Transcript LiPS - 慶應義塾大学 徳田研究室

13/9/2014Ubicomp MCSS2014 New Sensing and Mining Opportunities
2014.12.11
NTTドコモ・慶應大学共同研究 中間報告
LiPS: Linked Participatory Sensing
for Optimizing Social Resource
Allocation
Mina Sakamura, Takuro Yonezawa
Jin Nakazawa, Kazunori Takashio, Hideyuki Tokuda
慶應義塾大学政策・メディア研究科修士１年
坂村美奈
[email protected]
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はじめに
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• 複雑なセンシングタスクを小さなタスクに分割し、
リンクさせることでソーシャルリソース配置の最
適化を行うLiPSの提案
– LiPS = Linked Participatory Sensing
– デザインと実装の説明
– デモ
Sensing Task
Level
1
Task
3
Level
2 …
Task
Final
Task
＊タスク…ある目的を持ったセンシング内容
Ex)「バスの列をレポートしてください」「雪の様子を写真で送ってください」
概要
• センサネットワークの普及
• 参加型センシングの普及
– スマートフォンや物理センサを利用し人々の知覚か
ら得られる情報や街の情報をセンシング
– 収集、解析、共有
Internet
Physical World
Physical
sensor
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Human as a
sensor
背景
• 単純なセンシングタスクが多い
– Ex1)列に並んでいる人数を教えてください
– Ex2)今の天気の様子を写真に撮ってください
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近年の参加型センシング
• 達成が難しい複雑なセンシングタスクが増える
– センシング可能な人が限られるタスクの増加
Professional
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今後の参加型センシング
• 各々のタスクはレベルを持つ
• 簡単なタスク
– 大半の人々が達成可能
• 通行人
• 難しいタスク
– 特別なスキルを要する
– ユーザのプロフィールとセンシング対象に関係
• プロフィール
• 性別、住所、職業etc
• センシング対象
• 公共物（道路、街灯、標識…）、植物、建物、清掃状
況、混雑状況、イベント情報etc
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タスクのレベル
• ハイレベルなタスクを実行するには、技術者や
医療従事者、管理者といった特別な能力を持
つ人々が必要だが、
“プロフェッショナル”の数は限られている
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問題意識
• 複雑なセンシングタスクを効率よく達成するため、
ソーシャルリソースの最適配置を行う
色々なソーシャルリソースの例
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目的
• 複雑なセンシングタスクを小さなタスクに分割し、
それぞれに適切なセンサを割り振り、お互いをリ
ンクさせる
• LiPS: linked participatory sensing
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アプローチ
LiPS
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• 病院で
– Level 1 : 脈拍センサを装着した患者さん
• 普段と異なるセンサの値を取得すると看護師が呼ばれる
– Level 2 : 看護師
• 様子を見に来た看護師が手に負えない状態だと判断する
と、医者を呼ぶ
• 正常だった場合Level 1に戻る
– Level 3 : 医者
• 様態への対処、他の医師を呼ぶ等
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LiPS のイメージ
Sensing
Task
Level
1
Task
Level
2
Task
…
Final
Task
Various social resources
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LiPS コンセプト
Sensing
Task
Level
1
Task
Level
2
Task
…
Final
Task
Various social resources
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LiPS コンセプト
センシング環境
Task level 1
Task level 2
プロフェッショナル
ショッピングモール
人の存在、ゴミ
箱の明るさ、重
さ
清掃状況、混雑 更なる清掃状況や
度、快適度、不 不具合の確認、混
審物の発見
雑度の確認
タクシーやバスの列
人の存在
混雑度、待ち時 配車/交通状況の把
間
握、サービス状況
街灯など公共物の管
理
照度
故障、不具合
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より詳細な故障具
合の確認
センシングタスクの例
• センサネットワークと物理センサの統合アーキテ
クチャ
– Suelo*
• 人アシスト型センシングシステム
• 物理センサが取得した値をvalidate, calibrate及びセン
サの修復、再設置が必要な場合、動的に人の助けを要
請
• Level 1 sensor: 土壌センサ（固定）
• Level 2 sensor: 人（固定）
– LiPS : 様々なセンサから選び、どのセンシングタスク
に結びつけることも可能
• レベル毎のセンサも固定ではない
*Ramanathan, N., Schoellhammer, T., Kohler, E., Whitehouse, K., Harmon, T., and Estrin, D.
Suelo: human-assisted sensing for exploratory soil monitoring studies.
In Proceedings of the 7th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems, ACM (2009), 197–210.
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関連研究(1/2)
• 参加型センシングを簡単に行うツール
– タスクマネジメント（作成、書込、配布）
• Ex)PRISM*: １つ１つのタスクを配布するツール
• LiPS : 複数のタスクに対応かつリンクさせ合う
• ゲーム理論を利用した参加型センシング
– 参加型センシングのみに焦点
– LiPS: 物理センサと参加型センシングを利用
– 今後、参加型センシングを行う際に適用
*Das, T., Mohan, P., Padmanabhan, V. N., Ramjee,
R., and Sharma, A. Prism: platform for remote sensing using smartphones.
In Proceedings of the 8th international conference on Mobile systems, applications, and services, ACM (2010), 63–76.
.
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関連研究(2/2)
システムデザイン
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• XMPP プロトコルのPubSub Extensionを使
用
– 仮想センサとしてイベントノードを作成
– 同APIでセンサデータをpublish,monitor等出来る
• Sensor-Over-XMPP の拡張
– テキスト、複数選択、写真、動画、音声ファイルの
投稿
– Sensor Andrew*（Carnegie Mellon
University, US）を利用
システムデザイン
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*http://www.ices.cmu.edu/censcir/sensor-andrew/
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統合アーキテクチャ
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システム構成図
デモ
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• 物理センサと参加型センシングを統合したAndroid
アプリケーション
– モデル例：地域の清掃状況
• Level 1 – 照度センサ（ゴミ箱に装着）
• Level 2 – 一般の方々（通行人など）
• Level 3 – 清掃員の方々
• ソーシャルリソースの割り振り及びモデルの作成、配
布等を行うためのwebtool
– http://www.ht.sfc.keio.ac.jp/~richie/pub/lips/
• 視覚化
– http://sox.ht.sfc.keio.ac.jp:54380/show/f8087bb
1810ada3d57f6a2a230dd02e3
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デモ
おわりに
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• 実験
– 一般の人にもWeb toolを使用してもらう
• センシングタスクの増加
• タスク割り振りの自動化
– モデルの再利用
• 課題
– ユーザの参加意欲
• ポイント、ゲーム性の導入
– Webtool上での物理センサの特定手法
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今後の展望
• ソーシャルリソースの最適配置を行うために複
雑なセンシングタスクを分割しリンクさせ合う
LiPSの提案
– プロトタイプ、デモの紹介
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まとめ
• 発表
 2014.9
– MCSS 2014 ( in Ubicomp 2014 )
– http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2641286
 2014.11
– ORF 2014
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ご清聴ありがとうございました