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N.* D.* E.* frozen beach

更新しません。

Next Diary Extended

文献関係はアマゾンアサマシエイトへのリンクになっています。あさましいのが嫌いな人はご注意ください。

割と最近のつっこみ:


2005-09-13

Self-Mapping in 802.11 Location Systems

Anthony LaMarca (Intel Research Seattle)

例のシアトルのグループの改良手法, 自己初期化してメンテフリーでカバーエリアの多い wireless beacon DB のメンテナンスというか学習手法の提案

町には電波がいっぱい: GSM, 802.11abg, Bluetooth, etc...

Estimation Location with Radio Beacons: Locaion Database

Beacon DB を提供する人

  • The product includes the map
  • War drive: ラップトップやPDAとGPSを持ってビーコンを集める
  • 3つ目:これが新規: Client devices self-map in the background
    • Pros: self-init, maintenance-free, high-coverage
    • Cons: Accuracy 下がる

Self-Mapping Algorith For 802.11

  • Extract spatial relationship of APs using struccture implicit in radio scans
  • In: radio traces collection, seed set of known beacons
  • Out: DB of beacon locatoins
  • 100日のデータ
  • 80%カバーエリア、2 factors of pre-mapping

アルゴリズム - グラフベース

  • シグナル強度から2つのAPの最大距離を推測
  • グラフによるAP位置の推測
    • 1AP=1node
    • エッジに最大距離でウェイトをかける
    • Seed set のAPのノード位置にロックをかける
    • 以上を本に other AP の位置を推測

テスト

  • シアトル、100 total days of 802.11 + GPS, > 20 million radio readings
  • Method: Traces from day 1 to (n-1) used to create map for day n
  • 評価: AP位置の正確さ, ...
  • 3 real-world seed sets
    • wigle.net などの war-drive DB
    • Commercial hotspot finders
    • Sporadic GPS: 最初は空、Use GPS coverage for "opportunistic war driving"

評価

  • AP Placement: 平均距離from war-driven postio: 26m
  • Average Error for 5 hand-measured AP locations: self-mapping=31m, war-driven=26m
  • End user accuracy and coverage
    • GPS used as ground truth
    • Accuracy: war driving explicit mapping(30m) > spradic-GPS-selfmap >wigle.net-selfmap > hotspot-selfmap(100m)
    • Coverage: war driving explicit mapping(100%) > wigle.net self-mapping(96%) > self-mapping hotspot(94%) > self-map sporadic-GPS(84%)

Self-mapping with sporadic GPS

  • 時間が経つと Coverage は増える
  • Accuracy は...

Future Work

  • self-mapping with 他の電波(GSM等)
  • Adopt self-mapping with RADAR-style location

QA

  • Distribution or minimum numbers of seed sets
    • 分散が重要、5-10%ぐらいでいいって言った?
  • ビルとかの影響?
    • えーと...いまいち回答がわからず... 河口先生教えて

A Study of Propagation using Accurate indoor location mapping

U of Cambridge

Bluetoothの現状についていろいろ

Map Bluetooth 信号強度 using commmodity mobile devices to understand its propagation behavior...

Apporach

  • Active Bat を電話につけて場所を知る
  • Comprehensively cover the areea at different sppends
  • Record a stream of 信号強度読みとり
  • Post-process and visualize logs.

Bluetoothの信号強度

  • 標準がない
  • Bit error rate(BER) - not the device update rate
  • Cambridge Sillicon Radio(CSR) チップセット: 1sごとのupdate, Broadcom チップセット: 5sごと coarsely-graind
  • CSRチップセットを primarily use CSR chipset

2m/s の Fast walk と 0.22m/s の slowalk, stationary measurement の比較 - Fast walk のエラーレートはとても高い

...

Bluetooth の制約

  • Fine-grained RSSI がない
  • 同時マルチコネクションがない
  • うううう。。。

Conclusion

  • Current Bluetooth 実装 - ill suited for low-latency location sensing
  • BT App deisgners should consider the effect of movement spped on bandwidth (e.g multimedia in public places)
  • Our "Location..."...

スライドに頼りすぎてまとめになってねーよ>おれ

だめだネムイ落ちる...

A New Method for Auto-calibrated Object Tracking

Paul Duff (University of Bristol)

超音波のパルスを発生するタグのついてオブジェクトの追跡精度を上げる話。 (mixi コミュより)らしい。

...腹痛くて気分が...

えーと今の質問は要するにLocation Trackingの研究いろいろあるけど間をまたいだ議論をしたほーがいーんじゃないかって事ですよね一言で言えば。違う?

Accurate GSM Indoor Localization

Alex Varshavsky, U of Tronto

GSM fingerprint を使ったindoor localization

Indoor localization: 他のアプローチ: IR, ultrasonic, WiFi fingerprinting

このろんぶん: GSM fingerprinting

  • Pros: みんなもってる、バッテリの持ちもイイ、範囲も広い、電波干渉少ない、安定した環境、fingerprintの維持期間が永い
  • Cons: radio map がいる、セルがでかい(35,000m and beyond)

Fingerprinting - K Nearest Neighbors

Contribution

  • 平均えらー 2.5m-5.5m の Indoor
  • Key Idea: use wide fingerprints (up to 35 communication channels)

実験環境

  • Laptop: Wifi + GSM (cellsAPI about 6 cells + channelsAPI up to 35 channels)
  • Measurement: 1-1.5m apart, 2measurements per location

Fingerprint Structure:

  • GSM
    • OneCell-single strongest cell
    • Celss - 6 strongest cells
    • Channels

Evaluation

  • Median Error の比較
  • Random, WiFi, Onecell, Cells, Channels
  • Channels で WiFi に近い結果が得られる

Floor Classification

  • 階の高さはわかるか
  • % Correct Classification
  • Channels を使って80%以上

Conclusion

  • Accurate GSM localization is possible
    • Key is using large number of channels

QA

  • GSM specific or not
    • stable signal と多くのタワーがあるものなら大丈夫なはずだ
    • その後この話題について会場が揉める
  • WiFiのようなValiable電力制御が行われたらどうするのか
    • BCCH (Broadcast control channel) は常に一定パワーで出ている

Learning and Recognizing the Places We Go

Jeffrey Hightower (Intel Research Seattle)

これも例のシアトルのグループだよなー。 BeaconPrint を使ったPlaceの判別。

  • Coordinate: 人間同士のコミュニケーションに向かない
  • Places(Name of): 人間同士のコミュニケーションに向く

Personal & Social APP: 座標ではなくPlaceを使いたい

Geocording service: 座標<->Place name and type間の相互変換サービス

Prob: Geocorded Place names は冗長で固有化されてない - just "Home" がほしい

Hard problems:

  • Can mobile devices learn & recognize the places we take them? <- focus on this
  • Can the places learned be automatically labeled and categorized?

Approach: BecaonPrint

  • learn & recognizes using places' unique radio signature
  • Process
    • モバイルデバイスが継続的にradio responseと rate statics を取る
    • t秒間becaon が安定したとき、デバイスはその場所にいるとする
    • new BP in the place list -> match the place and merge statics
    • new BP is not found -> add it to the place list as a new place

Evaluation

  • Comparison to 3 Previous Approaches: GPS Dropout plus Hierachical Clustering(A&S) , comMotion Recurring GPS Dropout(cM), Sensor-Agnostic Temporal...

実験データ収集

  • 3 data collection volunteers wore sensor backpack for 1 month
  • GPS, WiFi, GSM trace logs
  • 3.4GB total logs comprising 1.5K hours
  • Ground truth
    • 時計と Paper Diary で場所を記録、場所は後でDigitize

Result

  • BeaconPrint improves accuracy for less frequented places
  • 良くいくところの結果は似たようなモノだが、あんまりよくはいかないところの結果がいい

Evaluation: survey study of the places people go

  • Goal: Compare data collectors' habits to a broader population
  • Participants asked to recall places they go twice a year within 50 miles of home

Result: consistent vist frequencies found in Diaries, Surveys, and BeaconPrint

  • 頻度が less than 1/week だといまいち?

Conclusion

  • BP increases the overall accuracy of place learning and regonition to > 90%
  • When BP does err, the wrong place is chosen less than previous approaches
  • BP effectively learns & recognizes places visited infrequently for short durations

Future work

  • automatic naming and categorizing of leraned places
    • Automatically [reverse] geocode
    • Place labeling I/F
  • Test BP in other regions and cultures
  • Study user's tolerance of different types of errors in real App.

QA

  • Temporal aspect って重要では
    • ...
  • オントロジー使うっていう考えはないか
    • 後半の問題(Geocoding)には非常に重要かと思う

Visually Interactive Location-Aware Computing

Kasim Rehman (University of Cambridge)

  • Location Aware Application はユーザの認知に問題がある。
  • 既存の Visual Design Principal のubicomp への適応は難しい
  • Visually interactive な Location Aware Application を作るためのプラットホームを提供

塾長

あ、塾長が一瞬来た。

Video Session

昼寝。

DigiDress: A Field Trial of an Expressive Social Proximity Application

Per Persson, Nokia

Social Approximity Application

DigiDress

Symbian Series60のBluetoothで実装, 大規模ユーザテストに耐えられる程度に安定

最初、"My Digidress" を作るようにガイドされる

ページ作成は携帯で完結

Look Around: Scanning for nearby users

  • 近隣にいる人(Bluetooth的に?)のリストを見れる
  • 誰かを選んで細かく見える
  • 誰でも見える。no notification for viewing DigiDress, view counter だけある, Pull type

Messsage and Comment 昨日

他の機能

  • 自動Scan
  • Viral distibution of application

Research Questions

  • Content creation - what kinds of content? factors infulencing content?
  • Perseption of Physical person
  • How will DD influence social behavior in real social space?
  • Privacy concerns?
  • User barriers?

Trial

Study Setup

  • Real use
  • DD ecosystem - Find most 560 penetrated locations
  • Voluntary use
  • Intranet web page でダウンロードと昨日説明を

Dat acollected

  • App log - 36パラメータログ, 89日間
  • Interviews with active users/groups, 3 females + 7 males in Helsinki
  • 46 DigiDresses - 研究者が電話で収集

Installations

  • 618 phone installations
  • 23 countries (Finland 81%)
  • User span-24.7 days
  • 20% only 一日ぐらいしか使わず
  • App visits/user: 16

Digidress Conntent

  • テキストとイメージ、平均7headings

Characterizing DD

  • Serious vs. Playful - まじめな内容か遊んだ内容か
  • Revealing vs. Holding Back personal Information - そのまま実世界かもっと作った内容か
  • Audience specific vs. General

Factors Infuencing Content Creation

  • identitiy expression and impression management
  • Office environment -> less playful but also more revealing info
  • Feedback from other users
  • Viewing other people's DDs.
  • Privacy concerns - Playful content was seen as a method for not revealing info, yet be entertaining/not boring.
  • Subject headings - ん? 21 of 321 fields headings wer created by user (7%)

Lookaround

  • 79%のユーザが一度流行る。 平均11.3階

Privacy concerns and Alleviations

  • 自分で内容を作れるのでそれほど強くはない

Discussion

  • Study limit
    • office環境のみなので限られている
    • DDの例が少ない
    • Interviewsがスーパユーザばかり

etc...

http://www.nokia.com/sensor

http://hci.stanford.edu/cs547/abstracts/04-05/050408-jung.html

Control, Deception, and Communication: Evaluating the Deployment of a Location-Enhanced Messaging Service

Social Location Disclosure App.

    • 自分の位置を友達や家族と共有

Example - AT&T Find People Nearby, Lovegetty, Dodgeball, Socialight

このグループが作ったの - Reno - smith et al. Pervaisive 05

  • Where are you? pull
  • I'm at.. push
  • Record this place (teach to the phone)
  • List recent disclosures(友達からのinbox)
  • 自動的に誰かの現在の場所を送信(trigger)
  • 自動リプライ(instant reply)
  • Audit log

Research Question

  • どの機構がプライバシー管理に向くか?
  • How is "Plausible denial " manifested in a location-based app?
    • Will pariticipants mislead others? Will they ignore request?

Deplyment

  • 二週間
  • Two families with teenage children in Seattle

Data collection

  • Log data - 24時間単位
  • Email diaries - every other day
    • "Hose location did you request? Why? How useful was it?
  • Interview

Defined places

  • Reno active avg. 50% of the study duration
  • 平均45%time in defined location
  • Small number of places defined(2-10) - Do we really need location sensing? (だいたいわかるところしか定義しないから)
    • home, scrool, etc... そんなに多くない

Initial Observations

  • Interest varied greatly
  • Teens less interested than you think. They already know here their friends are.
  • 利用の主要因 Coordination (なんか一緒にやる時とか)
  • Main Users: mothers

Automatic Features may not be needed

  • 手でコントロールするのが重要?
  • incoming messageが多すぎるとやだ
  • 3-4 messages/pday は問題がない (SMS literature で確認)
  • Participants did not use audit functions

Privacy in tight social circles varies greatly

  • プライバシーは予測されたほど大きい問題じゃない
    • 自動リプライがデフォルトじゃない
    • 親子は coordinate の必要
  • Each participant is different: 数人はプライバシーを非常に気にする

Plausible Denail invoked seldom

  • Overall, very few cases
    • Contradicts "common sense" and social psychology literature (DePaulo et al. APA :98), but...
  • However, flexibility is important

Location Disclosure Is a Message

  • It serves many communication goals: Activity was used as much as location
  • Participants liked "lightweight messageing"
    • Does not disturb recipient, Easier than SMS
  • 知的メッセージング: a potential hit application?

QA

  • 家族で試したけど、独身者はどうよ
    • 家族の方がプライバシーについて興味があるかと。大きな違いはないんじゃない?って言った?
  • 実験期間について?

バンケット

@巨大宴会場。

村井件の津軽三味線の人が演奏。

寿司と天ぷらに行列ができてすごい勢いで捌けて品切れ。

宴会

引き続き表参道に移動して魚グローブ屋上でs松さん状況記念BBQ。

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きむ [塾長?!江田島平八?!すげー!!]

とおやま [おれたちあの塾出身でしたっけ?]

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2006-09-13

できれば愚痴らずに生きたい

日本橋で会食してきた。おいしい和食はおいしいですね。

ところで、「Mさんと遠山さんは普段どういう会話してるんですか?」と聞かれたら、Mさんが「愚痴を聞いています」とお答えになられました。

すいませんすいません僕もできれば愚痴らずに生きていきたいんですでも世の中やな感じに愚痴りたくなるようにできてしまってるんですオレの仕組みが。

あー。

うー。

ヤバいかどうかはともかく

ヤバい経済学 ─悪ガキ教授が世の裏側を探検する(スティーヴン・レヴィット/スティーヴン・ダブナー/望月 衛)

先日SanDiegoに行った折読了いたしました。内容はamazon参照。

前評判程度には面白かったです。期待しすぎてたかもしれないのでオレ内期待的には若干満たしてくれまんでしたが。まあ読む価値はあるだろう。

インセンティブ論の話が実に明快で例もわかりやすくて一番面白いかなあ。

「ヤバい」って訳はどうなんだろ。原著タイトルほど気が利いてない気はする。

アメリカ人の名前の流行り廃りの話はこりゃあれですな、アメリカ版「子のつく名前の女の子は頭がいい」ですね。アメリカ人の名前のイケてる感ってのはさっぱり分からないので、まあ日本人はこっち読んでから本著を読むと、ああ、あれやってんのねという気分になれるかも。分析手法は基本的な相関分析だよねこれどっちも。ただ分析マトリックスは本著の方がいっぱいあって面白い。

“子”のつく名前の女の子は頭がいい―情報社会の家族 (新書y (045))(金原 克範)

昔焼いたCD-Rが読めなくなっていた

DVDは割とよく経験しているのだが、CD-Rは久しぶりだ。外周部が日焼けしてしまったらしく、読めないんだよね。

ちょっと整理していたら出てきた大昔のMacのデータ保存ディスクなので、どうもQV-10で撮った写真とか入っているようなのだ。大変もったいないのでなんとかしたいんだが...

HDDだと割と無理に読むノウハウは蓄積しているのだがCD-Rはどうもダメだ。

しかしMacにしろWindowsにしろ、1ファイル読み取れなくても諦めずに次のファイルをコピーするモードをつけてくれないだろうか。

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まつ [> HDDだと割と無理に読むノウハウは蓄積しているのだが このノウハウを是非教えて頂きたいです。 この間、かつんか..]

tooyama [うーん。かつんかつん言ってるともうだいぶやばいですよね... とりあえず別のディスクつないで、Linux で DM..]

tooyama [PMOじゃないPIO]


2007-09-13

バストスの一日

朝:職場に出てくると隣のホールで「きよしのズンドコ節」で盆踊りの練習中

夕:カラオケ教室で子供が昔の日本の歌を歌っている(うまくはない)

夜:宿泊施設に戻ると時々隣のホールで太鼓の練習やってる(夜10時まで)

みたいな。


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一部解放中

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tdiary以後

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