参加型センシングにおけるモバイルセンサデータの管理・問合せ機構に関する研究

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本研究は、参加型センシングによって収集されるモバイルセンサデータから、データ検索者が所望するデータを効率的に取得するためのデータ管理手法、あるいは検索アルゴリズムを提案することを目的としている。モバイルセンサデータに対するTop-k検索結果の多様化処理によって、大気汚染指数や騒音レベルといった値が突出している領域を特定できるため、このような処理はセンシング領域の環境調査などへの利用が期待される。本年度は、以下のような課題に取り組んだ。従来手法は、過去に収集されデータベースに蓄積されたデータの検索を対象としていた。一方で、検索クエリをサーバに登録し、登録されたクエリに対しデータ駆動的に多様化結果を配信するシステムが考えられる。このようなシステムでは、観測領域の環境情報の重大な変化を直ちに感知することを目的とする。このため、到着するデータを受けて即時的に多様化結果を更新する必要がある。そこで、複数のクエリパラメータに対して共通して利用できるグリッドインデックス構造、およびこれを利用して短時間で多様化結果を更新する手法を提案した。提案したグリッドインデックス構造は、センサデータの空間位置および各環境属性値を量子化することで更新できるよう設計されているため、到着するデータによるグリッドインデックスの更新は、短時間で可能である。また、最適なデータを探索するためには、本来すべてのデータを走査する必要があるが、グリッドインデックスを利用した多様化結果の更新アルゴリズムでは、走査するデータの数を大幅に削減することで、多様化結果を高速に更新できる。評価実験により、グリッドの更新時間も考慮した、多様化結果の更新に要する総計算時間は、従来手法に比べて大幅に短縮できることを確認した。