通路などを除いた座席のみの教師データでの位置推定方式を提案 (2) スマートフォンの機種と保持状態に起因した位置推定誤りを低減するため, 従業員毎のスマートフォンの機種と保持状態に合わせて位置推定モデルを 更新する方式を提案 (3) オフィスでの位置推定実験により,以下の結果を得た • 提案方式の位置推定誤差(RMSE)は,2.6~3.0m • 提案方式は,機種による位置推定誤差を3.1~3.3m低減 • 提案方式は,保持状態による位置推定誤差を0.9~1.0m低減 今後の課題 オフィスでの位置推定実験では,電波強度の変動要因となるフロア内の従業員数は座席数に対して少ない状 況であった.よって,電波強度がダイナミックに変動するであろう多数の従業員がいる状況での位置推定誤差も 明らかにする必要がある. 参考文献 [1] 村上ら,“成田国際空港における快適性向上に向けた取り組み-高精度屋内地図と地磁気測位を活用し お客さまの円滑な移動を支援”, NTT技術ジャーナル,Vol.30, No.11, 2018年12月 [2] 井上ら,“介護施設における介護スタッフの行動センシング実験”,情報処理学会研究報告, Vol.2017-CD S-19, No.13, 2017年5月 [3] K. Kaemarungsi et al., "Properties of Indoor Received Signal Strength for WLAN Location Fingerprinting", in Proc. IEEE the First Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Networking and Services (MobiQuitous), Aug. 2004. 14