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スマートシティ実現の為 の Bluetooth インフラに関する 調査と予備実験

スマートシティ実現の為 の Bluetooth インフラに関する 調査と予備実験. CPSF B2 hikonyan 親 richie さん. 背景. スマートシティ化 横浜スマートシティプロジェクト センサの需要の高まり Bluetooth を用いたセンサーの普及 BLUETUS iBeacon. Bluetooth とは??. デジタル機器用近距離無線通信の規格の一つ Wi-Fi に比べ消費電力が低い 電波障害に 強い ペアリング Bluetooth low energy より電力消費が少ない Bluetooth 規格 ペアリングしない状態でも通信可能

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スマートシティ実現の為 の Bluetooth インフラに関する 調査と予備実験

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Presentation Transcript


  1. スマートシティ実現の為のBluetoothインフラに関する調査と予備実験スマートシティ実現の為のBluetoothインフラに関する調査と予備実験 CPSF B2hikonyan 親richieさん

  2. 背景 • スマートシティ化 • 横浜スマートシティプロジェクト • センサの需要の高まり • Bluetoothを用いたセンサーの普及 • BLUETUS • iBeacon

  3. Bluetoothとは?? • デジタル機器用近距離無線通信の規格の一つ • Wi-Fiに比べ消費電力が低い • 電波障害に強い • ペアリング • Bluetooth low energy • より電力消費が少ないBluetooth規格 • ペアリングしない状態でも通信可能 • ブロードキャスト可能

  4. スマートシティにおけるBluetooth • BLUETUS • 地図や、クーポンの配信 • ペアリングが不要 • Bluetoothによる通信 • iBeacon • iOS7専用 • クーポンや情報配信 位置情報も取得可能 • Bluetooth low energy  による通信 • 多くのセンサーを搭載    明確な用途が未だに見つかっていない

  5. 目的 • センサとしてのBluetoothを調査する

  6. 今回の調査と実験 • 調査 • Bluetoothが現在何に使われているかを確認する • 中でもスマートシティで期待される技術としてのBluetoothに注目する • 実験 • Bluetoothをつかったセンサで取得した情報からコミュニティの特性を推定する

  7. 関連研究1 • 動的な変化(パターン)を取得 • ルーブル美術館の各部屋にBluetooth取得デバイスをおいて実験 • 滞在時間、移動履歴を取得

  8. 関連研究2 • 動的な動き(変化)を計測する • 高速道路にBluetoothとWi−Fiを5Kmごとに設置 • 2地点間の情報をタイムリーに取得することが可能 • RSSIとの通信回数からBluetoothの電波強度を推定する

  9. Bluetoothデータ取得方法 • 実装環境 • Raspberry Pi • 使用言語:Python

  10. システム構成図 デバイス情報 (Macアドレス,端末名,日時) Raspberry Pi Postgresql デバイス情報 探索受信モジュール Bluetooth 搭載端末 デバイス情報 (Macアドレス,端末名,日時) サーバー inquiry command データベース 管理モジュール デバイス情報 (Macアドレス,端末名,日時)

  11. 実験 • 今回は各場所におけるスマートフォンの割合を計測した。 • SFCの食堂(若年層) • 中心の机 12:00~12:20の20分間 • Starbucks coffee横浜スカイビル店(若〜高齢者層) • 中心の机 10:00~10:20の20分間 • 鎌倉市役所腰越図書館(高齢者層) • 入口付近 11:00~11:20の20分間 この実験から人一人に対する端末の割合と利用実態を調べられるかもしれない

  12. Bluetoothを用いて端末データを取得する • 人一人に対する端末の割合と利用実態を調べられるかもしれない一人に対する端末の割合と利用実態を調べられるかもしれない • 年齢層に合わせた三箇所の場所で計測する

  13. 結果 取得端末数:9

  14. 結果 取得端末数:8

  15. 結果 取得端末数:5

  16. 実験結果 • SFCの食堂はPCとスマートフォンがほぼ同じ割合だった • PCと携帯を併用する人 • Starbucksではフィーチャーフォンも見受けられる • PCの検出台数が多い • 市役所ではフィーチャーフォンが多く検出された • 高齢者が中心

  17. 考察 • フィーチャーフォン • フィーチャーフォンはBluetoothで探知しやすい •  日本では探知しやすい • スマートフォン • セキュリティが高く、ONにしていても取得できない • 所持している約半数が20代   フィーチャーフォンとスマートフォンの割合からある程度コミュニティが推定可能

  18. 今後の展望、来期に向けて • Bluetoothを使ったデバイストラッキングで高い精度で人の数を推定する手法の提案 • Bluetoothlow energy規格を用いたコミュニティの推定

  19. まとめ • Bluetoothを使ったセンサー • ペアリングの仕様により取得困難 • 人数に対する取得台数の割合が低いため使いづらい • Bluetoothを用いて取得した情報からコミュニティの推定が可能 • 端末情報から年齢層を推定

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