@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00013545,
 author = {梶, 克彦 and 河口, 信夫 and KAJI, Katsuhiko and KAWAGUCHI, Nobuo},
 journal = {マルチメディア、分散、協調とモバイル(DICOMO)シンポジウム論文集},
 month = {Jul},
 note = {我々は，無線LAN 観測情報をGMM としてモデル化し位置推定を行う屋内位置情報基盤indoor.Locky を研究開発している．無線LAN 情報の観測には高い人的コストが必要であるが，indoor.Locky では，多くの一般ユーザの協力によりデータ収集を行うUGC のアプローチを採用することでこの問題に対処している．indoor.Lockyを実社会で運用するためには，以下に挙げる点を明らかにする必要がある． 1．どの程度の間隔で電波を観測すればどの程度の精度で位置推定ができるか， 2．無線LAN基地局密度と位置推定精度の関係，3．代表値と位置推定精度の関係．これらの情報が明らかになれば，一般ユーザが無駄な労力を払うことなく，必要最小限の観測で屋内位置推定が利用可能になる．また，該当の建物がどの程度の精度で位置推定できるかを判断可能になる．我々は，indoor.Locky の実証実験を横浜のクイーンズスクエアで行い，収集した無線LAN 電波情報を用いて上記の点に関する検証を行った．, We are developing an indoor location platform using WLAN named indoor. Locky. The platform adopts UGC (User Generated Content) approach that general users cooperate to gather WLAN information. To put indoor. Locky into practice, we need to figure out the following points. 1: Relationship between the number of observation points and accuracy of location estimation. 2: Relationship between the number of WLAN access points and accuracy of location estimation. 3: Relationship between representing value and ratio of searching on particle filter. If these points are figured out, general users don’t pay needless labor-cost. Additionally, the users can be informed how much the accuracy of location estimation in the building is. We conducted experiments in the shopping center to verify above mentioned three points.},
 pages = {449--455},
 title = {GMMに基づく無線LAN位置推定精度と電波観測情報の関連性評価},
 year = {2011}
}