高汐 一紀 慶應義塾大学 新しい空間の創出：uPlatea 新しい道具の創出： u-Photo 思考する家具・部材： u-Texture

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1 高汐 一紀 慶應義塾大学 新しい空間の創出：uPlatea 新しい道具の創出： u-Photo 思考する家具・部材： u-Texture
主たる研究者の研究実績 高汐 一紀　慶應義塾大学 新しい空間の創出：uPlatea 3大学4企業の共同運営で有楽町に開設 様々な生活シーンにおけるユビキタスサービスの実証実験施設 既存施設（Smart Space Lab., Smart Living Room）との接続実験 ASCII，新建築，ITmedia，asahi.com， PC Watch，日経パソコン，他 新しい道具の創出： u-Photo デジタルイメージを用いたユビキタスサービスとのインタラクション ユビキタス情報メディアとして共有・配布 “Interacting with Pervasive Information and Services using u-Photo”, Pervasive 2005 特願 思考する家具・部材： u-Texture 各種センサによるコンテクストの自動認識 コンテクストに併せたアプリケーションの提示・協調実行 “u-Texture: Self-organizable Universal Panels for Creating Smart Surroundings”, UbiComp 2005 特願

2 タスクB 実空間コンテクストのリアルタイム抽出 ＊
研究内容 緊急性を要する空間コンテクストのオンデマンド かつリアルタイム抽出 確率モデルに依拠し，不確実性を考慮した実空間コンテクスト抽出メカニズム 本質的にヘテロジニアスかつ動的なユビキタスネットワーク環境に適用可能なメカニズム ベイジアンネットワークベースの分散実行可能なコンテクスト抽出アルゴリズム 同アルゴリズムのリアルタイム性向上 研究課題 即時データ（低次データ）取得時の一次処理（フィルタリング）技術の開発 確率推論モデルによる分散コンテクスト抽出処理技術の開発 高次コンテクスト整形処理技術の開発 Ubiquitous Information Space Access Open Platform Ubiquitous Media User

3 タスクB 実空間コンテクストのリアルタイム抽出 ＊
5年間の全体計画 2006 2007 2008 2009 2010 2011 A) 即時データ取得時の 一時処理技術の開発 B) 確率推論モデルによる 分散コンテクスト 抽出技術の開発 C) 高次コンテクスト 整形処理技術の開発 上位層・下位層との統合 (インタフェースの開発・検証)

4 タスクB 実空間コンテクストのリアルタイム抽出 ＊
H18年度終了時の達成目標 A. 即時データ取得時の一次処理 技術 小規模実験環境の構築 気象データ取得センサノード TeCO SmartIts (uPart) MICA Mote, etc. バックヤード環境 リアルタイム気象データ 予備実験 実用域での各センサデータのパラメータ取得 リアルタイム性を保証可能な時系列解析の規模の検討 実空間コンテクスト抽出処理に関する要求要件の検討 物理層センシング層インタフェース 新規設計センシングノードの仕様に基づく検討 B. 確率推論モデルによる分散コンテクスト抽出処理技術 対象の単純化 物理気象データ 過去の統計データ（地域・時刻） ⇒ 熱中症関連コンテクスト 初期プロトタイプ 近似推論アルゴリズム型の分散ベイジアンネットワーク ⇒ リアルタイム確率推論モデルへの拡張を視野に入れたミドルウェア仕様策定 　コンテクスト User DB