DEIM Forum 2013 E6-5

無線 LAN アクセスポイントへの検索要求を用いた屋内混雑度推定手法
中野 隆介†

沼尾 雅之†† 電気通信大学大学院情報理工学研究科 〒 182–8585 東京都調布市調布ヶ丘 1-5-1
E-mail: †nakano@nm.cs.uec.ac.jp, ††numao@cs.uec.ac.jp
あらましある場所がどの時間にどれだけ混雑しているか、という混雑情報はその場所の事業者にとっても利用者にとっても有益である。本稿では混雑度推定手法として、近年普及してきた無線 LAN 搭載モバイル端末に着目する。無線 LAN 端末は、周辺のアクセスポイントを検索するために不定期にプローブ要求をブロードキャストしている。この信号は端末が自然に送出するものであり、端末の特別な操作や事前の準備は必要ない。本稿では、この信号を利用し無線 LAN 信号のキャプチャ機器を設置するだけで混雑度の推定が行えるシステムを提案する。実際に鉄道列車内と大学の教室内で実験を行い、鉄道列車内では混雑度に対して相関係数 0.74 の特徴量を、教室内では在室人数に対して相関係数 0.86 の特徴量を得られることを示した。
キーワード

混雑度推定, 無線 LAN, コンテキスト推定, Wi-Fi, 802.11

In-door Congestion Level Estimation Using Probe Request to Wireless
LAN Access Point
Ryusuke NAKANO† and Masayuki NUMAO†† Graduate School of Informatics and Engineering, University of Electro-Communications
1-5-1 Chofugaoka, Chofu, Tokyo 182-8585 Japan
E-mail: †nakano@nm.cs.uec.ac.jp, ††numao@cs.uec.ac.jp
Abstract Congestion level data of the site is useful for the site users and owners. We focused on mobile Wireless
LAN devices for congestion level estimation. Wireless LAN devices send the probe requests for scanning accesspoint. Devices transmit it automatically, so users does not need to install something in. In this paper, we propose
an in-door congestion level estimation method using mobile Wireless LAN devices. We reported experimental resultsin the train and classroom.
Key words Congestion Level Estimation, Wireless LAN, Context Recognition, Wi-Fi, 802.11

1. は じ め に前の準備は必要ない。この信号から混雑度を推定することができれば、無線 LAN 信号のキャプチャ機器を設置するだけで混ある場所がどの時間にどれだけ混んでいるか、という混雑情雑度の推定が行えるシステムを実現できる。本稿ではモバイル報はその場所の利用者にとっても事業者にとっても有用である。

端末が送出するプローブ要求から混雑度推定を行うシステムを例えば、鉄道の混雑度（乗車率）を広く収集し分析を行えば空構築することを目的とする。

いている電車を優先的に検索する路線検索システムを作ることができるし、店舗で混雑度（来客者数）を収集すれば、来客者

2. 関 連 研 究のうち何人が実際に商品を購入したかという分析を行うことが無線 LAN クライアントがネットワークに接続し通信可能なできる。混雑度推定には測定者が目視測定を行う方式 [7] や、画状態になるには, アクセスポイントのスキャン, 認証, アソシ像処理を用いた方式 [10] などがあるが、本稿では近年普及してエーションの 3 ステップを踏む必要がある [3]。スキャンにはきたモバイル無線 LAN 端末に着目し屋内混雑度を推定する手パッシブスキャンとアクティブスキャンの 2 種類がある。パッ法を提案する。

シブスキャンはアクセスポイントが一定間隔で送信している

無線 LAN 端末は、周辺のアクセスポイントを検索するためビーコンフレームを受信し, そこからアクセスポイントに関すに不定期にプローブ要求をブロードキャストしている。この信る情報を入手する。アクティブスキャンは周辺のアクセスポイ

号は端末が自然に送出するものであり、端末の特別な操作や事ントへプローブ要求フレームをブロードキャストし, アクセスポイントからプローブ応答フレームを受信し情報を入手する。

表1

観測場所の種類

入退室制約ありプローブ要求フレームのフォーマットを図 1 に示す。

入退室制約なし

場所移動あり電車型-

場所移動なし映画館型

公園型

両の外壁であり、列車の運行に合わせて平行移動している。こ図 1 プローブ要求フレームのフォーマット。文献 [3] より引用。のケースは場所移動ありのクラスになる。鉄道のホームを観測場所とするなら、その境界は移動しないので、場所移動なしのプローブ要求フレームには送信元端末の MAC アドレスが含まれている。Interlink Networks のテクニカルレポート [5] でクラスになる。公共交通機関を観測場所とするなら多くは場所移動ありのクラスになる。

はアクセスポイントに接続していない無線 LAN カードが送出

入退室制約のありなしは、人の出入りが時間によって制限さするプローブ要求を用いて端末を発見, 追跡可能であることがれているかどうかを示している。具体的には鉄道の車両内は駅示されている。また、阿瀬川ら [6] はプローブ要求を用いてアクの停車中でなければ乗り降りできないため、入退室制約がある。

セスポイント側で端末の位置推定を行う際に問題となる RSSI公園や店舗などの場所では人の出入りが自由に行えるため、入の変動から生じる位置推定誤差について議論している。本稿は端末の位置推定そのものではなく、位置推定後の結果の集約を中心に議論する。

3. 想 定 環 境

退室制約はない。直感的には、観測場所のドアが全て閉まる状態が存在するのが入退室制約ありで、ドアが常に開いている観測場所は入退室制約なしになる。つまり、ある時間内で在室人数の変化がないと保証された場所が入退室制約ありのクラスになる。

本稿では、混雑度を調査したい場所のことを観測場所と呼ぶ。
観測場所とはある空間の一部であり、観測場所とその他の空間とを分ける境界 B が存在する。いま空間上を移動する人 P が居たとき、P が観測場所の外から境界 B を越えて観測場所へ移動してくることを P が入室したと言い、P が B を超えて外へ移動していくことを P が退室したと言うことにする。時刻 t

入退室制約は以下の式で表現できる。観測場所に、その場所内外を移動できるただ１つの仮想的なドアがあったとする。時刻 t の観測場所の在室人数を N (t) とする。時刻 tci から時刻toi までドアが閉まっていて、その間に一度も開くことはないとすると、その間 N (t) は一定なので、入退室制約 Tdoor は間隔 (tci , toi ) の集合だと考えることができ、において観測場所内にいる（t より前の時刻に入室してまだ退出していない）人の数のことを在室人数 N (t) と呼ぶ。このとき、観測場所の混雑度 C(t) を、時刻 t によって変化する在室人数 N (t) と比例した量として定義する。
混雑度 C(t) は必ずしも在室人数である必要はなく、「空いている」「混んでいる」等の順序付きの質的な量でも良い。時刻t は連続値ではなく離散値とする。この時刻 t の分解能の大きさは混雑度推定手法を適用するユーザが決定する。この分解能を rt と呼ぶ。分解能 rt が大きいほど混雑度推定は容易になる。
本稿では混雑度推定を機械学習問題に帰着し、推定に用いる特徴量の計算手法を提案する。
また、一度の観測の単位を系列と呼ぶことにする。一つの系
列は一度観測を開始してから終了するまでに観測したデータ列を示す。混雑度の計算は一つの系列の観測を終了する度にバッチ処理で行い、リアルタイム計算は本稿では扱わない。本稿で扱う混雑度は、系列毎に独立で計算し、以前の系列には影響されないと仮定する。加えて、系列が切り替わるタイミングで観測場所の在室人数が一度ゼロになると仮定する。例えば、店舗の場合は一日の営業時間を一つの系列として、列車の場合は始発駅から終点駅までを一つの系列とすればこの仮定を満たせる。
本稿では混雑度の推定精度をより向上させるため、観測場所を 3 つの種類（表 1）に分けて議論する。
場所移動のありなしは観測場所が地理的に移動するかどうかを示している。ここでの移動とは境界の平行移動のみを許す。
例えば鉄道の列車の車両内を観測場所とするなら、境界は各車Tdoor = {(tci , toi ) | tci <= t < toi , N (t) = const.}(1)と表現できる。以降の議論の簡単化のために, tci < tci+1 を満たすとする。この式から、ドアが開いている時間は toi からtci+1 まで、閉まっている時間は tcj から toj と表現できる。
入退室制約がある場合は、ドアが閉まっている時間のみを混雑度推定の対象とする。一般に入退室制約が存在する環境では、ドアが開いている時間よりも閉まっている時間のほうが長く、ドアが閉まっている時間帯の混雑度情報のほうが有益である。また、そのような環境ではドアが開いている時間帯の人の出入りが非常に激しく、混雑度の正解データを作ることが難しい。そのため入退室制約がある場合はドアが閉まっている時間

tcj から toj のみの混雑度を対象とする。

4. 提 案 手 法
混雑度推定手法は、位置推定、端末サンプリング、入退室時間補完、特徴量計算からなる。

4. 1 位置推定手法
プローブ要求は広い範囲から受信する。この受信エリアは観測場所より大きいため、プローブ要求を送出した端末が観測場所の中にいるのか外にいるのかを位置推定する必要がある。

4. 1. 1 場所移動ありの場合観測場所が移動しているのだから、観測場所内にいる端末も同じく移動していて、観測場所外にいる端末は移動していない。
つまり、移動中にもかかわらず観測し続ける端末は場所内にいたと位置推定を行える。この推定のためにはいつ移動中かを知る必要があるが、これには入退室制約が利用できる。場所移動

そのためこのステップで受信した全端末から一部を再サンプリングする。その際のサンプリングの基準としては、ありの場合の入退室制約とは移動中・停止中の時刻を示す時刻•

端末のベンダーによるもの

表とほぼ等価である。

•

プローブ要求の送出間隔によるもの

また、位置推定の簡単化のために、ひとつの系列中で端末はを用いる。

一度しか観測場所の内外を移動しないと仮定する。例えば鉄道

ベンダーによるサンプリングでは、MAC アドレスの Vendorの場合、ある列車を駅 A で降車した端末が再び駅 B で乗車す

OUI を用いてベンダーが特定のもの（例えば Sharp や Intel）ることはない、とする。この仮定により、ひとつの系列中の端の端末のみを利用するようにする。ベンダー名はその MAC ア末の位置は時系列で計算する必要がなくなる。

ドレスが付与された端末の製造業者名を示す。Vendor OUI と以上から、場所移動ありの場合の位置推定アルゴリズムが求は、MAC アドレスの上位 24bit の値で、このビットフィールまる。ある系列でプローブ要求を観測している時に、全ての端末ドと実際のベンダー名が対応している。対応表は IEEE が管理

Dk 毎にその端末をはじめて受信した時刻 tsk と最後に受信した時刻 tek (>= tsk ) を記録しておく。toi < tsk かつ tek <= tci+1

しており [1]、誰でも参照できる。のとき、端末 Dk は入退室可能の状態のみで受信しており, 移の製品ではアクティブスキャンの挙動も似ていると考えられる動中には受信していない。ここから Dk は観測場所の外側にいためである。また、ベンダー名からどんな端末か予測できるもたと位置推定が行える。のもあり、モバイルでないと予想できるものを除くのにも役立

ベンダーによるサンプリングを用いる理由は、同一ベンダー

また、tci <= tsk かつ tsk < toi のとき、Dk は入退室不可（移つ。例えば、ベンダーが Epson の端末は恐らく無線 LAN 内蔵動中）に受信した端末となる。このとき、系列内で端末を受信プリンタを示していて、それはモバイル端末ではないので混雑していた時間 δk = tek − tsk を定義し、δk < dt なら観測場所

度推定にとってはノイズとなる。の外側にいたと位置推定する。鉄道を例として考えると、δk が送出間隔によるサンプリングでは、各端末のプローブ要求の大きい端末は列車と一緒に移動していて、同じ列車内にいると送出間隔の中央値を用いて、その中央値が一定値以上の端末の推定できるので観測場所内にいたとする。δk が小さい端末は移みを利用するようにする。送出間隔が短ければ短いほどその端動中の列車からは短い時間しか観測できない、つまり沿線にい末の入退室時刻は予測しやすく、長ければ長いほど予測しにくる端末だと推定できるので観測場所外にいたとする。この判定

い。そのため、送出間隔が短い端末のみを用いた方が推定結果に用いる閾値 dt は移動の平均速度から計算する。観測場所が平がよくなると予測できる。

均秒速 v [m / s] で移動している時、観測機器の 100m 前後ま

本手法適用の際には、ベンダーと送出間隔の２軸でサンプリで受信できるのだから、移動中に観測場所の外から最大 200/vングを行い、もっとも良い組み合わせとなるサンプリング手法秒の間受信することがある。よって dt = 200α/v とする。α はをヒューリスティックに決定し、その手法を利用する。

安全係数で、2 から 5 程度を設定する。この手法によって場所

4. 3 時間補完アルゴリズム

外にいると推定されなかった端末全てを場所内にいたとする。

以上で得られたデータから各端末の入退室時刻を補完する。

この手法の利点は、位置推定を行うのに電波受信強度（RSSI）

4. 3. 1 入退室制約ありを必要としない点である。送信元端末によって送出電波強度は入退室制約がある場合、その制約を用いて時間補完を行う

異なるため、RSSI を利用する際はその個体差を吸収するモデことができる。観測場所の中にいると判定された端末についルを構築しなければいけないが、この手法ならば送出出力が異て、その端末が入退室不可能の時間に退出することはできない。

なる端末であってもそのまま位置推定を行える [9]。

よって、その端末 Dk の tsk と tek が入退室可能時間に含まれ4. 1. 2 場所移動なしの場合ていない時、その近くの入退室可能時刻まで室内にいたと推定

無線 LAN を用いた通常の位置推定手法である、電波強度をすることができる。つまり、tci <= tsk の時、max(tci ) を Dk用いた手法を用いる。本手法では Scene Analysis のアプローの入室時刻に、tek <= toi の時、min(toi ) を Dk の退室時刻とチを採用する。多様なモバイル端末を位置推定する際の問題とする。

して、各端末の電波送出出力が異なることが挙げられる。本稿

4. 3. 2 入退室制約なし

では Kjærgaard ら [4] が提案している RSSI 比を用いて機械学入退室制約がない場合、端末は自由に観測場所を出入りする習を行い、位置推定を行う。

ことができる。この場合の時間補完アルゴリズムは複数考えら

4. 2 端末サンプリングれる。

以上の手法で受信した端末が観測場所内外にあるかを判定でPULSE 最も単純な補完アルゴリズム。位置推定を行い、中きるが、観測機器で受信できる端末は場所内に存在する全てのにいると判定された時刻のみ在室していて、それ以外の時間は端末の良いサンプリングとなっているかどうかわからない。各退出していたとする。プローブ要求の送出間隔が計算したい混

モバイル端末の Wi-Fi 機能がオンになっていないと受信でき雑度の時間分解能より小さい端末には非常に有効だと考えらない上、端末毎にアクティブスキャンの挙動も異なるためであれる。

る。そのため、受信できる端末は全端末の偏りのあるサンプリ

MEDIAN 送出間隔の中央値を用いて補完を行うアルゴリズングになっていると考えられる。

ム。プローブ要求の送出間隔の中央値を m 秒とすると、ある時刻で観測場所内にいると判定されたなら、その時刻の前後 m端末数との相関係数を用いた。サンプリング手法の違いによる秒まで在室していたとする。

結果を表 2 に示す。

ALLDAY 端末をはじめて受信した時刻 tsk から最後に受信した時刻 tek まで在室していたとする。端末の途中退室が無い場合に有効なアルゴリズムだと考えられる。
これらのアルゴリズムは端末サンプリングの仕方によって有表 2 端末サンプリングの結果。v=X は、ベンダーが X の端末のみを用いることを、MEDIAN は MEDIAN 秒以下の端末のみを用いていることを示す。

MEDIAN ALL v=APPLE v=INTEL v=SHARP

効なものが変化する。ここのアルゴリズムも混雑度推定結果を100.70

0.74

0.06

0.44

見ながらその観測場所に適した物を選択する。

200.70

0.74

0.04

0.49

4. 4 特徴量計算

40

0.71

0.74

0.05

0.50

以上で混雑度を推定する各時刻 t につき、その時刻 t に端末

80

0.72

0.74

-0.03

0.58

160

0.72

0.73

-0.01

0.58

320

0.71

0.73

-0.01

0.59

640

0.71

0.73

-0.010.59

時系列の端末数データが得られる。この端末数は人数に比例す

1280

0.720.73-0.010.59る量になっていると考えられるため、この量を特徴量とし機械

2560

0.720.73-0.010.58が観測場所に存在していたかが求まる。ここから、各時刻 t に何個の端末が観測場所に存在していたかを計算する。ここから学習を行う。求める混雑度が在室人数の場合は単回帰を、質的データの場合はクラス分類を用いる。
混雑度推定の精度を更に向上させたい場合には、時間帯や曜もっとも良い相関係数が得られたのはベンダーを Apple のみ、送出間隔を 80 秒以下とした場合で、相関係数 0.74 を得た。

日などの追加の特徴量を用いることができる。しかし、これら

5. 1. 2 混雑度推定結果の特徴を用いると学習モデルが学習した観測場所に強くフィッ

上記で求めたサンプリング手法を用い、クラス分類を行ったトしすぎてしまう過学習の問題が生じる。学習モデルの汎用性

結果を表 3 に示す。全体の分類精度は 74.1%となった。クラスを重視する場合には端末数のみを特徴量として用いる。

分類器は RBF カーネルの Support Vector Machine を用い、5. 評 価 実 験

5-Fold Cross Validation で評価を行った。また, 1 系列分の出力例を図 2 に示す。

提案手法の有効性を確認するため評価実験を行った。実験は
表 3 混雑度の分類結果

電車型の混雑度推定をを鉄道車両内で、公園型を大学の教育

Classiﬁed as用計算機室で行った。映画館型は公園型に入退室制約を加えた

L1L2L126

2000

L2181183060

5. 1 電車型の混雑度推定

L30446142

混雑度は以下の 5 クラスとした。これは NAVITIME の電車

L4044380

混雑リポート [2] を参考にした。この混雑度の正解データは目L5002224

パターンであり、公園型よりも明らかに簡単なので実験は省略する。

L3 L4 L5•

Level2 [座席に座るスペースがある]•

Level3 [座席が埋まり座れない]•

Level4 [座席前が立つ乗客で埋まる]•

Level5 [ドア前が立つ乗客で埋まる]
4

Level1 [座席が半分以上空いている]

データは鉄道は西武池袋線, 京王新宿線, 東京メトロ有楽町線の 3 路線で 35 の列車に乗車し収集した。データの一系列は各Congestion Level

また、入退室制約は乗車中に手動で駅到着時刻、発車時刻を記録し利用した。

3•

5視で収集した。

2

列車に乗車してから後者するまでとした。

5. 1. 1 サンプリング結果
Apple（iPhone, iPad, Macbook）がもっとも多く、次に Intel（ノート PC）、Sharp（IS シリーズの Android）となった。そこでベンダーによるサンプリングはこの上位 3 つだけの場合と全てを使う場合の 4 種類で行うことにした。平均送出間隔は最小 10 秒から 2 倍ずつ増加させサンプリングを行った。サンプ
リングの良さの評価値として、混雑度を 1〜5 の数値で表して1

予備実験を行ったところ、列車内で受信する端末としては24681012

Section of a line

図 2 1 系列分の出力結果例。停車駅間毎に真の混雑度（青線）と推定混雑度（赤線）の変化を示している。

ダーによるサンプリングでは、計算機室での受信数が多い上位

5. 2 公園型の混雑度推定
電気通信大学の教育用計算機室で実験を行った。教室には約4 ベンダーをそれぞれ用いる場合と全て用いる場合の 5 種類を140 台の端末が置かれており、学生は自由にログインして利用用いることにした。サンプリングの良さは端末数と在室人数のできる。教室の外観とプローブ要求を受信するルータの設置位相関係数で評価した。結果を表 5 に示す。

置を図 3 に示す。実験は 11 月第 3 週に行い, 平日の 5 日間（以降 DAY1 〜 DAY5）, 9 時から 19 時までの 10 時間データを収

表 5 ベンダーによるサンプリングと補完アルゴリズムの組み合わせ結果集した。この一日分のデータを一系列とした。

ALLDAY PULSE MEDIANall0.630.670.59

APPLE

0.40

0.810.73

SHARP

0.10

0.250.34

INTEL

0.12

0.37

0.31

SONY

0.10

0.450.24

この設定では、ベンダーによるサンプリングで Apple と、補完アルゴリズムに PULSE を用いた組み合わせが最良の結果となった。
次に補完アルゴリズムはそのままでサンプリング手法に送出間隔を用いた場合の結果を表 6 に示す。
表 6 送出間隔によるサンプリングと補完アルゴリズムの組み合わせ
結果

MEDIAN ALLDAY PULSE MEDIAN

図 3 実験環境の見取り図。赤枠で囲まれた教室が計算機室。星印がルータの設置位置。

100.10

0.27

0.32

20

0.12

0.30

0.31

40

0.18

0.54

0.5480

0.26

0.70

0.71

160

0.400.680.66

また、計算機室の全端末に 1 分毎にリモートログインを行い、3200.50

0.690.67

ログインユーザを記録した。観測場所の教育用計算機室という640

0.570.670.66

性質上、ログインユーザ数は在室人数とほぼ等しいと考えられ

1280

0.630.670.65

るため、以降はログインユーザ数を在室人数として扱う。

2560

0.650.670.64

5. 2. 1 位置推定の実験結果
以下の 4 つの端末を保持して現在位置を記録しながら計算機室の内外でアクティブスキャンを行い、データを収集した。

この設定では、送出間隔を 80 秒以下、補完アルゴリズムにMEDIAN を用いた場合が最良となった。次にこれらの結果をApple iPhone 4S (iOS 6.0.1)

組み合わせて、サンプリング手法をベンダーを Apple、送出間•

Samsung Nexus S (Android 4.1.1)

隔を 80 秒としたときに補完アルゴリズムによる違いを表 7 に•Sony Ericsson Xperia SO-01b (Android 2.3)示す。

•Sharp IS03 (Android 2.1)•

受信したプローブ要求から位置推定を行った。結果を表 4 に示

表 7 ベンダーを Apple, 送出間隔を 80 秒で補完アルゴリズムを適用した結果す。計算機室の内外の位置推定精度は 76.9%となった。
表4

計算機室の内外の位置推定結果

ALLDAY PULSE MEDIAN
v=APPLE & MEDIAN=800.83

0.86

0.87

Classiﬁed asoutin

この結果から、ベンダーを Apple、送出間隔を 80 秒で補完

out 12386

アルゴリズムに MEDIAN を用いた場合がこの環境での最良の59346組み合わせとして採用する。

in

5. 2. 3 混雑度推定結果
5. 2. 2 サンプリング結果
公園型では入退室制約が利用できないため、混雑度推定する

上記のサンプリング手法、時間補完を 5 日間のデータに適用した結果を図 4 に示す。端末数と在室人数の全体の相関係数はためにはサンプリング手法と補完アルゴリズムの 2 種類を決定0.87 となった。また、各実験日の出力結果の一例（1 日分）をしなければならない。そのため、まずベンダーによるサンプリ

図 5 に示す。図 5 は DAY1 にどのように在室人数が変化したかングと補完アルゴリズムとの組み合わせで評価を行った。ベン（青線）、それに対応する端末数の変化（赤線）を示している。

6. 2 電車型の混雑度推定
140

全体的に高い判別性能が得られ、混雑度の誤認識もほとんどが１段階の間違えであるから、このような環境において本手法

120は有効な混雑度推定手法であるといえる。
高い判別性能を達成できた理由の一つに、RSSI を用いなかっ100たことが挙げられる。RSSI は周辺の環境の影響を非常に受け80常に移動しているので反射波によるノイズの生まれ方が常に変動する。このような環境では従来のノイズ削減手法（前もって60

login usersやすい。特に列車内は沿線からの反射波の影響を受けやすい上、40反射波も含んだ学習モデルを構築しておき利用する）は適用するのが難しい。しかし本手法では、観測場所の移動と入退室制

20約を利用することで、RSSI を用いずに位置推定が行えた。

06. 3 公園型の混雑度推定
相関係数は高い結果となったが、在室人数が多くなるほど端020406080

末数との誤差も大きくなっていることが確認できる。この理由

fvは位置推定手法によるものだと考えられる。本手法では位置推図 4 端末数と在室人数の散布図。赤実線が回帰直線、赤波線が 95%予定に RSSI を用いているが、RSSI は人体の影響を受ける。観測場所に多くの人がいるとそれらがノイズとなり、RSSI の値に測区間。

影響するので、人が多ければ多いほど位置推定精度は低くなってしまう。これを解決するのは非常に難しい。そこで他のアプ140ローチを試みる。本手法では機械学習問題で考えているのだか

80

ら、計算した端末数に加えて、その端末数がどれだけ信用でき120るかを示す特徴量が加えられれば精度は向上すると考えられビーコンもプローブ要求と同じく人体の影響を受けやすいが、必ず同じ周期で、同じ場所から送出されているという性質があ
login

20406040fv8060100る。そこでアクセスポイントが送出するビーコンを利用する。

る。これに関連して、人混みが発生するとビーコンの RSSI の分散が大きくなる特徴があるということが阿瀬川ら [6] の研究によって示されている。また進藤 [8] の研究では、RSSI の大き20さと人数の間には負の相関関係があることが示唆されている。
この性質を利用して、特定のアクセスポイントの RSSI の分散00を特徴量に加えることで、位置推定誤差の問題を軽減できると
0100

200

300

400500考えられる。

600

time [minutes]

図 5 DAY1 の結果

7. お わ り に
7. 1 ま と め
無線 LAN 搭載端末はアクティブスキャンを行う度にプロー

6. 考

察

ブ要求している。プローブ要求を利用して送出元端末の位置推定が可能である。つまりある地点でプローブ要求をキャプチャ

6. 1 端末サンプリング

すれば周辺にいる端末数を求めることができる。その端末数は列車内、教室内ともに最良のサンプリング手法はベンダーを周辺人数と比例関係にあると予想されることから、プローブ要Apple、送出間隔を 80 秒以下と求まった。表 2 から分かる通求を用いた混雑度推定手法を提案した。鉄道列車内と大学の大り、送出間隔によるサンプリングが結果にあまり影響を及ぼさ教室で実験を行い、有効性を確認した。

ない環境もあるので、送出間隔が 80 秒という基準は普遍的な

7. 2 今後の課題

ものとは言えないが、ベンダーを Apple のみとするサンプリン混雑時の精度向上が今後の課題である。今後はプローブ要求グはどの環境でも有効に働くと予想できる。
このサンプリングが有効な理由は、Apple の端末は他の端末だけではなく、アクセスポイントが送出するビーコンなど、観測場所の周辺の電波状況をより詳細に観測し、混雑度推定に有よりもプローブ要求を送出しやすい性質があるためだと考えら用な特徴量を見つけていきたい。

れる。

謝辞 本研究の一部は電気通信大学ベンチャー支援部門の補助により行われた。

文

献[1] Ieee-sa registration authority. http://standards.ieee.
org/develop/regauth/oui/public.html.
[2] 電車混雑リポート - navitime. http://www.navitime.co.jp/?ctl=0171.
[3] M. Gast, 水野忠則, 渡辺尚, 石原進, 峰野博史. 802.11 無線ネッ
トワーク管理. オライリー・ジャパン, 2003.
[4] M.B. Kjærgaard and C.V. Munk. Hyperbolic location ﬁngerprinting: A calibration-free solution for handling diﬀerences in signal strength (concise contribution). In Pervasive Computing and Communications, 2008. PerCom 2008.
Sixth Annual IEEE International Conference on, pp. 110–116. IEEE, 2008.
[5] A Practical Approach to Identifying and Tracking Unauthorized 802.11 Cards and Access Points. Technical report,
Interlink Networks, 2002.
[6] 阿瀬川稔, 田頭茂明, 荒川豊, 中西恒夫, 福田晃. 無線 lan 位置推定における誤差補正手法の一検討, ワイヤレス環境でのアプリ
ケーション品質, p2p/アドホックネットワーク, 画像符号化, ス
トリーム技術, 信頼性, 一般). 電子情報通信学会技術研究報告.
MoMuC, モバイルマルチメディア通信, Vol. 109, No. 122, pp.
13–18, 2009.
[7] 清水英範. 都市鉄道の混雑率の測定方法. 第 3 回 鉄道整備等基礎調査報告シンポジウム予稿集, 2005 年.
[8] 進藤和彦. 無線 lan の受信信号強度を用いた迷子防止アプリケーションの検討. 平成 21 年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会, p. 94, 2010.
[9] 中野隆介, 沼尾雅之. 無線 LAN アクセスポイントへの検索要求を利用した鉄道車内混雑度推定. 第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, 2012.
[10] 馬場賢二, 榎原孝明, 湯淺裕一郎. 画像処理による人流計測シス
テム. 東芝レビュー, Vol. 61, No. 12, pp. 35–38, 2006.