Bluetoothビーコンによる位置情報システムのための生存時間解析を用いた滞在判定の改善手法
Improving Bluetooth-beacon-based Localization with Survival Analysis

2021年07月14日

我々は大学キャンパスにおけるCOVID-19感染対策に向けて、BluetoothビーコンのIDに基づきユーザが滞在している部屋を判定する、位置情報インフラの開発を行ってきた。しかし開発を進める中で、電波強度といった物理的要因のみを用いた場合、しばしば誤判定が生じることが明らかになった。そこで、ユーザが別の部屋へ移動する確率が滞在時間や部屋の種類と強い相関を示すことに着目し、生存時間解析に基づく滞在判定のアルゴリズムを提案した。

We have been developing a location infrastructure for infection control of COVID-19 on the university campus. Our system deploys Bluetooth beacons to each room and estimates the room that the user is staying in based on the detected beacon signals. However, we noticed that solely using the physical parameters such as signal strength often causes room estimation errors. To overcome this challenge, we proposed a classification algorithm based on survival analysis, leveraging the user habits that people’s stay time within the room and the room type strongly correlates with the probability of moving to different rooms.

Riku Yamashita, Yoshihiro Kawahara, Yuuki Nishiyama

Contact: yamashita@akg.t.u-tokyo.ac.jp