空間コンテキスト認識

空間コンテキスト認識は、個人またはセンサーの位置、活動、時刻、他の人や物体、デバイスとの距離などのコンテキスト情報を関連付けます。^[1] また、空間環境、認知エージェント、地図から収集された情報の関係と統合として定義されます。空間環境は、方向指示または経路探索タスクを実行する物理的な空間です。認知エージェントは、タスクを完了する責任を負っている人またはエンティティです。地図は、タスクを完了するためのツールとして使用される環境の表現です。^[2]

空間的コンテキスト認識を不完全な視点から見ると、それは単にコンテキスト認識の貢献者または要素、つまり地球上の点の位置を特定するものとみなされます。この狭い定義では、複雑な地理システムに関係する個々の認知機能と計算機能が省略されます。コンテキストに貢献する無数の潜在的な要因を定義するのではなく、認知プロセスの観点から定義された空間的コンテキスト認識は、「概念化によって空間構造に意味が吹き込まれる」という独自のユーザー中心の視点を可能にします。^[2]

コンテキスト認識、地理認識、ユビキタス地図作成またはユビキタス地理情報 (UBGI) はすべて、空間コンテキスト認識の理解に役立ちます。これらは、マップベース、ロケーションベースサービス(LBS) の重要な要素でもあります。LBS のユーザーインターフェイスがマップである場合、空間コンテキストをユーザーに効果的に伝えるために、地図作成設計の課題に対処する必要があります。

空間コンテキスト認識は、現在のコンテキスト（現在の時間と場所におけるユーザーの環境）または将来のコンテキスト（ユーザーがどこに行きたいか、近づいてくる空間環境で何に興味があるか）を記述できます。一部の位置情報サービスは、将来のコンテキストを予測できるプロアクティブシステムです。^[3] 拡張現実は、ユーザーが現実空間を移動する際に視覚システムに空間コンテキスト情報を表示することで、ユーザーを現在のコンテキストから将来のコンテキストへと導くアプリケーションです。^[4]

空間コンテキスト認識を活用する能力を必要とするLBSユーザーレベルソフトウェアパッケージ（アプリケーション）の例は数多く存在します。これらのアプリケーションは一般の人々から需要があり、世界をよりよく理解し、日常の意思決定を行うために個人が地図をどのように使用しているかを示す例です。 ^[5]

コンテキスト認識

コンテキスト認識は、ユビキタスコンピューティング、または、静的なコンピュータシステムと環境の変化を関連付けることを目指す、いわゆるパーベイシブコンピューティングの用語として生まれました。

コンテキストはさまざまな方法で定義されますが、ほとんどの場合、位置が基礎となります。ある情報源では、コンテキストを「位置と近くの人や物のアイデンティティ」と定義しています。別の情報源では、「位置、アイデンティティ、環境、時間」と説明しています。^[6] しかし、一部の定義では、コンテキスト認識は位置よりも包括的であると認識されています。

Dey ^{[7] は、}より広いアプローチを採用しました。「コンテキストとは、エンティティの状況を特徴付けるために使用できるあらゆる情報です。エンティティとは、ユーザーとアプリケーション自体を含む、ユーザーとアプリケーション間のやり取りに関連する人物、場所、またはオブジェクトを意味します。」同じ著者は、「コンテキストを使用してユーザーに関連情報やサービスを提供する場合、その関連性はユーザーのタスクによって異なります」と定義しました。^[7]

関連性の概念は、コンテキスト認識の次の定義で説明されています。「アプリケーションの動作を決定するか、アプリケーションイベントが発生し、ユーザーにとって興味深い環境状態と設定のセット」。^[1] 低レベルと高レベルのコンテキストの異なるレベルも概説されています。低レベルのコンテキストは、時間、場所、ネットワーク帯域幅、および方向で構成されます。高レベルのコンテキストは、ユーザーの現在のアクティビティと社会的コンテキストで構成されます。^[1]

コンテキスト認識の3段階モデル（図1）には、静的コンテキスト、動的コンテキスト、内部コンテキストの寄与を区別することで、環境の変化可能な性質が組み込まれています。^[8]

静的コンテキスト - ユーザーの環境に影響を与える可能性のある保存されたデジタル地理情報
動的コンテキスト - センサー/情報サービスによって取得され、リアルタイムで提供される、ユーザー環境の変化可能な側面に関する情報（例：天気予報、交通情報）
内部コンテキスト - 個人の好み、場所、速度、方向などのユーザー情報

静的コンテンツは保存された情報によって駆動され、動的コンテンツはセンサーによって提供および更新されます。

モバイルマップのコンテキストカテゴリは、パイロットユーザーテストを通じて特定されました。この表のカテゴリは、モバイルマップサービスに有用であると考えられました。^[9]

地理認識

地理認識は空間コンテキスト認識の別名で、コンテキストの空間的および地理的側面を明確にします。単に現在位置を示すだけではなく、他の次元とそれらの相互依存性も含める必要があります。図 2 は、Li ^[8]のコンテキスト認識の構成要素を示し、複数の地理参照システムに重ね合わせています。LBS アプリケーションが効果的に機能するには、異なる参照システムを含む異種空間で動作できる必要があります。LBS のユーザーは、ユークリッド空間 (直交参照空間) から線形参照空間 (LRS)、屋内空間 (おそらくフロア、ウィング、廊下、部屋番号を含む) にシームレスに変換できる必要があります。^[10]

ユビキタス地理情報 (UBGI)/ユビキタス地図作成

ユビキタス地理情報（UBGI）は、通信機器を通じてユーザーやシステムにいつでもどこでも提供される地理情報です。UBGIを理解する上で重要なのは、提供される情報がユーザーのコンテキストに基づいているということです。UBGIは単なるデータではありません。UBGIには、一般の人々が利用できるアプリケーションのための空間および地理情報と処理に関する一連の概念、実践、標準が含まれています。^[10]

UBGIは、ユーザーまたは認知エージェントの状況と目的も考慮する必要があります。そのために、ユビキタスコンピューティングのコンセプトでは、センサーを使用してユーザーの位置と環境パラメータに関するデータを収集します。^[2]

ユビキタス地図作成とは、「ユーザーがいつでもどこでも地図を作成し、使用して地理空間の問題を解決できる能力」です。^[11] これらの地図のユーザーと作成者は、高度な訓練を受けた地理学者や地図作成者だけではなく、一般市民も含まれます。地理空間情報は一般ユーザーやシステムとは異なっており、入手できないため、多くの人が個別の技術を主張した80 年代初頭のGISコミュニティのエリート主義とは対照的に、今日のユビキタスの目標は、GIS 対応デバイスのユーザーエクスペリエンスを直感的で使いやすいものにすることです。^{[12]これらのデバイスやその他のマルチメディア地図作成ツールは、一般の人々に「地図」を広め、高度に専門化された}地理情報システムを操作する熟練の地図ユーザーのみの視覚化形式として地図を完成させるという許されない慣行を終わらせる取り組みにおいて重要な役割を果たしています。^[5]

ユビキタス地図作成の「使いやすさ」の目的は、地理情報の進化における第 4 世代と見ることができます。UBGI に先立って、インターネットマップの容易なアクセスと、LBS およびモバイルマッピングのコンテキスト情報の追加が行われました。デジタル地理情報は、アクセス可能なモバイルマップの重要な前身であり、これらの進歩はすべて、第 1 世代の紙の地図と、世界をよりよく表現し視覚化する取り組みの成果です (図 3)。^[10]

位置情報サービス (LBS)

位置情報サービス( LBS) は、モバイルネットワークを介してモバイルデバイスからアクセスでき、モバイルデバイスの地理的位置を活用する機能を活用した情報およびエンターテイメントサービスです。

LBS サービスは、健康、仕事、私生活など、さまざまな状況で使用できます。LBS サービスには、最寄りの銀行の ATM や友人や従業員の居場所を見つけるなど、人物や物の位置を特定するサービスが含まれます。LBS サービスには、荷物追跡サービスや車両追跡サービスが含まれます。LBS には、顧客の現在位置に基づいてクーポンや広告を配信するモバイルコマースが含まれる場合があります。パーソナライズされた天気予報サービスや位置情報ゲームも含まれます。これらは、通信の融合の一例です。

位置情報サービスは、ユーザーや情報機器の位置に関する情報を活用する能力を持っています。機器の出力が単純なテキストメッセージであろうと、インタラクティブなグラフィックマップであろうと、ユーザーとユーザーの位置情報は何らかの形でシステム全体に組み込まれます。^[11]

LBSの他の特徴としては、以下のものがある: ^[6]

通常、移動中のユーザー向けにパーソナライズされたサービスを提供する
インターネット、GIS、位置認識デバイス、通信サービスを活用した多様なハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームに基づく
さまざまなソース、センサー、システムからデータを受信する
データをリアルタイムで統合し処理する必要がある
ユーザーの位置は常に変化する可能性があるため、視覚化には特有の課題がある。

LBSは、ユーザーの質問に答えるために使用できます。ユーザーの質問は、位置、近接性、ナビゲーション、イベントの4つの一般的なカテゴリに分類できます。例としては、次のものがあります。^[13]

私はどこにいる？目的地はどこですか？[場所]
最寄りのバス停またはファーストフード店はどこですか？[近接]
目的地までの最適なルートは何ですか? [ナビゲーション]
地元の映画館で最新の映画が上映されていますか？[イベント]

もう一つのカテゴリーは「測定」で、目的地までの距離はどれくらいかという質問に答えるものです。^[9] これは個人用自動車ナビゲーションデバイスの日常的な機能です。

LBS がユーザーに代わって回答できる質問の種類は、新しい革新的なアイデアによって増え続けています。たとえば、コンピュータービジョンとオブジェクトベースのインデックス作成は、オブジェクトを識別し、その場所からユーザーがナビゲートするのを支援するために使用できます。空間コンテキスト認識は、場所の初期地理参照を提供し、オブジェクト認識プロセスを管理可能な程度に簡素化するため、このプロセスで重要な役割を果たします。^[14] この LBS の使用カテゴリは「識別」と呼ばれ、「それは何ですか?」という質問に答えます。

地図作成上の課題

LBS で空間コンテキスト認識の使用を必要とするアプリケーション(ユーザーレベルのソフトウェアパッケージ) は、地図作成に関するさまざまな課題と決定に直面します。これらの課題の一部は、一般的な PDA ユーザーインターフェイスと使用方法の小さなディスプレイに起因します。^[15] その他の問題は、関連する可能性のあるコンテキストデータが大量にあるために、表示する最も重要なコンテンツに関して難しい選択を行う必要があることに起因します。^[16]

これらの課題の一部を以下に挙げます。

モビリティ – モバイルプラットフォーム上の地図は、状況の変化に合わせて素早く変化します。そのため、シーンが変わる前に地図情報を閲覧する時間が限られる場合があります。^[17]
適応性 – 「特定の要件を満たすために、ユーザーまたはシステムによって変更される柔軟なシステムの能力」を指します。ユーザーは、環境の洗練度と慣れに応じてコンテンツを表示できるように、ディスプレイをパーソナライズできる必要があります^[17]
アクセシビリティ - 「人々の情報やサービスのニーズと、その情報やサービスに対する知的かつ感覚的な関与、およびそれらの制御という観点からのニーズや好みを一致させること」^[18] サービスニーズには、地図表示を調べるために道路から目を離すことができないドライバーや、LBSプロバイダーの音声キューの言語を理解できない外国の訪問者などが含まれる可能性があります。
一般化 – 「モバイルデバイスの表示領域が非常に小さいため、モバイルマップは極めて一般化される必要がある。」デザインは可能な限りシンプルで簡潔かつ自明で、すぐに使用できるものでなければならない。「これは、完全性よりも関連性を優先し、情報密度を下げることを意味します。」^[17]
スケーリング – 地図の表示は通常非常に小さいため、十分な面積と情報を表示するためにスケーリング機能が必要ですが、詳細を適切に表示するために十分なスケールが必要です。
関連性 - 「必要なだけ多くの情報と、必要なだけ少ない情報を提示する」^[16] 「必要な」情報とは、ユーザーの特定の空間コンテキストに効果的なコンテンツのことである。
プレゼンテーション形式 – マルチメディアマップには、いくつかの表示媒体オプションがあります。ユーザーのメンタルマップを最もよく表現できるオプションを選択する必要があります。代表的なシンボルを含むグラフィックマップの視覚媒体に加えて、テキストや音声によるプレゼンテーションも検討すべきオプションです。^[19]
視覚変数 – 色は、異なるタイプまたはクラスの質的特徴を表現する際に適切な主要なグラフィック要素です。^[20] 色は、さまざまな画面要素を区別するのに役立つため、製品の使いやすさに大きく貢献します。^[21]コントラストが高く、調和のとれた色は、素早い認識と、明るい画面表示による目の疲労を軽減するために考慮する必要があります^。[22]
メタデータ – 優れたメタデータは、信頼性、正確性、真正性など、参照されているデータのソースと品質に関する情報をユーザーに提供します。マルチメディアアプリケーション用のより有用で高品質なメタデータは、常に存在する課題です。地理情報用の国際標準が開発されていますが、これらは「マルチメディア地図作成で使用される写真、ビデオ、画像、テキスト、その他の要素の情報オブジェクトメタデータ標準に拡張およびリンクされる必要があります」。^[23]
ナビゲーションビュー – ユーザーのナビゲーションを支援するための最適なマップビューの決定。考慮事項には、さまざまなスケールで利用できる概要マップ、ユーザーが移動しているときに自動的に大きなスケールにズームすること、常に北がマークされた自己中心的なマップ位置を維持することなどがあります。^[24]

ユーザーレベルのソフトウェアパッケージ

OpenStreetMap : 世界中のコミュニティが編集可能な、さまざまなユーザーレベルのクライアントを備えた地球の無料のコンテンツマップ^[25]
モバイル版Google マップ: 無料でダウンロードして、地図や衛星画像の表示、現在地の確認、ビジネス検索、運転ルート、交通情報などを行うことができます。
Streamspin: 加入者のコンテキストとメタデータに基づいて情報とサービスを配信および受信するためのモバイルサービスプラットフォーム。
ローカルロケーションアシスタント (Lol@): 外国人観光客がユーザーの入力と好みに基づいてルートに沿ってセルフガイドツアーを実行できる、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム向けのロケーションベースマルチメディアサービスのプロトタイプ。
IPointer (インテリジェント空間テクノロジ): 拡張現実エンジンをベースに、ローカルモバイルクライアント検索を提供して、ユーザーに周囲の情報を提供します。位置と半径方向を使用して、興味のあるランドマークを識別し、情報コンテンツをストリーミングします。
Signpost: コンピュータビジョンテクノロジを使用して、広範囲の屋内追跡用の基準マーカーを追跡する、位置認識ガイドユーティリティです。Signpost は、携帯電話を使用して会議の参加者を会場内に案内します。

参照

参考文献

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外部リンク

モバイル向けGoogleマップ[1]
ストリームスピン [2]
ローカルロケーションアシスタント（笑）[3]
アイポインター [4]
道標 [5]

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