+

スマートシティ実現の為のBluetooth インフラに関する調査と予備実験CPSF B2 hikonyan親 richie さん

+背景

スマートシティ化横浜スマートシティプロジェクトセンサの需要の高まり

Bluetooth を用いたセンサーの普及BLUETUSiBeacon

+Bluetooth とは？？

デジタル機器用近距離無線通信の規格の一つWi-Fi に比べ消費電力が低い電波障害に強いペアリング

Bluetooth low energyより電力消費が少ない Bluetooth 規格ペアリングしない状態でも通信可能ブロードキャスト可能

+スマートシティにおける Bluetooth

BLUETUS 地図や、クーポンの配信 ペアリングが不要 Bluetooth による通信

iBeacon iOS7 専用 クーポンや情報配信　位置情報も取得可能 Bluetooth low energy　による通信 多くのセンサーを搭載

　　　明確な用途が未だに見つかっていない

+目的センサとしての Bluetooth を調査する

+今回の調査と実験

調査 Bluetooth が現在何に使われているかを確認する 中でもスマートシティで期待される技術としての Bluetooth に注目

する

実験 Bluetooth をつかったセンサで取得した情報からコミュニティの特

性を推定する

+関連研究 1 動的な変化（パターン）を取得

ルーブル美術館の各部屋に Bluetooth 取得デバイスをおいて実験

滞在時間、移動履歴を取得

+関連研究 2

動的な動き（変化）を計測する 高速道路に Bluetooth と Wi−Fi を 5Km ごとに設

置 2 地点間の情報をタイムリーに取得することが可

能

RSSI との通信回数から Bluetooth の電波強度を推定する

+Bluetooth データ取得方法

実装環境 Raspberry Pi 使用言語： Python

+システム構成図

inquiry command

Bluetooth搭載端末

デバイス情報(Mac アドレス , 端末名 , 日時 )

デバイス情報探索受信モジュール

データベース管理モジュール

Raspberry Pi

Postgresql

サーバー

デバイス情報(Mac アドレス , 端末名 , 日時 )

デバイス情報(Mac アドレス , 端末名 , 日時 )

+実験

今回は各場所におけるスマートフォンの割合を計測した。 SFC の食堂（若年層）

中心の机 12:00~12:20 の 20 分間 Starbucks coffee 横浜スカイビル店 ( 若〜高齢者層 )

中心の机 10:00~10:20 の 20 分間 鎌倉市役所腰越図書館（高齢者層）

入口付近 11:00~11:20 の 20 分間

この実験から人一人に対する端末の割合と利用実態を調べられるかもしれない

+

Bluetooth を用いて端末データを取得する 人一人に対する端末の割合と利用実態を調べられ

るかもしれない一人に対する端末の割合と利用実態を調べられるかもしれない

年齢層に合わせた三箇所の場所で計測する

+結果

取得端末数： 9

スマートフォン44%

その他（ PC ）

56%

SFCの食堂

+結果取得端末数 :8

Starbucks coffee横浜スカイビル店スマート

フォン25%

フィーチャーフォン

25%

その他（ PC ）

50%

Starbucks coffee横浜スカイビル店

+結果取得端末数 :5

スマートフォン20%

フィーチャーフォン

80%

鎌倉市役所腰越図書館

+実験結果

SFC の食堂は PC とスマートフォンがほぼ同じ割合だった PC と携帯を併用する人

Starbucks ではフィーチャーフォンも見受けられる PC の検出台数が多い

市役所ではフィーチャーフォンが多く検出された 高齢者が中心

+考察

フィーチャーフォン フィーチャーフォンは Bluetooth で探知しやすい 　日本では探知しやすい

スマートフォン セキュリティが高く、 ON にしていても取得できない 所持している約半数が 20代

　　

　　　フィーチャーフォンとスマートフォンの割合からある程度コミュニティが推定可能

+今後の展望、来期に向けて

Bluetooth を使ったデバイストラッキングで高い精度で人の数を推定する手法の提案

Bluetooth low energy 規格を用いたコミュニティの推定

+まとめ

Bluetooth を使ったセンサー ペアリングの仕様により取得困難 人数に対する取得台数の割合が低いため使いづらい

Bluetooth を用いて取得した情報からコミュニティの推定が可能 端末情報から年齢層を推定