@article{oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00007168,
 author = {永島, 薫 and Nagashima, Kaoru and 妙中, 雄三 and Taenaka, Yuzo and Tsukamoto, Kazuya and 塚本, 和也},
 issue = {413},
 journal = {電子情報通信学会技術研究報告. NS, ネットワークシステム},
 month = {Feb},
 note = {近年，IoT技術の発達により，異分野データ連携が注目されている．そこで先行研究では，物理位置に基づく異分野データ連携を行うための通信基盤として，Geo-Centric情報プラットフォーム(GCIP)を提案した．GCIPでは各地域で生成されたIoTデータを収集し，その地域で様々な事業者が時空間コンテンツ(STC)を生成する．この環境では，地域内で生成されるIoTデータの多様性に伴ってSTCの種類や生成タイミングが異なるため，ユーザは「どのSTC」が「いつ」「どこで」生成されているか，を知ることができない．そこで先行研究ではユーザ要求とSTC生成時に取得可能な統計情報を用いてマッチングを行う検索手法を提案した．しかし，先行研究はユーザ要求に一致するSTCの検索に主眼を置いたため，STCの有効時間については考慮していなかった．そこで本研究では先行研究と同様にユーザに新たな気づきを与えつつ，STCの時間特性を考慮した新しいマッチング型検索手法を提案した．シミュレーション結果から提案手法は検索要求やコンテンツ生成環境によらず最適なサーバを確実に選択できることを示した．, Cross-domain data fusion is becoming a key driver to growth of the numerous and diverse applications in IoT era. We have proposed a concept of new information platform, Geo-Centric information platform (GCIP), that enables IoT data fusion based on geolocation. GCIP produces new and dynamic contents by combining cross-domain data in each geographic area and provides them to users. In this environment, it is difficult to find appropriate contents requested by a user because the user cannot recognize what contents are created in each area beforehand. we proposed a content discovery method for GCIP in previous research. However, previous research is not considering temporal characteristics. In this paper, we propose new content discovery method considering temporal characteristics in STC. Simulation results showed that appropriate contents can be discovered in response to user’s request., 電子情報通信学会 ネットワークシステム研究会（NS）, 2021年3月4日-5日, オンライン開催},
 pages = {114--119},
 title = {時間特性を考慮したマッチング型時空間コンテンツ検索手法},
 volume = {120},
 year = {2021},
 yomi = {ツカモト, カズヤ}
}