[論文レビュー] Concept of drafting detection system in Ironmans

Iztok Fister, Fister, Iztok|arXiv (Cornell University)|Jun 8, 2012

Digital and Cyber Forensics参考文献 16被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、GPS搭載のモバイルデバイスとコンテキストに配慮したウェブサービスを活用し、パーソネルコンピューティングに基づく自転車のドラフト違反を自動で検出する、アイアンマン・トライアスロン用の監視システムを提案する。このシステムは20秒以上にわたる違反を正確に同定でき、実験ではスポーツウォッチや高精度GPSデバイスが7メートル未満の距離でドラフトを信頼性高く検出できることを示し、実世界への導入が可能であることを裏付けた。

ABSTRACT

One of the biggest challenges for the Computer Science of today can be summed up by the paradigm "access to information from $everywhere$ at $anytime$". This is especially true for pervasive computing. With the growth of mobile devices (e.g., smart-phones), on the one hand, and the quick development of the Internet (this has become the really pervasive network of today), on the other hand, the development of real-time pervasive applications has broadened. This paper focuses on the problem of drafting detection in the Ironman triathlons which causes serious problems for the majority of organizers regarding such competitions. A concept of drafting detection system in Ironman is based on the paradigm of pervasive computing. Results of performing a test system show that this concept can along with further development of computer technologies become a reality in the near future.

研究の動機と目的

• 現在、モーターサイクルレフェリーによる主観的監視に依存しているアイアンマン・トライアスロンにおけるドラフト違反の検出という課題を解決すること。
• GPSデータとパーソネルコンピューティングを活用し、客観的かつ自動化されたリアルタイムのドラフト検出システムを構築すること。
• 競技規則で定められた距離（例：7メートル未満）におけるドラフト検出に、一般消費者向けおよび専用のGPSデバイスを用いることの実現可能性を評価すること。
• 最新のGPS搭載モバイルデバイスが、トライアスロン大会における実用的用途に十分な精度でドラフト違反を検出できることを実証すること。
• トライアスロン競技会で既存のタイムキーピングおよびイベント管理ソフトウェアと統合可能な基盤を構築すること。

提案手法

• GPS搭載デバイス（例：スポーツウォッチ、スマートフォン）に搭載されたモバイルアプリが、1秒ごとにリアルタイムの位置情報を収集する。
• 位置情報は、複数の選手の軌道を処理・相関させる中央集権的なウェブサービスに送信される。
• システムは自転車間の距離を計算し、1人の選手がもう1人の選手から7メートル以内に20秒以上滞在する場合にドラフト違反をフラグとしてマークする。
• ウェブサービスはコンテキストに配慮したアルゴリズムを用い、一時的な接近（追い越し）と持続的なドラフトを区別する。
• 実際のレース状況を模擬するため、Garmin Forerunner 110ウォッチと.GPSファイルデータを用いたテストシステムを実装した。
• Samsung Galaxy、HTC Wildfire、U-blox、Garmin Etrex-Hなどのデバイス間でのGPS精度を比較し、短距離での信頼性を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPS搭載のモバイルデバイスは、アイアンマン自転車競技におけるドラフト違反を十分な精度で検出できるか？
• RQ2 現在の一般消費者向けGPSハードウェアを用いて、信頼性を持ってドラフト検出が可能な最小距離閾値（例：7メートル）は何か？
• RQ3 接近時間（例：20秒以上）は、リアルタイムにおいて通常の追い越し行動とドラフト行動をどのように区別できるか？
• RQ4 モバイルおよびサーバーサイドのコンponentを有するパーソネルコンピューティングアーキテクチャは、スケーラブルかつリアルタイムのドラフト検出を可能にするか？
• RQ5 トライアスロン大会での導入に際して、精度、電力効率、コストのバランスが最も優れたGPSデバイスはどれか？

主な発見

• Garmin Etrex-Hデバイスは、基準点間の距離を測定する際に最も高い正確性を示し、実際の距離に極めて近い値を記録した。
• テストされたスマートフォンの中で、HTC Wildfireが最高のGPS性能を示し、ドラフト検出用途に非常に適した候補であった。
• システムは、20秒以上にわたる模擬的なドラフト違反を正常に検出でき、違反の開始時刻と終了時刻を正しく特定した。
• テストシミュレーションでは、1人の選手がもう1人の選手から20～30メートル後方を20秒以上走行した場合、WTCのルールに従ってドラフト違反としてフラグが立った。
• 電力消費および通信接続の制限にもかかわらず、高精度のDGPS受信機を備えたスポーツウォッチは、レース中のリアルタイムデータ収集においてスマートフォンよりも適していることが判明した。
• 結果として、現在のGPS技術とパーソネルコンピューティングインfraは、アイアンマン大会における自動ドラフト検出システムの実装に十分であることが確認された。