Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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コンテキスト
ユーザーの観察や環境の観察を通じてユーザーの交通手段を特定することは、モノのインターネット（IoT）分野で多くの応用がある、急速に成長する研究トピックです。交通手段検出は、ユーザーのニーズと相互作用の可能性に基づいて適切なサービスを提供するのに役立つコンテキスト情報を提供することができます。
内容
初期データ前処理フェーズ：データクリーニング操作が行われます。例えば、除外するセンサーからの測定値を削除したり、音や速度センサーの値を正にしたりするなどです。
さらに、環境（音、光、圧力）や近接センサーなどの一部のセンサーは、感知の結果として単一のデータ値を返します。これはデータセットで直接使用できます。一方、他のセンサーは、使用される座標系に関連する複数の値を返すため、それらの値は強く方向に関連しています。ほとんどすべてのセンサーについて、方向に依存しない指標である大きさを使用することができます。
謝辞
センサーはさまざまな物理量を測定し、ユーザーとその環境に関する情報源である対応する生のセンサー読み取り値を提供します。センサー技術の進歩により、センサーはより強力で、安価で、小型化しています。現在、ほとんどすべての携帯電話には、重要なコンテキスト情報を取得できるセンサーが搭載されています。このため、コンテキスト認識アプリケーションで使用される重要なセンサーの1つは、ユーザーの生活の中心的な部分になっている携帯電話です。
インスピレーション
ユーザーの交通手段認識は、HARタスク（人間活動認識）と見なすことができます。その目的は、人がどのような交通手段（歩行、運転など）を使用しているかを特定することです。交通手段認識は、アプリケーションを強化し、より良いユーザー体験を提供するためのコンテキスト情報を提供することができ、デバイスプロファイリング、道路と交通状況の監視、ヘルスケア、旅行支援など、多くの異なるアプリケーションにとって重要です。
元のデータセットの出典：
Carpineti C.、Lomonaco V.、Bedogni L.、Di Felice M.、Bononi L.、「スマートフォンデバイスによるセンサー多様性を活用したカスタムデュアル交通手段検出」
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