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CONFERENCE (DOMESTIC) GNSS信号情報と点群ニューラルネットワークを活用したUVインデックス推定における季節・地理的汎化性能の評価
池田 悠真 (東京大学), 厚見 昴 (東京大学), 坪内 孝太, 西山 勇毅 (東京大学), 瀬崎 薫 (東京大学)
情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (IPSJ SIGUBI)
May 20, 2026
個人の曝露した紫外線量の推定手法として，スマートフォン等のデバイスでGNSS衛星から受信した信号情報を用いる手法が注目を集めている．先行研究では，点群ニューラルネットワークを用いて衛星ごとの信号情報とその近傍関係を直接利用するUVインデックス推定手法が提案され，特定の環境下における精度向上が示された．しかし，日照条件や遮蔽環境は季節や地理的条件によって大きく変化するため，実社会への適用に向けては多様な環境に対するモデルの汎化性能を検証することが不可欠である．そこで本研究では，GNSS信号を用いたGNNベースのUVインデックス推定モデルに対して，大規模・長期的なデータセットを用いた包括的な性能評価を行った．具体的には，夏期および秋期に学習したモデルの冬期への適用可能性を示す季節汎化性能，および未知の観測地点に対する地理的汎化性能の2つの観点から評価を行った．実験の結果，GNNが捉える衛星の空間的幾何関係は一定の普遍性を持つだけではなく，季節的要因や地理的要因のアンテナ特性が推定精度に大きな影響を与えないことが明らかになった．本研究の知見は，実世界の多様なコンテキストにおいて安定して動作する高精度な紫外線量推定システムの実現に向けた重要な設計指針となる．
Paper :
GNSS信号情報と点群ニューラルネットワークを活用したUVインデックス推定における季節・地理的汎化性能の評価
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