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生態系計測研究領域セミナー 20120802
- 1. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 地理空間情報のオープン化と それに伴う技術・制度的な課題 （独）農業環境技術研究所 生態系計測研究領域 岩崎 亘典
- 2. はじめに 2 今日の発表について GISで研究する
- 3. はじめに 3 今日の発表について × GISで研究する GISを研究する とくに、取り巻く状況の変化など
- 4. はじめに 4 今日の発表内容 1. GISの一般化とその背景 2. VGI ～ボトムアップの地理空間情報 3. オープン・ガバメント ～トップダウンの地理空間情報 4. データのライセンス Creative Commons and more 5. Spatial Big Data ～Problem and challenges
- 5. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 GISの一般化とその背景 ～Web技術の役割～
- 6. GISの一般化とその背景 6 GISは専門家のツールではない • 朝日新聞 6月18日
- 7. GISの一般化とその背景 7 GISは専門家のツールではない • 週間プレーボーイ2012年8月6日号
- 8. GISの一般化とその背景 8 FOSS4Gとは • Free and Open Source Software for Geospatial – 誰もが、自由に、入手・修正でき、どの様な 目的でも使える地理空間ソフトウェア • GISの普及に貢献 http://www.opensource.org/docs/osd
- 9. GISの一般化とその背景 9 Open Source GISの歴史 http://www.slideshare.net/fullscreen/gatewaygeomatics.com/foss4g-community/4
- 10. GISの一般化とその背景 10 FOSS4G普及の背景 • Web技術の進展 – 開発 • バザールモデルによる開発 – "The Cathedral and the Bazaar" – 配布 • ダウンロード – 技術習得 • ダウンロード、SlideShare、 e-Learning、etc…
- 11. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 VGI (Volunteered Geographic Information) ボトムアップの地理空間情報 ～Web技術がデータに与えた影響～
- 12. VGI ～ボトムアップの地理空間情報 12 Web技術がデータにもたらした影響 • ボランタリーな地理空間情報 – Goodchild (2007)により提唱 – "Citizens as sensors: the world of volunteered geography". GeoJournal 69 (4) – Web技術を利用した、データの作成、共有
- 13. VGI ～ボトムアップの地理空間情報 13 従来の地理空間情報との違い • ユーザーが主体 – UGC(CGM)といえる http://www.slideshare.net/seagor/aag-geowebsdi-the-gis-caste-system/
- 14. VGI ～ボトムアップの地理空間情報 14 代表的なVGI • OpenStreetMap • eBird
- 15. VGI ～ボトムアップの地理空間情報 15 公的機関のVGIへの対応 • UNRCC-AP クアラランプール宣言 – ‘fundamental data’ that is essential and therefore must have authority, currency, resilience and sustainability, be comprehensive, freely available, accessible and usable – the importance of authoritative and assured data and information, encourage the incorporation of volunteered information 国連アジア太平洋地域地図会議（UNRCC-AP）主催「地理空間情 報活用政府及び社会に関する国際シンポジウム」のクアララン プール宣言 2012年2月
- 16. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 オープン・ガバメント トップダウンの地理空間情報 ～公的機関によるデータ提供の変化～
- 17. オープン・ガバメント ～トップダウンの地理空間情報 17 様々な機関による地理空間情報の公開 • 基盤地図情報、国土数値情報、植生図、 統計GIS、etc…
- 18. オープン・ガバメント ～トップダウンの地理空間情報 18 公開データの問題 • 多くの場合、利用にあたって制限がある – 成果物の利用や再配布 http://www.gsi.go.jp/kiban/faq.html#52
- 19. オープン・ガバメント ～トップダウンの地理空間情報 19 オープン・ガバメントの取り組み • インターネット等を活用し、政府情報の 公開や、行政への市民参加を促進 – アメリカ等で先行 • Transparency, Corroboration, Participation
- 20. オープン・ガバメント ～トップダウンの地理空間情報 20 日本での取り組み • 電子行政オープンデータ戦略の決定 – H24年7月4日 • 二次利用の推進
- 21. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 データのライセンス Creative Commonsなど ～提供されたデータの活用に向けて～
- 22. データのライセンス ～Creative Commonsなど 22 二次利用にあたっての問題点 • 著作権の問題 – DATA.GOVの場合、Public Informationで二 次利用制限無し
- 23. データのライセンス ～Creative Commonsなど 23 他の国の場合 • イギリス – Open Government License • フランス – License Ouverte
- 24. データのライセンス ～Creative Commonsなど 24 Creative Commons • 一定の条件を守れば利用を許可 – 対象は著作物のみ ではなく http://creativecommons.jp/licenses/
- 25. データのライセンス ～Creative Commonsなど 25 公共機関での利用例 • Dataシティさばえ http://www.city.sabae.fukui.jp/pageview.html?id=11552
- 26. データのライセンス ～Creative Commonsなど 26 Open Data Commons • ＤＢにおけるオープンなライセンス – OpenStreetMapで採用
- 27. 生態系計測研究領域セミナー 2012/08/02 Spatial Big Data Problem and challenges
- 28. Spatial Big Data 28 ここまでのまとめ • FOSS4G – オープンなGISソフト • VGIやオープン・ガバメント – ボトムアップとトップダウンのデータ • Creative CommonsやOpen Data Commons – データ利用の推進 ＃Web技術の進歩が背景 • Spatial Big Dataの可能性
- 29. Spatial Big Data 29 Big Dataとは？ • nature(2008)で特集 – 大容量のデータやWikiPediaなど
- 30. Spatial Big Data 30 もう少し詳しい説明 • 四つの”V”により特徴づけられる – volume=量、variety=多様性、 velocity=速さ、veracity=真実性 http://www-06.ibm.com/software/jp/data/bigdata/
- 31. Spatial Big Data 31 地理空間情報におけるBig Data • GeoGRIDやOpenStreetMap http://www.slideshare.net/naotakayamamoto/foss4g-2011-tokyo http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Stats#OpenStreetMap_Statistics_Available http://planet.openstreetmap.org/
- 32. Spatial Big Data 32 Spatial Big Dataの扱い • 空間的Big Dataをどう扱うか → 技術的解決法について – volume, velocity • Grid技術、GPUコンピューティング – variety • Linked Open Data – Linked Dataの一種
- 33. Spatial Big Data 33 GPUコンピューティング • CPUではなく、GPUで計算 http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB:CU DA%E3%81%AE%E5%87%A6%E7%90%86%E3%81%AE%E6%B5%81%E3%82%8C.PNG
- 34. Spatial Big Data 34 GPUコンピューティング • GRASSによる実装例 – 5～50倍高速化
- 35. Spatial Big Data 35 Rの場合 • 5～20倍高速化 http://www.slideshare.net/wdkz/rgpu-10228793
- 36. Spatial Big Data 36 Varietyへの対応 ～Linked (Open) Dataについて • データ版のWWW – RDF（Resource Description Framework）で記 述される • Linked Dataの4原則 – ものの名前として URI を使うこと – ものの名前を調べられるように HTTP URI を使 うこと – URI を見に行ったとき、RDF や SPARQL のよう に標準技術によってそれに対する有用な情報を提 供できるようにすること – より多くのものが発見できるように、データの中 に他の URI へのリンクをいれること http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html
- 37.
- 38. Spatial Big Data 38 地理空間情報におけるLinked Data • 地名や位置情報が主 – GIS分析とどう組みあわせるか要検討 LinkedGeoData GeoNames
- 39. Spatial Big Data 39 活用の可能性 • 生物情報と位置情報の横断的検索？ – メタデータの代わりになる？
- 40. Spatial Big Data 40 残された課題 • ”Veracity”の問題 – 多種多様、精度の異なるデータをどう扱う？ • Accuracy and Reliability – 新たな手法の確立が必要 • 「空間的」Big Dataの意義 – Big Dataだから出来る、見える、こと • 新たな分析、評価手法も必要？
- 41. おわりに 41 まとめ • Web技術の発達 – FOSS4G（今後はUXにも感心が？） – VGI – オープン・ガバメント • データを有効に使うためのライセンス – コモンズの悲劇をどう回避する？ • 空間的Big Data – GPUを使った処理の高速化 – Linked Open Dataによる多様なデータベース – データの“veracity”の扱い – 「空間的」Big Dataはどうあるべき？