位置とは？/ キャッシュワン
[ 692] Geo metadata - 位置に関するメタデータとその応用
[引用サイト] http://www.kanzaki.com/docs/sw/geoinfo.html
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ウェブ上の様々なリソースは、「位置」に関する情報と組み合わせることで、リアルな世界と結びつきます。緯度経度データをRDFやmeta要素として提供したり、そのデータを地図上に表現するなど、位置に関するメタデータを記述する方法とその応用について検討してみます。 現実の世界の事象を記述するにあたっては、日時と並んで場所に関する情報が重要です。場所の表現には、住所表記、郵便番号、最寄り駅やランドマークなどさまざまな方法があり、状況によって使い分けられます。メタデータとして機械処理しやすく、グローバルな指標として一番確実な場所の表記法は、緯度・経度でしょう。 GPSや地図サービスの普及で、ある場所の緯度・経度情報は比較的簡単に入手できるようになってきました。これをウェブ上のリソースにメタデータとして付加すれば、さまざまな情報を現実世界に結びつけることが可能になります。たとえばレストラン情報、コンサートやイベント情報が位置データを備えていれば、催しに出かけたあとで食事をする場所を探すといった検索をエージェントに任せられそうです。写真に撮影場所のGPSデータが加われば、地図と連動した豊富な情報サービスが考えられます。 （地理情報を利用した応用は、GISを始め非常にたくさんの試みがあります。ここでは、RDFを中心としたメタデータによるものに絞って紹介します） 位置を示すのに緯度・経度を用いるというのは、誰でも考えつくアイデアです。逆にそれだけ使う機会も多いので、シンプルな標準語彙を共有するメリットは大きいと言えます。 Geo vocabularyを始めメタデータでは通常、緯度・経度を百分率で表記します。一方、世の中で入手できる位置情報は、度分秒形式になっていることが少なくありません。これらはごく簡単な計算式で相互変換できます。度分秒から百分率への換算は次のとおりです。 百分率から度分秒への換算はこの逆を行えばよいわけで、上記の例は北緯35度40分40.8秒、東経139度46分12秒を示すことになります。また、度分秒では東経/西経などはE/Wといった識別子を用いることが多いですが、百分率では西経/南緯はマイナスの値として表すことに注意してください。 このnearestAirportは、「近くの空港」という比較的アバウトな指標を使って位置を示すことで、住所を特定してしまうというプライバシーの懸念を回避しつつ、広域的なレベルでその人物がどのあたりにいるのかが分かるという点が興味深いところです。 緯度・経度データの小数点以下を何桁示しておくのがよいかは、データをどんなスケールで利用するかによって違ってきます。特定の場所にカーナビなどを使ってたどり着くためにはかなりの精度が必要である一方、世界地図の中でおよその位置をプロットするのであれば、低精度の値で十分です。また対象となるデータによっては、プライバシーとの兼ね合いも精度に関係するでしょう。 イベント情報に緯度・経度を結びつければ、カレンダーをクリックするとその場所の地図が表示されるといった応用が簡単に実現します。例： デジタル写真の撮影データなどを記録するExifフォーマットには、GPSの緯度経度情報などのためのディレクトリ・タグも定義されています。GPS付きの携帯電話カメラも登場しており、写真に位置情報を追加するのはずいぶん身近になってきました。これを利用すると、地図と写真を組み合わせたサービスなどが簡単に提供できます。 携帯電話デジカメ/メールによるウェブログ（moblog）のサービスにはGPSデータを扱う機能を備えたものがあるようですし、これらを地図上に表示したりする試みもいくつか登場しています。これらの多くはRSSを提供しているので、緯度・経度情報をgeo:で表現してここに含めてくれると（例えば次のように）面白いのですが。 2つの地点の緯度と経度が分かれば、2点間の直線距離を算出することができます。GeoURLの「ご近所さん」は、緯度・経度情報をもつメタデータを集積し、「近くにあるリソース」を見つける好例です。イベントカレンダーで好みの演奏会を探し、そこから近隣のレストラン情報をリストアップするといった応用が考えられます。 //簡単な距離計算を行ってみましょう。次のフォームでは、2つの地点の距離を球面三角法を用いて計算します。緯度・経度データは百分率で与えてください。" 実際には、近くのレストランに行くのに直線コースをたどれる訳ではないうえ、交通手段の有無にも左右されるので、緯度・経度だけによる「近くのレストラン」というのは単純に過ぎるかも知れません。それでも、候補を絞り込む手段としては十分役に立つでしょう。 アプリケーションがメタデータから距離を計算するだけでなく、距離そのものをプロパティとして直接リソースどうしを関連づけることも可能です。foaf:based_nearなどはまさに「近い」という関係を示すわけですが、どの程度近い（遠い）かを何段階かの遠近レベルで表現できると便利かも知れません。 最初の3レベルは、地理的というよりもエドワード・ホールのプロクセミックスに一致する感じで、興味深いです[HALL]。この尺度がどのていど感覚にマッチするか、いろいろ捉え方はあると思いますが、距離を数値化するだけでなく、こうした「レベル」として見るというのはなかなか面白い考え方だと思います。 現時点での実用性のほどはともかく、感覚的な尺度に近いものをメータデータ記述の語彙に取り込むという考え方は、いろいろ可能性がありそうです。 GPSやGISの利用が進む中、グローバルに同じ尺度を用いる世界測地系への移行は必然的ですが、2003年末現在ではまだ日本測地系に基づく地図もまだたくさん使われており、2つの測地系が混在している状況です（オンライン地図サービスの多くは日本測地系です）。両者の座標は、東京付近で約450mずれていて、具体的な場所を記述するためには、ちょっと大きすぎる誤差となっています。 緯度・経度情報を取得する際は、その測地系も合わせて確認しておくことが重要です。また、メタデータを記述する場合は、（もしデータが日本測地系なら）世界測地系に変換すること、メタデータを利用してオンライン地図サービスなどと連動させる場合は、地図の測地系をチェックすることも忘れないでください。 日本測地系と世界測地系の座標は、幾何学的な計算で相互に変換が可能です。以下のフォームでは、Javascriptによる変換を試してみることができます（厳密には、基準点のひずみの補正が必要です。より精度の高い変換のためには、国土地理院から提供されているツール[TKY2JGD]などを利用してください）。 |
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