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私は、演劇やコンサート後に行われる、予定調和的なアンコールが嫌いです。これにはどういう(歴史的)背景があり、どういう意味があるのか、論理的に説明して下さい。

予定調和的なアンコールには、演劇やコンサートの歴史的背景と社会的慣習が関係しています。以下にその背景と意味をロジックで説明します。

1. 歴史的背景

  • アンコールの起源
    アンコールは、18世紀頃のヨーロッパで始まったとされています。当時、観客が特に感動した演目や曲に対して「もう一度演じてほしい」という意味で声を上げたことが起源です。これがやがて公演の一部として定着しました。
  • 予定調和化の過程
    時代が進むにつれて、観客がアンコールを求める声を上げるかどうかに関係なく、あらかじめ演者やプロデューサーがアンコールを用意するようになりました。これは以下の要因によります：

    • 商業主義の影響：観客の満足度を高め、次回の集客につなげるための演出。
    • 文化的期待：観客が「アンコールは当然あるもの」と期待するようになったため、求められなくても提供されるようになった。

2. 社会的意味

  • 観客と演者の儀式化された交流
    現代のアンコールは、観客と演者の「最後の交流」としての象徴的な意味を持っています。予定調和的であっても、形式的に「もう一曲」や「最後の挨拶」を行うことで、演者と観客の間に「公演が成功した」という共通認識が生まれます。
  • 期待と満足感の提供
    予定調和的なアンコールは、観客に「特別なサービス」を提供しているように見せる効果があります。観客は「お得感」や「予想を超える体験」を得たと感じるため、満足度が高まる傾向があります。

3. ロジックによる評価

  • 予定調和の利点
    • 演者と観客の双方が心地よく公演を終えるための「安全装置」として機能。
    • 演者のスケジュール管理がしやすくなる（アンコールが事前に計画されているため）。
  • 予定調和の欠点
    • 本来のアンコールの意味である「特別感」や「観客からの熱狂的な要望」が失われる。
    • 一部の観客には「形式的すぎる」と感じられ、演出の誠実さに疑念を抱かせる。

結論

予定調和的なアンコールは、演者と観客の関係性を円滑にし、商業的成功を支えるための歴史的・文化的産物です。しかし、その形式性が本来の感動を薄める可能性もあります。この背景を理解すると、予定調和的なアンコールが一種の「慣習化された演劇の締めくくりの儀式」であることが見えてきます。

 

 

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VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion）は、動画の品質を評価するための指標で、主にFFmpegなどのツールを使用してローカル環境で計算されます。しかし、オンラインでVMAFスコアを計算できるサービスも存在します。

例えば、「VMAF-on-browser」は、ブラウザ上でVMAFスコアを計算できるオンラインツールです。このツールを使用すると、ソフトウェアのインストールや設定を行わずに、手軽に動画の品質評価が可能です。

使用方法:

  1. ウェブサイトにアクセス:
  2. 動画ファイルのアップロード:
    • 「Reference Video」と「Distorted Video」の欄に、それぞれ元の動画ファイルと品質を評価したい動画ファイルを選択します。
    • 対応する動画形式は、mp4、webm、mkvなどです。
  3. VMAFモデルの選択:
    • 「VMAF Model」のドロップダウンメニューから、使用したいVMAFモデルを選択します。
    • 一般的にはデフォルトのモデルで問題ありませんが、特定の用途に応じて他のモデルを選択することも可能です。
  4. 計算の実行:
    • すべての設定が完了したら、「Compute VMAF」ボタンをクリックします。
    • 計算が開始され、完了するとVMAFスコアが表示されます。

注意点:

  • アップロードする動画ファイルのサイズや長さによって、計算時間が変動します。
  • ブラウザの性能やインターネット接続状況によっては、処理が遅くなる場合があります。
  • プライバシーや機密性の高い動画をアップロードする際は、セキュリティに十分注意してください。

このオンラインツールを活用することで、ローカル環境での設定やインストール作業を省略し、迅速に動画の品質評価を行うことができます。

 

 

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NHKの「解体キングダム」という番組がありますが、この番組構成と同じような形態で、人生の終りを計画・実行する「終活キングダム」を考えて下さい。

「終活キングダム」というテーマに基づく番組構成を提案します。この番組は、視聴者に終活（人生の終わりに向けた準備）についての具体的な手順やアイデアを提供することを目的とし、解体キングダムのようにプロジェクト形式で進行します。

番組タイトル

終活キングダム ～人生の最終章をデザインする～

番組構成

1. オープニングセグメント

  • 番組のテーマを簡潔に紹介。
  • 視聴者が抱える「終活」への不安や課題を映像やインタビューで紹介。
  • 「今日のプロジェクト」を発表。例えば、遺品整理、生前契約、デジタル遺産の管理、終活イベントの準備など。

2. プロジェクト開始

  • 番組ホスト（終活コンサルタントや専門家）が登場し、具体的なゴールを設定。
    • 例: 遺品を整理し家族に思い出を伝える、デジタルデータの整理とメッセージ作成など。
  • 専門家チーム（弁護士、遺品整理士、ライフコーチ、医療関係者）がプロジェクトをサポート。

3. ドキュメントパート

  • 実際のプロジェクト遂行の様子を追う。
  • プロジェクトの対象者（高齢者やその家族）が抱える感情的な葛藤や課題を描写。
  • 専門家が終活のアイデアや技術的なノウハウを提供。
    • 例: 家族とのコミュニケーション方法、効率的な整理術、法的手続きの解説。

4. エモーショナルセグメント

  • 家族や親しい人々との会話や手紙の準備など、感動的な場面を挿入。
  • 視聴者が共感できるように、実際の人生エピソードを共有。

5. プロジェクトの完成

  • 成果を視聴者に報告。
  • 例: 整理された家、メモリアルビデオ、生前葬の準備が整った様子などを紹介。
  • 対象者の感想や心の変化を語ってもらう。

6. エンディングセグメント

  • 番組を通じて得られた知識や視点を総括。
  • 視聴者に向けたメッセージとして、「今日から始められる終活リスト」を提供。
  • 次回予告: 他の終活テーマ（墓じまい、老後資金計画、友人へのメッセージ作成など）。

特徴

  • ビジュアル重視: 解体キングダムのようにビフォー・アフター形式を取り入れ、視覚的な変化を楽しめる構成。
  • 専門家の知識を凝縮: 終活のプロフェッショナルが分かりやすくアドバイス。
  • 心に響く物語性: 感動的な人間ドラマを通じて、終活への前向きな姿勢を啓発。
  • 参加型の要素: 視聴者が自分でも実践できる終活ワークシートを提供。

この番組を通じて、視聴者が人生の最終章を自分らしくデザインし、前向きな気持ちで終活に取り組むきっかけを提供します。

(江端感想)

うーん。この内容では、プロジェクトの評価項目(KPI)と、評価結果、およびフィードバックがないな。

「まだ、番組として検討の余地あり」と思いました。

# 自分の「死に方」にまで、点数を付けられではたまらん、と考える人は多いかとは思いますが、私、「終活」も、「技術」の一つだと思っていますので。

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韓国は、今、戒厳令に揺れています。

(1)戒厳令が国会で否決されるという憲法の規定が存在する理由が分かりません。戒厳令とは国会の停止を含んでいる思っていたので違和感を感じています。

(2)今回の韓国の事件で、国会議員が軍隊に邪魔されることなく国会議事堂に入れたことにも不思議に思っております。

これらについて教えて下さい。

----- ChatGPTここから -----

韓国の憲法第77条第5項は、国会が在籍議員の過半数の賛成で戒厳の解除を要求した場合、大統領はこれを解除しなければならないと定めています。

この規定は、戒厳令の濫用を防ぎ、民主的統制を維持するために設けられています。戒厳令は非常時において行政・司法機能を軍が代行する措置であり、権力の集中を伴うため、国会がその適切性を監視し、必要に応じて解除を求める権限を持つことが重要とされています。

戒厳令下でも、国会は解散されず、議員の活動も保障されています。憲法は、戒厳令下においても国会議員の逮捕を認めていません。

そのため、国会議員は軍の妨害を受けることなく議事堂に入る権利を有しています。今回の韓国の事例では、軍が国会議事堂への侵入を試みましたが、議員や職員がこれを阻止し、最終的に戒厳令の解除を求める決議案が可決されました。

このように、憲法上の規定により、国会の機能と議員の活動は戒厳令下でも維持されることが保障されています。

------ ChatGPTここまで -----

"軍が国会議事堂への侵入を試みましたが、議員や職員がこれを阻止し" って、何？

普通、逆だろう、これ。

驚くほど民主主義的な「戒厳令」の憲法の規定に、正直驚いています。

「シュリ」とか「シルミド」とか「KT」のイメージを間に受け過ぎたのかもしれません。

日本の戒厳令の、"5.15"とか"2.26"とかとセットで記憶していることも原因かなぁ。

私なら ―― 国会の封鎖、放送局、警察庁、裁判所の占拠、野党党首を含めた国会議員の強制逮捕、あと閣僚の身柄拘束もします 。デモ隊への発砲もためらいません。で、<北>が休戦協定を破棄して、<南>の人民の開放を口実に、南下し首都ソウルを占領。在韓米軍の出動の隙を狙って、そのまま台湾紛争が勃発、と ―― まあ、それくらいのことを考えていたんですけどね(当然、日本も巻き込まれる(台湾紛争と、半島からの難民問題で))。

ともあれ、私のイメージしてきた「戒厳令」とは、全然違ったようです。

運が良かったのか、私の想像力が豊かすぎたのかは、まだ、判断できていませんが。

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q0713がイオン金沢シーサイド店である場合のq0707とq0714の値を0から24の値の数で表示させるSQL文を作成してcsvファイルで保存して下さい。添付したようなグラフを作成するためです。

 

CSVファイルへの保存（psql の場合）

結果をローカルにCSVファイルとして保存するには、以下のコマンドを使用します(1行で記載ｓにないと、\copy: parse error at end of lineと言われる)

\copy (WITH 時刻範囲 AS (SELECT generate_series(0, 24) AS 時刻) SELECT 時刻範囲.時刻, COALESCE(SUM(CASE WHEN e.q0707 = 時刻範囲.時刻 THEN 1 ELSE 0 END), 0) AS 出発時刻カウント, COALESCE(SUM(CASE WHEN e.q0714 = 時刻範囲.時刻 THEN 1 ELSE 0 END), 0) AS 到着時刻カウント FROM 時刻範囲 LEFT JOIN master_e AS e ON e.q0713 = '京急ストア富岡店' AND e.q0707 BETWEEN 0 AND 24 AND e.q0714 BETWEEN 0 AND 24 GROUP BY 時刻範囲.時刻 ORDER BY 時刻範囲.時刻) TO 'G:/home/ebata/output.csv' WITH CSV HEADER;



イント


    

  1. Windows環境では絶対パスを使用:

      

    • G:/home/ebata/output.csv の形式で絶対パスを指定してください。
      • 

    

    2. 

  2. クエリ結果を手動で確認:

      

    • 上記SQLを実行後、クエリ結果を確認し、正確なデータが得られることを確認してください。
      • 

    

    3. 

  3. グラフ作成:

      

    • このデータを元にPythonやExcelで出発時刻・到着時刻の折れ線グラフを作成できます。
      • 

    

    4. 



























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select household, q0301 from master_b where household like 'P%'; で、(Pで始まる)ユーザ番号と、ユーザの年齢が出てきます。 select household, q0707,q0714 from master_e; で、(Pで始まる)ユーザ番号と、出発時刻(0-24)、と到着時刻(0-24)が出てきます。 この2つのSQL文をくみあわせて、0-9歳、10ー19歳、 ..... 90-99歳に分類して、それぞれの年齢分類毎の出発時刻と到着時刻を算出するSQL文を作って下さい。


以下は、出発時刻 (q0707) と到着時刻 (q0714) の 標準偏差 を算出する SQL 文です。標準偏差は STDDEV 関数を使用して計算します。


SELECT 
    CASE 
        WHEN b.q0301 BETWEEN 0 AND 9 THEN '0-9歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 10 AND 19 THEN '10-19歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 20 AND 29 THEN '20-29歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 30 AND 39 THEN '30-39歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 40 AND 49 THEN '40-49歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 50 AND 59 THEN '50-59歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 60 AND 69 THEN '60-69歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 70 AND 79 THEN '70-79歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 80 AND 89 THEN '80-89歳'
        WHEN b.q0301 BETWEEN 90 AND 99 THEN '90-99歳'
        ELSE 'その他'
    END AS 年齢分類,
    AVG(e.q0707) AS 平均出発時刻,
    STDDEV(e.q0707) AS 出発時刻の標準偏差,
    AVG(e.q0714) AS 平均到着時刻,
    STDDEV(e.q0714) AS 到着時刻の標準偏差
FROM 
    master_b AS b
JOIN 
    master_e AS e
ON 
    b.household = e.household
WHERE 
    b.household LIKE 'P%'
    AND e.q0707 <> 999
    AND e.q0714 <> 999
GROUP BY 
    年齢分類
ORDER BY 
    年齢分類;


修正点：


    

  1. 標準偏差の計算:

      

    • STDDEV(e.q0707) AS 出発時刻の標準偏差
      • 

    • STDDEV(e.q0714) AS 到着時刻の標準偏差
      • 

    • 標準偏差を計算するために、STDDEV 関数を使用。
      • 

    

    2. 

  2. 出力項目:

      

    • 年齢分類
      • 

    • 平均出発時刻
      • 

    • 出発時刻の標準偏差
      • 

    • 平均到着時刻
      • 

    • 到着時刻の標準偏差
      • 

    

    3. 



出力例:


pj20005=# \e
 年齢分類 |    平均出発時刻     | 出発時刻の標準偏差 |    平均到着時刻     | 到着時刻の標準偏差
----------+---------------------+--------------------+---------------------+--------------------
 0-9歳    |  8.7364864864864865 | 2.0264293870576348 | 16.6959459459459459 | 2.7902629433767539
 10-19歳  |  8.6916488222698073 | 2.3823202999576382 | 17.5610278372591006 | 3.1068884868890622
 20-29歳  |  8.9774436090225564 | 2.7632636644010746 | 17.8020050125313283 | 3.7370800926049844
 30-39歳  |  9.0335731414868106 | 2.3690328974486025 | 17.1534772182254197 | 2.9668749279360904
 40-49歳  |  9.0164835164835165 | 2.4084051553191729 | 16.9326923076923077 | 3.3338216665822259
 50-59歳  |  9.1076555023923445 | 2.7224076287670418 | 17.6854066985645933 | 3.2784704658907816
 60-69歳  |  9.7626321974148061 | 2.8109242893099341 | 16.5687426556991774 | 3.1044389062381429
 70-79歳  | 10.4559659090909091 | 2.5466884006062182 | 15.2897727272727273 | 3.0459374095847468
 80-89歳  | 10.4758454106280193 | 2.4712413371273877 | 15.1835748792270531 | 2.9226415927228037
 90-99歳  | 10.0217391304347826 | 2.7260261951824853 | 15.1086956521739130 | 3.3890099517874430
 その他   |  8.9574468085106383 | 2.7431827273506346 | 16.6170212765957447 | 3.1146769555086844


















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「売国機関」に登場する、チュファルテク合同共和国、クライス連邦、ガルダリケ王国とは、何時の時代のどの国を題材にしていると考えられますか？


「売国機関」に登場する架空の国家であるチュファルテク合同共和国、クライス連邦、ガルダリケ王国は、具体的な時代や実在の国を直接的にモデルにしているわけではありませんが、その設定や描写は、いくつかの歴史的事象や国々を連想させる要素があります。


    

  1. チュファルテク合同共和国

      

    • 名前や政治体制から、社会主義や共産主義体制の国を彷彿とさせます。特に冷戦期の東ヨーロッパ諸国や旧ソビエト連邦をモデルとしている可能性があります。
      • 

    • 「合同共和国」という名称は、ソビエト連邦（Union of Soviet Socialist Republics）やユーゴスラビア（Socialist Federal Republic of Yugoslavia）のような多民族国家を想起させます。
      • 

    

    2. 

  2. クライス連邦

      

    • クライス（Kreis）はドイツ語で「地区」や「郡」を意味します。この名称からは、ドイツやオーストリアの連邦制国家の特徴が反映されているように見えます。
      • 

    • 作中の設定が連邦制であることから、現在のドイツ連邦共和国や、かつての神聖ローマ帝国のような緩やかな連邦制国家が着想源となっている可能性があります。
      • 

    

    3. 

  3. ガルダリケ王国

      

    • ガルダリケ（Gardarike）は古ノルド語で「都市国家の国」を意味し、歴史的には中世スカンジナビア人がルーシ（現代のロシアやウクライナの起源となる地域）を指した言葉です。
      • 

    • この名前から、北欧や中世ヨーロッパをモデルにしている可能性が高いです。また、「王国」という形態からは、伝統的な君主制国家であるスウェーデンやデンマークを連想させます。
      • 

    

    4. 



これらの国々は、特定の時代や国を直接的に題材にしているというよりも、さまざまな歴史的背景や地政学的状況を参考にした架空の国として設定されているようです。それぞれが抱える政治的、社会的、文化的な問題を描くことで、現実の国際政治や歴史的なテーマに対する寓意や批評を提供していると考えられます。


世界地図の南北をひっくり返してあてはめてみると、ガルダリケ王国=ドイツ・フランス チュファルテク合同共和国=ポーランド、 クライス連邦=バルト3国+ソ連 のように見えますが、いかがでしょうか？




ご指摘の通り、地図をひっくり返して見ると、以下のように現実の国々と対応させて考えることができます。


    

  1. ガルダリケ王国 = ドイツ・フランス

      

    • ガルダリケ王国は地図の西側に位置しており、現実の地図を上下逆にすると、ドイツやフランスがその位置に相当します。
      • 

    • 「王国」という形態から、歴史的に君主制が存在したこれらの地域をモデルとしている可能性が高いです。
      • 

    

    2. 

  2. チュファルテク合同共和国 = ポーランド

      

    • 地図中央のチュファルテク合同共和国は、位置的にポーランドや東欧諸国を連想させます。
      • 

    • 「合同共和国」という名称は、ソビエト連邦やユーゴスラビアのような多民族国家の連邦体制を意識した設定であると考えられます。
      • 

    

    3. 

  3. クライス連邦 = バルト三国 + ソ連

      

    • クライス連邦は地図の東側に位置しており、バルト三国（エストニア、ラトビア、リトアニア）や旧ソ連をモデルとしていると考えられます。
      • 

    • 「クライス」というドイツ語圏の名称が付いていることから、東ヨーロッパの国々を抽象化して描かれた可能性があります。
      • 

    

    4. 



これらの対応は、地理的な配置だけでなく、各国の名称や設定から見ても妥当であるように思われます。コミックの設定としては、現実の歴史や地理を元にしながら、架空の要素を加えているように感じます。こうした背景設定を踏まえると、物語の中で描かれる政治的・文化的な対立や共存のテーマがより深く理解できるかもしれません。
















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ご相談があります。


1,A1,30,33.59543503,130.3980676

2,A1,30,33.59525629,130.3993336

3,A1,30,33.59323656,130.3984967

4,A1,30,33.59261097,130.3963509

5,A1,30,33.59212837,130.3954712

6,A1,30,33.59243223,130.3971234

7,A1,30,733.5927897,130.3996554

1,A2,60,33.59398255,130.3959787

2,A2,60,33.59364294,130.3985965

3,A2,60,33.59328547,130.3976095

4,A2,60,33.59278499,130.3969657

5,A2,60,33.59265988,130.3953564

6,A2,60,33.59285649,130.4020941

1,A3,120,33.59401761,130.3947008

2,A3,120,33.59389249,130.3972542

3,A3,120,33.5928558,130.3972972

4,A3,120,33.5920336,130.3982198

5,A3,120,33.59205147,130.3995288

6,A3,120,33.5924447,130.3997862

7,A3,120,33.59274856,130.4001081


のように記載されたcsvファイルあります。 A1はカフェの位置座標、A2は飲食店の位置座標、A3は、居酒屋の位置座標、この他、B1からH2までの種類の店舗の位置座標のデータがあります。


一方現在、PostGISを使ったマルチエージェントシミュレーション(MAS)を作成しております。このMASは、帰路の駅に向う途中に気になる店舗があったら、その店舗に立ち因る、という動きをさせたいと思っています。


このMASのシミュレータはすでに完成しており、エージェントも稼動しておりますが、上記の「立ち寄り」のアルゴリズムはまだ実装しておりません。 各エージェントは、エージェント単位に嗜好を持っており、例えば、帰路の途中にカフェ(A1)を、自分の位置から半径15メートル以内に見つけらたら、そこに立ち寄らせたいと思っています。


でご相談なのですが、このような実装を行うに際して、上記のCSVファイルは、どのように利用するのが良いでしょうか。

(1)CSVファイルとして全てを纒めておき、シミュレータ開始前に全部をメモリ上に格納しておき、A1(カフェ)とエージェントの距離が15メートル以内にはいったか否かを随時計算する

(2)CSVファイルをPostgresSQLのDBに格納しておき、上記と同じ処理を行う。

(3)その他


観点は、「計算時間または計算負荷ができるだけ軽量に行える」ということになります。エージェントは1000～10000作って動かすので、時間がかかるのは困るのです。本件についてアドバイスを頂けますようお願いします。


計算負荷を軽減し、効率的にエージェントの「立ち寄り」アルゴリズムを実装するためには、以下のアプローチが考えられます。


アプローチの比較


(1) CSVファイルをすべてメモリにロードして距離計算


メリット:


    

  • 実装がシンプル。
    • 

  • 外部データベースに依存しないため、環境構築が容易。
    • 



デメリット:


    

  • メモリ消費が大きい。特に店舗データが増えると、メモリ上で全てを保持するのが困難になる場合がある。
    • 

  • エージェントが増えた場合、すべての店舗との距離を計算する処理が重くなる可能性が高い。
    • 



適用場面:


    

  • 店舗データが少ない場合や、エージェント数が少ない場合に有効。
    • 





(2) PostgreSQL + PostGIS を利用する


メリット:


    

  • PostGIS の空間インデックス機能を使うことで、店舗検索の計算負荷が大幅に軽減される。

      

    • ST_DWithin を用いることで、指定距離内の店舗を効率よく取得可能。
      • 

    

    • 

  • データの永続性が高く、今後店舗データを増やしたり更新する場合の対応が容易。
    • 

  • 複雑なクエリが実行可能で、たとえばカテゴリ別の店舗をエージェントの嗜好に基づいてフィルタリングできる。
    • 



デメリット:


    

  • 初期設定やクエリのチューニングに多少の手間がかかる。
    • 

  • 外部データベースへのアクセスによる若干のオーバーヘッド。
    • 



適用場面:


    

  • 店舗データやエージェント数が多い場合。
    • 

  • データの拡張性やメンテナンス性を重視する場合。
    • 





(3) その他の選択肢: ハイブリッド方式


方法:


    

  • CSVデータをシミュレータ起動時にPostGISにロードし、シミュレーション中はPostGISを利用する。
    • 

  • シミュレーション後に、必要に応じて結果を再度CSVや他の形式にエクスポート。
    • 



メリット:


    

  • PostGISの性能を活用しつつ、データ管理はCSVベースでシンプルに保てる。
    • 

  • データがPostGISにあるため、他の分析ツールやダッシュボードにも容易に接続可能。
    • 



デメリット:


    

  • CSVのロード処理が必要。
    • 

  • PostGISの初期設定が求められる。
    • 





推奨アプローチ


(2) PostgreSQL + PostGIS の利用を推奨します。

以下の理由によります：


    

  1. 計算負荷の軽減: PostGISの空間インデックスを利用することで、エージェントと店舗の距離計算が効率化されます。
    2. 

  2. 柔軟性: 店舗データが拡張されても問題なく対応可能。
    3. 

  3. スケーラビリティ: エージェント数が増加しても処理時間を抑えることが可能。
    4. 





実装例: PostGISでの距離計算


    

  1. CSVデータをPostGISに格納する

    

    CREATE
TABLE stores ( id
SERIAL PRIMARY KEY, type
VARCHAR(10), preference INT, geom GEOMETRY(POINT, 4326) ); COPY stores(type, preference, geom) FROM 'path/to/stores.csv' WITH (FORMAT CSV, DELIMITER ',', HEADER TRUE, GEOMETRY 'POINT(longitude latitude)');
    

    

     
    

    

    2. 

  2. 距離計算クエリ
    
エージェントの位置 (33.595, 130.398) を例とします:
    

    

    SELECT
id, type, preference, ST_Distance(geom, ST_MakePoint(130.398, 33.595)::geography) AS distance FROM stores WHERE ST_DWithin(geom::geography, ST_MakePoint(130.398, 33.595)::geography, 15);
    

    

     
    

    

    3. 

  3. エージェントの嗜好を反映したクエリ

    

    SELECT
id, type, preference, distance FROM ( SELECT
id, type, preference, ST_Distance(geom, ST_MakePoint(130.398, 33.595)::geography) AS distance FROM stores WHERE
type = 'A1'
AND ST_DWithin(geom::geography, ST_MakePoint(130.398, 33.595)::geography, 15) ) sub WHERE preference = 1; -- エージェント嗜好がカフェ(A1)の場合
    

    

     
    

    

    4. 





システム構成例


    

  1. PostGISをバックエンドとしたシミュレータ

      

    • シミュレーション開始時にPostGISへ接続。
      • 

    • 各エージェントが特定の地点を通過するたびに、クエリで立ち寄り候補店舗を取得。
      • 

    

    2. 

  2. CSV管理を維持したデータフロー

      

    • 必要に応じてPostGISのデータをCSVにエクスポート。
      • 

    • シミュレータ結果を再度CSV形式で保存可能。
      • 

    

    3. 



これらを基に、システム全体の効率化を図ることをお勧めします。


 
















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GStreamerにおけるkeep-listeningの機能は、主にSRTプロトコルの特性に基づいて設計されています。SRTはストリーミング中のネットワーク障害や接続の一時的な切断に対して高い耐障害性を持ち、再接続をプロトコルレベルでサポートしています。このため、GStreamerのSRTプラグインにはkeep-listeningオプションが実装されており、再接続処理が標準で可能となっています。


一方で、RTSPプロトコルは再接続に対する標準的なメカニズムを持っておらず、ストリーミング接続が切断された場合にはアプリケーション側で再接続処理を実装する必要があります。この理由は以下の通りです：


    

  1. プロトコルの設計思想の違い
    
SRTはリアルタイムのビデオ伝送を想定し、途切れた接続を回復するための仕組み（例：パケットの再送や接続の再試行）が組み込まれています。一方、RTSPは主にコントロールプロトコルとして設計されており、接続の維持や再接続は仕様の範囲外です。
    2. 

  2. GStreamerプラグインの実装方針
    
GStreamerのRTSPプラグイン（rtspsrc）は、RTSPプロトコルの標準に忠実であり、アプリケーション側で自由に再接続ロジックを実装できるよう設計されています。このため、keep-listeningのようなオプションはRTSPプラグインに含まれていません。
    3. 

  3. 運用環境での要件
    
RTSPストリームの中断や切断が発生する状況は、ネットワーク環境やストリーミングサーバーの設定に依存するため、再接続の実装はユーザーごとの要件に基づいてカスタマイズされることが一般的です。
    4. 



これらの理由から、RTSPでkeep-listeningを実現するには、アプリケーション側でエラー検知と再接続処理を実装する必要があります。これは、RTSPの特性に起因する設計上の制約であり、プロトコルやGStreamerプラグインの動作仕様によるものです。


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今回の質問は、

『GStreamerでSRTはKeep-listening が使えるのですが、RTSPではkeep-listeningが使えません。この理由を上司に説明できる文章として作成して下さい』

としました。


我ながら、色々なChatGPTの姑息な使い方ができるようになってきたものだと、自分に感心しています。
















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Amazon Primeで「深夜食堂」を流しながらコーディングしています。


「深夜食堂」について調べてみたら、原作本については世界中で翻訳されているみたいですが、ドラマのリメイクも、中国、台湾、韓国でされていて、放映されているようです。


舞台などにもなっているそうです ―― で、情報のウラは取れなかったのですが「フランス」でリメイクだか、舞台だかが、あったとかなかったとか。


「フランス版深夜食堂」。うん、なんか、凄く見たい。


「ドイツ版深夜食堂」「ロシア版深夜食堂」はイメージできる。


北欧もイメージできる。


西欧であれば、スペイン版とかイタリア版とかも見てみたい。


イスラム圏の深夜食堂 ―― アルコール抜きバージョンも、可能なら見てみたいです。