Code readers daily

12月12日　東京都台東区上野で、一般社団法人オープンストリートマップ・ファウンデーション・ジャパン（OSMF）の社員総会が開催されました。
10名以上の社員（会員）が集い、1年の総括と、今後の取り組みについて議論しました。

今回は、OSMFJの定款に立ち戻り、そもそもの目的を改めて振り返り、目的達成のために、今後何をすべきか、について熱く議論を行いました。

そのうちの一つとして、OSMの普及啓蒙活動の活性化があります。
コミュニティ（これが基本）、ビジネス活動、エデュケーションのなかでバランスをとりながら進めていくことについて、皆さんの考え方を共有しました。

早速決まったこととして次の二つがあります。

　広報担当のチーム化

広報担当をチームにして、いろんな方々に参画してもらえるような仕組みを検討していく方向になりました。

　State of the Map Japan シンポジウムの開催

SotMJapanシンポジウムについては、２０１６年6月～7月に開催する方針をきめました。準備期間が大変すくないため、準備できるメンバーの確保を念頭に、東京都内ないしは、首都圏で開催されることになりそうです。

そのほか、たくさんの議論がありました。その成果は、Webページや、MLで様々な提言や活動のお誘い、広報などにあらわれてくるでしょう。

Link: http://qiita.com/advent-calendar/2015/osmjp

この記事は OpenStreetMap Advent Calendar 2015 の１０日目の記事です．昨日の記事は，　駅の位置を修正しよう　でした．

OpenStreetMapで、編集するようになると、頻繁にOpenStreetMap Wikiを参照するようになると思います。このWikiの日本語への翻訳については、ボランティアによって行なわれています。 今日は、この翻訳を効率的に行う方法について記します。

翻訳メモリ

いきなりですが、プロの翻訳家は、おおよそ全ての方が、「翻訳メモリ」なるものを使っています。これは何者でしょうか。Wikipediaを見てみましょう。

翻訳メモリは、翻訳を仕事とする人の業務の効率化と質の向上を支援するためのソフトウェアである。「翻訳メモリ」は厳密には原文と訳文のデータベースを指し、それを利用するソフトウェアは「翻訳メモリ ツール」と呼ばれる。「翻訳メモリ ツール」のことを「翻訳メモリ」と呼ぶことも多い。
従来型の翻訳メモリには、通常翻訳ソフトのような構文解析機能はない。したがって、翻訳メモリ ツールを使用することによって、原文が自動的に翻訳されることはない。翻訳自体はあくまでも翻訳者が行う。ただし、近年では翻訳メモリ ツールと翻訳ソフトを統合することにより、さらに効率の良い翻訳支援環境が実用化されている。
翻訳メモリの主な機能は

• 翻訳者によって書き起こされた翻訳を、その原文とともに、専用のデータベースに登録すること 
• 過去にデータベースに登録された翻訳を、同じまたは類似の原文が出てきたときに自動的に引用すること

 である。これらの機能によって、

• 同じ文章を繰り返し翻訳する 
• 文章を手作業で複製し貼り付ける

 などのこれまで翻訳者に任されていた単純作業を自動化し、さらに 同じ文章や類似した文章の翻訳における表現の統一 も自動化されるため、文書全体としての翻訳品質の向上も期待できる。(Wikipedia: 翻訳メモリの項目）

なんだか、いきなり難しくなってしまいました。素人が翻訳を聞くと、インターネットの翻訳サイトみたいに、機械翻訳をしてくれるように思いますが、そうではなくて翻訳は翻訳家が行うのですが、辞書引きや用語統一、過去の翻訳事例から適切な文をもってくるなど、翻訳に必要な作業を別々のアプリやネットを使わなくてもできるように支援するソフトということになります。このようなカテゴリのソフトをCATツール（Computer Aided Translationの頭文字）とも、呼びます。

このジャンルのソフトウエアやサービスには、次のようなものが知られています。Google翻訳者ツールキット、OmegaT、SDL TRADOSなど。

OmegaT（オメガティ）

OmegaTは、Javaで書かれた様々なプラットホームで稼働できるフリーソフトウエアです。プロジェクトのホームページから無償でダウンロードできます。マニュアルも整備されています。

画面左側には、原文表示と翻訳文の入力を行う編集画面が有ります。画面右側上には、これまでの編集結果から、参考となる訳文が示されます。右下には、用語集の検索結果や、辞書の結果が表示されています。

OpenStreetMap翻訳プロジェクトの取り込み

OmegaTには、チーム翻訳機能があります。皆さんの翻訳のとりくみ成果を共有できるように、日本語翻訳プロジェクトを公開しました。

OmegaTのメニューで、「プロジェクト（P)」ー「チームプロジェクトをダウンロード」を選択しリポジトリURLに　https://github.com/osmfj/osm-wiki-trans-ja.git を入力してください。

　一緒に活動いただける方はGithubのアカウントをつくり、プロジェクトページhttps://github.com/osmfj/osm-wiki-trans-jaでIssueとして参加表明してもらえればとおもいます。書き込み権限をつけたいとおもいます。OmegaTを終了するときに、更新するようになります。

　もし、チーム参加はされない場合は、チームのダウンロードの代わりに、上記プロジェクトからZipファイルでダウンロードをして、そのフォルダをベースとして開始されるといいでしょう。（https://github.com/osmfj/osm-wiki-trans-ja/archive/master.zip)r

OpenStreetMap Wikiの取り込み

メニューの「プロジェクト（P)」ー「MediaWikiから原文ファイルを追加」を選択します。OSM Wiki(wiki.openstreetmap.org)の翻訳したい英語メージのURLをコピーして、ダイアログに貼り付けます。

自動的に、原文を取り込んで、翻訳対象に加えてくれます。原文は、プロジェクトのフォルダの"source"に"original-source.UTF8"のような名称のファイル名で格納されます。この機能のおかげで、OSM Wikiのページを容易に取り込んで作業できます。

また翻訳メモリを使うことで、英語ページが更新された場合でも容易にその差分を検出することができます。これは、翻訳結果を直接記述するのではなく、一文ごとの対訳をデータベースとして保持しているため、もし元原稿が更新された時は、OmegaTにより差分が検出され、元の翻訳が近い訳文例として表示されます。そこで、差分だけ更新すれば、容易に追随できます。

辞書引き機能

OmegaTのプロジェクトディレクトリには、Dictionary　というディレクトリがあります。このディレクトリに辞書ファイルを置くことで、自動的に辞書を引いてくれます。現在のバージョンでは、StarDict形式に対応しています。今後、日本で標準的に使われているEPWING形式に対応する見込みです（私が機能を開発し、OmegaTプロジェクトに提案中です。）

自由に配布できる辞書は多くないのですが、グループプロジェクトではJim BreenによるJMDictという辞書を同梱しています。各自で購入した辞書も追加できます（私は、ジーニアス、英辞郎、海野辞書をつかっています）

今後のとりくみ

チームプロジェクトにおいて、用語集の整備、これまで翻訳されたWikiから例文作成が課題です。とりくみが進むほどに、効率がアップしていくことが期待されます。

Link: http://qiita.com/advent-calendar/2015/osmjp

この記事は OpenStreetMap Advent Calendar 2015 の5日目の記事です．昨日の記事は，最近のOSMマッピング方法2015 でした．

さて、今日は、ハイキングで、OpenStreetMapを活用する方法です。

２０１５年になって、ハイキングに行くようになりました。 すると、街でOpenStreetMapを利用するのとは、ちょっと違うことに気づきました。 今日は特に、Androidタブレット・スマートフォンを使って、ハイキングをより楽しくする方法を共有したいと思います。

ハイキングに行く前に

ハイキングに行くことになったら、事前に情報収集すると思います。最寄り駅は何処か？　バス停は有るか。　トイレの場所は？　休憩所は何処にあるか。　温泉などはあるのか。などなど。いまは、いろんな情報がインターネットから入手できてとても便利ですね。

それに加えて、日頃利用しているタブレットやスマートフォンに、ハイキングに適したアプリケーションを導入し、マップデータをインストールしておきましょう。

OpenStreetMapのタブレットやスマートフォン・アプリ

OpenStreetMapを活用できるAndroidアプリには、多数の種類があり、どれが初心者に適しているのか、非常に悩ましいと思います。また、OpenStreetMapのWikiページは日本語に翻訳がまだまだ十分にされていないため、さらに選択が困難です。

それでも、街歩きや、カーナビの代わりに利用するのに適しているアプリとして、MAPS.MEというアプリを紹介された人もいると思います。２０１５年１２月現在、完成度の高さ、世界中をサポートしている点、オフライン（携帯電波のはいらない場所での利用）などで、おすすめできるアプリです。

とくにオフラインでの利用は、ハイキングでは必須です。携帯電波のはいらない場所のほうが多いわけですから。 しかし、ハイキングで利用する場合には、とくに欲しい情報があるものです。MAPS.MEでは、街歩きや車を前提としているため、ハイキングで必須となる幾つかの情報を得ることができません。

とくに次のような情報が表示されるべきです。

• 標高や等高線 
• トイレや水飲み場の場所 
• ハイキングコースに指定されているルート 
• 情報板やルートマップ、情報ポストがある場所 
• 分かれ道の目印になる場所 
• 展望台や、景色のいいスポット 

残念ながら、MAPS.MEでは、上記のような情報で表示できないものがあります。表示されても、見つけにくい表示かもしれません。

そこで、ハイキングやアウトドアに適したアプリをご紹介したいと思います。

Locus Map

Locusマップは、人気のAndroidアプリで、OpenStreetMapの他、国土地理院のマップなど、多様なデータを利用できます。ハイキングやアウトドア利用に向けて機能を充実させているアプリです。ユーザからのフィードバックを元に改善する方針で、活溌に開発されています。多数の地図提供者から提供されるオンラインマップも利用可能です。その中には、OSMを元にしたサービスも含まれます。オフライン機能を拡張したことで、ハイキングや登山にも利用しやすくなりました。そして、公式のジオキャッシングのアプリです。

オフラインマップの利用には、標準提供されている国土地理院のデータを、アプリからダウンロードをするか、自分でデータを作ることができます。でも、データを作るのは、そんなに簡単ではないですよね。そんな貴方に、無料でダウンロードできる方法があります。

OpenAndroMaps

OpenAndroMapsは、スマートフォン用の無料マップデータをダウンロードできるようにするサイトです。とくに、ベクターデータと呼ばれるデータを提供しています。ベクターマップとは、画像ではなく、表示の元になる情報をデータベースの形で保存された形式で、画像に比べてサイズが小さく、ダイナミックに表示デザインを変更できるのが特長です。

このプロジェクトは、利用者の寄付で運営されており、そのおかげで無料で多種多数のデータを提供できるようになっています。

日本のデータを入手するためには、アジア　のページにすすみます。ページ中程Japan_N Japanese language !!をクリックしましょう。

スマートフォンから、OpenAndroMapsを開いた方は、”Install on Locus"をクリックすることで、自動的にダウンロード、インストールが開始されます。サイズが７１６MBと大きいので、Wifiでの利用をおすすめします。また、事前にLocus Mapをインストールしておきましょう。

PCからダウンロードする方は、”Download"をクリックしましょう。Japan_N.zipというファイルがダウンロードされてきます。これを展開し、Japan_N.mapというファイルをスマートフォン用のSDカードなどに移動させましょう。インストール方法は、サイトのマニュアルに英語で記載されています。マップデータは、mnt/sdcard/Locus/mapsVector/ 　または、自分で管理可能な場所に導入してください。わたしのばあいは、/MicroSD/Maps/に導入しました。そして、Locusの設定を開いて、マップデータの保存先を外部SDカードに変更しました。日本データは、インストールするとだいたい１GBもあります。

また、Zipファイルを展開すると、テーマファイルもZip形式”andromaps_locus.zip”で出てきます。このファイルを、Locusのテーマデータのディレクトリに展開します。”mnt/sdcard/Locus/mapsVector/_themes/”というディレクトリで展開するといいでしょう。

動作確認を行います。アプリを開いて、表示されることを確認しましょう。

こんな風に表示されましたか？　この写真は、高尾山付近を表示したものです。

最後に

ハイキングコースで、ぜひ活用して楽しい時間を過ごしてください。え？ちょっと地図と現場が違ってる？　そんな時は、OpenStreetMapを編集するチャンスです。次回の機会がありましたら、マッピング方法について記したいと思います。

Link: http://hdyc.neis-one.org/

OpenStreetMapに参加してみると、他の人はどんなふうに活動しているか、気になるもの。
あるいは、自分の貢献は、どんなレベルなのか、気になるものです。
How did you contribute to OpenStreetMapは、
そんなあなたや、あなたへOSMをおしえてくれた彼、彼女の活動を表示してくれます。

Link: http://stateofthemap.jp/2014/

State of the Map JAPAN 2014が、１２月１３日（土曜）に東京大学の駒場キャンパスで開催される。
多くの来場者と講演が予想されるため、開始時間が１１時に早められることになった。

講演枠のCFP(Call for presentation)が現在行なわれており、今週末１８日に締め切られる。

はじめての日本だけのSotM開催とあり、技術解説、ビジネス活用、自治体での活用や期待、防災などの発表が行なわれる見込みだ。

１１月にはライトニングトーク枠の募集が行なわれ、全国のコミュニティ活動について、報告される。

http://stateofthemap.jp/2014/cfp/

サイトで会員登録すると、プロフィールを登録するダッシュボードが表示される。
そこで、プロフィールを登録すると、CFP提出メニューが現れる。
すべてWebブラウザで完結するので、ぜひ気軽に提案してほしい。
講演は、Q&A含めて、１５分または２０分枠となっている。

分散タイルサーバを実現するTileManプロジェクトで、つかうため lua-nginx-osm ライブラリというのを、コアライブラリとして開発しています。

この中で、次のような機能を実現しています。

1. 　ポリゴン指定した地域をデータとして持っている。
2. タイルサーバで、タイル要求されたX/Y/Zoomについて、　そのタイルが、（１）の地域に含まれているかどうかを判定する。
3. 含まれている場合、タイルを生成する。

地域データは、geofabrikのデータを意識しています。

DBとして、特定の地域のデータだけPostGISに持っておいて、タイル要求がきたときに、それがDBに入っていればレンダリング実施、そうでなければ、アップストリームのtile.openstreetmap.orgへ要求、みたいな処理を実現しています。

これは、他の製品でもありそうな機能ですよね。

さて、上記の処理を行うために、is_inside_regionという関数を定義しました。計算速度を上げるために、
簡易なアルゴリズムを採用しました。ポイントは以下です

res = (y1 - y2) * nx + (x2 - x1) * ny + x1 * y2 - x2 * y1

(x1, y1) (x2, y2) は、地域を指定するポリゴンの一辺のベクトル
(nx, ny)は、判定するタイル要求の位置

上記は外積をとっており、全ての辺について判定して、すべて負でなければ、
すべての辺の内側に、判定するタイル要求の位置があることが分かります。

しかし、この判定ロジックには、弱点があり、比較するポリゴンは、かならず
convex polygon (凸多角形）である必要があるのです。

そこで、たとえば japan.kmlのような凹凸多角形(concave polygon)を凸多面体に分割することにしました。
単純なケースでは、手作業でも可能ですが、複雑になると、手作業では不可能になります。

このような問題は、計算幾何学で研究されていて、素晴らしいライブラリがすでに提供されています。
例えば、アルゴリズム設計マニュアルの下巻には、第17章計算幾何学の中に、１７．１１多角形分割　として解説されており、CGALというライブラリがつかえることが記されている。また、上記の判定についても、17.7 点位置決定で詳細に書かれている。

そこで、CGALを用いて、ポリゴンを複数の多角形に変換し、LUAのプログラムを生成するようなユーティリティプログラムを書くことにしました。

$ git clone https://github.com/miurahr/lua-nginx-osm.git
$ cd lua-nginx-osm
$ apt-get install libcgal-dev cmake make
$ make

これでプログラムが生成されるはずです。実行は、

$ utils/poly2lua/poly2lua -t

ここで(-t)をつけると、テストモードで、内蔵の日本の定義データを元に、複数の多角形（緯度経度）を示すデータを生成します。
また、osm/data/*.kml が元データで、 osm/data/*.luaが生成された複数の凸多角形のデータです。

Link: http://r.gnavi.co.jp/a755001/

今日は、OpenStreetMap の創始者 Steve CoastさんとHurricane Coastさんが東京にきたのをきっかけに、OSMの日本メンバーと共に、食事を共にした。で、行ったのが、薩摩牛の蔵　赤坂店

日本流の肉を堪能しながら、楽しいひとときを過ごしたのでした。ただ、英語で、この店のメニューを説明するのは、とても難しかったですよ。

で、Facebookをみていたら、同じ店に同じようなタイミングで行っている人を見つけたりして、ちょっとおいしさを思い出したのでした。
やっぱり、美味しいものを食べることは、幸せなことだよね。そして、健康と美容にいいとおもうのですよ。