近年，モバイルデバイスの測位が，地図アプリだけでなく様々なユビキタス・コンピューティングのアプリケーションの基盤として重要となっています．
現在，屋外の測位技術としてGPSが主流となっていますが，屋内では精度が悪く使用できません．そのため，Wi-Fiのアクセスポイントから発生する信号強度（RSSI）を用いた屋内専用の測位の研究が多く進められています．
その屋内測位の手法として，フィンガープリントを使用して屋内の位置を同定する手法が一般的です．

しかしこの手法において，測位モデルを作成するためのデータを取得した端末と，実際に測位を行う端末の種類が変化すると，取得されるWi-Fiの信号強度も変化してしまい，測位精度が悪化してしまう問題が知られています．
この問題は多様なスマートフォンが普及した現在になり発生した問題であり，とても重大な問題となっています．

この問題に対して，特徴量を工夫することによりすべての種類の端末で精度が下がらない測位モデルを構築する手法が近年になり提案されてきています．
しかしそれらのモデルでは，正確な測位のために大量のWi-Fiのアクセスポイントが必要等の問題がありました．
それらに対し，端末の種類に対する依存性を解決しながら少量のアクセスポイント下でも正確な測位が可能となるような特徴量「楕円周特徴量」を提案しました．

Sugasaki, Masato and Shimosaka, Masamichi
Robust indoor localization across smartphone models with ellipsoid features from multiple RSSIs.
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Vol. 1, No. 3, pp. 103:1–103:16, 2017.