| Project/Area Number |
22K18842
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
Okaze Tsubasa 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40709739)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
吉村 奈津江 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (00581315)
丸山 裕恒 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (50913258)
玄 英麗 東京工芸大学, 工学部, 助教 (20770564)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,510,000 (Direct Cost: ¥2,700,000、Indirect Cost: ¥810,000)
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| Keywords | 脳波 / 風環境 / 心地よさ感 / 機械学習 / 信号源推定 / 人工気候室実験 / 屋外実験 / 独立成分分析 / 人工気候室 / 風 / 屋外 / 脳情報デコーディング |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、脳情報デコーディング（脳波信号等から意思を読み取ること）により、風を浴びた際に感じる瞬間的な心地よさ感について、客観的かつ定量的に予測する手法を確立することを目的とする。この目的を達成するために、1)風を浴びた際の心地よさ感の主観アンケートと脳波の同時に計測する屋外及び室内実験、2)脳波解析（周波数解析および信号源推定）による風曝露時の脳内活性部位の特定、3)主観アンケートと脳内活性部位の関係性の分析、4)脳情報から、機械学習等を用い、心地よさ感の推定を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aims to estimate the pleasantness of wind under thermoneutral conditions based on machine learning. The analyzed brain wave was collected through an experiment performed in an artificial climate chamber and an outdoor field measurement. After removing noise from measured brain wave in the chamber experiment, the power spectral density in each brain region were calculated. The power values of the four frequency bands in all regions were used as the features for the classification analysis using machine learning. This study we applied support vector machine (SVM) as the classifier. The mean classification accuracy was 55.2%. Further discussion of applicability of SVM established using the data in the chamber experiment to that in outdoor measurement is expected.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の在室者の主観評価とは異なる、脳波という数値情報に基づき、最善の気流環境を推定できるなど、建築空間の気流制御を抜本的に変える可能性がある。コミュニケーションを介さず、対象者の快適感を脳活動から判定し気流の制御ができる可能性は、新たなヒューマンインタフェースの創出などにもつながり、誰もが快適に感じる風環境の実現に貢献できる。また、風という物理的刺激を用いるため、従来の動画視聴などによる感情誘発法とは異なり記憶や先入観に左右されない感情が誘発される可能性があり、感情推定精度向上のブレイクスルーともなり得る。
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