| Project/Area Number |
22KJ2287
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| Project/Area Number (Other) |
22J11292 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
松井 智一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥1,700,000 (Direct Cost: ¥1,700,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | 行動認識 / ユビキタスコンピューティング / スマートホーム / 機械学習 / IoT / 行動変容 / 健康状態推定 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，居住者が自身の判断に基づいて自由に組み換えが可能なセンシングシステムと，異なるセンサ構成の家庭間におけるデータの共有技術，それらに基づく行動認識技術を開発する．これにより，カメラ・マイクの設置を嫌う居住者や高価な家電などを持っていない居住者であっても，同じデータから統一的に機械学習モデルの訓練が可能となる．最終的には，万人へ見守りサービスや行動変容システムを提供することを目的とする．
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| Outline of Annual Research Achievements |
一般家庭における行動認識の課題として，間取りや居住者属性などの環境要因だけでなく，設置できるセンサとそのセンサから得られる情報が異なることが挙げられる．
したがって，多くのユーザにとって利用しやすく，かつ分析可能なデータを提供するセンシング基盤の開発を目的とする．具体的には，居住者が自身の判断に基づいて構成を自由に組み換えられるセンシングシステムと，異なるセンサ構成の家庭間におけるデータ転移・共有手法を開発し，生活に基づく見守りや行動推薦等の高度なアプリケーションに必要な情報を提供する，ホームAPIシステムが必要である．
最終年度は，スマートホームにおける様々なセンサを利用した行動認識手法に関する研究に加えて，一般家庭におけるマイクロ行動認識手法の開発や，行動認識結果から得られる情報を基にした行動変容の手法を開発した．具体的には，ドップラーセンサやピエゾ素子を用いた振動センサ，LiDARによる3次元点群情報をそれぞれ用いた行動認識手法を開発した．また，一般家庭から収集したデータを用いて，従来のマクロな行動認識よりも粒度の細かい，マイクロ行動認識手法の検討を実施した．
研究期間全体を通じて，人感・環境センサだけでなく，音や映像，無線信号，ウェアラブルデバイスから行動認識および健康状態の推定や，行動変容手法の検証までを通して実施することが出来た．また，複数居住者のための行動認識手法の開発も行い，多様な宅内センシング技術を開発することが出来た．
一方で，家庭間の違いを補正する手法に関する検討は十分に行えておらず，本研究期間で培った技術を元に，ドメイン適応技術や宅内デジタルツインを活用しながら検証を続ける計画である．
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