| Project/Area Number |
24K15241
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Sendai National College of Technology |
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Principal Investigator |
矢島 邦昭 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (90259804)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐藤 淳 鶴岡工業高等専門学校, その他部局等, 教授 (10235351)
川崎 浩司 仙台高等専門学校, 総合工学科, 教授 (10321382)
武市 義弘 北九州工業高等専門学校, 生産デザイン工学科, 准教授 (50342457)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2027: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | AIを用いた集中度分析 / 集中の種類の分析 / 生体情報の画像化 / CNNによる集中分析 / 生体情報 / 集中の場 / 場の予測 / AI分析 / 客観的な予測 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は複数の生体情報を1つのデータとして扱う、前後の関連性を持たせた分析をAIによる学習にて行う。瞬間の集中力の判定ではなく、連続した生体情報を基にした分析を継続的に行うことで、その先の集中力の変化を予測可能とするところまでを追求する。
個々の生体情報では分析が困難であるが、複数の生体情報を用いることで、その可能性を見出すことができる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
集中度の可視化のための生体情報として、GSR、脳波、瞬きにて生体情報計測と集中、非集中の状態の変化に対する、生体情報の変化の計測実験を行った。各状態の変化に対する生体情報の変化傾向をとらえることができた。計測した生体情報を3チャネルの同一データ化（RGBのカラー画像化）そ、CNNによるAIの分析による集中、非集中の判定のデータとして扱うことに成功した。実験パターンが不足しているため、分析の正答率の向上、リアルタイムデータ分析への移行が必要となる。また、活用している生体情報の検討が必要となる。集中度の可視化のために、被験者に負担となる計測デバイスは非現実的であるため、スマートウォッチスマートタイプの計測デバイスへの移行が継続課題となる。そのため、生体情報の1つに心拍数やカメラを用いた瞬き検出について、計測実験による検証が必要となる。
また、集中状態の種類の分類のために、好んだ状態での集中、強制力による集中、強制力があっても集中しない（拒否）、好みだが集中できないなどのシーン別での生体情報収集と主幹判断による集中所帯の変化との関係性を明らかにすることが、継続実験による検証が必要である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
シーンによる生体情報の変化の計測、それに伴う集中状態の変化の分析データが不足している。課題、ゲームなど、集中状態に遷移する状態の際限が困難であることが課題である。計測機器の軽量、小型化などによる被験者への負担軽減を重視し、計測データの種類、デバイスの再検討が必要である。
個人差が大きく影響することから、複数被験者による検出精度の変化について検討する必要がある。
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| Strategy for Future Research Activity |
集中のシーン分類を行い、主観、客観（生体情報）によるデータ分析の整合性の検討を進める。
計測デバイスと計測データの安定性の向上と実験システムのコンパクト化を進める。
被験者のエモーショナルに関しても事前に情報収集を行い、分析結果への影響について調査をする。
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