2020 Fiscal Year Annual Research Report
生体信号情報に基づく潜在的危険要因の検出と回避技術に関する研究
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17H01741
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
田頭 茂明 関西大学, 総合情報学部, 教授 (70332806)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荻野 正樹 関西大学, 総合情報学部, 教授 (00397639)
松田 浩朗 飛島建設株式会社技術研究所, －, 上席研究員 (80443646)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 情報システム / 生体信号情報 / 潜在的危険要因 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
建設工事における労働災害は、不安全状態と不安全行動によるものが多く、両者を排除できれば、そのほとんどを防ぐことができる。これまで不安全行動に関して研究が進んでいたが、不安全状態に関しては、危険性の評価を人間の判断に頼るしかなく、研究が進んでいなかった。本研究課題では、労働者から計測された生体信号情報を用いて、認知科学的アプローチに基づき潜在的な危険要因を不安全状態として漏れなく検出し、その回避を支援する技術を確立する。
2020年度の主な研究実績として、(1)2019年度に確立した低コストかつ高信頼なスポット型ゲートウェイモデルに基づく生体信号情報収集システムを用いて、収集した生体信号から労働者のシーンを検出し、潜在的な危険を有する類似シーンを発見するマッチング手法を確立した。潜在的な危険を有する既知のシーンで生体信号情報を計測し、それらとのマッチングにより得られる類似度を危険度として評価し、潜在的な危険要因の発見につなげている。(2)現在までに開発した要素技術を統合するために、入出力データフォーマットの違いや各要素技術の計算量の違いからくるシステムの不具合を解消し、計算資源を柔軟に変更可能な仮想化基盤上での実装や、広域システムで連携を可能にするWeb技術の活用を実施した。これらの統合により、スポット型ゲートウェイの識別子から得られる測定者位置と、通信内容であるセンサ情報を計測し、位置情報をベースにして危険要因情報を提示する機能、および様々なセンサ情報を蓄積・表示できるように設計し、潜在的危険要因が生ずる場所を表示する機能を実現した。(3)建設工事現場での継続的な実験および研究期間全体で開発した提案技術の有効性の検証実験を計画していたが、新型コロナの影響があり現場実験が制限されるものとなった。このため、研究代表者の所属する大学構内において実施し、システムの有効性を確認した。
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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