2019 Fiscal Year Research-status Report
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19K22839
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
小林 博樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (60610649)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2022-03-31
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| Keywords | センサネットワーク / DTN |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は「動物装着型マイク網による高線量空間可視化」を目的とする。福島原発事故により放出された放射性物質が野生動物に及ぼす影響調 査を遠隔から安全に実現するシステムが求められている。本研究では、A) 生態相互作用と融合した省電力型な動物装着型マイク・ネットワーク機構、B) 重度被曝した動物の健康状況の変化を鳴き声情報の可視化から明らかにする機構、を高線量空間(帰還困難区域内)に 実際に構築して有効性評価することで目的を実現する。本年度は、A)生態相互作用と融合した省電力型な動物装着型マイク・ネットワーク機構 本機構では動物同士の接触時(すれ違い)に着目し動物同士が接近した際に生じる習性行動の特徴量を3軸加速度センサーで解析し、通信機器のWakeの引き金として動物装着センサ間の間欠通信を実現した。つまり動物個体間の遭遇時における特徴量を3軸加速度センサーで合成加速度として取得し、閾値により通信機器のWake制御を行なう事により省電力なデータ運搬を実現した。 また構想及び準備の段階であった通信プロトコルの検討に関して、移動型ロボットを用いたシミュレーション実験を実際に導入し評価を実施した。
B)重度被曝した動物の健康状況の変化を鳴き声情報の可視化から明らかにする機構 環境音情報可視化のためには「調査員の聞き取り」を「環境音自動判別 AI」に組みこむことが必要である。AI の要求する1/1000 秒の精度で 、非熟練の調査員が聞き取り結果を記録することは難しいが、熟練の調査員は少数であるため聞き取りできる時間数は限られる。調査員の熟練度を考慮しながら、調査員が能率良く判別を実施でき、かつAI にとって利用しやすい聞き取りデータの集積方法とその実現に適したユーザインターフェースを検討・実装した。VM上に実装することで容易にシステムをデプロイできるようになった。本研究を通して仏・トゥロン大との共同研究が進展した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
現在まではおおむね計画通りに進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナウイルスにかかる社会情勢が落ち着き次第、フィールドにおいて本研究の実装を開始する。
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| Causes of Carryover |
（理由）研究員の雇用を予定していたが適任者がおらず今年度は採用を見送った。また年度後半に予定していた学会参加等の出張が新型コロナ感染拡大の影響で急遽中止になり予算との支出額に大幅な差異が生じた。
（使用計画）新たに人材を確保することで研究を加速し、目標を達成する
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