| Project/Area Number |
24K20763
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
|
|---|
| Research Institution | Okayama University |
|---|
Principal Investigator |
松田 裕貴 岡山大学, 環境生命自然科学学域, 講師 (90809708)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
|
|---|
| Keywords | アノテーション / 参加型センシング / 信頼性 / センシング / 都市環境 / ユーザ参加型センシング / クラウドソーシング / ヒューマン・イン・ザ・ループ / タスク割当 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
都市環境のセンシング・認識技術をサステナブルに運用するためには，継続的なモデル更新は不可欠であるが，機械学習モデルの構築・更新に必要な量・質のアノテーションデータをどのように収集するか？という点が問題となる．そこで本研究では，街に滞在する人々にアノテーションを依頼する“ユーザ参加型アノテーション”によって問題解決を試みる．この実現にむけ，日和見的な行動をとる人々をシステムの一部（アノテータ）として見做しつつ必要なモデル更新を行うためのアノテーションタスク割当手法の確立を目指す．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，都市環境のセンシング・認識技術をサステナブルに運用する上で，機械学習モデルの構築・更新に必要な量・質のアノテーションデータをどのように収集するか？という点に焦点を当て，街に滞在する人々にアノテーションを依頼することにより問題解決を図る“ユーザ参加型アノテーション”を新たに提案している．令和6年度では次の内容について実施した．まず，路線バスにおいて乗客がどのように混雑状況を認識しているか（体感混雑度）をユーザ参加型アノテーションによって収集し，BLEアドバタイジングパケットを取得するバス車載センサのデータから推定するモデルの構築を行った．次に，ユーザが観光地等を訪れた際のSNSなどへの投稿内容を観光地に対するアノテーションを含むもの考え，一般的な地図システムには登録されていない未知のPoI（Point of Interest）を場所を含めて抽出する手法を提案した．これに類似し，自転車を用いた観光において，停車して行う行動には何らかの意図が含まれることから同様にPoIの抽出に有効なアノテーションと捉えられる．そこで，自転車の車載ロガーから得られる走行ログから自転車観光時に注目されやすいPoI（CPoI: Cyclist Point of interest）を取得する方法を提案した．現在は，ユーザから提供される様々な粒度のアノテーションデータについて，その信頼性を評価する仕組みについて構築を行っているところであり，次年度において報告を行う予定である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
何例かのシナリオに基づいて，ユーザから明示的・暗黙的に提示されるアノテーションデータの分析を行い，これまで取得できていなかった都市環境の状態推定を行う認識モデルの構築を達成している．研究成果については，それぞれ論文誌・国際会議・国内研究会にて報告を行っている．おおむね順調に進展していると考えている．
|
| Strategy for Future Research Activity |
現在は，ユーザから提供される様々な粒度のアノテーションデータについて，その信頼性を評価する仕組みについて構築を行っているところであり，次年度において報告を行う予定としている．
また，昨年度実施したシナリオを中心に，アノテーションの信頼性を評価する機構を統合することで，信頼性に基づいてエッジAIのモデルを更新していく仕組みについても研究を進めていく予定である．評価にあたっては，実環境における複数人の被験者を対象とした実験や，クラウドソーシングなどを用いて多数の被験者を対象とした仮想的な実験を行うなど，複数の方法で実施することを想定している．
|
