| 研究課題/領域番号 |
15H02698
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報ネットワーク
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| 研究機関 | 立命館大学 |
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研究代表者 |
村尾 和哉 立命館大学, 情報理工学部, 准教授 (50609295)
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| 研究分担者 |
寺田 努 神戸大学, 工学研究科, 教授 (70324861)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
17,940千円 (直接経費: 13,800千円、間接経費: 4,140千円)
2018年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2017年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2016年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2015年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
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| キーワード | ユビキタスコンピューティング / センサ情報処理 / スマートホーム / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
ユビキタス技術の発展により，環境にセンサを配置し，人の行動パターンに応じて機器を制御する空間が登場してきており，環境内の人物や動作の認識技術の重要性が高まっている．本研究では，トイレットペーパーホルダ，シャワーヘッド，ダイニングテーブルなど非電化製品に安価かつ小型のセンサを搭載して非電化製品のセンサ化を実現し，多変量解析や機械学習によって使用者識別および使用者状態推定を行い，住宅および住人を管理・制御するシステムを構築した．画像認識や音声処理を用いず，機器の携帯や装着も必須としないため，本システムがユーザに与える心理的・肉体的負担は小さく，持続可能性の高いシステムである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
センサを用いた人物識別および状態推定では，画像や音声認識，RFIDタグなどのリッチな手法を用いることで利用者には普段一般の生活とは異なる環境を強いてきた．天井に疎に配置した赤外線センサと非電化製品の利用データから，センサデータ処理技術および機械学習技術を駆使することで利用者の負担を最大限抑制しつつ人物トラッキング，移動予測，状態推定を行い，住宅と住人を管理・制御する．住宅内の人の情報の取得，行動予測，状態推定から人間や空間へのフィードバックという機構を確立することは，今後ユビキタス技術を実世界において広く一般に普及させる原動力となるポテンシャルを秘めており，ビジネス面でのインパクトも大きい．
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