| 研究課題/領域番号 |
15K00726
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
家政・生活学一般
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| 研究機関 | 鳥取大学 |
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研究代表者 |
笹間 俊彦 鳥取大学, 工学研究科, 助教 (80362896)
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| 研究分担者 |
菅原 一孔 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (90149948)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 人間生活環境 / 情報システム |
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| 研究成果の概要 |
人の生活空間には多数の家電の電源アダプタが存在し、厳密ではないが、生活空間のほぼ全てを覆っている。これらの家電(のアダプタ)に付けた各種環境センサの情報は、曖昧でプライバシーを余り侵害しないが、全ての分を集めれて解析すれば、どんな生活スタイルで今何をしているのかぐらいは判るはずである。本研究はこうしたセンサ情報から、生活状況の何がどのぐらい判り得るかを種々の解析方法を試験して明らかにした。SVM(Support Vector Machine)では「在室・外出」のような簡易な分類なら可能な事、在室から更に「就寝中・食事中」といった分類は深層学習を使えば約9割の分類精度がある事を明らかにした。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人の生活空間には多数の家電とその電源アダプタが存在する。電源アダプタに各種環境センサを付けてその情報を集めれば、生活者に手間もストレスも与えない形と精度でその生活をモニタリングできるはずである。柔軟で包括的に生活状況(就寝・外出・食事中など)を認識し、その時々に応じて自動で家電の電源をON/OFFできれば、省エネルギーを達成しながら同時に生活を豊かにする事になる。本研究では電源アダプタに付随させた環境センサから、本当に生活状況分類ができるかを検討し、深層学習を使えば約9割の分類精度がある事を明らかにした。更なる分類精度向上、あるいは1割の誤判定込みでどう家電制御するかが今後の課題である。
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