| 研究課題/領域番号 |
22K18842
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分23:建築学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
大風 翼 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (40709739)
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| 研究分担者 |
吉村 奈津江 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (00581315)
丸山 裕恒 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 特任助教 (50913258)
玄 英麗 東京工芸大学, 工学部, 助教 (20770564)
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| 研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2022年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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| キーワード | 脳波 / 風環境 / 心地よさ感 / 機械学習 / 信号源推定 / 人工気候室実験 / 屋外実験 / 独立成分分析 / 人工気候室 / 風 / 屋外 / 脳情報デコーディング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、脳情報デコーディング（脳波信号等から意思を読み取ること）により、風を浴びた際に感じる瞬間的な心地よさ感について、客観的かつ定量的に予測する手法を確立することを目的とする。この目的を達成するために、1)風を浴びた際の心地よさ感の主観アンケートと脳波の同時に計測する屋外及び室内実験、2)脳波解析（周波数解析および信号源推定）による風曝露時の脳内活性部位の特定、3)主観アンケートと脳内活性部位の関係性の分析、4)脳情報から、機械学習等を用い、心地よさ感の推定を行う。
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| 研究成果の概要 |
熱的中立に近い人工気候室及び屋外において、健康な成人を対象に、座位安静の状態で風曝露実験を行い、脳波の計測値と風の心地よさ感の主観申告を取得した。続いて、人工気候室実験で1名分を検証データ、残りを学習データとした上で、全脳領域の各周波数帯のパワーの平均値を特徴量とした線形サポートベクターマシンを用いた教師あり学習により、風が心地よいと心地よくないの二値分類検証を行った結果、正解率の平均は55.2%であった。分類予測に寄与した領域の特徴量のみを用いて再度学習を行った結果、正解率が56.1%と向上がみられた。屋外実験データへの人工気候室実験での学習モデルの適用について更なる検討が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の在室者の主観評価とは異なる、脳波という数値情報に基づき、最善の気流環境を推定できるなど、建築空間の気流制御を抜本的に変える可能性がある。コミュニケーションを介さず、対象者の快適感を脳活動から判定し気流の制御ができる可能性は、新たなヒューマンインタフェースの創出などにもつながり、誰もが快適に感じる風環境の実現に貢献できる。また、風という物理的刺激を用いるため、従来の動画視聴などによる感情誘発法とは異なり記憶や先入観に左右されない感情が誘発される可能性があり、感情推定精度向上のブレイクスルーともなり得る。
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