| 研究課題/領域番号 |
18K11274
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
戸辺 義人 青山学院大学, 理工学部, 教授 (60327666)
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| 研究分担者 |
瀬崎 薫 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (10216541)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | センサ仮想化 |
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| 研究実績の概要 |
ネットワークを利用したセンサのインテリジェント化の形態として、初年度である 2018年度から，クライアントの画像を用いて，サーバに位置を問い合わせて，位置を特定するための画像位置計測システムへの通信への応用に取り組んできた．UMapは自己位置推定システムであり，スマートフォン以外にも様々なデバイスはUMapのクライアントとなることも可能である．2019年度には，オクルージョン除去により検出精度向上により，UMap 全体の信頼性向上に成功した．さらに，ユーザ参加型であるので，動機付け要素の定義をし，場所に紐づけた報酬を与えることにより，未センシング領域を少なくするための手法を開発した．
2019年度には新たなネットワーク仮想センサとして，人の声に基づく感情推定システムを開発した．発話された内容を元に音響量的特徴と言語的特徴の双方に重みづけをし，その重みをクラウドソーシングによるラベリングによって学習精度を向上させることが可能となった．
本研究では，REST型通信を採用し，すべてのメッセージをHTTPリクエストのPOSTメソッドに集約し，クライアント・サーバ間のメッセージを定義した．1.5 MBの5種類の画像をAndroid端末からLSDサーバ経由でUMapサーバに送信し，結果が返ってくるまでの往復時間（RTT）を測定する簡単な実験を行い，2分程度で結果が得られることが確認された．2018年度において課題となっていた大きな応答時間は，2019年度には，エッジである Android 端末において，事前処理を行うことで改善することができた．
2019年度には，サービス発見機構を組み込んだが，複数のサービスの中での選択を最適化する部分が課題として残った．発見するサービスの最適化は，2020年度に解決する予定である．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究で意図していた機能を概ね実現できているからである．なお，予期しないことが生じる可能性として，最終年度にユーザスタディを予定していたが，新型コロナウィルス感染症の影響が長引き，被験者を使った評価ができなくなる可能性がある．その場合には，被験者を募らない評価手法を立案する．
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度，まず対処するのが，発見したサービス群の中で最適なものを特定することである．さらに，最終年度として，Umapと人の感情推定に関するシステムをライブラリとして汎用化を図る．評価実験は，状況を見つつ，ユーザスタディにするか性能計測にするかを選択して実施する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
実証に必要な機材の一部を次年度に購入することとしたため，一部，繰り越すこととなった．
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