| 研究課題/領域番号 |
18K13951
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
土井根 礼音 東京電機大学, 総合研究所, 助教 (20784424)
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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 | エネルギー消費量 / 重回帰分析 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は，人工知能を用いた操船者の肉体的疲労を対象とした遠隔アラームシステムの開発を目的とし，（１）iPhoneを用いた動揺計測装置の構築，（２）人工知能を用いたエネルギー消費量の予測アルゴリズムの開発及びアラームの検証，（３）肉体的疲労度の遠隔アラームシステムの検証の３年間のステップで，システムの実現を目指している．
平成30年度は，目標としていたiPhoneを用いた人体の動揺計測装置を評価するためのモーションセンサ，および同センサからの加速度・角速度データを収集可能な演算処理装置を本研究に導入し，研究推進のための環境を整備した．また機械学習によるエネルギー消費量予測アルゴリズム開発の前準備として，モーションセンサにより計測した人体の動揺からエネルギー消費量を予測するモデルを重回帰分析により構築した．重回帰分析の結果，腰部の前後方向の角速度（縦揺れ，pitch方向の動揺）と体重から，71%の一致率でエネルギー消費量を予測可能であることを明らかにした．本成果は，国内学会での発表を行うと共に論文としてまとめ，論文誌への投稿を行った．投稿した論文は現在審査中である．さらに本研究では，操船作業を妨げることなく操船者のエネルギー消費量を測る手法を検討するために，人体の動揺からエネルギー消費量を推測する手法に加えて，人体に容易に取り付け可能なエネルギー消費量計測センサについても調査を進めている．現在は，試験的に小型の活動量センサを本研究に導入し，人体への着け心地や計測精度などを調査しているところである．
今後は当初の計画通り，機械学習を用いて，人体に発生する加速度や角速度などのデータからエネルギー消費量を予測可能なアルゴリズムの開発を目指す．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
平成30年度の目標は，iPhoneを用いた動揺計測装置の開発とサーバへのデータ伝送，モーションセンサを用いた計測値の検証である．平成30年度は主に，研究環境の整備とエネルギー消費量を指標とした人体の動揺による肉体的疲労の予測モデルの構築に予想以上の時間を要してしまったため，iPhoneを用いた動揺計測装置の検証およびサーバへのデータ伝送については進捗が遅れている．iPhoneを用いた動揺計測装置については，Xcodeを用いて，iPhoneに内臓されている加速度センサおよびジャイロセンサからの出力値を取得するソフトウエア開発を行った．今後は，計測値の検証とリアルタイムでサーバにデータを保存可能な機能を構築し，進捗の遅れを改善する予定である．
研究費については，研究を進めていく中で，人体にモーションセンサやiPhoneを取り付ける部品などの実験材料試作のための３Dプリンタ，肉体疲労時のアラームを受信するApple Watchが必要になったため，当初計画していた学会出張旅費や論文投稿料，英文校正費などは，全て研究環境の整備および船内でも使用可能なセンサなどを調査するための物品費として支出した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本研究は，人工知能を用いた操船者の肉体的疲労を対象とした遠隔アラームシステムの開発を目的とし，（１）iPhoneを用いた動揺計測装置の構築，（２）人工知能を用いたエネルギー消費量の予測アルゴリズムの開発及びアラームの検証，（３）肉体的疲労度の遠隔アラームシステムの検証の３年間のステップで，システムの実現を目指している．
平成30年度（研究１年目）は，遠隔アラームシステムを実現するための第１ステップとして，研究環境の整備，およびエネルギー消費量を指標とした人体の動揺による肉体的疲労の予測モデルの構築，船内でもエネルギー消費量を容易に計測可能なセンサの調査を実施した．令和元年度（研究２年目）は，進捗が遅れているiPhoneを用いた動揺計測装置の開発を引き続き行うと共に，当初の計画どおり，機械学習を用いたエネルギー消費量の予測アルゴリズムの開発を目指す．機械学習を用いてエネルギー消費量を高い精度で予測するためには，機械学習への入力データが重要になる．今後，Pythonなどを使用し，機械学習のソフトウエア開発環境を整えるとともに，機械学習の適切な設計方法を検討していく予定である．
最終年度である令和２年度（研究３年目）には，当初の計画では，操船者を想定した複数人の実験協力者を対象とし，肉体的疲労度をモニタリングすると共に，肉体的疲労度が危険領域に入るとアラームを発信する検証実験を行う計画であった．一方，令和元年度（研究２年目）に実施予定の機械学習によるエネルギー消費量の予測アルゴリズム開発に，人体の個体差の影響から予想以上に時間を要する可能性を考慮すると，進捗状況によっては，一人の実験協力者を対象とした実験と評価を行い，肉体的疲労を対象とした遠隔アラームシステムの基盤技術の開発をまずは目指すことを計画している．
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