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2019 年度 実施状況報告書

支配法則が非自明なヒト集団運動における社会的行動の可視化技術

研究課題

研究課題/領域番号 18K18116
研究機関名古屋大学

研究代表者

藤井 慶輔  名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (70747401)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
キーワード機械学習 / 時系列データ / 動的システム / 動的モード分解 / 身体運動
研究実績の概要

本研究の目的は、ヒト集団運動において社会的行動を可視化する技術を開発して実践的に利活用する基礎を作ることである。当該年度は、集団運動のダイナミク
スを理解するため、主に2つの技術を開発した。
1つ目の研究では、冗長かつ支配方程式が不明なヒトの多関節運動に関して、非線形動的システムの観点から理解するために、作用素のスペクトル解析的な観点からデータ駆動的に合成作用素の固有値や固有関数を推定する方法を用いて検証する研究を行った。この研究成果は、一般学術雑誌であるScientific Reports誌に採択された。
2つ目の研究では、観測量間の動的構造を抽出するグラフ動的モード分解と呼ばれる手法をスポーツ分類に応用する研究を行った。データ空間における分解のため、より簡潔に再定式化し、各スライド窓で分解する手法を適用して、物理的・意味的に解釈可能な動的構造を抽出し、複雑な集団運動の自動分類を行った。この研究成果は、一般学術雑誌であるScientific Reports誌に採択された。

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

当該年度に計画した研究について、論文が出版されたため。

今後の研究の推進方策

今後は、移動経路の相互作用の階層的な特性を可視化し分類・予測することで、個体の動き、局所的な相互作用、大域的な集団運動との関連について統合的に検討する。例えば、まず個体の多様な移動経路を停止などのイベントで区切り、自然言語でいう文字のように基本的な構成要素として離散記号化する。次に、構成要素(文字)を組合せて局所的な相互作用(単語)を作る。次に自然言語処理で用いられる手法を用いて、各局所相互作用(単語)をベクトル表現に次元削減し、かつ局所相互作用(単語)間の関係性も考慮する手法を提案する予定である。このことによって、移動経路及びその組合せで表現できる局所相互作用が、どのような定量的性質を持つかを集団運動データから発見することが期待される。

次年度使用額が生じた理由

当初の研究計画の前半は達成した(論文が出版され成果を挙げた)が、前半の研究手法について、スポーツのようなより一般的で困難な状況にも適用するための方法を発案したため、そちらを優先して研究を行い、論文出版という形で成果を挙げた。研究計画の後半については現在着手中で未達成のため、延長を希望した。

  • 研究成果

    (8件)

すべて 2020 2019

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 2件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Physically-interpretable classification of biological network dynamics for complex collective motions2020

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Hojo Motokazu、Inaba Yuki、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 10 ページ: 3005

    • DOI

      https://doi.org/10.1038/s41598-020-58064-w

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Data-driven spectral analysis for coordinative structures in periodic human locomotion2019

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Takeishi Naoya、Kibushi Benio、Kouzaki Motoki、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Scientific Reports

      巻: 9 ページ: 16755

    • DOI

      https://doi.org/10.1038/s41598-019-53187-1

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Dynamic mode decomposition in vector-valued reproducing kernel Hilbert spaces for extracting dynamical structure among observables2019

    • 著者名/発表者名
      Fujii Keisuke、Kawahara Yoshinobu
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 117 ページ: 94~103

    • DOI

      https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.04.020

    • 査読あり
  • [学会発表] Interpretable classfication of complex collective motions using graph dynamic mode decomposition.2019

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Fujii, Naoya Takeishi, Yoshinobu Kawahara
    • 学会等名
      11th Asian Conference on Machine Learning (ACML2019) Workshop on Machine Learning for Trajectory, Activity, and Behavior (ACML-TAB)(
    • 国際学会
  • [学会発表] 観測量間の動的構造を抽出するグラフ動的モード分解と集団スポーツデータへの応用2019

    • 著者名/発表者名
      藤井 慶輔、武石直也、河原 吉伸
    • 学会等名
      第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
  • [学会発表] 集団スポーツにおける機械学習を用いたデータ駆動科学2019

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔
    • 学会等名
      第18回認知的コミュニケーションワークショップ
    • 招待講演
  • [学会発表] Dynamic mode decomposition and its applications (I), (II)2019

    • 著者名/発表者名
      Keisuke Fujii
    • 学会等名
      2019 Distinguished Lecture and International Interdisciplinary Workshop
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Data-driven spectral analysis for social biomechanics2019

    • 著者名/発表者名
      藤井慶輔、武石直也、稲葉優希、木伏紅緒、神崎素樹、河原吉伸
    • 学会等名
      第1回彗ひろば(バイオメカニクス研究会)

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公開日: 2021-01-27  

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