2017 Fiscal Year Annual Research Report
モバイル端末を用いた街灯照度センシングによる夜間道の安全性判定とその実用化
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16J09670
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
松田 裕貴 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2016-04-22 – 2019-03-31
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| Keywords | ユーザ参加型センシング / モバイルセンシング / アーバンセンシング / 行動変容 / ゲーミフィケーション / ウェアラブルデバイス / 感情認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成２９年度は，下記研究課題について実施した．
１．ユーザ参加型センシングにおけるタスクの依頼タイミング制御 -- (1)ユーザ参加型センシングにおけるユーザの参加促進や離脱防止のため，貢献の対価として「報酬」を与える必要があるが，持続可能性の観点から無制限に報酬を提供することはできない．そこで，効果的に貢献を得るため，ユーザの時間的・空間的なコンテキストに応じて，タスクの内容やタイミング，依頼先ユーザを決定する手法を検討した．(2)手法を実現するため，83名の一般ユーザを対象にした14日間の実験によりタスク依頼に対するユーザの応答性を調査した．これにより，時間的・空間的なコンテキストやユーザ属性が，回答率や応答時間に影響を与えることを明らかにした．
２．ウェアラブルデバイスと参加型センシングによる都市環境情報の収集手法の検討 -- (1)スマートフォンカメラで撮影した写真の残像解析に基づく都市環境の混雑度推定に関する手法を検討した．(2)従来の参加型センシングで取り組まれてきたセンサによる直接的な環境センシングでは測定できない環境情報（例：ある地点の雰囲気）を収集するため，ウェアラブルデバイスにより都市に存在する人々の様子を観察することによる間接的な環境情報の観測手法を検討した．具体的なセンシングタスクとして，観光客が観光地に抱く感情や満足度と行った「内的状態」の推定に取り組んだ．ドイツ・日本の二カ国で実施した実証実験を通じて，ウェアラブルデバイスにより視線や頭部，身体の動きといった無意識的なしぐさが満足度・感情を推定する指標となる可能性を明らかとした．また，この結果に基づき観光客の満足度・感情モデルを構築を進めている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
全体的に期待通りに研究開発が進捗している．
課題１「ユーザ参加型センシングにおけるタスクの依頼タイミング制御」においては，平成２８年度において開発した「ユーザ参加型センシング基盤」の機能を拡張し，任意のタイミングでセンシングタスクを依頼することを可能とした．このシステムを用いた一般ユーザを対象にした日常生活における調査実験を通して，タスク依頼アルゴリズムを構築するにあたり重要な傾向を明らかにしている．また，その成果を国内研究会にて発表し，高い評価を得た（最優秀プレゼンテーション賞）．
課題２「ウェアラブルデバイスと参加型センシングによる都市環境情報の収集手法の検討」については，まず，都市環境の混雑度センシングをスマートフォンカメラによって撮影された画像の残像を分析することで推定する手法を検討した．さらに
，当初の研究計画（スマートフォン内蔵センサによるセンシング）に加えて，ウェアラブルデバイスを用いることにより，これまで参加型センシングでは収集することが困難であった情報（都市環境に存在する人々の内的状況）を収集できる可能性を示した．
以上から，本研究課題は概ね順調に進展しているといえる．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成３０年度は，下記研究課題について実施する．
１．タスク依頼タイミング制御アルゴリズムの研究 -- 平成２９年度に実施した実験データを用いたシミュレーションによるタスク依頼のタイミング制御手法を検討し，制御手法がタスクの達成率などに与える効果を検証する．また，依頼タイミングを変えることによる報酬の低減が可能かどうかについても検証を行う．
２．センサデータ解析に基づく環境推定機構 -- 都市に存在する人々の内的状態推定モデルを構築し，それらの集合知に基づいて都市環境を推定する手法について検討する．推定にあたっては，ウェアラブルデバイスによるしぐさのセンシングに加えて，マルチモーダル対話システムを介し収集した音声や映像の分析を導入することも検討する．
３．実環境における実証実験 -- 課題１．および課題２．の成果を平成２８年度に開発した「ユーザ参加型センシング基盤」に組み込み，実環境における実験を行い性能を評価する．
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