2019 Fiscal Year Annual Research Report
Decision support by presence-based collaborative environment and concept maps for disaster traning
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17K01052
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| Research Institution | Doshisha University |
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Principal Investigator |
杉本 裕二 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (90311167)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
武藤 憲司 芝浦工業大学, 工学部, 教授 (30259832)
浅井 紀久夫 放送大学, 教養学部, 教授 (90290874)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 臨場感 / 仮想空間 / 可視化 / 移動音像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
大規模災害において、退避及び救助活動における意思決定を行うための訓練環境を構築し、防災訓練の機会及び災害時の活動の支援を提供する基盤を整備する。そのために、1) 災害状況を具体的に想定した、臨場感を伴う映像音声の提示環境の構築と、2) 災害発生時の避難行動、被災者や被災状況についての分析が必要である。前者として音響環境における音像定位簡易化の評価に取り組んだ。後者としてSNS等、インターネットを使って人々と交流できるサービスに基づく情報から話題がどのように変遷していくのかを可視化する検討を行った。
高臨場感を実現する音響システムではその演算量が莫大であり、防災訓練のシステムとして普及する際に障壁になると考えられる。そのため、簡易的な移動音像の提示方法として、音像の座標を離散的に与えて、音像定位の演算量を減らす。音と映像が同時に提示された場合、一般に、音の方向の知覚に対して視覚情報が優位に働く。しかし、映像音声の離散化が臨場感に与える影響は明らかになっていない。そこで、映像の提示時間や視野範囲、音像提示方式といった条件を変えて評価実験を行った。
SNSは、災害などが発生したときに、実時間で被災地域内の状況を知る情報源として用いられつつある。SNSのつぶやきを後から分析することで、現場で起きている事象や動向を把握する試みが行われている。しかし、膨大なつぶやきの中で何が議論されており、その話題がどのように変遷するのかは簡単には抽出できない。そこで、つぶやきに対してトピックモデルを適用し、ある期間における話題を抽出した上で、それらが時間と共にどのように変遷するのかを可視化する仕組みを構築した。
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