2015 Fiscal Year Annual Research Report
アクティビティ解析に基づくKnowledge Logの構築とその応用
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25240028
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
黄瀬 浩一 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (80224939)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岩田 基 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (70316008)
岩村 雅一 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (80361129)
内海 ゆづ子 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80613489)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | リーディングライフログ / シーンテキスト認識 / アイトラッカ / 眼電位法 / アノーテーション付与 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，Knowledge Logを獲得するための基本システムを構築した．具体的には，様々なセンサやデバイスごとに，どのような形でKnowledge Logの獲得に貢献できるかを考慮し，システムを作成した．以下，構築したシステムについて述べる．(1) 据え置き型アイトラッカを用いた処理：視線解析によってTOEICスコアのリアルタイム推定が可能となった．これによって，人が英語に関する知識をどの程度持っていて，それがどう変化しているのがが分かるようになった．(2) 廉価版据え置き型アイトラッカを用いた主観的高難易度単語の推定：同様に視線解析によって，学習者にとって難易度の高い単語を取り出すことに成功した．これによって，学習者は読むだけで，復習すべき単語のリストを得ることができ，知識獲得の補助が可能となった．用いたアイトラッカは廉価版（２万円以下）であるため，技術の普及にも大きく役に立つ．(3) 読みの計量：人の知識は読書量と強い相関がある．そこで，読んだ単語の量を継続的に計測する万語計を作成した．使用したデバイスは，廉価版据え置き型アイトラッカ，眼電位計測（EOG)眼鏡（JINS MEME)の２つである．アイトラッカについてはディスプレイの前に座ったときだけ計測可能であるが，EOG眼鏡の場合は常に計測可能である．(4) 読んだ時間の推定：読みの量は読んだ時間にも相関がある．据え置き型アイトラッカとEOG眼鏡を用いて，読みの時間を計測する技術も開発した．また，知識の獲得は人との会話にも関係があるので，会話を検出する手法についても同時に開発した．(5) 知識の出力の把握：上記の(4)までは知識の入力に関するものであった．我々は知識の出力についてもログを取るシステムを開発した．具体的には，人が文書を読んでコメントを注釈として付ける際に，それを電子的に記録するシステムを開発した．
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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
様々なデバイスを用いて，Knowledge Logに必要な様々な機能を実現した．
高精度なデバイスは高精度な計測を可能とするため，それを元に作成されたシステムは一般に性能が高い．ただし，そのようなデバイスは高価であるため，データを大量に長時間記録することには向かない．そこで我々は精度はそれほど高くなくても安価なデバイスに着目した．具体的には廉価版据え置き型アイトラッカ，ならびにEOG眼鏡である．これらは，研究者ではなく一般ユーザ向けに市販されているものであり，価格も数万円と問題なく手の届く範囲である．これらのデバイスを用いてどの程度のKnowledge Logが獲得できるのかが，今年度のチャレンジの一つであった．その結果，据え置き型アイトラッカについては，読んだ語数の計量，ならびに読んだ時間の計量に有効であり，EOG眼鏡は読んだ時間の計量に有効であることが分かった．一方で，理解度や能力の推定には限界があることも明らかとなった．
もう一つのチャレンジは，どの程度，英語の能力が計測できるかであった．この場合，デバイスとしては，高価なものを用いてもよく，限界を明らかにすることが動機であった．その結果，２～３ページの英文書を読むだけで，TOEICスコアが24点の誤差で推定可能なことがわかった．これは予想を上回る優れた結果であった．
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| Strategy for Future Research Activity |
対象を英語や物理などの学習に絞ることによって，プロトタイプシステムの有効性を検証する．具体的には，TOEICなどの一般的な能力を推定する機能に加えて，具体的にどの箇所が問題なのかを個別に指摘する機能を組み入れる．大規模なユーザスタディを行うことによって，システムの利点，限界を明らかにする予定である．
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[Presentation] Quantifying Reading Habits: Counting How Many Words You Read2015
Author(s)
Kai Kunze, Katsutoshi Masai, Masahiko Inami, Omer Sacakli, Marcus Liwicki, Andreas Dengel, Shoya Ishimaru, Koichi Kise
Organizer
2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2015)
Place of Presentation
グランフロント大阪（大阪府大阪市）
Year and Date
2015-09-07 – 2015-09-11
Int'l Joint Research
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[Presentation] MEME ― Eye Wear Computing to Explore Human Behavior2015
Author(s)
Kai Kunze, Yuji Uema, Katsuma Tanaka, Shoya Ishimaru, Koichi Kise and Masahiko Inami
Organizer
2015 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing Adjunct Publication (UbiComp2015)
Place of Presentation
グランフロント大阪（大阪府大阪市）
Year and Date
2015-09-07 – 2015-09-11
Int'l Joint Research
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[Presentation] ICDAR 2015 Robust Reading Competition2015
Author(s)
Dimosthenis Karatzas, Lluis Gomez-Bigorda, Anguelos Nicolaou, Suman Ghosh, Andrew Bagdanov, Masakazu Iwamura, Jiri Matas, Lukas Neumann, Vijay Ramaseshan Chandrasekhar, Shijian Lu, Faisal Shafait, Seiichi Uchida, and Ernest Valveny
Organizer
13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR2015)
Place of Presentation
Prouve congress center, Nancy, France
Year and Date
2015-08-23 – 2015-08-26
Int'l Joint Research
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