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シミュレータ： 日常生活コンピューティング統合フレームワーク 北村光司 西田佳史 本村陽一 溝口博 産業技術総合研究所 !" 科学技術振興機構 #$%& '( !'" 東京理科大学 ) * 緒論 近年，ユビキタスセンサやウェアラブルセンサ技術の発展に 伴い，実験室ではなく，通常の家で営まれる人間の日常生活行 動を計測・記録することが可能となってきた．また，計測され た多量のデータを分析したり，モデリングしたりするための情 報処理技術も発展してきた．これらの技術背景は，人間の日常 生活を研究の対象として扱うことが現在なら可能であること を示唆している．例えば，著者らは，子どもの事故予防を目的 に，乳幼児の行動のシミュレータの開発を行っている．乳幼児 事故のシミュレーションを行うことを考えた場合，乳幼児の事 故に関連する全ての要素を計測することが可能であれば，そ のデータを用いて乳幼児事故をモデリングし，シミュレーショ ンするという直接的なアプローチが可能である．しかし，実際 には乳幼児の事故に関連する要素，例えば，乳幼児の行動や， 環境に置かれた家具や日用品といったモノ，事故の種類など， これらのデータを全て同時に計測することは困難である．そこ で，乳幼児の事故を表現するのに必要な要素に関して，その都 度，可能な範囲でデータを収集し，個別にモデリングし，それ らを統合することによって，乳幼児の事故をモデル化するとい うのが，現実的なアプローチの つである．このようなアプ ローチは，日常生活現象のような因果構造が複雑である物理現 象をモデル化する際に，共通して利用できるアプローチに発展 する可能性を持っている． そこで，本論文では，異なるデータから作成された複数のモ デルを統合して扱うための日常生活コンピューティング統合フ レームワークを提案する． 日常生活シミュレーションにおける問題点 シミュレーションは，対象現象の計測や観察を行い，データ を収集し，そのデータを基にモデリングを行い，そのモデルを 用いて対象現象を模倣するという一連の作業のことである．日 常生活シミュレーションを，対象現象に関連するデータの収集 とモデリングに分けて考えてみると，日常生活に関連するデー タに収集に関しては，ユビキタスセンサやウェアラブルセンサ 技術の発展により，各要素ごとまたは，一部の複数要素をまと めて計測することは可能になってきた．つまり，日常生活に関 連するデータを同時に全て計測することは不可能である．その ため，日常生活のモデリングに関しては，計測されたデータの 要素間の関係性を記述してモデル化するという直接的な方法で は不十分である． 例えば，日常生活における人間の行動について考えてみる と，行動に関連する要素は，行動をとる人間自身に関連する内 的要素と，行動をとる人間以外に関連する外的要素として以下 のように分類することができる． ¯ 内的要素 生理：心拍，体温，血圧，脳波，筋電位など 心理：喜怒哀楽などの感情，リラックス，ストレス， 興味，社会心理など ¯ 外的要素 環境の状態：明るさ，気温など 環境に存在するモノ：配置，機能や特徴など 日常生活シミュレーションにおける問題点 と必要機能 本節では，日常生活シミュレーションを行う際に考えられる 問題点を整理し，それを解決するために必要な機能について述 べる． 連 絡 先! 北 村 光 司 ，産 業 技 術 総 合 研 究 所 デ ジ タ ル ヒュー マ ン 研 究 セ ン タ ー ，東 京 都 江 東 区 青 海 "#$ #%#&'， ( 内的要素に関しては，これらのデータを個別に計測する技 術は存在するが，総合的に計測可能なセンサは開発されてお らず，日常生活に支障がない状態で同時に計測することは難し い．また，特に心理に関しては，それ自体を計測する技術は存 在せず，生理データとの関連性から心理状態を推定する技術は 特定の条件下において存在する程度であるのが現状である．日 常生活において，どんな心理状態のときにどんな行動をとるの かといった研究は十分に行われていない． 外的要素である環境に存在するモノに関しては，商品科学 研究所と )*+（) * +）が調査し， ,," 年にまとめたものでは一般家庭には $"-& 品目 .)*+ ,&/ もの日用品が存在し，朝倉らによって "--" 年に韓国の家庭を 調査したものでは 01"1 品目 .2 -"/ もの日用品が存在 することが分かっている．一つの家庭でも多数存在する日用品 は，別の家庭ではその種類や配置は異なっている．また，特定 の家庭内においても，季節ごと，日ごと，時間帯によって，存 在するモノやその配置が変化する．このように，日常生活にお いて我々は，それぞれの環境や時間によって変化する多数の日 用品を扱う行動をとりながら生活していることが分かる． 以上，述べてきたとおり，日常生活における行動を説明する のに必要そうなパラメータの候補は極めて膨大であり，このよ うな日常生活現象をモデル化するためには，その背後にあるあ らゆる説明変数の挙動をも含めて，一度にデータ収集し，モデ リングを行うというアプローチは現実的ではない． " 本研究ではベイジアンネットワークによる学習と推論機能を実 装した． もう一つの機能は，日常生活に関わる要素をそれぞれが持 つ意味，特徴，機能のレベルの表現に変換することによって， 統合を可能にする機能である．例えば，日用品について具体的 に考えてみると，紅茶を飲んでいた家庭と，コーヒーを飲ん でいた家庭と，日本茶を飲んでいた家庭があった場合，それぞ れを別々のものであるととらえると，統合することはできない が，それらが持つ特徴で表現し直すと，熱いもので，液体状の ものと表現することができ，全て同一の特徴を持つものである ととらえることができ，統合可能となる．当然，モデル化を行 う対象が匂いと行動の関係のような，紅茶，コーヒー，日本茶 を別々の特徴を持つものであるとして扱わなければならないこ とも考えられるので，表現に用いる特徴は対象によって考慮さ れる必要がある．このようにそれぞれの要素が日常生活におい て持つ意味，特徴，機能などの表現に変換するには，それらの 関係性を体系化したある種の辞書が必要となる．本研究では， その辞書のことを日常生活ターミノロジと呼ぶ．この日常生活 ターミノロジに基づいて，サンプリングデータを変換する機能 を実装した． 以上の機能を実装した +'3 4 シミュレータのシステ ム構成図を ' に示す．システムは，サンプリングしたセ ンサデータやテキストデータを格納し，適宜必要なデータを抽 出するための データベース，日常生活ターミノロジに基 づく変換機能，変換されたデータを基に学習し，モデル化を行 うためのベイジアンネットワークによる学習機能，作成された モデルを用いて推論するための推論機能，推論結果を視覚的に 分かり易く提示するための視覚化機能から構成される． 日常生活シミュレーションにおける必要機能 節で述べた通り，日常生活における人間の行動には，生 理・心理といった人間自身の要素と，日常生活を送る上で使用 する日用品といった外的な環境の要素と関わっていることか ら，それら要素のデータサンプリングとこれに基づく直接的な モデリング法では不十分であることが分かる．そこで，現実的 な つのアプローチとしては，ある特定の意味のある行動群 や目的を対象に，収集可能な場所で，収集可能な範囲のデータ を収集し，モデリングを行い，それによって作成された複数の モデルを統合することによって，対象とする日常生活における 行動のモデル化を行うというアプローチが考えられる．このア プローチによって，一度にあらゆる場面で汎用的に使える再利 用性の高いモデルを作るのではなく，その都度，モデルの更新 と評価を行いながら，インクリメンタルにモデルを精緻化し， 再利用性を高めていくことが可能になると考えられる． このようなアプローチを実現するためには，適宜必要な要 素を追加したり，削除したりしながら，モデルを精緻化可能な モデリング機能が必要である．また，本研究で扱う日常生活に おける人間の行動のような不確定要素を含む現象であるため， 確率的表現でモデル化可能な機能が必要となる． また，別々に収集されたデータで作成されたモデルを統合す るには，互いのモデルを構成する要素に共通する部分が存在し なければならないという問題がある．例えば，別々の家庭で収 集されたデータを用いて個々にモデリングを行い，それぞれの モデルを統合することを考えた時，それぞれの家庭では間取 りや，存在する日用品が異なるため，統合が困難になる．そこ で，個々の要素を個別のものとしてとらえるのではなく，それ ぞれが持つ意味，特徴，機能のレベルの表現に変換することに よって，統合を可能にする機能が必要である． Learnig and inferring function using Bayesian Network Converting function based on Everyday Life Terminology SQL database of sensor data & text data 図 ! +'3 4 シミュレータの乳幼児事故シミュ レーションへの適用 本小節では，前節で提案した +'3 4 シミュレータを 適用した具体例として，著者らが開発を行っている乳幼児の事 故予防のためのシミュレーションシステムについて述べる． 乳幼児の事故のシミュレーションを行うことを考えた時，乳 幼児が何らかの行動を取り，事故が起きるまでの過程におい て，その事故に関連する要素，例えば，乳幼児の行動，周囲の 環境に置かれているモノの情報，実際の事故の種類や重症度と いった情報を，同時に全て計測することは困難である．そもそ も，事故がいつどこで起きるかを正確に知ることはできないの で，事故の前後の現象自体を一部分だとしても計測することは 難しい．そこで，事故とは関係なく日常生活における乳幼児の 行動データ，一般家庭に存在するモノに関するデータ，乳幼児 の事故に関連するデータを別々に収集し，相補的に統合するア プローチをとることで，乳幼児の行動をモデリングすることが 可能となる．著者らは，センサルームを用いた乳幼児行動観察 と，ある家庭に存在するモノの調査，病院データで傷害データ を収集するためのサーベイランスシステムの開発とデータ収集 を行っている．まず始めに，それぞれの研究について述べ，そ の後，全体を統合して開発している乳幼児事故シミュレーショ シミュレータの提案と乳幼 児事故シミュレーションへの適用 本節では，前節の整理にもとづいて，必要機能を実現する ためのシミュレーションシステムである +'3 4 シミュ レータの提案を行い，著者らが開発を進めている乳幼児事故シ ミュレーションシステムへの適用例について述べる． Visualzation function シミュレータの提案 本小節では，"" 節で整理した日常生活シミュレーションに 必要な機能の実現手法について述べ，それらの機能を有する プラットフォームである +'3 4 シミュレータの提案を 行う． 日常生活シミュレーションに必要な機能の つ目は，精緻 化可能で，確率的表現を行えるモデリング機能である．これら の特徴を持つモデリング手法の つとしてベイジアンネット ワークがある．近年，人間の嗜好や認知のモデル化への適用例 があり，十分に利用可能な技術に発展してきていることから， ンシステムについて述べる． センサルームを用いた乳幼児行動の観察による乳幼児 行動モデリング 著者らは，家庭内で起きる乳幼児の事故予防を目的に，乳幼 児の行動シミュレータを開発してきた .5 -6/．乳幼児 の行動モデリングには，医学分野の知見である年齢の発達行 動の関係や，センサルーム内で乳幼児の行動観察実験を行い， それから得られた知見である乳幼児と物体までの距離とその 物体に対する興味の関係などのデータを利用した．作成したモ デルの一例を，' " に示す．このモデルでは，乳幼児と環 境におかれた物体との位置関係の情報と，乳幼児の年齢と現在 の行動を入力として，次に取り得る行動の候補を確率値ととも に出力するようになっている．このモデルの変数名と取り得る 値を に示す．このモデルは現在作成中のものであり， 今後，様々な家庭環境への対応や，乳幼児自身に関わる心理や 生理のパラメータを追加するなどの検討を行う予定である．そ のような行動に関連するパラメータを検討するために，様々な パラメータを試行する際に本論文で提案するプラットフォーム の枠組みが必要であると考えられる． ⅣႺࡕ࠺࡞ 1 Distance to objects Behavior t-1 QVJGT EQTTKFQT NKXKPI GPVTCPEG DGFTQQO 図 Age ή∝⁁ ⺋㘶ਛᲥ Developmental Behavior t 4 DCVJTQQO &! 8 P(Induced Behavior | Interesting Object) Induced Behavior DQF[UQCR GCWFGVQKNGVVG EQVVQPUYCD 示す．収集項目は，性別，年齢，発達段階，身長，体重，事故 が起きた日・時間，事故の種類，事故に関連したモノ，そのモ ノの材質，事故が起きた時の行動，事故が起きた場所，傷害部 位などである． 3 P(Developmental Behavior t | Age,Behavior t-1) Interesting Object MKVEJGP FKPKPI ⊒㆐ⴕേࡕ࠺࡞ P(Interesting Object | Distance) 2 FT[JGCTD EQTFENKR MG[DQCTFNCTIGRNCVG DKIUVCKPNGUUUVGGNOKZKPIDQYN TCDDKVQTPCOGPV OKFKWORNCUVKEOKZKPIDQYN URQQP URQQP UOCNNCNWOKPWOLGNN[TQNNRCP DCIRCEM EJQRUVKEMU RNCUVKEVTC[ R[TGZOKZKPIDQYNON HQQFDQZ RGGNGT ETCHVRWPEJ EJQRUVKEMTGUV FTCKPPGV DCMKPIUQFC UMGRRC ;RGGNGT 5&ECTF UOCNNDQYN R[TGZOKZKPIDQYN. 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ノの種類や数，各モノの大きさ，各モノの写真，各モノが普段 置かれている場所などの情報を収集している．現在， $ 6 種 類 66" 個のモノのデータを収集した．' & は，それぞれの 部屋ごとに存在するモノを表示したものである． 病院を定点として収集している傷害 著者らの研究チームでは，病院で傷害データを収集するた めのサーベイランスシステムの開発を行い . -%/，"--% 年 月国立成育医療センターと協力し，現在までに "&-- 件 以上のデータを収集している．収集されたデータを ' $ に ることによって，現在開発を進めている乳幼児事故シミュレー ションシステムについて述べる．現在，乳幼児事故シミュレー ションシステムの実現の第一歩として，子どもの年齢，環境に 置かれているものや間取り，事故に関連したモノを指定するこ とによって，最も起こり得る事故を指定された年齢の子どもの 発達段階に合わせた行動で再現する機能を実現することを目指 している． 上記の & 種類のデータには，全てモノに関するデータを含 んでいる．それぞれのデータに含まれるモノはそれぞれ異なっ ているため，単純に統合することはできない．そこで，本シス テムでは，日常生活ターミノロジとして，それぞれのモノを 乳幼児の事故の観点から特徴量で表現し，その関係性を記述 した．用いた特徴量は，口に入る大きさ，乗ることができるも の，割れやすいもの，尖っているもの，持てるもの，開閉機構 があるもの，高温液体のもの，衝突した際に危険な高さである もの，熱いもの，切れやすいものである．このような特徴量で 表現することによって，現時点で全てのデータには含まれてい ないモノに関しても，特徴のレベルで統合することができる． また，どのデータにも含まれていないモノに関しても，同様の 特徴量で表現することによって，現在のデータを活用すること ができる．この日常生活ターミノロジを用いて，傷害データ における事故に関連したモノを特徴量表現に変換することで， モノの特徴，事故の種類，傷害の種類の関係を表すベイジアン ネットワークを作成した（' 6）．事故に関連したモノにつ いてモノ *9 を参照して，そのモノの特徴量をこのベイジア ンネットワークに入力することによって，最も起こり得る事故 の種類が決定する．その事故の種類と事故に関連したモノの情 報で，傷害 *9 を参照することで，その事故が起きる際の行 動を決定する．その行動と，子どもの年齢，環境に置かれたモ ノとの位置関係を乳幼児行動モデルに入力することによって， 一歩前の行動を推論する．次に，一歩前の行動として推論され た行動を，現在の行動として入力し，一歩前の行動を推論す る．これを繰り返すことによって，乳幼児の事故を再現する． 以上のように乳幼児の事故に関連するデータを +'3 4 シミュレータに適用し，作成した乳幼児事故の再現システムを ' % に示し，システムで扱う変数とその変数が取り得る値 を " に示す． Learnig and inferring using Bayesian network breakable hot liquid grabable hot ridable high open/close possible size p for puting in p mouth scissile Environmental Factors sharp pinch burn tumble fall down drinking by mistake colliding traffic injury B Inferring Behavior t-1 P(Interesting Object | Distance) cut Age C P(Developmental Behavior | Age,Behavior t-1) Interesting Object P(Induced Behavior | Interesting Object) Developmental Behavior Induced Behavior abraded wound sprain invasion of foreign matter burn injury dislocation prick/cut fracture injury bruise drinking by mistake bone fracture Visualzation Developmental Behavior Factors Distance to objects A D Behavior t Relationship between object`s features and injuries Child`s behavior model 3D Model & Motion Data Learnig 2 years old 3 years old 4 years old 6 months old Everyday life terminology Pull oneself up Walk Object Function Feature Meaning Crawl Tumble SQL database (sensor data & text data) Fall down from stairs Physics engine 0.4 infant 0.35 Velocity [m/h] toy (pen) toy(ball) 0.3 toy(doll) 0.25 toy (snake) toy(cup) 0.2 0.15 0.1 0.05 0 0 500 1000 1500 2000 2500 Time [s] Child`s experiment DB 図 Injury DB Object DB %! + : 必要なデータを抽出するための データベース，日常生活 ターミノロジに基づく変換機能，変換されたデータを基に学 習し，モデル化を行うためのベイジアンネットワークによる学 習機能，作成されたモデルを用いて推論するための推論機能， 推論結果を視覚的に分かり易く提示するための視覚化機能から 構成される．提案システムを，著者らが開発を進めている乳幼 児事故の再現に適用した具体例について述べた． 本論文で述べた乳幼児事故の再現システムでは，日常生活 ターミノロジはモノとそのモノの特徴量の対応付けであるが， 今後モノがどのように使われているのか，モノにはどんな機 能や特徴があるのか，といったモノの使われ方の科学を進めて いく必要がある．そのためには，どのようにライフログデータ を収集するべきか，またどのように分析するべきかといった， 日常生活を科学的に扱うための方法論を確立していく必要が ある． 参考文献 .)*+ ,&/ 商品科学研究所，)*+! 生活財生態学 +++ 大都市・ 地方都市・農村・漁村の生活財全調査 商品科学研究所 ; ,,&< .2 -"/ 6! 9 # 図 表 "! 7 変数名 行動 モノの特徴量 年齢 事故時の行動 朝倉敏夫，佐藤浩司 国立民族学博物館! "--" 年ソウルスタイル―李さん一家の素顔のくらし 千里文化 財団 ;"--"< .5 -6/ 5 5 = > > 4 = 4 = ? 4: ! * + 9# ! 4 @ 2 9# 9 * 9 4 3 + + 4 A B 4 7 0 >% 0-6#0 % ;"--6< .>843)8 ,0/ >843)8 ;!CC#C< )D 3 ) + & # >843)8 ) ; ,,0< . -%/ 柴田康徳 本村陽一 西田佳史 山中龍宏，溝口 博! 幼児事故予防のための事故サーベイランスシステム 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会-% 講 演論文集 2 #3&0; <#;$< ;"--%< 変数がとる値 座る，はいはい，つかまり立ち， 立つ，歩く，走る，ジャンプなど 熱い，口に入る大きさ，尖っているなど ヵ月，・ ・ ・，%ヶ月，・ ・ ・ 歳，・ ・ ・ 触る，口に入れる，飛び跳ねる，上るなど 結論 本論文では，日常生活シミュレーションにおける問題点を 指摘し，その問題点を解決するためのプラットフォームである +'3 4 シミュレータを提案した．提案システムは，サ ンプリングしたセンサデータやテキストデータを格納し，適宜