IWIN2020で「Anomaly detection in FA equipment using an interaction model」を発表しました.

M1の安藤弘晃です。 9月10日〜11日にリモートで開催されたIWIN2020にて発表を行いましたので、報告します。

  Ando, H., Iwatsuki, Y., HIbi, D., Tsutsui, K., Aoki, S., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., Kaji, K.,  Anomaly detection in FA equipment using an interaction model, International Workshop on Informatics(IWIN2020), 2020.

  この発表でExcellent Paper Awardを受賞しました。

研究概要

Machine learning is being investigated as a promising method for detecting anomalies. Studies have proposed a method for detecting anomalies in equipment by searching for data that identifies equipment anomalies by arranging sensors in the equipment. However, this method requires a large number of sensors and is, therefore, expensive to purchase and install. In this research, we introduce a less costly method that does not use a large number of sensors. Factory Automation (FA) involves a lot of equipment and, when in operation, the machines are affected by the interaction between this equipment, specifically, the sounds, vibrations, and heat. We believe it is possible to detect equipment anomalies and reduce cost by modeling the vibrations caused by this interaction when the equipment is in its normal state and comparing it with its anomalous state. In this study, we collected normal and anomaly data, modeled interaction, and conducted evaluation experiments. We used the coefficient of determination for anomaly detection to compare the normal data model with the anomaly data.

感想

初の国際学会で英語での発表はとても緊張しました。自分の前の人のスライドトラブルによって発表の順番が繰り上がるアクシデントなどがありましたが、無事に発表することができました。論文はIWIN2020のExcellent Paper Awardに選んでいただけたのもとても嬉しかったです。オンラインでの発表だったのが残念ですがとても良い経験ができました。

DICOMO2020で「BLEビーコンの受信電波強度を用いた睡眠位置認識及び褥瘡予防への応用」を発表しました

B4の水野涼雅です。 6月24日〜26日にリモートで開催されたDICOMO2020にて発表を行いましたので、報告します。

水野涼雅, 大鐘勇輝, 榎堀優, 梶克彦. BLEビーコンの受信電波強度を用いた睡眠位置認識及び褥瘡予防への応用, マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2020)シンポジウム, 6E-3, pp. 1071-1078, 2020.

研究概要

高齢化に伴う寝たきり状態の人の増加によってベッド上での行動把握が重要な情報となりつつある.
行動把握から,睡眠の質や褥瘡(じょくそう)の危険性がある程度把握できる.
本稿では褥瘡に注目する.
長時間同じ位置や姿勢で過ごすと,一定の箇所に圧力がかかり血流の悪化や汚れから褥瘡が発症してしまう.
発症してしまった場合,数時間おきに体位を変更し損傷箇所に圧がかからないようにしなければならず,発症した本人やその介護人にも負担になってしまう.
そのため褥瘡の予防が重要となる.褥瘡対策として,ベッドに荷重センサを取り付けて位置の認識を行っているものやシーツ型の圧力センサを用いた睡眠位置認識手法がある.
それらでは布団で適用が難しかったり専用のセンサや機器が必要になるため,我々はBLEビーコン(以下ビーコンと呼称)の受信電波強度を用いた睡眠位置認識手法を提案する.
ビーコンをグリッド状に設置し,枕元に置いたスマホで電波を収集する.
収集したデータのそれぞれのビーコンのデータに対し,移動平均や正規化を行い閾値を用いて身体との重なりを判定する.
判定された状態を時系列ごとに表示をし位置を認識する.
さらに認識した位置から移動量を計算し,褥瘡の発症予防につなげる手法を提案する.

感想

リモートでの発表は今回で2回目となりました。そのため、あまり緊張せず発表に望めました。と言っても矯正の影響から喋りづらくなっており、発表自体は読み上げ音声を用いて発表致しました。リモートならではの発表になったかなと思います。 質疑ではなぜか焦ってしまい、答えられるはずなのに答えられなかった質問があり後悔が残りました。 やはりDICOMOは、リモートでの発表ではなく現地で発表したり聴講したりしたかったですね。

DICOMO2020にて「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識手法」というタイトルで発表してきました

DICOMO2020にて「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識手法」というタイトルで発表してきました(大鐘勇輝)

大鐘勇輝, 水野涼雅, 榎堀優, 梶克彦, 車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識手法 マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2020)シンポジウム, 6E-2, pp.1061-1070, 2020.

発表概要

医療技術の発達により人の寿命は年々伸び,WHO(世界保健機関)はこれからは単に寿命を延ばすのではなく,健康寿命を延ばしていくのが大切だと提唱している. 健康寿命を延ばす重要な要素の1つとして運動があり,それを知る指標として歩数を確認する方法が挙げられる. しかしながら,歩数は自立して歩ける人のみに適用できる指標であり,車椅子使用者ではこの指標を用いた運動量の推定は行えない. これまで車椅子における移動認識の先行研究として,GPSを用いた手法や加速度,角速度,地磁気を用いた手法など様々な手法が提案されてきた. しかし,これらの手法は高精度な位置推定に焦点を当てているため導入コストが高く,一般の人では運用が難しい. そこで本研究ではBLEビーコンを用いて,低コストで導入・運用が行える移動認識手法を提案する. 本手法は車椅子にBLEビーコンを取り付け,状態によって変化するBLEビーコンの電波強度をもとに移動認識を行う. この時,取得したデータには様々なノイズが載っているため,複数のデジタルフィルタを適用しノイズの軽減を試みる. そして,ノイズを軽減したデータから車輪の回転数や回転方向を推定し,移動を推定していく. 上記の手法を用いてテスト環境で車椅子の移動認識精度を確かめた. その結果,車輪の回転数推定は100%,前進・後進推定は100%・98.5%の精度で推定できた. また移動経路推定は,長方形の周りを1周する移動,スラロームの動き,円の周りを1周する移動の3種類で実位置との誤差を比較し評価を行なった. その結果,それぞれの移動における平均推定誤差は13.95m,6.75m,6.51mであった.

報告と感想

こんにちは。B4の大鐘勇輝です。 6月24日(水)~6/26日(金)の日程で開催されたDICOMO2020において研究発表を行ってきましたので、報告させていただきます。 今回の発表では「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識手法」というタイトルで、BLEビーコンを用いた車椅子の移動認識に関する研究を発表させていただきました。 これは以前、情報処理学会第82回全国大会で発表した「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識の基礎検討」から更に研究を深めたもので、実際に移動推定が行えるところまで進めたものになります。 残念ながら今年はコロナウイルス流行の影響でDICOMO史上初のオンライン開催となり、DICOMOの特徴でもある温泉地での開催が叶いませんでした。 しかしながら、発表自体には大きな問題はなく、無事に終えることができましたので、ある意味で貴重な経験を得ることができました。 発表の結果、賞を取ることはできませんでしたが、より研究を進化させまた来年リベンジしたいと考えています。

DICOMOでのアルバイトについて

今回のDICOMO2020では発表者としてではなく、アルバイトとして裏方の仕事もさせて頂きました。 仕事内容は通常ですと会場の設営といった肉体労働ですが、今年は前述の通りオンライン開催ですので、主に発表時のタイムキーパーがメインの仕事でした。 タイムキーパーは指定された時間にベルの音を流すといった単純な作業ですが、Zoom側の仕様で人間の声以外の音はノイズと見なされカットされてしまい、他の人にベル音が届かないという問題が発生しました。 そこで急遽、人の声で経過時間を録音したものに差し替え、なんとか対処しました。 オンライン発表での知見が少なく、最初はバタバタとしましたが2日目、3日目と経つにつれて次第に安定していき、無事に終えることができました。 バイトを取り仕切っていた金沢工業大学の徳永雄一先生からも「今回、この会議が成功したことに、皆さんの貢献は非常に大きく、情報処理学会史上に救世主メンバーとして語り続けられることになるのではないかと思います。」とコメントを頂けたので非常に嬉しく思いました。 コロナ禍のこの頃、様々な変化に適応していく必要がありますが、今回の経験を活かして頑張っていこうと思います。

DICOMO2020で「列車の到着時間案内アプリの実用性向上」を発表しました

M2のharuki(井上晴稀)です.本来は高知でやる予定だったDICOMO2020ですが,リモート発表で「列車の到着時間案内アプリの実用性向上」を発表しました.

井上晴稀, 梶克彦, 列車の到着時間案内アプリの実用性向上, マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2020)シンポジウム, 3A-3, pp.346-353, 2020.

発表概要

列車に乗ったときに,列車内でアプリケーションを開くと,自動で乗客の乗っている列車を推定して,到着時間を乗客に提示するスマートフォンアプリケーションです.アプリケーション自体は,DICOMO2019で発表しています.何も情報を入れることなく,アプリケーションを起動するだけで到着時間の情報が得られるのが,このアプリケーションの特徴です.DICOMO2019では,列車を推定するのに大幅な時間がかかっていた問題点がありました.そのため,今回のDICOMO2020では,列車の推定にかかる処理時間の短縮を,精度を保ちつつ行う目的で処理の変更を提案・実装しました.

感想

学会発表はこれで3回目なので,緊張はしましたが初回ほど緊張するほどではありませんでした.質疑応答で思うように応答できなかった部分があるので,そこは少し反省しています.これからの発表のときは,しっかりとアプリケーションやシステムの思想をしっかり答えられたら良いなと思っています. 本当は高知に行きたかったのですが,今回はリモート発表になってしまったのは残念でした.今までの発表はすべて対面方式での発表だったので,リモート発表は初めて行いました.聴いている人が見えないのは,緊張が少しほぐれた分,「しっかり聴いていただいているんだろうか」という若干の心配もありました.しかし,無事に終えてよかったです.リモートならではの楽しみ方もできたと思います.ただ,やはり温泉には行きたかったです.今度夏に一人で旅行に行きます… あと,今回の発表でヤングリサーチャー賞をいただきました.指導してくださった先生,研究室のみなさん,ありがとうございました.

昨春の卒業生が情報処理学会東海支部の学生論文奨励賞を受賞しました

今年1月に出版された四ツ谷 昂亮さん筆頭の論文が、情報処理学会東海支部の学生論文奨励賞を受賞しました. 四ツ谷さんは平成31年度の卒業生(修士)です. Kosuke Yotsuya, Katsuhiro Naito, Naoya Chujo, Tadanori Mizuno, Katsuhiko Kaji. Method to Improve Accuracy of Indoor PDR Trajectories Using a Large Number of Trajectories. Journal of Information Processing, Vol.28 (2020), Pages.44-54. 大学のNEWSにも掲載されています.  

第12回情報処理学会 アクセシビリティ研究会において「こだわり行動からの切替促進システムによる長期支援と支援者への効果」を発表しました

M2の宮脇雄也です 情報処理学会 アクセシビリティ研究会へ投稿した論文が「2019年度 学生奨励賞」を頂いたのでご報告させていただきます。

発表した研究

宮脇雄也,梶克彦,こだわり行動からの切替促進システムによる長期支援と支援者への効果,情報処理学会研究報告,Vol.2020-AAC-12,2020.

研究概要

発達障がい児は定型発達児に比べ,行動の切替が苦手である.特にこだわり行動から,別の行動へ切り替える切替行動が苦手であるという特性がある.この特性は,発達障がい児が日常生活を送る上で大きな課題となる.また,社会生活を送る上で,切替行動の習得が必要である.切替支援時の支援者の負担も大きな課題となる.多くの支援者は,切替負荷の低減や精神面でのフォローを必要としている.本研究では,こだわり行動から切替促進システムを家庭内での支援に導入し,約2年間実施した.その結果より,提案支援の対象者・支援者双方への効果と課題を考察した.対象者の変化を記録し,切替支援の難しさと支援装置の効果をそれぞれ分析し,実験期間終了後に支援者へのアンケートを実施した.これにより,切替難度の低い切替支援において継続による効果が確認できた.また,家庭内での支援への関わり方を向上させる効果も確認できた.

感想

コロナウイルスの影響で発表はできませんでしたが、学生奨励賞をいただくことができました。修士最後の学会でしたので残念ですが、とても嬉しいです。また、コロナウイルスの影響でブラジルでの研究をすすめることもできました。コロナウイルスの影響は計り知れないですが、悪いことだけではないと感じます。

2019年度修論・卒論発表が行われました

2月12日に修士2年生の修論発表会,2月13日に学部4年生の卒論発表会が行われました.梶研からは修士生3名,学部生7名(5グループ)がそれぞれ発表しました.
2月12日は,修士2年生の修論発表会が行われました.修士生3名が,学部卒業から2年間の研究成果を発表しました.
2月13日は,学部4年生の卒論発表会が行われました.学部生7名(個人発表4名,グループ発表3名)が,学部3年生の配属から2年間の研究成果を発表しました.  

情報処理学会 第82回全国大会にて「FA機器間の相互作用モデルを用いた異常検知の基礎検討」を発表しました

B4の安藤弘晃です.第82回情報処理全国大会にて「FA機器間の相互作用モデルを用いた異常検知の基礎検討」について発表しましたので報告します.

研究概要

感想

コロナが原因で現地開催が中止となり初のオンライン開催ということで貴重な経験ができました.発表に関してサポートしていただいた梶先生,先輩方,他の先生方,本当にありがとうございました.

情報処理学会 第82回全国大会にて「滞在ウォッチにおける管理コストの削減」を発表しました

B4の安部誠です.3月5日~3月7日にオンラインで開催された情報処理学会第82回全国大会において研究発表を行いましたので報告します.

研究概要

近年,位置情報は様々なサービスに活用されています.我々の研究室では,位置情報を在室者情報として活用した在室管理システム「滞在ウォッチ」を運用しています.滞在ウォッチでは,利用者がビーコンを携帯し,部屋ごとに設置された受信機によりビーコンを検出して,在室者管理を自動で行っています.

しかし,管理者が状態確認の手法や受信機の停止頻度から状態確認を積極的に行う必要があるのと従来の可視化のみでは不十分な点がありました.そこで,管理コストを削減するために,突発的な停電やエラーで停止する受信機の自動復帰を行う手法, ビーコン点検を利用者自ら行うよう促す通知システムを提案しました.

コミュニケーション促進を実現するために,フロアマップに在室者情報を示す「滞在マップ」の構築 ,別のアクセス方法として LINE Bot によるアプリ化 ,利用者が受動的に情報を取得できる通知システムを提案しました.

感想

コロナウイルスの影響でオンラインで発表しました.初めての学会発表でしたが、LIVE配信をするような手軽な感覚で議論ができました.こういった機会からもオンライン会議が注目させるきっかけになればいいなと思います.今後は自らの課題を解決する方法としてゲーミフィケーションを用いて,自発的な行動を促す来訪促進や来訪予測などの他の応用法の検討をしていきたいです.

情報処理学会 第82回全国大会にて「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識の基礎検討」を発表しました

こんにちは。B3の大鐘勇輝です。 3月5日(木)~3/7日(土)の日程で開催された情報処理学会第82回全国大会において研究発表を行ってきましたので、報告させていただきます。 今回の発表では「車輪に取り付けたBLEビーコンによる車椅子移動認識の基礎検討」というタイトルで、BLEビーコンを用いた車椅子の移動認識に関する研究を発表させていただきました。 残念ながら今年はコロナウイルス流行の影響で金沢工業大学での発表は中止となり、初(?)のオンラインでの開催となってしまいました。そのため、普段の学会発表と違いZoomを用いた画面越しでの発表となり、少し戸惑うこともありました100がなんとか無事に終えることができました。 ちなみに余談ですが、3000人規模の学会をオンライン上で行うことに関して、あまり前例がないということありYahoo! ニュースさんで紹介されていました。 また発表を行った結果、私の発表が**学生奨励賞**に選ばれました! 学会の場で賞を貰うのはこれが初めてだったのでとても嬉しかったです。 今後、研究活動を続けていくに当たって凄い励みになるなと思いました。

研究背景

私は以前に先行研究としまして、水野と共同で「物体内部に設置したBLEビーコンの電波強度を用いた状態推定手法」の研究を行なっていました。この研究は簡単に説明するとBLEビーコン(Bluetoothの電波を発するビーコン)の電波強度を用いてモノの状態を推定するというもので、低コストで設置・運用が行える点が既存の状態推定手法と比べて優れています。 しかしながらこの研究では「閉まっている」、「開いている」というように2値の変化のみを対象としており、回転動作のような周期的に状態が変化するモノや複数の状態を持つモノは状態推定ができないという問題がありました。 そこで本研究では、複数の状態を持つモノの状態推定を目的とし、その代表例として車椅子を用いることで「BLEビーコンを用いた車椅子の移動認識」を目指しました。 また、最終的な目標として車椅子使用者の運動量推定の推定を行い、それをヘルスケアに応用することも目指しています。

提案手法

BLEビーコンは電波が微弱であるため受信機との距離や方向が変化すると受信電波強度も大きく変化します。 そのためこの動画のように車輪にBLEビーコンを取り付けた状態で車椅子を動すと、周期的に変化する波形が得られます。 本研究ではこの特徴を利用し、この波形を解析することによって車輪の回転を捉え、車椅子の移動を推定します。

状態推定アルゴリズム

本手法の移動推定アルゴリズムは大まかに分けると次の5つの処理から成っています。 まず最初に移動を推定したい車椅子にBLEビーコンと受信機を設置します。 そして、BLEビーコンの電波強度データを収集し、ノイズを軽減するため取得データに対してローパスフィルタの適用と値の正規化を行います。 次に、ノイズを軽減したデータの中からピーク値を探し、最後にその情報をもとに車輪の回転数を推定します。 まず最初にBLEビーコンと受信機の設置フェーズです。 受信機は車椅子後ろのポケットにBLEビーコンは車椅子の車輪部に設置を行います。 また、BLEビーコンにはパラボラアンテナ型の料理用の計量カップを取り付けており、特定の方向に電波を収束させ、受信機と位置が重なった際に大きな受信電波強度の変化が起きるようにしています。 指向性アダプタの効果としまして、取り付けの有無によって受信電波強度に変化が現れます。 左のグラフが指向性アダプタ無しで取った受信電波強度データのグラフで、右のグラフが指向性アダプタ有りで取ったデータのグラフです。 グラフのオレンジ色で囲んだ部分は-40から-50dBmの範囲ですが、指向性アダプタをつけていないグラフと付けているグラフを見比べると、付けている方が受信電波強度が大きくオレンジ枠内にたくさんの波形が入っているのが分かります。 また、下のグラフは生データにローパスフィルタを適用したグラフですが、オレンジ色の直線を引っ張った部分を比べてみると指向性アダプタをつけている方は波形の極大値部分が揃っているのに対し、指向性アダプタをつけていない方はバラついています。 このことから指向性アダプタを取り付けることで、安定的でより顕著な電波強度変化を得ることができると分かります。 次にBLEビーコンの電波を受信するフェーズです。 受信機は車椅子後ろのポケットの部分に、BLEビーコンは車輪部分に設置を行います。   取得した生データにはノイズが載っているため、そのまま使用すると後の処理に悪影響を及ぼしてしまいます。 そこでこのフェーズでは取得したデータの加工を行います。 まず最初にスパイクノイズや細かいノイズを取り除くため、移動平均を用いたローパスフィルタを適用し、波形を滑らかにします。 ここでローパスフィルタに使用するサンプル数は8個(時間にすると1.6秒分)としています。 また、BLEビーコンは電池で駆動しているため、電池残量が減少すると送信電波の出力が弱まり受信電波強度も小さくなります。 これにより後の処理の閾値が定まらなくなってしまい、結果として移動推定の精度に影響を及ぼします。そこで次の処理として、ノイズを軽減したデータに対し0~1の間の値になるよう正規化を行い変化の尺度の統一を行います. 次にピーク値を探すフェーズです。 ピーク値とはある範囲内における極大値(極小値)のことで、本研究では回転数推定の指標として使用します。 グラフでは赤で示した点が極大値を、青で示した点が極小値を示しています。 車輪の回転状態やBLEビーコンの電波状態によっては、ローパスフィルタで除去しきれない電波強度の揺らぎが発生し、ピーク値の判定を誤る場合があるので、ピーク値同士の時間間隔とそれぞれの信号強度に閾値を設けて誤検出の抑制を行います。 今回は時間の閾値として2秒、信号強度の極小閾値として0.00〜0.50、極大閾値として0.51〜1.00と設定しています。   最後に回転数を推定するフェーズです。 回転数は前のフェーズで見つけたピーク値の個数を指標にします。 ここで移動推定には赤色で示した極大値のピーク個数と、青色で示した極小値のピーク個数を使う方法が考えられますが、極小値のピーク値は電波強度が弱く正しく検出できない場合があります。
そこで本手法では極大値のピーク個数のみを移動推定の指標として使用します。 このグラフでは極大値のピーク値が20個あったので車輪は20回転したと推定します。

評価実験

提案手法の推定精度を確認するため評価実験を行いました。 使用機材として受信機はXperia XZ1をBLEビーコンはforcus system社製のFCS1301を使用し、受信機の受信間隔は200ms、BLEビーコンの送信間隔は100msと設定しています。 また、機器の設置はそれぞれ写真に示す位置に設置しました。 実験設定として、車椅子をあらかじめ決めておいた数だけ車輪が回るよう動かし、実際の回転数と推定回転数をもとに正解率を出すことで評価することとしました。 評価実験の結果、セットごとの正解率は、1セット目が100%、2セット目が98.7%、3セット目が100%ととなり、総合的な推定精度は99.6%となりました。 この結果から本手法の有効性を確認することができたと考えられます。