【研究領域課題番号】20H04476 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

コラボレーション / 脳波計測 / 機械学習 / AI / IoT

【研究成果の概要】

本研究は，AIによる様々な職業の代替の予想がなされるなか，AIによる代替が困難な真に人間らしい活動として注目が高まっている職場/教育現場/家庭等でのクリエイティブなコラボレーションに焦点を当て，人間同士のコラボレーションの質を高める方法を明らかにすることを目的としています．超少子高齢社会に突入する日本では，社会のあらゆる場面での生産性の向上が重要な社会的課題であり，本研究はその課題解決のために，従来技術では支援困難な人間同士の協働・協調による創造的活動を，IoTセンサ，脳波計測や機械学習による人間行動の分析・可視化などの最新技術を駆使して支援することを目指しています．本研究は期間内に，(課題1)問題解決，アイデアの具体化，学習などのクリエイティブなミッション下に置かれた人々の実際のコラボレーションを，IoTセンサ，脳波計測や機械学習による人間行動の分析・可視化などの最新技術を応用して定量的に分析すること，(課題2)分析結果をもとに，人々のつながりと動機の強さに着目して，コラボレーションの成否メカニズムを数理的に解明すること，(課題3)コラボレーション参加者への状況の可視化・提示および介入方法も含めた，コラボレーション支援のための人間中心設計手法の提案と評価，の3つを行う予定です．２年目となる2021年度は，初年度からの継続研究および新規研究として以下を行いました．
(課題1)脳波を教師とした学習時の体動の画像検出結果からの集中度推定アルゴリズムの検討，脳波計を用いた音声雑音に強い集中度測定アルゴリズムの検討，脳波計を用いたVR没入感・ロボットに対する親和感の計測方法検討のための基礎データ収集
(課題2)人間行動計測データ・DNAビッグデータを例とした，データ分析におけるコラボレーションの分析と仮説立て
(課題3)VRを用いたデータ分析コラボレーション支援システムデザインの検討

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【配分額】17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)

【研究領域課題番号】19K22799 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

手すり / 起立動作 / 片麻痺 / 機械学習 / 片麻痺患者 / リハビリテーション / 立ち上がり動作 / 筋シナジー / 福祉用具 / IoT

【研究成果の概要】

本研究では脳卒中や脳梗塞後の片麻痺患者を対象に，起立動作中の手すりにかかる力を計測することができる手すりを開発し，手すりにかかる力から使用者の運動機能を推定する手法を確立することを目的としている．2021年度までの研究では片麻痺患者15名に研究に参加してもらい，1-2か月おきにのべ32回の計測実験を行った．使用者の運動機能は臨床で用いられているFMAと呼ばれるスコアをもとに重度か中等度な運動障害を有しているとした．
手すりにかかる水平方向の力においてピークの力の大きさや手すりにかかる平均の力，ピークを取る時間，手すりに大きな力がかかり始める時間などの特徴量を算出し，これらの特徴量から使用者の運動機能が推定できるか機械学習のモデルから検証した．その結果として，使用者の運動機能を80%以上の正解率で判定できることが分かった．またリハビリテーションを経て運動機能が改善している患者においてはそれらも正しく推定できることが分かった．
このことから，今までは運動機能を理学療法士などが判定していたのに対して，本システムでは手すりを用いて数回の起立動作を行うのみで運動機能の判定が行えるという優位性を有する．またこのように自身の運動機能の改善の度合いや回復の過程を患者自身が簡便に知ることができるため，リハビリテーションに対するモチベーションが向上することが期待される．今後はさらに運動機能の詳細な診断や患者に合わせたリハビリテーションの提案が行えるようにしていく．

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2019-06-28 - 2023-03-31

【配分額】6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)

【研究領域課題番号】18K19789 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

IoT / セキュリティ / アプリ / 音声 / プライバシー / 音声アシスタント / 音声認識 / 攻撃 / 機械学習 / Cyber deception

【研究成果の概要】

本研究課題は、音声を入出力として利用する音声アシスタントシステムに固有なセキュリティ脅威の解明と、その対策技術の開発に取り組んだ。テーマの方向性として、(1) 音声アシスタントシステムに対する攻撃と(2) 音声アシスタントによる攻撃の2つがあり、その両方に取り組んだ。前者のテーマでは、　音声アシスタントシステムへのコマンドインジェクション攻撃を指向性スピーカを用いることで実現する攻撃の評価とその対策技術の開発を実施した。後者のテーマでは音声アシスタントシステム上で動作するア
プリ(以下、VAアプリ)に着目し、多数のVAアプリを収集・解析しその挙動やあるべき設定を明らかにした。

【研究種目】挑戦的研究(萌芽)

【研究期間】2018-06-29 - 2020-03-31

【配分額】6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】17H01732 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

実空間情報 / 機械学習 / 可推定性 / 可代替性 / 経済学モデル / モバイルセンサ基盤 / ユーザ誘導 / ネットワークアーキテクチャ / データ重要度 / 実空間ナレッジ / Quality of Service / Internet of Things / Software-Defined Network / Unmanned Aerial Vehicle

【研究成果の概要】

今後の情報通信技術には、身近な実空間のナレッジ(=有用な情報)をきめ細やかに届けることが期待される。例えば、スマートカーが実空間ナレッジに基づいて運転者を支援することで、渋滞や事故のない交通社会が実現できる可能性がある。しかし、実空間に関わる膨大なデータを無差別に流入させると通信ネットワークがボトルネックになる問題がある。そこで、最新の機械学習と経済学に基づくデータ重要度モデルを構築し、データの可推定性と可代替性に応じ情報通信資源を割り当てるという独創的な制御手法を提案した。上記スマートカーを想定した評価によりナレッジの取得遅延を短縮できることを示した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31

【配分額】18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)

【研究分野】自然災害科学・防災学

【研究領域課題番号】17K01339 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

センサ / IoT / 機械学習 / 可視化 / クラウド / 時系列データ / 環境計測 / 予測 / 警告 / 社会実装 / 時系列 / Internet of things / 自然災害予測

【研究成果の概要】

環境情報をセンサ・IoT技術により測定・収集して、クラウドサーバー上で時系列データ予測と警告を行うシステムの研究・開発を行った。初年度は、主にハードウェアの開発と実証実験と可視化を行った。2年目はそれらのデータ解析や、機械学習アルゴリズムにより予測・警告するシステムの構築を行った。3年目は、時系列データである環境計測データの中で、時系列データからの予測を目的としてLongShort Term Memory(LSTM)を用いて機械学習を行った。社会実装としては、太陽電池駆動のIoT式PM2.5・NO2・温湿度測定器を開発して、東アフリカ・ウガンダに設置を行い気象予測に取り組み精度の向上を行った。

【研究の社会的意義】

研究期間を通じて申請書記載の３つの技術課題を達成することで「途上国向けIoT環境モニタリングポスト」を実現して途上国が導入・長期運用可能な装置を実現する事ができた。高耐久自立電源が実現できた事から、電源がない地方や山林・荒野における環境モニタリングが増加させるすることができ大気環境の定量化が可能となる。このデータと機械学習予測を組み合わせることで大気環境の把握が可能となり適切な環境改善対策の立案や防災に生かすことが可能となる。さらに、IoT技術によりクラウドを介在させ可視化しつつ長時間の環境データを蓄積して環境研究に役立てる事や市民が環境情報にアクセスすることで健康被害を防ぐことが可能となる。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【配分額】4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)

【研究分野】認知科学

【研究領域課題番号】15K12043 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

デジタルおしゃぶり / デジタルデバイス / IoT / 意図 / 発達科学 / 機械学習 / 乳幼児 / 随伴性 / 乳児 / 発達 / インタフェース / 認知科学

【研究成果の概要】

本研究は、認知的・言語的機能が低下あるいは発達途上であっても柔軟に用いることができる情報デバイスをデザイン・開発することを目的として研究を進めた。具体的には、既に開発済みの「デジタルおしゃぶり」のプロトタイプを改良し、発達認知神経科学的実験とデバイスの改良を同時並行的に行いながら、口唇部で操作する情報入力装置を開発した。本研究の特徴は、意思表出や言語機能・認知機能が発達途上の乳幼児を対象としたデバイス評価実験を実施したことである。

【研究種目】挑戦的萌芽研究

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)

【研究分野】情報ネットワーク

【研究領域課題番号】25240010 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

ユビキタスネットワーク / ワイヤレスセンサ / 自立給電 / IoT / 機械学習 / 自律給電 / 情報システム / スマートセンサ情報システム / ネットワーク

【研究成果の概要】

半導体技術、ネットワークおよびコンピューティングの指数関数的性能向上を活用し、大量の自立給電型ワイヤレスセンサLSI（RFセンサ）を用いる実世界情報センシング技術の研究開発を行った。電波情報をインターネット経由でクラウドに集め、自立給電化のために脆弱化するRFセンサの無線通信性能をクラウド側の信号処理によって補償して活用するインフラを目指し、アーキテクチャと要素技術を研究した。さらに、これらのインフラ技術の有望な応用として、パッシブRFIDを分散センサとして機能拡張して用いる技術、及びアクティブRFIDを添付したモノを探すためにクラスタリングする技術について成果を得た。

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31

【配分額】47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)