スマートデバイスを用いた実世界人間関係収集システム

清水 和人

アイテムタイプ

学位論文 / Thesis or Dissertation

言語

日本語

その他のタイトル

A System for Detecting Real-life Social Links Using Smart Devices

著者

清水和人

著者所属

東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo

Abstract

人類の飛躍的な発展の影には，ものごとの記録が深く関わっていた．特に現代は情報化社会と呼ばれ，世の中のあらゆるものが電子媒体に記録されつつある．ところが，定式化および取得の困難な実世界の人間関係は未だ電子媒体への記録が実用化されていない．近年急速に普及したスマートフォンに代表されるスマートデバイスは，ユーザとの距離の近さが明らかにされており，それらを用いて実世界の人間関係を測定・記録しようという取り組みが始まっている．しかし，センシング時の消費電力や推定手法が確立されていない問題から実用化はなされていない．本研究では，スマートデバイスを用いて現実世界の人間関係を取得，推定するシステムを提案する．本システムの構築において問題となる端末のセンシング時の省電力化，推定手法の確立，端末，移動手段を問わないセンシングの3点についてそれぞれ提案手法を示す．まず，人間関係のセンシングにおける省電力化を実現するスマートフォンを用いた二者間の近接性測定手法を提案する．本測定手法では，二者間の近接性測定にスマートフォンに搭載されている位置情報センサの中で比較的省電力なBluetooth を用いる．加えて，さらなる省電力化のために加速度のL2 ノルムと周囲の音量をBluetooth による近接性測定のトリガとして導入する．具体的には，加速度のL2 ノルムと周囲の音量それぞれについて閾値を設定し，2 つのパラメータが閾値を超えた場合のみBluetooth による近接性取得を行うことで人間関係取得の機会損失を最小限に抑えながらBluetooth の総消費電力を削減する．以上のような手法を用いて，人間関係のセンシングにおける消費電力の問題を解決した．続いて，取得したセンサデータから二者間の人間関係を推定し，センサデータの損失に対する頑健性も向上させる手法を提案する．本推定手法では，測定手法にて取得したBluetooth による近接性により直接相手が発見された場合に加えて，相手が発見されない場合でも周囲にある他の端末の集合の相関を取ることで，データの損失に対する頑健性を向上させる．加えて，常にセンシングを行なっている加速度のセンサデータを利用し，歩行時の人間関係の強さ推定の精度を向上させる．したがって，本推定手法では取得したセンサ情報から人間関係を推定する手法の確立という問題を解決し，かつ測定手法の問題である信号衝突によるデータ損失への頑健性向上を達成した．最後に端末や移動手段を問わない人間関係センシングを補助する手法として，タブレット端末およびカーナビゲーションシステムでの応用が可能な状況推定手法を提案する．本手法では，提案する測定手法が不得意とする歩行以外の移動手段を利用している場合において，スマートデバイスのセンサから得られるデータからユーザが置かれている状況を推定し，測定手法で得た近接性の重み付けに利用することで，端末や移動手段を問わない人間関係のセンシングが難しいという問題を解決した．本研究によって実世界人間関係の電子媒体への記録が実用的になり，人間関係の記録が広く普及することでサイバー空間と実世界の人間関係の乖離という問題解決に貢献できると考えている．また，収集した人間関係が，SNS やオンライン広告事業での商業的利用や行動経済学での学問的利用，医療看護現場での利用により，すべての人が情報化社会の恩恵を受けるためのインフラになると確信している．

発行年

2013-03-25

学位名

修士(情報理工学)

学位

master

研究科・専攻

情報理工学系研究科・電子情報学専攻

学位授与年月日

2013-03-25

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