(57)【要約】【課題】ＧＰＳを利用することなく、且つ行動の記録作業に纏わる利用者の負担を大幅に軽減しながら利用者の行動を判別することが可能な行動判別方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明にかかる行動判別方法の構成は、線量計を携帯して行動した際にいた場所、その場所にいた時刻、およびその時刻の線量からなる基礎データを蓄積し、基礎データを用いてリカレントニューラルネットワークで計算を行うことにより時刻と線量に対する場所の相関係数を算出し、算出した相関係数を用いて、対象時刻および対象時刻の線量からなる推定対象データを演算することにより、対象時刻にいた場所とその確率を算出することによって、対象時刻にいた場所を判別することを特徴とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
線量計を携帯して行動した際にいた場所、その場所にいた時刻、およびその時刻の線量からなる基礎データを蓄積し、
前記基礎データを用いてリカレントニューラルネットワークで計算を行うことにより時刻と線量に対する場所の相関係数を算出し、
前記算出した相関係数を用いて、対象時刻および該対象時刻の線量からなる推定対象データを演算することにより、該対象時刻にいた場所とその確率を算出することによって、前記対象時刻にいた場所を判別することを特徴とする行動判別方法。
【請求項２】
前記リカレントニューラルネットワークの基礎データの初期値を変えながら複数の前記相関係数を算出し、
前記複数の相関係数を用いて前記推定対象データについて演算し、
前記対象時刻にいた場所とその確率を複数回算出し、
各場所についての確率を積算することによって前記対象時刻にいた場所を判別することを特徴とする請求項１に記載の行動判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、個人線量計を携帯して行動している利用者の行動を判別する行動判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、個人線量計を用いた被ばく線量の計測が行われている。計測された被ばく線量のデータはそれだけでも有用なものであるが、そのデータをより有効活用するために、被ばく線量と合わせて利用者の行動を記録することが求められている。これにより、利用者の行動と被ばく線量とを対比して分析することができるため、年間の被ばく線量を正確に推定したり、被ばく線量低減を検討したりすることが可能となる。
【０００３】
現状では、行動を記録する用紙を利用者に配布し、利用者が各自の行動を手作業で用紙に記録する。しかしながら、このような方法であると、分刻みで変わる行動を正確に記録することは、利用者にとって大変な労力となり、負担が大きい。このため、利用者の行動を自動で判別することが望ましい。
【０００４】
人間の行動を自動で判別する手法としては、例えば特許文献１に開示されている行動分析サーバがある。特許文献１の行動分析サーバは、ユーザが装着したウェアラブル端末と通信可能に接続されていて、かかるウェアラブル端末から、ユーザの現在位置を示す位置データ等の行動データとして定期的に受信する。そして、受信した行動データに基づいて、受信した時間帯におけるユーザの行動を学習し、学習レコードを生成している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１５−８９７２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１では、位置データをＧＰＳによって取得するため、ユーザの詳細な現在位置がわかる。しかしながら、プライバシーの観点から、個人線量計を携帯する利用者の中には、詳細な現在位置を特定されることを好まないものもいる。またＧＰＳを利用する方法であると、屋内等、ＧＰＳの電波を受信不可能な場所では位置データを取得できない。このため、ＧＰＳを利用しない行動判別方法の開発が求められている。
【０００７】
本発明は、このような課題に鑑み、ＧＰＳを利用することなく、且つ行動の記録作業に纏わる利用者の負担を大幅に軽減しながら利用者の行動を判別することが可能な行動判別方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明にかかる行動判別方法の代表的な構成は、線量計を携帯して行動した際にいた場所、その場所にいた時刻、およびその時刻の線量からなる基礎データを蓄積し、基礎データを用いてリカレントニューラルネットワークで計算を行うことにより時刻と線量に対する場所の相関係数を算出し、算出した相関係数を用いて、対象時刻および対象時刻の線量からなる推定対象データを演算することにより、対象時刻にいた場所とその確率を算出することによって、対象時刻にいた場所を判別することを特徴とする。
【０００９】
上記構成では、事前計測者が線量計を携帯して行動した際にいた場所、時刻および線量からなる基礎データを用いて、時刻と線量に対する場所の相関係数を算出する。相関係数を算出した後は、かかる相関係数を用いて利用者の推定対象データを演算することにより、対象時刻にいた場所およびその確率を算出することができる。これにより、相関係数を算出した後は、利用者による記録作業を必要とすることなく利用者の行動が自動的に判別されるため、利用者にかかる負担を大幅に軽減することが可能となる。
【００１０】
また上記構成では、対象時刻にいた場所は、確率で判別される。詳細には、基礎データを用いて相関係数を算出する際には、例えば、行動していた場所を屋外、屋内１（自宅等）、屋内２（自宅以外）のように３つに区分し、それぞれの場所にいたときの時刻および線量のデータとの相関係数を算出する。そして、その相関係数を用いて推定対象データを演算すると、対象時刻に、屋外、屋内１および屋内２のそれぞれについての確率が算出される。したがって、利用者のプライバシーを侵害することなく、利用者の行動を判別することが可能である。
【００１１】
上記リカレントニューラルネットワークの基礎データの初期値を変えながら複数の相関係数を算出し、複数の相関係数を用いて推定対象データについて演算し、対象時刻にいた場所とその確率を複数回算出し、各場所についての確率を積算することによって対象時刻にいた場所を判別するとよい。
【００１２】
かかる構成によれば、推定対象データの１つの対象時刻について、複数の相関係数を用いて演算する。このとき、複数の相関係数ごとにそれぞれの場所にいた確率が異なった場合であっても、その確率を積算することにより、対象時刻にいた場所を判別することができる。これにより、対象時刻にいた場所をより高い精度で判別することが可能となる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ＧＰＳを利用することなく、且つ行動の記録作業に纏わる利用者の負担を大幅に軽減しながら利用者の行動を判別することが可能な行動判別方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施形態にかかる行動判別方法に用いられる行動判別装置を説明する図である。
【図２】基礎データを例示する図である。
【図３】複数の相関係数を用いて演算した際の判別結果を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１６】
図１は、本実施形態にかかる行動判別方法に用いられる行動判別装置１００を説明する図である。以下、図１を参照して行動判別装置１００について説明しながら、本実施形態の行動判別方法についても併せて説明する。
【００１７】
図１に示すように、行動判別装置１００は、制御部１１０およびデータベース１２０を含んで構成される。制御部１１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路により構成され、行動判別装置１００全体の機能および動作を管理および制御する。また本実施形態では、後述する解析部１１２および適用部１１４は、制御部１１０で実行されるプログラムである。データベース１２０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭ、不揮発性ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＨＤＤ等で構成され、制御部１１０で処理されるプログラムや通信データ等を記憶する。
【００１８】
本実施形態の行動判別方法では、システムの利用者が行動した場所を、屋外、屋内１（自宅等）、屋内２（自宅以外）の３つの行動区分に区分し、利用者がどの行動区分にいたかを判別する。
【００１９】
詳細には、まず基礎データを行動判別装置１００に入力する。基礎データは、事前計測者が線量計１０２ａを携帯して行動した際にいた場所（以下、行動区分と称する）、その場所（行動区分）にいた時刻、およびその時刻の線量から構成される。基礎データは事前に準備するサンプリングデータである。事前計測者とは、主としてシステムの事業者または関係者であり、基礎データの蓄積に協力する者である。
【００２０】
基礎データのうち時刻と線量は、事前計測者が携帯していた線量計１０２ａを行動判別装置１００に接続することにより入力される。行動区分、およびその行動区分にいた時刻は、事前計測者が行動区分および時刻を記録した行動記録１０４を参照して行動判別装置１００に入力する。これにより、基礎データが行動判別装置１００のデータベース１２０に蓄積される。
【００２１】
図２は、基礎データを例示する図である。図２に示すように、屋内２（自宅以外）にいるときの線量は、屋内１（自宅等）にいるときよりも低い。また屋外にいるときの線量は、屋内１（自宅等）および屋内２（自宅以外）にいるときよりも高い。このことから、事前計測者が行動した場所である行動区分と線量とに相関関係があることが理解できる。
【００２２】
データベース１２０に基礎データが蓄積されたら、解析部１１２が基礎データを用いてリカレントニューラルネットワークで計算を行う。時刻と線量を変数とし、行動区分を正解として計算し、時刻と線量に対する行動区分の相関係数を算出する。
【００２３】
リカレントニューラルネットワーク自体は既知の技術であるため詳述は省略するが、時系列データを用いて事象の相関を考慮するニューラルネットワークである。今回の件にあてはめて説明すると、例えば自宅等の屋内１から会社のような屋内２に行く間には必ず屋外に出るため、線量がどのように変化したとしても屋内１からいきなり屋内２に変化することはありえない。また屋内１−屋外−屋内２（出勤）と、屋内２−屋外−屋内１（帰宅）を繰り返していれば、屋内１−屋外−屋内１と判定される確率は低くなる。このように、リカレントニューラルネットワークは今回のシステムに適していて、行動区分の判別の精度を飛躍的に向上させることができる。
【００２４】
次に、利用者に線量計１０２ｂを携帯して行動してもらい、行動判別装置１００に時刻と線量のデータを入力する。利用者には、行動記録１０４をつけることを要求しない。利用者の時刻と線量のデータが、行動区分を判別するための推定対象データとなる。
【００２５】
そして適用部１１４が、解析部１１２が算出した相関係数を適用して推定対象データを演算することにより、対象時刻にいた行動区分とその確率を算出する。これにより、例えば「時刻が１８時のとき、屋外：２０％、屋内１：２０％、屋内２：６０％」というように行動区分ごとの確率が算出される。この場合、利用者は１８時に屋内２にいたと判別することができる。
【００２６】
上記説明したように、本実施形態の行動判別方法によれば、事前計測者が線量計１０２ａを携帯して蓄積した基礎データを用いて算出した相関係数を用いて、利用者が携帯した線量計１０２ｂのデータを演算することにより、対象時刻に利用者がいた行動区分およびその確率を算出することができる。したがって、相関係数を算出した後は、利用者による行動の記録作業を必要とすることなく利用者の行動が自動的に判別される。このため、利用者にかかる負担を大幅に軽減することが可能となる。
【００２７】
特に本実施形態の行動判別方法では、利用者が行動した場所を行動区分として区分し、その行動区分にいた確率によって行動を判別している。したがって、ＧＰＳを用いた際のように利用者がいた場所が詳細に特定されないため、利用者のプライバシーを侵害することなく、利用者の行動を判別することが可能である。
【００２８】
また上記説明した行動判別方法では、相関係数を複数算出し、複数の相関係数をそれぞれ用いて推定対象データの演算を複数回行うとよい。詳細には、解析部１１２は、上述した相関係数の算出時に、リカレントニューラルネットワークの基礎データの初期値を変えながら複数の相関係数を算出する。そして適用部１１４は、複数の相関係数を用いて推定対象データについて演算し、対象時刻にいた行動区分とその確率を複数回算出する。
【００２９】
図３は、複数の相関係数を用いて演算した際の判別結果を示す図である。図３では、３つの相関係数Ａ・Ｂ・Ｃ（それぞれ複数のパラメータのセットである）を用いて推定対象データについて演算し、対象時刻にいた行動区分とその確率を３回算出している。その結果、図３に示すように、相関係数Ａおよび相関係数Ｂを用いた場合は利用者が屋内２にいた可能性が最も高く、相関係数Ｃを用いた場合は利用者が屋内１にいた可能性が最も高いという結果が出たとする。この結果を単純に多数決すると、利用者は屋内２にいたと判別される。
【００３０】
これに対し、本実施形態の行動判別方法では、判別された行動区分についての確率を積算する（加重多数決）ことによって、利用者が対象時刻にいた場所を判別する。すなわち、図３に示す例では、３つの相関係数Ａ〜Ｃを用いて判別した行動区分の確率をそれぞれ積算する。すると、積算結果は、「屋外：屋内１：屋内２＝７０：１４０：９０」となり、利用者は屋内１にいたと判別される。
【００３１】
上記構成によれば、利用者が対象時刻にいた行動区分を高精度で判別することが可能となる。また複数の相関係数ごとにそれぞれの行動区分にいた確率が異なる場合においても、対象時刻にいた場所を簡潔に判別することができる。
【００３２】
なお、本実施形態においてはすべての時間帯において相関係数による演算によって行動区分（場所）を判別することを想定したが、これに限定するものではない。例えば、一般的には、深夜の時間帯（０時〜５時等）には自宅（屋内１）にいることが多い。したがって、深夜の時間帯には屋内１にいるものとみなしてもよい。また基礎データのうち、深夜の時間帯における線量の平均値や中央値を自宅（屋内１）にいるときの閾値としてもよい。これらにより、行動判別装置１００における演算処理の負荷を軽減することが可能となる。
【００３３】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００３４】
本発明は、個人線量計を携帯して行動している利用者の行動を判別する行動判別方法として利用することができる。
【符号の説明】
【００３５】
１００…行動判別装置、１０２ａ…線量計、１０２ｂ…線量計、１０４…行動記録、１１０…制御部、１１２…解析部、１１４…適用部、１２０…データベース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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