FIT2007（第6回情報科学技術フォーラム）LD-004
ユビキタス環境における概念階層と行動履歴を用いた意味層構築支援
Support of Semantic Layer Formulation by using Concept Hierarchies
and Action History in Ubiquitous Community
三玉 政喜†
Masaki Mitama

1

はじめに

近年，情報技術の発達により安価で高速な計算機やネッ
トワーク，センサが普及し“いつでも・どこでも”計算機の恩恵を受けられる「ユビキタス環境」が現実味を帯び始めている．
また一方で概念を明示的にデータ化して，特定の分野の利用者間での意味統一を図るため，オントロジが導入されている．例えば Web 上のデータをマシンリーダブルにし，共有・検索をすることを目的とした Semantic Web がある．
それらをふまえて我々は，コミュニティごとに概念を明示化し，空間データに対応付けて管理・共有する，データベースを実装基盤とした概念共有環境 CONSENT を提案してきた[1]．この概念共有環境 CONSENT では，センサで取得した実世界情報をコミュニティ空間での共通知識，つまり「意味」や「意図」のような概念をデータベースに蓄積することでその共有・検索を可能とする．さらにユビキタ
ス環境と VR を用いて，空間状態の取得や視覚的情報支援を行うことができる．
またこのようなユビキタス環境では無線 IC タグやさまざまなセンサを用いることで，実世界の「モノ」に関する移動の履歴の管理を実現できる．特に無線 IC タグを用いてデータ獲得した場合には，タグとリーダの関係，すなわち「何を」「どこで」「どうする」を一意な ID として取得可能である．一方でコミュニティ参加者（以下，利用者）共通の意味や操作の意図を表わす概念は，一般的にコミュニティごとに異なる．また人間の概念という性質上，計算機による自動構築も困難であるため参加者共有の概念を編集する人（以下，オントロジ編集者）が，手動で構築せざるを得ない．
ここで「何を」「どこで」は空間に存在する「モノ」なので一般によく用いられる物体に関するオントロジを利用することが可能である．一方「どうする」については，コミュニティごとに意図は異なるため，オントロジ編集者が手動で編集する必要がある．しかし，「何を」「どこで」「どうする」の組み合わせの候補数は膨大になり，その中から空間に存在する概念を選択するには困難を伴う．
そこで本論文では，無線 IC タグによって取得された利用者の操作履歴を利用して，オントロジ編集者がモノと操作との関係を示すオントロジを簡単に編集できるような手法を提案する．本手法では，ユーザの行動をトリガとして，行動履歴や概念階層を用いて，オントロジの候補となる要素を推奨順位付でオントロジ編集者に提示する．この推奨の手法として，本論文では以下の２つの手法を提案する．
まず１つ目は，推奨しようとする関係オントロジと概念的†横浜国立大学大学院環境情報学府
情報メディア環境学専攻‡横浜国立大学大学院環境情報研究院

95

富井 尚志‡
Takashi Tomiiに近いと考えられる関係オントロジを参考に推奨する．２
つ目は，関係オントロジのインスタンスである行動履歴から推奨する．この提案手法と protégé[2]等のオントロジエ
ディタを併用することで，オントロジの構築コストの削減が期待できる．また行動履歴を用いて関係オントロジを推奨するので，空間の概念を反映した関係オントロジの構築が可能となる．

2背景

2.1 オントロジ
オントロジとは本来は哲学用語で「存在論」を表すが，コンピュータ科学の分野では「概念化の明示的な規約」を表すものと定義されている[3]．
オントロジに関しては近年さまざまな分野で盛んに研究が行われている．World Wide Web では，情報にマシンリーダブルなセマンティクスを与えるための Semantic Web の開発が進められている．Semantic Web では情報をより詳細に記述するためにオントロジを用いており，オントロジを記述するための言語である OWL(Web Ontology Language)が2004 年 2 月に W3C 勧告として公開された[4]．
しかしオントロジの構築には様々な問題があり，一般的にはまだあまり普及していないのが現実である．高梨ら[5]は，その理由としてオントロジの有効性の認知不足とオントロジの構築やメンテナンスのコストを挙げ，そのコストの削減のためユーザの操作を利用して構築のコストを削減する研究を行っている．

2.2 概念共有環境 CONSENT
ユビキタス環境では，人や物体の移動をセンサ等で検知することにより，空間情報を取得することが可能となる．
オフィス，工場，学校や病院などのさまざまなモノや人が存在し，複数の参加者がそこで共通の意識を暗に共有している空間（以下，コミュニティ空間）では特にユビキタス環境による参加者支援が有効に活用されると考えられる．
この「コミュニティ空間」をユビキタス環境による支援のために計算機上で再現しようと考えた場合，バーチャルリアリティによる仮想環境を用いる方法がある[6]．しかし実空間の物体に関する情報として位置情報や形状データの取得は可能であるが，実際にはそれらに加えて参加者間には様々な概念が暗黙のうちに存在している．
そこで我々は，コミュニティごとに概念を明示化し，空間データに対応付けて管理・共有する，データベースを実装基盤とした「概念共有環境 CONSENT(CONcept Sharing
EnvironmeNT)」（以下，CONSENT）というユビキタス環境を提案してきた．この CONSENT ではコミュニティ空間での共通知識，つまり「意味」や「意図」のような概念を前述のオントロジとしてデータベースに蓄積することでその共有・検索を可能とする．さらに RFID などの無線 IC タ

FIT2007（第6回情報科学技術フォーラム）(WHAT,WHERE)を，how については行動に関するオントロジの要素(HOW)をそれぞれ対応付ければよい1．
このとき明な組(WHAT,WHERE,HOW)は，このコミュニティ内で意味を持つ動作を表わすこととし，この組を関係オントロジと呼ぶ．関係オントロジの例を図 1 に示す．
また，関係オントロジを構築するコストは２つの段階に分割される．１つ目は関係がある２つの物体を選択する際のコストである．２つ目はその選んだ組の間にどのような行動ができるかを選択するコストである．物体オントロジの要素が n 個あったとき，２つの物体の組み合わせは n2 通りあり，さらに行動オントロジ要素が m 個あると関係オントロジの候補は n2×m 通りある．その中から空間に存在しうる概念を人間が１つ１つ選ぶのには大きな手間がかかるといえる． 本論文では，この関係オントロジの構築コストの両方の段階でそれぞれ候補を絞り込んで推奨することでコストを削減する手法を提案する．
な お ， 空 間 内 で の 利 用 者 の 行 動 R は ，(WHAT,WHERE,HOW)の組で表現できないものも数多く存在する．しかし，この(WHAT,WHERE,HOW)の組は RFIDを用いれば容易にセンス可能であることと，ならびに「モノ」の操作管理の面で有用であることから，本論文では特にこの組で表されるオントロジの編集を支援することを目標とする．またこの論文ではユーザによって行われ、センサ等で取得されたこの(who,what,where,how)の組を「行動」と定義し，行動オントロジとは別の意味で用いる．

グや加速度センサなどを用いて，空間での物体の移動や人間の行動などの空間情報も取得することができ，ＶＲによる支援も可能である．これにより「コミュニティ空間」の物体の位置や意味情報の検索，さらに人間の行動履歴の蓄積や空間内の概念の共有などが可能になる．
このデータベースのスキーマは空間に存在する意味を形状データと分離するため三層構造として構成している．意
味を格納する「意味層」，実空間から得られるデータを格納する「マルチメディアデータ層」，その二つの層を結びつけマルチメディアデータが示す概念が空間に存在していることを示す「存在エンティティ層（EE 層）」である．
これらを独立して管理することで，概念の構造化を可能にし，概念を蓄積する意味層において一般に複雑な構造を持つオントロジの表現を実現する．
本研究で対象とする「意味層」は対象世界をモデル化するとき，オントロジを用いて空間の意味を明示的，体系的に抽出し蓄積する層である．CONSENT の意味層には物体に関する「物体オントロジ」，行動に関する「行動オントロジ」，そして２つの物体間の関係を記述する「関係オントロジ」がある．この３つのオントロジは現実空間の概念をモデル化した結果であり，この３つのオントロジによって空間の概念は自然に記述できる．また意味層のオントロジを記述できるのは，コミュニティ空間の概念を熟知しているオントロジ編集者のみとする．

3

行動履歴と概念階層を用いた意味層構
築支援

3.2 概念階層と行動履歴
この節では推奨に利用する概念階層と行動履歴について詳しく述べる．

この章では，概念共有環境 CONSENT における関係オントロジの構築コストを削減するためのオントロジ構築支援手法を提案する．

概念階層

3.1 関係オントロジの構築コスト
物体オントロジおよび行動オントロジは，物体や行動の概念を記述したものである．CONSENT では名前やその説明，概念間の階層関係(is-a や part-of)を記述する手間が構築コストとなる．これらの物体や行動に関するオントロジは，外部のオントロジをインポートすることにより構築コストの削減が可能である．
ここで，実世界での利用者の行動を RFID によって獲得する場合には，IC タグの ID とそれを検知したリーダの組が取得される．この動作が仮に「何を(what)」「どこで(where)」「どうする(how)」を示しているとする．ここでwhat と where については物体に関するオントロジの要素

概念階層とは一般的に分類階層，辞書が持つ語彙概念の階層などの階層知識を表し，クラスライブラリやオントロジといったものもこの概念階層を利用している．この概念階層は主に木構造で表される．
本論文では物体オントロジの持つ階層を概念階層と定義し，それを用いて推奨を行う．また図 2 のように，あるノードを基準として，同じ親を持つ兄弟ノードを Level1，親の親が同じ従兄弟ノードを Level2，といったように定義する．このレベルの値が小さいほど，基準ノードと概念的に近いと定義し，このレベルによって推奨の際にどの程度重要視して参考にするかを決定する．

文化用品

本
文庫

教材

家具

物体オントロジ
参考書 教科書 小説 マンガ

WHERE

WHAT

R2

R１

行動オントロジ

図1置く

棚
小説WHERE

WHERE

ID
R1

（参考書，机，置く）

参考書を机に置く

R3

R2（参考書，机，読む）

参考書を机で読む

R3（教科書，机，置く）

教科書を机に置く

HOW
HOW

文具書籍WHAT

WHAT

関係オントロジ

机(WHAT,WHERE,HOW)

意味ＳＦ

ファンタジーホラー

Ｌｅｖｅｌ１

図2

HOW

読む雑誌

学習

スポーツ ファッション

教科書

事務用品

クリップ

Ｌｅｖｅｌ２

筆記用具

はさみ

鉛筆

消しゴム

Ｌｅｖｅｌ３

概念階層

しまう

1 センサ等で獲得された要素を小文字で，それに対応付けられる

意味層のオントロジの例

オントロジの要素を大文字で表現する．

96

FIT2007（第6回情報科学技術フォーラム）データベース似していると考えられるのでそれらのノードに記述されている関係オントロジを用いて，関係対象の間の行動を推奨することができる．このように記述済みの関係オントロジを用いた推奨法を RBO(Recommendated By Ontology)法と定義する．
いま関係対象（WHAT,WHERE）において WHAT を x，WHERE を y とするとき，x と y の関係オントロジの行動オントロジの集合を C(x,y)とする．さらに x を基準としたレベルをＬx，レベルがＬのノードをＮＬ，レベルごとの重みパラメータを k とする．
(1)
C ( x , y ) = { A1 , A 2 ,..., A m }オントロジ編集者⑤オントロジ

推奨結果
③④

提案手法

②
ユーザの行動行動履歴①

オントロジにない行動①オントロジにない行動（概念外行動)の発生②行動履歴を調べ、概念外行動を対象をして抽出③行動履歴や概念階層から、対象の間の関係を推奨④推奨結果をオントロジ編集者に提示⑤オントロジ編集者は推奨結果を基に新たな関係オントロジを記述

図3

N Lx = { O 1 , O 2 ,..., O n }フレームワーク

Oi を物体オントロジの要素，Ａi を行動オントロジの要行動履歴素とする．次に NLx の要素 Oi のうち，ある y について関CONSENT では，RF-ID などのセンサや仮想空間のブラウザ上からの操作で空間での行動を取得し蓄積している．
具体的にはＡさん(who)が本 B(what)を机 C(where)に置いている(how)ということが蓄積されている．すべての行動を履歴とし蓄積したものをここでは行動履歴と呼ぶ．この行動履歴を用いて様々な支援が可能となる． しかしこれらの蓄積される行動は，関係オントロジに記述されていなければならず，それ以外の行動（以下，概念外行動）が行われたとき，行動履歴の代わりに関係対象が蓄積される．

係オントロジ(Oi,y,HOW)であるような Oi の個数を o とする．ただし HOW は任意の行動オントロジの要素である．
またそのうち HOW がある行動オントロジ A であるようなOi の数を a とする．例えばレベル L での A に関する推奨度 pA_RBO(L)は

p A _ RBO ( L) =オントロジの構築コストを削減するフレームワークは図3 のようになる．まずユーザの行動をデータベースに蓄積していく．その中で概念外行動が生じ，その情報も前述のように行動履歴に蓄積される（①）．提案手法では一定期間ごとに行動履歴をチェックし，概念外行動を発見し，それを関係対象として抽出する（②）．すると提案手法では，概念階層や行動履歴を用いて関係対象の間で行える行動を推奨する（③）．その推奨結果をオントロジ編集者に提示し（④），オントロジ編集者は推奨結果を基に新たなオントロジを記述する（⑤）．
このシステムを用いることで，表 1 のようなコスト削減が期待できる．さらにこのシステムでは，オントロジという「概念」の記述を行うので，最後のデータベースへの登録はオントロジ編集者が確認して行うことで，人間の意志を反映できる．

3.4 オントロジ推奨手法
本節では前述の提案システムのフレームワークの③にあたる，対象の間の関係を推奨する手法を２種類提案し，その手法について詳しく説明する．

RBO 法
前述したように物体オントロジは概念階層で，木構造と仮定している．概念に基づいた木構造なので，ある概念ノードを基準とした兄弟ノードや従兄弟ノードは概念的に類関係オントロジ構築コスト
支援無し

a ( L−1)
×k+ p A _ RBO ( L − 1)o(3)ここで閾値のパラメータを t と指定すると，すべてのレ3.3 関係オントロジの構築支援手法

表1

(2)

支援あり

対象（WHAT,WHEREの組）の選択

すべての物体オントロジ
から対象を選択

履歴から自動抽出

対象間の関係の選択

すべての行動オントロジ
から選択

推奨結果を基に選択

ベルの推奨度を加算した時の閾値ＴL は

T L = k ( L −1 ) × t + T L −1

よって推奨度 p がＴL より大きい行動オントロジを，推奨度が高い順にオントロジ管理者に推奨する．この手法を用いることで，記述済みの関係オントロジを用いて新たな関係オントロジを記述でき，空間の概念にそった関係オントロジの記述が可能になる．

RBH 法
CONSENT では実世界の１つ１つの行動は空間センサにより取得された EE(Existing Entity)として DB に蓄積される．
この履歴に空間の概念が含まれていることが多い．よって類似ノードのインスタンスに対して行われた操作や行動の履歴を用いたオントロジ推奨が可能となる．このように蓄積 さ れ た 履 歴 を 用 い た 推 奨 法 を RBH(Recommended ByHistory)法と定義する．RBO 法との違いとしては RBH 法ではインスタンスレベル，つまり実際に行われた行動のうち正しいデータを基に推奨を行うことである．
いま関係対象（WHAT,WHERE）において WHAT を x，WHERE を y とする．前節と同様に x を基準としたレベルをＬx，レベルがＬのノードＮＬを式(2)のように定義し，物体オントロジ O，行動オントロジＡを定義する．またこ
こではレベルごとの重みはκ統計量を用いて κＬとする．
いま履歴のなかで NLx のインスタンス i(NLx)と y のインスタンス i(y)の間の行動履歴(i(NLx), i(y),how)であるような履歴の件数を h とする．how は任意の行動 EE である．その中で how のオントロジが A である件数を a´とする．その行動 A におけるレベル L での推奨度 pA_RBH(L)はa´
pA _ RBH (L) = ×κ L + pA _ RBH (L −1)
h97

(4)

(5)

FIT2007（第6回情報科学技術フォーラム）この手法を用いることで，蓄積された履歴を用いて新たな関係オントロジを記述できる．履歴はユーザが何らかの意図をもって実際に行った操作や行動の蓄積なので，それらはユーザの概念の集合であり，空間の概念が如実に現れていると考えられる．よって空間の概念を反映したオントロジの構築が可能となる．

RBO法のRecall/Precision
1

Precision

0.8

Level1
Level2
Level3
推奨無し

0.4
0.2
00

κ統計量

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Recall図4

本論文では，RBH 法の場合にそれぞれのノードがインスタンスを持っていることを利用し，中間ノード同士の類似度にκ統計量[7]を用いている．κ統計量では２つのノード間のインスタンスを表 2 のように区分している． i11 と i22の数が多く，i12 と i21 の数が少なければ類似度は高くなる．

40.6

RBO 法の評価
RBH法のRecall/Precision

1Precision

0.80.6

Level1
Level2
Leve3
推奨なし

0.40.2

OntRecR の実装と評価

00

図54.1 OntRecR の実装

0.2

0.40.6

Recall0.81

RBH 法の評価

本章では第三章で述べた提案手法に基づき，関係オントロジを推奨するツールである OntRecR を概念共有環境
CONSENT に実装した．OntRecR では主に 3 つの処理を行い，関係オントロジの構築支援を行なう．1 つ目は履歴から関係対象を自動的に取得しオントロジ編集者に提示する．
2 つ目は選ばれた関係対象の間で行える行動を推奨する．
そして 3 つ目は推奨された関係オントロジをオントロジ管
理者の確認や変更を受けて DB に関係オントロジを登録する．履歴からの対象の抽出はオントロジ編集者が決めたス
パンで履歴を検索して行い，その推奨手法は三章で述べた2 種類からオントロジ編集者が選べるように実装した．

合と比べ Precision は向上したが Recall が大きく下がった．
これは実際に行われた行動から推奨を行っているので，関係オントロジが存在しても，実際には行われていない行動があるということを示していると考えられる．よってこちらの手法から推奨された関係オントロジはエンドユーザの実際の行動に則しているので，この推奨結果はより空間の概念を表しているとも考えられる． RBH 法ではレベルは低く閾値でカットしない場合が最も良い結果が得られることが分かった．

4.2 OntRecR の評価

本論文では関係オントロジの構築の際のコストを削減するためのフレームワークと手法を提案し，その実現ツールである OntRecR を概念共有環境 CONSENT に実装し，その評価を行った．このフレームワークにより関係オントロジの構築のコストが削減でき，さらにエンドユーザの行動などをもちいて推奨することでより空間の概念を反映したオントロジの構築が可能になった．

実装した OntRecR の評価のために，すでに研究室で行った CONSENT の運用実験データを用いた．このデータベー
スには，実際にエンドユーザが行動した履歴から，290 組の物体間の関係と 20,204 件の物体操作履歴が蓄積されている．加えて物体オントロジの全要素数は 3,603 個，行動オントロジの全要素数は 17 個だった．また提案手法の評価の為に，290 組の新たな関係オントロジの候補要素をオントロジ編集者の手によって作成しこれを正解セットとする．
評価方法としては Recall/Precision を用いる．
RBO 法では 10 分割交差検定を用いて，手法の評価を行なった．まず重みを k=0.5 とし，レベルごとに閾値を変化させ Recall/Precision のグラフとした．その結果を図 4 に示す．推奨をしない場合にはすべての行動オントロジから選択するので Precision が低い，つまり選ぶ際の手間が大きくなる．それに対して，推奨を行うと Recall が下がるがPrecision は大きく向上するので関係オントロジの選択の手間が削減され，関係オントロジの構築コストの削減が可能になったといえる． 今回の評価では レベルを大きくし，閾値を 0～0.3 あたりの値にすると良い結果が得られることがわかった．
RBH 法の場合はすべての履歴を推奨に用いた．重みは自動的に生成される．その結果を図 5 に示す．推奨しない場

表2

5

参考文献
[1]

[2]
[3]

[4]
[5]

[6]

κ統計量のインスタンス
N1,N2ともに含まれる

i11

Ｎ１に含まれ，Ｎ２に含まれない

i12

Ｎ１に含まれず，Ｎ２に含まれる

i21

Ｎ１,Ｎ２ともに含まれない

i22

[7]

98

まとめ小川悌知, 賀来健一, 渡邊文隆, 佐渡山英史, 富井尚志, “概念共有環境 CONSENT における行動パターンの取得”, データ工学ワークショップ論文集(DEWS2006), 4B-i9, Mar, 2006
protégé Project，
http://protege.stanford.edu/index.html
溝口 理一郎，池田 満，“オントロジー工学序説－内容指向研究の基盤技術と理論の確立を目指して”，人工知能学会誌，Vol. 12，No. 4， pp. 559-569，1997．
OWL Reference，http://www.w3.org/TR/owl-ref/高梨 勝敏，佐藤 俊也，原島 一郎，“Web コンテンツからのオントロジーの再構成方法の提案と試作”， 人
工知能学会論文誌，Vol.20 No.6，pp.417-425，Nov,2005.
富井尚志，“マルチメディアデータベースに基づく高度コミュニティ空間の実現”，電子情報通信学会誌，
Vol.89，No.6，pp511-517，2006
Fleiss.J.L，“Statistical Methods for Rates andProportions”，John Wiley&Sons(1973)，佐久間 昭訳，“係数データの統計学”，東京大学出版会，1975．