情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

162B36
2016/3/3

洗面台での日常生活行動の床面振動計測とその振動モニターシステム
小山貴之†1	  平井重行†2

概要：日常生活行動のライフログ取得や，生活行動に応じてインタラクティブに動作する生活支援システムの研究として，住宅の洗面化粧台をスマート化する研究に取り組んでいる．IoT 化の流れの中で，センサ内蔵歯ブラシで歯磨き動作を計測することなどが可能になってきたが，手洗いや顔洗いなどはモノを使うわけではなく計測が困難と言える．だが，歯磨きを含め手洗い，顔洗いなどの行動には，手腕の往復運動が含まれ，その振動が身体から足裏に伝わることに我々は着目し，床面に設置したセンサでそれら行動の振動計測を行い，行動認識や応用に利用できると考えた．本稿では，手洗い，顔洗い，歯磨きの 3 種類の行動に対し，床に設置したセンサで足裏の荷重バランスの変動（重心変動）を計測するシステムの開発および，被験者実験を行った結果について報告する．

Measure of Vibrations by Everyday Life Activities in Front of a
Washstand on a Floor and Its Monitoring System
Takayuki Koyama†1	  Shigeyuki Hirai†2	  	 Abstract: As one of smart home environment, we have studied a smart washstand system which obtains
everyday life activities, such as toothbrushing, hand washing and face washing at a front of washstand forlife-logging or interactive applications to support them. It became to be possible to measure the activity oftoothbrushing by a smart toothbrush with embedded sensors as IoT. However, the motion of hand and facewashing are difficult to measure with similar way. We noticed the motion of such activities includes
reciprocating motion, and also their vibration reaches the sole. In this paper, the measurement of the vibrations
on a floor surface for each activities and their spectrum analysis are described. In addition, the monitoring
system for the vibrations as fluctuations of the center of gravity are also described.

1. は じ め にころ，歯磨きや洗顔，手洗いなどの行為には手腕の往復運動が含まれていることに気が付いた．そして，その動きの	  日常生活中の行動計測を行ってライフログとして記録し振動は身体を伝搬して足裏まで伝わっていることから，床たり，インタラクティブシステムとして利用する研究が数面での足裏の圧力分布や荷重バランスの変動を見ることで，多く行われている．また，最近ではウェアラブル端末の普それぞれの行為や個人を認識できるのではないかと考えた．

及や，Internet of Things (IoT) ブームにより，様々なスマその技術が実現できれば，従来通りの洗面台での行為を行ートデバイスや家電製品がネットワーク越しにデータ取得うだけで，ライフログやインタラクティブなシステム，ひしてライフログとして活用できたり，他システムと連携しいてはスマート洗面化粧台へと応用ができると考えられる．て応用できるようにもなってきている．そのような中で，本研究はそのような狙いのもと，床面での荷重バランス計

住宅における日常生活に目を向けると，キッチンやリビン

測とその解析を元にした個人識別と行動認識の実現を目的

グにおける生活行動の認識や応用に関する研究は数多くあとしている．本稿では，そのための基礎的な実験システムる．一方で，トイレや洗面台，浴室などの生活習慣上で毎の開発および，個人識別と行動認識の可能性について検討，日欠かさず利用する箇所での行動計測や応用システムに関考察を行い．その結果をふまえた確認ツールの開発を行っする研究は，比較的少ないと言える．特にそれらは脱衣すた．

る場所であり，プライバシーの観点からカメラ設置の心理的影響が大きいことから，従来の画像処理技術以外の手段

2. 関 連 研 究で取り組むことが実用化へ向けて大事と考えられる．我々

2.1 日 常 生 活 に お け る 住 宅 で の 行 動 の 計 測は，そのような観点で洗面台の日常生活行動を検討したと	  今井らの研究 [6] では，机上での布巾掛けやノート PC操作，筆記動作などを荷重センサの値から行動識別を行っ†1 京都産業大学大学院	  先端情報学研究科
Department of Frontier Informatics, Graduate School of Kyoto
Sangyo University†2 京都産業大学	  コンピュータ理工学部
Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo
University© 2016 Information Processing Society of Japanている．倉橋らの研究 [7] では，トイレにおけるトイレッ
トペーパー使用時の巻き取り方の個人差を利用して，ペーパーホルダの芯に角速度センサを設置して個人識別を行う

624

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

162B36
2016/3/3

手法を提案している．石田らの研究 [8] では，冷蔵庫のハ重そのものを計測することで，行動識別ができるのではな

ンドル部分に設置した圧力センサで，冷蔵庫扉の開閉時のいかと考えた．そして，同時に変動パターンの波形特性に動作から個人識別を行う手法を提案している．これらは，より，洗顔や歯磨きなどの行動そのものを認識することも周囲の住環境側に設置されたセンサを活用し，住人の日常可能と考えている．そこで，次章以降では幾つかの行動に生活の自然な振る舞いから行動計測を試みている．

ついて荷重バランスを実際に計測した結果について述べ，	  一方で，大内らの ActivityAnalyzer [9] の研究では，ス個人識別や行動認識に対する可能性について検討を行う．

マートフォン内蔵の加速度センサで人の動作状態を判定した上で，マイクからの環境音で行動認識を試みている．こ4. 日 常 生 活 行 動 の 床 面 荷 重 バ ラ ン ス の 計 測

れはスマートフォンを宅内で持ち歩いているという前提の	  本章では，洗面台での日常生活行動による個人特有の足手法であり，自宅内で持ち歩かない人には適用できない手裏荷重バランス変動パターンを計測する基礎実験について法と言える．その観点から，我々の研究ではデバイスを身述べる．ここでは，床面での圧力センサを設置する前の基に付けることを前提にせず，前述の住環境側に設置された礎実験として，市販ゲーム機用の荷重バランスが計測できセンサを利用しての行動計測・認識を行う．

るボード状計測デバイス（任天堂社製バランス Wii ボード，2.2 ス マ ー ト 洗 面 台

以下センサボードと記載）を用いた（図１参照）．このセン	  洗面台に設置したカメラからの画像認識を利用して，家サボードの 4 隅には歪みゲージが内蔵されており，それら族内の個人にプライベートな情報提示を行うシステム[10]が 4ch のセンサ出力として荷重バランスが計測できる．まや，歯ブラシに RFID タグや加速度センサを取り付けて個た，センサボード状で人が静止している状態では，4ch の人および行動識別を行うシステム[11]の研究がある．また，データの合算値が体重に相当することから，体重計として化粧台として化粧支援を行うシステム[12]の研究が行われも利用できる．以下，実際の洗面化粧台前で，センサボーている．洗面台の使われ方として，朝起きてからの時間帯ドを用いた基礎実験とその結果について述べる．

や，夜の就寝前の時間帯など，定期的に利用される事が多

4.1 基 礎 実 験 の 概 要

いことが特徴である．朝であれば洗顔や朝食後の歯磨き，	  実験は，京都産業大学内に建築された実験住宅 ΞHome

出かける前の身だしなみを整えるなどが行われ，学校や仕（くすぃーほーむ）内の洗面化粧台（図 2 参照）の前に，事からの帰宅時には手洗いやうがいを定期的に行う．洗面センサボードを設置して行った．センサボードの各歪みゲ

台は浴室の傍にあるこが多いことから，風呂上がりに鏡をージは設置された場所からそれぞれ，左前を TL（Top Left），見ながらドライヤーで髪を乾かすことなども考えられる．

右前を TR（Top Right），左後ろを BL（Bottom Left），右これらの定期的に行う行為があることから，ライフログと後ろを BR（Bottom Right）と呼称する．これらはそれぞしてそれらを記録することは重要な要素と言える．

れ 50Hz サンプリングされており，Bluetooth を通じて他

3. 洗 面 台 日 常 生 活 行 動 と そ の 計 測 の 可 能 性のコンピュータでデータ取得が可能である．PC 側では受信したデータを一旦収録し，収録後にその波形の解析を行	  洗面台における日常的な生活行動は，人によって固有のう．PC 上のデータ収録プログラムは C++で開発し，Wii行動パターンや実施曜日・時間帯を持つことが考えられる．

Remote ライブラリを利用した．また，波形の解析には行動パターンに関しては，例えば，洗顔の際に湯水を顔にMATLAB を利用した．実験の被験者は健康な成人 3 名(男つけてから石鹸を手に取って泡立てて顔に付ける人がいれ

性 3 名)で，洗面台前に設置したセンサボード上で，それぞば，いきなり手で石鹸を泡立てて顔に付ける人もいる．まれ「手洗い」「顔洗い」「歯磨き」の 3 つの行動を 20 回ずた泡立て方やそれにかける時間，湯水で顔の洗い流す行為つ行ってもらい，その荷重バランスの変動を計測した．まの回数やそれにかける時間は人によってパターン化されてた体重に関する参考データとしてセンサボード上で直立時いることが考えられる．歯磨き時も同様に，ブラッシングの値も計測した．このデータ収集の様子はビデオ撮影も行の仕方は，人によって歯ブラシの角度，手首や腕の動かしい，データ解析時の各行動中の動きや時刻のラベル付けに方はある程度パターン化されていると言える．さらに，洗利用した．データ解析については，計測波形の基礎的な特面台の高さや奥行きの距離，および個人の身長や腰の高さ徴，周波数領域における解析，重心位置を用いた解析を行などの相対的な関係により，洗顔時や歯磨き時の前屈み具った．

合なども人によって変わると考えられる．これらの行為中に前屈みになったり，腕を動かしたりする行為は，足裏の荷重分布を変化させることに繋がるとも言え，その際の荷重分布を計測すれば，個人特有の荷重バランスパターンが現れることが推測できる．本研究においては，これら洗面台での日常生活行動による足裏荷重バランスパターンや体© 2016 Information Processing Society of Japan625

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

162B36
2016/3/3

4.2 基 礎 実 験 の 計 測 結 果 と デ ー タ 解 析
4.2.1 計測データへの行為ラベル付け	  行動内における周期運動が確認されたものにラベル付けを行った．手洗い行動は水で手をすりあわせる動き，石鹸把持は石鹸を持ち，手を擦り合わせる動きであり，次に顔洗い行動手で水をすくい，顔を洗う動き，洗顔フォームを利用し顔を洗う動きである．細かい動作にも変化はあるが，すべてラベル付けを行うのは困難であるため，歯磨きでは
図 1	  任天堂社製バランス Wii ボード
Figure 1	  Balance Wii Board

磨く場所について注目し，右奥歯，左奥歯，前歯の 3 種類の磨き位置を別のラベルとしてラベル付けを行った．
表 1	  洗面台前行動の中での行為
Table 1	  Behaviors of Activities in Front of Washstand
行動名
手洗い
顔洗い

行為名
（A）水手洗い（B）石鹸把持（C）水顔洗い（D）洗顔（E）右奥歯歯磨き（F）左奥歯（G）前歯図 2 研究で利用した洗面化粧台
Figure 2 Washstand for Measuring Activities

図 3	  被験者 2 名の各行動における重心バランス
Figure 3	 

Center of Gravity wave forms of two participant© 2016 Information Processing Society of Japan626

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

162B36
2016/3/3

図 4	  被験者 2 名の各行動における重心バランス
Figure 4	  Center of Gravity wave forms of two participant
4.2.2 波形の特徴と周波数成分の特徴について台へ向かって前方向に重心が偏ることを表している．	  図３に表したのは，センサボードから得られる４センサ	  この図 4 から読み取れる特徴としては，どの行動においの値の合算値を波形と以下の要件を使用し，スペクトラムても，CogX の振幅より CogY の振幅のほうが大きくなっ分析の結果である．ていることが挙げられる．これは，洗面台に向かって左右よりも前後方向の荷重バランスの変動が起こっていること

・切り出し窓幅: 128 [sample] (2.56sec)を表している．手洗いや洗顔では両腕は交互に前後に振る・使用窓: ハミング窓

ことが，このような形で現れている．

・窓のステップ幅: 64 [sample] (1.28sec)

	  次に，行動毎の特徴として，歯磨きの行為 E，F，G の・FFT フレーム長: 256 [sample]

区間すべてにおいて，CogX と CogY のどちらも振幅が小さいことがあるほか，洗顔において CogY の変化が大きい	  合算値の波形から読み取れる特徴としては，両被験者のことが読み取れる．これらは個人による腕の振り方（振る

手洗いの（B）を見ると，振幅や時間長に違いがある．こ大きさ）や重心位置の違いとして現れると考えられ，振動のような違いは他の行為にも確認でき，個人特徴として有成分の大きさや向きを利用することで個人識別に利用でき用であると考えられる．また，洗顔や歯磨きのデータを見ることが考えられる．また，手洗いや洗顔のような洗面台ると，それぞれの中の行為の順序が被験者によって違うこに向かって前傾姿勢になることが多い動作と歯磨きとでは，とも確認できる．

CogY の全体的な値が全く違うほか，洗顔には CogY で短	  一方で，スペクトログラムの特徴としては，3 種類の行時間の急激な変動も見られる．これらの特徴は行動の識別

動ともに 3～7Hz 付近に比較的強い成分が含まれているこに有用であることが考えられる．とが読み取れる．これは，人の手腕がおよそその程度の周	  以上のデータの特徴から，重心位置とその変動の大きさ波数で往復運動を行っていることを表している．これによなどを見ることで行動や個人の識別の可能性が示唆された．

り，洗面台での生活行動を計測，認識するには，この周波数帯に着目すれば良いことが確認できた．

5. 床 面 荷 重 計 測 シ ス テ ム

4.2.3 荷重バランス変動について	  基礎実験のデータ解析を通じて，人や行動よって荷重バ	  4ch の各データが荷重バランスを表すものだが，それをランス変動の違いが確認できたため，これらの時間波形の次の式により重心としてそれぞれ X 軸，Y 軸値に変換する．

特徴や周波数領域における振動の特徴をリアルタイムモニ

𝐶𝑜𝑔𝑋 = 𝑇𝐿 + 𝐵𝐿 − 𝑇𝑅 + 𝐵𝑅・・・式 1

タリングできるシステムを開発した．このシステムの画面

𝐶𝑜𝑔𝑌 = 𝑇𝐿 + 𝑇𝑅 − (𝐵𝐿 + 𝐵𝑅)・・・式 2を図 6 に示す．ここでは各センサの値および重心がどのよ

図 4 に，手洗い，洗顔，歯磨き，それぞれの行動の重心のうに遷移するのか，さらにその時のパワースペクトルをリ時間変化をグラフとして示す．CogX の値が大きいと重心アルタイムで確認できる．

は洗面台に向かって左寄りに，CogY は値が大きいと洗面© 2016 Information Processing Society of Japan627

情報処理学会 インタラクション 2016
IPSJ Interaction 2016

162B36
2016/3/3

参考文献1)

2)

3)

4)

図 6	  床面荷重計測確認ツール外観図

5)

Figure 6	  Layout of Floor load measurement System
5.1 荷 重 変 化6)	  センサから得られる 4 つの合算値を，時間軸波形として表示する．

7)

5.2 パ ワ ー ス ペ ク ト ル	  特徴量算出時と同様の処理を行うため，計測開始 2.56
秒間のデータを処理し，その後窓のステップ幅 1.28 秒のデ8)ータを取得した後パワースペクトルを表示する．
5.3 重 心 動 揺	  重心遷移状況が分かるように，現在の CogX,CogY の値9)を赤い円の中心座標として利用し，表示を行っている．また，重心の軌跡を確認するために過去 10 点のデータの表

10)

示する．
5.4 荷 重 バ ラ ン ス	  各センサの値に応じて重心動揺表示領域の四隅に，赤色11)の円の大きさが変化するよう表示する．

6. お わ り に12)	  本研究では，ライフログ取得やインタラクティブなスマート洗面化粧台の実現へ向けて，洗面台前で行う日常生活行動の計測や認識について取り組んでいる．本稿では，手13)洗い，顔洗い，歯磨きの行動に含まれる手腕の往復運動の力が足裏に伝わり，それが床面で計測できること，そして行動や人によって荷重バランスの変動に違いがあることを14)確認した．そして，それらをリアルタイムモニタリングするシステムを構築し，被験者実験とデータ解析に活用して15)いる．	  今後は，床面センサや圧力センサをアレイ状に配置したセンサユニットを作成し，より詳細なデータを取得する環16)

境を構築する．また，機械学習などの手法と併せて行動認識を行い，洗面化粧台のアプリケーションへと活用していく予定である．

© 2016 Information Processing Society of Japan17)

西田佳史, 武田正資, 森武俊, 溝口博, 佐藤知正: 圧力
センサによる睡眠中の呼吸/体位の無侵襲/無拘束な計測; 日本ロボット学会誌 Vol.16, No.5, pp.705-711(1998)
太田裕治, 元岡展久, 椎尾一郎, 塚田浩二, 神原啓介:
ユビキタスコンピューティング実験住宅における無侵襲歩行モニタリング; 電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌, pp.383-387 (2010)
笠間勇輝, 宮崎敏明: 室内における赤外線センサを用いた複数人の移動軌跡推定法の提案; 情報処理学会全国大会講演論文集 2013, Vol.1, pp.141-143 (2013)
大西諒, 平井重行: RFID を用いた浴室内行動計測の基礎検討; 情報処理学会論文誌 Vol.49, No.6,
pp.1932-1941 (2008)
大西諒, 平井重行: RFID 付き浴室物品の使用履歴からの入浴行動推定; ヒューマンインタフェースシンポジ
ウム 2008 論文集 (2008)
今井淳南, 村尾和哉, 寺田努, 塚本昌彦: 荷重センサを用いた机上動作の認識システムの設計と実装; マルチ
メディア，分散協調とモバイルシンポジウム 2013 論文集，pp.1180-1187，(2013)
倉橋真也, 村尾和哉, 寺田努, 塚本昌彦:トイレ使用者識別のためのペーパ回転センシングデバイス;情報処理学会インタラクション 2015 論文集,C54 (2015)
石田茜, 村尾和哉, 寺田努, 塚本昌彦: 圧力センサを用いた冷蔵庫開閉動作特徴に基づく個人識別手法の提案;
情報処理学会インタラクション 2015 論文集,C65(2015)
大内一成, 土井 美和子, 加速度と音で日々の生活行動を認識する ActivityAnalyzer, 情報処理学会インタラクション 2011 論文集, 1CR3-7 (2011)
西田佳史, 平山敏行, 柿倉正義, 堀俊夫, 末廣尚士, 平井成興: 3 次元視覚を用いた洗面台型ディスプレイ; 電気学会研究会資料. SC, システム制御研究会
2001,No.1, pp.19-24 (2001)
藤波香織, カウサルファヒム, 中島達夫: 鏡を拡張したコン テクストアウェア情報表示装置; 情報処理学会論
文誌 論文誌シャーナル Vol.49, No.6, pp.1972-1983(2008)
Eriko Iwabuchi, Maki Nakagawa, Itiro Siio, Smart
Makeup Mirror: Computer-Augmented Mirror to AidMakeup Application; Proc.HCII2009, LNCS- 5613,pp.495-503 (2009)
平井重行, 藤井元, 佐近田展康, 井口征士: 新たなアメニティ空間を目指した浴室:入浴状態を音で表現する風呂システム; ヒューマンインタフェース学会論文
誌,Vol.6, No.3, pp.287-294 (2004)
大西諒, 平井重行: RFID を用いた浴室内行動計測の基礎検討;情報処理学会論文誌 Vol.49, No.6,pp.1932-1941 (2008)
榊原吉伸, 林宏憲, 平井重行: TubTouch:湯水の影響 や自由形状への適用を考慮した浴槽タッチ UI 環境; 情報処理学会論文誌 Vol.54, No.4,pp.1538-1550 (2013)
矢内浩文, 横田直樹: 身体動揺時系列に含まれる個人特徴の分析とその応用; 電子情報通信学会技術研究報告
NLP-105, pp.1-4 (2005)
加藤真明, 矢内浩文: 重心動揺パターンに基づく個人識別の可能性; 電子情報通信学会技術研究報告 HIP-103(743), pp.35-39 (2004)

628