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鼻腔内の温度計測に基づく状況認識手法
小玉亮輔1,a)寺田 努1,2,b)

塚本昌彦1,c)

概要：ウェアラブルコンピューティング環境では，ユーザは小型化したセンサを身体の様々な部位に装着し，これらのセンサデータからユーザの状況を認識することで，ユーザの状況に応じた様々なサービスを享受できる．ユーザの様々な状況を認識するためには，様々なデータを取得する必要があるが，ユーザの行動を制限しないために，装着するセンサ数や部位は少ない方がよい．そこで本研究では，鼻の中 (鼻腔)から得られる情報に注目する．鼻腔内に配置したセンサにより呼吸や鼻づまりなどが検出でき，呼吸は呼吸数，リズムなどから身体内部の情報に加えて，ユーザの体内に外気が流入するのでユーザの外気温などの体外の情報も得られる．また，鼻づまりは自律神経の支配を受けるので，ユーザの心理的情報を得られる．本研究では鼻内部の空間である鼻腔から得られる情報に基づいた状況認識手法を提案する．評価実験を行った結果，呼吸，作業負荷を 96.4%で，6 つの日常動作を 54%で認識でき，実生活上での 8 つの動作に対して 86%の認識率となった．

1. はじめに認識手法を提案する．例えば，ユーザの呼吸によって鼻腔の温度や気圧は変化する．これらを小型センサによって測コンピュータの小型化，軽量化によってウェアラブルコ定することで，呼吸からユーザの興奮状態や，中枢神経のンピューティング環境が整いつつある．ウェアラブルコン

異常を認識できる．本稿では，状況認識のためのセンサ選

ピューティング環境では，ユーザは小型なセンサを身体の定を行い，呼吸数と日常動作を認識する実験を行う．

様々な部位に装着し，センサデータからユーザの状況を認

本論文は以下のように構成されている．2 章関連研究つ識することで，ユーザの状況に応じた様々なサービスを享いて述べ，3 章で提案システム，センサの選定，状況認識受できる．認識対象は年々広がってきており，ユーザの身手法について述べる．4 章でプロトタイプデバイスの実装

体的行動だけでなく，表情やストレスなどの心理状況も認と呼吸と作業負荷，日常動作を認識する評価実験と考察を識できるようになってきた．

行い，最後に 5 章で本稿のまとめを述べる．

多くのセンサを身につけることで，ユーザの様々な状況を認識できるが，ウェアラブルコンピューティング環境で2. 関連研究

は，ユーザの行動を制限しないために，身につけるセンサ従来，状況や行動を認識するには加速度センサ等のモー数や部位は可能な限り少ないことが求められる．そのため，ションセンサが用いられてきたが，他のセンサを用いるこ

少数のセンサで様々な状況を認識するために様々な情報をとでこれまで得られなかったユーザの体の内的な状況をもつデータを取得する必要がある．そこで本研究では，鼻認識する研究も多数行われている．安福らは，ストレスにから得られる情報に着目する．鼻腔内に配置したセンサによって鼻部皮膚温度が低下する性質を利用し，メガネ型デより呼吸や鼻づまりなどが検出でき，呼吸は呼吸数，リズバイスを用いて鼻部皮膚温度を測定することで，ストレスムなどから身体内部の情報が得られる．さらに，鼻づまりを評価するシステムを実装している [2]．この研究のようには自律神経の支配を受けているので [1]，ユーザの心理的情

ウェアラブルコンピューティング環境が整ってきたことに報を得られる．

伴い，鼻から身体に関わる情報を常時得られるようになっ

そこで，本研究では鼻腔から得られる情報を用いた状況
12a)b)c)

神戸大学大学院工学研究科
Graduate School of Engineering, Kobe University
科学技術振興機構さきがけ
Japan Science and Technology Agency, PRESTO
ryosukekodama@stu.kobe-u.ac.jp
tsutomu@eedept.kobe-u.ac.jp
tuka@kobe-u.ac.jp© 2018 Information Processing Society of Japanてきている．
鼻から得られる情報は様々だが，ここでは，鼻の代表的な機能である呼吸と特有の症候である鼻づまりについて説明する．呼吸は生命に関する最も基本的な情報であるバイ
タルサインの 1 つであり，呼吸パターンの変動因子に年齢，気温，情動などがあげられる．正常成人では，1 分当たりの55

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呼吸数は約 15 回，吸気と呼気の割合は 2:3，1 回の換気量

ෆ㰯⭍は 500ml 程度であるが，心不全や脳血管障害など身体に異状をきたすとこれらの呼吸パターンに表れる [3]．栗谷川らእ㰯⭍は，シート座面に設置した圧力センサから臀部の面圧を取䝉䞁䝃得し，呼吸の測定を行った [4]．測定された呼吸から，ドラ䝉䞁䝃䝕䞊䝍

イバの生理心理状態が把握でき，それに応じた適切な運転支援への応用が出来ることを確認した．このように，呼吸䝇䝬䞊䝖䝣䜷䞁䝬䜲䝁䞁には様々な情報が含まれており，それらを日常的に取得することで，作業中のストレスなどの生理状態の認識ができ

図 1 ハードのシステム構成図る．また，吸気に含まれる刺激物に対する防御反射である
鼻づまりは，鼻粘膜の毛細血管の膨張により空気の通り道ηϜʖφϓΧϱ
ιϱγυʖνιϱγυʖν

3&が防がれることで引き起こされる．鼻づまりは防御反射でέϧΤχあるが，自律神経による支配を受けているため，副交感神経が優位のときに起こりやすい [1]．交感神経は活動時や緊張時に優位になり，副交感神経は睡眠時などの休息時に優೟ࣟ݃Վ೟ࣟ݃Վυʖνմੵςʖϩυʖνฯଚ位になる．また，一般に意識されていないが，約 2.5 時間

図 2 ソフトのシステム構成図

周期で左右の鼻腔が交互に膨張し，通気状態が交代する生理現象であるネイザルサイクルが起こる．ネイザルサイク

PP
PP

ルはまだ不明なところが多いが，左右の鼻の通気状態の差PPは大脳の活動との関係があることが議論されている [1]．また，生理状態にも関係しており，Raghuraj らは，ヨガの呼吸法で右側の鼻で呼吸することで血圧が上がり，左側の鼻ϓΧφϨϓϪέν735)で呼吸することで血圧が下がることを実験で確認した [5]．

ౕ࣬ιϱγ$0Իౕιϱγ1;)7;+)$%

図 3 センサの大きさ

このように，鼻特有の状態である鼻づまりから豊富な情報が取得できることがわかる．Kahana-Zweig らは，このネ

次に，PC に送られたデータは自動的に PC 上の解析ツー

イザルサイクルを長時間計測するために，バッテリー駆動

ルで解析され，認識結果として再びクラウドを経由してスで持ち運びできるデバイスを実装し，デバイスのフローセ

マートフォンの SD カードに送られる．このシステムによンサにより日常生活上で鼻通りの計測実験を行った [6]．こり，ユーザはスマートフォンでデータを取得すると，自動の研究のデバイスでは，センサに呼吸の気流を送るために的に認識結果を取得し，閲覧できる．

顔にチューブを這わしており，常時計測できるウェアラブル環境に適するためには，本研究のようにセンサを鼻腔に挿入し，より小型化が必要であると考える．

3. 提案システム
3.1 システム構成

3.2 センサの選定
呼吸や鼻づまりの検出に適したセンサを選定するための予備実験を行った．予備実験では，被験者の鼻腔にフォトリフレクタ，湿度センサ，温度センサをそれぞれ挿入して呼吸時のデータを取得した．センサの導線部を被験者の鼻本研究では，鼻孔内部の空間である鼻腔に小型センサを下にテープで貼り付けることで，センサを固定している．

挿入し，小型センサによって鼻腔で測定したセンサデータ

被験者は数秒間呼吸を止めた後，数回呼吸を繰り返した．

を用いた状況認識手法を提案する．鼻腔は外鼻腔から内鼻実験結果を図 4 から図 6 に示す．全てのセンサで呼吸時と腔までの空間であり，鼻中隔という壁によって左右に分か無呼吸時に呼吸に合わせて特徴的な波形が現れた．それぞれている．本研究では，小型センサを鼻の外部から約 2cmれの特性として，フォトリフレクタでは口元や鼻下が動く外鼻腔の中に挿入して，鼻腔情報を取得する．外鼻孔の直と大きなノイズが入ることが確認された．また，湿度セン径は約 1cm で，センサは 1cm 以下のものを使用する．ハーサでは吸気を行ってから湿度が下がり始めるまで遅れが見ドウェアのシステム構成を図 1 に示す．鼻腔に挿入するセられたり，深い呼吸をしない場合センサ値が変化しないこ

ンサはマイコンに接続され，マイコンによってセンサ値をとが確認された．温度センサは 3 つセンサの中でセンサ部

読み取り，スマートフォンの SD カードにデータを保存すのサイズが最小であり，出力値も安定していたので，3 つる．ソフトウェアのシステム構成を図 2 に示す．データがのセンサの中では呼吸の測定に適している．よって本研究保存されるスマートフォンの SD カードのフォルダを，クでは，温度センサを用いてプロトタイプシステムの実装おラウドを経由して PC のローカルフォルダと同期させる．

よび評価実験を行う．

© 2018 Information Processing Society of Japan56

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ు‫ݱ‬෨
ιϱγ෨
D ࢹࣂ࢖ࢫԻౕιϱγ%/( 1DQR

図 4 フォトリフレクタデータ

ు‫ݱ‬
ඕϜηέ

E ࢭࣥࢧ㒊

図 7F 㟁※㒊

デバイス構成図 5 湿度センサデータ

図 8 デバイス装着図
図 6 温度センサデータ

3.3 状況認識手法
状況認識に用いる特徴量は，センサデータの平均値，分散値，時間差分データの平均値，分散値，センサデータの平均値とセンサデータが交差する回数の 5 つである．時間差分に関する特徴量について，今回は 20 サンプル前のデータに対する時間差分データを使用した．これら 5 つの特徴
量は，それぞれスケールが異なり対等に扱うことができないため，平均 0，分散 1 になるよう正規化し，5 次元の特徴ྈඕ͹Իౕυʖν͹ϨΠϩν΢Ϟήϧϓգ‫ڊ‬͹Իౕυʖν͹ήϧϓ‫ࡑݳ‬͹ྈඕ͹Իౕυʖν

量を得る．認識方法には，データマイニングツールである

WEKA を使用し，分類器として Random Forest を用いて

図 9 アプリケーション画面

k 分割交差検証を行った．

4. 実装と評価
4.1 プロトタイプの実装できる．さらに，鼻内部には鼻マスクを装着し，そこにセンサを取り付けることで常に同じ場所にセンサを固定できるようにしている．ケースは 3D プリンタで製作した．

3 章に基づいて，システムのデバイスと Android のアプシステムは，スマートフォン，マイコン，センサから構成リケーションを実装した．実装したデバイスを図 7 に，装される．スマートフォンは HUAWEI 社の Ascend G6，マ着図を図 8 に示す．デバイスは，既製品のメガネのフレー

イコンは Red Bear Lab 社の BLE Nano，センサは村田製

ムに回路が入ったケースを固定し，そこからフレームに作所の温度センサ NXFT15XH103FA2B を用いた．センサ

沿ってセンサと配線を取り付け, 鼻あてから鼻の穴まで導データはマイコンから Bluetooth 通信によりスマートフォ線で繋いでいる．導線は肌と近い色で目立たないが，ファンに送信される．実装した Android のアプリケーション

ンデーションテープで覆うことでより自然な見た目を実現の画面を図 9 に示す．このアプリケーションでは，受信し© 2018 Information Processing Society of Japan57

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図 10 呼吸による流量と鼻腔温度の変化

た左右の鼻腔温度データをリアルタイムグラフで確認で

表 1 作業負荷実験の認識結果

き，SD カードに記録できる．また，記録した過去の全て

適合率 [%]

再現率 [%]

認識率 [%]のデータをグラフで確認できる．さらに，オンラインスト

A

96.5

96.5

97.5

レージサービス Dropbox を使って，SD カードのフォルダ

B

94.7

89.0

94.3

を PC のローカルフォルダと同期させることで，AndroidC

99.5

99.5

99.6

アプリで取得したデータは PC へ送られるようにした．そD

94.7

96.0

97.1

して，データマイニングツール WEKA を使用し，PC で受

E

92.2

89.2

93.5

け取ったデータから認識結果を作成し，再び Dropbox を全体

95.7

94.0

96.4

経由し，スマートフォン内の SD カードへ送られる．このようにして，ユーザはスマートフォン上で認識結果を確認とで，作業負荷を認識できるかを確認する．温度を一定にできるようになっている．

保った室内で，被験者はデバイスを装着し，10 分間安静状態を保ち，次に作業負荷として 6 分間の暗算を行い，その4.2 鼻腔温度測定による呼吸認識の実験

後再度 10 分間の安静状態を保った．サンプリング周波数

呼吸数の認識精度を確認するために，提案手法を用いたは 20Hz で，ウィンドウサイズは 60 サンプル (3 秒) とし，呼吸数の測定実験を行った．被験者は提案デバイスと，正1 サンプルずつ移動させて特徴量を抽出した．学習データ

解データとなる CONTEC 社の RS01 の流量による呼吸モは全データからランダムに取得した 10%のサンプルで，テニタを装着し実験した．被験者は 1 名である．

ストデータは残りの 90%のサンプルとし，10 分割交差検図 10 に着座状態で 1 分間の呼吸を行った時の，流量の証を行った．被験者は 5 名である．

変化と鼻腔温度変化を示す．上側のフローの変化は RS01

実験中の被験者の左右鼻腔温度とその分散値による温度のデータ解析ソフトで表示したグラフをキャプチャしたも振幅の結果の 2 例を図 11 に，各被験者の適合率，再現率，のである．2 つのグラフを比較すると呼吸による波の形に認識率と，被験者全体の平均値を表 1 に示す．図 11 の鼻違いはあるが，波の個数は同じ数だけ表れている．40 秒

腔温度振幅は，温度振幅は鼻が詰まっている側つまり，被付近で表れている，鼻腔温度の方では小さな変化が，流量験者Ａは左鼻，被験者Ｅは右鼻の温度振幅である．また，では他の呼吸の波と同程度の変化となっている．また，50

左右の鼻腔温度の振幅に差が存在するのは，ネイザルサイ

秒 60 秒で確認できる呼吸も，鼻腔温度では他の呼吸と同クルにより左右の鼻づまりに差があるためである．作業負程度であるが，流量ではわずかに小さい呼吸となっている．

荷時を黄色い網掛けで示しているが，図 11(d) より被験者

また，着座以外にも，起立，トレッドミルによる走行状態

E は作業負荷時に温度の振幅は特に大きくなっている．しでも実験を行ったが，同様の結果が得られ，提案デバイス

かし，このように全被験者の中で作業負荷時に温度振幅がは正解データと違いがあるものの，呼吸を認識することは大きくなっているのは，5 名中 2 名であり，他の被験者で十分に可能であると考える．

は逆に図 11(b) の被験者 A のように振幅が小さくなる被験者が確認された．これは，図 11(a) より，被験者 A は左右4.3 作業負荷の評価実験の鼻のどちらの温度振幅もわずかに小さくなっており，作

鼻づまりは副交感神経が優位なときに，起こりやすくな

業負荷により呼吸自体が短く浅くなり空気の流入が小さくるため [1]，作業負荷により，鼻づまり具合が解消され，外なったことによる影響が大きかったからであると考える．

気の流入が増えることで鼻腔温度の振幅に変化が現れるこ

また，作業負荷時に鼻腔温度に現れた変化として，呼吸数© 2018 Information Processing Society of Japan58

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2018/3/2(a) 被験者 A の左右鼻腔温度(b) 被験者 A の鼻腔温度振幅(c) 被験者 E の実験の左右鼻腔温度(d) 被験者 E の左右鼻腔振幅
図 11 実験結果のデータ例

があり全被験者に作業負荷時に呼吸数の増加が確認でき，験者ごとの 3 試行の内の 2 試行のサンプルデータで，テス特徴量のセンサデータの平均値とセンサデータが交差するトデータは残りの 1 試行で，3 分割交差検証を行った．さ

回数へ影響したと考える．以上のような点から，表 1 よりらに，機械学習による判定を行った後，多数決処理を行っ認識率はすべての被験者で 90%を超える結果となったが，た．ここでの多数決処理は，ある時点でのサンプルを，そ認識率が高くなった他の理由として，センサの着け直しなの前後 30 サンプルの中で最も多く判定されている動作にどをせず，同じ実験データから学習データとテストデータ置き換えるという処理を行った．被験者 4 名の内 1 名は著を取得したことが挙げられる．以上の結果から，作業負荷者である．

時の鼻腔温度変化は被験者によって様々であり，鼻づまり著者以外の被験者の実験結果の confusion matrix を図に変化が起こったかは簡単には確認できなかったが，呼吸12 に，著者の実験結果の confusion matrix を図 13 に示す．

が浅くなったこと，呼吸数が増加したことなどから作業負

confusion matrix とは，コンテキストによって正しく認識荷認識が可能であることが確認できた．

された数を示す分類表であり，各セルはコンテキストの出力回数を示している．対角線上の行と列に示されたラベル

4.4 日常動作の評価実験が一致しているセルが正しく認識を行えたときのもので鼻腔温度に特徴的な変化を示し得る日常動作を，提案手ある．図 12 より，3 人の被験者の平均の認識率は 54%で法で認識できるかを確認するための実験を行った．温度があった．各動作の中で最も再現率が高い動作は「歩く」の一定の室内で，被験者はデバイスを付け，6 つの日常動作77%である．「歩く」はトレッドミル上で時速 6km で歩く(飲む，安静を保つ，食べる，歩く，笑う，発話する) を行っという運動負荷が高い動作であり，動作中に呼吸が荒くた．各動作の試行時間は 30 秒で，これを 1 試行とし試行回なったことにより，特徴量の分散値に特徴が現れたことで，数は 3 回とした．サンプリング周波数は 20Hz で，特徴量再現率が高くなったと考えられる．各動作の中で最も再現を抽出する際のウィンドウサイズは 60 サンプルとし，1 サ率が高い動作は「笑う」の 29%であり，「発話する」に多くンプルずつスライドさせて抽出を行った．学習データは被誤認識している．これは，「笑う」動作の不定期に現れる呼© 2018 Information Processing Society of Japan59

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 㣧ࡴ
 㣗࡭ࡿ
 Ṍࡃ
 ➗࠺
 Ᏻ㟼ࢆಖࡘ
 Ⓨヰࡍࡿ
3UHFLVLRQ 5HFDOO                        
     

図 12 㣧ࡴ 㣗࡭ࡿ Ṍࡃ ➗࠺ Ᏻ㟼ࢆಖࡘ Ⓨヰࡍࡿ
3UHFLVLRQ

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 㣧ࡴ 㣗࡭ࡿ Ṍࡃ ➗࠺ Ᏻ㟼ࢆಖࡘ Ⓨヰࡍࡿ ࠶ࡃࡧࡍࡿ ࡃࡋࡷࡳࡍࡿ
3UHFLVLRQ

著者以外の被験者の認識結果


 5HFDOO      
         
     
図 13

著者の認識結果

 5HFDOO               
       

図 14 実生活の動作の認識結果

実験結果の confusion matrix を図 14 に示す．8 つの動作の全体の認識率は 86%になった．8 つ全ての動作でサンプル数が多くなっている「歩く」と「発話する」に誤認識が多く，適合率が低くなっている．しかし，「安静を保つ」
が再現率，適合率ともに最も低くなっており，その原因として前節の実験同様，呼吸の影響が他の動作にも含まれたことや，サンプル数を間引いた際に必要な情報が失われた気による温度低下と，「発話する」動作の，息継ぎのタイミ可能性が考えられる．また，認識率が 86%と，前節の一定ングにより現れる不定期な温度低下が，波形に似通った特の環境で行われた実験より高くなったのは，作業負荷の実徴を示したからだと考えられる．また，図 12，図 13 から

験と同様にセンサの装着し直しなどをせず一連のデータか全体の認識率は同程度になっているが，認識率の低い動作

ら学習データとテストデータを取得したことによると考えは一貫性が少ないことがわかる．これは，鼻腔温度がわずられる．しかし，実サービスの行動認識やライフログのよかな呼気や吸気でも大きな変化を受けるため，被験者の動うなアプリケーションを考えると，予め用意した学習デー作の癖などに左右されやすいからだと考える．よって，実タから行動のラベル付けを行うので，今後そのような認識サービスを考えると，学習データには本人データの使用が方法で評価実験を行う必要があると考える．

求められる．また，全体的な認識率の低下の原因として，本節の実験により，さらに検討が必要な点が明らかに

鼻腔温度の波形の変化は通常の呼吸によるものが支配的でなった．まず，外気の差により屋内時と屋外時の温度デーあり，各動作に特徴的な波形の変化が現れにくかったからタの波形が異なる点である．これは，デバイスに外気温をだと考える．よって，鼻腔温度に特徴的な波形が現れる動取得するために別の温度センサを装着し，鼻腔温度データ作について調査することが今後の課題だといえる．また，を補正出来ると考えられる．また，この変化を特徴量に利波形の特徴に再現性があれば，DTW などの波形マッチン用することで，さらに認識できる状況が増えると考える．

グを採用することも予定している．

例えば，屋内外の移動での温度変化を学習させることで，屋内と屋外を認識可能となり，それぞれで起こりやすい状

4.5 実生活での動作の評価実験

況や動作を，より高精度で認識できる可能性がある．次に，提案デバイスを付けて実際の生活の中で行われる動作をネイザルサイクルの影響で数時間周期で両鼻の通気状態が認識できるかを確認するための実験を行った．サンプリン

変化することにより，温度データの波形が周期的に変化しグ周波数を 10Hz でデータを取得し，2017 年 8 月中の 1 日てしまう点である．ネイザルサイクルによる左右のそれぞ間で 7 時間にわたって計測した．前節の実験の 6 つの動作

れの鼻の通気度は変化するが，左右の鼻の通気度の和は一に加え，「あくびする」，「くしゃみする」を加えた 8 つの定であるといわれているので [7]，左右の温度データの和を動作に対して，全データからランダムに取得した 10%のサとることで長時間安定したデータを取得できると考える．

ンプルを学習データとし，残りの 90%をテストデータとし

また，長時間の計測により，センサが鼻水で濡れることがて，10 分割交差検証を行った．正解データは，実験計測中あったが，センサデータに影響はなかったように思われるに録画していた映像をもとに決定し，「安静を保つ」以外のが，どの程度影響があるか検証が必要である．また，前節

7 つの動作をしている時はその動作を，それ以外の時間はの実験の被験者から「鼻水が出そうなときに邪魔になった」「安静を保つ」に分類した．ただし，「安静を保つ」のサンというフィードバックがあったため，デバイスの構成にはプル数を他の動作と同レベルまで減らすために，「安静をさらなる検討が必要である．

保つ」に分類されたサンプルを時系列順に 20 サンプル飛ばしでサンプリングし直すことで，サンプル数を 20 分の 1まで減らした．被験者は著者 1 名である．

© 2018 Information Processing Society of Japan

4.6 議論
提案システムを用いたサービス例としてライフログアプ

60

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た．6 つの日常動作 (飲む，安静を保つ，食べる，歩く，笑う，発話する) は平均 57%，また実生活の中での 8 つの動作 (飲む，安静を保つ，食べる，歩く，笑う，発話する，あくびする，くしゃみする) は，平均 86%の認識率となった．
今後の課題として，長期間に渡ってデバイスを装着しながら生活し，ネイザルサイクルについての調査や衛生面や装着感などを考慮したさらなるデバイスの作成を検討する．また，本稿では，心理的な実験と動作の実験を分けてに行ったが，今後それらが同時に起こるときに状況を別々に認識できるかを調査する．さらに，提案システムで効率
図 15

長時間計測の左右鼻腔温度的に認識できる日常動作や，鼻腔特有の変化を表す状況について調査する．また，実生活での認識をする際の，屋外リケーションが考えられる．提案システムでは，「飲む」，と屋内の外気温の差やネイザルサイクルの影響を考慮し「食べる」といった簡単な動作や，また呼吸が正確に認識でた認識アルゴリズムを検討し，アプリケーションの実装をきるのでユーザの緊張やストレスを認識できる．よって，行う．

ユーザの行動と，その時の心理状態を紐付けてロギングでき，ユーザ自身がログデータを見返し，生活の見直しや管謝辞理へ役立てることができる．また，鼻づまり具合をロギン

本研究の一部は，国立研究開発法人情報通信研究機構のグすることで，風邪など体調不良の早期発見や対策を促す

委託研究および JST さきがけ (JPMJPR15D4) の支援によことが望まれる．

るものである．ここに記して謝意を表す．

また，本稿では鼻腔温度から日常生活動作や作業負荷の認識を行ったが，提案デバイスは簡易的に鼻づまりを認識

参考文献できる．図 15 に 4.5 節の実験の左右鼻腔温度の生データ[1]を示す．グラフの 150 から 200 分，また 300 分以降の左鼻の鼻腔温度の波形の振幅が小さくなっていることが確認できる．これは，鼻づまりにより外気の流入が少なくなった[2]

ことによるものである．さらに，グラフから左右それぞれ振幅が周期的に小さくなっていることが確認でき，ネイザルサイクルが起こっていると考えられる．現在ネイザルサ
イクルを計測する手法は確立しておらず，また常時計測を[3]行っている研究は存在するが [6]，ウェアラブルデバイス環[4]

境では，デバイスの装着感や目立ちにくさが重要になる．
そこで，提案デバイスを用いて，日常生活の中でネイザル[5]サイクルを常時計測することで，現在様々な議論がなされているネイザルサイクルのメカニズムや鼻と大脳との関係の発見を狙うことができるかもしれない．

[6]

5. まとめ本研究では，鼻腔情報からユーザの状況を認識する手法を提案した．フォトリフレクタ，湿度センサ，温度センサ[7]D. Shannahoﬀ-Khalsanal: Lateralized Rhythms of theCentral and Autonomic Nervous Systems, International
Journal of Psychophysiology, Vol. 11, pp. 225–251 (Dec.
1991).
H. Yasufuku, T. Terada, and M. Tsukamoto: A Lifelog
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を用いた予備実験の結果，最も応答性の良いものは温度センサであることを確認した．また，温度センサを用いたプロトタイプシステムを作成し，呼吸と作業負荷と日常動作の認識を評価した．結果，呼吸は，流量と違いはあるものの認識は十分に可能であることが分かった．作業負荷時の鼻腔温度変化は被験者によって様々であり，鼻づまりに変化が起こったかは簡単には確認できなかったが，他に現れた変化によって，認識率は平均で 96.4%と高い結果になっ© 2018 Information Processing Society of Japan61