情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

A36
2015/3/5

MEMS 加速度センサーユニットを用いた市民参加型地震波計測ネットワークの構築
金 亜伊†1	  上松 大輝†2	  岩本 穂†1

概要：世界有数の地震大国である我が国では，市民一人一人が地震•防災に対する正しい知識を持ち，来るべき大地震に備える必要がある．本研究では市民が能動的に地震観測ネットワークに参加し，地震・防災に対する理解を深める事を目的として，教育機関や一般家庭でも導入しやすい市販の安価な MEMSセンサーと，小型コンピュータである Raspberry Pi を用いて小型ユニットを作成し，その集合となるセンサーネットワークとして Citizen Seismology Network (CSN)を構築した．また利用者が気軽に操作し，地震・防災への関心を高められるよう CSN を利用した各種アプリケーションの作成と提案を行った．今後 CSN の普及を通して地域の地震・防災リテラシー向上の基盤を構築することを目指す．

Towards Constructing Regional Active Citizen Seismology Network
AHYI KIM†1	  HIROKI UEMATSU†2	  SUI IWAMOTO†1

Abstract: Since Japan is one of the most seismically active countries in the world, catastrophic earthquake can happen anywherein the country. To live in such country, it is important for everyone to get prepared in advance to protect our home and family. In
this study, we developed a sensor network, Citizen Seismology Network (CSN), so that people can actively participate seismic
monitoring at their home and/or school. CSN consists of a server and distributed tiny sensor units composed of MEMS sensor
and Raspberry Pi. The recorded data can be shared in the network and be processed by individuals using handy applications
developed in this study. We believe that participating CSN will improve people’s disaster awareness and earthquake
preparedness.

1. は じ め に震そのものについて学ぶ機会はほとんど無いのが現状である[3]．若い世代に地震学のおもしろさ，大切さを伝えるこ	  世界有数の地震大国である我が国では，これまでに地震とは，将来の研究者，防災リーダー育成の基盤となるものに関する学術研究が盛んに行われてきた．また，地震観測であり，その実現のためには長期的な視点を持った取り組網も充実しており，例えば防災科学研究所が運用する全国みと，それを持続できる体制作りが必要である．また，地約 20km	 間隔で 1,000 箇所以上に強震計を展開する強震観

震や防災に関してはその地域固有の問題があり，一般化し測網などがある[1]．これらの観測網は様々な基礎研究の発た形ではなく地域ごとに学び備えるネットワークを構築す

展の他に緊急地震速報等の実用的な技術の進歩に大いに貢る必要がある．本研究では一般市民，特に若い世代が受動献している[2]．しかし視点を変えてみると一般市民にとっ的な情報のみをたより備えるのではなく，能動的に学び，てはこれらの技術，研究は非常に難解であり，自らが主体将来の災害に備えられるような地域市民参加型地震波計測的に地震や防災を学ぶ際には敷居の高いものとなっている．

ネットワークの構築を提案する．ネットワークを構成する

日本中どこにおいても将来的に地震災害が予測される我が主軸として，MEMS 加速度センサーと基盤を組み合わせた国では，国家レベルにおける対策の他に一般市民レベルにセンサーユニットを作成した．ユニットには生徒が授業なおいても，地震や防災についての正しい知識を身につけ来どでセンサーの波形データを用い，自らの体験を通して地るべき地震災害に備える事が重要である．2011 年 3 月の東震や地震波伝播のしくみについて学習できるアプリケーシ

北地方太平洋沖地震以降，防災訓練及び教育については各ョンを予めインストールする．このように同じモジュール教育機関や自治体で繰り返し行われるようになったが，地を各教育機関で使用する事により SNS などを通して教員，生徒の横のつながりもでき，各地域での地震防災コミュニ†1 横浜市立大学
Yokohama City University†2 株式会社木星ラヂヲ
Jupiter Radio Inc.

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ティネットワークの構築につながると考えられる．また，設置した各地点の加速度を取得する小型センサーユニットから取得した波形データを収集するサーバと連携すること284

で，地域における高密度なセンサーネットワークの構築をうことができる．現在は大学など公的な場所に CSN センサ目指す．

ーユニットを配置しているため，加速度のデータはオープ	  本稿では，センサーネットワークの構成と，センサーユンデータとして提供することを想定している．

ニットを用いたアプリケーションについて記述する．	  Web インタフェース機能では，図 2-2 に示すような波形モニタリング画面を提供している．

2. CSN（ Citizen Seismology Network）
2.1 センサーネットワーク	  CSN は，MEMS センサーと基盤からなるユニットと CSNサーバで構成されたセンサーネットワークである．図 2-1に CSN の構成図を示す．

CSN
CSN$API

UNIVERSITY

CSN$WebSite

CSN
図 2-1 CSN 構成図

図 2-2 波形モニタリング画面	  波形モニタリング画面では，指定した CSN センサーユニットで記録された波形をリアルタイムで表示することがで	  CSN サーバは，CSN センサーユニットから送信された加き，設置場所の揺れをモニタリングすることができる．

速度データの保存，および CSN API と波形モニタリング等の Web インタフェース機能を持つ．また，現在の構成では，

2.2 CSN セ ン サ ー ユ ニ ッ ト

CSN 上に存在する全ての CSN センサーユニットから送信	  CSN センサーユニットでは，スタンフォード大学が中された加速度が保持されている．表 2-1 は CSN サーバに保心 と な っ て 進 め ら れ て い る QCN （ The Quake-Catcher

持される主な情報である．

Network）[4]で開発された MEMS センサーONavi modelA[図 2-3]と，小型コンピュータである Raspberry Pi[図 2-4]

表 2-1 CSN サーバ保持情報
名 称 	 

概 要 	 deviceid設置された CSN センサーユニットの ID

location

CSN センサーユニットの設置位置

user_id

設置したユーザの ID，

t0active

データを取得した時刻マイクロ秒）

x_acc

X 軸方向の加速度

y_acc

Y 軸方向の加速度

z_acc

Z 軸方向の加速度を使用している．ユニットの価格は約１万円，またサイズは約 10cm x 10 cm x 3 cm と小型で教育機関や一般家庭に問題なく導入できると期待される．

図 2-3 ONavi model A	  CSN API では，保持された加速度のデータを取得することが可能である．デバイスの ID，およびデータの件数，または取得する期間を時刻で指定することで，加速度データを取得することができる．REST API として実装されているため，Ajax 等で問い合わせることで波形の連続表示を行© 2015 Information Processing Society of Japan285

(3) Maquake	  小学生向けの地震教育アプリケーションとして，Maquakeを開発した．このアプリケーションでは，CSN センサーユ
ニットの付近で小学生にジャンプしてもらってその揺れを計測する．その後，実際の地震の波形と CSN センサーユニットが取得したジャンプで作成された波形の比較を行う．
波形の違いを考察することで，地震への理解を深めること
図 2-4 Raspberry Piを目的としている．また，実際の地震の波形と似たような波形を，CSN センサーユニットに付けられたセンサーに力QCN では，波形モニタリングソフトとして QCN Live が提を加えて作成してもらうことで，人工的な揺れと地震の揺供されている．本研究では，QCN で配布されている開発用れの違いを体感することができる．

ライブラリをベースとして，Raspberry Pi 上で MEMS セン
サーONavi から加速度を取得し，そのデータを CSN サーバに送信する専用クライアントプログラムを開発した．

4. ま と め	  MEMS センサーONavi は，最大で 1 秒間に 50 回加速度	  本研究では市民が積極的に地震のしくみを学び，防災リを計測しており，クライアントプログラムからは bit 列でテラシーを高める事を目的として，教育機関や一般家庭で加速度を取得することが可能である．今回開発したクライも導入しやすい市販の安価な MEMS センサーと，小型コンアントプログラムでは，取得した bit 列を加速度に変換し，ピュータである Raspberry Pi を用いて小型センサーユニッ

取得した時刻，およびデバイスの ID とともに CSN サーバ

トを作成し，その集合となるセンサーネットワークとしてに送信している．

Citizen Seismology Network を構築した．ネットワーク上で記録された波形はリアルタイムでサーバに転送され，その3. CSN ア プ リ ケ ー シ ョ ン

情報は教育機関での学習，各観測点での震度計測，建物の即時被害診断などに利用されることが期待される．教育コ	  CSN とセンサーユニットの普及に向けて以下のようなンテンツに関しては地域の教育者や技術者に開発プラット

アプリケーションの開発を行った．

フォームを提供し，ネットワーク参加者で教材を共に作り(1) ロ ー カ ル 地 震 速 報上げる事が可能である．震度計測に関しては実用化に向け	  CSN 上で検出された各 CSN センサーユニットの記録からてノイズの軽減，地震波計測のトリガの方法など課題点は震度を計算し，地図上に表示するアプリケーションを開発

多く，センサーユニットの実証実験と共にアルゴリズムのした[5]．これにより，CSN センサーユニットが設置された検証が求められる．	  今後は従来の強震計記録とのデータ範囲における揺れの情報を表示することができる．CSN セ

比較による CSN センサーユニットの性能評価を進めるとンサーユニットの設置数が多い地域ほど，より詳細な震度同時に，センサーユニットの配置箇所を増やし，ネットワ評価を可能にする．	 

ークの拡大とともに地域の地震・防災リテラシー向上の基	  また，特定の CSN センサーユニットを地図上で選択する盤を構築していく．

ことで，そのセンサーユニットが検知した詳細な情報が表示される．	 
(2) IsMyHomeOK?	  地震が発生した際に，Twitter 上で「ゆれ」をつぶやくユーザがいるが，外出先で確認しても，自宅の様子や被害状況を把握することはできない．そこで，本アプリケーションでは，指定した CSN センサーユニットが特定の揺れを検知した場合に，Twitter やメール，チャットシステム等でユーザに通知を行うことで，自宅の被害状況を把握することが可能とした．	  今後，センサーにカメラユニットの設置を行うことで，

参考文献
1) 強震観測網
http://www.kyoshin.bosai.go.jp/kyoshin/docs/kyoshin_index.html
2) 緊急地震速報
http://www.data.jma.go.jp/svd/eew/data/nc/index.html
3) Iwamoto, S., Kiyomi, M. and Kim, A.: Computer Based Educational
Seismology System for Regional Elementary School Students, Asia
Oceania Geosciences Society 2014 annual meeting,
G20-D4-PM2-P-007. (2014)
4) The Quake-Catcher Network
http://qcn.stanford.edu/5) 気象庁（計測震度の算出方法）
http://www.data.jma.go.jp/svd/eqev/data/kyoshin/kaisetsu/calc_sindo.htm

被害状況の通知を可能とする拡張を想定している．また，本機能を用いたユーザが設定した閾値や，被害状況を収集することで，センサーの有効性の検証と，震度と実際の揺れの体感の差異を埋めていくことを想定している．

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