情報と人間を結ぶコミュニケーション科学

センサネットワーク

情報の収集

情報の解釈

特集

センサネットワークの情報処理

センサネットワークとその情報処理技術は，実世界の状況認識や利用者に適したサービスを提供するための情報収集など，さまざまな用途に用いられ

す や ま

たかゆき

やなぎさわ

ゆたかる技術として期待されています．本稿では環境や人に配置された多数のセン

須山 敬之

/柳沢豊

サから情報を収集し，その情報から意味のある情報を解釈し，情報を人に提NTTコミュニケーション科学基礎研究所示するための技術を紹介します．の直方体にセンサ，バッテリ，DSP味を持っているかを人が理解すること（Digital Signal Processor），トラは困難です．そこで次のステップとし

今日，私たちは数多くのセンサに囲ンスミッタを組み込んだセンサノードをて，そのような時系列情報がどのようまれて生活しています．例えば，ゲー数多く配置し，環境の情報を収集すな意味を持っているかということを解ム機などでは加速度センサが入力デバるという考え方を示したものです．た釈します．最後に解釈された意味を利イスの１つとして使用されていますし，だし，現在ではセンサノードのサイズ用者に適切に提示することにより，集携帯電話ではGPSが位置情報の測定は当初提唱されていたほど小型化するに使われています．また，気象の分野必要性は高くないと考えられています．

では各地で測定した気圧や温度情報な

図２はセンサの情報の流れを示してどがネットワークで集められ，天気をいます．センサノードは環境，または予報するための１つの情報として活用

人などに数多く配置されている状況をされています．このようにセンサはさま想定しています．はじめに多数のセンざまな場面で利用されていますが，最サノードから情報を効率良く収集する

近の半導体技術の進歩によるセンサの必要があります．集められたセンサ進化やセンサネットワーク技術の普及

データは時系列の波形になりますが，により，より簡単にセンサネットワー

このままではその波形がどのような意

センサネットワーク

図１

開発したセンサノードクを利用することができるようになってきています．

センサネットワークの研究

収集

センサネットワークの研究は各種セセンサデータ

50

ンサ，演算機能（CPU，メモリ等），解釈

40

意味30

無線通信機能とバッテリを備えたセン

20
10サノードとそのネットワークを中心に進010 20

30 40

50 60

70 8090

められています．我々が開発したセンサノードを図１に示します．このようセンサネットワーク

提示な研究は1999年に発表されたsmartdustのアイデアに触発され進められて

図２

センサ情報の流れきました．smartdustは１〜２mm角

NTT技術ジャーナル 2012.923

情報と人間を結ぶコミュニケーション科学められたセンサデータが有効に利用さ近くにあるセンサでよく似た値の変化ます．気温などは近くにあるセンサ間れます．

を示すといった特徴があります．図４

で似たようなデータになることが考えら（a）は同じ場所のセンサデータが繰り返れます．そのような場合に前述の方法し同じような値を示した場合の圧縮にを類似したセンサデータ間で用いるこ

数多くのセンサノードを運用する場ついて示しています．まずセンサデータとでセンサデータを圧縮することができ合，運用コストを低減することが重要から繰り返されるデータのパターンを切ます．

な要素となります．特に複数種類（例り出します．その後，特異値分解とい

図５は階層的なネットワーク構成とえばメーカやCPU等）のセンサノード

う手法を用いて，データを基底系列となっているセンサノードが情 報 を圧が混在するネットワークでは，その運重みに分解します．図中で基底系列は縮しながら基地局に転送している様子

用コストは高くなります．そのような上から順により重要な系列，すなわちを表しています．センサAとセンサBの状況でも運用を容易にするために，無元の波形をよりよく表す波形となってデータはセンサEに送られ，圧縮され線 センサノード向 けの仮 想 マシン

います．重みは基底系列ごとの重要度

たうえでさらにセンサGに送られます．

（ VM: Virtual Machine） を開 発 しを表しており，この基底系列と重みを最終的にデータは基地局に送られます．

ました．通常図３左のようにCPUが異用いることで元の波形に復元すること

このように図４で示した圧縮の手法

なる種類のセンサノードでは同じ動作ができます．センサノードから情報をを階層的に適用することにより，さをさせる場合でも別のプログラムを用送信する際に，すべての基底系列を送らに情報量を減らすことが可能とな意する必要がありましたが，VMを用い信するのではなく，寄与率の高い基底ります．無線通信のデータ量を減らすることによりCPUが異なっていても同じ系列のみを送信することで情報の圧ことでバッテリの消費量が減り，長時プログラムを動作させることが可能にな縮ができるようになります．ただしす間効率良く計測し，より多くのセンサりました．また，このVMはCIL（Com-べての情報を送らないため，ある程度情報を集めることができるようになり

mon Intermediate Language） にの誤差は発生します．図４（b）では隣ます（1）．

準 拠 しています． C I L はW i n d o w s .

接したセンサのデータの例を表してい無線センサノード向け仮想マシン

N E T に由 来 していますので， M S Windowsの開発環境を用いて実行形式を作成することができます．また，このVMは作成したプログラムを無線センサノード１同じ動作

センサノード２で配信する機能がありますので，センProgram１

Program２

サノードを環境に設置したまま，センCPU１

CPU２

Program

ProgramVM

VM

CPU１

CPU２

サネットワークの動作を変更すること
図３ができます．

仮想マシンの働き

多数のセンサから情報を収集
多数の無線センサノードから情報を（a） 繰り返されるデータをまとめて圧縮

基底系列

収集し，実世界の状況を解析したり，状況に応じてサービスを提供するセ系列１系列２系列３ンサネットワークを実現するためには，効率良くデータを収集する必要があります．

特異値分解で基底系列と重みに分解（b） 隣接したセンサの類似したデータをまとめて圧縮センサ１

図４はセンサデータの類似性に基づいた圧縮方式を示しています．実世界の状況を計測したセンサデータでは繰り返し同じような値の変化を示したり，24

系列４NTT技術ジャーナル 2012.9

センサ２
センサ３
センサ４図４

データの類似性を用いた圧縮方式

重みの大きい基底系列のみ送信特集に住む家族の見守り等のアプリケーをとったかを推定できる技術を開発しションに応用できます．私たちは人のました．また従来は加速度センサをセンサから集められた情報を解釈し，行動の多くは手を使って行われるとい使って，走る，歩くなど単純な人の動人間の行動を推定することができれば，うことに着目し，手首にセンサを取り作を推定するだけでしたが，「掃除機例えばライフログの自動作成や，遠く付けるだけでその人がどのような行動をかける」「ココアをつくる」などの比集めた情報の解釈

較的抽象度の高い行動の推定ができます．手首に装着するセンサはカメラ，加速度センサ，マイクの複数の種類の基地局センサGセットからなります．手首に装着したHカメラで使っている日常物の視覚的なセンサE
センサF

情報をとらえ，加速度センサで手の動きを，マイクで周囲の音をとらえます．
または磁気センサを用いて手に持った家電製品から生じる磁気の変化をとらセンサB
DセンサA

Cえます（2）．手首に取り付けたセンサのプロトタイプとセンサから得られた情報を図６に示します．

図５

センサデータの階層的収集

センサから得られた画像データや加カメラ
マイク

加速度センサ
照度センサ
方位センサ
無線型センサデバイス

プロトタイプセンサデバイス

ココア
画像
データ

加速度データ
ココア缶使用

図６

冷蔵庫使用

手首装着型センサデバイスと取得したセンサデータ

NTT技術ジャーナル 2012.925

情報と人間を結ぶコミュニケーション科学

センサデータ

特徴抽出

識別型分類器HMM分類器

２値分類器１HMM１

２値分類器２HMM２

⁝

⁝

⁝

⁝

２値分類器ｎ

図７

⁝

分類結果

⁝

HMMｎ

人間の行動推定手法

速度データなどから機械学習の手法をコフモデル）＊分類器に入力され，時間く残されています．また集めてきた情用いて人間の行動を推定します．セン方向の推定が行われて最終的な分類結報をどのように取り扱うべきかといっサデータから行動を推定する方式を図果になります．実験ではすべてのセンた個人情報・セキュリティの問題もあ７に示します．まずセンサデータからサを用いた場合，80％から90％の確ります．今後は現在の研究をより進め特徴の抽出を行います．例えばカメラ率で行動を認識することができました．ていくことで，分かりやすく使いやす

画像の場合，画像そのままではブレが大きく，また写っているものによってはプライバシの問題が発生する場合が解釈したセンサ情報の提示
最終的には集められたり，解釈されあります．ここではそのような問題をたセンサ情報は利用者に提示されます．

回避するために画像の色情報を用いて

ここでは，物に付けられたセンサから認識を行います．特徴量としては画像の情報を自動的にブログに投稿するに含まれる色のヒストグラム（度数分ことで情報提示する研究を行っていま布図）を用います．そのほかのセンサす．物がブログに投稿するという擬人データもそれぞれここで特徴に変換さ化を行うことで，より分かりやすく自れます．次に抽出された特徴を分類器然に情報提供を行うことができます．に入力します．まずはじめに２値分類

また最近ではTwitterやFacebookの器を識別したい行動の数だけ用意し，ようなマイクロブログやソーシャルネッ

特徴量を入力することでそれぞれの行

トワークが情報流通の基盤として認知動ごとの確からしさを出力します．例

されています．今後，例えばマイクロえば「ココアをつくる」という動作に

ブログにセンサノードが今の気温をつ対して１つの２値分類器を用い，入力ぶやくといった方式でもセンサ情報がされたデータがどの程度「ココアをつ流通していくと考えられます．

くる」という動作と一致しているかを判定します．実験では15種類の行動

このように多くのセンサやさまざまな種類のセンサデータを収集し，解釈すの分類器に並列に入力されます．次にることで人にさまざまな情報を提供す

２ 値 分 類 器 の出 力 結 果 はH M Mることができるようになります．しかし（Hidden Markov Model：隠れマル

現状ではまだすべてのセンサ情報を統合し，利用者の役に立つ情報を提供でNTT技術ジャーナル 2012.9■参考文献（1） 岸野・櫻井・亀井・前川・柳沢・岡留： 階
層的センサネットワークのための効率的なデータ収集手法， 情処学論，Vol.3，No.4，pp.82-93，2010．
（2） T. Maekawa, Y. Kishino, Y. Sakurai, and T.
Suyama: Recognizing the Use of Portable
Electrical Devices with Hand-worn MagneticSensors, LNCS, Vol.6696, pp.276-293, 2011.

（左から）須山 敬之/ 柳沢

類器を用いています．特徴量はこれら

26

指します．

豊

今後の展開の識別を行っていますので，15個の分＊ HMM：システムがパラメータ未知のマルコフ過程であると仮定し，観測可能な情報からその未知のパラメータを推定します．

いセンサネットワーク技術の実現を目きる状況には至っておらず，研究開発を行わなければならない要素がまだ多今後も人の役に立つセンサネットワー
クの研究に取り組んでいきたいと考えています．

◆問い合わせ先
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
協創情報研究部
知能創発環境研究グループ
TEL 0774-93-5516
FAX 0774-93-5155
E-mail suyama.takayuki lab.ntt.co.jp