北海道地区

教育システム情報学会 2019年度学生研究発表会

介護分野における行動・状況推定に向けた屋内位置追跡システムの構築
Development of An Indoor Location Tracking Systemfor Behavior and Situation Estimation in Nursing Field
新田 拓真*1, 林 康弘*2, 清木 康*3
Takuma NITTA *1, Yasuhiro HAYASHI *2, Yasushi KIYOKI *3*1, 2
武蔵野大学データサイエンス学部*3
慶應義塾大学環境情報学部*1, 2Faculty of Data Science, Musashino University*3
Faculty of Environment and Information Studies, Keio University*1
Email: s1922025@stu.musashino-u.ac.jp, *2 yhayashi@musashino-u.ac.jp, *3 kiyoki@sfc.keio.ac.jp
あらまし：サイバー・フィジカル空間生成技術（SPA: Sensing-Processing-Actuation）を活用して，人やモノの位置や動作の情報からそれらの目的や行為の意味（what）を推定できれば，意味的情報サービスが実現可能になる．本研究では，介護分野を対象に，複数の IoT デバイス（micro:bit, Raspberry Pi, Ultra WideBand, Beacon 等）による屋内位置追跡システムと意味的連想検索方式によるセマンティックコンピューテ
ィングの組み合わせによる意味的行動・状況推定方式と本方式による屋内位置追跡システムを構築する．
キーワード：Semantic Indoor Location Tracking System, Cyber-Physical Space, Sensing-Processing-Actuation
Nursing1.

はじめに

norm(dik) = {dik - min(dtk)} / {max(dtk) - min(dtk)}……（1）65 歳以上の人口の割合が 21%を超えた超高齢社
会の日本[1]において，均質な介護サービスを提供するために介護従事者一人一人の技能向上が求められている．特に，経験豊かな介護従事者とそうではな
い者との間に生ずる技能の差が把握・可視化されれば，具体的な改善に向けた方法が検討されやすくなる．このため，サイバー・フィジカル空間生成技術（SPA: Sensing-Processing-Actuation）[2]の活用により人やモノの位置や動作の情報からそれらの目的や行為といった意味（what）を推定できれば，介護分野における意味的情報サービスが実現可能となる．
本 研 究 で は ， 複 数 の IoT デ バ イ ス （ micro:bit,Raspberry Pi, Ultra Wide Band, Beacon 等）による屋内位置追跡システムと意味的連想検索方式[3]とセマンティックコンピューティング[4]の組み合わせによる意味的行動・状況推定方式と，その介護分野への応用を行う．本稿では本方式の概要と取り組みの状況について述べる．

2.

介護分野における状況文脈(er, r=1…p)とその際のセンサ群 (s1 〜sn) から得られる理想的なセンシン，そグデータ群 (c11〜cpn) からなる行列 CX（図 2）の転置行列は CX’ として表される．CX は介護分野における状況文脈の知識ベースに相当する．

図 1 行列 S

図 2 行列 CX

式 2 の通り行列 S’と行列 CX’の類似度は計算され，センシング結果との類似度の高い状況文脈がその時の屋内空間の状況推定結果として得られる（図 3）．

意味的行動・状況推定方式

本方式は意味的連想検索方式[3]とセマンティッ
クコンピューティング[4]を用いる．屋内空間に設置される n 個の異なるセンサ群 (s1〜sn) から一定時間(t, t=1…m) ごとに得られるセンサデータ群 (d11 〜（図 1）．
あるセンサ (sk,dmn) は行列 S として表される
k=1…n) がとり得る値の最大値と最小値は max(dtk)と min(dtk) として表される．屋内のセンシング対象の状況推定のために，ある時間 i にセンサ sk がとり得る値 dik は式 1 の通り正規化される．正規化された値群から成る行列は S’ として表され，それぞれの値の定義域は 0〜1 である．

sim(S’, CX’) = S’・CX’ ……（2）図 3 行列 S’と行列 CX’の類似度計量

29北海道地区3.

教育システム情報学会 2019年度学生研究発表会

介護分野を対象とした行動・状況推定に向けた屋内位置追跡システムの実装

本システムは介護分野を対象として介護従事者の介護施設内の位置を追跡・可視化する．本システムの構成図は図 4 に示される．実装にあたって，センサーとして micro:bit，データの収集とデータベースへの送信として Raspberry Pi，データの格納・分析として PostgreSQL が用いられた．プログラミング言語には Python が用いられた．
センサーから収集されるデータが格納されるデー
タベースの構造は図 5 に示される．図 5 中の上段のテーブルは時間・場所・その場にいる人・温度や明るさなどの空間の環境に関する情報・モノの動きに関する情報の実測値が格納される．図 5 中の下段のテーブルは時間・場所・その場にいる人・その場所における滞在時間・センサーから取得したデータから推定される行動・状況の意味が格納される．
本システムの可視化 UI のイメージは図 6 に示される．人やモノの位置の追跡と場面に応じて介護従事者の行動・状況意味は画面上に表示される．可視化により介護従事者の状況が容易に把握され，介護従事者間の行動のきっかけの創造が期待される．
+(BH

3 HF

L1
FLH

2

L12&+& H

3 HF

L1

B

3 HF

FLH

C :E
33EEC

B

E
E
D

L1
FLH

C :E
3

図 7 実際に取得できたデータの画面

B

C :E
3&m(m)

5.

mje)

C :E
.

. C D
dbcBAje)jedbc)H B M EDEDFE

図 4 システム構成図-524 35231---5まとめと今後の課題

本稿では，複数の IoT デバイス
（micro:bit, RaspberryPi, Ultra Wide Band, Beacon 等）による屋内位置追跡システムと意味的連想検索方式[3]とセマンティッ
クコンピューティング[4]の組み合わせによる意味的屋内位置追跡方式の概要と取り組みの状況について述べた．今後の課題として，意味的行動・状況推定の実装と，図 6 に示される可視化 UI の構築を行うことが挙げられる．

dbc()

実験および考察本システムの有効性と実現可能性を検証するために，センサによる介護従事者の位置情報追跡のための実験を行なった．この実験により，micro:bit 同士の通信の強さが 1（一番弱の設定）のとき，鉄筋コンクリートの建物において壁や扉を隔てれば隣同士の部屋を識別できることがわかった．
図 7 はある空間の環境に関するデータ，モノの動きに関するデータ，いつ，誰が，どの空間に居るかといった位置情報が一元的に格納されていることを示している．

DED ED(: EDD: ED1EH1 H4.

) H

3 HF
1L ED B HAE
1

図 6 可視化 UI イメージ図

参考文献

24 311(1) “現代社会福祉辞典”, 社会福祉辞典編集委員会 編，
大月書店，2002.
(2) Yasuhiro Hayashi, Ryota Nakamura, Osamu Hasegawa,Yuichi Kitano, Yasushi Kiyoki: “A Cyber-PhysicalLearning Environment Design for Study Trajectory
Creation”, 2019 International Electronics Symposium on
Knowledge Creation and Intelligent Computing(IES-KCIC). 2019.
(3) Kiyoki, Y. Kitagawa, T. and Hayama, T., “A metadatabasesystem for semantic image search by a mathematicalmodel of meaning”, ACM SIGMOD Record, vol. 23, no. 4,1994, pp.34-41.
(4) Yasushi Kiyoki, Xing Chen, Shiori Sasaki, Chawan
Koopipat: “Multi-Dimensional Semantic Computing withSpatial-Temporal and Semantic Axes for Multi-spectrum
Images in Environment Analysis”, Information Modellingand Knowledge Bases XXVII, pp.14-30, IOS Press, 2016.

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図 5 データ構造30