情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

環境発電アナログ PIR センサの分散処理による無電源実時
間宅内行動認識システム
三崎 慎也1,a)

Sopicha Stirapongsasuti1

松井 智一1

諏訪 博彦1

安本 慶一1

概要：
Society5.0 の実現に向け，サイバーフィジカルシステム（CPS）の家庭への普及，とりわけ，宅内生活行動
認識システムの家庭への普及が切望されている．そのためには，システムの設置が容易でメンテナンスコ
ストが低いことが求められる．近年，環境発電センサを用いることで，設置が容易でバッテリ交換などのメンテナンスが不要な生活行動センシングシステムも提案されてきている．しかし，行動認識するためには，センサデータの収集・処理だけでなく，認識モデルを実行するための消費電力が高い高性能なゲートウェイ（PC）を必要とする．本研究では，センシングだけでなく宅内生活行動の認識まで環境発電のみで永続的に動作させるシステムの構築を目的とする．この目的を実現するため，室内光で動作し人の動きを継続的にセンシングするとともに，機械学習により生活行動を認識可能な環境発電型アナログ PIR センサ
ノードを開発する．高い認識精度と長時間の稼働を両立するため，複数設置したセンサノード間での行動認識モデル分散実行機能と協調スリープ機能を新たに考案し，本システムに組み込む．独居高齢者宅における典型的な生活行動パターンを使って，屋内環境におけるシミュレーションを行った結果，提案する生活行動システムが，約 5 分に 1 回行動を認識する間欠動作であれば永続動作可能であることを確認した．
また，5 台のセンサノードによる行動認識モデルの分散実行方式を 5 人の被験者による 5 種類の行動に適用した結果，平均 63.59%の精度で認識できることが分かった．
キーワード：宅内生活行動認識，環境発電，行動認識モデル分散実行，スリープ制御

Battery-Free Real-time Daily Living Activity Recognition Systemthrough Distributed Execution of Recognition Model by Energy
Harvesting Analog PIR Sensors
Shinya Misaki1,a)

Sopicha Stirapongsasuti1 Tomokazu Matsui1
Keiichi Yasumoto1

1. はじめに

Hirohiko Suwa1にサイバーフィジカルシステム（CPS）を導入する必要がある．家に導入すべき CPS として，生活行動認識システ

フィジカル世界とサイバー世界を高度に融合すること

ムが挙げられる．生活行動が自動認識されることで，人々で経済発展と社会的課題の解決を両立する人間中心の社の見守り，異常検知・健康支援，さらには行動の認識・予会 Society5.0 の実現に向けた取り組みが推進されている．

測に応じたスマート家電制御等の QoL を向上させるサー

人々の QoL を向上させるには，人が多くの時間を過ごす家

ビスが実現可能になると考えられる．
これまでに，宅内生活行動認識に関する研究は多数提案

1a)

奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科
Graduate School of Science and Technology, Nara Instituteof Science and Technology
misaki.shinya.mq9@is.naist.jp

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝されている．上田ら [1] や中川ら [2] は，屋内位置測位セン
サと家電に取り付けた電力センサのみを利用した宅内行動
認識手法を提案している．守谷ら [3] は，ECHONET Lite1

情報処理学会研究報告
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対応家電と人感センサを用いた宅内行動認識手法を提案しトワークでの分散処理およびスリープ制御により実現するている．しかし，これらの手法は，家に高価な位置推定シことを目指している．本章では，これらに関連した研究をステムや電力計，ECHONET Lite 対応家電などが導入済

概観する．

みであることを想定しており，設置工事やシステムを稼働する電力コストなどの負担が発生する．

2.1 生活行動認識

一方，家側にセンサを必要としない生活行動認識手法と生活行動認識に関して，これまでに，PIR センサや近して，ウェアラブルデバイスを使用した手法がある．Bao

接センサの情報や各種家電の使用情報，住人の位置情報

ら [4] は，人に装着した複数のウェアラブル加速度センサを使用することで行動認識を行う手法 [1], [2], [3], [6], [7]，を用いて，テレビ観賞，掃除，仕事などの 8 種類の行動をRFID や WiFi などの電波から得られる周波数特性から行認識する手法を提案している．しかし，住人がウェラブル

動認識を行う手法 [8], [9] などが提案されている．しかし，デバイスを常時装着する負担が発生する．

これらの行動認識手法では使用しているセンサに電源またMatsui ら [5] は，一般家庭への設置が容易でバッテリ交
換などのメンテナンスが不要な生活行動センシングシステ

は電池が必要であるため，設置を行うための工事や電池交換のメンテナンスが必要であるという課題がある．

ム SALON を提案している．SALON では，太陽光パネル

近年，太陽光パネル，圧電素子，ゼーベック素子などをを備え室内光で動作可能な環境発電センサを使用すること使用し，様々な環境エネルギーから発電する研究が活発にで配線やバッテリ交換などのメンテナンスを不要にして行われている [10], [11], [12]．センサやマイコンの低消費いる．しかし，センサデータを収集・処理し，機械学習モ

電力化によって，給電やバッテリを必要とせず，環境発電

デルにより行動認識するために，消費電力が高い高性能なにより動作するセンサノードが盛んに開発されており，そゲートウェイ（PC）を必要としている．住人への負担を減れを利用した行動認識システムも幾つか提案されている．

らすためには，設置・維持コストが低く，住人がセンサを柏本ら [6] は，スマートホームに設置された環境発電で装着しなくて良い生活行動認識システムが必要であるが，駆動する PIR センサとドアセンサを使用し，外に出かけそのようなシステムは著者らの知る限り未だ提案されている，家で過ごす，仕事，料理，食事，入浴，掃除，睡眠のない．

8 つの行動を平均で 62.8%の精度で認識しており，入浴で本研究では，環境発電のみで永続的に動作し，住人がセは 92.6%の精度で認識している．また，仕事や食事などのンサを装着する必要がなく，かつ，高精度に宅内生活行動

場所に依存しない行動の認識率が低いため，アナログ PIRを認識可能なシステムを実現することを目的とする．そこ

センサを使用した行動認識の研究も行っている [13]．こので，室内光で動作し人の動きを継続的にセンシングすると手法では，アナログ PIR センサを設置し，ソファ付近で行

ともに機械学習により生活行動を認識可能なセンサノード

われる行動である食事，PC 作業，読書，スマートフォンを開発する．具体的には，低消費電力で，行動認識モデル

操作の 4 つの行動を 57.0%の精度で認識している．

を実行可能な処理性能と BLE メッシュネットワーク機能

Matsui ら [5] は，一般家庭への設置が容易でバッテリ交を備えた，小型マイコン PSoC6 にアナログ PIR センサと換などのメンテナンスが不要な生活行動センシングシステ

太陽光パネルを組み合わせたセンサノードを設計開発し

ム SALON を提案している．SALON では，太陽光パネル

た．また，高い認識精度と長時間の稼働を両立するため，を備え室内光で動作可能な環境発電センサを使用すること複数設置したセンサノード間での行動認識モデルの分散協で配線やバッテリ交換などのメンテナンスを不要にして調実行機能と協調スリープ機能を新たに考案・開発し，本いる．

システムに組み込んだ．

しかし，これらの既存システムは，センサデータを収集・

文献 [5] で収集された一般家庭の生活データから独居高処理し，機械学習モデルにより行動認識するために，消費齢者宅における典型的な生活行動パターンを抽出し，屋内

電力が高い高性能なゲートウェイ（PC）を必要としてい環境を想定したシミュレーションを適用した結果，提案する．住人への負担を減らすためには，設置・維持コストがる生活行動システムが，約 5 分に 1 回行動認識を行う間欠

低く，住人がセンサを装着しなくて良い生活行動認識シス

動作により永続動作可能であることを確認した．また，5テムが必要であるが，そのようなシステムは著者らの知る台のセンサノードによるランダムフォレストモデルの分散

限り未だ提案されていない．

実行を適用した結果，5 人の被験者の 5 種類の行動が，平均 63.59%の精度で認識できることが分かった．

2. 関連研究
本研究は，バッテリ無しで永続的に動作する生活行動認識システムを，環境発電型センサノード，無線センサネッ

c 2016 Information Processing Society of Japan
⃝

2.2 環境発電をセンサとして使用する行動認識
センシングと発電を同時に行うことで，バッテリを必要とせず行動認識を行うことを目指したシステムが研究されている．

Huang ら [14] はポリマーの膜が張られた銅板どうしが2情報処理学会研究報告
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ぶつかることによって発電することを利用し，環境発電型

データ送信後にスリープさせ，システムレベルでは，すべモーションセンサとして使用することで行動認識を行っててのセンサノードを特定の時間にアクティブにする，といる．この研究では，被験者の足にモジュールを装着させ，いった制御を行っている．

座る・立ち上がる，歩く，階段を上る，階段を下る，走るの 5 つの行動を平均で 80.4%の精度で認識している．

Mostafaei ら [22] は，ネットワークのカバレッジグラフに基づいてアクティブ状態のノードを選択し，残りのノード

梅津ら [15] は，太陽光パネルの明かりによる発電効率のをスリープ状態に設定する部分カバレッジ学習オートマト

違いに着目し，特性の違う太陽光パネルを組み合わせ，身ン (PCLA) を提案した．シミュレーションの結果，PCLA

体に装着することによって装着者のいる部屋（場所）を認は部分的なネットワーク要件を満たすことができ，部分的識するモジュールの開発を行った．大学構内で実験を行っにアクティブにしたノードでより良い性能を保証できるこた結果，階段，外，1 階，4 階，トイレなどの 9 つの場所をとが示された．Gupta ら [23] は，WSN における FoI (Field

平均で 87.6%の精度で認識が可能である．しかし，この研

of Interest) の冗長性を低減する手法ための k-coverage を

究では，太陽光パネルをセンサとしてのみ使用しているた

提案している．この研究では，3D ヘテロジニアス WSN をめ発電量を計測するマイコンはバッテリで駆動している．

用いて，センサの種類と FoI の大きさを変えてシミュレー

そのため，菅田ら [16] は，センサとして使用している太陽

ションを行い，その結果，センサの種類によってカバレッ

光パネルから発電された電力をコンデンサに蓄電し，タイジの効用が異なり，スケジューリングポリシーによってムスタンプをマイコンに記録するバッテリ不要の名札型デネットワークの寿命を延長可能であることが示された．

バイスを開発した．記録したタイムスタンプから抽出した

しかし，これら既存手法は，生活行動認識のような対象

単位時間あたりの書き込み回数を特徴量としてランダム

アプリケーショ ンを考慮していない．行動認識のためのフォレストにより学習することで，大学構内のトイレ，プ

センサの動作時間はユーザが対象の部屋や場所にいるか

リンタ室，食堂などの 8 つの部屋を 92.0%の精度で認識しどうかに依存するため，このことを考慮したスリープスケている．

ジューリングが必要である．

Jung ら [17] は道路用途のためのポリフッ化ビニリデン（PVDF）圧電フィルムを用いたフレキシブルな圧電エネル

3. 提案システム

ギーハーベスタモジュールを実証している．複数の PVDF

本章では，提案システムの要件とアプローチを述べた後

圧電フィルムを並列に接続し，15cm × 15cm のエナジー

で，具体的な提案として，環境発電センサノードの設計，

ハーベストモジュールを作成した．動作すると 0.2W の電

行動認識モデルの分散実行方式，永続動作のためのスリー

力を出力し，100 万回以上のサイクルで安定した性能と耐プスケジュール方式の詳細を述べる．

久性を発揮すると報告されている
この他にも様々な環境発電を用いたセンサノードが開発されているが，ほぼ全ての既存手法において，センサノー

3.1 提案システムの要件とアプローチ
本研究では，以下の 2 つの要件を満たす生活行動認識シ

ドは何らかの通信を行い，データをクラウドもしくはローステムを実現する．

カルのサーバに集約し，機械学習などの処理を行うことを（要件 1）部屋で発生する様々な生活行動を高精度かつリ想定している．センサデータの処理，その機械学習も含めて，全て環境発電のみで賄えるシステムは，著者らの知る限り存在しない．

アルタイムに認識する．
（要件 2）屋内光からの環境発電のみで，行動認識に必要なデータのセンシング，データ処理，行動の判別，判別した行動のスマートフォンなどへの送信を行う．

2.3 ワイヤレスセンサネットワークにおける分散処理とスリープスケジューリング

WSN におけるエネルギー消費量を削減する試みは数多

要件 1 を実現するためには，生活行動に伴う住人の動きを検知するセンサと，センサデータを処理し，行動認識モ
デルをリアルタイムに実行する必要があり，そのためのセく行われてきた．例えば，動的電力管理 (DPM) は，ノーンサを備えたセンサノードが必要になる．また，要件 2 をドの状態を変化させることにより，ネットワークの性能実現するためには，センサノードへの給電を屋内光からのを維持しつつ，消費電力を削減するために広く利用され発電により賄う必要がある．そのため，本研究では，以下ている [18], [19], [20]．DPM の重要な技術は，各ノードのアプローチを採用する．

がスリープ状態にあり，定期的にタスクを処理するため( 1 ) 人の微細な動きを検知可能なアナログ PIR センサをにノードを起動し，またスリープ状態に戻すことである．

採用する．

Estrada-López ら [21] は，土壌パラメータ推定システムの( 2 ) 低消費電力で，行動認識等に必要な最低限の処理性能ための WSN において，回路レベルとシステムレベルのを備え，BLE 通信機能を備えたマイコンボードを採用

DPM を提案している．回路レベルでは，XBee を介したする．

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝3

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Activityrecognition
moduleEnergy harvest
moduleAnalogPIR
Solare-peas

PSoC6

Lipo
battery

図 1

環境発電センサノード構成デバイス( 3 ) 屋内光から発電可能な太陽光パネルを採用する．
( 4 ) 行動認識モデルの実行負担を分散処理で低減する．
( 5 ) センサノードをスリープさせることで，単位時間あた
りの消費電力が単位時間あたりの発電量以下になるようにする．
上記 (1)-(3) に基づく環境発電センサノードを 3.2 節で，
上記 (4) の分散処理を 3.3 節で，上記 (5) のスリープ制御
を 3.4 節で，それぞれ詳しく述べる．

3.2 環境発電センサノードの設計
図 1，2 に示す，横 250mm，縦 230mm，高さ 43mm の環境発電センサノードを開発した．本センサノードは，環境発電モジュール（Energy Harvest Module）と行動認識モジュール（Activity recognition module）で構成されて

図 2

環境発電センサノードの構成

行動認識モジュールは，アナログ PIR センサとマイコンから構成した．アナログ PIR センサとして，100-120°の角度から 11bit のアナログ信号を 10Hz のサンプル周波数で取り込み可能な，カスタム PIR センサ基板（株式会
社 Sensors & Works が開発）を使用した．マイコンには，
サイプレスセミコンダクタ社のマイクロコンピュータである PSoC 6-BLE Pioneer Kit (CY8CKIT-062-BLE) を採用した．このデバイスは Arm Cortex-M4（150MHz で動作）と Cortex-M0（100MHz で動作）の 2 つのコア，1MB のフ
ラッシュメモリ，288KB の SRAM メモリ，78 個の GPIO，

Bluetooth Low Energy (BLE) 4.2 を搭載しており，典型的な消費電力は 33.542[mW] であり，ディープスリープでの消費電力は 1.357[mW] となっている．十分に低消費電力であり，環境発電型センサノードに適していると考えた．

いる（2）．
環境発電モジュールは，屋内光から発電し，行動認識モ
ジュールを安定動作させる．発電のため，アモルファス
シリコン太陽電池を採用した．アモルファスシリコン太陽電池は，主に電卓の電源として使用されることが多く，
横 94.7mm，縦 53.3mm の太陽光パネルで蛍光灯の明かり

3.3 生活行動認識モデルの構築と複数センサノードによる分散実行
提案システムでは，行動認識モデルを予め学習させておき，学習済みのモデルをセンサノードで実行することによりリアルタイム生活行動認識を実現する．

200lux の環境において電圧 5.0V，電流 96.7µA を発電することが可能である．そこで少ない光量でも 1mA 程度の電流出力により安定した充電が可能であり，できるだけサイズを小さくするため，太陽光パネル 10 枚を図 1 のように組
み合わせ，横 250mm，縦 230mm のセンサノードを作成した．センサノードが備える 10 枚の太陽光パネルは 750lux

Reading

Writingの環境において 5.04V，0.93mA で充電が可能である．オ
フィスやキッチンなどの屋内では 300lux から 750lux*1 であるため，安定した電力の供給が可能である．さらに発電された電力をリチウムイオンバッテリに充電するとともに，マイコンにも給電するため，e-peas を使用する．このデバ
イスは太陽電池によって発電された不安定な入力電圧をリ

Stationary

MovingNo one図 3 対象の行動

チウムイオンバッテリに充電可能な出力電圧に変換する回路を備えており，一時的に光量が下がり，電圧が下がった

生活行動認識モデルの構築としても安定してリチウムイオンバッテリに充電できる．

本稿では，図 3 に示す，ダイニングテーブルで行われる

また，同時にリチウムイオンバッテリから安定した電力を5 種類の行動（読書/reading，書き作業/writing，静止/sta-

マイコンに給電することが可能である．

tionary，移動/moving，無人/no one）を生活行動認識の対象とした．これらの行動を対象に訓練データを次の手順で*1

https://www.archtoolbox.com/
materials-systems/electrical/
recommended-lighting-levels-in-buildings.html

c 2016 Information Processing Society of Japan⃝収集した．まず，測定用センサノード（PSoC6 にアナログ

PIR センサ，バッテリおよび DEV-14531 シールドを介し

4

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表 1

Features list

Feature extraction function

Description

mean(s)Arithmetic mean

std(s)

Standard deviation

Formula∑s̄ = N1 N
si
√ i=1
∑
2
σ = N1 N
i=1 (si − s̄)

mad(s)Median absolute deviation

mediani (| si - medianj (sj ) |)max(s)

Largest values in arraymaxi (si )min(s)

Smallest value in arrayenergy(s)Average sum of the squaresma(s1 ，s2 ，s3 )Signal magnitude areamini (si )1 ∑N
2i=1 siN
1 ∑3 ∑N3∑
N

i=1

j=1 |si,j |entropy(s)Signal Entropy

i=1 (ci log(ci )),∑ci = si / N
j=1 sjiqr(s)

Interquartile range

Q3(s) − Q1(s)autorregresion(s)4th order Burg Autoregression coeﬃcientsa = arburg (s, 4)a ∈ R4

N : signal vector length, Q : Quartile, s : Sensor data divided for each time window(100 samples)

た SD メモリカードを装着）を，奈良先端大のスマートホー
ID3

ムにおけるリビングルームの 5 箇所（4 方向の壁と天井）に，図 4 のように設置した．その上で，5 人の被験者のそれ

ID5(天井)ぞれが，部屋の中央（ID5 下）にあるダイニングテーブルの奥側（ID3 側）の椅子に座って，各行動（読書/reading，書ID4

き作業/writing，静止/stationary，移動/moving，無人/no

座っている
人の向き

one）を 1 分間，5 回ずつ実施した（被験者ごとに各行動に

ID1

ID2

つき 5 分のデータを収集）．移動/moving については，ID4
図 4 実験概要図

側にある扉を介した隣の部屋への移動を 1 分間に 5–7 回繰
り返してもらった．無人/no one に関しては，被験者がリ生活行動認識モデルの分散実行

ビングルームにいない状態で，データを収集した．被験者

提案システムでは，以下の 2 つの要求から，図 4 に示すの位置と身体の向きを固定し，サンプリング周波数 10Hz

ように，住人を取り囲むように複数箇所にセンサノードをで測定を行った．測定時間内は，指定された行動を行って設置する．1 つ目は，人の向いている方向によって，セン

もらい，その測定時間内は，指定された行動のみを行った

サが取得するデータが不正確になることを防ぎたいためでとしてラベル付けを行った．取得したデータから表 1 に示あり，2 つ目は，ランダムフォレストの木の数を減らすこす特徴量を抽出した．これらの関数は，日常行動認識に関とで 1 ノードあたりの使用メモリ容量および処理負荷を低する関連研究 [24] から有効性が示されている関数の時間成減したいためである．そこで，これらの要求を満たすため，分の関数に絞っている．

以下の分散処理方式を提案する．

5 箇所に設置した各センサノードに対して，取得したデータを一定区間（本研究では，10 秒間とする）に分割
し，各区間から特徴量を算出し，特徴量を入力として，ランダムフォレストにより学習モデルを構築した．学習済み
モデルをメモリ容量が 1MB と少ない PSoC6 で実行することを考慮し，学習に用いる木の数を 40 とし，Python のscikit-learn を用いてモデルを訓練した．
学習済みモデルの変換( 1 ) 各センサノードは一定期間（10 秒），データをセンシ
ングする．

( 2 ) 各センサノードはセンシングしたデータから特徴量を計算する．

( 3 ) 各センサノードは特徴量を RF モデルに入力し行動認
識結果（5 種類の各行動の確率）を得る．

( 4 ) 各センサノードは行動認識結果（5 種類の各行動の確率）を他ノードにブロードキャストする．

訓練したモデルは Python のオブジェクトであるため，( 5 ) 各センサノードは各行動ごとにブロードキャストされそのままでは PSoC6 で実行できない．そこで，m2cgen

た確率の総和（または積）を求め，最も高い値の行動*2 を使って，Python のモデルから C 言語で書かれたコーを最終的に認識した行動として決定する．

ドに変換した．変換したコードのサイズはソースコードで87KB，コンパイル後のバイナリコードは 115KB であり，

( 6 ) 各センサノードは認識した行動をブロードキャスト
する．

PSoC6 で十分実行可能なサイズに収まった．
*2

https://github.com/BayesWitnesses/m2cgenc 2016 Information Processing Society of Japan⃝5

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RF_40_ID1
RF_40_ID2
RF_40_ID3
RF_40_ID4
RF_40_ID5
RF_200_All
Majority_vote
Probability_Multiply
Probability_Addition

0.6
0.4

RF_40_ID1
RF_40_ID2
RF_40_ID3
RF_40_ID4
RF_40_ID5
RF_200_All
Majority_vote
Probability_Multiply
Probability_Addition

0.8
0.6
0.4
0.2

0.2
5

na

ing
ad

ne

ry
Wr
itin
g

4

tio

3

Participant_ID

Sta

2

No
o

1

Mo

0.0

vin

g

0.0

Re

Accuracy

0.8

1.0

Accuracy

1.0

Activity

図 5 各被験者ごとの行動認識精度

図 6 各行動ごとの認識精度

各環境発電センサノードが 3.3 節で述べた動作を行う際の消費電力が，屋内光からの発電電力以内である場合には，
提案システムは永続動作が可能である．しかしながら，3.3
節で設計開発した環境発電センサノードを使っても屋内光による発電量はそれほど多くない．そのため，動作が必要

Ground Truth

3.4 スリープスケジュールによる永続動作

Moving 50 0 0 0 0
Noone 0 38 0 11 1
Reading 0 0 42 3 5
Stationary 0 16 2 17 15
Writing 0 1 4 12 33
MovingNoone
Reading
Stationary
Writing

でない時にはスリープすることにより消費エネルギーを削減する仕組みが必要である．本研究では，以下の 2 つのスリープ制御方式を組み合わせて用いることで，提案システ
ムの永続動作を実現する．
図 7の一つだけがセンシングを続け，他のセンサノードは• 一定期間（10 秒など）センシング・行動認識した後に，一定期間（例えば，100 秒）必ずスリープさせることによりシステムを間欠動作させる（間欠動作モード）．
ユーザが部屋にいないことが検出されると，センサノー

200Predicted Values• 人が対象空間内にいない時は，複数あるセンサノード
スリープさせる（留守モード）．

40

ID3 の混同行列

するよう，cactive および csleep を決定する．

Pactive · cactive + Psleep · csleep ≤ PEH · c(1)

4. 評価実験

ドは留守モードに移行する．留守モードの間には，1 つの提案システムの性能を評価するため，図 4 に示す環境にセンサノードのみがアクティブノードとして動作（センシ

センサを設置し，評価実験とシミュレーションを行った．

ング）するようにする（アクティブノードは，絶対時刻とノード ID により一意に決定する）．残りのセンサノードは

4.1 生活行動認識精度の評価

スリープ状態にし，定期的に起動し状況をチェックする．

各被験者ごとに，各センサノードごとの認識モデルのアクティブノードは，一定時間（10 分など）アクティブ

出力（RF 40 ID1–5），5 つのセンサノードの出力結果（最ノードとして動作すると，他のノードにアクティブノード

大確率の行動）の多数決（Majority vote），5 つのセンサを譲る．このように，留守モードの間（ユーザが部屋にいノード群の出力（各行動の確率）の和または積（Probabil-ない間），アクティブノードが入れ替わりながら，節電を

ity Addition/Multiply），5 センサノードで得た特徴量を一行う．アクティブノードが，ユーザが部屋に入ってきたこ

つのモデルで学習（RF 200 All）をリーブワンセッションとを検出すると，アクティブノードは，ブロードキャスト

アウトの交差検証によって比較・評価した．すべての場合

メッセージにより他のノードに知らせ，留守モードを終了

でランダムフォレストを使用している．サーバ内での処理する．

を想定した RF 200 All の決定木の数が 200 であること以留守モードだけでは，永続動作が不可能な場合には，間外，PSoC6 での動作を想定し，すべての木の数は 40 に設

欠動作モードを併用する．デューティサイクル c におい

定している．図 5 に認識精度を棒グラフで比較したものて，アクティブな時間を cactive ，スリープしている時間

を，図 6 にすべての被験者の各行動の平均認識精度を示す．

を csleep = c − cactive とする．環境発電による発電電力を

図 5 に示すように，被験者によって差はあるが，個別で認PEH ，アクティブ時，スリープ時のセンサノードの消費電識したモデルよりも，それぞれのセンサノードから得られ力をそれぞれ，Pactive ，Psleep とすると，以下の式が成立

た行動の確率を乗算して組み合わせた認識の精度がサーバでの認識結果と同等の 63.59%の精度で認識が可能となっc 2016 Information Processing Society of Japan⃝6

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表 2 平均的な一日の行動時間
Activity time[h]

OTHER

9.16

BATHE

0.61

表 4 消費電力量と充電能力比較（間欠動作モード：スリープ 300 秒）
処理
消費・発電電 動作時間 [h] 消 費・発 電
力 [mW]

エネルギー

[mWh]

1.08

センシング (10Hz)

33.5420.428714.380EAT

1.81

認識モデル実行35.3120.00005

0.002

LEAVE

4.18

認識結果送信35.4090.00001

0.001

SLEEP

7.16

スリープ

1.357

23.571231.987

発電・充電

2.947

16.841749.632

Total

3.263

COOK

表 3 消費電力量と充電能力比較（留守モードのみ）
処理
消費・発電電 動作時間 [h] 消 費・発 電
力 [mW]

エネルギー

回る電力消費量となってしまう．そこで，ユーザが部屋に[mWh]

いる場合といない場合の両方の場合について，センサノー
ドの動作（10 秒間のセンシングと処理）の直後に 300 秒

センシング (10Hz)

33.542

13.2498444.425

認識モデル実行35.3120.000010.005

認識結果送信35.4090.00004

0.001

スリープ

1.357

10.7501

14.588

行った．表 4 に結果を示す．この場合であれば 1 日の消費

発電・充電

2.947

16.841749.632

電力量が充電能力を超えることはなく，永続的な動作が可

Total-409.388

能であることが分かった．

ている．行動ごとに認識精度の平均を見ていくと，移動の行動の認識精度がどの認識手法についても認識精度が高く
次に読書が高く，静止状態の精度が最も低くなっている．
図 7 に示す被験者 ID3 の混同行列を見ると静止状態と誰もいない状態を誤認識している場合が多いことが分かる．これは，比較的動きの大きい行動である移動と読書は認識しやすいが，静止状態と誰もいない状態は区別が難しいことが分かる．

4.2 システムの永続動作の評価システムの永続動作の評価のため，今回環境発電モジュー
ルを 10 台設置したと仮定し，関連研究である SALON[5]の生活行動データセットとスマートホームの環境をもとにシミュレーションを行った．表 2 に単独世帯の平均的な 1日の行動の時間数を示す．図 4 の環境において，このデー
タの睡眠の期間中を 0Lux，それ以外の行動は，照明をつけた状態での明るさ 500lux（実測値）とする．この環境における環境発電モジュールの発電量の実測値は 2.947mWであり，この電力量で充電したものとする．そして，外出/Leave，入浴/Bathe，睡眠/Sleep はリビングルームにいない期間，それ以外はリビングルームにいる期間と想定する．さらに消費電力は PSoC6 のスペックとして示されてのスリープを入れる間欠動作モードでシミュレーションを

5. まとめ本研究では，センシングから行動認識までの一連の動作
を環境発電でのみで永続的に実行可能な生活行動認識シス
テムを目指し，太陽光パネル，アナログ PIR，PSoC6 から構成される環境発電センサノードと，複数センサノードによる行動モデルの分散実行方式，スリープ制御によるシス
テムの駆動時間の延長方式を提案した．提案する行動モデ
ルの分散実行方式は，個別で認識したモデルよりも，認識精度が高く，サーバに集約して一つのモデルで認識するのと同等の 63.59%の精度で認識ができた．提案するスリープ制御方式は，約 5 分に 1 回の間欠的な行動認識とすることにより，1 日の発電量が消費電力量を上回らず，システ
ムの永続動作が可能であることが分かった．

謝辞
本研究は，国立研究開発法人情報通信研究機構 (NICT)の委託研究「未来を創る新たなネットワーク基盤技術に関する研究開発」の成果である．
参考文献
[1]

いる電力を参考に決定し，サンプリング，特徴量計算，行動認識結果出力，データ送信を行う時は最大消費電力量が消費されるとする．

[2]

リビングルームにいない間は留守モード（10 ノードが一定間隔でアクティブになり他はスリープする）でスリープ
制御した場合の 1 日の電力消費量と充電能力の比較を表 3に示す．この表に示すようにリビングルームにいる時間が長い場合，留守モードのスリープ制御を使っても，充電する時間が短くなってしまうため 1 日の充電能力を大きく上

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