論文
DBSJ Letters Vol.6, No.3――――――――――――――――――――――――――――――――――――

加速度センサと RFID を用いたユビキタス環境での利用者コンテキスト推定手法
A User Context Estimation Method in the
Ubiquitous Environment using
Acceleration Sensors and RFID

猿田 芳郎♥

富井 尚志♠

Yoshiro SARUTA Takashi TOMII

近年の計算機の小型・高速化，センサ技術の発達によりユビキタス環境の研究が盛んに行われるようになってきた．本
研究では，RFID を用いてオブジェクトの位置を管理するユビキタス環境において，オブジェクトに添付された IC タグを読み取ることで利用者が何を使用したかを取得し，また，利用者に装着された加速度センサから得られる時系列デー
タより特徴量を抽出する．本論文ではこれらの情報を特徴量セットとして C4.5 決定木を作成し，利用者コンテキストの推定を行う手法について述べる．そして，プロトタイプシス
テムでの実験により，その有用性について評価した．
Numerous studies of ubiquitous environments havebeen undertaken recently because of rapid development ofcomputer and sensor technologies. This study examines amethod for users’ context estimation in a ubiquitousenvironment. Position information of objects is managed
using RFID tags and readers. Users’ context estimation
uses feature vectors extracted from time series dataobtained from acceleration sensors attached to the user;
the vectors are combined with reading of the tags foranalyses.
We create a C4.5 decision tree using information
described above and discuss the user context estimation
method herein. Furthermore, we evaluate its feasibility
using prototype system experiments.

1. はじめに
近年の計算機技術の発達と，RFID等の様々な空間センサの登場により，ユビキタス環境への注目が高まっている[1]．
このような空間では，利用者は時間や場所，あるいは背後で働く計算機システムの存在を意識することなく，情報サービスを利用することができる．そして，ユビキタス環境では，人の行動やオブジェクトの場所といった実世界の情報を計算機が自動的に認識し，状況に応じて異なるサービスを与えることが実現できる．このように実世界の状況や状態に依存する概念を“Context-Awareness”（コンテキストアウェアネス）と呼び，ユビキタス環境には不可欠な要素である．
我々はこれまでに，データベース管理システム(DBMS)を用♥学生会員 横浜国立大学大学院環境情報学府 情報メディア環境学専攻博士課程前期 d07hc018@ynu.ac.jp♠正会員 横浜国立大学大学院環境情報研究院
tommy@ynu.ac.jp

1

い て ユ ビ キ タ ス 環 境 を 管 理 す る 「 概 念 共 有 環 境 CONSENT（CONcept Sharing ENvironmenT）」を提案してきた[2]．「概念共有環境CONSENT」とは，共同社会での知識，すなわち「意味」や「意図」といった概念を，データベースを用いて共有・検索することが可能な仮想三次元空間である．この空間では，ある利用者の現実の操作をRFIDを用いて取得している．これにより，人間の動作を蓄積し行動パターンを取得することで，利用者が日常生活を行う上での支援などが可能となる．
一方で，人間の動作を識別するために，加速度センサを用いた研究が行われている[3]．それらは移動や姿勢において高い認識率をあげている．しかし，日常的な活動は「本を読む」や「コーヒーを飲む」というように何らかのオブジェク
トとともに行われることが多い．そこで，そのような動作をより高い精度で認識させるためには，利用者が使用しているオブジェクトが何であるかをRFIDで特定し，さらにあらかじめ記述された知識情報，すなわちどのような動作が考えうるか，も考慮することで動作をより正確に認識できるものと考えた．
本研究では，加速度センサとRFIDを用いた人の動作の推定手法を提案する．具体的には，利用者に加速度センサを装着し，その時系列データから特徴量を抽出する．これと，動作の際に反応したRFIDから得られる，データベースに蓄積している「what（使用した物体）」「where（使用した空間）」の情報を合わせて用いることで，利用者の動作を正確に認識することを試みる．ここで，本研究では「what」「where」とその動作「how」つまり，“なにを，どこで，どうした”という組を利用者コンテキストと呼ぶことにする．
以下，2章で本研究の背景について述べる．3章では利用者コンテキスト推定システムの設計をし，4章ではプロトタイプシステムの実装，5章でその評価を行う．最後に6章でまとめと今後の課題について述べる．

2. 背景
2.1 関連研究
各種センサの小型化，また無線技術の発達により，人体にセンサを取り付けて日常活動を認識しようとする研究が行われている．中でも，加速度センサを使った研究は盛んで，移動や姿勢においての高い認識率を実証してきた[3]．さらに Bao ら[4]は，姿勢などに加え「読書する」「歯を磨く」といった 20 種の活動についても上半身と下半身に 1 つずつ加速度センサを装着することにより高い認識率が得られることを示した．また，Junker ら[5]は人の日常活動の認識評価に必要なサンプリング周波数について調査し，その結果20Hz が必要であることを示した．

2.2

概念共有環境 CONSENT

高速・安価な計算機，ネットワークの普及により，ユビキタス環境に関する研究が盛んである．以下，その一例である，
我々が提案している概念共有環境 CONSENT について述べる．
概念共有環境 CONSENT は，複数の人々が協調作業をする空間において，オブジェクトの位置や形状だけでなく，その空間に存在する「知識」や「常識」といった「概念」をも管理することで，利用者の支援を目指すものである．「概念」の管理は，それをオントロジとしてデータベースに蓄積することで，共有・検索が可能となる．
空間の共有を実現するためには，実空間中のオブジェクトの状態を，概念とともにデータベースに蓄積する必要がある．
その際，利用者への負担を抑えるため，これは可能な限り無日本データベース学会 Letters Vol.6, No.3

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意識的に行われることが望ましい．また，同時に複数のオブジェクトの移動を検知できる必要がある．これらの条件を満たすため，概念共有環境 CONSENT では無線 IC タグ技術(RFID)を用いることとしてきた．まず，「オブジェクトをしまえる空間」など，意味を持つ空間(where)に RFID リーダを配置し，その管理用 ID を位置情報と共にデータベースに登録する．
一方，IC タグをオブジェクト(what)に貼り付けることにより，where と組み合わせることでこれらの位置情報を管理することが可能になる．また，これにより，たとえば本 A(what)に添付された IC タグが書籍棚 B(where)に設置された RFID リー
ダに反応した場合，ある利用者 C(who)による「本 A を書籍棚B に『しまう』」という動作(how)を取得できる．
ここで， what，where，how など小文字で表記した要素を個々のオブジェクトやそれらの組の現実の状態を表すインスタンスとみなした場合，一般にそれらのタイプをあらかじめ決定しておくことができる。本研究では対象空間の事物や事象のタイプとそれらの関係をオントロジとして記述し，その要素を以下，WHAT，WHERE，HOW のように大文字で表記する。
WHAT，WHERE の組に対応する HOW はあらかじめデータベースに記述しておく．
しかし，このような状態の取得方法では利用者の動作を一意に識別できない場合が数多く存在する．たとえば，「本 A」が「テーブル D」に反応した場合，利用者の動作は「読む」なのか「置く」なのか定まらない．そこで我々はこの問題について加速度センサとスキーマ化された多数のデータを用いた解決手法を提案する．

3. コンテキスト推定システムの設計
3.1

基本的な流れ

本研究では，人が何らかの動作を行った結果，IC タグ(what，使用した物体)が RFID リーダ(where，使用した場所)に反応したと仮定する．このとき， RFID リーダが反応した瞬間から一定時間遡った区間の加速度データを読み取って，適切な動作(how)を推定する。本研究での利用者コンテキスト推定システムを，流れに沿って説明する．（図 1）① 人が何らかの動作を行った結果，IC タグ(what)と RFIDリーダ(where)が反応する．このとき，人に装着しておいた加速度センサからデータを読み取る．
② ①の RFID 反応で特定した what，where の組に対し，それに対応した HOW の候補集合をクエリにより DB に問い合わせる．
③ 以上より得られた情報を特徴量セットとし，これを用いてあらかじめ用意した分類器にかけ，HOW を推定する．
このとき，分類器には C4.5 決定木を用いる．
ここで，「RFID リーダが反応する」とは，IC タグが RFIDリーダの検知範囲内に入ることと，範囲外に出て行くことの2 種類を意味する．以下これらをそれぞれ「Close」「Away」と呼ぶことにする．RFID の反応は，概念共有環境 CONSENTにおいて，現実状態(how)の作成，削除を判断する指標である．たとえば，「本 A」の IC タグが「書籍棚 B」の RFID リーダに反応した場合，HOW 候補としては「しまう」「取り出す」が考えられる．この場合，RFID の反応が Close ならば howは「しまう」，Away ならば how は「取り出す」と定められる．

3.2

加速度センサの利用

日常的な活動を認識しようとする際，上半身と下半身に加速度センサを 1 つずつ装着，特に利き手の手首と腿に装着するとき，認識精度は良いとされる[4]．本研究でも加速度2

図 1 アーキテクチャ
Fig.1 The architecture
センサをその 2 箇所に装着した．また，サンプリング周波数は 33[Hz]に設定した．
動作認識において加速度データの特徴量はさまざまなものが用いられる[6]．本研究では式(1)～(3)で示すように，基本統計量である平均，分散，mean crossing rate の 3 種を使用した． N ， sample k はそれぞれサンプル数，k 番目のサンプルを表す．
Nmean = ∑ sample k / N(1)k =1

Nva = ∑ ( samplek − mean )2 / N

(2)

k =1

N −1sgn(samplek − mean) − sgn(samplek +1 − mean)

k =12mcr = ∑(3)以上の特徴量を，加速度センサ各軸について算出する．

3.3

RFID の利用

RFID によって動作を検知するために，空間中に存在する物体(what)に IC タグを貼付する．また，where になりうる物体には RFID リーダを設置する．
図 2 は概念共有環境 CONSENT のプロトタイプで用いたデータベースのスキーマ[2]の一部で，現実世界のモノ（what やwhere）と，それらの概念に関する情報を蓄積できる．このスキーマに基づき，ある動作が何であるかの HOW 候補集合を取得するための方法を示す． HOW の要素を表す「AO_ID」（動作概念の ID）を ACTION_ONTOLOGY テーブルから得るには，まず使用した物体(WHAT)とそれを使用した場所(WHERE)を表すそれぞれの「OO_ID」（物体概念の ID）を得る必要がある．
「OO_ID」を得るには，各物体に一意に割り振られている「OEE_ID」（実世界に存在する個別の物体 ID）を得ることが必要で，これが判れば HOW 候補が取得できる．この「OEE_ID」
は IC タグ情報を表す「RF_ID」と一対一に対応している．つまり，「使用した物体(what，IC タグ)の ID」「使用した場所(where，RFID リーダ)の ID」これら 2 つの値がわかれば，動作に対する HOW 候補集合を CONCEPT テーブルより取得できる．
ここで，特徴量セットについてまとめる．
z
加速度データから算出される特徴量z
RFID 反応は Close であったか，Away であったかz
what，where の組から得られる HOW 候補集合
HOW 候補集合では，すべての HOW の要素を属性とし，what，where の組から得られる HOW の候補については True，そうでないものは False の値を与える．これにより，「『ノート』を『机』で『食べる』」といった CONCEPT テーブルに記述されていない動作を除外する効果が期待できる．

日本データベース学会 Letters Vol.6, No.3

論文
DBSJ Letters Vol.6, No.3――――――――――――――――――――――――――――――――――――Fig.2

図 2 論理スキーマ（抜粋）The part of the logical schema

4. プロトタイプシステムの実装
3 章の設計に基づき，利用者コンテキスト推定システムのプロトタイプを実装した．実装環境は以下のとおりである．
CPU：Athlon XP 2500+ (1.83GHz) メモリ：1GB
OS：Windows XP Professional
開発環境：Microsoft Visual Studio.Net 2005
開発言語：Microsoft Visual C#
DBMS：Microsoft SQLServer2005
加速度センサ
マイクロコントローラ：Freescale MC9S08QG83 軸加速度センサ：Freescale MMA7260Q (10bit,±6G)
評価カード：Sunhayato CT-298
開発環境：Freescale CodeWarrior for HC08 v5.1
RFID
リーダ：FUJITSU F3972T110 タグ：OMRON V720S-D13P01
本研究では，プロトタイプとして以下に示す 8 種の動作をHOW の要素とし，動作データの収集対象とした．これらは過去の我々の研究室での実験[2]により明らかになった日常生活の上で頻繁に行われる動作の中から，加速度センサによる推定が可能であると見込める動作を抽出したものである．本
手法は RFID によるオブジェクト識別という環境的な制約がある．このため実験対象とする動作は室内の，特に机の周りの動作に限定する．頻繁に行われる動作は，他に「（扉を）開ける」「閉める」や，「（引き出しに）しまう」「取り出す」といったものがあったが，これらは開閉センサや照度センサを用いることで比較的容易に取得が行えるものと考え，本研究では扱わない．
▽置く ▽取る ▽書く ▽読む▽座る ▽立つ ▽飲む ▽食べる
加速度センサは 3.2 節の設計の通り，手首と腿に装着した．
RFID リーダは椅子，机の 2 箇所に配置し，椅子では「座る」「立つ」を，机ではその他 6 種の動作を行うことができる．
IC タグは，以前から研究室内にて貼付されていたもの，今回新たに追加したものも含め以下のオブジェクトに用いた．
z
一般書籍，ノート，雑誌z
食料品（パン，カップ麺，弁当…）z
飲料品（ペットボトル，缶，マグカップ）
ただし，食料品に対しては，その包装，容器に IC タグを貼付した．椅子での動作では人間に IC タグを貼付し，「座る」「立つ」を行ったときに RFID が反応するようにした．図 3は，机に設置した RFID リーダと，IC タグを貼付したペットボトルである．

3

図 3 RFID リーダと IC タグ
Fig.3 An RFID reader and an IC tag
 データ収集3 章で設計した特徴量セットを生成するため，以下のデータを収集した．
(ア) RFID 反応が Close か Away か(イ) (what，where)の組から得られる HOW 候補集合(ウ) 加速度データ（手首と腿）(エ) 利用者が実際に行った how(ア)(イ)(ウ)により特徴量セットを生成し，それら一つ一つに(エ)でラベル付けをする．このラベル付けされた特徴量セットから，オープンソースデータマイニングツールである
WEKA Version 3.4.10 を使用し，C4.5 決定木を作成した．

5. プロトタイプシステムの評価
5.1

特徴量セットの違いによる認識率の差異

本手法を評価するために，収集した学習/テストデータ等を用いて以下の A）B）C）D)4 種の特徴量セット(図 4)について，分類モデルの性能を評価した．被験者は 1 名，加速度データは 256 サンプル分(約 7.7 秒)を使用し，総インスタンス数は 701 件である．
A) RFID 反応<Close，Away>B) A)＋HOW 候補であるかどうか<True，False>C) 加速度データから算出される特徴量（式 1～3）
D) すべて8 種の動作について，A）B）C）D)の場合それぞれを 10 分
割交差検定によって評価した．結果を図 5 に示す．これは，現実に行われた動作が決定木によってどう分類されたかを表している．
A)は，Close, Away のみから HOW を識別するため，サンプ
ル 数 が 多 い も の を 正 解 と み な し 分 類 し て い る 。 B) は ，database の情報を用いて HOW の候補を絞っているが，結局A)と同様，ある HOW に偏る。椅子の場合は，「座る」「立つ」
が 1 対 1 に対応しており 100%正解する。D)の提案手法では，加速度特徴量を加えたことで偏りは解消され，全体の認識率も向上している。C)の加速度のみの場合と比較すると，「立つ」を「置く」と認識するといった，使用物体が特定されていれば発生しないであろう誤りが減少しており，提案手法が特徴量(Close, True, False, …, MEANwristx, VAwristx, …)[RFID] [database][acceleration]

ABDC

図 4 特徴量セット
Fig.4 The features

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DBSJ Letters Vol.6, No.3――――――――――――――――――――――――――――――――――――b c d0 92 00 78 00 96 00 87 00 81 00 90 00 0 00 0 0e00000000f g h Å Classified as0 0 0 | a = 置く0 0 0 | b = 座る
0 0 0 | c = 書く
0 0 0 | d = 読む
0 0 0 | e = 食べる
0 0 0 | f = 飲む
0 92 0 | g = 取る
0 85 0 | h = 立つi) feature set A

a b c d e f g h Å Classified as
56 1 1 8 5 4 15 2 | a = 置く
2 74 0 0 0 1 0 1 | b = 座る
1 0 89 2 0 0 3 1 | c = 書く
5 0 5 72 2 0 2 1 | d = 読む
9 0 0 1 65 3 3 0 | e = 食べる
2 1 0 0 1 81 3 2 | f = 飲む
12 0 2 1 1 4 71 1 | g = 取る
3 1 0 0 0 0 2 79 | h = 立つiii) feature set Ca b c d e f g h Å Classified as
0 0 27 12 23 30 0 0 | a = 置く
0 78 0 0 0 0 0 0 | b = 座る
0 0 96 0 0 0 0 0 | c = 書く
0 0 33 54 0 0 0 0 | d = 読む
0 0 0 0 81 0 0 0 | e = 食べる
0 0 0 0 0 90 0 0 | f = 飲む
0 0 0 0 0 0 92 0 | g = 取る
0 0 0 0 0 0 0 85 | h = 立つa b c d e f g h Å Classified as
68 0 2 10 6 6 0 0 | a = 置く
0 78 0 0 0 0 0 0 | b = 座る
0 0 92 3 0 1 0 0 | c = 書く
7 0 1 79 0 0 0 0 | d = 読む
8 0 0 0 73 0 0 0 | e = 食べる
3 0 1 0 0 86 0 0 | f = 飲む
0 0 0 0 0 0 92 0 | g = 取る
0 0 0 0 0 0 0 85 | h = 立つii) feature set Biv) feature set D
図 5 Confusion matrix
Fig.5 Confusion matrix
100a b c d e Å Classified as
149 18 18 16 33 | a = 置く
18 117 14 4 3 | b = 読む
14 4 213 16 31 | c = 飲む
24 2 14 107 16 | d = 書く
28 12 37 18 143 | e = 食べる

100
9080
70

C60

D50
40
置く

90
Ｆ-measure[％]a b c d e Å Classified as
154 13 26 9 32 | a = 置く
25 118 0 13 0 | b = 読む
23 0 255 0 0 | c = 飲む
6 4 0 153 0 | d = 書く
8 0 0 0 230 | e = 食べるi) feature set Cii) feature set D
図 7 Confusion matrix
Fig.7 Confusion matrix

Ｆ-measure[%]a0000000080
70C60

D

読む

飲む

書く 食べる

図 8 複数利用者の場合
Fig.8 The case of four users
環境での検証が挙げられる．また，姿勢を考慮した動作の解
析や，加速度データの読み取り時間を HOW 候補によって変えるといった検討などが考えられる．

50[文献］

40
置く座る

書く

読む 食べる 飲む取る立つ

図 6 交差検定の結果
Fig.6 Result of cross validation
有効に機能していることがわかる．また，図 6 で示すように，F 値で表した各動作の認識率も向上している．

5.2

複数利用者による学習データの共有

前節の評価において，互いに誤認識をしやすいと認められる机の上での動作 5 種について，被験者を新たに 3 名加え，同様に実験を行った．このとき，各動作は日常生活を通じて2 週間にわたり収集した．
また，「座る」「立つ」の動作を収集しないことから加速度センサは手首のみに装着し，RFID リーダも机のみに設置した．
加速度データは 72 サンプル分(約 2.2 秒)を使用し，総インスタンス数は 1,069 件である．
図 7，図 8 は，被験者 4 人の学習データを合わせ，前節と同様に評価したものである．これらの結果を見ると，複数人の学習データを共有しても，各動作において提案手法は有効に機能し認識率が向上していることがわかる．したがって，複数の利用者が学習データを共有することに支障はないと考えられる．

6. おわりに
本論文では，何らかのオブジェクトが関わる動作について，加速度センサにより人の動きを取得し，RFID により使用オブジェクトとその場所を識別し，ユビキタス環境データベースに問い合わせることで利用者コンテキストを推定する一手法を提案した．特に，机の周りで行われる動作を中心に有用性を確認した．これにより，高い精度で利用者の行動パターンを取得でき，日常生活での支援に役立つものと考えられる．
今後の課題としては，机の周りでの動作に限らず一般的な

4[1] Ubiquitous ID Center http://www.uidcenter.org/[2] 小川悌知，賀来健一，渡邊文隆，佐渡山英史，富井尚志，“概念共有環境 CONSENT における行動パターンの 取 得 ”， Proc. of Data Engineering Workshop(DEWS2006)，4B-i9，March，2006[3] F. Foerster, M. Smeja, and J. Fahrenberg: ”Detectionof posture and motion by accelerometry:a validationin ambulatory monitoring.” Computers in HumanBehavior,15:571–583, 1999.
[4] L. Bao and S. Intille: “Activity recognition fromuser-annotated acceleration data,” in Proc. 2nd Int.
Conf. Pervasive Computing, pp. 1-17. 2004.
[5] Holger Junker, Paul Lukowicz, Gerhard Troster:"Sampling Frequency, Signal Resolution and theAccuracy of Wearable Context Recognition Systems,"
ISWC2004, pp. 176-177, 2004.
[6] Nagendra B. Bharatula, M. Staeger, P. Lukowicz,and G. Troester:”Empirical Study of Design Choices
in Multi-Sensor Context Recognition Systems.” In
IFAWC: 2nd International Forum on Applied
Wearable Computing, pp. 79–93, 2005

猿田 芳郎

Yoshiro SARUTA

横浜国立大学大学院環境情報学府博士課程前期在学中．2007
横浜国立大学工学部電子情報工学科卒業．ユビキタス環境データベースシステムの研究・開発に従事．日本データベース学会学生会員．

富井 尚志

Takashi TOMII

横浜国立大学大学院環境情報研究院准教授．1999 横浜国立大学大学院工学研究科博士課程後期修了．博士(工学). マルチ
メディアデータベース, 時空間データベースの研究に従事.
情報処理学会, 電子情報通信学会, 映像情報メディア学会,日本データベース学会正会員．

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