日本経営システム学会
イノベーション指向データ分析研究部会
講演論文集
Vol.5, No.1
ISSN 2758-0024 (Online)
2021 年度第 3 回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会
情報システム研究部会 2021 年度研究会

開催日時： 2022 年 2 月 22 日（火）13:00～17:30
開催場所： オンライン
参加費

： 無料

主催
広島工業大学 地域連携技術研究協力会 情報システム研究部会
http://www.it-hiroshima.ac.jp/research/hit2/
日本経営システム学会「イノベーション指向データ分析」研究会
http://matsumotolab.com/~jams/

プログラム
開催挨拶
13:00-13:05 松本慎平
（日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会主査）
学生発表セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
13:05-13:50

マルチメディア（3 件）

学生発表セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
14:00-15:00

コンピュータ応用（4 件）

特別講演（質疑含む）
15:15-16:15

吉川裕之先生（広島工業大学情報学部准教授）

題目: 情報技術を利用した分子・バイオセンシングの実用化展開
学生発表セッション 3（講演 12 分，質疑 3 分）
16:25-17:25

センシング（4 件）

閉会挨拶
17:25-17:30 林孝典（広島工業大学地域連携技術研究協力会 情報システム研究部会・部会長）

学生発表セッション 1（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：加藤浩介（広島工業大学）
13:05-13:50 マルチメディア（3 件）

ID: 1

pp.1-5

題目：VR を用いた体験型プログラミング学習システムの提案及び開発
著者：岡山凌，山岸秀一（広島工業大学）
ID: 2

pp.6-9

題目：合成音声を用いた動画教材の成績と受講者の音声合成への馴染みの関連性の分析
斉藤雄路（広島工業大学）
ID: 3

pp.10-16

題目：音声通話アプリケーションの受信パケットを用いた受聴品質
推定モデルの提案
著者：岡田樹，林孝典（広島工業大学）

学生発表セッション 2（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：林孝典（広島工業大学）
14:00-15:00 コンピュータ応用（4 件）

ID: 4

pp.17-19

題目：災害支援型自動販売機設置場所の閲覧・投稿システムの開発
著者：山本大輝，山岸秀一（広島工業大学）
ID: 5

pp.20-22

題目：第一原理計算による Fe-Cr-Ni 合金の組成の違いによる磁性変化の研究
著者：仲田麻朗，山岸秀一（広島工業大学），杉内栄夫（中国電力）
ID: 6

pp.23-28

題目：アクセシビリティ改善のための統計グラフの読み上げ手法
著者：大塚雅仁，垣内洋介（広島工業大学）
ID: 7

pp.29-34

題目：メッシュ型近距離無線ネットワークの構築支援システム
著者：織田悦至, 濱崎利彦（広島工業大学）,
香川達也, 濱田一生（株式会社 TCC）

特別講演（質疑含む）
15:15-16:15 司会：濱崎利彦（広島工業大学）

情報技術を利用した分子・バイオセンシングの
実用化展開
吉川裕之
広島工業大学情報学部准教授

近年、微量の血液や唾液などに含まれる特定の分子（バイオマーカー）を定量するバイオセンサと、人工知能（AI）、IoT（Internet of Things）、ウェアラブルデバイス、ビッグデータ解析など急速な発展を続けるデジタル技術を融合した「デジタルヘルス」により、様々な知識や情報がリアルタイムで共有され、新しい価値が生み出されると期待されている。さらにコンピュータや情報科学の発展は、分光イメージング、プラズモニクス、１細胞解析など、分子・バイオ計測の先端研究にも繋がっている。本講演では、これまで発表者が取り組んできた分光測定やバイオセンサ開発について説明し、情報技術との融合による技術の高度化、実用化について展望する。

学生発表セッション 3（講演 12 分，質疑 3 分）
座長：垣内洋介（広島工業大学）
16:25-17:25 センシング（4 件）

ID: 8

pp.35-36

題目：広島湾における牡蠣養殖場のクロロフィル濃度分布
著者：磨有祐実, 赤城大吉, 濱崎利彦（広島工業大学）
ID: 9

pp.37-39

題目：海面撮影画像を用いたクロロフィル濃度観測装置
著者：赤城大吉, 濱崎利彦（広島工業大学），尾首俊幸（株式会社シリウス）
ID: 10pp.40-46

題目：ビル内を移動するロボットの屋内測位システム
著者：山田一稀, 大谷幸三（広島工業大学）
ID: 11

pp.47-48

題目：バランス Wii ボードを用いた重心動揺計測と可視化システムの開発
著者：篠原拓登, 松本慎平（広島工業大学），健山智子（滋賀大学）

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

VR を用いた体験型プログラミング学習システムの提案及び開発
広島工業大学

岡山 凌ｖ

広島工業大学

山岸 秀一

Proposal and development of experience-based programming learning
system using VR device
Hiroshima Institute of Technology

Ryo Okayama

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

１ はじめに効果の向上に繋げることを狙いとしている．そこで，本研究では， VR 空間の中で動作による「プ

近年，小学校でプログラミング教育が必須とな

ログラミング」を行うことで，逆にプログラムソ

るなど，IT 人材の育成が活発となっている．小学ースを出力することができるシステムの提案と開校でのプログラミング学習だけでなく，U-22 プロ

発を行う．

グラミング・コンテストや情報処理技術者試験の実施など，日本全体で IT 人材の育成や発掘が盛ん

２ 研究概要に行われている[1]．特に，現在の小学校でのプロ
グラミング教育では，ブロック遊びの感覚で手軽

従来のソースコードを記述して行うプログラミに学習を行うことができるソフトウェアも開発さング（図１）から，変数や構文といった要素をコれ，小学校内のプログラミングの授業で実際に利ンポーネントとして置き換え，VR 空間上に表示用されている[2]．一方，仮想現実（VR）技術の進して操作できるようにすることで，視覚的かつ効

歩が目覚ましく，教育や産業など様々な分野で注

果的にプログラミング学習を行うことができるシ目を集めている[3]．VR の特徴としては，没入感

ステムの構築を目指す．これを「形のあるプログがあり能動的な体験を行えることが挙げられる．

ラミング学習」と呼ぶことにする（図２）．

そして，VR を利用した能動的な学習システムを用いることで，より効果的な学習が期待できる[4]．
そこで，本研究では，VR を用いた体験型プログラ
ミング学習システムを提案する．関連研究として，
人型ピクトグラムを用いたプログラミング学習環

図1

従来のプログラミング

図2

視覚的なプログラミング

境の開発がある[5]．これは，ピクトグラムと呼ばれるグラフィックシンボルのうち，人型のものをプログラムによって動かすことで，プログラミン
グ学習を行うものであり，同調的学習と視覚的顕在化の特徴を持つ．学習者がプログラムソースを記述することでピクトグラムを動かすことができ，
出力結果に対する自発的な関与を作り出して学習

なお，本研究では，学習言語として C 言語を採-1-

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

プログラミングの理解を深める狙いがある．コー

用する．

ド化のために，コードコンポーネントとコード変換用タイル（図４）をコンポーネントとして用意

３ 開発環境する．コードコンポーネントとは，Scanf や Printf
本システムでは，VR 機器として Oculus Riftを始めとした関数等をコンポーネントに置き換え

CV1（図３）を使用する．また，開発プラットフたもの（図５）である．本システムでは，ユーザォームとして Unity2020.3.3f1 を，そして，VR 開が配置したコードコンポーネントをコード変換用

発サポートアセットとして Oculus Integration をタイルが読み込むことで，ファイルに適切なコー採用する．Oculus Integration を採用することで，ドを記述する仕組みとなっている．

コントローラーを用いたリアリティのある体験を作り出すことが可能となる．Oculus Integrationには，Oculus の VR コンテンツの開発をサポートするプレハブやスクリプト等が統合されており，Unity と Oculus を用いた VR 開発には必要不可
欠なアセットとなっている．以上の開発環境を用いることで，リアリティのある体験を作り出し，VR 空間上で没入感のあるプログラミング学習シ
ステムの構築が可能になる．

図3

図4

Oculus Rift CV1

図5

４ コンポーネント

コード変換用タイル

Scanf を表すコンポーネント

４．２ コンポーネントのコード化

４．１ コンポーネントの種類

コンポーネントには，それぞれテンプレートコード及びユーザ定義コードを用意する．ここで，本システムでは，最終的に利用者が配置したオ

テンプレートコードとは，コンポーネントの状態

ブジェクトに対応した C 言語のソースコードを出に関らず記述される固定のコードである．また，力することで，実際にコンパイルして実行し，出ユーザ定義コードとは，コンポーネントの出力の力結果を確認できるようにする．これは，「形の際にユーザが内容を定義することで記述が変化すあるプログラミング学習」で作成したものと実際にコーディングを行ったコードを比較することで，-2-

るコードのことである．例えば，int 型の変数 a を日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン出力する Printf コンポーネントでは，初めにテンていないコード変換用タイルがなくなるまで，対プレートコードとして「printf(」を記述し，次に象のタイルに設置されたコンポーネントの取得を

ユーザ定義コードとして「“%d”, a」を記述し，行う．設置されたコンポーネントのコード化は，最後にテンプレートコードとして「);」を記述する．

各コンポーネントに別途アタッチした専用のスクリプトを実行することで，コンポーネントの状態

４．３ コンポーネント以外のコード化に適したソースコードを出力する．

前項で Printf コンポーネントのコード化を例に挙げたが，その他にも main 関数や標準入出力を扱うためのファイルのインクルードについても，コード化を行う必要がある．これらについても，
本システムではテンプレートコードとして扱う．
そのため，コンポーネントを設置せずにコードの出力を行うと，図６に示すようなコードが出力さ
れる．
図7

図6

コード生成用 UI パネル

デフォルトで出力されるソースコード

４．４ コード出力処理
前項で紹介したテンプレートコード及びユーザ
定義コードを組み合わせ，ユーザの想定したコードを出力する．コード出力の際には，図７に示す
UI パ ネ ル に フ ァ イ ル 名 を 入 力 し ， 「 Create
SourceFile」ボタンを押すことで C 言語のソース
ファイルを生成できる．なお，ファイル生成のディレクトリは「C:¥Test¥ファイル名.c」としてい
る．図８にソースコード生成のフローチャートを示す．なお，フローチャートにある「Source Tile」とは，前項で紹介したコード変換用タイルのことである．コード変換用タイルには，それぞれ番号が振られており，正しい順番にコンポーネントをコード化することによって，利用者が想定したコ
図8ードを出力することが可能となる．処理が完了し-3-

コード生成のフローチャート

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

射しており，これは UI パネルの操作やコンポー

５ 実装機能ネント操作の際に，照準を当てやすくするためで本システムでは，入力処理（Scanf 関数），出力ある．

処理（Printf 関数），変数宣言，四則演算，数値
コンポーネント生成，条件分岐（IF 文），及び，繰り返し処理（While 文）を行うことができる．
変数宣言では，変数の箱を VR 空間に出現させ，それを用いて入出力処理や計算の実装を行うことができ，従来のプログラミングと比べて視覚的に理解しやすい形となっている．例えば，四則演算
図 10コンポーネントを，変数と数値を利用して設置すコントローラーの表示

ると図９のようになる．
６．２ ＵＩ・コンポーネント操作
UI・コンポーネント操作には，前項で紹介したコントローラーを使用する．UI パネルの操作は，
図 11 に示すように，操作したいコンポーネントにカーソルを当て，コントローラーのボタンを押すことで行う．

図9コンポーネントの設置例

６ システムの操作
図 11

６．１ コントローラー操作

UI コンポーネントの操作様子

変数コンポーネント，数値コンポーネント，及変数コンポーネントや数値コンポーネントは，

び UI パネルについては，主にコントローラーを

他のコンポーネントで必要になる．その際には，使用して操作を行う．本システムでは，手元のココンポーネントを掴んで設置することで使用する．

ントローラーは VR 空間上で図 10 のように表示

コンポーネントを掴むと，図 12 に示すようにコさ れ る ． コ ン ト ロ ー ラ ー の 表 示 に は ， Oculus

ンポーネントを持ち運ぶことができる．

Integration に組み込まれている Left（Right）
HandAnchor を採用している．また，コントロー
ラーを用いてコンポーネントを掴む・投げる・ボ
タンを押すなどの操作を可能にするために，OVR
Grabber ， Distance Grabber ， 及 び Distance
Grabbable といったスクリプトをアタッチしてい図 12る．コントローラーからはレーザーポインタを照-4-コンポーネントの掴み操作

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

７ 考察

では，基本的な入出力，四則演算，分岐，及び繰り返しの各処理の実装を行った．今後は，使用で本システムは，アルゴリズムの基本である「順次」，きる関数を増やし，また，典型的な問題を事前に「分岐」，および「繰り返し」の３つの基本構造の学用意することで，利用者にアルゴリズムとプログ習ができる実装内容となっており，プログラミング

ラミングの基礎を効果的に学べるシステムにしての学習環境として最低限の要件を満たしている．しいく予定である．さらに，VR の特徴をより効果的

かし，幾つかの UI コンポーネントの操作で，キーボに利用するために，関数コンポーネントの外観にード入力が必要となるなど，VR の没入感を阻害すも工夫を凝らしたい．また，アンケート調査を実る大きな課題点がある．また，コンポーネントの形施することで，システムの有用性の評価も行う予状についても，視覚的顕在化の観点から一目見て機定である．

能が分かるものである必要があるが，本システムに

参考文献

ついては疑問が残る．ただ，コンポーネントを実際に生成・操作することで，能動的な学習が行えるシ[1] 経済産業省:IT 人材の育成

ステムとなっており，本システムの「形のあるプロ
グラミング」による学習は，従来のプログラミング

https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/iと比べて抽象性を緩和することができ，特に初学者

ndex.htmlに対しての学習効果は期待できる．また，本研究で[2] 宮本 賢治，河野 翔：小学校における Scratch

は実装に至らなかったが，あらかじめ典型的な問題を用いたプログラミング授業の実践と検証，を用意しておき，利用者がこれらの問題を解答しな

日本産業技術教育学会誌，60 巻，1 号，pp.19-

がらプログラミングを行う機能があれば，より幅広

28 (2018)

い学習者層を対象にした学習効果が期待できる．こ[3] 星 貴之，檜山 敦，稲見 昌彦：VR/AR/MR の産

ういった機能は，プログラミング的思考を成長させ業分野への応用展開，精密工学会誌，83 巻，ることにも繋がるとされている．文部科学省の「小6 号 (2017)

学校段階における論理的思考力や創造性，問題解決[4] 鄭松奎，寺島信義：教育分野における VR を用能力の育成とプログラミング教育に関する有識者会

いた３次元立体文化映像コンテンツの活用に議」では，「プログラミング的思考とは，自分が意図関する研究，第 72 回情報処理学会全国大会講する一連の活動を実現するために，どのような組み

演論文集，pp.35-36 (2010)

合わせが必要であり，一つ一つの動きに対応した記[5] 伊藤 一成：ピクトグラミング――人型ピクト

号を，どのように組み合わせたらいいのか，記号のグラムを用いたプログラミング学習環境，情組み合わせをどのように改善していけば，より意図

報処理学会論文誌，教育とコンピュータ，

した活動に近づくのか，といったことを論理的に考Vol.4，No.2，p.47-61 (2018)

えていく力である」と報告されている[6]．これらの[6] 文部科学省：小学校段階におけるプログラミ

機能についても，本システムの次の目標として実装

ング教育の在り方について，教育課程部会教を検討していきたい．

育課企画特別部会，2016

８ 結論
本研究では，プログラミング学習の効果を向上させるために，VR 技術を用いた体験型プログラ
ミング学習システムの提案と開発を行った．ここ-5-日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

合成音声を用いた動画教材の成績と受講者の音声合成への馴染みの関連性の分析
広島工業大学大学院工学系研究科

斉藤雄路

Analysis of the relationship between the grades of video teachingmaterials using synthetic audio and the familiarity of students
Graduate School of Science and Technology, Hiroshima Institute of Technology Yuro Saito

１ はじめにンテーション動画は話速が程よくノイズの少ない

人の声を人工的に作り出す音声合成技術は様々

女性のプレゼンテーションと, 話速が早くノイズ[1,2]。音声合成技術の発展の目立つ男性のプレゼンテーションを教材とした.

とそのソフトウェアの普及により教育分野でも音それぞれに, 話者自身の声によるプレゼンテーシ

声合成は近年に積極的に利用されている。例えば

ョン動画と，話者の声ではなく音声合成が当てら

大学講義の資料の音声解説にも合成音声の読み上れた動画を用意することで, 計４種を用意し，学げが用いられている。

習効果を明らかにした。具体的には，コンテンツな分野で利用されている教育分野では、昨今のコロナ禍によるリモート

A，コンテンツ B それぞれ通常版と音声合成版を講義の普及があり、教材の中では今まで以上に音用意し，通常版をコンテンツ A，B，音声合成版を

声合成技術は活用されつつある。動画教材は教授

コンテンツ A’，B’とした。音声合成は感情やイ者の情報開示機能の拡張や代替に用いられてきた。

ントネーションの工夫を行わず、タイミングを話

このことより動画ベースのオンデマンド授業はス

者音声に合わせる程度にとどめた。全ての被験者

ムーズに受け入れられた。また、動画学習に対すは，通常コンテンツと音声合成コンテンツ両方で[3]る有用性もいくつかの研究にて示唆されている 。

学習を行った。学習後、学習内容の理解度を問う

一方、講義動画での音声合成が一般的になりつつテストを行うと共に、認知負荷[6]、感情プロフィー

ある半面、音声合成の学習効果については十分にル[7,8]、動機付け[9]の 3 つの観点から学習効果を評議論されてこなかった。前回の研究[4,5]では音声合価した。

成が教授者による声と同程度の学習効果を有する

３ 研究方法のか、そうではないのかといったことの調査を行

前回の研究内容と並行して、音声合成やオンデマ

い、

ンド授業への慣れ、集中力の有無などの５個の項

実験結果を T 検定によって分析した。本論文では目と合成音声の得点と話者音声の差について

前回の実験にて、同時に行ったアンケートのオン

それぞれアンケートを取り、疑似講義参加者のウデマンド授業や音声合成に対し馴染みがあるかとェブ授業への慣れの度合いを調査した。本研究のいう部分について、相関を調査する。

疑似講義に用いた資料は前回と同じものである。

２ 従来の研究

具体的には日本語の Ted トークとし、被験者 30

従来の研究においてオンデマンド型の講義で一人を動員し，15 人ずつ 2 つのグループに分けて実般的に教材として配布されているプレゼンテーシ

験を行った．コンテンツの長さは 20 分，理解度テョン動画によるコンテンツを対象とする． プレゼ

ストの制限時間は 10 分，問題数は 15 問とした。
-6-

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン
0

10

10

7

10

7

-2

10

10

7

3

10

-7

2

5

3

3

4

19

10

6

8

8

8

8

8

9

7

8

8

8

10

10

6

4

5

-2

10

5

6

4

5

8

8

8

7

7

10

7

10

8

5

7

7

-3

10

3

3

3

10

15

8

5

5

3

4

-8

10

9

5

6

10

1

0

7

8

8

8

14

10

3

1

6

7

-12

1

2

6

3

7

6

8

10

8

7

3

-4

8

3

2

7

6

-17

3

3

0

0

5

-12

6

6

3

3

3

-16

10

10

0

0

10

図2

アンケートの結果とテスト結果の差

図２に示したアンケート結果について相関係数を
図１求めたところ、

アンケート内容

X と a の間には r = 0.428609

1 は実際に用いたアンケートから該当部分を抜き出したものである。

X と b の間には r = 0.214036

合成音声の動画を聞いた結果から話者の音声そのX と c の間には r = 0.307658

ままの動画のテスト結果を引いた差を X とし、こX と d の間には r = 0.346339

れとアンケートの質問内容の相関係数について求X と e の間には r = -0.07092

める。質問内容はそれぞれのように結果が得られた。

(a) 合成された音声を聞くことに慣れていますか？

また、合成音声の動画を聞いた結果と話者の音声(b) 動画学習は得意ですか？

そのままの動画のテスト結果の差と各アンケート(c) 記憶力はある方ですか？

の回答をそれぞれ対応させ、散布図としたものを(d) 集中力はある方ですか？

図３にまとめた。

(e) 好奇心はある方ですか？

(a)合成された音声を聞くこである。これらの結果を図 2 にまとめた
X

a

b

c

d

とに慣れていますか？

e

10

10

6

0

0

7

-8

0

0

0

0

10

-1

2

5

3

6

6

-15

4

3

4

3

6

-8

10

8

7

10

10

-9

2

8

7

7

7

-6

10

10

9

9

10

-8

8

7

4

6

7

-4

7

3

2

3

7

9

10

10

7

8

8

15
10
5
-20

-7-

-10

0

0

10

20

30

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

関がみられなかったことからテスト結果と講義内(b)動画学習は得意ですか？

容は関連が見られないと言える。

15

このことから、日常的に音声合成に馴染みのな

10

い受講者にとって、音声合成による講義は負担になると考えられる。この点について今後の実験で

5
-20

-10

0

は、音声合成に調整を加えた音源、インストール
0

10

20

時の調整の音声合成音源、人の声の３つを比較す30

ることで、音声合成による学習を行う上で違和感を与える原因を特定できると考えられる。

(c)記憶力はある方ですか？

４ 結論

10

本研究では、2 つの動画教材における音声合成の有用性評価,分析の先行研究について、実験後行

5ったアンケート結果との相関を求めた。結果、記憶力や動画学習の得意不得意も孫奐が見られたも

-20

-10

0

0

10

20

のの、音声合成への慣れ、不慣れが最も湯良い相30関を示した。このことから音声合成を用いた講義が普段から音声合成に馴染みのない受講者には負(d)集中力はある方ですか？

荷を掛ける可能性が示唆された。

15

今後は音声合成への調整が負荷を軽減する可能

10性の調査と、負荷を軽減することが証明された場
合、どのようなパラメータが合成音声の違和感を

5
-20

-10

0

低減するかについて調査を行う。
0

10

20

30

参考文献

(e)好奇心はある方ですか？

[1] S. Lemmetty, History and Development of

15

Speech Synthesis. Helsinki University of

10Technology (2004).
[2] 広瀬啓吉 (2000) 21 世紀に向けての音声合成

5
-20

-10

図3

0

の 技 術 展 望 . 情 報 処 理 , Vol.41, No.3,
0

10

20

pp.277-281.

30[3] B. Means, Y. Toyama, R. Murphy, M. Bakia,

X と a~e の散布図

K. Jones, Evaluation of evidence-based

これらの分析結果から、(a)かなり相関がある、

practices in online learning: A meta-(b)~(d)やや相関がある、(e)ほとんど相関がないとanalysis and review of online learning

わかった。

studies, U.S. Department of Education

今回の結果について合成音声への馴染みとテスト(2009).

結果には正の相関があると予想したが、予想通り[4] 斉藤雄路, 松本慎平, 寺西大, 動画教材に相関があった。一方、好奇心の有無については相おける音声合成の有用性評価に関する基礎的研究-8-日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン[5] 斉藤雄路, 松本慎平, 寺西大,2 つの動画教材における音声合成の有用性評価,分析[6] J. Sweller, Cognitive load during problem
solving: Effects on learning. Cognitive
science, 12(2), 257-285 (1988).
[7] D.McNair, M. Lorr, L. Doppleman, POMS
Manual for the Profile of Mood States.
San Diego, CA: Educational and Industrial
Testing Service (1971)[8] J. P. Heuchert, D. M. McNair, Ph.D, 横山
和仁, 渡邊一久, Profile of Mood States
2nd Edition, 金子書房 ('2015)[9] M. Keller, 鈴木克明,学習意欲をデザインする ARCS モデルによるインストラクショナル
デ ザ イ ン ， 北 大 路 書 房 （ 2010 ） Research,
pp.1518-1521(1997)-9-日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

音声通話アプリケーションの受信パケットを用いた受聴品質推定モデルの提案
広島工業大学大学院 工学研究科 情報システム科学専攻

岡田 樹，林 孝典

Proposal of Listening Quality Estimation Model Using Received Packets for
Voice Call Applications
Major in Information Systems and Science, Graduate School of Science and Technology,
Hiroshima Institute of Technology,

１ はじめに

Itsuki Okada, Takanori Hayashi

守目的での伝送品質のモニタリングやサービスプ
ロ バ イ ダ と ユ ー ザ 間 の SLAs (Service Level

インターネット技術を用いた音声通話の手段とAgreements)をサポートすることが考えられていして，VoIP(Voice over IP)技術を用いた IP 電話

る．音声通話におけるパケット損失パタンの影響の他に様々な音声通話アプリケーションを利用すについて，
IP 電話を対象にした検討[2]や超広帯域る機会が増加している．また，近年のコロナ禍に音声を対象にした検討[3]がなされており，バース

よってテレワークやオンライン講義などの機会もト損失はランダム損失よりも劣化が著しくなるこ

増加しており，オンラインコミュニケーションのとが報告されている．また，IP 電話サービスにお音声品質の重要性が高くなっている．電話番号がいては，バースト損失において，損失数が一定で付与されている IP 電話は適切な品質になるようあれば，連続損失数によって主観品質結果は同程にネットワーク品質が設計・管理されているが，度の結果であったが，超広帯域音声では，連続性

音声通話アプリケーションではそのような品質設および損失パタンによる品質特性の違いが報告さ計・管理がなされていない．そのため，駅や商業れている．また，具体的なパケットレイヤ品質推施設など人が多く集まる場所での利用や移動中で定モデルの検討として，文献[4]では，音声セグメの利用は，ネットワーク品質が低下し，会話が困ントの平均ビットレートを用いて符号化歪みに関難になるような音声品質の劣化が生じることがあする音声品質を推定し、さらにパケットロスの影る．したがって，音声通話アプリケーションを快響を考慮して全体的な音声品質を評価することで適な品質で利用してもらうためには，ユーザ体感

E-model よりも優れた性能を示している．文献[5]品質(QoE: Quality of Experience)に基づいたサでは，機械学習アルゴリズムであるランダムフォービス提供前の品質設計だけでなく，サービス提レスト利用し，評価パラメータの重要性を与える

供中の品質可視化，それに基づく品質制御の実施ことで優れた性能を示した．これらの検討は IP 電が求められる．

話を想定しているため，パケットヘッダに記録さサービス提供中における音声品質を取り扱った

れているシーケンス番号を利用しているが，音声客観品質推定評価法として，ITU-T 勧告 P.564[1]通話アプリケーションではシーケンス番号などのがある．P.564 では特定の品質推定モデルを勧告

情報が利用できない場合もある．また，音声通話

するのではなく，モデルの性能に関する要求条件

アプリケーションにおける無音圧縮技術などは考の規定に留まっており，主な用途として運用・保慮されていないといった問題がある．

- 10 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

本研究では，音声通話アプリケーションのパケ
ットレイヤ品質推定モデルの構築を目的とし，受信パケットから QoE を推定する方法を提案する．
具体的には無音圧縮技術を用いた音声通話アプリ
ケーションの受信パケットを用いて，ネットワー
クで発生するパケット損失やパケット転送遅延揺らぎの影響を考慮し，受聴品質を推定するモデルを検討した．また，品質推定モデル構築時に用いた評価音声（学習データ）とは異なる非学習デー
図1

タを用いて，提案モデルの有効性を検証した．
２ 主観品質評価実験

評価音声の実験系

２．２ 評価音声評価に用いた音声コンテンツは，電気通信大学

２．１ 主観品質評価実験系の高橋弘太研究室の話速バリエーション型音声デ

ネットワーク品質が音声通話アプリケーション

ータベースで公開されている音声[6]を使用し，有の QoE に与える影響を分析するため，主観品質評

音率 30, 43, 58, 75 [%]となる約 10 秒の音声を用

価実験を実施した．本検討では，音声通話アプリ

いた．また，音声コンテンツの発話者は，30%，

ケーションの QoE として音声の受聴品質を対象

58%の音声は女声，43%，75%の音声は男声としとして評価を行った．ネットワーク品質を変化さた．

せるために構築した実験系を図 1 に示す．PC1 かネットワーク品質は NE でパケット損失率を 0,

ら音声ファイルを再生し，PC2 で受信した音声を

5, 10, 20 [%]，パケット転送遅延揺らぎを 0, 50,

録音する．また，音声を録音する際，PC2 の受信

100 [ms]で変化させた．パケット損失は，ITU-T

パケット情報をパケット測定・解析ツールである

勧 告 G.191[7] で 規 定 さ れ て い る “Discreate

Wireshark を用いて取得した．同時に推定精度のGilbert Eliot Channel Model”を用いてランダム

確認のため，PC１の送信パケット情報も取得した．

（バースト性指標値 0.2）とバースト（バースト性

音声通話アプリケーションとして，TeamSpeak3

指標値 0.8）で発生させた．パケット転送遅延揺らを使用し，通信経路上に Network Emulator(NE)ぎは 1000ms を平均とした標準偏差で発生させた．

により，ネットワーク品質を制御した．音声符号

パケット損失率が増加すると，音声パケットの一化方式は広帯域音声符号化方式である OPUS(7.7部が欠損し，音が途切たり，雑音のように知覚さ

kbit/s)を使用し，入力信号レベルが一定以下の場

れる．パケット転送遅延揺らぎが増加すると，音合，音声パケットを送信しない無音圧縮技術を適の途切れや音声パケットをアプリケーションのバ用した．

ッファで処理できなくなることでバッファから溢れた音声パケットは破棄され，音声が加工されたように知覚される．
評価音声は，有音率を変化させた音声コンテン
ツ毎に，パケット損失，パケット損失パタン，パケット転送遅延揺らぎを変化させた計 84 条件とした．

- 11 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

２．３ 評価方法

ルを構築する必要がある．まず始めに有音区間と評価は，ITU-T 勧告 P.800[8]で規定されている

無音区間の推定を行う．今回提案した品質推定モ

絶対範疇尺度（ACR: Absolute Category Rating）

デルでは，パケット受信間隔から，有音区間と無法を用い，表 1 に示す 5 段階品質尺度で評価して音区間の判断を行う．実験で使用した音声通話ア

もらった．主観品質は得られた評点から平均オピ

プリケーションの TeamSpeak3 では，有音区間でニオン評点（MOS: Mean Opinion Score）を導出の音声パケットは 20ms 毎の一定間隔で送信されした．評価者には，作成した約 10 秒の音声を各自る．パケット損失や無音区間が発生すると受信パの PC で再生してもらい，評価してもらった．音ケットの受信間隔が伸びることになる．パケット

声の再生にはヘッドフォンまたはイヤフォンを使が連続的に損失することよりも，無音区間のため用してもらった．ここで，評価者は音声品質に関連続的にパケットが送信されない場合が多いと想する非専門家 16 名（学生）とした．

定されるため，受信パケットの受信間隔が閾値（今回の検討では 6 パケット）より長ければ，無音区

表15 段階品質尺度間と判断した．無音圧縮技術は，音声の入力レベ

評点

評定語

ルが一定以下になると音声パケットを送信しなく

5

非常に良い

なるが，音声の入力レベルが一定以下になり即座

4

良い

3

普通

2

悪い

1

非常に悪い

に適用されず，無音となってからしばらくはデー
タの転送を行う．また，音声通話アプリケーショ
ンによっては，音声によってデータ量が変化するものがある．実験で使用した音声通話アプリケー
ションの TeamSpeak3 では，音声がないパケット
は音声があるパケットよりもデータ量が小さくな

３ 品質推定モデル

る．そのため，音声によってデータ量が変化する
アプリケーションを対象にデータ量を用いたモデ

本稿で提案する品質推定モデルにおける品質推

ルも検討した．データ量を用いるモデルでは，受定の流れを図 2 に示す．受信パケットを取得する

信パケットのデータ量が閾値よりも大きいパケッと，最初に無音圧縮技術により無音と判断された箇所と有音と判断された箇所を推定する．その後，パケット損失率とパケット転送遅延揺らぎを推定トが届いてからデータ量が閾値よりも小さいパケットが届くまでの間を有音区間とし，データ量が閾値よりも小さい値となってから，次に閾値よりする．そして，推定したこれらのパラメータを用

もデータ量が大きい値となるまでの間を無音区間

いて QoE を推定する．

と判断した．
次のステップではパケット損失率を推定する．
データ量を用いないモデルでは，無音区間と判断した時間から無音区間により送信されなかったパケット数を推定する．無音区間と推定したパケッ

図 2 品質推定モデルの流れ

ト数と受信パケット数の合計を受信時間から推定される全て有音で損失なく転送された場合の受信

次に各ステップを詳細に説明する．受信パケッ

パケット数（今回は 500 パケット）から減算し，ト数はパケット損失の他に無音圧縮技術によってパケット損失数を推定する．受信パケット数と推有音率によっても変化する．そのため，有音率に定したパケット損失数からパケット損失率を推定

よる受信パケットの変化を考慮して品質推定モデした．一方，データ量を用いるモデルでは，有音- 12 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

区間と判断した時間を 20ms で除算し，その時間

こで，MOS を心理間隔尺度に変換する式を式(1)に送られるパケット数を推定する．そのパケットに示す[9]．また，音声品質を推定するモデル式の数から受信パケットの中でデータ量が閾値よりも候補を式(2)，式(3)に示す．式(2)，式(3)における大きい有音と判断されるパケット数を減算し，パloss は推定パケット損失率，jitter は推定パケッ

ケット損失数を推定する．有音と判断されたパケ

ト転送遅延揺らぎ，voice は推定有音率である．こット数と推定したパケット損失数からパケット損

こで𝑎1 ～𝑎14 は定数で，回帰分析により導出した．

失率を推定した．
次のステップではパケット転送遅延揺らぎを推(1)

𝑃 = ln{(𝑀𝑂𝑆 − 1)⁄(5 − 𝑀𝑂𝑆)}

定する．このステップでは，データ量を用いないモデルとデータ量を用いるモデルは同様の方法で𝑃 = (𝑎1 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒 + 𝑎2 )𝑙𝑜𝑠𝑠 + (𝑎3 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒 + 𝑎4 )𝑗𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 +推定を行った．パケット転送遅延揺らぎが発生す(𝑎5 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒 + 𝑎6 )𝑙𝑜𝑠𝑠 ∙ 𝑗𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟 + 𝑎7

(2)

るとパケット受信間隔が変化することになるため，
無音区間と判断した区間のパケット受信間隔を除

𝑀𝑂𝑆 = 𝑎8 𝑒

いた，パケット受信間隔をパケット転送遅延揺ら{(𝑎9 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒+𝑎10 )𝑙𝑜𝑠𝑠+(𝑎11 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒+𝑎12 )𝑗𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟}+(𝑎13 𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒+𝑎14 )𝑙𝑜𝑠𝑠∙𝑗𝑖𝑡𝑡𝑒𝑟(3)

ぎのパラメータとして扱う．受信間隔の最大値では突発的な値を取得する可能性があるため，本検４ 主観品質評価結果と推定モデルの性能評価

討 で は 受 信 間 隔 の 上 位 5% の 値 を 取 得 し ，TeamSpeak3 のパケット送信間隔である 20ms を

４．１ 主観品質評価結果

引いた値をパケット転送遅延揺らぎの品質パラメ

受信パケット数と MOS の関係を図 3 に示す．

ータとして導出した．ただし，パケット損失が発

図 3 より，受信パケット数と MOS には相関がな

生するとパケット受信間隔も長くなるため，両者

く，受信パケット数から MOS を推定することはの交互作用項も品質推定パラメータとして使用す難しいことが分かる．これは，受信パケット数がることとした．

パケット損失の他に無音圧縮技術により，音声コ

最後のステップでは，推定したパケット損失率

ンテンツの有音率によって変化したためである．

とパケット転送遅延揺らぎを品質推定パラメータ
として，主観品質評価実験で得られた MOS 推定する．また，パケット損失率やパケット転送遅延
揺らぎが同程度の場合では，有音率が高い方が劣化を知覚する回数が多くなり，MOS の低下が大きくなる可能性がある．このため，有音率も品質
推定パラメータの候補とすることとした．有音率
は，データ量を用いるモデルは有音区間から推定
し，データ量を用いないモデルは，受信パケット数から推定した．MOS を推定する式の候補とし
図 3 受信パケット数と MOS の関係て，MOS を心理間隔尺度に変換した P 値を目的変数として一次関数とする式と MOS を目的変数として指数関数とする式を検討した．説明変数と推定パケット損失率と MOS の関係を図 4 に，しては，品質推定パラメータである推定パケット

推定パケット転送遅延揺らぎと MOS の関係を図

損失率と推定遅延揺らぎ，推定有音率とした．こ5 に示す．推定パケット損失率と推定パケット転- 13 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

送遅延揺らぎの推定にデータ量を用いた場合を白丸（○），データ量を用いない場合を黒丸（●）
で示す．図 4，5 共にパケット損失とパケット転送
遅延揺らぎの両者の影響を含めたデータである．
図 4 から推定パケット損失率が増加すると MOSが低下する傾向が得られた．図 5 から推定パケッ
ト転送遅延揺らぎと MOS には相関が見られない．
これは，パケット損失率が主要因であり，パケッ
図 6 パケット損失パタンと MOS の関係

ト損失率が支配的になったためだと考えられる．

４．２ 学習データによる性能評価
主観品質評価結果を用い，式(2)と式(3)で回帰分析を行った結果を示す．式(2)，式(3)を用いて推定された MOS（推定 MOS）と実測の MOS（実測MOS）の相関係数は，データ量を用いた場合がそれぞれ 0.878，0.889 となり，データ量を用いない
場合はそれぞれ 0.844, 0.850 となった．しかし，説明変数の係数の有意確率 p 値が 0.05 を上回っ
図 4 推定パケット損失率と MOS の関係ていたため，説明変数を削り，説明変数の係数のp 値が全て 0.05 を下回り，相関係数が高くなる式(4)をモデル式として採用した．ここで，𝑎15 ～𝑎17はそれぞれ定数である．

𝑀𝑂𝑆 = 𝑎15 𝑒 (𝑎16∙𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒+𝑎17)𝑙𝑜𝑠𝑠(4)

式(4)を用いた場合の推定 MOS と実測 MOS の関係を図 7 に示す．データ量を用いるモデルを使用した結果は白丸（○），データ量を用いないモ

図 5 推定パケット転送遅延揺らぎと MOS の関係

デルを使用した結果は黒丸（●）で示す．相関係数はそれぞれ，0.882，0.836 となった．図 7 におまた，図 6 にパケット損失パタンと MOS の関

いて推定 MOS が高い値において，推定 MOS よ係を示す．図 6 では，パケット損失パタンによるりも実測 MOS が高い値を示している．そのため，影響をみるため，NE によるパケット転送遅延揺式(5)の形に平均 2 乗誤差が最小になるように非線らぎの設定値が 0ms の値のみを示した．推定パケ

形回帰で近似を行った．

ット損失率には，データ量を用いたモデルを使用
し，ランダム損失を白丸（○），バースト損失を黒丸（●）で示し，パケット損失がないデータはバツ（×）で示す．図 6 から，パケット損失パタ
ンによる品質劣化特性の違いは見られなかった．

- 14 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

４．３．非学習データによる性能評価
提案モデルの品質推定性能を検証するため，非学習データを用いた評価を行った．主観品質評価
実験系は，2.1 節と同様である．
評価に用いた音声は，電気通信大学の高橋弘太
研究室の話速バリエーション型音声データベース
で公開されている音声から学習データとは異なる音声を使用し，有音率約 30～約 75 [%]となる約
図7式(4)による推定 MOS と実測 MOS の関係

10 秒の音声，8 コンテンツ（男声 4 コンテンツ，(5)

女声 4 コンテンツ）を用いた．また，ネットワー

𝑀𝑂𝑆 = 1 + 𝐴𝑒 (𝐵∙𝑣𝑜𝑖𝑐𝑒+𝐶)(𝑙𝑜𝑠𝑠−𝐷)

ク品質は，パケット損失率が支配的となっていたため，パケット転送遅延揺らぎを 0, 100[ms]とし，ここで，A,B,C,D は定数であり，その値を表 2 にパケット損失率を 0, 5, 10, 20[%]でランダムとバ示す．式(5) を用いた場合の推定 MOS と実測

ーストで発生させた．評価音声はパケット損失率，

MOS の関係を図 8 に示す．凡例は図 7 と同様で

パケット損失パタン，パケット転送遅延揺らぎ，あり，相関係数はそれぞれ，0.896，0.852 となっ

有音率を変化させた 64 条件に学習データに用いた．図 8 と図 7 を比較すると，推定 MOS が高い

た主観品質評価実験との枠組みの違いの影響を補値において実測 MOS との差が小さくなっている

正する必要性を判断するため，学習データとしてことが分かる．

用いた MOS が異なる評価音声 8 条件をアンカー
条件として加えた計 72 条件を評価した．評価方

表 2 モデル式の定数の値

法は 2.3 節と同様の方法とし，評価者は非専門家

係

データ量を

データ量を

数

用いたモデル

用いないモデル

A

3.679

2.371

ータの MOS は，学習用データと非学習用データ

B-3.697×10-4-8.310×10-4の間で相関係数 0.990 となり，ほぼ同じ値が得らC-4.954×10-2-3.076×10-2

れた．このため，得られた評価値を補正することD-1.6504.512

16 名（学生）とした．
実験の結果から，まず，アンカー条件としたデなく取り扱った．
非学習データの推定 MOS と実測 MOS の関係
を図 9 に示す．凡例は図 7 と同様であり，相関係
数はそれぞれ，0.910, 0.906 となり，提案したモデルの推定精度が高いことが確認できた．図 9 を詳細に見ると，推定 MOS が約 3.2 に対して実測
MOS が約 1.5 の場合や，推定 MOS が約 3.3 に対して実測 MOS が約 4.5 の場合など，推定誤差が大きくなった点も存在した．これは，パケット損

図8

失箇所の偏りの違いによって品質劣化の知覚のさ式(5)を用いた推定 MOS と実測 MOS の関係

れ方が変わった場合や，パケット損失による品質劣化の発生箇所と発話音声の位置関係の違いが影響したと考えられる．品質劣化が知覚された箇所- 15 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

が名詞や動詞などの重要な箇所では，助詞や接続

assessment models,” November 2007.

詞などの重要ではない部分よりも品質劣化に対し[2] 青木仁志, 倉島敦子, “IP 電話サービスにお敏感に反応することがある．パケット損失の発生

ける主観品質評価,” コミュニケーションクの仕方による違いは，有音区間全体でパケット損

オ リ テ ィ 研 究 会 , 信 学 技 報 , CQ2019-3,

失率を推定するのではなく，パケット毎の受信情

pp.13-18, April 2019.

報を用いてパケット損失が発生した箇所を推定す[3] 倉島敦子, 恵木則次, “バースト損失劣化にることで推定精度を向上できる可能性がある．一

対する POLQA の推定精度検証,” 信学総大,方，音声コンテンツの内容の違いは現状のパケッ

B-11-23, March 2021.

トレイヤ品質推定モデルでは判断することができ[4] J. Liangliang, Y. Fuzheng, “A Packet-

ず，メディアレイアで発話内容の解析が必要とな

layer Quality Assessment System for VoIP,”
Proc.

る．

3rd

Multimedia

International

Conf.

on

Technology,

pp.715-722,

November 2013.
[5] W. Zou, F. Yang, X. Li, “A Packet-Layer
Quality Assessment System for VoIP Using
RandomForest,”IEEE

International

Conference on Computer and Information
Technology, pp.710-714, September 2014.
[6] 高橋弘太, “話速バリエーション型音声デー
タ ベ ー ス ” , 電 気 通 信 大 学 ,図9

http://www.it.cei.uec.ac.jp/SRV-DB/,

非学習データの推定 MOS と実測 MOS の(参照 2022-01)

関係[7] ITU-T Rec. G.191, “Software tools forspeech and audio coding standardization,”

５ まとめと今後の課題

January 2019.

本稿では，音声通話アプリケーションの受信パケ[8] ITU-T Rec. P.800, “Methods for subjective

ットから有音率を考慮し，パケット損失率を推定す

determination of transmission quality,”

ることで受聴品質を推定するパケットレイヤ品質推August 1996.

定モデルの提案を行った．非学習データを用いて提[9] R. D. Prosser, J. W. Allnatt, and N. W.

案したモデルの有効性を検証した結果，高い相関を

Lewis,

示し，高精度に受聴品質を推定できることを確認し“Quality

gradingof

impairedtelevision pictures,” Proc. IEE, vol.111,

た．

no.3, pp.491-502, March 1964.

今後は，品質推定パラメータを有音区間全体で推定するのではなく，パケット受信情報を用いて，品質劣化箇所を推定する方法を検討する必要がある．

参考文献[1] ITU-T Rec. P.564, “Conformance testingfor voice over IP transmission quality- 16 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

災害支援型自動販売機設置場所の閲覧・投稿システムの開発
広島工業大学山本 大輝

広島工業大学

山岸 秀一

Development of a browsing and posting system for the locations ofdisaster relief vending machines
Hiroshima Institute of Technology

Daiki Yamamoto

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

本研究の閲覧・投稿システムは、Web アプリケ

１ はじめにーションとして開発する。Web ブラウザから利用
地震などの災害発生時に、自動販売機に搭載さできるようにすることで、スマートフォンアプリ

れている電光掲示板に災害情報を流したり、残っケーションのようなダウンロードが不要になり、ている飲料を無償で提供する災害支援型自動販売

災害時にも迅速に利用することができる。自動販機がある。近年では、2011 年 3 月 11 日に発生し売機設置場所の閲覧については、Web サイトの画

た東日本大震災でも、約 400 万台の災害支援型自面上に地図を表示し、地図上にマーカーを設置す

動販売機が稼働し、8 万 8 千本以上の飲料が無償ることで、自動販売機の設置場所を示す。なお、で提供された[1]。しかし，災害時に自動販売機がWeb サイトの画面上に地図を設置するに当たって設置されている場所を事前に把握していなければ、は、JavaScript の Web 地図ライブラリィである

迅速に利用することは困難である。ところで、自Leaflet を使用する。また、新規設置場所の投稿

動販売機の設置場所を地図上に表示するシステム

については、サイトに登録されていない自動販売として、コカ・コーラ社のスマートフォンアプリ

機をユーザーが見つけた場合、その場所の緯度経

ケーション[2]や、キリンが Web サイト上で運営し

度、コメント文、最寄りの避難場所、及び自動販ているサービス[3]がある。しかし，これらのシス売機の写真をサイト上にあるフォームに入力してテムやサービスには災害支援型自動販売機の掲載

データベースに登録することができる。なお、写はなく、あくまで自社の自動販売機の紹介を行っ

真はファイル名のみデータベースに登録され、写ているだけである。そこで、災害支援型自動販売

真自体はサーバーにアップロードされる。これら

機の設置場所の閲覧と新規設置場所の投稿を行うの情報が登録された後、データベースにある新規ことができ、更に付加情報を表示させることで、設置場所のデータを Web サイトが読み込み，地図

災害時における自動販売機の迅速な利用を支援す

上にマーカーとして表示する。

るシステムの開発が本研究の目的である。
３ 開発環境２ 研究概要本システムを開発するにあたって使用するプロ- 17 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

グラミング言語は、JavaScript と PHP である。まの L.popup オブジェクトを実行することで行う。

た，システムの動作環境には XAMPP を使用する。

図 2 にマーカーをクリックした際の様子を示す。

XAMPP は Web アプリケーションの実行に必要なソ

なお、地図上にマーカーが密集すると見えづらく

フトウェアを集めたものであり、本研究で使用すなるので、最寄りの避難場所別に自動販売機の設る Web サーバー，データベース管理システム共に、置場所を検索できる機能を実装した。図 3 に示す

XAMPP に搭載されている Apache と MySQL を使用

フォームに避難場所名を入力すると、入力されたする。

避難場所以外が掲載されたマーカーを削除する関数が実行され、検索された場所を最寄りの避難場

４

実装

所とするマーカーのみを表示することができる。
全てのマーカーを再度表示させる場合は、再表示研究概要に示した仕様に従って、システムの開ボタンをクリックすることで Web サイトがリロー発を行った。本システムを構成する閲覧機能と投ドされ、全てのマーカーが表示される。

稿機能の実装と稼働の様子を、それぞれ 4.1 と 4.2に示す。図 1 は、本システムの閲覧機能と投稿機
能の処理の流れである。

図2(a) 閲覧機能

マーカークリック時のポップアップ表示(b) 投稿機能

図 1 システムの処理の流れ

4.1 閲覧機能
図 3 検索フォーム

地図上にあるマーカーをクリックすると、コメ
ント文、最寄りの避難場所、及び自動販売機の写4.2 投稿機能

真がポップアップ表示される。これは、Leaflet.js- 18 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン稿ができる．
新規自動販売機の設置場所を地図上でクリック
すると、Leaflet.js の bindPopup オブジェクトが実行され、緯度と経度がポップアップ表示される。
その際、クリックした地点の緯度と経度がフォー
ムに送信され、自動入力される。その後、コメン
ト文、最寄りの避難場所、及び自動販売機の写真をフォームに投稿しデータベースに登録を行うことで、新たな自動販売機の設置場所がデータベー
スから参照され、マップ上にマーカーが設置される。図 4 に地図上をクリックしたときのポップア
ップ表示を、また、図 5 に投稿フォームを示す。

図6

システム全体の画面構成

5 まとめ
災害発生時に災害支援型自動販売機の設置場所の閲覧や新規設置場所の投稿を行うことができ、更に付加情報を表示させることで迅速な利用を支援する Web アプリケーション・システムの開発を図4行った。今後は、利用者の現在地から自動販売機

地図上クリック時のポップアップ表示

までのルートを自動検索する機能を実装する予定である。また、実際に本システムを利用してもらい、アンケート調査などによって、システムの利便性の評価も行っていきたい。
参考文献[1] 島林勇弥：地域社会にとってなぜ災害支援型
自動販売機が必要なのか？，地域安全学会梗
概集, No43，pp39-42（2018）[2] コカ・コーラ社：Coke On(コーク オン)おト

図 5 投稿フォーム

クで楽しいコカ・コーラ公式アプリ，Coke On
紹介公式サイト

また、図 6 にシステム全体の画面構成を示す。
上部の地図に表示されているマーカーをクリックすることで，既に登録されている災害支援型自動販売機の最寄りの避難場所や自動販売機の写真等
がポップアップ表示される．また，上部の地図の該当箇所をクリックし，投稿フォームに，コメン
ト文，最寄りの避難場所，及び自動販売機の写真を入力することで，自動販売機設置場所の新規投https://c.cocacola.co.jp/app/[3] KIRIN：Tappiness の設置場所，KIRIN 公式サイト
https://map.tappiness.kirin.co.jp/map/- 19 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

第一原理計算による Fe-Cr-Ni 合金の組成の違いによる磁性変化の研究
広島工業大学

仲田 麻朗

広島工業大学

山岸 秀一

中国電力

杉内 栄夫

First principles studies of the magnetic change by the difference incomposition of Fe-Cr-Ni alloy
Hiroshima Institute of Technology

Mao Nakata

Hiroshima Institute of Technology

Shuichi Yamagishi

The Chugoku Electric Power co., inc.

１ 研究目的Takao Sugiuchi

能か，また，その結果が劣化と相関のある指標を捉えているかについて，組織及び磁性観察等によ

超々臨界圧火力発電所内で使用されるボイラチって確認が行われている[3]．本研究では，その結ューブには，ステンレス鋼や高クロム鋼などが用果が妥当であるか，また，実験により観察できな

いられるが，これらの内側には，温度 600℃，圧力

い細部の磁性発現状況について理論的解析により24.5 MPa といった高温・高圧な蒸気が通り，また，

評価・確認する必要があるため．Super304H の磁外側は 1000℃を超える燃焼ガスに晒されている．

性の発現現象を理論計算により明らかにする．特このような使用環境が更に過酷となれば，材料にに，Super304H を構成するオーステナイト鋼の主甚大な影響を与え，チューブ破損などのトラブル成分である鉄(Fe)に対し，質量比（製造時）17～19%に繋がる場合がある．チューブに用いられる金属の含有量を有するクロム(Cr)，及び 7.5～10.5%のは，高温中に応力が加わると時間の経過とともに含有量のニッケル（Ni）のみを考慮して，それら

徐々に変形し，それが進行すると金属組織に数μの欠乏領域と濃化領域（σ相：磁性無し）の粒界m 程度のボイドが派生し，それらが連結することにボイドが派生するため，Fe，Cr，Ni の含有比率

で破断に至る[1]．そのような場合には，高効率プを変化させたときの電子状態と磁性の変化を第一

ラントの停止を余儀なくされ，燃料費の増大とい原理計算によって解析する（Cu，Mn，Nb 等の他った問題が発生することになる．超々臨界圧ボイ

元素は省略）．なお，第一原理計算とは，実験デラの過熱器管や再熱器管等に，火 SUS304J1HTB

ータや経験パラメータを用いず理論的にシュレデ（Super304H）と呼ばれるクリープ破断強度に優ィンガー方程式（Kohn-Sham 方程式）を解く方法

れたオーステナイト鋼[2]が使われているが，それである．

でもクリープ損傷に至ったケースがある．そのた
２ 研究方法め，劣化の早期発見が重要になるが，その診断手法は未だ確立されていない．そこで，同ボイラチ
ューブの内圧クリープ及び熱時効試験片を作製し，２．１ 研究概要

ECT・SQUID 分離型方式等の高感度磁気センサを

鉄(Fe)-クロム(Cr)-ニッケル(Ni)合金の電子状使用して，透磁率や導電率変化状況から診断が可態を，密度汎関数理論（DFT）[4, 5]によるコンピ- 20 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンラインュータシミュレーションにより解析する. DFT とは，電子密度の汎関数を用いて系のエネルギーを最小にするように全電子密度を決定することにより，Kohn-Sham 方程式を解く方法であり，次の，(1)～(3)で定式化される．このとき，系の全エネル
ギーは(4)で表され，これが最小値となるような電子状態を求める．
図1(1)

Fe-Cr-Ni 合金の単位格子の構造(2)

この単位格子を使い，QUANTUM ESPRESSO に(3)

よる DFT を用いた第一原理計算を行う．なお，
DFT 計算において，波動関数及び電荷密度を平面波展開する時のカットオフエネルギーは，それぞ(4)

れ，75 Ry，800 Ry とする．また，逆空間を離散化

DFT による電子状態の計算には，第一原理ソフする k 点メッシュには 8×8×8 を用いる．

トウェア QUANTUM ESPRESSO [6]を使用する．

QUANTUM ESPRESSO による第一原理計算によ

QUANTUM ESPRESSO は，電子の波動関数と電って，次に示す全磁化𝑚𝑚𝑡𝑡 と絶対磁化𝑚𝑚𝑎𝑎 を求めることにより，磁性の有無を調べる．

荷密度を平面波で展開し，また，擬ポテンシャルを用いて原子の持つ価電子のみを扱う．

(5)

Super304H は，Fe，Cr，Ni，Cu，Mn，Nb など(6)を含むオーステナイト合金であるが，使用中の高温高圧の条件下で組成の変化が起こり得る．そこ
で，含有量の多い Fe，Cr，及び Ni を取り上げ，

４ 計算結果この Fe-Cr-Ni 合金について，各元素の含有比率

Fe-Cr-Ni 合金の単位格子の構造を，表 1 に示すを変えて DFT による電子状態計算を行い，電子Super304H の 組 成 を 元 に 決 定 す る ． 表 2 に密度状態と磁性の変化を測定する．そして，物理Super304H に含まれる Cr や Ni の含有量を変化さ実験による組織及び磁性観察の結果と照合するこせた場合の単位格子を示す．(6,1,1)は Super304Hとにより，素材の劣化時に現れる物性値の特性をに対する Cr 欠乏（Ni 弱過剰）状態，(5,2,1)は Cr

明らかにする．

及び Ni 過剰状態，そして，(5,1,2)は Cr 欠乏（Ni強過剰）状態を示す．また，表 3 に Ni を含まない
場合の単位格子を示す．(7,1,0)は Cr 欠乏状態，

２．２ 条件設定
本研究では，Fe の高温時に現れる結晶構造であ(6,2,0)は Cr 弱過剰状態，そして，(5,3,0)は Cr 強過る面心立方格子(FCC)を用い，これを 2 格子結合

剰状態を示す．

した合計 8 個の原子による単位格子を採用する．
そして，単位格子中の Fe 原子を，Cr 原子や Ni 原

表1子に置き換えることで組成の異なる Fe-Cr-Ni 合金を作成する．図 1 に，各元素の個数(Fe, Cr, Ni)が，例えば，(6,1,1)，(5,2,1)，(5,1,2)の場合の単位格子の結晶構造を示す．

- 21 -

Super304H(製造時)化学成分(新日鐵住金)

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

表2

Fe-Cr-Ni 合金の組成（Ni を含む）

や過剰状態では磁性を持たないが，Ni の強過剰状
態では僅かに磁性を持つことが分かった．
５ 結論
火力発電所ボイラチューブの劣化診断手法確立

表3

Fe-Cr-Ni 合金の組成（Ni を含まない）に向けた磁性発現状況の理論的検証のために，FeCr-Ni 合金について，密度汎関数理論（DFT）を用いた第一原理計算を行い，元素の含有比率を変えた場合の磁性の変化を調べた．その結果，Fe-Cr-Ni
合金では Cr の欠乏状態や過剰状態では磁性を持たないが，Ni の強過剰状態では僅かに磁性を持つ
ことが分かった．今後は，より多くの原子から成こ れ ら の 単 位 格 子 を 用 い て ， QUANTUM

る単位格子を用いることで，より Super304H の組

ESPRESSO による DFT 計算を実施した．計算で得成に近いモデルによる解析を行う予定である．

られた磁化の値を表 5 と表 6 に示す．なお，表 4には，比較のために単位格子の 8 個の原子を全て

参考文献

同一種類にした純金属についても計算を実施し，磁化の値を求めた．表 5 より，Ni を含む場合には，[1] 片岡敏明: ボイラチューブ余寿命診断手法に

Cr 欠乏（Ni 弱過剰）状態，Cr 及び Ni 過剰状態と関する研究, エネルギア総研レビュー, 2 巻,

もに磁性を持たないことが分かる．また，Cr 欠乏

52 号, pp.4-5 (2018)（Ni 強過剰）状態では僅かな磁性を持つことが分[2] 仙波潤之他: 高効率火力発電電熱管用高強度かる．一方，表 6 に示すように，Ni を含まない場

ステンレス鋼管 SUPER304H(火 SUS304J1HTB)

合では，いずれの場合も磁性は見られなかった．

の開発, まてりあ, 46 巻, 2 号, pp.99-101(2007)

表4[3] 三浦滉大他: オーステナイト系ステンレス鋼

純金属の磁化中の加工誘起マルテンサイトの組織形態と磁気特性の相関, 日本金属学会誌, 78 巻, 10号, pp.375-380 (2014)
表5

Fe-Cr-Ni 合金の磁化（Ni を含む場合）[4] P.

Hohenberg,

W.

Kohn:

Inhomogeneouselectron gas, Physical Review, vol.136,
no.3B, pp.865-871 (1964)[5] [5] W. Kohn, L. J. Sham: Self-Consistent
表6

Fe-Cr-Ni 合金の磁化（Ni を含まない場合）

Equations

IncludingCorrelation

Effects,

Exchange
PhysicalandReview,

vol.140, no.4A, pp.1133-1138 (1965)[6] P. Giannozzi et al.: QUANTUM ESPRESSO: amodular and open-source software project
以 上 の 結 果 に よ り ， Fe-Cr-Ni 合 金 で は ，for quantum simulations of materials, J.

Super304H(製造時)の組成に対する Cr の欠乏状態

Phys.: Condensed Matter 21, 395502 (2009)- 22 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

アクセシビリティ改善のための統計グラフの読み上げ手法
広島工業大学 情報学部 情報工学科

大塚 雅仁，垣内 洋介

Reading method of statistical graphs for improving accessibility
Faculty of Applied Information Science, Department of Computer Science,
Hiroshima Institute of Technology

1Masahito Otsuka, Yosuke Kakiuchi

た表が必要である．

背景

しかし，新聞やネットニュースなどの媒体に表もグラフも両方を掲載するという方法は，紙面の昨今のニュースや新聞では，「新型コロナウイ

大きさなどを考えると現実的ではない．そこで，

ルス感染者数」「ワクチン接種率」といった統計本研究では視覚障碍者の統計グラフの読み取りを

グラフをよく目にする．膨大なデータをわかりや支援する手法を提案する．

すくまとめたり，データの特徴や傾向を分析した
りする手段として，グラフは有用である．グラフ

2を用いることで，ただの数字の羅列でしかなかっ関連研究たデータが視覚的にわかりやすい情報として提示できる．

視覚障碍者のグラフ読み取りをサポートするツールとして，NASA が開発した xSonify[1]とい

例えば，日付とコロナウイルスの新規感染者数を示すデータが 365 日分表にまとめられた場合

うツールがある．これを使うと，グラフを音に変と，そのデータをもとに作られた棒グラフがあっ換することで視覚障碍者でもグラフの読み取りがたとする．ここから，1 日の新規感染者が最も多可能になる．このツールではグラフの画像データ

い日を探す場合を考えてみると，表から探す場

を入力することで，グラフの数値の変化をもとに合，最初の行から最後の行までを 1 つずつ見なした音を出力する．X-Y 軸のあるグラフに対しがら大きな値を探し出すのが一般的である．しかて，横軸の変化を時間，縦軸の変化を音階とする

し，グラフならば 1 列に並んだ棒から，1 番背のような形でグラフの画像から音楽のような音を出

高い棒を探すだけでよい．よって，データをもと力することでグラフ全体の形を読み取れるようににグラフとして提示する方が，直感的に理解しやなっている．しかし，音階の変化のみではグラフ

すいと言える．そのため，日常のあらゆる場面での数値を正確に読み取ることは難しい．そこで，グラフが使われている．逆に膨大なデータを表とグラフの数値を正確に読み取れる新たな読み取りして掲載している新聞やネットニュースはあまり手法が必要であると考えた．

見かけない．
しかし，グラフよりも表でデータが示されたほ

3

研究目的

うがわかりやすいと感じる場合もある．例えば，
音声読み上げソフトを利用してコンピュータを操

本研究では，棒グラフと円グラフの 2 つにつ作している視覚障碍者が情報を得る場合である．

いて情報を読み取り，読み上げ用のテキストを出

音声読み上げソフトは画面上のテキストを読み上力する手法を提案する．研究を行うにあたり，次げるため，画像ではなくテキストとして提示されの 3 点を達成するような手法を開発することが- 23 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

研究の目的である．
1 点目は，凡例の名前と数値を関連付けて読み取る点である．先行研究において，横軸は時間軸として処理されている．そのため，「月別の降水量」のような数値の時間的な変化を表したグラフであれば問題なく読み取れる．しかし，「地域ごとの人口」のような数値の比較を目的にしたグラフではその目的を達成できるとは考えにくい．な
図1

ぜなら，グラフの横軸の内容を音声化できないた

棒グラフ読み取りの入力画像例

め，どの項目がどのくらいの値なのかを理解できないからである．そこで，本研究では，グラフの座標を検出する．このとき，グラフの棒の部分を

縦軸と横軸を読み取り，凡例の名前と数値を関連白塗りした画像を新規に作成し，その画像で文字付けて読み取れるようにする．

認識をすることで，文字認識の誤検出を減らすよ
うにしている．

2 点目は，グラフから数値を正確に読み取る点である．先行研究では，数値の変化を読み取り，

手順 3：検出された文字の座標と内容をもとグラフ全体の形を理解することはできるが，個々に，縦軸と横軸の内容を分析する．縦軸の分析での値を読み上げるわけではないため，数値の詳細

は，文字認識の結果の中から数字のみで構成されを理解するのは難しい．また，数値の変化が音階た文字列のみを取り出す．横軸の分析では，手順に置き換わっているため，実際の数値がどのくら

1 で検出した棒の下側に書かれた文字のみを取りいであるのかは想像でしかわからない．そこで，出す．また横軸に関しては，隣接したり重なり合グラフから数値を正確に読み取る必要があると考ったりして検出された文字は 1 つの文字列としえた．

てまとめている．
手順 4：棒で表された数値の大きさを計算す

3 点目は，出力形式はテキストデータとする点である．出力形式をテキストデータにすることる．ここでは，手順 1 と手順 3 の処理結果をもで，音声読み上げソフトが読み上げることが可能とに，グラフの縦 1 ピクセル当たり変化と縦軸になる．さらに，テキスト形式の出力とすることの数値の変化の比率を計算する．その比率を使っで音を聞き分けるよりも正確な情報の理解が可能てグラフ中の棒が表す数値の大きさを計算する．

になる．本論文では，以上の 3 点を可能とする

また，横軸上に文字が検出されているにもかかわ

統計グラフの読み上げ手法の提案を行う．

らず対応する棒が存在しない場合，その部分の値
は 0 とする．

4以上の処理により，グラフの情報を取得する．

棒グラフの読み取り手法

4.1

4.2

手順

情報の読み上げ

4.1 節の手順で，グラフの情報を取得すること

棒グラフの読み取りは，以下の 4 つの手順でができた．取得できた情報は，項目名とその項目行う．入力画像の例を図 1 に示す．
手順 1：画像中の棒が書かれている座標を調べに対応する数値である．最終的には，これらの取る．多角形の頂点座標の検出を行い．検出された

得できた情報を視覚障碍者にも理解できる形で出

多角形のうち頂点数が 4 つのもののみを棒とし力する方法が必要である．本研究では，音声読みて動的配列に記憶させる．

上げソフトが読み上げるためのテキストを画面上に表示させる．しかし，取得した情報をすべて読手順 2：文字認識を行い，文字の内容と文字の- 24 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

み上げると理解しにくい可能性がある．そこで，さらに，プログラムの終了時に取得した情報の対話型処理を用いて利用者の知りたい統計情報だ

一覧を CSV ファイルとして表形式にまとめて出けを出力する．この処理を実装することで，利用力する．これによってグラフの詳細な数値を自由者が知りたい情報だけをピンポイントで取得するに参照できるのではないかと考えた．

ことができると考えている．
具体的には，文字列によるコマンドの入力によ

4.3って，出力する情報を選択できる．本研究では表

実験結果

実験では，プログラムが正常に動作しているか

1 のようなコマンドを実装した．表内の N は自実際に画像を入力し，プログラムの実行結果から然数の引数，S は文字列の引数であることを表し判断する．判断基準は以下の 3 点である．

ており，実際に使用する際は適切な値をそこに入1. グラフの真値とプログラムが読み取った実測力する必要がある．

値を比較し，極端な差がないこと
コマンドの入力によって出力される読み上げ用
2. 数値と項目名の関連付けが正しく行われていのテキストを表 2 に示す．表中の N は引数，ること「○○」は項目名，「△△」は数値を表してい

3. 棒のない項目に対しては数値として 0 を出力

る．
表1

していること実装したコマンドの一覧

コマンド

出力内容

以上について目標達成しているか検証を行う．

search(S)

文字列 S と一致する項目名に対応する数値を出力する

実際に図 1 の画像に対して読み取りを実行した結果を表 3 に示す．表の左側はグラフ作成に

top(N)

上位 N 個の数値と項目名を出力使用した真値であり，右側が測定値である．

bottom(N)下位 N 個の数値と項目名を出力

aver

すべての数値の平均値を出力する

medianすべての数値の中央値を出力する

sum

すべての数値の合計値を出力する

表3

図 1 に対する実験結果

1月

17

1月

0.000

2月

225

2月

0.000

3月

1992

3月

1723.038

出力されるテキストの例

4月

12187

4月

11904.627

コマンド出力されるテキスト

5月

2477

5月

2192.958

search(S)○○(S に対応する項目名)は、△
△です。

6月

1865

6月

1566.398

7月

17651

7月

17387.021

top(N)/
bottom(N)上位(下位)N 個を大きい(小さい)ほうから順に出力します。
1 位は、○○の△△です。
2 位は、○○の△△です。
…
N 位は、○○の△△です。

8月

32129

8月

31797.887

9月

15194

9月

14880.784

10 月

16867

10 月

16603.822

aver (sum)

平均(合計)値は、△△です。

11 月

47501

11 月

47148.590

median

中央値は○○の△△です。

12 月

86925

12 月

86621.828

表2- 25 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

実験結果より，判断基準の 1・2 を満たしていると言える．また，図 1 中の 1 月と 2 月の軸を見ると，棒が描画されていないため，測定値が 0 となっている．このことから，判断基準 3 も問題なく達成されていることがわかる．

5円グラフの読み取り手法

5.1

図3

手順

手順 2 実行前後変化の概略

円グラフの読み取りは，以下の 6 つの手順で行
手順 3：線分の検出をする．線分の検出によっう．入力画像の例として図 2 のような凡例付きのて，円を区切る直線がどこにあるのかがわかる．

円グラフを考える．

線分は線の始点と終点の x 座標，y 座標の 4 つの手順 1：円を検出する．円は中心の x 座標，y 座
標，
半径の長さの 3 つの整数で変数に記録される．

整数で変数に記録される．

また，円が複数検出された場合は半径が最も大き

手順 4：多角形の検出を使い四角形を検出する．

いもの以外を削除する．

手順 5：文字認識を行い，文字の内容と文字の手順 2：手順 3 で線分の検出をするための画像

座標を検出する．このとき，手順 1 と手順 4 で検を描画する．入力された画像上の検出された円の出した円や四角形を白色で塗りつぶすことで，文中心に白い点を上書きする．これによって，なす

字認識の誤検出を減らしている．

角が 180°の 2 つの線を 1 つの線と誤った検出す

手順 6：扇ごとに情報を計算する．円と線の情ることがなくなる．さらに円の円周上に白い線を報をもとに円グラフを構成している各扇の大きさ

描画し，円の輪郭線を消す．こうしないと，円のと，扇の各画素の色の平均値を求める．このとき，輪郭線と領域を区切る線がつながっているため，扇の大きさを百分率で求める．

1 つの線として検出することができない．そこで，

手順 7：凡例の四角形の情報を計算する．四角

直線と交わっていた円の輪郭線を白い円で塗りつ形の右側に書かれた文字をその四角形の対応するぶすことで，独立した 1 つの線分として検出でき文字列として変数に保存し，四角形と同じ色の扇るようになる．手順 2 のイメージを図 3 に示す．

の凡例の名前とする．
手順 6 と手順 7 は円グラフの各要素を網羅する

図中の中央の図形は白で描画した部分を黄色で表まで繰り返す．

示した画像である．

以上の処理により，グラフ中の情報を取得する．
5.2

実験結果

実験では，プログラムが正常に動作しているか
実際に画像を入力し，プログラムの実行結果から判断する．判断基準は以下の 4 点である．
1. グラフの真値とプログラムが読み取った実測値を比較し，極端な差がないこと
2. 数値と項目名の関連付けが正しく行われてい図2

ること

円グラフ読み取りの入力画像例- 26 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

3. 項目名の記述された場所が画像中のどこにあ表4

図 2 に対する実験結果っても読み上げられること

-39

10.1

-39

10.047以上について目標達成しているか検証を行う．

40-49

21.6

40-49

21.559図 2 の円グラフ画像に対して読み取りを行った

50-59

31.3

50-59

31.311

実験結果を表 4 に示す．また，図 4，図 5 として

60-69

20.9

60-69

20.885

示した別の円グラフに対しても実験を行った．そ

70-

16.2

70-

16.199のときの真値と結果を，図 4 は表 5 に，図 5 は表

表56 に示す．表の左側はグラフ作成に使用した真値

希望するであり，右側が測定値である．

どちらかと

図 4 に対する実験結果
30.5

希望する
どちらかと

真値と測定値を比較すると，どれも誤差は 1 未

いうと希望満であり，項目名も同じであるため，判断基準 1・

する

する

どちらかと

どちらかと

2 は達成できていると考えられる．また，3 つの画像を比べると，それぞれ項目名の長さや書かれていうと希望いる場所は異なる．しかし，表を見るとどのグラ

31.9

14.1

いうと希望

いうと希望

しない

フも正常に読み取れていることがわかる．このこ

希望しないとから判断基準 4 も問題ないことがわかる．

30.403

表6

31.88814.140

しない
7.8

希望しない

7.840

図 5 に対する実験結果

職場内感染

21

職場内感染

20.960

家庭内感染

20

家庭内感委

19.970

その他

3

その他

2.998

不明

56

不明

56.072

6

開発環境と使用ツール

6.1

開発環境

開発には CPU がインテル第 6 世代 Corei7図46700 プロセッサ(64bit)，OS が Windows 10

円グラフ読み取りの入力画像例

Home のパソコンを使用した．また，開発言語にC++を使用し，統合開発環境は Microsoft 社のVisual Studio 2019 を使用した．
6.2

使用ツール

本研究では，画像処理や文字認識のために以下の 3 つのライブラリやツールを使用した．

図5

6.2.1
円グラフ読み取りの入力画像例

OpenCV [2]

OpenCV はオープンソースの画像処理ライブラリである．本研究では，画像の入出力・画像変換・特徴解析等で使用した．本研究ではバージョン- 27 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

4.5.1 を使用した．

式が少ないことが挙げられる．現在は，棒グラフ
や円グラフの中のごく限られた形式のものにしか

6.2.2

Tesseract [3]対応していない．そのため，棒グラフや円グラフ

Tesseract はオープンソースの光学式文字認識

でも形状によっては読み上げられない画像がある．

エンジンである．Tesseract はコマンドラインか

これを改善するためには，より多くの形式を想定

らで文字認識を実行でき，100 以上の言語を認識したプログラムが必要である．また，同様の形式可能である．さらに，実行結果は PDF やであっても，文字が傾いていたり，グラフの塗りHTML，TSV などの形式でファイル出力でき

つぶしや線がドットになっていたりすると読み取る．本研究では，バージョン 5.0.0 を使用した．

れない．これを解決するためには，特徴解析や文字認識の精度向上のための更なる手法が必要にな

6.2.3

nkf Network Kanji Filter [4]

るのではないかと考えている．

nkf はテキストファイル中の Shift JIS やさらに，本研究では，読み上げ用のテキストをUTF-8 といった文字コードを相互に変換するソ

画面上に出力することしかできていないので，実

フトウェアである．nkf はコマンドライン上で実際に，音声読み上げソフトと連携した出力結果の行できる．本研究では，バージョン 2.1.5 を使用

読み上げも試してみる必要がある．

した．
参考文献
7

まとめ
[1] Candey, R.M.; Schertenleib, A. M. and Diaz本研究では，視覚障碍者の統計グラフのアクセ

Merced, W. L. : "Xsonify Sonification Tool

シビリティを改善するため，統計グラフの読み取

for Space Physics", 12th International

り手法を提案した．画像ファイルから画像処理のConference on Auditory Display, 2006.

特徴検出や文字認識を利用して，グラフ上に表現[2] Home - OpenCV

された情報をテキストに置き換えることができた．

<https://opencv.org/>(2022/01/11 アクセス)

また，コマンドによって，グラフ内の特定の情報[3] GitHub - tesseract-ocr/tesseract: Tesseract

や統計量を読み上げることも可能である．

Open Source OCR Engine (main repository)

棒グラフは，棒の長さと縦軸の目盛りから各棒<https://github.com/tesseract-の表す値から求め，横軸の項目名と関連付ける．

ocr/tesseract>(2022/01/11 アクセス)

また，円グラフは，各要素の大きさを面積比で求[4] nkf Network Kanji Filter プロジェクト日本

め，色の情報をもとに項目名と関連付ける．

語トップページ - OSDN

実験では数値読み取りの正確性や文字と数値の<https://ja.osdn.net/projects/nkf/>(2022/01/1

関連付けを検証した．この実験では，棒グラフ円

3 アクセス)グラフともに問題なく数値の読み取りと関連付けを行えた．また，四角形のない項目の数値を 0 として処理する機能も正常に動作していることが分かった．円グラフでは，項目名の記載されている
位置が画像のどこにあっても問題なく読み取れる
ことも確認できた．
今後の課題として，読み上げ可能なグラフの形- 28 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

メッシュ型近距離無線ネットワークの構築支援システム
広島工業大学織田悦至, 濱崎利彦

株式会社 TCC

香川達也, 濱田一生

Construction support system for mesh-type short-range
wireless networks
Hiroshima Institute of Technology, Etsushi Oda, Toshihiko Hamasaki
TCC Co. Ltd., Tatsuya Kagawa, Issei Hamada

１ 研究目的ータ量を想定したネットワーク再構成アルゴリズ
ムが検討されている[7,8]。

IoT（Internet of Things）技術が様々なものづくり

しかし、エンドユーザの視点では、実際の現場での分野に貢献している中、スマート農業[1-3]やドどのようにしてロバストなセンサネットワークをローンアグリ[4-6]など、農林業の分野でも官民一構築するかを知る必要がある。そこで、テスト機体となってセンサネットワークの活用が進められ器を用いて実際の通信の安定性を確認しながら、ている。一般に、センサネットワークに適用されノードで構成されるネットワークのトポロジーをるトポロジーは、ピアツーピア型、スター型、マ

可視化するツールが報告されている[9]。このツー

ルチホップ型、メッシュ型に分類される。このよ

ルの問題点は、基本的に予測機能がないことであうなセンサネットワークでは、それぞれのトポロる。

ジーを活かした動作時間や送信電力の同期などの必要なセンサノードの位置はユーザに知られて特性を持つエンドデバイスが推奨されている。

いるため、センサノード間の通信安定性、必要な

2000 年代に入ると、民間の低消費電力無線ネッ

中継ノードの数、対応する中継ノードの位置を予トワーク技術が急速に普及し、アドホックのセン

測する必要がある。

シングモジュールによって 100m から 1km の距離

そこで我々は、一般の農家において信頼性が高く、でマルチホップ技術が実用化された。このような費用対効果の高い WSN を構築できるよう、スマ

アプリケーションは、橋梁などインフラの維持管

ートフォンとサーバーを使った支援アプリケーシ

理やここで注目している農林業など屋外用途にもョンツールを考えた。この成果の一部は、すでに用いられている。

いくつかの学会で発表してきている。[10-13]。本

そこで、本研究の目的は、設置型センサノード

システムの適用に適したシナリオの例として、日のネットワークを構築する際に、実際のシステム

本の典型的な村を選び、最大高低差 100m の急斜構築に先立って、一般ユーザが必要最小限の中継面にある棚田が 500m 間隔で多数存在しているこ

ノードの位置を示す手段を提供することである。

とを挙げた。現在は森の深さの見込み[14]や稲のこのシステム構築の基本となるのは、保守・管理

成長状態の違いによる植生[15]などを考慮しながコストを削減するための低消費電力化の問題であら電波伝搬特性への影響を考慮したモデルを適用る。

するアルゴリズムに拡張していっている。

ネットワーク全体の寿命という観点からは，消費

本稿では，従来発表の論文[13]を拡張し，森林や電力に基づいて各センサノードの通信周波数やデ

水田地帯における電波伝搬のモデルを実測に基づ- 29 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

いて適用した例について述べる。第 2 章では、中継ノードの位置を予測するためのアプリケーショ
ンツールの概要を説明する。第 3 章では，高低差のある地形や森林を想定した場合の LOS(Line ofSight)及び NLOS(Non-LOS)の伝搬距離に基づいた中継ノード配置アルゴリズムについて詳細に説明する。森林や田園での電波伝搬のワーストケース
モデルを適用し、さらにフェイルセーフの概念も取り入れたネットワーク構築アルゴリズムに拡張する。第 4 章では、実際の地形や森林・水田環境を考慮したネットワーク構築の例により、本支援

図 1 アプリケーションシステムの動作図

システムの有用性を示す。第 5 章では、クライア
起伏のある地形における森林を介した中継ノント側でのアプリケーションの利用ステップを示し、最後に第 6 章で結論をまとめる。

ードによるセンサネットワーク構築アルゴリズ
ム

２ センサネットワーク構築支援アプリケーショ
ンツールのコンセプト

ここでは，仮想的に設定された地形を用いて，中継ノードを備えたセンサネットワークを構築する

図 1 に、本アプリケーションツールのコンセプ

アルゴリズムを述べる。谷間に川が流れる水田や、トを示す。ユーザは、スマートフォンの画面上で、森林が広がる水田などの地形を想定している。あ必要なセンサノードと、ネットワーク全体を制御

らかじめ、特徴的な場所に 6 台のセンサノードがするコーディネーターノードの設定位置を指定す設置されている。地図上のメッシュの交点の間隔

る（ステップ 1）。これらのセンサノードの位置

は 5m で、各交点には位置座標、高度値、空間情

情報は、共通の 4G キャリアを介してサーバーに報（開けた場所、水田、森林）が関連付けられて

転送する。

いる。

サーバーは、河川を含むオープンソースの地形情

すべてのメッシュ交差点において、各センサノー

報をもとに、すべてのセンサノードの送信可能範ドからの RSSI の劣化をシミュレーションする。

2.4 GHz と 920 MHz それぞれに対して、囲を推定し、画像情報をもとに森林や農地の境界
地図を自動解析する（ステップ 2）。ここで、自動３．１ クラスタ内のネットワーク接続

解析ツールは現在開発中であるため、このステッ

図 2 にクラスタ内のネットワーク構築の流れをプは現時点では手動で行う。

示す。まず，(a)に示すように，すべてのセンサノ

各ノード間の相互の伝送距離関係に基づいて、各ードの送信範囲を求める。各センサノードにおけノードは必要に応じて 1 つ以上の追加の中継ノー

る電波の伝搬特性を以下に示す．

ドと直接リンクする。ノード間の LOS またはノード A：森林のある平らな水田

NLOS の状態を決定することは、最適なモデルのノード B：A と C の間の伝送範囲内

選択（ステップ 3）に関係するため、ネットワー

ノード C：川のある棚田

ク構築のための最も重要な作業である。そして、

ノード D：水田の棚田

最終的に結ばれたネットワークの 2 次元あるいはノード E：森林のある水田

3 次元地図データをスマートフォンのディスプレ

ノード F：森林のある平らな水田

イに転送する（ステップ 4）。

各センサノードからの RSSI の劣化は，すべての- 30 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

メッシュの交点でシミュレートされ，送信エリア
は前章で示した概念によって定義される。

３．２ クラスタ間のネットワーク接続

次に，(b)に示すように，隣接する送信範囲の間で続いて、新たに配置された中継ノード‘c1’の送信

重複する領域を探索する。各センサノードの送信

範囲をシミュレーションし、オーバーラップ領域

範囲が 2 つ以上重なっている場合，その集合をこを特定するために新たな探索を行う。この例では、

こではクラスタと定義する．したがって，ここで

図３（a）に示すように、‘e1’-F と‘e2’-F の場合に示した例は，3 つのクラスタに分けられる。{A, B,

ついて、この処理を繰り返す。この処理をもとに、

C, D}, {E}, {F}の 3 つのクラスタに分けることが

図３（b）に示すように、新たな中継ノード’e1’ができる。

追加される。

ノード A と B，ノード B と C のように，隣接する中継ノードを含むノード間で送信範囲の重複が2 つのセンサノードが互いの通信範囲内にある場

なくなった場合，残りのセンサノードと他のノー合、これらのノード間に対応するリンクが作成さ

ド間の RSSI を比較し，それぞれの送信範囲のエれる。第 3 段階では，図 (c)に示すように，クラッジ（またはリム）を定義する．ここで、Forest2

スタ内の残りのオーバーラップ領域に中継ノードと 3 はクラスタ間に位置しているため、通信強度を配置する。（c）に示すように，クラスタ内の残が低下していることに注意が必要です。仮にりのオーバーラップ領域に中継ノードを配置し，Forest2、3 が平地であった場合、図２のケースのオーバーラップ領域の隅と残りのセンサノードとように、d1-f1、e3-f2 間の RSSI 劣化量（この場の間のすべての RSSI を比較する。

合は距離）と、送信範囲の最短の縁を比較することになる。その結果、d1-f1 の RSSI が e3-f2 のRSSI よりも良いと判断され、図３（d）に示すよ
うに、ノード D から追加の中継ノード‘d1’, ‘f1’を経由してノード F に至る経路でクラスタが接続さ
れる。

(a)

(b)

(d)

(a)

図２ クラスタ内のネットワーク構築手順を示す模式図。
初期の伝送範囲シミュレーション（a）、3つのオーバ
ーラップした伝送エリアを結ぶリンク（b）、RSSI比較手法（c）、中継ノードを導入して新たなオーバー
ラップエリアを作るリンク（d）。

(b)

この比較を行うことで，より堅牢な通信を保証することができる．この例では，c1-E > c2-E > c1-F >c2-F という関係になり，c1 の位置に中継ノードを配置することになる。そして、（d）に示すように、隣接するノード C と D は、中継ノード「c1」を介して接続することができる。

- 31 -

図３ 中継ノードを追加した場合のクラスタ間のネットワ
ーク構築手順を模式的に示す。RSSIの比較（a）、中継ノードを導入したクラスタ間のリンク（b）、送信範囲のRSSI比較ステップ（c）、複数の中継ノードを導入して作成したクラスタ間のリンク（d）を示す。

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

３．３ フェイルセーフを取り入れた中継ノード

代表的な場所、特に丘陵地の近くにセンサノードの設置コンセプトを設置する必要がある。平坦地では、2.4 GHz とここまでは、ノード数を最小にするための設計フ920 MHz でネットワークの配置に違いはない。そローを説明した。図 3（d）の結果に示すように、

こで、森林を囲むように水田や棚田が配置されて中継ノード‘c1’を除くすべてのノードは、1 本いる傾斜地に着目し、伝搬の違いを確認した。図の接続線で隔てられている。このネットワークで

５では、森の部分を濃いグレーで示す。棚田でのは、あるノードで電池切れや事故などの通信障害

中継ノードとクラスタ間の接続に明らかな違いがが発生した場合、そのノードが通信不能になったある。図 5 の 2.4 GHz では、森林を迂回するよう後も、すべてのノードが連鎖的に接続されたままに中継ノードを追加してクラスタを接続し、森林になります。そのため、それぞれのノードから所

内の長距離での RSSI の劣化が考慮されている。

定の距離内に追加の中継ノードを配置するフェイ
ルセーフ対策が施される。
すでに手順で述べたように、クラスタを接続する
際には、最も近い接続された送信エッジ（リム）の RSSI 強度を比較する。図 4 に示すように、副ライン‘c1’-‘e2’、 ‘e3’-‘f2’を追加すれば、信頼性を向上させることができる。クラスタ
内では、交差する伝送範囲リム'a'と'c2'から、相互に接続された伝送範囲リムの 1 つを選択すること
図５ 2.4GHzのセンサノード接続連携シミュレーション例。
丸と四角で示したノードは，それぞれセンサノードと中継ノードである。

ができる。

920 MHz では、図 6 に示すように、棚田のエッジや森林を超えて接続されている。フェイ
ルセーフの観点から、920 MHz では追加する中継
ノードの数を減らし、2.4 GHz ではより多くの中継ノードを追加していることがわかる。

図４ フェイルセーフを指向したネットワーク設計の概念図。

４

起伏のある地形における森林を介した中継

ノードによるセンサネットワーク
ベンチマークには広島県山間部の志和地域を考

図６ 920 MHz場合のセンサノード接続連携シミュレーシ
ョン例。丸と四角で示したノードは，それぞれセンサ
ノードと中継ノードである。

えた。この地域の稲作の特徴として，傾斜地の標
高と日照の違いにより，3 種類の米が栽培されていることが挙げられる。モニタリングのためには、- 32 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

５ クライアント側の表示
クライアント側では、以下の手順で操作を行う。
１：検索ボックスに地名を入力し、対象地域に移動する。
２：地図上で２点を指定し、検証を行う範囲を指定する。
３：地図上にノード（コーディネータ、ルーター、
エンドデバイスの３種）を設置し、サーバーへ入力情報が送信されます。（図７）
４：ネットワークシミュレーション及びマッピン
グを実行する。
５：サーバーから取得した新しいルーターノードを設置していない中間結果の伝送可能範囲とノードの接続情報を表示する。（図８）５：サーバーから取得した最終結果の伝送可能範
図8 新しいルーターノードを設置していない中間結果のシミュレーション結果の伝送可能範囲とノード間の接続情報を表示

囲とノードの接続情報を表示する。（図９）６：最後に航空写真に標高データを貼り付けた 3Dモデルも同時に見せることでより地形を理解しやすいようにしている。(図１０)

図９ 最終のシミュレーション結果の伝送可能範囲とノード間の接続情報を表示

図７ 地図にノードを設置して表示- 33 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

図１０ 航空写真に伝送可能範囲とノード位置、接続可能
情報を表示した３Dモデル

６ 結論
農林業におけるアドホック WSN の設計・展開を支援するための概念的なツールを提示し、実際の地形・環境データを基にその運用結果を示した。
この設計ツールを用いて、適切な数の中継ノード
を経済的に追加することで、森林で隔てられた複数の水田地帯を結ぶネットワークを構成できることが示された。今回開発した構成アルゴリズムは、各ノードのフェイルセーフを考慮した上で、中継ノードを容易に配置できるという点で大きなアドバンテージがあると考えている。今後の課題としては、送受信機の高さも設計パラメータとして考慮したツールを作成するためのアルゴリズムを開発すること、地形情報(建物、森林、道路等)をデータ化する事とデータとの照合である。今回発表したツールの利点は、森林や農村部での実測で検証された電波伝搬モデルを使用していることである。さらに、伝搬モデルの高さ依存性の精度を植
生、反射、回折などで向上させるプロジェクトを計画している。
参考文献[1] Smart agriculture, https://smart-agriculture.org/[2] North American climate smart agriculture,https://www.nacsaa.net/[3] White paper, "Food, Agriculture, Rural", 2018, 2019,2020, Japan, Ministry of Agriculture, Forestry and- 34 -

Fisheries.
[4] Federal Aviation Administration,
https://www.fb.org/news/faa-proposal-would-grounddrones-for-many-farmers-ranchers[5] American Farm Bureau Federation,
https://www.agfoundation.org/[6] A. K. Saha, J. Saha, R. Ray, S. Sircar, S. Dutta, S.P.
Chattopadhyay, H.N. Saha, “IOT-based drone for
improvement of crop quality in agricultural field,” inProc. 2018 IEEE 8th Annual Computing andCommunication Workshop and Conference (CCWC)
Las Vegas, 8-10 Jan. 2018.
[7] Z. Cheng, M. Perillo, and W.B. Heinzelman,“General network lifetime and cost models forevaluation sensor network deployment strategies,”
IEEE Trans. Mobile Computing, Vol.7, No.4 April 2008,
pp. 484-497[8] C.F. Wang and J.W. Ding, “The optimum sensor
redeployment scheme using the most frangible clusters
set,” Computer Communications, Elsevier, vol.31, 2008,
pp.3492-3502.
[9] Y. Nishimura, M. Yoshida, and K. Yoshihara,“Development of sensor node installation support tool,(in Japanese)” IEICE Communication Society
Magazine, vol.8, no.1, 2014, pp39-45.
[10] 織田悦至, 河内洸貴, 濱崎利彦, “ワイヤレス
センサネットワーク構築支援アプリケーション, 最適な中継ノード設置-,”コミュニケーションクオ
リティ研究会, 電子情報通信学会, CQ2020-35, 9 月
2020.
[11] 織田悦至, 河内洸貴, 濱崎利彦, “ワイヤレス
センサネットワークの最適中継ノード設置支援ア
プリケーション,” 電気・情報関連学会中国支部
連合大会、R20-10-01-01, 10 月 2020.
[12] 織田悦至, 河内洸貴, 濱崎利彦, “ワイヤレス
センサネットワーク構築支援アプリケーション, RSSI 予測モデル式の推定-, ” 短距離無線通信研究会, 電子情報通信学会, SeMI2020-18, 11 月 2020.
[13] E. Oda, K. Kawauchi, and T. Hamasaki. " Support
application for configuring optimal relay nodes inwireless sensor networks," Proc. 2021 IEEE Topical
Conference on Wireless Sensors and Sensor Networks,
San Diego. 306-IX676, 2021.
[14] T. Tokunou, R. Yamane and T. Hamasaki. "Nearearth propagation loss model in forest for low power
wireless sensor network," Proc. of 2017 USNC-URSI
Radio Science Meeting. San Diego.
[15] D. Kuramoto, T. Tokunou and T. Hamasaki,"Vegetation effect in paddy field for a wireless sensor
network," Proc. of 2018 USNC-URSI Radio Science
Meeting, Boston.

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

広島湾における牡蠣養殖場のクロロフィル濃度分布
広島工業大学

磨 有祐実，赤城 大吉，濱崎 利彦

Distribution of chlorophyll concentrationin oyster farms in Hiroshima Bay
Hiroshima Institute of Technology Ayumi Togi，Daikichi Akagi，Toshihiko Hamasaki

観測時間帯は 9 時から 15 時の間である。海表面

１ はじめに海域に生息する植物プランクトンは海におけるの海水を採取し、クロロフィル a 濃度は笠原理化

食物連鎖の土台である。広島湾では牡蠣養殖が盛

学工業株式会社製 CHL-30N を使用して測定した。

んにおこなわれており、牡蠣の餌である植物プラ

測定バラツキは濃度が高いほど大きくなるので、ンクトンの量の把握は、牡蠣いかだの位置決定に一度採取した海水を 5 回測定し、海水を入れ替え重要である。

て同様に 5 セット測定することで、1 地点につき植物プランクトン量の把握にはクロロフィル a

25 回分のクロロフィル a 濃度センサ値を取得し濃度が用いられる。クロロフィルは葉緑素とも呼た。図１において、測定海域の番号は測定した順

ばれ、特にクロロフィル a はすべての藻類に含ま番を、それを結ぶ赤い線は測定のために移動した

れている。Morel(2001)らの研究により、クロロフ

航路を示している。

ィル a 濃度と浮遊(藻類および非藻類)粒子による可視光スペクトル吸収の変動はそれぞれの波長に対して関連付けられている[1]。我々はこの手法を応用し、牡蠣筏周囲に直接設置可能なカメラ搭載の小型ブイの開発を進めてきている[2]。ここでは、その機構のリファレンスとして広島湾の牡蠣養殖場のクロロフィル a 濃度を測定し、その季節による変動の傾向を見出すことを目的に測定・分析を行った結果について報告する。
２ 実験2020 年 12 月、2021 年 3,5,7,8,10,11 月の計 7回、広島湾沖の海域 13 地点(図１)にて、クロロフ
ィル a 濃度の測定を行った。これまでもほぼ同じ海域において、第六管区海上保安部海洋情報部によるクロロフィル濃度の測定が巡視船を用いて定期的に行われてきている[3]。これに対して、我々
３ 分析

は上記の通り牡蠣筏に直接設置することを目的と各地点でのクロロフィル a 濃度を、測定日別にして、水深 10m 程度の牡蠣筏設置場所も含めた牡図２に示す。同じ観測日でも、地点によってクロ蠣筏設置エリアでの測定を行なった。
- 35 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

ロフィル a 濃度は大きく違うことが分かる。

10 月にかけては地点によって差が大きい。これら

大黒神島北部の地点 13 は稚貝を採取する地点での事から、11 月から 3 月の秋から冬にかけてクロ

あり 1 年を通してクロロフィル a 濃度の変化が少ロフィル a 濃度は全体として低く、6 月から 8 月

ない。廿日市本土と宮島を挟む海岸部 7, 8, 9 は河頃に増加のピークを迎えていることが分かる。ま川からの陸地栄養分の流入により高いクロロフィ

たクロロフィル a 濃度の増減は地点によって異な

ル a 濃度を示している。また、宮島西域の 10, 11

ることも分かる。

は一年を通じてやや波浪は高いが水深は浅く比較
４ 考察的に高い濃度を示している。また、沿岸からやや離れた阿多田島の養殖海域(地点 12)では、やはりデータは 2021 年のデータのみであり、平均的濃度は低めとなっている。この海域は西風によるなクロロフィル a 濃度の季節と地形との関係を把

波浪が岩国沖から直接伝搬してくるので、波の高握するには不十分だが、大凡の傾向として一年のさも格段に高くなる事が原因と考えられる。

うち 11 月から 3 月にかけての冬の間は植物プラ

クロロフィルa濃度[μg/L]

ンクトンが少なく、地点によって 6 月から 8 月頃に増加のピークを迎えると考えられる。

15

また、一年を通してクロロフィル a 濃度が著し2020年12月

10

く低い海域があることも分かった。

2021年3月
2021年5月
2021年7月

5

５ おわりに2021年8月

本研究では牡蠣の餌となる植物プランクトンの2021年10月

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213

量を把握するために指標として使用されるクロロ

2021年11月

フィル a 濃度に着目し、広島湾の牡蠣養殖場にお地点

図２

けるクロロフィル a 濃度値を測定した。クロロフ
ィル a 濃度には地点ごとに季節による変化の特徴

各地点でのクロロフィル濃度

クロロフィルa濃度[μg/L]

だけでなく、水深の影響もあることが判明した。
今後は深さを含めたクロロフィル a 濃度データ

15をより長期間測定し、地点ごとの特徴を分析する
10

ことで、より効率的な牡蠣養殖に生かせると考える。また、潮の流れを含めた分析も有効であると

5

考える。

0

参考文献
[1] A. Morel and S. Maritorena,“ Bio opticalproperties of oceanic waters”, Journal ofGeophysical Research, Vol. 106, NO. C4,
PAGES 7163–7180, April 15, 2001.
[2] 松本亜弓，赤城大吉，濱崎利彦，“内海養殖
IoT 向け複合センサブイの開発”，2020 IEEE
SMC Hiroshima Chapter 若手研究会，オンラ
イン，July 2021．
[3] 第六管区海上保安部海洋情報部 広島湾の水質情報
https://www1.kaiho.mlit.go.jp/KAN6/2_kai
syo_new/suishitu/hiroshimawan.html

2020/11/152021/2/23 2021/6/3 2021/9/112021/12/20
地点1

地点2

地点6
地点11

図３

測定日
地点3

地点4

地点5

地点7

地点8

地点9

地点10

地点12

地点13

測定日ごとのクロロフィル濃度

図３に各測定日でのクロロフィル a 濃度を、地点ごとに示す。12 月と 3 月、11 月のクロロフィ
ル a 濃度はどの地点でも低い値であり、5 月から- 36 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

海面撮影画像を用いたクロロフィル濃度観測装置
広島工業大学赤城 大吉、濱崎 利彦

株式会社シリウス 1

尾首俊幸

Chlorophyll concentration observation device
using sea surface images
Hiroshima Institute of Technology Daikichi Akagi、Toshihiko Hamasaki
Sirius1 Co., Ltd. Okubi Toshiyuki

１ はじめに

２ 試作ブイ

海域に生息する植物プランクトンは、牡蛎養殖

今回の実験で使用した機器として、アクリル板などの無給餌養殖業において餌とされる。そのたと発泡スチロールを用いてブイを試作し、その中め養殖業者にとって植物プランクトン量を把握すにカメラモジュール(SONY IMX219PQ)、加速

ることは重要であると言える。植物プランクトン

度センサ（ADXL345）、水温センサの量的情報の指標としてクロロフィル濃度が用い（DS18B20）を接続した Raspberry Pi Zero

られる。Morel らの研究によりクロロフィル濃度

WH と動作電源として用意したモバイルバッテと浮遊粒子によるスペクトル吸収の変動は、それリーを搭載した。試作ブイの概略を図 1 に示す。

ぞれの波長に対して関連付けられている[1]。また従来機器として対象に光を当てた蛍光反応からクロロフィル濃度がわかるクロロフィルセンサが開発されている。しかしクロロフィルセンサは高価で測定対象を現地にて採取する必要がある。
このことから我々はカメラモジュールを用いて試作ブイの概略

安価にクロロフィル濃度をセンシングする事を目指す。画像を用いたクロロフィル濃度をセンシン
３ 実験

グする手法の一つとして衛星を用いたリモートセンシングが挙げられる[2]。リモートセンシング

実験は、2020 年 12 月、2021 年 3 月、5 月、7 月、では衛星画像を用いることで広域での観測が可能

8 月、10 月、11 月に広島湾沖の海域 13 地点にてとなる。しかし、衛星画像によるクロロフィル濃観測を行った。クロロフィル濃度は、現地にて海度のセンシングは画像の撮影タイミングによって水を採取、笠原理化工業株式会社製 CHL-30 を使雲がノイズとして影響してしまうことがある。そ用し測定を行った。また測定値のばらつきを考慮

こで本研究では、センサやカメラモジュールを搭して、一度採取した海水で 5 回の測定を行う。そ載したブイで海洋情報のセンシングを行うとともして海水を入れ替え 5 セット続けることで、1 地に、クロロフィルセンサを用いてクロロフィル濃点につき 25 回分のクロロフィル濃度を測定して度を測定した。その後、取得したデータの関係性いる。海面画像の撮影は海にセンサブイを浮かべ、から海面撮影画像を用いたクロロフィル濃度の推

Raspberry Pi Zero WH にあらかじめ用意してい定を行った。

たプログラムを動作させることで 1 地点につき 20- 37 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

枚の画像データ、加速度データ、水温データを取得した。図 2 に撮影した画像の一例を示し、図 3にセンサブイの動作風景を示す。

図５ クロロフィル濃度と R 分布
図２ 撮影画像
図 4 と図 5 で示した分布に指数近似を行うこと
で式(1)、式(2)を導出した。式(1)の B や式(2)の R は使用画像内の RGB 値のことである。
(𝐶𝐶ℎ𝑙𝑙 [𝜇𝜇𝜇𝜇/𝐿𝐿] = 4.7479𝑒𝑒 0.015𝐵𝐵 )(𝐶𝐶ℎ𝑙𝑙 [𝜇𝜇𝜇𝜇/𝐿𝐿] = 0.6342𝑒𝑒

５ 結果

0.0209𝑅𝑅 )

(1)

(2)

図 4、図 5 で用いたクロロフィル濃度と使用画

図３ センサブイ動作風景

像の RGB の値である B、R を使用することによ４ クロロフィル濃度推定式って、式(1)と式(2)のクロロフィル濃度の推定精

クロロフィル濃度推定式は、上記の実験により度に対する検証を行った。検証を行った際のクロ取得したクロロフィルセンサによる測定結果とカ

ロフィル濃度の実測値と推定値の差である

メラモジュールで撮影した海面画像から得られた

MAE(平均絶対誤差)を表 1 に示し、クロロフィ

可視光スペクトルの分布に対して指数近似を行う

ル濃度の最大値と最小値、式(1)と式(2)から算出ことで推定式の導出を行った。推定式導出の際にした推定値の最大値と最小値を表 2 に示す。また使用した可視光スペクトルとして図 2 に示す海面

クロロフィル濃度と式(1)および式(2)より算出し撮影画像にトリミングを行った使用画像の RGBた推定値の箱ひげ図を図 6 に示す。

値である B と R を用いている。図 3 にクロロフィ
表１ 検証時の MAE(平均絶対誤差)

ル濃度と B の分布、図 4 にクロロフィル濃度と Rの分布を示す。

MAE

式(1)
2.01

式(2)
1.68

表２ クロロフィル濃度と推定値の最大値・最小値
CHL
B
R
図４ クロロフィル濃度と B 分布

- 38 -

max
13.98
3.03
5.76

min
0.20
1.24
0.90

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

RGB 値との相関関係を確認することができた。またクロロフィル濃度と撮影画像の RGB 値の分布から指数近似により導出した推定式ではクロロフ
ィル濃度が 6 μg/L 以上の値を推定することができないことが明らかになった。今回明らかになった課題として使用している画像の RGB 値のばらつきが大きいことそしてクロロフィル濃度が高い
地点のデータが少ないことが挙げられる。今後は画像の RGB 値のばらつきを考慮した撮影や分析

図６ クロロフィル濃度と推定値の箱ひげ図を行っていくことや継続的に実験を行いクロロフ
６ 考察

ィル濃度が高い地点のデータを増やすことでクロ

表 1 より、クロロフィル濃度の推定精度はロフィル濃度の推定精度を高めていく。RGB 値

MAE が低いという点から式(1)よりも式(2)の方のばらつきを考慮した分析には、図 2 の撮影画像が高いことがわかる。式(1)よりも式(2)の推定精に写る白黒のリングの値を反映させることで天候度が高いことの要因分析として測定したクロロフ

や時間帯による明るさの違いを考慮した分析を行ィル濃度と使用画像の RGB 値の相関係数を算出う。クロロフィル濃度が春季や夏季に高い値を見した。測定したクロロフィル濃度と使用画像のせる[3]。今後の実験は行う日程を調節しクロロ

RGB 値の相関を表 3 に示す。表 3 の結果からク

フィル濃度が高くなる時期に焦点を当てた計画を

ロロフィル濃度の推定精度は相関係数の強さが関立てていく。以上のことを進めると同時に海洋情係していると考えることができる。

報に対する理解を深めることで観測機器の完成度

表３ クロロフィル濃度と RGB 値の相関
B
G
R
CHL
-0.21
0.11
0.47

を高めていく。
参考文献[1] A. Morel and S. Maritorena, “Bio-optical2、図６より式(1)と式(2)のどちらともproperties

クロロフィル濃度が 6 μg/L 以上の値を推定でき

ofoceanic

waters:A

reappraisal” J. of Geophysical Research,ていないことがわかる。要因としてはクロロフィ

Vol. 106, No. C4, pp. 7163–7180, April 15,

ル濃度が高い値と低い値のデータ数に偏りがある

2001.

ためだと考えた。図 4 や図 5 で使用しているデー[2] Y. Oguro, T. Konishi, S. Ito and C. Miura,

タの点数は 91 点ある。その中でクロロフィル濃“An

度が 6 μg/L 以上の値は 16 点だった。また推定

Estimation

Chlorophyll-a式の導出で行った指数近似が最小二乗法をベース

MethodofAppropriate

Concentrations

via

the

Linear Combination Index for Sentinal-に行われていたことから、導出した推定式がクロ2/MSI Data in Hiroshima Bay”, Proc. 42nd

ロフィル濃度の低い値に影響を受けていると考え

Asian Conference on Remote Sensing (ACRS),られる。

ACRS21-094, 10 pages, online (November2021).

７ おわりに[3] 山口峰生,今井一郎,松尾豊,“広島湾におけ

本研究では、カメラモジュールで撮影した海面る植物プランクトンの現存量と光合成速度の画像を用いることでクロロフィル濃度の推定を行

季節変化”,南西水研研報,No.28,pp.63-

った。結果からクロロフィル濃度と撮影画像の72(1994)- 39 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

ビル内を移動するロボットの屋内測位システム
広島工業大学 山田一稀，大谷幸三

An Accurate Indoor Positioning System for Mobile Robot
Hiroshima Institute of Technology

Kazuki YAMADA and Kozo OHTANI

１ はじめに近年，日常の様々な社会活動において，労働者の仕事を効率化あるいはロボットに代替させるために， ICT（Information and Communication
Technology）を利用した RoboticBase と呼ばれるプラットフォームを構築する流れがある（図１）．
そこでは，オフィスビルや商業施設などの屋内で清掃や点検，警備，搬送などを行う各種ロボットの活躍が期待されている．そのようなサービスロ

図 1 RoboticBase[2]ボットの普及拡大を図るためには，ビル内におけるロボットの位置を安定的に検出する技術（BPS:（周波数帯）までの電波強度から，現在位置を推Building Positioning System）が必要不可欠とな定する．WiFi アクセスポイントは既に多くの場所る．しかし，現状屋内でロボットの位置を測位すに敷設されているため追加設備コストを抑えられる技術は，利用する媒体や測位原理よって精度やるが，BLE と比べて測位精度が劣る．

コ ス ト が 異 な り ， GPS(Global Positioning(2) BLE（Bluetooth Low Energy）

System)のように高精度で安定した方法が確立さ既知の位置にある複数のビーコン（Bluetooth

れていない．また，セキュリティの観点からロボ

電波発信端末）までの電波強度から，現在位置をットにカメラを搭載した画像計測の導入が困難で推定する．ビーコンは小型かつ省電力であるためあり，さらに LiDAR などのセンサを多用すると柔軟な設置が可能であるが，電波の干渉および反ロボットが高コスト化するという問題がある．そ射によって精度が悪化する場合もある．コストのこで本研究では，ビルの床や天井，側壁などに埋精度のバランスに優れている．角田の研究[3]では，め込んだ安価な無線タグの電波強度や伝搬時間をBLE を利用したビーコン「iBeacon」を用い，室もとに，必要最小限のセンサを搭載したロボット

内での測位実験を行なったが，電波反射の影響やが自己位置を推定することを前提条件として利用

分解能の問題から高精度な測位はできなかった．

可能な技術を検討した．

(3)SmartFinder(BLE の応用)
SmartFinder（屋内位置情報プラットフォーム）

２[4]は，関西大学環境都市工学部で研究開発された

屋内測位の概要
BPS で用いられる媒体もしくは要素技術には革新的な屋内測位技術をクラウドシステム化した複数の手法が存在する．
(1)

ものである．アンカーデバイスとタグ，サーバでWiFi構成されており，サーバにおいて自己組織化アル既知の位置にある複数の WiFi アクセスポイント

ゴリズム(SOL: Self-Organizing Localization)に- 40 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

より測位端末間の通信関係から位置を推定する．
従来のビーコン（図 2.10）の課題である測定エリ
アへの大量の定点ビーコンの設置と維持管理コス
トを抑えるため，定点ビーコンを最小の３つとし，測位対象のネットワークの隣接関係から測位する．
測位対象が多くなればなるほど精度が上がる．ま図2

た，特別な知識やノウハウなしで導入可能で，位置の決まっていない多数のデバイス用いて位置推BIM のイメージ[6]望ましい．

定 を 行 う こ と も で き る . 間 島 の 研 究 [5] で はSmartFinder を用い，通路の測位を行なったが、
1 m ~5 m 程度の大きな誤差が測位された．本研
究のニーズに合う環境では高精度な測位ができなかったため，違うアプローチでの測位や他の要素
技術との組み合わせが必要になる．
(4)UWB(Ultra Wide Band)
30 m 程度の間隔で設置したセンサのうち，最図 3 Human-Robot Collaboration Platform[7]低 2 台のセンサから発信された UWB 信号の到達
時間差と入射角度を利用して測位する．UWB 受
信専用タグが必要であり現時点では高コストであるが，量産化に適したデバイスの開発は進んでお３ BIM による建築業界の ICT 化り，屋内測位精度は数 10 cm 程度である．

現在，建築業界では 2DCAD を用いた２次元のその他の手法としては，GPS 衛星と同じプロト

図面で作られた設計図が主流である．2DCAD に

コルの信号を発信する IMES 送信機を屋内に設置

代 わ り 生 ま れ た 設 計 手 法 が BIM(Building

し，各 IMES 送信機に設定された緯度・経度・高Information Modeling)である．BIM では図面をさ情報を読み取って位置推定を行う IMES や，超三次元で扱うことができ，壁や設備等に属性情報

音波を発するスピーカーを屋内に複数設置し，移を与えられるなど，図面に様々な付加価値を与え動体に取り付けたマイクで集音することにより，られるシステムとなっている．近年では，建物を現在位置を推定する超音波等がある．

構成する様々な要素に属性を与えられることを利以上のように，既存の技術は基本的に発信機（基用し，IoT・AI 技術などの ICT 化への取り組みも地局）と受信機（移動体）を組み合わせ，媒体の行われている．本研究でも BIM のような技術を受信強度や到達時間などから位置を算出するもの

活用し，位置測位を行うタグを BIM に属性情報

であり，媒体の違いやデバイスの配置によって精として与え，画面上に表示した地図からロボット

度やコストが異なる．サービスロボットの自己位の移動指示や位置表示等を行うことを目標として置推定を想定した場合，BPS には位置精度が 0.3
m 以内であること，リアルタイム性が高いこと，
３次元測位が可能であること，小型・軽量・安価・
低消費電力であることなどが求められる．さらに，いる．本研究でもこの技術を活用し，位置測位用タグの属性情報を BIM に与え，画面上に表示した地図からロボットの移動指示や位置表示等を行

BIM(Building

うことを目標としている．このようなシステムのInformation System)等の建物情報とロボットが開発することで，将来的にはビルでの資材搬入，移動する現実空間の環境情報を連携できることが病院での病院食搬入など人間にかかる負担緩和やRoboticBaseの 観 点 か ら

- 41 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

Flight，TOF)を電波の速さ（光速 c＝3.0x108m/s）

省人化に期待できる．

で割ることで 2 つの端末間の距離を求めることができる．

d = TOF / c
発信されるパルス波を検知するために，図 4 に示
すハイゼンベルクの不確定性原理を用い，周波数が僅かに異なる複数の正弦波信号を組み合わせてパルス波のピークを作り出し，正確なタイミングを抽出しやすくしている．この原理を用いると，ある帯域幅 Δf*が与えられたときに、パルスの幅

図 4 ハイゼンベルクの不確定性原理[8]Δt をおおまかに決定することができる．このとき，
以下の式が成立する．

ΔfΔt ≥ 1/4π
４．２ 構築した測位システム
本研究では，UWB を用いた測位キッドである「Pozyx[9]」をベースにしてシステムを構築した．Pozyx は UWB 信号による三点測位ができる
図5

実験環境

点や，Arduino，RaspberryPi と互換性がある点が特徴である．図 5 は実験環境の概要図である．実験環境は RaspberryPi と UWB 測位シス
テムの Pozyx を中心に構成し，PC から
RaspberryPi に無線接続をしてプログラムの実行を行う．
Pozyx はタグ(電波受信機)とアンカー(電波発信機)から構成されており，タグは USB を介して
RaspberryPi に接続し，測位結果の処理等を行なっている．アンカーは測位したい範囲を内包する

図6

Pozyx による三点測位

ように設置し，電波を発する．
測位方法について説明する．図 6 に示すよう４ 選定した測位手法の概要に，タグと有線接続で繋がっている RaspberryPi

４．１ UWB による測定原理

が,アンカーからの信号を到達時間順に 3 台選

本研究では，BPS に対する要件を満たす候補技

び，位置推定を行なっている．4 台以上のアンカ術として，UWB を選定した．UWB とは，
短距離，

ーがある場合は到達時間順に 3 台が選ばれる仕広帯域通信を目的とした無線技術のことで，数 10組みになっている．

cm 程度の精度で測位できるため，BLE 等に比べると圧倒的に測位精度が高いという利点がある．

５ 測位実験

専用の電波発信機(アンカー)と受信機(タグ)を用

５．１

意 し ， ア ン カ ー か ら の 電 波 飛 行 時 間 (Time Of

実験環境

本実験では，BPS の運用で想定される環境で測- 42 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

図 10 測位環境 B の実験環境

図 7 測位実験の環境
表 1 測位環境とアンカーの設置場所

図 11 測位環境 B の実験結果
５．２

測位環境 A

本実験では，通路 (通路幅 2.5 m ，奥行き 10.0m ) にアンカーを 4 台あるいは 3 台設置した場合のそれぞれの精度を検証する．図 8 に実験環境を示す．丸で囲んだ番号がアンカーを 4 台用いた場

図 8 測位環境 A の実験環境

合，四角で囲んだ番号は 3 台用いた場合の設置場所を示している．それぞれのアンカー配置で 5 回測位した結果を図 9 に示す．丸い座標で示されているのがアンカーを 4 台，四角座標で示されているのが 3 台で測位した場合の測位結果である．実線は真値であり，実際に歩いた軌跡を表している．
グラフ上部の数字 1〜5 の順に測位を行っている．
最大誤差は両方 0.4 m 程度であり，僅かに目標精

図9度に到達しなかった．また，4 台で測位したとき

測位環境 A の実験結果

は 0.0~0.4 m の誤差が満遍なく測位されるのに対し，3 台では緩やかにずれ，最終的に 0.4 m の位精度を調査する．タグは手持ちあるいは台車をずれが発生した．このことから，アンカーの設置

用い，測定者が歩いて動かす．アンカー4 台の設

位置と台数による測位傾向が異なることも本実験

置高さは 1.5 m に固定し，歩く速度も約 0.7 m/s

から判明した．

としている．図 7 に実験環境の様子，タグを取り付けた様子を示す．
- 43 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

̅̅̅̅1，右壁𝑊
̅̅̅̅2)(a)実験環境を上から見た図(左壁𝑊
図 13

̅̅̅̅1)の実験結果
測位環境 C(壁𝑊

̅̅̅̅1，右壁𝑊
̅̅̅̅2)(b)実験環境の写真(左壁𝑊
図 12

５．３

測位環境 C の実験環境

測位環境 B̅̅̅̅2)の実験結果
図 14 測位環境 C(壁𝑊

本実験では，会議室や教室など正方形に近い一
般的な部屋で測位を行う．アンカーは部屋の四隅

こちらも僅かながら目標の精度では測位できなかに設置する．実験環境を図 10，5 回測位した結果を図 11 にそれぞれ示す．最大誤差は 5 回目の方ったものの，薄い壁程度であれば，ずれは大きく
̅̅̅̅2の場合，測ならないことがわかった．一方で壁𝑊

向転換時の 0.35 m となったが，それ以外の場所

̅̅̅̅1と比較す
位誤差は最大で 1.0 m 程度となり，壁𝑊では 0.25 m 以内となっている．通路で測位した

ると測位精度が大きく下がったため，障害物の構場合と比較すると，最大誤差は小さく，測位範囲

成素材が測位精度に影響を及ぼすことがわかった．

が縦横どちらかに大きい空間よりは正方形に近い

そのため，測位範囲上に電波を反射する物質がな

空間の方が，測位精度が高くなることもわかった．

い環境での測位が高精度化するための条件である
̅̅̅̅1程度であれば，部屋と廊下と言える．逆に，壁𝑊５．４に跨いでアンカーを設置してもある程度の測位精̅̅̅̅2のような環境で測度は保証できると言える．壁𝑊

測位環境 C

壁越しにアンカーを設置した場合の測位精度を̅̅̅̅1)と，厚さ検証する．厚さ 0.13 m の壁(以下壁𝑊

位を行う場合，構成物を取り除くことは現実的でないため，アンカーの配置や増設で電波減衰の影

1.24 m で電波を透過しない鉄扉が存在する壁(以̅̅̅̅2)の２箇所で実験する．図 12 に壁𝑊
̅̅̅̅1，壁𝑊
̅̅̅̅2
下壁𝑊

響を最小限にとどめるか，障害物の電波反射率等
から測位パラメータを補正する方法でアプローチ

̅̅̅̅1，壁𝑊
̅̅̅̅2での実験環境で 5の実験環境を示す．壁𝑊
回測位した結果をそれぞれ図 13，図 14 に示す．
̅̅̅̅1の場合は，測位精度は 0.35 m 程度となり，
壁𝑊- 44 -

していくのが望ましい．

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

図 15 測位環境 D での実験環境

５．２測位環境 D

アンカー4 台での最大測位範囲を調べるために，複数の部屋に跨いでアンカーを設置し，測位精度

図 16 測位環境 D (2 部屋)での実験結果を検証する．実験環境を上から見た図を図 15 に示す．部屋の規格は図 10 と同じであり，同規格の部屋が連続して複数並んでいる．2 部屋で実験した結果を図 16，3 部屋で実験した結果を図 17 に示す．2 部屋に跨いでアンカーを設置した場合は最大誤差が 0.6 m 程度となり，測位精度が下がった．3 部屋に跨いでアンカーを設置した場合は，中央の部屋 2 では測位自体はできているものの，誤差が最大 5 m 程度となり，一部測位データがな
い区間(データの欠損)もあった．部屋 1，部屋 3 で測位した場合は十分な電波信号が受信できず，測位結果が全く出なかった．4 部屋の場合も同様の結果となった．以上の結果より，アンカー間距離
25 m 程度が測位範囲の目安であるが，更なる測位精度の改善が必要である．

図 17

測位環境 D (3 部屋)での実験結果

６ まとめ
本研究では，搬送や清掃等を行うロボットを屋とがわかった．しかし，本実験の測位環境では最内で有効活用するために，屋内測位技術(BPS)の

大誤差が 0.4 m 程度となり，障害物の影響を受け検討を行った．その中でも，測位精度に優れていた場合は 1m 程の誤差が生じる結果となった．たる無線技術である UWB に注目し，移動ロボット

だ，アンカーの設置台数を 3 台から 4 台で変えての運用で予想される環境で検証実験を行った．そ同じ範囲を測位すると測位結果の傾向も異なるこの結果，UWB では数 10 cm の精度で屋内測位がとや，測位範囲内に電波を減衰あるいは通さない可能であり，他の屋内測位手法より優れているこ物質があると大幅に測位精度が落ちることも実験- 45 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンラインを通じて判明したため，改善の余地は十分にあるについて”，pp.3, 2019/4,と言える．今後は，アンカーを増設するか，電波https://www.mlit.go.jp/common/001286932.

を受信しやすいように配置を変え，精度を改善すpdf (アクセス日：2022/01/28).

ること目標としたい．また，BIM と連携すること[8] Pozyx.”How does ultra-wideband work?”.

を踏まえたシステム環境の整備も必要になってく

https://www.pozyx.io/pozyx-academy/how-

る．測位アルゴリズムについてはアンカーの初期

does-ultra-wideband-work .(アクセス日：

位置のずれやタイムラグの解消を行い，測位の安2022/01/26).

定性を向上させることが必要になると考えられる．

[9] “Pozyx” . https://www.pozyx.io/(アクセス日：2022/01/26).

システム面では，BIM で作成した屋内地図に測定した位置情報をどういった形で組み込むか，ROSで動作する測位システムとどのように紐付けるといった点を検討することが挙げられる． BIM がROS と連携することができると，測位システムだ
けでなく，ロボットの動作やデータの集積等も容易に行えるため，本研究の最終目標達成へ大幅に近づくことができると考える．
参考文献[1] ロボットによる社会変革推進会議，ロボットを取り巻く環境変化と今後の施策の方向性～
ロボットによる社会変革推進計画～，2019.
[2] TIS 株式会社 RoboticBase,https://www.tis.co.jp/news/2018/tis_news/2
0181016_1.html, 2018.10[3] 角田聖.”BIM と連携した清掃ロボットの屋内
測位システム~精度補償技術~”,令和 2 年度広
島工業大学情報工学科卒業論文,2021.2[4] 北之馬貴正，新居英志，安達直世，滝沢泰久，
SmartFinder：大規模屋内施設における集約型自己組織化スマートデバイス位置推定方式とその評価，情報処理学会論文誌，Vol.59,
No.2, 462-472，2018.2[5] 間島直樹.”BIM と連携した清掃ロボットの屋
内測位システム~BLE を使った測位技術~”,
令和 2 年度広島工業大学情報工学科卒業論
文,2021.2[6] 長 井 大 典 . “ Building Positioning System(BPS)の構築と展開”，pp.11，2019[7] 国土交通省.”建築 BIM 推進会議(仮称)の設置- 46 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン

バランスWiiボードを用いた重心動揺計測と可視化システムの開発
広島工業大学

篠原拓登, 松本慎平

滋賀大学データサイエンス教育センター

１ 研究目的健山智子

これと同様に開眼・閉眼状態にてそれぞれ足を閉じた状態

重心動揺検査は臨床現場で体のバランス感覚の検査との 2 つの状態で測定し,サンプリング周波数は 100Hz とし

して, めまい・ふらつきの診断やリハビリテーションの治た. 計測対象は日常生活に支障なく,計測 8 時間以前に飲療効果の評価に利用されている[1,2]. この重心動揺は専門

酒がない男子大学生 9 名とし,計測期間は 2021 年 2 月か的なデバイスで測定されるが専門的・高価といった課題から 2021 年 4 月の 2 ヶ月間,計測時間は開眼・閉眼ともに

ら臨床以外での測定例が少ない. また重心動揺の可視化

65 秒間行い最初の 5 秒間を取り除いた 60 秒間とする.

手法として前後,左右を軸とする 2 次元軌跡ライン図の重心動揺図があるが, 臨床現場で用いられる重心動揺の可視化は, 2 次元ライン状可視化のみであり, 時系列に沿った重心動揺の確認は行われていない.そこで本研究では民生用デバイスであるバランス Wii ボードを用いて重心動
揺計測システムを構成し, 取得したデータの時系列情報を含めた可視化を行う.また k-means++アルゴリズムを用

図１ 重心動揺の計測体勢

いて重心動揺の分類を可視化し考察を行う. 以上からデ３ 重心動揺の可視化とシステムの構築

ータ計測・収集とその可視化システムを構成し,解析を行
うための基盤とする．

臨床では前後左右の 2 次元での線状可視化が一般的で

２ 重心動揺測定ある. 図 2 に示すように臨床ではこの可視化をもとに重心

重心動揺とは直立姿勢時における身体の微小な揺れで動揺図の上下, 左右の動きの範囲および分布の様子のパある.このシステムは足底に置かれた平面上に載せ, 平面

ターンから, 4 つの型として定義し区分する. 専門機器をを支える圧力計への入力から圧力中心点を計算する.臨床用いた測定の可視化結果とバランス Wii ボードによる測では静止状態に十分近い場合フォースプレートの圧力中定の可視化結果の比較を図 3 に示す.この可視化からバラ

心は重心とほとんど誤差がないとみなし,フォースプレー

ンス Wii ボードが重心動揺の観測に有効であることが確

トの圧力中心位置を重心位置として用いる.臨床における認された. 重心動揺は前後・左右軸の経時的変化として測重心動揺計測は一般的にグラビコーダ GW-5000 が使用さ定される.しかし動揺に影響を与える経時時間を加えた前

れる.グラビコーダは三角形状のフォースプレートであり

後・ 左右の経時的変化を同時に確認する試みは行われてJIS 規格に準拠した品質, 性能である.

いない.そこで本研究では前後・左右の経時時間変化を 3 次

しかし,臨床で用元での可視化をおこない動揺の確認も同時におこなう.

いられるデバイスは高価格かつ専門性が高く,臨床現場以外での利用に不向きである.そこで本研究は引用文献[3,4,5]を参考とした手法である民生用デバイスであるバ
ランス Wii ボードを用いた測定をおこなう.バランス Wii
ボードは四角形状のフォースプレートで測定はコンピュータと Blutooth で無線接続することで従来法と同様に行う.計測の体勢について図 1 に示す.今岡ら[2]は開眼・閉眼状態にてそれぞれ足を閉じた状態の 2 つの状態で,サンプ

図２ 臨床現場で用いられる重心動揺分類

リング周波数は 20Hz として測定をおこなった.本研究は- 47 -

日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会講演論文集
日本経営システム学会イノベーション指向データ分析研究部会2021年度第3回研究会
広島工業大学地域連携技術研究協力会情報システム研究部会2021年度研究会
2022年2月22日(火) オンライン(a) 位置合わせなしデータ(b) 平均値位置合わせデータ

図４ 6 クラス分類結果の一部

５ 終わりに
本研究ではバランス Wii ボードによる日常生活を不自由

図 3 従来法と本手法の比較なく行える 20 代男子大学生の重心動揺の取得と取得した

４ k-means++アルゴリズム

重心動揺データの詳細な可視化システムの構成を行った.

可視化結果より重心動揺の型分類も同様に行えると考また一般的に臨床現場における重心動揺の分類として主えられる. 本稿では k-means++アルゴリズムを利用し客観的評価による形の分類が行われるが, 本稿では重心位

観的 な重心動揺の分類を行う. クラスタリングの流れを置合わせ後に k-means アルゴリズムを用いた教師無しク

以下に示す.
1.

2.

3.

ラスタリングを行うことで重心動揺の形の分類とアウト各サンプル𝑥𝑥𝑖𝑖 の中からランダムに 1 セット選び,

ライヤーの抽出が可能であることを確認した.

それをクラスタ中心𝑐𝑐1 とする.
𝐷𝐷(𝑥𝑥)2

参考研究

重み付き確率分布∑ 𝐷𝐷(𝑥𝑥)2 を用いて新しいクラスタ中[1] 内山靖. 姿勢バランスの定量的評価. 理学療法学, Vol. 24, No.

心𝑐𝑐𝑖𝑖 を選択する.

3, pp.109–113, 1997.

2 の工程を k 個のクラスタ中心が選定できるまで[2] 今岡薫, 村瀬仁, 福原美穂. 重心動揺検査における健常者デ

繰り返す.
4.

ータの集計. Equilibrium Research, Vol. 56, No. 12Supplement, pp. 1–

選ばれたクラスタ中心を初期値として標準的な k-84,1997.

means 法を行う.

[3] Brian L Cone Daniel J Goble and Brett W Fling. Using the wii fit as

被験者 9 名の開眼・閉眼を 1 セットとした 16 セット,144

a tool for balance assessment and neurorehabilitation: the first half

件を分析に用いる.特徴量は前後・左右の動揺時間成分

decade of “wii-search”. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation,

12000 とした.本研究ではエルボー法からクラスタ数をVol. 11, No. 12, pp. 1–14, 2014.

6 クラスと推定し分類を行う.クラスタリング結果を図[4] GyuChang Lee Dae-Sung Park. Validating and calibrating the

4 (a)に示す. この結果から単に各計測の重心動揺の測

nintendo wii balance board to derive reliable center of pressure measures.

定位置で分類されることが確認された.そこで重心動揺

Sensors (Basel), Vol. 14, No. 10, pp. 18244–18267, 2014.

の動揺傾向に沿った分類を目的として各データの前後・左右軸平均値をゼロに位置合わせしたデータを用いて[5] Julien Audiffren and Emile Contal. Preprocessing the nintendo wii
board

更に分類をおこなう.平均値位置合わせデータを用いた

signaltoderivemore

accurate

descriptors

statokinesigrams.Sensors (Basel), Vol. 16, No. 1208, 2016.

クラスタリング結果を図 4 (b)に示す. この結果は二次元のみの軌跡可視化では分類傾向の確認が困難であったが,3 次元時空間上での可視化から似た動揺傾向のデータに分類され,アウトライヤーとなるデータが分離されることを確認した.

- 48 -of