一般論文

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009

大量の RFID データを扱う概念共有環境 CONSENT の運用による実用性の評価Evaluation of the Practical Utility by
Operational
ExperimentofConcept
Sharing Environment with a Large
Quantity of RFID Data

清水 隆司♥
富井 尚志♦Ryushi SHIMIZU
Takashi TOMII

古賀 浩史♥
Hiroshi KOGA

ユビキタス環境において行動支援を行うことを考えたとき，センサから取得可能な物体の位置や状態だけから支援を行うのは限定的であるため，より有意な情報を取得することが重要となってくる．また行動支援に用いるデータを集める際には，できるだけ利用者に負担をかけないことも重要である．本研究では有意な情報として，空間固有の知識や常識，他の人間の行動といった空間の概念を扱うことを考えた．そこで，空間や個人の概念をモデル化して DB に蓄積する． さらに本研究では大量にRFID タグを埋め込んだ環境を構築し，利用者はセンサを意識せずに，自然に生活するだけで，行動支援を受けることができるようにした．そしてこの大量にデータの生成される環境において，運用可能性と行動支援の効果を検証した．
There are some important information that sensors can
not acquire. When we make an action in a space wheremore than a few people live, we are always affected by
the rules or other people's actions. We proposed the
CONSENT (Concept Sharing Environment) that could
share information above as a previous work. In thispaper, we built an environment in which thousands of
RFID tags are embedded, and evaluated practical utilityof this system by operational experiment. To put it
concretely, we evaluate feasibility of this system byinvestigating how much data it can handle. And also weevaluate usability of this system by implementing some
applications and investigating if users' thoughts areshared.

1. はじめに
近年，安価で高性能な計算機やネットワークが容易に利用できるようになってきた．さらにRFIDのような実空間情報を容易に取得できるセンサ類の技術的進歩がめざましく，安価♥

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 {d07hc023, d09hc020}@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

な電子タグを空間に多数埋め込むことが現実的になった．また，総務省が掲げているu-Japan政策[1]といった政策的展開
により，生活空間内から環境情報を取得するような「ユビキタス環境」の発展が，今後，より進むであろうと考えられる．
ユビキタス環境では環境に大量のセンサを埋め込み，常に大量のデータを収集することが可能となる．しかし収集したデータを有効に活用するためには，次の2点からの検証が必要である．まず第1に，集めたデータが有用な利用者支援に用いられなければならない．第2に，データ収集は（センサを装備するなど）それなりに利用者に対して負担をかけるが，それにも勝る効果を得なければならない．これらの効果を得られる応用分野としては，「複数人の同一の目的をもった業
務活動を行う小規模ソサエティ（コミュニティ）において，自己が行った行動が結果として明にも暗にも他者の行動に影響を与える場面」が考えられる．
そこで本研究では，自己の活動が他者に影響を与えるような複数人共有空間をターゲットとして，大量のRFIDをセンサとして埋め込んだ空間での行動支援を考える．この時，次の3点が重要となる．
(1) データの取得： 行動支援に用いるデータを収集する
際に，できるだけ利用者に負担をかけない．
(2) データの蓄積： センサから取得可能な物体の位置や状態だけでなく，より有意な情報を蓄積する．
(3) データの利用： センサから取得した大量のデータを利用者が必要に応じて検索できるモデルをもつ．
(1)について，本研究では環境にRFIDタグを大量に埋め込
み，利用者にウェアラブルセンサを身に付けることを考えた．
具体的には，利用者に無線リーダと無線加速度をつけ，１つの物体に１枚以上のRFIDタグを貼ることでタグの貼ってある箇所を意識して触れる必要のない環境を構築した．これにより利用者はコンピュータを意識せずに，自然に生活するだ
けで，行動支援を受けることができると考えた．RFIDと加速度センサを用いて，行動データを取得する方法は文献[2]でよい成果を得ている．そのためにRFIDと加速度センサを用いているが，方針としてはあらゆるセンサを用いて多くのデータを獲得する環境を想定する．
また（2）について，有意な情報として，空間固有の概念を扱うことを考えた．人間は行動するとき，物体の状態だけ
でなく，その空間固有の知識や常識，他の人間の行動といった，より概念的なものに意識的・無意識的に影響を受けていると考えられる．そのため，センサで取得できないこれらの概念的な情報を共有できれば有用と考えた．そこで先行研究
では，これらのことを実現するために設計及び実装を行ってきた[3]．その方法は，RFIDなどのセンサから取得される現実の状態と，空間や個人の概念，つまり，ある空間固有の「その物体があるべき状態」や「このようにしておいてほしい状態」をDB内に並列して蓄積するモデルを構築する．そして，ふたつの状態の間に乖離が生じた際，乖離を修正する操作要
求をすることで，空間や利用者の概念を利用した行動支援を実現した．
さらに(3)について，本研究の提案するシステムで取得するデータを，有意な三段階のデータに分類し，定義した．このデータの分類を基にして設計を行い，行動支援を実装した．
あわせて本研究では，この大量にデータの生成される環境において，運用が現実的であるか，実証実験を行い評価した．
また実用的なシナリオを考え，それに沿ったアプリケーションを実装し，有意な情報を取得できているか検証した．

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月

一般論文

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009

2. 背景
2.1 ユビキタス環境
計算機や様々なセンサ類の技術的発達，そして普及により，ユビキタス支援の研究が盛んに行われている[4][5]．たとえば，文献[6]では，加速度や音，気圧などの様々なセンサを人に装着し，行動認識を行って，生活データを収集している．
また，Tagged World[7][8]では，部屋内の様々な場所に配置されたRFIDタグと人が携帯するリーダによって人の行動を認識し，その意図を推定することが行われている．
一方でユビキタス環境を日常的に運用することを考えると，大量のセンサデータが生成されるため，これらのデータを効率的に蓄積・管理することが必要となる．TinyDB[9]ではセンサノード間のデータ転送量の削減を行うことで，効率的なデータ管理を実現している．またMauveDB[10]ではセン
サノード間によってデータの不完全性を補完することが行われている．
これらに対し、我々は先行研究としてRFID等によって取得したセンサデータから実空間の物体の状態を取得し，それらを蓄積するユビキタス環境DBを持つ「概念共有環境CONSENT(Concept Sharing Environment)」を提案してきた[11]．このユビキタスDBは効果的なモデル化とインデックスを付与したデータベース化によって，効率的な蓄積・管理を実現している．そしてさらに，現実の状態や利用者の意図，物に関する知識をデータベース化することで，複数の利用者でそれらの情報の共有が可能である[12].

意味層

ＥＥ層

マルチメディア
データ層

Fig.1

図 1 ユビキタス環境 DB スキーマ
The Schema for the Ubiquitous Environment DB

2.2 概念共有環境 CONSENT
本節では，概念共有環境CONSENT（以下、単にCONSENT）について簡潔に説明する．

2.2.1 基本モデル
RFIDなどのセンサ類によって，利用者が意識することなく，日常的に発生する大量の行動データを取得することができるようになった．しかし物体の持っている意味や操作の意図などの概念的な要素はセンサでは取得できない.そこでセンサデータに加え，そのセンサデータが何を表しているのかという意味情報や，その空間を利用する上で意識的・無意識的に了解している概念をDBに蓄積し，さらに視覚的な支援のため仮想空間での形状データを関連付ける．それらにより，意味を考慮した空間情報の活用や行動支援[12]が可能となる．
そこで概念の共有を可能とし，大量に発生するデータを効率的に蓄積・利用するために，CONSENTでは以下の3種に分けて管理する基本モデルを導入した．
1. 意味情報をオントロジによって明示的・体系的に記述する（意味層）
2. センサデータや形状データなどのマルチメディアデータを蓄積する（マルチメディアデータ層）
3. それらを関連付けた実体（有意な事物や事象の存在）を蓄積する（存在エンティティ層）
実在のオブジェクトにはRFIDタグやRFID リーダを取り付け，それらのID やセンサ値をマルチメディアデータ層に蓄積し，DB内の存在エンティティ(Existing Entity: EE)に対応付ける．タグやRFIDリーダのIDはオブジェクトの存在エン
ティティに相当し，そこから得られるセンサ値は「操作の存
在エンティティ」に相当する．これにより，現実状態の取得を実現できる．CONSENTの論理スキーマを図1に示す．このモデルにより、空間に存在する情報やRFIDから得られた状態(EE)をデータベース化することが可能となる．

2.2.2 大量のエンティティ情報を扱う上での課題
本研究では，複数人が同一の目的をもって業務活動を行う
小規模ソサエティとして，数人～数十人程度が参加する典型
的なオフィス／研究室環境をターゲットとする．このような空間にRFIDなどのセンサ類を埋め込んでユビキタス環境化
した場合に，センサで取得されるデータだけでなく，実際には空間に存在するルールや人の操作の意図といったあらゆ
る有意なエンティティ情報が大量に存在している．これらの大量の情報を扱う上で生じる課題を述べる．
(1) 生活環境の維持
複数の利用者が存在する空間では，空間固有の知識や常識，他の人間の行動といった概念的な要素があり，人が行動する際には意識的・無意識的に影響を受けていると考えられる．円滑に効率よく日常業務を遂行できる環境を維持するには，空間に存在する概念は重要である．
しかし実際には多くの概念が存在するため，個々の人間にとっては，多すぎてすべてを把握できない，うっかり忘れてしまう，実施したことが他者に明に示されない，といったことがしばしば生じる． たとえば以下のような事例が挙げられる．
z 保存期間の管理：消費期限や保障期間のあるものはたくさんあるが，複数の人の物が多く存在しているためにすべての期限を常に意識するのは困難である．
z 共有物品の管理：複数の人で共有している物体は，人の間で行き来するために状態を把握するのは困難である．
z 仕事の管理：定期的な会議の準備や掃除・整理整頓など，全員が共通して担当するべき家事的業務は，実際には特定の人だけが行い，業務負担の偏りがしばしば生じるが，その把握は困難である．
z 環境の管理：部屋の温度などは温度センサでデータを取得したとしても，人それぞれが快適に感じているか把握が困難である．
効率よく仕事ができる環境を維持するためには，これらの例のような把握が困難な概念情報を共有できる仕組みが必要である．
(2) クライアント・サーバモデルでの実現性

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月

一般論文

間で空間の概念を共有できたことを示す．
冷蔵庫 お茶ゴミ箱

データベースクライアント・サーバ(C/S)は，もっとも単純なアー
キテクチャであるため，サーバに負荷が集中するという
ボトルネックがあるにもかかわらず現在でも多くのシス
テムに導入されている．センサが大量に存在するユビキ
タス環境では常時大量のデータが生成されるため，C/Sでシステムを構築した場合にはサーバへのアクセス集中は大きな問題になると考えられる．そのためC/Sで構築した
場合でも運用可能であるか，検証する必要がある．

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009

しまう 取る 読む 捨てる

操作候補

3. 有意なデータ取得の設計
本章では 2.2.2 項で示した課題について，解決するために行った設計を述べる．

3.1 行動支援の設計
人は複数人の社会空間の中で行動を行うとき，その空間のルールや他の利用者の行動に影響を受ける．しかしこれらの要素は概念的に存在するものであるため，忘れてしまう，気が付かない，他者に明に示されない，といったことが生じやすい．また，センサで直接獲得できるものではない．これらの点について，空間のルール（概念的な状況）と現実の状況が一致しない場合に利用者を喚起するような支援ができれば有用であると考えた．そこで，CONSENT では以下の２つの状態を定義した．
(1) 現実状態
実空間の物体に対して，センサから直接取得したデータによって記述される状態．物体に 1 枚以上の RFID タグを貼り，利用者が RFID リーダと加速度センサを身につけることで「2007/12/18 20:00:00 に A さんによって参考書 B が机 C に置かれた」という状態を取得する．
(2) 概念的操作状態
利用者のもつ意図や空間固有のルールから生成された，「こうであるつもり」「こうであるべき」という状態．利用者が手動で明示的に登録する，あるいは特定条件下で自動的に生成する．自動的に生成する場合は「毎週水曜日にはｘｘにｙｙする」のような固定的な条件（if）とその場合の手続き（then）によって記述する．
この２つの状態を並列してデータベースに蓄積し，概念的操作状態と現実状態の乖離が生じたことを利用者に直接提示することで行動支援を可能とする．

3.2 データの分類
大量にセンサデータを取得できたとしても，ユーザが必要に応じて行う検索に耐えられるモデルを持たなければ，効率的なデータの利用ができない．そこで，取得されるデータを
次の 3 段階に分けて，定義する．
i. Raw Data (センサデータ)
z センサで取得される生データ
z 位置情報登録や移動履歴に利用できる[13]ii. Action Data (センサデータ＋操作情報)
z 行われた操作のデータ
z 操作履歴から過去の状態検索や行動パターンの抽出が可能[14][15]iii. Conceptual Action Data (センサ＋操作情報＋概念)
z ルールに従って行われた操作のデータ
z 概念の共有や支援による業務負担分散が可能[3]この分類は後者のデータであるほど，有意であることを示している．本研究では，これらのデータを取得する中で 3.1
節で述べた行動支援によって，iii のデータを増やし，利用者

Fig.2

図 2 システムの構成
Configuration of Proposed System

3.3 システムの設計
センサが反応してからの処理の流れを図 2 のように設計した．まずセンサがタグと反応すると，その度に①～④までは必ず行われる．④ではあらかじめデータベースに記述しておいた可能な操作から候補の操作を取得する．図では，「お茶」と「冷蔵庫」が反応し，その組み合わせによりデータベースから「しまう」「取り出す」といった操作候補を取得する．このとき候補の操作がなければ，センサデータのみ挿入
する．候補がある場合は候補の中から選択し挿入する．選択
方法は加速度センサによって行動推定[2]を行い，自動選択する．このシステムによりできる限り意味のあるデータを取得することを目標とする．

4. 概念を用いた行動支援の実装
4.1 行動支援の実装
2.2.2 項で述べた環境の維持は現実状態と概念的操作状態
を並列的に蓄積することで可能となる．現実状態はセンサにより，利用者が意識することなく生活しているだけで取得できる．しかし，概念的操作状態は概念そのものなのでセンサでは取得できない．従って利用者が明示的に入力，あるいはなんらかの条件（if）をトリガにして自動的にその場合の手続き（then）を入力するようなルールを設定する．今回は表1 に示した条件を実装し，環境の維持を試みる．
2 つの状態に乖離が発生した場合，利用者に喚起するため，乖離が起きる操作が行われたときと，管理者が指定した間隔でモニタリングし乖離があったときに，「乖離を修正せよ」との命令が適切な利用者にポップアップ形式で提示される．
ここで適切な利用者とは，指定された人あるいは指定のない場合は当番制で長期的に見て負担が偏らないように振分ける．振分け方は単純にラウンドロビンとした．
これにより利用者の行動に対して次のような効果が得られることが期待できる．
1.
普段利用者ごとに偏っている仕事を分散する．
2.
普段行っていなかった仕事を新たに行うようになる．
喚起された利用者は図 3 のような状態の乖離を表示する
UI を確認し，乖離がなくなるように実空間を整合する．矢印の根本が現実状態の位置，先が概念的操作状態に従った位置となっている．これらの仕組みにより，複数の利用者が生活する中で負担が偏ることなく環境の維持を可能にすることを目指す．

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月

一般論文

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009
表 1 条件項目
Tab.1 Condition List
振舞い
指定の時刻になったとき
指定の曜日になったとき指定の場所に存在したとき指定の期間存在したとき指定の操作が行われたとき
物体が指定の個数になったとき

条件名
Time(時刻)
Week(曜日)
Place(場所)
Term(期間)
Action(操作)Count(個数)サーバのトランザクション処理数／分

Fig.3

図 3 状態乖離の提示
Estrangement Indication

4000
3500
3000
2500
2000

サーバA

1500

サーバB

1000
500
0
1

3

5

7

9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29
クライアント数

図 4 サーバの負荷実験
Fig.4 Measurement of server load

5. 運用実験と考察

ルール：取り出したノートを棚にしまう
Action Data
Action Data
Raw Data
A君がテーブルでB君がテーブルで PC2‐READER_B‐COM42
ノートに書く
50736516000104E0
ファイルを読むRaw Data
6E676516000104E0
PC1‐READER_A‐COM41
50736516000104E0
67686516000104E0

Conceptual
Action Data
A君が棚にノートをしまう

Action Data
A君がテーブルからノートを取る

Raw Data
PC1‐READER_A‐COM41
F4666516000104E0
D27E6516000104E0

Raw Data
PC1‐READER_A‐COM41
67686516000104E0
D8716516000104E0

Fig.5

枚以上，頻繁に行動する場所には 100 枚を超える枚数を貼り付けた．これによりあらゆる箇所にタグが貼ってあるため，利用者はタグの貼っている箇所を意識して触れる必要はな
く，自然に生活できると考えた．さらに行動データの取りこ
ぼしが減るという利点もある．本研究の実験では RFID と加速度センサにより生活データを集めるが，RFID に限らず様々なセンサで多種のデータを取得できることが望ましい．
また図 2 に従ってシステムを実装した．各利用者はBluetooth により接続されたホストにセンサデータを送る．
そして各ホストからデータベースサーバにデータを入出力する一般的なクライアント・サーバモデルで構築した．図 2に示したとおり，センサの反応の度にサーバへのアクセスが数回発生する．タグがばらまかれた空間で数十人が同時に行
動すると大量のデータが発生し，サーバにアクセスが集中することが考えられる．そのため，予備実験としてシングルサーバ環境での同時実行性について検証した（図 4）．サーバは
以下の 2 種類に対して検証した．
z サーバ A （CPU : Intel Xeon 3.40GHz Dual-Core, メ
モ リ : 4GB, OS : Windows Server 2008, DBMS：
Microsoft SQL Server 2005）
z サーバ B （CPU : Intel Core2 Quad Q9550 2.83GHz,
メモリ : 8GB, OS : Windows Server 2008, DBMS：
Microsoft SQL Server 2008）
1 トランザクションは図 2 の②～⑥までを指す．そしてプ
ログラムにより，1 分間の間各クライアントから同時にトラ
ンザクションが発生するように制御した．クライアント数を増やしていき，1 分間にサーバの処理することできたトラン
ザクション数を計測した．この結果，性能のあまりよくない
サーバ A において 30 人が同時に行動を行っていても，1 人
当たり 1 分間に 30 回以上の動作が可能であった．日常生活の中で全員が毎分 30 回も動作することは考えにくい．したがってシングルサーバ環境で実装を行っても，日常生活であれば運用可能であると考えた．

図 5 実験風景
Scene of Experiment

4.2 ユビキタス環境の構築
利用者が生活する中で行動データを取得することを考えたとき，利用者に負担をかけずに意識することなく取得できることが重要である．そこで，無線 RFID リーダと無線加速度センサを利用者に装着させ，RFID タグを 1 つの物体に 1

4 章で実装したシステムの検証を行うために，オフィス（研究室）を対象とした日常生活実験を実施した．実験環境は以下の通りである．
対象空間面積：164m2, 実験参加者数：11 人, 実験期間：
2008/12/08～2009/01/24, サーバ：1 台（4.2 節サーバ A）,
ク ラ イ ア ン ト ： 15 台 , RFID タ グ ： OMRON 社 製
13.56MHz 帯 V207-D13P01，同 V207-D13P02 (合計約4,200 枚), RFID リーダ：FUJITSU 社製 F3972T130 (14台)，Welcat 社製 WIT-120-T(1 台), WIT-150-T(2 台)
本研究の概念を利用した行動支援の効果を確認するため，
実 験 を 前 半 と 後 半 に 分 け る こ と に し た ． 2008/12/08 ～2008/12/28 までを前半とし，実装した行動支援は利用せず，
実験開始前と同じ生活を行ってもらい，その現実状態を登録した．2009/01/04～2009/01/24 の後半では行動支援を行いながら日常生活実験を行った．ここでの行動支援とは，4.1 節
で述べたように，現実状態と概念的操作状態の 2 つの状態が乖離したら，整合するように利用者に喚起することである．

5.1 行動支援の評価
本節では，実際に空間に存在している概念を記述し，生活する中で行動支援の効果を検証する．
運用を行った空間では次のような日常の流れがあった．朝日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月

一般論文

ールに従って維持されていることがわかった．
表 2 登録されたルール
Tab.2 Registered Rules
12 時に窓を開ける
火曜日 17 時に掃除機で床掃除をする
木曜日 13 時にプロジェクタの電源をつける
参考書が書棚から取り出されたら元の書棚にしまう
カップ・グラスを箱から取り出したら元の箱にしまう
共有の食品がごみ箱に捨てられたら補充する
冷蔵庫にある食品が一週間たったらゴミ箱に捨てる
うちわを全部動かしたら冷房をつける
1000000

行動支援あり行動支援なし100000取得した累積データ数

他のデータの増加は一定

10000
1000

Raw Data
Action Data

100
桁が変わるほど、増加

10Conceptual
Action Data

1
正月
日付

図 6 日常行動の蓄積
Fig.6 Accumulated Actions
30

行動支援なし行動支援あり25
G
O
O
D

乖離発生数－整合数

一番早く来た人が蛍光灯の電源をつける．12 時に換気のために窓を開ける．13 時に会議のための準備を行う．会議後は会議に用いた論文資料やカップなどを元の位置にしまい，
コーヒーメーカーやプロジェクタなどの電源を消す．その後
は人それぞれ様々な行動をとるが，参考書や雑誌などの共有物品などが利用者間で頻繁に行き来をするので，片付けをすることがある．そして最後に部屋を出る人が蛍光灯を消す．
日常的に行われることを中心に忘れてしまったり，気付かなかったりするような 24 種の空間のルールを各インスタン
スに対し合計 1,232 個付けた．例として一部のルールを表 2に示す．またこの生活実験の実験風景を図 5 に示す．
図 6 では，取得した日々のデータを種類別に累積し示した．
2008/12/29～2009/01/03 までは正月休みのために，データ取得量に変化は見られない． Raw Data，Action Data は実験期間の間一定の増加をしているが，Conceptual Action Data
は行動支援導入後に桁が変わるほど増加している．これは，行動支援導入前は空間固有のルールを把握していないか，利用者間で意思疎通がとれておらず，なかなかルールに基づいた行動が起きていないと考えられる．しかし，行動支援が導入されるようになってから徐々に空間のルールを把握し，それに基づいた行動が行われるようになった．
表 3 に，運用実験中に取得された Conceptual Action Dataの一部を多い順に上位 10 個を示す．最も多い「家電の電源を消す」という操作は，行動支援導入前には主に「コーヒーメーカー」に対するものに限られていた．導入後は「加湿器」「エアコン」「レンジ」というようにルールを記述した多数の家電に対しても操作が行われるようになった．また，「食品を屑入れに捨てる」という操作は「冷蔵庫にある食品で一週間たったモノ」に対して行われる操作であるが，把握が困難であったため導入前にはあまり見られなかった．しかし導入後には古い食品を捨てる操作が多く取得できた．さらに，共有物品を元の位置に戻す操作や部屋の換気などの環境の維持のための操作も導入前には見られなかったが，支援により明確に利用者に提示されるために一定の頻度で行われるようになった．以上から行動支援により，環境を改善する行動が頻繁に行われるようになり，有用性を示せた．
一方，「掃除機で床掃除をする」といった手間の大きい操
作は，導入後もあまり行われないことがわかった．これは喚起された行動の手間が大きいと利用者に判断されたために放置されたことが原因として考えられる．本研究の目的は，空間利用者に行動を強制し管理することではなく，空間のルールの認識を促進して，効率よく生活や仕事ができる環境を維持することにある．従って手間の大きい仕事の喚起に関しては，過去の効率の良かった行動を提示して，手間を削減する手法などによって解決することが望ましいと考えられる．
図 7 では，実際の空間があらかじめ記述した空間のルールに従って維持されているかを検証した．つまり，空間の物体
が「あるべき状態」「あってほしい状態」に維持されていることを確かめた．縦軸は「乖離発生数－整合数」を示している．乖離発生数とは物体が「あるべき状態」ではない状態になった数，整合数は乖離した物体を「あるべき状態」に直した数である．従って，乖離発生数から整合数を引いた数が小さいほど，空間のルールに従って維持されていることを表す．
行動支援導入前は，乖離が発生しても利用者は把握できず，放置されている．しかし，導入後はどの物体が乖離している
かが支援により明確になるため，整合数が増え，図のような結果になったと考えられる．つまり行動支援により空間のル

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009

20
15
10
5
0
土日

土日

正月
日付

Fig.7

図 7 環境の維持
Maintenance of environment

表 3 行われた有意な操作
Tab.3 Important Action
行われた有意な操作
回数
49
家電の電源を消す
36
食品を屑入れに捨てる
18
窓を閉める
18
空間状況把握を開始する
12
書籍を書だなにしまう6
粘着テープを学校用机に置く
5
ファイルをテーブルに置く
5
物体を屋外に持っていく
4
家電を電源をつける
3
エコバッグをテーブルに置く

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月

一般論文

DBSJ Journal, Vol.8, No.1
June 2009

5.2 実証実験に関する評価
十数人の利用者が同じ空間で生活している場合，複数人が同時に行動することはよくある．この場合サーバにアクセスが集中し，運用に支障をきたすことも考えられる．そこで実際に 11 人に日常生活の範囲内で，意図的に頻繁に行動を行わせ，多くの行動データが発生する状況を作り，負荷実験を行った．図 8 にその結果を示す．Boundary は 4.2 節で行った負荷実験のサーバ A の処理限界を指す．この図から，大量の Raw Data が取得できていることがわかる．しかしこれほど大量のデータが発生していても，行動支援の効果を示す
Conceptual Action Data もしっかりと取得されている．またすべてのデータ量を合計してもサーバの処理限界の下に納まっていることから，現在のハードウェア環境で C/S のCONSENT を構築した場合でも，十分に行動支援を受けることが可能であることがわかった．
100000

限界値よりも低く納まっている

累積トランザクション数

10000

Action Data

大量のRaw Dataが取得できている

1000

通常１日で取得されるデータ量と同じ

100

Raw Data

Conceptual
Action Data
Boundary

10

行動支援によるデータも取得できている
1
1

6

11

16

21

26

31

36

41

46

51

56

経過時間（分）Fig.8

図 8 日常生活での負荷実験
Measurement of server load in a daily life

6. まとめと今後の課題
本論文では人間が行動する際，影響を受ける要素である概念を用いた行動支援を生活実験をする中で，有用性の検証をした．また RFID タグが大量に存在するユビキタス空間を構築し，その実用性について評価した．
運用が現実的であることがわかったため，今後は長期的な運用をすることで発生しうる課題に対して実証実験が必要である．具体的には長期的に運用することで蓄積されるデータは膨大になるため，このデータ量を扱うことが現実的かどうかの評価を行いたいと考えている．

[謝辞]
本研究は平成 19 年度・平成 20 年度横浜国立大学教育研
究高度化経費の助成を受けて行った．

[文献］[1] 総務省, u-Japan 政策,
http://www.soumu.go.jp/menu_02/ict/u-japan/index.html[2] 猿田芳郎, 富井尚志, “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”, 日本
デ ー タ ベ ー ス 学 会 Letters, Vol.6, No.3, pp.13-16,
2007.12.
[3] 麦嶋慎也, 清水隆司, 富井尚志, “ユビキタス環境DBにおける利用者の概念を利用した行動支援手法”, 日本デー

タベース学会論文誌, Vol.7, No.1, pp.221-226, 2008.6[4] L. Bao, S. Intille: “ Activity recognition fromuser-annotated acceleration data ” ， in Proc. 2nd
Int.Conf. Pervasive Computing, pp. 1-17. 2004.
[5] 小林亮博, 上田博唯, 佐竹純二, 近間正樹, 木戸出正継,“家庭内ユビキタス環境における対話ロボットの実稼働
実験と対話戦略の評価”, 情報処理学会論文誌, Vol.48,
No.5, pp.2023-2031, May 2007.
[6] Lester, J. Choudhury, T., Borriello, G., “A practical
approach to recognizing physical activities.” Proc
Pervasive’06, (2006), 1-16
[7] Tagged World Project, http://taggedworld.jp/[8] 楓仁志，山原裕之，野口豊司，島田幸廣，島川博光，接触物体から個人の行動を認識するための確率的手法，情報処理学会論文誌，Vol.48, pp.1479-1490, No.3, 2007.
[9] S. Madden, M. J. Franklin, J. M. Hellerstein, W. Hong,“TinyDB: An Acquisitional Query Processing System for
Sensor Networks” Proc. ACM Transactions on Database
Systems, Vol.30, No.1, pp.122-173, March 2005.
[10] A. Deshpande, S. Madden, “MauveDB: supporting
model-based user views in database systems”. SIGMOD
Conference 2006: 73-84[11] 渡邉優作, 佐々木貴司, 富井尚志, “クエリフィードバックによる意味情報推奨機構を有する成長型ユビキタス
環境データベースの実装と評価” 情報処理学会論文誌：
デ ー タ ベ ー ス , Vol.48, No.SIG20 (TOD36), pp.1-13,
2007.12.
[12] 富井尚志, “マルチメディアデータベースに基づく高度
コミュニティ空間の実現”, 電子情報通信学会誌, Vol.89,
No.6, pp.511-517, 2006.6.
[13] 山下啓太, 富井尚志, “DB によって管理された電子タ
グ付き空間での位置情報タグの 登録・維持支援手法”, 情
報 科 学 技 術 フ ォ ー ラ ム (FIT2008) 講 演 論 文 集 , D-018,
pp.83-86, 2008.9[14] 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,
2006.3[15] 河村愛, 富井尚志, “オフィス環境におけるセンサ付き家電製品のセンサデータを利用した行動内容改善支援モデルの提案”, 電子情報通信学会技術研究報告書, Vol.108,
No.93, DE2008-18, pp.97-102, 2008.6

清水 隆司 Ryushi SHIMIZU
2009 横浜国立大学大学院環境情報学府博士課程前期修了．
在学中は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．現在，株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモに勤務（研修中）．

古賀 浩史 Hiroshi KOGA
横浜国立大学大学院環境情報学府博士課程前期在学中．2009
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．

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．

日本データベース学会論文誌 Vol.8, No.1
2009 年 6 月