電気通信大学
i-パワードエネルギー・システム研究センター
横川 慎二

UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa

学修空間における環境センシングデータの活用

2021/3/4

第3回 UEC Ambient Intelligence Agora ミニシンポジウム（2021.3.4, オンライン）

1

はじめに
室内環境に関する漠然とした不安

F2Fによる知的創造・学修の停滞
快適性の欠如やエネルギーの浪費
環境を正確に測定・分析し，UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa⇩

2021/3/4（三密に対する恐怖に似た感情）

リスクを定量化して適切に伝えて，行動を自ら，正しく決定できることが必要

2

換気回数と結核感染率の関係

中学で発生した集団感染事例（感染率90%）の換気2)• トレーサガス測定でACH=1.6~1.8と回数が少ない．
初発患者が勤務していた学校２校の比較3)• A校（ACH=0.45~1）ではクォンティフェロン陽性が7/162人．B校（ACH=3.57~7）では0/108人．
早期に集団感染リスク（ ACH≦2 ）を把握するための定量的手法が望まれる4)．

UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa• ACH≦2の病棟勤務の医療関係者は，ACH>2に対して陽転率が有意に高かった．

2021/3/4

時間あたりの換気回数（air change per hour: ACH）と医療関係者のツベルクリン反応陽転率の関係1)3

タンザニアの施設別の結核感染リスク 5)
囚人

学校

感染者１名の滞在
囚人
市場（店員）

学校

ドライバー

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市場（店員）

2021/3/4

ドライバー[6]より作成

4

学校のリスクは公共交通機関やナイトクラブより高い．
一名の感染者がその場にいるだけでリスクは３倍程度に高まる．

自由度の高い，フリーアドレス空間での学びや，コラボレー
ションワークによる成長と価値創出が，一層重要になる．
安全・安心な空間環境と自由度の高いエネルギーの供給を通じて，集いのリスクを低減することが，今後の課題である．

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ポストコロナのニューノーマルを想像すると，従来の形式であった集合型の教室・教育や，集合型のオフィスは，変わってゆくであろう．

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研究課題

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空気の流れの分析と換気改善の検討

CO2濃度上昇と換気に関する分析

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2018~2019年度の環境センシング
データによる現状分析

2021/3/4

これまでの研究概要

多変量時系列データ解析による異常の特徴解析と制御方針
6

IoTセンサーネットワークによる環境モニタ• 190台の環境センサー，187台のスマートプラグ，ネットワークカメラ＆マイク，入館サーモカメラによる環境モニタ

UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa• センシングとAIによる学修支援空間

2021/3/4• 附属図書館Ambient Intelligence of Agora(Agora)

7
Agoraの全体図

利用風景

MTWTF

曜日毎CO2濃度の推移

S

時間UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa

S2021/3/4

CO2濃度 [ppm]

CO2濃度 [ppm]

CO2濃度推移の現状分析 (2018-19) 6)

時間毎CO2濃度の推移

 週の中で，月曜から木曜にかけてCO2濃度が高濃度側に裾を引く．
 開館時間より遅れて濃度が増加し，17時頃ピークとなる．

8

昼・3限~

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5限~

4限~
2限~
1限~

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人感センサー平均反応数 [回/hr]

人感センサー平均反応(2018-2019)

１年間

9

 午後の滞在人数が多く，５限（16:15-17:45）がピークとなる．

センサーネットワークによるCO2可視化 6)Powered by PI SystemTM

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2021/3/4

1000ppm10

人感検知が少ない地点でも，CO2濃度が有意に高くなる．

空気の流れの分析と換気改善の検討

CO2濃度上昇と換気に関する分析

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2018~2019年度の環境センシング
データによる現状分析

2021/3/4

これまでの研究概要

多変量時系列データ解析による異常の特徴解析と制御方針
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大多風速CO2

小少Agora内の風速分布とCO2濃度分布

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風量分布とCO2濃度の重ね合わせ

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3D流体シミュレーション実験

吸込口

Y
サーキュレーターを設置した場合のシミュレーション結果(左:給気口の裏に設置，右：ずらした位置に設置)

 サーキュレーターは給気口から離して設置
 空間に対して対角に広く通るように設置

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吹出口

X

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サーキュレーターZ

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空気の流れの分析と換気改善の検討

CO2濃度上昇と換気に関する分析

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2018~2019年度の環境センシング
データによる現状分析

2021/3/4

これまでの研究概要

多変量時系列データ解析による異常の特徴解析と制御方針
14換気量の測定実験

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 Agoraの全エリアでドライアイスを用いてCO2を発生，機械換気によってCO2濃度が低下してゆくデータより換気量を推定

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CO2の移動及び濃度変化の場所依存Powered by PI SystemTM

約20分後にピーク約20分後にピーク

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約15分後にピーク

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行止まり＝換気悪約15分後にピーク

CO2発生

入口近傍＝換気良16

空気の流れの分析と換気改善の検討

CO2濃度上昇と換気に関する分析

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2018~2019年度の環境センシング
データによる現状分析

2021/3/4

これまでの研究概要

多変量時系列データ解析による異常の特徴解析と制御方針
17位相的データ解析 -Mapper法-

𝑓: 𝑋 → 𝑍を満たす連続写像(𝑋と𝑍は位相空間)

𝑀 𝕌, 𝑓 ≔ 𝑁 𝑓 ∗ 𝕌

𝕌 = 𝑈𝛼 𝛼∈𝐴 : 𝑍の有限開集合，𝐴は被覆数
𝑓 ∗ 𝕌 = 𝑓 −1 𝑈𝛼 𝛼∈𝐴 : 𝑋の被覆部分
𝑁: 脈体• ビッグデータ(多次元，時系列，地図空間など)のデータ構造分析に用いられる．
形・色・位置関係などの情報デジタル化（ビッグデータ）

UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa• クラスター間のつながりに着目した分析

2021/3/4• TDA(Topological Data Analysis; 位相的データ解析)の中の一つ

Mapperによるデータ構造の可視化
（概念図）

18

Agora空間のTDA解析結果 7,8)
夏

冬

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第2基底1000ppm
データ含有率閉館

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設定パラメータ
EPS
オーバーラップ
分割数最少点数
距離2021/3/4

開館

第1基底6010%
400
5
ユークリッド距離

Mapper法の計算結果

Python3.7.3, Kepler Mapper1.3.0,
scikit-learn 0.20.3により作成

判定指標の性能評価

予測

実 ≧100際 0 ppm<1000ppm≧1000ppm<1000ppm

4421234

正解率は約85%，偽陰性率は約2%，1000ppmを見逃す可能性は低い．
予測方法の概要図

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予測の結果に関する混同行列

2021/3/4

1日の累積人感差の標準偏差と活動場人感数を用いて，1000ppmを越えるか否かを判定する（2018年の6月~8月の92日間を検証）．

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環境可視化パネル

入館ゲート連動サーマルカメラ（入館人数，体温分布などを可視化パネルに連動予定）

 学内の主要教室，生協等への展開を実施中．
 換気とエネルギー消費のトレードオフを最適化を検討．
 リスクをどのように伝えて，場の信頼・安心の確保に繋げるかが課題．

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2021/3/4

現在のCOVID-19対策

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まとめ 人間知と機械知の協業を実現するオブザベートリ

 PoCを飛び越え，直ちに実証を行う環境と人材育成

ポストコロナの大学像としての，UEC iPERC Yokogawa Lab©Shinji Yokogawa

 ビッグデータとデバイスの連携プラットフォーム

2021/3/4

 学修空間のセンシングデータを用いた課題発見と分析

目的と機能を備えた学修空間（建物・フロア）

Ambient Intelligence UEC

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謝辞
電気通信大学 情報学専攻（横川研）

遠藤駿氏，川内雄登氏，高原廉氏

石垣陽 特任准教授

慶應義塾大学 開放環境科学専攻

奥田知明 教授

Agora運営委員会の皆様
学術情報課

村田輝様，加藤さゆり様，山口英恵様，上野耕平様（中田はるみ様，茂木真佐美様）
施設課

和地勉様，石黒拓大様，金子善栄様

i-PERC三村寛子様，（仲田久恵様）

AMED-Pj

常山順子様

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電気通信大学 情報学専攻

2021/3/4

浅野実氏，中里諒氏，野秋拓真氏

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参考文献
1. Menzies D., Fanning A., Yuan L., et al.; “Hospital ventilation and risk for tuberculous infection in
canadian health care workers. Canadian Collaborative Group in Nosocomial Transmission of TB,”
Ann Intern Med., Vol. 133, pp. 779‒789, 2000.

4. 古屋博行; “室内CO2濃度測定による結核感染リスクの推定に関する総説,” 結核, Vol. 93, pp. 479-483,
2018.
5. Hella J, Morrow C, Mhimbira F, et al.; “Tuberculosis transmission in public locations in Tanzania:
A novel approach to studying airborne disease transmission,” J. Infect., Vol. 75, pp. 191‒197,
2017.
6. 横川慎二，石垣陽，遠藤駿，高原廉，川内雄登; “Ambient Intelligence（環境知能）によるフリーアドレ
ススペースのリスク評価,” 第11回横幹連合コンファレンス, C-1-4 (2020).
7. 遠藤駿, 横川慎二; “位相的データ解析を用いた室内環境に関する時系列多次元データの分析,” 電子情報通信学会・システムソサイエティ和文論文誌, Vol.J104-D, No.04 (2021), DOI:
10.14923/transinfj.2020PDP0023．
8. Endo, S. and S. Yokogawa; “Trends between indoor CO2 concentration and electricity usage
through topological data analysis,” Proc. of 2021 IEEE 3 rd Global Conference on Life Science andTechnologies, pp. 530-531 (2021).

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3. 松本健二, 辰巳朋美, 有馬和代, 他; “環境要因が影響した結核集団感染の1例,” 結核, Vol. 86, pp.
487‒491, 2011.

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2. 豊田誠; “中学校結核集団感染の環境要因に関する検討,” 結核, Vol. 78, pp. 733‒738, 2003.

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