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人の行動履歴の蓄積とlocation-based applicationとの関係

(2006-03-19)

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まとめ

まずこれから私が試みようとしていることは,

この目的は知能化空間が人へサービスを提供する場合(そのサービスを設計する場合),
その位置が人にとってどのような役割を果たす場所であるのかということを知る必要があるからである.
たとえば,立ち話をよくする場所なのか,デスクワークをする場所なのか,情報収集をする場所なのか,
プレゼンをする場所なのか,成果物を展示する場所なのか,などである.

しかし,そのような人にとっての空間の意味を事前に設計者が入力することは労力の観点から合理的ではなく,
知能化空間が自動的に意味を抽出しサービス計画に利用できることが望ましい.

これまでの研究において,空間メモリを提案してきた.
空間メモリは,空間内の三次元座標,コンテンツ,アクセス範囲をパラメータとして有し,
実空間の任意の点に配置できる.さらに,それを身体動作を介して直接アクセスすることを実現する.
三次元座標とコンテンツを紐付ける仮想的なタグをSpatial-Knowledge-Tag(SKT)と名づけている.
SKTの配置位置は人が能動的に決定するものであり,その空間をどのように利用したいかという意図を反映しているものと考えられる.
たとえば,ばアクセス範囲が広く,広告などのようなコンテンツの場合,特定の人が特定の作業を行うために配置したSKTというよりは人が歩く場所に配置されている可能性が高い.
逆にアクセス範囲が狭く,マニュアルやプログラムなどのコンテンツが密に配置されている場合,特定の人がその位置にとどまって利用することが考えられる.
それぞれの人が認知している空間の意味を推測すれば,前者は移動通路であり,後者は作業場と考えられる.

本研究では,人は空間の意味を認めた上でコンテンツを配置し,利用していると仮定し,
空間意味についてのオントロジーを明らかにすることにより,
(このオントロジーは社会的共通認識という意味であり,これは私によって構築されるものであるが,空間メモリの使用履歴を分析すること(または一般的なコンテンツと作業内容の関連に関する知見)から抽出していくことが望ましいと考える)
知能化空間のサービス設計へ利用可能な形で記述することを目的とする.

その第一歩として,空間に配置されたSKTの有するパラメータを参照し,
その履歴を観察することにより人の活動内容の推定を試み,
人が認知している空間の意味を抽出することの可能性について考察する.

関連研究に関して(空間の意味記述,行動履歴の取得など)

空間の意味表現に関する研究

松尾豊, 高木朗, 平塚誠良, 橋田浩一, 中島秀, 
"空間の意味表現と空間機能検索", 人工知能学会研究会資料(第5回セマンティックウェブとオントロジ研究会), 
SIG-SWO-A303-01,2004年3月


この論文のポイント

この研究との差異

この研究において,人が空間にある意味づけをしているという着想までは私のアプローチと同じ.
ただし,こちらの方が,ユーザタイプを細かく定義したり,空間に含まれるモノや状況などを細かく定義しているところが異なる.
これは,この研究が人が空間に関連した情報収集すること(ある状況におかれた人に対して適切な情報を提供すること)を目的にしているためである.

一方,私の研究ではある状況におかれた人に対して適切なサービスを提供すること自体は同じ方向性であるが,
情報提供にとどまらず機械システムの制御だったり,ロボットの利用だったり,サービス内容は様々である(それが空間知能化であるから).

その根本的な目的の違いがあるために,以下のようなアプローチの違いが現れる.

さらに,この研究では個人の文脈に応じた情報提供を主目的としている(パーソナライズ).
一方,私の研究の(現段階の)主目的はパーソナライズではない.

センサ情報収集基盤設計のためのアプリケーションと空間の関係

岩谷晶子, 高汐一紀, 徳田英幸,
"センサの遍在環境におけるユーザの周辺情報の蓄積方法に関する考察", 
情報処理学会 第三回ユビキタスコンピューティングシステム研究会, Vol.2004 (004) 2004年1月 pp.93-100

この論文のポイント

似ているか!?と思っていたけど,全然似ていない.

この研究との差異

アプリケーションがどうやってセンサ情報を収集しますか?ってところが主眼.
アプリケーションの内容を決める,仕様を決める上では人がどう活動するか
考慮に入れる必要があり,その結果,人にとっての空間の意味に思考を発展させている.
空間を扱っているのは以下の部分.

関連研究

ユビキタス空間の構築

ユビキタス空間における人の活動


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