実世界オブジェクトを用いた生活空間内における事故予測支援手法

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-01-15
• タイトル: 実世界オブジェクトを用いた生活空間内における事故予測支援手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Prediction Support Method for Accidents in Living Space Using Real-world Objects
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：持続可能な社会を実現するコラボレーション技術とネットワークサービス] 事故予測，発想支援，実世界オブジェクト
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• ID登録: 10.20729/00208869
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 日本大学大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属: 日本大学大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属: 日本大学大学院総合基礎科学研究科
• 著者所属: 明治大学大学院先端数理科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 日本大学文理学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrated Basic Sciences, Nihon University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Advanced Mathematical Sciences, Meiji University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): College of Humanities and Sciences, Nihon University
• 著者名: 立花, 巧樹; 呉, 健朗; 富永, 詩音; 大西, 俊輝; 鈴木, 颯馬; 諏訪, 博彦; 宮田, 章裕
• 著者名(英): Koki, Tachibana; Kenro, Go; Shion, Tominaga; Toshiki, Onishi; Soma, Suzuki; Hirohiko, Suwa; Akihiro, Miyata
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 生活空間における事故を未然に防ぐためには，将来起こりうる事故を積極的に予測し，その事故の原因を解消することが必要である．しかし，多くの人にとって事故を網羅的・手間をかけずに予測することは難しい．そこで本研究ではユーザが生活空間を撮影するだけで，事故を予測させる手がかりを提示する手法を提案する．提案手法は，生活空間の種別と撮影された実世界オブジェクトに基づき，当該空間における事故事例をWeb上から収集し，事故を予測するために特徴的な単語を抽出してユーザに提示する．プロトタイプシステムを用いた検証実験の結果，提案手法は網羅的・効率的な事故予測の支援に有効であることが確認できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To prevent accidents in living space, we need to actively predict accidents and resolve problems leading to accidents. However, predicting accidents exhaustively and efficiently is difficult for most people. Hense, we propose a method that provides users with clues for predicting accidents; users simply take a picture of a real-world object in their living space. In the proposed method, cases of accidents are collected from web pages using the type of the living space and general name of the captured real-world object; these cases yield characteristic words for predicting accidents. We developed a proof of concept and conducted evaluation tasks, confirming that our approach can support exhaustive and efficient predicition of accidents.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 62, 号 1, p. 35-43, 発行日 2021-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764