JP2019041811A - Determination device, determination method, and determination program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、判定装置、判定方法及び判定プログラムに関する。 The present invention relates to a determination apparatus, a determination method, and a determination program.
近年、大多数の消費者がスマートフォンを所持するようになった。また、リストバンド型のウェアラブルデバイスに代表されるようにIoT(Internet of Things)デバイスの普及にともなって、複数のデバイスを一人の人間が所持する例が増えてきている。これにともない、利用者の利便性の向上を目的として、特定のウェアラブルデバイスが、スマートフォンの近傍(Bluetooth(登録商標)の通信圏内)に存在することを基に使用者の認証を行う技術が提案されている。 In recent years, the majority of consumers have come to possess a smartphone. In addition, with the spread of IoT (Internet of Things) devices as represented by wristband-type wearable devices, there are an increasing number of cases where a single person possesses a plurality of devices. Along with this, in order to improve the convenience of the user, a technology is proposed that authenticates the user based on the presence of a specific wearable device in the vicinity of the smartphone (in the communication range of Bluetooth (registered trademark)). It is done.
例えば、登録されたスマートフォンがウェアラブルデバイスの近傍にあれば認証を行う技術(例えば、非特許文献1参照)や、ウェアラブルデバイスの装着時に認証を行い、ウェアラブルデバイスの脱着を感知すると認証解除を行う技術(例えば、非特許文献2参照)や、ウェアラブルデバイスの装着時に心電図を用いて認証を行う技術(例えば、非特許文献3参照)が提案されている。 For example, if the registered smartphone is in the vicinity of the wearable device, the technology for performing authentication (for example, refer to Non-Patent Document 1) or the technology for performing authentication when wearing the wearable device and detecting the detachment of the wearable device (For example, refer to nonpatent literature 2) and the technology (for example, refer to nonpatent literature 3) which authenticates using an electrocardiogram at the time of wearing of a wearable device is proposed.
このように、従来、特定の端末の所持やデバイスの装着により連続的に測定される生体情報を信頼の拠点として、近接通信可能な範囲に存在する端末のアクセス制御を実施する技術が提案されている。ただし、これらの従来技術に対し、Bluetoothの通信圏内において認証する製品では、近距離にいる他者でもユーザー本人のスマートフォンの使用が可能であるという課題が存在する。また、生体認証や着脱の検知機構をウェアラブルデバイスに組み込むことで前述の課題は解決可能であるが、特殊なセンサが必要であり、従来の市中製品においては導入が困難である。 Thus, conventionally, there has been proposed a technology for performing access control of a terminal existing in a range where proximity communication is possible, using biological information continuously measured by possession of a specific terminal or attachment of a device as a base of trust There is. However, in contrast to these conventional techniques, there is a problem in that products that authenticate within the communication range of Bluetooth allow other users in a short distance to use their own smartphones. Moreover, although the above-mentioned subject is solvable by incorporating the detection mechanism of biometrics or attachment or detachment in a wearable device, a special sensor is required and it is difficult to introduce in the conventional commercial product.
そこで、近年、スマートフォンとウェアラブルデバイスのそれぞれのセンサを用いて、同一の人間がデバイスを所持していることを保証する技術が検討されている。具体的には、この保証技術では、複数の端末のセンサ情報の一致性を判定し、一致を判定した際に、ウェアラブルデバイスを装着していた作業者が成りすましや替え玉をせずに特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を生成する。 Therefore, in recent years, a technology for ensuring that the same human being is in possession of a device is considered using the sensors of the smartphone and the wearable device. Specifically, in this assurance technology, when the match of the sensor information of a plurality of terminals is determined and the match is determined, the worker wearing the wearable device does not spoof or replace balls and perform specific work. Generate work trail information that guarantees that you are engaged.
ここで、保証のために作業証跡情報の保存が必要となるため、作業証跡判定の元データであるセンサ情報を蓄積することが必須となる。しかしながら、従来の技術では、常時発生するセンサ情報を用いて、作業証跡を生成するために、膨大なストレージが必要となり、実用化への大きな課題となることが想定される。 Here, since it is necessary to save work trail information for guaranteeing, it is essential to store sensor information which is the original data of work trail determination. However, in the prior art, in order to generate a work trail using sensor information constantly generated, a vast amount of storage is required, and it is assumed that it becomes a major issue for practical use.
この問題について、例えば、監視カメラの分野では、監視カメラの画像データの保存量を削減するために動体検知を行うことによって、撮影タイミングを制御する技術が提案されている。しかしながら、この動体検知技術は、固定点や決まった範囲内を撮影するカメラのようなセンサでは有用であるものの、人が所持及び装着し常時センサ情報が変化するウェアラブル端末のセンサに対しては適用することが困難である。 With regard to this problem, for example, in the field of surveillance cameras, there has been proposed a technique for controlling the photographing timing by performing moving object detection in order to reduce the storage amount of image data of the surveillance cameras. However, although this moving body detection technology is useful for sensors such as cameras that capture a fixed point or a fixed range, it is applied to sensors of wearable terminals that are possessed and worn by people and sensor information constantly changes. It is difficult to do.
また、従来の技術では、スマートフォンやウェアラブルデバイスから取得される全てのセンサ情報について同一人物判定を行っていたため、効率的ではなく、さらに、この判定処理に要する計算コストも大きなものとなっていた。 Further, in the prior art, the same person determination is performed for all sensor information acquired from a smartphone or a wearable device, which is not efficient, and the calculation cost required for the determination process is also large.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、情報保持量の削減と、複数の端末から取得されたセンサ情報の同一性の効率的な判定とを実現する判定装置、判定方法及び判定プログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and provides a determination apparatus, determination method, and determination that realize reduction of information holding amount and efficient determination of the identity of sensor information acquired from a plurality of terminals. The purpose is to provide a program.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る判定装置は、それぞれセンサが設けられた複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を記憶する記憶部と、複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末を所持する所有者の動作を判定する動作判定部と、所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には取得されたセンサ情報を保存し、所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には取得されたセンサ情報を破棄する保存判定部と、保存されたセンサ情報を基に複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を記憶部に格納する同一人物判定部と、を有することを特徴とする。 In order to solve the problems described above and achieve the object, the determination apparatus according to the present invention ensures that an owner possessing a plurality of terminals each provided with a sensor is engaged in a specific task A storage unit that stores information; an operation determination unit that acquires time-series sensor information of a plurality of terminals; and determines an operation of an owner who possesses the plurality of terminals based on the acquired sensor information; Save determination to save the acquired sensor information if the operation is a preset information save target operation, and discard the acquired sensor information if the owner's action is not the information save target operation It is determined whether or not a plurality of terminals are possessed by the same person based on the unit and the stored sensor information, and if it is determined that the plurality of terminals are possessed by the same person, the plurality Owner who owns the terminal of The same person determination section for storing working trail information in the storage unit, and having a.
本発明によれば、情報保持量の削減と、複数の端末から取得されたセンサ情報の同一性の効率的な判定とを実現する。 According to the present invention, reduction of the amount of information holding and efficient determination of the identity of sensor information acquired from a plurality of terminals are realized.
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited by the embodiment. Further, in the description of the drawings, the same portions are denoted by the same reference numerals.
[実施の形態]
まず、実施の形態に係る判定装置について、判定装置を有する判定システムの概略構成、判定装置の概略構成、判定装置における処理の流れを説明する。
Embodiment
First, with regard to the determination apparatus according to the embodiment, a schematic configuration of a determination system having the determination apparatus, a schematic configuration of the determination apparatus, and a flow of processing in the determination apparatus will be described.
[判定システムの構成]
まず、図1を参照して、本実施の形態における判定システムについて説明する。図1は、実施の形態における判定システムの概略構成を示す図である。図1に例示するように、本実施の形態における判定システム1は、複数の端末10と、判定装置20とを有する。
[Configuration of judgment system]
First, the determination system in the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of a determination system according to the embodiment. As exemplified in FIG. 1, the
端末10は、スマートフォンやウェアラブル端末等である。端末10は、例えばBluetooth機能等の近接通信機能を備える。例えば、端末10のうち、端末10Aは、リストバンド型のウェアラブル端末であり、端末10Bは、スマートフォンである。
The
判定装置20は、後述する判定処理により、複数の端末10のうち同一人物が所持している端末10(例えば、端末10A,10B)同士を判定する。判定装置20によって同一の人物に所持されていると判定された端末(例えば、端末10A,10B)同士は、Bluetooth機能等によって接続し、端末10A,10Bのロックを解除して使用可能とする所持認証を相互に実行する。
The
この判定装置20は、一定の動作に対応するセンサ情報のみを保持し、保持したセンサ情報についてのみ同一人物が所持しているか否かの同一性判定を行っている。言い換えると、判定装置20は、一定の動作に対応するセンサ情報以外のセンサ情報は破棄することによって、情報保持量の削減と同一性判定の効率化とを実現している。
The
[端末の構成]
まず、端末10の構成について説明する。図1に示すように、端末10は、入出力部11、近接通信部12、通信部13、記憶部14、制御部15およびセンサ16部を有する。
[Terminal configuration]
First, the configuration of the
入出力部11は、タッチパネル等で実現され、操作者による入力操作に対応して制御部15に対して各種指示情報を入力したり、また、後述する認証処理の結果等を操作者に対して出力したりする。
The input / output unit 11 is realized by a touch panel or the like, and inputs various instruction information to the
近接通信部12は、例えばBluetooth等の近接通信の通信圏内にある端末10同士を、該近接通信で相互に情報通信可能に接続する。
The close proximity communication unit 12 connects the
通信部13は、NIC(Network Interface Card)等で実現され、LAN(Local Area Network)やインターネットなどの電気通信回線を介した判定装置20等の外部の装置と制御部15との間の通信を実行する。
The communication unit 13 is realized by an NIC (Network Interface Card) or the like, and communicates between the
記憶部14は、RAM(Random Access Memory)、フラッシュメモリ(Flash Memory)等の半導体メモリ素子等の記憶装置によって実現される。例えば、記憶部14は、Bluetooth等の近接通信が可能な他の端末の情報を記憶する。 The storage unit 14 is realized by a storage device such as a semiconductor memory element such as a random access memory (RAM) or a flash memory. For example, the storage unit 14 stores information of other terminals capable of proximity communication such as Bluetooth.
近接通信部12は、例えばBluetooth等の近接通信の通信圏内にある端末10同士を、該近接通信で相互に情報通信可能に接続する。
The close proximity communication unit 12 connects the
制御部15は、各種の処理手順などを規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部15は、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などの電子回路である。制御部15は、通信部13を介して、自装置のセンサ部16(後述)によるセンサ情報を判定装置20に送信し、自装置と他の端末10との同一利用者判定を要求する。判定装置20によって同一の人物に所持されていると判定された端末同士は、近接通信部12の機能によって接続し、他方の端末10の認証(例えば、パターンロックやPINコードによる認証)を実施せずとも、他方の端末10の簡便な利用を可能にする。
The
センサ部16は、自装置の行動情報、周囲の音情報、或いは、所有者の生体信号等を取得するセンサである。例えば、センサ部16は、加速度センサ或いは角速度センサであり、端末10の加速度或いは角速度を測定する。もちろん、センサ部16は、加速度或いは角速度に限らず、端末10の行動情報を取得すればよい。また、センサ部16は、周囲の音情報を収集するマイクロフォン等であってもよい。また、センサ部16は、心電図、心拍数、筋電図等の生体信号を取得する生体センサであってもよい。また、センサ部16は、タッチセンサ、地磁気センサ等であってもよい。もちろん、センサ部16は、複数種類のセンサを有してもよい。センサ部16によるセンサ情報は、所有者識別情報(例えば、所有者ID(IDentifier))とともに、制御部15の制御の基、通信部13を介して、判定装置20に送信される。
The sensor unit 16 is a sensor that acquires behavior information of the own device, surrounding sound information, a biological signal of the owner, and the like. For example, the sensor unit 16 is an acceleration sensor or an angular velocity sensor, and measures the acceleration or the angular velocity of the
[判定装置の構成]
次に、判定装置20の構成について説明する。判定装置20は、ワークステーションやパソコン等の汎用コンピュータで実現される。図1に示すように、判定装置20は、入力部21、出力部22、通信部23、記憶部24及び制御部25を有する。
[Configuration of judgment device]
Next, the configuration of the
入力部21は、判定装置20の操作者からの各種操作を受け付ける入力インタフェースである。例えば、入力部21は、タッチパネル、音声入力デバイス、キーボードやマウス等の入力デバイスによって構成される。
The input unit 21 is an input interface that receives various operations from the operator of the
出力部22は、液晶ディスプレイなどの表示装置、プリンター等の印刷装置、情報通信装置等によって実現される。出力部22は、後述する認証結果等を操作者に対して出力する。
The
通信部23は、ネットワーク等を介して接続された他の装置との間で、各種情報を送受信する通信インタフェースである。通信部13は、NIC等で実現され、LANやインターネットなどの電気通信回線を介した他の装置(例えば、端末10)と制御部25との間の通信を行う。 The communication unit 23 is a communication interface that transmits and receives various information to and from another device connected via a network or the like. The communication unit 13 is realized by an NIC or the like, and performs communication between another device (for example, the terminal 10) and the control unit 25 via a telecommunication line such as a LAN or the Internet.
記憶部24は、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、又は、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現され、判定装置20を動作させる処理プログラムや、処理プログラムの実行中に使用されるデータなどが記憶される。また、記憶部24は、通信部23を介して制御部25と通信する構成でもよい。記憶部24は、認証データベース(DB)241、テンプレートDB242、保存対象動作情報243及び作業証跡情報244を記憶する。
The
認証DB241は、端末10の認証に要する認証情報を保持する。認証DB241は、例えば、各端末10の名称、各端末10のID、登録された所有者のID等を記憶する。 The authentication DB 241 holds authentication information required for authentication of the terminal 10. The authentication DB 241 stores, for example, the name of each terminal 10, the ID of each terminal 10, the ID of the registered owner, and the like.
テンプレートDB242は、動作テンプレートと装着位置テンプレートとを記憶する。動作テンプレートは、端末を所持する所有者の動作に応じた端末10からの時系列のセンサ情報のテンプレートである。動作テンプレートは、端末10を所持する所有者の動作ごとに事前に求められた端末10における時系列のセンサ情報を基に生成される。具体的には、予め、端末10の所有者の動作ごとに、端末10における時系列のセンサ情報をそれぞれ取得する。動作テンプレートは、これらのセンサ情報から生成された所定の特徴量を示す雛形であり、各動作に応じて設定される。或いは、シミュレーション等を用いて計算された各端末10の装着位置ごとにおける時系列のセンサ情報を用いて、操作位置テンプレートが生成されてもよい。
The
また、装着位置テンプレートは、装着位置に応じた端末10からの時系列のセンサ情報の装着位置テンプレートである。装着位置テンプレートは、端末10の装着位置ごとに事前に求められた端末10における時系列のセンサ情報を基に生成される。具体的には、予め、端末10の所有者に対する装着位置ごとに、端末10における時系列のセンサ情報をそれぞれ取得する。装着位置テンプレートは、これらのセンサ情報から生成された所定の特徴量を示す雛形であり、各種装着位置に応じて設定される。或いは、シミュレーション等を用いて計算された各端末10の装着位置ごとにおける時系列のセンサ情報を用いて、操作位置テンプレートが生成されてもよい。 The mounting position template is a mounting position template of time-series sensor information from the terminal 10 according to the mounting position. The mounting position template is generated based on time-series sensor information in the terminal 10 obtained in advance for each mounting position of the terminal 10. Specifically, time-series sensor information in the terminal 10 is acquired in advance for each mounting position for the owner of the terminal 10. The mounting position template is a template indicating a predetermined feature amount generated from the sensor information, and is set according to various mounting positions. Alternatively, the operation position template may be generated using time-series sensor information at each mounting position of each terminal 10 calculated using simulation or the like.
保存対象動作情報243は、センサ情報の保存対象となる端末10を所持する所有者の動作を示す情報である。すなわち、保存対象動作情報243に示された動作に対応するセンサ情報は、判定装置20において保持される。この保存対象動作情報243は、予め設定される。
The storage target operation information 243 is information indicating the operation of the owner who holds the terminal 10 that is the storage target of the sensor information. That is, sensor information corresponding to the operation indicated in the storage target operation information 243 is held in the
図2は、図1に示す保存対象動作情報243のデータ構成の一例を示す図である。図2に示すように、保存対象動作情報243は、端末10を有する所有者の動作と、保存の要否とが対応付けられる。 FIG. 2 is a view showing an example of the data configuration of the storage target operation information 243 shown in FIG. As shown in FIG. 2, in the storage target operation information 243, the operation of the owner having the terminal 10 is associated with the necessity of storage.
例えば、図2に示す保存対象動作情報243は、動作が「端末静置」である場合には、保存が「不要」であることが示される。端末10が静置されている場合、端末10と他の端末10とが同一の人物に所持されているかの同一人物判定に有効となる特徴的な加速度等のセンサ情報が発生していない場合が多い。このため、端末10が静置されている場合には、同一人物判定が判定困難となるため、この動作に対応するセンサ情報は不要となる。また、動作が「端末への入出力作業」である場合には、保存が「必要」であることが示される。端末10に対して入出力作業が行われている場合、端末10への操作に伴う加速度等のセンサ情報が発生している可能性が高いため、同一人物判定が実行可能となるためである。
For example, the storage target operation information 243 illustrated in FIG. 2 indicates that the storage is “unnecessary” when the operation is “terminal rest”. When the terminal 10 is kept stationary, there may be no case where sensor information such as characteristic acceleration that is effective for the same person determination whether the terminal 10 and the
作業証跡情報244は、複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する情報である。作業証跡情報244は、所有者が特定作業に従事していた期間、この期間のセンサ情報や、所有者による端末の取り外しの有無を示す情報である。また、作業証跡情報244における各期間には、判定装置20による証跡確認の実行の有無や、作業管理者により振り分けられた作業内容であって所有者が従事していた作業内容を示す情報が対応付けられてもよい。
The
制御部25は、各種の処理手順などを規定したプログラム及び所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。例えば、制御部25は、CPUやMPUなどの電子回路である。制御部25は、信号処理部251、動作判定部252、保存判定部253及び同一人物判定部254を有する。
The control unit 25 has a program defining various processing procedures and the like, and an internal memory for storing required data, and executes various processing by these. For example, the control unit 25 is an electronic circuit such as a CPU or an MPU. The control unit 25 includes a signal processing unit 251, an operation determination unit 252, a
信号処理部251は、複数の端末10における時系列のセンサ情報を取得し、時系列のセンサ情報を所定の特徴量に変換する。例えば、信号処理部251は、センサ情報として、端末10から加速度情報を取得した場合、加速度のパワースペクトル等の一定時間ごとの周波数成分、信号のピーク値、平均値或いは分散等の特徴量を生成し、動作判定部252に出力する。もちろん、信号処理部251は、取得された時系列信号を特徴量に変換せずに、直接入力してもよい。
The signal processing unit 251 acquires time-series sensor information in the plurality of
動作判定部252は、複数の端末10における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末10を所持する所有者の動作を判定する。すなわち、動作判定部252は、信号処理部251から出力された複数の端末10の各特徴量を基に各端末10を所持する所有者の動作を判定する。例えば、動作判定部252は、機械学習を用いて、該取得されたセンサ情報を基に複数の端末10を所持する所有者の動作を判定する。また、動作判定部252は、記憶部24のテンプレートDB242内の動作テンプレート及び装着位置テンプレートを基に、複数の端末10を所持する所有者の動作及び複数の端末10の各装着位置を判定する。
The operation determination unit 252 acquires time-series sensor information of the plurality of
保存判定部253は、取得したセンサ情報の記憶部24への保存または破棄を判定する。具体的には、保存判定部253は、所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合に、取得されたセンサ情報を記憶部24に保存する。一方、保存判定部253は、所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には、取得されたセンサ情報を破棄する。保存判定部253は、記憶部24の保存対象動作情報243を参照し、特徴量情報の保存の可否を判断する。
The
同一人物判定部254は、保存判定部253によって保存されたセンサ情報を基に複数の端末10が同一の人物に所持されているか否かを判定する同一人物判定を行う。そして、同一人物判定部254は、複数の端末10が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を記憶部24に格納する。そして、同一人物判定部254は、同一の人物に所持されていると判定された複数の端末10に対し、判定結果を送信し、これらの端末10同士による近接通信部12による接続と、端末10の簡便な利用許可とを行う。
The same
[動作判定部の処理]
次に、判定装置20の各機能部のうち、動作判定部252の処理について説明する。この動作判定部252は、機械学習を用いて所有者の動作を判定する。
[Process of operation determination unit]
Next, among the functional units of the
例えば、動作判定部252は、事前に登録された動作テンプレートと、信号処理部251から出力された特徴量を比較し、端末10の所有者がどのような動作を実施したかを判定する。具体的には、動作判定部252は、信号処理部251から出力された特徴量情報を、機械学習を用いて、テンプレートDB242の動作テンプレートうちのいずれかに対応する動作に分類する。動作判定部252は、装着位置テンプレートと、信号処理部251から出力された特徴量とを比較し、所有者がどの位置に端末10を装着していたかを判定する。具体的には、動作判定部252は、信号処理部251から出力された特徴量情報を、機械学習を用いて、テンプレートDB242の装着位置テンプレートのうちのいずれかに対応する装着位置に分類する。
For example, the operation determination unit 252 compares the operation template registered in advance with the feature amount output from the signal processing unit 251, and determines what operation the owner of the terminal 10 has performed. Specifically, the operation determination unit 252 classifies the feature amount information output from the signal processing unit 251 into an operation corresponding to any one of the operation templates of the
例えば、動作判定部252は、信号処理部251から出力された端末10A,10Bの各特徴量の値を分類器で分類し、ウェアラブル端末である端末10Aが左手首に装着され、スマートフォンである端末10Bが同じ左手に所持されていたことを判定する。
For example, the operation determination unit 252 classifies the values of the feature amounts of the
ここで、動作判定部252は、センサ情報として、加速度などの行動情報を用いて動作推定を実施する。また、動作判定部252は、信号処理部251によって抽出された、加速度のパワースペクトル等の周波数成分やピーク値、平均、分散、波形の形状等の様々な特徴量を、機械学習を用いて分類してもよい。その他にも動作分類方法は多数考えられるが、動作判定部252は、いずれの手法を用いて動作を判定してもよい。 Here, the motion determination unit 252 performs motion estimation using behavior information such as acceleration as sensor information. Also, the motion determination unit 252 uses machine learning to classify various feature values such as the power spectrum of acceleration, peak value, average, variance, and waveform shape extracted by the signal processing unit 251. You may A large number of motion classification methods may be considered, but the motion determination unit 252 may determine the motion using any method.
また、動作判定部252は、センサ情報として、加速度などの行動情報のみならず、周囲の音情報を用いてもかまわない。例えば、動作判定部252は、加速度を用いて歩行や静止状態以外の状態を推定するとともに、外界の音を収集することで作業内容を推定する方法を採用してもよい(詳細は、千葉 昭宏,伊勢崎 隆司,麻野間 直樹,吉田 和広,渡部 智樹,水野 理,「学習データの選択による心拍情報からの身体活動強度推定の高精度化に関する研究」,研究報告コンシューマ・デバイス&システム(CDS), vol. 2016-CDS-16, no. 3, pp. 1−7, 5月 2016.、及び、大内 一成,「ウェアラブル/ユビキタス環境におけるパターン計測技術」,計測と制御,vol. 53, no. 7, pp. 579−585, 2014.を参照)。このように、動作判定部252は、端末10がマイクロフォンを有する場合には、音情報を用いて動作分類を実施してもよい。 In addition, the motion determination unit 252 may use not only behavior information such as acceleration but also surrounding sound information as sensor information. For example, the motion determination unit 252 may adopt a method of estimating the work content by collecting the sounds of the outside world while estimating the state other than the walking or stationary state using the acceleration (for details, see Akihiro Chiba) , Takashi Isesaki, Naoki Asano, Kazuhiro Yoshida, Tomoki Watanabe, Osamu Mizuno, "A Study on High Accuracy Estimation of Physical Activity Intensity from Heart Rate Information by Selecting Learning Data," Research Report Consumer Device & System (CDS), vol. 2016-CDS-16, no. 3, pp. 1-7, May 2016. and Kazunari Ouchi, “Pattern Measurement Technology in Wearable / Ubiquitous Environment”, Measurement and Control, vol. 53, no. 7, pp. 579-585, 2014.). Thus, when the terminal 10 has a microphone, the operation determination unit 252 may perform operation classification using sound information.
また、動作判定部252は、センサ情報として、加速度などの行動情報のみならず、心電図や心拍数、筋電図等の生体信号を取得し、分類に用いてもよい。例えば、線形回帰分析を用いて心拍情報から身体活動強度を推定する手法を採用することもできる(詳細は、大橋 純,須藤 隆,大内 一成,斉藤 龍則,「ウェアラブル端末・スマートフォンを利用した生活行動認識の分散処理方式」, 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI), vol. 2014-UBI-44, no. 10, pp. 1−8, 10月 2014.を参照)。動作判定部252は、ウェアラブル端末である端末10が生体センサを具備する場合には、生体信号を用いて動作分類を実施してもよい。もちろん、動作判定部252は、報告されている学習手法以外の学習器を、生体信号に対して適用し、動作分類を実施してもよい。 In addition, the motion determination unit 252 may acquire not only activity information such as acceleration but also biological signals such as an electrocardiogram, a heart rate, and an electromyogram as sensor information, and may use them for classification. For example, it is possible to adopt a method of estimating physical activity intensity from heart rate information using linear regression analysis (for details, Jun Ohashi, Takashi Sudo, Kazunari Ouchi, Tatsunori Saito, "Useable Wearable Terminals / Smartphones" "Distributed processing method of life action recognition", Research report Ubiquitous computing system (UBI), vol. 2014-UBI-44, no. 10, pp. 1-8, October 2014.). When the terminal 10, which is a wearable terminal, includes a living body sensor, the movement determining unit 252 may perform the movement classification using a living body signal. Of course, the motion determination unit 252 may apply a learning device other than the reported learning method to the biological signal to perform motion classification.
[保存判定部の処理]
次に、判定装置20の各機能部のうち、保存判定部253の処理について説明する。保存判定部253は、動作判定部252が判定した所有者の動作及び端末10の装着位置を基に、所有者の動作が情報保存対象の動作であると判定した場合には、取得されたセンサ情報を保存する。一方、保存判定部253は、動作判定部252が判定した所有者の動作及び端末の装着位置を基に、所有者の動作が情報保存対象の動作でないと判定した場合には、取得されたセンサ情報を破棄する。保存判定部253は、記憶部24の保存対象動作情報243を参照し、特徴量情報の保存の可否を判断する。
[Processing of storage judgment unit]
Next, among the functional units of the
例えば、動作判定部252が、スマートフォンである端末10Bが静置されているという判定を行った場合について説明する。この場合には、保存判定部253は、同一人物判定に有効な加速度は発生していないと判断し、今回得られた期間のセンサ情報及び特徴量情報を廃棄する。また、動作判定部252が、スマートフォンである端末10Bへの入力作業等が発生している場合について説明する。この場合には、保存判定部253は、スマートフォンの操作に伴う加速度が発生している可能性が高く、同一人物判定が有効であると判定し、同一人物判定部254に、今回得られた期間の特徴量情報を送信する。
For example, the case where the operation determination unit 252 determines that the terminal 10B which is a smartphone is stationary will be described. In this case, the
[同一人物判定部の処理]
次に、判定装置20の各機能部のうち、同一人物判定部254の処理について説明する。
[Process of same person determination unit]
Next, among the functional units of the
同一人物判定部254は、保存判定部253から送信された時系列の特徴量を用いて、特徴量が同一の人物の動作に伴って生じた信号に起因するか否かを判定する。その際に、同一人物判定部254は、動作判定部252により推定された端末10の装着位置に応じた補正を実施する。
The same
ここで、同一人物判定処理に適用する方法として、時系列信号に対する相関解析、DTW(Dynamic Time Warping)等の統計的一致性を見る方法、機械学習を用いた方法が考えられるが、同一人物判定部254は、いずれの方法を用いてもよい。さらに、同一人物判定部254は、同一人物判定の結果が他の真正性保証技術によって保証される場合、当該特徴量を用いて、補正方法や判定閾値を更新し、判定精度の向上を実施してもよい。
Here, as a method applied to the same person determination processing, a correlation analysis with respect to time-series signals, a method of viewing statistical consistency such as DTW (Dynamic Time Warping), and a method using machine learning can be considered. The
図3は、図1に示す端末10A,10Bから取得されたセンサ情報の一例を示す図である。図3の(a)は、端末10Aのセンサ情報である信号波形Xaを示し、図3の(b)は、端末10Bのセンサ情報である信号波形Xbを示す。
FIG. 3 is a view showing an example of sensor information acquired from the
同一人物判定部254は、図3のように得られた時系列の各センサ信号を適宜分割し、振幅の平均や標準偏差、分散、振幅のピーク間距離、周波数変換等の特徴量化、または、センサ信号の波形に対してDTWや相関係数等の方法を用いて特徴量化を実施する。そして、同一人物判定部254は、閾値を設けて、信号波形Xa,Xbの特徴量を比較することで信号波形Xa,Xbの特徴量が一致するか否かを判定する。同一人物判定部254は、信号波形Xa,Xbの特徴量が一致する場合には、二つの端末10A,10Bは、同一の人物に所持されていると判定する。一方、同一人物判定部254は、信号波形Xa,Xbの特徴量が一致しない場合には、二つの端末10A,10Bは、同一の人物に所持されていないと判定する。
The same
また、同一人物判定部254は、特徴量に対して教師あり機械学習、教師なし機械学習、強化学習等の学習手法を用いて、同一人物判定を行ってもよい。そして、同一人物判定部254は、特徴量抽出を実施せず、複数の端末10の各センサ部16から得られた時系列信号に対して深層学習等の技術を適用し判定してもよい。
Further, the same
[判定処理の処理手順]
次に、判定装置20の判定処理について説明する。図4は、図1に示す判定装置20が行う判定処理の処理手順を示すフローチャートである。
[Process procedure of judgment processing]
Next, the determination process of the
まず、判定装置20では、信号処理部251が、通信部13を介して、複数の端末10時系列のセンサ情報を取得し(ステップS1)、センサ情報を所定の特徴量に変換する特徴量変換処理を行う(ステップS2)。
First, in the
続いて、動作判定部252は、テンプレートDB242の動作テンプレート及び装着位置テンプレートを参照する(ステップS3)。動作判定部252は、信号処理部251から出力された複数の端末10の各特徴量と各テンプレートとを比較し、端末10を所持する所有者の動作を判定する動作判定処理を行う(ステップS4)。
Subsequently, the operation determination unit 252 refers to the operation template and the mounting position template of the template DB 242 (step S3). The operation determination unit 252 performs an operation determination process of determining the operation of the owner of the terminal 10 by comparing each feature amount of the plurality of
保存判定部253は、保存対象動作情報243を参照し(ステップS5)、動作判定部252による動作判定結果に応じて、取得したセンサ情報の保存または破棄を判定する。具体的には、保存判定部253は、動作判定部252が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作であるか否かを判定する(ステップS6)。
The
保存判定部253は、動作判定部252が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作でないと判定した場合(ステップS6:No)、この動作判定に用いたセンサ情報を破棄する(ステップS7)。そして、判定装置20では、ステップS1に戻り、新たに複数の端末10のセンサ情報に対する判定処理を行う。
If the
一方、保存判定部253は、動作判定部252が判定した所有者の動作が予め設定された保存対象の動作であると判定した場合(ステップS6:Yes)、この動作判定に用いたセンサ情報を保存する(ステップS8)。そして、同一人物判定部254は、保存判定部253によって保存されたセンサ情報を基に複数の端末10が同一の人物に所持されているか否かを判定する同一人物判定処理を行う(ステップS9)。
On the other hand, when the
そして、判定装置20では、同一人物判定部254による判定処理結果が、同一の人物による所持であるか否かを判断する(ステップS10)。判定装置20では、判定処理結果が同一の人物による所持でない場合(ステップS10:No)、同一人物判定部254は、このセンサ情報に基づく作業証跡は生成せず、判定装置20は、ステップS1に戻り、新たに複数の端末10のセンサ情報に対する判定処理を行う。
Then, in the
一方、判定装置20では、判定処理結果が同一の人物による所持である場合(ステップS10:Yes)、該複数の端末10を所持する所有者の作業証跡情報を生成して(ステップS11)、記憶部24に格納する。
On the other hand, in the
[本実施の形態の効果]
このように、本実施の形態に係る判定装置20は、一定の動作に対応するセンサ情報以外のセンサ情報は破棄することによって、情報保持量の削減と同一性判定の効率化とを実現している。
[Effect of this embodiment]
As described above, the
ここで、従来の判定装置による判定処理について説明する。図5は、従来の判定装置による判定処理を説明する図である。図5に示すように、作業者Uがスマートフォンである端末10Aとウェアラブル端末である端末10Bとを所持していた場合には、それぞれの端末10A,10Bから各センサ情報が時系列信号として送信される(図5の(1)参照)。従来の判定装置20Pは、このセンサ情報を受信すると、全センサ情報を蓄積し(図5の(2)参照)、全てのセンサ情報について各端末10A,10Bの所有者が同一の人物であるかを判定していた(図5の(3)参照)。
Here, the determination processing by the conventional determination device will be described. FIG. 5 is a diagram for explaining the determination processing by the conventional determination device. As shown in FIG. 5, when the worker U possesses the terminal 10A as a smartphone and the terminal 10B as a wearable terminal, each sensor information is transmitted as a time-series signal from each of the
このため、従来の判定装置20Pでは、作業証跡判定の元データであるセンサ情報を全て蓄積し、全てのセンサ情報について、同一人物判定を行っていた。したがって、従来の判定装置20Pでは、常時発生するセンサ情報を蓄積するために、膨大なストレージを必要とするという問題があった。また、従来の判定装置20Pでは、全てのセンサ情報について同一人物判定を行っていたため、この判定処理に要する計算コストも大きなものとなる。
Therefore, in the
そして、本実施の形態に係る判定装置20による判定処理について説明する。図6は、図1に示す判定装置20による判定処理を説明する図である。図6に示すように、本実施の形態では、作業者Uが所持する端末10A及び端末10Bから各センサ情報が時系列信号として送信される(図6の(1)参照)と、判定装置20において、まず、動作判定部252が、端末10A,10Bの動作を判定する(図6の(2)参照)。続いて、動作判定部252による判定結果を基に、保存判定部253が、非作業中等、不要なセンサ情報を自動的に判別して破棄する(図6の(3)参照)。
And the determination processing by the
例えば、保存判定部253は、作業期間のうち、非作業中等であった「9:35−9:37」、「10:45−10:55」、「11:55−13:05」、「13:37−13:38」の間のセンサ情報を破棄する。これによって、表Tiに示すように、作業証跡情報には、「9:35−9:37」、「10:45−10:55」、「11:55−13:05」、「13:37−13:38」の間の記載は省かれる。したがって、判定装置20では、情報保持量、及び、後段の同一性判定に要する計算コストを削減することができる。
For example, the
そして、同一人物判定部254は、全てのセンサ情報ではなく、保存されたセンサ情報についてのみ、所有者が同一の人物であるか否かを判定する(図6(4)参照)。したがって、判定装置20は、全てのセンサ情報に対する場合と比して、同一人物判定処理の回数を減らすことができ、この判定処理による計算コストを削減できる。また、判定装置20は表Tiのように、実際に作業者Uが成りすましや替え玉をせずに特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報(例えば、表Ti)も、適切に生成することができる。
Then, the same
したがって、判定装置20では、動作判定結果より、所有者の作業が生じていない期間については、センサ情報を破棄し、同一人物判定処理の実施を省くことで、複数の端末から取得されたセンサ情報の保持量を削減している。この結果、本実施の形態によれば、センサ情報の保持のために、膨大なストレージを用いる必要はない。
Therefore, in the
また、判定装置20では、所有者の作業が生じる期間についてはセンサ情報を保存し、同一人物判定処理を実行することで、全てのセンサ情報に対する場合と比して同一人物判定処理の回数を減らすことができ、同一人物判定を効率的に実行できる。
In addition, in the
[システム構成等]
図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、CPU及び当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
[System configuration etc.]
The components of the illustrated devices are functionally conceptual and do not necessarily have to be physically configured as illustrated. That is, the specific form of the dispersion and integration of each device is not limited to that shown in the drawings, and all or a part thereof is functionally or physically dispersed in any unit depending on various loads, usage conditions, etc. It can be integrated and configured. Furthermore, all or any part of each processing function performed by each device may be realized by a CPU and a program analyzed and executed by the CPU, or may be realized as wired logic hardware.
また、本実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的におこなわれるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的におこなうこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。 Further, among the processes described in the present embodiment, all or part of the process described as being automatically performed may be manually performed, or the process described as being manually performed. All or part of them can be automatically performed by a known method. In addition to the above, the processing procedures, control procedures, specific names, and information including various data and parameters shown in the above documents and drawings can be arbitrarily changed unless otherwise specified.
[プログラム]
図7は、プログラムが実行されることにより、判定装置20が実現されるコンピュータの一例を示す図である。コンピュータ1000は、例えば、メモリ1010、CPU1020を有する。また、コンピュータ1000は、ハードディスクドライブインタフェース1030、ディスクドライブインタフェース1040、シリアルポートインタフェース1050、ビデオアダプタ1060、ネットワークインタフェース1070を有する。これらの各部は、バス1080によって接続される。
[program]
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a computer in which the
メモリ1010は、ROM(Read Only Memory)1011及びRAM1012を含む。ROM1011は、例えば、BIOS(Basic Input Output System)等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース1030は、ハードディスクドライブ1090に接続される。ディスクドライブインタフェース1040は、ディスクドライブ1100に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブ1100に挿入される。シリアルポートインタフェース1050は、例えばマウス1110、キーボード1120に接続される。ビデオアダプタ1060は、例えばディスプレイ1130に接続される。
The
ハードディスクドライブ1090は、例えば、OS(Operating System)1091、アプリケーションプログラム1092、プログラムモジュール1093、プログラムデータ1094を記憶する。すなわち、判定装置20の各処理を規定するプログラムは、コンピュータにより実行可能なコードが記述されたプログラムモジュール1093として実装される。プログラムモジュール1093は、例えばハードディスクドライブ1090に記憶される。例えば、判定装置20における機能構成と同様の処理を実行するためのプログラムモジュール1093が、ハードディスクドライブ1090に記憶される。なお、ハードディスクドライブ1090は、SSD(Solid State Drive)により代替されてもよい。
The hard disk drive 1090 stores, for example, an OS (Operating System) 1091, an
また、上述した実施形態の処理で用いられる設定データは、プログラムデータ1094として、例えばメモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶される。そして、CPU1020が、メモリ1010やハードディスクドライブ1090に記憶されたプログラムモジュール1093やプログラムデータ1094を必要に応じてRAM1012に読み出して実行する。
The setting data used in the process of the above-described embodiment is stored as
なお、プログラムモジュール1093やプログラムデータ1094は、ハードディスクドライブ1090に記憶される場合に限らず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ1100等を介してCPU1020によって読み出されてもよい。あるいは、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、ネットワーク(LAN、WAN(Wide Area Network)等)を介して接続された他のコンピュータに記憶されてもよい。そして、プログラムモジュール1093及びプログラムデータ1094は、他のコンピュータから、ネットワークインタフェース1070を介してCPU1020によって読み出されてもよい。
The
以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者等によりなされる他の実施形態、実施例及び運用技術等は全て本発明の範疇に含まれる。 Although the embodiment to which the invention made by the inventor is applied has been described above, the present invention is not limited by the description and the drawings that form a part of the disclosure of the present invention according to the present embodiment. That is, other embodiments, examples, operation techniques and the like made by those skilled in the art based on the present embodiment are all included in the scope of the present invention.
1 判定システム
10,10A,10B 端末
11 入出力部
12 近接通信部
13,23 通信部
14,24 記憶部
15,25 制御部
16 センサ部
20,20P 判定装置
21 入力部
22 出力部
241 認証データベース(DB)
242 テンプレートDB
243 保存対象動作情報
244 作業証跡情報
251 信号処理部
252 動作判定部
253 保存判定部
254 同一人物判定部
DESCRIPTION OF
242 Template DB
243 operation target information for storing 244 operation trail information 251 signal processing unit 252
Claims (5)
前記複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に前記複数の端末を所持する所有者の動作を判定する動作判定部と、
前記所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には前記取得されたセンサ情報を前記記憶部に保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には前記取得されたセンサ情報を破棄する保存判定部と、
保存された前記センサ情報を基に前記複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、前記複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を前記記憶部に格納する同一人物判定部と、
を有することを特徴とする判定装置。 A storage unit that stores work trail information that guarantees that an owner possessing a plurality of terminals each provided with a sensor is engaged in a specific task;
An operation determination unit that acquires time-series sensor information in the plurality of terminals and determines an operation of an owner who holds the plurality of terminals based on the acquired sensor information;
The acquired sensor information is stored in the storage unit when the operation of the owner is an operation of an information storage target set in advance, and the operation of the owner is not the operation of an information storage target. A storage determination unit that discards the acquired sensor information;
It is determined based on the stored sensor information whether or not the plurality of terminals are possessed by the same person, and when it is determined that the plurality of terminals are possessed by the same person, the plurality The same person determination unit which stores in the storage unit work trail information of an owner who holds the terminal of
The determination apparatus characterized by having.
前記動作判定部は、前記動作テンプレート及び前記装着位置テンプレートを基に、前記複数の端末を所持する所有者の動作及び前記複数の端末の各装着位置を判定し、
前記保存判定部は、前記動作判定部が判定した所有者の動作及び前記端末の装着位置を基に、前記所有者の動作が情報保存対象の動作であると判定した場合には前記取得されたセンサ情報を保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でないと判定した場合には前記取得されたセンサ情報を破棄することを特徴とする請求項1または2に記載の判定装置。 The storage unit is an operation template of time-series sensor information from the terminal according to an operation of an owner possessing the terminal, and a mounting position of time-series sensor information from the terminal according to the mounting position of the terminal Memorize template attachment position template,
The operation determination unit determines, based on the operation template and the mounting position template, an operation of an owner who holds the plurality of terminals and each mounting position of the plurality of terminals.
The storage determining unit is acquired when it is determined that the owner's operation is an information storage target operation based on the owner's operation determined by the operation determining unit and the mounting position of the terminal. The determination apparatus according to claim 1, wherein the sensor information is stored, and the acquired sensor information is discarded when it is determined that the operation of the owner is not the operation of the information storage target.
前記判定装置は、それぞれセンサが設けられた複数の端末を所持する所有者が特定作業に従事していたことを保証する作業証跡情報を記憶する記憶部を有し、
前記複数の端末における時系列のセンサ情報を取得し、該取得されたセンサ情報を基に前記複数の端末を所持する所有者の動作を判定する工程と、
前記所有者の動作が予め設定された情報保存対象の動作である場合には前記取得されたセンサ情報を保存し、前記所有者の動作が情報保存対象の動作でない場合には前記取得されたセンサ情報を破棄する工程と、
前記複数の端末が同一の人物に所持されているか否かを判定し、前記複数の端末が同一の人物に所持されていると判定した場合には、保存された前記センサ情報を基に、該複数の端末を所持する所有者の作業証跡情報を前記記憶部に格納する工程と、
を含んだことを特徴とする判定方法。 A determination method executed by the determination device,
The determination apparatus includes a storage unit that stores work trail information that guarantees that an owner possessing a plurality of terminals provided with a sensor is engaged in a specific task, respectively.
Acquiring time-series sensor information in the plurality of terminals, and determining an operation of an owner possessing the plurality of terminals based on the acquired sensor information;
The acquired sensor information is stored when the operation of the owner is an operation for storing information set in advance, and the acquired sensor is stored when the operation of the owner is not an operation for storing information. Discarding the information;
It is determined whether or not the plurality of terminals are possessed by the same person, and when it is determined that the plurality of terminals are possessed by the same person, based on the stored sensor information, Storing work trail information of an owner possessing a plurality of terminals in the storage unit;
A determination method comprising:
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