北陸先端科学技術大学院大学 中田豊久，金井秀明，國藤進

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1 北陸先端科学技術大学院大学 中田豊久，金井秀明，國藤進
スポットライトによる 物探し支援システム 発表総時間30分 北陸先端科学技術大学院大学 中田豊久，金井秀明，國藤進 2005年3月17日（木）

2 部屋の中での物探し 携帯電話やテレビのリモコンを探すために部屋の中を駆けずり回ることがある． 物探しを支援するシステムを次のように分類する
物にタグを付けシステムが位置を監視する 人に機器を装着し物の移動を監視する 物の位置をユーザに知らせる方法 視覚情報（光） 聴覚情報（音） 触覚情報（振動） 物にタグを付けシステムが位置を監視する 視覚情報（光）

3 物探しに求められる機能 透過性 箱や鞄の中などの隠れた位置にある物を探しだせる機能 追従性 頻繁に移動する物でも探しだせる機能

4 目的 透過性と追従性を持った視覚情報による物探し支援システムを構築する． そのアプリケーションとして次の2つを構築する．
部屋の中での紛失物探し 本棚で関連本探し

5 システム構成 Web Service Server 物の位置情報取得 （超音波，ActiveRFID） ユーザへの位置情報通知
（ムービングライト）

6 パーティクルフィルタによる位置推定 Jeffrey Hightower (2002) 1 2 計測値 3 4 5 6 物の位置の確率値
重み変更 4 パーティクルから全体の確率を計算 5 パーティクルの再構築 6

7 ムービングライトによる照射 Pp=AtAryArzArpArtPm Z ロボットアームの逆運動学問題と等価 ムービングライト座標系（M) Y
X Pp=AtAryArzArpArtPm X 位置計測器座標系（P） 位置の確信度に比例してスポットライトの大きさを変化させる Z

8 アプリケーション例（１） 部屋の中で紛失物探し 探したい物をイメージするアイコンを選択する． その物にスポットライトがあたる．

9 音システムとの比較実験 実験環境 探す物 大学院学生10名（男） 4タイプの隠し場所×3回の測定

10 4タイプの隠し場所 Type1: 完全に目視可能 Type2: 一部が目視可能 Type3: 遮蔽物の下 Type4: 遮蔽物の中

11 結果 視覚情報だけで探し物が完了する． 物の位置が高精度で取得されている（比較的小さなスポットライトで照射される）． 両側1%水準
Type2: 一部が目視可能 両側1%水準 視覚情報だけで探し物が完了する． 物の位置が高精度で取得されている（比較的小さなスポットライトで照射される）．

12 考察 音に対して有効な所 但し，超音波（高精度）で位置が取得できている必要がある． 探し物の難しさ 視覚情報だけで探し物が完了する
手などを使わないと物探しが完了しない 探し物の難しさ

13 アプリケーション例（２） 本棚で関連本探し 関連本推薦 学習による関連本推薦 部分ネットワークによるランキング表示
関連する本をスポットライトで照射する． 学習による関連本推薦 学習した関係を使って関連本を探し，照射する． 部分ネットワークによるランキング表示 複数の本のランキングを表示する．

14 関連研究 Hide and Seek, 新西 et al., WISS99
音による透過性，追従性を持った物探し支援 ユーザへの通知方法が異なる SearchLight, Butz et al., Pervasive Comp.04 光学タグによる図書館での本探し支援 透過性と追従性がない Everywhere Displays Project, Pinhanez, 03 店舗で商品探しを支援 追従性がない Mobile Augmented Reality, Reitmayr et al., 03 HMDによって図書館での拡張現実を実現 我々のシステムは何も身に着ける必要がない

15 まとめ 視覚情報を使った透過性，追従性を持った物探し支援システムを構築した．
部屋の中での紛失物探しにおいて，音による通知との比較実験から光を使うことの利点を考察した． その利点を生かす本棚での関連本探し支援システムを構築した． 今後は，関連本探し支援システムを共同作業支援として利用し，評価を行っていきたいと考える．

16 おわり

17 関連本推薦 本棚にある全ての本について，Amazon.comのWebサービスを利用して「この本を買った人はこんな本も買っています」情報を2つ先まで取得して，関係ネットワークを形成する 関係ネットワークの中で，ユーザの指定する本に最も少ないリンク数で接続する本棚の本を，関連本とする． 本７ 本６ 本９ 本３ 本１ 本２ 本４ 本５ 本８

18 学習による関連本推薦

19 部分ネットワークによるランキング表示 指定された本の中での重要度は，関係本データの有向グラフを表現する隣接行列の最大固有値を持つ固有ベクトルの値の大きさで決定する（Googleでの検索結果をランキングするアルゴリズム（PageRank））． 売り上げランキングに比べ，より自分にとって重要な本を与えてくれる可能性が高い． 本７ 本６ 本９ 本３ 本１ 本２ 本４ 本５ 本８

20 実行例: ネットワーク分析関連の調査（１） 学習による関連本推薦 関連本推薦 学習結果の適用 関係の学習
Social Network Analysis 実践ネットワーク分析 ネットワーク分析 学習結果の適用 関係の学習 自然科学の統計学 統計学

21 実行例: ネットワーク分析関連の調査（２） 1 2 3 4 5 部分ネットワークによるランキング表示 ネットワーク分析 実践ネットワーク分析
Social Network Analysis (6817) (25542) (88184) 4 5 部分ネットワークによるランキング表示 自然科学の統計学 統計学 (9435) (16755)