ITフォーラム2022 先端IT活用推進コミュニティ(4-2)

2. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 2010年～2021年：先端IT活用推進コンソーシアム ■背景/活動目的（最終年度） 11年目の最後の年は、気象庁APIの運用で蓄積された7年半分のアクセスログとデータの、可視化やデータ活用について検討する。← 全然できなかったまた、これまで通り、クラウド全般、IoT、量子コンピューティング、AIについても取り組んでいく。 ← できた広範囲の各要素技術に対し、部会参加者が「知っている」ではなく「使ったことがある」「人に教えることができる」と言えるレベルを目指す。← ２件できた 2021年～：先端IT活用推進コミュニティ『空気を読む家』のニーズに新しい技術が適合できるかを評価する「適合させる」が目的ではなく、「新しい技術を使ってみる」が目的 → そのため、無理矢理感がある場合が多々ありクラウド・テクノロジー活用部会とは 2

3. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. これまで、データ収集、蓄積＆演算、可視化を実装してきた（赤字は2020年度の成果）クラウド部会と『空気を読む家』の関係 3 入力出力カメラ・玄関で訪問者を識別・ベットで寝てる人、睡眠の深さ・姿勢検出と物体検出・サーモグラフィで高温注意検出センサ・音声認識、話者識別・冷蔵庫内のプリンを管理・BLEタグで置き傘を管理・屋内での人の位置を把握外部データの取り込み・気象庁防災情報XML ・東京公共交通オープンデータ統計＆AI ・書籍の輪読・クラスタリング Webサイト・データの可視化量子コンピュータ・ｽｹｼﾞｭｰﾙ最適化蓄積＆演算大量データ・RDF/SPARQL ・Amazon S3 Select プロジェクタ・危険度を投影

4. ・家の中で、どこで誰が何をしているか、その時の感情を記録したいこれまでの実証実験では、カメラ＋画像認識をしたものが多かった姿勢検出、顔認識、感情認識は既存のものを使用・家中にカメラを設置し、常時ONにしたいけど間違いなく、家族に反対される（聞くのも怖い）カメラカバーの開閉は、面倒でやらなくなる・2022年、実際に記録＆蓄積していきたい・カメラを一切使わないで何とかならないか？ → 家中に加速度センサを設置 → 加速度データを機械学習でどうにかする Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今回、解決したい課題 4

6. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・M5StickC Plus：3,058円選択理由使い慣れている『M5StickC』の方が安価だけど、在庫がなかった（2021年12月時点） LCDに、様々な情報を表示できる工作が不要、IoTを知らない人が見ても不安にならないデザイン背面の磁石で、冷蔵庫に張り付く使用する加速度センサ 6 製品特徴・ESP32ベースでBluetooth 4.0とWi-Fiが利用可能・インターフェース・ボタン x 2 ・ブザー・ IR送信機・赤色LED ・マイクロフォン・ 6軸IMU ・ RTC ・ PMIC（バッテリ管理IC）・ 1.14 インチ 135x 240 LCD ・ 120mAh バッテリー内蔵・機能拡張が可能なGrove互換ソケット https://www.switch-science.com/catalog/6470/

7. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・スリッパ、家具、各部屋のドアに加速度センサを貼り付けるスリッパで誰か？を識別スリッパの加速度＋冷蔵庫の加速度で、誰が冷蔵庫を開けたか？が分かる加速度の強弱で、感情を推測機械学習で推測できないだろうか？検証用システムver1 7

8. ・機能概要電源ON時に、設置場所を選択無線LANに自動接続、切れていた場合も自動再接続 10msecごとに加速度センサを読み取る X,Y, Z軸の変化量（絶対値）のうち、最大のものを採用閾値以上の変化量が発生したら、HTTPでその都度送信前１秒、後ろ２秒のデータ（10msecごと、300点）をHTTPで一括送信通信部分は別スレッド化し、送信データをキューに入れる通信時に、加速度センサの読み取りが遅れないように Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 加速度センサのデータ収集を実装してみた 8

9. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・冷蔵庫に貼って、OPENとCLOSE時を測定内蔵磁石で張り付いた。勢いよく開閉しても問題無し OPEN時：開け方によって差が出そう CLOSE時：磁力で「バタン」と閉まるので早い課題：約90分で勝手に電源が切れた使ってみたら 9 OPEN時 CLOSE時開けていた時間

10. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・消費電力：約80mAh、内蔵バッテリー：120mAh → 稼働時間：約90分使っていない機能をOFFにすれば、稼働時間を少しは延ばせる LCD（画面）の明るさを落とすことで、120分までは延ばせそう → 稼働時間を延ばすために、モバイルバッテリーを追加重くて実用性に難があるけど、それはいったん無視『M5StickC Plus』の稼働時間についてー１ 10 https://lang-ship.com/blog/work/m5stickc-power-saving/ 参考：M5StickCの消費電力

11. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・ダイソーのモバイルバッテリー（500円）を追加バッテリー容量：2480mAh（4000mAh）稼働時間を試算：90分ｘ（2480/120）＝1860分＝31時間・しかし、約３時間で電源が切れてしまったモバイルバッテリーには電気が75%以上残っていた稼働時間を延ばすために、LCD（画面）を暗くしていたためモバイルバッテリーの「AUTO POWER OFF」（保護機能）で、給電がストップ・LCD（画面）の明るさを常に最大に設定「AUTO POWER OFF」（保護機能）の閾値を上回り、給電を継続 → 30時間10分、連続稼働した「１分間で１秒間だけ明るさを最大」では、給電がストップ別のモバイルバッテリーではこれでうまくいった。ものによって判定基準が違うらしい・確実なのは「AUTO POWER OFF」が無効なモバイルバッテリー例： IoT機器対応モバイルバッテリー cheeroCanvas 3200mAh（3,035円） https://www.switch-science.com/catalog/2618/ 例：「定電流モード」付きのモバイルバッテリー ※未検証『M5StickC Plus』の稼働時間についてー２ 11

12. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・冷蔵庫の使用状況を加速度センサから推測 OPEN／CLOSE？どの段を開けたか？誰が開けたか？ ※加速度だけでその時の感情は？・動作確認してみたら二段目と三段目は、OPEN時の反応が極端に弱かった通常時：0～41 一段目のOPEN時：150～600 二段目のOPEN時：最大53 三段目のOPEN時：最大47 → 一段目と四段目だけを対象にする・おことわり OPENとCLOSEはZ軸での判定が確実だけど、あえて機械学習で全扉にセンサを付ければ簡単だけど、あえて機械学習でスリッパのデータを参照すれば分かるけど、あえて機械学習で３秒間の加速度データで機械学習を 12 飲み物、食材、オヤツ氷、アイスクリーム冷凍食品野菜室

13. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・PyCaretとは機械学習（AutoML）ができるPythonのライブラリ MITライセンス Google Colab上でも動作する PyCaret でOPEN/CLOSEを分類ー１ 13 https://openstandia.jp/oss_info/pycaret/ https://pycaret.org/

14. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・冷蔵庫のOPEN/CLOSE時の加速度データを記録一段目に対して、以下を行う扉をOPEN → ３秒待つ → 扉をCLOSE → ５秒待つ → 最初に戻る ※100回繰り返す PyCaret でOPEN/CLOSEを分類ー２ 14 一段目の最初の5回分 OPEN CLOSE

15. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・加速度データをCSV形式で保存１行目：ヘッダ２行目以降：データ１カラム目：OPEN/CLOSE ２カラム目以降：10msecごとの加速度の絶対値 PyCaret でOPEN/CLOSEを分類ー３ 15 action,door,data1,data2,data3,data4,data5,data6,data7,data8,data9,data10,..... OPEN,DOOR1,8,11,7,8,6,8,7,2,7,11,13,15,4,5,3,7,5,2,5,6,5,4,4,8,8,7,3,12,19,….. CLOSE,DOOR1,12,19,3,9,10,6,6,1,9,11,2,3,6,12,15,7,8,2,7,16,10,8,3,11,8,12,..... OPEN,DOOR1,11,12,5,4,6,5,9,14,5,2,4,10,8,7,16,10,3,9,11,8,10,8,5,8,8,7,8,7,..... CLOSE,DOOR1,10,11,16,10,13,19,6,9,3,10,6,6,3,7,11,12,9,4,8,11,6,7,9,9,6,3,..... OPEN,DOOR1,10,11,5,3,3,5,12,5,4,6,7,8,14,10,12,4,6,3,3,2,1,13,15,7,7,16,8,..... CLOSE,DOOR1,6,8,11,15,9,2,2,6,8,5,12,9,8,6,10,11,2,13,12,7,5,2,7,12,13,7,..... OPEN,DOOR1,5,7,5,10,9,7,7,5,4,4,11,11,13,12,3,7,6,7,8,4,9,10,9,10,5,10,8,4,..... CLOSE,DOOR1,13,9,1,5,6,8,7,9,7,11,10,8,11,8,20,10,6,11,7,6,3,8,10,11,10,7,..... ：：

16. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・OPEN/CLOSEの分類問題（pycaret.classification） Googleコラボで以下を実行 PyCaret でOPEN/CLOSEを分類ー４ 16 # インストール ! pip install pycaret # CSVファイルから読み込む import pandas as pd door1 = pd.read_csv('https://aramoto.sakura.ne.jp/IoT/datas/door1.csv') door1.head() # 前処理（分類問題：pycaret.classification） from pycaret.classification import * exp1 = setup(door1, target = 'action' ) # モデルの比較 compare_models()

17. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・もう少し精度を上げてみようデータ範囲を制限するカラムの型（数値型）を明示する PyCaret でOPEN/CLOSEを分類ー５ 17 ignore = []; # 使わない列を指定する ignore.append('data301'); # 最後の列はデータが入っていない for i in range(1, 80+1, 1): # 前0.8秒のデータは使わない ignore.append('data' + str(i)) for i in range(151, 300+1, 1): # 後1.5秒のデータは使わない ignore.append('data' + str(i)) data_label = []; # カラムの型を明示する for i in range(1, 301+1, 1): data_label.append('data' + str(i)) exp1 = setup(door1, target='action', numeric_features=data_label, ignore_features=ignore) compare_models()

19. ・冷蔵庫のOPEN/CLOSE時の加速度データを記録四段目に対して、以下を行う扉をOPEN → ３秒待つ → 扉をCLOSE → ５秒待つ → 最初に戻る ※100回繰り返す Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. PyCaret で一段目/四段目を分類ー１ 19 OPEN CLOSE 四段目の最初の5回分

21. ・一段目と四段目のデータを読み込む２つのデータをマージ DOOR1/DOOR4をOPENだけで判定 DOOR1/DOOR4をCLOSEだけで判定前１秒も使った方が精度が高かった #CSVファイルから読み込む import pandas as pd door1 = pd.read_csv('https://aramoto.sakura.ne.jp/IoT/datas/door1.csv') door4 = pd.read_csv('https://aramoto.sakura.ne.jp/IoT/datas/door4.csv') door14 = pd.concat([door1, door4]) # DataFrameを結合 door14 = door14[door14.action == 'OPEN'] #OPENだけにする door14.head() ignore = []; # 使わない列を指定する ignore.append('data301'); # 最後の列はデータが入っていない for i in range(201, 300+1, 1): # 後1.0秒のデータは使わない ignore.append('data' + str(i)) data_label = []; # カラムの型を明示する for i in range(1, 301+1, 1): data_label.append('data' + str(i)) exp1 = setup(door14, target='door', numeric_features=data_label, ignore_features=ignore) compare_models() Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. PyCaret で一段目/四段目を分類ー３ 21 一段目四段目

22. ・判定結果 DOOR1/DOOR4のOPENのAccuracy：0.9429 DOOR1/DOOR4のCLOSEのAccuracy：0.9857 Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. PyCaret で一段目/四段目を分類ー４ 22 OPEN CLOSE

23. ・一段目／四段目とOPEN/CLOSEをまとめて分類 Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. PyCaret で一段目/四段目+開閉を分類ー１ 23 #CSVファイルから読み込む import pandas as pd door1 = pd.read_csv('https://aramoto.sakura.ne.jp/IoT/datas/door1.csv') door4 = pd.read_csv('https://aramoto.sakura.ne.jp/IoT/datas/door4.csv') door14 = pd.concat([door1, door4]) # DataFrameを結合 door14['actiondoor'] = door14['action'] + door14['door'] # ２つの列を結合 door14.head() ignore = []; # 使わない列を指定する ignore.append('action'); # actiondoorを使用する ignore.append('door'); # actiondoorを使用する ignore.append('data301'); # 最後の列はデータが入っていない for i in range(201, 300+1, 1): # 後1.0秒のデータは使わない ignore.append('data' + str(i)) data_label = []; # カラムの型を明示する for i in range(1, 301+1, 1): data_label.append('data' + str(i)) exp1 = setup(door14, target='actiondoor', numeric_features=data_label, ignore_features=ignore) compare_models() actiondoor の中身 OPENDOOR1 CLOSEDOOR1 OPENDOOR4 CLOSEDOOR4

25. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・バッテリーの持ち時間が一番の課題毎日、複数個所のモバイルバッテリー交換は面倒しかも、日に日にバッテリーの稼働時間が短くなっていく１週間は連続して動いて欲しいけど、５倍（20,000mAh）のモバイルバッテリーは超巨大なため、非現実的・一段目／四段目＋開閉の判定精度は0.9238 この精度で十分なのかは未定義 CPUパワーが必要なので、『M5StickC Plus』内では無理加速度データをサーバに送って判定する・「誰が？」「感情」までは検証できていない家庭の事情です。すいません検証用システムver1の課題 25

26. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. これまで、データ収集、蓄積＆演算、可視化を実装してきた（赤字は2020年度の成果）過去の実証実験を思い返して 26 入力出力カメラ・玄関で訪問者を識別・ベットで寝てる人、睡眠の深さ・姿勢検出と物体検出・サーモグラフィで高温注意検出センサ・音声認識、話者識別・冷蔵庫内のプリンを管理・BLEタグで置き傘を管理・屋内での人の位置を把握外部データの取り込み・気象庁防災情報XML ・東京公共交通オープンデータ統計＆AI ・書籍の輪読・クラスタリング Webサイト・データの可視化量子コンピュータ・ｽｹｼﾞｭｰﾙ最適化蓄積＆演算大量データ・RDF/SPARQL ・Amazon S3 Select プロジェクタ・危険度を投影 BLEタグを使用

27. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・バッテリーの持ち時間が一番の課題・一段目／四段目＋開閉の判定精度は0.9238 ・「誰が？」を確実に判定したい・スリッパだけBLEタグ（忘れ物防止タグ）に変えてみるボタン電池で１～３年は動く参考：３年ちょっと前に買ったBLEタグの残バッテリー：13% ・『M5StickC Plus』は常に電源に接続 BLEタグとの距離を近くするため、できるだけ下に付ける・BLEタグと『M5StickC Plus』の距離で判定常に全BLEタグのRSSI（Received Signal Strength Indicator）を取得加速度センサが反応したら、 → 一番RSSIが大きいタグの持ち主が使用した、と判定残課題：二段目と三段目は加速度センサが反応しない検証用システムver2 27

28. ・機能概要電源ON時に、設置場所を選択無線LANに自動接続、切れていた場合も自動再接続事前登録したBLEタグのRSSI（Received Signal Strength Indicator）を常に収集 10msecごとに加速度センサを読み取る X,Y, Z軸の変化量（絶対値）のうち、閾値以上の変化量が発生したら、最もRSSIが大きい（近い）BLEタグの番号をHTTPで送信通信部分は別スレッド化し、送信データをキューに入れる通信時に、加速度センサの読み取りが遅れないように BLEタグのRSSI収集は別スレッド化し、グローバル変数でデータ共有収集時に、加速度センサの読み取りができないので・Tips 無線LANとBLEを同時に使うと、プログラム領域が足りなくなった「最大1310720バイトのフラッシュメモリのうち、スケッチが1560510バイト（119%）を使っています。」 OTA（OverThe Air）の無効化で、プログラム領域が1.3MB → 2MB に増える Arduino IDE：「ツール」→「Partition Scheme:」→「No OTA(Large APP)」 Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 検証用システムver2、実装してみた 28

29. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・RSSI強度で「誰が？」を判定（5回）→ 正解率がとても低い OPEN時：40%正解 CLOSE時：80%正解動作をみていると、ビーコンを受信する前に開けて、開けている間にビーコンを受信しているそのため、特にOPEN時の判定は、運次第・２個のBLEタグ（別メーカー）を同じ場所に置き、ビーコン送出を１時間測定 BLEタグ１：962回（約3.7秒に１回）※一定間隔ではない BLEタグ２：531回（約6.8秒に１回）※一定間隔ではない検証用システムver2を使ってみたら 29 BLEタグ１ BLEタグ２最初の５分間 BLEタグ２を受信していない

30. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・ビーコンの発信間隔が長いほど、誤判定する移動して、ビーコンを受信する前に冷蔵庫を開けると、誤判定 → 発信間隔を短めに設定する → → 最近買ったBLEタグは変更できなかった → → 発信していない？受信できていない？・電源の配線により、設置場所が制限させる → 『M5StickC Plus』とBLEタグである程度は回避できる → → ビーコンの間隔以内で開閉したら、検出できない・どのくらいの精度が必要か？今回の機械学習のやり方は、きっと正しくない冷蔵庫の中身が増減すると、加速度の出方が変わるかも検証用システムver2の課題 30

31. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・動いたタイミングでBLEタグがビーコンを出して欲しい・探してみたら、アッサリ発見『MM-BLEBC5』加速度トリガー搭載BLEビーコン 5,680 https://www.sanwa.co.jp/product/syohin?code=MM-BLEBC5 ・以下のようにシステム構成を変更 BLEタグを『MM-BLEBC5』に変更加速度検出でビーコンを送信するよう設定加速度検出：５秒間、200msec周期で出す・「誰が？」を10回判定 ※BLEタグを３つ使用 OPEN時：100%正解 CLOSE時：100%正解検証用システムver2.1 31

32. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・各デバイスの配置『M5StickC Plus』：距離を測りたい地点、詳細な加速度を取りたい場所、電源が取れる所例：冷蔵庫、扉、テーブル、など BLEタグ：「この部屋にある／ない」が分かればいいもの、更新頻度が分単位でよいもの例：カサ、カバン、など加速度トリガーBLEタグ：「動いた」瞬間を捉えたいもの例：スリッパ、椅子、コップ、など・感情認識は未着手ラズパイ（PC）を追加し、詳細な加速度データを受信する今後、加速度データから感情が推測できるか、検証を行う ※教師データをどうやって集める？検証用システムver2.1のまとめ 32

33. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・『EB10-B』電池レス振動発電ビーコンメリット・電池交換不要・「加速度トリガー搭載BLEビーコン」よりも薄い（電池が不要なため）・２～３歩毎に電波が出るデメリット・動いていないとビーコンが出ない（探し物には使えないかも）・「加速度トリガー搭載」よりも高い（約８千円／個）参考：今回は使えなかったけど 33 https://www.sd.toyonics.co.jp/01_solution/02_ecobeacon/eb10-b.html

34. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・「誰がトイレに行ったか？」の回数と長さをカウントする IoTによる「猫のトイレの回数を記録し、膀胱炎を見つける」の人間版複数人が居る家だと「誰が？」の判定が必要人間相手だと「カメラで認識」はプライバシーが問題 NEWS記事：西川きよし、前立腺がん発見のきっかけは妻「自分では医者に行くほどではないだろうと…」 https://www.billboard-japan.com/d_news/detail/103956/2 活用案：夜中にトイレへ行った回数を記録 34 受診のきっかけは、ヘレンさんの一言だった。ヘレンさんは当時、夫の頻尿が気になっていたという。「もともと主人は60歳を過ぎた頃から、前立腺肥大症を持っていたので、そんなものかな、と思っていたんですが、夜中のトイレの回数が増えまして。主人が起きると、私もおのずと目が覚める。それがひどくなって、心配で『先生に診てもらおう』と申しましたら、主人が重い腰を上げて『ほな行こか』となって」と経緯を説明。

35. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・IoTデイバスの実装範囲『M5StickC Plus』から、以下のデータを空間OSに送信加速度検出時に、対象のBLEタグのうちで一番近くにあったタグ近くのBLEタグの加速度とRSSIを中継・ラズパイ（PC）の実装範囲加速度データを受信し、感情を推測して、空間OSに送信・空間OSのエージェントに判定ロジックを実装 BLEタグ（＝人）の場所を推定＋感情何が起こったかを判定例：〇は冷蔵庫を開けた、△はトイレに入った、×は玄関を開けた、など例：〇が機嫌良く起きた、△が夜中にトイレへ２回行った、×が急いで出かけた、など今後、どう使うかを検討空間OSとの連携（仮） 35

36. Copyright © 2022 Advanced IT Community to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ・加速度データのとり方を一番悩んだ「時刻として正確」or「秒以下は正しくない」で、後者を選択・『M5StickC Plus』の内蔵バッテリーでテストが楽だった好きな場所に仮設置してデータを取ってみる、が簡単にできた「AUTO POWER OFF」（保護機能）は想定外だった・『M5StickC Plus』で３スレッドがうまく動作したメイン：加速度センサ＆LCD表示、task1：キュー受信＆HTTP通信、task2：BLEタグのRSSI収集ただし、ライブラリは対応していないため、同じ機能を別スレッドで使用しないこと例：画面更新、日時取得、シリアルポート出力・加速度トリガー搭載BLEビーコンが便利だった「動いた」「大体、どの辺に居る」を取り易いが、値段が２～３倍・「PyCaretを触ってみる」という目的は達成できた引き続き、もうちょっと精度アップを頑張ってみる・「加速度データによる感情認識」は実施できなかった教師データ収集が課題教師データ収集時だけ、カメラによる感情認識を併用する？まとめ＆感想 36

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