3 1 都市科学研究第 1号 2 007 安心安全防災地域情報ネットワークシステムと応用 RegionalNetworkInformationSystemAimedatReliefandSafetyImprovement andtheApplication 山口亨1)・玉井郁夫.2)・梅田雅士人秋山哲男 4) 2 ToruYamaguchil ) ，肱uoTamai， 1 MasashiUmeda)，TetsuoAkiyama) 3 4 要約情報インフラは整い、便利になり、そして高度化してきた。しかし、機器を活用することのできない情報弱者と呼ばれる人たちが存在し、格差が進んでいるのが現状である。そこで、障害や状況に関わらず必要とする情報を簡単に入手することができるネットワークシステムが必要である。本稿では、意図や障害を認識する動作認識モデルとそこから得た知識を共有することができるネットワークインテリジェンスを提案する。そして安心、安全の向上を目的とする地域情報ネットワークシステムを構築する。キーワード:安心安全地域ネットワークシステム、ネットワークインテリジェンス、動作認識機構、人間支援システム A b s t r a c t I n f o n n a t i o ni n 企a s t r u c t u r eh a sbeenimprovedande x p a n d e d . However ，we s e et h o s ewho c a l l e d“ i n f o n n a t i o n ec u r r e n tproblemi st h a tt h ed i g i t a ld i v i d ei s s h o r t f a l l "andp e o p l ed o n ' tu t i l i z et h ei n f o n n a t i o nd e v i c e sc o m p l e t e l y .Th w i d e n i n gi nJ a p a n .Networks y s t e mi sneededw i t hwhichanyonecang e ti n f o n n a t i o ne a s i l yr e g a r d l e s sofc o n d i t i o n s andd i s a b i l i t y .I n也i spapeζwep r o p o s eamovementr e c o g n i t i o nmodelandan e t w o r ki n t e l l i g e n c e .Th emovement r e c o g n i t i o nmodeli sa b l et or e c o g n i z ep e o p l e ' si n t e n t i o nandd i s a b i l i t y .百l en e 阿o r ki n t e l l i g e n c ei sa b l et os h a r e吐l e i n f o n n a t i o nd e r i v e dfrommovementr e c o g n i t i o nmode . lAndwec o n s t r u c tr e g i o n a ln e t w o r ki n f o n n a t i o ns y s t e maimed a tr e l i e fands a f e t yimprovemen t . KeyWords: R e l i e fandS a f e t yNetworl くS ystemo fArea，NetworkI n t e l l i g e n c e，A c t i o nR e c o g n i t i o n Model， HumanSupportSystem 1)首都大学東京システムデザイン学部， F a c u l t yo f S y s t e mD e s i g n，T o k y oM e t r o p o l i t a nU n i v e r s i t y NECS o f t ， L t d 3 ) 附A CCESS開発本部， ACCESSC o .，Ltd .， 4 ) 首都大学東京都市環境科学研究科， G r a d u a t eS c h o o l so f U r b a nE n v i r o n m e n t a lS c i e n c e s，T o k y oM e t r o p o l i t a nU n i v e r s i t y 2 ) NECソフト鮒，都市科学研究第 l号 32 2007 トワーク上にある情報の中から必要な情報を使うことが 1.はじめにできる。そこでネットワークオントロジーを用いて人間の必要とする情報を自動的に提示することのできるネッ現在、 IT技術の著しい発展により様々な情報があふトワークインテリジェンスを構築する。れている。しかし、 IT機器を使用することのできないネットワークオントロジーについて説明する。人聞が人達はこれらの多大な情報を有効に活用することができ対話によって知識を共有するように、コンビュータが知ず格差が進んでいるのが現伏である。また、自動車運転識を共有する際にも知識を共有するためのプロトコルが時にも IT機器の利用は制限される。そこで運転者に必要となる。このプロトコルをネットワークオントロとって最も必要で、ある見えない箇所の情報を得ることをジーと呼ぶ。ネットワークオントロジーによって複数の可能とするネットワークインテリジェンスと意図認識機コンピュータは知識を共有することが可能となる。構における事例ベースの獲得を提案する。しかし情報過オントロジーとは哲学用語で「存在に関する体系的な多は運転者の混乱を招いてしまう。そこで情報過多を防理論(荷主論) J 品、う意味であるが、本研究におけるオぐため、音声と画像による警告の認知科学的手法に基づントロジーとは、我々の共有する概念体系を工学的に取いた提示方法の獲得1)、さらにネットワークインテリり扱うオントロジーを指す。コンビュータが人間と共通ジェンスと意図認識機構、認知科学的手法に基づいた提のオントロジーを持つことで、コンビュータは人間を理示方法を用いて実車への適用とマルチプラットホームな解し、この理解に基づいて人間の状況に応じた適切な反提示方法において有効性を示す。応の形成が可能となる 2)。 (わ一(ウ品) 2 .ネットワークインテリジェンス 2 . 1 ネットワークインテリジェンスネットワークインテリジェンスは機器同士がお互いの状況や知識を共有することで利用者の必要とする情報を提示することができる。街中や車に設置するカメラデバイス、 PC、無線 LANからなる端末を i s p o tと呼ぶ。}s p o tにはラスムッセンの知識階層モデ、ルによる知能が入っており、ここです蔓得したオントロジーはネットワークオントロジーによって i s p o t同士に共有される(図1)。ネットワークオントロジーを用いることで、端末はネッ図2 ラスムッセンの知識階層モデルオントロジーを獲得する手法としてラスムッセンの知識階層モデ、ルを用いてボトムアップ的にオントロジーを構築してして。図 2のようにラスムッセンの知識階層モデ、ノレは知識、ノレール、スキルの 3つのベースで構成される階層構造である。感覚から入力された情報はそれぞれの層によって処理され、動作となって出力される。人間のオントロジーが上位層の群知能に形成されることでコンビュータは人間の動作や状況を理解することができる。ボトムアッフ。的に知識を獲得する手法は次節で、説明する。図1 ネットワークインテリジェンス山口・玉井・梅田・秋山:安心安全防災地域情報ネットワークシステムと応用 2 . 2 双方向連想記憶とファジィ連想記憶を用いた意図認識モデル 3 3 中段の問、及び中段と上段のとの間で反響動作を繰り返し、活性値分布がコンテキストに矛盾しない状態に収束本研究ではボトムアッフ。的に知識を構築する事例としすることで認識結果を得る。ここでコンテキストとは各て運転者の意図認識に適用する。意図認識機構は図 3に運転行動の事例から得られた標尊がターンで、パターン示すように 3層の階層モデルで表される 3---{)) に似た各系統情報の特徴の組み合わせは促進されるのに対し、パターンに合わない特徴の組み合わせは抑制され LEFT S1RAlGHTR[GHT 寸一一一一歩る。 e 父c l t e釘l e n t 運転行動の学習されていないデータをこの意図認識モ AZ うじてで党賢官3 3 T i t i r ; 騨耕輔瞳朝関静昭輔輔 ¥11 ¥1 1 ¥11 匝 : g ] 亙E 直u エ仁平岩こ瓦X 二市 c 6 i L 2 R e c o g n i t i o nR e s u l to fu s i n gC o n t e x t デ、ノレに入力した時に、コンテキストを用いずに得られた結果が図 4である。この結果では中段ノードの活性値分布があいまいでどの運転意図かを判断できない。 BAM の反響動作によりノードi 舌性値分布はLEFT に収束する。このように入力値キ最初の活性状態が暖昧な場合も、反響動作により活性値分布はコンテキストに依存した状態に収束する叫，へ LE ; FT S1RAlGHTR[GHT 寸一一一一一一 ' e x 口t e釘l f n t 図3 意図認識結果(コンテキストあり) 以下に顔の動作、車両の速度、位置情報から運転意図の直進・右折・左折の 3基本運転行動意図の認識を行う意図認識モデルについて説明する。特徴量として前記へ 3系統(顔の方向情報、車両の速度、車両の位置情報) の情報から各情報の特徴量をN(Negative)，Z(Zero)，P ( P o s i t i v e )などのファジィラベルのメンバシップ値で、表現する。モデ〉レ中段には学習過程で使用する事例を表す事例ノードを表す。 N個の事例に対し、 3運転行動を学 1 0 1 0Ang l e D r i v e r ' h四 d m o t 担岨， 1 0 勾益 [ m ! h R e c o g n i t i o nR e s u l to f u s I n gC o n t e ; . ， . i 図4 意図読購結果(コンテキストなし) 習するので、合計 3N パターン学習する。さらに各系統情報にわけで事例ノードを配置する。部位ごとに分ける理 2 . 3 事例ベースを用いた意図認識システム実験由は運転行動意図が一定パターンとして表現されるので 7人分の運転データ(顔の方向情報、スピード、交差はなく、各系統情報の多様なパターンの組み合わせから点までの距舶を元にメンバシッフ。関数を生成した。メ構成されるからである。各系統情報の特徴が入力されたンバシップ関数を図 5に示す。時、中段で、はもっとも近い特徴を持つノードがもっとも強く j 剖割七される。活性値分布により、各パターン毎にどの事例が近いかわかる。しかし、中段に現れる活性値だけで運転行動を特定することはできない。この問題はコンテキストの導入により解決される。最上段は運転行動を表すレイヤであり、直進・右折・左折に対応する 3 つのノードからなり、中段のすべてのノードと結合している。この結合は学習データを最下段に与え、中段に現れた活性値及び上段に与えた耕市をもとにへブ学習により得られる。このモデルは事例から運転行動をファジィ集合として記憶後、入力を与えると下段と中段の下段と図 5 三角形型メンバシップ関数都市科学研究 34 第 1号 2007 入力された情報からメンバシップ値を生成する例え O ば、顔の方向情報が 8、スピード 1 5、距離 8の時に、メンバシップ関数からそれぞ、れのメンバシップ値は図 6の直は中間層へように生成される。ここでのメンバシッフ1 と受け渡される。本稿では表 lに示すように日本人 7パターンの特徴ある基本運転行動データを用いて実験を行った。これらの事例を図 3に示す中間層に蓄積した。事例は、 headmotionをさらに左方向に加ge，middle， s m a l l 、右方向に l a r g e ，m i d d l e ，s m a l lと6段階に分割した。ここでメッパシッブロ値から最も近い事例が適用され、意電気自動車の位置情報図として出力される。図 6 意図推論モデルと実験構成図表 1 運転行動と意図 2. 4 事例ベース推論による意図認識実麟課意図認識実験を行う前に予備真験を行い、特徴のある 7人分の学習事例を得た。これらの学習事例の数と認識率の結果をグラフ 1に示す。認識率は未学習の運転動作データを入力した時のものである。 7人分の事例を学習させた後の認識率は左折88%，直進95%，右折86%であった。ぬs t ∞ l 制 6 0 4 0 。泊、戸 m i d d l e f a s t f a s t m i d d l e m i d d l e m i d d l e r i g h t r i g h t r i g h t r i 酔t r i g h t r i g h t r i g h t -HH m i d d l e f a r n e a r n e a r n e a r m i d d l e m i d d l e ロ凶。。。﹄。5﹄ロ。 6 G A一 LD-E 一F一 B 戸一 m i d d l e s m a l l m i d d l e s m a l l m i d d l e m i d d l e s m a l l d 2 3 4 6 7 l 1 l . l l 1 U : まo f i n 咽I 悶カメラを使ったステレオ視キ涯転者の顔の方向情報、グラフ 1 認識結果車両制御用マイコンからの環境情報を取得し意図推論を行う。今回は見通しの悪い道路で、実験を行った。車両は交差三転に向かつて直進する。この時の車両の位置情報は交主転に設置されているステレオ視システムに 3 . 認知科学的手法に基づいた危険警告システムよって取得する。同時に運転者の顔の方向情報、車両の速度情報を取得する。これらの情報を入力とし、ファ自動車に搭載された無線受信システムを交惹有、に設けジィ連想記憶システムを用いて意図指命を行う。出力はた。情報送信システムの範囲内に進入した場合に、交差運転者が右に曲がろうとしているのか直進しようとして点付近の自動車側から確認されない物体の状況を運転者いるのか左に曲がろうとしているのかといった意図を認に情報提示するシステム(図7)のプロトタイプを作成識する。また、学習事例を増やすことにより認識率の向した7)，8)。上を図る。そのシステムを図 6に示す。危険表示を提示する時間を検証するために次のような実験を行った。山口・玉井・梅田・秋山:安心安全防災地域情報ネットワークシステムと応用 1 司鍵盤醤璽榊加融竃、，サーバー図7 探知警告システム 3 5 守ー 1 図8 シミュレーションのための VTR撮影システム構成図宇都宮大学の認知科学を専門としている阿山研究室と似的に運転している環境を作った。自動車が交主点に入共同実験を行い、シミュレーションと実験により、最適 4， 6秒前に「人が来ますJ という音声を提示する 0，2，な表示内容と提示する時間を検証した。る。実験では「人が来ますj とし、う音声提示を用いて、シ結果を次項に示す。ミュレーションと実験により危険提示する時間を評価した。 3.2 シミュレーション実験結果グラフ 2，3，4からは人の位置によっても提示する時 3 . 1 認知科学的手法による危険警告手法の2 富尋交差色点に設置された 2台のステレオ視システムから歩間に影響がある事が分かった。グラフ 3，4からは人の位置と音声提示時間は比例している事が分かる。行者と自動車の位置情報を得る。さらに頭上のカメラで右折運転者の顔の方向情報、ダッシュボード上のカメラで運 25 転者から見た映像を撮影した。 20 実験内容は見通しの悪し、 L字路で歩行者と自動車(普通自動車)が出会い頭で、出会ったとき、歩行者が交差点、から 2m前の地点で、出会ったとき、 4m前の地点、で出醤 15 叩i 連10 ち A守 3 開はいーま守一一小 E疋 4 日日口一 - tF 影し、シミュレーションによりどのようなタイミングで﹂。会ったときの 3シチュエーションを右左折時について撮 6 危険提示するのが効果的であるかを検証した。シミュレーション出荷s 宮大判可山研究室で行われた。左折スクリーンにダッシュボード上から撮影した映像を流し、 25 3つの人間叫立置において車が交差点に入る 0，2， 4， 6 20 秒前に音声による粗食提示を行い、 2関3 皆(適切である、適切ではない)の主観評価ドを行った。図 8に示した人の歩行者の位置が 1，2，3における右左折時の映像を撮影した。映像はダッシュボード上のカメラ映像と運転者の頭上カメラ映像の 2つである。この映像を使い阿山研究室でシミュレーションを行った。シミュレーションの内容:スクリーンに撮影した映像を流し、被験者はハンドノレデバイスを操作することで擬説得目日を誌 1 0 5 口。 2 3 -4 -6 音声提示時間グラフ 2 右折時、左折時での評価 r 適度」の解答回数 -3、-4、-6秒で音声提示 36 都市科学研究第 1号 2007 グラフ 5，6は基準点を交差点を曲がり始める時聞か人1(右) 話回出岬睦富司自白日目 0 人のアクセルを踏んでいる時間ら9秒前とし、被験者1 とブレーキを踏み始めた時間の平均と標準偏差のグラフである。右左折両方とも人 l、人 2、人 3と平均から見 2 3 . . I J < l 菅芦提潤寺間んでいる時間は短くなり、ブレーキを踏み始める時間は早くなる。人2 ただし、グラフ 8に示すように 6秒に関しては人に 30 25 2 話2 0 ~ ても分かるように、音声を早く与えるほどアクセルを踏よってばらつきがあり、あまり早く提示し過ぎると運転 1 5 撞" に影響を及ぼさない人もいる九 2 3 4 6 音声提示時間 . . " n :均‘、梶本..・ a .Á' 宇崎・~，ドa ・・ a 巨至E王五三三三~ 巨至'??t! I~ 三-'1~-王] 雷同信示腎冊音図..孝鱒聞人3( 右) ぷ信 00 4 0 . . . . I J ~ -- ・， E e . a ZE 諸国市叩長田坤盤 ~ ~ 音声埠刊寺間グラフ 3 右折時の人の位置の違いによる適度以外の回答数 (やや)早い-早いとやや早いの合計数(白田) (やや)遅い.遅いとやや遅いの合計数(印回) IOJJH6 長。桝刊人1(左) 説国帥粧お泊箆町市市 50 2 3 4 6 グラフ 5 右折時のアクセルを踏んでいる時間とブレーキを踏み始める時間の平均と標準偏差音声提示時間・・ ; f . . . . . . ! I ! 人2 (左〉 '^，写闘0 山町山出 4 E豆五亙こ玉三五王] 匡霊王豆互三三五三E 3 5 8 0 揺 25 @]20 ~ 1 5 " 5 2 3 4 6 4 6 音声提示時間町叩 e a E 議回坤盤 zm押部即時叩人3 I A J 50 一宮 3 音声提示開閉・ .同・ R グラフ 4 左折時の人の位置の違いによる適度以外の回答数数 (やや)早い・早いとやや早いの合計数(切回) (やや)遅い:遅いとやや遅いの合計数(回国) ・ b ・ 4 悼肘帽グラフ 6 左折時のアクセルを踏んでいる時間とブレーキを踏み始める時間の平均と標準偏差山口・玉井・梅田・秋山:安心安全防災地域情報ネットワークシステムと応用 37 う。そこで歩行者の位置を交差点から 4 m'こ固定し、音 Rブ Lーキ。 1 1 : 3 1 声提示時間を変化させて実験を行った。被験者一人当たりに行った 1 2の音声提示パターンを以 O ' 1 0 : 0 S 0:08:~* 6 4 問置酋品市富。下に示す。 0 : 0 ' :1 : 2 : 右折:人なし、出会い頭 ( 0秒 ) 、 2秒、 3秒、 4秒、守 ' 0 . 0 4 -6秒 0 : 0 1:2~ 左折:人なし、出会い頭 ( 0秒 ) 、 2秒、 3秒、 4秒、 0，00:00 3 春宵蝿示暗闇 ιヌL キ 6秒 6 回行い、このような実験を 8人の被験者に対して計'9 5段階(早い、やや早い、適度、やや遅い、遅い)の主観翻面を行った。 0 . 0 8 . 3 3 システムは図 9に示すように、各地点にパイロンを置証明 5 な 0 画書‘暗躍 0 ' 0 7 ' 1 2 き、電気自動車の側面に搭載しているカメラがそのパイ 0 : 0 4 : 1 9 ロン(ステレオ視システムから出力されるデータが天候 0 : 0 0 : 0 0 -3 キ輝度によって不安定になるため、より正確な時間に危畜声蝿宗鶴田険表示するためパイロンを使用した)をトラッキングしグラフ 7 右左折時の音声提示時間毎のブレーキを踏み始める時間た時、音声提示アプリケーションに信号が送られ音声提示を行う。 Rアクセル。 I( ) . 0 5 0 :0838 69 41 開 Ga M mZA留，膏戸 jj示曾圃 Lアヴセ " 。 10'05 。 08:38 h u ・岱 4 0 :0 7:12 41 59 00 匝官五時盟 n . 2ち3 0 :0 1' 2 6 O :O ( ) . O O ，- 園 9 実機適用実験システム構成図膏戸銀示野圃グラフ 8 右左折時の音声提示時間毎のアクセルを踏んでいた時間 4.2 実機適用実験結果シミュレーション結果と実験結果が非常に似た軌跡を描いている。実験結果において一部、シミュレーション 4 .認知科学的危険警告における実機適用実験とマルチプラットホームな提示システムの実証結果と右左折データが反転している部分がある。これは音声提示が適切に行われなかったからで、あると考えられる。この点に関してはサンプルを増やしていく事で修正 4 . 1 実機適用実験システムシミュレーションによる結果をもとに、実験で涯転中の運転者に音声提示を行った。今回は第二実験結果の人 m)の時に関して検証実験を行の位置が 2(交差三点から 4 されていくと思われる。結果から音声提示は電気自動車が交君主点に入る 2 " " ' 4 秒前に行うのが適切であると分かる。都市科学研究第 1号 3 8 2007 人 2 右左折 fシ主ュレーショシ〕玉川田畑 100 80 60 40 20 。 -3 -4 一日音声提示時間[秒] 人 2右左折〈実験 ) i ヒューメインピーヲル表示システム l 100 80 ~ F Z E 40 地上の吉田t こ接続すると歩行者仁仁ューがンピ寸l 附倭乱てL 、ることを表示 5凶の力r:;<ラの視野内仁入るt ， tユーメイ'::K--'J)~がきら仁接動力し渇こ庄 2段階で表示し注意を促す 20 -2 -3 -4 盲声提示時間[秒] -6 回 10 赤汗若手へのマル干ヴ弓吋トホーム t~借除梶宋ごノス子ムグラフ 9 人 2右左折時において音声提示時間毎の適度と回答した割合 4.3 ネットワークインテリジェンスを用いたマルチフ。ラットホームな危険提示 4 ¥ 3 .1 > く4 .1>の音声のみの危険提示では「人聞が交主点く歩行者表示システム付近にいるのは分かるが、どの程度危険なのか分からな地上の1-:5問主に接続すると運転者仁コいるLとを表示歩行者が接近し 1 問問ゆ力I r:;<'ラの視野内仁入ると歩行者がき磁こ接近している己とを 2段階で表示し注意を促すいJ 、「干見覚的な危険提示がないと不安な精神状態になってしまう」とし寸意見があった。そこで音声提示に加えマルチプラットホームな危険表示を用いて危険提示を行フ。図1 1 運転者へのマルチプラットホームな危険提示システムシステムは図 1 0 、1 1に示すように交主点に i s p o tを設・ s p o tと無線し町、 GPSキットを設置する。置し、車上に i 2に示すように状況に応じてリアルタイムに「大き図1 歩行者はPDAと無線LAN、GPSユニットで構成されるい画面には周辺の情報Jを「小さい画面には運転者が必 . 3 >の意図推論モデ〉レから出移動端末を持っている。く2 要としている交差点の詳しい'情報Jが提示される 8)，9)。力される意図は i s p o tの知能であるラスムッセンの知識また、歩行者が所持している PDA へはフォアグラウン階層モデルの上位層の群知能にオントロジーとして形成が提示され、自動車の有無ドとして交惹長の詳しい↑静R される。 i s p o tにボトムアッフ。的に形成されたオントロと同時に運転者の意図を提示する。ジーや運転者の状況はネットワークオントロジーによって路上のi s p o tへ知識共有される。路上の i s p o tは歩行 -危隆室主者が接近すると自動的にネットワーク上から必要な情報を収集し、状況において最適な反応をする。このとき歩行者へ対して自動車の有無と運転者の意図を提示する。同様にネットワークオントロジーによって歩行者の状況を路上の 1s p o tから車上の i 叩o tへ知識共有を行い、運転・者に対しては歩行者の有無を提示するネットワークインテリジェンスの構築を行った。「マルチプラットホームな表示と音声」と「音声のみJで危険提示した場合の評価実験を行い、それぞれの危険表示システムの有効性を検証した。国1 2 マルチプラットホームな提示山口・玉井・梅田・秋山:安心安全防災地域情報ネットワークシステムと応用 39 さらに危険提示による有効視野の減少を抑えるためにノミーに警告するシステムを想定し、認知科学的手法にお比較的に弱い危険を前もって弱く表示しておくことでける提示方法をシミュレーションにより獲得した。さら (状況によって色が変化していく)、パックグラウンド的にネットワークオントロジーを用いたネットワークインに頭に残り、本当に危険な場合にも俊敏な対応がで、きるテリジェンスを構築し、実車への適応とマルチフ。ラットようになる。ホームな提示による有効性を示した。次項に音刊面結果を示す。この研究は東京都傾斜配分哨別研究費によって行われたものである。 4. 4 マルチフ。ラットホームな危険提示実樹吉果被験者 10名に「音声のみJ による危険提示の場合と「音声とマルチプラットホームな危険表示」による危険 5:有効、 4:やや有効、 3:普通、提示の場合を 5段階 ( 2 :やや有効で、ない、 1:有効で、なし、)で主観評価した、結果は以下のようになったo 参考文献 1)阿山みよし、池上誠，長谷川光司白藤美恵春日正男:I カーブ区間と直線区間での余剰注意容量の比較J ，シンポジウム「ケータイ・カーナビの利用性と人間工学」 p p . 5 5 5 8( 2 0 0 4 / 3 / 1 7 3 / 1 8 ) 2 ) 山口亨，増田俊輔，村上洋:I 人工オントロジーを用音声のみ 5:0名、 4:2名、 3:7名、 2:1名、 1:0名音声と表示 5:1名、 4:5名、 3:3名、 2:1名、 1:0 いた人間中心型自律移動エージェントシステム J ，日本知能情報ファジィ学会誌， Vo1 . 16， N o 2 .，p p . 506 0( 2 0 0 4 ) 3) 山口名亨、武田康宏:I ヒューマンビークルにおける事例ベースによる意図認識J ，第四回ファジィシステムシン音声のみ(平均):3 .1 ポジウム講演論文集， p p . 2 792 8 0 ( 2 0 0 39 / 8 9 / 1 0 ) 音声と表示(平均):3.6 音声のみの平均:3.1、音声と表示 3.6となり車内システム(音声と表示による)の有効性を示す事ができた。 .Chen ，Y .TakedaandJ .J i n g:守n t e n t i o n 4) 工 Yamaguchi，D c ¥ e "， R e c o g n i t i o nU s i n gC a s e b a s eLeamingi nHumanV e h i I S I S2 0 0 3，J e j u ， Kore ， app. 1 1 O 1 1 3( 2 0 0 39 / 2 5 9 / 2 8 ) .O h a s h i ，T.YamaguchiandI . Tamai“ :HumaneAutomotive 5) K 音声と表示では運転しずらいという意見もあったが、交惹長の状況が表示されるのは音声のみの場合と比べ安心感があり有効であると評価できる。 r i v e rI n t e n t i o nR e c o g n i t i o n " ，SICEAnn u a l S y s t e mU s i n gD C o n f e r e n c e2 0 0 4， p p . - ( 2 0 0 4 ) 6) T .Yamaguchi， S .Matsud ， aK .O h a s h i ， 1 .Tamai ， M.Ayamaa n d F .Harashima: 凶a nI n t e n t i o nR e c o g n i t i o n " ，WorldCongresson a n dP e d e s ( 2 0 0 4 / 3 / 1 7 3 / 1 8 ) 図音声のみ(車内システム) 国表示+音声(車内システム) 斗つリ内乙議拘固 QU7jhbRJA i c h ip p .1 l5 1 1 8 I n t e l l i g e n tT r a n s p o r tS y s t e m Nagoya A 7) T .Yamaguchi ， T .Y o s h i f u j i ， K .0加 s h ia n dM.勾r a m a :唱，y e C o n t a c tCommunicationi nHumanV e h i c ¥ e " ， I S I S2 0 0 3，J e j u， K o r l 伺， p p. 12 2 1 2 5( 2 0 0 39 / 2 5 9 / 2 8 ) 41 8) 山口亨，大橋邦博:I ヒューマンビークルにおけるア門) イコンタクトコミュニケーションJ ，第四回ファジィシス 3 4 5 評価グラフ 10 マルチプラットホームな危蹴訴システム開画課 5 .結言学習事例の増加により認識率が向上し、帰納的学習が行われたことを示している。このことにより事例ベースによる意図認識樹曹の運転者意図推論の有用性を示し丸また、見通しの悪い交主点での音声と表示によりドライテムシンポジウム講演論文集， pp. 12 1 1 2 2( 2 0 0 39 / 8 9 / 1 0 )