コンテキスト指向に基づくスマートリモコンシステムの設計　− 空調機器を対象にして −

コ ン テキスト 指向に基づく スマート リ モコ ン システムの設計

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空調機器を 対象にし て

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2017SE068澤木健吾 指導教員： 野呂昌満

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はじ めに

セ ン サ類の小型化やICT技術の発展に よ り コ ン テ キ ス ト 指向シ ス テ ム は一般に も 普及し つ つ あ る ． コ ン テ キ ス ト 指向システム は予め置かれる 環境を 想定し ， 条件分岐に よ っ て 環境に適応する ． 条件はべン ダによ り そのも の， ま たは記法が固定さ れて いる ． 今後コ ン テキスト 指向プロ グ ラ ム がよ り 環境に適応し た振る 舞いを する ためには， よ り 多数のセン サと それら が測定する コ ン テキスト を 扱う 必要 がある ． 多数の機器， セン サでの同期を と っ た動的な 振る 舞いは想定が難し い． 条件や条件の記法が固定さ れて いる こ と で対応でき る 環境に限界が生じ ， セン サの数が増え る ほど 条件分岐に 関わる 想定と そ のプロ グラ ム が増え る.従 来の方法では多数の機器での動的な 振る 舞いの実現が困難 であっ た． 本研究では機械学習の利用によ り ， 多数のデバイ スを 扱 え る よ う にな る のではな いかと 考え た． 多数のセン サを 扱 い， 取得し たセン サ値を 学習用データ と する こ と で複数の 機器を 扱う こ と が可能にな る と 考え る ． 本研究の目的は， コ ン テキスト 指向アーキテク チャ と 機 械学習コ ン ポーネ ン ト の関係に つ いて 考察する こ と であ る ． こ の関係を 明ら かと する ために， 身近な 空調機器と そ れを 管理する スマ ート リ モコ ン を 題材にアーキテク チャ を 設計し た． 本研究で取り 扱う 技術課題を 「 コ ン テキスト 指 向アーキテク チャ におけ る ソ フ ト コ ン ピ ュ ーティ ン グコ ン ポーネ ン ト の位置づけ の明確化」 と 「 アーキテク チャ の定 義」 の２ つに定めた． 本研究を 通じ て コ ン テキスト 指向アーキテク チャ に機械 学習コ ン ポーネ ン ト を 組み込んだアーキテク チャ の一例が 示さ れる ．

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背景技術

2.0.1 コ ン テキスト 指向 コ ン テキスト 指向は文脈に依存する 振る 舞いを モジュ ー ル化する ためのプロ グラ ミ ン グの方法である ． こ の時コ ン テキスト と は， 時間や場所と 共に変化し プロ グラ ム の実行 に影響を 与え る 外部環境やシステム の内部状態である ． 一 般的にコ ン テキスト に依存し た振る 舞いはシステム の支配 的分割に対する 横断的関心事と な る[3]． 2.0.2 PBRパタ ーン PBR(Policy-Based Reconfiguration)パタ ーン は江坂ら の提案し て いる 静的お よ び動的に 再構成を 行う 自己適応 のためのアーキテク チャ パタ ーン である [4]． PBRパタ ー ン はオブジェ ク ト (Object)と 動的再構成を 行う 指針と な る ポリ シー(Policy)， 再構成後のオブジェ ク ト 群を 代表す る ア ス ペク ト オブジェ ク ト (AspectObject)， こ のア ス ペ ク ト オブ ジェ ク ト のイ ン ス タ ン ス 生成を 行う フ ァ ク ト リ (Factory)から 構成さ れる ．

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コ ン テキスト 指向に基づく スマート リ モコ ン

のア ーキテク チャ 設計

3.1 _{ア ーキテク チャ の定義} 空調機器を 管理し ， 自動で利用者にと っ て 最適な 室内環 境， 特に 空気に 関し て 調整を する シス テ ム を 想定し た ． 3 つのデバイ ス ま た はAPIを 使い， 計7つのセ ン サ値を コ ン テ キ ス ト と し て 扱う ． 一定時間ごと に セ ン サ値を 取得， 蓄積し 機械学習に利用し て 最適な 機器の設定や動作を 判断 する ． 判断に従いスマ ート リ モコ ン に命令を 出し ， 赤外線 信号を 空調機器に送信する こ と で動作する ． 設計の円滑化と 保守性を 維持する ためMVCモデルを 使 い静的構造を 以下の図1のよ う に設計し た． 図1 機械学習コ ン ポーネ ン ト を 有し た コ ン テ キ ス ト 指向 に基づく スマ ート リ モコ ン アーキテク チャ 静的構造 アーキテク チャ のそれぞれのコ ン ポーネ ン ト について 説 明する ． ● スマ ート リ モコ ン システム： スマ ート リ モコ ン システ ム のメ イ ン メ ソ ッ ド に ついて 記述さ れて いる ． MVC モデルにおけ る Controllerと な る ． ● モデルコ ン ポーネ ン ト ： セン サ類を ま と めたコ ン ポー ネ ン ト ． MVCモデルにおける Modelと なる ． 想定し た3つのデバイ スま たはAPIが含ま れて いる ． –「 室内環境」 の室内温度セン サ， 室内湿度セン サ． –_{「 天気」 の外気温情報， 外湿度情報， 天気予報情報．} –_{「 バイ タ ル」 の心拍セン サ， 体温セン サ．} ● 測定値変化率： 取得し たセン サ値を 蓄積． 測定値の変 化率を 算出する ． 1

● コ ン テキスト ： 測定値変化率を 取得． 値に応じ て コ ン テキスト を 決定する ． 決定し たコ ン テキスト に応じ て 大ま かな 振る 舞いが決ま る ． ● 機能変更ポリ シー： PBRパタ ーン におけ る Policyに あたる ． 機械学習コ ン ポーネ ン ト を 導入し 取得し たコ ン テキスト に応じ 機器の細かな 設定を 判断し 行動活性 機にメ ッ セージを 送る ． ● 行動活性機： ポリ シ ー から のメ ッ セ ー ジに 基づき 再 構成． ● 再構成コ ン ポーネ ン ト ： 再構成さ れる 部分を ま と めた コ ン ポーネ ン ト ． MVCモデルに おけ る ビュ ーを 含ん でいる ． ・ システム 構成(新)/(旧)： 再構成後/前のコ ン ポー ネ ン ト の情報を 保持． ・ 動作ロ ジッ ク： 再構成さ れた機器の動作ロ ジッ ク ． ・ UI： 再構成さ れたユーザーイ ン タ ーフ ェ ース． ・ 仮想ボタ ン ： 再構成さ れた仮想ボタ ン ． ・ 赤外線装置： 赤外線信号を 送信． ・ ディ スプレ イ ： 利用者と システム を 繋ぐ コ ン ポー ネ ン ト ． MVCモデルにおける View部分と なる ． 赤外線信号に よ っ て 動き ， 現実世界に 影響を 与え る コ ン ポーネ ン ト と し て エアコ ン ， 扇風機， 空気清浄機を 利用し て いる ． 本システム において はすべて のセン サが常に動作し て い る ので保守性を 考慮する ため再構成さ れる 部分のみを 再構 成コ ン ポーネ ン ト と し て 分離し て いる ． 次に動的振る 舞いを 以下の図2に示す． 図2 機械学習コ ン ポーネ ン ト を 有し た コ ン テ キ ス ト 指向 に基づく スマ ート リ モコ ン アーキテク チャ 動的振る 舞い 図2を 基に し て 動的再構成の振る 舞いに つ いて 説明す る ． 一定時間ごと にモデルコ ン ポーネ ン ト は測定値変化率 にセン サ値を 送り ， こ れを 蓄積する ． コ ン テキスト が更新 し たと き 機能変更ポリ シーがメ ッ セージを 横取る ． 機械学 習コ ン ポーネ ン ト を 備え た機能変更ポリ シーがど の機器を ど のよ う に 動作さ せる かを 判断し 行動活性機を 起動する ． 行動活性機がシステム 構成を 再構成する こ と で動作ロ ジッ ク と 仮想ボタ ン ， UIが再構成さ れる ．

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考察

コ ン テキスト 指向アーキテク チャ がよ り 正確かつ柔軟に 環境に適応する にはど の振る 舞いを 活性化さ せる かの判断 がも っ と も 重要と な る ． ま たはじ めにで述べた二つの問題 1. 条件や条件の記法が固定さ れて いる こ と で対応でき る 環境に限界が生じ る ． 2. セン サの数が増え る ほど 条件分岐に関わる 想定と その プロ グラ ム が増え る ． はど ち ら も 再構成の条件に 関わ っ て 起こ る 問題で あ る ． よ っ て 機械学習は適応し たPBRパタ ーン のPolicy部分に 置く のが自然と 考え た． Policyは動的再構成を 行う 指針と な る 部分であり ， 再構成の条件が記述さ れて いる 部分だか ら である ． 本研究のシステム で言う と コ ン テキスト と 機能 変更ポリ シー部分がこ れに当たる ． 機械学習によ り 再構成 の条件が生成さ れればその時々 の環境に適応し ， 複数機器 を 適切かつ同時に動作さ せる こ と が可能にな る と 考え る ． コ ン テ キ ス ト 指向ア ー キ テ ク チ ャ に お け る ソ フ ト コ ン ピ ュ ーティ ン グコ ン ポーネ ン ト の位置づけ に関し て も 同じ よ う な こ と が言え る ． コ ン テキスト の変化に応じ て ど のよ う に機器を 構成し ， 活性化さ せる かを 判断する 部分に置く こ と が自然である と 考え ら れる ．

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おわり に

本研究で はPBRパタ ー ン を 利用し ソ フ ト コ ン ピ ュ ー ティ ン グコ ン ポーネ ン ト を 備え たコ ン テキスト アウ ェ アシ ステム のアーキテク チャ を 設計し た． その後， 設計を 通じ て コ ン テ キ ス ト 指向ア ーキ テ ク チ ャ に お け る ソ フ ト コ ン ピ ュ ーティ ン グコ ン ポーネ ン ト の位置づけ を 考察し た． 今後の課題と し て 提案し た ア ー キ テ ク チ ャ を 利用し た シュ ミ レ ータ を 作成し 実際に動作さ せ検証を 行う 必要があ る ． よ り 詳細な ニュ ーラ ルネ ッ ト ワ ーク を 設計し 実験結果 を 検証する こ と で設計の妥当性を 確かめたい．

参考文献

[1] M. Baldauf, S. Dustdar, and F. Rosenberg：A survey on contextaware systemsInternational Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, Vol. 2, No. 4,pp. 263277, 2007.

[2] G. Adomavicius and A. Tuzhilin： Contextaware rec-ommender systems Recommender Systems Hand-book, pp. 217253, 2011. [3] 紙名哲生： 文脈指向プ ロ グ ラ ミ ン グ の要素技術と 展 望,コ ン ピュ ータ ソ フ ト ウ ェ ア， Vol． 31， No． 1， pp． 1_3-1_13， 2014． [4] 江坂篤侍， 野呂昌満， 沢田篤史： イ ン タ ラ ク ティ ブシス テ ム のた めの共通ア ーキ テ ク チャ の設計， コ ン ピ ュ ー タ ソ フ ト ウ ェ ア， Vol． 35， No． 4， pp． 3-15， 2018． 2