ビーコンデータを用いた建物内経路推定モデルの開発と空間的価値評価への数理的展開｜価値交換工学｜RIISE

丸山純矢 Junya Maruyama

研究キーワード：#屋内流動データベース #建物の使われ方 #経路推定アルゴリズム #建築空間 #数理最適化 1. 研究の概要私たちの建物内での行動は，建築空間に影響を受けています．窓などの構造や幅が歩くスピードを変えたり，ソファや自動販売機には自然と人が集まったりします．本研究ではこのように建築空間が人の行動に与える影響を調べるため，センサーを使って人々の動きや流れを把握し蓄積した「流動データベース」を作成し，建物内の空間が実際どのように使われているのかを明らかにしました． 2. 取り組んだ問題これまで建物内での人流計測に使われてきた位置情報にはビーコンの反応精度や反応間隔の問題があり、細かい移動は正確に表現できませんでした。本研究では建築空間に適した経路推定アルゴリズムと空間表現モデルを開発することで、メートル単位でスムーズな移動経路の把握を実現。データベースの構築により実データに基づく空間の真の利用実態を明らかにしました。 3. 研究のモチベーションと背景建物が人々に与える影響は定性的な評価にとどまることが多く、定量的評価はほとんど行われていませんでした。しかし建物の質を向上させる建築設計には実際の利用状況の観察が不可欠です。よって実データに基づく空間の価値を実証することで、建物内のデータ取得と活用を促進することを目指しました。 4. 得られた結果本研究では、MOCHAによって取得された約88,000件のビーコンデータを基に屋内流動データベースを構築しました。人々の行動（移動や速度等）に関する情報が蓄積されたこのデータベースを用いて、図面や模型上に表れる「想定」と「実際」の利用状況のずれを数理的に観察し、「実際の」建物の使われ方を明らかにしました。 5. 価値交換(分析/生成)との関わりと、研究が社会に与えうるインパクト空間特性と人への影響に関するノウハウを蓄積・活用できれば建物に新たな価値を創出できます。コミュニケーションの促進や利用しやすい環境の構築といった心地よさを与えるものだけでなく、設備や窓の配置を最適化するなど、持続可能で人々に優しい社会の実現にも貢献します。

Research Key word: #IndoorMovementDatabase #BuildingUsage #TrajectoryEstimationAlgorithm #ArchitecturalSpace #MathematicalOptimization 1. Overview of the research Our behavior within a building is influenced by the architectural space. Structures like windows and the width of corridors can alter walking speed, and people naturally gather around sofas and vending machines. In this study, to investigate how architectural spaces affect human behavior, we used sensors to track and record people's movements and flows, creating a "indoor trajectory database." This database reveals how spaces within the building are actually being used. 2. The problem addressed: The location data previously used for measuring human trajectory within buildings had issues with the response accuracy and intervals of beacons, making it difficult to accurately represent fine movements. In this study, we developed a path estimation algorithm and a spatial representation model suitable for architectural spaces, enabling the smooth tracking of movement paths at a meter-level precision. By constructing a database, we revealed the true utilization of spaces based on actual data. 3. Research motivation and background: The impact that buildings have on people is often limited to qualitative assessments, with very few quantitative evaluations conducted. However, observing actual usage is essential for architectural design that aims to improve the quality of buildings. Therefore, by demonstrating the value of spaces based on real data, we aimed to promote the acquisition and utilization of data within buildings. 4. Results obtained: In this study, we built an indoor trajectory database based on approximately 88,000 pieces of beacon data collected by MOCHA. Using this database, which contains accumulated information about people's behaviors (such as movement and speed), we mathematically observed the discrepancies between the "assumed" and "actual" usage patterns as represented in drawings and models. This allowed us to reveal how the building is "actually" being used. 5. Relationship with value exchange (analysis/creation) and the potential impact of that research on society: If we can accumulate and utilize knowledge about spatial characteristics and their impact on people, we can create new value for buildings. This includes not only providing comfort by promoting communication and creating user-friendly environments but also contributing to the realization of a sustainable and people-friendly society by optimizing the placement of facilities and windows.

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