パニック型災害における非常時緊急救命避難支援システム（ERESS）の開発－バッファリングSVMによる災害検知アルゴリズム

摘要

世界のあらゆる地域において，火災·地震·テロなどの災害により多くの死傷者が出ている．筆者らはこの問題を解決するため，ERESS （Emergency Rescue Evacuation Support System：非常時緊急救命避難支援システム）の開発を行っている．本システムは，複数のセンサを搭載した携帯端末のみで構成される．ERESSでは，携帯端末間のアドホック通信を用いてセンシングデータを交換·分析し，災害発生直後30秒以内の危機的状況においてリアルタイムな避難支援を行うことを目指している．従来のERESSでは，機械学習であるSVM （Support Vector Machine）を用いて端末保持者の非常状態をセンシングデータより学習し，災害発生検知を行っていた．しかし，センサの誤差や動作環境の違いにより，非常状態の判定において，高い信頼性の確保が困難という課題があった．本稿では，SVMの判定結果をバッファリングし，精度よく非常状態を判定する方式を提案する．そして，データ収集端末を用いて突発的な災害を想定した二百数十人規模の緊急避難実験を行い，提案方式の判定精度と災害発生検知に必要な時間について検証する．