サイバー物理環境での公共の感情を制御するための統合されたAIによるセンサー情報融合

サイバー物理システム（CPS）は、コンピューティングと物理空間を組み合わせた次世代スマートシステムです。物理的な世界の不確実性はサイバーテクノロジーを使用して理想的に制御できるため、さまざまな分野で適用されています。環境管理の観点から、サービススペースに理想的な感情を誘導することにより、サービスの有効性を高めるための研究が実施されています。このペーパーでは、複数のセンサーに基づいて感情を誘発するためのCPS制御システムを提案しています。CPSは、仮想空間と物理空間を組み合わせることにより、物理空間の制約された環境センサーをさまざまに拡張できます。サイバースペースは、仮想現実デバイスを通じて経験できるUnity 3Dスペースに構築されています。環境制御要素としての物理的空間の温度、湿度、粉塵濃度、および現在の感情を収集し、サイバー空間の制御照明、色の温度、ビデオ、音、音量を収集します。提案されたシステムは、モジュラーベイジアンネットワークを使用した感情予測モジュールと、ユーティリティ理論と強化学習に基づいて、予測された感情をターゲット感情に導き出すための最適な刺激決定モジュールで構成されています。システムを検証するために、実際の状況から収集されたデータを使用してパフォーマンスが評価されます。

The cyber-physical system (CPS) is a next-generation smart system that combines computing with physical space. It has been applied in various fields because the uncertainty of the physical world can be ideally controlled using cyber technology. In terms of environmental control, studies have been conducted to enhance the effectiveness of the service by inducing ideal emotions in the service space. This paper proposes a CPS control system for inducing emotion based on multiple sensors. The CPS can expand the constrained environmental sensors of the physical space variously by combining the virtual space with the physical space. The cyber space is constructed in a Unity 3D space that can be experienced through virtual reality devices. We collect the temperature, humidity, dust concentration, and current emotion in the physical space as an environmental control elements, and the control illumination, color temperature, video, sound and volume in the cyber space. The proposed system consists of an emotion prediction module using modular Bayesian networks and an optimal stimulus decision module for deriving the predicted emotion to the target emotion based on utility theory and reinforcement learning. To verify the system, the performance is evaluated using the data collected from real situations.