地下鉄トンネル点検における技術者のモーションデータを用いた熟練度分類　-説明可能なGraph Convolutional Networkの導入-

抄録

インフラ設備の正確かつ効率的な維持管理業務を遂行するためには，熟練技術者が有する優れた点検技術(熟練技術)を若手技術者へ継承する必要がある．多くの時間と労力を要する熟練技術の継承を支援するためには，点検に重要な動作を明確にする必要がある．しかしながら，従来の研究では，視線・動作などの生体情報を用いた熟練度分類と点検技術の熟練度と生体情報間の関連性分析に留まっている．そこで本論文では，若手技術者への技術継承支援に向け，熟練度分類および分類に重要な要素を可視化する手法を提案する．提案手法では，点検中の技術者から得られたモーションデータを用いて，熟練度分類の確信度を考慮することで重要な要素を強調するAttention機構を導入したグラフ畳み込みネットワークにより，説明可能な熟練度分類を実現する．