専門職のコミュニケーション能力

自分の専門領域に対するアバウトな質問に対して答えるのって結構難しいです。

 

ITの仕事してるんですよね、昨日の夜からノートパソコンが急にインターネットに

つながらないんですけど、何でですかね? ウィルスですかね?

 

カイロの先生なんですよね、最近ボールけるとき左足首がいたいっていうか

張る感じがするんですけど、なんでですかね? バランスくずれてるんすかね?

 

 

ふつう、詳しく調べてみないと分からない、が答えかと思います。

でも、もしかしたら違うかもしれない。

本当の原因をこの情報だけでずばり教えてくれ、って彼らを一言もいってません。

 

OSが古かったり、ワクチンソフトがはいってないとそうかもしれませんね、

でも、つながらないだけで操作ができるんならネットワークに問題が

あるのかもしれないので、まずプロバイダのサポートとかに連絡してみると

いいと思います。

 

一時的であれば、いためたのかもしれませんね。そういった状況が長いの

であれば、いためたところが固まってしまったことで可動性がなくなって

しまったのかもしれませんね、その場合はストレッチやフォームローラーなで

で入念にケアしてあげるのもいいと思います。

 

とまあ、多くのありそうな想定と一般的な対処を話すことは十分に可能なはずです。

専門意識にとらわれるとそういった実はコミュニケーションにおける

マナーを簡単に忘れてしまうことがあります。

 

専門職が短期的に利を生むには、実はそういった見極めをつける力の有無が

大きく依存するように思います。

 

自分の知らない技術や他人の非協力に、自分がうまくいかない理由を求めても

なかなかいい風は吹いてきません。

青い鳥の見つけ方は自分も含めみんな知ってるはずなのに、難しいもんです。

 

 

 

 

 

卒業研究奇 第一部完

おれたちの闘いはこれからだ。

 

ということで、機器が完成しまして、その後データを順調にとり、

それらまとめて、なんとか論文を上梓しました。

とれたデータの一例としてはこんな感じです。

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すべてのデータを総合した結論としては、

頚椎マニピュレーションは、ペットボトル2リットルのせたよりちょっと大きいぐらいの負荷

がかかる、ということになりました。

あと、セットアップ負荷って力積でいうと結構な量だなということもわかりました。

 

まあ、とにかく終わった。

今後は、もちょっと改良して、みんなに使えるようにしたいってとこです。

とりあえずの完結。

 

 

はい、いいす


Ed Sheeran - You Need Me, I Don't Need You (Summertime Ball 2014)

 

卒業研究奇 死闘編 蘇る屍鬼

その後順調にマニピュレーションのデータを取得する中、自分の作った回帰式に疑いが。。。

 

 omta.hatenablog.jp

この記事で作った際、センサーは

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 ボード直差しで、その後、実験しやすいように

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こうやってターミナルとワイヤーで延長して

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最終的にこうなったんです。

なので、回路の構成がかわったので、直差しのときとなんか取れるデータのレベルが

変ってしまっていた。

ワイヤーとか間にはさんだから抵抗値が変った?

とにかく、以前の構成で作った回帰式のあてはまりが悪いようなので

再度推定する必要がでた。

ということで、再計算。。

こんどはサンプリング数を増やして、128g、578g、706g、1,156g、1,600g、2,051g、3,651g、6,251g、8,300g の お水 をまた用意。

推定した。方式は前回に同じ。

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ということで、新回帰屍鬼、完成。相関係数もまずまず。

がしかし、そのお、ちょうど計りたそうな範囲がピーキーですね、という指摘は聞きたくない。

 

 sing!!


Ed Sheeran - Sing at Glastonbury 2014

 

 

職業の社会的地位

カイロプラクティックという職業は社会的な地位を確立していないという話を聞くことがある。

たしかそうだが、日本で社会的地位が確立している職業のほうが少ないと思う。

そういった言葉は、経済的な文脈の中ででてくることが多いので、言葉そのままが問題でないかもれしない。とするとそれは、社会的認知とかより、もう少しリアルなところで改善がみられればいつのまにか消えてなくなる話題なのかもしれない。

 

 

 

 

 

卒業研究奇 死闘編完結 戦士の帰還

前回までで、ほしいデータを取得するための戦は終えた。

この開発における天王山は、つまり

 

「センサーを利用できるハードウエア構成とセンサーデータの取得とその解釈が可能なソフトウェア処理の実現」

 

である。

omta.hatenablog.jp

 あとは次の戦場に以降するために残党を狩るだけだ。

てな考えでやるとたいがいドハマるもんです。

そして案の定ドハマる。

まずは、センサー(FSR406)のテスト環境において配線はこんな感じでやってたわけです。

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基盤にしかさせないんです。なぜなら

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ひらたいからです。とてもひらたい。

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すかすかでコネクタにはまらないからです。

でも、計測するときに、テープでとめようにもスカスカすぎて接触してないのでデータがとれない。

なので、ワイヤーとつなぐものがないか、でもなんって検索すればいいのかわからないし。。

名前が、わからない。。

検索でできた画像では、なにかそういったものが存在してることを示唆している。

https://cdn-learn.adafruit.com/assets/assets/000/000/432/original/force___flex_fsrhead.jpg?1396762967

https://cdn-learn.adafruit.com/assets/assets/000/000/433/original/force___flex_fsrterminal.jpg?1396762972

だが、これがなんなのかがわらからない。

君の縄、ちがった、君の名は。と調べたがよくわからず。

しかたなく、私はマトリックスから出て、機械の都市(マシンシティ)、アキハバラへ。

「なにもわからないので、こういった部品がほしい」と電子のマスターに懇願しまくるも。

みなさん異口同音

ハンダづけすれば(やれやれだぜ

 

そうなんですが、嫌なんです、したことないし不可逆で熟練が必要な作業を行うのは。

テスターなどちゃんとした環境がないんです、プロトタイピングだけで進行したいのです。

プログラマーはそういう賭けはおいそれとやらないんです、そもそもそうじゃないソリューションを探しに、なれないマシンシティにやってきたわけですから。

そういった顧客のニーズへの気遣いのなさにカチンと来た私は、すぐさま

そ、そうですよね、お忙しいところすいませんでした

と言い放ち、店をあとにした。 まったく。

当然あきらめられない、ないことはないんだから。なのでさらに○○電子など有名どころのパーツ屋さん、私などにはまったくの異空間で、なみだ目になりながら手探りで部品を探す。

そしてやっと、ネットでみた写真に似た部品を探し出す。

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ターミナルブロック(特小)というやつ、ねじ式でピンをはさみこむ、そこからボードにささる歯がでてる。

ターミナルブロック2P緑・縦・特小: パーツ一般 秋月電子通商 電子部品 ネット通販

ぴったりではないが、ワイヤーのメスに少しはまるので、こんな感じでさして、あとからテープで補強した。あとでテストしたら接触は問題なさそうだった。ふう。

これで、ワイヤー経由でデータとれるので、本体からの延長ができて実験がやりやすくなる。

次に、Raspberry Pi の電源について、もちはこびや計測場所の環境に依存したくないので、とりあえず。モバイルバッテリーを買うことにする。選び方はこちらを参考にした。

 

densikousaku.com

ここを参考に、Anker Power Core 10000 をアマゾンで買った。

早速確認メールがきた。

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おれはいったい何を買ったんだ。何になりたいんだ。

後日、鉄の面ではなくバッテリーが無事とどいたので安心した。

でなんやかやがあって、最終的なハードウェ構成はこのようになった。

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そして、持ち運び性を飛躍的に向上させる

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100円ショップのプラスチックケース を導入し、それはついに完成をみた。その名も

マニピュレーションロガー 

TOC-IE(トシイエ)」

 Thrust On Cervical ,  Investigate Enabler の略で

 頚椎スラストの研究に道を拓くためのものという思いをこめました。

コンタクトハンドと頚椎の間にセンサーを挟んで計測することから、板ばさみで苦しんだ武将の名前を探して、検索結果の一番上が前田利家でそのあとにアルファベットを適当にあてたというわけではない。

 

しかし、嗚呼、長かった、長かったよ、でもできたよ。

これで、陣に帰ることができる。

父上、戦果は上々でござりますると報告できる。

次の戦は、実際の計測と分析となろうぞ。(続く)

 

あ、ちなみに計測対象は胸椎から頚椎になりました。

というのも、圧力センサーがせいぜい10KG程度が補足限界であろうとのだからです。

なお、購買初期に買ったものが古い型番のため 10Nぐらいが限界とのことで、新しい型番のセンサーを買いなおしたことを報告しておきます。amazonで買うときは注意すべしです。

 

自分を鼓舞するために、これをchromecast してました。


Shakira - Try Everything (Official Video)

卒業研究奇 死闘編 魁鬼屍鬼

前回、重さのサンプリングデータを涙ながらに作成したので、回帰式の推定です。

 

omta.hatenablog.jp

推定作業には、統計言語R を利用します。;

これは、統計データ処理言語というか、処理環境というかとにかくスクリプトベースで

データのハンドリングと各種統計処理や視覚化が可能なフリーソフトウェアである。

10年ほど前に、某業界で市場データ分析のまねごとをしていたときに覚えたものです。

www.okadajp.org

当時見ていたwikiが存続していた。すばらしい!!困ったときは絶対ここ。

で、回帰式には通常、線形回帰を使うのですが今回は以下のような、非線形っぽい分布に式をあてはめる必要があるのです。

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で、以下のサイトを参考にやってみました。

R言語で統計解析入門: 非線形回帰分析 A nonlinear regression analysis 梶山 喜一郎

が、しかしモデルによって計算不能になってしまい唯一可能だったの累乗モデルだけでした。

で、累乗モデルは、Y = a*X^b で式をたてる、a, bの係数を求めるものです。

推定できた重みは以下。

 a = 1872000;

b = -1.265;
よって式は、Y=1872000*X^(-1.265)

この式の当てはまり具合を視覚化すると以下

f:id:komta:20170206143804p:plain

で、式の評価をみてみると

> cor.test( 予測データ, 実績データ , method="pearson")

        Pearson's product-moment correlation

data:  予測データ and 実績データ
t = 1406.5, df = 13792, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 0.9964149 0.9966460
sample estimates:
      cor
0.9965324

相関係数が 0.99以上なのでまあよしとする、がもうちょっと改善したいので

deta.hateblo.jp

ここのマルカート法でモデルで再計算。

Parameters:
                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
a.(Intercept)  1.872e+06  1.383e+04   135.4   <2e-16 ***
b.log(X)      -1.265e+00  1.455e-03  -869.5   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 114.1 on 13792 degrees of freedom
Number of iterations to termination: 11
Reason for termination: Relative error in the sum of squares is at most `ftol'.

で、相関分析をする。

Pearson's product-moment correlation

data: 予測データ2 and 実績データ
t = 1407.4, df = 13792, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
95 percent confidence interval:
0.9964194 0.9966502
sample estimates:
cor
0.9965367

 わずかながら改善したので、式としては

Y = 187169 * X ^(-1.265368)

を血と汗と涙のFSR抵抗値→グラム変換式として採用することにする。(続)

 

 

卒業研究奇 死闘編 未開凍土

前回の調査によって、

「センサー値を力に変換する公式な”式"がない」

という衝撃の事実を知ったわたしは、フテくされることなく未開の地を行く決心をした。未開の地のいいところは、どう行こうが誰も文句を言わないところだ。(強がり)

 

omta.hatenablog.jp

講義、実習、夜勤仕事の合間でやるにはお行儀よくはできないのです。

だからこそ、シンプルにいこうとこの研究にしたのに、なんでこんな目に僕があわな(省略)

まあ、気をとりなおしてまず現状TODOを整理しておこう。

  1. 自分の環境におけるセンサー値vs力の変換式をつくる
  2. 実際のアジャストの計測が可能な機器や環境要件をつめる。
  3. どういうアウトプットにするか考える(この研究で何を言い切るか)

3は1,2をやりながら、それが終わってデータを取り始めてからも何回もラウンドするようなものと認識しておく。具体的には、なにもデータがない状態でも論文を書き始めるということ。

2.について、実際アジャストする際には以下が考慮点でしょうか

  1. 機器の持ち運び性
  2. 機器をコントロールするためのPC
  3. 上記との接続環境(ネットワーク)
  4. とったデータをその場で、ある程度確認できるようにすること
  5. 機器を、計測時の物理力に耐えかつ計測できるような構成にしておくこと

なんか箱にいれて持ち運びができて、計測機器とPCを繋げたいけど、実際計測時に電源やLANケーブルがごちゃごちゃするのは実験ノイズとして多きすぎる、バッテリーで動いて、無線LANでつなげたい、ああでも学校の無線LANは接続性が低くて、実用に耐えないしどうしよう。とったデータをエクセルでみるかじゃあcsvで吐き出すか、ああその場でくエクセルなんて起動してグラフつくってデータ確認なんて現実的じゃないしどうしよう。5なんて、ボードにセンサーがささったままなので、コンタクトポイントまで延長しないといけないけど、ジャンパワイヤーとセンサーの平たい端子とまったく適合しないので、コネクターが必要だけどどこで買えばいいのだろう。。と一人ブレスト、まあ観点は洗い出したので、次。

 

3.は、目下の大問題、変換式のこと。方針は、実際センサーにいくつかの重りを乗せて、そのデータから回帰式を算出するということ。当たり前だけどそれしかない。

しかし、我が家にはそんな都合よく重りがない、で用意したのがこれ。

 

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泣けます。

このペットボトルと軽量カップで、重りを自作する。ペットボトル自体の重さも考慮に入れる必要があるので、環境省の調査資料から、南アルプス天然水のペットボトルの重さも調べる(泣)

南アルプス天然水 500mm 本体24.5 キャップ3.2 ラベル0.6 = 28.3g
南アルプス天然水2000mm 本体46.8 キャップ3.1 ラベル1.4 = 51.3g

で、それらを考慮し、各ペットボトルに軽量カップで水をいれて、以下の重さをFSRでサンプリングする。

128g , 278g, 528g , 806g, 2051g , 4100g

で、取得したデータを電圧に変換して重さとの関係を示したのがこれ。

 

 

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で、前調べたメーカー資料の右側の10KΩのラインと符号している、よかった。

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でもこのままだと回帰式をたてづらいので、FSRの抵抗値に変換する必要がある、変換式は公式資料から変換した電圧をさらにFSRの抵抗値に変換する。

FSR抵抗値 = ((電源V - 取得電圧V) * 使用抵抗値) / 取得電圧
なので
FSR抵抗値 = ((3.3 - 取得電圧V) * 10,000Ω / 取得電圧

 で算出した 抵抗値vs重さのグラフ

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 メーカ資料の右側のグラフと符号している、よかった。

次は、これに回帰式をたてることにする。(続)

 

 

 

 

閑話休題: この作業時にchrome cast してたのは、こちら。

反する万の理由があろうと、私の希望にはひとつの理由さえあればいい。

勇気をもらえる。

 


Lady Gaga - Million Reasons (Live At Royal Variety Performance)