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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-11-10 10:00 機械学習を用いた歩行音による転倒の予測の研究 ○森 健浩・西 宏之・木村義政（崇城大）  ISEC2017-61 SITE2017-43 LOIS2017-38 |
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| 抄録 | （和） | 超高齢社会の進展とともに，独居高齢者が増加している．また，高齢者の家庭内及び家庭外事故も増加し，家庭内事故におけるおよそ22%が転倒による事故となっている．著者らは，これを改善することを目的に，高齢者の歩行音を用いた転倒の予測をし，転倒を未然に防ぐ歩行音識別手法を検討している． 本研究は，転倒に至る前段階として高齢者がすり足で歩く傾向にあることに着目する．通常の歩行とすり足とでは歩行音の音響的特徴が大きく異なることを利用し，ニューラルネットワークを用いて両者を識別したうえで，すり足が検出された場合に，高齢者に警告もしくは，注意喚起を与えることで転倒を防止するものである． フローリングの床を前提とし，スリッパ着用時および，裸足による通常の歩行音とすり足の歩行音を5分程度ずつ収録し，その半数を学習用，残りを評価用として識別実験を行った． 中間層の次元数をパラメータとして評価実験を行った結果，次元数20の時に最高性能の95.5％を得た．これにより，高精度にすり足状態を検出し，高齢者に警告を与え，転倒を防止できる見通しを得ることができた． |
| （英） | Along with the progress of super aged society, lonely elderly people are increasing. In addition, accidents in homes and out of the home of elderly people also increased, and accidents caused by falls accounted for about 22% of in-home accidents. In order to improve this, the authors have predicted a fall using the walking sound of elderly people and are investigating a walking sound identification method to prevent falls beforehand. In this research, we focus on the fact that elderly people tend to walk on the shank as a preliminary stage of falling. By using the fact that the acoustic features of walking sounds are different greatly between normal walking and sleeping, by using a neural network to distinguish them, when a surrogate is detected, a warning or a caution alert is given to the elderly It prevents falls by giving. On the premise of a flooring floor, when wearing slippers, we recorded ordinary walking sounds by bare feet and walking sounds of abrasion for about 5 minutes, and a discrimination experiment was conducted with half of them as learning and the rest as evaluation. As a result of the evaluation experiment using the dimension number of the intermediate layer as a parameter, 95.5% of the highest performance was obtained when the number of dimensions is 20. As a result, we were able to detect the survival state with high accuracy, give a warning to the elderly, and obtain a prospect of preventing falls. |
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| キーワード | （和） | 高齢者 / 見守り / 歩行音 / ニューラルネットワーク / 転倒 / / / |
| （英） | Elderly people / Observation / footsteps / Neural network / tumble / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 287, LOIS2017-38, pp. 79-82, 2017年11月. | |
| 資料番号 | LOIS2017-38 | |
| 発行日 | 2017-11-02 (ISEC, SITE, LOIS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | ISEC2017-61 SITE2017-43 LOIS2017-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS ISEC SITE |
| 開催期間 | 2017-11-09 - 2017-11-10 |
| 開催地（和） | 京都産業大学むすびわざ館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，ライフログ活用技術，ライフインテリジェンス，オフィス情報システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2017-11-LOIS-ISEC-SITE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた歩行音による転倒の予測の研究 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Prediction method of tumble using machine learning of footsteps. |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 高齢者 / Elderly people |
| キーワード(2)（和/英） | 見守り / Observation |
| キーワード(3)（和/英） | 歩行音 / footsteps |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(5)（和/英） | 転倒 / tumble |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森 健浩 / Takehiro Mori / モリ タケヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西 宏之 / Hiroyuki Nishi / ニシ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 木村 義政 / Yoshimasa Kimura / キムラ ヨシマサ |
| 第3著者 所属（和/英） | 崇城大学 (略称： 崇城大) Sojo University (略称： Sojo Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-11-10 10:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | ISEC2017-61, SITE2017-43, LOIS2017-38 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.285(ISEC), no.286(SITE), no.287(LOIS) |
| ページ範囲 | pp.79-82 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2017-11-02 (ISEC, SITE, LOIS) |
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