講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-17 15:25
疎な位置情報を用いた屋内歩行パターンの変化検知手法の検討 ○高木一樹・新熊亮一(京大)・清水秀幸・坂本 久(NECソリューションイノベータ) MoNA2017-20 |
抄録 |
(和) |
近年爆発的な発展を遂げたIoTにおいて,高齢者の日々の行動を計測・分析することで健康リスクの早期発見する見守りシステムが注目されている.日々の行動を計測する際に,屋内での居住者の位置をトラッキングする方法があるが,カメラやウェアラブルデバイスを用いた場合のプライバシの観点における精神的負担や着用による肉体的な負担は無視できない.そこで,ユーザに負担のない位置情報の計測方法として,宅内に配置された振動センサや人感センサなどの非接触・プライバシー非侵害なセンサの利用が考えられる.本稿では,これらのセンサから得られる時間的・空間的に不連続な疎な位置情報を活用して,屋内独居ユーザの行動の変化を検知する方法を提案する.具体的には,ユーザの在を感知した複数のセンサの関係性をネットワークグラフを用いて表現することで,ユーザの歩行パターンを分析できるようにする.そして,蓄積されたグラフと一日のグラフの非類似度測定を行い,非類似度スコアが高い場合に変化が検出されたとする.提案手法の有効性をシミュレーション評価により示す. |
(英) |
Recently, the Internet-of-Things (IoT) technology has been attracting a lot of attention as a solution that detects health risk of elderly people by monitoring and analyzing their daily behaviors.
Using cameras or wearable devices is a typical approach to track people's behaviors in their house.
However, these devices have drawbacks: people feel uncomfortable from the privacy aspect if they are always watched by cameras; people feel annoyed if they are required to always carry wearable devices.
Therefore, vibration sensors or human sensors could be more appropriate for behavior monitoring in a indoor private environment like houses though they might be able to collect discrete and sparse data.
In this report, we propose a method that detects changes in behavior patterns of elderly people who live alone by using sparse position information from sensors.
Our method successfully models usual behavior patters by representing movement patterns between multiple sensors of people as a network graph.
Then, our method detects changes in people's behaviors by scoring the similarity of network graphs between the measured behavior pattern and the usual behavior patters.This paper validates our method through simulation evaluation. |
キーワード |
(和) |
異常検知 / 高齢者介護 / 位置トラッキング / ネットワークグラフ / / / / |
(英) |
Anomaly Detection / Elderly Care / Position Tracking / Network Graph / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 308, MoNA2017-20, pp. 31-34, 2017年11月. |
資料番号 |
MoNA2017-20 |
発行日 |
2017-11-09 (MoNA) |
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) |
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MoNA2017-20 |
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