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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-06-07 09:55 スマートカトラリと多種機械学習を用いた体調推定システムの開発と評価 ○堀 恵大・山本 寛（立命館大）  IA2019-5 ICSS2019-5 |
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| 抄録 | （和） | 近年、病院の利用者数が減少しており、病気に気づかない人が増加している。その要因の一つに、独居高齢者や単身者の増加がある。このような状況への対策として、遠く離れた場所に住んでいる家族などが、独居高齢者・単身者の体調の変化を検知できる仕組みが求められている。体調の変化を推定するために様々なウェアラブルデバイスが提案されているが、特に高齢者など、新しく装置を身につけることに抵抗のある人が多い。 そこで本研究では、独居高齢者や単身者が日常的に利用しているスプーン・フォークなどのカトラリに、利用者の行動に関する様々な情報を計測するセンサ(6軸加速度/ジャイロセンサ、心拍センサなど)を設置し、継続して情報を収集するためのセンサネットワークシステムを構築する。また、多種の機械学習手法を用いてセンサデータの解析を行うことで、日常時と体調不良時における各種センサデータの変動パターンをモデル化し、病気や体調不良の予兆を検知する技術を確立する。 |
| （英） | In recent years, the number of hospital users has decreased and the number of people who are not aware of illness is increasing due to increase in elderly people living alone. In order to cope with such a situation, there is a need for a system that family living far away can detect changes in the physical condition of elderly people living alone. Although various wearable devices have been proposed to estimate changes in physical condition, many people, particularly elderly people, have resistance to new equipment. Tharefore, in this study, to set up sensors (Acceleration sensor, Gyroscope, Pulse sensor, etc.) that run measure various information about the user's behavior to cutlery(e.g., spoon, fork) that is used daily by elderly people living alone such as cutlery we propose. In addition, a sensor network system is constructed to continuously collect information. Futhermore, by analyzing sensor data using various machine learning technologies, we build a learning model that can estimate physical condition based on fluctuation patterns of various sensor data at daily. |
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| キーワード | （和） | IoT / ヘルスケア / BLE(Bluetooth Low Energy) / 機械学習 / / / / |
| （英） | IoT / Health Care / BLE(Bluetooth Low Energy) / Machine Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 69, IA2019-5, pp. 21-26, 2019年6月. | |
| 資料番号 | IA2019-5 | |
| 発行日 | 2019-05-30 (IA, ICSS) | |
| ISSN | 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 | IA2019-5 ICSS2019-5 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA ICSS |
| 開催期間 | 2019-06-06 - 2019-06-07 |
| 開催地（和） | 東北大学 電気通信研究所 本館6階大会議室 |
| 開催地（英） | Research Institute for Electrical Communication, Tohoku University |
| テーマ（和） | インターネットセキュリティ、一般 |
| テーマ（英） | Internet Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IA |
| 会議コード | 2019-06-IA-ICSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | スマートカトラリと多種機械学習を用いた体調推定システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and evaluation of physical condition estimation system using smart cutlery and machine learning technologies |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | ヘルスケア / Health Care |
| キーワード(3)（和/英） | BLE(Bluetooth Low Energy) / BLE(Bluetooth Low Energy) |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 堀 恵大 / Keidai Hori / ホリ ケイダイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto / ヤマモト ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-06-07 09:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IA |
| 資料番号 | IA2019-5, ICSS2019-5 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.69(IA), no.70(ICSS) |
| ページ範囲 | pp.21-26 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-05-30 (IA, ICSS) |
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