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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-07-13 14:50 姿勢・行動センシングを活用した不健康状態観測センサネットワークシステムの開発と評価 ○ZHANG HAOTING・山本 寛（立命館大）  NS2022-33 |
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| 抄録 | （和） | 近年，日本人が1日に座っている時間(座位時間)は平均7時間であり，世界で最も長いと言われている．座位時間が長いと，血流の悪化や筋力の低下に繋がり，結果的に心筋梗塞，脳血管疾患，肥満，糖尿病，がん，認知症といった健康に問題が生じる病気に罹患する危険性があることが指摘されている．このことから，人の行動を推定し，その行動に適した姿勢をとれているか推定する技術が必要となっている．これに対して，近年では机や椅子に多様なセンサを取り付け，利用者の姿勢を計測する製品が提案されている．しかし，センサを取り付けた机や椅子を利用している人の行動のみ観察できるため，広範囲で活動する人の状態を常に観測することは困難である．そこで本研究では，人が着用する衣類に対してセンシングの機能を拡張し，利用者にストレスを与えず場所への制約を受けることなく，センサデータを継続的に収集・解析することで，人の健康状態に悪い影響を与える姿勢を推定するシステムを研究開発する． |
| （英） | In recent years, Japanese people sit for an average of 7 hours per day, which is the longest sitting time in the world. It has been pointed out that long sitting time leads to deterioration of blood flow and muscle strength, and as a result, there is a risk of suffering from diseases that cause health problems such as myocardial infarction, cerebrovascular disease, obesity, diabetes, cancer, and dementia. Therefore, there is a need for technology that can estimate a person's behavior and estimate whether the person is in an appropriate posture for that behavior. In the existing studies, various sensors have been attached to desks and chairs to measure the posture of users. However, it is difficult to constantly observe the state of a person who is active over a wide area, because only the behavior of the person using the desk or chair to which the sensor is attached can be observed. Therefore, in this study, we extend the sensing function to clothing worn by people, and propose and develop a system to estimate postures that have a negative impact on people's health condition by continuously collecting and analyzing sensor data without causing stress to users and without being restricted by their location. | |
| キーワード | （和） | 姿勢推定 / 行動推定 / Thread / センサネットワーク / 機械学習 / / / |
| （英） | posture estimation / behavior estimation / Thread / sensor network / machine learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 105, NS2022-33, pp. 35-40, 2022年7月. | |
| 資料番号 | NS2022-33 | |
| 発行日 | 2022-07-06 (NS) | |
| 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 | NS2022-33 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS SR RCS SeMI RCC |
| 開催期間 | 2022-07-13 - 2022-07-15 |
| 開催地（和） | 金沢歌劇座 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | The Kanazawa Theatre + Online |
| テーマ（和） | 無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | Distributed Wireless Network, M2M (Machine-to-Machine)，D2D (Device-to-Device)，IoT（Internet of Things）, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2022-07-NS-SR-RCS-SeMI-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 姿勢・行動センシングを活用した不健康状態観測センサネットワーク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 Sensor Network System for Observing Unhealthy Conditions based on Posture and Behavior Sensing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 姿勢推定 / posture estimation |
| キーワード(2)（和/英） | 行動推定 / behavior estimation |
| キーワード(3)（和/英） | Thread / Thread |
| キーワード(4)（和/英） | センサネットワーク / sensor network |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| 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） | ZHANG HAOTING / Haoting Zhang / チョウ コウテイ |
| 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) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-07-13 14:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2022-33 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.105 |
| ページ範囲 | pp.35-40 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-07-06 (NS) |
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