| 講演名 | 2019-05-29 ［ポスター講演］無線BAN伝搬路特性を用いたリアルタイム人体動作同定システムの開発 市川 裕貴(新潟大), 三田 雅大(新潟大), 金 ミンソク(新潟大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 本稿では，先行研究で得られた知見をもとにリアルタイムで動作同定を行うシステムの開発を行った結果について報告する．市販の無線センサモジュールを用いてWBAN 測定環境を構築し，人体動作に対して体表に取り付けられた4 つのセンサにおけるセンサ‐コーディネータ間の伝搬路特性の測定を実施した．測定した時系列データにパケットロス補間や標準化などの前処理を行った後，特徴量を計算・チューニングし機械学習による人体動作の同定を行った．機械学習では，先行研究において同様の傾向が見られた特徴量に対し，データのばらつきを尺度とした特徴量削減を行った．その結果，データの処理時間をリアルタイムでの実用が可能なレベルに収めることができ，実際に同定可能であることも確認できた． |
| 抄録(英) | In this article, a real-time motion identification system is presented which has been developed based on the knowledge obtained through the authors' previous works. At the beginning, we built up a custom wearable BAN channel measurement system with a commercial off-the-shelf sensor network system, where a radio signal strength between four sensors and coordinator could be measured. After preprocessing of interpolation and standardization for the measured raw data, the features are calculated and adjusted, and then body motion is identified by machine learning algorithm. In machine learning, we reduced the number of features based on the correlation of the temporal variation of data. As a result, we confirmed that the processing time of the data could be kept to the level that could be put to practical use, and verified that body motion could actually be identified in real-time. |
| キーワード(和) | 機械学習 / 特徴量 / 決定木 / BAN / 伝搬路特性 / LQI / 動作同定 |
| キーワード(英) | machine learning / feature / decision tree / BAN / radio channel / LQI / motion identification |
| 資料番号 | RCC2019-7,MICT2019-7 |
| 発行日 | 2019-05-22 (RCC, MICT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC / MICT |
|---|---|
| 開催期間 | 2019/5/29(から2日開催) |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト |
| 開催地（英） | TOKYO BIG SIGHT |
| テーマ（和） | 制御通信に関するすべてのトピックス（通信方式，アクセス方式，制御理論，ネットワーク制御，セキュリティ，遠隔制御，制御応用，システム紹介，その他） ヘルスケア・医療情報通信技術 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 林 和則(阪市大) / 原 晋介(阪市大) |
| 委員長氏名（英） | Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 東 俊一(名大) / 李 還幇(NICT) / 杉本 千佳(横浜国大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 副委員長氏名（英） | Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) / Chika Sugimoto(Yokohama National Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 光治(香川大) / 林 直樹(阪大) / 安在 大祐(名工大) / 大野 光平(明大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Kohei Ohno(Meiji Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加川 敏規(NICT) / 小蔵 正輝(奈良先端大) / 小林 匠(横浜国大) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 田中 亜実(立命館大) / 朔 啓太(九大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshinori Kagawa(NICT) / Masateru Ogura(NAIST) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Keita Saku(Kyushu Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Reliable Communication and Control / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］無線BAN伝搬路特性を用いたリアルタイム人体動作同定システムの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Development of Real-time Body Motion Identification System using Radio Channel Characteristics in Wireless BAN |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴量 / feature |
| キーワード(3)（和/英） | 決定木 / decision tree |
| キーワード(4)（和/英） | BAN / BAN |
| キーワード(5)（和/英） | 伝搬路特性 / radio channel |
| キーワード(6)（和/英） | LQI / LQI |
| キーワード(7)（和/英） | 動作同定 / motion identification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 市川 裕貴 / Yuki Ichikawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 新潟大学(略称：新潟大) Niigata University(略称：Niigata Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 三田 雅大 / Masahiro Mitta |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 新潟大学(略称：新潟大) Niigata University(略称：Niigata Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 金 ミンソク / Minseok Kim |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 新潟大学(略称：新潟大) Niigata University(略称：Niigata Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-05-29 |
| 資料番号 | RCC2019-7,MICT2019-7 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RCC-58,MICT-59 |
| ページ範囲 | pp.29-33(RCC), pp.29-33(MICT), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2019-05-22 (RCC, MICT) |