| 講演名 | 2020-01-10 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(崇城大), 西 宏之(崇城大), 岡本 学(崇城大), |
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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，家庭内の転倒も増加している．著者らは，これらの状況を改善することを目的に，高齢者の歩行音を用いて歩行動作の予測をし，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．識別手法の評価として，裸足，スリッパ，靴下による，正常の歩行音，およびすり足の歩行音を収録し，評価実験を行った．複数人の歩行音を用い，学習時のカテゴリとして履物，歩行者の区別の有無による性能の変化や，学習に用いなかった歩行者の評価時の性能等，学習方法が識別性能にどのような影響を及ぼすか検証した． |
| 抄録(英) | With the progress of super-aged society, the number of elderlies living alone has increased, and the number of falls in the home has also increased. In order to improve these situations, we are studying a walking sound identification method that predicts walking movements using elderly walking sounds and prevents falls. In this study, we focus on the fact that elderly people tend to walk on sliding feet as a pre-step to fall. The fact that the acoustic features of walking sound are greatly different between normal walking and sliding feet is used. After the two are identified using a neural network, if sliding feet is detected, the elderlies are warned or alerted to prevent falls. As an evaluation of the discrimination method, we recorded normal walking sounds from barefoot, slippers, and socks, and walking sounds from the normal and sliding footsteps. The walking sound of multiple people was used. We examined the effects of the learning method on the discrimination performance, such as changes in performance depending on whether footwear and walking people are distinguished as learning categories, and performance when evaluating walking people that were not used for learning. |
| キーワード(和) | 高齢者 / 見守り / ニューラルネットワーク / 転倒 |
| キーワード(英) | Elderly people / Observation / Neural network / tumble |
| 資料番号 | ICM2019-36,LOIS2019-51 |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS / ICM |
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| 開催期間 | 2020/1/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | アルカスSASEBO（佐世保市） |
| 開催地（英） | ARKAS SASEBO |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
| テーマ（英） | Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
| 委員長氏名（和） | 山田 智広(NEL) / 吉原 貴仁(KDDI総合研究所) |
| 委員長氏名（英） | Tomohiro Yamada(NEL) / Kiyohito Yoshihara(KDDI Research) |
| 副委員長氏名（和） | 小林 透(長崎大) / 三好 匠(芝浦工大) / 佐藤 陽一(オープンシステムズラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Kobayashi(Nagasaki Univ.) / Takumi Miyoshi(Shibaura Inst. of Tech.) / Yoichi Sato(Open Systems Laboratory) |
| 幹事氏名（和） | 岡本 基(情報・システム研究機構) / 永徳 真一郎(NTT) / 大石 晴夫(NTT) / 瀬戸 三郎(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Motoi Okamoto(Research Organization of Information and Systems) / Shinichiro Eitoku(NTT) / Haruo Ooishi(NTT) / Saburo Seto(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 荒井 研一(長崎大) / 中山 裕貴(ボスコ・テクノロジーズ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenichi Arai(Nagasaki Univ.) / Hiroki Nakayama(Bosco) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Life Intelligence and Office Information Systems / Technical Committee on Information and Communication Management |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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） | 対象者を増やした評価 |
| タイトル（英） | Prediction method of tumble using machine learning of footsteps. |
| サブタイトル（和） | Evaluation results that increased the number of subjects. |
| 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） | ニューラルネットワーク / Neural network |
| キーワード(4)（和/英） | 転倒 / tumble |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 森 健浩 / Takehiro Mori |
| 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） | 西 宏之 / Hiroyuki Nishi |
| 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） | 岡本 学 / Manabu Okamoto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 崇城大学(略称：崇城大) Sojo University(略称：Sojo Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-01-10 |
| 資料番号 | ICM2019-36,LOIS2019-51 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | ICM-358,LOIS-359 |
| ページ範囲 | pp.33-37(ICM), pp.33-37(LOIS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-01-02 (ICM, LOIS) |