| 講演名 | 2018-05-24 ［ポスター講演］無線BAN伝搬路特性を用いた人体動作同定における特徴量削減 市川 裕貴(新潟大), 金 ミンソク(新潟大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，機械学習の決定木を用いた人体動作同定手法に用いられる特徴量について検討した結果を報告する．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完やノイズ除去などの前処理を行った後，動作周期を考慮した6種類のサンプル数で特徴量を計算し機械学習法を用いて人体動作の同定を行った．機械学習では，7種類の時間領域特徴量に対し特徴量の重要度を尺度として特徴量の削減を行った．その結果として，特徴量計算に用いるサンプル数を測定動作の最大周期の半分程度にすることでセンサをコーディネータ付近のものに削減できることおよび，$Mean Value Slope$という特徴量が学習に関与していないこと明らかにした． |
| 抄録(英) | In this article, the reduction of the features used for human motion classification using decision tree machine learning algorithm has been investigated.We developed a custom wearable BAN channel measurement system using a commercial cheap product of a sensor network, where a radio signal strength between four sensors and coordinator can be measured. After preprocessing of interpolation and denoising for the raw data, the time domain features are calculated by varying the sample window sizes where six window sizes were chosen from the period of the body motion.After that, Feature Importance was calculated for feature reduction.As a result, we clarified that the sensor can be reduced to those in the vicinity of the coordinator when the sample window size used for feature calculation is set to about half of the maximum period of the body motions, and that Mean Value Slope is not involved for classification. |
| 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 | RCC2018-4,MICT2018-4 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC / MICT |
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| 開催期間 | 2018/5/24(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） | 高信頼制御通信，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 (ポスターセッションあり) |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 原 晋介(阪市大) / 杉町 勝(国立循環器病研究センター) |
| 委員長氏名（英） | Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Masaru Sugimachi(National Cerebral and Cardiovascular Center) |
| 副委員長氏名（和） | 林 和則(阪市大) / 三浦 龍(NICT) / 原 晋介(阪市大) / 青柳 貴洋(東工大) |
| 副委員長氏名（英） | Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) / Ryu Miura(NICT) / Shinsuke Hara(Osaka City Univ.) / Takahiro Aoyagi(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 石井 光治(香川大) / 小林 孝一(北大) / 金 ミンソク(新潟大) / 花田 英輔(佐賀大) |
| 幹事氏名（英） | Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Kim Mingsok(Niigata Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加川 敏規(NICT) / 小林 健太郎(名大) / 小林 匠(横浜国大) / 和泉 慎太郎(神戸大) / 健山 智子(広島工大) / 田中 亜実(立命館大) / 安在 大祐(名工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Toshinori Kagawa(NICT) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Shintaro Izumi(Kobe Univ.) / Tomoko Tateyama(Hiroshima Inst. of Tech.) / Ami Tanaka(Ritsumeikan Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 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 |
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| 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人体動作同定における特徴量削減 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Investigation of Feature Reduction for Body Motion Identification 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） | 金 ミンソク / Minseok Kim |
| 第 2 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 | 2018-05-24 |
| 資料番号 | RCC2018-4,MICT2018-4 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | RCC-53,MICT-54 |
| ページ範囲 | pp.17-20(RCC), pp.17-20(MICT), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |