| Project/Area Number |
20H04177
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60060:Information network-related
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University (2022-2023)
Osaka City University (2020-2021) |
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Principal Investigator |
藤本 まなと 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80758516)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
中村 優吾 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60809721)
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580)
水本 旭洋 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 特任准教授(常勤) (80780006)
松田 裕貴 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 助教 (90809708)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
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| Keywords | 時空間行動認識 / Work Attitude / キュレーション / 知的編纂メカニズム / 介護プランニング基盤 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は，時空間行動認識に基づく次世代介護プランニング基盤を確立することである．プランニング基盤構築に際し，1）介護行動常時観測のための時空間行動認識基盤の構築，2）マルチモーダルな情報を用いたWork Attitudeセンシング基盤の構築，3）各職員に適した作業内容を自動作成する知的編纂メカニズムの開発，4）介護施設における実証実験という4つの課題がある．本研究では，これら4つの課題を通して，実用化に向け実験を繰り返し行いながら，有効性を明らかにして行くと共に，本研究の学術的価値及び社会的価値を強く証明していく．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題は，4年間の研究期間において，介護職員の業務負担軽減に向けた時空間行動認識に基づく次世代介護プランニング基盤の開発に取り組んでいる.具体的には，次にの4つの研究課題，《課題1》介護行動常時観測のための時空間行動認識基盤の構築，《課題2》マルチモーダルな情報を用いたWork Attitudeセンシ ング基盤の構築，《課題3》各職員に適した作業内容を自動生成する知的編纂メカニズムの開発，《課題4》介護施設における実証実験に取り組んでいる.当該年度においては，《課題1》の検討を引き続き行いながら，《課題2》マルチモーダルな情報を用いたWork Attitudeセンシ ング基盤の構築の基礎的な検討を開始した．《課題1》では，これまで使用していたレガシーな機械学習モデルだけではなく，時系列情報を考慮可能な深層学習を用いた位置特定技術の開発に着手し始め，研究室内における単純な実験ではあるが，高精度に人の位置を追跡できることがわかった．同時に，WiFi CSIを用いた電波センシングによる屋内人数推定技術の開発や振動センサを用いた歩行振動センシングによる個人識別技術など，時空間行動認識に関連するいくつかのシステムに関して提案・実装を行い，評価実験等を通じて，それらシステムの有効性を検証してきた．《課題2》では，マルチモーダルなセンサを用いて，介護従事者の生体情報の収集や心身状態変化の分析等を行い，Work Attitudeの推定に必要な情報とは何かについて基礎検討を開始し始めており，進捗状況としては，概ね順調であると考える．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当該年度においては，《課題1》の検討を引き続き行いながら，《課題2》マルチモーダルな情報を用いたWork Attitudeセンシ ング基盤の構築の基礎的な検討を開始した．《課題1》では，時系列情報を考慮可能な深層学習を用いた位置特定技術の開発に着手しするのと同時に，WiFi CSIを用いた電波センシングによる屋内人数推定技術の開発や振動センサを用いた歩行振動センシングによる個人識別技術など，時空間行動認識に関連するいくつかのシステムに関して提案・実装を行なった．《課題2》では，マルチモーダルなセンサを用いて，介護従事者の生体情報の収集や心身状態変化の分析等を行い，Work Attitudeの推定に必要な情報とは何かについて基礎的な検討に取り掛かることができたため，進捗状況としては，概ね順調であると考える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，《課題2》の検討も引き続き行いながら，《課題3》各職員に適 した作業内容を自動生成する知的編纂メカニズムの開発や《課題4》介護施設における実証実験に関する検討も行う予定としている.
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