| Project/Area Number |
23K21687
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| Project/Area Number (Other) |
21H03481 (2021-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
榎堀 優 名古屋大学, 情報学研究科, 講師 (60583309)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
間瀬 健二 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (30345855)
吉田 直人 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 助教 (40836714)
原沢 優子 豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (70303774)
小野瀬 良佑 名古屋大学, 情報学研究科, 研究員 (30909221)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2024: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2021: ¥8,320,000 (Direct Cost: ¥6,400,000、Indirect Cost: ¥1,920,000)
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| Keywords | ウェアラブル / 衣類型センサ / 看護応用 / 布センサ / HARデータセット統合問題 / 非密着衣類型センサ / 装着位置ずれ問題 / 介護応用 / 加速度センサ / 布圧力センサ / センサ位置ずれ問題 / IoT |
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| Outline of Research at the Start |
本提案では、なかなか実用化に辿り着かない非密着衣類型センサの最たる問題となっている人体衣類間の位置ずれや皺の影響などを克服する方法および基盤システムを研究開発すると共に、人材の迅速育成などの看護・介護現場における課題を対象に、有効性を検証する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は非密着衣類型センサの最たる問題である人体衣類間の位置ずれや皺の影響などを克服する方法と基盤システムを研究開発すると共に，人材の迅速育成や省力化が吃緊の課題である看護・介護現場の課題を対象に，有効性を検証することを狙う．初期提案の研究課題は以下の4項目である．(1)と(2)の二方向から主問題にアプローチを試み，(3)と(4)の二つの実現場課題を解決しつつ，その有効性を検証する．
(1): 布圧力センサで構成する全面計測可能な衣類型センサによる非密着衣類型センサ基盤の構築，(2): センサの群体配置とセンサ値分布モデルによる位置ずれに頑健な計測技術の開発，(3): 非密着衣類型センサの活用による看護教育現場における指導速習化，(4): 非密着衣類型センサの活用による日常行動モニタリングとリハビリテーション効果の確認
項目(1)について，R5年度は，全身版衣類型デバイス ver.2022の配線取りだし方法を検討・整備し，R4年度で導入した布圧力センサ計測回路の実機回路により計測および分析を開始した．結果，「着用時ノイズが大きく着用時の衣類形状推定が困難」という結論が得られ，項目(2)に注力する方針を変更した．
項目(2)ではR4年度に構築した基準データセットを整備して公開した．また，同データセットの分析により，行動種別の最も識別精度が高い装着箇所を明確にし，今まで注目されてこなかった計測箇所が重要であることを明らかにした．また，それらの組み合わせにより多様な行動種別でも高い識別精度を実現した．
項目(3)(4)は共同研究者の原沢がR5年度より移動となったためゼロベースで再検討を実施し，項目(2)のデバイスを元に，衣類ズレなどに最も頑健に身体能力指標を日常生活から収集できることを目指す実験へと変更となった．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
全身版衣類型デバイスによる衣類形状推定が困難である見込みとなったが，当初よりバックアッププランとして項目(2)を用意していた．その面からは計画のうちと言える．一方で，項目(3)(4)の実施は，前述の理由により，関係各所との関係・環境・計画の再構築が必要となっており，遅れている．
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| Strategy for Future Research Activity |
R5年度の結果を受けて，以後の研究は項目(2)と，その検証を項目(3)および(4)にて実施する方向へ変更した．全身396箇所の時刻同期したIMUデータを活用することで，腕単位などにおいて高精度な識別機を構築し，衣類のズレなどに頑健な行動識別機を構築するなど，当初目的の達成に向けた新たな開発も進める．
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