| Project/Area Number |
23K21687
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
21H03481 (2021-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2021-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
|
|---|
| Research Institution | Nagoya University |
|---|
Principal Investigator |
榎堀 優 名古屋大学, 情報学研究科, 講師 (60583309)
|
|---|
| 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, 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)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2026-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| 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)
|
|---|
| Keywords | 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 / 衣類型センサ / ウェアラブル / 看護応用 / 布センサ / HARデータセット統合問題 / センサ位置ずれ問題 / IoT |
|---|
| 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。
|
| 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
2023年度実績報告書に記載したとおり，項目(1)について実社会適用が困難という結論を得て，項目(2)へ注力する形へ移行している. 2024年度は，R4年度に構築した基準データセットを用いて，DNN手法ごとの位置ずれ頑健性の検討やDNN手法における多点組合せの影響の調査などを実施した．また，世界に類をみない独自のDNNモデルrTsfNetを提案し，リファレンス実装などを公開した．rTsfNetはユビキタスコンピューティング分野のトップジャーナルであるIMWUTへ採録された．
項目(3)(4)は項目(2)のデバイスを元に，2024年度の報告にあるとおり衣類ズレなどに最も頑健に，高齢者の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．2024年度は夏期より3ヶ月間隔で約20名の後期高齢者の身体能力指標および歩行時・TUG時の全身多点同期IMUデータを取得した．2025年度はこのデータを元に前述の目標を達成して成果とする．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
項目(1)の実施を中断し，当初予定にあったバックアッププランである項目(2)に移行している．バックアッププランは当初予定以上に進捗しており，世界初の成果を複数達成している．項目(3)(4)においてもバックアッププランをベースとした社会実装アプリケーションの再検討が終了し，2024年度段階においてデータ取得実験まで終了しており，残すは解析のみとなっている．
上記状況を勘案し，バックアッププランへの移行はあったものの，その成果は著しく，総合的にみて概ね順調に進展していると判断する．
|
| Strategy for Future Research Activity |
2024年度の成果を受けて，項目(2)における研究を更に発展させていく．位置への非依存性の追求や，より高精度な行動分類，対応行動の増加を狙う．項目(3)(4)については，概要にも書いたとおり，2024年度に収集した後期高齢者約20名の3ヶ月間隔半年のデータを元に，リハビリテーション効果や身体能力変化などを効果的に日常モニタリング可能とする分析ならびに社会実装アプリケーションの実現を成す．
|
