Project/Area Number |
14F04306
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 外国 |
Research Field |
Social systems engineering/Safety system
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Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
Principal Investigator |
西田 佳史 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 首席研究員 (60357712)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
ZHANG KUN 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人工知能研究センター, 外国人特別研究員
ZHANG Kun 独立行政法人産業技術総合研究所, デジタルヒューマン工学研究センター, 外国人特別研究員
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Project Period (FY) |
2014-04-25 – 2017-03-31
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2016)
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Budget Amount *help |
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2016: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2015: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2014: ¥600,000 (Direct Cost: ¥600,000)
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Keywords | データベース / 傷害サーベイランス / オントロジー / 製品安全 / キッズデザイン / リスクアセスメント / 傷害情報 / 属性項目 / 語彙セット / 解析 / 記述枠組み / モデル |
Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、社会的要請の高い乳幼児の傷害予防に応えるため,人類の共通財産ともいえる傷害ビッグデータを最大利用することによって子供の傷害予防対策の基盤となるキッズデザインデータベース(Kids Design Databases: 以下KDDBと略す)の構築と日常生活における傷害予防データマイニング技術に関する理論的基盤を確立することである.具体的には,キッズ傷害情報記述枠組みと,身体寸法,行動心理および生活実態という三つの子供に特有なキッズ日常生活情報記述法について,体系的かつ実証的裏付けを持った提案を行うとともに,日中両国の子供の傷害情報を再編成したデータに基づき,日常生活における傷害予防のためのデータマイニング技術を開発し,具体的な適用事例を通じてその有用性を示すことにある. 平成28年度は、製品横断的な世界初の子どもに対する安全認証制度であるCSD認証制度に参加しようとする事業者を支援するため、平成27年度に開発したKDDBに基づくデータマイニング手法(KDDB利用技術)を開発する。主に子どもや保護者の行動や製品の特徴を用いて、製品が子どもに与えるリスクを予測する技術を開発した。子ども製品製造メーカーや設計者にヒアリング調査を行い、それぞれのニーズを反映して設計者が使いやすい予測システムを開発した。また、メーカーと連携してKDDB利用技術の実証実験を行い、この実証実験を通じて得られた成果から、子ども傷害ビッグデータに対応するためのデータの一連の整理=分析=利用の流れをまとめ総合的な日常生活環境下の傷害予測技術を開発した。
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Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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