| 研究課題/領域番号 |
16K12838
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 甲南大学 |
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研究代表者 |
山中 仁寛 甲南大学, 知能情報学部, 准教授 (00404939)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | ヒューマンインタフェース / 機器・人間の信頼性 / ウェアラブルデバイス / 人間信頼性工学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題の目的は，機械学習法を用いて運転者の余裕度を評価する方法を提案することである．運転中の運転者の運転余裕度を評価するのに有効である視覚的行動に関するパラメータを調べるために，模擬運転中のEOGと頭部の動きを測定した．実験では，機械学習手法としてAdaboostを使用しEOGや頭の動きに関連するデータについて，情報処理負担度の小さい条件と大きい条件を推定し，判別することを試みた．データの判別では，交差検定を用いた．その結果，提案手法で高い識別率（80％以上）を有することが明らかとなった．得られた結果は，ウェアラブルデバイスを用いて運転者の運転余裕度を評価できる可能性を示唆している．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
眼電図計測は，眼球の角膜側に正，網膜側に負の電位が帯電している特性を利用し，随意性の瞬目判定や眼球回転による応答を利用したコミュニケーション支援に関する研究に多く用いられてきたが，注視点や視点移動量の評価には計測精度の問題でほとんど使われていない．そのため，本研究で眼電図から注視点や視点移動量の評価法についての有効性を検討することは，学術的価値も非常に高い．さらに，眼電図が簡単に計測できる眼鏡型ウェアラブルデバイスの開発が進められており，本研究で提案する手法が確立できれば装着の違和感がないドライバーの状態把握システムとして実用化の可能性が極めて高く，非常に意義のある研究課題である．
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