| 研究課題/領域番号 |
17H01823
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ウェブ情報学・サービス情報学
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
沼尾 雅之 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (90508821)
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| 研究分担者 |
森本 康彦 広島大学, 工学研究科, 教授 (00363010)
高玉 圭樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
15,600千円 (直接経費: 12,000千円、間接経費: 3,600千円)
2019年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2018年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2017年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
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| キーワード | 見守りシステム / センサーネットワーク / ビッグデータ / IoT / データサイエンス / 異常検知 / 行動認識 / センサネット / 高齢者介護 / データマイニング / 医療・福祉サービス / センサーネット / IOT |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，高齢者施設における居住者の生活全般にわたる見守りを支援するシステムを設計・開発するための要件をまとめ，その構築法について，システムモデリング言語であるUMLによって設計を行い，IoTのセンサネット技術を応用することによってシステムの開発・実装をし，老人ホームで実証実験することで有効性を評価した．
RFIDやマイクロ波センサなどの無負荷センサを統合することによって，自立的な日常生活を行えるための最低限の行動群ADL(Activities in Daily Living)を認識し，健康状態をモニタするとともに，転倒などの異常状態に対しても的確に検知できるシステムの基盤技術を確立した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高齢化社会における安心・安全を支える基本技術として，IoTを活用した見守りシステムに関わる構築法や行動認識技術の開発は非常に重要である．本研究の特徴は，UMLを用いて，機能や条件をモデル化することによって，用途や条件の違いに柔軟な見守りシステムの構築法を確立したことである．さらに，無負担センサの組み合わせによって，介護施設における複数居住者に対して，行動状態と健康状態を，常時・連続的かつ高精度に認識し，異常状態をリアルタイムに検知する技術を提案したことである．
本研究の成果を利用することにより，国際標準であるUMLによる見守りシステムの標準モデルが構築できた．
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