| 研究課題/領域番号 |
17K00783
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
衣・住生活学
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| 研究機関 | 金沢大学 |
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研究代表者 |
南保 英孝 金沢大学, 電子情報通信学系, 准教授 (30322118)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 室内モニタリング / IoT / 植物センサ / 高齢化社会 / 植物生体電位 / センサネットワーク / エージェント / 位置・振る舞い推定 / センサエージェント |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、植物を用いた室内モニタリング手法の実現を目的としている。これまでの結果から、植物が人の動きを検知できる範囲が狭いという問題があった。そこで、本研究では、複数の植物を用いることを前提とし、室内に設置した各植物で推定を行い、結果を集約することでモニタリングを行うアルゴリズムの検討を行った。
検討の結果、推定モデルにはCNNが有効であり、また、人の動きを推定する際には、個々の植物で推定するよりも、測定したデータを集約し推定する方が良いことが分かった。しかし、集約することには、植物の増加や計算コストの問題があるため、個別で推定する利点もあるため、今後は精度向上などの改善が必要である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高齢者社会の進行により、室内モニタリングの需要は高まっているが、センサによって監視されることへの心理的抵抗は高い。本研究では、植物をセンサとして用いることで、心理的な抵抗を減らした室内モニタリングの実現を目指している。現時点では、植物センサの性能は不十分であるため、精度の高い学習手法や複数のセンサを有効に組み合わせて利用する方法の検討を行った。研究成果は、植物を用いた実用的な室内モニタリングの実現の指針となり、さらなる高齢化社会に対して有効であると言える。
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