| 研究課題/領域番号 |
21K11938
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 中央大学 (2022-2023)
横浜市立大学 (2021) |
|---|
研究代表者 |
大草 孝介 中央大学, 理工学部, 准教授 (30636907)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
|---|
| キーワード | マイクロ波センサ / 数理モデリング / バイタル検知 / 非接触 / 心拍 / RRI / 血圧 / 多次元時系列 / パターン認識 / ストリームデータ / 低周波 / 行動認識 / 時系列解析 / ストリームデータ解析 / スマートファクトリー / マイクロ波ドップラーセンサ / 空間設計 / 興味度推定 / データサイエンス / センサネットワーク / 低周波時系列 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
近年スマートフォンを始めとする様々なデバイスによりリアルタイムかつ大量にデータが収集できるようになってきた．本研究ではそういったセンサデータのなかでも時間とともに変化する時系列データのパターン認識問題に着目し，特にそれが同時に複数観測される多次元時系列データのパターン認識問題に取り組む．多次元時系列データのパターン認識モデルはまだ確立されておらず，なかでもリアルタイムフィードバックを行うようなケースの場合は波形の全系列が観測できないなど様々な問題を抱えるため，本研究では理論的な側面だけでなく，実際にセンサネットワークを構築し，実践的にもこの問題を解決する方法について取り組んでいく．
|
| 研究成果の概要 |
多次元時系列データを用いてパターン認識を行うとき，周波数特性や次元間の相関を考慮することは極めて重要である．しかし，人の動作のような観測系列が短時間かつ超低周波信号の場合，この特徴量は容易に抽出できないため，それらを考慮に入れて解析を行うことは非常に困難である．本研究では観測系列が多次元超低周波ストリームデータという制約下で，安定して特徴を推測可能な解析法の構築を目的とすた．本研究では特に心拍や血圧といったバイタル検知に着目し実験と検証を行った．一つまたは複数のマイクロ波センサを用いた多次元のセンサデータから得られる情報を用いて，数理モデルを組み込むことによりその測定精度の向上を目指した．
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究での研究成果は，超高齢化社会を迎える日本において非常に重要な役割を果たす．特に本研究での実用例で実施したバイタルセンシングは，独居老人の見守りシステムや，普段からの健康管理に重要な役割を果たすと考えられる．非接触型センサによる高精度バイタルセンシングを実現したことにより，センサを身につける煩わしさのない，普段の生活での健康状態の把握が実現できるものと考えられる．
|
