| 研究課題/領域番号 |
21K12795
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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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| 審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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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, 融合科学系, 教授 (30322118)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 植物生体電位 / 異常検知 / 深層学習 / 室内モニタリング / 医療福祉工学 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
植物生体電位が、周囲の人間やその動きによって変化することを利用し、植物をセンサとして室内に設置することで、室内のモニタリングを行い、観測された植物生体電位に深層学習を適用し居住者の異常検知を行うシステムを開発する。室内にセンサを設置することに抵抗がある場合でも、植物を利用することで受け入れやすくなるという効果が期待できる。
通常、異常検知の学習において異常状態のデータをそろえることが困難であるが、本研究では、画像の異常検知等で広く利用されている、正常状態のみから学習を行い、異常状態を検知する手法を適用する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、室内に設置した植物をセンサとして利用する異常検知システムの開発を行った。異常検知には、植物の生体電位を入力とする、生成系深層学習の一種であるDiscoGANをベースとしたモデルを構築した。構築したモデルは、人の動きが少ない、または人がいない状態を正常、人が動いている状態を異常と定義し、異常検知精度86％を達成した。本成果は2022年度 センサシンポジウムにおける発表と、IEEE Sensors Journal ( Volume: 23, Issue: 23, 01 December 2023, DOI: 10.1109/JSEN.2023.3323147)に採録された。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
独居老人世帯や一人暮らし世帯が増加していることもあり、屋内で何らかの事故が生じた際にいち早く検知し、適切に対応することは重要である。一方、屋内にセンサ類を設置することに対して心理的負担を感じる人もすくなくない。本研究では、センサとして植物を用いることで、心理的負担を軽減した屋内モニタリングシステムの構築を最終目的としており、植物をセンサとして活用するための具体的な方法について検討し、実験によりその有効性を示したものである。
植物には癒やしなどの副次的効果も期待できるため、安全・安心だけではなくQOLの向上にも有効であり、植物の活用の幅を広げることには大きな社会的意義があると言える。
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