| 研究課題/領域番号 |
23K21687
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03481 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
榎堀 優 名古屋大学, 情報学研究科, 講師 (60583309)
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| 研究分担者 |
間瀬 健二 名古屋大学, 数理・データ科学教育研究センター, 教授 (30345855)
吉田 直人 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 助教 (40836714)
原沢 優子 豊橋創造大学, 保健医療学部, 教授 (70303774)
小野瀬 良佑 名古屋大学, 情報学研究科, 研究員 (30909221)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2023年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2021年度: 8,320千円 (直接経費: 6,400千円、間接経費: 1,920千円)
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| キーワード | ウェアラブル / 衣類型センサ / 看護応用 / 布センサ / HARデータセット統合問題 / センサ位置ずれ問題 / IoT / 非密着衣類型センサ / 装着位置ずれ問題 / 介護応用 / 加速度センサ / 布圧力センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本提案では、なかなか実用化に辿り着かない非密着衣類型センサの最たる問題となっている人体衣類間の位置ずれや皺の影響などを克服する方法および基盤システムを研究開発すると共に、人材の迅速育成などの看護・介護現場における課題を対象に、有効性を検証する。
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| 研究実績の概要 |
本研究は非密着衣類型センサの最たる問題となっている人体衣類間の位置ずれや皺の影響などを克服する方法および基盤システムを研究開発すると共に、人材の迅速育成や省力化が吃緊の課題である看護・介護現場における課題を対象に、有効性を検証することを狙う。初期提案の研究課題は以下の4項目である．(1)と(2)の二方向から主問題にアプローチを試み、(3)と(4)の二つの実現場課題を解決しつつ、その有効性を検証する。(1): 布圧力センサで構成する全面計測可能な衣類型センサによる非密着衣類型センサ基盤の構築，(2): センサの群体配置とセンサ値分布モデルによる位置ずれに頑健な計測技術の開発，(3): 非密着衣類型センサの活用による看護教育現場における指導速習化，(4): 非密着衣類型センサの活用による日常行動モニタリングとリハビリテーション効果の確認
R3年度においては，研究開始持より高性能な布圧力センサ計測回路を設計・実装する予定であったが，コロナ禍による半導体部品などの入手難により，基礎設計の終了のみとなり，計測回路の導入はR4年度へ持ち越した．そこで旧回路においてスカート型衣類を主な計測対象として，そこに発生する皺などの形状推定を試みた．結果，直接的な3DCNN畳み込みにより一定の推定結果を得た．また，独自に設計した小型加速度センサを導入し，全身に加速度センサを約5cm間隔でマトリクス上に配置したデバイスの設計・作成に着手した．(1)(2)は，コロナ禍の影響による遅延はあるものの堅実に進捗している．
一方で，(3)(4)は，コロナ禍における関連施設への立ち入りが困難であることや，看護介護医療現場の多忙な状況から進捗は無い．元より(1)(2)で一定の成果が出た後の実施予定項目であるため，研究進捗としては問題がないものの，以後の実験計画の立案が未だ困難であるなど、不透明な状況にある。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
コロナ禍の影響によって回路の構築に遅延などは発生したものの，ある程度予想されたことであり，余裕を持ったスケジュールとしていた．そのため，R4年度に完成した新しいセンサ読み取り回路などを用い，R4年度中と想定していた計測が開始できており，概ね順調に進展している．
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| 今後の研究の推進方策 |
R4年度に衣類工房の協力の下で作成した全身版衣類型デバイス ver.2022を用いて，衣類型デバイス全体の皺などの形状推定を進める．また，多IMU配置衣類型デバイスにおいては，基礎行動などのデータを収集し，位置ずれが頻繁に発生する衣類においても頑健に行動認識が可能な配置位置の探索などを進める．
なお、R5年度より，共同研究者である原沢が大学を移動となった．そのため，協力を依頼する介護施設などについては，改めて検討することとなっている．R5年度より，コロナの分類が5類になるなど，ちょうどコロナ禍からの脱却が進んでいる状況であり，タイミングとしては好適である．研究項目(3)(4)の実施に向け，機を新たに研究計画を構築する．
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