| 研究課題/領域番号 |
26282095
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
村田 厚生 岡山大学, 自然科学研究科, 教授 (10200289)
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| 研究協力者 |
森若 誠 岡山大学, 大学院自然科学研究科, 博士研究員
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
10,140千円 (直接経費: 7,800千円、間接経費: 2,340千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2016年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2015年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2014年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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| キーワード | 居眠り運転 / 居眠り予測システム / X-bar管理図 / 仮想事故リスク / 生理的居眠り評価指標 / 行動的居眠り評価指標 / トレンド分析 / PERCLOS70 / 居眠り運転予測システム / 交通事故 / リスク / 行動指標 / 予測技術 / 事故リスク / ベイズ推定 / ARIMAモデル / 居眠り予測 / 予防安全技術 / 警報システム / 多項ロジスティック回帰モデル / 予測精度 / 触覚警報 |
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| 研究成果の概要 |
警報システムをサイドミラーの代替として認められた車内ディスプレイのハザード認識精度向上にこれまでに明らかになった触覚警報設計条件を応用した結果，特にバックミラーの位置に設置された車内ディスプレイのハザード認識精度が平均70％から95％以上に改善された。
次に，居眠り予測システムのための予測法の精度をさらに高めていくために，首屈曲角度，背圧，座圧に加えて，眼球の閉眼状態が覚醒時の70％未満になった時間の頻度を表すPERCLOS70を用いて，これまでに有用性が示されたトレンド分析などの手法によって，延べ50名の被験者全てで居眠り運転リスクが高くなる時点を事前に予測することができた。
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