スマートフォン利用時のセンサ情報を用いた眠気判定手法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2021-08-20
• タイトル: スマートフォン利用時のセンサ情報を用いた眠気判定手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Drowsiness Detection Method by Sensor Information of Smartphone Use
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [研究論文] 眠気判定，スマートフォン，機械学習，KSS，PERCLOS
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 東京大学大学院学際情報学府／現在，株式会社NTTドコモ
• 著者所属: 東京大学情報基盤センター
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Interdisciplinary Information Studies, The University of Tokyo / Presently with NTT DOCOMO, INC.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology Center, The University of Tokyo
• 著者名: 林, 芳樹; 小川, 剛史
• 著者名(英): Yoshiki, Hayashi; Takefumi, Ogawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: スマートフォンによるデジタルコンテンツの利用が急速に拡大していると同時に，睡眠に与える影響が懸念されている．本論文では，スマートフォンを用いてデジタルコンテンツを利用するユーザの眠気を判定する手法について述べた．具体的には，スマートフォンを把持しているときや，スマートフォンのスクリーンをタップしたときのセンサ情報をもとに機械学習モデルを構築し，ユーザが眠気を感じているかどうかを判定する．被験者実験により，提案した眠気判定手法が有効な場面があることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The use of digital content on smartphones is rapidly expanding, however there is concern about its impact on sleep. In this paper, we describe a method for judging the drowsiness of users who use digital contents with their smartphones. Using sensed data when the user is holding the smartphone or tapping on the screen of it, we have built a machine learning model to determine whether the user is feeling sleepy or not. The experimental results showed that the proposed method is effective in some situations.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628054
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌デジタルコンテンツ（DCON）; 巻 9, 号 2, p. 1-8, 発行日 2021-08-20
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2187-8897
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会