Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2021-06-23 |
タイトル |
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タイトル |
洗面行動のモニタリングによる疲労回復度推定手法の提案 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
ユビキタスヘルスケア |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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大阪大学 |
著者所属 |
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京都橘大学 |
著者名 |
吉村, 啓
水本, 旭洋
エルデーイ, ビクトル
東野, 輝夫
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
精神障害の労災請求件数・認定件数は年々増加傾向にあり,厚生労働省はその対策として年に 1 回のストレスチェックを義務付けているが,受けたダメージばかりが着目され,日々の疲労からの回復度 (リカバリ) は着目されていない.他方で,IoT 機器を用いた日々の健康測定に注目が集まっているが,複数機器の管理や能動的な測定動作が利用者のモチベーション低下に繋がることも分かっている.そこで,本稿では,モチベーションの低下に繋がる能動的な測定動作を不要にする健康測定を日常生活に溶け込ませた健康モニタリングシステムの実現を目指して,多くの人が日常的に利用する洗面台での行動 (洗面行動) に焦点を当てたリカバリ推定システムを提案する.提案手法では,洗面行動中に収集可能な情報を IoT 化した洗面台や歯ブラシを用いて収集し,推定モデルを介してリカバリを推定する.提案手法の評価を行うため,被験者 4 人 (男性 20 代 2 人,男性 30 代 2 人) から約 2 ヶ月間,起床時における洗面行動データとリカバリ指標に関するアンケートを収集し,収集したデータを基に,Alexnet を用いた転移学習および Random Forest を用いた機械学習により,アンケートの各項目を推定するモデルをそれぞれ構築し推定精度を確認した. |
書誌情報 |
マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2021論文集
巻 2021,
号 1,
p. 1510-1519,
発行日 2021-06-23
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |