健康指向歩行ナビゲーションのためのスマートフォンによる身体的負担度の推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-05-14
• タイトル: 健康指向歩行ナビゲーションのためのスマートフォンによる身体的負担度の推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Estimation of Perceived Exertion using Smartphone for Health-Conscious Walking Navigation
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: センサネットワーク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute Science and Technology
• 著者名: 隅田, 麻由; 今津, 眞也; 水本, 旭洋; 安本, 慶一
• 著者名(英): Mayu, Sumida; Shinya, Imazu; Teruhiro, Mizumoto; Keiichi, Yasumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 効果的かつ継続性の高いウォーキングのためには，個人の身体能力に応じた歩行ルートの選択が必須である．歩行中の身体的負担度は心拍数から推定可能であるが，心拍計などの特殊デバイスの装着は手間がかかる．本研究では，消費カロリーや歩行時間の制約を満たし，かつ，ユーザにとって負担度が最小となる歩行ルートを推薦するナビゲーションシステムの実現を目指し，スマートフォンで利用可能な機能のみを用いた身体的負担度の推定法を提案する．提案手法では，個々人の負担度および負担度の変化を推定するために，機械学習を基に，加速度や歩行速度などの歩行データから心拍数を予測する負担度モデルを作成する．実際のウォーキングで計測したデータに本手法を適用した結果，提案手法により平均絶対誤差 9.55bpm で心拍数の推定ができた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: For effective and continuous walking, it is necessary to select a walking route suitable for individual physical ability. Though perceived exertion during walking can be estimated by heart rate, it is costly for a user to equip with a special device such as a heart rate monitor. In this paper, aiming to realize a health-conscious walking navigation system that recommends a walking route with minimal perceived exertion satisfying constraints of calorie consumption and walking hours, we propose a method to estimate perceived exertion during walking with only available functions of a smartphone. For this purpose, we build a perceived exertion model which predicts the heart rate from walking data including acceleration and walking speed based on machine learning. We applied the proposed method to actual walking data and confirmed that the method estimates the heart rate within 9.55bpm.
• 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: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL）; 巻 2012-MBL-62, 号 27, p. 1-8, 発行日 2012-05-14
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会