{"created":"2025-01-19T00:46:55.316225+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00177358","sets":["6164:6165:6640:9062"]},"path":["9062"],"owner":"11","recid":"177358","title":["多様な運動負荷を考慮した装着型センサによる深部体温推定法の提案"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2016-07-06"},"_buckets":{"deposit":"59102fc7-e9da-498b-b092-5dad4799442f"},"_deposit":{"id":"177358","pid":{"type":"depid","value":"177358","revision_id":0},"owners":[11],"status":"published","created_by":11},"item_title":"多様な運動負荷を考慮した装着型センサによる深部体温推定法の提案","author_link":["376163","376164","376162"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"多様な運動負荷を考慮した装着型センサによる深部体温推定法の提案"}]},"item_type_id":"18","publish_date":"2016-07-06","item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"item_18_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"大阪大学大学院情報科学研究科"},{"subitem_text_value":"大阪大学大学院情報科学研究科"},{"subitem_text_value":"大阪大学大学院情報科学研究科"}]},"item_publisher":{"attribute_name":"出版者","attribute_value_mlt":[{"subitem_publisher":"情報処理学会","subitem_publisher_language":"ja"}]},"publish_status":"0","weko_shared_id":-1,"item_file_price":{"attribute_name":"Billing file","attribute_type":"file","attribute_value_mlt":[{"url":{"url":"https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/177358/files/IPSJ-DICOMO2016255.pdf","label":"IPSJ-DICOMO2016255.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2016-07-06"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DICOMO2016255.pdf","filesize":[{"value":"4.5 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"f1257ac4-4acf-496b-8231-dc6d975a7d61","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_18_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"濱谷, 尚志"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"内山, 彰"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"東野, 輝夫"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_5794","resourcetype":"conference paper"}]},"item_18_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"近年，夏季スポーツ中の熱中症搬送者が増加するなど，熱中症の予防や兆候の早期検知が社会的に求められている．本研究では熱中症の直接要因である深部体温の上昇を検知するため，運動中に装着可能なウェアラブルセンサ，および Gagge の 2 ノードモデルを用いて深部体温を推定する手法を提案する．提案手法では深部体温の推定精度の向上のため，6 種類のモデルパラメータの 230,400 通りの組み合わせについて深部体温のシミュレーション結果を網羅的に生成する．網羅的に生成した深部体温に対し，鼓膜温度計を用いて測定した深部体温に基づき最も近くなるパラメータを特定する．以上により得られたパラメータをモデルに適用した際の深部体温のシミュレーション結果を本手法による深部体温の推定結果とする．さらに，スポーツ環境において想定される日射，風，水分補給を新たにモデルに組み込み，休憩時におけるモデルの追随精度を向上させるため 2 種の遅延パラメータをモデルに適用した．以上のモデルに対し，歩行，走行，エアロバイク運動，テニスの合計 120 時間以上の実データを用いて評価を行った結果，平均誤差 0.24 ℃ で深部体温を推定できることを確認した．","subitem_description_type":"Other"}]},"item_18_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"1768","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2016論文集"}],"bibliographicPageStart":"1757","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2016-07-06","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicVolumeNumber":"2016"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"11"},"links":{},"id":177358,"updated":"2025-01-20T05:30:23.039704+00:00"}