@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00193615,
 author = {前田, 透 and 内山, 彰 and 東野, 輝夫},
 book = {マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2018論文集},
 month = {Jun},
 note = {環境発電型センサを利用することで，充電の手間が無い Internet of Things (IoT) の実現が期待されている.一方，少ない発電量でセンサを動作させるために動作が制限されており，用途は限定的である. このような環境発電型センサが様々な用途に利用できるようになれば，IoT の普及を大きく加速できる. そこで，本研究では消費電力の少ない backscatter 通信により環境発電型センサを協調させることで，環境発電型センサの機能を拡張することを目指している.この応用例として環境発電型ウェアラブルセンサによる移動状況の推定を想定し，腕，両足などの複数センサから得られる加速度および気圧を組み合わせることで，認識性能の向上を図る.このため，想定される発電量に対して，センシングや backscatter 通信の消費電力を実測し，実現可能なサンプリングレートを検討した.さらに，機械学習によって backscatter 通信により集約されたセンサデータから静止，歩行，階段の昇降，電車，バスの移動状況を推定する.実測に基づく性能評価により，環境発電型センサでは最大 12.5Hz のサンプリングレートが実現可能なことが分かった.また，このときの移動状況の推定精度は片足とポケットのセンサデータを組み合わせることで 92%となり，センサ協調の有効性が確認できた.},
 pages = {1270--1278},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {環境発電型センサを用いた機械学習による移動状況推定手法の性能評価},
 volume = {2018},
 year = {2018}
}