@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:02005603,
 author = {金,宏俊 and 平井,重行},
 issue = {6},
 month = {Nov},
 note = {本研究は，空手組手競技における判定の客観化を目的として，試合中のIMUデータに基づき技の有効性を自動判定するモデルの構築と評価を行った．実際の試合環境において，選手の手首・足首・腰部に装着した小型IMUセンサから加速度・角速度データを取得し，それらから「非技」「無効技」「有効技」の3クラス分類を行う機械学習モデルを作成した．分類方式（フラット分類/階層分類），分類器（SVM，ランダムフォレスト，ロジスティック回帰），特徴量設計（時間領域・周波数領域），および前処理条件（PCA，重み付け，しきい値最適化）が識別性能に与える影響を比較した結果，時間領域の統計特徴量を入力とするSVMが最も高い総合性能（Macro-F1）を示した．一方で，有効技と無効技の識別については依然として課題が残っている．本結果は，IMUベースのモデルが審判を置き換えるのではなく，判定が必要となる場面を検知・提示する補助的な枠組みとして有効であることを述べる．},
 title = {空手組手の判定支援に向けた機械学習モデルの構築と評価},
 year = {2025}
}