ウェアラブルセンサを用いたMET推定と農作業の運動強度評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-02-22
• タイトル: ウェアラブルセンサを用いたMET推定と農作業の運動強度評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: MET Estimation Using Wearable Sensors and Activity Intensity Evaluation of Farmwork
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: Biosensing&Brain&WeableTech
• 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: 豊橋技術科学大学
• 著者所属: 豊橋技術科学大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Toyohashi University of Technology
• 著者名: 大見, 士; 大村, 廉
• 著者名(英): Akira, Omi; Ren, Ohmura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，高齢化により健康維持の必要性が高まっており，農作業で健康を維持する取り組みがある．これまで，農作業の健康維持効果を示すために運動強度に焦点を当てた研究はなかった．そこで，運動強度として MET を用いて農作業の運動強度を推定し，健康維持効果を考察した．本研究では，MET を推定するにあたり，普及デバイスを用いて実用性を高めつつ，複数部位で加速度を測定し，高精度を保ちつつ測定部位数を削減することで，高精度で手間の少ない MET 推定を検討した．実験では，農作業の MET を推定するために，まず MET 表の中から細かな定義がある 6 種類の行動の MET を目的変数，加速度，心拍数から計算した特徴量を説明変数とした回帰モデルを作成した．そして，全装着パターンで推定精度を評価し，全部位で加速度を測定した場合の推定精度を保ちつつ，加速度測定部位数をどれだけ削減できるか考察した．最後に農作業の MET を推定することで，健康維持効果を考察した．その結果，すべての部位の加速度を用いたとき，MAE は 0.502，MAPE は 10.522 となり，左手首，右足首で加速度を取れば，その精度を保てることがわかった．また，今回測定できた農作業の全てで健康維持効果があることが分かった．
• 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: AA11838947
• 書誌情報: 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）; 巻 2024-UBI-81, 号 39, p. 1-8, 発行日 2024-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8698
• 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