{"id":233897,"updated":"2025-01-19T09:56:42.029972+00:00","links":{},"created":"2025-01-19T01:35:32.451608+00:00","metadata":{"_oai":{"id":"oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233897","sets":["1164:2836:11471:11602"]},"path":["11602"],"owner":"44499","recid":"233897","title":["軽量Wi-Fiセンシングによるデスクワーク行動認識システムの検討"],"pubdate":{"attribute_name":"公開日","attribute_value":"2024-05-08"},"_buckets":{"deposit":"823d2e66-3530-473e-a1e4-359be14d0941"},"_deposit":{"id":"233897","pid":{"type":"depid","value":"233897","revision_id":0},"owners":[44499],"status":"published","created_by":44499},"item_title":"軽量Wi-Fiセンシングによるデスクワーク行動認識システムの検討","author_link":["636374","636373","636372","636371"],"item_titles":{"attribute_name":"タイトル","attribute_value_mlt":[{"subitem_title":"軽量Wi-Fiセンシングによるデスクワーク行動認識システムの検討"}]},"item_keyword":{"attribute_name":"キーワード","attribute_value_mlt":[{"subitem_subject":"[MBL]ヘルスケアとウェアラブル","subitem_subject_scheme":"Other"}]},"item_type_id":"4","publish_date":"2024-05-08","item_4_text_3":{"attribute_name":"著者所属","attribute_value_mlt":[{"subitem_text_value":"九州大学大学院システム情報科学研究院"},{"subitem_text_value":"九州大学大学院システム情報科学研究院"},{"subitem_text_value":"九州大学大学院システム情報科学研究院"},{"subitem_text_value":"九州大学大学院システム情報科学研究院"}]},"item_language":{"attribute_name":"言語","attribute_value_mlt":[{"subitem_language":"jpn"}]},"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/233897/files/IPSJ-DPS24199030.pdf","label":"IPSJ-DPS24199030.pdf"},"date":[{"dateType":"Available","dateValue":"2026-05-08"}],"format":"application/pdf","billing":["billing_file"],"filename":"IPSJ-DPS24199030.pdf","filesize":[{"value":"5.3 MB"}],"mimetype":"application/pdf","priceinfo":[{"tax":["include_tax"],"price":"660","billingrole":"5"},{"tax":["include_tax"],"price":"330","billingrole":"6"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"34"},{"tax":["include_tax"],"price":"0","billingrole":"44"}],"accessrole":"open_date","version_id":"16730e4a-a266-4afa-b678-88f11d55080d","displaytype":"detail","licensetype":"license_note","license_note":"Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan"}]},"item_4_creator_5":{"attribute_name":"著者名","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorNames":[{"creatorName":"崔, 赫秦"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"中村, 優吾"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"福嶋, 政期"}],"nameIdentifiers":[{}]},{"creatorNames":[{"creatorName":"荒川, 豊"}],"nameIdentifiers":[{}]}]},"item_4_source_id_9":{"attribute_name":"書誌レコードID","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"AN10116224","subitem_source_identifier_type":"NCID"}]},"item_4_textarea_12":{"attribute_name":"Notice","attribute_value_mlt":[{"subitem_textarea_value":"SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc."}]},"item_resource_type":{"attribute_name":"資源タイプ","attribute_value_mlt":[{"resourceuri":"http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh","resourcetype":"technical report"}]},"item_4_source_id_11":{"attribute_name":"ISSN","attribute_value_mlt":[{"subitem_source_identifier":"2188-8906","subitem_source_identifier_type":"ISSN"}]},"item_4_description_7":{"attribute_name":"論文抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"現代社会の企業や組織においてオフィスワークが大規模化・多様化してきた以来，ワークエンゲージメントや作業効率は，その成果に直結するため，チームやグループの評価指標として常に重要視されている．グループワークの実態を把握するためには，まず個々のメンバーがデスクワークにおいて，どのような時間をどのように使用しているのかを，プライバシーの問題を考慮しつつも実際の業務内容を過小評価することなく認識する必要がある．本研究は，安価・小型の Wi-Fi ノードとその Wi-Fi チャネル状態情報（CSI，channel state information）を用いて，個人のデスクワークを認識できるシステムを開発することで，軽量なグループワークコンテキスト識別システムの実現を目指し，最終的には，一つの Wi-Fi ルータを基点とし，周辺の複数人のデスクユーザの着席有無からキーボードタイピング，マウス操作，手書き作業，スマートフォン操作など細かなデスクワーク行動を，別途のセンサを使わず各ユーザの机に小型の Wi-Fi ノード 1 個を貼るだけで認識できるシステムの開発を目標とする．本論文では，実証実験により，Wi-Fi CSI 信号の形態的特性が 5 つの異なるデスクワーク行動認識の仕組みと結果を示す．また，机の上面と机の下面という 2 つの異なる受信機の位置を含め，いくつかの条件によるシステム性能の比較を行い，システムロバストネスのためにより良い設定を調査した．その結果，机の上面の受信機によるデスクワーク行動認識において，2 日分のデータセットを使用した leave-one-session-out 交差検証により，94.2% の認識精度を達成した．","subitem_description_type":"Other"}]},"item_4_biblio_info_10":{"attribute_name":"書誌情報","attribute_value_mlt":[{"bibliographicPageEnd":"6","bibliographic_titles":[{"bibliographic_title":"研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）"}],"bibliographicPageStart":"1","bibliographicIssueDates":{"bibliographicIssueDate":"2024-05-08","bibliographicIssueDateType":"Issued"},"bibliographicIssueNumber":"30","bibliographicVolumeNumber":"2024-DPS-199"}]},"relation_version_is_last":true,"weko_creator_id":"44499"}}