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J-GLOBAL ID：201702257367788558   整理番号：17A1396746

EEGを用いたタスクタイピング中の温度誘起されたオフィス労働者の性能の予測【Powered by NICT】

Prediction of temperature induced office worker’s performance during typing task using EEG

著者 (7件)： Nayak Tapsya (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Texas at San Antonio, 78249 USA) ,  Zhang Tinghe (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Texas at San Antonio, 78249 USA) ,  Mao Zijing (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Texas at San Antonio, 78249 USA) ,  Xu Xiaojing (NSF-DOE CURRENT, University of Tennessee, Knoxville, 37996-2250, USA) ,  Pack Daniel J. (Department of Engineering and Computer Science at University of Tennessee at Chattanooga, 37403, USA) ,  Dong Bing (Department of Mechanical Engineering, University of Texas at San Antonio, 78249 USA) ,  Huang Yufei (Department of Electrical & Computer Engineering, University of Texas at San Antonio, 78249 USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMBC  ページ： 1684-1687  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 室内環境は,屋内環境を変えることにおけるヒューマンパフォーマンスを予測するオフィス労働者の性能および開発する方法にどのように影響するかを理解することは,重要な経済的及び社会学的影響を持つ非常に重要な研究課題となっている。過去の研究グループが性能の予測因子を見出すことを試みたが,満足できる予測を提供していない。本論文では,脳波(EEG)から採取した神経生理学的信号を用いた回帰モデルを開発することにより,ヒューマンパフォーマンスを予測し,異なる室内温度(22°Cと30°C)下での模擬オフィス業務作業中の研究を行った。EEGからの脳パワースペクトル密度(PSD)を用いた予測因子として約3倍皮膚温や心拍数を用いた予測因子よりも高いR~2を与えることを見出した。最後に,EEGを用いて予測因子である皮膚温と心拍数を用いた回帰モデルよりもよりロバストであることを示した。著者らの研究は,ヒト事務性能を正確に予測する脳信号を使用することの可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ヒューマンパフォーマンス ,  ヒト ,  皮膚温 ,  社会学 ,  *労働者 ,  心拍 ,  回帰モデル ,  屋内環境 ,  ロバスト性 ,  脳波 ,  パワースペクトル密度
準シソーラス用語： 生理信号 ,  神経 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (7件)： EEG ,  タスク ,  タイピング ,  誘起 ,  オフィス ,  労働 ,  予測