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J-GLOBAL ID：201702271862683663   整理番号：17A1400518

非侵入型環境センシングに基づく一人世帯のADLの認識【Powered by NICT】

Recognizing ADLs of one person household based on non-intrusive environmental sensing

著者 (3件)： Niu Long (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai, Nada, Kobe 657-8501, Japan) ,  Saiki Sachio (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai, Nada, Kobe 657-8501, Japan) ,  Nakamura Masahide (Graduate School of System Informatics, Kobe University, 1-1 Rokkodai, Nada, Kobe 657-8501, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SNPD  ページ： 477-482  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： パーベイシブセンシング技術である一人世帯(OPH)を増加させるための有望な,センサは健康な生活リズムを維持するために住民を監視し,支援する。実用化に向けて,日常生活動作(ADL)の認識は重要なステップである。ADL認識の多くの研究は,これまでに実施された,老人介護と医療のような現実と人間中心応用されている。しかし,ほとんどの既存の方法は,研修医のための展開コスト,プライバシー曝露,と不便さに制限があった。限界に対処するために,本論文では,特にOPHのための新しい屋内ADL認識システムを提案した。展開コストとユーザと住宅への侵入を最小にするために,7種類の環境属性を測定自律できるIoTベース知覚装置,自律センサボックス(SensorBox)を利用した。機械学習技術を適用し収集したデータに,7種類のADLを予測した。単一ユーザの実際の集合内で実験を行った。結果は,提案したシステムは,88%以上のADL認識の平均精度を達成し,環境属性の特徴を開発注意深くによることを示した。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： 住民 ,  プライバシー ,  センサ ,  *日常生活動作 ,  高齢者介護
準シソーラス用語： モノのインターネット ,  自律性 ,  屋内 ,  生活リズム ,  健康 ,  *世帯 ,  *環境センシング ,  *侵入 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 予防医学一般  (GB01010B) ,  老人医学  (GC09000X)

タイトルに関連する用語 (4件)： 侵入 ,  環境センシング ,  世帯 ,  ADL