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J-GLOBAL ID：202102217428989027   整理番号：21A1286386

スマートホームにおける時間推論モデルを活用したモノのインターネット(IoT)可能高齢者転倒検証【JST・京大機械翻訳】

Internet of Things (IoT)-Enabled Elderly Fall Verification, Exploiting Temporal Inference Models in Smart Homes

著者 (7件)： Kyriakopoulos Grigorios (School of Electrical and Computer Engineering, Electric Power Division, Photometry Laboratory, National Technical University of Athens, 9 Heroon Polytechniou Street, 15780 Athens, Greece) ,  Ntanos Stamatios (Department of Business Administration, University of West Attica, Thivon 250, Egaleo, 122 44 Athens, Greece) ,  Anagnostopoulos Theodoros (Department of Business Administration, University of West Attica, Thivon 250, Egaleo, 122 44 Athens, Greece) ,  Anagnostopoulos Theodoros (Department of Infocommunication Technologies, ITMO University, Kronverksiy Prospekt, 49, St. Petersburg 197101, Russia) ,  Tsotsolas Nikolaos (Department of Business Administration, University of West Attica, Thivon 250, Egaleo, 122 44 Athens, Greece) ,  Salmon Ioannis (Department of Business Administration, University of West Attica, Thivon 250, Egaleo, 122 44 Athens, Greece) ,  Ntalianis Klimis (Department of Business Administration, University of West Attica, Thivon 250, Egaleo, 122 44 Athens, Greece)
資料名： International Journal of Environmental Research and Public Health (Web)  (International Journal of Environmental Research and Public Health (Web))
巻： 17  号： 2  ページ： 408  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7208A  ISSN： 1660-4601  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常活動により発生する可能性のある事故のため,スマートホームに居住する高齢者および障害者の日常生活は,困難である。このような活動において,人々は,しばしば(何百ものに達するか),そして,それらが注意しないならば,落下する傾向がある。深刻な傷害や死さえ確率的に引き起こす転倒事故を同定するために,特定の時間的推論モデルを提案した。すなわち,CM-IとCM-II。これらのモデルは,高齢者によって採用されたウェアラブルモノのインターネット(IoT)高度計センサを利用することによって,分類方法に基づく転倒事故を推論できる。提案したモデルをテストするために,事故の実際および合成データを解析した。結果は,スマートホームにおける高齢者の転倒検証のための健康管理を支援するために,そのような推論モデルを組み込むのに有望である。特に,CM-IIモデルは0.98の予測精度を達成し,McNemars試験基準の下での文献における他のモデルと比較して最も高い精度であった。これらのモデルは,臨床医師への転倒事故の早期警報と予測を提供するために,ウェアラブルIoTデバイスに組み込むことができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 警報 ,  死 ,  高度計 ,  転倒 ,  *健康管理 ,  センサ ,  障害者
準シソーラス用語： 分類法 ,  予測精度 ,  時間推論 ,  ウェアラブル ,  *スマートホーム ,  転倒事故 ,  *モノのインターネット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 高齢者と障害 ,  医療 ,  モノのインターネット(IoT) ,  転倒検証 ,  時間推論モデル ,  スマートホーム

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (50件)：

• Balakrishna, C. Enabling Technologies for Smart City Services and Applications. In Proceedings of the International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services and Technologies, Paris, France, 12-14 September 2012; pp. 223-227.
• Centre of Regional Science. Smart Cities. Ranking of European Medium-Sized Cities. Available online: http://www.smart-cities.eu (accessed on 21 November 2019). Vienna University of Technology. Guillemin, P.; Friess, P. Internet of Things Strategic Research Roadmap. The Cluster of European Research. Available online: http://www.internet-of-things-research.eu (accessed on 21 November 2019).
• Durga, S.; Nag, R.; Daniel, E. Survey on machine learning and deep learning algorithms used in internet of things (IoT) healthcare. In Proceedings of the 3rd International Conference on Computing Methodologies and Communication-ICCMC, Erode, India, 27-29 March 2019; pp. 1018-1022.
• Rajagopalan, R.; Litvan, I.; Jung, T.P. Fall Prediction and Prevention Systems: Recent Trends, Challenges, and Future Research Directions. Sensors 2017, 17, 2509.
• Tao, S.; Kudo, M.; Nokaka, H. Privacy-Preserved Behavior Analysis and Fall Detection by an Infrared Ceiling Sensor Network. Sensors 2012, 12, 16920-16936.

タイトルに関連する用語 (9件)： スマートホーム ,  推論 ,  モデル ,  活用 ,  インターネット ,  IoT ,  高齢者 ,  転倒 ,  検証