著者

濱谷 尚志 Moustafa Elhamshary 内山 彰 東野 輝夫

雑誌

マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2017論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.1761-1771, 2017-06-21

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人体の約60%を占める水分の摂取量と排出量のバランスを維持することは生命活動維持において重要である.本研究では日常生活で容易に装着可能な腕装着型センサを用いた飲水量の推定手法を提案する.腕の複雑な動きから飲水に関連するモーションおよび飲水中の細かいモーションを認識するため,本手法では時間的な認識スケールの異なる二種類の分類器(マクロ行動分類器・ミクロ行動分類器)を組み合わせる.さらに飲水中の細かいモーションにおける慣性センサの計測値を用いて飲水量推定モデルを構築し,毎回の飲水量を推定する.評価のため合計16人の学生から約22時間のマクロ行動,合計950回以上の飲水におけるデータを収集した結果,提案手法により日常生活における代表的な行動の中から適合率72.6%,再現率73.5%で飲水行動を認識可能であり,さらに実際に飲水を行っている区間を合率92.8%,再現率97.0%の精度で認識できることが分かった.また,飲水中の腕方向および親指方向の加速度の積分値を説明変数とした線形回帰モデルにより,毎回の飲水量を平均誤差1.5[g],標準偏差29.5[g]で推定できることを確認した.

著者

濱谷 尚志 内山 彰 東野 輝夫

雑誌

研究報告高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS) (ISSN:21888965)

巻号頁・発行日

vol.2015-ITS-63, no.10, pp.1-6, 2015-11-25

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近年,スマートフォンや装着型センサの普及により,人々の活動量や心拍数といったライフスタイルに関する情報の収集が容易になりつつある.このような生体情報を含む様々なセンサー情報を利用すれば,人々の集中度を推定できる可能性があるが,未だ十分な検討は成されていない.そこで本研究では,スマートフォン内蔵センサや市販の装着型センサから得られる加速度,心拍数などを併用して人の集中度合いを推定する方式について検討を行った.本稿では学生を対象にデータの収集を行い,様々な集中行動におけるセンサデータの関係を分析した結果について報告する.

著者

落合 桂一 山本 直樹 濱谷 尚志 深澤 佑介

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL) (ISSN:21888817)

巻号頁・発行日

vol.2019-MBL-91, no.5, pp.1-6, 2019-05-16

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スマートフォンの利用状況から利用者の状態推定を行う研究が盛んに行われている.従来研究ではカテゴリごとのアプリ利用回数や利用時間などの基本統計量が特徴量として利用されていた.しかしながら,アプリの使用履歴からは基本統計量に限らず,アプリの利用順序やアプリ間の関係性など多様な特徴表現が生成可能であると考えられる.そこで本研究では,深層学習によるアプリ利用ログからの特徴抽出を行い,分類問題により特徴抽出の有効性を評価する.深層学習モデルとして LSTM や Graph Convolutional Networks など複数のモデルを検証する.

著者

福島 悠太 三浦 太樹 濱谷 尚志 山口 弘純 東野 輝夫

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム(MBL) (ISSN:21888817)

巻号頁・発行日

vol.2017-MBL-85, no.25, pp.1-8, 2017-11-08

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無線センサーネットワークにおいて,センサーに付随するマイコンの高機能化 ・ 省電力化が進めば,従来クラウドで行っていた学習や異常検出,判定などのタスク処理をセンサーネットワークにオフローディングし,データ発生場所に近い場所でそれらを効率よく行える自律的な知能センサーネットワークが実現できる.本研究では CNN を対象に,ローカルな無線センサーネットワーク内で分散実行する新しいアーキテクチャを提案し,そのための分散実行プロトコルならびにアルゴリズムを提案する.提案手法はメッシュ型の無線センサーネットワークが面的かつ定期的に取得するデータを対象とし,センサーノードに深層学習におけるユニットの役割を割り当てる.提案手法の有効性を評価するため,1,400 m² 超の実ラウンジスペースの 50 地点の温度データを用いて,通常の CNN による学習と提案手法による分散学習におけるデータ通信量と学習精度の比較を行った.その結果,十分妥当な通信量のもとで,通常の CNN と遜色ない学習精度を達成できることがわかった.