PMAN2

分類 学位論文・卒論・特別研究
Author(s)/ 著者名 川上幹男
Key/ キー Mikio Kawakami
Title/ 表題 人感センサを用いた要介護者の危険行動認識
Month/ 刊行月 March
Year/ 出版年 2017
Note/ 付加情報 卒業研究
Annote/ 注釈
Abstract/ 内容梗概 近年, 高齢化や疾患のため日常生活に支援が必要であるとされた要介護者が増加の傾向にある. 1 人で生活する要介護者がベッドからの転落や転倒など, 危険な行動を起こし自身で対処できない場合, 介護者による補助が必要となる. 危険行動の発見が遅れると要介護者は長時間1 人で対処できない状態が続くため, 疾患の悪化が起きる可能性がある. このため, 介護者は危険行動が発生したことを迅速に認知しなければならない. しかし, 危険行動の発生を認知するために介護者が常に要介護に付き添うことは介護者と要介護者への身体的, 精神的負担が大きくなるため難しい. 危険行動の発生を介護者が付き添うことなく機械により自動で検知できるならば, 検知した際に介護者が駆けつけることで介護者が常に付き添う必要がなく負担を減らすことができる.
本研究では, 要介護者の行動をもとに危険行動が行われたか識別する手法を提案し, その識別精度を評価することを目的とする.提案手法では, 要介護者の行動を識別するために人が動いた時, 体温に反応して人を感知する人感センサを使用する. また, 要介護者や介護者の負担を軽減するために, 危険行動の識別には機械学習アルゴリズムの1 つであるRandom Forest を使用し, 自動で危険行動を識別する.本研究では, ベッド周りでの要介護者の行動を対象とし, 危険行動を識別する. 被験者にベッド周りで起こりうると考えた行動を行ってもらい, 記録する. 記録した行動を行動サンプルと呼び, これを使用しRandom Forest に学習させるデータセットを作成し, 危険行動を識別する. データセットを作成する際, データセットに含まれる危険行動と非危険行動の割合が識別精度にどう影響するか各パラメータごとに比較した.
実験の結果, データセットに含まれる危険行動, 非危険行動の割合は識別精度には影響しなかった. 識別精度に影響する要因を分析した結果, 同じパラメータで作成したデータセットでも識別精度は0% か35% 以上かに分かれた. 35% 以上の精度を示すデータセットは,2 種類の行動サンプル(寝ている状態からベッドの右側に座る, ベッドの右側に立つ状態からベッドの右側に座る) から作られたデータセットであった. 従って, 特定の行動サンプルを含むデータセットがRandom Forest で危険行動を識別させた際, 高い識別精度に影響すると期待できる.
論文電子ファイル


[9-31]  川上幹男, 人感センサを用いた要介護者の危険行動認識, 2017.

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