講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-10 11:00
環境センサを用いたオフィスワーカーの離着席推定 ○池田大輔・坪下幸寛・大西健司(富士ゼロックス) ISEC2017-63 SITE2017-45 LOIS2017-40 |
抄録 |
(和) |
近年,先進国において全労働者の約75%が座位姿勢で仕事をしている.その中で, 長期間の座位姿勢は健康指標との関連性が示唆されており,中でもオフィスワーカーの28%が慢性腰痛を有しているという報告例がある.そのため, オフィスワーカーの座位姿勢を可視化し適切な時間で休憩を促すことが重要となる.本研究では,オフィスワーカーの座位姿勢を,オフィスワーカーに負担をかけない,かつ安価な方法としてオフィスワーカーが利用する椅子や机に加速度センサを設置し,機械学習の手法を用いて自動的に推定する方法を提案する.椅子や机センサの設置対象の違いによる実験は,機械学習手法のRandom Forestを用いると椅子で89.2%,椅子+机で92.8%の正解率となることが分かった.人物別の性能評価では,平均正解率は70.8%となり, オフィスワーカーの座位姿勢を可視化するという目的に対して実用的な性能を得ることができた.実用上問題となる電池の持続時間と関係の深いサンプリングレートと性能との関係についての実験は,30Hzから1.875Hzへ変化させた場合6.7%の正解率の低下で収まることが分かった. |
(英) |
Nowadays, approximately 75% of all employees in industrial countries are required to work in a seated position. Long-term seated position is suggested to have the relationship of health index in a report and 28% of office workers have chronic low back pain. It is therefore important for office workers to take a break at an appropriate timing. This paper presents a method using a machine learning to estimate office workers' seated-state with accelerometers installed on a chair and a desk. Experiments were conducted by changing the installed place of the accelerometer, and the accuracy of the results have shown 89.2% with it installed on a chair and 92.8% installed on both a chair and a desk. On the experiments of leave one subject out, the average accuracy has shown 70.8%. On the experiments by changing the sampling rate, the deterioration of the accuracy is only 6.7% changing it from 30Hz to 1.875Hz. |
キーワード |
(和) |
離着席推定 / 加速度センサ / 機械学習 / / / / / |
(英) |
Seated-state / Accelerometers / Machine Learning / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 287, LOIS2017-40, pp. 87-91, 2017年11月. |
資料番号 |
LOIS2017-40 |
発行日 |
2017-11-02 (ISEC, SITE, LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
ISEC2017-63 SITE2017-45 LOIS2017-40 |
研究会情報 |
研究会 |
LOIS ISEC SITE |
開催期間 |
2017-11-09 - 2017-11-10 |
開催地(和) |
京都産業大学むすびわざ館 |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
情報セキュリティ,ライフログ活用技術,ライフインテリジェンス,オフィス情報システム,一般 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
LOIS |
会議コード |
2017-11-LOIS-ISEC-SITE |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
環境センサを用いたオフィスワーカーの離着席推定 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Estimation of Office Worker Seated-State with Ambient Sensors |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
離着席推定 / Seated-state |
キーワード(2)(和/英) |
加速度センサ / Accelerometers |
キーワード(3)(和/英) |
機械学習 / Machine Learning |
キーワード(4)(和/英) |
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キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
池田 大輔 / Daisuke Ikeda / イケダ ダイスケ |
第1著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
坪下 幸寛 / Yukihiro Tsuboshita / ツボシタ ユキヒロ |
第2著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
大西 健司 / Takeshi Onishi / |
第3著者 所属(和/英) |
富士ゼロックス株式会社 (略称: 富士ゼロックス)
Fuji Xerox Co., Ltd. (略称: Fuji Xerox) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2017-11-10 11:00:00 |
発表時間 |
30分 |
申込先研究会 |
LOIS |
資料番号 |
ISEC2017-63, SITE2017-45, LOIS2017-40 |
巻番号(vol) |
vol.117 |
号番号(no) |
no.285(ISEC), no.286(SITE), no.287(LOIS) |
ページ範囲 |
pp.87-91 |
ページ数 |
5 |
発行日 |
2017-11-02 (ISEC, SITE, LOIS) |
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