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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-05-24 13:00 ［ポスター講演］無線BAN伝搬路特性を用いた人体動作同定における特徴量削減 ○市川裕貴・金 ミンソク（新潟大）  RCC2018-4 MICT2018-4 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，機械学習の決定木を用いた人体動作同定手法に用いられる特徴量について検討した結果を報告する．市販の無線センサモジュールを用いてWBAN測定環境を構築し，人体動作に対して体表に取り付けられた4つのセンサにおけるセンサ‐コーディネータ間の伝搬路特性の測定を実施した．測定した時系列データにパケットロス補完やノイズ除去などの前処理を行った後，動作周期を考慮した6種類のサンプル数で特徴量を計算し機械学習法を用いて人体動作の同定を行った．機械学習では，7種類の時間領域特徴量に対し特徴量の重要度を尺度として特徴量の削減を行った．その結果として，特徴量計算に用いるサンプル数を測定動作の最大周期の半分程度にすることでセンサをコーディネータ付近のものに削減できることおよび，$Mean Value Slope$という特徴量が学習に関与していないこと明らかにした． |
| （英） | In this article, the reduction of the features used for human motion classification using decision tree machine learning algorithm has been investigated.We developed a custom wearable BAN channel measurement system using a commercial cheap product of a sensor network, where a radio signal strength between four sensors and coordinator can be measured. After preprocessing of interpolation and denoising for the raw data, the time domain features are calculated by varying the sample window sizes where six window sizes were chosen from the period of the body motion.After that, Feature Importance was calculated for feature reduction.As a result, we clarified that the sensor can be reduced to those in the vicinity of the coordinator when the sample window size used for feature calculation is set to about half of the maximum period of the body motions, and that Mean Value Slope is not involved for classification. | |
| キーワード | （和） | 機械学習 / 特徴量 / 決定木 / BAN / 伝搬路特性 / LQI / 動作同定 / |
| （英） | machine learning / feature / decision tree / BAN / radio channel / LQI / motion identification / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 54, MICT2018-4, pp. 17-20, 2018年5月. | |
| 資料番号 | MICT2018-4 | |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) | |
| 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 | RCC2018-4 MICT2018-4 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC MICT |
| 開催期間 | 2018-05-24 - 2018-05-25 |
| 開催地（和） | 東京ビッグサイト |
| 開催地（英） | Tokyo Big Sight |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信，ヘルスケア・医療情報通信技術，一般 (ポスターセッションあり) |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MICT |
| 会議コード | 2018-05-RCC-MICT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 無線BAN伝搬路特性を用いた人体動作同定における特徴量削減 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Investigation of Feature Reduction for Body Motion Identification using Radio Channel Characteristics in Wireless BAN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(2)（和/英） | 特徴量 / feature |
| キーワード(3)（和/英） | 決定木 / decision tree |
| キーワード(4)（和/英） | BAN / BAN |
| キーワード(5)（和/英） | 伝搬路特性 / radio channel |
| キーワード(6)（和/英） | LQI / LQI |
| キーワード(7)（和/英） | 動作同定 / motion identification |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市川 裕貴 / Yuki Ichikawa / イチカワ ユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 金 ミンソク / Minseok Kim / キム ミンソク |
| 第2著者 所属（和/英） | 新潟大学 (略称： 新潟大) Niigata University (略称： Niigata Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-05-24 13:00:00 |
| 発表時間 | 240分 |
| 申込先研究会 | MICT |
| 資料番号 | RCC2018-4, MICT2018-4 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.53(RCC), no.54(MICT) |
| ページ範囲 | pp.17-20 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-05-17 (RCC, MICT) |
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