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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-12-15 11:35 環境データと感情データの同時計測に基づくストレス状態予測モデルに関する基礎的検討 ○前田晃史郎・橋口知輝・小室信喜・平井経太（千葉大）  WBS2020-26 ITS2020-22 RCC2020-29 |
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| 抄録 | （和） | 感情推定技術は，働き方改革，授業支援，車の運転の支援などの観点で注目されている．しかし，従来の感情推定及びストレス推定技術は，表情や生体情報，言語などをベースに構築されており，これらの情報を必要としない感情分析は未だ提案されていない．画像や音声に基づく感情推定手法はプライバシーの問題がある．また，生体情報に基づく手法は，生体センサー装着によるストレスの問題がある．そこで，本研究では，画像や生体センサーを用いず，環境センサーのみを用いて感情を推定するシステムを開発する．特に，人間の知覚に関わる環境情報を計測するワイヤレスセンサーノードを開発し，ワイヤレスセンサーよって計測された屋内環境データと，同時にウェアラブルデバイスによって計測された心拍や皮膚温度から推測された感情データをビッグデータとして収集する．次に収集されたビッグデータを用いて，個人の感情の分類問題を扱う．実験結果より，提案方式の有効性を示す． |
| （英） | Emotion estimation technology has attracted attention in terms of work style reform, classroom support, and car driving support. However, conventional techniques for emotion and stress estimation are based on facial expressions, biometric information, and language, and no emotion analysis that does not require such information has yet been proposed. Emotional estimation methods based on images and sounds are fraught with privacy concerns. Biometric-based methods are also subject to the stress problem of biometric sensor attachment. In this study, we develop a system for estimating emotions using only environmental sensors, not images or biometric sensors. In particular, we develop a wireless sensor node that measures environmental information related to human perception, and collect indoor environmental data measured by the developed wireless sensors, as well as emotional data inferred from heartbeat and skin temperature measured by the wearable device, as big data. We then use the collected big data to address the problem of classifying individual emotions. Experimental results show the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | IoT / Society5.0 / ビッグデータ / ワイヤレスセンサーネットワーク / ストレス状態予測モデル / / / |
| （英） | IoT / Society5.0 / Big Data / Wireless Sensor Network / Stress and Emotion Prediction / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 290, WBS2020-26, pp. 103-108, 2020年12月. | |
| 資料番号 | WBS2020-26 | |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) | |
| ISSN | 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 | WBS2020-26 ITS2020-22 RCC2020-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | ITS WBS RCC |
| 開催期間 | 2020-12-14 - 2020-12-15 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ITS通信，高信頼制御通信，レーダ・センシング技術及び一般 |
| テーマ（英） | ITS Communications, Reliable Communication and Control, Radar and Sensing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WBS |
| 会議コード | 2020-12-ITS-WBS-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 環境データと感情データの同時計測に基づくストレス状態予測モデルに関する基礎的検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Stress Prediction Model based on Simultaneous Measurement of Environmental and Emotional Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | IoT / IoT |
| キーワード(2)（和/英） | Society5.0 / Society5.0 |
| キーワード(3)（和/英） | ビッグデータ / Big Data |
| キーワード(4)（和/英） | ワイヤレスセンサーネットワーク / Wireless Sensor Network |
| キーワード(5)（和/英） | ストレス状態予測モデル / Stress and Emotion Prediction |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 前田 晃史郎 / Koshiro Maeda / マエダ コウシロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋口 知輝 / Tomoki Hashiguchi / ハシグチ トモキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小室 信喜 / Nobuyoshi Komuro / コムロ ノブヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平井 経太 / Keita Hirai / |
| 第4著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-12-15 11:35:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WBS |
| 資料番号 | WBS2020-26, ITS2020-22, RCC2020-29 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.290(WBS), no.291(ITS), no.292(RCC) |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-12-07 (WBS, ITS, RCC) |
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