カミジョウ　フミノリ   Kamijo Fuminori   上條　史記    所属   医療保健学部 臨床工学科    職種   助教
言語種別	日本語
発行・発表の年月	2024/08
形態種別	学術講演予稿集（学会、研究会を含む）
査読	査読あり
標題	加速度センサーデータからの手洗いの良し悪しを分かつ特徴量抽出の検討
執筆形態	共著
掲載誌名	人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会
掲載区分	国内
出版社・発行元	一般社団法人 人工知能学会
巻・号・頁	132(2),7-12頁
総ページ数	6
著者・共著者	外囿 隆太郎, 上條 史記, 伏見 卓恭
概要	手洗いは日常生活でできる感染予防の有効な方法であるが、誰もがウイルス除去率の高い正しい手洗いができるわけではない。本研究では、正しい手洗い方法の確立を目指し、ウイルス除去率の高い正しい手洗いとウイルス除去率の低い誤った手洗いの共通特徴の抽出を試みる。被験者には両手首に加速度センサーを装着してもらいながら手洗いを行い、手洗い後のウイルス除去率を測定する。加速度センサの波形データを説明変数とし、良・悪の2値ラベルと除去率を目的変数とする分類タスクと回帰タスクで学習させた予測器から、重みの大きさに応じて重要な特徴を抽出する。100サンプルで構成される実データを用いた評価実験の結果、時間領域では、RNNは、特にSVDやNMFと組み合わせた場合に高い性能を示した。周波数領域では、SVDを用いた場合にランダムフォレストが最も良い結果を示し、SVMは次元削減に関わらず安定した性能を維持した。これらの結果は、モデルと次元削減技術の組み合わせを考慮することで、手洗いの質をより正確に識別するための最適なアプローチを特定できることを示している。