研究者詳細 - 井上　創造

講演 - 井上　創造

分割表示130 件中 101 - 120 件目／全件表示 >>

バングラデシュと日本におけるヘルスケアセンシング

情報科学技術フォーラム（FIT）イベント「スマートフォン実世界センシング × コンピューティング」 2012年09月

開催期間： 2012年09月04日発表言語：日本語講演種別：特別講演開催地：Tokyo

本講演では、人々の日常の行動を把握し、生活の場における情報支援を安全に効率良く行うための、センサ技術を用いた予防医療システムおよび、スマートフォンを用いた行動認識に関する動向を述べる。我々は、日常生活情報をセンサネットワークで把握し適切なヘルスケアサービスを実現することをめざし、これまでに 100 人規模のメタボリック症候群や糖尿病患者で実験を行い、効果を示した。現在、心臓病棟における半年以上のセンサデータを医療工程データと関連づけた解析に取り組んでいる。さらには、バングラデシュにおける一万人規模の予防医療実験を開始した。また、これらの活動から派生した課題として、スマートフォンを用いた人間行動認識の研究を行っており、人間行動センシングコンソーシアム HASC の活動にも大きく寄与した。講演では、これら一連のヘルスケアセンシングの話題と、スマートフォン行動認識の最新の話題を提供する。

バングラデシュと日本におけるヘルスケアセンシング

情報科学技術フォーラム（FIT）イベント「スマートフォン実世界センシング × コンピューティング」 2012年09月

開催期間： 2012年09月04日発表言語：英語講演種別：特別講演開催地：Tokyo

Mobile Activity Recognition and Healthcare Application

Proceedings of International Conference on Informatics, Electronics & Vision 2012年05月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/148

(Invited) Mobile Activity Recognition and Healthcare Application

Proceedings of International Conference on Informatics, Electronics & Vision 2012年05月

開催期間： 2012年05月18日発表言語：英語講演種別：特別講演開催地：Dhaka, Bangladesh

Recent deployment of smart phones equipped with accelerometers will make it possible to recognize activities of the users. If human activity can be objectively measured, we can expect various applications. For example,

lifestyle aspects can be quantified and used for prevention of lifestyle-related diseases. In that of agriculture, farmers can improve efficiency by automatically obtaining their own activity record.

Moreover, in more domain specific application such as nursing management, nursing activity will be quantified and optimized for various type of process in hospitals.

However, existing work for activity recognition has the following problems. 1) it does not consider sequential activities, thereby the accuracy of recognition will decrease around the period of transferring one activity to another. 2) It only targets on simple types of activities. More complex activities, which are sometimes more abstracted or composed of simple activities, are not tried to be recognized.

In our research, we take the approach of dividing the activity recognition problem into: 1) firstly applying a segmentation method which outputs multi-level segments, and, 2) upon them, applying a traditional activity recognition method, adjusting the level of segmentation adaptively.

To confirm the validity of our approach. we pursued an experiment of gathering accelerometer data of real nursing in a hospital.

To collect activity data efficiently, we used a large-scale activity gathering system named ALKAN with smart phones.

We asked nurses working at a large hospital to place iPodTouches in to their breast pockets with a roughly fixed direction.

Large-scale nursing data were collected using ALKAN with either annotated rehearsal activities or real nursing actives, for 41 activity classes.

We have gathered 2808 activity instances with 1.9GB for the former, and 282 days by 24 hours with 17.4GB for the latter.

During the measurement of accelerometer data, we also recorded the sound by the same iPodTouches.

In this talk, we demonstrate several application of the method to automatically segment real nursing data, to help annotation with a suggestion from the history, and to improve activity recognition accuracy.

Structured Mobile Activity Recognition and Sensor Based Healthcare

2nd Meeting on Interaction with Smart Artefacts 2012年03月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/154

看護行動における行動センシングへの取り組み

第2回 HASC Challenge シンポジウム 2012年01月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/147

Research and Development in the Frontier of Cyber, Physical, and Social Computing

IEEE International Conferences on Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom 2011) 2011年10月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/137

（Invited）スマートフォン大規模行動情報とユビキタス・チャレンジ

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会(UBI) 2011年07月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/60

（Invited）スマートフォン大規模行動情報とユビキタス・チャレンジ

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会(UBI) 2011年07月

(Invited)人の行動情報を地球規模で集めて活用する(Gathering and Utilizing Global Human Activity Information)

電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI） 2011年05月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/33

(Invited)人の行動情報を地球規模で集めて活用する(Gathering and Utilizing Global Human Activity Information)

電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI） 2011年05月

開催期間： 2011年05月26日発表言語：日本語講演種別：特別講演開催地：東京

加速度センサを備えたスマートフォンのような携帯情報端末を用いて，人間の行動情報を大規模に集め活用するシステムについて述べた．我々は200台以上の端末を用いて約13ヶ月で35,000件以上の行動情報を集めた．本稿では，システムの設計理念および，集まった情報の性質や，機械学習による行動認識の結果を示した．示された結果は，大規模な行動情報に基づく行動認識には大きな研究課題が存在することを示唆している．

(Keynote) Real Field IDentification: Dependability and Healthcare Sensing

Workshop on RFID Security (RFIDsec'11 Asia) 2011年04月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/39

(Keynote) Real Field IDentification: Dependability and Healthcare Sensing

International Workshop on RFID Security (RFIDsec'11 Asia) 2011年04月

個人情報を考慮した行動センシングとその活用基盤

情報爆発成果報告会公募班 2011年03月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/37

高度センサネットによるヘルスケア:センサーネットワーク生活習慣病予防医療と行動センシングプラットフォーム

情報爆発成果報告会支援班 2011年03月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/38

スマートフォンによる大規模行動情報と研究展望

Brain inspired-system（Brain-IS）ワークショップ 2011年02月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/35

スマートフォンによる大規模行動情報と研究展望

Brain inspired-system（Brain-IS）ワークショップ 2011年02月

携帯端末を用いたグローバル行動情報収集プラットフォーム

情報処理学会創立50周年記念（第72回）全国大会イベント「人間環境センシングの可能性と将来」 2010年03月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/19

iPhone,iPod Touchを使ったグローバル行動情報収集について

第１回人間行動センシングシンポジウム(HASC01) 2009年10月 http://sozo.mns.kyutech.ac.jp/sozolab/publications/21

iPhone,iPod Touchを使ったグローバル行動情報収集について

第１回人間行動センシングシンポジウム(HASC01) 2009年10月

　前のページ - 次のページ　

<井上 創造>

講演 - 井上 創造

<井上　創造>

講演 - 井上　創造