の一助となることが分かった．

ア推定と行動推定を行った．その結果，エリア推定では以上の議論に基づき，介護記録作成支援として，入居F 値 86.2%の精度で被験者が存在するエリアを認識でき高齢者の存在エリア及び立つ・座る・歩くなどの動作をた．また，行動推定では座っている状態 (sit) を 84.9%，宅内行動履歴とし，自動でタイムテーブル上に出力する立っている状態 (stand) を 47.5%，歩行状態 (walk) をシステムを開発することとした．

71.6%の精度で認識した．予備実験では sit と stand は複数の高齢者が生活するデイケアセンタにおいて上記システムを実現するには，以下の４つの要件を満たす必85%以上の精度で認識できたが，加速度計ビーコンに実装すると sit と stand を識別することが困難となった．

要がある．

2.

関連研究

《要件 1》複数の入居者を識別できること

本章では，本研究に関連する既存研究について述べる．

《要件 2》複雑な操作を必要としないこと

まず，宅内行動認識に関する研究について述べる．次に，《要件 3》プライバシに配慮すること

提案システムで利用する加速度センサを用いた行動認識《要件 4》低コストで容易に導入可能であることとビーコンデバイスを用いた屋内位置推定技術に関するこれらの要件を満たすシステムを実現するため，独自開発した加速度センサ内蔵 BLE(Bluetooth Low Energy)

研究について述べる．

2.1

宅内行動認識に関する研究

ビーコン (以下，加速度計ビーコン) を用いた手法を提宅内行動認識は，ビデオカメラベースのもの，圧力セ案する．提案手法では，入居高齢者が加速度計ビーコンンサや温度センサなどのセンサベースのもの，Wi-Fi なを装着しデイケアセンタ内で生活する. デイケアセンタ

どの電波ベースのものに大別できる．ビデオカメラベーの各エリアには BLE スキャナが設置されており，それスの行動認識には，Kinect などの RGB-D カメラを用いぞれのスキャナで観測した加速度計ビーコンの受信電波た研究がある [4][5]．この手法では赤外線カメラから人強度 (RSSI: Received Signal Strength Indication) よりの位置情報を得て，あらかじめ用意された人体データを入居高齢者の存在エリアを推定する．また，加速度セン参照し手・足・顔・関節などのポイントを同定し，ユーサによって得られる加速度データの変化から行動 (座る・ザが立ってる，座ってる，手をあげてるなど，詳細な行立つ・歩く) を推定する．加速度計ビーコンはビーコン動を認識できる．しかし，認識可能なエリアは狭く，プごとに固有の ID を有しており，ID で入居者を識別でライバシ侵害等の課題が存在する．

きる (要件１)．加速度計ビーコンを入居高齢者が普段装センサベースの行動認識には，環境側にドアセンサ，着している名札に取り付けることを想定しているため装圧力マット，温度センサなどを設置した手法 [6] がある．

着負担は少なく，また，特別な操作を必要としない (要この手法では各センサをワイヤレスネットワーク接続し，件２)．映像や音声は使わず RSSI と加速度データを用モデリングしたデータにより行動認識を行う．環境側にいるため，ユーザのプライバシを極力侵害しない (要件様々なセンサを置いたこの手法では，開始時間や終了時

３)．スマートフォンなどと比較し加速度計ビーコンは間を高精度で得られるが，導入コストが高い．また，複安価で，バッテリ交換の頻度が少ない. また，ビーコン数のユーザを識別することが困難である．

スキャナにスマートフォンを利用する方法と異なり，安ユーザの保持するスマートフォンの加速度センサやマ

価な Raspberry Pi 2 をプラットフォームとして利用す

イクロフォンを利用して行動を認識する手法 [7][8] もあるため，導入・維持コストを下げることができる（要件る．モデリングしたデータを利用して，加速度センサに４）．

よって歩行・着席などの動きを認識し，マイクロフォンこれまでの研究成果としては，市販のビーコン端末によってテレビ・車などのパターンを認識する．このよ(MyBeacon ペンダント型 MB002 Ac† ) を用いて１人の被検者を対象にエリア推定を行った場合，約 60%程度のうなスマートフォンを利用する手法では，様々なデータ精度で認識できた．さらにそのデータを機械学習アルゴのように高齢者を対象とした場合，装着負担が大きく，リズムの１つである Random Forest を用いて学習モデ導入コストも高い．

を得ることやサーバと通信することも容易だが，本研究ルを構築し，10 分割交差検証法にて評価することで F 値

電波ベースの行動認識には RFID タグを全身に取り80%程度の精度で存在エリアを認識できることを確認している [3]．本研究では，新たに開発した加速度計ビー付けて行動認識を行う研究 [9] や，Wi-Fi の電波状態から事前にモデリングしたデータを利用して行動を認識すコンを用いた行動推定手法の評価実験を行った．実験でる研究がある [10]．全身にタグを取り付けると詳細な行は，被験者に加速度計ビーコンを装着してもらいエリ動が認識できるが，ユーザは装着することに不快感を感† http://www.aplix.co.jp/product/mybeacon/mb002ac/

じる．また，電波状態の変化を利用する手法は，事前学[2] 平 成 26 年 度 介 護 労 働 実 態 調 査 に つ い て (介護 労 働 安 定 セ ン タ ー).
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