| Item type |
紀要論文(ELS) / Departmental Bulletin Paper(1) |
| 公開日 |
2005-01-01 |
| タイトル |
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タイトル |
行動パターン分類による独居高齢者の非平常日検出 |
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言語 |
ja |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
infrared sensors |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
movement patterns |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
cluster analysis |
| キーワード |
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言語 |
en |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
unusual days |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
departmental bulletin paper |
| ID登録 |
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ID登録 |
10.15112/00012785 |
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ID登録タイプ |
JaLC |
| item_1_description_1 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
P(論文) |
| item_1_alternative_title_20 |
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その他のタイトル |
Detection of an Unusual Day for the Elderly Living Alone Using the Classification of Movement Pattern |
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言語 |
en |
| item_1_alternative_title_5 |
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その他のタイトル |
コウドウ パターン ブンルイ ニヨル ドッキョ コウレイシャ ノ ヒ ヘイジョウ ビ ケンシュツ |
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言語 |
ja |
| 著者名(日) |
品川, 佳満
岸本, 俊夫
太田, 茂
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| 著者別名 |
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姓名 |
Shinagawa, Yoshimitsu |
| 著者別名 |
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姓名 |
Kishimoto, Toshio |
| 著者別名 |
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姓名 |
Ohta, Shigeru |
| 著者所属(日) |
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ja |
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大分県立看護科学大学健康情報科学研究室 |
| 著者所属(日) |
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|
ja |
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オージー技研株式会社 |
| 著者所属(日) |
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|
ja |
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川崎医療福祉大学医療技術学部医療情報学科 |
| item_1_textarea_11 |
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|
ja |
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独居高齢者の見守りに赤外線センサを利用するシステムは多いが,計測データを統計的に解析する研究は少ない.本論文では,赤外線センサを用いた計測データをもとに,普段の日とは異なる生活行動パターンを示す日(非平常日)を検出するアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,1日単位のセンサ応答状況をクラスタ分析により分類し,独立したクラスタを形成する日を検出するものである.実際の計測データを用いてシミュレーションを行った結果,被験者の長時間外出や外泊日,来客者が宿泊した日などの行動パターンが検出された.シミュレーション用のデータに健康状態の悪化を示す行動パターンは含まれていなかったが,本アルゴリズムは,日常的とはいえない行動パターンを検出しており,健康状態の変化の検出にも利用可能であることが示唆された. |
| item_1_textarea_12 |
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en |
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Although there are many health monitoring systems for the elderly living alone using infrared sensors, little research has been done to analyze statistically the data measured by the infrared sensors. We propose a new algorithm for detecting unusual days (which show different movement patterns than usual days). Detection of unusual days is performed by finding an independent movement that is isolated from a cluster of movement patterns that were classified into several groups that depend upon their movement patterns using cluster analysis calculation. We have done some series of computer simulations using our algorithm to our measured data for three subjects. As a result, we can detect several unusual days, for instance, days going out for a long time, days staying out, and days having a visitor. Although our simulation data did not contain movement patterns that showed health problems, we certified that our algorithm can detect unusual days which show different movement patterns than usual days. Therefore, we can estimate that our algorithm is useful to detect changes in health conditions. |
| 記事種別(日) |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
原著 |
| bibliographic_information |
川崎医療福祉学会誌
巻 15,
号 1,
p. 175-181,
発行日 2005
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| item_1_publisher_23 |
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出版者 |
川崎医療福祉学会 |
| item_1_text_22 |
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Kawasaki medical welfare journal |
| item_1_source_id_13 |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10375470 |
| item_1_source_id_19 |
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収録物識別子タイプ |
PISSN |
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収録物識別子 |
0917-4605 |
| item_1_description_17 |
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|
内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
http://www.kawasaki-m.ac.jp/soc/mw/journal/jp/2005-j15-1/25_shinagawa.pdf |
PDF (464.7 kB)
