@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00008478,
 author = {鄭, 希},
 month = {2017-03-23},
 note = {2016, 近年，高齢者問題は各国でも深刻な社会問題になっている．高齢者は身体機能が低下している，また一人暮らしの場合が多く,事故にあっても助ける人がおらず,命に危険性をもたらす可能性が高い,そのような状況を防ぐために，高齢者を見守り,異常状態を検知することが日々重要になってきている．現在,異常状態の検知は介護者が行うか，センサを用いて行うかである.しかし，（1）前者は介護者にとって負担が大きい．（2）後者は主に視覚センサと加速センサが用いられているが,視覚センサは高齢者の個人プライバシーを侵害する恐れがあり,加速センサは接触センサであるため,高齢者に精神的な負担を与える.
　一方，現在,非接触型センサの研究が進んでいる．人や動物などの心拍・呼吸・体動などの生体情報を接触せずに検知できるマイクロ波センサという装置が開発されている．
　そこで，本研究では非接触型のマイクロ波センサを用い，人体情報取得・学習し,状態間の変化点を利用して、高齢者によく見られる4種類の異常を検知する.4種類の異常は 1）急な状態変化，2）認知症に対する特定な状態パターン，3）意識不明，4）日常行動が徐々に緩くなる,である.これらの異常を検知するために，本手法には状態認識モデルと変動検知モデルという２つのモデルを含めている．状態認識モデルは，心拍・呼吸・体動情報を用いて，分類アルゴリズムで状態を認識することである．変動検知モデルは，特異スペクトルで体動波形の変化を定量化することである．このような手法で，高齢者の異常を検知し,事故を防ぎ,高齢者に貢献することを図る.
　提案した異常検知手法を検証するために，単身用の学生寮室で２つのマイクロ波センサを用いて実験を行った．そして，4ケースの状態認識モデルの正解率を示し，変動検知モデルの衰弱の予測可能性があることを示した．最後に，実験結果を考察して発見した問題点をまとめて，今後の課題を述べた．},
 title = {マイクロ波センサを用いた高齢者の異常検知手法},
 year = {},
 yomi = {テイ, キ}
}