1 2 SHN LF/HF Low Frequency/High Frequency [2][3] [1] LF/HF 1 LF/HF LF/HF 2.1 LF/HF LF/HF 3 [2][3] 1 P Q R S T RR R RR 2 RR 3 LF HF LF HF LF

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ゆずさとどろき
7 years ago
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1 LF/HF 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1,e) 1,f) 1,g) Spatiotemporal stress indicator using LF/HF Abstract: Comfortable environment for humans should be evaluated by indicator which is how many people do not have stress there. This environment represents spatiotemporal space. The indicator should change depending on time and season not even the same place. In this paper, we suggest a spatiotemporal stress indicator which is calculated for aggregating and analyzing many people s stress levels in spatiotemporal space. In addition we expand the tool, which displays individual stress levels in real time spatiotemporal space, to display other people s spatiotemporal stress levels. Using this tool, it is possible to avoid going to the place which hava a high stress level by confirming spatiotemporal stress levels intuitively. Thus, it helps to spend our healthy life by using a spatiotemporal stress indicator. Keywords: stress, environmental indicator, heart rate sensor, healthcare 1. 1 Nara, Nara, , Japan a) uchimura-marina0806@ics.nara-wu.ac.jp b) eguchi-yuki0910@ics.nara-wu.ac.jp c) kawasaki-minami0917@ics.nara-wu.ac.jp d) yo9728ha@ics.nara-wu.ac.jp e) umeda@cc.nara-wu.ac.jp f) takata@ics.nara-wu.ac.jp g) joe@ics.nara-wu.ac.jp SHN:Smart Healthcare Navigation SHN c 2012 Information Processing Society of Japan 1

2 1 2 SHN LF/HF Low Frequency/High Frequency [2][3] [1] LF/HF 1 LF/HF LF/HF 2.1 LF/HF LF/HF 3 [2][3] 1 P Q R S T RR R RR 2 RR 3 LF HF LF HF LF HF 2.2 LF/HF Google LF/HF [1] SHN SHN LF/HF LF/HF SHN LF/HF LF/HF LF/HF c 2012 Information Processing Society of Japan 2

3 LF/HF LF/HF 2 1 LF/HF TV LF/HF LF/HF LF/HF LF/HF LF/HF SHN 1 LF/HF [1] (1) LF/HF 10 (2) 60 LF/HF (3) (4) (5) (6) (7) (8)LF/HF (9) 9 LF/HF c 2012 Information Processing Society of Japan 3

4 4 3.2 LF/HF LF/HF 4 DB DB LF/HF DB LF/HF LF/HF Web LF/HF DB LF/HF Web Web LF/HF LF/HF LF/HF LF/HF 1 2 DB 3 DB 4 DB 5 DB GPS LF/HF DB 3 ID DB 4 DB 5 DB LF/HF Web 6 DB 1 3 LF/HF DB DB DB DB LF/HF DB 3 Web DB DB Web Web Google Google earth 3D 4. DB 5 60 LF/HF LF/HF c 2012 Information Processing Society of Japan 4

情報処理学会研究報告図 5 図 8 アプリケーション起動後 60 秒後図 6 情報の更新図 9 地図の移動選択ボタンの切り替え作前右図は操作後であるこれで任意の場所を中心にして見ることができる図 9 はどれくらい過去のデータを表示するか選択するラジオボタンを 5 分から 1 時間にかえた画面である左図では過去 15 分の他利用者のデータが表示されているが右図では

5 情報処理学会研究報告図 5 図 8 アプリケーション起動後 60 秒後図 6 情報の更新図 9 地図の移動選択ボタンの切り替え作前右図は操作後であるこれで任意の場所を中心にして見ることができる図 9 はどれくらい過去のデータを表示するか選択するラジオボタンを 5 分から 1 時間にかえた画面である左図では過去 15 分の他利用者のデータが表示されているが右図では過去 3 時間分の他利用者のデータが表示されている表示時間単位を変化させることで時間に関するストレス指標を見出すことができる例えば長時間における局所的な場所のストレス指標を確認したい場合 3 日分図 7 地図の拡大縮小の過去のデータを表示するようにし地図の拡大縮小により自身がいる現在地を局所的に表示する 3 日分のデー値である他利用者の LF/HF 値は時間によって 3 段階のタを見ることでその場所でのストレス指標が分かる表色に分けられており過去のものほど薄いグラフで表示さ示されているデータは時間によって 3 段階に分けて表示されている図 5 では 5 分が選択されているれているので現在から 24 時間前までのストレスの状態図 6 は情報を更新した時の画面である左図では濃く表 24 時間前から 48 時間前までのストレスの状態 48 時間前示されていたものが右図では薄くなっている表示するから 72 時間前のストレスの状態がわかるこの 3 つの時他利用者のデータを時間によって 3 段階に分けており濃間帯がほぼ同じ LF/HF 値をとっていればその場所そのいグラフが現在から過去 5 分以内のもの 2 番目に濃いグもののストレス値であるといえるもしある時間帯だけラフが過去 5 分から 10 分前のもの 1 番薄いものが 10 分が他の時間帯と違っていればその時間帯に何か特別なこから 15 分前のものであるこれにより時系列を把握でとが起こったといえるもし現在から 24 時間までの時きる間帯に異常なストレス指標を出していれば 3 時間以内の図 7 は地図を拡大縮小させたときの画面の変化を示すデータや 15 分以内のデータを表示させることで自身に左図を拡大させたものが右図であるこれで場所を広範囲影響を及ぼす可能性のあるものか判断できその場所を避に見たい場合は地図を縮小し局所的に見たい場合は地図けることも可能であるを拡大することができる図 10 は Web ページを開いたパソコン画面であるア図 8 は地図の移動を示すスマートフォンの画面を指でプリケーション画面の図 5 と同じデータが表示されていなぞるとそれにしたがって地図も移動する左図は操るスマートフォンに比べ画面が大きいそのため広 c 2012 Information Processing Society of Japan 5

6 情報処理学会研究報告図 10 操作前パソコン画面操作後図 11 図 13 情報の更新パソコンでの地図の移動表示されているので視覚的に分かりやすい 5. まとめ本論文ではある時空間にいる多くの人間のストレスレベルを集約分析することで時空間ストレス指標を得るこ操作前とを提案した人間にとって快適な環境とはその環境下でどれくらいの割合で人間がストレスを感じないかという指標で与えられるべきであるこの環境とは時空間に渡るものであり同じ場所でも時間帯や季節によって変動する時間を長時間短時間特定の時間場所を広範囲局所特定の場所と分類しこれらを組み合わせ考えられる時操作後図 12 パソコンでの地図の拡大縮小空間ストレス指標を提案したまたこれらのモデル化を行った時空間ストレス指標を直観的に確認するためにアンドロイドアプリケーションならびに Web アプリを試範囲におけるストレス指標が見やすくなるまた Web ブ作したこれによりリアルタイムで時空間ストレスを確ラウザでは Google earth 上に 3D グラフで表示され立認できストレスの高い場所があれば避けることも可能体的に見え時空間ストレス指標をより視覚的に分かりやであるすく確認できる図 11 はスマートフォン側で表示が変わったときの様子であるスマートフォン側で 1 分おきに LF/HF 値が算出今後の課題として実証実験の実施があげられる学内において数十人を対象として行い本論文で提案した時空間ストレス指標が有効であるか検証するされ表示画面が更新されるこの際 Web サーバの情報も更新されるためパソコンの表示画面を自動更新させる参考文献つまりスマートフォンと同じ情報をタイムラグなく [1] パソコンを用いて閲覧することができるスマートフォンよりもパソコンの画面が大きいためより時空間ストレス指標を視覚的に理解しやすくなるスクロールをすると地図は図 12 のように拡大縮小するドラッグをすると地図は図 13 のように移動するそれぞ [2] れの上図は操作前下図は操作後であるこれでパソコン側でも広範囲で確認するか局所的な場所で確認するか選択できるドラッグすることで特定の場所における指標も確認できる以上のことからパソコン側でもスマートフォンと同様に時空間ストレス指標を確認することができるまたスマートフォンで見るよりも大画面で見 [3] Uchimura, M., Eguchi, Y., Kawasaki, M., Yoshii, N., Umeda, Tomohiro., Takata, M., and Joe, K.: Real Time Spatiotemporal Biological Stress Level Checking, Proceedings of The 2012 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, Vol. 2, pp (2012). Pomeranz, B., Macaulay, R.J., Caudill, M.A., Kutz, I., Adam, D., Gordon, D., Kilborn, K.M., Barger, A.C., Shannon, D.C., Cohen, R.J., and al. et: Assessment of autonomic function in human by rate spectral analysis, American Journal of Phtsiology, Vol. 17, pp (1985). 高田晴子高田幹夫金山愛: 心拍変動周波数解析の LF 成分 HF 成分と心拍変動係数の意義加速度脈波測定システムによる自律神経機能評価総合健診 Vol. 32 No. 6 pp (2005). ることができるさらに Google earth 上に 3D グラフで c 2012 Information Processing Society of Japan 6

[2] OCR [3], [4] [5] [6] [4], [7] [8], [9] 1 [10] Fig. 1 Current arrangement and size of ruby. 2 Fig. 2 Typography combined with printing

[2] OCR [3], [4] [5] [6] [4], [7] [8], [9] 1 [10] Fig. 1 Current arrangement and size of ruby. 2 Fig. 2 Typography combined with printing 1,a) 1,b) 1,c) 2012 11 8 2012 12 18, 2013 1 27 WEB Ruby Removal Filters Using Genetic Programming for Early-modern Japanese Printed Books Taeka Awazu 1,a) Masami Takata 1,b) Kazuki Joe 1,c) Received: November