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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Transcription:

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, 630 8506, 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

1 2 SHN LF/HF Low Frequency/High Frequency [2][3] [1] LF/HF 1 LF/HF 2 3 4 2. 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 24 24 c 2012 Information Processing Society of Japan 2

LF/HF LF/HF 2 1 LF/HF TV LF/HF LF/HF LF/HF LF/HF LF/HF 3. 3.1 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 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 6 1 5 1 1 5 15 1 3 1 3 2 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 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

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.744-750 (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. 151 153 (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. 504 512 (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