Morikawa Laboratory
CoCo
コンテキストアウェア技術の実用化に向けては，コンテキスト抽出に関わるデバイスやアルゴリズムの省資源化や省電力化，ユーザの個人差に対するロバスト性の確保が重要な課題となる．これに向けて，ヘルスケアや広告配信といったアプリケーションを想定し，単一加速度センサによる省資源・省電力な姿勢推定技術の開発を進めている．これまでに，省資源センサノードであるPAVENETを用いて，「歩行」，「走行」，「直立」，「着座」などといったコンテキストの抽出に成功している．また，多様なユーザに対しても十分な推定精度を達成できるよう，短時間の学習データからユーザごとに適切な推定基準を設定できるユーザ適応機構を導入した．現在，消費電力，推定精度，推定計算時間といった観点から，省資源デバイスにおける数値計算アルゴリズム，サンプリング周波数，コンテキスト推定間隔などについて検討を進めている．
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