高齢者支援アプリケーション Term Projectの最終発表 Bull：ECN Takatoshi：親 それでは、発表させていただきたいと思います。 タームプロジェクトのテーマは高齢者支援アプリケーションのための位置検出アルゴリズムの提案です。 Bull：ECN Takatoshi：親

研究背景 近年一人暮らしの高齢者の事故が増えている 緊急事態 高齢者の状態も知りたい 倒れたとき トイレから30分以上戻らないとき 問題があるかもしれない（発作） 高齢者の状態も知りたい それでは、発表に移ります。 近年、一人暮らしの高齢者の事故が増えてきました。緊急事態のとき、例えば倒れたときとトイレから30分以上戻らないとき、 問題があるかもしれませんなど、どうすればいいかということは問題になっています。 または、家族の人、高齢者の状態を知りたいとき、どうすれば良いでしょうか。 という理由から、高齢者支援アプリケーションが必要だと思います。このように、。。。を作ってみたいです。

位置と動画(If available)を送り返す システムの概要 高齢者支援アプリケーション 高齢者の状態を知りたい 位置と動画(If available)を送り返す Check Function 家族の人 システムの概要はこのイメージのようです。 もし、家族の人は高齢者の状態を知りたいとき、Check　Functionを使って、データがDetecting　Functionから転送されて、状態が見えます。 緊急事態のとき、Detecting FunctionからWarning Function宛に、データが転送されて、 Warning Functionは家族の人と緊急センター宛にメールを送ります。 というアプリケーションを作ってみたいです。 Detecting Function 緊急事態 携帯あてにメールを送り Warning Function

研究課題と今期の取り組み 高齢者の現在の状況の取得 部屋レベルでの位置検出 倒れたとき トイレから30分以上戻らないとき 通知手法 メール、動画 高齢者支援アプリケーションのため、三つの本研究の課題について述べたいです。 まずは。。。例えば、倒れたとき、どうやって知るかという課題です。 次は。。。例えば、メールと動画などを送り方という課題です。 最後の課題とともに僕の今期の取り組みは。。。例えば、トイレから30分以上戻らないとき、位置でこの状態が知れると思います。

システムの物理構成図 位置検出 各のセンサ 通知手法：動画 家族の人用の GUI 高齢者のうち Base Station Webcam データ収集 サーバ Base Station 位置検出 各のセンサ 家族の人用の GUI 通知手法：動画 部屋レベルでの位置検出と通知手法のデモについて、まずシステムの物理構成図を述べたいんですけれども、 このシステムは２パートに分けられます。右側は家族の人用のGUI です。高齢者の状態を知りたいとき、このアプリを使います。 左側は高齢者のうちに各のサーバが設定されます。 センサのデータを送るのはセンサデータ収集サーバが担当します。 動画を送るのは動画配信サーバが担当します。 動画配信サーバ 高齢者のうち Webcam

デモ 家族の人が高齢者をチェックするためのGUI 実装 Language OS Software NesC,Java Xubuntos,Windows Software Serial Forwarder,Quicktime Broadcaster 家族の人が高齢者をチェックするためのGUIです。 このGUI、左側は高齢者のうちのマップです。例えば現在はECNの部屋です。 高齢者の現在の位置は黒いポイントで表します。 検出できるように、サーバと接続が必要です。まずはサーバのアドレスを記入して、Detectのボタンをクリックして、高齢者の現在の位置がマップに表示されます。 動画を見たいとき、Quicktimeプレーヤーを使って、見えます。 高齢者はずっと３０分以上動かないとき、このメールアドレスに警告のメッセをおくります。

RSSI FingerPrintingを提案する ２フェーズに分けられる 部屋レベルの位置検出アルゴリズムの提案 どういうことが必要か 検知誤差→小さい RSSI FingerPrintingを提案する ２フェーズに分けられる FingerPrintingデータベースを作る 位置とRSSIの関係を表すDB 位置を推計 Euclidean distanceを使う 位置検出のため、検知の小さい誤差が必要なので、 RSSI　FingerPrintingを提案します。 このアルゴリズムは２フェーズに分けられます。最初は。。。というフェーズです。 位置とRSSIの関係を表すDBという意味です。 次はユークリッドディスタンスを使って、 位置を推計するフェーズです。

RSSIと位置関係のDB作成 実験環境 どこで ハードウェア ECNのe311で実験した Iris Mote

実験の仕方 1.部屋のたくさん固定のポイントで RSSI値を取得して、DBを作り 2.位置を推計 一番目のフェーズ。。。 二番目のフェーズは位置の推計です。 推計仕方について、モバイルのポイントのRSSIはRSSIのDBと比べて、このDBからユークリッドディスタンスで一番、二番、三番小さいポイントを選んで、この３ポイントの座標の平均はモバイルのポイントの座標という推計仕方です。

モートの設定 Each fixed mote has a program written in nesC Listen to a mobile mote’s broadcast Forward the RSSI value to base station Fixed mote RSSI Value Mobile mote Broadcast 高齢者のうちの隅で固定モートが設定されて、固定モートはモバイルのモートのパケットをもらって、このパケットのRSSI値をBase　Stationに送ります。 Base Station 高齢者のうち

FingerPrinting アルゴリズムの評価 実験から分かったこと 正確さは場所によって、違う 実験の距離：50cmずつ e311: エラー → 1m 自分のうち：エラー → 30~50cm 正確さは場所によって、違います。例えば、実験の距離は50cmずつで、 e311の部屋に検知 誤差は1mですけれども、自分のうちに誤差は 30~50cmだけです。

まとめ 高齢者支援システムの提案を行った 部屋レベルでの位置検出を実装する 将来の課題 位置検出アルゴリズム 実験 GUIを作成 高齢者の現在の状況の取得 最後はまとめについて、述べたいと思います。 。。。 実装について。。。 将来の課題は。。。完成したいと思います。