機械学習を用いた歩行音による転倒の予測の研究

摘要

超高齢社会の進展とともに，独居高齢者が増加している．また，高齢者の家庭内及び家庭外事故も増加し，家庭内事故におけるおよそ22%が転倒による事故となっている．著者らは，これを改善することを目的に，高齢者の歩行音を用いた転倒の予測をし，転倒を未然に防ぐ歩行音識別手法を検討している．本研究は，転倒に至る前段階として高齢者がすり足で歩く傾向にあることに着目する．通常の歩行とすり足とでは歩行音の音響的特徴が大きく異なることを利用し，ニューラルネットワークを用いて両者を識別したうえで，すり足が検出された場合に，高齢者に警告もしくは，注意喚起を与えることで転倒を防止するものである．フローリングの床を前提とし，スリッパ着用時および，裸足による通常の歩行音とすり足の歩行音を5分程度ずつ収録し，その半数を学習用，残りを評価用として識別実験を行った．中間層の次元数をパラメータとして評価実験を行った結果，次元数20の時に最高性能の95.5%を得た．これにより，高精度にすり足状態を検出し，高齢者に警告を与え，転倒を防止できる見通しを得ることができた．