FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム

抄録

J-015
ウェアラブルセンサーを用いたLSTMネットワークによるストレス管理に関する研究

◎眞弓卓也・荒井秀一（東京都市大）

強いストレスや持続的なストレスは身体に悪影響を及ぼすことが少なくない。しかし，適度なストレスは生体を活性化し，充実感や達成感を感じさせるプラスの効果を人体に及ぼすことができる。このようにストレスは質によってプラスにもマイナスにもなり得る性質を持っており，きっかけにより，ストレスの効果が反転する可能性がある。そこで，本研究ではストレスを自覚することは，ストレスの緩和や活力への転換へのきっかけとのとなりえるのではないかと考え，検証を行った。腕時計型ウェアラブルデバイスであるAndroidWearを用いてライフログの収集を行い，深層学習のLSTMを用いて深層学習モデルを検討し，ストレスの検知の実験を行った。