本研究は深層学習を用いて行動加速度センサデータの超解像に取り組む．行動認識において様々なサンプリング周波数で計測された加速度センサデータは行動認識精度低下の一因となる．改善手法として加速度センサデータに超解像を適用することにより，様々なサンプリング周波数を包含したデータセットを用いた行動認識精度の向上を目指す．超解像手法として加速度センサデータの超解像に適用したU-NetモデルにAttentionを導入したモデルを提案する．本稿では行動認識に関する加速度センサデータを含むデータセットであるHASCを用いて複数の評価指標を用いて復元精度を既存手法との比較を行い提案手法との差を考察し報告する．