本研究室の研究成果について IEEE SMC 2026 に採択されました。

IEEE SMC 2026 に本研究室学生の論文が採択されました

本研究室の 大澤一茶さん の論文が、IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society が主催する国際会議 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics（IEEE SMC 2026） に採択されました。

IEEE SMC 2026 は、2026年10月4〜7日に米国・ワシントン州ベルビューにて開催されます。発表は後日行われる予定です。

本国際会議の詳細は以下をご参照ください。
https://www.ieeesmc2026.org/

採択論文

• Dynamic Causal Structure Analysis of Physical Fatigue and Wearable Sensor Data using Dynamic Bayesian Networks
  Issa Osawa, Ryosuke Saga
  動的ベイズネットワークを用いたウェアラブルセンサデータと身体的疲労の動的因果構造解析

概要

建設業など身体的負荷が高い産業における労働災害防止には、作業者の身体状態の継続的なモニタリングが不可欠です。近年、ウェアラブルデバイスと機械学習を活用した健康状態予測の研究が進んでいる一方、多くはブラックボックスモデルに依存しており、生理的メカニズムの説明が困難という課題があります。また、身体的疲労は静的な状態ではなく、時間的に蓄積される動的なプロセスです。

本研究では、動的ベイズネットワーク（Dynamic Bayesian Networks: DBN） を用いて、ウェアラブルセンサデータ（心拍数・身体活動量・睡眠の質など）と主観的疲労感の間にある時間的因果構造を明らかにする新手法を提案しました。作業負荷強度（%HRR など）に基づいて日次縦断データをクラスタリングすることで、DBN モデルは作業コンテキストに応じて疲労の生理的遷移やキャリーオーバー効果が動的に変化する様子を捉えることに成功しました。

得られた結果は、実環境における予防的安全管理や個別化アラートシステムの構築に向けた、解釈可能なフレームワークを提供するものです。

今後の発表に向けて、引き続き研究活動を進めてまいります。