[3D1-GS-9] ヒューマンインタフェース：

[3D1-GS-9-02] 車載センサデータに基づく認知機能変化の自覚度合いの推定

〇下井 悠右¹、藤田 祐樹¹、基村 竜晟¹、堀本 大翔¹、田中 貴紘²、岡田 将吾¹ (1. 北陸先端科学技術大学院大学、2. 名古屋大学)

キーワード：認知機能変化への自覚、車載センサ、機械学習

客観的な指標に基づいて測定された認知機能と，自己評価による認知機能には違いがあり，この差が大きい者ほど交通事故を起こしやすいことが知られている．そこで本研究では，ロジスティック回帰 (LR)，線形サポートベクトルマシン (SVM)，ランダムフォレスト (RF)の3つの機械学習モデルを用いて，Controller Area Network (CAN) を介して得られた車載センサデータから認知機能の変化の自覚度合いを推定した．その結果，「自覚的高齢者運転特性アンケート」の項目のうち，状況把握能力の変化については，それぞれ幹線道路では，LRが0.507，SVMが0.646，RFが0.726となり，交差点ではLRが0.767，SVMが0.808，RFが0.258となり比較的高い精度で推定できることが示された．