M1の志田原萌美さんが以下の論文発表を行いました．
志田原萌美，早川侑花，辻愛里，藤波香織．人とモノへの装着型センサを用いた行動計測によるメンタルワークロード推定〜床拭き掃除のケース〜，第23回情報科学技術フォーラム（FIT2024）予稿集，pp. 243-248, 2024年9月5日．
作業中の認知負荷（メンタルワークロード；MWL）が高いことで当該作業におけるヒューマンエラーの発生可能性が高まったり，負荷を高める要因による心身不調の発生，肥満や疲労・睡眠障害リスクの増大などの問題が生じます．本研究では，日常の作業中のMWL推定を目的とし，その一例としてフローリングワイパー掛けを取り上げました．頭部，手首，モップの柄に加速度/角速度センサをとりつけ，それらから得られる慣性データを入力，認知負荷の指標として用いられることが多いNASA-TLXおよび精神疲労尺度の主観評価値をそれぞれ出力とする回帰モデルを教師付機械学習により構築しました．そして，有効なセンサ取り付け部位が手首であること，個人特化型の回帰モデルを用いた場合には，最大可能誤差100のうち平均絶対誤差10.0以下になることを確認しました．