ウェアラブル生体情報測定機器を用いた学習者の状態・特性把握手法の開発

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これまで生産した計測器に関し、ソフトウェア機能のブラッシュアップを行った。半数の計測器に関しては、未使用時にスリープする仕様であったが、スリープ中に多くの電力を消費し、1週間ほどでバッテリーが半減してしまう問題があった。ソフトウェアの該当部分を改善することで、スリープ時の消費電流を1/10程度に減少させ、待機時間が大幅に延長し、利便性が大きく改善した。また皮膚コンダクタンスの波形処理部分に関して、波形が不安定になる問題があったが、新たに約1Hzのデジタルローパスフィルターを適用することで、参加者の動きに伴って混入する高周波のノイズを効率よく除去できるように改善された。また、2021年度の測定では、参加者の体動に伴う心拍数データの欠損が認められたため、測定データをランダムにサンプルし、参加者の体動によるデータの欠損度合いの評価を行った。本研究で使用するMAXIM製MAX30101センサーは、ソフトウェアライブラリにより、測定の信頼性係数を評価することができる。センサーが測定部位に正しく接触していない事を示す係数0の頻度を評価したところ、欠損率は参加者により異なり、最大16.5%、最小で0.1%であった。欠損率の平均は8.4%であり、心拍数データからの心拍変動解析は困難であると判断された。2020年度に生産した計測器は概ね順調に動作していたが一部に故障や破損が生じていた。不足した数を補完し、より大規模な人数で測定を行うため、20台程度の増産を試みたが、パンデミックの影響による世界的な半導体サプライチェーンの混乱（具体的には心拍数センサー部分とリチウムイオン電池の入手性が著しく悪化）で構成部品を一部調達できず、モジュールの一部を生産するにとどまった。そのため、本研究は期間延長申請を行い、2023年度に改めて機器の増産と測定を試みることとなった。