I204会場へのアクセスはhttp://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/helpdesk/access.php最終プログラム【参加団体】(株)DENSO課題:脈波センサを使った体動時脈拍数の検出(と脈波形状の復元)概要:リストバンド型脈波センサを使った脈波数を、体動(特に腕の動き)情報を活用し正確に検出する為の分析を行う。体動によって崩れた脈波を体動成分が含まれない元の形状の復元を試みる。概要:大学院修了生や教職員のデータをもとに、アカデミア就職に関連するパラメータの同定をおこなうことにより、アカデミア就職に必要となるファクターを分析する。大学院修了生や教職員のデータは膨大にあり、これらのすべてを分析することは時間的に困難と判断。そこで、経済指標のように博士課程修了者の幸福度指標を算出して検討することを提案。比率と博士課程修了までの平均年数(平均超過年数)を集計。研究科や年度による違いがあるかどうか分散分析を行うこととした。研究科・年度による統計的に有意な違いはみとめられなかった。理工系研究科や、医歯薬系研究科ごとに特徴があるものの、全体として緩やかに減少していることが明確にみてとれた。※ただし、アンケートの回収率が年度によって大きく違う。文系の研究科は母数が少ない。今回利用可能なデータは2009年~2012年までであり時系列分析ができていない。修士修了者や教職員のデータでの分析や、2について、アカデミア職に限定した幸福度指標の詳細な定義なども今後の課題である。脈波の同期加算波形を求めるプログラムを作成した.このプログラムでは,脈波の異常形状を除外する条件を組み込んだ.その結果,体動がある条件でも異常波形を除外し,もっともらしい脈波形状を算出できた.えられた脈波形状をより詳しく理解するために,指尖容積脈波とリストバンド位置での脈波波形の関係を明らかにする必要がある.新たに明らかになった課題、今後解決すべきこと課題:若手研究者のアカデミア就職に関連するパラメータの同定データの分析以前に、分析目的に沿ったデータの収集が重要であることが明確になった。今回の分析の結果、本課題の目的達成のためには、データの収集や提示方法などを見直す必要があることがわかった。必要に応じて(個人情報を削除するなどして)研究目的で利用できるようにするといった、データ分析のための利用環境を整備することが不可欠である。