健康な人間のボランティア喫煙者および非喫煙者の気管支肺胞洗浄液の生化学的分析。

ボディセンサーネットワーク（BSN）は、日常生活における人間の支援能力のために注目を集めています。特に、支援生活のリアルタイムで非侵襲的なモニタリングは、医療、スポーツ/フィットネス、電子エンターテインメント、社会的相互作用、電子工場などの多くの応用分野で大きな可能性を秘めています。このようなシステムを特徴づける基本的かつ重要な機能は、人間の行動や動作を検出する能力です。本論文では、人間の姿勢認識のための新しいアプローチを提案します。我々のBSNシステムは、複数のウェアラブルセンサーからの加速度計データに適用されるD-S証拠理論に基づく情報融合手法に依存しています。実験結果は、開発されたプロトタイプシステムが基本的な姿勢（立つ、座る、寝る、しゃがむ）に対して98.5％から100％の認識精度を達成できることを示しています。