学習データ

• 対象とする行動：『静止（直立）』『歩行』『ジョギング』『スキップ』『階段を上る』『階段を下りる』の６種類
  『スキップ』についてはこちらを参考にしてください。
• １回の計測時間: 20秒
• １人あたりの計測回数: 5セット
• 必要データ: 5人分
• 行動データ(*.csv)＋メタデータ(*.meta)の提出
• ファイル名は半角英数字で、１計測毎にユニークな名前をつけてください。
  ex)hasc_walk1.csv , hasc_walk1.meta , hasc_jog2.csv , hasc_jog2.meta

シーケンスデータ

• 全行動が含まれた行動データ
• ひとつの行動は10秒以上続けなければいけない
• １回の計測時間: 5分
• １人あたりの計測回数: 1セット
• 必要データ: 5人分
• 行動データ(*.csv)＋メタデータ(*.meta)＋ラベルデータ(*.label)の提出
• 可能ならシーケンスの様子のビデオをつけてください（後ろ姿でもOK）
• ファイル名は半角英数字で、１計測毎にユニークな名前をつけてください。
  ex)hasc_test1.csv , hasc_test1.meta , hasc_test1.label
  

実環境データ

• ランドマーク間の移動
• １人あたりの計測回数: 1セット
• 行動データ(*.csv)＋メタデータ(*.meta)＋ラベルデータ(*.label)の提出
• ファイル名は半角英数字で、１計測毎にユニークな名前をつけてください。
  ex)hasc_test1.csv , hasc_test1.meta , hasc_test1.label
  

行動データ(*.csv)

データの構成　－（加速度の場合）

• ファイル名：*-acc.csv　（*は任意に設定可）
• csv形式
• [時刻(sec)],[X軸(G)],[Y軸(G)],[Z軸(G)]
  1.0(G)≒9.80665(m/s²)
• 学習データ：20秒、シーケンスデータ:5分
• サンプリングレート：10~100(Hz)

データの構成　－（角速度の場合）

• ファイル名：*-gyro.csv　（*は任意に設定可）
• csv形式
• [時刻(sec)],[X軸(rad/sec)],[Y軸(rad/sec)],[Z軸(rad/sec)]
• 学習データ：20秒、シーケンスデータ:5分
• サンプリングレート：10~100(Hz)

データの構成　－（地磁気の場合）

• ファイル名：*-mag.csv　（*は任意に設定可）
• csv形式
• [時刻(sec)],[X軸(μＴ)],[Y軸(μＴ)],[Z軸(μＴ)]
• 学習データ：20秒、シーケンスデータ:5分

データの構成　－（GPSの場合）

• ファイル名：*-loc.csv　（*は任意に設定可）
• csv形式
• 学習データ：20秒、シーケンスデータ:5分
• HASC Loggerを使った場合、@以降は削除してください。

メタデータ(*.meta)

サンプルファイル

6種類の行動データ用メタファイル：サンプルはこちらから入手

実環境型行動データ用メタファイル：サンプルはこちらから入手

データの要素

以下の項目に関する情報は必ず入れてください。もちろん、上記の例以外の要素を追加していただいても構いません。 今後の参考にさせていただきます（氏名などの、個人情報は、なるべく要素としないようにしてください）。 コロン(:)や、セミコロン(;)は、半角でお願いします。

<<必須要素>>

• TerminalType
  使用デバイスに関する情報をセミコロン(;)で区切って記述します。
  メーカ情報;デバイス情報;OS情報;その他情報という形式で記述して下さい。
  ex) TerminalType: ATR;WAA004
  ex2)TerminalType: Apple;iPod touch 4G;iOS 4.3


• Frequency(Hz)
  計測周波数です。10~100Hzの中から選択してください。
  ex) Frequency: 50


• Gender
  被験者の性別を書いてください。male, femaleから選択してください。
  ex) Gender: male


• Generation
  被験者の世代を書いてください。年代と世代（early，late）を入力してください。
  ex) Generation: 20;early
  ex2) Generation: 30;late


• Height(cm)
  被験者の身長を入力してください。健康診断結果の使用を推奨します。
  ex) Height(cm): 172


• Weight(kg)
  被験者の体重を入力してください。健康診断結果の使用を推奨します。
  ex) Weight(kg): 63


• Shoes
  被験者の靴の種類を記述してください。もし材質に特徴があればhard,soft等の情報を追加してください。
  ex) Shoes: sneakers
  ex2)Shoes: leather shoes
  ex3)Shoes: mule;hard


• TerminalMount
  センサ取り付け状態を記入してください。 fixed , freeのどちらかを選択
• fix：センサの可動範囲が、装着部位に対して1ｃｍ程度以内, センサの傾きの幅が10度以内
  ex) センサが体に固定バンドで装着されている状態
• free：固定条件を満たしていない場合
  ex) センサをズボンのポケットに入れて計測
ex) TerminalMount: free


• TerminalPosition
  下図を参考にして、センサデバイス取り付け位置に関する情報を記入してください。
  TerminalMountがfixedの場合左図を参考にし、TerminalMountがFreeの場合右図を参考にしてください。
  
  （図の読み方）Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。
  ex) TerminalPosition: arm;left;hand
  ex2)TerminalPosition: hip
  ex3)TerminalPosition: wear;pants;waist;fit;left-front
  ex4)TerminalPosition: wear;outer;neck;right


• AttachmentDirection
  下図を参考にしてセンサ取り付け方向を記入してください。
  
  ex) AttachmentDirection: top
  

  <<６種類の行動データで必要>>

• Activity
  sequence , stay , walk , jog , skip , stUp , stDownの中から選択してください。
  ex) Activity： stDown


• Floor
  データを収集したときの床の種類を記述してください。もし特徴があればhard,soft等の情報を追加してください。
  ex) Floor: asphalt
  ex2)Floor: carpet;soft


• Place
  データを計測した場所を記述してください。
  ex) Place: outdoor



<<実環境データで必要>>

• Weather
  計測時の天候をfine, cloudy, rain, snowから選択し、記入してください。
  
  ex) Weather: fine
  
• Start
  行動開始地点を記入してください。
  
  ex) Start: stationTicketGate
  
• Goal
  行動終了地点を記入してください。
  
  ex) Goal: building4F
  

データの構成

メタデータの構成は以下の形式で統一してください。

key: value

文字は全て半角英語を使用してください。valueが複数ある場合は、セミコロン";"でvalueを区切ってください。 コロン(:)や、セミコロン(;)は、半角でお願いします。

参考：６種類の行動データ

参考２：実環境行動データ

ラベルデータ(*.label)

ラベルデータ作成方法については、チュートリアルのページのHASC Toolを使ったラベリングの項目を参照してください。

データの構成

下図を参考にして、以下の項目を記入してください。

• 必須：ラベルデータが対象としている行動データの絶対パス
• 任意：ラベルデータが対象としている音声データの絶対パス
• 必須：行動ラベル情報
• 任意：イベント情報

行動ラベル情報

６種類の行動データ

stay, walk, jog, skip, stUp, stDownから選択しラベル付をしてください。

実環境データ

（図の読み方）Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。 尚、同じ時刻に複数の行動をとる場合、ラベルを重複させても構いませんので、可能な限り正確につけてください。

ex) 5061.546,5090.268,walk
ex2)
5153.366,5164.758,escalatorUp
5154.309,5163.452,walk

イベント情報

（図の読み方）Tree構造になっているので、先頭から順に該当する項目をたどっていただき、各項目を半角セミコロン“;”に分けて入力してください。
尚、indoor(歩いていて3秒間空が見えない), outdoor(歩いていて3秒以内で空が見える)と定義します。

ex) 5101.354,,move;floor;1F
ex2) 5282.791,,door;auto;open

提出フォルダの構成

６種類の行動データ

• 参加登録確認メールにエントリー番号が記載されているので、entry+エントリー番号を提出フォルダ名としてください。
  ex)エントリー番号が02の場合：entry02
• 提出フォルダの中に、行動毎の指定フォルダ名リストを参考に、行動フォルダを作成してください。
  

  ＜＜行動毎の指定フォルダ名リスト＞＞

  • シーケンス:0_sequence
  • 静止:1_stay
  • 歩く:2_walk
  • ジョギング:3_jog
  • スキップ:4_skip
  • 階段を上る:5_stUp
  • 階段を下りる:6_stDown
  
  
• 行動フォルダの中に被験者フォルダを作成してください。

＜＜被験者フォルダ名リスト＞＞

• １人目：person_1
• ２人目：person_2
• ３人目：person_3
• ４人目：person_4
• ５人目：person_5


• 行動者フォルダの中に、学習データ(5セット) or シーケンスデータ(1セット)を保存してください。
• 学習データの場合：加速度データ、メタデータが5つずつあります。
• 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)の各ファイルの名前を統一してください（下図参照）。



• シーケンスデータの場合:各種行動データ、メタデータ、ラベルデータが１つずつあります。
• 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)、ラベルデータ(.label)の各ファイルの名前を統一してください（下図参照）。

実環境データ

• 参加登録確認メールにエントリー番号が記載されているので、entry+エントリー番号を提出フォルダ名としてください。
  ex)エントリー番号が02の場合：entry02
• 実環境行動データのサンプルデータを参考にして、提出フォルダを作成してください。
• 必要なファイル：行動データ (*.csv)，メタデータ (*.meta)，ラベルデータ (*.label)
• 1計測毎に、行動データ(.csv)、メタデータ(.meta)の各ファイルの名前を統一してください（下図参照）。