本研究では，代表的な日常動作である歩行動作に着目し，深層ニューラルネットワークを用いて，IMUセンサで取得した部分的な身体動作情報から全身の動作を推定する手法を提案する．歩行動作を少ないセンサで推定することにより，ストレスなくな日常生活中の計測を可能にする．
提案手法は畳み込みニューラルネットワークを用いて，部分的な身体動作情報から，全身の関節角度を推定する．
実験では，CMU motion capture database (CMU 2018)のデータと，実際にIMUセンサとモーションキャプチャで計測したデータの両方でモデルの学習を行い，推定された全身のモーションデータと対応するデータを比較する．推定誤差を確認することで，提案手法の有効性を検証する．さらに，異なる身体部位に装着したセンサデータから全身動作を推定し，入力部位と推定誤差の相関性も調べる．