Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

United Kingdom   London   2022.10.27  -  2022.10.29

Other Link： https://abc-research.github.io/2022

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Online   Online  

Other Link： http://hasca2021.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Other Link： http://hasca2021.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Other Link： http://hasca2021.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Online   Online  

Other Link： http://hasca2021.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Background and Objective: This study describes the integration of a spoken dialogue system and nursing records on an Android smartphone application intending to help nurses reduce documentation time and improve the overall experience of a healthcare setting. The application also incorporates with collecting personal sensor data and activity labels for activity recognition. Methods: We developed a joint model based on a bidirectional long-short term memory and conditional random fields (Bi-LSTM-CRF) to identify user intention and extract record details from user utterances. Then, we transformed unstructured data into record inputs on the smartphone application. Results: The joint model achieved the highest F1-score at 96.79%. Moreover, we conducted an experiment to demonstrate the proposed models capability and feasibility in recording in realistic settings. Our preliminary evaluation results indicate that when using the dialogue-based, we could increase the percentage of documentation speed to 58.13% compared to the traditional keyboard-based. Conclusions: Based on our findings, we highlight critical and promising future research directions regarding the design of the efficient spoken dialogue system and nursing records.

Other Link： https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106364.

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Online   Online  

Intracranial Hemorrhage is a common brain injury that leads to a high mortality rate without prompt recognition. To address these issues, computer-aid diagnosis tools are rapidly being developed along with neural-network-based techniques to provide fast, reliable analysis and achieve accurate diagnosis decisions based on medical images. One of the most interesting applications in computer-aid diagnosis is Image Registration due to its practical features in clinical diagnosis and treatment planning. In this study, we present the non-rigid image registration for the 3D Computed Tomography image dataset of the Intracranial Hemorrhage Brain. By utilizing the affine transformation and a neural network model, we aim to predict the deformation vector field, map the real-world-collected dataset to the reference space and overcome the shifting data problem between the data analysis experiment on standard and real-world medical image analysis. Our test results gave that good registration performance is obtained in a very short time by using a neural network model, and the affine transformation significantly improves the real-world image registration. In addition, according to the distance from the hematoma area change ratio to the brain area change ratio, the characteristics of the major structure are determined to be preserved.

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Parkinson's disease (PD) patients experience varying symptoms related to their illness. Therefore, each patient needs a tailored treatment program from their doctors. One approach is the use of anti-PD medicines. However, a “wearing-off" phenomenon occurs when these medicines lose their effect. As a result, patients start to experience the symptoms again until their next medicine intake. In the long term, the duration of “wearing-off" begins to shorten. Thus, patients and doctors have to work together to manage PD symptoms effectively. This study aims to develop a prediction model that can determine the “wearing-off" of anti-PD medicine. We used fitness tracker data and self-reported symptoms from a smartphone application in a real-world environment. Two participants wore the fitness tracker for a month while reporting any symptoms using the Wearing-Off Questionnaire (WoQ-9) on a smartphone application. Then, we processed and combined the datasets for each participant's models. Our analysis produced prediction models for each participant. The average balanced accuracy with the best hyperparameters was at 70.071.7% for participant 1 and 76.176.9% for participant 2, suggesting that our approach would be helpful to manage the “wearing-off" of anti-PD medicine, motor fluctuations of PD patients, and customized treatment for PD patients. View Full-Text

Kyutacar

Other Link： https://www.mdpi.com/2076-3417/11/16/7354

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

In this study, we propose novel gamified active learning and inaccuracy detection for crowdsourced data labeling for an activity recognition system using mobile sensing (CrowdAct). First, we exploit active learning to address the lack of accurate information. Second, we present the integration of gamification into active learning to overcome the lack of motivation and sustained engagement. Finally, we introduce an inaccuracy detection algorithm to minimize inaccurate data. To demonstrate the capability and feasibility of the proposed model in realistic settings, we developed and deployed the CrowdAct system to a crowdsourcing platform. For our experimental setup, we recruited 120 diverse workers. Additionally, we gathered 6,549 activity labels from 19 activity classes by using smartphone sensors and user engagement information. We empirically evaluated the quality of CrowdAct by comparing it with a baseline using techniques such as machine learning and descriptive and inferential statistics. Our results indicate that CrowdAct was effective in improving activity accuracy recognition, increasing worker engagement, and reducing inaccurate data in crowdsourced data labeling. Based on our findings, we highlight critical and promising future research directions regarding the design of efficient activity data collection with crowdsourcing.

Other Link： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3432222

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)

Kyutacar

Other Link： https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/my-bookmark/my-bookmark_vol36-no2/

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Elderly person are increasing all over the world. Smart nursing facilities
are required to support them for their good health.Especially in Japan, it is essential to
have automated nursing facilities center to support the relentlessly increasing elderly
person all over the country.As long as elderly people are increasing, the demand for
nursing care services are also increasing day by day.There is a shortage of nurse
to support this vast elderly people.In order to resolve the shortage of nurse, it is
important to reduce the work load for nurse.There are some research to simplify the
care recording process.The main approach is activity recognition or the development
of new apps. However, we aimed for automatic generation of the care records of near
future. So in this paper, we evaluate the accuracy of the automatic generation of
care records using care record data from real nursing facility to simplify the task of
making care records.We made two machine learning models to estimate the "target
patient" and the "recorded value" of care records.And we evaluated the classification
result from the data collected by the care record app.We used two months of data we
collected from Japanese nursing facility for the evaluation.We can achieve, average
F1-score of 'target patient' estimation is 74% and the average F1-score of 'detail of
record' estimation is 58%. We believe that using these results in care records app
will simplify the task of making care records.

Other Link： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-8944-7_18

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Other Link： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Other Link： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Other Link： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Other Link： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

One of the biggest challenges of activity data collection is the need to rely on users and keep them engaged to continually provide labels. Recent breakthroughs in mobile platforms have proven effective in bringing deep neural networks powered intelligence into mobile devices. This study proposes a novel on-device personalization for data labeling for an activity recognition system using mobile sensing. The key idea behind this system is that estimated activities personalized for a specific individual user can be used as feedback to motivate user contribution and improve data labeling quality. First, we exploited fine-tuning using a Deep Recurrent Neural Network to address the lack of sufficient training data and minimize the need for training deep learning on mobile devices from scratch. Second, we utilized a model pruning technique to reduce the computation cost of on-device personalization without affecting the accuracy. Finally, we built a robust activity data labeling system by integrating the two techniques outlined above, allowing the mobile application to create a personalized experience for the user. To demonstrate the proposed model's capability and feasibility, we developed and deployed the proposed system to realistic settings. For our experimental setup, we gathered more than 16,800 activity windows from 12 activity classes using smartphone sensors. We empirically evaluated the proposed quality by comparing it with a baseline using machine learning. Our results indicate that the proposed system effectively improved activity accuracy recognition for individual users and reduced cost and latency for inference for mobile devices. Based on our findings, we highlight critical and promising future research directions regarding the design of efficient activity data collection with on-device personalization.

Kyutacar

Other Link： https://doi.org/10.3390/s21010041

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Online   Online  

The number of elderly people is increasing in the world. Especially in Japan, the shortage of nurses has been a problem in recent years. So far, we had developed a mobile application to make nursing care records. In addition, we are also experimenting with the introduction of this application to nursing homes. In this paper, we design an automatic generation function of the nursing care record into our mobile nursing care record application. In this paper, we implement an automatic generation function of the recorded contents in this care record system. we aim to simplify the work of making care records. To do so, we make a machine learning model for estimating the feature nursing care records in the server. And, we design new UI on our application to make care records using estimation result. As a result of the evaluation, we know it is possible to reduce time that making care records using our application with automatic generation function of care records.

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Online   Online  

Technology can help and provide support to people with dementia to ensure their safety during daily
activities. In this paper, we summarize information about activity recognition for people living with
dementia. This paper aims to understand the uses and types of applications, the types of sensors/systems,
methods, and data used within the scope of human activity recognition to monitor, detect symptoms, or
help people with dementia. To this end, 447 abstracts were collected from a Scopus database, which
yielded 127 relevant papers and 102 papers that were considered in detail based on the four categories of
assessment (application, system/sensors, methods, and data). This paper shows the trend that smart
environment technology is most widely used for monitoring people with dementia, wherein machine
learning techniques as a method for activity recognition to achieve the results of testing or implementing
the system. We conclude that combining sensor devices and the addition of smartphone devices in one
system is suitable for implementation because it can be used as an identity such that it distinguishes the
object under study with other objects. During the monitoring process, prevention can be achieved
simultaneously by adding a warning alarm in the smartphone when people with dementia perform
abnormal activities, and the results need to be further analyzed to get the best pattern of activities for
people with dementia. Next, the type of application that was initially designed for monitoring can be
developed into an assistant for people with dementia.

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Background and Objective: This study describes the integration of a spoken dialogue system and
nursing records on an Android smartphone application intending to help nurses reduce documentation
time and improve the overall experience of a healthcare setting. The application also incorporates with
collecting personal sensor data and activity labels for activity recognition.
Methods: We developed a joint model based on a bidirectional long-short term memory and conditional random fields (Bi-LSTM-CRF) to identify user intention and extract record details from user
utterances. Then, we transformed unstructured data into record inputs on the smartphone application.
Results: The joint model achieved the highest F1-score at 96.79%. Moreover, we conducted an experiment to demonstrate the proposed model's capability and feasibility in recording in realistic settings.
Our preliminary evaluation results indicate that when using the dialogue-based, we could increase the
percentage of documentation speed to 58.13% compared to the traditional keyboard-based.
Conclusions: Based on our findings, we highlight critical and promising future research directions
regarding the design of the efficient spoken dialogue system and nursing records.

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Yokohama (virtual)  

Human activities become very difficult to handle when they appear without proper temporal information. A smarter approach is to handle this problem is using multilabel classification. However, most of the multilabel methods are suitable for text data ...

Other Link： https://doi.org/10.1145/3384419.3430578

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Yokohama (virtual)  

Technology assistance refers to all tools or systems that allow a people with dementia to carry out their daily activities in order to increase convenience and security in these activities. Dementia is a condition of a collection of symptoms of irreversible brain damage that occurs over a relatively long time period, resulting in problems concentrating, planning or organizing daily activities. This paper is focused on estimating daily activity recognition time by considering the feasibility of activity types, feature extraction techniques for speech recognition, and the design effectiveness of a system that is easy to use by people with dementia. The results from activity recognition need to be further analyzed to find the best pattern for people with dementia. After that, monitoring applications can develop into prevention of abnormal activity in dementia.

Other Link： https://doi.org/10.1145/3384419.3430572

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Yokohama (virtual)  

BPSD affects Dementia patients often and varies. It is needed a best and suit treatment from doctors to handle BPSD attack toward Dementia patients. Therefore, to obtain accurate data of patients in daily care, caregivers are expected to conduct ...

Other Link： https://doi.org/10.1145/3384419.3430577

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico (virtual)   Mexico (virtual)  

Other Link： https://doi.org/10.1145/3410530.3414370

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico (virtual)   Mexico (virtual)  

The prevalence of voice assistants has strengthened the interest in a
question answering for the medical domain, allowing both patients
and healthcare providers to enter a question naturally and pinpoint
useful information quickly. However, a large number of medical
terms makes the creation of such a system a demanding task. To
address this challenge, we explore transfer learning techniques
for constructing a personalized EHR-QA system. The goal is to
answer questions regarding a discharge summary in an electronic
health record (EHR). We present the experiments with a pre-trained
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
model fine-tuned on different tasks and show the results obtained
to provide insights into learning effects and training effectiveness.

Other Link： https://doi.org/10.1145/3410530.3414436

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico (virtual)   Mexico (virtual)  

Existing performance metrics assess classifiers on single granularity layer. Having multi-layer labels is also possible such as activity recognition datasets. Semantic annotations could be given with multiple granularity layers in these datasets e.g., ...

Other Link： https://doi.org/10.1145/3410530.3414364

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico (virtual)   Mexico (virtual)  

2nd Nurse Care Activity Recognition Challenge using Lab and Field Data is organized as a part of HASCA workshop and is continuation of Nurse Care Activity Recognition Challenge [7]. We give the description of the dataset and summarize the approaches ...

Other Link： https://doi.org/10.1145/3410530.3414611

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

In data collection of the human physiological and psychological conditions
for mental healthcare (e.g., work engagement), measurement methods using
environment-installed sensors and questionnaire surveys have been often
used. However, these approaches are not practical in continuous data
collection, due to the large burden for people. Recently, in association
with advancing sensing technology with IoTs, sensing by small sensors and
wearable devices has become possible easily. In this paper, we
aim to establish a simple and general sensing method based on a mobile
application for measuring physiological and psychological state of office
workers and environmental state. Through the experiment for 2-3 weeks
involving 60 office workers of four Japanese companies by using our
application, we succeeded to create a dataset of physiological,
environment, and mental state. This paper explains the developed mobile
application, experimental procedure, and a summary of the data collected in
the experiment.

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

The integration of digital voice assistants in nursing residences is becoming increasingly important to facilitate nursing productivity with documentation. A key idea behind this system is training natural language understanding (NLU) modules that enable the machine to classify the purpose of the user utterance (intent) and extract pieces of valuable information present in the utterance (entity). One of the main obstacles when creating robust NLU is the lack of sufficient labeled data, which generally relies on human labeling. This process is cost-intensive and time-consuming, particularly in the high-level nursing care domain, which requires abstract knowledge. In this paper, we propose an automatic dialogue labeling framework of NLU tasks, specifically for nursing record systems. First, we apply data augmentation techniques to create a collection of variant sample utterances. The individual evaluation result strongly shows a stratification rate, with regard to both fluency and accuracy in utterances. We also investigate the possibility of applying deep generative models for our augmented dataset. The preliminary character-based model based on long short-term memory (LSTM) obtains an accuracy of 90% and generates various reasonable texts with BLEU scores of 0.76. Secondly, we introduce an idea for intent and entity labeling by using feature embeddings and semantic similarity-based clustering. We also empirically evaluate different embedding methods for learning good representations that are most suitable to use with our data and clustering tasks. Experimental results show that fastText embeddings produce strong performances both for intent labeling and on entity labeling, which achieves an accuracy level of 0.79 and 0.78 f1-scores and 0.67 and 0.61 silhouette scores, respectively.

Kyutacar

Other Link： https://doi.org/10.3390/jpm10030062

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu  

To understand the biology of health, and how molecular dysfunction leads to disease, knowledge of the human cell is essential. The protein is the core unit of the human body made from trillions of cells, forming the body's various tissues. These tissues come together to create human organs. It is essential to understand the Spatio-temporal distribution of proteins in cells and to investigate human RNA-sequencing for human genes characterization. For this, it requires a massive amount of annotated data. However, due to many considerations like the high cost of data sample collection, lack of data sample availability, and lawful clauses for patient privacy, the majority of medical data is out of reach for general public research. In this study, we propose a new dual deep generative method for synthesizing human cell protein images by using the Generative Adversarial Network technique. Specifically, for that, we pair original cell protein images with their respective Cell-protein-tree. These pairs are then used to learn the mapping from a binary cell protein to a new cell protein image. For this purpose, we use an image-to-image translation technique based on adversarial learning. The generated cell protein images are expected to preserve the structural and visual quality of the training images. Visual and quantitative analysis of the experimental results demonstrates that the synthesized data are preserving the desired quality while maintaining the different forms of original data. Contribution-We have proposed a new dual deep generative model for synthesizing cell protein data.

Other Link： https://ieeexplore.ieee.org/document/9306574

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu  

One of the most important aspects of professional athleticism and rehabilitation is muscle activation. Although sport tracking technologies are advancing
rapidly, existing technologies and devices for detecting muscle performance are still
out of common users' hands, due to their complexity, invasive nature and high cost.
However, sensor equipped devices are getting widely available, which opens the
door to alternative solutions using software. In this work we explore the possibility
of using accelerometer data for muscle performance in a weightlifting exercise. By
investigating a predefined common weightlifting exercise, we exploited a correlation between the acceleration and the lifted weights using a simple RBF prediction
method, in a real experiment where data obtained from three participants. The obtained results show that the weight could be predicted in acceptable accuracy for
each individual, based on acceleration data.

Other Link： https://abc-research.github.io/2020/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu  

Other Link： https://abc-research.github.io/2020/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu  

Other Link： https://abc-research.github.io/2020/

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)

Kyutacar

Other Link： http://id.nii.ac.jp/1001/00204305/

Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)

Other Link： http://www.igaku-shoin.co.jp/journalDetail.do?journal=39126

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

In this paper, we address Zero-shot learning for sensor activity recognition using word embeddings. The goal of Zero-shot learning is to estimate an unknown activity class (i.e., an activity that does not exist in a given training dataset) by learning to recognize components of activities expressed in semantic vectors. The existing zero-shot methods use mainly 2 kinds of representation as semantic vectors, attribute vector and embedding word vector. However, few zero-shot activity recognition methods based on embedding vector have been studied; especially for sensor-based activity recognition, no such studies exist, to the best of our knowledge. In this paper, we compare and thoroughly evaluate the Zero-shot method with different semantic vectors: (1) attribute vector, (2) embedding vector, and (3) expanded embedding vector and analyze their correlation to performance. Our results indicate that the performance of the three spaces is similar but the use of word embedding leads to a more efficient method, since this type of semantic vector can be generated automatically. Moreover, our suggested method achieved higher accuracy than attribute-vector methods, in cases when there exist similar information in both the given sensor data and in the semantic vector; the results of this study help select suitable classes and sensor data to build a training dataset.

DOI： 10.3390/s19225043

Kyutacar

Other Link： https://doi.org/10.3390/s19225043

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

London   London  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2019/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

London   London  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

London   London  

Other Link： http://hasca2019.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

London   London  

Other Link： http://hasca2019.hasc.jp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

London   London  

Other Link： http://hasca2019.hasc.jp

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Fukuoka   Fukuoka  

Other Link： http://cyber-science.org/2019/picom/

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Other Link： https://www.mdpi.com/1424-8220/19/15/3434

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Spokane   Spokane  

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Spokane   Spokane  

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Spokane   Spokane  

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Spokane   Spokane  

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Spokane   Spokane  

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kyoto   Kyoto  

Other Link： https://ieeexplore.ieee.org/document/8730715

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Punta Cana, Dominican Republic   Punta Cana, Dominican Republic  

Kyutacar

Other Link： https://www.mdpi.com/2504-3900/2/19/1266

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://hasca2018.hasc.jp/program/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3267524

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://hasca2018.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://hasca2018.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Singapore   Singapore  

Other Link： http://wellcomp.org

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

介護施設紹介コールセンターの記録データをアンサンブル学習を用いて傾向分析や将来予測を行い，「コールセンター」「介護施設」「相談者と入居者」の三者にとって有用な知見を取得する．介護分野における問題に対して，現場のデータを分析し問題解決に有用な知見を得る研究は多くあるが，それらは入居後の問題解決に向けたデータ分析がほとんどである．本研究では，介護施設入居前の分析も重要と考え，入居前の相談を受け付けるコールセンターの記録データを分析する．分析方法は，アンサンブル学習を用いて，説明変数の属性値を2値化し，属性の重要度と目的変数に対する正負の相関を同時に可視化した．記録データは，相談者1名に対し1行，「性別」や「介護度」のような属性を列とした，7,685行106列の行列データである．分析の結果，記録に欠損が多い人は成約に行かないことや，交通手段が見学に行くかどうかの重要な要因であること，「見学するかどうか」は機械学習による精度が96．8%であること，入居決定の決め手は「介護サービス」ではなく，「きれいさ」や「印象」，「距離」であることなど，10件ほどの知見を取得した．

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kitakyushu   Kitakyushu  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kitakyushu   Kitakyushu  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Other Link： http://mobicase.org/2018/show/home

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Other Link： http://mobicase.org/2018/show/home

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Other Link： http://mobicase.org/2018/show/home

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Other Link： http://mobicase.org/2018/show/home

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.1007/s10707-017-0294-1

Scopus

Other Link： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85014904338&origin=inward

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Other Link： https://doi.org/10.1007/s10015-017-0422-x

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Hawaii   Hawaii  

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Other Link： https://doi.org/10.3414/ME17-05-0002

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

本論文は，複数介護施設における事故報告書を使用して，テキストマイニングおよび機械学習により事故の起こりうる状況を分析した結果について述べる．

まず，テキストデータと多変量データが混合したデータに対して，テキストマイニングおよびランダムフォレスト法を組み合わせて，事故の結果に対して影響する要因を抽出する方法を提案した．

まずテキストデータについては分かち書きを行い単語文書行列を構成し，単語についてクラスタリングを行った結果を元の多変量データと結合し，事故の結果として目的変数を設定しランダムフォレスト法￥new{を2段階で適用しながら重要な単語クラスタ及び重要な単語と属性}を抽出し，決定木によって可視化するという手法である．

この手法を，介護施設から得られた5,189件の事故事例について適用したところ，

原因不明のあざの発見のされ方や，転倒・ずり落ちから打撲につながるような行動，誤嚥につながる状況，無断外出につながる行動といった幾つかのパターンを抽出できた．

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

本研究では,看護師の業務分析のため,33 日間に渡り看護師の業務行動データを収集する実験を行 い,業務中の看護師の行動の激しさおよび,業務時間に影響を与える要因について分析を行った.データ 収集実験では,38 人の看護師を被験者に設定して,装着型の小型センサ端末を装着した状態で業務を行っ てもらい,加速度データおよび看護師間の対面情報,看護師業務情報を収集した.また,赤外線を用いた 情報通信機器によって看護師の位置情報も同時に収集した.本稿では,看護師業務中の行動の激しさを目 的変数,看護師業務毎の回数,対面回数,場所毎の訪問回数などを説明変数に設定して,決定木 (回帰木) を用いた要因分析を行った.その結果,他の看護師との対面回数が多く,病室に何度も訪れている看護師 や,リハビリ介助業務や行動介助業務な どの患者の介助に関わる業務を行う看護師ほど,行動の激しさが 大きくなるという結果を得た.また,業務時間が業務効率に直結していると考え,各業務時間の長さに影 響を及ぼす要因について回帰分析によって調べた.その後,単回帰分析により有意水準 5%で有意となっ た説明変数の業務だけを抽出し,その業務に対して決定木を用いた要因分析を行った.単回帰分析の結果, 14 の業務において有意な結果が得られた.また,決定木による要因分析の結果,ほとんどの業務において 他の看護師との対面人数が業務時間に影響を与えていることがわかった.また,食事介助業務中に特定の 場所に訪れる看護師ほど業務時間が長くなるという結果を得た.

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (scientific journal)

DOI： 10.1241/johokanri.60.603

CiNii Article

Other Link： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006191274

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Hiroshima   Hiroshima  

Other Link： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2994374.2994400

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Hiroshima   Hiroshima  

Other Link： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2994374.2994400

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

DOI： 10.1145/3004010.3004012

Scopus

Other Link： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85008187825&origin=inward

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Heidelberg, Germany   Heidelberg, Germany  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2016/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Heidelberg, Germany   Heidelberg, Germany  

Other Link： http://hasca2016.hasc.jp

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.3156/jsoft.28.6_170

CiNii Article

Other Link： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007531267

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Hawaii, USA.   Hawaii, USA.  

Kyutacar

Other Link： http://sci-sss.org/sss2015/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Guadalajara, Mexico   Guadalajara, Mexico  

Other Link： http://sites.ieee.org/isc2/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Amiritsar, India   Amiritsar, India  

Other Link： http://www.mite2015.com

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

DOI： 10.1145/2800835.2800901

Scopus

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2015/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Other Link： http://ubicomp.org/ubicomp2015/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

DOI： 10.1145/2800835.2801615

Scopus

Other Link： http://hasca2015.hasc.jp/

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Sydney, Australia   Sydney, Australia  

DOI： 10.1145/2783258.2788587

Scopus

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.2196/jmir.3705

Kyutacar

Scopus

Other Link： http://www.jmir.org/2014/12/e286/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2638816

Scopus

Other Link： https://sites.google.com/site/smarthealthsys2014/home

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641298

Scopus

Other Link： http://hasca2014.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641297

Scopus

Other Link： http://hasca2014.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641308

Scopus

Other Link： http://hasca2014.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Saint Etienne, France.   Saint Etienne, France.  

DOI： 10.1145/2637064.2637102

Scopus

Other Link： http://iwwiss.ht.sfc.keio.ac.jp/2014/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Crete, Greece   Crete, Greece  

DOI： 10.1007/978-3-319-07788-8_49

Scopus

Other Link： http://www.hcii2014.org/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Victoria, Canada   Victoria, Canada  

DOI： 10.1109/AINA.2014.108

Scopus

Other Link： http://www.aina-conference.org/2014/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Beppu   Beppu  

Other Link： http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~nishida/paper/2014/OS8-5.pdf

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Beppu   Beppu  

Other Link： https://www.ipsj-kyushu.jp/page/ronbun/kouenkai/1002/

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.1007/s10015-013-0115-z

Kyutacar

Scopus

Other Link： http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10015-013-0115-z

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Zurich   Zurich  

DOI： 10.1145/2494091.2495990

Scopus

Other Link： http://hasca2013.hasc.jp/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

DOI： 10.3233/978-1-61499-289-9-1051

Kyutacar

Scopus

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Copenhagen, Denmark   Copenhagen, Denmark  

Kyutacar

Other Link： http://www.medinfo2013.dk/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Las Vegas, USA   Las Vegas, USA  

Other Link： http://www.hcii2013.org/ http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-39238-2_31

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Las Vegas, USA   Las Vegas, USA  

DOI： 10.1007/978-3-642-39351-8_29

Scopus

Other Link： http://www.hcii2013.org/ http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-39351-8_29#page-1

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

DOI： 10.1109/EMBC.2013.6609838

Kyutacar

Scopus

Other Link： http://embc2013.embs.org/index.html

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Santa Monica, USA   Santa Monica, USA  

Kyutacar

Other Link： http://www.dfki.de/LAMDa/2013/accepted/LAMDa13Proceedings.pdf

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Victoria, Canada   Victoria, Canada  

DOI： 10.1109/BWCCA.2012.115

Scopus

Other Link： http://www-id.kuma.u-tokai.ac.jp/ntcaa2012/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tsukuba   Tsukuba  

Other Link： https://sites.google.com/site/pr4healthanalytics/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tsukuba   Tsukuba  

Other Link： https://sites.google.com/site/pr4healthanalytics/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tianjin, China   Tianjin, China  

Other Link： http://research.microsoft.com/en-us/events/asiafacsum2012/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Pohang, Korea   Pohang, Korea  

Other Link： http://www.f.ait.kyushu-u.ac.jp/kjjwonict/

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (trade magazine, newspaper, online media)

世界最速で少子高齢化社会が到来した日本において，労働生産性を確保し国力を維持するためには，精緻な健康医療情報を活用することが喫緊の課題となっている．本稿では，人々の日常の行動を把握し，生活の場における情報支援を安全に効率良く行うための，センサ技術を用いた予防医療システムに関する動向および研究成果を述べ，今後の研究の方向性を展望する．

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Fukuoka   Fukuoka  

DOI： 10.1109/INCoS.2011.103

Scopus

Other Link： http://voyager.ce.fit.ac.jp/~incos2011/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Barcelona, Spain   Barcelona, Spain  

DOI： 10.1109/BWCCA.2011.87

Scopus

Other Link： http://www-id.kuma.u-tokai.ac.jp/ntcaa2011/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Dalian, China   Dalian, China  

DOI： 10.1109/iThings/CPSCom.2011.98

Scopus

Other Link： http://cpscom.org/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Anchorage, Alaska   Anchorage, Alaska  

Other Link： http://www.opportunity-project.eu/workshopSMC

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Beijing, China   Beijing, China  

Other Link： http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/events/ms_ubicomp11/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Beijing, China   Beijing, China  

DOI： 10.1145/2030112.2030218

Scopus

Other Link： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2030112.2030218

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

生活習慣病予防医療のために生体センサネットワークを実際に100人の被験者に2週間，50人の患者に3ヶ月間つけてもらい，生活習慣の自動記録による労力削減と，データ解析基盤を同時に実現し，日常においてリスクの高い患者の発見や，データに基づくフィードバックの効果を実証した．

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

San Francisco, CA, USA   San Francisco, CA, USA  

DOI： 10.1109/ISWC.2011.32

Scopus

Other Link： http://www.iswc.net/iswc11/

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

DOI： 10.1587/transinf.E94.D.1147

Scopus

CiNii Article

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tokyo, Japan   Tokyo, Japan  

DOI： 10.1145/1959826.1959853

Scopus

Other Link： http://www.augmented-human.com/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Avila, Spain   Avila, Spain  

Other Link： http://www.esociety-conf.org/dates.asp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Algarve, Portugal   Algarve, Portugal  

Other Link： http://www.peccs.org/SIMIE.asp

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Fukuoka, Japan   Fukuoka, Japan  

DOI： 10.1109/BWCCA.2010.159

Scopus

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

NJ, USA   NJ, USA  

DOI： 10.1145/1741866.1741878

Scopus

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Jeju, Korea   Jeju, Korea  

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Beijing, China   Beijing, China  

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/bitstream/2324/15447/1/2008_p046.pdf

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

平成20年度，九州大学附属図書館において，機関リポジトリを永続的に運用するために必要な人材育成を目的とした講習会が開催された．これは，国立情報学研究所の委託事業によるもので，事業連携大学をはじめとして，北は北海道，南は沖縄からの参加者もあり，学内外から毎回約20名の受講者が参加した．受講者は，html言語やPHP言語等を題材にシステムに関する概念やwebシステム開発の基礎知識と技術を学んだ．全3回，各回2日間(約10時間)，講義を受け，演習・発表を行い，次回に向けての宿題も課せられた．また，個人のスキルアップのみでなく，講習会後は受講者が主軸となり，講習会の内容を波及させていったことが今回の講習会の特徴である．

Kyutacar

Other Link： http://ci.nii.ac.jp/naid/120001469071

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Atlanta, USA   Atlanta, USA  

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12514

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： http://ci.nii.ac.jp/naid/120001000468

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12513

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12515

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tokyo Japan   Tokyo Japan  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

UK   UK  

Other Link： http://pubs.or08.ecs.soton.ac.uk/17/

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Barcelona, Spain   Barcelona, Spain  

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Osaka   Osaka  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/8090

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/10055

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Other Link： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/8087

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

電力を与えなくとも表示を維持する特性を持つ電子ペーパーは，液晶ディスプレイとは違った応用を持つ．本稿では，表示機能，通信機能，入力機能だけを持つシンプルな"電子ペーパークライアント"の機能と要件を述べた．

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

非接触型を始めとするICカードは，それ自身が計算機だが，それ単体では機能せず，読み取り機を備えたシステムとの協調によりサービスを実現する．本稿では，非接触ICカードおよびそのシステムの原理と設計根拠を述べた．

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

NY, USA   NY, USA  

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

RFIDを利用した救急トリアージのシステムとその実証実験について述べる．本研究では，RFIDとモバイルネットワークを利用して，負傷者の情報収集および搬送を効率的に行うシステムを提案し，80名程度の負傷者を想定した実証実験を行った結果，負傷者の搬送時間の短縮と，確実かつ迅速な情報収集ができた.

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Insbrug, Austria   Insbrug, Austria  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Vienna, Austria   Vienna, Austria  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Pisa, Italy   Pisa, Italy  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

CA, USA   CA, USA  

Language：Japanese   Publishing type：Article, review, commentary, editorial, etc. (other)

本稿では,RFIDを用いたシステムのプライバシと個人情報保護に関する問題を明確にした．本稿ではプライバシーと個人情報保護を区別した上で，匿名性とリンク不能性という性質の異なる概念を導入した．また既存の技術をこれらの観点及び，システムやRFIDタグのコストの観点から分類した．

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

本論文では, RFID (Radio Frequency IDentification)を用いて現実世界の物品や人を識別するシステムにおいて, 個々のデバイスの性能に頼るのではなく, ネットワークを介したシステム全体でRFIDタグの認識の信頼性を確保する方法を提案し評価した．

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Washington DC   Washington DC  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Takamatsu, Kagawa   Takamatsu, Kagawa  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kauai, Hawaii   Kauai, Hawaii  

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Chenmai, Thai   Chenmai, Thai  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Cambridge, MA   Cambridge, MA  

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

本論文では，構造があらかじめ明確には定義されず, 実行と並行して人間同士の議論によって詳細化されるコミュニケーションプロセスを提案し, 有効性を評価した．これはプロセスとコミュニケーションを統合するモデルであり，局所的に変更を許す方法と, 過去の記録に基づいて変更する方法を提供した．

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Gotenburg, Sweden   Gotenburg, Sweden  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Hawaii, Hawaii   Hawaii, Hawaii  

Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (bulletin of university, research institution)

Kyutacar

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)

電子メールに代表される蓄積型のメッセージのやりとりに対しトランザクション管理を行なう手法を提案した．本手法により，利用者やシステムが作業の状態を把握できるようになり，データベースとの連動も可能になる．またプロトタイプシステムについて述べ，本モデルの実用性を評価した結果を示す．

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kyoto   Kyoto  

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.23

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.20

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.27

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.21

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.19

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Japan   Kitakyushu   2024.05.29  -  2024.05.31

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.18

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Germany   Kaiserslautern   2023.09.07  -  2023.09.09

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.1

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Germany   Kaiserslautern   2023.09.07  -  2023.09.09

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.3

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Germany   Kaiserslautern   2023.09.07  -  2023.09.09

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.7

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Germany   Kaiserslautern   2023.09.07  -  2023.09.09

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.5

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Germany   Kaiserslautern   2023.09.07  -  2023.09.09

Other Link： https://doi.org/10.60401/ijabc.12

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kyutacar

Other Link： https://www.mdpi.com/2227-9032/12/3/367

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Kyutacar

Other Link： https://www.mdpi.com/1424-8220/24/2/319

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

UK   London   2023.10.26  -  2023.10.26

Kyutacar

Other Link： http://cennser.org/ICIEV/

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico   Cancun   2023.10.07  -  2023.10.07

Kyutacar

Other Link： https://www.ubicomp.org/ubicomp-iswc-2023/

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Mexico   Cancun   2023.10.07  -  2023.10.07

Kyutacar

Other Link： https://doi.org/10.1145/3594739.3610738

Authorship：Last author   Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)

Kyutacar

Other Link： https://sensors.myu-group.co.jp/article.php?ss=3901

Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

online   online  

Kyutacar

Other Link： https://abc-research.github.io/

Language：English

Language：English

Event date： 2024.06.03 - 2024.06.07   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2024.06.03 - 2024.06.07   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2024.05.29 - 2024.05.31   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2024.05.29 - 2024.05.31   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2024.05.29 - 2024.05.31   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2023.11.20 - 2023.11.21   Language：English   Country：Malaysia  

Event date： 2023.09.07 - 2023.09.09   Language：English   Country：Germany  

Event date： 2022.12.12 - 2022.12.13   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.12.12 - 2022.12.13   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.12.12 - 2022.12.13   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.12.02   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.12.02   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.12.02   Language：Japanese   Country：Japan  

Event date： 2022.12.02   Language：Japanese   Country：Japan  

Event date： 2022.11.08 - 2022.11.09   Language：Japanese   Country：Japan  

Event date： 2022.10.27 - 2022.10.29   Language：English   Country：United Kingdom  

Event date： 2022.09.05 - 2022.09.06   Language：Japanese   Country：Japan  

Event date： 2022.07.13   Language：Japanese  

Event date： 2022.07.13   Language：Japanese  

Event date： 2022.07.13   Language：Japanese  

Event date： 2022.06.06 - 2022.06.07   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.06.06 - 2022.06.07   Language：English   Country：Japan  

Event date： 2022.06.06   Language：English  

Event date： 2022.03.07   Language：Japanese  

本稿では，科学的介護情報システム LIFE について説明し，収集されるデータの活用・分析方法を検討する．科学的情報システム (LIFE ; Long-term Care Information System For Evidence) とは，2021 年より厚生労働省が運用を始めている，介護データの一元管理システムである．これは，全国の介護施設から介護記録やリハビリ計画などのデータを収集し，厚生労働省が一元データ化する取り組みである．このデータには，介護サービス利用者の身体機能評価や栄養状態，服薬やリハビリ計画など多種多様なデータが含まれており，その活用が期待されている．しかし，このデータは介護士・理学療法士・医師などそれぞれの分野の専門家からの情報をもとに作成されるため，専門用語が多く理解が難しい．またデータの種類が多くそれらを横断した仮説設定・分析が必要である．これらの課題を解決するために，本稿では介護従事者と協力し LIFE データについて仮説やその活用方法を立案し，いくつかの仮説について分析の実例を示す．

Event date： 2021.11.27   Language：Japanese  

Event date： 2021.07.02   Language：Japanese  

現在先進国では高齢化社会が深刻化している.現在の日本でも,他の先進国と同様に高齢化社会が深刻化している[22].それに伴い介護士不足が社会問題となっており, ICT(Information and Communication Technology)などを用いた介護業務の負担軽減が期待されている.我々の研究室では,介護記録アプリを開発し,介護行動認識や介護記録の自動生成を目指した研究を行なっている[10], [12], [19], [20]. 本稿では,介護記録の推定精度を向上させるため,特徴量重要度やデータの可視化を用い介護記録データの分析を行う.また,分析をもとに新たな特徴量を提案する.分析でははじめに,介護記録の推定を行う機械学習モデルを作成し,特徴量重要度可視化する.そして,特徴量重要度をもとに記録の種類ごとに混同行列や生データの可視化を行い,データや推定結果の傾向を分析する.結果として新たに10個の特徴量を新たに提案した.また提案された特徴量のうち,すでにあるデータから算出できるものを用い推定精度を評価した.

Event date： 2021.07.02   Language：Japanese  

近年，多くの組織においてメンタルヘルス状況を認識し，改善するための取り組みが重要視されて いる.特にオフィスワーカは，多くのストレッサーに影響を受けており，心身の疲弊が社会問題にもなっ ている.心理状況を改善するためには，原因を明らかにする必要がある.本稿では，リストバンド型端末 とスマートフォンを用いて，センサ，行動，アンケートによる心理指標のデータを，約 100 名の知識労働 を行う会社員に配布し，14 日間で約 1400 日分のデータを収集する実験を行った.そして，行動，センサ， 天気などのデータからオフィスワーカの 6 種類の心理指標の予測を行った.特に，行動(業務内容や業務 環境)と心理指標との相関を分析した.結果，22 項目の心理指標の予測において 17 項目が 80%の以上の 精度で予測することができた.また，行動と心理状況との相関について明らかにすることで心理状態向上 のための業務改善に貢献する知見を得た.

Event date： 2021.07.02   Language：Japanese  

センサ行動認識は，「歩いている」「走っている」などのシンプルな行動は高い認識精度で認識でき る一方で，看護行動などの複雑な行動は認識が難しい.解決手段として，複数のセンサを用いることが挙 げられるが，実生活においては非現実的である.近年，学習フェーズのみ追加情報を用いて学習ができる， LUPI(Learning using Privileged Information) という手法が提案されており，本研究ではセンサ行動認識 に LUPI を用いる.具体的には，学習時に複数のセンサで学習して，テスト時は 1 つのセンサを利用する. 検証には，公開されている 4 つのデータセットを用いた.結果として被験者ごとのランダム交差検証にお いて最大で 35%従来手法よりも改善した.

Event date： 2021.07.02   Language：Japanese  

本研究では位置情報センサ・POS データ・FSP データを用いた新たな視点から小売業におけるデー タ分析への仮説の中から位置情報センサを用いて顧客の食品スーパー内での移動についての分析を行った. 本研究で用いる店舗のデータから各食品エリアごとの滞在時間を元に顧客人気の高い惣菜エリアと各エリ ア間の相関関係について調べ相関係数は 0.997086 であり，惣菜エリアに立ち寄った顧客の多くは弁当エリ アに立ち寄ることが分かった.この分析に用いた特徴量として各エリアごとの滞在時間を選択肢し手法と して k-means を用いたが，位置情報センサの前処理によるデータのばらつきが分析する上での誤差に影響 していることを鑑み，位置情報センサの前処理を改善し，特徴量を変更することでクラスタリングの指標 を元に移動分析を行う際の最適な特徴量を調べることを試みた結果，スーパー内での滞在時間と購入金額 に相関が低いエリアがあることが確認でき，滞在時間が長ければ購入金額が高くなるわけではないエリア が存在した.

Event date： 2021.07.02   Language：Japanese  

本稿では、スマートフォンをベースとした Dialogue System Care Record を拡張して、介護記録のア プリのためのコーパス収集・拡充の方法と実験提案を行なった。日本語コーパスとして NTCIR-13MedWeb を使用しているため、拡充するデータとしてテキストと 8 つの病気ラベルを保存する。拡充したデータを 使用してモデルの再構築を行うことで、モデル制度の向上が図ると想定され、現場の介護士が介護記録を 取りながら、コーパス作成が行える。

Event date： 2021.03.20   Language：Japanese  

Event date： 2021.03.01   Language：Japanese  

Event date： 2020.11.28   Language：Japanese  

Using multi-label data for eight symptoms, we created a model to analogize symptoms from text and built an interactive care recording system. Six testers conducted the experiment assuming a real nursing home setting. A comparison between the model creation and the actual experiment was made. There is a need to consider pre-processing with the relationship between the data in mind. Examine the flow of new interactive systems.

Event date： 2020.11.28   Language：Japanese  

Several studies have been conducted on purchasing information and customer behavior in retail. However, how to use the collected data and the results of the analysis for purchasing strategies in the retail industry is important but not well researched. Therefore, this paper aims to analyze data utilization in supermarkets from a new perspective using POS, FSP and location sensors. The results show that the demand for data utilization is high for changing product placement with respect to customer purchasing information and travel routes.

Event date： 2020.06.25   Language：Japanese  

現在の日本では,介護業界の人材不足が問題となっている.この人材不足改善のため, ICTの活用による介護業務の生産性向上が注目されている[1].本研究室ではこれまでに,介護施設における介記録作成作業に時間がかかる点に着目し,モバイルアプリを用いた介護記録システムを構築している.また,実際の介護施設にこの介護記録システムを導入する実証実験を行っている[2][3].本稿では,その介護記録システムに介護記録の自動生成機能を実装する.サーバ内で,介護記録の内容を推定する機械学習モデルを構築する.また,推定された介護記録をモバイルアプリ上でどのように表示し記録作成作業を簡略化するモバイルアプリのUIを設計・評価する.開発したシステムを評価した結果,本稿の介護記録システムを用いることで推定精度が高い場合,記録作成作業を簡略化できる事が分かった.しかし推定精度が低いと,既存の記録システムよりも時間を消費する事が分かっ

Event date： 2020.06.24   Language：Japanese  

日本の様々な業界で人手不足が問題となっており，解決策として挙げられるサービスロボットは外食産業， 介護分野では十分な導入が行われておらず，特に福祉ロボットは予測できない人の動きには衝突する前提というのが 現状である[4].人間の行動軌跡の予測を目指す先行研究[12]では，単純な反復行動の予測のみを行っているため複雑 な行動を対象としていない.本稿では，複数の行動が含まれるデータにおける急激な人間の行動を事前に予測するこ とを目的として行動データを基に軌跡予測モデルを作成し，データセットの行動軌跡から 1 秒後の行動軌跡を予測し た.機械学習手法としてランダムフォレストを用い，ARIMA モデルで軌跡予測を行ったものと比較し評価した.使 用したデータセットは，いくつかの異なる行動が連続しているため，予備動作と考えられる値が確認できた.結果と して，ランダムフォレストにおける予測時の平均 RMSE 約 85[mm]，ARIMA では約 117[mm]を得ることが出来た.さ らに，それぞれの予測結果から予備動作と考えられる変化の予測についてはどのデータもテストデータより 1 秒程遅 れていることが確認出来た.

Event date： 2020.06.24   Language：Japanese  

近年，ウェアラブルデバイスを用いて人の動きを計測する活動認識の研究が進んでおり，データを確実に収集することが重要となっている．しかし，介護施設では通信設備が整っていることが少なく，収集するデータが滞る問題が起きている．そこで本論文では，回線強度が保証されていない状況下でもアプリケーションがデータを送信できるようなパラメータを得ることを目的としている．そのために待ち行列理論を用いてファイル送信システムをモデル化し，データ転送に最適なファイルサイズ，データ送信頻度を検証した．その結果，モデルの精度は実機実験にて10％の誤差となり，パラメータを最適化することでファイルの待ち時間を44％削減できることが確認できた．

Event date： 2020.06.06   Language：Japanese  

Event date： 2020.02.24   Language：Japanese  

Event date： 2020.02.24   Language：Japanese  

Event date： 2020.02.24   Language：Japanese  

Event date： 2019.12.03   Language：English  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.11.30   Language：Japanese  

Event date： 2019.08.19   Language：English  

Event date： 2019.08.19   Language：English  

Event date： 2019.08.19   Language：English  

Event date： 2019.07.03   Language：Japanese  

Event date： 2019.07.03   Language：Japanese  

Event date： 2019.07.03   Language：Japanese  

Event date： 2019.07.03   Language：Japanese  

Event date： 2019.03.14   Language：Japanese  

Class Imbalance problem is unavoidable problem for activity recognition using mobile sensors in real life scenario when we have very less amount of data for some activity classes. It can affect the accuracy of the algorithms for classification. In this paper we measure the impact of class density in the accuracy of classification in imbalance cases. It is important for understanding the problem better that can help in finding better solution for classification in this scenario. Our initial experiment shows that- class imbalance affects the performance of classifier negatively and the higher the value of density (lower deviation), the better the performance of the classifier becomes.

Event date： 2019.03.14   Language：Japanese  

Event date： 2018.12.01   Language：Japanese  

In this paper, we simulate accelerometer from motion capture data for sensor-based activity recognition. We propose to use machine learning to add noises caused by shaking of sensors. Experiments with public dataset showed that F-Score estimated by our method is 2% closer to that obtained with the real accelerometer data than that estimated by the conventional method that not considered shaking of sensors.

Event date： 2018.12.01   Language：Japanese  

Using the geometry score measure we evaluated the images generated by three Generative Adversarial Networks (GANs) .

Event date： 2018.12.01   Language：Japanese  

In this paper, we analyze required functions of the dialogue system aimed at judging whether a doctor needs consultation for elder patients. In order to describe the structure of the spoken dialogue prototype system for medical consultation and to perform requirements analysis, we conducted an experiment with prototype system and the comparative system. As a result, several requirements are revealed such as asking with a small number of questions.

Event date： 2018.12.01   Language：Japanese  

In this paper, we consider selecting training data in caregiver’s activity recognition. Management of training data is important for machine learning of activity recognition algorithms. We considered training data sizes, the number of models, and ability of training at self-devices for several selection patterns of training datasets, and evaluated the accuracies of some patterns. We found that best of the patterns for caregivers is to use data of people with the same attribute for training and it outputs better results than to use data of a person be recognized.

Event date： 2018.08.28   Language：Japanese  

Event date： 2018.07.04   Language：Japanese  

厚生労働省によると，2025 年には介護人材が 37.7 万人の不足となるとされ,解決策の一つとして，情報技術を活用した介護業務の効率化が期待されている．介護業務の効率化を目指す先行研究では，センサデータの欠損が問題である．一般的に人の行動を推定するためのセンサデータに欠損が生じることは，センサ行動認識において問題である．その問題解決のため，本稿は欠損のあるデータに対して人の行動推定の精度を向上させる手法を提案する．評価のため，2つのデータセットを用いて実験を行い，データの一部を無作為に選択し，センサデータの欠損を発生させた．結果として，シミュレーションされたデータセットを用いた評価実験において，データの欠損率20%の場合，推定精度は既存手法が74.8%，提案手法が87.4%と向上した．HASCチャレンジデータセットを用いた評価実験においては，データの欠損率99%の場合，
推定精度は既存手法が37.4%，提案手法が44.6%と向上した．人の行動により生成された３軸加速度のデータセットによる評価実験では，提案手法により推定精度の向上が確認できたが，シミュレーションデータによる評価実験ほどの結果が出なかったことから，考察し，今後の展開について述べる．

Event date： 2018.07.04   Language：Japanese  

本稿では，高齢者の睡眠と日中の生活行動の相関を分析するために，介護施設にてデータ収集を行い，機械学習を用いた相関分析を行う．人にとって睡眠は，健康や日中の行動に影響があり，高齢者は不眠症になりやすい傾向にある．不眠症を改善するためには，原因追求を行う必要がある．睡眠と健康，睡眠と規則正しい生活との相関を分析する研究はあるが，介護施設に入居している高齢者のデータを分析するものはない．本稿では，人の動きを検知する非接触型生体センサをベッド付近に設置し，ベッド上のデータを1人あたり11800サンプル×1440ファイル/日件収集した．さらに，介護記録用のアプリを開発し介護記録28業務種，29674サンプル収集した．それらのデータから，「日中の運動と睡眠の相関」「日中の睡眠状況と深夜の睡眠の相関」を機械学習を用いて分析した．その結果，個人差はあるが睡眠時の動きが少ない
次の日に運動をすること，日中の運動が起床時間や就寝時間に影響を与えていることなどの知見を得ることができた．

Event date： 2018.07.04   Language：Japanese  

近年通知の最適化の研究が盛んにおこなわれている．
IoT技術の発達やスマートフォンの普及に伴って，人々が触れる情報量は膨大になった．
多くの情報に触れるため，人々の興味を惹く技術がますます重要になってきている．
特に，携帯端末を用いた通知が盛んにおこなわれ，人々の行動を中断させる原因となっている．
これを解決すべく，中断の影響が少ないタイミングを調査する研究と，中断の影響が少ない通知内容を調査する研究が盛んにおこなわれている．
しかし，通知内容とタイミングを同時に考慮した研究は少ない．
本研究では通知の重要度や行動への集中の強さが行動の変わり目においても有用な指標となるか研究を行う．

本研究では不明瞭であった行動への集中度合いの明確な定義を与え，行動への集中度合いを考慮し，通知内容を重要度によって制限するアルゴリズムを制作した．
このアルゴリズムを用いる場合と重要度を考慮しない場合の，それぞれの通知システムを制作し，提案手法の妥当性を比較評価した．
作製したシステムを大学生$10$名に96時間連続で利用してもらったところ，アンケート調査で良いタイミングだったという回答の割合が28.18\%高くなった．
これにより，通知の重要度を考慮した通知を行う手法が行動の遷移においても有用であることを示した．

本研究によって，通知内容を考慮した操作を行うことで，既存手法では無視されていた通知タイミングを利用できることを示した．
携帯端末を用いた通知の改善の可能性が示された．

Event date： 2018.03.03   Language：Japanese  

IoTにおいて, 「歩く」，「立ち上がる」などの言語による行動のラベルを目的としたセンサからの行動認識を可視化する技術は,「歩く」，「立ち上がる」という言語による行動のラベルを目的とした映像からの行動認識との技術の融合を意味する. これは一転して,「歩く」，「立ち上がる」などの言語による行動のラベルのバイアスを排除する新たな行動認識の形を提案し, 新たなマイニングのモデルを提案する. ダンスの上手い人と下手な人のどこが具体的に異なるかをセンサと映像からのマルチモダルな行動認識から探る．

Event date： 2017.12.12   Language：Japanese  

Event date： 2017.12.02   Language：English  

Event date： 2017.12.02   Language：Japanese  

In this paper, we aim at automatically answering National Examination for Medical Practitioners. We consider a pair of words between questions and choices of correct answers often appears in the knowledge source text, and introduced word co-occurrence based on PMI. As a result of solving some problems of the doctor national exam using the word co-occurrence score, we obtained the accuracy of 29.85% compared to 20% in case of random answer.

Event date： 2017.12.02   Language：English  

Event date： 2017.12.02   Language：English  

Event date： 2017.11.24   Language：Japanese  

大量のカルテ情報に記載された自然言語で書かれた内容から必要とする項目を信頼性をもって抽出して解析 することにより, フェノタイプを同定する精度を上げることを目的とする. このため, メモリネットワークを拡張し て, 語彙をベースとした探索を効率良く行なう集合演算子メモリネットワークを提案して, 半構造化データから特 徴量を抽出するシステムを構築した. 80 万件 (3ヶ月分, 53,065 人分相当) のカルテ情報から集合演算子メモリネッ トワークを用いた方法により説明変数 8,398(× 53,065 人, 実質 3 万人分) の特徴を抽出して, これから 1 型糖尿病 患者のフェノタイピングを行なった.

Event date： 2017.11.01   Language：Japanese  

三軸加速度センサや角速度センサ(ジャイロセンサ)などのスマートフォン搭載センサや, ドップラ センサや電界共振方式センサなどの非接触式のセンサから取得したデータを基に「歩いている」、「風呂の 湯船につかった」などの人間の行動を認識する技術は, IoT/ビッグデータ/人工知能の進展とともに近年急激 に注目を集めている. この技術は機械学習を用いて教師ありの学習をする形が一般的 [6], [11] だが, 現実的 な設定においていわゆる「モデル選択」という話題に到達する. つまり, どのようなパラメータを選択する と推定の精度を最も高く設定するチューニング法に関わる. ウィンドウの幅やサンプリング間隔をどう取 ればよいかは自明ではなく, データ依存する場合が多いため, モデル選択を行なう. この技術には副産物が あり, どのセンサを用いればよいか、センサ信号のどの部分を重点的に見ればよいかなどの疑問にも答える ことができる. 本論文の設定においては, ランダムフォレスト, 深層学習, アンサンブル RNN などを機械学 習器として想定し, これらに対してモデル選択を行なう. モデル選択は従来, パラメトリック型を中心とし た AIC[1], BIC[15], MDL[14] などを中心として発展してきたが, ノンパラメトリック型の (深層) 学習にお いてはクロスバリデーションが用いられる. さらに, ハイパーパラメータのモデル選択にはベイジアン最適 化 [16] やグリッドサーチなどが良く用いられる. また, 本論文においては非周期型のモデル選択/特徴選択 法であるアンサンブル RNN[10]+ベイジアン最適化も導入し, これはベイジアン最適化やグリッドサーチな どの周期型のモデル選択とは異なる. アンサンブル RNN をセンサ入力の相対時刻に対して相対的な重要度 を特徴選択できるため, 従来の方法では周期的に最適なものを選択するしかできなかったが, ここにおいて は, 周期的に捉われずに時系列で重要な点を直接サンプリングできる形の選択を行なう. これらの上で, グ リッドサーチやベイジアン最適化 [16] を議論する.

Event date： 2017.07.19   Language：English  

ランダムフォレスト [9] や勾配ブースティング法 [1] において用いられる重要度は簡便なツールで, 分類を終えた後に説明変数の重要さの指標を副産物として得る. 本論文では, このような重要度をシーク エンス推定 (シークエンスプレディクション) の設定においても得ることのできる学習法であるアンサン ブル RNN を導入する. このアンサンブル RNN は, 分類後に説明変数の重要度を得ることを可能とする. 重要度を計算できるタスクはこれまで分類/回帰タスクであったが, 本論文はこれをシークエンス推定タ スクに広げる方法を検討する. なお, 各説明変数は語そのもの (サーフェイス型) では成り立ちづらいため, POS(Part-Of-Speech) タグ/形態素などのクラスによりクラス化したサーフェイス型のクラスを用いる. 深 層ディシジョンフォレスト [12] において重要度を得るやり方を応用する.

Event date： 2017.06.28   Language：English  

膨大なセンサデータを観察者の専門性や目的に応じて適切に可視化することで，観察者の作業効率化を図ることができると期待される．そこで我々は，センサデータ閲覧時のユーザの着目点情報を収集し，表示されているセンサデータの特徴量を説明変数として，教師あり機械学習アルゴリズムの一つであるランダムフォレスト法を適用することにより，各データについてどの特徴量が着目されるかを推定する手法を提案している．本稿では，我々が介護施設での実験で得た，照度と加速度データを用いて行った学習実験および評価実験について述べる．評価実験の結果，照度センサデータに対しては，可視化手法によらずユーザはデータの変化が大きい部分に着目するため，高精度で着目点推定が可能であることが分かった．一方，加速度センサデータに対しては，ユーザによっても，可視化手法によっても着目点が異なることが分かった．今後，加速度センサに対して良い着目点推定を行う可視化手法や特徴量を探索する必要がある．

Event date： 2017.06.28   Language：English  

本論文は複雑なセンサ入力を扱うために, 組成セミマルコフ畳み込み LSTM モデルを導入する. こ の組成セミマルコフ畳み込み LSTM モデルは, 近年の CNN と RNN を複合したアーキテクチャをベース に, 組成インスタンスモデルとセミマルコフモデルという 2 つの機構を導入する. 実験結果が示すように, 組成インスタンスモデルを用いることにより, 27%から 43%精度を向上させることができた.

Event date： 2017.06.28   Language：English  

本研究では，介護施設に入居する前のサービスである介護施設紹介コールセンターのデータをテキストマイニングと教師ありアンサンブル学習により分析し，介護業界の問題解決につながる知見の発見を試みた．分析方法は，1.相談経緯項目から，相談者の相談目的・背景を把握するため，テキストマイニング技術を用いる方法と．2.相談期間とその他の項目との相関を分析するため，アンサンブル学習法を用いる方法の2つの分析方法を適応した．その結果，テキスト中のネガティブまたはポジティブの形容詞の周辺単語を集計することで，各相談者の相談目的，背景の傾向が分かることと，「介護度」「続柄」「入居希望時期」「ADL歩行」「ADL排泄」「進捗」の項目が情相談期間にとって重要な項目であることが分かった．

Event date： 2017.05.25   Language：English  

本稿では,30 人規模の介護士・看護師スタッフを持つ介護施設において,スタッフの行動センシング実験 を 2 ヶ月半程度行った実験を述べる.スタッフ 27 名に対して 20 種類の行動を自分でスマートフォンにラ ベル付けをしてもらいながら,スマートフォンおよび携帯センサにおいて加速度を中心とするセンサデー タを取得した.また,各部屋のベッドサイドなどにも赤外線温度などのセンサを設置し,そこから得られ る ID やセンサデータを Bluetooth LE プロトコルでスマートフォンで取得し,スマートフォンのセンサ データと合わせてクラウド上にあるサーバに保存した.これらの実験と得られたデータの概要と,行動認 識の試みについて述べる.

Event date： 2017.05.23   Language：English  

Mobile Activity recognition is important for healthcare and care-life of elderly people. However, there is a problem that the method can’t recognize activities which don’t appear in the training data. We propose the Zero- shot learning with semantic word vectors to overcome the problem. In this paper, we evaluate the proposed method by using 5 supervised learning method to improve the accuracy. As a result, the accuracy of the unseen classes improved than naive methods, and identified several challenges.

Event date： 2017.05.15   Language：English  

Event date： 2016.12.10   Language：English  

In this study, we conducted the sensing experiment at a residential nursing home care facility for nursing care service improvement. We conducted a preliminary analysis of the movement of care recipients and nursing care staff using various sensors.

Event date： 2016.12.10   Language：English  

In the field of speech recognition, most research are aiming at achieving natural accents. However, few people research to recognize unnatural accents. To make the unnatural accents, we make the 16 patterns of the words while considering familiarity and word accents. Moreover, we evaluate whether the generated patterns are natural or unnatural by analyzing the result of asking to 6 people.

Event date： 2016.12.10   Language：English  

The purpose of this study is to automatically visualize multiple sensor data according to the user. Therefore, the user operated to perform zooming and sensor selection on visualized data, and we analyze where the user is examining on. The operation was estimated by using random forest with features from the data as the explanatory variables and the user operations as the objective variable, and was analyzed using important factors. As a result, it was found that features such as “Number of Samples” of data and “Maximum Value” and “Variance” on the right side of visualized data were high importance.

Event date： 2016.08.28   Language：English  

行動認識とは一般的にセンサデータから行動ラベルに向けて教師あり機械学習を行い，推定モデルを生成する方法が使用される．しかし，その手法ではセンサデータのない行動ラベルは推定できないという問題点がある．そこで，自然言語処理ツールword2vecから生成される意味的単語ベクトルにTwitterの投稿時間情報を組み合わせたものを用いた行動認識手法を提案した．その際，行動ラベルの選択は難しく，多くのラベルを設定すると精度が落ちてしまう問題があるので，行動ラベルのオントロジーを生成し，行動ラベルの増やした際の精度について検討する．この評価実験として，部屋の照度と消費電力データと1日の時間に家庭内行動ラベルが記載されているデータセットを用いて評価を行った．

Event date： 2016.08.04   Language：English  

本研究では，病院内の整形外科病棟フロア全体において，40日間の昼夜にわたり，看護師の行動記録および近接センサによる位置情報，そしてDPCおよび看護必要度という医療データを収集した．収集したデータに対して，1) ある日の患者の状態から次の日の看護業務の長短を予測出来るか，2) 一日の看護業務量から，患者の入院日数の長短，退院時ADLの善し悪しを予測できるか，3) それらに影響を与えない看護業務量を減らすことが出来るか，をアンサンブル機械学習による予測および，変数重要度を調べることによって検証する．分析の結果，1)については73.7%, 2)については入院日数の長短を67.81%, ADLの改善を74.77%で予測できた．3)については，アンサンブル学習の結果重要度の低い看護行動を除外しても精度が低下しないことを示し，それらの行動を削減できる可能性を示した．

Event date： 2016.07.08   Language：English  

本稿では,行動認識において,自然言語処理によって生成された行動ラベルと単語ベクトルを用意 し,zero-shot 学習を適用することで,未知行動データを推測する方法を提案する.行動認識の研究では, 収集データから行動ラベルを機械学習する手法が一般的であるが,この方法では行動ラベルが学習されてい ない未知な行動を推定することが出来ないという問題がある.未知な行動を推定する既存研究として,行動 ラベルに対して体の動きを表すコード表を用意しておいて,行動を推定するという手法を提案されている. しかし,この手法だとコード表を用意しておかなければいけないという問題がある.我々はコード表の代 わりに,単語ベクトル化ツール word2vec を用いて行動ラベルと単語ベクトルを用意し,zero-shot 学習を 適用する方法を提案する.提案手法で行動推定を行った際,既存手法とどの程度変わるのか評価するため, 本研究室で過去に生活行動センシング実験を行った際に収集されたデータを用いて行動推定を各手法を用 いて行った.そして,各手法の精度を出力し比較を行った.また提案手法を用いて,未知な行動ラベルが 推定されるのか評価するため,同様のデータを用いて予備評価を行い精度を出した.予備評価の結果,提 案手法が既存手法に比べて,約 5%精度が向上した.そして,提案手法で,7 つの未知行動ラベルを推定す ることができた.未知行動ラベルの精度は,適合率は最大で約 89%,再現率が最大で,約 1.3%という結 果となった.また,特徴量ベクトルと単語ベクトルの互換性があるのかを分析するため,特徴量ベクトル と単語ベクトル,さらに推定された単語ベクトルを行動ラベル毎に 2 次元プロットしベクトルの可視化を 行った.結果,特徴量ベクトルと推定された単語ベクトルの互換性はあるが,単語ベクトルとの互換性は 低いことがわかった.以上のことから,未知行動の推定精度を向上させることで,行動推定の精度はより 向上し,また互換性のずれは単語ベクトルと特徴量ベクトルに含まれる情報の違いにあると考察した.

Event date： 2016.07.08   Language：English  

Event date： 2016.05.28   Language：English  

Event date： 2016.05.28   Language：English  

Event date： 2015.12.12   Language：Japanese  

Event date： 2015.12.12   Language：Japanese  

本研究室では，ユーザに作問を任せるwebシステム “Atquiz”を作成した．このシステムは学習者自身が問題を作成し，その作られた問題とユーザ（学習者）を自動で評価するというものである．しかし，誰でも問題を作問できるため，適切な難易度で，適切な知識を問う問題が作問される保証はなく，質の悪い問題が出題される場合もある．そこで，我々はユーザの成績に対応した問題を割り当て，出題するシステムの開発を目指す．本論文では，まず作問された問題をDoc2vecを用いて，ベクトル化し，ベクトル化された問題をクラスタリングによって分類した．分類した結果，同じような構造の問題は同じクラスタに分類できることがわかった．

Event date： 2015.12.12   Language：Japanese  

近年，介護分野における事故が問題になっている．介護事故を防止するためには，事故の原因を調査する必要があり，そのための研究が年々活発に行われている．それらの研究の中には，センシング技術を使用するものが多く存在する[1]．しかし，センシングにはコストがかかってしまう．そこで，本研究では，事故事例テキストをテキストマイニングすることにより，事故が起きやすい状況を取得し，さらに，どの場所にセンサを取り付ければ有用なデータが得られるか考察する．

Event date： 2015.11.29   Language：Japanese  

本稿では，家庭内に簡易センサを設置して家庭内の行動をセンシングする技術において，既存の家庭で取得した訓練データセットを新たな家庭に適用する際に，家庭間の差異を考慮して認識精度を向上する手法を提案する．異なる家庭の間では，得られるセンサデータの特徴にも違いがあると考えられるため，センサと行動ラベルの訓練データ間，またはセンサのみの入力データとの間において，異なる家庭間でも認識精度を向上するためのデータの転移の考え方を導入する．提案手法では，推定対象家庭の行動ラベルが与えられない場合と与えられる場合の2つを考え，行動ラベルありのデータどうしで交差検証により精度が良くなるサンプルのみを採用する教師あり転移の手法と，行動ラベルありのデータの分布を補正することで行動ラベルなしのデータに分布を近似させる教師なし転移を組み合わせる．あらかじめ，家庭に設置したタブレット端末のセンサデータとスマートメーターの電力データを同時に収集し，そのデータから生活行動を推定し，住人に提示して記録／修正してもらうシステムを開発し，35軒の家庭から約4ヶ月実験を行った．このデータのうち行動ラベルの入力が一定以上の家庭と日について提案手法を評価したところ，両方の場合において精度向上が確認された．

Event date： 2015.11.29   Language：Japanese  

概要:本研究では,看護師の業務分析のため,33 日間に渡り看護師の業務行動データを収集する実験を行い,業務時間に影響を与える要因について分析を行った.データ収集実験では,38 人の看護師を被験者に設定して,装着型の小型センサ端末を装着した状態で業務を行ってもらい,加速度データおよび看護師間の対面情報,看護師業務情報を収集した.また,赤外線を用いた情報通信機器によって看護師の位置情報も同時に収集した.本稿では,業務時間が業務効率に直結していると考え,各業務時間の長さに影響を及ぼす要因について回帰分析によって調べた.その後,単回帰分析により有意水準 5%で有意となった説明変数の業務だけを抽出し,その業務に対して決定木を用いた要因分析を行った.単回帰分析の結果,14 の業務において有意な結果が得られた.また,決定木による要因分析の結果,ほとんどの業務において他の看護師との対面人数が業務時間に影響を与えていることがわかった.また,食事介助業務中に特定の場所に訪れる看護師ほど業務時間が長くなるという結果を得た.

Event date： 2015.08.27   Language：Japanese  

本研究では，介護分野における被介護者の転倒などの事故の検出・予防にむけて，過去に起こったヒヤリハット事例が記載されたテキストから，センサによるコンテキスト推定に有用な情報を抽出することを目的とする．現在，介護分野において，被介護者の転倒などの事故の増加が問題となっている．様々な異常検知システムが提案されているが，実際に事故が生じることが少なく，異常検知の精度を上げることが困難である．本研究では，実際に介護施設内で起きたヒヤリハット事例をまとめたテキストから，自然言語処理を用いて，センサによるコンテキスト推定に有用な事象の時間帯，場所，負傷者などの情報の抽出を行う．

Event date： 2015.08.27   Language：Japanese  

本研究では，ユーザーが問題を作成できるテストシステムにおいて，問題を適切に選択する機能を開発する。現在，e-Learningのような教育システムが採用され，学力の向上が期待される一方，新しい教育システムの導入により教師側の負担が増している。そこで，どんなユーザーでも作問できるシステムの開発に取り組んだ。現時点でこのシステムは，主に作問，解答，自動評点の機能がある。しかし，出題時に問題がランダムに表示されるため評価方法の効率が悪い。この問題を解決するため，出題時にユーザーの成績に合わせて問題を表示させるシステムを開発する。問題の分野分け，問題同士の依存関係の解析，解答者に適した問題の出題，という流れを自動で行う。

Event date： 2015.07.08   Language：Japanese  

本研究ては,家庭の電力消費量を抑えるため,家庭内の行動と消費電力の相関の具体的な解析を述へ る.近年,様々な消費電力に関する研究か行われている.我々の研究ては家庭の消費電力削減の目的とし, システム開発,被験者による実験,生活ハターンと消費電力の相関分析,電力削減への提案の研究を行う. 現在,我々は住人の生活ハターンと消費電力の相関分析に取り組んている.開発したシステムを用いて,1 日に数分程度行動の入力を依頼した.約 4 ヶ月間分,35 軒の家庭から約 11745 件の行動入力と約 7.14GB のセンサテータと約 237280 時間分の消費電量テータか得られた.収集したテータを用いて,推定された 行動の時刻と持続時間を説明変数とし,一日の平均消費電力を目的変数とした重回帰分析を行った結果, 一般的な家庭て「テレヒを長く見る」,「テレヒ時刻か早い」,「食事時刻か早 い」及ひ「睡眠時刻か早い」 なとの日は消費電力か大きいことか分かった.消費電力か一番高い家庭の「食事時間を長く食へる」,「睡 眠時刻か遅い」及ひ「食事時刻か早い」なとの日は消費電力か大きいことか分かった.このように,住人 行動のラヘルテータを使用することて,電力と行動の具体的な解析か可能になることを示す.

Event date： 2015.07.08   Language：Japanese  

本研究ては,すへてのユーサーか問題を作成てきるシステム作成を目指す.現在,多くの大学て e-Learning のような教育システムか採用されているか,その多くの場面て教師のみ,または限られた人間 か問題を作成するため,作問の負担か大きい.また,学習者同士かインターネットを介して, 事前に解答 か知られている傾向かあり,教師か新しい問題を作成し続ける必要性に直面している.そこて我々は,と んなユーサても作問てきれは教師の負担か減らせることかてきると考えた.しかしなから誰もか自由に作 問てきる状況ては,問題の難しさかハラハラてあったり,試験範囲に見合ってない問題か作問される可能 性かある.そこて,作られた問題の難しさと,妥当性を評価に反映させるアルコリスムを定式化した.ま たシミュレーションを行い再帰的なアルコリスムか収束することを確認した.そこて,作問かてき問題を 解答てきる Web システムを作成した.そのシステムを使い, 実際の人間か作問した問題て,提案手法のア ルコリスムにより,正しい評価かてきるかとうか, 大学の授業内て実験を行った.その結果,実際にユー サか作問した問題ても難しさと妥当性を考慮した評点結果か算出された.

Event date： 2015.07.08   Language：Japanese  

近年,多くの業界においてヒックテータの広く活用されている.医療現場においても,診療情報, 医療計測テータは膨大なものとなってきており,IT 技術の導入か進められている.その一方て,医療現場 の労働環境には問題点か多く存在し,中ても看護師の労働環境の悪化か問題視されている.本研究ては, 看護師の業務分析のため,長期間に渡り看護師の業務行動テータを収集する実験を行った.38 人の看護師 を被験者に設定して,装着型の小型センサ端末を装着した状態て業務を行ってもらい,加速度テータおよ ひ看護師間の対面情報,看護師業務情報を収集した.また,赤外線を用いた情報通信機器によって看護師 の位置情報も同時に収集した.収集した各種テータから看護師の業務行動の激しさや位置情報,看護師間 の対面情報や業務情報を分析し,それそれの因子か看護師に与える影響について考察を行った.その結果, 他の看護師との対面回数か多く,病室に何度も訪れている看護師や,リハヒリ介助業務や行動介助業務な との患者の介助に関わる業務を行う看護師ほと,行動の激しさか大きくなることかわかった.

Event date： 2015.06.21   Language：Japanese  

Event date： 2015.06.21   Language：Japanese  

Event date： 2015.03.09   Language：Japanese  

We focus on the automatic assessment of user-generated tests, where any user can make a question content. We describe a method for assessing an answer of a user for a question, taking into account the difficulty and the validity of the question, and show the result of preliminary experiment performed by a set of people, which implies the positive correlation between the subjective assessment.

Event date： 2015.03.09   Language：Japanese  

我々は，住人の生活行動と消費電力の関係を明らかにする研究を進めている．生活行動と消費電力の関係が分かれば，電力から行動認識を用いて住人の一日の行動を推定したり，行動に応じた節電のアドバイスを用意したりすることで，消費電力削減につなげるといった，きめ細かなサービスの実現が期待できる．本研究では，家庭に設置したタブレット端末のセンサとスマートメーターのデータを同時に収集し，そのデータから生活行動を推測し，住人に提示して記録／修正してもらうシステムを開発した．現在，34軒の家庭において約4ヶ月間の実験を行っている．本稿ではそのシステム設計と，実験の途中結果について述べる．

Event date： 2015.03.09   Language：Japanese  

We propose the method for detecting room types in a home setting using simple sensors such as light sensors. As a result of the experiment for 5 room types with 2 days, we identified the room types which are easy to detect, and clarified the future challenges to improve the accuracy.

Event date： 2014.10.14   Language：Japanese  

Event date： 2014.07.09   Language：Japanese  

Event date： 2014.07.09   Language：Japanese  

Event date： 2014.07.09   Language：Japanese  

Event date： 2014.07.09   Language：Japanese  

Event date： 2014.07.09   Language：Japanese  

Event date： 2014.06.21   Language：Japanese  

近年発展途上国では生活習慣病が蔓延している一方で，その多くの国が医師不足に悩まされている．そこでバングラデシュでは遠隔医療を取り入れた健康診断を行っている．さらに機械学習による医療判断のサポートも研究されている．しかしながら，遠隔にいる医者の人的または時間的資源が不足してしまう問題や，機械学習による医療診断はその精度がまだ不十分であるといった問題が残る．そこで最近注目されているインターネットを介し不特定多数に向け外注をするクラウドソーシングを組み込む事によってプロジェクトのコスト削減，プロセスの改善を目指す．また現在のプロジェクトでは対象外とされている患者に対応する応用も検討する．

Event date： 2014.06.01   Language：Japanese  

Event date： 2013.12.21   Language：Japanese  

本研究では，スマートフォンなどの携帯機器に埋め込まれた加速度センサの情報から，ベイズ的手法により,人物姿勢を推定することを目標とする．加速度から二回積分により姿勢を解析的に求めることは, 変数の多さや誤差の累積により困難であるが，ベイズ推定を用いることにより，無理な姿勢といった頻度の偏りを考慮した姿勢推定が期待できる．

本論文では，加速度センサからの姿勢推定手法の定式化を行い，動作認識デバイス, および加速度センサを用いて姿勢情報と加速度データを収集するシステムを構築した．また予備評価として，本システムを用いて1次元空間における加速度と変位の条件付き確率分布を生成するシステムを構築し, それを用いて，加速度データから一次元の変位の推定結果を確認した．

Event date： 2013.12.21   Language：Japanese  

In this paper, we analyzed the regression of the periodical features of mobile activity level sensors using the data of two weeks of a subject, and observed the result of dividing time zones and important periodical variables such as weekly and daily values.

Event date： 2013.12.21   Language：Japanese  

In recent years, the need for reducing power consumption is growing even in a home. In this paper, we propose a mutual-information-based method for finding behavior of residents which affects power consumption, and show an example using available statistic data.

Event date： 2013.12.21   Language：Japanese  

In recent years, the need to analyze large amounts of data is growing. However much time it takes to analyze large amounts of data. We performed a preliminary assessment to reduce processing time by using the distributed cache memory system in the data analysis.

Event date： 2013.12.21   Language：Japanese  

本研究では，ポータブルヘルスクリニックの問診プロセスを改善する為に自然言語で書かれる患者の訴え（主訴情報）を言語処理し，活用することを目的とする．これにより，現場の医療補助スタッフが現在は医師が聞いている主訴情報を予め問診の際に聞くことができるようになり，遠隔にいる医者の時間が削減され，問診プロセスが改善される．まず，手作業で行われている問診内容を入力するためのWeb入力システムを作った．これは従来の紙からデータベースへ手入力の手間を軽減させ，さらに，データ処理がしやすいように要件を整理し実装した．また主訴の情報を分析することにより，問診プロセスを改善する手法の設計を行った．

Event date： 2013.11.01   Language：Japanese  

Event date： 2013.08.31   Language：Japanese  

本発表では，差分実行可能なデータ解析基盤システムであるDakeに分散メモリキャッシュのmemchachedを用いて高速化を行う手法を述べる．Dakeシステムは，データの依存関係を正確に把握することで，同じ計算を何度もせず,変更があった部分のみを再実行することができる我々が開発したシステムである．Dakeシステムでは，大量のデータを段階的に解析し,段階ごとに中間データが生成される．この中間データを，分散メモリキャッシュであるmemchachedを用いてメモリ内にキャッシュすることで，大量のデータに対してもファイルからの読み出し回数を減少させ，処理の高速化を目指す．また，メモリに書き込まれたデータは一時的なものであるので，最終的なデータを保存する機能を用意する．

Event date： 2013.08.31   Language：Japanese  

本発表では医師不在地域における診断支援システムの開発について述べる。バングラデシュなどの医師不足地域では十分に治療が受けられず、遠隔医療でも医師が不足している問題があり、医師の診断を受ける前の医療支援システムが求められている。通常の診断支援システムでは医師向けに患者の基本診断データが入力され過去の診断結果・基本的な処方などが出力されるようなルールに基づき診断するが、本研究では医療従事者向けに患者の症状の相談が入力され、適切な専門医への勧めや問診誘導が出力されるようなシステムを事例をもとに学習することを目指す。本発表ではそのような事例を獲得するためのユーザーインターフェース設計を行う。

Event date： 2013.08.20   Language：English  

Event date： 2013.07.31   Language：Japanese  

近年,途上国においても,感染症や栄養失調といった伝統的な疾患に代わり,糖尿病や高血圧症を はじめとする生活習慣病が急激に増加しており,その予防が大きな課題となっている.途上国は人員・設 備とも医療インフラが不足している一方で,携帯電話網が急激に普及してきているなど,情報通信技術が 貢献できる役割は大きいと考えられる.我々は途上国のひとつであるバングラデシュにおいて,ポータブ ルヘルスクリニックと名付けた予防医療プログラムを実施している.その実施においては,ICT の知識に 乏しい医療者でも使えるシステムといった課題の他,停電が頻発する,ネットワーク接続が不安定といっ た途上国特有の問題がある.本稿では,ポータブルヘルスクリニックシステムの構築における課題と対策 について述べる.

Event date： 2013.07.10   Language：Japanese  

本研究では，携帯情報端末とWebサイトを利用した行動類似度評価システムMimicMotionの開発と評価実験について述べる．人間の行動が客観的に計測できるようになれば，様々な分野への応用が期待できる．例えば，医療分野においては生活習慣病の予防のために生活習慣を客観的に計測できる．また，ダンスや伝統芸能など固有の動きが重要視される分野においては，師範などの手本とどれだけ近いかということが評価できるため，客観的に動作の習熟度を確認することができる．これまでこのような行動の計測は難しかったが，近年，3軸加速度センサやジャイロスコープといったセンサ類を搭載したスマートフォンが広く普及しており，それらが可能となりつつある．

人間の行動を解析するためには，多人数かつ多くのセンサデータを集める必要がある．少人数で少量のセンサデータで学習を行えば，そのセンサデータに特化した学習となってしまう可能性が高いためである．しかし，多くの人から多様なセンサデータを集めることは容易ではない．また，ユーザも，ただセンサデータを収集するだけでは飽きてしまうため，継続的にセンサデータを収集することは難しい．そのため，ユーザに何らかのメリットを与えデータ提供意欲を持ってもらう仕組みが必要となる．そこで本研究では，多くの行動情報収集を目的としたシステムの開発を行った．

多くの行動情報収集ができるシステムは，ユーザが行動情報を収集するだけでなく，ユーザが収集した行動情報を元にユーザに動機付けを行うものでなくてはならない．この条件を満たすために，6つの要求を定め，設計を行った，要求の1つは，3 軸加速度データが行動種別と正確に対応付けられている，である．1つは，行動の記録に使用される携帯情報端末の取り付け位置が明確に記録されている，である．1つは， ユーザが簡単にいつでも，どこでも行動情報の作成を行える，である．1つは，ユーザが本システムを繰り返し使用したくなるような，動機付けがされている，である．1つは，ユーザのニーズに応じて対応できる拡張性をもつ，である．これらの要求を満たすために，3つの機能を考案した．1つは，ユーザが行った行動の，動画像と携帯情報端末で計測した3軸加速度データ，もしくは，既存の動画像とその動画像

を模倣しながら計測した3軸加速度データ，から成るコンテンツを用意し，サーバへアップロードすることで，それらをWebサイトで共有できる機能である．1つは，ユーザ同士が収集した3 軸加速度データが，どの程度一致しているのかを表した類似度を評価できる機能である．1つは，関節の変位情報であるモーションデータを利用する機能である．また，これらの機能を実現するために，システムの構成は，行動情報を作成する携帯情報端末アプリケーションと，行動情報の蓄積と類似度の計算を行うサーバと，コンテンツの再生と管理を行うWebサイトとした．

設計を基に，行動情報類似度評価システムMimicMotionを実装した．MimicMotionは，設計で考案した，モーションデータを扱う機能は搭載していない．MimicMotionでは，収集された行動情報は，ネットワークを通して行動情報収集サーバに送信され，蓄積される．また，コンテンツはWebサイト内で閲覧でき，それらを他のユーザに評価や模倣してもらう仕組みを用いる．ユーザは提供者，模倣者及び閲覧者の3種類に分類される．提供者は，コンテンツを提供し，コンテンツに対する評価を受けるユーザである．模倣者は，コンテンツを模倣しながら，携帯情報端末アプリケーションで3軸加速度データを計測し，測定後サーバへ計測したデータを送ることで，類似度を100点満点で取得することができる．閲覧者は，Webサイトを閲覧し，コンテンツに対する評価を行うユーザである．この3者の立場に分類することで，ユーザは自分

の行動を評価されることの喜びや優越感を感じる事ができるとともに，さらなる評価を得ようと努力する．また，類似度の点数によって客観的に模倣の習熟度を測ることができる．さらに，点数が上がることの喜びや，他人との比較での楽しみを得ることができる．これらのことから，ユーザの動機付け行われ，多くのユーザの利用につながり，多くの行動情報を収集することができると期待できる．

評価実験では，類似度評価システムの妥当性の検証を行った．様々な動きをコンテンツとして利用するためには，動きの違いによる類似度の点数のばらつきは，少ない方が望ましい．そこで我々は，動かす部位と，動きの激しさに注目し，下記のように，6つの動きに分類したコンテンツを作成し，それぞれのコンテンツを模倣した際の，類似度の点数の分布を調べる目的で，評価実験を行った．実験の結果から，動かす部位による類似度の点数のばらつきは小さいが，動きの激しさによる類似度の点数のばらつきは大きいことが分かった．したがって，本研究で開発したシステムは，動きの激しさが似ているコンテンツを用いる場合には，妥当性はあると言えるが，動きの激しさが異なるコンテンツを用いる場合には，妥当性が十分ではないので，改良する必要がある事が分かった．

Event date： 2013.07.10   Language：Japanese  

近年，センサデバイスを用いた人間の行動認識の研究が盛んに行われており，スポーツ，娯楽，医療分野など，様々な分野での応用が期待されている．我々は熊本にある済生会熊本病院と連携し，大規模な行動データの収集を行った．そこで収集された行動データを分析し，より質の高い医療行為を行うために役立てる研究を行っている．

本研究では，収集された長時間の行動データの中から医療行為を行っている区間の行動データを効率よく見つけ，分割を支援するための手法を提案する．手法の1つとして，看護師が病室に入室している区間を把握することにより分割を支援する．現在，看護師の入退室の認識にはRFIDを用いているが，RFIDは，RFIDリーダを入り口に2つ設置しなければならず，設置運用コストがかかる．さらに，RFIDリーダの動作が不安定なため，片方しか反応しない場合がある．そこで我々は，RFIDを用いずに看護師の入退室の認識を行うことを目的とする．我々が提案する手法は，看護師の入退室について相関がみられる，騒音センサ，照度センサ，ベッドセンサの3つの生体・環境センサを用いて行う．

環境の状況を示す，騒音センサや照度センサを用いることで，看護師の入退室によりおこる病室の環境の変化を知ることができる．さらに，看護師や患者がセンサを持たなくても，看護師がどの病室に入ったかを把握することができるようになるということが考えられる．また，患者の状態を示す．ベッドセンサを用いることで，看護師の入退室によりおこる患者の状態の変化を知ることができる．さらには，看護師の入退室によりおこる患者の心理的変化も把握することができるようになるのではないかと考えられる．以上の3つのセンサを用いて，各センサデータに対して大きく分けて3つの分析を行った．

1つは，各センサデータの波形の可視化である．目視により確認できる，特徴量の有無を確認するため，センサデータごとに，看護師の入室時と非入室時（看護師の入室を行っていない区間）において，時系列で波形を描画する．波形を描画することで視覚的に波形を確認できるため，特徴量抽出の際に有効な特徴量の有無を目視により確認できる．

次に特徴量を描画する．波形の可視化により，看護師の入退室の認識に有効な特徴量であると考えられる特徴量を描画することで，実際に看護師の入退室の認識に有効な特徴量であるかの確認ができる．

次に，各センサデータ値の，看護師の入室時と非入室時での，平均値の変化量と分散値の変化量を特徴量とし，複数の特徴量を組み合わせて，クラスタリングを行う．クラスタリングを行うことで，看護師の入退室の認識に対して有効な特徴量の確認ができる．使用するデータは，計100件のデータを含むデータセットである．データセットは上記の特徴量を1人の患者から，入室時10件，非入室時10件の計20件を収集し，これを5人の患者にたいして行い，入室時50件，非入室時50件の計100件のデータにより構成する．なお，昼を8:00~18:00，夜を18:00~8:00までとして，入室時50件，非入室時50件のデータに対して，それぞれに，昼と夜のデータが25件ずつ含まれるように構成する．その結果，昼と夜に分けてクラスタリングした方が，特定の値でクラスタを生成しやすいことが分かった．

上記の分析により，求めた特徴量を用いて，実際に看護師の入室の認識を行う．看護師の入室の認識を行う際，使用するデータセットは，クラスタリングの際に，作成したデータセットであり，分類器はサポートベクターマシン，検定法は交差検定法を用いる．交差検定法は1つのデータセットを分割し，分析するデータと，テストに用いるデータとして使用するため，どちらにも，同じ患者のデータが，含まれている可能性が高い．したがって，高い精度で求めることができる．看護師の入退室の認識の結果，1つのセンサデータのみを用いるよりも，複数のセンサデータを，組み合わせて用いる方が，有用であることが分かった．しかし，使用しているセンサデータが多いため，できるだけ少ない組み合わせで認識を行いたいと考えた．そこで，さらに多くのセンサデータを分析しようと試みたが，現在収集されている，行動データは約1,600件であり，分析には多大な時間が必要となる．したがって，我々は並列分散処理による分析を行うことを試みた．今回，並列分散処理にはDakeシステムを利用する．Dakeシステムとは，データとプログラムの依存関係を管理しながら，Hadoop Streamingによる並列分散処理を可能とするシステムである．依存関係の管理によって差分処理が適用され，データが追加された際に処理の繰り返しを避けることが出来る．また，標準入力のコマンドにより，任意の処理に並列分散処理を適用させることができる．

我々はこのDakeシステムを用いて，現在収集されている約1,600件の行動データに対し，分析を行い，看護師の入退室をより効率的に判断できる特徴量を探した．

Event date： 2013.07.10   Language：Japanese  

我が国では、少子高齢化が深刻になってきており、医療従事者と患者両者の負担が増加している。このような負担を軽減するために、看護師の医療行為の効率化や患者の生体信号の無侵襲計測に向けたシステムの研究・開発が行われている。このようなシステムの研究には、様々なセンサを用いて長時間計測する手法がとられている。熊本の済生会病院ではベッドセンサ、加速度センサ、マイクロフォン、環境センサ(照度計、温度計等)などを用い、看護師や患者の行動を客観的に計測する実験が行われている。

患者の無侵襲計測に用いられるセンサとしてベッドセンサが挙げられる。ベッドセンサからは、マットレスの下の圧力センサからの信号がバンドパスフィルタによって分離されたデータが出力される。データはシーケンス番号、日付・時刻・ミリ秒タイムスタンプ、心拍、呼吸、体動の波形と、一分間の心拍数、呼吸数、体動数からなる。

ベッドセンサでの生体信号計測には問題点がある。それは圧力センサからの信号に対しバンドパスフィルタを適用しているため、計測対象の生体信号が他の周波数帯域に変化してしまうと、正確に計測することができないという点である。ほかの周波数帯域移行する現象には2つの可能性が考えられ、それは患者の異常状態とデータの誤りである。後者は、対象生体信号が他の周波数帯域へ移行してしまうことによる、対象生体信号波形の桁落ちや、周波数解析の際に計測対象の生体信号が本来の周波数の整数倍の周波数の成分が強く計測される現象が原因である。

　本稿では上記の問題を改善する異常検知システムを提案し、精度を評価する。



提案手法

本稿では、ベッドセンサの各波形データから誤計測を改善するシステムを提案し、精度の評価を行う。誤計測とは対象生体信号が他の周波数帯域への移行することが原因で起こる、対象生体信号波形の桁落ちである。

提案するシステムでは、誤計測を各波形のスペクトログラムの最大値をとることにより、本来の１分間の心拍数、呼吸数、体動数を導き出している。ここで、周波数の特性として、本来の整数倍の周波数の成分が瞬間的に強く計測される場合があるので、スペクトログラムの最大値に対し、カルマンフィルタを適用することにより、瞬時的かつ急激な変化を抑制できる。呼吸数や心拍数が瞬時に急激な変化による異常値は検出せず(現実的には一瞬だけ心拍数や呼吸数が2倍や3倍になることは考えにくいため)、異常な心拍数や呼吸数が続いた場合は時間経過とともに異常な数値を検出することが可能であるため、カルマンフィルタは異常検知に適していると考えられる。

実験は、対象生体信号が他の周波数帯域へ移行する状況等、様々な誤計測を含んだ状況を模擬的に作り出して行った。実験にて計測したベッドセンサのデータに対し、上記の提案手法により周波数帯域の重なりによる誤計測の修正を行い、精度評価を行う。

Event date： 2013.05.16   Language：Japanese  

本研究では，人間の行動解析のために必要な多くの行動情報を集める目的で開発した，行動類似度評価システムMimicMotionについて述べる．MimicMotionでは，ユーザが行った行動の3軸加速度データと，動画像から成るコンテンツをWebサイトで共有できる．また，ユーザ同士が収集した3軸加速度データが，どの程度一致しているのかを表した類似度を評価できる．これらにより，多くのユーザの利用につながり，多くの行動情報の収集につながると期待できる．

Event date： 2013.05.16   Language：Japanese  

ベッド上の空気マットの圧力を測るベッドセンサを用いて，心拍,呼吸,体動の各生体信号を分離する手法を提案する.バンドパスフィルタを用いる既存手法は，計測対象である生体信号が他の生体信号の周波数帯域に重複すると,正確に計測できない.この問題に対して, 用いる周波数帯域をカルマンフィルタを用いて動的に変化させる手法を用いて生体信号の分離を試みる．

Event date： 2013.05.16   Language：Japanese  

本研究では，病室に設置された騒音のデータ，照度のデータ，ベッドセンサのデータを用いて，看護師の入退室の認識を行った．認識には，実際の病棟において長期間収集した患者の生体データおよび病室の環境データから，看護師の入室時および非在室時のデータを，100件ほど用いて機械学習を行った．また，より大規模な現実のデータで評価するため，並列分散処理を試みる．

Event date： 2013.03.14   Language：Japanese  

In this paper, we propose a method for finding nursing activities from accelerometers and audio on mobile sensors which are attached to nurses in reality. If we can find the intervals of nursing activities correctly, we can reduce the labor of annotating mobile sensor data for activity recognition. We have extracted the times of nursing interactions between nurses and patients in the following steps: A) recognize walking activity from accelerometers, B) recognize if s/he is in the patient's room or not at each time duration divided by walking activities, from the environmental noise levels of sounds, and, C) for the duration where s/he is assumed to be in the patient's room, apply voice activity detection by fundamental frequencies using Cepstrum method, and extract the duration in which a person speaks.

Event date： 2013.02.14   Language：Japanese  

Event date： 2012.12.25   Language：Japanese  

Event date： 2012.12.25   Language：Japanese  

Event date： 2012.12.14   Language：Japanese  

Event date： 2012.12.08   Language：Japanese  

In recent years, activity recognition is carried out using a variety of sensor devices. If you can observe humans actions, it can be applied in various fields. However, it takes time to machine learning for activity recognition. In this research the purpose of reducing the processing time by applying the distributed processing system. In this paper,we describe a desgin of analysis flow using Dake system to manage the dependency between data and analysis program.

Event date： 2012.12.08   Language：Japanese  

In this paper, we describe the analysis of the sensor data of nurses and patients in a hospital ward. First we describe a variety of large number of sensor dataset. Then, we analyze the correlations from the collected data, and we show cross-correlations we obtained. In addition, we discuss the features by visualization.

Event date： 2012.12.08   Language：Japanese  

In this paper, we explain the activity information sharing system “MimicMotion”. This system is what we have to work together Web site and the mobile application software on smartphone software for activity analysis. This system gathers users’ activity using acceleration data, movie data and motion data which is information of joint displacement. In some case, motion data is available to convert the acceleration data. When user mimics activity of other users, this system can determine the similarity scoring compares the behavior of both the acceleration data. As a result, we can be collected a lot of activity information.

Event date： 2012.09.24   Language：Japanese  

本論文では,声の客観的な好感度を判定する手法を述べる.以下では好感 度の高い声をモテ声と呼ぶことにする.

声総研ではモテ声を点数化する「モテ声診断チェッカー」というソフトウェ アを公開している.これは,声の大きさ,高さ,長さ,聞きやすさ,滑舌の 5 つの 項目で判断し,声の好感度を点数化する.我々は好感度に影響するその他の 要素を探索すべく,被験者へのアンケート実験を行い,その結果に基づき評価 の高い声,低い声の声紋を比較し好感を持ってもらえる特徴を抽出した. その 結果, 第4 フォルマントと音素間の明確な分離度という 2 つの特徴を発見し,そ れを基準とするモテ声の点数を算出するソフトウェアを作成した.

Event date： 2012.09.03   Language：Japanese  

近年，複数のセンサを搭載したスマートフォンの普及により，人間の行動を解析する研究が盛んに行われている．行動を解析するためには多人数かつ多くのセンサデータを集める必要がある．また，センサデータに対するアノテーションは非常に重要な作業である．しかし，行動ラベルを対応付ける作業は人の手によって行われ，時間と手間のかかる作業である．そのため，作業者が効率的かつ正確に作業するようにシステムが支援する必要がある．本発表では，階層化アノテーションを持ったアノテーションツールを述べ，今後の展望を示す．アノテーションは作業者によって正確さが異なるため，正解データの品質を管理する手法を導入する予定である．

Event date： 2012.09.03   Language：Japanese  

近年，医療プロセスの標準化が進んでいるが，その中では，患者や看護師の状態や行為を正確に把握する必要性が生まれる．本研究では，加速度センサやRFIDなどの種々のセンサを用い，患者や看護師の行動データを収集し機械学習を行う事で，病院内の医療行為を把握することを目指す．これまでに，済生会熊本病院との連携により70名の患者の入院時の看護師の行動情報を収集している．本発表では，ID情報を埋め込んだ近距離無線通信を行うRFIDを使用し，看護師の入退室記録の解析について述べる．RFIDは，設置の手間や精度に問題があるため，他のセンサデータも組み合わせて入退室の把握の精度向上を行うことが最終目標である．

Event date： 2012.09.03   Language：Japanese  

本稿では，多くの行動情報を収集することを目的とした行動の類似度評価システムについて紹介する．このシステムでは，利用者が行った行動の3軸加速度データと動画像を収集し，それらを共有，閲覧できるwebサービスを用意する．加速度データの収集は，スマートフォン用ソフトウェアで行う．利用者が他の利用者の行った手本の動作を模倣すると，システムは加速度データを比較することにより，その動作の類似度を点数化して判定することができる．また，利用者の関節の変位情報であるモーションデータを加速度データに変換し，そのデータも手本として利用可能にする. それにより，多くの行動情報が収集でき，行動解析に役立つことが期待される．

Event date： 2012.07.04   Language：Japanese  

人間行動の理解は,情報システムの究極の目標の一つである.我々は装着型センサ を用いた人間行動の大規模コーパスの構築を行うために,HASC Challenge を 2010 年,2011 年と開催した.これらの成果として,HASC2011corpus(被験者数 116, 行動 データ数 4898), HASC2012corpus(被験者数 136, 行動データ数 7668) を構築した. 本稿では,HASC2012corpus の概要と,新たな実環境データの応用について述べる.

Event date： 2012.07.04   Language：Japanese  

本稿では，データ解析型プロジェクトにおいて，データと解析プログラムの依存関係を管理しながら再実行が必要な部分のみ差分処理を実現する並列分散処理システムを提案する．提案システムでは，データ解析者は解析プログラムとデータの間の依存関係や，Hadoop Streamingを用いた並列分散処理を行いたい部分を示す設定ファイルを記述し，解析プログラム群の実行時には，依存関係をチェックし最新でない部分のみ選択的に直列または並列に実行できる．その設定ファイルでは解析プログラムの異なるデータ等に対する繰り返しを一括して記述しながら，実行時には個別に依存関係をチェックするようにすることができる．また実行時には，実際に並列分散処理を行うか直列に実行するかを実行時に指定したり，並列分散処理のMapperプログラムのみを実行したり，規定のMapperプログラムを提供するような補助機能を持つ．

Event date： 2012.07.04   Language：Japanese  

本稿では，複数のウェアラブルセンサより計測されたデータを，計測されたデータのみを使用し時刻を同期させる手法について述べる．

提案する手法は以下の通りである．1．データの各変数毎に時間窓を考えて移動平均の微分をとる前処理を行い，

2．各変数の2乗平均をとる強度の算出を行う．

次に，3．二つのセンサの時刻をずらしながらその相関が最大となる点を2センサ間の同期予測値とした．

4．複数のセンサのそれぞれの対に対して計算された同期予測値を，センサの接続関係を表すグラフの構造に基づいて同期した．

実データによる評価の結果，算出結果にばらつきは見られたものの，提案手法での時刻同期の可能性を見出す事ができた．

Event date： 2012.03.15   Language：Japanese  

近年,3 軸加速度センサやジャイロセンサなどのセンサを搭載したスマートフォンの普及により, 人間の行動を解析する研究が盛んに行われている.人間の行動を解析するためには多人数かつ多くの センサデータを集める必要がある.しかし,多くの人から多様なセンサデータを集めることは,容易 ではない.我々は,様々なクライアントソフトウェアを用い行動情報を収集できる多様な行動情報を 収集するためのプラットフォームを開発した.また,連続した行動情報に対するアノテーションは非 常に重要な作業である.しかし,行動ラベルを対応付ける作業は人の手によって行われ,非常に時間 と手間のかかる作業である.また,行動は複合的な構造を持ち,人手によるアノテーションはあいま いさを含む.そのため,作業者が効率的かつ正確にアノテーションするようにシステムが支援する必 要がある.我々は,アノテーションを効率化するための行動情報のアノテーション管理手法として, 階層的セグメンテーション機能と階層化アノテーションを持ったアノテーションソフトウェアを提案 する.

Event date： 2012.03.05   Language：English  

Event date： 2012.01.11   Language：Japanese  

Event date： 2011.12.10   Language：Japanese  

In this paper, we describe a time synchronization method between multiple wearable sensors for activity recognition. Time synchronization method is achieved by the correlation between sensor data from multiple sensor device. We propose two methods: 1) one based on the mean square deviation, and 2)the other one, based on the average sum of squares of tangents between axes. In order to evaluate the proposed methods, we have several experiments using sensor data obtained from the same action.

Event date： 2011.12.10   Language：Japanese  

　人間の行動が客観的に計測できるようになれば,様々な分野での応用が期待できる. ここでは, 特に農作業への応用を目指し, 行動分析を行う. 農業従事者の行動記録を得ることができれば, 作業の効率化を図ることができるためである.

　行動の計測については, 3軸加速度センサを用いて行う. センサは携帯情報端末（主にスマートフォン等）に搭載されているものである. 近年では, 多くの携帯端末に加速度センサが組み込まれており, 行動計測の助けとなっている.

　本稿では, スマートフォンに搭載された3軸加速度センサを使い, 収集した農作業の加速度データを用いて解析を行う. 実験として, 被験者4人に対してそれぞれ5種類の農作業に関する行動判別を行った. 本稿の目標は, 複数の被験者の同一の行動について, 取得データを元にその行動が同一のものであると判別するという点である.

Event date： 2011.12.10   Language：Japanese  

In this research, we introduce a version management method for data-analytic project. Our aim is to automatically determine whether the data needs to be update, to improve the efficiency of version management and quality of project. In this paper, we describe an algorithm to realize it.

Event date： 2011.12.10   Language：Japanese  

Recently, smartphones equipped with sensors, such as gyroscopes and accelerometers are widely spread. Accordingly, the sensor has made it easy to obtain data on human behavior. In order to recognize actions a number of training data are required, and therefore machine learning for recognition of the actions requires a lot of time. In this paper, we discuss how to locate data for distributed parallel processing for large-scale activity recognition.

Event date： 2011.10.20   Language：English  

Event date： 2011.09.01   Language：Japanese  

本稿では，人間の行動を解析するための3軸加速度センサデータなどの行動情報を効率的に

収集するためのプラットフォームについて述べる．

本プラットフォームでは，サーバとクライアントアプリケーション間の

通信内容を汎用化しており，様々なクライアントアプリケーションでの利用を想定している．

例えば，腹筋専用などの特定の行動のみを集めるアプリケーションや農作業の作業履歴の収集のためのアプリケーションなどである．これにより，様々なクライアントアプリケーションを開発することで，様々な行動を効率的に収集できることが予想される．また，通信内容の汎用化に伴い，3軸加速度以外のセンサデータの収集も可能である

Event date： 2011.09.01   Language：Japanese  

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Event date： 2011.07.06   Language：Japanese  

Event date： 2011.07.06   Language：Japanese  

Event date： 2011.07.06   Language：Japanese  

Event date： 2011.07.06   Language：Japanese  

Event date： 2011.07.06   Language：Japanese  

Event date： 2011.03.11   Language：Japanese  

Event date： 2011.03.10   Language：Japanese  

Event date： 2010.12.11   Language：Japanese