担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

United Kingdom   London   2022年10月27日  -  2022年10月29日

その他リンク： https://abc-research.github.io/2022

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

その他リンク： http://hasca2021.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Online   Online  

その他リンク： http://hasca2021.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Online   Online  

その他リンク： http://hasca2021.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

その他リンク： http://hasca2021.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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.

その他リンク： https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106364.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

その他リンク： https://www.mdpi.com/2076-3417/11/16/7354

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

Kyutacar

その他リンク： https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/my-bookmark/my-bookmark_vol36-no2/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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.

その他リンク： https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3432222

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

その他リンク： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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.

その他リンク： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-8944-7_18

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

その他リンク： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

その他リンク： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

その他リンク： https://www.springer.com/in/book/9789811582684

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

その他リンク： https://doi.org/10.3390/s21010041

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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 ...

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3384419.3430578

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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 ...

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3384419.3430577

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3384419.3430572

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Mexico (virtual)   Mexico (virtual)  

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3410530.3414370

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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 ...

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3410530.3414611

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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., ...

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3410530.3414364

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3410530.3414436

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

その他リンク： https://doi.org/10.3390/jpm10030062

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/document/9306574

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu  

その他リンク： https://abc-research.github.io/2020/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu  

その他リンク： https://abc-research.github.io/2020/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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.

その他リンク： https://abc-research.github.io/2020/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

本稿では，2050年の情報処理について，応用の観点から，以下の5点を展望した．それは，1.現在の機械学習技術の延長線上で，少し先の未来を予測する近未来予測技術が発展するだろうこと，2.原理研究だけではなく，手法に新規性がなくとも社会実装した結果得られた知見も重視すべきであること，3.伝統ある統計的仮説検定は30年後には廃れているであろうこと，4.身体的な人間拡張に加え，情報的な人間拡張のための，Ability-aware技術が確立しているであろうこと，5.現在の散在する情報プラットフォームが30年後にどれだけ継続されているかという懸念，である．

Kyutacar

その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00204305/

担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

その他リンク： http://www.igaku-shoin.co.jp/journalDetail.do?journal=39126

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

その他リンク： https://doi.org/10.3390/s19225043

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

London   London  

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2019/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

London   London  

Although activity recognition has been studied for a long time now, research and applications have focused on physical activity recognition. Even if many application domains require the recognition of more complex activities, research on such activities has attracted less attention.
One reason for this gap is the lack of datasets to evaluate and compare different methods.
To promote research in such scenarios, we organized the \textit{Open Lab Nursing Activity Recognition Challenge} focusing on the recognition of complex activities related to the nursing domain. Nursing domain is one of the domains that can benefit enormously from activity recognition but has not been researched due to lack of datasets.
The competition used the CARECOM Nurse Care Activity Dataset, featuring 7 activities performed by 8 subjects in a controlled environment with accelerometer sensors, motion capture and indoor location sensor.
In this paper, we summarize the results of the competition.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

London   London  

その他リンク： http://hasca2019.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

London   London  

その他リンク： http://hasca2019.hasc.jp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

London   London  

その他リンク： http://hasca2019.hasc.jp

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Labeling activity data is a central part of the design and evaluation of human activity recognition systems. The performance of the systems greatly depends on the quantity and “quality” of annotations; therefore, it is inevitable to rely on users and to keep them motivated to provide activity labels. While mobile and embedded devices are increasingly using deep learning models to infer user context, we propose to exploit on-device deep learning inference using a long short-term memory (LSTM)-based method to alleviate the labeling effort and ground truth data collection in activity recognition systems using smartphone sensors. The novel idea behind this is that estimated activities are used as feedback for motivating users to collect accurate activity labels. To enable us to perform evaluations, we conduct the experiments with two conditional methods. We compare the proposed method showing estimated activities using on-device deep learning inference with the traditional method showing sentences without estimated activities through smartphone notifications. By evaluating with the dataset gathered, the results show our proposed method has improvements in both data quality (i.e., the performance of a classification model) and data quantity (i.e., the number of data collected) that reflect our method could improve activity data collection, which can enhance human activity recognition systems. We discuss the results, limitations, challenges, and implications for on-device deep learning inference that support activity data collection. Also, we publish the preliminary dataset collected to the research community for activity recognition.

Kyutacar

その他リンク： https://www.mdpi.com/1424-8220/19/15/3434

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Fukuoka   Fukuoka  

その他リンク： http://cyber-science.org/2019/picom/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spokane   Spokane  

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spokane   Spokane  

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spokane   Spokane  

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spokane   Spokane  

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Spokane   Spokane  

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kyoto   Kyoto  

その他リンク： https://ieeexplore.ieee.org/document/8730715

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Punta Cana, Dominican Republic   Punta Cana, Dominican Republic  

We detail the solution to the UCAmI Cup Challenge to recognizing on going activities at home from sensor measurements. We use binary sensors and proximity sensor measurements for the recognition. We use an hybrid strategy, combining a probabilistic model and a definition-based model. The former consists of a Hidden Markov Model using the result of a neural network as emission probabilities. It is trained with the labelled data provided by the Cup. The latter approach takes advantage of the descriptions provided for each of the activities which are expressed in logical statements based on the sensors states. We then combine the results with a weighted average. We compare the performance of each individual strategy and of the combined strategy.

Kyutacar

その他リンク： https://www.mdpi.com/2504-3900/2/19/1266

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

その他リンク： http://hasca2018.hasc.jp/program/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

In this paper, we explore LoRaWAN (Long Range Wide
Area Network) sensor for human activity recognition. In
this research, we want to verify activity recognition by
using LoRaWAN devices. We want to explore relation
between packet loss and activity recognition accuracy
from LoRaWAN sensor data. Afterwards, we study
LoRaWAN sensors data transfer ability in a real
caregiving center. We want to estimate the packet loss
amount from realistic sensors. In LoRaWAN technology,
the amount of sensor nodes connected with a single
gateway have an impact on the performance of sensors
ultimate data sending capability in terms of packet loss.
By exploring a single gateway, we transfer the
LoRaWAN sensor data to the cloud platform
successfully. We evaluate LoRaWAN accelerometer
sensors data for human activity recognition. We explore
the Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Forest
(RnF) and K-Nearest Neighbor (KNN) for classification.
We achieve recognition accuracy of 94.44% by LDA,
84.72% by RnF and 98.61% by KNN. Then we simulate
the packet loss environment in our dataset to explore
the relation between packet loss and accuracy. In real
caregiving center, we did experiment with 42 LoRaWAN
sensors node connectivity and data transfer ability to
evaluate the packet received and packet loss
performance with LoRaWAN sensors.

その他リンク： http://hasca2018.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

Motion capture generates data which are often more accurate
than those captured by multiple of accelerometer
sensors by their physical specification. Based on the observation
that accelerometer data can be virtually build by
the second derivation of position data from motion capture,
we propose a simulator, called MEASURed, for activity
recognition classifier. MEASURed can accommodate
any number of virtual accelerometer sensors on the
body based on some given motion capture data. Therefore,
MEASURed can evaluate activity recognition classifiers in
settings with different number, placement, and sampling
rate of accelerometer sensors. Our results show that the
F1-Score estimated by MEASURed is close to that obtained
with the real accelerometer data.

その他リンク： http://hasca2018.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

The goal of the Sussex-Huawei Locomotion-Transportation (SHL) recognition challenge is to classify 8 modes of transportation and locomotion activities recorded using a smartphone inertial sensor. In this paper, Team Orion extracts 36 quantitative features per sensor (totalling 226 features) of the dataset provided in the SHL recognition challenge and provides a processing pipeline for training the classifiers embracing parallel computation and out-of-memory processing. One-vs-one quadratic Support Vector Machine (1-1 QSVM) and Bagged Decision Trees with 45 learners (EoC-45) were used for classification of the DU Mobility Dataset. The same features/pipeline provided 91% and 92% classification accuracies respectively on the SHL recognition challenge dataset. Using one-vs-one cubic Support Vector Machine (1-1 CSVM) on SHL, we received the highest classification accuracy of 92.8%. Afterwards, Artificial Neural Network (ANN) was applied on the dataset and accuracies of 93.6%, 88.18% and 90.05% were obtained for training, testing and validation phases. The results provide promising prospects of supervised and neural network classification for locomotion analysis.

その他リンク： https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3267524

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

We present that we get experiment for 5 months with 30 resident of a caregiving facility to collect big data and toanalyze of the correlation between sleep and daytime behavior. Analysis of sleep is useful for health care and selfanalysis. However, the exist sleep analysis application does not analyze correlation between sleep and the daytime activities such as what kind of activity affect from sleep, and what kind of activity should be taken to improve sleep quality. That is analysis of correlation between sleep and activities is important but it icollectins difficult to collect both the daytime activities data like "meal" and "toilet" and sleep data over a long period of time . In this paper, we get sensing experiment at the caregiving facility to collect big data for 30 subjects and for 5 months. Furthermore, by collecting care records for subject, it is possible to collect the day-
time activities data. Finally, we analyze the data of five subjects for 26 days, it was found that (1) the sleeping situation can estimate whether users will do daytime exercise is performed with an accuracy of 91% at the maximum (2) It was found that the information of the daytime exercise influences the time which user start of sleep.

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

We propose FonLog: a mobile app that can be used for a
data collection tool in human activity recognition for nursing
services. The app has essential features to collect activity
data efficiently found by the feedbacks from nursing facilities
from the staffs, namely, recording activity targets, a
user-friendly interface, recognition feedback, customizable
detailed records, instant activity, and offline functionality.

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

We propose a new method for human activity recognition
using a single accelerometer sensor and additional sensors
for training. The performance of inertial sensors for complex

activities drops considerably compared with simple activ-
ities due to inter-class similarities. In such cases deploy-
ing more sensors may improve the performance. But such

strategy is often not feasible in reality due to costs or pri-
vacy concerns among others. In this context, we propose

a new method to use additional sensors only in training
phase. We introduce the idea of mapping the test data to
a codebook created from the additional sensor information.
Using the Berkeley MHAD dataset our preliminary results
show this worked positively; improving by 10.0% both the
average F1-score and the average accuracy. Notably, we
achieved an average improvement of 143.1% for the stand,
sit and sit to stand activities, typical activities for which the
inertial sensor is less informative when using the wrist-worn
accelerometer.

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

Low Power Wide Area (LPWA) technologies are
monumental for the IoT sector. Among the LPWA
technologies, long range (LoRa) and narrowband (NB)-
IoT are two promising technologies. In this paper, we
explore LoRaWAN (LoRa Wide Area Network) sensor for
human activity recognition. To support the ageing

population in the world, assisted living and sensor-
based human activity recognition are important

research areas. In this research, we propose an activity
recognition framework by exploiting LoRaWAN sensor
and its accelerometer data. In our framework, we
explore Arduino Uno, Arduino Lucky Shield having a
number of different sensors, and LoRaWAN to build one
compact system. By exploring a LoRaWAN Gateway, we
transfer the sensor data to SORACOM cloud platform
successfully. Then from the cloud data, a few statistical
features are computed to classify three activities such
as walk, stay and run. We aggregate the time series
data into different action labels that summarize the
user activity over a time interval. After, we train data
to induce a predictive model for activity recognition. We
explore the K-Nearest Neighbor (KNN) and Linear
Discriminant Analysis (LDA) for classification. We
achieve recognition accuracy 80% by KNN and 73.3%
by LDA. The result provides promising prospect for
LoRaWAN sensor for improving healthcare monitoring
service.

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2018/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Singapore   Singapore  

Symptoms estimation is important in the diagnosis of diseases. Pay attention to methods of assessing symptoms and collecting data on multiple symptoms that are keys to significantly enhance the effectiveness of the diagnosis, in addition, to make more informed decisions for both patients and doctors.
In this paper, we deal with symptoms estimation using the Twitter data, focusing on a diabetic retinopathy disease, to denote each answer as a "Yes" answer or a "No" answer. We propose a Long Short-Term Memory (LSTM) to show that the proposed method is effective.

その他リンク： http://wellcomp.org

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kitakyushu   Kitakyushu  

Abstract― Human activity recognition is an important area for
various applications. Sensor-based activity recognition
deteriorates while partial data are lost. Hence, in this paper,
we study activity recognition in the presence of data loss.
Earlier, we explored sensor-based activity recognition where
we train the data with randomly missed data [1]. It is required
to investigate better features for handling missing data. Here,
we evaluate activity performance result with missing data
environment with various feature combinations for multiple
classifiers. Initially, we developed a simulated environment to
study the impact of features. Afterward, we evaluated our
proposed feature-based method on a benchmark dataset
named HASC dataset. The dataset has no missing data.
However, to evaluate our approach, we added various levels of
missing data randomly and studied the performances. We
explored mean, variance, skewness and kurtosis as statistical
features based on a time-windowing approach. For
classification study, we exploited two classifiers called Nave
Bayes and Random Forest. Our approach and study
demonstrated satisfactory recognition results under various
feature combinations in different situations of missing data.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kitakyushu   Kitakyushu  

Abstract―Motivated to achieve visual feedback of body motion
in head mounted virtual reality, proposal of this paper is one
practical implementation method of a system that captures hands
motion of car driver in steering operation via vision sensor and
displays the driver’s hands over virtual reality graphics governed
by Unity technology. It utilizes TCP/IP socket communication
with client/server framework for management of passing data

among multiple computer as clients. Actual implementation re-
sult has been reported under driving simulator facility equipped

with two-axes motion actuators and HTC Vive head mounted
display for virtual reality based on Unity technology as graphics
and driving simulator software engine.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

This paper aims to detect the utterance which can be categorized as the breakdown of the dialogue flow. We propose a logistic regression-based and a Long Short-Term Memory (LSTM)-based methods. Using the input with utterance-response pairs the performance of the LSTM-based method is superior to that of the logistic regression-based method in 36% measured with F-measure. We also measured the performance using the performance with utterance-response pairs: the performance with the input only with responses is unexpectedly inferior to those with responses in 6% to 23% measured with F-measure.

その他リンク： http://mobicase.org/2018/show/home

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

In this paper, we propose a method to automatically esti- mate important points of large sensor data by collecting users attention points when visualized, and by applying supervised machine learning al- gorithm. For large scale sensor data, it is difficult to find important points just by visualization, because the points are buried in a large scope of visualization. We show the result of the estimation, where the accuracy was over 80% for multiple visualization. We also show the result of re- usability for new type of visualization, which performed still 70-80% of accuracies.

その他リンク： http://mobicase.org/2018/show/home

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

This paper presents a gamification concept for getting high- quality user-annotated datasets in the context of mobile activity recogni- tion. The‘novel’idea behind this concept is that users are motivated by getting feedback about the quality of their labeling activity as rewards or gamification element. For that, the collected sensor data and labels are used as training data for a machine learning algorithm for determining the dataset quality based on the resulting accuracy. By using the pro- posed method, the results show that the gamification elements increase the quantity (the proposed method is greater than the naive by at least 305) and‘ quality ’(the accuracy of the proposed data outperformed the original data by at least 4.3%) of the labels. Besides, the cheating de- tection algorithm could detect cheating with the accuracy of more than 70% that is fascinating work.

その他リンク： http://mobicase.org/2018/show/home

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

その他リンク： http://mobicase.org/2018/show/home

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

© 2017, Springer Science+Business Media New York. Due to the enormous penetration of connected computing devices with diverse sensing and localization capabilities, a good fraction of an individual’s activities, locations, and social connections can be sensed and spatially pinpointed. We see significant potential to advance the field of personal activity sensing and tracking beyond its current state of simple activities, at the same time linking activities geospatially. We investigate the detection of sentiment from environmental, on-body and smartphone sensors and propose an affect map as an interface to accumulate and interpret data about emotion and mood from diverse set of sensing sources. In this paper, we first survey existing work on affect sensing and geospatial systems, before presenting a taxonomy of large-scale affect sensing. We discuss model relationships among human emotions and geo-spaces using networks, apply clustering algorithms to the networks and visualize clusters on a map considering space, time and mobility. For the recognition of emotion and mood, we report from two studies exploiting environmental and on-body sensors. Thereafter, we propose a framework for large-scale affect sensing and discuss challenges and open issues for future work.

DOI： 10.1007/s10707-017-0294-1

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85014904338&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we propose a method of human activity recognition with high throughput from raw accelerometer data applying a deep recurrent neural network (DRNN), and investigate various architectures and its combination to find the best parameter values. The “high throughput” refers to short time at a time of recognition. We investigated various parameters and architectures of the DRNN by using the training dataset of 432 trials with 6 activity classes from 7 people. The maximum recognition rate was 95.42% and 83.43% against the test data of 108 segmented trials each of which has single activity class and 18 multiple sequential trials, respectively. Here, the maximum recognition rates by traditional methods were 71.65% and 54.97% for each. In addition, the efficiency of the found parameters was evaluated using additional dataset. Further, as for throughput of the recognition per unit time, the constructed DRNN was requiring only 1.347 ms, while the best traditional method required 11.031 ms which includes 11.027 ms for feature calculation. These advantages are caused by the compact and small architecture of the constructed real time oriented DRNN.

その他リンク： https://doi.org/10.1007/s10015-017-0422-x

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hawaii   Hawaii  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Background: For more than 30 years, there has been close cooperation between Japanese and German scientists with regard to information systems in health care. Collaboration has been formalized by an agreement between the respective scientific associations. Following this agreement, two joint workshops took place to explore the similarities and differences of electronic health record systems (EHRS) against the background of the two national healthcare systems that share many commonalities. Objectives: To establish a framework and requirements for the quality of EHRS that may also serve as a basis for comparing different EHRS. Methods: Donabedian’s three dimensions of quality of medical care were adapted to the outcome, process, and structural quality of EHRS and their management. These quality dimensions were proposed before the first workshop of EHRS experts and enriched during the discussions. Results: The Quality Requirements Framework of EHRS (QRF-EHRS) was defined and complemented by requirements for high quality EHRS. The framework integrates three quality dimensions (outcome, process, and structural quality), three layers of information systems (processes and data, applications, and physical tools) and three dimensions of information management (strategic, tactical, and operational information management). Conclusions: Describing and comparing the quality of EHRS is in fact a multidimensional problem as given by the QRF-EHRS framework. This framework will be utilized to compare Japanese and German EHRS, notably those that were presented at the second workshop.

Kyutacar

その他リンク： https://doi.org/10.3414/ME17-05-0002

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we provide a real nursing data set for mobile activity recognition that can be used for supervised machine learning, and big data combined the patient medical records and sensors attempted for 2 years, and also propose a method for recognizing activities for a whole day utilizing prior knowledge about the activity segments in a day. Fur- thermore, we demonstrate data mining by applying our method to the bigger data with additional hospital data. In the proposed method, we 1) convert a set of segment timestamps into a prior probability of the activity segment by exploit- ing the concept of importance sampling, 2) obtain the likelihood of traditional recognition methods for each local time window within the segment range, and, 3) apply Bayesian estimation by marginalizing the conditional probability of estimating the activities for the segment samples. By evaluating with the dataset, the proposed method outperformed the traditional method without using the prior knowledge by 25.81% at maximum by balanced classification rate, and outperformed by 6.5% the F-measure with accepting 1 hour of margins. Moreover, the proposed method significantly reduces duration errors of activity segments from 324.2 seconds of the traditional method to 74.6 seconds at maximum. We also demonstrate the data mining by applying our method to bigger data in a hospital.

Kyutacar

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

DOI： 10.1241/johokanri.60.603

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130006191274

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hiroshima   Hiroshima  

In this paper, we propose an approach to improve the accuracy of life activity estimation using device-free sensors in the home.

We assumed two scenarios in which we only have training data from other households with labels and we also have training labels for our own household and, proposed the method to compose supervised transfer between labeled data and unsupervised for each scenario.

We developed the system which consists of an smartphone apps and web server, and gathered subjects from open called households during a period of approximately four months, and obtained approximately 11,745 activity inputs, 7.14GB of sensor data, and power consumption data of 237,280 hours from 35 households, and found to outperform naive methods in the both scenarios.

その他リンク： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2994374.2994400

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

© 2016 ACM. In this paper, we firstly introduce our work [9] where we proposed for recognizing whole day activities using prior knowledge, and applied the method for real nursing sensor dataset we have collected. Then, we introduce the method for predicting the near future of nurses by integrating nurse activity data, location data, and medical records, based on our work [10] . For both works, we independently collected real and open nursing datasets with 2 weeks of accelerometers and training labels from 22 nurses for the former work, and nurse activity, location, medical payment, and nursing need data from 35 nurses and 96 patients for 40 days for the latter work.

DOI： 10.1145/3004010.3004012

Scopus

その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85008187825&origin=inward

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hiroshima   Hiroshima  

In this paper, we propose an approach to improve mobile activity recognition given training dataset with inaccurate segments, in which the beginning and the ending timestamps of homogeneous and continuous activities have inaccurate boundaries by human errors.

In the proposed approach, we A) convert the training dataset to multi-label samples, B) train the dataset with multi-label EM learning algorithm, and C) apply a segmentation method using not only the estimated labels, but also the original segment information.

We evaluate the proposed approach for 3 datasets including simulation data and real activity data, 2 machine-learning algorithms, and various inaccuracies, and show that the proposed approach outperformed the naive methods for the questions of Q1) fixing the segments of the training data and Q2) improving the recognition accuracy by cross validation.

その他リンク： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2994374.2994400

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Heidelberg, Germany   Heidelberg, Germany  

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2016/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Heidelberg, Germany   Heidelberg, Germany  

In this paper, we propose a method for activity recognition, which can estimate new activities which does not appear

in the training data, combining word vectors constructed from semantic word vectors and Twitter timestamps. Be- cause traditional activity recognition utilizes supervised machine learning, unknown activity classes which do not appear in the training dataset is unable to be estimated. For this problem, zero-shot machine learning method is pro- posed, but it requires the preparation of semantic codes.

As semantic codes, we utilize word vectors constructed from semantic word vectors and Twitter timestamps. To evaluate the proposed method, we evaluated whether we could estimate unknown activity classes, with the sensor data set collected from 20 households for 4 months, along with the user-generated labels using the web system which can estimate, modify, and add new activity types. As a re- sult, the proposed method could even estimate unknown activity classes. Moreover, by utilizing Twitter timestamps and semantic word vectors from the Japanese Wikipedia in word vectors, the method could estimate 9 unknown activity classes.

その他リンク： http://hasca2016.hasc.jp

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.3156/jsoft.28.6_170

CiNii Article

その他リンク： https://ci.nii.ac.jp/naid/130007531267

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hawaii, USA.   Hawaii, USA.  

In recent years, big data are utilized in many indus- tries. In this study, in order to analyze duties of the nurses, we performed experiments to collect the du- ties activity data of the nurses for a long term. We set 38 nurses as subjects and asked them to carry out duties while attaching a wearable small sensor device, and collected the acceleration data, meeting informa- tion between nurses and the nurse duties information. In addition, we collected the location information of the nurses by using infrared information and communi- cation equipment at the same time. From various data collected, we analyzed intensity and positional informa- tion of duties activity of the nurse, meeting information and the duties information between nurses and consid- ered the influence that each factor affected to the nurse. As the result, we found that intensity of the activity in- creases in such nurses as who has many times of meeting with other nurses, visits the patient room many times, or who works on jobs concerning with the assistance of the patients such as rehabilitation assistance duties or the activity assistance duties.

Kyutacar

その他リンク： http://sci-sss.org/sss2015/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Guadalajara, Mexico   Guadalajara, Mexico  

その他リンク： http://sites.ieee.org/isc2/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Amiritsar, India   Amiritsar, India  

In this paper, we propose the e-Learning web system

in which any users can make questions. We also show an

algorithm to assess the answer logs in consideration of difficulty

and validity of questions. Today, education systems such as eLearning

are adopted in many universities, but only teachers

or a limited number of people can make questions in many

scenes so that they bear a great burden of making questions.

Therefore it is possible to reduce the burden on teacher if any

users can make questions. We formulated algorithm to reflect

difficulty and validity of the questions to evaluation and made

Web system to make questions and answer them. We carried

out an experiment in a class of the university whether it would

be possible to make a correct evaluation on real human-made

questions using the system by algorithm of suggestion technique.

As a result, assessment results in consideration of difficulty and

validity were calculated for the human-made questions.

その他リンク： http://www.mite2015.com

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

In this study,in order to analyze duties of the nurses,we performed experiments to collect the duties activity data of the nurses for a long term.We set 38 nurses as subjects and asked them to carry out duties while attaching a wearable small sensor device,and collected the acceleration data,meeting information between nurses and the nurse duties information.In addition,we collected the location information of the nurses by using infrared information and communication equipment at the same time.In fact,we were able to extract a total of 1,805,760 pieces of activity rhythm of nurses,462,418 pieces of location information data,459,139 pieces of meeting information data,and 12,406 pieces of nurse duties information.In the future,we will visualize the nurse’s activities,and analyse the factors that affect the activity rhythm,the nurse duties,and the location information.

DOI： 10.1145/2800835.2800901

Scopus

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2015/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

In this paper, we propose the e-Learning web system in which any users can not only answer questions, but also make questions. We also show an algorithm to assess the answer logs in consideration of difficulty and validity of questions. Today, education systems such as e-Learning are adopted in many universities, but only teachers or a limited number of people can make questions in many scenes so that they bear a great burden of making questions. Therefore it is possible to reduce the burden on teacher if any users can make questions. We formulated algorithm to reflect difficulty and validity of the questions to evaluation and made Web system to make questions and answer them. We carried out an experiment in a class of the university whether it would be possible to make a correct evaluation on real human-made questions using the system by algorithm of suggestion technique. As a result, assessment results in consideration of difficulty and validity were calculated for the human-made questions.

その他リンク： http://ubicomp.org/ubicomp2015/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

This paper describes the result of concrete analysis of cor- relation between in-house activities and power consump- tions that has been conducted in order to reduce the home power consumption. Recently, various studies on power consumptions are conducted. In this study, we have exe- cuted system development, experiments by subjects, analy- sis of correlation between life-pattern and power consump- tions and proposal of electrical power reduction for the pur- pose of reducing home power consumption. A present, we are working on analysis of correlation between a life pat- tern and electrical power consumption of the residents. We asked the residents for inputting their activities for around several minutes per day using a system that we have de- veloped. We were able to collect approximately 11,745 activity inputs, approximately 7.14GB of sensor data, and power consumption data of 237,280 hours corresponding to about 4 months from 35 homes. Using the collected data, we carried out the multiple regression analysis taking an es- timated time of activity and sustained period as explanation variables and average power consumption per day as an objective variable. As the result, it was known that there is correlation between life-pattern and power consumption. In this paper, we will show that it becomes possible to execute concrete analysis of relationship between power consump- tion and activities of residents by using the label data of resident’s life pattern.

DOI： 10.1145/2800835.2801615

Scopus

その他リンク： http://hasca2015.hasc.jp/

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Sydney, Australia   Sydney, Australia  

DOI： 10.1145/2783258.2788587

Scopus

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.2196/jmir.3705

Kyutacar

Scopus

その他リンク： http://www.jmir.org/2014/12/e286/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2638816

Scopus

その他リンク： https://sites.google.com/site/smarthealthsys2014/home

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641297

Scopus

その他リンク： http://hasca2014.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641298

Scopus

その他リンク： http://hasca2014.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Seattle, USA   Seattle, USA  

DOI： 10.1145/2638728.2641308

Scopus

その他リンク： http://hasca2014.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Saint Etienne, France.   Saint Etienne, France.  

DOI： 10.1145/2637064.2637102

Scopus

その他リンク： http://iwwiss.ht.sfc.keio.ac.jp/2014/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Crete, Greece   Crete, Greece  

DOI： 10.1007/978-3-319-07788-8_49

Scopus

その他リンク： http://www.hcii2014.org/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Victoria, Canada   Victoria, Canada  

We present a remote healthcare consultancy system that enables healthcare workers to identify noncommunicable diseases in unreached communities. The healthcare system combines medical sensors with mobile health and is called a Portable Health Clinic. The Portable Health Clinic fits into a briefcase and is operated by the healthcare worker. The goal of this research is empower the healthcare worker further by allowing her to recognize spurious measurements and to make lifestyle recommendations. In this paper, we show how to process the data: combine, link and compare captured in patient electronic health records stored in database. We applied association rule technique to find common set of rules in order to build a clinical decision support system. We also showed examples of the meaningful information from the analyzed data to build a better clinical decision support.

DOI： 10.1109/AINA.2014.108

Scopus

その他リンク： http://www.aina-conference.org/2014/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beppu   Beppu  

その他リンク： http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~nishida/paper/2014/OS8-5.pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beppu   Beppu  

In this paper, we propose an experimental method which quantifies the degree of fatigue by using acceler- ation sensor data, which could be used to for the system in which users can cheer marathon runners from anywhere by sharing the information of fatigue. We extract features from time windows, apply clustering to classify the types of movement of the runner, and quantified the histogram of them. Using the real marathon data by our subjects, we show the appropriateness of the analysis.

その他リンク： https://www.ipsj-kyushu.jp/page/ronbun/kouenkai/1002/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

We propose a method to improve the state estimation accuracy of mobile robots placed near high-rise buildings using the statistical property of the reflected and diffracted waves of global positioning system (GPS) signals. First, it is assumed that a GPS signal that contains a reflected and diffracted wave is denoted by the sum of the true position information and noise that follows a time-varying Gaussian distribution. On the basis of this assumption, the time-varying bias of a GPS signal is tracked using a Kalman filter. In addition, a particle filter, which executes sampling and likelihood evaluation using the estimated bias, is developed. With the proposed method, a GPS signal that contains the rejected noise introduced by the conventional method can be used efficiently, and the state estimation accuracy of the robot in a shadow area of GPS satellite can be improved. Furthermore, a control system for an autonomous mobile robot incorporating the proposed state estimation mechanism is developed, and its effectiveness is evaluated via simulation.

DOI： 10.1007/s10015-013-0115-z

Kyutacar

Scopus

その他リンク： http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10015-013-0115-z

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Zurich   Zurich  

In this paper, we propose a parallel distributed processing system for data-analytic project including human activity sensing flows, which manages dependency among data and analytic programs, and re-execute updated programs and dependent programs for updated data/programs. In the system, a data analyzer can specify the dependency and parts for requiring distributed parallel processing using Hadoop Streaming, and they can be processed only for updated and the dependent part, with flexibly selecting parallel or sequential execution on the fly. The specification can also specify repeated execution of a single program with different data, while their dependencies are checked separately at execution. We describe the mathematical model, the system design, the usage, and the experimental result applying to the essential process in human activity sensing.

DOI： 10.1145/2494091.2495990

Scopus

その他リンク： http://hasca2013.hasc.jp/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.3233/978-1-61499-289-9-1051

Kyutacar

Scopus

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Copenhagen, Denmark   Copenhagen, Denmark  

In a developing county, its health/medical infrastructure has many problems. It is difficult for people in BoP (Base of Pyramid) especially lived in rural area to access a medical service. In this study, we propose a package for Portable Health Clinic (PHC) which provides telemedicine service for people in BoP. The package consists of major diagnostic tools and a tablet PC, and gathers measurements using medical Body Area Network (BAN) wirelessly and automatically. It can categorize patients into four groups depending on the priority of their treatment like a triage, and also sent these results to a doctor in a remote healthcare call center via mo-bile network. The package provides immediate consultation with the doctor over the Skype and doctor gives patients a prescription over the network. The package is easy to carry, easy to use, battery-driven and flexible against poor mobile network, and works even in a rural area. We are introducing the PHC packages in a health checkup program whose target is 15,000 subjects in Bangladesh, one of the BoP countries.

Kyutacar

その他リンク： http://www.medinfo2013.dk/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Las Vegas, USA   Las Vegas, USA  

One billion people (15% of the world population) are unreached in terms of accessing to quality healthcare service. Insufficient healthcare facilities and unavailability of medical experts in rural areas are the two major reasons that kept the people unreached to healthcare services. Recent penetration of mobile phone and the unmet demand to basic healthcare services, remote health consultancy over mobile phone became popular in developing countries. In this paper, we introduce two such representative initiatives from Bangladesh and discuss the technical challenges they face to serve a remote patient. To solve these issues, we have prototyped a portable health clinic box with necessary diagnostic tools, we call it a “portable clinic” and a software tool, “GramHealth” for archiving and searching patients’ past health records. We carried out experiments in three remote villages and in two commercial organizations in Bangladesh by collaborating with local organization to observe the local adoption of the technology. We also monitored the usability of the portable clinic and verified the functionality of “GramHealth”. We display the qualitative analysis of the results obtained from the experiment. GramHealth DB has a unique combination of structured, semi-structured and un-structured data which can be considered as BigData. We have partly analyzed the data manually to find common set of rules to build a better clinical decision support. The model of analyzing the GramHealth BigData is also presented.

DOI： 10.1007/978-3-642-39351-8_29

Scopus

その他リンク： http://www.hcii2013.org/ http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-39351-8_29#page-1

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Las Vegas, USA   Las Vegas, USA  

In this paper, we show two approaches for capturing nursing interactions in a hospital: 1) finding nursing intervals from mobile sen- sors with accelerometers and audio on nurses, and 2) recognizing nurses’ entrance to a patient’s room from in-room sensors of bed, loudness, and illuminance sensors. For 1), we firstly detect the nurses’ entrance to the patient’s room by walking detection from accelerometers and noise level on mobile sensors, and detect the interval of interaction between nurses and the patient. For 2), we recognize the nurse’s entrance to the patient’s room with in-room sensors, using separate algorithms between day and night. We developed the algorithms using the sensor data collected in a cardiovascular center in a real hospital for one year. It could be a impor- tant baseline technique to find valuable intervals from long and big data of sensors.

その他リンク： http://www.hcii2013.org/ http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-39238-2_31

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

Access to healthcare should be as local as possible. However, due to the insufficient healthcare facilities and unavailability of medical experts in rural and disaster areas, more than a billion people in the world remained unreached of quality healthcare services. GramHealth is a software tool designed based on the requirements of unreached community. This paper introduces the requirements and technical challenges of unreached community, describes the concept of GramHealth and displays experimental results obtained from villages in Bangladesh.

DOI： 10.1109/EMBC.2013.6609838

Kyutacar

Scopus

その他リンク： http://embc2013.embs.org/index.html

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

We found that remote healthcare consultancy in developing countries archives very unique nature (multi-lingual, multi-modal, multi-media, poly-structured) of personal health records. These types of records are difficult to analyze by the existing data mining tools. We manually analyzed these records and discovered that combining, linking and comparing personal and group records can generate important medical information which can be useful for smart healthcare applications.

Kyutacar

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Santa Monica, USA   Santa Monica, USA  

Kyutacar

その他リンク： http://www.dfki.de/LAMDa/2013/accepted/LAMDa13Proceedings.pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Victoria, Canada   Victoria, Canada  

Recently, researches for activity recognition with sensor data have been increased by the spread of smart phones with 3-axis accelerometers and gyroscopes. However, collecting various sensor data from many people is difficult. To solve this problem, we developed activity collecting platform using various client software. Moreover, annotating continuous activity data is also an important task. However, this task requires a lot of work by hands. Moreover, an activity has a complex structure, and annotation by human often contains ambiguity. For this reason, a system needs to support work so that a worker may add annotation efficiently and accuracy. Therefore, we propose the annotation software which has the function of hierarchical segmentation and hierarchical annotation.

DOI： 10.1109/BWCCA.2012.115

Scopus

その他リンク： http://www-id.kuma.u-tokai.ac.jp/ntcaa2012/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tsukuba   Tsukuba  

In this paper, we describe a sensor dataset, which was collected in a hospital, to be used for pattern recognition and/or data mining for medical purposes. The dataset includes those of patients and nursing care in a cardiovascular center in a hospital. The experi- ment was applied for hospitalized patients who caught such as an acute cardiac infraction or angina (pre- infarction), have been applied PCI (Percutaneous Coro- nary Intervention) or CABG (Coronary Artery Bypass Graft), and have consented to the experiment. The pa- tients provided vital sensor data such as a monitor- ing cardiogram, a bed sensor to measure heart rate and breath, accelerometers, environmental sensors, and also medical information which were recorded in the electronic clinical pathways and indirectly in patients’ sensor data. At the same time, we also gathered ac- celerometer data and RFID data of real nursing in the hospital. As far as we know, these data are one of the ‘biggest data’ of sensors from a real hospital in real sit- uations.

その他リンク： https://sites.google.com/site/pr4healthanalytics/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tsukuba   Tsukuba  

Diabetes mellitus is considered one of the main chronic diseases, and uncontrolled diabetes can lead to various complications that trigger other chronic dis- eases. Disease management for diabetes is therefore important to reduce the total healthcare cost. Unfor- tunately, managing diabetic patients is often difficult due to their sparse and incomplete medical records. Many patients drop out during treatment, and each pa- tient might require different treatment. On the other hand, the widespread use of mobile devices with var- ious sensors and instant communication capability has enabled healthcare providers to collect and monitor pa- tients’ condition. In this paper, we study the role of sensor data analytics to complement sparse and incom- plete medical records for diabetes disease management. We test various machine-learning techniques on real- world datasets of diabetic patients, and show that sen- sor datasets can be used to improve the precision of methods identifying high-risk patients.

その他リンク： https://sites.google.com/site/pr4healthanalytics/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tianjin, China   Tianjin, China  

その他リンク： http://research.microsoft.com/en-us/events/asiafacsum2012/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Pohang, Korea   Pohang, Korea  

In this paper, we propose a distributed parallel processing system for data-analytic project, which manages dependency among data and analytic programs, and re-execute updated programs and dependent programs for up- dated data/programs. In the system, a data analyzer can specify the dependency, parts for requiring distributed parallel processing using Hadoop Streaming, and they can be processed only for updated and dependent part, with flexibly selecting parallel or sequential execution. The specification can also specify multiple execution for the same program for different data as a simple statement, while their dependencies are checked separately.

その他リンク： http://www.f.ait.kyushu-u.ac.jp/kjjwonict/

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（商業誌、新聞、ウェブメディア）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we propose an application of unsupervised method for multi-level segmentation, which could be used for a pre-process of non-sequential activity recognition, and could construct a high-level activity recognition using ac- celerometers on mobile phones. We extend single-level segmentation to multi-level by sweeping the temporal parameter. We also describe the experience of activity data collecting system ALKAN, and collected large-scale nursing data for anno- tated rehearsal activities and real nursing activities for 41 activity classes. Using the segmentation method and the activity data, we demonstrate several application of the method to automatically segment real nursing data, to help annotation with a suggestion from the history, and to improve activity recognition accuracy.

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Fukuoka   Fukuoka  

In this paper, we propose an experimental implementation of activity recognition feature on the activity information gathering system named ALKAN. In this experiment, we develop activity recognition algorithm using machine learning on server system, and port it onto client system on mobile phone. We also confirmed the feasibility of real-time activity recognition with actual mobile phone.

DOI： 10.1109/INCoS.2011.103

Scopus

その他リンク： http://voyager.ce.fit.ac.jp/~incos2011/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Barcelona, Spain   Barcelona, Spain  

DOI： 10.1109/BWCCA.2011.87

Scopus

その他リンク： http://www-id.kuma.u-tokai.ac.jp/ntcaa2011/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Dalian, China   Dalian, China  

In this paper, we propose an unsupervised method for multi-level segmentation, which could be used for a pre- process of non-sequential activity recognition, and could con- struct a high-level activity recognition using accelerometers on mobile phones. We extend single-level segmentation to multi- level by sweeping the temporal parameter. To confirm the valid- ity of our approach. we pursued the experiment of gathering accelerometer data of real nursing in a hospital. After the experiment and multi-level segmentation, we confirmed several phenomena to imply the validity of multi-level segmentation such that sequence seems to be properly segmented fitting to the annotations transcribed from the voice, that there are peaks of lower-level segment boundaries without higher-level boundaries, and that higher-level boundaries are not lower- level boundaries.

DOI： 10.1109/iThings/CPSCom.2011.98

Scopus

その他リンク： http://cpscom.org/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Anchorage, Alaska   Anchorage, Alaska  

In this paper, we introduce a method for recognizing actions in the 1st part of Radio Exercises, with a single smart phone equipped with three-axis accelerometers, which is placed in the breast pocket. Radio Exercises is a warm-up calisthenics performed with music and chants. We obtained the acceleration data of smart phones placed at the breast pockets to a fixed direction of 4 members. For gathered 44 action data, we extracted time windows, and calculated the Fourier transformation for each axis, and adopted the values of from 0.25Hz to 5Hz as a feature vector. Upon the feature vector, we applied principal component extraction, and applied several machine learning algorithms to from 1st to 8th principal components. The benchmarked value resulted in 64.10% of accuracy in the best method, and we could find out what action is easier or difficult to recognize.

その他リンク： http://www.opportunity-project.eu/workshopSMC

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beijing, China   Beijing, China  

In this paper, we introduce a large-scale activity data col- lection, and discuss the challenges for activity recognition with real data. We address the requirements of annotation for sequential activities and of utilizing device status, and also address research directions for unsupervised methods and complementary information.

その他リンク： http://research.microsoft.com/en-us/um/beijing/events/ms_ubicomp11/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beijing, China   Beijing, China  

Human activity recognition through the wearable sensor will enable a next-generation human-oriented ubiquitous computing. However, most of research on human activity recognition so far is based on small number of subjects, and non-public data. To overcome the situation, we have gathered 4897 accelerometer data with 116 subjects and compose them as HASC2011corpus. In the field of pattern recognition, it is very important to evaluate and to improve the recognition methods by using the same dataset as a common ground. We make the HASC2011corpus into public for the research community to use it as a common ground of the Human Activity Recognition. We also show several facts and results of obtained from the corpus.

DOI： 10.1145/2030112.2030218

Scopus

その他リンク： http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2030112.2030218

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

In this paper, we introduce a large-scale activity gathering system with mo- bile sensor devices such as smart phones and accelerometers. We gathered over 35,000 activity data from more than 200 people approximately 13 months. We describe the design rationale of the system, analyze the gathered data through statistics and clustering, and application of an existing activity recognition method. From the recognition, the performance of existing algorithm drasti- cally deteriorated using the gathered data as training data. This results show that we found still a challenging field for activity recognition in larger-scale activity data.





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ここに掲載した著作物の利用に関する注意 本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

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

DOI： 10.1109/ISWC.2011.32

Scopus

その他リンク： http://www.iswc.net/iswc11/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

RFID書架における位置の読み取り誤りに対して，単純ベイズ分類器を用いて改善する手法を提案し，12658回の試行について78.6%の精度を得た．またこの学習の一般性について確認するため，ブロック毎に学習したり，本毎に学習する方法を比較し、ブロックや本が変わったときにどの程度精度に影響が出るかを確認した．

DOI： 10.1587/transinf.E94.D.1147

Scopus

CiNii Article

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo, Japan   Tokyo, Japan  

DOI： 10.1145/1959826.1959853

Scopus

その他リンク： http://www.augmented-human.com/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Avila, Spain   Avila, Spain  

その他リンク： http://www.esociety-conf.org/dates.asp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Algarve, Portugal   Algarve, Portugal  

その他リンク： http://www.peccs.org/SIMIE.asp

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Fukuoka, Japan   Fukuoka, Japan  

DOI： 10.1109/BWCCA.2010.159

Scopus

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

NJ, USA   NJ, USA  

DOI： 10.1145/1741866.1741878

Scopus

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Jeju, Korea   Jeju, Korea  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

プライバシを守るRFID識別において問題となる計算時間について，d-Leftハッシュという方式を改良して適用することにより，計算時間を短縮した．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Beijing, China   Beijing, China  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

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

その他リンク： http://ci.nii.ac.jp/naid/120001469071

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/bitstream/2324/15447/1/2008_p046.pdf

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Atlanta, USA   Atlanta, USA  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本稿では，データとその電子署名が分散して管理されていても互いに同定可能な署名管理方法を提案した．また大学における通知サービスの設計について述べた．

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： http://ci.nii.ac.jp/naid/120001000468

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12514

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12515

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/12513

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo Japan   Tokyo Japan  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

UK   UK  

その他リンク： http://pubs.or08.ecs.soton.ac.uk/17/

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Barcelona, Spain   Barcelona, Spain  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

本稿ではペースメーカのような体内埋め込み医療機器が無線化する際のプライバシと安全性を指摘した．中でもプライバシ，利用可能性，完全性，認証という指標を示し，具体例を示した．さらに解法の見通しを述べた．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Osaka   Osaka  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/8090

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/8087

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

その他リンク： https://qir.kyushu-u.ac.jp/dspace/handle/2324/10055

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

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．

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

NY, USA   NY, USA  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Insbrug, Austria   Insbrug, Austria  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

同じ所持者のデバイスからの出力かどうかを攻撃者が判定できないというリンク不能性を満たす識別は，既存の方法ではRFIDタグの数Nに対しO(N)回のハッシュ計算が必要だったが，本稿ではO(log N)回に削減する方法を提案し理論的に評価した上で， 実際のシステムに実装し結果した．

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Vienna, Austria   Vienna, Austria  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Pisa, Italy   Pisa, Italy  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

CA, USA   CA, USA  

記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（その他）

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．

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kauai, Hawaii   Kauai, Hawaii  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Takamatsu, Kagawa   Takamatsu, Kagawa  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Washington DC   Washington DC  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Chenmai, Thai   Chenmai, Thai  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Tokyo   Tokyo  

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Cambridge, MA   Cambridge, MA  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Webを通じた各教官による研究教育活動報告書の入力や，管理者による公開を行うためのシステムを開発し評価した．リレーショナルとSGMLを混在させることで各教官毎にフォーマットを選択できるようにした．また分散管理による運用負担軽減や, 修正時の修正箇所を限定できていることを評価した．

Kyutacar

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Gotenburg, Sweden   Gotenburg, Sweden  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Hawaii, Hawaii   Hawaii, Hawaii  

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）

Kyutacar

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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．

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kyoto   Kyoto  

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.23

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.20

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.18

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.27

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.19

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Japan   Kitakyushu   2024年05月29日  -  2024年05月31日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.21

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Germany   Kaiserslautern   2023年09月07日  -  2023年09月09日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.1

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Germany   Kaiserslautern   2023年09月07日  -  2023年09月09日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.3

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Germany   Kaiserslautern   2023年09月07日  -  2023年09月09日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.7

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Germany   Kaiserslautern   2023年09月07日  -  2023年09月09日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.12

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Germany   Kaiserslautern   2023年09月07日  -  2023年09月09日

その他リンク： https://doi.org/10.60401/ijabc.5

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kyutacar

その他リンク： https://www.mdpi.com/2227-9032/12/3/367

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Kyutacar

その他リンク： https://www.mdpi.com/1424-8220/24/2/319

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

UK   London   2023年10月26日  -  2023年10月26日

Kyutacar

その他リンク： http://cennser.org/ICIEV/

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Mexico   Cancun   2023年10月07日  -  2023年10月07日

Kyutacar

その他リンク： https://doi.org/10.1145/3594739.3610738

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

Mexico   Cancun   2023年10月07日  -  2023年10月07日

Kyutacar

その他リンク： https://www.ubicomp.org/ubicomp-iswc-2023/

担当区分：最終著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Kyutacar

その他リンク： https://sensors.myu-group.co.jp/article.php?ss=3901

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

online   online  

Kyutacar

その他リンク： https://abc-research.github.io/

記述言語：英語

本稿ではRFIDシステムのプライバシと個人情報保護を技術的側面から明確にした．物理的方式，出力可変方式，ハッシュ方式といった手法を整理し比較した．

記述言語：英語

本稿ではRFIDを用いた救急システムとその効果について述べた．大規模な救急では負傷者の迅速な把握と搬送が必要になるが，RFIDと無線ネットワークを用いて効率を上げる応用を示し，小規模から大規模にわたる実験により実証した．

開催期間： 2024年06月03日 - 2024年06月07日   記述言語：英語   開催地：Tokyo   国名：日本国  

開催期間： 2024年06月03日 - 2024年06月07日   記述言語：英語   開催地：Tokyo   国名：日本国  

開催期間： 2024年05月29日 - 2024年05月31日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu and Nakatsu   国名：日本国  

開催期間： 2024年05月29日 - 2024年05月31日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu and Nakatsu   国名：日本国  

開催期間： 2024年05月29日 - 2024年05月31日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu and Nakatsu   国名：日本国  

開催期間： 2023年11月20日 - 2023年11月21日   記述言語：英語   開催地：Kuala Lumpur   国名：マレーシア  

開催期間： 2023年09月07日 - 2023年09月09日   記述言語：英語   開催地：Kaiserslautern   国名：ドイツ連邦共和国  

開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月13日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月13日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月13日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月02日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月02日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月02日   記述言語：日本語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年12月02日   記述言語：日本語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年11月08日 - 2022年11月09日   記述言語：日本語   開催地：Awaji   国名：日本国  

開催期間： 2022年10月27日 - 2022年10月29日   記述言語：英語   開催地：London, UK   国名：グレートブリテン・北アイルランド連合王国(英国)  

開催期間： 2022年09月05日 - 2022年09月06日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo   国名：日本国  

開催期間： 2022年07月13日   記述言語：日本語   開催地：online  

開催期間： 2022年07月13日   記述言語：日本語   開催地：online  

開催期間： 2022年07月13日   記述言語：日本語   開催地：online  

開催期間： 2022年06月06日 - 2022年06月07日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年06月06日 - 2022年06月07日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu   国名：日本国  

開催期間： 2022年06月06日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu  

開催期間： 2022年03月07日   記述言語：日本語   開催地：Online  

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．

開催期間： 2021年11月27日   記述言語：日本語   開催地：オンライン  

開催期間： 2021年07月02日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2021年07月02日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2021年07月02日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2021年07月02日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2021年07月02日   記述言語：日本語  

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。

開催期間： 2021年03月20日   記述言語：日本語  

開催期間： 2021年03月01日   記述言語：日本語  

開催期間： 2020年11月28日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2020年11月28日   記述言語：日本語  

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.

開催期間： 2020年06月25日   記述言語：日本語  

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

開催期間： 2020年06月24日   記述言語：日本語   開催地：1415  

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.

開催期間： 2020年06月24日   記述言語：日本語   開催地：183  

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．

開催期間： 2020年06月06日   記述言語：日本語  

開催期間： 2020年02月24日   記述言語：日本語   開催地：Nagoya  

開催期間： 2020年02月24日   記述言語：日本語   開催地：Nagoya  

開催期間： 2020年02月24日   記述言語：日本語   開催地：Nagoya  

開催期間： 2019年12月03日   記述言語：英語   開催地：Awaji  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年11月30日   記述言語：日本語   開催地：Iizuka  

開催期間： 2019年08月19日   記述言語：英語   開催地：Toyohashi  

開催期間： 2019年08月19日   記述言語：英語   開催地：Toyohashi  

開催期間： 2019年08月19日   記述言語：英語   開催地：Toyohashi  

開催期間： 2019年07月03日   記述言語：日本語   開催地：Fukushima  

開催期間： 2019年07月03日   記述言語：日本語   開催地：Fukushima  

開催期間： 2019年07月03日   記述言語：日本語   開催地：Fukushima  

開催期間： 2019年07月03日   記述言語：日本語   開催地：Fukushima  

開催期間： 2019年03月14日   記述言語：日本語   開催地：Fukuoka  

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.

開催期間： 2019年03月14日   記述言語：日本語   開催地：Fukuoka  

開催期間： 2018年12月01日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

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.

開催期間： 2018年12月01日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

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

開催期間： 2018年12月01日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

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.

開催期間： 2018年12月01日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

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.

開催期間： 2018年08月28日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

開催期間： 2018年07月04日   記述言語：日本語   開催地：Fukui  

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．

開催期間： 2018年07月04日   記述言語：日本語   開催地：Fukui  

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．

開催期間： 2018年07月04日   記述言語：日本語   開催地：Fukui  

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．

開催期間： 2018年03月03日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo  

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．

開催期間： 2017年12月12日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo  

This poster shows our deep learning efforts on activity
recognition which handles smartphone and environmental sensors. We
aim at making an analysis on the IoT data which are human
understandable as far as possible. We have three
engines: (1) the compositional Convolutional Neural Network+Long
Short-Term Memory model which can handle multiple objects (Ubicomp
2017 poster), (2) the ensemble Recurrent Neural Network which can
calculate variable importance (UBI kenkyukai 56, 2017), and (3) random
forests. We do the model selection / Bayesian optimization on these
three Machine Learning methods to obtain the better results. We also
make a trial to obtain the visualization of the sensor inputs where we
do an analysis with the pose estimation technique using additional visual data
which we additionally obtained during the process. This poster is a summary of two presentations this year
(Ubicomp 2017 poster; UBI kenkyukai 56) and one on-going work.

開催期間： 2017年12月02日   記述言語：英語   開催地：Kagoshima  

In this paper, we first introduce our work where we exploit the gamification concept for a high-quality dataset in mobile activity recognition and also propose a method for detecting cheating of users. The study showed that our method was found to outperform naive methods for the number of collected labels and, in term of accuracy improvement. Then, we explore the challenges that exist by analyzing the dataset we have collected and present how challenging it is.

開催期間： 2017年12月02日   記述言語：日本語   開催地：Kagoshima  

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.

開催期間： 2017年12月02日   記述言語：英語   開催地：Kagoshima  

In this paper, we introduce a gamification platform for multi- applications for nursing and caregiving services. We introduce Ability Bank system which mediates multiple serious apps and games by managing users, groups, apps, scores, and score types.

開催期間： 2017年12月02日   記述言語：英語   開催地：Kagoshima  

This paper aims to detect the utterance which can be categorized as the breakdown of the dialogue flow. We propose a logistic regression-based and a Long Short-Term Memory (LSTM)-based methods. Using the input with utterance-response pairs the performance of the LSTM-based method is superior to that of the logistic regression-based method in 36% measured with F-measure. We also measured the performance using the performance with utterance-response pairs: the performance with the input only with responses is unexpectedly inferior to those with responses in 6% to 23% measured with F-measure.

開催期間： 2017年11月24日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo  

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.

開催期間： 2017年11月01日   記述言語：日本語   開催地：Awaji  

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.

開催期間： 2017年07月19日   記述言語：英語   開催地：東京  

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.

開催期間： 2017年06月28日   記述言語：英語   開催地：Sapporo  

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．

開催期間： 2017年06月28日   記述言語：英語   開催地：Sapporo  

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.

開催期間： 2017年06月28日   記述言語：英語   開催地：Sapporo  

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．

開催期間： 2017年05月25日   記述言語：英語   開催地：Kitakyushu  

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.

開催期間： 2017年05月23日   記述言語：英語   開催地：Nagoya  

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.

開催期間： 2017年05月15日   記述言語：英語   開催地：Osaka  

開催期間： 2016年12月10日   記述言語：英語   開催地：Kumamoto  

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.

開催期間： 2016年12月10日   記述言語：英語   開催地：Kumamoto  

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.

開催期間： 2016年12月10日   記述言語：英語   開催地：Kumamoto  

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.

開催期間： 2016年08月28日   記述言語：英語   開催地：Shirahama  

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．

開催期間： 2016年08月04日   記述言語：英語   開催地：Osaka  

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．

開催期間： 2016年07月08日   記述言語：英語   開催地：Mie  

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.

開催期間： 2016年07月08日   記述言語：英語   開催地：Mie  

開催期間： 2016年05月28日   記述言語：英語   開催地：Puli, Taipei  

開催期間： 2016年05月28日   記述言語：英語   開催地：Puli, Taipei  

開催期間： 2015年12月12日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

開催期間： 2015年12月12日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2015年12月12日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2015年11月29日   記述言語：日本語   開催地：Beppu  

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．

開催期間： 2015年11月29日   記述言語：日本語   開催地：Beppu  

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.

開催期間： 2015年08月27日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2015年08月27日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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。

開催期間： 2015年07月08日   記述言語：日本語   開催地：Iwate  

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.

開催期間： 2015年07月08日   記述言語：日本語   開催地：Iwate  

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.

開催期間： 2015年07月08日   記述言語：日本語   開催地：Iwate  

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.

開催期間： 2015年06月21日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

開催期間： 2015年06月21日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

開催期間： 2015年03月09日   記述言語：日本語   開催地：北九州  

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.

開催期間： 2015年03月09日   記述言語：日本語   開催地：北九州  

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．

開催期間： 2015年03月09日   記述言語：日本語   開催地：北九州  

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.

開催期間： 2014年10月14日   記述言語：日本語   開催地：沖縄  

開催期間： 2014年07月09日   記述言語：日本語   開催地：Niigata  

開催期間： 2014年07月09日   記述言語：日本語   開催地：Niigata  

開催期間： 2014年07月09日   記述言語：日本語   開催地：Niigata  

開催期間： 2014年07月09日   記述言語：日本語   開催地：Niigata  

開催期間： 2014年07月09日   記述言語：日本語   開催地：Niigata  

開催期間： 2014年06月21日   記述言語：日本語   開催地：福岡  

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．

開催期間： 2014年06月01日   記述言語：日本語  

開催期間： 2013年12月21日   記述言語：日本語   開催地：Shimonoseki  

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．

開催期間： 2013年12月21日   記述言語：日本語   開催地：Shimonoseki  

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.

開催期間： 2013年12月21日   記述言語：日本語   開催地：Shimonoseki  

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.

開催期間： 2013年12月21日   記述言語：日本語   開催地：Shimonoseki  

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.

開催期間： 2013年12月21日   記述言語：日本語   開催地：Shimonoseki  

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．

開催期間： 2013年11月01日   記述言語：日本語  

開催期間： 2013年08月31日   記述言語：日本語   開催地：唐津  

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．

開催期間： 2013年08月31日   記述言語：日本語   開催地：唐津  

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。

開催期間： 2013年08月20日   記述言語：英語   開催地：Copenhagen, Denmark  

In a developing county, its health/medical infrastructure has many problems. It is difficult for people in BoP (Base of Pyramid) especially lived in rural area to access a medical service. In this study, we propose a package for Portable Health Clinic (PHC) which provides telemedicine service for people in BoP. The package consists of major diagnostic tools and a tablet PC, and gathers measurements using medical Body Area Network (BAN) wirelessly and automatically. It can categorize patients into four groups depending on the priority of their treatment like a triage, and also sent these results to a doctor in a remote healthcare call center via mo-bile network. The package provides immediate consultation with the doctor over the Skype and doctor gives patients a prescription over the network. The package is easy to carry, easy to use, battery-driven and flexible against poor mobile network, and works even in a rural area. We are introducing the PHC packages in a health checkup program whose target is 15,000 subjects in Bangladesh, one of the BoP countries.

開催期間： 2013年07月31日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo  

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.

開催期間： 2013年07月10日   記述言語：日本語   開催地：Tokachi, Hokkaido  

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．

開催期間： 2013年07月10日   記述言語：日本語   開催地：Tokachi, Hokkaido  

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．

開催期間： 2013年07月10日   記述言語：日本語   開催地：Tokachi, Hokkaido  

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。

開催期間： 2013年05月16日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2013年05月16日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2013年05月16日   記述言語：日本語   開催地：Kumamoto  

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．

開催期間： 2013年03月14日   記述言語：日本語   開催地：Tokyo  

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.

開催期間： 2013年02月14日   記述言語：日本語   開催地：広島  

開催期間： 2012年12月25日   記述言語：日本語   開催地：東京  

開催期間： 2012年12月25日   記述言語：日本語   開催地：東京  

開催期間： 2012年12月14日   記述言語：日本語   開催地：東京  

開催期間： 2012年12月08日   記述言語：日本語   開催地：Saga  

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.

開催期間： 2012年12月08日   記述言語：日本語   開催地：Saga  

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.

開催期間： 2012年12月08日   記述言語：日本語   開催地：Saga  

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.

開催期間： 2012年09月24日   記述言語：日本語   開催地：Nagasaki  

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.

開催期間： 2012年09月03日   記述言語：日本語   開催地：下関  

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．

開催期間： 2012年09月03日   記述言語：日本語   開催地：下関  

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．