研究者詳細 - 井上　創造

口頭発表・ポスター発表等 - 井上　創造

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複雑なセンサ情報理解におけるディープラーニング

大北剛, 井上創造

マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2017)シンポジウム

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.

介護施設紹介コールセンター記録のアンサンブル学習による傾向分析

松木萌, 井上創造, 清田陽司

マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2017)シンポジウム

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．

介護施設における介護スタッフの行動センシング実験

井上創造, 木村幸平, 内野百里, 大屋誠

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告

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.

未学習行動推定のためのZero-shot学習法における精度向上の試み

松木萌, 井上創造

人工知能学会全国大会

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.

深層ディシジョンフォレストによる疎密混合データの解析

大北剛, 井上創造

情報処理学会自然言語処理研究会研究報告

介護サービス向上に向けたセンシング実験

峯崎智裕, 井上創造

日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集

不自然なアクセントの理解に向けた予備分析

大森雄馬, 松木萌, 井上創造, 河野英昭

日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集

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.

複数センサデータの自動可視化に向けたユーザ操作機械学習の予備評価

藤野慶汰, 松木萌, 井上創造, 柴田智広

日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集

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.

未知行動認識手法に行動ラベルのオントロジーを用いた精度向上の検討

松木萌, 井上創造

NLP若手の会第11回シンポジウム

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．

近接センサと医療データを用いた看護師と患者の近未来予測と効率化について

井上創造, 磯田達也, 白水麻子, 杉山康彦, 野原康伸, 中島直樹

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告

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．

照度と電力消費量データおよび単語ベクトルを用いた行動推定の試み

松木萌, 井上創造

マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2016)シンポジウム

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.

介護サービス向上に向けた介護事故事例テキストの分析

峯崎智裕, 井上創造

マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2016)シンポジウム

Structure Investigation of Deep Recurrent Neural Network for Human Activity Recognition

井上聖也, 井上創造, 西田健

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告

Toward Recognizing Unknown Activities Using Word Vectors

松木萌, 井上創造

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告

BLEセンサの所属を自動判断するIoTシステムに向けて

本多弘典, 潘新程, 井上創造

SOFT九州支部学術講演会

文書のベクトル表現を用いて学習者が作成した問題を分類する試み

松木萌, 谷口敦, 井上創造

SOFT九州支部学術講演会

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．

介護事故防止に向けた事故事例テキストの分析

峯崎智裕, 井上創造

SOFT九州支部学術講演会

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．

家庭内行動センシングにおける機械学習データの家庭間転移について

井上創造, 潘新程, 花沢明俊

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告,

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．

携帯センサと近接センサを用いた看護業務時間に影響を与える要因の分析

磯田達也, 井上創造, 花沢明俊, 野原康伸, 白水麻子, 杉山康彦, 中島直樹

情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告,

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.

介護分野における被介護者の事故の検出・予防にむけた事例テキストからのセンサコンテキスト情報の抽出にむけて (Toward Extraction of Sensor Contexts from Case Texts to Detect and Prevent Caretaker Accidents)

峯崎智裕, 井上創造

SOFT九州支部夏季ワークショップ

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．

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