Faculty Profiles - INOUE Sozo

Papers - INOUE Sozo

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Towards pervasive geospatial affect perception Reviewed

22 ( 1 ) 143 - 169 2018.01

Deep Recurrent Neural Network for Mobile Human Activity Recognition with High Throughput Reviewed

Masaya Inoue, Sozo Inoue, Takeshi Nishida

1 - 13 2017.12

Recognition of Multiple Overlapping Activities Using Compositional CNN-LSTM Model Reviewed

Tsuyoshi Okita, Sozo Inoue

2017.09

Quality Requirements for Electronic Health Record Systems A Japanese-German Information Management Perspective Reviewed

A. Winter, K. Takabayashi, F. Jahn, Eizen Kimura, R. Engelbrecht, R. Haux, M. Honda, U. H. Hubner, Sozo Inoue, C. D. Kohl, T. Matsumoto, Y. Matsumura, K. Miyo, Naoki Nakashima, H. -U. Prokosch, M. Staemmler

Journal of Methods of Information in Medicine 56 92 - 104 2017.09

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(Text Analysis of Incident Reports for Preventing Accidents in Caregiving}) Reviewed

峯崎智裕, 松木萌, 井上創造

情報処理学会論文誌 58 ( 10 ) 2017.07

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

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

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

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

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

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

Kyutacar

センサーと医療ビッグデータを活用した医療サービス分析システムの研究開発—業務分析から課題を抽出し改善につなげる

杉山康彦, 白水麻子, 中島直樹, 井上創造

看護管理 ( 看護管理 ) 27 ( 8 ) 658 - 667 2017.06

ウェアラブルセンサを用いたヒューマンセンシング

井上創造

日本知能情報ファジィ学会誌 ( 日本知能情報ファジィ学会誌 ) 170 - 186 2017.01

Recognizing and Understanding Nursing Activities for a Whole Day with a Big Dataset Reviewed

Sozo Inoue, Naonori Ueda, Yasunobu Nohara, Naoki Nakashima

Journal of Information Processing 24 ( 6 ) 853 - 866 2017.01

携帯センサと近接センサを用いた看護師業務分析 Reviewed

磯田達也, 井上創造, 花沢明俊, 野原康伸, 白水麻子, 杉山康彦, 平田真理, 町田京子, 中島直樹

情報処理学会論文誌 57 ( 10 ) 2197 - 2209 2017.01

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

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

Kyutacar

DICOMO2017 (Multimedia, Distributed, Cooperative, and Mobile Symposium)

INOUE Sozo, MATSUKI Moe, OKAZAKI Ai, KIYOTA Yoji

Journal of Information Processing and Management ( Japan Science and Technology Agency ) 60 ( 8 ) 603 - 607 2017.01

Supervised and Unsupervised Transfer Learning for Activity Recognition from Simple In-home Sensors Reviewed

Sozo Inoue, Xincheng Pan

International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services (MobiQuitous) (Acceptance Rate: 30%) 20 - 27 2016.11

Mobile Activity Recognition from Training Labels with Inaccurate Activity Segments (Best paper candidate) Reviewed

Takamichi Toda, Sozo Inoue, Naonori Ueda

International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Computing, Networking and Services (MobiQuitous) (Acceptance Rate: 30%) 57 - 64 2016.11

Activity recognition and future prediction in hospitals Reviewed

28-November-2016 59 - 65 2016.11

機械学習で怖い「次元の呪い」手法の選択は適材適所で

井上創造

まるわかり！人工知能最前線：日経コンピュータ ( まるわかり！人工知能最前線：日経コンピュータ ) 98 - 193 2016.10

Predicting Daily Nursing Load from Nurses' Activity Logs and Patients' Medical Records Reviewed

Sozo Inoue, Tatsuya Isoda, Mako Shirouzu, Yasuhiko Sugiyama, Yasunobu Nohara, Naoki Nakashima

ACM Int'l Conf. Pervasive and Ubiquitous Computing (Ubicomp) Poster 4 pages 2016.09

Recognizing Unknown Activities Using Semantic Word Vectors and Twitter Timestamps Reviewed

Moe Matsuki, Sozo Inoue

Ubicomp Workshop for Human Activity Sensing Corpus and its Application (HASCA) 823 - 830 2016.09

機械学習をIoTに応用人間の行動を認識・予測する

井上創造

日経コンピュータ ( 日経コンピュータ ) 78 - 81 2016.09

機械学習をIoTに応用、人間の行動を認識・予測する

井上創造

日経ITPro ( 日経ITPro ) 2016.08

機械学習で怖い「次元の呪い」手法の選択は適材適所で

井上創造

日経コンピュータ ( 日経コンピュータ ) 86 - 89 2016.08

あなたの仕事を劇的に効率化！機械学習のインパクト第3回機械学習で怖い「次元の呪い」、手法の選択は適材適所で

井上創造

日経ITPro ( 日経ITPro ) 2016.08

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