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No 249285
標題(和) モバイルセンシングと機械学習を用いた通信品質に基づくユーザ行動推定
標題(英) Human Moving Pattern Recognition Based on Communication Quality Using Mobile Sensing and Machine Learning
研究会名(和) 通信方式
研究会名(英) CommunicationSystems
開催年月日 2017-07-27
終了年月日 2017-07-28
会議種別コード 5
共催団体名(和)
資料番号 CS2017-34
抄録(和) 本稿では,実環境にてスマートフォンを使用し,通信品質情報とセンサー情報を収集し,通信品質とユーザ行動状態の関係の解析を行う.通信品質情報として,映像配信時のスループット履歴,RSSI,基地局情報を,センサー情報として,3軸加速度センサーを収集する.解析には機械学習を用いて,収集した通信品質情報からユーザの行動推定を行うことを提案する.さらに,加速度センサーを用いた行動推定との精度比較を行う.評価にはSVM, K-NN, RFの3種類のアルゴリズムを使用する.評価結果より,通信品質による行動推定精度は93%以上で,加速度センサーによる推定よりも優れていることを実証した.
抄録(英) In this paper, we recognized human moving patterns based on communication quality, such as cellular download throughputs, Received Signal Strength Indicators (RSSIs) and cellular base station IDs. To construct classifier, we apply three machine learning algorithms, such as Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest (RF). Evaluation results conclude that the communication quality, especially cellular base station IDs, contribute to recognition of moving patterns with high accuracy.
収録資料名(和) 電子情報通信学会技術研究報告
収録資料の巻号 Vol.117, No.156
ページ開始 111
ページ終了 116
キーワード(和) モバイルセンシング,通信品質,行動推定,機械学習
キーワード(英) Human activity recognition,Mobile sensing,Communication quality,Machine learning
本文の言語 JPN
著者(和) 川上航
著者(ヨミ) カワカミ ワタル
著者(英) Wataru Kawakami
所属機関(和) 早稲田大学
所属機関(英) Waseda University
著者(和) 金井謙治
著者(ヨミ) カナイ ケンジ
著者(英) Kenji Kanai
所属機関(和) 早稲田大学
所属機関(英) Waseda University
著者(和) Wei Bo
著者(ヨミ) Wei Bo
著者(英) Wei Bo
所属機関(和) 早稲田大学
所属機関(英) Waseda University
著者(和) 甲藤二郎
著者(ヨミ) カットウ ジロウ
著者(英) Jiro Katto
所属機関(和) 早稲田大学
所属機関(英) Waseda University

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