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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-01-19 15:45 疎な位置情報を用いた屋内歩行パターンの変化検知手法の評価 ○高木一樹・新熊亮一（京大）・清水秀幸・坂本 久（NECソリューションイノベータ）  MoNA2017-59 |
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| 抄録 | （和） | 近年爆発的な発展を遂げた IoT において,健康リスクの早期発見する見守りシステムが注目されている. 日々の行動を計測する際に,屋内での居住者の位置をトラッキングする方法があるが,カメラやウェアラブルデバイ スを用いた場合のプライバシの観点における精神的負担や着用による肉体的な負担は無視できない.そこで,ユーザ に負担のない位置情報の計測方法として,宅内に配置された振動センサや人感センサなどの非接触・プライバシー非 侵害なセンサの利用が考えられる.著者らは,これらのセンサから得られる時間的・空間的に不連続な疎な位置情報 を活用して,屋内独居ユーザの行動の変化を検知する手法を提案してきた.本手法は,ユーザの在を感知した複数の センサの関係性をネットワークグラフを用いて表現することで,ユーザの歩行パターンを分析できるようにする.そ して,蓄積されたグラフと一日のグラフの非類似度測定を行い,非類似度スコアが高い場合に異常と判定される.本 稿では,屋内移動の異常を検知する評価を行い,配置されるセンサの疎密に対する特性を明らかにする. |
| （英） | Recently, the Internet-of-Things (IoT) technology has been attracting a lot of attention as a solution that detects health risk.Using cameras or wearable devices is a typical approach to track people’s behaviors in their house.However,these devices have drawbacks: people feel uncomfortable from the privacy aspect if they are always watched by cameras; people feel annoyed if they are required to always carry wearable devices.Therefore, vibration sensors or human sensors could be more appropriate for behavior monitoring in a indoor private environment like houses though they might be able to collect discrete and sparse data.The authors previously proposed a method that detects changes in behavior patterns of elderly people who live alone by using sparse position information from sensors.Our method successfully models usual behavior patters by representing movement patterns between multiple sensors of people as a network graph.Then, our method detects changes in people’s behaviors by scoring the similarity of network graphs between the measured behavior pattern and the usual behavior patters. This report shows how the performance of detection by our method varies with the density f placement of sensors. | |
| キーワード | （和） | 異変検知 / 高齢者介護 / 位置トラッキング / ネットワークグラフ / / / / |
| （英） | Anomaly Detection / Elderly Care / Position Tracking / Network Graph / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 390, MoNA2017-59, pp. 99-102, 2018年1月. | |
| 資料番号 | MoNA2017-59 | |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MoNA2017-59 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MoNA |
| 開催期間 | 2018-01-18 - 2018-01-19 |
| 開催地（和） | キャンパスプラザ京都（京都市下京区） |
| 開催地（英） | Campus Plaza Kyoto |
| テーマ（和） | モバイルネットワーク、機械学習応用、モバイルデータ活用、および一般 |
| テーマ（英） | Mobile Network, Application of Machine Learning, Mobile Data, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MoNA |
| 会議コード | 2018-01-MoNA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 疎な位置情報を用いた屋内歩行パターンの変化検知手法の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Methods for Detecting Change of Indoor Walking Patterns Using Sparse Position Information |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 異変検知 / Anomaly Detection |
| キーワード(2)（和/英） | 高齢者介護 / Elderly Care |
| キーワード(3)（和/英） | 位置トラッキング / Position Tracking |
| キーワード(4)（和/英） | ネットワークグラフ / Network Graph |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高木 一樹 / Kazuki Takagi / タカギ カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新熊 亮一 / Ryoichi Shinkuma / シンクマ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 清水 秀幸 / Hideyuki shimizu / シミズ ヒデユキ |
| 第3著者 所属（和/英） | NECソリューションイノベータ株式会社 (略称： NECソリューションイノベータ) NEC Solution Innovators, Ltd. (略称： NEC Solution Innovators) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂本 久 / Hisashi Sakamoto / サカモト ヒサシ |
| 第4著者 所属（和/英） | NECソリューションイノベータ株式会社 (略称： NECソリューションイノベータ) NEC Solution Innovators, Ltd. (略称： NEC Solution Innovators) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-01-19 15:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MoNA |
| 資料番号 | MoNA2017-59 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.390 |
| ページ範囲 | pp.99-102 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-01-11 (MoNA) |
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