| 講演名 | 2017-07-28 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 川上 航(早大), 金井 謙治(早大), Wei Bo(早大), 甲藤 二郎(早大), |
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| 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. |
| 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 |
| 資料番号 | CS2017-34 |
| 発行日 | 2017-07-20 (CS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
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| 開催期間 | 2017/7/27(から2日開催) |
| 開催地（和） | 福江文化会館 |
| 開催地（英） | Fukue Bunka Kaikan |
| テーマ（和） | 次世代ネットワーク，アクセスネットワーク，ブロードバンドアクセス方式，電力線通信，無線通信方式，符号化方式，一般 |
| テーマ（英） | Next generation networks, access network, broadband access system, power-line communications, wireless communication systems, coding system, etc. |
| 委員長氏名（和） | 横谷 哲也(金沢工大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Yokotani(Kanazawa Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 中里 秀則(早大) |
| 副委員長氏名（英） | Hidenori Nakazato(Waseda Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 牟田 修(九大) / 藤原 正満(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Masamichi Fujiwara(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金井 謙治(早稲田大) / 原 一貴(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Kazutaka Hara(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Human Moving Pattern Recognition Based on Communication Quality Using Mobile Sensing and Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルセンシング / Human activity recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 通信品質 / Mobile sensing |
| キーワード(3)（和/英） | 行動推定 / Communication quality |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 川上 航 / Wataru Kawakami |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 金井 謙治 / Kenji Kanai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | Wei Bo / Wei Bo |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-07-28 |
| 資料番号 | CS2017-34 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | CS-156 |
| ページ範囲 | pp.111-116(CS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-07-20 (CS) |