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2016 Fiscal Year Annual Research Report

ナビゲーション研究のための統計的データ分析基盤整備とヒト移動データ分析

Planned Research

Project AreaSystems Science of Bio-navigation
Project/Area Number 16H06538
Research InstitutionNagoya Institute of Technology

Principal Investigator

竹内 一郎  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (40335146)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 打矢 隆弘  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10375157)
梶岡 慎輔  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (40609517)
烏山 昌幸  名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (40628640)
Project Period (FY) 2016-06-30 – 2021-03-31
Keywords機械学習 / 系列マイニング / 動物行動学
Outline of Annual Research Achievements

本研究の主目的の1つは様々な動物種の様々な移動行動の分析に汎用的に利用できるデータ分析法を確立することである.生物学研究では,雄と雌,野生型と変異型など,異なる2群の動物の行動の違いを発見することが重要である.このような要請に応えるためのデータ分析法として,平成28年度は,予測系列マイニング(predictive sequence mining)と呼ばれる方法を構築した.提案したデータ分析法を,海鳥と線虫の経路分析に適用し,提案法の有効性を検証した.前者では,この分析により,海鳥の雌雄で異なる飛行パターンを発見した.後者では,この分析により,ある遺伝的変異によって線虫の行動パターンが異なることを発見した.また,本研究のもう1つの目的はヒトの移動行動の計測と分析を行う基盤を確立することである.平成28年度は,その準備として研究代表者の所属する名古屋工業大学内のキャンパスに設置されたビーコンの位置データベースを作成した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

動物移動データの汎用的分析法の1つであるpredictive sequence mining法を確立した.この分析法により,特定の群に特化した行動を抽出できるようになったが,抽出されたパターンの統計的信頼性の計算,重複パターンの排除方法などに関して引き続き研究を進める必要がある.本研究の目的は様々な動物の様々な移動行動の分析に利用できるデータ分析方法を確立することである.これまで,海鳥と線虫のデータ分析に適用し,その有用性を検証したが,今後は他の動物種の他の移動行動の分析にも適用していくことで同データ分析法を改良していく.ヒト移動行動データの計測と分析を行う基盤を確立するため,研究代表者の所属する名古屋工業大学内のキャンパスに設置されたビーコンの位置データベースを作成した.この位置データベースを用いて,キャンパス内のヒトの移動行動を高精度に計測できる環境が整った.

Strategy for Future Research Activity

本新学術領域では様々な動物種の様々な移動行動を同一の手法で分析することにより,それぞれの移動行動の類似点や相違点を明確にすることを目指している.平成28年度に構築した予測系列マイニングはその一つと捉えることができるが,引き続き,別の移動行動分析タスクのデータ分析法の検討を進めていく.平成29年度は,特に,変化点を検出するための方法の開発に注力する.また,同時に,平成28年度に開発した予測系列マイニング法を海鳥と線虫以外の動物の行動分析にも適用していく.様々な動物種の様々な移動を対象とすることによって,同データ分析手法に改善を加えていく.さらに,平成28年に構築したビーコンデータベースの情報を利用し,ヒト移動データの計測を実施する.ヒトの行動データは動物の行動データと異なり,行動の意図をヒアリングにより確認できるため,移動行動分析のベンチマークデータとして有効利用できる.

  • Research Products

    (16 results)

All 2017 2016

All Journal Article (4 results) (of which Peer Reviewed: 4 results) Presentation (12 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results,  Invited: 2 results)

  • [Journal Article] Homotopy continuation approaches for robust SV classification and regression2017

    • Author(s)
      S. Suzumura K. Ogawa M. Karasuyama M. Sugiyama I. Takeuchi
    • Journal Title

      Machine Learning

      Volume: 106(7) Pages: 1009-1038

    • DOI

      10.1007/s10994-017-5627-7

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Simultaneous safe screening of features and samples in doubly sparse modeling2016

    • Author(s)
      A. Shibagaki M. Karasuyama K. Hatano I. Takeuchi
    • Journal Title

      Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning

      Volume: 48 Pages: 1577-1586

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Safe Pattern Pruning: An Efficient Approach for Predictive Pattern Mining2016

    • Author(s)
      K Nakagawa S. Suzumura M. Karasuyama K. Tsuda I. Takeuchi
    • Journal Title

      Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

      Volume: NA Pages: 1785-1794

    • DOI

      10.1145/2939672.2939844

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Secure approximation guarantee for cryptographically private empirical risk minimization2016

    • Author(s)
      T. Takada H. Hanada Y. Yamada J. Sakuma I. Takeuchi
    • Journal Title

      Proceedings of the 8th Asian Conference on Machine Learning

      Volume: 63 Pages: 126-141

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Simultaneous safe screening of features and samples in doubly sparse modeling2016

    • Author(s)
      A. Shibagaki,M. Karasuyama,K. Hatano,I. Takeuchi
    • Organizer
      The 33rd International Conference on Machine Learning
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Safe Pattern Pruning: An Efficient Approach for Predictive Pattern Mining2016

    • Author(s)
      K. Nakagawa,S. Suzumura,M. Karasuyama,K. Tsuda,I. Takeuchi
    • Organizer
      The 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Secure approximation guarantee for cryptographically private empirical risk minimization2016

    • Author(s)
      T. Takada,H. Hanada,Y. Yamada,J. Sakuma,I. Takeuchi
    • Organizer
      The 8th Asian Conference on Machine Learning (ACML)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Safe Feature/Sample Screening and Its Applications to High-order Interaction Modeling and Quick Sensitivity Analysis2016

    • Author(s)
      I. Takeuchi
    • Organizer
      The First Korea-Japan Machine Learning Symposium
    • Int'l Joint Research / Invited
  • [Presentation] スパースモデリングのためのセーフスクリーニングとその応用2016

    • Author(s)
      竹内一郎
    • Organizer
      2016年度統計関連学会連合大会
    • Invited
  • [Presentation] パターンマイニング問題におけるセーフパターンプルーニングを用いたスパースモデルの学習2016

    • Author(s)
      中川和也,鈴村真矢,烏山昌幸,津田宏治,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第26回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] 時系列データの変化点検出におけるSelective Inference2016

    • Author(s)
      梅津佑太,中川和也,井上茂乗,津田宏治,杉山麿人,前川卓也,玉木徹,依田憲,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第26回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用2016

    • Author(s)
      花田博幸,高田敏行,柴垣篤志,佐久間淳,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第27回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] 金森研太,豊浦和明,中島伸一,世古敦人,烏山昌幸,桑原彰秀,本多淳也,設楽和希,志賀元紀,竹内一郎2016

    • Author(s)
      ガウス過程と動的計画法を用いたプロトン伝導体の伝導度推定
    • Organizer
      電子情報通信学会第27回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] 高次元分類問題のためのSelective Inference2016

    • Author(s)
      梅津佑太,中川和也,津田宏治,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第27回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案2016

    • Author(s)
      花田博幸,柴垣篤志,佐久間淳,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第26回情報論的学習理論研究会
  • [Presentation] スパースモデルのための特徴と標本の同時セーフスクリーニング2016

    • Author(s)
      柴垣篤志,烏山昌幸,畑埜晃平,竹内一郎
    • Organizer
      電子情報通信学会第25回情報論的学習理論研究会

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Published: 2018-12-17  

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