2023 Fiscal Year Annual Research Report
MARE: Recognition and Discovery Techniques for Giving Awarenesss
| Project/Area Number |
19H04128
|
|---|
| Research Institution | Hokkaido University |
|---|
Principal Investigator |
工藤 峰一 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (60205101)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
今井 英幸 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10213216)
中村 篤祥 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (50344487)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 不頻出事象 / マルチラベル分類 / 異変検出 / 希少疾患 / 独居高齢者 / 可視化 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
希少疾患の発見や新興味分野の発掘、高齢者の異変検知など、不頻出なモノやコトこそ新たな発見や重要な分析につながることが多い。本研究では頻度の低い事象に注目して、その発見と分類に関して基礎的な検討を重ねた。
基礎的研究としては（エクストリーム）マルチラベル分類問題の枠組みで、不頻出な出来事（ラベル）の発生理由の分析および分類を行った。主な発生理由は、１）新規ラベルとして新たに認知されたため、２）これまでよりも精密な分類が必要となり創出されたため、の二つであることが分かった。また、分類の難しさは、事例の少なさ（インバランス）ばかりでなく、２）の発生理由からもわかるように、多くの類似データに埋もれやすいため（オーバーラップ）であることが判明した。方法論として、希少ラベルを強調した可視化による希少例の分析の有効性を示した。さらに、超区間と決定木を用いた新たな分類手法を複数提案した。これらにより一定の成果を得たものの、本質的な改善にはつながらなかった。
応用研究としては、希少疾患の発見と独居高齢者の異常発見に取り組んだ。希少疾患についてはラプラシアン固有マップを教師付きに拡張することで通常疾患とみなされる可能性の高い希少疾患の発見に寄与できることを示した。極値論を利用した発見手法も開発し従来手法を上回る性能を示した。独居高齢者の異変検出については、７つ程度の典型的な異変スマートホーム環境で検出することを考えた。現実の異変データはほぼ入手困難であるため、仮想空間でのシミュレーションにより異変検出を行うこととした。そのため、異変を含む独居高齢者の日常生活を模擬するシミュレータを開発し数年間の行動シミュレーションを数十分で行えるようにした。転倒についてはこれまで以上に多様な生活環境でも同程度の発見を行える手法を開発した。現在、現実との乖離が埋めつつ他の異変を併せて検出する方法を開発している。
|
| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
