2014 Fiscal Year Annual Research Report
センサベース行動パターン解析に基づく生活機能スコアの統計的予測
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25700026
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
下坂 正倫 東京大学, 情報理工学(系)研究科, 講師 (40431796)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 実世界情報処理 / 統計的行動情報処理 / 機械学習 / 行動センシング / 屋内測位 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2013年度に開発した統計的予測手法を発展させるとともに，同じく前年度開発したセンサシステムについても改良を進めた．大規模実験についても医学系研究者と連携し準備を進めた．
本申請課題の目的は，住宅内に設置したセンサとスマート携帯端末等で得られるセンサ情報をもとに，生活機能スコアの統計的予測モデルを構築することであった．
センサシステムに関する成果を述べる．昨年度の予備実験を踏まえ，当初予定していた焦電センサによる動き計測を差し替え，無線通信技術（ZigBee，Bluetooth Low Energy）を活用した屋内測位法を開発した．このとき高齢者家庭への導入時の設置センサ数をいかに抑制するかが課題となる．センサ配置によっては測位品質が大きく低下するため，貪欲探索に基づくセンサ配置最適化アルゴリズムを提案しその有効性を検証した．また，複数の高齢者が同居する施設での導入を想定し，昨年度開発した低解像度熱画像に基づく人位置推定アルゴリズムを改良した．設置時のセンサの配置の制約を軽減するものであり，導入の負荷低減が可能になった．また高齢者の活動状況を取得するためのスマートフォンを用いた行動計測ソフトウェアも開発した． 2013年度に開発した独自仕様のセンサで構成された計測システムと比べ，取得情報の品質を大きく落とさず導入コストを抑えることに成功した．
またセンサデータの解析手法についての成果を述べる．従来取り組んできた階層ベイズ法に基づく多タスク学習による活動データのパターン抽出法の問題点を解消する，双線形回帰法を提案し，パターン変化をもたらす外的情報の明示的な埋め込みが可能となった．検証の結果，パターン抽出精度で大幅な性能向上を達成した．行動データの解析のみならず行動データを効率よく効果的に取得するため，被験者のインセンティブ制御の手法も開発した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
当初の予定通り進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の予定医通り研究が進められており，また医学系研究者との連携を強めておりますが，
実証実験の被験者の確保などは早々に進める必要があります．
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| Causes of Carryover |
平成25年度に開発したカスタムメイドなセンサを中心とする高価な計測システムから電波強度を活用した安価なシステムへの置き換えを図るべく，システムの開発にリソースを割きました．そのため，システムの開発は予定通り進展しています．一方，平成27年度以降の実証実験実施時に生ずるであろうセンサ調達費用，謝金といった予算を見越して次年度使用額を確保することに努めました．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
平成26年度までに開発したシステムの実証実験に耐えうるレベルでの完成度を高めると共に，高齢者をリクルーティングし実際の生活行動をセンシングする，実証実験を順次行って参ります．
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