2013 Fiscal Year Research-status Report
モバイル計算環境のための行動認識に基づく情報の価値指標に関する研究
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25870928
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Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Research Institution | Kansai University |
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Principal Investigator |
田頭 茂明 関西大学, 総合情報学部, 准教授 (70332806)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 行動認識 / 行動変化 / 動線解析 |
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| Research Abstract |
本研究課題の目的は、モバイル計算環境においてユーザの行動決定に直接影響を与えた情報が重要であると考え、ユーザの閲覧・検索履歴であるネットワーク上の動線と、行動軌跡である実空間上の動線とを融合・解析する手法を提案し、モバイル計算環境における新しい情報の価値指標を確立することである。具体的には、(1) ネットワークにより影響を受けた行動の変化を判別する行動認識技術、(2)行動変化の原因となった情報の特定技術、(3) 時間的かつ地理的構造を有する情報の価値指標の定義、を研究の柱として掲げ、各技術に関する課題とその解決策を探求する。また、評価を通して提案した情報の価値指標の有効性を明らかにする。
本年度は、上記で示した(1) ネットワークにより影響を受けた行動の変化を判別する行動認識技術の研究開発を行った。特に、実空間上での行動の変化を抽出するために、無線通信を用いた動線計測技術を確立した。研究代表者が所属する大学構内にテストベッド環境を構築し、無線測位による動線計測技術やモバイル端末に搭載されるジャイロセンサや加速度センサなどを利用して、ユーザの行動の変化を判別する技術の精度向上に努めた。具体的な研究成果は、(1)ユーザが持つ端末固有の電波特性を考慮して、ユーザの動線計測の精度を向上した、(2)提案技術のアルゴリズムを改善し、より多くのユーザが利用可能なようにシステムを改良した、(3)本研究課題ではユーザの「歩く」「走る」といったユーザの行動を特定するのではなく、ユーザの行動の変化を判別することに着目している。このため行動の変化とセンサ値の関係を数学的および経験的にモデル化し、行動の変化を判別する方法を検討した。この行動の変化を抽出する技術は、本研究課題のコア技術であり、本研究課題を遂行する上で必要不可欠である。
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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
本年度は、ネットワークにより影響を受けた行動の変化を判別する行動認識技術の研究開発を実施した。具体的には、実空間上での行動の変化を抽出するために、無線通信を用いた動線計測技術を確立できた。また、研究代表者が所属する大学構内にテストベッド環境を構築し、無線測位による動線計測技術や、モバイル端末に搭載されるジャイロセンサや加速度センサなどを利用して、ユーザの行動の変化を判別する技術の精度を改善できた。
これらの2点の成果から、ネットワークにより影響を受けた行動の変化を判別する行動認識の基礎技術を確立できた。このことは、ほぼ計画していた通り研究を達成できたいえる。本研究課題ではユーザの「歩く」「走る」といったユーザの行動を特定するのではなく、ユーザの行動の変化を判別することに着目している。このため行動の変化とセンサ値の関係を数学的および経験的にモデル化する必要があるが、モデル化に必要な実験データ収集や行動の変化の数理的解析の進捗が若干遅れていることもあり、モデル化が検討段階にとどまっている。このため「研究の目的」の達成度を「(2)おおむね順調に進展している」とした。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は、「現在までの達成度」で述べたように、昨年度検討段階にとどまっていた行動の変化とセンサ値の関係を数学的および経験的にモデル化するとともに、開発した「行動の変化を判別する行動認識技術」の結果を利用して、「行動変化の原因となった情報の特定技術」および「時間的かつ地理的構造を有する情報の価値指標の定義」を研究開発する。くわえて、行動の変化およびその変化の原因となった情報を可視化できるソフトウェアを開発し、提案手法の解析を進める予定である。具体的な計画は以下のとおりである。
・行動の変化とセンサ値の関係を数学的および経験的のモデル化については、位置情報とセンサ値の変化として捉えて、これらの行動の変化とセンサ値の関係を数学的にモデル化し、理論的なアプローチで行動の変化を判別する方法を開発する。また、経験モデル(Empirical Model)を用いたアプローチでもモデル化を進める予定である。すなわち、昨年度構築したテストベッド環境で実験的にデータを収集し，行動の変化とセンサ値との関連性を経験的に定式化する。
・行動変化の原因となった情報の特定技術については、特定した行動変化の要因となった情報を特定するために、その行動の変化のあった時間を中心にして、閲覧履歴や検索履歴等のネットワークの動線を解析する手法を研究開発する。
・時間的かつ地理的構造を有する情報の価値指標の定義では、実空間での行動変化の種類や度合い、行動に影響を与えたユーザ数、情報の閲覧パターンなどを含めて情報の価値を新たに定義する。さらに、モバイル計算環境における情報の価値は、時間と場所に強く依存することが予想できる。このため時間的かつ地理的な構造をとり、時間と場所の類似性を考慮し、多くのユーザの行動に影響を与えた情報に関しては、同じ時間、同じ場所にいる他のユーザに対しても重要となるように定義する。
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