研究課題
本研究では世界中のあらゆる屋内位置に意味的ラベルを付与することを目的とする技術開発を行う．例えばスマートフォン端末を携帯する人が時刻tに寝室に居た場合、端末が観測した時刻tのセンサデータを用いて「寝室」のクラスラベルを推定し、同時に観測されたWiFi電波情報（屋内位置）に紐付ける。本年度は、スマートフォンによる音声アクティブセンシングを用いたコンテキスト認識として、屋内オブジェクトの認識手法に関して、当該分野のトップ国際会議であるUbicomp2019にて口頭発表を行った。本手法により培った、音声アクティブセンシング技術を屋内位置セマンティクス推定技術に適用する。また、加速度データから特徴的なモチーフ（波形）発見し、それに基づき行動認識を行う手法を開発し、その成果が国際論文誌ACM IMWUTにフルペーパー採択され、トップ国際会議であるUbicomp2019にて口頭発表を行った。本手法の評価は工場工員から得られたデータに適用したが、本技術は屋内位置固有のセンサデータモチーフ（例：キッチンでの包丁を使う動作に関係する波形）を検出するために利用できる。さらに、これまでに開発した技術を組み合わせて、屋内位置の意味的ラベル推定をマルチモーダルデータを用いて行う手法の実装および事前実験を行い、国内シンポジウム（DICOMO2019）にて発表を行った。来期における論文執筆投稿のため、本手法の本実験の事前準備および、論文執筆準備を行っている。
1: 当初の計画以上に進展している
これまでの研究成果は4件がACMの国際論文誌に採録され、トップ国際会議であるUbicomp2017、Ubicomp2018およびUbicomp2019にて口頭発表を行った。さらに、トップ国際会議であるPercom2020でも口頭発表を行った。このように研究計画時に想定していた以上の十分な成果を得た。
これまでにトップ国際会議にて多数のフルペーパー論文が採択されてきたが、来期はそれらの集大成であるマルチモーダルデータを用いた意味的ラベル推定手法の本実験を行い、その成果をまとめ、論文誌やトップ国際会議への投稿を行う。
すべて 2020 2019
すべて 雑誌論文 (1件) (うち国際共著 1件、 査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (9件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件)
Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT)
巻: Vol. 3, Issue 2 ページ: No. 60
https://doi.org/10.1145/3328931
