2018 Fiscal Year Annual Research Report
Robust on-body device localization and its applications
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18H03228
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| Research Institution | Tokyo University of Agriculture and Technology |
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Principal Investigator |
藤波 香織 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (10409633)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中島 達夫 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10251977)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 携帯機器 / 能動学習 / Novelty Detection / ゲーミフィケーション / 動機付け |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではスマートフォンのような携帯機器を持ち運ぶ際の所持位置を，様々な日常動作の中で誰が利用者であっても高精度に推定する手法とその応用方法を明らかにすることを目的としている．2018年度は以下を実施した．
１）相性に基づく推定器の選択による精度向上：事前に選択した「相性」が良い推定器の利用による推定精度向上効果を検証した．個人やグループで構成されるデータを対象としたシミュレーション実験により，適切な対象の構成と選択方法を用いることで，推定精度の向上が可能であることが分かった．
２）能動学習による推定器の個人特化方法の検討：１）により選定された「相性が良い」推定器を「核推定器」として能動学習を適用することで，効率的に利用者特化型の推定器を構築する手法をシミュレーション実験により検証した．その結果，相性が最も良い推定器を用いることで，利用者への問い合わせ回数を平均で約30％削減できることを確認した．
３）新規の所持位置追加手法検討：携帯端末の所持位置は個人間で多様であるため，利用中に未登録の所持位置を検出して利用者の介入により新たなクラスとして認識対象に加える仕組みを検討し，Novelty Detection技術の代表的な手法であるOne Class SVM，Local Outlier Factor (LOF)，Isolation Forestを比較した．その結果，精度が高く安定した手法としてLOFが適していると結論づけた．
４）ラベル付けの動機付け手法の検討：仮想ペットへの愛情に駆られたラベル付け動機付け手法とゲーミフィケーションによる動機付け手法を検討した．前者は，利用者の行動を話題にした発話をする仮想ペットの有用性を考察した．後者は，日常における学習することと物を見ることの2点に対してプロトタイプシステムを作成し，ゲーミフィケーションの可能性を検討した．
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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
当初実施予定であった「相性判定対象の適切な設定法」と「相性判定対象の効率的な決定法」（上記実績項目１に関連）は，その意義を理解するところまでを実施できたが，シミュレーション環境構築に時間を要したため，具体的なるアルゴリズム開発は次年度に持ち越しとなった．
また，当初実施予定であった「所持位置推定の基本アルゴリズム開発」は，センサデバイスの調達遅れのためにデータ収集が完了せず，データを分析しながらの検討が進んでいなかったがアンサンブル分類のソフトウェアフレームワークを構築したため，以後の実験は容易になると考えている．
代わりに次年度に着手する予定であった「新規の所持位置追加手法検討」（上記実績項目３）を前倒して実施した．なお，データ収集は次年度早期に完了の目処が付いた．その他の項目は問題なく進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
１）「相性判定対象の適切な設定法」と「相性判定対象の効率的な決定法」（上記実績項目１に関連）についてはすでに複数の手法案を出せており，早期に検証する．
２）「所持位置推定の基本アルゴリズム開発」については，収集したデータ整備を迅速に行うために学生アルバイトを雇い，分析とアルゴリズム開発に早期に着手する．
３）年度終盤になり結果が出た項目（上記実績項目１－３）は次年度前半に国際会議に投稿して成果報告を行う．
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