家庭内の電力消費量や温湿度,二酸化炭素濃度などのセンサデータを簡易に計測・収集可能なキットとして「おうちモニタキット(OMK)」を開発した.OMKはセンサを活用した家庭向けサービスの検討や,センサデータ分析技術の研究に必要なデータ収集を目的として開発を進めている.本発表では,OMKの構成や対応センサの紹介と共に,OMKを用いて計測したセンサデータの特徴や活用方法について考察する.
チームスポーツの分析において,利用者が想定する複数プレイヤが関連する動き(移動軌跡)を検索することは,基本的な操作の一つである.本論文ではこの問題を,多次元軌跡データに対する類似部分軌跡検索問題,すなわち長大なN次元移動軌跡データから,クエリであるM次元の移動軌跡と類似する部分を抽出する問題として定式化し,その高速化アルゴリズムを提案する.また,サッカーにおける選手の移動軌跡データを対象に,計算時間と精度の面から提案手法を評価する.
IoT において,「歩く」,「立ち上がる」などの言語による行動のラベルを目的としたセンサからの行動認識を 可視化する技術は,「歩く」,「立ち上がる」という言語による行動のラベルを目的とした映像からの行動認識との 技術の融合を意味する.これは一転して,「歩く」,「立ち上がる」などの言語による行動のラベルのバイアスを排 除する新たな行動認識の形を提案し,新たなマイニングのモデルを提案する. ダンスの上手い人と下手な人のどこ が具体的に異なるかをセンサと映像からのマルチモダルな行動認識から探るプラットフォームの構築を報告する.
ニュースから体系的かつ効率的に情報取得をするために,知りたい事柄(トピック)を入力すると,トピックに関する複数のテーマを自動的にニュースコーパスから抽出し,各テーマに関する文集合を出力するシステムを提案する.段階的に詳細化されたテーマがリストとして提示されるので,ユーザは適度な粒度でインタラクティブにテーマを選択できる.ある事柄に関するまとめを人手で作成する実験により,システムの有用性を議論する.
ブログやSNSなど,一般ユーザが生成したテキストがWeb上に大量に蓄積されるようになり久しい.タイムスタンプが付随したそれらのテキストを分析することで,語の意味(使用文脈)とその変化の分析が可能と考えられる.そこでブログテキストを対象として,意味の分布仮説に基づく語の意味変化の分析を試みた.本発表ではその結果と可視化例を報告する.
現在,爆発的に増大しているデータを分析し価値のある知識を発掘するニーズが高まっている.し かし,膨大で捉え所のないデータの分析に際して,目をつけるべき着目点を見出すことは簡単ではな い.そこで本研究では,データの中から分析の手がかりとなる着目点をハイライトにより明示をする ことで,データ分析の支援を行う枠組みを提案する.データ分析において平均等の基準値からのズレ が大きいデータを着目点として明示するとともに,与えた着目点を手がかりとして,データへの着目 と絞り込みを繰り返し行える機能を実装した.着目点の明示機能を利用することで,データ分析の支 援が可能であるかを評価実験を行い,提案システムの推奨する着目点の明示機能を利用することで, 分析者のデータ解釈の数が増加する傾向がみられた.
観光案内などでは,訪問すべきスポットだけでなく訪問順序や移動経路も同時に決定す る必要がある. この様な,スポット推薦を伴う経路推薦は,観光の分野や日常生活においても需 要が高いにも関わらず,問題の定式化の難しさから一般化された手法は十分研究されていない. 目的地を巡回する問題については巡回セールスマン問題(TSP)として多くの研究がなされている が,事前に決定したスポット全てを通る経路を発見するためそのまま適用することはできない. 本研究ではスポット推薦を伴う経路推薦に対し,確率場による定式化を行い,焼きなまし法等 を用いた解法を提案する
本稿の目的は,プレゼント選択の過程において,多様な観点から相手についての考慮を促進させることである.現在,ユーザに合った商品推薦を行う技術が提案され,個人の購買行動に対する支援は図られている.一方で他者へのプレゼント選択といった商品購買が行われ,プレゼント推薦サイトも存在するが,推薦された商品は贈る相手の趣味や嗜好が必ずしも考慮されているわけではない.本稿では,贈り手の納得したプレゼント選択の支援のために,相手についての質問を提示することで,相手の考慮を促すシステムを提案する.相手の考慮が促されたかを検証するため実験を行い,実験協力者のプレゼント選択過程を分析した結果,提案システムを用いた場合,相手の考慮する発話がより多く観察された.
電子コミックの普及に伴い,書籍販売サイトなどではコミックの書誌情報を用いた検索技術が可能になっている.一方で,コミックの内容情報による検索はジャンル検索のような簡略なものに留まっている.本研究では,コミックからエピソードの検索を行う技術の実現を目的とし,その端緒としてコミックに混在するあらゆる要素の中からキャラクタの出現頻度に着目し,コミックをエピソードごとに自動的かつ定量的に分割する手法を試みる.