講演抄録/キーワード |
講演名 |
2012-01-20 10:30
長期のセンサデータに基づくオフィスワーカーの固有行動パターンの獲得とその分析 ○佐藤裕作・岡田将吾(東工大)・神谷祐樹(NEC)・新田克己(東工大)・國枝和雄・山田敬嗣(NEC) ICM2011-37 LOIS2011-62 |
抄録 |
(和) |
本研究では, オフィス内に設置されたセンサー群から得られる, ワーカーの活動の実データから, オフィスにおけるワーカーの日常の活動パターンを獲得し,分析する. 本研究では, センサデータより, オフィスにおける主要な行動として「PC操作」,「ミーティング」の行動時系列の取得を行い,約23か月分の行動時系列のセットに対して主成分分析を適用することで, 各ワーカーの一日の行動を固有行動パターンとして抽出した.また,オフィスのワーカー全員の行動データから平均的固有行動パターンの抽出を行った.実験の結果,23か月分の行動時系列データセットは9個の固有行動パターンを用いて80%以上の精度で再現可能であることを示した.また,得られた固有行動を分析することにより,ワーカ間でPC作業を行う時間帯が異なることや,年間を通じて規則的な行動をとるワーカと多様な行動をとるワーカが存在することを確認した. |
(英) |
This paper proposed an approach to analyze worker's activities in office. We investigated typical patterns during some office activities using dataset from a sensor network located in office. At first, data samples in office activities data are classified to three categories by using location of infrared sensors and a PC logger. Three categories are (1): desk work using PC, (2): meeting with the other people, and (3): otherwise. Time series data of office activities are converted to label sequences. Second, PCA can be done by singular value decomposition of a data matrix obtained by label sequences. Typical activity patterns are defined as eigenvectors of data matrix. We collected 23 month's activity dataset from a sensor network for experiments. Experimental results show that typical activity patterns represent a character of individual activity in office. |
キーワード |
(和) |
ライフログ / センサネットワーク / 行動分析 / 固有値分解 / 主成分分析 / / / |
(英) |
Lifelog / Sensor Network / Behavior Analysis / Eigen Decomposition / PCA / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 111, no. 383, LOIS2011-62, pp. 33-38, 2012年1月. |
資料番号 |
LOIS2011-62 |
発行日 |
2012-01-12 (ICM, LOIS) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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ICM2011-37 LOIS2011-62 |
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