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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-03-07 13:00 ベイジアンネットワークを用いた観測エリアの決定支援 ○澤田めぐみ・尾崎敦夫・渡部修介（三菱電機）  MSS2013-90 |
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| 抄録 | （和） | 状況把握（医療診断，敷地内侵入者監視等）のための観測エリア決定支援に，ベイジアンネットワークを活用した状況推定モデルを適用するアプローチが有望視されている．各観測エリアにおいて，状況把握の対象（病気，侵入者の行動意図等）に関わる事象の発生有無は，時間に伴い変化する．しかし，ベイジアンネットワークは時間的に確率が変化する事象を扱う仕組みが無いという課題がある．そこで，本稿では，観測エリア決定支援用途においてベイジアンネットワークへ時間的概念を導入する方式を提案する．本提案方式では，対象シナリオの一連の各場面について，「時間的な状態（例：未実施／実施中／完了）」を推定するように拡張した．具体的には，「場面の前後の時間的な状態」と「観測情報の取得時刻・内容」に基づき，各場面の「時間的な状態」の各確率値を変化させることで，シナリオの時間進行を表現する．これにより得られた推定結果は，“実施中”の確率が高い場面を優先的に観測すべき対象としてユーザにリコメンドするといったように，活用することができる． |
| （英） | Bayesian network is desired as an effective approach for the decision support of the observation areas in a situational awareness (medical diagnosis, intruder surveillance and so on). In each observation area, Occurrence or non-occurrence of the events related to the target of situation awareness (disease, intruder’s purpose and so on) changes with time. However, Bayesian network cannot handle the probability event that changes with time. To solve this problem, we proposed the method that introduces the time concept to Bayesian network for the decision support of the observation areas. The proposed method extends Bayesian network to estimate the temporal state (for example, inactive, active and complete) about each phase of the target scenario. Specifically, the time progression of the scenario is estimated by changing the probability value of the temporal state of each phase based on “the temporal state of the before and after phases” and “the acquisition time and the content of observation information”. This estimation result would be utilized to recommend the phase of the active state as the target that should be observed preferentially. | |
| キーワード | （和） | ベイジアンネットワーク / 観測計画 / 状況把握 / 意思決定支援 / / / / |
| （英） | Bayesian Network / Observation Planning / Situational Awareness / Decision Support / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 466, MSS2013-90, pp. 83-87, 2014年3月. | |
| 資料番号 | MSS2013-90 | |
| 発行日 | 2014-02-27 (MSS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MSS2013-90 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | MSS |
| 開催期間 | 2014-03-06 - 2014-03-07 |
| 開催地（和） | 愛媛大学工学部 |
| 開催地（英） | Ehime Univ. |
| テーマ（和） | スマートエレベータ及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MSS |
| 会議コード | 2014-03-MSS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ベイジアンネットワークを用いた観測エリアの決定支援 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Decision Support of Observation Areas by Bayesian Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ベイジアンネットワーク / Bayesian Network |
| キーワード(2)（和/英） | 観測計画 / Observation Planning |
| キーワード(3)（和/英） | 状況把握 / Situational Awareness |
| キーワード(4)（和/英） | 意思決定支援 / Decision Support |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 澤田 めぐみ / Megumi Sawada / サワダ メグミ |
| 第1著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 尾崎 敦夫 / Atsuo Ozaki / オザキ アツオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡部 修介 / Shusuke Watanabe / ワタナベ シュウスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 三菱電機株式会社 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric Corporation (略称： Mitsubishi Electric) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-03-07 13:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MSS |
| 資料番号 | MSS2013-90 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.466 |
| ページ範囲 | pp.83-87 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2014-02-27 (MSS) |
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