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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-12-07 11:15 マルコフ性を有する混合ディリクレ多項モデル系列を用いた独居高齢者の日常生活活動モデリング ○佐土原 健（産総研）  WIT2023-30 |
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| 抄録 | （和） | 居宅に設置されたセンサ群の信号から，居住者の日常生活行動を分析するスマートホーム技術において，日常生活に影響を与えないプライバシー侵襲度の低いセンサを用いる場合，生活環境や行動様式の多様性故に，個人に特化した専用の行動モデルを構築する必要がある．教師なし学習は，コストの大きいデータアノテーションを行うことなく，そうした行動モデルを自動的に構築可能にする可能性を秘めているが，未だ十分に成功しているとは言えない．本研究では，Dirichlet multinomial mixture (DMM) モデルを用いることで，行動ラベルを用いることなくモデルを効果的に学習可能であることを示す．DMM モデルは，観測できない，ある１つの行動に依存したディリクレ多項分布からセンサ信号が生成されると仮定しており，稀なセンサでもひとたび発火すれば繰り返し発火するという，信号のバースト性を捉えることができる．実際に，PIR 人感センサを用いた現実のデータにおいてバースト性は観測され，バースト性を捕捉可能なDMM モデルは，こうした信号の生成モデルとして既存のモデルよりも適していると考えられる．さらに，本研究では，DMM モデルを，各行動が直前の行動に依存するマルコフ性を持つように拡張し，モデルを学習するためのギブスサンプラーを導出する．そして，公開された現実のデータを用いた実験により，DMM モデルおよびそのマルコフ拡張モデルを用いることで，他のモデルよりも精度良く行動推定が可能になることを示す． |
| （英） | To develop smart home technology designed to analyze the activity of residents based on the logs of installed sensors, an activity model tailored to individuals must be constructed from less privacy-invasive sensors to avoid interference in daily life. Unsupervised machine learning techniques are desirable to automatically construct such models without costly data annotation, but their application has not yet been sufficiently successful. In this study, we show that an activity model without activity labels can be effectively estimated via the Dirichlet multinomial mixture (DMM) model. The DMM model assumes that sensor signals are generated according to a Dirichlet multinomial distribution conditioned on a single unobservable activity and can capture the burstiness of sensors, in that even sensors that rarely fire may fire repeatedly after being triggered. We demonstrate the burstiness phenomenon in real data using passive infrared ray motion sensors. For such data, the assumptions of the DMM model are more suitable than the assumptions employed in models used in previous studies. Moreover, we extend the DMM model so that each activity depends on the preceding activity to capture the Markov dependency of activities, and a Gibbs sampler used in the model estimation algorithm is also presented. An empirical study using publicly available data collected in real-life settings shows that the DMM models can discover activities more correctly than the other models. | |
| キーワード | （和） | 行動発見 / ADL / 教師なし学習 / トピックモデル / スマートホーム / バースト性 / / |
| （英） | activity discovery / ADLs / unsupervised learning / topic models / smart home / burstiness / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 294, WIT2023-30, pp. 31-36, 2023年12月. | |
| 資料番号 | WIT2023-30 | |
| 発行日 | 2023-11-29 (WIT) | |
| ISSN | 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 | WIT2023-30 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WIT HI-SIGACI |
| 開催期間 | 2023-12-06 - 2023-12-07 |
| 開催地（和） | 産総研臨海副都心センター（東京） |
| 開催地（英） | AIST Tokyo Waterfront (TBD) |
| テーマ（和） | 個々のニーズに立脚した高齢者・障害者支援技術および一般 |
| テーマ（英） | Well-being Information Technology |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | WIT |
| 会議コード | 2023-12-WIT-SIGACI |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルコフ性を有する混合ディリクレ多項モデル系列を用いた独居高齢者の日常生活活動モデリング |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | On Modeling Daily Activities of the Elderly Living Alone Using Markov Series of Dirichlet Multinomial Mixture Models |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 行動発見 / activity discovery |
| キーワード(2)（和/英） | ADL / ADLs |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし学習 / unsupervised learning |
| キーワード(4)（和/英） | トピックモデル / topic models |
| キーワード(5)（和/英） | スマートホーム / smart home |
| キーワード(6)（和/英） | バースト性 / burstiness |
| 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） | 佐土原 健 / Ken Sadohara / サドハラ ケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-12-07 11:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | WIT |
| 資料番号 | WIT2023-30 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.294 |
| ページ範囲 | pp.31-36 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-11-29 (WIT) |
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