本研究は焦電センサを用いた住居内行動分類システムにおいて、できるだけ少ないセンサ数で分類精度を準最適化させるようなセンサ配置を自動的に求めるという問題を扱っている。

我々は多数の設置候補から少数のセンサ組み合わせを選択するという問題に対していくつかのヒューリスティックな方法を提案するとともに、センサ選択という離散最適化問題を特徴量候補の重み最適化という連続凸最適化問題に変換させたうえで、LPBoostやGraftingといった機械学習手法を用いることで厳密解を獲得するという方法を提案している。そして、いくつかの実験により、そのような自動配置により従来の人による感覚的配置よりも少数のセンサで高精度な配置を獲得できることを確認することで、自動化の意義を示した。