Friday, 2022/08/19

  • 東京工業大学
  • 情報理工学院
  • 情報工学系
  • Switch Language
    • ja日本語
    • enEnglish (英語)

下坂研究室

Shimosaka Research Group pursuing MIUBIQ (machine intelligence in UbiComp Research)

  • ホーム
    • メンバー
    • 所在地
  • ニュース
  • プロジェクト
  • 発表論文
  • 受賞
  • アーカイブ
    • コード
    • データセット
Navigation
News ISWC2015 (2015/09 @大阪) にて,活動量計の歩数データを用いた人間関係抽出について発表しました

ISWC2015 (2015/09 @大阪) にて,活動量計の歩数データを用いた人間関係抽出について発表しました

2015/10/05 | News発表 | 1733 views |

アナウンスが遅くなってしまいましたが,
先月大阪で開催された
The 19th International Symposium on Wearable Computers (ISWC 2015)

にてセンサデータに基づく人間関係の解析手法に関して研究成果を発表してきました.

以下のセッション・内容にて発表しました.

9/11 Early Afternoon 14:30 – 15:50, Hall A
ISWC/Environmental Sensing Systems

Fine-grained Social Relationship Extraction from Real Activity Data under Coarse Supervision
Kota Tsubouchi, Osamu Saisho, Junichi Sato, Seira Araki, Masamichi Shimosaka
(Yahoo! JAPAN Research/The University of Tokyo/Tokyo Institute of Technology, Japan)

会社や組織内の人間関係を把握することはとても有用であり,特にセンサデータから(オンラインのSNSではなく)実世界における人間関係を分析する試みが盛んになりつつあります.センサから二人の関係を類推しようとしたときに,「同席した」「同行した」といった判定処理を正しく行えることが成否を分けることになります.判定処理の高精度化にはなんらかの教師データが必要になります.実際のところ「いつ誰々と同席した」のうち,「いつからいつまで」については記憶が曖昧になりがちです.一方,「いつ」同席していたかによって職場のみでの付き合いなのか,アフター5な付き合いもあるのか,関係にも幅があります.

この問題に対して今回の発表では,multiple instance learning (MIL)に基づく考え方を導入し,歩数計のデータと「昨日~~さんと一緒にいましたか?」という簡単なアンケートの答え(粗い正解データ)から,人々が一緒にいた「時間帯」まで予測することを可能であることを示しました.時間帯をぼやかした単純なアンケートであっても,歩数データと組み合わせることで組織内の人と人との交流の具合が明らかになる可能性があることを示しました.

(本発表はYahoo! JAPAN 研究所との共同研究の成果になります.
この論文を読むと,Yahoo! JAPAN研究所の
人間関係と研究室学生の人間関係に差があることがわかります.)

論文はココ(無料で読めます.)

  • tweet

Comments are disabled for this post

Social Networks

  • twitter
  • rss

Recent News

  • 頑健かつ効率的な連続状態空間最大エントロピーIRLについてIV2022にて発表しました 2022/06/09
  • ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(6/1~4)にて細密なデータを用いた速度分布予測について発表しました 2022/06/06
  • 情報処理学会UBI研究会74回研究発表会(2022/6/6,7)にてUWBの測定距離と直接波の減衰度を利用したデバイスフリー複数人屋内測位ついて発表します 2022/06/02
  • 情報処理学会UBI研究会73回研究発表会で発表した論文がUBIヤングリサーチャー賞を受賞しました 2022/04/18
  • 地域特性理解促進のための画像・検索クエリ・GISデータに基づくデジタルマップアプリケーション 2022/03/18
  • 情報処理学会UBI研究会73回研究発表会(2022/3/7,8)にて画像・検索クエリ・GISデータを活用した都市特性を解析するアプリケーションついて発表しました 2022/03/09
  • 第22回計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会で発表した論文が優秀講演賞を受賞しました 2022/03/09
  • 特徴量探索とパラメタ最適化に基づくコンパクトな運転行動モデリングを第22回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(2021/12/15~17)にて発表しました 2021/12/15
  • 屋内測位のためのベイズ最適化に基づく歩行距離を考慮した効率的なデータ収集位置推薦をIPIN2021にて発表します 2021/11/29
  • ACM SIGSPATIAL 2021にて2本の論文の発表を行います 2021/11/01

Search

Copyright 2015 · Shimosaka Research Group at TITECH