{"created":"2023-05-15T12:00:03.842587+00:00","id":6729,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"dc76cbca-735f-495b-bc08-25cfb8799b0a"},"_deposit":{"created_by":18,"id":"6729","owners":[18],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"6729"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00006729","sets":["6:7"]},"author_link":[],"item_20_date_granted_61":{"attribute_name":"学位授与年月日","attribute_value_mlt":[{"subitem_dategranted":"2020-03-25"}]},"item_20_degree_grantor_59":{"attribute_name":"学位授与機関","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreegrantor":[{"subitem_degreegrantor_name":"九州工業大学"}],"subitem_degreegrantor_identifier":[{"subitem_degreegrantor_identifier_name":"17104","subitem_degreegrantor_identifier_scheme":"kakenhi"}]}]},"item_20_degree_name_58":{"attribute_name":"学位名","attribute_value_mlt":[{"subitem_degreename":"博士（工学）"}]},"item_20_description_30":{"attribute_name":"目次","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"第1章 はじめに||第2章 関連研究||第3章 介護施設紹介コールセンター記録のアンサンブル学習による傾向分析||第4章 高齢者の睡眠と生活行動の相関分析のためのセンシング実験||第5章 センサベース行動認識におけるZero-shot学習法||第6章 全体の考察||第7章 まとめ","subitem_description_type":"TableOfContents"}]},"item_20_description_4":{"attribute_name":"抄録","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"本博士論文は，ユビキタスコンピューティング研究の概念をもとに，介護分野への応用を目指す．介護分野は少子高齢化に伴い最新技術の応用が必要である．本博士論文では，（課題1）現場以外で起きる問題，（課題2）高齢者の見守り，（課題3）介護士不足，の3つの課題に対し，機械学習を用いた解決を目指す．1章では，介護分野の課題を定義し，改善策と研究概要を述べる．上記の3つの課題に対して，（研究1）介護施設利用前の問題調査として，介護施設紹介コールセンターの記録データを用いた将来予測，（研究2）高齢者の数時間先の行動予測を目指し，現場のデータ収集および夜間と日中の高齢者の行動相関分析，（研究3）センサデータを用いた行動認識技術の応用化を目指した，未知行動クラス推定手法の提案，の3つの研究について，概要と貢献を記述する．2章では，ユビキタスコンピューティング研究の概要を述べ，それぞれの研究の技術的な立ち位置について述べる．ユビキタスコンピューティング研究とは，実世界のデータを収集し，データを分析し，実世界に応用する，というサイクルがある．研究1と研究2は，「将来予測」モデルを用いたデータ分析の研究分野に該当する．これら研究3は，「未知行動認識」手法を提案し実世界応用としての研究分野に該当する．これらの研究全てに対して機械学習を用いたアプローチを行うが，予測と認識，応用の目的やデータによって用いるモデルを変更させる必要があるため，「将来予測」と「未知行動認識」のそれぞれの関連研究と共にどのようなアプローチなのかを記述する．3章では，介護施設を紹介するコールセンターサービスの記録データを活用し，相談者の行動予測モデル分析の研究を述べる．行動予測モデルはテキスト分析およびアンサンブル学習アルゴリズムを使用し構築した後，説明変数の重要度を可視化することで予測モデルの中身を分析する．学習モデルの評価の結果，「見学するかどうか」を96.8%の正答率で予測することができた．分析の結果，コールセンターだけでなく，介護施設，相談者に対して，例えば「交通手段がないと見学に行かない傾向にある」といった，全10件ほどの有用な知見を示し，介護分野への貢献を示した．また技術的な貢献として，分析やアンサンブル学習を用いた記録データの活用方法を示した．4章では，介護施設に入居する高齢者のベッド上の行動を見守るデバイスのデータを収集し，高齢者の行動予測の研究を述べる．具体的には，日中行動と夜間行動の相関関係を，機械学習を用いて分析をする．予測モデルの評価結果，深夜の睡眠状況から日中の運動をするかどうかを92%の正答率で予測できた．分析の結果，日中の運動の有無と就寝時間に相関があるということ，といった介護士のサービス向上に繋がる知見を得ることができた．技術的な貢献としては，見守り用のベッドIoT製品のデータと介護記録のデータを組み合わせたデータ活用方法を示した．5章では，行動認識技術の実用化を目指した研究を述べる．既存の行動認識技術は全クラスに対し学習データセットを収集する手間が課題であり，介護記録の自動化応用を目指すための障害であった．そこで，学習データのない未知のクラスを推定する手法を提案する．評価の結果，既存手法より最大で16%予測精度が向上し，生成方法の手間を考慮すると提案する手法の方が有用であることがわかった．この研究は，プライバシーやコストの面で，介護現場で導入が見込まれるセンサデータを用いて行動を認識する技術の実用性の問題に取り組み，さらに行動認識技術の実用化での重要な課題に取り組んでいるものであり，応用面と技術面の両方で貢献した．6章では，これらの研究に対して全体的な考察をする．まず，介護分野の現在の取り組みと今後の展望を述べる．次に，介護分野に限らず，本論文で述べたような研究の視点でデータ活用をすることを述べ．最後に，展望と今後の課題として，データ量の少なさの課題と人の行動の個人差に対する対策を考察する．7章で全体の博士論文のまとめをして終わる．","subitem_description_type":"Abstract"}]},"item_20_description_5":{"attribute_name":"備考","attribute_value_mlt":[{"subitem_description":"九州工業大学博士学位論文 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