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J-GLOBAL ID：201702220055314063   整理番号：17A1000625

モバイルセンシングと機械学習を用いた通信品質に基づくユーザ行動推定

Human Moving Pattern Recognition Based on Communication Quality Using Mobile Sensing and Machine Learning

著者 (4件)： 川上航 (早稲田大 基幹理工) ,  金井謙治 (早稲田大 基幹理工) ,  WEI Bo (早稲田大 基幹理工) ,  甲藤二郎 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 156(CS2017 12-41)  ページ： 111-116  発行年： 2017年07月20日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,実環境にてスマートフォンを使用し,通信品質情報とセンサー情報を収集し,通信品質とユーザ行動状態の関係の解析を行う。通信品質情報として,映像配信時のスループット履歴,RSSI,基地局情報を,センサー情報として,3軸加速度センサーを収集する。解析には機械学習を用いて,収集した通信品質情報からユーザの行動推定を行うことを提案する。さらに,加速度センサーを用いた行動推定との精度比較を行う。評価にはSVM,K-NN,RFの3種類のアルゴリズムを使用する。評価結果より,通信品質による行動推定精度は93%以上で,加速度センサーによる推定よりも優れていることを実証した。(著者抄録)

シソーラス用語： スマートフォン ,  *品質 ,  情報 ,  センサ ,  検出 ,  *機械学習 ,  *人間行動 ,  行動科学 ,  行動 ,  *推定
準シソーラス用語： *通信品質 ,  センサー情報 ,  *モバイルセンシング ,  行動分析 ,  *ユーザ行動推定

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  移動通信  (ND08030H) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  人間機械系  (IB03000G)

引用文献 (12件)：

• S. Mohamed, A. Gawad, A. E. Mougy, M. A. ElMeligy, ′′Dynamic Mapping of Road Conditions using smartphone Sensors and Machine Learning Techniques,′′, in IEEE 84th Vehicular Technology Conference, pp.1-5, 2016.
• A. Sadri, ′′Mining Changes in Mobility Patterns From Smartphone Data,′′, in IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communication Workshops, pp.1-3, 2016.
• K. Kanai, T. Muto, J. Katto et al., ′′Proactive Content Cashing for Mobile Video Utilizing Transportation Systems and Evaluation Through Field Experiments,′′, in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol34, pp.2102-2114, 2016.
• M Alsheikh, D Niyato et al., ′′Mobile big data analytics using deep learning and apache spark′′, in IEEE Network, pp22-29, Vol 30 issue3, 2016.
• A Anjum, M Ilyas, ′′Activity recognition using smartphone sensors′′, in IEEE 10th Consumer Communications and Networking Conference, pp914-919, in 2013.

タイトルに関連する用語 (5件)： モバイル ,  センシング ,  機械学習 ,  通信品質 ,  行動推定