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J-GLOBAL ID：201902287633199001   Reference number：19A1249951

An Empirical Study of Adaptive Training of Daily Activity Classifier and Chat Application Designed for the Elderly to Go Out

高齢者の外出促進を目的とした行動認識の適応学習およびチャットアプリケーションの実証実験

Author (5)： TAMAMORI AKIRA (愛知工大 情報科学) ,  ISHIGURO YOSHIO (名古屋大 未来社会創造機構) ,  HIROI KEI (名古屋大 大学院工学研究科) ,  KAWAGUCHI NOBUO (名古屋大 大学院工学研究科) ,  TAKEDA KAZUYA (名古屋大 大学院情報学研究科)
Material： 情報処理学会論文誌トランザクション コンシューマ・デバイス&システム(Web)  (情報処理学会論文誌 コンシューマ・デバイス&システム(Web))
Volume： 9  Issue： 2  Page： 33-46 (WEB ONLY)  Publication year： May. 24, 2019 
JST Material Number： U0478A  ISSN： 2186-5728  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： human factor ,  elderly person ,  promotion ,  *Communication ,  *application program ,  recognition ,  *human behavior ,  Learning ,  demonstration experiment ,  Smartphone ,  data storage ,  neural network (network) ,  user interface ,  dialog processing ,  client server system ,  recurrent neural network
Semi thesaurus term： 外出促進 ,  *チャットアプリケーション ,  *recognition of human actions ,  個人適応学習 ,  interactive system ,  interaction

JST classification (2)： Man-machine system  (IB03000G) ,  Computer system development  (JD02010R)

Reference (14)：

• Holzinger, A., Searle, G. and Nischelwitzer, A.: On some aspects of improving mobile applications for the elderly, International Conference on Universal Access in Human-Computer Interaction, pp.923-932, Springer (2007).
• 新開省二,藤田幸司,藤原佳典,熊谷 修,天野秀紀,吉田裕人,竇 貴旺:地域高齢者におけるタイプ別閉じこもり発生の予測因子2年間の追跡研究から,日本公衆衛生雑誌,Vol.52, No.10, pp.874-885 (2005).
• 総務省:平成29年度情報通信白書,入手先 http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc262120.html.
• Hayashi, T., Nishida, M., Kitaoka, N., Toda, T. and Takeda, K.: Daily Activity Recognition with LargeScaled Real-Life Recording Datasets Based on Deep Neural Network Using Multi-Modal Signals, IEICE Trans. Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E101.A, No.1, pp.199-210 (online), DOI: 10.1587/transfun.E101.A.199 (2018).
• Tamamori, A., Hayashi, T., Toda, T. and Takeda, K.: An investigation of recurrent neural network for daily activity recognition using multi-modal signals, 2017 Asia-Pacific Signal and Information Proc. Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), pp.1334-1340 (online), DOI: 10.1109/APSIPA.2017.8282239 (2017).

Terms in the title (7)： 外出 ,  促進 ,  行動認識 ,  適応学習 ,  チャット ,  アプリケーション ,  実証実験