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研究活動:研究・産学連携

データ関連人材育成拠点 研究室紹介

ライフログマイニングで長期的な生活を振り返る

名前 新谷 隆彦(しんたにたかひこ)准教授
所属 大学院情報理工学研究科
情報・ネットワーク工学専攻
OPAL-RING https://www.uec.ac.jp/research/information/opal-ring/0005940.html
研究室ホームページ http://home.hol.is.uec.ac.jp/shintani/

研究概要

データマイニング(データ採掘)の分野で、主に人の生活を記録する「ライフログ」を使った研究を手がける。人の行動を時間情報に注目して抽出するアルゴリズムを開発し、平常時のパターン分布から長期間にわたる生活を振り返ることなどができる。社会に役立つ実用的なアルゴリズムやシステムの開発を追究している。

研究テーマ

ライフログマイニング

市販のリストバンド型センサなどを使って数年間にわたりライフログを記録し、その結果を分析した。まず1日ごとの行動に分割し、加速度センサによる運動状態の解析から、「静止時」「安息時」「歩行時」「活動時」「スポーツ時」などに状態を分類し、各状態の継続時間を算出する。

時系列パターン処理

これらの状態ごとの継続時間と、状態と状態の間の時間間隔を考慮することで、例えば「8時間睡眠後、朝起きて30分間ランニングする」というパターンと、「30分間昼寝をしてから3時間ジムで汗を流す」というパターンを分けて抽出できるようにした。継続時間を考慮しない従来手法では、これらは「寝て起きて運動する」同一の行動として分類されていた。

応用

このようにして通常の生活パターンを把握しておけば、自らの生活を可視化できるほか、通常のパターンからの「類似度」を随時、数値で記録し続けることが可能。そのため病気の経過観察やトレーニング、ダイエット中などの生活をチェックしたり、平常時から逸脱した場合には連絡するといった高齢者やペットの見守りサービス、医療現場にも適用できると見込む。

ライフログマイニング
大規模データの活用

経歴

日立製作所中央研究所出身。ビッグデータやデータマイニングの領域を一貫して研究し、「実データから価値ある情報を抽出し、社会に適用する」ことを目指す。

研究・産学連携