卒論テーマ: 間接操作時における認識補助機構 ide アウトライン 背景 問題意識 目的 アプローチ システムの説明 想定環境 ホームユビキタスコンピューティング環境 背景 機器の多様化・多機能化 機器の操作性向上 遠隔操作 設定による自動制御 制御可能な機器の増加 場所的・時間的制約の減少 従来の機器制御 直接制御 場所 ユーザは操作する機器の近くにいる 操作までの流れ 状況認識→判断→操作 現在の機器制御 間接制御 場所 ユーザが機器の近くにいるとは限らない 操作までの流れ 状況予測（あるいは観測）→判断→操作 問題意識 間接操作の状況認識における問題 状況認識の欠如 ユーザが気付いていない ユーザが知らない ユーザが忘れている 想定外の状況への対処が必要 シナリオ１ いつもは電気が付いてる状態の時にユー ザは部屋にいるが、ユーザがいなくなって から３０分経つのにユーザが部屋にいない 状態 部屋の電気は遠隔操作可能状態であるが、 ユーザは部屋の状態を忘れている シナリオ２ 暖房を入れていて、温度が上がるはずな のに、実際観測される温度は上がっていな い状態 ユーザは現在他の部屋にいて、予めその 部屋を暖めようとしていたのだが、窓が開 いていた 目的 間接制御における状況認識の補助 イベントとして通知 push型の情報 想定外の状況 ユーザが触れる情報の量の軽減 アプローチ ミドルウェア作成 普段の状態と異なる状態の検知 様々な状況への対応 状態の数値化 学習アルゴリズム 原因の特定 普段の状態と異なる点 ミドルウェア構成図 センサや機器の操作までは行わない アプリケーション例 ユーザに通知 イベント発生をユーザに知らせる 操作 あらかじめ決めてある操作を行う 状況に対して柔軟に対処 システム説明 状態の判断基準 普段の状態の学習 普段でない状態の検知方法 状態の判断基準 現在の状態 変化の状態 履歴の状態 現在の状態 現在の機器やセンサの状態 現在状態のコンテキストから読み取れる異常 変化の状態 機器やセンサの状態の変化 予想外の状態変化や、 期待されるべき状態変化が無い異常 履歴の状態 機器やセンサの状態の履歴の蓄積 機器が付きっぱなしになってる状態、 あるいはその逆などの異常 システム説明 状態の判断基準 普段の状態の学習 普段でない状態の検知方法 普段の状態の学習 ニューラルネットワーク 初期状態→全ての状態が異常 履歴データを正しいデータとして学習 普段の状態の学習 決定木学習 履歴データから異常と判断される閾値を設定 ニューラルネットワーク 入力と出力の指定からのプロセスの学習 入力層→出力層の結合の重み付け 入力 判断基準の各要素の値 現在の状態 変化状態 履歴状態 出力 判定結果 通常or異常 原因の特定 決定木学習 フローチャート的な木の作成 条件に対して分岐を生成していく 決定木の例 コンピュータを買う条件の分類 age <=30 <=30 30…40 >40 >40 >40 31…40 <=30 <=30 >40 <=30 31…40 31…40 >40 income student credit_rating high no fair high no excellent high no fair medium no fair low yes fair low yes excellent low yes excellent medium no fair low yes fair medium yes fair medium yes excellent medium no excellent high yes fair medium no excellent buys_computer no no yes yes yes no yes no yes yes yes yes yes no 例の結果 age? <=30 student? no yes no yes overcast 30..40 yes >40 credit rating? excellent no fair yes システム説明 状態の判断基準 普段の状態の学習 普段でない状態の検知方法 比較と検知方法 ニューラルネットワーク 未知の部分に対して推論が効く 因果関係の予測が大変 決定木学習 未知の部分に対しては対応不可能 因果関係の決定が楽 課題 学習システムへのフィードバック 使っていくうちにより正確に ミドルウェアとしてフィードバックをサポート 履歴の正当性 履歴に含まれる異常状態の排除
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