論文

近年のスマートフォンの普及により，様々なセンサを利用できるようになった．それに伴い，日常的な行動を記録する研究が盛んになっている．移動手段の判定もその一部である．既存の研究では加速度センサやマイク，GPS など複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため，電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない．本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い，本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う．また，本システムの省電力性を評価する．Nowadays, various kinds of sensors are available due to expansion of the smartphones. Along with this, the research that records the action on a daily basis has become very popular. Distinction of transport is also a part of the studies. The major result from resent studies has been detected those transport by using the sensors such as GPS or a microphone or an acceleration sensor. However, since this is one of the biggest cause to encourage the consumption of the batteries, it is not practical to detect only with a smartphone. I suggested in this paper the system to detect transport adopting acceleration sensor and evaluated the detection accuracy by applying various kinds of method of machine learning. Moreover, I evaluated power saving of this system.

近年のスマートフォンの普及により，様々なセンサを利用できるようになった．それに伴い，日常的な行動を記録する研究が盛んになっている．移動手段の判定もその一部である．既存の研究では加速度センサやマイク，GPS など複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため，電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない．本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い，本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う．また，本システムの省電力性を評価する．Nowadays, various kinds of sensors are available due to expansion of the smartphones. Along with this, the research that records the action on a daily basis has become very popular. Distinction of transport is also a part of the studies. The major result from resent studies has been detected those transport by using the sensors such as GPS or a microphone or an acceleration sensor. However, since this is one of the biggest cause to encourage the consumption of the batteries, it is not practical to detect only with a smartphone. I suggested in this paper the system to detect transport adopting acceleration sensor and evaluated the detection accuracy by applying various kinds of method of machine learning. Moreover, I evaluated power saving of this system.

近年のスマートフォンの普及により,様々なセンサを利用できるようになった.それに伴い,日常的な行動を記録する研究が盛んになっている.移動手段の判定もその一部である.既存の研究では加速度センサやマイク,GPSなど複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため,電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない.本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い,本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う.また,本システムの省電力性を評価する.

本研究は, 従来の分散ソフトウェアモデルの問題点を解決する新たなモデルとして, 動的分散ソフトウェアモデルを提案し, 同モデルを実現するためのソフトウェアツールキットを提供する. 本研究で提案する動的分散ソフトウェアモデルは, プログラムのモジュールが計算機の制約を受けず, 自律的に計算機間を移動する. これにより, 動的負荷分散の実現, 耐故障性の向上, 大規模分散性の向上, 計算環境の最適化, 小型携帯端末の処理支援などを実現できる. 本モデルを実現するために, 動的分散ソフトウェアの構築を支援するツールキットであるMeta Spaceを設計, 実装, 評価した.

本研究は，従来の分散ソフトウェアモデルの問題点を解決する新たなモデルとして，動的分散ソフトウェアモデルを提案し，同モデルを実現するためのソフトウェアツールキットを提供する．本研究で提案する動的分散ソフトウェアモデルは，プログラムのモジュールが計算機の制約を受けず，自律的に計算機間を移動する．これにより，動的負荷分散の実現，耐故障性の向上，大規模分散性の向上，計算環境の最適化，小型携帯端末の処理支援などを実現できる．本モデルを実現するために，動的分散ソフトウェアの構築を支援するツールキットであるMeta Spaceを設計，実装，評価した．In this research, we propose a software model for the dynamic distribution of software components across a wide-area network, and we provide a software environment to realize the proposed model. In the dynamic distributed software model, software modules can autonomously migrate among computers. This feature allows dynamic distributed software to have the advantage of dynamic load balancing, fault tolerance, scalability, optimization of computing environment, and the processing support for small-size portable devices. Moreover, we designed and implemented a dynamic distributed software toolkit named "Meta Space".

本研究では，端末およびサービス透過的な情報閲覧支援システムである，tranServiceシステムを提案し，その設計と実装について述べる．本研究で提案する情報閲覧支援システムは，端末およびサービスの特性を考慮したメディア変換を行う．クライアントからの情報取得要求は，サービスに適するように変換される．これに対して，サービスからの情報は，ユーザ要求および端末の環境情報に適するように変換される．これにより，ユーザは新たなアプリケーションの導入を行うことなく情報を閲覧でき，サービス提供者はユーザや端末を考慮することなくさまざまな情報を提供できる．This paper presents the design and implementation of information browsing support system transparent in devices and services, tranService. It translates the types of media inconsideration of characteristic of devices and services. When a request for information is received from the client, it is altered to suit the format of the service. The information received from the service, in turn is altered to suit the user's request, and the information of the surrounding environment. Thus, the users can browse various information without any additional application, and service provides can provide information without consideration on users and devices.

本研究では, 端末およびサービス透過的な情報閲覧支援システムである, tranServiceシステムを提案し, その設計と実装について述べる.本研究で提案する情報閲覧支援システムは, 端末およびサービスの特性を考慮したメディア変換を行う.クライアントからの情報取得要求は, サービスに適するように変換される.これに対して, サービスからの情報は, ユーザ要求および端末の環境情報に適するように変換される.これにより, ユーザは新たなアプリケーションの導入を行うことなく情報を閲覧でき, サービス提供者はユーザや端末を考慮することなくさまざまな情報を提供できる.

© Copyright is held by the owner/author(s). In this research, we propose a system that allows one to find a hidden spot that is scenic, yet unpopulated, with the intention of improving the satisfaction of one's trip. These hidden spots are not yet noted in the existing tourism services, however can provide a new place for the tourists to discover. We developed an application as a prototype to analyze and pinpoint hidden spots by using venue data from Foursquare [1]. We acquired 19,705 data around Tokyo and calculated the relative hiding spot degree. Thus, we made it possible to provide users with hidden spot information from smartphone application.

© 2018 Elsevier B.V. Human attention has bottlenecked today's ubiquitous computing environment where users are consuming increasing amounts of information from numerous applications and services. Since the system-to-user provision of information is becoming more proactive, mainly via push notifications that often cause interruption at the users’ side, attention management is becoming very important. Despite the many existing studies concerned with detecting opportune moments to present such push information to the users (in a way that preserves the user's attention and lowers their cognitive load and frustration), there is little evaluation of such systems in the real-world production environments. Overlooked areas of study also include the examination of real users and notification contents. In this paper, we present various results from the first extensive evaluation on user's interruptibility and engagement in the real-world environment with a market-leading smartphone application that boasts a large number of users, including real notification content on the application. Following our previous mobile-sensing and machine learning-based interruptibility estimation approach, which was an effective study in its own right (Okoshi et al., 2015 [18,19]), we embedded a logic with the same approach in the “Yahoo! JAPAN” Android app (one of the most popular applications on the national market). The results from our large-scale in-the-wild user study (that included more than 680,000 users and spanned three weeks) indicate that, in most cases, delaying the notification delivery until an interruptible moment is detected is beneficial to users. The practice results in significant reduction of user response time (49.7%) when compared to delivering the notifications immediately. We observed a higher number of notifications opened in our system and constant improvement in user engagement levels throughout the entire study period. We also observed differences in click rates among different days and time among users with different attributes (e.g., age, gender, and occupation). Additional evaluation of our revised system, which can train and distribute different models for weekdays and weekends, improved the click rates during weekends. This negated the performance degradation previously observed during weekends.