2024-03-29T01:16:40Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000464332023-04-27T10:00:04Z01164:04061:04076:04077
User Presence Estimation Based on a Stochastic Model in Presencelaware Trust Management信用管理における確率モデルに基づく利用者プレゼンスの推定enghttp://id.nii.ac.jp/1001/00046433/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=46433&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 NECインターネットシステム研究所NECインターネットシステム研究所NECインターネットシステム研究所NECインターネットシステム研究所奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 NECインターネットシステム研究所高田, 喜朗野田, 潤高橋, 三恵細見, 格関, 浩之ユビキタス環境のための信用管理アーキテクチャの一部として,拡張された隠れマルコフモデルに基づく利用者プレゼンスの推定法を提案する.提案するプレゼンス推定エンジンは,不完全なセンサ情報を補うとともに,利用者プレゼンスの信頼度を信用管理エンジンに提供する.より正確な推定を行うため,センサ情報だけでなく,時間帯や利用者の予定表を観測可能変数として用いる.また,一つの場所に留まる時間の分布を表すため,ミクロ状態を導入する.評価実験により,提案手法がセンサシステムの出力の精度を改善することを示す.As a part of a trust management architecture in ubiquitous environments, we propose an inference method for user presence based on an exterlded version of the hidden Markov model (HMM). The presence inference engine based on HMM complements incomplete sensor signals and provides a trust management engine with user presence and its con6dence level. To provide a more refined stochastic model, we also use time intervals and user schedules as observable variables, and we introduce micro states to represent time durations in a certain place. The experimental results show that the proposed method improves the precision of user presence detected by the sensor system.AA11838947情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)2005107(2005-UBI-009)25282005-11-012009-06-30