観測エリア決定支援のためのベイジアンネットワークの試作評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-09-22
• タイトル: 観測エリア決定支援のためのベイジアンネットワークの試作評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Evaluation of Bayesian Network for Selecting Observation Areas
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 三菱電機株式会社情報技術総合研究所
• 著者所属: 三菱電機株式会社情報技術総合研究所
• 著者所属: 三菱電機株式会社情報技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology R&D Center, Mitsubishi Electric Corp.
• 著者名: 澤田, めぐみ; 尾崎, 敦夫; 白石, 將
• 著者名(英): Megumi, Sawada; Atsuo, Ozaki; Masashi, Shiraishi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 状況把握 （医療診断，敷地内侵入者監視等） のための観測エリア決定支援に，ベイジアンネットワークを活用した状況推定モデルを適用するアプローチが有望視されている．各観測エリアにおいて，状況把握の対象 （病気，侵入者の行動意図等） に関わる事象の発生有無は，時間に伴い変化する．しかし，ベイジアンネットワークは時間的に確率が変化する事象を扱う仕組みが無いという課題がある．そこで，本稿では，観測エリア決定支援用途においてベイジアンネットワークへ時間的概念を導入する方式を提案する．本提案方式では，対象シナリオの一連の各場面について，「時間的な状態 （例：未実施／実施中／完了）」 を推定するように拡張した．具体的には，「場面の前後の時間的な状態」 と 「観測情報の取得時刻・内容」 に基づき，各場面の 「時間的な状態」 の各確率値を変化させることで，シナリオの時間進行を表現する．これにより得られた推定結果は，“実施中” の確率が高い場面を優先的に観測すべき対象としてユーザにリコメンドするといったように，活用することができる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Bayesian network is desired as an effective approach for the decision support of the observation areas in a situational awareness (medical diagnosis, intruder surveillance and so on). In each observation area, Occurrence or non-occurrence of the events related to the target of situation awareness (disease, intruder's purpose and so on) changes with time. However, Bayesian network cannot handle the probability event that changes with time. To solve this problem, we proposed the method that introduces the time concept to Bayesian network for the decision support of the observation areas. The proposed method extends Bayesian network to estimate the temporal state (for example, inactive, active and complete) about each phase of the target scenario. Specifically, the time progression of the scenario is estimated by changing the probability value of the temporal state of each phase based on “the temporal state of the before and after phases” and “the acquisition time and the content of observation information”. This estimation result can be utilized to recommend the phase of the active state as the target that should be observed preferentially.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2015-MPS-105, 号 8, p. 1-5, 発行日 2015-09-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会