@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00155799,
 author = {小渕, 幹夫 and 古川, 侑紀 and 西山, 勇毅 and 大越, 匡 and 米澤, 拓郎 and 中澤, 仁 and 高汐, 一紀 and 徳田, 英幸 and Mikio, Obuchi and Yuki, Furukawa and Yuuki, Nishiyama and Tadashi, Okoshi and Takuro, Yonezawa and Jin, Nakazawa and Kazunori, Takashio and Hideyuki, Tokuda},
 issue = {10},
 month = {Feb},
 note = {近年，スマートフォンやウェアラブルデバイスの普及により，加速度，GPS，歩数といった様々なセンサデータを利用できるようになった．それに伴い人間の行動を検知する研究が盛んに行なわれている．しかし，ユーザごとに定義の異なる内面状態の検知に関する研究や，個人に最適化されたフィードバックシステムは未発達のままである．本研究で提案する MyFactor ではユーザが日常的に使用するスマートフォンから収集されたセンサデータを用いて，ユーザが 「快眠できた日」，「疲労度の高い日」，「忙しい日」，「日常的な日」 だと感じた日の因子を導き出す．大学生 19 人を被験者として 40 日間にわたる評価実験を行い，機械学習の手法を使うことでユーザの内面状態を説明する因子の検知精度を評価した．},
 title = {MyFactor: ライフログを用いたユーザの内面状態に関する因子分析},
 year = {2016}
}