@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218071,
 author = {佐藤, 佑磨 and 松井, 智一 and 諏訪, 博彦 and 鈴木, 隆寛 and 清水, 俊晴 and 鈴木, 由太郎 and 堀口, 賞一 and 安本, 慶一},
 issue = {23},
 month = {May},
 note = {高精度の宅内生活行動認識モデルを構築するためには，高精度の行動ラベリングが求められる．本研究では，IoT スマートホームにおいて，13 種類の各生活行動について開始と終了のタイミングを厳密に定義した上で，アプリ設計者および一般被験者からセンサデータおよび行動ラベルデータを収集し，それぞれ行動認識モデルを構築し精度の比較を行った．その結果，アプリ設計者が記録したラベルとセンサデータで構築したモデルの精度/F 値が 0.84/0.60 であったのに対し，一般被験者が記録したラベルとセンサデータによるモデルの精度/F 値は 0.43/0.22 にとどまったことから，一般の被験者は正確なラベリングができていないことが分かった．そこで，一般被験者による行動ラベリングの精度を向上させるため，任意のタイミングで現在行っている行動を質問するシステムを開発し，その有効性を検討するための予備実験を行った．予備実験で収集されたデータを分析した結果，質問による行動ラベリングによって，モデルの認識精度が向上し，被験者の行動記録にかかる負担が軽減される可能性が示唆された．},
 title = {スマートホームにおける一般被験者の生活行動ラベリング精度の調査と改善のための一検討},
 year = {2022}
}