@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240448,
 author = {福田, 航 and 荒川, 豊},
 issue = {2},
 month = {Oct},
 note = {近年の IoT 機器の普及に伴い，照明操作やカーテン開閉などのスマートホーム技術が発展し，生活の自動化が進んでいる．しかし，現状では，複雑なルール設定は手動で行う必要があり，IoT 機器の追加や削除に対応するために自動学習の仕組みが求められている．本研究では，深層強化学習 (DQN) を用いて，IoT 機器の操作ログからユーザーの生活パターンを学習し，IoT 機器同士の連携を自動的に推薦する手法を検討している．具体的には，SwitchBot の IoT 機器を用いて，帰宅時の動作を自動化するシステムを構築し，その有効性を検証する．現時点では，システムのプロトタイプを構築し，Home Assistant を通して SwitchBot 機器の操作を行うことに成功している．しかし，強化学習を取り入れる部分にはまだ至っていない．システム構成図の作成を通じて，提案システムの位置付けやシステムの流れを明確化した．また，今後の課題として，データの保持方法，エージェントの構築方法，IoT 機器の追加・削除への対応，実験方法の改善，評価方法の検討などが挙げられる．本研究では，強化学習を用いることで，スマートホームにおける複数 IoT 機器の自動連携が可能になることを目指している．これらの課題を解決することで，より高度な自動連携を実現し，スマートホームの利便性向上に貢献できると期待される．},
 title = {スマートホームにおける複数IoT機器の自動連携アーキテクチャの検討},
 year = {2024}
}