@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00095789,
 author = {高田, 恵美 and 田野, 俊一 and 市野, 順子 and 橋山, 智則 and Megumi, Takada and Shun'ich, Tano and Junko, Ichino and Tomonori, Hashiyama},
 issue = {3},
 month = {Oct},
 note = {家電操作を居住者の代わりに行うホームエージェントの研究では，提案されている様々な学習方法は実環境での評価が行われている．多くの場合，居住者の行動を検出するためのセンサとホームネットワークにつながっている家電機器を備えた住宅を用意し，そこで被験者に数か月生活してもらうことで評価を行っている．実際に生活した行動を用いることで被験者によって異なる評価ができるが，多様な被験者での比較評価や実験条件をするには時間がかかり，簡単にできない．そこで，本論文では人間の持つランダム性を取り入れた行動シミュレータと被験者ごとの個性を聞き出すアンケートとを組み合わせた評価手法を提案する．この評価手法を用いて，我々のホームエージェントに対して，センサ条件を変えた学習評価を行った．センサの検出分解が粗いほど，ホームエージェントは速く学習できるが学習結果が不安定となった．, In the most study of home agent, the capacity evaluation of learning user action pattern and the users' subjective estimation over the long term are often carried out in the real environment or the simulation environment. The evaluation of home agent in the real environment was with real user behavior, but it was expensive for making the home agent system, and had difficult that the evaluation environments were changed into various conditions. Otherwise, the evaluation of home agent in the simulation environment could change many conditions variously and many user behaviors, but it was not with real user behavior. In this paper, we suggest the home agent evaluation method with the simulation of the user behavior based on questionnaires of real field, action and user impression. In the simulation of resident action, we suppose an action of a different condition and range, because the human action is regular but is not always same. We evaluated home agent with our simulator in the different condition of the resident action tendency and the sensor performance.},
 title = {行動シミュレーションに実世界の場・行動・ユーザ評価のアンケートを取り入れたホームエージェントの評価手法の提案},
 year = {2013}
}