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UbiComp2016の概要と5つの論文紹介(Overview of UbiComp 2016 and five papers)

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同内容のブログはこちら!!!

UbiCompはUbiquitous Computingのトップカンファレンスで,ウェアラブルデバイスに関する学会ISWCが並行して行われます.

Ubiquitous Computingとは

「どこでもコンピュータが使える世界を実現する」ためのものです.
今話題のIoTと強い関連性があり,実用性があってとても面白い分野です.

UbiComp2016の概要

  • URL : http://ubicomp.org/ubicomp2016/
  • 開催期間:2016年9月12日~9月16日(2日間ワークショップ+3日間本会議)
  • 開催場所:ドイツ ハイデルベルク
  • 論文通過率:23.7%(114/481)

UbiComp2016の論文紹介

  1. Wi-Fi電波の干渉性質を用いた指の動きによるスマートデバイス文字入力
    • ベストペーパー
    • UbiComp2016の論文で最もダウンロードされている論文(2016年10月16日時点)
    • Wi-Fiの伝播状況を簡単な機械学習手法(DTW+kNN)によりクラスタリングする.
    • 実用的かはともかく,しっかり分析されていてWi-Fiの面白い使い方をしています.
  2. Wi-Fi電波を用いた人位置推定のベイズ最適化によるデータ収集簡易化
    • 位置推定の論文というよりは情報を効率的に集める手法についての機械学習手法の提案の論文
    • 最近色々な応用がされているベイズ最適化と多タスク学習を組み合わせることで効率化しています.
  3. スマートフォンのGPS時系列データに基づいた社会不安障害度推定
    • FourSquareを用いて位置データとその位置の特徴を抽出し,線形回帰を適用することで,その位置に行く人の精神状態の特徴を点数化するという論文
    • スマートフォンのデータはメンタルヘルスにも使われています.
  4. スマートホームにおける教師なし学習によるADL検出
    • スマートホームのセンサデータから事前の学習なしに行動識別を行い,健康指標ADLを推定する論文
    • オントロジーとマルコフロジックネットワークを使うことで教師なし学習を実現しています.
  5. 都市におけるクラウドセンシング
    • 都市規模のデータセットを作るとき,いかに少ない予算でそのデータを集めるかについての論文
    • 人の現在位置と目的地がわかっているとき,誰にどこを通ってもらうかを予算内で最適化しています.

おわりに

このようにUbiCompではメンタルヘルスやスマートホーム,UIなどの話から機械学習手法の話など幅広い範囲で実用化に向けた論文を見ることができます.
今後も追っていきたいと思います.

ENGLISH VERSION
UbiComp is a top international conference of Ubiquitous Computing.

What is Ubiquitous Computing

UbiComp is a concept that you can use any computer devices at any location.
It is strongly related to IoT (Internet of Things), and very interesting research field.

UbiComp2016 Overview

9/12~16, 2016 in Heidelberg, Germany
acceptance rate is 23.7% (114/481)

Five papers in UbiComp2016

  1. WiFinger
    • Best paper and the most read paper in UbiComp2016
    • Clustering Wi-Fi propagation situation by light machine learning technique (DTW and kNN)
    • This research propose an interesting application of Wi-Fi for input for smart device input.
  2. machine learning technique for RSSI-based indoor localization
    • This paper propose an machine learning technique for efficient information gathering rather than indoor localization.
    • The machine learning technique is based on Bayesian optimization and multi-task learning.
  3. mentalhelth estimation from smartphone sensors This paper propose a scoring method of mental health from FourSquare data by linear regression.
    • Thanks to FoureSquare data, each location's feature can be extracted.
    • Now, data in smartphone is used for even mental health.
  4. ADL recognition in smart home by unsupervised learning
    • This paper propose an ADL estimation method from smart home sensor data by unsupervised learning.
    • The unsupervised learning method is based on ontology and Markov Logic Network.
  5. Urban sensing and crowd sensing
    • This paper propose an optimization method of atendees and their each route to their destination in budget on the assumption that their current locations and destinations.

Conclusion

As above, UbiComp covers many fields such as mental health, smart home, UI, and machine learning.
I will continue to follow up UbiComp!

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