ユビキタス環境におけるベイジアンネットワークとノンパラメトリック回帰を用いた異常事象検出手法

摘要

近年、オフィスや家庭等の生活空間にセンサネットワークを導入し、プレゼンス等の情報を抽出して作業管理や高齢者の見守りを行うという試みが盛んである。 しかしながら生活空間においては、これまでセンサが主に利用されてきた工場等の観測対象の振る舞いが明確な環境とは違い、観測対象の多様な挙動による想定外の事象が発生するため、異常事象を想定したシステム設計が困難である。 本研究では、想定外の異常事象を検出するために、ベイジアンネットワークとノンパラメトリック回帰を用いて確率モデルを学習し、異常検出を行う手法を提案する。ベイジアンネットワークは一般に離散変数に対して用いられるが、本手法ではノンパラメトリック回帰を用いて連続変数へも適用できるよう拡張した。 さらに本手法をオフィスにおけるセンサデータに対して適用し、解析した結果について述べる。