本論文では，環境の異常状態を自動定義することにより，状況監
視アプリケーションを支援するミドルウェア， SARADA を設計し
実装した．本章では今後の課題を挙げ，最後に本論文をまとめる．
7.1 今後の課題
本節では，SARADAが今後考慮すべき課題として，離散化の手法と定常状態の変化へ の再対応を挙げる．
7.1.1 離散化の手法
今回，SARADAでは連続値の離散化に統計的手法を用いた．この方法は，データの平 均値が分割の閾値に与える影響が大きいため，データの分布状態によっては閾値の設定が 粗過ぎる場合があった．連続値の離散化には様々な手法[6]が存在するため，今後，それ らの計算量や分割数などを考慮し，SARADAへの応用を検討する．
7.1.2 定常状態の変化への再対応
定常状態が定義されてから，センサや機器の位置の変化や住人の生活規則の変化によ り，定常状態が変化した場合，再定義する必要がある．今回，SARADAでは古い履歴と 新しい履歴を区別せずに扱うため，定常状態を定義し直すには時間がかかる．今後，時間 によるデータのクラスタリングや情報の新しさによる重みを考慮し，再定義にかかる時間 の短縮を目指す．その際，複数の決定木を作成し，多数決を取るコミッティ学習などを検 討している．
7.2 本論文のまとめ
本稿では，ユビキタスコンピューティング環境において，状況監視アプリケーションを 支援するミドルウェア，SARADAの実装，評価を行った．SARADAは決定木学習アルゴ リズムを応用し，異常状態の判断基準を自動的に定義することで，状況監視アプリケー ションの支援を実現する．本論文では，評価として他の定義手法とSARADAとの機能比 較，判定基準の設定に必要な時間の計測を行い，他の定義手法に対して導入時の負担が軽 減することを示した．
謝辞
本研究の機会を与えてくださり，御指導を賜りました慶応義塾大学環境情報学部教授徳田 英幸博士に深く感謝致します．また，重要な御助言を頂きました，慶應義塾大学政策・メ ディア研究科助教授高汐一紀博士の御指導に深く感謝致します．
慶応義塾大学徳田・村井・楠本・中村・南合同研究会の先輩方には折りにふれ貴重な 示唆や御助言，御指導を頂きました．特に，徳田研究室の先生方や先輩方，ACE(Active
Computing Environmets)研究グループ，move!研究グループの方々に深く感謝いたします．
また，慶應義塾大学政策・メディア研究科修士課程１年の村上朝一氏，同田丸修平氏には，
絶えざる励ましや丁寧な御指導をを賜りました．ここに深い感謝の念を表します．また，
永田智大氏，岩谷晶子氏，中西健一氏，守分滋氏，榊原寛氏，米沢拓郎氏，小泉健吾氏，
大澤亮氏，松倉友樹氏の協力と心遣いに感謝致します．
最後に，研究の日々を共に過ごした，幸田拓耶氏，丸山大佑氏，佐川昭宏氏その他多く の友人に深く感謝し，謝辞と致します．
平成15年12月29日 出内 将夫
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