Data mining × User behavior analysis
電気利用から家庭内の行動パターンを想定
スマートメータやセンサで家庭内のデータを収集し、在／不在判定や生活パターンのモデリング技術を開発。高齢者や子供の見守りだけでなく、各家庭に合わせた情報提供などのサービスにつなげる。常に“分野の先端”に目をむけて研究し、新たな着眼点を見出していくことを心がけている。
contribution to business transformation of electric power business
電気事業のビジネス変革への貢献に向けた電中研のIoT研究
電気事業へのAI技術の適用（PDFファイル：約430KB）
Research Report
研究報告書
- 二酸化炭素濃度計測による住宅内の空気環境実態調査 ―暖房手段と季節の影響調査および住宅内空気環境改善方策の提案―
A survey on actual condition of indoor air quality in houses by measuring CO2 concentration -Investigation of the effects of heating and seasonality, and the proposal of methods to improve indoor air quality-
- IoTセンサを用いたユーザへの負担を軽減する家庭内の行動観察手法 ―家庭内の省エネ阻害要因抽出のためのIoTセンサ活用―
In-home behavioral observation employing IoT sensors for alleviating the burden of users – Leveraging IoT sensors for investigating barriers regarding energy saving
- スマートメータの電力需要データを用いた在・不在判定 －Aルートからのデータを用いた在・不在判定の精度改善手法－
Occupancy Detection Using Electricity Consumption Data of Smart Meter -Improving Accuracy of Occupancy Detection with Smart Meter Data-