学位の名称

Philip Moore
博士（工学）

学位番号

博（二）第４号

学位授与年月日

平成２５年１０月２２日

学位被授与者氏名

論文題目
論文題目（英訳または和訳）

A Generic Context Processing Algorithm for the Delivery of Personalised Services inContext-Aware Systems
コンテクスト・アウェア・システム上でのパーソナライズされたサービスの配信のための汎用コンテクスト処理アルゴリズム

論文審査委員

論文審査委員会
委員主査 ：福岡工業大学大学院知能情報システム工学専攻教授
ﾊﾞﾛﾘﾚｵﾅﾙﾄﾞ
同審査委員：福岡工業大学大学院知能情報システム工学専攻教授
内田 一徳
同審査委員：福岡工業大学大学院知能情報システム工学専攻准教授 藤岡 寛之
同審査委員：福岡工業大学大学院物質生産システム工学専攻教授
ｽｳｰﾁｭ･ｸﾗｳﾃﾞﾕ･ｳﾞｧﾚﾝﾃｨﾝ

論文審査機関福岡工業大学大学院工学研究科

論文内容の要旨（和文）

本論文では、コンテクスト・アウェア・システムでパーソナライズされたサービスを配信するための汎用的な処理アルゴリズムを提案し、実装したシステムについて論じている。パーソナライゼーション（Delivery of Personalised Services: DPS）の概念は、多くの形態でコンピュータ経由の相互作用の要求によるものである。相互作用は、参加者とその多様なサービス要求に関連した、固有の複雑さと事前知識がなく、動的で一定の変化がある不確実なサービス要求によって特徴づける。パーソナライゼーションは、現在の状態（コンテクスト）を記述したプロファイルに基づいて、受信者の識別と選択を必要とする。
コンテクストの実装では、コンテクスト情報の処理が必要になる。広範で多様なコンテクスト情報は、コンテクストで記述し定義することができる。さらに、コンテクスト・アウェア・システムのための要件として、予測決定支援、効果的なアドレス制約充足、プリファレンス・コンプライアンス（CS）、そしてリソース等の入力のマッチングにわずか或いはまったく事前の知識がない不確実な場合でもデータ処理を実現する必要がある。
本論文では DPS によるパーソナライゼーションについて取り組んでいる。パーソナラ
イゼーションは、コンテクスト情報処理のために、コンテクストに基づいた適切な個人を識別する二分決定が必要である。本論文の汎用 Context Processing Algorithm（CPA）
は実装した Ontology-Based Context Modeling（OBCM）により効果的な基盤を提供し、動的で複雑なコンテクスト・アウェア・システムを管理することができる。このアプローチは、CS の違反に対処（または少なくとも軽減）するための能力を有するパーベイシ
ブ・コンテクスト・アウェア・システムの効果的かつ不確実性の下で予測可能な決定支援を提供することができる。
本研究は次のような特色と独創的な点を有しており科学技術の貢献が期待できる。１）
動的で不可実性なコンテクスト処理を可能にする汎用的アプローチの設計と開発である。２）予測可能な決定支援によるコンテクスト処理アルゴリズムの設計と開発である。
３）人や機械が読み取り可能な柔軟かつ拡張可能なデータ構造を作成する。効果的なコンテクストモデルによる永続的なデータストレージとメモリを管理することができる。
４）高等教育ドメイン上を前提としたプロトタイプのアプリケーションを用いてコンテクスト処理アルゴリズムの評価を行った。
論文は以下のように構成される。第1章では、論文の背景、目的及び科学技術への貢献を述べる。第2章では、情報システムとパーソナライゼーションに関連する概要を議論する。第3章では、コンテクストモデリングについて述べる。第4章では、コンテクスト処理について述べる。第5章では、CPAとOBCMの設計と実装について述べる。第6章では、CPAの実装について議論し、分析を行う。第7章では、結論とこの分野における今後の課

論文内容の要旨（英文）

題の見識を与えて、論文をまとめる。
In this thesis, we propose and implement a generic processing algorithm for deliveryof personalised services in context-aware systems. The concept of personalization(Delivery of Personalised Services: DPS) in its many forms has gained traction driven

by the demands of computer mediated interactions. Such interactions are generally
characterized by inherent complexity and uncertainty given their dynamic andconstant change together with the lack of a priori knowledge related to theparticipants and their diverse service demands. Personalization requires theidentification and selection recipients based on a defined profile which describes theircurrent state (a context).
The implementation of a context requires the processing of data (contextualinformation). A broad and diverse range of contextual information may be used todefine and describe context. Additionally, systemic requirements for context-awaresystems include the need to implement predictable decision support, effectively
address constraint satisfaction and preference compliance (CS), and implement dataprocessing under uncertainty given that (generally) there is very little or no a priori
knowledge relating to the matching of inputs (e.g., a resource) to outputs (a potential
recipient for personalisation).
This thesis addresses personalisation with the DPS. Personalisation requires theprocessing of contextual information to arrive at a Boolean decision identifying anindividual as a suitably qualified recipient for DPS based on context. The genericContext Processing Algorithm (CPA) presented in this thesis implemented with
Ontology-Based Context Modeling (OBCM) provides an effective basis upon which
the dynamics and complexity of context-aware systems can be managed. The
presented approach provides an effective and predictable decision support under
uncertainty in pervasive context-aware systems with the ability to address (or atleast mitigate) the violations of CS.
Our work has the following contributions: the design and development of a genericapproach to enable the processing of contextual information under dynamic
uncertainty; the design and development of a generic context processing algorithm
capable of realizing context processing with predictable decision support; the creationof a flexible and extensible human and machine readable data structure capable ofmanaging both in memory and persistent data storage with effective context
modeling; evaluation of the context processing algorithm using a prototypicalapplication predicated on a tertiary education domain.
The thesis is organized as follows. In Chapter 1 is presented the background,purpose and contributions of the thesis. In Chapter 2, we give an overview of theliterature related to information systems and personalization. In Chapter 3, we deal
with context modeling. In Chapter 4, we address context-processing. In Chapter 5, wepresent the design and implementation of the CPA and OBCM. In Chapter 6, wediscuss the implementation of the CPA with results and analysis of the CPA inoperation. In Chapter 7, we present concluding remarks and future work.
論文審査結果「Philip Moore」氏が提出した学位論文を審査し、また最終試験を行ったのでその結果について報告する。
（学位論文審査の結果）: 本論文では、コンテクスト・アウェア・システムでパーソナライズされたサービスを配信するための汎用的な処理アルゴリズムを提案し、実装したシステムについて論じている。パーソナライゼーション（Delivery of PersonalisedServices: DPS）の概念は、多くの形態でコンピュータ経由の相互作用の要求によるものである。相互作用は、参加者とその多様なサービス要求に関連した、固有の複雑さと事前知識がなく、動的で一定の変化がある不確実なサービス要求によって特徴づける。パーソナライゼーションは、現在の状態（コンテクスト）を記述したプロファイルに基づいて、受信者の識別と選択を必要とする。コンテクストの実装では、コンテクスト情報の処理が必要になる。広範で多様なコンテクスト情報は、コンテクストで記述し定義することができる。さらに、コンテクスト・アウェア・システムのための要件として、予測決定支援、効果的なアドレス制約充足、プリファレンス・コンプライアンス（CS）、そしてリソース等の入力のマッチングにわずか或いはまったく事前の知識がない不確実な場合でもデータ処理を実現する必要がある。

本論文ではDPSによるパーソナライゼーションについて取り組んでいる。パーソナライゼーションは、コンテクスト情報処理のために、コンテクストに基づいた適切な個人を識別する二分決定が必要である。本論文の汎用Context Processing Algorithm（CPA）は実装したOntology-Based Context Modeling（OBCM）により効果的な基盤を提供し、動的で複雑なコンテクスト・アウェア・システムを管理することができる。このアプローチは、CSの違反に対処（または少なくとも軽減）するための能力を有するパーベイシブ・コンテクスト・アウェア・システムの効果的かつ不確実性の下で予測可能な決定支援を提供することができる。CPAを評価するために二つのオントロジー（コアオントロジとモバイル学習オントロジー）を実装し、コンテクスト・マッチングの精度と制約の適合の分析を行った。その結果、CPAは効果的なコンテクスト処理とコンテクスト・マッチングを決定することが分かった。また、CPAは全てのテストでは正確のデータを出力することができた。本研究は次のような特色と独創的な点を有しており科学技術の貢献が期待できる。１）動的で不可実性なコンテクスト処理を可能にする汎用的アプローチの設計と開発である。２）予測可能な決定支援によるコンテクスト処理アルゴリズムの設計と開発である。３）人や機械が読み取り可能な柔軟かつ拡張可能なデータ構造を作成する。
効果的なコンテクストモデルによる永続的なデータストレージとメモリを管理することができる。４）高等教育ドメイン上を前提としたプロトタイプのアプリケーションを用いてコンテクスト処理アルゴリズムの評価を行った。このように本研究の内容は、他の研究者によって報告されていない多くの研究結果を含んでおり、学位論文として十分な価値があると認められる。
論文の構成は次のようになる。第1章では、論文の背景、目的及び科学技術への貢献を述べる。第2章では、情報システムとパーソナライゼーションに関連する概要を議論する。第3章では、コンテクストモデリングについて述べる。第4章では、コンテクスト処理について述べる。第5章では、CPAとOBCMの設計と実装について述べる。第6章では、CPAの実装について議論し、分析を行う。第7章では、結論とこの分野における今後の課題の見識を与えて、論文をまとめる。
本研究の成果として、学術論文が８編（第１著者４編）、図書が4編（第１著者３編）、国際会議が２６編（第１著者１２編）となっている。また、国際会議CISIS-2011ではBestPaper賞を受賞しており，本研究の新規性と有用性及び国際性が認められる．以上の理由により、審査委員会は論文提出が学位論文の内容として適合すると判定した。
学位論文公聴会においては、論文内容に関連する種々の工学的及び技術的な質問があったが、いずれも適切に回答を行うことができた。また、公聴会後の最終試験においては，学位論文に関連する分野の学識を有し、今後研究を進めていくための研究能力を備えていることが判明した。
以上の結果から、学位審査委員会はこの論文が博士（工学）の学位に適格であると判主な研究業績定した。
参考論文

３８編１冊

（学術論文）
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