論文の概要: HKD-SHO: A hybrid smart home system based on knowledge-based and
data-driven services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15521v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 18:13:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-03 19:17:06.840379
- Title: HKD-SHO: A hybrid smart home system based on knowledge-based and
data-driven services
- Title（参考訳）: HKD-SHO:知識ベースとデータ駆動サービスに基づくハイブリッドスマートホームシステム
- Authors: Mingming Qiu, Elie Najm, R\'emi Sharrock, Bruno Traverson
- Abstract要約: 我々はHKD-SHOと呼ばれるハイブリッドシステムを提案する。
主な利点は、知識ベースのサービスの説明可能性とデータ駆動サービスのダイナミズムを継承することです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.56711111236449
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A smart home is realized by setting up various services. Several methods have
been proposed to create smart home services, which can be divided into
knowledge-based and data-driven approaches. However, knowledge-based approaches
usually require manual input from the inhabitant, which can be complicated if
the physical phenomena of the concerned environment states are complex, and the
inhabitant does not know how to adjust related actuators to achieve the target
values of the states monitored by services. Moreover, machine learning-based
data-driven approaches that we are interested in are like black boxes and
cannot show the inhabitant in which situations certain services proposed
certain actuators' states. To solve these problems, we propose a hybrid system
called HKD-SHO (Hybrid Knowledge-based and Data-driven services based Smart
HOme system), where knowledge-based and machine learning-based data-driven
services are profitably integrated. The principal advantage is that it inherits
the explicability of knowledge-based services and the dynamism of data-driven
services. We compare HKD-SHO with several systems for creating dynamic smart
home services, and the results show the better performance of HKD-SHO.
- Abstract（参考訳）: スマートホームは様々なサービスをセットアップすることで実現される。
スマートホームサービスを作成するためのいくつかの方法が提案されており、知識ベースとデータ駆動のアプローチに分けられる。
しかし、知識に基づくアプローチでは、通常、居住者からの手動入力が必要であり、関連する環境状態の物理的現象が複雑であれば複雑であり、居住者はサービスによって監視される状態の目標値を達成するために関連するアクチュエータの調整方法を知らない。
さらに、私たちが関心を持つ機械学習ベースのデータ駆動アプローチは、ブラックボックスのようなもので、特定のサービスが特定のアクチュエータの状態を提案した状況を示すことができない。
これらの問題を解決するために,HKD-SHO(Hybrid Knowledge-based and Data-driven services based Smart HOme system)と呼ばれるハイブリッドシステムを提案する。
主な利点は、知識ベースのサービスの拡張性とデータ駆動サービスのダイナミズムを継承できることである。
我々は,HKD-SHOと動的スマートホームサービス構築システムを比較し,HKD-SHOの性能向上を示す。
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