JP5862168B2 - 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび情報処理システム - Google Patents
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Description
まず、図1を参照して、本発明の実施形態に係る情報処理システム1の概略的な構成について説明する。図1は、本実施形態に係る情報処理システム1の概略的な構成の一例を示す説明図である。図1を参照すると、情報処理システム1は、着信側の利用者端末100(以下、着信端末100)、発信側の利用者端末200(以下、発信端末200)および関連機器300を含む。本実施形態において、着信端末100は情報処理装置の一例である。
着信端末100は、利用者10により利用される通信装置であり、発信端末200は、利用者20により利用される通信装置である。着信端末100および発信端末200は、例えば、スマートフォンまたは他の携帯電話端末である。着信端末100および発信端末200は、ネットワーク30を介して互いに通信することができる。当該ネットワーク30は、いずれかの方式の無線通信ネットワークを含み、着信端末100および発信端末200は、当該方式の無線通信機能を有する。当該方式は、例えば、IEEE802.11a/b/g/n等の無線LAN(Local Area Network)方式であってもよく、または、WCDMA(Wide-band Code Division Multiple Access)、WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)、LTE(Long Term Evolution)、PHS(Personal Handy-phone System)等のセルラー方式であってもよい。
関連機器300は、利用者10により利用される機器である。関連機器300は、例えば、利用者10が利用するPC(Personal Computer)である。また、関連機器300は、着信端末100に関連付けられている。例えば、関連機器300に関する情報が、着信端末100に登録され、または、着信端末100に関する情報が、関連機器300に登録される。
まず、本発明の第1の実施形態を説明する。本発明の第1の実施形態によれば、着信端末100に備えられるセンサからの入力情報を利用して、着信時の利用者10の状況に応じた適切な呼出動作を着信端末100に行わせる。
図2および図3を参照して、第1の実施形態に係る着信端末100−1の構成について説明する。図2は、第1の実施形態に係る着信端末100−1の構成の一例を示すブロック図である。図2を参照すると、着信端末100−1は、センサ110、識別部120、記憶部130、呼出制御部140、通信部150、呼出出力部160、応答入力部170、音声処理部181、音声入力部183、音声出力部185および音声保存部187を備える。ここで、呼出制御部140は、判定部および制御部の一例である。
センサ110は、着信端末100−1の環境に応じた入力情報を取得する。センサ110は、例えば、フォトレジスタ、光−周波数変換器(light-to-frequency converter)等の光学式センサである。センサ110は、1つのセンサのみに限られず、複数のセンサであってもよい。例えば、センサ110は、フォトレジスタおよび光−周波数変換器であってもよい。
識別部120は、予め学習された識別モデルを用いて、センサ110からの入力情報から識別情報を識別する。当該識別情報は、例えば、利用者10の状況を直接的または間接的に示す情報である。一例として、識別情報は、「自席の机」、「胸ポケット」、「会議室の机」等の、着信端末100−1の位置である。そして、これらの識別情報は、それぞれ「利用者10は自席にいる」、「利用者10は移動中である」、「利用者10は会議に参加している」ということを間接的に示す。
ACM, New York, NY, 279-282.」において詳細に記載されている。
記憶部130は、着信端末100−1において一時的にまたは恒久的に保持すべき情報を記憶する。より具体的には、記憶部130は、例えば、識別部120により識別される識別情報と、着信端末100−1による着信時の呼出動作を示す情報とを対応して記憶する。以下、この点について図3を参照してより具体的に説明する。
なぜならば、「着信端末100−1が自席の机にあれば、利用者10が自席にいるので、利用者10が通話可能な状態にあり、かつ着信音を発生させても迷惑はかからない」と考えられるからである。また、識別情報として「胸ポケット」が識別された場合の適切な呼出動作として、「振動(バイブレーション)」が定められている。なぜならば、「着信端末100−1が胸ポケットにあれば、利用者10が移動中であるので、利用者10が通話可能かは不明であり、かつ着信音の発生により迷惑がかかる可能性もある」と考えられるからである。また、識別情報として「会議室の机」が識別された場合の適切な呼出動作として、「画面上の表示の変更」が定められている。なぜならば、「着信端末100−1が会議室の机にあれば、利用者10は会議に参加しているので、利用者10が通話不能な状態にあり、かつ着信音の発生や振動により迷惑がかかる」と考えられるからである。
呼出制御部140は、センサ110からの入力情報に対応する呼出動作を判定する。換言すると、呼出制御部140は、予め学習された識別モデルを用いて上記入力情報から識別される識別情報に対応する呼出動作を判定する。より具体的には、呼出制御部140は、例えば、記憶部130の参照テーブル131を参照して、識別部120から取得した識別情報に対応する呼出動作情報を検索することにより、当該識別情報に対応する呼出動作を判定する。例えば、呼出制御部140は、「自席の机」という識別情報を取得すると、当該識別情報に対応する「着信音の発生」という呼出動作情報を検索する。そして、呼出制御部140は、識別情報に対応する呼出動作が「着信音の発生」であると判定する。
通信部150は、他の通信装置と通信する。より具体的には、通信部150は、例えば、ネットワーク30を介して発信端末200と通信する。
呼出出力部160は、着信端末100−1における着信時の呼出動作を行う。より具体的には、呼出出力部160は、着信があったことを通信部150から通知されると、呼出制御部140により判定された呼出動作を行う。呼出出力部160は、例えば、着信音を発生させ、着信端末100−1を振動させ、または着信端末100−1の画面上の表示を変更する。
応答入力部170は、着信時に応答手段を選択する。より具体的には、応答入力部170は、例えば、着信端末100−1への着信があった場合に、利用者10の操作に応じて、複数の応答手段からいずれかの応答手段を選択する。そして、応答入力部170は、選択された応答手段を通信部150に通知する。上記応答手段は、例えば、着信が通話のための着信である場合に、通話、通話拒否、保留、または留守番電話への録音を含む。
音声処理部181は、音声入力部183により入力される音声信号をアナログ/デジタル変換(A/D変換)し、必要に応じて符号化する。そして、音声処理部181は、処理後の音声データを通信部150に出力する。
音声入力部183は、利用者10により発せられた音声から音声信号を取得し、音声処理部181に出力する。音声入力部183は、例えば、マイクロフォンである。
音声出力部185は、音声処理部181により入力された音声信号から音声を再生する。音声出力部185は、例えば、スピーカ、イヤフォン、またはヘッドフォンである。
音声保存部187は、音声処理部181により入力された音声データを記憶する。
次に、図4を参照して、第1の実施形態に係る発信端末200の構成について説明する。図4は、第1の実施形態に係る発信端末200の構成の一例を示すブロック図である。図4を参照すると、発信端末200は、音声入力部210、音声出力部220、音声処理部230、操作入力部240および通信部250を備える。
音声入力部210は、利用者20により発せられた音声から音声信号を取得し、音声処理部230に出力する。音声入力部183は、例えば、マイクロフォンである。
音声出力部220は、音声処理部230により入力された音声信号から音声を再生する。音声出力部220は、例えば、スピーカ、イヤフォン、またはヘッドフォンである。
音声処理部230は、音声入力部210により入力される音声信号をアナログ/デジタル変換(A/D変換)し、必要に応じて符号化する。そして、音声処理部230は、処理後の音声データを通信部250に出力する。
操作入力部240は、利用者20の操作に応じた入力情報を取得する。より具体的には、操作入力部240は、例えば、利用者20の操作に応じて電話番号や利用者IDを発信先として取得し、当該電話番号や利用者IDを発信先とする発信を通信部250に依頼する。
通信部250は、他の通信装置と通信する。より具体的には、通信部250は、例えば、ネットワーク30を介して着信端末100と通信する。なお、通信部250も、着信端末100−1の通信部150と同様に動作する。
以下では、図5を参照して、第1の実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図5は、第1の実施形態に係るにおける情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。
上記第1の実施形態では、センサ110からの入力情報を用いて、利用者10の状況に応じた呼出動作を選択した。しかし、センサ110は、ハードウェアの故障、汚れ等により恒常的に誤った値を出力する可能性がある。この場合に、センサからの入力情報から望ましくない識別情報(例えば、着信端末100−1の位置)が識別され、当該識別情報に応じた不適切な呼出動作が選択される。そこで、第2の実施形態では、着信端末110−2における呼出動作への利用者10の応答パターンを利用して、センサ110からの入力情報と識別情報との対応関係を検証し、当該対応関係が不適切である場合に、識別モデルの再学習を行う。
図6および図7を参照して、第2の実施形態に係る着信端末100−2の構成について説明する。図6は、第2の実施形態に係る着信端末100−2の構成の一例を示すブロック図である。図6を参照すると、着信端末100−2は、センサ110、識別部120、記憶部133、呼出制御部140、通信部150、呼出出力部160、応答入力部173、音声処理部181、音声入力部183、音声出力部185、音声保存部187および検証学習部190を備える。ここで、検証学習部190は、検出部、取得部およびカウント部の一例である。
る。
記憶部133は、識別部120により識別される識別情報と、当該識別情報に対応する呼出動作を行う場合の予測応答パターンとを対応して記憶する。ここで、予測応答パターンは、例えば、選択すると予測される応答手段、または、呼出動作の開始時点から応答までの予測時間を含む。また、応答手段は、上記のとおり、例えば、着信が通話のための着信である場合に、通話、通話拒否、保留、または留守番電話への録音を含む。以下、記憶部133のより具体的な内容について、図7を参照してより具体的に説明する。
応答入力部173は、着信時の応答パターンを観測する。当該応答パターンは、例えば、選択される応答手段または呼出動作の開始時点から応答までの時間を含む。例えば、電話の着信があり、呼出出力部160が着信音を発生させる場合に、利用者10が10秒後に保留を選択すれば、応答入力部173は、応答手段として「保留」を観測し、応答時間として「10秒」を観測する。または、利用者10が応答しなければ、応答入力部173は、例えば、応答手段として「応答なし」を観測し、応答時間を観測しない。そして、応答入力部173は、観測した応答パターンを検証学習部190に出力する。
検証学習部190は、センサ110からの第1の入力情報から第1の識別情報が識別される場合に、当該第1の識別情報に対応する呼出動作の結果観測される応答パターンと、上記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測応答パターンとが一致するか否かを検出する。図7を参照して具体例を説明すると、センサ110からの入力情報から、識別部120により「自席の机」が識別情報として識別されると、参照テーブル135に示されるとおり、呼出出力部160は着信音を発生させる。そして、応答入力部173は、例えば、応答手段として「通話」を観測し、応答時間として「3秒」を観測する。この場合に、検証学習部190は、観測された応答手段である「通話」および観測された応答時間である「3秒」と、識別情報「着信音の発生」に対応する予測応答手段である「通話」および予測応答時間である「短(5秒未満)」とを比較する。そして、検証学習部190は、観測された応答手段および応答時間と、予測応答手段および予測応答時間との一致を検出する。すなわち、センサ110の入力情報からの識別情報の識別が正しかったと判断される。
以下では、図8を参照して、第2の実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図8は、第2の実施形態に係るにおける情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、第1の実施形態に係る情報処理の一例と第2の実施形態に係る情報処理の一例との差分であるステップS411〜S423のみを説明する。
上記第2の実施形態では、識別モデルの検証および再学習用の教師データの取得のために、応答パターンを利用した。しかし、利用者10が突発的に忙しくなり、または利用者10が偶然にも着信に応答できることに起因して、観測された応答パターンと予測応答パターンとが異なることもある。その場合に、センサ110の入力情報からの識別情報の識別が正しいにも関わらず、識別の誤りとして再学習用の教師データが取得される。その結果、不適切な教師データを用いた再学習により、識別モデルの信頼性が損なわれる可能性がある。そこで、第3の実施形態では、推定される利用者10の割込み拒否度を関連機器300から取得し、応答パターンに加えて当該割込み拒否度を利用することにより、不適切な教師データを用いた再学習を回避する。
関連機器300は、利用者10の割込み拒否度を推定する。当該割込み拒否度は、利用者10が作業中に割り込まれることをどの程度拒否したいかを示す情報である。当該割込み拒否度は、例えば、「小」、「中」または「大」のように、複数の段階により表される。
図9および図10を参照して、第3の実施形態に係る着信端末100−3の構成について説明する。図9は、第3の実施形態に係る着信端末100−3の構成の一例を示すブロック図である。図9を参照すると、着信端末100−3は、センサ110、識別部120、記憶部137、呼出制御部140、通信部153、呼出出力部160、応答入力部173、音声処理部181、音声入力部183、音声出力部185、音声保存部187および検証学習部193を備える。
る。
記憶部137は、識別部120により識別される識別情報と、当該識別情報が識別される場合における利用者10の予測割込み拒否度とを対応して記憶する。ここで、予測割込み拒否度は、例えば、関連機器300により推定されることが予測される割込み拒否度である。以下、記憶部137のより具体的な内容について、図10を参照してより具体的に説明する。
通信部153は、利用者10の推定される割込み拒否度を関連機器300から受信し、検証学習部193に出力する。
検証学習部193は、センサ110からの上記第1の入力情報から上記第1の識別情報が識別される場合に、利用者10の推定される割込み拒否度と、上記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測割込み拒否度とが一致するか否かを検出する。図10を参照して具体例を説明すると、センサ110からの入力情報から、識別部120により「自席の机」が識別情報として識別されると、検証学習部193は、「自席の机」に対応する予測割込み拒否度として「小」を特定する。また、検証学習部193は、通信部153により、利用者10の推定される割込み拒否度として「大」を入力される。そして、検証学習部193は、利用者10の推定される割込み拒否度である「大」と、予測割込み拒否度である「小」との不一致を検出する。
以下では、図11を参照して、第3の実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図11は、第3の実施形態に係るにおける情報処理の概略的な流れの一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、第2の実施形態に係る情報処理の一例と第3の実施形態に係る情報処理の一例との差分であるステップS425およびS427のみを説明する。
10、20 利用者
30 ネットワーク
100 着信側の利用者端末(着信端末)
110 センサ
120 識別部
130、133、137 記憶部
140 呼出制御部
150、153 通信部
160 呼出出力部
170、173 応答入力部
181 音声処理部
183 音声入力部
185 音声出力部
187 音声保存部
190 検証学習部
200 発信側の利用者端末(発信端末)
300 関連機器
Claims (14)
- 識別情報と、当該識別情報に対応する呼出動作及び当該呼出動作を行う場合の予測応答パターンとを対応して記憶する記憶部と、
予め学習された識別モデルを用いてセンサからの入力情報から識別される前記識別情報に対応する呼出動作を前記記憶部に記憶された情報を参照して判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を用いて、前記センサを備える装置における着信時の呼出動作を制御する制御部と、
前記センサからの第1の入力情報から第1の識別情報が識別される場合に、当該第1の識別情報に対応する前記制御部により制御された呼出動作の結果観測される応答パターンと、前記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測応答パターンとが一致するか否かを検出する検出部と、
を備え、
前記記憶部は、前記識別情報と、当該識別情報が識別される場合における前記装置の利用者の推定されることが予測される割込み拒否度である予測割込み拒否度とを対応して記憶し、
前記検出部は、前記第1の識別情報が識別される場合に、前記装置の利用者の動作に基づいて推定される割込み拒否度と、前記第1の識別情報に対応して記憶される前記予測割込み拒否度である第1の予測割込み拒否度とが一致するか否かを検出し、
前記判定部は、前記検出部による検出結果に応じた再学習が行われた前記識別モデルを用いる、情報処理装置。 - 観測される前記応答パターンと前記第1の予測応答パターンとの不一致が検出された場合に、前記第1の入力情報と、観測された前記応答パターンに該当する第2の予測応答パターンに対応して記憶される第2の識別情報との組合せを、前記識別モデルの再学習用データとして取得する取得部、をさらに備え、
前記判定部は、前記取得部により取得された前記再学習用データに基づいて再学習が行われた前記識別モデルを用いる、請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記第1の識別情報が識別された場合に、観測された前記応答パターンと前記第1の予測応答パターンとの不一致が検出された回数を、前記第1の識別情報についての不一致回数としてカウントするカウント部をさらに備え、
前記取得部は、前記カウント部によりカウントされた前記不一致回数が所定の回数に到達する場合に、前記第1の入力情報と前記第2の識別情報との組合せを前記再学習用データとして取得する、
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記記憶部は、前記不一致回数が所定の回数に到達するまで、各検出についての前記第1の入力情報と観測された前記応答パターンとを記憶し、
前記取得部は、前記所定の回数分の前記第1の入力情報と前記第2の識別情報との組合せを前記再学習用データとして取得する、
請求項3に記載の情報処理装置。 - 観測される前記応答パターンと前記第1の予測応答パターンとの不一致が検出され、かつ推定される前記割込み拒否度と前記第1の予測割込み拒否度との一致が検出された場合に、前記第1の入力情報と、観測された前記応答パターンに該当する第2の予測応答パターンに対応して記憶される第2の識別情報との組合せを、前記識別モデルの再学習用データとして取得する取得部、をさらに備え、
前記判定部は、前記取得部により取得された前記再学習用データに基づいて再学習が行われた前記識別モデルを用いる、請求項1から4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 推定される前記割込み拒否度は、前記装置に関連付けられる所定の機器の使用状況から推定される、請求項1から5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記応答パターンは、選択される応答手段または呼出動作の開始時点から応答までの時間を含む、請求項1から6のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記応答手段は、前記着信が通話のための着信である場合に、通話、通話拒否、保留、または留守番電話への録音を含む、請求項7に記載の情報処理装置。
- 前記判定部は、前記入力情報と前記装置の利用者の推定される割込み拒否度とに対応する呼出動作を判定する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記センサは、当該センサに近接する物質の種類に応じた前記入力情報を取得し、
前記識別情報は、物質の種類に対応する情報である、
請求項1から9のいずれか1項に記載の情報処理装置。 - 前記呼出動作は、着信音の発生、振動、または画面上の表示の変更を含む、請求項1から10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 識別情報と、当該識別情報に対応する呼出動作及び当該呼出動作を行う場合の予測応答パターンとを対応して記憶するステップと、
予め学習された識別モデルを用いてセンサからの入力情報から識別される前記識別情報に対応する呼出動作を前記記憶するステップにおいて記憶された情報を参照して判定するステップと、
前記判定するステップにおける判定結果を用いて、前記センサを備える装置における着信時の呼出動作を制御するステップと、
前記センサからの第1の入力情報から第1の識別情報が識別される場合に、当該第1の識別情報に対応する
前記制御するステップにおいて制御された呼出動作の結果観測される応答パターンと、前記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測応答パターンとが一致するか否かを検出するステップと、
を含み、
前記記憶するステップは、前記識別情報と、当該識別情報が識別される場合における前記装置の利用者の推定されることが予測される割込み拒否度である予測割込み拒否度とを対応して記憶することを含み、
前記検出するステップは、前記第1の識別情報が識別される場合に、前記装置の利用者の動作に基づいて推定される割込み拒否度と、前記第1の識別情報に対応して記憶される前記予測割込み拒否度である第1の予測割込み拒否度とが一致するか否かを検出することを含み、
前記判定するステップは、前記検出するステップにおける検出結果に応じた再学習が行われた前記識別モデルを用いることを含む、情報処理方法。 - コンピュータを、
識別情報と、当該識別情報に対応する呼出動作及び当該呼出動作を行う場合の予測応答パターンとを対応して記憶する記憶部と、
予め学習された識別モデルを用いてセンサからの入力情報から識別される前記識別情報に対応する呼出動作を前記記憶部に記憶された情報を参照して判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を用いて、前記センサを備える装置における着信時の呼出動作を制御する制御部と、
前記センサからの第1の入力情報から第1の識別情報が識別される場合に、当該第1の識別情報に対応する前記制御部により制御された呼出動作の結果観測される応答パターンと、前記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測応答パターンとが一致するか否かを検出する検出部と、
を備え、
前記記憶部は、前記識別情報と、当該識別情報が識別される場合における前記装置の利用者の推定されることが予測される割込み拒否度である予測割込み拒否度とを対応して記憶し、
前記検出部は、前記第1の識別情報が識別される場合に、前記装置の利用者の動作に基づいて推定される割込み拒否度と、前記第1の識別情報に対応して記憶される前記予測割込み拒否度である第1の予測割込み拒否度とが一致するか否かを検出し、
前記判定部は、前記検出部による検出結果に応じた再学習が行われた前記識別モデルを用いる、情報処理装置として機能させるためのプログラム。 - 情報処理装置および関連機器を含む情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
識別情報と、当該識別情報に対応する呼出動作及び当該呼出動作を行う場合の予測応答パターンとを対応して記憶する記憶部と、
予め学習された識別モデルを用いてセンサからの入力情報から識別される前記識別情報に対応する呼出動作を前記記憶部に記憶された情報を参照して判定する判定部と、
前記判定部による判定結果を用いて、前記センサを備える装置における着信時の呼出動作を制御する制御部と、
前記センサからの第1の入力情報から第1の識別情報が識別される場合に、当該第1の識別情報に対応する前記制御部により制御された呼出動作の結果観測される応答パターンと、前記第1の識別情報に対応して記憶される第1の予測応答パターンとが一致するか否かを検出する検出部と、
を備え、
前記関連機器は、前記装置の利用者の動作に基づいて割込み拒否度を推定し、
前記記憶部は、前記識別情報と、当該識別情報が識別される場合における前記装置の利用者の推定されることが予測される割込み拒否度である予測割込み拒否度とを対応して記憶し、
前記検出部は、前記第1の識別情報が識別される場合に、前記装置の利用者の推定される割込み拒否度と、前記第1の識別情報に対応して記憶される前記予測割込み拒否度である第1の予測割込み拒否度とが一致するか否かを検出し、
前記判定部は、前記検出部による検出結果に応じた再学習が行われた前記識別モデルを用いる、報処理システム。
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