歩行やジョギングなどの身体活動や, 健康状態, さらに生体信号など, ヒトに関する様々なデータの多くには周期的な成分が含まれる. このような周期的な成分を含むデータは, 既存のニューラルネットワークモデルで表現することが難しいことが知られる. 本研究では, 運動時や安静時などの文脈に応じて周期が変化する周期成分を持つ関数を表現するのに適したモデルを設計し, 人工データを用いた評価実験によりその有効性を確認する.