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研究内容

現在、瀬崎研究室で行っている主な研究テーマは以下のようになります。

需要変動に追随する通信ネッ􏰀トワーク

スマートフォンやInternet of Things (IoT) の普及により、インターネットのトラヒックは爆発的な増大を続けている。一方、中心市街地から郊外にかけた昼夜間の人の 移動、イベントによるホットスポット形成などによる通信トラヒックの時空間的な変動が顕著になっている。
このような変動より、従来の通信ネットワークでは、設備効率の悪化やサービス品質の低下という課題がある。
需要変動に追随し自律的に再構成するネットワークを検討している。

クラウドセンシングによるBluetoothを用いた人流把握

人々の移動軌跡をセンシングし、そのデータを 解析することは様々な応用可能性がある。ショッピングモールやイベント会場などの屋内 施設における人流把握は、来場者の購買傾向の 分析や、施設内のレイアウトの改善に役立つ。また、災害時における人流把握は、避難経路を迅速に把握することで避難支援に役立つ。しかし、現在普及に適した人流把握手法がない。そこで、クラウドセンシングによるBluetoothを用いた人流センシングシステムの提案を行う。

交通移動データの解析による都市様態の把握

都市空間の交通移動データは環境情報や人々の行動と深く関連しているため、本研究ではそのような特徴や知見をこれらのデータから探る。最終的には得られた知見を都市計画などに活かして生活の質の向上へつなげることを目標としている。
交通移動データ: 昔はパーソントリップ調査や道路交通センサスのような定期的かつ人力、あるいは紙ベースの アンケート調査のみであった。 現在は情報技術の発展に伴い、GPSによる移動軌跡、車載システムのログ、交通系ICカードの 乗降データなど、情報のデータ化が進んでいる。
これらの詳細なデータを解析することで都市における知見を探る。

Distance Measurement in Diffusion-based Molecular Communication

Molecular communication (MC) has been widely studied recently, because of its feasibility at Nano-scale and bio-friendly character over conventional communication techniques. Since communication distance is fundamental for reliable connection among other related applications, efficient and robust distance measurement in MC is desired. To this end, we investigate an approach using arrival time difference for diffusion-based molecular communication systems.

Inferring Social Relations by Using Real-World Sensing Data

People interact frequently with others in their daily life. Mobile phone has become one of essential parts of people's daily life, data collected from mobile phones have the potential to infer the relational dynamics of individuals. This study addresses the problem of interpre(ng social rela(onships from human – human interactions captured by mobile sensing networks.

Accelerating Mobile Computer Vision Applications with Edge Computing

Modern mobile applications have become computationally intensive as recent developments in machine learning and computer vision have instigated a new consumer trend for virtual applications. Most of the heavy lifting is traditionally offloaded to cloud servers; however, network latency hinders user experience, making real-time rendering implausible for sophisticated applications. Although mobile devices are capable of performing necessary real-time calculations, mobile devices typically cannot sustain heavy workloads. Edge servers become useful in these scenarios as they are powerful and close enough to users to support real-time applications. Computer vision applications are currently being investigated.

交通ICカードデータを用いた鉄道利用状況把握手法

特に過疎化の進む地方においては利用状況にあわせたより柔軟な交通計画が求められている。利用者になるべく不便を強いずかつ合理的な交通計画を立案するためには交通利用の現状を把握することがますます重要になっている。
交通ICカード利用データを用いた交通利用状況把握手法を開発をめざしている。本研究では、改札利用データから、乗車電車を推測し、各電車における利用状況を調査する。

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