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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。

スマートフォンを用いた都市環境調査のための参加型センシングシステム

モバイルデバイスと昆虫の鳴き声を用いた都市の自然環境センシングシステムの研究

本研究では、一般ユーザが持ち歩くモバイルデバイスと昆虫の鳴き声を用いることによって、都市に点在する小さな自然を調査・共有・可視化することを目指す。既存のリモートセンシング・モバイルセンシングでは、建造物が密集する大都市圏における小川・公園・緑地等を共有・可視化することは困難であった。
そこで本システムでは、A) 季節間・昼夜間で変化する昆虫の鳴き声(スズムシ、コオロギ、セミ等)の音声データと位置情報を取得し、B) 周波数解析とISO標準に基づく環境騒音評価を行うことによって、都市における自然環境を共有・可視化する。

SNSのデータ解析による人の流れ・イベント検知に関する研究

セミの鳴き声を用いたユーザ位置推定・位置補正

Cicada Fingerprinting System:
本研究は,都市地域に溢れるセミの鳴き声をWifi Fingerprintingのように用いることによって,モバイル端末を持ち歩くユーザの位置情報推定・補正を実現するものである.
生来,我々の生活の周囲には常に自然環境が存在し,我々は物理的・精神的に自然環境に支えられて生きている.しかしながら,高度に発展した都市地域の生活において,自然の存在を肌で感じることは難しく,我々は時に自然に支えられて生きていることすら忘れてしまいがちである.
これらをふまえて,Cicada Fingerprinting Systemではセミの鳴き声というアンビエントな音(ambient sounds)を「位置情報(Location information)」として捉えることによって,新しい形で自然界からの恵みを感じることのできる情報システムの実現を目指す.


Cicada Fingerprinting System: From Artificial to Sustainable, ACM MUM 2013.
doi>10.1145/2541831.2541861

参加型環境センシングのプライバシー保護

本研究では「参加型都市環境センシングのプライバシー保護」の実現を目的とする.
様々なセンサを搭載したモバイルデバイスを都市環境センシングに用いる「参加型都市環境センシング」では,低コスト・広範囲のセンシングを行うことができる一方,一般ユーザのプライバシー情報侵害に関する問題が極めて大きな課題であった.
そこで本研究では,データ摂動化手法であるNegative Surveys (否定解調査法) 及び Randomized Response (ランダム回答法) をモバイルセンシングに適用・拡張することによって,計算量を低く抑えた雑音付加を行い,ユーザのプライバシー情報保護を行う.本研究で提案するプライバシー保護手法を用いることによって,一般ユーザはプライバシー情報侵害の危険に晒されることなく,参加型都市環境センシングに参加することが可能となる.


参加型環境センシングを用いた統計情報構築のためのプライバシー保護手法,電子情報通信学会 論文誌B,vol. J97-B, no. 1, pp. 41-50, 2014年1月.

野生動物を用いた空間情報センシングに関する研究

近年、コンピューターや無線通信デバイスの小型化、軽量化が進み、ウェアラブルコンピューティングの実用性が高まってきた。次世代インターネット(Internet of Things)では人や物や木の葉っぱ一枚からネットワーク接続されると考えられている。これまではこのような動植物をインターネットに接続する構想は実現不可能な冗談構想だとされていた(例:RFC 1149“鳥類キャリアによるIP データグラムの伝送規格”等)。本研究では野生動物装着型センサノードによる高度な空間情報センシング機構の実現を目的としている。従来の野生動物装着型センサはその厳しい重さ制限から高度化が困難とされていた。そこで、動物の集団行動や帰巣本能を利用した「動物間ネットワークシステム」や「動物用ワイヤレス給電システム」で解決を試みる。この場合重要なことは、単なるセンサの小型化や高度化ではなく、情報技術の短所を動物行動の長所で補うことで、過酷な生息地環境に最適化された空間情報センシング機構を実現することである。

無線メッシュネットワークのセキュリティと暗号に関する研究

スマートデバイスのセンサ群を用いた屋内歩行者の位置測位

無線センサネットワークによる知的都市の実現と歩行者ナビゲーション

適応型デジタルサイネージのためのユーザの興味センシング

スマートデバイスを用いた実世界人間関係収集システム

Twitterのジオタグを用いたユーザ行動認識

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