Publication

@article{sasaki2021_sfcgo,

title = {SFC GO: 学生同士の繋がりを支援するオンライン体育授業サポートシステム},

author = {佐々木航 and 柿野優衣 and 中縁嗣 and 野田悠加 and 羽柴彩月 and 山田佑亮 and 西山勇毅 and 大越匡 and 中澤仁 and 森将輝 and 水鳥寿思 and 塩田琴美 and 永野智久 and 東海林祐子 and 加藤貴昭},

url = {http://id.nii.ac.jp/1001/00215701/

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_uri&item_id=215809&file_id=1&file_no=1},

issn = {2435-6484},

year  = {2022},

date = {2022-01-01},

urldate = {2021-10-01},

journal = {情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（TDP）},

volume = {3},

number = {1},

pages = {19 - 33},

abstract = {COVID-19感染拡大の影響を受け，慶應義塾大学では2020年春学期のすべての授業が，体育も含めてオンライン開催となった．特に大学新入生が全員履修する「体育1」は身体運動体験を通じたクラスメート同士のコミュニケーションの場であり，オンライン授業においてもその機会の損失を防ぐことが求められた．そこで我々は情報系教員・学生と体育教員の知見を融合させた，オンライン体育授業サポートシステム「SFC GO」を1ヶ月で構築し運用した．SFC GOではスマートフォン内蔵センサを用いた身体運動の記録や振り返りが可能であり，出題される課題に則した運動記録をタイムラインへ投稿できる．また，クラスメートの投稿を閲覧することや投稿へコメントすることなどのソーシャルネットワーク機能を有する．そして，バックグラウンドで定常的にセンサデータを収集することによって，家事や散歩などの授業時間以外の日常的な運動の記録や振り返りができる．体育1を履修した学生を対象に学生自身のスマートフォンに本アプリケーションをインストールし，2020年5月から7月のオンライン体育授業で使用した．本稿では，実施期間で収集された運動記録のデータ，テクニカルサポート対応事例やスマートフォンを活用した本実施の経験などから導かれる知見について考察を行う．

All classes including physical education were held online in the 2020 spring semester at Keio University due to the spread of the COVID-19 virus. In particular, “Physical Education 1” required for all first year university students, served as a place for communication between classmates. Therefore, it was crucial that such a place of communication was still available, even as an online course. Thus, we constructed the online physical education class support system “SFC GO”, which combines the knowledge of informatics teachers/students and physical education teachers. SFC GO can record and help the users reflect back on the physical exercises conducted using the sensors built in the smartphone, and it is possible to post the exercise record on the timeline according to the task. It also has social network functions such as viewing and commenting on posts made by classmates. By constantly collecting sensor data in the background, SFC GO can record and reflect back on daily exercises such as housework and walks. For students who took Physical Education 1, this system was installed on their own smartphones and was used in online physical education classes from May to July 2020. In this paper, we show the findings derived from the exercise record data collected, technical support cases, and the experience of this implementation using smartphones.},

keywords = {COVID-19, モバイルセンシング, 歩数, 行動認識, 身体活動量分析},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{nishiyama2021_sfcgo_ipsj,

title = {感染症流行時におけるスマートフォンを用いた 大学生の身体活動量分析},

author = {西山勇毅 and 柿野優衣 and 中縁嗣 and 野田悠加 and 羽柴彩月 and 山田佑亮 and 佐々木航 and 大越匡 and 中澤仁 and 森将輝 and 水鳥寿思 and 塩田琴美 and 永野智久 and 東海林祐子 and 加藤貴昭},

url = {http://id.nii.ac.jp/1001/00213189/},

doi = {10.20729/00213189},

year  = {2021},

date = {2021-10-01},

journal = {情報処理学会論文誌 [特集：ユビキタスコンピューティングシステム（X）] },

volume = {62},

number = {10},

pages = {1630--1643},

abstract = {	新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的な感染拡大にともない，多くの大学ではキャンパス内での感染予防のために，キャンパスの封鎖とインターネット越しに授業を配信するオンライン授業が導入され，学生たちは自宅から授業に参加している．このような在宅中心の新しい生活様式は，感染予防効果が見込める一方で，運動不足による二次的な健康被害が懸念される．新しい生活様式における大学生の身体活動の実態，特に学生の属性や時間帯ごとの身体活動量とその内容を明らかにすることは，二次的な健康被害を予防するうえで必要不可欠である．そこで本研究では，日常生活中の身体活動データ（歩数と6種類の行動種別）を大学生が所有するスマートフォンを用いて自動収集し，大学生の身体活動量を明らかにする．身体活動データは，必修の体育授業を履修する大学1年生305名から10週間収集した．その結果，通学（7時から10時）や教室での授業，課外活動（11時から24時）の時間帯における歩数の減少と静止時間の長時間化が明らかになった．本結果は，新しい生活様式における大学生活が平日の身体活動量の低下を招く可能性を示唆する．

With the spreading of the new coronavirus infection (COVID-19) worldwide, several universities have closed their campuses to prevent the spread of infection. Consequently, university classes are being held over the Internet, and students attend these classes from their homes. While the COVID-19 pandemic is expected to be prolonged, the online-centric lifestyle has raised concerns about secondary health issues caused by reduced physical activity (PA). However, the actual status of PA among college students has not yet been examined in Japan. Hence, in this study, we collected daily PA data (including the data corresponding to the number of steps taken and the data associated with six types of activities) by employing off-the-shelf smartphones and thereby analyzing the PA changes of college students. The PA data were collected over a period of ten weeks from 305 first-year college students who were attending a mandatory class of physical education at the university. The obtained results indicate that the decrease in commuting time (7 AM to 10 AM), classroom time, and extracurricular activity time (11 AM to 12 AM) has led to a decrease in PA on weekdays owing to reduced unplanned exercise opportunities. The results suggest that college life in an online-centric lifestyle may lead to a decrease in PA on weekdays.},

keywords = {COVID-19, モバイルセンシング, 歩数, 行動認識, 身体活動量分析},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}

@article{aoki2014_b,

title = {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},

author = {青木俊介 and 岩井将行 and 瀬崎薫},

url = {https://ci.nii.ac.jp/naid/110009686072},

issn = {1881-0209},

year  = {2014},

date = {2014-01-01},

journal = {電子情報通信学会論文誌 B},

volume = {J97-B},

number = {1},

pages = {41-50},

publisher = {電子情報通信学会},

abstract = {様々なセンサが搭載されたスマートフォンの普及に伴って,参加型環境センシングの実現が期待されている.参加型環境センシングでは,一般のユーザがスマートフォンをもち歩く中でセンシングを行うため,従来のセンサネットワークと比べて,低コストで広範囲の環境情報を取得できる.しかしながら,スマートフォンは一般のユーザの生活に関するセンサ情報も同時に取得してしまうため,プライバシーの問題が,参加型環境センシングの活用のためには極めて大きな課題となっている.本論文では,参加型環境センシングを想定し,位置情報だけでなく,環境情報に含まれるプライバシー情報を保護するSelective Negative Surveysを提案する.Selective Negative Surveysでは,個々の携帯端末でセンサデータをカテゴリーデータとして,プライバシー保護処理を施す.このプライバシー保護処理済データを中央サーバへ伝送し,サーバ側では集計・再構築処理を行う.この処理により,ユーザのプライバシー情報を取得することなく,統計情報を取得することが可能となる.我々は,参加型環境センシングで取得する位置情報と環境情報を想定したシミュレーションを行い,本手法を統計情報の信頼性とプライバシー情報保護の観点から評価を行う.},

keywords = {Negative Surveys, Perturbation, プライバシー保護, モバイルセンシング, 参加型センシング},

pubstate = {published},

tppubtype = {article}

}