Research

NTF-Scooter

Non-Negative Tensor Factrizationを用いたドックレス型マイクロモビリティの利用形態分類手法の検討

交通やインフラ,スマートフォンなどから得られる様々なデータを統合的に利活用し,都市計画の継続的な改善に役立てるという都市コンピューティングが注目されている.都市コンピューティングは少子高齢化と過疎化が進行する日本においても公共インフラを有効活用し都市を維持するためにも有効である.限られた公共インフラを活用するためには人々の移動目的を推定し,交通リソースを最適化する必要があるが,既存のICカードなどの交通データでは推定粒度に限界があった.こうした状況の中,特定の返却場所を持たないドックレス型のマイクロモビリティが急速に普及している.ドックレス型マイクロモビリティは平均移動距離が500m程度と短く,直接目的地に向かうため,より詳細な移動行動が検出可能である.本研究では,マイクロモビリティが都市空間で離散的に分布する点に着目した.そして,細かく単発的な移動行動を大域的に分析することで潜在的な移動パターンがあることを,Non-Negative Tensor Factrizationと呼ばれる教師なし学習を用いることで明らかにした.

タクシー車両を用いた分散型環境センシング

都市を移動するタクシーを一つのセンシングモジュールとして捉え、車両内外の情報をセンシングし環境情報や都市運営へのフィードバックを行う。具体的には、不特定多数のユーザが極めて狭い公共空間を共有するというタクシー内部における車室内環境のセンシングを行う。CO2濃度と換気手法の検討を行いWithコロナ時代の安全安心な公共交通運営に貢献する。また、タクシーの空きリソースを最適化し、PM2.5などの気体センサや温度湿度、ドライブレコーダー画像等の都市データの収集なども行っている。

スマートフォンのGPS信号受信強度を用いた紫外線被曝量推定手法

近年の都市構造の変容と急激なライフスタイルの変化に伴い,人間が屋内で過ごす時間は長時間化し,逆に屋外で直射日光を浴びる時間は年々短くなっている.過度な紫外線の被曝は皮膚癌やシワ,シミの発生可能性を高めるが,一方で適度な紫外線被曝は体内でのビタミンD の生成に必要不可欠である.また,基本的に野菜に含まれていないビタミンD の不足は,カルシウム不足や低カルシウム血症,骨の軟化やうつ病などに繋がる危険性があり,長期的な

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Context Aware Photo Protection for In-Situ Sharing

People nowadays are getting used to using mobile phones for daily photography, and sharing these precious moments online or in-situ with their friends. However, there is a potential risk of privacy leakage during the in-situ photo sharing process. To address this risk, we propose OASIS, a cOntext Aware photo protection for in-SItu sharing behavior: using the front camera to tell different viewer, OASIS customize viewer’s photo gallery seamlessly between different viewers according to the context of the photo. In this way, we can provide viewers with a good sharing experience while protecting the privacy of the owner.

An Information Sharing Method Using P2P and V2V communications in VANET

車両間の情報共有を実現するために,P2P(peer to peer)通信やV2V(Vehicle to vehicle)通信を利用した様々な手法が提案されている.しかし,P2Pを用いた場合には,トラフィックの増加により送信元車両のネットワーク負荷が増大する.一方,V2Vの場合には,車両が離れていると通信ができない.そこで,V2V通信とP2P通信に基づく車両間の情報共有方法を提案する。

MANETにおける通信負荷を考慮した経路構築手法

移動可能な無線ノード間で自律分散的なネットワークを形成するMANET(Mobile ad-hoc network)では,通信要求に応じて経路を構築するルーティングプロトコルが広く検討されている.しかし,これらのプロトコルでは,経路構築時に制御メッセージをネットワーク全体にフラッディングするため,通信資源を大量に消費する.この問題に対して,移動体通信を用いてMANETを構築するための仮想領域を作成する移動体通信併用形MANETを提案されている.この手法では,仮想領域内に制御メッセージの送信を制限することでネットワーク負荷を低減できるが,多くのノードが近傍に存在するノードが経路に選択されやすいため,ノード間の通信負荷に偏りが生じる.そこで,移動体通信併用形MANETにおいて,各ノードの通信負荷を分散させるための経路構築手法を提案する.

AWARE Framework: An Open-source Mobile Sensing Framework for iOS and Android

オープンソースのモバイルセンシングフレームワークの開発・運用・サポートをオウル大学(フィンランド共和国)のProf. Denzil Ferreiraのチームと一緒に行っています。助教の西山は主にiOS版のAWARE Frameworkを担当しています。

AWARE を伝えばたった数行でスマートフォンに搭載された任意のセンサデータを自動収集し、サーバにも収集できます。さらに、ライブラリとして任意のアプリに組み込むこともできます。Experience Sampling Methodもサポートされており、任意のタイミングでユーザに簡易なアンケートを行うこともできます。

AWARE Frameworkは、iOS/Android向けのセンシングフレームワークで、北米・ヨーロッパの研究機関を中心に、これまでに世界中の数多くの研究プロジェクトで利用された実績があります。AWARE Frameworkのソースコードは全てGitHub上で公開されており、自由に利用することができます。

詳しくはこちらへ https://awareframework.com/

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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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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。

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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。それを解決する手法として、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を開発している。

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