「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」第4回シンポジウム

“2030年の未来都市創造のための超解像度都市センシング”を開催します!

開催日時: 2023327日(月) 13:3017:30

開催場所: 慶應大学三田キャンパス 北館ホール

参加費: 無料(どなたでもご参加頂けます)

参加申込はこちらから 

【開催概要】

「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」では、街のあらゆる情報を超解像度でセンシングする技術、Deep Learning画像分析をリアルタイムにエッジ処理する技術、また参加型センシングなど、あらゆる情報をハイブリッドに活用した超センサーフュージョン技術により、人の生活をより豊かにするスマートシティを構築するために、湘南地域の各自治体様とコンソ会員の各企業様、各大学研究室の皆様とともにいわゆる地域DX水平展開の活動を推進して参りました。また、このコンソーシアムの活動の中でいくつかの国プロの活動へも繋がり、昨年は特にNICTのBeyond5Gプロジェクトである「ShonanFutureVerse」プロジェクトがスタートしました。
Beyond5G「ShonanFutureVerse」プロジェクトとは、2030年のBeyond5Gの超高速、超低遅延、超多接続のネットワーク環境を最大限に活用し、現在都市の超解像度センシング技術と、交通、人流、環境、防災などのさまざまなユースケースにおける超精密シミュレーション技術とを組合せることによって、リアルな未来都市像を超精密かつリアルタイムに仮想空間上で可視化します。その際、未来都市像として、ワーストシナリオ(ヤバース)と、目指すべきシナリオ(キラバース)を具体的にビジュアル化し、この2つの未来都市像からバックキャスティングによって現在の人の行動がどうあるべきかを具体的に示唆することによって行動変容を促し、理想的な未来都市創造実現を目的とするプロジェクトです。実際に湘南地域の複数の自治体で交通、人流、環境、防災などのさまざまなユースケースにもとづく実証実験を行っていきます。
この度、第4回となる「地域IoTと情報力研究コンソーシアム」のシンポジウムと「ShonanFutureVerse」プロジェクトの合同シンポジウムとして「2030年の未来都市創造のための超解像度センシング」をテーマに開催させて頂きます。

【主催】 地域IoTと情報力研究コンソーシアム

【共催】 Beyond 5G研究開発促進事業 委託研究 「ShonanFutureVerse」プロジェクト
【協賛】 一般社団法人 YRP研究開発推進協会

■プログラム
13:00 開場
13:30 開会挨拶 慶應義塾大学環境情報学部 教授 中澤 仁
13:45 基調講演 「3次元都市モデルとDX化で可能にするスマートシティ」
     株式会社ライゾマティクス 代表取締役 齋藤 精一 様
14:30 休憩
14:45 「ShonanFutureVerse」プロジェクトについて
15:30 インタラクティブセッション
15:30 フラッシュトーク(1分×10)
15:40 インタラクティブポスターセッション
16:30 パネルディスカッション
17:15 閉会挨拶
17:30 閉会

※本シンポジウム後には、懇親会を予定しておりましたが、参加希望者数が少ないため、大変恐縮ながら懇親会はキャンセルとさせて頂きます。既にお申込み頂いた方には大変申し訳ございません。

■基調講演

Photo. Muryo Honma (Rhizomatiks)


齋藤 精一
パノラマティクス 主宰
1975年生まれ。建築デザインをコロンビア大学建築学科(MSAAD)で学び、2000年からニューヨークで活動を開始。
2006年株式会社ライゾマティクス(現:株式会社アブストラクトエンジン)設立。
社内アーキテクチャー部門『パノラマティクス』を率い、行政や企業の企画、実装アドバイザーなど数多く行う。
2018-2022年グッドデザイン賞審査委員副委員長。2025年大阪・関西万博EXPO共創プログラムディレクター。

■ポスター展示者情報
・グリーンブルー株式会社,「コロナ感染症対策路線バス混雑度センシング」
・ぷらっとホーム株式会社,「OpenBlocks ゲートウェイ」
・NTT東日本,「データ連携プラットフォーム」
・株式会社ゼンリンデータコム,「行動変容のための情報生成・配信」
・株式会社ニフコ,「バッテリーレスセンシングEnOceanを活用した社会実装」
・株式会社パテントインベストメント,「ドローン+WSN 災害向けソリューション」
・YRP協会,「スマートセンシングテストベッド」

【発表】学部2年生平野君が研究内容を第77回UBI研究発表会で発表しました – ‘単一画像を用いた三次元再構成による野菜の質量推定’

【発表】学部2年生平野君が研究内容を第77回UBI研究発表会で発表しました – ‘単一画像を用いた三次元再構成による野菜の質量推定’

概要:本研究では一枚の画像から単眼深度推定を行い,その画像をもとに三次元再構成をした野菜の質量 を予測することを目的とする.今回は,野菜の中でもトマトの質量推定に取り組んだ.画像に写っている 物体の質量を推定する研究手法は複数あるが,三次元再構成を行うことで三次元再構成なしで行うよりも さらに正確に体積を推定することが可能になると考えられる.この提案手法を用いることで得られた予測 値と実測値の比較を MAPE を算出して評価した.

【発表】後期博士課程 礒川君が研究内容を国際会議Empowering the Lifestyle and Well-being of Eastern Asian Elders with intelligent IoTで発表しました – ‘ Landmark Point Detection for Facial Expression Recognition in Dogs’

【発表】後期博士課程 礒川君が研究内容を国際会議Empowering the Lifestyle and Well-being of Eastern Asian Elders with intelligent IoTで発表しました – ‘ Landmark Point Detection for Facial Expression Recognition in Dogs’

【発表】修士1年生沖原君が研究内容を国際会議Empowering the Lifestyle and Well-being of Eastern Asian Elders with intelligent IoTで発表しました – ‘ Material Recognition by Passive Sensing of Vibration of an Object Placed on a Surface Using a Portable Accelerometer’

【発表】修士1年生沖原君が研究内容を国際会議Empowering the Lifestyle and Well-being of Eastern Asian Elders with intelligent IoTで発表しました – ‘ Material Recognition by Passive Sensing of Vibration of an Object Placed on a Surface Using a Portable Accelerometer’

【採択】学部3年生 泉川君の研究が国際会議ACM HotMobile 2023 poster sessionにacceptされました – ‘ Audio-based Eating Stage Recognition through CNN Model Trained on ASMR Eating Sounds’

【採択】学部3年生 泉川君の研究が国際会議ACM HotMobile 2023 poster sessionにacceptされました – ‘ Audio-based Eating Stage Recognition through CNN Model Trained on ASMR Eating Sounds’

abstract: A balanced diet and an appropriate calorie intake are the keys to both preventing and treating type II diabetes. Meanwhile, widespread techniques such as manual food logs and food image captures have been posing burdens on those with diabetes and have made diet monitoring difficult to become part of one’s routine. To develop an earable device that monitors a volume of food intake automatically, an-audio based detection of eating instances is necessary. The present research therefore attempted to classify an eating sound, collected from YouTube eating ASMR, into one of the following labels: chew, swallow, or non-eating A CNN machine learning model using sound features as input achieved an accuracy of 81%.

【採択】学部2年生 後藤君の研究が国際会議 IEEE PerCom, Work in Progress Sessionにacceptされました – ‘ 3D Spatial Sensing and Analysis Model of ClosedSpace CO2 Concentration’

採択】学部2年生後藤君の研究が国際会議 IEEE PerCom, Work in Progress Sessionにacceptされました – ‘ 3D Spatial Sensing and Analysis Model of ClosedSpace CO2 Concentration’

abstract :

We propose a 3D CO2 concentration analyzing
system to monitor the ventilation of the closed space. This system
uses a 3D scan to lower the labor of creating a 3D model of
the space. In this research, multiple CO2 sensors are used, and
consider the model to map point CO2 concentration data to the
spatial CO2 distribution. We experimented to check the accuracy
of the model in the real bus space.

【授業】卒業生の青木 崇行さんが、12/22(木)の授業でゲストスピーカーとして講演されました。

卒業生の青木崇行さんが、12/22(木)の授業でゲストスピーカーとして講演されました。青木崇行さんは、2008年に慶應義塾大学大学院 政策・メディア研究科 後期博士課程を修了され、現在はカディンチェ株式会社 代表取締役社長として空間表現技術の研究開発及び製造・販売に携わっています。

【発表・受賞】修士1年 浜中君らの研究が情報処理学会 IoT行動変容学研究グループ 第2回研究会にて最優秀口頭発表賞を受賞しました – “ライフログサービスにおける適応的プッシュ通知型情報提示と行動変容”

修士1年 浜中君らの研究が情報処理学会 IoT行動変容学研究グループ 第2回研究会にて最優秀口頭発表賞を受賞しました。

食事や運動・睡眠などのライフログを記録すると,アルゴリズム・AI によるアドバイスがユーザに提供される健康アプリケーションにおいては,ライフログの入力や健康行動の継続が重要である.一方で,その継続促進に向けた,効果的な情報提示手法が課題である.本研究では,ライフログ入力を促す情報提示において,(a) 物理的行動に基づくタイミング調整や(b) 個人の制御焦点状態に基づく文言の調整およびそれらの複合的調整の,ユーザのサービス利用促進への影響について実証実験を行い効果を明らかにした.

【発表】学部4年 高君らの研究がUbiComp/ISWC 2022併設ワークショップ WellComp 2022 にて発表されました – “Bodily Condition Estimation of Archery Learners Using Interoceptive Accuracy”

学部4年 高君らの研究がUbiComp/ISWC 2022併設ワークショップ WellComp 2022(https://wellcomp-workshop.github.io/2022/schedule.html) にて発表されました。

Abstract:

Previous studies have shown that not only player skill but also psychological factors contribute to improving archery scores. Therefore, in addition to improving learners’ posture, an archery learning support system is required to improve psychological coping skills, such as mental and physical condition management skills. This study propose a method for estimating the condition of archery learners in order to provide appropriate instruction in accordance with their condition. In previous studies of condition estimation, in- put data are usually objective while label data are usually subjective. Such bias between data is considered as a partial reason of estimation accuracy reduction. Judgments of conditions are subjective and individually different. Subjects’ emotion recognition abilities(ERA) are the individual differences in the judgment of emotions, a part of condition in our study. We utilized interoceptive accuracy to objectively evaluate subjects’ ERA. Based on archery movement data collected from 10 subjects, we compared the baseline method and the proposed method with the addition of objectively evaluated ERA. The results showed that the latter method, which took into account individual differences of ERA among subjects, estimated condition better than baseline method. We believe that proposed condition estimation method, which pays regard to users’ mental and physical condition, is not only useful in sports scenarios, but also necessary for supporting human well-bing based on better understanding of user context.