【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.

【受賞】学部3年 乾君らの研究が情報処理学会第75回UBI研究会にてヤングリサーチャー賞を受賞しました – “スマートグラスを用いた明確な目的を持たないスマホ利用の検知”

学部3年 乾君らの研究が情報処理学会第75回UBI研究会にてヤングリサーチャー賞を受賞しました。

乾雄貴, 沖原周佑, 安井慎一郎, 佐々木航, 大越匡, & 中澤仁. (2022). スマートグラスを用いた明確な目的を持たないスマホ使用の検知. 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム (UBI)2022(9), 1-7.

http://id.nii.ac.jp/1001/00219751/

近年のスマートフォンの普及とともに,使いすぎや依存症が問題となっている.病的なインターネットの使用は Pathlogical Internet Use (PIU) と呼ばれ,本研究ではその症状である目的を持たないインターネット使用をスマートフォンにおいて考え,検知することを目的とする.スマートフォンの使用状況と目の動きの関連性が示唆されていることから,本研究では男女 8 名からスマートグラスを用いて視線情報や頭部の加速度,角速度などのデータを取得し,それらのデータから機械学習モデルを構築し,ユーザーのスマートフォン使用のうち目的を持たない使用を推定する機械学習モデルを構築した.結果としては,モデルに勾配ブースティングモデルと決定木モデルを組み合わせて作成された機械学習モデルである XGBoost を用いることで 0.885 の精度で目的を持たないスマートフォン使用を検知することができた.

4th A3foresight workshop

During Aug. 22~23, the 4th workshop was held in Hakodate city, Hokkaido. In this time, we had a hybrid event in which there were 63 (registered) remote attendees and  25 on-site attendees including 4 from Korea.  4 keynotes and 9 research presentations were made by professors and students from Japan, China and Korea. This is the first time of this project to have in-person communication since its beginning. The visit to Future University Hakodate was also interesting and inspiring.    We sincerely thank all the speakers and attendees for their contributions. We are also grateful to the organizers for their great effort making this gather real.  The next workshop will be held by Korean team in January. See you in Korea!

学部4年Wang君の研究が国際会議IEEE PerCom’22 WiPにacceptされました – ‘Lower Face Inpainting Aiming at Face Recognition under Occlusion’

学部4年Xi Wang君の研究が国際会議IEEE PerCom’22 WiP Track にacceptされました。

Xi Wang, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa, “Lower Face Inpainting Aiming at Face Recognition under Occlusion”

Wang君の研究は、人々がマスクを外せないパンデミック状況下において、マスクで隠れた素顔の部分を機械学習の生成モデルを使って補うことで顔全体の画像を構成し、顔認識の精度を高めるものです。

本研究は3月にオンラインで開催される国際会議IEEE PerCom’22で発表されます。

The 20th International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2022)
http://www.percom.org

【受賞】学部4年別宮君らの研究が情報処理学会第72回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究会でUBIヤングリサーチャー賞を受賞しました – “物体検出とセマンティックセグメンテーションによる車道上に限定した未知物体検出手法の提案”

先日、情報処理学会第72回ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究会で発表した学部4年別宮君らの研究が、UBIヤングリサーチャー賞を受賞しました。

UBIヤングリサーチャー賞は、今後に期待のかかる若手研究者を奨励するために修士1年生以下を第一著者とする優秀な論文に対して贈られる賞です。

道路上に出現する廃棄物は,ドライバーなどからの報告をもとに国や県などが撤去するため、長期的に廃棄物が放置される可能性があり,また網羅的な調査にもコストがかかります。本研究では、道路上の異状の中でも車道上の廃棄物に注目し、車道上の未知の物体を自動で検出するシステムの構築手法を提案しました。交通に影響のある車道上の廃棄物などを自動で検出後、通知するシステムを構築し、町全体を日常的に徘徊するゴミ収集車などに設置することで、廃棄物の長期的な放置されることを防ぎ、調査する費用を削減することが可能です。各機能と提案手法の性能の評価を独自に作成したデータセットなどを用いて行い、各機能と提案手法の有効性を示しました。

別宮 広朗, 河崎 隆文, 中澤 仁, 物体検出とセマンティックセグメンテーションによる車道上に限定した未知物体検出手法の提案(UBI), Vol.2021-UBI-72, No.19, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00213868/

学部4年別宮君らの研究が情報処理学会第72回UBI研究会にて発表されました – “物体検出とセマンティックセグメンテーションによる車道上に限定した未知物体検出手法の提案”

学部4年別宮君らの研究が情報処理学会第72回UBI研究会にて発表されました。

道路上に出現する廃棄物は,ドライバーなどからの報告をもとに国や県などが撤去するため、長期的に廃棄物が放置される可能性があり,また網羅的な調査にもコストがかかります。本研究では、道路上の異状の中でも車道上の廃棄物に注目し、車道上の未知の物体を自動で検出するシステムの構築手法を提案しました。交通に影響のある車道上の廃棄物などを自動で検出後、通知するシステムを構築し、町全体を日常的に徘徊するゴミ収集車などに設置することで、廃棄物の長期的な放置されることを防ぎ、調査する費用を削減することが可能です。各機能と提案手法の性能の評価を独自に作成したデータセットなどを用いて行い、各機能と提案手法の有効性を示しました。

別宮 広朗, 河崎 隆文, 中澤 仁, 物体検出とセマンティックセグメンテーションによる車道上に限定した未知物体検出手法の提案(UBI), Vol.2021-UBI-72, No.19, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00213868/

学部2年坂内君らの研究が情報処理学会第72回UBI研究会にて発表されました – “物体検出を用いた道路陥没箇所検出モデルにおける合成画像を使用した学習の有効性の検討”

学部2年坂内君らの研究が、情報処理学会第72回UBI研究会にて発表されました。

日本全国に施設された120万キロの道路補修のために、その損傷を低コストで検知する事は大きな課題となっています。ドライブレコーダーなどからの画像と、機械学習の物体検出モデルを組み合わせた手法が提案されていますが、学習に使用できる道路損傷箇所の画像データ数の確保が難しいことから、その精度は発展途上にあります。本研究では、道路損傷箇所が含まれる合成画像をCGを使って作成し学習に使用することで、データ数の少なさを補う手法を提案しました。

坂内 理人, 別宮 広朗, 河崎 隆文, 檀上 誠, 中澤 仁, 物体検出を用いた道路陥没箇所検出モデルにおける合成画像を使用した学習の有効性の検討(UBI), Vol.2021-UBI-72, No.8, pp1-8, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00213857/

東京大学西山勇毅助教らの論文、”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”が情報処理学会論文誌に出版されました

授業支援アプリケーションSFC-GOにより、大学生の身体活動量を自動収集し分析した。これにより、通学、授業、課外活動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。

西山勇毅, 柿野優衣, 中縁嗣, 野田悠加, 羽柴彩月, 山田佑亮, 佐々木航, 大越匡, 中澤仁, 森将輝, 水鳥寿思, 塩田琴美, 永野智久, 東海林祐子, and 加藤貴昭, “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,” 情報処理学会論文誌, vol. 62, no. 10, pp. 1630–1643, 2021.
http://id.nii.ac.jp/1001/00213189/