【シンポジウム】「スマートシティのABC 〜限定合理性を超越する行動機会の拡張〜」が開催されました

開催日時: 2024年12月13日(金) 13:00~17:00

開催場所: 慶應義塾大学日吉キャンパス 藤原洋記念ホール

【開催概要】

JST CREST「共生インタラクション」領域で5年半に渡り、街の人を幸せにするAI的なもの(技術)の研究を進めてきました。私たちのプロジェクトでは、情報の力で街の人が幸せになる街をスマートシティと呼びます。この考え方は、人が必ずしも合理的でないからこそ成り立ちます。街から情報を獲得し、処理し、街に戻すことを通じて、人が新しい行動を獲得できるような、人とAI的なものとの新しい関係を考えます。

【シンポジウム】「地域ウェルビーイングとDX」シンポジウムが開催されました

開催日時: 2024年11月26日(火) 13:00~17:00

開催場所: 慶應義塾大学三田キャンパス 北館ホール

【開催概要】

慶應義塾大学環境情報学部 中澤・大越研究室、慶應義塾大学SFC研究所 地域IoTと情報力研究コンソーシアム、および慶應義塾大学SFC研究所 健康情報コンソーシアムは、2024年11月26日午後、慶應義塾大学三田キャンパス北館ホールにて、「地域ウェルビーイングとDX」シンポジウムを開催いたします。
地球沸騰化等の環境変化、人生100年時代と少子高齢化・人口減少など、21世紀の社会を取り巻く様々な変化の中で、レジリエンスとサスティナビリティを備えた地域の発展のためには、その地域に住み、働き、また訪れる人々のウェルビーイング(地域ウェルビーイング)維持・向上が不可欠です。本シンポジウムでは、IT/AIがもたらすデジタルトランスフォーメーション(DX)と地域ウェルビーイングについて議論し理解を深めます。
具体的な研究成果や取り組みの例を交えて、地域課題の解決や、そこに滞在する人々の参加/参画促進に向けた新たなアプローチを探ります。さらに、参加者同士の意見交換を促進するため、ポスターセッションを設け、さまざまな視点からの意見やアイデアを共有します。
本シンポジウムを通じて、地域の未来に向けた新しい視点を得ることを目指します。

【発表】学部4年 張君が研究内容を第63回 日本生気象学会大会で発表しました – “モバイルデバイスのバッテリ温度を用いた暑さ指数推定”

学部4年 張君が研究内容を第63回 日本生気象学会大会で発表しました.

研究概要:本研究ではスマートフォンのセンサデータから気象要素を推定する手法について検討し、精度を検証することによって熱中症対策用途のセンサデバイスとしてのスマートフォンの有用性を明らかにすることを目的とした。収集実験において、スマートフォンからバッテリ温度の値、黒球式熱中症指数計から気温、湿度、黒球温度、WBGTの値をそれぞれ収集した。結果、スマートフォンのバッテリ温度と黒球式熱中症指数計のWBGT値の相関係数は室内では0.88、室外では0.96の強い正の相関が見られた。この結果から、一定条件下においてスマートフォンを用いたWBGT推定ができることの可能性が示された。

【発表】修士2年 近藤さんが研究内容を第63回 日本生気象学会大会で発表しました – “熱中症リスク推定に向けた環境センシングとバイタルデータ分析による鼓膜温予測モデルの開発”

修士2年 近藤さんが研究内容を第63回 日本生気象学会大会で発表しました.

研究概要:本研究では、熱中症リスク推定に向け、環境情報(WBGT、気温、湿度)とバイタルデータ(心拍数、活動量、年齢など)を統合し、鼓膜温を予測するLightGBM回帰モデルの開発を行った。データ収集は、2023年8月から9月の28日間、神奈川県の屋外労働者20名を対象に実施し、センサーデバイスやアンケートを用いて多様なデータの収集を行った。本実験で取得したデータを用いて平均鼓膜温を予測するLightGBM回帰モデルの開発を行い、K分割交差検証とLeave-One-Subject-Out交差検証によってモデルの性能を評価した。その結果、 K分割交差検証では平均R²スコア0.85、Leave-One-Subject-Out交差検証では平均R²スコア0.80を達成し、高い予測精度を示した。また特徴量の重要度分析により、鼓膜温予測においてはWBGTと心拍数が特に重要な要因であることが確認された。本研究は、個別の内的要因を考慮した熱中症リスク評価の可能性を示し、今後さらなるデータ統合による精度向上が期待される。

「地域ウェルビーイングとDX」シンポジウムを開催します

“「地域ウェルビーイングとDX」”シンポジウムを開催します!

開催日時: 2024年11月26日(火) 13:00~17:00(12:30開場)

開催場所: 慶應義塾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,要事前登録)

参加申し込みはこちら:https://forms.gle/rVhMd6Uw4WgGTcqP7

【開催概要】

慶應義塾大学環境情報学部 中澤・大越研究室、慶應義塾大学SFC研究所 地域IoTと情報力研究コンソーシアム、および慶應義塾大学SFC研究所 健康情報コンソーシアムは、2024年11月26日午後、慶應義塾大学三田キャンパス北館ホールにて、「地域ウェルビーイングとDX」シンポジウムを開催いたします。
地球沸騰化等の環境変化、人生100年時代と少子高齢化・人口減少など、21世紀の社会を取り巻く様々な変化の中で、レジリエンスとサスティナビリティを備えた地域の発展のためには、その地域に住み、働き、また訪れる人々のウェルビーイング(地域ウェルビーイング)維持・向上が不可欠です。本シンポジウムでは、IT/AIがもたらすデジタルトランスフォーメーション(DX)と地域ウェルビーイングについて議論し理解を深めます。
具体的な研究成果や取り組みの例を交えて、地域課題の解決や、そこに滞在する人々の参加/参画促進に向けた新たなアプローチを探ります。さらに、参加者同士の意見交換を促進するため、ポスターセッションを設け、さまざまな視点からの意見やアイデアを共有します。
本シンポジウムを通じて、地域の未来に向けた新しい視点を得ることを目指します。

【主催】 

慶應義塾大学環境情報学部 中澤・大越研究室、慶應義塾大学SFC研究所 地域IoTと情報力研究コンソーシアム、慶應義塾大学SFC研究所 健康情報コンソーシアム

【プログラム概要】 

・開会挨拶 中澤仁(慶應義墊大学 環境情報学部 教授)

・講演1 「2030年の地域ウェルビーイングに向けてDXを加速させる IT/AI技術」

     大越匡(慶應義墊大学 環境情報学部 准教授)

・講演2 「地域保健活動でのデータ利活用について」

     木寅信秀(東日本電信電話株式会社 ビジネスイノベーション本部
     フロントソリューション部グループ長補佐)

・講演3 「寒川町における地域ウェルビーイング/DXの課題とその取り組み」

     渡邉陽介(寒川町 企画部 デジタル推進課 DX推進担当兼情報システム担当 副主幹)

・講演4 「社会変化に対応できる持続可能な地域廃棄物回収運搬システムの実現に関するDX課題」

     陳寅(麗澤大学工学部 准教授)

・講演5 「骨粗しょう症検診受診率15%を目指せ!~ライフコースアプローチを踏まえた

     骨育・骨検DX「TeamBONE21(第3次計画)」の活動と未来~」

     本田由佳(慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特任准教授)

・ポスターセッション

・パネルディスカッション 「ぶっちゃける – 多様な地域ウェルビーイングに向けたDX推進の課題や実情 – 」

シンポジウム「スマートシティのABC 〜限定合理性を超越する行動機会の拡張〜」を開催します

“スマートシティのABC 〜限定合理性を超越する行動機会の拡張〜”を開催します!

開催日時: 2024年12月13日(金) 13:0017:00

開催場所: 慶應義塾大学日吉キャンパス 藤原洋記念ホール

参加費: 無料(どなたでもご参加頂けます)

参加申込:https://forms.gle/gqwh52uj3sk252x26

【開催概要】
JST CREST「共生インタラクション」領域で5年半に渡り、街の人を幸せにするAI的なもの(技術)の研究を進めてきました。私たちのプロジェクトでは、情報の力で街の人が幸せになる街をスマートシティと呼びます。この考え方は、人が必ずしも合理的でないからこそ成り立ちます。街から情報を獲得し、処理し、街に戻すことを通じて、人が新しい行動を獲得できるような、人とAI的なものとの新しい関係を考えます。

【主催】 JST CREST「限定合理性を超越する共生インタラクション基盤」

■プログラム
13:00 開場・受付
13:30 開会挨拶 「スマートシティのABC」
     慶應義塾大学 環境情報学部 教授 中澤 仁
13:45 講演1 「ビッグデータを用いた社会・AIの分析に基づく情報視野拡大」
     東京大学 生産技術研究所 教授 豊田 正史
14:00 講演2 「ユーザの内面状態推定に基づく痛感インタラクション」
     奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 助教 佐々木 航
14:15 講演3 「家具型ロボットと遊具型ロボットが作り出す新たな風景のメカニズム」
     慶應義塾大学 環境情報学部 教授 中西 泰人
14:30 ポスターセッション
15:30 パネルディスカッション
     中澤仁 慶應義塾大学 環境情報学部 教授(モデレータ)
     佐々木航 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 助教
     豊田正史 東京大学 生産技術研究所 教授
     中西泰人 慶應義塾大学 環境情報学部 教授
     川原圭博 東京大学 インクルーシブ工学連携研究機構 機構長
     菊池浩明 明治大学 総合数理学部 教授
     山本慎一郎 藤沢市企画政策部 デジタル推進室 室長
16:45 閉会

■講演概要

・「スマートシティのABC」
慶應義塾大学 環境情報学部 教授 中澤 仁
JST CREST「共生インタラクション」領域で5年半に渡り、街の人を幸せにするAI的なもの(技術)の研究を進めてきました。私たちのプロジェクトでは、情報の力で街の人が幸せになる街をスマートシティと呼びます。この考え方は、人が必ずしも合理的でないからこそ成り立ちます。街から情報を獲得し、処理し、街に戻すことを通じて、人が新しい行動を獲得できるような、人とAI的なものとの新しい関係を考えます。

・「ビッグデータを用いた社会・AIの分析に基づく情報視野拡大」
東京大学 生産技術研究所 教授 豊田 正史
我々は、ビッグデータを分析し俯瞰的に可視化することで人々の情報視野を拡大することを目指している。本研究では、街およびSNSデータの分析により社会動向を理解するための手法、ならびに今や人々の意思決定の基盤となりつつある深層学習モデルの挙動を理解するための手法を開発している。本講演ではこれらの手法を用いた、COVID-19の感染拡大時における人々の行動や意識の分析、大規模言語モデルの挙動分析、機械学習の説明手法(XAI)を用いた創造的作業の支援などについて紹介する。

・「ユーザの内面状態推定に基づく痛感インタラクション」
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学領域 助教 佐々木 航
気分や体調など、人の心理に影響を及ぼす内面状態をウェアラブル/モバイルデバイスが読み取り、それに基づいてユーザへの情報提示を制御する基盤技術を目指している。ウェアラブル/モバイルデバイス上のセンシング基盤で、センサ値やデバイスの利用状況などを取得し、内面状態推定機構により心身状態や行動を推定する。個人適応型情報通知機構は、心身状態や行動に合わせて、情報提示の内容や表現を制御する。これらを通じて、情報をユーザへより確実に届け、その情報の力で、ユーザのミクロ/マクロな行動変容を促進する。本講演ではこれらの技術を用いた、個人の性格推定や内面状態の継時変化 推定、人々の心の俯瞰、個人の感情極性適応的な情報提示制御などについて紹介する。

「家具型ロボットと遊具型ロボットが作り出す新たな風景のメカニズム」 
慶應義塾大学 環境情報学部 教授 中西 泰人
情報技術と移動技術を統合した新たな都市体験である「時空間サービス」を提供する物理環境の要素として、移動能力を備えた「家具型ロボット」と「遊具型ロボット」達をデザインし、多義的で動的な環境を作り出す研究を行ってきました。家具型ロボット達は、その抽象的な形状・変形・動き・配置を組み合わせ、周囲の環境と呼応しながらアフォーダンス・行為の可能性や意味を多義的・動的に生成します。遊具型ロボット達は、その移動能力にHMDやプロジェクタの映像を組み合わせることで物理空間での動きを増幅した体験を提供します。またこうした非人間型のロボット達が都市の風景を作り出すようになった時、私たちはそうしたロボット達とどのように付き合っていくのでしょうか。そうした答えを探求すべく様々な方々と重ねた対話を中心に「スマートシティとキノコとブッダ」という書籍を出版しました。本講演ではこれらの研究成果をご紹介します。

■ポスター情報

・中澤グループポスター(5件)
 スマートフォンセンサデータに基づく短期的感情変動の高精度推定手法の研究
 検索クエリとモバイルセンサデータを用いたWebユーザのムード状態の大規模推定と分析
 BigFive理論に基づくWebユーザの性格特性推定システムの開発 
 適応型情報提示システムにおけるタイミングと文言の最適化研究
 ユーザビリティ制御に基づくSNS依存抑制のための行動変容デザイン

・豊田グループポスター(4件)
 マイクロブログユーザのスタンス形成過程に基づく分極化の分析
 Visual Explanation for Advertising Creative Workflow
 A Persona-based Chatbot Using Personal Facts and Automatically-Annotated Personality Traits 
 ソーシャルメディア上の情報変容による誤情報拡散の理解に向けて

・中西グループポスター(5件)
 VR映像を用いた上半身のロール軸回転感覚の増幅
 AmplifiedTeacup:HMDと電動車椅子を利用したVRティーカップ体験における軌道の設計方針
 Projectoroid: ロボットを用いたインタラクティブな移動型SAR体験の設計と評価
 Povroid: 複数の自律移動ディスプレイを用いたSARのための配置と移動計画
 Framelight: 変形能力と移動能力を備えた家具型ロボットの印象を定める形状の調査

【発表・受賞】博士課程1年 浜中君らの研究がヘルスコミュニケーションウィーク2024 in Yokohamaで優秀演題賞を受賞しました

博士課程1年 浜中君らの研究がヘルスコミュニケーションウィーク2024 in Yokohamaで優秀演題賞を受賞し、プレナリーセッションで口述発表を行いました。

演題名:

「ライフログサービスにおける行動変容に向けた適応的プッシュ通知型情報提示手法」
浜中 智己, 坂本 一憲, 佐々木 由樹, 水野 慎一郎, 川崎 康紀, 佐々木 航, 中澤 仁, 大越 匡

【採択・公開】卒業生 別宮君の論文がElsevier Pervasive and Mobile Computingに採択・公開されました “A stable and efficient dynamic ensemble method for pothole detection”

卒業生 別宮君の論文がElsevier Pervasive and Mobile Computingに採択・公開されました。修士2年時の研究です。

Highlights:

・We introduce DynamicECM, an object detection approach for false positive suppression.

・DynamicECM optimizes the trade-off between inference time and detection performance.

・Our method maintains stable and accurate inference in various road environments.

Bekku, H., Kume, T., Tsuge, A., & Nakazawa, J. (2024). A stable and efficient dynamic ensemble method for pothole detection. Pervasive and Mobile Computing104, 101973.

道路の損傷調査を効率的に行うため、ゴミ収集車のダッシュカメラ映像を利用した物体検出モデルを適用する方法が提案されています。著者が以前の研究で提案したECM(Ensemble of Classification Mechanisms)は、誤検出を抑制する効果がありましたが、推論速度と検出性能の両立に課題がありました。

この問題を解決するために、DynamicECM(Dynamic Ensemble of Classification Mechanisms)を新たに提案しました。本手法は、必要に応じてECMを選択的に使用することで、安定した推論と最小限の誤検出抑制を実現します。

評価実験では、DynamicECMがECMよりも速度と検出性能のトレードオフを改善し、ECMが苦戦するデータセットでも安定した推論を達成しました。この方法は高い拡張性を持ち、様々な物体検出モデルの推論の安定性と効率性向上への貢献が期待されます。

【採択】学部3年 大崎君の研究が国際会議 AINTEC 2024にacceptされました – ‘ Dynamic Fixed-point Values in eBPF: a Case for Fully In-kernel Anomaly Detection’

【採択】学部3年 大崎君の研究が国際会議 The 19th Asian Internet Engineering Conference (AINTEC 2024) にacceptされました.– ‘ Dynamic Fixed-point Values in eBPF: a Case for Fully In-kernel Anomaly Detection’

Abstract:

eBPF and XDP are promising technologies that are capable of accelerating packet processing inside the Linux kernel. Despite these benefits, eBPF is constrained by a number of rigorous restrictions that are imposed to protect the kernel. One such restriction is the lack of support for floating-point values, which was introduced to achieve faster execution and avoid non-deterministic behavior. However, this has become a significant obstacle to expanding the functionality of eBPF programs with advanced algorithms. In this paper, we propose dynamic fixed-point as a solution to overcome this challenge within the restrictions of eBPF. Dynamic fixed-point values are an expansion from traditional fixed-point values, with the bit allocation adjusted dynamically. Benefit of dynamic fixed-point is that the accuracy of calculations are improved, which is one of the critical shortcomings of fixed-point. To demonstrate the effectiveness of our approach, we have designed and implemented a prototype of an entropy-based traffic anomaly detection framework and have reported on its performance and the detection accuracy. Our prototype, which employs dynamic fixed-point, has achieved an 18% improvement in throughput while also matching the detection accuracy of a similar system that employs floating-point values in user space.

Osaki, A., Poisson, M., Makino, S., Shiiba, R., Fukuda, K., Okoshi, T., & Nakazawa, J. (2024, August). Dynamic Fixed-point Values in eBPF: a Case for Fully In-kernel Anomaly Detection. In Proceedings of the Asian Internet Engineering Conference 2024 (pp. 46-54).

【採択・発表】本研究室から12本の論文をACM Mobisys2024 poster/demo sessionで発表しました

2024年6月3日(月)~7日(金)に,東京・虎ノ門ヒルズで開催されたThe 22nd ACM International Conference on Mobile Systems, Applications, and Services (ACM MobiSys 2024) で,本研究室から12本の論文をposter/demo sessionで発表しました.

大越 匡 准教授はJeongGil Ko Associate Professor(韓国・延世大学校)とGeneral Co-Chair,陳 寅 特任准教授はVice General Chair,中澤 仁 教授はSponsorship Chairs,佐々木 航 特任助教はRegistration Chair,D2 黄君はStudent Volunteer Chairsを務めました.

併設開催されたA3 Foresight Workshopでは,特任助教 佐々木君が「Adaptive Information Presentation Methods Based on Estimated Internal States」というタイトルで口頭発表を行いました

大学院生を対象にした次世代研究者育成プログラムであるASSET (Asian Student Symposium on Emerging Technologies) には,D3 川島さん,D1 浜中君,M2 久米君の3名が参加しました.

Poster sessionに採択された論文題目は以下の通りです.

  • Class-Balanced Exemplar Memory Selection for Class-Incremental Semantic Segmentation
    • Hirono Kawashima (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University)
  • Stochastic Scheduling on Object-sparse Video Data
    • Kazuhiro Mikami (Keio University), Wenhao Huang (Keio University), Yin Chen (Reitaku University), Jin Nakazawa (Keio University)
  • Adaptive Push Notification for Behavioral Change in Lifelogging Services
    • Satoki Hamanaka (Keio University), Kazunori Sakamoto (WillBooster Inc.), Yuki Sasaki (Wellmira Inc.), Shinicihiro Mizuno (Wellmira Inc.), Yasunori Kawasaki (Wellmira Inc.), Wataru Sasaki (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University)
  • Customer satisfaction estimation using facial expression analysis
    • Ryotaro Kageshima (Keio university), Satoki Hamanaka (Keio University), Shuri Marui (Keio University), Akira Tsuge (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University)
  • MLess: Deep Learning Application Platform for Smart Cities
    • Seiki Makino (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University)
  • Heatstroke Risk Estimation by Environmental Sensing and Vital Data Analysis
    • Ayaka Kondo (Keio University), Takumi Karasawa (Keio University), Kaho Cho (Keio University), Shuri Marui (Keio University), Akira Tsuge (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University)
  • Generating Scarce Realities for Traffic Light Violation Detection
    • Taiga Kume (Keio University), Hiroo Bekku (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University)
  • Feature-adaptive Re-MAML optimised for the input data set
    • Kaho Sunata (Keio University), Taiga Kume (Keio University), Jin Nakazawa (Keio University), Tadashi Okoshi (Keio University)

Demo sessionに採択された論文題目は以下の通りです.

  • FaST Compiler: Optimizing Web Front-end UI Building by Integrating Compilers and Visible Anchors
    • Tatsuru Tomizawa, Taiga Kume, Satoki Hamanaka, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa (Keio University)
  • “MiRRoR”: Mixed-Reality of Robust Rendering
    • Daisuke Goto (Keio University), Soko Aoki (Kadinche Corporation), Akira Tsuge, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa (Keio University)
  • MeowSorter: Identifying Stray and Pet Cats Through Facial Features
    • Rina Motoyama, Naohiro Isokawa, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa (Keio University)
  • Image-based Indoor Localization using Object Detection and LSTM
    • Yuki Aoki, Naoki Kobayashi, Tadashi Okoshi, Jin Nakazawa (Keio University)