RESEARCH TOPICS
研究トピック 大阪大学 大学院情報科学研究科 山口研
山口研究室の研究トピック一覧です。
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A Simulation-based Framework for Dynamic Light Pollution Prediction in Urban Air Mobility
アーバン・エア・モビリティ（UAM）は、電動で垂直に離着陸する小型の機体、いわゆる「空飛ぶクルマ」で人やモノを運ぶ、新しい都市交通の構想です。地上の渋滞に影響されない移動手段として世界中で機体の開発と実証が進んでおり、日本でも大阪・関西万博でデモ飛行が行われるなど、社会実装に向けた動きが本格化してい...
災害時LoRaネットワークのための環境認識型分散スケジューリング
大規模災害発生時、通信インフラの一部が機能停止した状況でも、迅速かつ信頼できる状況把握のためには、現場端末からの報告を支える堅牢な通信手段が欠かせません。LoRa/LoRaWANは免許不要のサブGHz帯で長距離・低消費電力動作を提供するため、非常用IoTネットワークの候補として有望です。しかし、デー...
災害現場画像要約のための軽量Vision-Language Model
大規模災害の発生直後、対策本部は現場の状況を迅速かつ正確に把握する必要があります。画像や映像はそのための有力な情報源ですが、通信インフラが被災した状況ではファイルサイズが大きすぎて、多地点から準リアルタイムに集約することは困難です。既存のLPWAやDR-IoTといった災害耐性の高い無線システムは使え...
物理モデル統合型深層学習による都市の土砂災害予測
気候変動に伴う豪雨の頻発化により、過去に記録がない地域でも土砂災害が発生するようになっており、都市環境において高精度な事前予測への要請が強まっています。しかし正確な土砂災害予測には二つの根本的な難しさがあります。一つは観測可能性の限界――地中の水分量や地盤の力学特性など、崩壊に直結する物理量の多くを...
超大規模衛星群の精密編隊飛行に向けたシミュレーションフレームワーク
将来のD2D（Direct-to-Device）衛星通信では、数千機の超小型衛星が精密に編隊飛行することで分散フェーズドアレイアンテナを構成し、広域カバレッジと高利得を同時に実現することが期待されています。しかし、このような大規模編隊の制御アルゴリズムを設計・評価するには、高精度な軌道力学計算と並列...
レイトレーシング駆動型ISACレーダによるパターンベース車両認識
Integrated Sensing and Communication（ISAC）は、通信波形をセンシングにも共用するBeyond 5G/6Gの中核技術として注目されていますが、実運用を想定した長距離センシングでは、到来角（AoA）のミスマッチと車両形状に依存するRCS変動が認識性能に大きく影響し...
A Questionnaire-Only Counterfactual Machine Learning Approach to Assess the Spatial Impact of Green Mobility Vehicles in Urban Parks
広い史跡公園では、坂や距離が理由で行きたい場所まで行けない来訪者がいます。小型の電動移動車を用意すればその制約は緩みますが、実際に人の行き先が変わったのかどうかを確かめるには、本来なら同じ人が乗った場合と乗らなかった場合を比べる必要があり、それは現実には両方観測できません。反実仮想というのは、この観...
Bayesian Optimization Approach for Crowd Flow Modeling on Railway Station Platforms
駅のホームは、限られた幅の空間に電車の到着に合わせて人が一気に流れ込む場所なので、混雑の管理と安全の確保という点で歩行者の振る舞いを正確に再現できることの価値が高い場所です。ただ、歩行者シミュレーションには歩く速さや他人との間隔の取り方といったパラメータが多数あり、それを現場に合わせて手で調整するの...
Challenges for Federated Crowd Management in Smart Cities
都市で大人数の群衆をうまくさばけるかどうかは、安全の確保にも来場者の体験にも直結します。スマートシティの取り組みではデータを意思決定に活かすことが掲げられていますが、群衆を測っただけでは足りず、そのデータをどう解析してどう使うかまで踏み込む必要があります。この論文は、群衆マネジメントに取り組んできた...
Environment-Aware Modeling and Analysis for LoRa Emergency Network Scheduling
災害の直後は携帯基地局が落ちていることが多く、そこで頼りになるのは端末どうしが直接つながるアドホックな無線です。LoRa は消費電力が小さいわりに数キロメートル届く通信方式で、こうした用途に向いていますが、その代わり伝送速度が低く、誰がいつ送るかを調整するための制御用の帯域をほとんど割けません。集中...
Neural Surrogate Model for Autonomous Driving Communications Based on Strategic Sampling
自動運転や車車間通信では、いまこの場所でどれくらいの通信品質が出るのかを、走りながら判断しなければならない場面があります。電波の伝わり方を忠実に計算するシミュレータは存在しますが、一回の計算に時間がかかるため、走行中に問い合わせて答えを待つという使い方には向きません。そこで使われるのが代理モデルです...
Rapid Policy Impact Estimation for Pedestrian Flow Using Neural Network Surrogates
通路の一部を一方通行にする、入口を増やす、案内を出す時刻を変えるといった群衆管理の施策は、効果を事前に確かめてから打ちたいものですが、そのための歩行者シミュレーションは一つの案を試すのに時間がかかります。担当者が会議の場で条件を変えながら比べていくような使い方には、計算が重すぎるわけです。代理モデル...
Short-Term Crowd Prediction through Continuous Observation
駅や商業施設のように人が集まる場所では、いま何人いるかを測るだけでなく、この先数十秒から数分のあいだに人の流れがどう変わるかを読めると、誘導や案内を先回りして打てるようになります。ただ実際にそれをやろうとすると、観測とシミュレーションのあいだの食い違いが問題になります。シミュレーションは未来を計算す...
Socially-Aware Robot Navigation Using Large Language Models: System and Evaluation
人が大勢いる場所をロボットが移動するとき、ぶつからないだけでは足りません。人の前を横切るのか待つのか、列にどう並ぶのか、通路のどちら側を通るのかといった、その場の暗黙の作法に沿って動けないと、周囲の人に不快感や不安を与えます。これを扱うのが社会的に配慮したナビゲーションと呼ばれる問題で、幾何的な障害...
Transformer-Based Resource and Stage-Aware Scheduling for Model-Parallel LLM Inference
大規模言語モデルの推論を一台の GPU に収められない場合、モデルを分割して複数のノードに載せることになります。このときどの処理をどこへ割り当てるかを決めるのがスケジューラですが、既存のものには三つの前提が入っていました。まず、推論を段階に分けて考えていないこと。次に、どのノードも同じ性能だと仮定し...
When Sensors Talk: LLM-Guided Object-Centric Collaboration for Distributed 3D Scene Understanding
一台の LiDAR や深度センサだけでは、物の陰になった部分は見えません。複数のセンサを別々の位置に置いて互いの死角を補い合えば空間全体を把握できますが、そのために点群をそのまま送り合うと、実際のネットワークでは帯域も遅延も持ちません。点群は一秒あたり数十万点という単位のデータになるためです。ここで...
決定木代理モデルを用いた自動運転のための解釈可能な環境条件認識
自動運転において、センサーは周囲環境を認識し、安全な運転を実現する重要な役割を担います。しかし、悪天候や低照度環境ではセンサーの性能が低下し、認識精度が不安定になるため、自動運転車が正確な運転判断を下すことが困難になります。そのため、自動運転車が適切に対応できるよう、天候や時間帯などの環境条件を正確...
移動ログにおける時空間・自然言語データの効率的な機械学習消去
現代のモビリティプラットフォームは，GPS軌跡，時間メタデータ，自由形式のテキストノートなど，膨大なデータを蓄積しています．GDPRなどのプライバシー法規では，個人のデータをオンデマンドで消去（アンラーニング）することが求められますが，削除リクエストのたびにモデルを一から再学習することは現実的ではあ...
Wi-Fi CSI による屋内ドローンのプロペラ回転数推定手法
ドローン技術の進化に伴い，その応用範囲は物流，監視，点検，農業など多岐にわたり，室内での活用も広がっています。しかし，ドローンの制御精度向上が大きな課題となっており，その解決には正確なプロペラ回転数の把握が不可欠です．本研究では，Wi-Fi Channel State Information (CS...
電動キックボードの交通安全支援システム
近年、電動キックボード（E-Scooter）は、マイクロモビリティ（Micromobility）の重要な手段の一つとして、世界中で急速に普及しています。その利便性、低炭素排出、および都市適応性の高さから、多くの都市がこれをシェアリング交通システムに組み込んでいます。しかし、電動キックボードの普及に伴...
低粒度な分岐回路電力データを用いた家庭内行動認識手法
近年，家庭内の電気やガスの使用量をモニタリングし、家電機器を「自動制御」するシステムであるHEMS（Home Energy Management System）が普及しつつある．政府は「グリーン政策大綱」にて2030年までに全世帯へHEMSを設置することを目標としていることから，HEMSがこれまで以...
Student Engagement Measurement Through Micro-Action Detection with Multi-Modal Foundation Model
グループ学習が身についているかどうかを測ろうとすると、表情や発話の分析がよく使われますが、複数人が動き回る場では顔が映らない時間も長く、誰が話しているのかもはっきりしません。そこで本研究が着目したのが微細動作です。うなずく、手元の資料に手を伸ばす、身体の向きを変えるといった小さな動きは、そうした場で...
On the Impact of Terrain Types in Deep Neural Network-Based Surrogates of Radio Maps
電波マップというのは、ある地域のどこでどれくらい電波が減衰するかを地図の形にまとめたもので、基地局の置き方や通信の制御を決めるための基礎資料になります。ただ、これを広い範囲で作るには大量の伝搬シミュレーションか実測が要り、時間がかかります。車が動くたびに周囲の環境が変わる車車間通信では、その遅さが致...
Evaluating Attribute Inference Risks in Urban Care Taxi Arrival Time Prediction Models Using Geospatial Data
高齢化が進むなかで介護タクシーのような移動支援は都市インフラの一部になりつつあり、配車を効率よく回すために、位置情報を学習データとする機械学習モデルの利用が検討されています。ただ、この種のデータは個人の生活そのものを写しているため、都市をまたいで共有するのが難しく、そこで持ち出さずに学習を進める連合...
SelfLoc: Robust Self-Supervised Indoor Localization with IEEE 802.11az Wi-Fi for Smart Environments
屋内測位を実際の建物に導入しようとすると、精度そのものよりも、事前にどれだけ正解付きのデータを集めなければならないかが障壁になります。場所ごとに人が立って電波を測って回る作業が必要になるためで、環境が変わるたびにこれをやり直すのは現実的ではありません。本研究の SelfLoc は、IEEE 802....
協調型LLMエージェントによるエッジデバイス上での生活行動要約
近年、独居高齢者の増加に伴い、見守りシステムの需要が高まっています。見守りシステムに求められる主要な要件は、第一にプライバシーの保護、第二に低コストで実装が容易であることの2点です。本研究では、エッジデバイス上に配置された協調型大規模言語モデル(LLM)エージェントを利用した、独居高齢者のプライバシ...
マルチモーダル融合とLLM駆動による動的環境適応型自律ロボットナビゲーション
本研究では、駅や商業施設などの高密度で動的な環境における自律ロボットナビゲーションの課題に取り組むため、マルチモーダルセンサーデータ（LiDARと視覚センサ）の融合と大規模言語モデル（LLM）を活用した適応型ナビゲーションシステムを提案します。従来のルールベース手法では対応が困難な人間の予測不能な行...
鉄道駅プラットフォームにおけるデジタルツインを用いた群衆流モデリング
鉄道駅プラットフォームにおける効果的な群衆追跡は，乗客の安全確保と歩行者流の最適化に不可欠です．特に高密度な都市交通ハブでは，従来の物体検出やマルチオブジェクトトラッキング手法は，深刻なオクルージョンや人物の重なりにより限界があります．本研究では，深層学習に基づく動き解析と群衆シミュレーションを組み...
Design and Implementation of Point Cloud-Based Space Integration with Quality-Aware Optimization
現実の空間を点群として取り込み、遠く離れた相手の空間と一つに重ねて見せるハイブリッドメタバースでは、送るべきデータの量が問題になります。点群は密にすればするほど見た目は良くなりますが、そのぶん帯域を食うので、複数の利用者が同時に参加すると帯域の取り合いになります。誰にどれだけの品質を割り当てるかを決...
ICNN Based Distributed Optimization of 3D Point Cloud Quality for Real-Time Physical Space Sharing
物理空間と仮想空間を統合するハイブリッド型のメタバースでは、共有する 3 次元物体の品質をどう管理するかが実装上の壁になります。利用者ごとに何を重要だと思うかは違い、ネットワーク資源には限りがあるので、全員に最高品質を配ることはできません。本研究はこれを、点群表現を送るための限られた帯域をどう配分す...
Self-Supervised WiFi-Based Identity Recognition in Multi-User Smart Environments
スマート環境で自律的に動く AI エージェントが増えるにつれ、そこにいるのが誰なのかを正確に、かつプライバシーを保った形で知る必要が出てきました。カメラを使えば空間的な情報も文脈も豊富に取れますが、設置コストが高いうえプライバシー上の抵抗が大きく、照明などの環境変化にも影響されます。本研究の Ide...
Reference-Free 3D WiFi AP Localization by Outdoor-to-Indoor Bridging
WiFi のアクセスポイントが建物のどこに設置されているかという情報は、無線インフラの管理にも位置情報サービスにも要りますが、実際には正確な設置場所の記録が残っていないことがよくあります。これを電波から推定する研究は進んでいて、深層学習を使うと精度は上がるものの、正確な座標が付いた学習データを大量に...
LiDARによる三次元点群を用いた堅牢な歩行者トラッキング
近年，公共施設や商業施設など様々な人々が行きかう空間における人流検知の需要が高まっている．COVID-19感染拡大防止のため，ビルや施設の事業者や管理者は人流計測により施設利用者数の把握や密検知を行う必要性に追われている．感染防止のみならず，滞在者数を常時把握しておくことは，地下街などの構内において...
Behavioral-Aware Early Destination Prediction Using LiDAR Point Clouds and Movement Trajectories
大きな施設で人の動きを把握しようとすると、センサの視野が途切れる場所が必ず出てきます。あるセンサの範囲から出た人が別のセンサの範囲に現れたとき、それが同じ人だと結びつける処理を人物再同定と呼びますが、候補が多いほど間違えやすくなります。本研究の着眼点は、行き先が分かれば候補を大きく絞れるという点です...
三次元点群からの形状特徴に基づく被災者判定
日本では毎年多くの災害が発生しており，大規模地震の発生も頻繁です．特に，阪神淡路大震災の事例からも分かるように，被災者の発見が遅れると生存率が大幅に低下するため，迅速な捜索活動が求められています．ドローンは柔軟な捜索が可能であることから，近年近年ドローンによる被災者救助の支援システムの開発が進められ...
MultiSenseX: A Sustainable Solution for Multi-Human Activity Recognition and Localization in Smart Environments
Wi-Fi の電波を使った人のセンシングは、カメラやウェアラブル端末を使わずに行動を捉えられるため、スマートホームや見守り、患者モニタリングといった場面で注目されています。ただし、これまでの研究の多くは部屋に一人しかいない状況を前提にしており、実際の住宅や施設のように複数人がいる環境ではそのまま使え...
実空間融合型メタバースにおける共有オブジェクト品質の分散型最適化
COVID-19の流行以降、遠隔交流のためのツールとしてメタバースに注目が集まっています。近年の3Dセンシング技術の発展により、現実の空間を常時3Dスキャンし、仮想空間で共有するという新たな遠隔交流システムが可能になりつつあります。我々は、このシステムを「ハイブリッドメタバース」と名付け、その実用化...
A Precise and Scalable Indoor Positioning System Using Cross-Modal Knowledge Distillation
屋内では GPS の電波が届かないか反射で乱れるため、位置を知るには別の手段が要ります。広く使われているのは Wi-Fi の受信強度（RSSI）を使う方法ですが、環境ノイズやマルチパスフェージングの影響を受けやすく、精度が出しにくいという弱点があります。一方、電波の往復時間を測る RTT を使う方法...
広域ロケーションデータとスポット通行量データの併用によるシミュレーション上への歩行者流再現
近年、地域活性化において歩行者流動データの活用が注目を集めている。現在の歩行者流動を把握することは、観光客や住民を魅力的な地域スポットへ効果的に誘導し、地域の魅力を最大化する上で重要である。スマートフォンのGPS位置情報データの大規模な取得が可能となったことで、特定の移動パターンの把握が可能になった...
人流デジタルツインを活用した適応的屋内ナビゲーションシステム
デジタルツイン技術は，物理空間の対象やシステムを仮想空間に再現し，振る舞いや状態をリアルタイムで連携する技術として注目されている．本研究室においても，スマートシティ基盤技術開発の一環として，人流デジタルツインに関する研究が行われており，LiDARセンサを用いて建物内での歩行者の位置を検出・追跡する「...
Understanding Privacy Awareness in Immersive Spatial Sharing System
点群の取得技術と計算機の性能が上がったことで、離れた場所どうしの空間を仮想環境の中で重ね合わせ、そこに一緒にいるかのように振る舞える空間共有システムが現実味を帯びてきました。介護や家族どうしのやり取りを支える用途が期待されています。ただ、この形の対話は電話やビデオ会議とは性質が違います。ビデオ会議な...
LocaLingua: Leveraging Language Models for Cross-Building WiFi Mapping
Wi-Fi を使った屋内測位で実運用の妨げになるのは、ある建物で作ったモデルが別の建物では使えないことです。アクセスポイントの配置も台数も建物ごとに違うため、入力の形からして揃わず、新しい建物に持ち込むたびに測り直しと学習し直しが必要になります。本研究の LocaLingua は、この問題を言語モデ...
Privacy-Preserved Taxi Demand Prediction System Utilizing Distributed Data
タクシーの需要をあらかじめ読めれば車両の配置を最適化できますが、そのためには乗客の乗降データを使うことになるため、プライバシーと安全性の問題が避けられません。複数の事業者のデータを一箇所に集めればモデルの精度は上がるものの、事業者間でデータそのものをやり取りするわけにはいかないという事情もあります。...
SimDeep: An Efficient Federated Learning Indoor Localization System with Similarity Aggregation Strategy
屋内測位はナビゲーションやセキュリティ、文脈に応じたサービスの基盤になりますが、研究が進んだわりに実際の環境への導入は限られています。理由の一つが、利用者ごとに集まるデータの分布が揃わないこと、いわゆる非 IID の問題で、もう一つが端末の機種による測定値のばらつきです。これらはいずれも、データを持...
機械学習による道路ネットワークを考慮した低粒度GPS軌跡データの復元手法
プライバシー保護とデータ有用性のバランスを考慮し、切り捨てられた低解像度のGPS軌跡データを高解像度に復元する新たなシステムを提案する。本システムは、Transformerとグラフ畳み込みネットワーク（GCN）を統合し、軌跡データの時系列依存関係と道路ネットワークの空間的関係を効果的に捉える。これに...
観光地における訪問者の移動パターンの理解
公共空間における訪問者の移動パターンを理解することは、交通サービスの最適化やアクセシビリティの向上に不可欠です。本研究では、和歌山城公園内の移動パターンをアンケート調査に基づいて分析しています。参加者には、モビリティビークルを使用して最初に訪問しようと考えていた場所（想定目的地）と、最終的に到達...
Metasurface-enabled multifunctional single-frequency sensors without external power
デジタルツインや自動運転、スマートシティのように、現実の空間の状態を細かく取り込んで使うシステムでは、センサの数が際限なく増えていきます。そうなると電池の交換や充電が全体の維持コストを決めてしまうため、外部電源を必要としないセンサが要ります。ただ、電源を持たないセンサは電波の反射特性で情報を返すこと...
Demonstrating OmniCells: A Resilient Indoor Localization System to Devices' Diversity
携帯電話の基地局から届く電波を使う屋内測位は、Wi-Fi のように屋内へのアクセスポイントの設置を前提としないため広い範囲で使えますが、端末の機種が変わると測定される電波の値そのものが変わってしまうという問題を抱えています。学習に使った端末と実際に測位する端末が違うと、それだけで精度が落ちるというこ...
小型LiDARセンサを用いた3次元点群の軽量なオブジェクト検出
3-D認識の技術は、自動運転における障害物検知やロボティクスの分野で注目され、急速に発展しています。この3-D認識に用いられる代表的なセンサが3次元測域センサ（LiDAR）です。LiDARはレーザー光を物体に照射しその光が返ってくるまでの時間を用いることで、物体までの距離や形状（3次元点群）を知るこ...
ニューラルネットワークを用いた歩行流制御施策の最適化
スポーツイベント，コンサート，ライブパフォーマンスなどは多くの人を集め，そのようなイベント終了後の帰宅時の人の密集は，転倒事故，緊急時避難の阻害，犯罪の危険性など，人々の安全が脅かす可能性を高める．そのため、適切な群衆誘導や交通計画、警備の強化が求められる．特に，段階的退場や回遊促進などの行動変容に...
Joint user association, service caching, and task offloading in multi-tier communication/multi-tier edge computing heterogeneous networks
IoT 機器が身の回りに増え、そこで動かしたいアプリケーションの計算量も上がってきたことで、遅延が小さくスループットの高い基盤をどう作るかが問題になっています。端末側の計算能力には限りがあるので、重い処理はネットワークの近くにあるサーバに肩代わりさせることになりますが、この肩代わり（タスクオフロード...
サーモグラフィを用いた顔の部位別表面温度に基づく深部体温推定法の検討
熱中症は深部体温の上昇により発生するため，熱中症予防には深部体温のモニタリングが重要である．一般に深部体温は体内へのプローブの挿入により測定されるが，侵襲性を伴うため運動時の計測が困難である．これまでに，ウェアラブルセンサを用いた深部体温推定手法が提案されているが，センサの装着性やコストに課題が残る...
高速道路オンランプにおける軽量機械学習モデルによる合流点予測
本研究では、高速道路の合流地点を予測するための軽量な機械学習フレームワークを提案する。従来の深層学習手法とは異なり、本モデルは高い精度を維持しつつ、学習および推論のコストを抑えた実用的なソリューションを提供する。本システムでは、固定カメラで撮影した映像からYOLO v5を用いて車両を検出し、新規開発...
線形計画ソルバーと機械学習を用いた介護タクシー配車問題の最適化
介護施設利用者に対する配車計画をAIを用いて最適化する研究を行っています．高齢化に伴い，高齢者施設の需要が高まっています．送迎は利用者の住居を一軒ずつ順に訪問することで行われますが，快適な送迎を提供するためには，個々の利用者が持つニーズに応えながら送迎車両を割り当てる必要があります．例えば，車椅子利...
Architecture, Performance, and Usability of Mobile Cellular Network Monitoring Applications for Data-Driven Analysis
携帯網の運用では、実際にどう動いているかを観測しないと最適化も障害対応もできません。免許不要帯や周波数共用の技術が入ってきたことで電波環境が動的になり、従来の最適化手法だけでは追いつかなくなったため、データに基づく解析の重みが増しています。ところがそこで壁になるのが、そのデータをどうやって大規模に集...
スマートホームシミュレータにおける大規模言語駆動エージェントの設計・開発
本研究は、大規模言語モデル(LLM: Large Language Model)を用いて、スマートホーム環境における居住者の人間的意思決定や日常行動をシミュレーションする手法を提案しています。近年、デジタルツインやエージェントベース・モデリング(ABM)が社会実装に向けて注目を集めていますが、既存の...
WiFi RSSI統合型視覚言語モデルによる屋内物体認識
本研究は、視覚言語モデル（Visual-Language Model, VLM） を活用し、屋内環境における物体の自動識別および分類を行う新しい手法を提案する。従来の手法では、各物体を手動でラベリングするコストの高さや、記述の曖昧さが課題となっていた。本システムでは、詳細な点群データ（3D表現）とR...
介護タクシー配車問題に対する量子近似解法とニューラル融合型の数理最適化アルゴリズムの提案
日本では高齢化が進み、デイサービスなどの介護施設を利用する高齢者が増えている。介護施設へ高齢者を送迎するサービスである介護タクシーは、車両やドライバーの数が限られており、効率的なルート計画が必要になる。また、高齢者の送迎時間は身体の状況によって異なるため、送迎希望時刻の枠内に送迎に行かなければならな...
Recognition of House Structures from Complicated Electrical Plan Images
間取り図は本来は売買や賃貸のための資料ですが、画像解析と深層学習が進んだことで、3次元復元や設計の自動化にも使われるようになってきました。ただ間取り図には、コンセントがどの種類でいくつあるか、どこに付いているかといった情報が載っていません。これは家具や家電をどこに置けるかを左右するので、実用上は無視...
Cellular Operator Data Meets Counterfactual Machine Learning
増え続けるモバイルデータの需要に応えるため、事業者は免許不要帯や周波数共用の仕組みを使うようになりました。ただ、その帯域には WiFi をはじめとする既存の利用者が先にいるので、電波環境は動的で読みにくくなります。5GHz 帯の LAA や 6GHz 帯の NR-U が抱える課題は、データに基づいて...
Bluetooth Channel Sounding を用いた人の存在検知手法
子供が車内に取り残される事故は, 国内外問わず深刻な社会問題となっている. 置き去り防止のため，重量センサ，カメラ，ミリ波レーダーなど，様々な機器を用いた方式が提案されており，それらの一部は既に実用化されている．しかし，導入コストの問題や，車内に配線を追加する空間が不足しているという問題がある．これ...
UAVで取得された不完全な点群に基づく建物構造異常検知手法
1995年の阪神淡路大震災や2016年の熊本地震など,日本は地震をはじめとする自然災害により多大な被害を受けてきた.これらの大地震では,倒壊や火災によって閉じ込められる事による犠牲者が多く,建物構造の異常に着目して被災状況を把握する必要性が指摘されている.現在,測量士による詳細な調査,人工衛星による...
3D Point Cloud-Based Interaction System Bridging Physical Spaces in Virtual Environments
仮想空間でのやり取りを豊かにするための VR 技術やインタフェースは数多く提案されてきましたが、3 次元映像を使った従来の対話システムは、あらかじめ仮想空間に再現しておいた静的な空間の中で話すという形に留まっていました。より現実味のあるやり取りにするには、参加者の周囲にある物理空間をその場で取り込ん...
Privacy Awareness of Spatial Sharing System based on 3D Point Cloud: Insights from a User Survey
メタバースとセンシング技術が進んだことで、離れた空間をつないで没入感のあるやり取りを実現するシステムへの期待が高まっています。参加者それぞれの現実空間を読み取り、仮想環境の中で一つに重ねる空間共有システムはその代表例です。ただ、参加者の環境を細かくセンシングするという性質上、このシステムには従来の通...
Visual Privacy Control for Metaverse and the Beyond
メタバースの技術は、離れた人どうしが没入感のある仮想環境で関わり合う形を変えつつあります。ここに 3 次元センシングの進展が組み合わさると、仮想空間と物理空間が混ざったハイブリッドメタバースが生まれますが、高解像度の 3 次元センシングには、空間データを制限なく共有してしまうことによるプライバシー上...
Backscatterタグを用いたMUSIC法による到来角推定の性能評価
人や物の屋内位置情報は様々なアプリケーションに応用できると考えています．例えば，ショッピングモール，介護施設，オフィスなどで人の動きを把握したり，探し物の位置を表示したりするものを想定しています．しかし，多数の物にWi-FiやBLEの電波を発信する小型のデバイス（タグ）を取り付けることは，充電や電池...
言語モデルを活用した適応型メッセージスケジューリング
この研究では、次世代の世界気象IoTデータ交換システムである WMO情報システム2.0（WIS2.0） のブローカーにおいて、システム内のサブスクライバーが要求するメッセージの時間制約（デッドライン）を満たすための適応型メッセージ配信メカニズムを提案しています．WIS2.0は世界規模の異種混在システ...
三次元点群に基づく転倒検知
高齢者にとって転倒は重大な健康リスクであり，WHOは転倒が世界で2番目に多い偶発的な死亡原因であるとしています．特に日本では，高齢化が進むこともあり，家庭内での死亡事故の主な原因となっています．転倒は骨折や頭部外傷を引き起こし，要介護状態や生活の質の低下につながる可能性があるため，迅速な検出と対応が...
小型深度センサを用いた三次元点群に基づく人物識別手法
昨今COVID-19の急速な蔓延を制限するために、安全性を向上させるシステムの需要が高まっています。特に、学校や企業などといった特定の閉鎖空間内での感染拡大を防ぐためには人の接触行動の記録が重要です。そして感染を追跡するためにはリアルタイムでの人と人との接触を記録することが不可欠であり、そのようなシ...
LocFree: a WiFi RTT-based Device-Free Indoor Localization System
屋内で人がどこにいるかを、その人にスマートフォンやタグを持たせずに知りたい場面は、IoT やセキュリティを含めて数多くあります。こうしたデバイスフリー測位では、どこにでもある Wi-Fi を使うのが現実的な選択肢になりますが、従来は電波の受信強度（RSSI）かチャネル状態情報（CSI）のどちらかに頼...
スマートグラスの可視領域情報を用いた不連続動画上の人物追跡
近年，Augmented Reality（AR）グラスやスマートグラスが備えるRGBカメラや深度カメラを用いて現実空間の人やモノを認識が行われている．それらに関するサイバー情報を現実空間映像やグラスに重畳して表示する様々なアプリケーションが提案されている．例えばスポーツ分野では，カメラによって試合や...
Criteria for Detection of Possible Risk Factors for Mental Health Problems in Undergraduate University Students
大学生のメンタルヘルスの問題は、本人が不調に気づいて相談に来るまでに時間がかかることが多く、この未治療期間をいかに短くするかが課題になっています。ただ、周囲の教職員が「この学生は気にかけたほうがいい」と判断するための具体的な手がかりについては、これまであまり分かっていませんでした。本研究は、学業への...
Encoder-Decoder Networkを用いた環境非依存なWi-Fi行動認識
Wi-Fi Channel State Information（CSI）を用いた行動認識は、ヘルスケア、スマートホーム、セキュリティといった分野で、デバイス不要かつ低コストな手法として注目されている。しかし、CSIベースの行動認識は、デバイスの位置や部屋のレイアウトなどの環境要因による影響を受けやす...
Integrated Sensing Platform for Detecting Social Isolation and Loneliness In the Elderly Community
高齢者の社会的孤立と孤独感は、早期死亡のリスクを大きく押し上げることが知られており、その影響は喫煙や肥満、運動不足に匹敵するとも言われています。この二つはよく似た言葉ですが区別が必要で、社会的孤立が人とのつながりや交流が客観的に乏しい状態を指すのに対し、孤独感はひとりだと感じる主観的な感覚を指します...
物理情報に基づく敵対的生成ネットワークを用いた車両間遮蔽下でのレンジドップラーマップ生成
近年、ディープラーニングはレーダー技術の可能性を大きく広げています。ニューラルネットワークをレーダーと統合することで、レーダー画像から特徴を自動的に抽出でき、ターゲット検出の精度が向上します。しかし、これらのモデルが効果的に特徴を識別するためには、大量のラベル付きレーダーデータが必要となりますが、ラ...
太陽電池を用いたエナジーフリーセンシングと状況認識の研究
近年外部電源を必要としないIoTデバイス, とりわけEnergy-Free sensingや室内状況認識が注目されている. 太陽電池を電力源と同時にセンサーとして使用することで, ユーザの行動推定をエネルギー効率よく行うためスマートシューズを開発した.靴に取り付けられた太陽電池で発生する光電流は足の...
BackscatterによるWi-Fi CSI行動認識
Wi-FiのCSI（チャネル状態情報）を使用した活動認識は、低コストでWi-Fiデバイスのみで高齢者の監視などに利用できるため、注目されています。しかし、CSIベースのセンシングの精度とカバレッジは、環境内のWi-Fiデバイスの数に依存しており、実際のシナリオではコストパフォーマンスの観点から望まし...
時空補間的アプローチに基づく3次元点群上の人物軌跡構成
近年，公共施設や大型商業施設など様々な人々が行きかう空間における歩行者の人流解析の重要性が高まっている．人流データは，新型コロナウィルスの感染拡大に対する混雑状況のモニタリング，施設内の動線・広告配置の最適化，災害時の避難計画の設計に利活用されている．山口研究室では，3次元測域センサ（LiDAR）を...
Metasurface-inspired maintenance-free Internet of things tags characterised in both frequency and time domains
IoT のタグを大量にばらまく使い方をしようとすると、電池交換の手間が現実的な制約になります。電池を必要としないタグであれば保守が要らなくなりますが、今度は個々のタグをどう区別するかという問題が出てきます。従来は周波数の違いで区別していたため、使えるタグの数が割り当てられる周波数の数で頭打ちになって...
Object Recognition from 3D Point Cloud on Resource-Constrained Edge Device
3 次元の空間センシングを持ち運べる形にすると、決まった場所に据え付ける必要がなくなり、使える場面が広がります。ただ、小型の機器は計算資源が限られるので、その上で点群を実時間処理するには工夫が要ります。点群は一フレームあたりの点数が多く、深層学習をそのまま載せると処理が追いつきません。本研究では、小...
Semantic Communication for Capacity-aware Remote Collaboration
新型コロナウイルスの世界的な流行をきっかけに、物理的に離れた人どうしが滞りなくやり取りするための技術に関心が集まりました。LiDAR や深度カメラによる 3 次元センシング、点群のストリーミング、MR や VR の機器を使う遠隔協調システムを使えば、離れた相手と対面しているかのように話せます。ただ、...
走行時動画像を用いた周辺車両モビリティの検出手法
都市環境における車や人の流れを表すモビリティデータは，交通渋滞の原因究明，イベントや災害時における効率的な人の誘導，公共施設や商業施設の立地決定招致テナントの最適化，耐災害に向けた避難指示立案など，多方面における利活用が期待されている．現状，車に関するモビリティデータは，多数の協力車両から，車両があ...
Multi-Task Learning for Concurrent Prediction of Thermal Comfort, Sensation and Preference in Winters
室内の暑い寒いは在室者の健康や作業能率に効いてくるため、これを計算で推定するモデルは数多く提案されてきましたが、省エネルギーの要請が強まったこともあって、近年は機械学習でデータから直接予測する方向が主流になっています。ただ、人が感じる温熱快適性というのは主観的で、しかも一つの尺度では表しきれません。...
スマートウォッチによる顔接触行動のリアルタイム検出
世界保健機関（WHO）は、COVID-19を含むウイルスが汚染された手で顔を触ることで感染すると報告し、顔、特に口、鼻、目を触らないようにと勧告しています。しかし、最近の研究によると、人は日常生活の中で無意識に顔を触っており、そのような行為を避けることは困難であるとされています。本研究では、スマート...
交通監視カメラを用いた市街地の車両モビリティ合成手法
次世代の交通システムはスマートシティやSociety5.0における重要なコンポーネントであり，その実現に向けて様々な研究開発が行われている．EVの普及によるCO2排出量削減量の検証などを始め，それらの取り組みの多くは，地域や都市レベルの大規模なミクロ交通データを活用し，課題発見や全体最適化などを行う...
深層学習を利用した三次元点群データに基づく着座姿勢推定
日本人の一日の平均着座時間は約7時間と非常に長く，これは先進国及び中所得国20か国の中で一番長いと言われています．またデスクワーク時に姿勢を意識するということは非常に難しく，長い時間姿勢を意識せずに着座を続けていると，身体に大きな負担がかかってしまいます．この問題の解決方法として，センシングを利用し...
車いすバスケットボールにおける単眼カメラによる選手位置情報を用いた行動認識
近年、スポーツにおけるデータ分析が盛んになっており、特に試合中のプレーを認識することは戦術構築をする上で重要な役割を果たします。例えば、どこからシュートを打ってどれくらい成功したかといった画像のようなシュートチャートが得られると、どの方向から相手をブロックすべきかが変わります。しかし、分析のためには...
A method for improving semantic segmentation using thermographic images in infants
新生児の体温管理は予後に直結するため NICU では常に注意が払われていますが、現場で使われている接触式のプローブでは貼り付けた一点の温度しか分からず、全身のどこがどれだけ冷えているのかまでは把握できません。プローブを何本も貼れば分布は取れるものの、新生児の皮膚への負担を考えると現実的な運用にはなり...
ドローンを用いた洪水災害時の水没度検出手法
日本では毎年豪雨や台風で洪水が発生し、多くの被害を受けています。被害が発生した際に重要となるのが、いかに早く正しく被害状況を把握するかです。迅速に正確に把握できれば、救助までにかかる時間が減り、人や機材などの限られたリソースを的確に割り当てることができます。しかし現状では、詳しい被害状況の把握には時...
敵対的生成ネットワークを用いた温冷感データセットの拡張手法
データバランシングは、不均衡な温熱快適性データセットを適切に学習させるために不可欠な前処理である。様々な機械学習による温熱快適性推定手法が提案されている。しかし、実際の空調環境では暑い/寒いといった極端な環境はほとんど現れないため、温熱快適性のデータセットは不均衡になる。不均衡なデータセットは偏った...
新生児熱画像を用いた体温抽出のための身体部位検出法
新生児は体温調節機能が未成熟のため，保育器による適切な温度管理が不可欠です．現状ではプローブを新生児の肌に貼り付けて体温を測定していますが，新生児は肌が未熟であることに加えて手足に動きもあるため，プローブが外れやすく，長期間の測定が難しい場合があります．そこで，非接触デバイスであるサーモグラフィを用...
Network Calculusによる最悪推定値を用いた遅延性能評価の効率化
近年，従来の自動車に搭載されているようなカーナビ，ETC，GPSなどに加え，安心・安全な運転を支援する機能として，車両周辺の人物や物体検知を行うためのLiDARやミリ波レーダー，カメラなど，様々なセンサーが搭載され，それらからの大量の情報を扱うことが求められている．そのようなデータを処理するため，車...
Wi-Fiセンシングのための正弦波フレームを用いたBackscatterタグ検出法
人の行動やモノの状況認識に関する研究はカメラを用いたものやウェアラブルデバイスを用いたものなど様々な方式が存在しますが，それらにはプライバシの問題や充電や電池交換が必要であるといった課題があります．上述の課題を解決する手段としてBackscatterと呼ばれる技術を利用したタグを開発しています．Ba...
Successful Reboot of High-Performance Sporting Activities by Japanese National Women's Handball Team in Tokyo, 2020 during the COVID-19 Pandemic
COVID-19 の流行はスポーツ活動を世界的に止めましたが、感染リスクを下げながらトップ選手の練習をどう再開するかについて、実際の手順を検証した報告はほとんどありませんでした。本稿は、東京での流行第3波のさなかにハンドボール女子日本代表の合宿を再開したときに直面した課題と、その対処をまとめたもので...
生体センシングによる機械学習を用いた屋内居住者の温冷感推定
快適な空調環境が労働生産性や学習効率を高めることがわかっている．それらが求められるオフィスビルや学校など多くの人が利用する屋内環境では，利用者の温冷感に配慮した適切な空調環境を実現することが求められる．しかし，これらの施設では利用者が求める空調環境を常に提供することは困難である．それは環境の空間的な...
機械学習における不均衡データのためのデータバランシング手法
機械学習において連続値を推定する回帰問題は広く用いられており，科学やヘルスケアなど様々な分野において応用が盛んである．しかしながら実環境において収集した訓練データの分布には，しばしば 偏りが発生し，特に異常時のデータは平常時のデータと比較してサンプル数が少なくなる．このような正解ラベルの分布の偏りは...
Operator Data Driven Cell-Selection in LTE-LAA Coexistence Networks
LTE Licensed Assisted Access（LAA）でのネットワーク性能向上のためには、効率的なセルの選択が不可欠です。しかし、LTE HetNetsで利用されているSINRと送信電力に基づくセルの選択メカニズムは、LTE-LAAには適していません。この研究では、我シカゴ地域の3つの携...
時系列情報を用いた動画像からの多車線検出
近年，車載カメラを搭載した車両が増加しているが，一般車両による車載カメラの映像は交通事故が起きたい際などに提出される一部のものを除き，そのほとんどが有効に活用されていないのが現状である．しかし，車載カメラの映像はうまく活用することで渋滞規模の把握や交通事故の削減など，さまざまな目的で使用することが可...
Wi-Fi信号を用いた環境非依存な家庭内行動認識
近年，低コストでプライバシの懸念が少ない行動認識手法として，Wi-Fi CSI（チャネル状態情報）を用いた研究が盛んに行われている．CSIは送信信号の振幅や位相がどのように変化して受信機に到達するかを表している．CSIにより，プライバシ，メンテナンス，導入コストといった問題に対処した行動認識が可能...
洗面行動のモニタリングによる疲労回復度推定
精神障害の労災請求件数・認定件数は年々増加傾向にあり，厚生労働省はその対策として年に1回のストレスチェックを義務付けているが，受けたダメージばかりが着目され，日々の疲労からの回復度(リカバリ)は着目されていない．他方で，IoT機器を用いた日々の健康測定に注目が集まっているが，複数機器の管理や能動的な...
サイバーフィジカル空間における歩行者の日和見識別
3次元LiDARやデプスカメラにより3次元の物理空間内のモノや人の位置・状態を常時スキャンし構成されるサイバーフィジカル空間を活用することで，人々のソーシャルディスタンスや密集度，マスク着用や人とのモノとの接触などの状態を正確に捉え共有することが可能となる． このような空間内の歩行者に対して情報を共...
FlowScan: Estimating People Flows on Sidewalks Using Dashboard Cameras Based on Deep Learning
歩行者の流れを把握することは都市計画やイベントの検知に役立ちますが、そのために計測機器を街なかに設置していくとコストがかさみます。一方で、事故の証拠を残す目的や防犯のためにドライブレコーダーを積んだ車はすでに大量に走っているので、その映像を使えれば追加の設置なしに歩道の人流を測れることになります。本...
腕装着デバイスによるランニング中の心拍数測定値の信頼性推定
手首装着型デバイスによる心拍計測は、体動に伴うノイズに悩まされる。このようなノイズはセンサデータを本来の傾向から大きく逸脱させてしまうため、補正が困難である。そこで本研究では、測定された心拍数の信頼性推定手法を考案する。本手法では、体動の大きさと現在の心拍数から心拍数の変化が推定可能であることを利用...
LSTMを用いた電波反射パターンに基づく導電性タグ識別
近年，人やモノの識別(対象識別)は在庫管理や勤務時間管理，セキュリティなど様々な分野で注目を集めています．RFIDなどがこの目的でよく利用されていますが，RFIDリーダーの導入が必要となるという課題があります．一方で，Wi-Fiを使ったセンシング(ワイヤレスセンシング)は近年広く普及しているWi-F...
ウェアラブルセンサを用いたスマートフォン装着型サーモグラフィ補正手法
近年スマートフォンに装着することのできる簡易型サーモグラフィが製品化されており，サーモグ ラフィによる温度計測は身近になりつつある．しかし簡易型サーモグラフィによる温度計測は環境変化に対するパラメータ調節精度などの影響から，高機能なサーモグラフィと比較して測定誤差が大きくなる傾向がある．しかし測定誤...
環境発電型分散学習MicroDeep
無線センサネットワークにおける深層学習の分散実行無線センサーネットワークにおいて，センサーに付随するマイコンの高機能化・省電力化が進めば，従来クラウドで行っていた学習や異常検出，判定などのタスク処理をセンサーネットワークにオフローディングし，データ発生場所に近い場所でそれらを効率よく行うことができる...