国際会議 · 2024

Privacy Awareness of Spatial Sharing System based on 3D Point Cloud: Insights from a User Survey

Sakuma Shigetomo , Yuki Mishima , Tomokazu Matsui , Hirohiko Suwa , Keiichi Yasumoto , Tatsuya Amano , Hirozumi Yamaguchi

2024 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops, SPT-IoT’24), 2024.

DOI: 10.1109/PerComWorkshops59983.2024.10503178

Abstract

With advancements in Metaverse and sensing technologies, there is growing anticipation for systems that connect distant spaces and facilitate immersive interactions. In particular, proposals for spatial sharing systems that scan real-world spaces and merge participants’ spaces in a virtual environment have been put forward. However, due to their detailed sensing of participants’ environments, such novel systems present unique privacy concerns, such as leaking personal tastes that differ from those in traditional phone calls or standard video conferences. This study aims to elucidate the specific privacy concerns arising from spatial sharing systems. Furthermore, we investigate whether processing the sensed spaces within spatial sharing systems can mitigate these privacy issues. A prototype of the spatial sharing system using LiDAR cameras with a mechanism for hiding objects of concern for privacy was developed and tested with 41 participants wearing VR goggles. A minimum of one response per family was obtained, totaling 16 responses. The survey results revealed the usefulness of the spatial sharing system and how privacy concerns vary according to gender, familiarity with information technology, and age. The findings of this study are valuable for designing privacy filters in various systems involving spatial sharing, such as interactions in the Metaverse.

解説

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話やビデオ会議には無かったプライバシーの問題があります。ビデオ会議ならカメラに映る範囲を選べますが、空間共有では部屋の様子がそのまま渡るので、本人の趣味嗜好のように、伝えるつもりのなかった情報が相手に届きます。

本研究は、空間共有システムに固有のプライバシー上の懸念が何なのかを明らかにすることを目的としています。さらに、読み取った空間に加工を施すことでその懸念を和らげられるかどうかも検証しました。プライバシー上気になる物体を隠す仕組みを組み込んだ LiDAR カメラベースの試作システムを作り、VR ゴーグルを着けた 41 名で試しています。回答は各家族から最低一件を得る形で集め、計 16 件となりました。

調査からは、空間共有システムの有用性と、プライバシーへの懸念が性別、情報技術への慣れ、年齢によって変わることが分かりました。メタバースでのやり取りを含め、空間共有を伴う各種システムでプライバシーフィルタを設計するうえでの材料になります。

新生活様式におけるコミュニティ形成のためのサイバーフィジカル空間共有基盤

新生活様式におけるコミュニティ形成のためのサイバーフィジカル空間共有基盤

NICT(情報通信研究機構) 高度通信・放送研究開発委託研究
ウイルス等感染症対策に資する情報通信技術の研究開発 課題C: アフターコロナ社会を形成するICT

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

Yuto Inaba, Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), SPT-IoT 2026, pp. 1366–1371

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585469

災害通信LoRa +4

災害現場画像要約のための軽量Vision-Language Model

Hibiki Yoshizaki, Akira Uchiyama, Akihito Hiromori, Mineo Takai, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerconAI 2026, pp. 1203–1208

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585419

セマンティック通信災害対応 +4

物理モデル統合型深層学習による都市の土砂災害予測

Ren Ozeki, Hamada Rizk, Hirozumi Yamaguchi

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), URBSENSE 2026, pp. 1094–1099

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585337

土砂災害予測物理モデル統合学習 +3

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

Tatsuya Amano, Akihito Hiromori, Hirozumi Yamaguchi, Sumio Morioka

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerVehicle , pp. 230–235

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585321

衛星編隊飛行分散シミュレーション +4

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

Heetae Jin, Akira Uchiyama

2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), PerRad 2026, pp. 328–333

DOI 10.1109/PerComWorkshops68308.2026.11585327

ISACBeyond 5G +4

A Questionnaire-Only Counterfactual Machine Learning Approach to Assess the Spatial Impact of Green Mobility Vehicles in Urban Parks

Rami Naeem, Srikant Manas, Tatsuya Amano, Hirozumi Yamaguchi

ICDCN 2026 Workshop: IWNDSC2026

DOI 10.1145/3737611.3776620