Kaji Lab

KAJI LABORATORY

正式な研究室名は行動情報科学研究室です.行動をセンシングし,行動をデザインする研究室です.
スマートフォン等の各種センサを用いた屋内位置推定・行動認識技術の追求と,それに基づいた人間拡張や行動変容に資するシステムの実現を目指します.

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研究室見学について

研究室見学を希望の方は下記のメールアドレスにて日程調整します.

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ishii

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IWIN2024にて戸川さんと加藤さんの2名が発表してきました.
戸川さんはこの発表で「IWIN2024 Excellent Paper Award」を受賞しました

戸川「A Proposal of Smartphone Beacons in Stay Estimation System using BLE」

発表概要

People spend 88.9% of their day indoors and are mainly active indoors in physically separated spaces such as their own rooms, laboratories, and conference rooms. Therefore, room-level location information, rather than highly accurate location information, is also valuable. We have proposed a stay estimation system that receives signals from BLE beacons carried by each user and estimates the room location using receivers installed in the environment. However, conventional methods using only physical beacons have problems such as battery replacement, time-consuming initial setup, and users moving from room to room without a physical beacon. In this study, we implement and evaluate smartphone beacons that have high tracking performance, do not require initial setup or battery replacement, and consumes little battery power. Smartphones are often carried around at all times, so they are considered to be highly trackable. We implemented an application that automatically sets the content of physical beacon advertisements and continues to advertise BLE signals periodically. In evaluation experiments, the application was found to have high tracking performance and low battery consumption.

報告と感想

M1の戸川浩汰です。 今回初めての英語発表でした。 質疑応答ももちろん英語で行われかつ15分と長めでしたのでとても不安でした。しかし、発表原稿を覚えていたおかげでよく使う文法や単語が頭に入っていたのでなんとか切り抜けることができました。また、他の発表にも何回か英語で質問できたのでよかったかなと思います。 さらに、賞をいただけたことはとても嬉しく今後の研究に対する大きなモチベーションとなりました。これからもより一層研究に励みたいと思います。

加藤「A Study of Web System for Comparison and Analysis of Cooking Actions Based on Activity Sensing」

発表概要

There are various methods for sharing cooking recipes. Consequently, systems that allow users to share their impressions of the outcome and taste through photos and text have become widespread. However, there is no mechanism for comparing cooking actions with others or with one’s past self. This study aims to realize a system that allows users to share and compare cooking actions, enabling self-analysis and reflection through the visualization of actions during cooking. We extracted features related to stationary actions and movements between fixed points. For station aryactions, specifically cucumber slicing, we obtained the average pace, average acceleration, and the standard deviation of acceleration. For movements between fixed points, focusing on hamburger steak preparation, we extracted features such as dwell time and location transitions. We investigated whether self-analysis could be conducted and whether there were any changes in cooking skills through the comparison of cooking actions using graph displays. As a result, while the graphical display prompted self-analysis and led to a change in awareness, no growth trend was observed with a displaying only once.

報告と感想

M1の加藤風真です.今回の発表は初めての英語発表でした. 国際発表なので論文・スライド・発表原稿の全ての作成において大変でしたが,無事発表を終えられて安心しています. 質疑応答では自分の英語力の無さから回答が難しい部分があり,今後の課題となりました. これからも,今回の経験を活かして研究を進めたいと思います.

ishii

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6月26~28日に開催された DICOMO2024 にて、M1のtogawa,ueji,M2のtoyamaが発表してきました.

この発表でuejiが「優秀プレゼンテーション賞」を受賞しました.

togawa

BLEを用いた滞在管理システムにおけるスマホビーコンの実現

発表概要

人は1日の88.9%を屋内で過ごし,屋内では主に自室や研究室,会議室のような部屋という物理的に区切られた空間で活動する.そのため高精度な位置情報に限らず部屋単位の位置情報にも価値がある.我々は各ユーザの携帯する BLE ビーコンからの電波を環境に設置した受信機で受信し部屋推定を行う滞在管理システムを提案してきた.しかしBLE電波を発信する専用端末のみを用いるこれまでの方法は,電池交換や初期設定の手間,ユーザがBLEビーコンを持たないで部屋を移動するなどの問題があった.本研究では追従性が高く初期設定や電池交換の手間がかからずバッテリ消費の少ないスマートフォンビーコ ンを実装,評価する.初期設定の手間を減らすためサーバからユーザのUUIDを取得し,バッテリ消費を少なくするため定期的なネットワーク通信を伴わないBLE電波を発信し続けるアプリケーションを実装した.評価実験で,追従性が高くバッテリ消費が小さいという評価が得られた.

感想

M1の戸川浩汰です。今回初めての全国規模の学会発表で非常に緊張しました。緊張のあまりマイクを使うのを終始忘れていましたが、声量でなんとかカバーしスムーズに発表できました。質疑応答の時間には時間オーバーするほど多くの質問やコメントをいただくことができました。発表後には他大学の先生から個別にスマホビーコンについて質問を受けて色々実のある話ができました。今回の経験を今後の研究に活かしていきたいと思います。

toyama

様々な環境に対応できるPDRベースの屋内位置推定ライブラリの基礎検討

発表概要

現代社会において屋内位置推定技術は重要であり, 屋内の人の動きを把握してビル内ナビゲーションに活用するなど 様々な用途に利用されている. 多様な状況や環境で屋内位置推定をするには,個々の条件に適した位置推定手法の組み合わせや選択が重要である. 屋内位置推定の手法としてPDRがある. PDRはスマートフォンなどから得られるセンサデータを元にある地点からの相対的な位置を推定する手法である. PDRはスマートフォンなどの機器さえあれば環境に左右されず一定の推定が可能である. 一方でPDRは相対的な手法であるため初期位置,初期進行方向が不明な問題や時間の経過に応じて特有の誤差が蓄積する問題がある. そのため環境情報などを使用して補正するハイブリット手法が用いられる場合が多い. しかしハイブリット手法は特定の環境を想定したものが多く,複数の環境を想定したものは多くない. そこで本研究では様々な状況と環境に対応できるPDRベースの屋内位置推定ライブラリの基礎検討を行った. 本ライブラリを用いて参加したPDRベンチマーク委員会が主催する屋内位置推定の精度を競うコンテストxDR Challenge 2023 において 一定の結果を残した.また他の環境での適用を検討し複数の環境での適用可能性を示した

感想

M2の外山瑠起です。 今回初の学会発表で緊張しました。 発表練習不足で上手く話せないところもありましたが無事に発表できてよかったです。 質疑応答では普段は気付かないところを追求されたりあらたな発見が多くありました。 それらの意見を今後に生かしていきたいです。

ueji

Ping × Phone:卓球ラケットとスマートフォンの融合によるエンタメスポーツの提案

発表概要

スポーツとエンタメを組み合わせたエンタメスポーツがある。スポーツにエンタメ要素を組み合わせると新たなゲーム性が生まれる。我々は卓球 とスマートフォンを組み合わせたエンタメスポーツを提案する。エンタメスポーツをさらに発展させる手段の一つとして、スマートフォンならで はの機能を用いる。ラケット型のスマートフォンケースの作成、スマートフォンに内蔵されているセンサを用いたセンシング、スマートフォンならではの機能を用いたフィードバック、通信機能を組み合わせてエンタメアプリケーションを実装する。自然とラリーを続けたくなるナベアツラリーー、協力して必殺技を叫ぶシャウトスマッシュ、様々な戦術が生まれる顔認識を用いたフェイポンの3つを制作した。本研究ではセンサとフィードバックの組み合わせは無数にあり、その中の3つを示した。バリエーションを示すと、エンタメスポーツの体験を豊かにし、参加者がより楽しくなると考えられる。様々なセンサとフィードバックの組み合わせから新しいアイデアを発見し、より魅力的なエンタメスポーツを提案できると考えられる。本研究では卓球を対象としたが、他のスポーツとスマートフォンのセンサ、フィードバックを組み合わせるとさらにエンタメスポーツの幅が広がると考えられる。今後の課題として卓球以外のスポーツへの適用を目指す。

感想

M1の上地勇輔です。 今回が初めての全国規模の学会発表だったので緊張しましたが、無事に発表を終えて良かったです。また、全国規模の学会で優秀プレゼンテーション賞を受賞することができ、とても光栄です。 受賞にあたり、梶先生をはじめ、プロジェクトメンバーや研究室のみんなのご指導とサポートのおかげです。大変感謝しています。今回の経験を糧にし、今後の研究に注力したいです。

fuseya

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2024年3月に大学院博士前期課程を修了した須崎翔太さんが,論文「気圧センサに基づく水に沈めたスマホの水深変化と掴む動作の推定とその応用」により、情報処理学会東海支部の2023年度学生論文奨励賞を受賞しました.

こちらは 大学のホームページ にも記載されています.

kousei

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8月26日、ハッカソンイベント Open Hack U 2023 NAGOYA に参加し、最優秀賞を受賞しました!

概要

 8月26日に名古屋駅のセントラルタワーで開催されたLINEヤフー主催のハッカソンイベント Open Hack U 2023 NAGOYA に出場し、23チーム計80人以上が参加する中で最優秀賞を受賞しました。
 出場したのはB3 水谷 祐生、西 幸希、林 航平、増田 稜太とB1 多田 隆人の5人です。
  大学のホームページ にも掲載されています。

開発したアプリ

 発表したアプリ「Mogy」は動画をベースのエンジニア向け情報共有サービスです。 動画を用いたインプットによりテキストベースではできない「ながら勉強」を可能とし、より手軽で簡単に情報を得ることができます。 閲覧・投稿情報をグラフによって自身の勉強量が視覚化されるため、動画の閲覧・投稿に対するモチベーションも高く維持できます。

発表の様子は YouTube で視聴できます。

感想

水谷

アプリの内容、設計に関しては特に力を入れたので最優秀賞を取れて嬉しかったです。

全国から多くの人が参加するイベントで最優秀賞をいただけたこと、嬉しく思います。これまでの経験をうまく活かしたいい開発ができたと思います。

増田

今までこのようなイベントに出たことがなかったため、貴重な体験ができて非常に嬉しく思います。メンバーに感謝したいです。

西

今回がハッカソン初参加かつ、インターンシップと時期が被ってしまいかなり大変でした。しかし、チームのおかげで無事に完成し最優秀賞を受賞できたので参加し て良かったと思います。

多田

短い期間の中、先輩と協力しながら制作したアプリが最優秀賞に選ばれてとても嬉しかったです。

fuseya

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概要

8月6日に行われた技育キャンプで企業賞を受賞しました。 8月12日にオンラインで開催された技育展のブロック予選に中部ブロックとして出場し、本戦への出場権を獲得しました。

チームメンバー

B3水谷祐生、B3清水洸世、B1多田隆人、B1柴田青賢

技育キャンプとは

技育 CAMP は、人気 IT 企業などが参加する就活支援サービス「サポーターズ」のイベントで、2 日間で集中して成果物を開発し、エンジニアとしてレベルアップを目指すハッカソンです。

技育展 とは

技育展 は、人気 IT 企業などが参加する就活支援サービス「サポーターズ」のイベントで、「未来の技術者を育てる」技育プロジェクトの一環として 実施されています。技育展は、アウトプットの促進を目的としたエンジニアを目指す学生のための、国内最大規模のピッチコンテストです。自らのアウトプット(作品)を展示(プレゼン)し、もの創りの楽しさ、厳しさ、可能性を知りながらコンテストの頂点に挑むイベントです。 ブロック予選はその技育展 本戦への挑戦権を賭けて、地方ごとに 8 つのブロックに分け 2 日間かけて行われます。イベントではオンラインでチームで開発したアプリについて紹介し、企業のの方や一般の学生の投票によって本戦への出場権を争います。

賞の概要

37チーム、150人以上が参加した中部ブロック予選にて、11チームのうちに選ばれました。 予選を勝ち上がったチームは、9/23 に東京で現地開催される本戦に出場する権利が与えられます。

開発したアプリ

今回私たちは、つながりを辿って知識を増やすことのできるアプリ「wisdom Tree」を開発しました。wisdom TreeはIT系の単語を分析することでそれぞれの単語の結びつきをモデル化し、視覚的にその情報を受け取ることができます。アプリは こちらのリンク から実際に体験することができます。

感想

アプリ自体のブラッシュアップとプレゼンの大幅な改善で評価していただけることができました。こだわったUI(ユーザーインターフェイス)、アプリ自体のコンセプト、またそれを実装した能力、それぞれ高い評価をいただくことができ、プログラマとしての進歩を感じることができました。技育展の本戦に向けて更にブラッシュアップを重ねたいと考えています。

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