Kaji Lab

KAJI LABORATORY

高度ICT社会における人とコンピュータの関わりを追求する研究室です。特に「屋内位置推定と位置情報サービス」「インタラクションメディア」をテーマとした研究をしています。

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B4の水草創斗です. 今回第8回学生スマートフォンアプリコンテストにて研究発表を行なってきましたので,報告します.
この発表で最優秀賞を受賞しました.

研究概要

毎年多くの方が,心停止によって亡くなっている. その中には外出時に突然倒れてしまうケースも少なくない. その際重要になるのが,心臓マッサージ等の一次救命措置である. しかし,市民が倒れる瞬間を目撃したケースでも一次救命措置の実施率は6割にとどまっている,その原因を調査すると一次救命措置への知識・経験の不足が目立つ結果となった. そこでどうすれば一次救命措置未実施が減らせるかを考え,心臓マッサージの練習に着目した. 現状練習するにはどうしても心臓マッサージ用の人形が必要であり,コストが高いという問題がある. そこで“スマートフォンの気圧センサと身近にある密封できる袋を使えば今までよりも手軽に心臓マッサージの練習ができるのではないか“と考え心臓マッサージ練習アプリを制作している. 現在のアプリの機能としては,リアルタイムに練習できるモノと自分の心臓マッサージをテストできるモノがある.

感想

今回初めての発表で,さらにオンライン事前提出形式という特殊な状況でしたが,結果最優秀賞という素晴らしい賞をいただくことができました. この受賞は,梶先生をはじめとした研究メンバーの意見や支えがあっての受賞だと感じています.

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B4の宮澤です. 第8回学生スマートフォンアプリコンテストに参加しましたので報告します.
この発表で奨励賞を受賞しました.

概要

オフィスワーカの勤務体系や交通機関の発達により日常的な運動不足が問題視されている. 運動不足解消のために日常的な活動量を計測する活動量計や,スマートフォンやウェアラブルデバイスに内蔵されたセンサを用いて活動量を計測するアプリケーションが普及している. 活動量の推定には通常,加速度センサで歩数推定,気圧センサで高さ遷移のデータを取得する. 近年の気圧センサの高精度化によって周期的な変化を捉えられるようになり,気圧センサを用いてステップ認識が可能になり,加速度センサとの併用が必要なく,気圧センサを単独で利用した日常の活動量測定が期待できる. 本アプリでは,スマートフォンに搭載されている気圧センサのデータから活動量推定を行う. アプリの仕組みは,取得した気圧センサのデータにローパスフィルタにかけることで歩行成分と高さ成分に分けて,歩行成分から歩数,高さ成分から高さ遷移を取得し,階段部分の判定を行い,平地部分と階段部分の活動量を分けて推定する.

感想

コンテストに投稿して,実際に自分が作った物を誰かに評価していただくのは,初めての経験でした. 今回奨励賞をいただくことができてとても嬉しいです. 審査自体はデモビデオで直接ではなかったのですが,自分が作ったのを人に見せて,評価や意見をいただくのは,貴重な経験だったなと感じました.

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M2の田京です. 9月3日~9月4日にオンラインで開催された電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会にて発表を行いましたので報告します.

田京佑一,梶克彦,聴衆の注目率をプレゼンの場に直接フィードバックするシステムの基礎検討,令和二年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,H5-4,2020.

概要

プレゼンテーションスキルが企業や大学の講義等において重要視されるのに対して,社会人においても発表に対する苦手意識を持つ人が多くいる. また,比較的に発表に慣れている人でも会場の大きさや聴講者に増加につれてプレゼンテーションの状況の把握が困難になる. 学習者の脚部を計測し,授業に対する興味度を推定する研究がある. しかし,学習者全体を推定するためには人数分のデバイスが必要となる. そこで本研究では姿勢認識よって聴講全体を推定し,発表者と聴講者双方の意識改善を目的として,プレゼンテーションの質を高める支援システムを提案する.

感想

初めての学会発表であり,Zoomによる開催でもあって発表自体の雰囲気も分からずとても緊張しました. 発表している時に聞いてくれている方々の顔を確認できないのは,発表内容や自分の伝えたい内容がきちんと伝えられているかという不安がありました. とても貴重な体験ができたと思います.

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B4の土本です. 9月3日~9月4日にオンラインで開催された電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会にて発表を行いましたので報告します.

土本涼雅,宮川信人,梶克彦, 時空間フェンシングに基づくクラウドセンシングプラットフォームの提案, 令和二年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,H2-1,2020.

研究概要

スマートフォンに搭載されるセンサの種類の増加や高精度化が進み,そのセンシング能力を活かす試みとして,クラウドセンシングがある. クラウドセンシングは幅広いデータ収集かつセンシングコストを削減できるため,研究や調査に採用されている. しかし,クラウドセンシングを利用するためには,専用サーバやアプリの開発コストや協力者に研究毎にアプリケーションインストールしてもらうなどの負担が大きい. これらはプラットフォームがあると解決する. プラットフォームにより,依頼者はデータ収集にかかるコストを削減かつ柔軟なセンシングが可能となり,協力者は共通のアプリケーションのためインストールのコストを軽減する. 我々の時空間フェンシング(ジオフェンシングに時間要素を追加し拡張したフェンシング手法)に基づくプラットフォームは,時間とエリアを制限し,特定の時空間内でのみセンシングする. 時間とエリアを制限により,依頼者はシチュエーション指定したデータ収集が可能となり,協力者はセンシング協力への判断をしやすくする. まず,時間やエリア,目的・概要・センサの種類などを定義し,センシング依頼内容を明確化する. 次に,協力者が指定された時空間内に進入するとスマートフォンに通知が送られる. 通知で依頼内容を確認・判断により,協力者の心理的負担を軽減する. 依頼を承諾すると,バックグラウンドで自動センシングし,時空間を退出すると,Wi-Fi接続時に自動アップロードする. これにより協力者の物理的負担を軽減する. 心理的負担と物理的負担の軽減により,センシング協力継続を推進する.

感想

研究発表・リモートでの発表ともに2回目でした. 1週間前に東海サマーワークショップがあったため,充分に準備して挑めました. しかし,リモートでは聴講者の顔が見えず,頷くなどのリアクションがないため,研究を理解しているか分からない不安がありました. 発表自体は比較的スムーズに進んだのですが,いただいた質問に対して言葉が詰まってしまい,共同研究者の宮川さんに助けてもらう場面もありました. まだ動作検証まで行っていなかったため,システムの応用まで考えをまとめきれていなかったのが課題です. まずは無事発表できてよかったです。

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M1の岩月佑介です. 9月3日~9月4日にオンラインで開催された電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会にて発表を行いましたので報告します.

岩月佑介,梶克彦,ゲーミフィケーションに基づく来訪促進に関する基礎検討,令和二年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,H2-3,2020

研究概要

研究室やコワーキングスペースのような特定の人が来る場所は日によって来る人や訪問する時間が異なるため毎日活発な利用がされているわけではない. 本研究では10人から30人程度の人が集まる場所に強制ではなく,その場所に来たくなるような来訪促進システム開発を目的とする. また来訪促進に付随してコミュニケーションの促進を行いたいと考える. 来訪促進を行うアプローチとしてある人が部屋に滞在した履歴を使用し,滞在時間に応じてペットの育成が可能なゲームをゲーミフィケーションの考えに基づいて開発する.

感想

初めての学会発表がオンラインでの発表でしたが自分的にはうまく発表できたのかなと思いました. 質疑応答ではこれからの研究に活用できそうな意見を頂いたので次の発表にも生かしていきたいです.

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M1の安藤弘晃です. 9月10日〜11日にリモートで開催されたIWIN2020にて発表を行いましたので,報告します.

Ando, H., Iwatsuki, Y., HIbi, D., Tsutsui, K., Aoki, S., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., Kaji, K., Anomaly detection in FA equipment using an interaction model, International Workshop on Informatics(IWIN2020), 2020.

この発表でExcellent Paper Awardを受賞しました.

研究概要

Machine learning is being investigated as a promising method for detecting anomalies. Studies have proposed a method for detecting anomalies in equipment by searching for data that identifies equipment anomalies by arranging sensors in the equipment. However, this method requires a large number of sensors and is, therefore, expensive to purchase and install. In this research, we introduce a less costly method that does not use a large number of sensors. Factory Automation (FA) involves a lot of equipment and, when in operation, the machines are affected by the interaction between this equipment, specifically, the sounds, vibrations, and heat. We believe it is possible to detect equipment anomalies and reduce cost by modeling the vibrations caused by this interaction when the equipment is in its normal state and comparing it with its anomalous state. In this study, we collected normal and anomaly data, modeled interaction, and conducted evaluation experiments. We used the coefficient of determination for anomaly detection to compare the normal data model with the anomaly data.

感想

初の国際学会で英語での発表はとても緊張しました. 自分の前の人のスライドトラブルによって発表の順番が繰り上がるアクシデントなどがありましたが,無事に発表することができました. 論文はIWIN2020のExcellent Paper Awardに選んでいただけたのもとても嬉しかったです. オンラインでの発表だったのが残念ですがとても良い経験ができました.

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