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．
数年ぶりに研究室として正式にクリスマス会兼忘年会を開催しました！！
(下の画像は先生がサンタのコスチュームを着てくれているので中々レアです)
今回のクリスマス会ではコストコでピザやケーキ，ジュースを購入し，みんなで食べました． コストコのケーキは値段の割に凄くボリュームがあり，とても食べきれなかったので他の研究室の方にお裾分けしました．
また，みんなでプレゼント交換もしました． アニメや漫画ではよく目にするイベントですが，実際にプレゼント交換をしたのは初めてだったので，とても楽しかったです．
食事が終わった後にはみんなでスマブラ大会も実施しました． プレゼント交換で当たった食用のコオロギが罰ゲーム(先に負けた人が食べる)に使用され，いつも以上に盛り上がりました． 僕は後半まで残りましたが最後には負けてしまい，罰ゲームを受ける羽目になりました． コオロギは見た目がほぼゴ○ブリなので，食べるのはとても嫌でしたが味は意外と普通でした． 皆さんも機会があれば是非！(僕はもう食べたくないですが…)
この度， 第10回学生スマートフォンアプリコンテスト に参加し，最優秀賞とNTTテクノクロス様の企業賞を受賞しました．
本アプリは携帯を水に沈めて遊ぶ，魚の掴み取りアプリです． 携帯に搭載されている気圧センサを使って「携帯を水に沈めたか」「携帯を強く掴んでいるか」が推定できます． 本アプリはこの２つの推定を使って，携帯を水に沈めてじっとしていると魚が出現し，携帯を強く握ると魚が捕まえられるゲームです． 捕まえた魚はSNS連携によりtwitter等で共有できます． 本アプリはGoogleStoreからダウンロードできます．
どうも，M1の須崎翔太です．
優勝しました．ﾔｯﾀｰ!．
はい，これにて梶研アプコン三連覇です．もはや殿堂入りしてもおかしくないですね．
本アプリを発表した後，一番言われたのは「どうやってこのアイデアに行き着いたのか」でした．
ここではそれについて少し書こうと思います．
まず最初に「携帯を水に沈めたら気圧センサの値が変わるんじゃね？」と思いつきました．
このアプリを説明すると「携帯に気圧センサが搭載されてるの知らなかった」とかよく言われるんですよね．
僕は，この研究室がよく携帯のセンサに関する研究をしていたおかげでこういった知識を持っていました．
で，こういう知識がある状態でひらめきが来ると「これ実現できるんじゃね？」ってなるわけです．
じゃあ次はひらめきについてです．
僕は携帯を水に沈めるアイデアを，釣りをしている人を見て思いつきました．
「いや思いつかねーよ」って言われるかもしれません．
当時は「ぶっ飛んだスマホアプリのアイデアないかな〜」って思いながら生活していたから釣りを見た瞬間ひらめいたと思います．
あとはいろんな人にこのアイデアを話したりWebで調べたりして整理していきます．
当時は「水深がわかる」からは「携帯を水に沈めたら水深がわかるアプリ」しか思いつきませんでした．
しかし，いろんな人と議論してお風呂や魚というアイデアが生まれ最終的にこのアプリになりました．
この時議論の相手に選んだのはモバイルアプリやシステムの開発に詳しい人は当然として，全くITの知識がない人とも議論しました．
開発の知識がある人には実装やゲームデザイン全体の方向性を，ない人にはアイデアを聞くとそれぞれ価値の高い議論ができます．
ABC2022にて「A Method for Estimating the Number of Steps Taken Using a BLE Beacon Attached to the Soles of Footwear」というタイトルで発表をしてきました．
The increase in life expectancy fueled by the development of medical technology and the aging of the world’s populations have created a labor shortage in the nursing care industry in Japan. In addition to supporting the daily lives of seniors, elderly care facilities monitor and manage the amount of physical activity of their occupants to maintain their health. To reduce the burden of such work, activity amount estimation has been proposed using acceleration sensors, smartphones, and cameras, although it has not been widely used due to installation costs. Therefore, this study proposes a method that estimates the number of steps taken using BLE beacons as sensors to achieve a low-cost activity-amount estimation. A BLE beacon is attached to the soles of footwear, and the number of steps taken by a person is estimated from the received radio wave strength that changes with walking movements. In an evaluation experiment, participants walked 100 steps at an arbitrary speed, and then the actual number of steps was compared with the estimated number. We found that the estimation accuracy was 91.6%.
こんにちは，M2の大鐘です． 10月27日(木)～10/29日(土)の日程でイギリスのロンドンにて開催された ABC2022 において，研究発表を行ってきましたので報告させていただきます． 今回の発表は「A Method for Estimating the Number of Steps Taken Using a BLE Beacon Attached to the Soles of Footwear」というタイトルで，BLEビーコンを用いた歩数推定に関する研究を発表させていただきました． 海外での発表が行えたのは研究室としては約3年ぶりであり，僕自身も始めての海外だったので期待と不安が入り混じる中での発表でした． どの参加者も英語のレベルが高く質疑応答も難なくこなしており，過去に参加した国際学会・ワークショップと比較しても一番レベルが高く感じました． 自分の発表では発表自体は問題なくできましたが，質疑応答では質問内容が理解できずかなりボロボロになりました． 英語力は大事ですね… ですが，イギリスまで来られて特に大きなトラブルなく帰って来れたので，全体的にはとても楽しめることができました！
イギリスには関西国際空港からドバイ経由の飛行機で行きました． 「中部国際空港(セントレア)の方が近いのになんで関空から？」と思った方もいるかも知れませんが，そちらを利用すると予算が数十万単位で膨らむという理由から，この経路で行くことになりました． 飛行時間は関空からドバイまでは9時間，ドバイからイギリスまでは7時間ほど掛かりました． こんなに長く飛行機に乗ったのは初だったので最初はウキウキしていたのですが，後半は腰や足が痛くなり早く着いてくれと思っていました笑
イギリスに着いてからは地下鉄に乗ってホテルまで向かいましたが，その途中に降りた駅がハリーポッターで出てきそうな駅舎でとてもオシャレでした．
ちなみにホテル周辺には別の空港があったのですが，飛行機の発着の様子がよく見れてテンション上がりました．
飛行機の関係でABCが終わった次の日は1日中空いていたのでイギリス観光にも行きました．
約3年ぶりにお店で新入生歓迎会とオープンキャンパス＆サマーワークショップの打ち上げを行いました． 鉄板焼きのお店での開催だったので，お好み焼きを自分たちで焼いたりできてとても面白かったです． あと，大人数で食べるのは久しぶりだったので，楽しかったのと同時に懐かしくも思いました． まだまだコロナは完璧に収まってはいませんが，梶研では徐々に以前のような日常が戻ってきております．
今回，開催されたOPEN Hack Uにはao(B3)，fuma(B3)，oiwa(B3)，yada(B3)，makino(B1)の計5人が参加しました．
服を街を歩く人たちとすれ違う時に自分の服を評価してもらうことができるアプリで，自分ではなかなか気づくことができない今自分が着ている服がおしゃれなのかわかるアプリです．
サーバーにユーザーの服の情報を教えてもらい，その情報をもとにGoogleMapにピンを立てています．
発表シーン
展示会
審査員ご講評
yada 一言コメント
自分がやったことの無い新しいことに挑戦したいと思い，今回はデザインや発表の役割を担いました． 今回のハッカソンで，グループ開発ならではの面白さと過酷さを痛感しました． このチームメンバーと一緒に開発できたことと，最優秀賞を受賞できたことは非常に良い経験になりました．
軽い気持ちで始めるにはあまりに大きい開発でしたが，研究室でアドバイスをたくさん頂いたり，先輩に技術的な面をサポートしてもらってなんとか形にすることができました． チームの仲間と協力した結果として最優秀賞を獲れたことがとても嬉しいです．
大学生のうちに，プログラミングの大会に一度でも出てみたいと思いこのHack Uに参加しました． 主にWebのフロントエンドを担当し，研究室の先輩からフォローをもらいながら実装していきました． 途中で困難に当たることも多かったですが，だからこそ優勝できたことは嬉しかったです． この経験を今後に活かしていきたいと思います．
今回参加したHack Uで私は主にバックエンドをを担当しました． バックエンドを担当する事は初めてだったので実装に苦労しましたが，目標にしていた最優秀賞をいただくことができ嬉しく思います． 今回の優勝はこのチームだったからこそ実現できたものだと思います． この経験を今後の活動に活かしていきたいと思います．
今回Androidを開発を主に担当しました． チームの中で唯一1年でとても緊張しましたが，ここまで大きな成果を得られてとても嬉しいです． 途中エラーが出て苦しい時期もありましたが，HackFamilyのみんなで一緒に開発をしていたからこそ最後までやり切ることができたと思います． 今後も，今回の経験を通してさまざまな開発に活かしていきたいと思っています．
IWIN2022にて「Implementation of spatio-temporal fencing for crowd sensing in a smartphone applications」を発表してきました． この発表で「IWIN2022 Best Presentation Awards」を受賞しました
Crowdsensing platforms are available to solve the problems of dedicated system development and operating costs associated with crowdsensing. Among them, there are several crowdsensing platforms that provide incentive elements to motivate and maintain users. We build a crowdsensing platform (Lavlus) to mitigate disincentive factors that can be used in conjunction with incentive factors. This study implements a smartphone application for Lavlus. The Lavlus smartphone app needs to have the following functions: sensing project download, sensing request notification, automatic sensing, and sensor data upload. Among them, sensing request notification and automatic sensing are based on Spatio-temporal fencing. Geofencing used latitude and longitude, which are easy for users to visually recognize, but GPS is unstable indoors and in areas with many buildings. Therefore, a margin is provided on the geofence to determine whether the user has entered or exited the geofence with certainty. Lavlus may also target specific facilities, such as amusement parks or factories, as actual use cases. In this case, the geofence may be arbitrarily polygonal. We then draw a circle with the user at its center and generate geofencing points at eight points on the circumference of the circle. If one or more of the generated points are inside the geofence, the system determines that it is about to enter space-time and issues a notification whether or not it will cooperate with sensing. If all eight points are inside, the application judges that it has definitely entered the area and performs automatic sensing. If all eight points are outside, the application judges that it has definitely exited and terminates sensing. This allows proper geofencing even when the geofence is arbitrarily polygonal. In this paper, we implemented these functions and verified their operation. As a result, the geofence worked properly for arbitrary polygons.
どうも，M1の須崎翔太です. この度 8/31 ~ 9/3 に開催されたIWIN2022にオフラインで参加してきました． 学会発表は1ヶ月前にあったDICOMOが初めてで，今回は英語かつオフラインとのことで非常に緊張しました． そんな初めての環境での発表でしたが，多くの助力と練習により満足できる発表ができました． 研究室の皆様や，関係者の皆様にはここで御礼申し上げます． 結果，「IWIN2022 Best Presentation Awards」受賞でき，大変嬉しく思います．
