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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気が付けば2021年も残り少しですね. M1の大鐘勇輝です. 11月17日〜19日の日程で開催されたICMU2021にて,研究発表を行ってきましたので報告したいと思います. 今回発表した論文のタイトルは「Monitoring Wheelchair Users in Care Facilities with BLE Beacons Attached to Wheels」で,簡単に説明するとBLEビーコンを使用して車椅子使用者のモニタリング(自走・介助の判定,活動量の可視化)を行うという研究です. 下記に研究概要を載せておきますので,研究について詳しく知りたい方はそちらをご覧ください.

Ogane, Y., Enokibori, Y., Katsuhiko, K., Monitoring Wheelchair Users in Care Facilities with BLE Beacons Attached to Wheels, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2021), 2021.

研究概要

As the human life span continues to increase due, the shortage of caregivers in nursing homes has become critical. In elderly nursing homes, health is maintained by good nutrition, physical rehabilitation, and the monitoring of many daily tasks that require assistance. Various methods were proposed in previous human-monitoring studies, including acceleration sensors and changes in power consumption. Unfortunately, these techniques do not apply to wheelchair users, and the costs of introducing and operating them are high. In this research, we develop a low-cost monitoring method for wheelchair users that uses BLE beacons that determine the amount of wheel rotations and whether the user is being self-propelled or pushed. Since the radio waves transmitted by BLE beacons are weak, the radio wave strength can be easily changed by the distance and direction of the receiver. Using this receiver feature, we installed a BLE beacon to the wheels of a wheelchair and the uniforms of caregivers and estimated their movements from the changes in the strength of the received radio waves. Using the proposed method, we estimated the number of wheel rotations with 100% accuracy and distinguished between self-propelling and being pushed with 93.0% accuracy.

感想と参加報告

今年のICMU2021はオンラインとオフラインのハイブリッド形式での開催となりました. オフラインで発表する場合の会場は,東京のお台場にある日本科学未来館だったので,久しびりに新幹線に乗っての移動となりました. ICMU自体は11月17日〜19日の日程ですが,今回は前日入りしての参加だったので16日に名古屋を出発し東京に向かっています. この日は天気も良く新幹線から綺麗な富士山が見えました.

新幹線から見えた富士山

日本科学未来館

地球儀のやつが有名なのでこれで分かる人多いかも (自分が行ったときはメンテナンス中で見れませんでしたが…)

ICMU1日目

ICMU1日目と2日目は自分の発表はないので,運営のお手伝いと他の発表者の発表を聞く感じでした. 運営のお手伝いでは主に受付を担当してましたが,そこまで忙しいお仕事ではなかったのでZoom上で他の人の発表を観ながらやっていました. その中で気付いたのですが,ほとんどの発表者が英語が上手で質疑応答も難なくこなしていました. 私は英語を話すのが得意なわけではないので,それを観て「凄いところに来てしまったな…」と思ってました. ちなみに,発表会上は以下の写真の部屋だったのですが,観てもらって分かる通りむちゃくちゃカッコいい会場でした.

発表会場

お昼ごはん

お昼ごはんは運営の方で用意してくれており,3種類の中から好きなのを選んで食べる感じでした. 下の写真はICMU3日目に食べた和牛弁当です. ちなみに2000円台のお弁当らしいです(凄く美味しかったです).

レストランで使用できる食事券

今回のICMUでは会場内のレストランで使用できる680円のお食事券が1人18枚も配られました. なので,空いた時間でおやつとかが実質食べ放題という感じでした. 下の写真のアイスとチュロスとコーラは毎日食べてました:)

レストランはむちゃくちゃ景色がよくオシャレな感じでした

ICMU2日目

2日目も僕の発表はないので,動きとしては1日目とほぼ同じ感じでした. ただ、チームラボの展示と技術討論会という名の夕食会があったので旅行気分が味わえました.

チームラボボーダレス

チームラボとはデジタル技術を駆使した「デジタルアート」を制作・展示する集団のこと https://borderless.teamlab.art/jp/

色々な作品があったけれど個人的にサーチライトを使った作品が一番のお気に入り

技術討論会(夕食)

夕食の会場は「Trattoria Pizzeria LOGIC お台場」というイタリアンのお店. 店内からはレインボーブリッジや東京タワーを見渡すことができ,とてもオシャレでした.

ICMU3日目

3日目はついに私の発表日でした. 他の人の発表を見る限り,ほぼ全員がスラスラ英語で質疑応答できていたのでかなりプレッシャーでした. しかし意外にも緊張はあまりしておらず,発表自体は大きなミスなく終えることができたので良かったです(Zoomで配信しながらプロジェクターにも映すという都合上、セッティングで詰まってる人が多かったので). ただ,質疑応答では1人目の質問は聞かれると思ってた質問がそのまま来たのでなんとか答えられましたが,それ以降の質問は英語で上手く伝えられなかったり,そもそも質問内容を正しく理解できていませんでした. 英語力って大事だなととても痛感しました.

発表後

打ち上げがてらレストランで余ってた券を使って豪遊してました (カロリーやばい)

東京駅まで行ってお土産を買いました.

ICMUのまとめ

論文執筆からスライドの作成、発表までやることが多くて大変だったけど久しぶりに現地で発表できたので良かったです. 英語発表は大変だけど現地で発表できると良い思い出がたくさん作れるので,みんなも院進して英語発表しよう!!

あと,今回は新しく買ったPixel6 Proで写真を撮ってますが,かなり画質が良いのでオススメです.

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11月4日から11月6日にネパール・カトマンズで開催されたICMU2019において,以下の発表をしましたので報告します.

Kaji, K., Kaneko, M., Ito, N., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., A PDR Smartphone Application Considering Side/Backward Steps, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2019), 2019.

研究概要

PDR is mentioned as a powerful indoor position estimation method. In general PDR, the direction of movement is determined from the value of the angular velocity sensor, so it is difficult to estimate behavior such as walking sideways or backwards without changing the angular velocity value. In order to solve this problem, we proposed a method to estimate the traveling direction of each step using the acceleration plane component. Although this research has made it possible to estimate the behavior in which the value of angular velocity does not change, there is a problem that the estimated trajectory becomes zigzag when going straight. The main reason for the zigzag trajectory is that the rotation of the waist is not taken into consideration. In this research, in addition to the acceleration plane component, the angular velocity plane component is used in combination, and the motion direction estimation for each step is made more accurate by canceling the waist rotation. As a experimental result, the error of the method of the previous research is about 14.2 degrees on average, and the method of this research is about 9.1 degrees on average, and the accuracy improvement of about 5.1 degrees on average was confirmed. In addition, the proposed method is implemented as an Android application with real-time processing enabled.

発表風景

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M1の井上です. 11月4日から11月6日にネパール・カトマンズで開催されたICMU2019において,以下の発表をしましたので報告します.

Inoue, H., Kaji, K., A Smartphone Application that Automatically Provides Arrival Time based on Estimation of Train on Board, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2019), 2019.

研究概要

There are passengers who to ride on the train in a harry. They may not know the arrival time to the destination. Therefore, the arrival time of their target station is essential information for them. To acquire the information by using currently available application, it is necessary to search or input their train on board. Therefore, the arrival time is display on a smartphone by a passenger. Moreover, a passenger does not need to operate the smartphone. A passenger can get the arrival time of a train and train information such as train type and train destination. This system estimates the train on which the passenger is riding by using current location information from the passenger’s smartphone. This system processes train route estimation function and train direction estimation function before train estimation function. There is a system can display simply arrival time at local train. However, this system can display arrival time information of superior train. Also, this system displays arrival time information of adjacent route when running on a parallel route section. We examined whether arrival time information of adjacent route was displayed correctly. We confirmed that there are sections that are displayed correctly and sections that are displayed incorrectly.

発表スライド

A Smartphone Application that Automatically Provides Arrival Time based on Estimation of Train on Board from Haruki Inoue

デモンストレーション


感想

初めての国際学会ということで,かなり緊張しました. それに加えて,初めての海外でした.すべてが初体験でした. なんとか英語で発表し,質疑応答もシンプルな解答ではありましたが,英語で受け答えできました. 発表に関してサポートしていただいた梶先生,先輩方,他の先生方,本当にありがとうございました.

初めての海外がネパールということで,ちょっと不安なところもありましたが,楽しくネパールを過ごせました. 食も美味しかったです.朝食に関しては洋食ばかりでしたが,昼・バンケットで提供された現地の食事もかなり美味でした.

ただ,信号による交通整理がされていない場所であり,かつ自動車やバイクの交通量が非常に多かった場所なので,交通事故しなかヒヤヒヤしましたが,無事,帰国できました. ネパールは鉄道網がそこまで発達していません. なのでメインの移動は自家用車かバスになっています. バスもかなり古い車両で運用されている場合もあり「すごいな」と思いました. とにかく,とても勉強になった学会発表となりました.

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2018年10月5日から10月8日にかけて,ニュージランドでICMU2018が行われ,以下の発表をしました.

  • Yotsuya, K., Ito, N., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., Kaji, K., Method to Improve Accuracy of Indoor PDR Trajectories Using a Large Amount of Trajectories, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2018), 2018.
  • Sugimoto, S., Ito, N., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., Kaji, K., Partial Matching Estimation Method of Walking Trajectories for Generating Indoor Pedestrian Networks, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2018), 2018.

感想

四ツ谷

初めての海外での学会発表で,質疑に全然答える事ができず苦い思い出になりました. しかし,学外の友人もできたり,オークランドの街並みを見て回れたりできて良い体験も出来ました.

杉本

初めての国際学会でした. 英語による質疑応答では,受けた質問を間違えて聞き取っていたりしましたが,全体を通してとても良い経験になりました. 他大学の教授や学生,また学会以外の場所でオークランドの方と会話ができて良かったです.

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10月3日~5に富山県で開催されたICMU2017にM1四ツ谷,M2大村,梶が以下の発表で参加しました.

  • Kosuke, Y., Haruka, I., Nobuyuki, I., Katsuhiro, N., Naoya, C., Tadanori, M., Kaji, K., Detection of Half-turn Stairs from Walking Trajectories Estimated by Pedestrian Dead Reckoning, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking(ICMU2017), pp.61-62, 2017.
  • Omura, K., Nonomura, H., Naito, K., Mizuno, T., Kaji, K., Implementation and Evaluation of Child’s Location History Transportation Device for Potentially Dangerous Area Detection, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network(ICMU2017), pp.7-12, 2017.
  • Shimizu, S., Ito, N., Naito, K., Chujo, N., Mizuno, T., Kaji, K., Pedestrian Direction Estimation for Each Step Using Plane Component of Accelerometer, International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network(ICMU2017), pp., 2017.

感想

四ツ谷

今回の国際学会が初めての学会発表だったこともあり,緊張しながら自分の発表順を待っていました. ポスター発表だったため聴者とコミュニケーションを取りながらの発表になりました. 質問に対してとっさに単語が出てこなかったりと,苦い経験もしましたが,これも良い経験になったと思いました.

大村

初めての国際学会でした. ドタバタの準備で緊張しましたが,なんとか発表はできたと思います. 質疑応答はもう少ししっかり聞き取れればより良くできたと思います.

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  • Kaji, K., Kanagu, K., Murao, K., Nishio, N., Urano, K., Iida, H., Kawaguchi, N. Multi-Algorithm On-Site Evaluation System for PDR Challenge, in Proceedings of the Ninth International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU2016), 2016.
  • Kaji, K., Kawaguchi, N. Estimating 3D Pedestrian Trajectories using Stability of Sensing Signal, in Proceedings of the Seventh International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN2016), 2016.

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