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ユビキタスコンピュー
ティングシステム研究室
教授 安本 慶一 Keiichi Yasumoto
准教授 荒川 豊 Yutaka Arakawa
助教 諏訪博彦 Hirohiko Suwa
助教 藤本まなと Manato Fujimoto
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Ubiquitous Computing Systems Laboratory
http://ubi-lab.naist.jp
研究室の構成
安本教授 荒川准教授 諏訪助教 藤本助教
後期課程:5名(留学生3名)
前期課程:9名(留学生1名)
新M1
12名
受入予定
研究室の目標
• センサ・デバイス・ネットワークの連携により、環
境から取得される実世界データを効率よく収集・分
析・応用し、先進的なサービスの実現を目指す。
農場自動車 都市 環境人間活動
実世界
情報の収集
モバイルセンシング,センサーネットワーク,…
収集した情報の分析
分析結果の応用
コンテキスト推定,情報推薦,嗜好分析, 快適度分析
行動支援,スマートハウス,
コンテキストアウェアシステム
研究グループと研究内容
• 3つの研究グループで研究を進めています。
国・都市
家・車
人
スマートハウス・見守り・健康・快
適
・運転支援・風景センシング
参加型センシング・ゲーミフィケー
ション・ソーシャルデータ・ジオ系
行動や運動の認識・屋内位置測位・
生体情報センシング・感情推定
スマートホーム
• 2013年3月竣工の実際に生活できる1LDK
• さまざまなセンサが埋め込まれていて,居住者の
ライフログを記録可能
位置センサ
(超音波受信機)
位置センサ
(超音波送信機)
電力計
5
水栓センサ(自作)
環境センサ
スマートホームでの研究内容
• 見守り
 低コストかつプライバシに配慮した行動認識法
 コストと品質のトレードオフを考慮した見守りフレームワーク
• 快適・省エネな家電制御
 省エネ・快適性を両立する家電動作設定支援I/F
 同じ状態に遷移させる最も省エネな家電の稼働方法
(室温・湿度等)
スマートハウス・見守り・健康・快適
・運転支援・風景センシング
宅内行動認識に関する研究
• センサログ分析による行動認識
消費電力
温度・湿度 位置情報
統合的に
可視化
ある期間のセンサデータを特定
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上田他:複数のセンシングデータの可視化および関連付けによる生活行動の理解支援シ
ステム,第21回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ,2013-12
直感的なリモコンに関する研究
• 位置情報を用いた直感的なリモコン
 スマートハウス内の高精度位置センサを利用
操作対象の家電に応じた
操作画面が表示される
位置センサ
2つの位置センサから
操作したい家電を推定
エアコン
テレビ
省エネに関する研究
• 状態Aから状態Bに遷移するための最小遷移
ルートの探索
S
T
アルゴリズムにより操作系列(パス)を発見
エアコンのみ
エアコン+ヒーター
どっちが省エネか?
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スマートシティの研究内容
• ソーシャルデータ分析
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• 参加型センシングとゲーミフィケーション
 動画共有による参加型風景センシング
 人によるセンシングをいかに促進するか?
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 何でもウェアラブルにする超小型センサを開発
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Nuttapoom Amornpashara, Yutaka Arakawa, Morihiko Tamai, and Keiichi Yasumoto, ``Phorec: Context-Aware photography
Support System Based on Analysis of Big Data of Good Photo with Location, Time, and Weather Condition,'' ACM HotMobile 2014
From where?
Which season?
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Flickr分析による写真家支援システム
• 季節・時間・場所・カメラ設定を推薦
ドライブレコーダによる風景センシング
• 桜のきれいな道路を自動判定&共有
フラクタル次元 色ヒストグラム
何でもセンサ化
• 7つのセンサ搭載:加速度・ジャイロ・地磁気・気温・湿度・気圧・UV
• BLE搭載:スマホからリアルタイムにデータを確認可能
• メモリ搭載:スマホなしでセンシング可能
• 低消費電力:24時間連続ロギング可能
約7cm
スマートライフの研究
• スマホを用いた生体情報センシング
 心拍数,空腹度
 眠気・寝入り
• スマホを用いた行動や運動の認識
 ながら動作認識
 操作スキルの定量化
行動や運動の認識・生体情報センシング・
睡眠状態推定・タッチセンサの活用
スマートフォンを用いた心拍数推定
• ニューラルネットワークを用いて,スマートフォン
から取得する歩行データと心拍数の対応関係を学習
身体的
負担度心拍数負担度
モデル
歩行データ
・加速度の振幅,
周波数
・歩行速度
・勾配
・酸素摂取量
心拍数の増減に関連のあるもの
Sumida, M., Mizumoto,T.,Yasumoto, K., ``Estimating heart rate variation during
walking with smartphone,’’ Proc. of UbiComp 2013, pp. 245-254 (Sep. 2013).
現在,ルート案内と連携した
システムを構築中
タッチ分析によるコンテキスト推定
• タッチパネルをセンサ化
脈波を用いたリアルタム睡眠状態推定
• 普及しつつある脈拍計を使い睡眠状態推定
You fell
asleep at
14:00
14:20
Wake up!
Final deadline
Desired sleep length
Ring
Alarm application
Machine Learning
Commercial
sleep monitor
Silmee, Toshiba
Palse sensor
Myo LINK
Realtime
heart rate
Sleep state and
Heart rate model
Ground Truth
- Wake
- Rem-Sleep
- Light-Sleep
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7 features
- Sleep states
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Other commercial wearable heart rate monitors
(If they start providing a raw data in realtime)
Smartphone-based
Heartrate monitor
ne-based
Camera
Flash
Holding case
by 3D printer
myoelectric signal based
heart rate sensor
Collecting a sleep data Standarizing the collected data Constructing an identification model Estimating sleep states
Sleep state identifier
Deciding sleep-onset time
Set a alarm
at a proper time10 subjects
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/ subject
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空腹度推定
行動と体重の因果関係分析
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快適乗り換え案内
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iBeacon+エナジーハーベストセンサ
オープンラボ
• 研究室説明会
 第1回:4月 3日 15時〜
 第2回:4月 6日 15時〜
 会場:A407
• 備考
 スマートホームも見学できます.
 上記以外でも,個別に見学対応しています.

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研究室説明@オリエンテーション2015

Editor's Notes

  1. 4th example is the latest my research. We are developing social data based urban sensing. Currently, flickr-based sightseeing spots retrieving and context-aware photography support system are running as a project. Compared with the previous example, social-data based urban sensing doesn’t require the expensive infrastructures. It just analyze a stored past data. It means that it is not suitable for realtime sensing.