犬と人間は古来より密接な関係性を築いてきた. しかし犬と人間が関係性を築いていくには, 身振り手振りのコミュニケーションを行っていることや, 鳴き声や仕草などの曖昧な情報から状態を推測しているという現状がある. しかし,こうした課題を解決するのに効果的であると考えられるペットや犬を対象とした状態分析の研究は, 人間を対象としたものと比べて少ないのが現状である.
本研究では, 簡易センサデバイスを用いた犬の状態分析システムを提案する. 状態分析として, 犬の位置と動作情報から分析を行う. これにより, 犬がどの場所で, どんな状態で過ごしていたかが分析可能となり, 良好な関係性を構築することに役立てられると考えた.

One key to preventing the spread of the COVID-19 is knowing where the crowd is. The visual people counting system is a high accuracy choice, but concerns also arise around the potential privacy leakage, environment limitation and many people feel uncomfortable with camera, etc. We carried out a field people counting test with the millimeter radar-based system contained a low-cost, commercial, off-the-shelf radar in the restaurant at Tokyo. Combined with the future wireless networks, everyone could find the crowd information by the application. Our system has been evaluated and demonstrated by 2 scenarios resulting an accuracy of 80.00% and 63.74%.

高次統計量と無線通信の特徴を活かしたブラインド等化器の提案を行い、数値シミュレーションでその性能を評価した結果を報告する。

無線LANスループットを予測し通信を制御することで、周波数を有効利用する技術が検討されている。先行研究において、過去のスループットをもとに深層学習によって予測を行うことが可能であると示されているが、スループットの変動は信号強度（RSS）やチャネル占有率（COR）の変動等、複数の要因があり、スループットのみの学習では予測精度に限界がある。そこで本検討では、スループットの変動要因となるRSSとCORを併せて学習することで精度の向上を目指す。複数のニューラルネットワークに対して、スループットのみとスループット・RSS・CORで学習させ予測精度を比較し、ネットワークの構造によらずRSS・CORを用いることで精度が向上することを確認した。

近年、グラフマイニングを使用した交通渋滞分析が盛んに行われているが、先行研究ではあくまでシミュレーションを行うまでにとどまっており、実際の予測箇所にどのような問題があるかを示すことはできていなかった。
本研究では、首都圏の高速道路及び都市高速を対象範囲として、媒介中心性分析を利用したグラフネットワーク分析モデルを提案し、その結果からマクロ及びミクロな視点で渋滞原因の考察を行うことで、渋滞解消のための道路改良計画の提案につなげる。

遠隔観光支援の一環として，筆者らはテレプレゼンスロボットとドローンを組み合わせた遠隔観光支援システムの研究開発を進めている．提案システムは，観光地にあるテレプレゼンスロボットとドローンの遠隔操作を可能とする一方で，安全性や観光地の状況を考慮した遠隔操作を実現するためには，遠隔の観光者と現地の観光者間でドローンを協調的に操作できる機能が必要となる．そこで，ドローンの操作に対して自動化レベルを設定し，遠隔からでも容易かつ安全にドローンを操作しつつ，観光地の状況に応じて現地の観光者と協調的にドローンを操作できる機能を提案する．本稿ではその設計とシミュレーションによる機能評価について報告する．

路線バス，鉄道，タクシーなどを複合的に勘案した旅程をユーザに提案する際，実行可能性の観点から遅延の考慮が重要となる．特に路線バスは慢性的に遅延することもあり重要である．一方，路線バスの各種情報はGeneral Transit Feed Specification (GTFS)に則ったデータの公開が進みつつある．そこでGTFSデータを使って時々刻々と変化する路線バスの遅延時間を推定する方法を提案する．提案手法では，路線上の任意の位置に対する通過時刻を与える通過時刻決定関数を導入することにより，バス停より小さい粒度の推定を可能にする．実データを用いた検証によって提案手法の有効性を確認した．

地域公共交通では，限られた人員で運行を継続している．さらに，新規の従業員 の雇用がうまく進まず，従業員の高齢化が進んでいる．高齢化が進むにつれて健 康に問題を抱える従業員が増えるため，人員のやりくりによる運行管理だけでな く，日々の健康状態を紐づけた運行管理が今後必要になる．そこで我々は，地域 公共交通における人員不足と従業員の高齢化の問題を解決するために，乗務前後 の点呼の最適化，運行管理情報の過多による業務圧迫の改善，そして従業員の健 康情報と運行管理情報の連携に着目した．本論文は，運行管理のデジタル化と業 務の効率化を支援するための運行管理者と点呼者向けのアプリケーションの試作 について紹介を行う．

オンデマンド実時間配車サービスSmartAccessVehicleService（SAVS）は，配車システムにより公共交通機関を制御し，乗車要求（デマンド）に対しリアルタイムな最適経路探索と配車を自動で行う．従来のSAVSは逐次最適挿入法と呼ばれる配車アルゴリズムを用いている．この手法はデマンド発生時間から送迎完了までの時間（デマンド達成時間）の平均時間を最小化できるが，乗客間で車両待ち時間が大きくばらつき，サービスの質に個人差が生じる可能性が存在する．本稿は逐次最適挿入法の改良を行い，待ち時間の分散を最小化する配車アルゴリズムを提案する．提案手法の検証のため，シミュレーションにより逐次最適挿入法と提案手法の待ち時間の変動係数の比較を行った．

新型コロナウイルス感染症への対応で，大学においても新しい生活様式の実践が推奨され，三密を回避することが強く求められている．このような状況においては，ピロティ・教室・食堂といった大人数が集まる空間において，混雑状況の把握やソーシャルディスタンスを確保する仕組みが必要不可欠である．そこで本研究では，まず散在しているキャンパス情報を利活用可能にするため，これらの情報を集約する基盤を構築する．次に，集約した情報を利用シーンに応じて関連付けて可視化し，キャンパスの混雑状況の把握を容易にする．さらに，行動変容ステージモデルに基づき三密回避を動機づける仕組みを導入することで，キャンパス利用者の行動変容促進を提案する．

一般的に新しい習慣を確立することは困難であるため，習慣化支援を行ってくれるアプリを利用する場合がある．習慣化支援を目的としたアプリには，他者とグループを組んで活動するものが存在する．しかし，そのようなアプリを利用しても習慣化が継続できない場合がある．その原因は手段そのものを目的として共有しているからであると考えられる．したがって，目的と手段を区別することで，目的を共有したグループを構成することが必要である． 本研究では事前評価として，ユーザが目的と手段を適切に区別できているか調査を行った．また，分析に基づいて目的と手段を区別した習慣化支援アプリの検討を行った．その結果と今後の展望について示す．

近年，社会全体でデジタル化が進んでおり，ソフトウェアの需要が増加している．しかし，大量のコードにおける複雑な構造及び依存関係を理解することは非常に困難である。そのため，仮想現実（Virtual Reality: VR）や複合現実（Mixed Reality: MR）を用いてプログラムの構造を都市や惑星などのメタファにより可視化する研究が行われている．しかし，可視化された構造を効果的・効率的に探索するためのインタラクション手法は未だ確立されていない．本研究では，操作方法やフィードバックの提案を行い，複雑な構造を効果的・効率的に探索可能なソフトウェア可視化システムを開発する．また，構造探索効率に与える影響と有効性について調査する．

情報を具体的に表現せずに，イラストや図形などを用いて抽象的に表現することで情報を直感的に提示し，ユーザの行動変容を促すアンビエントディスプレイの研究が数多く存在する．そして，システムの長期利用をするにあたり，ユーザのシステムに対する未知性・信頼感の低下が原因で馴れや飽きが生じて，興味を失う可能性が示唆されるが，この問題に焦点を当てた研究は見つかっていない．よって，その問題を解消するために，馴れや飽きを定量的に測定する手法や，興味喪失に対処可能な情報提示手法を検討，実装し，システムに組み込む．その上で，在宅での活動量の促進を目的としたユーザ評価実験を通してその効果や最適な手法について調査する．

Optical Camera Communication(OCC)とは，送信機にLEDやディスプレイなどの光源，受信機にはカメラを用いる通信技術である．OCCの変調方式の中でも，3色LEDの特徴を活かしたColor Shift Keying(CSK)は，スループット向上の観点から注目されている．しかし従来手法では，外部環境によっては特定の色の読み取り精度が低下する課題があった．そこで本稿では，環境に応じて配色を変える環境適応型CSKを提案する．実験結果から，外部環境に応じたコンスタレーション設定により，BERを大幅に低減可能なことを確認した．

近似コンピューティング（AC）とは，計算機内でデータの誤りを許容して処理を行う技術である．本稿では，ネットワーク越しでACを実現するアプローチの一つとして，深海などの超高遅延・ロス環境において，ネットワークカメラを用いた遠隔での物体検出を実現するための手法として，画像の確率的転送法を提案する．提案手法で，画像をブロックに分割し，物体の出現頻度から算出された重みに応じて各ブロックを確率的に転送する．提案手法の有効性をシミュレーションおよび実験によって検証しており，本稿では特に実験による物体検出精度の評価結果について報告する．

COVID19対応で，オンライン授業が増え，オンラインで試験を実施する場合も多くあると考えられる．このような状況でも成績評価の公平性の観点から不正を防止する必要がある．本発表では学生のオンライン試験における不正手法を整理し，不正行動を抑止するためのアプリケーションを提案し，その効果を評価する．

対話型コミュニケーションにおける状況の把握の重要性が注目されており，センサを利活用した効率的なデータ収集・分析手法などが検討されている．装着型センサを活用した研究では，被験者がセンサを直接装着することから，事前の個人識別等の学習を必要とせず正確な収集が可能である一方，十分なセンシング精度を確保した上での小型化・軽量化・省電力化には課題がある．本研究では，装着型センサを用いたコミュニケーション状況の効果的な把握を目的とした，行動認識センサおよびデータ収集システムを提案する．本稿では，行動認識センサによる対話型コミュニケーション検出の実験と評価について述べる．

行動追跡型アプリ（Self Guard）に基づき、スマートフォン・ウェアラブルデバイスを用いた実験で、ユーザの感染症予防行動（手洗い・滞在記録・体調記録など）を認識し、それらの行動に対してインセンティブを付与することで、人の行動にどのような影響を与えるかを調査する。特に、本実験ではインセンティブとして換金可能なポイントを付与し、その付与方法の違い（定額・加算・減算モデル）が人々の行動に与える影響の違いを評価する。感染症予防行動を促進するためのインセンティブモデルはまだ提案されておらず、これらの設計・評価は、今後の感染症予防行動促進システムの設計において重要な要素になる。

中小製造業の生産性向上に対するトラブルの一つとして，１人の作業者が2台以上の機械の操作を担当する現場における両機械停止がある．片方の機械が停止する状況は許容されるが，両方の機械が停止している状態は生産効率が低下するとされている．本研究では，このようなトラブルを生産効率低下トラブルと定義する．生産効率低下トラブルの発生が事前に分かれば，現場の管理者は作業者の増援や，生産計画の変更が可能であり，生産効率の低下を防ぐことができる．本研究では，機械の稼働状態を取得するIoTセンサのデータを基にNNの予測モデルを構築し，事前に生産効率低下トラブルを予測することが可能かどうかの検証を行う．

加速度センサ等を用いた人の行動認識に関する研究は近年盛んだが，清掃行動に着目した研究は少ない．清潔な環境維持が課題となっている昨今においては，低コストかつ簡易に清掃行動をモニタリングする技術の重要性が高まっていると言える．そこで本論文では，清掃道具に装着した加速度センサを用いた清掃行動認識手法を提案する．加速度センサを装着したIoTモップを用いたデータセットを作成し，複数の機械学習アルゴリズムにより精度を比較した．またサンプリング周波数などをパラメタとした評価により，高精度な認識に必要なデータ量を明らかにした．

The fast development of information and communication technologies allows various jobs to be converted to computer-based work. In recent years, remote work has been increasing significantly, for instance, to contain the spread of Coronavirus and other reasons as well. However, the long hours of desk work can also contribute to a severe increasing in physical and mental stress problems. We employ biometric sensors and propose a system to manage stress by identifying human behavior, reducing as much as possible the burden on the user side. The system is based on ambient computing allowing the machine to recognize and process human behavior.

運動は身体的だけでなく精神的にも良い効果をもたらすものの，世界の多くの人々は運動不足であり，この傾向は長年にわたって改善されていない．運動の機会を増やすことができない理由の1つに仕事や家事で忙しいということが挙げられていることから，これらの作業の最中でも行うことができる「ながら運動」を日常生活に取り入れることで，運動習慣を身につけることができると考えた．本研究は，運動の提案と実行状態の認識，利用者へのフィードバック機能をもつ「ながら運動促進システム」の実現を目的とする．本論文では，デスクワークを対象としたケーススタディと様々な作業と運動に適用可能なシステムの実現に向けた検討結果を報告する．

To monitor a person's food intake behavior we made a system to detect chewing strokes, swallowing events, hand movements, and using this information to detect food picking events and water swallowing events. The acoustic information gathered by a microphone placed on the subjects under the ear position. Acceleration data was captured by an IMU sensor placed on the subject’s wrist. We used the CRNN model for detection of chewing strokes, swallowing events, and hand movements. By Using the acceleration and acoustic information in early fusion strategy we were able to detect the food picking and water swallowing events.

近年注目されているNDN（Named Data Networking）ではコンテンツ転送はPublisherが移動する環境を想定しておらず，1）Publisher移動中のコンテンツへのネットワークアクセス喪失，2）Publisher移動後のInterest Packetの誤配送と3）Interest Packetの不要な拡散の3つの問題が発生する．
我々はこれまで上記のうち1つ目と2つ目に対して正しいコンテンツ配信を妨害する経路情報削除する手法を提案し，同手法によりコンテンツ取得率が向上することを示したが，3つ目の問題は未解決である．
そこで，本稿では，以前の提案手法に新たなフラグを導入することによりPublisher移動完了後のコンテンツ配送経路を迅速に構築する手法を提案し，シミュレーション実験によりその性能を明らかにする．

本研究では，災害発生初期に既存のネットワークを使用せず，避難者や地方自治体などの利用者が必要な情報を収集・提供するための，UAVアドホックネットワークシステムの実現を最終的な目標とする．このシステムにおいて，避難者が発信する情報に優先度をつけ，UAVが優先度順に送信することで情報収集の効率化を図る．そして，通信シミュレーション実験により，その有効性を評価する．

近年，IoTサービスの著しく普及により，IoT/M2M向けの通信プロトコルとして低容量・高頻度の通信に特化したMQ Telemetry Transport(MQTT)が注目されているが，優先度を考慮したメッセージの送受信などにQoS機能に関する問題点が指摘されている．そこで，本研究者らは，これまで，メッセージの優先度に着目し，新たな拡張MQTT法を提案し，有効性について評価を行ってきた．そして，本稿では複数のデバイスが定期的にメッセージを送信する状況において，緊急を要するメッセージが突発的に発生する環境を想定し，実証実験を通じて，緊急性の高いメッセージを一定の伝送遅延の範囲内で受信できたことから，本提案手法が有効であることを示した

分散システムの各プロセス間のデータの送受信においてメッセージブローカを使用する場合がある．メッセージブローカを用いることでプロセス間のデータの送受信を仲介し，各プロセス間の結合を疎にできる．メッセージブローカを用いたシステムの場合，メッセージブローカの性能がシステム全体の性能に大きく影響する．そこで本稿では通信プロトコルの視点からメッセージブローカを実装し，メッセージブローカの各処理にかかる時間を測定し比較評価を行う．

現在、5Gの普及に伴い、より高度で信頼性のある通信が期待されている。5Gでは、超高速通信、多数同時接続、超低遅延の3つの利点が掲げられており、応用分野は多岐にわたると考えられる。しかし、これらの利点のうち、超低遅延を実現するには現在の携帯網では困難である。携帯網では、GTPプロトコルにより回線交換方式に準ずる構成をとっており、エッジ経由の通信経路への伝搬の難しさが要因である。そのため、本研究ではパケット網制御手法を携帯バックホール網のアーキテクチャに応用し、現在のモバイル網に最適な構成について検討及び提案を行う。

放牧牛の効率的管理のためにその位置を推定する技術が望まれている。GPSはその一つの方法であるが消費電力が高く頻繁なバッテリ交換が必要となる。したがって、GPSに替わるトラッキング手法の実現が望まれている。代替手法としてRSSIを用いた多次元尺度構成法ベースの位置推定が考えられるが、RSSI値が欠損する場合に精度が下がるといった問題点がある。本研究では、誤差増大の原因となるRSSI値の欠損の影響を可能な限り削減するために、牛とアンテナとの接続性に応じて使用する要素を変更する位置推定手法を提案する。提案手法により位置推定精度の改善がなされた。

近年，データ(動画，音声，テキストなど)を受信，提示可能なIoT機器が増え続けており，ユーザーへ有効に情報を伝えるには状況にあった適切なデバイスを選択する必要がある．そこで，我々はWebベースによるデータ提示環境の適応手法を提案する．提案手法は，デバイス同士や情報源との関係をResource Description Framework　(RDF) により保持する．そして，データ提示に適切なデバイスを選択するため，特定の目的空間におけるデバイスの位置を求める．本稿では，データを提示する例として，ユーザーを中心に情報源，デバイスとの位置をFruchterman-Reingoldアルゴリズムにより2次元空間へ配置する．配置された空間において，ユーザー近傍のデバイスを選択するプロトタイプを試作した．

ユーザーが放送とネットの伝送路や、テレビとスマホなどのデバイスを意識することなく、いつでも同様の視聴体験を得ることができれば、サービスの利便性向上が期待できる。我々は実現のための一手法として、放送とインターネットで配信される放送局コンテンツを共にWebプラットフォームで扱えるようにする伝送路抽象化技術およびその受信機アーキテクチャを検討している。今回、受信機が放送経由で取得した放送局コンテンツに含まれる映像音声・字幕・データなどを、別のWebクライアント端末で視聴するための方法として、標準化されているハイブリッドキャストの端末連携機能を拡張して実現する方法を検討し、試作による機能検証を行ったので報告する。

本論文では，ビジュアルプログラミングによる非同期処理の学習支援システムを提案する．近年，ウェブアプリケーションの開発では，時間のかかる処理で利用者を待たせないために，JavaScriptの非同期処理がよく使われている．しかし，非同期処理は，同期処理と比べて複雑で概念の理解が困難であることから，学習が難しいという課題がある．非同期処理の難しさに着目した可視化の研究は存在するが，学習支援が主目的でない点で異なる．この課題を解決するために，非同期処理の視覚的な学習をブロックプログラミングで支援するシステムを提案する．我々は提案システムを試作・評価し，非同期処理の学習の困難さを緩和することを確認した．

本論文では，Web Workerの学習コストと非同期処理との親和性とに着目したJavaScriptスレッドライブラリを提案する．JavaScriptでマルチスレッドを実現するためにはWeb Workerを用いる必要があるが，固有のAPIを持つため学習コストが高く，非同期処理の記法との親和性が低いという課題がある．この2つの課題を同時に解決するライブラリは見当たらない．我々は，広範に使われている言語に類似したThreadクラスでWeb Workerを隠蔽し，スレッド処理の結果をPromiseで返すライブラリを提案する．我々は提案ライブラリを試作・評価し，これらの課題を緩和できることを確認した．

現在，少子化による大学再編の必要性やCOVID-19の感染拡大防止策による授業のオンライン化によって，大学の時間割を再編成したいという要求が増している．このため，大学の時間割作成システムの需要が高まっている．しかし，大学によって，時間割の制約が異なると考えられているため，時間割編成問題の表現方法の汎化が大きな課題である．そこで，本研究では時間割作成システムの汎用入力インタフェースとしてDSL（Domain-Specific Language）を提案する．

個人で行われている仕事がどの時間にどの程度の進捗で行われているかを確認することは難しい．そこで，ファイルアクセス履歴の傾向から計算機ユーザのコンパイルを必要とする作業を推定する手法を提案する．提案手法は408,510 件のファイルアクセス履歴より675個の作業を抽出し，このうち521個の作業におけるコンパイルの有無を正しく推定できた．