近年、動画配信サービスの普及などから電波帯域の枯渇などが問題となっており、可視光無線通信は電波を利用しない無線通信手法として注目されている。また、波長多重方式を利用することで通信容量を容易に増加させることが可能となる。しかし、多重数に応じて光学フィルタと受信機の数を増加させる必要があり、それに応じてコストや受信機の大きさが増加してしまう。そこで、本研究では送信信号強度比と逐次干渉除去を利用することで受信機の数を増加させずに波長多重通信を可能とする。

近年、急速に普及しているLED照明を用いた屋内位置推定手法の検討が広くなされており、LED照明を識別することで位置情報を可視光IDとして取得する必要がある。
　LED照明は、照明として使用するため高い演色性を持つ必要がある。また、ヒューマンセントリックライティングの普及により、LED照明が調色可能であることが望まれる。
　そこで本研究は、8色のマルチチップLED照明を用いた可視光ID送受信システムにおける送信機の検討を行った。8色で構成されるマルチチップLEDにより色温度が2700Kから6500Kの間で調色可能で高い演色性を持ち、照度が一定でスペクトル分布が異なる照明光を生成することで可視光IDの送信が可能であることを明らかにする。

複数スピーカを用いたスマートフォン内蔵マイクロフォンの測位では，各スピーカ・マイクロフォン間の伝搬時間を用いるToA（Time of Arrival）方式が精度の観点で望ましい．このためには全てのスピーカやマイクロフォン間での時刻同期が必要となるが，一般的な市販音響機器は，スピーカ間やスピーカ・マイクロフォン間で十分な精度の時刻同期をとる機能を備えていない．そこで本稿では，スマートスピーカ等のスピーカとマイクロフォンを備えたデバイスを用いて全てのスピーカ・マイクロフォン間の時刻同期をとり，ToA方式で測位する手法を提案する．

本稿では，無線LANのAP (Access Point) 間で行われるFTM (Fine Timing Measurement) プロトコルに基づくフレーム交換を測位端末がスニーフし，その際得られる時刻情報を用いてTDOA (Time Difference of Arrival) 測位を行う測位システムを提案する．
本提案システムでは，FTMプロトコルに対応したAPが連携しネットワークを作成することで，測位端末はパッシブにフレームをスニーフするだけで時計のバイアス誤差を相殺した距離差を取得でき，測位端末の位置のみを未知数とする最適化問題に帰着できる．
測位端末は常にパッシブであるので測位したい端末の数に制限はない．
さらに，最適化問題を解く手法として，正規方程式を解くことで推定位置を求める手法を提案する．
数値計算実験から，推定誤差が90パーセンタイル 1 m 未満の性能が得られることを確認した．

近年のモバイル端末は，セキュリティ強化やプライバシー保護の観点からMacアドレスのランダム化が導入されている．これにより，従来のMacアドレスを用いたWi-Fiプローブ要求による人流解析や混雑度解析は，利用が難しくなっている．
本研究は，トンネル事故火災による濃煙空間を想定し，Wi-Fiプローブ要求に含まれる情報を特徴量としてモバイル端末の台数推定を行う手法を開発し，避難誘導に活用することを提案する．提案手法は，主成分分析とクラスター分析を組み合わせることで台数推定を行う．本稿では，避難者行動を想定した屋外実験を行い、端末台数推定をした結果について報告をする．

本研究では，小説や映画などの複数ジャンルを横断する類似作品ネットワークを用いたセレンディピティ指向推薦システムを実現する．
推薦システムに関する研究の多くは評価指標に推薦精度を用いている．一方，推薦精度とは異なる評価指標の必要性が言及されている．その一つがセレンディピティである．
我々が提案した推薦手法では，推薦結果が特定のジャンルに偏る問題は解決できたが，セレンディピティ向上の点において課題が残る．
そこで，特徴語の関連をもとに類似作品ネットワークを構築し，任意の二作品間の最短経路上に存在する作品をユーザに推薦する．これにより，トレードオフの関係である意外性と類似性の両立を目指す．

昨今、鉄道における混雑への関心が高まっている。特に、通常とは異なる混雑状況となる輸送障害時の混雑案内ニーズは高いと考えられる。
これまで、筆者らはソーシャルメディア上の投稿を分析し、輸送障害時には混雑率が高い状況だけでなく、混雑率が低い状況にも旅客の関心が高い傾向を確認したが、具体的な後続列車との混雑差、運転間隔ごとの案内の有用性は明らかではなかった。
そこで、低混雑と高混雑に着目し、輸送障害時に比較的空いている後続列車を情報提供した場合等の有用性をwebアンケートで調査し、情報提供に関する有用度モデルを構築した。本稿では、webアンケートの概要と分析結果、および、有用度モデルの構築手順について述べる。

ブロックチェーン(BC)技術は、やり取りする情報の信頼性がシステム内の合意形成のプロセスによって担保され、かつ、改ざんなどの不正を検出することができるため、トレーサビリティの担保を目的としたシステムへの活用が検討されている。一方で、BC技術では、BCに登録されるデータの信頼性は担保していないため、不正データの混入を防止する必要がある。本稿では、登録データの正当性を担保するために考案した、登録データ検証が確実に実施されることを保証する”データコントロールスマートコントラクト”と、登録データを検証するスマートコントラクトの自動生成方式と開発内容について紹介する。

持続可能な水産業のために我が国では資源管理が行われている．資源管理には資源調査が不可欠であるが，現状，人手で実施されており，即時性や正確性に課題がある．資源調査の自動化に向けて，我々は画像認識による魚種の自動判別モデルを開発している．一方，日本近海に限定しても4,700を超える魚種が生息していると言われ，その姿も類似するものが多いことから，正確な魚種の判別は容易なタスクではない．本研究では，深層学習を用いた魚種判別モデルに対して，前処理として基盤モデルを用いた背景除去を行う手法を提案する．本手法により詳細魚種分類の推定精度を向上させることを目的とする．

計画された予定が不測の事態によって遂行できなくなった際に行われるリスケジューリングは、制約を満たしながら複数の修正操作を組み合わせて再計画する必要があるため、人間の負担が大きく、自動化が求められている。本研究では、上記リスケジューリングの自動化のため、操作の時系列を考慮して行動を決定することに優れた強化学習の適用を検討した。本論文では、多様な問題設定が存在し、かつ複数の修正操作が必要なリスケジューリング問題である鉄道運転整理を対象に行った評価検証結果について報告する。

地方自治体を主な運行主体とするコミュニティバスでは，急速にデジタル化が進んでいる．特に，バスの位置情報から現在位置を利用者に知らせるバスロケーションサービスは，ここ数年で多くのコミュニティバスがこれらのサービスを導入している．また，地域住民の利便性を高めるために，バス停ごとの乗降客数を記録し分析することが重要である．そこで我々は，安価でバスロケーションサービスや乗降客数の記録作業をデジタル化するために，携帯端末で動作するアプリケーションとそのバックグラウンドのシステムを開発した．本論文では，開発したアプリケーションとそのシステムの紹介を行う．

本研究では，自転車やバイクの二輪車走行中に搭載されたスマートフォン(スマホ)を安全に操作することを目的に，スマホのカメラから頭部の動きを分類することでスマホ操作と動きを連携させる手法を提案する．体の動きによるデバイス操作に関する研究は多く行われているが，多くは車内や室内を対象としている．二輪車は安全性から動きの制約が多いという課題以外に，屋外の影響，振動の影響が大きい．そこで，本研究では頭部に着目し，特に振動による影響の大きい自転車を対象に，頭部の上下左右のジェスチャー分類器およびスマホアプリ機構の構築を目指す．本稿では，分類器による精度を屋内外および自転車走行中から比較検証する．

二輪車の講習会において、レッスン前後で計測された受講者の走行データをグラフ化し、インストラクターがグラフにより走行を評価しフィードバックコメントを作成することは受講者の技術向上に有用である。本研究では、2回の走行測定のデータから走行を自動評価し、フィードバックコメントの生成を行う。小型のGPSにより、一定間隔での座標の変化を計測したデータから前後加速度、横加速度を計測し、二つの加速度と座標を用いて走行評価を行う。過去のフィードバックコメントと計測データをもとに、評価箇所と評価方法を分析し抽出すべき特徴量を設定した。これらの特徴量から、それぞれのテンプレートコメントを出力する。

現在、バスをはじめとする多くの公共交通機関ではGTFS(General Transit Feed Specification)という統一フォーマットによって運行情報が公開されている。フォーマットが統一されているため、これを利用するシステムにはある程度の汎用性を持たせることが可能であり、我々はこれまでGTFSをベースとしたバスロケーションシステムの開発を進めてきた。さらに、システムを個別アプリケーションの形ではなく、ミドルウェアのDockerのコンテナとしてパッケージすることで、1つのOSインスタンス上で複数のバスロケーションシステムを同時に稼働させ、必要に応じて数を増減する仕組みが得られる。我々はこのシステムをユニバーサルバスロケーションシステム（UBLS）と呼び、大規模展開の可能性と実際の運行データから得られるデータを用いた運行状況解析、遅延予測、経路最適化等の可能性について議論する。

災害時を想定した避難誘導として，複数のUAVを利用する研究が活発である．災害に伴い，情報インフラが麻痺することを想定して，移動エージェントを搭載したUAVでアドホックな通信網を構築することで自動航行を可能とする研究がある．しかし，これらの避難誘導システムでは，誘導経路を導き出すアルゴリズムについて扱われていなかった．そこで，アルゴリズムの改良により誘導の効率の改善を図る．
本稿では提案するアルゴリズムを検証するため，実験環境のツールとしてGUIシミュレータを開発し，UAVや人の移動を視覚的に観察することを可能にした．CUIシミュレータのデジタルなデータでは観察できなかった挙動や潜在していた課題をできるようになった．

テレビや新聞などの従来のマスメディア以上に、Social Network Service(SNS)での宣伝・広告が重要となりつつある。これまではテレビやラジオなどの CM が大きな影響力を持っていたが、YouTube や Twitter、Instagram におけるメディアは各企業がターゲットとしたい年齢層やユーザ層に対して直接的にアプローチできることから、宣伝広告の主流となっている。一方で、従来のマスメディアと同様に、SNS についても投稿時刻や回数などによって宣伝効果に違いがあると考えられる。
我々の研究グループでは Instagram における企業アカウントを対象とした投稿特性とその影響について調査している。本稿では、企業アカウントが宣伝を目的とする投稿に対して、そのフォロワーがどのようなタイミングで反応するのかについて定量的に評価する。その特性をワイブル分布を用いてモデル化することで、ユーザからの反応に影響を与える要因について検討する。

本研究では、社員が新しいチームへ参加した後に創造性を発揮するかどうかを予測するアプローチを提案する。
従来のアンケート調査や論文・特許の提出数による創造性の評価方法では、チームを実際に編成しなければ創造性を発揮するかどうかを評価することができない課題が存在する。
そこで、インスタントメッセージングシステムのログを活用して、チームに参加する社員が参加後に創造性を発揮するかどうかを予測するアプローチを提案する。
提案アプローチでは、チームに参加する社員とチームのメンバーから、創造性に影響を与えるコミュニケーションスタイルを表す特徴ベクトルを獲得し、予測に活用する。

本研究では，「緊張によるパフォーマンスが低下する現象」を「あがり」と定義し，スポーツにおける「あがり」の対処に有効なトレーニング手法について検討する．「あがり」の対処に有効な手法として，「あがり」が発生する環境でのトレーニングが挙げられる．そこで，VR 空間上に再現した仮想の観衆を配置したダーツゲームを構築した．そして，VR 空間上でのダーツゲームのトレーニング手法による「あがり」の緩和の有効性を確認する実験を行った．その結果，VRを用いたトレーニング手法は，再現する環境によって「あがり」の緩和効果が示唆された．

インターネットを利用したスポーツ中継における機能拡充への期待を背景とし，マルチソースかつマルチアングルの映像を視聴者の要求に応じて配信できる機能の実現が望まれている．試合会場の俯瞰映像，特定の選手の映像，または特定の位置からの映像等を視聴者の要求に応じて視聴者毎に配信するためには，試合会場の複数のビデオカメラそれぞれが撮影している映像内の対象物を意味的に分類しつつ，視聴者毎の配信映像を時間的・空間的に適宜生成する必要がある．そこで本稿では，リアルタイムに変化する意味的な分類をもとにした視聴者毎の配信映像の自動生成実現を目標としたセマンティックグルーピング機能とパーソナルミキサー機能を提案する．

厚生労働省は，冬場における「換気の悪い密閉空間」を改善するための換気の方法を発表し，その中で室温を下げすぎないような換気方法を説明している．公共施設，特に子供から高齢者まで幅広い層が利用する施設では，空気の清浄に加えて快適な気温の維持にも配慮する必要がある．本稿では，公共施設の 1つである市立図書館に環境センサを設置し，CO2 濃度，温度，気温，湿度と換気業務との関係について調査した．

ビルのカーボンニュートラルに向け、消費電力の比率が高い照明・空調の省エネ化が求められている。照明・空調とも人の活動に大きく影響されることから、映像情報から解析したオフィス執務者の位置情報を用いて照明・空調を適切に制御する連携制御システムの開発を進めている。本稿では、人・照明の位置と発する熱を考慮して、快適性を維持しつつ消費電力量が最小になる空調機の設定温度を線形計画問題として導出する照明・空調連携最適制御アルゴリズムを提案し、シミュレーション評価により、連携最適制御の省エネ効果を示す。

現代の日本農業において, 農業従事者の減少, 高齢化が大きな課題になっている. そのため, 本研究ではセンサやICTを利用した農業のスマート化を行い農業従事者への負担軽減を目指す. 本研究室の先行研究で農作業支援アプリケーションが開発されており、実際に農家の方々に利用していただいている。しかし、その中で農作業記録に関する機能が、うまく活用されていない結果になっている。そこで、手動で行われている農作業記録を自動化し、負担軽減とDX化によるデータ活用を行うため、カメラデバイスと物体検出を利用した農作業を自動で記録するIoTシステムの開発を行う。

不動産物件を選ぶ際の判断基準のうち、室内の快適さについては物件情報から類推する、物件を扱う担当者に質問する、直接物件を見に行くなど、手間を掛けないと情報が得られないばかりか、定性的な評価が一般的であった。一方で、室内の快適さに影響する断熱・遮音性能については、入居後に優先順位が高くなることがわかっている。このような状況から我々は、不動産物件の室内の快適さに関係する様々な要因を計測可能なIoTセンサを独自に設計し、定量的に評価する試みを行ってきた。本稿では、 IoTセンサシステムの実用化に向けた計測方法の工夫と、新たに開発した温熱・音環境の定量評価方法について紹介する。

IoTデータは末端のノードに一度集積される。集積されたIoTデータは、ネットワーク上に実現されている解析用データベースに蓄積され運用される場合が多い。現状、解析用データベースを分散データベースで実現するための評価は、実際のIoTデータを使用せず、乱数などを使用した評価である。そのために我々は、実際に測定されたIoTデータを用いて分散データベースを評価する機構を構築する。本稿では、IoTデータ向け分散データベースの評価機構の構築の検討について報告をする。

IoTサービスが普及する現代では、IoTサービス向けデータストリーム指向サービスプラットフォーム（以下、IoTサービスプラットフォームとする）が必要である。各IoTサービスをコンポーネント化し、IoTサービスプラットフォームで管理、可視化できることを目的とする以外にも、個人特定あるいはプライバシーへの配慮を考慮する必要があると考える。そこで、IoTサービスプラットフォームで行われるデータの管理と可視化、利用方法の承諾についての可視化機能の最適な実現方法について検討する。

大規模空調システムで用いられる装置として Variable Air Volume (VAV) ユニットがある．
VAVユニットは監視が必要であるが，すべてを人力で監視するにはコストがかかる.
これに対し，VAV ユニットの故障診断手法が提案されているが，手法に基づく運用に耐えるシステムの設計および運用，評価は行われていない．
本稿では，提案されている故障診断手法について述べ，手法に基づくシステムの構成および処理流れについて述べる．また，実際にシステムの運用を行うことで故障診断補助システムとしてどのような知見が得られたか評価する．

リモートワークやフリーワークスペースが普及している現在の業務環境において、目視出来る範囲に従業員がいなくても、業務状態を把握できるシステムが必要である。そこで、私たちはオフィス状況把握のための音声データ取得・行動分析システムSLeSASのプロトタイプを開発し、実際に使用してみた。使用した結果、開発者自身の判別は80%、他者の判別は50％にとどまった。正解率の向上を図るため、キーボードスイッチの種類ごとに音データを学習させる方法が有望であると考え、その有用性を考察する。

ナーススケジューリングは病院独自の制約や多様な勤務形態の存在により複雑である．
そのため，各々の病院に特化したスケジューリングシステムが必要となる．
しかし，病院ごとに異なるスケジューリングシステムを作成することは現実的ではない．
そこで，あらかじめ用意した制約ではなく，
ユーザ自身が記述した制約を利用できるスケジューリングシステムが必要となる．
本稿では，前述の要求を満たすシステムの提案およびスケジューリングに用いる DSL の検討を行う．