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．
今年度はコロナウイルスの影響で，思うように研究が進められない中での論文執筆となりました． 卒論・修論の提出日が2/1の月曜日だった為，前日の日曜日からは徹夜で執筆作業を行いました． 論文のような長文を書いた経験が少ない人が大半でとても大変な作業でしたが，メンバー同士でお互いの論文を交互にチェックし，気付いた点や感想を共有することで何とか全員完成に漕ぎ着けました．
お久しぶりです． B4の大鐘勇輝です． 今回，MUSICAL2021にて「 State Estimation Method Using Radio Wave Intensity of BLE Beacon Installed Inside Object 」のタイトルで発表を行なってきましたので報告したいと思います．
Yuki Ogane, Ryoga Mizuno, Katsuhiko Kaji: State Estimation Method Using Radio Wave Intensity of BLE Beacon Installed Inside Object, Adjunct Proceedings of the 2021 International Conference on Distributed Computing and Networking (ICDCN’21), pp. 92–97, 2021.
With the spread of the Internet of things, a variety of sensors have been attached to home appliances, and it has become possible to obtain life-logs based on the information obtained from these sensors. Life-logs are easy to collect for home appliances that have sensors, but are difficult to collect for home appliances, doors, chairs, and other furniture without special sensors. Previously, acceleration sensors and Wi-Fi radio waves have been used to estimate the state of such home appliances or furniture. However, the estimation accuracy greatly depends on the presence or absence of movement and the size of the estimation object. Therefore, we propose a method to place Bluetooth low energy beacons directly into objects such as home appliances or furniture. This method allows for state estimation based on the radio wave intensity of the beacon, which changes depending on the state of the object. The method was applied to state estimation of the opening or closing of a refrigerator, the opening or closing of a safe, and the occupancy of a chair, and the estimation accuracy was confirmed. Our results showed that the method could estimate the opening or closing of the refrigerator with 99.2% accuracy, the opening or closing of the safe with 93.8% accuracy, and the occupancy of the chair with 98.9% accuracy.
今回参加したMUSICAL2021は，以下の発表形態で行われました．
上の情報を見て分かる通り，MUSICAL2021では英語での発表が求められ，英語力的にも精神的にも大変でした． 発表については何度も練習しましたが，いざ本番になってみると緊張で内容が飛んだり，手汗でポインティングが上手くできなくなるなどの問題が発生しました． 日本語発表であれば，もし内容が飛んでもアドリブでなんとかなりますが，英語発表では英語力がないとアドリブで話すのは本当に難しいです．
質疑応答では，日本人の教授の質問は何とか単語から推測できましたが，オンラインで海外の方から質問された際は発音がネイティブであるため内容を理解するのに苦労しました． また，回答も英文というよりはほぼ単語の羅列に近いものであったため，英語力は必要だなと痛感しました． しかし，発表後にNAISTの安本 慶一さんと日本語でお話した際，BLEビーコンを使って状態を推定するというコンセプトは面白いと言って頂けたのでとても嬉しかったです．
今回のワークショップでは，座長の思いつきであるテーマに沿って英語で議論する時間が設けられました． これはある程度対策できる質疑応答と違い，その場で自分の考えをまとめて英語化する必要があるため本当に死ぬかと思いました． しかし，回答の順番が3番目であったため，他の人が答えている間に必死に回答を考えなんとか切り抜けました．
今回参加したMUSICAL2021は，英語発表ということもあり色々と初めてづくしでした． 論文の執筆やスライド作成など，日本語でも簡単ではないものを英語でやるというのは本当に大変で，卒論の執筆が息抜きに思えるほどでした． しかし，これによって得た経験はとても貴重で確実に自分にとってプラスになっていると感じました．
また，今回は久しぶりに現地での発表でしたが，やっぱり学会とかは現地開催に限るなと思いました． オンラインでは発表後の交流がほぼ無いですが，現地開催だと他の参加者から意見や感想を得られるのでこの差は大きいと感じました．
MUSICALに参加するにあたって，前日のうちに奈良県に移動し観光・準備を行なっていました． 移動ルートとしては名古屋駅 → 京都駅 → 奈良駅という感じで，新幹線と近鉄特急を乗り継いでの移動でした． 途中の京都駅では，清水寺が近かったので参拝しに行ってきました．
京都駅
清水寺
清水寺といえば基本いつ行っても日本人や外国人の観光客で混雑しているというイメージですが，やはりコロナウイルスが流行しているということもあって，今までに見たことがないほど人がいませんでした． また，近くの八ツ橋のお土産屋さんも観光客が全然おらず，寂れたシャッター街のような様子となっていました． 近頃は観光客の来すぎによる観光公害なんていう言葉も聞くようになりましたが，やはり居ないよりは居た方が活気が合って良いなと思いました．
今回，宿泊場所として 変なホテル奈良 に泊まりました． このホテルは「世界初のホログラムホテル」と謳っているように先進的な技術を取り入れたホテルとなっており，受付に人がおらず侍などのホログラムが対応してくれます． 情報系の人間なら一度は泊まっておきたいホテルです．
2020年の10月にオープンしたばかりな為，部屋もとても綺麗で快適に過ごすことができました． また，家電がIoT化されており，部屋に置いてあるタブレットからテレビやエアコン，照明の操作が可能でした．
B4の水野脩也です．
第8回学生スマートフォンアプリコンテストに参加しましたので報告します．
この発表でアイデア賞を受賞しました．
飲み会を行う機会は多々ある，例として忘年会や懇親会など種類は様々だ． その中でスマホの普及などによって，気軽に写真撮影ができるようになったことで飲み会の様子を撮影する機会が増えた． しかし，飲み会の問題点として，会話が盛り上がらない，飲み過ぎによる体調異常，アルコールハラスメントが挙げられる． 本アプリは，飲み会などのお酒を飲む機会で自撮りを行い，自分がどの程度酔っているかを判定し視覚的に状態がわかるので，コミュニケーション促進や飲み過ぎ防止を手助けするアプリです． まず，どの程度酔っているか判定する要素として． 人はアルコールを摂取するとふらついたり，顔が赤くなったり様々な症状が現れます． 本アプリでは顔が赤くなる症状を利用しています． 最後に，アプリの仕組みとして，自撮りを行い，その画像から顔の赤みを抽出します． 抽出した，赤みの値を参考にして，独自に収集した，顔の赤みとアルコールの相関と比較，酔いの状態を判定し，アプリ画面に判定結果を表示します．
今回このような賞をいただくことが出来て大変嬉しく思います． 今後もこの受賞を励みに，研究を進めて行けたら良いなと感じます．
B4の水草創斗です．
今回第8回学生スマートフォンアプリコンテストにて研究発表を行なってきましたので，報告します．
この発表で最優秀賞を受賞しました．
毎年多くの方が，心停止によって亡くなっている． その中には外出時に突然倒れてしまうケースも少なくない． その際重要になるのが，心臓マッサージ等の一次救命措置である． しかし，市民が倒れる瞬間を目撃したケースでも一次救命措置の実施率は6割にとどまっている，その原因を調査すると一次救命措置への知識・経験の不足が目立つ結果となった． そこでどうすれば一次救命措置未実施が減らせるかを考え，心臓マッサージの練習に着目した． 現状練習するにはどうしても心臓マッサージ用の人形が必要であり，コストが高いという問題がある． そこで“スマートフォンの気圧センサと身近にある密封できる袋を使えば今までよりも手軽に心臓マッサージの練習ができるのではないか“と考え心臓マッサージ練習アプリを制作している． 現在のアプリの機能としては，リアルタイムに練習できるモノと自分の心臓マッサージをテストできるモノがある．
今回初めての発表で，さらにオンライン事前提出形式という特殊な状況でしたが，結果最優秀賞という素晴らしい賞をいただくことができました． この受賞は，梶先生をはじめとした研究メンバーの意見や支えがあっての受賞だと感じています．
B4の宮澤です．
第8回学生スマートフォンアプリコンテストに参加しましたので報告します．
この発表で奨励賞を受賞しました．
オフィスワーカの勤務体系や交通機関の発達により日常的な運動不足が問題視されている． 運動不足解消のために日常的な活動量を計測する活動量計や，スマートフォンやウェアラブルデバイスに内蔵されたセンサを用いて活動量を計測するアプリケーションが普及している． 活動量の推定には通常，加速度センサで歩数推定，気圧センサで高さ遷移のデータを取得する． 近年の気圧センサの高精度化によって周期的な変化を捉えられるようになり，気圧センサを用いてステップ認識が可能になり，加速度センサとの併用が必要なく，気圧センサを単独で利用した日常の活動量測定が期待できる． 本アプリでは，スマートフォンに搭載されている気圧センサのデータから活動量推定を行う． アプリの仕組みは，取得した気圧センサのデータにローパスフィルタにかけることで歩行成分と高さ成分に分けて，歩行成分から歩数，高さ成分から高さ遷移を取得し，階段部分の判定を行い，平地部分と階段部分の活動量を分けて推定する．
コンテストに投稿して，実際に自分が作った物を誰かに評価していただくのは，初めての経験でした． 今回奨励賞をいただくことができてとても嬉しいです． 審査自体はデモビデオで直接ではなかったのですが，自分が作ったのを人に見せて，評価や意見をいただくのは，貴重な経験だったなと感じました．
M2の田京です． 9月3日~9月4日にオンラインで開催された電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会にて発表を行いましたので報告します．
田京佑一，梶克彦，聴衆の注目率をプレゼンの場に直接フィードバックするシステムの基礎検討，令和二年度電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会，H5-4，2020.
プレゼンテーションスキルが企業や大学の講義等において重要視されるのに対して，社会人においても発表に対する苦手意識を持つ人が多くいる． また，比較的に発表に慣れている人でも会場の大きさや聴講者に増加につれてプレゼンテーションの状況の把握が困難になる． 学習者の脚部を計測し，授業に対する興味度を推定する研究がある． しかし，学習者全体を推定するためには人数分のデバイスが必要となる． そこで本研究では姿勢認識よって聴講全体を推定し，発表者と聴講者双方の意識改善を目的として，プレゼンテーションの質を高める支援システムを提案する．
初めての学会発表であり，Zoomによる開催でもあって発表自体の雰囲気も分からずとても緊張しました． 発表している時に聞いてくれている方々の顔を確認できないのは，発表内容や自分の伝えたい内容がきちんと伝えられているかという不安がありました． とても貴重な体験ができたと思います．