Faculty Profiles - Matsuda Yuki

Papers - Matsuda Yuki

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Arukikata Travelogue Dataset with Geographic Entity Mention, Coreference, and Link Annotation Reviewed International journal

Shohei Higashiyama, Hiroki Ouchi, Hiroki Teranishi, Hiroyuki Otomo, Yusuke Ide, Aitaro Yamamoto, Hiroyuki Shindo, Yuki Matsuda, Shoko Wakamiya, Naoya Inoue, Ikuya Yamada, Taro Watanabe

Findings of the Association for Computational Linguistics (EACL '24) 513 - 532 2024.3

Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings)

Geoparsing is a fundamental technique for analyzing geo-entity information in text, which is useful for geographic applications, e.g., tourist spot recommendation. We focus on document-level geoparsing that considers geographic relatedness among geo-entity mentions and present a Japanese travelogue dataset designed for training and evaluating document-level geoparsing systems. Our dataset comprises 200 travelogue documents with rich geo-entity information: 12,171 mentions, 6,339 coreference clusters, and 2,551 geo-entities linked to geo-database entries.

BLE受信状況に基づくバス乗降者数推定手法の提案と評価

池永拓海, 後藤逸兵, 上田健太郎, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

第49回社会におけるAI研究会（SIG-SAI） 1 - 7 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：人工知能学会

バス車内の混雑度や乗降の多い停留所をを把握することは，交通システムの効率化と乗客の快適性の向上に不可欠である．バスの混雑度を推定する既存手法として，乗客の所持する電子機器が発信するBLE信号情報を用いた手法が提案されている．このアプローチでは，乗客のプライバシー保護と導入コスト削減を実現しているが，主に車内人数の推定のみに焦点が当てられている．しかし，交通システムの最適化には，各停留所での乗降者数の情報を把握することも重要である．本研究では，BLE信号情報を利用して，乗客の乗降を表す特徴量を作成し，機械学習モデルを用いて乗降者数推定を行う手法を提案する．本研究の有効性を検証するため，奈良交通株式会社の協力のもと，実際に運行する路線バスにおいてデータ収集実験を行い，機械学習モデルを構築してバス乗客の乗降者数推定を行った結果，平均絶対誤差1.142（乗者数），1.290（降車数）の精度で推定できることを示した．

珠算学習における計算結果の逐次分析による苦手操作検出手法の提案

小嵜泰造, 松田裕貴

社会情報学会関西支部研究会（SSI） 1 - 8 2024.3

Authorship：Lead author,　Last author,　Corresponding author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：社会情報学会

算盤学習者が珠算能力を向上させるためには，学習者の苦手操作や計算ミスを見つけ出し，指導することが必要である．しかしながら，この方法には指導者という人手が必要である．この現状から，学習者の操作をセンシングし，個々の状況に応じた学習支援を提供することで，算盤学習の効率を向上させることが可能だと考えた．著者らはこれまでに，市販の算盤にARマーカを枠に貼り付け書画カメラによって撮影した俯瞰映像を分析することで，算盤の盤面を認識し，認識結果に基づき珠算学習支援に必要な情報をリアルタイムに卓上ディスプレイ上へと提示する手法を提案している．また，珠算学習にゲーム要素を取り入れ，楽しみながら繰り返し学習できるような仕組みを実現することで，苦手操作を効果的に克服するための珠算学習支援システムも提案している．しかしながら，苦手操作の検出および苦手克服のための問題生成に関する具体的な手法については提案されていない．本研究では，珠算学習者の苦手操作を検出する珠算学習支援手法の確立を目指している．本稿では，著者らがこれまでに提案してきたシステムを使用することを前提とする．算盤の盤面の認識結果とディスプレイに表示された計算問題の正誤判定を行い，誤答と判定した場合に認識結果の値と出題された計算問題の正解の値の差分を算出し，差分結果から学習者の苦手操作を検出する手法を提案する．

美術館における鑑賞者の心理状態推定に向けたマルチモーダルデータセットの構築 International coauthorship

近藤亮介, 松田裕貴, Stefano Di Terlizzi, Dragan Ahmetovic, 福光嘉伸, 平良繁幸, 諏訪博彦, Sergio Mascetti, 安本慶一

社会情報学会関西支部研究会（SSI） 1 - 10 2024.3

Authorship：Corresponding author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：社会情報学会

美術館は美術作品を鑑賞する場として人々に親しまれている．鑑賞者の理解を助けるために，学芸員・ミュージアムエデュケータによる作品ガイダンスも行われている．しかしながら，人手によるガイダンスにおいて，人的資源の限界は避けられない課題である．これに対しICTを活用した音声ガイダンスなどが海外を中心に取り入れられているものの，一方的にガイダンス内容が読み上げられるものが多く，鑑賞者が興味や関心に合わせて作品を鑑賞することが難しいという課題がある．そこで本研究では，鑑賞者の心理状態を推定することによって，鑑賞者の興味や関心に合わせたナビゲーションの提供や，鑑賞体験の向上につなげることができると考えた．本稿では，鑑賞者の心理状態推定手法の構築に向けて，美術館で開催された2つの展示会において展示作品計28点・被験者62名による，ガイダンスシステムを用いた作品鑑賞時における鑑賞者の心理状態のマルチモーダルデータセットを構築した結果について報告する．

スマートフォンのブラウザ記憶領域を用いた災害情報流通システムの提案

筒井巽水, 松田裕貴, 秦恭史, 諏訪博彦, 峯英一郎, 稲場圭信, 安本慶一

第49回社会におけるAI研究会（SIG-SAI） 1 - 8 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：人工知能学会

災害時には避難所への支援物資の供給やボランティア派遣などを行うために，各機関との連携が不可欠である．連携には電話やFAX，インターネットを利用した通信が一般的だが，災害時には建物の倒壊や停電の影響で通信が断絶する可能性が高い．そのため，本研究では避難所などの人が集まる場所にエッジサーバを設置し，インターネットに接続されていないエッジサーバ間におけるデータ交換を実現するための，Webブラウザの一時ストレージを活用したDTN（Delay Tolerant Networking）の構築法を提案する.本提案手法では，災害時にネットワーク接続が切断された状況下でも，避難所間を移動する自治体職員，社会福祉協議会職員，防災士，災害ボランティアおよび一般市民をデータフェリーとして活用することで，低コストで距離に依存しない通信を実現する．

地域住民参加型土地利用把握アプリの開発と運用

澤野耕平, 池永拓海, 後藤逸兵, 中村翼, 松田裕貴, 諏訪博彦

日本ソフトウェア科学会（JSSST） 1 - 6 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：日本ソフトウェア科学会

Over 60% of municipalities implementing measures against vacant houses are facing challenges due to a shortage of personnel and a lack of specialized knowledge for current situation assessment. The Ministry of Internal Affairs and Communications, along with municipalities, has been working on identifying vacant houses by soliciting responses from residents through surveys; however, the low response rate has been a problem. Therefore, this study developed an SNS platform that allows local residents to actively post about land use situations, constructing and operating a system where regional circumstances can be communicated. This paper reports the insights gained from the data collected through the developed system.

非特定視聴履歴データを用いたテレビ視聴傾向クラスタリング手法の検討

由田翔吾, 真弓大輝, 榊原太一, 松田裕貴, 松田裕貴

日本ソフトウェア科学会（JSSST） 1 - 6 2024.3

Authorship：Last author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：日本ソフトウェア科学会

In contemporary society, a wide range of entertainment has become prevalent, leading to an increasing complexity in viewers' preferences and tendencies. This research proposes a method for clustering television viewers based on different viewing tendencies, utilizing non-specific television viewing data collected from five local television stations. The aim is to grasp individual viewing tendencies, enabling more effective and targeted approaches in areas such as program production, timing for commercial broadcasts, and business utilization. The goal is to enhance understanding and facilitate more tailored strategies in these aspects.

参加型痕跡センシングによる害獣生息予測のための痕跡収集方法の提案

由田翔吾, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

日本ソフトウェア科学会（JSSST） 1 - 6 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：日本ソフトウェア科学会

In recent years, there has been an increasing trend in damage to crops and harm to humans caused by nuisance wildlife. Therefore, we propose a system that utilizes participatory sensing to collect trace information and estimate the habitats of nuisance wildlife based on this data. In this system, the discovery points of nuisance wildlife traces and geographic information are used to appropriately estimate the habitats of these animals, with the aim of supporting more efficient pest control and preventive measures. In particular, this study proposes specific trace collection methods and suggests trace species believed to be effective based on insights obtained through demonstration experiments in the mountainous areas of Fukui Prefecture.

釣り上達支援システムの実現に向けたキャスト種類の分類および評価

近藤亮介, 真弓大輝, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

第49回社会におけるAI研究会（SIG-SAI） 1 - 8 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：人工知能学会

釣りは人気のレジャースポーツであり，その技術は釣果に大きく影響を与える．しかし，釣りの技術はユーザの経験に左右され，評価が難しいという課題がある．そこで，釣りの技術を定量的に評価することで，技術のマニュアル化やユーザに合わせたアドバイスが可能になると考えられる．本研究では，釣竿を振って仕掛けを飛ばすキャスト動作に着目し，リールと呼ばれる釣具に装着したセンサから得られるデータを利用して，キャストの分類モデルの構築および評価を行った．被験者6名からキャスト動作のデータを収集してデータセットを作成し，LightGBMを用いて分類モデルを構築した．分類モデルの評価のため， Leave-One-Session-Out 交差検証および Leave-One-Person-Out 交差検証を利用した．検証の結果，Leave-One-Session-Out交差検証において正解率98.1%，F値98.1% の精度を，Leave-One-Person-Out交差検証においては正解率86.9%，F値87.3%の精度を確認した．また，ユーザが予め自身のキャスト動作のデータを登録した上で，分類モデルを学習および運用することを想定し， Leave-One-Person-Out交差検証において検証用となるユーザのデータの一部を学習用データに追加して，分類モデルを一から学習して検証を行った．その結果，最大で正解率96.1%，F値96.1%の精度を確認した．

BLEアドレスの組み合わせと受信強度による位置推定手法の提案

土橋有理, 秦恭史, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

第49回社会におけるAI研究会（SIG-SAI） 1 - 7 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：人工知能学会

ウォーキングは健康維持に有効である上に認知症などにつながるフレイルの発症を予防できる手段として注目されている．高齢者の安全なウォーキングのために様々な見守りサービスが提供されている．その多くはスマートフォンの所持を前提としているが，高齢者の中には，スマートフォンの利用に消極的な人が一定数存在する．また，ウォーキングの際の持ち物は少ない方が望ましい．我々は，高齢者が小型のデバイスのみを持ち歩くだけで，位置やすれ違った相手を判別し，それをデジタルサイネージにより可視化するシステムを提案している．このシステムの実現には，省電力で小型のデバイスのみで，高齢者の位置を推定する必要がある．そこで我々は，省電力であるBLE（Bluetooth Low Energy）に着目し，周辺施設などから発せられているBLE信号のみをスキャンすることで，そのBLE信号のアドレスと受信強度（RSSI）の組み合わせパターンから，高齢者の位置を推定する屋外位置推定手法を提案する．事前実験の結果，施設や住宅の数によって推定精度に違いはあるものの，大まかな位置推定は可能であるということを明らかにしている．

クラウドソーシングでの固有表現アノテーションにおける不良回答の検出

福光嘉伸, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

行動変容と社会システム 10 1 - 8 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

データのアノテーション作業をクラウドソーシングで行うことで，低コストで機械学習のための学習データを収集できる．しかし，コストと引き換えに得られるデータの品質に大きなばらつきがあり，特に対価として報酬を付与すると可能な限り速く回答を行おうとする行動により不良回答が発生する問題がある．そこで，本研究では固有表現アノテーションを対象として不良回答をリアルタイムで検出することを目的とし，作業中の画面操作から得られるカーソル移動量や操作時間などの特徴量を用いた検出手法を提案する．本稿では，クラウドワーカーを対象に検証実験を行うとともに，分類精度の改善を目的に個人差を反映できる特徴量を追加する．機械学習モデルによる分類では，学内学生とクラウドワーカーのデータ両方を用いたデータセットにおいて0.747のAccuracyが得られ，ラベル付与数に関する特徴量が分類において重要であることが分かった．

Other Link： http://id.nii.ac.jp/1001/00232748/

飲料体験を拡張する充電不要な蓋型嗅覚インターフェースの実現に向けた基礎検討

真弓大輝, 中村優吾, 松田裕貴, 三崎慎也, 安本慶一

行動変容と社会システム 10 1 - 6 2024.3

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：情報処理学会

エネルギーハーベスティング技術を活用したデバイスは，持続可能なIoTの未来に向けて大きな可能性を秘めている．最近では，日常生活で利用可能な様々な嗅覚インターフェースが開発されており，これらは私たちの生活に新たな次元をもたらす．我々の研究グループでは，飲料の甘さを香りで増幅させることで糖分摂取量を低減させる「Kaolid」という蓋型嗅覚インターフェースを開発した．このインターフェースは，口中香によって香り情報を提示し，味の満足度や甘さを大幅に増幅させる機能を持っている．しかし，これまでの「Kaolid」はバッテリーを電力源として使用しており，日常的な使用には定期的な充電が必要であった．そこで，本論文ではエネルギーハーベスティング技術を応用した充電不要な嗅覚インターフェースを提案する．この新しい設計では，デバイスを利用しない時間に太陽光を活用して必要な電力を蓄えることができる．これにより，システムの利便性が拡張され，日常的な使用がより容易になる．本研究では，異なるコンテキストで利用可能な充電不要な嗅覚インターフェースの開発において重要な一歩を踏み出すものである．

Other Link： http://id.nii.ac.jp/1001/00232744/

飲料体験を拡張する充電不要な蓋型嗅覚インターフェースの実現に向けた基礎検討

真弓, 大輝, 中村, 優吾, 松田, 裕貴, 三崎, 慎也, 安本, 慶一

行動変容と社会システム vol.10 2024 2024.3

Language：Japanese

エネルギーハーベスティング技術を活用したデバイスは，持続可能なIoTの未来に向けて大きな可能性を秘めている．最近では，日常生活で利用可能な様々な嗅覚インターフェースが開発されており，これらは私たちの生活に新たな次元をもたらす．我々の研究グループでは，飲料の甘さを香りで増幅させることで糖分摂取量を低減させる「Kaolid」という蓋型嗅覚インターフェースを開発した．このインターフェースは，口中香によって香り情報を提示し，味の満足度や甘さを大幅に増幅させる機能を持っている．しかし，これまでの「Kaolid」はバッテリーを電力源として使用しており，日常的な使用には定期的な充電が必要であった．そこで，本論文ではエネルギーハーベスティング技術を応用した充電不要な嗅覚インターフェースを提案する．この新しい設計では，デバイスを利用しない時間に太陽光を活用して必要な電力を蓄えることができる．これにより，システムの利便性が拡張され，日常的な使用がより容易になる．本研究では，異なるコンテキストで利用可能な充電不要な嗅覚インターフェースの開発において重要な一歩を踏み出すものである．

BLESS: BLE based Street Sensing for People Counting and Flow Direction Estimation Reviewed International journal

Ippei Goto, Kentaro Ueda, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

2024 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom '24) 76 - 81 2024.3

Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE

In urban planning and optimization of commercial facilities, pedestrian flow analysis is essential. Currently, camera- based pedestrian flow analysis methods are widely adopted, but this solutions suffers of high costs and privacy concerns. As a new approach to address these problems, numerous methods utilizing BLE (Bluetooth Low Energy) and Wi-Fi have been proposed. However, many previous studies have focused on the congestion level of spaces, with insufficient attention given to analyzing the direction of movement. In this study, we propose a pedestrian flow estimation method that considers movement direction (upward, downward) using two BLE sensors. In our proposed method, time-series data obtained from the two sensors is used to create differences between the data and perform clustering. The number of BLE addresses belonging to each cluster serve as features for estimating pedestrian flow. To evaluate the effectiveness of this method, experiments were conducted on streets in Osaka Prefecture, Japan. For one sample of the collected data (5 minutes), the average pedestrian flow was 75.5 people moving upward, 81.8 people moving downward, with a total flow of 157.2 people. Evaluating the proposed method in 5-minute increments showed that using the DTW metric for clustering, the upward, downward, and overall pedestrian flow could be estimated with an average absolute error of 18.6, 16.0, and 21.9, respectively.

DOI： 10.1109/PerComWorkshops59983.2024.10503219

Detecting Careless Responses in Dataset Annotation using Screen Operation Logs Reviewed International journal

Yoshinobu Fukumitsu, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

2024 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom '24) 775 - 780 2024.3

Authorship：Corresponding author Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE

Annotation tasks can be conducted through crowd- sourcing to gather training data for machine learning at a reduced cost. However, the quality of the data collected can vary significantly, with an issue of careless responses from workers who may rush through tasks to maximize their earnings. This study proposes a real-time method to detect such careless re- sponses during annotation tasks. This method leverages features like cursor movement and response times, captured from screen interactions during the task. In this paper, we evaluate the accuracy of the careless response estimation model that employs a machine learning approach and explore the significant features contributing to it. Through an experiment with 61 participants, we confirmed that a proposed method has shown performance with an accuracy of 0.738. We also found that the number of labels used, the average cursor movement, and the number of clicks per label assignment, are crucial features for this classification.

Micro Activity Recognition Using Multi-View 3D Point Clouds Reviewed International journal

Yuki Mishima, Tomokazu Matsui, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

2024 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom '24) 453 - 456 2024.3

Language：English Publishing type：Research paper (international conference proceedings) Publisher：IEEE

In recent years, aiming to support residents’ daily lives and activities, research and development activities on indoor activity recognition have become increasingly active. However, existing methods of activity recognition still have challenges in- cluding (i) concerns about privacy infringement, (ii) the necessity of wearing sensors constantly, (iii) the need for regular battery charging, and (iv) the difficulty in recognizing certain activities. Additionally, the methods primarily focused on macro activities like cooking and cleaning. Still, it is believed that a more accurate application to life support requires recognition of more detailed activities known as micro activities, such as handling ingredients in cooking or cutting. In this paper, we propose a method for micro activity recognition using 3D point clouds as a solution to these issues. 3D point clouds represent objects as sets of 3D coordinates and are expected to offer lower privacy risks and higher accuracy compared to video images. The challenges to be addressed in the proposed method include defining the micro activities of interest and recognizing them from 3D point clouds. In the proposed method, micro activities are defined as single actions like ''cutting,'' ''holding,'' or ''placing'' that occur in cooking activities in typical households. We then apply a deep learning model called P4Transformer, which can classify time-series 3D point cloud input data obtained from multiple Azure Kinect devices installed in typical households, allowing for occlusion-tolerant micro activity recognition. We have collected a time-series 3D point cloud data for more than 40 sessions of cooking activities in five typical households, then evaluated the accuracy of the micro activity recognition model using Leave- One-Session-Out cross-validation. The results showed that the proposed method achieves an average recognition accuracy of 74.3%.

食後高血糖予防のための推薦摂取量算出方式の満足度評価,

道浦菜々子, 松田裕貴, 諏訪博彦, 安本慶一

電子情報通信学会技術研究報告 123 ( 400 ) 7 - 12 2024.2

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：電子情報通信学会

食後高血糖予防のためには，食事をはじめとした環境素因に対する継続的な自己管理が必要不可欠である．これまで，著者らはリアルタイムに血糖値を把握しながら，摂取予定の食事から食後高血糖を事前に予測し，摂取量を減らすべき食品を算出し，その結果をユーザへ提示する食事行動変容フレームワークを提案してきた．しかし，食後高血糖を予防するために，各食品の推薦摂取量の算出において，どのような算出方式を適用したら，食事の満足度を保ちながら血糖値を抑制できるのかが明らかになっていない．提案フレームワークを実現するためには，各食品の推薦摂取量の算出方式や，実際に推薦摂取量を適用した食事の満足度を評価する必要がある．そこで本研究では，複数の推薦摂取量算出方式を設定し，それぞれについて満足度評価実験を行った．実験では，クラウドソーシングを用いて，推薦摂取量を適用する前後の食事画像を提示し，満足度を回答するタスクを実施した．実験の結果，品目数や摂取量を優先した算出方式を好むユーザにおいて，その算出方式を適用した食事の満足度が他の算出方式と比較して最も高くなった．また，食事の摂取量が満足度を構成する要素として重要であるという知見を得た．

Other Link： https://ken.ieice.org/ken/paper/20240229AcCy/

Detecting Distress Variations Using Multimodal Data Obtained through Interaction with A Smart Speaker

ChingYuan Lin, Yuki Matsuda, Hirohiko Suwa, Keiichi Yasumoto

電子情報通信学会技術研究報告 123 ( 400 ) 13 - 18 2024.2

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：電子情報通信学会

Mental health significantly affects people, with excessive stress potentially causing depression, low productivity, and suicidal thoughts. It can also harm physical health, impacting appetite and sleep, and may lead to other diseases. In most cases, individuals do not notice stress buildup until their health severely deteriorates. Thus, daily monitoring of stress levels is essential. In this study, we aim to realize a method to estimate people’s distress levels in everyday life through conversation with a smart speaker. We set up a smart speaker in the bedrooms of participants to simulate a home environment and recorded their interactions with it using a webcam. These recordings allowed us to analyze facial expressions, voice, and heart rate data. We processed these features and predicted levels of Happiness, Depression, and Anxiety. Participants completed questionnaires using the Depression and Anxiety Mood Scale (DAMS) after each session, providing emotion labels with scores from 0 to 18. In a 14-day experiment involving seven participants aged 22-24, the MAE for Happiness, Depression, and Anxiety levels were 2.04, 2.59, and 2.31, respectively, while the RMSE for these distress levels were 2.63, 3.20, and 2.91.

Other Link： https://ken.ieice.org/ken/paper/20240229hccA/

写真付き時系列SNS投稿データを用いたPoI位置推定手法の検討

澤野耕平, 松田裕貴, 大内啓樹, 諏訪博彦, 安本慶一

電子情報通信学会技術研究報告 123 ( 400 ) 54 - 59 2024.2

Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：電子情報通信学会

近年，新型コロナウイルスの行動制限が緩和され，観光需要は回復傾向を見せている．観光地において観光客はSNSを情報発信としてだけではなく，情報収集として用いる動きが増えており，他者が投稿した情報を参考に観光地において目的地を決める例は少なくない．しかし，これらの位置情報が付与された投稿は既存のデータベースに登録された場所を投稿者が投稿にタグ付けするという形であり，未登録の場所はタグ付けできないという問題や，近年のSNSの傾向としてプライバシー保護のために位置情報が秘匿される傾向にある．観光情報サービスにこれらの投稿を活用するにはPoIの位置を推定する必要がある．本研究ではSNSに投稿された写真・テキストの時系列投稿データに基づくPoI位置推定手法を提案する．本稿では提案する位置推定手法の有効性を調査するための実験とその実験データへの提案手法の適用を行った．富山県立山町にて被験者4名でデータ収集を行い，計285件の画像付き投稿を収集した．提案手法の位置推定手法を用いる重みを変えながら適用したところ，最も誤差が小さいもので正解位置との差が約6.5mとなった．

Other Link： https://ken.ieice.org/ken/paper/20240301fcCZ/

BLE受信状況に基づくバス乗客の体感混雑度推定手法の検討

池永拓海, 松田裕貴, 後藤逸兵, 上田健太郎, 諏訪博彦, 安本慶一

第30回社会情報システム学シンポジウム（ISS30） 1 - 6 2024.2

Authorship：Lead author Language：Japanese Publishing type：Research paper (conference, symposium, etc.) Publisher：社会情報システム学研究会

バスをはじめとする交通機関の情報を正確に推定することは，交通システムの効率化と乗客の快適性の向上に不可欠である．バス車内の情報を推定する既存手法として，乗客の所持するデバイスが発信するBLE信号情報を用いて，車内人数を推定する手法が提案されている．このアプローチでは，主に車内人数の推定のみに焦点を当てているが，同じ車内人数でも乗客が感じる混雑度はそれぞれ異なるため，各停留所間の体感混雑度を推定することは重要である．本研究では，車内人数の推定で効果が確認されているBLE信号情報を利用して，乗客の体感混雑度を推定可能かどうかをを評価する．実験の結果，正解率による評価で0.653（車内人数），0.513（体感混雑度）となり，BLE信号情報で体感混雑度の大まかな傾向を捉えることができるとわかった．

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