研究者詳細 - 河口　信夫

論文 - 河口　信夫

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Person-Flow Estimation with Preserving Privacy using Multiple 3D People Counters 査読有り

Yoshiteru Nagata, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

Transaction of 5th EAI International Conference on IoT in Urban Space 2020年12月

Autonomous Mobile Robot System for Human Machine Harmonization using Harmoawre 招待有り

Nobuo Kawaguchi

IEEE InTech Forum 2020年12月

COVID-19における人流分析とHarmoware-VISによる可視化招待有り

河口信夫

電子情報通信学会 SeMI 研究会 2020年11月

COVID-19における人流分析とHarmoware-VISによる可視化招待有り

河口信夫

電子情報通信学会 SeMI 研究会 2020年11月

社交ダンスの動作特性を考慮したマルチモーダルセンサによるダンスフィガー認識査読有り Open Access

松山仁, 浦野健太，廣井慧, 梶克彦, 米澤拓郎, 河口信夫

情報処理学会論文誌 Vol. 61 巻 ( No. 10 ) 2020年10月

A Basic Study on Ballroom Dance Figure Classification with LSTM using Multi-modal Sensor 査読有り

Hitoshi Matsuyama, Kei Hiroi, Katsuhiko Kaji, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

2nd International Conference on Activity and Behavior Computing 2020年9月

分散型人流・交通流シミュレータの大規模環境における動作実証

平野流，米澤拓郎，河口信夫

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2020年9月

エリア毎の滞在利用情報を用いた移動遷移モデルの分析

庄子和之，米澤拓郎，河口信夫

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2020年9月

Wi-Fiパケットセンサを用いた大規模レジャー施設における人流分析

村井大地，米澤拓郎，河口信夫

電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会 2020年9月

Civic Crowdsensing through Location-aware Virtual Monsters 査読有り

Takuro Yonezawa, Mina Sakamura, Jin Nakazawa, Nobuo Kawaguchi

22nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMAN-COMPUTER INTERACTION (HCII 2020) 2020年7月

Civic Crowdsensing Through Location-Aware Virtual Monsters 査読有り

Yonezawa T., Sakamura M., Kawaguchi N., Nakazawa J.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 12203 LNCS 巻頁： 464 - 476 2020年7月

担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

We present a new model for encouraging people to get involved with monitoring and taking part in the life of cities. Cities could be smarter if IoT and people could serve as engaged and pro-active data resources (i.e., crowd sensing). This study tackles two challenges: methods by which the privacy of people who act as sensors/actuators can be guaranteed and methods to create a unified programming model for crowd sensors alongside other IoT functions. To achieve these goals, we introduce a new concept called Lokemon (Location Monster). Each sensing space is characterized as a personified target. Lokemon asks users to imagine themselves to be monsters associated with target spots when achieving sensing tasks. Lokemon is also expressed as a PubSub node so that the data from Lokemon can be easily accessed in the same way as data from IoT is assessed. The article explains the concept of Lokemon and its programming model. We report our evaluation of the effectiveness of Lokemon in a campus experiment that was performed for four weeks.

DOI： 10.1007/978-3-030-50344-4_33

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その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/hci/hci2020-23.html#YonezawaSKN20

Nurse Care Activity Recognition Challenge: A Comparative Verification of Multiple Preprocessing Approaches 査読有り

Hitoshi Matsuyama, Takuto Yoshida, Nozomi Hayashida, Yuto Fukushima, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

UbiComp-ISWC '20: Adjunct Proceedings of the 2020 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2020 ACM International Symposium on Wearable Computer 頁： 414 2020年7月

人と協調する倉庫内配送ロボットのシミュレーションを用いた最適化の検討 Open Access

浅井悠佑, 廣井慧, 米澤拓郎, 河口信夫