研究者詳細 - 河口　信夫

論文 - 河口　信夫

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CityFeder: 異種スマートシティ基盤を柔軟につなぐプログラマブル・フェデレーション機構 Open Access

米澤拓郎, 河崎隆文, 吉田拓人, 伊藤友隆, 上津原一利, 古城篤, 中澤仁, 河口信夫

マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2020シンポジウム 2020年6月

Synerex: 超スマート社会を支える需給交換プラットフォームの設計コンセプトと機能

河口信夫, 米澤拓郎, 廣井慧

情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI) 2020-UBI-65(49) 巻 2020年3月

歩容に頑健なPDRのための深層学習を用いた進行方向推定手法

吉田拓人, 廣井慧, 米澤拓郎, 河口信夫

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2020年3月

柔軟に構成を変更可能な人流・交通流シミュレータの設計と評価

平野流, 廣井慧, 米澤拓郎, 河口信夫

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム研究会（MBL） 2020年3月

マルチモーダル社交ダンス認識における従来手法と深層学習の比較評価

松山仁, 廣井慧, 梶克彦, 米澤拓郎, 河口信夫

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2020年3月

個人に依存した時空間セマンティクスの分散表現の検討

庄子和之, 米澤拓郎, 廣井慧, 河口信夫

情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2020-UBI-65(30) 巻 2020年3月

高精度MI磁気センサを用いたSMM位置推定の精度評価

渡邊康祐 , 廣井慧 , 米澤拓郎 , 梶克彦 , 河口信夫

情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2020-UBI-65(31) 巻 2020年3月

倉庫における人と自律配送ロボットの協調制御手法の基礎的検討

浅井悠佑, 廣井慧, 米澤拓郎, 河口信夫

情報処理学会研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） 2020-UBI-65(33) 巻 2020年3月

ドキドキをセンシングして可視化するLEDライティングデバイスの検討

浦野健太，廣井慧，米澤拓郎，河口信夫

研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム研究会（MBL） 2020年3月

回転磁石マーカを用いたスマートフォン2次元経路推定査読有り Open Access

渡邊康祐, 廣井慧, 米澤拓郎, 梶克彦, 河口信夫

情報処理学会論文誌 Vol.61 巻 ( No.2 ) 2020年2月

地形の影響を考慮した積雪時のバス遅延の分析と到着時刻予測への適用査読有り

廣井慧, 花之内広太郎, 今井瞳, 河口信夫

電気学会論文誌Ｃ（電子・情報・システム部門誌） 140 巻巻 ( 2 号 ) 頁： 257 - 266 2020年2月

An analysis of bus traffic delay with geographical characteristics and an application to arrival time prediction in snowfall situation

Hiroi K., Hananouchi K., Imai H., Kawaguchi N.

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 140 巻 ( 2 ) 頁： 257 - 266 2020年

記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems

Bus transportation service is more influenced than other public transport by various factors such as traffic congestion, weather condition, number of passengers, traffic signals. These factors often cause delay and the users may feel inconvenience while waiting at the bus stop. In the case of snowfall event, a large delay occurs, which greatly reduces the convenience of the bus. This paper aims at highly accurate arrival time prediction for each bus stop section in snow event in urban area. We investigate vulnerability of bus operations to snowfall and incorporate into predictions using geographical characteristics. In each bus stop section, we estimate geographical characteristics (gradient angle and gradient direction) and snow accumulation amount with detailed spatial resolution as factors affecting bus delay. Then, we evaluate a prediction accuracy using the arrival time prediction model with multiple regression analysis and the Kalman filter. As a result of the multiple regression analysis, it was found that the geographical characteristics of each bus stop section were the explanatory variables that greatly affect the bus delay at snowfall event. Furthermore, we predicted the bus arrival time using actual bus operation data. Of the 29 routes, 18 routes showed improvement in the predicted arrival time.

DOI： 10.1541/ieejeiss.140.257

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CiNii Research

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

Matsuyama, H; Yoshida, T; Hayashida, N; Fukushima, Y; Yonezawa, T; Kawaguchi, N

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 COMPUTERS 頁： 414 - 418 2020年

ユーザの休日における外出先POI情報に基づくプライバシーを考慮した居住地属性推定手法の一検討

湯木悠太, 米澤拓郎, 廣井慧, 河口信夫

情報処理学会研究報告モバイルコンピューティングとパーベイシブシステム研究会（MBL） Vol.2019-MBL-03 巻 ( No.7 ) 2019年11月

Anomaly Event Detection using Bus Management Information -Case Study of Anomaly Operation Status Detection and Its Application 査読有り Open Access

Wei Sun , Kei Hiroi , Takuro Yonezawa , Nobuo Kawaguchi

( 2019-ITS-79(5) ) 頁： 1 - 5 2019年11月

Anomaly Event Detection using Bus Management Information -Case Study of Anomaly Operation Status Detection and Its Application 査読有り

Wei Sun, Kei Hiroi, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

( 2019-ITS-79(5) ) 頁： 1 - 5 2019年11月

An End-to-End BLE Indoor Location Estimation Method using LSTM 査読有り

Kenta Urano, Kei Hiroi, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

ICMU2019 2019年11月

An End-to-End BLE Indoor Location Estimation Method using LSTM 査読有り

Kenta Urano, Kei Hiroi, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

ICMU2019 2019年11月

An End-to-End BLE Indoor Location Estimation Method Using LSTM

Urano K, Hiroi K, Yonezawa T, Kawaguchi N

2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019 2019年11月

記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：2019 12th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2019

Indoor location estimation has long been researched to realize location-based services. In this paper, we propose an indoor location estimation method for Bluetooth Low Energy (BLE) devices using end-to-end LSTM neural network. We focus on large-scale exhibition where is a tough environment for wireless indoor location estimation due to signal strength instability. To achieve higher accuracy, deep learning based methods are proposed rather than trilateration or fingerprint. Existing deep learning based methods estimate the location from the probabilities using the difference of query signal strength and autoencoder-reconstruction of it. Proposed method adopts end-to-end location estimation, which means the neural network takes a time-series of signal strength and outputs the estimated location at the latest time in the input time-series. We also build a loss function which takes how a person walks into account. Considering the difficulty of data collection within a short preparation term of an exhibition, the data generated by a simple simulation is used in the training phase before training with a small amount of real data. As a result, the estimation accuracy is average of 1.92m, using the data collected in GEXPO exhibition in Miraikan, Tokyo. Proposed method outperforms our previous trilateration based method's 4.51m average.

DOI： 10.23919/ICMU48249.2019.9006638

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Sampling Rate Dependency in Pedestrian Walking Speed Estimation using DualCNN-LSTM 査読有り

Takuto Yoshida, Junto Nozaki, Kenta Urano, Kei Hiroi, Katsuhiko Kaji, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

Ubicomp2019 2019年10月

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