2021/11/17 更新

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ウラノ ケンタ
浦野 健太
URANO Kenta
所属
大学院工学研究科 情報・通信工学専攻 情報通信 助教
大学院担当
大学院工学研究科
学部担当
工学部 電気電子情報工学科
職名
助教

学位 1

  1. 博士(工学) ( 2021年2月   名古屋大学 ) 

研究分野 1

  1. 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

現在の研究課題とSDGs 2

  1. 生体信号の可視化

  2. BLE通信を利用した屋内位置推定

 

論文 15

  1. 配布型BLEタグを用いた屋内位置推定手法 査読有り

    浦野 健太

        2021年2月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:学位論文(博士)  

  2. An End-to-End BLE Indoor Localization Method Using LSTM 査読有り

    Urano Kenta, Hiroi Kei, Yonezawa Takuro, Kawaguchi Nobuo

    Journal of Information Processing   29 巻 ( 0 ) 頁: 58 - 69   2021年1月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    <p>This paper proposes an indoor localization method for Bluetooth Low Energy (BLE) devices using an end-to-end LSTM neural network. We focus on a large-scale indoor space where there is a tough environment for wireless indoor localization due to signal instability. Our proposed method adopts end-to-end localization, which means input is a time-series of signal strength and output is the estimated location at the latest time in the input. The neural network in our proposed method consists of fully-connected and LSTM layers. We use a custom-made loss function with 3 error components: MSE, the direction of travel, and the leap of the estimated location. Considering the difficulty of data collection in a short preparation term, the data generated by a simple signal simulation is used in the training phase, before training with a small amount of real data. As a result, the estimation accuracy achieves an average of 1.92m, using the data collected in GEXPO exhibition in Miraikan, Tokyo. This paper also evaluates the estimation accuracy assuming the troubles in a real operation.</p>

    DOI: 10.2197/ipsjjip.29.58

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    CiNii Article

  3. 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

    浦野 健太, 廣井 慧, 米澤 拓郎, 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     頁: 1616 - 1622   2020年6月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  4. 9th International Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications (HASCA) 査読有り 国際共著

    Murao K., Enokibori Y., Gjoreski H., Lago P., Okita T., Siirtola P., Hiroi K., Scholl P.M., Ciliberto M., Urano K.

    UbiComp/ISWC 2021 - Adjunct Proceedings of the 2021 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers     頁: 281 - 284   2021年9月

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    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:UbiComp/ISWC 2021 - Adjunct Proceedings of the 2021 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing and Proceedings of the 2021 ACM International Symposium on Wearable Computers  

    The recognition of complex and subtle human behaviors from wearable sensors will enable next-generation human-oriented computing in scenarios of high societal value (e.g., dementia care). This will require large-scale human activity corpus and much improved methods to recognize activities and the context in which they occur. This workshop deals with the challenges of designing reproducible experimental setups, running large-scale dataset collection campaigns, designing activity and context recognition methods that are robust and adaptive, and evaluating systems in the real world. We wish to reflect on future methods, such as lifelong learning approaches that allow open-ended activity recognition. This year HASCA will welcome papers from participants to the Fourth Sussex-Huawei Locomotion and Transportation Recognition Challenge and the Third Nursing Activity Recognition Challenge in special sessions.

    DOI: 10.1145/3460418.3479266

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  5. スマートメータを利用した行動認識のための電気使用量クラスタリングに関する検討

    深谷 暢也,浦野 健太,青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    令和3年度 電気・電子・情報関係学会東海支部連合     2021年9月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  6. 大規模公園環境におけるWiFiパケットセンサデータの利活用に関する分析と課題

    村井 大地, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  7. 自律移動ロボットのセンサ機器を用いた人流推定手法の提案

    下里 浩昇, 片山 晋, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  8. 都市を対象とした大規模移動履歴に基づく疑似人流データ生成手法

    田村 直樹, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  9. 加速度の時空間情報を考慮した進行方向推定手法の検討

    吉田 拓人, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  10. Transformerモデルを用いた人流の時系列予測

    挺屋 友幹, 片山 晋, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  11. 赤外線グリッドセンサを用いた深層学習での人の位置推定手法の検討

    戸出 悠太, 片山 晋, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  12. 時空間ルーティングを用いた複数自律移動ロボットの協調走行

    福島 悠人, 浅井 悠佑, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  13. IoTに基づく潜在的社会需要の推定と柔軟なサービス需給交換基盤

    永田 吉輝, 村井 大地, 片山 晋, 浦野 健太, 青木 俊介, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    マルチメディア、分散、協調とモバイル DICOMO2021シンポジウム     2021年7月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

  14. Off-line Evaluation of Indoor Positioning Systems in Different Scenarios: The Experiences from IPIN 2020 Competition 査読有り 国際共著 国際誌

    Potorti F., Torres-Sospedra J., Quezada-Gaibor D., Jimenez A.R., Seco F., Perez-Navarro A., Ortiz M., Zhu N., Renaudin V., Ichikari R., Shimomura R., Ohta N., Nagae S., Kurata T., Wei D., Wei D., Wei D., Wei D., Ji X., Zhang W., Kram S., Stahlke M., Mutschler C., Crivello A., Barsocchi P., Girolami M., Palumbo F., Chen R., Wu Y., Li W., Yu Y., Xu S., Huang L., Liu T., Kuang J., Niu X., Yoshida T., Nagata Y., Fukushima Y., Fukatani N., Hayashida N., Asai Y., Urano K., Ge W., Lee N.T., Fang S.H., Jie Y.C., Young S.R., Chien Y.R., Yua C.C., Ma C., Wub B., Zhangc W., Wang Y., Fan Y., Poslad S., Selviah D.R., Wangd W., Yuan H., Yonamoto Y., Yamaguchi M., Kaichi T., Zhou B., Liue X., Gu Z., Yang C., Wu Z., Xie D., Huang C., Zheng L., Peng A., Jin G., Wangh Q., Luo H., Xiong H., Bao L., Zhangi P., Zhao F., Yuj C.A., Hung C.H., Antsfeld L., Chidlovskii B., Jiang H., Xia M., Yan D., Li Y., Dong Y., Silva I., Pendao C., Meneses F., Nicolau M.J., Costa A., Moreira A., De Cock C., Plets D., Opiela M., Dzama J., Zhang L., Li H., Chen B.

    IEEE Sensors Journal     2021年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:IEEE Sensors Journal  

    Every year, for ten years now, the IPIN competition has aimed at evaluating real-world indoor localisation systems by testing them in a realistic environment, with realistic movement, using the EvAAL framework. The competition provided a unique overview of the state-of-the-art of systems, technologies, and methods for indoor positioning and navigation purposes. Through fair comparison of the performance achieved by each system, the competition was able to identify the most promising approaches and to pinpoint the most critical working conditions. In 2020, the competition included 5 diverse off-site off-site Tracks, each resembling real use cases and challenges for indoor positioning. The results in terms of participation and accuracy of the proposed systems have been encouraging. The best performing competitors obtained a third quartile of error of 1m for the Smartphone Track and 0.5m for the Footmounted IMU Track. While not running on physical systems, but only as algorithms, these results represent impressive achievements.

    DOI: 10.1109/JSEN.2021.3083149

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  15. 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

    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   61 巻 ( 10 ) 頁: 1591 - 1604   2020年10月

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    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:一般社団法人 情報処理学会  

    本研究では社交ダンスを対象とし,加速度・角速度,視覚のマルチモーダルセンサを用いたダンスフィガー分類手法を提案する.社交ダンスにおける基本技術であるフィガーは,その種類の多さや複雑さゆえ初心者や中級者にとって練習が困難である.フィガーの自動認識によりユーザは自身の踊りの客観的な把握が可能となるため,ダンスフィガーの学習支援が可能となると考えられる.一方で,社交ダンスは2人1組で多彩な動きを行うため,既存の行動認識手法をそのまま適用することは難しい.本稿では,社交ダンスの動作特性を考慮し,フィガーの複雑さや遮蔽などの課題を解決したダンスフィガー認識手法を実現した.本研究では一般的な行動認識手法をベースライン手法として実装したうえで,社交ダンスの姿勢や動作特性を考慮した特徴量を設計・利用した手法を提案・実現し,両者の評価を行った.結果,提案手法の認識精度はF値0.97となり,ベースライン手法を全体で0.06上回った.特にフィガー別の分類精度では,最大で0.6の精度向上を達成した.さらに提案手法が遮蔽物に対しても頑健さを有することを示した.

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