2022/03/31 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 22

  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   記述言語:英語   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  

    <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 Research

  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. 機械学習による慣性センサを用いた転倒動作検知に関する研究

    東浦圭亮,吉田拓人,加納一馬,瀧上昂希,山口公平,浦野健太,青木俊介,米澤拓郎,河口信夫

    人工知能学会「社会における AI」研究会 第43回研究会     2022年3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)  

  5. 深層学習を用いたIMU付きペンによる手書き文字認識

    挺屋 友幹, 永田 吉輝, 東浦 圭亮, 下里 浩昇, 山口 公平, 村井 大地, 深谷 暢也, 坂倉 波輝, 戸出 悠太, 浦野 健太, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会   125 巻 ( 0 ) 頁: 3   2022年3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)   出版者・発行元:一般社団法人 人工知能学会  

    DOI: 10.11517/jsaikbs.125.0_03

    CiNii Research

  6. Synthetic People Flow: Privacy-Preserving Mobility Modeling from Large-Scale Location Data in Urban Areas 査読有り 国際誌

    Tamura N., Urano K., Aoki S., Yonezawa T., Kawaguchi N.

    Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST   419 LNICST 巻   頁: 553 - 567   2022年1月

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    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 of the Institute for Computer Sciences, Social-Informatics and Telecommunications Engineering, LNICST  

    Recently, there has been an increasing demand for traffic simulation and congestion prediction for urban planning, especially for infection simulation due to the Covid-19 epidemic. On the other hand, the widespread use of wearable devices has made it possible to collect a large amount of user location history with high accuracy, and it is expected that this data will be used for simulation. However, it is difficult to collect location histories for the entire population of a city, and detailed data that can reproduce trajectories is expensive. In addition, such personal location histories contain private information such as addresses and workplaces, which restricts the use of raw data. This paper proposes Agent2Vec, a mobility modeling model based on unsupervised learning. Using this method, we generate synthetic human flow data without personal information.

    DOI: 10.1007/978-3-030-94822-1_36

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  7. 3次元LiDARを搭載した自律走行ロボットを用いたWi-Fi電波強度および通信速度測定システム

    盛下 泰暉, 浅井 悠佑, 浦野 健太, 米澤 拓郎, 河口 信夫

    情報処理学会研究報告   101 巻 ( 34 ) 頁: 1 - 6   2021年12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. RGNet: Robust Gravity Estimation Neural Network for IMU-based Localization Using Smartphone 査読有り 国際誌

    Yoshida T., Urano K., Aoki S., Yonezawa T., Kawaguchi N.

    13th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2021     頁: 1 - 8   2021年11月

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    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:13th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2021  

    With the rapid development of Micro Electro-Mechanical Systems (MEMS) technologies, indoor navigation and localization with Inertial Measurement Unit (IMU) has been increasingly feasible. IMU-based indoor localization is a low-cost, energy-efficient, and infrastructure-free approach. There are various methods for it, and most of them require gravity estimation (e.g. the projection of angular velocity, the extraction of horizontal acceleration). In particular, when you use a smartphone, it changes the orientation of its IMU frequently, therefore the gravity estimation needs to be more robust to sensor orientation and its noise. In this paper, we propose a gravity estimation method based on deep learning called RGNet (Robust Gravity Estimation Neural Network) that is robust to sensor orientation and noise. We train an LSTM (Long short-term memory)-based neural network that estimates gravity from acceleration and angular velocity. Furthermore, for the problem that it is difficult to prepare the ground truth of gravity directly, we propose a method to train the gravity estimation neural network indirectly using the heading, taking advantage of the fact that the heading can be estimated from the gravity and angular velocity. The evaluation results show that the accuracy of the proposed method outperformed the baseline gravity estimation method (Android API, Low-pass filter, and Extended Kalman filter). We also confirmed that the accuracy of IMU-based localization is affected by the difference in gravity estimation methods.

    DOI: 10.23919/ICMU50196.2021.9638853

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  9. Estimating and Leveraging Latent Social Demand Based on IoT sensors: An Empirical Study in a Large Public Park 査読有り 国際誌

    Nagata Y., Murai D., Katayama S., Urano K., Aoki S., Yonezawa T., Kawaguchi N.

    13th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2021     頁: 1 - 8   2021年11月

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    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:13th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Network, ICMU 2021  

    The continuously changing conditions of cities are now technically understandable in the information space through real-world sensing methods and analytical methods such as big data analysis and machine learning. On the other hand, it is currently difficult to estimate and present what the people in the city need (latent demand). This paper aims to solve latent demand by developing Latent Demand Resolver (LD-Resolver), the new latent demand estimation and exchanging system. LD-Resolver has two components, Latent Demand Extractor (LD-Extractor) and Latent Demand Exchanger (LD-Exchanger). LD-Extractor extracts a latent demand from various social conditions using IoT sensors, Web, and SNS. LD-Exchanger has a new structure to exchange a latent demand with an appropriate service supply. Finally, we developed the LD-Resolver and conducted a demonstration experiment at the Higashiyama Zoo and Botanical Garden to verify the method. As a result of the two-week experiment, the proposed method can be effectively used in actual facility operations.

    DOI: 10.23919/ICMU50196.2021.9638789

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  10. A data-driven approach for online pre-impact fall detection with wearable devices 査読有り

    Takuto Yoshida, Kazuma Kano, Keisuke Higashiura, Kohei Yamaguchi, Koki Takigami, Kenta Urano, Shunsuke Aoki, Takuro Yonezawa, Nobuo Kawaguchi

    The 3rd International Conference on Activity and Behavior Computing     2021年10月

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    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)  

  11. 9th International Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications (HASCA) 査読有り 国際共著 国際誌

    Murao Kazuya, Enokibori Yu, Gjoreski Hristijan, Lago Paula, Okita Tsuyoshi, Siirtola Pekka, Hiroi Kei, Scholl Philipp M., Ciliberto Mathias, Urano Kenta

    UBICOMP/ISWC '21 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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    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

    Web of Science

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  12. 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)  

  13. 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)  

  14. 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)  

  15. 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)  

  16. 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)  

  17. 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)  

  18. 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)  

  19. 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)  

  20. 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)  

  21. 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   22 巻 ( 6 ) 頁: 5011 - 5054   2021年5月

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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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  22. 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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担当経験のある科目 (本学) 3

  1. 離散数学及び演習

    2021

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    計算機科学の基礎数学として,離散数学の基礎概念・基礎知識を学び,演習を通じて身につけることを目的とする.

    集合論,整数論,代数系の基礎的な定義を理解し,種々の問題を解くことができる.

  2. 電気電子情報工学実験第1

    2021

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    電気電子情報工学に関する以下のテーマについて実験・レポートの作成を行う。
    実験を通して、線形回路論、電気回路論、電子回路工学、情報理論、電気磁気学、ディジタル回路に関する確かな知識を獲得するとともに、計画力、応用力、チームワーク能力が養成されることを目的とする。

    C3B8 ディジタル信号処理
    学生は、取り組んだテーマについて理解し、説明ができる。

  3. 電気電子情報工学実験第2

    2021

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    電気電子情報工学に関する以下のテーマのうち1つについて、実験の計画案、実行、検討、結果の報告発表を行う。それぞれの自主性・独創性を期待する。
    実験を通して、課題探求と問題解決の過程を体験し、そのテーマに関する確かな知識を獲得するとともに、計画力、応用力、チームワーク能力が養成されることを目的とする。

    学生は、取り組んだテーマについて理解し、説明ができる。
    EH15 「実社会データセンシング・分析・可視化」