イベント企画
トップコンファレンス6-2 ユビキタス・モバイルコンピューティング
2026/9/4(金) 9:30-12:00
第5イベント会場
第5イベント会場
座長：大村 廉（豊橋技術科学大学）
9:30-9:50 講演(1) A-UVI：個人レベルの精密な紫外線曝露評価に向けた地球観測データに基づくGNSS支援型の紫外線指数推定手法 | |
| 西山 勇毅（東京大学 空間情報科学研究センター 准教授） | |
| 【原発表の書誌情報】Yuuki Nishiyama, Subaru Atsumi, Kota Tsubouchi, and Kaoru Sezaki. 2025. A-UVI: GNSS-Assisted EO-based UV Index Estimation Method for Individual-level Precise UV Exposure Assessment. Proc. ACM Interact. Mob. Wearable Ubiquitous Technol. 9, 2, Article 43 (June 2025), 34 pages. https://doi.org/10.1145/3729463 | |
| 【概要】A-UVIは、スマートフォンで受信可能な測位衛星の生信号と太陽位置情報を用いて、周囲の障害物による紫外線（UV）の遮蔽・減衰を推定し、天気予報などの地球観測データに基づくUV指数を補正することで、専用機器なしに個人のUV曝露を高精度に推定する手法である。 | |
 | 【略歴】東京大学空間情報科学研究センター准教授。慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科博士課程修了、博士（政策・メディア）。フィンランド・オウル大学ポスドク研究員、東京大学生産技術研究所助教、同大学空間情報科学研究センター講師などを経て2025年より現職。ユビキタスコンピューティング、IoT、mHealthなどの研究に従事。IPSJ/IEEE Computer Society Young Computer Researcher Award 2026などを受賞。 |
9:50-10:10 講演(2) ReFDrone: ローリングシャッター効果に基づく床面反射光の到来角を用いた単一フレーム屋内ドローン4自由度推定 | |
| 大西 悠生（北海道大学 大学院情報科学院情報科学専攻知能情報学研究室 博士後期課程3年） | |
| 【原発表の書誌情報】Onishi, Y., Murakami, H., Nakamura, M., Hashizume, H., Sugimoto, M.: ReFDrone: One-Shot Indoor Drone 4DoF Estimation via Rolling-Shutter AoA from Floor-Reflected Light, 2026 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom), pp. 1-10, Pisa, Italy, Mar. 2026. | |
| 【概要】ドローンは小型化・高性能化により屋内応用が期待されるが，GNSSが利用できない屋内では自己位置・機首方位推定が課題である．本研究では，変調天井LEDの床面反射光を機体搭載の下向きカメラで観測し，単一フレーム画像から4DoF（3D位置＋機首方位）を推定する可視光測位手法を提案する． | |
 | 【略歴】2022年北海学園大学工学部電子情報工学科卒業．2024年北海道大学大学院情報科学院情報理工学専攻修士課程修了．同年，同大学院博士後期課程に進学し，現在に至る．2025年よりJST ACT-X「AI共生社会を拓くサイバーインフラストラクチャ」領域研究者．2026年より日本学術振興会特別研究員（DC2）．ユビキタスコンピューティングや画像信号処理，可視光センシング，屋内ドローン技術に関する研究に従事． |
10:10-10:30 講演(3) Omni-CityMood：全方位画像を用いた都市の雰囲気の定量化 | |
| 久保田 祐輝（LINEヤフー株式会社） | |
| 【原発表の書誌情報】Yuki Kubota, Kota Tsubouchi, Soto Anno, Kaito Ide, and Masamichi Shimosaka. 2025. Omni-CityMood: Vision-based Urban Atmosphere Perception from Every Angle. In Proceedings of the 33rd ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems (SIGSPATIAL), pp. 186-196 (2025). | |
| 【概要】都市空間の雰囲気評価は、これまで特定視点から撮影された景観画像に基づいて行われることが多く、実際に現地で人が感じる印象を十分に反映できていない。本研究では、景観画像の視覚的特徴と地理情報を活用して重要な視点を推定し、都市の雰囲気を360度全方向から定量化する手法を提案する。複数都市で収集したデータを用いた評価実験により、その有効性を示した。 | |
 | 【略歴】2023年東京科学大学情報理工学院修士課程修了。同年よりLINEヤフー株式会社に所属。 |
10:30-10:50 講演(4) | |
| 榎堀 優（名古屋大学 大学院情報学研究科 ） | |
| 【原発表の書誌情報】Yu Enokibori, "rTsfNet: A DNN Model with Multi-head 3D Rotation and Time Series Feature Extraction for IMU-based Human Activity Recognition", Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, Volume 8, Issue 4 Article No.: 202, Pages 1 - 26, https://doi.org/10.1145/3699733 | |
| 【概要】本論文で提案したrTsfNetは既存HAR用DNNとは全く違う新機軸構造として、入力データを適応的に3次元回転させた後に手動設計時系列特徴量を抽出する機構を内蔵したDNNモデルである。適切に管理されたベンチマーク条件下において、異なる動作を対象とする複数のデータセット（UCI HAR、PAMAP2、Daphnet、OPPORTUNITY）を用いた評価で、既存モデルを上回る性能を示しました。 | |
 | 【略歴】2010年立命館大学院理工学研究科博士後期課程総合理工学専攻修了。博士（工学）。2020年より名古屋大学情報学研究科講師．ユビキタス，ウェアラブルコンピューティング，ヘルスケア，看護・医療，技能伝承，感性伝達などの研究を推進． |
10:50-11:10 講演(5) HARBench: ウェアラブルセンサを用いた行動認識の基盤モデルを評価するためのベンチマーク | |
| 前川 卓也（大阪大学） | |
| 【原発表の書誌情報】Kei Tanigaki, Takuya Maekawa, Takahiro Hara: HARBench: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Foundation Models in Sensor-based Human Activity Recognition, Proc. of IEEE Int'l Conf. on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2026), pp. 24-34 (Mar. 2026). | |
| 【概要】行動認識用基盤モデルを評価する大規模ベンチマークであるHARBenchを紹介する。ドメイン、装着位置、Few-shot、Zero-shot性能を、240万時間以上のラベルなしデータと18のラベルありデータを用いて比較できる。 | |
 | 【略歴】2003.03 大阪大学工学部卒業 2004.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士前期課程修了 2006.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程修了 2006.04 NTT入社 コミュニケーション科学基礎研究所配属 2012.04 大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 准教授 2025.10- 大阪大学 高等共創研究院/大学院情報科学研究科 教授 |
11:10-11:30 講演(6) スマートウォッチとの脈波ピーク時間差を用いたウェアラブルデバイス装着部位推定手法 | |
| 小寺 隆太（立命館大学大学院 情報理工学研究科 情報理工学専攻 計算機科学コース 知的インタラクティブシステム研究室 修士2回生） | |
| 【原発表の書誌情報】Ryuta Kotera and Kazuya Murao. 2025. Estimating the Position of a Wearable Device Using Pulse Wave Peak Time Differences with a Smartwatch. In Proceedings of the 2025 ACM International Symposium on Wearable Computers (ISWC '25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 61–67. https://doi.org/10.1145/3715071.3750408 | |
| 【概要】本論文は，スマートウォッチを既知の装着部位として用い，手首と未知部位で計測した脈波のピーク検出時刻差から，ウェアラブルデバイスの装着部位を推定する手法を提案する．脈波は心臓からの距離に応じて到達時間が異なるため，その時間差分布をKL divergenceで比較して部位を識別する．結果として，同一日データでは2部位推定時に平均F値0.94を達成したが，異日データでは精度低下が見られ，分布補正や姿勢条件の検討が今後の課題である． | |
 | 【略歴】2025年立命館大学情報理工学部卒業．現在，立命館大学大学院情報理工学研究科に在籍．ユビキタス，モバイル，ウェアラブルコンピューティングにおけるセンサ情報処理技術およびインタフェースに関する研究に従事．現在は，バイオインピーダンスを用いたイヤラブルデバイス向けタッチ入力インタフェースの研究に取り組んでいる． |
11:30-11:50 講演(7) コミュニケーショングラフを用いた共有メンタルモデル推定 | |
| 田中 宏昌（株式会社NTTドコモ 総務人事部） | |
| 【原発表の書誌情報】Hiroaki Tanaka, Wataru Yamada, Keiichi Ochiai, Shaowen Peng, Shoko Wakamiya, and Eiji Aramaki. 2026. Estimating Shared Mental Models via Communication-Categorized Directed Graphs. In Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 1383, 1–14. https://doi.org/10.1145/3772318.3791718 | |
| 【概要】企業で効率的に業務を遂行するために、チームの共通認知（共有メンタルモデル：SMM）が重要である。しかし、SMMは従来質問紙調査で計測されるため、継続的に把握する事が困難である。本研究では、Slack等チャットツールのデータからSMMを推定するアプローチを提案する。 | |
 | 【略歴】2018年に奈良先端科学技術大学院大学博士前期課程を修了し、NTTドコモ先進技術研究所に入社。2022年から社会人博士として奈良先端科学技術大学院大学の博士後期課程に進学し、2025年に修了。現在はNTTドコモ総務人事部とクロステック開発部を兼務しながら、人が会社組織においてより良く働けるための研究開発やデータ分析業務に従事している。 |