著者

田中 佑典 戸田 浩之 湯口 昌宏

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

JSAI大会論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.1L13, 2018-07-30

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<p>サッカーやバスケットボールなどのチームスポーツにおいて,試合中の選手のプレイ履歴(プレイログ,位置情報など)が大規模に取得可能となってきている.チームスポーツにおいて試合を有利に進めるためには,数的優位な状況をつくることが重要である.本研究では,実際のサッカーデータに基づいて,数的優位な状況をチームがどのようにして作り出すことができるのかについて分析し,それを作り出す過程について考察する.</p>

著者

松林 達史 清武 寛 幸島 匡宏 戸田 浩之 田中 悠介 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 清水 仁 大塚 琢馬 岩田 具治 澤田 宏 納谷 太 上田 修功

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.34, no.5, pp.wd-F_1-11, 2019-09-01 (Released:2019-09-01)

参考文献数

29

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Forming security plans for crowd navigation is essential to ensure safety management at large-scale events. The Multi Agent Simulator (MAS) is widely used for preparing security plans that will guide responses to sudden and unexpected accidents at large events. For forming security plans, it is necessary that we simulate crowd behaviors which reflects the real world situations. However, the crowd behavior situations require the OD information (departure time, place of Origin, and Destination) of each agent. Moreover, from the viewpoint of protection of personal information, it is difficult to observe the whole trajectories of all pedestrians around the event area. Therefore, the OD information should be estimated from the several observed data which is counted the number of passed people at the fixed points.In this paper, we propose a new method for estimating the OD information which has following two features. Firstly, by using Bayesian optimization (BO) which is widely used to find optimal hyper parameters in the machine learning fields, the OD information are estimated efficiently. Secondly, by dividing the time window and considering the time delay due to observation points that are separated, we propose a more accurate objective function.We experiment the proposed method to the projection-mapping event (YOYOGI CANDLE 2020), and evaluate the reproduction of the people flow on MAS. We also show an example of the processing for making a guidance plan to reduce crowd congestion by using MAS.

著者

庫元 瑠美 戸田 浩之 佐古 かおり 西出 久美

出版者

公益社団法人 空気調和・衛生工学会

雑誌

空気調和・衛生工学会大会 学術講演論文集 平成27年度大会(大阪)学術講演論文集 第8巻 性能検証・実態調査 編 (ISSN:18803806)

巻号頁・発行日

pp.9-12, 2015 (Released:2017-11-15)

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ソルベントクラックは、エンジニアプラスチックといわれる硬い樹脂に有機溶媒が作用することでクラックが生じる現象である。あるホテルで、室内ユニットのドレンアップホースに破損が生じた。この破損は、ソルベントクラックが生じた為と推察された。樹脂に含まれる可塑剤の移行性について分析する公定法はない。そこで、シリコンウエハに樹脂を圧着し、シリコンウエハに移行した成分をFT-IRで検出する方法を試みた。

著者

宮崎 純 合田 和生 大塚 真吾 横山 昌平 吉田 尚史 北山 大輔 清水 敏之 戸田 浩之 山口 実靖

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

情報・システムソサイエティ誌 (ISSN:21899797)

巻号頁・発行日

vol.25, no.1, pp.4-9, 2020-05-01 (Released:2020-05-01)

著者

数原 良彦 植松 幸生 戸田 浩之 井上 孝史 片岡 良治

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.23, 2009

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多数のユーザによって付与されたソーシャルアノテーションを用いた情報検索ではアノテーションが付与されているコンテンツのみを検索対象とするため,ウェブ全体を検索対象にできないという問題がある.本研究では,ソーシャルブックマーク数を正解としてランキング関数を学習することにより,ブックマークされていないウェブページについてもブックマーク件数を近似した検索ランキングを提案する.

著者

戸田 浩之 北川 博之 藤村 考 片岡 良治 奥 雅博

出版者

The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

雑誌

電子情報通信学会論文誌 D (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.J90-D, no.2, pp.292-310, 2007-02-01

著者

山本 修平 倉島 健 松林 達史 戸田 浩之

雑誌

マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2019論文集

巻号頁・発行日

vol.2019, pp.1472-1479, 2019-06-26

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ドライブレコーダで記録された交通事故やそれに近い危険な運転状況に関する映像やセンサデータは,ドライバーの安全運転教育や法人車両の運行管理サービスに利用される有益な情報である.このようなドライブレコーダのデータは,車に急な挙動の変化があったことがトリガーとなり記録されるが,段差を乗り越えた際の衝撃等で危険運転ではないデータも数多く記録され混在している.また危険運転を含むとしても,多様なデータが存在するため,内容に応じて類型化されることが望ましい.本論文では,ドライブレコーダデータに対して,危険運転の発生対象ラベルの自動推定のタスクに取り組む.著者らはこれまでも同様のタスクに取り組んできたが,本論文では特に,異なる環境で記録されるデータに対しても頑健な推定を実現するため,前方映像に対して物体検出技術を適用して得られる物体検出結果に着目する.深層学習に基づく既存手法によって物体検出結果を特徴ベクトルに変換するにあたり,本論文では 2 つの拡張点を提案する.1 つ目は物体検出結果から得られる境界領域をもとに,物体の重要度を考慮できる特徴量を算出する.2 つ目はその特徴量に基づいて重要物体を優先的に選出し,危険度の高い物体の取りこぼしの可能性を低くする.実際のドライブレコーダデータを用いた評価実験の結果,2 つの拡張点を用いた提案手法が,既存手法に比べて高い推定性能を示すことを明らかにした.

著者

佐藤 大祐 松林 達史 足立 貴行 大井 伸哉 田中 悠介 長野 翔一 六藤 雄一 塩原 寿子 宮本 勝 戸田 浩之

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.35, no.2, pp.D-wd05_1-10, 2020-03-01 (Released:2020-03-01)

参考文献数

16

被引用文献数

2

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In places where many people gather, such as large-scale event venues, it is important to prevent crowd accidentsfrom occurring. To that end, we must predict the flows of people and develop remedies before congestioncreates a problem. Predicting the movement of a crowd is possible by using a multi-agent simulator, and highly accurateprediction can be achieved by reusing past event information to accurately estimate the simulation parameters.However, no such information is available for newly constructed event venues. Therefore, we propose here a methodthat improves estimation accuracy by utilizing the data measured on the current day. We introduce a people-flowprediction system that incorporates the proposed method. In this paper, we introduce results of an experiment on thedeveloped system that used people flow data measured at an actual concert event.

著者

清武 寛 幸島 匡宏 松林 達史 戸田 浩之

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.31, 2017

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一般道での交通渋滞やテーマパークにおける長い待ち時間など,いわゆる混雑が問題視されている. それ故,交通円滑化や待ち時間削減のために,信号制御や入場制限などの制御による対策が行われている. 一般的に,制御策の検討にはマルチエージェントシミュレータ(MAS)が用いられるが,主に経験則に基づいた制御策による試行が行われている. 本論文では,自動的に最適な制御策を探索する手法を提案する.

著者

西田京介 戸田浩之 倉島健 内山匡

雑誌

マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集

巻号頁・発行日

vol.2013, pp.334-345, 2013-07-03

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GPSやネットワーク位置情報源(携帯基地局やWi-Fiなど)により得られるユーザの時空間行動軌跡から,そのユーザが訪問した場所(Point of Interest; POI)を推定する確率的訪問POI分析技術を提案する.提案技術は(1)時空間カーネルを用いたMean-shiftクラスタリングによる滞留点抽出法(2)ユーザの真の訪問POIを潜在変数とした,滞留点の位置とその滞留時間に関する確率的生成モデル,から構成され,真の訪問POIが未知の滞留データも学習に利用することで訪問POIを高精度に推定できる.本技術が実現する訪問POIを基にした個々のユーザの行動・嗜好の理解は,情報提供や生活支援などパーソナルアシスタントサービスの品質向上に貢献できる.本論文では,GPS/Wi-FIにより得られた実データによる実験を行い,提案技術が従来手法に比べて滞留点の抽出と訪問POIの推定を精度良く行えたことを示す.

著者

中辻 真 藤原 靖宏 内山 俊郎 戸田 浩之

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.28, no.6, pp.457-467, 2013-11-01 (Released:2013-10-01)

参考文献数

33

被引用文献数

1

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Tracking user interests over time is important for making accurate recommendations. However, the widely-used time-decay-based approach worsens the sparsity problem because it deemphasizes old item transactions. We introduce two ideas to solve the sparsity problem. First, we divide the users’ transactions into epochs i.e. time periods, and identify epochs that are dominated by interests similar to the current interests of the active user. Thus, it can eliminate dissimilar transactions while making use of similar transactions that exist in prior epochs. Second, we use a taxonomy of items to model user item transactions in each epoch. This well captures the interests of users in each epoch even if there are few transactions. It suits the situations in which the items transacted by users dynamically change over time; the semantics behind classes do not change so often while individual items often appear and disappear. Fortunately, many taxonomies are now available on the web because of the spread of the Linked Open Data vision. We can now use those to understand dynamic user interests semantically. We evaluate our method using a dataset, a music listening history, extracted from users’ tweets and one containing a restaurant visit history gathered from a gourmet guide site. The results show that our method predicts user interests much more accurately than the previous time-decay-based method.

著者

数原 良彦 鈴木 雅大 戸田 浩之 鷲崎 誠司

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.28, 2014

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ユーザの移動履歴を用いて移動手段を判定するタスクでは,区間に対して付与された移動手段の正解ラベルと教師あり学習を用いて移動手段を判定する分類器を生成する従来手法があった.しかし,正解ラベル作成はコストが高く,現実的には大量の正解ラベルの利用は困難である.本研究では,少量の正解ラベルと正解ラベルが付与されていない移動履歴データを用いて半教師あり学習の枠組みで分類器を学習する手法を提案する.

著者

廣嶋 伸章 戸田 浩之 松浦 由美子 片岡 良治

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.3, no.3, pp.33-45, 2010-09-28

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Web 検索において,あるクエリが入力された際に,そのクエリの種別を知ることができれば,それに応じてシステムの応答を変化させることが可能となり,適切な検索結果を提示することができる.たとえば,あるクエリの種別が 「グルメ」 であることが分かれば,レシピ検索とブログ検索の結果を提示することができる.このようなシステムの応答を変化させるための条件であるクエリの種別をクエリタイプと呼ぶことにする.クエリの属するクエリタイプを知ることで,上で述べたような利便性の高い検索サービスが実現できる.そこで本論文では,様々なクエリに対してクエリタイプを判定する手法を提案する.提案手法では,単語に対してその単語の分野を表す概念ベクトルが付与された概念ベースを参照して,クエリに関する文書から得られたクエリ分野ベクトルと各クエリタイプ分野ベクトルとのコサイン距離に基づきクエリタイプを判定する.実験では,27 のクエリタイプに対し,提案手法単独で 64.6%,Wikipedia などの情報を利用した手法を組み合わせることにより 77.1% の精度で判定を行うことができた.

著者

数原 良彦 戸田 浩之 櫻井 彰人

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)

巻号頁・発行日

vol.91, no.3, pp.619-627, 2008-03-01

被引用文献数

2

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本研究では,関連する二つの話題語を手掛りとして,動作主,動作対象,動作を記述する動作関係を抽出する手法を提案する.ここでいう話題語とは,最新のブログ記事中で特徴的に出現する固有名詞のことで,アルゴリズムによって自動的に抽出される.我々は,関連する話題語間の関係を提示すれば,ユーザがより的確に話題の内容を理解できると考える.提案手法では,二つの話題語のAND検索によって取得したブログ記事から,係り受け解析を用いてキーワードに付属する格助詞とそれに伴う述語を取得し,それらを用いて関係を記述する.しかし,日本語ではしばしば格要素の省略が行われるため,一文に対してのみにこの方法を適用することでは適切な動作関係を抽出できないことが予想される.提案手法では,ブログ記事から選択された大量の文を対象に係り受け解析を行い,〈格要素,格助詞,述語〉の組を抽出する.これらの抽出された組の中から,同じ述語をもつものを重ね合わせることで省略語の補完を行い,動作関係の抽出を試みる.評価実験により,一文における解析に比べ,高い精度でより多くの適切な関係を抽出することが確認できた.