コロキアムB発表

日時: 12月24日(金)3限(13:30~15:00)


会場: L2

司会: 黄 銘
永富 光司 M, 1回目発表 サイバーレジリエンス構成学 門林 雄基, 笠原 正治, 安本 慶一, 妙中 雄三
title: A Study on Data Management Methods to Guarantee the Integrity of Election Results in Blockchain-Based Electronic Voting
abstract: The existence of a central authority to manage elections can cause distrust in elections. As a way to run the voting process on a decentralized system that does not assume a central server, a voting system using a blockchain with tamper-resistant data has been proposed. In the existing method, a 51% attack based on a consensus algorithm can be established due to the difference in the percentage of support for parties inside and outside the election, which may lead to falsification of the election results. In this study, we propose a voting system that uses GPS location information and latency of communication between nodes to form an independent and complete chain in the smallest unit of the election, thereby guaranteeing the integrity of the results in each election unit.
language of the presentation: Japanese
発表題目: ブロックチェーンを用いた電子投票の選挙結果の完全性を保証するデータ管理手法に関する研究
発表概要: 選挙において選挙を管理する中央機関の存在は選挙への不信の原因となる事がある。投票プロセスを中央サーバーを仮定しない分散システム上で実行する方法として、データの改ざん耐性を持つブロックチェーンを用いた投票システムが提案されている。既存手法では、選挙の内部と外部と政党の支持割合が異なることによってコンセンサスアルゴリズムに基づいた51%攻撃が成立し、選挙結果の改ざんが起こる可能性がある。本研究では、GPSによる位置情報とノード間の通信のレイテンシを利用して、選挙の最小単位で独立・完結したチェーンを形成することで、選挙単位での結果の完全性を保証するデータ管理システムを提案する。
 
丹羽 拓実 M, 1回目発表 情報基盤システム学 藤川 和利, 安本 慶一, 新井 イスマイル
title: A Survey of Bus Arrival Time Prediction Method using Operation and Weather Data
abstract: One of the ways to improve convenience of public transportation is to provide users with arrival time predictions. However, it is difficult to make accurate predictions for route-bus due to the complex relationship between various factors such as weather and traffic conditions. An arrival time prediction method for timetable-based buses like those in Japan has been proposed. In the method, past operation data and weather data are simultaneously convolved using Bidirectional Convolutional LSTM to predict travel time and stop time with separate models. In this presentation, we will report the results of a survey on this research and discuss what is necessary to further improve the prediction accuracy.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 運行情報と気象情報を利用したバス到着時刻予測手法の調査
発表概要: 公共交通機関における利便性向上の方法の1つとして,利用者への到着時刻予測の提供が挙げられる. しかし路線バスにおいては,天候・交通状況など様々な要因が複雑に関係しており, 到着時刻を正確に予測するのは難しい. 日本のような時刻表ベースのバスの到着時刻予測手法として, 運行情報と気象情報をBidirectional Convolutional LSTMを用いて同時に畳み込み, 走行時間と停車時間を別々のモデルで予測する手法が提案された. 本発表では,この研究に対するサーベイ結果を報告し,さらに予測精度を向上させるために必要な事項を検討する.
 
上田 健太郎 M, 1回目発表 ユビキタスコンピューティングシステム 安本 慶一, 荒牧 英治, 諏訪 博彦
title: Prediction of Nikkei VI increase using postings on Yahoo! Finance BBS
abstract: Forecasting future market trends is very important for earning returns and reducing risks in investment. The Nikkei 225 Volatility Index (VI) is a measure of the expectations of the investors of the future of the Japanese market. A rise in this index indicates that investors are concerned about the future of the market, and predicting this rise may be used to reduce investment risk. Social media posts contain the opinions and feelings of the posters. In the present study, we proposed a means of predicting the increase in the Nikkei 225 VI by analyzing the social media of the largest stock trading website in Japan, "Yahoo! Japan Stock Message Board," and capturing changes in the topics of discussion.
language of the presentation: Japanese
発表題目: yahoo!ファイナンス掲示板の投稿を利用した日経VI上昇予測
発表概要: 将来の市場の動向を予測することは投資においてリターンの獲得やリスク低減のために非常に重要である。日経平均ボラティリティー・インデックス(VI)は、投資家の日本市場の将来に対する期待度を示す指標である。この指数が上昇することは、投資家が市場の先行きを懸念していることを意味し、この上昇を予測することで投資リスクを低減させることができる。ソーシャルメディアの投稿には、投稿者の意見や感情が含まれている。本研究では、日本最大の株式取引サイト「Yahoo! JAPAN株式掲示板」のソーシャルメディアを分析し、話題の変化を捉えることで、日経平均VIの上昇を予測する手段を提案した。
 
石山 時宗 M, 1回目発表 ユビキタスコンピューティングシステム 安本 慶一, 加藤 博一, 諏訪 博彦, 藤本 まなと
title: A Proposal of a Micro Action Recognition Method during Cooking Using Piezoelectric Sensors
abstract: Currently, some methods using cameras and motion sensors have been proposed for action recognition using installed sensors. However, it is difficult to recognize micro-behaviors such as cooking behaviors using these existing methods. In this study, we propose a new behavior recognition system that can recognize micro-behavior during cooking by combining several technologies such as vibration sensors and WiFi backscatter.
Japanese
発表題目: ピエゾセンサを利用した料理中のマイクロ行動認識手法の提案
発表概要: 現在,設置型センサによる行動認識は,カメラや人感センサを用いる手法が提案されている.しかし,これら既存手法では,料理行動など動作が複合される行動(マイクロ行動)の認識は難しい.本研究では,振動センサやWiFiバックスキャッタなどの複数の技術を組み合わせて用いることで,料理中のマイクロ行動を認識できる新たな行動認識システムを提案する.