日時: 9月21日(水)3限(13:30-15:00)

会場: L1

司会: 日永田 智絵
丹羽 拓実 M, 2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: Bus Arrival Time Prediction Suitable for Operation Information Including Missing Values
abstract: One of the ways to improve convenience of route-bus is to provide users with bus arrival time (BAT) predictions. One of the BAT prediction method is to convolve bus operation information and weather information and predict travel times and stop times using separate models based on Bidirectional ConvLSTM. However, when using time-series data of bus operations, missing values can cause problems in learning and prediction. In this study, we investigate a method that can predict BAT without loss of accuracy by interpolating data combining multiple methods, even when there are missing values in the data of bus operations.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 欠損値を含む運行情報に適したバス到着時刻予測手法
発表概要: 路線バスの利便性を向上させる方法として,予測したバス 到着時刻の提供が挙げられる. バス到着時刻予測手法として,運行情報と気象情報を同時に畳み込み,走行時間・停車時間を Bidirectional ConvLSTMを使用したそれぞれ別のモデルで予測するという手法がある. しかし,路線バスの運行情報を時系列データとして扱う際に欠損値があると, 正しく学習・予測ができないという問題が生じる. 本研究では,路線バスの運行情報に欠損が生じた場合でも, 複数の手法を組み合わせたデータの補間を行うことで,精度を落とさず到着時刻予測ができる手法を検討する.
松永 拓也 M, 2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: Area Estimation Using Barometric Pressure Difference and LPWA RSSI in an Incineration Plant
abstract: In cleaning plants, the number of workers is decreasing, and managers need to know the location of workers to respond quickly in the event of an unforeseen accident. The previous studies use the signals from wireless infrastructure while positioning in residential spaces, and it isn't easy to directly apply such a system to a cleaning plant. In our previous study, we verified the positioning accuracy using magnetic fingerprints. As a result, positioning accuracy is an issue, and further reduction of the target area is expected to improve positioning accuracy. To reduce the target area, we defined the area within a cleaning plant as a more subdivided area and verified the possibility of area estimation. In a cleaning plant, the structure of the furnace room and other rooms differs, and the characteristics of air pressure and radio wave propagation are different. In this study, we verified the extent to which the entire building could be divided into areas using the difference in air pressure and the received signal strength indication (RSSI) from four Low Power Wide Area Network (LPWA) base stations. The results showed that it was possible to divide the entire building into areas with an average area of 2,035 m2. Experiments also confirmed that the average air pressure in the furnace room differs from that in the other rooms, even at the same height.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 清掃工場における気圧差・LPWA RSSIを用いたエリア推定
発表概要: 清掃工場では人員削減が進んでおり,作業員の不慮の事故の際に迅速に対応するため,管理者が作業員の位置把握をする必要があり,屋内測位システムに対する需要がある.一般的な居住スペースでは無線インフラからの信号を利用した測位が広く用いられるが,清掃工場では直接適用することが難しい.我々は先行研究において磁気フィンガープリントを用いた測位精度について検証した.結果として,測位精度が課題であり,測位対象面積のさらなる縮小によって,測位精度向上が見込まれている.本研究では,測位対象面積を縮小するため,清掃工場内をより細分化されたエリアとして定義し,エリア推定の可能性について検証を行った.清掃工場では炉室とそれ以外の部屋で部屋の構造が異なるため,気圧特性や電波伝搬特性に特徴が生じ,同一階層を部屋によって細分化可能であると考えた.本研究では,気圧差と4台のLow Power Wide Area Network(LPWA)基地局からのReceived signal strength indication(RSSI)を用いて建物全体をどの程度の広さのエリアへ分割できるかを検証した結果,平均面積2035㎡のエリアへ分割できた.また,実験により,同一の高さであっても炉室とそれ以外の部屋で気圧の平均値が異なることを確認した.
山村 竜也 M, 2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: LSTM-based the number of people forecasting considering factors that affect the number of people on board buses
abstract: One of the most common forms of public transportation is the local bus, and one of the most common complaints users have about buses is that they are overcrowded. In light of this background, it is necessary to predict bus congestion and provide information to users. In previous studies, LSTM has been used for prediction, but it does not take into account the factors that affect the number of people on board a bus. Therefore, this study proposes a method that takes into account the factors that affect the number of people on board buses: weather, precipitation, time of day, day of the week, relationship with bus stops before the target bus stop, and relationship with flights before the target flight. The results show that the proposed method improves the Root Mean Square Error compared to the existing methods.
language of the presentation: Japanese
発表題目: バスの車内人数に影響を与える要因を考慮した LSTM による人数予測
発表概要: 代表的な公共交通機関の1つとして,路線バスがあり,利用者がバスに感じる不満として,車内が混雑していることが挙げられる.このような背景からバスの車内混雑状況を予測し,利用者に提供する必要がある.先行研究では,LSTMを用いた予測を行っているが,バスの車内人数に影響を与える要因を考慮できていない.そのため,本研究ではバスの車内人数に影響を与える要因である天候,降水量,時間帯,曜日,対象バス停以前のバス停との関係性,対象便以前の便との関係性を考慮した手法を提案する.結果としては,提案手法が既存手法よりも Root Mean Square Error が向上することを確認した.
村上 恭哉 M, 2回目発表 ソフトウェア設計学 飯田 元, 藤川 和利, 市川 昊平, 髙橋 慧智
title: Network topology-aware Distributed request control between containers in edge computing
abstract: The use of container technology in edge computing is increasing, and Kubernetes is being deployed to facilitate container management. This can cause requests to be sent to sub-optimal Nodes. To address this problem, load balancing methods that take into account latency among Nodes and Node resources have been proposed. However, these methods have a problem that the algorithm for determining the load balancing destination Node becomes computationally expensive when the number of Nodes increases. In this study, we investigate a request load balancing method that can be applied even when the number of Nodes increases, taking network topology into account.
language of the presentation: Japanese
発表題目: Edge computingにおけるネットワークトポロジを考慮したコンテナ間のリクエスト分散制御
発表概要: Edge computingにおけるコンテナ技術の活用が進んでおり、コンテナの管理を容易にするためにKubernetesを導入している。Kubernetesのデフォルトのリクエスト負荷分散機能はNodeのリソース量や地理的に離れているNodeを考慮せずにリクエストを分散させているため最適ではないNodeへとリクエストを送る可能性がある。その問題に対処するため、Node間のレイテンシとNodeのリソースを考慮した負荷分散の手法が提案されている。しかし、それらの手法ではNodeの数が増えた場合に負荷分散先のNodeを決定するアルゴリズムの計算量が大きくなるといった問題がある。本研究では、ネットワーク・トポロジーを考慮した上でNode数が増えた場合でも適用可能なリクエスト負荷分散手法を検討する。

会場: L2

司会: 藤本 雄一郎
辻 茉佑香 D, 中間発表 光メディアインタフェース 向川 康博, 加藤 博一, 舩冨 卓哉, 藤村 友貴, 北野 和哉
title: Analysis of pigment on heterogeneous substrate using Kubelka-Munk model and deep learning
abstract: Optical analysis of painting pigment is important owing to their non-destructive and non-contact measurement. Painting can be considered a two-layered object with a pigment layer and a substrate layer, and the Kubelka-Munk model can be effectively applied. However, many studies assume that the substrate parameter in the Kubelka-Munk model can be ignored or that the substrate parameter is constant. These assumptions lead to noise in pigment analysis on unknown heterogeneous substrates. In contrast, this presentation shows a pigment analysis for heterogeneous substrates. This method analyses the pigment distribution, using a fully-connected deep network. Also, this method uses the Kubelka-Munk model (physical model) for unsupervised training. This method can effectively estimate pigments even on substrates composed of spectral sets with similar color tones.
language of the presentation: Japanese

瀬戸口 諒 M, 2回目発表 光メディアインタフェース 向川 康博, 加藤 博一, 舩冨 卓哉, 藤村 友貴, 北野 和哉
title:Scattered media density estimation based on ray tracing of scattered light
abstract:Estimating the density of the scattering medium is important for simulating real-world smoke, fog, etc. Although real smoke and fog have been photographed and measured using other viewpoint tomography, it has not beenpossible to accurately model the scattering medium. Therefore, we consider an algorithm to estimate the density of the scattering medium using photon mapping. In this study, we implement photon mapping in a differentiable form to estimate the density of fog. Experimental results will be presented showing that fog images can be generated from fog density data by photon mapping.
language of the presentation:Japanese
松山 友騎 M, 2回目発表 光メディアインタフェース 向川 康博, 佐藤 嘉伸, 舩冨 卓哉, 藤村 友貴, 北野 和哉
title: Spectral analysis of geometric transformation for mathmatical analysis of embryonic development
abstract: During embryonic development, complex deformations occur in three dimensions, which are difficult to interpret. To decompose these deformations into easily interpretable deformations, the Graph Fourier Transform, a multiscale spectral analysis method, was used for deformations represented by geometric transformation. However, the operation of the Graph Fourier Transform is additive, so it cannot handle geometric transformation. In this study, in order to perform spectral analysis for geometric transformation, we formulate the Graph Fourier Transform in a multiplicative form and perform spectral analysis that takes into account the properties of geometric transformation.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 発生過程の数理的解析に向けた幾何変換のスペクトル解析
発表概要: 胚子の発生過程では,3次元的に複雑な変形が生じるため,解釈が困難となる.これを解釈容易な変形へ分解するため,幾何変換で表現した変形に対し,マルチスケールなスペクトル解析手法であるグラフフーリエ変換を用いていた.しかし,グラフフーリエ変換の演算は加法的であるため,幾何変換を扱うことができない.本研究では,幾何変換に対してスペクトル解析を行うため,グラフフーリエ変換を乗法に基づいた形式で定式化することにより,幾何変換の性質を考慮したスペクトル解析を行う.