| 古城 司 | M, 2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, | 藤川 和利, | 諏訪 博彦, | 佐々木 航 |
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title: Collection, Detection, and Classification of Wildlife Tracks Using LiDAR Point Clouds for Improved Habitat Estimation
abstract: Acquisition, Detection, and Classification of Wildlife Track Point Cloud Data Using LiDAR Abstract: This study explores a method for detecting and classifying wildlife footprints using 3D point clouds that capture detailed shape and depth information not available in standard RGB images. We de- veloped a custom iPhone application that enables integrated acquisition of point clouds, photographs, and environmental metadata in the field. Footprint data were collected using both an iPhone and a Ferret Pro 3D scanner to compare the spatial resolution and geometric fidelity of each device. The differences pro- vide insight into the current capabilities of mobile LiDAR sensing and its potential for practical use. This method not only advances footprint classification but also provides a foundation for future applications such as habitat estimation and ecological monitoring. language of the presentation: Japanese | ||||||
| 井上 明浩 | M, 2回目発表 | 大規模システム管理 | 笠原 正治, | 藤川 和利, | 原 崇徳 | |
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title: On Analysis of Model Splitting and Resource Allocation for Latency-aware
Multi-hop Split Learning
abstract: Split learning (SL) partitions a model into two parts, placing one on the client side and the other on the server side. This approach reduces the computational load on clients and enhances data privacy. However, in conventional single-hop SL, the smashed data generated during training forms large tensors, increasing memory usage. To address this issue, multi-hop SL (MSL) has been proposed as an extension that further partitions the model into two or more parts. While MSL can relax the resource requirements of individual nodes and further improve model confidentiality, it also introduces new resource allocation problems, such as selecting optimal model split points and allocating communication resources including transmit power. This research formulates the resource allocation problem for MSL as an optimization problem to minimize the total training latency. Through numerical experiments, we demonstrate its fundamental characteristics. language of the presentation: Japanese 発表題目: 遅延を考慮したマルチホップ分割学習のためのモデル分割と資源割当に関する分析 発表概要: 分割学習（SL）は，一つのモデルをクライアント側とサーバー側の二つに分割して配置する技術である．この手法により，クライアントの計算負荷が軽減され，データプライバシが強化される．しかしながら，従来のシングルホップSLでは，トレーニング中に生成される中間データ（スマッシュデータ）が巨大なテンソルとなり，メモリ使用量を増大させるという課題が存在した． この問題への対策として，モデルを三つ以上に分割する拡張手法であるマルチホップSL（MSL）が提案されている．MSLは，各ノードに要求されるリソースを緩和し，モデルの機密性を一層向上させる可能性を持つ．その一方で，最適なモデル分割点の選定や送信電力といった通信リソースの割り当てなど，新たな資源割当問題が生じる． 本研究では，MSLにおけるこの資源割当問題を，トレーニング全体の遅延を最小化する最適化問題として定式化する．さらに，数値実験を通じて，その基本的な特性を明らかにする． | ||||||
| 中川 皓太 | 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, | Reid Brittany |
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title: A Proposal of Optimizing Path Selection Based on INT Delay Measurement
abstract: This presentation introduces an optimal source routing path selection method based on delay measurement using In-band Network Telemetry (INT). Conventional routing protocols, such as BGP and OSPF, select paths based on the minimum hop count, which does not necessarily guarantee the selection of the lowest-latency route. In our proposed method, INT packets are duplicated and forwarded to comprehensively measure the latency of multiple paths, allowing for the selection of a low-latency route. Initial simulation evaluations have confirmed that our method can identify lower-latency paths that are undiscoverable by OSPF. Currently, to evaluate the practical feasibility of this method, we are conducting a detailed analysis of the control plane overhead on switches and the network topological characteristics that determine its effectiveness. language of the presentation: Japanese 発表題目: INTベースの遅延測定に基づいた経路選択の最適化手法の提案 発表概要: 本発表では、In-band Network Telemetry (INT)を用いた遅延測定に基づく、最適なソースルーティング経路選択手法を提案する。BGPやOSPFといった従来のルーティングプロトコルでは最小ホップ数に基づいて経路を選択するため、必ずしも最も低遅延な経路が選択されるとは限らない。提案手法では、INTパケットを複製・転送して複数経路の遅延を網羅的に計測し、低遅延な経路を選択する。初期シミュレーション評価において、提案手法がOSPFでは選択不可能な、より低遅延な経路を発見できることを確認した。現在は、本手法の実用化可能性を評価するため、スイッチへの制御負荷と、本手法が有効または不向きとなるネットワークトポロジーの特性について詳細な分析を進めている。 | ||||||
| 高橋 茉莉香 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 安本 慶一, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: Converting Brightness Information to Tactile Information: Proposal of a Fingertip-Mounted Device
abstract: This presentation proposes a fingertip-mounted device that converts brightness information into tactile information. Unlike conventional information transmission methods that rely on visual or auditory cues, haptic devices offer intuitive operability, providing a novel means of information access for deaf-blind individuals and visually impaired persons, thereby contributing to an improved quality of life. Particularly, the fingertips possess extremely high tactile sensitivity and are suitable for conveying diverse information such as pressure, vibration, temperature, and friction. Therefore, this research aims to develop a small, lightweight device capable of providing immediate tactile feedback from media information directly beneath the fingertip. As Prototype 1, a ring-shaped device was developed and demonstrated to convert brightness information into tactile input on the fingertip. Evaluation results indicated that a line width of approximately 1.5mm to 16mm is required for effective display. To address the delays observed in Prototype 1, specifically those caused by filament ejection and sensor resolution, the conceptualization of Prototype 2 is underway. Prototype 2 aims to improve response speed, resolution, and overall image clarity by utilizing a back-mounted device that employs rotational shear stimulation to present pressure illusions to the fingertips. language of the presentation: Japanese 発表題目: 明度情報を触覚情報に変換する指先装着型デバイスの提案 発表概要: 本発表では，明度情報を触覚情報に変換する指先装着型デバイスを提案する・従来の視覚や聴覚に依存する情報伝達に対し，触覚デバイスは直感的な操作性を提供し，盲ろう者や視覚障がい者にとって新たな情報アクセス手段となり，QOL向上に貢献します．特に，指先は極めて高い触覚感度を持ち，圧力，振動，温度，摩擦など多様な情報伝達に適しているため，本研究では，指腹直下のメディア情報を即時触覚提示できる小型軽量デバイスの開発を目的としている・プロトタイプ1として指輪型デバイスを開発し，明度情報を触覚情報に変換して指先に提示した．評価の結果，約 1.5mmから 16mmの線幅が必要であることが示された．プロトタイプ1で課題となったフィラメントの射出やセンサーの分解能による遅延を解決するため，プロトタイプ2の構想を進めている．プロトタイプ2では，回転せん断刺激を利用した背面提示デバイスにより，圧覚錯覚を指先に提示することで，応答速度と分解能の改善，解像度の向上を目指す． | |||||||
| 横井 茉紘 | M, 2回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, | 安本 慶一, | 内山 英昭, | Perusquia Hernandez Monica, | 平尾 悠太朗 |
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title: A Nostalgia-Inducing System Using a Conversational AI Agent and Image Generation Technology
abstract: In this presentation, we propose a system designed to induce nostalgia, an emotion that has recently been shown to have psychologically positive effects. Nostalgia is defined as a sentimental longing for the past. While previous studies on nostalgia have primarily focused on its psychological effects and triggers, research that applies these findings in practical systems remains underdeveloped. Therefore, this study proposes a system that effectively induces nostalgia and evaluates its effectiveness. Specifically, we propose a system that combines a conversational AI agent with image generation, and examine its efficacy through a user study. The experimental design includes an investigation of the effects of different image generation styles by the AI on the induction of nostalgia, as well as an analysis of how different system architectures involving dialogue and image generation influence the nostalgic experience. language of the presentation: Japanese 発表題目: 対話型AIエージェントと画像生成技術を用いたノスタルジア誘発システム 発表概要: 本発表では、近年心理的に肯定的な効果をもたらすことが明らかになっているノスタルジアを誘発するシステムを提案する。 ノスタルジアとは、過去に対する感傷的な憧れと定義される感情を指す。既存のノスタルジア研究では、ノスタルジアの心理的効果やトリガなどの基礎研究が行われている。その一方で、その心理的効果を応用した研究は未発展である。そこで、本研究では、ノスタルジアを効果的に誘発するシステムを提案し、その効果を検証する。 具体的には、対話型AIエージェントと画像生成を組み合わせたシステムを提案し、その効果をユーザスタディにより検証する。実験計画においては、AIによって生成する画像のスタイルの違いのよるノスタルジアの誘発効果の検証、対話×画像生成におけるシステム構造の違いによるノスタルジア誘発効果の違いを検証する予定である。 | |||||||
| 諫山 あやね | M, 2回目発表 | サイバーレジリエンス構成学 | 門林 雄基, | 安本 慶一, | 妙中 雄三 | ||
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title:Nudge-Based Approaches to Reducing the Spread of Medical Fake News
abstract:With the widespread use of social media, the spread of fake news has become a serious social issue. One of the main causes is that users often share information without sufficiently verifying its accuracy. To address this problem, methods using "nudges" based on insights from behavioral economics have been proposed to reduce the sharing of misinformation. However, many existing studies focus on the general effectiveness of nudges and are not designed for practical use on actual social media platforms. Moreover, they rarely take into account differences in users’ motivations for sharing or the characteristics of different news categories. This study aims to evaluate the effectiveness of nudges in a more realistic setting by using a social media environment as the experimental platform. In particular, it focuses on designing nudges tailored to specific news categories, especially the medical domain, where sharing behaviors are thought to be driven by different motivations. language of the presentation:Japanese 発表題目: ナッジを用いた医療誤情報の拡散抑制 発表概要:ソーシャルメディアの普及により、フェイクニュースの拡散が深刻な社会問題となっている。特に、ユーザが情報の真偽を十分に確認しないまま共有してしまう行動が、主な原因の一つとされている。こうした問題に対し、行動経済学の知見を活用した「ナッジ」を用いて誤情報の共有を抑制する手法が提案されている。しかし、既存研究の多くは、実際のソーシャルメディア上での利用を想定した実用的な設計にはなっておらず、また、汎用的な効果に着目した研究がほとんどである。そこで本研究では、より現実的な環境でナッジの効果を検証するため、実験環境としてソーシャルメディアを用いる。さらに、ニュースのカテゴリに着目し、特に共有動機が異なると考えられる医療分野に対応したナッジを設計することで、フェイクニュースの拡散をより効果的に抑制することを目的とする。 | |||||||
| 関口 裕香 | M, 2回目発表 | 情報基盤システム学 | 藤川 和利, | 門林 雄基, | 新井 イスマイル | ||
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title: Detection of short-lived DGA malware abusing DoH communications
abstract: In recent years, various types of malware have come to exist, one of which is malware that uses DGA to evade detection. Many studies have been conducted on this type of DGA malware using character features of domain names, but the use of DoH communications makes detection using this method difficult. In response to this, previous research has been conducted on detecting DGA malware using DoH communications. However, this research did not target short-lived DGA malware. Therefore, in this presentation, we will target short-lived DGA malware, hypothesize that the accuracy of the F1 score decreases, and first work to verify this hypothesis. language of the presentation: Japanese 発表題目: DoH通信を悪用した短時間型DGAマルウェアの検出 発表概要: 近年、様々なマルウェアが存在しており、その一つとして、DGAを用いて検知回避を行うマルウェアが存在する。このようなDGAマルウェアに対し、ドメイン名の文字的特徴を用いる研究が多く行われていたが、DoH通信を活用することでその手法を用いた検出が困難になっている。 それに対して、DoH通信を利用したDGAマルウェアの検出に関する先行研究が行われた。 しかし、短時間型DGAマルウェアを対象にしていない。 そのため、本発表では短時間型DGAマルウェアを対象にし、F1スコアでの精度が低下するとの仮説を考え、まず、その仮説検証に取り組む。 | |||||||