Yugo Nakamura 研究室
主宰者：Yugo Nakamura
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yugo Nakamura研究室は、ウェアラブルデバイスやセンサを用いた人間の行動認識・活動検出を基盤として、複数の応用領域で研究を展開しています。スマートウォッチやIMUセンサ、WiFiの電波特性を利用して、ユーザーの身体動作や作業内容を認識する仕組みを開発しています。同時に、こうしたセンサデータから個人情報が推定されるリスクに着目し、差分プライバシーなどの手法を組み合わせて、プライバシーを保護しながらも認識精度を維持する技術の構築を進めています。
さらに、認識技術の応用として、ユーザーの行動や習慣に働きかけ、より良い生活や行動へと導く研究にも取り組んでいます。ゲームの過度な使用を抑制したり、砂糖の多い飲料からの離脱を促したり、会議の質を向上させたりするなど、センサデータに基づいて個人の行動や心理状態を把握し、それに応じた介入を行う仕組みを開発しています。加えて、スマートフォンの通知やウェアラブルロボットなど、身につけるデバイスを通じた直感的な情報伝達についても検討し、技術がいかに人間の日常行動を支援・改善できるかを実践的に追求しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（67 件）
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219154
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219119
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219115
- DOI: https://doi.org/10.1109/mprv.2025.3586147
- DOI: https://doi.org/10.1145/3771551
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3720047
- [2025] Ethical Disengagement in Mobile Games: The Effects of Loading Delay and Grayscale on User EngagementDOI: https://doi.org/10.1145/3712281
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10930127
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc54725.2025.10976136
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3639077
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661451
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661452
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661843
- DOI: https://doi.org/10.1109/icoin59985.2024.10572181
- [2024] Privacy-aware Quantitative Measurement of Psychological State in Meetings based on Non-verbal CuesDOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops59983.2024.10502817
- DOI: https://doi.org/10.1109/icrca60878.2024.10649311
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3401392
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3390039
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3418016
- DOI: https://doi.org/10.1145/3732437.3732768
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam5238
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam5237
- DOI: https://doi.org/10.3390/mti8100093
- DOI: https://doi.org/10.3390/mti8060051
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00042
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150337
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3630728
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3630740
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150239
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3627068
- DOI: https://doi.org/10.1109/ictai59109.2023.00013
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jff.2023.105653
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- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150405
- DOI: https://doi.org/10.1109/di-cps56137.2022.00007
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam3968
- DOI: https://doi.org/10.1109/cphs56133.2022.9804564
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops53856.2022.9767391
- [2022] Augmented Web Survey with enhanced response UI for Touch-based Psychological State EstimationDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754964
- DOI: https://doi.org/10.1017/qua.2021.71
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22030881
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3194874
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3220781
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544793.3563402
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544793.3563403
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- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431002
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638884
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622034
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