Yuta Sugiura 研究室
主宰者：Yuta Sugiura
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yuta Sugiura研究室は、身近なデバイスに組み込まれたセンサーを活用して、人間の行動や状態を把握し、新たなインタラクション（相互作用）を実現する研究を行っています。スマートフォンやスマートウォッチ、イヤフォンなどの日常的なデバイスに備わった加速度センサーやカメラ、タッチセンサーといった既存のセンサーから、機械学習を用いて歩行パターン、握力、身体の動き、身振りなどの情報を抽出します。これにより、特殊な測定機器を必要とせず、誰もが手軽に健康状態を評価したり、デバイスを操作したりできるシステムの開発を目指しています。
同時に、リング型やイヤリング型といった形態の異なるウェアラブルデバイスを設計し、日常生活に自然に溶け込みながら実用的な機能を提供する方法を探索しています。さらに、素材そのものをセンシング要素として機能させる研究や、食品や生活用品を情報表示メディアへと変える試みなど、従来の電子機器の枠を超えた創造的なアプローチも展開しています。こうした研究を通じて、技術と人間らしい生活体験の融和を目指しています。
※ 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。
外部リンク
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研究成果（89 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3772318.3790538
- DOI: https://doi.org/10.2196/90316
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.entcom.2026.101165
- DOI: https://doi.org/10.1145/3800645.3813002
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11463609
- DOI: https://doi.org/10.1145/3742413.3789138
- [2026] Detecting and Recovering from Human Errors using Multimodal Sensor Data Obtained by SmartphoneDOI: https://doi.org/10.1145/3742414.3794730
- DOI: https://doi.org/10.1145/3790110
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871081
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cag.2024.104158
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871112
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706599.3719981
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3746058.3758416
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2025.09.003
- DOI: https://doi.org/10.1145/3743737
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737821.3749569
- DOI: https://doi.org/10.1145/3715668.3734183
- DOI: https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2521462
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2025.2501830
- DOI: https://doi.org/10.1145/3706598.3714177
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417570
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417164
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3654777.3676367
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41427-024-00574-4
- DOI: https://doi.org/10.1145/3640471.3680229
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3594738.3611371
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2a2-h05
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2023.2p1-i04
- DOI: https://doi.org/10.1145/3594738.3611376
- DOI: https://doi.org/10.1109/metamaterials58257.2023.10289290
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice59929.2023.10354211
- DOI: https://doi.org/10.1177/17531934231214661
- DOI: https://doi.org/10.1109/mc.2023.3239344
- DOI: https://doi.org/10.3390/ecsa-10-16192
- DOI: https://doi.org/10.1145/3626480
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cag.2023.02.005
- DOI: https://doi.org/10.1177/20552076231179030
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijdh.2023.133032
- DOI: https://doi.org/10.1109/cw55638.2022.00038
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532104.3571461
- DOI: https://doi.org/10.1145/3532104.3571457
- DOI: https://doi.org/10.1145/3491102.3517440
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gvc.2022.200045
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sna.2022.113463
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4213086
- DOI: https://doi.org/10.5220/0010819400003124
- DOI: https://doi.org/10.1109/ismar-adjunct57072.2022.00192
- DOI: https://doi.org/10.2196/41327
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544794.3558460
- DOI: https://doi.org/10.1145/3544794.3558459
- DOI: https://doi.org/10.23919/sice56594.2022.9905842
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-022-00923-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/ismar-adjunct57072.2022.00196
- [2022] VoLearnDOI: https://doi.org/10.1145/3534576
- DOI: https://doi.org/10.1145/3429360.3467672
- DOI: https://doi.org/10.1145/3472307.3484662
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21206893
- DOI: https://doi.org/10.2196/26320
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2020.1863612
- DOI: https://doi.org/10.3169/itej.75.682
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391782
- DOI: https://doi.org/10.1145/3429360.3468185
- DOI: https://doi.org/10.1145/3474349.3480186
- DOI: https://doi.org/10.1145/3411763.3451677
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