Hirohiko Suwa 研究室
主宰者：Hirohiko Suwa
奈良先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、日常生活とデジタル技術の接点における様々な課題に取り組んでいます。主な研究領域は、大きく二つに分かれています。
第一の領域は、センサやカメラを用いた人間活動の認識と理解です。スマートスピーカーとの会話、スクリーン使用中の視線や表情、楽器の演奏、日常生活での細かな動作など、多様な人間行動をデータとして捉える方法を開発しています。プライバシーに配慮しながら、加速度センサやBluetooth信号、点群カメラなど様々なセンサ技術を活用し、人々の健康管理やストレス評価、学習支援といった応用を目指しています。
第二の領域は、テキストデータと移動データを用いた予測・最適化です。新聞記事やオンラインメッセージなどのテキスト情報から市場の動向を予測したり、スマートフォンの位置情報から人流を推定・予測したりする研究を進めています。加えて、複数の情報源を効率的に学習・統合する機械学習の仕組みや、教育現場や都市計画における意思決定支援システムの開発にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、スマートシティの実現や、より良い学習・生活環境の構築に貢献することを目指しています。
※ 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。
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研究成果（70 件）
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- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21018694
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3708195
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21018693
- DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21018243
- DOI: https://doi.org/10.58459/rptel.2027.22017
- DOI: https://doi.org/10.63317/3cyxer74uvyp
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219118
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2025cei0006
- DOI: https://doi.org/10.1527/tjsai.40-4_d-o94
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- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops65533.2025.00062
- [2025] Semi-Automatic Detection and Evaluation of Cyclist Points of Interest Using Riding Log Data AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops65533.2025.00093
- [2025] Using BLE Signals to Estimate Objective and Subjective Crowdedness Levels on Fixed-Route BusesDOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3558988
- DOI: https://doi.org/10.24251/hicss.2025.641
- DOI: https://doi.org/10.1109/ie64880.2025.11130168
- DOI: https://doi.org/10.1109/aiot66900.2025.00061
- DOI: https://doi.org/10.1109/aiot66900.2025.00063
- DOI: https://doi.org/10.1109/aiot66900.2025.00023
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219117
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219166
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu65253.2025.11219116
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825644
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam5213
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam5216
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp61445.2024.00044
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp61445.2024.00066
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp61445.2024.00027
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- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu58504.2023.10412252
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627050.3627068
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315372
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315307
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340402
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.06.011
- DOI: https://doi.org/10.3390/su151310079
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150337
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops56833.2023.10150405
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- DOI: https://doi.org/10.3390/s23010535
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3343500
- DOI: https://doi.org/10.1145/3567445.3571112
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014071
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2022-fall57202.2022.10012958
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ie54923.2022.9826783
- DOI: https://doi.org/10.1109/di-cps56137.2022.00007
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops53856.2022.9767391
- DOI: https://doi.org/10.1145/3545947.3573251
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22030881
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3194874
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- DOI: https://doi.org/10.3390/su13095106
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9431076
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops51409.2021.9430991
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- DOI: https://doi.org/10.18494/sam.2021.2999
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