Yoshihide Sekimoto 研究室
主宰者:Yoshihide Sekimoto
東京大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Sekimoto研究室は、衛星画像やスマートフォンのデータといった大規模な空間・時間情報を活用して、都市や社会の課題を解決する研究を行っています。建物の位置や高さの自動抽出、交通需要の予測、人間の移動パターンの分析など、多様な都市データを機械学習や深層学習により処理・分析することで、都市計画や防災、交通管理に向けた実践的な知見を生み出しています。
研究の手法としては、人工知能を用いた画像認識や生成技術、グラフネットワークを用いた空間データの解析、大規模言語モデルによる人間行動の合成データ生成など、最新の計算手法を多角的に活用しています。また、複数国にまたがるデータを協調的に学習するフェデレーション学習や、住民の主観的な評価を組み込んだ都市環境改善など、プライバシーと実用性を両立させるアプローチも特徴です。
これらの研究を通じて、研究室は3次元都市モデルの自動構築、浸水時の避難行動シミュレーション、気候変動下の健康リスク評価、街路空間の知覚的質の向上といった具体的な都市課題への対応を実現しています。デジタルツインやスマートシティの実現に向け、データ駆動型の意思決定を可能にする基盤技術の開発を推進しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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- 環境科学Ram Avtar 研究室北海道大学論文 103 件·共通: 都市計画, 都市・地盤, 土木・建築, 機械学習 +9
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研究成果(88 件)
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3697411
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.trc.2026.105618
- DOI: https://doi.org/10.24251/hicss.2026.219
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2026.107437
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3614270
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2025.09.026
- [2025] Designing for Perception: Weather-Aware Streetscapes via Generative Modeling and Global DatasetsDOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w16-2025-149-2025
- [2025] Predicting Building Height from Footprint and Urban Planning information for Digital Twin GenerationDOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w15-2025-107-2025
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-4-w15-2025-171-2025
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w6-2025-145-2025
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- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w6-2025-129-2025
- DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-annals-x-4-w6-2025-257-2025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.imu.2025.101622
- DOI: https://doi.org/10.5638/thagis.33.si-98
- [2025] Street Space Quality Improvement: Fusion of Subjective Perception in Street View Image GenerationDOI: https://doi.org/10.1016/j.inffus.2025.103467
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata66926.2025.11402166
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42256-025-01132-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12469-024-00362-x
- [2024] A digital twin prototype to visualize heterogeneous seismic damage simulation results on web-GISDOI: https://doi.org/10.1080/13467581.2024.2342883
- DOI: https://doi.org/10.1111/mice.13186
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2024.105073
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-024-03237-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825457
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0296445
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825138
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata62323.2024.10825254
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00223
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3691311
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3695758
- DOI: https://doi.org/10.1145/3678717.3691273
- DOI: https://doi.org/10.1109/tits.2024.3469169
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2024.105449
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss53475.2024.10641251
- DOI: https://doi.org/10.1080/22797254.2024.2374844
- DOI: https://doi.org/10.1002/gdj3.260
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2024.105212
- [2024] Nationwide synthetic human mobility dataset construction from limited travel surveys and open dataDOI: https://doi.org/10.1111/mice.13285
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16111858
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-59814-w
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3292966
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104745
- [2023] Label Freedom: Stable Diffusion for Remote Sensing Image Semantic Segmentation Data GenerationDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386381
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386733
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2023.102058
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2023.p0884
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc57777.2023.10421927
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc57777.2023.10422374
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0284788
- DOI: https://doi.org/10.22260/isarc2023/0017
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106294
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs15051362
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2023.3237509
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4396161
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020642
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4098791
- DOI: https://doi.org/10.5638/thagis.30.85
- [2022] Development of a Large-Scale Roadside Facility Detection Model Based on the Mapillary DatasetDOI: https://doi.org/10.3390/s22249992
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021040
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020458
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020814
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021023
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020619
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020165
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020749
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.11.006
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceccme55909.2022.9987855
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22471-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc55140.2022.9921927
- DOI: https://doi.org/10.1109/itsc55140.2022.9921902
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2022.101873
- [2022] Real-time citywide reconstruction of traffic flow from moving cameras on lightweight edge devicesDOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.07.022
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9883597
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2022.103386
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2021.102780
- DOI: https://doi.org/10.1109/igarss46834.2022.9884762
- DOI: https://doi.org/10.20965/jdr.2021.p0287
- DOI: https://doi.org/10.1145/3486640.3491395
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3087478
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2021.101747
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671751
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671399
- DOI: https://doi.org/10.1145/3474717.3484203
- DOI: https://doi.org/10.11361/journalcpij.56.603
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103935
- DOI: https://doi.org/10.11361/reportscpij.20.2_277
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2021.107133
- DOI: https://doi.org/10.1177/2399808320986560
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