Teruo Higashino 研究室
主宰者：Teruo Higashino
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、スマートフォンやセンサーなどの身近なデバイスを用いて、日常生活の中から人々の心身の状態や安全性に関する情報を察知し、それを活用して社会的な課題を解決することを目指しています。特に高齢者の孤立や孤独感の早期発見と改善、学生の学習支援の必要性の判定、交通事故のリスク検出など、健康と安全に関わる多くのテーマに取り組んでいます。
センシング技術の面では、プライバシーを保ちながら低負担で情報を取得できるアプローチを重視しています。WiFiやバックスキャッター技術といった無線通信を用いた位置推定や行動認識、加速度センサーを組み合わせた心拍数の信頼性評価、赤外線画像による新生児の体温分布測定など、様々な非接触・非侵襲的な計測手法を開発しています。これらの技術は電池交換が少なくて済むなど、実際の運用が容易になるよう設計されています。
取得したセンサーデータやネットワークデータについては、機械学習や統計分析を用いて、個人に合わせた予測や介入提案を行う研究も進めています。また、自然環境と運動が認知機能に及ぼす影響の調査、携帯電話基地局データを用いた因果推論など、多角的なデータ分析手法を活用しながら、実社会への応用可能性を検証しています。
※ 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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研究成果（43 件）
- DOI: https://doi.org/10.1145/3788684
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3667333
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2025.3566774
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3523108
- [2024] Feasibility of Living Activity Recognition with Frequency-Shift WiFi Backscatter Tags in HomesDOI: https://doi.org/10.1109/ie61493.2024.10599916
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24113277
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613905.3637123
- DOI: https://doi.org/10.1109/percomworkshops59983.2024.10503126
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3394312
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3412752
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- DOI: https://doi.org/10.4992/pacjpa.88.0_3d-104-pt
- [2023] iCareLoop: Data Management System for Monitoring Gerontological Social Isolation and LonelinessDOI: https://doi.org/10.23919/icmu58504.2023.10412232
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1161533
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1184156
- DOI: https://doi.org/10.1145/3589232
- DOI: https://doi.org/10.1145/3580252.3586983
- [2023] iCareLoop: Closed-Loop Sensing and Intervention for Gerontological Social Isolation and LonelinessDOI: https://doi.org/10.1145/3576841.3589632
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojits.2023.3333263
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3235882
- [2022] Reliability Estimation and Filtering of Heart Rate Measurement Using Inertial Sensor during ExerciseDOI: https://doi.org/10.18494/sam3969
- DOI: https://doi.org/10.1145/3539659
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2022.101586
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-021-00730-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3199409
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.130
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3146538
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph19010237
- DOI: https://doi.org/10.1145/3486611.3491132
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638918
- DOI: https://doi.org/10.1109/mie.2021.3120235
- DOI: https://doi.org/10.1109/wimob52687.2021.9606254
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18189865
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.731137
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaica52286.2021.9498128
- DOI: https://doi.org/10.18494/sam.2021.2992
- DOI: https://doi.org/10.1109/comsnets51098.2021.9352925
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.46
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3097882
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.70
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