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2022年4月18日

特任研究員の前田さんが2020年に発表したCACAIE誌の論文が2020-2021年のトップ引用論文に選ばれました!
The paper by Maeda san in CACAIE has been selected as one of the Top Cited Papers of 2020-2021!

本研究では、現実世界では十分に収集する事が難しい道路損傷画像において敵対的生成ネットワーク(GAN)により疑似的な道路損傷画像を生成し、新たな教師データとして利用することで精度指標の一つであるF値を5%向上することを示しました。また、2018年に同誌で発表した論文でリリースした9,053枚の画像データで構成されるRDD2018を拡張する形で、13,135枚のデータで構成されるRDD2019をリリースしました。

Machine learning can produce promising results when sufficient training data are available; however, infrastructure inspections typically do not provide sufficient training data for road damage. Combining a progressive growing GAN along with Poisson blending artificially generates road damage images that can be used as new training data to improve the accuracy of road damage detection. The addition of a synthesized road damage image to the training data improves the F-measure by 5% and 2% when the number of original images is small and relatively large, respectively. In addition, we released RDD 2019, which consists of 13,135 image data, as an extension of RDD 2018, which consists of 9,053 image data released in the paper published in the CACAIE in 2018. All of the results and the new Road Damage Dataset 2019 are publicly available (https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector).

【論文情報】

Maeda, H., Sekimoto, Y., Seto, T., Kashiyama, T. and Omata, H., Generative adversarial network for road damage detection, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, Wiley, Vo.36, pp.47-60, Available online 2 June 2020. DOI (Impact factor in 2019: 8.552)

2022年3月6日

矢部客員研究員のCOVID-19ホットスポット検出に関する論文がElsevier社のComputers, Environment and Urban Systems (Impact factor in 2020: 5.324)に採択されました!
The paper by Yabe san, which proposes a method for predicting COVID-19 cluster outbreaks, was published in CEUS (Impact factor in 2020: 5.324)!

本研究では都市内のコロナウイルスのクラスター発生個所を予測するために、従来から使われている人流データ(=人々の接触密度)に加えて、ウェブ検索データを用いた感染リスクのスコアを統合し活用する手法を提案しました。2020年にヤフージャパンが収集したデータを用いて、実際にクラスターが発生したと新聞等で報告された品川、池袋などの都内8か所を1-2週間前に予測できることができました。今後さらに人々の行動に関する多種のデータを統合することによって、より高精度な感染流行の予測ができる事が期待されます。

In this study, we proposed a method for predicting COVID-19 cluster outbreaks that integrates human mobility data (i.e., people’s contact density), which is traditionally used, with web search data to quantify infection risks. Using data collected by Yahoo Japan in 2020, we were able to predict in 1-2 weeks in advance, the COVID-19 clusters that occurred in 8 areas in Tokyo, such as Shinagawa and Ikebukuro which were reported in newspaper articles. In the future, we expect to be able to predict epidemic spreading with higher accuracy by integrating various types of human behavioral data.

【論文情報】
Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Yoshihide Sekimoto, Satish V. Ukkusuri, Early warning of COVID-19 hotspots using human mobility and web search query data, Computers, Environment and Urban Systems, Elsevier, Volume 92, Mar. 2022, 101747, DOI (Impact factor in 2020: 5.324)

2022年1月22日

スヒョンさんが博士論文で取り組んだ研究論文が、International Journal of Disaster Risk Reduction (Impact factor in 2021: 4.320)に掲載されました
The paper by Soohyun san for doctor thesis research was published in International Journal of Disaster Risk Reduction (Impact factor in 2021: 4.320)!

本研究は広域洪水後の道路復旧作業の最適化において、人流を考慮した深層強化学習モデリングの開発を行ったものです。とくに2018年の西日本豪雨を対象に、2.32*10^52のケースから約3時間で最適な道路復旧戦略を抽出できるようになりました。これにより道路管理者は災害直後に、適切な時間で、より効率的な道路復旧計画ができる事が期待されます。

In this study, considering the people flow, we developed a deep reinforcement learning model to optimize the road restoration work after the widespread flooding. In the case of the Heavy Rain Event of July 2018 in Japan, we were able to extract the optimal road restoration strategy from 2.32*10^52 cases in about 3 hours. This is expected to enable road managers to make more efficient road restoration plans immediately after the disaster within a reasonable time.

【論文情報】
Soo-hyun Joo, Yoshiki Ogawa, Yoshihide Sekimoto, Road-reconstruction after multi-locational flooding in multi-agent deep RL with the consideration of human mobility – Case study: Western Japan flooding in 2018 -, International Journal of Disaster Risk Reduction, Elsevier, 70, Jan. 2022, 102780, DOI (Impact factor in 2021: 4.320)

 

図:本研究で開発したモデルの概要

Figure: Framework of proposed model.

 

2021年9月28日

2019~2020年に関本研にIIT Roorkeeから訪問研究員として在籍したDeekshaさんの在籍時の研究論文がAutomation in Construction(Impact factor in 2019: 7.7)に掲載されました
The paper by Deeksha, who was visiting researcher from IIT Rookie, was published in Automation in Constructio (Impact factor in 2019: 7.7)!

本研究は、道路損傷状況の効率的な監視方法を模索している3つの国を対象としています。本研究では、インド、日本、チェコ共和国から収集した26000枚以上の道路画像を用いて、深層学習ベースの道路損傷検出モデルを包括的に分析することに成功しました。この分析に基づき、本研究では、前述の国々における道路損傷の検出と分類のために、精度とリソース要件が異なるさまざまなソリューションを提供しています(最もパフォーマンスの高いモデルは、F1-Score 0.67を達成しました)。

This study addresses countries struggling to find efficient solutions for monitoring road conditions. Using more than 26000 road images collected from India, Japan, and the Czech Republic, we were able to comprehensively analyze the location dependency of the Deep Learning-based Road Damage Detection models. Based on the analysis, the study offers a range of solutions with varying accuracy and resource requirements (the best performing model achieved an F1-Score of 0.67) to detect and classify road damage in the aforementioned countries.

Deekshaさん、おめでとうございます!

【論文情報】
Deeksha Arya, Hiroya Maeda, Sanjay Kumar Ghosh, Durga Toshniwal, Alexander Mraz, Takehiro Kashiyama, Yoshihide Sekimoto, Deep learning-based road damage detection and classification for multiple countries, Automation in Construction, Volume 132, 2021, 103935, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103935.

 

2020年11月2日

関本准教授、矢部研究員らによる「携帯電話の位置情報を用いたコロナ禍での行動変容の解析」がNature社のScientific Reportsに掲載されました
A report "Non-Compulsory Measures Sufficiently Reduced Human Mobility in Tokyo during the COVID-19 Epidemic" by Assoc. Prof. Sekimoto and Mr. Yabe was released in "Scientific Reports" of Nature

関本准教授、矢部研究員らによる「携帯電話の位置情報を用いたコロナ禍での行動変容の解析」が、ネイチャー・パブリッシング・グループの総合科学雑誌「Scientific Reports」のオンライン版で公開されました。

本研究は、GPS情報を用いて、東京都市圏におけるコロナ禍での緊急事態宣言発令前後(2020年1月~4月中旬)での人々の行動変容について解析したものです。その結果、緊急事態宣言が発令される前の3月初週時点で人々の自宅外での接触率は平時の6割程度に減少し、緊急事態宣言の発令によって、4月中旬での接触率は平時の2割程度まで抑えられていたことが示されました。
今後、COVID-19の流行の第二波、第三波が予想される中、どの程度人々の接触を抑制するべきかについて定量的に示されたことは非常に有意義であり、外出自粛を含めた様々な政策決定のエビデンスとしての活用が期待されます。

図:A)東京都市圏での人々の接触率(Contact Index)の変動を示したもの。緊急事態宣言を経て平時の2割程度まで減少していることが確認された。B、C)推定されたCOVID-19の実効再生産数と接触減少率の非線形な関係性が確認された。D)東京都23区の接触率の推移。E)平時において接触数の高い地域ではより大きな減少率が観測された。F)平均所得と緊急事態宣言後での接触率には負の相関がみられた。
(生研のプレスリリースの図を再掲)

【論文情報】
雑誌名:「Scientific Reports」(10月22日オンライン版)
論文タイトル: Non-Compulsory Measures Sufficiently Reduced Human Mobility in Tokyo during the COVID-19 Epidemic
著者: Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Naoya Fujiwara, Takayuki Wada, Yoshihide Sekimoto, and Satish V Ukkusuri
論文URL:http://www.nature.com/articles/s41598-020-75033-5
生研プレスリリース:https://www.iis.u-tokyo.ac.jp/ja/news/3393/

※ 2021.02.28 追記
上記の研究を以下のメディアで取り上げていただきました。

2020年7月11日

Pang特任研究員の強化学習を用いた大規模人流推定に関する研究がTransportation Research Part Cに掲載されました
Project Researcher Pang's paper about people mass movement simulation based on reinforcement learning was published in Transportation Research Part C

Pang 特任研究員の論文”Development of people mass movement simulation framework based on reinforcement learning”がElsevier社のTransportation Research Part C (Impact Factor in 2019: 6.077)に掲載されました!

本研究は、強化学習を用いて人の流れシミュレーションのエージェントモデルを提案しました。とくに、携帯端末の位置情報を逆強化学習で学習することで、行動の好み・選好を意思決定モデルとして学習し、エージェントを現実の人間に近い行動を導き出せるようにしました。具体的には、東京都10万人を対象とする1日の動きをシミュレーションし、1kmメッシュ人口ベースの相関係数では平均0.8以上、交通手段別利用者数ベースの相関では平均0.6の精度を実現しました。

In this study, we developed an RL-based agent model for people’s daily travel behavior in cities and generate synthetic trajectories to replicate people mass movement. By introducing inverse reinforcement learning, we recovered human travel behavior preferences that can capture the spatio-temporal pattern and context features of human mobility from real GPS trajectories. We simulated the daily movements of 100,000 people in Tokyo and achieved an average accuracy of over 0.8 for the correlation coefficient based on the 1km mesh population and 0.6 for the correlation coefficient based on the number of users by means of transportation.

 

https://doi.org/10.1016/j.trc.2020.102706

Yanbo Pang, Takehiro Kashiyama, Takahiro Yabe, Kota Tsubouchi, Yoshihide Sekimoto (2020), Development of people mass movement simulation framework based on reinforcement learning.  Transport. Res. Part C: Emerg. Technol., (117) (2020), 102706

おめでとうございます!!

2020年2月20日

矢部協力研究員の論文がJournal of the Royal Society Interfaceに掲載されました!
The paper written by Yabe san was accepted on Journal of the Royal Society Interface!

矢部協力研究員の論文が論文誌Journal of the Royal Society Interfaceに掲載されました。矢部さん、おめでとうございます!
論文はこちらからご覧になれます。

また、以下が論文の題名と要旨となります。

題名:Understanding Post-Disaster Population Recovery Patterns
要旨:携帯電話から得られる位置情報を用いて日本とアメリカで発生した5つの災害後の人口回復過程を分析した。被災した地域の社会経済的特徴や災害の種類が異なっても、避難後の人口回復過程はすべての災害で類似することが明らかにされた。

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5つの災害における巨視的な人口回復パターンの類似性

2019年3月30日

瀬戸特任講師のちばレポを分析した論文の画像が国際学会誌のIJGI(International Journal of Geo-Information)最新号の表紙に掲載されました
The paper written by Dr.Seto appeared on the cover of IJGI(International Journal of Geo-Information)

瀬戸特任講師のちばレポ分析論文の画像が、国際学会誌のIJGI(International Journal of Geo-Information)最新号であるSpecial Issue “Volunteered Geographic Information: Emerging Applications in Public Science and Citizen Participation”の表紙Coverに掲載されました。

論文はこちらからご覧になれます。

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2019年2月20日

携帯端末データを用いた大規模地震後の人々の避難行動に関する論文が PlosOne (Impact factor: 2.766 in 2018)に掲載されました
The Paper on Evacuation Behavior after Big Earthquake Using Mobile Phone Data was Published in PlosOne (Impact factor: 2.766 in 2018)

Takahiro Yabe, Yoshihide Sekimoto, Kota Tsubouchi, Satoshi Ikemoto, “Cross-comparative analysis of evacuation behavior after earthquakes using mobilephone data” in PLoSONE 14(2):e0211375, 2019

こちらよりアクセス可能です.

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2018年5月1日

前田君の論文が交通工学論文集に掲載されました!
Mr. Maeda's paper was accepted by JSTE Journal of Traffic Engineering!

前田君(当時修士2年)の論文が交通工学論文集に掲載されました!

前田 紘弥, 関本 義秀, 瀬戸 寿一, 樫山 武浩, 小俣 博司
「機械学習とスマートフォンを用いた道路の損傷画像のリアルタイム検出と修繕対応基準における各特徴量の重要度比較」

論文はこちらからご覧になれます

2016年11月1日

特任助教須藤さん、M2矢部くんがSigSpatial2016で発表を行いました。
SigSpatial2016 @SF was held!

2016年10月31日~11月3日、アメリカ・サンフランシスコにて、空間情報分野のトップカンファレンスである<>SigSpatial2016<>が開催されました。
関本研究室からは特任助教須藤さん、修士課程2年矢部くんがそれぞれ口頭発表を行いました。
また、修士課程1年前田くんはSigSpatial2016 MobiGIS workshopにて口頭発表を行いました。
掲載論文・口頭発表資料については、下のリンクを参照してください。

On October 31th – November 3rd, 2016, 24th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2016) was held in San Francisco, USA. –> CUPUM2015 webpage
From Sekimoto lab, Assistant Professor Sudo, 2nd year master course student Mr.Yabe each had oral presentations in the conference.
Also, 1st year master course student Mr.Maeda had oral presentation in 5th ACM SIGSPATIAL Workshop on Mobile Geographic Information Systems (MobiGIS 2016)
For proceedings and presentation slides, click on the links below!

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Dr.Sudo Mr.Maeda
Sudo-san IMG_1928
Mr.Yabe San Francisco Airport Marriott Waterfront

2016年9月27日

特任研究員福島さん、M1前田くんが土木情報学シンポジウムで発表を行いました。
Project researcher Mr.Fukushima and master student Mr.Maeda made presentations at JSCE(Japanese Society of Civil Engineering) annual civil information utilization symposium.

特任研究員の福島さん、M1の前田くんが、9/26-27で開催された土木情報学シンポジウムで発表を行いました。
福島さんの発表タイトルは「スマートフォン端末を用いた歩行者通行量計測」、
前田くんの発表タイトルは「Lightweight Road Manager: 深層学習を用いた路面損傷自動判定スマートフォンアプリ」でした。
M1前田くんは優秀発表賞を受賞しました。

Project researcher Mr.Fukushima and master student Mr.Maeda made presentations at JSCE(Japanese Society of Civil Engineering) annual civil information utilization symposium.
Mr.Maeda won the best presenter award! Congratulations!

前田発表
表彰状授与の様子

2016年8月14日

M2矢部君がUrbComp2016にて発表しました。
Master student Mr.Yabe made a presentation at UrbComp.

M2の矢部君が、サンフランシスコ・ヒルトンホテルで開かれたUrbComp(ACM KDDのワークショップ)にて発表をしました。
タイトルは、”Estimating Evacuation Hotspots using GPS data: What happened after the large earthquakes in Kumamoto, Japan?”でした。

Master course student Mr.Yabe made a presentation at UrbComp. The tittle was “Estimating Evacuation Hotspots using GPS data: What happened after the large earthquakes in Kumamoto, Japan?”

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当日の発表の様子

2016年8月9日

瀬戸特任講師が日本地図学会平成28年度定期大会で招待発表を行いました。
Project Lecturer Dr.Seto made an invited talk at Japan Cartographers Association

瀬戸特任講師が日本地図学会平成28年度定期大会における特別セッション「デジタル地図利用の現在・過去・未来とOSGeoの取り組み」で、招待発表を行いました。当日の発表資料はこちらをご覧ください。

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当日の発表の様子

2016年7月8日

須藤特任助教とM2矢部君がDICOMO2016にて発表しました。
Project Assistant Professor Dr.Sudo and master student Mr.Yabe made a presentation at UrbComp.

須藤特任助教とM2矢部君が、三重県伊勢市で開かれたDICOMO2016(7月6日~7月8日)にて研究発表しました。
発表タイトルは、以下の通りでした。
須藤特任助教:「集計位置データからの人流のリアルタイム推定のための粒子フィルタの提案と東日本大震災への応用」
M2矢部君:「GPS情報を用いた中規模災害による東京都心での個々人の通勤行動変化の予測手法」

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当日の発表の様子

2016年6月26日

瀬戸特任講師が大阪市立大学創造都市研究科で招待講演を行いました。
Project Lecturer Dr.Seto made an invited talk at Graduate School for Creative Cities, Osaka City University

瀬戸特任講師が大阪市立大学創造都市研究科知識情報基盤研究分野ワークショップで「地域課題の解決に向けたオープンな地理空間情報の活用とシビックテックの先進動向」 という講演を行いました。当日の発表資料はこちらをご覧ください。

2016年6月15日

瀬戸特任講師が第2回測量・地理空間情報イノベーション大会で招待講演を行いました。
Project Lecturer Dr.Seto made an invited talk at Japan Association of Surveyors

瀬戸特任講師が第2回測量・地理空間情報イノベーション大会で、「プラットフォーム化する地理空間情報と国内外の動向」という講演を行いました。当日の発表資料はこちらをご覧ください。

2016年2月1日

修士一年矢部くん論文がの交通工学研究会特集号に掲載されました。
the paper of master student Mr.Yabe was printed in JSTE Journal of Traffic Engineering.

修士一年矢部くん論文がの交通工学研究会特集号に掲載されました。

On 1st February 2016, the paper of master student Mr.Yabe was printed in JSTE Journal of Traffic Engineering.

2015年9月16日

瀬戸特任助教がFOSS4G Seoul2015で発表を行いました
Assistant Professor Seto had a Poster Presentation in FOSS4G 2015

2015年9月14日~19日、韓国・ソウル市内にて、国際学会であるFOSS4G 2015が開催されました。
–> FOSS4G 2015ホームページ
関本研究室からは瀬戸特任助教がポスター発表を行いました。
ポスター資料については、下のリンクを参照してください。

On 14th-19th Sep. 2015, FOSS4G 2015(Free and Open Source Software for
Geospatial) was held in Seoul, Korea. –> FOSS4G 2015 homepage
From Sekimoto lab, Assistant Professor Seto had a poster presentations in the academic track.
For the poster, click on the links below!

— Poster —

Assistant Professor Seto:
“A Study of the Development and Distribution of Open Geospatial Data in Japanese Local Governments”
Poster(slideshare page)

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2015年9月7日

菅野君がPURBA2015で研究発表を行いました
Mr.Kanno had a presentation in PURBA 2015

修士二年の菅野君が、Ubicomp併設ワークショップであるPURBA2015(大阪)で”Location estimation of real-time passengers:Using train object from timetable information created with crowdsourcing and CDRs”を発表しました。
発表スライドと論文については、下のリンクを参照してください。

From Sep. 7th 2015, the annual international conference of UbiComp was held in Osaka,Japan. –> Ubicomp 2015 webpage
From Sekimoto lab, Master 2nd year student Mr.Kanno had an oral presentation in the workshop.
For the presentation slides, click on the links below!(in English)

— Presentation Slides —

Mr.Kanno:
“Location estimation of real-time passengers:Using train object from timetable information created with crowdsourcing and CDRs”
Slides(PPT,5MB)

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2015年9月2日

交通工学研究会にて、須藤研究員と矢部君が口頭発表を行いました
2 Members had Presentations at the annual conference of Japan Society of Traffic Engineers

2015年8月31日~9月1日、日本大学理工学部キャンパスにて、
交通工学研究発表会が開催されました。–> 交通工学研究発表会ホームページ
関本研究室からは須藤研究員と修士課程1年の矢部君がそれぞれ、口頭発表を行いました。
掲載論文・口頭発表資料については、下のリンクを参照してください。

On 31st Aug. and 1st Sep. 2015, the annual conference of Japan Society of Traffic Engineers was held in Nihon University. –> JSTE Conference webpage
From Sekimoto lab, Researcher Dr.Sudo and 1st year master course student Mr.Yabe each had oral presentations in the conference.
For proceedings and presentation slides, click on the links below! (Sorry, only in Japanese!)

— 発表論文・スライド —

須藤研究員:
「携帯電話データによる災害時のリアルタイムな人の分布の推定のためのナッジング項を持つパーティクルフィルタの提案」
論文(PDF,1.23MB) 発表資料(PDF,3.34MB)

矢部君:
「パーティクルフィルタを 用いた災害時における リアルタイムな人流推定手法」
論文(PDF,1.04MB) 発表資料(PDF,1.73MB)

2015年7月21日

CUPUM2015にて、瀬戸特任助教・長谷川さん・矢部君が発表を行いました
3 lab members had oral presentations in CUPUM2015, hosted by MIT

2015年7月7日~10日、アメリカ・ボストンのマサチューセッツ工科大学(MIT)にて、
GISと都市計画を主題とする国際学会であるCUPUM2015が開催されました。–> CUPUM2015ホームページ
関本研究室からは瀬戸特任助教、修士課程2年の長谷川さん、修士課程1年の矢部君がそれぞれ、口頭発表を行いました。
掲載論文・口頭発表資料については、下のリンクを参照してください。

On 7th-10th July 2015, CUPUM2015(14th International Conference on Computers in Urban Planning and Urban Management) was held in Massachusetts Institute of Technology(MIT), Cambridge, USA. –> CUPUM2015 webpage
From Sekimoto lab, Assistant Professor Seto, 2nd year master course student Ms.Hasegawa, and 1st year master course student Mr.Yabe each had oral presentations in the conference.
For proceedings and presentation slides, click on the links below!

— Proceedings and Presentation Slides —

Assistant Professor Seto:
“Comparing the Distribution of Open Geospatial Information between the Cities of Japan and Other Countries”
Proceedings (PDF,1.69MB) Slides (PDF,2.86MB)

Ms.Hasegawa:
“How will Compact City Affect Me?: Urban Planning Simulation for Citizens”
Proceedings (PDF,0.91MB) Slides (PDF,2.62MB)

Mr.Yabe:
“Making Real-Time Predictions of People’s Irregular Movement under Disaster Situations”
Proceedings (PDF,1.12MB) Slides (PDF,1.90MB)

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The closing remarks of CUPUM2015 by SENSEable City Lab View of Cambridge from the rooftop of MIT Media Lab

2013年10月24日

柴崎・関本研究室がACRS2013に参加しました
Shibasaki & Sekimoto laboratory members joined the Asian Conference on Remote Sensing 2013

柴崎・関本研究室がバリ島で開催されたAsian Conference on Remote Sensing (ACRS) 2013 に参加しました。
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