関本研究室 空間情報科学研究センター Sekimoto Lab

研究活動Research

キャンパス公開2024 – 研究ポスター

代表的な研究のポスターを一覧で表示しています。これら以外にも、さまざま研究を行っています。詳細については、【研究活動】から移動できるテーマ別の研究紹介ページをご覧ください。

各ポスターの内容は、画像をクリックすることで閲覧可能です。

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関本研究室研究紹介 / Sekimoto Lab Research Introduction

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社会連携研究部門デジタルスマートシティイニシアティブ紹介 / Social Cooperation Program for Digital Smart City Initiative Introduction

 

REO: Regional Economics Optimization

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1: Reducing annotation effort: An innovative weakly supervised system for nationwide building extraction leveraging open-source data

2: Subject Perception Lead Street View Image Generation

3: Revamping Building Extraction with YOLOv8: A Multi-Domain Assessment in Bangkok’s Diverse Land-Use Types

4: GNN-based Core Company Identification via Real-World Data of Commercial Flows

5: Conditional Modeling of vast Urban Buildings via a Generative Deep Learning Approach

6: Evaluating the Economic Consequences of COVID-19: A Comprehensive Study Utilizing probe vehicle data and POI data

 

HMS: Human Mobility Simulation

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1: Construction and Application of Urban Pseudo People Flow Generation Model Based on Large Language Model

2: Hierarchical Graph Representation Learning for LargeScale Origin–Destination Flow Prediction

3: Change in the refueling location choice during a gasoline shortage: a GPS data based analysis

4: Towards Pseudo People Flow:Developing a Deep Generative Model based on PT Data to Reproduce Large-Scale Daily People Activity Profiles

 

DCBC: Digital City & Behavior Changes

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1: Development of A Citizen-oriented Web-based Regional Planning Support Tool

2: Gender differences in income-based segregation level varies with family life cycle stage

3: A study on the transformation of overall awareness in shopping streets according to the resolution of information sharing with individual businesses