論文 - 大越　匡

UbiComp 2015 参加報告

大越匡

情報処理 57 (1), 82-83 57 （ 1 ） 82 2015年

単著

Attelia: Reducing User’s Cognitive Load due to Interruptive Notifications on Smart Phones

T Okoshi, J Ramos, H Nozaki, J Nakazawa, AK Dey, H Tokuda

IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications 2015 … （2015 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications, PerCom 2015）     96 - 104 2015年

共著, 査読有り,  ISSN  9781479980338

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© 2015 IEEE. In today's ubiquitous computing environment where the number of devices, applications and web services are ever increasing, human attention is the new bottleneck in computing. To minimize user cognitive load, we propose Attelia, a novel middleware that identifies breakpoints in user interaction and delivers notifications at these moments. Attelia works in realtime and uses only the mobile devices that users naturally use and wear, without any modifications to applications, and without any dedicated psycho-physiological sensors. Our evaluation proved the effectiveness of Attelia. A controlled user study showed that notifications at detected breakpoint timing resulted in 46% lower cognitive load compared to randomly-timed notifications. Furthermore, our 'in-the-wild' user study with 30 participants for 16 days further validated Attelia's value, with a 33% decrease in cognitive load compared to randomly-timed notifications.

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ライフログデータを用いたチームの行動変容促進

西山勇毅， 大越匡， 米澤拓郎， 中澤仁， 高汐一紀， 徳田英幸

情報処理学会論文誌 56 (1), 349-361 2015年

ライフログデータを用いたチームの行動変容促進

西山勇毅, 大越匡, 米澤拓郎, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL） （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 9 ） 1 - 8 2014年03月

ISSN  09196072

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近年，誰もが日常生活中の情報を検知・蓄積できるライフログ環境が整ってきた．これまでライフログデータは，個人の行動変容促進に利用されてきたが，今後は研究室やスポーツチーム，学校，企業といった集団を対象した行動変容促進が可能になると考えられる．しかし，集団は個人とは異なり内部に様々な人間関係が存在するため，集団を対象とした行動変容促進モデルを構築する必要がある．本研究では集団の行動変容を促進するモデルとして，「競争」 と 「協力」 を組み合わせた 6 種類のモデルを提案し，それぞれのモデルが集団の行動変容にどう影響するかを評価する．提案したモデルに基づき，大学の体育会野球部と研究室の異なる 2 つの集団を対象に 3 週間の行動変容実験を行った．実験結果を元に，各モデルが行動変容に与える効果を検証した．Currently, everyone can detect and store many life-log data very easily with the spread of smart phones or wearable devices and large scale data storage. Wide variety and large scale life-log data are very useful to self behavior change, medical care, education, and social analytics. Existing researches of human behavior change using life-log data focus on individual human behavior change. But nowadays everyone have communication equipment like smart phones. Group behavior change is very useful to keep workers' health in company and/or managing amount of practice in a sport team. Group has many kind of human relations, for example, manager and normal member. Therefore techniques for individual human behavior change is not effective to groups. The biggest aim of our research is to build the model of group behavior change. Specially, we focus on team behavior change. In this paper, we propose six types of group behavior model based on the "competition" and "collaboration" technique. We used encouraging team modification application in sports team and laboratory for keeping the sit-up exercise for 3 weeks. Sit-up exercise is very important to preventing the injury and keep fit for the sport team and the laboratory member. We create 8 groups in a team. We evaluate and consider this model based on the change of the self-efficacy and number of sit-up activities.

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価

古川侑紀, 西山勇毅, 大越匡, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 43 ） 1 - 7 2014年03月

ISSN  09196072

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近年のスマートフォンの普及により，様々なセンサを利用できるようになった．それに伴い，日常的な行動を記録する研究が盛んになっている．移動手段の判定もその一部である．既存の研究では加速度センサやマイク，GPS など複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため，電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない．本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い，本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う．また，本システムの省電力性を評価する．Nowadays, various kinds of sensors are available due to expansion of the smartphones. Along with this, the research that records the action on a daily basis has become very popular. Distinction of transport is also a part of the studies. The major result from resent studies has been detected those transport by using the sensors such as GPS or a microphone or an acceleration sensor. However, since this is one of the biggest cause to encourage the consumption of the batteries, it is not practical to detect only with a smartphone. I suggested in this paper the system to detect transport adopting acceleration sensor and evaluated the detection accuracy by applying various kinds of method of machine learning. Moreover, I evaluated power saving of this system.

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価

古川侑紀, 西山勇毅, 大越匡, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信（MBL） （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 43 ） 1 - 7 2014年03月

ISSN  09196072

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近年のスマートフォンの普及により，様々なセンサを利用できるようになった．それに伴い，日常的な行動を記録する研究が盛んになっている．移動手段の判定もその一部である．既存の研究では加速度センサやマイク，GPS など複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため，電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない．本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い，本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う．また，本システムの省電力性を評価する．Nowadays, various kinds of sensors are available due to expansion of the smartphones. Along with this, the research that records the action on a daily basis has become very popular. Distinction of transport is also a part of the studies. The major result from resent studies has been detected those transport by using the sensors such as GPS or a microphone or an acceleration sensor. However, since this is one of the biggest cause to encourage the consumption of the batteries, it is not practical to detect only with a smartphone. I suggested in this paper the system to detect transport adopting acceleration sensor and evaluated the detection accuracy by applying various kinds of method of machine learning. Moreover, I evaluated power saving of this system.

ライフログデータを用いたチームの行動変容促進

西山勇毅, 大越匡, 米澤拓郎, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI） （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 9 ） 1 - 8 2014年03月

ISSN  09196072

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近年，誰もが日常生活中の情報を検知・蓄積できるライフログ環境が整ってきた．これまでライフログデータは，個人の行動変容促進に利用されてきたが，今後は研究室やスポーツチーム，学校，企業といった集団を対象した行動変容促進が可能になると考えられる．しかし，集団は個人とは異なり内部に様々な人間関係が存在するため，集団を対象とした行動変容促進モデルを構築する必要がある．本研究では集団の行動変容を促進するモデルとして，「競争」 と 「協力」 を組み合わせた 6 種類のモデルを提案し，それぞれのモデルが集団の行動変容にどう影響するかを評価する．提案したモデルに基づき，大学の体育会野球部と研究室の異なる 2 つの集団を対象に 3 週間の行動変容実験を行った．実験結果を元に，各モデルが行動変容に与える効果を検証した．Currently, everyone can detect and store many life-log data very easily with the spread of smart phones or wearable devices and large scale data storage. Wide variety and large scale life-log data are very useful to self behavior change, medical care, education, and social analytics. Existing researches of human behavior change using life-log data focus on individual human behavior change. But nowadays everyone have communication equipment like smart phones. Group behavior change is very useful to keep workers' health in company and/or managing amount of practice in a sport team. Group has many kind of human relations, for example, manager and normal member. Therefore techniques for individual human behavior change is not effective to groups. The biggest aim of our research is to build the model of group behavior change. Specially, we focus on team behavior change. In this paper, we propose six types of group behavior model based on the "competition" and "collaboration" technique. We used encouraging team modification application in sports team and laboratory for keeping the sit-up exercise for 3 weeks. Sit-up exercise is very important to preventing the injury and keep fit for the sport team and the laboratory member. We create 8 groups in a team. We evaluate and consider this model based on the change of the self-efficacy and number of sit-up activities.

ライフログデータを用いたチームの行動変容促進

西山勇毅, 大越匡, 米澤拓郎, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

情報処理学会研究報告. UBI, [ユビキタスコンピューティングシステム] （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 9 ） 1 2014年03月

共著

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価

古川侑紀, 西山勇毅, 大越匡, 中澤仁, 高汐一紀, 徳田英幸

情報処理学会研究報告. UBI, [ユビキタスコンピューティングシステム] （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 43 ） 1 2014年03月

共著

若手組込み技術者を対象とした短期合宿 LED-Camp1 実施報告 (Enpit, 組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2014)

高瀬英希， 細合晋太郎， 安藤友樹， 尾鷲幸代， 川上達也， 舘伸幸， ...

電子情報通信学会技術研究報告. DC, ディペンダブルコンピューティング 113 (498), 211-216 2014年

Designing Application as a Sensor (AaaS) Approach for User Attention Sensing

T Okoshi, J Nakazawa, H Tokuda

The seventh International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous … （IEEE）     81 - 82 2014年

共著, 査読有り

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This paper proposes a novel 'Application as a Sensor' (AaaS) approach for user attention status sensing in mobile and ubiquitous computing where user attends to ubicomp-related goal-directed tasks that usually involve in 'applications'. By using information in the application layer including application-specific knowledge on user's attention status while user manipulates applications on multiple mobile devices, the underlying system can sense user's current attention target and 'breakpoint' [1] that can be used for further attention-aware adaptation for maintaining user's productivity, in mobile devices, in real-time, without dedicated external psycho-physiological sensors. © 2014 IEEE.

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QueueVadis: Queuing Analytics using Smartphones

Okoshi Tadashi, Lu Yu, Lee Youngki, Balan Rajesh Krishna, Misra Archan

2014年

共著, 査読有り

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Mobile Platform and Application Research at SMU LiveLabs

S Gottipati, J Sebastian, LT Tuan, TK Wee, J Chan, J Keng, ...

Sixth International Conference on Communication Systems and Networks … （2014 6th International Conference on Communication Systems and Networks, COMSNETS 2014）  2014年

ISSN  9781479936359

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LiveLabs is an urban scale research testbed in Singapore. It is currently in the process of design, implementation and deployment at real-life urban spaces like a sprawling university campus, a shopping mall, an airport and an amusement park; where real smartphone users are being incentivized to participate in large scale consumer behavioral trials and experiments. The scale of the testbed needs careful research on multiple aspects of mobile computing - including smart application and UI design, smartphone power management, handling user privacy and so on. In this demonstration paper, we outline some important aspects of ongoing research, for handling some key technical challenges of a real city-scale smartphone testbed. © 2014 IEEE.

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Towards health exercise behavior change for teams using life-logging

Y Nishiyama, T Okoshi, T Yonezawa, J Nakazawa, K Takashio, H Tokuda

2014 IEEE 16th International Conference on e-Health Networking, Applications … （IEEE）     397 - 403 2014年

共著, 査読有り,  ISSN  9781479966448

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© 2014 IEEE. Recent technological trends on mobile/wearable devices and sensors have been enabling increasing number of people to collect and store their 'life-logs' easily in their daily lives. Beyond exercise behavior change of individual user, our research focus is on the behavior change of teams, based on life-logging technologies and information sharing. In this paper, we propose and evaluate six different types of information sharing model among team members for their exercise promotion, leveraging concepts of 'competition' and 'collaboration'. According to our experimental mobile web application for exercise promotion and extensive user study among 64 total users for three weeks, the model with 'external competition' technique resulted the most effective performance for competitive teams such as sport teams.

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Attelia: sensing user's attention status on smart phones

T Okoshi, J Nakazawa, H Tokuda

Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and … （ACM Press）     139 - 142 2014年

共著, 査読有り,  ISSN  9781450330473

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In progressing ubiquitous computing where number of devices, applications and the web services are everincreasing, human user's attention is a new bottleneck in computing. This paper proposes Attelia, a novel middleware that senses user's attention status on user'ssmart phones in real-time, without any dedicated psycho-physiological sensors. To find better delivery timings of interruptive notifications from various applications and services to mobile users, Attelia detects breakpoint[16] of user's activity on the smart phones, with our novel "Application as a Sensor"(AsaS) approach and machine learning technique. Our initial evaluation of Attelia shows it can detect breakpoints of users with accuracy of 80 - 90%.

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Application as a Sensor (AaaS) 手法によるユーザ注意の検知

大越匡， 中澤仁， 徳田英幸

研究報告ユビキタスコンピューティングシステム (UBI) 2014 (8), 1-2 （一般社団法人情報処理学会）  2014 （ 8 ） 1 - 2 2014年

共著,  ISSN  09196072

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本研究は，ユーザが何らかのアプリケーション操作をともなってユビキタスコンピューティングにおける目標行動を行う環境における，"Application as a Sensor" (AaaS) アプローチに基づくユーザの注意状態の検知を提案する．本システムは，ユーザの注意に対するシステムの適応的動作実現のため，ユーザの現在の注意対象と "breakpoint"? を，ユーザが操作する複数のデバイス上のアプリケーションそれぞれに特化した情報を使って検知する．またその検知において，モバイルデバイス上でリアルタイムに，生体センサを用いずに実現する点を特徴とする．

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価 (モバイルネットワークとアプリケーション)

古川侑紀， 西山勇毅， 大越匡， 中澤仁， 高汐一紀， 徳田英幸

電子情報通信学会技術研究報告= IEICE technical report: 信学技報 113 (495 … （一般社団法人電子情報通信学会）  113 （ 495 ） 229 - 235 2014年

ISSN  0913-5685

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近年のスマートフォンの普及により,様々なセンサを利用できるようになった.それに伴い,日常的な行動を記録する研究が盛んになっている.移動手段の判定もその一部である.既存の研究では加速度センサやマイク,GPSなど複数のセンサを用いて移動手段を判定しているため,電池の消耗が激しくスマートフォンのみを用いて判定することは実用的ではない.本研究では加速度センサを用いて移動手段の判定を行うシステムの提案を行い,本システムに様々な機械学習の手法を適用することによって分類精度の評価を行う.また,本システムの省電力性を評価する.

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価

古川侑紀， 西山勇毅， 大越匡， 中澤仁， 高汐一紀， 徳田英幸

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信 (MBL) 2014 (43), 1-7 2014年

加速度センサのみを用いた移動手段判定アルゴリズムの評価

古川侑紀， 西山勇毅， 大越匡， 中澤仁， 高汐一紀， 徳田英幸

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信 (MBL) 2014 (43), 1-7 2014年

ライフログデータを用いたチームの行動変容促進 (モバイルネットワークとアプリケーション)

西山勇毅， 大越匡， 米澤拓郎， 中澤仁， 高汐一紀， 徳田英幸

電子情報通信学会技術研究報告= IEICE technical report: 信学技報 113 (495 … （一般社団法人電子情報通信学会）  113 （ 495 ） 105 - 112 2014年

ISSN  0913-5685

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近年,誰もが日常生活中の情報を検知.蓄積できるライフログ環境が整ってきた.これまでライフログデータは,個人の行動変容促進に利用されてきたが,今後は研究室やスポーツチーム,学校,企業といった集団を対象した行動変容促進が可能になると考えられる.しかし,集団は個人とは異なり内部に様々な人間関係が存在するため,集団を対象とした行動変容促進モデルを構築する必要がある.本研究では集団の行動変容を促進するモデルとして,「競争」と「協力」を組み合わせた6種類のモデルを提案し,それぞれのモデルが集団の行動変容にどう影響するかを評価する.提案したモデルに基づき,大学の体育会野球部と研究室の異なる2つの集団を対象に3週間の行動変容実験を行った.実験結果を元に,各モデルが行動変容に与える効果を検証した.