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本研究室@学園祭2023
研究室脱中心化研究の紹介
研究室自動運転の紹介と実験
自動運転の様子
論文採択(IEEE CyberSciTech 2023)
当研究室の3年生2名は、IoTを利用したキャンパス健康情報システムに関する論文がIEEE Cyber Science and Technology Congress 2023 (CyberSciTech 2023)に採択されました。
論文(1)
- Title: Design and Implementation of a UPOD for Decentralized IoT Data Platform Based on the ActivityPub Protocol
- Author(s): Yunhao Ni, Tao Zhou, Xinzhe Gao, Hong Chen
論文(2)
- Title: Smart Home Integration and Data Sharing with ActivityPub and UPOD
- Author(s): Tao Zhou, Yunhao Ni, Xinzhe Gao, Hong Chen
陈研究室和俱乐部的旅行
大室山
城ヶ崎海岸
城ヶ崎海岸
祝卒業2023
樱花🌸🌸🌸盛开的时节,又一批日本第一工科大学陈研究室的学生毕业了🎓🎓🎓。有的研究生院升学,有的走向社会。特别是毕业纪念派对🎉🎉🎉,因为疫情停了三年,今年恢复了🎆🎆🎆。
本研究室の翁 暁琪さんが北陸先端科学技術大学院大学に合格
4年生の翁 暁琪(オウ キョウキ)さんがJAIST(北陸先端科学技術大学院大学)先端科学技術研究科博士前期課程に合格しました。
JAIST入学後、翁さんはサイバーセキュリティの研究を行う予定です。今後の活躍を期待しています。
本研究室の呉 涵麟さんと潘 語秋さんが早稲田大学大学院修士課程に合格
本研究室の4年生の呉 涵麟さんと潘 語秋さんが、早稲田大学 大学院人間科学研究科修士課程に合格しました。
二人は入学時より、陳研究室で研究を重ねて、3年生時には、国際会議(IEEE CyberSciTech 2021)のWorkshop (IoT Life)に論文を投稿し、発表するなど入学時より高い志を持って学修してきました。
現在陳研究室で研究している卒業研究を、大学院でも続けていく予定だそうです。
第一工科大学で学んだ知識を生かし、今後のさらなる活躍を期待しています。
マスク付き顔認識技術による出席管理システムの研究(呉さん写真中央)
コロナ禍における日本の大学の情報通信技術(ICT)を活用した現状に関する研究
-次世代の遠隔教育支援システム構築に向けた検討(潘さん写真右)
IEEE CyberSciTech 2022
2022年9月12日から15日まで、Calabria, Italyで開かれた国際会議 IEEE CyberSciTech/PICom/DASC/CBDCom 2022(CyberSciTech2022)で、本キャンパスの陳教授が研究
(* パンデミック関連の状況により物理的に出席できない著者は、リモートで作品を発表する機会がありました。)
- Chen, Hong. “Using a Ubiquitous Personal Online Datastore for Aggregating and Sharing IoT Data to Smart City.” 2022 IEEE Intl Conf on Dependable, Autonomic and Secure Computing, Intl Conf on Pervasive Intelligence and Computing, Intl Conf on Cloud and Big Data Computing, Intl Conf on Cyber Science and Technology Congress (DASC/PiCom/CBDCom/CyberSciTech). IEEE, Calabria, Italy (Sep. 12-15, 2022).
セミナーin学校説明会(2022/6/18)
コロナ禍時代の健康情報システムと分散型パーソナルクラウドデータモデル
サイバーフィジカルシステム研究室
セミナーの概要
コロナ禍時代に、公共の場所でも温度検出装置が必要になっています。しかし、販売されている体温測定システムは、機能は単純で個人の識別ができず、体温の変化など、個人の健康情報の管理ができません。そこで赤外線センサーで温度を測定し、顔認識と組み合わせたキャンパス健康情報システムを提案しました。
収集された体温データはクラウドに送信し、AI分析することにより体調の判定、感染症の予防の可能性がありますが、個人のプライバシーに関連するデータは集中管理する場合、セキュリティのリスクが大きいです。そこで分散型パーソナルクラウドデータモデル(UPOD)を考案し、個人のデータは自分で管理できる仕組みを作ります。UPODには健康データの他に、学校教育関連のライフログのデータ、ソーシャルメディアデータも蓄積できます。収集した膨大なデータを元に、限りなく現実に近い本人のデジタルツインも構築可能です。
UPODの内容は自分で自由に共有または取り消しができます。例えば指定した種類のデータは、指定の期間で学校のアプリまたはサードパーティの健康管理アプリと共有することができます。アプリの中にはAI深層学習により学生の健康状況のみならず、学習ルート分析、アクティブな学習、データマイニングなどのサポートするための機能が考えられます。このUPODモデルはスマートシティセンシングプラットフォームにも適用できます。
(研究の一部は、ゼミ学生3名は海外学会発表を行いました。)
講師紹介
第一工科大学サイバーフィジカルシステム研究室の陳先生は人間情報科学(Human Informatics)の博士です。デジタル化の波の中で、IT技術を活用した人間を中心とする情報の個人化環境と人らしい生活、自然との調和を鋭意研究中です。
現在の研究はIS、 EE技術を利用した実世界の顔認証と非接触型体温測定データの収集、クラウドにデータの蓄積、AI分析、実世界にフィードバックするようなCPS仕組みを利用します。さらにグリーンエネルギーのIoTデータ利用・高齢者支援IoTサービスを導入したスマートホーム、自動運転情報システム、これらのデータ・情報を網羅するスマートシティへの応用などにも取り組んでいます。