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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-11-27 16:45 ［依頼講演］itocon：複数の混雑度センサを用いたバス停混雑度可視化システム ○井上隼英・髙橋 遼・林 健太・光来出優大・二俣雅紀・松尾周汰・石田繁巳・荒川 豊・高野 茂（九大）  SeMI2020-42 |
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| 抄録 | （和） | 九州大学伊都キャンパスは日本最大級の面積を誇り，教職員・学生合わせて2万人以上が在籍している．コロナ禍以前は職員の46 %，学生の23 %がバスで通勤・通学をしており，朝や夕方の特定の時間帯ではバスが非常に混雑する．現在はCOVID-19の広がりを受けて，三密を避けるために在宅勤務やオンライン講義が行われており，バスの混雑はあまり見られなくなった．しかし，新規感染者数の落ち着きもあり，秋以降は教職員の出勤再開や一部対面授業の再開などが行われており，バスの中やバス停での「密」の発生が懸念されている．密を避け，再度の感染拡大を回避するためにはバス利用者が自主的な時差通学や時差通勤をする必要があるが，バスの混雑状況は天候やイベントなどにより日々変化する．そこで我々は複数の混雑度センサを用いてバス停の混雑度を可視化することで，混雑を避ける行動を取りやすくするためのシステムitocon（いとこん）を開発した．本講演ではitoconの設計・実装について報告する． |
| （英） | Kyushu University Ito Campus is the biggest campus in Japan where more than 20,000 students andstaff are enrolled. About 46 % of workers and 23 % of students commute on Kyushu University’s Ito campus bybus. As a result of the spread of COVID-19, we have to avoid crowded places such as trains and buses duringthe commute-time period. It has now been resumed a part of the on-cumpus lectures. A number of workers andstudents restart communting on the Ito Campus and have to avoid crowded buses by staggered work/commutationhours. The crowdedness, however, is dependent on the weather condition, and even on the given day. Therefore, wehave developed itocon, a system that visualizes congestion at a bus stop using multiple congestion sensors to makeit easier to keep away from crowded places. In this talk, we present the design details of the itocon system. | |
| キーワード | （和） | 混雑推定 / COVID-19 / 情報可視化 / / / / / |
| （英） | crowdedness estimation / COVID-19 / visualization / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 261, SeMI2020-42, pp. 107-107, 2020年11月. | |
| 資料番号 | SeMI2020-42 | |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SeMI2020-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2020-11-26 - 2020-11-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2020-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | itocon：複数の混雑度センサを用いたバス停混雑度可視化システム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | itocon: Bus Stop Congestion Visualizing System with Multiple Congestion Sensors |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 混雑推定 / crowdedness estimation |
| キーワード(2)（和/英） | COVID-19 / COVID-19 |
| キーワード(3)（和/英） | 情報可視化 / visualization |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井上 隼英 / Shunei Inoue / イノウエ シュンエイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 髙橋 遼 / Ryo Takahashi / タカハシ リョウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 林 健太 / Kenta Hayashi / ハヤシ ケンタ |
| 第3著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 光来出 優大 / Yudai Mitsukude / ミツクデ ユウダイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 二俣 雅紀 / Masanori Futamata / フタマタ マサノリ |
| 第5著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松尾 周汰 / Shuta Matsuo / マツオ シュウタ |
| 第6著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 石田 繁巳 / Shigemi Ishida / イシダ シゲミ |
| 第7著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒川 豊 / Yutaka Arakawa / アラカワ ユタカ |
| 第8著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高野 茂 / ShigeruTakano / タカノ シゲル |
| 第9著者 所属（和/英） | 九州大学 (略称： 九大) Kyushu University (略称： Kyushu Univ.) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-11-27 16:45:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2020-42 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.261 |
| ページ範囲 | p.107 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2020-11-19 (SeMI) |
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