2024年5月9-10日に，情報処理学会UBI研究会第82回研究発表会が， 屋久島環境文化村センターにて開催されます．
我々は本研究会にて，以下の論文の発表を行います．

1. Exploring Passive Activity Recognition using Multi-shot UWB CIRs

As a promising device-free solution, wireless sensing techniques have been applied to various applications, addressing privacy concerns associated with traditional computer vision-based methods.

There has been limited research focusing on the use of UWB CIR for activity recognition, showing improved performance over Wi-Fi CSI. However, previous studies using one-shot CIR cannot correctly capture the variations inherent in dynamic activities.

This research proposes a device-free activity recognition approach by utilizing multi-shot CIRs, consisting of several CIRs arranged in a time series, in order to cover the transition of activities. And three types of wavelet denoising across various dimensions are introduced to remove noise on signal.

Experiments were conducted with horizontal and vertical device settings to test the sensing performance in different scenarios. The results were also compared with Wi-Fi CSI at the same frequency to benchmark its effectiveness.

2. イベント告知情報と大規模言語モデルに基づく イベント会場周辺の早期群衆混雑予報

お祭りや花火大会といったイベント下における会場周辺の人混み具合の予報は，
安全上・モビリティの快適性の観点から重要な話題です．

一方，既存の混雑予報手法は，イベント会場における過去の群衆動態に基づいて予報を行いますが，
イベント間での来訪者数の違いを捉えることはできませんでした．

そこで本研究では，イベント間での人出の違いを捉えるために，イベントの開催内容を反映した「告知情報」に着目します．
しかし，テキスト形式で与えられる告知情報は，イベント間で統一されたフォーマットはなく，またイベントの内容以外への言及も含むなど，ノイズを多く含むデータです．

そこで本研究では，告知情報を近年発展著しい大規模言語モデル(LLM)を用いて整形・特徴量化し，
イベント下の群衆動態のモデリングに使用することを提案します．

実際の人流ログデータ，イベントの告知情報を用いて，提案した枠組みの性能評価を行い，
イベントの内容を考慮することで，イベント間の人出の違いが精緻に予測可能となったことを確認しました．

発表情報（詳細プログラム）
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2024年5月10日(金) 9:10-10:25 行動認識
Exploring Passive Activity Recognition using Multi-shot UWB CIRs
Lin Han, Nomura Atsushi, Tsubouchi Kota（LY Corporation）, Nishio Nobuhiko（Ritsumeikan University）, Shimosaka Masamichi.

2023年5月10日(金) 15:05-16:20 位置情報
イベント告知情報と大規模言語モデルに基づく イベント会場周辺の早期群衆混雑予報
安納 爽響, 坪内 孝太 (LINEヤフー株式会社), 下坂 正倫
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