地理情報システムに関する国際会議 ACM SIGSPATIAL 2021にて，以下の2つの内容について発表します．

1. CityOutlook: Early Crowd Dynamics Forecast towards Irregular Events Detection with Synthetically Unbiased Regression.

都市において大規模なイベントが開催される際，会場の群集密度を早い段階で予報する「早期群集動態予報」の技術は，雑踏警備や人混みを避けたCOVID-19対策の手段として非常に重要です．

従来この早期予報のために，平休日や天気などの外的要因や，ユーザの将来の行動予定を考慮した手法が提案されてきました[Konishi+ UbiComp”16; Anno+ UbiComp’20]．
しかしながら，混雑を誘発するようなイベントの開催自体が稀であり，従来手法ではこの希少パターンの学習が難しく，混雑かにおける訪問者数の定量的な予報が困難でした．

本研究では，この学習の困難さの原因であったモデルバイアス増大を抑制するため，重要度重み付け（Importance Weighting）に着目します．提案手法であるCityOutlookは，混雑パターンと非混雑パターンの確率密度比により定義される重要度により，このモデルバイアスの減少を理論的に保証しながら，希少なパターンを効果的に学習することが可能です．
また，群集密度の回帰問題に重要度重み付けを適用可能にするため，外的要因や行動予定などを考慮しながら混雑・非混雑パターンのラベルをデータに付与する枠組みも提案します．

実データを用いた性能評価実験により，提案手法において，混雑下における定量的な訪問者数推定と非混雑下における安定した群集密度予報が両立てきていることを示しています．

2. AI-BPO: Adaptive incremental BLE beacon placement optimization for crowd density monitoring applications

現在コロナウイルスの蔓延により，屋内での人の密集度に関するトラッキングが重要になっています．BLEビーコンを用いたセンシングは，東京大学MOCHAアプリなどで開始されるなど，有力な方法の一つとして使用されています．一方，これらのBLEビーコンを用いたアプリにおいて，環境へのビーコンの配置位置・個数はシステムの精度とコストを左右する重要な要因であります．

今まで，電波伝搬のシミュレーションに基づいたビーコン配置が提案されてきましたが，これらの手法は，家具や壁等で大きく変化する電波をすべて考慮することは難しく，対象環境の特性を反映することは困難でした．
一方，（我々に限らず多くの研究で）環境中のデータを用いて実環境も考慮する手法として，予め大量のセンサをばら撒き，その中から有用なセンサのみを残すといった手法も提案されてきました．
大学の施設内にてビーコンを配置し収集したデータセットを用いて，本提案手法の有用性を検証しました．

本研究では，実環境を考慮しながら，ビーコン配置コストとデータ収集コストを抑えることが可能な逐次BLEビーコン位置最適化を提案しております．大学の施設内にてビーコンを配置し収集したデータセットを用いて，本提案手法の有用性を検証しました．

— Presentation information —

Poster/Demo Session 1B (Wed., Nov. 3, 2021, 12:30 PM – 2:00 PM JST (Tue., Nov. 2, 2021 08:30 PM – 10:00 PM PDT))

Soto Anno and Kota Tsubouchi and Masamichi Shimosaka.
CityOutlook: Early Crowd Dynamics Forecast towards Irregular Events Detection with Synthetically Unbiased Regression.
SIGSPATIAL’21: Proceedings of the 29th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, November 2021, Beijing, China, November 2021.
Presentation on YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=-yrDJXDk_1E

Yang Zhen, Masato Sugasaki, Yoshihiro Kawahara, Kota Tsubouchi, Matthew Ishige, Masamichi Shimosaka
AI-BPO: Adaptive incremental BLE beacon placement optimization for crowd density monitoring applications
SIGSPATIAL’21: Proceedings of the 29th International Conference on Advances in Geographic Information Systems, November 2021, Beijing, China, November 2021.
Presentation on YouTube: https://www.youtube.com/watch?v=5qAT7qljAfc