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Domestic Conference
[D1]
小野翔多, 山崎託, 三好匠, 西山勇毅, 瀬崎薫
移動体通信併用型MANETにおける端末密度を用いた中継領域制御 Conference
情報通信マネジメント研究会 (ICM), 電子情報通信学会, 2022.
@conference{ono_icm2022,
title = {移動体通信併用型MANETにおける端末密度を用いた中継領域制御},
author = {小野翔多 and 山崎託 and 三好匠 and 西山勇毅 and 瀬崎薫},
year = {2022},
date = {2022-03-01},
urldate = {2022-03-01},
booktitle = {情報通信マネジメント研究会 (ICM)},
publisher = {電子情報通信学会},
abstract = {Mobile ad-hoc network(MANET)は,端末間の通信のみで自律分散的にネットワークを構築できる.しかし,通信ネットワーク構築時に制御メッセージを全方位にフラッディングするため,通信資源を過剰に消費する. 位置情報を収集できる端末が通信ネットワーク構築に参加する環境では,端末の位置情報を組み合わせることで,より効率的なフラッディングが可能になると考えられる.本稿では,端末の位置情報に基づいて仮想通信領域を作成し,その領域内の端末にのみフラッディングすることで,経路探索を効率化する手法を提案する.シミュレーションによる評価の結果,提案手法は仮想通信領域を柔軟に作成し,過剰な通信資源消費の抑制と通信遅延の削減を実現できることが分かった.},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
Mobile ad-hoc network(MANET)は,端末間の通信のみで自律分散的にネットワークを構築できる.しかし,通信ネットワーク構築時に制御メッセージを全方位にフラッディングするため,通信資源を過剰に消費する. 位置情報を収集できる端末が通信ネットワーク構築に参加する環境では,端末の位置情報を組み合わせることで,より効率的なフラッディングが可能になると考えられる.本稿では,端末の位置情報に基づいて仮想通信領域を作成し,その領域内の端末にのみフラッディングすることで,経路探索を効率化する手法を提案する.シミュレーションによる評価の結果,提案手法は仮想通信領域を柔軟に作成し,過剰な通信資源消費の抑制と通信遅延の削減を実現できることが分かった.
[D2]
陳美怡, 幡井皓介, 西山勇毅, 瀬崎薫
感染症予防行動を促進させるインセンティブモデルの構築に向けて Conference
第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021), 情報処理学会, オンライン, 2021.
@conference{fit2021_selfguard,
title = {感染症予防行動を促進させるインセンティブモデルの構築に向けて},
author = {陳美怡 and 幡井皓介 and 西山勇毅 and 瀬崎薫},
url = {https://www.ipsj.or.jp/event/fit/fit2021/},
year = {2021},
date = {2021-08-25},
urldate = {2021-08-25},
booktitle = {第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021)},
publisher = {情報処理学会},
address = {オンライン},
abstract = {現在、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染が拡大しており,人々の生命と健康を大きく脅かしている.2021年4月18日時点で,COVID-19による全世界の累計死亡者数が300万人を超えたことが報告された[1].市や政府は,感染症の感染拡大を防ぐために,自己隔離,ロックダウン,行動制限などの対策を実施している.また政府や保健機関は,人々が手洗い・マスクの着用・行動記録・外出自粛などの感染症予防策を積極的に取り続けることを推奨している.西山らの研究では,行動記録アプリ(SelfGuard)を開発し,半自動的にユーザの滞在情報・行動履歴を記録することで,感染症予防行動の促進を実現している[2].本研究では,ユーザの感染症予防行動の促進を目標として,既存アプリ(SelfGuard)を拡張し,感染症予防行動に対する最適なインセンティブモデルの導入を検討する.具体的には,スマートフォンとウェアラブルデバイスに搭載されたセンサを利用してユーザの感染症予防行動を認識し,行動に応じてインセンティブとして換金可能なポイントを付与する.定額・加算・減算モデルという三種類のインセンティブモデルにおいて人の行動に与える影響の違いを評価する},
keywords = {},
pubstate = {published},
tppubtype = {conference}
}
現在、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染が拡大しており,人々の生命と健康を大きく脅かしている.2021年4月18日時点で,COVID-19による全世界の累計死亡者数が300万人を超えたことが報告された[1].市や政府は,感染症の感染拡大を防ぐために,自己隔離,ロックダウン,行動制限などの対策を実施している.また政府や保健機関は,人々が手洗い・マスクの着用・行動記録・外出自粛などの感染症予防策を積極的に取り続けることを推奨している.西山らの研究では,行動記録アプリ(SelfGuard)を開発し,半自動的にユーザの滞在情報・行動履歴を記録することで,感染症予防行動の促進を実現している[2].本研究では,ユーザの感染症予防行動の促進を目標として,既存アプリ(SelfGuard)を拡張し,感染症予防行動に対する最適なインセンティブモデルの導入を検討する.具体的には,スマートフォンとウェアラブルデバイスに搭載されたセンサを利用してユーザの感染症予防行動を認識し,行動に応じてインセンティブとして換金可能なポイントを付与する.定額・加算・減算モデルという三種類のインセンティブモデルにおいて人の行動に与える影響の違いを評価する
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