Conference Papers

  1. Yamada, O., Matsuda, Y., Suwa, H., & Yasumoto, K. (2024, June). Crowd Flow Prediction from Mobile Traces Through Time Series PoI Stay Counts. In 2024 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP) (pp. 266-271). IEEE.
  2. Sakagami, H., Yamada, O., Matsuda, Y., Suwa, H., & Yasumoto, K. (2024, June). A Method for City-Wide PoI-Level Congestion Prediction via Assimilation of Actual and Simulation-Based PoI Congestion Data. In 2024 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP) (pp. 39-46). IEEE.
  3. 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2020). メッシュごとの POI 別人数データを用いた人流予測の提案. 2020 年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集2020.
  4. 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2021). 周辺エリアの PoI 別時系列混雑情報を用いたメッシュの混雑予測. マルチメディア, 分散協調とモバイルシンポジウム 2021 論文集, 2021(1), 54-61.
  5. 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2021). PoI 別時系列混雑度情報用いたメッシュにおける混雑度予測の検証. 第 29 回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 41-49
  6. 阪上遥, 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2022). 混雑センシングと人流シミュレーションを組み合わせた人流のデジタルツインの提案. 2022 年度 情報処理学会関西支部 支部大会 講演論文集2022.
  7. 阪上遥, 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2023). PoI 間遷移確率と合成人口データを用いた人流シミュレーション機構の構築. 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム (MBL)2023(24), 1-7.
  8. 阪上遥, 山田理, 松田裕貴, 諏訪博彦, & 安本慶一. (2024). 属性情報を考慮した人流シミュレーション機構の構築と評価. 研究報告マルチメディア通信と分散処理 (DPS)2024(45), 1-8.
    ISO 690

Awards

  1. マルチメディア、分散、協調とモバイル(DICOMO2021)シンポジウム 周辺エリアの PoI 別時系列混雑情報を用いたメッシュの混雑予測 優秀論文賞
  2. 第 109 回モバイルコンピューティングと新社会システム(MBL)・第 95 回高度交通システムとスマートコミュニティ(ITS)合同研究発表会 PoI 間遷移確率と合成人口データを用いた人流シミュレーション機構の構築 優秀論文賞
  3. 関西支部大会  メッシュごとのPOI別人数データを用いた人流予測の提案 学生優秀発表賞