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荒川 豊(あらかわ ゆたか) データ更新日:2024.04.26

教授 /  システム情報科学研究院 情報知能工学部門 高度ソフトウェア工学講座


主な研究テーマ
行動変容支援システム
キーワード:適応的通知,対話システム,ICT仕掛け
2019.04.
学習行動認識と介入
キーワード:視線認識,Web操作解析, 確信度推定
2019.04.
センサによる心理状態計測
キーワード:ストレス推定,感情推定,ウェララブル
2019.04.
エナジーハーベスト場所認識
キーワード:エナジーハーベスティング,太陽電池,位置認識
2019.04.
センサを用いた行動認識
キーワード:行動認識,ウェララブル
2019.04.
従事しているプロジェクト研究
JST COI 持続的共進化地域創成拠点
2013.11~2022.03.
SIP My-IoT開発プラットフォームの研究開発
2018.05~2023.03, 代表者:井上弘士, 九州大学, 九州大学(日本)、NEC(日本).
NICT 大規模位置データ連携による観光施策立案評価システムの研究開発
2020.07~2023.03
本研究開発では、モバイル広告から得られる位置情報ビッグデータを基盤とし、SNSやレンタカー情報等の異なるビッグデータとのデータ連携を行った上で、自治体が実施するさまざまな施策やイベントの効果測定を簡単に行えるようにするEBPM(Evidence Based Policy Making)支援システムを開発する。提案システムでは、位置情報データとイベントデータを持続可能な形で収集・分析・提供するかということが肝となる。特に、地域イベントを網羅的に収集するために、データドリブンかつ対話型のデータ収集システムを実現する。同時に、収益モデルの検証まで踏み込み、持続可能な観光施策立案評価システムのエコシステムをデザインする。.
JST CREST 経験サプリメントによる行動変容と創造的協働
2016.12~2022.03, 代表者:黄瀬浩一, 大阪府立大学, 大阪府立大学(日本)
東京大学(日本)
神戸大学(日本)
慶應義塾大学(日本)
九州大学(日本).
JSTさきがけ
2016.12~2020.03.
研究業績
主要著書
主要原著論文
1. Masaki Gogami, Yuki Matsuda, Yutaka Arakawa, Keiichi Yasumoto, Detection of Careless Responses in Online Surveys Using Answering Behavior on Smartphone, IEEE Access, 10.1109/access.2021.3069049, 9, 53205-53218, 2021.05, Some respondents make careless responses due to the 'satisficing,' which is an attempt to complete a questionnaire as quickly and easily as possible. To obtain results that reflect a fact, detecting satisficing and excluding the responses with satisficing from the analysis targets are required. One of the devised methods detects satisficing by adding questions that check violations of instructions and inconsistencies. However, this approach may cause respondents to lose their motivation and prompt them to satisficing. Additionally, a deep learning model that automatically answers these questions was reported. This threatens the reliability of the conventional method. To detect careless responses without inserting such screening questions, machine learning (ML) detection using data obtained from answer results was attempted in a previous study, with a detection rate of 55.6%, which is not sufficient from the viewpoint of practicality. Therefore, we hypothesized that a supervised ML model with a higher detection rate could be constructed by using on-screen answering behavior as features. However, (1) no existing questionnaire system can record on-screen answering behavior and (2) even if the answering behavior can be recorded, it is unclear which answering behavior features are associated with satisficing. We developed an answering behavior recording plug-in for LimeSurvey, an online questionnaire system used all over the world, and collected a large amount of data (from 5,692 people) in Japan. Then, a variety of features were examined and generated from answering behavior, and we constructed ML models to detect careless responses. We call this detection method the ML-ABS (ML-based answering behavior scale). Evaluation by cross-validation demonstrated that the detection rate for careless responses was 85.9%, which is much higher than the previous ML method. Among the various features we proposed, we found that reselecting the Likert scale and scrolling particularly contributed to the detection of careless responses..
2. Zhihua Zhang, Juliana Miehle, Yuki Matsuda, Manato Fujimoto, Yutaka Arakawa, Keiichi Yasumoto, Wolfgang Minker, Exploring the Impacts of Elaborateness and Indirectness in a Behavior Change Support System, IEEE Access, 10.1109/access.2021.3079473, 9, 74778-74788, 2021.05, Numerous technologies exist for promoting a healthier lifestyle. These technologies collectively referred to as "Behavior Change Support Systems". However, the majority of existing apps use quantitative data representation. Since it is difficult to understand the meaning behind quantitative data, this approach has been suggested to lower users' motivation and fail to promote behavior change. Therefore, an interpretation of quantitative data needs to be provided as a supplement. However, different descriptions of the same data may lead to different outcomes. In this paper, we explore the impact of different communication styles for interpretations of quantitative data on behavior change by developing and evaluating Walkeeper - a web-based app that provides interpretations of the users' daily step counts using different levels of elaborateness and indirectness with the aim of promoting walking. Through the quantitative analysis and results of a user study, we contribute new knowledge on designing such interpretations for quantitative data..
3. Mohamed A. Abdelwahab, Shizuo Kaji, Maiya Hori, Shigeru Takano, Yutaka Arakawa, Rin-Ichiro Taniguchi, Measuring “Nigiwai” From Pedestrian Movement, IEEE Access, 10.1109/ACCESS.2021.3056698, 9, 24859-24871, 2021.02, The analysis of the movement of people in a shopping area with the aim of improving marketing is an important research topic. Many conventional methods are dependent on the density of people in the area, which is easily estimated by counting the people entering or exiting the area. However, a high density does not always mean an increase in activity, as certain people are simply passing the area at a given time. The primary goal of this study was to introduce a set of indicators for measuring the bustle of the area, which we call 'Nigiwai,' from pedestrian movement by using an analogy from classical kinematics. Such indicators can be used to measure the impact of promotional events and to optimize the design of the area. Our novel indicators were evaluated with simulated pedestrian scenarios and were demonstrated to distinguish shopping scenarios from those in which people move around without shopping successfully, even when the latter scenarios had much higher densities. The indicators were computed solely from the pedestrian trajectory, which can easily be obtained from ordinary sensors using deep learning-based techniques. As a demonstration with real data, we applied our method to a video of a street and provided a visualization of the indicators..
4. 荒川豊, 日本を元気にするICT : 10. 愛とICT, 情報処理学会会誌, 2012.04.
5. 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, Twitterを用いたコンテキストと入力文字列の相関関係分析, 情報処理学会論文誌 (採録決定), 2011.07.
6. 荒川豊, 末松慎司, 田頭茂明, 福田晃, コンテキストアウェアIMEの実現へ向けた動的辞書生成手法の提案, 情報処理学会論文誌, 特集論文 マルチメディア・分散・協調とモバイルシステム, 52, 3, 1033-1044, 2011.03.
7. 田頭茂明, 荒川豊, 未来社会をプロデュースするICT : 12.近距離無線通信を直感的にする-実空間を融合する通信技術の実現に向けて-, 情報処理学会会誌, 2011.01.
8. 徳橋和将, 芦沢國正, 石井大介, 荒川豊, 岡本聡, 山中直明, 連続送信型フレームを用いたアクティブ光アクセス ネットワークのレンジング方式, 電子情報通信学会論文誌B, 2010.06.
9. Hiroyuki Miyagi, Masahiro Hayashitani, Daisuke Ishii, Yutaka Arakawa and Naoaki Yamanaka,, Advanced Wavelength Reservation Method based on Deadline-Aware Scheduling for Lambda Grid Networks, Journal of Lightwave Technology, Vol. 25, No. 10, pp. 2904-2910, 2007.10.
10. Yutaka Arakawa and Naoaki Yamanaka,, QoS Differentiation Scheme with Multiple Burst Transmission and Virtual Resource Reservation for Optical Burst Switching Networks, Journal of Optical Networking, Vol. 6, Issue. 8, pp. 1003-1013, 2007.07.
11. 荒川豊, 山中直明, 笹瀬巌,, 上流優先スイッチングと分散公平性制御を用いた光バースト交換リングネットワーク, 電子情報通信学会論文誌, Vol. J89-B, No. 2, pp. 242-252, 2006.02.
12. 荒川豊, 佐久田誠, 笹瀬巌,, 部分廃棄を適用した光バースト交換網において複合バースト信号を用いた優先制御方式, 電子情報通信学会論文誌B, Vol. J87-B, No. 5, pp. 660-672, 2004.05.
主要総説, 論評, 解説, 書評, 報告書等
主要学会発表等
1. 山口雄輔, 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, コンテキスト情報を用いた適応的な無線ネットワーク選択手法の提案, 情報処理学会研究報告, モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会, 2011.03.
2. 田中裕大, 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, UDPブロードキャストを用いた高信頼性データ通信プロトコルの実装と評価, 情報処理学会研究報告, システム評価研究会, 2011.03.
3. Yutaka Arakawa, Shigeaki Tagashira, and Akira Fukuda, Relationship Analysis between User's Contexts and Real Input Words through Twitter, IEEE Globecom 2010 Workshop on Ubiquitous Computing and Networks, 2010.12.
4. 岩本智裕, 田頭茂明, 荒川豊, 津村直樹, 福田晃, マルチパスの伝送路可逆性を用いた伝送路特性に基づく共有情報生成方式の応用, 情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2010) シンポジウム, 2010.07.
5. 荒川豊, 末松慎司, 田頭茂明, 福田晃, コンテキストアウェアIMEシステムの提案と実装, 情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2010) シンポジウム, 2010.07.
6. 荒川豊, 田頭茂明, 福田晃, Twitter におけるコンテキストと単語の相関関係分析, 情報処理学会研究報告, SLDM/EMB/MBL/UBI合同研究発表会「組込み技術とネットワークに関するワークショップ ETNET2010」, 2010.03.
7. 荒川豊, 末松慎司, 田頭茂明, 山口雄輔, 田中裕大, 福田晃, [技術展示]ネットワーク連携コンテキストアウェア日本語入力支援システムの実装, 電子情報通信学会技術研究報告, 2010.01.
8. 末松慎司, 田頭茂明, 荒川豊, 福田晃, ネットワークを用いたコンテキストアウェア日本語入力支援システムの提案, 電子情報通信学会技術研究報告, 2009.12.
9. Teruo Kasahara, Tomohiro Tsuji, Daisuke Ishii, Yutaka Arakawa, Satoru Okamoto, Hiroyuki Tsuda, Naoaki Yamanaka, and Keiichi Nashimoto, GMPLS-Based High-Speed Optical Slot Switching System Using PLZT Ultra-High Speed Optical Switch for HDTV Contents Delivery Network, The Optical Fiber Communication Conference ?& Exposition and the National Fiber Optic Engineers Conference (OFC/NFOEC 2008), 2008.02.
10. Hiroyuki Ishikawa, Sho Shimizu, Yutaka Arakawa, Naoaki Yamanaka, and Kosuke Shiba, New Parallel Shortest Path Searching Algorithm based on Dynamically Reconfigurable Processor DAPDNA-2, IEEE International Conference on Communications 2007 (ICC 2007), 2007.06.
11. Hiroyuki Miyagi, Masahiro Hayashitani, Daisuke Ishii, Yutaka Arakawa, and Naoaki Yamanaka, Deadline-Aware Scheduling Scheme for Wavelength Assignment in lambda Grid Networks, IEEE International Conference on Communications 2007 (ICC 2007), 2007.06.
12. Masahiro Hayashitani, Teruo Kasahara, Daisuke Ishii, Yutaka Arakawa, Satoru Okamoto, Naoaki Yamanaka, Naganori Takezawa and Keiichi Nashimoto, Design and Implementation of GMPLS-Based Optical Slot Switching Access-Distribution Network Using PLZT Ultra-High Speed Optical Switch, The Optical Fiber Communication Conference & Exposition and the National Fiber Optic Engineers Conference (OFC/NFOEC 2007), 2007.03.
13. Yutaka Arakawa, and Naoaki Yamanaka, A New QoS Differentiation Scheme in Optical Burst Switching with On-the-fly Path Setup Mechanism, 2006 Optical Fiber Communication Conference and the National Fiber Optic Engineers Conference (accepted for presentation)., 2006.03.
作品・ソフトウェア・データベース等
1. 荒川豊,清水翔,立野雅紘, 対話型Blogシステム, 2005.10
未踏ソフトウェア採択ソフト.
特許出願・取得
特許出願件数  15件
特許登録件数  0件
学会活動
所属学会名
人工知能学会
ACM
米国電気電子学会(IEEE)
情報処理学会
電子情報通信学会
学協会役員等への就任
2023.04~2025.03, 情報処理学会モバイルコンピューティングと新社会システム研究会, 幹事.
2021.06~2023.05, 情報処理学会・理事, 理事.
2016.04~2019.03, 情報処理学会関西支部「行動変容と社会システム研究会」, 主査.
2012.04~2016.03, 情報処理学会モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会, 幹事.
2010.05~2016.04, 電子情報通信学会ネットワークシステム研究会, 専門委員.
2009.04~2012.03, 情報処理学会モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会, 運営委員.
学会大会・会議・シンポジウム等における役割
2020.11.11~2020.11.13, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2020), プログラム副委員長.
2021.10.25~2021.10.27, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2021), プログラム副委員長.
2022.10.24~2022.10.26, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2022), プログラム委員長.
2009.09.10~2009.09.11, 第50回モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会(MBL), 座長(Chairmanship).
2009.07.08~2009.07.10, DICOMO2009, 座長(Chairmanship).
2009.09.01~2010.04.08, ICMU2010, TPC.
2008.10.14~2009.10.16, APCC2008, TPC secretary.
学会誌・雑誌・著書の編集への参加状況
2011.10~2012.10, 電子情報通信学会英文論文誌特集号「Special Section on Parallel and Distributed Computing and Networking」, 国内, 編集委員.
2010.10~2011.10, 電子情報通信学会英文論文誌特集号「Special Section on Parallel and Distributed Computing and Networking」, 国内, 編集委員.
2009.10~2010.10, 電子情報通信学会英文論文誌特集号「Special Section on Parallel and Distributed Computing and Networking」, 国内, 編集委員.
2008.06~2009.10, 電子情報通信学会英文論文誌特集号「Special Section on Advanced Information and Communication Technologies and Services in conjunction with main topics of APCC/COIN 2008」, 国内, 編集委員.
学術論文等の審査
年度 外国語雑誌査読論文数 日本語雑誌査読論文数 国際会議録査読論文数 国内会議録査読論文数 合計
2008年度 15  18 
2009年度 13 
その他の研究活動
海外渡航状況, 海外での教育研究歴
UCLA, UnitedStatesofAmerica, 2017.07~2018.07.
DFKI, german research center for artificial intelligence, Germany, 2012.02~2013.02.
ENSEEIHT, University of Toulouse, France, 2011.11~2012.02.
外国人研究者等の受入れ状況
2022.07~2022.08, 2週間以上1ヶ月未満, State University of Malang, Indonesia, .
受賞
奨励発表賞, 情報処理学会ITS研究会, 2022.05.
Honorable Mention Award, IIAI AAI 2022, 2022.07.
Excellent Paper Award, The 4th International Conference on Activity and Behavior Computing (ABC2022), 2022.10.
第17回行動変容と社会システム研究会「優秀講演賞」, 情報処理学会関西支部研究会「行動変容と社会システム研究会」, 2023.03.
令和5年度科学技術分野の文部科学大臣表彰「科学技術賞」, 文部科学省, 2023.03.
令和5年度科学技術分野の文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門), 文部科学省, 2023.04.
Best Demonstration Award, IEEE MDM 2023, 2023.07.
優秀講演賞, 情報処理学会関西支部「行動変容と社会システム研究会」, 2023.03.
令和5年度科学技術分野の文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門), 文部科学省, 2023.04.
優秀ポスター賞, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2020), 2020.10.
最優秀論文賞, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2021), 2021.10.
奨励賞, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2021), 2021.10.
優秀論文賞, 情報処理学会マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウム(DICOMO2021), 2021.07.
優秀ポスター賞, マルチメディア通信と分散処理ワークショップ (DPSWS2021), 2021.10.
Best Paper Award, ABC2021(The 3rd International Conference onActivity and Behavior Computing, 2021.10.
研究奨励賞, 情報処理学会IoT行動変容学研究グループ, 2022.04.
奨励賞, SMASH22 WINTER SYMPOSIUM, 2022.02.
テレコム学術研究賞, 公益財団法人電気通信普及財団, 2022.03.
山下記念研究賞, 情報処理学会, 2011.03.
安藤博記念学術奨励賞, 一般財団法人安藤研究所, 2011.06.
Mobile App Competition 2nd place, ACM Mobicom 2014, 2014.09.
長尾真記念特別賞, 情報処理学会, 2015.06.
研究者特別賞, ICTビジネスモデル発見&発表会近畿大会, 2015.12.
野口賞, DICOMO2016, 2016.07.
センサアプリケーションアイデアコンテスト テクニカル賞, 電子情報通信学会知的環境とセンサネットワーク(ASN)研究会, 2016.01.
Best Demo Award, Ubicomp/ISWC2016, 2016.09.
IPSJ/IEEE-CS Young Computer Researcher Award, 情報処理学会およびIEEE-CS, 2018.07.
ベストティーチング賞, 奈良先端科学技術大学院大学, 2019.03.
Best Demonstration Award, IEEE PerCom 2019, 2019.03.
優秀論文賞, 情報処理学会, DICOMO2010, 2010.07.
Best Demonstration Award, IEEE PerCom 2019, 2019.03.
地方創生賞, ICTビジネスモデル発見&発表会近畿大会, 2018.12.
IPSJ/IEEE Computer Society Young Computer Researcher Award, 情報処理学会およびIEEE Computer Society, 2018.07.
ベストティーチング賞, 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科, 2018.03.
Best Demo Award, Ubicomp/ISWC2016, 2016.09.
野口賞, 情報処理学会, DICOMO2016, 2016.07.
テクニカル賞, 電子情報通信学会知的環境とセンサネットワーク(ASN)研究会 センサアプリケーションアイデアコンテスト, 2016.01.
研究者特別賞, ICTビジネスモデル発見&発表会近畿大会, 2015.12.
長尾真記念特別賞, 情報処理学会, 2015.06.
優良賞, 日経Linux,日経ソフトウェア主催 第1回みんなのラズパイコンテスト, 2014.12.
奨励賞, 情報処理学会, DPSワークショップ2014, 2014.12.
LINE Fukuoka賞, e-zuka スマホアプリコンテスト, 2014.11.
2nd Place, ACM Mobicom 2014, Mobile App Competition, 2014.09.
グランプリ, e-zuka スマホアプリコンテスト, 2014.01.
Best Poster Award, ICMU2014, 2014.01.
優秀ポスター賞, 情報処理学会, DPSワークショップ2013, 2013.12.
準優勝, 京大グローバルコンペティション, 2013.10.
優秀論文賞, 情報処理学会, MBL研究会, 2013.09.
優秀論文賞, 情報処理学会, DICOMO2013, 2013.07.
パソナテック賞, e-zuka スマホアプリコンテスト, 2013.02.
優秀ポスター賞, 情報処理学会, DPSワークショップ2012, 2012.10.
優秀ポスター賞, 情報処理学会, DPSワークショップ2011, 2011.10.
優秀論文賞, 情報処理学会, MBL研究会, 2011.09.
Startup Weekend Matsuri-taikai 優勝, Startup weekend, 2011.09.
Startup Weekend Fukuoka 優勝, Startup weekend, 2011.08.
安藤博記念学術奨励賞, (財)安藤博研究所, 2011.06.
山下記念研究賞, 情報処理学会, 2011.03.
奨励賞, 福岡県第3回フクオカRuby大賞, 2011.03.
GeoHack賞, マッシュアップアワード6, 2010.12.
沖電気工業賞, マッシュアップアワード6, 2010.12.
優秀論文賞, 情報処理学会, DICOMO2010, 2010.07.
優秀プレゼンテーション賞, 情報処理学会, DICOMO2010, 2010.07.
優秀論文賞, 情報処理学会,モバイルコンピューティングとユビキタス通信研究会, 2010.03.
Best Paper Award, APCC/COIN 2008, 2008.10.
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2016年度~2019年度, 基盤研究(C), 代表, 行動認識と行動介入による情報駆動型社会システムの実証.
2023年度~2027年度, 基盤研究(A), デジタルウェルビーイングに向けた情報選択行動支援.
2022年度~2024年度, 挑戦的研究(萌芽), 分担, ワーク・エンゲイジメントの継続的・客観的評価にもとづくリアルタイム支援方策の開発.
2021年度~2023年度, 基盤研究(C), コンテキスト推定に基づく家庭用通信の輻輳制御に関する研究.
2020年度~2023年度, 基盤研究(B), 介護職員の業務負担軽減に向けた時空間行動認識に基づく次世代介護プランニング基盤.
2019年度~2022年度, 基盤研究(B), 代表, 通信・電磁情報と行動認識に基づくIoT機器に対するトラストの実現.
2019年度~2023年度, 基盤研究(A), 分担, インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムの構築Phase2.
2019年度~2024年度, 基盤研究(S), 分担, 受動型IoTデバイス網を用いたヒト・モノの状況認識技術の創出.
2019年度~2022年度, 基盤研究(C), インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムの構築Phase2.
2019年度~2023年度, 基盤研究(C), 受動型IoTデバイス網を用いたヒト・モノの状況認識技術の創出.
2019年度~2021年度, 基盤研究(C), 通信・電磁情報と行動認識に基づくIoT機器に対するトラストの実現.
2018年度~2022年度, 基盤研究(B), 代表, エナジーハーベスト行動記録システムによるセルフストレスケアの実現.
2018年度~2021年度, 基盤研究(C), エナジーハーベスト行動記録システムによるセルフストレスケアの実現.
2016年度~2018年度, 国際共同研究強化, 代表, タッチパネル操作の挙動分析に基づく人のコンテキスト認識と応用(国際共同研究強化).
2016年度~2020年度, 基盤研究(A), 分担, リアルタイムコンテンツキュレーションのための参加型センシング基盤.
2016年度~2020年度, 基盤研究(C), 分担, BLEとエナジーハーベストセンサを用いた行動認識システムの開発とその応用.
2016年度~2020年度, 基盤研究(B), 分担, インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムの構築.
2016年度~2019年度, 基盤研究(C), BLEとエナジーハーベストセンサを用いた行動認識システムの開発とその応用.
2016年度~2019年度, 基盤研究(C), インターネット壊滅時でも持続可能な災害情報流通支援システムの構築.
2016年度~2018年度, 基盤研究(C), タッチパネル操作の挙動分析に基づく人のコンテキスト認識と応用(国際共同研究強化).
2016年度~2019年度, 基盤研究(C), リアルタイムコンテンツキュレーションのための参加型センシング基盤.
2015年度~2020年度, 基盤研究(S), 分担, 持続可能なスマートモビリティ向け情報基盤プラットフォーム研究.
2015年度~2016年度, 基盤研究(A), 分担, スマートモビリティ向け情報基盤プラットフォームアーキテクチャ研究.
2015年度~2015年度, 基盤研究(C), スマートモビリティ向け情報基盤プラットフォームアーキテクチャ研究.
2015年度~2019年度, 基盤研究(C), 持続可能なスマートモビリティ向け情報基盤プラットフォーム研究.
2014年度~2018年度, 若手研究(A), 代表, タッチパネル操作の挙動分析に基づく人のコンテキスト認識と応用.
2014年度~2017年度, 基盤研究(C), タッチパネル操作の挙動分析に基づく人のコンテキスト認識と応用.
2013年度~2014年度, 挑戦的萌芽研究, 代表, センサ単位の機能仮想化による端末間の機能共有と消費電力平滑化.
2013年度~2016年度, 基盤研究(B), 分担, センシング粒度調整とゲーミフィケーションに基づく高効率ユーザ参加型動画センシング.
2013年度~2014年度, 基盤研究(C), センサ単位の機能仮想化による端末間の機能共有と消費電力平滑化.
2013年度~2015年度, 基盤研究(C), センシング粒度調整とゲーミフィケーションに基づく高効率ユーザ参加型動画センシング.
2010年度~2012年度, 若手研究(B), 代表, 広域疎密センサーネットワークを実現するためのハイブリッド型データ収集基盤の研究.
2010年度~2013年度, 基盤研究(B), 分担, 現実環境を融合するユビキタスネットワーク技術に関する研究.
2010年度~2012年度, 基盤研究(C), 広域疎密センサーネットワークを実現するためのハイブリッド型データ収集基盤の研究.
2010年度~2013年度, 基盤研究(C), 現実環境を融合するユビキタスネットワーク技術に関する研究.
2007年度~2008年度, 基盤研究(C), 代表, P2Pによる事前ダウンロード型CDN実現へ向けた新しい通信方式の研究.
2007年度~2008年度, 基盤研究(C), 分担, ユビキタスグリッドネットワーキング環境(uGrid)の提案.
2007年度~2008年度, 基盤研究(B), 分担, 並列処理による高速経路探索に基づいた次世代光・IP連携ネットワークの研究.
2007年度~2008年度, 基盤研究(C), P2Pによる事前ダウンロード型CDN実現へ向けた新しい通信方式の研究.
2007年度~2010年度, 基盤研究(C), ユビキタスグリッドネットワーキング環境(uGrid)の研究.
2007年度~2009年度, 基盤研究(C), 並列処理による高速経路探索に基づいた次世代光・IP連携ネットワークの研究.
2006年度~2009年度, 基盤研究(B), 分担, 人に寄り添うコンピューティング基盤に関する研究.
2006年度~2009年度, 基盤研究(C), 人に寄り添うコンピューティング基盤に関する研究.
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会以外)
2016年度~2018年度, 厚生労働科学研究費補助金 (厚生労働省), 分担, 労働生産性を向上するためのさまざまな介入手法について調査,実証を行う.その中で,センサを用いた定量計測に関する調査と評価を担当..
競争的資金(受託研究を含む)の採択状況
2016年度~2019年度, JSTさきがけ, 代表, 行動認識と行動介入による情報駆動型社会システムの実証.
2007年度~2008年度, 戦略的創造研究推進事業 (文部科学省), 分担, 光ネットワークのキャリア間インタフェイスの標準化.
共同研究、受託研究(競争的資金を除く)の受入状況
2021.11~2022.06, 代表, アンケート分析.
2020.11~2022.03, 代表, ダイナミックポイントによる行動変容.
寄附金の受入状況
2021年度, イマーゴ, iQ Lab.
2010年度, 電気通信普及財団, 研究調査助成「小規模ローカルプライベートクラウド構築技術に関する研究」.

九大関連コンテンツ

pure2017年10月2日から、「九州大学研究者情報」を補完するデータベースとして、Elsevier社の「Pure」による研究業績の公開を開始しました。