井上 創造 (イノウエ ソウゾウ)

INOUE Sozo

写真a

職名

教授

研究室住所

福岡県北九州市若松区ひびきの2-4

研究分野・キーワード

データベース, Web/ユビキタスコンピューティング, 人間行動センシング, センサ予防医療

ホームページ

http://sozolab.jp/

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1997年03月   九州大学   工学部   情報工学科   卒業   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 2002年03月  九州大学  システム情報科学研究科  情報工学専攻  博士課程・博士後期課程  修了  日本国

  • 1999年03月  九州大学  システム情報科学研究科  情報工学専攻  修士課程・博士前期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 九州大学 -  博士(工学)  2002年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2020年05月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻   教授  

  • 2018年04月
    -
    2020年04月

    九州工業大学   大学院生命体工学研究科   人間知能システム工学専攻   准教授  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2006年10月
    -
    2009年04月

    九州大学附属図書館   助教授   日本国

  • 2002年04月
    -
    2006年09月

    九州大学システムLSI 研究センター   助手   日本国

  • 2002年04月
    -
    2006年09月

    九州大学大学院システム情報科学研究院   助手   日本国

  • 1999年04月
    -
    2002年03月

    財団法人九州システム情報技術研究所   研究助手   日本国

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 2016年04月
    -
    継続中
     

    日本知能情報ファジィ学会  日本国

  • 2009年04月
    -
    継続中
     

    電子情報通信学会  日本国

  • 2009年04月
    -
    2010年03月
     

    情報処理学会  日本国

  • 1999年01月
    -
    継続中
     

    Association for Computing Machinery  アメリカ合衆国

  • 1999年01月
    -
    継続中
     

    The Institute of Electrical and Electronics Engineers  アメリカ合衆国

全件表示 >>

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 計算機システム

  • マルチメディア・データベース

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Characterizing Word Embeddings for Zero-Shot Sensor-Based Human Activity Recognition

    松木 萌, Paula Lago, 井上 創造

    MDPI Sensors    19 ( 22 ) 1 - 26   2019年11月  [査読有り]

     概要を見る

    In this paper, we address Zero-shot learning for sensor activity recognition using word embeddings. The goal of Zero-shot learning is to estimate an unknown activity class (i.e., an activity that does not exist in a given training dataset) by learning to recognize components of activities expressed in semantic vectors. The existing zero-shot methods use mainly 2 kinds of representation as semantic vectors, attribute vector and embedding word vector. However, few zero-shot activity recognition methods based on embedding vector have been studied; especially for sensor-based activity recognition, no such studies exist, to the best of our knowledge. In this paper, we compare and thoroughly evaluate the Zero-shot method with different semantic vectors: (1) attribute vector, (2) embedding vector, and (3) expanded embedding vector and analyze their correlation to performance. Our results indicate that the performance of the three spaces is similar but the use of word embedding leads to a more efficient method, since this type of semantic vector can be generated automatically. Moreover, our suggested method achieved higher accuracy than attribute-vector methods, in cases when there exist similar information in both the given sensor data and in the semantic vector; the results of this study help select suitable classes and sensor data to build a training dataset.

    機関リポジトリ DOI

  • Human Activity Recognition using Earable Device

    Tahera Hossain, Md. Shafiqul Islam, Md Atiqur Rahman Ahad, 井上 創造

    ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing (UbiComp 2019)      5   2019年09月  [査読有り]

    London  London 

  • Nurse Care Activity Recognition Challenge: Summary and Results

    Paula Lago, Sayeda Shamma Alia, 武田紳吾, Tittaya Marittha , Nattaya Mairittha, Farina Faiz, 西村 勇亮, 安達康平, 大北 剛, Franois Charpillet , 井上 創造

    Ubicomp Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications (HASCA)      6 pages   2019年09月  [査読有り]

    London  London 

     概要を見る

    Although activity recognition has been studied for a long time now, research and applications have focused on physical activity recognition. Even if many application domains require the recognition of more complex activities, research on such activities has attracted less attention.
    One reason for this gap is the lack of datasets to evaluate and compare different methods.
    To promote research in such scenarios, we organized the \textit{Open Lab Nursing Activity Recognition Challenge} focusing on the recognition of complex activities related to the nursing domain. Nursing domain is one of the domains that can benefit enormously from activity recognition but has not been researched due to lack of datasets.
    The competition used the CARECOM Nurse Care Activity Dataset, featuring 7 activities performed by 8 subjects in a controlled environment with accelerometer sensors, motion capture and indoor location sensor.
    In this paper, we summarize the results of the competition.

  • Optimizing Activity Data Collection with Gamification Points Using Uncertainty Based Active Learning

    Nattaya Mairittha, Tittaya Marittha , 井上 創造

    International Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications      7 pages   2019年09月  [査読有り]

    London  London 

  • A Dialogue-Based Annotation for Activity Recognition

    Tittaya Marittha , Nattaya Mairittha, 井上 創造

    International Workshop on Human Activity Sensing Corpus and Applications      6 pages   2019年09月  [査読有り]

    London  London 

全件表示 >>

著書 【 表示 / 非表示

  • MEASURed: Evaluating Sensor-Based Activity Recognition Scenarios

    Paula Lago, 武田 紳吾, 大北 剛, 井上 創造 ( 共著 )

    Human Activity Sensing: Corpus and Applications, Springer Nature  2019年09月

  • Human Activity Sensing - Corpus and Applications -

    河口 信夫, 西尾 信彦, Daniel Roggen, 井上 創造, Susanna Pirttikangas, Kristof Van Laerhoven ( 共著 )

    Springer Series in Adaptive Environments Book Series, Springer Nature  2019年09月

     概要を見る

    Activity recognition has emerged as a challenging and high-impact research field, as over the past years smaller and more powerful sensors have been introduced in wide-spread consumer devices. Validation of techniques and algorithms requires large-scale human activity corpuses and improved methods to recognize activities and the contexts in which they occur.

    This book deals with the challenges of designing valid and reproducible experiments, running large-scale dataset collection campaigns, designing activity and context recognition methods that are robust and adaptive, and evaluating activity recognition systems in the real world with real users.

  • Privacy and Personal Information Protection in RFID Systems

    野原 康伸, 馬場 謙介, 井上 創造, 安浦 寛人 ( 共著 )

    RFID Handbook: Application, Technology, Security and Privacy, Syed Ahson and Mohammad Ilyas (Ed.), CRC Press  2007年01月

     概要を見る

    本稿ではRFIDシステムのプライバシと個人情報保護を技術的側面から明確にした.物理的方式,出力可変方式,ハッシュ方式といった手法を整理し比較した.

  • Triage with RFID tags for Massive Incidents

    井上 創造, 園田 章人, 安浦 寛人 ( 共著 )

    RFID Handbook: Application, Technology, Security and Privacy, Syed Ahson and Mohammad Ilyas (Ed.), CRC Press  2007年01月

     概要を見る

    本稿ではRFIDを用いた救急システムとその効果について述べた.大規模な救急では負傷者の迅速な把握と搬送が必要になるが,RFIDと無線ネットワークを用いて効率を上げる応用を示し,小規模から大規模にわたる実験により実証した.

口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • ビデオからの3次元姿勢を用いた行動認識における精度向上の試み

    安達康平, 井上 創造

    情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告  (Nagoya)  2020年02月  -  2020年02月   

  • 日常行動のZero-shot Deep Learningに向けた基底的動作の自動抽出の検討

    竹下 昌志, 松木 萌, 前川拓也, 井上 創造

    情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告  (Nagoya)  2020年02月  -  2020年02月   

  • 介護記録自動生成のための記録内容の推定の試み

    金子 晴, 井上 創造

    情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告  (Nagoya)  2020年02月  -  2020年02月   

  • A Plan for a Cooking Activity Recognition Challenge with Micro and Macro Activities

    Paula Lago, Sayeda Shamma Alia, 武田 紳吾, 安達康平, 松木 萌, 井上 創造

    情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告  (Awaji)  2019年12月  -  2019年12月   

  • 介護施設における介護記録自動生成の試み

    金子 晴, 井上 創造

    日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集  (Iizuka)  2019年11月  -  2019年11月   

全件表示 >>

工業所有権 【 表示 / 非表示

  • ラベル収集装置、ラベル収集方法及びラベル収集プログラム

    特願 2018-033655  日本国

    井上創造

  • ラベル付与装置、ラベル付与方法、及びプログラム

    特願 2018000806  日本国

    井上創造

  • 物品管理システムと物品管理方法

    特願 2003-270851  日本国

    井上 創造,安浦寛人,萩原大輔

  • RFIDタグと監視基地局、タグ管理サーバ、ネームサーバ、物品探索装置、及びRFIDタグ監視システム

    特願 2002-259496  日本国

    井上創造,安浦寛人

  • 他サービス環境でのIDデバイスのリンク不能性を守るID管理装置と方法

    特開 2006-246269  日本国

    井上 創造,安浦寛人,浜崎陽一郎,納富貞嘉,野原康伸,馬場謙介

全件表示 >>

講演 【 表示 / 非表示

  • 看護・介護現場におけるセンサ行動認識の応用

    産研テクノサロン 「パターン認識技術の新展開」   2019年11月15日 

  • 情報学の次世代検討会ラウンドテーブル報告

    情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告   2019年08月19日 

  • 「スマートフォン行動認識で介護の効率と質を向上する」

    SAM会   2019年07月09日 

  • (招待講演)スマートフォンを用いた行動認識・予測で期待される介護の生産性と質の向上~IoTセンサ・ビッグデータ活用がもたらす効果とは~

    CareTEX2019福岡 ( Fukuoka )  2019年07月03日  publications/523

  • Application of Machine Learning and Sensor Data in Nurse Care Domains in Japan

    Innovation and Opportunity Forum ( Bogota )  2019年06月20日  publications/521

全件表示 >>

報道関係 【 表示 / 非表示

  • High-tech methods on rise at Kitakyushu nursing care centers

    The News Japan  2020年03月14日

    井上 創造, 柴田智広

  • ハイテク化する介護現場

    読売新聞夕刊  2020年03月05日

    井上創造

  • 「ITで介護職員の負担減 九工大が介護付き老人ホームで実証実験」

    朝日新聞  2018年11月14日

    井上創造

  • ICTで介護現場サポート 九工大が共同研究拠点を整備

    西日本新聞  2018年10月31日

    井上創造

  • IoT 活用し介護記録の時間短縮 施設運営会社と九工大

    毎日新聞  2018年10月27日

    井上創造

全件表示 >>

学術関係受賞 【 表示 / 非表示

  • 学生奨励賞(携帯センサと近接センサを用いた看護業務時間に影響を与える要因の分析)

    2020年02月24日   情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)研究報告   日常行動のZero-shot Deep Learningに向けた基底的動作の自動抽出の検討   日本国

    受賞者:  竹下 昌志, 松木 萌, 前川拓也, 井上 創造

     概要を見る

    Activity recognition technology is required in ubiquitous computing. In recent years, activity recognition technology uses machine learning, but machine learning has two problems; extracting feature of sensor data is required to carry out by hand and the data collection task is quite laborous. To overcome these problems, we aim to propose the method combining deep learning model and Zero-shot learning model. However, we are worried that by combining these approach, the performance of unknown activity class recognition become decreases. In this paper, we study how to recognize attribute vector in the middle layer for unknown activity classes recognition. At the result, proposed model which recognize single-attribute in the middle layer achieve 60 % improvement
    compare to the multi-label classification neural network model.

  • 学生優秀講演賞

    2019年11月30日   日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会   ゼロショット行動認識のための中間表現の探索   日本国

    受賞者:  竹下 昌志, 松木 萌, 井上 創造

     概要を見る

    Human activity recognition is a popular research area. For the last few decades, researchers are using different types of machine learning algorithms to detect activities from various types of data such as motion capture data, accelerometer data, gyroscope data etc. The researchers have used various machine-learning algorithms to detect simple as well as complex human activities. In this paper, we are focusing on “Emteq activity recognition challenge” where the task is to identify 8 types of human activities. The challenge dataset contains accelerometer, gyroscope and magnetometer data. For this purpose, we have extracted important features from the sensor data and used Random Forest classifier to detect activities. We have used one- person leave out cross validation for our proposed model. The F1 score for our proposed model on one-person leave out cross validation is around 47%. Between persons test that is one person’s training data and another person’s test data, the F1 score is around 30%.

  • 2nd Place Award

    2019年09月11日   Emteq Activity recognition challenge   Emteq Activity Recognition Challenge: Caring for Inter-user Dependency   グレートブリテンおよび北部アイルランド連合王国(英国)

    受賞者:  安達康平, Md. Shafiqul Islam, 井上 創造

  • 最優秀プレゼンテーション賞

    2019年07月03日   マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2019)シンポジウム   センサ行動認識におけるZero-shot学習法のためのベクトル表現の性質の分析   日本国

    受賞者:  松木 萌, 井上 創造

  • 優秀論文賞

    2019年07月03日   マルチメディア,分散,協調とモバイル(DICOMO2019)シンポジウム   センサ行動認識におけるZero-shot学習法のためのベクトル表現の性質の分析   日本国

    受賞者:  松木 萌, 井上 創造

全件表示 >>

科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • eテストのためのクラウドソーシング技術

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2016年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  16K12559

  • 物理層と意味層の2階層からなるセンサコンテキスト推定技術

    基盤研究(B)

    研究期間:  2014年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  26280041

  • プロジェクト型学習における自動相互評価方式

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2013年04月  -  2016年03月

    研究課題番号:  25540164

  • 人間行動理解のための装着型センサによる大規模データベースの構築

    基盤研究(A)

    研究期間:  2011年04月  -  2014年03月

    研究課題番号:  23240014

  • ユビキタス環境におけるコンテキスト適応トレーサビリティの研究

    若手研究(A)

    研究期間:  2009年04月  -  2013年03月

    研究課題番号:  21680009

全件表示 >>

受託研究・共同研究実施実績 【 表示 / 非表示

  • 脳卒中高リスク群を抽出する革新的な臨床診断意思決定システムの開発に関する研究

    受託研究

    研究期間:  2018年04月  -  2019年03月

  • 機械学習を実社会で活用するための手法の研究

    共同研究

    研究期間:  2017年11月  -  2019年03月

  • IoT技術およびテキスト解析技術の統合利用による介護サービス現場の課題解決

    共同研究

    研究期間:  2016年12月  -  2018年03月

  • 介護者の行動センシング技術を用いた介護業務の稼働分析と業務改善への適用

    共同研究

    研究期間:  2016年08月  -  2017年03月

  • 行動センシング・システムに関する研究

    共同研究

    研究期間:  2016年04月  -  2017年03月

全件表示 >>

その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • IoTによるアクティブシニア活躍都市基盤開発事業

    提供機関:  文部科学省 

    研究期間:  2016年04月  -  2021年03月

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2019年度  アルゴリズムとデータ構造

  • 2018年度  アルゴリズムとデータ構造

  • 2017年度  データ科学特論

  • 2017年度  情報処理基礎

  • 2017年度  情報処理基礎

全件表示 >>

FD活動への参加 【 表示 / 非表示

  • 2011年03月01日   PBLシンポジウム・FD講演会・工学部教育方法改革研修会

 

学会・委員会等活動 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    2019年03月

    情報処理学会   情報処理学会ユビキタスコンピューティングシステム研究会幹事

  • 2017年09月
     
     

    その他   Ubicomp Workshop for Human Activity Sensing Corpus and its Application (HASCA)Organizer

  • 2017年04月
    -
    2018年03月

    日本知能情報ファジィ学会   日本知能情報ファジィ学会誌ゲストエディタ 2016

  • 2017年04月
    -
    2018年03月

    日本知能情報ファジィ学会   情報処理学会連続セミナー「スマートなヘルスケアとライフケア」コーディネータ

  • 2016年09月
     
     

    その他   Ubicomp Workshop for Human Activity Sensing Corpus and its Application (HASCA)Organizer

全件表示 >>

社会貢献活動(講演会・出前講義等) 【 表示 / 非表示

  • 切っても切れない情報社会-スマートフォンから予防医療まで-

    2013年07月
     
     

     概要を見る

    大分県立日田高等学校

  • 切っても切れない情報社会-スマートフォンから予防医療まで-

    2012年10月
     
     

     概要を見る

    長崎県立長崎北高等学校 2年

  • 切っても切れない情報社会-スマートフォンから予防医療まで-

    2012年09月
     
     

     概要を見る

    山口県立大津緑洋高等学校 1~2年

  • 工大祭学科展

    2011年11月
     
     

     概要を見る

    3軸加速度センサを使って人の動きがわかるしくみ

  • サイエンスイベント「世界一行ってみたい科学広場in宗像」デモ

    2011年08月
     
     

     概要を見る

    3軸加速度センサを使って人の動きがわかるしくみ

全件表示 >>

 

国際会議の開催 【 表示 / 非表示

  • Ubicomp Workshop for Human Activity Sensing Corpus and its Application (HASCA)

    2017年09月07日  -  2017年09月07日 

  • International Conference on Informatics, Electronics & Vision (ICIEV) & 2nd International Conference on Imaging, Vision & Pattern Recognition (IcIVPR) 2018,

    2017年04月01日  -  2018年03月31日 

  • International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence (MDAI) 2017,

    2017年04月01日  -  2018年03月31日 

  • International Conference on Mobile Computing, Applications and Services (MobiCASE) 2018,

    2017年04月01日  -  2018年03月31日 

  • Ubicomp Workshop for Human Activity Sensing Corpus and its Application (HASCA)

    2016年09月07日  -  2016年09月07日 

全件表示 >>

 

PR 【 表示 / 非表示

  • (学生向けPR)

    人の行動を,地球規模で/未来の病気を、治す技術

    高校生のみなさんへ

    本研究室は、主に総合システム工学科の学生を受け入れています。総合システム工学科では、PBL: Project-Based Learningを積極的に取り入れており,学生は自ら考え、生き生きと勉強しています。


    学部生のみなさんへ

    本研究室では、社会に役立つユビキタス情報システムを研究しています.
    1.行動力がある人、
    2.理論が好きな人、
    3.プログラミングが好きな人、
    大歓迎します。
    本研究室は,ProST:プロジェクトリーダー型博士技術者養成プログラムに参加しています。 大学院進学時にProSTおよびB課程を選択すれば、授業料などの優遇措置があります。

  • (企業向けPR)

    人の行動を,地球規模で / 未来の病気を、治す技術

    かっこいいシュートを決める、楽器を演奏する、畑に肥料をやる、花に水をやる、製品を試作する、お年寄りを介護する、医者が手術をする・・・ここに共通するのは、人の「行動」です。人の行動を自動的に把握できれば、ここにあげたような行動を、コンピュータが支援したり、新しいサービスをしたりできるようになります。スポーツや楽器のようなエンターテイメントだけではなく、農業や医療といった、人間にとってなくてはならない分野にも活用できるのです。私たちの研究室では、コンピュータサイエンスを活用し、iPhoneやアンドロイド携帯といった、スマートフォンの加速度センサ情報を、地球規模で簡単に集めるシステムを開発し、その情報から行動を自動的に認識し様々なサービスに活用する技術を研究しています。これまでに、250人の約4万件の行動という、世界に類を見ない規模のデータを集め、海外からも注目を集めている研究です。


    今、国民の医療費の増大が大変な問題となっています。数年後に労働力となる若者には、今より数万円多い税負担が毎年のしかかってくる恐れがあります。 これをさけるには、病気になる前に、しかも病院に行かずに、医療を受けるという、「予防医療」が重要となってきます。 私たちの研究室では、コンピュータサイエンスを活用し、患者の生体情報や行動情報、健康情報をモニターし、それを予防医療に生かすしくみを、東京大学や九州大学、そして病院や健康診断事業者といっしょに研究しています。 これまでに、300名近くの被験者に参加してもらい、得られた情報に高度なデータ解析を行い、適切なタイミングで患者にフィードバックすることによって、健康・運動の増進や、危険の早期発見といった効果が新聞でも紹介されました。 情報科学技術は、高度なデータ解析と活用技術によって、薬剤にも勝るともおとらない、「情報薬」になることができるのです。