Hinata Serizawa
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PAST STUDIES
< 大学1年・後期 / 研究成果物 >
有明キャンパス新校舎の建設にあたり, キャンパスを居心地のいい空間にするためのデザインを行う(例：五感を刺激する冷暖房, 照明, 香り, 音楽, 映像投影, 設備等の自動コントロールを実現).
その前ステップとしてキャンパス内にいるときの学生(対象１名)の主観評価とバイタルデータ(心拍),
環境データ(気温, 気圧, 湿度, 熱指数)の関係性を調査し可視化する.
< 大学1年・前期 / プログラミング成果物 >
processingを用いJavaを使用したプログラミング作品, Flappy-Birdのようなゲームを作成
Click here for the code
< 大学2年・前期 / グループ課題 >
- 機械学習演習 -
電車内を想定したユーザー属性による表示広告の最適化手法の提案
PRESENT STUDIES
< 大学2年 / 研究成果物 >
- 脳波-動作特徴空間を介した外部環境変化による集中度回復システムの実現 -
人間が集中して作業できる時間には限界があり, 時間と共に作業効率が落ちていくことが知られている.
本研究では集中状態を維持するために
１）主観を排除した集中度推定手法の確立.２）集中度低下時における外部環境変化による集中度回復手法の検証, を行う.
具体的には, 脳波センサーから得られる情報を目的変数, 仕事や作業中の動作から得られる情報,
例えばまばたきやキー入力情報などを説明変数とすることで, 動作から集中度を推定するモデルを構築する.
次に,推論結果から被験者の集中度の低下がみられた場合, 室温やCO2濃度など作業空間内の環境を変化させ,
集中状態を観察し, 被験者の覚醒を誘発するトリガーを見つけることで,被験者の集中度回復を可能にする.
< 大学1年・前期 / プログラミング成果物 >
processingを用いJavaを使用したプログラミング作品, Flappy-Birdのようなゲームを作成
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< 大学2年・前期 / グループ課題 >
- 機械学習演習 -
電車内を想定したユーザー属性による表示広告の最適化手法の提案
PRESENT STUDIES
< 大学2年 / 研究成果物 >
- 脳波-動作特徴空間を介した外部環境変化による集中度回復システムの実現 -
人間が集中して作業できる時間には限界があり, 時間と共に作業効率が落ちていくことが知られている.
本研究では集中状態を維持するために
１）主観を排除した集中度推定手法の確立.２）集中度低下時における外部環境変化による集中度回復手法の検証, を行う.
具体的には, 脳波センサーから得られる情報を目的変数, 仕事や作業中の動作から得られる情報,
例えばまばたきやキー入力情報などを説明変数とすることで, 動作から集中度を推定するモデルを構築する.
次に,推論結果から被験者の集中度の低下がみられた場合, 室温やCO2濃度など作業空間内の環境を変化させ,
集中状態を観察し, 被験者の覚醒を誘発するトリガーを見つけることで,被験者の集中度回復を可能にする.
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< 大学2年・前期 / グループ課題 >
- 機械学習演習 -
電車内を想定したユーザー属性による表示広告の最適化手法の提案
PRESENT STUDIES
< 大学2年 / 研究成果物 >
- 脳波-動作特徴空間を介した外部環境変化による集中度回復システムの実現 -
人間が集中して作業できる時間には限界があり, 時間と共に作業効率が落ちていくことが知られている.
本研究では集中状態を維持するために
１）主観を排除した集中度推定手法の確立.２）集中度低下時における外部環境変化による集中度回復手法の検証, を行う.
具体的には, 脳波センサーから得られる情報を目的変数, 仕事や作業中の動作から得られる情報,
例えばまばたきやキー入力情報などを説明変数とすることで, 動作から集中度を推定するモデルを構築する.
次に,推論結果から被験者の集中度の低下がみられた場合, 室温やCO2濃度など作業空間内の環境を変化させ,
集中状態を観察し, 被験者の覚醒を誘発するトリガーを見つけることで,被験者の集中度回復を可能にする.
電車内を想定したユーザー属性による表示広告の最適化手法の提案
< 大学2年 / 研究成果物 >
PRESENT STUDIES
< 大学2年 / 研究成果物 >
- 脳波-動作特徴空間を介した外部環境変化による集中度回復システムの実現 -
人間が集中して作業できる時間には限界があり, 時間と共に作業効率が落ちていくことが知られている.
本研究では集中状態を維持するために
１）主観を排除した集中度推定手法の確立.２）集中度低下時における外部環境変化による集中度回復手法の検証, を行う.
具体的には, 脳波センサーから得られる情報を目的変数, 仕事や作業中の動作から得られる情報,
例えばまばたきやキー入力情報などを説明変数とすることで, 動作から集中度を推定するモデルを構築する.
次に,推論結果から被験者の集中度の低下がみられた場合, 室温やCO2濃度など作業空間内の環境を変化させ,
集中状態を観察し, 被験者の覚醒を誘発するトリガーを見つけることで,被験者の集中度回復を可能にする.
人間が集中して作業できる時間には限界があり, 時間と共に作業効率が落ちていくことが知られている.
本研究では集中状態を維持するために
１）主観を排除した集中度推定手法の確立.２）集中度低下時における外部環境変化による集中度回復手法の検証, を行う.
具体的には, 脳波センサーから得られる情報を目的変数, 仕事や作業中の動作から得られる情報,
例えばまばたきやキー入力情報などを説明変数とすることで, 動作から集中度を推定するモデルを構築する.
次に,推論結果から被験者の集中度の低下がみられた場合, 室温やCO2濃度など作業空間内の環境を変化させ,
集中状態を観察し, 被験者の覚醒を誘発するトリガーを見つけることで,被験者の集中度回復を可能にする.
