(最終更新日:2023-06-07 18:06:28)
  カワイ ユキコ   KAWAI YUKIKO
  河合 由起子
   所属   京都産業大学  情報理工学部 情報理工学科
   職種   教授
業績
■ 著書・論文歴
1. 2022/05/01 論文  A Low-Cost High-Performance Semantic and Physical Distance Calculation Method Based on ZIP Code IEICE Transactions on Information and Systems E105.D(5),920-927頁  
2. 2022/01 論文  Visualization Method for the Spreading Curve of COVID-19 in Universities using GNN 2022 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp)   
3. 2022 論文  A Graph Neural Network-Based Map Tiles Extraction Method Considering POIs Priority Visualization on Web Map Zoom Dimension IEEE Access 10,64072-64084頁  
4. 2021 論文  Multiple Tour Guide Recommendation for the Sharing Economy. IEEE International Conference on Consumer Electronics(ICCE) 1-4頁  
5. 2020/12 論文  Analyzing Diabetics for Food Access Training on the Map with CBAM 2020 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT)   
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経歴
■ 学歴
1.
(学位取得)
奈良先端科学技術大学院大学 博士(工学)
2. ~2001 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報システム学
■ 職歴
1. 大阪大学 サイバーメディアセンター
2. 京都産業大学 情報理工学部 情報理工学科
その他
■ ホームページ
   http://klab.kyoto-su.ac.jp/
■ 受賞学術賞
1. 2005 第6回情報科学技術フォーラム FITヤングリサーチャー賞
2. 2005 電子情報通信学会データ工学ワークショップ(DEWS2005) 優秀プレゼンテーション賞
科研
■ 研究概要
◆研究課題
MaaSのラストマイル移動支援にむけた移動情報利活用基盤の研究

◆研究概要
MaaS(Mobility as a Service)の最寄り駅から目的地迄の移動区間となるラストマイルでは、天候や路面状態等に大きく影響される歩行者(ベビーカーや車椅子を含む)や自転車の安全性・快適性の確保は重要な課題である。しかし、ラストマイル区間は収益性の問題から公共交通が普及しておらず、交通事業者はこれら歩行者らの移動サービスまではカバーできない。そこで、本研究は、事業者がカバー困難なラストマイル移動において、走・歩行時の環境とユーザ状況をモニタリングし分析することで、状況に応じた安全かつ快適な移動情報を提供できる移動情報利活用基盤を構築する。具体的には、ラストマイルにおいて、(1)移動環境のモニタリング機構の開発、(2)移動情報分析による移動状況に応じた経路・状況の可視化、(3)社会実装による受容性の検証に取り組む。これにより、MaaSの最上位レベルである「政策の統合」にむけた行政と市民の連携によるモデルを実践する。本年度は、(2)移動情報分析による移動状況に応じた経路・状況の可視化に取り組む。