アーバンコンピューティング
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アーバンコンピューティンググループでは，エリアレベル・都市レベルといった広範囲を対象に，より効率的で快適な生活を実現するための研究を行っています． バスの運行実績のような交通に関するデータ，パケットセンシングやGPS・カメラで得られる人流に関するデータの分析が主となっています． また，都市レベルの大規模人流交通流連携シミュレーション基盤の開発も行っています．
Wi-Fiパケットセンサを用いたレジャー施設人流推定
本研究では，東山動植物園に設置したWi-Fiパケットセンサを用いて，入園者の人流推定を行っています．スマートフォンやタブレット等のWi-Fi機器から送信されるプローブリクエストに含まれるMACアドレスに匿名化処理を施したうえで，入園者ごとの移動系列データを作成します．作成した移動系列データを分析し，園内の混雑度合いや移動ルートなどを推定します．推定した人流データを用いて，効率的な施設運営や入園者に向けた様々なサービスの構築を目指します．
3D通過センサを用いたプライバシーアウェア人流推定
本研究では，対象とするエリアの出入り口に設置した3D通過センサを用いて，プライバシーに配慮した人流推定を実現します．センサから得られるデータは，通過した人の身長・歩行速度・通過時刻・通過方向のみであるため，GPSやWi-Fiセンシングなどプライバシーに関わる情報を取得しません．全センサでの入退場間の身長や歩行速度の類似度を用いて，時間的に一人の動きと考えられるものを抽出して推定します．
粒度や形式の異なる時空間データの統一的保存抽出システム
モバイル端末やセンサ技術の進歩により多くの時空間データを得られるようになりつつあります．しかし，サンプルレートや解像度・フォーマットが異なる異種センサのデータを，容易・統一的に扱うための検討が十分なされているとはいえません．本研究では，時空間粒度が異なる複数種類のセンサデータをユーザが望む時空間粒度に変換できるシステムを作成します．粒度変換可能なデータを扱えるデータベース，データを統一形式で保存する機能，任意の粒度でデータを抽出する機能にわけて実現します．
異種ドメインエージェントを扱えて動的変更も可能な大規模分散シミュレーション基盤
人流・交通流のシミュレーションは，都市計画や避難計画・渋滞の予測/解析など，さまざまなところで活用されています． 本研究では，大規模化や異種シミュレータ間連携，データ同化、動的拡張という四つの機能を備えた，人流交通流シミュレーション基盤の研究開発をしています．エージェントの種類やエリア毎に分散して処理を行う分散型シミュレーションモデルを採用しています．また、複数資源への分散機能や柔軟な分散システム「Synerex」の使用など，さまざまな工夫を行いパフォーマンスの向上を図っています．