Yodai Hirano

Yodai Hirano

平野陽大

奈良先端科学技術大学院大学所属
社会人学生(博士後期課程)

外資系コンサル会社所属
(2020/6~)コンサルタント

奈良先端科学技術大学院大学

About Me

Yodai Hirano (平野 陽大).
奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学領域 ユビキタスコンピューティングシステム研究室 所属. 2020年4月から博士後期課程に進学. 研究テーマは主に観光計画の最適化で,ヒューリスティックアルゴリズムを用いた多目的経路探索の研究に従事している.
遺伝的アルゴリズムや,巡回セールスマン問題に関連したテーマに関心がある
2018年から積極的にハッカソンやビジネスコンテストに参加しており,趣味はモノづくり.

興味・関心

  • 電子工作
  • ハッカソン
  • 経路探索
  • コンサルティング

学歴

  • 修士(工学), 2020

    奈良先端科学技術大学院大学 先端科学技術研究科 情報科学

  • 学士(工学), 2018

    大阪大学 工学部 応用理工学科 機械

  • 高校, 2014

    甲陽学院中学校・高等学校

Skills

技術

Android App

70%
Java/Kotlin/Flutter

DataBase

40%
SQL/Firebase

Backend

60%
Golang/Python/Node.js

Web App

60%
Vue.js

Electronics

40%
Eagle/Fusion360/C/Arduino

Experiment

経歴

 
 
 
 
 

アナリスト

アクセンチュア株式会社(Accenture Japan Ltd)

Jun 1010 – Present 〒107-8672 東京都港区赤坂1-8-1 赤坂インターシティAIR
所属予定
 
 
 
 
 

大学生(博士後期)

奈良先端科学技術大学院大学

Apr 1010 – Present 〒630-0192 奈良県生駒市高山町8916番地−5
先端科学技術研究科 情報科学領域
ユビキタスコンピューティングシステム研究室に所属
社会人ドクター
多目的最適化アルゴリズムと,経路探索を主に研究
 
 
 
 
 

インターン

株式会社ナビタイムジャパン

Feb 18180 – Feb 28280 〒107-0062 東京都港区南青山3-8-38南青山東急ビル
開発インターン
業務はAndroid版 Navitime App のUI変更
 
 
 
 
 

大学生(博士前期)

奈良先端科学技術大学院大学

Apr 1010 – Mar 31310 〒630-0192 奈良県生駒市高山町8916番地−5
先端科学技術研究科 情報科学領域
ユビキタスコンピューティングシステム研究室に所属
多目的最適化アルゴリズムと,経路探索を主に研究
 
 
 
 
 

大学生(学士)

大阪大学

Apr 1010 – Mar 31310 〒565-0871 大阪府吹田市山田丘1−1
工学部 応用理工学科 機械コース
学部1~3年生では体育会アーチェリー部に所属
学部4年生では工学部 応用理工学科 森島研究室に所属
ソフトロボティクスを専攻し,自律型昆虫ロボット開発のための研究に従事

Awards

受賞

優秀賞

・ytv ✕ NAISTハッカソン in 奈良 by MA 2019
・emo-TV (テレビを通して多くの視聴者が感情を共有するアプリ)
・Hackathon/ Machine Learning/ Android App

優秀プレゼンテーション賞

・ユーザのリソース消費を考慮した意思決定支援のための複数観光経路提示手法
・情報処理学会 DICOMO 2019
・Domestic Conference/ Tour Planner/ Multi-Objective GA/ Route Search/ Decision Making

庵町屋ステイ賞(企業賞)

・ビジネスモデル発見&発表会 近畿大会 2018
・ヨクスル (高齢者向けエナジーハーベスティングインソール)
・Business Contest/ Monitoring System/ Sensor/ Energy Harvesting

Finalist賞, Innovator 認定, ロックオン賞(企業賞)

・JPHACKS Award Day 2018
・Superdry.極度乾燥 (するやで) (通知機能付きスマートハンガー)
・Hackathon/ Monitoring System/ Sensor/ Smart Hanger

最優秀賞

・第1回ナノコン応用ハッカソン2018
・EXT-SAFE (高齢者向け環境見守りシステム)
・Hackathon/ Monitoring System/ Smart House/ Sensor

優秀賞

・ALLC(ウォーキング強制アプリ)
・第6回学生スマートフォンアプリコンテスト 2018
・Hackathon/ Android App/ Walking/ Decision Making

Best Presentation Award

・生体機械融合型ロボットによる自立分散センサネットワークの構築に関する研究
・日本機械学会関西学生会 学生員卒業研究発表講演会 2017
・Domestic Conference/ Madagascar hissing cockroach/ Swarm/ Acceleration

Projects

成果物

*

Line bot

予約機能を持ったLine Bot.Google SpreadSheet & Google Calendar と連携して管理する.

KTourLog

京都観光中のGPSデータを取得するアプリ.共同研究の実験用に作成.Google Play Store に公開済み.(現在サーバ停止中)

EMO-TV

テレビ視聴者の表情を認識し,その時の感情を推定.これにより各ユーザにテレビを前にしての臨場感や、まるでみんなと見ているような一体感を提供.

通信型ドライブレコーダーを活用した観光ルート動画提供サービス

「第46回東京モーターショー2019」に出展.ドライブレコーダー動画による観光経路による経路可視化サービス.

Superdry. 極度乾燥(するやで)

洋服を掛けるだけで洗濯物の乾き度合いを可視化する Smart Hanger.可視化ツールはアプリとブラウザの二種類に対応.

EXT-SAFE

トリリオンノードを使った,簡易スマートハウスを実現できる,高齢者向け拡張型見守りデバイス.

Publications

発表

動画キュレーションによる観光経路案内システムの提案と動画収集実験

満足度の高い観光を行う上で,観光地の事前情報を知ることは重要である.特に観光経路の詳細を知るには,情報量の多い動画コンテンツが有効である.しかし,観光地を巡る経路をすべて動画で視聴するのは時間がかかるため,現実的とは言えない.そこで,観光経路動画のうち重要な部分のみを残したキュレーション動画を作成することで,短時間かつ必要な情報を伝える観光経路案内システムを検討した.また,観光経路案内システムに必要不可欠な動画収集について,動画収集実験を行った.

ユーザのリソース消費を考慮した意思決定支援のための複数観光経路提示手法

一般的に,観光の主目的は満足度を得ることにあり,そのためにユーザは多くの要素(回る観光地やコストなど)や制約(使える時間,予算など)を同時に考慮して計画を立てる必用があるが,これはユーザにとって負担の大きい作業である.この観光経路問題を困難にしている原因の一つに,観光によって得られる満足度と,ユーザが移動や観光地で消費するリソース(金銭・時間・体力)のトレードオフを考え無ければならず,単一の最適解を求められないことがあげられる.最終的なユーザの意思決定の手助けを行うためには,これらのトレードオフをすべて考慮した上で,ユーザに複数の解(ツアープラン)を提示することが望ましいが,我々の知る限りではこのようなシステムは存在しない.本論文では,はじめに観光経路探索問題を金銭・時間・体力の初期値を入力とした多目的最適化問題として定式化する.この問題は NP 困難であるため,ヒューリスティックアルゴリズムの一つである遺伝的アルゴリズムNSGA-IIをベースにした,準パレート最適解を迅速に探索するためのアルゴリズムの提案を行う.最後に,アルゴリズムの有効性を評価するために,京都市東山区にある 30 ヵ所の観光地を対象に提案アルゴリズムを適用することで,出力される解が有意であり現実的な計算時間で算出できることを示す.

A Method for Generating Multiple Tour Routes Balancing User Satisfaction and Resource Consumption

In general, it is a complicated and time-consuming task for a tourist to plan a satisfactory sightseeing tour, because he/she must take into account var- ious factors and constraints (e.g., budget, available time, etc) at the same time. This difficulty comes from the fact that there is a trade-off between the satisfac- tion/experience obtained by the sightseeing tour and the resource consumed for the tour, hence the optimal solution is not unique. To help decision making, it is desir- able to show the tourist a variety of solutions (i.e., tours) considering the trade-off in various ways, but to the best of our knowledge, no existing methods/systems provide such a wide variety of solutions. In this paper, we formulate the sightseeing tour recommendation as a multi-objective optimization problem with money, time and stamina consumption of a tourist and satisfaction degree obtained by the tourist as independent variables. Since this problem is NP-hard, we propose a heuristic al- gorithm to quickly obtain semi-pareto optimal solutions based on genetic algorithm NSGA-II. We applied the proposed method to planning tours targeting 30 tourist spots in Higashiyama-area of Kyoto, Japan. As a result, our algorithm could output semi-pareto optimal solutions in reasonable time.

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