新熊研究室 (情報工学科社会情報ネットワークデザイン研究室) は、予測的な防犯のために、多数のドローンが自律分散協調し、センシング、データ転送、コンピューティング、パトロールの4つの役割を遂行する警備システムの研究を行っています。 ドローンは移動性が高いため、広範囲でのデータの収集と配送に秀でており、犯罪抑止に有用です。多数のドローンを制御・配置し、犯罪を予測するには高度な機械学習（ML）技術が必要です。

　本研究では、ドローンで構成される無線エットワークにおいては、通信のロスも多いですが、強化学習と分散ML推論により、通信ロスに対しても耐性があり、犯罪を効果的に抑止できるシステムを研究しています。

（新熊研究室）

センシングやモニタリング用のインフラを敷設するには、多くのコストが必要となります。代表的なものとして、Wi-Fiネットワークを構築することが一般的ですが、大きな建物をカバーするためには多数のアクセスポイントを設置する必要があります。

そこでLPWAと呼ばれる広範囲な通信が可能な方式も検討されているものの、広範囲な通信をするためには通信速度を十分に下げる必要があることや、屋内では遮蔽等により、広範囲な通信が難しいことが問題となります。

本研究では、LPWAとマルチホップ通信技術を応用し、屋内での通信インフラを簡単かつ柔軟に構築するためのシステムを検討しています。既存のマルチホップ通信では、中継する端末を事前に決定しますが、通信環境の変化した場合、最適な経路も時間とともに変化します。本研究では、中継経路を事前に決定せず、その場の状況に応じて中継する端末を選ぶことで、そのような影響を抑制しています。

（山崎研究室）

　Smart City等公共性の高い場所においては誰でも自由に入室可能な施設が多く，盗難を含む犯罪防止のための仕組みが求められています．

　ある施設を初めて訪問する場合，訪問者は五感を用いて周囲の情報を取得し，その情報から不安・恐怖を感じ取り，様々な行動が抑制される傾向にあります．これにより，その施設をよく知っている人と比較すると，挙動に不審点が見られる可能性があります．　

　本研究では，ある特定の施設や部屋への訪問者の挙動を映像から解析し，その訪問者が部外者であるかどうかを推定するための手法を検討しています.

(上岡研究室)