LU MIN (ルウ　ミン)

LU MIN

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所属

大学院理工学研究科  数理・電気電子情報学専攻  人間情報工学コース 

生年

1986年
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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 空間情報学

  • モバイルマッピング

  • ユビキタス・マッピング

  • 学習支援システム

  • ラーニングアナリティクス

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出身大学 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2004年09月
    -
    2008年07月

    北京大学   地球と空間科学学院   地理情報システム   卒業

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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2011年10月
    -
    2014年09月

    東京大学  新領域創成科学研究科  社会文化環境学  博士課程  修了

  • 2008年09月
    -
    2011年07月

    北京大学  地球と空間科学学院  地図学と地理情報システム  修士課程  修了

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取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 東京大学 -  博士（環境学）

  • 北京大学 -  修士（理学）

  • 北京大学 -  学士（理学）

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職務経歴（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2022年09月
    -
    継続中

    秋田大学   大学院理工学研究科   数理・電気電子情報学専攻   人間情報工学コース   助教  

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学会（学術団体）・委員会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年09月
    -
    継続中
     

    アメリカ合衆国

     

    計算機協会(ACM)

  • 2020年
    -
    2021年
     

    日本国

     

    Society for Learning Analytics Research (SoLAR)

  • 2018年12月
    -
    継続中
     

    日本国

     

    情報処理学会

  • 2012年08月
    -
    継続中
     

    日本国

     

    日本地図学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 自然科学一般 / 地球人間圏科学

  • 人文・社会 / 地理学

  • 情報通信 / 学習支援システム

  • 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

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学位論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Human-Centered Mapping in Mobile Environments

    Min Lu

      2014年09月  [査読有り]

    単著

    DOI

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研究等業績 【 表示 ／ 非表示 】

    ◆原著論文【 表示 ／ 非表示 】

  • Hierarchical geofencing for location-aware generative audio tours

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    Urban Informatics ( Springer Science and Business Media LLC )  3 ( 1 )   2024年12月  [査読有り]

    研究論文（学術雑誌）   国内共著

    Abstract

    This study aims to restructure a location-aware audio guide mobile application designed for urban walking tours. Traditional points of interest-based geofencing, which triggers automatic guide delivery as users approach specific locations, struggle to provide continuous and consistent storytelling in areas with limited notable spots, thereby diminishing tourist experiences. To address this challenge, we propose a hierarchical geofencing framework that forms the basis for seamless audio guide experiences through scale-based feature switching and the definition of story serialization rules. In addition, this study proposes geofence-to-conversation techniques utilizing text-to-speech engines and large language models to dynamically adapt guide document resources to dynamic tourists’ movements. A demonstration conducted in a historic urban park area highlighted that the guide generation time in both English and Japanese guide modes is significantly shorter than playback duration, confirming technical feasibility for seamless regional storytelling. Furthermore, we define metrics such as starting time errors, ending time errors, undelivered time to evaluate the real-time performance of location-aware audio guide applications. The experimental results demonstrate effective strategies for geofence configuration and operations, enhancing user experiences in our generative audio tours. This intelligent guide approach, designed for complex urban environments, is expected to enrich tourism and foster regional learning.

    DOI

  • まち歩き向け位置情報サービス改善のためのセンサデータ駆動型ライフサイクルの実証

    佐々木 一織, 有川 正俊, Lu Min, 内海 富博, 佐藤 諒

    地図 ( 日本地図学会 )  62 ( 3 ) 1 - 12   2024年09月  [査読有り]

    研究論文（学術雑誌）   国内共著

    <p>To support the design of walking routes based on tourists’ demand, we have attempted to construct a digital feedback system. This system includes methods for creating pedestrian flow heatmaps for regional resources （discovery of potential tourist resources） and scoring recommended walking routes （quantitative evaluation of current walking routes）. As mobile devices are widely used today, the accumulation of GPS location data can be a feasible way to capture pedestrians’ city-scale movements and visualize people flows in the region at a low cost. However, recording their trajectory frequently and continuously leads to a lack of storage space at high speed and difficulties in identifying popular spots and streets from clusters in the GPS heatmap. This research extends our prior work on GPS trajectory articulation to an experimental study in the development of local tourism. This method employs various mobile sensor data to eliminate points of remaining stationary using acceleration data and abstracts indoor points with GPS horizontal accuracy data, achieving a compact and reliable dataset. Section 2 illustrates the conceptual diagram of our mobile collaborative solution：（A） designers input recommended points of interest and walking paths through the web-based editor；（B） self-guided tour applications collect walkers’ mobile sensor data and transmit their logs after the articulation process；（C） the pedestrian flow reporting system generates spot-level and path-level heatmaps with the semantic filtering （e.g., indoor staying and user content） from the dataset. The reporting system also plots the gaps between the designer’s recommended routes and the actual selection by users, called route scoring. In Section 3, using a local tourism business in Akita City as an example, we verify the superiority of our proposal by comparing （i） tracking data generated by trajectory articulation and （ii） tracking data only by GPS location data from the perspective of reliability and compactness. Finally, Section 4 reports that the introduction of our framework can provide deep insights into the improvement of walking route recommendations.</p>

    DOI CiNii Research

  • Data-Driven Geofencing Design for Point-Of-Interest Notifiers Utilizing Genetic Algorithm

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    ISPRS International Journal of Geo-Information ( MDPI AG )  13 ( 6 ) 174 - 174   2024年05月  [査読有り]

    研究論文（学術雑誌）   国内共著

    This study proposes a method for generating geofences driven by GPS trajectory data to realize scalable point-of-interest (POI) notifiers, encouraging walking tourists to discover new local spots. The case study revealed that manual geofence settings degrade the location relevance and user coverage—key objectives of POI notifiers—and hinder the scalability and reliability of services. The formalization presented computationally equips geofence designers with practical solutions through two implementations based on prior GPS trajectory logs: (1) a multiobjective genetic algorithm that suggests cost-effective geofences by providing trade-off visualizations and (2) a user coverage-penalized genetic algorithm that determines an optimal geofence based on the designers’ expectations. The feasibility and stability of the proposed implementations were tested in areas with varying tourist flow patterns. A comparative survey among manual settings, settings incorporating a reliability simulation, and data-driven settings demonstrates significant performance improvements for geofence services.

    DOI

  • Indoor AR Navigation Framework Based on Geofencing and Image-Tracking with Accumulated Error Correction

    Min Lu, Masatoshi Arikawa, Kohei Oba, Keiichi Ishikawa, Yuhan Jin, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    Applied Sciences ( Applied Sciences (Switzerland) )  14 ( 10 ) 4262   2024年05月  [査読有り]

    研究論文（学術雑誌）   国内共著

    DOI

  • How Students Use Learning Analytics Dashboards in Higher Education: A Learning Performance Perspective

    Li Chen, Xuewang Geng, Min Lu, Atsushi Shimada, Masanori Yamada

    SAGE Open ( SAGE Open )  13 ( 3 )   2023年07月  [査読有り]

    研究論文（学術雑誌）   国内共著

    Developed to maximize learning performance, learning analytics dashboards (LAD) are becoming increasingly commonplace in education. An LAD’s effectiveness depends on how it is used and varies according to users’ academic levels. In this study, two LADs and a learning support system were used in a higher education course to support students’ cognitive and self-regulated learning (SRL) strategies. A total of 54 students’ learning logs on three systems and their learning performance scores were collected; descriptive statistics of learning behaviors, Mann-Whitney U test, and lag sequential analysis were used to explore how students with different learning performances used LADs to support their learning. Compared to low-performers, high-performers used the LADs more frequently during preview and review phases and conducted more monitoring and reflection strategies to support their learning. Finally, some practical implications for improving the design and use of LADs were provided.

    DOI CiNii Research

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    ◆国際会議プロシーディングス【 表示 ／ 非表示 】

  • Generative Live Commentaries Interacting with Geospatial Context for Promoting Local Festivals

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    Proceedings of the 2024 8th International Conference on Big Data and Internet of Things ( ACM )    125 - 131   2024年09月  [査読有り]

    研究論文（国際会議プロシーディングス）   国内共著

    DOI

  • Space-Division-Based Pseudo-Occlusion in 3D Trajectory Data Visualization for Indoor AR Navigation

    Yuhan Jin, Xiangling Peng, Kohei Oba, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    Proceedings of the 2024 8th International Conference on Big Data and Internet of Things ( ACM )    138 - 143   2024年09月  [査読有り]

    研究論文（国際会議プロシーディングス）   国内共著

    DOI

  • Geofence-to-Conversation: Hierarchical Geofencing for Augmenting City Walks with Large Language Models

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato

    26th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction ( ACM )  ( 24 ) 1 - 5   2024年09月  [査読有り]

    研究論文（国際会議プロシーディングス）   国内共著

    DOI

  • Adaptive visualization of tourists' preferred spots and streets using trajectory articulation

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu

    Proceedings of the 2nd ACM SIGSPATIAL International Workshop on Animal Movement Ecology and Human Mobility ( ACM )    27 - 32   2022年11月  [査読有り]

    研究論文（国際会議プロシーディングス）   国内共著

    DOI

  • Understanding Student Slide Reading Patterns During the Pandemic

    Boxuan Ma, Min Lu, Shin’ichi Konomi

    Proceedings of 18th International Conference on Cognition and Exploratory Learning in Digital Age (CELDA 2021) ( IADIS Press )    87 - 94   2021年10月  [査読有り]

    研究論文（国際会議プロシーディングス）   国内共著

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    ◆その他【 表示 ／ 非表示 】

  • Enhancing E-Book Learning Dashboards with GPT-Assisted Page Grouping and Adaptive Navigation Link Visualization

    Min Lu, Boxuan Ma, Xuewang Geng, Masatoshi Yamada

    The 15th International Learning Analytics and Knowledge Conference (LAK 2025)     2025年03月  [査読有り]

    研究発表要旨（国際会議）   国内共著

  • Exploring the Role of Metacognition in Enhancing Learning Outcomes through Learning Analytics Dashboard

    Masanori Yamada, Xuewang Geng, Min Lu, Yuta Taniguchi

    Proceedings of eLearn 2024     2024年10月  [査読有り]

    研究発表要旨（国際会議）   国際共著

  • Personalized Navigation Recommendation for E-book Page Jump

    Boxuan Ma, Li Chen, Min Lu

    CEUR Workshop Proceedings ( CEUR Workshop Proceedings )  3667   32 - 41   2024年03月  [査読有り]

    国内共著

  • Adaptable Data-Driven Geofences for Notifying Points of Interest Using Tourists' GPS Trajectories

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Ryo Sato, Tomihiro Utsumi

    Proceedings of the 7th ACM SIGSPATIAL Workshop on Location-based Recommendations, Geosocial Networks and Geoadvertising ( ACM )    2023年11月  [査読有り]

    研究発表要旨（国際会議）   国内共著

    DOI

  • Educational Potential of Map Storytelling Creation using Data Objects-Driven Mobile Mapping Toolkit – KoPpoMai

    Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Ryo Sato

    Abstracts of the ICA ( Copernicus GmbH )  6   1 - 2   2023年08月  [査読有り]

    研究発表要旨（国際会議）   国内共著

    DOI

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Book（書籍） 【 表示 ／ 非表示 】

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科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

  • Research on a Learning Environment based on Synchronized Heterogeneous Devices for Collaborative Learning between Young Students and Seniors in Regional Education

    基盤研究(C)

    研究期間:  2023年04月  -  2027年03月  代表者:  Lu Min

  • 学習行動改善モデルに基づくラーニングアナリティクス基盤の開発と評価

    基盤研究(A)

    研究期間:  2022年04月  -  2026年03月  代表者:  山田 政寛

  • 教育学領域と情報学の融合による教育データリテラシー習得モデル構築への挑戦

    挑戦的研究（開拓・萌芽）

    研究期間:  2021年07月  -  2025年03月  代表者:  山田 政寛

  • Research and Development of a Novel Learning Support Environment on Synchronized Multiple Devices with Affordance

    若手研究

    研究期間:  2020年04月  -  2023年03月  代表者:  Lu Min

  • 連鎖性を考慮した地震による土砂災害予測手法の高度化と実用化研究

    国際共同研究加速基金

    研究期間:  2019年10月  -  2023年03月  代表者:  陳 光斉

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共同研究実施実績 【 表示 ／ 非表示 】

  • 教育大航海時代の羅針盤：学習分析の信頼基盤ReLAXの創出

    提供機関:  九州大学  その他  国内共同研究

    研究期間：  2022年10月  -  2028年03月  代表者:  島田 敬士

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学会等発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • Bridging Traditional and Digital Cartography: Techniques in Dynamic Local Georeferencing

    Quang Sang Tran, Min Lu, Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa

    The First Asian Cartographic Conference (AsiaCarto 2024)  2024年12月  -  2024年12月   

  • レベル化コントロールポイントを用いた局所ジオリファレンシングの実現と評価

    田村公季, Lu Min, 佐々木一織, 内海富博, 佐藤諒, 有川正俊

    2024年度 情報処理学会東北支部研究会  2024年11月  -  2024年11月   

  • スマートウォッチセンサーによる筋力トレーニング姿勢判定手法の開発と検証

    髙橋基, 佐藤諒, 内海富博, 佐々木一織, Lu Min, 有川正俊

    2024年度 情報処理学会東北支部研究会  2024年11月  -  2024年11月   

  • スマートフォンのUWB通信を用いた三辺測位による位置情報サービスの実現と応用

    石川慶一, 内海富博, 佐藤諒, Lu Min, 佐々木一織, 有川正俊

    2024年度 情報処理学会東北支部研究会  2024年11月  -  2024年11月   

  • モバイル端末による UWB を活用した屋内音声ナビゲーションシステムの開発

    石川 慶一, 内海 富博, Lu Min, 佐藤 諒, 佐々木 一織, 有川 正俊

    2024年度電気関係学会東北支部連合大会  2024年08月  -  2024年08月   

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担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2024年01月
    -
    継続中

    情報工学実験Ⅱ

  • 2023年10月
    -
    2023年11月

    基礎情報学C

  • 2023年10月
    -
    継続中

    基礎情報学A

  • 2023年10月
    -
    2024年11月

    基礎情報学B

  • 2023年06月
    -
    継続中

    データ構造とアルゴリズムⅡ

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学外の社会活動（高大・地域連携等） 【 表示 ／ 非表示 】

  • 秋田県立本荘高等学校 数理探究ゼミ(秋田大学連携授業)

    秋田県立本荘高等学校・秋田大学 

    2025年01月
    　
    　

    2年生数理探究クラス 人間情報工学コース・有川研究室
    「スマートフォンのGPSを用いた手形キャンパス散策アプリの開発」

  • 令和6年度秋田大学高大接続教育フォーラム

    秋田大学 

    2024年10月
    　
    　

  • 秋田県立本荘高等学校 数理探究ゼミ(秋田大学連携授業)

    秋田県立本荘高等学校・秋田大学 

    2023年12月
    　
    　

    2年生数理探究クラス 人間情報工学コース・有川研究室
    「GPSセンサーとイラストマップを用いた位置情報サービス(LBS)入門」

  • 令和5年度秋田大学高大接続教育フォーラム

    秋田大学 

    2023年10月
    　
    　

  • 令和4年度秋田大学高大接続教育フォーラム

    秋田大学 

    2022年10月
    　
    　

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