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所属 |
情報データ科学部 情報データ科学科 |
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生年 |
1986年 |
出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】
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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
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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
職務経歴（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2025年10月-継続中
秋田大学 情報データ科学部 情報データ科学科 講師
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2025年04月-2025年09月
秋田大学 情報データ科学部 情報データ科学科 助教
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2022年09月-2025年03月
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
学会（学術団体）・委員会 【 表示 ／ 非表示 】
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2022年11月-継続中
日本国
IEEE
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2020年09月-継続中
アメリカ合衆国
計算機協会(ACM)
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2020年-2021年
アメリカ合衆国
Society for Learning Analytics Research (SoLAR)
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2018年12月-継続中
日本国
情報処理学会
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2012年08月-継続中
日本国
日本地図学会
研究分野 【 表示 ／ 非表示 】
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自然科学一般 / 地球人間圏科学
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人文・社会 / 地理学
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情報通信 / 学習支援システム
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情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション
学位論文 【 表示 ／ 非表示 】
研究等業績 【 表示 ／ 非表示 】
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歴史的地図リテラシー促進のための動的局所ジオリファレンシングWebプラットフォームの開発と応用
LU Min, TRAN Quang Sang, 佐々木一織, 田村公季, 有川正俊, 有川正俊
地図 ( 日本地図学会 ) 63 ( 2 ) 37 - 52 2025年06月 [査読有り] [招待有り]
研究論文（学術雑誌） 国内共著
<p>Historic maps are not merely records of past geospatial information; they also mirror the social, cultural, and technological contexts of their era. Because these maps often feature deliberate distortions, stylized perspectives, and selective details, understanding them requires advanced map literacy—a skill set that includes recognizing cartographic biases, contextual intentions, and the expressive artistry behind historical representations. However, conventional georeferencing methods—which typically apply a single global transformation—can diminish the uniqueness of bird’s-eye-view or pictorial maps by forcibly “correcting” local variances in scale and orientation. This undermines the very features that make historic maps valuable resources for cultivating deeper spatial awareness and interpretation skills.</p><p>In response to these challenges, we propose Dynamic Local Georeferencing (DLGR), an approach designed to preserve and highlight mapmakers’ intentions while aligning historic maps with modern coordinate systems. DLGR subdivides a historic map into small triangular regions using a Triangulated Irregular Network (TIN), then applies local affine transformations to each region. This allows for area-specific alignment that more accurately captures each map’s inherent distortions.</p><p>To facilitate both practical use and the development of map literacy, we developed a web platform called DLGR Mapper. One of DLGR Mapper’s key features is its ability to maintain the original integrity of historic maps while allowing users to easily identify corresponding points, lines, and areas with modern web maps and other historic maps. By enabling users to interactively place and adjust control points, DLGR Mapper transforms georeferencing into a hands-on exploration of cartographic design choices. Through real-time visualization of how the map reshapes, users gain a critical understanding of how historic maps were drawn, what they sought to emphasize, and why certain distortions were introduced. Case studies of Yoshida Hatsusaburo’s 1936 bird’s-eye-view map of Akita City and multiple historic maps of the former Kakunodate Town and Araya Town illustrate how DLGR Mapper reveals the layered narratives embedded in cartographic artifacts.</p><p>By turning georeferencing into an interpretive learning process, DLGR can contribute to fostering heightened map literacy and encouraging deeper engagement with the cultural and historical dimensions of cartography. Furthermore, DLGR can support users in performing spatial reasoning directly on historic maps, enhancing their ability to critically analyze geographic relationships and the historical narratives embedded in cartographic representations. Finally, future developments may involve integrating more flexible transformation models, 3D spatial data, and AI-driven control-point identification to further enhance the tool’s accuracy, usability, and educational impact in advancing historical map literacy.</p>
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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. -
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>
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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.
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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
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Ren Kurosaki, Masatoshi Arikawa, Ryoo Fujiwara, Iori Sasaki, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato
Proceedings of the 2024 8th International Conference on Big Data and Internet of Things ( ACM ) 114 - 119 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
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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
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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
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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
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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 ) 37 - 43 2023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
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歴史的地図の位置の不整合や表現の違いを読み解くためのWebマッピングツールの提案と実装
TRAN Quang Sang, LU Min, 佐々木一織, NUR Shafiza Binti Mohd Afandi, 有川正俊
日本地図学会定期大会発表論文・資料集 2025 2025年08月
研究発表要旨（全国大会，その他学術会議） 国内共著
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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
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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
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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
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Learning Analytics Dashboard Supporting Metacognition
Li Chen, Min Lu, Yoshiko Goda, Atsushi Shimada, Masanori Yamada
Balancing the Tension between Digital Technologies and Learning Sciences ( Springer International Publishing ) 129 - 149 2021年02月 [査読有り]
国内共著
◆原著論文【 表示 ／ 非表示 】
◆国際会議プロシーディングス【 表示 ／ 非表示 】
◆その他【 表示 ／ 非表示 】
Book（書籍） 【 表示 ／ 非表示 】
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Ubiquitous Mapping: Perspectives from Japan - Chapter 2: Ubiquitous Digital Storytelling with Local and Dynamic Georeferencing of Analog Maps
Masatoshi Arikawa, Min Lu ( 担当： 共著 )
Springer Singapore 2022年07月 ISBN: 978-981-19-1535-2
学術書
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あいまいな時空間情報の分析 「第10章 イラストマップをGPS連動させるストーリーマッピング作成利用環境」
有川正俊, Lu Min, Si Ruochen ( 担当： 共著 )
古今書院 2020年 ISBN: 9784772220293
教科書・概説・概論
学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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Best Reviewer Award
2025年07月 IEEE Technical Committee on Learning Technology In recognition for providing detailed and constructive reviews consistently for the manuscripts submitted at 25th IEEE International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2025), Changhua, Taiwan, during July 14 to 17, 2025
受賞者： Min Lu
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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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
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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
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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
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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
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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
共同研究実施実績 【 表示 ／ 非表示 】
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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
学会等発表 【 表示 ／ 非表示 】
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モバイル AR 時空間写真鑑賞の拡張に資する画面外誘導 UI と写真立体表示手法の研究
黒崎蓮, Lu Min, 佐々木一織, 内海富博, 佐藤 諒, 有川正俊
2025年度情報処理学会東北支部研究会 2025年11月 - 2025年11月
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教師の授業改善プロセスを支援するラーニングアナリティクス・ダッシュボードの形成的評価
樋口 尚宏, 耿 学旺, Lu Min, 山田 政寛
教育学習支援情報システム（CLE）研究会の第47回研究発表会 2025年11月 - 2025年11月
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ジオフェンス・ネットワークと基準点座標正規化に基づく屋内 AR 誘導システムの設計と実装
Jin Yuhan, Yang Yiming, Nik Khairul Iqman Bin Nik Mansor, Lu Min, 佐々木一織, 内海富博, 佐藤 諒, 有川正俊
2025年度情報処理学会東北支部研究会 2025年11月 - 2025年11月
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A Data-Driven Ecosystem for AI-Enhanced Cultural Narratives with Tourist and Citizen Participations
Iori Sasaki, Masatoshi Arikawa, Min Lu, Tomihiro Utsumi, Ryo Sato
PNC 2025 Annual Conference and Joint Meetings 2025年09月 - 2025年09月
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モバイルAR写真体験における画像マーカー認識簡略化と視点誘導UIの設計と実証
堀井 祐作, 藤原 稜大, 有川 正俊, 黒崎 蓮, Lu Min, 佐々木 一織
2025年度電気関係学会東北支部連合大会 2025年09月 - 2025年09月
担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】
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2024年01月-継続中
情報工学実験Ⅱ
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2023年10月-2023年11月
基礎情報学C
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2023年10月-継続中
基礎情報学A
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2023年10月-2024年11月
基礎情報学B
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2023年06月-継続中
データ構造とアルゴリズムⅡ
学外の社会活動（高大・地域連携等） 【 表示 ／ 非表示 】
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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・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