@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00208972,
 author = {鈴木, 颯馬 and 尹, 泰明 and 立花, 巧樹 and 大和, 佑輝 and 呉, 健朗 and 富永, 詩音 and 小林, 稔 and 宮田, 章裕 and Soma, Suzuki and Teamyoung, Yun and Koki, Tachibana and Yuki, Yamato and Kenro, Go and Shion, Tominaga and Minoru, Kobayashi and Akihiro, Miyata},
 issue = {1},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Jan},
 note = {引き出し型収納家具は人間の生活空間にあふれるモノを片付ける手段として効果的である．しかし時に我々はモノの収納場所を忘れてしまい，必要なときに大事なモノを発見できなくなるという問題がある．この問題を解決するために，我々は，カメラ・開閉センサを装着した引き出し型デバイスと，ニューラルネットワークによる一般名称推定を組み合わせることにより，ユーザが引き出しにモノを収納するだけで，モノの名称・色・収納日時をクエリとして収納場所を検索できるシステムを提案する．本稿では，プロトタイプシステムを用いた検証実験を行った．提案手法により，モノを探すために引き出しを開ける回数やそれに付随する身体的負荷を削減できることを確認した．一方，モノを発見するまでに要する時間や精神的負荷の削減効果は認められなかった．, Pieces of furniture equipped with drawers help us to make living spaces organized. However, we sometimes fail to remember where we stored important objects. To address this issue, we propose a drawer-shaped system equipped with a camera and an open-closed sensor. This system enables users to search an object using a query that consists of name, color and timestamp. With the introduction of a neural network based model for object recognition, users do not need to register object information to the system; they simply store objects in drawers. We developed a proof of concept and conducted evaluation tasks, confirming that our approach can reduce the number of opening times of drawers and physical workload for finding objects. Meanwhile, the system did not reduce the amount of time required and mental load.},
 pages = {44--52},
 title = {FINDrawers：収納物を検索可能な引き出し型システム},
 volume = {62},
 year = {2021}
}