Aクラスター（バス停前パン屋、A4棟講義室、A4棟南西角）
Bクラスター（食堂エントランス、食堂内、桂図書館入口付近、事務管理棟エントランス）
Cクラスター（教務掛事務室、C1-1棟入口守衛室前）
パンデミックの発生の際には、混雑状況を予測し、混雑のピークを避けるために、人々に混雑情報を発して、行動を変えるよう動機付けることが重要です。本研究では、桂キャンパスの様々な場所にWi-Fiパケットセンサを設置し、そこから得られたプローブリクエストを高度な回帰分析や機械学習法を用いて分析することで、混雑が発生しやすい食堂や図書館での混雑を事前に予測することを試みます。Wi-Fiパケットセンサとは、スマートフォン等のWi-Fiを搭載する通信機が発するプローブリクエストを取得し，人や自動車等の流動を計測するためのセンサ・システムのことです。
これまでの研究では、京都市内の観光地にセンサを設置し、主に観光地の混雑状況や観光客の移動パターンの傾向を把握してきましたが、本研究では、桂キャンパスにおける混雑の発生を事前に予測することを目的とします。具体的には、午前に桂キャンパスに通学してくる人数を計測し、その人数からお昼の時間における食堂の混雑具合を予測できるかどうかを調査します。精度の高い予測が可能となれば、食堂の混雑予報を利用者に提示することも考えています。桂キャンパスでの混雑発生予測の研究が進めば、京都の観光地での混雑発生予測にも展開が期待されます。
