スクンビットモデル・タスクフォース会議と新規共著論文

（1）スクンビットモデル・タスクフォース会議

2022年5月23日、日本とタイの主要メンバーが、プロジェクト目標であるQOL向上と低炭素社会を実現するための交通政策パッケージ、『スクンビットモデル』の具体的内容、とりまとめ方、スケジュールなどについて協議するタスクフォース会議を開催しました。タスクフォースは、スクンビットモデルの概要をまとめたコンセプトペーパーを6月中に作成することとし、目次案、執筆者などに合意しました。スクンビットモデル案は、今後バンコク都庁などに提示して理解を促進し、コメントを取り付ける予定です。

スクンビットモデルの目次案

（2）新規共著論文発表

2022年5月20日、研究グループ3の新しい共著論文が国際誌 IEEE Access に掲載されました、全文は以下のリンクから閲覧できます。プロジェクトが発表した共著論文は13報に達しました。

The Bangkok Urbanscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding Using Enhanced Encoder-Decoder With Atrous Depthwise Separable A1 Convolutional Neural Networks

Kitsaphon Thitisiriwech, Teerapong Panboonyuen, Pittipol Kantavat, Yuji Iwahori and Boonserm Kijsirikul
IEEE Access 2022, Volume 10, 59327 - 59349

• The Bangkok Urbanscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding Using Enhanced Encoder-Decoder With Atrous Depthwise Separable A1 Convolutional Neural Networks（英語） （外部サイト）