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知的財産研究科シーズ一覧

知的財産研究科

小林昭寛 教授

知的財産特許権意匠権商標権著作権不正競争知財情報弁理士

大学院 知的財産研究科の研究シーズ一覧です.

小林 昭寛 (研究科長・教授)

我が国及び諸外国における知的財産制度とその運用

大塚 理彦 (教授)

知的財産権の正当化根拠 / 特許法・商標法・不正競争法における近時の動向 / 企業活動における知的財産法のあり方

尾茂 康雄 (准教授)

我が国における商標を活用したブランドマネジメント手法とその基盤としての商標制度(商標法)における課題

角田 全功 (教授)

“勝ち組”中小食品企業のビジネスモデルと知財マネジメント

高橋 寛 (教授)

著作権の現代的課題に関する調査・研究

内藤 浩樹 (教授)

国際的な産業競争力の強化に向けた知的財産戦略の調査研究

箱田 聖二 (教授)

特許期間延長後の権利範囲、数値限定発明

長谷川 光一 (准教授)

製品開発活動やデザイン活動と知的財産権による保護に関する成功事例・失敗事例の作成 ~中小企業を中心に~

松井 章浩 (准教授)

国際法における財産保護の体系的研究

三浦 武範 (教授)

産学連携関連の知財情報教育

村川 一雄 (教授)

技術標準と知的財産及びアジア知的財産法制度、電気電子技術分野の最新動向

山田 繁和 (教授)

マーケティングとデザイン戦略に関する調査研究

知的財産研究科

研究者INFO: 知的財産研究科 小林昭寛 教授

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越智 徹

オンライン授業への知見の集積

COVID-19の影響により、多くの大学が前期授業開始時期の延期や、日程は予定通りだがオンライン授業形態への移行など、従来とはまったく異なった学習形態への移行に迫られた。 大阪工業大学も例外ではなく、前期授業開始を1ヶ月延期し、結果として前期期間中はほぼオンライン授業で実施された。 今回は、オンライン授業を実施することになった経緯から、オンライン授業の種類や実施方法と実践例、学生の反応について報告する。

松本 政秀

OpenFOAMを用いた混相流解析

PCB(ポリ塩化ビフェニル)分解処理反応器内壁における腐食減肉発生メカニズムを解明するための初期検討として,異種二流体が化学反応を伴わずに混合する過程の熱流体解析を実施している.解析ツールとして,OpenFOAMの混相流解析ソルバー群より,非等温で圧縮性が考慮できる二相/二流体の非定常解析ソルバーtwoPhaseEulerFoam を用いた.腐食性を仮定した高密度流体が反応器隔壁の数mmの隙間から鉛直下方へ流れ落ち,減肉の生じた底部内壁へ到達することが確認できた.

鎌倉 快之

トモグラフィー画像の3次元可視化プログラムの作成

X線CTやMRIなどで撮影したトモグラフィー像(断層画像)の中から,注目領域だけを検出したり,立体構造を想像することは容易ではありません.画像処理技術や手法の応用により,注目領域のセグメンテーションとラベリング,立体構造の再構成を行い,三次元可視化するためのソフトウェアの開発に取り組んでいます.

神村 共住

光学材料のレーザー損傷耐性の非破壊3次元イメージング技術

高レーザー損傷耐性で均質な光学材料の供給が産業用レーザーシステム、半導体露光装置等の性能、信頼性の向上に緊急で不可欠な課題となっている。本技術は、これまで開発してきた基本評価技術にさらに評価用レーザー光源の安定化を図ることで2光子吸収からレーザー損傷耐性を非破壊で高精度計測することを可能にしている。これにより各種光学材料のレーザー損傷耐性を非破壊で3次元イメージング可能な品質評価技術として確立している。

宮脇 健三郎

ROS対応オリジナルロボットによるPBL教育

大阪工業大学ではロボカップジャパンオープンにおいて@ホームリーグという競技に2011年から参加し,PBLのテーマとして活用している. PBLにおいては小型の車輪移動ロボットと大型の競技用ロボットを使い分け,効率的に学習を進められるように配慮している。

中山 学之

生体の運動制御メカニズムを取り入れた人と親和性の高い介護支援ロボット

人間の神経系や筋骨格系の構造は長い進化の過程で日常生活を行うのに適した形に最適化されてきたものと考えられています。本研究では進化の過程で生物が獲得してきた運動制御メカニズムをロボットに取り入れることにより,動力を使用せずに人やモノの自重を支持できる機械式自重補償装置や,脳の運動制御メカニズムを取り入れた環境適応制御,小脳-大脳基底核をモデル化したニューラルネットワークによる予測的な環境認識・最適行動生成を実現する研究を行っています。

佐々 誠彦

高強度テラヘルツ光源の開発

非破壊測定,ガン検査などへの応用が期待されるテラヘルツ時間領域分光測定用の安価で取り扱いが容易な光源の開発を行っています.半導体薄膜やヘテロ構造を利用し,性能向上を図っています.従来,光源励起用に使われていた大型で高価なチタンサファイアレーザーに替え,小型で安価なファイバーレーザーを使用できる素子を開発しています.

小林 弘一

非平面アレイの放射電磁界を机上PCで計算?!

実装先プラットフォームの形状を損なわずにアレイ素子を配置することをコンフォーマルアレイと呼んでいますが、素子数が大きくなると、電磁界シミュレータでは計算時間の面で実用的でありません。そこで、コンフォーマル形状が多項式で表される場合を数学的に解析し、様々なパラメータを一元的に扱うGUIを開発しています。

中村 吉伸

シランカップリング剤によるエポキシ樹脂の高性能化

 超LSIの封止樹脂は,エポキシ樹脂にシリカ粒子が分散されており,界面の接着による高強度化や吸水率低減の目的でシランカップリング剤も加えられている。発表者らは,以下の比較からさらに高性能化できるシランカップリング剤の構造と使用方法を明らかにした。1)前処理法とインテグラルブレンド法  2)構造:界面結合型と疎水化型  3)界面の結合とマトリックスの改質  今後,自動車組立はエポキシ樹脂による接着が主流になるが,この高性能化にも応用可能である。

平井 智康

高分子の精密合成法とその界面構造制御

立体規則性を精密に制御した有機ー無機からなるプラスチック材料を精密重合法に基づき調製した。今回開発した高分子はキラル分子を認識し、螺旋構造を形成することを見出した。また、その螺旋構造はキラル分子を取り除いた後も保持されることも明らかとなり、キラル分離膜を始めとする医療材料への応用展開が期待される。

高田 恭子

デザイン思考に基づく産学連携研究開発モデルの構築

デザイン思考に基づく学部横断型産学連携研究開発を試行し,その過程を分析して学部横断型産学連携研究開発モデルを考察した。市場調査や社会の共感を構築しているためのストーリー作りとしてのビジネス計画が必要となり,これには,研究開発の段階からビジネスを視野に入れた広義における知的財産マネジメントを取り入れる必要がある。これを,R&D工学部の産学連携活動に高田研究室が参加して実践的に検証した。

小林 弘一

レーダ画像から物体の誘電率が分かる?!

地球上の殆どの物体を占める誘電体の誘電率情報はあらゆる分野での基本量です。通常は伝送線路内に小試料を充填し、その前後の変化から誘電率を算出します。問題は木などの空間内に誘電体が分布している場合、どう計測するかです。これに対し、レーダ画像位置の変位と物体の誘電率の関係に着目した新しい計測法を考案しました。壁などの均一に材料が配分されている場合(図2)は材料の誘電率分だけ、空間内に分布している場合(図3)は等価的な誘電率分の位置が変位します。誘電率(水分)と森林バイオマスの相関より、地球規模の環境計測にも応用性があります。

木原 崇雄

高速A/D変換器の非線形性を改善するデジタル補正技術

直接RFサンプリング受信機はA/D変換器(ADC)で数GHzのRF信号を低速のデジタルデータに変換している。この受信機の消費電力を十mW程度に減らせれば、無線端末用集積回路に応用可能となり、その開発コストと市場投入までの期間を軽減・短縮できる。電圧制御発振器(VCO)を用いたADCは高速変換と低消費電力動作を両立できるが、VCOの非線形性により発生する不要波が分解能を低下させる。本展示では、デジタル回路で不要波を低減させることでADCの高速変換・低消費電力動作を実現する技術を紹介する。

水谷 泰治

並列処理の初学者のための図形アニメーションに基づく並列化フレームワークの提案

マルチコアCPUを用いてプログラムの実行性能を上げるためには並列プログラムを作成する必要がある。一般に、並列プログラミングの学習は初学者にとっては容易ではない。その理由として、数値計算問題を題材とすること、および大規模な計算でない限り並列化の効果を実感できないことから、初学者の興味を維持しにくいことが考えらえる。本研究では、並列化の効果を体感しやすく、かつ、平易な教材を扱える並列プログラミングの学習環境として、Processing言語を用いた図形アニメーションプログラムのための並列化フレームワークを提案する。

瀬尾 昌孝

リース機器の循環型物流における需要予測と在庫最適化

出荷と撤去・回収の存在する循環型物流において,最適化技術を利用して需要の期待値を予測するとともに,突発需要等の変動を確率分布を用いて予測した.これにより倉庫や販売店など,全国に点在する数十拠点を対象に在庫最適化を行った.実際の物流システムにも採用され,実務担当者による運用からさらにコストを低減することが可能となった.

藤元 章

二硫化モリブデン/グラフェンの電気特性とガスセンサー応用

〔概要〕酸化膜付きのSi基板上にMoを電子ビーム蒸着させ,Moを硫化させることにより二硫化モリブデン薄膜を作製した.この二硫化モリブデンのトランジスタ動作も確認した.グラフェンと二硫化モリブデンのファンデルワールスヘテロ接合を作製し,その抵抗変化による水素ガスと一酸化窒素ガスの検知特性を調べた.CVDグラフェン単体よりも,二硫化モリブデン/グラフェンのヘテロ接合の抵抗変化が大きいことを確認し,ガスセンサー応用を目指している.

荒木 英夫

匂い検出を目的とした半導体ガスセンサシステム

これまでにもコンピュータを利用した嗅覚について研究されているが、一般消費者が利用可能な形では実用化されていない。このことから我々はだれでも利用可能な人工嗅覚装置の実現を目指して研究を行っている。  人工嗅覚を実現するためには、空気中の化学物質を測定する必要があり、主にガスセンサを用いた研究がおこなわれている。本研究でも安価で取り扱いが容易な半導体ガスセンサを用いている。半導体ガスセンサは反応するガスが異なる種類が提供されており、我々の研究では複数の特性が異なる半導体ガスセンサとマイコンを組み合わせた小型で取扱いが簡単な人工嗅覚装置の実現を目指している。  一般的な半導体ガスセンサはヒータを持ち、内部の温度を管理する必要があるが、このヒータによる加熱を変更することにより感度を変化させることができる。これを利用して、一つのセンサからできるだけ多くの情報を得ることができるハードウエアを作成した。そして、得られた情報から匂いの種類を分類するために、機械学習を取り入れた認識システムを実現し評価を行った結果を示す。

前元 利彦

未来の生活を変える新機能デバイスの開発

今まで半導体として利用されてきたシリコンに比べて異なる性質のもつ半導体や、透明でしなやかな材料を研究することで、新しい機能を持った素子の実現を目指します。たとえば、酸化物半導体に関する研究では透明なディスプレイ・情報端末を実現するための技術や、自在に曲げられるデバイス・センサに関する研究を進めています。これらの技術は未来の生活の利便性を大幅に高めます。

小谷 直樹

強化学習を用いたロボットの知能化

近年,人工知能・機械学習技術の発展もあり,これらの知能化技術をロボットの環境適応能力や自律性の付与の手段として用いることが期待されています.しかし,強化学習を含む機械学習は,一般的に多くの学習時間を必要とする根本的な問題を抱えています.従って,学習時間を短縮することが,実時間で学習する実ロボットにとって,特に解決すべき重要な課題です.私達は,遺伝的アルゴリズムの概念で説明した学習高速化手法を開発し,より高度なロボットの知能化の実現を目指しています.

林 茂樹

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