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ホーム仮想生活空間認知トレーニング支援システム
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクスライフサイエンス
学科の分類
情報科学部情報メディア学科

仮想生活空間認知トレーニング支援システム

情報科学部

情報メディア学科

インタラクションデザイン研究室

佐野睦夫 教授

仮想現実認知リハビリテーション

本研究では,仮想生活空間認知トレーニング支援システムを提案し,下記の内容を確認した. (1)仮想空間における片づけ行動の振り返りによる認知トレーニングシステムを提案し,健常者に対する実験ではあるが,振り返りありのVR片づけトレーニングシステムは,通常の認知トレーニングと較べて,認知機能を向上させることを確認した. (2)本提案システムは,トレーニングの難易度に応じ,適切なアイテムを設定・追加・削減することにより,認知機能に合わせた段階的な認知トレーニングが実現できる能力を有している.

研究者INFO: 情報科学部 情報メディア学科 インタラクションデザイン研究室 佐野睦夫 教授

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鎌倉 快之

カメラを用いた人の非接触状態計測

カメラの映像から顔や顔のパーツ,身体の動きを検出して生体信号を計測したり,計測した情報を応用するシステムを作成しています.また,計測したデータが,実際のセンサで計測したデータとどのくらい一致するのか,どんな風に違っているのかについて比較,解析しています. カメラを用いたウェアレス(非接触)での計測とその応用について検討しています.

橘 未都,

安全なダンスの取り組みを目指した基盤構築

ダンスが必須化され,健康増進を目的としダンスが運動手段として取り入れられるようになったことで,日本におけるダンス人口は増加傾向である.しかし,ダンスは長年芸術性を重油視してきたため,として認識されてきたため,医科学的な視点での介入は少なく安全性への配慮はまだ整っていない.また,障害発生の多さはこれまでの研究で明らかになっているにも関わらず,その要因は不明の場合が多い.ダンス動作やダンス受講者の持つ特性を評価し,障害発生状況を調査することで,安全に対する指針や,障害予防の基盤を構築する.

大島 一能

IoTとAIを活用したネットワークデザイン手法

 情報通信ネットワーク研究室では、IoTネットワーク技術や機械学習、AIを活用したネットワークデザイン手法の研究に取組んでいます。本サイトでは次の各テーマの概要を説明させて頂きます。 (1) 深層学習を活用した屋内位置検出: GPSなどの電波受信が難しい屋内で位置情報を利用するサービスの需要が拡大しています。BLE の電波強度(RSSI)を深層学習により分析して位置検出を行う手法を研究しています。 (2) AIを活用した局地的豪雨予測方式: 降雨観測レーダや雲画像等の気象データを活用した局地的豪雨の予測方式を研究しています。 (3) その他の研究課題: IoT と AI を活用したドローン自律制御方式や可視光LED通信の応用システム等も進めています。

眞銅 雅子

プラズマ照射による植物の成長促進と機能性改善

近年の食の安全性への関心や、健康志向による機能性食品の需要増に応えるため、薬品を使用しない殺菌・消毒処理および農産物の持つ機能性の改善が望まれています。一方で、半導体産業等で使用されるプラズマは電子・イオンに加え化学的活性の高い粒子(活性種)を多量に含み、農業・医療分野においても幅広い用途が見込まれます。本研究では、植物種子等の生体表面にプラズマ照射を行うことで、種子表面の殺菌や、成長の促進、鮮度保持、機能性の向上等を目指しています。

皆川 健多郎

ものづくり人材育成のための教材開発とその検証

生産性向上はモノづくり現場のみならず、多くの現場における喫緊の課題となっている。かつてはこれらの課題に取り組む人材育成は、小集団活動やOJTも含め活発におこなわれていたが、長引く景気低迷、生産の海外移転などにより、近年ではその取り組みは必ずしも十分とは言えない。特にモノづくり現場では人口減少に伴う人手不足、またその対応としての外国人労働者の受け入れなど、生産性向上への対応は急務といえる。本研究代表者は、これまで1,000回を超える製造現場訪問を通じて、現場での実態を把握するとともに、問題解決のための教材開発ならびに教材を活用したセミナーの実施を進めてきた。さらにここにIoTも融合し、さまざまな現場にて自律的に生産性向上を実現する取り組みの推進と、経営工学(管理技術)の普及を目的としている。

村田 理尚

熱電発電に必要な高性能 n 型熱電フィルムを開発

未利用の排熱から発電する熱電発電技術に関して、大気安定な塗布膜としてはこれまでで最も高い性能をもつ有機系n型熱電フィルムの開発に成功しました。n型半導体の材料の水分散液にエチレングリコールを添加剤として加える独自の環境調和型の手法を開発しました。多様な形状に貼り付けて利用する柔らかい熱電変換素子としてIoT社会への貢献が期待されます。

藤 博之

量子幾何学の応用研究

数理物理学の研究分野の一つに量子幾何学があります.量子幾何学は理論物理学のアイデアを基に表現論や代数幾何,位相幾何といった数学の諸分野を結びつける研究分野です.この研究分野の応用研究の一つとして,ファットグラフに基づくRNAおよびタンパク質の構造分類問題に取り組んでいます.

椎原 正次

生産スケジュール改善サイクルの開発

 生産スケジュール改善サイクルは、ロット分割を段階的に進めることにより、段取り回数の増加を抑えつつ良好なスケジュールを得るための仕組みである。ロット分割は、生産スケジュール改善のための有効な手法の一つであるが、分割によってロット数が増えることになる。その結果として、総段取り時間が増加するだけではなく生産統制を複雑にしてしまう。このサイクルは四つのフェーズから構成され、受け入れ可能な総経過時間となる生産スケジュールが得られるまで繰り返す。

重弘 裕二

遺伝的アルゴリズムに基づく鉄道ダイヤの生成自動化

現代社会において鉄道は不可欠なものとなっており、鉄道ダイヤの乱れは多くの人に影響を及ぼす。しかしダイヤの乱れは様々な原因によって生じるため、完全になくすことは難しい。ダイヤの乱れが生じると運行計画の変更を行う必要があるが、変更案の作成は人手に頼らざるを得ないため、多大な時間が必要となる。そこで本研究では、研究の最初の段階として、遺伝的アルゴリズムを用いて鉄道ダイヤの自動生成を試みる。

西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

Mellor Andrew

Vocabulary Acquisition

Acquisition of vocabulary is essential for learners of English. Successful learners need to make decisions about what vocabulary to learn, what aspects of vocabulary knowledge to master and how to study the vocabulary effectively. Vocabulary includes not only single word items but also multiword items. Learners have to decide which items to concentrate learning on. Items which occur more frequently in English may be useful but learners also need to acquire items relevant to their personal interests and circumstances. Vocabulary knowledge is multi-dimensional including elements related to form, meaning and use. This knowledge may develop through stages of receptive and productive ability. There are many strategies that can be used to learn vocabulary effectively. Points to consider may be whether to learn vocabulary in context or in isolation, whether to learn vocabulary in semantic groups, and how to reinforce learning for effective acquisition.

小池 一歩

絹フィブロインで酵素を固定化した拡張ゲート型バイオセンサー

市販MOSFETのゲート端子に絹フィブロインで酵素を包括固定した電極を接続した拡張ゲートFET型バイオセンサーを開発しています。体液に含まれる様々な健康指標マーカを長時間連続モニタリングできれば、病気の予防や早期発見に役立てることが可能です。これまで、拡張ゲート表面に生体適合の絹フィブロインを用いてグルコース酸化酵素を包括固定したところ、以下の結果が得られています。固定化する酵素の種類を選ぶことで検出対象を変えることができるため、本研究のセンサー構成や酵素固定化技術は汎用性が高いといえます。 ①センサーの性能が一ヶ月以上保たれた。 ②繰り返し、かつ、連続動作が可能であった。 ③血中に含まれるグルコースよりも二桁低い濃度(尿や唾液に含まれるグルコースのレベルに対応)を検出可能であった。 ④酵素膜に対してアルコール殺菌や60℃低温殺菌が可能であった。

井上 剛

生体電位計測を用いたアプリケーションの創出

ヒトの体からは臓器の活動や筋の収縮に伴い微弱な電気信号(生体電位)が発生しています.医療現場で病気の判断等に用いられていたこれらの電気信号は,近年の計測技術の発展によりより日常での計測が可能になりつつあります.生体電位の計測結果からはユーザの状態,例えばどのくらい心拍が変動しているか?どのくらい筋力が発揮されているか,などが定量化できるため,この定量値を基づいて自然な形でユーザを「推定・理解・予測」する様々なユーザ支援アプリケーションの実現が可能となります.

河合 紀彦

映像中から物体をリアルタイムで除去する隠消現実感

隠消現実感(Diminished Reality)とは、映像中の不要物体の上に背景画像を重畳することで、不要物体をリアルタイムで視覚的に取り除く技術であり、映像中に仮想的な物体を重畳する拡張現実感(Augmented Reality) とは反対の概念を持ちます。本シーズでは、画像修復技術を用いて不要物体の周辺情報から尤もらしい背景画像を生成し、かつ背景の形状を推定することで、移動するカメラの映像から物体をリアルタイムで取り除きます。

脇田 由実

人同士のコミュニケーションを支援する

会話時の声の音響的特徴(ピッチ、パワー、周波数特性など)及びしぐさの動的特徴の時間変化度合いを観察することで、会話が楽しく進行しているかそれともギクシャクしているかなどの会話の雰囲気を推定できることがわかってきました。この技術を用いた会話支援システムを構築中ですが、他にも、高齢者の理解度衰え推定、場の雰囲気盛り上げシステム、学習支援システムなど、幅広いアプリケーション展開を図っています。

芦高 恵美子

神経障害性疼痛治療薬の開発

神経障害性疼痛は、糖尿病、癌、脊髄損傷に伴い、末梢神経系や中枢神経系の損傷や機能障害によって引き起こされる。痛覚過敏、本来痛みと感じない「触る」などの刺激が痛みとなるアロディニア(異痛症)、自発痛が見られる。非ステロイド性抗炎症薬やモルヒネなどの麻薬性鎮痛薬でも著効しない難治性の慢性疼痛である。神経ペプチド・ノシスタチン誘導体が経口投与で鎮痛作用をもつことを明らかにした。また、遺伝性結合組織疾患のエーラス・ダンロス症候群の慢性疼痛マウスモデルを確立した。

井垣 宏

リモート環境におけるチーム開発のためのモブプログラミング支援システムの検討

複数人でソフトウェア開発を行う手法の一つとして,モブプログラミングやペアプログラミングといったというものがある.モブプログラミングでは,開発者らは端末を操作するドライバと開発画面を見ながら意見を出してドライバをサポートするナビゲータと呼ばれる役割に分かれ,役割を短時間で交代しながら開発を進めていく. 本研究室では,コロナ禍の現状を受けて,このモブプログラミングをリモート環境で実施している.実際に対面からリモート環境に移行するにあたり,引き継ぎ作業や開発者間のコミュニケーションにおいて課題が有ることがわかった.そこで本研究では,モブプログラミングのそれぞれの役割に特化した支援を目的としたビデオ会議システムの開発を目指していく.

見市 知昭

コロナ放電を用いた新規な活性酸素種供給法

液面にコロナ放電を照射すると生成した活性酸素種がイオン風によって液中まで輸送されます。現在、我々はこの現象を利用して液中に含まれる有害有機物の分解を行っており、その結果、従来の技術では困難な難分解性物質が分解できることを明らかにしています。また、従来法では利用できてない新たな活性酸素種が本方式では利用できている可能性が実験結果から示唆されました。このユニークな手法を用いて難分解性有機物の分解や溶液の殺菌・消毒を行います。

平嶋 洋一

選択的汎化作用を有する強化学習

強化学習における学習効率改善手法として,価値関数を構成するために関数近似手法を利用する方法が知られています.これらは, 関数近似手法が持つ汎化作用を利用して,価値関数に対する複数の入力間で学習効果を共有します. しかし,関数近似手法の汎化作用を問題に応じて適切に設定することは難しく,特に,汎化を設定した複数入力に対して異なる対応が必要になる場合に学習効率が低下します. そこで本技術では,汎化作用が機能する領域が選択可能なSG-CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller with Selective Generalization)を提案しています.提案手法では,汎化不要な一部入力に対し,CMACとは独立に参照表を構成し,量子化したこれら入力の各値に対して,CMACモジュールを割り当てます.

小林 弘一

波動システムの研究開発

波動情報システム研究室では、電磁波の中で応用が比較的容易なマイクロ波ミリ波帯の電波に関する研究を行っています。Maxwellの電磁波の存在予測とHertzによる実験から既に百数十年以上が経ちます。この間、情報通信技術(ICT)が私たちの生活に直接的間接的に大きな影響を与えたことは言うまでもありません。 この中で、レーダ技術関連の開発に対する長い経験と実績を活かし、高周波の理論解析、アンテナを含むマイクロ波計測システムとデバイス等、様々なレーダ分野全般の研究開発を推進しています。

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