学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
ROSを基盤とした研究、開発用の移動ロボット 台車ハードウェアのミドルウェア共通化のためのPSOC適用
移動ロボットの開発では、信頼性確保のために新規モジュールの開発は上位の各種ソフトウェアモジュール、スタック、ツール群を含めると膨大なコストとなる。ROSを活用することで、きちんと動作する、独自ハードウェアロボットの実装が容易となる。なお、移動ロボットの独自のハードウェアとロボットシステムとの間のドライバは、当然開発が必要となる。PSOCによりその部分の抽象化共通化を目指す。
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