◎佐々木直輝，高倉和希，中野幸夫（関東学院大学），今西隆夫，野瀬　崇，堀田和孝，瓦井秀樹，石田文章（関西電力），上野　剛（電力中央研究所）

近年，猛暑による高齢者の熱中症が年々増えてきており，その半数以上が自宅で発生している。このため，独居高齢者世帯に対する熱中症対策の必要性が高まっている。一方で，一般家庭へのスマートメーターの導入が進んでおり，日本全体では2024年度末までに導入が完了する予定である。以上の背景のもと，著者らは「スマートメーターを活用した熱中症予防システム」の開発を行ってきた。しかし，スマートメーターの電力量粒度が0.1kWhの場合には，熱中症予防システムは十分な性能を発揮しないことがわかった。このため，本稿では，スマートメーターの粒度0.1kWhのデータに対して粒度補間を行うことで熱中症予防システムの性能が向上することを報告する。

○中野幸夫，小高勇樹，小山泰輝（関東学院大学），慶野文敏（NextDrive）

筆者らは，独居高齢者を主な対象として，世帯の電気の使い方から居住者を見守るためのアルゴリズムを開発してきた。一方，スマートメーターを活用するための小型デバイスの開発も進めてきた。現在，インターネットを介して，30〜60秒の間隔でスマートメーターから世帯の瞬時総電力を抽出することが可能になっている。このデータ収集経路は「Bルート」と呼ばれている。筆者らはこのデバイスとアルゴリズムを使って，独居高齢者見守りシステムのプロトタイプを開発し，実際の独居高齢者世帯に設置して実証試験を開始した。

○服部俊一，三浦輝久，堤　富士雄（電力中央研究所）

本稿では住宅内の二酸化炭素濃度を計測し，その活用方法を検討した結果について報告する。IoTセンサの普及により家庭内の様々な行動や環境に関するデータが計測可能となり，その中でも二酸化炭素濃度は居住者の行動センシングや人数推定への活用が期待される。加えて，二酸化炭素濃度が高い環境は思考力・集中力の低下をもたらすほか，有害物質滞留の目安になるなど空気質環境を測る指標としても活用されている。複数の住宅において二酸化炭素濃度を計測した結果から，計測データを行動センシングや空気質環境推定に活用するための考察を述べる。

○佐賀井重雄（電力中央研究所）

近年，IoT活用システムが急速に普及している。IoT活用システムがサイバー攻撃を受けた場合，生活影響や業務支障が長期間に渡る可能性がある。このため，攻撃をいち早く検知し，対処可能な部分に関しては，速やかな対策を施すことに関することへの重要性が高まっている。そこで，本稿では，IoT活用システムに対するサイバー攻撃に関する情報収集を行うシステム構想をとりまとめ，システム実現上の課題抽出を行った。

○石野隆一（電力中央研究所），杉本敏文（中部電力），遊佐博幸，白井正樹（電力中央研究所）

省力化によるコストダウンに加え少子化による労働力不足から，変電所の巡視省力化が従来以上に要請されている。目視による巡視代替の手段として，ドローン，パトロールロボット，多数のカメラの利用が考えられる。ドローンは狭隘な箇所や電磁界影響による墜落の懸念，変電所パトロールロボットは高コストな点から，筆者らは，多数のカメラを設置し，目視による巡視の代替の可能性を調べるために，複数カメラを使った変電所見守りシステムの構築したので，その概要を報告する。

○高田　巡（電力中央研究所），太田雅彦（日本電気）

画像センシング技術の高度化と，インフラ構造物点検・診断への適用に向けた取り組みを紹介する。近年，画像センサの高解像度化と高速化，および，画像処理技術が発展したことにより，従来のような陰影・色・形状だけでなく，動画像から物体の振動状態などの挙動まで計測できるようになってきた。一方，社会インフラ構造物の老朽化や熟練点検員の減少に伴い，インフラの安全確保が社会課題となっている。本稿では高精度な画像センシング技術により，構造体表面の挙動観測に基づいて劣化損傷状態を推定する試みを紹介する。

○朱牟田善治，齋藤　潔（電力中央研究所），春口雅寛（九州電力），吉澤賢一，田代浩恒（菱熱）

電力系統を構成している機器を正常に稼動させるうえで非常に重要な役割を担っている空調設備は，その重要性や敷設数の多さの割には，維持管理の高度化・合理化がこれまであまり検討されてこなかった。このため，空調設備の維持管理を適切に行ううえで，状態監視技術とRCMを組み合わせた新たな保全方式の実現が期待されている。本論では，最先端のIoTとRCMを応用し，空調設備を対象とした予知保全の事例検討を行うことを目的とする。

○地神裕史，和田匡史，和田壮生，田中宏樹（国士舘大学）

我々は超音波画像診断機器を用いた先行研究から，マスターズスイマーでは高確率で上腕二頭筋の水腫や肩甲下筋の石灰を有していることを明らにした。本研究では競技力の高い大学生水泳選手においても同様の傾向が認められるかどうかの検証を目的に研究を行った。対象は日本学生選手権水泳競技大会の1部在籍選手49名（男性37名，女性12名），98肩を対象とした。対象肩の異常所見の有無を超音波画像診断機器を用いて検査した。また痛みの有無や練習量などの一般的な項目も質問紙によって聴取した。結果として，83.7%の肩に超音波画像診断機器による異常所見が認められた。最も多かった所見は上腕二頭筋の水腫で，次いで棘上筋の損傷が多く認められた。今回の結果から，上腕二頭筋の水腫は水泳という競技特有の所見であることが示唆された。水腫は炎症所見の一部であるため，練習前後のケアを徹底することが重要であると考える。

◎三上可菜子，大浦邦彦（国士舘大学）

ヒトの精神活動（記憶・思考・判断等）には，脳の基礎的な機能である注意機能 が深く関係している。一般に刺激の種類によって脳内情報処理の過程や早さは異なるといわれ，先行研究において視覚刺激に対する注意反応は聴覚刺激よりも早くなる傾向が示唆されている。本研究では，著者らが先行研究で 提案した注意機能課題である，改良版定速視覚的連続加算試験(Modified paced visual serial addition test，mPVSAT)の，刺激出現割合および出現間隔を変更する。mPVSAT 課題遂行時の脳活動を，近赤外分光装置（Near-infrared spectroscopy，NIRS）および脳波計（Electroencephalography，EEG）により計測し，視覚性弁別課題時の標的刺激に対する被験者の注意反応（気づき）の特徴について，事象に関連した脳血行動態および脳活動電位から明らかにする。

○内田智士（倫理研究所），山本仁志（立正大学），岡田　勇（創価大学）

ただ乗りが可能である社会的ジレンマ状況において，協調関係がいかにして進化するかという問題に対して，これまで社会心理学・経済学・生物学・物理学・数学など様々な分野からのアプローチがなされてきた。そのメカニズムの一つの候補として一般的互恵性が挙げられるが，これまで実験によりその存在が確認されているにもかかわらず，理論的にはそれがいかにして協調の進化を可能とするのかは未解明である。一般的互恵性とは，自分が協力を得た場合に，その恩恵を第三者へと返すような仕組みのことである。本論文では，ゲーム理論モデルに行動経済学のプロスペクト理論を組み入れ，一般的互恵性ががなぜ社会で見られるのか，理論的説明を試みる。

○土居裕和（国士舘大学），津村徳道（千葉大学），金井智恵子（和洋女子大学／昭和大学），篠原一之（長崎大学），加藤進昌（昭和大学）

自閉スペクトラム症（ASD）の人々は，感覚刺激に対して，非定型的な情動反応を呈することが知られている。したがって，情動喚起刺激に対する自律神経系（ANS）活動の非定型性を指標に，ASD診断補助技術を開発できる可能性がある。本研究は，その予備検討として，負荷の少ない非接触型ANS活動計測によるASD者の情動推定を試みた。実験では，成人男性ASD者を対象に，皮膚色変化を手がかりとした非接触型計測により，情動喚起用動画観察中の脈波変動を計測した。あわせて，動画観察中の情動の主観評定値を収集した。脈波データから抽出した30種の特徴量を説明変数，主観評定値を従属変数としたPLS回帰分析の結果，特徴量から合成した主成分と，覚醒度の主観評定値との間に有意な相関が見いだされた。この結果は，ASD者の情動推定における非接触型ANS活動計測技術の有効性を示唆している。

◎杉村勇哉，花﨑　泉（東京電機大学）

日本では，高齢化が進んでいる。健康寿命を伸ばすには，日常生活に必要な筋力を保持することが需要であり，適切な筋力トレーニングが推奨されている。筋力トレーニングの初心者は，目標とする部位の筋力を鍛えるための適切なトレーニング方法を知る必要がある。それには，トレーニング方法の効果の評価が望まれる。本研究では，筋活動量とトレーニング部位の運動量との関係を推定することにより，トレーニング効果を評価することを目的とする。

◎恩田健太郎，二川佳央（国士舘大学）

微弱な赤外光は視細胞を興奮させないため，生体計測に用いることで非侵襲計測を可能とする。これまでの研究では，赤外光によって生体情報を取得し，呼吸と脈波の関係性についての考察を行うことにより，呼吸に応じて脈波にも変化が見られるという見解が得られた。しかしながら，呼吸は衣服によってデータが干渉され，赤外線による脈拍データは接触状態における情報取得であったため，被験者の状態によって結果が左右されやすく，測定環境によって変化する生態情報の取得は不可能であった。本研究ではこれまで実施，実現してきた計測方法の継続的な改良および検討に加えて，被験者の状態や衣服に干渉されず，非侵襲計測を維持するべく，マイクロ波・ミリ波等の電波を用いた生体情報の取得を行う。被験者の状態を問わず生体情報を入手すること，また被験者に外的ストレスを与えず情報取得可能な電磁波を用いた非侵襲性の高い計測方法を検討する。

◎中村　優，髙橋友樹，三村駿太，関田秀人，百瀬　花，渡邊美貴（帝京平成大学）

MRI(Magnetic Resonance Imaging : 核磁気共鳴画像装置) を用いた非侵襲温度分布測定技術は，生体に与える副作用の少ない安全な生体内温度測定技術である。この測定方法は医療の様々な分野に応用され，西洋医学分野のみならず東洋医学分野へも応用が進んでいる。東洋医学分野において一般的である鍼刺激は生体に鍼を介入し，微細な侵害刺激を加えることで起こる生体の変化を効果の一つとしている。鍼刺激による生体温度変化もその指標の一つであるが，現在，鍼刺激介入時の遠隔部位での温度変化が測定，検討された研究は極めて少ない。本研究では手背部へ鍼刺激を行い，鍼介入中の脳内温度変化を測定，解析し検討したものである。また，これらの得られた結果から，体表温度と深部温度の関係が深く関連する睡眠と鍼刺激の関係性まで言及を行う。

○二川佳央（国士舘大学）

マイクロ波分布の可視化については，マイクロ波を媒質に照射した媒質の温度上昇により間接的に可視化する方法に対して，マイクロ波電磁界に直接駆動される素子を用いて可視化することが可能である。本研究では，可視化デバイスとして，マイクロ波場内に置かれた微小ループ電流をショットキーバリアダイオードによって整流し，フルカラー化LEDを組み合わせた回路により，3軸磁界の可視化素子として実現した。複数個のフルカラー化LEDを組み合わせた回路により，マイクロ波電磁界分布を可視化することが可能となった。また，開発したデバイスにより，マイクロ波の空間分布を可視化することによる，スポーツ，医療，教育分野への応用について行った研究結果を示す。

○南角茂樹（大阪電気通信大学），藤本堅太，追立真吾（三菱電機），藪田優平，中武教輔，山口拓海（大阪電気通信大学）

近年増加している密結合マルチコアプロセッサ組込みシステムにおいては，システムとしての性能機能向上以外にも課題は多い。たとえば，密結合マルチコアプロセッサ組込みシステムに適したシステム構成，リアルタイム性を阻害しないコア間における並列処理間の相互排除およびコア内の並行処理間の排他制御，それらの両立，従来のシングルコアプロセッサ組込みシステムから品質を落とさない移行（ポーテイング）方式，マルチコアプロセッサのシミュレーション，さらには品質の高い試験環境等課題がある。そこで，本稿では，密結合マルチコアプロセッサ組込みシステムにおける，それら課題のうち特に相互排除に関する課題を説明するとともに，その課題を解決するための方式の方式に関して解説する。

◎中武教輔，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組込みシステムの分野では，マルチコアプロセッサの利用が盛んに行われている。マルチコアプロセッサを利用する場合，プログラムは複雑化する。そのため通常はリアルタイムOSが用いられる。しかしながら，リアルタイムOS自身の割り込みやリアルタイムOSのオーバーヘッドによって組み込みシステムで重要なリアルタイム性を阻害する場合がある。そこで本稿では，REMON-MPと呼ぶ省リソースでリアルタイムOSのようなタスク管理機構や同期排他制御を実現するシステムを提案し，その評価を行う。

◎山口拓海，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組込みシステムの分野ではマルチコアプロセッサの利用が盛んに行われている。密結合マルチコアプロセッサにおいて共有メモリを用いた相互排除において厳密に時間順序をつけなければならない場合やイベントの順序付けで論理クロックまたは論理クロックと同等の方式を用いる。論理クロックを用いる場合，メッセージにタイムスタンプを持たせる。タイムスタンプとして用いる基準は論理クロックレジスタを使用する方式が粒度が細かく容易である。しかしながら，クロックレジスタはビット幅が決まった整数を保存するレジスタであるため必ずオーバーフローが発生する。そこで本稿では，オーバーフロー発生時に割り込みを発生させることにより，タイムスタンプのオーバーフロー問題を解決する方式を提案する。

◎山﨑拓也，高橋貴之，藪田優平（大阪電気通信大学），藤本堅太（三菱電機），南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年の組込みシステムは機器制御だけでなく，機器同士を通信し，それらの機器の情報を取得することにより新たな価値を生み出すIoT技術の発展に伴い様々なデータ処理が増加している。それに伴い，シングルコアではなく，マルチコアプロセッサ（以後マルチコア）の使用が増加している。しかしながら，企業においてはマルチコア対応のCPUボードやハードウェアシミュレータおよび開発環境を用意できるが，大学等教育機関においてはそれらが十分でない場合が多い。そこで，従来から存在するシングルコアのRTOS上のタスクを利用してマルチコアシミュレータを実現する方式を提案している。提案方式は開発やデバッグ環境等がそのまま使用できるため，CPUボードや開発デバッグ環境などの資産が利用可能である。提案方式は細かい時間粒度での検証は難しいが，論理的な検証には使用できるため，特に研究開発の初期段階には有効であると期待できる。

◎髙橋貴之，藪田優平，山﨑拓也（大阪電気通信大学），藤本堅太（三菱電機），南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年組込みシステムにおいても，性能および省エネルギー性の向上のため，マルチコアプロセッサを採用する場合が増加している。そしてマルチコアに関する研究を行おうとするとき問題となるのが，その開発環境である。特に大学等教育機関においては製品としてのマルチコア CPUボードや開発環境が十分でない場合が多く，ハードウェアシミュレータも使用されてきた。しかしながらハードウェア系の研究をあまり行っていない部署にとってはハードウェアシミュレータも十分でないことが多い。そこで，従来から存在するシングルコアプロセッサ上でマルチコアシミュレータを実現する方式を提案する。

○追立真吾，藤本堅太（三菱電機），南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組込みシステムにおいても，性能および省エネルギー性の向上のためにはマルチコアプロセッサによる並列化が必要となっている。msec単位のリアルタイム処理を行うような組込みシステムの場合，並列化可能な処理が逐次実行時で数百usec以下の演算量となることが考えられる。このような組込みシステムにおいては，複数のコアへの処理分散と完了検出を実現するための並列化オーバヘッドを数十usec以下などに抑える必要がある。しかしながら，並列実装技術に対する並列化オーバヘッドの評価方法は確立しておらず，並列化前後での全体処理性能での評価が一般的である。本発表では，組込みシステムに適した並列実装技術の評価を可能とする並列化オーバヘッドの評価方法について提案する。並列化オーバヘッドの評価方法はFork-Joinとパイプラインといった並列化パターン毎に定義する。

◎川上大樹，追立真吾，藤本堅太（三菱電機），南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組込みシステムにおいても，性能および省エネルギー性の向上のためにはマルチコアプロセッサによる並列化が必要となっている。msec単位のリアルタイム処理を行うような組込みシステムの場合，並列化可能な処理が逐次実行時で数百usec以下の演算量となることが考えられる。このような組込みシステムにおいては，複数のコアへの処理分散と完了検出を実現するための並列化オーバヘッドを数十usec以下などに抑える必要がある。本発表では，組込みシステムに適した低オーバヘッドな並列実装技術と評価結果について報告する。

○佐藤寛修（関東学院大学），阿部清彦，松野省吾，大山　実（東京電機大学）

肢体不自由者のコミュニケーション支援などを目的として，瞬目情報を用いた入力インタフェースの研究が進められている。筆者らは，自然光下の画像処理によって眼球開口部の面積変化（瞬目波形）を解析し，瞬目によるユーザの操作意図を識別する入力インタフェースを開発している。これまで，主観的な動作による2種類の意識的なまばたき（随意性瞬目）を自動識別する方法を開発した。本研究では，識別可能な瞬目種類を増すことを目的とし，新しい瞬目入力インタフェースを提案する。このインタフェースでは，音声によるフィードバックを行うことにより，時間経過によって選択肢が自動的に切り替わり，ユーザは開眼のタイミングによって所望の入力意図を選択することができる。筆者らは，このインタフェースを実現した実験システムを構築し，入力実験を行なった。本稿では，この実験結果にもとづき，提案するインタフェースの利用可能性について検討する。

◎菅谷裕一，阿部清彦（東京電機大学）

従来の視線入力システムは，特殊な赤外線カメラやセンサーを用いて行われることが多い。本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用い，一台のカメラから得た画像のみで視線方向を推定する手法について検討した。被験者数名の顔を動画で撮影し，撮影フレームを抽出することにより学習用の顔画像を作成し，畳み込み層が9層，Max-pooling層が3層のCNNを用いて学習モデルを構築した。構築した学習モデルを用い，Webカメラで撮影を行いながらリアルタイムに視線方向を推定する評価実験を行った結果，高い分類精度を得ることができた。また，Grad-CAMという手法を用い，CNNの顔画像に対する着目点についての考察も行った。本手法を用いることによって，一般的なカメラ一台のみで視線方向を推定することができ，これにより視線入力システムのさらなる低コスト化の可能性を示すことができた。

○平野晃昭，髙橋大介，立野玲子，岡本教佳（関東学院大学），中村　納（工学院大学）

本報告は，表情認識のための顔領域抽出後の口，目，眉等の顔各部位の特定および抽出に関して述べる。先ず，顔領域から口唇領域の特定および抽出を行う。目および眉領域は，修正HSV表色系の修正彩度成分を用いて，顔部位の位置関係に基づくテンプレートを用いて特徴領域の特定を行う。テンプレートを顔の傾きにあわせて三次元的に回転させ，修正彩度成分画像に重ねる。テンプレート内の修正彩度成分の領域を，目および眉領域として特定する。特定された領域を基に，口唇領域の処理と同様に個別にしきい値を設定し，目および眉領域を抽出する。目領域の特定が失敗した場合でも，口唇領域および目領域の相互関係を基に再度目領域の探索処理を行い，安定な特定および抽出を図る。

◎川原守玲那，高橋大介，岡本教佳，木村　新（関東学院大学）

タッチタイピングを行うには，ホームポジションで入力することが推奨されており，各指の動き（運指）とキーの位置を覚えることが必要とされている。しかし，初心者はキーボードを視認しながら入力することが多く，同じ指ですべてのキーを入力するなど，ホームポジションからの運指を苦手とする傾向がある。入力するキーに対応する運指を覚えやすくするため，我々はホームポジションの基準となる人差し指を常に使用するタッチタイピング練習システムを構築した。本稿では，入力時の指の種類をモーションセンサから得た情報を用い，正確なホームポジションでのタッチタイピングが行われているかを判別し，正しい運指を教示するシステム構築の検討を行う。

○高橋大介，野口美里，毛利隆志，中屋敷かほる，岡本教佳（関東学院大学）

本論文では，可視光画像による虹彩認証システムで必要となる特徴抽出法について述べる。可視光の場合，虹彩画像入力の際に照明の条件として明度変化への対応が問題となるが，補助光を用いることで安定した入力を得ることが可能となるシステムを提案する。また，入力された画像から得られる虹彩認証に用いる特徴として，瞳孔中心を基準とした極座標変換を実施することにより抽出可能となる特徴を，正確に抽出する方法を提案する。最後に実験の結果を示し，赤外線カメラでなくても虹彩認証が可能となることを明らかにする。

○高橋大介，平野晃昭，立野玲子，中村　納，岡本教佳（関東学院大学）

行動情報を基に動きや個人認識を行う近年の手法は，取得機器や手法の向上から3次元の情報取得が容易になってきており，奥行情報を用いた個人認識手法の開発が盛んに行われている。我々は，3次元空間における行動の微細な動きに，個人差が生じていると仮定し検討を重ねており，これまでに大きな個人差が含まれていることを確認している。我々が開発した手法は，Global情報である「変化点数」とLocal情報である「変化点間のベクトル値」に着目し，3次元行動を3次元ベクトルで表現した後，増減値の符号化を行うことで行動の大小や，速度に影響を受け難いものである。本稿では，構築した個人認識手法を用いた場合における「なりますし」時を想定した実験を行い，Method to Reduce Multiple Values into One Value(MOV)を用いて提案手法の頑健性を調査した。

○Xiao Shan（Tokushima University）

In recent years, biological signals have attracted attention as tools for human interfaces. Researches on biological signals have been actively conducted. In this study, we propose a method which distinguishes「1」「2」「3」「4」「5」by electromyogram of the wrist. We measure data by installing 8 dry sensors on the wrist. We use FFT to observe the EMG data, and then take a variety of methods to remove noises. Finally, we use SVM(Support Vector Machine) for identification and classification. We conducted an experiment in 3 subjects. We measured each motion 10 times in 1 trial and conducted this in 5 times. This experiment was conducted for 3 days. In the future, we will also add more methods of noise remove, CNN and other methods to improve the accuracy in the research.

○Chunyu Guo（Tokushima University）

With the advent of the information society, the importance of personal certification is increasing. The most basic of the behavioral characteristics is the characteristics of walking, so this study is based on the study of walking movements. The walking certification directly uses the physical information of the experimenter, In recent years, the accuracy of the camera has been greatly improved, and information can be captured at a long distance.First measure with Kinect V2. Perform preprocessing methods such as linear difference and noise processing, and then use the space vector to calculate the joint angle feature quantity. Finally, use the support vector machine for each authentication object. Physical characteristics to perform personal identification

◎菊田真基，明石卓也（岩手大学）

物体検出器の生成には大量の画像を使用した学習が必要であり，検出が可能となる対象物体の三次元姿勢が限られてしまうといった問題がある。その問題に対して，単視点カメラと正面顔検出器のみを使用し，人の顔の多視点検出を可能としたFlipping Scheme という手法が提案されている。Flipping Schemeは擬似的な正面顔を作成することで，正面顔検出器を使用し，多視点検出を可能とする手法である。この手法を応用し，既存の学習結果を使用して対称性を持った物体の多視点検出を可能としたい。その前段階として，Flipping Schemeを猫顔の多視点検出へ応用する。処理速度や面内回転への対応を目的に遺伝的アルゴリズム（GA）を用いたFlipping Schemeを実装した。本稿ではGAの制約条件や個体数，世代数といったパラメータを調整することで，多視点の猫顔検出の検出率の向上を図る。

◎與儀喜野，上原和加貴，長山　格（琉球大学）

多くの機械学習アルゴリズムのうち，KNN法(k-nearest neighbor classification)は古くから知られた手法であり，極めてシンプルなアルゴリズムでありながら比較的高精度かつ追加学習が容易なパターン分類器を実現できる。しかし，格納されたインスタンス群をベースとして演算を実行しているため，インスタンス自身へのノイズ混入や観測誤差，測定誤差に対して分類精度が著しく低下するため脆弱であるという欠点がある。これに対し，本研究ではノイズ混入に対して頑健な新しいKNNアルゴリズムを提案し，いくつかのデータセットを用いた比較実験により性能評価を行った結果を報告する。

◎中川　真，金城　寛，中園邦彦，大城尚紀（琉球大学）

近年画像認識の分野で多層コンボルーションネット（CNN）の性能が向上し様々な応用が報告されている。CNNで使用されるニューロンの活性度関数は主にReLU関数である。シグモイド関数が使われないのは多層CNNでは学習の過程で勾配消失問題が発生するからであるが，シグモイド関数は階層型ネットで優秀な成績を有していた。学習だけの問題であれば他の学習法を適用すればよい。そこで本研究ではCNNに対して遺伝的アルゴリズムを適用しその学習性能を検証した。本研究はその報告である。

◎矢本紘章，坂上聡子，岩田雅史（三菱電機），松田勝弘，三澤和広，葵木智之（東北電力）

昨今の省エネ意識の高まりにより，家電毎の負荷（使用量）に対する関心が高まりつつある。一般家庭の需要家が自身宅の家電毎の負荷を把握する手段として，HEMS（Home Energy Management System）やセンサを用いた方法が提案されている一方，電力会社が家電別負荷をもとにサービスを展開するためには，より安価で家電別負荷を取得する手法が求められている。本論文では，需要家に無償で取り付けられるスマートメータを用いたディスアグリゲーション手法について報告する。開発手法は，推定のための学習データとして一部の住宅の家電毎の負荷を計測し，このデータを用いて別日もしくは別住宅のSM計量値から家電毎の負荷を推定する。少ない学習データでも推定対象の多様な生活パターンに対応するため，ディスアグリゲーションに動的時間伸縮法を適用し，その有効性の検証を行った。

◎千住琴音，大澤奈々穂（三菱電機），松田勝弘，三澤和広，葵木智之（東北電力）

2011年の東日本大震災以降，人々の節電への意識が高まっている。節電・省エネ支援などを適切に行うためには，機器負荷の予測が必要となる。そこで本稿では，気象庁のwebページから入手できる平均気温を用いて，1週間程度先の機器負荷を予測する手法を検討する。また，仙台市住宅10軒で計測したエアコン負荷10ヶ月分を用いて，提案手法を評価する。

○矢野　亨，酒向美帆（東芝）

筆者らは，許容可能な設定温度を推定してその温度を利用した空調制御方式について開発を進めている。本発表では，数十人の執務者が在室しているオフィスの暖房を利用した環境下において提案方式の有効性を検証した結果を報告する。特に，許容可能な設定温度をシステムから提示する場合と何もしない場合での設定温度の振舞を中心に述べる。

○泉井良夫，夏梅大輔，齋藤正史，田畑浩数，藤本雅則（金沢工業大学）

本稿では，金沢工業大学白山麓キャンパスで実施中の再生可能エネルギーベストミックスのコミュニティモデル実証実験の概要を説明したあと，特に電気に係るDCマイクログリッドの自立分散型制御について述べる。太陽光発電や蓄電池等はDC母線に直結している。蓄電池の充放電制御はDC電圧のみで行っており，複数の需要家に設置された蓄電池が自立分散的に制御を行う。この自立分散型制御は，古典的なドループ制御で実現できる。DCマイクログリッドが商用系統と切り離された単独運転（自立運転）状態で，複数の需要家が存在するDCマイクログリッドシステム全体として，自立運転を最も長期に維持することを目標とする。これは，自立運転時間を目的関数とする最適化問題を求解することと等価であり，これを解くことにより，最適なドループ制御による自立分散型制御が実現できることを示す。

○宮本俊幸（大阪大学），北村聖一，内藤健人，森　一之（三菱電機），泉井良夫（金沢工業大学）

現在日本において進められている電力システム改革では，送配電事業の中立性を確保するために，2020年に一般電気事業者の送配電部門が送配電事業者として法的分離される。送配電事業者は公募で調整力を調達しているが，2021年以降，種々の調整力商品を取引する市場（需給調整市場）を介して調整力を調達することになる。当面，調達時にΔkW（確保する調整能力）が安価な調整力から約定させ，運用時にその中からkWh（実際に発動する電力量）が安価な調整力を発動する方針であるが，調達コストと運用コストの和を最小化するためには，ΔkW価値とkWh価値を考慮した約定方式の検討が必要となる。そこで本論文では，需給調整市場においてΔkW価値とkWh価値を同時に考慮した約定方式を提案し，この方式が確率最適化を用いることにより0-1混合整数計画問題として定式化できることを示す。

◎内藤健人，北村聖一，森　一之（三菱電機）

電力自由化環境において，発電事業者は収益変動のリスクに晒される。安定した収益確保のためには，これらのリスクを考慮して，発電機の運転計画と電力市場への入札計画を作成する必要がある。これらのリスクは，電力価格，変動性再生可能エネルギーの発電量，需要などの予測の不確実性に起因する。リスクを考慮した発電機運転計画作成手法に関する研究はこれまでにもあるが，運用者のリスク志向を直感的に反映することが難しいという課題があった。本研究では，運用者が設定した信頼区間に対して，収益のバリューアットリスクを最適化する発電機運転計画作成手法を提案する。信頼区間は，全事象に対して運用者が考慮する事象の割合であり，直感的な設定が可能である。スポット市場・先渡市場での取引および相対取引を考慮して数値実験した結果，運用者がリスク回避的であるほど，先渡市場への入札量が多くなる結果が得られ，手法の有効性を確認できた。

◎青野義樹，小川恭子，森　直樹，岡田　真（大阪府立大学），平野秀明，北村聖一，森　一之（三菱電機）

近年，日本では電力会社の発送電分離に向け電力システムが改革され，電力自由化の環境が整備されている。電力取引市場において，入札価格は事業者の利益の源泉となりうるため，詳細なデータの入手は困難であるが，入札量と価格の関係を明示的に表現することは重要な課題である。今後，電力取引市場が一般化する場合を考慮すると，マルチエージェントシステムに基づくシミュレータが必要となると考えられる。そこで，我々はこれまで人工市場システムU-Mart を基盤としたエネルギー取引シミュレータを開発してきた。今回は，従来のシステムに深層学習に代表される機械学習を導入することでエネルギー取引シミュレータを拡張し，数値実験によって有効性を示した。

○角　忠夫（むさし野経営塾）

第4次産業革命下における日本の製造業は，IoT（Internet of Things）によるビジネスモデルイノベーションが企業規模や業種を超越して推進されている。本稿では現在の代表的な200事例を分析し，ビジネスモデルの分類を行い，これらのイノベーション事例による改革効果の分析を行った。日本の製造業ならびに技術者が有する優れた思考と行動により，正にIoT時代にふさわしいビジネスモデルの創出や実践が行われているが，これらイノベーションによる企業業績や現場の改善改革の定量的評価とその貢献についてはまだまだ端緒についた域を出ない現状である。日本の製造業復権のためにIoTによるビジネスイノベーションの取り組むコンセプトと技術者の行動指針ならびに産学子夜コラボレーションの在り方につき言及する。

○大澤奈々穂，千住琴音，大谷崇人，坂上聡子（三菱電機）

本論では，設備利用状況を可視化することで人の行動にどのような影響を与えるかをアンケート調査で検証した。設備利用状況としてトイレの混雑度と1日の累計利用回数を可視化した場合にどの設備を利用するかのアンケート調査を実施し，選択結果の変化を分析した。表示する設備利用状況に応じて回答の選択割合が変化することが確認できたため，(1)ユーザが選択時に必要とする情報の提示効果があると言える。また，1日の累計利用回数の表示有無による回答の変化を集計したところ，表示時には累計利用回数の最も少ない設備を選択する傾向が高くなるため，設備状況可視化は(2)設備利用の平準化効果があるということがわかった。さらに，3ヶ月間の展示で4600以上の回答を得ることができ，(3)注目度向上効果の確認ができた。

○上野洋平，今井　健（三菱電機）

上水道配水管路網は，設置エリアが広くかつ複雑な社会インフラである。ネットワーク構造を持つインフラの監視を行う場合，すべてのエリアを網羅的にセンシングするのではなく，いくつかの代表点にのみにセンサを設置し，その計測値により，ネットワーク全体の動きを推定すると言う方法が採られている場合が多い。ここでは，系統全体の状態をより詳細に把握することを目的とし，リアルタイムレベルの演算処理により，管網内の流れおよび変化を推定する手法について検討を行う。

○山原裕之，松本　隼，横川勝也，黒川　太，横山　雄，平岡由紀夫（東芝インフラシステムズ）

配水管網における余剰圧力を削減して最適な水圧にコントロールすることで，配水に関わるエネルギーを削減することができる。圧力制御方法のひとつとして，センサで取得した末端圧力の値を監視しながら，必要最低限の圧力を維持し，かつ余剰が無いように適切な値に制御する，末端圧力制御が挙げられる。しかし，予算や電源供給の地理的制約の観点から，監視のために圧力計を常設することが困難な場合がある。そこで本論文では，末端圧力の監視対象となる地点に水圧データロガーを一時的に設置することで収集した末端圧力の実測値と，配水施設からの吐出圧力および配水流量の関係性を機械学習でモデル化し，末端圧力を推定する手法を提案する。実データを用いたシミュレーションの結果，平均誤差1mAq以下の推定精度を実現できる可能性を得た。

○安部恵介（九州産業大学）

情報化の進展により大学においても多様なデータが大規模に蓄積され，データを活用した教育改善が重要となっている。このように教育ビッグデータを用いて，学習・教育におけるデータ解析を行う方法・アプローチとしてラーニングアナリティクスの研究が発展している。ラーニングアナリティクスでは学習に関する予測が主要な役割を果たし，機械学習を用いて予測モデルを作成し，学習者の行動予測を行う研究がされている。そこで本研究では学生の成績や出席状況等の教務データを分析し，機械学習の適用により，成績不良，留年・退学等の状況を早期に予測・予防する方式について，種々の特徴量や手法の適用により実用的な検討を行う。特に成績不良への変化の素早い検出が重要であり，出席状況から畳み込みニューラルネットワークにより成績不良への変化パターンを検出する方法についても検討する。

○熊澤宏之（大阪産業大学）

スマートフォンに搭載されている種々センサの情報を利用し，機械学習により移動モード（歩行，自動車，鉄道など，どのような手段で移動しているか）を検知することを試みている。既報告では，取得した加速度データ・ジャイロデータ・GPSから計算した速度データを基に，機械学習の一手法である決定木を設計し，移動モード検知を行うこと，そして，移動モード検知の後処理として，検知エラーを補正する重み付き多数決補正方式を提案し，検知精度を向上できることを示した。しかしながら，GPSを用いることは，GPSを受信できない場所や誤差の大きい場所での本方式の活用を制限することになる。そこで，本報告では，GPSを用いない方式を検討する。そのために，GPSを用いない（＝速度情報を用いない）ことによる機械学習の検知精度低下に対処すると共に，GPS代替による後処理方式を提案し，その効果を示す。

◎下川裕亮（東芝インフラシステムズ），福島亜梨花（東芝），能登谷英樹，田村聡一朗（東日本高速道路）

近年，普及傾向にある電気自動車（EV）が高速道路を利用して長距離移動を行う際に，充電残量が無くなる電欠の不安を取り除くことは重要である。高速道路では充電器の設置場所がサービス，パーキングエリア（SA／PA）と限られているため，予め充電計画を立てる必要がある。そこで，我々はEVの航続可能距離を算出して充電に最適なSA／PAを推奨することで，充電計画の煩わしさや電欠の不安を取り除くEV充電ナビシステムを開発している。この航続可能距離を算出するためには，正確な消費電力量の予測を必要とする。高精度の消費電力量予測を行うために過去の充電履歴データより作成されたEVの走行データを利用した統計的な予測モデルを用いて，電欠しないSA／PAを推奨している。本稿では，実証実験用のEV充電ナビシステムを構築して実験を行い，EV誘導率，さらに，直接EVドライバーからアンケートを取り受容性を確認した結果を紹介する。

◎福島亜梨花，矢野　亨（東芝），下川裕亮，柴田康弘（東芝インフラシステムズ），能登谷英樹，田村聡一朗（東日本高速道路）

電気自動車（EV）において長距離移動時に電欠の心配のない快適な旅を実現することは重要である。快適な長距離移動を実現するためには高速道路の利用が必要であるが，高速道路上は充電器を設置できる間隔はサービス，及び，パーキングエリア（SA／PA）であり，電欠の不安を緩和するためには事前の充電計画が必要であった。そこで，我々はEVに対し，充電に適切なSA／PAを推奨するEV充電ナビシステムを開発している。適切なSA／PAを推奨するためには，正確な消費電力量の予測を必要とする。消費電力量はEV自体が持つ特性やドライバーの運転特性，走行する区間の道路特性や気象特性などの影響を受ける。それらの特性を反映し，適切な予測を行うために，機械学習の一種であるモデル木による予測手法を提案した。本稿では，EV充電ナビシステムの実証実験で収集したEVの走行データを利用して，モデル木の予測精度を評価した結果を紹介する。

○中屋　耕，橋田慎之介，松村秀幸（電力中央研究所）

高圧架空送電線と樹木等との間に適切な離隔を維持することが義務づけられており，離隔の監視は欠かせない。筆者らは小型のUAVを用いてオンサイトで離隔を計測することにより，低コストで短時間かつ高精度に離隔を評価する手法を開発した。この手法は，UAVによって撮影した写真画像からSfM/MVSによって生成した点群の測量に基づく。まず，UAV撮影画像から生成した送電線および樹木の点群が離隔評価に十分な精度を有することを確認するとともに，点群を安定して取得できる条件を見出した。さらに，得られた点群から送電線の存在しうる範囲を推定し，下方の樹木との離隔をGIS等で可視化することで，支障木の特定に有用な情報を取得する手法を開発した。開発したツールは，国内のみならず海外での適用を検討しており，その事例も紹介する。

◎服部　快，浮田浩行（徳島大学）

本研究では，屋内環境下でのUAVの飛行制御を行うため，UAVに搭載したカメラと壁等に掲示したQRコードを用いた方法について検討する。ここでは，QRコードと，その周囲に既知の大きさの黒枠を印刷したパネルを用いる。そして，UAV搭載カメラでQRコードを撮影した画像から，QRコードに対するUAVの位置・方向を求めるとともに，QRコードに埋め込まれたUAVに対する指令を読み取る。本稿では，特に，QRコードの読み取り精度について調べ，実際に飛行するUAVを用いたQRコードの読取り実験を行い，提案手法の有効性について検討した。

◎鈴木貴大，香西健太郎，秋月秀一，橋本　学（中京大学）

本研究では，コンビニ等でみられる対象物には，直方体，直角二等辺三角柱など形状共通性は高いが，種類によってサイズ変動がありえる物体が多いことに着目し，物体ごとのモデルを使用せずに対象物を認識する手法を提案する。形状共通性の高い一群の物体を「形状カテゴリ」とする。同一の形状カテゴリに属する物体については，物体を構成する3D面プリミティブの種類が同一，かつ物体を構成する3D面プリミティブ間の幾何学的関係が一定であるという特徴がある。提案手法では，物体検出やセグメンテーションをおこなう手法であるMask R-CNNによって物体を構成する面の中から長方形，二等辺三角形などの3D面プリミティブを検出し，3D面プリミティブと形状カテゴリの特徴を手がかりとして生成させた多数の仮説群のなかから最もリーズナブルな仮説を決定する。これにより，サイズが異なるような対象物についても，位置と姿勢を認識することができる。

◎柴森博人，浦久保孝光（神戸大学）

ティルトロータ型UAVは，ロータをティルトすることで回転翼機モードと固定翼機モードを切り替え，垂直離着陸と長距離高速飛行を両立する。ただし，ティルト角に応じて前進速度が大きく変化するとともに機体周りの空気の流れは複雑に変化し，その飛行力学モデルを構築することは一般に困難である。本研究では，まず飛行実験データにもとづき，いくつかの飛行状態における空力係数をシステム同定手法によって推定する。次に，制御系設計などに利用するためUAVの飛行シミュレータを構築する。空力係数の推定値は離散的ないくつかのティルト角の値に対してしか得られないが，シミュレータ内では連続的なティルト角の変化に対しても適切な補間により空気力を推定し機体に加わる外力として用いる。

○姉崎　隆，タンスリヤボンスリヨン，當間栄作（沖縄工業高等専門学校）

沖縄高専における広域自律飛行ドローンシステムの取り組み

◎金城拓登，新城慧悟，崎間　龍，與那覇一真，當間栄作，タンスリヤボンスリヨン，姉崎　隆（沖縄工業高等専門学校）

Autonomous Wide-area Drone Flight System (1)

◎崎間　龍，新城慧悟，金城拓登，與那覇一真，當間栄作，タンスリヤボンスリヨン，姉崎　隆（沖縄工業高等専門学校）

Autonomous Wide-area Drone Flight System (2)

◎與那覇一真，新城慧悟，金城拓登，崎間　龍，當間栄作，タンスリヤボンスリヨン，姉崎　隆（沖縄工業高等専門学校）

Autonomous Wide-area Drone Flight System (3)

◎新城慧悟，金城拓登，崎間　龍，與那覇一真，當間栄作，タンスリヤボンスリヨン，姉崎　隆（沖縄工業高等専門学校）

Autonomous Wide-area Drone Flight System (4)