○今井慎一（東京学芸大学）

今の児童・生徒たちが活躍する将来では，制御技術やロボットが幅広く活用されていると考えられ，そのような社会において生きる力を身につける必要があると考えれれる。しかし，制御技術に代表されるフォードバック制御は，微分方程式やラプラス変換等の数学的な内容が多く，初めてフィードバック制御を学習する学生にとっては理解しにくい学問である。そのため，シミュレーションや実験等を活用して，フィードバック制御の有効性を学習する方法が数多くの大学や高専等で提案されている。しかし，そのほとんどの教材は工学部の学生を対象としたものであり，フィードバック制御に対してある程度の知識・技能を持っていると想定されている。そのため，フィードバック制御を全く知らない生徒にとっては，従来の制御教材では理解することが難しい。そこで本研究では，高等学校普通科の生徒を対象とした制御教育カリキュラムの提案を行う。

◎玉井輝之（愛媛大学），若松昭彦，川田和男（広島大学）

本研究では，特別支援児のスイッチ操作技能を評価する方法について考察する。まず，提案する教材の構造や仕組みについて説明する。次に，データに基づいた技能評価について説明する。そして，特別支援児の個に応じた評価について考察する。

酒井裕太，○佐藤孝雄，川口夏樹（兵庫県立大学）

制御工学の理解向上のため，実機実験を通じた教育に関して研究を行った．具体的には，制御実験による理解度の変化を得るために，実験の前後で同一のアンケート調査を行った．さらに，得られたアンケート結果を客観的に評価し，実験による教育効果の評価を行った．

○川田和男，鈴木裕之，長松正康（広島大学）

広島大学では2019年度より、科学振興機構（JST）の資金により、競争力のある若手男子・女子を対象とした特別教育プログラム「ジュニアドクター養成塾」を開始しました。本プログラムのカリキュラムは、技術・情報教育コースに所属する執筆者によって構成されているため、グループ活動による「ものづくり」を基本としています。本プログラムの正式名称は「ひろしまモノづくり革新未来科学者リーダー育成プログラム」です。本報告では、プレ教育ステージからセカンドステージまでの内容について報告する。

○大西義浩（愛媛大学）

プログラミングの学習において，学習達成度をどのように評価するかは重要な問題であるが，学習到達度に応じた定量的な評価方法が確立されているとは言い難い。一方，石油化学工業では制御プログラムの「はたらき」がプラントの制御性能を左右し，操業コストに影響を与えることがあるため，制御性能の定量的評価を行うことで，プログラムの改善を促し生産性向上を図っている。本稿では，温度制御シミュレーションを題材として，単純なONOFF制御から比例制御，PID制御などの制御方式によって「点数」に違いが出る性能評価を導入する。

◎彭　祖癸（東京工業大学），榛葉健太（東京大学），宮本義孝（国立成育医療研究センター），八木　透（東京工業大学）

ブレインマシンインターフェス（BMI）は神経細胞を電気刺激してヒトと機械を接続する技術である．高性能なBMIを実現するには，微小な電極で細胞を刺激できる細胞内刺激技術が有用である．これまで細胞内刺激電極に金属針が用いられてきたが，刺入により細胞が損傷されるため生体適合性に問題があった．そこで我々は，細胞内刺激電極に適用できる細胞膜貫通DNAナノチューブを提案する．提案DNAナノチューブは，核酸からなる管状物質であり，ナノチューブ内を電荷が通過できるため高い導電性を持つ．また，ナノチューブの直径が約5 nmであり，刺入による細胞質の流出が少ない．そのため，DNAナノチューブを介して電荷を細胞内へ注入することで，細胞を傷つけないで細胞内刺激を実現できると考えられる．今回は、パッチクランプ法を用いて提案DNAナノチューブの電気計測を行い、ナノチューブを構成する核酸の配列がチューブの電気特性に影響するかを報告する。

◎横山哲之，岩間雄大，柴田　孝（富山大学），山本遥悟（東京工業大学），西丸広史，松本淳平，瀬戸川　剛（富山大学），八木　透（東京工業大学），西条寿夫（富山大学）

超音波刺激は高い空間分解能と深い浸透度を備えており、近年その脳賦活作用が注目されている。一方、感覚刺激をガンマ帯域の頻度で呈示すると、脳機能を改善することが報告されている。本研究では、健常被験者8人を用いて右乳様突起上に振動子を設置してガンマ帯域の変調を伴う超音波刺激を行い、脳血行動態に及ぼす影響をNIRSにより解析した。搬送周波数は、4.6ｋHz(可聴域)及び94ｋHz(超音波)とし、それぞれ振幅変調がない場合と40Hzで振幅変調した場合で波形を作成した。その結果、40 Hzの変調を伴う超音波刺激では一次聴覚野近傍の上側頭回および前頭葉や頭頂葉に活動が認められた。さらに、各個人毎に解析すると、変調超音波刺激により、それぞれ賦活領域は異なるが頭頂葉や前頭葉のより広範な領域で脳活動が認められた。以上から、変調超音波刺激が、脳活動を賦活する技法として有用であることが示唆された。

○高橋斗威，可部泰生，高橋宏知（東京大学）

一般的な聴力検査では患者自身に音の有無を報告させるが，患者が認知症などを患っている場合にはそれが実施できないという問題があった．そのような場合，代替手法として聴性定常反応を用いた他覚的聴力検査が行われる．その検査では音提示中の脳波から聴力の有無が推定されるが，従来の解析手法では長時間の脳波データが必要であった．そこで本研究では解析に機械学習を用いて検査精度を向上させ，脳波計測時間の短縮を目指した．LSTMを組み込んだ識別モデルで音提示時と無音時の脳波データを識別した．実験の結果，識別精度の改善は見られなかったが，ASSRに個人特性があることが示唆された．今後は，個人特性を考慮したASSR検出手法によって検出精度の向上が期待される．

◎池田成満，高橋宏知（東京大学）

自発活動は，神経回路の発達に重要な役割を持つと考えられている。本研究では，エスケープノイズモデルで確率的に発火するスパイキングニューラルネットワーク（SNN）で自発活動を模擬し，スパイクタイミング依存可塑性（STDP）による結合荷重の変化，および自発活動の変化を解析した。本研究で用いたSNNの各ニューロンは全結合で接続されており，それら結合荷重は０に初期化されている。結合荷重が0のため，SNNの初期化直後では各ニューロンは互いに影響を及ぼさない。一方，STDPで結合荷重が変化するにつれ，SNNの活動は徐々に変化する。結果として，SNNの活動は指数分布から，大規模な同期発火を伴う2峰性の分布に従うようになり，最終的にベキ分布に従うようになった。この結果は，ラットの大脳皮質の分散培養系で得られた結果と同様であり，本研究で示した簡易的なモデルで神経回路の発達を模擬できる可能性を示している。

○柴田　孝（富山大学），渡邉ゆり，田中美枝子，小林洋平，小杉幸夫（脳機能研究所），浦田彰夫（富山県リハビリテーション病院），服部憲明，黒田　敏（富山大学）

(目的)脳梗塞にtranscranial Direct Current Stimulation(tDCS)を行い、脳波と臨床効果を検討した.(対象)脳梗塞4例. (方法) 脳波解析はNeuronal Activity Topography(NAT)を、臨床評価はFugl Meyer Assessment (FMA)を用いた。tDCS前後に安静時脳波を行ない脳波解析はC3―C4差分値を計算した.臨床効果は１セッションを1日１回、週5回、2週間としたcrossover studyでreal刺激とsham刺激の2セッション（I期、II期）行った. (結果) tDCS前の病側脳波は、症例1と症例2はα帯域の減少を、症例3と症例4はθ帯域の増加を認めた. tDCS直後、症例1、３、４の病側脳波はα帯域の増加を認めたが、症例2は脳波変化を認めなかった.　Crossover studyはreal刺激のFMA利得率はI期7.5、II期8.5で、sham刺激のI期6、II期3.5よりも高値であった. (考察・結語)  脳波α律動による麻痺回復の観点から、脳波を用いたリハビリテーション戦略について考察する.

◎朝比奈昂洋，榛葉健太，小谷　潔，神保泰彦（東京大学）

Brain-Machine Interface (BMI) においては，計測された神経活動と腕の動きなどを対応付けることで神経活動の読み取り（デコード）をおこなう．BMIの性能および利便性の向上のためにデコード精度の向上が求められる．本研究では，活動を直接計測できないセルアセンブリからのシナプス結合を推定し，デコードにおける特徴量として利用することでデコードの精度が向上することを示した．高密度微小電極アレイ上に培養したラット大脳皮質細胞に，オプトジェネティクスを利用して複数の空間パターン刺激を印加した．誘発応答のスパイクデータからの刺激パターンをデコードし，発火率のみを用いる場合（既存手法）と，シナプス結合推定値を追加の特徴量として用いる場合でデコード精度を比較した．既存手法と比較して，シナプス結合推定値を追加で利用した場合にデコード精度が向上し，セルアセンブリの状態推定のデコードにおける有効性を示した．

◎Chihhsiang Chang，Kenta Shimba，Takahiro Asahina，Takuma Furukawa，Kiyoshi Kotani，Yasuhiko Jimbo（The University of Tokyo）

In vitro cultures have long been used to investigate basic properties of neuronal networks. In this study, we ask the question if neuronal networks without functional circuits are capable of long-term memories. To answer the question, a hippocampal-cortical co-culture model was used. Our co-culture model was developed by connecting dissociated hippocampal-cortical networks through micro-tunnel device. Memory was designed as spatial-temporal events as series of electrical stimuli given first in one neuronal network, followed by series of stimuli in another network with a delay of time. Our results showed modification in evoked response by electrical stimulation, and lasted in trails after several minutes, suggesting possibility of spatial-temporal memory ability in basic neuronal networks.

◎白松（磯口）知世，眞神花帆，高橋宏知（東京大学）

ヒトや動物モデルでは，特定の音楽や和音への曝露経験が，嗜好性を変化させる．一方，音情報を処理する哺乳類の感覚システムには，臨界期と呼ばれる時期があり，この間に入力された外部刺激は，感覚経路の神経接続や大脳皮質の機能局在性に大きく影響する．本研究では，音に対する曝露経験と，成長後の嗜好性との関係が，臨界期前後で異なるかを調べた．臨界期 (P8–30)，臨界期後 (P31-53) のラットをそれぞれ，協和音曝露群と不協和音曝露群に分け，10種類の協和音または不協和音に終日曝露した．曝露後8週齢まで生育したのち，曝露に用いていない新規の協和音，不協和音に対する嗜好性を，ラットの聴取行動から定量化した．その結果，臨界期中に特定の和音に曝露したラットは，曝露経験のない和音に対する強い嗜好性を示した．この結果は，臨界期の曝露経験が，感覚システムの構造だけでなく行動レベルにも大きな変化をもたらすことを示唆する．

◎山畠大輝，工藤　卓（関西学院大学）

海馬は記憶の形成に必要な脳領域であり，そこでは神経活動は一定の時空間パターンを形成していると示唆されている．本研究は海馬の培養神経回路網において神経活動パターンの連想記憶的な融合を再現することを目的とした．ラット胎児・海馬培養神経回路網への電気刺激の印加において，異なるパターンの応答を誘発する2 箇所の刺激電極を決定し，誘発応答を計測した．その後，2 点を同時に高頻度刺激するコンディショニングにより，もともとそれぞれの電極への刺激によって異なるパターンの応答が誘発されていたものが，一方の刺激に対して融合したパターンの誘発応答が発現する変化が観測された．電位スパイク数を要素とする特徴ベクトルを生成し，各ベクトル間の類似性を解析したところ，コンディショニングにより誘発応答パターンの融合が起こる場合があり，これは神経回路網の全体の活性が低下し，自発性活動が減少したことが要因である可能性が示唆された．

◎西川あゆみ，工藤　卓（関西学院大学）

近年，損傷した神経細胞を異なる動物の神経細胞を用いて補う手法が考察されている．その際には移植した神経細胞とホスト神経細胞間でのシナプス伝達の確認が重要である．本研究は，異種神経細胞間における機能的結合の形成を検証する手法として，細胞外電位多点計測とCa²⁺イメージングの時系列データを照合した．自発性神経活動の細胞外電位データからXmeansクラスタリングを用いてバーストを検出した．画像内の着目領域を定め，領域内の輝度値の平均からピークを検出した．バーストタイムスタンプの列とCa²⁺ピークのタイムスタンプの列の時間ずれが最も小さくなるようにCa²⁺ピーク測光のROIとバースト計測電極とを対応づけ，輝度ピークとバーストとの相関性を解析した．本手法は，生体染色による細部ラベルと組み合わせることで異種神経細胞間の情報伝達の可視化に有用であると考えられる．

○深山　理，白木晴子（大阪大学／情報通信研究機構），船瀬新王（名古屋工業大学），藤原清悦（聖マリアンナ医科大学）

大脳皮質に生じた神経活動の電位分布は、空間的な混合を受けて頭蓋表面に表れる。脳波は、これを電極によって空間サンプリングしたものと捉えられるが、電極配置の決定は経験的であり座標の誤差も大きい。電極配置に依存することなく、頭蓋表面における電位分布を記述することができれば、脳内情報をデコードする上で必要十分な電極数や、適切な電極配置の定量的な検討が可能と考えられる。本研究ではラットを対象として、感覚刺激入力に対する脳波電位を観測し、その背後にある頭蓋表面に生じた電位分布の推定を試みた。特に、離散的な電極座標からガウス過程回帰におけるカーネル行列を学習することで、観測電位から空間的な電位分布の広がりを可視化した。将来的には、脳波だけではなく皮質脳波や皮質内で離散的に観測された局所電位を大脳皮質における電位の空間分布に還元することによって、これらを統合的に記述することを目指す。

◎廣川　快，工藤　卓（関西学院大学）

脳ではいくつかの神経細胞の同期的な活動がある情報を表現しているとされる．本研究では，繰り返し出現する類似したパターンはある情報を表現する「セル・ アセンブリ」を構成すると仮定し，時空間的な連続性を元にした X-meansクラスタリングによりセル・アセンブリの抽出を試みた．さらに抽出したセル・アセンブリを識別不能度を元にしたクラスタリング（ラフクラスタリング）により，類似したセル・アセンブリからなる集合に分類し，その特性を解析した．その結果，セル・アセンブリは時間的と言うよりは空間的な広がりを持っていることが明らかになった．また，神経回路網の活動をセル・アセンブリ群を状態集合とする確率過程として解析した結果，類似したパターンが連続して出現する可能性が示された．最後に自発活動と誘発応答に対してクラスタリングを行った結果，両者は完全に独立したものではなく，類似していることが示された.

◎平下拓海，船瀬新王，内匠　逸（名古屋工業大学）

近年，慢性的な精神疲労により精神疾患患者の増加や作業効率の低下等が問題視されている．従来の評価方法であるアンケートによる主観的評価では恣意的な回答操作が考えられる．そこで精神状態を反映する生体信号を用いた客観的評価が必要とされている．
先行研究において，長期タスクによる慢性疲労時に脳波の前頭部におけるθ帯域においてパワーが増加する．また，急性ストレス時において加速度脈波の反射波が変動する．しかし，慢性疲労時における脈波の変動についての研究は未検証である．本稿では，習熟に差がなく達成感を与えない文章黙読課題による脳波及び加速度脈波の変動について検討する．実験結果として，アンケートにおいて精神疲労時に見られる集中力及び注意力の低下を確認した．脳波において前頭部におけるθ帯域のパワーの増加を確認した．加速度脈波において反射波の振幅比が実験経過で有意な増加及び減少を確認した．

◎有瀧遥飛，船瀬新王，内匠　逸（名古屋工業大学）

現在脳波計測において一般的に用いられている皿電極はサイズが大きいことから，局所的な範囲における脳波の計測は困難であるとされる．しかしながら，サイズの小さい電極を用いると電極のインピーダンスが増加することから，微小電極を用いた脳波計測はノイズの影響を強く受けると考えられている．またそのような性質を持つ微小電極を密に配置する脳波計測は行われていない．そこで本研究では実際に微小電極を密に配置する脳波計測を行い，計測される脳波の特徴をもとに微小電極を密に配置する脳波計測の特徴について検討する．
本稿では被験者の後頭部に25個の微小電極を格子状かつ密に配置し，チェッカーボードのパターン刺激を提示した際に発生するVEPを計測する．計測したVEPに対して各電極間において比較を行う．その結果，計測したVEPのピークは各電極間で振幅や潜時に差があることを確認した．

◎平松芳章，船瀬新王，内匠　逸（名古屋工業大学），藤原清悦（聖マリアンナ医科大学），平田　豊（中部大学）

脊椎動物において網膜における時間処理は類似しており、中でも金魚は脊椎動物の網膜における時間処理の有用なモデルとして支持されている．また，金魚の視蓋神経細胞において低頻度の点滅視覚刺激に対しての反応は顕著にみられるが，高頻度の点滅視覚刺激に対しての反応は芳しくないことが示唆されている．しかしながら，複数の周波数を用いた際における視蓋神経細胞の反応特性の変化は未だ検討されていない．そこで，本稿では金魚に光の点滅視覚刺激を呈示した際の光の点灯時と消灯時における視蓋の発火頻度と視覚刺激の周波数の関係性について述べる．本研究においては，水槽に金魚を固定しガラス電極を用いて細胞外記録を行う．白色LEDを1Hz～15Hzの内，9種類の周波数で点滅させ，60秒間刺激を呈示する．その結果，低頻度の点滅視覚刺激に対してOFF反応を示していた細胞が高頻度の点滅視覚刺激に対してON反応やON-OFF反応へと切り替わる性質を確認した．

◎武田浩明，船瀬新王，内匠　逸（名古屋工業大学）

本研究はヒトが運動の実行を決断する際に行う脳活動である運動の意思決定を解明することを目的とする．先行研究において，衝動性眼球運動の意思決定をGo-Cue以前に行うGO課題と，Go-Cue以後に行うGO/No-GO課題の二課題を用いて記憶誘導性眼球運動実験を実施し，後頭頂葉の脳波を計測して比較を行った．その結果，運動直前に運動の意思決定を行うGO/No-GO課題において，運動直前に後頭頂葉にて計測される電位がGO課題と比較して有意に上昇することを確認した．そこで本稿では脳波の計測対象を脳全体に拡大し，後頭頂葉において観測された運動の意思決定に関連する脳波の電位上昇が生じる際の脳全体の電位変動を観測する．脳全体の電位変動から，課題間で有意に異なる電位の上昇は後頭頂葉においてのみ確認される現象であるのか，また他の脳部位がどのように関連して電位変動しているのかを確認する．これにより運動の意思決定のさらなる解明を目指す．

◎中村美登，船瀬新王（名古屋工業大学），藤原清悦（聖マリアンナ医科大学），内匠　逸（名古屋工業大学）

ヒトは睡眠時に記憶を固定することが明らかにされているが，記憶が固定するメカニズムについて未だ解明されていない．記憶の固定をする際，記憶に関連する部位である海馬で生じるリップルが存在する．一方，脳波では，主に浅い睡眠時に出現するスピンドルが存在しリップルと同期して発生することが知られている．我々は睡眠時に発生するスピンドルに着目し，ヒトの記憶の固定のメカニズムを脳波で明らかにすることを目的とする．本稿では記憶の固定を測る指標として迷路課題を使用し，睡眠時に計測された脳波と比較する．本実験では，被験者に対して迷路課題を課した後に睡眠をとってもらい睡眠中の脳波を計測する．睡眠後に再び同じ迷路課題を実施し，睡眠中に計測した脳波結果と比較する．その結果，睡眠後迷路に要した時間とスピンドルの個数に関して有意な差を確認し関係性があることを示唆した．

◎森　琢也，船瀬新王（名古屋工業大学），藤原清悦（聖マリアンナ医科大学），内匠　逸（名古屋工業大学）

近年，ヒトの記憶や学習に関する知見を得るためにヒトに対して迷路課題を課す実験が実施されている．しかし，迷路課題の難易度は実験者によって定性的に決定されるため，学習内容に差異が生じ結果を比較する事が困難となる．そのため，迷路課題の難易度を定量化する必要がある．そこで，本研究では迷路課題の難易度を定量的に示すパラメータの決定を目的とする．
　本稿では，迷路を解く際のヒトの記憶保持量に着目をし，記憶保持量と迷路の分岐数の関連性を検討する．本実験では，ヒトに対して二日間で合計20面の迷路実験を行った．実験で使用する迷路の分岐はT字分岐のみで構成され，異なるT字分岐数の迷路とする．一日目と二日目の迷路ではT字分岐数は同一であるが，内容の異なる迷路を用いる．解析の結果，各日ごとのT字分岐数間で探索完了までの回数に有意な差を示した．従って，記憶保持量は迷路の分岐数に影響される可能性を示唆した．

○田中孝之（北海道大学），阿部敏久，野口宏明（パナソニックアドバンストテクノロジー），勝長達平，大野沙弥（北海道大学）

介護者の負担軽減と利用者の満足度向上を目指した新たな介護システム構築のために，自律移動ロボット車椅子に協働ロボットとしての機能を持たせた．介護者の移乗介助動作を認識し，介助動作の終了時刻を予測することで，介護者および利用者がベッドから車椅子へ移乗しやすいタイミングと場所への自律移動を実現した．現役介護者に対する実証実験を行ったので報告する．

○上田喜敏（安全なケア研究所）

2012年にISO技術報告書「人間工学　ヘルスケア部門の人による徒手的介助」が発行され、その後、世界のヘルスケア部門におけるケアの流れについて、どのように行われているかをアメリカのPatient Handling and Mobility Assessments(PHAMA2019)を基に報告し、Covid19による日本のケアの問題点の調査と人間工学に基づいたこれからの日本のケアについて提案し、機器開発などのヒントになればと考える。

○大惠克俊，印口里桜乃，桃原　康（第一工科大学）

喉頭ガン等で声帯を含む喉頭を摘出した患者は発声が不可能となる．食道発声法はこのような患者が音声を取り戻す手法の一つであり，非常に高い音声明瞭度とハンズフリーで発声可能という優れた特性を持つ．しかし習得が困難であり，習得率は３～６割である．これは本手法の定量的な練習方法が確立されていない事に原因があると考えられる．そこで本研究は筋電位信号を用いることで練習時に使用する筋肉を同定，さらに筋肉の動作タイミングを適切に使用者に提示することで，定量的かつ効率良く練習を行える装置の実現を目指している．本報告では，食道発声法使用者へ食道発声時に使用筋に関するアンケートを行い，それを基に筋電位信号の有効性の確認のための予備実験を行った．その結果，食道発声には舌の動きと横隔膜の動きが関わっていることが推測され，予備実験においてもそれが確認された．

◎横田雅司，十川由祈也，高岩昌弘（徳島大学）

我が国では高齢化が急速に進んでおり、上肢・下肢の各関節における機能回復を目指した高機能なリハビリテーション機器の開発が望まれている。ウエアラブルデバイスに要求されるアクチュエータは身体の負担とならないように、できるだけ小型・軽量であることが望ましい。空気圧アクチュエータは電磁アクチュエータに比べて出力/重量比が高く、空気の圧縮性によるバックドライブ機能が安全性として作用するため、ウエアラブルデバイスとして最適である。一方、人体の関節は全て回転関節であるが、空気圧アクチュエータの多くは空気圧シリンダーのように直動型であるため、回転動作を得るには別途直動から回転への変換機構を要し、装置の複雑化・高重量化を招く。我々は、ボールネジとベローズを用いた小型かつ軽量な回転型の空気圧アクチュエータを提案・開発した。本稿では、開発した回転型空気圧アクチュエータの構成と基本的な制御性能を評価する。

○藤澤正一郎，桶川誠貴，坂見健二，森本滋郎，河田淳治，加治芳雄，樋口峰夫（徳島文理大学），伊藤伸一（徳島大学）

The purpose is to guide amblyopia by laying a blinking light-emitting block at the pedestrian crossing entrance. The intensity, visibility, and discomfort of the blinking stimulus, which presented the subject with a blinking light, were verified by sensory evaluation. We consider the most suitable blinking method for assisting person with low vision.

○加治芳雄，山本由和，河田淳治，森本滋郎，樋口峰夫，藤澤正一郎（徳島文理大学）

現在，高齢化が加速しており，今後，認知機能低下による社会生活への影響が懸念される．特に，高齢者において自動車運転時の誤操作などにより，重大な事故が発生しており，社会問題となっている．この原因としては，運動機能の低下も考えられるが，認知機能の低下も一つの要因として考えられる．そこで，本研究では，簡単に計測可能な簡易測定装置を利用し，認知機能計測時の脳波変化にどのような特徴があるか調査した．今回行った実験では，認知機能によっては，高齢者と若年者で脳波変化に特徴がある場合が確認できた．今後，より多くの被験者で解析を行い，加齢による認知機能の変化がとらえられるか検討したい．

○眞鍋克博，橋詰　努（帝京科学大学）

The visiting rehabilitation service of elderly hemiplegics patients at home play important role to prevent disuse syndrome.  The purpose of this study is to evaluate their physical activity time objectively with Activity Monitoring Evaluation System.  Our results reveal the unexpectedly low daily activities and a disuse syndrome might be caused.

◎河内智也，鈴木浩司，北島孝弘，桑原明伸，安野　卓（徳島大学）

近年，先進国を中心として少子高齢化が進行している．それに伴い，介護従事者の不足が懸念され，1人当たりの負担が今後も増加していくと考えられる．介護施設における腰痛被害はこれまでも多くの事例が報告されているが，近年ではパワーアシストスーツをはじめとする人間支援システムの研究，開発によって負担軽減をはかる動きが強まってきている．本研究では，介護従事者の主な作業姿勢及び腰部負担の大きい抱え上げ動作に着目している．そして，介護従事者のためのパワーアシストスーツを実現するために，基礎的技術として下肢運動計測システムにより得られたセンサデータから，機械学習により装着者の動作の分類を行うことを目的としている．複数の被験者における運動状態計測結果をもとにデータセットを作成し，時系列データのクラス分類手法であるSVMとLSTMを用いて動作分類精度を比較し，有用性について評価・検討している．

○木村　仁（玉川大学）

本研究ではバイオメカニクス的観点から快適な寝具の開発を目的としている。一般的に快適と感じる寝具の形状や硬さは、個人毎に異なると考えられる。著者らは過去に既知の後頭部形状に対して仰臥位での快適な枕形状に関する経験式を導出した。しかし、寝返りや側臥位に関する形状についてはまだ詳しい事が解っていない。本報告ではこの点を議論するため、寝返りに必要な力の測定などを試みた。

○一色正晴，木下浩二，柳原圭雄（愛媛大学）

医療分野におけるVR/ARは，医用画像をはじめ実写映像やCGアニメーションなどを用いて，人体構造，病態生理，臨床現場などの再現や，診療の支援や教育，患者説明，リハビリ，メンタルヘルスなどへ幅広く活用されている．一方で，現在の外科教育では，教科書を読むことで学習を行い，手術のトレーニングをすることが一般的である．教科書は手術の流れを一工程ずつStepとして解説してあるものの，手術中に教科書を読みながらStepを確認することは容易ではないため，手術中にStepを確認できるようなシステムが求められている．そこで本研究では，AR機器を用いて手術トレーニング中に術者がStepを記した文章・動画・画像を確認することができるシステムを提案する．術者は手術道具を常に手に持っていることが想定されるため，なるべく手を使わずに操作でき，かつ，術者の視野を狭めてしまわないようなStep提示方式を検討する．

◎稲葉　望，林　武文（関西大学），一色正晴（愛媛大学），角谷賢二（関西大学）

ミュオグラフィは、宇宙線の中の素粒子ミュオンを用いて地殻や大型の構造物を透視する技術である。我々は、ミュオグラフィの新しい適用分野として、埋蔵文化財である古墳の内部調査を行っている。本報告では、2019～2020年度に実施した大阪府下の古墳の透視実験とデータ解析の結果について述べる。ミュオンの透過シミュレーションにより、計測結果の画像の解釈を可能とした。

○田川和義，和田佳久，長澤海斗（愛知工科大学），広田光一（電気通信大学）

近年，圧覚や滑り覚の同時提示を可能とするデバイスが開発されるなど，触覚ディスプレイ技術が進歩している．しかし，触覚情報生成側のシミュレーション技術は停滞した状況にある． 

本研究では，リアルな触覚情報の生成技術の確立を目指し，実指先が凹凸面をなぞる際のStick-Slip現象の計測環境を構築した．金子らは指先が凹凸面をなぞる際のStick-Slip現象を計測したが，凹凸面に起因する屈折の影響を避けるために液体中での計測しかなされていなかった．本研究では空気中での計測を可能とするシステムの構築を行った．また先行研究では指にマーカを付ける必要があったが，摩擦の影響をできるだけ少なくするためにマーカレスでの計測手法も検討した．

○脇田　航（広島市立大学）

ルームスケールを超えた広大なVR空間を移動する際，限られた実空間でいかに低コストかつ高没入に移動を実現するかが問題となり，このようなロコモーションインタフェース開発においては，いかに安全性を高め，開発コストを抑えつつ呈示性能を上げるが課題となる。これらの問題に対し，我々はこれまでに球面の転がり運動を用いた低コストモーションプラットフォームおよび大腿部支持部に載置した荷重センサによる歩行動作推定および錯覚を用いた歩行プラットフォームを提案してきた。本稿ではこれらのロコモーションインタフェース開発に関するこれまでの取り組みについて報告する。

○瀬谷安弘（愛知淑徳大学）

身体の移動は，網膜上において観察者周囲の景色の流れを生じさせる。このような身体移動に伴う景色の流れはオプティカルフローとよばれ，身体移動感覚の生起に関与するのみならず，移動速度の知覚にも関与すると考えられている。従来研究において，オプティカルフローにもとづく身体移動感覚の研究は非常に多くなされてきた一方で，移動速度の知覚については必ずしも十分な検討がなされていない。本研究では，事前に撮影した身体移動時の視野映像の再生速度および映像範囲を操作することで，オプティカルフローの速度および視野範囲を操作し，それに対する知覚速度を測定した。結果は，刺激速度の増加に伴い知覚速度が上昇すること，また周辺情報が制限される場合に，制限されない場合と比べて，知覚速度が低下することを示した。

◎董　睿灝，林　武文（関西大学），井上晴彦（農業・食品産業技術総合研究機構），白岩　史（鳥取大学），Pawasut Achara，Sreechung Ket（Royal Project Foundation）

ディープラーニングを用いた、カンキツグリーニング病の診断方法について検討した。
罹患した葉と健全な葉を一枚単位で学習に用いると高い確率で識別可能であった。
PCR検査との比較や実際の農場での検査に用いるには、樹木全体の写真で評価する必要があり、この場合の学習方法と条件に関して明らかにした。

○長谷川有貴（埼玉大学）

本講演では，これまでに著者が大学や学会でのイベント，地域の科学館などで小中高生向けに実践してきた電気電子工学を楽しむ実験教室における取り組みについて紹介する。

○別府俊幸，福間真澄，福島志斗，藤嶋教彰，衣笠保智，渡邉修治，片山　優（松江工業高等専門学校）

松江高専電気情報工学科の卒業生は、例年約60％が就職する。就職先の内訳は約40%が製造業、約30%が電気工事・設備保全業、約15％が電力他のエネルギー関連業である。彼らに必要となる電子回路知識として、オペアンプを中心としたアナログ電子回路と基礎的なデジタル回路を教育の軸としている。とくにアナログ回路は解析法ではなく設計法をメインとして、使う上で必要となる技術を教示し、実験・演習科目において設計製作を体験させている。

○外山貴子，淡野公一（宮崎大学）

近年の電子機器には集積回路が必要不可欠であり，産業界において，集積回路の設計を担う技術者が求められている。しかし学部学生においては，幅広い知識を習得するカリキュラムが準備される一方で，専門教育に割り当てられる時間的制約から，個々の分野における深い知識を身につけさせる講義や実験を実施するのは困難であり，本稿で着目している集積回路の設計に関しても同様である。そこで，本取り組みでは，学部学生を対象として，アクティブラーニングにより集積回路の設計に取り組んでもらうことを目的に，フリーEDAソフトウェアを活用し，ICの机上設計から評価までの実験環境の整備と，学生による自学自習のためのテキストを作成した。また，実際に，これらを用いたアクティブラーニングによるIC設計の学生実験（宮崎大学工学部３年生を対象）を実施した。本稿では，この取り組みの詳細について報告する。

○清水暁生，吉冨貴司，野口卓朗，石川洋平（有明工業高等専門学校），深井澄夫（佐賀大学）

アナログLSI設計技術者不足を解消するため，大学や企業においては大学生や新入社員を対象とした高度なアナログLSI設計教育が実施されている。しかし，アナログLSI設計の難易度は高く，アナログLSIに興味を持って研究室を選択する学生が少ない。アナログLSIに興味を持つ学生を増やすため，高等教育機関に入学する前の子供たちにアナログLSI設計を体験できる講座を実施した。幅広い知識と経験が必要なアナログLSI設計を本講座だけで習得することはできないが，設計と実験を経験することで，アナログLSIに興味を持って高等教育機関に進学する子供が増えると考えている。本講座では実際の企業で利用されている設計ツールを使用し，オペアンプのシミュレーションとレイアウト，実験を体験できる。本稿ではアナログLSI設計講座の概要とその実施結果について報告する。

○遠藤和彦（産業技術総合研究所）

産総研では、シリコンに代わるゲルマニウムや遷移金属ダイカルコゲナイド等の新材料ナノデバイスの研究が行われている。本発表では、新材料ナノデバイスの研究を報告するる。

○小林正治（東京大学）

半導体の微細化の速度が鈍化してきている一方、AI・IoTの活況により高性能で高エネルギー効率なコンピューティングの重要性が増々高まってきている。昨今のヘテロジーニアスインテグレーションに見られるように、二次元的な半導体の微細化に加えて三次元集積化技術が技術革新の確かな方向性として認識されている。特に、大量のデータを用いる機械学習をハードウェア実装するにはメモリの大容量化とプロセッサ－メモリ間のデータ伝送の高効率化が必要である。この課題に対して私たちは配線層にトランジスタとメモリ要素をモノリシック集積する手法に注目している。そのための鍵となる技術が低温形成可能でかつ特性の優れた酸化物半導体である。本講演では酸化物半導体と抵抗変化型メモリ・強誘電体メモリの集積化技術とその応用に関する私たちの最新の研究内容を報告する。

○角嶋邦之（東京工業大学）

強誘電体AlScN膜は100uC/cm2を超える残留分極を示し、加えて低温プロセスや形成容易性などの利点を有し、強誘電体HfO2膜の次世代の強誘電体メモリ材料として期待されている。しかし強誘電体メモリに要求される薄膜化スケーリングで特性の劣化が確認されており、その要因の特定と解決法が求められる。本発表では強誘電体AlScN膜の研究の現状と展望について概説する。

○渡邉孝信，富田基裕（早稲田大学），松木武雄（産業技術総合研究所），Hasan Mahfuz，片山和明，安部克基，柏崎　翼，黒崎天彩美（早稲田大学），松川　貴（産業技術総合研究所），詹　天卓（東洋大学）

Si-CMOS技術と親和性が高い微小熱電発電デバイスの高密度集積化に向けて、集積モジュールの最適設計と各種要素技術開発に取り組んだ。当グループが考案した熱電デバイスはSOI基板をトップダウン加工したSiナノワイヤを熱電変換材料に用いており、微細化・高集積化するほど単位面積当たりの発電量が向上する点に特徴がある。n型Siを用いたユニレグ多段モジュール、n型およびp型Siを用いたバイレグ多段モジュールを実際に試作し、発電性能の段数依存性を調査した。またバイレグにおけるn型、p型レグの最適な幅比について検討した結果、レグ長が短くなるほど幅の狭い領域から広い領域に入る箇所の拡がり抵抗が顕在化し、両レグの幅を揃える構造が有利であることが判明した。この他、モジュール内の特定の箇所に熱流を集中させるために用いる金属配線層の作製プロセスなど、集積化に向けた各種要素技術の開発についても報告する。

○内田　建，田中貴久（東京大学）

IoT時代には，多様なセンサから身のまわりの様々な情報を取得し続けることが不可欠である．これまで，加速度や光などの物理的な情報を取得する物理センサが活用されてきた．今後は，身のまわりを漂うガス分子の種類と濃度を高度に認識する分子認識センサの実現が，安全・安心な社会を実現する上で不可欠である．本講演では，耐久性に優れた金属ナノシートを用いた分子センサを中心に最近の進展について紹介する．

○田中　徹（東北大学）

微細化に依拠する集積回路(IC)の高性能化が種々の限界に近づいている一方、従来のICチップを積層して、各ICチップをシリコン貫通配線によって電気的に接続して高性能化を実現する三次元集積回路(3DIC)の開発が精力的に行われている。また、近年、機能の異なるチップや基板材料の異なるチップをウェハ上に多数並べ、配線を含むプロセスを一括して行うチップレット集積と呼ばれる技術も注目されている。本講演ではチップレットを用いた三次元集積化技術の開発について紹介するとともに、今後のヘテロジニアス集積システムの動向について言及する。

○田川聖治（近畿大学）

近年，強力な進化計算アルゴリズム（EA：Evolutionary Algorithm）が幾つも報告されているが，それらは制約条件のない最適化問題を対象とした最適化手法である。そこで，EAを制約条件のある最適化問題にも適用するため，様々な制約条件の対処法が考案されている。しかし，それらの対処法では本来のEAを修正する必要がある。本稿では，最適化問題における線形制約条件の対処法として凸包写像を提案する。提案する凸包写像は，超立方体で指定されたEAの探索領域内の解（遺伝子型）を，凸包で与えられた線形制約付き最適化問題の実行可能領域内の解（表現型）に変換する。凸包写像による制約対処法の利点は，遺伝子型から表現型への解の変換が簡単で負荷がなく，様々なEAの原型を線形制約付き最適化問題に対して直接適用することができ，追加のパラメータも必要としないことである。

○松本　稔，永田裕一（徳島大学）

宝くじ仮説は，巨大なニューラルネットワーク(NN)には，単独な学習で，それと同イテレーション数学習を行った元のNNの能力に匹敵する部分ネットワークが存在する，という仮説である．さらに最近，それよりも強い宝くじ仮説が証明された．その仮説では，ランダムに初期化された巨大なNNには，学習を行わなくとも，十分に訓練された大きなNNに匹敵する部分ネットワークが存在することを確率的に保証している．これに基づけば，勾配計算を用いることなく，枝刈りベース，つまり，NNの枝を刈るか，刈らないかを決める組み合わせ最適化手法を用いて，NNを学習することが可能である．そこで本研究では，ロボット制御において，初歩的な遺伝的アルゴリズムを用いても，NNの学習が十分に可能であることを，勾配ベースの強化学習手法との比較を行い，実験的に確認する．

◎礒田真子，宮原悠司，園田拓海，中田雅也（横浜国立大学）

近似サロゲート多目的進化計算は、目的関数の近似モデルを用いて最適化を進める方法であり、解の評価に長時間要する高計算コストな最適化問題に適している。一方で、問題次元が増加すると、球面集中現象やデータサンプル数の制限によって、近似モデルの精度が低下し最適化性能も低下する問題がある。本研究では、この問題を解決するために、解データを低次元に圧縮し、圧縮された空間に対して近似モデルを構築することで、同モデル及び最適化性能の向上を図る方法を提案する。具体的には、近似サロゲート多目的進化計算の代表手法でMOEA/D-EGOと非線形圧縮手法であるAutoencoderを用いる。実験では、ベンチマーク問題DTLZ1-7を用い、比較手法に対して提案手法の性能がより優位であると示す。

◎蛭田悠介，西原　慧（横浜国立大学），小熊祐司（IHI），藤井正和，中田雅也（横浜国立大学）

本論文では、我が国における物流業界の労働力不足の解消や現場の人的・時間的負担を軽減するため、積み付けパターン設計の自動化を目的としている。これを実現するために、対話型進化計算と遺伝的プログラミングの一種であるCGPを組み合わせた積み付けアルゴリズムの自動生成技術を提案する。
提案法は、実際に作業者が積み付けパターンを設計する際の工夫や対象の問題である混載積み付け問題の特徴を活用している。これらの工夫により段ボール箱を個々に積み付ける場合と比較してアルゴリズムの探索空間が縮小することから、少ない解評価回数で積み付けアルゴリズムを生成でき、ユーザにかかる負担の軽減に貢献する。
検証実験では、ユーザに積み付け指標を提示しGUIを通して評価をしたものと、同様の指標にて関数評価したものの比較を行う。この結果、提案法は、事前定義した目的関数で評価したものと同一の指標値を示した。

◎葉山大雅，高石優也，半田久志（近畿大学）

近年，有機薄膜太陽電池という有機化合物を利用した太陽電池が提案されている．この太陽電池には有機化合物が2種類使用されており，この2種類の化合物の物性(物理的性質)によって太陽電池のエネルギー変換効率が変化する．本研究では、特徴表現ごとにDeep Graph Kernelsを学習させ、化合物の類似度判定を行う。この特徴として従来の化学分野で用いられている記述子、原子間の繋がりを用いた最小パス距離を用いたもの、これらを融合した特徴表現を用いた。それぞれ特徴表現ごとに多次元尺度法に２次元平面にプロットし比較を行った。

◎吉田　航，森　直樹，岡田　真（大阪府立大学）

Data Augmentation (DA)は既存データから追加のデータを生成し,データ空間を効果的に補間する手法である.しかしながら,データセットおよびタスクに適合するDAの選択は高度な専門知識と膨大な時間が必要であり,多くの場合データドメインの深い理解が必要である.以上の点を解決するため,近年の自動機械学習の発展に伴い,画像認識タスクにおけるDAの自動適用手法に注目が集まっている.その中でも,著者らがこれまでに提案した進化型計算と深層学習を融合した手法であるTDGA AutoAugment (TDGA AA)は,拡張の多様性を維持しながら問題に適合する拡張方策を探索することができる.しかしながら,拡張の適応強度が画一的に設定される問題点があった.そこで本研究ではTDGA AAの遺伝子を整数型に拡張することでこの問題を解決する.また,漫画データセットを用いた数値実験により,提案手法の有効性を示す.

◎和嶋浩平，水野統太，松本悠佑，水戸和幸，板倉直明（電気通信大学）

スマートフォンにおける文字入力は、ボタンサイズが小さいことによる誤入力や情報提示画面を減少させる画面占有率が問題視されている。これらの問題点を解決するために、情報提示画面を直接タップする必要のないジェスチャを文字入力に用いることを試みる。これによりボタンサイズや画面占有率に影響されないインタフェースの開発を目的とする。文字入力に用いるジェスチャは、ユーザが簡単に行える動作として、デバイスの背面をタップする動作、デバイスを前後に傾ける動作、親指でデバイスの側面をタップする動作の3種類とした。実験ではこれらの手動作を用いて文字入力を行い、インタフェースの有用性を検討した。

◎日野凱斗，水野統太，松本悠佑，水戸和幸，板倉直明（電気通信大学）

スマートウォッチのタッチパネルを用いた入力を行う場合において, 画面が小さいため誤入力やキーボードの画面占有率など操作性の点が問題視されている. そこで, タッチ画面外をタップする動作と手首動作によるタッチパネルを用いない入力手法を提案した. 本研究で用いる動作は, 端末側面の5箇所をタップする動作および手首の回外から回内の手首動作である. 動作判別には, スマートウォッチ内蔵の加速度センサと角速度センサを用いた. 画面外タップ動作は加速度x軸とy軸を用いて, 手首動作は角速度x軸を用いて判別するアルゴリズムを提案した. 提案アルゴリズムを用いてリアルタイム判別実験を行ったところ, 平均判別率は81.7%であった. 提案動作は判別可能な選択肢が多く, スマートウォッチにおける新たな入力手法として有用性が示された. 

◎田中進吾，水野統太，松本悠佑，水戸和幸，板倉直明（電気通信大学）

視覚誘発電位(VEP)を用いた脳波入力インタフェース(BCI)は、視覚刺激を見るだけで入力可能なため肢体障害者の利用を目的に研究されている。点滅刺激呈示時に、VEPの一種であるTRVEPを用いた同期加算における形状解析を行うと、10Hzの高速点滅刺激ならば2秒程度で点滅刺激注視の判別が可能であった。さらに一定間隔の点滅刺激ではない点灯間隔変動刺激を用いると、8種類までの注視判別が可能である。しかし点滅を呈示したいタイミングで表示できていない問題や、点滅表示と脳波取得のタイミングのずれが時間とともに大きくなるという問題がある。これらが解消されないと特徴的な脳波を得られず高い判別率は得られない。そこで本研究では、脳波による8選択肢判別においてアルゴリズムの改善を図った。点滅タイミングを遅延もフライングもなく表示するよう改善し、また点滅表示と脳波取得の開始タイミングを揃えることにより波形の再現性を高めることができた。

◎高橋宏彰，南雲健人，大岩孝輔，野澤昭雄（青山学院大学）

コロナ禍において，赤外線サーモグラフィを用いた非侵襲かつ無拘束な顔面皮膚温計測が一般的になっている。体温計として用いるには原理が不明確であり，顔面皮膚温に基づいた明確な中核温推定手法が求められる。先行研究では，顔面の頬や鼻などの関心領域の皮膚温度分布の統計量に基づいた中核温推定が行われているが，これらの統計量が外気温などの外乱要因に影響されやすい事が中核温推定の障害となっている。皮膚温の空間的分布は外乱要因による影響が小さく，これを用いた中核温推定はロバスト性が期待できる。そこで本研究では，ニューラルネットワーク(NN)に空間情報抽出を可能とする層を加えたアルゴリズムである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて顔面皮膚温度分布の空間特徴量の抽出を行い，それに基づく中核温の推定を試みた。

◎佐々木優大，南雲健人，西村政哉（青山学院大学），七井　靖（防衛大学校），大岩孝輔，野澤昭雄（青山学院大学）

高血圧症は心臓・脳血管障害の危険因子であり，予防や早期発見に日常的かつ遠隔的な血圧計測が必要不可欠である。近赤外帯域の光は　，生体内物質や,水の吸収・散乱が紫外・可視光より組織透過性が高く,生体内の観察に有利である。そのため近赤外光を用いることで生体内部の血圧に関する情報を抽出できれば外乱に影響されにくい血圧推定の実現ができると期待できる。先行研究では，狭帯域近赤外LEDを用いて取得した顔面近赤外画像に基づく急性ストレスに伴う血圧推定を試みた。しかし，血圧推定に適する波長帯域に個人差があることが問題であった。そこで広帯域な近赤外LEDを用いることで，全ての被験者の血圧推定に適した波長を含む多波長情報を取得できると考えた。また，応用に際し，遠隔的な安静時血圧推定も必要である。
　本研究では，比較的広帯域な近赤外LEDを用いて，遠隔的な安静時血圧推定に向けた近赤外画像および血圧計測を行った。

◎孫　燕子，水野統太，松本悠佑，水戸和幸，板倉直明（電気通信大学）

本研究は，重心動揺計を用いて利用者の興味を定量的に評価し，好みに合ったコンテンツを推薦するレコメンドシステムの研究・開発を目指している．先行研究において，足元および臀部に置いた重心動揺計を用いて興味度を推定する手法を提案した．結果として，臀部の重心動揺計から得られる指標である最大ASVと漫画閲覧時の興味度には高い相関がみられた．そこで，足元の重心動揺計をはずして，臀部の重心動揺計のみで再度実験したところ，相関がみられなかった．これは，足元に置いた重心動揺計が足の動きを制限することになり，足の動きを制限した状態において，臀部の最大ASVと興味度の相関が高くなることが分かった．しかし，実際の状況においては自由姿勢による興味度推定が望ましい．そこで，本研究は自由姿勢における漫画閲覧時と映像を見た際の興味度推定を検討した．

◎天田知里，水野統太，松本悠佑，水戸和幸，板倉直明（電気通信大学），中島太陽，花田　健（コアミックス）

現在、閲覧履歴や購入履歴に基づくレコメンドシステムが多く採用されているが、コンテンツ内容に対するユーザの評価を反映していない。そこで本研究では、心理の変化に対して変化する生理評価指標である生理的振戦に着目した。生理的振戦は、通常、体を固定した状態で計測されるが、実用性を考え、体を固定しない状態で計測した。実験ではスマートフォン上で漫画を閲覧してもらい、スマートフォン内蔵の加速度センサを用いて得られるデータから、生理的振戦に近い成分を抽出して解析に用いた。実際の使用環境を想定し、姿勢条件として座位および立位を設定するとともに、スマートフォンの持ち方など閲覧中の姿勢の制約を設けることなく興味度を推定できるか検討した。周波数解析を行った結果、スマートフォンの加速度センサから得られるデータを用いて興味度を推定できることが示唆された。

◎塚越　泉，宮田晃伸，滝澤夢叶（東京電機大学），三上可菜子，大浦邦彦，森脇保彦（国士舘大学），花崎　泉（東京電機大学）

転倒や骨折は要介護の原因の12％を占め、要介護原因の３番目となっている。転倒は高齢者に多く、近年、高齢者の健康維持を目的とした体操が提案されている。これらの体操では、指導者の経験則に基づき効果が期待されていることが多く、体操の効果を定量的に分析することが必要とされる。本研究では、柔の型を利用して考案された「柔道けんこう体操」の転倒予防に対する効果を工学的に検証することを目的とする。身体を12の部位に分割してモーションキャプチャにより位置を計測し剛体リンクモデルを構成する。動作中の身体重心を推定し、身体重心の床面への投影点と支持基底面との位置関係から、転倒の危険度を評価する。外乱を受けたときの転倒回避のための姿勢制御動作と柔道けんこう体操中の動作を比較することにより転倒防止効果を検討する。

◎齋藤匠悟，柳田知毅，笹目大雅，太田圭亮，花崎　泉（東京電機大学）

発音訓練において口唇や舌など調音器官を適切に制御することが重要である。筆者らは、口唇形状や頭部矢状断面図による舌形状を視覚表示する発音訓練支援法を構築しているが、訓練者は口腔内の舌形状は認識しにくく、意識的に動かすことは困難であることが判明している。そこで、調音時には表情筋を動かすことにより調音器官の形状を変化させていることから、訓練者に表情筋を意識させる調音教示法の考案を目指す。本報告では、調音時の表情筋表面筋電位、音声信号、口唇形状の同時計測実験より、表情筋の活動量として随意最大筋力で正規化した二乗平均平方根処理した筋電位信号を採用し、音声フォルマントや口唇の開口度との関係を調べる。表情筋は口輪筋、笑筋、咬筋、舌骨舌筋の表面筋電位信号を計測、口唇の開口度はモーションキャプチャを用いて計測している。さらに、表情筋活動量と口腔内舌形状の下顎運動との関係を調べる予定である。

○酒井智弥（長崎大学）

データがもつどのような特徴の組合せによって情報が表現されているか。この事前知識は，有益な情報をもつデータを取得するセンシング技術の展開に不可欠である。センシングの対象に関する経験則や法則を記述した数理モデルは，これまでの観測で獲得した知識の結晶である。一方，ニューラルネットで正確な推論を実現する深層学習の技術が急速に発展した。数理モデル基盤と深層学習基盤の技術の長所は相補的であり，両者の融合によって相乗効果を生む技術の創成は極めて有意義である。この融合技術は，精密な数理モデル化と大規模データの収集の両方に困難を抱えがちな課題，解析結果の説明能力が求められる課題，特に医用データや生体信号の解析に応用を期待できる。本講演では，説明変数の組合せによって高次元データの内訳を簡潔に説明するスパースモデリングに着目し，深層学習との融合技術を具体化する方法について，医工学応用の関連研究と共に解説する。

○皆川拓海，濱岡弘生，今村　誠（東海大学）

Kinectから得られた関節座標の加速度データから時系列モチーフ解析を用いて被験者の動作を検出する方式を提案する．本稿では，動作の回数や順序が誤った場合には正しく動作検出ができないという従来の課題を解決する方式を提案する．そして，ラジオ体操と梱包動作を対象とする実験により，従来方式と比較して，動作検出精度を改善できることを提案する．

◎安齋博人，皆川拓海，今村　誠（東海大学）

我々は，画像センサーを用いた人の動作解析方式を研究しているが，画像からの関節位置推定では人と物の距離や位置関係を正しく認識できないため，撮影する角度によっては精度が低下するという問題があった．そこで，奥行きを計測できる深度センサーを用いることによって，関節推定の精度を向上できるかどうかを実験した．実験結果，深度センサーの方が画像センサーよりも関節推定の精度が高いことがわかった.

◎中垣太佑，神谷幸宏（愛知県立大学）

スポーツ・医療・教育の分野で，人の状態推定を目的として生体信号の計測が行われる。これらの分野でもInternet of Things (IoT)が普及しており，今後，簡易な方法で高精度な計測を行えることが求められる。従来，この分野の生体信号解析において短時間フーリエ変換（STFT）やウェーブレット変換（WT）が主に用いられてきた。しかし，呼吸や心拍，脳波といった信号は周波数が低く，STFTやWTでは高い周波数・時間分解能が得られない。Accumulation for real-time serial-to-parallel converter (ARS)は足し算のみにより，低周波数領域で高い解像度が得られる信号解析法として提案された。本稿において，この方法を時変信号に適用する当たり生じる特有の問題を指摘し，その問題に対処する方法を提案する。その性能を計算機シミュレーションにより検証する。

○藤巻弘太郎（ぶばいオハナ歯科）

人生の1/3を占めるといわれる睡眠。健康のためにもより良い睡眠は必要不可欠であるが、睡眠障害に陥る人も少なくないのが現状である。不眠をはじめとする睡眠障害を引き起こす原因は、人によって様々だが、似たような症状でも原因によって、治療や対処法が全く変わってくる。「最近よく眠れない」「寝てるのにスッキリしない」などと感じたら、睡眠障害改善の1歩目として、まずはその根本的な原因が何なのかを知ることから始める必要がある。今回は口腔に表れる睡眠障害の原因の１つと考えられるブラキシズムを対象にウェアラブル筋電計を用いて検査し、睡眠歯科という睡眠医療の一分野の診療に役立てっていることを紹介する。

松山鐘優，○森山　剛（東京工芸大学）

状況や相手によって決まる適切な話し方は、声の大きさや抑揚、速さ、間といった要因について繊細なコントロールが必要である。このような話し方はナレーション技法として、主にイントネーションと間の取り方に関して方法論が整理されている。しかし、訓練は話者単独では難しく、エキスパートのリアルタイムの評価と指導の下で行う必要があった。本研究では、ナレーション技法の前提として知る必要のある話者本人の声域を明らかにし、さらに目指すイントネーションの訓練のために、ピッチ軌跡をリアルタイムに可視化及び評価するツールを開発中である。提案ツールの有効性を確認する実験を行った結果、その効果や今後の課題が明らかになったので報告する。

◎寺田賢治（徳島大学）

本稿では，スマートビジョンにおける人工知能の応用例について述べる．スマートビジョンにおける賢さとAIは親和性が高く，様々なコンピュータビジョンにはAIが応用されている．本稿では我々の成果の中から，AIの活用技術について述べる．

○山口順一（香川大学）

本セッションで提案済みの交差点全方位俯瞰画像の活用に関する二つの取組みについて述べる。本画像では，全ての道路の横断歩道がほぼ横向きに表現され，横断歩道以遠の道路が二等辺三角形に表現されるという特徴がある。第1の取組みは，ウェーブレット変換を用いて横断歩道像の座標，形およびサイズを認識し，車線，交差点内，信号待機および歩道の各領域を順次自動決定する画像処理法を構築した。領域情報は歩行者，車両の所在地を知るために必要であり，本手法により，運用前準備での課題であった人手による領域設定作業の排除が可能になった。第２は，交差点中央での右折待ち車両と他車線の車両との接触事故の未然防止を念頭に置いた車両追跡データの取扱いについて検討した。本発表では，予め設定した車両標準経路からのずれ量を連続的に検出することによって得る分布データ，および，ずれ量の度合いや増減の傾向を用いた車両行動の分析について述べる。

○大城英裕，松田千輝，行天啓二，高見利也（大分大学）

近年，深層学習の劇的な性能向上により，教師あり学習が，問題解決において，盛んに持ちられるようになった．教師あり学習を行う場合，大量の精度の高い訓練データが必要になる．しかし，対象となる問題でオープンで大量な訓練データが存在することは稀である．また，個々のデータに対して適切なラベリングが行われていなければ，学習に用いることはできない．人手で訓練データを作成するとなると，膨大なコストが必要となる．本稿では，クラスタリングを繰り返し用いてアノテーションを軽減する手法を提案する．提案手法では，大量に収集したラベルなしデータに対し，まず，教師なし学習をおこないクラスタに分類する．そして，個々のクラスタについて，アノテーションを実施する．これらの訓練データを使って教師あり学習を行い，問題解決に利用する．アノテーション作業の観点から本提案手法の性能を評価し，方式の有用性，また問題点について述べる．

○諏訪正樹（オムロン　サイニックエックス）

センサ（あるいセンシング）技術は、ロボットを制御・駆動させるために必要な情報を取得するという意味において欠かすことのできない機能を具現化するものである。センサを人間の五感と対比させると、ロボットの制御・駆動においては視覚や触覚機能としてのセンサが利用されることが多い。本講演では、本企画セッションのキーワードである「スマートビジョン」を再定義し、ロボットに必要なスマートジョンについて議論する。

◎野田祥希（明電舎），長島秀明（明電システムソリューション），松村　周（鉄道総合技術研究所），大橋剛介（静岡大学）

電気鉄道は、交通機関として大きな役割を果たしており、多くの人の通勤・通学等の日々の暮らしを支えている。このような電気鉄道を安全かつ正確に運用するためには、鉄道設備のメンテナンスが必須であり定期的な点検や検査が行われている。そのメンテナンスの対象設備の1つとして架空電車線がある。架空電車線は走行する車両に対するエネルギーの供給設備として非常に重要であり、メンテナンスに多くの人員と時間を要している。そのため、メンテナンスの現場では架空電車線の検査作業の効率化が要望されている。そこで我々は、架空電車線設備のメンテナンス作業の効率化を目的に技術開発を行ってきた。本稿では、作業員が目視で行っている架空電車線に用いる金具部品の外観検査作業の自動化を目的に、2種類の深層学習技術を組み合わせた金具検査の自動化技術について提案する。

○戸田真志，右田雅裕，有馬勇一郎（熊本大学）

心臓病の早期発見のために心筋を構成する細胞組織の解析が急がれており、近年ではコンピュータを用いた解析が期待されている。従来は、細胞画像を二次元処理で論じたものが多い。一方、細胞単体や相互の関係は本質的に三次元特徴を有するため、三次元分析を行うことで、細胞相互の位置関係や構成する細胞の形態学的な分類等、より高度且つ多様な情報の抽出が可能となる。本研究では、新生児マウスの心筋部分の顕微鏡画像群を三次元解析することにより、細胞核領域、血管領域等を抽出し、その相互関係を利用することで、細胞種の分類等、心臓部位における各種情報の獲得を試みた。正常なマウスと遺伝子改変マウスのそれぞれについて心臓細胞画像を取得し、解析を行うことで、当該方式の有効性を検証した。

◎伊熊宗介，大橋剛介（静岡大学）

先進運転システムや自動運転システムにおいて，人間の視覚注意を解析することは有効である．本研究では，ドライビングシミュレータを用いて，人間の視線情報から得られた注視領域，計算モデルによる顕著性マップ，深層学習による運転制御モデルの判断根拠の可視化結果を比較・解析した．
人間の視線情報である注視領域は，視線追跡装置を用いて収集した．顕著性マップは，計算モデルUNISALにより作成した．深層学習による判断根拠の可視化結果は，Attention Branch Networkのアテンションマップにより得た．判断根拠の可視化結果は，注視領域とそれ以外の領域に出力が得られた．顕著性マップは，注視領域とおおむね一致していた．深層学習による運転制御モデルのアテンションマップに注視領域を利用することを考えると，視線情報である注視領域の代わりに計算モデルである顕著性マップを使用できることを示した．

○青木広宙（公立千歳科学技術大学）

近年のデプスセンシングデバイスの発展は、インタラクティブメディアアートにおいて、リアルタイムでの鑑賞者とアート作品とのコミュニケーションを実現し、鑑賞者と作品との関係性を深化させることに大きく寄与しているものと考えられる。本研究では、Intel社のデプスカメラであるRealSenseを利用した人体位置計測や生体信号計測に基づくインタラクティブメディアアート作品の制作について提案する。また、実際に試作した作品を元に、デプスセンシングによる新たな表現への可能性について論ずる。

○阿武孝文（エナジーゲートウェイ），林　純一郎（香川大学）

著者らは、新たな画像解析技術”Insect Eye"を開発しました。
Insect Eyeは、画像内の抽出対象物の特徴量他には一切注目せず、
抽出対象物の移動時に生じる背景の変化に注目した処理を行います。
この従来とは真逆ともいえる発想の結果として、Insect Eyeは以下の特長をもちます。

　①事象抽出に必要な計算量が極めて微小
　②柔軟なカメラ機種選定が可能
　③環境起因変化の影響軽減が可能
　④抽出対象物を見失うリスクが低い
　⑤開発成果物の再利用が容易
　
　本講演では、抽出対象物に着目しない「低次かつ有効な視覚情報」を活用した知覚情報技術
による社会的な課題解決を目的とした、さまざまな学術領域の研究者・企業との協働研究テーマの
検証や事業化に対し、皆様のご参画を募集いたします。

◎常本晋平，梅田智広（奈良県立医科大学），岡村信弥，福岡　直，天保美咲（大和ハウス工業）

[目的]新型コロナウイルス感染拡大に伴い，厚生労働省は事業場外勤務(以下テレワーク)を推奨している．本研究では在宅でのテレワーク環境を模した専用ブースを設置し業務を行った際の自律神経変動への影響を心拍変動解析より求めたので報告する．[方法]部屋面積，照明，植栽，疑似窓の有無など条件の異なるテレワーク環境下にて被験者8名にて心拍，環境の変化を計測した．センサはUNION TOOL社製のウェアラブル心拍センサWHS-1，OMRON社製2JCIE-BL01等．評価は心拍変動解析を実施，他項目との評価を行った．[結果および考察]心拍変動解析にて評価した結果，個人差はあるが,疑似窓の設置により業務中覚醒が得られ，部屋面積と相関し安静時にリラックスする傾向を認めた．テレワーク環境において，外部環境による自律神経への影響が認められた．個々のニーズに応じた外部環境の調整、最適化が期待出来ことが示唆された．

○大原　誠（神戸大学），松本卓也（創発システム研究所），榊原一紀（富山県立大学），長廣　剛，玉置　久（神戸大学）

日本の発展に伴い地下街や空港というような大規模で人の往来が激しい施設が増加し、またそのような施設においても空調を行うようになった。そのため空調に使用するエネルギーが増加している．一般に空調は需要に対して過大に供給されている傾向にあり，効率的な空調運用が期待されている．効率的な空調運用のために，シミュレーションモデルを用いて空調機器の効率的な運転量を探索するといった手法が考えられるが，既存の精緻な流体シミュレーションを用いることは計算時間などの面がで難しい．そこで本研究では空調機器の運転量探索に適した精度と計算時間である温度シミュレーションモデルを構築した．地下街の実証実験をもとにした計算例にモデルを適用した結果，空調機器の運転量探索には必要十分な精度を確認した．また，作成したモデルを用いて空調機器の運転量を探索したところ，現地にて熟練者が実際に行った運転量と似た傾向が確認できた．

○稲元　勉，樋上喜信（愛媛大学）

本稿では，巡回セールスマン問題 (TSP) の（近似）解の整数線形計画法による求解時間を削減することを目的とし，2-opt法に基づく制約式を融合する技法を提案する．
著者らはこれまでに，都市の座標が所与である TSP への整数線形計画法の適用にあたって，交差する辺が同時に選択されることはないという2-opt法に基づく制約式の利用を提案した．ここで，複数の2-opt制約を取り上げ，それらに関係する辺がすべて交差するなら，それらの制約式を1つへと融合できる．この融合により，解空間の削減と計算コストの増加の抑制を両立できると期待する．
計算例では，TSP の小さなベンチマーク問題を対象として，提案技法により作成される制約式の数や提案技法が求解時間に与える影響などを示す．

○榊原一紀，松崎仁平，吉田　暉，中村正樹（富山県立大学）

多数の自動運転車が相互に通信しながら，地域の人の移動を支える旅客輸送システムの実現を目指す.この目標の下で，コミュニティ全体の安全性および利便性を両立させるような 群制御の基盤技術の確立を目的とする.そのための方法として，(A) 交通システム全体を数 理計画モデルとして記述することにより，全体最適な車両の運用則を得る. (B) 得られた運 用則を教師とする機械学習器を開発し，他車両の動きを前提とした車両毎の運用則を実現する.

◎堀　貴登，内種岳詞，伊藤暢浩（愛知工業大学），岩田員典，蒋　　湧（愛知大学），向　直人（椙山女学園大学）

In this study, parameter sensitivities in a vehicle traffic simulation at Nagoya city were discussed. In order to reduce the number of traffic accidents at Nagoya City, considering traffic volume may be important because that the traffic volume around the accident place must be a factor for the accident. Since such traffic volume as a factor of traffic accidents can not be obtained via public traffic data, we employed an approach to estimate traffic volumes in a vehicle traffic simulation at Nagoya city. Simulation parameters include the number of vehicles, departure time and origin-destination with a route. From the result of simulation executions, both route selection and departure time were found as significant parameters even though the simulation result was not enough reasonable.

○楳本大悟，上東貴志（神戸大学）

阪神高速は料金徴収のため、ETC料金所を通過した自動車の車種・ETC IDを収集している。本研究では、そこから個人情報を消去し、各時間(9:00-10:00など)の間に、各料金所から特定の料金所を目的地として高速道路に入場した自動車の台数および車種(普通車またはトラック)を、記録したデータの提供を受け、分析を行った。データは1時間ごとに2013年から2020年まで8年間にわたり、ピークにおける利用台数が約5万台であり、朝昼の利用台数の周期的な増減、年変動による緩やかな鋸歯形の増減が存在し、季節・日付・曜日によってほぼ各料金所、および各出入り口間の利用台数が予測できることが分かった。ある出入り口間の利用台数を与えると、全く別の出入り口間の利用台数も予想できることが判明した。大阪北部地震による利用台数の突発的な変動や、コロナ禍による利用台数の減少と回復も確認できたため、詳細を報告する。

○原田　拓（東京理科大学）

Research on machine learning technologies is being actively conducted including algorithm design and application to real-world problems. This paper describes the activities of the research committee on Machine Learning Technology Aimed at Super-Intelligence of Advanced Systems to date and also research trends in machine learning technologies.

○佐藤宏樹（関東学院大学），⽇置　渉，勝澤祐太（ミマキエンジニアリング），原　翔悟，元木　誠（関東学院大学）

昇華転写プリントは原画像の文字，図柄を転写紙にプリント後，転写紙と布を重ねて高温の転写機に通すことで布を染色し，印刷する。その際，インクの化学反応により発色させるため，処理や環境により発色が変化してしまい，所望の色を得るための調整にコストがかかる。著者らは，深層学習を用いて転写後の布が理想的な発色となるように原画像の色を補正するシステムを提案しているが，色の補正に失敗するなど，改善点が多い。そこで，本稿では色補正システムの精度向上のために，色の補正に失敗しやすいデータを事前に予測し，それらのデータに対しては別途，色補正システムを構築し，予測精度向上を図る。実験の結果，色の補正に失敗しやすいデータに色補正を行うことで，精度が向上する場合と向上しない場合があることがわかった。

○永吉雅人（新潟県立看護大学），玉置　久（神戸大学）

看護師の勤務表を作成するナーススケジューリング問題に関して、現在までにさまざまな研究が行われている．しかしながら，実用にはさまざまな制約条件や評価値を含めた調整が必要となり、作成された勤務表もそのままでは実用には耐えられないことが多く、未だ勤務表作成を負担に感じている看護師長は多い。そこで、本研究では、まずは強化学習を用いた構築型のナーススケジューリングシステムを提案し、それによって勤務表全体に対する評価値を用いないで勤務表の質を向上できる可能性について検討する。

○宮崎和光（大学改革支援・学位授与機構）

深層学習と強化学習を融合させた深層強化学習が注目されている。そこでは、多くの場合強化学習手法としてQ-learning（QL）が利用されている。それに対し、著者らは、経験を強く強化する立場からProfit Sharing（PS）などの経験強化型学習に注目している。経験強化型学習と深層学習を融合させた手法としてDQNwithPSなどの多くの手法が提案されいるが、報酬と罰が混在する環境においては、QLからの完全な独立は実現されていない。本論文では、報酬と罰が混在する環境において、QLを用いない深層経験強化型学習手法を提案し、数値例により有効性を確認する。

◎木村亮斗，稲元　勉，樋上喜信（愛媛大学）

本研究では, 大規模な分類問題へプラグマティックルール形式に基づく機械学習手法を適用したときの正解率の向上を目的とする. 現在, 一般的に利用されるルール形式には, 大規模な問題に対して全てのルールを人手で入力するのは現実的に難しいという問題がある. よって, 機械的にルールを獲得する手法が必要がある. このような手法にプラグマティックルール形式に基づく機械学習手法がある. しかし, この手法を大規模な分類問題のベンチマーク問題に適用すると, 正解率が低くなるという問題が存在する. この手法では, 分類するデータから作成した数値ベクトルとルールの一致度を求め, それに基づいてクラスを選択するという手続きをとる. 本稿では, ルールの要素に重みをつけて一致度を求め, クラスを選択する手法を提案する. 提案手法を小規模な分類問題のベンチマーク問題に適用したときの正解率を求め, 有効性の調査を行う.

◎小玉直樹（明治大学），宮崎和光（大学改革支援・学位授与機構），原田　拓（東京理科大学）

近年、深層強化学習はゲーム問題や信号機の協調制御問題などの応用タスクで有効性が示されている．しかし，深層強化学習ではエージェントの判断理由がブラックボックス化されているという問題がある．この問題を解決する方法として、現在状態からエージェントの状態遷移の予測を提示する方法が考えられる．しかし、現状の強化学習法では状態遷移の予測を行わないため、そのような情報を人間に提示することはできない。そこで本研究では、状態遷移先の予測を行うと共に、その予測状態を利用した学習を行う状態遷移予測型強化学習法の提案を行う。提案手法は迷路問題によって説明可能性と学習性能に関して有効性の検証を行う。

○呉本　尭（日本工業大学），田中大樹，間普真吾（山口大学）

文字認識に関する研究が古くから行われてきたが、実環境におけるオンライン文字認識には未だ途中にある。本研究では、日本語のひらがなを中心に看板などの実環境における画像の文字認識を深層学習モデルであるYOLOv3より行い、初歩的な成果を得ることができた。また、YOLOv3の学習性能を向上するため、Adam、Adamax、Nadam学習アルゴリズムをそれぞれ用いて識別精度の比較を行った。さらに、学習精度を向上するため、多重検出アルゴリズム(MDA)を提案し、実験結果より、提案法の有効性が確認できた。

◎福島　英（松江工業高等専門学校），綿貫零真（奈良先端科学技術大学院大学），堀内　匡（松江工業高等専門学校）

Deep Q-network (DQN) is one of the most famous methods of deep reinforcement learning. In this research, we apply DQN method to multi-robot environment and we aim to realize that multiple mobile robots acquire behavior to avoid walls and other robots. This task is more difficult in multi-robot environment than in a single robot environment, due to the in uence by the actions of other robots. We realized that each robot acquired behavior to avoid other robots based on images of the camera and values of distance sensors in the problem where all three robots move around in the same direction. Moreover, we considered that each robot acguired behavior to avoid other robots in the problem where one robot moves around in the different direction from other two robots.

宮崎和光，○井田正明（大学改革支援・学位授与機構）

テキスト分析手法としてCharacter-level CNN(CLCNN)が注目されている.著者らはこれまでに, 大学における3つのポリシーの分析等にCLCNNを利用し,その有効性を確認してきた.本論文では, 病気や症状の有無の診断に関する擬似的ツイートデータであるNTCIR-13MedWebタスクを題材に, CLCNNの有効性を実験的に検証する.特に, ユニット数の違いによる性能変化や,Grad-CAMを用いた学習結果の可視化に注目した議論を行う.

◎橋本幸二郎，三代沢　正，山田哲靖（公立諏訪東京理科大学）

ノートパソコンの修理作業を対象にスマートグラスを用いた作業支援システムの開発に取り組んでいる。これまでに、支援すべき作業数の多さが与える設計者の負担を軽減するため、システムの支援挙動を自動でモデル化する手法を検討してきた。提案手法には深層学習技術が用いられるが、ここではクラウドリソースを利用する際の情報漏洩に焦点を当てる。本研究では、学習データに対する暗号処理を行った場合における提案手法の有効性を検証する。

○片山　優，妹尾雄太，本多将和，福島志斗，泉　大樹（松江工業高等専門学校）

自動二輪車は自動四輪車と比べて地面との設置点が少ない不安定な乗り物である。自動二輪車の安全走行には，車両を思い通りに操縦する運転技術が乗員により必要とされる。しかし，技術指導は指導員の経験や感覚によるところが大きく，口頭でのアドバイスや模範走行だけで伝えるのは困難である。そこで，自動二輪車の操縦量や乗員の体の動きを定量化することで乗員が自らの操縦操作と運転姿勢を確認でき，より技術向上すると考える。本研究では，モーションセンサと自動二輪車の状態可視化装置で，8の字走行時の自動二輪車乗員を計測し，運転姿勢と車両挙動を定量化，熟練者と非熟練者の比較をした。また自動二輪車乗員は上半身の力を抜くことが走行時重要になるため，自動二輪車乗員の脇の角度に着目し，運転姿勢を計測した。

山崎容次郎，◎木村叶泰，佃　柊太（香川高等専門学校），香川晃輝（豊橋技術科学大学），滝　康嘉（香川高等専門学校），中山　信（高知工業高等専門学校），松浦史法（阿南工業高等専門学校）

著者らは6軸力覚センサを備えたトマト収穫ロボットの開発を目指し，収穫時に力覚センサで重量差を検出し，重量ごとの仕分けをすることを試みている。しかし，ロボットアームに取り付けられた力覚センサには大きな負荷がかかるため，最大定格に対して分解能を高くすることができなかった。ところで，人間が複数の物体の微小な重量差を認識しようとした際，物体を持った腕を横にしてモーメントで重力を拡大したり，上下に振って慣性力で拡大したりする。本研究では，人間の重量推定に関する知見から，静止荷重による方法と加振による慣性力を拡大する方法の2種類の方法を考案し，これらの有効性を検証した。静止荷重による方法では理論と実験結果から誤差要因を検討した。加振による方法では，基礎式から慣性力を比較的大きく取れる動作生成を実現し，最小二乗法で余弦波にカーブフィッティングさせることで重量推定の精度向上を図った。

○新谷竜暉，十河宏行（香川高等専門学校），逸見知弘（川崎医療福祉大学），正箱信一郎（香川高等専門学校）

近年，高齢化が進行しており，高齢者の増加に伴い要介護者数も増え続け，要介護レベルが低い高齢者は日常的な動作を高齢者当人のみで行うことが必要である。本研究は，立ち座り動作の負担を軽減するための立ち座り支援機構の有用性について検証してきた。本論文では，回転機構単体と固定手すりと回転機構を併用した場合を比較し，手すりの有用性を腰・膝関節トルクを用いて評価する。

◎横田篤郎，十河宏行（香川高等専門学校），逸見知弘（川崎医療福祉大学），吉澤恒星，桟敷　剛（香川高等専門学校）

本研究は，運動学的観点から打撃動作の定量的な指導を考案することを目的とする。過去10年間に出版した野球の打撃動作に関する指導書から全国で共通に行われている指導内容を抽出した論文を用いる。論文中に記載されている指導内容を定量化するため，各動作区間における指導内容から熟練者の打撃動作における運動学的特徴量との対応付けを行った。また，熟練者の打撃動作における床反力と筋電位を測定し，特徴量の抽出を行った。本研究では熟練者の人数が12人であり小標本と考えられるため，t分布による95%信頼区間推定を行い，熟練者の特徴量を推定した。熟練者の特徴量と各未熟練者の特徴量を比較し，未熟練者の特徴量を熟練者に近づけるための打撃動作の改善点と指導方法を提案した。

○逸見知弘（川崎医療福祉大学），洪水雅俊，小岩井一茂，山本　透（広島大学）

建設業就業者の高齢化が進む中で，建設現場で利用される重機の熟練者も減少している。また，それらの操作技術の技術伝承において，定性的に熟練者の操作のコツを伝える指導方法では，必ずしも指導者が意図する内容が伝わるわけではなく指導の効率が低下することが考えられる．そこで，本研究では熟練者の技能データに基づく点数化手法をもちいて，油圧ショベルの操作技能を定量的なデータとして可視化するシステムを開発し，それを初心者の訓練に応用することを目的とする。

◎松本彩那，山崎容次郎，滝　康嘉，吉永慎一（香川高等専門学校），逸見知弘（川崎医療福祉大学）

人形浄瑠璃（文楽）は日本の伝統芸能であり，人間らしい動きが特徴である。これまで，１体の人形を1人で動かすことができる文楽ロボットの開発を行ってきた。そこで、情緒豊かな浄瑠璃人形の動きとして、人間のように渦巻きを描く螺旋運動に着目し，動作軌道に対数螺旋曲線を，動作速度にベル型の速度プロファイルを採用し，螺旋運動を模倣する動作実験を行った。しかし，人形本来の動作を分析し，軌道や速度特性を決定したわけではないため，浄瑠璃人形特有の動きを再現しているとは言えなかった。このため，浄瑠璃人形の二次元動画解析を行ない，その結果，二峰性の速度特性を持つことが分かった。そこで本研究では，この二峰性の速度特性を再現するために，２段階の２次フィルタを用いた動作制御法を提案する。そして，その動作制御法の有用性を検証する。