西田義人，泉井良夫，◎馬渕洋平，畔上拓也，池田佳希，夏梅大輔，田畑浩数（金沢工業大学）

筆者らは、電気自動車を「動く蓄電池」として活用し、通電地域から停電地域に電力を輸送する仮想配電線の実証実験を実施中である。本稿では、金沢工業大学にて実施中の「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設備」を活用して、通電している扇が丘キャンパスから、模擬停電している白山麓キャンパスへ向けて、EVを活用して電力を輸送する実証実験を行ってきたので、その内容を報告する。

西田義人，泉井良夫，◎本田誠人，水落　誠，夏梅大輔，田畑浩数（金沢工業大学）

金沢工業大学では、白山麓キャンパスにて電熱連携DCマイクログリッドの実証実験を実施中である。筆者らは、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、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し、DC電圧による自律分散型制御方式による充放電量を操作する方法について検討している。本稿では、太陽光発電量や電力需要量などの予測値に基づき将来の多時刻断面までを考慮して、蓄電池の充放電状態を適正に維持する方法を検討したため、その内容について報告する。

西田義人，泉井良夫，◎鈴木啓太，本多　開，東　瑛介，夏梅大輔，田畑浩数（金沢工業大学）

金沢工業大学では、白山麓キャンパスにて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を実施中である。筆者らは、
本実証実験の設備を活用して、太陽光発電システムのパネル上の積雪の状況を考慮した太陽光発電量の予測手法について検討している。本稿では、機械学習によるアプローチとして深層学習を用いて降雪地域における太陽光発電量予測の方法について検討を行ったため、その内容について報告する

泉井良夫，藤本雅則，西田義人，◎小林広史，宮越旭都，夏梅大輔，田畑浩数（金沢工業大学）

金沢工業大学では、白山麓キャンパスにて電熱連携DCマイクログリッドの実証実験を実施中である。本稿では、地元産の木材ペレットを燃料に活用するバイオマスシステムに係る実証実験内容を説明する。本バイオマスシステムは、温水を教職員宿舎の暖房に活用するととともに、スターリングエンジン発電にてDC電力をも供給している。今回は、夏は温水配管を活用して冷水を巡回させることによる冷房効果、ならびに、温水活用時のバイオマスシステムの電熱効率等のモデリングについて検討を行ったので、その初期的結果について報告する。

◎廣島天晴，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）

With the increase in the number of devices that require electric power, the impact on their lives becomes greater when the power system is damaged by a disaster. When the power supply from the grid is interrupted, it is necessary to provide stable power operation in the shelter until the recover work is completed. In this paper, we suppose a situation where several shelters use solar energy and storage batteries for the power supply and electric vehicles deliver electricity and commodities to the shelters for preventing the lack of them. We formulate electric pickup and delivery problem with time window (E-PDPTW) for delivery planning of electricity and commodities as a mixed-integer programming problem, and conducted computer experiments by a small-scale model to evaluate its validity.

○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・ジャイロデータから、決定木、ランダムフォレストなどの機械学習を用いてセンサデータを分類することによる移動モード検知と、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による検知精度の改善方式を提案した。
本報告では、後処理を機械学習に組み込む検討の第一歩として、深層学習の中でも時系列データに対応できるLSTM (Long Short Term Memory)を用いた移動モード検知について検討する。現時点では、その精度は既報告の補正方式による精度を超えるものではないが、LSTMでは最適化すべきパラメータが多いことから、その最適化については今後の検討課題としたい。

◎下川裕亮，谷本智彦，大場義和（東芝インフラシステムズ）

渋滞による追突事故は、高速道路での交通事故の主な要因の一つです。そのため、ドライバーに事故発生の可能性に関する予測情報を提供することで、事故を減らすことができると考える。 ニューラルネットワークの1つである自己組織化マップを使用して、高速道路での事故発生を減らすことを提案する。本論文では、高速道路のデータを元に提案した交通事故予報を評価する。

○矢野　亨，酒向美帆（東芝）

筆者らは許容可能な設定温度を生存時間解析を利用して推定し、その温度を空調制御に利用する方式の開発を進めてきた。今回、日本のオフィスの冷房利用時に本方式を評価した結果を報告する。

○齋藤正明，加藤政一（東京電機大学）

エネルギー需要の予測と、これに基づき最適化された運用計画を用いて、エネルギー供給機器を効率的に運用する取り組みが進んでいる。予測誤差の影響を軽減するには、直前の需要実績値を用いて予測値を見直す再予測・再計画の適用、または予め予測誤差の確率的な分布を考慮した確率計画法の適用などが有望である。ビルなどの中・大規模需要家では、電力や冷温水などの複数のエネルギー需要を要するため、確率計画法が適用できる規模に問題を簡素化するには、再予測・再計画を加味した包括的な検討により、エネルギー利用効率が悪化する主要因を明らかにする必要がある。そこで本研究では、まず再予測を含む、独自の需要予測手法を立案する。次に機器の最適運用計画を導出し、最後に需要実績値を用いて、計画に基づく機器運用をシミュレーションする。予測誤差とコストの定量的な分析を通して、エネルギー利用効率の更なる向上に向けた課題抽出を行う。

◎内藤健人，北村聖一，森　一之（三菱電機）

発電事業者は卸電力市場・相対契約による従来通りの電力取引に加えて，2021 年4 月に創設された需給調整市場で調整力を売ることが可能となった。発電事業者が収益を最大化するためには，電力と調整力を最適に組合せて取引する必要があるものの，卸電力市場・需給調整市場での価格は天候などに起因して変動する。発電事業者が安定して収益を得るためには，市場取引の不確実性を考慮した上で，最経済な需給計画（入札計画と発電計画）を作成する必要がある。本研究では，発電事業者が市場取引により損失を被るリスクを抑えつつ収益を最大化することを目的に，「卸電力市場と需給調整市場を考慮した入札計画」と「調整力の発動を担保するように火力発電機の出力バンドを考慮する発電計画」を実用的な時間で作成する週間需給計画手法を提案する。数値実験により，提案手法が発電事業者の収益の中央値を約4%向上する計画を6 分程度で求められることを示した。

○北村聖一，高坂一郎，森　一之（三菱電機）

近年、再生可能エネルギーや蓄エネルギーデバイスなどの分散型エネルギーリソース（DER）の普及が進んでいる。DERをより有効活用するために、DERを束ねて制御する仮想発電所（VPP）が注目されている。VPPはDERの需給調整力を束ねて需給調整市場に販売し、送配電事業者からの発動指令に応じて調整力を提供することができる。ただし、VPPがDERを制御する際には、情報を送受信することによる通信時間がかかるため、時間遅れを考慮した制御が課題となる。時間遅れを考慮せずに制御すると、過剰な制御により適切な量の調整力を提供できない恐れがある。本論文では、VPPが三次調整力①を制御する際に、需要家の応動を模した応動モデルを活用することで、発動指令に追従させる制御手法を提案し、提案手法の有効性をシミュレーションで評価した結果を報告する。

○小田拓也（東京工業大学）

カーボンニュートラルの実現に向けて再生可能エネルギーの利用はますます促進され，需要家のプロシューマ化が進む。このとき需要家が相互に電力取引を行うことが可能になれば，地域における電力の需給調整に寄与すると考えられる。しかし，ブロックチェーン技術を用いてPeer-to-Peer電力取引を構築する場合，電力消費が増大したり，取引の組み合わせを決めることが難しいなどの課題がある。そこでProof of Work(PoW) やProof of Stake(PoS)とは異なる合意形成手法を用いた，P2P電力取引に適した独自のブロックチェーン技術を提案した。本報は，取引システムの狙いと仕様を紹介する。

○田中圭介（東京工業大学）

P2P電力取引のための独自ブロックチェーン技術を開発した。この技術開発では独自のブロックチェーン技術を用いており、そのアルゴリズムについて説明する。特に、このアルゴリズムの中心的な役割を果たしている合意形成メカニズムについて詳しく説明を行う。

○Xavier Defago，Yasumasa Tamura，Bao Ngoc Nguyen（Tokyo Institute of Technology）

Typical blockchain protocols suffer either from a vast waste of energy (e.g., proof-of-work) or from a lack of scalability and unpredictable timeliness (e.g., permissioned blockchain based on Byzantine-agreement). These two aspects  limit their applicability to electric power trading.
In contrast, electricity distribution has specific characteristics that can be leveraged to provide a tailor-made protocol that can address these issues adequately and provide probabilistic agreement in guaranteed time without wasting energy solving a useless computational puzzle (e.g., proof-of-work). The protocol relies on accurate and reliable time synchronization provided via the power distribution network.
We present an analysis of block diffusion of via extensive network simulations.

◎丹下智之，エルネストドミンゲス，五十嵐雄治（三菱電機）

近年、屋内における位置情報サービスが注目を集めており、屋内地図データの必要性が高まっている。本稿では、屋内地図情報とリアルタイムな情報を統合管理するシステムと、複数のロボット誘導システムについて紹介する。屋内地図情報として、日本政府がオープンデータとして整備している屋内地理空間情報を用いてシステムの試作を行った。システム評価では、実世界においてシステムがロボットを適切に誘導できることを確認し、ロボット誘導のユースケースにおいて屋内地図情報のオープンデータが活用できる可能性を示した。

◎小島拓朗，田口　浩，井原真之，坂上聡子（三菱電機）

日本では少子高齢化の進展に伴う生産年齢人口の減少に向けた対策として、自律型サービスロボットの活用が検討されている。将来、オフィスビルなどで複数台のロボットが移動するようになれば、ロボットが人の移動や他のロボットの行動を妨げてしまう状況が生じる。
本発表では、人とロボットの快適な移動空間を実現しつつ、ロボット群のトータルな作業効率を最大化するために、ビル内設備情報を活用したロボット群の行動スケジューリング方式を提案する。
例えば、エレベーター利用統計情報を利用し、利用混雑時間帯にはロボットがエレベーターを利用しないように行動を割り当てる。また、充電設備情報を利用し、ロボット間で充電設備の利用が競合しないように、空き時間を有効活用して充電を計画する。
シミュレーションによる検証の結果、本手法により作成した行動計画ではロボットと人の作業・移動効率がトータルで向上することを確認できた。

◎島吉翔太，高見　敦（三菱電機）

監視制御システムの工場内試験において，表示画面の大部分は試験者の目視によって試験が行われている。それゆえ，ヒューマンエラーの防止と作業負荷の低減が必要である。本稿で我々は，試験者の視線移動を考慮して変化点にマーキングを施した画像を生成する，半自動の試験手法を提案する。提案手法におけるマーキングツールは，試験者の視線移動が少なくなるように，キャプチャした表示画面の変化点の座標に対して自動的にクラスタリングを行ない，クラスタごとに各変化点の確認順序を割り当てる。このツールを実システムに適用した結果，試験者の視認性の向上と試験時間の短縮を実現できた。

◎今井　健，上野洋平（三菱電機）

ベテラン職員の大量退職を背景にプラント運転技術の継承が課題となっている．監視制御データからプラント運転パターンを抽出する手法として，監視制御データを信号空間軸でのクラスタリングと時間軸でのクラスタ統合により分節化し，抽出した記号列を基にパターン分類を行う手法を検討した．提案手法を上水道の配水管網に適用した結果，93.6%の精度で配水パターンが分類でき，分節化により分類根拠が把握しやすいことが確認できた．

○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。その中でも留年・退学者の削減が重要であり、成績や出席状況等の教務データを用いて機械学習の適用により早期に予測・予防する方式が検討されている。なお効果的な予測方式を構築するためには適切な特徴量を選択することが重要である。そこで本研究では、ランダムフォレストにより特徴量の重要度分析を行い、教務データの中から適切な特徴量を選択することにより有効な予測方式を検討する。また昨年はオンライン授業が主体であった。そこで教務データを用いて従来と比較することによりオンライン授業の影響を分析する。さらに機械学習の適用により従来モデルによる予測結果との相違について分析することによりオンライン授業の影響についても検討する。

◎遠藤拓人，秋吉政徳（神奈川大学），亀丸敏久，吉新喜一，岩渕信顕（エムテック）

本論文では、破線認識による非意匠権利範囲である破線部自動削除方式を提案する。
意匠画像には、権利化すべき箇所とそうでない箇所が存在し、権利範囲外を破線で記述される。
意匠画像検索において、権利化すべきでない箇所による検索ランキングの変動を抑えるべきである。
提案された方法は、線と線同士の長さから自動的に破線を認識し、それを削除する。
実験結果についても説明する。

○Shinichi Ito，Hironori Kadowaki，Momoyo Ito，Minoru Fukumi（Tokushima University）

This paper introduces a method to create a personal authentication using a gathered image creation technique and neural networks. The gathered image creation is used to extract a feature of human walking motion. The neural networks are used to feature extraction and personal authentication. To show the effectiveness of the proposed method, we do computer simulations.

◎前谷忠之，阿部孝司（近畿大学），南　昌秀（東京大学）

本稿では，企業がテレワークを行う従業員の勤怠管理を目的として，Webカメラを用いてPCで作業する従業員の作業時間を計測する手法を提案した．Webカメラでユーザの作業状況を監視する場合，オンライン会議では顔が小さく見えることが多いため，通常の顔認識技術を適用することは困難である．提案手法では，ユーザに対して1分間に1フレームを撮影し，肌を認識した白黒2値画像を生成する．そして，その画像を水平方向のラン数を利用して，作業中か休憩中かを判別する．作業時間は，作業中と判別された連続フレームをカウントし1分単位で計測される．本研究では複数のユーザを対象に提案手法を適用し，作業中か休憩中の判別精度を検証する実験を行った．さらに，提案手法により測定された作業時間と実作業時間との比較も行った．

◎唐門　伶，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

現在，日本では約３１万人の視覚障がい者が生活している．視覚障がい者の中でも，弱視者は残された視覚情報を使用し生活しているが，夜間や暗所での環境下での支援が少ない．そこで深層学習を用いて，夜間や暗所における視覚支援システムの開発を検討する．眼鏡型カメラから映像を取得し，夜間や暗所における点字ブロックの検出を行った．点字ブロックの写った画像を収集し，リサイズ，データ拡張などの前処理を行い，学習データを作成した．深層学習を用いた物体検出手法の一つであるYOLOv3を使用し，点字ブロックの検出を行った．昼間画像のデータセットと夜間画像のデータセットでの検出精度の比較をした．昼間画像のデータセットにおいて，昼間の画像をテストデータとしたmAPは79.29%，夜間の画像ではmAPは61.00%であった．また夜間画像のデータセットでは，夜間画像をテストデータとしたmAPは25.08%であった．

坂口太一，森田光貴，○滝本裕則，金川明弘（岡山県立大学）

近年，TwitterやInstagram等のSNSを利用する人が増えており，魅力的な写真を撮影することへのニーズが高まっている．しかし，多数の人間が魅力的に感じる写真，つまり「審美的品質」が高い写真を撮影することは，相当の知識や経験を必要とし，全ての人が同じように写真を撮ることはできない．本研究では，CycleGANを用いて，大規模なデータセットから審美的品質の低い画像と高い画像という2つのドメインの関係を学習させた．そして，入力した写真の色調を変換することで，審美的品質を改善する手法を提案した．一方，被写体のジャンルの違いにより，色調が審美的品質に寄与する度合いは異なると考えられる．そのため，ジャンル毎に分けたデータセットを用いて学習することでその違いについて考察した．

◎房登淳平，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

本研究では、赤外線カメラから得られる骨格座標をもとに、歩行者識別を行う。目的は、介護施設において高齢者の施設内移動を記録・管理し、徘徊や予期せぬ行動を未然に防ぐことである。歩行動作や赤外線カメラを用いるメリットは、非接触で認証ができる点や周囲の明るさに影響を受けにくい点である。実験では、骨格座標の取得に赤外線カメラKinectを使用する。被験者には、カメラに対し正面(前後)・斜め(前後)・横の5方向について各20回ずつ2m歩いてもらい計測を行った。取得データから身体特徴量と行動特徴量を定義し、特徴抽出した。得られた特徴量を用いた機械学習SVMによる検証と座標データを用いた深層学習LSTMによる検証を行った。

○尾山匡浩，秋田悠登（神戸市立工業高等専門学校）

手話はコミュニケーション手法として，多くの聴覚障碍者が利用している．しかし，手話で会話をするためには，少なくとも 500 種類の手話を覚える必要がある．そのため，手話の知識のない人と会話をすることは困難であり，手話翻訳システムへの需要が高まっている．そこで本研究では，小型のモーションセンサデバイスであるLeap Motionを用いた手話認識システムの構築を目指す．本論文では，初期段階として指文字を対象とし，指文字での単語の推定を試みた結果について報告する． 

◎中嶋祥也，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

本研究では，情報可視化技術を利用し，サッカーにおいて選手を評価するためにスペースを可視化する．なぜスペースに着目したかというと，スペースというものは，決定的な場面に繋がることが多いからである．しかし，ハイライトなどではスペースをうまく活用した選手に焦点が置かれることは少ない．また，スペースというものは，視覚的なものであり想像することが難しい．スペースの可視化を行うことによって，どこがチャンス・ピンチなのかが目に見てわかるようになり，チームの戦略の見直しなどに繋がるのではないかと考えている．本研究では， スぺースをうまく利用する選手を評価するためにスペースを可視化し，監督・コーチがチームの戦略の見直しなどのサポートすることを目的とする．機械学習を用い，選手を自動的に検知し適切なスペースの抽出を行った．また，スペースをより視認しやすくするためにグラデーションを用いて，スペースの着色を行った．

○吉森聖貴（日本文理大学）

近年，防犯や広域監視を目的とした歩容認証が注目されている．歩容認証は，その他の個人認証方法と比べてカメラの位置やカメラと対象の距離の影響を受けにくいという特徴を持つ．歩容認証を実現するためには動きに起因する特徴量を抽出する必要があり，時系列画像の入力が必須となる．時系列画像を対象としたConvolutional Neural Network ( CNN ) の手法としてはRecurrent Neural Network ( RNN )や Long Short Term Memory ( LSTM ) などが有名であるが，CNNと比べて処理コストが大きいという問題がある．そこで本研究では，RNNやLSTMなどの時系列データを対象とした手法ではなく，CNNのみによる歩行特徴抽出を目的とした歩行特徴抽出に効果的な入力画像について検討した．13名を対象とした実験では，提案手法である時系列画像をチャンネル方向に合成して1枚の画像として扱う手法において約90%の精度で識別できることを確認した．

◎渡邊康希，佐藤敬子（香川大学）

人間は加齢により、水晶体の密度増加や黄色化などが原因で色覚に変化が生じる。特に黄―青軸上の色識別が困難になることが知られている。多くの視覚的注意の計算モデルは若年者の注視データを基に作成されており、高齢者の色覚特性は考慮されていない。本研究では、高齢者の色覚特性を考慮した視覚的注意の計算モデルを提案した。さらに高齢者に対して画像の自由注視実験を行い、視線データから作成した注視マップを作成した。計算モデルから作成した顕著性マップと高齢者の注視マップの類似性から提案した計算モデルの評価を行った結果、作成した計算モデルは高齢者の色覚特性を考慮していないモデルに比べて高い類似性を示した。本研究で得られた知見は、高齢者の視覚的注意の定量的表現及び注意のメカニズムの解明に寄与するものである。

◎洲脇拓実，佐藤敬子（香川大学）

赤色や緑色，橙色や黄緑色の区別がしづらい色覚異常者は日常生活において色を見分ける際に不便さを感じる．先行研究では，色覚異常者が色を識別しやすいように画像を再配色する手法がいくつか提案されている．本研究では，マルチスペクトル画像を用いて，色覚異常者の見えをより正確に反映でき，自然な画像強調法を提案する．マルチスペクトルデータに主成分分析を適用し，主要な色分布を求めた後，正常色覚と色覚異常の見えの差分画像に基づいて強調する色成分を選択した．選択した成分において特定波長の反射率のみ強調することで，全体的な色分布を保持した．提案手法をマルチスペクトル画像に適用し， 1型及び2型色覚異常の見え画像に変換することで，その有効性について考察した．結果として，本手法は色覚異常者に対する色の識別性を向上させ，一方で正常色覚者にとって自然な色合いを保つことができる可能性を示唆した．

◎藤嶋教彰，岡田亘生（松江工業高等専門学校）

本研究では，Googleがオープンソースで提供するMediaPipe Handsを対象とし，屈曲指の位置推定がどの程度の正確さ，精密さででき，曲がり具合によってどのような変化をするか調査した。調査では被験者1名とし，指を1本だけ曲げるという制約のもと，曲げ方を浅い，2/3曲げ，深い，の3種類に限定した15パターンの手形状を対象とした。各パターン100枚，合計1500枚の出力画像をもとに，MediaPipe Handsが推定した屈曲指先のキーポイントと本来あるべき位置とのピクセル距離を調査した。調査により，平均的に 10ピクセルを超えるズレが生じる正確さであること，フレーム間での違いは3ピクセル程度の不偏標準偏差であることが明らかとなった。また，深い曲げの場合にキーポイントのズレが大きくなる傾向があり，特に中指においてそれが大きいことが明らかとなった。手の繊細な動作を取得するには課題があるが，ハンドジェスチャ認識ならば利用できる可能性がある。

○芹澤善積（電力中央研究所）

Society5.0は，サイバー空間とフィジカル空間を高度に融合させたサイバーフィジカルシステム (CPS) により，経済発展と社会的課題の解決を両立する，人間中心の社会とされている。そこではIoT技術などが駆使されるが，一方でサイバーセキュリティの問題も懸念されている。このような背景の下，電気学会では2019年10月に「IoT普及・拡大に向けたシステムセキュリティ特別調査専門委員会」を設置し，2ヶ年の予定で活動を進めている。本稿では，CPSの概要とICT障害について紹介したのち，本特別調査専門委員会の活動概要とこれまでの成果を報告する。

○嶋田丈裕，北内義弘（電力中央研究所）

発送電分離や再生可能エネルギーの増大により電力系統は複雑化している。この複雑化した電力系統において、経済的で信頼性の高い運用を実現するため、電力系統の状態をきめ細かく常時監視・制御する必要が増大している。そこで、電力中央研究所では、電力系統の情報をリアルタイムで収集し電力系統の特性を模擬することが可能なデジタルツインである RSDT (Real-time Smart Digital Twin) の開発を進めている。
RSDTでは複数の事業者にわたる監視や制御が想定されるため，高い相互運用性を持った高速、高信頼の通信が必要である。さらに、複数組織間の相互運用を前提とした高いレベルのセキュリティが不可欠である。そこで、電力設備の情報の記述や電力機器制御にIEC 61850, IEC 61970等の国際標準を採用したうえで、高いセキュリティをもって効率的にデータを収集・保存・転送・管理する技術の開発を目指している。

○高戸直之，福本　亮（東芝エネルギーシステムズ）

本稿では原子力分野におけるサイバーセキュリティに関する海外のものを含めた規格の制定状況について概説する。原子力分野におけるサイバーセキュリティ対応の重要性は早くから認知され、各国の規制当局や学会などで規格の制定が行われている。本稿では、これら規制を公開資料に基づき概観し、サイバーセキュリティに対する組織としての取り組み、対象となるシステム（デジタル資産：DA(Digital Asset)およびCDA(Critical Digital Asset)）の同定、発電所のサイバーセキュリティに対する多層防護の考え方とその対策、セキュアなシステム開発・運用環境（SDOE System Development/Operation Environment）、調達管理などについて紹介する。また原子力分野における機能安全とサイバーセキュリティについても触れる。

○山影朋夫（東芝インフラシステムズ）

内閣サイバーセキュリティセンター重要インフラグループが策定した重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第4次行動計画に基づき、放送システムにおけるサイバーセキュリティ対策に関する総務省令などが2020年に改正された。
本講演ではその経緯および内容を説明するとともに、業界団体の動向ならびに技術面での対策例を述べる。

◎永吉　勤，谷本幸一（日立製作所）

災害時では様々な対応機関が同時並行的に活動する。このため、的確な災害対応には、機関間の状況認識の統一が不可欠である。本講演では、災害対応機関の連携を支援するシステムの設計思想及び実災害における適用事例を紹介する。

○石田明久（日立製作所）

近年、少子高齢化の進展といった社会課題を解決するため、官民が持つ多種多量なデータの適正かつ効果的な活用とその円滑な流通を促進する官民データ活用への取組が加速している。本発表ではSIP(戦略的イノベーション創造プログラム)の1テーマである分野間データ連携基盤の取組みについて紹介する。本取組において検討されている異業種間でのデータやり取りの仕組み・システムについて述べる。

◎藤田真太郎，澤田賢治（電気通信大学）

ここ数年にかけて，インフラシステムのサイバーインシデント報告が増大し，制御システムに対するサイバー攻撃の多様化は予断を許さない状況になっている．現状，単一のセキュリティ機器や機能だけでは多様化するインシデントには対応できない．本発表では多様化するサイバーインシデントに対する二重化制御システムにおけるセキュリティ機能を紹介する．

○阿部清彦（東京電機大学），佐藤寛修（関東学院大学），松野省吾（群馬大学），大山　実（東京電機大学）

近年、重度肢体不自由者などのコミュニケーション支援のために、視線や瞬きでコンピュータを操作し文字などを入力する視線入力インタフェースの研究が盛んにおこなわれている。筆者らは、ノートパソコンのディスプレイ上部に配置されているインカメラによりユーザの顔画像を撮影し、畳み込みニューラルネットワークを利用することにより視線方向を推定する新しい視線入力インタフェースを開発している。このインタフェースの開発のために、複数の人物の顔画像を撮影し学習モデルを構築する必要があるが、昨今の新型コロナウィルスの感染状況では被験者を集めることは難しい。そこで、遠隔で被験者の顔画像を動画として撮影し、自動的にクラウドストレージにアップロードするシステムを開発した。このシステムは学習モデルの構築時だけでなく、完成した視線入力インタフェースの評価実験にも使用できるよう、汎用的な設計とし高い拡張性を持たせている。

○佐藤寛修（関東学院大学），阿部清彦（東京電機大学），松野省吾（群馬大学），大山　実（東京電機大学）

筆者らは、入力インタフェースに適用可能な瞬目（まばたき）の計測法を開発している。入力のトリガとして瞬目を用いるためには、ユーザの意図的な瞬目(随意性瞬目)と自然な瞬目(自発性瞬目)とを自動識別する必要がある。筆者らはこれまで、動画像の各フレームから眼球開口部を2値化処理によって抽出し、その面積変化を波形として計測する方法を開発した。この瞬目中の波形から得られる形状特徴パラメータを用いて、瞬目種類の識別を実現した。従来の瞬目種類識別法では、識別のための条件は自動決定できるものの、識別に用いるパラメータの種類は設計者が手動で決定していた。本研究では、新たに空間および時間方向を考慮した3次元畳み込みニューラルネットワークを導入する。このモデルを、自発性瞬目と随意性瞬目を含む眼球近傍の動画像をデータセットとして学習させ、入力データにもとづく瞬目の自動検出および種類の自動識別を行なう方法を検討する。

○平野晃昭（関東学院大学），髙橋大介（文化学園大学），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、眉等の顔各部位の新たな特定法に関して述べる。
筆者らは、これまで顔領域を抽出してから口唇領域を抽出し、それを手がかりに目領域を特定する手法について検討を行ってきた。
しかしながら、顔の動きに対して目領域を追従して特定することは困難であった。
今回新たにカスケードオブジェクト検出器を用いて、口、目を検出しその位置より表情認識に必要な他の領域の特定処理について検討したので、それについて報告する。

○高橋大介（文化学園大学），平野晃昭，立野玲子，中村　納，岡本教佳（関東学院大学）

行動から人物を認識する研究は現在盛んに行われており，モーションセンサや画像から3次元特徴量を抽出することで高精度に認証できるものが報告されている。我々が対象とする行動は，空中で指先を動かすような微細な動きであり，これまでの報告で個人差が生じていることを確認している。開発した手法は，Global情報である「変化点」とLocal情報である「変化点間のベクトル値」を用いて，3次元行動をベクトルで表現した後，増減値の符号化を行いマッチングを行うことで行動の大小や，速度に影響を受け難い個人認識手法である。本稿では，提案手法として同一人物時において同一符号が連続する性質に着目し，連続性を重視した手法の検討を行った。特に連続性の特徴量算出のため，Global情報の変化点間のサンプリング数を増やすことによる精度を報告する。

○川原守玲那，平野晃昭（関東学院大学），髙橋大介（文化学園大学），中屋敷かほる，岡本教佳（関東学院大学）

PCのキーボード入力では，正確なホームポジションを身につけていることで，効率的であることが知られている。一方で近年，スマートフォン等が普及した関係もあり，ホームポジションを身に着けている人が少ないのが実情である。本稿では，正確なホームポジション通りの指使い（運指）かを自動的に判別する運指判別システムを提案する。被験者の運指データを扱うことにより，被験者のタイピング能力を評価する際に，従来から使われている入力速度と入力キーの正確性だけでなく，運指を評価基準に加えることできる。さらに人差し指だけで入力するような癖を被験者に提示することにより，効率的に学習可能となる。判別精度を求める実験では，被験者15人がそれぞれ1800文字を入力した結果，精度は98.8%となった。実験結果からも明らかであるが，判別精度は被験者の運指を評価するのに十分な精度が得られた。

○Shinichi Ito，Takanori Miura，Momoyo Ito，Minoru Fukumi（Tokushima University）

This paper introduces a method to detect a mood matching music based on an electroencephalogram analysis method using a machine learning technique. The EEG data is recorded using an easy electroencephalography. The EEG feature is extracted using FFT and PCA. A support vector machine is used to detect the mood matching music. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments using real EEG data. 

○河田淳治，森本滋郎，加治芳雄，樋口峰夫，藤澤正一郎（徳島文理大学）

本稿では，視線入力制御電動車いすの開発事例について報告する．
先行研究において提案した視線入力インタフェースを，電動車いすの制御に応用する．

○青木駿介（電通サイエンスジャム）

新型コロナウイルス感染拡大の影響により、人々の抱える不安やストレスは増加している。近年、このような精神的なストレスに対して効果があるとして瞑想が注目されている。瞑想は目的に合わせて様々な手法が提案されており、例えばマインドフルネス瞑想は日常の自己肯定感の向上効果が期待されるなど、一時的なストレス低減だけでなく、長期的な脳機能にも影響があるものと考えられている。一方で、長期の瞑想実践者とそうでない人の間には瞑想中の脳波に差が確認されており、正しく実践できているかを知ることが目的に沿った効果を最大化するために重要になると考えられている。本研究では、簡易型脳波計を用いて、瞑想実施中の脳波を計測し、瞑想初心者と長期の瞑想実践者の脳波の違いを比較することで、瞑想の習熟度の比較が可能かを検証する。また、習熟度の違いがストレス低減効果が及ぼす影響を確認する。

◎荻野幹人，満倉靖恵（慶應義塾大学）

全身の筋肉が徐々に動かなくなっていく神経難病である筋萎縮性側索硬化症（ALS）は，近年大きな社会問題となっている．本病状の最終段階には意識が明確であっても意思を表現する事が出来ない「閉じ込め状態」と呼ばれる状態があり，こうした状態にあっても脳波を用いて意思伝達を図るために，聴覚刺激型ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）が研究されている．聴覚刺激型BCIにおいて，事象関連電位の分類はBCIの精度の直接影響を及ぼす．これまでの研究では単一音に対する事象関連電位の分類に半教師あり学習が用いられ，精度向上が証明されてきた．しかしながら，自然音に対する事象関連電位に対する半教師あり学習の適用はまだされていない．本研究では半教師あり学習を用いて，自然音に対する事象関連電位の分類を行い，その精度を検証する．

○浅原昌大，伊藤伸一，多田恵曜，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

てんかんは，脳内の神経細胞の過剰な電気的興奮に伴って，意識障害やけいれんなどを発作的に起こす慢性的な脳の病気であり，先進国では約60～100万人のてんかん患者がいるといわれている．しかしながら，2014年においては，全国の神経内科医1270人に対し，てんかんを専門とする医師は64人のみしかおらず，成人てんかん患者を受けいれられる神経内科医の数は多くない．また，2014 年に行われたアンケート調査から脳波判読が困難であると感じている神経内科医が多いことが明らかとなっており，二次診療における脳波判読のサポートが求められている．そのため，本研究では，二次診療においての脳波判読を困難としている医師に対してのサポートを目的として，発作間欠期脳波の検出を行う．また，脳波データを脳波計の画面に出力される画像に変換し，深層学習を用いた画像ベースでの検出を行う．

◎十亀太雅，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

In this paper, we identify motor imagery such as hand-holding and vocalization. We propose a Japanese selection method using a table we made ourselves. The proposed method consists of EEG measurement, EEG feature extraction, and motor image classification. For the EEG measurement, we use a simple electroencephalograph. As EEG features, we use Fast Fourier Transform (FFT) to extract Event Related Synchronization (ERS) and Event Related Desynchronization (ERD) by alpha and beta waves(α and β waves). Support Vector Machine (SVM) is used to classify the motor images such as holding hands and vocalization. To show the effectiveness of the proposed method, we conducted experiments under real conditions and analyzed the results.

○森本滋郎，藤田浩基，村川昂弘，河田淳治，加治芳雄，樋口峰夫，藤澤正一郎（徳島文理大学）

Expectations for the spread of care robots are increasing, and research is actively conducted, however, it has not been widely spreading quickly. In this study, we summarized questionnaires for nursing care staff in Kagawa and Tokushima prefectures, regarded items with many answers as true needs, and decided to use it as a concept for robot development. In this article, an example of system construction for robots to have better communication with user is introduced.

北条直樹（神戸大学），○尾山匡浩，清水俊彦，小澤正宜，酒井昌彦（神戸市立工業高等専門学校）

人間のコミュニケーションの代表的な手段として，音声による会話がある．しかし，喉頭摘出者などは，発話が行えないために，他人や機械に自らの意思を伝達することは容易ではない．そのため，そのような人々に向けたHuman Machine Interface(HMI)に関する研究が行われてきている．その中の1つとして，下顎底部から計測可能な舌骨上筋群の表面筋電位(Surface Electromyogram: sEMG)を用いて，舌の運動や黙声母音の識別を行い，HMIへ応用する試みがなされている．しかしながら，介護の現場など実用性を考えた場合，舌動作や黙声母音の識別ではなく単語の識別が必要となる．そこで本論文では，舌骨上筋群から計測した4chのsEMGから，機械学習を用いた黙声単語の推定を試みる．また，リアルタイムで動作するHMIの開発を行う．

○小杉　亘（アサヒ飲料），太田英作（電通サイエンスジャム），水野征一（アサヒ飲料），満倉靖惠（慶應義塾大学）

本稿では、飲料による気持ちの変化が作業時におけるメンタルヘルスや作業効率に与える影響の調査方法を提案する。ストレスの低減が作業効率の向上に繋がる可能性があることは推測できるが、実際にアンケート等で評価した場合にはストレスを評価する基準に個人差があり短時間の作業では差を得られず、時間を区切った調査が煩雑になる等の課題が存在する。これらの問題を解決するために、脳波による気持ちの定量的評価を用いた調査方法と結果から、炭酸水の飲用時の作業中にストレスの軽減効果と作業効率の向上がある可能性を示す。

◎織田武瑠，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

近年， BMI デバイスの消費者への普及が予測されている．しかしながら，BMIの実用化において，カフェイン摂取時の脳活動の変化が課題となる．カフェインは日常的に摂取されるため消費者への普及に伴って，カフェインの影響を考慮することは有用と思われる．そこで本研究では，想定されるBMIを用いた様々な機能の中でも，個人認証に着目し，カフェインの影響を考慮した脳波個人認証手法の検討を行った．個人認証には，視覚刺激を提示した際の誘発脳波を用いた．

◎野崎　廉，伊藤伸一，伊藤桃代，福見　稔（徳島大学）

近年，糖尿病などの生活習慣病の患者数が増加傾向にあり，健康維持のために食・運動習慣の改善が不可欠である．しかしながら厚生労働省の調査により食・運動習慣の改善を妨げる要因の１つとして，「めんどくさい」という理由が20%以上を占めている．この要因は，人の感情に由来し，運動や食事に対する時間的・行動的負担を嫌う心理状態であると考えられる．そこで，「めんどくさい」と感じる心理状態を検出する事で，自己認識による習慣の改善，人工知能とのコミュニケーションによる食・運動習慣の改善促進などに応用可能である．本研究では面倒な作業による実験を設計し，感情研究の視点から脳活動の比較・考察を行った．

○藤澤正一郎，河田淳治，森本滋郎，加治芳雄，樋口峰夫（徳島文理大学），坊岡正之（NPO結人の紬）

One of the indicators that affects the comfort of a wheelchair is tire pressure. The purpose of this study was to measure the vibration generated in the wheelchair due to the difference in tire pressure using the pneumatic pressure indicator dedicated to the English valve and the influence of the road surface and vibration of the manually self-propelled  wheelchairs.

○南角茂樹（大阪電気通信大学），山崎貞彦，西村雄二（M2M・IoT研究会），山口拓海，池本尚樹，岩本海斗，寺戸勇大（大阪電気通信大学），藤本堅太，追立真吾（三菱電機）

近年増加している密結合マルチコアプロセッサ組み込みシステムでは、システムとしての性能機能の向上以外にも多くの問題がある。 たとえば、密結合マルチコアプロセッサ組み込みシステムに適したシステム構成、リアルタイムプロパティを阻害しないコア間の並列処理間の相互排除、コア内の同時処理間の相互排除、それらの互換性、従来のシングルコアプロセッサ 組み込みシステム品質を低下させない移植方法、マルチコアプロセッサのシミュレーション、高品質のテスト環境などの問題がある。 そこで、本論文では、密結合マルチコアプロセッサ組み込みシステムにおける問題間の相互排除に関する問題と、その解決方法について説明する。

○山崎貞彦（日本マイクロシステムズ／大阪電気通信大学），大江信宏，清尾克彦（サイバー大学），西村雄二（日本マイクロシステムズ），南角茂樹，登尾啓史（大阪電気通信大学），小泉寿男（M2M・IoT研究会）

いま、多くの技術者がAIを習得して、専門技術に新しい価値を向上させるためにAI教育、特に実習を主軸にした教育が重要になってきた。本論文では、事例から入るAI基礎、教材プロトタイプ演習、応用プロトタイプ構築の３つから構成されるカリキュラムとそれをオンラインで実習教育する方式を提案する。本方式では「ライプ講義と宿題実習」を繰り返す。本方式を中小企業団体の技術者を対象に実践して評価を行った。

◎許　東武，追立真吾，藤本堅太（三菱電機）

近年、科学技術計算分野ではサーバ等のクラスタシステムが普及しており、スーパーコンピュータをはじめとしたコンピュータシステムにおいて、性能面、電力効率面で直接な影響を持つメモリアクセスに関する課題への対応は重要な研究テーマである。このようなシステムでは、システム全体の性能を向上するために、CPUの処理性能の向上と共に、メモリアクセスの高速化が重要な課題となっている。そこで、本稿では、組み込みシステムにおいて高いシェアを持っているARM 社の64ビット拡張であるARM v8アーキテクチャを対象に、メモリアクセスの高速化技術について述べ、その高速化技術を用いた評価結果を示す。

◎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高機能化や省エネルギー性向上を目的としたマルチコアプロセッサの利用が盛んに行われている.
共有メモリを用いた相互排除において厳密な時間順序が求められる場合には全コア共有のタイマーデバイスの値をタイムスタンプとして使用するのが容易である.
しかしながら, タイマーデバイスの値を保持するクロックレジスタは有限ビット幅のレジスタであるため必ずオーバーフローが発生し、相互排除の時間順序が成り立たなくなる問題がある. そこで本稿ではタイマーデバイスのオーバーフロー割り込みを利用しタイマーデバイスのオーバーフロー問題の対策を提案する. オーバーフロー時に割り込みを行うことでオーバーフローした前後のタイムスタンプの値の比較を防ぐ. これにより相互排除の時間順序が成り立たなくなる問題の解決が期待できる.

◎岩本海斗，池本尚暉，寺戸勇大，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年, 組み込み分野においてプロセッサに対する要求性能の増加に伴い, マルチコアプロセッサを利用するシステムが増加している. マルチコアを利用する場合, プログラムの複雑化のために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は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リアルタイム性を阻害する場合がある. これらの問題はマルチコアREMONを用いることで改善することができるが, 現状マルチコアREMONはエミュレータ環境でのみ利用可能である. そこで, 本稿ではマルチコアREMONを実機環境で実現する. また, マルチコアREMONにおけるディスパッチ要求割り込みをポイントツーポイント方式で行い, オーバーヘッドを削減することによって割り込み応答性の向上を図る.

◎寺戸勇大，池本尚暉，岩本海斗，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年、組み込みシステム分野ではシステムの高機能化に伴い、マルチコアプロセッサ（以後マルチコア）を利用するシステムが増加している。マルチコアを利用するにはマルチコアに対応したリアルタイムＯＳを用いるのが一般的だが、割り込み処理やＯＳ自体のオーバーヘッドなどによりリアルタイム性が低下してしまう問題がある。これらの問題はマルチコアREMONを用いることで改善することができる。マルチコアREMONとは南角茂樹氏が開発したシングルプロセッサーに対応したリアルタイム組み込み簡易モニタREMONを中武教輔氏がマルチコアに対応化させたものである。しかしながら、現在マルチコアREMONはシミュレータ環境でのみ動作が確認されている。そこで、本研究ではマルチコアREMONを実機環境に対応させる。また、マルチコアREMONにおけるディスパッチ要求割り込みをマルチキャスト方式で行い、割り込み応答性の向上を図る。

◎池本尚暉，岩本海斗，寺戸勇大，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年組み込みシステムでは、システムの高機能化に伴うマルチコアプロセッサの利用が進んでいる。マルチコアを利用する場合、シングルコアプロセッサとは異なりいかに各コアに処理を分散するかを考える必要がある。それを解決する策としてマイグレーションがある。REMONは、割り込み処理に待ち状態を付加することでタスクと同等の管理・排他制御ができる。マルチコアREMONは、REMONの機能をそのままにマルチコアに対応したものである。しかしながら現在マルチコアREMONは、同じスピンロックの頻繁な競合が発生した場合、スピンロック競合に関係するタスクはスピンロックが解放されるのを待つため、全体のスループットが低下する問題がある。そこでマルチコアREMONにマイグレーション機能を付加することで負荷分散を行う。本研究では、仮想環境にマイグレーションを付加したマルチコアREMONを実装し、動作の検証を行った。

◎森川和紀，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年の組み込みシステムは、機能性、省エネルギー化が求められている。それに伴いマルチコアプロセッサ(以後マルチコア)を用いた開発が主流となっている。開発にはリアルタイムOSを利用することが一般的である。一方でリアルタイムOSを搭載することのできない小規模な組み込みシステムに対してはREMONを利用する。REMONとは南角茂樹氏が開発したシングルコアに対応した割り込み処理の排他制御を可能とするシステムである。マルチコアREMONとはマルチコアに対応させたREMONである。現在マルチコアREMONは特定の条件におけるリアルタイム性を阻害する問題がある。この問題を解決するためにスリープ機能を備えたマルチコアREMONを提案する。この機能を備えることにより、擬似的な優先度変更を可能とし、様々なシステム要件に柔軟に対応し、システム開発に幅を持たせることができる。

◎井口　尚，南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年、組み込みシステムの分野において高機能化や省エネルギー化を目的としてマルチコアプロセッサを利用するケースが増加している。マルチコア間の比較的効率の良い相互排除にチケットロックがある。しかしながら、チケットロックはウェイトループを使用するためバスの競合が起こり、ロックを獲得したコアの実行を阻害するという欠点がある。そこで本稿では割り込み併用のマルチコア用チケットロックを提案する。本提案方式では、従来のウェイトループを用いた手法に代わりコアの割り込みによる手法を用いる。これによりウェイトループをなくし、上記の欠点を解決することが期待できる。

◎西浦拓志，南角茂樹（大阪電気通信大学）

現在、組み込みシステムでは、システムの高機能化に伴うマルチコアプロセッサの利用が進んでいる。組み込みシステムにはリアルタイム性が求められるが、潤沢なリソースがないなどの理由によりリアルタイムOSを使えない製品も存在する。そこで、我々はリアルタイム組み込み簡易モニタ(Realtime Embedded MONitor:REMON)を提案した。それによりリアルタイム性の向上が可能となる。しかしながら、割り込み処理の切り替えにオーバーヘッドが発生する。厳しい応答時間を要求されるシステムにおいてオーバーヘッドは小さいことが望ましい。そこで、本稿では厳しい応答時間への要求が可能となる高速割り込み処理の提案を行う。

◎内海雄太，南角茂樹（大阪電気通信大学）

組み込みシステムは、リアルタイム性を保証するためにRTOSが利用されることが一般的である。しかしながら、RTOSは自身の割り込みやOSのオーバーヘッドによりリアルタイム性を阻害する場合がある。この問題解決のために我々は組み込みリアルタイム簡易モニタREMONを提案した。REMONはセマフォによる排他制御を行っている。しかしながら、セマフォの利用では優先度逆転問題が生じる恐れがある。セマフォを獲得している低優先度タスクにより、高優先度タスクがセマフォ待ち状態に遷移する。この状態で中優先度タスクが処理を開始すると、中優先度タスクは低優先度タスクを実行可能状態へ遷移するため、低優先度タスクのセマフォ解放を待つ高優先度タスクも中優先度タスクの処理が完了するまで待ち状態に遷移する。これを優先度逆転問題と呼ぶ。そこで、本研究ではREMONにおける優先度継承機能の提案を行い、優先度逆転問題の解消を図る。