○澤井　圭（富山県立大学）

公衆通信回線網への5G導入に表せられるように，通信技術の発展が著しい．移動ロボットへの実装が一般的となっている無線LANに関しても，Wi-Fi6のような高速通信が可能とする通信規格の実装が進むことが予想される．しかし電波を用いた通信は，高いスループットを維持したまま金属やコンクリート壁，そして水等の透過が難しい．そしてこの性質は今後展開される通信方式においても解決することが困難である．無線での遠隔操作を考慮する際には，移動ロボットの移動環境を考慮した通信の利用が重要である．このような中で筆者らは，複数の通信中継機(以下SN)を用いた多段中継による移動ロボットの遠隔操作手法について議論を行ってきた．本発表では，多段中継による移動ロボットの無線遠隔操作について説明し，Wi-Fi6を用いた遠隔操作用通信インフラの構築手法と運用時の課題について述べる．

◎小竹　諒，澤井　圭，高木　昇，増田寛之，本吉達郎（富山県立大学）

災害発生後の閉鎖空間では移動ロボットを用いた情報収集システムが検討されており，その一つとして多段中継ネットワークを用いた遠隔操作手法が議論されている．多段中継ネットワークは中継機間距離や中継数の増加による伝送速度制限が生じるため，単体ロボットでの運用が主である．しかし単体ロボットでは大規模施設での探索範囲に限界があるため，我々はネットワーク構築範囲内の網羅的な探索を目的としたマルチロボットの分散運用について議論を行なっている．本稿ではIEEE802.11axを用いた多段中継型ネットワークトポロジについて説明し，移動ロボットの分散運用を考慮した多段中継ネットワークの構築手法を提案する．提案手法ではネットワーク構築後に追加投入する移動ロボットの通信接続性が確保可能か確かめながらネットワークの構築を行う．そして実環境における移動ロボットの遠隔操作実験を通じて提案手法の有効性を確認した．

◎河野　仁（東京工芸大学），藤井浩光（千葉工業大学），池　勇勳（北陸先端科学技術大学院大学）

世界的に自然災害が多発し，ヒトが立ち入ることが困難な被災したエリアでは迅速な状況把握，情報収集が大きな課題となっている．近年ではロボットシステムを活用した探査の有用性が認められ，遠隔操作型ロボットの研究開発が盛んである．しかし遠隔操作には熟練が必要であり，誰もが簡単に使えることが望ましい．そこで本研究では，探査エリアやロボットの移動方向はヒトが決定し，現地での具体的な移動経路などはロボットが決定する半自律型遠隔操作を提案する．本発表では提案システムの実現のために温度や水源などの属性情報を含む環境形状センシングと，その情報を基に地図を生成するセマンティックSLAM，生成された地図により移動経路を学習する転移強化学習技術の3つを融合したSMLOシステムを開発し，実験による評価例を報告する．最終的に提案システムは広域サーベイマップを生成し，減災・廃炉等の意思決定機関が活用することを想定している．

◎佐藤弘和（東京工芸大学），池　勇勳（北陸先端科学技術大学院大学），藤井浩光（千葉工業大学），河野　仁（東京工芸大学）

現在，災害現場などの情報収集でレスキューロボットが用いられているが，基本的にコントローラ操作などの遠隔操作で制御され，操作は訓練が必須である．そのため，ロボットが自律的に学習，動作することで人間の訓練が不要になると考えられる．ロボットの行動制御に強化学習と，学習した知識を再利用した転移学習を用いることが有用であると考えられるが過学習などの悪影響を受ける．転移学習において既存知識に頼りすぎてしまう過学習を回避するために，再利用度合いを調整する転移率を用いるが，これまで転移率はヒトの経験により設定されている．本発表では，転移率を環境とのインタラクションにより調整される関数として実装し，学習中に転移率を調整する手法を提案する．2次元グリッドワールドで強化学習した知識となるQ関数を，疑似的な3次元グリッドワールドに転移する実験の評価の結果について報告する．

◎坂本裕都，河野　仁（東京工芸大学），温　　文（東京大学），藤井浩光（千葉工業大学），鈴木　剛（東京電機大学）

近年，少子高齢化などの問題により，人の代わりにタスクを遂行する知能ロボットが期待されている．知能ロボットには学習アルゴリズムが有用とされており，自ら試行錯誤的に行動することで最適解を学習し，方策として獲得する強化学習がある．学習時間短縮のために，方策を別のタスクで再利用する転移学習という手法が存在する．転移学習はタスクや環境に応じて適した方策を用いなければ効果が得られないため環境やタスクに応じて適した方策を効率的に選択するために活性化拡散モデルを活用した知識選択手法であるSAP-net が提案されているが，実装時に計算時間が長いという課題が存在する．計算時間の低減にはPCクラスタによる並列計算が有用であると考えられ，本発表ではSAP-netのためのPCクラスタを用いた方策選択アルゴリズムの開発と，シニアカーを用いた自律運転システムについて報告する．

◎山下拓也，鈴木　剛，山岸航平（東京電機大学）

日本の農業は農業事業者数の減少と高齢化の進展が深刻化している．それに対して，国はスマート農業というロボット技術やICTを活用した新しい営農を推進している．その中でも複数移動ロボットの協調作業などにも注目が集まっている．例えば，有人の監視付きでの無人トラクタによる協調作業などが開発されている．
本稿では，農地内で収穫作業する場合，散発的に発生する収穫物の搬送作業に対して自律かつ協調的に搬送できる群ロボットシステムを検討する．提案手法として，アリの分業行動モデルによりロボットが自主的に集散し，発生する搬送タスクを実行する搬送方法と最適採餌理論による労働行動の分割に必要な活動の計算を提案する．提案手法の有用性は，簡単な輸送タスクシミュレーションによって検証する．

◎山岸航平，鈴木　剛（東京電機大学）

複数の移動体やセンサなどで構成されるロボット群が複雑な協調タスクを達成するためには，物理的に隣接するロボットとの情報交換がロボットの行動を決定する重要な要素である．これを実現する手段として，直接観測可能なノード間での赤外線通信を用いた局所通信システムがある．このシステムでの通信は非同期に行われるため，隣接ノードが増加すると送信タイミングの干渉が生じる問題がある．これまでに，隣接ノードとの送信タイミングを調整する時分割手法が提案されてきた．これに対し，本稿は空間分割手法について紹介し，その信号発信方向の集団同期による干渉回避手法について提案する．本手法は通信機器の基準方向の共通化も提供することができる．本稿では，数値計算と実機を通して発信方向が同期されることを検証する．

山崎滉平，◎大倉裕貴，小島千昭，澤井　圭，玉本拓巳，中田崇行（富山県立大学）

本論文では，スマート農業における除草ロボットを実現するために，自律移動ロボットを用いた走行実験を行う．はじめに，実験に用いる自律移動ロボットのシステム構成について説明する．そして，自律移動ロボットの前方に赤外線センサを搭載した走行実験を行い，停止機能と追従機能の達成を確認する．さらに，追従機能の精度を向上させるために，自律移動ロボットの前方と後方にライダーを取り付け，追従機能に関する走行実験を行う．最後に，本論文の成果をまとめ，将来的に除草ロボットを実現するための今後の課題について検討を行う．

◎鈴木健太，川端邦明（日本原子力研究開発機構）

This paper describes the development of an application for emulating the network communication failures among remote operation system. The network communication failures make maneuvering the remotely operated robot difficult. For contributing the safe remote operation, we developed a tool for an operation training and an experiment to provide the effects of the network communication failures to the traffic among remote operation system by utilizing the network emulation tools in Linux.

◎池上怜汰（富山県立大学），松平謙英（東京大学），塚越拓哉，野田堅太郎，玉本拓巳，小柳健一，大島　徹，下山　勲（富山県立大学）

ピエゾ抵抗型力センサを用いて，ヒトiPS細胞由来心筋細胞の拍動力と周期を計測した．MEMSプロセスによって作製された可動培養基板上に心筋細胞を播種して拍動させ，それに伴う基板の変位を，ピエゾ抵抗型力センサを用いて計測した．両者は一体的に移動するように構成されているので，可動培養基板の変位と負荷はピエゾ抵抗型力センサによりデータ化することが可能となっている．可動培養基板の変位は，iPS細胞由来心筋細胞の伸展量に相当する．本研究では私たち独自の力学的計測システムを活用し，心筋細胞の力学的応答が温度や強制的伸展とった環境要因に応じてどのように変化するかを実験的に検証した．今回得られた実験データは，心筋細胞の拍動メカニズムに関して新たな知見をもたらすものと期待される．

◎伊藤拓海，塚越拓哉，野田堅太郎，小柳健一，大島　徹，玉本拓巳，下山　勲（富山県立大学）

近年、表面プラズモン共鳴(Surface Plasmon Resonance :SPR)を電気的に検知する研究が行われている。本研究では、SPRセンサにおいてリアルタイム計測を実現するために、入射角固定での計測法を提案した。しかし、入射角固定での計測は、ダイナミックレンジと検出感度の間にトレードオフの関係が生じる。そこで、SPRセンサの検出感度とダイナミックレンジの両立を目的とし、SPRのピーク幅を光のコリメート状態を通して制御する実験を行った。入射光がコリメート(平行)状態であるときSPRピークは鋭く高感度計測が可能であり、入射光が収束または発散状態であるときSPRピークはなだらかで広範囲の計測が可能となる。凹レンズと凸レンズを使用して入射光のコリメート状態を制御したところ、上記トレードオフの制約を緩和し、ダイナミックレンジと検出感度を両立可能であることが確認された。

◎大塚崇平，塚越拓哉，野田堅太郎，玉本拓巳，小柳健一，大島　徹，下山　勲（富山県立大学）

近年，看護などの現場では，効果的なリハビリテーションを行うために，筋活動の定量的評価が求められている．筋活動を反映する生体信号として筋音があるが，これは筋繊維が収縮する際に発生する圧力波である。従来の筋活動の評価には主に筋電が用いられているが，筋音は実際の筋収縮を直接反映していることから，筋電とは異なる評価方法として注目されている．また，発汗による電極部のインピーダンス変化といった電気信号特有の影響を受けにくいことも，筋音を利用する利点となっている．筋収縮は大まかに静的収縮と動的収縮に分けられる．筋音を用いて筋活動を評価した研究の多くが静的収縮時の運動であり，動的収縮時の筋音を計測した例は少ない．筋音は機械的な信号であるがゆえに，筋収縮様式によって信号が変化すると推測される．したがって，各収縮様式の筋音の特徴を知ることができれば，筋活動をより詳細に分析できるものと考えられる．

◎佐伯真彬，大倉裕貴，吉河武文，岩田達哉（富山県立大学）

本研究では、小型・低消費電力なにおいセンサの実現に向けて、半導体式ガスセンサのヒータ電圧に、振幅や周波数が周期的に変化する変調信号を用いることを提案する。この手法を用いて単一素子でのガス識別を行い、さらに、ヒータ電圧に正弦波信号を用いた時のガス識別結果と比較することで、半導体式ガスセンサのヒータ温度制御における変調信号の有望性を検証した。種々の濃度の試験ガスに曝露したMEMS半導体式ガスセンサにヒータ電圧を印加した時の、最大値で規格化したセンサコンダクタンスを取得し、その周波数成分から多次元データベクトルを作成した。このデータベクトルに対し、主成分分析およびk近傍法を用いてガス識別を行った結果、正弦波信号をヒータ電圧とした時の識別精度は80%であったのに対し、変調信号をヒータ電圧とした時は100%の精度を達成した。このことから、本研究で提案した温度制御手法の有望性を実証した。

◎竹田陽平，野田堅太郎，塚越拓哉，小柳健一，大島　徹，玉本拓巳（富山県立大学）

我々の日常生活で活躍するため，人と優しく触れ合うことが可能なロボットが研究開発されている．このようなロボットは産業用ロボットと異なり，我々の日常生活の場が主な活動環境となるため，人と触れ合う機会が多くなる．したがって，触覚を利用した人の安全確保の研究が重要であり，また，人との直接的な触れ合いを通じて意思疎通を図る能力が必要となる．そのため，視覚や聴覚のみならず，触覚センサを利用して人と安全に触れ合うための計測技術が重要であると考えられる．また，人と触れ合うロボットにおいて，ロボットの接触箇所の触感の柔らかさも重要な要素の一つであると考えられる．しかし，柔軟な材質の力伝達は変形に伴って減衰し，力フィードバックによる動作制御は困難となる．そのため，この減衰した荷重を計測できる触覚センサを設計し解析する．

◎加藤功基，高野博史（富山県立大学），西光雅弘，久保雅洋，今岡　仁（NEC）

患者にとって医師からのがんの告知などの悪い知らせは、頭が真っ白になるほどの影響がある。医師はコミュニケーション能力向上研修を行っているが、実際の患者と面談をするわけではないため、患者の気持ちを知るという認知的共感を得ることは検討されない。そのため、医療現場では医師が患者の感情を把握するシステムの開発が求められている。本研究では真の感情が表出するといわれている微表情を用いて患者の感情推定システムの開発を目的とした。先行研究では、微表情により感情推定を行う際に様々な特徴量が使用されてきたが、適切な特徴量は明言されていない。利用される特徴量はそれぞれの特性があるため、感情分類に有効な特徴量を選択する必要がある。そこで本稿では、アンサンブル学習の一つであるブースティングを用いて、様々な特徴量を重み付けすることにより統合した感情推定法を提案し、その精度を示す。

◎本田哲也，高野博史（富山県立大学）

昨今，スマートフォン等の本人認証には生体認証が利用されている．虹彩認証は顔などの生体認証法に比べて認証精度が高いため、スマートフォンの本人認証への応用が期待される．しかし，スマートフォンの多くには可視光カメラのみが搭載されている．可視光カメラは一般的に虹彩認証で用いられる近赤外カメラに比べて認証精度が低く，本来のパフォーマンスが発揮されない．本研究では，近赤外カメラによる虹彩画像を用いた個人認証と同等の精度を持つ可視光虹彩認証法の実現を目的とした．虹彩データセットを学習させたCNN（Convolutional Neural Network）の出力層をマルチタスクにした特徴抽出器を提案し，出力層がシングルタスクの場合と比較した．実験結果より，マルチタスクはシングルタスクより最大でEER（Equal Error Rate）が 2.27% 低下し，マルチタスクによる精度の向上が見られた．

◎梅谷和人，舘　和輝，高野博史（富山県立大学）

現在、瞳孔の大きさが感情や疲労，興味などの要因によって変化することを利用したシステムの開発が行われている。瞳孔検出は主に近赤外照明と近赤外カメラを用いて行われるため、瞳孔検出は汎用化させるには制約がある。そのため、一般的に普及している可視光カメラを用いることで、瞳孔検出の汎用化を図った。しかし、可視光カメラによる瞳孔検出は近赤外カメラを用いた場合よりも精度が低い。本研究では、可視光カメラを用いた瞳孔検出の精度を向上させるために、可視光カメラで撮影された瞳孔画像の瞳孔領域と虹彩領域の分離を、SegNetとU-Netによるセマンティック・セグメンテーションを用いて行った。そして、SegNetとU-Netを用いたときの瞳孔領域と虹彩領域の分離精度について、mIoUを用いて比較を行った。その結果、U-NetよりもSegNetを用いた方が瞳孔領域と虹彩領域の分離精度が高いという結果が得られた。

◎大嶋健悟，高木　昇，澤井　圭，増田寛之，本吉達郎（富山県立大学）

全盲の視覚障碍者に服飾についてアンケート調査を実施したところ，特に多くの女性からファッションを自ら楽しみたいとの強い要望のあることが分かった．全盲の視覚障碍者は晴眼者の補助なしに衣服を購入することはできない．このような背景のもと，視覚障碍者支援を目的とした服飾選択支援の研究はいくつか存在し，製品化されたものもある．しかし，服の特徴（襟の有無，袖の長さ，服のタイプなど）や印象（明るい，暗い，きれい，さわやかなど）を読み取り，視覚障碍者の服飾選択を支援する研究は我々の調べた範囲では存在しない．そこで，衣類データセットであるDeepFashionを用いて畳み込みニューラルネットワーク学習して特徴抽出器を設計し，回帰型ニューラルネットワークを用いた，衣服の特徴や印象を説明する文章の自動生成手法を検討した．

◎大舘直哉（富山県立大学）

ある全盲の物理学教員は，自身の物理学授業で用いる図の作図を晴眼者の補助なしで行いたと希望している. その物理学教員は授業の図をTikZと呼ばれるTeX用の描画パッケージを用いて作図している. しかし, TikZを用いて作図を行った場合，直線や円などの基本図形は，両端点の座標や中心座標と半径を正確に指定する必要がある．更に，図の完成に至るまでの作図過程を頭の中で考えながらTikZのコードを編集しなければならない．これは, 全盲の視覚障碍者にとって非常に困難な作業であり，負担が大きい．このような背景のもと，我々は全盲の視覚障碍者でも独力で容易に図の編集が可能な図形記述言語の開発を行っている．本文では，これまでに開発した図形記述言語について述べる．

◎長谷川隆成，森重健一（富山県立大学）

脳磁図（MEG）に含まれる脳活動を反映した成分は極めて小さいため、心拍や眼球運動といった大きな信号の様々なアーチファクトに歪められている。特に、心拍に起因するアーチファクトは信号が大きくMEGセンサ空間全体に影響を及ぼすためMEG逆問題を解くことを困難にする要因の１つであるが、これまでにその影響を分離するための有効な方法が存在しなかった。本研究では、多数のダイポールを用いて心臓の複雑で大きなアーチファクト源をモデル化するとともに、大脳皮質表面に配置したダイポールと同時に電流推定を行うことで、歪みのない皮質電流を得ることを試みた。脳と心臓の位置関係を正確に決定するため、頭部、頸部、胸部のT1構造画像を別々に撮像し、連結した構造画像から決定した。階層ベイズ推定を用いて電流推定を行なったところ、心臓周辺の電流は心拍のサイクルを表現でき、推定された皮質電流は合理的な時間空間的パターンであった。

◎坂井浩志郎，中井　満（富山県立大学）

空中に指先の小さな動きで書いた文字を認識する。既存の手法では指の下にカメラを置いたり、指に加速度センサを装着したりする。しかし、カメラを用いると筆記空間を制限され、センサを装着すると検知可能な大きな動きが必要になる。そこで指先を動かすときに生じる前腕の表面筋電位を用い、RNN (Recurrent Neural Network)で認識する手法を提案する。筋電位のような生体信号は個人差が大きいので、特定の個人のために RNN を学習することにする。実験では 1 名の被験者から10日間に渡って、ひらがな 46 種の指書き文字を100サンプルずつ収集した。RNN の中間層の数やノード数を調整し、最大で約 96 %の認識率を達成した。

◎樋爪　茜，西原　功，中田崇行（富山県立大学）

近年、プロジェクションマッピングは商業的、芸術的方面において盛んに行われている。その中でも、視聴者の行動、反応を読み取り制作物が応答する作品をインタラクティブアートと呼び、注目を集めている。我々はカメラとプロジェクタのみを用いて、カメラの解像度が許す限りスケール可能なインタラクティブアートのための測距システムを以前に提案した。空間コード化法を用いて、投影コンテンツに投影計測パターンを重畳した画像と、投影コンテンツにパターン隠蔽画像を重畳した画像とを交互に高速投影をすることで、視認性を阻害する計測パターンを視聴者が認識できないようにした。しかし、格子の境目にカラーブレーキングが発生する問題や、測定に時間がかかるなどの問題から実用に適していない。そこで本研究ではインタラクティブアートのための手法として位相シフト法を用い、深度推定が可能であるかを検討した。

◎小池祐生，西原　功，中田崇行（富山県立大学）

近年，裸眼立体ディスプレイの研究が多くなされている．従来研究では，積層ペッパーズゴースト方式の裸眼立体ディスプレイにより，特殊な光学機器を必要としない大型化が容易なディスプレイ構成手法と，ハードウェア設置後に映像を各視点方向に動的に調整する手法を提案し，２視点の視差画像を提示した．しかし，２視点の視差画像のみでは同時に1人までしか立体映像を視聴できない．本研究では，立体映像の複数人同時視聴のための視点数拡張を行う．提案手法として，ディスプレイーカメラ間のピクセル対応関係を表す光伝送行列を取得する際，カメラを３台用いることにより視点数拡張を実現する．実験において，ターゲットライトフィールド画像撮影および光伝送行列の取得，レイヤー画像の最適化を行った．実験により得られた結果から２視点の場合と比べて最適化精度は低下したが，３視点の視差画像を提示でき，視点数拡張が可能であることを確認した．

◎深津明日香，西原　功，中田崇行（富山県立大学）

近年，裸眼立体ディスプレイは様々な分野における活躍が期待されており，研究が行われている．従来研究では，4Kディスプレイにレンチキュラレンズを手作業で設置した後，カメラを用いてキャリブレーションを行い，立体視を実現させた．また，描画位置による誤差が生じないキャリブレーションを行うためにディスプレイを分割して，補正するローカルマッピングを行った．分割数を多くすると精度が向上するが，1つあたりのローカルエリアのサイズが小さくなるため，カメラに届く光量が減り，検出精度自体が下がる危険性がある．そこで本研究では，ディスプレイの分割数を変化させずに，ローカルエリア内でキャリブレーションに必要な値を複数取得することで，ディスプレイの分割数を疑似的に増加させる．

◎池田奈央，大寺康夫（富山県立大学）

今回我々は、果物を中心とする農産物の品質（糖度、成熟度など）を非破壊で計測できるコンパクトな可視化装置の実現を目指して、いくつかの果物の吸光スペクトルを、スナップショット型分光センサの出力値から推定できるか検討を行った。スナップショット型センサはフォトニック結晶からなる25チャンネルの微小フィルタアレイをCCDに集積化したものを用いた。機械学習では反射スペクトルの主成分スコアを、この25チャンネルの出力値から重回帰分析で推定することを試みた。その結果、スペクトルの主要部分を決める第一、第二主成分について良好な推定精度を得た。この主成分スコアから求めた吸光スペクトルを、実際の測定値から得られる吸光スペクトルと比較した。

◎佐藤藍梨，大寺康夫（富山県立大学）

皮膚の炎症、アレルギー反応の定量評価、注射の際の導入支援において、皮下の血流情報を計測・可視化することの必要性が高まっている。非接触・非侵襲で計測する手法として、生体透過性の高いとされる可視・近赤外域を用いた分光計測が実用化されている。本研究では、フィルタアレイ型マルチスペクトルカメラを用いて前段階である手の血流動態の可視化を目的とする試みを行った。

◎田中晴康，大寺康夫（富山県立大学）

我々は今まで、自動計測して大量に集めた天空のスペクトルからその時点の気象パラメータ（水蒸気量、気温、気圧、湿度）を機械学習によって推定する試みを行ってきた。自動計測には、CMOSセンサやマイコン、回折格子、対物レンズ等から構成されるイメージング分光器を使用している。今回は過去に集めたスペクトルから一定期間未来の気象パラメータを推定することが可能か検討したので、報告する。

○松井　猛（群馬大学），奥原浩之（富山県立大学）

インターネットのアクセスログ，センサー機器のデータ，TwitterやFacebookなどのSNSのデータなど，さまざまな分野で従来の分析の想定を超える大規模なデータが発生している．
このように集められた大量のデータを用いて，個々のユーザーのふるまいの分類，システムの障害の検知・予測など，多様な分析を行い，ビジネスに役立てるための試みが盛んに行われている．
しかし，大規模なデータに対して従来のデータマイニングなどの分析手法をそのまま適用すると，処理時間が爆発的に増加してしまい，現実的な計算時間では分析が終了しないことがある．
そこで本研究では，オンラインアルゴリズムと呼ばれる，逐次的に学習を行うアルゴリズムをビッグデータに適用し，予測の精度がエキスパートの寿命に影響を与えるペナルティを設定することにより，データの急変に対応できる新しい適応型オンラインアルゴリズムを提案する．

○沼田賢一，奥原浩之，Antonio Oliveira Nzinga Rene（富山県立大学）

ビックデータと呼ばれる非常に巨大で複雑なデータの集合として扱うことが増えてきている．そして，ビックデータを扱うには様々な処理や解析によって情報を取捨選択し，自分たちに必要な形で保管する必要がある．また，ビックデータの情報量は膨大で，人の手で全て解析するのは困難であるため，一般にプログラミング言語を用いて機械に処理させるのが一般的である．よって，ビックデータを扱うためにはプログラミングの知識や技術が必要不可欠で，プログラミングに触れたことがない人には扱いづらいものになっている．そこで，プログラミング初心者でも扱いやすいビジュアルプログラミング言語を使い，ブロック 1 つ 1 つに処理を対応させることでブロックを並べるだけで処理できるプログラムを作成することができるようにする．プログラミングができない人でもビックデータを扱うことができると考えられる．

○Antonio Oliveira Nzinga Rene（Toyama Prefectural University），Takeshi Matsui（Gunma University），Koji Okuhara（Toyama Prefectural University）

In production planning, managers pursue using efficient policies to overcome the loss. An essential element to consider during the process is the risk. This element includes both the uncertainty of outcomes and as well their benefits. Outcomes are related to the profit and loss statement and the uncertainty in profits defined by the distribution function, which points to potential benefits or loss. Profits, unfortunately, may be high or low sometimes. 

○清水豪士，Antonio Oliveira Nzinga Rene，奥原浩之（富山県立大学）

近年，バイオミメティクスといわれる生物を模倣し， 新たなモノづくりや技術開発をする科学技術が発展し てきている.主に行われているのは，動物や植物など の仕組みなどの模倣が多い.しかし，人間に関しての 模倣が少ないのが現状である.そこで本研究では，PsychoPy といわれるソフトを使 い，なぞり運動実験を作成する.そして，なぞり運動 実験で取得したデータをもとに習熟していることを確 認する.確認ができたら，取得したデータを用いて内 部モデルの信頼度，インピーダンスパラメータである 腕の慣性，粘性，剛性行列を算出する.

○奥原浩之（富山県立大学），松井　猛（群馬大学），Antonio Oliveira Nzinga Rene（富山県立大学）

人口，降水量，地層などの異なる情報を地図上に重ねることで，それまで見えなかったものを可視化するソフトとして，QGISなどのGISソフトウェアが注目されている．GISの中でもオープンソースで無料で利用でき，高機能なQGIS は様々な分野で使用されている．一方で，Webの情報をテキストマイニングし，共起ネッ トワークを作成することで，一見関係のない単語間の関係性を可視化する発想支援システムの研究が行われてきた．両者ともにアプローチは違うものの様々な情報を可視化し， 新たな知見を得るという点においては同じである．つまり，GISと発想支援システムを組み合わせることで両者を単独で使用したときよりも多くの知見や発想が得られると考えた．本研究では，QGISと発想支援システムをシームレスに統合した QGISプラグインの開発を目的とする．

○松井　猛（群馬大学），Antonio Oliveira Nzinga Rene（富山県立大学）

現代社会では，情報発信やコミュニケーションを行うソーシャルメディアは欠かせないものとなっている．
このようなソーシャルメディア上で社会的関係を個人と個人同士のつながりとして可視化したものはソーシャルグラフと呼ばれ，データの特徴や規則性を人間が理解することを助ける．
しかしながら，ソーシャルメディアを通じて得られるグラフはあまりにも大規模であることから，実用的な計算時間内に分析することが困難であるため，効率よく分析する手法が求められている．
そこで，これから知見を探ろうとする数や文字の列からなる大規模なデータに対して，前処理として，収集した情報を分類し，つなぎ合わせて新しい価値を持たせて共有することにより，社会で起きている流行や問題などに対する人々の反応や話題の動向・傾向を把握・表現できる手法を本研究では構築する．

◎伊藤真由，木下史也，唐山英明（富山県立大学）

近年，ウェアラブル脳波計の登場により，ブレイン・コンピュータ・インタフェース(BCI)は医療分野だけでなく一般向け製品としてもその普及が進んでいる．これまでのウェアラブル脳波計のセンサは主に頭部への装着をするため，長時間の着用による不快感の誘発，見た目の悪さといった課題が挙げられる．これらを解決し，装着が容易な計測部位として，耳周辺が考えられる．しかし，耳周辺の脳波に関する知見はまだ少なく，適切な計測部位は定められていない．そこで本研究ではBCIで利用される脳波の中でもS/N比が高い定常視覚誘発電位(SSVEP)を対象とし，耳周辺における最適な電極配置および誘導方法を検討した．PzとOz及び右耳8箇所に電極を貼付し，単極誘導と双極誘導での計測を行った．Pz，Ozと耳周辺のセンサの相互相関係数を算出し，特に値が高い2箇所を特定した．また，それらのセンサからSSVEPが検出できた．

◎羽場太一，長野孝亮，木下史也，唐山英明（富山県立大学）

近年，Neurofeedback(NF)に関する研究が盛んに行われている．NFは脳活動を知覚刺激として被験者にフィードバックすることで，脳活動の意図的な調節を支援する技術であり，認知機能向上手法として注目を集めている．しかし，NF Training(NFT)による認知機能向上は，先行研究において一貫した効果が得られていない．これは，NFTの実施回数が少ない場合，被験者のみで脳活動の調節を十分に行うことが出来ずに終了した可能性が考えられる．そこで，本研究ではNFT実施ごとに認知機能を経時的に記録することで，NFTの適切な実施回数について検討を行った．本実験では5分間のNFTを計8回実施し，認知機能の指標として心的回転課題をNFT前とNFT 2回終了ごとに計5回実施した．その後，心的回転課題の正答率と課題中におけるUpperα波のパワースペクトル密度を算出し，NFT実施前後の比較を行った．

◎佐藤祐一，長野孝亮，木下史也，唐山英明（富山県立大学）

飲酒運転は道路交通法により禁じられており，その処罰基準は呼気アルコール濃度0.15 mg/l以上である．しかし，基準値以下であっても交通事故が多発しており，認知機能低下を引き起こしている可能性がある．そこで，本研究では低負荷の飲酒が引き起こす認知機能低下に対して，事象関連電位を用いて評価を行った．事象関連電位の誘発課題にはGo/Nogo 課題を使用し，飲酒負荷にはアルコール度数5 %のビールを採用した．その結果，呼気アルコール濃度では飲酒前と比較し，飲酒10分後と飲酒30分後に有意な増加がみられた(p<0.05)．また，この時間帯における事象関連電位が有意に変動した (p<0.05)．一方，呼気アルコール濃度は飲酒50分以降で差がみられなかったことに対し，事象関連電位において有意な変動がみられた(p<0.05)．本研究から低負荷の飲酒において，認知機能の低下を引き起こすことが示唆された．

◎長野孝亮（富山県立大学），山本和司（ドコモ・テクノロジ），唐山英明（富山県立大学）

ヒトの活動を日常的に記録するライフログは，マーケティング分野への応用が期待されている．ライフログの活用には膨大なデータ量から特定イベントを検出する必要があるため，効率的な索引手法が重要である．ここで事象関連電位は特定の事象に関連して生じる脳の電位変化である．事象関連電位の導出には複数回の刺激提示により得られた脳波の加算平均が必要であり，この従来手法では実時間性が損なわれる．しかし近年，事象関連電位の実時間性を保つ手法として，集団に対して同時に刺激を提示し，被験者間の脳波を加算平均する手法が登場した．そこで，本研究ではライフログの効率的索引手法として，事象関連電位の集団同時計測に着目し，視覚刺激提示時のイベント検出を試みた．事象関連電位の検出には畳み込みニューラルネットワークによる判別を行った．その結果，事象関連電位の検出精度はF値94.2±0.85%となり，本提案手法の有効性が示唆された．

◎鈴木賢斗，榊原一紀，岩本健嗣（富山県立大学）

田畑における鳥獣被害が深刻な問題となっており，これを防ぐ手段として電気柵が用いられている．ただし電気柵はその構造上定期的に点検を行う必要があり，負担が大きいことが課題である．新たな点検手法として，ドローンで電気柵を撮影し，その映像から点検を行う手法が考案されている．しかし，ドローンは飛行時間に制約があることや，詳細な撮影には時間を要することから，無計画な飛行によりバッテリ交換回数が増大するといった人的コストの課題が生じる．一方，ドローンの飛行経路を最適化する既存研究では，運搬経路問題が適用できるといった程度にとどまっている．本研究では１つの撮影箇所を複数回に分けて撮影可能とした上で，集合被覆モデルに基づく最適化により，バッテリ交換をより少なくするような飛行経路が得られるか検証を行った．また，計画した飛行経路を用いて撮影した映像から，実際に電気柵が点検可能であるかの検証を行った．

◎盛田　修，大倉裕貴，小島千昭（富山県立大学）

本論文では，マルチエージェントシステムに基づく効率的な人の密回避の方法と検証について述べる．本研究では，駅や役所等の公共施設における人の混雑回避や，現在世界中で流行している新型コロナウイルス感染症の状況下での密回避への貢献を見据えている.
本論文におけるエージェントとは，自ら状況を認識し，それに基づいて判断や行動を行う主体として定義されるものであり，複数のエージェントで構成されるシステムがマルチエージェントシステムである．本論文では，マルチエージェントシステムに基づき，ロボットと人をエージェントと見なす．そして，マルチエージェントシステムの合意形成により人同士の密の状況を，被覆制御により複数の人々が分散する動きを想定する．これらの制御を組み合わせることで，ロボットが人の密に近づくにつれて，人の集団が分散するような状況を想定したシミュレーション検証を行う．

◎松崎仁平，榊原一紀，立花潤三，中村正樹（富山県立大学）

一般家庭のゴミを回収するゴミ回収サービスにおける回収コストは，回収ルートによって変動し，回収ルートはゴミステーションの数や場所によって変動する．そこで，既存のステーション配置を見直し，回収コストを削減することを目指す．対象問題においては住民の利便性を考慮しつつ，回収ルートにかかる回収コストが小さくなるようにステーション配置を最適化する必要がある．本研究ではメタヒューリスティクスと数理計画によるハイブリッド解法を用いて，現実的な時間である程度良い配置を作成することを検討する．対象問題をステーション配置と回収ルートの2段階の問題と捉え，ステーション配置をメタヒューリスティクス，回収ルートを数理計画によって最適化する．ステーション配置にあたっては住民アンケートを，回収ルートはOpenStreetMapを基に作成した現実の道路ネットワークを反映する．

◎中田康佑，榊原一紀，中村正樹（富山県立大学）

日本では，少子高齢化の進行に伴い，労働人口が減少し，労働力の減少が予測されている．こうした背景から製造業では，省人化や生産性の向上を目的とした自動化がへの取り組みが広がりつつある．現在の生産現場は複雑かつ柔軟性が求められる多品種少量生産が主流なため，完全自動化は難しく，人と自動処理可能な機械が協調する自動化が進んでいる．しかし，実際の生産現場では，人と機械の整合が取れないスケジュールに起因して生産効率が停滞するケースが報告されている．本研究では，実際にそのような問題が報告されている生産工程を対象にスケジューリングを行う．作業者と機械を同時に考慮した混合整数計画問題としてモデル化する．その上で，実規模問題の適用に向け，緩和固定法を用いることで，実用に耐え得る計算時間で環境変化に対応したスケジューリングを試みる．

◎五十嵐竜也，中村正樹，榊原一紀（富山県立大学）

自動運転車の普及により，交通事故死者の低減，高齢者等の移動支援や交通渋滞の緩和などの効果が期待されている．しかし，自動運転車が他車を考慮せずに交差点に進入すると，デッドロックが発生する可能性がある．本研究では，自動運転車が衝突することなく効率的に交差点を横断するLim-Jeong-Park-Lee交差点制御プロトコルの安全性の形式的検証を目的とする．本稿では形式的検証に向けた本プロトコルのOTS/CafeOBJ仕様によるモデル化を検討する．

◎永山　悠，松崎仁平，朝倉弘達，小島千昭，榊原一紀（富山県立大学），浜下祐輔，橋本茂男，杉本仁志（北陸電力）

本稿では，スマートグリッドの枠組みで電力を制御している地域を想定し，その地域でのEV タクシーの充放電をスマートグリッドに組み込むことによって消費電力を最適化することをねらいとするシミュレーションによる検討を行う．はじめに，本稿で使用する最適化モデルで表されるEV タクシーの運用と充放電ネットワークの最適化モデルのための数理計画問題を説明する．そして，夏季と冬季の2通りの電力需要量およびタクシーの運行データに基づき，提案する最適化モデルを用いたシミュレーションを行い，その結果について検討する．また，最適化モデルの特徴を捉えるために運行データを変更した時系列データに対しても，夏季と冬季の2通りの検証を行う．最後に，本稿で得られた成果と今後の課題について示す．

◎宇佐美雄也，髙田宗樹，平田隆幸（福井大学）

近年、高齢化社会となっている日本で、健康寿命の延伸は大きな課題となっている。高齢者が介護を要する原因として、下肢筋力の低下によって起こる関節の疾患や転倒、骨折がある。先行研究では、下肢筋力の測定を行える立ち上がりテストに着目し、その成否の判別および予測を行うために、Kinect v2 と呼ばれる赤外線情報と映像情報を取得できる機材を用いて、3次元的に判別を行った。しかし近年発達している機械学習を用いることで、赤外線情報を使用しない2次元情報のみでも同程度の結果が得られるとする作業仮説のもと研究を行った。健常若年者を対象として立ち上がりテストを実施した。立ち上がり動作の成否についてラベル付けをした。被験者の各関節の動揺軌跡を画像として正規化処理し、CNNを用いてラベルとともに学習させたのち、新たなデータを与えた場合に正しく判別できるのかを検証した。その結果、先行研究と同等の精度の判別結果が得られた。

◎久田裕斗，髙田宗樹（福井大学），杉浦明弘（岐阜医療科学大学）

本研究の目的は，放射線医用画像に存在する特徴を見つけるために，非線形解析と人工知能解析の比較することである。本研究では，画像データを変換することで非線形解析を行った。胸部X線画像を対象として，胸部腫瘤の有無を非線形解析で分類が可能かどうかを検証するために並進誤差を用いた．また，胸部X線画像の並進誤差を推定するための統計処理について述べ，AIを用いた解析との比較を行う。

◎杉江倫太朗（福井大学），中山明峰，岡崎　涼（名古屋市立大学），平田隆幸，髙田宗樹（福井大学）

内耳疾患の一種であるメニエール病は内耳への虚血病変が原因とされている。その一方、メニエール病は睡眠時無呼吸症候群を併発することも多く、それらの関係性も指摘されている。近年、これらを踏まえ投薬治療を中止、或いは抑制し、睡眠治療を行ったところ多くの患者に症状の改善が確認された。本研究では、メニエール病患者の睡眠時脳波には健常者には見られない特徴的なパターンが存在すると仮定した。健常者及びメニエール病患者の脳波を、変分オートエンコーダを用いて低次元に変換し、特徴的な差異が存在するかを検証した。睡眠脳波について、系列長の異なる5つのデータセットを学習させた。系列長を大きくとることによって、Support Vector Machine (SVM)の正答率及びF値を増大させることに成功した。さらに、上記の結果を踏まえて、機械学習モデルを再調整した。その結果、SVMの正答率の上昇が確認された。

○杉浦明弘，北澤和也，岩田実柚佳（岐阜医療科学大学），板津佳希，髙田宗樹（福井大学）

本研究ではディープラーニング技術を用いた眼球運動と瞬きの状態分類の基礎的検討を行った．21歳5名を対象とし，被験者は中心視（追従視）と周辺視の方法を事前に練習した後，2分間の中心視用映像と周辺視用映像をランダムな順序にて小休憩を挟みながら計8回(各4回)視聴した．また，静止映像を見ながら瞬きのみを繰り返す作業も2分間を１セットとして4回行った．被験者には強膜反射法を基にした眼球運動計測装置を装着させ，各映像視聴中の眼球運動(視角度)と瞬きを500Hzで連続記録した．記録した眼球運動と瞬きの時系列データから，窓長を変化させながら短時間時系列データ取得し，ディープラーニングの学習と評価に利用した．ディープラーニングモデルには畳み込みとプーリングを繰り返すモデルを採用し，被験者ごとのLeave one out法を適用し学習と評価を行った．本研究では高い精度をもって眼球運動および瞬きを分類できた．

○藤掛和広（中京大学），板津佳希，高田宗樹（福井大学）

高齢ドライバの交通事故の発生率は増加傾向にあることから，高齢ドライバの事故予防に関する研究は多くなされている．それらの高齢ドライバに関する研究では，実車両や一般道での調査やドライビングシミュレータ（Driving Simulator：DS）の利用がなされている．DS を利用した実験のメリットは「事故やトラブルのリスクが少ない」「状況場面の設定・再現が容易」「実験条件の調整が可能」等が挙げられるものの，デメリットとして「映像酔い（Visually induced motion sickness：VIMS）の発生」が挙げられる．本研究の目的は，非接触型の視線計測機器によって計測した視線データを用いて映像酔いの評価指標を開発することで，DS実験の負担軽減を実現し，さらに映像酔いの早期発見の手法の確立を目指すものである．映像酔いの評価指標開発は，機械学習を利用することで，従来の知見とは異なる観点からアプローチする．

○高井英司，青柳隆大（曽田香料），松浦康之（岐阜市立女子短期大学），木下史也（富山県立大学），高田宗樹（福井大学）

香りの評価は一般的に官能評価で行われているが、近年香りによって引き起こされる生理応答を利用して香りを評価する試みがなされている。本研究では、評価対象を食品香料とし、摂食や食欲に関係した臓器である胃に着目した。胃の測定には、胃電気活動を簡便かつ非侵襲的に計測可能である胃電図を選択し、香気評価技術としての活用可能性を検討した。胃電図を生成すると考えられる数理モデルは非線形性を有し、かつ確率共鳴モデルにより記述されることが数値解析により確認されている。そこで、時系列の無規則性の評価に適したWaylandアルゴリズムにより並進誤差（E_trans）の値を推定し、香気呈示時に測定した胃電図の数理モデルに関する無規則性を評価した。また、心電図測定および官能評価も併せて行った。その結果、E_transと官能評価の香気強度は正の相関を示したことから、胃電図は香気評価技術として活用できる可能性が示唆された。

◎木下史也（富山県立大学）

静的姿勢保持は重心動揺計から得られる足圧中心の動揺により評価できるとされ，近年ではそれを評価するための多くの解析指標が開発されている．これらの解析指標の多くは外周面積や総軌跡長といった要約統計量に基づいて姿勢制御系の機能的状態の評価を行っている．一方，安静立位時の姿勢動揺には微小で間欠的な動揺の存在が指摘されており，これらが持つ特性を調べることで従来の解析指標では把握することが困難であった姿勢制御系の機能的状態を評価できる可能性がある．本研究では，非線形確率微分方程式を用いて重心動揺の数理モデル化を行い，その数値解析を行うことで重心動揺にあらわれる特徴的なパラメータの抽出を目的とした．その結果，確率微分方程式で使用する擬似乱数にホワイトガウスノイズではなくピンクノイズを用いた場合で数値解においても実測の動揺図に特有なカスプ状のパターンが再現された．