| 枝元 正寛 | 1451020: M, 2回目発表 | 中島 康彦，井上 美智子，高前田 伸也，TRAN THI HONG |
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title:Implementation and Evaluation of Near Memory Processing Computer on FPGA
abstract:The energy of data moving is being a problem while a computer run a program. This research proposes a Near Memory Processing Architecture that reduces the energy to shorten the amount of data moving distance by adding computing core near memory. However, there is no system assumes near memory processing architecture, we made the prototype on FPGA for building control system and communication method. I will present the evaluation results by prototype. language of the presentation: Japanese 発表題目: ニアメモリ処理計算機のFPGAへの実装と評価 発表概要: 計算機が演算を行う際の、メモリ参照に伴うデータの移動に要する電力が無視できなくなっている。 本研究では、メモリの近くに演算コアを追加し、データの移動距離を短縮することで、消費電力を削減するニアメモリ処理計算機を提案する。 ニアメモリ処理計算機を想定したシステムがないため、FPGAを用いたプロトタイプを実装し、追加した演算コアと汎用コアによる協調動作の制御機構と通信方式を確立した。 プロトタイプより得られた、提案システムの特性を評価する。 | ||
| 金川 宗一郎 | 1451034: M, 2回目発表 | 中島 康彦，岡田 実，高前田 伸也，TRAN THI HONG |
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title: Design FFT and IFFT circuits for IEEE802.11ah for IoT
abstract: Currently, IEEE802.11ah is conceived as a communication standard for the IoT and M2M communications. However, power saving of the communication circuit part is problem. This study, I will design the FFT circuit and the IFFT circuit used in wireless communication in the power saving performance, to investigate the performance by using a FPGA or Wi-Fi simulator. Thereby consider the such as the setting of the appropriate parameters. I will report my research progress. language of the presentation: Japanese | ||
| 柿本 和希 | 1451032: M, 2回目発表 | 飯田 元，片平 眞史，石濱 直樹，市川 昊平，高井 利憲 |
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title: Visualization of CBCS safety requirement
abstract: *** Computer Based Control System (CBCS) safety requirement was establised for International Space Station (ISS) by NASA. Developers have to expound correctness of their systems to NASA. However, CBCS safety requirement have implicit information. Specifically, CBCS safety requirement does not explain how its text is filled; therefore developers have to develop with their own interpretation. This research provides developers implicit information of CBCS safety requirement as explicit information. I described implicit information for each provision of CBCS safety requirement by Goal-Structuring Notation (GSN). Finally, I evaluated and analyzed my study at JAXA. language of the presentation: Japanese | ||
| 山崎 翔太 | 1451115: M, 2回目発表 | 杉本 謙二，岡田 実，松原 崇充，南 裕樹 |
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title: Vibration Control of One-link Flexible Arm by Feedback Error Learning
abstract: This study proposes a vibration control technique using Feedbck Error Learning (FEL). In this technique, a feedforward controller automatically acquires inverse syste of the plant to improve response performance. Then, the plant is assumed to be unknown buy stabilized by a simple fixed feedback controller. This approach has been theoretically developed but few works have tested it through actual experiment so far. Viewing this point, we apply FEL to vibration control of an actual one-link flexible arm. If the plant is non-minimal phase, it is impossible to achieve exact model matching. In spite of this, we apply an FEL scheme developed for the plant without zeros and evaluate the result. language of the presentation: Japanese 発表題目: フィードバック誤差学習による1リンク柔軟アームの振動制御 発表概要: フィードバック誤差学習（FEL）は、Kawatoらにより提案された生体の運動制御に関する学習モデルである。FELは次のような2自由度構造をとる。まず、固定フィードバック制御器によりプラントを安定化し、可調整フィードフォワード制御器がプラントの逆システムを学習することにより、規範入力への追従特性を改善することができる。現在、このFELを制御系設計に応用するという試みが進められているが、その多くは数値シミュレーションによる検証であり、実機での検証例が少ないことが課題となっている。本研究ではFELの実機検証を目的とし、FELを1リンク柔軟アームの振動制御に適用する。1リンク柔軟アームは伝達関数に不安定零点をもつため、Exact Model Matchingはできないが、ここではプラントが零点を持たないとしてFELを構成し、1リンク柔軟アームの制御に適用した結果について報告する。 | ||
| 岩口 尭史 | 1451014: M, 2回目発表 | 向川 康博，横矢 直和，舩冨 卓哉，久保 尋之 |
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title: Estimation of Sugar Distribution in Fruit by Backprojecting Spectral Feature
abstract: Estimation of sugar distribution in the fruit is a promising technique to make fruit products more valuable. For the estimation, transmissive lights are measured. The transmissive light at the certain wavelength is highly affected by sugar content. However it is also affected by other factors such as foreign objects and other chemicals, as a result sugar content cannot be estimated by using only this wavelength. To cancel the effect of those factors, we use an additional wavelength where the transmission is not affected by sugar content. We define a feature of sugar content which is computed from the transmission of two different wavelengths. One is affected by sugar content, while the other is not affected. In our method, first, a fruit is irradiated from one direction and the transmission images of two wavelength are measured. Second, the feature is computed from these transmission images. Then the feature is computed for every direction, and is backprojected in the same direction. This backprojection reconstructs the distribution of the transmission change caused by the sugar content, therefore the sugar content distribution in fruit is estimated. language of the presentation: Japanese | ||
| 岡本 貴典 | 1451028: M, 2回目発表 | 向川 康博，横矢 直和，舩冨 卓哉，久保 尋之 |
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title: Temporal super resolution of nano-imaging under multiple illumination conditions
abstract: The purpose of this study is material estimation using Time of Flight camera instead of scene depth measurement. However, temporal resolution of Time of Flight camera is too coarse for material estimation because it can only take an image with a few tens of nanoseconds exposure. I propose a temporal super resolution of nanosecond image by controlling distance between light source and target object. language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目:異なる照明条件での観測によるナノ秒撮影の時間高解像度化 発表概要: 超短時間露光でシーンを撮影するTime of Flight カメラは主に距離推定に用いられているが, 本研究ではこのカメラをシーンにある物体の材質推定に利用することを目指す. 距離計測を目的として設計されたTime of Flightカメラでは数十ナノ秒単位の露光時間の画像が撮影できるが，これをそのまま材質推定に用いるには時間解像度が粗すぎるという問題がある.そこで、光源と対象物の距離を変化させて発光からの時間遅れを制御しながら計測する事で時間分解能をナノ秒以下にさらに細かくした画像を生成する手法を提案する． | ||
| 三原 基 | 1451104: M, 2回目発表 | 向川 康博，横矢 直和，舩冨 卓哉，久保 尋之 |
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title:4-D Light Field Segmentation Considering Geometric constraints
abstract:Recently, some methods and equipments which can acquire the scene as 4-D light field instead of 2-D image are spreading. We realize light field segmentation for establishing “light field editing” which corresponds to conventional “image editing”. Light field segmentation is realized by re-designing energy function to consider geometric constraints of ray and by extending 2-D image segmentation method called “Interactive Graph Cuts”. In this presentation, effectiveness of light field segmentation is shown by experiments using synthetic data and numerical evaluations. language of the presentation: Japanese 発表題目: 幾何拘束を考慮した4次元光線空間の領域分割 発表概要: 近年，シーンを2次元画像としてではなく，4次元光線空間として取得する手法および，その取得装置である光線空間カメラの利用が普及している． 本研究では，従来の「画像編集」に対する「光線空間編集」技術の確立に向けて，光線空間の領域分割を実現した． 本手法では，2次元画像の領域分割で広く利用されているInteractive Graph Cutsで用いられるエネルギ関数を，光線空間の幾何拘束を考慮するよう設計し，その最小化を行うことで，光線空間全体を一様に領域分割することが可能となる． 本手法の有効性を４次元光線空間データセットを用いた実験およびその数値評価によって示す． | ||
| 田中 隆寛 | 1451070: M, 2回目発表 | 横矢 直和，向川 康博，佐藤 智和，河合 紀彦，中島 悠太 |
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title: Iterative image inpainting based on evaluation of resulting image quality using convolutional neural networks
abstract: Image inpainting is a technique that can remove undesired objects in an image and plausibly fill in the missing regions to enhance the utility value of images. Conventional methods for image inpainting define an energy function based on similarity between missing regions and the rest of the image. They then search for patterns that are similar to the missing regions and update pixel values so that the energy function is minimized. However, applying these methods only once does not always generate plausible textures for entire missing regions. Such a problem is usually solved by iteratively applying image inpainting with manual reselection of missing regions. This study proposes a method that automatically conducts the iterative image inpainting by reselecting the regions with unnatural texture which are automatically determined by evaluating the quality of the resulting image using convolutional neural networks (CNNs). This presentation shows the evaluation result of the resulting image quality evaluated by trained CNNs and future works. language of the presentation: Japanese 発表題目: Convolutional Neural Networks を用いた結果画像品質の評価に基づく反復型画像修復 発表概要: 画像修復とは、画像から不要な物体を除去し、除去された欠損領域を違和感なく修復するこ とで画像の利用価値を高める技術である。従来から、欠損領域と他の領域間のパターン類似 度に基づきエネルギー関数を定義し、それを最小化するように欠損領域内の画素値を更新 することで欠損領域を修復する手法が提案されている。しかし、いずれの手法においても一 度のみの修復で欠損領域全体に違和感のないテクスチャを生成することができないことも 多く、そのような場合には人が手動で繰り返し画像修復を行うことが一般的である。そこで 本研究では、結果の品質の向上を図るために、Convolutional Neural Networks(CNN)を用 いて画像修復の結果画像品質を評価し、結果が良好でない箇所を欠損領域として自動的に 再指定することで画像修復を繰り返し行う手法を提案する。本発表では、学習させた CNN による画像修復の結果画像品質の評価結果および今後の展望について述べる。 | ||