| 北村 俊徳 | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 杉本 謙二 | 池田 和司 | 松原 崇充 | ||
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title: Reducing Policy Oscillation of Entropy Regularized Actor-Critic
abstract: Recent entropy-regularized (ER) actor-critic (AC) methods combined with neural networks have demonstrated superior sample efficiency and performance in many high-dimensional continuous control tasks. Though recent studies demonstrate the favorable property of ER reinforcement learning (RL), smooth learning is not guaranteed when combined with non-linear function approximators, and policy degradation, known as policy oscillation has been reported in many ER AC algorithms. In this research, we explore a novel actor-critic algorithm for continuous action space that alleviates the policy oscillation problem while maintaining state-of-the-art performance. language of the presentation: Japanese 発表題目: エントロピー正則化アクター・クリティック法の方策の劣化の低減 発表概要: 最近のエントロピー正則化深層強化学習は, 多くの高次元連続制御タスクにおいて優れたサンプル効率と最終性能を示している. エントロピーによる正則化が強化学習において良好な性質をもたらすことが最近の研究で報告されている一方で, 非線形関数近似器と組み合わせた場合は方策の単調な性能の向上を保証することができず, 方策の劣化が生じ得る. 本研究では, エントロピー正則化強化学習に基づき, 方策の劣化を低減するアクター・クリティック法を検討する. | |||||||
| 折笠 拓海 | M, 1回目発表 | 知能システム制御 | 杉本 謙二 | 岡田 実 | 花田 研太 | ||
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title: Tuning Feedforward Control for Uncertain Systems abstract: Feedback error learning (FEL) control, which is a kind of 2 degree-of-freedom (2 DOF) control, is an effective approach to improve system response. In this method, fixed feedback and tuning feedforward controllers are combined for stabilization and response of a control system respectively. A remarkable point is that FEL controller can also achieve robustness for uncertain parameters of a control system using linear matrix inequality (LMI). However, since built-in controllers of commercial products including quadrotor helicopters are generally not modifiable, 2 DOF controller might be not available. In this research, tuning feedforward control is proposed under the assumption that a control system is already stabilized internally by built-in feedback controller. This feedforward controller is connected to a control system in series, and therefore, applicable systems are increased compared with conventional FEL. In this presentation, we will introduce the proposed method and show its efficiency by numerical simulation. language of the presentation: Japanese 発表題目: 不確かなシステムに対する調整型フィードフォワード制御 発表概要: 2自由度 (2 DOF) 制御の一種であるフィードバック誤差学習制御は，システムの応答性を改善する方法として有効である．この手法では，固定型のフィードバックコントローラと調整型のフィードフォワードコントローラが組み合わされ，前者によって制御対象の安定性が，後者によって応答性が改善される．特筆すべきことに，線形行列不等式 (LMI) を用いることにより，FELコントローラは制御対象のパラメータの不確かさに対してのロバスト性を実現できる．しかし，調整型のクアッドコプタを含む市販製品の組み込みコントローラは，一般に改変できないため，2自由度制御系を用いることが出来ないことがある．この研究では，制御対象が既に組み込みのフィードバックコントローラにより内部的に安定化されているという仮定のもと，調整型のフィードフォワード制御を提案する．このコントローラは制御対象に直列に接続されるために，適用可能なシステムが多い．本発表では，提案手法を紹介し，その有効性を数値シミュレーションによって示す． | |||||||
| 相原 敏孝 | M, 1回目発表 | 知能システム制御 | 杉本 謙二 | 笠原 正治 | 花田 研太 | ||
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title: State estimation considering white noise and signal loss
abstract: In recent years, the IoT and automated driving have become more and more popular. They communicate and control through the networks. However, In networked systems we often encounter irregular signal loss due to packet loss or temporary sensing failure.In this study, we design a state estimator with switching gain considering noise and signal loss. language of the presentation: Japanese 発表題目:白色ノイズ・信号損失を考慮した状態推定 発表概要:近年、IoTや自動運転などのネットワークを介した制御が普及してきている。しかし、ネットワーク化システムではパケット損失や一時的なセンシング障害により、不定期に信号が損失することが考えられる。そこで、本研究では、信号損失下においても状態を推定できる、切り替え型ゲインを用いた状態推定器の設計を行う。 | |||||||
| 中村 隆亮 | M, 1回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司 | 作村 諭一 | 吉本 潤一郎 | 福嶋 誠 | 日永田智絵 |
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Effects of parcellation scale on community detection in brain networks
abstract: In network neuroscience research, community detection methods have been widely used to discover densely connected subgroups of nodes (i.e., communities or modules) in structural and functional brain networks. While nodes in these networks over the whole cortex have been defined based on a variety of cortical parcellation schemes across studies, how the difference in the scale of parcellation affects community detection has not been systematically investigated. In this study, we will comprehensively examine the effects of parcellation scale on the resulting partitions obtained from a standard, modularity maximization method for community detection. In this presentation, we specifically report how the parcellation scale changed the numbers of detected communities in structural and functional brain networks, across a wide range of the resolution parameter in the definition of modularity. language of the presentation: Japanese 発表題目: 脳ネットワークにおけるパーセレーションスケールの違いがコミュニティ検出に及ぼす影響 発表概要: ネットワークニューロサイエンスの研究では，構造的，機能的脳ネットワークにおいてノード同士が密に結合しているサブグループ（コミュニティ，あるいはモジュール）を発見するために，コミュニティ検出手法が広く用いられてきた．全皮質にわたるこれらのネットワーク内のノードはさまざまな皮質パーセレーションに基づいて定義されてきた一方で，パーセレーションのスケールの違いがコミュニティ検出にどのように影響するかについてはこれまで系統的に調べられてこなかった．そこで本研究では，標準的なモジュラリティ最大化によるコミュニティ検出手法から得られたネットワーク分割結果に着目し，本結果に対するパーセレーションスケールの影響を包括的に調査していく．本発表では特に，パーセレーションスケールの違いによって構造的，機能的脳ネットワークから検出されるコミュニティの数がどのように変化するのかを，モジュラリティの定義に含まれる解像度パラメータの広いレンジにわたって報告する． | |||||||
| 山本 智章 | M, 1回目発表 | 数理情報学 | 池田 和司 | 安本 慶一 | 吉本 潤一郎 | 福嶋 誠 | 日永田智絵 |
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title: Evaluating Mental States of Drivers Using Physiological Signals towards Feasible Request-to-Intervene during Automated Driving abstract: The details of my study cannot be published due to confidentiality requirements. So this time I will introduce previous studies in related fields of my study. Even nowadays, there is no prospect that automated driving systems (ADS) will be fully autonomous. The current ADS request taking over the operation (RTI: request-to-intervene) to drivers when they face a situation that is impossible to handle. For a smooth handover of driving control, an ADS needs to detect the readiness of drivers for RTI from indicators that reflect his or her mental states. From these backgrounds, the purpose of our study is to analyze driver's mental states for the development of better autonomous car. In this presentation, I will introduce a previous study that investigated physiological signals that may be useful as an indicator of driver’s mental states. In a study by Felan et al. (2020), NN50 and pNN50 (measures of heart rate variability) of drivers were significantly different between manual driving and ADS driving. This result suggests that drivers are more relaxed under ADS driving than under manual driving. In addition, there was no significant difference in NN50 and pNN50 between events such as lane changes and non-events during ADS operation. This suggests that ADS may have reduced the mental tension against the events. 発表題目: 自動運転における適切な運転交代要請に向けた生理的信号を用いたドライバーの精神状態の評価 発表概要: 私の研究の詳細は，守秘義務により公表できない．そこで本発表では，私の研究と関連した先行研究の紹介を行う． 自動運転システム（ADS: automated driving system）が完全な自律制御となる見通しは未だ立たず，現状のADSではシステムが対処困難な状況に直面した際にドライバーに運転交代要請（RTI: request-to-intervene）を行う． 円滑な運転制御の引き継ぎを行うには，ADSがドライバーのRTIに対する準備状況を，精神状態を反映した指標から検知することが必要となる．これらの背景より，私の研究ではより良い自動運転車の開発に向け，ドライバーの精神状態の分析を行っている．本発表では，ドライバーの精神状態の指標として有用であると考えられる生理信号の調査を行った先行研究を紹介する． Felanらの研究において，ドライバーのNN50とpNN50（心拍変動の指標）が手動運転時とADS搭載車運転時で有意に異なることが報告された．この結果から、ドライバーは手動運転時と比較しADS搭載車運転時において，よりリラックス状態が強いことが示唆された．また，ADS搭載車運転時における車線変更などのイベント発生時とイベントが発生しなかった時点との間で，NN50，pNN50に有意差が見られなかった．これより，ADSがイベントに対する精神的緊張を軽減させる可能性が示唆された． | |||||||
| 田中 誠也 | M, 1回目発表 | 大規模システム管理 | 笠原 正治 | 藤川 和利 | 笹部 昌弘 | ||
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title: A Review of Optimal Resource Allocation for Network Slicing
abstract: The upcoming 5G network has been expected for various use cases, such as 4K/8K video broadcast, Massive IoT, and automated driving, each of which has different network requirements. However, conventional 4G networks specialized for mobile phones cannot sufficiently meet such various requirements. To address this problem, a technology called network slicing has been proposed, which virtually divides a physical network into multiple logical networks (i.e., slices) and allocates a private slice per network service. In the network slicing, appropriate resource allocation to each slice under the resource constraints is one of the challenging issues. In this presentation, we introduce some existing work about the resource allocation for the network slicing and show the future research directions. language of the presentation: Japanese 発表題目: ネットワークスライシングにおける最適な資源割当方式の調査 発表概要: 来たるべき5Gでは4K/8K映像配信や大量のIoT，自動運転などのユースケースが考えられており，それぞれが求めるネットワークの要件が異なる．そのため，携帯電話サービスに特化した従来の4Gネットワークを用いてこれら異種のサービスを提供することは困難となっている．この問題に対して，ネットワークスライシングと呼ばれる，物理ネットワークを仮想的に複数のネットワーク（スライス）に分割し，各スライスを各サービスの提供に利用する手法が提案されている．ここで，限られた資源制約の下での各スライスへの適切な資源割当が重要な課題の一つとなっている．本発表ではこの問題に対する既存研究を紹介するとともに，今後の研究の方針を示す． | |||||||
| 吉本 幸太郎 | M, 1回目発表 | ロボティクス | 小笠原 司 | 向川 康博 | 高松 淳 | Gustavo Garcia | |
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title: Towards to robotic garbage sorting tasks : thermal image based sensing
abstract: Due to the current labor shortage, it has been expected to automate various tasks in society. Garbage sorting tasks for recycling, which is dirty, dangerous and demeaning for workers, is one of them. To automate for recycling garbage, a robot is required to recognize and estimate poses of various garbage that are soiled or deformed to sort them. My research focuses on garbage recognizing by thermal camera. RGB cameras and depth cameras are difficult to sense translucent objects(e.g. plastic bottles), but thermal camera does by making difference in temperature between garbage and the conveyor. In addition, material classification is realized by applying the results of previous researches. language of the presentation: Japanese | |||||||
| 大井 一輝 | M, 1回目発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一 | 清川 清 | 藤本 まなと | 松田 裕貴 | 中村優吾 |
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title: Proposal of a Support System for Short Stick Exercise Using IoT sensors
abstract: Recently, stick exercises have been attracting attention for the purpose of preventing falls and improving the health of the elderly. Stick exercises are generally performed in nursing homes under the guidance of an instructor or nursing staff. However, in the situation of COVID-19 ravages, it is desirable for individuals to be able to perform stick exercises correctly on their own. We aim to develop a system to support the improvement of stick exercises by automatically recording the type and amount of exercises the elderly person performed, and providing feedback to improve the correct movement. In this presentation, we present an investigation of a system that recognizes the exercise types performed by the user and visualizes the results. language of the presentation: Japanese 発表題目: IoTセンサを用いた棒体操支援システムの検討 発表概要: 近年、高齢者の転倒予防や健康増進という観点から棒体操が注目を集めている。 棒体操は、介護施設等でインストラクターや介護職員の指導のもと実施することが一般的である。 しかし、不要不出の外出を控えることが推奨されているコロナ禍においては、各個人が一人で棒体操を実施できることが望ましい。 そこで本研究では、高齢者がどの種類の棒体操をどれくらい実施したのかを自動で記録し、種目毎に正しい動きへ改善するためのフィードバックを提供することが可能な棒体操上達支援システムの構築を目指している。 本発表では、ユーザーが実行した体操種目を認識し、その結果を可視化するシステムの検討について発表する。 | |||||||
| 伊藤 英里 | M, 1回目発表 | ソーシャル・コンピューティング | 荒牧 英治 | 中村 哲 | 若宮 翔子 | 田中 宏季 | |
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title: Toward text-based analysis for extracting worries of family caregivers
abstract: More than 28 percent of Japan’s population is over 65 years old. The burden on family caregivers has become an issue. Family caregivers have been surveyed through interviews and questionnaires, but it is necessary to understand the needs of family caregivers widely in order to provide appropriate support. In particular, family caregivers have been sharing their experiences and concerns about caregiving through blogs and Q&A sites. This vast amount of information is considered an important resource for understanding the needs of family caregivers. Therefore, a text-based analysis of family caregivers' concerns is needed in the future. As a first step, we collected family caregivers' experiences in caregiving and systematically summarized their concerns. 発表題目: 家族介護者のエピソードを用いた悩み抽出方法の検討 高齢化が進む日本では，介護を行う家族（家族介護者）への負担が問題になっている．家族介護者については，これまでにインタビューや質問紙を通して調査されてきたが，適切な支援を行うためにはより多くの家族介護者のニーズを把握することが必要である。特に，家族介護者はブログやQ&Aサイトなどを介して自身の介護経験や介護に関する悩みを発信している．これらの膨大な情報は，家族介護者のニーズの把握に繋がる重要な資料だと考えられる． したがって，今後，文章にもとづいた族介護者の悩み分析が必要である．本研究ではまず準備のため家族介護者の介護経験談を収集し，家族介護者の悩みを体系整理した． | |||||||
| 吉成 祐貴 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | 中村 哲 | 進藤 裕之 | ||
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title: A Study of Named Entity Recognition and Relation Extraction from titles and abstracts of papers related to Covid-19
abstract: The number of articles included in the dataset of articles related to COVID-19 amounts to 233,107 as of November 24, 2020. Information extraction from these COVID-19-related papers can help medical researchers to search for the papers. I use BRANs (Biaffine Relation Attention Networks) as a baseline model. BRANs extracts names of diseases, names of chemicals, and relationships between all of the pairs from the title and the full-abstract of an article. In this presentation, I will describe BRANs and present the method I am considering to optimize it for COVID-19-related papers. language of the presentation: Japanese 発表題目: 新型コロナウイルス関連論文のタイトルと概要文からの固有表現抽出と関係抽出の検討 発表概要: 新型コロナウイルス関連論文をまとめたデータセットに収録された論文数は、2020年11月24日時点で233,107本にも及ぶ。これら新型コロナウイルス関連論文について情報抽出を自動で行えれば、医学研究者が論文を検索しやすくすることにつながる。本研究のベースラインとするモデルであるBRANs (Biaffine Relation Attention Networks)は、論文のタイトルと概要文から病名、化学物質名、およびそのすべてのペアについての関係を抽出する。本発表では、BRANsの説明と、新型コロナウイルス関連論文に最適化するために検討している手法を紹介する。 | |||||||
| 太刀掛 彩希 | M, 1回目発表 | 情報セキュリティ工学 | 林 優一 | 岡田 実 | 藤川 和利 | 藤本 大介 | Youngwoo Kim |
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title: Study of Device Identification Method based on Electromagnetic Irradiation
abstract: The number of counterfeit electronic devices is continuously increasing, and the risks of malfunction due to counterfeit devices have been pointed out. In order to solve problems related to counterfeit devices, it is necessary to ensure the authenticity of the device by providing each device with a unique identification. As one of the methods, the identification method based on electromagnetic (EM) waves radiated from a device is proposed. In such a method, it is possible to identify a device non-invasively by observing the difference of emitted EM waves caused by slight manufacturing variations of each device of the same model. However, it is difficult to observe the difference of EM waves of devices in noisy environments, because of the dominant influence of the surrounding EM environment. In this study, a method of individual identification that reduced the influence of EM environment noise by injecting an EM wave is proposed. Specifically, the influence of the EM environment is reduced by injecting an EM wave with specific frequency to the device. Also, the intensity of the EM wave is carefully selected so that the intensity of the reflected wave from the device exceeds the surrounding noise. Then, the individual device is identified by observing the reflected EM wave and extracting the difference in the frequency characteristics of the device caused by the manufacturing variations such as the PCB and the wiring patterns. language of the presentation: Japanese | |||||||