| 三﨑 慎也 | D, 中間発表 | ユビキタスコンピューティングシステム | 安本 慶一, | 岡田 実, | 藤本 まなと |
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title: Non-Contact In-Home Activity Recognition System Utilizing Motion Detection Sensors
abstract: In recent years, various approaches for smart home technology have been developed, such as home appliances control, services for energy saving and support of daily life. In order to realize such services, we need a system which is able to accurately recognize various human activities using low-cost devices. To realize such a system, we need to address several problems: wearing a device causes a burden to people, using the information such as images infringe on the privacy of the occupants. In this study, we propose a method for activity recognition by utilizing PIR sensor and doppler sensor for motion detection and a machine learning technique. language of the presentation: Japanese 発表題目: 屋内環境における動体検知センサを使用した非接触型行動認識手法 発表概要: 近年，センシング技術の発展に伴い，省エネ家電制御等の日常生活をサポートする様々なサービスの実現が期待されており，多種多様な生活行動を正確かつ安価に認識できることが重要である．しかし，既存の電力計やPIRセンサのデジタル値を使用した手法では電力を使用せず，場所に関係なく行われる行動（場所非依存行動）の取得が難しく，ウェアラブルデバイスを使用する手法では，被験者に装着負担が生じるといった課題があり，カメラを使用した手法では，プライバシー侵害が課題となる．本研究では，生活行動ごとの動作速度の違いをPIRセンサやドップラーセンサなどの動体検知センサによって取得し，特徴量に加えることで，場所非依存行動を認識できる手法を提案する． | |||||
| 宮地 篤士 | M, 2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, | 岡田 実, | 藤本 まなと |
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title: Visualization and analysis of mental states related to nursing care activity for reduction of caregiving
abstract: In Japan, the population is aging rapidly, and the demand for nursing care services is increasing every year. On the other hand, if the number of caregivers decreases, the workload per caregiver is expected to increase sharply. The increased workload has a significant impact on mental state (stress), and may lead to caregiver turnover and mental illnesses.Therefore, estimating the stress of caregivers can contribute to their own objective review of their working style and review of their nursing care work plan, which may lead to improved efficiency of nursing care work and provision of high-quality nursing care services.We use a heart-rate sensor to measure and collect biological indices related to caregiving activity, and visualize and analyze the mental states of the caregivers.The results of the analysis confirmed that there were several relationships between specific caregiving activities and stress. language of the presentation: Japanese 発表題目: 介護士の業務負担軽減に向けた介護行動と関連した心身状態の可視化・分析 発表概要: 日本では，急速な高齢化が進行しており，それに伴って介護サービスの需要も年々増加している．その一方で，介護人材が不足すると，介護士一人あたりの業務負担の急激な増加が予想される．業務負担の増加は心身状態（ストレス）にも大きな影響を及ぼし，介護士の離職や体調不良を招く恐れがある．したがって，介護士のストレスを推定することで，介護士自身の客観的な働き方の振り返りや介護業務計画の見直しなどに寄与し，介護業務の効率化や質の高い介護サービスの提供に繋がる可能性がある．我々は心拍センサを用いて，介護行動と関連した生体指標を，計測・収集し，心身の状態を可視化・分析することで，介護士の業務負担軽減に向けた新たな知見の獲得を目指す．分析の結果より，特定の介護行動とストレス指標の間にいくつかの関係性があることを確認した． | |||||
| 折笠 拓海 | M, 2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: Integrated design of Feedback error learning for MIMO systems
abstract: Nowadays, various systems become autonomous including UAVs and cars. So we need accurate control methods with stability, robustness and quick response. Feedback error learning (FEL), which is one of 2DoF control methods, has been studied to achieve these requirements. In this approach, we design Feedback (FB) and tunable Feedforward (FF) controller for stability and response respectively and combine them. By adaptive on-line tuning FF controller based on error signal of FB, we obtain good robustness to uncertainty of controlled system. However, few researches deal with Multi-Input Multi-Output (MIMO) systems in this field, and it has many constraints to apply. In this research, we apply FEL for MIMO systems and remove a constraint about system order. Then we show validity of the proposed method with numerical simulation. language of the presentation: Japanese 発表題目: 多入出力系に対するフィードバック誤差学習の統合化設計 発表概要: 近年ドローンや自動運転車をはじめとして様々なシステムが自動化され，それに伴い高い安定性，頑健性，応答性をもつ高精度な制御技術が必要とされている．こうした要求に応える制御技術として，２自由度制御の一種であるフィードバック誤差学習 （FEL） が提案されている．FELでは安定性および応答性を達成するためにフィードバック（FB）制御器と調整型のフィードフォワード（FF）制御器がそれぞれ設計され，組み合わされることでこれらの制御仕様を達成する．FF制御器はFB制御器の誤差を用いてオンラインで適応的に調整されるため，制御対象の不確かさに対して頑健である．しかし，多入出力系に対するFELの研究は少なく，適用するには制約も多い．本研究では多入出力系に対するFELの適用にあたり，制御対象の次数に関する制約を緩和する．また提案法の有効性を数値シミュレーションによって示す． | |||||
| 中尾 安宏 | M, 2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: Platooning of vehicles using feedback error learning and robust control
abstract: In recent years, platooning of vehicles is expected to give a solution for drivers understaffing, traffic congestion, etc. For controlling the vehicles, there are some challenging tasks, for example, improving response, robustness against uncertainty and disturbance. For such problems, we apply feedback error learning (FEL). This is a 2 degree-of-freedom control system that has feedback and feedforward controller. The feedforward controller is tuned by the error between reference and output signals. This research aims at realizing stable platooning by applying FEL and robust control method for controlling vehicles that have uncertain parameters and are affected by disturbance. This presentation shows the control method to keep the distance between vehicles constantly and the results of its numerical simulation. language of the presentation: Japanese 発表題目: フィードバック誤差学習とロバスト制御による隊列走行 発表概要: 近年，ドライバー不足や渋滞の解消のため，隊列走行の実用化が期待されている．隊列走行車両の制御においては，速応性の向上や，車両特性の変化・車両に加わる外乱といった不確かさにロバストな制御の実現が課題である．そこで，システムを安定化するフィードバック制御と速応性の向上を図るフィードフォワード制御からなる2自由度制御系を考え，目標値と出力の誤差をもとにフィードフォワード制御器を適応的に調整するフィードバック誤差学習 (FEL) を採用する．本研究では，フィードバック部にロバスト制御器を用いたFEL制御系により，車両特性が不確かな場合や車両に外乱が加わる場合でも安定した走行が可能な隊列走行の実現を目指す．本発表では，車列内の車間距離を一定に維持したまま走行するための制御手法とその数値解析結果を紹介する． | |||||
| 井上 泰彰 | D, 中間発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, | 宮尾 知幸, | 山田 容子, | 小野 直亮, | MD.ALTAF-UL-AMIN, | 黄 銘 |
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title: Development of a Performance Prediction Model for Organic Thin Film Solar Cells Using Process Informatics
abstract: In the development of photovoltaic devices using organic materials, when designing compounds that may be useful, organic chemists use computational science such as DFT calculations to select molecular structures with the desired physical properties. Similarly, if the performance of a device using a target compound can be predicted at the molecular design stage, it will contribute to improving the efficiency of research. In this study, we aim to build a model that can predict the performance of solar cell devices by considering the device structure and the device fabrication process. We report on the construction of a new dataset that represents the device structure and the device fabrication process using more than 1000 variables. language of the presentation: Japanese | ||||||||
| 若栗 佳介 | D, 中間発表 | 計算システムズ生物学 | 金谷 重彦, | 宮尾 知幸, | 小野 直亮, | MD.ALTAF-UL-AMIN, | 黄 銘 | |
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原子結合行列の固有ベクトルを用いた分子グラフの分子内局所環境の数量化手法
化学構造情報の離散・数量化は，構造類似性分析や，化学構造に基づく薬物活性の分類/予測，データマイニングなど，化学におけるコンピューター利用のさまざまな分野に適用される．これまでに多くの離散・数量化手法が提案され，特徴や目的に応じて使い分けられてきた．化学構造情報の二次元グラフ表現（分子グラフ）における，頂点原子を中心とした分子内局所環境がトポロジカルに等しい場合，原子結合行列の最大固有値に対する固有ベクトルの成分値も等しくなることに着目し，本研究では，原子結合行列の最大固有値に対する固有ベクトルを用いた分子内局所環境の数量化手法を提案するとともに，その有用性と化学データマイニングへの応用の可能性を検討する． language of the presentation: Japanese | ||||||||