| 藤木 宥江 | M, 1回目発表 | ヒューマンロボティクス | 和田 隆広, 松原 崇充, 織田 泰彰 |
|
title: Construction of a comfortable guidance method for the development of a guide dog replacement system using a quadruped walking robot
abstract: Nurturing guide dogs takes a lot of money and time. Hence, the number of guide dogs working in Japan is only about 20% of the demand. Therefore, we develop a locomotion support system using a commercially available quadrupedal walking robot that is cheaper than a guide dog. Further, the guidance of a person by a guide dog is performed by transmitting force via a rigid body harness. However, there are no research on what kind of force contributes to user comfort and ease of guidance. In this research, we will attach a 6-axis force sensor to a guide dog harness and analyze the force generates between dog and the user to propose a comfort evaluation method. Overall, we aim to achieve a more comfortable guidance using the robot. language of the presentation: Japanese 発表題目: 4足歩行ロボットによる盲導犬代替システムの開発に向けた快適な誘導手法の構築 発表概要: 盲導犬の育成には多額の費用と時間を要し、日本国内の盲導犬実働数はその需要の20%程度と不足している。そこで本研究では盲導犬に比べ安価な市販四足歩行ロボットを用いた移動支援システムを開発する。ここで、盲導犬による人の誘導は剛体ハーネスを用いた力の伝達により行われる。しかし、どのような力がユーザの快適性や誘導の分かりやすさに寄与するのか学術的な研究はなされていない。本研究では盲導犬用ハーネスに6軸力覚センサを取り付け、ユーザとの間に発生する力を解析することで快適性の評価手法を提案し、開発システムをより快適なものとすることを目指す。 | |||
| 内藤 優星 | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 松原 崇充, 和田 隆広, 花田 研太, 鶴峯 義久 |
|
title: Reinforcement Learning of Control and Communication Policy for Resilient Multi-Robot Systems
abstract: Multi-robot systems, in which multiple robots cooperate with each other, are expected to have applications such as room cleanup. In such a system, it is necessary to cope with changes in the number of robots, as they leave and return due to recharging and maintenance. In this study, we aim to develop a method to acquire control and communication strategies for robots that can cope with changes in the number of robots through reinforcement learning, and to realize cooperative cleaning by robots. language of the presentation: Japanese 発表題目: レジリエントなマルチロボットシステムのための制御・通信方策の強化学習 発表概要: 複数のロボットが協力するマルチロボットシステムは、部屋の片付け等への応用が期待される。このようなシステムでは、ロボットの充電やメンテナンスによる離脱・復帰が生じるため、台数の変化に対応する必要がある。本研究では、台数の変化に対応できるロボットの制御・通信方策を強化学習により獲得する手法を開発し、ロボットによる協調片付けを実現することを目指す。 | |||
| 佐藤 誠人 | M, 1回目発表 | ロボットラーニング | 松原 崇充, 和田 隆広, 鶴峯 義久, 佐々木 光 |
|
title: Symbolic Reasoning with Likelihood-free Inference for Long-horizon Manipulation Tasks
abstract: Task And Motion Planning (TAMP) has been proposed as a long-horizon motion planning method for robots using symbolic and geometric knowledge. On the other hand, symbolic knowledge requires the assignment of symbols according to the target state that the user wants to achieve based on information that the user has knowledge of, such as the shape and weight of objects placed in the environment. In this study, we propose a method for learning a symbolic inference model that performs symbol assignment on behalf of the user using likelihood-free inference. We show that the proposed method can appropriately assign symbols according to the shape of blocks in a block stacking task. language of the presentation: Japanese 発表題目: 長期的なマニピュレーションタスクのためのLikelihood-free Inferenceを用いた記号推論 発表概要: 記号的知識と幾何的知識を用いたロボットの長期的な動作計画手法としてTask And Motion Planning (TAMP)が提案されている。TAMPはタスク計画と動作計画を反復的に行うため、長期的なタスクに強いという特徴がある。一方で、記号的知識はユーザーが環境に配置された物体の形状や重さといったユーザーが知識として持っている情報から達成してほしい目標状態に合わせて記号を割り当てることで与える必要がある。そこで本研究では、ユーザーの代わりに記号割り当てを行う記号推論モデルをLikelihood-free Inferenceによって学習する手法を提案する。本研究で提案する手法によって、ブロック積み上げタスクにおいてブロックの形状に合わせて適切に記号を割り当てられることを示す。 | |||
| 湯浅 潤樹 | M, 1回目発表 | サイバーレジリエンス構成学 | 門林 雄基, 飯田 元, 妙中 雄三 |
|
title: Semi-automatic test verification of attacks exploiting multiple vulnerabilities in OAuth
abstract: OAuth is a protocol to facilitate authentication and authorization between applications, and major service providers such as Facebook and Google have implemented SSO functions using OAuth. In the case of multiple vulnerabilities, it is possible to chain exploit them to illegally obtain access tokens. However, existing research has focused only on verifying attacks that exploit a single vulnerability. In this study, we will set up attack scenarios that exploit multiple vulnerabilities and semi-automatically verify the feasibility of each attack on a real-world website. language of the presentation: Japanese 発表題目: OAuthにおける複数の脆弱性を悪用した攻撃の半自動テストによる検証 発表概要: OAuthはアプリケーション間での認証・認可を容易にするためのプロトコルであり、Facebook、Googleなどの大手サービスプロバイダがOAuthを用いたSSO機能を実装している。OAuthにおいては標準的な実装がないため、実装に脆弱性が存在する可能性があり、複数の脆弱性が存在する場合にそれらを連鎖的に悪用してアクセストークンを不正に取得するなどの攻撃が可能である。しかし、既存研究では単一の脆弱性を悪用する攻撃の検証のみに焦点が置かれている。本研究では、複数の脆弱性を悪用した攻撃シナリオを設定し、実世界のWebサイトで各攻撃の実現可能性を半自動的に検証することを行う。 | |||
| GAO SHAN | M, 1回目発表 | ソフトウェア設計学 | 飯田 元, 藤川 和利, 市川 昊平, 平尾 俊貴, 柏 祐太郎 |
|
title: P2P neighbor selection algorithm based on reinforcement learning model decision
abstract: BitTorrent is a peer-to-peer (P2P) based file sharing system, in which a file is divided into multiple fragments called fragments, and the peer sharing the file uploads part of the obtained fragments to other peers. Although there are several known strategies to determine the upload target. For example, Tit for Tat and random cannot operate correctly from a long-term perspective such as 20 minutes, because they only refer to a short-term history of 20 seconds. We propose a method to obtain the optimal peer selection strategy from long-term observation through Dueling deep Q network, which is a variant network of deep neural network enhanced Q learning. language of the presentation: Japanese 発表題目: 強化学習モデル決定に基づくP 2 P隣人選択アルゴリズム 発表概要: BitTorrentは、P2P（Peer to Peer）技術に基づくファイル共有システムで、ファイルをスニペットと呼ばれる複数のセグメントに分割し、ファイルを共有するピアが取得したセグメントの一部を互いに、また他のピアにアップロードする仕組みになっています。 アップロードのターゲットを決定するための戦略はいくつか知られていますが。Tit for Tatやrandomなどは、20秒という短期間の履歴を参照しているだけなので、20分という長期的な視点からは正しく機能しないのです。 本研究では、深層ニューラルネットワークにQ学習を補強した変種ネットワークであるDueling deep Q networkを介して、長期観測から最適な仲間選択戦略を得る方法を提案する。 | |||
| 長尾 匠真 | M, 1回目発表 | ディペンダブルシステム学 | 井上 美智子, 中島 康彦, 新谷 道広（客員准教授） |
|
title: Wafer Map Failure Pattern Estimation on Edge Devices
abstract: Wafer mapping analysis provides important information for engineers to identify the root causes of die failures in the semiconductor manufacturing process, and early identification of the causes can lead to improved yield rates. However, testing is usually performed by an external test house, and it takes time until the cause is identified. Therefore, we will reduce the time required for test analysis by enabling defect pattern estimation of wafer maps with an edge device that can be externally attached to the tester. Since edge devices have limited resources, the implementation of HDC (Hyper Dimensional Computing), which requires less computation and runs at high speed, will be used to estimate wafer map failure patterns on edge devices. language of the presentation: Japanese 発表題目: エッジデバイス上でのウェハマップ故障パターン推定 発表概要: ウェハマップの分析は半導体製造工程におけるダイ故障の根本原因を特定する上で、技術者にとって重要な情報を提供するため、早期の原因特定は歩留り率の向上へとつながる。 しかし、テストは外部のテストハウスに依頼して行うのが主流となっており、原因が特定するまで時間を要する。 そこで、テスターに外付けできるエッジデバイスでウェハマップの欠陥パターン推定を行えるようにすることで、テスト解析の時間を削減する。 エッジデバイスはリソースが限られているため、計算量が少なく高速に動作するHDC (Hyper Dimensional Computing) を実装することで、エッジデバイス上でのウェハマップ故障パターンの推定を行う。 | |||
| 新谷 悠太 | M, 1回目発表 | ディペンダブルシステム学 | 井上 美智子, 中島 康彦, 新谷 道広（客員准教授） |
|
title: Statistical Modeling of Memristor Element with Gaussian Processes
abstract: New devices such as memristor are attracting attention because conventional silicon-based circuits are not suitable for designing artificially intelligent circuits. However, memristor do not have a compact model with high accuracy because their physical behavior is not yet understood. Therefore, this study attempts to generate a model using machine learning rather than physical elucidation. language of the presentation: Japanese 発表題目: ガウス過程によるメモリスタ素子の統計的モデリング 発表概要: 人工知能型の回路を設計するためには従来のシリコン型の回路では対応が困難であるためメモリスタといった新しい素子が注目されている。しかしメモリスタは、物理的挙動が未解明であるため精度が高いコンパクトモデルが存在しない。そのため本研究では物理的な解明ではなく機械学習を使ったモデル生成を試みる。 | |||
| 植原 真人 | M, 1回目発表 | 数理情報学/計算神経科学 | 池田 和司, 川鍋 一晃（客員教授）, 杉本 徳和（客員准教授）, 田中 沙織 |
|
title: ***Development of MEG-based brain-machine interface with optically pumped magnetometers *** abstract: *** Brain-computer interface(BCI), which decodes information directly from brain activity, has been researched. The mainstream of non-invasive brain activity measurement for BCI is Electroencephalogram(EEG) because of its ease of use. Recently, a new high-sensitivity magnetometer called an optically pumped magnetometer(OPM) was developed. OPM has the potential to measure high-quality magnetoencephalography(MEG) non-invasively, but it has never attempted to use for motor imagery BCI. This study aims to investigate the characteristics of OPM-MEG and develop ease-of-use BCI. *** language of the presentation: *** Japanese *** | |||
| 桝田 修慎 | M, 1回目発表 | 生体医用画像 | 佐藤 嘉伸, 池田 和司, 大竹 義人, SOUFI MAZEN |
|
title:Disease progression statistical modeling of the hip joint.
abstract:The construction of a large-scale database in the medical field is extremely difficult due to the limitation of imaging facilities and the burden placed on physicians by annotation. In particular, collecting time-series data on the same individual is considered a difficult task that requires a long period of time. Many attempts have been made to solve this problem by using deep learning-based methods as an approach to missing data. In this study, we constructed a large database of CT, MRI, and X-ray images (time series database of the same individual) of patients who had undergone Total Hip Arthroplasty before and several years after the surgery, and aimed to model the changes in the hip joint of patients after the surgery in three dimensions. language of the presentation: Japanese | |||
| 東山 暉 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 安本 慶一, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA |
|
title: The Effect of Exercise Intensity of VR Exercise on Exercisers' Enjoyment
abstract: Currently, lack of exercise is a social issue. VR exercise using an HMD is a type of exercise that can be performed indoors, and it provides a high sense of immersion, making it more enjoyable for the exerciser. However, it is not clear whether the enjoyment of the content is secured by increasing the intensity of the exercise, although the calorie consumption increases. Therefore, the purpose of this study is to investigate the range of exercise intensity that guarantees the enjoyment of VR exercise. language of the presentation: Japanese 発表題目: VR運動の運動強度が運動者の楽しさに与える影響 発表概要: 現在社会的な課題として運動不足がある。そこで室内でできる運動として,HMDを用いたVR運動がある。VR運動は高い没入感を持つためより運動者に楽しさを与える。しかし、運動において運動強度を高めることで消費カロリーは高まるがコンテンツの楽しさが担保されているかは定かではない。そこで、本研究ではVR運動の楽しさが担保される運動強度の範囲を調査することを目的とする。 | |||
| 中村 蓮 | M, 1回目発表 | サイバネティクス・リアリティ工学 | 清川 清, 加藤 博一, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA |
|
title: 3D human pose estimation by active acoustic sensing under ambient noise using acoustic signals
abstract: In recent years, 3D posture estimation of human figures has been used in a variety of fields. Conventional 3D posture estimation is mainly performed using non-invasive and non-contact techniques such as optical signals such as RGB(D) cameras and electromagnetic waves such as (RF)/WiFi. However, these techniques have problems in terms of privacy and susceptibility to the environment in which they are used. We have focused on acoustic signals as signals that have the potential to solve these problems, and aim to estimate the 3D posture of a person in an environment that is closer to the real environment. language of the presentation: Japanese 発表題目: 音響信号を用いた環境音下でのアクティブ音響センシングによる人物の三次元姿勢推定 発表概要: 近年、人物の三次元姿勢推定を用いた様々な分野への活用が進んでいる。 従来の三次元姿勢推定は主にRGB(D)カメラ等の光信号やRadio Frequency(RF)/WiFi などの電磁波といった非侵襲・非接触な技術で行なわれている。 しかし、これらの手法はプライバシの観点や使用環境に影響を受けやすいといった問題点がある。 これらの課題を解決可能な可能性を持つ信号として音響信号に着目し、より実環境に近い環境下での人物の三次元姿勢推定を目指す。 | |||
| 小林 永実 | 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, 松田 裕貴 |
|
title:Investigating the effects of visual stimuli on perceived sound volume in VR space
abstract:Recent technological developments have made it possible to present users with various sensations and stimuli, such as speed and falling, in a VR space using inexpensive, high-performance virtual reality (VR) equipment. However, the volume of sound that humans perceive (perceived volume) varies depending on the user's situation, so it is essential to adjust the volume according to the user's situation when presenting audio information from the system. In this study, we focused on information obtained from the user's vision among the factors that can affect the perceived sound volume. In this presentation, we propose a system to investigate the effect of visual stimuli in a VR space on the perceived volume of audio information presentation. language of the presentation:Japanese 発表題目:空間内における視覚刺激の体感音量に対する影響調査 発表概要:近年の技術発展により，安価で高性能なVR（バーチャルリアリティ）装置を用い，VR空間内において速度や落下などの様々な感覚・刺激をユーザに提示することができるようになった．しかしながら，人間が知覚する音の大きさ（体感音量）はユーザの状況によって変化することから，システムからの音声情報を提示する際にはユーザの状況に合わせた音量の調整が不可欠である．そこで本研究では，体感音量に影響を与え得る要素の中で，ユーザの視覚から得られる情報に着目した．本発表では，VR空間内での視覚刺激が音声情報提示の体感音量に与える影響を調査するシステムについて提案する． | |||