コロキアムB発表

日時: 12月12日(月)3限(13:30-15:00)


会場: L1

司会: 藤本 雄一郎
上田 颯史郎 M, 1回目発表 インタラクティブメディア設計学 加藤 博一, 清川 清, 神原 誠之, 藤本 雄一郎, 澤邊 太志
title: Development of a general-purpose AR action support application
abstract: AR task support applications are applications that assist workers who need work manuals and procedures by displaying images, videos, and 3D models in AR. In order to improve the diffusion rate of AR task support applications, we are working on the construction and evaluation of a general-purpose AR task support application that can represent a wide variety of work contents by dividing the contents and platform.
language of the presentation: Japanese
発表題目:汎用型AR作用支援アプリケーションの構築
発表概要: 作業マニュアルや手順書を必要とする作業者に対して、画像や動画、3DモデルをAR表示させ、作業者を支援するアプリケーションをAR作業支援アプリケーションと呼ぶ。AR作業支援アプリケーションは社会的に有用性が認められているが、普及率が低いという問題を抱えている。AR作業支援アプリケーションの普及率の向上のため、コンテンツとプラットフォームを分割し、多種多様の作業コンテンツを表現できる汎用型AR作業支援アプリケーションの構築と評価に取り組む。
 
篠原 陸玖 M, 1回目発表 サイバネティクス・リアリティ工学 清川 清, 和田 隆広, 内山 英昭, 磯山 直也, PERUSQUIA HERNANDEZ MONICA
title: Study of motion capture system for underwater motion.
abstract: The development of motion capture systems for human motion is very important. However, most of them target human movements on land, such as dancing or walking. This study aims to create and evaluate motion capture datasets for human movements in water.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 水中動作を対象としたモーションキャプチャーシステムの検討
発表概要:人の動きを対象としたモーションキャプチャーシステムの開発は非常に重要である。 しかし、その多くはダンスや歩行などといった人の陸上での動きを対象としている。 本研究では人の水中での動きを対象としたモーションキャプチャーデータセットの作成及び評価を目指す。
 
MUHAMMAD AKMAL BIN MOHAMMED ZAFFIR M, 1回目発表 ヒューマンロボティクス 和田 隆広, 清川 清, 織田 泰彰
Title: Presenting Human-Robot Relative Hand Position using a Multi-Step Vibrotactile Stimulus for Handover Task

Abstract: Human-Robot handover is a fundamental task in physical Human-Robot Interaction (pHRI). For humans to hand over or receive an object from a robot, they first require confirming the robot hand's position through their sensory organ (i.e., vision), only then are able to perform the hand-reaching task. The confirmation step is time-consuming and results in low performance. We assume that eliminating the visual cognition step can lead to rapid performance. This paper proposes a method to directly present the relative position between human and robot hands using phantom sensation-based vibrotactile stimulus on the human forearm to be reached. A multi-step; 1) a gross motion, 2) a fine motion, and 3) a deadband cue is provided to indicate the direction to the target, distance to the target, and target reached signal respectively. The experimental result shows that users were able to intuitively recognize the position of the target and shorten task completion time. This indicates that by directly providing relative position information through haptic feedback, a human can initiate their ballistic movement for hand-reaching during the handover task.

Language of the presentation: English
 
GAO YULUN M, 1回目発表 数理情報学 池田 和司, 田中 沙織, 加藤 博一, 吉本 潤一郎

title: *** Generalization in Model-based Learning in Human *** 

abstract: *** Generalization is a very comman but important phenomenon while learning. With Generalization, one can use less effort when studying new but similar knowledge. Model-based learning is one important reinforcement learning strategy, it stuidies with models, which are inner understandings of the environment. Generalization among models should be very important, because that enables one to learn different environment fast. However, most of the studies are about generalization of stimuli instead of models. Therefore, in this research, we aim to focus on the effect of generalization among models. *** 

language of the presentation: *** English *** 

 
佐野 海士 M, 1回目発表 数理情報学 池田 和司, 田中 沙織, 荒牧 英治
Title: Exploring the relationship between risk taking and risk perception using questionnaires
Abstract: Humanity faces and deals with various "risks," investigated and analyzed in separate practice areas such as health science, emergency management, engineering, information security, finance, and insurance. Prior research on risk has proposed concepts such as risk-taking, which types of risk behaviors people choose and to what extent, and risk perception, how people evaluate the hazards that exist in the world. However, no comprehensive theory exists to explain these two concepts' relationship. This study aims to identify the relationship between risk perception and risk-taking using existing questionnaires. We view risk perception scores and personal traits as risk characteristics internalized by the individual and perform a canonical correlation analysis(CCA) on these risk characteristics and the scores of risk-taking behavior. We expect to obtain low-dimensional risk modes and discover domains of risk that contribute to the risk modes.
Language of the presentation: Japanese
発表題目: 質問紙を用いたリスクテイキングとリスク認知の関係の探索
発表概要: 人類は様々な「リスク」に対処しており、これらは健康科学、防災、工学、情報セキュリティ、金融、保険など 個別の実務分野で調査・分析されている。リスクに関する先行研究では、人々がどのようなリスク行動をどの程度選択するか というリスクテイクや、世の中に存在する危険をどのように評価するかというリスク認知といった概念が提唱されているが、 これら2つの概念の関係を説明する包括的な理論は存在しない。本研究では、既存の質問紙を用いて、リスク認知と リスクテイクの関係を明らかにすることを目的とする。リスク認知の得点と個人特性を個人が内面化したリスク特性として捉え、 これらのリスク特性とリスクテイク行動の得点について正準相関分析(CCA)を実施する。その結果、低次元のリスクモードを獲得し、 それらのモードに寄与するリスクの領域を発見することが期待される。
 

会場: L3

司会: KIM Youngwoo
大杉 和寛 M, 1回目発表 計算システムズ生物学 金谷 重彦, 松本 健一, 小野 直亮, MD.ALTAF-UL-AMIN, 黄 銘
title: Development of a Model of Computer Aided Diagnosis for Scoliosis and Pleural Thickening Using Chest X ray imaging
abstract: We are aiming to construct models to assist physicians in diagnosing scoliosis and pleural thickening. Previous studies have demonstrated high classification accuracy using CNN-based convolutional models and Vision Transformer (ViT)-based models in deep learning of image tasks. In this study, we will compare the classification accuracy of scoliosis and pleural thickening using chest radiographs, and select an appropriate model to construct a diagnosis support model.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 胸部X線写真を用いた側弯症及び胸膜肥厚の診断支援モデルの構築
発表概要: 医師の診断を支援するという目的のため側弯症及び胸膜肥厚の診断支援モデルの構築を目指している。これまでに画像タスクの深層学習においてCNNをベースにした畳み込みを用いたモデル及びVision Transformer (ViT)をベースにしたモデルで高い分類精度を出している。そこで本研究では胸部X線写真を使用し、これらのモデルで側弯症及び胸膜肥厚の分類精度を比較し、相応しいモデルを選択して診断支援モデルを構築する予定である。
 
佐藤 太一 M, 1回目発表 情報セキュリティ工学 林 優一, 藤川 和利, 安本 慶一, 藤本 大介, KIM YOUNG WOO
title: Study on low energy implementation in pairing calculation by improving RNS reduction algorithm
abstract: In recent years, as the spread of cloud technology, the use of cloud services in businesses and organizations has increased. And the opportunities to handle confidential information, such as personal data, have been increasing. In order to protect confidential information on the server side, a cryptographic algorithm with advanced functionality, such as confidential search and confidential computation, is required. Most advanced cryptography uses a bilinear pairing calculation as a component. Thus, it is required that I speed up a pairing calculation for the spread of advanced cryptography and can calculate at low cost. Dedicated circuit implementations using Residue Number System (RNS) have been proposed to achieve fast computation on the server side for performing parallel computations. However, in implementations using RNS, it was difficult to improve the parallel number because the matrix calculation requires as many multiplications as the square of the parallel number in the RNS reduction. Recently, an RNS reduction algorithm was proposed that does not use the matrix computation proposed in the fast implementation of SIKE (Supersingular Isogeny Key Encapsulation). Optimizing the reduction algorithm for bilinear pairing computation speeds up the pairing computation by improving the number of parallel multipliers.
language of the presentation: Japanese
発表題目: ペアリング計算低エネルギー化に向けたRNSリダクションアルゴリズムの改良に関する研究
発表概要: クラウド技術の普及により企業や団体のクラウドサービス利用率が増加し、それに伴い個人情報などの秘匿情報を取り扱う機会が増加している。サーバーサイドでは秘匿情報保護のため秘匿検索や秘匿計算などの、従来の暗号技術よりも機能性を増した高機能暗号が求められている。高機能暗号の多くは構成要素としてペアリング計算を使用しているため、高機能暗号の普及にはペアリング計算を高速かつ低コストで実現可能な専用回路が必要である。サーバーサイドでは高速な計算を可能とするために並列計算を行うResidue Number System (RNS) を用いた専用回路実装が提案されている。しかし、RNSは有限体上の剰余演算ではRNSリダクションにおいて行列計算が存在し、並列数の2乗回の乗算が必要となるため、並列数を向上させるうえでのボトルネックとなっていた。近年、SIKE暗号の高速実装で提案された行列計算を用いないRNSリダクションアルゴリズムをペアリング計算に最適化することで、並列数を向上させ、ペアリング計算の高速化を目指す。
 
KIM DOHYUN M, 1回目発表 コンピューティング・アーキテクチャ 中島 康彦, 林 優一, 張 任遠, KAN YIRONG
title: Graph Convolution Network Acceleration by using IMAX2
abstract: Graph Convolution Network, in shortly, GCN is a neural network architecture for analyze some graph-structured data. GCN is a versatile model becuase GCN is not only used in natural science divisions such as analyze molcular or proteins, but also used in analyze relationship of sales data or papers data. However, GCN is also required high computing power like other neural network models so it is not good power efficiency what calculating the model on traditional computation infrastructres. For solving this problem, I aim to improve power efficiency than traditional computation base such as CPU or GPU by using IMAX2 that is Coarse-Grain Reconfigurable Architecture(CGRA). In this presentation, I will describe about research backgrounds and the purpose, related researchs, previous works, future works based on surveys.
language of the presentation: Japanese
発表題目: IMAX2を用いたGraph Convolution Networkアクセラレーション
発表概要: Graph Convolution Network、略してGCNはグラフ構造のデータの分析に用いられるニューラルネットワークアーキテクチャである。GCNは分子やたんぱく質の分析等の自然科学分野に限らず、セールスデータや論文データの関係分析等にも用いられる汎用性の高いモデルである。しかし、GCNは他のニューラルネットワークのように多大な演算能力を要し、既存の計算基盤では電力効率が悪い。この問題を解決するため、粗粒度再構成可能アーキテクチャの一種であるIMAX2を用い、CPUやGPUなどの既存の計算基盤より電力効率を改善することを目標とする。本発表では、研究背景や目的、関係研究や先行研究、そして調査結果による今後の計画について述べる。
 
依岡 寛人 M, 1回目発表 ネットワークシステム学 岡田 実, 林 優一, 東野 武史
title:Improved wireless MIMO transmission using wired channel equalization in wired-wireless integration
abstract: We proposed a method to improve the degradation of MIMO transmission caused by unbalanced gain and non-flat frequency response of fiber-optic radio transmission lines between centralized stations and antenna sites by equalizing the wired transmission lines, and verified it experimentally. As a result, both the condition number and the required Eb/N0 could be reduced.
language of the presentation: Japanese
発表題目: 有線伝送路等化による有無線統合MIMO伝送の特性改善
発表概要: 集約無線局とアンテナサイト間の光ファイバ無線の伝送路の利得が不均衡でかつ周波数応答が非平坦な場合に発生するMIMO伝送の特性劣化を, 有線伝送路の等化によって改善する手法を提案し実験検証を行った結果, コンディションナンバ及び所要Eb/N0の両方を低減させることができた.