| 柴田 洸希 | 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, | 林 優一, | 諏訪 博彦, | 松井 智一 |
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title: Lightweight Deep Learning Models for Vibration-Based Gesture Recognition and FPGA Implementation Toward Interface
Integration of Existing Furniture
abstract: To realize smart homes and furniture-embedded interfaces, this study proposes a vibration-based gesture recognition system that operates in real time on a low-power FPGA. To achieve high recognition accuracy under the strict resource constraints of FPGA, we integrate four key techniques: (1) reducing input size by directly processing raw waveforms without using STFT, (2) designing compact 1D-CNN and 1D-SepCNN architectures with only 296 parameters, (3) applying integer-only quantization and automated RTL generation, and (4) conducting latency- and resource-aware design space exploration using Optuna. We constructed an end-to-end recognition system that runs on an XC7S25 FPGA. Evaluation on two types of swipe datasets showed that the 8-bit quantized 1D-SepCNN achieved an inference latency of 6.83 ms, energy consumption below 1.2 mJ, and a recognition accuracy of 0.949. Furthermore, compared to conventional 2D-CNN models, our models significantly reduced the model size while maintaining comparable or higher accuracy. In particular, under the Leave-One-Subject-Out (LOSO) setting, the 1D-CNN demonstrated superior generalization performance. language of the presentation: Japanese 発表題目: 既存家具インターフェース化のための振動ベースジェスチャ認識深層学習モデルの軽量化とFPGA実装 発表概要: スマートホームや家具内蔵型インターフェースの実現に向けて、本研究では、低消費電力なFPGA上でリアルタイム動作が可能な振動ベースジェスチャ認識システムを提案する。リソース制約の厳しい小型FPGAにおいて高精度な認識を実現するため、(1) STFTを用いず生波形を直接処理することでの入力削減、(2) 296パラメータの1D-CNN/1D-SepCNN構成、(3) 整数量子化とRTL自動生成、(4) Optunaによる遅延・資源を考慮した自動設計探索、の4点を統合し、XC7S25 FPGA上で動作するエンドツーエンドな認識システムを構築した。2種類のスワイプデータセットによる評価では、8-bit量子化された1D-SepCNNが6.83 msの推論時間、1.2mJ以下のエネルギー消費、0.949の認識精度を達成した。さらに、従来の2D-CNNモデルと比較してモデルサイズを大幅に削減しつつ、同等以上の精度を維持し、特にLOSO（Leave-One-Subject-Out）設定においては、1D-CNNが優れた汎化性能を示した。 | ||||||
| 知念 朋輝 | M, 2回目発表 | 大規模システム管理 | 笠原 正治, | 林 優一, | 原 崇徳, | 中畑 裕 |
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title: zkSABER: Zero-knowledge Succinct Authentication using Biometric Embedding Representation
abstract: Executing biometric matching between two embedding vectors on the blockchain remains a challenging task due to inherent privacy concerns and the computational constraints imposed by blockchain gas limits. To address these challenges, we propose "zk-SABER," a succinct blockchain-based biometric authentication scheme that enables constant proof size and verification cost, independent of the embedding vector length. Our design combines a Merkle Tree and a biometric matching algorithm within a zkSNARK circuit to prove that a user's biometric information matches one of the registered templates while preserving anonymity. Furthermore, to ensure compatibility with state-of-the-art Deep Neural Network (DNN) models, we introduce a quantization pipeline that converts floating-point embedding vectors into zkSNARK-friendly representations. Our experimental results show that the transaction gas cost and proof size remain constant regardless of the embedding vector length, thereby demonstrating the practicality of zk-SABER in real-world blockchain environments. language of the presentation: Japanese 発表題目: zkSABER : 生体認証の埋め込み表現を用いたゼロ知識簡潔認証 発表概要: ブロックチェーン上で2つの埋め込みベクトル間の生体認証照合を実行することは、内在的なプライバシー懸念およびブロックチェーンのガスリミットに起因する計算上の制約により、依然として困難な課題である。これらの課題に対処するため、本研究では埋め込みベクトルの長さに依存しない一定の証明サイズと検証コストを可能にする簡潔なブロックチェーンベースの生体認証スキーム「zk-SABER」を提案する。 本設計において、zkSNARK回路内にマークルツリーと生体認証照合アルゴリズムを組み合わせることにより、ユーザーの生体情報が登録済みテンプレートのいずれかと一致することを匿名性を維持したまま証明する。また、最新の深層ニューラルネットワーク（DNN）モデルとの互換性を確保するため、浮動小数点数の埋め込みベクトルをzkSNARKに適した表現へ変換する量子化パイプラインを導入する。 本研究の実験結果は、埋め込みベクトルの長さに関わらず、トランザクションのガス代と証明サイズが一定であることを示しており、実世界のブロックチェーン環境におけるzk-SABERの実用性を実証している。 | ||||||
| 石井 大智 | M, 2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 | |
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title: Impact of service-selective predistortion in A-RoF link for coexisting 4G, 5G, and 6G signals
abstract: This research applies analog fiber optic radio for mobile fronthaul sharing in 4G LTE, 5G, and 6G systems to reduce optical fiber requirements and simplify radio units. Intermodulation distortion from optical modulator nonlinearity degrades signal quality. We simulate distortion effects from simultaneous multi-generation signal modulation and propose service-selective pre-distortion (SSP) as a countermeasure, evaluating its effectiveness through simulation. language of the presentation: Japanese 発表題目: 4G、5G、6G信号共存におけるA-RoFリンクでのサービス選択的プリディストーションによる歪み低減 発表概要: 本研究では、4G LTE、5G、6Gシステムにおけるモバイルフロントホール共有にアナログ光ファイバ無線を適用し、光ファイバ要件の削減と無線ユニットの簡素化を実現する。光変調器の非線形性による相互変調歪みが信号品質を劣化させる。複数世代信号の同時変調による歪み効果をシミュレーションし、対策としてサービス選択的プリディストーション（SSP）を提案し、シミュレーションによりその有効性を評価する。 | ||||||
| 河瀬 浩毅 | M, 2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 | |
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title: Adaptive amplification in wireless access with A-RoF relay for enhancing cell coverage
abstract: In the elimination of radio dead zones using radioon-fiber (RoF), optical fiber must be placed between the base station and the antenna at the radio dead zone. In this article, we propose a signal relay scheme in which a part of the optical fiber links are covered by a wireless relay in order to reduce the length of optical fiber to be deployed. The required quality of wireless service and the design of fiber optic wireless relay links reveal the allowable power loss of wireless relay links. Furthermore, we propose an adaptive amplification (AA) mechanism to increase the cell coverage of remote cells while increasing the upper limit of the input power of the radio to the electric-to-optic (E/O) module, which is limited by intermodulation distortion. Experimental verification confirmed an improvement in allowable loss at the remote cell. language of the presentation: Japanese 発表題目: 無線アクセスにおける適応型増幅技術とA-RoFリレーを用いたセルカバー範囲の拡大 発表概要: 光ファイバ無線（RoF）は、不感地帯解消の有力な手法であるが、ベースステーションから遠隔アンテナまでの光ファイバー敷設が課題となる。本稿ではこの課題に対し、光ファイバーの敷設長を短縮するため、伝送路の一部を無線リレーで代替する信号中継方式を提案する。要求される無線サービス品質に基づき、光ファイバー無線リレーリンクの設計を行い、無線中継区間で許容される電力損失を明らかにする。さらに、相互変調歪みを抑制しつつ、電気-光（E/O）変換モジュールへの許容入力電力を増大させ、遠隔セルのカバレッジを拡大する適応増幅（AA）メカニズムを提案する。実験的検証により、本提案方式が遠隔セルにおける許容伝送損失を改善することを確認した。 | ||||||