情報科学研究2010 vol.3 目次 - 愛知県立大学€¦ · 情報科学共同研究所 - 3 -...

Ｉ　この一年 -----------------------------------------1 Ⅱ　研究紹介 ---------------------------------------- 11

次世代情報システム研究部門

　井手口研究室 --------------------------------------------------16

　大久保研究室 --------------------------------------------------17

　奥田研究室 -----------------------------------------------------18

　小栗研究室 -----------------------------------------------------19

　何研究室 --------------------------------------------------------20

　粕谷研究室 -----------------------------------------------------21

　河中研究室 -----------------------------------------------------22

　田研究室 --------------------------------------------------------23

　安川研究室 -----------------------------------------------------24

　山村研究室 -----------------------------------------------------25

　山本研究室 -----------------------------------------------------26

先端情報科学研究部門

　臼田研究室 -----------------------------------------------------28

　太田研究室 -----------------------------------------------------29

　何研究室 --------------------------------------------------------30

　金森研究室 -----------------------------------------------------31

　神山研究室 -----------------------------------------------------32

　ＳｉＳｉ研究室 ----------------------------------------------33

代田研究室 ------------------------------------------------------34

　曽我部研究室 --------------------------------------------------35

　辻研究室 --------------------------------------------------------36

　戸田研究室 -----------------------------------------------------37

　永井研究室 -----------------------------------------------------38

　村上研究室 -----------------------------------------------------39

　渡邉研究室 -----------------------------------------------------40

環境情報科学研究部門

　安川研究室 -----------------------------------------------------42

　横田研究室 -----------------------------------------------------43

　吉岡研究室 -----------------------------------------------------44

情報科学共同研究所　研究テーマ一覧 -----------------45

外部資金による研究一覧 -------------------------------------46

学内研究費による研究一覧 ---------------------------------47

Ⅲ　2010 年研究成果1．ペトリネットのマーケティング分野への応用

　　（太田研究室） ---------------------------------------------- 50

2．何研究室 2010 年研究成果

　　（何研究室） --------------------------------------------------51

３．神経回路モデルの高速シミュレーション技術

に関する研究

　　神経情報科学研究室 ( 神山研究室 ) -----------------53

４．錐体モザイクの自動生成手法に関する研究

　　神経情報科学研究室 ( 神山研究室 ) -----------------54

５．イオンチャネルの空間分布を導入した網膜

神経節細胞モデルに関する研究

　　神経情報科学研究室 ( 神山研究室 ) -----------------55

６．イオン電流機構と網膜桿体視細胞の時間

応答特性

　　神経情報科学研究室 ( 神山研究室 ) ----------------56

7．脳波解析によるドライバの眠気と呼吸に関する

基礎的研究

　　( 小栗研究室 ) ----------------------------------------------57

８．加速度脈波成分間時間を用いた単一センサ

によるカフレス血圧変動量推定

　　( 小栗研究室 ) ----------------------------------------------58

９．車外環境のステレオ計測によるドライバー

注視点位置の三次元推定

　　( 小栗研究室 ) ----------------------------------------------59

１０．覚醒低下の段階変化を考慮したドライバの

眠気レベル推定

　　( 小栗研究室 ) ---------------------------------------------60

１１．ドライバの心拍変動量を用いた精神負荷

状態の主観的評価値推定

　　( 小栗研究室 ) ---------------------------------------------62

１２．NIRS 信号に基づく聴覚刺激呈示に伴う

情報科学研究 2010 vol.3 目次

　　不快情動反応の判別に関する研究

　　( 小栗研究室 ) ---------------------------------------------63

１３．事象関連電位 P300 を用いた車両周辺映像の

提示方法におけるドライバの認知負担度評価

　　（小栗研究室） ----------------------------------------------65

１４．ステアリングホイールに設置した複数カメラ

　　によるフルタイムドライバモニタリング

　　（小栗研究室） ----------------------------------------------67

１５．An attempt at completely defi ned artifi cial

sea water for the ecotoxicological study

　　（横田研究室） ----------------------------------------------69

１６．ウニ胞外マトリックス分子の解析

　　（横田研究室） ----------------------------------------------70

１７．一般形植生指数領域平均値の解像度依存性に

関する研究

（吉岡研究室） -----------------------------------------------71

IV　研究発表 -------------------------------------------------73

著書 ---------------------------------------------------------------74

学術論文 ---------------------------------------------------------75

国際会議 ---------------------------------------------------------77

国内発表 ---------------------------------------------------------81

- 1 -

　

Ⅰこの一年

この一年

- 2 -

情報科学共同研究所

- 3 -

１　情報科学共同研究所（2010 年度）

　平成 21年４月より第２代目所長の小栗宏次教授を中心に，共同研究プロジェクトの推進を目指し下記の事業を

通じ，情報科学部・大学院情報科学研究科における教育・研究の活性化に役立てるとともに，その研究成果が広く

産業界にフィードバックされ社会に貢献できることを目指しています．

組織構成

情報科学共同研究所は，以下の３つの研究部門により構成されています．

次世代情報システム研究部門　（Division of Advanced Information Systems）

部門長　小栗宏次　教授

21世紀の様々な課題を克服するため，情報通信技術を活用した様々な次世代情報システムに関する研究が進めら

れています．次世代情報システム研究部門では，次世代情報システム及びその要素技術の高度化に関する研究・開

発を行ないます．

先端情報科学研究部門 (Division of Innovative Information Sciences)

部門長　神山斉己　教授

ヒトや自然に学んだ新しい情報通信技術，情報処理技術の開発は，社会構造を劇的に変化させる可能性を持ってい

ます．先端情報科学研究部門では，コンピュータのソフトウエア，アルゴリズム開発等，情報科学及びその要素技

術の高度化に関する研究・開発を行ないます．

環境情報科学研究部門 (Division of Environmental Informatics)

部門長　横田幸雄　教授

衛星画像解析やコンピュータシミュレーション技術を応用し，様々な環境問題を克服することを目指し環境情報科

学研究部門では環境情報科学及びその要素技術の高度化に関する研究・開発を行ないます．

この一年

- 4 -

1.1 情報科学共同研究所セミナー

・第 3回情報科学共同研究所セミナー

・日時：平成 22年 9月 29日　15:00 ～ 18:00

・場所：愛知県産業労働センター（WINC あいち）15 階愛知県立大学サテライトキャンパス

・内容：

(1) 財団挨拶・お願い

科学技術交流財団業務部長及び事務局

(2) 座長挨拶・研究会趣旨説明等　　

　座長　愛知県立大学情報科学部　教授　山本晋一郎氏

(3) 話題提供 1：

「CASE ツール･プラットフォームのための C ソースプログラムのXML 表現とその応用」

名古屋大学大学院　情報科学研究科附属組込みシステム研究センター研究員　渥美紀寿氏

(4) 話題提供 2：

「車載組み込み技術の過去 30年の変化と、2050 年 CPS 時代を考えた､

ソフトウェア技術の課題､要望､期待」

アイシン精機株式会社第 1 電子系技術部　主査　鈴村延保氏

(5) 今後の予定

(6) 交流会（ライトパーティー）

・参加者： 18 名


- 5 -


・日時：平成２２年１２月６日 15:00 ～ 18:00

・場所：愛知県産業労働センター（WINC あいち）15 階愛知県立大学サテライトキャンパス

　　　　（交流会：同上 15 階　科学技術交流財団会議室）

・内容：

(1) 座長挨拶　15:00 ～ 15:10

座長　愛知県立大学情報科学部　教授　山本晋一郎氏

(2) 講演１：「CX-Checker: 現状と今後の展望」15:10 ～ 16:00 （含む：質疑・討論）

名古屋大学大学院工学研究科　大須賀俊憲氏

(3) 講演２：「WALA を用いたプログラム解析」16:00 ～ 16:50 （含む：質疑・討論）

日本 IBM 株式会社　東京基礎研究所　立石孝彰氏

(4) 今後の予定　16:50 ～ 17:00

(5) 交流会（ライトパーティー） 17:00 ～ 18:00

・参加者　25 名

この一年

- 6 -


第 5 回情報科学共同研究所セミナー・東京大学 ITS セミナーシリーズ 12 ITS セミナー in 愛知

「ゼロエミッション ITS への挑戦～」

・日時：2011 年 1月 18日（火）13:00-17:55

・場所：愛知県立大学長久手キャンパス講堂

・内容：

(1) 開会挨拶（13:00-13:10）

須田義大東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター長・教授

佐々木雄太愛知県立大学学長

(2) 第 1 部（13:10-14:10）：講演 1

「サステイナブルな交通システム」

須田義大　東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター長・教授

「ITS 時代の交通管理と評価」

桑原雅夫　東北大学大学院情報科学研究科教授

東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター兼任教授

「ITS 情報空間（現在、過去、未来）」

池内克史　東京大学大学院情報学環・生産技術研究所先進モビリティ研究センター教授

(3) 第 2 部（14:20-15:35）：講演 2

「Light Device でつながる車」

森川高行　名古屋大学大学院環境学研究科教授

「ITS による自動車交通の省エネルギー化と環境負荷低減」

津川定之　名城大学理工学部情報工学科教授

「交通事故死ゼロへの挑戦－ドライバモニタリングによる快適・安全・安心技術の開発－」

小栗宏次　愛知県立大学情報科学部情報システム学科教授

(4) 第 3 部（15:45-17:50）：講演 3

「警察による ITS のこれまでの実績と今後の展開」

渋谷秀悦　警察庁交通局交通企画課長補佐

「ITS における電波利用システムの最近～東海総合通信局の取り組みを中心に～」

加藤博　総務省東海総合通信局無線通信部長

「中部地域における次世代自動車クラスター形成と ITS の活用」

岡田武　経済産業省中部経済産業局地域経済部長

「ITS スポットサービスの普及促進に向けた取り組みについて」

菊地春海　国土交通省中部地方整備局道路部長

「自動車運送事業における ITS の取り組み」

前田陽一　国土交通省中部運輸局交通環境部長

(5) 閉会挨拶（17:50-17:55）

岩田彰　名古屋工業大学大学院おもひ領域教授・愛知県 ITS 推進協議会議長

・総合司会：田中敏久　東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター客員教授

・参加者：450 名（一般 303 名、学生 147 名）


- 7 -

・第 6回情報科学セミナー

「先進視覚情報メディアの最新動向」

・日時：2011 年 3月 9日 ( 水 )　14:00 ～

・場所：愛知県立大学情報科学部棟コンピュータ演習室 1（C106）

・内容：

　　 (1) 開会の挨拶

　　 (2)「先進視覚情報メディアを利用した学習環境構築」

　　　　　重永敏弘，田中重臣住商情報システム ( 株 )

村上和人愛知県立大学

(3)「ノンリニア編集の製品紹介及び納入事例紹介」

下平浩史グラスバレー ( 株 )

(4)「先進ディスプレイシステムの最新動向」

船越誠人日商エレクトロニクス ( 株 )

後藤友宣日本サムスン ( 株 )

(5)「先進ディスカッションシステムの事例紹介」

朝倉博紀，中谷一郎，橋本一臣日本 SGI( 株 )

(6) 閉会の挨拶

この一年

- 8 -

1.2 フロンティア 21 エレクトロニクスショー

・日時：2010 年 11 月 11日（木）～ 11 月 12 日（金）

・会場：名古屋国際会議場 4号館

・主催：中部エレクトロニクス振興会

・概要：

・28 企業・大学・機関の 52ブースによる展示と発表があった

・来場者数　3,113 名

・出展内容

愛知県立大学情報科学共同研究所のパネルの掲示とパンフレットの配布を行なった

1.3 あいち次世代ロボットフェスタ

・日時：2011 年 1月 7日（金）～ 1 月 8日（土）

・会場：愛知県産業労働センター（WINC あいち )6 階

・主催：愛知県

・概要：

・企業・大学・機関の 33 ブースによる展示と発表があった

・来場者数　1,607 名

・出展内容

成瀬研究室、村上研究室、小栗研究室のパネルの掲示、スライド上映とパンフレットの配布を行なった


- 9 -

1.4 東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター（東京大学 ITS センター）との覚書の締結

・日時：2011 年 1 月 18 日（火）

・場所：愛知県立大学管理棟２階特別会議室

・内容：

愛知県立大学情報科学共同研究所と東京大学生産技術研究所先進モビリティ研究センター

（東京大学 ITS センター）は共同研究に関する覚書を締結しました。

・参加者：

　　東京大学 ITS センター（５名）

　　愛知県立大学情報科学共同研究所（５名）

この一年

- 10 -

1.5 2010 年活動記録

(1) 情報科学共同研究所会議

第１回情報科学共同研究所会議

・日時：平成２２年 6月１日

・場所：C511　

・内容：　

(1) 共有スペースの利用について

(2) 客員教授、客員准教授について

(3) 平成 22年度の予定について

(4) 平成 22年度予算について

(5) 地の拠点の現状について

(6) その他

第 2 回情報科学共同研究所会議

・日時：平成２２年９月１５日

・場所：C511　

・内容：　

(1) 情報科学共同研究セミナーの開催について

(2) 研究所ホームページ作成について

(3) フロンティア 21 エレクトロニクスショー出展について

(4) 次年度研究所の運営について

(5) その他

・知の拠点重点研究

・年報作成


・日時：平成２２年１１月２４日

・場所：C511　

・内容：

(1) フロンティア２１エレクトロニクスショー出展報告

(2) 研究所ＨＰ作成契約について

(3) ロボットフェスタ 2011 について

(4) 知財セミナーの開催について

(5) 研究所セミナー開催について

(6) その他


・日時：平成２3年 3月 2日

・場所：C107

・内容：　

(1) 東京大学とのMOU締結の報告

(2) 研究所ホームページ作成についての報告

(3) 知財セミナー ( 地域連携センターと連携して 2月 24日開催 ) についての報告


- 11 -

(4) 2011 年度客員教授、客員准教授、客員共同研究員について

(5) 2011 年度研究体制について

(6) 第 6 回研究所セミナーについて

(7) その他

(2) 情報科学共同研究所セミナー

第 3 回情報科学共同研究所セミナー：「次世代ソフトウェア開発支援開発」研究会と共催

第 4 回情報科学共同研究所セミナー：「次世代ソフトウェア開発支援開発」研究会と共催

第 5 回情報科学共同研究所セミナー：東京大学先進モビリティ研究センターおよび愛知県推進協議会と共催

第 6 回情報科学共同研究所セミナー：マルチメディアに関するセミナーを開催

(3) 東京大学先進モビリティ研究センター（ITS センター）との連携研究会の開催

１月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年１月２１日　18:30 ～

・場所：愛知県立大学名駅サテライトキャンパス

・内容：草の根 ITS の推進～高知から全国、更にアジアへ！～

・講師：熊谷靖彦（高知工科大学地域連携機構連携研究センター地域 ITS 社会研究室室長・教授）

・内容：脳組織変化と運転挙動－ MRI データで交通事故を予見できるのか？－

・講師：朴啓彰（高知工科大学客員准教授／医療法人健会高知検診クリニック脳ドックセンター長）

２月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年 2 月１9 日　18:30 ～


・内容：Relevant Technologies of ITS: State-of-art and Perspectives

・講師：呉光強（同済大学教授／東京大学生産技術研究所外国人客員研究員）

３月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年 3 月２9 日　18:30 ～


・内容：物流からみた ITS の可能性

・講師：苦瀬博仁（東京海洋大学流通情報工学科教授）

５月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年 5 月２１日　18:30 ～


・内容：首都高中央環状山手トンネルの交通・防災安全対策の概要、開通後の評価、今後の展望

・講師：田沢誠也（首都高速道路（株）東京建設局調査・環境グループ課長）

６月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年 6 月１7 日　18:30 ～


・内容：警察が推進する ITS

・講師：加藤晃久（警察庁長官官房参事官高度道路交通政策担当）

この一年

- 12 -

１０月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年１0 月１日　18:30 ～


・内容：東京都における ITS 関連施策

・講師：三木健（東京都都市整備局都市づくり政策部開発計画推進担当課長）

・日時：平成２２年１0 月１5 日　18:30 ～


・内容：新成長戦略「日本は何で稼ぎ、何で雇用するのか」・・・地域からのイノベーション戦略とは・・・

・講師：塚本修（東京理科大学特命教授，東京大学生産技術研究所客員教授，

（前 ) 経済産業省地域経済産業審議官）

１１月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年１1 月１9 日　18:30 ～


・内容：日本の科学・技術政策 ―民主党政権になって科学・技術政策はどう変わった―

・講師：藤田明博（（独）理化学研究所理事，東京大学生産技術研究所客員教授，（前）内閣府政策統括官

１２月研究会（TV 会議システムにより東京大学より配信）

・日時：平成２２年１2 月２１日　18:30 ～


・内容：NEDO エネルギー ITS 推進事業「自動運転・隊列走行の研究開発」

・講師：森田康裕（（財）日本自動車研究所 ITS 研究部部長）

- 13 -

　

Ⅱ研究紹介

研究紹介

- 14 -


- 15 -


研究紹介

- 16 -

井手口研究室

.. AURS

Req. 2

RReq. 1

Req.1, RReq.2

Req.1, RReq.2

Req.1, RReq.2Req.1, RReq.2

..


- 17 -

大久保研究室

研究紹介

- 18 -

奥田研究室

DTN

LAN

[1] [2]

DTN (Delay- and Disruption- Tolerant Network) [3,4]

DTN1

DTN

N [ ]N [ ][5]

1 [ ] NA [ ]

k-means++[6]NAi [ ]

1 [ / ]

1[ or ] [k /h]v [km/h]

M [ or ]v [km/h]

[/min]/

-1 [sec]FIFO

/

21.54 [km2]N 32 [ ]NA 1 [ ], 4 [ ]NAi 3 [ ]

1 10 [/min]

M 1 [ or ], 8 [ or ]MA 1 [ or ], 2 [ or ]

7 5

40

60

80

100

120

140

Dat

a H

oldi

ng T

ime

[min

] v=15v=30v=50

40

60

80

100

120

140

Dat

a H

oldi

ng T

ime

[min

] v=15v=30v=50

/ v• 15 [km/h]• 30 [km/h]• 50 [km/h]

-1 0.01 [sec]M = 1, NA = 1, MA = 1 M = 8, NA = 4, MA = 2

NA = 1, M = 1, MA = 1 30 v=15, =1 60 v=15, =10

60

0

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Mea

n D

[/min]

0

20

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Mea

n D

[/min]

[1] 2010 [2] vol. 91, no. 10, pp. 857-861, 2008 [3] K. Fall, “A Delay-Tolerant Network Architecture for Challenged Internets”, Proc. of ACM SIGCOMM 2003, pp. 27-34, 2003. [4] S. Farrell et al, “When TCP Breaks: Delay- and Disruption- Tolerant Networking”, IEEE Internet Computing, vol. 10, no. 4, pp. 72-78, 2006. [5] 2009[6] D. Arthur et al, “k-means++: the advantages of careful seeding”, Proc. of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms, pp.1027-1035, 2007.

v=15 [km/h] 86


- 19 -

小栗研究室

fNIRS

24

BCI(Brain Computer Interface)

EEG fNIRS

研究紹介

- 20 -

何研究室

(1) (2)


- 21 -

粕谷研究室

研究内容：ソフトウェア基礎計算理論

計算モデルの一つである書換え型計算モデルを用いて等式プログラムの検証系を実現するために項書換え系の停止性合流性完備化に関する研究、および高階書換え系の計算戦略についての研究を行っている

項書換え系項書換え系は書換え規則による項の書換えを計算と見た計算モデルであり代数的仕様の直接実行および検証等式

論理の判定問題定理の自動証明などの分野で有用であるそのためソフトウェア開発において多大な労力を必要とするソフトウェアテストの行程を大幅に省くまたは自動化を可能にする技術としてソフトウェアの信頼性と生産性の向上への貢献が考えられる

項書換え系は等式で書かれた書換え規則の集合によって表され書換え規則の左辺の形をした式項を右辺の形に書き換えることによって計算を行う以下に足し算を計算する例をあげる

項書換え系

これらの書換え規則を用いての計算を行うと次のようになる

書換え計算例

ここではした数値を表しておりはをはを表すまたはそれぞれとの規則を使って書換え計算を行ったことを表す

項書換え系の完備化項書換え系を実際に検証に用いるために必要な性質として特に書換え規則の適用順序にかかわらず同じ計算結果を

導くことができるという合流性計算が無限に続くことがなく停止する停止性があるこれらを合わせ持った項書換え系を完備な項書換え系といい通常の項書換え系を完備な項書換え系に変換することを完備化という完備化を行う方法としての完備化手続きというものがありこれは入力として等式集合と順序を与え

ると手続きが成功した場合に完備な項書換え系を出力する図上の例にある項書換え系は完備な項書換え系である

完備な項書換え系Knuth-Bendixの完備化手続き

等式集合

順序

入力出力

図完備化手続き

しかし実際にはこの完備化手続きが成功する場合というのは限られている完備化手続きでは書換え計算によって計算結果が簡単になるように書換え規則の向きを決定する必要があるがその方向付けが難しい場合があるためである例えば足し算では交換則が成り立つので交換則を表す等式を項書換え系の規則に加えようとした場合この等式はどちら向きの書換え規則にしても計算結果が簡単になるということは一般的に言えないこのような場合の完備化手続きでは手続きが失敗して終わってしまい合流性を持つ書換え系を作ることはできないこのようにの完備化手続きを用いて完備化できない場合の停止性合流性について項書換え系を拡張した上で研究を行っている

研究紹介

- 22 -

河中研究室

ITS

CG

CG

CG

CG

Univ. British Columbia, Prof. R. Woodham

Fast marching

method


- 23 -

田研究室

Req. 2

Req. 1

Req.1, Req.2

Req.1, Req.2

Req.1, Req.2Req.1, Req.2

..

.

.

研究紹介

- 24 -

安川研究室

ITS


- 25 -

山村研究室

XML

+XML

XML HTML

XSLT

16

1

30

2

8

3

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研究紹介

- 26 -

山本研究室

- 27 -


研究紹介

- 28 -

臼田研究室


- 29 -

太田研究室

2

1

1p1, p2, p3,

p4, p5t1, t2

t1 p1, p4

t1 p2p5 p1

p4t1

p1

t1 t2 p4

p2

p5

p3

p1

t1 t2 p4

p2

p5

p3

2

t1

ducxy

xxbuAxdtdx

0)0(

0

1

2 1

2

3

a b

c

1 2 3

1

研究紹介

- 30 -

何研究室


- 31 -

金森研究室

研究紹介

- 32 -

神山研究室


- 33 -

シイシイ研究室

.

,

, , long tail

,

,

研究紹介

- 34 -

代田研究室


- 35 -

曽我部研究室

研究テーマ

大規模線形方程式・大規模固有値問題・最適化問題の数値解法の開発

研究内容　近年の計算科学に現れる数理的諸問題では , 多くの場合 , 大規模な線形方程式 , 固有値問題 , 最適化問題が現れ

るため．これらの高速・高精度解法が強く求められている．そこで , これらのニーズに応えるべく数値解析学 , 特

に数値線形代数の観点から以下の研究を行っている．

１：大規模線形方程式の数値解法に関する研究

２：大規模固有値問題の数値解法に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

３：最適化問題に関する研究

上記３つの研究は , 図１に書かれている各問題に対応する数式から一見独立しているように思われるが , 固有値問

題や最適化問題を解く際に線形方程式の解法が使用されることや , 線形方程式や固有値問題を解く際に , 最適化問

題の視点から解法が導出され ,実際に有効な解法が開発されることがある．そこで ,我々の研究では３つの研究（数

学的視点）を柔軟に行き来することにより研究を発展させるというスタイルをとっている．また , 物理・工学の研

究者と連携して物理・工学に現れる特殊な問題をこの３つの視点を用いて効率のよい解法の開発を行っている．

図１：線形方程式・固有値問題・最適化問題

研究紹介

- 36 -

辻研究室

[ ]

[ ]

[ ] (1)

(2)

(3)

(4)


- 37 -

戸田研究室

研究内容：非対称フィルタによりエネルギー分析可能なX線CT

X線CT(コンピュータ断層撮影)は 1970年代に実用化され、今日では多くの病院に設置されている診断装置であり、人体の任意の断面画像を非侵襲的に得る事が出来る。現在可視光による画像はカラー写真が一般的であるが、X線の領域においては単純撮影、CT撮影を問わずモノクロの濃淡画像にとどまっている。診断に用いられるエネルギー領域の X線を放射する X線管球は太陽光と同様に幅広いエネルギー分布の連続スペクトル構造を持っているため、人体を構成する物質を、このエネルギー (色彩)情報を用いて特定できる筈である。もし、このエネルギー情報を無駄無く利用する事ができれば、病変部位の見逃しを少なくするなど、医療診断に大きく寄与できると考えられる。こうした考えに基づいて、X線 CTにおいてエネルギー情報を用いるため、管電圧を切替えて撮影する方式や、2つの管球を備えたもの、あるいは、検出器を 2層にした方式など、種々の方式が提案されている。しかしながらいずれも、装置に大がかりな改変を必要としており、普及が困難であると考えられる。これに対し、本研究では、X 線照射口に非対称な減弱フィルタを設置するだけでエネルギー情報を抽出 (分析) できるX線CTを構成する方式を提案する。対象物 (人体)を通過するX線ビームの内、方向が逆となるような投影線 (Projection line) 対を考えると、それらを生成する管球からの射出角度は常に対称となっている。下図 a.においては、位置Aにある管球からβの角度に射出されるビームと、位置B に管球が来た時に－βの角度で射出されるビームは撮像領域の同じ部分を通過している。従ってハッチングで示したような非対称な厚みを持つ減弱フィルタを挿入すれば、同じ投影線について異なるエネルギースペクトル構造のX線を対象物に照射する事が出来る。X線のエネルギーに対する減弱係数は概ね 2つの成分で近似できるとされており、2つの異なるエネルギー分布を持つX線で投影データを取得することで、それらの成分の結合係数を推定する事が可能となる。この方式によりエネルギー情報を用いる事で、従来のX線CTでは困難であった血液や軟部組織の同定 (他の組織と区別して自動認識すること)が可能かどうかをシミュレーションにより確認した。下図 b.に示したような仮想的な対象物 (ファントム) を計算機中に構成し、シミュレーションにより投影データを取得する。従来方式によって血 (Blood)と軟部組織 (Soft Tissue)を濃淡情報 (CT値)のみから切り分ける事は c. 同図左に見るように不可能であったが、提案した方式によってエネルギー情報を用いればこれらの組織は分離可能である事が判る。この結果はシミュレーションによるものであるが、現在実際のX線を用いた実験により検証中である。また、ファン (扇状)ビームからコーン (錐状)ビームへの拡張も検討中である。

b. ( )

CT

c. (Blood) (Soft-Tssue)

Blood

Soft-Tissue

Blood

Soft-TissueProjection Line

y

x

θRotation

iso-center

iso-center−β

β

π − 2β

hf (−β)

hf (β)Filter

Filter

−Δ

Δ

−Δ

Δ

Detector

Detector

τA

τB

X A)

X B)

AdiposeTissue

Plastic

Bone

Brain

Blood

Aluminum

Water

SoftTissue

Muscle

a. X CT

研究紹介

- 38 -

永井研究室


- 39 -

村上研究室

1(a),(b) (c),(d)

18 28 90

2

3 2009 4

2009 /

Digital Flows

3. RoboDragons

2.

1.

(a) 28 (b) 23

(c) 28 (d) 23

4.

研究紹介

- 40 -

渡邉研究室

y(t)

u(t)[cm/min] y(t)[t/h]

)(10067.018.0

0024.0128

02.1134.0

019.0125.0

65.0)( 7.32

67.0 sUess

esss

sY ss

PI

14% 12

feeder

steam

refuseboiler

setpointcontroller

0

y(k+2 )

y(k)

y(k+ )

1

1

1

42 43 44 45 46 47

-200

0

200

y [t/h]

dy/d

t [t/h

2 ]

Time[min]0 10 20 30 40 50 60

424344454647

y [t

/h]

,

42

44

46

48

Time [min]

[t/h

]

0 60 120 180 240

,

- 41 -


研究紹介

- 42 -

安川研究室


- 43 -

横田研究室

2

cDNA

L

L

研究紹介

- 44 -

吉岡研究室

CO2

ADEOS-II

(a) (b) (c)

EO-1

(a) (b)

- 45 -

情報科学共同研究所　研究テーマ一覧氏名職名研究テーマ

井手口哲夫教授(1) 製造システムにおける通信方式の研究(2) 走行車群における意思形成のためのアクティブ通信方式の研究(3) 光通信ネットワークの研究

奥田隆史教授

(1) 情報科学技術の魅力を伝えるための情報科学技術と職業マップに関する研究 ( ネットワーク科学を応用した情報科学技術を基軸とする「13歳のハーロワークマップ」作成）(2) 人とロボットが共生するための社会技術：QoRS(Quality of RobotService) に関する研究(3) 省エネな安全交通システムのための情報ネットワーク技術に関する研究：VANET(Vehicular

Ad Hoc Networks) と DTN(4) 循環型社会を支える新たな資源リサイクルのための社会技術に関する研究(5) 数理モデルに基づいた教育機関のサービス・サイエンス：リクルーティングからリカレント

まで

小栗宏次教授

(1) ITS( 予防安全技術開発 ) に関する研究(2) 生体情報解析の産業応用に関する研究(3) 知的情報処理技術に関する研究(4) 次世代情報システム開発に関する研究(5) 情報通信技術アセスメント

神山斉己教授(1) ニューロインフォマティクスによる仮想視覚神経系の開発(2) 生体数理モデルを用いた薬物の副作用解析

辻孝吉教授(1) 大規模ソフトウェアの系統的解析・設計技術(2) 自律分散型大規模システムの系統的解析・設計技術

戸田尚宏教授

(1) 医用生体信号解析(2) X 線 CT の多エネルギー化(3) 信号解析理論(4) ( ロボット制御 )

村上和人教授

(1) 画像処理の産業応用(2) 画像の統計的特徴を利用した高速な移動物体検出技術開発(3) モーションキャプチャシステムによる動作計測・解析と応用(4) サーモビジョンカメラによるパターン検出技術開発(5) 3 次元リアルタイム計測技術開発と応用

(6) ロボットのモーションコントロール技術開発

安川博教授(1) 環境情報センシングによる安心・安全予測システムの研究(2) ユビキタスネットワークセンシングの研究(3) マルチメディア情報通信システムの研究

山本晋一郎教授

(1) ソフトウェア開発環境 ( ソフトウェアの見える化など )

(2) ソフトウェア品質改善 ( 次世代のコーディングチェッカーなど )

(3) Web サイトの品質改善

横田幸雄教授(1) 卵黄タンパク質の分子進化と棘皮動物の生体防御(2) ウニの変態を誘起するシグナル伝達機構の解明

渡邉教博教授 (1) 都市ゴミ燃焼制御系に現れるカオス現象の解析と制御

臼田毅准教授(1) 量子通信の最適変調及び符号化の研究(2) コヒーレント状態量子ビットに対する量子回路の研究

太田淳准教授 (1) 離散事象システム解析技術を応用した生産システムの性能評価

- 46 -

氏名職名研究テーマ

何立風准教授(1) コンピュータ支援医学画像処理に関する研究(2) 人間型ロボットビジョンに関する研究(3) 大規模知識データベースにおける高速推論システムの開発

金森康和准教授(1) 名古屋弁音声の福祉利用に関する研究(2) 感性情報付き字幕の作成に関する研究(3) 音声・音楽に関する感性情報処理

田学軍准教授(1) 走行車群のソフト一体化を実現するアクティブ型通信に関する研究(2) 車群における位置の確定方式（ポジショニング）(3) 実物模型システムによるシミュレーション

Si Si 准教授(1) ホワイトノイズ超汎用関数空間の解析とその情報科学への応用(2) 安定でランダムな発展減少の統計解析(3) ガウス過程とガウス型確率場

曽我部知広准教授(1) 大規模線形方程式の数値解法に関する研究(2) 大規模固有値問題の数値解法に関する研究(3) 最適化に関する研究

永井昌寛准教授(1) 保健医療福祉包括ケアシステムに関する研究(2) 教育支援情報システムに関する研究(3) 企業等における情報化と情報教育のあり方に関する研究

山村毅准教授 (1) 新聞記事検索における曖昧な要求への対処

吉岡博貴准教授(1) 衛星リモートセンシングによる環境モニタリング(2) 衛星観測データに基づくヒートアイランド現象緩和効果の推定

大久保弘崇講師(1) 形式手法に基づくWeb セキュリティ技術(2) ソフトウェア理解を支援するプログラムプレゼンテーション

粕谷英人講師(1) 書換え計算モデルの計算戦略の研究(2)XML 文書のスキーマ変換手法の研究

河中治樹助教

(1) 安全運転支援のための車載画像処理システム

(2) 遺跡のディジタルアーカイブと CG映像生成

(3) 内視鏡画像からの三次元形状復元

板井陽俊研究員 (1) 環境情報センシングによる安心・安全予測システムの研究

- 47 -

外部資金による研究一覧No. 研究課題研究依頼元研究依頼先備考

1 量子最適検出の導出、及び性能評価株式会社日立製作所　

生産技術研究所臼田　毅奨学寄付金

2 漫然運転警報システムの研究豊田合成株式会社小栗　宏次受託研究

3ドライバの視界支援における認知に

関する研株式会社富士通研究所小栗　宏次受託研究

4 意図推定アルゴリズムに関する研究株式会社東海理化電機製作所小栗　宏次共同研究5 ドライバー状態推定アイシン精機株式会社小栗　宏次共同研究

6ドライバー注視対象三次元領域検出

システム原理検証

株式会社トヨタ IT 開発セ

ンター小栗　宏次共同研究

7 安全な車社会の発展に関する研究株式会社デンソー小栗　宏次共同研究

8Visiome Platform　の継続開発・運用

とコンテンツ収集と登録独立行政法人理化学研究所神山　斉己共同研究

9脳・神経数理モデルシミュレーショ

ン　プラットフォームの整備共同研究

10

「知の拠点」重点研究プロジェクト～

先端計測技術を活用した超

早期・安全・迅速な「診断・医療機器」

の開発～

財団法人科学技術交流財団神山　斉己共同研究

11高品質経時差分胸部 X 線画像の生成

に関する研究財団法人　日比科学技術振興財団何　立風奨学寄附金

12 信号処理応用に関する研究名古屋電機工業株式会社安川　博奨学寄附金

学内研究費による研究一覧学長特別研究費No. 氏名研究の名称グループの構成

1 金森　康和システム的な外国語学習に関する研究金森　康和

理事長特別研究費No. 氏名研究の名称グループの構成

１村上　和人，

成瀬　正ロボカップ・チャレンジの充実と創発的研究村上　和人，成瀬　正

- 48 -

文部科学省・科学研究費　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　*情報科学部客員共同研究員

氏　名研究種目研　究　課　題代表・分担

井手口　哲夫基盤 B 走行車群のソフト一体化を実現するアクティブ型通信に関す

る研究代表一般

臼田　毅基盤 B 広帯域量子通信路における符号化、復号化、変調及び多重化方

式に関する研究代表一般

山本　晋一郎基盤 B一般

ユーザ・デザイナ・エンジニア三位一体の自律進化型Webサイトの開発・実行環境代表

神山　斉己基盤 C一般

神経生理機構に基づく網膜の視覚情報スパイク符号化の数理モデル代表

Si　Si 基盤 C 複合ポアソンノイズ汎関数の確率解析と応用代表一般

代田　健二基盤 C一般

実用問題を考慮した弾性波動場における係数同定逆問題に対する数値解法代表

戸田　尚宏基盤 C一般

エネルギー弁別能力を持つX線 CTの非対称フィルタによる実現代表

永井　昌寛基盤 C一般

地域保健・医療・福祉包括ケアシステム推進のための支援システムの設計代表

吉岡　博貴基盤 C一般

地球観測データの相対校正手法に関する基礎研究（温暖化予測精度向上を目指して）代表

奥田　隆史挑戦萌芽野球成績評価理論に着想を得た知識創造プロセスにおけるメンバー貢献度評価手法の研究代表

曽我部　知広若手 B 計算科学に現れる超大規模シフト線形方程式の高速・高精度解法に関する研究代表

河中　治樹若手 B テオティワカン遺跡の CG復元に向けた表面テクスチャおよび形状解析代表

板井　陽俊 *研究活動スタート支援

脳波信号中の眼電位除去による衝動性眼球運動関連脳波の特定に関する研究代表

奥田　隆史基盤Ａ一般アドホックネットワークサービス環境形成技術に関する研究分担

安川　博基盤Ａ一般

ELF 帯電磁波観測網整備と地殻変動検知システム開発に関する研究分担

代田　健二基盤 B一般弾性方程式族の逆問題研究分担

代田　健二萌芽再生核ヒルベルト空間による逆問題数値解析手法の開発分担

曽我部　知広新学術計算物質科学の基盤となる超大規模系のための高速解法分担

- 49 -

　

III 2010 年研究成果

研究成果

- 50 -

2010 年度

- 51 -

22010

2010

1 Z. Shi, J. Bai, K. Suzuki, Lifeng He, Q. Yao, T. Nakamura, A Method for Enhancing

Dot-like Regions in Chest X-rays Based on Directional Scale LoG Filter, Journal of

Information & Computational Science, 7: 7 , pp.1-8, 2010.

Y. Hao, Lifeng He, T. Nakamura, Y. Chao, and H. Itoh, Spatial Object Segmentation using

Stereo Images, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics,

Vol.14, No.6, pp. 645-653, 2010.

Lifeng He, Y. Chao, K. Suzuki, A Run-Based One-and-a-Half-Scan Connected

Component Labeling Algorithm, International Journal of Pattern Recognition and Artificial

Intelligence, Vol. 24, No. 4, pp.557-579, 2010.

Y. Ding, Y. Iwahori, T. Nakagawa, T. Nakamura, Lifeng He, R. J.Woodham, and H. Itoh.

Neural Network Implementation of Image Rendering via Self-Calibration, Journal of

Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.14,No.4, pp. 344-352,

2010.

Z. Lu, W. Chen, Lifeng He, Fast 3D medical image rigid registration using the mutual

information in equivalent meridian plane, The Imaging Science Journal, Vol. 58, pp.96-104,

2010.

Y. Ding, Y. Iwahori, T. Nakagawa, T. Nakamura, Lifeng He, R. J.Woodham, and H. Itoh.

Relative Magnitude of Gaussian Curvature via Self-Calibration, Journal of Advanced

Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.14 No.1, pp. 99-109, 2010.

7 Lifeng He, Y. Chao, K. Suzuki, An Efficient First-Scan Method for Label-Equivalence

Based Labeling Algorithms, Pattern Recognition Letters, Vol. 31, pp.28-35, 2010.

1 , 3 2

, Vol.21, No.8, pp.48-52, 2010.

研究成果

- 52 -

Lifeng He, T. Inaba, K. Suzuki, K. Murakami, Y. Chao, W. Tang, Z. Shi, T. Nakamura, A

Global Registration Method for Temporal Subtraction of Chest Radiographs, 2010

International Conference on Image Processing and Pattern Recognition in Industrial

Engineering, Proc. of SPIE, Vol. 7820, pp.78202A1-78202A8, Xian, Shaanxi, China, 2010

8 .

Lifeng He, Y. Chao, K. Suzuki, W. Tang, Z. Shi, T. Nakamura, An Efficient Run-based

Connected-Component Labeling Algorithm for Three-Dimensional Binary Images, 2010

International Conference on Image Processing and Pattern Recognition in Industrial

Engineering, Proc. of SPIE, Vol. 7820, pp.7820291-7820298, Xian, Shaanxi, China, 2010

8 .

Y. Chao, T. Kan , Lifeng He, Kazuhito Murakami , W. Tang, Z. Shi, T. Nakamura, A Fuzzy

Binarization Method for Complicated-Background Document Images, 2010 International

Conference on Image Processing and Pattern Recognition in Industrial Engineering, Proc.

of SPIE, Vol. 7820, pp.7820281-782088, Xian, Shaanxi, China, 2010 8 .

Y. Ding, Y. Iwahori, T. Nakamura, Lifeng He, R.J. Woodham, and H. Itoh, Shape

Recovery of Color Textured Object Using Fast Marching Method via Self-Calibration, Paris,

France, July, 2010.

2010 年度

- 53 -

( )

1

, ,. ,

,

. ,,

. , , ,

. , ,, . ,

,, , .

2

( , ,)

. , van Hateren[1]., (Fast

recursive filter for simulating nonlinear dynamic system, ,FRF ) ,

1 ,.

, . ,x(t), y(t) ,

,

τ y = x − y

. , y y . ,1

. , τ, x

. ,Hodgkin-Huxley V

.

CmV = Iext −

(gNa · m3

· h · (V − ENa)

+gK · n4· (V − EK) + gL · (V − EL)

)CmV = Iext + gNa · m3

· h · ENa + gK · n4· EK + gL · EL

−(gNa · m3· h + gK · n4 + gL) · V

gNa · m3· h + gK · n4 + gL = τV ,

Cm

τV

V =Iext + gNa · m3

· h · ENa + gK · n4· EK + gL · EL

τV

− V

FRF , 7, ,

(xn, yn), (xn−1, yn−1) ,.

yn = −a1yn−1 + b0xn + b1xn−1

, Modified Tustin’sMethod( , MTM ) . MTM ,

−a1 = (τ ′− 0.5)/(τ ′ + 0.5), b0 = 1/(τ ′ + 0.5), b1 = 0, τ ′ =

τ/Δ . ,, ,

. MTM ,, 1 ∼ 2 ,

. , ,.

3 FRF

,, ,

2 ( , ) ., FRF , ,

, FRF . FRF, x .

x =

√√√√√ N∑i=1

(i i

i

)2

N

N , ,, . FRF

,,

. 1 ,, . FRF

, 2 ∼ 50 ,,

, , ,1 . ,

, ,1.2 ∼ 30 . , FRF

.

4

, FRF . , FRF

,. ,

−a1, b0, b1 yn ,. , ,

.

22

[1] van Hateren, J.H. (2008), ”Fast recursive filters for simulatingnonlinear dynamic systems”, Neural Computation, 20, 1821-1846.

1 FRF

[ ]

0.3973 ×2 20.4617 ×2 1.2 ∼ 1.70.1778 ×50 34

研究成果

- 54 -

( )

13 , L ,

M , S . , S10% , L M

,. ,

*1 ,.

,,

., .

2• ,

L, M, S 3 .• ,

( 1 )., .

• , ,( 1 ). 2[μm] ,

5∼10[μm] .• L, M L M

, .

1 : , : ( )

3

. 3 .. ,

,( 2 ).

2 : , :

1.. .

2. *2 ,.

3. .4.

, . , 3, 4, ( )

*1 2*2 1 ,

. , ,. ,

.5.

, .6. L, M, S ,

, ., L, M .

7., . , .

1.初期母点の設置

2.逐次添加法による平面の分割（母点番号の書き込み） 3.各領域の重心の計算

4.母点の再配置・平面の再分割（母点番号の書き込み）

7.逐次添加法による平面の分割（平面の色付け）6.錐体の密度関数による各母点のタイプの決定

5.画像領域の確保・母点の配置

8.画像の描画

3

44 , (

0.3◦ ) ( 40◦ ) . , 4, ,

. 4 , 40◦

,, . ,

,.

0

50000

100000

150000

200000

250000

0 5 10 15 20 25 30 35 40

dens

ity[c

ones

/mm

2]

visual eccentricity[degree]

cone mosaiccone fitting

4 : , :

5, ,

. ,,

. ,,

.

22

[1] C. A. Curcio, K. R. Sloan, R. E. Kalina, A. E. Hendrickson (1990), TheJournal of Comparative Neurology, 292, 497-523

[2] M. F. Deering (2005), SIGGRAPH2005(expanded version), 1-14[3] T. Fuchida, H. Nakamura, K. Mori, S. Murasima (2002),

.A, J85-A(5), 571-583[4] (2010), 21 ,

2010 年度

- 55 -

( )

1

[1]

2

Dendrite, Soma,Axon ( 1) Fohlmeister [2]

Initial Segment Trigger SegmentAxon ( 2)

1 ( ) 2

[1] Dendrite, Soma, Initial Segment, TriggerSegment, Axon 5

Na, K, A, Ca, KCa 5( 4)

(1)

1) Na2) K

3) Ca4) gNa gK

4

3

Markov (5)

6,720

4

0 10 20100

50

0

50

Dendrite0 10 20

100

50

0

50

Soma0 10 20

100

50

0

50

Initial Segment0 10 20

100

50

0

50

Trigger Segment0 10 20

100

50

0

50

Axon

3

DendriteSoma

Initial SegmentTrigger Segment Axon

gNa

ENa

gA

EK

gleak

Eleak

Cm

Internal

External

gKv gK(Ca)

ICaINa IKv IA IK(Ca) ICIleak

4

5 Markov

0 50 100 150 200100

50

0

50

Mem

bran

e P

oten

tial [

mV

]

0 50 100 150 200199

199.5

200

200.5

201

time [msec]

Istim

[pA

]

DC input

0 50 100 150 2000

5

10

15

20

Tria

l

6

0 50 100 150 200100

50

0

50

Mem

bran

e P

oten

tial [

mV

]

0 50 100 150 200

0

200

400

time [msec]

Istim

[pA

]

Fluctuating input

0 50 100 150 2000

5

10

15

20

Tria

l

7

22

[1] Fohlmeister, J.F. et al. (2010), J.Neurophysiol., 103, 1357–1374[2] Fohlmeister, J.F. and Miller, R.F. (1997), J.Neurophysiol., 78, 1948–

1964

1

Dendrite Soma Initial Segment Trigger Segment Axon

gNa ([mS/cm2]) 56.70 88.40 176.60 378.60 124.00

gK ([mS/cm2]) 43.10 94.80 134.60 134.60 50.00

gCa ([mS/cm2]) 0.765 0.765 0.510 0.0 0.0

研究成果

- 56 -

( )

1,. ,

, Barrow&Wu. , ,,

., Barrow&Wu

. ,.

2 Barrow&WuBarrow&Wu , ( 2: )

. ,. ,

,, . ,

( 2: )., , HCN

. , ZD7288 HCN,

. ZD7288 ( 2: ), ( 2: )

., Barrow&Wu

, HCN .

1

(Barrow&Wu,2009)

2

ZD7288

(Barrow&Wu,2009)

3,

( 3). Matlab .

, ,. 3 , 0.1 ∼ 20.0[Hz] ,

50[pA], −100[pA], 20[sec] .

,.

, HCN. , Ih

gh[nS] R

( (1)).

Ih = R · gh · (Osum)(V − Eh) (1)

30 5 10 15 20

500

400

300

200

100

0input current and output potential of rod model

[pA

]

[sec]

0 5 10 15 20−100

−50

0

50

[mV

]Current injection

Voltage response

4

3 , . ,FFT .

, 4[Hz]( 3: ). , ZD7288

, 10. 0.5 , Barrow&Wu

( 3: ).,

( 3: ).

0.1 0.2 0.4 0.60.81 2 4 6 810 20 40100

200

300

400500600700800900

1000

2000

3000impedance with window

[Hz]

[MO

hm

]

normal

*0.9

*0.8

*0.7

*0.6

*0.5

*0.4

*0.3

*0.2

*0.1

*0

5 HCN

4, Barrow&Wu

. ,,

, . , HCN

., ,

. ,,, HCN

Barrow&Wu. ,

, ,

.

22

[1] Barrow, A. J. and Wu, S. M. (2009), “Low-conductance HCN1 ion chan-nels augment the frequency responce of rod and cone photoreceptor”, J.Neurosci., 29, 5841-5853.

[2] Kamiyama, Y., Wu, S. M. and Usui,S. (2009), “Simulation analysis ofbandpass filtering properties of a rod photoreceptor network”, VisionResearch,49, 970-978.

[3] (2009)“ ”, 20,

2010 年度

- 57 -

脳波解析によるドライバの眠気と呼吸に関する基礎的研究小栗研究室

1 はじめに重大事故に直結し得る, 居眠り運転を防止するために, 居眠り検知に関する研究は多数行われている. しかし, ドライバの呼吸情報は計測が可能な生体信号でありながら,これまで詳しく調査された例はない.そこで本研究ではドライバの眠気の変化と呼吸間隔の関係について調査した.

2 眠気の評価方法呼吸の変化と眠気の関係を調査するために，眠気の進行具合を評価する必要がある．ドライバの眠気を評価する基準として,北島らによって提案された,顔表情から眠気を評価する手法が知られる [1]．この評価方法は, 瞬き, 視線などから, ドライバの眠気を 5段階で評価するものである (図 1).

1 2 3 4 5��

図 1 顔表情による眠気評価

3 眠気の進行と呼吸間隔の関係調査3.1 実験方法被験者 2 名 (平均 23.0 歳) に対して, 各被験者 3 セットの実験を行った. 実験は,ドライビングシミュレータ (DS)を用いて行った. 走行コースは,夜間の高速道路を模擬した周回路を用いた. 被験者には,中央の車線を 80[km/h]程度で走行するよう指示を与えた. 実験の終了条件は被験者が眠るまでとした.3.2 計測項目と評価方法計測項目は,胸部に装着した呼吸ピックアップから呼吸間隔とドライバの顔表情から眠気表情値を計測した. 眠気表情値は,小数点以下を四捨五入し 1から 5の整数値とした. 評価方法は,被験者の呼吸間隔から,10秒ごとに過去 60秒間の平均呼吸間隔を算出し,眠気表情値別に呼吸間隔の平均値を求めた (図 2).3.3 結果眠気表情値別に分類した呼吸間隔を,全 6セットで平均した結果を図 3に示す. 図 3に示すように,眠気表情値が 1の時は呼吸間隔が 3.0[s]であるのに対して,眠気表情値が 5の時は 3.6[s]となており,眠気の増加に伴って呼吸間隔が増加する傾向が見られた. 呼吸間隔は睡眠によって, 増加すると言われており, 眠気の増加によっても同様の変化が表れたと考えられる.

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10��

��

1 2 3 4 5

1 2 3 4 5��

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��

図 2 呼吸間隔評価手法

2

2.5

3

3.5

4

0 1 2 3 4

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��[s]

��

図 3 眠気表情値と呼吸間隔

この事から我々は, 眠気を帯びたドライバに対して, 呼吸間隔を通常よりも速く統制することにより眠気の進行を遅延する事ができるのではないかと考えた.そこで,実験を行い検証した.

4 呼吸統制効果の検証4.1 実験方法被験者 5名 (平均 22.0歳)に対して実験を行った. 実験は DSを用いて行った. また, 事前実験の結果より安静時の呼吸間隔に

対して,-30 ％及び,-50 ％での呼吸統制を行う事によって眠気の進行を遅延させる事が考えられた. そこで, 本実験では (1) 通常走行,(2)安静時の呼吸間隔から-30％での間隔による呼吸統制走行 (-30％),(3)安静時の呼吸間隔から-50％での間隔による呼吸統制走行 (-50％)の 3つの試行を行った.通常走行では呼吸統制を行わずに, 中央の車線を 80[km/h] 程度で走行するよう, 被験者に指示を与えた.各呼吸統制走行では,眠気表情値が 3以上になった時点から 2分間,メトロノームの音に合わせて,各呼吸統制を行った.4.2 評価方法呼吸統制を行うことによる眠気変化の評価を行った.眠気表情値からは,眠気表情値が 3以上になった時から 4になるまでの時間である, 眠気進行時間で評価を行った. 脳波は,10[s] ごとに周波数解析を行い,スペクトル値を算出した.そこから,β波 (14Hz～30Hz)のスペクトル値に対するα波 (8～13Hz)のスペクトル値 (α / β) を算出した (図 4). 算出した値から呼吸統制を行った区間と行う前の区間の変化率 (α /β変化率)を算出した.

��

��

α��

α/β

��β��

8 13 14 30[Hz]

図 4 脳波解析手法

4.3 評価結果眠気進行時間の各走行の平均値を図 5 に示す.Standard は通常走行であり,Control 30,Control 50 は各統制走行に対応している. -50％での呼吸統制走行時は,通常走行時と比較して約 1.5倍の増加し,眠気の進行に遅延が見られた. 脳波信号にノイズが混入した被験者 1 名を除外した, α / β変化率の各走行の平均値を図 6 に示す. α / βは通常時,-30 ％での呼吸統制時と比べて,-50％での呼吸統制時に減少傾向が見られた.α /βは眠気の増加に伴って, 増加する傾向 [1] があることから, この結果からも-50％での呼吸統制が眠気の進行を遅延させたと考えられる.

0

100

200

300

400

500

600

Standard Control_30 Control_50

��

��

��[s]

図 5 眠気進行時間

-15.0%

-10.0%

-5.0%

0.0%

5.0%

10.0%

Standard Control_30

Control_50

α/β�

��

15.0%

図 6 α /β変化率

5 まとめ本研究では,ドライバの眠気と呼吸間隔との関係について調査した. その結果, 眠気の進行に伴って呼吸間隔が増加する傾向が見られた. この事から, 呼吸間隔を通常より速く統制させることで眠気を遅延させることが可能であると考えた. 検証実験の結果, 安静時の呼吸間隔に対して,-50 ％での呼吸統制を行う事によって眠気の進行を遅延させる効果が示唆された.

参考文献[1] 北島洋樹ら, 自動車運転時の眠気の予測手法についての研究，日本機械学会論文集 (C 編)，Vol.63,No.613，p3059-3066,1997

研究成果

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加速度脈波成分間時間を用いた単一センサによるカフレス血圧変動量推定小栗研究室

1 はじめに血圧は一般的にカフを用いて計測されるが，測定者への負荷が大きく，また連続計測することが困難である. そこで本研究では計測が容易で侵襲性が少ない単一光電容積脈波を用いて血圧変動量推定を行った. 血圧の変動量を知ることで健康管理は十分に行うことができると考えられる.

2 カフレス血圧変動量推定血圧は血液が血管を押す圧力のことである. 脈波は血液の出入りの状態をみているため，血圧推定に有効な生体信号であると考えられている. 心電図と脈波を利用して脈波伝播時間 PTTを計測することで血管の状態を知り，カフレスで血圧モニタリングする研究が一般的に行われているが [1]，精度に課題がある上に，複数のセンサを装着する必要がある．そこで単一センサを使用し，PTTの代わりとなる特徴量を抽出することで血圧変動量推定を行う.

3 加速度脈波成分間時間加速度脈波の a 波と b 波は駆出波成分，c 波と d 波は反射波成分，e波は拡張期成分に含まれる．駆出波や反射波が伝わる時間は血管の状態に影響されるため，血管がつまっていれば伝わる速度は遅いと考えられる．つまり，加速度脈波の成分波が現れる時間差も血管の状態を反映していると考えられる．そこで，本研究では加速度脈波成分間時間 (図 1) を用いた．1 波形の中で成分波（a-e）が現れる時間の差であり，a 波と e 波の伝わる時間差は Taeで表す．他の時間差においても同様に図 1のように定義する．Tae，Tad，Tbe，Tbd，Tce，Tcdは脈波伝播時間PTTと高い逆相関があり，特徴量に用いた.

図 1 加速度脈波成分間時間

4 計測実験と評価方法被験者には高血圧者が多いと考えられる高齢者 43 名 (70 ±

10 歳) を対象に行った. 計測には安静 5 分，血圧を上げるために暗算タスク 3分，鏡像描写タスク 3分，足上げタスク 3分を行い，血圧値と同時に脈波信号の計測を行った (図 2). 血圧値は1分毎に計測し，脈波信号のサンプリング周波数は 1000Hzとした. また，変動量は安静時の 5 分間のデータの平均を基準値とし，その値からの差分とした. 血圧計のカフを右上腕に，脈波センサ (図 3) は左人差し指に取り付けた. 評価方法には血圧の推定変動量と実測変動量の相関と誤差標準偏差を算出する.

図 2 実験風景

図 3 単一光電容積脈波センサ

5 血圧変動量推定手法先行研究が提案したパターン認識（ECOC-AdaBoost法）により血圧変動量推定を行った. 脈波から得られる特徴量と血圧変動量の対応を学習させた判別器によって新たに得られた脈波データがどの血圧変動量が判別を行う. 特徴量には脈波から駆出波高，反射波高，脈拍数，加速度脈波から a波，b波，c波，d波，e波，個人情報から年齢，性別，身長，体重を用いる.本研究が提案した加速度脈波成分間時間を特徴量として用いることによる精度の比較を行った.

6 結果加速度脈波成分間時間を用いることで精度が向上し，誤差標準偏差は JIS規格である 8mmHg以内を満たすことができた.

図 4 成分間時間：なし図 5 成分間時間：あり

表 1 推定精度

相関誤差標準偏差 [mmHg]

成分間時間：なし 0.64 8.67

成分間時間：あり 0.82 6.41

7 おわりに本研究では単一脈波センサを用いて血圧変動量推定を行った.加速度脈波成分間時間を特徴量に追加することで推定精度の向上，JIS規格を満たす精度が得られた. 今後の課題は年齢層を拡大し幅広い範囲で血圧変動量推定を行うことである.

参考文献[1] W Chen W ら: Continuous estimation of systolic blood pres-

sure using the pulse arrival time and intermittent calibration,

Med Biol Eng Comput, Sep; 38(5): 569-574, 2000.

[2] 鈴木里実，”光電容積脈波信号を用いたカフレス血圧推定”，愛知県立大学，2008

2010 年度

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車外環境のステレオ計測によるドライバー注視点位置の三次元推定小栗研究室

1 はじめにこれまでの視線計測システムを用いたドライバーの運転時の有効視野計測に関する研究はドライバーの注視点を水平及び垂直の二次元的な位置でしか計測しておらず, 同様に有効視野も二次元の広がりでしか計測していない [1]. 三浦は奥行き注意特性の知見が極めて少ないことを指摘し, またその重要性について述べているが [2], ドライバー注視点の三次元推定は実現されていない. そこで本研究では, 奥行き情報も考慮した三次元的なドライバーの注視点を推定する手法を提案する.

2 提案手法2.1 アルゴリズム図 1に本研究で提案する手法のフローチャートを示す.本研究ではドライバーの注視点を三次元的に推定するために, 図 2に示すような映像からドライバーの視線データを取得するための車内ステレオカメラと, 図 3に示すような映像から車外環境の三次元計測を行なうための車外ステレオカメラの二組のステレオカメラを用いる.

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図 1 フローチャート

図 2 車内カメラ画像図 3 車外カメラ画像

2.2 カメラ校正と注視点位置三次元推定二組のステレオカメラは独自のカメラ座標系を持っているが,車内ステレオカメラのカメラ座標系を世界座標系と置き, 車外ステレオカメラのカメラ座標系を世界座標系に変換する.車外カメラ座標系における三次元座標 Xc と世界座標系における三次元座標Xw の間には回転と平行移動の関係 (式 (1))が成り立つ. 車内カメラで得られる視線データと車外カメラで得られる三次元座標値から回転と平行移動のパラメータをあらかじめ求め, 世界座標系に統合する.

Xw = (R|t)Xc (1)

そして, 画像内で隣接する画素の三次元座標から得られる三角パッチと視線データから得られる視直線との交点をドライバーの注視点とする.

3 注視点三次元推定実験3.1 実験方法本研究ではドライビングシミュレータ (DS)のスクリーンに格子パターンを表示し, 被験者にはスクリーンに投影された格子パターンの交差点を注視してもらう (図 4). その時の視線データと円筒スクリーン (車外) の形状データから推定した注視点の精度を評価する.

図 4 実験風景3.2 結果と考察図 5 に提案手法による結果を示す. 青線は世界座標系におけるスクリーンを復元したものであり, 緑のプロットは注視点真値, 赤のプロットは注視点推定値である. また表 1にそれぞれの座標系における真値と推定値の誤差を示す.

Yw

Xw Zw

600

400

200

0

-200

-1300-1100

-900-700

-500-300

-100100

300500 700 1300

1100900

-700-500

-300-100

100300

500700

Zw Xw

Yw

��

screentrue value

measurement

XcYc

Zc��

図 5 注視点三次元推定結果表 1 推定誤差 [mm]

最大誤差最小誤差誤差平均Xw 148.3942 12.7403 57.2257

Yw 142.1106 17.4346 73.0625

Zw 63.2111 1.3311 18.0260

図 5 及び表 1 に示すようにドライバーの注視点を三次元的に推定することができた. ただし, Zw 座標に比べ Xw, Yw 座標は誤差の大きい結果となった. これは, 視線データの計測誤差や式(1)で求めたパラメータの推定誤差が原因と考えられる.

4 おわりに本研究では三次元空間の三角パッチとドライバーの視直線との交点を求めることで, ドライバーの注視点を三次元的に推定した. 今後の課題として, 車外ステレオカメラの精度向上などが挙げられる. 将来的には注視点を時系列で見ることで, 有効視野を三次元的な空間として計測することが期待できる.

参考文献[1] 瀬谷安弘ら : “リアルタイム視線移動解析による運転時の有効視野計測”, 電気学会MBE研究会, pp.43-46,2008.

[2] 三浦利章 : “行動と視覚的注意”, 風間書房, 1996.

研究成果

- 60 -

覚醒低下の段階変化を考慮したドライバの眠気レベル推定小栗研究室

1 はじめに近年,重大な事故の一要因であるドライバの居眠り運転を推定する研究が盛んに行われている.これまでの居眠り運転推定手法は,閉眼度に代表されるような車載カメラから得られるドライバの顔画像から目などの特徴量を用い居眠りを検知する方式が多い. しかし, 車載カメラでは夜間走行時や, 眼鏡などの着用により検知性能が低下するといった問題がある.このため, 心電図などの生体信号を用いて居眠りを検知する手法や,顔画像と生体信号の両方を用いた推定も行われているが精度面で課題が残る. 顔画像と心拍情報の両方を用いて, ドライバの３段階眠気レベル推定を行った Tsuchidaらは,正解値と推定値の正解率は 75％,相関は 0.56程度と報告している [2].この結果より, 正解率に対し相関が著しく低いという問題がある. 本研究では, この問題を受け高い相関で眠気レベルを推定できる手法を提案する.

2 眠気レベルの定義ドライバの居眠り運転を推定する研究では,眠気の正解値と

して用いられるものとして,車両挙動から求められる車線逸脱量や脳波から得られるα波, そしてビデオ映像からの顔表情値など数多くある. この中でも, ドライバの顔表情は眠気評定基準として実用的であるとされている.本研究では Zilbergの開発した眠気レベル判定基準５段階 (0-4)に基づき,眠気レベル 0,1を LowLevel,眠気レベル 2をMiddleLevel,眠気レベル3,4 を HighLevel の３段階を眠気レベルと定義し用いることとする.これらの眠気レベルは居眠り運転模擬実験で取得するドライバのビデオ映像から 10秒ごとに３人の検査者により評定を行う.最終的に正解値として扱う眠気レベルは３人の検査者により評定した値の平均値とする.

図 1 平均閉眼度の推移 [0-1] 図 2 荷重重心の推移 [kg]

図 3 平均心拍数の推移 [回] 図 4 平均呼吸間隔の推移 [秒]

3 眠気レベル推定のための使用情報・特徴量眠気レベル推定に用いる特徴量を取得するための使用情報について説明する.自動車運転中という環境であるため, ドライバに負担をかけずにデータを取得することが可能な情報である必要がある. そこで本研究では,瞼開閉情報,心拍情報,呼吸情報, 荷重情報の４つに着目した. いずれもドライバに対し非侵襲でデータを取得するための研究が進んでいる,または実用化されているものであり, 現実的であるため使用した. 特徴量に関しては眠気と関連のあると報告されている有効な特徴量を取得し使用した. 図 1～図 4 は, 各使用センサから得られる代表的な特徴量と眠気レベルの推移である.図中の破線より右側が HighLevelである.眠気の進行に伴い特徴量も増加,または減少していることが確認できる.

4 計測実験居眠り運転時の瞼開閉情報,心拍情報,呼吸情報,荷重情報を

計測するための居眠り運転模擬実験を行った.ドライビングシミュレータにて,図 5に示す夜間の高速道路を模擬したコースを用いて被験者に走行を指示した.実験環境について図 6に示す. 実験時間は被験者が完全に眠るまで, 最低実験時間は 30分と定義し,車速は 80km/hを維持するよう指示した.被験者はインフォームドコンセントを行った健常な男性被験者４名である. １人当たり３セットの走行実験を行った. また, 推定性能の評価方法は,推定値と正解値の一致度を表す正解値 [％]と,時系列的に推定値と正解値の傾向の類似度を評価する指標として相関 [0-1]を用いる.

図 5 コース映像

��

��

��

Face LAB

��

��

��

��

Face LAB

��

図 6 実験環境5 眠気レベル推定手法本研究における眠気レベル推定の流れについて説明する.瞼

開閉情報,心拍情報,呼吸情報,荷重情報から得られる特徴量を入力データとし,後述する覚醒低下の段階的な変化を考慮した手法により推定を行う. また, 比較として教師付き学習アルゴリズムである LDA,kNNでの推定も行う.5.1 提案手法説明眠気には独特な変化の過程があり,それを手法に組込むこと

により精度が向上するのでは無いかという仮説をたて,眠気の変動について考察を行った.ビデオ映像から取得した顔表情評定値に対し考察を行ったところ,眠気レベルは２段階に渡る大きな変動は無く段階的に推移していた. また, 眠気の変動について考察した論文によると, 変動は 45～250 秒の間に生じると報告されており,これは本研究での眠気レベル変動と一致した.そこで,眠気レベルの段階変化を考慮した手法を提案した.具体的には

(a) 判別時で３レベル同時判別では無く, 段階的な推定を実施すること

(b) 過去一定区間の推定値の変動を考慮すること

上記,２点を手法に組み込む.

2010 年度

- 61 -

Effective Features for Classification1

AdaBoost =

(t-4) (t)

AdaBoost =

AdaBoost AdaBoost

(t-4) (t)

Low, Middle High Low Middle, High

��


( )1)()()( +=

ttt DLDLsignLevelConfidence

CL=-1 or 1if

1=CL

1=CL)(tRDL

)1(tRDL

⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=∑=

nsignDL

n

iit

t

1

0)(

⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

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nsignDL

n

iit

t

1

0)(

Low Level Middle Level High Level

Classification 1 Classification 2

Eyelid ClosureECGBreathSeat pressure


AdaBoost =AdaBoost =

(t-4) (t)

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AdaBoost AdaBoost

(t-4) (t)

Low, Middle HighLow, Middle High Low Middle, HighLow Middle, High

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Low Level Middle Level High Level

Classification 1 Classification 2

Eyelid ClosureECGBreathSeat pressure

図 7 提案手法による眠気レベル推定の流れ

(a)判別器を２つ利用した段階的推定段階的な推定を行うため, これまで１つの判別器により３つの眠気レベルを推定していたが, それでは２段階誤差が生じやすい. そこで,Low と Middle,High を判別する判別器とLow,Middleと Highを判別する判別器を段階的に利用し推定を行う.特徴量は判別器ごとに変数増加法にて最適化する.尚、判別器には高速・高性能で定評のある AdaBoostを用いる.(b)過去一定区間の推定値を考慮一般的なパターン認識手法では,フレーム毎に独立して推定を行っている.段階的に変化していく眠気を捉えるためには過去の推定値を利用することは精度向上に繋がると考えられる.眠気の変動には最低 45 秒はかかるという報告から, 本研究では 4フレーム分 (40秒)の推定値を利用し推定を行う.しかし,推定値の過去 4フレーム分を考慮に入れてもよいが,誤判定も含まれる推定値をそのまま考慮することになり,より誤判定を増やす結果になり兼ねない.推定値ごとにその信頼度に基づき重みを付ける必要がある.本研究では AdaBoostの信頼度を重みとして利用し,精度向上を試みる.過去 4フレーム分の眠気区間の考慮は,眠気推定区間を tとして,AdaBoost出力値を α

とし, 推定値を DL(αt)(Drowsiness Level) とした場合, 以下の式で表すことができる.n はフレーム数を表す 4 である. これは２つの判別器それぞれに適用する.

DL(αt) = sign(∑n−1

i=0 αt−i

n) (1)

また, ２つの判別器の複合的な信頼度を求め, 信頼度が低いフレームについては推定値を補正する.判別時に判別器ごとに式(1)を用い復号的な ConfidenceLevelを求め,３段階復号時点での AdaBoost信頼度を以下の式 (2)のように算出する.α及び β はそれぞれの判別器の AdaBoost信頼度である.

ConfidenceLevel = sign(|DL(αt)| + |DL(βt)| − 1) (2)

CLは-1もしくは 1の値が算出される.-1の場合が誤判定の可能性のある区間である. 推定値補正については, 眠気は段階的な変化をすることから低信頼度区間と判定されたものは現区間 tに対し,区間 t− 1の推定値に置換する.提案手法による推定の流れを図 7に示す.

6 提案手法による推定結果提案手法による眠気レベル推定の結果を図 8に示す.全被験者の平均で正解率 82.43,相関 0.8となった.この結果は LDAや kNNと比較して非常に高い精度と言える.特に相関に関しては 0.8と,一般的に 0.7以上は強相関と言われていることから,正解値に対し時系列的に類似度の高い推定ができたと言える.kNN や先行研究などではこの相関が著しく低いことから,覚醒低下の段階変化を考慮した本手法は,時系列的な眠気レベル推定に有効な手法であることを示す結果である.

60

65

70

75

80

85

90

95

100

LDA kNN ��

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

LDA kNN ��LDA kNN �� LDA kNN ��

60

65

70

75

80

85

90

95

100

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

��[%]

��[0-1]

77.56% 78.22%

82.43%

0.480.52

0.80

60

65

70

75

80

85

90

95

100

LDA kNN ��

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

LDA kNN ��LDA kNN �� LDA kNN ��

60

65

70

75

80

85

90

95

100

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

��[%]

��[0-1]

77.56%77.56% 78.22%78.22%

82.43%82.43%

0.480.480.520.52

0.800.80

図 8 提案手法による推定結果

7 おわりに心拍情報,呼吸情報,瞼開閉情報,荷重情報からの特徴量を用いて３段階眠気レベル推定を行った.ドライバの覚醒低下時における段階的な変化を考慮した提案手法を,居眠り運転模擬実験で取得したデータに適用したところ,既存手法に比べ精度の高い眠気レベル推定が可能となった.また,眠気レベル推定に関して他の研究グループとも比較を行う.以下は paiら,tsuchidaら,沼田らの眠気レベル推定精度と本研究との結果の比較である (表 1).各研究グループごとに眠気レベルの段階数や使用センサは異なるのであくまで参考値となるが,全てのグループの推定精度を提案手法が上回っていることが分かる.尚、本研究での推定値は段階数などできる範囲で先行研究に合わせ算出した精度である.これらの結果より,推定精度としては本提案手法は世界最高水準でドライバの眠気レベルを推定できる手法と言える.

表 1 先行研究との推定精度比較

眠気レベル数推定値提案手法paiら [1] 2段階正解率:85％正解率:90％土田ら [2] 3段階正解率:75％正解率:82％

相関:0.56 相関:0.8沼田ら [3] 5段階相関:0.69 相関:0.74

参考文献[1] Pai-Yuan et al.”A portable Device for Real Time

Drowsiness Detection Using Novel Active Dry ElectrodeSystem”,IEEE,EMBS,2009

[2] Tsuchida.A et al.,”Estimation of Driver’s DrowsinessLevel using a Neural Network Based Error CorrectingOutput Conding Method”,IEEE,ITSC,2010

[3] 沼田ら,”自動車運転時の眠気の予測手法についての研究”,日本機械学会論文集 (C編),1997

研究成果

- 62 -

ドライバの心拍変動量を用いた精神負荷状態の主観的評価値推定小栗研究室

1 はじめに近年，交通事故による死亡者数は減少傾向にあるが，より交通事故を減少するためには，ドライバの状態変化に合わせた予防安全システムの開発が必要だと考えられる．特に，ドライバの注意力低下は重大な事故に繋がるため，その原因である精神負荷の検知は交通事故減少を目指す上で重要な課題である．本研究室の川喜田 [1]は，ドライバの視覚情報と心電図を用いて精神負荷状態の推定を行ったが，推定結果は視覚情報に依存しており，心電図は推定結果にさほど反映されていなかった．そこで，本研究では心電図のみを用いて精神負荷状態の定量的な推定手法を提案し，従来手法との精度比較を行う．

2 精神負荷状態評価法一般的に，精神負荷状態は客観的・主観的に評価が行われる．本研究では，心拍変動量から客観的評価を行い，AWWL（適応NASA-TLX）から主観的評価を行う．そしてステップワイズ重回帰分析を用いて心拍変動量から AWWLスコアの推定を行う．

��

AWWL�� +++++= ippiii xxxy K22110

654321

654321

+++++

+++++=

FREFOPTDPDMDAWWL

��

��

� CVRR� LF/HF

図 1 精神負荷状態推定のフローチャート

3 心拍変動量心臓の活動は自律神経の影響を受けるため，精神活動と関係しており，心拍変動量は精神負荷との関係が報告されている [2]．本研究では，心電図波形から RRI を算出し，RRI を時系列データに変換する．そして，FFTによる周波数解析を行い，心拍変動のパワースペクトルを算出し，精神負荷との関係が予測，報告されている，心拍数，RRI変動係数（CVRR），交感神経活動指標（LF/HF）等を特徴量として抽出する．

(μV)

(sec)

Power

(Hz)

RRI

RRI

(sec)

�� FFT

0.150.040 0.45

LF HF

図 2 心拍変動量解析

4 AWWL（適応 NASA-TLX）による評価AWWL（適応 NASA-TLX）は精神的要求（MD），身体的要求（MD），時間的圧迫（TD），作業成績（OP），努力（EF），不満度（FR）という 6項目の質問に対し，0～20の素点を算出し，順位による重み付け係数を算出する．そして，各項目の素点の線形和を取ることで，精神負荷状態を 100点満点で算出できる．

AWWLスコア算出例を表 1と式 (1)に示す．表 1 AWWLにおける素点と重み付け係数の例質問項目 MD PD TD OP EF FR

素点 12 20 6 10 16 2

重み付け係数 4 6 2 3 5 1

AWWL =12 · 4 + 20 · 6 + 6 · 2 + 10 · 3 + 16 · 5 + 2 · 1

21· 5

= 69.52 (1)

5 精神負荷状態模擬実験本研究ではドライビングシミュレータを用いて，図 3に示す，直線，高速，郊外道路を模擬した 3 種類のコースにて走行実験を行った．被験者は 18名（平均年齢 22.7±1.4歳）であり，実験前にインフォームドコンセントを得た後，習熟運転を行った．実験は，通常，音楽聴取タスク付加，会話タスク付加，暗算タスク付加という，4種類の走行を行った．被験者の心電図を実験中に取得し，各走行後，AWWLによるアンケートを実施した．

図 3 走行コース（直線道路，高速道路，郊外道路）

6 実験結果実験により AWWL スコアを取得したところ，副次タスクを与えた際に個人差が大きかった．これは，被験者によって精神負荷への耐性が異なっているためだと仮定し，”通常走行スコアからの他 3走行中の最高 AWWLスコアへの平均上昇値”を基準に，被験者を 2クラス（両クラス 9名）に分類した（図 4）．

0102030405060

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R

AWWL��

図 4 被験者（A～R）の分類（赤：基準値以上，青：基準値以下）

推定結果を真値と推定値の相関係数 R と誤差標準偏差 SDE

から評価する．従来手法 [1]では，R = 0.888，SDE = 9.60であった．本研究では，クラス分類を行わなかった場合（図 5），R = 0.824，SDE = 10.9となり，従来手法よりも低精度であったが，クラス分類を行った場合（図 6），R = 0.909，SDE = 7.73となり，従来手法よりも高精度に推定することができた．

20

30

40

50

60

70

80

90

100

20 30 40 50 60 70 80 90 100

AW

WL

Estimated AWWL

R=0.824SDE=10.9

図 5 推定結果：クラス分類なし

20

30

40

50

60

70

80

90

100

20 30 40 50 60 70 80 90 100

AW

WL

Estimated AWWL

R=0.909SDE=7.73

図 6 推定結果：クラス分類あり

7 おわりに本研究ではドライビングシミュレータを用いた走行実験を行い，心拍変動量を用いてドライバ精神負荷状態の定量的な推定を行った．推定結果は，被験者を精神負荷への耐性に基づいたクラス分類を行ったところ，相関係数 0.909，誤差標準偏差 7.73となり，従来手法よりも高精度に推定することができた．

参考文献[1] 川喜田：”走行環境にロバストなドライバの精神負荷状態リアルタイム推定”, 愛知県立大学修士論文, 2009

[2] 永岑ら：”繰り返しの暗算課題遂行における緊張感と心拍数の変化”, 日本教育工学会論文誌, No.25, pp.237-245, 2002

2010 年度

- 63 -

愛知県立大学大学院情報科学研究科平成 22 年度修士論文要旨

NIRS信号に基づく聴覚刺激呈示に伴う不快情動反応の判別に関する研究小栗研究室

1 はじめに

非侵襲的な脳活動計測手法である fMRI(functional magneticresonance imaging) や PET(positron emission tomography)を用いた先行研究によって，扁桃体をはじめとする大脳辺縁系や前頭前皮質等の領域と快・不快情動との関連が解明されつつある [1]．しかし，これらの手法は体動が厳しく制限される等，被験者に対する計測負担が大きい．近赤外分光法 (NIRS:near-infrared spectroscopy) は容易に計測ができ，計測負担も小さいため，情動に関連する脳活動計測により適した手法であると考えられる．本研究では，NIRSを用いて聴覚刺激に伴う不快情動喚起時の前頭前皮質領域における血流動態計測を行う．また，ヒトの快・不快情動をコンピュータやロボット等の機械が読み取ることによって情動に従った適切な動作の制御や情動の定量的評価等，様々な応用が考えられる．本研究では，基礎的検討として得られた NIRS 信号に基づき SVM(support vectormachine)を用いて聴覚刺激呈示の有無の判別および不快情動反応の判別を行う．

2 近赤外分光法 (NIRS: near-infrared spectroscopy)

NIRSは，生体を透過する性質を持ち，無害な近赤外光を頭部に照射し，その透過光から皮質領域における血流動態 (ヘモグロビン濃度)変化を計測する手法である．NIRSによって酸素化ヘモグロビン (oxy-Hb)および脱酸素化ヘモグロビン (deoxy-Hb)濃度が計測できる．神経活動には酸素やグルコースが必要であり，それらを供給する局所脳血流の増加は神経活動を反映するとされ，oxy-Hb濃度はこの局所脳血流との相関が高い．

3 実験

インフォームドコンセントを行った健常な右利きの男性被験者 4名 (18～22歳)に対して実験を実施した．10秒間の安静 (前レスト)，10 秒間の刺激呈示 (タスク)，20 秒間の安静 (後レスト)の時間系列を 1試行とし，試行中は着座の姿勢で正面に設置した画面上の＋印を注視するよう指示した．情動を喚起させるための刺激として聴覚刺激を用いた．不快情動を喚起させる聴覚刺激 (不快情動刺激)として 5[kHz]の正弦波，快情動および不快情動のどちらも喚起させない聴覚刺激 (コントロール刺激)として 250[Hz]の正弦波を用いた．呈示刺激の妥当性を検証するために予備実験を行った．12名の健常な被験者は両刺激を 10秒間聴取し，快・不快の度合いを11段階で評定した．このとき，−5が最も不快，+5が最も快に対応する．コントロール刺激に対する評定平均は−0.75となり，値がほぼ 0 であることから情動が喚起されていないと考えられる．また，不快情動刺激に対する評定は −4.58と低い値であり，不快情動が喚起されているといえる．よって，両刺激は不快情動刺激およびコントロール刺激として妥当であると判断した．情動に関連するとされる前頭前皮質領域におけるヘモグロビン濃度変化を計測するために送受光ファイバを被験者の前額部に取り付けた (図 1)．赤色の丸印が送光ファイバ，青色の丸印が受光ファイバを示し，各ファイバ間の数字が計測チャンネルで

T1 R1

R4 T5

1

7

14

8

T2 R2

R5 T6

3

9

16

10

2

15

T3 R3

R6 T7

5

11

18

12

4

17

T4

R7

6

19

13

T8 R8

20

27

21

T9 R9

22

29

23

28 T10 R10

24

31

25

30 T1132

26

�� 30[mm]

T1 R1

R4 T5

1

7

14

8

T2 R2

R5 T6

3

9

16

10

2

15

T3 R3

R6 T7

5

11

18

12

4

17

T4

R7

6

19

13

T8 R8

20

27

21

T9 R9

22

29

23

28 T10 R10

24

31

25

30 T1132

26

�� 30[mm]

図 1 送受光ファイバと計測チャンネル

ある．全 32チャンネルでの計測を行い，各刺激について 50試行ずつの NIRS信号データを取得した．

4 解析手法

前処理として 0.5[Hz]のローパスフィルタを用い，計測ノイズや脈拍変動等のアーティファクトを除去した．また，NIRS信号は基線が変動することが知られており，各試行の前レストの平均値を基準としてベースライン補正を行った．

S/N 比を向上させ，聴覚刺激の呈示に伴う血流動態変化を捉えるために各試行の加算平均波形を求めた．各被験者で標準化を行い，全被験者の総加算平均波形を算出した．式 (1)に示すように，各被験者の前レストの平均値が 0，標準偏差が 1となるよう Z-scoreに標準化した．

Z(t) =x(t) − xf

σf

(1)

x(t)は時刻 tにおける各ヘモグロビン濃度値，xf は前レスト区間のヘモグロビン濃度の平均値，σf は標準偏差である．得られた oxy-Hb濃度について t検定を用い，統計学的な比較を行った．聴覚刺激の呈示に伴う血流動態変化を比較するために，各試行における oxy-Hb濃度の前レスト区間の平均値とタスク区間の平均値を算出し，検定を行った．同様に不快情動反応に伴う血流動態変化を比較するために，コントロール刺激呈示時の各試行におけるタスク区間の平均値と不快情動刺激呈示時のタスク区間の平均値を求め，検定を行った．得られた t値に基づき，各計測チャンネル間を 2 次元補間することで可視化画像を作成した．

5 解析結果と考察

コントロール刺激呈示時の 15 チャンネルにおける総加算平均波形を図 2，不快情動刺激呈示時の波形を図 3 に示す．赤線が oxy-Hb 濃度，青線が deoxy-Hb 濃度に対応する．神経活動に伴うヘモグロビン濃度の変化は，oxy-Hb 濃度が増加傾向，deoxy-Hb濃度が減少傾向となることが知られている．得られた波形において同様の傾向が確認され，神経活動に伴う変化を捉えることができた．不快情動刺激に対する oxy-Hb 濃度の増加はコントロール刺激の場合と比較して大きい．これはコントロール刺激では聴覚刺激の知覚に伴う神経活動が発生していること

研究成果

- 64 -

愛知県立大学大学院情報科学研究科平成 22 年度修士論文要旨

0 10 20 40

-0.5

0

0.5

1

Time [s]

Z-s

core

�

�

oxy-Hbdeoxy-Hb

図 2 コントロール刺激呈示時の総加算平均波形

0 10 20 40

-0.5

0

0.5

1

Time [s]

Z-s

core

�

�

oxy-Hbdeoxy-Hb

図 3 不快情動刺激呈示時の総加算平均波形

***** *

*

* *

*: p < 0.05, **: p < 0.01

図 4 不快情動反応に伴う oxy-Hb濃度変化

に対し，不快情動刺激では刺激の知覚と同時に不快情動反応に関する神経活動が発生したことに起因すると考えられる．不快情動反応に伴う oxy-Hb 濃度変化についての検定結果を図 4 に示す．計測部位上部において oxy-Hb 濃度が有意に増加している．oxy-Hb 濃度の有意な増加が確認された領域はBrodmann の脳地図における 9 野周辺にあたると考えられる．Royetら [2]は情動を喚起させる刺激として視覚，聴覚および嗅覚刺激を呈示し，9 野における共通した局所脳血流の増加を報告している．また，9 野は情動や意欲の処理に関連するとされる扁桃体や眼窩前頭皮質との線維連絡がある [3]. よって，本研究で得られた oxy-Hb 濃度の有意な増加は聴覚刺激呈示に伴う不快情動の喚起に関連する神経活動を反映していると考えられる．NIRSを用いることで，被験者に対する計測負担を軽減し，聴覚刺激呈示に伴う不快情動反応を捉えることができた．このことから，NIRSは情動に関連する脳活動計測に有効であるといえる．

6 NIRS信号に基づく不快情動反応の判別

SVM(support vector machine)を用いて NIRS信号に基づく聴覚刺激呈示の有無の判別および不快情動反応の判別を行った．聴覚刺激呈示の有無の判別では，前処理を行った oxy-Hb濃度値の前レスト区間を刺激なし，タスク区間を刺激ありとして学習，

Control vs. No stimulus Unpleasant vs. No stimulus Unpleasant vs. Control50

55

60

65

70

75

80

85

90

95

100

Cla

ssif

icat

ion

capa

bilit

y [%

]

Linear Gaussian Channel selection

63.5

87.5

96.5

75.5

89.8

96.8

62.558.5

77.3

図 5 判別性能

判別を行った．このとき，各試行の oxy-Hb濃度の時系列データから 1秒毎に平均値を算出し，それぞれを特徴量とした．また，不快情動反応の判別では，不快情動刺激およびコントロール刺激のタスクと後レスト区間の時系列データから同様に特徴量を抽出した．判別には線形 SVM および非線形なガウシアンカーネル SVMを用い，10分割交差検定法によって得られた正解率の平均値を判別性能として定義した．判別性能を向上させるために，変数増加法を用いて計測チャンネルの組み合わせを選択した．変数増加法はチャンネルを一つずつ追加して判別性能を評価し，最も判別性能が高くなる組み合わせを探索する手法である．判別性能を図 5に示す．聴覚刺激呈示の有無の判別では，非線形な判別が可能であるガウシアンカーネル SVMを用い，チャンネル選択を行った場合に約 95%の高い判別性能を得ることができた．また，不快情動反応の判別の場合，同様にガウシアンカーネル SVMを用いてチャンネル選択を行った場合に 77.3%の判別性能が得られた．NIRS 信号を特徴量とした判別に関する先行研究 [4]と同等の判別性能が得られたことから，聴覚刺激呈示に伴う不快情動反応の判別の可能性を示唆することができた．

7 おわりに

本研究では NIRS を用いて聴覚刺激呈示に伴う不快情動喚起時の前頭前皮質における血流動態を計測した．解析を行った結果，聴覚刺激呈示に伴う不快情動反応に関連するヘモグロビン濃度の変化を捉えることができ，情動に関連する脳活動計測における NIRSの有効性を確認した．また，SVMを用いて NIRS信号に基づく聴覚刺激呈示の有無の判別および不快情動反応の判別を行った．判別の結果，聴覚刺激呈示の有無の判別では約95%の高い判別性能が得られた．聴覚刺激呈示に伴う不快情動反応の判別では 77.3%の判別性能が得られ，その判別の可能性を示唆した．

参考文献[1] Zald and Pardo, “The Neural Correlates of Aversive Auditory

Stimulation”, NeuroImage, vol.16, pp.746–753, 2002

[2] Royet et al., “Emotional Responses to Pleasant and Unpleas-

ant Olfactory, Visual, and Auditory Stimuli: a Positron Emis-

sion Tomography Study”, J. Neurosci., vol.20, pp.7752–59,

2000

[3] Petrides and Pandya, “Efferent Association Pathways from the

Rostral Prefrontal Cortex in the Macaque Monkey”, J. Neu-

rosci., vol.27, pp.11573–86, 2007

[4] 新出ら, “近赤外分光法を用いた脳活動計測による動作肢の判別”,電子情報通信学会論文誌 D, vol.J92-D, pp.1632–42, 2009

2010 年度

- 65 -

事象関連電位P300を用いた車両周辺映像の提示方法におけるドライバの認知負担度評価小栗研究室

1 はじめに近年，バックモニタをはじめとする車両周辺映像提示機器が普及し，ドライバの認知に伴う負担は増加の傾向にある．その低減のため，ドライバの認知負担を評価する研究や認知負担の少ない車載情報機器を開発するための研究が盛んに行われている [1][2]．現在，車両周辺映像提示機器は著しく進化し，技術的には車両周辺の任意の場所を提示可能である．将来，様々な位置および角度からの車両周辺映像を提示するためには，モニタ上の自車位置，方向が容易に認知可能な提示方法が必要とされる．そこで本研究では，2種類の車両周辺映像の提示方法（従来法と自車位置方向認知が容易な提示方法）を模擬した画像提示タスクを構築し，それぞれの認知負担度を評価した．認知負担の評価には，その多次元性から，3側面から総合的に評価する必要があると言われている．そこで，生理的指標として脳波事象関連電位 P300，他覚的指標として反応時間，心理的指標として主観認知負担度を用いた．また，現在，脳活動計測の新指標として注目されている NIRS（Near-infrared spectroscopy）計測機器を用い，各タスク下の脳血流量（oxy-Hb（酸化ヘモグロビン）濃度）変化を観察した．

2 事象関連電位 P300

事象関連電位とは，ある事象に反応して起こる脳波の電位変化である．中でも P300は一般的に刺激を受けて反応する受動的な脳電位の変動ではなく，その前段階の刺激に対する認知的態度を反映して変動する内因性のものであると考えられている．P300 の振幅は通常脳波の振幅より小さいため，脳波を加算平均し，信号の S/N 比を向上させることにより得られる（式（1）-（3），ある時点での事象関連電位の振幅を S，脳波のランダムな成分を N とする）．

n∑a=1

Sa = S1 + S2 + · · · + Sn = nS (1)

√√√√ n∑a=1

N2a =

√N2

1 + N22 + · · · + N2

n =√

nN (2)

Time (ms)

��

P300

��

-150 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

15

� �

��

0

(V)

��

��

80

60

40

20

0

-20

-40

-60

-800 500 1000-500

Time [ms]

(V

)

80

60

40

20

0

-20

-40

-60

-800 500 1000-500

Time [ms]

(V

)

図 1 事象関連電位の導出法

(1)，(2)より S/N比は以下のようになる．(S

N

)n

=nS

√

nN=

√

n

(S

N

)(3)

この式から加算回数 nを増すことによって事象関連電位である S 成分が大きくなっていることが分かる．

P300 が発生する時点を潜時，その電位を振幅と言う．潜時は脳内の刺激の認知処理時間を反映し，振幅は刺激への集中度を反映する．また，脳活動をミリ秒単位で捉えることができる高い時間的分解能を持っているため本研究で有効な指標である．本研究では，事象関連電位を得るため，前処理として脳波に

0.5-30Hzのバンドパスフィルタを掛け，ベースライン補正をした後，刺激提示タイミングを揃えて，30回から 50回の加算平均処理を行った（図 1）．

3 実験3.1 実験事象実験事象は下記の 2種類である．• Standard モニタタスク：車両周辺の一部の局所的な映像のみを提示するモニタを模擬した方法（e.g. バックモニタやサイドビューモニタ）

• Proposalモニタタスク：車両周辺の局所的な映像に加えて俯瞰映像などの付加情報がある提示方法を模擬した方法（e.g. アラウンドビューモニタやマルチアングル全周囲モニタ）刺激画像は車両と箱が映った画像である．Standard モニタタスクは何もない黒い画像の直後に刺激画像を提示する（図2(a)）．それに対し，Proposalモニタタスクは付加情報により車両の位置認知が早くできると仮定し，車両のみの画像を刺激画像の前に提示し，その後刺激画像を提示する（図 2(b)）．これにより，Proposalモニタタスクでは，刺激画像提示前から車両位置を認知しているという条件を付加した．3.2 実験方法被験者は健常な右利きの男女 10 名である．椅子に着座し，前方のモニタを見ながらボタンを押下し，タスクを行う（図3）．タスクはモニタ上に提示される刺激画像を認知しボタンを押下する反応タスクである．被験者には，提示される画像中の車両に乗っていると仮定し，その自車に対して白い箱が前後左右のどの位置にあるかを認知し，なるべく早くかつ正確に上下左右何れかの矢印キーを押し分けるよう指示した．Proposalモニタタスクの車両のみの画像から刺激画像までの時間は 2±1 秒，各タスクの刺激画像間隔は 6 ± 1 秒（ランダムに設定）である．また，取得データは，脳波，反応時間，主観認知負担度である．

(a) Standardモニタ (b) Proposalモニタ

図 2 2種類の画像提示方法

研究成果

- 66 -

図 3 実験風景

3.3 評価指標3側面から総合的に認知負担度評価を行うために生理的評価指標として事象関連電位の P300潜時，他覚的評価指標として反応時間，心理的評価指標として主観認知負担度を用いた．

• P300 潜時：両耳朶電極の連結基準で頭頂に配置した電極から脳波を取得し，刺激提示時を目印に加算平均を行うことで得られる波形より算出した．

• 反応時間：刺激画像提示から被験者がボタンを押下するまでの時間である．

• 主観認知負担度：NASA-TLXの認知負担度と直接関係のある項目により被験者は認知負担度を評価する．

4 結果被験者 1の各タスクにおける事象関連電位波形（図 4）から，

Proposal モニタタスク時の方が P300 潜時が短いことがわかる．大半の被験者において同様の傾向が見られた（図 5(a)）．また，検定の結果，両タスク間の P300 潜時差は有意な傾向（p < 0.10）があると示された．反応時間は，全被験者において両タスク間の差が有意（p < 0.01）であった（図 5(b)）．反応時間結果から判断時間（=反応時間－単純反応時間－ P300潜時）を算出すると Standardモニタタスクでは 290ミリ秒であるのに対し，Proposalモニタタスクでは 88ミリ秒と，3倍以上 Proposal モニタタスクの方が早い．主観認知負担度は，Standardモニタタスクの方がおよそ 1.5倍，認知負担度が高いと評価されており（図 5(c)），両タスクに有意な差（p < 0.01）も認められた．以上から Proposalモニタタスクでは，脳内の認知処理時間，

刺激の判断時間が短く，高いパフォーマンス，低い主観認知負担度が得られたことから，総合的に認知負担度が低いと考えられる．

図 4 各タスクにおける事象関連電位波形例

5 脳血流量変化計測とその結果視覚刺激を与えた際に 10-12秒で脳血流量変化が刺激前の値になると報告されている [3]ため，刺激画像提示間隔を 15± 1秒として Standard モニタタスクおよび Proposal モニタタスクを行った．その際の脳血流量（oxy-Hb 濃度）変化を観察した．前頭前野から頭頂連合野に掛けての NIRS信号計測を行った．被験者は健常な右利きの男性 3名である．

150

200

250

300

350

400

450

sub1 sub2 sub3 sub4 sub5 sub6 sub7 sub8 sub9 sub10

P30

0 la

tenc

y (

ms)

Standard

Proposal

(a) P300潜時（各被験者）

400

500

600

700

800

900

1000

Standard Proposal

Rea

ctio

n ti

me

(ms)

**

(b) 反応時間（全被験者平均）

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Standard Proposal

Subj

ecti

ve c

ogni

tive

loa

d

**

(c) 主観認知負担度（全被験者平均）

図 5 3指標の結果

計測結果として，刺激提示後の 10 秒間の oxy-Hb 変化量をタスク毎に平均したマッピングを図 6に示す．赤枠で示した前頭前野は視空間性ワーキングメモリに関わる部分であると言われており，Proposalモニタタスク時の方が増加していることがわかる．これは，タスク車両を先に見せたことで短期記憶を使用しているためであると考えられる．また，青枠で示した頭頂連合野の部分は視覚情報の空間認知に関わる神経経路の最終地点であると言われ，両タスクで有意な増加が認められたいくつかのチャンネルがある．これらの結果から，タスクの特徴に関する脳血流量変化を捉えることができたと考えられる．

(*: p<0.05, **: p<0.01)

(a)

Sta

ndar

d(b

)P

ropo

sal

図 6 oxy-Hb濃度の刺激後 10秒間平均

6 おわりに本研究では，2種類の車両周辺映像提示方法を模擬したタス

クを行い，それぞれの認知負担度を評価した．その結果，車両位置認知のために付加情報を与える提示方法が認知負担が低く，有効であることが示唆された．

参考文献[1] 鎌倉ら, “ドライバ支援情報の認知負担評価”, 自動車技術会　学術講演会前刷集, 2007

[2] 菊池ら, “情報提供を受けたドライバの視覚的注意に関する研究（第 2報）”, JARI Research Journal, 2010

[3] Buckner et al.,“Detection of cortical activation during aver-

aged single trials of a cognitive task using functional magnetic

resonance imaging”, Neurobiology,1996

2010 年度

- 67 -

ステアリングホイールに設置した複数カメラによるフルタイムドライバモニタリング小栗研究室

1 はじめに

ドライバを撮影する既存のカメラは図 1 に示す位置に取り付けられる．各設置位置にはそれぞれ問題があり，例えばステアリングカラムの奥に取り付けた場合にはドライバの腕などにより映像が遮断されてしまう．本研究では，そうした問題が無くドライバを常時撮影できる可能性をもった場所としてステアリングホイールへのカメラ配置を提案する．このとき，カメラを 1台配置しただけでは先の例と同様に映像が遮断されてしまう可能性があるため，カメラを複数台設置して，その位置を評価する事で常時モニタリングを実現する．ただし，ドライバのステアリング操作によってカメラの映像中にはぶれが生じ，カメラの座標系が変化するため，それぞれの問題解決に取り組む．そして，この映像を使用したアプリケーションの一つとしてエアバックの制御を対象としたドライバまでの距離計測を行う.

図 1 既存の車載カメラの設置位置

2 カメラ設置位置評価方法

図 2(1) に示す極座標の位置 (r, θ) にカメラを図 2(2) のように設置してステアリングホイールを 1 回転操作したときの映像を取得する．C 個のカメラを配置するときの配置パターン pは多数存在し，組み合わせごとにカメラを設置して評価するのは現実的ではない．そこで，回転角 φ[degree]における被験者 nのカメラ単体の評価値 Un(r, θ, φ)を図 3のように定義し，それを組み合わせた式 (1)で表す多視点評価値Mn(p, φ)によって様々なパターンのカメラ配置の評価を行う．

(1)座標系 (2)ステアリングホイール

図 2 ステアリングホイール (の座標系)とカメラ

(1)Un(r, θ, φ) = 1 (2)Un(r, θ, φ) = 0

図 3 顔の遮断による映像の評価

Mn(p, φ) =C∑

k=0

{δ

[C∑

c=1

Un(rc, θc, φ), k

]10(C−k)D

}(1)

ただし，DはN を被験者数，I を取得画像数としたときに式 (2)を満たす最小の自然数とし，δ[ ]は式 (3)で定義されるクロネッカーのデルタを表す．

D > log10(2NI) (2)

δ[α, β] ={

1 α = β

0 α �= β(3)

ステアリングホイールの左回転および右回転を行った映像からそれぞれの多視点評価値Mn(p, φ)およびM ′

n(p, φ′)を得て，全ての被験者の全ての角度における評価値を合計して最終的な評価値 E(p)を算出する．

3 実際の映像による評価

評価値 E(p)の結果が良かった主な配置方法を表 1に示す．

表 1 評価による結果

パターン [degree] E(p)

80,100,270,320 000 000 046 052 118

60,100,270,320 000 000 047 052 117

90,100,270,320 000 000 048 045 123

80,100,270,310 000 000 048 046 122

70,100,270,320 000 000 048 048 120

1 台のみのカメラ設置ではステアリングを 1 回転操作する間の約 15% の画像で顔が遮蔽された．設置カメラを 2 台に増やし，設置箇所を考慮することで常にドライバの顔を捕らえることが確認でき，2台のカメラでドライバの顔を常時撮影できるようにするためには 4台のカメラが必要であることもわかった．

4 ステアリングホイールによる回転のぶれ

回転運動をするステアリングホイールにカメラを取り付けた場合，図 4 に示す画像中心とは異なる点 (xc, yc) を中心とした同心円状のぶれが生じるため，それに即して RL アルゴリズム[1]等の手法を適用する必要がある．原画像 f(x, y)と回転運動における劣化画像 g(x, y)の関係は，角速度 ω と露光時間 T，回転中心からの距離 l =

√x2 + y2 を

研究成果

- 68 -

図 4 カメラの回転運動により生じる画像のぶれ

用いて式 (4)で表すことができる．

g(x, y) =1T

∫ T

0

f(x − l cos(ωt), y − l sin(ωt))dt (4)

式 (4)を極座標 (l, τ)に変換すると式 (5)のようになる．

g(l, τ) =1T

∫ T

0

f(l, τ − ωt)dt (5)

図 4 のように，回転中心からの距離によってぶれの大きさが異なるため，lの大きさごとに分割してぶれの除去を行う．

5 エッジ検出によるドライバの顔評価

ステアリングホイールに設置したカメラでドライバを撮影した画像についてぶれの除去を行う．図 5 にぶれが発生している画像とその復元を行った画像を示す．また，ぶれによる劣化は平滑化に類似するものであると考え，図 6に示す Cannyのエッジ検出器 [2]による結果でその効果を比較する.

(1)ぶれ有りの結果 (2)RLアルゴリズムの結果

図 5 ドライバの顔画像による比較

(1)ぶれ有りの結果 (2)RLアルゴリズムの結果

図 6 Cannyによるエッジ検出結果の比較

ぶれ有りの画像では鼻の輪郭や穴の部分が確認しづらくなっているが，ぶれの除去を行った画像にはそれぞれの部分に復元の様子が確認できる. また，エッジ検出の結果ではぶれ有りの画像からはエッジがほとんど検出できていない．しかし，ぶれの除去を行うことで上唇と鼻，ドライバの頭部の形状を確認することができる．

6 顔の検出と距離計測

ステアリングホイールの中心をワールド座標の原点とし，そこからドライバまでの距離を計測する．そのため，Haar-like特徴 [3]を使用して AdaBoostにより顔の検出を行った．ただし，この特徴を使用した物体検出は特定の姿勢に限定され，例えば正面顔用の判別器は側面顔を検出することはできない．そこでCamShift法 [4]を用いて検出した顔の領域を追跡する．顔の領域の中心部分を各カメラの画像における対応点として距離を計算する．このとき，画像の中心を回転中心として −90 + θ − φ

度の回転を加えてワールド座標とカメラ座標の方向を統一する．

7 ステアリングホイールの回転と距離誤差率

ドライバまでの距離を計測した場合にはその頭部位置が移動するため SIDBA 標準画像のWOMAN を壁に貼り付け，そこまでの距離により評価を行う．カメラ配置評価において評価値が最も良かった組み合わせを用い，結果は式 (6) で表現される距離誤差率 [%]で示す.

距離誤差率 =計測距離−真値距離

真値距離∗ 100 (6)

図 7 600[mm]の距離で計測した回転角 φにおける距離誤差率

回転角 φと距離誤差率の結果を図 7に示す. 距離の計測にはカメラの位置の少しのずれやトラッキングのずれなどにより結果に誤差が生じるが，カメラの台数が増加するにつれてその差が減少している．これは，カメラの台数が増加する事により距離の計測に用いる点の数が増加し，最小二乗法によって真値と計測値の誤差が減少したからであると考えられる.

8 おわりに

本研究ではステアリングホイールにカメラを複数台設置し，その位置の評価とステアリングの回転によるぶれの除去，ステアリングホイールからドライバまでの距離計測を行った．その結果，低い誤差率でドライバまでの距離を計測し続けることができた．

参考文献[1] L.B.Lucy, “An iterative technique for the rectification of ob-

served distributions”, Astronomical Journal, 1974.

[2] J.Canny, “A Computational Approach To Edge Detection”,Trans. on PAMI, 1986.

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Perceptual User Interface”, WACV, 1998.

2010 年度

- 69 -

An attempt at completely defined artificial sea water for the ecotoxicological study

Yukio Yokota

Department of Information Science and Technology, Aichi Prefectural University

It is pointed out that the pollution proceeds all over the world. The sea water even in the arctic and

antarctic areas is contaminated with organic chemicals. This idea is generally accepted. For the

experimental analysis, most scientists use the local and natural sea water which is collected in the

area recognized not polluted. In order to analyze the effect of organic and inorganic chemicals on

marine organisms, we discussed the effect on the basis of difference between the result from control

sea water and that from the experimentally compound-administered sea water. As the experimental

platform for ecotoxicological analysis of marine organisms, the consensual standard sea water is

awaited.

In the field of developmental biology and physiology of marine invertebrates, the various

compositions of artificial sea water have been proposed and employed. The oldest artificial sea water

proposed by Herbst (1900) contains 4 components, NaCl, KCl, CaCl2 and MgSO4. Vant Hoff

proposed an advanced composition of artificial sea water composed with NaCl, KCl, CaCl2, MgCl2

and MgSO4. The Center for Marine Environmental Studies (CMES), Ehime University presented a

new composition of artificial sea water for maintenance of marine animals. Although a variety of

fishes and invertebrates survive for long period in this sea water, all the salts are dissolved in a tap

water. Senju Pharamaceuticals patented a composition of artificial sea water which can be dissolved

in de-ionized water.

We proposed a new composition of artificial sea water and achieved the metamorphosis of sea

urchin, Hemicentrotus pulcherrimus, using this artificial sea water dissolved in de-ionized distilled

water.

Sea urchin juvenile grown in artificial sea water

After metamorphosis Juveniles and Larvae

Herbst C. 1900. Arch. F. Entw. Mech.9, 424-463.

(Abstract from the 4th Bilateral Seminar Italy and Japan, 2010, Nagakute)

研究成果

- 70 -

P a r a c e n t ro t u s l i v i dusPl-

105kD 2 SS

nectosome

Ca

Pl-Pl-

DNA cDNA PCR

29523593

984

33

LDT LDT

2010 年度

- 71 -

愛知県立大学情報科学部平成 22 年度卒業論文要旨

一般形植生指数領域平均値の解像度依存性に関する研究吉岡研究室

1 背景・目的

地球観測衛星のセンサーによって地表の反射スペクトル等に関する情報を収集する技術を衛星リモートセンシングと呼ぶ。衛星リモートセンシングを用いて長期観測を行う場合，人工衛星の設計寿命が 5 年程度であるため複数センサーの観測結果を時間方向に統合する必要がある。その際,センサー間での空間解像度が異なることにより,植生指数の領域平均値に系統誤差 (解像度依存性)が生じることがある。解像度依存性発生メカニズム解明のため, 正規化植生指数

(NDVI) を例に領域平均値の単調性に着目した研究が進められており [1, 2]，NDVI領域平均値は 2分割の繰り返しで遷移できる解像度連鎖 (解像度クラス)で単調に変化することが証明された。それにより，領域平均値の極値を特定しやすくなり，解像度依存性の変動幅の推定が容易になる。本研究の目的は,一般形で表せられる植生指数 (例えば SAVI 及び EVI2) の領域平均値がNDVI の場合と同様に解像度クラス内で単調に変化することを解析的に証明し，数値実験による検証を行うことである。

2 単調性の解析的証明

可視光赤 (red)及び近赤外 (NIR)の反射率による線形結合の比で求められる NDVI，SAVI及び EVI2などの植生指数は次の一般形で表すことができる。

V =p1ρr + q1ρn + r1

p2ρr + q2ρn + r2(1)

　ただし，ρr, ρn はセンサで観測される red及び NIRの反射率を表し，p1, p2, q1, q2, r1, r2 は植生指数に依存する係数である。2.1 一般式の変換単調性の解明を容易にするため，式 (1)の線形変換を行う。

V ′ =q2

q1V =

ρ′n − ρ′rρ′n + kρ′r

(2)

ρ′ =[ −p1

q10

0 1

]ρ +

[ −1 1p2q1p1q2

1

]−1 [ r1q1r2q2

](3)

2.2 一般式の単調性植生と非植生の 2エンドメンバーで構成される領域を仮定し，

領域の反射率 (ρ)を各エンドメンバー反射率 (ρv 及び ρs)と重み ω を用いて ρ = ωρv + (1 − ω)ρs と表す。ただし，各波長の反射率は変換後の座標 (ρ′R，ρ′N )で定義される。単調性を証明するため，1ピクセル及び 2ピクセルで観測された領域の植生指数領域平均値 (V1及びV2)を仮定し，その差 (ΔV = V2 − V1)に注目する。変数 ω1ij は解像度レベル iにおける j 番目のピクセルの緑被率である (1は植生を表す。) 領域平均値の大小関係を解析するため，ΔV を ω121 に関して偏微分する。

∂V2

∂ω121= αa((1 + k)(ρNvρRs − ρNvρRs))(S−2

1 − S−22 ) (4)

S1 = ω121(ρNv + kρRv) + (1 − ω121)(ρNs + kρRs) (5)S2 = ω122(ρNv + kρRv) + (1 − ω122)(ρNs + kρRs) (6)

ただし α(0≦α≦ 1)はピクセルの分割比を表す。式 (4)の符号について分析した結果，ΔV の符号はエンドメンバーと植生指数により決まる ηk に依存することが明らかとなった。　

ΔV

⎧⎨⎩

≥ 0 (ηk < 1)= 0 (ηk = 1)≤ 0 (ηk > 1)

(7)

ただし ηk = ρNv+kρRv

ρNs+kρRsである。解像度の遷移は 2分割の繰り返

しで実現できるため，解像度の遷移がクラス内であれば，ηk が1 を上回る場合に植生指数領域平均値は単調非増加関数，ηk が1を下回る場合に単調非減少関数となることが示された。

3 数値実験

クラス内の単調性と増減の傾向について数値実験を行う。変数 ηk を変化させるため，植生エンドメンバーの反射率を固定し,非植生エンドメンバーの反射率を変化させた。解像度の変化 (同一クラス)に対する NDVIと EVI2領域平均値を図 1に示す。

0.4 0.6 0.80.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8(a)

100

103

105

0.6

0.8

1

1.2

1.4(b)

NDVI

EVI2

100

103

105

0.94

0.96

0.98

1

1.02

1.04

1.06(c)

NDVI

EVI2

100

103

105

0.9

0.95

1

1.05

1.1

1.15(d)

NDVI

EVI2

NDVI"

EVI2"

soil-line

case1

case2

case3

case1

case2 case3

red reflectance Number of pixel (in log scale)

Number of pixel (in log scale) Number of pixel (in log scale)

NIR reflectance

V/V

V/V

V/V |

| |

図 1: NDVIと EVI2の単調性に関する数値実験 (a)反射率空間における植生及び 3ケースの非植生エンドメンバー，(b-d)ケース 1，2及び 3における植生指数領域平均値の推移

　図 1 から同一クラスでは領域平均値が単調に変化することが

確認できた。またエンドメンバーと植生指数に依存する ηk によって増減が決定され，植生指数間でその振る舞いが異なることが検証された。

4 まとめ

本研究では 2エンドメンバー線形混合モデルを用いて，NDVI，SAVI及び EVI2などを含む一般形植生指数領域平均値の単調性について検討した。また，増減の傾向を決めるための条件が各植生指数で異なることを示した。今後の課題として,実用性を高めるため，エンドメンバーを増やした場合について解析を進める必要があると考えられる。

参考文献

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研究成果

- 72 -

- 73 -

IV 研究発表

研究発表

- 74 -

著書

Baltis J, Lagoudakis G. M, 1) Naruse T, Shiry S.: RoboCup 2009: Robot Soccer World Cup XIII, Lecture Notes in

Artifi cial Intelligence Vol.5949, Springer, 2010.

伊藤他編著，2) 辻孝吉：（第 21章ペトリネットとその拡張モデル）離散数学のすすめ，pp.283-294，現代数学社，

2010．

内匠逸 (Takumi Ichi)，鎌部浩，和田山正，3) 臼田毅，毛利公美，松井一，小西たつ美，岡本英二，岩波保則 : （５，

６章）新インターユニバーシティ　情報理論，オーム社，2010．

2010 年度

- 75 -

学術論文

浅見侑太1) ，服部友輔，佐原僚介，臼田毅：3ASK 信号に対するスクィズド状態とコヒーレント状態の通信路

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2010 年度

- 77 -

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(Japan), 2010/12.

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Component Labeling Algorithm for Three-Dimensional Binary Images, 2010 International Conference on

Image Processing and Pattern Recognition in Industrial Engineering, Proc. of SPIE, Vol.7820, pp.291-298,

Xian(China), 2010/8.

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Registration Method for Temporal Subtraction of Chest Radiographs, 2010 International Conference on

Image Processing and Pattern Recognition in Industrial Engineering, Proc. of SPIE, Vol.7820, pp.2A1-2A8,

Xian(China), 2010/8.

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Applied Linear Algebra - in honor of Hans Schneider, University of Novi Sad, Novi Sad(Serbia), 2010/5.

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Wave Observation Signals Using HMM, 2010 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits,

Communications and Signal Processing (NCSP 2010), pp.165-168, Hawaii(USA), 2010/3.

Ito, Y.12) , Itai, A., Yasukawa, H., Takumi, I. and Hata, M.: A Study on Anomalous Signal Detection Using HMM

for ELF Electromagnetic Wave, 2010IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS

2010), pp.1601-1604, Hawaii (USA), 2010/7.

Ito, Y.13) , Itai, A., Yasukawa, H., Takumi, I. and Hata, M.: HMM Based Anomalous Signal Detection From ELF

Electromagnetic Wave Signals, Proceedings of 2010 European Signal Processing Conference(EUSIPCO

2010), pp.1861-1864, Aalborg (Denmark), 2010/8.

Itoh, M., 14) Kawakita, E. and Oguri, K.: Real-time Estimation of Driver’s Mental Workload Using Physiological

Indexes, 17th ITS world congress (ITSWC2010), Paper No. TP111-1, Busan(Republic of Korea), 2010/10.

研究発表

- 78 -

Iwahori, Y., Iwai, K., Woodham, R., 15) Kawanaka, H., Fukui, S., and Kasugai, K.: Extending Fast Marching Method

under Point Light Source Illumination and Perspective Projection, Proceedings of 20th International

Conference on Pattern Recognition (ICPR 2010), TuBCT8.3, Istanbul(Turkey), 2010/8. 16)

Jimbo, S., Morassi, A., Nakamura, G., and 17) Shirota, K.: Damage Identification in Steel-Concrete Composite

Beams by Finite Eigendata, IV European Congress on Computational Mechanics: Solids, Structures and

Coupled Problems in Engineering (ECCM2010), Paris(France), 2010/5.

Kamiyama, Y.18) and Sakuragi, Y.: Effects of ion channels on the spike timing in the retinal ganglion cells,

19th Annual Computational Neuroscience Meeting, CNS*2010, BMC Neuroscience, 11, p.162, San Antonio,

Texas(USA), 2010/07.

Kamiyama, Y.19) and Sakuragi, Y.:Analysis of the spike timing precision in retinal ganglion cells by the stochastic

model, Frontiers in Neuroscience, Conference Abstract, Neuroinformatics2010, p.42, Kobe(Japan), 2010/08.

Kawakita, E.20) , Itoh, M. and OGURI, K.: Estimation of Driver’s Mental Workload Using Visual Information and

Heart Rate Variability, Proceedings of 2010 IEEE ITSC, pp. 765-769, Portugal(Madeira Island), 2010/9.

Kawamura, R.21) , Md. Bhuiyan, S., and Oguri, K.: Effect of Combined Stimuli to Raise Driver Vigilance Using

Vibration and Auditory Stimulus, 17th ITS world congress (ITSWC2010), Paper No. TP022-1, Busan(Republic

of Korea), 2010/10.

Kawanaka, H.,22) Kosaka, S., Yamakoshi, Y., and Iwahori, Y.: Extended Texture Image Using Poisson Image

Editing and Image Quilting, 2010 Workshop on Picture Coding and Image Processing (WPCIP 2010), WP2-

23, pp.82-83, Nagoya(Japan), 2010/12.

Kohama, K., Yoshida, H., and 23) Toda, N.: Statistical Model analysis of Attentional eff ects on Fixational Drift Eye

Movements, The Fourth International Workshop on Image Media Quality and its Applications, IMQA2010,

Tokyo, Japan, 2010/5.

Kywe, W.W.24) and Murakami, K.: NEW APPROACH TO IMAGE PROCESSING METHODS BY ANYTIME

ALGORITHM FOR THE OVERALL RESULT UNDER TIME CONSTRAINT, Proc. of International Workshop on

Advanced Image Technology 2010 (IWAIT2010), CD-ROM (6pages), Kuala Lumpur (Malaysia), 2010/1.

Miura, M.25) , Obata, K., and Yoshioka, H.: Vegetation Isoline Equations for Atmosphere-Canopy-Soil

System of Layer with Second Order Interaction Term, in Proc. SPIE, vol.7809, 780906, 7 pages,

DOI:10.1117/12.860432, San Diego(USA), 2010/8.

Miura, M.26) , Obata, K., and Yoshioka, H.: Vegetation Isoline Equations for Analysis of Hyper-Spectral Data

with Higher Order Interaction Terms, in Proc. Geoscience and Remote Sensing Symposium 2010 IEEE

International, pp.1031-1034, Honolulu(USA), 2010/7.

Miyaji, M., 27) Kawanaka, H., Oguri, K.: Study on Eff ects of Adding Pupil Diameter as Recognition Features for

Driver's Cognitive Distraction Detection, IEEE IET International Symposium on Communication Systems,

Networks and Digital Signal Processing (CSNDSP 2010), Nets4Cars7, Newcastle(United Kingdom), 2010/6.

Miyaji, M., 28) Kawanaka, H., Oguri, K., and Danno, M.: Eff ect of Pattern Recognition Features on Detection for

Driver's Cognitive Distraction, 13th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC

2010), MC4.1, Madeira Island(Portugal), 2010/9.

Mouri, M., Funase, A., Takumi, I., Cichocki, A., Yasukawa, H. and Hata, M.: Environmental Electromagnetic 29)

Source Signal Estimation using Non-negative Matrix Factorization Minimizing Ouasi-l1 Norm, 2010 Asian-

Pacifi c Radio Science Conference Processing, p.GP-1, Toyama(Japan), 2010/9.

Muramatsu, M., Ogiso, M., 30) Yokota, Y. and Moriyama: A. Biogeography inferred from DNA barcodes of Tokai

hilly land element plants. International Symposium on Biodiversity Sciences, p.135, Nagoya(Japan), 2010/8.

Nakanishi R.31) , Maeno J., Murakami K., Naruse T.: An Approximate Computation of the Dominant Region

Diagram for the Real-time Analysis of Group Behaviors, RoboCup2009: Robot Soccer World Cup XIII (LNAI

5949), pp.228-239, Springer, 2010/3.

2010 年度

- 79 -

Naruse T.32) , Masutani Y., Mitsunaga N., Nagasaka Y., Fujii T., Watanabe M., Nakagawa Y., Naito O.: SSL-

Humanoid RoboCupSoccer using humanoid robots under the global vision, Proc. of the 2010

International RoboCup Symposium, CDROM, 2010/6.

Obata, K.33) , and Yoshioka, H.: Inter-Algorithm Relationships for Retrievals of Fraction of Vegetation Cover

in a Framework of Linear Mixture Model, in Proc. ISPRS TC VIII Symposium 2010 in CD-ROM, 6 pages,

Kyoto(Japan), 2010/8.

Obata, K.34) , and Yoshioka, H.: Error Bounds of Area-Averaged NDVI Induced by Differences in Spatial

Resolution Under a Multiple-Endmember Linear Mixture Model”, in Proc. ISPRS TC VIII Symposium. 2010 in

CD-ROM, 6 pages, Kyoto(Japan), 2010/8.

Obata, K.35) , Miura, M., and Yoshioka, H.: Scaling Effect of Fraction of Vegetation Cover Retrieved

by Algorithms based on Linear Mixture Model, in Proc. SPIE, vol.7809, 780905, 9 pages, DOI:

10.1117/12.860440, San Diego(USA), 2010/8.

Ogihara, H.36) , and Yasukawa, H.: A Study on Improving OFDM Performance by Controlling Speed of Rotating

Circular Array Antenna, International Symposium on Communications and Information Technologies 2010

(ISCIT 2010), pp.651-654, Tokyo(Japan), 2010/10.

Okuda, T.37) : Assessing Knowledge Worker Outcome: Performance Assessment Using a Method Inspired by

Baseball and Sabermetrics, Proceeding of IEEE International Professional Communication Conference 2009

(IPCC2010), pp.216-218, Enschede(The Netherlands), 2010/7．

Okuda, T.38) , Fujita N., Iwata Y., Ideguchi T., and Tian X.,: A multi-agent approach to complex queuing

systems' design and operation, The 2nd International Service Innovation Design Conference, pp. 155-160,

Hakodate(Japan), 2010/9.

Ota, M.39) , Kumazawa, H., Shiromoto, K., and Usuda, T.S.: Formula of channel matrix for coded quantum

signals by classical linear codes over Zm, Proceedings of ISITA2010 (2010 International Symposium on

Information Theory and Its Applications), pp.1035-1040, Taichung(Taiwan), 2010/10.

Shimada, N.40) , Itai, A., and Yasukawa, H.: A Study on Using Linear Microphone Array-based Acoustic Sensing to

Detect Approaching Vehicles, International Symposium on Communications and Information Technologies

2010 (ISCIT 2010), pp.182-186, Tokyo (Japan), 2010/10.

Si Si41) : Discrete approximation to operators in white noise analysis, QBIC 国際会議 , 東京理科大学 , 2010/3.

Sogabe, T.42) , Suzuki, A., and Zhang, S.-L.: On a cost-effi cient iteration of Ye’s hybrid method for minimizing

a quadratic function over a sphere constraint, 2nd IMA Conference on Numerical Linear Algebra and

Optimisation, p.16, University of Birmingham(UK), 2010/9.

Takahashi, N., 43) Obata, K., Iwamaru, M., and Yoshioka, H.: Parallel Implementation of Unmixing Algorithm for

Variable-Endmember Linear Mixture Model, in Proc. Geoscience and Remote Sensing Symposium 2010 IEEE

International, pp.967-970, Honolulu(USA), 2010/7.

Takamura, Y., Usami, S., and 44) Usuda, T.S.: On attainment of the capacity of broadband quantum channel

by wavelength division multiplexing, Proceedings of ISITA2010 (2010 International Symposium on

Information Theory and Its Applications), pp.1045-1049, Taichung(Taiwan), 2010/10.

Taura, T.45) , Fukami, K., Yamada, K.: Study on Metal Ion-Mediated Transamination Reactions by the DFT

method: Mechanisms and Stereoselectivities, Proceedings of the 39th International Conference on

Coordination Chemistry (ICCC39), pp.322, Adelaide(Australia), 2010/7.

Taura, T.46) , Kato, Y., Dovalil, N., Comba, P.: Study of Complex Formation and Stability of Cyclic Peptide

Westiellamide Analogues with Copper(II) Ions by Isothermal Titration Calorimetry, Proceedings of the 7th

International Copper Meeting on Copper in Biology (Copper10), pp.70, Alghero(Italy), 2010/10.

Taura, T.47) , Iida, Y.: Structure optimizations and IR, UV, NMR simulations of solvated cyano Metal complexes

by the DFT method, Proceedings of the 2010 International Chemical Congress of Pacifi c Basin Societies,

研究発表

- 80 -

pp.584(INORG), Honolulu(USA), 2010/12.

Tran,K.48) , Ideguchi,T., Tian,X. and Okuda,T.: Development of the Experimental Platform for Evaluating HMI

in Cooperative Collision Warning System, IECE, Proc. of 8th Asia-Pacifi c Symposium on Information and

Telecommunication Technologies(APSITT2010), pp.1-4, Kuching(Malaysia),2010/6

Tsuchida, A.49) , Md. Bhuiyan, S., and Oguri, K.: Estimation of Drivers’ Drowsiness Level using a Neural

Network Based ‘Error Correcting Output Coding’ Method, Proceedings of 2010 IEEE ITSC, pp. 1887-1892,

Portugal(Madeira Island), 2010/9.

Usuda, T.S.50) and Shiromoto, K.: Analytical expression of s-th power of Gram matrix for group covariant

signals and its application, Abstracts of Papers of QCMC2010 (The Tenth International Conference on

Quantum Communication, Measurement and Computation), p.256, Brisbane(Australia), 2010/7.

Usui, S., Yamazaki, T., Ikeno, H., Okumura, Y., Sato, S., 51) Kamiyama, Y., Hirata, Y., Inagaki, K., Ishihara, A.,

Kannon, T.,Kamiji, N. and Akazawa, F.: Simulation Platform: Model simulation on the cloud, Frontiers in

Neuroscience, Conference Abstract, Neuroinformatics2010, D22, Kobe(Japan), 2010/08.

Yokota, Y52) : An attempt at completely defined artificial sea water for the ecotoxicological study, The

4th Bilateral Seminar, Italy-Japan For Conservation of Biodiversity and Sustainability , pp. 15,

Nagakute(Japan), 2010/10.

Yoshinari, A., Goto, T., 53) Nagai, M., Kobashi, T. and Tomita, S.: AN INVESTIGATION Of STRUCTURAL CHANGE

Toward EV In AUTOMOBILE INDUSTRY, Proceedings of the 15th Annual International Conference on

Industrial Engineering Theory, Applications & Practice, pp.155-160, Mexico City(Mexico) 2010/10.

Yoshikawa, S.54) , Ohta, A. and Tsuji, K.,: Modeling Power of Signal Event Asymmetric Choice Nets, Proc. ITC-

CSCC 2010, pp.251-254, Pattaya(Thailand), 2010/7.

Zhang, S.-L., Imakura, A., and 55) Sogabe, T.: GMRES(m) Method with Look-Back-type Restart for Solving

Nonsymmetric Linear Systems, The 7th International Conference on Scientifi c Computing and Application,

Dalian(China), 2010/6.

2010 年度

- 81 -

国内学会

浅井健太郎1) ，金森康和：メディア情報に対する絵文字によるアプローチ，電子情報通信学会技術報告

(SP2010-85)， pp.95-100，愛知県立大学，2010/11．

杜磊 , 2) 曽我部知広 , 張紹良：準最小残差スムージングテクニックを用いた IDR(s) 法，日本応用数理学会

2010 年度年会，pp.23-24，明治大学，2010/9．

Du, L.，3) Sogabe, T., and Zhang, S.-L.：Quasi-minimal residual variant of the IDR(s) method for nonsymmetric

linear systems」，第 39回数値解析シンポジウム，pp.75-78，鳥羽，2010/5．

藤田直也4) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：クラウドコンピューティングにおけるQoE を考慮したリソー

ス追加モデルの提案・評価，情報処理学会マルチメディア，分散・協調とモバイルシンポジウム論文集

(DICOMO2010)，pp. 1851-1856，水明館 ( 岐阜県下呂市 )，2010/7．

藤田直也5) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：古典的秘書問題を基本とした企業の採用活動に対する評価，平

成 22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，G4-4，中部大学 ( 春日井市 )，2010/8．

藤田直也6) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：マルチエージェントシミュレーションによる企業の採用活動戦

略の検討，合同エージェントワークショップ＆シンポジウム 2010(JAWS2010)，O-4，6頁，新富良野プリ

ンスホテル ( 北海道富良野市 )，2010/10．

二村和也，岩堀祐之，福井真二，7) 河中治樹：SVMに基づく真欠陥の識別手法，第８回情報学ワークショッ

プ (WiNF 2010)，pp.63-66，名古屋工業大学，2010/12．

二村和也，岩堀祐之，福井真二，8) 河中治樹：欠陥領域外部の情報を利用した電子基板の欠陥分類，平成 22

年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，N3-7，中部大学，2010/9．

長谷川優9) , 山村毅：日本語文章の難易度判定システムの提案，電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，

G1-8，中部大学，2010/9．

服部和雄，後藤時政，富田茂，吉成亮，10) 永井昌寛，小橋勉，近藤高司，鈴木達夫：EVの普及が中小企業の

技術経営に及ぼす影響と課題について，愛知工業大学本山キャンパス，2010/9．

服部将太11) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：ネットワークロボットシステムの実装とその信頼性評価，情報

処理学会第 72回全国大会，1N-5，2頁，東京大学本郷キャンパス ( 東京都文京区 )，2010/3．

服部将太12) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：ネットワークロボットシステムの実装とその信頼性評価，情

報処理学会マルチメディア，分散・協調とモバイルシンポジウム論文集 (DICOMO2010)，pp. 1508‒1511，

水明館 ( 岐阜県下呂市 )，2010/7．

林英志13) ，日高隆博，山本晋一郎，小林隆志，上原正太，間瀬順一，鈴村延保，阿草清滋：メタ情報とコンテ

キスト情報を用いた入力補完機能とXPath 入力への応用，情報処理学会第 167 回ソフトウェア工学研究会，

国立情報学研究所，2010/3．

Hida, T., 14) Si Si：空間・時間・ノイズ，量子科学における双対性とスケールシンポシウム，数理解析研究所，

2010/11．

平田達織15) ，河中治樹，Md. Shoaib Bhuiyan，小栗宏次：ドライバー常時モニタリングのためのステアリング

ホイールカメラ配置評価アルゴリズム，情報処理学会高度交通システム研究会 (ITS)( 共催MBL)，Vol.2010-

ITS-43，No.18，pp.1-8，神戸大学，2010/11．

平田達織16) ，河中治樹，Md. Shoaib Bhuiyan，小栗宏次：ドライバー常時モニタリングを目指したステア

リングへの車載カメラ配置，平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，E4-2，中部大学，

2010/9．

今倉暁，17) 曽我部知広，張紹良： Look-Back GMRES(m) 法の収束の振る舞いについて，日本応用数理学会

2010 年度年会，明治大学，pp. 25-26，2010/9．

今倉暁，18) 曽我部知広，張紹良：非対称線形方程式のための Look-Back GMRES(m) 法　―誤差方程式に基づく

GMRES(m) 法の拡張―，日本応用数理学会 2010 年研究部会連合発表会，筑波大学，2010/3．

研究発表

- 82 -

Inagaki, K., Kannon, T., 19) Kamiyama, Y., Satoh, S., Kamiji, N., Hirata, Y., Ishihara, A., Shouno, H. and Usui, S.:

Large-scale simulation of a whole visual system，第2回　バイオスーパーコンピューティングシンポジウム，

東京，2010/3．

稲垣多朗20) ，前野順也，村上和人，成瀬正：ロボカップ小型ロボットリーグにおける守備状況の評価指標：安

全領域，第 8回情報学ワークショップ (WiNF2010)，名古屋工業大学 /名古屋，2010/12．

猪熊貴堂21) ，村上和人：移動物体を含む多段階露出画像からの高ダイナミックレンジ画像生成法，映像情報

メディア学会メディア工学研究会 ( サマーセミナー 2010)，ME2010-114，pp.9-12，ほてる大橋 /新潟，

2010/8．

井上源太22) ，太田淳，辻孝吉：拡張ペトリネットを用いたデマンドバスシステムモデルの提案と検討，計測自

動制御学会第 48回離散事象システム研究会，pp.7-12，名城大学，2010/12．

石榑太一23) ，金森康和：地下鉄車内におけるアナウンスの明瞭度について，電子情報通信学会総合大会，東北

大学，2010/3．

石榑太一24) ，金森康和：音声強調を用いた地下鉄アナウンスの可聴性の改善について，電子情報通信学会技術

報告 (SP2010-87)，pp.107-112，愛知県立大学，2010/11．

板井陽俊25) ，船瀬新王，Cichocki，A.，安川博：メジアンを用いた教師信号つき外積展開の解法と脳波解析へ

の応用，電子情報通信学会技術研究報告 ( スマートインフォメディアシステム研究会 )，Vol.110，No.74，

SIS2010-2，pp.7-12，網走市民会館中会議室，2010/6．

板井陽俊26) ，船瀬新王，Cichocki，A.，安川博：教師信号つき外積展開を用いた脳波信号の眼電位除去とその

高速解法，第 25回生体生理工学シンポジウム論文集，pp.27-30，岡山大学，2010/9．

伊藤義尚27) ，板井陽俊，安川博，内匠逸，畑雅恭：HMMを用いた環境電磁波における異常電磁放射信号の検出，

電子情報通信学会 2010 年総合大会，A-4-16，東北大学，2010/3．

岩堀祐之，岩井一樹，28) 河中治樹，春日井邦夫： Fast Marching Method を用いた内視鏡画像からの形状復

元，画像の認識理解シンポジウム (MIRU 2010)，IS1-51，pp.384-391，釧路市観光国際交流センター，

2010/7．

岩井一樹，岩堀祐之，福井真二，29) 河中治樹，春日井邦夫： Fast Marching Method の点光源と透視投影への拡張，

2010 年電子情報通信学会総合大会講演論文集，D-12-58，p.169，東北大学，2010/3．

岩田康伸30) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：マルチエージェントシステムによる待ち行列システムの設計手

法に関する研究－多様な利用者とサーバを考慮して－，第 37回日本OR学会中部支部研究発表会，pp. 5-8，

第二豊田ビル西館 ( 名古屋市 )，2010/3．

神保秀一，Morassi，A.，中村玄，31) 代田健二：Numerical method for damage identifi cation in steel-concrete

composite beams by fi nite eigendata，日本応用数理学会 2010 年研究部会連合発表会，筑波大学，2010/3．

神保秀一，Morassi，A.，中村玄，32) 代田健二：周波数データを用いた鉄とコンクリートによる合成梁の欠陥

同定問題に対する数値計算法，第 59回理論応用力学講演会，pp.351-352，日本学術会議，2010/6．

神保秀一，Morassi，A.，中村玄，33) 代田健二：有限個周波数データを用いた合成梁の欠陥同定問題に対する

数値解法，京都大学数理解析研究所共同研究集会「偏微分方程式の逆問題解析とその周辺分野に関する研究」，

京都大学，2010/6．

神保秀一，Morassi，A.，中村玄，34) 代田健二：An iterated method for damage identifi cation of steel-concrete

composite beam with fi nite eigendata，日本応用数理学会 2010 年度年会，pp.81-82，明治大学，2010/9．

鍛島吉雅35) ，山崎陽一，戸田尚宏：Dual Energy CT に用いるエネルギー分析検出器のエネルギー分割数につい

て，日本生体医工学会東海支部学術集会，講演論文集 p.39（論文番号：25），スズケン本社，2010/10．

鍛島吉雅36) ，山崎陽一，戸田尚宏：Dual Energy CT に用いるエネルギー分析検出器のエネルギー分割数につい

て，電気関係学会東海支部連合大会，論文番号：P1-1，中部大学，2010/8．

神谷卓史37) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：走行車群における管理方式とその評価実験、電子情報通信学会

信学技報，IN2009-192，pp.289-294，宮崎，2010/3．

神谷卓史38) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：走行車群における管理方式とその評価実験，情報処理学会創立

2010 年度

- 83 -

50 周年記念 ( 第 72回 ) 全国大会，2ZA-3，東京大学，2010/3 ．

兼弘光明39) ，石川美緒，戸田尚宏：眠気誘発時の脳波の高次スペクトル解析，ME とバイオサイバネティック

ス研究会（MBE），Vol.109，pp.33--36，玉川大学，東京，2010/3．

兼弘光明40) ，戸田尚宏：眠気誘発時の脳波のバイコヒーレンスとモデルによる解釈，日本生体医工学会東海支

部学術集会，講演論文集 p.17（論文番号：3），スズケン本社，2010/10．

加藤敬介41) ，戸田尚宏：局在化非線形自己回帰モデルのパラメータ推定に関する一検討，ME とバイオサイバ

ネティックス研究会（MBE），Vol.109，pp.161-166，玉川大学，東京，2010/3．

加藤了也42) ，田学軍，井手口哲夫，奥田隆史：期待混雑度を用いた信号と車両制御による渋滞緩和策の検討，

情報処理４３回 ITS 研究会，Vol.2010-ITS-43 No.13，神戸大学，2010/11．

加藤友和43) 小栗宏次：野球観戦時における情動変化に伴う生体信号変化 , 平成 22年度電気関係学会東海支部

大会，p3-2，中部大学，2010/8．

加藤友佳子44) ，金森康和：ニュース音声の音響特徴と聴覚印象について，電子情報通信学会総合大会，東北大学，

2010/3．

河合功介45) ，田学軍，井手口哲夫，奥田隆史 : マルチエージェントによるプラトゥーン走行グループ構成の検討，

Vol.2010-ITS-43，No.12，神戸大学，2010/11．

河合良哉46) ，田学軍，井手口哲夫，奥田隆史：高スループット無線ＭＡＣプロトコルの提案と検討，情報処理

４３回 ITS 研究会，Vol.2010-ITS-43 No.7，神戸大学，2010/11．

河村亮太47) ，河中治樹，Md．Shoaib Bhuiyan，小栗宏次：ステアリング振動と車体振動模擬音の組合せによ

るドライバ覚醒維持効果の多角的検証，第 8回情報学ワークショップ (WiNF 2010)，pp.17-22，名古屋工

業大学，2010/12．

河村亮太48) ，小栗宏次：ステアリング振動刺激によるドライバの眠気遅延効果，第 25回生体生理工学シンポ

ジウム (BPES2010)，pp.85-88，岡山大学，2010/9．

木村龍明49) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：客同士の協調行動を用いた待ち時間の改善手法の提案，平成

22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，G4-5，中部大学 ( 春日井市 )，2010/8．

岸本航50) ，村上和人：視線情報を用いた誘目度評価に関する一考察，映像情報メディア学会メディア工学研

究会 ( サマーセミナー 2010)，ME2010-121，pp.33-34，ほてる大橋 /新潟，2010/8．

北田博也51) ，村上和人：パノラマ画像のサムネイル生成に関する一考察，映像情報メディア学会メディア工学

研究会，ME2010-98，pp.51-54，ATR/ 奈良，2010/5．

北田博也52) ，村上和人：スケールスペース解析に基づく非類似部分領域を用いたサムネイル生成の一手法，映

像情報メディア学会メディア工学研究会，ME2010-169，pp.25-28，首都大学東京 /東京，2010/12．

小林隆志，大須賀俊憲，上原伸介，蛭牟田英治，53) 林英志，間瀬順一，山本晋一郎，渥美紀寿，川口直弘，鈴

村延保，阿草清滋：CX-Checker: 柔軟なカスタマイズが可能な C言語コーディングルールチェッカー，情報

処理学会創立 50周年記念（第 72回）全国大会講演論文集，東京大学，2010/3．

小島真穂54) ，金森康和，犬飼隆：名古屋弁らしさに関する初歩的検討，電子情報通信学会総合大会，東北大学，

2010/3．

高坂真一，55) 河中治樹，山腰悠介，岩堀祐之：イメージキルティングにポアソン合成を利用したシームレスな

テクスチャ合成，平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，Q1-1，中部大学，2010/9．

日下太智56) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍 : 処理率局所追加型待ち行列システムを用いたクラウドコンピュー

ティングサービスにおけるリソース提供システムの検討，情報処理学会マルチメディア，分散協調とモバイ

ルシンポジウム論文集 (DICOMO2010)，pp.718-721，水明館 ( 岐阜県下呂市 )，2010/7．

日下太智57) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍 : クラウドコンピューティングにおけるサイジング手法の検討，

電子情報通信学会情報ネットワーク研究会，vol.110，no.191，IN2010-63，pp.115-120，東北大学青葉台キャ

ンパス ( 仙台市 ) ，2010/9．

Maeno, J.58) , Ishikawa, A., Murakami, K. and Naruse, T.: Safety region: an index for evaluating the situation of

RoboCup soccer game，人工知能学会第 31回 SIG-CHALLENGE 研究会，大阪工業大学／大阪市，2010/5．

研究発表

- 84 -

前島隆也59) ，安川博，板井陽俊：足音を用いた歩行者数推定に関する一検討，電子情報通信学会技術研究報告 ( ス

マートインフォメディアシステム研究会 )，Vol.109，No.447，SIS2009-72，pp.129-133，神奈川工科大学，

2010/3．

三浦宗徳60) ，小畑建太，吉岡博貴：高次の相互作用を考慮した反射率間関係式の導出，第 17 回リモートセン

シングフォーラム資料，pp.31-32，東京，2010/3．

長橋茂頼，高村祥夫，61) 臼田毅，内匠逸：量子誤り訂正符号を用いた 2-EPP のシミュレーション，平成 22年

度電気関係学会東海支部連合大会，L1-3，2010/8．

長橋茂頼，山口悟，62) 臼田毅，内匠逸：量子誤り訂正符号と二分探索を用いた双方向エンタングルメント

純粋化プロトコルの特性，第 33回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.186-190，長野県松代，

2010/12．

中平健治，63) 臼田毅：自己対称的な混合状態信号系における平均誤り率規準での量子最適測定の性質，第 33

回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.73-78，長野県松代，2010/12．

永井昌寛64) ，後藤時政，富田茂，小橋勉，吉成亮，服部和雄，山本勝：電気自動車移行による東海ものづくり

産業構造への影響，愛知工業大学自由が丘キャンパス，2010/7．

永井昌寛65) ，山本勝，横山淳一：市町村から見た保健医療福祉包括ケアシステムの評価，日本経営診断学会中

部部会，愛知工業大学自由が丘キャンパス，2010/7．

永井昌寛66) ，山本勝，横山淳一：市町村から見た保健医療福祉包括ケアシステムの評価，日本経営診断学会第

43回全国大会予稿集，pp.82-84，亜細亜大学，2010/9．

長瀬敦嗣67) , 小栗宏次：近赤外分光法を用いた不快聴覚刺激に伴う前頭前皮質領域における脳血流動態計測 ,

平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会 , 中部大学 ( 春日井市 )，2010/8．

長瀬敦嗣68) , 小栗宏次：不快聴覚刺激に伴う前頭前皮質における血流動態変化：近赤外分光法 (NIRS) による検

討 , 平成 22年度日本生体医工学会東海支部大会 , pp.58, 2010/10．

長瀬敦嗣69) ，小栗宏次：NIRS 信号に基づく聴覚刺激呈示に伴う不快情動の判別に関する研究 (MBE2010-66,

NC2010-77)，pp.63-68，名古屋大学，2010/12．

長瀬敦嗣70) ，小栗宏次：SVMを用いた前頭前皮質領域におけるNIRS 信号からの不快情動の判別，第 8回情報

学ワークショップ (WiNF 2010)，pp.7-12，名古屋工業大学，2010/12．

中村真彦71) ，渡邉教博：セルオートマトン法による緊急時における人の行動シミュレーション――室内に障

害物が存在する場合――，情報学ワークショップ 2010(WiNF2010) 論文集，pp.67-72，名古屋工業大学，

2010/12．

中村慎吾72) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：マルチエージェントシミュレーションによる車両挙動と車々間

通信特性のモデリングと評価，構造計画研究所，第 10回MAS コンペティション要旨集，東京，2010/3．

中村慎吾73) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史　：車々間通信を利用した運転支援システムの評価シミュレーショ

ンの構築，情報処理学会創立 50周年記念 ( 第 72回 ) 全国大会，2ZA-5，東京大学，2010/3．

中村慎吾74) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：通信統計データを用いた運転支援システム評価シミュレータの

試験的構築，情報処理学会，DICOMO2010 シンポジウム論文集，pp.434-437，下呂，2010/7．

中村慎吾75) ，岡村拓，井手口哲夫，田学軍 ,　奥田隆史　：走行車群におけるグループ形成アルゴリズムと通信

方式に関する評価，情報処理学会，DICOMO2010 シンポジウム論文集，pp.427-433，下呂，2010/7．

中村慎吾76) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：異機種シミュレータ連携による統合シミュレータ構築の検討，

情報処理学会，第 9回情報科学技術フォーラム (FIT2010) 講演論文集，pp.351-352，九州大学，2010/9．

中尾翔77) 、太田淳、辻孝吉：ペトリネットの故障診断に関する一考察，電子情報通信学会総合大会，pp.161-

161，東北大学，2010/3．

二宮裕貴78) ，村上和人：顔の温度分布特徴に基づく個人認証の一手法，映像情報メディア学会メディア工学研

究会，ME2010-171，pp.33-36，首都大学東京 /東京，2010/12．

西田一暁79) ，太田征輝，臼田毅：量子最適受信機を用いた場合の CPPM鍵生成レートの考察，平成 22年度電

気関係学会東海支部連合大会，L1-6，2010/8．

2010 年度

- 85 -

西田一暁80) ，竹下正樹，太田征輝，臼田毅：量子最適受信機と半古典的量子受信機の特性比較，第 33回情報

理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.79-82，長野県松代，2010/12．

丹羽智紀，81) 太田征輝，宇佐見庄五，臼田毅：M相 PSK コヒーレント状態信号に対する量子最適受信機の実

現法の考察，平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会，L1-4，2010/8．

丹羽智紀，82) 太田征輝，宇佐見庄五，臼田毅：多元コヒーレント状態信号に対する量子最適受信機の実現に向

けて，第 33回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.83-88，長野県松代，2010/12．

法月亮真83) ，村上和人：部分的に隠蔽された顔の方向推定手法について，映像情報メディア学会メディア工学

研究会，ME2010-156，pp.65-67，まつや千千 /福井，2010/10．

小畑建太84) ，吉岡博貴：反射スペクトルの不確定性に起因する緑被率推定誤差の手法間関係式の導出，第 49

回日本リモートセンシング学会学術講演会論文集，pp.33-34，鹿児島，2010/11．

小畑建太85) ，吉岡博貴：線形混合モデルにもとづく緑被率推定値領域平均値の解像度依存性 ”，G空間 EXPO

学生フォーラム，4 pages，横浜，2010/9．

小畑建太86) ，吉岡博貴：線形混合モデルにもとづく緑被率推定値（領域平均値）の解像度依存性，第 48回日

本リモートセンシング学会学術講演会論文集，pp.7-8，つくば，2010/5．

小畑建太87) ，三浦宗徳，吉岡博貴：線形混合モデルに基づくNDVI の解像度依存性：エンドメンバー数の影響

について，第 17回リモートセンシングフォーラム資料，pp.45-46，東京，2010/3．

荻原宏典88) ，水上太介，安川博：円形アレーアンテナの回転数制御によるOFDM周波数オフセット補償法に

関する検討，電子情報通信学会 2010 年総合大会，A-20-3，東北大学，2010/3．

荻原宏典89) ，安川博：円形アレーアンテナの回転数制御によるOFDM 受信特性改善に関する検討，電子情報

通信学会技術研究報告 ( 無線通信システム研究会 )，Vol.110，No.77，RCS2010-31，pp.79-83，京都大学，

2010/6．

荻原宏典90) ，安川博：円形回転アンテナを用いたOFDM受信機の受信特性評価，電子情報通信学会技術研究

報告 ( スマートインフォメディアシステム研究会 )，SIS2010-33，Vol.110，No.189，長崎県勤労福祉会館

第 3中会議室，pp.99-104，2010/9．

太田淳91) ，Liu, G.J.，辻孝吉，Jiang, C.J.，Chao, D.Y.：構造的弱パーシステントネットの活性問題の計算量，電

子情報通信学会技術研究報告 (CST2010-23)，vol.110，no.86，pp.127-132，北見工業大学，2010/6．

岡村拓92) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：走行車群におけるグループ形成に関する通信方式の評価，情報処

理学会創立 50周年記念 ( 第 72回 ) 全国大会，2ZA-4，東京大学，2010/3．

沖田和紀93) ，板井陽俊，鷲見祐司，安川博：稼働率を考慮した片方向通信方式によるセンサネットワークの

特性評価，電子情報通信学会技術研究報告 ( ユビキタスセンサネットワーク研究会 )，Vol.110，No.130，

USN2010-11，pp.35-40，筑波大学，2010/7．

沖田和紀94) ，板井陽俊，安川博：センサネットワークシステムにおけるセンサ数増大に関する一検討，電子情

報通信学会 2010 年総合大会，A-20-7，東北大学，2010/3．

奥田隆史95) ：図書情報・書評共有システムを利用した講義について，3a-106-05，2pages，日本教育工学会第

26回全国大会，金城学院大学 ( 名古屋市 )，2010/9．

恩田和樹96) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：低速移動体を利用したデータ配送システムにおけるデータ優先

度に基づく経路制御手法の検討，電子情報通信学会 2010 ソサイエティ大会講演論文集，B-15-16，大阪府

立大学中百舌鳥キャンパス ( 大阪府堺市 )，2010/9．

恩田和樹97) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：低速移動体を利用した蓄積転送型データ配送手法の検討，電子

情報通信学会情報ネットワーク研究会，vol. 110，no. 341，IN2010-114，pp. 99-104，広島市立大学 ( 広島市 )，

2010/12．

太田征輝98) ，熊澤秀幸，臼田毅：Zmと Fm上の線形符号で構成される量子信号系の相互情報量比較，平成 22

年度電気関係学会東海支部連合大会，L1-5，2010/8．

太田征輝99) ，城本啓介，臼田毅：整数環上の任意の線形符号による量子信号系の通信路行列公式，第 33回情

報理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.512-517，長野県松代，2010/12．

研究発表

- 86 -

相良純平100) ，村上和人：色相・彩度・明度の顕著性と目立ち度の関係に関する一考察，映像情報メディア学会

メディア工学研究会，ME2010-175，pp.49-52，首都大学東京 /東京，2010/12.

関文貴101) ，日高隆博，山本晋一郎，小林隆志，手嶋茂晴，阿草清滋：制御ソフトウェアの固定小数点演算化ツー

ルの設計と実装，情報処理学会第 167 回ソフトウェア工学研究会，国立情報学研究所，2010/3．

柴田和宏，岩堀祐之，福井真二，102) 河中治樹： 1 枚の走査型電子顕微鏡画像からの形状復元，平成 22年度電

気関係学会東海支部連合大会講演論文集，Q5-6，中部大学，2010/9．

嶋田直人103) ，板井陽俊，安川博：マイクロホンアレイを用いた音響センシングによる接近車両検出に関する

一検討，電子情報通信学会技術研究報告 ( スマートインフォメディアシステム研究会 )，Vol.109，No.447，

SIS2009-71，pp.125-128，神奈川工科大学，2010/3．

清水悟104) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：マルチエージェントシステムを用いた SECI モデルにおける知

識共有化の評価，平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，G4-3，中部大学 ( 春日井市 )，

2010/8．

篠原孝幸，岩堀祐之，105) 河中治樹，春日井邦夫：形状特徴と色情報を用いた内視鏡画像からのポリープの自動

検出，画像の認識理解シンポジウム (MIRU 2010)，IS3-40，pp.1833-1839，釧路市観光国際交流センター，

2010/7．

Si Si106) ：Levy の安定過程からベキ乗分布へ，数学史シンポジウウム，津田塾大学、東京、2010/10.

曽我部知広107) ，星健夫，張紹良，藤原毅夫：複素対称行列を係数に持つ一般化シフト線形方程式の数値解法，

日本応用数理学会 2010 年度年会，明治大学，pp. 243-244，2010/9．

曾根大樹108) ，神山斉己：生理学・解剖学的な特性に基づいた錐体視細胞の数理モデル，第 25回生体・生理工

学シンポジウム論文集，BPES2010，2A3-2，pp.201-204，岡山大学，2010/9．

須藤勇人109) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：ユーザ協調行動と無線通信システムとの関係 '，電子情報通

信学会 2010 ソサイエティ大会講演論文集，B-8-26，大阪府立大学中百舌鳥キャンパス ( 大阪府堺市 )，

2010/9．

須藤勇人110) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：ユーザ協調行動による無線通信プロトコルの性能変化，電子情

報通信学会情報ネットワーク研究会，vol.110，no.289，I IN2010-92，pp.65-70，福岡工業大学 ( 福岡市東

区 )，2010/11．

杉山大一111) ，太田淳，辻孝吉：マークグラフを用いたシステムの故障診断に関する研究，計測自動制御学会第

48回離散事象システム研究会，pp.19-24，名城大学，2010/12．

鷲見祐司112) ，水上太介，板井陽俊，安川博：センサネットワークにおける伝送誤り率を考慮した片方向通信方

式の一検討，電子情報通信学会 2010 年総合大会，A-20-6，東北大学，2010/3．

鈴木英友113) ，太田淳，辻孝吉：量子ペトリネットモデルのユニタリ解析の改善，計測自動制御学会第 48回離

散事象システム研究会，pp.37-42，名城大学，2010/12．

田原学114) ，渡邉教博：セルオートマトン法を用いた高速道路の料金所における交通流のモデル化，情報学ワー

クショップ 2010（WiNF2010）論文集，pp.73-78，名古屋工業大学，2010/12．

髙橋さゆり115) ，小栗宏次：加速度脈波の成分間時間を用いた高齢者血圧変動量推定，日本生体医工学会東海支

部大会，pp.33，スズケン本社，2010/10．

髙橋さゆり116) ，小栗宏次：加速度脈波成分間時間を用いた単一センサによるカフレス血圧変動量推定，第８回

情報学ワークショップ (WiNF 2010)，pp.13-16，名古屋工業大学，2010/12．

竹下正樹117) ，太田征輝，臼田毅：ポストセレクションによる CPPM鍵生成レートの改善，平成 22年度電気関

係学会東海支部連合大会，L1-7，2010/8．

竹下正樹118) ，西田一暁，太田征輝，臼田毅：CPPM鍵生成に対する減衰の影響，第 33回情報理論とその応用

シンポジウム予稿集，pp.278-283，長野県松代，2010/12．

竹内博貴119) ，高村祥夫，臼田毅：減衰を受けた擬似ベル状態の EoF とテレポーテーション Fidelity について，

平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会，L1-1，中部大学，2010/8．

竹内博貴120) ，高村祥夫，臼田毅：擬似ベル状態に対する減衰の影響 : EoF と通信路容量，第 33回情報理論と

2010 年度

- 87 -

その応用シンポジウム予稿集，pp.181-185，長野県松代，2010/12．

谷口一平121) ，山村毅：新聞記事検索における格表現インデックスへの情報付加，電気関係学会東海支部連合大

会講演論文集，G2-2，中部大学，2010/9．

田浦俊明122) ，加藤祐樹：コンバピーター，銅 (II) イオンと環状ペプチドwestiellamide 類似体との錯形成反応

と安定度，第 60回錯体化学討論会講演要旨集，pp.239，大阪市，2010/9．

戸田尚宏123) ，長坂英一郎，工藤英貢，吉川眞男：PuREC( ピュレック ) におけるハムノイズ除去法，第 58回日

本臨床視覚電気生理学会，アフタヌーンセミナー，p.41，2010/10．

富澤秀治124) ，永井昌寛，太田淳：救急医療システムを対象としたカラーペトリネットシミュレーションモデ

ルの提案と検討，電子情報通信学会技術研究報告 (CST2009-48)，pp.61-66，豊田中央研究所・長久手町，

2010/1．

チャンキエン125) ，井手口哲夫，奥田隆史，田学軍：車々間通信を用いた運転支援システムの評価実験プラット

フォーム (ARDS-Platform) のに開発，情報処理学会研究報告，Vol.2010-MBL-52，No.3，pp.1-5，東京大学，

2010/1．

チャンキエン126) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：運転支援のための ARDS-Platform による合意形成の評価，

情報処理学会創立 50周年記念 ( 第 72回 ) 全国大会，1ZA-4，東京大学，2010/3．

チャンキエン127) ，井手口哲夫，田学軍，奥田隆史：車々間通信による運転支援システムの評価実験プラットフォー

ム (ARDS-Platform) の開発と評価実験，情報学ワークショップ (WiNF2010) 論文集，pp.121-126,　名古屋

工業大学，2010/12．

上原伸介，小林隆志，渥美紀寿，128) 山本晋一郎，阿草清滋：トレースに基づくデバッグにおける欠陥箇所発

見支援手法，ソフトウェア工学の基礎XVII ( 第 17 回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ FOSE2010)，

pp.55-64，越後湯沢，2010/11．

卜部静香129) ，奥田隆史，井手口哲夫，田学軍：ホワイトボードマーカーペンの最適補充スケジューリングモデ

ルの検討，平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会講演論文集，D4-5，中部大学 ( 春日井市 )，2010/8．

山腰悠介，130) 河中治樹，岩堀祐之：サッカー試合映像における不鮮明な遠方選手の姿勢認識に関する検討，第

８回情報学ワークショップ (WiNF 2010)，pp.57-62，名古屋工業大学，2010/12．

山腰悠介，131) 河中治樹，岩堀祐之：固有空間法での姿勢推定における画像解像度の影響，平成 22年度電気関

係学会東海支部連合大会講演論文集，N2-7，中部大学，2010/9．

山下達也，宮田孝史，132) 曽我部知広，張紹良：一般化固有値問題に関する Arnoldi 法の拡張，日本応用数理学

会 2010 年度年会，明治大学，pp.37-38，2010/9．

山下達也，宮田孝史，133) 曽我部知広，張紹良：実対称一般化固有値問題に対する Arnoldi(M,W) 法，第 39回

数値解析シンポジウム，pp．63-66．三重県，鳥羽，2010.5．

山崎陽一134) ，戸田尚宏：非対称フィルタ法のコーンビームX線 CTへの拡張，日本生体医工学会東海支部学術

集会，講演論文集 p.40（論文番号：26），スズケン本社，2010/10．

楊済栄，今倉暁，135) 曽我部知広，張紹良：デフレーションを用いた GMRES(m) 法に対する LOOK-BACK 型のリ

スタートの適用，日本応用数理学会「行列・固有値の解法とその応用」研究部会第 10 回研究会，国立情報

学研究所，2010/11．

安川博136) ：環境電磁波観測による地殻変動予兆信号検出に関する検討，「医学・工学における逆問題とその周

辺 (2)」研究会，統計数理研究所，2010/11．

矢崎良明，山口悟，高村祥夫，宇佐見庄五，137) 臼田毅：異なるエンタングルメント純粋化プロトコルの性能比較，

平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会，L1-2，2010/8．

矢崎良明，高村祥夫，宇佐見庄五，138) 臼田毅：有限ペア数に対するエンタングルメント純粋化プロトコルの性

能比較，第 33 回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，pp.191-195，長野県松代，2010/12．

横井都司如139) ，小栗宏次：ドライビングシミュレータを用いた心拍情報からのドライバ精神負荷状態の推定，

平成 22年度電気関係学会東海支部連合大会，E4-6，中部大学，2010/8．

横井都司如140) ，小栗宏次：ドライバ精神負荷状態の主観的評価値推定 , 情報処理学会第 43回 ITS 研究会，

研究発表

- 88 -

Vol.2010-ITS-43，No.19，神戸大，2010/11．

横尾晃大141) ，板井陽俊，安川博：圧力センサモデルにおける人の挙動推定法に関する一検討，平成 22年度電

気関係学会東海支部連合大会講演論文集，O4-6，中部大学，2010/9．

横田幸雄142) ：Yolk protein in the echinoderm, and Attempt at completely defi ned artifi cial sea water，水腔動物

（Ambulacraria）の発生生物学，三浦市，2010/11．

横山淳一，山本勝，143) 永井昌寛：医師会情報化におけるペーパーレス化に関する現状と分析，愛知工業大学本

山キャンパス，2010/8．

横山淳一，山本勝，144) 永井昌寛：医師会情報化におけるペーパーレス化に関する現状と分析，日本経営診断学

会第 43回全国大会予稿集，pp.86-89，亜細亜大学，2010/9．

横山真由145) ，小栗宏次：車両周辺映像の提示方法におけるドライバの認知負荷評価 , 第８回情報学ワークショッ

プ (WiNF2010)，pp.41-46，名古屋工業大学，2010/12．

横山祐司146) ，日高隆博，山本晋一郎，小林隆志，手嶋茂晴，阿草清滋：バリエーション並行開発のための版管

理ツールと統合開発環境，情報処理学会第 167 回ソフトウェア工学研究会，国立情報学研究所，2010/3．

2010 年度

- 89 -

情報科学研究 2010 vol.3

発行日 2011 年 3月 31日

発行者愛知県立大学情報科学研究所

愛知県愛知郡長久手町大字熊張字茨ケ廻間 1522 番 3

電話：0561-64-1111（代表）

http://www.aichi-pu.ac.jp/ist/kyoudou-ken/

作成担当小栗宏次，横田幸雄，林英文，堀田吉彦

印刷株式会社クイックス

名古屋市熱田区桜田町 19-20

情報科学研究2010 vol.3 目次 - 愛知県立大学€¦ · 情報科学共同研究所 - 3 -...

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