◎益富和之（電力中央研究所）

実数値進化計算をノイズを有する問題に適用する際に取られる工夫の一つに，目的関数景観を簡単な関数で近似し，近似景観に対して進化計算を適用する方法がある。目的関数の期待値景観を近似することにより，良好な解を得ることができる。ここで，近似関数として二次関数を用いることを考える。このとき，近似関数の勾配やヘッセ行列が完全にわかっているのに，ブラックボックス関数として進化計算を適用することは，効率が悪いと考えられる。そのため，近似関数の勾配及びヘッセ行列の情報を利用して分布を更新することで，従来の進化計算をそのまま用いる手法であるDX-NES-UEより高速に分布を適応できる，RESとよぶ手法を開発した。本論文では，RESの分布適応挙動を分析し，DX-NES-UEに比べ，真の逆ヘッセ行列への追従性が向上していることを示す。

◎佐々木拓郎，黒澤実花，小原正也，早川雄一朗，野口大輔，金子美泉，内木場文男，齊藤　健（日本大学）

我々はマイクロブレインチップで制御可能な，昆虫型マイクロロボットについて研究を行っている。先に我々は，昆虫型マイクロロボットに形状記憶合金アクチュエータを搭載し，外部からの電源供給下での歩行に成功した。しかし，小型の電源による電源供給が困難であるため，低消費電力化に向けて静電モータによる駆動を目指している。静電モータの駆動回路を昆虫型マイクロロボットに搭載するためには，駆動波形を生成可能なICチップが必要である。そこで，静電モータを駆動可能なマイクロブレインチップについて新たに検討した。静電モータの駆動波形は50~100Hz程度の逆位相の2相方形波である。3MHzで発振する基本回路を100Hzまで低周波化するためは，通常大きなコンデンサ容量が必要である。製作したマイクロブレインチップはニューラルネットワークで大きな遅延を行い，50~100Hzの方形波の出力に成功したので報告する。

◎酒井　徹，吉岡理文，井上勝文（大阪府立大学）

近年，自動車，ロボットの自律走行や拡張現実が注目されている。これらの技術には正確な位置情報や周辺環境の深度情報が必要である。これらの情報を得る手法としてSimultaneous Localization and Mapping(SLAM) という手法が提案されている。SLAM とは，撮影動画からカメラ位置とその周辺環境の3次元マップを同時に推定するものである。その中でも特に，エッジ部分を利用することによって，リアルタイムで動作し，かつ3次元マップが密に復元されるLSD-SLAMが提案されている。一方，視野角が広いカメラを用いることで，同時に取り込める情報が多くなるため，精度の向上が見込める。そこで本研究ではLSD-SLAMを拡張して，前後に2つの魚眼レンズを搭載した全天球カメラを用いたLSD-SLAMシステムを検討する。

◎成田裕樹，日高浩一（東京電機大学）

ロボットがレールなどの固定経路無しで自動的に荷物の運搬を行うためには，運搬目標の位置や障害物の情報が記述されたその作業環境の地図が必要である。このような作業に必要な地図をロボット自身が作成する方法として Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) が提案されている。SLAMを利用してロボットが自動的に地図を作成する方法はいくつか存在するが，LiDARのような広範囲のセンサの使用が想定されている場合が多くRGB-Dセンサのような比較的範囲が狭いセンサでは期待通りに動作せず地図の作成に時間がかかってしまう。そこで本発表ではRGB-Dセンサの利用を想定した自律的な地図作成方法を提案する。また提案法と既存の方法による地図の作成実験を行い，提案法を用いることで既存の方法よりも短時間で地図が作成できることを示す。

◎張　　斌，嶋津恒輝（神奈川大学），金子正秀（電気通信大学），林　憲玉（神奈川大学）

日常生活空間において活動するロボットにおいては，周囲の環境と共存し自らの行動を自律的に決めていく機能が必要となる。単に，安全確保のため周囲の物体（障害物や人）との衝突を回避するだけでなく，不自然な行動や人物へ不快感を与える行動を回避することがロボットの発展と普及のため不可欠である。本研究では，日常的な環境で，物体（人物と物）の属性を考慮し，それらの状態を理解しながら，ロボットに自律的に行動させる手法を提案する。そのためには，対人インタラクションと対物インタラクションをロボットに自律的に生成可能な環境モデルを構築する。物体が潜在的に使用している空間を環境地図に反映し，ロボットの動きに影響することで，人物や物に対し察するインタラクションを行う。家庭やオフィスなどの人間が日常的に生活する場所での移動を想定し，実生活空間における人間共存型ロボットの幅が広がることが期待される。

◎小野寺　裕，朝比奈　努，山下元気，井上　悟，辻田　亘（三菱電機）

The Ultrasound sensor based parking mode determining technique to achieve complete automatic parking system are developed. We revealed the correlation between a parked vehicle orientation and a slope distribution of reflected points from the vehicle measured by ultrasound sensor. The distribution is used as the feature value to classify the parking mode, which is a parallel park or perpendicular park. The experimental results presented to show that our proposed method is feasible to apply for the automatic parking system.

○岡井貴之，平田祥吾，大屋英稔，星　義克（東京都市大学），中野和司（電気通信大学），山口芳裕，五十嵐　昂（杏林大学）

Early recognition of shockable Electrocardiograms (ECGs) such as Ventricular Fibrillation (VF) and Ventricular Tachycardia (VT) is very important problem so as to improve survival rate of patients suffering from sudden cardiac arrest. Thus a large number of recognition algorithms have been proposed, and we have also proposed recognition algorithms based on spectrum feature parameters of ECGs. In this paper, we show evaluation results of our recognition algorithms, and propose an approach to improvement of sensitivity/specificity for PEA.

◎新井将広，佐野勇司（東洋大学）

電子回路の入出力デバイスとして一般的な各種センサ等には，非線形素子も多い。非線形性補正を要するインタフェース回路は小規模で安価に実現でき，可変特性であることが望ましい。従来は可変できない折れ線近似特性等により実現されていた非線形性補正を，我々はMOSFETの弱反転動作時の電圧電流特性に現れる指数特性を活用した小規模回路により実現した。任意のべき指数値に設定可能なべき乗変換回路を設計し試作ICの性能評価をしたところ，信号ダイナミックレンジの拡大が課題であった。今回は，べき乗変換回路を構成する対数変換回路と乗算回路，指数変換回路の各ブロックの基板効果を低減したり回路構成を改良することにより，信号ダイナミックレンジを最大限に拡大できたので報告する。また，従来は電流信号により実現した信号変換を，汎用性の高い電圧信号にすることにより，IoT等に用いられるCMOSマイコンチップへの搭載も可能とした。

○鹿間信介（摂南大学）

模擬インダクタ(simulated inductor)は1H以上の高インダクタンスを抵抗・キャパシタ・増幅器を使って実現でき，IC回路中でフィルタを構成する場合にも利用されている。昨年は電圧ホロワ式模擬インダクタに着目し，音声や生体信号処理向けの低周波用途を想定した各種受動フィルタの設計と特性測定を行なった結果について報告した。その中でバンドパスフィルタとしてQ値の大きな2次LPFと2次HPFを縦続接続した共振BPFについて述べた。しかしこのBPFはLPFとHPFの共振周波数差により，最大利得とQ値が設計値より低くなる問題があった。今回これらの特性を改善するために，LPF，HPFの各段に共振周波数調整機構をもたせることを試みた。本報告では周波数調整の原理とBPF特性の改良実験について述べる。

◎徐　逢員，佐野勇司（東洋大学）

大電流発生装置は電力系統の試験装置やアーク溶接の電源装置などに用いられ，数千Aの出力電流により低抵抗負荷を駆動している。大電流発生装置は電力損失が大きく電力効率の向上が課題になっている。電力損失は内蔵トランスにおける鉄損と銅損が大部分を占め，特に鉄損中の割合が大きいヒステリシス損失を低減する必要がある。本論文においては，トランスの駆動電圧波形と鉄損の関係を解析するために，鉄損におけるヒステリシス損失と渦電流損失の解析を試みと実験データによる検証結果について報告する。その結果，従来の正弦波駆動に対して交流パルスで駆動することにより，同じ実効値出力を得る場合の鉄損が低減できることが分かった。さらに交流パルスのデューティサイクルは小さい方が鉄損は低減することも分かった。本研究結果を活用して今後は大電流発生装置の小形低電力化を図る。

◎長尾詢一郎，山下夕貴，古田　潤，小林和淑（京都工芸繊維大学）

SiパワーMOSFETに代わる次世代パワー半導体としてGaN HEMTの研究が進められている。HEMTはSiパワーMOSFETと比べて，高速動作が可能なデバイスであるため，小型軽量化が要求される電力変換回路への応用が期待されている。しかし，ディスクリート型ゲートドライバでパワーHEMTを駆動する従来の手法では，配線などによる寄生成分によってパワーHEMTのもつ高速スイッチング性能を十分に引き出せない課題が存在する。HEMTは横型デバイスであるため，ゲートドライバとパワーHEMTの単一集積化が可能であり，寄生成分を最小限に抑制することでパワーHEMTの高速スイッチング性能を十分に引き出すことが出来る。本稿では，インダクタを外付けした電流源型ゲートドライバとパワーHEMTを1チップに単一集積化し，外付けインダクタを電流源として動作させることで，パワーHEMTの10MHzスイッチング動作を実現した。

◎伊舎堂龍之介，島袋勝彦，金城光永（琉球大学）

通常の重み数系と比較して，剰余桁間で桁上げがなく，高速演算が可能な数系として剰余数系がある。また，各剰余桁の乗算剰余算を実質的な割算を行うことなく高速に計算する方法としてモンゴメリ乗算アルゴリズムが知られている。剰余数系では，各モジュラスごとに回路を個別に設計する必要があるため，ASICによる回路実装はコスト的にも現実的ではない。一方，FPGAでは，プログラムにより，容易にモジュラスを変更して実装できる。したがって，本稿では，FPGAを用いてモンゴメリ乗算器の回路設計を行う。なお，特定のモジュラスに固定した回路とすることで，回路の簡単化により，コンパクトな回路構成が実現できる。さらに，パイプライン化が容易なシリアル-パラレル形乗算器アーキテクチャに基づく回路構成を採用することで，稼働率が高く，コンパクトなモンゴメリ乗算器をFPGA上に実装している。

◎高崎由右多，金城光永，島袋勝彦（琉球大学）

現在量子論理回路の合成方法としてTransformation-based method，Search-based method，Cycle-based method，BDD-based methodなどが提案されている。我々の研究室においても真理値表をベースとしたCN系量子論理回路合成手法を提案しておりBDD-based methodとの比較検討により，一部の具体例にて回路規模の面での有効性を確認しているが，その妥当性を示すには至っていない。また提案手法は現在，真理値表から手作業で回路合成を行っており，その自動化も課題である。さらに，小規模入力に関する提案手法の有効性は確認できているが大規模な入力に関しては未確認であり，このことも課題のひとつとなっている。そこで本研究は真理値表をベースとしたCN系量子論理回路合成手法を自動化しつつ，大規模量子論理回路自動合成に関する比較検討およびその考察を行う。

◎権田一真，金城光永，島袋勝彦（琉球大学）

現在主流のコンピュータでの計算時間が，問題の規模に対して指数関数的な時間必要となる問題として，素因数分解問題や巡回セールスマン問題などが存在する。これらの問題に対して，人間の脳の工学的モデルを利用して構築されたニューロコンピュータを用いることで比較的速く解ける可能性がある。そのモデルの一つとして逆関数遅延(ID)モデルが提案されている。IDモデルが持つダイナミクス中にある負性抵抗特性を活用することで，組合せ最適化問題に生じる極小値問題を回避することができ，特定の問題に対しては100%の確率で解を得ることができる。このモデルのハードウェア実現として，FPGAを利用した研究報告例はあるがチップ化による実現例は未だない。そこで本研究ではIDモデルを用いた高集積化神経回路の実現を目指し，IDモデルの核となる負性抵抗特性のCMOSアナログ回路による設計を提案し，その比較検討について報告する。

○河村　勉，小野哲嗣（日立製作所）

複数拠点の熱電併給システムの運転計画を高速で生成するため，深層学習による運転計画手法を開発した。本手法では，拠点内の発電機や熱源機から構成される熱電併給システムの運転計画を瞬時に計算するため，深層学習により運転コスト最小化を目的とした縮約モデルを作成し，複数拠点間の電力自己託送の運転計画を粒子群最適化計算により生成した。10箇所の複数拠点を対象に運転計画の解析を実施した結果，10分以内の計算時間で運転計画を立案することができ，複数拠点間の電力自己託送により16%の運転コスト削減効果が得られ，本手法の有効性を確認した。

○中村亮介，河村　勉（日立製作所）

空港やホールのような大空間の空調制御では室内に温度分布が生じるため，一様な室温を仮定した1質点系モデルによる空調運転計画では，ユーザの快適性を保てず，また消費電力やデマンドレスポンス(DR)応答量を正確に評価できない課題があった。本研究では演算負荷が高い室内の気流の流速分布をあらかじめ解析して，流速分布に基づき温度分布を高速に演算する室内温熱環境形成寄与率(Contribution Ratio of Indoor climate:CRI)のデータベースを作成することで，空調出力およびDR応答量を高速に求める空調運転計画手法を開発した。大空間の例題を対象に，1質点系モデルと本手法によって空調消費電力およびDR応答量を比較した。

◎三浦明歩，杣　信吾，八木章好，楓　仁志（三菱電機）

エコーネットコンソーシアムでは，主にエネルギーマネジメントを実現する為に，ECHONET Lite規格の策定及び，対応機器の普及を目的に活動してきた（ECHONET 1.0）。そして現在，ECHONET Lite機器が持つ情報をその他サービスでも利用可能とするWEB-APIを開発するなど，Society 5.0を実現するECHONET2.0の活動を推進すると共に，ASEAN関連諸国を中心としたECHONET Liteの海外への普及活動を行っている。筆者らはECHONET LiteをASEAN関連諸国での普及活動と共に，ECHONET Lite対応機器製品であるスマート家電を活用した様々なアプリケーション検討に取り組んでいる。今回ASEAN関連諸国のニーズを満たすECHONET Liteを用いたエアコン制御アプリケーション開発したので報告する。

○木村文昭，木村剛維，佐藤智洋（三菱電機ビルテクノサービス），北上眞二（福井工業大学）

これまでの法令などの改正動向から，ビルにおけるエネルギー管理者は，エネルギー使用量の削減義務達成に行き詰まりを感じてしまう課題がある。課題解決にはBEMSによる可視化に加えて，専門家による分析の適用が望まれている。本稿では，可視化に必要なBEMSに専門家による分析を加えた省エネサービスを構築し，専門家による分析を導入したことで確認できた課題の解決手段，実際の中規模オフィスビルで実証した評価について記載をした。

◎内藤圭太，船木亮平，村田純一（九州大学）

複数のリソースを組み合わせて構成される仮想発電所は，発電量が気象に依存する再生可能エネルギー発電の導入に有効とされる。しかし，仮想発電所全体としての利害と仮想発電所にリソースを提供しているリソース所有者の利害は必ずしも一致しない。この利害衝突を評価し，仮想発電所への参加価値を見積もることが本研究の目的である。本研究では，住宅用太陽光発電設備所有者を対象とする。また，蓄電装置も所有している場合も想定する。リソース所有者は売電を行うだけでなくデマンドレスポンスにも参加する。リソース所有者と仮想発電所の間の利害衝突は，リソース所有者が仮想発電所から制御指令を受けた時に発生し，種類として金銭的なものと電力使用量の増減に起因する快適度に関するものがある。これらの利害衝突を評価し，制御指令への対応力や受ける利害衝突の度合いに基づいて，蓄電装置の価格に応じたリソース所有者の仮想発電所参加価値を評価する。

○鶴見剛也，所　健一（電⼒中央研究所）

再生可能エネルギーの普及拡大や電力自由化の進展等に伴い，デマンドレスポンス（DR）により需要家から供与されるネガワットを束ねて調達するアグリゲーターが，近年注目を浴びている。特に，需要家と直接契約を結んでリソース制御を行なうアグリゲーターは，リソースアグリゲーター（RA）と呼ばれている。RAが複数の需要家からネガワットを調達する際，需要の不確実さの影響で，実際に調達できるネガワットの総和が予測と大きく異なる可能性がある。そこで，今回の発表では，各時刻のネガワットの総和をRAの希望する調達量にできるだけ一致させ，かつ調達量に対する変動（ばらつき）をなるべく小さくするような，DRを要請する需要家の組合せ（RA向けの電力需要ポートフォリオ）を作成する方法を提案し，その基礎検討の結果について報告する。

◎向井登志広，西尾健一郎，小松秀徳（電力中央研究所），小林和幸，佐々木正信（東京電力エナジーパートナー），前木　和（デロイト トーマツ コンサルティング）

省エネ行動を促す手法として，家庭用エネルギーレポート（以下，HER）の活用事例が注目されている。先行事例の多くは，月合計使用量データの利用を前提としており，スマートメータデータを用いたHERの大規模実証は前例がない。そこで，環境省「低炭素型の行動変容を促す情報発信（ナッジ）等による家庭等の自発的対策推進事業」において，関東地域でスマートメータデータ版HERの実証研究を行った。当実証で設計したスマートメータデータ版HERでは，月合計使用量の比較情報に加えて，使用量が増加した理由を時刻別傾向から探索できるようなグラフを掲載するとともに，スマートメータデータの分析結果に応じて，各世帯で注目すべき時間帯について解説文章を自動生成する手法を適用した。本報では，文章自動生成方法のロジックや運用結果について報告する。

○所　健一，鶴見剛也，比護貴之（電力中央研究所）

数時間先に最大需要電力の更新が予想される場合にアラートを需要家へ発信する，デマンドアラートのサービスが提供されている。このデマンドアラートの代表的な発信方法として，数時間先の需要電力を予測し，この値が閾値を超えていたらアラートを発信する方法が提案されている。しかし，需要電力を正確に予測することは難しく，アラートの精度が一定水準以上となる需要家の数は限られている。そこで，需要電力の予測に基づかない新たな方法として，SVMを用いて数時間先の需要電力が閾値を超えるか否かを予測する判別関数を生成し，この関数の計算結果に基づきアラート発信する方法を提案した。5,727件の公開需要データを用いて提案方法の有効性を検証したところ，3時間先のデマンドアラートのF値が90%を超える需要家の割合は85％以上となり，幅広い需要家に高い精度でアラートを発信できた。

◎高木智章，高玉圭樹，佐藤寛之（電気通信大学）

進化計算における多目的最適化において，重みベクトル群を用いてパレートフロントの近似部位を指定するアプローチがある。パレートフロントの形状によって，近似粒度を均一化する重みベクトル群の分布は異なる。本稿では，重みベクトル群をパレートフロントの形状に合わせて動的に選択する方法を提案し，その効果を検証する。

○平松綾子，山崎高弘（大阪産業大学）

小論文向けe-learningシステムを念頭に小論文採点における要約問題の自動採点を目指す。要約において内容の採点では，記述されている事柄がまとめられていることが重要であり，定型的には正解は一つではない。そこで，複数の解答例を準備し，それらと解答を文書グラフとして表現し，その類似性により採点するアプローチをとる。回答を文書グラフとして表現することで，主題となるキーワードが含まれているかといった単語出現による採点ではなく，類似したキーワードによるや言い回しの違いを考慮した部分的な比較が可能となる。これにより，採点結果だけでなく，自己学習のため改善コメントの提供が可能になる。本稿では文書グラフ化の方法として，特定の品詞の単語の出現順序に基づいたグラフ化と，係り受け関係を考慮したグラフ化を比較検討する。

○立道聖大，山内あずさ，今村　誠（東海大学）

従来は，旅行者が観光スポットを決定する際，旅行会社や観光協会のWebサイトなど「サービス提供側」が発信する情報が主に用いられていた。しかし，近年はSNSに投稿された口コミなどを見て，その場所に興味をもった結果，旅行先を決定する場合が増えている。これは旅行者のニーズが，「サービス提供側」が発信する情報だけでなく，「消費者視点」で発信される情報に影響されるようになったためである。しかし，SNSや観光スポットに関する膨大な情報源から自分が好む観光スポットを選ぶには多くの時間と手間が必要になる。本論文では，情報推薦対話に必要なドメイン知識を表現するための構造として『概念階層ネットワーク』を提案し，旅行者との対話によって，ネットワークをWebデータから構築する方式，さらに，ネットワークの状態から「意図の推定」，「意図の質問」，「推薦情報の提示」などの発話を生成するための制御方式を提案する。

○豊島　晋（福島工業高等専門学校）

スマートフォンやタブレット端末の普及にともない，タッチパネルによる操作の経験が増えてきている。また，直感的な操作や自由度の高さからもタッチパネルを用いたユーザインタフェース（UI）を搭載した製品が増えつつある。タッチパネルUIを搭載するシステムでは，表示ボタンが単純動作や決められた動き結びつけられていることが多いため，複雑な動作を可能とするシステムではUIの設計が難しくなることが考えられる。本研究では，複雑な機能をもつシステムのタッチパネルUIを設計するための指針を得るために，複数の機能をもつアームロボットをタッチパネルUIで操作する場合の操縦者の視認性について評価を行う。評価方法は，アームロボットの動きを説明した後，操作方法を教えずにタッチパネルUIを操作させた際の被験者の操作状況と反応を抽出して行う。タッチパネルUIの視認性評価の結果から複雑な機能をもつ機器のUIの設計指針について検討を行う。

◎竹田遼司，小圷成一，中間公啓（千葉大学）

近年，進化型ハードウェアの研究が注目されている。このモデルとして，FPGA（Field Programmable Gate Array : FPGA）上に進化的構築が可能なブロック構造ニューラルネットワーク（Blockbased Neural Network：BNN）が提案されている。従来のFPGA への実装を考慮したBNNでは，遺伝的アルゴリズムが学習法として採用されている。しかし，GA は確率的要素を含むため，収束性が保証されていない。一方で，誤差逆伝播法は最急降下法であり，収束性が保証される。また，ネットワーク構造の評価指標として入力から出力に至るフローの最小経路数が提案されている。本研究では誤差逆伝播法により学習を行う，最小経路数を考慮したBNN のFPGA への実装を提案する。提案手法のFPGA 実装を行い，ハードウェアリソース使用量，学習性能の評価を通じて，有効性を確認した。

◎池田直矢，小圷成一，中間公啓（千葉大学）

近年，進化型ハードウェア（Evolvable Hardware: EHW）の研究が注目されている。このEHWのモデルとして，ブロック構造ニューラルネットワーク（Block-based Neural Network: BNN）が提案されている。これまでに，BNNの基本ブロックを改良し，効率的な学習を可能にした，改良型BNNが提案されている。しかし，このモデルでは入力値をすべて一段目から入力する必要があるため，ネットワークサイズが肥大化するという問題点がある。一方で，複数段からも入力を可能にした多段入力型BNNが提案されているが，入力配置によって学習性能に差異が生じるという問題点がある。そこで，本研究では，改良型BNNに多段入力を導入したモデルと，重要度推定による入力配置決定法を提案する。提案手法を複数のベンチマーク問題に応用し，学習性能と汎化性能の評価を行い，提案手法の有効性を確認した。

羽田達佳，◎中間公啓（千葉大学），岡本　卓（SENSY），小圷成一，下馬場朋禄，伊藤智義（千葉大学）

時系列予測問題とは，連続的に時間順に並べられたデータから将来の値を予測するタスクであり，製品売上予測や，サービス需要予測などがこれに該当する。時系列予測に適した手法の一つとして，Long Short-Term Memory（LSTM）が提案されている。LSTMは，3個のゲートとメモリセルを備えることで，長期の時間依存の学習が可能である。一般に，LSTMの入力には時系列データのみが用いられるため，LSTMで非時系列データを含む時系列予測問題を扱うと，予測性能が低下するという問題点がある。そこで，本研究では非時系列データを含む時系列予測問題のためのLSTMモデルを提案する。提案手法では非時系列データを用いることで，時系列データのみを用いる場合よりも，高精度な予測が期待できる。提案手法を，非時系列データを含む時系列予測問題に応用し，その有効性を検証する。

◎仲岡拓哉，浦野昌一（明治大学）

近年，株価予測は様々な手法で行われ，精度の改善がなされてきた。だが，株価の推移は国際情勢などに大きく影響を受けて非線形な動きをしてしまう。そこで，株価予想ができることで今後の会社の経営方針の参考となり，リスク管理ができると思われる。そして，本研究ではRNN(Recurrent Neural Network)の一種であるLSTM(Long Short Term Memory)を用いた株価予測を提案する。LSTMはLSTM層の中にループがあり過去の情報を維持することによって長期依存性の学習ができないという従来のRNNの問題点を改善したものである。本論文では，LSTMを用いることによって1日先の株価がどのように変動していくのかを確認し，その結果を報告する。

◎引地郁海，原　翔悟，元木　誠（関東学院大学）

近年，深層学習を用いて低画質な画像を高画質に変換する超解像が注目されている。その超解像の応用例の一つとして防犯カメラの映像を用いた犯人特定がある。しかし，このようなカメラは犯人特定のため画質を抑えて長期間保存する場合が多く，特定が困難になる。本研究では，Capsule Networkを用いて人間の顔画像を超解像する手法を提案する。Capsule Networkは入出力をベクトルで表現するため，特徴どうしの位置関係や顔の向きの学習が可能になり，CNNよりも高画質な顔画像の生成が可能になる。訓練データは約20万枚の人間の顔画像を集めたCelebAデータセットを使用し，低画質とオリジナルデータをペアで作成・学習を行う。検証実験の結果，Capsule Networkを用いて人間の顔画像を超解像する場合は，CNNを用いるよりも高画質な顔画像を生成することが明らかとなった。

◎関段友哉，石橋直人，飯坂達也，松井哲郎（富士電機）

近年，ディープラーニングの研究が進み，様々な分野への応用が増えてきている。ディープラーニングによる予測モデルを，実際のプラントに適用する場合，対象となるプラントの特性が経時的に変化するため，徐々に予測精度が悪化しモデルが陳腐化する問題がある。著者等は，これまでにディープラーニングに用いられる多層ニューラルネットワークの出力根拠の説明方法を提案し，実問題へと適用することで運用者の感覚と近い結果が得られることを確認してきた。本稿では，提案法を特性が経時的に変化する問題へと適用し，自動的にモデルの更新を行うことでモデルの陳腐化を防止し，出力根拠の説明結果から対象の特性変動を確認したのでその結果を報告する。

◎作元卓也，山口　智（千葉工業大学）

畳み込みニューラルネットワーク(CNN)による文書分類では，自然言語による文書をCNNでの処理が可能なデータへ変換する必要がある。そのため，文書中の単語を多次元の実数ベクトルとして表す単語分散表現が用いられる。文書分類を行うCNNへの入力は単語を表す数値ベクトルの列となるため，単語ベクトルの次元の増加に伴い，CNNへの入力データも高次元となる。高次元データに対して十分な学習を行うためには，大量の訓練データが必要となるが，必ずしも十分な数の訓練データが得られるとは限らない。また，入力データが高次元となる場合，パラメータの初期値が異なるCNNを用いると学習ごとに分類結果にばらつきが生じることが確認されている。このようなばらつきをなくすためには，入力データの次元を減らすことが望ましい。本研究では，単語分散表現の手法や単語ベクトルの次元が学習に及ぼす影響について，文書分類の結果をもとに検討を行う。

○宮崎和光（大学改革支援・学位授与機構），高橋　望（琉球大学），森　利枝（大学改革支援・学位授与機構）

大学改革支援・学位授与機構では，大学の質保証に関する調査研究として，大学における3ポリシーの整合性と学位に付記する専攻分野の名称（付記名称）の関係に関する研究を行っている。著者らは，任意のディプロマ・ポリシーからそれに適する付記名称を選択させるマッチングテストを実施してきており，これまで，特定の学問分野を専攻する大学生を対象にしたパイロットとしてのマッチングテスト結果と，深層学習を利用したマッチングテスト結果とを比較することで，人間と機械の間には，質問紙の違いによる性能差が生じることを示した。本稿では，より大規模かつ属性の偏りが少ない人々を対象に実施したマッチングテスト結果を分析し，機械と人間の間に生じた性能差の理由を明らかにすることを目指す。

◎八木祐介，重弘裕二（大阪工業大学），山村真由子（エヌ・ティ・ティ・データ・セキスイシステムズ）

著者らはこれまで，大規模な組合せ最適化問題に対して効率良く解探索を行う方法について，特に単位近傍操作の反復からなる近傍操作を用いて探索を行う方法について考察している。具体的には，単位近傍操作の反復回数の異なる多数の近傍操作を用意し，その中で最も良い操作を選んで解に適用する。最も良い操作を選ぶために，近傍操作により得られる解の評価値の分布を推定するが，そのために，探索の過程において近傍操作を適用する際に得られる解の評価値の情報を収集する。本稿では，自己畳込み，および逆自己畳込みを用いて，異なる反復回数の近傍操作に対する評価値の分布を推定し，その結果に基づいて近傍操作を選択する。また，提案する手法を最大充足可能性問題に適用し，有効性を評価する。

◎工藤完太郎，小圷成一（千葉大学），岡本　卓（SENSY），下馬場朋禄，伊藤智義（千葉大学）

これまで，ブロック構造ニューラルネットワークの性能向上のために，アルゴリズムの改良といったソフトウェアの観点からの有意な手法が検討されてきたが，ハードウェアの観点から性能向上のための有意な手法は検討されていない。そこで本稿では，ブロック構造ニューラルネットワークのハードウェア実装における性能向上を目的として，パイプライン処理を導入した実装法を提案する。ネットワークの各層間にレジスタを配置し，各層が異なる入力に対して同時に出力計算を実行するように制御する。ネットワークの出力計算を層ごとに並行処理することで，多数の入力データに対して効率よく各層の計算処理を実行できることが期待される。シミュレーションを用いて従来の実装法と比較し，リソース使用量や実行時間の変化を検証する。

◎土田喬皓，山口　智（千葉工業大学）

ニューラルネットワークを用いた強化学習のうち，Evolution Strategy(ES)を用いてパラメータを最適化する手法が提案されている。この手法は，あるパラメータを中心とする分布内に個体を生成し，個体が得た報酬に基づき重みを付けている。しかしながら，同程度の報酬を得た個体同士では重みの差が小さく，分布内の離れた位置に同程度の報酬を得た個体が存在する場合，パラメータの更新が停滞する。そこで本研究では，通常のパラメータの更新を行なった後，高い報酬を得た個体を複数選択し，それらの個体を用いて再度パラメータを更新する手法を提案する。高い報酬を得た個体を重視することで，従来の手法に比べ早期にパラメータを探索する事が期待される。実験では，OpenAI Gymにおける二次元の二足歩行ロボットの学習環境であるBipedalWalkerに対して従来手法と提案手法を適用し，評価を行う。

◎川上裕介，服部哲郎，今井慈郎，香川孝司，堀川　洋（香川大学），Rajapakse R. P. C. Janaka（国立台南芸術大学）

Although we have already reported that automated color image arrangement by Histogram Matching based on Gaussian Distribution (HMGD) gives good feeling impression if the brightness histogram of the original image has a single peak. However, if there are multiple peaks in the histogram, the HMGD processing does not always bring good results. In this paper, we present another arrangement method based on Histogram Matching by two different smoothings: (i) smoothing over the brightness histogram of original image as the reference histogram, (ii) piecewise smoothing over each intersetion at around one peak in the brightness histogram of the original image. Also in this paper, we present the experimental results.

◎望月凜平，原　徳幸（明電舎），若木晶夫，浜中秀之（きんでん）

送電線の点検では，点検機等によって撮影された送電線動画を作業員が目視で確認し，異常箇所があった際には送電線の修理や交換を行っている。しかし，目視による点検には労力がかかるため，自動化が求められている。また，深層学習による領域分割手法としてセマンティックセグメンテーションが提案されている。これは画像中の物体領域を分割する手法であり，画素単位での画像認識が可能である。そこで本研究は，Fully Convolutional Network(FCN)と画像処理による高精度な異常検出を目的とする。本手法では，はじめに入力された画像に対してFCNを適用し，背景，送電線，送電線上設備，異常の4種類の領域分割を行う。その後，背景を除く領域で膨張収縮処理と面積処理を行い，真の送電線領域を推定し，領域上にある異常領域から閾値以上の異常箇所を検出する。本手法を適用した結果，未検出なく異常箇所を検出できることを確認した。

◎山本堅司，浦野昌一（明治大学）

現在働き方改革によって労働時間の見直しが進んでいる。ここで，労働成果を維持さらには上昇させるためには，モチベーションの向上が重要となってくる。そこで，どのような行動や刺激がモチベーションの向上に効果があるのか，脳波データを分析することにより明らかにする。筆者らはこれまでの研究で，脳波計測装置によっては，脳波データを取得する際に，目の動きなどの外的な要因により計測波形にノイズが多く含まれていることを確認した。そこで，本稿ではノイズによる計測結果への影響を考慮しつつ，ある行動または刺激をする前後における脳波を測定し，周波数スペクトル解析によって行動または刺激の結果としてあらわれる特徴量を捉えることを考える。この特徴量を因子分析等のデータ解析を適用することにより捉え，どのような行動または刺激がモチベーション向上に効果的であるのか検討する。

◎Yuu Hasegawa，Tomoya Kitamura（Saitama University），Sho Sakaino（University of Tsukuba/JST PRESTO），Toshiaki Tsuji（Saitama University）

When humans operate robots by wearing an exoskeleton system, they may feel a sense of restraint due to the system. To overcome the issue, we are developing a system using functional electrical stimulation (FES), which is with less restraint. In this paper, we applied FES to bilateral control with two degree of freedom: the elbow joint and the scapulohumeral joint. As a result, we succeeded in wearing a character 'A' using the bilateral control with FES.

◎小林友洋，大岩孝輔，野澤昭雄（青山学院大学）

「働き方改革関連法案」の成立により，就業者がメンタルヘルスを維持しつつ主体的に取り組めるよう労働環境の整備をすることが企業に求められるようになった。我々はこれまで，主体的且つ意欲的な能動的取り組み態度と使役的且つ無気力な受動的取り組み態度による違いが非接触法による無拘束かつ安価なストレス対処応答計測指標となり得る顔表情に表われると仮定し，顔表情変化から課題取り組み態度の判別を試みた。結果，受動的取り組み時では能動的取り組み時に比べ瞼が閉じることが顕著であることが明らかとなった。そこで本研究では，CARTアルゴリズムを用いて，瞬目率，開眼時間，開眼度合い，の瞼に基づく3つの指標から課題取り組み態度を分類し，血行動態及び心理アンケートから分類される取り組み態度との一致性の性能評価を検討した。

○栗田耕一（近畿大学）

歩行動作により人体電位が変動すると電極には微弱な静電誘導電流が過渡的に誘起される。この静電誘導電流を検出することにより歩行動作中の被験者の足が床に接地・離地するタイミングを非接触で精度よく検出可能となる。そこで，本研究では不自由な歩行を模擬するため，健常者な被験者の膝を添え木とサポータで固縛し歩行信号を検出した。この歩行運動により誘起される静電誘導電流波形を計測しウェーブレット変換してスカログラムを得た。このスカログラムを用い，畳み込みニューラルネットワークによる深層学習を行うことにより被験者の歩行動作から歩行動作における不自由さの程度を識別することを試みた。

◎藤田秀平，高見　愛，原内　聡（三菱電機）

工場を始めとする生産現場においては，作業効率の向上を目的として生産ラインで様々なムダ取りが実施されてきた。しかし，労働環境が大きく変化している昨今では，作業員の特性や潜在的な能力，集中や疲労の度合い等の心身状態を考慮し各員の状態に適した作業を割り当てる必要がある。本稿では，作業効率や働きやすさの向上を図るため，生体情報を活用した次世代生産システムに関して提案する。本システムは，ウェアラブル端末を用いて心拍等の生体情報を取得し，同時に累計作業台数等の作業実績に係る生産情報を取得する。次に，生体情報のみを用いて心身状態を推定（一次推定）し，推定結果に生産情報を考慮して再度推定（二次推定）を行う。更に，推定結果に基づいて作業の継続可否を判定し，継続困難な場合は適切な作業の割り当てを行う。このように，心身状態に基づいた作業の割り当てを行うことで，作業効率や働きやすさの向上を図ることができる。

○本間　達，若松秀俊（東京医科歯科大学）

選択式脳低温療法は体幹の温度を一定範囲に維持しつつ，炎症により発熱している脳のみを冷却して精密に温度管理をおこない，二次障害を予防する新しい治療法である。これまでに精密な温度管理を実現するための制御アルゴリズムを検討し，数理シミュレーションと模型実験で実現の可能性を示唆してきた。この手法の臨床応用を念頭に，ベッドサイドで脳の精密な温度管理を実現するための装置を開発する。集中治療室など臨床ではベッドサイドに種々の患者病態モニタリングのための機器が複数置かれている。このため，温度管理装置を設置できる面積が限られており，電源容量も制限されるので，コンパクトな装置で効率的にエネルギーを利用する温度制御が必要である。これまでの知見に基づいて，必要な機器の特性を決定し，試作機を開発した。本研究では試作機の性能評価をおこないその有用性を検討する。

◎齋藤淳史，高橋正行，中園　聡（電力中央研究所），牧野　佳，鈴木敬久（首都大学東京），神保泰彦（東京大学）

低周波帯（主に1 Hz〜100 kHz）の電磁界から人体を防護するために，神経系への刺激作用を根拠とする国際的なばく露ガイドラインが定められている。送変電設備等に関連する商用周波（50／60 Hz）では，網膜や脳における刺激応答の閾値が制限値の根拠となっているが，近年ではこれらの閾値に関して，生物学的なメカニズムを含むより詳細な評価の必要性が指摘されている。本研究では，商用周波磁界ばく露に対する脳・中枢神経回路網への刺激作用の閾値解明を目的に，最大400 mT（実効値）の商用周波強磁界をばく露した際の培養神経回路網への刺激応答を細胞外多点電位記録法によりリアルタイムで検出できる実験システムを構築した。また，ラット大脳皮質由来初代培養神経回路網を用いた磁界ばく露実験により，刺激応答が生じるばく露強度や神経活動の調節メカニズムの推定を試みた。本発表では，実験システムの概要を中心にこれまでに得た知見を紹介する。

◎堤　康宏（立命館大学），大橋正治，久保田寛和，三好悠司（大阪府立大学），山下育男（関西電力）

機械式長周期ファイバグレーティング(MLPFG: mechanically induced long-period fiber gratings)は，安価で作製が容易といった利点を持つ。MLPFGの透過スペクトルは，MLPFGにおけるクラッドモードの損失の影響を受ける。本稿では，伝達行列モデルに基づいた理論計算により，MLPFG部分でのクラッドモードの損失がMLPFGの透過スペクトルに与える影響について検討している。さらに，ネジ，おもり，および金属プレートを用いた方法，および，ネジと熱収縮チューブを用いた方法により，MLPFGを作成し，それらの透過スペクトルを測定する。透過スペクトルの実測結果と理論計算結果を比較することにより，作成したMLPFGの透過特性とMLPFGでのクラッドモードの損失の関係を明らかにしている。

○堀川三好，中田恵史，岡本　東，村田嘉利（岩手県立大学）

本研究は，IoTデバイスであるスマートタグを開発し，生産・物流現場向けのセンサネットワークを構築することを目的としている。その一環として，位置と状態をリアルタイム把握可能なスマートタグを開発し，製造現場の工程改善や可視化ツールとして容易に導入できる仕組みを構築した。スマートタグの特徴として，加速度・ジャイロなどの各種センサを搭載することにより状態を把握するのみでなく，移動するモノを含めてセンシング可能とする測位機能により，位置を把握することができる。また，通信については低消費電力の近距離無線技術であるBLEを用いて，周囲約50mにブロードキャスト配信することで，読み取り作業なしでモノや人の状態や位置を把握可能としている。昨年度の大会では，スマートタグの測位精度について報告をした。本発表では，スマートタグの機能・性能について報告し，実際の製造現場で実証実験をした結果について報告をする。

○本田　匠（釧路工業高等専門学校），虎尾　充，井川　久（北海道立総合研究機構）

本研究ではサケマス稚魚群を画像検出・追跡処理を行い，群れ・個体として両方の挙動から生態を解析することを目的とする。北海道におけるサケマスの漁獲量は全国の7割以上を占め，北海道においてサケマス漁業は注目されている。北海道には5つの海区別があるが，道東のオホーツク海区と根室海区を合わせると道内の41％を占める。申請者は道さけます・内水試での道東のサケマスのデータを使い，人工ふ化稚魚の運動能力・挙動を画像処理により測定を行っている。本研究は稚魚群の挙動を定量的に調べるシステムを作り，生態の解明に寄与する。その解析結果は最適な環境つくりや育成方法へと応用し，最終的にはサケマス増殖稚魚の回帰率向上を目指す。

○松本光春（電気通信大学）

本論文では画像情報と音響情報を組み合わせた音声強調技術を紹介する。既存のセンサフュージョン技術と異なり，提案モデルでは話し手と聞き手の協調的な枠組みにより音声強調が実現される。話し手はスピーカーを通した音声信号だけでなく，ディスプレイを通した画像信号として音声の情報を発信する。聞き手はスマートフォンやタブレットなどに搭載された標準的なカメラとマイクロホンを通して受信した画像，音声信号から目的信号を強調することを想定している。提案手法の有効性を評価するため，いくつかの条件の下で音声強調実験を行い，その有効性を評価した。

○大松　繁，木下拓矢，山本　透（広島大学）

機械学習によるニオイ識別の高精度化を行う。半導体ガスセンサーによって計測されたニオイデータの識別をニューラルネットワークに基づいた機械学習による高精度識別法について述べる。

◎宮田晃伸，鎌田光広，ポンスックナッタウット，鈴木　聡（東京電機大学）

高齢に伴い低下する空間知覚能力を支援する方法として，振動，音声，電気などの刺激が提案されている。本稿では，提案手法のうち電気刺激である経皮的神経電気刺激（TENS刺激）を用いて支援を行い，歩行時に障害物を避けるシステムを開発した。支援の有効性を確認するため仮想空間歩行実験を行い，有線式TENS装置を用いて支援をしたときの歩行者と障害物の距離を分析した。結果として，TENSを用いない計測より用いた方が障害物から有意に離れて歩いたため支援の有効性を確認できた(U検定，p<.05)。さらに前TENS試作機は有線で持ち運びに適さなかったため，超音波距離計測機能，無線通信システムも含めてポータブルTENS装置を開発した。結果として，基板の密度を高めることで大きさを2/3の大きさにダウンサイズ(60 mm×40 mm)し，超音波距離計測機能を付与，BLE通信により測定距離に応じたTENS刺激を行う無線通信システムを備えた装置を製作できた。

◎藤原敏輝，鈴木　聡（東京電機大学）

認知負荷の推定は，日常生活における思考・判断という能動的精神活動の支援に活用できる可能性を持つ。本稿では，認知負荷の有無だけでなく，認知負荷強度を推定するアルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは，従来法の脳血流量由来に加えて，周波数特性由来の要因に関し，負荷の有無で脳血流量の周波数帯域やそのピークが異なるという著者らの先行研究に基づき，脳血流量の統計的性質の変化推定に応用したものである。この統計的性質の瞬時推定のため，自己組織型パーティクルフィルタを構成，標準偏差の瞬時推定の妥当性をダミーデータで確認した。これを踏まえ，認知負荷強度推定実験では難易度の異なる計算を行い，前頭葉を近赤外線分光法で計測して，推定アルゴリズムの検証を行った。無相関検定の結果，実験協力者の9割以上で有意(ピアソンの積率相関：n=48，α=.01)に，認知負荷強度の推定に相関が認めれ，提案推定アルゴリズムの有効性を確認できた。

○永吉雅人，エルダトンサイモン（新潟県立看護大学），玉置　久（神戸大学）

筆者らは，強化学習エージェントにおける個性の創出を目指して，「認知の歪み」に注目し，それを模倣したメタパラメータを波形変化（浮き沈み）するメタパラメータである揺らぎパラメータの導入を提案している。本稿では計算機実験により，マルチエージェントタスクの一つである追跡問題において，学習率が周期的に負の値をとる場合の影響を確認する。

◎矢口喬脩，飯間　等（京都工芸繊維大学）

対戦型ゲームにおいて初心者の人間プレイヤに接待を行うゲームプレイヤを強化学習エージェントとして設計する方法を提案する。提案法では，初心者と引き分けるか，または僅差で勝敗を決めることを目的としたエージェントを強化学習により設計する。また，AlphaGoなどでは学習器同士の対戦によって学習を進めるが，提案法においてこのような自己対戦を用いると，対戦相手学習器と学習後に対戦する人間プレイヤの目的が異なるようになり，正しく学習できなくなる。そこで，提案法では初心者に見立てた，ある方針を持って行動する対戦相手を用意して学習を行う。オセロゲームを対象とする数値実験を通して，接待ゲームプレイヤの接待性能を検証する。

栗山海渡（長岡技術科学大学），綿貫零真，○堀内　匡，青代敏行（松江工業高等専門学校）

深層強化学習は，深層学習と強化学習を組み合わせた枠組みである。その代表的な手法であるDeep Q-network (DQN) は，Convolutional Neural Network (CNN) を用いて，Q学習の行動価値関数を近似する手法であり，幅広い応用が可能な機械学習手法である。この手法を用いることで，画像（視覚情報）などの高次元データを入力（状態）とした強化学習が可能となる。本研究では，DQNとその発展手法を実機の車輪型移動ロボットの室内環境での行動獲得に応用する。ロボットに取り付けたカメラの画像を入力とすることで，視覚情報のみに基づいた車輪型移動ロボットの行動獲得をシミュレーション環境および実機環境において実現する。

○高野俊也，齋藤亮介（東芝インフラシステムズ）

近年，自動運転技術 やロボット制御 などモデルが複雑で，高度な制御が要求される分野のブレークスルー技術として，人工知能技術のひとつである強化学習(Reinforcement Learning)が注目されている。従来，モータ回転速度制御において，コンプレッサなど負荷変動下では，制御モデルの設計および制御モデルのパラメータを様々な動作シーケンスを繰り返し実行し調整することで回転脈動を低減していた。本稿では，このように人間系で構築していた回転速度制御モデルを強化学習により自動構築することでパラメータ調整不要な手法を提案する。提案手法に基づき，PMSM(Permanent Magnet Synchronous Motor)シミュレーションモデルにおける定負荷および変動負荷下での回転速度制御モデルを強化学習により構築し，その有効性について検討する。

◎匂坂　航，瀬古沢照治（神奈川大学）

機械学習は人工知能を実現させる技術の1つである。機械学習の分野における強化学習は学習エージェントと環境の間の相互作用を通して学習を行う手法である。しかし，強化学習は試行錯誤的な探索を行うために，学習が遅いという問題がある。本研究は，強化学習の代表的なアルゴリズムであるQ学習に着目し，環境の特徴を活用することで学習の効率化を目指す。あらかじめ様々な環境に対して環境の特徴を抽出することで，環境一般に対するメタ的な知識の獲得し，知識を獲得するために知識を活用するエージェントを構築する。環境の特徴抽出には，エージェントの状態行動組に対して環境から与えられる報酬についてフィルター走査を活用する。エージェントが初めて訪れる状態において試行錯誤的な探索をするのではなく，そこまで遷移してきた状態行動組とあらかじめ与えられた環境の特徴を照らし合わせることで行動を決めることによりQ学習の効率化を目指す。

◎角田寛和，瀬古沢照治（神奈川大学）

昨今の主要な道路は毎日渋滞が起こっている。車の渋滞は時間的損失，経済的な損失，車の燃費の悪化等様々な影響を及ぼしており，社会問題となっている。本研究では，運転方法のみでの渋滞緩和及び燃費向上を図る。渋滞時にはファジィ制御を用いた運転を行う。車間距離を保ちつつ緩やかな減速を行うことで車両が停止することを防ぎ，渋滞を緩和させる。加速時には車のエンジン特性を考慮し，トルクが十分且つ燃費の良い回転数を保った加速を行うことで，燃費向上を図る。また車の渋滞の約6割がサグ部による減速が原因で発生する。サグ部による渋滞発生を防ぐため，サグ部進入時に掛かる勾配抵抗を計算し，その抵抗分のトルクを増やし速度を保つような運転を行う。速度を常に保つことで，渋滞を未然に防ぐことを狙いとする。

○永谷達也，河内清人，米田　健（三菱電機）

消費者ニーズの多様化に対応するため，マスカスタム生産への期待が高まっている。しかし，現状では，カスタム対応が求められる高級品の自動化が中心で，大量生産品の個別対応への適用検討は進んでいない。本稿では，大量生産品の個別対応で課題となる，計画時と運転時の製造時間の誤差を吸収する運転管理システムを提案する。

○佐藤直樹（関西国際大学）

In the Project Management, Risk Management is important area, it is favorable to detect the risk of project in the early project phase. This paper proposes estimation method for risk status in project. It can be considered that subcontractor cooperation, member’s skill, specification fixation, cost satisfaction, participation of customer management is influential factor. The proposed method extracts factors to estimate risk status by quantification method of the first type.

◎末永詩歩（神奈川大学），瀬古沢照治（電気電子学会）

本研究では，Webサービス企業が顧客の情報を収集・売買して得た利益の独占を解決課題とした。顧客の提供した情報が情報プラットフォームへ蓄積されると利益となる。利益はWebサービス企業へ集中してしまう。現実問題として，今日顧客がWebサービスを利用しないことはない。しかし，Webサービスを利用する顧客数が増加する程，顧客1人当たりの行動による影響は小さくなると考えた。本論では，Webサービス企業が利益を独占するとき，顧客同士の協力を新たに表現した。複数の顧客の行動によってWebサービス企業と顧客の不当な格差が縮小されるかを検討する。マルチエージェント・シミュレーション(MAS)によって情報プラットフォームと，Webサービスを提供する企業，Webサービスを利用する顧客の関係をモデル化した。

○光國光七郎（早稲田大学），齋藤　哲（日立産業制御ソリューションズ）

経営管理情報システムを対象としたシステム設計において，その設計方法はナドラーが提唱したワーク・デザイン法が確立されている。本稿は，まず上流工程に位置する要求定義設計方法に採用されているワーク・デザイン法による「機能を設計する」という設計方法を人間系の経営管理システムに適用することの問題点を指摘する。次に，この問題を解決するための3つの課題を考察し，その解決の考え方としてG-RDを活用した機能と情報連携の同時的設計方法による「関係を設計する」という考え方を提案する。

○湯本真樹（近畿大学）

複数の人間の意向を考慮して合意形成や問題解決を行う方法である集団意思決定支援方法について，AHP（階層分析法）を利用する方法が存在する。AHPは決定を行う個人の感覚的判断も取り込んだ，利用者がより納得しやすい意思決定支援方法である。しかしAHPは評価基準の評価値と評価基準ごとの代替案の評価値の掛け合わせを行うため，高い評価値を持つ評価基準に対応する代替案が評価されるため，合意形成には不向きである。本発表ではAHPがもつ階層構造を利用し，評価者に対するアンケートから評価基準に対して求めた評価の平均値における割合に対するユークリッド距離により代替案を評価する集団意思決定支援方法を提案する。提案方法ではアンケート結果から代替案ごとの評価基準の評価の割合を求め，その結果と評価基準に対して求めた評価の平均値の割合との距離を計算する。提案する方法を海外旅行の決定に適用した結果，その有効性を確認できた。

◎大下昌紀，買田康介，松本慎平（広島工業大学）

我々は，これまで開発を進めてきた初学者向けC言語学習支援システムを用いて，エラー修正能力の向上に重点を置いた学習手法を提案する。具体的には，エラーをシンタックスエラーとIOエラーに分割し，学習意欲を保持可能なC言語におけるI/Oエラー修正学習課題を提案することを目的とする。本稿ではまず，if文，for文，while文，配列の含まれるコードに焦点をあて，それらにおいてI/Oエラー修正能力を向上させるための学習手法を提案する。つぎに，SIEMの考え方に基づいて学習課題を評価する。本稿で行った実験及びアンケートの結果から，提案した学習課題の有用性を明らかにした。

○上野幸輝（大阪電気通信大学），山﨑貞彦（日本マイクロシステムズ），南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組込みソフトウェア技術者の育成が重要な課題として挙げられている。特にシステム設計ができる高いスキルを持つ技術者の育成が大きな課題とされている。組込みシステムの開発において，並行処理や割り込み，排他制御に対する理解が求められる。しかしながら，実情としては熟知している技術者は決して多くはなく，技術者の不足を増長していると考えられる。そこで，REMONを用いて，学生と社会人を対象とした組込みソフトウェア技術者の教育手法を提案する。それにより，並行処理，割り込みおよび排他制御を強化し，組込みソフトウェア技術者の育成を図る。

◎藤田真太郎，澤田賢治，新　誠一（電気通信大学），細川　嵩（制御システムセキュリティセンター）

本稿では，産業用コントローラのためのホワイトリストの検証と性能評価のためにグラフ理論を用いた検証の検討を行っている。産業用コントローラのためのホワイトリストとは，制御システムの動作順序に着目した異常検知技術である。著者は，PLC(Programmable Logic Controller)を対象としたホワイトリストの自動生成手法とその検証手法について研究を行っている。先行研究では，自動生成したホワイトリストのモデルと制御システムのモデルが完全一致するかどうかで検証を行っていた。しかし，完全一致していない場合の検知範囲の変化について十分に検討ができていなかった。そこで本稿では，グラフ理論に基づいて2つのモデルの比較検証によって検知範囲の評価を行う。この検証手法は，ホワイトリストや制御システムの不備・バグなどの原因特定にも応用することが期待できる。

○丹下吉雄，桐生智志，松井哲郎（富士電機）

モデル予測制御の高度な制御性能を計算リソースが限定されたエッジデバイス上で実現する方法として，筆者らは数式処理に基づくゲイン設計と予測フィルタを用いたエッジ型モデル予測制御手法を提案し，ON／OFFやマルチレベルなど，離散値に対応した手法を提案してきた。今回，提案するエッジ型モデル予測制御手法を，国際規格であるIEC61131-3言語を用いて，汎用PLC(Programmable Logic Controller)に実装し，制御性能の検証を行った。ON／OFF制御による温調を想定した例題を用いて，リアルタイムに追従制御が実現できることを示す。

◎桐生智志，丹下吉雄，飯坂達也，松井哲郎（富士電機）

当社ではエッジデバイス上で実行可能な高速分配制御を実現するため，数式処理型分配制御技術を開発している。これまでに，負荷の分配問題に対して高速に最適化計算が可能なことを確認するとともに，重みの導入やテーブル化などの拡張技術の開発を行ってきた。今回，多入力多出力システムの予測制御に数式処理型分配制御を適用する方法の検討を行った。具体的には，入力変数と出力変数の間の線形回帰式と入力変数の変化率制約を考慮しつつ，未来予測を行いながら，参照軌道と出力が一致するような入力変数値を数式処理型分配制御によって計算をする方法について検討を行った。例題として，2入力2出力の干渉のある冷凍サイクルを模擬したプラントモデルに適用し，PID制御を用いた場合との性能比較を行った。

◎芦田洋一郎（松江工業高等専門学校），脇谷　伸（広島大学），片山　優（松江工業高等専門学校），山本　透（広島大学）

制御系設計において，むだ時間は安定性に強く影響を及ぼす要素の一つである。このため，大きなむだ時間をもつ制御対象では，制御器のゲインを大きくして素早い過渡応答を実現することが容易ではない。このような問題に対して，簡単な構造でありながらむだ時間を補償することが可能な予測型PI制御器が提案されている。しかし，予測型PI制御器は未来の出力を予測することによりむだ時間を補償しているから，むだ時間の値が既知でなければならない。これは実用上厳しい条件となることから，未知むだ時間系に対応する制御器設計が望まれる。予測型PI制御器の制御則は，スミス予測器に基づいて導出されている。ここで，導出元であるスミス予測器がむだ時間既知を条件としていることから，予測型PI制御器もむだ時間既知が条件となる。そこで，本発表では未知むだ時間に対応できるよう改善されたスミス予測器に基づいて，新たな予測型PI制御器を導出する。

○中尾浩二，田中賢一郎，庄司　豊（明電舎）

インバータの内部計測データを活用した機械設備の異常検知方法を提案する。インバータにより駆動制御している機械設備は，制御に必要な設備の駆動状況をインバータ内部でモニタリングしており，この内部計測データから対象設備の異常を検知できればセンサを後付けするのに比べコスト削減が期待できる。異常検知手法には，異常データを事前に取得できないことから，正常時のみのデータを基準とするオートエンコーダを用いた。評価として昇降機実験設備で異常模擬した駆動データを計測し，有効性を確認した。

○中村久栄（トーエネック）

電動機固定子巻線における故障発生件数は電動機全体の4割近くを占めることから，早期診断手法の確立が期待されている。固定子巻線におけるコイルの巻き方には分布巻と集中巻がある。集中巻はコイルが1つのティースに巻かれた構造となっており，そのコイルは外部から容易に認識しやすい。そこで本研究では，電動機から回転子を取り外した状態の集中巻の固定子を対象として，そのコイルに短絡が発生した場合に，そのコイルが発する磁界をティース長手方向に計測することで，短絡の発生位置を特定する手法を提案する。

○樋熊利康，山田幸佑（三菱電機）

設備用通信配線の施工状態を検査するためTDR法を用いた配線構造の分析アルゴリズムに関して検討している。運用中に気づきにくい施工不良の例としループ接続がある。本報告ではループ接続の検出方法に関して報告する。

○山田幸佑，樋熊利康（三菱電機）

ビル用設備機器の信号線において，設備機器更新時にケーブル劣化を定量化し，交換時期を把握することが求められている。本研究では，建物に敷設されている状態のケーブルについて，機器の通信端子から測定可能なTDR反射波形を用いて劣化を判定する手法を検討している。昨年度は，ビル用設備機器の信号線として代表的なCPEVSケーブルにおける本手法の有効性を確認した。しかし，ビル用設備機器に使用されている信号線には複数の線種が存在するため，CPEVSケーブル以外の信号線での有効性確認も必要である。そこで，線種を増やしたときの本手法の有効性確認を目的として，温度印加による経年サンプルを作成し検証した。検証の結果，ケーブルの周波数特性でTDR反射波形の特性が異なることを確認し，本手法が有効であると判断したので報告する。

○福場伸哉，菅野伯浩，馬渕裕之，佐野常世（東京電力ホールディングス），齋藤　一，新妻大地（東京電力パワーグリッド），板屋伸彦（三菱電機），古賀次郎（三菱電機コントロールソフトウェア）

柱上変圧器以下の電力設備で構成される低圧配電系統は，過剰な設備を作らぬよう適切な設備容量を選定して構築している。現在の低圧負荷管理システムでは，各需要家の契約高に対して統計的に算出した需要家の種類毎の係数を乗じることにより設備容量を決定している。しかし，近年，スマートメータ（以下SM）の取り付けが進んでおり，時系列に正確な負荷実績を把握できるようになってきた。このような背景により今までの予測値のみで管理していた手法から，SMによる実績値を活用した管理手法が提案できる環境が整備されつつある。東京電力では，これまでもSMを活用した負荷管理手法の検討をおこなってきたが，本研究では，実際に設置された多数のSMデータの分析により，変圧器単位の低圧負荷予測手法を検討したので，新たな負荷管理システムの構築方法とあわせて紹介する。なお，今回は100Vの電灯契約を対象として説明する。

◎伊藤雅哉，吉山総志，廣瀬貴樹（中部電力），静永義彦，能見惇也（中電シーティーアイ）

当社には，系統故障発生時に，運転箇所が把握している系統（停電）情報を，一元的・可視的に社内（運転箇所以外）で共有する仕組みに課題があった。運転箇所以外では，停電故障が発生すると，詳細な故障メッセージを現場へ聞き取りし（電話連絡），系統図（紙）を色塗りして停電範囲を可視化するなど，人間系での作業が多く，状況把握に労力を要していた。至近で発生した大規模停電を踏まえ，中部電力は，事故情報共有の円滑化・防災対応力向上への取り組みを一層加速させる必要がある。そのため，中部電力は，中電シーティーアイと共同で，系統故障時に停電範囲を一元的・可視的に共有する「停電範囲可視化システム」のプロトタイプ開発に着手した。本システムは，国際標準規格（CIM IEC 61970）に基づき送変電系統モデルデータベースを構築し，既存制御系システムが保有するデータ（停電故障情報等）を活用することで停電範囲の自動可視化を実現する。

◎松山拓紀，大西直哉（東芝インフラシステムズ）

近年，社会インフラ向けの制御システムにおいて，多様なセンサデータの利活用が期待されている。制御システムで生成されるセンサデータは高頻度かつ周期的に生成されるため，センサデータを利活用可能な形式でリアルタイムに保存することが課題となる。本稿では，エッジサーバとクラウドサーバで時系列データを分散して保存するデータ分散配置システムを提案する。エッジサーバでは，すべてのセンサデータを保存すると同時に，一次的な解析・分析処理に必要となる統計データを生成しクラウドサーバに送信する。クラウドサーバは，複数のエッジサーバから送信される統計データを収集し保存する。ソフトウェア試作により，データの保存処理や統計処理に要する時間を評価し，本システムの有用性を考察する。

○羽田明生，岩澤永照，祗園昭宏，川村智輝，流王智子，小川祥吾，山口大介，竹内恵一，中村一城，川﨑邦弘（鉄道総合技術研究所）

鉄道システムには，列車運行，設備保守，旅客サービス等の用途に供される様々な情報が流れている。今後は，指令所や運転台など様々な場所において，複数系統の情報を取得できることがニーズとして想定されるが，現状ではこれらの情報は系統毎に収集し伝送する仕組みとなっており，情報の様式や形態も系統毎に異なっている。そのため，異なる系統の情報を1つのネットワークで伝送する仕組みを構築して，他系統の情報を共有することができる，統合的なネットワークの構築が必要となる。このような統合的なネットワークにおいては，単に情報を伝送する機能だけではなく，情報の種類・用途や要求品質を踏まえて伝送順序を定める機能や，伝送媒体の状態を確認して適切な伝送媒体を選択する機能などが必要となる。そこで，本稿では鉄道運行向け統合情報ネットワーク用のプロトコルを，これらの機能を有するように構築することを目的として，その要求仕様を定義する。

○土居茂雄，二田紗希（苫小牧工業高等専門学校）

企業はサイバー攻撃等の情報セキュリティに関する危険にさらされる可能性があり，情報セキュリティ意識の底上げが急務である。2016年現在日本では全企業358万社のうち99.7％が中小企業であり，日本全国での情報セキュリティを維持するためには，中小企業の情報セキュリティがどのような状況であるかを把握し，その上で対策を施す必要がある。中小企業は400万社規模になるため，各企業が自律的に対策をしていけるような取り組みや仕組みが必要である。このため，まず地方に位置する中小企業の情報セキュリティ意識がどのようなものかを把握するために，アンケート調査を行った。対象は苫小牧地区にある苫小牧商工会議所または苫小牧高専協力会加盟企業の計600社に送付し，うち208社から回答を得た。この調査結果を2016年に情報処理推進機構で実施された「中小企業の情報セキュリティ意識調査」で得られた結果と比較する。

◎竹本　修，野崎佑典，吉川雅弥（名城大学）

IoTをはじめとする小型デバイスの安全性の向上には，低コストで暗号化処理を実装できる軽量ブロック暗号が適している。特に，代表的な軽量ブロック暗号であるPRINCEは，回路規模及びレイテンシの点で優れている。しかし，PRINCEは暗号処理時の消費電力を用いて不正攻撃を行う電力解析攻撃に対して脆弱であることが報告されている。電力解析攻撃はCPAやDPAなど，様々な方式が提案されており，方式ごとの耐タンパ性評価が重要である。PRINCEの電力解析攻撃に対しては，WDDLをベースとした対策手法が報告されている。一方で，この対策手法では，CPAを用いた安全性評価しか行っておらず，他の方式の電力解析攻撃に対しても同様に耐性があるかは評価されていない。そこで，本研究では，WDDLをベースとして対策されたPRINCEに対して，DPAによる評価実験を行い，詳細な耐タンパ性を明らかにする。

◎野崎佑典，吉川雅弥（名城大学）

近年，様々なデバイスをネットワークで相互に接続させるInternet of Things（IoT）が急速に普及している。そして，これらのIoTデバイスのセキュリティを確保する技術として，Physical Unclonable Function（PUF）が注目されている。PUFは半導体の製造時に生じる電気特性のばらつきを各デバイスの固有値として抽出する技術であり，PUFを利用することでIoTデバイスの認証を行うことができる。また，PUFの実用化において，様々な実装形態（FPGAやASIC，様々な製造プロセス）でのPUF性能について評価することは非常に重要である。本研究では，ASIC（180nmプロセス）によって実装された疑似線形帰還シフトレジスタ（Pseudo Linear Feedback Shift Register: PLFSR）PUF（PLFSR PUF）の性能について，代表的なPUF性能指標を用いて定量的に評価する。

◎西田奏太，野崎佑典，吉川雅弥（名城大学）

自動車には，制御用コンピュータであるECUが搭載されており，ECUを接続する車載ネットワークとして，CANが広く使用されている。しかし，CANはセキュリティ上脆弱であることが知られており，車載システムへの攻撃の危険性が指摘されている。CANのセキュリティを強化するため，MACによるメッセージ認証を行うことが提案されている。また，メッセージ認証では，リプレイ攻撃も防止するため，カウンタ値などをMAC算出に利用する。ここで，メッセージを正しく認証するためには，送受信間でカウンタが同期している必要がある。そのため，我々はこれまでにカウンタの同期手法を提案してきた。また，同期手法の安全性を評価するため，不正メッセージの送信やリプレイ攻撃を行ってきた。しかし，DoS攻撃は行っていない。そこで本研究では，同期手法に対するDoS攻撃について検討する。

◎提　達朗（電力中央研究所）

系統全体での設備保守管理の最適化に向けた予備検討として，変圧器の油中ガス成分の類似性に基づいた異常様相分類と，分類結果を用いた異常予兆検知について検討を行った。異常様相分類については，階層型・非階層型のクラスタリング手法を組み合わせて油中ガス分析データを異常様相毎に分類し，異常の可能性が高いデータ群を抽出する。異常予兆検知については，同一変圧器に対する油中ガス分析データが継続的に蓄積されていることを利用し，異常なデータ群に推移するデータを3種類の機械学習手法により検知する。油中ガス分析の実データ約25,000件を用いて分析した結果，過熱や放電傾向の異常様相を示唆するデータ群に分類できること，異常予兆を示すデータを90%以上の精度で検知できることを確認した。また，特徴量の追加による精度向上についても検討し，測定ガス成分に加えて，採油時機器温度や設備経年等の情報が精度向上に寄与することを確認した。

◎正木彩花，大岩孝輔，野澤昭雄（青山学院大学）

将来の自動運転車においては眠気や意識レベルの監視に係る生体計測装置の搭載が義務化される方針が示され，とりわけ遠隔生体計測技術の需要が高まることが予想される。我々はこれまで遠隔生体計測指標である顔面皮膚温度分布と眠気の関係性に着目し，畳み込みニューラルネットワーク(Convolution Neural Network，CNN)による眠気推定モデルの導出を試みてきた。しかしながら，対象者の輪郭など個人性の高い物理形状的情報がCNNの畳み込み層において過大に評価されることに起因し，一般モデルの導出が困難であった。そこで本研究では，可視画像に対する顔表情分類に類推を得た独自の畳み込みアルゴリズムを用いて，顔面熱画像における物理形状的情報と眠気に関する温度分布変動情報を分離抽出し，眠気推定のための一般モデルの構築を試みた。

◎大高直哉，福山良和（明治大学），川村　雄，村上賢哉，Adamo Santana，飯坂達也，松井哲郎（富士電機）

コンビニエンスストアなどで利用されているショーケースでは，着霜や冷媒漏れ等によって庫内が設定温度に保てなくなる可能性が稀にある。従って，高精度の故障判定は，顧客サービスの継続には欠かせない。本論文では，故障判定精度向上と共に，異常値を含むデータに対するエンジニアリング業務軽減のため，ニューラルネットワーク(以下，ANN)のパラメータ学習に，コレントロピーを適用したModified Brain Storm Optimization（以下，MBSO）を用いたショーケースに対する故障解析手法を提案する。従来のパラメータ学習法である最小二乗法を適用したBackpropagation及びコレントロピーを適用したFast Brain Storm Optimizationとの比較シミュレーションにより，提案法の有効性を確認した。

○若江智秀，大場義和，成瀬浩輔，村野剛教（東芝インフラシステムズ）

交通渋滞とは，「前後区間と比較して相対的に交通容量が低い場所(ボトルネック)にその交通容量を超える交通需要が流入し，ボトルネック上流に車両列が滞留する現象」と説明できる。多くの交通シミュレータにおいても，交通現象を模擬するにあたって，必要な入力データの一つとして交通需要データが求められる。本研究では，高速道路を対象に，渋滞予測の精度向上に寄与すると考えられる，高速道路入口における流入交通量(交通需要データの一部)の分析を行っている。本稿では，高速道路の路側センサデータの実績値から学習した機械学習モデルを用いて，高速道路入口における流入交通量の予測を試行した結果を報告する。また，その結果のうち，予測誤差が大きくなった特定日時における予測誤差改善に向けて，機械学習モデルの説明変数として，流入交通量と関連があると考えられる情報を付与することで，予測誤差を低減できる可能性があることを示す。

○原　慎大，村上賢哉，桐生智志，飯坂達也，松井哲郎（富士電機）

産業分野では，製造機器やプラントなどの運転データを収集・蓄積し，それらを用いて診断モデルを構築し，対象プロセスの異常検出が実施されている。異常検出の目的は，製造工程での不良品の未然防止や設備の稼働停止リスクの低減などがある。この目的を達成するためには，単に異常状態を検出するだけではなく，異常要因を特定することが必要である。そのため，異常検出には，異常要因の同定手法を用いることが重要である。この異常要因の同定手法は，現状様々な技術が提案されているが，適用事例が少ない。そこで，本論文では，実際のプロセスへの適用の前段階として，特性変動を模擬した非線形データを用いて各手法の性能を検証した。その結果，いずれの手法も異常要因を同定することができたので報告する。

○小野田光宜（兵庫県立大学）

地球温暖化や農耕地の削減などが原因して，地球規模の食料不足が深刻化する懸念がある。“ソリオン”というのは，電解質溶液中のイオンの移動を利用した電子回路素子である。蛋白質などに代表される生体超分子は，ナノスケールのサイズを持ち，さまざまな形を持ち合わせている。すなわち，生物界には，ナノスケールの豊富な材料がすでに存在している。ここでは，生物界に見られる構造や機能を半導体加工技術に持ち込み，新規なデバイスを作製することを念頭において，“ソリオン”素子として食料安定供給免疫システム，すなわち電極／センサ膜界面における不均一電子移動反応（いわゆる電極反応）について検討した。本免疫システムの心臓部であるセンサ機能は，抗原／抗体反応を活用したもので，抗原／抗体反応に基因する絶縁性能は，電解液中の酸化体や還元体の輸送を制限しているようである。

◎天野凌輔（早稲田大学／各務記念材料技術研究所），柳谷隆彦（早稲田大学／各務記念材料技術研究所／JSTさきがけ）

移動体通信機器での利用周波数は密集化，高帯域化が進んでおり，周波数の分離を行う周波数フィルタの重要性が増している。現在周波数フィルタとして多く利用されているSurface Acoustic Wave(SAW)フィルタでは高周波帯域への対応は困難であり，Film Bulk Acoustic Resonator(FBAR)フィルタの利用が今後進むと考えられる。実用化されているFBARフィルタは多結晶薄膜が使用されているが，単結晶薄膜を使用することで機械的Q値の向上が期待される。本研究では，単結晶FBAR フィルタ作製プロセスの検討を目的としている。グラフェン上に巨大圧電性を持つScAlN 薄膜を作製し，グラフェン上のScAlN 薄膜の特性を確認した。さらにグラフェン上に成膜したScAlN 薄膜の剥離を行い，グラフェン上圧電薄膜の転写可能性について検討した結果も報告する。

◎木下紗里那（早稲田大学／各務記念材料技術研究所），柳谷隆彦（早稲田大学／各務記念材料技術研究所／JSTさきがけ）

社会に無数のセンサを散りばめ，ビッグデータを取得し解析するトリリオンセンサ時代が数十年後に訪れるといわれている。このような社会を実現するためには，個々のセンサが周囲環境からエネルギーを得て発電する技術が求められる。電波によるエネルギーハーベスティングはレクテナという整流回路とアンテナから構成される素子を用いて行われている。周囲環境に存在する電波は微弱なため，レクテナ内のダイオードを駆動させることはできずレクテナを高効率で動作させることが難しい。そこで，微弱電波を昇圧し高効率レクテナを実現できる圧電薄膜共振子と圧電トランスの動作を組み合わせた新しい圧電トランス薄膜共振子の検討を行う。本報告では，c軸ジグザグ配向ScAlN多層膜の成長，新構造圧電トランスの作製を試み，12倍の解放電圧の昇圧を確認した。

◎木下紗里那（早稲田大学／各務記念材料技術研究所），柳谷隆彦（早稲田大学／各務記念材料技術研究所／JSTさきがけ）

近年の情報通信技術の発展に伴い，利用可能な周波数帯域は非常に逼迫しており，急峻な周波数フィルタの需要が高まっている。また，高周波帯での周波数フィルタには圧電薄膜が用いられるBAWフィルタが実用化されている。その品質を決定する重要なパラメータの一つが，圧電薄膜の機械的品質係数Qm値である。薄膜のQm値が高いほど，フィルタの急峻性が高くなる。Qm値の評価には一般的にウェハ上に圧電薄膜を作製したのちに，基板を取り除く工程が必要である。この工程なしでQm値測定ができればウェハ段階でのベンチマークが可能となり生産性の向上に寄与することが出来る。本研究では，基板を取り除く必要のないQm値推定方法を提案し，ScAlNとAlNの基板付き構造を用いて薄膜Qm値評価を行った。

◎佐藤裕友（早稲田大学／各務記念材料技術研究所），柳谷隆彦（早稲田大学／各務記念材料技術研究所／JSTさきがけ）

近年では，超音波を利用したデバイスが普及し生活に組み込まれている。反射波を利用して画像化する超音波イメージングやスマホなどに搭載される周波数フィルタがその一例である。超音波を発生させるためには圧電材料の逆圧電効果(圧電体に電気信号を入力し，歪みを発生させる効果)を利用する。超音波の発生に用いられる圧電体を評価するうえで，指標の1つとして挙げられるのが電気機械結合係数である。電気機械結合係数が高ければ高いほど，逆圧電効果における電気尊号から超音波への変換効率が高いことになる。電気機械結合係数の高い材料として，PZT(Pb(Zr，Ti)O3やPMN-PT(PbMgNbO3-PbTiO3)が下られる。しかし，これらの材料は鉛を用いており，作成の際に体に影響を及ぼす可能性がある。そこで鉛を利用していないScAlNを用いて，医療などで用いられている100MHz以下の超音波に対応したデバイスを作製することとした。

○浜田修史（東芝エネルギーシステムズ），浅井弘彰，槇原亜紀子（HIREC），児玉敏秀，中村善史（東芝エネルギーシステムズ）

近年半導体の細分化が進むにつれ半導体デバイスの低電圧化が進み中性子が起因となるソフトエラーが問題となっている。通常設備ではソフトエラーの試験は出来ないが，大阪大学核物理研究センターが中性子照射設備を有しており，当該設備にてSRAM型のFPGAに中性子を照射し実際のエラー発生状況を確認した。FPGAはソフトエラー対策版と未対策版の2つを用い評価した。試験内容，エラー発生状況の詳細について発表する。

◎磯前慶友，石鍋隆宏，柴田陽生，藤掛英夫（東北大学）

広い視域角を有するホログラフィックディスプレイを実現するためには，画素ピッチが1μm以下の超高精細な空間光変調素子が必要である。1μmピッチの液晶画素を独立駆動するためには，誘電体シールド壁構造という画素と画素を空間的に誘電体壁で区切る構造が必要であるが，格子状の誘電体壁内では液晶は壁の界面の影響を受けることや，壁の底部や側面に配向膜を形成することが困難であるという理由から，均一な液晶配向を実現することは困難であった。そこで本研究では，格子壁構造に空間的な異方性を与えることによって，壁構造内での均一な液晶配向に成功した。実験結果を詳細に解析した結果，空間的な異方性が，基板界面だけでなく，バルク層の液晶の方位軸を決定づけるため，均一な液晶配向が実現したことが示唆された。

◎小久保翔太，大場英二，田中彰浩，芹澤善積（電力中央研究所）

送電線保護用の電流差動リレーシステムのための通信経路として広く用いられているマイクロ波無線システムに，IP方式を適用する際に課題となる遅延時間を低減するための方式を提案・評価した。マイクロ波無線の中継箇所では，無線回線からの情報をIPパケットに再生し，有線回線に送出する際に大きな遅延時間が発生するが，提案方式では，IPパケットに再生せず無線回線速度のまま中継を行うことにより，遅延時間を20～50%程度低減することが可能である。

◎岩澤永照，羽田明生，岩城詞也（鉄道総合技術研究所）

メンテナンスを効率化するために，無線センサネットワークでデータを集め，鉄道設備の状態を指令や保守拠点で監視するシステムに関する検討が進められている。しかし，鉄道沿線のように無線センサが疎に配置される箇所が存在するネットワークでは，伝送環境劣化時の迂回経路が少なく，適切な経路を選択しなければデータ到達率が低下する可能性がある。そこで，RPLを基に，無線センサが疎に配置されるネットワークを対象として，データ到達率を向上する経路選択アルゴリズムの検討を行った。そして，ホップ数に加えて，RSSIや過去の伝送結果等，ネットワークのトラフィックに負荷をかけない情報から適切に経路を選択するアルゴリズムを提案した。さらに，提案アルゴリズムを実機に実装して，伝送環境の劣化を模擬した実験を実施した結果，データ到達率を約10%改善した。本稿では，提案アルゴリズムと検証試験結果について報告する。

◎田丸慎悟（東芝インフラシステムズ），秋葉剛史，山根史之（東芝エネルギーシステムズ）

Power-to-Gas(P2G)への取り組みとして開発を進めている，再エネを活用した水素製造と，電力系統の需給バランス調整（ディマンドリスポンス）とを両立させる水素エネルギー運用システムに対して，モデル予測制御(PFC:Predictive Functional Control)を適用した結果を報告する。水素製造装置とPV-PCSに対してむだ時間を仮定し，PI制御をベースとした従来手法とモデル予測制御による提案手法の制御性能を比較する。

○原　尚之，小西啓治（大阪府立大学）

本研究では，ウィンドファームの出力最大化の基礎検討として，少数の風車が一列に整列した状況における総発電出力の最大化問題を考える。風車の後流を記述するウェイクモデルにおける軸方向の誘導係数を制御入力とみなし，総発電出力が最大化される誘導係数を分散最適化の手法により計算した。

◎武　達也，目黑誉之，山本　茂，上野敏幸（金沢大学）

振動発電システムは身の回りの振動源から発電することができる発電方法であるが，デバイスの共振周波数と一致する周波数の振動でしか効率よく発電できないという短所がある。その短所を改善する手法の一つとして負荷として可変キャパシタンスを接続し，その容量を変化させることで共振周波数を変化させ，デバイスをより広い範囲の加振周波数に対応させるという手法がある。これまで筆者らの研究グループでは，極値探索制御という手法を用いて加振周波数に応じて可変キャパシタンスを最適な容量に変化させることによる出力の最大化の検討をシミュレーションによって行ってきた。今回，実際の振動発電システムのデバイスを用いて極値探索制御によって可変キャパシタンスの容量を調整することによる出力の最大化を検討する。

大橋建太，○小林孝一，山下　裕（北海道大学）

需要家の電力消費パターンを変化させることで需給を一致させ，得られる節電量を電源（ネガワット）として活用する動きが近年活発になっている。デマンドレスポンスは需要家の消費パターンを変化させる仕組みのことで，その有効性は多くの実験で確かめられている。本論文では，デマンドレスポンスのための電力消費ダイナミクスの制御方法を提案する。まず，電力消費量のダイナミクスを確率モデルとしてモデル化する。電力消費量のダイナミクスには湿度や日射量など多くの要素が起因するため，正確にモデル化することは非常に困難である。したがって，確率モデルが適切である。次に，導出したモデルを用いた最適制御問題を考える。ここでは需要家間の公平性を考慮した評価関数を提案する。最適制御問題は有限時間最適制御問題に帰着される。モデル予測制御では，最適制御問題を各時刻で解くことで電力消費パターンを生成する。最後に，計算例で有効性を示す。

○中西　弘，坂井寛久，瓦井秀樹（関西電力）

電力システムは，需要に合わせて供給を行うという形態が採られてきた。しかし，IoT家電機器をはじめとする電力需要設備を遠隔制御して需要を制御することで，電力の需給バランスの調整が可能である。本研究では，クラウド上のサーバーからECHONET Lite規格とOpenADR規格を使用して，家庭に設置された自然冷媒ヒートポンプ給湯器を遠隔制御する実験を実施し，これらの技術が実用可能であることを確認した。

◎佐倉　衛，澤田賢治，金子　修，新　誠一（電気通信大学），松田　功（ガイオ・テクノロジー）

近年の自動車業界でのモデルベース開発では複数の物理領域に跨ったモデル開発（複合物理モデリング）が多い。このような設計におけるモデル検証は困難である。これに対して本研究では，モデルが再現する物理空間がエネルギー保存則を満たしていることを判定する『エネルギー検証』を提案する。更に，エネルギー検証の効率化の為に，モデルを細分化したサブモデルごとの関係を表す『階層図』とモデル内部のエネルギーの流れを表す『エネルギーフロー図』の2つの図を用いる。本稿では，検証対象モデルの保存データからエネルギー検証までの工程を，私達が開発した3つの検証ツールを用いて自動化する。また，これらの検証ツールが使用可能となるように，サブモデルに対するタグ付けと階層構造を規格化した。本研究の妥当性はMATLAB/Simulink，MapleSim，CarMakerによって作成したハイブリッド自動車モデルを用いて示す。

◎矢萩北斗，日高浩一（東京電機大学）

本発表では，モデル予測制御を利用してHEV(Hybrid Electric Vehicle)を対象としたエンジン，モータ及びジェネレータを最適に駆動させるための制御設計を提示する。提案法では有限の未来までの速度は既知であると仮定する速度予測を利用した線形パラメータ変動(LPV)モデルを採用し，燃費最適化を目指す。HEVの主要部品であるバッテリは，運動エネルギーを電気エネルギーとして蓄えるバッファである。そのため，バッテリ残量は走行状況により変動する。しかし，走行終了時に残量が高すぎる，または低すぎる場合は次回走行時にバッファとして機能しない。そのため，走行初期では残量の変動を許容し，走行終了付近では設定値に近づける制御をしたい。上記の制御を走行に伴って重みが変動する手法を用いて提案する。上記の条件のもと，提案するMPC設計方法と有効性の検討のために実施したシミュレーション結果および課題を示す。

◎小泉芹直，五十嵐　洋（東京電機大学）

現在，制御技術の向上により機械操作において繊細な操作入力の伝達が可能となった。また，ロボットアームを用いることで第三の腕や高速通信による遠隔人型ロボットなどの人間の五感を拡張する研究が盛んに行われている。しかし，人間の新たな操作技術を獲得するためには，実行イメージと多くの練習を必要とする。本研究では，非利き手に，モデル化された利き手操作を適応することを行った。操作イメージを得るため，利き手操作で可能な動作を行うことで，イメージの自己完結することができると考える。それにより，自身で既に獲得している動作を非利き手で再現することを目指す。2次元入力タスクにおいて，非利き手操作特性を残したアシストが見られた。

○佐々木元気，五十嵐　洋（東京電機大学）

本研究では，チームによる協調作業において，チームワークを高める「気づかい」(Concern For Others: CFO) に注目し，客観的なチームワーク評価を目指している。CFOは操作次元で推定可能であり，リアルタイムでCFOを推定することでチームワークの客観的評価が可能となる。本研究では仮想インピーダンスを適用したバイラテラル制御によって物理的インタラクションが可能な協調作業環境の構築を行っている。また，力のインタラクションを考慮した協調作業を行い，作業者に対して力のインタラクションがどのように影響しているか，CFOを基に解明している。そこで，本論文ではCFOによって力のインタラクションによって協調作業のアシストを行い，集団技能が向上するか検証を行う。結果は，力のインタラクションを用いた集団技能アシストは可能であることが示唆された。