一般講演

3-017

気象アンサンブル予測を活用した自然勾配ブースティングによる風力発電出力の確率分布予測

○藤本 悠・林 泰弘（早稲田大学）・野原大輔・菅野湧貴・大庭雅道（電力中央研究所）

風力発電出力の不確実性を表現する確率分布予測の枠組みとして，これまで様々なアプローチの検討が為されてきた。特に大気挙動の不確実性を表現する複数の風況シナリオを提供する気象アンサンブル予測の活用は，精緻な風力発電出力の確率分布予測を実現する上で有用と考えられているが，一方でこのような高次元データを適切に活用しつつ，発電出力確率分布の予測モデルを精緻に学習することは機械学習の問題設定として非常に難しいことが知られていた。本稿では高次元データを活用した精緻な確率分布予測の実現機構として近年提案された自然勾配ブースティングの考え方に着目し，風力発電出力の確率分布予測の文脈での気象アンサンブル予測結果の活用可能性を論じる。

3-018

ボクセル分割に基づく密度不均一な点群のための欠損抽出

◎永井太樹・村木祐太（大阪工業大学）・手島裕詞（佐世保工業高等専門学校）・小堀研一（大阪工業大学）

3Dスキャナで実物体を点群データとして取得する際に，欠損が含まれる場合がある。欠損は，検出や補間を行う必要がある。しかし，欠損検出の従来手法では，点群の密度の影響を受ける点や，閾値を手動で設定する点が問題となっている。そこで，本研究では，ボクセル分割を利用した欠損の自動抽出を行う。まず，入力点群をボクセル化し，点の密度を算出する。次に，注目ボクセルと周囲のボクセルの平均密度から，非欠損点を算出する。最後に，従来手法で算出した欠損候補点から非欠損点を減算し，欠損検出を行う。また，ボクセルの分割数と従来手法の閾値を自動で決定する。

3-019

決定木を用いた音声データの感情分類の検討

◎髙久雅史・浦野晶一（明治大学）

近年，音声認識技術は音声翻訳やコールセンターなど，生活の様々な場面で用いられており，話者の感情を分析して行動の支援を行うシステムの開発が進んでいる。しかし，正確に話者の発言や感情を読み取ることが出来ず，誤認識が発生するなどの課題もある。これまでには，主成分分析による音声認識の研究が行われている。しかし，音声認識の研究においては，分析する際に音声波形から得られるデータを十分に活用できていないという課題がある。そこで本稿では，音声波形のデータ全体を活用したうえで，決定木を用いて感情ごとの音声データの特徴を分類し，より高精度な音声の感情分類モデルを作成することを目的とする。

3-020

粒子法を用いたボンド磁石の射出成形プロセス解析における温度解析の高精度化

○植松耀平（大阪大学）

磁石材料と樹脂を混ぜ合わせて成形したボンド磁石は，成形品の密度や磁気特性にばらつきが生じる欠点がある。そのばらつきの制御が難しい原因として，射出成形プロセスの挙動を把握できていないことが挙げられる。
そこで我々は，ボンド磁石の射出成形プロセスを解明するための連成解析手法を提案してきた。しかしこの解析と実験を比較した結果，流体の挙動に関しては定性的な一致を示したものの，温度計測結果に関しては大きく違う傾向を示していた。
そこで今回は金型への熱の移流を考慮するようにモデルを改良し解析精度の向上を試みたところ，実機の結果と定性的にある程度一致することを示した。このことから金型の熱伝導は成型プロセスに大きく影響し，これを考慮して解析を行うことが必要不可欠であることが確認できた。

3-021

プロセッサとハードウェアアクセラレータを使用した組み込み画像処理システムの構築評価

◎遠藤那生（東京電機大学）

画像処理用組込みシステムを低コストかつ高性能に実現するためのアプローチとして，FPGAに実装されたソフトコアまたはハードコアプロセッサ上で動作するソフトウェアと協調するハードウェアアクセラレータによるシステムの実装を検討した。比較的安価なFPGAの回路規模で実装可能なアクセラレータの併用で構築された画像処理システムが実用レベルかどうか調査することを目的とする。 実用レベルであるかは，同価格帯のSoCの比較した際の性能比較により行う。評価項目として開発コスト，プロセッサ性能，拡張性，回路規模から決定される最終的なコストなどによって判断する。

3-022

自動運転に適したプラント運転支援システム

○山本南美・吉永光伸（三菱電機）

発電プラントなどのインフラ系のプラントにおいては，自動化範囲拡大による監視操作の効率化に加えて，ヒューマンエラーの防止が求められる。自動運転におけるヒューマンエラー防止には，運転員と自動化システムの役割に応じた適切な協調を目的とした運転支援，及び運転員による自動化システムの運転状況の適切な把握が不可欠となる。本稿では，運転員の新たな役割である承認や手動介入の迅速な判断・操作を支援し，自動化システムの実施目的や運転状況の容易な把握が可能な機能を備えるプラント運転支援システムを提案した。また，静的評価の従来システムとの比較により，提案システムでは運転員のパフォーマンスが向上することを確認した。

3-023

ロジックアナライザを利用した組込ソフトウエア技術者教育カリキュラムの提案と評価

○山崎貞彦・池本尚輝（大阪電気通信大学）・上野幸輝（三菱電機）・西村雄二（日本マイクロシステムズ）・南角茂樹・登尾啓史（大阪電気通信大学）

In embedded system industry in Japan, few young engineers have a comprehensive understanding the important embedded software skills that determine the product performance, especially interrupt processing skill. As a result, this is a factor that causes a failure.I propose a curriculum for the purpose to improve this problem and method to verify the training effect.

3-024

線路内監視用レーダセンサ配置問題の定式化

○羽田明生・流王智子・竹内恵一・中村一城（鉄道総合技術研究所）

近年，車上に搭載されたカメラ等を用いて列車の前方にある支障物を検知するシステムの開発が進められている。しかし，現在検討されている車上から支障物を検知するシステムは，直線区間を走行する列車の前方にある支障物の検知には適しているものの，曲線区間など車上からの見通しが悪い箇所にある支障物を検知することが難しいという課題がある。ここで，車上からの見通しの悪い箇所では，地上にレーダセンサを設置して，その検知情報を車上に伝送するシステムを考える。このようなシステムと車上のカメラ等を同時に活用すると，直線区間に加えて，車上からの見通しの悪い曲線区間などにある支障物も車上で把握できるようになることが期待される。そこで本稿では，レーダセンサの設置に関する様々な条件を踏まえて，線路内・沿線の支障物を検知するためのレーダセンサ配置を数理的に設計する手法を提案する。

3-025

シミュレーション最適化技術を用いた風車配置最適化

◎桐淵大貴・吉田琢史（東芝）・岡山芙有子・金野夏奈・松田 匠（東芝エネルギーシステムズ）

風力発電所の効率向上のため，制約を満たし発電量が大きくなるように複数の風車を配置することが求められている。複雑な地形の場合，発電量の大きさや制約を満たすかは長時間のシミュレーションを行わないと分からず，風車配置の決定には時間が掛かる。風車配置の自動化・高速化のため，シミュレーション最適化技術を用いた風車配置の最適化手法を提案する。本手法は，シミュレーションのデータに基づいて予測モデルを構築し，その予測モデル上で風車配置を最適化手法により求める手法である。本手法を用いて数値実験を行い，人手では同時間で制約を満たさない配置しか発見できなかったのに対し，本手法では制約を全て満たし発電量が3割以上大きい風車配置を発見できることを確認する。

3-026

二重確率な類似度を持つクラスタリングに対する動的計画法に基づくアルゴリズム

◎工藤 蓮（神奈川大学）・伊豆永洋一（九州大学）

与えられたオブジェクトの集合を類似性の高いまとまり毎に集約する手法はクラスタリングと呼ばれる。本研究では，オブジェクト間の類似度が与えられた下で，その類似度に基づいてクラスタリングを行うタスクを考える。特に，類似度行列が二重確率行列である場合を対象とし，第2固有値に対応する固有ベクトルの情報を利用したスペクトル法及び動的計画法を用いた手法を提案する。さらに，二重確率類似度行列に半正定値性を課すことで，クラスタリング結果にどのような影響を与えるかを，数値実験により検証する。

3-027

再エネの予測更新を想定した適応型ロバスト最適化に基づく需給計画

○木下喜仁・石崎孝幸（東京工業大学）

再生可能エネルギー（再エネ）は，前日から実需給時点までに発電量予測値が数時間ごとに更新されるが，従来の需給計画では，実運用途中に予測値の更新などの状況が変化した場合において，状況変化後の需給運用制約の順守の可否を想定していない。このため，再エネの導入に伴い拡大する予測誤差により，実運用中での予測更新後の計画修正時に運用制約違反が生じる可能性がある。この課題に対して，実運用途中で最悪の状況変化が生じた場合でも運用制約を順守するとした最適化手法を需給計画に適用することで，予測値の更新に伴う運用制約違反を解消する。2030年を想定したシミュレーションにより最適化手法の有用性を確認した。

3-028

進化型多目的最適化手法における近傍生成機構の検討

◎小嶋英時・安田雄佑・田村健一・安田恵一郎（東京都立大学）

実世界の最適化問題の多くは複数の目的が内在する多目的最適化問題であり，複数の目的は相反の関係になることが多い。多目的最適化問題におけるパレート最適解集合を獲得しようとする手段として進化計算を用いた進化型多目的最適化手法が注目されている。進化型多目的最適化手法は近傍生成機構と選択機構で構成される。進化型多目的最適化手法では個体群の多様性に対して直接影響を与える選択機構に焦点が当てられることが多く，近傍生成機構に焦点を当てた研究は少ない。本稿ではDTLZ2を対象にNSGA-IIおよびMOEA/Dにおいて交叉SBXおよび突然変異PMに対して分布定数を変更し，近傍生成機構が進化型多目的最適化手法の探索に与える影響の検討を行った。

3-029

複数局所的最適解探索のためPSOとDEの提案と評価

◎王 浩旭・田村健一・安田恵一郎（東京都立大学）

近年の実システムの複雑化やモデリング技術の発展に伴い，解くべき最適化問題の構造は多峰構造に代表されるようにますます複雑化してきている。このような状況においては大域的最適解のみならず適切な代替案となり得る複数の局所的最適解を獲得すること（複数局所的最適解探索）が重要となる。本稿では，大域的最適解を求めるためのParticle Swarm Optimization（PSO）とDifferential Evolution（DE）に対して，探索点間の距離情報を基づく適合度を導入することで複数局所的最適解探索が可能となることを示し，複数局所的最適解探索におけるこれら2つのアプローチの評価を行った。

3-030

航空機材メンテナンスルーティング問題へのリアクティブタブーサーチの適用

◎小林優斗・福山良和（明治大学）

本論文では，航空機材メンテナンススケジューリング問題に対するリアクティブタブーサーチの適用を提案する。日々の航空機の運用を最適化，効率化することは，航空会社に大幅なコスト削減をもたらす。決定されたフライトスケジュールと指定された整備スケジュールに対して機材を割り当てる際に，指定した機材が当日に整備可能空港に終着しながら，使用する機材数，各機材が空港に駐機する時間，各機材の飛行時間の分散を最小化することを本論文の目的としている。提案法をタブーサーチを用いた手法と比較しより良質な解を得られることを確認した。

3-031

災害時における二次集積所の最適配置・配送エリアを考慮した最適配送計画への並列改良型リアクティブタブーサーチの適用の提案

小野田紗羅・○福山良和（明治大学）

日本において，大規模な自然災害が近年数多く発生している。大規模災害発生時の緊急支援物資の配送には，緊急支援物資ロジスティクスと呼ばれる，緊急支援物資を集積所を経由し，避難所にいる被災者のもとへ最終的に配送する方法が用いられている。本論文の対象問題は，複数の車両を用いて緊急支援物資を各々の避難所に対し配送する際，車両の総配送時間を最小化するとともに，車両の最大の配送時間を最小化する二次集積所の最適数，最適配置，最適配送エリア，最適配送計画を統合的に求めることである。本論文では，二次集積所の最適配置，配送エリアを考慮した配送計画に対し，改良型RTSの隣接状態の生成を並列化する並列改良型RTSを提案する。

3-032

自販機コラム最適化問題へのタブーサーチの適用

◎政平龍亮・松本海智・福山良和（明治大学）・渡辺拓也・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

自動販売機では，販売する飲み物の補充を定期的に行う必要があり，そのたびに配送コストがかかる。自販機内に商品を格納するコラムに適切な商品を割り当てることで，配送コストの削減や商品補充業務の効率化を実現することができる。この最適化問題をコラム最適化問題といい，ナップザック問題の一種として定式化できる。従来，コラム最適化問題の定式化や最適化アルゴリズムの適用検討のみが行われているが，シミュレーションによる有効性検証は行われていない。そのため，本論文では，自販機コラム最適化問題に対して，目的関数をhotとcoldの商品別最小売切れ期間の最大化とし，小規模の問題にタブーサーチを適用した結果について報告する。

3-033

自動販売機コラム最適割当による商品補充業務の効率化(Ⅰ)　最適化手法による補充期間の長期化効果の評価

◎桐生智志・金田龍哉・島崎祐一・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

自動販売機の補充業務を効率化するには需要の大きい商品に自動販売機内のコラムを多数割当て，いずれか一つの商品が売切れるまでの期間を長期化することが重要となる。これまでにも商品需要に合わせてコラムを最適に割当てる方法が提案されていたが，最適割当による長期化効果が評価されていなかった。この効果を評価することで，現実問題への適用を加速できる。本稿では最適化結果と想定される実際の割当ロジックとを比較し，売切れまでの期間がどの程度長期化できるかを評価した。

3-034

自動販売機コラム最適割当による商品補充業務の効率化(Ⅱ)　需要の予測誤差の影響に関する検討

◎金田龍哉・桐生智志・島崎祐一・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

自動販売機の商品保管場所であるコラムに適切な商品を割り当てることで，商品の売切れまでの期間を最大化するコラムの最適割当の研究が行われている。コラムの最適割当には，入力として商品の需要が必要となる。しかし，実際の運用では，事前に正確な商品需要を知ることはできないため，予測値を入力することになる。本稿では，コラムの最適割当の効果が，需要の予測誤差の程度によって受ける影響を検証するため，1日当たりの需要に10～30％の予測誤差を与え，コラム最適割当のシミュレーションを実施した。その結果，予測誤差が10~30%含まれていても多くの場合1~2日しか商品の売切れまでの期間に影響を与えないことが明らかとなった。

3-035

会議の司会進行システムの開発

◎田村大樹・神戸英利（東京電機大学）

企業や大学などの組織では情報共有や意思決定を目的として多くの会議が行われており，また，COVID-19の感染拡大の影響で多くの組織でオンライン会議ソフトウェアが導入された。
現在は，会議進行の円滑さは司会者の技量に依存しており，司会者の能力次第で会議に遅延が生じる可能性がある。また，司会者の補助を行う製品などの事例はあるが，司会進行の役割そのものを代替できるようなシステムの開発は進んでいない。そこで，音声認識技術や自然言語処理技術などを利用して，より効率的な会議運営を行うためのシステムを構築する。

3-036

ハプティクス技術を用いた非接触で操作可能なHMIシステム

◎土屋結月・神戸英利（東京電機大学）

COVID-19の影響でモノに触れることに対して抵抗感を感じる人が増加した。その中でも空中ディスプレイというものに注目が集まっているが実用に至ってはいない。衛生面を必要とするような食品工場や医療現場で空中ディスプレイの操作を行い際に視覚，聴覚，触覚などから刺激を提示するシステムの構築をする。与える刺激について，視覚は光，聴覚は音，触覚はバイブレータから与えられる刺激などを検討している。今後はさらに触覚面の刺激に対し，超音波を利用したハプティクス技術を用いた指先への触覚提示を想定して研究を行う。

3-037

ドローンを用いたマルチモーダル情報の取得によるリモート点検システムの研究

◎村岡優太・神戸英利（東京電機大学）

国土交通省の推計により，社会インフラの老朽化は早晩深刻になることが懸念される。このような状況から，ドローンを用いた点検に関する研究は数多く存在するが，既存の非破壊検査手法には課題がある。そこで，本研究では従来手法を充足するために，目視外飛行の規制緩和と5G通信の普及を前提に，ユーザがドローンを用いてリモートかつリアルタイムに構造物を点検できるシステムを開発する。Webブラウザベースで映像と音のストリーミングを行い，視覚・聴覚・触覚のマルチモーダル情報の取得により構造物の劣化有無を判定する。ストリーミングではアクティブノイズキャンセリングにより背景雑音を除去し，システムによる自動劣化判定と評価者による手動劣化判定を行う。

3-038

セルラーV2Xを目的としたP2P通信による動的階層型クラスタリングネットワークの研究

◎坂尾 渉・神戸英利（東京電機大学）

近年，5G通信のような高速移動通信システムと，コネクテッドカーと呼ばれるネットワークに常時接続できる自動車の普及が始まっている。既存のV2VやV2Iといったシステムは低遅延ではあるものの，通信範囲が狭く，通信速度も比較的低速となってしまっている。また，エッジコンピューティングによりセルラーV2Xを実現する実験も行われているが，サーバーの冗長性を確保した上で高域をカバーするには高いコストが必要になってくる。本研究では5G通信により低遅延，広範囲，高速なセルラーV2X通信をより低コストで行うためにP2P通信によって実現することを目的とし，地域ごとに動的にクラスタリングしたネットワークをスーパーノードによりまとめ，近距離から遠距離まで通信でき，ネットワーク負荷の少ないネットワークモデルをシミュレーションによって構築・評価する

3-039

SDN コントローラの連携によるネットワーク異常検知

◎中村千晃（埼玉大学）・松本倫子・吉田紀彦（立正大学）

広域なIoTネットワークでは，複数のサブネットにまたがることも考えられ，セキュリティ確保のためにサブネットごとにNIDS（Network-based Intrusion Detection System）を分散させて運用できるのが望ましい。それらのNIDSを1つのIDSとして運用することで，検知した情報をネットワーク全体で共有でき，攻撃による被害を未然に軽減できる。本研究では，複数のNIDSをSDN（Software Defined Network）上で連携させることを目的とした。SDNはネットワーク制御部のコントローラとデータ転送部のスイッチで構成される。シミュレータでの実験を通し，コントローラ間での情報共有により実現可能であることを確認した。

3-040

SDN 障害対策におけるプロアクティブ方式とリアクティブ方式の融合

◎阿部尚哉（埼玉大学）・松本倫子・吉田紀彦（立正大学）

SDN（Software Defined Networking）における障害対策として，プロアクティブ方式とリアクティブ方式の二種類の経路制御手法がある。前者は，事前に迂回経路を保持することで障害から復旧するが，スイッチが保持するフローエントリ数が増加し，パケットの処理時間が低下する恐れがある。後者は，障害発生時に迂回経路を計算し柔軟に復旧できるが，スイッチとコントローラ間で通信を行うことによるオーバーヘッドが処理時間に影響する可能性がある。本研究では，状況に応じて両者を使い分ける融合手法を提案し，OpenFlow コントローラに Ryu を用いて実装を行い，仮想トポロジによる実験で実現性を検証した。

3-041

進化ゲーム理論を用いたネットワークスライスの割り当て

◎長嶋幸之介（埼玉大学）・松本倫子・吉田紀彦（立正大学）

5G を支えるネットワークスライシングは，1つの物理ネットワークを複数の仮想ネットワーク（スライス）に分割して，提供・運用する技術である。ネットワークスライシング運用にあたり，このスライスをユーザに適切に割り当てる必要がある。本研究では，類似の研究である無線ネットワークの帯域割り当てへの適用が注目される進化ゲーム理論に着目した。無線帯域割り当てでの手法を参考に，進化ゲームを用いて帯域だけでなくレイテンシなども考慮したスライス割り当てを目指す。提案手法では，スライス割り当ての最初の段階として，ユーザの要求する QoS をレイテンシとした。ゲームを繰り返し行うことで，各ユーザの要求を満たしながら各スライスの負荷を分散したスライス割り当てが可能であることが確認できた。

3-042

ワイヤフリーロボット実現に向けた検討

◎芹澤和伸・清水 聡・佐久間和司・鈴木義規（国際電気通信基礎技術研究所（ATR））・関屋大雄（千葉大学）・大平昌敬（埼玉大学）

ロボットをはじめとするメカトロ機器の配線無線化は，可動域の向上や断線リスクの低減など多くの恩恵があり，過去にも様々な検討が行われてきた。我々はこれまで，3ヵ年にわたってロボット等のメカトロ機器のワイヤフリー化に向けた研究を進めてきた。本研究では，制御配線をミリ波帯無線通信によって，給電配線を非接触電力伝送によって，各配線のワイヤフリー化を目指すものである。ワイヤフリーロボットに関する検討は，メカトロニクス分野の特性上，複数領域に跨る研究となる。我々は，本研究を通信・電力・機械という3つの領域に分け，各領域での要素技術を個別検討するとともに，それらを統合した，システム全体を俯瞰した検討を並行して研究開発を推進した。本稿では，研究の概要ならびに今後の展開について報告する。

3-043

ロジットモデルと集団AHPを用いた都市交通計画の需要予測

◎平良碩男・瀬古沢照治（神奈川大学）

本研究では，ロジットモデルと集団AHPの2つの手法を用いて，都市交通計画の需要を予測するモデルについて研究した。東京圏は人口の増加に伴い，公共交通の機能強化が大きな課題となっている。そのため，東京圏に残されている新線建設計画のうち，優先されるべき計画を明らかにする必要がある。
本研究では，東京都の多摩都市モノレール線の延伸計画を例として取り上げながら，この計画の適切性を，路線バス，BRT，モノレール導入時におけるそれぞれの利用状況について予測するモデルについて研究した。その結果，ロジットモデルではモノレールが，集団AHPでは路線バスが評価される結果となり，通勤・通学客とその他の客による需要の二分化が明らかになった。

3-044

GNSSを用いた局地的集中豪雨予測システムの提案と検証

○杉原愛寿紗・南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，豪雨災害が世界各地で多発している。また，局地的集中豪雨により発生する二次災害は，人的被害が発生する可能性が高く問題となっている。その為，集中豪雨を発生させる積乱雲の正確な予測が求められるが，積乱雲は3次元的な形をしており検知が難しい。そこで，本研究では，現在地の可降水量の動態の把握が局地的集中豪雨予測につながるとの観点から，GNSS気象学に基づき可降水量を算出し，算出した可降水量をブラウザ上でリアルタイムに確認できるシステムの提案・検証を行う。本システムは，現在地の可降水量を誰でも容易に確認し集中豪雨を事前に検知することができる為，災害対策として貢献できるシステムとなることが期待できる。

3-045

遠隔授業支援システムの改善

○政清史晃・鈴木一成・寺田幸時（近畿大学工業高等専門学校）・清川 清（奈良先端科学技術大学院大学）

感染症のパンデミック，病気，不登校など様々な理由で授業に参加することが難しい場合がある。これまで全方位カメラを用いた視線追従型広視野の遠隔臨場感システムを開発してきた。これにより，まるで現地にいるかのように，まわりを見渡す臨場感を体感することができた。さらに今回，教育支援機能として音声の文字変換機能とリアルタイムの理解度確認機能を開発した。学生は授業中に「わかった」，「わからなかった」の二択で回答すると，教員の管理画面に理解度の円グラフが表示され，授業の難易度や速度をリアルタイムで調節することが可能になる。

3-046

ヒューマンインタフェースの操作性向上のための反力制御

◎森田海里・桂 誠一郎（慶應義塾大学）

外骨格型ロボットを用いたヒューマンインタフェースシステムには，動作の力と位置を測定するという性質上，必ずモータやアームを取り付けることが必要となり，その結果モータやアームの慣性により操作性の低下が引き起こされるという問題点が存在している。本研究では，人間の加えた力（反力）を高周波数成分と低周波数成分で分類し，それぞれの成分に別々の制御を加えることで操作者の意図しない動作成分を抑制したり，操作者の意図した動作成分を増幅させることのできる制御系を提案している。

3-047

消費電力低減のための列車群制御における経路探索法による運転曲線の作成の検討

◎菊地祐貴・香取照臣・泉 隆（日本大学）

消費電力を低減する運転曲線を，複数列車，走行可能距離を拡張して求めるために，データ形式を変換し，最短経路探索により求めることについて検討した。
本手法により，領域量を削減し，任意の時間差を与えた複数列車の走行パターンを求められることを示した。

3-048

脳波を用いたインプロビゼーションによるコミュニケーション活性効果の評価

◎坪田京子・甲斐万里子（FOR ME NY Japan）・青木駿介（電通サイエンスジャム）・満倉靖恵（慶應義塾大学）

本研究では，脳波を用いてインプロビゼーションの評価を行うことを目的とする。インプロビゼーションは即興演劇であり，近年は応用インプロという形で教育現場や企業研修にも取り入れられている技術である。しかしながら，複数名でコミュニケーションを行う応用インプロの効果を客観的に評価した事例は少ない。そこで，対面とオンラインのインプロビゼーションプログラム実施時の脳波計測を行い，コミュニケーション強化に対する効果について検証を行った。

3-049

CO2濃度によるサーキュレーター赤外線遠隔自動制御システムの提案と評価

◎岩井愛奈・南角茂樹（大阪電気通信大学）

2019年以降，新型コロナウイルスが世界中で流行し，私たちの生活に大きな影響を及ぼしている。そこで，厚生労働省は新型コロナウイルス感染予防対策として，換気が推奨を推奨している。CO2濃度は1000ppmを超えると頭痛や眠気が生じ，体調が悪化し始める。しかしながら，CO2を人が意識的に体感することはできず，頭痛や眠気といった体調が悪化することで体感することになる。さらに，CO2濃度が上昇するということは，新型コロナウイルスの感染リスクが高まる。この問題を解決するシステムを提案することにより，換気の最適なタイミングがわかり，体調悪化の改善と新型コロナウイルスの感染予防が期待できる。

3-050

スマートフォンVRを用いたオンラインオフィスの研究

◎川那子貴志・神戸英利（東京電機大学）

COVID-19の影響でテレワークの実施する企業が増えた。テレワークではWeb会議システムが使われるが，コミュニケーションが十分にできないといった課題がある。
仮想空間にコミュニケーションや業務を行うことができるバーチャルリアリティ環境を構築する。この環境ではジェスチャーやボイスチャットを用いることで現実と同じようにコミュニケーションを取ることができる。また仮想空間に現実の風景を映すことでより現実感の高い空間を再現し，仮想空間，現実世界でそれぞれで業務を行なう人の間で起こるコミュニケーションの格差を減らす。
以上の手法を用いて既存のWeb会議システムの課題解決を目指す。

3-051

自動運転時における広告サービス提示システム

◎山口大雅・神戸英利（東京電機大学）

近年の広告はタクシーの車内にも液晶パネルという形で存在する。しかし，広告の内容は，搭乗者の趣味趣向を考慮していないランダムな内容となっている。完全自動運転車が普及すると，ドライバーは運転していた時間がそのまま自由な時間になり，現在普及しているスマートフォンでネットサーフィンや映画鑑賞などが車内で行われると予測できる。しかし，そのような時間の使い方をしてしまうと，企業が広告費を支払い，車外に設置してある看板・広告情報や隠れた名店などの飲食店へ目を向けなくなってしまうと考えられる。これらの課題を解決するため，車外へ向けられ設置されたカメラを利用した，自動運転時における広告サービス提示システムの構築，実装を行う。

3-052

Prototype Development Toward Image Captioning System with Region of Interest Control

◎Muhammad Farhan Maulana・緒方公一（熊本大学）

Understanding image context is one of the challenges in the image research field. In describing an image, image captioning is widely used. However, the majority of studies in this field focus on understanding the context of the whole image. The question arises as to whether the image area to be understood can be selectively determined. This will allow for a more controllable system by human perspective and open the possibility to provide more detailed context for each object. This paper introduces the prototype development toward an image captioning system with region of interest (ROI) control.

3-053

送電線単導体用付属品の画像診断AIの開発

◎高橋翔平・谷口 栄（東京電力ホールディングス）・川村友明・齊藤寿幸・白石智規（東京電力パワーグリッド）

【背景】送電線の点検手法として，自走ロボットやドローンによる撮影の自動化やAI技術等により撮影画像の診断を自動化する技術開発が進められている。
【目的】既に開発が進み一部実適用されている電線・地線本体の診断自動化技術に加え，地線及び単導体電線の付属品に対する自動診断化を付加することで，作業効率の向上を目的とする。
【方法】Alexnetをベースとした畳み込みニューラルネットワークを用い，電線・地線付属品の劣化ランク判定器及び異常判別器のモデルを構築した。
【結果】双方のモデルにおいて目標に定める失報率5％以下且つ誤報率20％以下を満足し，実用に供する性能を有することを確認した。

3-054

栄養素算出システムを目的とした食材識別器および7セグメント識別器の開発

◎服部成士郎・大中翔平・藤嶋教彰（松江工業高等専門学校）・籠橋有紀子（島根県立大学）

生活習慣病患者ケアを目的とした栄養摂取状況の算出は多大な負担を要する。そこで正確な栄養素摂取量を画像入力と簡単な情報入力のみで算出できるアプリケーションの開発が必要になる。本研究ではYOLOv5mを用いてアプリケーションに必要となる食材識別器と7セグメント識別器をGoogle Colaboratory上で開発する。
食材識別器は6種類の食材を，7セグメント識別器は文字を1文字ずつ識別する。
学習・検証には電子秤，受け皿の上に乗せた食材の画像を用いた。
検証の結果，食材識別器はすべての食材で識別成功率が90％を超えた。7セグメント識別器は全体で約8割正しい食材の質量算出ができた。文字別にみると「2」のみ正答率が60％台で，そのほかは90％を超えていた。

3-055

電波発信源特定のためのLiDARとRGB-Dセンサデータに対する物体検知手法の開発

○井深真治・奥村 篤・肥後明豪・冨永真司・堀内岳人（ブレインズ）

筆者らは無線LANに代表される電波利用機器の空間的電波利用率向上を目的とした電波伝搬の空間的制御手法の開発を行なっている。本稿では，その実現に必要となる電波送信機器の位置特定手段として，LiDAR，RGB-Dセンサデータに対してAI物体検知技術を適用した手法を提案し，その実験的報告を行う。主にLiDARデータを使用して構成されたSLAMで得られた環境地図座標上で，検知端末の位置を特定する。AI物体検知には，RGB画像に対するM2Detおよび，3次元ポイントクラウドに対するVoteNetを併用し，それらの結果を比較検討した。

3-056

XRを用いた避難行動支援システムの研究

◎加太春貴・神戸英利（東京電機大学）

VR空間内での避難訓練システムとAR技術を用いた実際の水災害発生時に避難支援を行うシステムについての研究。地形・地図データから実際の地形や街並みを再現したVR空間を構築し，それを用いた浸水・土砂災害シミュレーターを開発することで現実では不可能な大規模水害のシミュレーションによる避難訓練を行うシステムを提案・評価する。さらに，通信機器からの位置情報を用いてサーバー上で危険箇所判定を実行しAR技術を用いた色の変化と音響機器を用いた音によって注意喚起を行うことで従来のモバイル端末を用いた避難支援システムより避難者に直感的で分かりやすい避難支援を行うシステムを提案する。

3-057

工事・作業後における状態確認の効率化検討

◎竹内佑介・清水誠人・青木公也（中京大学）・武村順三（中部電気保安協会）

電気設備は膨大な量が至る所に施設されており，電気事業法に則り新設・改修工事や調査・点検が行われている。この電気設備は機器への誤配線や電線の接続間違いにより停電や火災，感電などの重大事故を招くため，工事・作業後の接続や配線の状態確認は時間をかけて入念に実施している。具体的にはラベルやタグなど識別表示を行い複数名でチェックシートや写真を用い二重の状態確認を実施している。一方，状態確認の対象箇所は多く，また電気設備は年代や形態が多種多様であるため停電時間の短縮や作業者の労力を軽減するため状態確認の効率化が望まれている。現在画像認識技術を活用した状態確認の効率化に取り組んでいるのでこの状況を報告する。

3-058

象限突起補償のための簡略な外乱トルクモデルの導出と同定に関する考察

◎北川克弥・本田英己（九州工業大学）・小代哲也（九州産業大学）・池田英広（西日本工業大学）

象限突起補償する方法として，摩擦に起因した外乱トルクを何等かの方法で数学モデル化し，フィードフォワード補償するものがある。ところが，これらは設定するパラメータ数が多いものや，調整に手間と時間を要するものが多く問題となる。そこで，最初の象限突起状況確認時のデータを用いて，出来るだけ簡単な数学モデルで，象限切換時の外乱トルクの数学モデル（以下，外乱トルクモデル）を自動で導出・同定することで調整時間を大きく短縮することを目指している。本稿では，簡単な外乱トルクモデルを用いて象限突起をどの程度再現できるかを検証したので，報告する。

3-059

人間の動作を模倣したロボットアームによる重量センサレス傾倒型注水制御

◎塚田大喜・浅野洋介（木更津工業高等専門学校）

本研究では，ロボットアームを用いた人間の動作を模倣した傾倒型注水制御システムを提案する。
傾倒角度と推定注水量の関係を推定関数として表現する。
市販コーヒーポットの推定関数から傾倒角度指令を生成することで指令重量通りの注水を実現することができた。

3-060

時変電力需要を考慮した分散電力型ネットワークの最適設計

◎岩本拓也・東 剛人（宇都宮大学）

日本の電力系統は中央集中型であり安定した電力供給が実現されているが，緊急事態時への対応に難があるという弱点もあり，近年分散電力型が考えられている。本研究では電力需要を時変の空調とした場合の分散電力型ネットワークを提案し，最適な電力需給を導出する。

3-061

カルマンフィルタ型電力需要予測における供給予備率に基づく評価の解析

◎横澤信芳・東 剛人（宇都宮大学）

近年，省エネルギーや再生可能エネルギーの拡大が進む中で，急な電力需要の変化に対し安定供給を行うために一定の予備率を保つ必要があり，精度の高い電力需要予測が重要である。そこで本研究では，カルマンフィルタを用いた電力需要予測を行い，供給予備率に基づく評価指標を提案し，その有効性の検証を行う。

3-062

再生可能エネルギーによる過剰発電量を考慮した発電機起動停止問題の解法

◎坂本勇斗・東 剛人（宇都宮大学）

電力系統の運用においては，停電を防ぐために需要と供給は常に一致していなければならない。運用期間内において需給バランスを維持しつつ総発電コストを最小化する運用計画の作成を最適化問題として考えるのが発電機の起動停止問題である。近年では，再生可能エネルギーの導入を考慮した発電機の起動停止問題が期待されている。しかし，再生可能エネルギーには季節，天候などによる出力変動が大きく，需要が少ない時期など，電気が必要以上に発電されてしまうことがある。この時，需給バランス制約による出力制御を行う必要があり，出力に対し高い調整力を持つ火力発電の出力抑制が活用される。本研究では，再生可能エネルギーによる過剰発電量を考慮した火力発電機の起動停止問題を提案，定式化し数値シミュレーションを行う。

3-063

強化学習を用いたパルス周期制御型心拍フィードバックシステムにおける複数波形による刺激の検討

◎渡部由瑚・南雲健人・大岩孝輔・野澤昭雄（青山学院大学）

多くの現代人がストレスにさらされて生活しており，ストレスに起因する自律神経失調症などが社会的問題となっている。近年，引き込み現象が自律神経機能に影響を与えることが報告されており，振動による触覚刺激を利用した心拍フィードバックシステムの開発がなされている。先行研究においては，脈波間隔に対し一定の倍率で延長した間隔で触覚刺激を生成することによって副交感神経を亢進させることが可能であったことが確認された。そこで，本研究では強化学習を用いることにより脈波間隔をどの程度延長させた際，最も効果的に心拍を制御することが可能であるかを学習させるプログラムの開発を目指した。

3-064

REMONにおけるICB探索時間削減の提案と評価

◎千谷玲央・南角茂樹（大阪電気通信大学）

現在，家電製品や自動車など，多くの製品に組み込みシステムが使用されている。組み込みシステムではリアルタイム性が重要視される。しかしながら，RTOSはOS自身の処理を実現するための割り込みによって，リアルタイム性の低下を引き起こす。そこでこの問題を解決するために，我々はREMONを提案した。REMONのスケジューラは実行可能なISRを線形探索することでISRの優先度を実現している。しかしながら，この方式では優先度の低いISRを探索する際も実行可能状態にないISRを参照することによって，無駄な処理時間が発生してしまう。そこで，本稿では，ICB配列にビットマップを備え，線形探索を必要とせずICBの探索を行うことができる方式を提案し，評価を行う。

3-065

マルチコアREMONにおける動的負荷分散機能の提案と検証

○西浦拓志・南角茂樹（大阪電気通信大学）

近年，組み込みシステムでもマルチコア化が求められる。そのため，我々は従来のシングルコアREMONの利点を残したまま，REMONをマルチコアに対応させた。マルチコアREMONの動的に負荷分散するはずの単一ICB方式だがact_tskを実行したコアが他のアイドルタスク中のコアがあるにもかかわらず，ほぼすべてのISRを実行している。そのため，本研究では単一ICB方式のマルチコアREMONに複数方式の動的負荷分散機能の実装を提案する。コアとISRの紐づけを動的に変化させることでISRを実行するコアを動的に分散し並列性を高めることでシステム全体のスループットを向上させる。

3-066

可視領域の異方性を考慮した二輪移動ロボット群による持続被覆制御

◎菅原 颯・児島 晃（東京都立大学）

マルチエージェントシステムにおける持続被覆制御は，複数のエージェントが協調しながら環境情報を収集する有力な手法として知られており，これまでにも移動ロボットやドローンに着目した手法が，数多く検討されてきた。本研究では，特に異方的な可視領域を有する非ホロノミック移動ロボットに着目し，持続被覆制御則の構成法を考察する。そして，二輪移動ロボットの運動学モデルに基づき，ロボット同士の可視領域が重複した際の分割方法を示し，制御バリア関数に基づく持続被覆制御則を明らかにする。また，実験結果より提案法の有用性を評価する。

3-067

最適レギュレータを用いたACサーボモータの入力周期外乱の抑制

◎高橋宏士朗・黄 慶九（工学院大学）

ACサーボモータには，コギングトルクと磁束，およびインダクタンスの空間高調波の周波数成分をもつ入力外乱が生じることがある[1]。それらの入力外乱の影響によりモータのトルクが脈動し，所望の値に制御することができない。
本論文では，それらの入力周期外乱を抑制するため，ACサーボモータの状態空間モデルおよび内部モデル原理に基づき，最適制御理論により設計したサーボシステムの制御手法を提案する。

3-068

サーボシステムの単純適応制御の内部ゲイン調整則に関する研究

◎細野公平・黄 慶九・堂坂絵未（工学院大学）

従来の制御方式では，負荷変動が発生するとパラメータの調整が必要となる。そのため，単純適応制御を制御対象とし，ゲイン可変調整則を用いて，パラメータ調整の簡素化を行うことを研究目的とする。

3-069

サーボシステムのカスケードニューラルネットワーク制御

◎鬼木拓真・黄 慶九・森田昌一（工学院大学）

産業用ロボットアームや製造ラインなど，産業界において盛んに使用されているACサーボモータ。従来のサーボシステムは1つのニューラルネットワーク補償器を利用して，フィードバック制御器の補償を行う。本研究では，負荷変動などによる制御対象への影響をさらに抑えることを目的とし，ニューラルネットワーク補償器を1つ追加したカスケードニューラルネットワーク制御を提案し，その有効性を検証した。

3-070

気象予報を考慮した動的空調運用計画モデル-使用可能熱量超過リスク及び居室快適性を考慮した熱使用量計画-

◎宮島壱登・蔵本 薫・熊谷 敏（青山学院大学）

オフィスビル等における空調システム運用において，使用可能熱量超過リスクと居室快適性を考慮し，熱量配分を効率化した熱使用量計画モデルを提案する。本研究では熱需要量の予測材料として気象予報データを活用し，居室環境における初期状態を予測するモデル（居室環境初期値予測モデル）を回帰分析によって作成する。予測によって得た居室環境と熱使用量実績から常に熱利用量計画を修正する，すなわち動的な熱使用量計画を提案する。本研究内では，熱使用量実績，気象予報，計画期間の3点においてフィードバックを行い，計画を修正する点において動的計画としている。

3-071

脳内温度分布の推定による脳の低温管理

○本間 達・若松秀俊（東京医科歯科大学）

炎症による代謝亢進が脳温を継続的に上昇させると，周辺組織が二次的に損傷する。これを抑制し脳組織を保護するための脳低温療法がある。このとき，体組織の温度低下によって免疫機能が低減すると，肺炎などの合併症につながる可能性があるので，精密な体温管理の下に冷却することが必要である。脳組織の保護の目的からいって，正確な脳内温度分布を把握するだけでなく，特定の部位を適切に冷却することも必要である。そこで，選択式脳低温療法中は外部から観測可能な，脳に入出力する血流の温度を用いて推定した代謝性熱産生率から脳内の温度分布を計算し，これに基づく温度管理の可能性を検討する。

3-072

離散時間系の特異な重みを有するLQ制御

安樂向陽・井通雅貴・徳 将弥・○加瀬 渡（大阪工業大学）

離散時間制御系では，LQ問題において入力重みを0とする特異な場合にも解が存在することが知られている。入出力数が等しい場合，この解は全域通過特性を有するインタラクタを用いた逆インタラクタ化を達成するための状態フィードバックゲインに一致することが報告されている。本稿では，入出力数が異なる場合の解を導出すると共に逆インタラクタ化との関係を示す。

3-073

セルフチューニングに対応したエッジ型モデル予測制御の開発

○丹下吉雄・松井哲郎（富士電機）

筆者らは，これまで，エッジコントローラ上で実装可能な，軽量なエッジ型モデル予測制御技術を提案してきた。
今回，新たな改良として，セルフチューニング機能により，モデル同定と制御パラメータ調整をオンラインで自動化する方式を提案する。
これにより，従来，数式処理によるオフライン解析が必要だった調整もオンラインで実行できるようになり，エッジコントーラ上で完結した調整が可能となる。
提案方式をシミュレーションで検証し，従来制御方式を上回る性能を，事前の人手による調整なしに達成することを確認した。

3-074

リモートセンシングによるキムラグモ類生息地の評価

○岩崎洋一郎・天野弘基・村田浩平（東海大学）

2016年4月16日に発生した熊本地震（本震）によって，熊本県の阿蘇カルデラ内では大規模土砂崩壊，地割れ，湧水の枯渇等の様々な被害が発生した。これらの被害は，地域住民の生活や農業だけでなく，生態系へも影響を与えた。阿蘇カルデラには，環境省レッドリスト2019の絶滅危惧II類（VU）に登録されているキムラグモ類が生息し，斜面や法面に穴を掘って棲みかとしているが，地震による土砂崩壊や法面崩壊により巣が破壊され，個体数が激減した。本種の生息数調査は，かなりの時間を要し，一日に調査できる地点は限られるため，短時間で広範囲を調査できる方法が求められている。そこで，本研究では，本種の生息数が地震の後に減少した地域について，人工衛星によるリモートセンシングによりキムラグモ類生息地の被害評価を試み，生態系調査へのリモートセンシングの適用可能性について検討した。

3-075

離散型εフィルタを適用した非線形モデルに対するしきい値改善

○中川善継（東京都立産業技術研究センター）・森 一幸・佐藤春彦（イング）

環境センシングなどの時系列データの挙動を推定する手法に最小二乗法が広く用いられている。一方でそこに含まれる外乱ノイズが含まれる場合，これを除去する目的でフィルタの挿入が有効とされるが，フィルタの特性に応じた時系列データの推定に改善効果が期待できる手法を紹介する。

3-076

風力発電設備の動作音の取得とディープラーニングを用いた異常検知

◎井上綾介・福 重和・犬塚 博（静岡大学）・原田泰典・鹿島直二（中部電力）

電力の安定供給の為には発電設備の異常や故障を素早く検知して対策することが必要である。運転中の風力発電所の発電設備の動作音を風車のナセル内で取得して正常な場合と異常な場合の音の違いから異常状態の検知をディープラーニングで実現することを目指している。実際の風力発電設備では異常な場合のデータが得られることは極めてまれである為教師なし学習のオートエンコーダを採用した。正常な状態ではあるが通常とは異なる動作音に対してオートエンコーダで判別を行った所，判別精度を示すF値が0.955となって異常な音を高い精度で検知できた。本手法では教師なし学習の手法を採用している為に未知の異音に対しても検知できる可能性がある。

3-077

コレントロピーに基づくAutoEncoderを用いたショーケースの故障検知手法の提案

◎五十嵐匡人・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・Santana Adamo・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

冷蔵・冷凍ショーケースは，コンビニエンスストアやスーパーマーケットで利用されている。しかし，ごく稀に，着霜や冷媒漏れなどの故障によって庫内の冷却を保てなくなる可能性が考えられる。その結果，商品廃棄につながってしまう可能性が考えられる。従って，高精度の故障判定を行うことは，顧客サービスの継続には重要である。本論文では，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，オートエンコーダの損失関数にコレントロピーを適用したショーケースに対する故障検知手法を提案する。損失関数に最小二乗法を適用した従来のオートエンコーダに基づく手法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。

3-078

Early Stoppingベースのカーネルサイズ自動調整を用いたコレントロピーに基づくANNによる異常値を考慮した翌日最大電力負荷予測

◎佐藤尚輝・福山良和（明治大学）・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

翌日最大電力負荷予測は，供給予備力確保の面で高精度化が必須である。しかし，新電力が，負荷予測モデル構築する際に用いる負荷データには，スマートメータからの情報取得遅延等により異常値が含まれる可能性がある。その場合，異常値除去が必須であり，負担となる。これに対し，コレントロピーを用いることで，異常値除去なしに適切な学習を行える。また，コレントロピーはカーネルサイズを自動調整することで更に負担削減可能である。提案するカーネルサイズ自動調整手法では，調整に用いるハイパーパラメータが，従来法で用いるハイパーパラメータと比べ，ロバスト性が高くシビアに調整する必要がないため，エンジニアリングを削減できることを確認した。

3-079

ショーケースシステムの異常検知に対する特徴量選択手法と異常検知手法の比較シミュレーション

◎片桐瑠星・五十嵐匡人・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

ショーケースシステムは，食品や飲料を低温で保存する機器であり，ごく稀に着霜や冷媒漏れによる異常が発生する可能性があるため，高精度なショーケースシステムの異常検知が重要である。ショーケースシステムの異常検知実用化のために，専門家の知識を必要とせず，正常データのみを用い，非線形な相関を持つデータにも対応できる異常検知手法と特徴量選択手法の適用が必要である。本論文では，複数の特徴量選択手法と異常検知手法の全ての組合せに対し，実際のショーケースシステムデータを用いた異常検知精度の比較検証を行った結果を報告する。

3-080

水力発電設備のデータ特性とRandom Cut Treeの特性を考慮した高速化変数選択手法を用いた並列計算を利用した高速化Robust Random Cut Forestによる水力発電設備の故障検知

◎原 勇輝・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

水力発電設備は，環境にやさしい発電方式の一つであり，電力供給において重要な発電方式である。そのため，故障検知を精度よく行うことが重要である。また，コストの観点から水力発電設備の故障検知に有効な変数を選択することは重要である。本論文では，力発電設備のデータ特性とRandom Cut Treeの特性を考慮した高速化変数選択手法（高速化HG-RCT-FS）を用いた並列計算を利用した高速化Robust Random Cut Forestを提案する。HG-RCT-FSと高速化HG-RCT-FSの比較と，使用スレッド数毎の並列計算を利用した高速化RRCFの計算時間の比較を行うことで提案法の有効性を確認した。

3-081

Isolation using Nearest Neighbor Ensembleを用いたガスタービン異常検知

◎山崎岳大・福山良和（明治大学）・島崎祐一・長田悠人・村上賢哉・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

本論文では，isolation Nearest Neighbor Ensembles（iNNE）を用いたガスタービンの異常検知手法を提案する。ガスタービンでの異常は，重大なトラブルに発展する恐れがあるため，正確に異常を検知し，トラブルを予防することが重要となる。従来手法では，正常データのクラスタの近辺に位置するローカルな異常に対応できないため，異常検知精度の向上には，改善の余地がある。従って，ローカルな異常に対応できるiNNEの適用により，異常検知精度の向上が期待できる。提案法の有効性は，実データを用いて検証した。

3-082

データ分割精度の向上に資する時系列クラスタリング手法の検討

◎増田達矢・石橋直人・飯坂達也・松井哲郎（富士電機）

当社では，AIを用いたバッチプロセスのプラント運転支援を検討している。しかし，プラントでは，複数の運転モードが混在していることがあり，混在したデータをまとめて学習すると，適切なAIモデルを構築できない場合がある。そのため，運転モード毎にデータを分割し，AIモデルを構築する必要がある。本稿では，学習データの分割に対して，時系列クラスタリング技術を適用する学習データ分割手法を提案し，従来手法よりも精度が上がったのでこれを報告する。

3-083

機械学習を用いた状態及び予測時間別流入量予測モデルの検討

◎佐藤江里子・山口悟史（日立製作所）・楠田尚史（日立パワーソリューションズ）

近年，気候変動による水害のため，水力発電所において平水から洪水まで通した流入量予測が重要となっている。本発表では，流入量の状態及び予測時間別に帰納・演繹法と適切なモデルを判別し適用可能な流入量予測モデルを開発検討したので報告する。

3-084

重みカーネルごとのプルーニングにおける精度向上手法の検討

直井駿一・○瀬戸謙修（東京都市大学）

大規模化している畳込み畳み込みニューラルネットワーク（CNN）においては，組み込みシステム上に実装するために軽量化が必要となる。本研究ではCNN内の重みを一部0にするPruningにより軽量化を図る。0とする重みは重みカーネルごとに絶対値の総和を算出し，層ごとに最大値に対して一定の割合の値以下を0にする。またパラメータ削減による過学習抑制のため突然変異を導入する。突然変異の確率を0.1％とした場合，削減率85％程度までは認識精度が突然変異を導入しないものより1％程の上昇を確認した。

3-085

機械学習によるスパムメール認定の機能比較

◎小保方俊介・石原 学（小山工業高等専門学校）

近年，インターネットの発展と電子メールの急速な普及は，スパムメールの増加に関係している。電子メールは簡単で無料にて送信できることから，悪質なユーザがメールを不特定多数に送信している場合がある。例えばファイアウォールにスパムフィルタを行って防御している。またこれらの防御は多数あり，今回は機械学習を用いたフィルタリングの開発，機能比較を行ったので報告する。

3-086

深層強化学習による機会損失を考慮した投資戦略の構築

◎井上修一・穴田 一（東京都市大学）

近年，機械学習を用いた金融取引の分野に関する研究が精力的に行われている。中でも，深層強化学習を用いて金融取引戦略を構築する研究が精力的に行われている。これらは，金融商品の売買数の最適化や複利計算を考慮したもの，入力にチャート画像を用いるなど様々なアプローチを用いている。しかし，これらの研究ではエージェントの行動により発生する機会損失を考慮できていない。そこで本研究では，各行動に対する機会損失を深層強化学習での報酬に組み込み，株式投資において利益を上げるための最適な買いや売りのタイミングを学習するモデルを構築し，その有効性を示す。

3-087

株価予測のためのニュースのセンチメント分析

◎竹中 幹・浦野昌一（明治大学）

近年，インターネットの普及により企業に関する膨大な情報が容易に入手できるようになり，投資家は情報の収集よりも情報を分析し株売買の意思決定をすることが必要となってきている。しかし，これらすべての膨大なデータを個人で分析するのは困難である。したがって近年，膨大なデータを自動で分析することのできる機械学習が注目されている。著者らはこれまでに株価の予測精度向上を目的としてニュース情報を活用した株価予測手法を報告してきた。しかし，株価予測のためのニュースの分析にはまだまだ検討の余地がある。そこで本稿では機械学習を用いてニュースのセンチメント分類器を構築し，ニュースのセンチメント分析の高精度化を目指す。

3-088

水素燃料電池セルの連続稼働に伴う電圧低下の予測

◎西野兼治・植野 研・新垣隆生（東芝）・永田優作・佐藤秀晟（東芝エネルギーシステムズ）

近年では固体高分子形燃料電池が実用化されているが，これらには連続稼働により内部状態が変化し電圧が低下する性質があり，数カ月単位の連続稼働の障害となる。発電を長期間継続しまた利用者への影響を最小化する計画的な再起動を行うには，電圧低下の経時的予測が必要である。そこで本研究では燃料電池のセンサログから電圧低下を予測する技術を開発した。本技術はログデータを時系列セグメンテーションにより劣化モードごとの期間に切り分け，各期間に予測モデルを構築することで電圧を予測する。燃料電池の実機ログに本技術を適用したところ，将来1週間の予測にて出力値を与えることで誤差1%の精度を達成した。本技術により将来の電圧の最低値を予測でき，燃料電池の運転計画に利用できると考えられる。

3-089

グラフ畳み込みネットワークを用いた推理小説の犯人推定

◎勝島修平・穴田 一（東京都市大学）

近年，機械学習への社会的な期待が高まっている一方，専門家でも推論過程に対して説明を与えられない解釈可能性が問題となっている。既存研究では，単語の意味を学習するために埋め込みに基づいた手法が提案されているが，小説上の場所，時間，対象物などの同時性を考慮できていない。そこで本研究では，GCNを用いてグラフの構造関係をそのまま学習し，重要となるグラフの関係をLRPによって明らかにすることによって犯人推定を行う手法を提案する。実験の結果，追加知識とLRPによる貢献度の伝播によって対象となる小説の，犯人推定までの過程を終えることを確認した。

3-090

Thin Plate Spline変換と自己教師あり学習を用いたペットボトルのラベル欠陥検出

◎橋本幸二郎・杉山貴也（公立諏訪東京理科大学）・吉江 亮・桜井貴勝（信州ビバレッジ）

製造現場において画像検査システムは欠陥品を検出するために必要である。しかし，従来のルールベース方式では近年の変種変量生産に対応できない。そこで深層学習方式が注目されている。この方式は特徴量抽出やルール設計が不要なため，学習データの収集を条件に製造物の変化に対応した検査システムを構築できる。しかし，欠陥品の発生頻度は少なく学習データを集めることは容易ではない。そこで本研究では自己教師あり学習の枠組みに基づく欠陥検出手法を提案する。ここでは，ペットボトルのラベル欠陥を対象とし，Thin-Plate Spline変換を用いた自己教師あり学習に基づくラベル欠陥検出手法を提案した。

3-091

小型散布機構を搭載した除菌ドローンの開発

◎中田大貴・神戸英利（東京電機大学）

近年COVID-19の世界的流行により，日本国内において除菌システムの需要が急増している。主な先行事例としては，「UV-C除菌機能を搭載した除菌ドローン」「大型高圧ポンプを搭載した除菌ドローン」「自律走行型除菌ロボット」などが挙げられる。しかし，「除菌に時間を要してしまう」「狭い室内の除菌が困難である」「床などに障害物があると除菌が困難である」といった課題がそれぞれ存在する。そこで本研究では，従来の除菌システムの課題を解決するために，「短時間で運用可能な除菌システムの開発」「狭い室内も容易に除菌できるシステムの開発」「床などの障害物を容易に回避できるシステムの開発」を目的とし，小型で運用できる除菌システムの開発を目指す。

3-092

物質からの進化を創出したタンパク質，評価システム，ゲノム

○吉井清明（セイフティーワールド）

約40億年前，物質が進化した原始細胞は現細胞に近かい機能を有した。この自然法則に逆らった無限大の進化が高度化進化の基本原理を完成させたが殆ど謎だった。
筆者は，進化体（進化する物質や生体）が自己保持を図りつつ，環境へ高度化適応するには評価システムの等価形成が絶対条件と判断した。この主仮説をベースに2003年から新たな進化説を発表してきた。
今回はタンパク質が通信，制御，判断等の機能で評価システム，ゲノムと連携し創出した物質進化を発表する。

3-093

完全閉じ込め症候群（TLS）となったALS患者のための意思伝達アプリの開発-脳波（ERP）を用いたAndroidアプリ-

○加納尚之（島根県立大学）

意思伝達能力を損なった筋萎縮性側索硬化症（ALS）患者のための意思伝達補助装置（CA）の開発が切望されている。CAで最も重要な部分は入力装置である。そこで，目標刺激に対して出現する事象関連電位（ERP）の成分であるP200，N200，P300，N400に着目し，完全閉じ込め症候群（TLS）となったALS患者の意思伝達のためのAndroidアプリを開発した。本論文においては，ALS患者を対象として実験を行った結果について報告する。

3-094

コンパクトクローラーロボットの開発及び自律動作の予備評価

◎木下稜介・陳 文劼・白井 礼・Genci Capi（法政大学）

不整地走破能力の高いクローラー型ロボットは現在も多く研究開発が行われているが，未だ世間一般に広く普及しているとは言い難い状況であり，日常的に使用できるロボットシステムの開発が必要である。本研究はコンパクトサイズのクローラーロボットの開発並びに，階段昇降動作の自律制御を行うことを目的とした。開発したロボットは全長52cm，総重量4.3kgと従来のクローラー型ロボットよりも小型軽量に設計，作製した。またこの機体に超音波センサーを設置し，階段昇降におけるセンサーの距離情報を用いた自律動作制御を構築した。最後に実階段による実証実験を行い，動作の有効性を確認した。

3-095

小型ロボットによる遠隔監視技術の調査

◎髙野新士・石橋和貴・酒井一樹（長岡工業高等専門学校）・武村順三（中部電気保安協会）

電気設備は設備更新の停滞で長期使用されるものが増え，感染症の影響で点検時に構内立ち入りが困難な場合もある。一方，設備劣化などで停電故障が発生すると酷暑期の冷房の停止が人命に係るなど，停電の影響が大きくなっており，電気設備の点検従事者の責任は大きい一方で少子高齢化による人材不足が懸念されている。そこで現場対応の支援や点検品質の向上を目的に，ロボットによる遠隔監視技術を調査・検証した結果，①ロボット駆動用電源の充電方法，②自走させるためにLiDARなどによるSLAM技術が必要，③凸凹のある床や障害物を乗り越えるための走破性能が必要，④厳しい環境の現場で長期間使用する場合の耐久性などの課題を確認したので報告する。

3-096

警告音の評価がヒトの認知機能に及ぼす影響

◎山縣みさと・三上可菜子・大浦邦彦（国士舘大学）

災害時に警告音を聞くと，恐怖を感じてパニックに陥ったり，不安を感じたりして身動きがとれなくなることがある。本報告では警告音聴取時の身体反応について，警告音の性質を学習することでストレスが低減するか，脳波により認知機能への影響を評価する。

3-097

ジャミング転位を用いた二指型グリッパの開発

◎東 優・内田敬久・岡田尊信・渡邊亜久里（愛知工業大学）

本論文ではジャミンググリッパを用いたグリッパを作製する。また，製作したグリッパの性能を評価する。ジャミンググリッパを2つ使用し挟み込み把持する機構を提案し，グリッパの圧力及びグリッパ開閉制御システムを提案した。荷重を徐々に増やしていき，完全に把持が外れるまでを調べた結果，荷重が約4.5kgfで外れた。粉体が移動することで部分的に密度が増加し固さを取り戻したり，粉体を包んでいる風船が伸びることで張力が発生したものと考える。ゴム膜の材質をシリコンなどの引張強度が高いものに変更することで変位を抑え，把持力を高められると考える。

3-098

パーティクルフィルタを利用した自己位置推定

◎鈴木 颯・日高浩一（東京電機大学）

パーティクルフィルタを利用した自己位置推定を屋内環境での実験データに対して実行した結果を発表する。実験はロボットを直進，回転，直進の3つの段階に分けて移動指令を与え，2次元パーティクル粒子100個を発生させて自己位置推定を行った。初回の直線移動では，パーティクル10個分の平均位置と実際のロボット位置の誤差はX軸0.05m，Y軸0.0415mとなり許容誤差0.2以内を得た。一方，最終位置はX軸0.27m，Y軸0.22mの誤差が発生した。最終位置の誤差の原因として，途中の回転運動での制度低下が位置理由であると考えられる。この結果を踏まえてた課題および改善点についても発表で示す。

3-099

モデル規範型インピーダンス制御による6自由度ロボットアームの位置と力の制御

◎三好勝己・黄 慶九（工学院大学）

本研究では，インピーダンス制御を用いた外部環境との接触を伴う作業において，接触で生じる力を制御することでロボットの位置制御と力制御を行い，さらにその制御則に対し適応制御を行うことを目的とする。

3-100

ダイナミックインピーダンスを用いた6自由度ロボットアームのハイブリッド制御

◎宮沢拓磨・祁 沢中・黄 慶九（工学院大学）

現在ロボットは生活の色々な場面で様々なロボットが活躍している。特に産業ロボットは，人手不足などの解消や危険な作業を人間の代わりに行うことによって大きな真価を発揮する。その産業ロボットの販売数などは年々増加している。より良いロボットを作るために，新たにダイナミックインピーダンスを用いて，ロボットアームのハイブリッド制御を適応させるのが本研究の目的である。

3-101

部分モデルベースでの6自由度ロボットの位置と力のハイブリッド制御

◎祁 沢中・黄 慶九・岩沢健一（工学院大学）

ロボットアームの数学的モデルは慣性モーメントとコリオリ力，重力，粘性摩擦力で表される。先行研究においてこれらすべてを考慮したフルモデルを用いて，ロボットアームのインピーダンス特性を導入した位置，姿勢，力，モーメントのハイブリッド制御の提案と解析が行われたが，6自由度ロボットアームでは，フルモデルの計算量が膨大であるため，実時間の制御に向かない。本研究では，各関節の主軸の慣性モーメント，重力のみを考慮した部分モデルを用いて，ロボットアームのインピーダンス特性をもつ位置，姿勢，力，モーメントのハイブリッド制御を提案する。また，その有効性を接触動作の解析によって明らかにする。

3-102

6脚ロボットの運動制御に関する研究

◎劉 桐・黄 慶九（工学院大学）

本研究では，MATLAB＆SimulinkとAutodesk Inventorの上にDH法を用いた順運動学と逆運動学で6脚ロボットのモデルを構築して運動制御のシミュレーションによって，本システムで制御している6脚ロボットが目的のタスクを完了できるかどうかを確認する。本研究では，ロボットに求められる機能は，入力した距離と方向に応じて移動し，体の傾きを制御できるようにすること。入力パラメータは，移動の距離と方向，および体の傾きのみ。ロボットの歩数，各歩行距離，歩行速度はすべて制御システムによって自動的に生成される。この研究最大の意義は，本研究室の6脚ロボット研究を，運動検証段階から機能実現段階に移すこと。これから，ロボットは単に入力アクションを完了するだけでなく，タスクを判断して完了する機能を備えている。

3-103

インピーダンス制御を用いた6自由度ロボットアームの位置と力の制御

◎高橋健治・黄 慶九（工学院大学）

ロボットがより人に身近になるためには，複雑な作業に対応する必要がある。インピーダンス制御を用いて外部環境との接触を伴い，かつその接触で生じる力を制御することで，ロボットの位置制御に力制御を適応させることが本研究の目的である。

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モータによる自重補償を備えたダイレクトドライブロボットアーム

◎佐藤真理子・桂 誠一郎（慶應義塾大学）

近年，様々な分野で高精度な力制御が可能な多自由度ロボットアームへの需要が高まっている。その実現にあたっては，ダイレクトドライブ駆動が望まれるが，従来のロボットアームでは自重を支えるためにギヤが使用され，ダイレクトドライブの実現が妨げられている。そこで本研究では，モータによる能動的自重補償を備えたダイレクトドライブロボットアームを提案する。駆動用，自重補償用それぞれのモータはアームの根元へ配置してロボットアームの慣性増加を防ぎつつ，動力はワイヤーとチューブで伝達するメカニズムを示す。

3-105

機能的電気刺激のための上肢の筋モデリング

◎下村晃功・桂 誠一郎（慶應義塾大学）

機能的電気刺激は，筋肉に電気刺激を与えることで筋収縮を促し，身体を直接駆動させるシステムである。電気刺激の制御システムを構築する際には，一般的にはPID制御などのモデルを必要としないシステムが用いられてきた。しかしながら，さらなる追従特性の向上のためには，入力（電気刺激）と出力（関節動作）の関係を表すモデルが必要になる。筋肉システムは非線形で複雑であるため，予測式を立てることは困難である。そこで本研究では，上肢の手関節に着目し，生理学的知見を基とする筋モデルの構築を行った。

3-106

要素記述法による筋電特性のモデリング

◎袖長大基・竹内一生・桂 誠一郎（慶應義塾大学）

人間の運動を計測し，ロボットにより再現を行う需要はますます高まっている。各種センサを使用することで，動作を再現するための十分条件として必要な速度・力の計測は可能になっている。しかしながら，指先の力に関しては力センサを使用すると，指と接触対象の間にセンサが入り，触感に影響を与えてしまう。そのため，指先の力を間接的に計測する手段が必要である。そこで，本研究では筋電位に基づいて指先力を推定する手法を提案している。特に，物理的に解釈しやすいシステム同定手法として要素記述法を適用し，筋電位と力の関係をモデル化した。