数理情報工学科

角　田　和　彦

中　村　喜　宏

西　澤　一　友

古　市　昌　一

細　川　利　典

松　田　　　聖

見坐地　一　人

新　井　雅　之

岡　　　哲　資

栃　窪　孝　也

野々村　真規子

目　黒　光　彦

関　　　亜紀子

伊　東　　　拓

浦　上　大　輔

髙　橋　亜佑美

山　内　ゆかり

教　　　授

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准　教　授

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専 任 講 師

助　　　教

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〃

〃

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1）角田和彦，流動現象への粒子法の応用，まてりあ，第54巻・第 9号，pp.449-453，2015.9

2）K. Kakuda and T. Kusakabe, Particle-based Flow Simulation by SPH Using Hyperbolic-type Kernel Function, Proc. 25th International Offshore and Polar Engineering Conference, vol. 25, pp.416-423, 2015.6

3）K. Kakuda, Y. Hayashi and J. Toyotani, Particle-based Simulations of Flows with Free Surfaces Using Hyperbolic-type Weighting Functions, CMES: Computer Modeling in Engineering & Sciences, vol. 103, no.4, pp.229-249, 2014.12

粒子法は，差分法や有限要素法といった格子や要素を用いた数値解析法とは異なり，速度や圧力を保

持しながら移動する粒子を用いて物体の挙動を計算するメッシュレス法である。そのため，格子法で行う煩

雑なメッシュ作成の手間を必要としないという特徴がある。また，粒子法は完全ラグランジュ法であることから

移流項の離散化を行わないため，移流項により生じる数値拡散が発生しないという特徴も有する。代表的な

粒子法として，SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)法とMPS(Moving Particle Semi-implicit)法が知

られている。SPH法は基本的には圧縮性流れの計算手法であり，主に宇宙物理学の分野で利用されてきた。

その後，SPH法は非圧縮性流れへの適用もされてきている。また，MPS法は，粒子法に非圧縮性流れの計

算アルゴリズムを組み込んだ手法である。SPH法，及びMPS法ともに液体表面や界面の大きな挙動を伴う解

析に優れているため，最近では液体表面流れや混相流等の解析に広く利用されている。しかしながら，特

に標準的なMPS粒子法シミュレーションでは，圧力に関するポアソン方程式を解く際に，擬似的な圧力振動

解が発生することが知られている。その擬似的振動の発生原因の一つとして，特異性を有するカーネル関

数の採用が挙げられる。

本研究では，流動現象に関する粒子法の適用，特に流動に伴って液体表面が大きく変動するような場合

のコンピュータシミュレーション技術及び解析を行っている。

資　格 教　　授 氏　名 角　田　和　彦

キーワード 計算科学　　　流体工学　　　高性能計算　　　数値解析

1）中村喜宏, 松尾学, 岡哲資, 関亜紀子, 手首の距離センサを用いた装着型コンピュータ向け文字入力方法, ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.17 No.1/4 Page.233-243, 2015.05.25

2）中尾宗司, 中村喜宏, アプリケーション利用時における操作列の予測／例示インタフェースに関する研究, ヒューマンインタフェースシンポジウム論文集(CD−ROM), 2015.09.01

3）利光裕三, 中村喜宏, Android端末向け英単語学習アプリにおけるモチベーション維持方法の検討, ヒューマンインタフェースシンポジウム論文集(CD−ROM), 2015.09.01

①ウェアラブルコンピューティングのための装着型文字入力装置の研究

指先のタッチセンサと手首の距離センサにより構成される装着型片手文字入力装置の提案し，実験に

より，習熟に伴う入力速度，誤り率の変化，さらに誤り原因の分析まで行い，提案方式が実用上十分な学

習しやすさと高速入力が可能であることを明らかにした1)。

②適応型ヒューマンインタフェースの研究

ユーザの操作履歴を基にユーザの行動を推測し，状況に応じた支援を行う適応型ヒューマンインタフェ

ースについて検討している。ユーザのワープロソフト利用時の操作履歴から，次に行う操作列を予測し，

優先順位の高い順に提示する予測／例示インタフェースについて，最適な予測候補の表示方法，優先

順位，予測アルゴリズムなどについて実験により検証した2）。

③学習支援システムにおけるモチベーション維持方法の研究

学習支援システム利用時の学習者のモチベーション維持方法について検討している。英単語学習ア

プリを対象に，実験により複数のモチベーション維持方法の使用頻度，効果などを評価し，結果から各モ

チベーション維持方法のユーザレベルとのマッチングや，モチベーション維持方法の最適な構成方法に

ついて検討した3)。

資　格 教　　授 氏　名 中　村　喜　宏

キーワード ヒューマンインタフェース　　ヒューマンコンピュータインタラクション　　ウェアラブル機器　　ユーザビリティ

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1）西澤, ＡＨＰにおける代替案総合評価の計算過程の問題点について, Journal of Japanese Symposium on The Analytic Hierarchy Process, 4, 1-9, 2015/12/25

2）K.Nishizawa, The improvement of pairwise comparison method of the alternatives in the AHP, Intelligent Decision Technologies, SIST 39, 483-491, 2015/05/27

3）K.Nishizawa, Improving of the weight normalization method on alternatives in AHP and ANP, Smart Digital Futures 2014, 155-163, 2014/06/18

意思決定手法の一つであるAHP（Analytic Hierarchy Process）とANP（Analytic Network Process）に

ついて，評価順位の逆転現象の一因である評価ウエイトの正規化手法および意思決定者の判断ミスなどに

起因する一対比較の整合性改善の研究を行っている。

従来行われている正規化手法は，一対比較行列より求められた主固有ベクトルの総和を１に正規化する

方法が一般的であるが，評価順位の逆転などの不具合が生じる場合があり避けた方が良いとされている。し

かし，手法自体に問題があるのではなく，正規化の過程で情報を失っていることを示し，適用方法が不適切

であり，情報を失わないように補正をする方法を提案し，検証を行った。さらに簡便な方法を開発中である。

一対比較の整合性改善では，意思決定者による一対比較での過大評価・過小評価の判定と修正手法の

開発を行っている。しかし，個々の一対比較を修正するのでは恣意的な修正になるので，一対比較行列全

体を修正する手法を開発中である。また，各一対比較行列はそれぞれ整合性が異なるため，代替案の総合

評価に微妙な影響があり，新たな不具合が発生することが懸念され、今後の検討課題である。

資　格 教　　授 氏　名 西　澤　一　友

キーワード 意思決定　　　AHP　　　ANP　　　正規化手法

1）K. Kuramoto, K. Kakuda , M. Furuichi，“Efficient Load-balancing Scheme for Multi-agent Simulation Systems”， Computer Modeling in Engineering & Science (CMES), Vol. 106, no. 3, pp. 169-185, Oct. 2015.

2）古市昌一他，“車載ディスプレイのHMIと視認性，安全性向上”，技術情報協会，ISBN978-4861045936, 2015年8月

3）古市昌一, “コミュニケーション能力の向上を目的としたシリアスゲームの開発”, 自動車技術, pp. 63-69, 2014年5月

(1)モデリング＆シミュレーション（著書1件，論文1件，招待論文1件，国外発表1件，国内発表15件)

人の行動モデルに基づく実世界シミュレーションを実現するための基盤ソフトウェアFUSEの開発及び

その応用法に関する研究を実施した。応用例としては，“大規模災害発生時の病院内トリアージ（院内ト

リアージ）”，“海上警備問題”，“災害時指揮官意思決定訓練”，“大規模災害発生時避難誘導方法検

討”，“未来の道路交通状況再現”，“戦国時代の武将の戦い再現”等に応用した。今後，院内トリアージ

を対象とした逆シミュレーションによる最適化方法の研究に着手する。

(2)シリアスゲームの構築法に関する研究（著書1件，国外発表1件，国内発表20件)

教育・訓練を目的としたシリアスゲームの構築法として提案したSGDPを基に，教育・訓練用教材の構

築法SGLMを新たに提案し，応用法に関する研究を実施した。応用例としては，“教科教育（英語，数学，

サイバーセキュリティ）”，“リハビリ支援（軽運動支援）”，“医療安全工向上支援”，“動体視力維持支援”

等にSGLMを応用し，有効性確認を目的とした実験を継続している。また，短期間（2日間）でチームに

よりソフトウェア開発を実施するシリアスゲームジャムの実施方法へのSGLM適用検討を開始し，シリアス

ゲームジャムを複数回実施して今後本格的な研究を実施するための準備を実施中である。

資　格 教　　授 氏　名 古　市　昌　一

キーワード モデリング＆シミュレーション　　シリアスゲーム　　エンタテインメント・ゲーム情報学　　ヒューマン・コンピュータ・インタラクション

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1）Tetsuya Masuda, Jun Nishimaki, Toshinori Hosokawa, and Hideo Fujiwara, “A Test Generation Method for Data Paths Using Easily Testable Functional Time Expansion Models and Controller Augmentation,” IEEE Asian Test Symposium, pp. 37-42, Nov. 2015.

2）Masayoshi Yoshimura, Yoshiyasu Takahashi, Hiroshi Yamazaki, and Toshinori Hosokawa, “A Don't Care Filling Method to Reduce Capture Power Based on Correlation of FF Transitions,” IEEE Asian Test Symposium, pp. 22-25, Nov. 2015.

3）Atsushi Hirai, Toshinori Hosokawa, Yukari Yamauchi, and Masayuki Arai, “A low capture power test generation method using capture safe test vectors,” IEEE European Test Symposium, pp. 1-2, May. 2015.

（１）上流テスト及びセキュリティに関する研究（国際会議発表４件，国内発表８件）

階層テスト生成結果を用いたテスト容易化バインディングとスケジューリング方法の提案を行った。また

コントローラ拡大を用いたテスト容易化機能的時間展開モデル生成アルゴリズムの提案を行った。さらに

未遷移信号線情報に基づくハードウェアトロイ回路の検出方法を提案した。

（２）テスト生成に関する研究（国際会議発表４件，国内発表７件）

無効状態とテスト生成を用いた順序回路のテスト不能故障判定法を提案した。また低消費電力向けの

テスト生成アルゴリズムを提案した。さらに低消費電力向けや抵抗性ブリッジ故障検出向けのドントケア判

定・割当てアルゴリズムを提案した。

（３）テスト容易化設計・故障診断に関する研究（国際会議発表１件，国内発表５件）

ユニバーサル論理故障モデルの故障診断法を提案した。またテスト圧縮や低消費電力のためのテスト

ポイント挿入アルゴリズムを提案した。

（４）テスト圧縮に関する研究（国内発表３件）

低消費電力向けの動的テスト圧縮アルゴリズムを提案した。また複数同時目標故障テスト生成を用い

た静的テスト圧縮アルゴリズムを提案した。

資　格 教　　授 氏　名 細　川　利　典

キーワード LSIテスティング 　　　電子設計自動化　　　コンピュータ援用設計　　　故障診断

1）松田聖，スパイキングニューラルネットワークの新学習アルゴリズムBPSpikeⅡの提案，計測自動制御学会・第54回システム工学部会研究会，2016年3月7日

2）

3）

生体では情報をニューロンの発火頻度を表わす頻度表現ではなく，発火時刻自体や発火の前後関係等

が情報を表わしている。そこで，発火時刻を直接扱う時間表現に基づいたスパイキングニューロンは脳によ

り近いニューロンモデルとして注目されており，時空間データ処理への適性が期待され，多くの学習アルゴ

リズムも提案されてきている。

本研究は，スパイクをカーネル化することによって，収束性が保証されたスパイキングニューラルネットワ

ークのシナプス結合重み，遅延時間，減衰時定数，およびニューロン閾値の新学習アルゴリズムを提案した。

例えば，結合重みのΔwj(t)はオンライン学習アルゴリズム，Δwjはオフライン学習アルゴリズムはつぎのよう

になる。但し，ηは学習係数，d(t)，o(t)はカーネル化したスパイキングトレインの目標出力と実際の出力で

ある。

Δwj(t) = －η∂[ d(t)－o(t)]/∂wj，　 　　Δwj = ∫0∞Δwj(t) dt

資　格 教　　授 氏　名 松　田　　　聖

キーワード ニューラルネットワーク

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1）小野寺，見坐地，高橋：足の上下運動における股関節まわりの筋骨格解析，スポーツ工学・ヒューマンダイナミクス2015 -日本機械学会，2015/10

2）柴田，高橋，見坐地：直下型及び長周期地震に対するGAを用いた免震積層ゴムの最適化に関する研究，日本機械学会 関東支部第22期総会・講演会，2016/03

3）今井，高橋，見坐地：ハイブリッドSEA法を用いたタイヤ放射音解析に関する研究，2015年度公益社団法人自動車技術会関東支部学術講演会，2016/03

以下に示す５テーマに関する共同研究を推進している。

１）「Hybrid SEAモデルを用いたタイヤ放射音解析モデル構築」（タイヤメーカー）

理論と実験を併用したHybrid SEA法を用いて，タイヤの中高周波放射音が予測可能にする研究

２）「GAを用いた免震ゴムの最適設計研究」（ミシシッピー州立大）

構造物の地震時挙動を最小限にする免震ゴム特性を最適化手法であるＧＡを用いて求める研究

３）「自動車用防音材の非線形音響特性に関する研究」（防音材メーカー）

Biot理論とＳＥＡとＦＥＭのハイブリッド法により歪による音響特性への影響を明確にする研究

４）「下肢の筋骨格数理モデルを用いたマラソン解析」（中国科技大）

５）「数理モデルを用いた顎関節まわりの筋骨格解析」（松戸歯学部）

筋骨格数理モデル解析により，関節廻り駆動パワーと各筋肉の各運動量を求め運動性能と疲労度を定

量化する研究

資　格 教　　授 氏　名 見坐地　一　人

キーワード 統計的エネルギー解析手法　　筋骨格モデル　　免震積層ゴム　　遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）

1）池田貴彦，大原衛，福本聡，新井雅之，岩崎一彦，木村光宏, “ファイルバージョニング機能を備えた分散データレプリケーションプロトコルの提案”，電子情報通信学会和文論文誌D, Vol. J98-D, No. 4, 684-699, 2015年4月

2）A. Saysanasongkham, M. Arai, S. Fukumoto, S. Takeuchi, K. Wada, “A Highly Reliable Digital Current Control using an Adaptive Sampling Method”, IEEJ Journal of Industry Applications, Vol. 3, No. 4, pp. 296-303. Jul. 2014.

3）Masayuki Arai, Shingo Inuyama, Kazuhiko Iwasaki, “Note on Fast Bridge Fault Test Generation Based on Critical Area”, Algorithms and Architectures for Parallel Processing (Proceedings of 15th International Conference, ICA3PP, Part III), pp. 729-740, Nov. 2015.

高信頼ネットワークシステム，プロセッサの高信頼化に関する検討を行った。

ネットワークの高信頼化設計技術として，(1)無線センサネットワークにおける耐故障ルーティング，(2)無

線センサネットワークにおける攻撃ノード検出・回避ルーティング，(3)遅延耐性ネットワークにおけるセキュ

アルーティング，(4)遅延耐性ネットワークを応用した環境センシングの評価，の４テーマに取り組んだ。

プロセッサ高信頼化に関しては，(5)レイアウトを考慮したLSI故障カバレージ見積法，(6)アンバイポーラ

デバイスを用いたLSIの耐故障設計のほか，平成27年度から3年間の研究課題として採択された科研費若

手(B)“高電磁環境下での周期的多重過渡故障のオンラインマスク法”に取り組んでいる。平成27年度は，

(7)双対近似回路を用いたオンライン誤り検出法について提案し，小規模回路を用いた評価を行った。

このほか，首都大学東京システムデザイン学部客員研究員として，同大学戦略的研究支援研究費による

研究テーマ：“電気・情報融合基盤のロバスト化技術の研究”に関わっている。(8)車載ネットワークにおける，

インバータスイッチング由来の高電磁ノイズの回避技術について検討を進めている。

資　格 准 教 授 氏　名 新　井　雅　之

キーワード LSI設計技術　　　高信頼アーキテクチャ　　　ネットワークアーキテクチャ

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1）松嶋佳祐 岡哲資,　音声とタッチ入力によるマニピュレータ操作インタフェース―机上物体の収集による初期評価―, 第77回情報処理学会全国大会,　2015年3月17日

2）Tetsushi Oka and Keisuke Matsushima, Multimodal Manipulator Control Interface Using Speech and Multi-Touch Gesture, 10th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI2015), 2015/3/3

3）Tetsushi Oka and Keisuke Matsushima, New Design of a Manipulator Control Interface That Employs Voice and Multi-Touch Commands, 11th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI2016), 2016/3/8

平成26年度より科学研究費補助金を受給し，音声とタッチ入力に基づくマニピュレータ操作の入力方式

の研究を推進している。平成26年度は，既存のマニピュレータインタフェースの問題点の確認，音声とタッ

チ入力を用いた新しいインタフェースの設計，実装，テストを行った。開発したインタフェースを用いた初期

評価により，初心者でも音声とマルチタッチ入力を組み合わせて物体の把持，回転，移動などの基本操作

が行えること，作業の繰り返しにより作業時間が短縮し，少ない操作回数で効率的に作業が実行できること

を確認した。平成27年度にかけて，初期評価で得られた知見をもとに，初心者向けの３モードインタフェー

スを開発し，６月から７月に，ユーザスタディを実施した。男女20名の使用結果から，本インタフェースの操

作方法の習得が容易であること，初心者でも物体移動の作業が容易に感じられることが示された。しかし，

初心者の作業完了時間は，既存のインタフェースと大差なく，熟練者では既存のインタフェースの方がやや

短いことも確認された。この結果を踏まえ，平成27年度の後半に，習得しやすさと操作の容易さを保ったま

ま，初心者，熟練者ともにより短時間で作業が行えることを目指して，モード切替えの少ないインタフェース

を開発した。初心者８名と熟練者２名の使用により，作業時間の短縮が確認できた。今後は，習得しやすさ，

作業の容易さ，作業の効率の全てでより優れたインタフェースを実現し，ユーザスタディでそれらを実証する

ことが課題である。

資　格 准 教 授 氏　名 岡　　　哲　資

キーワード 知覚情報処理　　ヒューマンインタフェース・インタラクション　　知能情報学　　知能ロボティクス

1）K. Tochikubo, New secret sharing schemes realizing general access structures, Journal of Information Processing, Vol. 23, No.5, pp.530-538, (2015.10.01)

2）伊藤詩子，栃窪孝也，極小アクセス集合に基づく秘密分散法の情報比，電子情報通信学会2016総合大会，A-7-18，(2016.03.16)

3）

秘密分散法は，暗号化鍵などの重要な秘密情報を複数人で分散管理する場合などに有効な技術であり，

鍵の管理者自身による内部犯罪も防ぐことが可能である。これまで，秘密情報の管理者の集合に制限のな

い一般アクセス構造を実現可能な秘密分散法が提案されているが，最適な方式でも管理者に数多くの分

散情報を割当てることで実現しており，元の秘密情報と管理者が管理する分散情報との比(情報比)に着目

すると，しきい値法のように方式が最適な場合の情報比が1であるのに対し，これまで知られている手法の情

報比は非常に小さくなり，効率的ではなかった。そこで，従来の方式をさらに一般化し，秘密情報の管理者

ごとの保管情報に対する制約を最適にする方式に取り組んでいる。

現代社会では階層構造の組織が多数存在し，また，部門の責任者は多くの情報を閲覧・管理する必要

がある。しかしながら，これまでの秘密分散法の研究では，特定の管理者の情報比の制約などは考慮され

ておらず，このため，複雑なアクセス構造の場合は実用化されていなかったが，指定した管理者に割り当て

られる分散情報の数を削減可能な一般アクセス構造を実現する秘密分散法を提案した。また，2015年度か

ら科研費の基盤研究（Ｃ）で上記のテーマの研究を取り組んでいる。

資　格 准 教 授 氏　名 栃　窪 孝　也

キーワード 情報理論　　　符号化　　　暗号　　　認証

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1）

2）

3）

主に、細胞の形の数理モデリングの研究を行っている。これまで，細胞集団を形成する細胞一つ一つの

形を表すモデルを考え，細胞分裂，細胞成長，細胞死，走化性，細胞接着などを表現できるように改良して

きた。現在は，基板上の細胞集団の運動性の実験を行っている外部の研究者とともに細胞運動の特性を数

値化し，それを元に数理モデルにできないかといろいろ試しているところである。

他にも，基板上に滴下された溶液を蒸発させた後に残るパターンについても数値計算を行っている。同

心円状，放射状，ドット状など多彩なパターンが残ることが知られている。以前，我々はこの現象を表す数理

モデルとして，液滴の形と析出の数理モデルを発表したが，式の形が複雑で計算時間が非常に長くかかっ

てしまい，空間１次元の数値計算結果のみとなってしまっていた。大学院生や学部学生らともに，GPGPUを

使うことで数値計算を高速化させ，２次元の数値計算を可能にした。パラメータを変えた数値計算を行うこと

で，放射状やドット状などのパターンが出る条件を探しているところである。

資　格 准 教 授 氏　名 野々村　真規子

キーワード 数理生物　　　非線形物理　　　ソフトマター物理

1）新倉春樹，目黒光彦，“混合雑音にロバストな類似度判定を用いたNon Local Means”，電子情報通信学会信学技報，vol.115, no.348, SIS2015-30, pp. 7-12, 2015.12.03.

2）石井博樹，目黒光彦，“RGB-DバイラテラルフィルタによるデプスデータのHole除去”，動的画像処理実利用可ワークショップ2016講演論文集，IS2-B7，2016.03.08.

3）坂本雄志，目黒光彦，“クラスタリングを用いた反復局所回帰による劣化画像の復元”，電子情報通信学会総合大会，A-15-16，2016.03.18.

現在進行中の研究活動として，以下の二つの研究テーマがある。

①Non Local Meansによる画像からの雑音除去アルゴリズムの研究

画像の詳細成分を損なうことなく，高いガウス性雑音除去性能を有する手法としてNon Local Meansが

注目されている。しかしながら，Non Local Meansはガウス性雑音のみに有効であり，かつ，雑音の影響

により類似度が低く見積もられ，十分な雑音除去性能を発揮することができなかった。さらに，混合雑音

では，Non Local Meansでは高い雑音除去性能が得られない。本研究では，Non Local Meansの類似度

判定において，ガウス性雑音により生じる絶対値誤差和を見積もり，その影響を差し引くNon Local Means

法，および，混合雑音により劣化した画像から混合雑音を除去するNon Local Means法の二つの手法の

研究を行っている。

②RGB-Dカメラによる奥行データの補間処理

Kinect（TM）に代表されるように，奥行きデータを測定できるデバイスが安価に提供されるようになって

いる。しかしながら，実際に奥行データを計測すると，原理上の理由から鏡面反射する表面を持った物体

の奥行きが正しく計測できない問題があった。測定がされている領域の奥行データを使って，計測不可

能な領域の奥行データを補間するアルゴリズムの検討を行っている。

資　格 准 教 授 氏　名 目　黒　光　彦

キーワード 画像信号処理　　　色覚モデル　　　視覚メディア処理

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1）中村喜宏, 松尾学, 岡哲資, 関亜紀子，手首の距離センサを用いた装着型コンピュータ向け文字入力方法，ヒューマンインタフェース学会論文誌, Vol.17, No.2, pp.233-244，(2015/5)

2）関亜紀子，学習コンテンツ共有支援のための教材メタデータ管理手法の検討，日本デジタル教科書学会2015年度年次大会，2P-02（2015/8）

3）関亜紀子，「シラバス情報を用いた教材探索支援システムの検討」，電子情報通信学会2015年ソサイエティ大会，A-13-1（2015/9）

メディアを使ったマルチメディアコンテンツ流通を研究の分野としている。ここでは，広告やテレビ番組、

動画像、電子書籍などのマルチメディアコンテンツの円滑な流通，著作権やプライバシーに関する情報の

管理処理，コンテンツ推薦のためのシステムの実現手法に関して研究している。近年は，コンテンツを探す

過程で生じているメディアと人とのコミュニケーションの支援を対象とした研究に取り組んでおり，利用者の

過去のシステム使用履歴やコンテンツ視聴時の生体情報などから、使用者の嗜好や行動パターンを抽出し，

それをもとに利用者が望むコンテンツを自動的に推定し提示するシステムを実現するためのデータの収集

方法および解析，活用方法を検討している。

また，教育に関連するマルチメディアコンテンツを対象とした研究として，新たなメディアの活用や教科書

のデジタル化などを考慮した教育支援システムの研究も進めており，平成25年度より学術研究助成基金助

成金　若手(B) 「教材とノートの連携および共有支援を実現する学習メタデータ管理手法に関する研究」の

研究課題に取り組んでいる。ここでは，シラバスに基づくコンテンツ共有を検討しており，これらに基づく大

学図書館を対象とした学生向けの参考図書の推薦システムの検討も進めている。

資　格 専任講師 氏　名 関　　　亜紀子

キーワード コンテンツ流通　　　行動支援　　　教育システム

1）T. Itoh and S. Ikuno, “Interpolating Moving Least-Squares-Based Meshless Time-Domain Method for Stable Simulation of Electromagnetic Wave Propagation in Complex-Shaped Domain,” IEEE Transactions on Magnetics, Vol. 52, No. 3, Art. ID 7207404 (2016.3)

2）T. Itoh and S. Nakata, “Fast Generation of Smooth Implicit Surface Based on Piecewise Polynomial,” CMES: Computer Modeling in Engineering & Sciences, Vol. 107, No. 3, pp. 187-199 (2015.12)

3）T. Itoh, Y. Hirokawa and S. Ikuno, “High-Performance Computing of Electromagnetic Wave Propagation Simulation using Meshless Time-Domain Method on Many Integrated Core Architecture,” IEEE Transactions on Magnetics, Vol. 51, No. 3, Art. ID 7204804 (2015.3)

平成26〜27年度は，主に下記の２つのテーマに沿って研究を行ってきた。

１．複雑領域に対する陰関数ベース高速メッシュレス解析システムの開発（平成24〜26年度・科学研究費

補助金（若手研究(B)), 課題番号：24700053，研究代表者：伊東拓)

メッシュレス法では，有限要素法において必須の要素分割が必要なく，解析を始める前には節点を配

置するだけで良い。一方，節点のみで解析領域を表すことは困難であるため，我々は陰関数を用いて

解析対象領域を表すことを考えた。解析時には，陰関数の値を評価する必要があるが，我々はGPU上

で高速に評価可能な陰関数を入力点群から直接生成する方法を提案し，従来と比較して陰関数生成に

要する時間が，最大で12.7倍高速化される例を確認した。

２．３次元複雑領域における電磁波伝搬解析のための安定なメッシュレス法の開発と高速化（平成27〜29

年度・科学研究費補助金（基盤研究(C)), 課題番号：15K00177，研究代表者：伊東拓)

電磁波伝搬解析を行う際，メッシュレス法に基づく方法を用いることで，複雑領域でのシミュレーション

が容易になる。一方，安定条件を満足していても，実際にはシミュレーションが破綻してしまう場合がある。

本研究では，安定性向上のために，従来用いられてきたメッシュレス法の形状関数を変更し，数値実験

によって実際に安定性が向上する例を確認した。すなわち，従来の安定条件だけでは不十分で，安定

性は形状関数にも依存することを示した。

資　格 助　　教 氏　名 伊　東　　　拓

キーワード 高性能計算　　　数値解析　　　メッシュレス法　　　陰関数曲面

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1）浦上大輔, 高橋達二, 高橋優太, アルアルワンアリー, 松尾芳樹, LS-Q学習による探索と停滞ループの回避, 2014年度人工知能学会全国大会, 2N5-OS-03b-1, (2014.5.12)

2）水戸亜友美, 牛田有哉, 朝倉勇護, 甲野佑, 横須賀聡, 浦上大輔, 高橋達二, 限定合理性に触発された強化学習法によるロボット運動学習, 2015年度人工知能学会全国大会2L1-4in, (2015.5.31)

3）A. Sekiguchi, T. Morimoto, Y. Matsuo, D. Uragami, A Study on Effect of Two-Arch Structure of Foot for Biped Robots, Proceedings of SICE Annual Conference 2015, pp.1370-1375, (2015.7.28)

人間の認知特性を模倣して強化学習に応用する手法，「LS-Q」を提案し，その学習能力や探索メカニズ

ム，適用範囲や応用可能性について研究している。人間には「pならばq」から「qならばp」を推論する傾向が

あり，対称性バイアスと呼ばれている。このような推論は論理的には必ずしも正しくないが経験的にはしばし

ば有効であり，人間の知能の柔軟性に関係していると考えられている。対称性バイアスを定量的に数理モ

デル化したものがLSモデルである。LSモデルは認知実験の結果と高い精度で一致する一方で，LSモデル

よって意思決定をおこなうエージェントは，強化学習テスト課題の１つであるＮ本腕バンディット問題におい

て極めて良いパフォーマンスを示すことが報告されている。LS-Qは，LSモデルをQ学習に応用したもので，

より複雑な強化学習課題に適用することができる。これまでの研究成果として，鉄棒ロボットの運動獲得をテ

スト課題として，LS-Qの学習能力をシミュレーションによって検証してきた。LS-Qは，粗い状態分割の下で

も適応的に学習することが明らかになりつつある。最近の研究成果としては，鉄棒ロボットの実ロボットを製

作し，シミュレーションによる学習によって得られた行動の系列を実ロボットに移植する実験をおこない，

LS-Qの実環境おける有効性を確認することに成功している。尚，本研究は東北大学電気通信研究所共同

プロジェクト「不定な環境における適応能の階層横断的解明と工学的応用」の研究活動の一環として遂行し

ている。

資　格 助　　教 氏　名 浦　上　大　輔

キーワード 複雑系　　　人間情報学　　　強化学習　　　認知バイアス

1）柴田拓巳，髙橋亜佑美，本山恵一，見坐地一人，“べき関数型等価線形系解析手法を用いた免震積層ゴムの最適設計に関する研究”，日本機械学会 関東支部第22期総会・講演会，2016/03.

2）後藤一斗，今井敦士，髙橋亜佑美，大川功次郎，河村洋志，廣瀬茂雄，見坐地一人，“Biot理論を用いた自動車用防音材の固体伝播音特性の解析精度向上に関する研究”，2015年度公益社団法人自動車技術会関東支部学術講演会，2016/03.

3）今井敦士，後藤一斗，髙橋亜佑美，見坐地一人，櫻井弘幸，“ハイブリッドSEA法を用いたタイヤ放射音解析に関する研究”，2015年度公益社団法人自動車技術会関東支部学術講演会，2016/03.

免震積層ゴムの最適設計や，自動車のタイヤ放射音解析，自動車用防音材の音響特性予測に関する研

究を行っている。

免震積層ゴムの最適設計では，免震積層ゴムをもつ高層構造物をモデル化し，地震波を入力した時の

構造物の挙動を最小にする免震積層ゴムの復元力特性を最適化することが目的である。免震積層ゴムの

非線形振動特性の予測手法として，べき関数型等価線形系解析手法（PFT-ELS法）を適用した。また復元

力特性の最適化には遺伝的アルゴリズムを適用した1)。様々な地震波を入力し，地震波の違いによる免震

積層ゴムの最適解について考察した。

自動車のタイヤ放射音解析では，高周波領域のタイヤ放射音のメカニズムを解明することが目的である。

放射音解析には，実験・理論のハイブリッドSEA法（SEA法：統計的エネルギー解析手法）を適用した。そし

てタイヤのトレッド部をハンマリングしたときの，タイヤ近傍音を実測値と解析値を比較し，ハンマリング時の

入力点から近傍音までの伝達経路について考察した2)。

自動車用防音材の音響特性予測に関する研究では，多孔質材料のモデル化として，Biotモデルを適用

し，積層状態の防音材の音響特性を予測した。構築したモデルを再現した実験を行い，実測値と解析値を

比較することでモデルの妥当性を検証した3)。

資　格 助　　教 氏　名 髙　橋　亜佑美

キーワード 振動解析・試験　　　振動　　　音響

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1）檜山昌弘・山内ゆかり，動的に競合層を構成する自己組織化マップの提案とその検証，電磁情報通信学会技術研究報告，Vol.115，No.514，2016年3月22日

2）真下岳・景山一郎・栗谷川幸代・山内ゆかり，Recurrent-SOMを用いたドライバモデルの構築と可視化，第48回日本大学生産工学部学術講演会，P-8，2015年12月5日

3）

SOMの学習と共に競合層を動的に構成し，TSOMの類似度を考慮する学習式を取り入れた動的自己組

織化マップを提案した。本研究では，SOINNのアルゴリズムを模倣することにより，データ空間上でのねじれ

が少なく，SOINNの特徴であるトポロジー誤差が少ない競合層を構成することができた。また学習式に

TSOMの式を取り入れることにより，TSOMの特徴である不活性ニューロンの減少により，ニューロン利用率

が高いという特徴を反映することができた。２つの指標の数値を改善することで，クラス分類テストにおける

認識率も向上させることができ，クラスタリング課題のベンチマークデータなどにおいて，競合層を動的に構

成し，データの特徴を考慮した学習を行う提案手法の有効性を示すことができた。

平成27年度 学術研究助成金〔総合研究〕，次世代自動車用高度運転支援システムに向けた基盤技術

構築に関する研究　において，複雑かつ膨大なデータのクラスタリングができる自己組織化マップ

(Self-Organizing Map: SOM)[1]を適用し，ドライバ自身の認知，判断を取り入れたドライバモデルの構築

を提案する。さらに，SOMにRecurrent構造を適用したRecurrent-SOM(RSOM)[2]を用いることで，高次元

データの可視化を行い，高次元時系列データである実走行における実データの解析を行った。

資　格 助　　教 氏　名 山　内　ゆかり

キーワード 自己組織化マップ　　　ニューラルネットワーク　　　自己増殖型ニューラルネットワーク

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