SCI'17

講演会企画

企画一覧

特別講演（60周年記念講演会）

チュートリアル講演

テーマセッション・招待講演

TS01
IoTのための制御・ネットワーク技術と応用
招待講演
西尾 信彦 氏 (立命館大学)
スマートシティ構築を支える技術
TS02
インタラクションシステム
招待講演
寺田 努 氏 (神戸大学)
高度なインタラクションのためのウェアラブルコンピューティング技術
TS03
情報技術の医療・福祉への応用
TS04
意思決定と最適化
招待講演
梅谷 俊治 氏 (大阪大学)
大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法 — 汎用性と性能を兼ね備えたアルゴリズムの実現を目指して
TS05
情報技術のロボット分野への応用
招待講演
高瀬 英希 氏 (京都大学)
ソフトウェア志向の組込みシステム協調設計環境
TS06
スマート・フレキシブル・オートメーションの理論と実践
招待講演
中村 昌弘 氏 (株式会社レクサー・リサーチ)
超並列シミュレーションによる動的最適化生産CPS — Deep Learningから Deep Thinkingへ
TS07
創発システムと計算知能
招待講演
高玉 圭樹 氏 (電気通信大学)
宇宙機コンピュータシステムの強化に向けたプログラム創発
TS08
産業応用
TS09
スマートグリッドのための制御技術と応用
招待講演
小島 康弘 氏 (三菱電機（株）)
再生可能エネルギー導入を支えるEMS技術
TS10
機械学習の深化と進展
招待講演
宮崎 和光 氏 (独立行政法人大学改革支援・学位授与機構)
深層学習と強化学習 — 経験強化型学習を組み込んだ深層強化学習の評価
TS11
非線形ダイナミクスの解析・制御・応用
招待講演
堀 豊 氏 (慶應義塾大学)
非線形遺伝子回路の設計と制御
TS12
信号処理技術の深化と進展
招待講演
瀧山 健 氏 (東京農工大学)
全身運動におけるパフォーマンスへの関連度の同定

オーガナイズドセッション

OS01
ドローン技術/活用の最前線
OS02
医療健康分野への情報技術の応用
OS03
大規模問題に対するシステムズアプローチ
OS04
スケジューリングの理論と応用
OS05
人の移動のシミュレーションと最適化
OS06
センシング技術と機械学習によるココロの状態推定
OS07
サービス工学でみる観光産業
OS08
スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の展開

その他の企画

特別講演

我が国の科学技術イノベーション戦略 — Society 5.0 実現に向けて

講師
久間 和生 氏 (内閣府　総合科学技術・イノベーション会議)
日時
5月24日 (水) 15:00 - 16:00
場所
テルサホール
概要
総合科学技術・イノベーション会議（CSTI）が策定した“第5期科学技術基本計画”では、目指す社会の姿を“Society 5.0（ICTを活用し、経済成長と社会的な課題解決を両立する人間中心の社会）”と定めた。本講演では、Society 5.0を実現するCSTIの戦略と、自動走行，エネルギー，防災・減災等 の11システムと、その基盤となるSociety5.0プラットフォーム構築の取組みを中心に解説する。

チュートリアル講演

消極性デザインへの誘い

講師
西田 健志 氏 (神戸大学)
概要
消極性は個人の努力によって克服されるべきものと長く信じられてきたが、消極性の克服は容易ではなく、誰にでも何かしらの消極性がある社会においては積極性や消極性に左右されずに生きていくことができる環境をデザインすべきである。この使命を実現すべく結成されたのが消極性研究会だ。本講演では消極性研究会のこれまでの活動や消極性デザインの研究事例として私が研究してきたコミュニケーション支援システムの研究等を紹介する。

クラスタリングあれこれ — k-meansのもっと向こう側へ

講師
濵砂 幸裕 氏 (近畿大学)
概要
クラスタリングは解析対象を複数のクラスタに分類するデータ解析手法であり，様々な分野においてこれまで以上の注目を集めている．本講演では，代表的な分類アルゴリズムと妥当性基準，著者らの成果および様々な先行研究を可能な限り紹介する．また，それらを通じて，クラスタリングに関する諸問題と近年の研究動向を提示する．

ロボットのユーザインタフェース — 自律と自動と自在

講師
石井 健太郎 氏 (専修大学)
概要
産業用ロボットに限らず，多くのロボットが自律的に動作し，従来は人間が行うものであった仕事を肩代わりすることや，あらたな価値を提供することが実現している．しかし，何を行うべきかまでロボットが自律的に判断することは難しく，限定されたタスクでなければ完全自律は難しい．そこで，自律ロボットの応用先を広げていくためには，人間がロボットに何をしてほしいかを指示するユーザインタフェースが重要となる．本講演では，さまざまな自律ロボットの操作方法を紹介する．また，システムが自動で行う処理が人間の操作や思考に影響を与えてしまう例を紹介する．

２値ディープニューラルネットワークと組込み機器への応用

講師
中原 啓貴 氏 (東京工業大学)
概要
　A pre-trained convolutional deep neural network (CNN) is a feed-forward computation perspective, which is widely used for the embedded systems, requires highly power-and-area efficiency. This paper proposes a binarized CNN on an FPGA which treats only binary 2-values (+1/-1) for the inputs and the weights. In this case, the multiplier is replaced into an XNOR circuit instead of a dedicated DSP block. For hardware implementation, using binarized inputs and weights is more suitable. However, the binarized CNN requires the batch normalization techniques to retain the classi cation accuracy. In that case, the additional multiplication and addition require extra hardware, also, the memory access for its parameters reduces system performance. In this paper, we propose a batch normalization free binarized CNN which is equivalent to one using batch normalization. The proposed CNN treats the binarized inputs and weights with the integer bias. We implemented the VGG-16 benchmark CNN on the Xilinx Inc. Zynq UltraScale+ MPSoC zcu102 evaluation board. Our binarized CNN stores all the weights, inputs, and output to on-chip BRAMs those are faster and dissipate lower power than an off-chip memory, such as a DDR4SDRAM. Compared with the conventional FPGA realizations, although the classfi cation accuracy is 6.5% decayed, the performance is 2.45 times faster, the power efficiency is slightly better, and the area efficiency is 2.68 times better. Compared with the ARM Cortex-A57, it is 136.8 times faster, it dissipates 3.1 times much power, and its performance per power efficiency is 44.7 times better. Also, compared with the Maxwell embedded GPU, it is 4.9 times faster, it dissipates 1.3 times much power, and its performance per power efficiency is 3.8 times better. Thus, our method is suitable for the embedded computer system.

テーマセッション・招待講演

TS01 IoTのための制御・ネットワーク技術と応用

オーガナイザ
  • 山本 寛 氏 (立命館大学)
  • 東 俊一 氏 (京都大学)
概要
IoT（Internet of Things：モノのインターネット）への関心の高まりを背景に，さまざまな分野で精力的に研究がなされています．本テーマセッションでは，IoT実現の鍵である「制御」と「ネットワーク」に焦点をあて，システム・制御・情報分野で検討されている理論・方法の基礎研究に加え、アプリ・システムの設計開発といった応用研究の芽を結集し、学際研究の可能性を探ります．
キーワード
  • IoT
  • 制御理論
  • ネットワーク化制御
  • マルチエージェント制御
  • インターネット/センサネットワーク
  • ビッグデータ管理/解析
  • アプリ/システム設計開発

招待講演「スマートシティ構築を支える技術」

講師
西尾 信彦 氏 (立命館大学)
概要
スマートシティ構築を支える技術として、AIとIoTとともにクラウドとエッジの関係性について説明する。ここではエッジを重いノードと軽いノードに分け、特に重いエッジノードが予想よりも急速に知的になること、Fogコンピューティングがクラウドとエッジを媒介することを述べる。最後に重いエッジノード側でのFogコンピューティング環境として、実時間拡張されたROSのCPU/GPU協調スケジューリング機構とセンサストリーム同期機構について説明する。

TS02 インタラクションシステム

オーガナイザ
  • 井村 誠孝 氏 (関西学院大学)
概要
情報技術の高度化・複雑化に伴い，技術単体の性能だけではなく，それを使う側である人間との相互作用を考慮してシステムをデザインすることが求められています．本テーマセッションでは，ヒューマンインタフェース，インタラクティブメディア，バーチャルリアリティ等の分野におけるシステムの構築・評価や，それらの基盤となるセンシング，信号処理，ディスプレイ技術まで，人間と人工物のインタラクションや，人間と人間のコミュニケーションを支援あるいは促進するインタラクションシステムに関する発表を広く募集します．
キーワード
  • ヒューマンインタフェース
  • インタラクティブメディア
  • 認知インタフェース
  • バーチャルリアリティ
  • 複合現実感
  • メディア信号処理
  • 入出力デバイス
  • インタラクションデザイン
  • ユーザインタフェース
  • ユーザエクスペリエンス
  • ユニバーサルデザイン
  • ソーシャルコンピューティング
  • ウェブインテリジェンス
  • ウェアラブルコンピューティング
  • ユビキタスコンピューティング
  • 可視化
  • サービス工学
  • 教育システム
  • CSCW
  • エンタテインメントコンピューティング

招待講演「高度なインタラクションのためのウェアラブルコンピューティング技術」

講師
寺田 努 氏 (神戸大学)
概要
本講演では，ウェアラブルコンピューティング環境におけるインタラクション技術について筆者らの取り組みを中心に紹介する．ウェアラブルコンピューティング環境では，さまざまな状況で情報の入出力を行う必要があるため，デスクトップ・モバイル環境とは異なる点を考慮する必要がある．本講演では筆者らのこれまでの実践的なプロジェクトを紹介しながらウェアラブルコンピューティングにおけるシステム構築のポイントを示す．

TS03 情報技術の医療・福祉への応用

オーガナイザ
  • 梶原 祐輔 氏 (立命館大学)
概要
近年、情報技術で収集したビッグデータを医療支援や高齢者・障碍者支援、健康管理支援へ活用することが期待されています。本テーマセッションでは医療・福祉に関連する分野を広く募集します。
キーワード
  • 医療支援
  • 高齢者・障碍者支援
  • 健康管理支援
  • 生体センシング
  • 行動センシング

TS04 意思決定と最適化

オーガナイザ
  • 巽 啓司 氏 (大阪大学)
概要
意思決定と最適化の分野では，複雑な問題を解決する様々な手法が提案されており，生産・流通システム，通信・制御工学，金融工学，環境学，経済学，分子生物学，情報学など幅広い領域で利用されています．さらに，この数年の情報通信，計測技術の発達，計算機性能の向上により，その手法の適用範囲は広がりをみせ，その過程で新たに取り組むべき課題も生じています．今後も，エネルギー管理，大規模データの活用，環境問題，高齢化問題など，近年注目されている諸問題の解決手法として，そのニーズはさらに増していくものと考えられます．本テーマセッションでは，意思決定と最適化に関する理論，手法，応用およびそれらに関連するさまざまな研究発表を募集します．
キーワード
  • 数理計画の理論と応用（連続・離散・組合せ最適化，多目的最適化，ロバスト最適化，確率計画法，メタヒューリスティックなど）
  • 意思決定の理論と応用（効用理論，多属性/多基準思決定，AHP，ANP，DEA，ファジィ理論など）
  • ゲーム理論とその応用（非協力ゲーム，協力ゲーム，進化ゲーム，メカニズムデザインなど）
  • 実社会での応用（スマートグリッド，金融工学，スケジューリング，サプライチェーン，マネジメント，機械学習など）

招待講演「大規模な組合せ最適化問題に対する発見的解法」

講師
梅谷 俊治 氏 (大阪大学)
概要
本研究では，個別の入力データからアルゴリズムの性能向上に役立つ情報を発見し，アルゴリズムの設定や構造を自動的に決定することで，汎用的かつ高性能な組合せ最適化ソルバーの実現を目指している．今回は，汎用的な組合せ最適化問題の１つである0-1整数計画問題に対し，個別の入力データの解析に基づいて局所探索法の探索空間を削減する手法を提案する．

TS05 情報技術のロボット分野への応用

オーガナイザ
  • 谷口 一徹 氏 (大阪大学)
概要
Robot Operating System(ROS)やRTミドルウェアに代表されるように、ロボットにおけるハードウェアの抽象化や統一されたインターフェースを備えたソフトウェアモジュール群などからなるミドルウェアが注目を集めています。本テーマセッションでは、ロボットの研究開発を促進するこうしたミドルウェアを中心とし、ハードウェアからソフトウェア、その運用にいたる広範な、ロボットを支える情報技術に関する研究発表を広く募集します。
キーワード
  • 情報科学
  • ハードウェア
  • ミドルウェア
  • システムソフトウェア
  • ROS

招待講演「ソフトウェア志向の組込みシステム協調設計環境」

講師
高瀬 英希 氏 (京都大学)
概要
組込みシステムは，実世界との情報のやり取りに応じて特定の機能要求を実現する専用のコンピュータシステムである．ロボットシステムは組込みシステムの好例であり，利用可能な資源が限られるいっぽうで，高機能化および大規模化の要求がますます高まっている． 本稿では，著者らが研究開発を進めているソフトウェア志向の組込みシステム協調設計環境を解説する．提案手法では，プロセッサ，FPGAおよびアナログ回路が計算資源として集積されたコンピューティングデバイスに対して，ソフトウェア向けの高級言語によるシステム設計記述のみから，それぞれの実行可能モジュールを一括して自動合成できるようにする．我々の研究成果は，高品質な組込みシステムを実現するための設計生産性の向上に寄与する．

TS06 スマート・フレキシブル・オートメーションの理論と実践

オーガナイザ
  • 貝原 俊也 氏 (神戸大学)
  • 國領 大介 氏 (神戸大学)
概要
近年のものづくり分野は，ドイツのIndustry 4.0に代表されるように，IoT(Internet of Things)やCPS(Cyber Physical System)をフルに活用した新しいものづくり(スマートファクトリ)の台頭が急速に進んでいます．そこで本テーマセッションでは，スマート・フレキシブル・オートメーションを実現する上での生産システム／FA技術に関するさまざまな研究・開発事例の講演発表を募集します．皆様の積極的なご参加とご発表をお願いいたします．
キーワード
  • メカトロニクス技術
  • 製品設計技
  • 生産システム技術
  • グローバル生産技術
  • 経営・経済分野との統合化技術
  • FA関連の理論・方法論
  • IoT/AI/CPSのものづくりへの適用
  • スマートファクトリ構築を目指す理論・方法論

招待講演「超並列シミュレーションによる動的最適化生産CPS」

講師
中村 昌弘 氏 (株式会社レクサー・リサーチ)
概要
近年，製造業の生産工場において，IoTを組み込んだサイバーフィジカル生産システムの利活用が期待されている．ここではその在り方を方向付けるシステムコンセプトが重要であるが，現状，模索段階にある． 本講演では，超並列シミュレーション技術を活用して，サイバーフィジカル生産として動的最適化の実現を目的とする「シミュレーション統合生産」のコンセプトを説明する．また，ディープラーニング等のAI技術との位置づけを明らかにしたうえで，その技術的な意味と可能性を明らかにする．

TS07 創発システムと計算知能

オーガナイザ
  • 半田 久志 氏 (近畿大学)
概要
動的に変化する環境の下での自律的な秩序形成・機能発現のための進化・適応能力を有するシステムは「創発システム」と呼ばれています．代表的な研究として，ロボットの知覚・行動・身体性の設計，マルチエージェント・自律分散システムの解析・設計，人間を含む異種の複数エージェントによるコラボレーション設計，経済活動の仮想社会シミュレーションなどが挙げられます．研究対象はますます広くなり，電力ネットワーク設計や鉄道荷役計画，キー配列最適化，感情推定などにも及んでいます．さらに創発システムを形作る計算知能技術，学習・進化・適応の計算モデルの発展も著しく様々な分野で研究されています．本テーマセッションでは，創発システムと計算知能の基礎理論・要素技術から適用事例まで，幅広い研究発表を募集します．奮ってご応募いただけますようお願い申し上げます．
キーワード
  1. 基礎・数理
    • 学習
    • 適応
    • 進化
    • 発達
    • 協調
    • 認識
    • 特徴抽出
    • 知識獲得
    • 多目的最適化
    • 自己組織化
    • 記号接地
    • 身体性
    • 複雑系
    • 移動知
    • カオス
    • ゲーム
    • 神経振動子
    • セルオートマトン
  2. 計算モデル
    • 進化計算
    • 分布推定アルゴリズム
    • 群知能
    • 自律学習
    • スキル付加
    • ベイジアンネット
    • 人工生命
    • マルチエージェント
    • 免疫システム
    • エージェントベースモデリング
  3. 創発システム
    • ヒューマンインタフェース
    • 適応システム
    • 人間—機械系
    • 共創システム
    • 情報場
    • コミュニケーション
    • コラボレーション
    • 知覚と行動の創発
  4. 記号創発システム
    • 記号創発
    • 概念学習
    • 物体操作学習
    • 語意学習
    • 言語獲得
    • 言語発達
    • 言語進化
    • 動作の言語化
    • 動作の分節化
    • 環境の分節化
    • 一般物体認識・学習
    • 実世界理解
    • 自己位置認識
    • 実世界情報処理
    • 記号論
    • 認知発達
    • 発達ロボティクス
  5. 適用事例
    • 生物型人工システム
    • ソーシャルロボット
    • 認知ロボティクス
    • 群ロボット
    • 自律分散システム
    • 知的生産システム
    • 社会経済システム
    • 仮想市場
    • 道路交通システム
    • 電力ネットワーク
    • 社会的ネットワーク

招待講演「宇宙機コンピュータシステムの強化に向けたプログラム創発」

講師
高玉 圭樹 氏 (電気通信大学)
概要
本稿では，宇宙機におけるコンピュータシステムを強化するために，宇宙線によるビット反転を利用したプログラム進化を展開し，その有効性を示す．具体的には，四則演算(加算/減算/乗算/除算)を用いて簡単なプログラムを進化させ，続いてアセンブリ言語を用いてマルチプレクサ問題を解決するプログラムを進化させることを示す．両方ともプログラムサイズが小さくなるように進化したが，特にアセンブリ言語の場合は，論理演算だけではなく条件分岐を活用してプログラムが洗練化させることに成功している．

TS08 産業応用

オーガナイザ
  • 藤平 雅信 氏 (神戸製鋼所)
概要
産業界において制御・センシング・オートメーション技術は，様々な製品の付加価値向上に寄与し，着実に成果を挙げています．また近年では，データ利活用のインフラが整備されつつあり， 産業界におけるデータ解析や機械学習技術の導入事例も見られるようになってきました．本テーマセッションでは，産業界のあらゆる業種を対象に，規模や効果の大小を問わず，システム・制御・ICT活用技術の適用事例の発表を募集します．皆様の積極的なご参加をお待ちしております．
キーワード
  1. 制御技術
    • モデリング
    • 運動制御
    • プロセス制御
    • ロバスト制御
    • モデル予測制御
    • 適応制御
    • システム同定
    • オートチューニング
    • シミュレーション
  2. 計測技術
    • センサ
    • 画像認識
    • 音声認識
    • 行動認識
    • GPS
    • IoT
    • センサフュージョン
  3. ハードウェア技術
    • 機構
    • アクチュエータ
    • 生産設備
    • プラント
    • エネルギー機器
    • パワエレ機器
    • 組み込み機器
  4. システム技術・情報通信
    • ソフトウェア設計
    • ソフトウェア品質
    • ユーザインタフェース
    • ネットワーク
    • 自立分散・マルチエージェントシステム
    • 社会・交通システム
    • 安全・信頼性
  5. 設計・生産技術
    • CAD/CAM
    • FA自動化
    • 設計支援
    • 品質管理
    • 在庫管理
    • 生産計画
    • スケジューリング
    • 操業支援
    • 意思決定支援
  6. データ活用
    • 統計解析
    • 可視化
    • 多変量解析
    • データマイニング
    • 機械学習

TS09 スマートグリッドのための制御技術と応用

オーガナイザ
  • 和田 敏裕 氏 (三菱電機)
概要
近年，太陽光や風力を始めとした再生可能エネルギーの利用が拡大し，また需要に近いところでの分散発電，分散蓄電等が導入されており，これら多様なエネルギーを活用するためのエネルギー制御技術が求められています．本セッションでは，このような社会的要請に応えるべく，システム制御情報分野の研究発表を広く募集いたします．理論研究から適用事例紹介まで，皆様のご参加をお待ちしております．
キーワード
  • 電力
  • 発電
  • 蓄電
  • 送電
  • 需要予測
  • スマートグリッド
  • マイクログリッド
  • バーチャルパワープラント（VPP）
  • 太陽光
  • 風力
  • 電池
  • 燃料電池
  • 水素
  • 直流送電
  • 交流送電
  • 電力系統
  • 再生可能エネルギー
  • 電力変換
  • Vehicle to Home （V2H）

招待講演「再生可能エネルギー導入を支えるEMS技術」

講師
小島 康弘 氏 (三菱電機（株）)
概要
低炭素化社会に向けて太陽光・風力発電などの再生可能エネルギー導入が進められている． 一方，これらの電源は発電量が不安定であり，電力の需要と供給のバランス維持が困難になる． 本講演では，再エネ導入の状況と系統に与える影響を概観したのち，再エネ大量導入を支えるために必要なエネルギーマネジメントシステム（EMS）技術を説明する．また，系統用蓄電池などを導入した実証事例についても紹介する．

TS10 機械学習の深化と進展

オーガナイザ
  • 関 和広 氏 (甲南大学)
  • 永吉 雅人 氏 (新潟県立看護大学)
概要
近年，機械学習の理論や技術は，データマイニング，信号処理，パターン認識，ロボット制御，金融工学など多岐に渡る分野へ応用されてきている．また，ディープラーニングという新しい展開も見せており，さらなる発展が期待されている．本テーマセッションでは，機械学習の手法だけでなく，機械学習を利用した応用の研究など，機械学習に関する幅広い研究発表を募集します．
キーワード
  • ディープラーニング
  • ランダムフォレスト
  • 統計的学習
  • オンライン学習
  • 半教師あり学習
  • マルチタスク学習
  • 強化学習
  • パターン認識
  • クラスタリング
  • 画像処理
  • 音声処理
  • データマイニング
  • その他機械学習一般

招待講演「深層学習と強化学習」

講師
宮崎 和光 氏 (独立行政法人大学改革支援・学位授与機構)
概要
近年，Deep Q-Network(DQN)やAlphaGoなど，深層学習と強化学習を融合させた深層強化学習が注目を集めている．そこでは，強化学習手法としてQ-learningを用いていることもあり，戦略の学習には膨大な量の試行錯誤回数が必要となる．それに対し講演者らは，強化学習における試行錯誤回数の低減を指向した手法として経験強化型学習XoLを提唱している．本講演では，深層強化学習についての解説を行った後に，XoLの一手法であるProfit SharingとDQNとを組み合わせた手法を紹介し，Atari2600ゲームに適用した場合の結果について述べる．

TS11 非線形ダイナミクスの解析・制御・応用

オーガナイザ
  • 木村 真之 氏 (京都大学)
  • 原 尚之 氏 (大阪府立大学)
概要
電気回路における発振や反応拡散系におけるパターン形成，神経細胞の同期などの現象では，系の非線形性が重要な役割を果たしており，人工物から生体システムまで様々なところで観察される．このような非線形現象の解析や制御に関する研究が，非線形力学分野やシステム制御工学分野をはじめ様々な分野で行われている．本テーマセッションでは，非線形ダイナミクスに関する解析・制御・応用の研究を幅広く募集する．皆様の積極的なご参加とご発表をお願いいたします．
キーワード
  • 非線形現象
  • 振動子
  • 結合力学系
  • 複雑ネットワーク
  • 同期現象
  • カオス
  • 自己組織化
  • 電力ネットワーク
  • 神経細胞
  • 非線形力学系
  • 分散・協調制御
  • 電気回路

招待講演「非線形遺伝子回路の設計と制御」

講師
堀 豊 氏 (慶應義塾大学)
概要
遺伝子回路とは，組み換え遺伝子を用いてバクテリアなどの微生物細胞中に構築された人工的な生体分子反応システムである．本講演では，遺伝子回路の非線形ダイナミクスを解析・設計するための制御理論および実験系開発の現状を紹介する．まず，生体分子反応系に特有の構造的制約について述べ，遺伝子回路のダイナミクスを表現可能な非線形フィードバック系のクラスを明らかにする．その後，分子濃度のリミットサイクル現象を解析するための理論ツールを導入し，解析結果に基づいて遺伝子振動子回路を構築する．最後に，パラメタ調整可能な実験系を用いて振動子回路のチューニングを行った実験結果を示し，遺伝子回路開発における制御理論の有用性と今後の課題について議論する．

TS12 信号処理技術の深化と進展

オーガナイザ
  • 三好 誠司 氏 (関西大学)
概要
近年，信号処理分野は，センサ技術やハードウェアの進歩と新しい解析手法の相乗効果により，かつてない活況を呈している．さらに，圧縮センシングやディープラーニングなどの新たな技術からも刺激を受けている．本テーマセッションでは，周辺分野まで含めて広い意味で信号処理に関わる理論，手法，実験，応用の研究発表を募集し，各分野の研究者・技術者が視野を広げる機会を提供したい．
キーワード
  • センサ
  • センサネットワーク
  • 生体情報計測
  • 音声信号処理
  • 音声強調
  • 音響信号処理
  • 適応信号処理
  • ノイズキャンセラ
  • エコーキャンセラ
  • アクティブノイズコントロール
  • サンプリング理論
  • ディジタルフィルタ
  • ブラインド信号分離
  • 画像処理
  • 画像符号化
  • 電子透かし
  • 半教師あり学習
  • ディープラーニング
  • 主成分分析
  • 独立成分分析
  • モンテカルロ法
  • ベイズ推定

招待講演「全身運動におけるパフォーマンスへの関連度の同定」

講師
瀧山 健 氏 (東京農工大学)
概要
目標の結果を達成するための身体運動である目標指向型の運動はスポーツ、芸術、日常生活における基礎要素である。しかしながら、目標指向型の全身運動の特性は未だ十分明らかでない。なぜならば、多数の身体部位が関わる高次元性、動力学が非線形である非線形性、などの性質が全身運動データの解析を困難にしているためである。目標指向型の全身運動の特性を明らかにするため、本研究では各運動要素 (各運動時刻における各身体部位の動作) の運動パフォーマンスへの関連度をデータ駆動型に定量化する手法を提案する。

オーガナイズドセッション

OS01 ドローン技術/活用の最前線

オーガナイザ
  • 浦久保 孝光 氏 (神戸大学)
概要

ドローンの活用が急速に進みつつある．これに伴い，ドローンの性能・機能向上を目指した研究開発も盛んとなっている．本セッションでは，実際の現場で活用する研究者，機体の研究開発を進める研究者らが話題を提供し，ドローンの近未来について議論する．

OS02 医療健康分野への情報技術の応用

オーガナイザ
  • 畑 豊 氏 (兵庫県立大学)
  • 久保田 直行 氏 (首都大学東京)
  • 武田 隆宏 氏 (第一工業大学)
概要

近年，医療・健康・介護・看護の各分野において情報技術の利用・融合に関する研究が展開されています．これらの研究により，皆国民医療や健康の高質化などが期待されています．本セッションでは，このような医療健康分野に対する情報技術の適用・応用に関する論文，例えば，医用生体情報解析，生体センシング，看護アプリケーション，生体計測シミュレーション，ヘルスケアシステム，生体モデリング，などの分野についての論文を幅広く募集いたします．

OS03 大規模問題に対するシステムズアプローチ

オーガナイザ
  • 田中 俊二 氏 (京都大学)
概要

近年のハードウェア技術の発達（特に，通信網の高速大容量化，小型高性能なセンサー・アクチュエータの普及など）や社会的な要請（特に，グリーンイノベーショ ン，ビッグデータなど）に伴い，計測制御における各分野で対象とするシステムは，大規模・複雑化の一途を辿っている．これらに付随する大規模数理計画問題は，計算 時間・計算複雑さの観点から効率的に解を求めることは一般に困難である．その一方 で，これらの大規模問題に対する各分野のアプローチには，いくつかの構造的な類似性が見られ，最適化問題の緩和，モデルの低次元化・線形化，分割・統合や階層化・マルチスケール化などは各分野でも大規模性や複雑性に対処するために共通して用いられている考え方である．本OSでは，これらの分野でこれまで個別に発展してきたアプローチに共通な構造に着目し，大規模システムに対する新たなモデリング・制御・最適化の問題を解決するための理論と手法を模索し議論を行う．

OS04 スケジューリングの理論と応用

オーガナイザ
  • 杉川 智 氏 (大阪工業大学)
  • 大原 誠 氏 (神戸大学)
概要

近年，スケジューリング理論の発展と計算機の性能向上により，大規模な問題が解決可能になりつつある．また，物流，エネルギー，環境，政策決定，医療などスケジューリングの活用の場も広がっている．そこで本セッションでは，スケジューリングに関する理論，手法，評価法，応用事例などについて幅広く議論する．

OS05 人の移動のシミュレーションと最適化

オーガナイザ
  • 松本 卓也 氏 (神戸大学)
  • 榊原 一紀 氏 (富山県立大学)
概要

人・モノの移動手段を効率的に運用する取り組みが，社会の様々な局面で検討されている．しかしながらそこでは，システムの全体最適化の視点からの検証が十分に検討されているとは言い難く，部分的な性能指標の達成についての議論にとどまっている例も少なくない．本セッションでは，数理モデリング，エージェント・シミュレーション，最適化技法およびそれらの統合という観点から広く講演を集め，議論を深めることを目的とする．

OS06 センシング技術と機械学習によるココロの状態推定

オーガナイザ
  • 梶原祐輔 氏 (立命館大学)
概要

センシング技術で取得した日常生活行動や脈拍などのバイタルサインから生活意欲や喜怒哀楽などのココロの状態を定量的に把握する試みがなされている．本セッションではココロの状態の定量化，推定，予測，応用事例などについて幅広く議論する．

OS07 サービス工学でみる観光産業

オーガナイザ
  • 藤原 稔久 氏 (大阪大学)
  • 大原 誠 氏 (神戸大学)
概要

観光立国の実現に向けて，サービス科学やサービス工学といった言葉がますます広がっています．工学＝製造業というイメージは強いですが，近年サービス工学という名のもと，運輸，宿泊，飲食，見学，体験などのサービスで構成される観光産業にも様々な動きが見られています．また，観光立国を推進するうえで，観光産業における安全・安心の担保としての危機管理もまた危急の課題となっております．本セッションでは，観光産業における新しい課題・問題の概説や，おのおのの課題に応えるための研究・開発事例の論文を幅広く議論します．

OS08 スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の展開

オーガナイザ
  • 大森 敏明 氏 (神戸大学)
概要

近年の計測技術や情報技術の発展により，我々の手にするデータが，高次元かつ大規模となりつつあります．このような高次元・大規模データからその背後に潜む法則性や傾向を抽出する方法論として，データ駆動科学が注目を集めています．特に，近年，注目を集めているスパースモデリングは，高次元データに普遍的に内在するスパース性（疎性）を仮定することで，大量データからの本質的な変数の抽出や，少ない情報から全体像の推定を実現するデータ駆動科学のキーテクノロジーであり，様々な計測データへの適用が進められています．本セッションでは，データ駆動科学の最新動向について，その理論から応用まで，幅広い議論を行います．

ランチタイム企画

論文投稿促進セミナー - 論文掲載までのプロセス教えます!!

日時
5月24日(水)　13:15 - 13:45
場所
第2室
概要
システム制御情報学会では、毎月「システム制御情報学会論文誌」を刊行しています。2013年3月に電子投稿審査システム (Editorial Manager) を導入して以来、いくつかの特集号企画も含めて数多くの論文を投稿していただきました。今般、「SCI’17論文特集号」を企画することになり、会員の皆様にはさらなるご投稿をお願いしているところです。

本セミナーでは、電子投稿審査システムの概要をご紹介するとともに、本学会論文誌での査読・編集プロセスを具体的にご説明いたします。今後の論文執筆および査読に役立つ内容となっております。奮ってご参加くださいますようお願い申し上げます。

詳細はこちらのご案内を御覧ください．