介護現場では、日々血圧等のバイタル測定を行っているが、未だ手書きメモによりデータ登録する形が多く、記録ミス発生リスクが高い状況である。そこで我々は、無線機能を有する血圧計等を導入し、新たにスマホ用アプリを開発する事で、測定後直ちに既存電子カルテに自動でデータ入力出来る仕組みを構築した。さらに、入居者の各ベッドに設置する為の専用見守り端末をあわせて開発した。見守り端末にはマイク・スピーカー・各種センサーが搭載されており、高度なナースコール機能の提供や、ベッド周辺のCO2濃度などをデジタル化し、即時に警告をスマホアプリ上に表示できる。本発表では、そのシステム全体像について説明する。

　医療介護施設では，入居者の健康や安全管理のための，血圧などの所謂バイタルサインデータを測定し，電子カルテシステムで管理している．データの正確な入力は，入居者の体調を把握するうえで重要な作業である．しかしながら，施設によっては入力を目視，手入力によって行っており，人為的ミスの恐れがある．また，入力方式の改変は多くの費用や時間を必要とする．本研究では，電子カルテシステムを改変することなく，バイタルサインデータを転送する機構を実現する．介護士が測定したデータは，タブレット端末などを介してサーバへ格納され，本機構が受け取る．電子カルテシステムへの入力は，対応するキーボードイベントのエミュレートで行う．

近年、高齢化社会の到来に伴い、老人介護施設における医療介護従事者の業務負担が増えている。その中で、IoT端末を用いた入居者と職員との間の音声通話を行う際に、受話者の音声が送話者の音声に回りこんでしまうエコーの抑圧が課題となる。このような課題を解決するために、本研究ではまず医療介護用のIoT端末を試作し、筐体の音響特性の測定と分析を行った。また本研究にて実装した音響結合量とウィナーフィルタによるエコーキャンセラにおいて、音声のゲイン変化におけるエコーの削減量について評価を行った。

近年の異常気象や地球温暖化により,熱中症患者が大きく増加している。熱中症発症の可能性を任意の場所でリアルタイムに予測することができれば,熱中症の予防,熱中症患者の減少につながると考えられる。本研究では,ディープラーニングを始めとしたニューラルネットワークの発達が著しいことに着目し,ニューラルネットワークを用いて気象データから１日の熱中症の危険度を予測することを試みる。LSTMなどのニューラルネットワークを用いて, 2014年から2016年までの3年間の1時間ごとの気温と湿度から熱中症の危険度を予測し,各ネットワークの精度を比較した。

本稿では，熱中症の危険性を高齢者に伝達することを目的として，ヒューマノイドロボットを用いたシステムを提案する。近年，高齢者の熱中症罹患数が増加しており，その約68％が屋内で罹患している。そこで，卓上型ロボットを用いた高齢者への熱中症注意喚起システムを開発した。普段は癒しを与えるロボットが，熱中症の危険性を検知すると，画像センサを用いて通知対象の高齢者を識別し，大きな動作で注意喚起を行う。ロボットの活用により，熱中症の危険性を伝達するだけでなく，高齢者の日常に溶け込みながら自然に見守りができる。

　ロボットが人間に対してメッセージを伝えるために， メッセージに合ったジェスチャを使うことは重要であると考える。しかし，ロボットが人間のような表現豊かなジェスチャを実現するには，ロボットの動きを複雑に制御する必要があり，それは開発者にとって大変な労力である。そこで本稿では，モーションセンサを用いて人間の動作を取り込み，それをロボットの動きにマッピングして，ロボットのジェスチャとして用いるシステムとその動作実験について述べる。このシステムを用いることで，ロボットが人間に近いジェスチャでコミュニケーションできるとともに，ロボットのジェスチャ開発における労力削減にもつながると考えられる。

アリなどに代表され，各個体が群れを創発し行動する様子を模倣したアルゴリズムの総称である群知能は，以前から最適化問題などへ活用がなされてきた．群知能と他の分散的なシステムとの違いは，個体の機能が比較的単純でも相互作用によって協調動作を行えることであり，近年では，群知能を用いたロボットの開発やデータマイニングが行われている．我々もそのようなシステムの開発を目指しており，その開発を行うためには，群れの創発やその行動を制御したり，グラフによって振る舞いを定量的に評価を行えるツールが必要だと考えている．ここでは，群行動を制御しつつ，解析結果を表示可能なツールを開発した．

プレゼンテーションスライドを新規作成する際，過去に作成されたスライド内のコンテンツを再利用することが一般的である．様々なスライドコンテンツの中でも，作成に最も手間がかかる図形は再利用される頻度が高い．そこで本研究では，プレゼンテーションスライド内の図形にデータマイニング技術を適用することにより，再利用される可能性が高い図形を持つスライドを，大量のプレゼンテーションファイルの中から自動的に抽出し,そのスライドの内容や類似性を可視化するシステムを設計した．比較実験では，図形を含むスライドを探し出す時間を，本システムを用いた場合と一般的なテキスト検索を用いた場合とで比較し，その有用性を評価した．

我々は，発話障害のある肢体不自由者のための音声によるPC操作システムを開発している．本システムは，個人の発話を踏まえた単語辞書群を切り替えることにより，発話障害のある発話でもWindows PCの操作を可能にしている．今回は，音声認識率向上のために，現在本システムが利用している音声認識エンジンJuliusとMicrosoft Speech Platform（MSSP）を，本システムで利用している単語群で比較した．符号検定による検定で，MSSPが優位という結果が得られた．MSSPを利用して本システムを改良することにより，発話障害のある肢体不自由者の利便性の向上が期待される．

近年、国や地方自治体等による公共データの活用促進が進められている。これらのオープンデータを利用したアプリは多々あるが、特定のオープンデータに対応しているものが多い。我々は、久留米市が公開している指定文化財のオープンデータを元に、史跡、文化財、観光スポットなどの情報を簡単な操作で提示する携帯端末用アプリケーションを作成した。さらに他の避難所等のオープンデータでも、同様に使用できる汎用性の高いアプリケーションの開発を目指した。

琉球古典音楽の一つである歌三線は、600年以上の歴史を持ち、世界遺産に登録 された組踊や琉球古典音楽、琉球歌劇や民謡、ポップスなど様々なシーンで用い られている。しかし、歌唱技能における伝承は口伝式による方法が一般的である ため、指導者の感覚的かつ難解な表現が多い。加えて、高齢化に伴う指導者の減 少や後継者の育成などが課題となっている。本研究では、歌三線における歌唱技 能の保存と普及発展を目指し、技能の伝承を支援するシステムの開発を目指す。

近年，ServiceWorkerを活用し端末へのプッシュ通知を実装したWebシステムが増加している．しかし受信する端末の登録や設定をシステム毎に行う必要があり，ユーザの通知管理が煩雑化している．そこで複数のWebシステムからプッシュ通知の送信依頼を受け取り，任意のユーザへのプッシュ通知を送信するプッシュ通知ゲートウェイを試作する．Webシステムは送信先ユーザや内容を指定した通知の送信を，プッシュ通知ゲートウェイを介してメッセージングサーバへ依頼することができる．ユーザは受信したい端末をゲートウェイのみに登録しておくことで，複数のWebシステムからのプッシュ通知を受信することができる．

本研究では，インターネットに接続できないオフライン環境でも利用可能な学習ドリルWebアプリケーションを試作する．オフライン利用に対応するため，クライアントに学習ドリルで解く問題の問題文や選択肢，正解などのデータを保存する．データの保存にはCacheAPIもしくはlocalStorageを，データの読み書きにはブラウザのバックグラウンドで実行されるServiceWorkerを，それぞれ利用する．なお，データやアプリに必要なファイルは，ServiceWorkerの初回インストール時にオンラインでダウンロードする．また，開発した学習ドリルの試作では，単純化のため択一式の問題のみ取り扱う．

自然言語処理の分野では単語をベクトル化した分散表現が用いた研究が増えている．本学では内定報告書をweb上で閲覧できるようにしたシステムを運用しており，2018年4月に開発段階ではあるが分散表現を活用した推薦システムを構築した．分散表現の獲得にはシステム上に登録されているテキストと，本学の学生が自身のキャリアについて記述したキャリアポートフォリオを用いて学習した．本稿では，学習に用いるコーパスとして，WikipediaやTwitter，Yahoo!知恵袋データのコーパスを活用した分散表現モデルを構築した．これらの分散表現モデルを用いてF値を算出し，コーパスによる推薦能力の差を示す．

近年、観光客の誘致や地域の活性化を目的として、各所で観光支援アプリケーションの開発が行われている。しかしながら、従来のアプリケーションは質問に対する回答が画一的であるため、個人の特性に沿った回答を提供できるサービスはほとんど存在しない。そこで、本研究では、AI支援型アプリケーションの開発により、個人の嗜好に沿った、より満足度の高い回答を提供する観光支援アプリケーションの開発を目指す。

SNSは，携帯端末などを通して短いテキストを気軽にインターネット上に投稿することができ, 様々なユーザとコミュニケーションをとることを可能としている．しかし, 短いテキストによるコミュニケーションでは，ユーザの内面や心情を読み取ることが難しく, 相互の認識に差異が生じてしまう可能性がある．本研究は，単語のベクトル化手法の一つであるWord2vecを使用し, SNSの一つであるTwitterにおける大量の発言を学習することにより感情推定を行う手法を提案する．感情表現にはPlutchikが定めた8つの感情を使用する．実験では, Twitter上の発言に本手法を適用し,被験者に評価してもらった。

近年、計算機の性能向上と搭載メモリの増大により以前は不可能だった大規模なニューラルネットワークの実装が可能になり、人工知能への関心も高まってきている。このニューラルネットワークを利用し、文章中の単語の前後関係から単語をベクトル化するシステムとして Word2Vecがある。本研究では、このWord2Vecを利用して、人間の感情を表現する単語から感情ベクトルを生成し、一般の文章の感情表現が可能となるかどうかを実験により検証した。インターネット上に公開されているいくつかの文章を使用して検証を行った結果、単にすべての単語の和を使った場合では、人間が文章から感じる感情とは異なる結果となることがわかった。

2013年にG8で合意されたオープンデータ憲章を皮切りに，世界的にオープンデータへの関心が高まりつつある．オープンデータの活用が推進され，国や自治体がオープンデータの公開・活用に取り組んでいる．鹿児島市でも2016年7月にオープンデータがCSV等公開されているが，このような形では「機械判読可能で人手を多くかけずにデータの二次利用が可能である」という活用までには至っていないのが現状である．本研究ではオープンデータ向けRDFの述語に注目し，語彙の共通化を行うために，Word2Vecを用いたオープンデータの述語サジェスト手法を提案する．いくつかのコーパスの差異を比較し，述語ベクトルと単語ベクトルを組み合わせて述語のサジェストを行う．

音源分離手法として複数の同時対角化を行う際に同じ信号源に対応する対角成分を時間的に同期させる同期同時対角化（SJD）が提案されている．音源信号の非ガウス性を活用する独立ベクトル分析（IVA）と似た手法だが,その差異の理由やメカニズムは明らかになっていない．そこで音声及び音楽信号,白色雑音を用いて音源分離実験を行った．比較手法はIVA,単一チャネル信号を対象とした非負値行列因子分解（NMF）を多チャネル用に拡張した多チャネルNMF（MNMF）,IVAとNMFを融合したアルゴリズムを用いた独立低ランク行列分析（ILRMA）の３手法を用いた．実験結果より信号特徴による分離結果の影響を示す．

マルチチャネル非負値行列因子分解(MNMF)とは、NMFをマルチチャネルに拡張することで空間情報を用いた音源分離を行う手法である。MNMFは観測されたデータ行列をより小さな行列に反復更新を行い分解するが、自由度の高いモデルであり局所最適解が存在するため分離性能が初期値に依存している。先行研究として、シングルチャネルのNMFに対して非負独立成分分析(NICA)を用いた独立性最大化基準で初期値を決定する方法が提案されている。本稿では、マルチチャネルの場合に対して独立性最大化基準の初期値をあたえることで、分離性能の向上を検討する。実験では従来法のランダムな初期値で与えられた場合に対して、平均SDRの改善を確認した。

近年、視覚的な高臨場感の研究が進められているとともに、音響的な高臨場感の研究も進められている。高臨場の音場を再現するためには、スピーカの特性や部屋の音響特性としてインパルス応答を測定する必要がある。しかし、マイクロホンの準備や設置にコストや時間が掛かるため、インパルス応答を空間的に補間することを考える。本報告では、インパルス応答の補間手法として、平面波モデルを用いた平面波分解法と球面波モデルを用いた等価音源法について、マイクロホンの配置や数が精度に与える影響をシミュレーション実験により分析する。

本研究では、高性能な音響解析手法の開発を目指し、高次要素による音響解析の検討を進めている。有限要素法では、解析周波数が上昇するにつれて波長が短くなり、十分な解の精度を得るために必要となる要素数が増加する問題がある。そこで本研究では、波形の追従性がより高い、四面体三次節点要素等の高次要素および関数等の導入に関して検討を進めている。本講演では、これらの高性能要素を導入し、これまで開発を進めてきた四面体一次節点要素および四面体二次節点要素との性能評価の比較を行い、音響解析において高性能要素の導入が有効であることを示す。

音響解析において、大規模問題を精度良くかつ高速に解くことが求められている。これは、建築メーカーがコンサートホール等の音環境を設計する際，大規模モデルを対象とした実用的な音響解析を必要とするためであるが，大空間を扱うための大規模数値モデルを高速に解く手法は世界的に見て研究半ばにある。そこで、本研究では、複雑形状への適用が可能な有限要素法、並列化手法として反復型領域分割法を用い、実問題へ適用可能な、定常・非定常の大規模音響解析コードを開発する。本講演では、開発コードの精度評価・性能評価を行った結果について報告する。

近年、スマートスピーカーなどの音声操作によるデバイスの利用が拡大している。しかし、屋外ではもちろん。屋内においても雑音による音声認識率の低下が問題となる。このような問題を解決するために音源分離技術がある。今回は、音源分離技術の中でもマルチチャネルNMFに着目した。しかしながら、マルチチャネルNMFはチャネル数の増加に伴う演算量の増加が課題となっている。そこで、本研究では空間相関行列への初期値設定を利用した演算量削減手法を提案している。これまでの報告では仮想環境による評価であったが本報告では、実環境での音声認識に及ぼす影響を音声認識実験によって評価した。

近年，スマートフォンなどの音声を扱う機器が広く普及している。これらを利用する場合，周囲の雑音や他話者の影響で誤認識が生じてしまう。この問題の解決には音源分離技術が必要であり，様々な手法が提案されている。その中でも，音の周波数情報と空間情報を扱いながら音源分離を実現できるマルチチャネルNMFに着目した。本研究では，実環境下で収音された信号にマルチチャネルNMFを適用し，発話者の音声認識性能向上を目的とする。分離信号に対して階層的クラスタ分析を行い，分析結果として得られたクラスタに属する信号にアンサンブル平均を適用して新たな信号を算出する手法を提案する。認識実験を通じ，提案法の有効性を確認した。

近年、視覚的な臨場感の研究および、聴覚から臨場感を得られる再生法の研究が行われている。 高臨場音場を再現するためには膨大な数のスピーカが 必要となる。しかし、このような膨大な数のスピーカ を日本の一般家庭の部屋に配置するのは困難である。この問題を解決するために指向性スピーカアレイを用いた高臨場再生の研究が行われている。 本報告では、所望の音場 を再現するスピーカアレイのフィルタの計算式の正則化パラメータをL-カーブ法より求めた最適値を用いる手法を提案する 。スピーカのフィルタ計算の 逆行列の正則化パラメータをL-カーブ法により最適な値を選択することで誤差が小さくなることが確認できた。

本研究では，インバータ駆動モータの巻線を対象とし，絶縁皮膜の長期絶縁性能評価および加速試験手法の確立を目的としている。そのため，エナメル線の絶縁寿命評価には，繰り返しインパルス電圧の電圧最大値，立ち上がり時間，パルス幅，繰り返し周波数等が部分放電（partial discharge : PD）に与える影響を明らかにする必要がある。本報では，インバータサージを模擬した両極性インパルス電圧をツイストペア試料に印加し，直列コンデンサ法を用いて連続的なPD発生および極性反転時の電荷量の測定手法の検討を行ったので報告する。

高経年設備の増加及び電力需要の減少によるコスト削減が重要視される中、設備の円滑な運用と維持管理への関心が高まっている。既存する活線診断手法では、不良箇所の特定まで可能なシステムは実用化されていないため経済的でない。電力設備を停止することなく監視するための管理技術及び劣化診断技術の高度化が望まれ、特に劣化位置標定技術が重要視されている。著者らは、部分放電検出による電力ケーブルの劣化箇所を活線状態で標定するシステムの開発を行っている。本報では、分岐点における電流パルスの挙動について、実環境を模擬した試験とATP-EMTPを用いた周波数解析を行った結果を述べる。

電力安定供給の重要な役割を担っているCVケーブルは，製造技術の進歩により，CVケーブル本体が水トリー等による劣化で不良になる事例は発生しておらず，CVケーブル接続部において絶縁不良による停電事故が発生している。また，地中CVケーブル系統は浸水環境で使用されることも少なくない。そのため，CVケーブルの接続部，終端部の絶縁体に使用されているエチレンプロピレンゴム（以下EPゴム）の浸水特性および電気的特性を把握する必要がある。 本報では，EPゴムを浸漬させ課電した場合の吸水特性および吸水させたEPゴムの絶縁特性評価試験とその試験結果について報告する。

架橋ポリエチレン絶縁ビニルシースケーブルにおいては，絶縁体である架橋ポリエチレンの架橋方式を湿式架橋方式から乾式架橋方式に変えたことで水トリーの発生確率が大幅に減少すると考えられている。しかし、敷設30年近いケーブルにおいて水トリーが検出された。今後，高経年化によって同様な事象が増加することが懸念されることから，水トリーの劣化診断および設備更新のコスト削減のための位置標定に主眼を置いた研究は有用であると考えられる。本報告では，位置標定を行うために最適な残留電荷放出電圧パルスの条件を検討するため，電圧パルスのパルス幅を変えて残留電荷の挙動を観察した結果を報告する。

我々は雷が風力発電機のブレードを貫通してしまうという問題を受け、これまで放電による絶縁物貫通現象について調査してきた。現在のブレードの耐雷対策としてレセプタで受雷する方法があるが、レセプタによる受雷に失敗した場合、ブレードに着雷して貫通してしまうことがある。そこで、我々は絶縁物の表面抵抗を低下させることで沿面放電しやすくなり放電による貫通被害を防ぐことができるのではないかと考え、棒電極の直下に半導電性ポリオレフィンフィルムを配置して負極性雷インパルス放電を発生させる実験を行った。本論文では、放電によるフィルムの貫通の有無や放電の様子を観測した結果について報告する。

我々はこれまで3Dプリンタで造形したエポキシ樹脂（3D造形エポキシ）の絶縁破壊電圧を調査してきた。その結果、短時間交流絶縁破壊電圧と雷インパルス絶縁破壊電圧において金型で注型して作製したエポキシ樹脂（注型エポキシ）と大きな差がないことを確認した。電力機器に3D造形エポキシを適用するには劣化に大きく影響する部分放電（PD）の影響を明らかにする必要がある。そこで本研究では、PDを発生させるためにIEC(b)電極を用いて3D造形エポキシと注型エポキシに交流電圧を印加し、短時間領域でのPDを測定し比較した結果を報告する。

電力機器の小型・軽量化を実現するために必要な電界緩和のために、非線形抵抗特性を有する酸化亜鉛(ZnO)顆粒に着目し研究を行っている。我々は、ZnO顆粒をエポキシ樹脂に充填した試料に電圧印加を行い、ZnO顆粒を充填したエポキシ樹脂が非線形抵抗特性を示したと思われる電圧・電流波形を確認した。しかし、ギャップ長が0.50 mmと短いためZnO顆粒の充填による電界緩和特性までは確認することができなかった。本研究では、ZnO顆粒をエポキシ樹脂中に充填し、エポキシ樹脂中に埋め込んだ針電極と平板電極のギャップ長を変化させた場合の破壊電圧特性を調査したので報告する。

電気絶縁機器の外被材にポリマー材料の適用が進む中、外被材の汚損による電気的特性の経年劣化が懸念されている。著者等は、シリコーン表面の可溶性物質による人工汚損時の導電率がシリコーン表面の可溶性物質による人工汚損時の導電率がシリコーンの電気的特性に与える影響を評価してきた。しかし、実環境においては、可溶性のみならず不溶性の物質によっても汚損されるため、両物質の複合汚損下での電気的特性の評価が必要である。本報では、可溶性物質に塩霧を、不溶性物質にカーボンあるいはとの粉を選択して人工汚損を施し、これらがシリコーンの電気的特性に与える影響を評価した結果について述べる。

　電力機器の外被材に，絶縁性能と耐候性に優れ，軽量なシリコーンゴム(Silicone Rubber :SiR)等のポリマー材料の適用が進んでいる。このような状況下，外被材の簡易的な劣化診断技術は機器の長期使用に有用であると考える。 著者等は，SiR特有の性質である撥水性の回復特性に注目し，表面の撥水性の観測のみで劣化進展の程度を評価可能な手法の確立を目指している。同手法においては，観測時の撥水性の程度がその時点で最も回復した状態であるのか回復途中であるのか判断することが必要である。 本報では，SiRに対して塩霧試験を課した後に表面撥水性を評価し，観測時のSiRの撥水性の回復状態を判断した結果について報告する。

プラズマ照射が液体に及ぼす物理的・化学的作用を理解することは、プラズマのバイオ応用において重要な課題である。近年、プラズマによる活性種の液中輸送の観点から、プラズマが液体に誘起する流れを理解し制御することが重要な研究課題となっている。本研究では、プラズマの照射条件によって液体中の流れが変化することを今まで観察してきた。しかしながら、観察のみで定量的議論やメカニズム解明には至っていないのが現状である。今回、照射条件と流れの関係を定量的に議論するためにPIV法による流れの可視化を行った。発表では、特にプラズマが誘起する下方向の流れについて、照射距離と周波数の影響を調べたので報告する。

プラズマ照射が液体に及ぼす物理的・化学的作用を理解することは、プラズマのバイオ応用において重要な課題である。近年、プラズマによる活性種の液中輸送の観点から、プラズマが液体に誘起する流れを理解し制御することが重要な研究課題となっている。本研究では、プラズマの照射条件によって液中の流れが変化することを今まで観察してきた。しかしながら、観察のみで定量的議論やメカニズム解明には至っていないのが現状である。今回、照射条件と流れの関係を定量的に議論するためにPIV法による流れの可視化を行った。発表では、特に水質の影響を調べたので報告する。

プラズマ照射が流体に及ぼす物理的・化学的作用を理解することは、プラズマのバイオ応用において重要な課題である。近年、プラズマによる活性種の液中輸送の観点から、プラズマが液体に誘起する流れを理解し制御することが重要な研究課題となっている。本研究では、プラズマの発生条件によって液体中の流れが変化することを今まで観察してきた。しかしながら、観察のみで定量的議論やメカニズム解明には至ってないのが現状である。今回、照射条件と流れの関係を定量的に議論するためにPIV法による流れの可視化を行った。発表では、特に酸素添加の影響を調べたので報告する。

二酸化炭素や窒素における放電プラズマの研究は，大気圧から超臨界領域を含んだ高圧領域まで実施されており，ナノ材料合成を始めとした様々な工業的応用が期待されている．なかでも，窒素の大気圧下における放電研究は詳細に調査され，非熱平衡プラズマによるプラズマ諸特性の解明も進んでいる．しかし，大気圧以上での放電研究はもとより，超臨界状態を含む高加圧窒素中における放電プラズマの特性研究は殆どなされていない．本研究では，高圧下で安定的に生成可能な熱平衡プラズマ中の原子励起に注目し，光学的手法による超臨界窒素中の輝線スペクトル分離により，パルス放電プラズマの特性を調査した．

非熱平衡プラズマの一種であるパルスストリーマ放電プラズマは、様々な化学活性種を生成することが知られており、水処理やオゾン発生など、多くの分野に応用されている。しかし、ストリーマ放電の詳細な基礎特性は未だ不明である。したがって、ストリーマ放電に関する基礎的研究が必要である。本研究では、ICCDカメラを用いて針対円錐電極におけるストリーマヘッドの進展過程を観察し、ストリーマ放電の特性を調べた。この際、リアクタ内にはヘリウムガスを流入した。さらに、レーザートムソン散乱計測法を用いて、進展中のストリーマヘッドの電子温度および電子密度を測定した。

ダイヤモンドライクカーボン（DLC）は耐摩耗性や生体適合性など優れた特徴を持ち、様々な分野で応用されているが、従来の成膜方法ではまだ十分な高速成膜とは言えず、コスト削減のために更なる高速成膜が求められている。我々は、プラズマCVDにおいてCH₄とArの混合ガスを不足膨張噴流という形で噴射し、通常のガス流量で従来のDLC成膜速度を大幅に超える高速成膜を実現している。しかし、膜厚分布の一様性に問題を残しており、本研究では特にガス流れに注目して、基板間距離やガスの流量、混合比、供給位置を変化させて成膜し、膜評価を行った。その結果、一様性はガス流れに大きく影響されることがわかった。

カーボンナノチューブやカーボンブラック等のナノカーボン材料は、本来、疎水性のため水溶液中に分散させることが困難であるため、応用上の解決すべき課題の一つとなっている。本研究では、酸素や窒素ガス雰囲気中でのバリア放電を利用してナノカーボン材料の表面に親水性官能基を導入することを目的としている。表面改質を行うことにより水溶液中に均一分散させることが可能となる。講演では、酸素雰囲気中でのバリア放電によりオゾンを生成し、オゾンによるナノカーボン材料の表面改質(オゾン暴露法)と酸素や窒素ガス雰囲気中でのバリア放電による表面改質(プラズマ暴露法)を行い、表面改質の効果を検討した結果について報告する。

CO₂排出量削減に向けた取り組みとして、CO₂を資源ガスであるCH₄に変換するプロセスが注目を集めている。従来用いられている触媒法では、プロセス温度の低温化、スループット向上が課題である。筆者らは、非平衡プラズマによる反応促進を行っており，特に，容量結合RFプラズマ装置を用いたプラズマ触媒併用型のCO₂メタン化を行ってる．本講演では，CO₂メタン化反応プロセスに対する電子密度の効果について調べた。CH₄生成速度のアレニウスプロットから得られた活性化エネルギーは電子密度に依存しない。一方、生成速度は電子密度と正の相関を示した。

ZnO粒子は紫外線遮断や高い抗菌効果を持ち、化粧品や薬品などに応用できることから、近年ZnOの微粒子化への期待が高まっている。現在、粉砕法やパルス細線放電法といった微粒子生成方法が存在するが、本研究ではパルスアーク放電プラズマ法を用いてZnO微粒子を生成した。この生成方法はリアクター内に酸素を充填し、亜鉛電極間に高電圧を印加することでパルスアーク放電を発生させ、ZnO微粒子を生成する。今回は微粒子生成時のパルス幅及び電流値に着目し、それらのパラメータを変化させることで高純度微粒子の生成を目指した。生成微粒子はFE-SEMによる粒子形状観察、X線回折による組成調査により評価した。

パワーエレクトロニクス機器の電源ラインに現れる雑音端子電圧に対して，ノイズを除去する目的でEMIフィルタが用いられる。EMIフィルタの設計は，フィルタの構成部品を等価回路モデル化し，必要な減衰量から素子値を求める手法が提案されているが，キャパシタの値を決定する要因が明確になっていない。今回，インバータで駆動する誘導電動機を対象に，Corner Frequencyを使った設計法とPo-Shen Chen氏の提案する設計法で作成したEMIフィルタについて実験を行い，その効果を比較・検討したので報告する。

非接触給電システムは、使用時の簡便さや導電部が露出しないことによる絶縁性の利点のために、さまざまな用途で応用されつつある。著者らはこれまでに、送電効率の改善を目的に二層コアレス三相非接触トランスを提案した。また、このトランスに関して、水平方向の位置ずれ時効率を最適する制御方法をシミュレーションにより提案し、検証を行ってきた。本論文では、この制御を実験に適応し動作の確認や性能の検証を行った。この制御を実装した二層コアレス三相非接触給電システムにおいて、最適化された効率が得られることを実験より検証する。

現在、産業界においてモータの高性能・高効率化が求められている。中でも永久磁石電動機(PMSM)は回転子が永久磁石であるため誘導機よりも高効率であり、また小型化に適しているため、様々な箇所で使用されている。PMSMの速度制御では回転子位置を得るために位置センサが必要とするが、機器の大型化に繋がるため、位置センサを用いないセンサレス制御が求められている。PMSMのセンサレス速度制御では電圧成分が低いことから低速度領域や軽負荷時での高効率な駆動が難しいとされている。本研究では出力電圧の高分解能化が可能なモジュラーマルチレベルインバータをPMSMの速度制御に用いることで広範囲での高効率駆動の実現を目的としている。

本研究では同期リラクタンスモータに着目した速度センサレス制御を提案している。一般的に同期モータをベクトル制御するためには回転子位置が必要となるが、位置検出器を用いると複雑化や大型化などの問題があるためセンサレス制御が望まれる。本研究ではセンサレス制御のために、新たな磁束推定オブザーバを用いてαβ相の磁束を一度に推定し、それにより回転子位置を得る方法を提案している。しかし、同期リラクタンスモータは電流の値によりインダクタンスの値が変化するという特徴を持っており、推定の際に誤差が生じる。そこでインダクタンスの変化を考慮することで推定精度を向上させることを目的とし、実機実験を行った。

本研究では，誘導電動機の固定子電圧に高周波信号電圧を重畳し，固定子電流中に現れるスロット高調波を抽出し，速度推定を行ってきた。しかし，低速領域において負荷をかけた場合，スロット高調波の抽出がうまく行えなくなり，速度推定が困難になっていた。本稿では，これまでに行ってきた速度推定法に加え，固定子電流の包絡線中にも含まれているスロット高調波を利用することで低速領域における誘導電動機の速度センサレスベクトル制御を行ったので報告する。

３レベルAT-NPCインバータは物理的に直流側電圧の中性点電位を作り出し取り得るパルス状出力電圧の振幅パターンを増やしている．この特徴からNPCインバータをモータ駆動に適用すれば，モータ絶縁劣化の抑制や電圧歪みによって生じるモータ内での損失の低減が期待できる．しかしながら中性点電位が本質的に変動してしまうことやデッドタイムなどによる実際のスイッチング動作の誤差を共に補償しなければ、速度センサレスベクトル制御ができない．本稿ではAT-NPCインバータの中性点電位制御，デッドタイムの補償，そしてスイッチの順方向電圧降下の補償を検討し，誘導電動機速度センサレスベクトル制御の改善効果を評価する．