本稿では、複数の方向からの点で表現されたターゲット3Dオブジェクトをレンダリングすることによって、ポイントデータのためのデータ削減システムを開発し、評価した。これまで、提案手法はは表データにのみ適用されてきたが、ここでは、それをポイントデータに拡張した。点データの場合、このメソッドはオリジナル点群から十分な密度の点群を抽出するフィルタとして機能する。この場合、Zバッファと同様に動作する点Idバッファを用いて、面データで発生する重複抽出問題を解消することが可能である。その機能を備えたプロトタイプシステムを実装し性能を評価し、提案手法に必要な2つのパラメータの特性を調べた。結果、提案システムは効果的に動作し、2つのパラメータによって決定されるレンダリング時のピクセル総数が抽出点群の品質と正の相関にあることを確認した。複雑な形状ではレンダリング時のオクルージョンが課題となるが、その場合、同じピクセル総数の場合、1枚の解像度を増やすよりも、レンダリング方向の数を増やす方が、品質が向上に寄与することが示唆された。

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現在世界的に注目されている人工知能やIoTなどの技術革新は, ソフトウェアが非常に大きな役割を果たしている. そのため多くの分野で自由な発想と確かな技術力を兼ね備えたプログラマが不可欠なものとなっている. このため教育現場でもプログラミングスキルの習得が大きな課題となっている. 我々はこのプログラミングスキルの習得と向上を支援するシステムを開発してきた. また高専生から一流のプログラマを育成する目的にプログラミングコンテスト（高専プロコン）が企画され, 今年で28回目の大会となる.
高専のプログラミングコンテストは自由, 課題そして競技の3部門から構成されている. それぞれ参加者の作品を競う部門であるが, 中でも競技部門は同一のルール及び環境下において各参加者のプログラムの優越を競うものである. 競技のルールは毎年変更されており, 各チームは４月に発表されたルールに従い, ５月末までに解決方法のアルゴリズムを予選資料として提出し書類審査により予選が行われる. 予選を通過したチームは１０月上旬に開催される本選までにプログラムや競技に必要なシステムを作成し, 本選に挑む.
各大会での競技ルールは開催の特色を生かすなど様々な工夫を凝らして決められる. 画像を復元する画像系の競技や通信や暗号化をモデル化した競技, またオブジェクトの数を数えたりジグソーパズルのような競技もある. 我々が開発した競技ルールを解決方法の仕方によりいくつかに分類した. またいずれの競技も基本的に既存のプログラムやアルゴリズムだけでは最適な解を求める事はできないことをルール作成の基本としており, 参加者の創意工夫を問うことになっている.
競技システムを作成するプラットフォームとして以前TSUNA-TASTE(1)の開発を行って来たが, 近年は本プラットフォームでは対応できない様々な競技を行うようになってきた. 本論文では近年行っている競技に関して, ２章で最近行っている競技のルールを示すとともに, その競技運用形態を説明する. ３章では参加者をサポートする回答システムや練習システムをWeb上で公開し, 参加者のレベルを向上させると同時に, 教育コンテンツして利用する試みについて報告する.

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In order to recognize conditions of a plant growth in its seedling period effectively, we propose a problem solving environment to acquire both the growth information using sensors and the present conditions using image processing. To accelerate the user understanding of the conditions, we adopt distributed computing with Software Defined Networking. In the result, user obtains dataset related in the growth results effectively and the result indicates that it is possible to estimate provisioning on-demand computer resources for scalability.

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We study unique functions of an Autonomous Asynchronous Cooperation (AAC) useful to a Problem-Solving Environment (PSE) for a target class having local minima. In our paper, assume that an asynchronous cooperation system consists of network-linked computers and software packages. Several software packages deploy to network-linked computers to autonomously work toward common goals to solve a problem. The behavior of an AAC is complex and hardly predictable, even if any software does not have randomness. Our study clarified that our mathematical model for an AAC shows stochastic behavior which dynamically changes depending on the status of itself. An AAC is the execution environment itself as the distributed Monte Carlo method. Furthermore, the observed behavior of an AAC applied to solve a typical problem demonstrated a complexity shown in our mathematical model. An AAC effectively provides the unique functions in developing a PSE for a target class having local minima. Then, PSE application developers can concentrate on problem-solving without being bothered by programming technique.

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