本稿では，空気圧アクチュエータを用いた拮抗メカニズムを持つ２脚ロボットの開発と，非線形振動子系を用いた歩行制御系の提案を行なう．ロボットの周期的な脚運動は振動子の位相に基づいて支持・遊脚相の間の相互切り替えを行なう．振動子系は相互作用ダイナミクスと接地センサリフィードバックにより，振動子－ロボット身体－環境との間の引き込み現象を用いた安定な歩行が実現される．開発したロボットに対して制御性能とメカニズムの有効性を数値シミュレーションおよびハードウエア実験により検証した．

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近年、社会性昆虫が行う協調活動を応用するということに注目が集まっていが、蟻のフェロモン・コミュニケーションの概念を実ロボットに適用した例はほとんど無い。本稿では、液晶タブレットと小型ロボットを用いてフェロモン・コミュニケーションを行うロボットの開発について紹介する。本システムは、群ロボット研究のみならず、教育にも利用できるプラットフォームになりうる。

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ロボットに２台のＣＣＤカメラを取り付け、視覚情報によりロボットを制御する場合、一般的には三次元認識を行うために校正が必要になってくる。しかし、この校正作業は非常に複雑で、ロボットを制御する上では欠点となる。そこで、本研究では、２台のＣＣＤカメラから得られるロボットの先端位置の画像データを知識ベースとし校正することにより、知識ベースを用いたロボットシステム構築を行った。また校正済みの知識ベースを用いて落下する物体を捕獲した。

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障害物の数や位置などの情報が未知である環境中において，ロボッ ト等の移動体が学習を通じてその移動経路を自律的に見出していく システムを構築する．このとき，実数値を出力することが可能な強 化学習ユニットであるStochastic Real-Valued Unit（SRVユニット） を改良したユニット（改良型SRVユニット）を用いる．この改良は， SRVユニットに学習オートマトンを組み込むことによって行う．そし て，その有効性を数値シミュレーションによって検討する．

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多くのパターン識別研究では，誤識別ができるだけ少なくなるように識別器を構築することに主眼が置かれている．しかし，現実世界の問題では，誤識別に伴うコストに違いがある場合が多々あり，誤識別率のみを考慮した識別システムの構築は，必ずしも適切ではない．本論文では，誤識別の重大度がランクの形式で与えられているという仮定のもとで，ファジィIf-Thenルールに基づくファジィ識別システムを構築する手法を提案する．

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複数のタスクを同時に学習することで，各タスクを個別に学習するよりも高速で精度の高い学習を行うことを目指す“マルチタスク学習”が機械学習で注目されている．本研究では個別タスクをパターン認識に限定し，それらが逐次的にシステムに与えられる環境を仮定する．この環境の下で効率のよい学習を行うため，タスク間関連度をマハラノビス距離を用いて逐次的に計算し，関連の高いタスクの知識を選択的に知識移転するニューラルネットモデルを提案する．

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パターン認識において，有効な特徴抽出手法の一つにカーネル主成分分析がある．また，時系列とともに変化する特徴空間を追加学習することは，オンラインシステムの実現には欠かすことはできない．本論文では，カーネル法に用いる一次独立データを削減することにより，高速に特徴空間の追加学習を行う手法を提案する．メモリコスト・計算量での優位性，また，バッチ学習で作られた特徴空間との一致性を示すことで，提案手法の有効性を示す．

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近年，凶悪犯罪や窃盗の増加に伴い，顔認証への期待が高まっている． 従来の顔認証はカメラから顔画像を取得し，濃淡情報をもとに顔全体の見え方に基づく手法，局所的な特徴を用いる手法などを用いて認証に有効な特徴を抽出し，照合を行っていた． しかし，これらの手法では顔の姿勢や照明など，撮影条件の変化の影響を受け認識率が低下するという問題が生じる．そこで，入力として顔の3次元情報を用いた姿勢変化，照明変化に強い顔認証手法を提案する．

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異なる語彙体系同士の知識共有について考察する． 知識の共有・再利用の重要性が叫ばれているが，今までの知識ベースでは限界がある． そこで対象世界構造の概念構造をモデル化することにより，普遍性の高い知識にする方法が注目されている． いくつかの手法が考えられているが，全体のオントロジーと対応させていく方法について考察する． いくつかの例を挙げて，有効性を検証する．

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日本語入力におけるキーストロークダイナミックスを議論する．我々は，CGIに よるタイピングソフトを開発し，LANを用いて打鍵データを収集する． 100名以上の被験者に対して実験を行い，タイピング技術によって，初級者クラ ス，一般者クラス，中級者クラスにグループ化を行った． 日本語特有の特徴量を抽出した後，重みつきユークリッド距離を計算して個人識 別を行う．これらの解析の後，一般者クラス以上の技術を持つグループは高い認 証率を得ることが分かった．

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サポートベクトルマシン(SVM)はパターン識別を行う2クラス識別器であり高い汎化能力を有する．現在，SVMを多クラスの識別に適用する研究が注目を集めている．本研究では，その方法の1つである一括型の手法のための新しいSVMモデルを提案する．提案モデルは従来モデルに比べ，汎化性能を保証するマージン最大化をより正確に表現している．その有効性を理論面および数値実験結果から評価する．

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ハードウェア記述言語による回路設計において，初等関数やユーザ独自の関数など，ハードウェア記述言語では直接表現できない関数がある．そのような場合，加算・乗算の組合せにより関数を表現する．表現手法としては有限語長多項式近似，因数分解，テーブルなどを用い様々な組合せを考慮する．本研究では，任意の関数に対して適した表現方法を用い，組合せ最適化アルゴリズムによってハードウェアコストを最適化する．

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O-型糖鎖修飾では，その修飾機構は未だ解明されておらず，規則性の発見や予測法の開発が待たれている．著者らは，現在までにUniProtから入手したアミノ酸残基配列を使用し，Matthews相関係数で0.5程度の性能評価値を示す階層型NNやSVMを用いた予測器を構築している．一方，タンパク質は本来立体構造をとり，修飾にはαヘリックス，βシートなどの構造上の特徴が関係する可能性がある．本研究では，PDBなどから入手した構造情報を付加し，タンパク質構造を考慮した予測器を構築する．

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哺乳類タンパク質のO-型糖鎖修飾において，現在コンセンサス列は知られていない．我々は一次構造であるアミノ酸残基配列の情報をUniProtより取得し，階層型ニューラルネットワークとSVMを用いて修飾部位を予測する研究でMatthews相関係数約0.5の予測性能を得た．本研究では，対象残基のタンパク質表面への露出度合に着目し，タンパク質立体構造情報をPDBより得て露出度合を表す各残基のアクセシビリティを DSSPによって計算し，その情報の修飾部位予測に対する有効性の検証を行う．

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関数値が観測ノイズを含む形でしか手に入らない場合の多峰性未知 目的関数の大域的最適化問題を考える．この場合，従来の最小点探 索手法を用いることは基本的に不可能である．本論文においては， 不確実な情報のもとでも学習に基づいて最適解を見出して行くこと が可能である可変階層構造学習オートマトンを用い，ノイズを含む 観測データに基づいて多峰性未知目的関数の大域的最適解を見い出 す探索アルゴリズムを構築する．

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量子風進化的アルゴリズム（QEA）は，量子ビットにおける重ね合わせ状態から着想を得た進化的計算法である．QEA は0-1 ナップザック問題において，従来の遺伝的アルゴリズムよりも優れた探索性能を示すことが示されているものの，グループ数や，移住のタイミングなど，調整すべきパラメータを多数含んでいる．本稿では，量子風進化的アルゴリズムにおいて，2 個体間で最良解情報を交換する対交換戦略（QEAPS）を提案する．QEAPS はQEA よりもパラメータが少ない単純なアルゴリズムである．0-1 ナップザック問題を用いた評価実験により，(1) QEAPS はQEA よりも品質のよい解を安定して得ることができ，(2) QEA は問題に特化した制約違反対処法を用いなければよい解を得られないのに対し，QEAPS では単純な制約違反対処法でも高品質の解を得られることを確認した．また，(3) QEAPS とQEA の探索性能が最良解情報の多様性に起因していることを確認した．

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　直方体パッキング問題とは，縦横高さが任意の直方体を互いに重複することなく最小体積の直方体内に配置する問題であり，マルチメディアプレゼンテーションにおけるメモリ配置，物流におけるコンテナ積載などへの応用がある．この問題はＮＰ困難であるため解析的に解くことは出来ない．本研究では，直方体をいくつかのグループに分割することでパッキングを段階化し，遺伝的アルゴリズムにより優良解を求めていくという方法を提案する．さらに直方体の形状分布に関する統計処理情報に基づいた，手法の評価・検討を行った．

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肺の特性は人によって異なり、人工呼吸を施す時はその人の呼吸シ ステムに似合った換気条件を設定する必要がある。我々は人間の呼 吸システムのダイナミックスを表現可能数理モデルとして、非線形 エラスタンス項と非線形レジスタンス項を含む二階非線形微分方程 式モデルとそのパラメータ推定法を提案した。その結果、人工呼吸 時の気量、流量、気圧の測定値から患者のエラスタンス特性が推定 できるようになった。本稿では、このエラスタンスの推定に基づき 人工呼吸換気条件の最も重要な量である圧力上限値を決定する手法 を考案し、臨床実験データをもとにこの決定法の有効性を検証した。

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病院等では、高齢者の離床検出にマットセンサが多用されているが、通報を受けて看護士が駆け付ても既に転倒していることがあり、早期検出が求められている。 一方、最近、超音波を用いて、近傍の多地点とセンサの距離を実時間で計測できる小型の超音波アレイセンサが開発された。本研究は、このセンサを用いて、様様な離床データを取得し、離床を早期かつ確実に検出可能なアルゴリズムを開発するものであり、その成果を報告する。

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超音波画像の診断技術習得には多くの経験が必要とされており，効率の良い訓練手段が望まれている．そこで，本研究では，あらかじめ撮影された多量の断層像から三次元ボリュームデータを構成し，任意のプローブ位置，角度に対して連続的に断層像を提示する超音波診断シミュレータを提案する．本稿では，ボリュームデータを構成するための断層像の収集方法及びデータの空間的補間方法について，システムを試作して行った実験結果について報告する．

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幻肢とは切断された肢体の一部が依然存在するように感じる現象であり，難治性の痛みや麻痺を伴う．現在は，中央に鏡を設置した箱を用い健常箇所を幻肢に映し合わせることで脳の可塑性を刺激するという鏡箱を用いた治療が行われているが，身体を拘束されるなどの問題がある．本発表では患者の映像から抽出した情報を基にCGで作成した肢体を切断箇所に重畳表示するバーチャルミラーの構築と，幻肢リハビリテーションへの適用可能性について述べる．

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現在，薬剤治療の効果が認められないうつ病などの精神疾患の治療法として，頭 部への通電により痙攣を誘発して脳機能を改善する電気痙攣療法 (ECT) が広く 用いられている．ECTが有効であるためには，通電により誘発される痙攣の持続 時間が25～50秒程度必要とされるが，この痙攣持続時間は通電前の鎮静度指標 BISの値と相関があるという報告がある．本研究では，痙攣持続時間の予測を目的 として脳波に基づくさまざまな指標について検討する．

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ジョギング，ウォーキングといった有酸素運動は健康を維持するために重要である．このような観点から，加速度センサとGPS受信器によって運動中の加速度，速度，位置の計測を行う携帯型モニタ装置の開発を行った．また，本システムは運動中の被験者の負担にならないように十分に小型かつ軽量である．本研究では，この計測システムを用いて運動計測を長期にわたって行うことで運動効果の評価行った.

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距離カメラを用いて人物追跡を行う。頭上に設置した距離カメラから距離データを取得、最初に人が映っていない状態での距離データで背景モデルを作成しておき、その後、背景差分法を用いて背景以外のデータを取得する。取得したデータからノイズ除去を行った後に人物の頭頂部位置推定を行い、人物の位置を特定する。フレーム間での人物の位置を比較することにより人物の追跡を行い、人物の移動データから歩行者をカウントするシステムの設計を行う。

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心臓は、収縮拡張時に長軸回りに回転するねじれ運動を伴うことが知られている。このようなねじれ運動は、血液の拍出において重要な役割を担っていると考えられる。しかし、運動の詳細は明らかになっていない。MR-PC法では各部分の任意方向の速度を直接計測できるので、詳細な解析が行える利点がある。本研究ではMR-PC法で計測された時間方向も含めた4次元速度場の解析からねじれ運動の解析を行った。主応力と主軸の時間変化からねじれ運動の詳細を明らかにした。

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防犯カメラの普及により，裁判などの重要な証拠として防犯カメラの画像がとり上げられる場面が増えている．しかし，顔などの個人を特定可能な情報が鮮明に映っているとは限らず，その際には身長など定量的な情報の推定は重要となる．本研究では，単眼カメラの画像から走っている人物の身長を推定することを目的とし，多数のデータ群から見かけ上の身長の変化と速度などの関係を解析することで，未知の人物の走行画像からその人物の身長を推定する手法を提案する．

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Ｘ線の実時間動画像は，治療中に体内の患部を確認できる有効な可視化技術であるが，隠蔽関係や奥行き情報がなく，体内各部の位置関係を把握し難い．そこで，本研究では，Ｘ線撮像装置の移動軌跡を計測するとともに，Ｘ線画像列中の特徴点を追跡することにより，患部の奥行き情報を再構成する手法を提案する．可視光用カメラを使って撮像装置の移動量を計測し，透過像から３次元情報を得るための基礎的な実験を行ったので報告する．

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環境に設置した複数の２次元レーザレンジセンサ（LRS）により環境をセンスして，歩行者を追跡する方法を提案する．ルールと占有グリッド法を基礎に歩行者を検出した後，カルマンフィルタとアサインメント法により歩行者を追跡する．複雑な状況下でも信頼性の高い追跡を行うため，ルールベーストな追跡管理法を導入するとともに，LRS相互で追跡情報を交換する．屋内環境において複数の歩行者に対する追跡実験を行い，提案手法の基礎的な有効性を確認している．

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GPS/INS 複合航法は, INSの長所である自立航法, 高頻度計測と GPS の長所で ある絶対位置の高精度測位を用いて,互いの欠点を補完しあうことで連続的に 高精度な測位を可能とするシステムである. 複合の際には, 拡張カルマンフィ ルタにより, INS の誤差を推定する方式が一般的であるが, 本研究では, 非線 形フィルタとして分布を複数個用いるガウスサム・フィルタを適用し, より高 精度な複合航法アルゴリズムを構築する.

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GPSに代表されるGNSSを用いた高精度単独測位法は，PPP(Precise Point Positioning)と呼ばれ，単独の受信機で数十[cm]の精度で測位が可能である．本研究では，この測位法においてGR(GNSS Regression)モデルを適用し，測位を行う．さらにGPS衛星から得られる観測値の異常値検出法として，尤度比検定を用いた検出アルゴリズムを提案し，精度の良い観測値を利用することによって測位精度の向上を図る．

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GPS(全地球測位システム）のうちサーバ型RTK-GPSを用いた電力系統監視局設計のための基礎研究を行ったものである。本監視局は、台風等による設備被害把握のためのリアルタイム支持物変動測位システムである。 各種の測位実験を行い、物体変動量をセンチメータオーダの誤差精度でリアルタイムに監視出来ることが実証された。

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GPS衛星を用いた位置測位には単独測位と相対測位があり，筆者らは現在までにGNSS線形回帰モデルと呼ばれる観測モデルを構築し，単独測位の一手法である高精度単独測位（PPP）アルゴリズムを導出した．本研究ではこれを拡張し，GNSS線形回帰モデルを適用した相対測位アルゴリズムを示し，その検証を行う．その際，特に電離層屈折効果，対流圏屈折効果の取り扱いに留意し，精度向上の手法を考察する．

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GPSに代表されるGNSSを用いた高精度単独測位法は, PPP(Precise Point Positioning) と呼ばれ, 単独の受信機で数十[cm]の精度で測位が可能である. 筆者らはこれまでにこの測位法においてGNSS線形回帰モデルを適用し, 高精度 な測位を実現した. そこで,本研究では, この手法を応用して, 複数のアンテ ナを利用した新たな単独測位アルゴリズムを構築し, 実データを用いた実験に より, その測位精度の検証を行う.

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工学の種々の分野において, 自己組織化現象により特徴的な時空間パターン形成過程が観測され, その解析は工学の重要な課題の一つである. 本講演では, 自己組織化現象の一つであるバクテリアコロニー形成過程の時空間パターン解析と外乱の影響を考察する． 大腸菌やネズミチフス菌などのバクテリアは化学走化性により特徴的な時空間コロニーを形成する．そこで，本講演では走化性をもつバクテリアコロニー形成過程に対して走化物質の濃度の揺らぎを考慮した確率モデルを提案し，コロニー形成過程を解析する．

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非線形システムのカオスアトラクタに埋め込まれた不安定周期軌道を探索するための数値計算法の一つとして，部分空間不動点反復法が提案されている．部分空間不動点反復法とは，不動点反復法における修正量を，周期軌道の不安定方向を与える不変部分空間とその直交補空間における修正量に分解して取り扱う手法である．本報告ではこの手法の大域収束性に関して，自律系カオスシステムを用いて検討する．

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　神経モデルで使用されるHodgkin-Huxley モデルは、多変数の非線形性の強いモデルとして知られている。ここではHodgkin-Huxley方程式を確率過程としてとらえ、局所線形化を用いて連続型のモデルを離散型状態方程式に変換して、カルマンフィルターにより実験データから状態変数を推定する方法を考える。本方法によるサンプリング間隔、ノイズ、パラメータ誤差の影響についてシミュレーションにより対数尤度で評価した結果を報告する。

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本報告では, 周期軌道やカオス軌道などを生成する非線形ダイナミカルシステムのベクトル場を多項式近似して得られるシステムの軌道の振る舞いに注目し, 多項式の次数や, 近似に用いる目標データの与え方などを変化させて行った若干の数値実験の結果を示す.

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本論文では，グラフデータの表現形式の一つである隣接行列を用いた効率的な制御系のモデリング及びシミュレーション手法を提案する。具体的には2個の アルゴリズムが与えられる。一方は，線形システムのモデリングのためのアルゴリズムであり，任意の結合された線形システムの状態空間実現を解析的に求 める。他方は，代数ループをもつシステムのシミュレーションの効率を高める。

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3DCG アニメーションにおいて布の動きを表示するにあたっては、 有限個のポリゴンによる布の離散近似モデルを導出し、 その有限個の質点のシステムから運動方程式を導出している先行研究が 多く見られる。 本研究では、布を離散近似すること無く、あくまで連続的な曲面として モデリングし、その連続モデルから運動方程式を導出する方法を提案する。 また、布の動きをシミュレーションする運動方程式に留まらず、 曲面の時間発展を記述する方程式として、 数学的にどこまで一般化・厳密化が可能であるのかに関して考察を行う。

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　脈が異常に速くなる頻脈の正体は，興奮性媒体の特性を有する心筋に発生する電気的興奮の螺旋波である．本研究では，興奮性媒体のCAモデルに生じる螺旋波の除去法について検討した．媒体の状態に関係なく一方的に外部刺激を与える従来の治療法に比べると，媒体の状態をセンシングし，適切なタイミングで刺激を与えるフィードバック制御法の方が，小さな刺激で除去できる．

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