近年，コンピュータとセンサーを組み合わせたゲームなどが盛んに開発されるようになってきた．我々は，昔からある遊びである，「だるまさんがころんだ」というよく知られた遊びにおける「オニ」をコンピュータと画像カメラにより実現する研究を行っている．現在のところ，画像の取得にはパン, チルト, ズームなどの機能のない固定のUSB カメラを使用している．これにより，背景差分が容易に行える．また，高いところにカメラを装着するという形でシステムを組んだ．単なる動きの検出であれば，差分だけで実現できるが，複数のプレイヤーがいる場合，個人ごとの識別が必要となる．そのため，運動の検出をするために移動物体を検出，追跡する手法として，MeanShift 法の拡張であるCamShift 法を用いる．今回の発表では，主として動きの検出までを行う．

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近年，学習要素を含んだ教育用ゲームによる教育効果が注目されている．知識定着度が高くなるという効果があるという調査結果もあり，経済知識を学ぶために研修でビジネスゲームを導入する企業や，ヘルスケアや災害時対応など社会的な問題を学ぶためのゲーム開発が増えてきている．一方，医療の分野では近年様々な制度改革の影響もあり，赤字経営や閉院がやむを得ない病院が後を絶たず，医療崩壊の危機が叫ばれている．病院では，経営を改善するための方法が模索されているが，医師の多くは経営の知識を持っておらず，病院経営に関する教育の必要性が生じている．そこで本研究では，病院の経営を改善し，患者が満足する病院作りを行うために，病院経営に必要な知識を身につけることを目的としたシミュレーションゲームを構築した．ゲームを通して，プレイヤーは医療行為や資源管理などが病院経営にどのような影響を与えるかを体験できる．また，病院の周囲の環境や新しい医療制度も要素として取り入れ，経営に必要な様々な知識を獲得することを目指す．

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カオス制御とはカオスが持つ不安定な周期軌道を安定化させることである。カオス同期はカオス的な振舞いをする2つ以上のシステムが結合した時に各システムの状態が同じになることである。非同期状態のカオスに制御を施し，カオス同期を実現させることをカオス同期化制御といい，秘匿通信などへの様々な応用が検討されている。しかし，カオス同期化制御で扱われているのは離散時間系に対してのものがほとんどである。一方，カオス力学系は自然系，人工系を問わず偏在するが，その多くが連続時間系であり，離散時間系のものは限られている。そのため連続時間系におけるカオス同期化制御の確立が必要となる。カオス制御とカオス同期化制御は統一的に扱うことが可能である。また，カオス同期にカオス制御を応用することでシステムの簡単化や，制御入力を小さくすることができる。そこで，非線形フィードバック制御 (NFC : Nonlinear Feedback Control) 法を連続時間系に応用する。さらに，カオス同期化制御へ応用し，連続時間系のカオス同期化システムを構築する。

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メタヒューリスティクスの一つであるParticle Swarm Optimization (PSO) は動物の集団行動をモデル化することにより開発されたマルチエージェント型の最適化アルゴリズムであり，群れ状のエージェントが情報を共有しながら解空間を探索することで大域的な最適解の探索を可能にしている．一方，最適化問題に対して種々のアルゴリズムが存在するが，その複数の探索アルゴリズムを効果的に組み合わせることにより探索能力が向上すると考えられる．そこで，本研究で着目しているPSOに代表的なメタヒューリスティクスの一つである遺伝的アルゴリズムを組み込むことで，問題の構造の違いに適応的に対応することができるアルゴリズムの構築を目指す．

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多様な消費者のニーズに対応した商品開発のために、消費者の嗜好を分析する手段として、ベイジアンネットワークがある。しかし、ベイジアンネットワークでは、大規模なモデルでの検証を限られたサンプル数で行うことは難しい。この問題を克服するために、ネットワーク構造の単純化を行うフレームワークを提案する。提案したフレームワークは、「削除」「分割」「併合」の３つからなる。提案したフレームワークを実際にアンケートデータに適用する手順を示し、数値実験例を示す。実験結果を基に単純化の有用性を検証する。

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人間が外界を感知するための感覚として視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚があり、その中でも人間は視覚に強く依存している。しかし、世の中には視覚障害者のように、聴覚や触覚に依存せざるを得ない人々もいる。視覚障害者支援のための触覚に関する研究としては、指先に対する刺激に関するものが多いが、本研究では顔面の触覚に焦点を当てる。本発表では視覚障害者支援のための風圧デバイスを提案し、対象者の顔面の指定した位置に風圧を与え、どのような環境下であれば正確にその位置が対象者に伝わるかを調べた実験について報告する。

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RC（Radio Control）ヘリコプタは，農薬散布，環境観測，インフラ保守などの幅広い分野ですでに使用されている．防災を目的としたRCヘリコプタの利用についても数多くの自律制御の研究がなされている．しかし，自立飛行では災害現場などで起こる，予測できない状況変化には対応が難しいなどの問題もある．そこで従来通りの有人での遠隔操縦が有効になると思われるが，RCヘリコプタは操縦が難しく，有効な操縦習得法が確立されていない．本研究では，RCヘリコプタの操縦の難しさを軽減し，早期に操縦技術を習得させるシステムを開発することを目的としている．既存の教習マニュアルやフライトシミュレータでの学習を，ユーザビリティ評価を用いてUI(User Interfaces) を考慮した学習支援システムにすることで，学習の効率化を促す． また，RCヘリコプタにカメラと傾度センサを搭載し，その情報を重ねてHMD(Head Mount Display)を用い被験者に提示することで直観的な操縦を促す操縦支援システムを提案する．これらの学習支援・操縦支援システムを用いて，RCヘリコプタの操縦技術を習得させる統合的学習システムの開発を目指す．

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ネットワーク外部性の働く市場においては，技術的に優れた製品が普及するとは限らず，その普及特性の分析が必要となっている．本研究では，消費者の異質性を導入した消費者間のネットワークにおける情報の伝播と，その情報にもとづく消費者の購買行動のモデルを提案する．計算機実験によって，ネットワーク構造と消費者の異質性に対する製品の普及特性に関する分析を行い，提案手法の有効性を確認する．

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音響信号を再生する規格であるMIDIは，音源，キー，テンポなどが柔軟に変更できるという利点があるので，世界中で利用されている．MIDIの基本的なデータとして，音の高さ，ゆらぎ，強弱の3つがある．ただし，MIDIに対応した専用機器を用いる場合を除き，MIDIデータの入力作業は手動で行わなければならない．そこで本論文では，音響信号を直接MIDIデータに変換することを目的とし，適応逆ノッチフィルタを用いたMIDIデータ抽出法を提案する．適応逆ノッチフィルタとは入力信号の周波数に自動的に追従し，その周波数成分だけを通過させるフィルタである．すなわち，適応逆ノッチフィルタを用いれば，その出力から音の高さ，ゆらぎ，強弱の3つの情報を同時に得ることができる．提案法では，それぞれの音の高さに対応した適応逆ノッチフィルタを並列接続し，入力信号の基本周波数を適応的に抽出する．そして，抽出した基本周波数から，音の高さ，ゆらぎ，強弱の3つのMIDIデータを得る．本論文の最後では，単楽器の演奏に対してMIDIデータの抽出を行い，提案法の有効性を明らかにする．

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包絡分析法 (DEA) は，比率尺度を用いて事業体の経営効率を相対評価する方法として様々な分野に応用されている．とくに，特異な活動を行う事業体の経営効率性を正当に評価する方法として，DEA と Inverted DEA の対称性を利用する方法が提案されている．本発表では，DEA と Inverted DEA を用いて事業体を分類する際に，各 DMU の規模効率性を考慮することにより，判別の精度をあげるとともに，経営効率改善の方策をより明確にする方法を提案する．

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スワームロボットシステム（Swarm Robot System:SRS）では，均質な構造を持つ複数台の自律ロボットを使用することにより，ロボット単体には困難なタスクを達成させることを目的としている．我々は，SRSを実現するため進化型計算を用いてロボット自身に行動を獲得させる進化ロボティクス（Evolutionary Robotics:ER）アプローチをとっている．しかし，進化型計算を実機ロボットへ適用する場合，オンラインでの進化が非常に困難である．そのため，シミュレーションで得た結果を実機ロボットへの適用するSussex Approachがあるが，より実環境に近い環境でシミュレーションを行なう必要がある．そこで，本研究では，動力学シミュレータであるOpen Dynamics Engine（ODE）を用いてSRS環境の構築を行い，ロボット群の協調行動の獲得，及びその汎化性能の検証を行なう．

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動作は個人に依らず共通に現れる類似な成分と個人間の差異成分からなる多重粒度の構造をもち，差異成分が動作における個性を表す要素となっていると考えられる．本稿では同一動作における個人間の類似と差異を抽出する手法として，特異値分解を用いる方法を提案する．加速度センサ・ジャイロ・磁気センサにより取得した歩行や走行など周期的な運動における身体各部位の姿勢角データに対して特異値分解を行うことにより，個人間の類似と差異を抽出できることを示す．また，抽出された差異に着目し，それらの間の関係性についても考察した結果を示す．

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経営効率性を測定するための手法として包絡分析法（DEA）がある．この手法は他の事業体と相対比較することによって効率性を測定する．しかし，これまでのDEAモデルは効率的な事業体との比較のみに着目しており，非効率的な事業体との比較を行うことはなかった．このことは，非効率的な事業体の改善案に目を向けると，長期的な目標を設定することはできるが，段階的な目標設定には適さないと考えられる．そこで，非効率的な事業体との比較を順位関係という尺度でDEAモデルに組み込んだモデルを作成した．このモデルの目的関数は2項から成り，第一項は従来モデルと同様であり長期的目標値を得るためのものであり，第二項に順位関係を表す項があり短期的目標値を得るためのものである．本研究では提案したDEAモデルの数値検証を行い，その動向を明らかにすることが目的である．

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近年，遠隔手術ロボットの開発が盛んに行われている．このようなロボットでは医療ミスを最小限に抑えるため，可能な限り通信による時間遅れの少ない情報呈示を行うことが求められる．そのため，我々はこれまでに，１次元のばね－ダンパ系で記述される環境との相互作用下において，むだ時間無し双方向遠隔制御を実現することのできる制御系の開発を行ってきた．本研究ではこれを拡張し，より一般の遠隔手術ロボットに近い，動特性が柔軟物モデルとして記述される環境との相互作用下において，安定なむだ時間無し双方向遠隔制御を実現することのできる制御系の構築を試みた．そして，その実現可能性と有効性について実験により検証を行った．

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小型無人飛行体への応用を目標の一つとして，昆虫の羽ばたき飛行時の三次元的な翅の運動や変形などの動的特性や翅の大きさなどの静的特性が計測，解析されている．しかし，昆虫は小型であり，高速な飛行運動を行う．このため，飛行時の動的特性は簡略化された形状モデルに対して力学モデルを当てはめることで推定されている． 本研究では，詳細な動的特性の解析を行うための，羽ばたき動作の形状モデルの生成を目的とする．本発表では，形状モデル生成のために複数台の高速度カメラを用い高速な飛行運動を撮影し，撮影画像を用いてステレオ計測する手法について報告する．

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近年, 球型のボディを持つ球体型ロボットの研究がいくつか行われている．球体型ロボットは従来の移動機構とは異なり, 方向転換をせずに全方向移動が可能であるという顕著な対称性を持つ．しかし, 移動については優れている反面, 作業時にマニピュレータなどを展開する状況を考えると, 球面全体を移動のために用いることはできず, 限られた曲面のみを用いて移動を行わなくてはならなくなる．この場合は, 球体型ロボットを半球型ロボットとみなすべきであり, その移動の方法を考えることが必要になる．そこで, このような意味で既存の移動手段とは異なる新たな移動手段として, 半球型の移動ロボットの運動原理について考察を進める．

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本稿では，単一の不確かなパラメータを有する線形時不変系のロバストH∞性能解析問題を取り扱う．既存の多くの手法とは異なり，本研究では双対LMIに基づいて，まずこの解析問題を未知行列と不確かなパラメータを変数とする多項式計画問題に帰着させる．つぎに制約条件として表れる等式条件を利用して，数値計算により容易に解くことのできる緩和問題を階層的に構成する．さらにはこの緩和問題における解の構造に着目し，解析結果の厳密性を保証するランク条件を導出する．また緩和問題を階層的に構成することで緩和による保守性を順次低減できることを，このランク条件を用いて示す．最後に数値例を用いて提案手法の有効性を示す．

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PID補償器は現在でも産業界において広く利用されている．個々のプラントに対するたかだか三つのパラメータ調整は容易ではなく，これまで，種々の調整則が提案されてきた．本発表では，古典的なループ整形法であるゲイン・位相進み補償，積分補償の考え方に基づいたPID補償器の設計法を提案する．特に，プラントが積分器を含む場合や１次遅れ＋むだ時間で近似できる場合の設計法について詳しく述べる．

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これまで，我々が提案する動的記憶モデルのパターン識別性能を，互いに相関の低いランダムパターンの場合を対象に評価を行い，高いパターン識別性能およびロバスト性を確認してきた．ここでは，互いに相関をもつ非直交パターンに対する信号識別性能の評価を実施し，モデルのより一般的で実用的な課題への適用を検討する．

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アンビエント知能の実現に向けては，観測できる日常行動の運動時系列から行為者の行動を識別できる機能が求められる．ここで識別対象となる行為は，行為者毎や試行毎のばらつきが極めて大きく，また身体動作のみならず，行為者が相互作用を行なう対象物や状況因子との関係を考慮した識別が求められる．本研究では，機械による日常行動の自動識別を可能にするための，観測運動時系列の特徴抽出と分節化について報告する．

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送計画問題に対して，解候補の列挙に基づく列挙的方法と，良好な近傍解に逐次更新する探索的方法(メタヒューリスティクス)の両者の長所を活かしたハイブリッド解法を提案する．そこでは特に，車両への積載数量に基づく問題の分解構造に着目して分枝限定法を適用する．また部分問題の上界値計算に焼き鈍し法を用いることによって，効率的に良好な準最適解を得ることを目的とする．

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半導体製造における汎用装置として、イオン注入装置を取り上げる。イオン注入装置ではイオン種を切り替える際に長時間の段取り替えが必要となり、これを削減する手法として、いくつかの装置で使用するイオンを一種類に限定する専用化法が提案されている。本研究では、各製品の投入量が日によって変化する場合に、イオン種の専用化を動的に変更する方法を提案し、その有効性を検討する。

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評価制度は組織行動の間接制御をすることが可能なマネジメントコントロールシステムの1つとして考えられる．本稿では，組織内の評価制度が及ぼす組織行動への影響を検討する際に，シミュレーション結果のランドスケープ形状を分析することで，評価制度影響の特徴を把握する方法を提案する．抽象的な営業組織モデルにおいて４０の評価制度を導入する実験を行う．結果からランドスケープを作成し，ばらつきなどの形状の特徴に着目して，特徴的結果の原因をパス解析によって明らかにする．一連の分析から，評価制度の組織行動への影響の特徴を把握するとともに，特定組織への適用可能性が確かめられた．

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制御系設計に於ける設計パラメータの最適値の探索に関しPrticle Swarm Optimization(PSO)を適用する。制御系の安定性、減衰性、および定常偏差の悪い領域を回避し、評価関数が最小となるよう、解の探索を制御知識に基づき誘導し、早い段階で最適解に収束させるアルゴリズムを提案する。また、PSOでは評価関数の微分可能性を必要とせず、オーバーシュート、制御誤差面積、整定時間を直接取り入れることができ、実用的である。さらに、制御パラメータに課せられる制約条件を満足させながら最適解を探索する方法について述べる。PSOでは、局所解に陥ると脱出が困難になってしまうので、探索点を定期的にランダムに分散させることにより多様性を回復させて、全ての解が大域的最適解に到達するようにするアルゴリズムを提案する。最後に、この理論をフレキシブルアームに適用し、シミュレーション、実験を行いアルゴリズムの有効性を検証する。

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異なる物質で構成される流体と固体を連成シミュレーションする場合、従来は流体と固体のモデリング要素を用いて境界を明確に定義する必要がある。例えば、流体領域と固体領域が複雑に入り組んでいる場合、小さなモデリング要素を用いることになる。要素数が増えることによって、実時間処理は困難である。本研究では、異なる物質で構成される流体・固体連成問題において、別々にモデリングして境界を明確に定義するのではなく、一つの混合物分布モデルとして処理することで、実時間処理を目指す。純物質における流体・固体間の融解、凝固といった相変化のシミュレーション手法を、流体と固体が異なる物質で構成された混合物に拡張して適用する。統一的な要素でモデリングを行い、各要素に流体・固体間の密度分布率を与える。密度分布率が変化することで、各要素の相が動的に変化する。各要素は変化する相に応じて、流体又は固体としてシミュレーションを行う。各要素が密度分布率をもつことで、流体領域と固体領域が複雑に入り組んでいる場合においても、要素数を抑えてシミュレーションすることが可能である。本発表では、本研究で提案した手法の実装結果について報告する。

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本論文では，サンプル値系およびむだ時間系の解析および設計において重要な役割を果たす，補正型Fast-Sample/Fast-Hold近似による離散化計算を改善する手法について，サンプル値系のH∞離散化を通して考察する．従来の離散化手法は，取り扱いが厄介な作用素を準有限ランク近似して扱うという手法であるが，直達項が零行列に比較的近い構造を持ったときでも，フルランク行列に近い構造のときでも本質的に変わらない処理を行うというものであった．そこで本稿では，直達項の構造に着目することで，離散化に際して現れる行列のサイズをより小さく抑えることができる離散化の手法を提案する．最後に数値例を通して，提案手法が計算時間や計算機のメモリー負荷において，従来手法よりも優位性を持つことを示す.

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コンピュータグラフィックスを利用するエンタテインメントにおいては，水，火，煙などの自然現象を，写実的かつリアルタイムにレンダリングすることが求められている。特に炎のレンダリングは，実映像の撮影が危険であり，防災のための火災シミュレータ等においても有用である。本発表では，炎の挙動をリアルタイムでシミュレーションし，写実的なCGとしてレンダリングする手法を提案する。提案手法では，気体燃料と燃焼物を非圧縮性の粘性がない流体とみなし，非圧縮性のオイラー方程式を計算することで，気体燃料と燃焼物の速度変化をシミュレーションする。流体力学に従った計算により，燃焼物の浮力による上昇や風力の影響を適切に反映することが容易となる。非圧縮性のオイラー方程式の計算には，流体を粒子の集合として扱うSPH(Smoothed Particle Hydrodynamics)を用いる。一方，炎の色は燃焼物の温度に依存する。本手法では，気体燃料から燃焼物へ変化する連鎖反応と燃焼物の温度変化をシミュレートする。黒体放射モデルを用いて，燃焼物の発光スペクトルから炎の色を決定する。提案手法をCPU上で実装し，1000の粒子からなる炎のレンダリングを60fpsで行えることを確認した。

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GPS相対測位では一重差, 二重差を施すことにより, 誤差要因である電離層, 対流圏遅延を除去し, 高精度な測位を行うことができる. しかし, 基線が長くなると電離層, 対流圏遅延の除去が不十分になり, 測位精度が劣化する. そこで, 本研究では, 天頂方向の電離層, 対流圏の遅延量を未知パラメータとして取扱い, 電離層, 対流圏遅延の推定を加えた新たな観測方程式を導出し, カルマンフィルタの適用により測位演算を行う.

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目的関数や制約条件に変数の絶対値を含む問題を，絶対値計画問題という．また，変数の絶対値を含む方程式を絶対値方程式という．絶対値方程式は線形相補性問題と等価であることが知られている．これより，絶対値計画問題は均衡制約をもつ数理計画問題の特殊な場合を含んでいる．絶対値方程式の解法として，それを解くことで絶対値方程式の解が得られるような最適化問題を構成し，逐次線形化アルゴリズムを用いて解く方法が提案されている．本研究では，変数の絶対値を含む不等式が絶対値方程式に変換できることを用いて，絶対値計画問題の主問題と双対問題に関する双対ギャップが0となるときには，絶対値計画問題を絶対値方程式に等価に変換することができることを示す．また，双対ギャップが0であるようなテスト問題に対して，逐次線形化アルゴリズムと平滑化の二つの手法を適用し，数値実験により比較する．その結果，逐次線形化アルゴリズムは多くの問題において，広い範囲から選んだ初期点に対して最適解に収束することが確認された．

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本研究では、はじめに有限時間区間で定義された連続時間線形時変系に対し特異値分解を導入し、特異値・特異ベクトルの計算法を導く。特異値・特異ベクトルにより、制御系の入出力に主要な影響力をもつ入力信号を特徴づけることが可能になる。つぎに、特異値分解の結果を用い線形スイッチドシステムの過渡応答の改善問題を考える。主要な特異値・特異ベクトルを利用することにより、良好な過渡応答を達成するフィードフォワード補償則を導く。

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産業界において、需要の不確実性や納入リードタイムの短縮化に対して、顧客仕様の多様性と生産効率性の両面を実現するマスカスタマイゼーション対応の生産方式の確立が重要である。 本論文では、従来の研究において、生産分野において活用しているMCPS(Mass Customization Production Planning & Management System)を改良して、購買分野に適応することができる購買型モデルを開発した。また，解法の収束性を速めるために、イテレーション毎の改善方法にδ強制法を導き、その有効性について述べる。

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本稿では，レート制約を有する通信路を介したロバスト安定化問題を入出力の観点から考察する．レート制約の下での達成可能なフィードバック制御系の特性を考慮して，ネットワーク化制御系における実用的な入出力安定性として，小$l^p$信号$l^p$安定性の概念を導入する．この安定性に基づき，ノルム有界な不確かさを有するプラントをレート制約を有する通信路を介してロバスト安定化する符号化器，制御器が存在するためのデータレートの十分条件を与える．

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身体影のメタファを利用したHuman Computer Interfaceについて多数研究が行われており、特に手の影はオブジェクトを操作するインタフェースとして用いられている。しかし、従来研究では影がオブジェクトに重畳されるだけで、手が実物体に接触する際の触覚フィードバックのような明示的な反応は得られない。そこで筆者らは、影がオブジェクトに重畳する際に同期してユーザに刺激を与えることで操作性が向上すると考え、視覚・触覚・聴覚フィードバックを用いた検証実験を行った。本稿ではそれらの実験から得られた知見を報告する。

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広域災害が発生した場合，災害関連組織にはさまざまな情報が災害現場から伝達される．特に階層型組織では，現場から伝えられた情報に対して必要に応じて現場検証を行い，確認された情報のみを上位組織へ伝達する仕組みになっているが，人的資源の不足によって実際には中間層の情報処理能力では対応できずに，上位層への情報の流れが止まるコミュニケーションネックが発生している．コミュニケーションネックが発生すると意思決定者への適切な情報提供が困難になることから，適切な意思決定ができず被害を最小限に抑えられない．そこで，非被災地人的資源の遠隔活用によって，このコミュニケーションネックを解消する方法を提案する．

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これまで，入力飽和を含むシステムはその非線形性から定量的な扱いが困難であった．そのため，安定性のみの議論やモデル予測制御を用いての離散時間での制御器の設計が主であった．今回の研究は，そのような飽和を含むシステムに対して最適制御器を設計する問題を考える．その中で，安定多様体の考えを用いて数値的にではあるがHamilton-Jacobi方程式を解くことができ，最適制御器の設計が実現できることが分かった．この方法では単純に最適制御の枠組みで飽和を捕らえることができ，設計パラメータの減少やコストの定量的な評価が可能であるなどの利点がある．今回の発表では，そのアルゴリズム及び，簡単な数値例を示す．

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一定の期間毎に最適な生産品目構成を決定する、プロダクトミックス最適化問題について、期間・品目毎に、需要最小値と需要最大値といったように、一定の幅を持った需要が存在する場合に、先行生産による在庫増、繰り延べ生産による納期遅れをペナルティとして与える事により、「将来の需要を先取りして生産する先行生産」と「現時点での需要を将来に繰り延べる繰り延べ生産」を許容し、収益最大化を可能とする最適化モデルを線形計画問題として定式化する。加えて、工場の能力と比較し、需要が少ない場合には、設備を休止する事によるコストダウンを考慮し、収益最大化を可能とする最適化モデルを線形計画問題として定式化する。また、計算機実験を通して、本モデルの有効性を確認する。

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Tay and Lusch (2005) は人工市場を用いて，マーケティングの4P のうち，価格と製品に関する企業の戦略と利益との関係について分析を行い，市場戦略に関してユニークな戦略を行う企業が多くの利益を上げられるという結果を得た．一方，現実の市場では消費者が何らかの影響を受けて，好みや流行が変化する事も考えられるため，本論文では，Tay and Lusch (2005) の人工市場モデルに消費者の相互作用を考慮した人工市場によるマーケティング戦略分析を行う．

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近年，GPU(Graphics Processing Unit)の高い計算性能を用いて数値計算を高速化する研究が盛んである．CUDA(Compute UnifiedDevice Architecture)はGPUを汎用計算に用いるための環境である．この環境ではC言語を用いることができ，GPUを並列計算機として扱うため，柔軟なプログラミングが可能である．遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm：GA)は自然界における生物の遺伝と進化をモデル化した最適化手法である．GAを用いた探索は非常に多くの評価計算回数を必要とすることから，一度の評価に時間を要するような実問題では大きな問題となる．本研究では，CUDAを遺伝的アルゴリズムによる関数最適化に適用し，並列処理による高速化を試みる．

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近年教育現場において、ICT授業の効果が認められてきている。JST（独立行政法人科学技術振興機構）は教育用デジタルコンテンツを配信する「理科ねっとわーく」を理科教員に向けて提供している。しかし各教員によって、そのデジタルコンテンツ活用の成熟度に違いがあるため、ICT授業の実施によって生まれた知識・経験、デジタルコンテンツを用いた指導案は、個人の中で停滞していることが多い。そこで本研究では，「現状のレベルを知った上で次の目標を目指す」というCMMの特徴に基づき、教員の成熟度モデルの必要性に着目する。そして成熟度に応じたユーザインタフェースを検討し、知識循環・共有の実装手段として人と人とのつながりを利用した知識ネットワーク構築を目指し、Social Networking Serviceによる理科教員支援システムを提案する。

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確率非線形システムの状態推定に拡張Kalman Filter(EKF)を適用する場合は，元システムの線形化が必要になる．本稿では，EKFを安定に作動させるための一つの手法を提案する．その手法は，推定誤差ノルムの平均が0に収束するというところから逆算したときに，推定量が備えておくべき要件を導出し，それを推定量にもたせようとするものである．その要件を満足するゆらぎの強さはパラメータの推定誤差の大小に応じて適応的に調整される．

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皮質形成異常に起因する難治てんかんの外科的治療には，小児頭部MR画像からの皮質形成異常領域の検出は非常に有効である．しかし，皮質形成異常のMR画像上での画像特徴は明らかでなく，またその自動検出手法も未だ確立されていない．本文では，脳の皮質構造を評価するため，脳表に直交する評価単位領域を構築し，各領域のテクスチャ特徴量を算出し，Support Vector Machine (SVM) を用いて皮質形成異常度推定法を提案する．同提案法において，識別精度が最大となる特徴量の組み合わせを求めることで，皮質形成異常のMR画像上での画像特徴を調査する．また，本手法を適用した結果，皮質形成異常を有する小児頭部MR画像から，平均感度68％で皮質形成異常領域を検出できた．

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金属加工・組立型の製造業においては，素材納入から加工，組立，出荷までの各工程は通常，いくつかの生産部門に分かれて管理が行われており，製造の納期は部門ごとに設定された製造リードタイムをもとに指示されることが多い．この製造リードタイムは生産量やプロダクトミックスによって変動し，また各部門の生産進捗状況によって部門間で調整されるべきであるが，これを理論的に決定する手法は実用化されていない．そのため多くの製造現場では固定した製造リードタイムの範囲内で最適化をしようと努力し，やむを得ず納期遅れが発生しそうな場合には前後工程の生産管理者とのすりあわせによって調整しているのが現状であり，工場全体としてみた場合に最適な生産管理が行われているとはいえない．そこで本研究では各部門の生産コストに着目し，製品の最終納期を遵守しつつ全部門の生産コストの合計を最小化するような，部門間生産スケジュールの最適化アルゴリズムについて提案する.

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工場で作られた商品に不備がないかをカメラ画像で判断するとき、凹凸を調べるためには画像から3次元情報を復元する必要がある。復元の精度を高めるためには正確なカメラキャリブレーションが必要とされる。従来の研究では、カメラキャリブレーションのための特徴点抽出において各点の観測精度が考慮されておらず、評価が一定である。そこで本研究では各特徴点に対する観測精度を考慮し、最尤推定を用いたキャリブレーションを行った。シミュレーションによる従来手法との比較の結果、提案手法の有効性が確認された

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RCEニューロンモデルは競合学習型ネットワークの一つであるが，同様の競合学習型ネットワークである自己組織化マップ（SOM）や量子化ベクトル（LVQ）と異なり，新しいカテゴリに対してニューロンを新たに生成して対応付けを行い，予め必要なニューロン数を設定する必要が無い特徴をもつ．また追加学習も可能である利点を有する．本報告では，ニューロン出力関数にRBF関数を採用した連続値RCEニューロンモデルを提案し，提案モデルのクラス分類と関数同定問題に対する学習性能の評価結果について報告する．

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本研究では,駐輪場の監視カメラから得られる画像を防犯目的だけでなく満車・空車の識別に用いるシステムを提案する． Fuzzy c-Means(FCM)クラスタリングに基づく識別器を用いる．自転車の場合は自動車に比べて駐輪スペースが明確には示されず, 停め方も多様である. よって, 駐輪スペースが「すいている」か「すいていない」かを識別の対象とする. FCM識別器に用いる入力データとして駐輪場の画像データの２次元フーリエ変換を用いる．

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カメラからの視覚情報を利用する制御手法は，ロボットが外界環境を把握し自律的に行動するための重要な技術として注目されている．単眼カメラを有すロボットシステムに対してこうした制御手法を適用するには，カメラと観測対象との距離，すなわち奥行きの情報が必要不可欠である．本稿では，移動観測対象をカメラの画像平面にとらえつづけるビジュアルトラッキングにおいて，奥行きを推定するオブザーバを提案する．提案手法は，静止観測対象に対する従来の奥行き推定オブザーバを自然に拡張したもので，移動観測対象の奥行きを精度よく推定できる．単眼カメラシステムの代表例であるハンドアイロボットを用いた実機実験によってその有効性を示す．

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本稿では，自らの効用を最大化するような交通選択をする自律的な個体により構成されるマルチエージェントシミュレーションに基づき，都市構造が変化したときに都心において自転車利用者がどのように変化するかについての検討を行う．現在，温暖化や都市の郊外化，エネルギー資源の枯渇といった広範な問題を踏まえ，自動車中心社会（モータリゼーション）に対する反省がなされている．その対応策の一つとして，都心において自動車中心の交通手段を公共交通や自転車の利用へとシフトすべきだと指摘されている．しかし，行政とて市民の交通行動を強制的に制御する事はできず，どのような制度上，生活環境上の条件であれば自律個たる市民が自転車利用に転じるのかをシステムの動態として検討することが求められる．実験では，鉄道，自動車，自転車利用を利用しそれらの効用を強化学習に基づき学習する個体群が自らの効用を最大化するように行動選択を行った際に現れる交通行動のパターンが，都市の密度や地区の多様性とどのような関係を持つかについて構成論的な検討を行う．

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本稿では，役割反転模倣に基づき，自律ロボットが連続的相互作用から応答戦略を獲得する手法を提案する．役割反転模倣とはインタラクションを行う二者間において，学習者が教示者の行動の役割と自らの行動の役割を反転する事で応答戦略を学習する模倣戦略である．本研究では教示者が学習者の動作に対して確率的に応答するとし，その確率を推定する事によって役割反転模倣を実現する．また，本提案の有効性を実験より示す．さらに獲得された応答戦略が人間とのインタラクションにおいて有意味であるかどうかを，相互情報量を用いて判断する方法を提案し，その有効性を示す．

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確率的学習ユニットの一つで，実数値（連続値）出力が可能なStochastic Real-Valued Unit（SRVユニット）を用いた未知環境下で適応可能な自律移動システムを構築する．また，SRVユニットを用いた複数の自律移動システムの動作により，侵入者を捕獲するシステム（侵入者捕獲システム）を開発し，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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連続値を動作とする連続動作学習オートマトン（Continuous Action Learning Automata, CALA）を用いて，未知目的関数に対する大域的最適解探索手法を構築する．種々のテスト関数に対して大域的最適解探索の数値実験を行い，まず，連続動作学習オートマトンの最適化問題に対する性能と実用性を検証する．さらに，ランダム探索の概念を取り入れて，大域的最適解を見いだせるような探索アルゴリズムを構成する．

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