スクリプト言語は，開発効率の良いプログラミング言語であることから，近年では組込み開発など幅広く利用され始めている．しかしながら，スクリプト言語は言語処理系がプログラムを実行するインタープリタ方式になっており，コンパイラ型言語にはない言語処理系特有の処理が実行速度の低下やメモリ使用量の増加の原因になっている．そこで本稿では，組込み開発向けスクリプト言語の仮想マシンにおけるボトルネック処理に

を適用することで高速化する手法を提案する．本研究では，小型な組込み開発向けスクリプト言語mruby/cを対象に，仮想マシンのボトルネック処理にFPGAを用いてを適用した結果，最大で約1.4倍の実行速度の高速化を実現した．本稿では，mruby/c仮想マシンにおけるボトルネック処理の解析結果と仮想マシンを支援するの構成や性能評価についてまとめる．

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畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は画像認識分野において大きな注目を集めており，様々なアプリケーションへ適用され，近年では，IoTデバイスなどの組み込みシステムでの実用化が期待されている．しかし，CNNは計算コストが高く，高速化には一般的にGPUが必須で，小型の組み込み機器などの省電力システムへの実装は消費電力等の観点から困難である．また，近年FPGAは自動車やセキュリティシステム，工業製品の欠陥検査などの画像処理技術分野に応用されている．

は，処理速度を向上させる手法の1つであり，画像処理の分野でよく用いられる．そこで，本研究では，畳み込みニューラルネットワークのハードウェア化を目的とし，畳み込みニューラルネットワークの高速化を目指す．本稿ではハードウェアベースの畳み込み層の設計・実装を行い，リアルタイム性の検証を行った結果について報告する．

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ホログラフィの原理を用いたホロ HMD は、次世代の HMD の原理として期待されている。本稿 では、ホロ HMD の基本原理と、利点、将来性について紹介する。

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従来の2次元FPGA（Field-programmable Gate Array）の配置段階において一般的に使われる配線長予測モデルHPWL（Half-perimeter Wirelength）は、複雑な配線構造を持った3次元FPGAに適用した場合、ネットの配線長の予測精度が低い問題がある。本研究では、ディープラーニングを用いた3次元FPGAでのネット配線長予測手法を提案する。実際のルーティング結果を用いて畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を訓練することで、個々の3次元FPGA構造に特化した高精度なネット配線長予測モデルを容易に作成することができた。

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The ARToolkit is the most well-known open source library for developing AR (Augmented Reality) applications that can recognize a printed marker by a camera, estimate position and pose of it, and draw 3DCG contents on the display (3DCG rendering part). Although a content creator can develop a new AR application by modifying only the 3DCG rendering part, a compiler for C or Java programming language is required. A user who plays various AR applications has to download and install each application separately. Also content of the ARToolkit is allowed to contain only 3DCG drawn by the OpenGL library. In this paper, we propose a novel AR system that can display 3DCG and various Web contents written in HTML5/JavaScript used in Web page design, and dose not require any compiler.

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表示機能を持つ組込み機器の差別化としてリッチコンテンツへの対応が期待され,ベクタグラフィックスのパラメトリック曲線描画や解像度に依存しない描画品質への注目が高まっている.ベクタグラフィックスの必要とする計算量は非常に多く,組込み向けCPUでは限界があり,専用ハードウェアによる高速化が期待されている.本稿では既存の組込み機器に搭載されている3Dグラフィックスハードウェアを利用したベクタグラフィックスの高速化検討を行った.

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本論文では, “透過型ビデオアバタ” の概念を紹介し, 本手法の実現方法としてサーマルビジョンカメラを用いたシステムを提案する.本システムにおいては, 人物領域を切り出すのではなく, サーマルビジョンカメラから得られる温度分布の違いをキーとしてαブレンディング合成処理を行う.本手法を用いることにより, ブルースクリーンや背景差分を用いることなく “視覚的に良好な” ビデオアバタを生成することができる.

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PCのグラフィックボード (ビデオカード) は, GUIの発展にしたがって, PCの中で果たす役割が大きくなってきた.一部のグラフィックチップメーカーは, 半年ごとの新チップ発表を公言しており, CPUの進化スピードに匹敵する勢いで改良が重ねられてきている.
本解説では, 特にWindows PCのグラフィックボードの現状を整理して述べ, その動向について解説をすすめる.

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This paper reports the Visualization Subsystem for the Sensable Simulation System(Scube) which the authors have been developing. Scube is a 64-nodes PC-based cluster system in which a commodity GPU as the visualization accelerator is configured with each node. There is no dedicated special purpose network for the visualization, however, the high-cost performance inter-connection network is originally designed for Scube. All the hardware components for this network is essentially the small-scale and commodity hardware designed for Giga-bit Ethernet. The authors have also designed the binary-tree based parallel image composition algorithm which utilizes the degree of overlapping between sub-images, in order to reduce the amount of unnecessary communication and computation. The details of the image composition algorithm and the network configuration are described in this paper.

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A representation of shafts of light in Computer Graphics (CG) allows us to create high quality images that are beautiful and realistic. However, previous methods to represent these shafts of light take a lot of calculation time and are ineffective for stereoscopic viewing. Therefore, is difficult to using these methods for interactive applications in 3-D virtual environments. We describe a new method to create shafts of light for interactive 3-D applications using stereoscopic images. In this method, the intensity distribution of light is calculated for some texture images, and these images are mapped on a 3-D object that represents the shape of shafts of light. By using a texture mapping function for graphics hardware, the total performance is accelerated enough for interactive applications.

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PsychoPy is an open-source software for creating experiments in behavior science. It is written in Python for the most part and has been actively developed for years. Resent releases of PsychoPy add support for Python3, creating browser-based experiments and sharing experiments on the web. In addition, a new online service named Pavlovia was launched to support browser-based experiment and experiment sharing. This article introduces current status of these new features. PsychoPy now works with Python3 though some hardware incompatibility and bugs remain. Experiments composed of basic components of PsychoPy Builder can be performed on web browsers. Users can search and share experiments registered on Pavlovia if allowed by the owner.

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PCのグラフィックボード(GPU)の果たす役割は年々加速しており，CPU中心の計算環境からGPU中心の計算環境へと徐々に移行している．また，GPUの持つ機能をプログラムで利用できる環境が整ったことにより，GPUをグラフィック処理専用のCPUの補助プロセッサとしてではなく，並列計算機として応用する研究が活発化している．本論文では，GPUコンピューティングで何が可能となり，今後どのような発展が期待できるかを，具体的な例を挙げながら述べる．

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本稿では，正射影と見なすことができる2台の未校正カメラによって定義された擬似正射影グリッド空間（OPGS）を提案し，その空間において物体形状を復元し，更に自由視点画像をレンダリングする手法について述べる．この擬似正射影グリッド空間は，従来のカメラキャリブレーションなしで多視点画像から対象形状の三次元復元を行うために提案された射影グリッド空間よりもユークリッド空間に近い座標系を持つ空間である．我々の手法では物体形状復元処理にかかる時間を削減するために8分木構造を用いた視体積交差法を用いる．本稿では，提案する擬似正射影グリッド空間を用いて多視点画像の三次元形状を復元した結果を従来の射影グリッド空間で復元した結果と比較し，提案手法の方がユークリッド空間においてよりひずみの少ない復元形状となることを示す．実験の結果，我々の空間内で復元したモデルはユークリッド空間内でのモデルの様に小さなひずみのみであることが確認できた．

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Robot hardware configurations are diverse, ranging from different drive systems to different types of hardware devices. In addition, the required speed of the devices also differs. However, it is difficult for existing systems to handle a variety of hardware devices and achieve high responsivity. Therefore, this study proposes a general device control platform that performs a new hardware abstraction in order to handle these devices in a unified manner. This platform extends and implements a hardware device control system in a bottom-up approach. The platform is also built on a plug-in system, offering high levels of reusability and scalability. Furthermore, examples of the platform's operation across various types of robots are provided to illustrate and demonstrate its practical utility.

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