災害の保存や継承を目的として、災害デジタルアーカイブの構築が行われている。近年、機械学習を用いた研究が多く行われており、被災状況の判定等の活用がなされている。一方で、アーカイブ構築に特化したモデルの構築事例は見当たらない。本論では、災害アーカイブ構築のコスト削減を目指し、画像分類手法を用いたモデルの適用を行う。その分類精度から災害アーカイブにおける適用可能性について議論を行う。ひのくに災史録の災害写真を用いてVGG16モデルを構築した。その結果、モデルの精度は72％程度であった。建物や熊本城などの特徴のある項目では正しく分類されやすく、水辺等の重複する要素を持つ画像の分類が難しいと考えられる。人間と比較すると判別モデルの精度が低い。一方、予測にかかる時間の削減や属人性を排除できる観点からアーカイブ構築作業の効率化が期待できるだろう。

This research was focused on “Eye-catch” inserted just before online video advertisement and aimed to reveal the effectiveness of Eye-catch for reducing the viewers’ sudden feelings due to appearance of advertisements through an experiment. In the experiment, 16 participants were required to watch four different 5-7 minutes videos. Each video was composed of one of four kinds of games being played and one of four different video advertisements being inserted twice. The participants were also required to answer seven subjective items in the questionnaire to the insertion of the advertisement in the video after watching each video. The experiments were designed in a 2 x 2 within-subjects factorial design with independent variables: the twice inserted methods of the advertisement in the video (the settled or the derived from the number of comments) and the Eye-catch conditions (existence and absence). The results of the experiments revealed the effectiveness of Eye-catch for increasing viewers’ anticipation to advertisements appearing and reducing viewers’ sudden feelings due to appearance of advertisements regardless of the inserted methods of the advertisements. The results also suggested that the combination of Eye-catch and the inserted method derived from the number of comments could be effective for reducing viewers’ feelings of annoyance though it could not establish that the Eye-catch conditions have a statistically significant effect on them.

In this paper, we propose a three-dimensional movable lighting system consisting of multiple LED lighting units placed in a space. We aim to control the illuminance distribution in 3D space by appropriately determining the lighting arrangement and ON/OFF lighting pattern of the lighting system. In this paper, we first formulated the optimization problem of lighting arrangement and ON/OFF pattern. Then, we proposed an algorithm to solve the optimization problem, assuming that each LED lighting unit is placed in a box created by dividing the space into a grid. In order to solve the optimization problem, we introduce a virtual network model to communicate the excess and deficiency of illuminance. This approach can be applied to the constrained optimization problem with infeasible area in 3D space. The numerical calculation results are shown for a desired illuminance distribution with and without infeasible area on the lighting arrangement. Furthermore, we developed an experimental setup using 16 LED units. Finally, we verified the effectiveness of our algorithm by control experiments.

複数の課題遂行場面において，簡易型脳波計で測定される指標の変動と自律神経活動の指標の変動の関連を検討し，簡易脳波計で測定される指標の妥当性を検討した．大学生30名を対象に，複数の課題を実施し，課題実施中の脳波と脈波計により自律神経活動の応答傾向を測定した．その結果，脳波の指標と自律神経活動の応答行動との間に関連を認め，簡易脳波計で得られた総合指標が①課題からの逸脱状態②精神疲労をそれぞれ反映している可能性が示唆された．

これまで，歩行者動線分析にはその目的で取得した GPS データを用いることがほとんどであり，取得間隔が比較的大きい市販 GPS データで歩行者動線分析は行われてこなかった．そこで本研究では，市販の携帯 GPS データ（取得時間間隔 1 分程度）を経路選択モデルに適用することで経路選択に影響を与えている要因を明らかにすることを目的とする．市販の携帯 GPS データで得られた歩行者の経路情報を多項ロジットモデルに適用することで，経路長の短い経路よりも目的地に対して右左折の回数が少ない経路を選択することが示された．また，Cross Nested Logit モデルに適用することで，「経路長が短い・周辺に店舗が多い・右左折回数の少ない」といった特徴を持つ経路が選択されやすいことが示された．

本論文では、多地点を高精細映像で結ぶ遠隔講義システムの設計と構築、問題点について述べます。近年大学間連携の流れが進み、複数の大学を結んだ遠隔講義が行われてきています。これまで、多くの大学を同時に結ぶ場合SCS(Space Collaboration System)を利用して遠隔講義が行われてきましたが、衛星通信を利用するため、天候に左右されたり、機器の老朽化による故障があったりと安定的に遠隔講義を行うことは難しくなっていました。一方でネットワークの広帯域化が進み、ネットワークを利用した遠隔講義を行うことも可能になってきましたが、これまでの多くの遠隔講義システムは画質がアナログテレビ以下で、詳細な資料等を提示しながら高度な教育を行うには不十分なものでした。そこで我々は、多地点を高精細映像で結ぶ遠隔講義システムを設計、構築することにしました。本構築では全国18国立大学法人をHD品質の高精細映像、高品質な音声で結び、実運用に向けてシステムの自動化など利用者の負担を減らす仕組みの設計・構築を行いました。全18大学を結んでシステム開設式と遠隔講義を行い、2009年2月から本格的な運用を開始しました。しかしながら、運用開始して間もないため、新製品に潜むバグの問題や、システムを利用する教職員の意識問題など課題が残っています。本システムは、利用者はWebから簡単な予約を行うだけで、後はシステム側が予約時間に自動的に機器の立ち上げ、設定、接続を行うもので、利用者の負担を減らすことが可能です。北海道から沖縄までの18国立大学法人をHD品質で結び、実運用を行うのは初めてであり、他のシステムと相互接続可能な本システムを核に、高精細映像、高品質音声を使った遠隔講義が広く行われることが期待されます。

本論文では，多地点を高精細映像で結ぶ遠隔講義システムの全国運用と運用開始から2年間の状況について述べる．我々は2009年から全国18国立大学法人をHD品質の高精細映像，高品質な音声で結び，利用者の負担を減らすための自動化をすすめた遠隔講義システムの設計と構築を行い，運用を行っている．通常はシステムが予約に従い自動起動や自動終了するが，万が一自動起動しなかった場合の復旧を簡単にする仕組みや，予約時間を簡単に延長する仕組みの設計，構築など使いやすくするための改良，調整を続けている．またこの2年の間に設置拠点も増え，遠隔の教室を結ぶだけでなく近隣の教室を結んで仮想的な大教室としての利用もされている．本システムは1日約2件の遠隔講義や会議で利用されている．今後も高品質な映像，音声を生かした幅広い活用が期待される．

自動運転技術の導入は，交通事故の削減や渋滞の解消など多岐にわたって交通利便性の向上に資することが期待されている．しかし，一般道での導入の際には，個別移動による送迎車の需要が高まり，従来の駐車場ではなく路上での停車需要が増加し，街路空間に渋滞や遅れが発生する可能性がある．そこで本研究ではミクロ交通シミュレータを用い，自由流と比べて速度低下した時間と旅行速度の値を用いて，定量的なデータに基づく自動運転社会下の街路空間の検討を行った．特に自動運転車の乗降環境に着目し，通行空間や路肩空間などの乗降環境を変化させシナリオ分析を行った．その結果，交通量が少ない街路では路上駐車型の乗降場でも対応できるが，一定以上の交通量のある街路ではバスストップ型の乗降場を整備することが望ましいことがわかった．

There are many researches on cross modal interface using interaction between senses. Especially with regard to haptics, “pseudo-haptics” is well known. In conventional methods, pseudo-haptics is evoked by displacing the position of the force sense presentation, but it is difficult to use this manner in a mixed reality space based on a real space. In this paper, we examined pseudo-haptics evoked by dynamically displacing user’s viewpoint in video see-through environment. We implemented the experimental system in a VR environment and conducted experiments that verify the effectiveness of the proposal method and the degree of the force sense that is evoked in the directions of resistance and suction force.

EBOT法（Elastic Box and Orthogonal Thread Method）と称するネットワーク図の描画手法を提案した．EBOT法では，箱（ネットワーク機器）には伸縮性を与え，紐（ネットワークケーブル／線分）は，可能な限り直交線分のみでネットワーク図を描画する．本法は，グラフ理論の直交グラフ描画（Orthogonal Graph Drawing）に類するが，線分の直交性を極限にまで高めた場合に，代表的な情報ネットワーク型の描画がどこまで，またどのように可能であるか，さらにはその描画に現れる情報ネットワーク上の特性を重視している．EBOT法では，ツリー構造，グリッド構造，これらのハイブリッド構造のネットワーク型を水平，垂直線分のみで描画可能であり，ネットワークの中核となる機器の視覚的な強度を高める特性を確認した．

消費行動は生活必需品の補充，食料品の買い出し，きまぐれな買い物など，その特性が多岐にわたる．また，購買情報は店舗単位で分析･活用されるため，学術研究で利用することは困難だとされてきた．しかし，近年ビッグデータの活用が注目を集める中で，購買情報についても分析に優れた包括的なデータが整うようになった．本研究では，地域間移動における消費行動の特徴付けを目的に，購買ビッグデータを活用したクラスタリング手法を提案する．本手法は地域間移動の分散表現を構築し，購入金額の分布が直感的に示した分析手法である．この分散表現により，消費行動の購入金額分布が把握可能になる．金沢市内の消費行動に本分析を適用した結果，特性を表すクラスタが作成され，市内の消費動向把握に有益な空間情報を得られることが示された．