筆者らは，深層学習の技術を画像認識に特化させたCNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine), CAE(Convolutional Auto Encoder)などのネットワークを製品の欠陥検出および欠陥部分の可視化に応用した研究を行っている(1)．これらの手法では，物体の検出と識別といった2段階に分けた処理が必要となり，実際の製造ラインにおける工業製品の検査工程では十分なリアルタイム性を発揮できないという課題があった．そこで本研究では，深層学習を用いた一般物体検出技術であり高速処理が可能なYOLOv2(2)を工業製品の欠陥検出に適用する．さらに，学習データの新たな自動拡張法を提案し，分類性能や欠陥領域検出の信頼度を比較し，提案手法の有効性を検証する．

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ディジタル信号処理を行うデバイスとしてPC，DSP，FPGA，スマホ（RISC型CPU）など多様化が進んでいる。ここでは特にディジタル信号のリアルタイム制御に着目し，様々なハードウェア・ソフトウェア形態での処理能力や遅延時間を考慮しながら実現した音場共有システムを実例に挙げながら，現在可能なリアルタイム音響信号処理技術の全体像を俯瞰する。

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　ツバル国フナフチ環礁のフォンガファレ島を対象に，現地において負担が少なく効率的な沿岸域の管理を目指し，空撮画像からの堆積物分類を目的とした

ニューラルネットワークモデルの構築を行った．様々な学習条件による学習・テスト精度の比較検討から，中間層の層数，学習回数，層のフィルタ枚数において，その数が増加すると学習，テスト精度が向上することが分かった．一方，層のフィルタサイズ，バッチ数はその数の増加と精度向上には明確な関係が見られなかった．本研究で得られた最も良い精度のモデルを現地で取得した空撮画像に適用した結果，砂浜域についてはおおむね想定通りの分類結果が得られたが，礫域については，一部で砂浜域として分類される結果となった．

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表計算ソフトウエアのExcelを用い1次元の計算法を考案した。本研究で作成したプログラムは1周期のデータ数を32として離散化しを行う。線形不変性システムの入力と応答関数を計測すれば,これらをExcelのワークシートに入力することによって出力の計算が可能である。計算機シミュレーションによる研究にも利用可能である。プログラムの使用にはExcelについて特別な知識を必要とせず,紙と鉛筆を用いた感覚での計算を行える。プログラムの信頼性は連続(解析解)との比較によって検証した。また,プログラムによるとExcelに組み込まれている高速フーリエ変換を用いたとの比較を行い,両者が一致すること,すなわち"定理"を確認した。作成したプログラムはの数学的な基礎と実際の計算法の理解を支援し,線形システムの入出力の関係を解析する教育研究に役立つ。

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近年, DeepLabv3+ によるセマンティックセグメンテーション手法が注目されている. 同モデルの特徴の 1 つであるアトラス

では, 位置 (視点) を拡張することで範囲 (視野) を調整している. しかし, 従来のアトラスは視野の調整は考慮しているが, 視点の調整はなされていなかった. そこで本研究では, 従来のアトラスによるセマンティックセグメンテーション手法を提案する. 提案手法ではまず, 3 × 3 のフィルターにおける視点を 2 つの集合に分割した. 次に, 各集合の視点を持つフィルターに対して異なるレートのアトラスをした. そして, 出力を加算することで視野と視点の調整をしたを実現した. 予備実験により, 提案手法を導入した DeepLabv3+ において, タスクによっては従来の性能を上回る結果を得ている. 本研究では, 数値実験として提案手法をコミック画像に適用することで, 提案手法の有効性を確認する.

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A lot of multiplication circuits and a large-scale memory are required to operate a neural network. However, it is also necessary to use a low-power consumption and small-scale processor with a neural network for an embedded image-processing system. A binarized neural network (BNN) operating on the basis of the binary operation method is one of the candidates for solving such problems because the multiplication circuit is unnecessary, and a relatively small memory is required. In this study, an ultrasmall processor was designed with a specialized BNN based on the processor with a very small area for function, “Pilaf.” The processor designed is called “Pulin,” in which a control circuit is added that can access a large memory area and an image-processing arithmetic circuit. Despite the addition of some circuits, the design of Pulin demonstrates the same chip area as that of Pilaf because the architecture and the state machine are optimized. In addition, the processing time taken in the case of the neural network execution was reduced to approximately half that of the conventional processor. In addition, a large-scale integration (LSI) circuit was fabricated, and the delay time and operation speed of Pulin were analyzed using an LSI tester.

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日本では，高度経済成長期に大量に整備されたインフラの老朽化や自然災害による橋梁への損傷が懸念されている．近年，機械学習として

ニューラルネットワークを適用し，橋梁の損傷検出に関する研究が進められているが，トレーニングデータの効率的な整備が課題とされている．本研究では，福島県が実施した道路橋点検結果より，既往の研究によって抽出されたトレーニングデータに，左右反転，コントラスト強調，コントラスト低減，ヒストグラム平坦化の4種類の前処理を施し，未調整のトレーニングデータと前処理後の画像を統合してトレーニングデータの拡充を図った．その結果，未調整のトレーニングデータにコントラスト低減したトレーニングデータを統合して構築した学習モデルでは，トレーニングデータが約1.5倍増加することにより，腐食の分類正解率は約7%向上することが判明した．

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Webサイトの管理者がサイト上で文書を扱うにあたって、Webの閲覧者が目的の文書を容易に探し出せるように、文書を構造化し、管理するシステムは不可欠である。「Javara」は、サイトの管理者により一度構造化された文書が内容の追記や更新を繰り返した結果、不適切な構成になってしまった文書の構造を再度構築することを目的としたシステムである。「Javara」ではリンクの展開とによる編集手法を用いてWeb文書を編集する。リンクの展開は、リンクアンカーをクリックすることで、アンカー位置にリンク先の内容を挿入する操作を行う。は、 Web文章の任意の範囲を新しいページとして、そのリンクアンカーの生成とあわせて１つの操作によって行う。これらの手法を用いることで、ユーザは、複数の文章を同一画面上で扱い、ファイル構造を意識させることなくリンクや文章の階層構造を編集することができる。

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This review introduces some decision support techniques to assist diagnosis and treatment using convolutional neural networks (CNN), one of the deep learning technologies. As technologies to assist physicians in diagnosis and treatment, our research group has developed survival prediction using CT images of lung cancer patients and postoperative urine abstinence prediction using robotic surgery videos of prostate cancer patients. In addition, to assist radiological technologist in their imaging work, our research group has developed a CNN-based assessment method for artificial knee joint radiographs, and a method for converting non-contrast enhanced CT images to contrast enhanced CT images using CycleGAN. Above techniques were first realized using CNNs, and they will play an important role in decision making.

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ニューラルネットワークの一種．CNNとのアナロジーで考えると分かりやすく，CNNでの演算とは異なる演算により，グラフ構造を反映するような層を導入している点が特徴．生命科学分野で化合物の構造情報の記述等で用いられている．

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画像認識において，Convolutional Neural Network(CNN)に代表される深層学習は驚異的な性能と進歩を見せている．CNNは複数の層とプーリング層で構成され，学習段階で各パラメータは自動的に決定される．本研究は層の値を部分空間の基底と捉え，どのような特性を持つのか解析する．

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ニューラルネットワークを利用した空撮画像から堆積物を分類するモデルの礫域の分類精度向上を目指し，学習に用いる画像に対してガウシアンフィルタを適用した学習データセットによる学習を行った．学習精度，テスト精度は原画像を用いた学習と比較して高い精度の学習結果が得られた．砂域，礫域の空撮画像に対して適用した結果，砂域においてはガウシアンフィルタの強度が強くなると分類精度が低下する結果となった．一方，礫域に対してはガウシアンフィルタの強度が増加するにつれて分類精度は向上した．しかしながら，一部の礫域は砂域として分類されており，実用十分な精度は得られなかった．一定の精度向上が得られたことから，学習に用いる画像枚数を増加させるなどでよりモデルの分類精度向上が期待できると考えられた．

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形式文法における変換理論の基礎を固めるため,Coupled Context-Free Grammar (CCFG)の展開/

変換を正確に定義する.CCFGは論理プログラムと親和性のよい形式文法であり,ここで定義されるCCFGの展開/変換は論理プログラムのそれと同等の変換能力を持つ.またこのことを利用して,論理プログラムの展開/変換の正当性の議論がそのままCCFGへも流用できる.本研究は,形式文法の変換理論と論理プログラムの変換理論をつなぐ架け橋である.

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A method for analyzing steady state vibration of a system with localized nonlinear springs by convolution integral is proposed. Scale of the nonlinear problem can be reduced by using localization of the nonlinear springs in the method. First, equation of motion with the convolution integral of nonlinear restoring force which is treated as an external force is made, second, a set of nonlinear algebraic equations on discrete-time history of unit period is derived and finally the nonlinear algebraic equations is solved with the harmonic balance method. Stable and unstable condition of the steady state vibration can be distinguished by the present method and the impulse response required can be also measured in the experiment because of the merit of the convolution integral. Two examples are shown and the validity of the method is discussed in comparison with Runge-Kutta-Gill method or the experiment.

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近年，観光庁の調査によると，訪日外国人の旅行者の中でも，パッケージツアーなどによる団体旅行Group Inclusive Tour(GIT)だけではなく，個人で旅行を行うForeign Independent Travelers(FIT)での旅行形態が増加している．FIT旅行者の情報収集は主にSNSやブログが中心である．FIT旅行者の満足度を向上させるためには，観光に関する適切な情報を推薦することが望ましい．そのためには，旅行者の中からFIT旅行者とGIT旅行者を分類する必要がある．そこで，本研究では，Support Vector Maxhine(SVM)を用いて，Weiboの観光情報がFIT旅行者による投稿か，GIT旅行者による投稿がを分類する手法を提案する．

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The purpose of this research is to develop a methodology to classify the degree of earthquake damage with no specialists, in order to support the early restoration of the damaged condominium. In order to realize this, we performed fine tuning of the pre-trained convolutional neural network (VGG16), and developed a methodology to identify the damage index from damage photographs of RC partial walls. As a result, some classifiers that could classify the damage index into three ranks (less equals to III, IV, V) with accuracy rates of 91% for the input damage photographs were generated.

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In this paper, an inverse self-convolution algorithm for probabilistic distribution estimation is proposed. The Fourier transform of the self-convolution is the square of the Fourier transform of the original function. Therefore, the calculation of the square root of the Fourier transform makes it possible to calculate inverse self-convolution. However, it is not straightforward to calculate inverse self-convolution because the square root of the complex number is not determined uniquely. To deal with this difficulty, we preprocess the data sequence to enhance the smoothness of the discrete Fourier transform, and extrapolate the complex number by means of the polynomial approximation.

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地中熱利用システムでは，地中熱交換器最適設計のため高速に長期間のシミュレーションを行うことが必要とされる．このシミュレーションにおいて肝要な地中熱交換器周囲温度は，地中放熱量と地中温度応答関数の

によって計算される．本研究ではこの計算について，Graphical Processing Unitによるフーリエ変換を用いた計算の高速化を検討する．この手法による高速化の結果として，60秒刻み30年間のが22.8秒で計算され，従来手法に対して2.5倍の計算速度が示された．

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