平成302018)年度 一般研究2実施報告書

 

課題番号

30−共研−2014

分野分類

統計数理研究所内分野分類

b

主要研究分野分類

2

研究課題名

不確実状況下での動的状態推定と知能情報科学の融合

フリガナ

代表者氏名

イコマ ノリカズ

生駒 哲一

ローマ字

Ikoma Norikazu

所属機関

日本工業大学

所属部局

基幹工学部 電気電子通信工学科

職  名

教授

配分経費

研究費

40千円

旅 費

787千円

研究参加者数

36 人

 

 

研究目的と成果(経過)の概要

本研究では,「最適フィルタ」および「知能情報科学」の,二つの研究分野における文脈や背景の下で,現実問題を扱う上で避けることのできない不確実な状況下での動的状態推定を,知能情報科学の方法論等と融合することで,自然科学,医学,工学,経済学,社会科学,教育等,多くの分野における実課題の解決に対して新しい知見や成果を得る事を第1の目的としつつ,それらを総合した新しい融合的な方法論の開拓を目指した.

個別研究の推進として,研究分担者が専門とする各々の分野において,それぞれの課題の解決にあたった.そこでは,適宜,統計数理研究所の設備を利用して,必要に応じて所内研究者等との意見交換を行い,課題解決の促進を図った.

9月には合宿形式での研究集会を,都市部から離れ外界の喧騒から隔離された地域にて開催した.そこでは,各々の分野の課題解決の結果を持ち寄り,寝食を共にする事で,研究に関するアイデアの創発を促し,密なディスカッションを行うことができた.

年度末の3月に,全体を総括する研究集会を開催して,個別研究の報告と,共同研究全体としての知見の総合をディスカッションにより行った.共同研究リポートを編纂して配布し,研究集会の予稿集として活用した.内容としては,個別課題の解決と,そこで発案された方法論を相互に報告し,それらに基づくディスカッションを行った.

これらの活動により,俯瞰的な視点で様々な個別知見を総合し,不確実状況下での動的状態推定と,知能情報科学の方法論とを融合した新しい方法論の開拓を目指した.

 

当該研究に関する情報源(論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等)

〔学術論文:32件〕
[1] K.Okamoto: Analysis of Influence Factors for Learning Outcomes with Bayesian Network, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 22(6), 943-955, 2018.
[2] Y.Segawa, K.Kawamoto, K.Okamoto: First-Person Reading Activity Recognition by Deep Learning with Synthetically Generated Images, EURASIP Journal on Image and Video Processing, 2018:33, 1-13, 2018.
[3] F.N.Kondo, Q.M.Ghyas: The impact of mobile information services on the quality of life of Internet users in Japan, Journal of Service and Knowledge Management, 2(2), forthcoming, 2019.
[4] 中野暁, 近藤文代: 混合隠れマルコフモデルによるオンライン・オフラインチャネル選択行動のモデリング, オペレーションズ・リサーチ, 63(10), 635-646, 2018.
[5] 中野暁, 近藤文代: 消費者のオンライン購買に関する時系列変化とその要因?購買特性およびEC利用デバイスの観点?, 行動計量学, 19-31, 2019.
[6] K.Yasui, R.Kawai, T.Arakawa: Immersive Virtual Reality Supporting Content for Evaluating Interface Using Occulus Rift and Leap Motion, Int'l Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.15, No.2, pp.591-605, 2019.
[7] 婦木日向, 荒川俊也: 筋電位センサを用いた低コスト軽量ロボットアームの設計と評価, 産業応用工学会論文誌, Vol.6, No.2, pp.79-87, 2018.
[8] T.Arakawa: Recent Research and Developing Trends of Wearable Sensors for Detecting Blood Pressure, Sensors, Vol.18, No.9, 2772, 2018.
[9] T.Arakawa, N.Sakakibara, S.Kondo: Development of non-invasive steering-type blood pressure sensor for driver state detection, Int'l Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.14, No.4, pp.1301-1310, 2018.
[10] 荒川俊也, 井藤良温: 技術職への就職を見据えた学生教育のフレームワーク, 工学教育, Vol.66, No.4, pp.67-70, 2018.
[11] T.Arakawa: Trial Verification of Human Reliance on Autonomous Vehicles from the Viewpoint of Human Factors, Int'l Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.14, No.2, pp.491-501, 2018.
[12] J.Wang, Y.Takahashi: Indoor mobile robot self-localization based on a low-cost light system with a novel emitter arrangement,ROBOMECH Journal, vol.5, no.1, pp.17, 2018.
[13] J.Mi, Y.Takahashi: Humanoid Robot Motion Modeling Based on Time-Series Data Using Kernel PCA and Gaussian Process Dynamical Models, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.22 No.6 pp.965-977, 2018.
[14] T.Misaka, S.Obayashi: Zonal Reduced-Order Modelling toward Prediction of Transitional Flow Fields, Journal of Physics: Conference Series, Vol.1036, pp.012012-1-9, 2018.
[15] M.Ueno, H.Hayashi, R.Kabata, K.Terada, K.Yamada: Automatically detecting and tracking free-ranging Japanese macaques in video recordings with deep learning and particle filters, Ethology, accepted, 2019.
[16] 鵜飼 和歳, ラシェドゥーラ ラーマン, 小橋 昌司: 多点計測投票法による時系列顔画像からの短時間R-R間隔推定, システム制御情報学会論文誌, Vol.31, No.12, 2018.
[17] T.Morooka, M.Okuno, D.Seino, T.Iseki, S.Fukunishi, S.Kobashi, S.Yoshiya: Intraoperative kinematic analysis of posterior stabilized total knee arthroplasty with asymmetric helical post-cam design, European journal of orthopaedic surgery & traumatology : orthopedie traumatologie, 2018.
[18] 盛田健人, 田下徳起, 新居学, 小橋昌司: SVRを用いた手関節X線画像におけるリウマチmTSスコアの推定, MIT誌, Vol.36, No.5, pp.238-242, 2018.
[19] F.A.Israt, M.Zaman, M.U.Ahmed, S.Kobashi, M.A.R.Ahad: A Study on Human Action Recognition based on a modified-MHI, Int'l Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol.23, No.1, pp.37-50, 2018.
[20] T.Paul, U.A.Shammi, M.U.Ahmed, R.Rahman, S.Kobashi, M.A.R.Ahad: A Study on Face Detection Using Viola-Jones Algorithm Various Backgrounds, Angels and Distances, Int'l Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol.23, No.1, pp.27-36, 2018.
[21] B.Hossain, M.Nii, S.Yoshiya, S.Kobashi: Fully-Automated Femoral Coordinate System Definition for Constructing Statistical Model of Distal Femur, Int'l Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences, Vol.22, No.2, 73-83, 2018.
[22] B.Hossain, T.Morooka, M.Okuno, M.Nii, S.Yoshiya, S.Kobashi: Surgical Outcome Prediction in Total Knee Arthroplasty using Machine Learning, Int'l Journal of Intelligent Automation and Soft Computing, 2018.
[23] K.Morita, M.Nii, N.Ikoma, T.Morooka, S.Yoshiya, S.Kobashi: Implanted knee joint kinematics recognition in digital radiograph images using particle filter, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.22, No.1, pp.113-120, 2018.
[24] 神原俊一郎, 中山 寛, 小橋昌司, 吉矢晋一: 内反変形膝に対するdouble level osteotomyの術後回旋アライメントの変化 -3次元CTを用いた解析-, 臨床バイオメカニクス, Vol.39, pp.107-110, 2018.
[25] M.Yasugi, B.Hossain, M.Nii, S.Kobashi: Relationship between cerebral aneurysm development and cerebral artery shape, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.22, No.2, pp.249-255, 2018.
[26] A.Kawamori, K.Fukaya, M.Kitazawa, M.Ishiguro: A self-excited threshold autoregressive state-space model for menstrual cycles: Forecasting menstruation and identifying within-cycle stages based on basal body temperature. Statistics in Medicine, to appear, 2019.
[27] W.Nakanishi: Understanding and Visualisation of Geographic Mesh Similarity by Trajectory Data and Gaussian Process Modelling, International Journal of Intelligent Transportation Systems Research, 2018.
[28] Y.Hatakeyama, T.Horino, K.Nagata, T.Matsumoto, Y.Terada, Y.Okuhara: Transition from acute kidney injury to chronic kidney disease: a single-centre cohort study, Clin Exp Nephrol, 22(6):1281-1293, 2018.
[29] Y.Hatakeyama, T.Horino, K.Nagata, H.Kataoka, T.Matsumoto, Y.Terada, Y.Okuhara: Evaluation of the accuracy of estimated baseline serum creatinine for acute kidney injury diagnosis, Clin Exp Nephrol, 22(2):405-412, 2018.
[30] N.Kondo, T.Hatanaka: Modeling of Learning Process based on Bayesian Networks, Educational technology research, Vol.41, No.1, pp.57-67, 2019.
[31] 畠中利治, 和田孝之, 藤崎泰正: 線形離散時間システムに対する調整可能な情報交換をもつ分散協調全状態オブザーバ, システム制御情報学会論文誌, Vol.31, No.10, pp.377-383, 2018.
[32] T.Fuse, T.Ohkura: Development of Shoreline Extraction Method Based on Spatial Pattern Analysis of Satellite SAR Images, Remote Sensing, Vol.10, No.9, 1361, 2018.

上記の他に,下記の発表あり(詳細は紙面の都合上,省略).
〔国際会議:29件〕
〔国内口頭発表:29件〕
〔著書:2件〕

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

(1)合宿研究会
テーマ:「不確実状況下での動的状態推定と知能情報科学の融合」
日時:2018年9月6(木)13時〜9月7日(金)17時
場所:別所温泉(長野県上田市)旅館「中松屋」
参加者数:12名
 内訳:大学10名(うち学生1名)+民間企業2名

(2)研究集会
テーマ:「不確実状況下での動的状態推定と知能情報科学の融合」
日時:2019年3月19日(火)9時半〜17時
場所:統計数理研究所,セミナー室5
参加者数:22名
 内訳:大学18名(うち学生5名)+民間企業4名

 

研究参加者一覧

氏名

所属機関

荒川 俊也

愛知工科大学

井上 創造

九州工業大学

岡本 一志

電気通信大学

亀井 圭史

西日本工業大学

河野 英昭

九州工業大学

川本 一彦

千葉大学

木下 浩二

愛媛大学

金 亨燮

九州工業大学

小橋 昌司

兵庫県立大学

近藤 文代

筑波大学

鈴木 宏典

日本工業大学

関 宏理

大阪大学

高橋 啓

群馬大学

高橋 泰岳

福井大学

武石 直也

東京大学

橘 完太

工学院大学

田村 義保

統計数理研究所

寺田 和憲

岐阜大学

土居元紀

大阪電気通信大学

中島 智晴

大阪府立大学

中西 航

東京工業大学

萩原 淳一郎

北海道大学

畠山 豊

高知大学

畠中 利治

大阪大学

張山 昌論

東北大学

樋口 知之

統計数理研究所

深谷 肇一

国立環境研究所

布施 孝志

東京大学

堀尾 恵一

九州工業大学

松田 健

長崎県立大学

三坂 孝志

産業技術総合研究所

水町 光徳

九州工業大学

盛田 健人

兵庫県立大学

吉田 真一

高知工科大学

吉田 亮

統計数理研究所