青山学院大学 新技術説明会
【日時】2018年02月08日(木) 10:00～11:55【会場】JST東京本部別館1Fホール（東京・市ケ谷）
【参加費】無料
【主催】科学技術振興機構、青山学院大学
【後援】特許庁
【参加費】無料
【主催】科学技術振興機構、青山学院大学
【後援】特許庁
発表内容詳細
10:00～10:25
材料
1） 「ガラス蛍光体」で広帯域LEDを創ります ～素材開発からデバイスまで～
【新技術の概要】
原理原則に基づく独自アイデアを活用した「ガラス蛍光体」を開発しています。ガラス蛍光体は、希土類イオンの種類で波長を選択し、母体にガラスを用いることにより広帯域発光を得る蛍光体です。このガラス蛍光体をLEDと一体化することによって、LEDベースの新しい広帯域小型光源が実現できます。
【従来技術・競合技術との比較】
ハロゲンランプは、広帯域発光を示しますが、サイズが大きく、寿命は短く、熱線の放射が大きく、光パルス化が困難という課題があります。一方、一般的なＬＥＤは、サイズが小さく、寿命は長く、熱線の放射が小さく、光パルス化が容易ですが、スペクトル半値幅が狭くなります。本技術は、両者の欠点を克服した理想的な光源を提案します。
【新技術の特徴】
・広帯域光源
・ＬＥＤベース光源
・作製容易な酸化物ガラス
・ＬＥＤベース光源
・作製容易な酸化物ガラス
【想定される用途】
・農業用小型迅速成分分析装置
・医療装置用小型光源
・医療装置用小型光源
【関連情報】
・サンプルあり
・外国出願特許あり
・外国出願特許あり
10:30～10:55
計測
2） レーザ超音波を用いた表面改質層の密着性状評価
【新技術の概要】
パルスレーザを照射することで励起される強力な縦波超音波を表面改質層界面に照射することで、部分的なはく離を誘発する。その際の超音波の波形を用いて表面改質/母材界面作用する応力を数値計算によって求めることで、密着強度を評価する。また、高温環境での評価も可能である。
【従来技術・競合技術との比較】
ピンなどによる引きはがし試験では、密着性状を示す値がばらついたり、装置ごとに異なる値を示すことがあるが、本手法では数値計算によって評価できること、高温環境下での評価が可能であることが特徴となる。
【新技術の特徴】
・界面の密着性状を評価できる
・高温環境での評価が可能
・高温環境での評価が可能
【想定される用途】
・表面改質材料の工程管理
・プロセス条件の検討
・プロセス条件の検討
11:00～11:25
情報
3） 顔面サーモグラフィに基づく生体情報・感性情報センシング
【新技術の概要】
顔面の赤外画像計測によって得られた温度分布から、比較的長周期の自律神経系活動などの生体情報、あるいは、快不快感や眠気などの感性情報を、遠隔かつ無意識に検出する技術である。
【従来技術・競合技術との比較】
鼻部温など特定部位の時系列変動は用いず、顔面全体の温度分布パターンを特徴量とする点、および、可視画像では検出不可能な比較的長周期で変動する生体・感性情報の検出を目的とする点が異なる。
【新技術の特徴】
・遠隔・無意識計測に基づく生体情報・感性情報の検出技術
・長期的・背景的な生体情報・感性情報を検出可能
・個別適応モデルを前提としている
・長期的・背景的な生体情報・感性情報を検出可能
・個別適応モデルを前提としている
【想定される用途】
・情報通信機器におけるユーザ状態評価
・自動車におけるドライバモニタリング
・日常生活環境におけるアンビエント・センシング
・自動車におけるドライバモニタリング
・日常生活環境におけるアンビエント・センシング
11:30～11:55
情報
4） ウェアラブルセンサを用いた健康的な食習慣支援システム
【新技術の概要】
肥満対策や、高齢者の健康の観点でも、食事内容以外の食習慣を管理する意義は高い。本研究では、ウェアラブルセンシング技術を活用し、食事のとり方を定量化することで、健康的な食習慣を個別に支援するシステムの研究開発を行っている。
【従来技術・競合技術との比較】
これまでの競合技術は咀嚼の際の顎の動きに注目して、咀嚼の回数を計測している専用デバイスに基づいている。近年、デバイスの小型化やcloudとの接続により、長期モニタリングおよびフィードバックが可能となり、普及の期待が高まっても、不十分な精度、拡張しにくいシステムや、個人の食べ方の影響が出やすいという課題がある。
【新技術の特徴】
・音信号処理に基づくため、ハンズフリーマイクや補聴器など他用途機器をそのまま利用可能で、導入しやすい。
・新しいアルゴリズムの開発により嚥下、発話、食べ物の種類などの識別が可能で、機能の拡張性が高い。
・学習によりか精度改善および、個人や食べ物の種類ごとの最適化が可能。
・新しいアルゴリズムの開発により嚥下、発話、食べ物の種類などの識別が可能で、機能の拡張性が高い。
・学習によりか精度改善および、個人や食べ物の種類ごとの最適化が可能。
【想定される用途】
・子供の食育
・食習慣モニタリング・改善支援
・高齢者の健康モニタリング
・食習慣モニタリング・改善支援
・高齢者の健康モニタリング
【関連情報】
・デモあり
jst.go.jp