岩手県立大学 新技術説明会【オンライン開催】
日時：2023年02月16日(木) 10:00～11:55
会場：オンライン開催
参加費：無料
主催：科学技術振興機構 、岩手県立大学
発表内容一覧
発表内容詳細
- 10:00～10:25
- 情報
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 コンピューター工学コース 准教授 新井 義和
新技術の概要
降雪地域において、路面の積雪や凍結によるスタックなどの突発的なトラブルは日常茶飯事である。これに対して、従来の発光信号によらず無線通信で接近車両への注意情報および待機車両への赤／青の信号情報を伝送することにより、いつでもどこでも交通整理を可能とする仮想信号機を開発した。特に自動運転車両に好適である。
従来技術・競合技術との比較
既存の信号機のようなインフラ整備は不要であり、工事現場に設置される仮設信号機のように大型および重量でないことから常に車両に搭載していつでもどこでも必要に応じて利用が可能である。また、人員によらないことから、同時多発的なトラブルにも即時対応可能である。
新技術の特徴
・いつでもどこでも交通整理可能
・見通し距離外にもトラブル発生を周知可能
・インフラ整備が不要
想定される用途
・トラブル発生時の交通整理
・停電などによる既存信号機の喪失時の交通整理
- 10:30～10:55
- 情報
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 人工知能コース 准教授 羽倉 淳
https://www.soft.iwate-pu.ac.jp/labo/%E7%BE%BD%E5%80%89%E7%A0%94%E7%A9%B6%E5%AE%A4/
新技術の概要
特定の領域を細分化（以後，区画と呼ぶ）し、区画が持つ特徴量の隣接関係を学習させる。学習が完了した場合、任意の区画で散発的に特徴量を観測することで、領域全体の特徴量を推定可能とする技術。特徴量としては、気象量など区画間に隣接関係が成り立つものであれば、対応可能であるとする。
従来技術・競合技術との比較
類似手法として、クリギングが挙げられる。クリギングと本手法の主な違いは、クリギングでは複数の観測点から領域全体を推定するのに対して、本手法は最小で１点の観測データがあれば、領域全体を推定可能である点（但し、学習時にはデータが必要）である。また、クリギングが一般に確率論的推定を行うのに対して、本手法は決定論的推定を行う点である。
新技術の特徴
・数カ所（最低１箇所）の観測により領域全体を推定可能
・不定期の観測で常時推定可能
・任意の形状・大きさをもつ領域に対応可，及び，区画の形状・大きさ不問
想定される用途
・圃場の気象状態推定
・道路の交通状況推定
・室内の放射線量，ウイルス伝播状況の推定
- 11:00～11:25
- 情報
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 コンピューター工学コース 教授 蔡 大維
新技術の概要
スキー場経営は地域の基幹産業・雇用の場であり、地域の消費拡大と観光経済への影響がとても大きい。中小スキー場の活性化のために、既存システム導入費用の１割程度で導入できる低コストICカードリフト券運用システムのコア技術を開発し、実用化を目指す。
従来技術・競合技術との比較
本システムの特徴として、充電電池を内蔵する装着可能なゲート本体の仕組み、暗号化される利用条件データとその分散管理、ワイヤレス通信によるスマホなど携帯端末との連携で、従来システムのゲート現場設置と電源通信ケーブル工事が不要になり、大幅に導入・運営のコストを削減できる 。
新技術の特徴
・ゲート本体とゲートフレームの分割スタイルの設計で、ゲート本体に対する防水防塵防寒など耐久性と信頼性の要求を緩和し、製品の製造コストを大幅に低減できる
・サーバーによるリフト利用情報の集中管理方式ではなくて、暗号化されるリフト利用情報をICカードに記録する分散管理方式を用いて、常にサーバーをアクセスする必要がなくなり、従来の通信ケーブルが不要になる
・改札機能の扉開閉の方法ではなくて、近くにいるリフト係員が装着しているウェアラブル端末に改札結果を無線で送信し、偶に発生する不正状況を音声と画面表示でリフト係員に知らせ、適切な確認と処理を行う
想定される用途
・中小スキー場のICカードリフト券の利用
・イベントや祭りなどの入場管理
関連情報
・サンプルあり
・デモあり
・展示品あり
- 11:30～11:55
- 情報
岩手県立大学 ソフトウェア情報学部 ソフトウェア情報学科・社会システムデザインコース 教授 堀川 三好
新技術の概要
製造現場において作業者行動を可視化する手法として、独自開発した簡易センサデバイスと機械学習を用いた動画解析を複合的に用いることで、動画が不明瞭な場合も動作推定が行える技術の提案です。従来IEや改善活動と融合した人間と機械が協調する新たな日本型モノづくりを実現するための基盤技術開発を目的としています。
従来技術・競合技術との比較
作業者における動作推定は、機械学習を用いた動画解析を用いることが多いです。しかし、動作推定に必要な骨格データの取得は、設備等の障害物が多いため欠損が多く生じるため推定精度が低くなります。他にも、遠隔撮影や低フレームレートの不明瞭な動画から動作推定を可能とする技術研究は少ないです。
新技術の特徴
・動画解析と小型センシングデバイスの複合により、不明瞭な動画を用いた動作推定を可能とする
・安価なデバイスを用いた機械学習による高精度BLE測位と動作状態を組み合わせた行動分析の提案をする
・機械学習を導入する際に課題となる学習データの正解ラベル付けの自動化を行う
想定される用途
・従来のIE（作業研究・動作研究）分野における見える化手法の代替技術
・オフィスの行動分析や看護・介護施設での業務分析
・人間の詳細な動作分析が必要な状況
関連情報
・サンプルあり
・デモあり
・展示品あり
お問い合わせ
連携・ライセンスについて
岩手県立大学 研究・地域連携室
TEL：019-694-3330
Mail：chiren 
ml.iwate-pu.ac.jp
URL：https://www.iwate-pu.ac.jp/contribution/
新技術説明会について
〒102-0076 東京都千代田区五番町7 K’s五番町
TEL：03-5214-7519
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