京都工芸繊維大学 産学公連携推進センター

■研究の概要

　ものづくりを行うためには、ものを作る計画や人を配置する計画など、様々な計画を立案する必要があります。この ような計画は、コストを最小にしたり、何らかの効果が最大となるようにしたりすることを目的として立案されます。こ のような立案をコンピュータで自動的に行う技術を最適化と言い、我々は上で述べた目的を達成する最適な計画を 短時間に立案する技術について研究しています。 　ものづくりが大規模化・複雑化するにつれて、従来の最適化技術では最適な計画の立案が困難となってきており、 この問題を解決するために近年は進化計算や群知能というものを用いて『賢く』最適化を行う技術が注目を集めてい ます。我々は特に、この賢い技術を現実の計画立案に応用する際に生じる様々な課題を解決する研究を行っています。

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　スマホのロック解除や、SNS、ショッピング、オンラインバンキングなどの様々なWebサービス、あるいは銀行ATMまで、あらゆる情報システムで個人認証が必要不可欠です。個人認証は、貴重な財産やデータを保護するための重要な砦ですが、実際には簡便なパスワード(PIN)による認証方式が主流です。研究室では、覗き見や盗聴があったとしても他人がなりすますことができない個人認証方式の研究・開発を行っています。

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　結婚式、お茶席などのイベントにおいて日本の伝統文化である着物を装う際には、それにふさわしい帯を選ぶことが重要と言われています。呉服問屋のバイヤーなどの専門家はどのようなイベントにはどういった着物がふさわしく、さらにそれに適切な帯を色彩的な観点からのみならず、着物や帯の格式など様々なルールや暗黙知に基づいて判断しています。このような難しさが若者から着物を装うという文化から遠ざける、あるいはネット通販などで着物や帯を購入することを躊躇わせる原因になっていると考えられます。そこで近年に注目されている深層学習の技術を使用して、着物への帯合わせにおける専門家の暗黙知を実装することで着物文化を気軽に楽しめる、またネット通販でためらうことなく着物や帯を購入できるような支援を行う技術を研究しています。

■研究の概要

　言語機能を失った高齢認知症者や障がい者の方の情動を脳波、心電といった生体信号から推定し、健常者とのより良いコミュニケーションの実現を目指します。予備的検討として POLYMATEⅡという装置を用いて収集された理想的な状態の脳波、心電の信号から、情動のうちの覚醒度を深層学習の技術を用いて推定することを試み、健常な10人の若年者に対して93.3%の精度で覚醒度の高、低の識別ができることを示しました。

■研究の概要

　言語機能を失った高齢認知症者や障がい者の方の情動を脳波、心電といった生体信号から推定し、健常者とのより良いコミュニケーションの実現を目指します。そのためには高齢者や障がい者の方に受容され日常的に使用可能な柔らかい脳波、心電のセンサが必須になります。そこでシリコン樹脂からなる脳波の乾式電極ホルダーを縫い込んだテキスタイル帽と心電計測のための銀糸電極を編み込んだアンダーベストからなるスマートテキスタイルセンサを製作しました。さらにそれにより収集されたデータを、深層学習技術の一つである Long Short Term Memory(LSTM)を用いて処理することで、95%の精度で感情価が推定できることを示しました。

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　本研究は知的かつ人に引きつける医療サポートシステムの設計と開発を目指しています。開発するシステムは機械学習技術を利用して、ユーザの行動、感情、興味の情報を分析し、リアルタイムで個人的に意味のある介入を提供します。その結果、治療実態のやりがいと効果を向上させます。加えて、ゲーミフィケーション、VR、ARなどの技術を利用して、治療活動自体をより楽しく、やりがいを感じさせて、患者の長期的な行動変化を促します。本研究で開発するヘルスケアシステム、高齢者の介護など様々な医療分野に応用しています。例としては自尊心を高めるためのバーチャルガーデンの携帯アプリ、社交不安障害の治療をサポートするためのゲーミフィケーションなどです。具体的に本研究は次のような研究開発課題に取り組んでいます。

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