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第33回 回路とシステムワークショップ
プログラム


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セッション表

表内のセッション名はそのセッション情報にリンクしています.


2020年8月20日(木)

ルーム1ルーム2ルーム3ルーム4
Op  開会式
9:00 - 9:15



A1  回路と数値解析
9:15 - 10:30

C1  VLSI設計技術
9:15 - 10:30

A2  A分科会招待講演
10:45 - 11:45
B1  信号処理応用
10:00 - 11:50
D1  システム最適化
10:45 - 12:00

休憩
12:00 - 12:15
WIP  ショートプレゼンテーション
12:15 - 12:40



WIP1  ポスターセッション1
12:40 - 13:15
WIP2  ポスターセッション2
12:40 - 13:15
WIP3  ポスターセッション3
12:40 - 13:15
WIP4  ポスターセッション4
12:40 - 13:15
休憩
13:15 - 13:45
C2  C分科会招待講演1
13:55 - 15:00
B2  (SS)テンソル構造を利用した信号処理
13:45 - 15:00
D2  D分科会招待講演1
13:45 - 15:00

休憩
15:00 - 15:15
C3  C分科会招待講演2
15:15 - 16:30
B3  B分科会招待講演
15:15 - 16:30
D3  D分科会招待講演2
15:15 - 16:30

休憩
16:30 - 16:45
Ce  表彰式
16:55 - 17:15



SP  特別招待講演
17:15 - 18:15



Cl  閉会式
18:15 - 18:55






論文一覧

(発表者を○、◎印で示し、◎印は本ワークショップ「奨励賞」の対象者を示す。)

2020年8月20日(木)

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セッション A1  回路と数値解析
日時: 2020年8月20日(木) 9:15 - 10:30
部屋: ルーム1

A1-1 (時間: 9:15 - 9:40)
題名無線式列車制御システムのためのレール破断検知回路の評価
著者望月 駿登, 望月 寛, 中村 英夫 (日本大学大学院理工学研究科), 石川 了, 佐野 実 (京三製作所)
キーワード鉄道信号システム, 無線式列車制御システム, レール破断検知
アブストラクト従来の鉄道信号システムではレール(軌道回路)を用いた構成が主流となっているが,近年,地上設備削減による経済性向上などを目的として無線式列車制御システムの研究開発が盛んに行われており,すでにいくつかの鉄道線区で実用化されてきている.ただし,本システムでは従来のレールに流れていた制御信号が存在しないため,それが担っていたレール破断検知機能を実現する新たな構成を考える必要がある.以上を踏まえて,本研究ではレールに対して簡単な検知信号を送信することで,レール破断箇所を特定できる回路構成を提案し,その有用性を回路シミュレータにより評価した.

A1-2 (時間: 9:40 - 10:05)
題名ブリッジ回路に適したGaN HEMT向け単一電源駆動3レベル電圧制御ゲートドライバ
著者長尾 詢一郎, 古田 潤, 小林 和淑 (京都工芸繊維大学大学院)
キーワードゲートドライバ, GaN HEMT, 誤点弧, 逆導通損失
アブストラクト次世代パワーデバイスであるGaN HEMTはオン抵抗や高周波特性などデバイス特性が従来のSiデバイスに比べ優れていることから、電力変換回路の小型軽量化、高効率化が実現できる。一方で、GaN HEMT特有の課題が存在し、電力変換回路へ応用する際は対策が必須である。本稿では、誤点弧の防止と逆導通損失の低減を目的にGaN HEMT向けの単一電源で3レベルのゲート電圧制御が可能なゲートドライブ回路を提案する。実測により、提案回路は誤点弧の防止と逆導通損失を低減でき、降圧コンバータに実装することで従来手法と比較して電力変換効率を1.6%向上できた。

A1-3 (時間: 10:05 - 10:30)
題名集積ナノフォトニクスに基づく光ニューラルネットワークを対象とした回路アーキテクチャ探索
著者服部 直樹, 増田 豊, 石原 亨 (名古屋大学情報学研究科), 塩見 準 (京都大学情報学研究科), 新家 昭彦, 納富 雅也 (NTT ナノフォトニクスセンタ/NTT 物性科学基礎研究所)
キーワード光ニューラルネットワーク, 波長分割多重, 侵入検知システム
アブストラクト集積ナノフォトニクス技術の急速な発展を背景に,集積ナノフォトニクスに基づいてニューラルネットワークを構築する光ニューラルネットワークの研究が活発化している.光ニューラルネットワークは,ネットワーク内の光の通過だけで推論処理を完結できるためCMOSゲートに基づくニューラルネットワークより一 桁以上の高速な推論処理が期待できる.本稿では,光通信技術の一つである波長分割多重を活用したベクトル行列積演算回路について述べる.また,光回路シミュレータを用いたシミュレーション結果を示す.最後に,ネットワークへの侵入検知システムを対象に,多層パーセプトロンの集積ナノフォトニクス実装に適した回路構造について議論する.


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セッション A2  A分科会招待講演
日時: 2020年8月20日(木) 10:45 - 11:45
部屋: ルーム1

A2-1 (時間: 10:45 - 11:45)
題名(招待講演) ベイジアン深層ニューラルネットのハードウェアアクセラレーション
著者粟野 皓光 (大阪大学大学院情報科学研究科 情報システム工学専攻)
キーワードベイズ推論, 深層学習, 不確実性, 安全性
アブストラクト深層ニューラルネット(DNN)技術の社会実装による直接的な労働力の提供が切望されている.一方で,DNNの推論誤りが引き起こす社会的損失が問題視されている.そこで,本講演では,推論の確からしさを評価する枠組みであるベイズ推論と,そのDNN応用であるベイジアンDNN(BDNN),更に,講演者が取り組んでいるBDNNのハードウェアアクセラレーション技術を紹介する.


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セッション B1  信号処理応用
日時: 2020年8月20日(木) 10:00 - 11:50
部屋: ルーム2

B1-1 (時間: 10:00 - 10:25)
題名脳波のフラクタル解析に基づいた超可聴ハイレゾ音源の感性計測
著者中川 匡弘 (長岡技術科学大学 工学部)
キーワード脳波, フラクタル, 感性, 計測
アブストラクト本研究では、従来のCD品質の圧縮音源に比べて、人間の可聴帯域を超える周波数を含むハイレゾ音源が、人間が感じる感覚、認知に対する影響を脳の活動状態を通じて影響を及ぼすことを調査する。具体的には、人間の感性をとりあげ、脳波のフラクタル特徴量に基づいた感性識別により快や喜び、安心感といった正の感情の喚起に加え、怒りや不安、ストレスといった負の感情を和らげる効果を検証することを目的とする。

B1-2 (時間: 10:25 - 10:50)
題名外乱を伴う撮影画像と地図画像との高精度マッチングに関する研究
著者大関 裕太, 小原 静華 (明治大学理工学研究科電気工学専攻), 鎌田 弘之 (明治大学理工学部電気電子生命学科)
キーワードドロネー三角分割, AKAZE特徴量, K-NN
アブストラクト本研究は月面画像の撮影画像と地図画像のクレータの検出を行い、検出されたクレータを用いて画像間のスケール差を求め、誤差率を算出することを目的としている。クレータの検出にはAKAZE特徴量を用い、K-NN、Ratio testによって絞り込みを行った。マッチングした撮影画像と地図画像のクレータをもとに、ドロネー三角分割を用いて三角形を作成し、両画像において相似な三角形を検出した。検出された相似な三角形を用いてスケール差を求め、誤差率の算出を行い、最後に考察および今後の課題を綴った。

B1-3 (時間: 10:50 - 11:15)
題名分岐つき一次元音響管モデルによる声道断面積の推定
著者中村 章人, 高橋 智博 (東海大学大学院工学研究科)
キーワード声道断面積, 一次元音響管モデル, 梨状窩
アブストラクト本アブストラクトは発行日以降に公開

B1-4 (時間: 11:15 - 11:40)
題名パーシステント・ホモロジー群を用いた音声信号の遅れ時間の推定とそのカオス性の評価に関する研究
著者渡部 力, 小山 浩弥 (明治大学院理工学研究科電気工学専攻), 鎌田 弘之 (明治大学理工学部電気電子生命学科)
キーワードカオス, パーシステントホモロジー, 音声信号, 遅れ時間, リアプノフ指数
アブストラクトカオス時系列解析においてアトラクタの再構成には「遅れ時間」と「埋め込み次元」という2つのパラメータの推定が必要になる.現在,音声信号の遅れ時間は1ピッチ周波長であるといわれているが,確固たる根拠はない.そこで本論文ではパーシステント・ホモロジーと呼ばれる,アトラクタの幾何学的特徴に着目した手法を用いて遅れ時間の推定を行い,リアプノフ指数によるカオス性の評価をすることで音声信号の遅れ時間の検証を行った.遅れ時間が1ピッチ周波長に相当するとき特にカオス性が強くなるという結果が得られたが,逆にアトラクタの形としての特徴は弱くなっていた.カオスの視点より音声信号の解析を行う際,どの遅れ時間を用いるのが適切かについては今後も検証が必要である.


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セッション B2  (SS)テンソル構造を利用した信号処理
日時: 2020年8月20日(木) 13:45 - 15:00
部屋: ルーム2

B2-1 (時間: 13:45 - 14:10)
題名4階テンソル構造を利用したライトフィールドノイズ除去
著者北原 大地, 小川 佳瑚, 金銅 美陽, 平林 晃 (立命館大学 情報理工学部)
キーワードライトフィールド, デノイジング, Tucker分解, モード展開, 非凸最適化
アブストラクト本アブストラクトは発行日以降に公開

B2-2 (時間: 14:10 - 14:35)
題名近似同時対角化問題の解法に基づくブラインド信号分離
著者齋藤 晋哉, 大石 邦夫 (東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科), 古川 利博 (東京理科大学工学部情報工学科)
キーワード近似同時対角化問題, ブラインド信号分離
アブストラクトALSPアルゴリズムでは,最小2乗法を用いてDLS 評価量を最小する対角化行列Bを求め,制約条件を写像によって課している.ALSPアルゴリズムの特徴はKhatri-Rao (KR) 積を利用すると,事実上,対角化行列B に関してDLS 評価量を2 次形式で表現でき,既存の最小化手法が利用できることであるが,収束性が悪いことが指摘されている.本論文では,ALSP アルゴリズムの利点を生かし,欠点を克服する方法を提案し,ブラインド信号源分離とブラインド信号抽出に応用する.

B2-3 (時間: 14:35 - 15:00)
題名Approximate-Then-Diagonalize-Simultaneously Algorithm and Tensor CP Decomposition
著者明間 陸, 山岸 昌夫, 山田 功 (東京工業大学)
キーワードCanonical Polyadic (CP) decomposition, Approximate simultaneous diagonalization, Structured low-rank approximation, Alternating projection
アブストラクトIn this paper, we present a novel two-step strategy, called Approximate-Then-Diagonalize-Simultaneously (ATDS) algorithm, for Approximate Simultaneous Diagonalization (ASD). The ATDS algorithm decomposes the ASD of a given tuple of matrices into (Step 1) finding a tuple of simultaneously diagonalizable matrices close to the given one and (Step 2) finding a common similarity transformation which diagonalizes exactly the tuple obtained in Step 1. We also propose to apply the ATDS algorithm to Canonical Polyadic (CP) decomposition of a higher-order tensor with its reasonable translation into ASD. Numerical experiments show that the proposed approach for CP decomposition outperforms existing methods especially in the ill-conditioned cases.


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セッション B3  B分科会招待講演
日時: 2020年8月20日(木) 15:15 - 16:30
部屋: ルーム2

B3-1 (時間: 15:15 - 16:30)
題名(招待講演) 医用画像診断における最近のAI/ディープラーニングの話題
著者藤田 広志 (岐阜大学 工学部)
アブストラクト第3次人工知能(AI)ブームを迎え,コンピュータが自ら学習する「機械学習」法の一種である『ディープラーニング』技術の出現により,画像認識の精度が人間の精度を超えるレベルに達している.医療分野におけるAIの開発・導入も急激に進んでいる.2017年7月に,厚生労働省の懇話会は,AIを利用した病気の診断や医薬品開発の支援を,2020年度にも実現することを盛り込んだ報告書を公表し,特に開発を進める重点領域として,「ゲノム医療」,「画像診断支援」,「診断・治療支援」,「医薬品開発」の4領域を挙げている.本講演では,画像診断支援領域におけるAI導入の現状と課題,将来展望について概説する.


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セッション C1  VLSI設計技術
日時: 2020年8月20日(木) 9:15 - 10:30
部屋: ルーム3

C1-1 (時間: 9:15 - 9:40)
題名Improving Defect Coverage of Testing Power TSVs by Increasing Sensitivity to TSV Resistance
著者Koutaro Hachiya (Teikyo Heisei University)
キーワード3D-IC, TSV, open defect, defect coverage
アブストラクトFor autonomous machines working with humans nearby such as autonomous cars and collaborative robots, high coverage of testing their electronic controllers is mandatory for safety. Increasing complexity of power distribution networks (PDNs) in 3D stacked ICs is raising demand for testing power TSVs because defects in PDNs can cause intermittent unwanted behavior of the circuits. A method to detect open defects of power TSVs by measuring resistance between micro-bumps was proposed. But it suffers from low sensitivity to change of TSV resistance resulting in low defect coverage. In this paper, a method is proposed which improves the sensitivity by changing dimensions of PDN in 3D-IC with two stacked dies. The simulation results show that the method improves defect coverage of detecting both full-open and resistive-open defects of power TSVs.

C1-2 (時間: 9:40 - 10:05)
題名NoCにおける耐故障・決定的ルーティング法に対する仮想チャネルの適用効果
著者黒川 陽太, 福士 将 (山口大学大学院創成科学研究科)
キーワードNetwork-on-chip (NoC), 耐故障ルーティング, 2次元メッシュ, 仮想チャネル
アブストラクト本アブストラクトは発行日以降に公開

C1-3 (時間: 10:05 - 10:30)
題名近似計算におけるネット対のマージによる回路とレイアウトの設計手法
著者羽田 喜光, 小平 行秀 (会津大学)
キーワード近似計算, レイアウト設計, 論理合成, ネット対のマージ
アブストラクト本アブストラクトは発行日以降に公開


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セッション C2  C分科会招待講演1
日時: 2020年8月20日(木) 13:55 - 15:00
部屋: ルーム1

C2-1 (時間: 13:55 - 15:10)
題名(招待講演) 量子コンピュータの基礎とシリコンハードの研究開発
著者森 貴洋 (産業技術総合研究所)
キーワード量子コンピュータ, シリコン量子ビット, ハードウェア
アブストラクト昨今の量子コンピュータへの期待は論を待たない.ハードウェア開発は超伝導量子ビットを基本素子とする方式が先行するが,半導体シリコン量子ビット素子には大規模集積化と高温動作への期待があり,Intel社を始めこれまで集積回路産業を支えてきた企業・研究機関が開発を進めている.国内では文部科学省光・量子飛躍フラッグシッププログラム(Q-LEAP)を中心に大学・研究所がこれに取り組んでいる.本講演では,前半に量子コンピュータの計算・動作原理を専門外の方に向けて入門編と位置づけられるような形で述べることを試み,後半ではシリコン量子技術の動向をQ-LEAPにおける研究開発と絡めて紹介する.


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セッション C3  C分科会招待講演2
日時: 2020年8月20日(木) 15:15 - 16:30
部屋: ルーム1

C3-1 (時間: 15:15 - 16:30)
題名(招待講演) 分子動力学シミュレーション専用計算機MDGRAPE-4Aの開発
著者泰地 真弘人 (理化学研究所)
アブストラクト我々はこれまで,科学計算のための専用計算機の開発を継続的に行ってきた.近年,分子動力学シミュレーションのための専用計算機「MDGRAPE-4A」を完成させ,創薬応用等を推進している.MDGRAPE-4Aは,専用の大規模SoC 512チップを,光ネットワークで接続したシステムである.本SoCは,専用の高速演算パイプラインに加え,RISC-Vベースのカスタム化された汎用コア17コア,専用化されたメモリ,独自の低遅延ネットワークを組み合わせたものである.講演ではシステムの詳細と,次世代の計画について紹介したい.


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セッション D1  システム最適化
日時: 2020年8月20日(木) 10:45 - 12:00
部屋: ルーム3

D1-1 (時間: 10:45 - 11:10)
題名機械加工スケジューリング問題の時間オートマトンによるモデル化とモデル検査による最適化
著者澤枝 良樹, 中田 康佑, 中村 正樹, 榊原 一紀 (富山県立大学)
キーワード生産スケジューリング, 時間オートマトン, モデル検査, UPPAAL
アブストラクトものづくりの現場において,加工機械の導入による生産工程の自動化が進む一方で,スケジュールに起因して生産効率が停滞する事例が報告されている.本研究では,このような事例の一つとしてマシニングセンタにおけるスケジューリングを対象とし,時間変化を伴う問題を扱うのに長けたUPPAALツールを用いて準最適スケジュールの導出を試みる.UPPAALツールにより,問題をモデル化し,実際の現場での運用を通して,導出したスケジュールの妥当性を検証する.

D1-2 (時間: 11:10 - 11:35)
題名Cardinality of Maximum Matchings in Uniformity-Nonadjacent Graphs
著者○Satoshi Taoka, Toshimasa Watanabe (Hiroshima University)
キーワードThe maximum cardinality matching problem, a graph
アブストラクトThe subject of this paper is maximum matchings of graphs. An edge set M of a given graph G = (V; E) is called a matching if and only if any pair of edges in M share no endvertices. A maximum matching of G is a matching whose cardinality is maximum among those of G. For a fixed integer \sigma, a uniformity-nonadjacent graph is a simple graph such that for any vertex set X \subset V the number of nonadjacent pair {x, y} (that is, an edge (x, y) is not included in the graph) with x \in X and y \in V-X is at most \sigma. In this paper we show property of cardinality of maximum matchings in a uniformity-nonadjacent graph. This result can contribute improving time complexity of an algorithm of some problem.

D1-3 (時間: 11:35 - 12:00)
題名社会的余剰最大化の枠組みを用いたデマンドレスポンス設計手法
著者○高野 浩貴, 吉田 尚洋 (岐阜大学/工学部 電気電子・情報工学科), 浅野 浩志 (電力中央研究所/エネルギーイノベーション創発センター), 萩島 理 (九州大学/総合理工学研究院), Nguyen Duc Tuyen (Power System Department, Hanoi University of Science and Technology)
キーワードデマンドレスポンス, 社会的余剰最大化, 電気料金, リベート, 均衡価格
アブストラクト本稿では,社会的余剰最大化(SWM: Social Welfare Maximization)問題の枠組みを利用して,電気料金型DRの電気料金,インセンティブ型DRの報酬単価を算出する手法を提案する。SWM問題とは,社会を形成する経済主体の便益(余剰)の重みづけ和を足し合わせたもの(社会的余剰または社会的厚生)を最大化する問題である。提案手法は,‥杜篭ゝ觴圓氾杜肋暖饉圓療杜麓莪をSWM問題として表現する,∋藩囘杜呂諒儔修鉾爾ξ昭圓陵松蠅料減から電気料金や報酬額を算出する,という二つのステップによって構成される。また,数値計算を通して,提案手法の妥当性を検証した結果についても報告する。


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セッション D2  D分科会招待講演1
日時: 2020年8月20日(木) 13:45 - 15:00
部屋: ルーム3

D2-1 (時間: 13:45 - 15:00)
題名(招待講演) 集積回路のディペンダビリティ−テスト技術とその応用−
著者井上 美智子 (奈良先端科学技術大学院大学)
キーワード集積回路テスト, 信頼性, セキュリティ, ニューロモルフィックコンピュータ
アブストラクト集積回路のテストは,そのディペンダビリティの保証に必須の技術である.本講演では,テスト生成,スキャン設計,組み込み自己テストなどの集積回路のテスト技術,および,テスト技術を応用した信頼性,セキュリティ向上への取り組みについて紹介する.さらに,ニューロモルフィックコンピュータなど次世代デバイスを用いた集積回路のディペンダビリティに関する課題にも触れる.


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セッション D3  D分科会招待講演2
日時: 2020年8月20日(木) 15:15 - 16:30
部屋: ルーム3

D3-1 (時間: 15:15 - 16:30)
題名(招待講演) 神経細胞集団のスパイクデータからの結合推定
著者樺島 祥介 (東京大学)
キーワードデータ駆動科学, 逆問題, 結合推定, 情報理論, 計算統計学
アブストラクト計測技術の発達を背景として,複雑なシステムの仕組みを観測されたデータにもとづいて解明するデータ駆動科学が注目されている.データからそれを生成した母集団の平均や分散など比較的単純な特徴量を推し量る方法は,推定論として長年統計学で研究されてきた.データ駆動科学の新しさは,こうした逆問題的アプローチを,高次元データを利用することで,より複雑度の高い仕組みの解明にまで広げようとしているところにある.本講演では,その一例として,我々が行ったデータにもとづいて,神経細胞集団に対するスパイクの同時計測データから神経細胞間の結合を逆問題的に推定する方法を紹介する.


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セッション WIP  ショートプレゼンテーション
日時: 2020年8月20日(木) 12:15 - 12:40
部屋: ルーム1

WIP-1 (時間: 12:15 - 12:20)
題名内方線付き点状ブロック認識におけるアノテーション方法の検討
著者前田 浩希, 吉田 嵩 (東京都立産業技術高等専門学校)
キーワードアノテーション, 画像認識, 視覚障がい者, 駅ホーム, YOLOv3
アブストラクト視覚障がい者の多くが駅のホームからの転落危機を経験している.これまでに,音声を用いた支援システムが提案されているが,騒音の影響を受けてしまう.音を使わない支援システムとして,ホーム端に設置されている内方線付き点状ブロックを画像認識し,振動等を利用して視覚障がい者へ知らせる方法が考えられる.しかし,識別器の学習時に内方線付き点状ブロックを個々にアノテーションすると,TPRが低く,FPRが高くなってしまう.そこで本稿では,3種類のアノテーション方法について検討を行う.TPR向上,FPR抑制のためには,それぞれ,複数のブロックをまとめてアノテーションする方法,内方線付き点状ブロックの下部をアノテーションする方法が有効であることを示す.

WIP-2 (時間: 12:20 - 12:25)
題名ランダム化とノイズ除去による複合的なAdversarial Examplesに対する防衛手法
著者宇野 貴士 (信州大学大学院 総合理工学研究科), 丸山 稔, 宮尾 秀俊 (信州大学 工学部)
キーワード深層学習, セキュリティ, 画像認識, Adversarial Examples
アブストラクト深層学習は発展を遂げ、適応領域を広げ続けている。しかし、深層学習によって構築された識別器と正しく識別可能な入力信号から、恣意的に誤認識を発生させる摂動(人間の感覚器官が知覚できないほど微細な信号)が計算可能であることが示されている。特に本来の入力信号と摂動を重ね合わせたものをAdversarial Examples(Advx)と呼ぶ。Advxは深層学習において、インシデントを発生させる危険性を内包した脆弱性であり、防衛手法が求められている。本論文ではランダム化とノイズ除去を複合的に用いた防衛手法の提案を行う。

WIP-3 (時間: 12:25 - 12:30)
題名外部知識を利用した対話システムの精度向上について
著者石倉 岳, 丸山 稔, 宮尾 秀俊 (信州大学 工学部 電子情報システム工学科)
キーワード深層学習, 対話システム, 自然言語処理, 機械学習, 生成モデル
アブストラクト近年,外部知識を利用する対話生成モデルが考案されている. このモデルはTransformerが基本構造として用いられている. 本研究では外部知識を利用する対話生成モデルの精度向上を図るため,Universal Transformer(以下UTと略記する)を導入する手法について検討する. UTは与えられた系列に関して適応的に処理を繰り返すことができる特徴がある. 本研究ではまずTransformerをUTに置き換えた場合の性能比較とUTを対話生成に適用した結果をTransformerの層数決定に利用できるか検証を行い,Transformerを構成する層数の探索を行った場合との比較を行う.

WIP-4 (時間: 12:30 - 12:35)
題名決定木に基づくバイナリニューラルネットワークの近似計算に関する一検討
著者谷田部 匠, 磯部 宙, 富岡 洋一, 齋藤 寛 (会津大学)
キーワード深層学習, ニューラルネットワーク, 決定木, 近似計算
アブストラクトデータの自動解析によるネットワーク負荷の削減や低遅延処理の実現のために,計算資源と消費電力に厳しい制約があるエッジデバイスでも,畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識技術を活用することが期待される.そこで我々は推論に要する計算量の削減のために,畳み込み層,バッチ正規化層,活性化層,プーリング層といった一連の計算を決定木により近似することを目指している.本稿では基礎検討として、バイナリニューラルネットワークを対象とし,決定木による近似計算の精度評価について報告すると共に近似の実現可能性について議論する.


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セッション WIP1  ポスターセッション1
日時: 2020年8月20日(木) 12:40 - 13:15
部屋: ルーム1

WIP1-D:1 (時間: 12:40 - 13:15)
題名内方線付き点状ブロック認識におけるアノテーション方法の検討
著者前田 浩希, 吉田 嵩 (東京都立産業技術高等専門学校)
キーワードアノテーション, 画像認識, 視覚障がい者, 駅ホーム, YOLOv3
アブストラクト視覚障がい者の多くが駅のホームからの転落危機を経験している.これまでに,音声を用いた支援システムが提案されているが,騒音の影響を受けてしまう.音を使わない支援システムとして,ホーム端に設置されている内方線付き点状ブロックを画像認識し,振動等を利用して視覚障がい者へ知らせる方法が考えられる.しかし,識別器の学習時に内方線付き点状ブロックを個々にアノテーションすると,TPRが低く,FPRが高くなってしまう.そこで本稿では,3種類のアノテーション方法について検討を行う.TPR向上,FPR抑制のためには,それぞれ,複数のブロックをまとめてアノテーションする方法,内方線付き点状ブロックの下部をアノテーションする方法が有効であることを示す.
→本論文の実データ


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セッション WIP2  ポスターセッション2
日時: 2020年8月20日(木) 12:40 - 13:15
部屋: ルーム2

WIP2-D:1 (時間: 12:40 - 13:15)
題名ランダム化とノイズ除去による複合的なAdversarial Examplesに対する防衛手法
著者宇野 貴士 (信州大学大学院 総合理工学研究科), 丸山 稔, 宮尾 秀俊 (信州大学 工学部)
キーワード深層学習, セキュリティ, 画像認識, Adversarial Examples
アブストラクト深層学習は発展を遂げ、適応領域を広げ続けている。しかし、深層学習によって構築された識別器と正しく識別可能な入力信号から、恣意的に誤認識を発生させる摂動(人間の感覚器官が知覚できないほど微細な信号)が計算可能であることが示されている。特に本来の入力信号と摂動を重ね合わせたものをAdversarial Examples(Advx)と呼ぶ。Advxは深層学習において、インシデントを発生させる危険性を内包した脆弱性であり、防衛手法が求められている。本論文ではランダム化とノイズ除去を複合的に用いた防衛手法の提案を行う。
→本論文の実データ


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セッション WIP3  ポスターセッション3
日時: 2020年8月20日(木) 12:40 - 13:15
部屋: ルーム3

WIP3-D:1 (時間: 12:40 - 13:15)
題名外部知識を利用した対話システムの精度向上について
著者石倉 岳, 丸山 稔, 宮尾 秀俊 (信州大学 工学部 電子情報システム工学科)
キーワード深層学習, 対話システム, 自然言語処理, 機械学習, 生成モデル
アブストラクト近年,外部知識を利用する対話生成モデルが考案されている. このモデルはTransformerが基本構造として用いられている. 本研究では外部知識を利用する対話生成モデルの精度向上を図るため,Universal Transformer(以下UTと略記する)を導入する手法について検討する. UTは与えられた系列に関して適応的に処理を繰り返すことができる特徴がある. 本研究ではまずTransformerをUTに置き換えた場合の性能比較とUTを対話生成に適用した結果をTransformerの層数決定に利用できるか検証を行い,Transformerを構成する層数の探索を行った場合との比較を行う.
→本論文の実データ


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セッション WIP4  ポスターセッション4
日時: 2020年8月20日(木) 12:40 - 13:15
部屋: ルーム4

WIP4-D:1 (時間: 12:40 - 13:15)
題名決定木に基づくバイナリニューラルネットワークの近似計算に関する一検討
著者谷田部 匠, 磯部 宙, 富岡 洋一, 齋藤 寛 (会津大学)
キーワード深層学習, ニューラルネットワーク, 決定木, 近似計算
アブストラクトデータの自動解析によるネットワーク負荷の削減や低遅延処理の実現のために,計算資源と消費電力に厳しい制約があるエッジデバイスでも,畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識技術を活用することが期待される.そこで我々は推論に要する計算量の削減のために,畳み込み層,バッチ正規化層,活性化層,プーリング層といった一連の計算を決定木により近似することを目指している.本稿では基礎検討として、バイナリニューラルネットワークを対象とし,決定木による近似計算の精度評価について報告すると共に近似の実現可能性について議論する.
→本論文の実データ


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セッション SP  特別招待講演
日時: 2020年8月20日(木) 17:15 - 18:15
部屋: ルーム1

SP-1 (時間: 17:15 - 18:15)
題名(特別招待講演) 日本発の民間宇宙ロケットに使われている組み込みハードウェア
著者森岡 澄夫 (インターステラテクノロジズ株式会社)
キーワード宇宙開発, NewSpace, 組み込み技術, 品質保証, スピンイン
アブストラクト世界の宇宙開発において現在,民間主導によるロケットや人工衛星の開発が活発化しており,このトレンドはNewSpaceと呼ばれる.民間宇宙開発が可能になったのは,プロセッサやMEMSセンサなど組み込みハードウェア部品が劇的に高信頼化・高性能化・低価格化・小型軽量化し,電子装置に対する特殊な品質・信頼性保証作業が不要となり,機体価格を格段に抑えられるようになったためである.従来とは逆に,宇宙以外の分野から宇宙分野へ技術導入を行うスピンインの典型例であり,単に部品のみならず開発手法なども取り入れが進んでいる.本講演では,このような宇宙分野でのトレンド変化と今後の期待について紹介する.