| Project/Area Number |
19K12158
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Kumamoto University |
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Principal Investigator |
常田 明夫 熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (40274493)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | カオス理論 / ランダム技術 / 乱数 / ランダム性 / モンテカルロ法 / フィードバックシフトレジスタ |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は、カオス理論に基づいた乱数や符号系列を種々の「ランダム技術」へ応用し、既存技術の性能向上やカオス理論の新しい応用の創成を目指すものである。ここで「ランダム技術」とは、モンテカルロ法など、乱数系列等の確率的性質（ランダム性）を利用する技術を指す。いかなるランダム性が有効であるかは、応用ターゲットによっても異なるので、カオス理論を有効に活用するには、各応用において、いかなるランダム性が有効であるかを検証し、それに応じたランダム性の設計・実現が重要である。本研究では、いくつかの「ランダム技術」において、いかなるランダム性が有効であるかを検証し、カオス理論の活用可能性を探る基礎的検討を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、カオス理論に基づいた乱数や符号系列を種々の「ランダム技術」へ応用し、既存技術の性能向上やカオス理論の新しい応用の創成を目指すものである。カオスのランダム性は、用いる決定論的システムに依存し、そのシステムの特性を理論的に把握することで、種々のランダム性を事前に設計することも可能である。したがって、カオス理論を有効に活用するには、各応用において、いかなるランダム性が有効であるかを検証し、それに応じたランダム性の設計・実現が重要である。本研究では、いくつかの「ランダム技術」において、いかなるランダム性が有効であるかを検証し、カオス理論の活用可能性を探る基礎的検討を行っている。2022年度は主に以下の研究成果が得られた。
1.深層学習への応用：MNISTデータの深層学習において、重みの初期分布として、ガウス分布および一様分布を与え、一様分布については相関性も変えて、深層学習にどのような影響を及ぼすかについて検討した。その結果、重みの初期分布の与え方や相関性を変えると学習に影響があることが確認できた。
2.非周期乱数生成：モンテカルロ法への利用を想定し、様々な自己相関特性をもつ乱数の実現のために、２つのマルコフ２値系列を組み合わせた新たな２値乱数の生成法を提案した。その結果、マルコフ情報源の様々な組み合わせで、結合後の２値乱数の自己相関特性は多様な特徴をもつことが明らかになった。
3.ステガノグラフィへの応用：非線形フィードバックシフトレジスタ系列に基づいた２値直交行列による直交変換（ドブルイン変換）を用いたステガノグラフィについて、これらの直交変換を利用した場合に、係数行列のビット反転が原画像にどのような影響を与えるかについて検討した。その結果、直交変換によって、ビット反転の影響が異なっていることが分かった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
特に2020～2021年度において、新型コロナウィルス対応や学内業務（学科長業務等）で繁忙となり、研究に費やす時間が大幅に減ってしまったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度までの研究成果を踏まえ、以下の研究を進めていく。
1.リザバーコンピューティングへの応用：近年注目されているリザバーコンピューティングのリザバー層における信号変換について、重みの与え方によりどのような影響があるかについて検討する。
2.可視光CDMA通信への応用：カメラ通信を想定したCDMA通信のシミュレーションを行う。ここで、NFSR（非線形フィードバックシフトレジスタ）から生成されるNFSR系列（ドブルイン系列）を用いたSIK方式光CDMA通信方式を採用し、通常のCDMA通信の場合とBER特性の比較等を行う。また、CDMAにおける相関受信器出力レベルを利用した新しい誤り訂正法についても検討する。
3.ストカスティックコンピューティングの応用：カオス理論を利用したストカスティックコンピューティングについて検討する。ANDゲートによる乗算について、入力するカオス２値系列の自己相関特性が演算結果の収束特性に与えるを影響を実験的および理論的に解析するとともに、線形フィードバックシフトレジスタの利用についても検討する。
4.モンテカルロ積分への応用：カオス理論に基づいたたモンテカルロ積分について引き続き検討する。
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Report
(4 results)
Research Products
(17 results)
