| 研究課題/領域番号 |
18K11274
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
戸辺 義人 青山学院大学, 理工学部, 教授 (60327666)
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| 研究分担者 |
瀬崎 薫 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (10216541)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2019年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 仮想センサ / 機械学習 / ネットワーク仮想センサ / センサ仮想化 / センサネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，センサのインテリジェント化の形態として，センサがネットワークで接続されたサーバ上のサービスを利用して，実時間で情報が付加することで，仮想的にセンサ出力がインテリジェント化された方式を確立することを目指した．2018年度には，クライアントの画像を用いて，サーバに位置を問い合わせて，位置を特定するための画像位置計測システムに取り組んだ． 2019年度には，オクルージョン除去により検出精度向上により，UMap 全体の信頼性向上に成功した． 2020年度には，人の声に基づく感情推定システムを実際の応用へと展開した．発話された内容を元にネットワーク側で感情を推定する仕組みを確立した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来，センサは直接計測した固定された物理量を出力するものであったが，多様な出力に変換させるためのデータ表現を考える必要がある．さらに，収集されたデータが増えると機械学習により，出力の精度を上げることが可能となる．この2点において，従来にはないセンシングの枠組みを構築することができる．今後，Internet of Things により，各種センサがインターネット接続されることが想定され，インターネットと接続されることにより，センサ自体のインテリジェント性が向上する点に社会的意義がある．
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