情報工学科研究室紹介

情報ネットワーク系

ネットワーク制御工学研究室

教授：源田　浩一　 助教：伊藤　真

環境変化に適合したフレキシブルなネットワークを実現

オリンピックのようなビックイベントの開催や新たなIoT(Internet of Things)サービスの出現等により、通信ネットワーク内の情報の流れは大きくダイナミックに変化することが予想されます。また大規模な自然災害が生じ、通信ネットワークも他のインフラと同様に広範囲で甚大な被害を受けることが想定されます。こうした大きな環境の変化が生じたときであっても、効果的、効率的に途切れることなく情報を運ぶためには、適切なネットワーク資源の配備や柔軟かつ持続的なトラヒックルートの制御が必要です。この問題の解決に向けて、時代のニーズにあわせて、AI・機械学習などの最先端の技術を取り入れたネットワーク制御方法やネットワークアーキテクチャの研究をすすめています。

【主な研究テーマ】
●災害に強いネットワーク
●AI活用した効果的なネットワークリソース制御
●機械学習を用いたネットワーク設計
●IoTに適した柔軟なネットワーク
●機械学習を用いたセンサネットワーク設計
●次世代ネットワーク基盤アーキテクチャ

情報ネットワーキング研究室

准教授：見越　大樹

新しいネットワークシステムにより安全で便利な社会を実現

Internet of Things(IoT)に代表されるように多種多様な機器がネットワークを利用して相互に接続されるようになりました。安定したシステムを実現するためには、安定したネットワークの構築が必要となります。
ネットワークには多種多少なサービスのデータが流れるため、サービスの要求品質に応じたネットワーク制御が必要です。また、通信データ量の増大に伴い、ネットワークに流通可能なデータ量を最大化する制御も必要となります。
ネットワーク機器の故障が発生した場合でも、利用者には故障を感じさせない安定した通信環境を提供する必要があります。これらの課題を解決するために、機械学習を利用したネットワーク制御方式の研究を行っています。
また、新しいサービスを提供するためにPeer-to-Peer(P2P)技術を利用したネットワークの研究も行っています。

【主な研究テーマ】
●機械学習による安定したネットワーク制御に関する研究
●P2P技術に関する研究
●センサネットワーク制御技術に関する研究
●遅延耐性ネットワークに関する研究

情報基礎論・セキュリティ研究室

教授：林　隆史

エンタープライズアーキテクチャとメッセージングによるセキュアな情報基盤とオープンデータムーブメント

ネットワークに機能を持たせることで、ネットワーク上を流れるデータのセキュリティの向上、伝送量の効率化、遅延の低下を測る方法を検討します。メッセージングネットワークとフォグコンピューティングの組み合わせによる実用的実現方法と、モデルの両面から検討を行います。それらとエンタープライズアーキテクチャを組み合わせることで、広い意味でのシステムの設計、構築、運用の性能、セキュリティをマネジメントも含めて向上させることをねらっています。

【主な研究テーマ】
●情報セキュリティとそのマネジメント
●ビッグデータ、データアナリティクス、統計数理工学、機械学習とその応用
●系列・符号、暗号とその通信、計測、セキュリティへの応用
●メッセージングネットワーク、メッセージング基盤とその応用
●電子自治体、個人情報保護、オープンデータムーブメント

【主な設備】
メッセージングルータ

【メッセージ】
ユーザに負担をかけない情報セキュリティの確保を実現できるコンピュータ、ソフトウェア、ネットワークの実現をめざしています。そのうえで、情報セキュリティを確保するためのマネジメントはどうしたらよくなるか、負担をさげられるかを研究していきます。

制御ソフトウェア研究室

教授：上田　清志

スケーラブルで高可用、柔軟なシステムの制御技術

大災害などで壊れてもコミュニケーションをつなぎ続けるシステムを動かす技術を目指します。これまで単一装置で構成されるアーキテクチャであったものが、複数装置で負荷分散、機能分散したシステム構成に変わり、全体としての装置数が拡大していきます。通信インフラが使えなくなっても端末どおしが相互接続してコミュニケーションできるアドホックネットワーク、P2Pネットワークの活用が期待されています。できるだけ装置種別共通、スケーラブルで高可用、柔軟なシステムの制御ソフトウェアを研究しています。高品質なソフトウェアを機械学習により自動開発できる方法も研究しています。

【主な研究テーマ】
●災害時にも使える情報・通信システムの制御ソフトウェアに関する研究
●通信システムのスケーラブルで高信頼な分散アーキテクチャに関する研究
●情報・通信システムのマネージメント機能に関する研究
●機械学習による情報・通信ソフトウェア開発自動化に関する研究

ネットワークソフトウェア研究室

教授：菊間　一宏

IoT時代の高信頼で新たな価値を実現するネットワークサービスの創出

IoT時代のネットワークサービスは誰もが利用でき、信頼できる社会基盤である事が求められています。このため、高信頼のネットワークサービスの開発手法の確立や、ネットワークに置かれた多種多様な情報を連携させ誰もが使いやすいサービスの実現を目指しています。
具体的には、高信頼が必要なネットワークサービス開発時の人為的不具合混入を避けるため、ソフトウェア開発の工程にプロのノウハウを学習し自動化を進めます。また，ネットワークに存在する多くのユーザ情報などのナレッジデータを掘り起こし、連携させ、高精度で安心（プライバシー保護など）な情報推薦が可能なサービス実現する技術を研究します。さらには、膨大なネットワークナレッジデータのマネジメントのため、クラウドコンピューティングの手法を応用したサービスノードの制御法などの技術の確立を狙います。

【主な研究テーマ】
●通信システム／サービスソフトウェア開発の自動化研究
●ネットワークデータマイニングの研究
●ネットワークナレッジマネジメントの研究

高信頼性システム研究室

准教授：関澤　俊弦

信頼性が高い情報システムの研究開発

近年の社会では、情報システムは重要な役割を果たしています。セーフティクリティカルシステムから家電製品まで、多くの機器は情報システムとして構築されています。そのため、情報システムの信頼性が重要となっています。研究室では、形式手法の一つであるモデル検査を中心として、組込み機器や確率的な振舞いを示すシステムの信頼性保証手法や開発手法の研究に取り組んでいます。

【主な研究テーマ】
●情報システムの信頼性保証に関する研究
●組込み制御システムの信頼性検証に関する研究
●確率的な振舞いを示す情報システムの検証に関する研究
●モデル検査における状態数削減技法に関する研究
●形式手法のサポートツールの研究開発

情報サービスシステム研究室

准教授：大山　勝徳

膨大なデータから観測対象の状況やその変化を捉えるサービスを実現する

本研究室は、ユーザ端末やネットワーク・サーバ内の膨大なデータから限られた時間内で観測対象の状況やその変化を上手く捉えるための機械学習を駆使する情報サービスの提案に取り組んでいます。その応用として、ビッグデータ化する生体情報の解析結果から、脳と心に関するヘルスケアモニタリング技術を研究しています。その一方で、社会環境の安全のために小型マルチロータ型のUAV（無人航空機）による観測を効率化するためのシステム開発も推進しています。

【主な研究テーマ】
●データマイニングの研究
●遠隔共同作業支援システムの研究
●UAV制御法の研究
●ヘルスケアモニタリングの研究

知能画像システム研究室

教授：加瀬澤　正

ヒトのような視覚機能をもつコンピュータ＆システムの実現

人間の脳にヒントを得た新しい情報処理技術を創出することを目的とし、視覚の機能を工学的に実現することに焦点をあてた研究を行っています。
カメラが捉えた物体が何であるのか、どのように動いているのかを判断する能力は、近未来のコンピュータに様々な可能性を与えることになるでしょう。
究極の目標は、コンピュータに、我々人間を超えるような視覚機能をもたせることです。

【主な研究テーマ】
●画像情報に基づく物体の認識に関する研究
●画像情報に基づく物体動作の認識に関する研究
●画像信号処理に関する研究
●画像符号化に関する研究

知能通信システム研究室

教授：和泉　勇治

人工知能を利用した知的情報通信システムの構築を目指して

画像や人の行動、ネットワークを流れるトラヒックには何らか「パターン」が存在しています。これらのパターンは対象の本質的な情報でもあり、それらを適切に捉えることで新たなアプリケーションの創出などが可能となります。本研究室では、人工知能を用いて観測された情報からより本質的な知識を抽出し、それらをネットワークで連携させることで新しいコンピュータやネットワークの利用方法を創出する研究を行っています。

【主な研究テーマ】
●人工知能の学習方式に関する研究
●機械学習によるパターン認識に関する研究
●自律的ネットワークシステムに関する研究
●IoTを利用したサービス構築に関する研究
●ネットワークセキュリティに関する研究

【主な設備】
Deep Learning用ワークステーション

知能情報処理研究室

教授：岩井　俊哉　 助教：米澤　直晃

人間や生物が行っている情報処理を応用する

私たちが取り組んでいるのは、最適化問題のアルゴリズムの研究です。岩井は、鳥や魚の群に見られる群知能を用いたメタヒューリスティクスの研究、特に粒子群最適化法の探索過程における解析と改良を行っています。米澤は、ロボットがより高度な作業を実行するための動作計画、特に確率論的な手法により、より早く、かしこい動作を生成する研究に取り組んでいます。

【主な研究テーマ】
●粒子群最適化法の解析と改良に関する研究
●組合せ粒子群最適化法の解析と改良に関する研究
●深層強化学習を用いた最適化問題に関する研究
●移動ロボットの運動特性を考慮した動作計画
●多自由度ロボットのための機械学習ベース動作計画
●住宅のスマート化を容易にするホームロボットに関する研究

次世代マルチメディアシステム研究室

教授：松村　哲哉

高度なマルチメディア技術を用いて次世代の新しいシステムやサービスを創造します

マルチメディアシステムを実現するためには、優れたアルゴリズム設計とソフトとハードの効率的な分担を考慮したアーキテクチャ設計、そしてそれを具現化する組込みソフトウエアの設計やハードウエア設計（LSI設計）を俯瞰したシステム設計が必要になります。我々は、車載や医療などの社会インフラに重要なマルチメディアシステムの設計技術の研究を進めています。

【主な研究テーマ】
●高効率動画像符号化プロセッサに関する研究
●車載マルチメディアサービスに関する研究
●マルチメディアセキュリティプロセッサに関する研究
●マルチメディア組込みシステムに関する研究

マルチモーダル情報処理研究室

准教授：酒井　元気

マルチモーダルな情報からの人・環境理解、そして問題解決へ

特定の事象を正確に認識するには多くの情報を要します。人間の場合、五感により複数の情報を「センシング」していますが、この様な複数の情報の事をマルチモーダル情報と呼びます。コンピュータが事象を判断する場合も、多くの情報が必要です。ここ数年で、様々なIoTデバイスとそれらに関連するサービスにより、時と場所を選ばず多くの情報を簡単に得る事ができるようになりました。例えば、映像、音声、ユーザーの位置情報、加速度センサによる行動情報、生体情報等、得られるデータは多岐に渡ります。データの活用法も多岐に渡りますが、例えば、映像や音声を利用して、表情、韻律、発話内容を分析し、感情を推定するAPIも存在しますし、スマートウォッチで活動量と心拍変動を計測、分析し、健康状態を推定することができることも有名だと思います。マルチモーダル情報処理とは、これらの情報を総合的に分析し、より詳細に事象を理解することで、問題解決へとつなげる研究分野です。研究のフィールドは、大学の実験室にとどまらず、私達が生活している世界そのものと言えます。普段目に見えていると思っているこの世界を、様々なデータで分析し、実は見えていなかった興味深い事象を見つけてゆきましょう。

【主な研究テーマ】
●マルチモーダル情報を利用したグループディスカッションの評価、及びスキル向上支援

【主な設備】
小型無線多機能センサ TSND151
TSND151用生体信号計測用アンプ AMP151
アイトラッキングデバイス Pupil Invisible
携帯型脳活動計測装置 HOT-2000

【メッセージ】
センサデバイスに、人工知能アルゴリズム、ホットなツールではありますが、それは多くの研究者が利用している道具であることを意味しています。道具を何のために使うかは、私たち次第です。興味深いアイディアを出せるよう、十分な知識と、柔軟な発想で取り組みましょう。

音声情報処理研究室

専任講師：金子　正人

人間と機械の自然な対話の実現を目指す

それを可能にするため、ニューラルネットワークやファジィベクトル量子化法(FLVQ)、ディープラーニング等の学習認識アルゴリズムを用いて、音声の感情情報を抽出しようと試みています。 　また、ウェーブレット解析による感情音声の可視化、脳波と感情音声との関係性を探り、ヒューマンインターフェイスへの利用を目指した応用研究にも挑戦しています。

【主な研究テーマ】
●音声に含まれる感情情報の認識に関する研究
●感情音声の可視化に関する研究
●感情音声と脳波の関連性
●コミュニケーションロボットを用いたアプリケーション開発

【主な設備】
コミュニケーションロボット、脳波測定器、マイク　など

視覚応用画像システム研究室

専任講師：田中　宏卓

人間の視覚特性を応用した新しい画像処理技術の開発

近年のデジタルカメラやスマートフォンの普及や撮影機器の高性能化により、誰もが手軽に高画質な画像を撮影できるようになりました。しかし、現在の高性能なデジタルカメラでも、明暗差の大きなシーンや色味がかった照明環境では、満足した画質を得ることはできません。一方、人間は複雑な照明環境に順応する特性があるため、どのような照明環境でも対象を知覚することができます。そこで当研究室では、人間の視覚特性を応用した新しい画像処理技術を開発する研究に取り組んでいます。

【主な研究テーマ】
●視覚特性を応用した画像信号処理に関する研究
●画像情報に基づく視覚認知と逆推定に関する研究
●画像情報の取得と提示手法に関する研究

ジオインフォマティクス研究室

准教授：中村　和樹

情報工学を地球科学のために役立てる多彩なアプローチを通して地球規模の問題解決に取り組みます

当研究室は、地球科学を情報工学との融合により研究を進めていきます。地球上で生起する種々の現象（自然現象・社会現象・人文現象等）をデジタル表現した上で、これらの解析を通して地球上での様々な変動を定量的に理解することを研究テーマとしています。

【主な研究テーマ】
●リモートセンシングデータの校正手法に関する研究
●リモートセンシングデータの解析手法に関する研究
●地球環境の時空間動態の情報抽出に関する研究
●機械学習による地表物理量の情報抽出に関する研究
●データマイニングによる地表物理量の情報抽出に関する研究

【主な設備】
ベクトルネットワークアナライザ
ハイパースペクトル分光放射計
機械学習用ワークステーション
産業用ドローン（UAV）
UAV用マルチスペクトルセンサ

【メッセージ】
リモートセンシングデータの解析を主体とし、現地観測・モデル計算・シミュレーションにより、地球上で起こる様々な現象・事象を明らかにすることを目指します。

防災・環境シミュレーション研究室

准教授：宮村　倫司

最先端のスパコンによる防災や環境に関する超高精細シミュレーション

最先端のスパコンによる防災、環境分野のシミュレーションについて研究をしています。核となる計算手法は、領域分割法により並列化された有限要素法です。さらに、コンピュータグラフィックスの技術を用いて計算結果を高精細に可視化します。原子力発電所や超高層ビル等の重要構造物の超高精細地震応答シミュレーション、地震時の室内の家具の転倒シミュレーション、猪苗代湖の水環境シミュレーション等を行っています。

【主な研究テーマ】
●重要構造物の超高精細地震応答シミュレーション
●地震時室内のシミュレーションとVR体験
●水環境シミュレーション、社会シミュレーション
●ハイパフォーマンスコンピューティングと領域分割法
●コンピュータグラフィックスと可視化

【主な設備】
PCクラスタ、VR機器

【メッセージ】
ハイパフォーマンスコンピューティングやグラフィックスの技術を駆使して防災や環境に関する問題に取り組みます。