荒川研究室
(人間-機械協調系研究室)
こちらは日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科 荒川研究室のホームページです.
研究室主宰の荒川は,メーカーの研究者を約10年間経験し,2013年に愛知工科大学に着任,2021年4月より日本工業大学で研究・教育活動を行っています.
Information
2024.2.3
中山隼雄科学技術文化財団2023年度研究助成(A)(人間性・社会性を高めるゲーム)に採択されました.(研究題目:メタバースを活用した防災共助力強化ゲームの開発と有効性の評価)【New!】
2023.11.1
荒川がKSME Annual Meeting 2023 International Sessionにて講演しました.
2023.10.12
荒川がThe Korean Society for Noise and Vibration Engineeringにて招待講演しました.
2023.7.18
荒川の研究がベルテクスグリーン財団の研究助成に採択されました.
2023.3.11
電気学会電力・エネルギー部門主催の2023年度電気学会U-21学生研究発表会で,情報メディア工学科2年生の一宮光悦君が発表した「敵対的生成ネットワーク(GAN)を用いた人工病理画像生成とその評価」が優秀賞を受賞しました.(指導教員:寺澤武先生(旭川医科大学),荒川)
2022.8.25
荒川が公益社団法人自動車技術会より技術部門貢献賞を授与されました.
2022.8.23
荒川が代表の科研費基盤研究(B)で進めている愛知県西尾市での実証実験について,三河新報と愛三時報に掲載されました.
2022.4.1
荒川が日本工業大学 先進工学部 データサイエンス学科の所属(配置換)になりました.
2022.3.14
荒川の研究チームが「動的システムの状態推定とデータからの学習およびその応用」研究会で発表しました.
2021.11.27
荒川の論文"Trends and Future Prospects of the Drowsiness Detection and Estimation Technology"がSensorsに掲載されました.
2021.9.12
荒川の論文"A Review of Heartbeat Detection Systems for Automotive Applications"がSensorsに掲載されました.
2021.4.1
荒川が日本工業大学 先進工学部 情報メディア工学科に着任しました.
2020.10.8
株式会社オーム社より荒川が執筆した「Excelによるやさしい統計解析 分析手法の使い分けと統計モデリングの基礎」が刊行されました.
2020.6.15
日本知能情報ファジィ学会誌「知能と情報」Vol.32, No.3に,解説論文「自動運転への過信・依存の評価を目的としたドライバ状態の計測と解析」を寄稿しました.
2019.12.26
科学情報出版株式会社より荒川が執筆した「AIエンジニアのための統計学入門」が刊行されました.
2020.1.9
独自ドメインを取得し,ホームページを新ドメインに移行しました
研究紹介
荒川研究室(人間-機械協調系研究室)では,次の2つの研究を軸として研究を進めています.これらは過去の卒業研究のテーマでもあります.
-
シミュレータ技術を活用した「デジタル防災」の開拓
-
自動車人間工学,特に,自動運転レベル3以上における過信・依存発生の生体情報に基づく検証や,過信・依存を抑制するHMI(Human Machine Interface)の開発
-
統計科学・機械学習の,社会における実問題への適用
自動運転におけるヒューマンファクタ
(自動運転におけるドライバの依存と破綻に関する研究)
今,自動車メーカーや研究機関が,自動運転技術の開発を進めています.前のクルマに追従して走る,障害物を自動的に避ける,など,その技術はとても利便性が高いものです.しかし,自動運転と言っても,運転するのは「ドライバ」自身です.ドライバが居ない自動運転システムは,まず考えられないでしょう.
さて,自動運転技術は非常に便利なので,運転時の負担軽減には役に立ちます.しかし,ずっと使っていると,技術に過度に依存してしまい,そうすると,余りにも気持ちにゆとりがある状態となり,万一,システムが故障した際に,咄嗟に対応できない状態に陥ると思われます.
本研究では,マニュアル運転(非自動運転)時と自動運転時のヒューマンファクタに,生理指標や運転行動の観点から着目し,自動運転時にドライバが過度の依存に陥る可能性について検証を進めています.運転経験や運転頻度を含めた,ドライバ特性が過度の依存への陥りやすさも影響する可能性があるので,この観点からも検証しています.
非侵襲的ドライバ状態検出システムの開発
運転時の体調急変の検知や,運転に適切な状態であるかを判定する,非侵襲的なドライバ状態検出システムを開発しています.主に企業と連携して進めています.
写真は平成26年度に開発した,ステアリングを把持しながら血圧を連続的に測ることができる装置です.職業運転手の体調管理に寄与できることは勿論,ドライバ状態推定と併せた予防安全システムの開発に繋がることが期待されます.
実問題を対象とした不確実な状況下における数理モデリング
機械学習を用いた動物行動の推定
自閉症などの社会性疾患はどのような遺伝子が影響しているのかを調べるために,マウスの行動を観察する研究が進められています.しかし,従来の生物学的手法に基づくと,マウスの行動を目視観察する手法を採っていますが,多くのマウスを観察するにあたっては,時間も労力も掛かってしまいます,
そこで,機械学習の手法を用いて,マウスの動画像よりトラッキングデータを抽出し,このトラッキングデータから得られたマウスの行動情報を用いて自動的にマウスの行動を推定するための研究を進めています.
本研究は情報・システム研究機構 融合プロジェクト「超大容量ゲノム・多元軸表現型データの統計情報解析による遺伝機能システム学」の支援を受けて進められました.本研究成果が中日新聞・東日新聞に掲載されました.
最大電力需給の統計的解析および電力需給構造の検討
需給検証委員会のホームページには,各電力会社の時間毎のロードカーブや現状分析などを記した資料(第一回会議資料)や,報告書,その他資料や会議の映像も公開されています.電力需給を検討するにあたっては,この需給検証委員会のホームページを含めた資料を用いることで詳細な検討をすることが可能になると考えられます.
本研究では,電力需給検証委員会から提供されているデータや,webから手に入る気温,天気のデータを基に,どのような環境要因が最大電力需給量に影響しているかを時系列変動について検討した上で,電力需給量のモデリングを行ってきました.その結果,東日本大震災前後で電力需給構造が変化していることを,統計モデルから明らかにしました.
深層学習を用いた染色画像内の毛細血管定量化手法の開発
生体内組織形成術において十分な強度を有する組織体の形成時間を加速する技術開発を行うために,組織形成のキーとなる毛細血管量やコラーゲン量を定量評価することが求められます.本研究では,マッソントリクローム画像の画像解析と,その結果を深層学習させることで高精度で定量化する手法の開発を進めています.
地理情報システムのインフラ管理への活用
地理情報システム(GIS: Geographic Information System)とは,地理的位置を手がかりに,位置に関する情報を持った空間データを総合的に管理・加工し,コンピュータ上に視覚的に表示することで,分析や判断を迅速化する技術です(国土地理院ホームページより引用).このGISを活用すると共に,OR(Operations Research)的手法を用いて,最適なインフラ管理の方策(保守点検や撤去可否などの意思決定・政策決定)を導き出すための研究を進めています.
津波避難時の危険予知意識向上と避難手法の選択に資するKYTシート・アプリの開発
防災教育の一手法として,南海トラフ巨大地震発生を想定した津波警報発令直後の避難時における危険予知意識向上と行動の改善に資するKYT(Kiken Yochi Training)シート・アプリケーションの開発と評価を目的としています.コンテンツおよびドライビングシミュレータによる避難訓練実施と危険予知意識の計量を通してKYTシート・アプリを開発し,実際にKYTシートの運用により教育効果を検証するものです.本研究は,実際に東日本大震災を経験した宮城県石巻市と,今後の南海トラフ巨大地震発生時に被害が想定される愛知県西尾市と連携した研究ですが,本研究で得られると想定される成果は,全国の防災訓練に貢献できると考えています.