お客様の課題解決を
産学官連携・オープンイノベーションで実践する広域TLO

本オンラインセミナーでは、本格的はデータ活用社会の到来に向けて、社会インフラの維持管理や行動分析、顧客分析、健康管理など、様々な分野で応用が期待されているモニタリング技術について最新の大学研究をご紹介いたします。

 

【参加費】
無料

 

【全体プログラム】
14:00～14:10　オープニング　主催者挨拶

 

14:10～14:40　講演１「TenSense:ボルト締結力遠隔モニタリングシステム」
豊橋技術科学大学　情報・知能工学系　大村　廉 准教授

 

14:40～15:10　講演２「顧客アンケートに基づく『信頼』のモニタリング」
電気通信大学　i-パワードエネルギー・システム研究センター 横川　慎二 教授

 

15:10～15:20　休憩　（10分）

 

15:20～15:50　講演３「行動シミュレーションとモニタリングによる人の移動予測」
早稲田大学　理工学術院　佐々木　邦明 教授

 

15:50～16:20　講演４「パーソナルデータが創り出す未来」
大阪大学　産業科学研究所　八木　康史 教授

 

16:20～16:50　講演５「ウェアラブル生体音センサシステム」
山口大学大学院　創成科学研究科　中島　翔太 講師

 

16:50～16:55　閉会の挨拶

 

各講演後に、個別面談を実施いたします。研究者ごとに、15分/社、最大6社まで、お申し込みいただけますので、具体的なご相談やご質問がございましたら、ぜひご利用ください。個別面談の申し込みは事前申し込み時のご案内をご確認ください。

 

【主催】
株式会社キャンパスクリエイト（電気通信大学TLO）

※本セミナーは関東経済産業局 中小企業知的財産活動支援事業費補助金（中小企業知的財産支援事業）の採択を受け実施しております。

 

【講演内容】
■講演１
TenSense:ボルト締結力遠隔モニタリングシステム
講演者
豊橋技術科学大学　情報・知能工学系　大村　廉 准教授
講演概要
本発表では、構造物の部材の締結等に用いられるボルトの締結力を遠隔からモニタリングするシステムTenSenseを紹介します。既存のボルト締結力測定手法は、目視やボルトに加工を必要とするものでした。これに対しTenSenseでは、ボルト下にワッシャー形状のTenSenseを追加するのみで締結力の測定および遠隔への測定値転送を可能にします。動作の為の電池はTenSense内部に保持し、試算の結果、橋梁等構造物の法令定期点検期間である５年以上の動作を見込んでいます。

 

■講演２
顧客アンケートに基づく『信頼』のモニタリング
講演者
電気通信大学　i-パワードエネルギー・システム研究センター　横川　慎二 教授
講演概要
今後一層社会実装が進むヒト－機械系システムにおいては、ヒトと機械の間の『信頼』をどのように形成するかが課題の一つです。本講演では、不適切な『信頼』によって生じる不満をモニタリングすることにより、システムの設計や改善に繋がる構造を分析した事例を紹介します。特にヒトがヒトに対して抱く『信頼』と、ヒトが機械に対して抱く『信頼』の違いに注目し、顧客の意見をモニタリング、考慮する際の考え方を示します。

 

■講演３
行動シミュレーションとモニタリングによる人の移動予測
講演者
早稲田大学　理工学術院　佐々木　邦明 教授
講演概要
交通計画等で用いられる行動モデルと、様々な観測・モニタリングデータを活用することで、動的な変化の予測について研究を行っています。当研究室では、これまで推計人口や、道路上の速度観測等を用いて人の移動や交通ネットワークのシミュレーションの高精度化をはかってきました。それによって災害等による交通障害時の予測が可能になると考えています。

 

■講演４
パーソナルデータが創り出す未来
講演者
大阪大学　産業科学研究所　八木　康史 教授
講演概要
2018年度よりスタートした文部科学省Society 5.0実現化研究拠点支援事業「ライフデザイン・イノベーション研究拠点」では、 パーソナルデータに焦点を当て、その高度なデータ利活用による未来社会創造を目指します。 本講演では、我々が目指すライフデザイン・イノベーションについて概要を紹介します。

 

■講演５
ウェアラブル生体音センサシステム
講演者
山口大学大学院　創成科学研究科　中島　翔太 講師
講演概要

血管音と呼吸音を同時計測可能なウェアラブル生体音センサ及び信号処理技術について紹介します。このセンサは耳に装着することで生体情報の経時的な変化を捉えることを可能にしています。さらに、圧迫感がなく聴覚を阻害しない構造にもできるため利用者の負担を軽減できるといった特徴があります。得られた生体音は打楽器音と調波音の分離技術を適用することで、独立した血管音と呼吸音として取得することができます。