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吉田, 靖雄 ; Yoshida, Yasuo
概要:
金沢大学理工学域数物科学系<br />極低温走査トンネル顕微鏡を用いて金の(111)面で広いエネルギー領域での準粒子干渉（QPI）計測を行い，このデータに対してLASSOによる解析を行い，QPIの真髄である電子の分散関係に対して同様な解析を
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行った．まずは，LASSOによってどの程度ノイズが除去されるかを調べるために，データを間引かずに解析を行った．その結果，従来的FTよりもノイズが下がり，細い線幅の二次曲線が得られた．次に，実空間でランダムにデータを減らした解析も行い，単一エネルギーで行った場合と同じような結果が得られるかどうかの検証を行なった．その結果，ランダムにデータを間引いてもどうようの二次曲線が得られることがわかった．さらに，既存のデータをダウンサンプリングした数値解析だけではなく，ランダムQPI計測プログラムを作成し，異なる条件（測定時間，測定領域の広さ）におけるランダムQPI計測を金の(111)面で行った．その結果に対し，まずは，従来的な最小二乗法による解析を行い，エネルギー分散の見積もりを行なった．その結果，測定範囲を広げることで，分散の線幅が細くなり，実計測においても波数空間の高精度化が行えることが明らかになった．この結果は， 実質的に計測の高速化が行えることも示唆している．これらのデータに対して，LASSOによる解析を行い，ノイズの十分に除去された高分解の分散曲線が得られるかどうかの検証を行っている．<br />研究課題/領域番号:16H01534, 研究期間(年度):2016-04-01 – 2018-03-31
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北山, 哲士 ; Kitayama, Satoshi
概要:
金沢大学理工研究域機械工学系<br />本研究では薄板材の深絞り加工を対象に，成形中に材料を押さえる力であるブランクホルダー力を制御しつつ，成形後の耳が最小となるようなブランク形状の同時最適設計法を提案した．提案手法の基礎的検討を行うため，
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角筒を対象に可変ブランクホルダー力とブランク形状の最適設計を行い，サーボプレスで検証実験を行った．次に，複雑形状を対象に，シミュレーションで分割ブランクホルダー力とブランク形状の同時最適設計を行い，サーボプレスで検証実験を行い，整合性の高い結果を得た．自動車部品等の複雑な成形品に対し，成形不良なく成形するためには分割可変ブランクホルダー力は有効な成形法の一つであることを示すことができた．<br />Blank holder force (BHF) is one of the important process parameters for successful sheet metal forming. Variable blank holder force (VBHF), that the BHF varies through the forming process, is recognized as an advanced forming technology. It has also been reported that segmented VBHF (S-VBHF) is valid to a complex shape forming, but the optimal S-VBHF trajectories are rarely discussed. In addition to BHF, blank shape has an influence on the product quality. The blank shape minimizing the earing is still an important issue in sheet metal forming. Simultaneous optimization of both segmented VBHF trajectories and blank shape is proposed in this research. Numerical simulation in sheet metal forming is so intensive that a sequential approximate optimization is adopted for the simultaneous design optimization. Based on the numerical result, the experiment using a servo press is carried out. It has been confirmed from the numerical and experimental result that the proposed approach is valid.<br />研究課題/領域番号:26420076, 研究期間(年度):2001-2003
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北山, 哲士 ; Kitayama, Satoshi
概要:
先進的な加工法として，成形加工中における材料を抑えるブランクホルダー力を適切に調整する可変ブランクホルダー力による加工法がある．この加工法で最も重要なことは，加工過程で材料に発生するしわ・割れを抑制するような可変ブランクホルダー力の最適軌道
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を設計することである．本研究では，角筒深絞り加工を対象に，しわと割れを目的関数とした多目的最適設計問題を構築し，多目的逐次近似最適化法を用いて可変ブランクホルダー力の最適軌道を求めた．<br />In sheet metal forming, it is important to adjust the blank holder force (BHF). Low BHF causes wrinkling, whereas high BHF result in tearing. Variable BHF (VBHF) approach that the BHF varies through the punch stroke is one of the attractive forming techniques. Unfortunately, the VBHF is unknown in advance, and the determination of the VBHF using numerical simulation is valid. Numerical simulation in sheet forming is so expensive that a sequential approximate optimization (SAO) is beneficial.In this research, in order to determine the VBHF trajectory, an optimization problem is constructed. We determine the optimal VBHF trajectory to avoid the tearing and wrinkling for square cup deep drawing. Thus, a multi-objective optimization (MOO) is constructed for this purpose. A sequential approximate multi-objective optimization method is developed and applied to the MOO problem. Through numerical simulation, the proposed approach is so effective.<br />研究課題/領域番号:23760134, 研究期間(年度):2001-2004
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北山, 哲士 ; Kitayama, Satoshi
概要:
本研究では, RBFネットワークを用いた応答曲面法と大域的最適化法を組み合わせた最適設計支援システムに関する研究を行った. 応答曲面近似に用いるRBFネットワークでは, 近似精度に大きな影響を与えるパラメータについて, 十分条件を導きだし,
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パラメータを決定する指針を与えた. RBFネットワークによる応答曲面近似と多点同時探索型手法の一つであるParticle Swarm Optimization(PSO)による応答曲面の最適解探索を組み合わせた統合的最適設計支援システムを開発した.<br />研究課題/領域番号:19760062, 研究期間(年度):2001-2005<br />出典：「RBFネットワーク近似と大域的最適化法による統合最適設計支援システムの構築と実証」研究成果報告書 課題番号19760062（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-19760062/19760062seika/)を加工して作成
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広瀬, 修 ; Hirose, Osamu
概要:
金沢大学理工研究域生命理工学系<br />本研究で4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞を自動追跡するための基盤技術の開発を目指した．細胞動画像の典型的な特徴のひとつとして，多数の細胞が密に存在し視覚的に類似している．標準的な
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追跡手法を利用した場合，本来追跡すべき細胞を別の細胞と誤認し追跡に失敗する．この問題に対し，細胞の運動は近隣の細胞の位置や運動に依存するという空間的依存性に着目し，追跡のための補助的な情報としてこれを利用することで追跡精度の向上を目指した．課題研究を順調に遂行することができ，高速かつ高精度で細胞の追跡を行うことのできるソフトウェアの開発に成功した．<br />In this research, we aimed at developing the methods for automating the detection and tracking of cell regions in 4D live-cell imaging data. Cells in 4D live-cell imaging data are often imaged as ellipsoidal shapes and are densely distributed. For this data, standard methods usually fail to automatic tracking because of cell-switching and coalescence of tracked positions. To address this issue, we utilized typical characteristics in 4D live-cell imaging data; movements of nearly-located cells are strongly correlated. By using the characteristics used as the information for predicting cells' positions, we succeeded to improve tracking performance drastically. The software developed in this research is being distributed on the project website.<br />研究課題/領域番号:15K16021, 研究期間(年度):2015-04-01 - 2018-03-31
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広瀬, 修 ; Hirose, Osamu
概要:
糖鎖は単糖類が重合した物質で，特に複合糖鎖と呼ばれる糖鎖は細胞表面などに存在する糖タンパク質に結合し，発生・分化・免疫・癌化・感染といった生体内のあらゆる局面で重要な役割を果たす．糖鎖に対する構造解析法の近年の急激な進展によって，糖鎖や糖鎖
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認識タンパク質であるレクチンに関する情報が急速に蓄積しつつあり，糖鎖生物学の飛躍的な進展が期待されている．本研究課題期間に特にレクチンに関して以下の様な進捗があった．(1)タンパク質データベースからのレクチンの配列情報の取得およびキュレーション．(2)局所フィッシャー判別分析による配列情報からのレクチン予測．(3)レクチンを特徴付けるアミノ酸配列の推定．<br />Among carbohydrates which are polymers of monosaccharaides, glycoconjugates bind to glycoproteins and play important and various roles in the process of development, differentiation, immunity, canceration, and infection. Owing to the recent development of mass spectrometry and liquid chromatography, information about glycoconjugates and lectins has rapidly accumulated. The accumulation is expected to activate researches about glycoinformatics. In our study, we obtained the following results: (1) Collection and curation of amino acid sequences for lectins, (2) Prediction of lectins from amino acid sequences using local Fisher discriminant analysis, and (3) Inference of amino acid subsequences that characterizes whether proteins are lectins or not.<br />研究課題/領域番号:24810010, 研究期間(年度):2012-04-01 - 2014-03-31
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青木, 健一 ; Aoki, Kenichi
概要:
金沢大学理工学域数物科学系<br />一次元の鎖状にならんだスピン自由度を考える。これらのスピンは上向きか下向きの二つの状態のみをとる。通常は、となりのスピンとの間だけに同じ方向を向くような相互作用があるとするが、ここでは、ずっと離れたスピ
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ンの間にも相互作用が残る場合を考える。このような長距離相互作用のある系を解析することは困難であるが、例えば、摩擦を量子力学的に扱う時に現れる系の模型にもなっており新しい解析方法が望まれている。最近注目されている深層機械学習を応用して、この系の配位を再現する機械を設計し最適化することに成功した。この機械の構造を詳しくみることによって、系の特徴をつかむことができた。<br />One dimensional Ising spin chain with long range interactions is analyzed. In contrast to the nearest neighbor coupling model, the long range model exhibits the spontaneous magnetization with a finite coupling constant.It is also regarded as a simplest model of the quantum dissipation, and the deeper understanding of the dynamics is desired.We adopt the deep learning method with the restricted Boltzman machine. We set up the unsupervised stochastic learning procedure to make the machine to reproduce the configuration ensembles of the long range Ising model. We calculate the magnetic susceptibility given by the set of configurations generated by the optimized machine and compare the results with the exact evaluation by the block decimation renormalization group, and we got satisfactory equivalence.<br />研究課題/領域番号:25610103, 研究期間(年度):2013-04-01 – 2016-03-31
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櫻井, 孝平 ; Sakurai, Kouhei
概要:
金沢大学理工研究域電子情報通信学系<br />本研究は大規模なデータに対する処理方法に対して検討を行った結果, 木構造のモデルを使ったデータ処理をアクターモデルを使った並列分散環境上で実現する手法を提案・開発した. 本研究の手法では, 木構
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造のノードをアクターとする設計のパターンにより, オンラインの分類木と階層型クラスタリングのような異なるモデルに対応し, 高速で大規模なデータの処理を可能にするシステムが実現できることを実験により示した.<br />In this study, we considered methods for large scale data processing, and we proposed and developed a method for data processing in tree models with the parallel and distributed environment using the actor model. Our method can cope with multiple models including online classification trees and hierarchical clustering with a design pattern which describes tree nodes as actors, and we showed that it can effiicently handle actula large scale data inputs from our experiments.<br />研究課題/領域番号:17K00096, 研究期間(年度):2017-04-01 - 2020-03-31<br />出典：「選択的に実行履歴を記録する手法の改善と新しい応用の開発」研究成果報告書 課題番号17K00096（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所））（https://kaken.nii.ac.jp/report/KAKENHI-PROJECT-17K00096/17K00096seika/)を加工して作成
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吉村, 晋平 ; Yoshimura, Shimpei
概要:
金沢大学人間社会研究域人間科学系 / 追手門学院大学<br />本研究の目的は、うつ病や不安障害などの感情障害における情動制御障害の心理生理学的メカニズムの解明であった。行動レベルでは感情刺激に対する認知処理の制御を媒介として不安や抑うつが
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感情に及ぼす影響を検討した。また、情動制御に関連した脳活動と認知行動療法による情動に対する制御スキルの獲得に伴う神経活動及び関連する神経ネットワークを検討した。その結果、情動制御には前頭前野の広範な領域の活動上昇と扁桃体の活動低下を伴うこと、認知行動療法によってネガティブな刺激の処理に伴う前頭前野の活動の変化を検出した。また、機械学習を用いて脳活動からうつ病患者を一定の精度で検出可能であることを示した。<br />Purposes of this study was to investigate psychophysiological dysfunction in affective disorders in context of emotion regulation. I examined how anxiety or depression effects on cognitive processing of emotional stimuli and related brain functions or networks by using fMRI. As a result, I found activities of the lateral and medial prefrontal cortices in context of emotion regulation, and activation changes in these region by cognitive behavioral therapy. In addition, I suggested method which discriminate depression from healthy participant by applying the machine learning algorithm to brain activation data.<br />研究課題/領域番号:25780413, 研究期間(年度):2013-04-01 – 2017-03-31
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茅原, 崇徳 ; Chihara, Takanori
概要:
金沢大学新学術創成研究機構<br />本研究では，眼球運動の計測データから自動車運転時の認知負担を定量化すること，および車室空間の設計が認知負担に与える影響を評価することを目的とした．ドライビングシミュレータを使った運転タスクと認知負担を制
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御するための副次課題を同時に課す実験を行い，認知負担の評価に有用な眼球運動パラメータを抽出した．また，機械学習における異常検知を応用して認知負担を定量化する手法を提案した．そして，提案手法を適用し，車室空間の高さが認知負担に与える影響を評価した．<br />This study aimed to quantify the mental workload of driving a car from eye movement measurement data, and to evaluate the influence of cabin space construction on mental workload. We conducted an experiment in which a driving task using a driving simulator and a secondary task to control the mental workload were imposed simultaneously, and we extracted eye movement parameters useful for evaluating the mental workload. We also proposed a method to quantify mental workload by applying anomaly detection in a machine learning framework. We then applied the proposed method to evaluate the effect of cabin space height on mental workload.<br />研究課題/領域番号:18K03898, 研究期間(年度):2018-04-01 – 2021-03-31<br />出典：「自動車の室内空間がドライバーの運転余裕に与える影響の定量化」研究成果報告書 課題番号18K03898（KAKEN：科学研究費助成事業データベース（国立情報学研究所）） （https://kaken.nii.ac.jp/ja/report/KAKENHI-PROJECT-18K03898/18K03898seika/）を加工して作成
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