社会インフラ保守の効率化を実現する自律進化型無線センサネットワーク構
成技術の研究代表研究者

枚田 明彦 千葉工業大学 工学部 教授

1 はじめに日本では、高度経済成長期に建設された社会インフラの老朽化が進んでいる。今後社会インフラの維持管理・更新費は急増し、インフラ施設を維持する費用が 2015 年度から 54 年度の 40 年の総額で 547 兆円に及ぶと試算されている[1]。しかし、財政難、点検員の高齢化等から、保守・点検にかかるリソースを大幅に増やすのは困難であり、維持管理の効率化が必要である。
維持管理の効率化のポイントとしては、以下の３点があげられる。
①②③

単に点検するだけでなく、あとどのくらいもつのかという診断を行う、ということ、異常が発生したらすぐわかるように、センサで常時監視を行うこと
点検員が現場に行かなくても、遠隔から自動でのデータ収集、診断を行えるようにすること

このような背景のもと、日本政府では、インフラ保守の効率化を実現すべく、2020 年までに重要インフラの 20 % にセンサ等の利用による補修・点検を実施することを検討している。政府の見積もりでは、センサの利用により、50 年で 24 兆円の更新費削減効果が見込まれている。既に、橋や道路などの社会インフラにセンサを設置し、これらの構造物を遠隔から常時モニタリングを行う取り組みが進められている。例えば、
平成 24 年に完成したゲートブリッジには、歪センサ、変位センサ、加速度センサなど、複数のセンサが建設時に設置され、遠隔から橋の健全性を常時モニタリングするシステムが実運用されている [2]。
但し、インフラの保守・管理を行うセンサネットワークを実現するためには、多くの課題がある。
第１の課題が、屋外インフラ設備には、センサに給電する電源線やデータを収集する通信線が準備されていないことである。このため、インフラ用センサは電池で駆動する必要があり、かつ、データの収集には無線通信を使用する必要がある。但し、これらの無線センサ端末のメンテナンスは、現状のインフラの点検周期より長くなければ意味をなさないため、５年から１０年以上、電池を交換することなく、メンテフリーで動作し続けることが求められる。即ち、無線センサ端末の通信方式やセンシング方式、信号処理などにより、無線センサ端末の省電力化を極限まで追求する必要がある。
第２の課題は、インフラに設置するセンサの数およびセンサが出力するデータ量が膨大になるということである。
特に加速度データをモニタリングする場合、サンプリング周波数は 1 kHz 程度になってしまうため、１日で膨大なデータが出力される。無線センサ端末が高密度に配置された場合は、各端末が出力するパケットが衝突し、通信の輻輳が生じる。
第３の課題は、インフラ構造物の何をセンシングすれば、安全が担保されるのかが、確立されていないことである。
このような課題が存在するため、無線センサネットワークによるインフラ構造物の遠隔常時監視による維持管理の効率化は、一部の重要インフラを除いては実現されていない。
本研究は、センサデータを機械学習で解析し、データが持つ重要性を自動判別し、センサ構成・ネットワーク構成を自律進化させる技術の開発を行う。具体的には、機械学習により、測定対象の特徴抽出に必要なデータを同定し、そのデータを選択的に抽出して、ネットワークに送出する無線センサ端末の研究を行う。
最終的には、機械学習により、各センサが出力するデータの重要度を判別し、重要度に応じて、マルチホップ無線通信におけるルート割当の最適化を実施することにより、真に必要なデータを最適の無線リソースで伝送できるネットワーク構成法の検討を行う。

1

2 無線センサネットワーク構成技術
2-1 線形予測分析（LPC 分析）＆機械学習による構造物劣化検知技術
構造物にセンサを設置して建物や橋梁、水道管などの構造物を遠隔・常時監視し、構造物の健全性を診断する研究開発が活性化している[3]。機械学習の技術の進展により、大量のセンサ出力データを機械学習により解析することで、構造物の健全性の診断の精度を上げる検討も進められている。ＮＴＴアドバンステクノ
ロジは、水道管に設置した音響センサの出力を機械学習により解析することにより、漏水の有無を自動識別することに成功した[4]。通常、橋や建物などの構造物の健全性の診断には、加速度センサの出力をフーリエ解析や wavelet 解析を実施し、特定した固有振動数の変動等を解析する手法がもちいられている [5]。しかし、外力による振動が与えられない構造物においては、微細な振動しか生じないため、従来のフーリエ変換などによる解析では、機械学習による診断の精度があがらないという課題があった。
本研究テーマでは、構造物の劣化を診断する手法として、加速度センサで測定した構造物の固有振動数を線形予測分析（LPC 分析）により解析し、その結果を教師データとして機械学習にかけることにより、構造物の健全性の診断が可能か検討した。
線形予測符号は、離散信号の将来の値をそれまでの標本群の線型写像として予測する数学的操作である。
LPC では時間的に移動している複数のピークであるフォルマントを予測し、その効果を信号から除去し、残った部分の強さと周波数を予測することで信号を分析する。音声などのスペクトル情報などを、極めて少数のパラメータで能率的かつ正確に表現可能である[6]。LPC を用いると，与えられた信号の周波数スペクトルの概形（スペクトル包絡）を求めることができる。信号を識別するうえでスペクトル包絡のピーク（フォルマント）の位置や形状は重要な手がかりを与える。本研究では、算出した 30 次のＬＰＣスペクトラムのケプストラムを求め、それらのケプストラムを教師データとして、機械学習による学習分類を実施した。ケプストラム解析では、時間波形から LPC パワースペクトラムを算出し、そのスペクトラムデータを波形とみなしてそれを FFT を行う。ケプストラム分析により、スペクトラムの周期情報の抽出 やスペクトラムの包絡線の検出が可能になる [7]。本研究における解析の手順を図１に示す。

図１ 本研究における加速度データの解析手順

本研究では、インフラ構造物として、千葉工業大学６号館屋上に設置された風力発電設備を対象に、センサデータの機械学習解析による健全性の判別の可能性を検討した。具体的には、風力発電設備の支柱にネジをとりつけ、支柱に取り付けた加速度センサの出力を機械学習で解析することにより、そのボルトの緩みの2

有無を自動判別が可能か検討した。図２に、設置した風力発電設備および使用した加速度センサを示す。使用した加速度センサは、セイコーエプソン社製 M-A550AR20 である。本センサは屋外インフラ計測用の、ＱＭＥＭＳ技術によってつくられた加速度センサであり、センサの分解能は 0.06 μG、計測帯域は 100 Hz、最大のサンプリング周波数は 1000 Hz である。本センサは、防水 RS-422 ケーブルにより PC と接続することによって、ＰＣに記録される。風力発電設備に設置した加速度センサの出力の一例を図３に示す加速度センサ

計測用
PC

図２ 本研究で使用した風力発電設備
および加速度センサ

図３ 加速度センサの出力データ

はじめに、取得したＹ軸の加速度データに対して、高速フーリエ (FFT) 解析を実施した。ＦＦＴ解析には、MATLAB を利用した。取得した加速度データをＦＦＴ変換した結果を図４に示す。加速度センサのサンプリン
グ周波数は 1000 Hz であり、FFT 解析では、10 秒（10000 点）の窓関数を使用した。各フレームのオーバラ
ップは 2000 点である。20～30 Hz 付近および 50～70 Hz 付近に強いピークが観測される。しかし、これらのピークは風力発電設備の風車の回転に起因する振動であり、風速の変動に依存して周波数が変動している。
つぎに、各フレームで得られた各スペクトルのピークの強度及び周波数をパラメータとして、ネジの緩みを機械学習により自動判別可能か検討を行った。但し、風がなく、風車が揺れない状況では、支柱の固有振動数やボルトの揺れも生じないため、機械学習の教師データとしてはふさわしくない。そこで、各フレームごとに得られたスペクトルのピークの最大強度が一定値以上になったスペクトラムを揺れが生じた状態として、そのスペクトルを抽出して機械学習にかける作業を行った。各窓関数に対応するスペクトルに現れるピークのなかで、周波数が 0～100 Hz の範囲において、ピーク強度が上位２０のピークについて、そのピーク強度とピーク周波数をパラメータとした教師データを作成し、機械学習による分類を実施した。分類の精度は５分割の交差検定により算出した。しかし、この解析手法では、分類学習器にバキング決定木 [8] を使用した場合、78.4 % の精度が得られたが、これ以上の精度は得られなかった。これは、周波数が 0～100 Hz の範囲において、強度が上位２０のピークを選択すると、上述した風力発電設備の風車の回転に起因するピークのみを選択しており、風力発電設備の支柱の固有振動やボルトの緩みに起因する振動は、機械学習のパラメータとして選択されなかったためと考えられる。
支柱の固有振動やボルトの緩みに起因する振動のピークを機械学習の教師データとして利用できるようにするため、パラメータとして利用するピークの選択の手順を以下のように変更した。0 Hz から 100 Hz の範囲を 5 Hz 刻みの２０個の周波数帯に分割し、選択した 5 Hz の周波数範囲の中で、スペクトラムのピークの強度が最も強い上位２つのピークの強度の値と周波数値を機械学習の教師データのパラメータとして使用した。各 5 Hz の周波数帯ごとに、２つのピークの値および２つの周波数の計４つのパラメータを利用する
ため、各フレームで得られたスペクトルごとに、4 × 20 = 80 個のパラメータを設定することになる。これ
らの教師データのパラメータを分類学習器にアンサンブルバギング決定木を利用して解析した結果、92.3 %の精度で、ボルトの緩みの有無を判別できた。
次に、どの周波数帯のピークが機械学習の精度に影響を与えるかを明らかにするため、20 個の周波数帯のうち、１つの周波数帯を教師データのパラメータから外した場合の精度を求めた。指定した周波数帯のパラメータを外して機械学習を行った結果、精度が低下した周波数帯の結果を表２に示す。10-15 Hz の周波数帯

3

強度（arb. units)

強度（arb. units)のパラメータを外して解析した場合、精度は 88.8 % と最も低下した。この結果は、10-15 Hz の周波数帯に、ボルトのゆるみを判別するうえで最も重要なピークが存在していることを示している。図５に 10-15 Hz の周波数スペクトラムを示す。13 Hz 付近、および、15 Hz 付近に明確なピークが見られる。このピークは複数のフレームで算出したスペクトラムで同一の周波数に現れているので、このピークは風車の回転による振動に起因するものではなく、支柱の固有振動やボルトの緩みに起因する振動のピークと考えられる。但し、ピーク強度は、20～30 Hz 付近および 50～70 Hz 付近観測される風車の回転に起因するピークと比較すると強度がはるかに小さい。このため、0～100 Hz において、ピーク値の強い上位２０のピークを選択すると、
この 10-15 Hz のピークは含まれていないため、上位２０のピークをパラメータとして選ぶ手法では、分類の精度が向上しなかったと考えられる。最後に、２０の周波数帯のうち、表２に示した７つの周波数帯のみを機械学習の教師データのパラメータとして解析した結果、93.8 % の精度が得られた。

020406080100周波数(Hz)

図３101520周波数(Hz)

加速度センサの出力データのＦＦＴ解析結果

図４ 図３に示すスペクトルの10-20 Hz の帯域の拡大図

パラメータから外した周波数帯

精度パラメータから外した周波数帯

精度10-15Hz88.80%

80-85Hz91.90%

25-30Hz91.20%

85-90Hz91.50%

50-55Hz65-70Hz91.90%
90.40%

90-95Hz91.90%

表２ 20 個の周波数帯のうち、１つの周波数帯を教師データのパラメータから外した場合の機械学習による分類の精度

次に、加速度データのＬＰＣケプストラムを機械学習のパラメータとして利用した場合、ＦＦＴ解析と比較して機械学習の精度が向上するか検討を実施した。ＦＦＴ解析と同様、加速度センサのサンプリング周波数は 1000 Hz であり、1.024 秒（1024 点）のハミング窓を使用した。ハミング窓のオーバラップは 0.512 秒（512 点）である。ＬＰＣ分析はスペクトル包絡を求める手法であり、ケプストラム分析より信号のピークの形状をより強調した包絡線が得られる。ＬＰＣでは、過去の信号から未来の信号を以下の式で予測する。
𝑝𝑥 𝑛𝑎𝑖 𝑥 𝑛𝑖𝑒 𝑛𝑖 04ai は線形予測（ＬＰＣ）係数であり、実際の観測値から誤差 e(n) を最小にするようにすることで推定可能である。本研究では、ハミング窓により切り出された加速度データに対して、３０次のＬＰＣ係数を求める。算出した 30 次の LPC 係数を用いて、ＬＰＣスペクトラムを計算した結果を図５に示す。風速の変動に従い、揺れが生じている時間帯と揺れていない時間があることがわかる。また、FFT 解析の結果と同様、20～30 Hz 付近および 50～70 Hz 付近に強いピークが観測される。次に、通常のＦＴＴ信号のケプストラム分
析と同様、ＬＰＣスペクトラムに対して、ＬＰＣケプストラムを算出した。結果を図６に示す。このＬＰＣ
ケプストラㇺの３次の次数を使用して、風力発電設備で揺れが生じてる時間を抽出した。
抽出したＬＰＣケプストラムの３０次の次数を機械学習の教師データの次数として利用し、機械学習による分類を実施した。学習分類器には、Support Vector Machine (SVM)を利用した [9] 。５分割交差検定による分類の精度の結果を表３に示す。ボルトが「締めた状態」で計測した加速度データ全 941 個の内、898 個のデータを「締めた状態」と正しく分類し、43 個のデータを「緩んだ状態」と誤って分類した。また、ボルトが「緩んだ状態」で計測した加速度データ全 1093 個の内、1037 個のデータを「緩んだ状態」と正しく分類し、56 個のデータを「締めた状態」と誤って分類した。データ全体では、95.1 % の精度で、ボルトの緩みの有無を判別できた。この値は、FFT 解析の結果を機械学習により分類した際の精度 93.8 % より高い値となった。これらの結果より、FFT 解析と比較し、LPC ケプストラム解析したデータを教師データとして機械学習を実施した方が、分類学習の精度がより高くなることを実証した。
今後は、ＬＰＣケプストラム分析やＳＶＭにおける各種のパラメータを最適化することで、分類精度の向上を行う予定である。さらに、計測時間を増やして加速度データのサンプルを増やす事により、分類学習器の精度を向上を図るとともに、ボルトの緩みに関しても、様々な緩みの状態を設定して実験を重ねることで、様々な劣化の状況を判別可能にする分類学習器の構築を目指す。
30次数周波数（Hz)100002000

フレーム数

図５ 加速度センサの出力データの
ＬＰＣスペクトラム
真のクラス

00

フレーム数

図６ 加速度センサの出力データのＬＰＣケプストラム

締め

89843

緩み

561037

緩み

締め

予測されたクラス

表３ ＬＰＣケプストラムの機械学習による分類の混合行列

52000

S21 (dB)

2-2 機械学習サーバとの連携によるイベントドリブン型ネットワーク構成技術
2-1 節に記載したように、本研究に使用した加速度センサは、サンプリング周波数が 1000 Hz であるた
め、１日連続で動作させると、10 Gbyte を超えるデータが出力される。これらの全てのデータを無線で伝送
すると、データ送信に電力が消費され、電池の寿命が短くなってしまうため、送信データ量の削減が求められる。
そこで、我々は、次のような無線センサ端末を提案している。この無線センサ端末は、設置当初は、センサ（加速度センサ）が出力した信号をサーバで全解析し、検知すべき信号を機械学習により同定する。同定した結果をもとに、検知すべき信号のみを出力するよう、無線センサ端末内の回路をネットワーク側から調整する。この結果、設置したセンサが、測定対象の特徴抽出を検知するために必要なデータのみ送出するようになるため、センサがネットワークに送出するデータ量が時間とともに小さくなり、無線送信に必要な消費電力が減少していく。2-1 節の検討結果に示すように、風力発電設備に設置したボルトの緩みの有無の判別を機械学習により解析した結果、13～15 Hz 付近の周波数がボルトの緩みの有無の判別に非常に重要であることを示した。即ち、全センサ出力の中から、機械学習によって、検知すべき信号（周波数帯）を同定したことになる。
そこで、本節では、次のステップである「検知すべき信号のみを出力するよう、無線センサ端末内の回路をネットワーク側から調整する」機構について検討を行った。具体的には、加速度データの中から、ボルトの緩みの有無の判別に重要な周波数帯である 13～15 Hz 付近の信号を切り出すフィルタについて検討を行い、そのフィルタを使用した場合、送信データ量がどのくらい低減可能か検討した。但し、今回実験で使用した風力発電設備において、ボルトの緩みの有無の判別に重要な周波数帯は 13～15 Hz であったが、他の型式の風力発電設備、あるいは、他の型式のボルトの場合には、健全性の判別に重要となる周波数帯は異なる可能性がある。そこで、機械学習により同定された検知すべき信号に応じて、切り出す周波数帯を変更できるよう、可変フィルタの検討を行った。
当初は、印可する電圧により容量値を変更可能なキャパシタとなるバラクタダイオードを使用したアナログ回路による可変フィルタについて検討を行った。しかし、10～20 Hz の周波数帯で通過帯域を制御することを可能にする可変容量幅を有するバラクタダイオードが入手できないことが判明した。このため、ディジタルフィルタでの信号処理を行うこととした。ディジタルフィルタとしては、低域カットオフ周波数が 10 Hz、高域カットオフ周波数が 20 Hz である 30 次のバンドパス FIR フィルターを設計した。図７に、設計したバンドパスフィルタの特性を示す。
図 8(a) に示す風力発電設備に設置した加速度センサの出力データをこのディジタルフィルタにより信号処理した結果を図 8(b) に示す。ディジタルフィルタによりノイズが除去されており、無振動時のノイズレベルの２倍の強度のシグナルが得られたポイントをフィルタリングの前後でカウントすると、フィルタリン
グによりポイント数が約 1/60 に減少した。
本結果により、適切なフィルタの導入により、センサからネットワークに出力するデータを大幅に圧縮することができる見通しを得た。

周波数（Hz)

図７

設計したディジタルフィルタ

図８ (a) 風力発電設備に設置したセンサの出力データ(b) ディジタルフィルタ後の波形

6

2-3 自律的に進化するネットワーク構成技術
日本において、電柱の数は平成２４年の時点で約３５００万本の電柱が設置されている。設置年数が 50年を超える電柱も多数存在するため、これらの多数の電柱を遠隔から常時観測するニーズが高まっている。
電柱は、道路沿いに、道路の片側、あるいは、両側に 20～30 mm 間隔で設置されている。本研究テーマでは、この電柱をモデルに、規則的かつ高密度に配置された多数の無線センサ端末での最適なマルチホップ無線ネットワーク構成法を検討する。
センサネットワークの伝送特性のシミュレーションには、SCALABLE Networks 社製のネットワークシミュレータ Qualnet を利用した。ルーティングプロトコルとしては、AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector)プロトコルおよび OLSR（Optimized Link State Routing）プロトコルを採用した。AODV は Reactive 型ルーティングプロトコルの一種であり、要求があったときのみ（オンデマンドで）経路を確立する [11]。OLSR はProactive 型のルーティングプロトコルである。経路は通信を行なう前に確定されており、いつでも直ちに通信を開始することができる [12]。
図９に Qualnet 上で構築したセンサネットワークのモデルを示す。第１のモデルは、道路沿いに電柱が 20m 間隔で 100 本配置されている。終点となるノードの番号を「1」とし、20 m 間隔で並んだノードを、終点から近い順に、ノード番号を「2」、「3」、．．
．「100」のように定める。第２のモデルでは、道路を挟んで 20 m間隔で設置された電柱を道路の両側に 100 本づつ配置した構成となっている。終点と同じ列のノードのノード番号は、モデル１と同じである。
また、終点が含まれない列のノード番号は、終点に近いノードから、「101」、「102」「103」、．
．
．「200」と定める。「2」～「100」、または、「2」から「200」のノードは、終点であるノード「1」に向けて、データを送信する。標準条件では、各ノードが１回あたり送信するデータパケットのサイズは 512 byte、送信間隔は 10 秒である。また、シミュレーションした時間は２時間である。
ノード番号
101

102 103 104・・・・・・

197 198 199

20097

10020 m
20 m 20 m 20 m
1
終点234・・・・・・

9899

ノード番号

図９ 電柱に設置したセンサノードで構成される無線センサネットワークの模式図
図１０に、ルーティングプロトコルに OLSR を使用した際の、各ノードが送信した送信データの総量に対する終点であるノード「1」が受信した総受信データ量の割合である受信率のノード依存性を示す。ホップ数が１２以下の場合、各ノードから送信したデータのコーディネータにより受信されたデータの割合である受信率は 100 % となったが、ホップ数が１２を超えると、ホップ数の増加に伴い、受信率が低下した。ホップ数が 49 の場合（ノード番号「50」）の受信率は約 33 %、ホップ数が 99 の場合は約 7 % となった。電柱が１列の場合と２列の場合を比較した場合、１列の場合はホップ数が 12 から 25 に増加すると急激に受信率が低下し、約 65 % となっているのに対し、２列の場合は、ホップ数が 25 の場合でも 80 % を超える受信率となっている。これは、２列になったことで、選択可能なルートが増えた結果、受信率が向上したと考えられる。
図１１に、ルーティングプロトコルを AODV に変更した際の受信率のノード依存性を示す。AODV では、ホップ数が１を超えると、受信率が 100 % を割り込み、ホップ数が増加すると、OLSR と比較して、急激に受信率が低下し、ホップ数が 12 の場合で受信率は約 12 % となった。さらに、ホップ数が 67 を超えると受信率が 0 % となった。
インフラ構造物のセンサネットワークによる維持管理では、大半の構造物は健全であるため、きめ細かくセンシングを行い、そのセンシングデータをネットワークで伝送する必要はない。しかし、2-1 節で示した
ように、センシングデータの機械学習による解析により、劣化の予兆がとらえらた構造物が少ない割合ではあるが存在した場合、その構造物は出来るだけ短い間隔で精密にセンシングを行う必要がある。このような

7

シナリオを想定して、100 本の電柱のうち、１本だけが劣化した電柱として、他の健全な電柱より大きなデータを送信するモデルを仮定して、各ノードが送信したデータの受信率を解析した。結果を図１２に示す。
終点から 49 ホップ目のノード「50」のみ、１回あたりのデータ送信量を 10000 byte にした場合、他のノードが送信したデータの受信率は大きな変化は見られなかった。一方、ノード「50」が送信したデータの受信率は 33 % から 5 % と大幅に低下した。また、ノード「50」のみ、送信間隔を 10 秒から 1 秒にした場
合、他のノードの受信率、および、ノード 「50」 が送信したデータの受信率はほとんど変化しなかった。
AODV についても同様の検討を行ったところ、ノード「50」の標準条件での受信率は 4.3 % であったのに対し、１回あたりのデータ送信量を 10000 byte にした場合の受信率は 1.4 % と低下した。一方、送信間隔を10 秒から 1 秒にした場合、ノード 「50」 が送信したデータの受信率は OLSR と同様にほとんど変化しなかった。

00100

受信率（％）

50100

100本×２列5000100
ノード番号

ノード番号100100本×1列

受信率（％）

100

100本×1列受信率（％）

受信率（％）

10050

00200

500100
ノード番号

図 10 OLSR を利用したセンサネットワークの受信率のホップ数依存性

100本×２列

0100
ノード番号200

図 11 AODV を利用したセンサネットワークの受信率のホップ数依存性

(a)

(b)
1秒間隔
送信受信データ量

受信データ量10000 byte
送信ノード50だけ10000
標準条件

標準条件
（10秒間隔）ノード50だけ標準条件

標準条件（524 byte）

050

0100

ノード番号

50

100

ノード番号

図 12 OLSR を利用したセンサネットワークでノード「50」 のみ(a) １回あたり 10000 Byte、(b) 1 秒間隔、で送信した際の受信データ量

3 まとめ
千葉工業大学内の風力発電設備の支柱に設置したボルトの緩みの有無を、支柱に設置した加速度センサの出力を機械学習で解析することより自動判別可能か検討した。加速度データの LPC ケプストラムを入力データとして、SVM による状態の分類を実施すると、95.1 % の精度で、ボルトの緩みの有無を判別できた。さらに、道路沿いに電柱が 20 m 間隔で 100 本設置された電柱に取り付けられた無線センサノードで構成されるセンサネットワークのシミュレーションを実施した。ルーティングプロトコルの OLSR と AODV を比較した場
合、OLSR と比較して AODV の方がホップ数の増加に伴い、急激に受信率が低下し、ホップ数が 67 を超えると受信率が 0 % となった。また、ノードの内、１つのノードの送信データの総量を１０～２０倍増加させた
場合、送信１回あたりのデータ量を増加させると受信率が大幅に低下するが、送信間隔を短くすることで疎送信データの総量を増やした場合は、受信率の大幅な低下が見られないことが判明した。

8

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〈発題名表資料〉

掲載誌・学会名等なし

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発表年月