計測自動制御学会産業論文集
Vol.7 No.4 26/32 (2008)

大規模データベースオンラインモデリングの
逐次予測システムの構築と工業炉プロセスへの応用
小 川 雅 俊*・葉 怡 君*・
大 貝 晴 俊*・立 野 繁 之*・内 田 健 康**

Development of sequential prediction system for Large scale database-based Online Modelingand its application to industrial furnace
Masatoshi OGAWA*, Yichun YEH *,Harutoshi OGAI*, Shigeyuki TATENO*, Kenko UCHIDA**
Abstract: Recently, with the development of computing machines and database systems, it becomes possible to accumulate andretrieve a large amount of data at very high speed. Attention has been drawn by the local modeling techniques of a new idea called“Just-In-Time (JIT) modeling” or “Lazy Learning”. To apply “JIT modeling” to a large amount of database online, “Large-scale
database-based Online Modeling (LOM)” has been proposed. LOM is such a technique that makes the retrieval of “neighboring”
data more efficient by using “stepwise method” and quantization. This paper reports a sequential prediction system of LOM. The
sequential prediction system is able to predict process variables over a long period, the approach is to repeat a process that predicts
the process variables of the next step by using both the predicted process variables of the previous step and prepared manipulated
variables. Furthermore, to improve the prediction accuracy, a similarity criterion considering the contribution of a variable to thepredicted variable is proposed. The system is applied to a dynamic intertwined industrial furnace with a number of physicalphenomena; practical effectiveness of the system is verified. As a result, the system has predicted the process variables withsatisfactory accuracy. The practical effectiveness has been confirmed.
Key Words:

LOM, JIT modeling, dynamic modeling, database, industrial furnace process, sequential prediction

ラインモデリング 5)-8)（Large-scale database-based Online
Modeling，以後，LOM と略す．）が提案されている．
近年の計算機ハードウェアやデータベースシステム
しかしながら，通常，LOM によってプロセスの予測技術の発展に伴い，大量データの蓄積と高速検索が可をしようとした場合，LOM はプロセスの将来の操作変能になったことなどを背景に，“Just-In-Time (以後，JIT
数による影響を考慮しておらず，一般的な操作が施さと 略 す ) モ デ リ ン グ ” 1) ， 2) や “Lazy Learning” 3) ，れたときのプロセス値の予測が行われる．そのため，“Model-on-Demand” 4)と呼ばれる新しい考え方の局所モ
将来の操作量の影響が大きく反映されるほどの長期的デリング手法が注目されている．
な将来予測は一般的に困難である．長期的な将来予測
これらは，観測したデータをそのままデータベース
を実用上十分な予測精度で予測するには，将来の操作に蓄積しておき，システムの予測などの必要が生じる
変数の影響を考慮した予測手法を実現することが課題
たびに，入力である“要求点(Query)”と関連性の高いデとなる．
ータをデータベースから近傍データとして検索し，検そこで，本研究では，LOM ではまだ報告されていな索したデータの出力を補間する局所モデルを構成して， い，最初に一度だけ必要な現在のプロセスの情報をす“要求点”の出力を得るモデリング手法である．観測デ
べて LOM に与え，1 ステップ先の予測を LOM で行い，ータの更なる蓄積があるたびに既存の局所モデルを廃
その後は得られた予測値と設定した操作量だけを利用棄し，再び新たな局所モデルを構築し，対応していく
して 1 ステップ先の予測処理を繰り返すことによって，点に特徴を有しする．
プロセスの操作変数の影響を考慮し，プロセスの数時
また，実プロセスの大規模なデータベースに JIT モデ
間後の長期の将来予測を行なう逐次予測システムを構
リングをオンラインで適用するにあたり，ステップワ
築する．本システムは，事前に将来の数時間先の操業
イズ法による相空間の低次元化と，低次元化した相空パターンが設定されている場合に，操業パターンの影
間の量子化による近傍検索の効率化と計算負荷の大幅響を反映したプロセス挙動を予測し，評価できる．まな低減を図った手法として大規模データベースオン
た，適用対象プロセスの一例として，入力される熱量*変動が大きく炉内物理現象が複雑な工業炉プロセスを
早稲田大学大学院情報生産システム研究科 福岡県
北九州市若松区ひびきの 2-7
取り上げ，システムの有効性を検証した．
**
早稲田大学理工学部 東京都新宿区大久保 3-4-1*
さらに予測変数に対するプロセス変数の寄与率を考Graduate School of Information, Production and
Systems engineering, Waseda University
慮した相似度を提案することによって，炉内のプロセ**
Waseda University Science and Engineering
ス変数の予測精度向上を図った．
(Received December 10, 2007)
1.

緒言

26

p ：予測時間

その結果，工業炉プロセスの炉内温度の予測値と実測値の挙動が類似した結果を示し，LOM で得られた予測値を利用して逐次予測することによってプロセスの予測が可能であることを確認した．
工業炉プロセスは反応時間の異なる多くの化学反応，
物理反応からなっており，各プロセス値はそれらの反応の結果であることから，その時間的な挙動は異なる
周波数成分をもったデータの合成となっている．プラントの操業にあたっては，秒単位や分単位の短い時間スケールのプロセス挙動のみならず，時単位あるいは日単位の比較的長い時間スケールのプロセス挙動の安定化も重要である．
LOM を用いて，将来の工業炉のプロセス変動を予測し，その炉況に応じた望ましい操業条件を探索，設定
していくことによって，更なる合理的な操業が可能となる．
また，比較的長い時間スケールのプロセス状態を予測しようとした場合，予測をしようとしている時間ス
ケールに比して非常に短い周期のプロセス値の変化が予測精度に悪影響を及ぼし，実用上十分な予測精度が得られないことがある．以後，このような予測しようとしている時間スケールに比して非常に短い周期で変動するプロセス値の成分をノイズと呼ぶことにする．
以下，本論文の構成を述べる．2 章では本システムの基盤となる大規模データベースオンラインモデリングについて述べ，3 章では，構築した LOM ベースの逐次予測システムと提案する寄与率を考慮した相似度について述べる．4 章では工業炉プロセスへの応用を説明し，本システムの有効性を検証する．最後に 5 章で本論文の結論を述べる．

データセットが ( x1 , y1 ), ( x 2 , y 2 ), L , のように対象シス
テ ム か ら 大 量 に 取 得 さ れ ， デ ー タ 集 合 {( x k , y k )},2. 大規模データベースオンラインモデリング(LOM: Large scale database-based Online Modeling)5)-9)

2.2 LOM

である．このとき，システムの入力ベクトル x k と出力ベクトル y k を(2)式，(3)式のように再定義すると，
y k = y (k + p)(2)

x k = { y (k ), y ( k − 1), L , y (k − n y ),(3)u (k − d ), u (k − d − 1), L , u ( k − d − nu ) }

時間推移に伴い入力ベクトル x k と出力ベクトル y k の(k = 1,2, L) としてデータベースに蓄積される． k は離散化時間である．このときJITモデリングは，予測や制御の要求のたびに蓄積されている {( x k , y k )} から非線形関
数 f k を求めることに相当する．
i

たとえば，時刻 t において，システムの予測が必要となったとき，現在のシステムの状態 {( x k , y k )} は要求点qq(Query)と呼ばれ，この要求点に類似した近傍データセット {( x ki , y ki )} (ki < kq ) を過去の観測データ集合から選び出す．複数の近傍データセットが得られたときは，これらのデータセットの出力を補間する局所モデルを構成し，その局所モデルを用いてシステムの出力 y k をi予測する．その後，その局所モデルを廃棄し，次回の予測では新たにデータが更新された観測データ集合から近傍データセットを選び出し，予測を行なう．

JIT モデリングは，データベースから類似データを検索するためにすべてのデータ対に対して距離を測り，順序付けるプロセスを，予測を行なう都度実行しなけ
ればならない．これはデータベースが大規模になった
場合，計算負荷が増大してしまうという問題が生じる．
そこで，LOM では，JIT モデリングを大規模なデー
タベースに適用するにあたり，ステップワイズ法による相空間の低次元化と，低次元化した相空間の量子化による近傍検索の効率化を行い，計算負荷の大幅な低減を図っている．ステップワイズ法というのは，回帰式モデルにおいて，できるだけ入力変数を少なくし，かつ観測値と予測値の差の平方和が実用に耐えうるほど小さいものとするために，ある検定基準を設けて入力変数の追加と削除を行なう方法である．LOM の概略
図を Fig.1 に示す．

まず，大規模オンラインデータベースモデリングの基本的な概念となるJITモデリングを概説する．
2.1 Just-In-Timeモデリング1)， 2)
対象とするシステムは非線形かつ動的なシステムであり，次式で表される回帰モデル式で与えられる．
y (t + p ) = f { y (t ), y (t − 1), L , y (t − n y ),d ：むだ時間f ：未知の非線形関数(1)u (t − d ), u (t − d − 1), L , u (t − d − nu )}

ここで，u (t ) ：時刻 t におけるシステムの制御入力ベクトルy (t ) ：時刻 t におけるシステムの観測出力ベクトル
nu ：制御入力ベクトルの次数n y ：観測入力ベクトルの次数27

3. LOM による逐次予測システム

Query

Data Storage

Vector Variable
Variable Selection by
Stepwise method

Large Scale
Database

3.1.

Quantize

逐次予測は過去に得られた予測値を利用して，更につぎの状態予測を行なう処理を繰り返し，予測を行なう方法であり，制御入力ベクトル以外のすべての入力
変数の予測が必要となる．逐次予測方法の概略図を
Fig.2 に，その手順を以下に示す．

Quantized Space

Similarity

Data retrieve in
Neighboring Quantum

Quantized
Database

Similar Data
Discard Model

Local Modeling1)

Output Estimation
Large scale database-based Online Modeling(LOM)を予測する．
2)相空間の量子化と近傍検索

( )

3)

時間 t を更新して，2)の処理を予測処理の終了まで
繰り返す．

(4)

X k = Z x ki , (i = 1,2,..., n)

ここで， Z (⋅) は量子化演算子， n は同一量子空間 X k にu(t)：Control input
vector属するデータの数とする．
続いて，量子空間 X k と X k との相似度 S ( k i , k j ) を

y(t)：Observation input
vectorj(5)k

S ( k i , k j ) = X ki − X ju (t + 1) は 予 め 任 意 の 値 を 与 え る ．更に u (t + 1) とy (t + 1) からなる x t +1 を LOM に与え y (t + 2) を予測する．

まず，入力変数ベクトル x k の値域である入力空間を量子化し，量子空間 X k を次式のように定義することで入力変数 x k の分類を行なう．

i

現在の制御入力ベクトル u (t ) と観測入力ベクトルy (t ) から構成される要求点データ x t を LOM に与え，良好に予測可能な短期間の１ステップ先の y (t + 1)

Predict. Control

Fig. 1 Schematic diagram of LOM

2.3

LOMによる逐次予測方法

Prediction
based on LOM

y(t+1)

u(t+1)∞と定義する．ただし，⋅ は∞ノルムである．このとき，Fig. 2 Outline of sequential prediction∞

要求点ベクトル x kq を含む量子空間を X k とし，要求点ベクトル x k の近傍空間を
q

q

{

}

Ω q = X p S (k q , k p ) = min
S (k q , k p )
kp
k

X ∈T

3.2.

(6)

LOMによる逐次予測システム

LOM による逐次予測システムの処理フローを Fig.3に示し，その処理手順を以下に示す．観測データの追加更新がなされた場合の処理を(1)から(4)に示す．

と定義する．ここで， T は相空間を表す．
相空間の量子化幅の決定方法はいくつかの方法が考えられる．ここでは，最も単純な一様均等分割法を用いる．

(1) 予め大規模なデータベースにプロセスから得られる観測データを蓄積する．
2.4 局所モデル(2) 大規模データベースから設定したサンプリン

グ周期に応じてデータを取得する．ここで，フィルタリングによるデータのノイズ除去を施す．

JITモデリングにおける代表的な局所モデルには重み 付 き 線 形 平 均 法 （ LWA ） や 重 み 付 き 局 所 回 帰 法（LWR）などが提案されているが，ここでは最も単純な相加平均法を紹介する．
すなわち，要求点ベクトル x kq に対する出力の推定値ベクトル y k を(3) 変数ごとに時間を遅らせた変数を生成し，
ステ

ップワイズ法によって予測変数に対して寄与率の高い変数群に絞り込む．

q

k

k

yˆ q = F ( X q ) =1∑ yk
M y k ; ( x k , y k )∈Ω q(4) 絞り込まれた変数を自動的にデータベースに

(7 )

格納する．

で算出する．ただし，M は近傍空間 Ω q に属する出力ベ
クトル y k の個数である．

予測の要求の都度行われる処理を 1.から 9.に示す．
8.で計算終了判定を行い，その後，計算終了まで 9.と4.から 8.までの処理を順に繰り返す．

28

kxi p ：近傍データベクトルの第 i 成分
1.

要求点データと予測設定情報を取得する．

2.

データベースより観測データを取得する．

3.

観測データの正規化と量子化を行なう．

4.

要求点データの正規化と量子化を行なう．

5.

量子単位での要求点の近傍データを検索し，予め設定した数だけ近傍データを取得する．

6.

得られた複数の近傍データから局所モデルを構成する．つまり，すべての観測入力ベクトルの予測値を生成する．

7.

予測の都度，構成した局所モデルは廃棄される．

8.

計算終了の判定を行なう．

9.

観測入力ベクトルの予測値と設定した制御入力ベクトルから 1 ステップ先の要求点データを新たに生成する．

Large Scale Databasef i ：第 i 成分の寄与率

3.4.

Obtain Configuration Information and Query
Obtain Data from Database

Stepwise Method

Normalization Quantization of measured data
Normalization Quantization of Query
Data Retrieve in Neighboring Quantum

Database

Local Modeling(Creating predicted value of all variables)
Discard Model
End ?

Yes
Sequential Prediction System

逐次予測に用いた局所モデル

局所モデルは，相加平均法のように得られた近傍データをすべて等価に扱うのではなく，要求点と近傍データ間の相似度に対応して，予測値に対するその近傍
データの影響度を調整し，要求点に他の近傍データより近い近傍データは影響度を大きくし，要求点からより離れている近傍データは影響度を小さくする重み付
き線形平均法を用いた．重み付線形平均法は，要求点から相似度が大きいデータも影響度の小さい近傍デー
タとして採用することができ，より多くの近傍データを利用して予測値を構成できるため，予測精度の向上に繋がると考えられる．
ここで，重み付き線形平均法（LWA）は，要求点ベk
クトル x k に対する出力の推定値ベクトル y q を相似度

START

Data Preprocessing

N ：ベクトル成分数である．
これは，要求点ベクトルの第 i 成分と近傍データベク
トルの第 i 成分間の距離に個々のプロセス変数の寄与率（F値）の平方根を重みとして乗ずることで，個々の変数間の寄与率の違いを考慮した相似度を定義している．観測データから相似度が小さい近傍データベクト
ルを伴うデータセットを順に要求点に対する過去の類
似事例データとして採用し，その類似事例データに基づいて予測値を生成する．

Creating new
Query data by
predicted valuesq

S に基づいて，重み w を

No

STOP

Fig. 3 Processing flow of Sequential Prediction Systemn⎧⎧ ⎛ S − L⎞⎫
Min⎪⎨1 − ⎜⎟
w = ⎨⎩ ⎜⎝ LMax − LMin ⎟⎠⎬⎭⎪
⎩03.3. 逐次予測における寄与率を考慮した相似度の提案
2.3節で紹介した(5)式の∞ノルムによる相似度では，予測対象に対しての寄与率（F値）の高い変数も低い変数も等価に扱われてしまう．そこで，更なる予測精度向上を図るために，プロセス変数の個々の寄与率に応じて重み付けをすることによって，プロセス変数の寄与率の違いを考慮した相似度を提案する．ここで，相似度は，要求点ベクトルと近傍データベクトルとのベ
クトル間距離である．
要求点ベクトル x kq と近傍データベクトル x k の相似

LMin ：過去データにおける距離の最小値

S ：相似度と定義して，重み付き線形平均法により予測値 ŷ kq をmkk(d > LMax )LMax ：過去データにおける距離の最大値

度を
S ( k q , k p ) = ∑ f i ⋅ xi q − xi p(9)n ：重みの影響度（大きいほど影響度が大きい）pN(d ≤ LMax )

yˆ

(8)

i =1

kq

∑w y

= i =1m∑w
i =1と定義する．
ここで，kxi ：要求点ベクトルの第 i 成分，

ki

i

(10)

i

で算出する．ただし， M は近傍空間 Ω q に属する出力ベクトル y k の個数である．

q

29

4.

LOM の逐次予測システムによる工業炉プロセスへの応用

Table

stepwise method

No.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
・・・
47

LOMによる逐次予測システムを用いて，工業炉プロセスの炉内温度Aの予測事例を示す．
4.1 工業炉プロセスの予測条件と変数選択
対象データベースを工業炉プロセスの実操業データとし，サンプリング間隔 1 分による約 2 年分のデータを利用した．
プロセスの数分単位の細かい変動ではなく，数時間
単位の大きな変動を捉えるために，プロセス値には 4
時間の移動平均処理を施し，20 分周期でデータのサン
プリングを行った．炉内温度 A の生データと移動平均法による平滑化を施した後のデータの比較図を Fig.4に示す．ここで，本論文ではグラフの温度域を基準となる温度からの偏差で表示する．Fig.4 において，平滑化を施した炉内温度 A は，数分単位の細い周期変動が取り除かれ，数時間単位の大きな変動のみとなっていることが確認できる．

T: Reference

Original data

Delay
F value
Present
342027
before 20 minute32018
before 80 minute2630
before 140 minute
2964
before 100 minute784
before 240 minute737
before 180 minute3262
before 260 minute
3314
Present
313
before 300 minute
254
・・・
・・・
before 120 minute24

1 時間後の予測結果を利用して更に先の 1 時間後を予測する処理を繰り返すことで逐次的に予測を実施することを考えたとき，1 時間後の予測が十分な精度で行わなければ逐次予測を実現することはできない．そこで，逐次予測が可能であるかを判断するために，工業炉プ
ロセスの実操業データを用いて，1 時間後の予測精度の検証を行った．要求点を無作為に選択し，炉内温度 Aの 1 時間後の予測を 500 回行い，実測値と予測値の相関を調べた．
初めに，(5)式の∞ノルムによる相似度を用いた LOM
による１時間後の予測結果による実測値と予測値の散布図を Fig.5(a)に示す．このときの炉内温度 A の予測値と実測値の相関係数が 0.8261 となり 1 時間後に関して良好に予測できていることが確認でき，逐次予測が可能であると判断できる．さらに，(8)式の提案した寄与率を考慮した相似度を用いた LOM による１時間後の予測結果による実測値と予測値の散布図を Fig.5(b)に示す．このときの炉内温度 A の予測値と実測値の相関
係数が 0.9571 となり，提案した個々のプロセス変数の寄与率の違いを考慮した相似度を用いることによって，∞ノルムによる相似度を用いたときよりも高い予測精度を得ることができた．また，このとき実用上十分な処理時間で予測処理が実施できた．

Filtering data

650
T+200
600

Temperature [℃]
Temperature [℃]Content
Temperature A
Temperature A
Temperature B
Temperature B
Temperature B
Temperature A
Temperature A
Temperature A
Temperature B
Temperature B
・・・
Controlled variable C

4.2 工業炉プロセス応用のための予測精度の評価

T+300
700

550

T+100
500

450
T
400

350
T-100
300

250
0

1 Selected variables for Temperature A after 1 hour by

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100
Time [hour]Fig. 4 The comparison diagram between the original data andthe filtering data of moving average method

データの入力変数は，5 時間まで遅れさせた変数を含む 385 変数のなかからステップワイズ法を用いて炉内温度 A に対する寄与率の高い 47 変数を選択した．選択した変数群の一部を Table.1 に示す．1 時間後の炉内温
度 A に関連する変数として，現在，20 分前の炉内温度
A，80 分前，140 分前，100 分前の炉内温度 B などの
47 変数が選択された．
さらに，局所モデルの構成に利用する近傍データ数（過去事例データ）は一定の個数だけ取得されるようにし，今回のプロセスにおいては近傍データ数を 30 個としたときに高い予測精度が得られたため，近傍デー
タを 30 個だけ取得し，(9)式と(10)式による重み付き線形平均法を用いて局所モデルを構成するようにしている．ここで，(9) 式の重みの影響度は最も高い予測精度を得た n =2 に設定した．

4.3工業炉プロセスへの逐次予測システムの応用
LOM による逐次予測システムを用いて，要求点時刻
から１時間後を予測し，その予測結果を利用してさらに１時間後を予測する処理を繰り返すという逐次予測を行った．このとき，初回の予測時のみステップワイ
ズ法によって絞り込まれた 47 変数の実際のプロセス値を与え，要求点データを構成し，2 回目以降は操作変数
に関しては実際に実施された値を与え，操作変数以外の変数に関しては LOM で予測した値を与えることによって要求点データを構成し，予測を逐次的に行なう．

30

10 時間後までの炉内温度 A を予測したときの通常のLOM による予測値，逐次予測システムによる予測値，実測値を Fig.7 に示す．このように変動の激しい箇所では，通常の LOM では十分に予測が行なわれていないことが確認できる．それに対して，逐次予測手法では 8
時間後までの傾向を再現し，実測値と予測値の傾向が類似していることがわかる．
また，本予測を実用上十分な処理時間で行なうことができた．このように LOM による逐次予測システムを用いることによって，炉内温度 A の動的な傾向を示す
ことができ，オペレータなどに有益な情報を提供できることが示唆される．

T: Reference
600
T+200

550
T+150

Actual value

500
T+100
450
T+50
T
400
T-50
350
T-100
300

ρ=0.8261

T－200
250
T-100350
T
T-200300
T-50400
250

T+100550
T+200
T+50 500
T+150
450
600
Estimated value

T: Reference
450
T+50

(a) Estimated result using similarity criterion of infinite norm
Temperature [℃]

T: Reference
600
T+200

550
T+150

Actual value

Actual value [℃]

500
T+100

T400

Estimated value by
Original LOM
Estimated value by
Sequential Prediction
Actual value

350
T-50

T-100
300

450
T+50

0

1

2

3

4

5
6
Time [hour]

7

8

9

10

400
T

Fig. 6 Actual and estimated data of Temperature A after 14

350
T-50
300
T-100

hours (Query No.1)
ρ=0.9571
T: Reference

T－200
250
T+200
T+50 500
T+100 550
T-100 350
T+150 600
250 300
450
T-200
T-50 400T
Estimated value

550
T+150

Temperature [℃]

500
T+100

(b) Estimated result using similarity criterion based on F value
Fig. 5 Correlation between Actual and estimated data of
furnace temperature ‘A’ after 1 hour by LOM

Estimated value by
Original LOM

T+50
450

Estimated value by
Sequential Prediction
Actual value

T
400
T-50
350
0

ここで，4.2 節で高い予測精度が得られた，個々のプロセス変数の寄与率の違いを考慮した相似度を用いた．
例として，要求点 No.1 を選択し，1 時間後から 10 時
間後までの炉内温度 A を予測したときの，通常の LOMによる予測値，逐次予測システムによる予測値，実測値を Fig.6 に示す．通常の LOM では数時間後の長期の予測になると，十分なプロセスの変動を予測できていないことが確認できるのに対して，逐次予測手法による予測値は実測値に近い傾向を捉えられていることが確認できる．このとき，1 時間後から 10 時間後まで，プロセスの操作量に関する変数以外は，真値の情報を与えておらず，数値シミュレータのように操作量の情報のみを新たに与えることで予測をすることができるシステムを実現した．
さらに，要求点 No.2 を選択し，同様に 1 時間後から

31

1

2

3

4

5
6
Time [hour]

7

8

9

10

Fig. 7 Actual and estimated data of Temperature A after 14hours (Query No.2)

5.

結言

本論文では LOM においてまだ報告されていない，
LOM による過去の予測値を利用して逐次的に 1 ステッ
プ先の予測処理を繰り返し，プロセスの将来の変動を予測する逐次予測システムを構築した．さらに予測変数に対するプロセス変数の寄与率を考慮した相似度を提案することによって，炉内のプロセス変数の予測精度向上を実現した．
本システムを工業炉プロセスの実データに適用し，システムの有効性を検証した結果，工業炉プロセスの［著

炉内温度の予測値と実測値の挙動が類似した結果を示し，予測が良好に行われることを確認した．また，実用上十分な処理速度で予測が可能であった．
現在の操業データと将来の操作量データがあれば，将来のプロセス変数の変動を予測することができ，数値シミュレータのように取り扱うことができる．そのため，工業炉プロセスなどにおいて，本システムを用いることにより，事前に将来の数時間先の複数の操業パターンを検討でき，オペレータや技術者などに有益な情報が提供できることが示唆される．

小

川

雅

俊

者

紹

介］

（正会員）

2005 年早稲田大学大学院情報生産システム研
究科 情報生産システム工学専攻修士課程修了．2008 年，同博士後期課程修了．博士（工学）．2007 年より早稲田大学情報生産システ
ム研究センター研究助手，現在に至る．工業
炉，自動車エンジンなどのプロセスのモデリ
ング，シミュレーション・制御技術の研究に従事．電気学会，システム制御情報学会，日本鉄鋼協会などの会員．

〔参 考 文 献〕

葉1) Stenman， A.， Gustafsson， F. and Ljung， L.: “Just In Time
Models For Dynamical Systems”， Proc. 35th Conf. Decision
and Control，1115/1120 (1996)
2) 牛田，木村: “Just-In-Time モデリング技術を用いた非線形システムの同定と制御”， 計測と制御， 44， 2， 102/106(2005)
3) Bontempi，G.， Bersini， H. and Birattari， M.: “The local
paradigm for modeling and control from neuro-fuzzy to lazylearning， Fuzzy Sets and Systems”， 121， 1， 59/72 (2001)
4) Inoue， D. and Yamamoto， S.: “An Operation Support
System based on Database-Driven On-Demand Predictive
Control”， Proc. SICE Annual Conf.， 2024/2027 (2004)
5) 伊藤，松崎，大貝，大館，内田，斉藤，佐々木：”高炉操業における大規模データベースオンラインモデリング”，
鉄と鋼， 90， 11， 59/66 (2004)
6) Ito， M.， Matsuzaki， S.， Odate， N.， Uchida， K.，
Ogai， H. and Akizuki， K.: “Large scale database Online
Modeling for Blast Furnace”， Proc. 2004 IEEE CCA，
906/911 (2004)
7) Ito， M.， Matsuzaki， S.， Ogai， H.， Mori， K， Uchida，K.， Saito， S.， and Sasaki， N.: “Application of Large scale
database-based Online Modeling of Blast Furnace operation”，
Proc. 16th IFAC World Congress， Prague CD-ROM (2005)8) 内田，大貝，伊藤: “大規模データベースオンラインモデ
リング-高炉への適用-”，計測と制御，44， 2, 107/111(2005)
9) 小川，田島，大貝，立野，伊藤，松崎，内田: “大規模データベースオンラインモデリングのクロスプラットフォ
ームシステムの開発と高速化” 日本設備管理学会誌 19,
1, 1/8（2007）
10) 立野，柘植，松山:“大量の運転データを含むデータベースを利用した動的モデリング法の開発”電子情報通信学会（信学技報）, 102, 383, 19/24 (2002)

32

怡

君

（正会員）

2005 年早稲田大学大学院情報生産システム研究科 情報生産システム工学専攻修士課程修了．2008 年，同博士後期課程修了．博士（工学）．2008 年より早稲田大学情報生産システ
ム研究センター助手，現在に至る．微生物による廃棄物処理プロセスのモデリングとシミュレーション・制御技術の研究に従事．電気学会，防菌防黴の会員．
大

貝

晴

俊

（正会員）

1974 年早稲田大学理工学部電気工学科卒業．
76 年東京工業大学大学院理工学研究科修士課
程修了．同年，新日本製鐵（株）入社．鉄鋼
プロセス制御の開発に従事．2003 年より早稲田大学大学院情報生産システム研究科教授．
博士（工学），プロセス制御，プロセスモデ
リング，シミュレーション技術などの研究に従事．電気学会，システム制御情報学会，人工知能学会，日本鉄鋼協会などの会員．
立

野

繁

之

（正会員）

2003 年早稲田大学大学院情報生産システム研究科准教授．博士（工学）．
内

田

健

康

（正会員）

1971 年早稲田大学理工学部電気工学科卒業．
76 年早稲田大学大学院理工学研究科 博士課
程修了．工学博士．83 年より早稲田大学教授（現在，電気・情報生命工学科）．制御系の情報構造，ロバスト制御および最適化制御の理論と応用，生物における制御問題などの研究に従事．電気学会，システム制御情報学会，
日本鉄鋼協会，IEEE などの会員．