hpprc/llmjp-kaken huggingface dataset:
心筋細胞・細胞外基質間相互作用に着目した心筋症メカニズムの解明

ヒト心筋症のモデル動物である遺伝性心筋症ハムスターBIO-14.6を用いて心筋細胞・細胞外基質間接着分子であるインテグリンとインテグリンを介したシグナル伝達に関与するfocal adhesion kinase(FAK)およびインテグリンのリガンドである細胞外基質のラミニンおよび基底膜成分のIV型コラーゲン、パールカンの発現量について免疫組織学的および生化学的に検討し、細胞・細胞外基質間の相互作用が心筋症の進展過程(特に心肥大、心機能不全)に関与していることを明らかにする目的で研究を行った。1、ラミニン、IV型コラーゲン、パールカンの変化について免疫組織学的手法により経時的に検討した結果、ラミニンについては変化を認めなかった。IV型コラーゲンは、生後30日,120日、210日では健常ハムスターと比較して有意な変化は見られなかったが、生後310日の心不全期では有意な減少が見られた。パールカンは、生後120日の線維化期、生後210日の心肥大期において心筋細胞間質や心筋細胞内のT細管部分に増加を認めた。さらに、生後310日の心不全期においては心筋細胞間質の増加と心筋細胞内の異常な沈着が見られた。2、ウエスタンブロット法を用いて心筋症ハムスターにおけるインテグリン、FAK、リン酸化FAKのタンパク質の発現量について検討した結果、FAKは経時的に減少傾向が認められたがインテグリンとリン酸化FAKにおいては有意な変化を認めなかった。ヒト心筋症のモデル動物である遺伝性心筋症ハムスターBIO-14.6を用いて心筋細胞・細胞外基質間接着分子である∂-ディストログリカン、β-ディストログリカンについて免疫組織学的および生化学的に検討し、細胞・細胞外基質間接着分子が心筋症の発症と進展に関与していることを示す目的で研究を行った。1、光学顕微鏡により形態学的に心筋症ハムスター心筋組織を検討した結果、生後30日では変化を認めなかったが生後120日より心筋細胞肥大と心筋線維化が認められ、生後210日、310日ではさらにこの変化が著明となった。また、肉眼的に生後310日では高度の左心室腔の拡大が見られ不全状態が観察された。2、∂-ディストログリカン、β-ディストログリカンの変化について免疫組織学的手法により経時的に検討した結果、β-ディストログリカンについては変化を認めなかった。∂-ディストログリカンは、生後30日では健常ハムスターと比較して有意な変化は見られなかったが生後120日では有意な減少が見られ、生後210日、310日ではほとんど心筋細胞で著明な∂-ディストログリカンの消失が観察された。3、ウエスタンブロット法を用いて∂-ディストログリカン、β-ディストログリカンのタンパク質の発現量について検討した結果、免疫組織学的検討と同様にβ-ディストログリカンについては変化を認めなかったが、∂-ディストログリカンでは生後120日より有意な発現量の減少が認められ、生後210日、310日では著明な消失を認めた。
深層学習の諸技術を応用したデータ駆動型制御系設計

本研究では、近年飛躍的に進展した深層学習の諸技術をデータ駆動型制御系設計法に適用し、不感帯やヒステリシスなどのさまざまな非線形性を有する制御対象に対して、統一的に良好な制御性能を与えるニューラルネットワークによる制御器、および補償器を構成する方法の開発を行う。また、通常制御系を設計する際には、設計者の試行錯誤による各種設定が必要であるが、この設定作業を深層学習、およびニューラルネットワークの諸技術を用いて低減させる方法を検討する。本年度は、まずニューラルネットワークに基づいて、非線形要素をもつ制御対象の応答を予測する、いわゆる応答予測法を開発した。データ駆動制御の一種であるFRIT(Fictitious Reference Iteartive Tuning)による応答予測法を類似の手法であるVRFT (Virtual Reference Feedback Tuning)による応答予測法に改変するとともに、不感帯、ヒステリシスなどの非線形要素に対応するため、ニューラルネットワークを適用した。本成果を第27回計測自動制御学会中国支部学術講演会において発表した。さらに、データ駆動型制御であるFRITにおいて、設計者が参照モデルの設定に要する試行錯誤の労力を軽減させることを目的として、強化学習を導入した制御器パラメータ自動調整法を開発した。この方法はFRIT自体の反復実行を必要とするが、先に開発した応答予測法を組み入れることによって、1回のみの実験による入出力データから制御器パラメータを調整するFRITの利点を引き継ぐことを可能にしている。この成果を第61回自動制御連合講演会、および第6回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウムにおいて発表した。研究期間の2年目である本年度は、ニューラルネットワークによる応答予測法、および強化学習による制御器パラメータ自動調整法について検討を行った。個々の問題点の整理を行い、改善策や今後の展望が見えてきており、研究はおおむね順調に進展しているといえる。本年度の研究結果に基づいて、強化学習によるデータ駆動型制御系設計法の制御性能、および汎用性の向上を検討し、より実用的な制御系設計法の実現を目指す。また、制御技術者の技術継承、技術移転を目的として、制御性能を評価するモデルをニューラルネットワークに基づいて実現する方法を検討する。本年度は、まず非線形補償器をニューラルネットワークによって構成し、補償器パラメータ(ニューラルネットワークのパラメータ)をデータ駆動制御の一種であるVRFT (Virtual Reference Feedback Tuning)によって調整する方法を開発した。そして非線形性をもつシステムとしてドローンを対象として実験検証を行い、PID制御のみではなく、非線形補償器の同時調整によって、制御性能が向上することを確認した。本成果を第60回自動制御連合講演会において発表した。さらに、ニューラルネットワークの中でも長期の記憶の取り扱いに優れていることが知られているLSTM (Long Short-Term Memory)を、むだ時間をもつ動的システムの補償器として用いる制御系の構成を提案し、これをVRFTによって調整する方法を検討した。その結果、本補償器は不感帯やヒステリシスなどの非線形性だけでなく、むだ時間に対しても、従来型の再帰型ニューラルネットワークに比べて十分な制御性能をもつことを確認した。この成果を第26回計測自動制御学会中国支部学術講演会、および第5回計測自動制御学会制御部門マルチシンポジウムにおいて発表した。研究期間の初年度である本年度は、深層学習の諸技術によるデータ駆動型制御系設計法の開発に向けて、その基礎的な方法論について検討を行った。問題点の整理を行い、今後の発展につながる解決策の道筋が見えてきており、研究はおおむね順調に進展しているといえる。

研究期間の2年目である本年度は、ニューラルネットワークによる応答予測法、および強化学習による制御器パラメータ自動調整法について検討を行った。個々の問題点の整理を行い、改善策や今後の展望が見えてきており、研究はおおむね順調に進展しているといえる。本年度の研究結果に基づいて、データ駆動型制御系設計法に適したニューラルネットワーク構造や汎化性(ロバスト性)の向上方法を検討する。また、強化学習と深層学習を組み合わせた深層強化学習によるデータ駆動型制御系設計法の開発を推進し、より実用的な制御系設計法の実現を目指す。本年度の研究結果に基づいて、強化学習によるデータ駆動型制御系設計法の制御性能、および汎用性の向上を検討し、より実用的な制御系設計法の実現を目指す。また、制御技術者の技術継承、技術移転を目的として、制御性能を評価するモデルをニューラルネットワークに基づいて実現する方法を検討する。高性能GPUで構成される計算機システムの購入前の事前検討にやや時間を要したため、次年度使用額が生じた。検討結果に基づいて、計算機システムの購入とともに、シミュレーション用ソフトウェアや実験検証用システムの購入も適宜行う予定である。高性能GPUで構成される計算機システムを複数台、段階的に導入した方が今後の研究にとって効果的との判断から、今年度の経費の一部を次年度分の計算機システムの導入費用として充当することとした。次年度は、計算機システムの購入とともに、シミュレーション用ソフトウェアや実験検証用システムの購入も適宜行う予定である。
確率的処理を活用した屋外での低演算量高精度シルエット抽出とその追跡

本プロジェクトは電池駆動のロボットやモバイル端末等に視覚を与えるためのもので、従来のものと比べると演算量で1ケタ以上少なく、かつ、安定性を増すアルゴリズムとして開発できた。視覚を与えるにはカメラからの映像から安定した物体の形(以降シルエット)を抽出する必要がある。このためには動くものを抽出する前景分離に対して画像強調と影除去法が必要である。画像強調では従来の目の反応を画像の一般的性質を用いた近似解とすることで演算量削減を実現した。また、影除去では従来の概念と異なる空間スペクトルを用いた除去法を提案し目標を下回る演算量で実現した。この結果として得られたシルエットで歩容解析も行い、好ましい結果が得られた。また、前景分離LSIをFPGAにより150mW、ASIC設計で30mWの消費電力で実現できることを示した。計画では暗部での画像強調法と確率的前景分離の手法で輪郭精度を上げることを狙った。先に提案した方式の性能を落とすことなく20%程度まで演算量を減らすことが目標であった。先に提案した方式で従来例の1/10000程度の演算量削減を実現したが、これを周波数領域モデルによる前景分離手法の特徴を活用して性能を落とさずに20%程度に減らすことを目標であった。周波数変換ブロックと前景ブロックの整合を取ることで平均4.8%、常時9.3%を実現し性能は落ちていない。演算量を0.5%に落とした輪郭抽出も試みたが、暗い部分での前景は取れたものの直交変換基底の性質を用いた輪郭抽出は良くなったものの、あまり芳しくない結果であった。平成23年度の課題である影消去の演算量削減にも周波数領域の性質を用いて挑戦した。色空間を用いたものであるため、現状では前景分離部が3倍の演算量になっているものの、陰除去も周波数領域処理を行う部分は1/100程度にまで削減できた。色空間をHSVに切り替えることでよい結果を得ることができたが、最近フラットな背景の場合に問題があることを発見し、この課題は平成23年度に引き継ぐ。ロボットの目として活用し、屋外での歩行者認識を行わせるには、影が最大の問題であるためである。この技術を完成させるためLSI化を目指したアプローチも推進した。FPGA開発ツールの整備の一環として、前述の画像強調を例にしてソフトウェア・ハードウェア協調設計手法を確立[4]させた。シルエット抽出では前景分離で発生する影を除去する必要があり、これを従来の画素ベースとは異なり変換領域の確率的な特性を活用することで従来法の1%未満で実現する方法を確立し、国際学会ICASSP2011で発表した。その後、室内で実験を行なうと影除去がうまく働かないことがあることを検出して、その対応に苦心した。しかし、この問題もICASSP-2011と変わらない程度の演算で実現する方法を確認した。これは平成24年度には論文化する予定である。この間、シルエット抽出の前段階となる前景分離ハードウェアの設計方式の検討を行い、空間変換処理と時間処理の混在する方式で、処理方法を変更する部分をバッファメモリなしに実行するAddress Free/Pixel Flowアプローチを導入し、その結果を本年3月(平成23年度)に行われたICASSP2012で発表した。ソフトウェア制御のマルチプロセッサ方式をFPGAで実現するアプローチをとったため、開発ツールも自作となり、本年3月に行われた国際学会SASIMIにてプロセッサ開発とは明確に述べていないが基本方式を提案した。このFPGAは時分割で演算回路を多重使用でき、内部メモリを排除し、かつ、固定小数点演算で良いため、アルゴリズム上の演算量は8 Giga Operation per Secondであるが150mWの消費電力で良い。ASIC化すると30mWとモバイル端末に搭載可能である。一方、シルエットからの歩容認識も検討を進め、従来から注目していたアフィン不変モーメントのアプローチと、精度が高いことが期待される隠れマルコフモデル法を屋外環境で行なった既開発のシルエット抽出法で行なった。実験結果としては、前者の性能は後者の性能よりはるかに高いことが分かったが、これは屋外撮影に起因するシルエットの輪郭部精度が問題であることが分かった。つまり、隠れマルコフモデルではフレームごとの輪郭の影響が敏感に反応するためである。この輪郭部の精度を向上させることが平成24年度の課題である。本年度の目標は、ロボット等の電池駆動モバイル端末に視覚を与えるために画像強調、前掲分離、影除去によるシルエット抽出を従来の1桁少ない演算量で行い、歩容解析性能を評価する。同時に前景分離LSI化の実装を行い、低演算量からくる低消費電力を検証して本プロジェクトを締めくくる。

すでに、シルエット抽出の構成要素である画像強調、前掲分離、影除去の単体に関しては、前年度までで目途が立っていたが、総合性能では屋内利用時に顕著となる問題を解決した。原因は影除去を従来のHSV色空間の特性を利用した処理に代わり、変換スペクトルを活用することによる。模様のない廊下を単色のTシャツを着て歩く人はスペクトル成分が弱く、シルエットの多くの部分が影と誤判定される。この問題は画像強調用平均値信号と前景分入力信号を輝度から各々RGB成分の最大値信号とRGB成分の平均値信号に変えることで安定して解決でき、従来方式より性能が高いことも示せた。また、このシルエットを用いた歩容解析に活用して、良い結果を得た。さらに電池駆動用LSIアーキテクチャでは、前景分離LSIを対象にストリーミング処理の活用によるプログラマブルプロセッサを前年度末に導出したが、このLSIを完動させることに取り組んだ。このため、これまでに開発したソフトウェア/ハードウェアシミュレータをプロセッサ向きに修正し、FPGAで150mWの消費電力を実現した。フルASICでは1/5まで電力消費を軽減できるので30mW程度になる。以上の成果は、シルエット抽出に関して電子情報通信学会論文誌に掲載でき、歩容解析とシミュレータに関しては国際会議で発表し、LSIの詳細は国内学会で発表した。また、以上の結果で3年間の目標を成功裏に終わらせることができた。影除去は思わぬ落とし穴にはまったが、改良方式は従来法の1%以下で実現できる方式を確立できた。この論文誌発表が遅れていることは残念であるが平成24年度中には実行したい。ハードウェア化も新設計法を確立でき、国際学会で発表できた。さらに、歩容認識の問題点も理解できた。このため論文誌投稿が遅れているものの、進捗状況は進んでいると考える。24年度が最終年度であるため、記入しない。平成23年度に成果を挙げたものの、国際学会での発表止まりであった影除去とハードウェアの論文誌投稿を行うことがまず第1目標である。その後シルエットの輪郭精度の向上をすすめ、現在96%より少し高い認識率を99%程度まで上げる(ただし、携帯端末応用を考えているので10名程度の友人を対象にしている)。また、ベースとなる前景分離は、固定カメラかパン・チルトカメラを想定していたが、平成23年度に試みた前進カメラでの前景分離も可能性が高まっており、こちらの方も進める。演算量が極端に少ないため、ロボットやスマートフォンにも搭載可能で、屋外でのコンテンツ理解への基本技術として道を開きたい。
ウイルスとその受容体の相互認識機構の解明と獣医学での応用

マウス肝炎ウイルス(MHV)感染では、S蛋白が細胞表面の受容体と結合し細胞内へと侵入する。可溶性MHV受容体(soMHVR)は、細胞表面の受容体同様S蛋白と結合し、ウイルスを中和する。平成13年度は、我々はsoMHVRと結合したMHVが、受容体を持たない細胞への感染性を獲得すること見い出した。即ち、ウイルスの受容体結合、細胞侵入など感染初期の動態のcell-free系で解析を可能にした。今後この系を用いて、MHVの感染機構が分子レベルでの詳細な解明を行い、得られた情報を元に抗ウイルス戦略の確立を目指したい。マウス内在性レトロウイルスFv-4rは、受容体結合蛋白envを発現することにより、宿主がある種のレトロウイルスに感染するのを阻止している。今年度はFv-4rに近縁なウイルス群についてウイルス学的性格や核酸配列を明らかにし、このウイルス群の起源を推察した。また、マウスの実験系で、Fv-4r envを組み込んだレトロウイルスベクターを骨髄細胞に感染させ、レトロウイルス性白血病の発症を抑制することに成功した。鶏の強毒インフルエンザウイルスの起源は水禽由来の弱毒ウイルスである。我々は、その弱毒ウイルスを鶏で継代することにより、鶏に対して致死率100%の強毒変異株を得た。この一連の継代株の遺伝子を解析することにより、継代に伴いHA蛋白開列部位のアミノ酸置換による開裂能の変化が病原性獲得に極めて重要であることが判明した。更に現在は、レセプター特異性の変化を含めた本ウイルスの鶏への適応機序について解析を進めている。ウシヘルペスウイルス1のgB糖蛋白に対する単クローン抗体で選択されたescape mutantは小プラークを形成した。mutantのgB糖蛋白はN末端のアミノ酸が変異していたことから、中和抗原決定基はN末端にあること、またこの部位はcell-to-cell感染に関与することが明かとなった。平成11年度は、異なるウイルスの受容体に関する研究、及びウイルスとその受容体の相互作用について研究を行った。マウス肝炎ウイルス(MHV)の受容体は細胞接着分子のBgp1及びBgp2であるが、これらの分子を持たない細胞にもMHV感染細胞から感染が伝播すること(Bgp非依存性感染)が報告されている。本研究では、いくつかのMHV株のBgp非依存性感染を調べた所、効率よく感染する株と全く感染しない株が存在することが明かとなった。更に、この感染にはウイルス受容体結合蛋白が主要な役割を果たしていることも明らかにされた。また、内在性マウス白血病ウイルス(MuLV)とその受容体との相互作用に関する本年度の研究から、以下の事が明らかにされた。MuLVのエンベロープ蛋白と非常に類似性の高い蛋白で、マウスのMuLV抵抗性を担うFv-4^rにコードされた蛋白は、MuLV受容体に結合後、構造変化を起こす事が観察され、この現象はMuLVのみならずhuman immunodeficiency virus,simian immunodeficiency virusなど他のretrovirusでも認められることから、ウイルス感染初期の非常に重要な出来事である可能性が示唆された。海生動物から分離したインフルエンザウイルス(IFV)の受容体特異性を検討した所、これらの動物の肺に存在する受容体に特異的に結合する事が判明した。このことは、IFVの宿主特異性はその受容体レベルで決定される事を示唆している。平成12年度には以下の事が明らかにされた。

マウス肝炎ウイルス(MHV)の可溶性受容体抵抗性(srr)変異株は、MHV高親和性受容体(MHVR1)発現細胞では親株同様に効率良く感染するが、MHV低親和性受容体(MHVR2)発現細胞では親株と比べ感染効率が低い。解析の結果、srr変異株のスパイク(S)蛋白は親株と同程度のMHVR2結合性を示したが、親株S蛋白と異なり、MHVR2発現細胞の細胞膜融合を促進する能力が低い事が判明した。即ち、srr変異株のMHVR2発現細胞での感染性の低下は、srr変異株のMHVR2への結合力の低下では無く、その後引き続いて起こる細胞侵入の段階での障害に因る事が強く示唆された。この事は、MHV受容体はMHVとの結合のみならず、ウイルスの侵入過程にも多大な影響を持つ事を示唆している。昨年度、池田はマウスレトロウイルスのウイルス膜蛋白の研究から、ウイルスの細胞侵入には受容体結合後の膜蛋白の構造変化が重要である事を指摘した。MHVでもS蛋白に同様の構造変化が必要なのか、今後MHVR2結合とS蛋白の構造変化について解析を行いたい。また、srrS蛋白のアミノ酸配列の解析から、MHVR2発現細胞でのウイルス-細胞膜融合に重要なS蛋白領域も明らかにされた。一方、インフルエンザウイルス感染では、各種動物細胞を用いて解析した結果、その宿主領域の決定には、各々の動物細胞表面で発現されているシアル酸が重要な役割を果たしている事が明らかにされた。また、マウスレトロウイルス受容体に関しては、マウスレトロウイルスの膜蛋白を用いてその受容体の体内分布を解析した結果、血液幹細胞で高率に発現されている事が明らかにされた。平成13年度は以下のことを明らかにした。MHVはS蛋白が細胞表面の受容体と結合し細胞内へと侵入する。可溶性MHV受容体(soMHVR)は細胞表面の受容体同様S蛋白と結合し、ウイルスを中和する。今回我々は、soMHVRと結合したMHVが受容体を持たない細胞への感染性を獲得することを見い出した。これはウイルスと受容体の結合、ウイルスの細胞侵入性の獲得などウイルス感染初期の動態がcell-free系で解析可能となったことを示している。この系は、MHV感染機構が分子レベルで詳しく解明される基盤を確立した(田口文広)。マウスの内在性レトロウイルスFν-4'は、その受容体結合蛋白envを発現することによって、宿主がある種のレトロウィルスに感染するのを阻止している。Fν-4'に近縁なウイルス群についてウイルス学的性格や核酸配列を明らかにし、このウイルス群の起源を推察した。また、マウスの実験系で、Fν-4' envを組み込んだレトロウイルスペクターを骨髄細胞に感染させ、レトロウイルス性白血病の発症を抑制することに成功した(池田秀利)。鶏の強毒インフルエンザウイルスの起源は水禽由来弱毒ウイルスである。我々はその弱毒ウイルスを鶏で継代することにより、鶏に対して致死率100%の強毒変異株を得た。この一連の継代株の遺伝子を解析することにより、「継代に伴ったHA蛋白開裂部位のアミノ酸置換による開裂能の変化」という本ウイルスの病原性獲得機序が明らかとなった。現在はレセプター特異性の変化を含めた本ウイルスの鶏への適応機序のさらなる解析を進めている(伊藤壽啓)。ウシヘルペスウイルス1のgB
行列多項式の因数分解とその偏微分方程式への応用

エルミート行列係数の2次多項式のうちで,実軸上で半正定置かつ最高次の係数が正定置であるとなるものは「対称な」因数分解を許す.その「因数」を詳しく解析することのより,以下の結果を得た.3以外の結果については近々論文にまとめ欧文紙に投稿する予定である.1.偏微分方程式への応用.(1)ベクトル値関数に対するPoincare型不等式の成立条件(必要条件,ある場合には必要十分条件)を明らかにした.(2)弾性体方程式に対する亜音速Rayleigh波の存在原理及びその存在個数を,行列多項式の因数分解の立場から明らかにした.(3)弾性体方程式に対する基本解(空間次元が2,3の場合)を上述の「因数」を用いて表現した.2.上の行列2次多項式を平面上の行列係数双線型形式とみなしたとき,「因数」を用いて表現されるある種の行列は,平面の回転に関して不変となることがわかった.これは,1(3)を得るために本質的である.3.行列2次多項式が(半)正定置でなくても,ある場合には,上述の対称な因数分解を許すことがわかった.これは圧電物質の方程式に応用可能である.どのような場合に対称な因数分解が許されるかをはっきりさせることは今後の課題である.エルミート行列係数の2次多項式のうちで,実軸上で半正定置かつ最高次の係数が正定置であるとなるものは「対称な」因数分解を許す.その「因数」を詳しく解析することのより,以下の結果を得た.3以外の結果については近々論文にまとめ欧文紙に投稿する予定である.1.偏微分方程式への応用.(1)ベクトル値関数に対するPoincare型不等式の成立条件(必要条件,ある場合には必要十分条件)を明らかにした.(2)弾性体方程式に対する亜音速Rayleigh波の存在原理及びその存在個数を,行列多項式の因数分解の立場から明らかにした.(3)弾性体方程式に対する基本解(空間次元が2,3の場合)を上述の「因数」を用いて表現した.2.上の行列2次多項式を平面上の行列係数双線型形式とみなしたとき,「因数」を用いて表現されるある種の行列は,平面の回転に関して不変となることがわかった.これは,1(3)を得るために本質的である.3.行列2次多項式が(半)正定置でなくても,ある場合には,上述の対称な因数分解を許すことがわかった.これは圧電物質の方程式に応用可能である.どのような場合に対称な因数分解が許されるかをはっきりさせることは今後の課題である.
自然光景下における視線移動と視覚的物体認識ダイナミクスの統合的研究

本年度では、前年度までの課題を継続しつつ、課題2の後半であるシーン画像の特徴量と注視の関係の解析に注力した。またこれと並行し、課題3の脳活動計測実験を開始した。この目標達成のために、以下の項目を実施した。(1)注視順序に関連する画像特徴量の同定:前年度までの解析結果で得られた注視順序傾向と、画像特徴量の関係性を解析した。画像特徴量としては、注視頻度と強く相関することが知られているsaliencyに加え、深層ニューラルネットワークによって抽出した階層的画像特徴量も用いた。高次画像特徴量を画像ピクセル空間中で評価するため、深層ニューラルネットワークの階層性を逆にたどる手法のひとつであるsmoothGradを用いて、高次画像特徴量の空間分布を可視化する技術も開発した。(2)視覚刺激に対するヒト脳磁場および機能的磁気共鳴画像の並行計測実験の実施:シーン画像を観察した際の脳活動計測の前に、物体画像に対する脳活動計測および解析の再現性の確認が必要な状況となったため、これを先んじて実施した。物体画像に対する脳活動計測は脳磁場(MEG)計測装置を用いて実施し、それと並行して、同様の画像に対する脳活動を機能的磁気共鳴画像(fMRI)計測装置を用いて同じく計測する実験を行った。(3)視覚刺激画像に対するヒト脳磁場信号源推定解析の実施:項目(2)で計測したMEG信号とfMRI信号を組み合わせることにより、高時空間分解能で、物体画像観察時のヒト大脳皮質上神経電流分布を求めた。求めた神経電流分布の精度評価を行い、神経電流分布における画像情報表現解析に着手した。研究開始当初に予定していた本年度の目標は概ね達成され、注視順序傾向と画像特徴量の関連性に関する興味深い結果が得られ始めている。またこれらの結果を踏まえ、脳活動計測実験も開始できている。しかし、シーン画像あるいは複数物体を含む画像に対する脳活動計測は今後の実施が必要な状況であり、計画より遅れが出ている部分もある。こうした状況を総合的に踏まえ、「(2)おおむね順調に進展している」の評価が妥当であると考える。今後は、これまで着した研究課題を継続しつつ、開発した手法ならびに得られた知見に基づきながら、脳活動計測実験におけるデータ収集と解析に本格的に着手する。この目標達成のために、以下の項目を順次実施する。(1)注視順序に関連する画像特徴量の同定:前年度までに開発してきた画像特徴量と注視頻度ならびに注視順序傾向との関係性に関する知見の普遍性を検討するために、異なる深層ニューラルネットワークを複数用いて前年度までと同様の解析を行い、結果を比較する。階層クラスタリングなど教師なし学習の方法を応用し、注視順序傾向が何種類のサブグループに分類可能かを調べる。(2)シーン画像に対するヒト脳磁場および機能的磁気共鳴画像の並行計測実験および脳活動信号源解析の実施:同様のシーン画像に対する脳磁場信号と機能的磁気共鳴画像信号を計測し、それぞれをベイズ統計的に組み合わせた手法により、シーン画像観察時の脳活動信号源推定を行う。(3)シーン中に含まれる物体カテゴリ情報の抽出:項目(2)で推定された脳活動源信号の時間変化波形から、シーン中に含まれる物体カテゴリの予測可能性を定量評価する。また、その結果に基づき、ある物体カテゴリの情報がいつ脳活動に表現されるのかを調べる。本年度は、シーン画像観察時のヒト眼球運動計測実験を中心的に実施しつつ、シーン画像の特徴量解析を行った。この目標達成のため、以下の項目を中心的に実施した。(1)シーン画像データベースを用いた実験設計:実験に用いるシーン画像を、大規模シーン画像データベースから選定した。画像データベースとしてはLabelMeデータベース(Russell et al., IJCV, 2007)を用いることを検討していたが、シーン画像中に写り込んでいる物体カテゴリの種類の数を大きくとる目的において必ずしも適切でない可能性が懸念されたので、新たに他の画像データベースを複数組み合わせて使うことで、この問題の解消を図った。また、被験者に課すタスクの種類の影響を考慮するため、自由観察課題と再認課題の双方を実施し、得られた結果を比較した。(2)シーン画像に対する視線解析:眼球運動の計測実験を、赤外線を用いた眼球の画像計測によって実施した。全画像に対する注視順序のデータを統合し、注視順序傾向を定量化した。さらに、この傾向の類似性を多変量解析の手法を用いることで解析した。(3)シーン画像からの画像特徴量抽出:注視順序傾向と画像特徴量との関係を、(1)で設計した新しい実験設計のもとで検証した。画像特徴量としては、眼球運動に関する従来研究でよく用いられるsaliencyに代表される低次特徴量に加え、(1)で選定したシーン画像から抽出した高次画像特徴量も解析対象とした。研究開始当初に予定していた本年度の目標は概ね達成され、注視順序傾向に関する興味深い結果が得られ始めている。これらの結果の再現性を確認でき次第、本研究課題の最初の投稿論文として公刊する目処も立ちつつある。以上の状況を踏まえ、「(1)当初の計画以上に進展している」の評価が妥当であると考える。

画像特徴量としては、注視頻度と強く相関することが知られているsaliencyに加え、深層ニューラルネットワークによって抽出した階層的画像特徴量も用いた。高次画像特徴量を画像ピクセル空間中で評価するため、深層ニューラルネットワークの階層性を逆にたどる手法のひとつであるsmoothGradを用いて、高次画像特徴量の空間分布を可視化する技術も開発した。(2)視覚刺激に対するヒト脳磁場および機能的磁気共鳴画像の並行計測実験の実施:シーン画像を観察した際の脳活動計測の前に、物体画像に対する脳活動計測および解析の再現性の確認が必要な状況となったため、これを先んじて実施した。物体画像に対する脳活動計測は脳磁場(MEG)計測装置を用いて実施し、それと並行して、同様の画像に対する脳活動を機能的磁気共鳴画像(fMRI)計測装置を用いて同じく計測する実験を行った。(3)視覚刺激画像に対するヒト脳磁場信号源推定解析の実施:項目(2)で計測したMEG信号とfMRI信号を組み合わせることにより、高時空間分解能で、物体画像観察時のヒト大脳皮質上神経電流分布を求めた。求めた神経電流分布の精度評価を行い、神経電流分布における画像情報表現解析に着手した。研究開始当初に予定していた本年度の目標は概ね達成され、注視順序傾向と画像特徴量の関連性に関する興味深い結果が得られ始めている。またこれらの結果を踏まえ、脳活動計測実験も開始できている。しかし、シーン画像あるいは複数物体を含む画像に対する脳活動計測は今後の実施が必要な状況であり、計画より遅れが出ている部分もある。こうした状況を総合的に踏まえ、「(2)おおむね順調に進展している」の評価が妥当であると考える。今後は、これまで着した研究課題を継続しつつ、開発した手法ならびに得られた知見に基づきながら、シーン画像の特徴量と注視順序傾向の関係性の解析に順次移行する。またシーン画像観察時の脳活動解析にも着手する。この目標達成のために、以下の項目を順次実施する。(1)注視順序に関連する画像特徴量の同定:注視順序と画像特徴量のあいだに有意な関係性があるのかどうかを、古典的な分散分析の方法に加え、多変量解析の方法を用いて検証する。(2)シーン画像に対するヒト脳磁場(MEG)および機能的磁気共鳴画像(fMRI)の並行計測実験の実施:これまで行動実験に用いたのと同様のシーン画像を観察した際の脳活動をMEGおよびfMRIを用いて計測する実験に着手開始する。特に、MEG計測実験と光学的眼球運動装置の併用について、技術的検討を加え、可能であればこれらを併用する新しい実験系を設計する。(3)シーン画像に対するヒト脳磁場信号源推定解析の実施:(2)で計測したMEG信号とfMRI信号を組み合わせることにより、高時空間分解能で、シーン画像観察時のヒト大脳皮質上神経電流分布を求める。求めた神経電流分布の精度評価を行い、神経電流分布における画像情報表現解析のための準備を進める。今後は、これまで着した研究課題を継続しつつ、開発した手法ならびに得られた知見に基づきながら、脳活動計測実験におけるデータ収集と解析に本格的に着手する。
透視技術の利用による機能性コンクリートの検査・健全度診断用物性学的評価手法の開発

コンクリートは主幹建設材料として様々な構造物に利用されてきた。中には長年の利用によりひび割れや変質が顕在化して、安全性が不安視される構造物も存在する。このため維持管理により傷みの激しいコンクリートを的確に見つけ出し、対策を施すことが肝要である。そこで、コンクリート分野では未開発の透視技術に着目して、簡単にコンクリート内部のひび割れや欠陥が合理的に判定可能であるかを研究した。その結果、X線CT法は有用な可視化手法であり、ひび割れの立体画像の取得とその幅が数十μm程度まで検出可能であることを明らかにした。コンクリート構造物は様々な原因によりひび割れが生じることがあり、ひび割れを有する構造物では,構造物の美観の低下に加え,ひび割れから塩分が侵入することで生じる塩害を生じる問題,ひび割れから二酸化炭素が侵入して生じる中性化,ひび割れがコンクリート中の鋼材の腐食速度に影響を及ぼすなど様々な問題が生じる。コンクリートの物質移動性において,内部に発生したひび割れの形状や経路が及ぼす影響は大きく,3次元での物質移動のメカニズムの解明が求められている。本研究では,実構造物で発生するひび割れの検出を可視化することを目的に、X線CTを用いてひび割れや欠陥部の透視技術の開発を実施した。さらに、放射光X線CTによる未水和粒子や骨材の分離手法を開発した。先ず、モルタル供試体の側面にFRPシートを貼付し,三点曲げ試験を行い,曲げひび割れを制御しながら発生させた。そして,微焦点X線CTを用いて内部画像を撮影し,ひび割れの3次元で可視化した。また,炭酸セシウム水溶液を用いてひび割れ中に浸透する水溶液の移動挙動を可視化した。さらに、道路舗装への適用を研究するために、実際に車両荷重を4年間受けた機能性コンクリートブロックからコアを採取して、この内部構造の透視を行った。本年度の範囲内で以下のことを明らかにした。すなわち、(1)X線CTにより計測した引張縁のひび割れ幅は,マイクロスコープの計測値とほぼ等しい結果となった。しかし,ひび割れ幅30μm以下のひび割れに対して3次元透視図を作成することは出来なかった。(2)曲げひび割れは,引張縁でひび割れ幅が最大となり,圧縮側で小さくなる形状を可視化できた。(3)ひび割れ中に炭酸セシウムが浸透する様子を可視化できた。(4)実車両荷重を4年間受けた機能性コンクリートブロックの内部構造の透視により、微細ひび割れなどの損傷は認められなかった。(5)ヒストグラムの閾値設定より相分離手法を考案した。コンクリートの検査および診断に密接に関わるひび割れの3次元可視化を効率よく実行できるようになった。さらに、ひび割れの3次元定量化を目指して、ひび割れ幅分布およびその均一性、ひび割れの屈曲度を用いて数値する手法を提案した。ひび割れは、3次元幾何形状であり、これまでその数値化はなされていない。しかし、本研究課題で開発した透視技術を用いて、ひび割れの数値化を可能にした。骨材最大粒径が1.7mmで、圧縮強度が25N/mm2程度のモルタルに生じさせた割裂ひび割れの屈曲度は1.25であり、直線に対して25%屈曲していると結論した。また、空隙率が高いほどひび割れ幅分布が広範囲であること、圧縮強度が大きいほどひび割れ幅分布の均一性が高いことを明らかにした。また、高温下に曝されたセメントペーストおよびコンクリートのひび割れ発生状況および再養生効果によるひび割れの変化を可視化することに成功した。今後火害を受けるコンクリート構造物の被害状況や補修方法に重要な知見を提示することができた。ひび割れ中の水分移動のメカニズムを定量評価して、移動機構を解明するために炭酸セシウムをトレーサーとして、その移動状況をX線で追跡することで、拡散と移流を伴う移動性を明らかにするとともに、フィックの拡散式を用いてひび割れ中の拡散係数を初めて定量化した。コンクリート構造物の検査や健全度診断に欠かせないひび割れ評価に関して、透視技術の有用性を明らかにした。本研究課題の目標である「検査・健全度診断用物性学」の技術手法の研究開発において根幹をなすひび割れ検出に関して、透視技術を用いた3次元可視化に成功した。これは、これまで積み上げてきた数値演算技術を継続して深化させたことが大きな要因であり、主要な成果の一つである。すなわち、三次元画像を取得する技術では、既存ソフトであるImageJおよびX線CT研究会で開発された画像解析技術(Slice)を適宜改良、発展させながらセメント系硬化体の組織構造の定量化が可能なレベルにまで、解析技術を高度化することに研究の重きをおいてきたことが要因である。ひび割れを有する硬化体構造では、強度や機能低下、ひび割れから有害物質が侵入して内部組織の劣化を早期にもたらすので、ひび割れ中の水分移動のメカニズムを定量評価して、移動機構を解明することが重要である。

これまで基礎研究として炭酸セシウムをトレーサーとして、その移動状況をX線で追跡することで水分移動との連関を明らかにしようと試みてきている。その結果、曲げひび割れ中への水分移動を模擬することにある程度道筋を示すことができた。物性学的評価を行うために、「イオン同時輸送モデル(SiTraM)」を更新したが、これを用いてひび割れ中の物質移動解析を実施した。境界条件を種々変化させて、実験結果との比較検討から、ひび割れ中の物質移動性を研究した。大型放射光施設を利用した高分解能解析も実施して、セメント水和物、空隙、未水和粒子の同定とこれらの空間分布の抽出技術を研究した。これにより物性学的研究の範囲が拡大して、物理現象だけでなく化学作用による微細組織の状態把握を可能とする道筋を示すことができた。コンクリートの検査・診断技術に欠かせないひび割れ検出に成功して、透視することができた。しかし、物性学的な評価方法の構築を今後進めていく必要がある。これは、ひび割れ中の物質移動性を定量評価することによりおおむね達成されると考えら、その道筋を立てることができた。25年度が最終年度であるため、記入しない。コンクリート構造物の検査・健全度診断に不可欠なひび割れ検出と可視化に関する実験測定手法、数値演算処理技術は順調に進んでおり、おおむね研究は進展している。ひび割れ幅は、通常の構造物の規制値に匹敵する100ミクロンメートル前後を対象としており、鮮明な画像解析技術の開発が進みつつある。機能性コンクリートの範囲については、フライアッシュコンクリートを主要な材料として研究対象としている。また、低水セメント比の高強度コンクリート、透水性ブロックまで範囲を広げている。合理性のある物性学的評価を行うために、更新した「イオン同時輸送モデル(SiTraM)」を用いて、ひび割れ中の物質移動解析を実施する。入力情報は透視技術から得られた画像情報に基づいた数理モデルを介して取得することを念頭にしており、その橋渡しのための要素技術を開発する。対象は、コンクリート中の鉄筋腐食発生時のCl/OHの導出およびひび割れ中の水分移動であり、検査・診断技術の精度向上を合理的に実現する手法を開発する。なお、特徴的なキャラクターを有する機能性コンクリートについても適用可能な技術開発を目指す。透視技術は、実験室での測定に限定されているが、ひび割れ幅は構造物レベルの規制値に匹敵する100ミクロロンメートルである。測定では骨材寸法が制限されるので、ひび割れの幾何学分布については構造物レベルと相違があると考えている。したがって、一般化の道筋を示すことで、ひび割れの発生・進展の様子を実現象に照らして類推することができる手法の開発を推進する。このためには、ひび割れの数値指標として、屈曲度や狭隘度などを3次元で定量化する計算手法を開発する。また、これまで荷重作用や凍害に限定していたが、ひび割れの発生事由を拡大して、火害を受けた際のひび割れも含める。イオンや水分の移動が劣化要因となるので、ひび割れ中での物質移動性を定量的に示して、ひび割れの幾何学指標との連関を定式化する。
繰返し測定データにおける統計的推測

投薬後の血液中のある成分の濃度が一定時間ごとに測定されたり、生物の成長が数日ごとに測定されたりするようなデータを繰返し測定データといい、その統計解析法に関する研究を行った。繰返し測定データに対して薬物動態モデルのような非線形モデルが適用されることがあり、そのパラメータの統計的推測が重要である。従来の研究の中心はパラメータの推定法が中心であり、その区間推定や検定などの推測法の開発はあまり進んでいなかった。しかしながら、データ解析を行う現場では、パラメータが有意であるかや、違いが有意であるかなどが要求されている。そこで、本研究課題では非線形混合効果モデルにおけるパラメータの信頼領域(信頼区間)の構成に焦点をあてることとした。信頼領域の構成においては統計量の分布だけでなく、点推定量でも正確に導出することが困難であるから、信頼領域を近似的に構成した。そして、それが従来の手法をもとに構成した近似信頼領域よりも近似精度が良いことを、実際の場面を想定したモデルをもとにしたシミュレーションにより検証した。さらに、繰返し測定データの解析で用いられることがある平行プロフィールモデルにおいて、コントロールとの多重比較に関連して多重方向決定の近似的方法を提案した。また、一様共分散構造をもつ多変量正規分布において、各成分の平均が等しい場合の平均の長さ一定の信頼区間の構成法を与えた。つまり、推測の精度と信頼度が要求される場合に、必要とされるデータ数を導き出す方法を与えた。多変量正規分布において、すべての成分の平均が一定であり、分散共分散行列が一様共分散構造をもつ場合について、区間の長さと信頼係数を与えたときの信頼区間の構成をおこなった。一様共分散構造は繰返し測定データにおいても用いられる構造である。共分散行列が未知であるときは、前もって条件を満たすように標本数を決定することができないので、二段階法による標本数の決定を与えた。通常のようにデータに欠測値がなければ、過去にも類似の問題を扱った研究が多くあり、標本数の決定は容易である。しかし、欠測値がある場合には標本数を決定するのは困難である。そこで、近似的に二段階法を与え、その精度をシミュレーションにより検証し、近似がおおむね良好であることを確かめた。また、薬物動態モデルや成長モデルのように繰返し測定データに対する混合効果非線形モデルのパラメータの同時信頼領域の近似を与えた。っまり、ここで扱うモデルはランダム効果をもつと仮定している。従来の研究においては単一のパラメータに対して近似信頼区間を与えており、その方法を同時信頼領域に拡張した場合には、その被覆確率が目的とする信頼係数より小さくなる傾向があることがシミュレ-ションにより検証された。そこで、標本共分散行列の分布をウィシャート分布で近似するときの自由度を修正した。これによって提案した近似信頼領域の被覆確率が、従来の近似をもとに構成されたものより、改良されていることをシミュレーションにより検証した。繰返し測定データに対して、薬物動態モデルのような非線形モデルが仮定されることがあり、特に生物統計においては個体ごとの変動を考慮することが必要となり混合効果モデルが用いられる。モデルを適合させたあとの問題のとつとして非線形混合効果モデルのパラメータの推測があり、本研究課題の目的はパラメータの信頼領域の構成である。モデルが非線形であるため、信頼領域の構成を精確に導出できないことから、テーラー展開を用いて近似的な信頼領域を与えた。さらに、1つのパラメータの推定で提案されていた分布の自由度では被覆確率の近似精度があまり良くないので、自由度の修正おこなった。近似精度の検証として、薬物動態モデルとロジスティックモデルを用いて、実際の場面を想定しデータ数20程度、測定時点数5程度でシミュレーションをおこなった。その結果従来の近似をもとに信頼領域を構成したものより、ここで提案した近似が良くなっていることを確認した。測定時点数が3、4と少ない場合、特定の非線形モデルを仮定することが困難なことがある。このようなときは、多変量線形モデルによる推測がなされることになる。

ここでは、平均ベクトルが平行であるという平行プロフィールモデルにおいて、複数の多変量正規母集団のコントロールとの多重決定問題を考察した。通常の多重決定問題はコントロールと異なるかどうかの検定がなされるが、本研究課題では平均がコントロールと「等しい」、「大きい」、「小さい」のいずれとなるかを判定する近似的な方法をダネットの多重比較をもとに提案した。また、シミュレーションにより、有意水準を与えたもとでの正確に判定する確率と第3種の過誤の確率が標本数や平均の離れ具合によりどの程度になるかを検証した。繰返し測定データに対してプロフィール分析が適用されることがある。これは複数の多変量正規母集団における平均ベクトルに対し、「平行性」、「レベルの違い」、「成分問の違い」の3つの仮説を段階的に検定する推測である。本研究においては、「平行性」の仮説が採択された揚合において「レベルの違い」を検定するときに、単に差異があるかどうかではなく、多重方向決定による手法を与えた。具体的には、各母集団の平均ベクトルが平行であるというモデルにおいて、コントロール母集団といくつかの処置群の多重比較問題に、それぞれの処置群がコントロールと比べて「平均が等しい」という帰無仮説を「平均が大きい」と「平均が小さい」という2つの対立仮説に対して検定するという多重方向決定問題ヘダネットの方法の適用を行った。母共分散行列が一様共分散構造をもつ場合は、一変量正規母集団に対する方法が直接適用できることを示した。共分散行列が一般の揚合については、漸近的には一変量の場合に帰着できることを示し、近似的に平行モデルのもとでの多重決定法を提案した。提案した方法が近似的であるから、その精度を検証するためにシミュレーションを行った。その結果、処置群数が2,3で3,4変量の場合は30程度以上の標本数であれば概ね良好な近似となっていることがわかった。さらにシミュレーションにより、正しい決定をする確率と第3種の過誤確率について調べ、第3種の過誤確率にっいては有意水準より小さいという一変量における性質を満たしていることが確かめられた。
スケーラブルな避難解析システムの開発と大規模避難の可視化

建築物単体から都市空間までのスケーラブルな避難解析システムを開発することを目的としており、建物内の避難時間を短縮するような避難施設配置の検証から、広域地下空間の大規模避難シミュレーションおよびその可視化を行う。避難施設配置の検証事例として、シネマコンプレックスを対象に、GAにより得られた通路幅、階段位置、扉位置において避難安全性向上を確かめた。さらに、大阪梅田地下街における25,000人規模の避難に適用し、大型立体表示システムを用いてその結果を高精細可視化することで、俯瞰視点および一人称視点によって避難安全対策の立案・検討や、防災教育を多人数で議論できる環境を構築した。2013年度は、建築物単体から都市空間までをスケーラブルに扱うことができる避難解析システムに人間の待ち行列行動を組み込み、観測結果と比較することで、現実に近い群集密度や、歩行時のstop-and-go波を再現するパラメータ設定を明らかにした。また、シミュレーション結果の情報共有を効果的に行うため、対象空間における俯瞰視点と一人称視点を組み合わせた可視化システムを構築した。その結果、平面図上で群集の任意方向誘導および最短経路誘導をインタラクティブな操作で行いながら、さらにその群集流を、広視野角HMDを用いてヘッドトラッキングによる頭部運動に応じた立体視映像により提示することで、CAVEのように大規模なシステムを利用することなく、可搬性の高い装置で没入感の高い群集流動体験を可能とした。また上記に加え、大規模な空間構成における避難計画において、遺伝的アルゴリズム(GA)を用い、階段や扉など建物内の避難施設配置の一部を変更するだけで、避難時間を短縮する計画案が提示される避難施設配置システムを開発した。さらに、それを避難解析システムによって、群集の大きさや避難上のボトルネックを視覚化して検証を行うフレームワークを構築した。その結果、GAの1世代目で適応度が最大となる避難施設配置と、GAの最終世代で適応度が最大となる避難施設配置を比較すると避難時間は41.2%短縮した。また、GAにより得られた避難施設配置に対して、避難解析システムによる評価を行った結果、群集流動を考慮したシミュレーションにおいても、世代が進むにつれて避難安全性が向上することが確かめられた。一方で、避難解析システムではGAで想定していた避難経路が変化し、各階段を使用する避難者数に差が生じること、群集流動はGAのように通路や開口部の流動係数が一定にならないなど、結果の一致しない現象が確認された。2012年度は、大規模災害時を想定した避難誘導方策を検証するための避難解析システムを開発した。本システムの特徴は、建築物単体から大規模都市施設までスケーラブルに扱える点である。そのために並列コンピューティング技術を活用することで、従来の逐次処理型アルゴリズムよりもスケーラビリティを向上させ、2万5000人規模の広域避難シミュレーションにおいて、従来の手法よりも計算時間を約7倍短縮した。また、群集の誘導、行列の形成を再現するため、新しい群集行動モデルを開発し、既往研究の観測データと比較することで、実際の行列の線密度を再現するパラメータ設定を明らかにした。また、滞留エリア形状の違いにより、行列の群集流動特性を比較したところ、開口部の幅と行列の幅を一致させることで流動係数が向上し、行列が途中で蛇行すると流動係数は低下するが、行列を設けないよりも安全性は向上することを示した。さらに、本システムを現在建設中の大規模集客施設の群集誘導検討に利用することで、従来の情報共有では数値を元にした説明のために理解が困難であった非専門家に対しも、その結果を可視化することで有効な情報共有手法となり得た。上記以外に、人間の知覚に基づく行動モデル開発の基礎研究として、人間の視野空間を定量的に分析する研究を行った。人間の行動と視野空間の関連を分析するため、インタラクティブな操作が可能なウォークスルーシステム上で、歩行経路に沿った視野空間の変化が分析可能なツールの開発を行った。本システムを実在する建築空間に適用し、歩行経路に沿った視野空間の変化を分析した結果、移動に伴う壁、柱、開口部の見え方の変化が水平方向の視野空間に特徴的な変化をもたらすこと、天井、床、地面の見え方および開口部の奥にある空間の天井高と奥行きが垂直方向の視野空間に特徴的な変化をもたらすことなどを明らかにした。2014年度は、建築物単体から都市空間までをスケーラブルに扱うことができる避難解析システムを大阪梅田地下街の浸水被害を想定した避難シミュレーションに適用し、大規模可視化装置を用いて避難状況を把握できるシステムを構築した。大阪梅田地下街は、大阪市立大学が作成している詳細な3Dモデルを使用し、避難シミュレーションを重ねあわせた結果を可視化して、避難安全対策の立案・検討や、防災教育を多人数で議論できるような環境を構築している。

大規模可視化装置上では、11,520×4,320ピクセルの高精細映像をリアルタイム(60 fps)で処理してインタラクティブな操作が可能とし、俯瞰視点と一人称視点の間を自由に切り替えることで、異なる視点で地下街の避難安全性を検証することができる。俯瞰視点では、高さ約2.5 m、幅約6.5 mのディスプレイを用いたことで、東西約1.1 km、南北約1.1 kmの梅田地下街全体を500分の1のスケールで表示でき、高解像度映像により、地下街全体を表示しても個々の人間の避難状況を把握できる。一人称視点は、大阪梅田地下街3Dモデルをほぼ実物大で表示し、壁一面にある高精細ディスプレイの効果によって、実際にその空間にいるような臨場感は体験することができる。また、避難解析システムにおける人間の動きを精緻化するための基礎研究として、VR技術を用いたウォークスルーシステムにより、人間が建築空間内を移動するときの頭の動きや、視覚的シークエンスの分析を行った。ディスプレイ装置には、ヘッドトラッキングセンサーが付属した広視野型のヘッドマウントディスプレイを利用することで、ユーザの頭の動きとその視野空間の関連性について分析を行った。その結果、視野空間の開放性やその方向性など空間のシークエンスを定量的に評価し得た。建築工学2013年度の研究計画では、避難解析システムで計算した結果を大規模可視化装置に出力することを主な目的としていた。可視化装置としては、シミュレーションの目的に合わせて、(1)タイルドディスプレイウォール、(2)没入型壁面ディスプレイ装置(CAVE)を使用し、それぞれに対応したシステムを開発するとしていた。これらの装置には、大阪大学サイバーメディアセンターの装置を利用する予定であったが、2013年度中に急遽システムの更新が決定し、利用期間が限定されることになった。そのため、2013年度はここ数年注目を集めている広視野ヘッドマウントディスプレイ装置への対応を行い、大型可視化装置の可搬性の問題を解決しつつ、臨場感の高い可視化システムを開発した。ただし、タイルドディスプレイウォール、没入型壁面ディスプレイ装置への出力対応については、プログラムをほぼ共通化して対応を進めており、システム更新後、検証を行えるようにしている。また、本年度は、避難解析システムの群集流動特性を改良し、平常時の行列行動モデルを観測データと比較することで、より現実に近づけるパラメータ特性を明らかにした。これらの行動モデルについても、スケーラブリティを向上させるため、並列処理しやすいデータ構造を採用しているが、GPUへの対応の実装は遅れている。一方で、避難解析システムを、遺伝的アルゴリズムを用いた建物内の避難施設配置システムの評価に利用し、応用研究として進めることができた。上記の進捗状況を鑑み、大型可視化装置への対応が残っているものの、新たな応用研究を進めることができたことなど、当初の研究計画から発展している部分もあり、研究計画としてはおおむね順調に進展していると評価する。2012年度の研究計画では、並列コンピューティング技術を用いたエージェントベース避難シミュレーションの開発を主な目的としていた。避難シミュレーションで扱う人間の行動は、(1)局所的な行動と(2)大域的な行動に分けてモデル化されている。