低ノイズ発振読み出し回路を備えた14 μHz/√Hz分解能および32 μHzバイアス不安定性を有するMEMS水晶共振加速度計の研究 学術的背景 マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS）加速度計は、慣性航法、地震検出、ウェアラブルデバイス、インテリジェントロボットなどの分野で広く使用されています。特に、衛星制御や無人水中ビークルなどのアプリケーションでは、高分解能で低ドリフトの加速度測定が最も重要な性能指標の一つです。MEMS共振加速度計は、入力加速度信号をキャリア周波数に変調し、センシティブ要素の共振周波数を測定値として出力することで、振幅出力型加速度計（例えばMEMS容量型加速度計）よりも低いノイズレベルを実現します。さらに、共振加速度計は高分解能、広い測定範囲、大きなダイナミック...

圧電ナノ発電機を用いた音響エネルギー収集技術の進展 学術的背景 IoT（Internet of Things）デバイスの普及に伴い、持続可能なエネルギー源への需要が高まっています。従来の電池駆動方式には寿命の限界やメンテナンスコストの高さといった課題があるため、研究者たちは環境からエネルギーを収集する革新的な方法を模索しています。音響エネルギー収集（Acoustic Energy Harvesting）は、環境中の騒音を圧電効果を利用して電気エネルギーに変換する新興技術であり、幅広い応用が期待されています。圧電ナノ発電機（Piezoelectric Nanogenerators, PENGs）は音響エネルギー収集の中核技術の一つで、圧電材料を用いて機械振動を電気エネルギーに変換します。本論文...

電熱駆動型Al-SiO₂バイモルフを用いたマイクログリッパーの研究 学術的背景 マイクログリッパー（microgripper）は、マイクロおよびナノスケールでの組立や操作において重要な役割を果たし、マイクロエレクトロニクス、MEMS（マイクロ電気機械システム）、バイオメディカルエンジニアリングなどの分野で広く利用されています。脆弱な材料や微小な物体を安全に操作するためには、マイクログリッパーは高い精度、迅速な応答、使いやすさ、強力な信頼性、低消費電力などの特性を備える必要があります。これまでに、静電駆動、電磁駆動、光駆動など、さまざまな駆動メカニズムを用いたマイクログリッパーが開発されてきましたが、これらの技術にはいくつかの限界があります。例えば、光駆動マイクログリッパーは特定の光源と光学パ...

超高磁場動物MRIシステムの技術的更新 学術的背景 動物用磁気共鳴画像（MRI）システムは、臨床前研究において重要な地位を占めており、通常、従来の人間用MRIシステムよりも優れた画像性能を提供します。しかし、システムコンポーネントの多様性と統合デバッグの複雑さのため、これらのシステムの高性能を実現することは困難です。特に、超高磁場動物MRIシステムでは、極めて高い磁場強度と勾配磁場を生成する必要があり、同時に磁場の均一性と安定性を確保する必要があります。さらに、システムの設置、保守、デバッグにおいても、磁場シールド、機械的結合、熱管理など多くの側面を考慮する必要があります。市場にはすでにいくつかの商用動物MRIシステムが存在しますが、ハードウェア性能（超伝導磁石や勾配コイルなど）に関する最新...

単結晶2次元半導体の成長ベースのモノリシック3次元統合技術に関する研究 学術的背景 現代の電子産業の急速な発展に伴い、3次元（3D）統合技術は電子デバイスの性能を向上させる重要な手段となっています。従来の2次元（2D）集積回路は、サイズの縮小と性能向上において多くの課題に直面しており、特にナノスケールでは抵抗-容量（RC）遅延問題が顕著になっています。これらの制限を克服するため、研究者たちはチップを垂直に積層することで配線距離を短縮し、消費電力を削減し、データ伝送効率を向上させる3次元統合技術の探求を始めています。 現在、シリコン貫通ビア（Through-Silicon Via, TSV）技術は単結晶デバイスの3次元統合を実現する唯一の方法です。しかし、TSV技術にはコストが高い、チップの位...

FingerNeRFを用いた3D指生体認証に関する研究レビュー 背景と研究の意義 バイオメトリクス技術の発展に伴い、三次元（3D）バイオメトリクスはその高い精度、優れた偽装防止能力、撮影角度の変化に対するロバスト性から、主流な研究分野の一つとなっています。中でも、指紋、静脈、指関節といった生体特徴の取得が容易で広く利用されているため、3D指バイオメトリクスは学術界や産業界で注目されています。しかし、現行の3Dバイオメトリクス手法は主に明示的な3D再構築技術に依存しており、以下の課題に直面しています。 情報の欠落: 明示的な再構築プロセスでは、一部の詳細情報が失われるため、認証タスクのパフォーマンスに直接的な影響を及ぼします。 ハードウェアとアルゴリズムの密結合: 再構築アルゴリズムは特定のハ...

研究背景と研究意義 近年、ビデオ理解分野における弱教師ありオンライン活動検出（Weakly Supervised Online Activity Detection, WS-OAD）は、高度なビデオ理解の重要な課題として広く注目されています。この課題の主な目標は、安価なビデオレベルのアノテーションのみを利用して、ストリーミングビデオ内で進行中の活動をフレーム単位で検出することです。このタスクは、自動運転、公共安全監視、ロボットナビゲーション、拡張現実など、多くの実用的な応用分野で重要な価値を持っています。 完全教師あり手法（Fully Supervised Methods）はオンライン活動検出（OAD）で顕著な進展を遂げましたが、フレームレベルの密なアノテーション（Frame-level A...

低フレームレート多目標追跡研究に関する学術報告 序論と研究背景 近年、多目標追跡（MOT：Multi-Object Tracking）技術は、スマートビデオ監視、自動運転、ロボットビジョン分野で広く利用されています。しかし、従来のMOT手法は主に高フレームレートビデオを対象に設計されており、低フレームレートのビデオシナリオでは顕著な課題に直面しています。低フレームレートでは、隣接フレーム間での物体の移動量が増加し、物体の外観や可視性の変化がより激しくなり、検出結果の関連付けやトラックの維持に対してより高い要求が求められます。エッジデバイスは通常、計算、記憶、および伝送帯域幅に制約があるため、低フレームレートビデオは効率的なソリューションとして重要ですが、その技術的課題を解決することが急務です...

現代のディープラーニング技術における生体データのエラー訂正に関する再考 背景 情報技術の発展に伴い、生体データは認証や安全なデータ保管のための重要な要素として利用されています。従来の暗号技術は、均一分布で再現可能なランダム文字列に依存していましたが、指紋や虹彩スキャンのような生体データはそのような特性を備えておらず、生成・保管・取得に課題を抱えています。こうした課題に対処するため、生体データを暗号鍵の生成元として利用する生体認証暗号システム（biometric cryptosystems）が注目されています。しかし、生体データの変動性や外部要因（センサーのノイズなど）により、暗号鍵の正確な復元が困難となり、エラー訂正メカニズムが重要となります。 近年、ディープラーニング（DL）の進展により、...

可視光と赤外線を用いたクロスモダリティ学習に基づくAdaptive Middle-Modality Alignment Learning手法の研究 研究背景と課題 スマート監視システムの需要に伴い、可視光と赤外線を利用した人物再識別（Visible-Infrared Person Re-identification, VIReID）は注目を集める研究分野となっています。本課題は、異なるスペクトルモダリティ（可視光と赤外線）に基づいた人物画像をマッチングさせ、24時間対応の人物識別を実現することを目的としています。可視光画像と赤外線画像は異なる光スペクトルから生成されるため、照明、テクスチャ、色などに大きなモダリティ差が存在し、このクロスモダリティマッチングが大きな課題となっています。 従来の...