犬島　浩 (イヌジマ　ヒロシ)

写真a

所属

理工学術院 大学院情報生産システム研究科

職名

教授

ホームページ

http://www.f.waseda.jp/inujima-hiroshi/

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学内研究所等 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    -
    1975年03月

    北海道大学   工学部   電子工学科  

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • Waseda University   Doctor of Engineering

  • 早稲田大学   工学博士

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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2007年
    -
    2010年

    :東京大学先端技術研究センター客員研究員（兼務）蚋

  • 2002年
    -
    2003年

    :早稲田大学大学院情報生産システム研究科開設準備室教授

  • 2003年
    -
    　

    :早稲田大学大学院情報生産システム研究科教授（現在に至る）

  • 1989年
    -
    2002年

    :三菱電機産業システム研究所

  • 1998年
    -
    2000年

    :早稲田大学大学院理工学研究科非常勤講師（兼務）

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 　
    　
    　

    日本経済学会

  • 　
    　
    　

    土木学会

  • 　
    　
    　

    自動車技術会

  • 　
    　
    　

    日本機械学会

  • 　
    　
    　

    情報処理学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 原子力工学

  • 電子デバイス、電子機器

  • 計測工学

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 設備診断、劣化検出、監視、統計解析、システム同定、信号処理、保守点検、アナログ回路

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • 工場電気設備保全へのプロアクティブ手法の活用

    電気学会, 工場電気設備におけるプロアクティブ保全技術調査専門委員会編

    電気学会技術報告   No.1424  2018年05月

  • 独立成分分析に基づく橋梁劣化診断技術

    李 開一, 犬島 浩, 大貝 晴俊, 丸山 泉, 永田 伸二

    平成30年電気学会全国大会講演論文集   No.4-193   314 - 315  2018年03月

  • 電気設備・機器の診断技術の現状と今後の展望

    犬島 浩

    電気計算2008/2（電気書院）   Vol.86 ( No.2 ) 20 - 24  2018年02月

  • 診断・監視技術の共通基盤

    電気学会, 診断, 監視技術の共通基盤に関する共同研究委員会編

    電気学会技術報告   No.1406  2017年10月

  • 磁気式回転角度センサに用いる磁気遮蔽技術の開発

    武舎 武史, 犬島 浩

    平成29年電気学会基礎・材料・共通部門大会論文集   19-B-a2-2  2017年09月

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

  • 工場電気設備 - 設備診断・余寿命推定から更新へ - （共著）

    電気学会, 工場電気設備更新実施方法調査委員会

    オーム社  2006年09月 ISBN: 4274202941

  • ウェーブレット解析の産業応用（共著）

    電気学会, ウェーブレット解析の産業応用に関する協同研究委員会, 編

    朝倉書店  2005年09月 ISBN: 4254220421

  • 図説ウェーブレット変換ハンドブック（共訳）

    P.S.アジソン著, 新 誠一, 中野 和司, 田原 鉄也, 豊田 幸裕, 犬島 浩, 井上 勝裕, 笹岡 英毅

    朝倉書店  2005年04月 ISBN: 4254221487

  • 診断法別事例集(共著）

    日本プラントメンテナンス協会, 設備診断技術委員会編

    日本プラントメンテナンス協会  1994年02月 ISBN: 4889560866

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産業財産権 【 表示 ／ 非表示 】

  • 蓄電池劣化診断システム、蓄電池劣化診断装置、蓄電池劣化診断方法およびプログラム

    犬島 浩

    特許権

  • 配電盤劣化診断システム、配電盤劣化診断装置、配電盤劣化診断方法およびプログラム

    4943961

    犬島 浩

    特許権

  • 大型建造物の診断データ収集システムおよび方法

    大貝 晴俊, 山内 規義, 犬島 浩, 武捨 裕太

    特許権

  • 大型建造物の診断システム、大型建造物の診断プログラム、記録媒体および大型建造物の診断方法

    5145501

    大貝 晴俊, 山内 規義, 犬島 浩, 町田 郁子, 片座 慎吾

    特許権

  • 信号処理方法、信号処理プログラムおよび記録媒体

    大貝 晴俊, 犬島 浩, 山内 規義, 謝 明原

    特許権

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 第66回電気学術振興賞（論文賞）

    2010年05月  

  • 発明協会近畿地方発明奨励賞

    1997年11月  

  • 小平記念賞

    1991年06月  

  • 電気学会論文賞

    1991年05月  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 位相共役光の時間反転伝搬を用いた新たな生体内部機能局所計測技術の開発

    研究期間:

    2020年07月
    -
    2023年03月
     

    　概要を見る

    安全な光を用いた分光計測により、体内の生理的変化を計測できる。また近赤外光は、可視光に比べ生体の深部まで到達する。しかし、生体組織における強い光散乱で大きく広がってしまい、体内局所の分光は極めて難しい。これに対し、位相共役光という特殊な光を生成すれば、あたかも時間を反転したように、光をもと来た経路とは逆に伝搬させることができる。これにより、生体組織で広がった光を逆伝搬させ集束させることも可能になる。本研究はこの原理を利用し、生体内部局所領域の分光を実現する新たな計測技術を開発しようとするものである。理論解析、シミュレーションにより提案手法を具体化させ、実験によりその実用性の検証をめざす

  • 安全な光による生体透視と機能イメージングを実現するシステムの創成

    研究期間:

    2017年04月
    -
    2020年03月
     

    　概要を見る

    本研究は、マクロな生体内部の構造情報および機能情報を、光により３次元的に透視イメージングすることをめざし、安全で臨床応用に実用可能なシステムを開発しようとするものである。最終年度の本年度は、試作システムを完成させ、生体での３次元光透視を実施した。具体的成果は次のとおりである。１．試作システムに改良を繰り返し、イメージングを可能とした。２．深層学習原理を導入し、光散乱による透視像劣化の問題を解決した。３．生体模擬試ファントムを作成し、試作システムによる三次元透視の可能性を確認した。４．透視像中の動静脈識別を通し、生体機能イメージングの可能性を確認した。５．マウスを用いた動物実験において、体内機能三次元透視イメージングを試みた。その結果、局所的腎血流の変化を三次元透視像中にとらえることに成功した。これらの成果を国際会議や国内学会で発表するとともに、学術誌に投稿し採択、掲載された。発表の内２件は、表彰を受けた。また、2020年9月開催の国際会議での基調講演が決定した。令和元年度が最終年度であるため、記入しない。令和元年度が最終年度であるため、記入しない

  • 位相共役波による時間反転原理を用いた新たな散乱体内部分光計測技術の開発

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2018年03月
     

    　概要を見る

    本研究では、位相共役波による時間反転という新原理を散乱分光の分野に新たに導入し、これまで実現が困難であった拡散性散乱体内部局所領域の選択的分光実現の道を拓くことをめざして、次の成果を得た。1. 理論解析により、着想を具現化するための基本的計測方法を明確化した。2. シミュレーションを通し、提案手法の機能最適化を図った。3. 位相共役波による時間反転原理を実現する散乱体計測システムを開発した。4. 生体模擬試料を用い開発システムの性能を明らかにした。5. トリささみ肉の実験により生体組織への適用可能性を実証した。6. OSAのBiomedical Optics Express誌に採択掲載された

  • ナノNi粒子による応力緩和型高温実装用インタコネクション技術研究

    研究期間:

    2015年10月
    -
    2018年03月
     

    　概要を見る

    SiCなどの化合物半導体の、特に高温耐熱デバイスとしての特徴を活かすためには、新たな実装技術開発が必要となっている。従来使用されてきた、半田材料は融点が低く、代替材料として、Au-Ge合金、ナノAg粒子などが検討されてきたが、チップと基板の熱膨張差で発生する熱応力の緩和が課題となっていた。本研究では、高温耐食性についてもすぐれるナノNiに着目し、粒子製造から、接合条件の最適化まで取り組んできた。ナノAg粒子と比較すると、焼結温度は１００℃程度高温となる約３５０℃で、十分な接合強度が得られ、また応力緩和用に挿入するAlとナノNi粒子の接合も低温で可能で、高い接合信頼性を示すことを明らかにした

  • 無線センサネットワークによる社会基盤の安全・高効率化の基礎研究

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2016年03月
     

    　概要を見る

    （１）無線センサを用いた橋梁健全度診断システムを研究開発した。小型の無線センサーモジュールとそのネットワークシステムを試作と通信テストを行った。クラウドシステムとして実現可能な、ARMAモデルベースおよびウェブレットベースの診断方法を開発・評価し良好な結果を得た。（２）大規模オフィースの照明制御システムを研究開発した。照明制御としてLPとPSO併用高速解法、その照明モデルの係数を学習方法、またオンラインで変化する外光に対する照明制御の方法開発と試験をおこない良好な結果を得た。（３）無線を利用して超小型電気自動車の隊列走行やドア・ツー・ドア走行制御について研究と試験走行を行い、良好な結果を得た

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • Bridge Diagnosis Technology Using Wavelet Transform

    8th International Collaboration Symposium on Information, Production and Systems  

    発表年月： 2014年11月

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特定課題研究 【 表示 ／ 非表示 】

  • 信号処理・ＡＩ技術応用した電動機診断監視技術の研究

    2020年  

    　概要を見る

    １．背景　低圧電動機の絶縁劣化診断技術に関わる研究である。２．診断監視への活用　これまでの研究は、故障が研究課題の中心で、劣化は、実際の電動機から、測定困難である。正常データしかないので、正常とは何かを探索することに挑戦する。３．診断監視の手順　電動機診断モデルとしては、機械学習（オートエンコーダ：AE）の適用を試みる。正常モデルでは、入力は加速度信号とする。特徴抽出群にスペクトル、LBP（Local Binary Pattern）特徴抽出法、デジタル信号特徴抽出法を適用する。４．結論および今後の課題　機械学習の最適手法検討。特徴抽出法の確定および機械学習手法の確定。劣化診断判定指標の確定。

  • 発電機・発動機劣化診断に関する人工知能の研究

    2019年  

    　概要を見る

    １．背景　電動機診断監視では，これまで定期点検を主体に行われてきた。設備の状態や異常兆候を的確に把握し保全する技術が重要になっている。これら技術を実現するためのインフラとして、IoT、AI、5Gが重要である。２．IoT、AI、5Gの診断監視への活用　「IoT」は、診断監視対象にセンサ一を設置して、種々の情報をインターネットに伝達し、クラウドコンピュータにデータ伝送（「5G」利用）することである。「5G」は、診断監視において高速・大容量の通信手段である。「AI」は、「IoT」で収集されたデータから診断監視を実行する。3．結論および今後の課題　無線センサにより，センサのIC化とデータ伝送が無線で実行され，センサ価格とデータ伝送設置コストの低減化がはかられる。また，「5G」により，診断監視システムの通信コストの低減化が実現される。過去に開発した診断監視技術の中に、当時の環境では実現困難（コストの観点）だった技術が、IoT、AI、5Gにより実現できることも期待される。

  • 構造物劣化診断向けの人工知能に関する研究

    2018年  

    　概要を見る

    １．背景　日本において、構造物（橋梁など）は高度経済成長期に多数建設されている。これら橋梁は全国で約70万橋存在し、その内、約50万橋が市町村道に設置されている。寿命とされる50年を迎えた2m以上の橋梁は、2023年で43%、2033年で67%に増加する。このため、国および各自治体単位の定期的な診断・修復が必要とされている。一方、検査手法は、目視および打音検査などの手法で実施され、診断技術者の技能に依存している。地方自治体における財政・人材不足に起因し5年に1度という低頻度で検査されており不十分といえる。また、診断ノウハウも継承されていない。　本研究においては、構造物で観測された信号解析し、機械学習の入力信号とし、損傷の有無、及び損傷の程度を評価する人工知能を提案する。２．方法　衝撃試験で観測された加速度信号からＡＲ（Auto-Regressive：自己回帰）モデルを推定する。推定されたＡＲモデルのＡＲ係数を衝撃試験毎に見比べ、損傷に起因すると推定されるＡＲ係数を選定する。３．結果　正常状態において推定されたＡＲ係数と損傷状態におけるＡＲ係数にはベクトル空間上差異が観測された。差異の特徴量抽出指標としては、ＡＲ係数のｎ次空間領域を学習データとするのが適当であった。４．結論および今後の課題　正常状態と損傷状態における加速度信号に、ＡＲモデル推定を推定しＡＲ係数を選択する。次に選択されたＡＲ係数は、損傷程度に対応して変化している。正常状態の橋梁および橋梁損傷程度に対応する加速度信号で、損傷状態を推定する見通しが得られた。ＡＲ係数だけでは抽出困難な損傷も存在することがわかった。今後の課題としては、複数のセンサによる判定精度向上が挙げられる。研究成果概要（学内公開用）

  • 劣化診断のための最適信号処理探索システムの研究

    2017年  

    　概要を見る

    １．拝啓　劣化設備診断では，これまで定期点検を主体に行われてきた。最近では個々の設備状態に応じて保全内容や時期を判断する状態監視保全の重要性が認識され，取り入られている。さらに，将来的には設備の劣化や異常兆候の進展を定量的に判断し，それに基づいて効果的で合理的な保全を行う予測保全へ移行していくことが予想される。設備の状態や異常兆候を的確に把握し保全する技術が重要になっている。２．方法　「IoT」は、私たちのまわりにある物体にセンサ一を設置して、種々の情報（電圧、電流、温度、振動、画像など）をインターネットに伝達し、ネットワークを構成することである。上記システムは一度構築すると、その後ほとんど人間を介さず、様々な情報が自動的・恒常的に、それを必要とする企業や公的機関の部暑に集約されることになる。３．結果　設備診断には，必然的に多数のセンサが分散配置されるようになると考えられることから，センサに以下の特性が望まれる。小型・軽量，安価，メンテナンスフリー，長寿命，低消費電力，低電圧動作，機械的剛構造，防爆構造，無害・安全な材料による構成などである。設備診断のための信号処理には，主成分分析などの多変量解析，ニューラルネットワーク，遺伝的アルゴリズム，ファジィ推論，ウェーブレット変換などを利用して分析することにより，診断精度を向上させる。４．結論および今後の課題　設備診断の方式が定期点検（TBM）から状態監視（CBM）に移行し，故障の前兆現象である劣化監視の要請にともない従来の手法では対応が困難な状況を呈している。無線センサにより，センサのIC化とデータ伝送が無線で実行され，センサ価格とデータ伝送設置コストの低減化がはかられる。また，クラウドコンピューティングシステムにより，診断システムの設置コストの低減化が実現される。さらに，診断アルゴリズムの高度化も推進されることが期待できる。

  • 機械学習機能を有する橋梁等構造物劣化診断手法の研究

    2017年  

    　概要を見る

    １．背景　日本において、橋梁は高度経済成長期に多数建設されている。全国で約70万橋存在し、その内、約50万橋が市町村道に設置されている。寿命とされる50年を迎えた2m以上の橋梁は、2013年で18%、2023年で43%、2033年で67%に増加する。このため、国および各自治体単位の定期的な診断・修復が必要とされている。一方、検査手法は、目視および打音検査などの手法で実施され、診断技術者の技能に依存している。地方自治体における財政・人材不足起因し5年に1度という低頻度で検査されており不十分といえる。。　本研究においては、実際の橋梁において衝撃実験の加速度信号を利用し、独立成分分析による信号解析し、機会学習の入力信号とし、損傷の有無、及び損傷の程度を評価する診断手法を提案する。２．方法　衝撃試験で観測された加速度信号を独立成分分析し、各独立成分に分解する。分解した信号を衝撃試験毎に見比べ、損傷に起因すると推定される信号を選定する。本報告では、独立成分分析のための入力信号は５入力とした。３．結果　正常状態において独立成分分析した結果と損傷状態において独立成分分析した結果には差異が観測された。差異の特徴量抽出指標としては、周波数領域で、スペクトルピークに着目するのが適当であった。離散ウェーブレット変換・逆変換の解析手法導入しフィルタリングを試みた。その結果、劣化状態の特徴的変化を検出することができた。４．結論および今後の課題　正常状態と損傷状態における加速度信号に、独立成分分析し、適当な独立成分を選択する。次に選択された独立成分は、損傷程度に対応して変化している。正常状態の橋梁および橋梁損傷程度に対応する加速度信号で、損傷状態を推定する見通しが得られた。独立成分分析だけでは抽出困難な損傷を評価できることがわかった。今後の課題としては、複数のセンサによる判定精度向上が挙げられる。

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現在担当している科目 【 表示 ／ 非表示 】

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2020年04月
    -
    2021年03月

    日本機械学会、ISO/TC108/SC5 機械の状態監視と診断国内委員会委員  委員

  • 2019年04月
    -
    2020年03月

    日本機械学会、ISO/TC108/SC5 機械の状態監視と診断国内委員会委員  委員

  • 2018年04月
    -
    2019年03月

    日本機械学会、ISO/TC108/SC5 機械の状態監視と診断国内委員会委員  委員

  • 2016年04月
    -
    2019年03月

    電気学会、診断・監視の基盤技術とその応用に関する協同研究委員会  委員

  • 2017年04月
    -
    2018年03月

    日本機械学会、ISO/TC108/SC5 機械の状態監視と診断国内委員会委員  委員

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