大草 孝介 Kosuke Okusa

産業界と連携し、“センシング×スマートファクトリー” と題して，センシング技術の解析により培ってきたノウハウを元に、日々計測される製造データの解析や製造工程のスマート化に関する研究を行っています。製造データは分野・企業・工程間で大きく異なっており共通したノウハウが作りづらく、またデータを計測していても活用されにくいという課題があります。、そこで私たちは、新たにセンシング技術を利活用することで品質予測や投入計画・配置最適化などの製造のスマート化の実現に取り組んでいます。

In collaboration with industry, we are conducting research titled “Sensing × Smart Factory,” leveraging expertise cultivated through the analysis of sensing technologies to analyze daily manufacturing data and advance the smartization of manufacturing processes. Manufacturing data varies significantly across fields, companies, and processes. This makes it difficult to establish common know-how, and even when data is collected, it is often underutilized. To address this issue, we are working to realize smarter manufacturing by newly applying sensing technologies for quality prediction, input planning, and layout optimization.

この研究が世の中にもたらす可能性

Research Possibilities: what the research create to the World

製造業

製造工程のスマート化（品質予測、生産スケジューリング最適化，配置・移動経路最適化など）

Manufacturing

Smartization of manufacturing process (quality prediction, production scheduling optimization, layout and movement path optimization, etc.)

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“センシング×バイタル” と題して、ヒトの動作を数理的にモデリングすることで、直接触れ合うことなく人の状態が判別できる、非接触センシング技術に応用しようと取り組んでいます。その１つとして、ヒトの心拍・血圧といったバイタルの変化を、電波を用いて捉え、その情報に基づきストレス等の推定を行う技術の開発が挙げられます。この技術を応用して、さらに、独居老人見守りシステム（バイタル、転倒などの検知）の開発も手掛けています。私はセンシングにマイクロ波を送受信するドップラーセンサを用いています。従来の技術では、電波の照射範囲内の全ての動きを捉えてしまうため、外乱とノイズによる精度低下が著しいという問題を抱えていました。これに対して、私たちが提案する手法では動作自体をモデリングすることでノイズ除去が可能になっています。

Under the title of “Sensing × Vital,” we are working to apply mathematical modeling of human motion to non-contact sensing technologies capable of determining a person’s condition without physical contact. One example of this is the development of a technology that captures changes in vital signs such as heart rate and blood pressure using radio waves, and estimates conditions such as stress based on that information. Applying this technology, we are also developing a monitoring system for elderly people living alone (detecting vital signs, falls, etc.). We use a Doppler sensor that transmits and receives microwave signals for sensing. Conventional technology captures all motion within the radio wave irradiation range, resulting in significant accuracy degradation due to disturbances and noise. In contrast, our proposed method enables noise reduction by modeling the motion itself.

この研究が世の中にもたらす可能性

Research Possibilities: what the research create to the World

医療・介護

非接触センシングによるプライバシーに配慮した見守りシステムの開発

Medical and nursing care

Development of privacy-conscious monitoring systems using non-contact sensing technology