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立命館大学　研究者学術情報データベース English>> TOPページ TOPページ > 大倉　俊介 （最終更新日 : 2024-04-11 17:14:59） オオクラ　シュンスケ 大倉　俊介 OKURA SHUNSUKE 所属 理工学部 電子情報工学科 職名 教授 業績 その他所属 プロフィール 学歴 職歴 委員会・協会等 所属学会 資格・免許 研究テーマ 研究概要 研究概要（関連画像） 現在の専門分野 研究 著書 論文 その他 学会発表 その他研究活動 講師・講演 受賞学術賞 科学研究費助成事業 競争的資金等(科研費を除く) 共同・受託研究実績 取得特許 研究高度化推進制度 教育 授業科目 教育活動 社会活動 社会における活動 研究交流希望テーマ その他 研究者からのメッセージ ホームページ メールアドレス 科研費研究者番号 researchmap研究者コード 外部研究者ID その他所属 1. 理工学研究科   学歴 1. 2010/09(学位取得) 大阪大学 博士(工学) 2. ～1998/03 畝傍高校 卒業 3. ～2003/03 大阪大学 工学部 電子情報エネルギー工学科 卒業 4. ～2005/03 大阪大学大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻 博士前期課程 修了 5. ～2008/03 大阪大学大学院 工学研究科 電気電子情報工学専攻 博士課程 単位取得満期退学 職歴 1. 2024/04/01 ～ 立命館大学 理工学部 教授 2. 2019/04/01 ～ 2024/03/31 立命館大学 准教授 3. 2014/10/01 ～ 2019/03/31 ブリルニクス ジャパン株式会社 Senior Image Sensor Scientist 4. 2010/06/01 ～ 2014/09/30 ルネサスエレクトロニクス株式会社 技師 5. 2009/10/01 ～ 2010/05/31 大阪大学大学院 特任研究員 全件表示（6件） 委員会・協会等 1. 2022/07/11 ～ IEEE Electron Devices Society Kansai Chapter 委員 2. 2021/04/01 ～ VDEC 客員研究員 3. 2020 ～ 情報センシング研究会 幹事 4. 2020 ～ 電子情報通信学会 編集委員 所属学会 1. IEEE 2. 映像情報メディア学会 3. 2020/06/01 ～ 電子情報通信学会 研究テーマ 1. IoT社会における視覚センサの研究 研究概要 ＡＩ、ＩｏＴ社会における視覚センサの研究 　ＩｏＴ社会では、様々なモノがインターネットにつながることにより、モノが相互通信し、遠隔からも認識や計測、制御などが可能となります。つまり、従来、人は限られた範囲の情報のみを自己の五感で認識することが可能でしたが、今後は、世界中のあらゆる場所の情報を、拡張された五感であるセンサネットワークから取得し、認識することが可能になると考えられます。一方で、人間の脳の情報処理能力は限られているため、モノが計測した情報は、人工知能が認識し、機器間でその認識情報を共有し、ビッグデータとして利用されていくものと考えられます。人が得る情報のおよそ８０％は視覚に由来するといわれており、視覚は五感のうち最も重要です。そのため、ＩｏＴ社会のおけるセンサネットワークにおいても、視覚センサが非常に重要になってくると考えられます。　本研究は、人工知能の活用を前提としたＩｏＴ社会に用いるイメージセンサや距離センサなどの視覚センサの開発ならびにそのシステム応用の検討を目的としています。具体的には、下記の４つの課題に対する研究となります。１．ＩｏＴ社会においては、数兆個ものセンサが偏在すると言われており、メンテナンスの観点および持続可能な社会実現の観点から極低消費電力で動作するセンサが要求されます。そのために、認識に必要な特徴量のみを画素レベルで検出する、極低消費電力イメージセンサを研究しています。２．世界中のあらゆる場所の画像情報には、屋外の画像情報も含まれます。従来、屋外の太陽光の下では、撮影者が見たいものに対して露光量を設定し撮影が行われてきました。今後、人工知能が状況を認識するためには、太陽光下から影の中まで、非常に広い明るさ範囲を撮像する必要があり、広ダイナミックレンジ技術が要求されます。さらに、動体も同時に認識するために、単一露光で広ダイナミックレンジを実現するイメージセンサを研究しています。３．従来、イメージセンサで取得した画像情報には、人間が鑑賞するための信号処理が行われていました。しかし、今後、画像情報の多くは、人工知能が認識するために用いられると考えられます。上記の特徴量画像や、広ダイナミックレンジ画像に対して、深層学習による認識に適した信号処理方法を研究しています。４．数兆個ものセンサが相互通信するためには、センサ自体や取得する情報の悪用を防ぐ、管理コストの極めて低い安全な通信が必要不可欠です。イメージセンサの製造バラツキを利用する物理的複製不可能関数を用いたセキュアイメージセンサを研究しています。 現在の専門分野 電子デバイス・電子機器 (キーワード：イメージセンサ、ＣＭＯＳ、アナログ回路、Ａ／Ｄ変換器、画素デバイス、高ダイナミックレンジ、広ダイナミックレンジ、ハードウェアセキュリティ、ＰＵＦ、ＩｏＴ) 論文 1. 2024/04/01 Two-Step Reset to Reduce the SNR Drop in the LOFIC CMOS Image Sensor │ 電気学会論文誌C │ 144 (4) (共著)   2. 2024/01/07 On-Chip Data Reduction and Object Detection for a Feature Extractable CMOS Image Sensor │ International Workshop on Advanced Image Technology 2024 (IWAIT 2024) │ (共著)   3. 2023/11/16 A Dual Conversion Gain Scheme for a Small Pixel CMOS Image Sensor │ 2023 IEEE International Meeting for Future of Electron Devices, Kansai (IMFEDK) │ (共著)   4. 2023/11/16 Feature Extractable CMOS Image Sensor Pixel with RGB to Grayscale Conversion │ 2023 IEEE International Meeting for Future of Electron Devices, Kansai (IMFEDK) │ (共著)   5. 2023/07/01 Image classification with SVM for CMOS sensor generating a vector image │ Journal of Signal Processing │ 27 (4),97-101頁 (共著)   全件表示（43件） 学会発表 1. 2024/03/27 4T型画素構造を用いたDCG型CMOSイメージセンサに向けた物体検出精度評価 (情報センシング研究会) 2. 2024/03/27 CTIA回路を用いた高感度積層型Digital Pixel Sensorの検討 (情報センシング研究会) 3. 2023/12/26 輝度勾配を出力するCMOSイメージセンサのための 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類器の評価 (映像情報メディア学会2023年冬季大会) 4. 2023/12/26 縦方向輝度勾配CMOSイメージセンサのための出力バイナリ化手法に関する検討 (映像情報メディア学会2023年冬季大会) 5. 2023/12/26 特徴量抽出可能なCMOSイメージセンサ画素に向けたグレースケール変換および縦縞低減可能な画素の検討 (映像情報メディア学会2023年冬季大会) 全件表示（46件） 講師・講演 1. 2023/07/05 エッジAIに向けたCMOSイメージセンサ 2. 2023/03/31 エッジAIに向けたCMOSイメージセンサの検討 3. 2021/08/06 AI/IoT時代の視覚センサ 4. 2018/09/05 複製不可能デバイスを活⽤した IoT向けイメージセンサのセキュリティ検討 受賞学術賞 1. 2024/01/08 International Workshop on Advanced Image Technology Best Paper Award 2. 2023/03/01 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing Student Paper Award 3. 2022/05/10 LSIとシステムのワークショップ IEEE SSCS Kansai Chapter Academic Research Award 4. 2019/06 IISS International Image Sensor Workshop IISS BEST POSTER AWARD, THE THIRD PLACE 5. 2018/11 2018 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems Best Paper Award 科学研究費助成事業 1. 2020/04 ～ 2023/03 特徴量を出力可能なイメージセンサと深層学習による画像認識の研究 │ 基盤研究(C) (キーワード：イメージセンサ, 低消費電力, 特徴量)   2. 2019/08 ～ 2021/03 干渉ノイズ除去回路を用いるスケーラブルな列並列デジタル補正SAR型ADC │ 研究活動スタート支援 (キーワード：イメージセンサ, 低消費電力, 列並列A/D変換器)   競争的資金等(科研費を除く) 1. 2022/09/01 ～ 2025/03/31 Beyond 5Gに向けた高速ビームステアリング技術の研究開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ Beyond 5G研究開発促進事業　委託研究 (キーワード：高速切換移相器)   2. 2022/06/01 ～ 2023/03/31 安全なエッジAIに向けた改ざん検知イメージセンサと耐タンパ行列演算回路を用いた画像認識LSIの開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 研究助成（自然科学）   3. 2019/11/01 ～ 2022/03/31 エッジAIのハードウェアセキュリティに関する研究 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 未来社会創造事業 (キーワード：エッジAI, ハードウェアセキュリティ)   取得特許 1. Semiconductor device （9,716,851） 2. Solid-state image pickup device （8,665,354） 3. Solid-state image sensing device （9,253,423） 4. Solid-state image sensing device and electronic device （10,038,868） 5. Solid-state image sensing device and electronic device （9,635,290） 全件表示（60件） 研究者からのメッセージ 1. ＡＩ、ＩｏＴ社会における視覚センサの研究による持続可能な社会の構築に貢献私たちが住んでいる実世界はアナログの情報に溢れており、それをデジタル情報空間に取り込む安価な半導体センサには大きな期待がかけられています。今後拡大が進むIoT社会では人工知能(AI)が、数兆個の半導体センサを利用して実世界のアナログ情報を認識し、機器間でその認識情報を共有し、ビッグデータとして利用されていくものと考えられます。私は、それらのセンサの中でも、視覚センサに着目し、AIの活用を前提としたIoT社会に適した視覚センサの研究を通じて持続可能な社会の構築に貢献していきたいと考えています。 © Ritsumeikan Univ. All rights reserved.