Bluetooth Low Energy

BluetoothLowEnergy(BLE)とは,Bluetoothに備えられた低消費電力機能のことである.常時無線接続をし続けなければならないもの,またデータ量は多くないが一定時間ごとにデータを収集し続ける必要があるヘルスケア,フィットネス分野に適している。近年,BLE市場の急速な市場拡大が期待されている.またBLEを用いた位置特定技術の普及にも期待される.

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臓器保存技術

臓器の保存は心停止後の臓器では移植しても生着しないのではないかという考え方が生まれ,そこから生きている臓器の保存技術の研究がはじまった.1960年代の技術では血管内の圧力が上昇してしまい30分以上の保存ができなかったが現在では数時間まで保存できるようになった.しかし低温で保存するため長時間移植可能な状態で残すことができず,機能障害を起こしてしまう場合もある.そこでこのような欠点を改善するために低温で保存する必要のない新たな保存技術の研究が進められている.

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グラフェン

近年,情報化社会を支える半導体は我々の身近にある電子機器のほとんど全てに使用されており,現在の生活には必要不可欠なものとなっている.この電子機器の頭脳にあたる集積回路を構成する部品であるトランジスタは,年々微細化が進められ,集積度を上げる事により性能向上の実現がなされてきた.現在では,半導体のプロセスルール(配線幅)は45nmにまで微細化が進められているが,現在半導体材料としてよく用いられているシリコンでのこれ以上の微細化は技術的・経済的問題により2022年に限界を向えることが予想されている1).しかし,半導体デバイスを微細化し,性能を向上させることは,電子デバイスの高速・低消費電力化と直結するため,材料レベルでのイノベーションが必要である.そこで,シリコンの代わりとなる新たな半導体材料として現在注目されているのがグラフェンである.グラフェンはナノスケールサイズで優位性を持つ可能性のある新素材であり,将来の電子デバイス材料の候補の一つである.
 本報告では,グラフェンに関する特性やその応用先などについて述べ,今後の課題について記述する.

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Bitcoin

Bitcoinとは,実体を持たない仮想通貨の一つであり,専用のサーバを介さないP2P(PearToPear)ネットワークと呼ばれる個人対個人で直接取引を行うため,短時間で手数料も安価に取引が可能である特徴を持つ.また,管理サーバが存在しないことから,システムの変更や紛失等への保証がきかないなどの課題も不安視されている.しかし,国や政府といった国家の権力に左右されないため,国境を越えた世界共通の通貨となることが大いに期待できる.

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OpenCVによる動画処理

画像処理ライブラリであるOpenCVは世界でも広く使用されている.また画像処理のみではなく,動画より画像を抽出して動画処理に利用することもできる.本稿では,OpenCVを用いた基礎的な動画処理と顔検出を行い,またそれらの原理について述べる.

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MEMS (Micro Electro Mechanical Systems)

多くの製品の小型化を実現させているMEMS(MicroElectroMechanicalSystems)とは,一つの基盤上に制御部や駆動部を集積させた装置のことをいう.センサの集積により様々な物理信号を処理できるという特徴から,近年では多分野で注目されている.医療分野においては,このMEMSを体内に服用もしくは装着することによって,外部から生体内情報を取得し,投薬を制御することが実現可能となった.

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グラフィックス仮想化

近年,ワークステーションがエンジニアの側にあることによる,セキュリティ,生産性,コストなどの問題点に注目が集まってきた.これを解決するソリューションとして,デスクトップ仮想化が提案された.しかし,GPUの仮想化が困難であることから,高負荷のグラフィックスなどをデスクトップ仮想化の環境で利用することができなかった.これを解決するために提案されたソリューションが,GPUを仮想化して,デスクトップ仮想化の環境で利用するグラフィックス仮想化である.本稿では,このグラフィックスの仮想化の具体的な手法,発展の流れについて述べる.

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ウェアラブル機器

ウェアラブル機器は1980年代に開発が始まった.ウェアラブル機器は文字通り身につけて使用する電子機器を指すが,当時の技術では利用に適った機器を開発することが出来なかった.しかし,MEMSやIEEE802.15.6やリチウムイオンポリマー電池などの技術の登場により,理想に近いウェアラブル機器の開発が可能になりつつある.本稿ではウェアラブル機器の概要と無線通信規格のIEEE802.15.6とリチウムイオンポリマー電池について述べる.

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ROIの抽出方法

fMRIの解析においてある領域における脳活動の有無を調査する以外に,その領域における詳細な検討が必要となってきている.そのような場合において,RegionOfInterest(ROI)を抽出しデータを検討していくことが重要である.本稿では,ROIの特徴や種類,そしてMatlab上で動作すつSPM8とMarsBarといったソフトを用いた際のROIの抽出方法を紹介する.またROIを用いた解析方法について記述する

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