第33回(2017年度)
※受賞者の所属は当論文賞受賞時のものです。
入賞
「Generic decoding of seen and imagined objects using hierarchical visual features」
（論文発表：Nature Communications，2017年5月）
堀川 友慈 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 脳情報通信総合研究所 脳情報研究所 神経情報学研究室 主任研究員
神谷 之康 京都大学大学院情報学研究科 教授 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 脳情報通信総合研究所 脳情報研究所 神経情報学研究室 客員室長
審査員コメント
本研究では、ヒトの脳活動パターンを畳み込み、ニューラルネットワーク等の人工知能モデルの信号に変換し、見ている物体画像や想像している物体を脳から解読する技術の開発に成功した。具体的には、ある画像を見ている時の脳活動パターンとその画像を入力したニューラルネットワークで得られるパターンの間に、相同性を世界で初めて発見している。その結果、未学習の任意の物体を推定する可能性を示しており、きわめて優秀な研究であると評価した。
「Automatic verification technology of software patches for user virtual environments on IaaS cloud」
（論文発表：Springer，Journal of Cloud Computing，2015年2月）
山登 庸次 日本電信電話株式会社 ネットワークサービスシステム研究所 主任研究員
審査員コメント
本論文は、クラウド事業者がユーザの仮想マシンに対するパッチの正常性確認を行うという新しい試みを提案している。運用コストの削減を定量的に示しており、近年のクラウドサービスの普及を考えると実用化論文としての価値は高い。本技術が実用化されることへの期待を込めて、テレコムシステム技術賞にふさわしいと評価する。
「Design Framework of Image Sensor System Based on Dynamic Range Extension by Adding Noise for Saturated Conditions」
（論文発表：IEEE, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems，2015年10月）
田所 幸浩 株式会社豊田中央研究所 主任研究員
葛西 誠也 北海道大学量子集積エレクトロニクス研究センター／大学院情報科学研究科 教授
一木 輝久 名古屋大学 未来社会創造機構 特任准教授
田中 宏哉 株式会社豊田中央研究所 研究員
審査員コメント
本論文では、イメージセンサにおいて被写体の認識を困難にするハレーションを克服する技術として、確率共鳴現象に着目し、光検出器（PD：photodetector）の駆動電圧に雑音を印加することによって、微弱信号の検出性能を改善する方法を提案している。実証機を用いた実験によりダイナミックレンジの拡大を確認するとともに、最適な雑音電力を設計する手法を確立している。IoT（Internet of Things）やITS（Intelligent Transport System）分野において、有効かつ価値ある研究成果であると判断される。
奨励賞
「Iterative Frequency-Domain Joint Channel Estimation and Data Detection of Faster-Than-Nyquist Signaling」
（論文発表：IEEE, IEEE Transactions on Wireless Communications，2017年9月）
石原 拓実 東京農工大学大学院工学府電子情報工学専攻 博士後期課程１年
杉浦 慎哉 東京農工大学大学院工学研究院先端情報科学部門 准教授
審査員コメント
本論文では、ナイキスト間隔の信号伝送速度を超えるfaster-than-Nyquist signaling （FTNS）と呼ばれるコンセプトの実用化への道を追求すべく、軟判定周波数領域等化アルゴリズム、FTNパイロットに基づく周波数領域伝搬路推定アルゴリズムなどを考案し、それらを組み合わせた方式を提案している。コンピュータシミュレーションによる特性評価の結果として、完全な伝搬路推定時の特性に漸近しつつ、オーバヘッドの削減が可能なことを定量的に明らかにしている。近年の信号処理技術の急速な発展を活用したアルゴリズムの提案など評価できる点は多い。。
「Spatial Cepstrum as a Spatial Feature Using Distributed Microphone Array for Acoustic Scene Analysis」
（論文発表：IEEE, IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing，2017年6月）
井本 桂右 立命館大学情報理工学部メディア情報学科 助教
小野 順貴 首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース 教授
審査員コメント
本論文では、移動物体のような位置情報が不明でかつ時間同期が完全でない情報源から音響シーンを分類するため、空間ケプトラムという新たな特徴量を用いた分散マイクアレイに適用可能な空間特徴抽出法を提案しており、論文としてのレベルは高い。この制約条件の大きな緩和は、実用上大変価値が高いと考えられ、高く評価できる。
「Differential Private Data Collection and Analysis Based on Randomized Multiple Dummies for Untrusted Mobile Crowdsensing」
（論文発表：IEEE, IEEE Transactions on Information Forensics and Security，2017年4月）
清 雄一 電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 准教授
大須賀 昭彦 電気通信大学大学院情報理工学研究科情報学専攻 教授
審査員コメント
本論文では、スマートフォンやインターネット上の機器を通じた情報収集（クラウドセンシング）での個人情報秘匿のため、確率的に発生させたダミーデータを付加して秘匿性を高めた通信手法を提案している。さらに、匿名性によって生じる誤差の削減にも成功した。近年きわめて重要なトピックスであり、オリジナリティも高く実験のレベルも社会的なインパクトも高く評価できる論文である。
「Determined Blind Source Separation Unifying Independent Vector Analysis and Nonnegative Matrix Factorization」
（論文発表：IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2016年9月）
北村 大地 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻 特任助教
小野 順貴 首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース 教授
澤田 宏 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 部長
亀岡 弘和 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 主任研究員
国立情報学研究所 客員准教授
猿渡 洋 東京大学大学院情報理工学系研究科システム情報学専攻 教授
審査員コメント
複数音源が混合して観測された音響信号から、音源信号の情報、音源やマイクの設置位置等の事前情報なしで音源を分離する確定ブラインド音源分離について、新しい手法を提案し、この手法が従来の方法に比べて処理時間、推定精度等の面で優れた特性を持つことを示している。この技術は補聴器の特性向上、会議の話者毎の自動アーカイブ等への応用も期待でき、高く評価される。
「Sensation of Realness From High-Resolution Images of Real Objects」
（論文発表：IEEE, IEEE Transactions on Broadcasting，2013年3月）
正岡 顕一郎 日本放送協会 放送技術研究所 テレビ方式研究部 主任研究員
西田 幸博 日本放送協会 放送技術研究所 テレビ方式研究部 研究主幹
菅原 正幸 日本電気株式会社 放送・メディア事業部 主席技師長
中須 英輔 一般財団法人NHKエンジニアリングシステム先端開発研究部 部長
野尻 裕司 株式会社NHKアイテック 映像・情報ビジネス部門 システム技術部
エグゼクティブエンジニア
審査員コメント
本論文では、高精細のテレビジョンシステムで提示される映像がどれだけ実物に近いかという課題を、実物に近く見える尺度である「実物感」を測定するという実験により明らかにしている。この結果、角解像度を増した場合に60cpd近くまで「実物感」が向上することを示し、今後放送が開始される予定の8K映像システムの意義を明らかにしており、高く評価される。