西 宏章 (ニシ ヒロアキ)

Nishi, Hiroaki

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所属(所属キャンパス)

理工学部 システムデザイン工学科 (矢上)

職名

教授

HP

外部リンク

経歴 【 表示 / 非表示

  • 1999年04月
    -
    2002年02月

    技術研究組合新情報処理開発機構

  • 2002年02月
    -
    2003年03月

    株式会社日立製作所中央研究所

  • 2003年04月
    -
    2004年03月

    大学助手(有期)(理工学部システムデザイン工学科)

  • 2004年04月
    -
    2005年03月

    専任講師(理工学部システムデザイン工学科)

  • 2010年04月
    -
    2014年03月

    国立情報学研究所 客員准教授

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学歴 【 表示 / 非表示

  • 1994年03月

    慶應義塾大学, 理工学部, 電気工学科

    大学, 卒業

  • 1996年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 修了, 修士

  • 1999年03月

    慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

    大学院, 単位取得退学, 博士

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学), 慶應義塾大学, 1999年12月

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 通信工学 (Communication/Network Engineering)

  • 社会基盤(土木・建築・防災) / 社会システム工学

  • 社会基盤(土木・建築・防災) / 安全工学

  • 情報通信 / 計算機システム (計算機システム・ネットワーク)

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • ASIC / CPLD design

  • Community/Cluster Energy Management System

  • Smart City / Smart Community

  • インターネットバックボーンルータ

  • インターネット基幹スイッチ、ルータ

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著書 【 表示 / 非表示

  • 地球とつながる暮らしのデザイン

    西 宏章他, 株式会社シナノ, 2016年05月

    担当範囲: 家のエネルギーの使い方のシンフォニー(pp.227-232)

  • Smart Grid Research: Vehicular - IEEE Smart Grid Vision for Vehicular Technology: 2030 and Beyond Roadmap

    Hiroaki Nishi, Koichi Inoue, IEEE Standards Committee, 2015年06月

  • Anonymization infrastructure and open data in smart sustainable cities

    Jie Chang, Lei Gu, Wei Liu, Kanae Matsui, Hiroaki Nishi and Cuijuan Xia, Approved Deliverable of ITU-T (Telecommunicatino Standardization Section of ITU) Focus Group on Smart Sustainable Cities, 2015年04月

  • スマートメータ―からの情報をどう匿名化するか-電力自由化時代の個人情報の活用法- 『インプレス SmartGrid ニューズレター』2014年7月号

    西 宏章, 株式会社インプレス, 2014年07月

  • IEEE SMART GIRD VISION FOR VEHICULAR TECHNOLOGY: 2030 AND BVEYOND

    西 宏章, IEEE Standard Association, 2014年02月

    担当範囲: Chapter 1: Social, Economic, and Political Implications, Chapter 6 Sy stems, Operations, and Scenarios

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論文 【 表示 / 非表示

  • Air-Conditioning Control with Spatial Recognition Using Stereo Infrared Array Sensors

    Takayama Y., Saito S., Sakuma Y., Nishi H.

    IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference) (IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference))  2021-October 2021年10月

    ISSN  9781665435543

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    Depending on the location of the air conditioner and the shape of a room, air-conditioning control may be inefficient resulting in temperature imbalance. When attempting to solve this problem, it is vital to understand the spatial structure of a room (including its size and shape) and the location of air conditioners and then automatically control the airflow and direction according to the structure. However, such a method for recognizing spatial structures has not yet been established. In this paper, we propose a spatial recognition method using stereo infrared array sensors (SIRA sensors) installed in an air conditioner. Our system detects objects in the obtained thermal images and estimates their distances using triangulation. In addition, the room's size and shape are estimated based on the assumption that the room size lies within the detection range. The distances to the front and left/right walls were estimated in one-meter-wide classes. The estimation accuracy was compared using two types of IRA sensors: thermopile array sensors and thermal diode infrared sensors. Regarding the distance estimation of persons from the captured stereo thermal images, the average error rate was 12.5% for both types. The distance to each wall was estimated within a 1 m error range for the thermal diode infrared sensor. Moreover, applications of the proposed spatial recognition to air-conditioning control were demonstrated. Specifically, we propose a method to control the airflow direction and volume by considering the room's geometry. An L-shaped room was modeled and simulated. From the results, the spatial recognition reduced the unevenness in temperature by adjusting the airflow based on the room shape. These results indicate that the proposed method can be practically used for spatial recognition to efficiently improve user comfort by controlling air-conditioning based on the spatial structure and eliminating uneven temperature.

  • Time Synchronization of IEEE P1451.0 and P1451.1.6 Standard-based Sensor Networks

    Nishi H., Song E.Y., Nakamura Y., Lee K.B., Liu Y., Tsang K.F.

    IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference) (IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference))  2021-October 2021年10月

    ISSN  9781665435543

     概要を見る

    This paper introduces the time synchronization approaches to the Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) P1451.0 standard-based sensor networks for Internet of Things (IoT) applications. A time synchronization architecture of IEEE P1451.0 standard-based sensor networks is described including two-level time synchronization systems in IEEE P1451.0 and P1451.1.X standards-based wide-area network (WAN) and IEEE P1451.0 and P1451.5.X standards-based local area networks (LANs). However, this paper mainly focuses on the time synchronization approach of IEEE P1451.0 and P1451.1.6 standards-based WANs and provides two implementations of time synchronization of IEEE P1451.0 and P1451.1.6 using wireline and wireless networks with their preliminary results to verify that the time synchronization approach of IEEE P1451.1.6 functions properly. In addition, the time synchronization transducer electronic data sheets (TEDS) of P1451.1.6 is described.

  • Recommendation System for Energy Consumption Behavior Change on Residents' Response and Stress

    Takayama Y., Sakuma Y., Nishi H.

    IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference) (IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference))  2021-October 2021年10月

    ISSN  9781665435543

     概要を見る

    Home energy management system (HEMS), enabled by the development of the Internet of Things (IoT), issue behavior change recommendations to encourage residents to reduce their energy consumption. Receiving these suggestions from HEMS makes it easier for them to set specific reduction goals and raise their awareness of energy saving. This feedback will lead to effective power reduction in the household sector. However, each user has unique preferences, and uniformly generated recommendations may not be followed if they do not match the preferences of the specific user. In addition, frequent recommendations that are not aligned with their preferences may stress users and decrease their motivation to reduce energy consumption. This paper presents a practical method of making behavior change recommendations reflecting users' response rates and considering their stress. Targeting the action of opening a window, we illustrate how our system induces behavioral change. To increase the users' response rate and reduce their stress, we adjust the recommendation for each user from two perspectives. First, assuming that users open windows mainly depending on the external temperature, humidity, wind, and weather, we introduce the k-nearest neighbors (k-NN) classification using these parameters as the explanatory variables to predict the possibility that the user accepts the window-opening recommendation. Generating recommendations only when the predicted probability is high enables building a unique recommendation system considering user preferences. Second, if the recommendations are sent frequently, users may become tired of following them; this leads to a situation in which users ignore recommendations or turn off their notifications. To avoid such a situation, we propose adjusting the delivery interval according to the users' response rate. When we schedule the notification cycle, we introduce a forgetting curve, assuming that the users' stress on the recommendation decreases over time. We conducted a simulation using historical weather data. The response rate and thermal sensation of users with different variations were set, and the delivery timing of the recommendation was changed according to these factors. The proposed methods are expected to effectively generate behavioral changes by having users take medium-to long-term initiatives without lowering their motivation.

  • Dataflow Management Platform for Smart Communities using an Edge Computing Environment

    Shimahara S., Nishi H.

    IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference) (IECON Proceedings (Industrial Electronics Conference))  2021-October 2021年10月

    ISSN  9781665435543

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    As various data services are provided to realize Society 5.0, the usage of personal data is estimated to increase along with the explosive increase in data traffic. It is important that the protection of privacy keeps pace with increases in the exchange of data containing personal information. Starting from the enforcement of the General Data Protection Regulation (GDPR), stricter privacy protection regulations are expanding to more countries. These restrictions require that personal data should be hidden or anonymized before they are propagated over the network. The secondary usage of data is assumed in smart communities, and systems that can protect privacy are required for secure network infrastructures. In this study, we propose an edge-based computing platform that manages the privacy of users on the network of a smart community. For the platform, we prepared three models: The Basic, Preceding Packet, and Piggyback models. These are considered OpenFlow models, and the network efficiency for each was evaluated.

  • Efficient GAN-Based Unsupervised Anomaly Sound Detection for Refrigeration Units

    Hatanaka S., Nishi H.

    IEEE International Symposium on Industrial Electronics (IEEE International Symposium on Industrial Electronics)  2021-June 2021年06月

    ISSN  9781728190235

     概要を見る

    A smart factory or Industry 4.0 is creating an epoch for manufacturing and its production lines. It reduces the total cost by monitoring and predicting the expected faults of factory lines and products. One of the essential challenges is to develop a technology to detect and predict abnormalities at an early stage without human resources. For this reason, the automation of anomaly detection is now attracting attention. Many statistical and machine-learning methods have been studied for anomaly detection. In this study, we focus on a refrigeration system for large storage, where the failures of the system will cause enormous losses. Moreover, this type of system was independently designed according to the environment, location, and storage items. Under this condition, it is difficult to train discriminative models for anomaly detection using training data that include failure data. In addition, it is indispensable to provide a basis for determining whether the system is abnormal to achieve future treatments. Therefore, deep generative models are used to achieve unsupervised abnormality detection. Because the sensing system's cost for detecting system failures should be reduced, the proposed system uses low-cost microphone arrays to monitor sounds and source locations. The system also provides a rationale by visualizing and mentioning irregular sounds. Furthermore, this study compared various deep generative models in terms of accuracy and showed that the Efficient GAN-based method achieved the highest accuracy.

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KOARA(リポジトリ)収録論文等 【 表示 / 非表示

総説・解説等 【 表示 / 非表示

競争的研究費の研究課題 【 表示 / 非表示

  • クリティカルサービスを提供可能なスマートコミュニティ基盤の研究

    2017年04月
    -
    2020年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 西 宏章, 基盤研究(B), 補助金,  研究代表者

知的財産権等 【 表示 / 非表示

  • 電力制御システム

    出願日: 2010-108910  2010年05月 

    特許権, 共同

  • 人数推定装置及び人数推定方法

    出願日: 特願2009-292481  2009年12月 

    特許権, 共同

  • 換気量推定装置及び換気量推定方法

    出願日: 特願2008-180072  2008年07月 

    特許権, 共同

  • マニピュレーター装置

    出願日: 2007-103550  2007年04月 

    公開日: 2008-259607   

    特許権, 共同

  • マスタスレーブ装置、マスタ装置、スレーブ装置、制御方法及びコンピュータプログラム

    出願日: 特願:2006-302787  2006年11月 

    特許権, 共同

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受賞 【 表示 / 非表示

  • 社団法人情報処理学会 計算機アーキテクチャ研究会若手奨励賞

    澤田 純一,西 宏章, 2012年01月, 社団法人情報処理学会計算機アーキテクチャ研究会, 「低遅延匿名化処理機構における情報損失度改善手法の提案」

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 社団法人情報処理学会CS賞

    石田慎一, 原島真悟, 鯉渕道紘, 川島英之, #H西宏章, 2011年07月, 社団法人情報処理学会, 「コンテキストスイッチを利用したルータにおけるTCP ストリーム再構築のメモリ削減手法」

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 第144回SLDM研究会優秀発表学生賞

    石田慎一, 原島真悟, 川島英之, 鯉渕道紘, 西 宏章, 2010年09月, 社団法人情報処理学会システムLSI設計技術研究会, 「パケットデータ管理基盤における情報抽出処理の効率化技法」

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 社団法人情報処理学会ユビキタスコンピューティング研究会優秀論文賞

    上吉 悠人,峰 豪毅,西 宏章, 2008年07月, 「クラスタ型エネルギーマネジメントに向けた大学キャンパスのエネルギー計測システム」

    受賞区分: 国内学会・会議・シンポジウム等の賞

  • 財団法人ファナックFAロボット財団論文賞

    水落 麻里子,辻 俊明,大西 公平,西 宏章, 2008年03月, マルチレートサンプリング手法を用いた加速度制御系の実現

    受賞区分: 出版社・新聞社・財団等の賞

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その他 【 表示 / 非表示

  • 2014年

     内容を見る

    ITU-T Focus Group - Smart Sustainable City

  • 2010年

     内容を見る

    IEEE2030技術標準化

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • システムデザイン工学輪講

    2022年度

  • マルチメディアデザイン

    2022年度

  • システムデザイン工学実験第2

    2022年度

  • 開放環境科学課題研究

    2022年度

  • 開放環境科学特別研究第2

    2022年度

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社会活動 【 表示 / 非表示

  • 一般社団法人 おもてなしICT協議会 代表理事

    2016年05月
    -
    2019年03月
  • CANDER TPC member

    2016年
    -
    継続中
  • 総務省「本格的なIoT時代に対応した情報通信技術の研究開発・標準化動向及びその推進のための調査・分析」事業における「IoT利活用のための共通ICT基盤の研究開発・標準化動向の調査検討グループ」グループ長

    2015年11月
    -
    2016年03月
  • FPGA4GPC Program Committee Member

    2015年03月
    -
    継続中
  • NEDO ノーマリーオフコンピューティングの普及検討委員会 委員

    2015年02月
    -
    2015年05月

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 電信通信情報学会シニア会員, 

    2016年12月
    -
    継続中
  • 情報処理学会計算機アーキテクチャ研究会, 

    2009年09月
    -
    継続中
  • 建築学会, 

    2008年10月
    -
    継続中
  • 電子情報通信学会コンピュータシステム研究専門委員会, 

    2005年05月
    -
    継続中
  • 計測自動制御学会, 

    2003年05月
    -
    継続中

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委員歴 【 表示 / 非表示

  • 2017年11月
    -
    継続中

    IEEE 2668 (IDEX) Standards Committee Member, IEEE 2668 (IDEX) Standards Committee Member

  • 2017年11月
    -
    継続中

    IEEE P21451-1-6 Standards Committee Member, IEEE P21451-1-6 Standards Committee Member

  • 2017年10月
    -
    継続中

    IEEE P1451.0 Standards Committee Member, IEEE P1451.0 Standards Committee Member

  • 2017年10月
    -
    継続中

    IEEE P1451-99 Standards Committee Member, IEEE P1451-99 Standards Committee Member

  • 2017年06月
    -
    継続中

    Urban Technology Alliance, Urban Technology Alliance

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