研究者学術情報データベース

（最終更新日 : 2022-05-19 10:40:03）

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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

職名准教授

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.	2019/04/01	立命館大学准教授
2.	2014/10/01 ～ 2019/03/31	ブリルニクスジャパン株式会社 Senior Image Sensor Scientist
3.	2010/06/01 ～ 2014/09/30	ルネサスエレクトロニクス株式会社技師
4.	2009/10/01 ～ 2010/05/31	大阪大学大学院特任研究員
5.	2007/06/01 ～ 2009/09/30	株式会社Rosnes 係長

委員会・協会等
1.	2021/04/01 ～	VDEC 客員研究員
2.	2020 ～	情報センシング研究会幹事
3.	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.	2022/03/01	Experimental Study of Fault Injection Attack on Image Sensor Interface for Triggering Backdoored DNN Models │ IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences │ E105-A (3) (共著)
2.	2022/02/28	Image Recognition of HDR Images Taken with Dual-Gain CIS │ Proceedings of the 2022 International Workshop on Nonlinear Circuits, Communication and Signal Processing │ ,2PM2-1-1 (共著)
3.	2021/11/15	Backdoor Attack on Deep Neural Networks Triggered by Fault Injection Attack on Image Sensor Interface │ Proceedings of the 5th Workshop on Attacks and Solutions in Hardware Security │ ,63-72頁 (共著)
4.	2021/09/10	Area-Efficient Post-Processing Circuits for Physically Unclonable Function with 2-Mpixel CMOS Image Sensor │ Sensors, MDPI AG │ 21 (18:6079) (共著)
5.	2021/03/08	Modeling attacks against device authentication using CMOS image sensor PUF │ IEICE Electronics Express │ 18 (7),20210058 (共著)
全件表示（27件）

学会発表
1.	2022/03/07	メッセージ認証符号付CMOSイメージセンサの小面積回路検討(1) ～駆動回路と画素アレイ構成～ (ハードウェアセキュリティ研究会)
2.	2022/03/07	メッセージ認証符号付CMOSイメージセンサの小面積回路検討(2) ～符号生成回路～ (ハードウェアセキュリティ研究会)
3.	2022/01/18	イメージセンサインターフェースへのフォルト攻撃でトリガする DNN へのバックドア攻撃 (暗号と情報セキュリティシンポジウム)
4.	2021/08/18	LOFIC型CMOSイメージセンサに用いる小面積読み出し回路 (情報センシング研究会)
5.	2021/08/17	デュアルゲインCMOSイメージセンサによるHDR画像の画像認識 (情報センシング研究会)
全件表示（22件）

講師・講演
1.	2021/08/06	AI/IoT時代の視覚センサ
2.	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.	2019/06	IISS International Image Sensor Workshop IISS BEST POSTER AWARD, THE THIRD PLACE
2.	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)
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)

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（52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。