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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 生物資源学研究科(博士前期課程)共生環境学専攻
受講対象学生 大学院(修士課程・博士前期課程・専門職学位課程) : 2年次
選択・必修 必修
授業科目名 環境情報システム工学特別研究Ⅱ
かんきょうじょうほうしすてむこうがくとくべつけんきゅう2
Thesis Research in Environment Oriented Information and System Ⅱ
単位数 6 単位
ナンバリングコード
BIOR-Envr-6262-002
開放科目 非開放科目    
開講学期

通年

開講時間
授業形態

対面授業

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

「オンライン授業」・・・オンライン会議ツール等を利用して実施する同時双方向型の授業
「ハイブリッド授業」・・・「対面授業」と「オンライン授業」を併用した授業
「オンデマンド授業」・・・動画コンテンツの配信等によって実施する授業

開講場所 所属の研究室,実験室

担当教員 指導教員(生物資源学研究科共生環境学専攻環境情報システム工学講座)

Supervisor (Professors of course in environment oriented information engineering)

SDGsの目標
連絡事項

* 状況により変更される可能性があるので定期的に確認して下さい

学修の目的と方法

授業の概要 低環境負荷型食料生産システムに関する研究、バイオマテリアルに関する研究、環境および生産設備の知的診断システムに関する研究、魚自発摂餌システム開発に関する研究、バイオマスエネルギーに関する研究、生物生産用車両およびロボットシステムに関する研究、植物生育環境計測及び制御に関する研究、画像処理による作業者動作認識に関する研究、作物ダイナミクスに関する研究、作業者及び動物の状態認識のためのバイタルサイン計測・解析技術の応用,五感センシングによる農産物の品質評価

(DP,CPとの関連)「感じる力」,「考える力」,「コミュニケーション力」,「行動する力」を身に付けるため,生物資源学研究科のDPである(1), (2), (3), (4)の修得を目指します。
学修の目的 環境情報システム工学に携わる研究者あるいは技術者として求められる高度な学識と研究方法を習得し、専門分野における様々な課題を自ら発見し、それを解決する高度な能力を持った人材の育成を目的とする。
学修の到達目標 1)自動制御・画像処理の手法を実際問題に応用する能力を身につける.
2)信号処理技術やシステム開発能力を養う.
3)植物生育環境制御方法を習得する.
4)エネルギーの効率的利用方法を習得する.
5)環境負荷低減方法を習得し,実際に応用する能力を養う.
6)バイオマス資源の利用方法を習得する.
7)作物の形状に関する計測方法を習得する.
8)農産物の品質評価方法を習得する.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標

○ 全学の教育目標
感じる力
  •  感性
  •  共感
  •  主体性
考える力
  •  幅広い教養
  •  専門知識・技術
  •  論理的・批判的思考力
コミュニケーション力
  •  表現力(発表・討論・対話)
  •  リーダーシップ・フォロワーシップ
  •  実践外国語力
生きる力
  •  問題発見解決力
  •  心身・健康に対する意識
  •  社会人としての態度・倫理観

成績評価方法と基準 研究意欲,研究態度,研究時間,研究成果などを,複数教員が総合的に判断し,修士論文の完成度を評価する。
授業の方法 講義

授業の特徴

PBL

特色ある教育

英語を用いた教育

授業アンケート結果を受けての改善点 随時学生の意見を聞き、改善を図る.
教科書 資料配布
参考書
オフィスアワー コンタクトタイム
前期金曜日16:30~18:30, 425室,423室,428室,418室,414室,415室,416室,412室
受講要件 研究に対する意欲と積極性
予め履修が望ましい科目 研究課題に関連する科目
発展科目 特になし
その他 無し

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 環境情報,食料生産,低環境負荷,バイオマス,故障診断,自発摂餌,植物工場,生育制御,エネルギー,ロボット,画像処理,信号処理,自動制御,リサイクル,品質評価,農産物,農業機械
Key Word(s) Environment oriented information, System engineering, Food production, Low environmental load, Biomass, Condition diagnosis for plant machinery, Biological production engineering, Vegetable plant factory, Growing control, energy, Robotics, Image processing, Signal processing, Automatic control, Recycling, evaluation of food quality, agricultural products, agricultural machinery.
学修内容 第1回 研究課題に関する予備実験の総括
第2回 本実験の計画
第3回 研究課題に関する実験装置や計測機器及びセンサの整備
第4回 実験材料と実験条件の選定
第5回 実験の実施とデータ計測(1)
第6回 実験の実施とデータ計測(2)
第7回 実験の実施とデータ計測(3)
第8回 実験の実施とデータ計測(4)
第9回 計測データの処理解析(1)
第10回 計測データの処理解析(2)
第11回 計測データの処理解析(3)
第12回 計測データの処理解析(4)
第13回 計測データの可視化処理(1)
第14回 計測データの可視化処理(2)
第15回 研究課題の進捗状況報告と今後の研究計画の策定
第16回 研究計画の報告と追加実験
第17回 追加実験の実施(1)
第18回 追加実験の実施(2)
第19回 追加実験データの解析(1)
第20回 追加実験データの解析(2)
第21回 追加実験の可視化処理
第22回 追加実験結果の報告資料作成
第23回 追加実験結果の発表
第24回 本実験と追加実験の計測データの整合性検証
第25回 研究課題に関するすべての実験結果の確認
第26回 全実験データの可視化処理
第27回 修士論文の作成
第28回 課題研究結果をまとめ発表資料作成(1)
第29回 課題研究結果をまとめ発表資料作成(2)
第30回 修士論文発表および修士論文の提出
複数教員による研究全般に対する評価
事前・事後学修の内容 課題は研究テーマによって異なるが、研究指導教員(括弧内の氏名)が学期開始時に具体的に与える。
・青果物流通における負荷と品質(福島)
・コヒーレント光を利用した植物の健康診断(福島)
・自己発熱を利用した炭化法の確立(滝沢)
・微細藻類を用いた水熱炭化の最適化(滝沢)
・植物バイオマスを用いた生分解可能なバイオマスマテリアルの開発(王)
・オフロード車両の走行性能の予測及び向上(王)
・農業ロボット自律走行のための環境認識と環境地図作成(森尾)
・果樹栽培収穫ロボット制御のための環境認識と環境地図作成(森尾)
・人間協調型農業ロボットのための作業空間内物体追跡(森尾)
・農作業者,畜産動物,野生動物の状態認識のためのバイタルサイン計測・解析技術の応用(内藤)
・農産物の生育評価,食品の品質評価のための五感センシング技術の応用(内藤)
・光および音を用いた農畜水産物の非破壊センシング(鈴木)
・光および音による魚の鮮度評価、鶏卵の胚成長、粉末食品中の異物の検出(鈴木)
・植物工場における養液栽培用培地の開発研究(呉)
・生分解可能なバイオマスマテリアルの開発研究(呉)
事前学修の時間:360分/回    事後学修の時間:360分/回

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