三重大学ウェブシラバス


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科目の基本情報

開講年度 2024 年度
開講区分 生物資源学部
受講対象学生 共生環境学科・環境情報システム学教育コース
学部(学士課程) : 2年次
選択・必修 必修
教育コース必修科目(環境情報コース)
授業科目名 生物情報工学
せいぶつじょうほうこうがく
Bioinformation Engineering
単位数 2 単位
ナンバリングコード
BIOR-Envi-2231-013
開放科目 非開放科目    
開講学期

後期

開講時間 月曜日 3, 4時限
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 230室,オンラインの場合はTeams

担当教員 森尾 吉成(生物資源学部)

MORIO, Yoshinari

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 農業食料工学分野ならびに生物情報工学分野で,人間,動物,植物などの生物情報を各種センサを使って取得する方法,取得した情報を処理して特徴量を計算する方法について説明する.具体的には,加速度センサやマイクを使った信号処理,カメラを使った画像処理,分光光度計を使った成分分析について取り扱う.

(DP,CPとの関連)「感じる力」,「考える力」,「生きる力」を身に付けるため,生物資源学部のDPである(2),(3),(5)の修得を目指す.
学修の目的 生物情報を取得するための各種センサを使うスキルを身につけ,センサによって取得した情報を自身のPCで処理することができるようになる.
学修の到達目標 (知識)
・サンプリング周波数について説明できるようになる.
・フーリエ変換について説明できるようになる.
・加速度センサーやマイクから得られる信号データを周波数分析する方法や応用事例を他人に説明できる.
・分光光度計の計測原理と応用事例を他人に説明することができる.
・画像計測の方法と応用事例を他人に説明できる.
(技能)
・加速度センサやマイクから得られる信号をPCに取り込むことができるようになる.
・フーリエ変換を使って周波数解析ができるようになる.
・カメラから画像を取得することができるようになる.
・画像からRGBやHSVなどの色情報を取得することができる.
(態度)
・センサーから得られる信号データを周波数解析する世界が見えるようになり,解析作業にも取り組めるようになる.
ディプロマ・ポリシー
○ 学科・コース等の教育目標
 (1)幅広い教養と倫理観、国際感覚を身につけ、豊かな人間性を有している。
○(2)生命、環境、食料、健康等に関する生物資源学の基本的な知識と技術、経験を有している。
○(3)科学的で論理的な思考を展開することができ、計画的に問題の解決に取り組むことができる。
 (4)豊かなコミュニケーション能力を持ち、他者と協力して行動することができる。
○(5)社会の変化に柔軟かつ自律的に対応し、発展的に生きていくことができる。

○ 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

○ JABEE 関連項目
成績評価方法と基準 (知識)信号処理に対する知識が身についていることに対して,40%をレポート課題で評価する,(技能)加速度データ,音声データ,画像データを取り扱えるスキルが身についたことに対して,50%をレポート課題で評価する,(態度)課題への取り組み姿勢を毎回実施するメタ認知アンケートで,10%を評価する.
なお,4回欠席した場合は再受講とする.
授業の方法 講義 演習

授業の特徴

PBL

問題提示型PBL(事例シナリオ活用含)

特色ある教育

反転授業
Moodleを活用する授業
eポートフォリオを活用する授業

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 毎回授業アンケートをとり,コメント返すとともに,その結果を次の授業にフィードバックする.授業アンケート結果の一部には,習熟度が低く達成感を得られない声も含まれるので,受講生に主体的に学習に取り組んでもらえるように動機付けのための言葉遣いに工夫をしたい.
教科書
参考書
オフィスアワー (時間)月曜日12:00~13:00
(場所)415室,Teams
受講要件 応用数学を履修済みであること.同時期に開講されるプログラミングも受講すること.
予め履修が望ましい科目
発展科目 農業食料工学実験,卒業研究
その他

授業計画

MoodleのコースURL
キーワード 生物情報,加速度センサ,マイク,サンプリング周波数,フーリエ変換,FFT,カメラ,色情報,電磁波,分光光度計
Key Word(s) Bioinformation, Acceleration sensor, Sampling frequency, Fourier transform, FFT, Camera, Color information, Electromagnetic ray, Spectrophotometer
学修内容 第1回 授業の概要説明
 授業で取り扱う生物情報を紹介するとともに,情報を取得するために使用する各種センサを紹介する.加速度センサを使って信号を計測するデモを行う.
第2回 加速度センサによる信号取得
 加速度センサを使って加速度信号を自身のPCに取得する.センサーの振動パターンを変更させながら加速度信号を取得し,グラフ表示する.サンプリング周波数について理解する.
第3回 加速度センサで取得した信号の処理
 取得した信号の波形の観察方法や周波数,振幅,波長,などの基本特徴量について説明する.
第4回 フーリエ変換の解説
 フーリエ変換とベクトルの内積の関係について理解するとともに,フーリエ変換の計算方法を理解する.
第5回 フーリエ変換演習
 加速度センサを使って取得した信号をフーリエ変換し,周波数スペクトルを計算する.
第6回 フーリエ変換演習
 一つ目の演習課題として,加速度センサを使って取得したオリジナル信号を処理して,何らかの状態を判別するシステムを開発する.
第7回 フーリエ変換演習
 引き続き,加速度センサを使って取得したオリジナル信号を処理して,何らかの状態を判別するシステムを開発する.
第8回 フーリエ変換課題成果発表会と音センサの紹介
 課題1に課したフーリエ変換信号処理システムの成果発表会を開催する.後半は,音センサとしてマイクを紹介し,マイクを使って音声を取得し,グラフ表示する.
第9回 フーリエ変換を使った音声処理 演習
 マイクを使って取得した音声信号をフーリエ変換し,周波数スペクトルを計算する.2つめの演習課題として,オリジナル音声解析システムの開発に取り組む.
第10回 音声解析システムの開発 演習2
 音声解析システムの開発の進捗状況を発表するとともに,システムの開発作業を行う.
第11回 音声解析システム課題成果発表会とカメラを使った画像取得
 音声解析システム課題の成果発表会を開催する.後半は,カメラを使った画像計測について説明する.実際にカメラを使って画像を取得し,RGB,HSVといった色情報を取得する方法を説明する.さらに,XYZ刺激値,xy色度,L*a*b*といった色情報についても解説する.
第12回 カメラを使った画像処理 演習
 3つめの演習課題として,カメラを使って取得した画像から色情報を計測し,得られた情報から何らかの状態を判別するシステムを開発する.
第13回 カメラを使った画像計測 演習
 画像計測システムの開発の進捗状況を発表するとともに,システムの開発作業を行う.
第14回 画像計測システム課題成果発表会と分光光度計の紹介
 画像計測システム課題の成果発表会を開催する.後半は,分光光度計について説明する.
第15回 まとめ
 授業で紹介した各種センサや計測方法,重要なキーワードについて振り返りを行う.
第13回 
 画像処理システム課題の成果発表会を開催する.
事前・事後学修の内容 第1回
 加速度センサの計測原理を調べる(1時間),サンプリング周波数について調べる(1時間),加速度センサで取得したデータのグラフ描画(2時間)
第2回
 加速度センサの振動パターンを変えながら取得したで信号をグラフ表示するとともに,振動パターンの変化を考察してくる.(2時間),サンプリング周波数について人に説明できるレベルまで学習してくる(2時間)
第3回
周波数,振幅,波長,についてについて人に説明できるレベルまで学習してくる(3時間),フーリエ変換について調べてくる(1時間).
第4回
 フーリエ変換と内積の関係を他人に説明できるまで学習してくる(2時間),フーリエ変換を計算するソフト環境を構築してくる(2時間).
第5回
 自身が取得した信号をフーリエ変換してくる(4時間).
第6回
 フーリエ変換課題に取り組む(4時間).
第7回
 フーリエ変換課題に取り組む(4時間).演習課題No.1の成果発表会の発表原稿を作成(2時間).
第8回
 成果発表した内容をレポートにまとめる(4時間),音声データをグラフ表示してくる(1時間).
第9回
 音声データを解析する課題に取り組む(4時間)
第10回
 引き続き,音声データを解析する課題に取り組む(4時間),演習課題No.2の成果発表会の発表原稿を作成(2時間)
第11回
 演習課題No.2の成果をレポートにまとめる(4時間).カメラで撮影した画像を表示し,色情報を取得してみる(1時間).
第12回
 画像計測システムの課題に取り組む(4時間).
第13回
 画像計測システムの課題に取り組む(4時間),演習課題No.3の成果発表会の発表原稿を作成(2時間)
第14回
 分光光度計の応用事例を調査し,レポートにまとめる(2時間).
第15回
 重要なキーワード,各種センサの計測原理,信号処理の方法について復習をするとともに,半期の振り返りを行う(2時間).
事前学修の時間:60分/回    事後学修の時間:120分/回

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