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科目の基本情報
| 開講年度 | 2021 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) : 1年次 |
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| 選択・必修 | 必修 |
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| 授業科目名 | 環境情報システム工学特別研究Ⅰ | |
| 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1 | ||
| Thesis Research in Environment Oriented Information and System Ⅰ | ||
| 単位数 | 4 単位 | |
| ナンバリングコード | BIOR-Envr-6262-001
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| 開放科目 | 非開放科目 | |
| 開講学期 |
通年 |
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| 開講時間 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 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 |
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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 |
|---|---|
| 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 |
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| 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，中間報告を評価する。 |
| 授業の方法 | 演習 実験 |
| 授業の特徴 | |
| 授業改善の工夫 | 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 |
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| 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 特別研究Ⅰの計画の策定および研究環境の整備，研究指導体制と研究リソースの理解 第2回 研究課題に関する先行研究論文調査 （１） 第3回 研究課題に関する先行研究論文調査 （２） 第4回 研究課題に関する先行研究論文調査結果の報告（１） 第5回 研究課題に関する先行研究論文調査結果の報告（２） 第6回 研究課題に関する先行技術と手法の学習（１） 第7回 研究課題に関する先行技術と手法の学習（２） 第8回 研究課題に使用する計測機器の整備と調整 第9回 研究課題に使用する計測機器の取扱方の学習 第10回 研究課題に関する解析手法の確立及び実験の計画 第11回 研究課題に関する実験計画法の学習（１） 第12回 研究課題に関する実験計画法の学習（２） 第13回 研究課題に関する解析理論の学習（１） 第14回 研究課題に関する解析理論の学習（２） 第15回 研究課題に関する実験の計測項目の確定 第16回 研究課題に関する計測方法の決定 第17回 データ処理の技術の学習（１） 第18回 データ処理の技術の学習（２） 第19回 計測データの処理方法の学習（１） 第20回 計測データの処理方法の学習（２） 第21回 データ処理アルゴリズムとプログラミングの学習（１） 第22回 データ処理アルゴリズムとプログラミングの学習（２） 第23回 実験装置の製作及び整備（１） 第24回 実験装置の製作及び整備（２） 第25回 実験材料の選定及び実験条件の確定 第26回 予備実験実施（１） 第27回 予備実験実施（２） 第28回 実験データの処理および解析（１） 第29回 実験データの処理および解析（２） 第30回 実験結果の発表 |
| 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） ・生産プラント設備のスマート状態監視・診断システムに関する研究（陳山） ・生産プラント設備の知的点検・診断ロボットに関する研究（陳山） ・魚類の給餌方法に関する研究（山下） ・農用車両の自律化と圃場GISに関する研究（山下） ・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） ・人工光による野菜の養液栽培および光制御（村上） ・家庭用植物工場の野菜栽培技術の開発（村上） ・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） |
| 事前学修の時間:240分/回 事後学修の時間:240分/回 |