平成27年度研究評価委員会(情報・人間工学領域)評価報告書
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-8- [4] H. Kawaguchi et al., “Magnetic resonance imaging appropriate for construction of subject-specific head models for diffuse optical tomography,”Biomedical Optics Express, vol 6, 2015.9 (Impact factor 3.6) ●研究課題2『高機能クラウド暗号化技術』 (2-1) 暗号化状態のまま任意のデータ処理を可能とする完全準同型暗号技術において、従来は平文データを1ビット毎に個別に暗号化する必要があったが、安全性を犠牲にすることなく高速処理が可能となる多値データ一括処理方式を世界で初めて開発した。 (2-2) 個人を特定する情報ではなく性別や所属組織などの属性を用いて復号を許可する属性ベース暗号において、従来技術では暗号文サイズが属性数に比例した大きな値となっていたのに対し、本研究では、暗号文サイズが属性数によらず、標準的な安全性レベルにおいて平文サイズに320ビットを加えた、世界最小の値となる属性ベース暗号を実現した。 ・ これらの成果は、現時点までにIF付き論文誌17件、査読付き国際会議論文33件(うち、Google ScholarサブカテゴリTop20に含まれる国際会議プロシーディングスに掲載された論文が14件)に採録(2016.2.15現在) 【論文の合計被引用数】 721(2015.12現在) 【論文数の目標値と実績値】 目標値:100(IF付論文) 実績値:67(IF付論文)(2016.2.15現在) 見込み:89(IF付論文)144(IF付+Google Scholar Top20掲載論文)(2016.2.15現在) 【大学や他の研究機関との連携状況】 人工知能研究センターに代表されるように、国内40機関を超える大学との連携を進めており、本年度から始まったクロスアポイント制度を積極的に活用し、34名(1/28現在)の招聘研究員、客員研究員が研究に参画している。その内、19機関においては、共著の論文成果につながっており、論文成果に大きく貢献している。さらに、国際的にもドイツ人工知能研究センター (DFKI)、カーネギーメロン大学 (CMU)、豊田工業大学シカゴ校 (TTIC)、マンチェスター大学とも基本合意 (LOI) を締結し、協力関係を進めている。またフランス国立科学センター(CNRS)とは共同研究ラボ設置し、国際共同研究を進めている。また、フィンランド国立技術研究センター(VTT)との国際共同研究での連携も進めている。 【事前評価の評点】:B <根拠> 1) 脳卒中患者の病態に近い運動障害を示す内包梗塞サルモデルを世界に先駆けて開発した。 2) 効果的なニューロリハビリ技術を開発し、高いIF付きの論文成果を得ており、対外的にも認められた。 3) 情報分野において、特に暗号技術とコンピュータビジョンの分野で、IF付きの論文成果をあげている。 4) 情報分野については、IF付きの論文よりも、国際会議のプロシーディングが主要な成果として認められており、この指標は、Google Scholar top20の件数として定量的に評価でき、上記指標での論文は51件の成果をあげた。内2件は最優秀論文賞を受賞。 5) 大学との連携状況については、人工知能分野において、我が国の人工知能研究の拠点となるべく、多くの大学との連携を行い、30名を超える研究者を集めている。

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