エイセイ リモートセンシング ニ ヨル オゼ ショクセイ ズ サクセイ シュホウ ノ ケントウ

温暖化などによる植生への影響が懸念されてきていることを背景として，第4次尾瀬総合学術調査が開始された．学術調査では，長期かつ広域を対象としたモニタリングシステムの構築が研究課題の一つとしてあげられたが，尾瀬は年間を通して積雪や雲に覆われることが多いため，植生の広域的把握には課題が残る．そこで本稿では，尾瀬ヶ原湿原と周辺山地の植生分布の現状を明らかにするために，衛星リモートセンシングを用いた相観植生図作成手法を検討した．Landsat/OLIにより観測された2014年（88シーン），2015年（86シーン），2016年（94シーン）の計268シーンの衛星画像を収集した．撮影年度ごとにモザイク処理することで，雲と雪氷を除去した年度ごとの画像を整備した．現地調査と環境省植生図にもとづく情報からグランドトゥルースデータを整備し，機械学習の一つであるランダムフォレストにより解析することで，全体精度0.9以上と非常に高精度な相観植生図を作成できた．The Fourth Oze Scientific Research Project was initiated due to concern over the impact of global warming on vegetation in the Oze Region. One aim of the project is to develop a system for efficient monitoring of wide scale vegetation changes. The Oze Region, however, is often covered with snow and clouds throughout the year, making monitoring of wide scale changes challenging. This research examined a method for using satellite remote sensing data to create a physiognomic vegetation map for Ozegahara Moor and the surrounding mountains. A total of 268 Landsa

キズナ ニ ナイホウ サレル ホウセツセイ ト ハイジョセイ

2011年３月11日。宮城県牡鹿半島の東南東130kmの海底を震源とする、マグニチュード9.0の東北地方太平洋沖地震が発生した。震災後、「絆」という言葉がメディアに溢れ、東北の人々が助け合い、懸命に生きる姿がテレビで連日放映された。私たちは、この大惨事を、日本全体を覆う共通の問題として捉えなくてはならなかった。そのために私たちは、この「絆」のもと、被災者と連帯し、被災者／非被災者の区別を超えて、統一的に行動していくという姿勢を取った。しかし、「絆」は人と人とのつながりを築くという意味で「包摂」を実現していくものであると同時に、その包摂に入らない人、入れない人を作り出す。現に、震災時には、そのような排除の圧力がしばしば見られた。本稿は、震災後に日本社会に蔓延した絆について考察し、そのことから、包摂性と排除性という絆の両義性を明らかにする。On March 11th, 2011, a large earthquake and tsunami devoured the northeastern region of Honshu, Japan. Day after day, the press reported the disaster, and all the people throughout Japan “actively” and/or “ passively” sympathized with the victims in their suffering. The whole country had to face the disaster as a catastrophe that happened commonly to all. Victim or non-victim, we had to band ourselves against it, and the press symbolically expressed the solidarity move as Kizuna, a ＇bond＇. In a certain community, this “bond”, Kizuna could paradoxically serve also as a motive to exclude those who did not engage in the network. We actually witnessed the strain of exclusion, at the time of the disaster. In this article, I will examine the notion of Kizuna. The word itself widely spread throughout Japan after the earthquake. Reference will be made to the historical and social background peculiar to this country. By analyzing certain cases, I will contrast the binary function of Kizuna: connection on one hand, and tie of obligation on the other. I will thus formulate the ambivalence of Kizuna as an instrument of inclusion and exclusion

リモートセンシング ト GIS ニ ヨル トチ リヨウ トチ ヒフク ノ ヘンカ ノ スイテイ ニ ツイテ ：ガボン コク デ ラ モンダ ホゴ リン ノ バアイ

Foret Classee de la Mondah（FCM）ラ・モンダ保護林の土地利用・土地被覆（LULC）の変化について、定性的及び定量的に説明し、主な変動因子を求めた。このため、2000年4月7日にETM+、及び、2014年4月6日にOLIによる2時期の観測データについて、最尤法により分類後にLULCの変化を求めた。この結果、周辺地域の人口増加にともない宅地面積が20倍に急増し、不可逆的な人為的変化が見いだされた。これに加え、森林地域の面積が9.77%減少した。現地調査におけるGPSにより特定した位置情報、Google Earthによる高解像度データをサンプル領域の抽出あるいは分類結果の検証に利用した。LULCの持続的な管理を可能とするための保全政策を検討する段階で、政策立案者に対して、参照データとなる関連情報を見出すことができた。The Land Use / Land Cover (LUCL) changes in Foret Classee de la Mondah (FCM) in Gabon was studied to account for changes occurred in the past as a categorical and numerical changes and to explain their main driving causes. For this purpose, the LULC changes were analyzed using post-classification comparison technique, following to the maximum likelihood supervised classification, between two multi-temporal Landsat images of ETM+ and OLI, which were acquired on April 7th 2000 and April 6th 2014, respectively. Results highlighted irreversible human-induced changes, where the rapid growth of built-up areas exhibited 20 times from its initial area, because of the anthropogenic pressure of surrounding population. In addition, major changes occurred mainly in forested area with the loss of 9.77% of its initial area. During the classification process, the use of collateral data, such as GPS coordinates and high resolution images retrieved from ground survey and Google Earth, were extremely relevant to enhancement of sample selection of ROSs and for the validation of classification map as well. However, this study provided relevant findings which could be used as a reference for decision makers while developing conservation policies in order to generate sustainable LULC management practices

カオ ノ ジョウホウ オ モチイタ ビョウタイ ハアク ニ ムケタ ブンセキ シュホウ ニ カカワル ブンケンチョウサ：エンカクイリョウ・エンカクカンゴ エ ノ カツヨウ ニ ムケテ

医療技術や在宅医療の拡充により住み慣れた場で医療を受けられる環境が整備されている。このような状況では、自宅療養者への遠隔医療・遠隔看護の活用は急務である。そこで、本研究は、遠隔から情報通信を介して、患者の病態を簡便に観察する手段として注目されている「顔」からの情報が、文献上でどのように位置づけられているかを明らかにすることを目的とした。使用した文献は、2013～2017年に「医中誌」、「PubMed」、「Google Scholar」に掲載された論文である。その結果、「顔」の情報と病態に関わる文献は256件であった。抽出された研究対象は、精神疾患や神経疾患を対象としたものが大半であった。分析手法では、表情や感情の変化を対象とする文献が多かった。とくに表情の分析では、顔の特徴点を設定し、その特徴点の定量化から時系列変化を捉えるものが多かった。この特徴点をもとに、顔を病態予測に使用したものは少なかったため、これらの特徴点を発展させて観察することで、今後、遠隔医療・看護に使用可能な観察情報として活用できる可能性が示唆された。Advancements in medical technology and improved home medical care today help us to receive medical care in the familiar environment of our homes. These circumstances make the use of telemedicine and telenursing crucial for home care patients. A patient’s“ face” has always been an indication of his or her condition, and observing the face can be especially useful when information communication is from a distance. In this survey, we aimed to clarify how the information obtained from observing the“ face” is positioned in the literature. The search was conducted on“ Ichushi-web,”“ Pub Med,” and“ Google Scholar” between 2013 and 2017. The literature searches on the information and pathology of the“ face” yielded 256 results. The extracted research subjects were mostly for mental and neurological diseases. In the analytical method, there were many studies targeting changes in facial expressions and emotions. Especially in the analysis of facial expressions, many studies set the feature points of faces and quantified these points to capture time-series changes. Based on these feature points, a few studies used the“ face” for disease condition estimation. In the future, the feature points could serve as information for use in telemedicine/telenursing by developing on that point

ゲームリロン ニ モトヅイタ フクザツ ネットワーク ケイセイ ノ モデルカ

情報通信や社会学，生物学など多様な分野において，要素とその要素間の関係で構成されるネッ トワーク構造（トポロジ）が複雑ネットワークと呼ばれる特性を持っていることが明らかになって きている．多数の主体が自己組織的に複雑ネットワークを形成する原理を，構成主体の個人合理性 に落とし込むことで明らかにするために，我々はこれまでにゲーム理論に基づいた複雑ネットワー ク形成のモデル化を行い，その特性について分析してきた．本稿では，これまでの研究成果を概観 し，今後の展望について述べる．In various fields such as communication technology, sociology, and biology, it has been revealed that network structure（ topology） composed of elements and relationships of the elements has property of the complex networks. By the concept of individual rationality, in order to reveal why numerous individuals tend to self-organize complex networks, we have modeled complex networks formation based on game theory and analyzed their properties. In this paper, an overview of the research results and prospects are described

フセイ アクセス ノ コンセキ ジョウホウ オ モチイタ タイムラインガタ イベントログ カシカキノウ ノ カイハツ

企業のサービス，システムなどの情報を窃取することを目的とする攻撃に関連して，RAT（遠隔操作ツール）による攻撃被害事例などが報告されている．そして，無差別な攻撃のみならず，特定の組織や企業に対象を絞って攻撃を行う標的型攻撃の脅威が増加傾向にあり，感染原因や被害範囲を特定する手法としてデジタル・フォレンジックの重要性が高まっている．本研究では，Windowsを対象として，不正に侵入を受けたシステム上の痕跡情報から，攻撃者が行った一連の攻撃活動を可視化し，マルウェアの攻撃手順，ファイルの改ざんや攻撃者の目的を解析するログ解析支援ツールを開発している．本論文では，インシデント対応時の痕跡情報抽出作業から抽出の判断基準を定義し，ログ解析支援ツールに実装した内容について述べる．次に，平常時に記録されるログからフィルタ処理，ファイル改ざん等の不正な操作が行われた可能性の高いログを抽出して時系列に可視化するタイムライン型のイベントログ可視化機能について報告する．Several damages caused by RAT （remote access tools） have been reported in association with attacks aimed at stealing information regarding corporate services and systems. In addition to indiscriminate attacks, the threat of targeted attacks aimed at specific organizations and companies is increasing. Digital forensics has therefore become increasingly important as a method for identifying the cause of infection and the extent of damage. Hence, in this research, we developed a log analysis support tool for the Windows operating system to visualize the series of activities performed by an attacker by incorporating trace information obtained from the compromised computer system. Furthermore, the proposed log analysis support tool can analyze the malware’s attack procedure, file tampering, and the attacker’s objective. In this paper, we defined the criteria for extracting trace information while responding to various incidents and accordingly implemented them for the proposed log analysis support tool. Furthermore, we demonstrate a timeline-based event log visualization function that extracts logs having a high probability of illegal operations（such as file tampering and filtering of logs recorded at normal times）