Kugler Mauricio (クグレ マウリシオ)

KUGLER Mauricio

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所属学科・専攻等

情報工学教育類 メディア情報分野
情報工学専攻 メディア情報分野

職名

助教

出身大学

  •  
    -
    2001年02月

    パラナ工業大学   工学部   電気電子学科   卒業

出身大学院

  •  
    -
    2007年03月

    名古屋工業大学  情報工学研究科  情報工学専攻博士課程  修了

  •  
    -
    2003年02月

    パラナ工業大学  工学研究科  電気工学工業情報専攻修士課程  修了

取得学位

  • 名古屋工業大学 -  学術博士

学外略歴

  • 2014年03月
    -
    2014年04月

      ESIGELEC   工学研究科   講師

  • 2013年11月
     
     

      ESIGELEC   工学研究科   講師

  • 2013年05月
     
     

      ESIGELEC   工学研究科   講師

  • 2012年11月
    -
    2012年12月

      ESIGELEC   工学研究科   講師

  • 2012年05月
     
     

      ESIGELEC   工学研究科   講師

所属学会・委員会

  • 2011年09月
    -
    2012年09月

    日本神経回路学会第22回全国大会実行委員会

  • 2005年01月
    -
    2014年04月

    Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

 

論文

  • Design of a compact sound localization device on a stand-alone FPGA-based platform

    Mauricio Kugler, Teemu Tossavainen, Susumu Kuroyanagi, Akira Iwata

    電子情報通信学会論文誌 ( 電子情報通信学会 )  E99-D ( 11 ) 2682 - 2693   2016年11月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    Sound localization systems are widely studied and have several potential applications, including hearing aid devices, surveillance and robotics. However, few proposed solutions target portable systems, such as wearable devices, which require a small unnoticeable platform, or unmanned aerial vehicles, in which weight and low power consumption are critical aspects. The main objective of this research is to achieve real-time sound localization capability in a small, self-contained device, without having to rely on large shaped platforms or complex microphone arrays. The proposed device has two surface-mount microphones spaced only 20 mm apart. Such reduced dimensions present challenges for the implementation, as differences in level and spectra become negligible, and only time-difference of arrival (TDoA) can be used as a localization cue. Three main issues have to be addressed in order to accomplish these objectives. To achieve real-time processing, the TDoA is calculated using zero-crossing spikes applied to the hardware-friendly Jeffers model. In order to make up for the reduction in resolution due to the small dimensions, the signal is upsampled several-fold within the system. Finally, a coherence-based spectral masking is used to select only frequency components with relevant TDoA information. The proposed system was implemented on a field-programmable gate array (FPGA) based platform, due to the large amount of concurrent and independent tasks, which can be efficiently parallelized in reconfigurable hardware devices. Experimental results with white-noise and environmental sounds show high accuracies for both anechoic and reverberant conditions.

  • Real-time hardware implementation of a sound recognition system with in-field learning

    Mauricio Kugler, Teemu Tossavainen, Miku Nakatsu, Susumu Kuroyanagi, Akira Iwata

    電子情報通信学会論文誌 ( 電子情報通信学会 )  E99-D ( 7 ) 1885 - 1894   2016年07月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    The development of assistive devices for automated sound recognition is an important field of research and has been receiving increased attention. However, there are still very few methods specifically developed for identifying environmental sounds. The majority of the existing approaches try to adapt speech recognition techniques for the task, usually incurring high computational complexity. This paper proposes a sound recognition method dedicated to environmental sounds, designed with its main focus on embedded applications. The pre-processing stage is loosely based on the human hearing system, while a robust set of binary features permits a simple k-NN classifier to be used. This gives the system the capability of in-field learning, by which new sounds can be simply added to the reference set in real-time, greatly improving its usability. The system was implemented in an FPGA based platform, developed in-house specifically for this application. The design of the proposed method took into consideration several restrictions imposed by the hardware, such as limited computing power and memory, and supports up to 12 reference sounds of around 5.3 s each. Experimental results were performed in a database of 29 sounds. Sensitivity and specificity were evaluated over several random subsets of these signals. The obtained values for sensitivity and specificity, without additional noise, were, respectively, 0.957 and 0.918. With the addition of +6 dB of pink noise, sensitivity and specificity were 0.822 and 0.942, respectively. The in-field learning strategy presented no significant change in sensitivity and a total decrease of 5.4% in specificity when progressively increasing the number of reference sounds from 1 to 9 under noisy conditions. The minimal signal-to-noise ration required by the prototype to correctly recognize sounds was between -8 dB and 3 dB. These results show that the proposed method and implementation have great potential for several real life applications.

  • Construction of multi-scale spatiotemporal model of pancreas tumor from pathology images and time series MR images

    TRIQUET, V., KUGLER, M., KOBAYASHI, H., YOKOTA, T., IWAMOTO, C., OUCHIDA, K., HASHIZUME, M., HONTANI, H.

    Proceedings of the 31st International Congress on Computer Assisted Radiology and Surgery ( Springer International Publishing )  12   S58 - S59   2017年06月  [査読有り]

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

  • The Impact of Memory Dependency on Precision Forecast - An Analysis on Different Types of Time Series Databases

    Ricardo Moraes Muniz da Silva, Mauricio Kugler, Taizo Umezaki

    Proceedings of the 6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods     575 - 582   2017年02月  [査読有り]

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

    Time series forecasting is an important type of quantitative method in which past observations of a set of variables are used to develop a model describing their relationship. The Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model is a commonly used method for modelling time series. It is applied when the data show evidence of nonstationarity, which is removed by applying an initial differencing step. Alternatively, for time series in which the long-run average decays more slowly than an exponential decay, the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model is used. One important issue on time series forecasting is known as the short and long memory dependency, which corresponds to how much past history is necessary in order to make a better prediction. It is not always clear if a process is stationary or what is the influence of the past samples on the future value, and thus, which of the two models, is the best choice for a given time series. The objective o f this research is to have a better understanding this dependency for an accurate prediction. Several datasets of different contexts were processed using both models, and the prediction accuracy and memory dependency were compared.

  • Wearable sound localization assistive device for the hearing impaired

    Mauricio Kugler, Hiroyuki Sakamoto, Masatoki Suto

    Proceedings of the 25th Brazilian Congress on Biomedical Engineering ( Brazilian Society of Biomedical Engineering )    1374 - 1377   2016年10月  [査読有り]

    研究論文(研究会,シンポジウム資料等)   共著

    The sense of hearing can provide immediate information about remote events, even when outside of the field of vision and beyond obstacles, facilitating functioning in uncontrolled environments. Hearing impairment can thus have a huge disabling effect on an individual. This paper proposes a wearable selfcontained dedicated device capable of full-plane sound localization. The system, shaped as a glass frame, uses only four microphones spaced by 10 mm, and is initially targeted at a resolution of 45°. The individual binaural angles are calculated by a process loosely based on the human hearing system. These angles are then combined in order to determine the final direction. A prototype of the proposed system was implemented using 3D printing and MEMS microphones. Experiments with the prototype in a reverberant environment show an error of 6.73° when it is tested standalone and 21.16° when tested in a dummy head.

  • 音による危険察知のための評価指標の検討

    小池竜之祐, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    IEICE Technical Report NC2013-120   113 ( 500 ) 183 - 188   2014年03月

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • サウンドウオッチャー方式による肺聴診音分析

    青山哲也, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    IEICE Technical Report NC2013-118   113 ( 500 ) 171 - 176   2014年03月

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • 平均律スケールフィルタを用いた複数音同時自動採譜システムにおける音高識別および楽器識別

    中川翔太, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    IEICE Technical Report NC2013-119   113 ( 500 ) 177 - 182   2014年03月

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • An Approach for Sound Source Localization by Complex-Valued Neural Network

    Hirofumi Tsuzuki, Mauricio Kugler, Susumu Kuroyanagi, Akira Iwata

    IEICE Transactions on Information & Systems   E96-D ( 10 ) 2257 - 2265   2013年10月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   単著

  • パルスニューラルネットワークによる複数音分離認識における音源定位情報の適用

    浜田祐輝, 黒柳 奨, クグレ マウリシオ, 岩田 彰

    IEICE Technical Report NC2011-182     359 - 364   2012年03月

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

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研究発表

  • Construction of multi-scale spatiotemporal model of pancreas tumor from pathology images and time series MR images

    TRIQUET, V., KUGLER, M., KOBAYASHI, H., YOKOTA, T., IWAMOTO, C., OUCHIDA, K., HASHIZUME, M., HONTANI, H.

    31st International Congress on Computer Assisted Radiology and Surgery  (Barcelona, Spain)  2017年06月  -  2017年06月 

  • The Impact of Memory Dependency on Precision Forecast - An Analysis on Different Types of Time Series Databases

    Ricardo Moraes Muniz da Silva

    6th International Conference on Pattern Recognition Application and Methods  (Porto, Portugal)  2017年02月  -  2017年02月 

  • Wearable sound localization assistive device for the hearing impaired

    Mauricio Kugler

    25th Brazilian Congress on Biomedical Engineering  (Foz do Iguaçu, Brazil)  2016年10月  -  2016年10月  Brazilian Society of Biomedical Engineering

  • サウンドウオッチャー方式による肺聴診音分析

    青山哲也, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会  (玉川大学)  2014年03月  -  2014年03月  電子情報通信学会

  • 音による危険察知のための評価指標の検討

    小池竜之祐, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会  (玉川大学)  2014年03月  -  2014年03月  電子情報通信学会

  • 平均律スケールフィルタを用いた複数音同時自動採譜システムにおける音高識別および楽器識別

    中川翔太, クグレ・マウリシオ, 黒柳奨

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会  (玉川大学)  2014年03月  -  2014年03月  電子情報通信学会

  • An Approach for Sound Source Localization by Complex Valued Neural Network

    Hirofumi Tsuzuki, Mauricio Kugler, Susumu Kuroyanagi, Akira Iwata

    第22回神経回路学会全国大会  (名古屋工業大学)  2012年09月  -  2012年09月 

  • Sound Watcher: A Sound Recognition Support System For The Hearing Impaired

    Mauricio Kugler, Yazan Badran, Jana Makovnikova, Susumu kuroyanagi, Akira Iwata

    第22回神経回路学会全国大会  (名古屋工業大学)  2012年09月  -  2012年09月 

  • 聴覚補助支援システムの屋外使用モデルの開発

    松葉亮太, クグレ マウリシオ, 黒柳 奨, 岩田 彰

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会  (玉川大学)  2012年03月  -  2012年03月  電子情報通信学会

  • パルスニューラルネットワークによる複数音分離認識における音源定位情報の適用

    浜田祐輝, 黒柳 奨, クグレ マウリシオ, 岩田 彰

    電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会  (玉川大学)  2012年03月  -  2012年03月  電子情報通信学会

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工業所有権

  • ヘッドマウントディスプレイ

    特願 2015-12863  特開 2016-139881 

    須藤 正時, クグレ マウリシオ, 深谷 晃輔, マコヴニコバ  ヤナ

  • 音源同定方法及び音源同定装置

    特願 2008-250360  特開 2010-079188 

    岩田彰 、マウリシオクグレ

その他研究活動

  • 新しい歩行リハビリテーションを可能にするウェアラブル脳刺激法の先駆的開発研究

    2013年04月  -  2015年03月

    平成25年度 (2013年度) 挑戦的萌芽研究、田中 悟志 (研究代表者)、クグレ・マウリシオ (研究分担者)

  • ヘッドマウントディスプレイを使用した音の可視化

    2013年04月  -  2014年03月

    平成25年度 (2013年度) 科学研究費助成事業 基盤研究C, 須藤正時 (研究代表者)、クグレ・マウリシオ (研究分担者)

  • サウンド・ウォッチャー:家電のためのハードウェアおよびソフトウェア開発。

    2011年01月  -  現在

    The first samples of the system were produced and the field tests started. Currently, a new version with improvements and fixes is being prepared.

学術関係受賞

  • Best APNNA Paper Award

    2008年11月   International Neural Network Society   A Back-Propagation Training Method for Multilayer Pulsed Neural Network using Principle of Duality  

    受賞者:  Kaname Iwasa, Mauricio Kugler, Susumu Kuroyanagi, Akira Iwata

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • 新しい歩行リハビリテーションを可能にするウェアラブル脳刺激法の先駆的開発研究

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2013年04月  -  2015年03月  代表者:  田中 悟志

    脳血管障害を患う患者人口は年々増加しており、それに伴う歩行機能障害は患者の日常生活の質を著しく低下させる。頭蓋の外から電気刺激を与える経頭蓋脳刺激法は、脳活動を安全に促進する手法としてリハビリテーションへの応用に期待が高まっているが、歩行機能障害への応用は萌芽的段階である。本研究では、歩行リハビリテーション中に使用可能な新しいウェアラブル経頭蓋脳刺激装置を開発した。そして、開発したウェアラブル経頭蓋脳刺激装置によってヒト歩行中の運動皮質の興奮性を修飾できる可能性を実験により示した。

  • ヘッドマウントディスプレイを使用した音の可視化

    基盤研究(C)

    研究期間:  2011年04月  -  2014年03月  代表者:  須藤正時

    本研究では「音を可視化する表示媒体」として透過型情報端末ヘッドマウントディスプレイ(以下HMD)を用いて歩行時の安全性や表示の見やすさの評価研究を行った。屋外歩行評価実験では安全な反応の指標とされる知覚反応時間0.7〜1秒と比較すると、HMDは被験者の半数の人に安全に情報を提示し活用できる事が分かった。しかし半数の人には何らかの対策(例えば使用に際してのトレーニングなど)が必要である事が分かった。また聴覚障碍者にとり死角となる後方視界については歩きながらの情報提示は安全な反応速度外であった。これら一連の研究成果に基づき音を判別する装置と屋外歩行に対応できるHMDの実験機の開発に成功した。

  • 聴覚障がい者のための音源認識・音源定位装置に関する研究

    基盤研究(C)

    研究期間:  2010年  -  2012年  代表者:  岩田彰

    聴覚情報処理モデルをFPGA(Field Programmable Gate Array)にインプリメントし、本方式による聴覚情報処理のリアルタイム化を実現した。ピンクノイズ60db状態でSN比0dB程度でも音認識できることとなった。

その他競争的資金獲得実績

  • 近距離通信センサの受信距離拡張と位置情報推測技術の実現によるスマートフォンを活用した認知症高齢者見守り機構の研究開発

    提供機関:  総務省  総務省

    研究期間:  2015年  -  2017年  代表者:  Mauricio Kugler

    BLEの利点である低消費電力を活かし,充電不要で使い捨てができる小型・軽量のセンサを実現するために,回折特性を向上し,電波の回り込み,伝搬距離を伸ばす.また,センサの電界強度から測定したセンサと受信機間の距離とスマートフォンの位置情報からセンサの位置を推定する測位技術を研究・開発する.本認知症高齢者見守り機構は,愛知県大府市,名古屋市中川区での社会実験を通して,社会での有用性を評価し,実用可能性を検証する.

共同研究実施実績

  • リハビリ併用型t-DCS装置の開発

    提供機関: オージー技研株式会社  国内共同研究

    研究期間: 2016年11月  -  2019年10月  代表者: 高垣 俊之

 
 

学会・委員会等活動

  • 2011年09月
    -
    2012年09月

    日本神経回路学会第22回全国大会実行委員会   実行委員