Chukyo University Repository for Academic Resources / 中京大学学術情報リポジトリ

崔　文姫

Japanese

【第Ⅲ部　特記すべき教育活動】1．「韓国朝鮮語応用Ⅱ」におけるオンライン授業の試み　―釜山外国語大学（韓国）の学生との交流―

池田　健人

辻井　正次

Relationships that transcend dimensions The reality of relationships with characters as seen through interviews

CHUKYO KEIEI KENKYU Vol.34 No.1
目　　　次
CONTENTS
〔論　文〕
第 34 巻　第 1 号
1
プロジェクト型企業における「両利きの経営」を支援するMCS
―ウォーターフォールとアジャイルの違いに着目しながら―
齊藤　　毅
中村　正伸
中島　洋行
井芹　　薫
Takeshi Saito
Masanobu Nakamura
Hiroyuki Nakajima
Kaoru Iseri
Management Control Systems Promote “Ambidexterity” in Project-Based Company
Focusing on the Difference between Waterfall and Agile
21
松原日出人
松原研究室
Hideto Matsubara
Matsubara Seminar
Strategic Expansion of a Ramen Chain: 
A Case Analysis of Sugakiya’s Growth in the Japanese Market
“スガキヤ”の戦略的成長：
日本におけるラーメンチェーン展開の事例研究


目次　34-1

Akiyoshi Furukawa

English

The effect of the public sector on the optimal number of cities

Akira Yakita

Intergenerational transmission of preference for children, the fertility transition and economic growth

Old-age support policy effects on economic growth and fertility

本守　美織

Employers' Perspectives on Study Abroad Attributes and Desired Competencies:A Case Study of Japanese Multinational Firms

Tatsuya Tsubaki

Some aspects of the housing debate in England during the 1930s: government policy changes and the case for flats

上林　眞司

5
● IASAI 研究トピック
背景と目的：
人の心拍の測定は通常、心電計のセンサを身体に接着して行う。自然呼吸の測定は難しく、医師や看
護師は、患者に気づかれないように目視で測定するなど工夫している。人体に触れることなく遠隔で自
然な状態の呼吸・心拍を高精度で測定できれば、その応用範囲は広い。病院だけでなく、老人ホーム、
介護施設などでも、利用者の呼吸・心拍が常時自動測定できれば、職員の負担も軽減し、健康管理の信
頼度も格段に向上すると期待できる。呼吸・心拍からは、疲労度、緊張度も予測できるため、運転中の
ドライバーの緊張度モニター、労働者の疲労度モニター等への応用も可能であろう。
電波を用いて非接触で呼吸・心拍を測定できる可能性があることは古くから指摘されている。電波を
人体表皮に照射し、反射波を受信してドップラー効果により表皮の微細な運動を検出することが可能で
ある。しかし、未だに本格的実用化に至っていない。呼吸による表皮の運動の振幅は数mmから 1cm
程度、心拍による振幅は 1mm以下であり、人の体動の中から呼吸と心拍の振動を抽出することは極め
て難しい。また、周辺の他の人や物の運動が外乱として同時に受信されてしまう問題も大きい。
多くの研究者は、呼吸、心拍の周期性に着目し、周波数分析の手法で呼吸、心拍を測定しようと試み
てきた。しかし、呼吸、心拍は思いの外変動しており安定しない。筆者らは、呼吸・心拍のそれぞれの
一拍の波形は短時間であれば相関が極めて高いことに着目し、測定波形に基づくテンプレートマッチン
グ法により呼吸・心拍を測定する方法を研究開発してきた。本稿では、その基本的考え方と、測定例を
紹介する。
測定原理：
図 1は、ドップラーセンサを用いた呼吸・心拍測
定の原理を示す。マイクロ波からミリ波帯（24GHz, 
60GHz帯がよく使われる）の電波 s(t)を、送信アン
テナから人体に照射し、人体表皮で反射した電波 r(t)
を受信する。
送信波を、
s(t)＝sin(2πfct) ……(1)
とすれば、受信波 r(t)は、アンテナから人体までの
往復の伝搬時間τ[s]だけ遅れるので、
r(t)＝sin[2πfc (t－τ)] ……(2)
となる。アンテナ -人体間距離を d[m]、呼吸、心拍による表皮の振動を x(t)とすれば、
τ＝2[d＋x(t)]/c ……(3)
電波を用いた呼吸・心拍測定法の研究開発
中京大学名誉教授
中京大学人工知能高等研究所名誉研究員
キーコム株式会社チーフエンジニア
上林 眞司
図 1. ドップラーセンサを用いた呼吸・心拍測定の原理
※上林眞司氏、長谷川明生氏、宮田義郎氏は 2024年 7月より IASAI名誉研究員としてご就任頂いております。 
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但し、cは電波の伝搬速度（光速： c＝3 × 108m/s）である。
ドップラーセンサは、受信波 r(t)に送信波 s(t)、及び送信波の位相を 90°ずらした信号 s'(t)をかける。
即ち、
uI (t)＝r(t)s(t)＝－1/2 {cos[2πfc (2t-τ)]－cos(2πfc τ) } ……(4)
uQ (t)＝r(t)s'(t)＝ 1/2 {sin[2πfc (2t-τ)]＋sin(2πfc τ) } ……(5)
uI (t)を、低域通過フィルタ（LPF: Low Pass Filter）に通せば、高周波成分の初項はカットされるので、
LPF出力 vI (t)は、
vI (t)＝cos(2πfc τ) ……(6)
となる。式 (3)と、c＝ fλ（λは電波の波長）の関係を、式 (6)に代入すれば、
vI (t)＝cos{4π[d＋x(t)]/λ} ……(7)
同様に、
vQ (t)＝sin{4π[d＋x(t)]/λ} ……(8)
ここで、
vQ (t)/vI (t) ＝tan{4π[d+x(t)]/λ} ……(9)
なので、
tan-1[vQ (t)/vI (t)]＝4π[d+x(t)]/λ ……(10)
となる。即ち、ドップラーセンサ出力 vI (t)、vQ (t)から、tan-1 [vQ (t)/vI (t)]を求めれば、人体表皮の運
動 x(t)を導出できる。
測定波形に基づくテンプレートマッチング法：
図 2は、vI(t)、vQ(t)の測定例を示す。図 3は、筆者らが開発した
弦射影法（Chord Projection）（紙面の都合で詳細は割愛します）
により tan-1[vQ (t)/vI (t)]を計算した結果を示す。約 4秒周期の呼吸
波と、約 1秒周期の心拍波が重畳している様子が確認できる。
この波形を高域通過フィルタ（HPF: High Pass Filter）に通し
た出力が図 4である。呼吸成分（低周波成分）が除去され、心拍
波形が抽出されているが、同程度の山も多く、測定誤差が大きい。
しかし、一拍の波形は似た形状が繰り返されている。
筆者らは、10秒間の測定波形の各ピークを中心とする約 1秒間
の波形を平均しテンプレート波形として、テンプレート波形と測
定波形の相関を取ること（テンプレートマッチング）により、心
拍のピークを明確にした（図 5）。テンプレートマッチング法に
より、心拍のピークが明確になり、一拍毎の心拍間隔（RRI: R-R 
Interval）を高精度で測定可能になる。実際に RRIを評価してみ
ると、心拍間隔は一拍毎にかなり大きく（場合によっては RRIの
10%以上）変動していることが分かる。
最近、RRIの変動から人の緊張度、疲労度を測定可能という報告
がされている。従来の心拍測定法は、一定期間の測定波形を周波数
解析して心拍を推定しているた
め、個々の RRIを測定すること
ができなかった。提案方法は、
時間波形の解析で個々の RRIを
高精度で測定できるため、RRI
の時間変動の評価が可能であり、
今後、人の緊張度、疲労度も推
定できると期待される。
図 2.vI, vQ信号の測定例
図 3. 弦射影復調波形の測定例
図 4. HPF出力の測定例 図 5. テンプレートマッチング波形の測
定例
7
おわりに：
遠隔・非接触で呼吸・心拍を測定する方法として、テンプレートマッチング法及び弦射影法を用
いた方法を提案した。この測定法により、被験者が安静な状態であれば、高精度（個々の RRIの
RMSE(Root Mean Square Error) 5%以下）の測定が可能である。
電波を使った呼吸・心拍測定は、人の胸部に電波を照射する必要があると思われがちだが、実は、背
部の方が安定した測定が可能である。また、頭頂部や足裏は、呼吸の影響を受けずに、きれいな心拍波
形が抽出できる。筆者らは、ベッドに寝ている人の呼吸・心拍を、複数のセンサを使い、常時高精度で
測定可能な測定系を、名大病院、藤田医科大、豊田地域医療センターと共同で研究開発している。
睡眠時や安静時には高精度の呼吸・心拍測定が可能だが、人が動いているときや、周りに別の人がい
るときには、測定精度が劣化する。これを解決し、様々な環境、目的で実用化する方法を現在研究・開
発中である。
 


ISAI研究トピック　電波を用いた呼吸・心拍測定法の研究開発

長谷川　明生

11
● IASAI 研究トピック
プログラミング言語
汎用機で標準として導入されていた言語はアセンブラ以外に FORTRAN（FORTRAN66）およ
び COBOLの他に PL/Iであった。ALGOL（使える実装はほとんどない）を参考に作られた PL/Iは
FORTRANと COBOLを足したような言語で、一部を除いてユーザはつかなかった。FORTRANはア
センブラに対して、数式の部分を書きやすくし、入出力を簡単にしたような言語であった。COBOLは、
銀行等の事務処理向けで、BCD（Binary Coded Decimal）という十進計算のためにあったようなもの
である。BCD表記は 4ビット（ニブル、nibbleを単位とすることがある。）で十進一桁を表記する方法
で、BCDのまま計算する命令が汎用機には存在した。
そのころに（1977年）与えられた仕事のひとつに、汎用機向けに多くのプログラミング言語処理系
を集めることがあった。その際に相談したのが、プラズマ研究所（核融合科学研究所）に在職されて
いた金田康正先生（故人）だった。先生は何度も円周率の桁数の世界記録を書き換えられたことで有
名であるが、当時は独自の LISP処理系 HLISP上に数式処理システム REDUCEを移植されていた。
今でも、HLISPを起動した後、トップレベルで‘BPSRESTORE（NIL,REDUCE,T）’とタイプして
REDUCEを起動したことを記憶している。それ以外にも PASCAL8000やら BCPLをコピーさせてい
ただいた。
PASCALについては、LISPとともに、個人的に APPLE Ⅱで（1982年頃）触ったりしていたが、
入出力機能等の実用に必要な部分が不十分で、汎用機でもあまり普及しなかった。しかし、構造化プロ
グラミングという概念とともに、ダイクストラ先生の論文“Go To Statement Considered Harmful”（原
著論文は 1968年）をきっかけに“Go To Statement Considered Harmful is Harmful”といった反論
があり百家争鳴の状態になったことを覚えている。日本では、ダイクストラ先生の本の訳本「構造化プ
ログラミング」が、1975年にサイエンス社より出版された。多くの論争の結果、以後に開発されたプ
ログラミング言語で GO TO命令を whileや forと複合文（ブロック）で隠すことになった。また、特
殊なキーボードがないと使えない IBM発の言語 APL（A Programming Language）もテクトロニクス
の専用端末とともに記憶している。言語処理系は今でも入手可能らしいが、たぶんキーボードにシール
を貼らないと使えないし、可読性は低い。
FORTRANについで、よく使った言語は LISPかもしれない。LISPは FORTRANや COBOLと同
等に古い言語で、ジョン・マッカーシーのアイデアがもとになっている。記号処理向きで、人工知能
研究のもととなった。C言語に手を染めたのは、カーネギーメロン大学で開発された OPS5と呼ばれ
るエキスパート・システム記述のためのシステムを移植するためである。OPS5を動作させるプラット
フォームとして C言語で書かれた KCL（Kyoto Common LISP、1984年、湯浅太一 &萩谷昌己）を汎
用機アーキテクチャベースのスーパーミニコン上の UTS（System V系 UNIX）で動かす必要があった。
コンピュータソフトウェアとともに 50年※
中京大学名誉教授
中京大学人工知能高等研究所名誉研究員
長谷川 明生
※ IASAI News No.48 (2023) IASAI研究トピック :コンピュータとともに 50年とあわせてお読みください。
　 URL : https://www.iasai.chukyo-u.ac.jp/pdf/iasai_news48.pdf#page=18
※長谷川明生氏、上林眞司氏、宮田義郎氏は 2024年 7月より IASAI名誉研究員としてご就任頂いております。 
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KCLの一部には Cの asm命令も使われており、現在の Cでは許されないスタック実行が行われていた。
KCLの移植には C言語の勉強からはじめて半年以上かかった。その後に OPS5のコードを読みながら
Common LISPで書き換えることができ、なんとか使えるエキスパート・システムを作ることができた。
人工知能がらみでは Prolog言語も話題になった。こったことをしなければ Prologは文字列置き換え機
能があれば比較的簡単に実装できる。
オブジェクト・オリエンテッド言語はゼロックス PARCで開発された Smalltalk-80のテキスト
“SMALLTALK-80:THE LANGUAGE AND ITS IMPLEMENTATION”（1983年発行）の輪読からは
じまった。オレゴン州立大学の Budd氏が開発した”Little Smalltalk”のテキストの翻訳（ASCII出版、
Little Smalltalk入門、1989、今 Amazonで調べたら価格が 1万５千円超、研究室整理の際に処分し
たことを後悔中）とパソコンへの移植を実施した。
それ以外の言語で、よく使ったのは Perlと Pythonである。
ちなみにプログラミング言語習得の早道は必要に迫られること、そして人に教えることである。
デバッグのはなし
プログラムにバグはつきものである。著者は長い間プログラム相談という仕事をやっていた。なので、
他人の書いたプログラムを大量にみてきた。変数の初期化忘れや配列の添え字間違いが原因のことが多
い。厄介なバグの場合には、メモリのダンプを調べることもあった。学生のなかには、プログラムのミ
スがわからずコンパイラのミスを疑うものもいるが、過度の最適化によるトラブルを除くと、コンパイ
ラの誤りによるものは 25年の間に１件だけであった。
現在の Goといった言語では、入力データと期待される結果を与えておいて、プログラムをテストす
る機能まで備えている。
が、FORTRAN66は古い言語なので、予約語がなく、プログラム中の空白は無視される。なので、
唯一のループ機能である DO文は、“DO␣ 10 ␣ I = 1, 10”と書いても、“D␣ O␣ 1 0 I = 1, 10”と
書いても同じである。ここで１文字間違えて“DO␣ 10␣ I = 1.10”と書くと、この文は変数 DO10I
に 1.1を代入することになる。このようなミスで NASAのロケットが落ちたという話もある。以下で
紹介するバグは（1980年頃？）、そのような仕様の FORTRANでのことである。
問題のプログラムを実行すると、本来 10回実行されるループの実行回数が変わるとともに、計算結
果も予想と大きくことなる結果となった。いろいろと調べると、あるサブルーチンが実行されるときだ
け誤作動することがわかった。また、そのサブルーチンを実行した後に定数 1をプリントすると出力が
1ではない。サブルーチンの実引数に変数ではなく定数 1を与えると、その現象が発生する。サブルー
チンの中では、問題の引数を書き換えていた。それが原因の一つであるが、使っていたコンパイラでは
実引数として定数 1を渡すのではなく、定数１を記録したアドレスのラベルを渡すことが判明した。当
然のことながら、FORTRANの引数は参照渡しなので、サブルーチンが呼ばれると定数のはずのもの
が書き換えられる。そのことにより以降の計算がデタラメになっていた。C言語のような値渡しの言語
では発生しない FORTRANらしいトラブルであった。
ある意味で、デバッグにはパズルを解くような楽しみがないわけではないが、バグとはなじみになり
たくないものである。
Happy Hacking!


ISAI研究トピック　コンピュータソフトウェアとともに50年

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