高柳健次郎賞・高柳健次郎業績賞

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目的・詳細

高柳健次郎賞 メダル
メダル
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楯
高柳健次郎業績賞 楯
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楯

1. 目的

高柳健次郎賞・高柳健次郎業績賞は、電子科学技術に関する優れた研究により、わが国のこの分野の振興並びに産業の発展に貢献された方々の功績に報い、電子科学技術の更なる発展とその啓蒙に寄与することを目的とした賞です。

2. 表彰内容

1)高柳健次郎賞1件     表彰楯並びに記念のメダル(18K)を贈呈
2)高柳健次郎業績賞 2件     表彰楯並びに副賞として賞金各50万円を贈呈

3. 候補者選考

当財団が定める、選考委員会規則及び高柳健次郎賞・同業績賞選考規程に基づき、選考委員 会で推薦書審査により候補者を選定し、選定候補者から提出された業績内容を審査し、受賞 候補者を内定します。
理事会の承認を経て決定し、11月下旬に結果通知を郵送いたします。

4. 候補者推薦(公募)

1)高柳健次郎賞は、次の条件を満し、人格的にも優れ、わが国を代表する指導的立場の人

・電子工学、情報通信工学及び放送工学などの分野で、特に優れた成果のあった人

・同分野で、技術や産業の発展、研究者の人材育成などに多大な貢献をした人

2)高柳健次郎業績賞は、電子工学、情報通信工学及び放送工学などの分野で、将来性ある研究成果をあげ、技術の発展や産業に貢献した人で、次世代を担うに相応しい人、 概ね、50歳以下とする。

3)候補者推薦者は、候補者が所属または関連する企業・団体等の責任者とします。
故人及び自己推薦は受け付けていません。

高柳健次郎賞 2020年受賞者

高柳健次郎賞 歴代受賞者(別ページ)矢印

「超高精細映像技術の先駆的研究と 4K マルチメディアネットワーキング利用の普及への貢献」

青山 写真

青山 友紀
(東京大学 名誉教授 1943年生)

[学 歴] 1969年  3月東京大学大学院 工学系研究科 電気工学科修士課程 修了
1991年11月東京大学大学院 工学系研究科 電子工学専攻 博士(工学)
[職 歴] 1969年  4月日本電信電話公社 入社
1973年  8月マサチューセッツ工科大学(MIT) 客員研究員
1994年  7月日本電信電話株式会社 理事 光エレクトロニクス研究所長
1995年  7月日本電信電話株式会社 理事 光ネットワークシステム研究所長
1997年  4月東京大学大学院 工学系研究科 電子情報工学専攻 教授
2000年  4月東京大学 情報理工学系研究科 電子情報学専攻 教授
2006年  4月慶應義塾大学 デジタルメディア・コンテンツ統合研究機構教授
2010年  4月慶応義塾大学大学院政策・メディア研究科 特別招聘教授
2012年  4月慶應義塾大学 理工学部 訪問教授
  ● 主な受賞等
1994年電気通信普及財団 テレコムシステム技術賞
2000年情報通信月間推進協議会 志田林三郎賞
2002年(財)逓信協会 前島賞
2004年(社)情報通信技術委員会 情報通信技術賞 総務大臣表彰、
(社)電子情報通信学会 業績賞
2007年(社)情報通信技術委員会 情報通信技術賞 総務大臣表彰
情報化促進部門
2010年文部科学大臣表彰 科学技術賞、(社)電子情報通信学会 功績賞
2019年米国電気電子学会(IEEE) IEEE Masaru Ibuka Consumer
Electronics Award

主な業績内容

青山友紀氏は、超高精細 (SHD: Super High Definition) 映像技術の先駆的研究者であり、ディジタル信号処理技術のマルチメディア応用の研究開発を進めるとともに、強いリーダーシップで映画業界に影響を与え、100年もの歴史を誇るアナログフィルムに代わる映画のディジタル化を実現する等、世界標準となる「4K」の普及に貢献した。

様々な静止画像、動画像を同一のプラットフォーム上で扱うことを可能とするHDTV (High Definition Television)の次世代を担う映像メディアとして、オールディジタル処理、水平走査線数2000本以上・時間解像度最高60フレーム毎秒、プログレッシブ走査を基本とするSHD技術を1989年に提案した。SHD画像のデータ量は、静止画で100Mbit、動画像では6Gbpsに達する。そうした膨大なデータ処理を実現するため、DSP (Digital Signal Processor) アーキテクチャの理論面で先導的役割を果たし、1991年には128個のDSPノードからなるSHD静止画システムを実現した。ピーク性能としては1991年当時で最高の15GFlopsに達する卓越した処理能力を実現し、HDTV品質では困難であった医療・印刷・航空管制での高品質画通信を可能とした。SHD画像の圧縮等の高速処理をこの並列システム上で実現し、以後の動画像処理技術の礎を築き、1997年には世界初のSHD動画システムを実現した。

次に、コンテンツ産業分野で最も高画質な動画像を利用する映画について、フィルムからの置き換え、ディジタル化とネットワーク流通を実現する4Kと呼ぶ新たなディジタル映像技術を提唱し、その優位性を映画産業に認知させ、映画のディジタル化移行を推進した。慶應義塾大学、早稲田大学、中央大学、日本電信電話㈱、三菱電機㈱、日本ビクター㈱、シャープ㈱、ソニー㈱、松下電器産業㈱、㈱IMAGICA、㈱ナックイメージテクノロジー等の大学、メーカ、映画関係者を集め、2001年1月に会長として「ディジタルシネマ・コンソーシアム(DCCJ)」を設立した。DCCJでは、35mm映画フィルムの画像品質を完全にカバーできる、新しいディジタルシネマ(4Kディジタルシネマ)の概念を世界に向けて発信した。2002年には、ハリウッド映画産業関係者を集め、南カリフォルニア大学の映画映像評価施設ETC (Entertainment Technology Center)で、4K映像の上映システムを用いた評価実験を指揮して成功裏に収め、HDTVでは置き換え出来ないフィルムの映像品質を、4K映像メディアにより置換できることを関係者衆目の元で実証した。その成果は、ハリウッドにおけるディジタルシネマ標準仕様や世界標準の「4K」として採用され、ハリウッド映画配給会社、国内映画興業社、日本電信電話㈱の各社による2005年10月からの4K pureCinemaトライアルの実現に結びつき、2009年からの日本でのシネマコンプレックスのディジタルシネマ設備投資の本格化に結実し、今では世界の90%以上の映画館が採用するディジタルシネマの普及に大きな影響を与えた。

映画にとどまらず、ライブ映像配信や遠隔会議、遠隔医療など、映画以外の分野への4Kの適用にも尽力した。2005年には国際会議iGrid2005で日本と米国を結ぶ世界初のリアルタイム4K遠隔会議のデモンストレーションを実現し、関連業界に大きなインパクトを与えた。今では4Kテレビが一般家庭に広まり、世界各国で4K放送が行われ、4Kインターネット動画配信サービスや4K遠隔会議システムの販売も始まり、4K遠隔医療のトライアルも多く行われている。以上のように、候補者は、ブロードバンド・4Kマルチメディアネットワーキング技術の先駆的研究開発の推進して世界的潮流を起こすとともに、その分野における多数の技術者を育成、世界的に活躍する研究者を輩出するなど、後進研究者の育成に多大な貢献を行った。

高柳健次郎業績賞 2020年受賞者

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「インターネット時代における映像圧縮と映像通信に関する先駆的な研究開発」

甲藤 写真

甲藤 二郎

(早稲田大学 理工学術院基幹理工学部情報通信学科・教授 1964生)

[学 歴] 1969年  3月東京大学 工学部 電気工学科卒業
1989年  3月東京大学 工学系研究科 電子工学専攻修士課程 修了
1992年  3月東京大学 工学部研究科 電子工学専攻博士課程 修了
博士(工学)
[職 歴] 1992年~1999年日本電気株式会社 C&C研究所
1996年~1997年米国 プリンストン大学 客員研究員
1999年~2004年早稲田大学 理工学部 助教授
2004年~2007年早稲田大学 理工学部 教授
2004年~2008年新エネルギー・産業技術総合開発機構 主任研究員
2007年~現在早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部 教授
  ● 主な受賞等
1991年 11月SPIE VCIP 1991, Best Student Paper Award
1995年  9月電子情報通信学会 学術奨励賞
2006年  9月電子情報通信学会 通信ソサイエティ活動功労賞
2015年  9月電子情報通信学会 フェロー
2020年  5月映像情報メディア学会 フェロー

主な業績内容

映像コンテンツはインターネットトラヒックの8割に達し、最近では4K/8K 放送や360度映像の普及に加え、テレワークやオンデマンド授業でも活用されている。このように、今でこそ映像コンテンツは企業活動から日常生活まで欠かせないものになっているが、これは長年にわたる多数の技術者によって開発された映像圧縮技術と映像通信技術に支えられている。甲藤氏は学生時代から映像圧縮と映像通信に関する研究開発に取り組み、国際標準化活動や社会活動にも参画し、本分野の発展に貢献してきている。

【映像圧縮技術】
甲藤氏は映像圧縮に関するいくつかの解析技術の提案を行っている。Wavelet 変換の最適化は、符号化ゲインと呼ばれる評価尺度に基づき、個々の手法の圧縮効率の理論限界を示すものであり、Wavelet 変換が既存の離散コサイン変換を凌ぐ可能性を示したことから、Wavelet 変換がJPEG-2000に採用される根拠を与えている。また、オーバーラップ動き補償の最適化は、元々はブロック境界に生じるギャップを低減するために提案されたオーバーラップ動き補償が、雑音除去として定式化することで予測効率の改善にも貢献することを示したものであり、結果として、オーバーラップ動き補償はH.263+に採用されている。また、符号量制御の最適化は、映像圧縮で広く使われているIPB ピクチャと呼ばれる3 つのピクチャタイプに対するビット配分の最適化を試みたもので、既存手法に対して大幅な画質改善を実現できることから、当時のMPEG-2 Encoder LSI に実装されている。これらの中で、特にMPEG-2 はデジタル放送とDVD の標準映像圧縮方式として広く普及しており、実社会への貢献も大きい。甲藤氏はまた、最近は深層学習を用いた画像圧縮に関する検討を行い、その圧縮効率を競う国際ワークショップCLIC において上位の成績を収めている。これは、近年、物体検出や物体認識で注目を集めている深層学習を画像圧縮にも適用するものであり、高々数年の開発期間で既存の国際標準方式を凌ぐ圧縮効率が得られている。

【映像通信技術】
甲藤氏はまた、映像通信に関するいくつかのシステム技術の提案を行っている。VR コンテンツとの統合配信方式はMPEG-4 の国際標準化の中で議論されたものであり、現在のCG コンテンツを重畳した映像生成技術につながっている。映像コンテンツの階層化キャッシュ配信方式は、現在は当たり前となっているインターネット上の映像配信を見越して提案を行ったものであり、視聴者は通信状況に応じて適切な階層を選択するとともに、システム側では人気度に応じてコンテンツの再配置を行う。高速性と低遅延性を両立するトランスポートプロトコルは、RTT を観測しながら、リンクをちょうど使い切るように送信パケット数を制御する方式であり、現在のTCP-BBR にもつながる提案になっている。また、知覚品質を考慮したMPEG-DASH コンテンツ生成方式は、映像信号の階層化圧縮において知覚差のない冗長な圧縮は回避する方式であり、ストレージ量の削減と、結果としての映像品質の改善をもたらしている。これらはそれぞれ映像品質の改善をもたらすものであり、今日のインターネット上における安定した映像通信の実現に貢献している。

【社会活動】
甲藤氏はまた、総務省の放送システム委員会専門委員等を務め、4K/8K 放送、HDR 拡張、安全・信頼性の確保等のいくつかのデジタル放送の技術基準策定にも貢献している。

「音響信号のブラインド音源分離に関する研究」

澤田 写真

澤田 宏

(日本電信電話株式会社 コミュニケーション科学基礎研究所協創情報研究部 部長/上席特別研究員1968生)

[学 歴] 1993年  3月京都大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 修士課程修了
2001年  3月京都大学 博士(情報学) 学位取得
[職 歴] 1993年  4月日本電信電話株式会社 入社 NTTコミュニケーション科学研究所
配属
2013年  4月NTTサービスエボリューション 研究所 主幹研究員
2016年  4月NTTコミュニケーション 科学基礎研究所 協創情報研究部 部長
(~現在)
2017年  4月日本電信電話株式会社 上席特別研究員(~現在)
2017年  4月奈良先端科学技術大学院大学 教育連携研究室 客員教授
(~現在)
2020年 10月東京理科大学 客員教授(~現在)
  ● 主な受賞等
2001年  6月IEEE Circuits and Systems Society Best Paper Award
2013年  5月Unsupervised Learning ICA Pioneer Award
2015年  3月、2018年3月電気通信普及財団 テレコムシステム技術賞
2015年  4月IEEE Signal Processing Society Best Paper Award
2017年  6月電子情報通信学会 業績賞
2018年  1月IEEE Fellow
2019年  3月電子情報通信学会 フェロー

主な業績内容

我々人間は,多くの人が同時に話をしているパーティ会場のような環境でも,自分の話相手の声をうまく聞き取ることができる。さらに,聖徳太子は一度に10人の声を聞き分けたという伝説がある。このような混ざった音から必要な音を分離する能力をAI(人工知能)として実現できれば,周りが騒がしい状況で遠くにあるマイクロホンに話しかけたとしても音声認識ができ,遠隔地に自分の声だけを伝えることもできる。ブラインド音源分離の技術は,音声言語的な事前知識やその場の音源位置などの情報を用いずに,マイクロホンで観測した音のみから上記のように必要な音を分離するAI技術である。澤田宏氏は,2001年からこの研究に取り組み,現在に至るまで下記に示す多くのブレークスルーを生み出し,世界的な研究コミュニティを牽引してきた。

実環境での初めての成功: 2000年頃までに独立成分分析(ICA)を用いたブラインド音源分離手法が提案されていたが,ICAは統計的な手法であるため,パーミュテーション問題(例えば2人の声が混ざった場合,1番目の分離音はAさんの声かBさんの声かはランダムに決まる)が起こる。パーミュテーション問題は,壁や天井からの音の反射に対処するための周波数領域の手法において,分離結果を不安定にするものであった。同氏は,ICAの結果から推定できる2種類の手がかり(1.音の到来方向,2.周波数毎に音がいつ鳴っているか)を統合した頑健なパーミュテーション解法を提案し,音の反射がある実環境で,4音声の混合を4マイクで観測して分離することに世界で初めて成功した。

マイク2個での3音源以上の分離: 次に本研究コミュニティでは,より現実的かつチャレンジングな課題として,音源数よりも少ないマイク数で行う音源分離に注目した。これは,マイク数が2個である通常のステレオICレコーダーでも,3音源以上の分離を達成するものである。同氏は,時間周波数マスキングによる分離法と上記のパーミュテーション解法をそれぞれ発展させた手法を考案し,国際的な性能評価キャンペーンSiSECで最高性能を達成した。その先駆的な技術と効果が認められ,本手法を発表した2011年の論文がIEEE Signal Processing SocietyBest Paper Awardを受賞した。

音声から音楽へ: この時点までの研究により,音声信号の分離に関しては手法が確立してきたが,より複雑な音楽信号に対しては,まだ困難が残っていた。同氏は,データに内在する頻出パターンを抽出する非負値行列因子分解(NMF)に着目し,これを複数マイクによる音源分離で活用するために「多チャンネルNMF」として拡張した。採録された2013年のIEEEの論文誌では,表紙に多チャンネルNMFの模式図が掲載される形で注目された。

統合手法と日本のプレゼンス: 近年では,国内の大学との共同研究を通じて,別々に発展してきたICAとNMFを独立低ランク行列分析(ILRMA)として統合した。ILRMAは,これまでのブラインド音源分離に関わる一連の研究の集大成を,日本初のオリジナリティとして明確化したものであり,編書や国際会議のチュートリアルやレビュー論文を通じて世界にアピールしている。同氏のこれまでの業績は,日本が信号処理の研究分野で国際的に高いプレゼンスを示す一翼を担っており,今後の信号処理分野の発展にも大きく寄与するものである。