Recent year have seen rapidly increasing demand for services and systems that depend upon accurate positioning of people and machines. This has led to the development and evolution of numerous positioning systems. In addition to these systems, direction-of-arrival (DOA) estimation in particular plays a critical role in navigation systems for the exploration of sources in widespread applications, such as voice activity detection, human computer interaction, automatic camera steering, robotics and surveillance. Although wide variety of DOA estimation methods have been proposed for the multitude of applications, DOA estimation for acoustic sources however has not been widely investigated, and many significant methods cannot be applied to acoustic circumstances directly. The reason is that the most of DOA estimations are based on wireless communications and characteristics of wireless signal are totally different from the acoustic signal. Furthermore, the presence of reverberation and background noise present challenges that need to be addressed in a realistic environment...

近年，音声認識技術は急速に発展を遂げ，会議での議事録作成や映像の字幕付与などに貢献している． 実際にスマートフォンなどで動作しているものの性能は理想的な環境では極めて高い． 音声認識のシステムが用いられる会議などの実環境では，音源数が複数であるため，個々の発話の認識率を高める必要がある． そこで，所望音のみを抽出する技術が必要である． 本研究では，録音された音声の中から所望音以外の音を取り除くことで所望音を抽出する方法を提案する．

大規模な災害発生時，大勢の被災者に対し効果的な医療対応が行えるよう，指定された場所に災害救護活動拠点が設置される． 災害救護活動拠点では複数のエリアごとに医療内容が分かれており，被災者の状況に応じて対応を行う． 被災者名簿は各エリアで作成が行われ，処置内容などが記載される．各エリアごとに紙で名簿作成を行う場合，エリア間で名簿情報を共有できないため，同一の情報を別のエリアでも記入することとなる． そこで，被災者名簿を電子化しエリア間で情報共有ができる被災者名簿データベースが提案された[1]． このデータベースシステムでは，情報の重複入力をなくし，紙の名簿を集計する手間を省くことができる． しかし，システムを用いた名簿作成では入力すべき情報や入力形式が分かりづらいといった問題がある． そのため，本研究では，受付での被災者対応と名簿作成を考慮した被災者名簿の入力支援システムを提案する．

災害発生時，災害拠点病院の周りには緊急な治療が必要な被災者以外を入れさせないようにすることを目的として災害救護拠点が開設される． 災害救護拠点において被災者の状態や医療対応の要否に応じて判別し，処置エリアに誘導する被災者名簿作成支援システムが受付業務の負担を減らすため提案されている[1]． このシステムを活用し複数拠点間で連携を取り合い被災者，特に要配慮者に関する情報を共有する事が出来れば医療救護チームにとって，各地域における被災者状況を把握する作業負担を軽減することができる． 本研究では災害時に災害救護拠点で支援システム[1]を活用することで地域ごとにいる被災者情報を共有する仕組みを提案する．

2016 年に発生した熊本地震では，被災者に対して多くの支援物資が届けられた． この際，輸送の遅延や外部との連絡の遅延により, 時間とともに変化する被災地ニーズと実際に被災地に送られてくる支援物資の間に不一致が生じ，大量の支援物資が余ることとなった[1]． また，避難所では，避難所に配布される食糧と避難所の食糧ニーズが異なった． 例えば，老人ばかりの避難所では菓子パンを食べる人がほとんどいないため，大量に余ることとなった[2]． 災害時には，このような細かなニーズを調査するとともに予測することでニーズにあった配送をしていく必要がある． そこで本研究では，研究室学生の時間的に変化する食糧ニーズを予測することを目的とする． また，予測する際に時間とともに変化していく食糧ニーズにどのような要因があるかを明らかにする．