柴田 憲治55Kenji SHIBATA小谷 潔56Kiyoshi KOTANI金属ナノ構造における量子伝導の制御と機能性素子への応用（2019採択）Control of quantum transport in metal nanostructures and their application to functional devices(Project 2019)動的モード抽出による嚥下動作解析法の開発とウェアラブルセンシング応用（2019採択）Analysis of swallowing motion by dynamic mode decomposition of wearable sensing data(Project 2019)49伝導チャネル幅が電子の波長程度に括れた構造を有する量子ポイントコンタクト（QPC）は，超高感度の電荷検出が可能であり，これまで極低温環境のみで動作する半導体QPCがナノ構造の量子状態の読み取りに用いられてきた．一方で，金属材料を用いた金属QPCにおいては，室温でも伝導度の量子化が明瞭に観測されることから，室温動作可能な電荷検出器への応用が期待される．しかし，金属QPCは伝導度の電界変調が困難であり，これまでデバイス応用は進んでいなかった．本研究では，金属QPCの作製とその伝導度の電界変調を実現する実験を行い，これを室温動作が可能な超高感度・高空間分解能電荷検出器へと応用する研究を推進した．Semiconductor based quantum point contacts (QPCs) operate as extremely sensitive charge detectors with single charge precision and have been used to read out the quantum states at cryogenic temperatures of T < 4 K. On the other hand, metal QPCs show clear quantized conductance plateaus even at room temperature. However, device applications of metal QPCs are limited since the electric-field control of electric conduct-ance is difficult due to screening of the gate electric-fields. In this work, we have demonstrated an elec-tric-field control of quantized conductance in gold QPCs, which may open a way for their application to local charge sensing with single charge precision at room temperature.飲食時の嚥下動作の解析はおいしさ評価や高齢者の誤嚥防止などに重要であるが，嚥下動作は複雑な流体構造連成問題であり，解析のための基盤は十分には整備されていない．本研究では位相縮約法を発展させ流体構造連成問題に適用することによって，系の詳細を維持したまま低次元の力学系に分解，縮約する手法を提案し，その有効性を示した．さらに，ウェアラブルセンシングシステムを構築し，無線で嚥下情報を送信・記録した．嚥下時データの解析からは，筋電位波形のRMS(Root Mean Square)エンベロープを評価することで，嚥下量との対応が見られたが，飲料の種類を分類することはできなかった．一方で，時間遅れを用いた埋め込みを利用してDMD(Dynamical Mode Decomposetion)による解析を行い，被験者によって流体の種類に対する反応が異なるという結果が得られた．The analysis of swallowing behavior during eating and drinking is important to evaluate the taste of food and to prevent misswallowing in the elderly. However, swallowing behavior is a complex fluid-structure interac-tion problem, and the methods for analysis is not well developed. In this study, we developed a method for decomposing and reducing the fluid-structure interaction problem into a low-dimensional dynamical system, and demonstrated its effectiveness. In addition, we constructed a wearable sensing system to transmit and re-cord swallowing information wirelessly. The analysis of the swallowing data showed that the RMS(Root Mean Square) envelope of the EMG waveform corresponded to the amount of swallowing, but it was not possible to classify the type of beverage. On the other hand, analysis by DMD(Dynamical Mode Decompose-tion) using embedding with time delay showed that power of modes are different when they drunk different types of fluids.
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