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アンビエントセンサネットワークは，アンビエント情報を収集するセンサネットワークと，アンビエント情報を処理して人の活動を拡張・強化あるいは補完・補助する知的環境から成り，従来にない利便性の提供や抜本的なコスト削減が期待できるため，スマートグリッドによる電力の有効利用，効率的な交通システム，市民に優しい街環境の実現などが注目されている．そこで本稿ではまず，アンビエントセンサネットワークの概念と応用事例を述べるとともに，要素技術としてのセンシング技術，プロセッシング技術，アクチュエーション技術，ネットワーク技術について最近の研究動向と技術課題を概説する．最後にアンビエントセンサネットワークの今後の展望を述べ本稿をまとめる．

制御理論，通信理論，計算科学の進展が，我々の身の回りの動的システムを多機能化，高機能化させ，その結果益々対象システムは大規模複雑化している．大規模複雑系には，ネットワーク構造が内在し，複数の動的エージェントがこのネットワークを介して相互作用し合う．このようなシステムはマルチエージェントシステムと呼ばれ，その応用は，ビークルフォーメーション，協調ロボット制御，センサネットワーク，スマートグリッドなど多岐に渡る．一方で複雑系・力学系やシステム生物学の解析ツールとしても研究が進んでいる． 近年，システム制御理論の分野においてマルチエージェントシステムに関する研究が活発に行なわれており，本稿では特にマルチエージェントシステムにおけるダイナミクスと合意協調制御を安定性とクラスタリングの観点から解説する．またその応用展開に関して，国内外の研究の趨勢をご紹介する．

本稿は国際会議報告であり，2007 American Control Conference(ACC2007)に関する詳細を記載している．ACCはAmerican Automatic Control Council(AACC)の主催で毎年1回開催されており，制御工学に関する質，量ともに世界的に最高水準の会議の一つである．主な本報告の主な内容は会議の組織，特徴，Plenary Lecturesの紹介，主な会議トピックスの紹介，Awards受賞者の紹介等である．

This paper deals with an optimal real-time pricing based on control theory for electrical markets of distributed demand/supply electrical power networks.First,we setup a profit maximization problem of demand and supply with an equality constraint for demand and supply.Then we transform the problem into an equivalent dual one which minimizes electricity price.We solve the problem via a simple optimization technique and show an asymptotical convergence property.Finally some numrrical simulations show the effectiveness of the proposed problem formulation and the optimal real-time pricing methodology.

本稿では近未来の再生可能エネルギーを含む分散型電源の大量導入を見据え，安定な電力ネットワーク構築のために鍵となる電力需要の予測と再生可能エネルギー発電の予測技術についてシステム制御理論的な視点から解説する．