教員

情報システム学科の教員一覧です。

kujirai_masahiro本研究室ではユーザインタフェイスについて研究しており、特に仮想空間や仮想物体を用いたインタラクションに力を入れています。
例えば、仮想空間内でできるだけ単純な仕組みでかつ高速に文字入力を行う手法や、身振りをより効果的に使うインタフェイスを提案しています。
また、現実を仮想物で補う拡張現実感についての各種の応用と、さらにその弱点を克服する手法などについて研究を行っています。

cao_jianting本研究室では、次の研究を中心にして進めています。1)ブラインドセパレーションの研究に対しては、まず基礎理論の構築とアルゴリズム設計を行いました。また応用課題の研究に対し、聞き分け機能の実現ための会話音声分離やパターン認識など研究を重点において行っています。2)脳波・脳磁界の計測と脳信号処理の研究は、近年新しい独立成分解析方法の開発によって、脳信号源の分解を実現し、それがどこで、どのように活動しているかを可視化ようになりました。また「脳死判定基準に関する研究」課題に対し、実用かつ信頼性が高い脳死判定ための脳計測と脳信号処理技術を開発し、脳死の臨床判定に技術支援を行います。3)人間(脳)と機械(コンピュータ)のインタフェース技術研究では人間が脳から特徴がある活動成分に着目し、脳波の抽出・評価・自動分類のシステムを開発しています。また、EEG+ROBOTのシステムの開発を行っています。

matsui_akinori本研究室では、主に電波に関する研究を行っています。具体的にはアンテナの動作解明や、さまざまなシステムに対応した新しい形式のアンテナの提案をしています。また、それらに接続される送受信回路に関しても研究を行っています。さらに電波を使った生活に役立つ装置の開発も目指しています。

yoshizawa_hirokazu本研究室では、アナログ集積回路の設計について研究を行っています。意外に思われるかもしれませんが、家電や電子機器のディジタル化が進むにつれて、アナログ回路技術の重要性が益々高くなっています。たとえばデジタルカメラにはフィルムカメラよりも多くのアナログ回路が用いられています。社会でニーズの高いアナログ回路設計技術を修得し、企業での実務に役立ててください。

yasuhiro_aoki情報通信技術の飛躍的な進歩により、現在では、音声、動画などの種々のデータを世界中に瞬時に送ることが可能になっています。一方、携帯電話・スマートフォンの人口普及率は益々増大し、また、インターネットにつながる機器も多種多様化、急速に増大しつつあります。この研究室では、大容量の通信技術、あらゆるデータの情報処理・遠隔での再生技術に関する研究開発を行い、次の情報社会発展に向けた発信、貢献を目指しています。

satou_susumu産業で使われるプラズマ源を創ることをメインに研究を行っています。この研究室では、真空から大気圧、そして液中に至るまで、多くの環境のプラズマを扱います。プラズマ源の製作は、材料、機械、電磁波、電力、電子回路およびソフトウエアの統合技術です。そして、その評価には物理、化学の知識が必要になります。広く浅くでもなく、深く狭くでもない、自分の得意分野を伸ばしながら全体が見渡せる、そんな研究者および技術者の育成を目指しています。

watabe_daishi生体認証技術とは、身体の一部を利用して個人を認証する技術です。現在では指紋、虹彩、手のひらや指の静脈などが広く利用されています。しかしながら、一般にセキュリティ技術においては、既存の技術に頼り切ることは危険であり、常に新技術の研究開発も重要であると考えられています。
当研究室では耳介を用いた生体認証技術について研究しています。

hashimoto_tomomi人間の心の働きを工学的にモデル化しロボットに応用する研究をしています。
現在、日本における65歳以上の高齢者人口は約3,600万人であり、4人に1人が高齢者といわれています。独居老人の増加が指摘され、その心理的支援のために何らかのコミュニケーション支援が期待されています。
本研究室では、工学的心理モデルを持つロボットを提案し、自然言語によるコミュニケーションを試行しています。
また、家庭での生活を支援する生活支援ロボットを開発しています。
現在までに,放水による浴室清掃ロボットを開発しました。

yamazaki_takaharu当研究室では、画像工学(画像処理、パターン認識、コンピュータグラフィックスなど)を応用して、主に医療分野における生体計測システム(各種臓器の形態、機能計測や可視化など)の研究、開発を行っています。
医用画像情報を適切に処理、認識、可視化し、病気などの情報を正確に計測、解析することは、精密な診断、治療方針の決定などに極めて重要であり、そのための様々な情報工学技術を開発もしくは応用する分野です。 学内に留まらず、民間企業や医療機関、海外の研究機関などと積極的に協力し、医・工・情報学連携やチーム研究を通じて、グローバルな視点からの研究活動、教育を目指します。

ooyama_wataru実データサイエンスとしてのパターン認識、機械学習、メディア情報処理の研究を行っています。現在の主な研究トピックは、署名照合などの個人認証技術、文書やドキュメントの認識と解析、画像センシング技術の産業応用などです。また、医学(心エコー画像の解析)、歴史学(古文書、木簡の解析)、家政学(調理動作の認識)など他の学問分野とのコラボレーションも積極的に進めています。
当研究室では、実データに基づいたデータサイエンス技術の研究を通じて、基礎から応用、実装までを見通せる技術者を育成します。

sekiguchi_kumikoIT技術者の育成という観点から、情報教育カリキュラムの開発およびその教授法の研究、コンピュータを利用した教育支援の研究を行っています。また、多くの学生が経済産業省主催・情報処理技術者試験の資格取得を希望していることから、「情報処理特講」という講義を軸に、研究室での自由な学習環境の提供や補習授業などを行い支援しています。

nakamura_akiraシステムと制御に関する研究を行っています。乗り物・ロボットのような産業機械や家電・オーディオビジュアル機器といった電気機器はシステム制御工学と深い関連があります。この“制御”という言葉ですが、対象となっている物を希望通りに動かすことを意味し、その技術は絶えず進歩し続けています。
当研究室では、現代の電気機器や産業機械を制御するのにふさわしい最新の手法を考えていきます。具体的には、動的システム制御理論、ファインモーションプランニング、エラーリカバリー等を対象に研究を進めます。

inoue_satoru私たちヒトはモノを考えたり、覚えたりするために非常に高度な機能を有する脳を持っています。そして、その他にもこれまでに長い年月をかけて、素晴らしい機能を進化によって残してきました。それら生物がもつ緻密な機能をお手本にして、それを情報処理に活かす研究をしています。

maeda_taiyoネットワークを利用したシステム開発を行います。開発は、ユーザインタフェース、ライブラリ、データベースなどを取り入れ、様々なユーザに特化したシステム開発を進めます。ユーザが抱える問題を発見し、ニーズにあったシステムを開発することで、特定の分野への貢献を目指します。

itami_fumio本研究室では、近年急速にIT化、ディジタル化しつつある社会において、活躍できるエンジニアや研究者を育成するため、様々なテーマにおいて、コンピュータを用いたディジタル情報を扱うためのプログラミングと、シミュレーションの技術を学びます。テーマによって必要となる基礎理論やハードウェア的な知識等が異なり、難易度も様々ですが、ベースとなる知識の理解、知識に基づくディジタル情報処理システムの考案、実際のプログラム、シミュレーションまでの一連の作業を、効率良くこなせるようになることを目的としています。

nakamura_akira電気電子機器の開発では、設計の初期段階で機器の電磁的な特性を予測することが必須になりつつあります。電磁気の現象をコンピュータ上で仮想的に再現・予測する技術は、電磁場解析として知られており、自動車などの産業分野から先端科学分野まで広く使われています。本研究室では、電磁気学が関わる幅広い分野を見据え、機器設計における問題解決を目的とした電磁場解析技術の高度化やその応用に関する研究を行います。例としては、電磁場を高速に計算する技術や正確に予測する手法の開発、高電圧現象や電力機器、粒子加速器への応用などです。コンピュータを用いて電磁気の問題を解くことにより、複雑な現象を理解していきます。

mochizuki_yoshihiko人間が「視覚」によって行う作業をコンピューターで実現するコンピュータービジョンの分野は、現在急速に発展しています。これは深層学習に代表される画期的な計算手法だけでなく、さまざまなセンサーデバイスの登場により、空間的・時間的にも広がった新しい「視覚」が利用可能になったためです。このような情報を数理的・幾何的に解析・理解し、ロボットナビゲーションなどの工学的な応用を目指します。

morikawa_tomohiroサイバー攻撃は検知を回避することを意図して巧妙に作成されてきたため、既存の対策に関しては攻撃者の手口の進化に追いついていないのが現状です。本研究室では、実世界でのセキュリティ対策の遅れを目の当たりにし、自然言語処理や深層学習などの技術を利用することにより、未知の攻撃を早期かつ自動的に発見することを狙いとするだけでなく、攻撃者の視点に立ち、最新の人工知能技術を悪用する攻撃手法の実現とその対策の確立を行うことも目指しています。例としては、アプリマーケットにユーザが投稿する大規模かつ不均一なレビュー・コメント情報に深層学習をベースとした自然言語の生成手法を適用し、より人間の言葉に近い不正レビューを自動的かつ大量に捏造することや、それらの不正レビューに対して既存の手法が対応できない高精度かつ高効率な検知アルゴリズムを開発することなどが挙げられます。

murata_masaki大学院生時代からポスドク時代は素粒子物理学、特に超弦理論の研究をしてまいりました。最近は分野を深層学習へと変え、医療応用を中心に取り組んでおります。深層学習の最大の強みは、応用範囲が多岐にわたることだと思います。そこで、これからは医療応用だけでなく機械工学をはじめ様々分野へと挑戦していきたいです。共同研究を通じて学内での研究をより活性化できるよう、頑張りたいと思います!

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