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研究者紹介

矢向高弘氏は、3D視覚触覚システム、ネットワーク通信、画像処理、ヘルスケアデータ分析を専門とする研究者です。彼の研究は、リアルタイム通信の強化、視覚フィードバックシステムの改善、ヘルスケアにおける有害事象予測手法の開発に焦点を当てています。

研究業績紹介

■3D視覚触覚システム
・研究目的: 変調照明を用いた単一画像からの位置と速度情報の推定手法の提案
- タイトル: Position and velocity measurement method from a single image using modulated illumination, Matsuo Kentaro, Yakoh Takahiro （2018 IEEE 15th International Workshop on Advanced Motion Control (AMC)） 353-359 2018年3月
・研究目的: 帯域幅変化下での視覚-触覚通信システムの安定化のためのエンドツーエンドフローコントローラの提案
- タイトル: End-to-End Flow Control for Visual-Haptic Communication under Bandwidth Change, Yashiro Daisuke, Tian Dapeng, Yakoh Takahiro （IEEJ Transactions on Industry Applications） 132 （ 6 ） 600-606
■ネットワークと通信システム
・研究目的: Software Defined Networking (SDN) を用いた S-TDMA スイッチの管理機構の導入と実装
- タイトル: Implementation of schedule management mechanism for S-TDMA switch, Koyasu Shunpei, Yakoh Takahiro （2018 IEEE 15th International Workshop on Advanced Motion Control (AMC)） 575-580 2018年3月
・研究目的: ネットワークベースの通信プロトコルとRTAI/Linuxにおける修正されたリアルタイムスケジューラを用いたリアルタイムスケジューラのための精密な時間同期手法の開発
- タイトル: A Precise Time Synchronization Method for Real-Time Schedulers, Kikutani Tatsushi, Yakoh Takahiro （IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems） 138 （ 6 ） 695-702 2018年6月
・研究目的: TDMAベースのイーサネットネットワークにおけるフレーム送信の正確なタイミング制御のための特別なネットワークインターフェースカード（NIC）の開発と検証
- タイトル: Frame transmission time control for TDMA-based ethernet, Hagino Naoto, Yamamoto Masaaki, Yakoh Takahiro （2018 14th IEEE International Workshop on Factory Communication Systems (WFCS)） 1-8 2018年6月
■画像処理とコンピュータビジョン
・研究目的: ガウス混合モデルを用いた特徴分離に基づく再撮影耐性ブラインド電子透かし手法の提案
- タイトル: Re‐shooting Resistant Blind Watermarking Framework Based on Feature Separation With Gaussian Mixture Model, Yakoh Takahiro, Oi Motoaki （IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering） 17 （ 4 ） 556-565 2022年4月
・研究目的: 視線の影響と個々の視聴者の特性を考慮した物体認識と普遍的な顕著性マップの重み付けによる新しい顕著性予測手法の提案
- タイトル: Saliency prediction based on object recognition and gaze analysis, Ishikawa Tomoki, Yakoh Takahiro （Electronics and Communications in Japan） 104 （ 2 ） 2021年6月
■ヘルスケアデータ分析
・研究目的: 不均衡な医療データセットを用いた有害事象予測の改善のためのNLPに着想を得たデータ拡張手法の開発
- タイトル: An NLP-Inspired Data Augmentation Method for Adverse Event Prediction Using an Imbalanced Healthcare Dataset, Ishikawa Tomoki, Yakoh Takahiro, Urushihara Hisashi （IEEE Access） 10 81166-81176
・研究目的: 慶應義塾大学における職域接種プログラムでのmRNA-1273 SARS-CoV-2ワクチン接種後の有害事象のリアルタイム調査
- タイトル: Real-Time Survey of Vaccine Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine in Workplace Vaccination at Keio University, Okumura Kaho, Hara Azusa, Inada Isa, Sugiyama Daisuke, Hoshino Takahiro, Yakoh Takahiro, Yokoyama Hirokazu, Urushihara Hisashi （Vaccines） 10 （ 9 ） 1461 2022年9月

研究の応用領域

・機械力学、メカトロニクス
・通信工学
・制御、システム工学
・ロボティクス、知能機械システム
・情報学基礎論

社会的意義

・遠隔作業の効率向上
・通信遅延下での操作性向上
・多感覚フィードバックシステムの進展
動画

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