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情報システム学科


工学部

情報システム学科
Department of Information Systems



将来は、情報化社会のエキスパート

高周波回路研究室[松井 章典 教授]

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、様々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。

主な研究テーマ

  1. 平面アンテナ素子の構成法と放射特性に関する研究
  2. 小型円偏波アンテナの開発
  3. 3Dプリンタを応用した高周波回路系の設計・開発

松井 章典 教授

専門分野
無線通信工学、電磁波工学

担当科目
電気回路I/電磁気学II/電磁波工学/電気電子専門実験Iなど

生体認証研究室[渡部 大志 教授]

現在、自動運転等におけるAIの技術革新がすさまじい勢いで進む中で、これまで人間にしかできないと思われていた仕事がAIに代わられようとしています。このような新時代を乗り切るためには、AIを活用するための知識とノウハウを身に付け、新ビジネスやアイディア創出にまい進していく必要があります。本研究室では、AIによる画像認識を用いた生体認証技術や自動運転技術に関する研究教育を行っています。これらの研究教育を通して、AIの知識とノウハウを身に付けた、変化の激しいAI新時代で活躍する人材を育成していきたいと思っております。

主な研究テーマ

  1. 自動運転車両のためのAIによる画像認識
  2. 耳介による生体認証技術によるスマートフォンの開錠アプリ

渡部 大志 教授

専門分野
AI(人工知能)による画像認識(自動運転、生体認証)

担当科目
情報・符号理論/統計処理Ⅰ/基礎情報工学実験/応用プログラム言語/メディア工学特論

知能システム研究室[曹 建庭 教授]

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のための会話音声分離やパターン認識などの研究を中心に行っています。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が分かるようになりました。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の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の研究では、脳の活動成分に着目し、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のシステムの開発も行っています。

主な研究テーマ

  1. ブラインドセパレーションに関する研究
  2. 脳波・脳磁界の計測と脳信号処理に関する研究
  3. 人間(脳)と機械(コンピュータ)のインタフェース技術に関する研究

曹 建庭 教授

専門分野
知能システム、/脳信号処理

担当科目
生体計測、シミュレーション工学、電子工学専門実験I、電子工学専門実験II など

認知ロボティクス研究室[橋本 智己 教授]

 IoTの発展により、あらゆるものが相互に接続されるようになりました。IoTを応用することで、人間の生活はさらに豊かになるものと期待できます。一方、ロボット工学の発展により、人間とコミュニケーションするロボットの開発が進められています。しかし、ロボットが定型的な反応しかしない場合があり、人間との円滑なコミュニケーションの実現には障害となっています。本研究室では、IoTを応用して人間とロボットの間で自然なコミュニケーションの実現を最終目標とし、感情と記憶の工学的モデルを提案しています。本研究室で開発したコミュニケーションロボットは、楽しくて怖い、怖くて悲しいといった複数の感情が同時に存在する状態を表現したり、気分の良い時には楽しい記憶を思い出しやすく、気分が悪い時には嫌な記憶を思い出しやすくなるような、複雑な心理状態を表現することができます。

主な研究テーマ

  1. コミュニケーションロボットの開発

橋本 智己 教授

専門分野
ロボット工学、認知科学

担当科目
ネットワーク概論、応用プログラム言語 など

アナログ集積回路研究室[吉澤 浩和 教授]

あらゆるモノがインターネットにつながるIoT(Internet of Things)では、センサーやアナログ回路技術が鍵を握ります。たとえ信号処理はディジタルでも、入力信号や出力信号はアナログ信号なのでA/D変換回路、D/A変換回路やそれらの内部のアナログ回路技術が重要になるのです。本研究室では、低電源電圧動作・低消費電力で動作するアナログ回路について研究を行っています。

主な研究テーマ

  1. 低電圧オペアンプの回路設計
  2. 高精度信号処理回路の設計
  3. 超低電圧DC-DC変換回路の設計

吉澤 浩和 教授

専門分野
CMOSアナログ集積回路設計

担当科目
回路概論、LSI工学、電子回路I、電気電子専門実験I、ディジタル回路、集積回路工学特論(院) など

ヒューマンインタフェース研究室[鯨井 政祐 教授]

本研究室ではAR技術・VR技術などを使ったヒューマンコンピュータインタラクションについて研究しています。例えば左図の「離れてタッチカメラ」は、ヒトを写してそこにタッチすると、写されたヒトは遠くから触られている感覚を味わえます。このようにヒトを中心に据えた、インタフェイス、IoT、センサ、アプリケーションなどに取り組んでいます。

主な研究テーマ

  1. AR技術とIoT技術のシームレスな融合
  2. VR空間内での効果的なヒューマンコンピュータインタラクション
  3. ヒト指向IoT

鯨井 政祐 教授

専門分野
ユーザインタフェース/ヒューマンコンピュータインタラクション

担当科目
プログラミング/情報システム概論
フィジカルコンピューティング など

光情報通信研究室[青木 恭弘 教授]

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り、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、「明日の情報通信社会を考える」をコンセプトとして、より一層の大容量・長距離光ファイバ伝送技術を追求しています。また、各種センサーと手のひらサイズコンピュータ、クラウドなどを組み合わせたIoTシステムに関する研究を行っています。

主な研究テーマ

  1. 光ファイバ通信の大容量・長距離化に関する研究
  2. 次世代光通信技術に関する研究
  3. IoTセンシング技術に関する研究

青木 恭弘 教授

専門分野
光ファイバ通信、通信工学、光計測、オプトエレクトロニクス

担当科目
伝送システム理論、デジタル信号解析、電子情報基礎実験、電子工学実習、プログラム入門、情報システムゼミ

医用画像解析学研究室[山崎 隆治 教授]

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(様々な臓器の形態、機能計測や可視化技術など)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。
学内にとどまらず、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。

主な研究テーマ

  1. 筋骨格系領域における関節の3次元形態・機能計測
  2. コンピュータビジョンに基づく各種生体の医用画像解析
  3. コンピュータグラフィックスを応用した医用アプリケーション開発

山崎 隆治 教授

専門分野
医用物理工学・画像解析学

担当科目
情報システム概論I、画像工学、CG 、情報工学実験III、コンピュータビジョンなど

プラズマ制御工学研究室[佐藤 進 教授]

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。 画像は、マイクロ波で水中に発生させたプラズマです。

主な研究テーマ

  1. マイクロ波液中プラズマによるナノ粒子製造、物質分解および合成に関する研究
  2. マイクロ波プラズマを用いた表面処理に関する研究
  3. イオンビームによる表層改質に関する研究

佐藤 進 教授

専門分野
マイクロ波応用、プラズマ工学

担当科目
電磁気学I、電磁気学演習I、電子情報基礎実験、電子情報専門実験

知的メディア情報処理研究室[大山 航 教授]

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。

主な研究テーマ

  1. 実データサイエンスとしてのパターン認識,画像センシング
  2. 署名照合などのバイオメトリクス
  3. 文字・文書の解析と認識

大山 航 教授

専門分野
パターン認識、機械学習、データサイエンス

担当科目
コンピュータ実習I、コンピュータ実習II など

情報教育研究室[関口 久美子 准教授]

大学における専門の情報教育から小学校でのプログラミング教育まで、それら情報に係る教育方法である「情報の教育」や情報技術で教育を支援する「教育の情報化」の研究を行っています。
また、IT技術者の育成という観点から、経済産業省主催・情報処理技術者試験の資格取得に向けた対策講座の実施や午前免除制度の導入など様々な形の支援を行っています。

主な研究テーマ

  1. 情報教育
  2. 教育への情報技術の活用
  3. 資格取得支援

関口 久美子 准教授

専門分野
情報教育

担当科目
アルゴリズムとデータ構造、情報科教育法、情報処理特講

生体情報システム研究室[井上 聡 准教授]

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。それら生物が持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。

主な研究テーマ

  1. ニューラルネットワークによる物体認識
  2. 感情を考慮した会話自動応答システムの開発
  3. お気に入りの曲をもとに自動で作曲をするシステムの開発

井上 聡 准教授

専門分野
ニューラルネットワーク、進化的計算アルゴリズム

担当科目
人工知能、基礎プログラム言語・演習 など

ネットワークコンピューティング研究室[前田 太陽 准教授]

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、ニーズに合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。

主な研究テーマ

  1. Webサービス・アプリケーションの開発
  2. シミュレーション支援システムの開発

前田 太陽 准教授

専門分野
問題解決環境(Problem Solving Environments:PSE) マルチメディア

担当科目
情報システム概論I、ネットワーク概論、ネットワークコンピューティング、オペレーティングシステム

ディジタル情報システム研究室[伊丹 史緒 講師]

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。

主な研究テーマ

  1. 画像解析による物体の認識
  2. 映像とコンピュータグラフィックス
  3. 信号の変換と復元処理

伊丹 史緒 講師

専門分野
ディジタル信号処理技術

担当科目
数理解析、ディジタル信号処理 など

視覚情報処理研究室[望月 義彦 講師]

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。

主な研究テーマ

  1. 全方位画像などからの空間的幾何構造推定
  2. 高階確率場モデルの自動設計

望月 義彦 講師

専門分野
コンピュータービジョン、ロボットビジョン、医用画像処理、幾何構造の数理解析

担当科目
AIプログラム言語、機械学習

サイバーセキュリティ研究室[孫 博 講師]

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。

主な研究テーマ

  1. 軽量且つ高性能なURLブラックリストの生成技術に関する研究
  2. 評判情報に基づくモバイルアプリのセキュリティ対策に関する研究
  3. 深層学習を用いた大規模な偽情報の自動生成とその対策に関する研究

孫 博 講師

専門分野
情報セキュリティ/知能情報学

担当科目
統計処理I/基礎AIプログラム言語・演習など

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