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本研究室でいっしょに研究しませんか?(3年生)

2022年度版は準備中で、現在更新中です。(2022/02/28 更新)

本研究室の特色と雰囲気

    • 電気電子の4年生7名、院生(M1)が2名所属しています

研究スタイル

    • 理論や理屈より,「ものづくり」を重視しています。応用ソフト(アプリケーション)を意識した研究が中心ですが、機械学習やデータマイニングなどの基礎的な研究にも手を出しています。

    • もちろん、研究的な要素を考えることを無視してはいませんが、アイデアがあってもそれを創る技術(プログラミング能力)がなければ,それは絵に描いたモチですから。技術があってこそそのアイデアも光ってくる。理屈はあとからついてくる、、、がモットーです。

    • また、皆さんには,ソフトウェア開発という「ものづくり」の過程を経験してもらい、優秀なソフトウェアエンジニアの卵として卒業してもらいたいと考えています.卒研の経験は必ず社会に出て役に立ち ます.もちろん,院志望の学生には、早い段階からそれ相当の課題を提示しますし、就活生で「学術的な研究」をしたい人であればそれなりの課題を課します.

研究指導について

    • コロナの状況に関わらず、オンラインでの研究指導を積極的に行います。これは、「研究室に来れないからといって、それを理由に研究や報告ができなかった」という言い訳は認めないということです。

    • プログラミングについては、わからないことがあれば先生からデバッグ指導を受けることができます。

    • 基本的には積極的に先生とコミュニケーション(報連相)をとる学生を優先して指導します.連絡しない学生は積極的には関与しません。それがどういう結末を生むかは自己責任ということになります。

    • わからないことや知りたいことがあれば,どんどん先生の扉をノックす る(質問をする)...先生が忙しそうにしていても懲りずに聞きに来る。。。。そんな学生を求めます。それができない人には、本研究室は非常に退屈するところでしょう。おちラボに来ただけでプログラミング力はつきません。実力をつかるかどうかは、すべてあなたの行動次第です。

卒研ではどんなことをするんですか?卒研テーマリスト(2021年度卒研ゼミ生向け版暫定版)

    • 本研究室では、コンピュータを利用した教育・学習支援のための要素技術の研究開発を柱としており、いわゆる「教育・学習支援システム」がベースです。「教育・学習支援システムって?」と思った人、、、Googleクラスルームとか、Zoom使った遠隔講義とか、、、これらは「コンピュータを利用した教育・学習支援」の一例です。

1.モーションセンシング技術を利用した身体スキル計測

2.動画像処理技術を利用した学習支援システムの開発

このテーマでは、

    • RGBカメラ&デプスカメラ

    • モーションセンサー(Kinect)

    • マイコン(Arduino等)

    • モバイル端末(スマホ等)

などの各種デバイスやセンサーを利用します。そのために、

    • 動画像処理技術

    • 音声認識技術

    • 物体認識技術

などを技術開発し、最終的に教育や学習に反映させていくことが目的となります。例えば、

    • 楽器演奏(ドラム、ギター)

    • プレゼンテーション(講義進行)

    • スポーツ(縄跳び、スクワット)

    • 医療・看護(車椅子、松葉杖)

などがあります。

3.機械学習と統計処理を利用した学習情報データの解析

機械学習の技術を取り入れて、人間の代わりに教育的な判断をしたり、上記の認識技術の精度を上げたりする研究です。

    • サポートベクターマシン

    • Deep Learning(ニューラルネットワーク)

    • 統計的データ解析

などを活用します。何のデータを対象とするかは、ウェブやセンサーのデーターを活用するなど、他のテーマと絡んでくるかもしれません。研究によってはデータ入力や収集,分析という退屈な作業もあるかもしれません.

4.ICTを利用した学習支援システムの開発

このテーマについては,

    • Googleクラスルームのサポートシステム

    • プログラムソース管理サイト

    • 文献管理サイト

    • ウェブアノテーションシステム

    • データマイニングシステム

4.その他

    • 上記以外にもできるかぎり皆さんのアイデアを尊重したいと考えています.「~なソフトを作ってみたい...」という希望があれば,それを優先します.皆さんのアイデアに対して研究の息を吹きかけるのが私の役目です.ただし、自分で卒研テーマを決めて遂行する...というのはかなり大変なことですが、チャレンジ精神に期待します。

    • 特に今、「オンライン講義」を身近に経験することになり、「よかったこと」「不便なこと」など実体験があるはず。それらは研究テーマの母になります。

求められる知識・身につけることができる知識

開発言語は

  • Python(機械学習、ウェブ系)

  • C#(デスクトップアプリ)

  • Java, Flutter(スマホアプリ)

が中心ですが、研究テーマに応じて

    • クラウドデータベース(AWS DynamoDB)

    • 動画像処理ライブラリ (OpenCV, XNA)

    • 機械学習ライブラリ(Tensorflow)

等のライブラリを利用します。