山田 孝治 (ヤマダ コウジ)

Yamada Koji

写真a

職名

教授

科研費研究者番号

90274886

ホームページ

http://www.ie.u-ryukyu.ac.jp/~koji

現在の所属組織 【 表示 / 非表示

  • 専任   琉球大学   工学部   工学科知能情報コース   教授  

取得学位 【 表示 / 非表示

  •  -  博士(工学) 

職歴 【 表示 / 非表示

  • 1999年04月
    -
    継続中

      琉球大学 工学部 准教授  

  • 2014年04月
    -
    継続中

      琉球大学 工学部 教授  

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 知能ロボット,人工知能および生命,創発システム,複雑系工学,マルチエージェントシステム

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 知覚情報処理

主たる研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • Game Strategy Acquisition by Competitive co-evolution algorithm

  • Collective behavior of Multi-agent systems for Mollusk-Type Robot

  • 競合共進化アルゴリズムによるゲーム戦略獲得

  • マルチエージェントの集団行動による軟体動物的移動様式に関する研究

論文 【 表示 / 非表示

  • MolGANの拡張による文章グラフを用いた文章生成手法の提案

    澤崎 夏希, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

    知能と情報 ( 日本知能情報ファジィ学会 )  32 ( 2 ) 668 - 677   2020年 [ 査読有り ]

    掲載種別: 研究論文(学術雑誌)

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    <p>深層学習によって様々な分類問題が解決されているが,分類カテゴリ毎のデータ量が不均衡な問題を扱う場合,多くの課題がある.不均衡データへの対策として,少量カテゴリのデータ量を増加させ均衡化する手法がある.これをかさ増しと呼び画像処理分野ではノイズの付与や回転による方法が一般的である.最近ではGenerative Adversarial Network: GANによる画像生成手法を用いる場合がある.一方で,自然言語処理の分野では有効なかさ増し手法はいまだ確立されておらず,人手によるかさ増しが行われている.人手によるかさ増しではルールの設計など負担が大きく,機械的なかさ増し手法が必要となる.しかし,文章生成における機械的なかさ増しは画像生成に比べ不安定である.これは文章の特徴獲得の難しさが原因だと考えられる.そこで本論文ではグラフ情報に注目した機械学習による文章生成手法を提案する.CaboChaによって生成されたグラフ情報をGraph Convolutionにより畳み込み処理する.提案するGANにより生成されたかさ増し文章を3つの計算実験により評価し有効性を示した.</p>

  • 多様化する大学教育シリーズ(第1回)社会課題に取り組むワークショップとその効果 : 琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験

    當間 愛晃, 山田 孝治, 遠藤 聡志, 十河 卓司, 石田 亨

    電子情報通信学会誌 = The journal of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers ( 電子情報通信学会 )  102 ( 2 ) 172 - 178   2019年02月 [ 査読有り ]

    掲載種別: 研究論文(学術雑誌)

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    本稿では,2013年から毎年実施している琉球大学・京都大学合同デザインスクールの経験を基に,社会課題に取り組むワークショップとその効果について述べる.取り組むテーマは毎年異なり,雇用問題や地方都市の活性化といった全国にもつながる本格的な問題を設定した.これまでの5年間で延べ158名の学生が参加し,沖縄・京都そして留学生といった異文化融合も含む横断討論を行い,互いの視野拡大・複合的な視点獲得を促進することで,多様なアイデアが生み出された.アンケートや追跡調査から,ワークショップ後の学びにも寄与する事例が現れ始めていることが分かった.

  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた表情表現の獲得と顔特徴量の分析

    西銘 大喜, 遠藤 聡志, 當間 愛晃, 山田 孝治, 赤嶺 有平

    人工知能学会論文誌 ( 社団法人 人工知能学会 )  32 ( 5 ) F - H34_1-8   2017年

    掲載種別: 研究論文(学術雑誌)

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    <p>Facial expressions play an important role in communication as much as words. In facial expression recognition by human, it is difficult to uniquely judge, because facial expression has the sway of recognition by individual difference and subjective recognition. Therefore, it is difficult to evaluate the reliability of the result from recognition accuracy alone, and the analysis for explaining the result and feature learned by Convolutional Neural Networks (CNN) will be considered important. In this study, we carried out the facial expression recognition from facial expression images using CNN. In addition, we analysed CNN for understanding learned features and prediction results. Emotions we focused on are "happiness", "sadness", "surprise", "anger", "disgust", "fear" and "neutral". As a result, using 32286 facial expression images, have obtained an emotion recognition score of about 57%; for two emotions (Happiness, Surprise) the recognition score exceeded 70%, but Anger and Fear was less than 50%. In the analysis of CNN, we focused on the learning process, input and intermediate layer. Analysis of the learning progress confirmed that increased data can be recognised in the following order "happiness", "surprise", "neutral", "anger", "disgust", "sadness" and "fear". From the analysis result of the input and intermediate layer, we confirmed that the feature of the eyes and mouth strongly influence the facial expression recognition, and intermediate layer neurons had active patterns corresponding to facial expressions, and also these activate patterns do not respond to partial features of facial expressions. From these results, we concluded that CNN has learned the partial features of eyes and mouth from input, and recognise the facial expression using hidden layer units having the area corresponding to each facial expression.</p>

  • 反応角度を自動調節可能なジョイスティック型コントローラの開発

    比嘉 聖, 神里 志穂子, 山田 孝治, 眞喜志 隆, 佐竹 卓彦, 山田 親稔

    電気学会論文誌. D, 産業応用部門誌 ( 一般社団法人 電気学会 )  136 ( 10 ) 703 - 710   2016年

    掲載種別: 研究論文(学術雑誌)

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    <p>In nearby special support schools, the practice of driving a motorized wheelchair using a joystick has been conducted for physically disabled children. However, physically disabled children require support and adjustment of the equipment corresponding to their disabilities because it is difficult to operate a joystick in a specific direction owing to their disabilities. In this study, we develop a joystick-type controller that can be automatically adjusted to the reaction angle suitable for the actual conditions of physically disabled children. Moreover, we conduct a quantitative evaluation of upper limb motion when operating the joystick-type controller that we developed to examine the effectiveness of the proposed method. The evaluation results confirm an effective improvement in the operability when the acquired reaction angle is suitable for the actual conditions of the user by the proposed method.</p>

  • A Study on Emotion Estimation of Narratives Using Cognitive Appraisals of the Reader

    Naruaki Toma, Yuhei Akamine, Koji Yamada, Satoshi Endo

    2016 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS (SMC) ( IEEE )    572 - 576   2016年 [ 査読有り ]

    掲載種別: 研究論文(学術雑誌)

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    Our emotion estimation refers to estimation of a reader's sentiments and feelings after they read a narrative (i.e., post-reading emotion types). The emotion types manifest in a reader's feelings combine to form diverse and various patterns. To elicit this phenomenon, we here attempt to estimate readers' emotional patterns based on their cognitive appraisals of the work. This paper describes our cognitive appraisal methodology, variation in readers' emotion types due to differences in their cognitive appraisals, and report and discuss the results of emotion estimation experiments in which a reader performs a cognitive appraisal of the text of a narrative.

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MISC(その他業績・査読無し論文等) 【 表示 / 非表示

  • VR空間における時間圧縮の伸長

    金城大輝, 山田孝治

    第26回バーチャルリアリティ学会大会論文集     3B2-4   2021年09月

     

  • 視線・顔情報を用いた電動車いす操作における特徴量抽出

    比嘉聖,山田孝治,神里志穂子

    第187回ヒューマンコンピュータインタラクション研究発表会, 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション(HCI),   2020-HCI-187 ( No.25 ) 1 - 4   2020年03月

     

  • 視線・顔情報を用いた電動車いす操作システムの開発

    比嘉聖,山田孝治,神里志穂子

    第172回ヒューマンインタフェース学会研究会, ヒューマンインタフェース学会研究報告集   Vol.21 ( No.10 ) 5 - 8   2019年12月

     

  • 品詞と係り受けを考慮したDual Embeddings CNNによる属性抽出

    前田 裕一朗, 遠藤 聡志, 山田 孝治, 當間 愛晃, 赤嶺 有平

    第81回全国大会講演論文集   2019 ( 1 ) 439 - 440   2019年02月

     

    CiNii

  • 深層強化学習エージェントの行動別顕著性マップの生成に関する考察

    長嶺 一輝, 遠藤 聡志, 山田 孝治, 當間 愛晃, 赤嶺 有平

    人工知能学会全国大会論文集 ( 一般社団法人 人工知能学会 )  2019 ( 0 ) 3K4J201 - 3K4J201   2019年

     

    CiNii

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研究発表等の成果普及活動 【 表示 / 非表示

  • マルチコプターの操作に関する基礎研究

    村岡克弥,山田孝治,遠藤聡志

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2015(ROBOMECH'15),  2015年05月  -  2015年05月   

  • フーリガン集団による暴力行為シミュレーションの基礎研究

    山田義貴,山田孝治,遠藤聡志

    2015年度人工知能学会全国大会(第29回) (JSAI2015)  2015年05月  -  2015年05月   

  • ディープニューラルネットワークによる画像からの表情表現の学習

    西銘大喜,遠藤聡志,當間愛晃,山田孝治,赤嶺有平

    2015年度人工知能学会全国大会(第29回) (JSAI2015)  2015年05月  -  2015年05月   

  • 投稿時間のクラスター分析によるTwitterユーザの年齢層推定

    伊集竜之,遠藤聡志,山田孝治,當間愛晃,赤嶺有平

    2015年度人工知能学会全国大会(第29回) (JSAI2015)  2015年05月  -  2015年05月   

  • ヘッドマウントディスプレイを用いた歩行リハビリテーションシステムの基礎研究

    比嘉妃菜子,山田孝治,遠藤聡志

    ロボティクス・メカトロニクス講演会2015(ROBOMECH'15),  2015年05月  -  2015年05月   

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