塩シオモト本 公コウヘイ平教授212 TCU Research Directory 2023機械学習・深層学習のネットワーク応用インターネット / クラウド / 機械学習 / ビッグデータ研究テーマキーワード情報工学部 知能情報工学科産業システム 塩本研究室研究者情報最近の研究テーマ人工知能とコンピュータ科学のスキルを活かして、産業システムの革新技術の研究に取り組んでいます。● トピックモデルを用いたトラフィック予測法に関する研究● 秘密計算を用いたデータ流通アーキテクチャに関する研究● 強化学習を用いたスケジューリングに関する研究● 事前学習モデルを用いた医用画像診断に関する研究● 少数の教師データを用いたネットワーク侵入検知法● 水位異常検知のための低コストIoTシステム研究内容と目指すもの機械学習・深層学習を中心に数理アルゴリズムを用いてネットワーク・クラウドシステムの革新的技術を創出に取り組んでいます。世界最先端の研究成果を目指しています。外部資金• 科学研究費（基盤研究（B））、 令和5年度- 令和7年度• 科学研究費（基盤研究（C））、 令和元年度- 令和3年度• 科学研究費（研究活動スタート支援）、 平成29年度- 平成30年度• 総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）、平成23年度- 平成24年度• 総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）、平成22年度- 平成24年度2. Y. Shinji and K. Shiomoto, "QoS in IoT-based River Flood Monitoring System using MQTT Brokers in Tandem Connection," 2022 IEEE 8th World Forum on Internet of Things （WF-IoT）, Yokohama, Japan, 2022, pp. 1-2, doi: 10.1109/WF-IoT54382.2022.10152261.3. R. Oku, K. Shiomoto and Y. Ohba, "Decentralized Identifier and Access Control Based Architecture for Privacy-Sensitive Data Distribution Service," 2022 IEEE 8th World Forum on Internet of Things （WF-IoT）, Yokohama, Japan, 2022, pp. 1-6, doi: 10.1109/WF-IoT54382.2022.10152128.技術の特徴最新の機械学習・深層学習、データマイニングなどの数理的アプローチとインターネット・クラウドの両方の技術に精通しています。ソフトウェアを試作し、実データを用いた PoCを行っています。技術の用途ネットワーク管理システム、クラウドインフラ、企業網、BIツール企業等との連携可能テーマ• IoTシステム • クラウドインフラ構築．運用 • 機械学習を用いた医療画像診断知的財産権・関連論文情報・著書1. K. Imagawa and K. Shiomoto, "Performance Change with the Ratio of Training Data A Case Study on the Binary Classification of COVID-19 Chest X-Ray by using Convolutional Neural Networks," 2023 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications （MeMeA）, Jeju, Korea, Republic of, 2023, pp. 1-5, doi: 10.1109/MeMeA57477.2023.10171929.• データ流通基盤
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