Tamura Keiichi

J-GLOBAL         Last updated: Apr 11, 2019 at 15:51
 
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Name
Tamura Keiichi
E-mail
ktamurahiroshima-cu.ac.jp
URL
http://goo.gl/9rw8k
Affiliation
Hiroshima City University
Section
Graduate School of Information Sciences, Dept. of Intelligent Systems
Job title
Associate Professor
Degree
Doctor of Information and Computer Science(Kyushu University)

Profile

2002年4月 広島市立大学情報科学部助手
2007年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科助教
2008年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科講師
2011年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科准教授

Research Areas

 
 

Academic & Professional Experience

 
Apr 2019
 - 
Today
広島市立大学大学院情報科学研究科教授
 
Apr 2002
 - 
Mar 2007
Assistant Professor, Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University
 
Apr 2007
 - 
Mar 2008
Assistant Professor, Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
 
Apr 2008
 - 
Mar 2011
Lecturer, Graduate School of Information Sciences, Hiroshima City University
 
Apr 2011
 - 
Mar 2019
広島市立大学大学院情報科学研究科准教授
 

Awards & Honors

 
Sep 2018
Best Paper Award of The 2018 IAENG International Conference on Data Mining and Applications
 
May 2017
Best Paper Award of The 2017 IAENG International Conference on Data Mining and Applications
 
Dec 2016
IEEE SMC Hiroshima Chapter Contribution Award, IEEE SMC Hiroshima Chapter
Winner: 2013-2014 Chapter Organizing Committee (Chair Prof. Takumi Ichimura, Vice Chair Prof. Akira Hara, Secretary Prof. Keiichi Tamara, Secretary Prof. Jun-ichi Kushida, Treasurer Prof. Tetsuya Shigeyasu, Auditor Prof. Kosuke Kato)
 
Mar 2016
教員表彰(研究), 広島市立大学
 
Nov 2015
ひろしまアプリアイデアコンテスト, 優秀賞, ひろしまIT融合フォーラム
Winner: 酒井達弘,田村慶一
 

Published Papers

 
Keiichi Tamura, Takumi Ichimura
International Journal of Computational Intelligence Studies (IJCIStudies)   Vol.7(No.3) 192-213   Nov 2018   [Refereed]
Classifying Sightseeing Tweets using Convolutional Neural Networks with Multi-Channel Distributed Representation
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai
Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018)   178-183   Oct 2018   [Refereed]
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa
Proceedings of the Fifth International ACM SIGMOD Workshop on Managing and Mining Enriched Geo-Spatial Data   7-12   Jun 2018   [Refereed]
酒井達弘,田村 慶一,北上始,竹澤寿幸
電子情報通信学会論文誌 D   J101-D( 4) 690-701   Apr 2018   [Refereed]
密度に基づくクラスタリングはデータの密度をクラスタリングの基準とした,任意形状のクラスタを抽出できるクラスタリング手法である.DBSCANの高速化手法の一つとして,セルベースのDBSCANが提案されている.セルベースのDBSCANはデータセット全体を小さいセルに分割し,データの密度をセル単位で考え,セルを結合することでクラスタリングを行う.セルベースのDBSCANは既存のDBSCANよりも高速にクラスタリングを行えるが,セルの結合判定に多くの時間を要することが明らかとなっている.そこで本論...
Multi-Channel Distributed Representation for Classifying Tweets by using Convolutional Neural Networks
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai
Proceedings of the International Multi Conference of Engi-neers and Computer Scientists 2018 Vol I   278-283   Mar 2018   [Refereed]

Books etc

 
Island-Model-based Distributed Modified Extremal Optimization for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Akihiro Nakada (Part:Joint Work, 141-156)
Transactions on Engineering Technologies Lecture Notes in Electrical Engineering   Nov 2013   ISBN:978-94-007-7683-8
データベースと知識発見
北上 始,黒木 進,田村 慶一 (Part:Joint Work, 46-91)
コロナ社   Oct 2013   ISBN:978-4-339-02472-2
現在のデータベースには,曖昧な情報の保存利用,巨大で複雑な構造の格納,知識発見など多くの機能が要求されている。本書では,データベースの基礎知識だけでなく,社会状況との関係を常に意識し,基礎概念や応用技術も解説した。

Conference Activities & Talks

 
CNNによる時系列データ分類のための符号化手法とその評価
橋田修一,田村慶一
計測自動制御学会・システム・情報部門学術講演会2018   25 Nov 2018   
深層学習による分類に基づく観光ツイートの分析手法
村上和希,橋田修一, 田村 慶一,酒井達弘
平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会   20 Oct 2018   
クラスタリングに基づく符号化手法を用いたCNNによる時系列データの分類
橋田修一,田村慶一
平成30年度(第69回)電気・情報関連学会中国支部連合大会   20 Oct 2018   
組立ブロックを用いた学生実験の学習教材の見直しと評価
岩根 典之,黒澤 義明,田村 慶一
日本教育工学会第34回全国大会   29 Sep 2018   
位置情報付きツイートを用いた地域の話題分析
広島市立大学産学連携研究発表会2018 ~AI(人工知能)とビッグデータでできること~   21 Sep 2018   広島市立大学

Research Grants & Projects

 
実世界情報分析のための時空間データマイニングに関する研究
Project Year: Apr 2018 - Mar 2021
符号化技術を用いた時系列データに対する高性能分類手法に関する研究
Project Year: Jun 2017   
検診結果に基づく深層学習による予測システムの開発とひろしま健康長寿ネットワークの構築(フェーズII)
総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE)
Project Year: Apr 2017 - Mar 2018
本研究課題では,深層学習(Deep Learning)による理論的な学習手法を開発するとともに,検診機関,診療所と連携し,実際の医師の診断を支援する医療診断支援システム構築を目的とする.また,開発したシステムを広島県の複数の病院に導入し,継続的に検査データの経年変化をモニタリングすることで日常的な健康管理を行い,健康寿命を増加させ,特定健康診査の検診率の向上と,N年経年変化の予測の正答率の向上を目指す.フェーズIIでは,連携協力機関の病院の成果をもとに,広島医師会との連携を強化し,実証実験...
検診結果に基づく深層学習による予測システムの開発とひろしま健康長寿ネットワークの構築(フェーズI)
総務省 戦略的情報通信研究開発推進事業 (SCOPE)
Project Year: Jul 2016 - Mar 2017
近年,日本人の生活習慣の変化や高齢者の増加により,生活習慣病による死亡のリスクが高まっている.そこで,本研究課題では,問診・血液検査結果などの数値データやMRI画像などから構成される医療マルチモーダルデータを分析し,実際の医師の診断を支援する医療診断支援システム構築することを目的とする. フェーズIでは,深層学習に関する基本的な学習アルゴリズムを開発し,実証実験を通じて医療診断支援システムのプロトタイプの構築を実施することであり,目標を達成することができた.
次世代8K高精細フラットパネルの高歩留まり製造を実現する欠陥検査システムの実用化開発
平成27年度戦略的基盤技術高度化支援事業
Project Year: Sep 2015 - Feb 2018
本研究課題では企業が開発する8Kフラットパネルの欠陥を検査し,同時に修繕するシステムにおいて,欠陥を予測しながら欠陥検出能力を60%から97%以上へ引き上げ,データクラウドシステムによる工程異常分析の自動化機能を実現することを目的とした.検査装置については,株式会社OHTが開発/販売を行っており,参加3大学においては,センサからの信号をもとに予測する機能として,Deep Learningを用いた手法の開発,また,データクラウドシステムによる工程異常分析の自動化機能の実現を行った.

Education

 
 
 - 
Mar 2000
Department of Intelligent Systems, Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
 
Apr 2000
 - 
Mar 2003
Department of Intelligent Systems, Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
 
Apr 1994
 - 
Mar 1998
Department of Information Engineering, Faculty of Engineering, Kyushu University
 

Committee Memberships

 
Jan 2019
 - 
Dec 2020
IEEE  IEEE SMC Hiroshima Chapter Vice Chair
 
Jan 2017
 - 
Dec 2018
IEEE  IEEE SMC Hiroshima Chapter Secretary
 
Jan 2013
 - 
Dec 2014
IEEE  IEEE SMC Hiroshima Chapter Secretary
 
Jan 2012
 - 
Dec 2012
IEEE  IEEE SMC Hiroshima Chapter Treasurer