For B3 students

研究室説明会

10/26(木) 18:10～ @ 14-502（想創館5階）
10/31(火) 18:10～ @ 14-502（想創館5階）（大槻教授は国外出張のため欠席）
11/6(月) 18:10～ @ 14-502（想創館5階）

（質問がある方はinfo@ohtsuki.ics.keio.ac.jp まで）

Information

2023/10/23 : 2023年度説明会日程公開

研究テーマ

Research

大槻研究室では通信理論や信号処理，深層学習をはじめとする機械学習技術を用いて，安心・安全な社会の実現を様々な観点から目指しています.

認知症などの精神疾患検知システム

高齢化が進む昨今，認知症などの精神疾患の罹患者数が増大しています．認知症などの精神疾患も，早期発見して適切な治療・投薬をすれば症状の悪化抑止や改善が期待できます．当研究室では，認知症などの精神疾患を日常生活の中で早期検知するシステムの開発に取り組んでいます．本研究の一部は，慶應義塾大学医学部などとの共同研究です．

- 顔画像・音声・文章などに基づく認知症検知システム

ヘルスケア / 見守りシステム・医療システム

日常の中で，健康をモニタリングする技術の需要が様々な分野で高まっています．例えば，呼吸数や心拍数を測定することで，生存確認やストレス度・眠気推定が可能となります．また，血圧は健康状態を表す重要な指標の一つです．呼吸数や心拍数を測定する技術としては，心電図をはじめ装着を必要とするウェアラブルデバイスが一般的です．また，血圧の測定は，腕をｓ締め付けるカフ式の血圧計がい一般的です．しかし，日常の中で健康状態をモニタリングするためには，より使いやすいデバイスが必要です．そこで，大槻研究室では，

- 電波を用いて非接触で呼吸や心拍，血圧といった生体信号を検出する技術

を開発しています．また，高齢化が進む昨今，高齢者見守りシステムの需要が非常に高まっており，大槻研究室では異常を検知するシステムの開発にも取り組んでいます．

- プライバシを考慮した，カメラを用いない転倒検知システム
- 介護施設等における介護者の離床検知システム

また，これらに加えて，胎児の健康状態をモニタリングするシステムも開発しています．

- 超音波や心電図を用いた胎児の心拍検出システム

これらテーマに関して，多くの世界的な企業と共同研究を行っています．

無線通信

皆さん，”無線通信”と聞くと何を思い浮かべますか？今の時代だと iPhone が真っ先に浮かぶ人もきっといますよね．大槻研究室では，実際にiPhoneやAndroidなどで使用されている無線通信システムの研究に積極的に取り組んでいます．主な研究テーマは…

- 6G（Beyond 5G）（Massive MIMO，ミリ波，Vehicular Communications，HAPSなど）

また，"LTE"，"5G" などの単語は聞いたことがあるのではないでしょうか？最近では携帯会社の CM などでもよく使われています．大槻研究室では，これらの技術を主に研究しています．特に6Gは2030年より少し前の実現を目標に世界各国で研究開発が進んでいる最もホットなトピックの一つです．海外の大学や携帯電話会社との共同研究に加えて，国の研究も行っています．

無線通信の研究を行っている研究室は情報工学科でも珍しく，大槻研究室ならではの研究室生活を送れると思います．

さらには，あらゆるモノをネットワークで繋げる IoT にも無線通信の技術が使われています．何か一つでも興味を持った方は，是非一度研究室に話を聞きに来てください！

6Gがどんなものか興味がある人は，ぜひこちらの解説記事などを見てください．

「5G から 6G への無線通信技術の進化と展望」 : https://drive.google.com/file/d/1jRVGlri67r8SaNBdTJCqewJEEjvhRTB-/view?usp=sharing

「オンライン座談会 6G をみんなでつくるには何が必要か?」 : https://drive.google.com/file/d/1DSfgM77i3NJBlDFr9D7I7x9O1UrGy4wQ/view?usp=sharing

SNS / データマイニング

皆さんの中で SNS を利用していない人は少ないと思います．今やメールや LINE，twitter などの SNS から得られる情報は，マーケティングやテロ・デモの予測など，様々な分野で活用されており，これを実現する技術としてデータマイニングが注目されています．データマイニングはビッグデータからパターン認識や統計情報を利用して，欲しい情報を抽出する技術で，大槻研究室では，

- SNSの投稿から鬱病などを検出する技術
- SNS上の文章から, 感情（嬉しい, 悲しい, 怒りなど）を抽出する技術
- SNS やレビューサイトのデータから皮肉を検出する技術

などについて研究しています．また，モバイル端末の普及に伴い， SNS などを通じて得られるデータ量は年々増加しており，近年では機械学習を利用する機会が増えています．目的に応じて様々な研究を行うことができるテーマであり，他分野でも応用できる知識を習得することもできます！(例えば株価予測など) データマイニングや機械学習など，興味がある方は是非一度話を聞きに来てください！