Eri Sato-Shimokawara 研究室
主宰者：Eri Sato-Shimokawara
東京都立大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、人間の身体動作や生理信号をセンサと機械学習によって計測・分析する研究を展開しています。スポーツ場面では、ハンドボールに圧力センサを埋め込んで握力やボール上の指位置を推定し、データに基づくコーチング支援を実現しています。医療分野では、脳波やビデオ映像から新生児の仮死状態を検出したり、妊娠中のリスク予測を行ったりするなど、早期診断を支援するシステム開発を進めています。これらの研究では、ランダムフォレストやニューラルネットワーク、深層強化学習など多様な機械学習手法を活用し、センサデータから有用な情報を抽出しています。
また、文化的な視点から人間行動を理解することも特徴です。日本とインドネシアの学生を対象に、礼儀作法や食事動作といった文化的な身体動作の違いを動作認識技術で分析し、文化理解を促進しています。さらに、言語や音声、筋電位信号など複数の情報源を組み合わせた分析にも取り組み、より包括的なコミュニケーション・インタラクションシステムの構築を目指しています。運動習慣の改善を支援するシステムや、ロボットとの相互作用など、日常生活に根ざした応用研究も行われています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10870892
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10870949
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3563702
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- [2021] Robotic Assistant Agent for Student and Machine Co-Learning on AI-FML Practice with AIoT ApplicationDOI: https://doi.org/10.1109/fuzz45933.2021.9494417
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