Nak Young Chong 研究室
主宰者：Nak Young Chong
北陸先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Nak Young Chong研究室は、ロボット技術と機械学習を組み合わせた自動化システムの実現を目指しています。物体操作や環境認識などロボットが直面する課題に対して、機械学習アルゴリズムと数値モデルを融合させた解決策を開発しています。
研究の中心は、ロボットが未知の物体や環境に対応する仕組みの構築です。吸着カップの設計改善、推力による物体の移動・姿勢制御、把持位置の検出など、ロボットの物理的な操作能力を向上させる研究を進めています。同時に、視覚情報から物体や環境を理解するための画像解析手法の開発にも取り組んでいます。深層学習を用いた物体検出、画像分割、3次元マップ生成などの技術により、ロボットが周囲を正確に認識できる基盤を整えています。
さらに、医療診断への応用も行っており、超音波画像やCT画像を処理するための深層学習モデルの開発を進めています。複数の領域の臓器を同時に認識したり、異なるモダリティの医用画像を変換したりするなど、実務的な課題解決に向けた研究を展開しています。これらの研究成果は、産業用ロボット、サービスロボット、医療支援システムなど、様々な実応用への展開を視野に入れています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（44 件）
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.3722
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2025.105306
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- DOI: https://doi.org/10.1109/rcar65431.2025.11139743
- [2025] Adaptive Vacuum Suction Cups with Fluid-Filled Skirts for Robotic Adhesion to Uneven SurfacesDOI: https://doi.org/10.1109/iccar64901.2025.11073051
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10489-025-06391-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmech.2025.3587805
- DOI: https://doi.org/10.1109/ecmr65884.2025.11163050
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur61395.2024.10597484
- DOI: https://doi.org/10.1109/tro.2024.3392080
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417379
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacsc.2024.100249
- DOI: https://doi.org/10.1109/irc63610.2024.00009
- DOI: https://doi.org/10.1109/cbs61689.2024.10860598
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas63016.2024.10773156
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas63016.2024.10773090
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas63016.2024.10773342
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma61710.2024.10632995
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma57826.2023.10215672
- DOI: https://doi.org/10.1109/case56687.2023.10260431
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccais59597.2023.10382351
- [2023] Persona-based Dialogue Generation with Sentence Embedding for Prolonged Human-Robot CommunicationDOI: https://doi.org/10.23919/iccas59377.2023.10316939
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas59377.2023.10316983
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur57808.2023.10202529
- DOI: https://doi.org/10.1109/icara56516.2023.10125726
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- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas55662.2022.10003731
- DOI: https://doi.org/10.1109/tase.2022.3208739
- DOI: https://doi.org/10.1109/icma54519.2022.9855972
- DOI: https://doi.org/10.1109/aim52237.2022.9863393
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur55393.2022.9826290
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-022-00425-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-022-00420-y
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas52745.2021.9649988
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas52745.2021.9650062
- DOI: https://doi.org/10.23919/iccas52745.2021.9650023
- [2021] Planar Pushing of Unknown Objects Using a Large-Scale Simulation Dataset and Few-Shot LearningDOI: https://doi.org/10.1109/case49439.2021.9551513
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2021.103874
- DOI: https://doi.org/10.1109/ur52253.2021.9494684
- DOI: https://doi.org/10.1109/arso51874.2021.9542828
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12369-021-00781-x
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