Takao Onoye 研究室
主宰者：Takao Onoye
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Takao Onoye研究室は、エネルギー管理と医療画像解析の二つの大きな研究領域に取り組んでいます。
エネルギー管理の領域では、太陽光発電システムや建物の空調機器といった分散型エネルギー資源を効率的に制御する方法を研究しています。複数の時間スケールで同時に最適化する手法や、機械学習を用いた予測技術を組み合わせることで、再生可能エネルギーの活用を最大化しながら、バッテリーの劣化を抑制したり、ユーザーの快適性を維持したりできるシステムの構築を目指しています。実際のビルや住宅での実験を通じて、提案手法の実用性を検証する点が特徴です。
医療画像解析の領域では、尿検査に用いられる沈渣分析の自動化に注力しており、深層学習モデルに説明可能性を持たせる工夫や、限られたデータでも高精度に分類できるアンサンブル学習法、医療デバイスへの導入を想定した軽量化技術などを開発しています。また、遠隔画像処理やセンサーシステムの低消費電力化など、IoT機器向けの効率的な信号処理技術についても研究しています。これらの研究を通じ、実世界の課題に対して、理論と実装の両面から総合的に取り組む姿勢が窺えます。
※ 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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- [2025] Multi-Time Scale Energy Management for Efficient Residential Energy Use with Electric Water HeatersDOI: https://doi.org/10.1145/3679240.3734673
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3574169
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceic64972.2025.10879693
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24134348
- DOI: https://doi.org/10.1145/3671127.3698702
- DOI: https://doi.org/10.1145/3671127.3698703
- DOI: https://doi.org/10.1109/apccas62602.2024.10808415
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124737
- DOI: https://doi.org/10.1145/3671127.3698701
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3302692
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3274679
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3282571
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- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4257662
- DOI: https://doi.org/10.1109/isocc56007.2022.10031308
- DOI: https://doi.org/10.1145/3563357.3566166
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3126335
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjtsldm.14.21
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw54120.2021.00353
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3486611.3492232
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jii.2021.100295
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icte.2021.08.018
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249278
- DOI: https://doi.org/10.1109/iscas51556.2021.9401642
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