Takashi Watanabe 研究室
主宰者：Takashi Watanabe
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、次世代通信ネットワークと映像・データ伝送の効率化に関する研究を展開しています。特に、衛星やドローンを含む非地上ネットワークにおいて、限られた帯域幅と変動する通信環境下で、高品質なデータを効率的に送受信する方法の開発に取り組んでいます。意味通信という新しい通信概念を導入し、ただビット情報を正確に送るのではなく、相手が受け取りたい本質的な情報を優先して伝送することで、通信効率を大幅に向上させる研究を行っています。
また、映像や三次元点群データの圧縮・伝送技術にも注力しており、深層学習や神経表現などの機械学習技術を活用したアプローチを開発しています。拡張現実（VR/AR）やクラウドゲーミングなど、リアルタイム性が求められるアプリケーションにおいて、ネットワーク遅延の問題を解決するための予測伝送や適応的な品質制御の研究も進めています。さらに、無線電力伝送やセンシング技術にも拡がり、多様な通信・映像処理の課題に対して、理論と実装の両面からアプローチする包括的な研究室となっています。
※ 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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研究成果（93 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/tccn.2025.3558006
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3546514
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3526664
- DOI: https://doi.org/10.5610/jaee.25.4_74
- DOI: https://doi.org/10.5632/jilaonline.18.16
- [2025] Hybrid Semantic-Bit Communications for NTN Downlinks: A Hierarchical Multi-Agent DRL ApproachDOI: https://doi.org/10.1109/ojcoms.2025.3644376
- DOI: https://doi.org/10.5632/jila.89.258
- DOI: https://doi.org/10.1109/taes.2025.3632271
- DOI: https://doi.org/10.1109/whc64065.2025.11123262
- DOI: https://doi.org/10.2750/arp.44.36
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- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2025-spring65109.2025.11174521
- DOI: https://doi.org/10.1109/twc.2025.3565774
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51664.2024.10454882
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3505921
- DOI: https://doi.org/10.1051/epjconf/202430601045
- DOI: https://doi.org/10.3313/jls.61.84
- [2024] INFLUENCE OF SETTING OF WAVE PRESSURE ON THE EVALUATION OF DISPLACEMENTS AND STRESSES OF STRUCTURESDOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.23-13102
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3353812
- [2024] STRESS EVALUATION OF STRUCTURES CONSIDERING REDUCTION OF WAVE PRESSURE BY CUSHIONING MATERIALSDOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.23-13093
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom52923.2024.10901128
- DOI: https://doi.org/10.1145/3636534.3690676
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2024-fall63153.2024.10757496
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2024-079
- DOI: https://doi.org/10.1145/3672196.3673401
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3352435
- DOI: https://doi.org/10.1002/srin.202400068
- [2024] Potential Utilization of Iron Oxidation Reaction Heat for the Generation of SiO2–FeO System MeltsDOI: https://doi.org/10.1007/s10765-024-03338-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/icnc59896.2024.10556282
- DOI: https://doi.org/10.23919/transcom.2023ebp3108
- [2023] Characteristics of geothermal power generation facilities and their location environment in JapanDOI: https://doi.org/10.5632/jilaonline.16.126
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10059914
- DOI: https://doi.org/10.1109/globecom54140.2023.10437920
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu58504.2023.10412216
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu58504.2023.10412262
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2023-292
- DOI: https://doi.org/10.1109/pimrc56721.2023.10293970
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sandf.2023.101272
- [2023] Investigation of vertical margin involvement in endoscopic resection for T1 colorectal cancerDOI: https://doi.org/10.1111/den.14660
- DOI: https://doi.org/10.1109/icalt58122.2023.00045
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2023.04.731
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comnet.2023.109770
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095882
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10765-023-03185-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060183
- DOI: https://doi.org/10.1109/ccnc51644.2023.10060010
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3267090
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.22-13021
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.375
- DOI: https://doi.org/10.1109/sam53842.2022.9827885
- DOI: https://doi.org/10.1109/wincom55661.2022.9966478
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2022-107
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2022-107
- DOI: https://doi.org/10.5917/jagh.64.273
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2022.3218172
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc45855.2022.9838786
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127512
- DOI: https://doi.org/10.2490/jjrmc.59.390
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021ebp3185
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3222562
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.66
- [2022] Feasibility Study of Practical AoA Estimation Using Compressed CSI on Commercial WLAN DevicesDOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3159332
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3151139
- DOI: https://doi.org/10.3313/jls.59.260
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefed.2022.os04-18
- [2022] An Evaluation and Observation Method of Oil Film Condition by Electrical Contact Resistance MethodDOI: https://doi.org/10.1299/jsmesed.2022.20.201
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2020-072
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3079915
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejseee.77.4_i_659
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3067018
- DOI: https://doi.org/10.2355/tetsutohagane.tetsu-2021-002
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638821
- DOI: https://doi.org/10.1109/icc42927.2021.9500925
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2021.3077772
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2020ntp0006
- DOI: https://doi.org/10.1109/vtc2021-spring51267.2021.9448930
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmefed.2021.os04-06
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejseee.77.4_i_544
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2021.s055-48
- [2021] An Evaluation and Observation Method of Oil Film Condition by Electrical Contact Resistance MethodDOI: https://doi.org/10.1299/jsmesed.2021.19.210
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427649
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9621819
- [2021] Implementation and Evaluation of Novel Architecture Using Optical Wireless for WLAN Control PlaneDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3115337
- [2021] A study on the living environment management in the suburban detached housing area of local cityDOI: https://doi.org/10.11361/reportscpij.19.4_479
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427662
- [2021] CSI2Image: Image Reconstruction From Channel State Information Using Generative Adversarial NetworksDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3066158
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3111180
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3075469
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2021.3104986
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