Julian Webber 研究室
主宰者:Julian Webber
大阪大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、高周波・テラヘルツ波帯域における無線通信システムと、それに関連する信号処理・アンテナ設計に関する研究を展開しています。具体的には、5G/6G通信に向けた超広帯域アンテナの開発や、テラヘルツ帯域での高速無線伝送実現に取り組んでいます。これらの研究では、回路シミュレーション、デバイス設計、実験検証を組み合わせたアプローチにより、小型で高効率なアンテナ素子の実現と、ジッタなどの通信品質を損なう要因の低減を目指しています。
同時に、テラヘルtz波を用いた物質計測や生医学的な検出技術の開発も行っており、オンチップセンサプラットフォームへの統合を通じて、ポイントオブケア分析やプロセス内計測への応用を進めています。さらに、医療画像解析、IoTシステム、ネットワーク制御、サイバーセキュリティなど、情報技術全般にわたる課題に対して機械学習やトランスフォーマー等の深層学習手法を適用する研究も行われています。これらの多様なテーマを通じて、高周波電子工学から応用情報技術まで、幅広い領域での課題解決に貢献する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(77 件)
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- DOI: https://doi.org/10.28991/esj-2025-09-06-04
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0330444
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-13862-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-02767-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25227026
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24062016
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.8032
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11082-023-05853-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3470894
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- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0312598
- DOI: https://doi.org/10.52783/pmj.v35.i2s.2395
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0311080
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11082-024-07435-y
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmes.2023.027173
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3303846
- DOI: https://doi.org/10.1364/ofc.2023.th1i.3
- DOI: https://doi.org/10.1109/chilecon60335.2023.10418747
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108964
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108929
- DOI: https://doi.org/10.3390/info14090472
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2023.108744
- DOI: https://doi.org/10.18280/ts.400225
- DOI: https://doi.org/10.3390/en16083355
- [2023] Analysis of the Performance Impact of Fine-Tuned Machine Learning Model for Phishing URL DetectionDOI: https://doi.org/10.3390/electronics12071642
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- DOI: https://doi.org/10.23919/ofc49934.2023.10117317
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- DOI: https://doi.org/10.2166/wrd.2022.069
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- [2022] Robust Optimization-Based Optimal Operation of Islanded Microgrid Considering Demand ResponseDOI: https://doi.org/10.3390/su142114194
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seta.2022.102555
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seta.2022.102558
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-022-04683-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-022-04609-x
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-11731-6
- [2022] Distributed optimization of heterogeneous UAV cluster PID controller based on machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108059
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- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11030392
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- [2022] Offensive Security: Cyber Threat Intelligence Enrichment With Counterintelligence and CounterattackDOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3213644
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/7665931
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3207480
- DOI: https://doi.org/10.14569/ijacsa.2021.01202102
- DOI: https://doi.org/10.1109/jlt.2021.3121814
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jlt.2021.3113310
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jlt.2021.3107682
- DOI: https://doi.org/10.36227/techrxiv.15088575.v1
- DOI: https://doi.org/10.1049/ell2.12219
- DOI: https://doi.org/10.1109/lwc.2021.3069979
- DOI: https://doi.org/10.23919/icact51234.2021.9370905
- [2021] WLAN Interference Identification Using a Convolutional Neural Network for Factory EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.12720/jcm.16.7.276-283
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3088123
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