Takuo Suganuma 研究室
主宰者：Takuo Suganuma
東北大学・Tohoku University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、ネットワーク技術、センサ情報処理、コンピュータビジョン、そしてXR技術など多岐にわたる分野を対象に、実世界の課題解決に向けた研究を展開しています。特にソフトウェア定義ネットワーク（SDN）に関する研究では、大規模ネットワークにおける制御遅延とエネルギー消費の最適化、セキュリティ対策、および家庭内ネットワークへの応用といった実践的な課題に取り組んでいます。
環境計測の分野では、都市の微気候推定に焦点を当てており、固定センサと移動センサから得られるデータを機械学習や統計的手法で融合することで、詳細な気温分布を低コストで実現する方法を開発しています。また、画像認識では RGB-D動画からの人物行動認識やシーン文字認識など、実環境で取得される複雑な映像データから有用な情報を抽出する技術を研究しています。
さらに、拡張現実（AR）やXR技術を用いて、カードゲームやギター演奏訓練など従来のアナログ活動にデジタル情報を統合し、ユーザ体験を向上させるシステム開発も行っています。加えて、エッジコンピューティング環境でのデータ管理やディープラーニングを活用した多段階フィッシング検出といった、現代的なIT課題への対応も進めており、理論と実装の両面から実用的なソリューション提案を目指しています。
※ 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（38 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce67443.2026.11449863
- DOI: https://doi.org/10.1002/nem.70036
- DOI: https://doi.org/10.23919/apnoms67058.2025.11181259
- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac65507.2025.00207
- DOI: https://doi.org/10.1145/3737611.3776627
- DOI: https://doi.org/10.5220/0013167800003912
- [2025] Flexible Noise Based Robustness Certification Against Backdoor Attacks in Graph Neural NetworksDOI: https://doi.org/10.5220/0013188700003899
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10929857
- DOI: https://doi.org/10.1145/3725783.3764411
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3448394
- [2024] Durability Evaluation of Erasure Coding Applying Risk-aware Data Protection in Large-scale DisastersDOI: https://doi.org/10.1109/prdc63035.2024.00024
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760249
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760290
- DOI: https://doi.org/10.1109/mttw64344.2024.10742171
- DOI: https://doi.org/10.1145/3677386.3688898
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012369500003648
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315398
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315530
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315399
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315318
- DOI: https://doi.org/10.3390/computers12020027
- [2022] A Customer Behavior Recognition Method for Flexibly Adapting to Target Changes in Retail StoresDOI: https://doi.org/10.3390/s22186740
- DOI: https://doi.org/10.1587/transcom.2021tmp0020
- DOI: https://doi.org/10.1109/avss56176.2022.9959409
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy55231.2022.9927748
- DOI: https://doi.org/10.23919/apnoms52696.2021.9562671
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21144712
- DOI: https://doi.org/10.1109/iiai-aai53430.2021.00048
- DOI: https://doi.org/10.1109/netsoft51509.2021.9492584
- DOI: https://doi.org/10.1002/nem.2174
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622053
- DOI: https://doi.org/10.11309/jssst.38.1_45
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.113
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.29.717
- DOI: https://doi.org/10.23919/apnoms52696.2021.9562686
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2021edp7058
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622084
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