Yukitaka Shinoda 研究室
主宰者:Yukitaka Shinoda
日本大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、光ファイバを用いた高速センシング技術の開発に取り組んでいます。具体的には、光ファイバに刻まれた周期構造(ファイバブラッグ格子)を用いて、複数の点の物理量を同時に計測するシステムの構築を目指しています。従来の方法では波長帯域幅の制約により計測できる点数に限界がありましたが、本研究室は高速で波長を掃引するレーザー技術と機械学習を組み合わせることで、この制約を克服しようとしています。
技術的には、フーリエ領域モードロック方式と呼ばれる特殊なレーザーを開発し、マイクロ秒単位の高時間分解能を実現しています。さらに深層学習を活用することで、波長が同じセンサ素子が複雑に重なった信号から、個々の計測値を正確に抽出する方法を確立しました。これにより、従来比で大幅に多くのセンサを配置できるようになります。
一方、本研究室は音楽表現の分析にも光学式モーションキャプチャ技術を応用しており、ピアニストや指揮者の身体動作を三次元で記録・解析しています。専門家と学生の動作パターンの違いや、感情表現が身体運動に及ぼす影響を定量的に明らかにする研究も進めています。これらは光センシング技術の新たな応用領域を切り開く取り組みです。
※ 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(12 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040717
- DOI: https://doi.org/10.2150/jstl.ieij24a000004
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3407359
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3262494
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.oe.62.3.036101
- [2023] Improvement of Multiplexing Capability of Fiber Bragg Gratings Using Convolutional Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.1364/ofs.2023.w4.80
- DOI: https://doi.org/10.1364/ofs.2023.th6.83
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.oe.61.7.076114
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3079191
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2021.3096608
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