2021年度

学術論文・国際会議論文（査読付）
    [小澤研]
  1. Nitta, A.; Chonan, Y.; Hayashi, S.; Nakamura, T.; Tsuji, H.; Murakami, N.; Nishide, R.; Ohkawa, T.; Ozawa, S. “An Easily Installed Method of the Estimation of Soybean Yield Based on Meteorological Environments with Regression Analysis”. Eng. Proc. 2021, 9, 26. https://doi.org/10.3390/engproc2021009026
  2. D. A. Velazquez, J. M. Gonfaus, P. Rodríguez, F. X. Roca, S. Ozawa and J. Gonzàlez,, “Logo Detection With No Priors,” in IEEE Access, vol. 9, pp. 106998-107011, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3101297.
  3. Rozi M.F., Ban T., Ozawa S., Kim S., Takahashi T., Inoue D. (2021)
    JStrack: Enriching Malicious JavaScript Detection Based on AST Graph Analysis and Attention Mechanism.
    In: Mantoro T., Lee M., Ayu M.A., Wong K.W., Hidayanto A.N. (eds)
    Neural Information Processing. ICONIP 2021. Lecture Notes in Computer Science, vol 13109. Springer, Cham.
    https://doi.org/10.1007/978-3-030-92270-2_57
  4. K. Itokazu, L. Wang and S. Ozawa, “Outlier Detection by Privacy-Preserving Ensemble Decision Tree U sing Homomorphic Encryption,” 2021 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2021, pp. 1-7, doi: 10.1109/IJCNN52387.2021.9534464.
    [大森研]
  1. Masaki Ito, Tatsu Kuwtani, Ryosuke Oyanagi and Toshiaki Omori “Data-Driven Analysis of Nonlinear Heterogeneous Reactions through Sparse Modeling and Bayesian Statistical Approaches” Entropy, Vol. 23, No. 7, pp. 824:1-22 (2021)
  2. Hiroaki Inoue, Koji Hukushima, and Toshiaki Omori “Estimation of Neuronal Dynamics of Izhikevich Neuron Models from Spike-Train Data with Particle Markov Chain Monte Carlo Method” Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 90, pp. 104801:1-9 (2021)
  3. Hiroaki Inoue, Koji Hukushima, and Toshiaki Omori, “Estimating Distributions of Parameters in Nonlinear State Space Models with Replica Exchange Particle Marginal Metropolis-Hastings Method”, Entropy, Vol. 24, No. 1, pp. 115: 1-20 (2022)
  4. Ryo Omae and Toshiaki Omori, “Deep Neural Network-based Framework for Estimation of Integrated Information”, Proceedings of 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 455-459 (2022).
  5. Takashi Terayama and Toshiaki Omori, “Self-Organizing Nonlinear State-Space Model Based on Gaussian Process”, Proceedings of 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 681-685 (2022)
  6. Shoi Suzuki, Atsushi Okamoto, Katsuyoshi Michibayashi, and Toshiaki Omori, “Data-Driven Super-Resolution for Rock Sample CT images Based on Sparse Modeling”, Proceedings of 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 677-680 (2022)
  7. Hiroaki Inoue and Toshiaki Omori, “Data-driven Method for Estimating Neuronal Nonlinear Dynamics from Noisy Partial Observation”, Proceedings of 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics, pp. 466-471 (2022)

国際会議発表
    [大森研]
  1. Masaki Ito, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, and Toshiaki Omori，” Extraction of Nonlinear Dynamics of Heterogeneous Reactions Based on Sparse Modeling” EGU General Assembly 2021 (2021)
  2. Naomichi Takada, Toshiaki Omori, “Video Frame Rate Up-Conversion via Spatio-Temporal Generative Adversarial Networks” 2021 5th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2021)
  3. Masaki Ito, Tatsu Kuwatani, Ryosuke Oyanagi, and Toshiaki Omori，” Sparse-Sequential Monte Carlo Method for Extracting Nonlinear Dynamics of Heterogeneous Reactions”， 2021 5th International Conference on Intelligent Systems, Metaheuristics & Swarm Intelligence (2021)
  4. Hiroaki Inoue and Toshiaki Omori, “Extracting Nonlinear Latent Dynamics of Neurons Using Replica Exchange Particle Markov Chain Monte Carlo Method”, The 10th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer (2022)
国内学会発表/シンポジウム
    [小澤研]
  1. 鈴木章悟, 小澤誠一, 渡辺一男, 廣瀬勇秀, 池田佳弘, 飯塚正昭, 西田大輔,”機械学習を用いたアナリストレポート分析と投資判断レーティング予測”, 第28回人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）,2022年3月12日
  2. 吉田朋弘, 小澤誠一, 渡辺一男, 廣瀬勇秀, 池田佳弘, 飯塚正昭, 西田大輔,”投資支援のためのニュース記事からのESG関連文抽出”, 第28回人工知能学会 金融情報学研究会（SIG-FIN）,2022年3月12日
  3. 藤原魁成, 小澤誠一, 春木博行, Park Chanho, “機械学習を用いた悪性TLS通信の検知と通信特徴の推移に関する考察”,第96回コンピュータセキュリティ合同研究発表会 (CSEC2022), pp.1-8, オンライン開催, 2022年3月10日
  4. 三浦 啓吾, 王 立華, 小澤 誠一, “動的サンプリングを使用した勾配ブースティング決定木の連合追加学習”,2022年 暗号と情報セキュリティシンポジウム（SCIS2022), pp.1-6, オンライン 開催, 2022年1月19日
  5. 逸見 聡, 東山 久瑠実, 長南 友也, 林 怜史, 中村 卓司, 辻 博之, 村上 則幸, 西出 亮, 大川 剛直, 小澤 誠一, “時系列パターンの共起性に基づく大豆の収量に関与する土壌水分環境の抽出”, 情報科学技術フォーラム講演論文集 (FIT)，20巻 2号, pp.469-472，2021年08月27日
  6. Muhammad Fakhrur Rozi, Tao Ban, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Takeshi Takahashi, Daisuke Inoue, “Detecting Malicious Websites Based onJavaScript Content Analysis,” Computer Security Symposium 2021(CSS2021), pp. 727-732, October 28, 2021.
  7. 山本貴巳, Kim Sangwook, 班 涛, 高橋健志, 小澤誠一 , “HTMLタグの構造に着目したグラフ畳み込みネットワークによる悪性サイト判定,” コンピュータセキュリティシンポジウム 2021論文集，pp. 721-726, 2021年10月28日
  8. 土屋 寛途, 小澤 誠一, 春木 博行, Park Chanho, “深層学習モデルと勾配ブースティング決定木モデルを用いたユーザなりすまし検知,” コンピュータセキュリティシンポジウム 2021論文集，pp. 63-70, 2021年10月26日
  9. 村中 建太，中谷 透大，小澤 誠一，西村 祐太朗，坂倉 涼太，鈴木 章吾，木村建次郎，美馬 勇輝，木村 憲明, “スーパーセキュリティゲートの実用化に向け た深層学習モデルの軽量化,” 第65回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’21), pp. 536-541, Web会議，2021年5月27日
    [大森研]
  1. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる動的システムモデリング」，第26回計算工学講演会，2021年
  2. 伊藤雅起, 桑谷立, 大柳良介, 大森敏明，”Data-driven Analysis of Nonlinear Heterogeneous Reactions through Sparse Modeling and Bayesian Statistical Approaches”，日本地球惑星科学連合2021年大会(2021)
  3. 鈴木聖惟, 岡本敦, 道林克禎, 大森敏明，「岩石コア試料のX線CT画像の超解像とオマーンオフィオライトの蛇紋岩への適用」，日本地球惑星科学連合2021年大会(2021)
  4. 井上広明, 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる神経ネットワークのダイナミクス推定」，日本応用数理学会2021年度年会(2021)
解説・技術報告/紀要
小澤 誠一, “プライバシー保護に配慮したAIデータ解析”, 「システム／制御／情報」, Vol. 65, No. 11, 2021年11月
招待講演・セミナー
    [小澤研]
  1. Seiichi Ozawa, ”Privacy-Preserving Machine Learning for Big Data Analysis and its potential applications”, 2021 4th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2021), December 19, 2021 (Keynote Speech)
  2. 小澤誠一、「ウェアラブルAIと社会問題」、NPOウェアラブルコンピュータ研究 開発機構定例会、2021年12月2日
  3. 小澤誠一、「デジタル社会におけるプライバシー保護とAIデータ解析の最新動 向」、神戸大学工学部 令和3年度公開講座、2021年6月5日
    [大森研]
  1. Toshiaki Omori, “Data-driven Modeling of Neuronal Nonlinear Dynamics” The 99th Annual Meeting of the Physiological Society of Japan (2022)
  2. Toshiaki Omori, “Data-driven Approach for Dynamical System Modeling”, Joint Symposium on Life Science, Computational Science, and Structural Engineering Between UC San Diego and Kobe University (2022)
  3. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる動的システムモデリング」，大阪大学 数理・データ科学教育研究センター AI・データ利活用研究会 第22回(2021)
  4. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる動的システムの数理モデリング」，2021年度情報処理学会関西支部定期講演会『機械学習・深層学習に関する最新動向』(2021)
  5. 大森敏明，「ホワイトボックスモデリングによる非線形動的システムの推定I」，研究会「数理科学と情報学の連携による次世代モデリング理論」(2021)
  6. 大森敏明，「ホワイトボックスモデリングによる非線形動的システムの推定II」，研究会「数理科学と情報学の連携による次世代モデリング理論」(2021)
  7. 大森敏明，「非線形動的システムのデータ駆動科学」，First Symposium on Data-driven Modeling in Complex Systems (2022)
  8. 井上広明, 大森敏明，「レプリカ交換粒子マルコフモンテカルロ法を用いた非線形動的システムの抽出」，First Symposium on Data-driven Modeling in Complex Systems (2022)
  9. 大森敏明，「データ駆動型アプローチによる動的システムモデリング」，第26回計算工学講演会(2021)
  10. 大森敏明，「多次元・多階層データ解析へのデータ駆動型アプローチ」，第99回日本生理学会大会 (2022)
受賞
    [大森研]
  1. Ryo Omae, Young Author Award, 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics (2022)
著書
  1. 小澤誠一・齋藤政彦 編, ” データサイエンスの考え方 社会に役立つＡＩ×デー タ活用のため , ” オーム社, 2021.11.22
  2. 齋藤政彦・小澤誠一・羽森茂之・南知惠子 編, ” データサイエンス基礎 , ” 培 風館, 2021.3.19