慶應義塾研究者情報データベース

経歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1994年04月

  -

  1996年03月

  日本鋼管株式会社情報システム部情報技術室

• 1996年04月

  -

  1998年03月

  慶應義塾大学メディアネット本部ネットワークテクノロジーセンター（仮称）

• 1998年04月

  -

  2001年03月

  慶應義塾大学理工学部 ,助手

• 2000年04月

  -

  2001年03月

  慶應義塾大学理工学部1年 ,クラス担任

• 2000年04月

  -

  2003年03月

  慶應義塾大学理工学部システムデザイン工学科 ,執行部補助

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

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• 1989年03月

  慶應義塾大学, 工学部, 計測工学科

  大学, 卒業

• 1991年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

  大学院, 修了, 修士

• 1994年03月

  慶應義塾大学, 理工学研究科, 計算機科学専攻

  大学院, 単位取得退学, 博士

学位 【 表示 ／ 非表示 】

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• 工学, 慶應義塾大学, 1995年03月

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

免許・資格 【 表示 ／ 非表示 】

• 第二種電気工事士免状, 2020年02月

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

• 情報通信 / 機械力学、メカトロニクス (Intelligent Mechanics and Machine System)

• 情報通信 / ロボティクス、知能機械システム (Intelligent Mechanics and Machine System)

• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 通信工学 (情報通信工学)

• ものづくり技術（機械・電気電子・化学工学） / 制御、システム工学 (システム工学)

• 情報通信 / 情報学基礎論 (計算機科学)

著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• Mn'M Workbook 3: Future Urban Intensities

  矢向 高弘, フリックスタジオ, 2014年03月

  担当範囲: 42-47

• HUMAN – COMPUTER SYSTEMS INTERACTION: BACKGROUNDS AND APPLICATIONS 2 -Advances in Intelligent and Soft Computing-

  佐藤智矢、境野翔、矢向 高弘, Springer Berlin / Heidelberg, 2012年

  担当範囲: 91-107

• Remote and Telerobotics

  Shinichi Hamasaki, YAKOH TAKAHIRO, InTech, 2010年05月

  担当範囲: 17-32

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  遠隔操作の操作性が通信遅延により低下してしまう問題点を、クロスモーダルな装飾により解消できる可能性があることを提案し、実験を通して検証している。

• Engineering & Neuro-Psychoanalysis Forum Book

  Charlotte Roesener, Tobias Deutsch, Roland Lang Brit Muller, and YAKOH TAKAHIRO, Springer-Verlag, 2008年10月

  担当範囲: 324-338

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  工学と脳神経科学の境界領域の開拓を目指したフォーラムが査読論文を編纂したものであり、我々は脳の認知行動のモデル化や、シミュレータ構築、挙動に関する考察を記している。

• 数理工学基礎シリーズ「コンピュータの数理」

  矢向高弘、村上俊之、大西公平, 朝倉書店, 2000年10月

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  コンピュータのハードウェアの基礎から、2進数による数値計算法、C言語によるプログラミング、計算誤差にまで言及した工学者向けの教科書である。

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

論文 【 表示 ／ 非表示 】

• Real-Time Survey of Vaccine Safety of the mRNA-1273 SARS-CoV-2 Vaccine in Workplace Vaccination at Keio University

  Okumura K., Hara A., Inada I., Sugiyama D., Hoshino T., Yakoh T., Yokoyama H., Urushihara H.

  Vaccines （Vaccines)  10 （ 9 ）  2022年09月

  ISSN  2076-393X

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  The mRNA-1273 Moderna COVID-19 vaccine was introduced to combat the COVID-19 global pandemic in 2020. Although the safety of the vaccine has been investigated worldwide, real-world safety data is scarce in Japan. An online, real-time survey of adverse events following immunization (AEFIs) with mRNA-1273 was conducted in the setting of a workplace vaccination program at the School of Pharmacy, Keio University from 26 June 2021, to 11 June 2022. Participants were requested to take four surveys during a seven-day follow-up period after each of the first, second, and third booster doses. The maximum number of responses, from 301 respondents, was obtained on day 0 (vaccination date) for the first dose. 98% of respondents reported local and systemic AEFIs for the second dose on day 1. No noticeable difference in local reactions was seen among the three doses. Females reported more AEFIs than males, and the young group (18–29 years) reported a higher rate than the middle age group (≥30 years) after the first dose. Age and gender differences in rates decreased at the second and third doses. This survey confirmed that the safety profile of mRNA-1273 in a real-world setting was similar to that derived from the clinical trials, and that the agent was well-tolerated.

  • Access to Document (DOI)

• Re-shooting Resistant Blind Watermarking Framework Based on Feature Separation With Gaussian Mixture Model

  Yakoh T., Oi M.

  IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering （IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering)  17 （ 4 ） 556 - 565 2022年04月

  ISSN  19314973

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  Watermarking is a technology to embed digital data into a digital image. In particular, blind watermarking is expected to ensure the authenticity and/or accountability of digital images without compromising the visual impression of viewing. A re-shooting resistant blind watermarking method is proposed in this study. This method uses the features of a given image to select regions, which are modified to embed digital data. As the proposed embedding process preserves these image features, no markers are required to extract the embedded data from the watermarked image. Furthermore, based on the estimation of the watermarked image region, the method crops the re-shot image before the extraction. Therefore, the proposed method works, even if the re-shot image includes the outer area surrounding the watermarked image region. Moreover, the proposed method compensates for the geometric transformation of the re-shot image based on the definition of the coordinate system, which is based on the distribution of the image feature points. Therefore, the proposed method works when the re-shot image is taken diagonally in front of the watermarked image. Experimental results validated that the proposed method can extract the embedded digital data from re-shot images of a watermarked image under considerable conditions of re-shooting. © 2021 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by Wiley Periodicals LLC.

  • Access to Document (DOI)

• An NLP-Inspired Data Augmentation Method for Adverse Event Prediction Using an Imbalanced Healthcare Dataset

  Ishikawa T., Yakoh T., Urushihara H.

  IEEE Access （IEEE Access)  10   81166 - 81176 2022年

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  This paper proposes a data augmentation method for imbalanced healthcare datasets. This method was inspired by a data augmentation method in natural language processing (NLP) that generates synthetic sentences for training by replacing some words with similar words. The proposed method generates synthetic patient records by replacing patient backgrounds with similar backgrounds. In this paper, the cosine similarity of the distributed representations was used as the similarity metric between patient backgrounds. The distributed representations of the patient backgrounds were generated by the skip-gram model. To confirm the performance improvement with the proposed data augmentation method, the prediction performance of adverse events (AEs) caused by drug administration was experimentally evaluated on a real-world medical dataset with 1,510,137 records. The combination of the proposed data augmentation method and a conventional undersampling method resulted in an 80.0% improvement in accuracy and a 40.0% improvement in the precision and F1-score. The multifaceted evaluation demonstrated that the proposed method is effective, especially for predicting AEs with positive ratios ranging from 1.0% to 2.1%, which are difficult to predict with conventional machine learning methods but should be predictable in the medical field.

  • Access to Document (DOI)

• Saliency Prediction based on Object Recognition and Gaze Analysis

  Ishikawa T., Yakoh T.

  IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems （IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)  141 （ 1 ） 76 - 84 2021年01月

  ISSN  03854221

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  Predicting the human visual attention in an image is called saliency prediction, and is an active research area in the field of neuroscience and computer vision. Early works on saliency prediction was performed by using low-level features. In recent years, convolutional neural networks (CNN) have been adapted for saliency prediction and achieved the state-of-the-art performance. However, the eye-gaze depends on the personality of each viewer and conventional methods did not take into account such individual properties of the viewer. Therefore, this paper proposes a novel saliency prediction method considering the influence of eye-gaze. Assuming that personality can be expressed as the degree of attention to an object, our proposed method considers the personality by learning which objects are likely to be perceived by each viewer, and weighting the universal saliency map with the generated mask based on the object detection results. The experimental results show that the proposed universal saliency map achieves higher accuracy than conventional methods on the public dataset, and the proposed weighted saliency map can reflect the variation of the eye-gaze influences among viewers. (1)

  • Access to Document (DOI)

• Saliency prediction based on object recognition and gaze analysis

  Ishikawa T., Yakoh T.

  Electronics and Communications in Japan （Electronics and Communications in Japan)  2021年

  ISSN  19429533

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  Predicting the human visual attention in an image is called saliency prediction and is an active research area in the field of neuroscience and computer vision. Early works on saliency prediction was performed by using low-level features. In recent years, convolutional neural networks have been adapted for saliency prediction and achieved the state-of-the-art performance. However, the eye-gaze depends on the personality of each viewer and conventional methods did not take into account such individual properties of the viewer. Therefore, this paper proposes a novel saliency prediction method considering the influence of eye-gaze. Assuming that personality can be expressed as the degree of attention to an object, our proposed method considers the personality by learning which objects are likely to be perceived by each viewer and weighting the universal saliency map with the generated mask based on the object detection results. The experimental results show that the proposed universal saliency map achieves higher accuracy than conventional methods on the public dataset, and the proposed weighted saliency map can reflect the variation of the eye-gaze influences among viewers.

  • Access to Document (DOI)

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KOARA（リポジトリ）収録論文等 【 表示 ／ 非表示 】

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• AICカンファレンス2023実行委員長挨拶

  矢向, 高弘

  AICカンファレンス予稿集 （慶應義塾大学AI・高度プログラミングコンソーシアム)     1 - 1 2023年

• 遠隔操作における三次元視聴触覚フィードバック

  矢向, 高弘

  科学研究費補助金研究成果報告書 2015年

• 視聴触覚フィードバック遠隔操作における装飾器の性能評価

  矢向, 高弘

  科学研究費補助金研究成果報告書 2010年

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

• 学界情報　国際会議レポート

  矢向 高弘

  電気学会論文誌D 132 ( 7 ) PNL7-4 2012年07月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 単著

• 分散リアルタイムネットワーク

  矢向 高弘、西宏章

  日本機械学会誌 106 ( 1021 ) 36 - 37 2003年12月

  記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）, 共著

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

• Uncertainty Principle in Real-Time Communication - Battle of Quickness against Correctness in NBCS -

  矢向 高弘

  先進的運動制御に関する国際ワークショップ (サラエボ、ボスニア・ヘルツェゴビナ) , 

  2012年03月

  , 

  口頭発表（招待・特別）

• コンピュータネットワークを用いた広域制御

  矢向高弘

  日本機械学会　運動と制御研究会（MOVIC）, 

  1999年11月

  　概要を見る

  コンピュータネットワークによる実時間通信の可能性を示すとともに、広域制御の具体的な応用例を紹介した。

知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

知的財産権等 【 表示 ／ 非表示 】

• 情報処理システム，制御装置，検出装置，情報処理方法，制御方法，検出方法，及びプログラム

  出願日： 特許出願2016-230388  2016年11月 

  特許権, 単独

• マスタスレーブ装置，マスタ装置，スレーブ装置，制御方法及びコンピュータプログラム

  出願日： 特願 2006-302787  2006年11月 

  公開日： 特開2008-119757  2008年05月 

  特許権, 共同

• マルチメディア通信装置

  出願日： 特願2005-216804  2005年07月 

  公開日： 特開2007-036650  2007年02月 

  特許権, 単独

• 電気レオロジー素子およびこれを備えた電気レオロジーデバイス

  出願日： 特願2002-127489  2002年04月 

  公開日： 特開2003-322196  2003年11月 

  特許権, 共同

• フリクションフリードライブシステム

  出願日： 特願2000-075609  2000年03月 

  公開日： 特開2001-263444  2001年09月 

  特許権, 共同

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• ファナックFAロボット財団論文賞

  矢向 高弘、伊東正尚、大西公平, 2003年03月, 財団法人ファナックFAロボット財団, 仮想力伝搬に基づく協調マニピュレータの分解制御

  受賞区分： 出版社・新聞社・財団等の賞

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 高信頼知的システム

  2024年度

• システムデザイン・マネジメント研究

  2024年度

• プロジェクトデザイン・マネジメント研究

  2024年度

• 薬剤疫学・データサイエンス特論

  2024年度

• 薬剤疫学・データサイエンス

  2024年度

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担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

担当経験のある授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

• 情報学基礎

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  春学期, 講義, 専任, 1時間, 250人

• 実時間システム設計論

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 専任, 1時間, 12人

• システムデザイン工学演習

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 演習, 専任, 2時間, 12人

• 工学材料

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 兼担, 1時間, 90人

• 分散処理システム

  慶應義塾

  2015年04月

  -

  2016年03月

  , 

  秋学期, 講義, 専任, 1時間, 50人

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

• 8th France-Japan Congress on Mechatronics 2010, 

  2009年08月

  -

  2010年11月

• IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2010, 

  2009年07月

  -

  2010年05月

• IEEE International Conference on Industrial Informatics 2010, 

  2008年12月

  -

  2010年07月

• IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2008, 

  2007年08月

  -

  2008年

• IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2006, 

  2005年12月

  -

  2006年

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

• 2017年09月

  -

  2018年06月

  Technical Program Committee, IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2018

• 2016年10月

  -

  2017年06月

  Program Committee, IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2017

• 2015年10月

  -

  2016年05月

  Program Committee, IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2016

• 2014年11月

  -

  2015年05月

  Program Committee, IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2015

• 2013年07月

  -

  2014年05月

  Technical Program Committee, IEEE International Workshop on Factory Communication Systems 2014

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