久保田 直行（クボタ ナオユキ） 2019年度

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研究業績

論文発表

  1. Shuai Shao, Naoyuki Kubota, “A Fuzzy Inference-Based Spiking Neural Network for Behavior Estimation in Elderly Health Care System,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Informatics (JACIII), Vol. 23 No.l 3, pp. 528-535, May 20, 2019.
  2. 岩朝 睦美, 戸田 雄一郎, 新井 智之, 久保田 直行, “自律移動ロボットによる未知環境の位相構造獲得と目標物への経路学習”, システム制御情報学会論文誌, 第32巻, 第6号, pp.256-264, Jun. 2019.
  3. Ryosuke Tanaka, Jinseok Woo, and Naoyuki Kubota, “Nonverbal Communication Based on Instructed Learning for Socially Embedded Robot Partners”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.23, No.3, pp.584-585, 2019.
  4. Wei Quan, Jinseok Woo, Yuichiro Toda, and Naoyuki Kubota, “Human Posture Recognition for Estimation of Human Body Condition”, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.23, No.3, pp.584-585, 2019.
  5. 岩朝 睦美, 戸田 雄一郎, 久保田 直行, 予測可能な移動障害物のある環境における時空間グラフを用いた大域的経路探索と行動計画，日本機械学会論文集， 85巻，876号，p. 18-00254，2019
  6. 長谷川 純爾, 久保田 直行，頭頚部・有限要素モデルを用いたむち打ち傷害発生メカニズムの解明（むち打ち傷害に関する男女差についての要因検検討），日本機械学会論文集，2019年85巻875号，2019.7.25．
  7. (Editorial) Zhaojie Jua, Jinguo Liub, Yong An Huang,Naoyuki Kubotad, John Q.Gan, Neural Networks and Learning Systems for Human Machine Interfacing, Neurocomputing, November 2019
著書

  1. Jinseok Woo and Naoyuki Kubota. "Chapter 11. A Modular Structured Architecture Using Smart Devices for Socially Embedded Robot Partners", Handbook of Research on Advanced Mechatronic Systems and Intelligent Robotics, pp. 288-309, 2019
学会発表（国内）

  1. 山本志遠，禹珍碩，久保田直行，案内ロボットのアクティブコミュニケーションによる情報支援，第63回システム制御 情報学会研究発表講演会pp.839-844，大阪府　中央電気倶楽部，May 22-24, 2019.
  2. 山本航平，邵 帥,久保田直行，空気圧センサを用いた健康支援のための睡眠時状態推定 ，第63回システム制御情報学会研究発表講演会pp.789-792，大阪府　中央電気倶楽部，May 22-24, 2019.
  3. 井上椋太，新井智之（東京都立大学），戸田雄一郎（岡山大学），辻元誠，谷口和彦（株式会社きんでん），久保田直行 （東京都立大学），”マルチセンサフュージョンに基づく照度計測ロボットの行動制御”，日本機械学会　ロボティクス・メ カトロニクス講演会2019, p144，広島県　広島国際会議場，June 5-8，2019.
  4. 新井智之,井上椋太,北井瑳佳,戸田雄一郎,和田一義,武居直行,久保田直行,移動ロボットのための可変型測域セン サアレイを用いた環境知覚,ロボティクス・メカトロニクス講演会2019,2P1-D02,広島 広島国際会議場,June 5-8,2019.
  5. 梅津健也, 禹珍碩, 久保田直行, 観客参加型インタラクティブロボットシアター, ロボティクスメカトロニクス講演会2019, 1A1-C013, 広島県 広島国際会議場, June 5-8, 2019.
  6. 荒川俊哉, 新井智之, 井上椋太, 久保田直行, 戸田雄一郎, 辻本誠, 谷口和彦, “自律走行ロボットによる照度計測の自動化”, コンピューテーショナル·インテリジェンス学会（CI研究会）,慶應義塾大学理工学部矢上キャンパス, June 29-30, 2019.
  7. 新井智之, 井上椋太, 相野谷威雄, 笠松慶子, 久保田直行, 戸田雄一郎, 辻元誠, 谷口和彦, “屋内環境における自律照度測定ロボットの開発”, 日本保全学会第16回学術講演会, pp.74-77, 青森, リンクステーションホール青森,July 25-26, 2019.
  8. 梅津健也, 禹珍碩, 久保田直行, 観衆の人数を考慮したインタラクティブロボットシアター, 第35回ファジィシステムシンポジウム（FSS2019）, TF 1-4, (CD-ROM) pp. 236-238, 大阪府 大阪大学豊中キャンパス, August 29-31, 2019.
  9. 田中亮佑,山本淳一,石塚祐香,久保田直行, “自閉スペクトラム症児のための発達支援ロボティクス”, 第35回ファジィシステムシンポジウム, TF3-1, 大阪 大阪大学, August 29-31, 2019.
  10. 山本志遠，禹珍碩， 中川幸子，成田雅彦， 松村慶一，久保田直行，スマートデバイスを用いた多言語対応型情報支援ロボットの開発，第37回日本ロボット学会学術講演会(RSJ2019)，3J1-06，東京都 早稲田大学，September 3-7, 2019.
  11. Mohamad Yani, Nao Yamada, and Naoyuki Kubota, “Real-time Grasping of Unknown Objects Using Growing Neural Gas”, 37thAnnual Conference of the Robotics Society of Japan, Tokyo, Japan, 4-7 September 2019.
  12. 草刈佑太，荒川俊哉，久保田直行，カメラ画像を用いた自律移動ロボットのための歩行者グループ検出，計測自動制御学 会システム・情報部門学術講演会(SSI2019)，pp.678-681，千葉大学西千葉キャンパ ス，November23-25，2019.
  13. 山本志遠，禹珍碩，二関智司，久保田直行，静音性を考慮したロボットパートナーの開発，第20回計測自動制御学会シ ステムインテグレーション部門講演会(SI2019)，pp2940-2941，香川県 サンポート高松，December 12-14，2019.
学会発表（国際）

  1. Naoki Masuyama, Chu Kiong Loo, Hisao Ishibuchi, Naoyuki Kubota, Yusuke Nojima, and Yiping Liu, "Topological Clusteringvia Adaptive Resonance Theory with Information Theoretic Learning," IEEE Access, vol. 7, no. 1, pp. 76920-76936, June 2019.
  2. Tomoyuki Arai, Yuichiro Toda, Naoyuki Kubota, “Behavior acquisition on a Mobile Robot using Reinforcement Learningwith continuous state space”, International Conference on 2019 Machine Learning and Cybernetics and International Conference on 2019 WaveletAnalysis and Pattern Recognition (ICMLC & ICWAPR 2019), Kobe Convention Center, Kobe, Japan, July 7-10, 2019.
  3. Toshiya Arakawa, Naoyuki Kubota, “Development of Guide Robot
that Leads and Considers Following User”, InternationalConference on Fuzzy System (FUZZ-IEEE2019), New Orleans, USA, June 23-26, 2019.
  4. Wei Hong chin, Naoyuki Kubota, Chu Kiong Loo, Zhaojie Ju, Honghai Lou, "Spatial Map Learning with Self-Organizing AdaptiveRecurrent Incremental Network", in 2019 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2019, Budapest, Hungary.
  5. Ryosuke Tanaka, Jinseok Woo and Naoyuki Kubota, “Action Acquisition Method for Constructing Cognitive Development System Through Instructed Learning”, The 2019 International Joint Conference on Neural Networks, Budapest Hungary, July 14-19, 2019.
  6. Ryota Inoue, Tomoyuki Arai, Toshiya Arakawa, Makoto Tsujimoto, Kazuhiko Taniguchi, Naoyuki Kubota, “Intelligent control of illuminance measurement robot based on multi-sensor fusion”, Proceedings of International Conference on Engineering, Sience, and Industrial Applications, pp.59-64, Tokyo University of Science, Tokyo, Japan, August 22-24, 2019.
  7. Shuai Shao, Jinsoek Woo, Kouhei Yamamoto, Naoyuki Kubota, “Elderly Health Care System Based on High Precision Vibration Sensor”, the International Conference on Machine Learning and Cybernetics 2019, Kobe, Japan, July 7-10, 2019.
  8. Shuai Shao, Naoyuki Kubota, “A Fuzzy Spiking Neural Network with State Transition Diagram for Behavior Estimation in Elderly Health Care System”, IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society 2019, pp3087-3092, Bari, Italy, October 6-9, 2019.
  9. Shuai Shao, Naoyuki Kubota, Kazutaka Hotta, Takuya Sawayama, “Bathroom Monitoring System Based on High Precision Vibration Sensor”, The 6th InternationalWorkshop on Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics (IWACIII2019), Chengdu, China, Nov. 1-5, 2019.
  10. Ryota Inoue, Tomoyuki Arai, Yuichiro Toda, Makoto Tsujimoto, Kazuhiko Taniguchi, Naoyuki Kubota, “Intelligent control for illuminance measurement by an Autonomous Mobile Robot”, Proceedings of International Conference on Advanced Robotics and itsSocial Impacts, pp.270-274, Beijing Institute of Technology, Beijing, China, October 31- November 2nd, 2019.
  11. Lianchao Li, Shuai Shao, Naoyuki Kubota, Chang-Shing Lee, “A Human-Friendly Communication Robot for Public Service Based on iBeacon Technology”, 2019 International Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence (TAAI 2019), Kaohsiung, Taiwan, November 21-23, 2019.
  12. Jinseok Woo, Yasuhiro Ohyama, Naoyuki Kubota. “Interactive Conversation System based on Interaction Content Design for Robot Partners.”, The 20th International Symposium on Advanced Intelligent Systems and 2019 International Conference on Biometrics and Kansei Engineering (ISIS 2019 & ICBAKE 2019), pp.435-440, Jeju, Korea, December 4-7, 2019.
  13. Mohamad Yani, Weihong Chin, Naoyuki Kubota, “Deep Learning-Based 6-DoF Object Pose Estimation, Critical Review, and Recent Trends,” The 20th International Symposium on Advanced Intelligent Systems and2019 International Conference on Biometrics and Kansei Engineering, pp.409-416, Jeju Island, South Korea, 4-7 December 2019.
  14. Kouhei Yamamoto, Shuai Shao, Naoyuki Kubota, "Heart Rate Measurement Using Air Pressure Sensor for Elderly Caring System”, 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), pp.1440-1444, Xiamen China, December 6-9, 2019.
  15. Kenya Umetsu, Jinseok Woo, Naoyuki Kubota, ”Effects of the Audience Robot on Robot Interactive Theater Considering the State of Audiences", 2019 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), pp.1430-1434, Xiamen China, December 6-9, 2019.
学会等での招待講演、基調講演（国際）

  1. Naoyuki Kubota, “Intelligent Technology for Social Robotics”, The 4th International Conference on Information Technology, Information Systems, and electrical engineering (ICITISEE-2019), November 20, 2019, Yogyakarta, Indonesia.
  2. Naoyuki Kubota, “Cognitive Robotics”, November 21, 2019, Politeknik Negeri Semarang, Indonesia, Indonesia.
総説・解説等

  1. （解説）久保田直行,コミュニケーションロボットの社会実装にむけた研究と開発, 知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）Vol.31,No.5, pp17-23, 2019
  2. （解説）久保田直行,コミュニケーションロボットのための認知環境に基づく行動認識（画像ラボ）Vol.31,No.1, pp42-48, 2020
特許申請

  1. 特許出願中　217-45153：ドアシステム、およびドアシステムを用いた監視方法
受賞・表彰等（指導学生）

  1. Third Place, Toru Yamaguchi, Naoyuki Kubota, Tzongxiang Huang and Lianchao Li, FML-based Machine Learning Competition for Human and Smart Machine Co-Learning on Game of Go, The International ⅽonference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE 2019), June 2019.
メディア・マスコミ等への掲載

  1. IEEE Spectrum, "Quadruped Robots Can Climb Ladders Now", Nov 13, 2019
委員等（学会活動）

  1. IEEE SMC Japan Chapter, Chair
教員・研究紹介