研究者氏名 久保山 哲二
クボヤマ テツジ URL http://tk.cc.gakushuin.ac.jp 所属 学習院大学 部署 計算機センター / 人文科学研究科アーカイブズ学専攻 職名 教授 学位 博士（工学）(東京大学) その他の所属 東京大学 生産技術研究所, 東京電機大学 総合研究所・知能創発研究所 科研費研究者番号 80302660 ORCID ID 0000-0003-1590-0231 J-Global ID 200901047478411760
研究キーワード
特徴選択
,木の編集距離
,機械学習
,編集距離
,類似度設計
,カーネル法
,糖鎖構造
,ネットワーク分析
,類似度
,木のアラインメント
,離散データ構造
,公共事業入札
,グラフ構造
,データマイニング
,木構造データ
,情報抽出
,グラフ構造データ
,遺伝的プログラミング
,パターン発見
,kernel methods
,tree structures
研究分野
情報通信 / 知能情報学 /
情報通信 / 情報学基礎論 /
人文・社会 / 図書館情報学、人文社会情報学 /
経歴
2019年12月
-
現在
東京電機大学 総合研究所・知能創発研究所 客員教授
2019年4月
-
現在
学習院大学 人文科学研究科アーカイブズ学専攻 教授
2013年4月
-
現在
学習院大学 計算機センター 教授
2008年4月
-
2013年3月
学習院大学 計算機センター 准教授
2009年7月
-
2009年9月
ベルン大学 コンピュータ科学・応用数学研究所 客員研究員
学歴
1989年4月
-
1992年3月
九州大学 工学部 情報工学科
委員歴
2018年4月
-
2022年3月
情報処理学会 情報処理学会論文誌： 数理モデル化と応用 編集委員
2012年4月
-
2015年3月
情報処理学会 情報処理学会論文誌： 数理モデル化と応用 編集委員
2012年4月
-
2014年3月
人工知能学会 人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 主査
2010年4月
-
2012年3月
人工知能学会 人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) 主幹事
2007年4月
-
2011年3月
情報処理学会 情報処理学会論文誌： 数理モデル化と応用 編集委員
受賞
2016年9月
Best Paper Award,Breaking Anonymity of Social Network Accounts by Using Coordinated and Extensible Classifiers based on Machine Learning
2009年
KES, The Best Invited Session Award,Session on Social Network久保山 哲二 Sebastian Rios
2007年
人工知能学会, 研究会優秀賞,畳み込みカーネルと多項式カーネルの一般化久保山哲二 申吉浩
2006年
DEWS, 優秀プレゼンテーション賞,共通構造の数え上げによる半構造データカーネルの設計久保山哲二
論文
A. Kusaba Y. Kangawa T. Kuboyama A. Oshiyama
Applied Physics Letters 120(2) 2022年1月 [査読有り]
GaN(0001) surfaces with Ga- and H-adsorbates are fundamental stages for epitaxial growth of semiconductor thin films. We explore stable surface structures with a nanometer scale by the density-functional calculations combined with Bayesian optimiz...
Akira Kusaba Tetsuji Kuboyama Kilho Shin Makoto Sasaki Shigeru Inagaki
Japanese Journal of Applied Physics 61(SA) 2022年1月 [査読有り]
A new combined use of dynamic mode decomposition algorithms is proposed, which is suitable for the analysis of spatiotemporal data from experiments with few observation points, unlike computational fluid dynamics with many observation points. The ...
Naoya Higuchi Yasunobu Imamura Vladimir Mic Takeshi Shinohara Kouichi Hirata Tetsuji Kuboyama
ICPRAM 401-410 2022年 [査読有り]
鏡川 悠介 久保山 哲二 加茂 瑞穂 前田 英作
じんもんこん2021論文集 2021(2021) 260-267 2021年12月 [査読有り]
本研究では，伝統文様のデジタルアーカイブ化に資するアノテーション自動化手法について検討した．デジタル化された伊勢型紙約18,000 枚に描かれた文様（梅，桜，菱など）を手がかりに，型紙の文様（約300 種）の自動識別を試みた．伊勢型紙は，文様の抽象度が高いだけでなく，同種の文様でも型紙ごとにデザインが大きく異なる．さらに，伊勢型紙はほぼ白黒2 値で表現されているとともに，自然画像のような仔細なテクスチャを持たない．そのため，自然画像による事前学習モデルを用いたニューラルネットワーク(CNN...
草場彰 久保山哲二 寒川義裕
結晶成長国内会議予稿集(CD-ROM) 50th 2021年 [招待有り]
MISC
樋口 直哉 今村 安伸 篠原 武 平田 耕一 久保山 哲二
人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 123 24-29 2023年1月
徳永弘子 久保山哲二 木村敦 武川直樹
電子情報通信学会技術研究報告(Web) 121(363(HCS2021 43-60)) 43-48 2022年
川﨑 有馬 宮原 哲浩 久保山 哲二 鈴木 祐介 内田 智之
人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 4G3GS2l01-4G3GS2l01 2021年
グラフ構造を持つデータが増加しており、グラフ構造データから特徴的構造を得るための機械学習手法が盛んに研究されている。本研究では、TTSPグラフの正事例集合をクラスタリングする手法を用いて、正事例と負事例のTTSPグラフデータから、特徴的な複合的ワイルドカード付きTTSPグラフパターンを獲得する進化的学習手法について報告する。
横山 駿介 宮原 哲浩 鈴木 祐介 内田 智之 久保山 哲二
人工知能学会全国大会論文集 JSAI2021 4G3GS2l02-4G3GS2l02 2021年
木構造データからの機械学習が注目されている． 本研究では，正事例のラベル情報を利用する進化的学習を用いて，正事例と負事例の木構造データを分類するワイルドカードを持つ頂点ラベル付きタグ木パターンを獲得する手法を提案する．
徳原 史也 沖永 志帆 宮原 哲浩 鈴木 祐介 久保山 哲二 内田 智之
人工知能学会全国大会論文集 JSAI2020 1O3GS802-1O3GS802 2020年
グラフ構造データからの機械学習が注目されており，多くの化合物は外平面的グラフの構造を持つことが知られている． 本研究では，正事例のラベル情報を利用する二段階構造の進化的学習を用いて，正事例と負事例の外平面的グラフを分類する複合的なワイルドカード付きブロック保存型外平面的グラフパターンを獲得する手法を提案する．
教育業績（担当経験のある科目）
2022年10月
-
現在
プログラミング中級(Python) (学習院大学)
2022年4月
-
現在
デジタルアーカイブズ演習 (学習院大学)
2022年4月
-
現在
コンピューター科学概論 (学習院大学)
2022年4月
-
現在
情報理論概論 (学習院大学)
2022年4月
-
現在
人工知能概論 (学習院大学)
人文科学研究科