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Channel: ニュース –山梨大学工学部 / 大学院医工農学総合教育部工学専攻
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ご入学おめでとうございますー工学域長からのメッセージー


修士課程工学専攻コンピュータ理工学コース2年の小川樹さんの論文が電子情報通信学会の秀逸論文に選定

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 令和2年4月1日(水)、一般社団法人電子情報通信学会の審査により、修士課程工学専攻コンピュータ理工学コース2年の小川樹さん(指導教員:森勢将雅准教授(現 明治大学))が、同学会論文誌の学生論文特集号において「学生論文特集秀逸論文」に選ばれました。学生論文特集秀逸論文は、同学会論文誌の学生論文特集号に掲載された論文のうち、特に優秀と認められる論文があった場合に認められるものです。今回の学生論文特集号では8件が掲載されており、学生論文特集秀逸論文は小川さんの論文を含む2件が選ばれています。

 研究テーマは「メルケプストラムを加工した音声の音質を計測する知覚モデルの開発と評価」。加工音声の音質劣化を客観評価する手法を提案し、詳細な実験を通して、その有効性を示しました。小川さんは「この度は学生論文特集秀逸論文に抜擢され光栄に思います。私がこのような喜びを得ることができましたのもご指導やご協力を頂いた皆様のおかげだと感じています。心より感謝いたします。」とコメントしています。

小川樹、森勢将雅:メルケプストラムを加工した音声の音質を計測する知覚モデルの開発と評価 電子情報通信学会 論文誌D, vol. J103-D, no. 4, pp. 205-214, April 2020.
論文へのリンクはこちら>>>

内田裕之 前クリーンエネルギー研究センター長が公益社団法人電気化学会「電気化学会功績賞」を受賞

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 令和元年3月18日(水)、内田裕之 前クリーンエネルギー研究センター長が公益社団法人電気化学会「電気化学会功績賞」を受賞し、電気化学会フェローの称号を授与されました。
 これらは、長年にわたる燃料電池分野における研究成果に加え、学会誌編集委員長、庶務理事、燃料電池研究会主査などを務めた実績が認められたものです。

受賞した内田裕之 前クリーンエネルギー研究センター長

新型コロナウイルスの影響で困窮する学生に対し山梨工業会奨学基金による臨時奨学金を給付

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 山梨大学工学部・生命環境学部の同窓会である一般社団法人山梨工業会から新型コロナウイルスの影響でアルバイトができない等の理由で経済的に困窮している学生に対して奨学金給付の申し出がありました。

 これを受けて山梨大学では、両学部生及び大学院修士課程工学専攻・生命環境学専攻に在籍する学生の中で、新型コロナウイルスの影響で経済的に困窮している者に対して返還不要の奨学金1人10万円を31名の学生に給付しました。

 これは、同窓会員の寄附により設立された「山梨工業会奨学基金」を利用し、山梨工業会学生会員に支援を行う制度の一環として実施されたものです。なお、今回の給付においては、奨学金給付を希望する学生の申請に基づき、書類選考を実施して給付学生を決定いたしました。

下水中の新型コロナウイルスに関する世界初の総説論文を発表~COVID-19の流行状況を把握する上での下水疫学調査の有用性を提唱~

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国際流域環境研究センターの原本英司教授(学部担当:工学部土木環境工学科)は、北海道大学大学院工学研究院の北島正章助教らとの国際共同研究グループによる研究成果として、新型コロナウイルスの下水中における存在実態に関連して現在までに得られている知見を体系的に整理し、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行状況を把握する上での下水疫学調査の有用性を提唱する総説論文を世界で初めて発表しました。

詳細は、以下の本学と北海道大学による共同プレスリリースをご覧ください。

下水中の新型コロナウイルスに関する世界初の総説論文を発表~COVID-19の流行状況を把握する上での下水疫学調査の有用性を提唱~

 

小谷信司教授による「日本のモモせん孔細菌病の被害を安全に最小限にくいとめたい」プロジェクトが始動

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本学工学部メカトロニクス工学科小谷信司教授が、山梨県の名産品であるモモの病害「せん孔細菌病」の防除のための研究プロジェクトを立ち上げました。

モモせん孔細菌病の防除には、農薬の散布だけでなく実際に被害状況を目視で確認して感染した枝や葉、果実を切除したり摘果したりすることが必要となりますが、農家の高齢化が進み、被害を確認するための高所作業での事故が増えています。

そこで、安全に被害状況を確認するため、高解像度ビデオカメラを搭載したドローンを活用し、小谷教授が専門とする画像処理技術と組み合わせることで、被害箇所を自動的に検出することができる画像認識システムを構築します。

この研究プロジェクトを一層推進するにあたり、クラウドファンディングを活用して研究資金を募ることとしました。

【募集期間】令和2年5月27日(水)~6月30日(火)
【目標金額】100万円
【内容等詳細】https://readyfor.jp/projects/univ-yamanashi-peach

 

 

 

山梨工業会からマスクを寄贈していただきました

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 山梨大学工学部・生命環境学部の同窓会である一般社団法人山梨工業会(泉理事長)から学生に配布して新型コロナウイルス感染防止に役立てていただきたいとマスク2000枚の寄贈がありました。

 熊田工学部長は、「貴重なマスクの支援をしていただき大変感謝しています。有効に使用させていただきます。」と謝意を表し、対面式の実験・実習の授業や、研究室において学生に配布するように各学科等に配布して使用しています。

オンライン授業に関する学生アンケート結果

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 コロナウイルス感染防止の観点から、対面形式での授業提供が困難となり、オンライン形式での授業を提供せざるを得ない状況となりました。そこで、オンライン授業の提供が始まった1週間後を目処に、オンライン授業に関する学生アンケートを行いました。

 その結果、800件を超える貴重な回答をいただくことができましたので、その概要についてご案内いたします。学生の皆さんから寄せられた意見や要望については、既に各授業担当教員への展開を行い、改善への協力依頼を済ませておりますことを申し添えます。

 

オンライン授業のアンケート結果

 

 工学域では、より良いオンライン授業の提供を目指していますので、引き続きご意見ご要望をお聞かせいただければ幸甚です。

よろしくお願い申し上げます。


小谷信司教授の「日本のモモせん孔細菌病の被害を安全に最小限にくいとめたい」プロジェクトが次のチャレンジへ

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「日本のモモせん孔細菌病の被害を安全に最小限にくいとめたい」プロジェクトの小谷信司教授よりメッセージ『第一目標達成のお礼と第二目標150万円への挑戦について』が届きました。


皆様のおかげで、第一目標を達成することができました。
あたたかいご寄附に心より感謝申し上げます。本当にありがとうございました。
ここからは6月30日(火)23時の募集終了まで、次の目標として150万円を設定し、残りの期間も頑張りたいと思います。
 
第一目標を達成したおかげで、せん孔細菌病の被害枝、被害葉、被害幼果検出のためのドローン、高解像度ジンバルビデオカメラ、タブレットを購入することができます。被害箇所を特定するための画像認識システムは手持ちのコンピューターと私が長年研究開発してきた画像認識ライブラリで構築することが出来ます。

しかしながら、大学の使命として、検出した枝、葉、幼果が本当にせん孔細菌病の被害なのか、それとも他の病気や虫の被害なのかをを科学的に調べて、検出精度(検出率)を定量的に示す必要があります。

そのためには、遺伝子診断(PCR検査)を行う必要があります。山梨大学生命環境学部には植物病理学の専門家である鈴木教授がいます。鈴木教授に相談したところ、趣旨に賛同してくれて、遺伝子診断(PCR検査)を行ってくれることになりました。

遺伝子診断(PCR検査)を行うためには、PCR検査用試薬が必要になります。その費用を第二目標から捻出します。
もちろん、簡単に達成できる目標ではありませんが、最後の瞬間まで頑張りたいと思います。
引き続き、応援のほど、何卒よろしくお願いいたします。

【内容等詳細】https://readyfor.jp/projects/univ-yamanashi-peach

【学大将プロジェクト】『マイハウスプラン表彰式・修了式』を開催

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 令和2年6月8日(月)に、マイハウスプラン(キャリアハウス・ベンチャーハウス)の参加学生による『マイハウスプラン表彰式・修了式』を開催しました。
 これは、工学部の教育プロジェクト「統合能力型高度技術者養成プロジェクト ― 自発リーダー(学大将)を生む環境作り ―」(学大将プロジェクト)の一環として、マイハウスプランにおいて1年次後期から2年半にわたって活動した4年生(第九期生)10名の表彰式・修了式です。
 各「マイハウス」における活動内容や成果を発表する「活動発表会」の開催が、新型コロナウィルス感染症拡大の影響により中止されました。このため、教員による活動内容の審査は、講演予稿を用いて評価され、優秀者には熊田工学部長より、学大将サポーター企業の冠を設けた「コンピュータマインド賞(最優秀発表賞金賞)」等が表彰されました。また、修了生は「学大将」に認定されました。熊田工学部長からは、「新型コロナウイルスの感染拡大防止のために例年開催されているマイハウス発表会を行うことはできませんでしたが、皆さんの各ハウスでの研究成果は、その報告書から優れた内容であることがわかりました。これまでのハウスでの活動を今後の卒業研究に役立ててください。」とのお祝いと激励の挨拶がありました。
 今回表彰された学大将サポーター冠賞等の受賞者は次のとおりです。

学大将サポーター冠賞受賞者
学大将プロジェクトのホームページ http://www.eng.yamanashi.ac.jp/risu/index.html

【申請受付中】(山梨工業会から全学生(工学部、生命環境学部)に給付する)新型コロナウイルスに係るオンライン授業環境整備をするための補助金

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 山梨大学工学部・生命環境学部の同窓会である一般社団法人山梨工業会では、両学部生及び大学院生工学専攻・生命環境学専攻に在籍する学生会員(令和2年7月1日現在)全員に一律25,000円を支給いたします。

 これは、新型コロナウイルス感染症拡大防止のために何かと制限された環境の中でオンライン授業など勉学に励んでいる学生を約2万人の山梨工業会会員全員(OB・OG等)で応援するために実施するものです。

 

申請期間:令和2年6月15日(月)~7月1日(水)16時まで

 

詳細は、学生用CNS掲示板をご覧ください。

工学部機械工学科4年の上運天和輝さんが(公社) 自動車技術会 関東支部 2019年度 学術研究講演会にてベスト・ペーパー賞を受賞

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 令和2年3月4日(水)、東京電気大学千住キャンパス(東京都足立区)で開催された公益社団法人自動車技術会関東支部2019年度学術研究講演会において、工学部機械工学科4年の上運天和輝さん(指導教員:伊藤安海 教授)が、ベスト・ペーパー賞を受賞しました。これは優れた論文内容に対して授与されるものです。

 受賞タイトルは「高齢者の日常行動および身体機能と運転能力の関係についての調査」(上運天和輝、伊藤安海、福岡達也、奥脇遼太、山田隆一、鍵山善之、根本哲也、田中勇樹)で、富士河口湖町シニアドライバー支援事業において、簡易ドライビングシミュレータの走行課題の成績と身体機能検査として最も簡便な検査である握力測定およびアンケート調査による高齢者の個人特性、生活機能の関係性の解明に努めました。
※学年は受賞当時のものとなります。

〇(公社) 自動車技術会 関東支部2019年度 学術研究講演会
〇工学部機械工学科 伊藤(安全医工学)研究室

上西和樹さん(修士課程修了)らの論文が情報処理学会2019年度論文賞を受賞

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上西 和樹さん(修士課程工学専攻コンピュータ理工学コース修了、現:株式会社アイヴィス)らが執筆した論文が、情報処理学会 2019年度論文賞を受賞しました。
本賞は、情報処理学会の論文誌に発表された論文の中から優秀と認められる論文に与えられるもので、2019年度は選考対象論文 563編の中から 6編が選ばれました。
表彰式が情報処理学会の定時総会(2020年6月3日、オンライン開催)の中で行われ、受賞者らに賞状、賞牌、および賞金が授与されました。

受賞論文の題目は「敵対的生成ネットワークを用いた3次元点群形状特徴量の教師なし学習」で、共著者である古屋 貴彦 助教、大渕 竜太郎 教授との共同受賞です。
本研究では、カテゴリラベルを持たない多数の3次元形状データを、それらの形状に基づいて分類・比較・検索するための形状特徴量を提案し、実験的に評価しました。深層学習(ディープラーニング)技術の1種である敵対的生成ニューラルネットワークを3次元点群に応用することで、従来研究よりも高精度な形状特徴量を獲得できることを示しました。

受賞した上西さんは、「この度は私達の論文に栄誉ある賞を頂けたこと、大変光栄に思います。大渕先生、古屋先生をはじめ、研究や論文執筆にあたってご指導・ご協力いただいた方々に、心より感謝申し上げます。」とコメントしています。
また、受賞論文の紹介記事が情報処理学会誌 61巻 8号に掲載される予定です。

受賞論文
上西 和樹, 古屋 貴彦, 大渕 竜太郎,
敵対的生成ネットワークを用いた3次元点群形状特徴量の教師なし学習,
情報処理学会論文誌, Vol.60, No.7, pp.1315-1324, 2019.
http://id.nii.ac.jp/1001/00198263/

情報処理学会論文賞
https://www.ipsj.or.jp/award/ronbun-index.html

国内初となる下水試料からの新型コロナウイルスRNAの検出に成功

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国際流域環境研究センターの原本英司教授(学部担当:工学部土木環境工学科)は、北海道大学大学院工学研究院の北島正章助教と共同で、国内で初めてとなる下水および河川水中における新型コロナウイルスの存在実態調査を実施し、塩素消毒前の下水処理水から新型コロナウイルスRNAを検出することに成功しました。

詳細は、以下の本学と北海道大学による共同プレスリリースをご覧ください。

国内初となる下水試料からの新型コロナウイルスRNAの検出に成功~COVID-19流行状況監視への下水疫学調査の活用に期待~

 

秦康範 工学部准教授が一般社団法人地域安全学会 技術賞を受賞

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 令和2年5月22日(金)、秦康範 工学部准教授が一般社団法人地域安全学会 技術賞を受賞しました。

 これは、佐藤唯行 スペラディウス株式会社代表取締役、松崎元 千葉工業大学創造工学部教授、西原利仁 アスクル株式会社メディカル&ケア事業部メディカル・プロ部長、目黒公郎 東京大学生産技術研究所教授との共同受賞です。

 本賞は、「地域社会における安全性および住民の防災意識の向上を目的として開発され、顕著な貢献をしたすぐれた技術(システム、手法、防災グッズ、情報技術、マネージメント技術を含む)」を表彰するもので、受賞題目は「防災に関わる新しい概念『フェーズフリー』の提案とその普及啓発」です。

 フェーズフリーとは、「日常時」と「非常時」の2つの時間(フェーズ)に分けて考えることをやめ、どちらのフェーズでも役立つようにデザインされた商品・サービスを広めることにより、安全で安心な社会を実現する考え方です。「備えない防災」とも呼ばれ、官民問わず様々なセクターで持続可能な防災の考え方として注目されています。

賞状 記念メダル

下水中のコロナウイルス濃縮回収率を手法ごとに評価

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国際流域環境研究センターの原本英司教授(学部担当:工学部土木環境工学科)は、北海道大学大学院工学研究院の北島正章助教やオーストラリア・連邦科学産業研究機構のWarish Ahmed上級研究員らと共同で、COVID-19の流行状況を把握する上での「下水疫学調査」 の重要性を世界に先駆けて提唱し、下水等の環境試料中における新型コロナウイルスの存在実態調査や、その手法の開発等の研究に取り組んでいます。

今回、その成果の一部として、複数のウイルス濃縮法による下水中のコロナウイルスの回収率を比較測定した結果をまとめた研究論文を発表しました。

詳細は、以下の本学と北海道大学による共同プレスリリースをご覧ください。

下水中のコロナウイルス濃縮回収率を手法ごとに評価 ~COVID-19の下水疫学調査を実施する上での標準的手法確立に期待~

在学生のための講演会を開催

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7月10日(金)、甲府キャンパスにおいて、在学生のための講演会「プロジェクトY:卒業生から在学生へのメッセージ」を開催しました。

この講演会は、本学部卒業生の社会での活躍の様子を聴くことにより、在学生が自分の将来を見つめ直す機会とすることを目的として開催しています。

今回の講演では、首都高速道路株式会社の土橋浩執行役員を講師にお迎えしました。「新技術による付加価値の創造」と題して、多様なデータを活用した首都高速道路の最新技術の紹介や、データ活用の際の留意点、学生が研究活動を行う上で重要なこと等、多岐にわたる話題を交えながらご講演いただきました。

当日は、新型コロナウイルス感染防止の対策を行った上で、講義教室での参加者、オンラインからの参加者合わせて190名を超える学生や教職員が聴講し、大盛況となりました。

 

令和2年度工学専攻奨励賞表彰式を挙行

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令和2年7月14日(火)に、令和2年度工学専攻奨励賞表彰式を挙行し、大学院(修士課程工学専攻)の学生1名を表彰しました。

工学専攻奨励賞は、学業以外の学生参加型の工学部行事、プロジェクト、サークル活動、社会的活動等に貢献し、本学の名誉を著しく高める行為など、様々な分野で高く評価された学生を表彰するものです。

今回は、筆頭著者として執筆した論文が電子情報通信学会論文誌において「学生論文特集秀逸論文」に選定された、修士課程工学専攻コンピュータ理工学コースの小川 樹さんに対し、熊田 伸弘工学専攻長から表彰状が授与されました。

令和2年度工学専攻奨励賞表彰式

 

「今こそ“学び”を!!~若者へのメッセージリレー~」動画公開

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新型コロナウイルス感染症拡大による休校措置等に伴い、若者が様々なストレスや不安を抱いている中、
改めて「学ぶこと」の大切さ、楽しさを若者に強く実感してもらえるよう、本学教員のメッセージを
動画によるリレー形式で全国に発信しています。

まずは、学長、市川理事、各学域長の動画を掲載いたしましたので、以下のURLより
ぜひ御覧ください。

https://www.yamanashi.ac.jp/messagerelay

大学院修士課程工学専攻デュアルディグリープログラム2年のスー・チャンドンさんが計算言語学国際会議比喩表現ワークショップ比喩検出タスクコンテストにおいて最優秀賞を受賞

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 令和2年7月9日(木)、自然言語処理の最難関国際会議であるAnnual Meeting of the Association For Computational Linguisticsで開催された、比喩表現ワークショップ比喩検出タスクコンテストにおいて、大学院修士課程工学専攻デュアルディグリープログラム2年のスー・チャンドンさん(指導教員: 福本文代教授、李吉屹助教、シャオシー・ファン教授)が開発した比喩検出ソフトDeepMetが、北京大学やケンブリッジ大学、ワシントン大学など全14チームを抑え、最優秀賞を受賞しました。

 本コンテストでは、全4種類の自然言語処理タスクが用意され、参加者は答えが付与された公開データを利用し、2か月間で比喩検出処理ソフトウェアを開発します。その後、ソフトウェアをテストデータに適用させ、その精度を競います。

 スーさんが開発したDeepMetは、比喩検出に必要となる様々な言語知識を体系的に整理し、深層学習を用いて効果的に学習することにより、高精度な検出を可能にしました。

研究発表をするスーさん 研究資料
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