今村 誠/イマムラ マコト

Makoto Imamura

教授

学位:
博士(情報科学)

主要授業担当科目

  • データ解析
  • 信頼性と安全性
  • データベース
  • 数理計画法
  • 情報理論
  • 制御特論

専門分野

  • データ工学
  • 人工知能
  • PHM (Prognostics and Health Management)

現在の研究課題

  • 時系列データマイニング
  • 統計・物理モデル連携による予知保全
  • Cyber Physical Production System
  • 研究内容

    人(スマホ、ウエラブルなど)、電化製品、自動車、さらには、工場の製造装置にいたるまであらゆるモノに組み込まれたセンサーからデータを取得できるようになりました(IoT:*1)。そして、IoT技術により取得したデータを収集・処理・活用するサイバーフィジカルシステム(CPS:*2)は、生産、保守、物流、交通、ヘルスケアなどあらゆる産業分野に革命をもたらす(第四次産業革命:*3)と注目されています。

    この流れを受け、製造業の生産性の向上、価値あるIoTサービスの創出を狙って、CPSのためのデータ分析技術、人工知能技術、シミュレーション技術を研究しています。現在注目する応用分野は、機器・設備の故障予測、工場の設計/生産の最適化です。

    *1)IoT: Internet of Things

    *2)CPS: Cyber Physical System

    *3)蒸気機関、電力エネルギー、生産のオートメーション化に続く産業革命

    所属学会

    情報処理学会

    電気学会

    人工知能学会

    機械学会

    IEEE

    主な論文・著書

    • Yan Zhu, Makoto Imamura, Daniel Nikovski, and Eamonn Keogh:ime Series Chains: A New Primitive for Time Series Data Mining (Best Student Paper Award), IEEE International Conference on Data Mining, pp. 696-704 (2017).
    • 今村誠,中村隆顕,柴田秀哉,平井規郎,北上眞二,撫中達司: 時系列データにおけるレグ振動解析, 情報処理学会 論文誌 vol. 57, No.4, pp.1303-1318 (2016).
    • Michael Jones, Daniel Nikovski,今村誠,平田飛仙: Exemplar Learning for Extremely Efficient Anomaly Detection in Real-Valued Time Series, Data Mining and Knowledge Discovery, First online: 25, pp. 1-28 (2016).
    • 今村誠, 高山泰博, 鍜治伸裕, 豊田正史, 喜連川優: A Combination of Active Learning and Semi-Supervised Learning Starting with Positive and Unlabeled Examples for Word Sense Disambiguation, in Proc. of 47th ACL-IJCNLP, pp. 61-64, (2009).
    • 今村誠, 渡邉圭輔, 増塩智宏, 渡部明洋: 素性論理に基づくXML文書ルール記述言語DRDLとインターネット文書交換システムヘの応用, 情報処理学会論文誌, Vol.47, No.3, pp. 751-764 (2006).【情報処理学会2006年度論文賞受賞】

    メールアドレス

    imamura[at]tsc.u-tokai.ac.jp

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