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立命館大学　研究者学術情報データベース English>> TOPページ TOPページ > 安藤 雅行 （最終更新日 : 2023-09-12 09:19:30） アンドウ マサユキ 安藤 雅行 ANDO MASAYUKI 所属 立命館グローバル・イノベーション研究機構 職名 専門研究員 業績 その他所属 プロフィール 学歴 職歴 委員会・協会等 所属学会 資格・免許 研究テーマ 研究概要 研究概要（関連画像） 現在の専門分野 研究 著書 論文 その他 学会発表 その他研究活動 講師・講演 受賞学術賞 科学研究費助成事業 競争的資金等(科研費を除く) 共同・受託研究実績 取得特許 研究高度化推進制度 教育 授業科目 教育活動 社会活動 社会における活動 研究交流希望テーマ その他 研究者からのメッセージ ホームページ メールアドレス 科研費研究者番号 researchmap研究者コード 外部研究者ID 学歴 1. 2019/04～2022/03 滋賀県立大学 工学研究科 先端工学専攻 博士後期課程 修了 博士（工学） 2. 2017/04～2019/03 滋賀県立大学 工学研究科 電子システム工学専攻 博士前期課程 修了 修士（工学） 3. 2013/04～2017/03 滋賀県立大学 工学部 電子システム工学科 卒業 学士（工学） 職歴 1. 2022/04 ～ 立命館大学 立命館グローバル・イノベーション研究機構 専門研究員 所属学会 1. 2022/07 ～ インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング 2. 2022/07 ～ ∟ 幹事 3. 2022/04 ～ 一般社団法人人工知能学会 資格・免許 1. 2013/11/11 普通自動車第一種運転免許 研究テーマ 1. 深層学習を用いた回想法による高齢者の認知機能支援 2. 画像生成を用いた思い出想起支援 研究概要 深層学習を使った思い出想起支援 深層学習技術を使って，人の思い出の想起を支援する研究を行っています．自然言語処理分野での文章生成モデルを使った、対話システムによる回想法の研究がメインではありますが、画像処理分野での画像生成モデルを使った、人とAIとのインタラクションによる思い出想起を支援する研究にも従事しています。 現在の専門分野 知覚情報処理, ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学, 認知科学 (キーワード：知覚情報処理, ヒューマンインタフェース、インタラクション, 知能情報学, 認知科学) 論文 1. 2022/06/30 Interpretation Support by Extracting Time Series Classification Patterns using HMM from Text-based Deep Learning │ International Journal on Advances in Intelligent Systems │ 15 (1&2),24-34頁 (共著)   2. 2022/02/15 深層学習ネットワークへのHMM適用によるテキストベースの分類パターン解釈支援 │ 知能と情報 │ 34 (1),501-510頁 (共著)   3. 2019/08/15 テキストベースの深層学習における分類パターンの解釈支援 │ 知能と情報 │ 31 (4),779-787頁 (共著)   学会発表 1. 2023/09/06 思い出の情景を表す画像生成とインタラクティブな修正による思い出想起支援 (ヒューマンインタフェースシンポジウム2023) 2. 2023/07/25 The Impact of Parent-like Chatbot Narratives on Daily Reflection (25th International Conference on Human Computer Interaction) 3. 2023/03/04 親要素を持つチャットボットが若者の日常の振り返りに与える影響 (ＨＡＩシンポジウム ２０２３) 4. 2021/07/18 Interpretation Support System for Classification Patterns Using HMM in Deep Learning with Texts (The Fourteenth International Conference on Advances in Computer-Human Interactions (ACHI 2021)) 5. 2021/06/11 HMMを利用した深層学習ネットワークからの分類パターンの解釈支援システム (2021年度人工知能学会全国大会) 全件表示（6件） 科学研究費助成事業 1. 2022/08/31 ～ 2024/03/31 GPTによる高齢者の過去エピソードからの話題生成と回想法のための対話システムの構築 │ 研究活動スタート支援 (キーワード：回想法, 自然言語処理, 高齢者支援, 深層学習)   メールアドレス 科研費研究者番号 10963465 researchmap研究者コード R000046412 © Ritsumeikan Univ. All rights reserved.