Keywords

Smartphone

多数のセンサが標準搭載されている．利用者が常に持ち歩いている．という利点を持った優秀なセンシングデバイスです．

Wearable Deivce

着用可能なデバイスということで近年流行を見せているデバイスです．リストバンド型やメガネ型が主流であり，日常に溶け込むセンシングが可能です．

Machine Learning

人工知能技術の一種であり，大量のデータから予測や識別を行うモデルを構築することができます．本研究室では，センシングデバイスの開発からデータ計測，データの分析までの一通りの流れを実施しています．

Learning Support System

本研究室では，これまでに紹介した諸技術を応用した，知的な学習支援システムの実現に関しても研究を行っています．

Gamification

ゲームの応用に関するワードは，ゲーミング，シリアスゲーム，ゲーミフィケーション等と多岐にわたります．本研究室では，ゲームによるモチベーション支援や行動改善をテーマにシステム開発と利用時の効果検証に関する研究を行っています．

About

長谷川研究室は2017年に福井大学工学部電気電子情報工学科にて発足し，主にモバイルやユビキタスといった研究分野で活動しています．特にスマートフォンを用いたセンシング，機械学習による周辺環境認識，諸技術を応用した高度な学習支援システムに関する強い興味をもって研究を行っています．

見学，所属希望の相談等はいつでも受け付けています（詳細はこちら）．長谷川まで電子メールを送るか，工学棟3号館602室に来てください．

他大学からの大学院受け入れも行っています．興味がある方は事前に長谷川まで連絡をください．（t-hase@u-fukui.ac.jp）

研究室紹介チラシ

Our Office

About Hasegawa

長谷川

Tatsuhito Hasegawa　（t-hase[at]u-fukui.ac.jp）

長谷川　達人

【略歴】

2009年3月　石川工業高等専門学校電子情報工学科　卒業

2011年3月　金沢大学工学部情報システム工学科　卒業

2011年4月　株式会社富士通北陸システムズ　医療システム部（～2013年3月）

2014年4月　東京医療保健大学医療保健学部医療情報学科　助手（～2017年3月）

2015年9月　金沢大学大学院自然科学研究科博士後期課程　修了　博士（工学）

2017年4月　福井大学工学部電気電子情報工学科　講師（～2020年11月）

2020年12月　福井大学学術研究院工学系部門情報・メディア工学講座　准教授（～Now）

FAQ

長谷川研究室はどこにありますか？

福井大学文京キャンパス内の工学系三号館600室と610室が研究室です．602室には長谷川がいます（クリックするとキャンパスマップに飛びます）．

どのような研究を行っていますか？

データ分析やモバイル・ユビキタス・コンピューティング，教育支援システムの開発など多岐にわたって研究しています．具体的なテーマはPROJECTSやEQUIPMENT，PUBLICATIONを見てみて下さい．JAXAと宇宙プラズマ波動の分析や，立命館大学とギャンブル依存対策，本学看護学科と看護業務センシング等の共同研究も多岐にわたって実施しています（クリックするとプロジェクト紹介に飛びます）．

他大学からでも入れますか？

入れます．まずは長谷川までご連絡ください（t-hase(at)u-fukui.ac.jp : (at)はアットマークに変換）．また，本学のホームページから大学院の入試情報をご確認下さい（クリックで大学のサイトに飛びます）．

やりたい研究はできますか？

できます．自分がやりたい（本研究室の分野に関連する）テーマを持って入ってくれる人は大歓迎です．研究として成立するように一緒に議論していきましょう．希望テーマがない人もテーマ案を提案しますので問題ありません（クリックすると業績情報に飛びます）．

プログラミング言語は何を使いますか？

基本的には全員データ分析を少なからず実施するためPythonは必ず使用します．前期に基礎勉強会を開くので今書けなくても問題ありません．その他，データ計測用のアプリケーション開発として，Androidアプリ（Java）やWebアプリ（PHP+α）を開発することもあります．

配属されるとどんなことが学べますか？

研究なので基本的には自分で学ぶことになります．努力次第ですが，Python，機械学習，深層学習に関する基礎知識は身につきます．研究室として実施している行事はScheduleを御覧ください（ここをクリックしても飛べます）．

研究室の設備は何がありますか？

EQUIPMENTのページに各種デバイスの紹介があります（必要に応じて追加で買います）．深層学習用のGPU搭載計算機としてTesla V100*4基並列@Jaxa(1台)，RTX TITAN*2基並列(1台)，RTX 2080Ti*2基並列(2台)，RTX 2080Ti(4台)，RTX 2080super～2070(4台)，GTX 1080Ti(2台)，等があります（クリックで設備情報に飛びます）．

忙しいですか？

Scheduleをご参照下さい．忙しく感じる人もいるかも知れませんが，その分技術力と成果は得られ，就活で強い武器になります．配属初年度は半年で基礎勉強～小テーマ研究を実施し，9月の電気関係学会北陸支部連合大会で発表してもらいます．M1は7月のDICOMOで発表してもらいます．成果が出ている人はその先，国際会議，学術論文投稿を行います．

Schedule

週間開催の予定（変更の可能性あり）

  • 全体ゼミ　：水曜3限目に全員で集まって軽い進捗報告，サーベイ論文の発表（週2,3名）を行います．
  • 個別面談　：研究グループ毎に集まって，詳細な進捗報告，今後の研究の進め方について教員と議論を行います．
  • 基礎勉強会：配属初年度の学生が集まって，基礎勉強会（宿題有り）を行います．Python，機械学習，深層学習の基礎を理解します．
  • 論文読み会：最新論文をその場で選択して各自読み解き，最後に共有し合う読み会を行います．
  • 研究　　　：全員が自分のペースで研究します．コアタイムはありませんが，例年全員がほぼ平日毎日いるように思います．
  • 遊び　　　：どれだけ遊んでいても成果を出せば勝ちです．遊ぶアイテムは自然と増えています．．．（いいのか？）
    • ※以上より，毎月1編の論文を精読して発表すること，勉強会の宿題をやること，研究することが皆さんのやることになります．

年間開催の予定

  • 学会発表　：DICOMO（7月），電気関係学会北陸支部連合大会（9月）に例年参加しています．成果が出れば適宜別の学会も行きます．
  • 国際会議　：成果が出れば海外で発表します．決めてませんが，IEEE SMC，TENCON，UbiComp，Mobiquitousあたりです．
  • 歓迎会等　：配属当日の夕方～歓迎会を，中間発表や卒研発表の後にはお疲れ様会を開催して交流を深めています．
  • その他　　：例年F研主催のお花見，T研主催のBBQ，3研究室合同合宿，本研究室主催のボウリング大会に参加しています．
  • 長期休暇　：夏，冬，春休みは適宜ゼミをお休みにします．故郷に帰りましょう．
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