HaseLab About

長谷川研究室に興味をお持ちいただき，ありがとうございます．本研究室では，モバイル・ユビキタス，深層学習，インタラクション等をキーワードに研究を行っています．これらの研究に携わりたい方，技術力を養いたい方，積極的に学会発表したい方，お魚が好きな方，サーバ管理もやってみたい方等，幅広く学生を募集しています．特に，技術習得に前向きで，プログラミングによる実装が好きな方は大歓迎です．

日々の行事

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：自由参加でトップカンファレンスの論文を読んで要約しています．多人数で多くの論文を読むことを目指しています．

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．

福井大学内の方へ

配属について：例年，年度末に希望調査が行われますので，ご希望の方は長谷川研究室を第一志望で提出すると良いでしょう．成績は上位を保っておくと入りやすいようです．

授業について：2020年度入学～の新カリキュラムでは2年後期に計算機言語（一部Python）が，3年後期に機械学習と多変量解析がありますので，受講しておいたほうが良いです．

進学について：例年，本研究室では進学希望者が多いですが必須ではありません．学部で就職する人や外部大学院を受験する人もいますし，ちゃんとサポートしますのでご安心ください．

他大学の方へ

長谷川研究室では他大学から修士課程，博士課程学生としての配属希望者を受け入れています．ご希望の方はまずは長谷川までご連絡ください（t-hase@u-fukui.ac.jp）．その際，自身の語学力や，過去の研究実績，配属後の研究計画を送付してください．ただし，何れの場合も入学試験に合格する必要がありますので，入試情報をご確認ください．

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？

モバイル・ユビキタス・コンピューティング，深層学習を用いた分野横断研究，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．修士課程からでも博士課程からでも構いません．まずは長谷川までご連絡ください（t-hase@u-fukui.ac.jp）．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）．

外部との共同研究はできますか？

できます．年度により詳細は異なりますが，2021年現在，様々な外部機関の方々と共同研究を行っています（クリックで詳細に飛びます）．希望するプロジェクトがあればテーマを考え参入できます．アルバイトとして一部を担ってもらうケースもあります．

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，スマートフォンアプリ（Java, Kotlin, Swift）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，深層学習，センシング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？

研究概要・設備のページ下部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RTX A6000*6基並列(1台)，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 3090以下シングルGPU機(たくさん)，等があります（クリックで設備情報に飛びます）．

研究は一人でやるんですか？

各自自分だけの研究テーマを設定し，個人が責任著者として基本的には研究を行います．ただし，メンター制度を採用しており，B4は必ずM2，M1のメンターが付き，研究の組み立て～実践までをしっかりとサポートします．長谷川も少なくとも週1以上で綿密な面談等でサポートしています．

研究機材がほしいんですが．．．

研究に必要な書籍や，必要な機材，研究速度を向上させる機材は積極的に購入します．ご相談ください．定期的に財源は確保できています（多分．．．）

忙しいですか？

Scheduleをご参照下さい．比較的自由度が高い方だと思っています．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．

学会に行けますか？

行けます．学会発表は強く推奨しており，成果のある人はどんどん発表しています．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，国際会議，学術論文投稿も積極的に行います．

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