研究者
J-GLOBAL ID：201601012125755609   更新日: 2024年08月02日

大久保 豪人

オオクボ マサト | Ohkubo Masato
所属機関・部署：
東洋大学 経営学部 経営学科

東洋大学 経営学部 経営学科 について


職名： 講師
研究分野 (2件)： 社会システム工学 ,  社会システム工学
競争的資金等の研究課題 (6件)：
  • 2021 - 2026 状態監視保全に向けた誤差因子にロバストな統計的異常検出法の開発
  • 2018 - 2021 ロバスト・スパース・モデリングに基づく実用的な異常検出法の開発
  • 2018 - 2019 異常検出に向けたロバスト・スパース・グラフィカルモデリング法の開発
  • 2017 - 2018 スパース・ モデリングに基づく統計的異常検知プロセスの確立
  • 2016 - 2017 小標本データーを対象とした実用的な統計的異常検知手法の開発・改善
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論文 (25件)：
  • Kosuke Oyama, Ohkubo Masato, Yasushi Nagata. Dynamic Robust Parameter Design Using Response Surface Methodology based on Generalized Linear Model. Quality Innovation Prosperity. 2024. 28. 2
  • Ryo Asano, Masato Ohkubo, Shinto Eguchi, Yasushi Nagata. The T-method with the application of sparse modeling. Total Quality Science. 2023. 9. 1. 1-7
  • Riku Ohta, Masato Ohkubo, Hiroki Iwamoto, Yasushi Nagata. Taguchi’s RT method with sparse principal component analysis. Proceedings of Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2023, Ho Chi Minh city. 2023. 1-7
  • Ryo Asano, Masato Ohkubo, Yasushi Nagata. A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis. Total Quality Science. 2023. 8. 2. 70-76
  • Kentaro Honma, Masato Ohkubo, Shinto Eguchi, Yasushi Nagata. Mahalanobis-Taguchi Method for Anomaly Detection and Classification. Total Quality Science. 2022. 8. 1. 1-13
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MISC (5件)：
  • Masato OHKUBO. THE MAHALANOBIS-TAGUCHI SYSTEM BASED ON STATISTICAL MODELING. The Fifth International Conference on the Interface between Statistics and Engineering (ICISE). 2019
  • 神橋 彩乃, 大久保 豪人, 永田 靖. 親子の関わりが子どもの学力にもたらす効果の推定. 行動計量学. 2019. 46. 1. 1-10
  • 大久保豪人. 統計的モデリングに基づくマハラノビス・タグチ・システム. 第9回横幹連合コンファレンス. 2018
  • 大久保豪人. グラフィカル・モデリングに基づくマハラノビス・タグチ法. 2018年度統計関連学会連合大会. 2018
  • 大久保豪人. スパース・モデリングに基づくマハラノビス・タグチ・システム. 第11回日本統計学会春季集会. 2017
講演・口頭発表等 (20件)：
  • The T-method with the application of sparse modeling
    (Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2022, Beijing 2022)
  • A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis
    (Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2021, Singapore 2021)
  • Mahalanobis-Taguchi Method for Anomaly Detection and Classification
    (Asian Network for Quality (ANQ) Congress 2021 2021)
  • Anomaly detection for noisy data with the Mahalanobis-Taguchi system
    (22th QMOD conference on Quality and Service Sciences ICQSS 2019)
  • ロバスト・スパース・グラフィカル・モデリングに基づく マハラノビス・タグチ法
    (日本品質管理学会 第119回研究発表会 2019)
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学歴 (3件)：
  • 2016 - 2018 早稲田大学大学院 創造理工学研究科 経営システム工学専攻 博士後期課程
  • 2011 - 2013 早稲田大学大学院 創造理工学研究科 経営システム工学専攻
  • 2007 - 2011 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科
学位 (1件)：
  • 博士(工学) (早稲田大学)
経歴 (5件)：
  • 2019/04 - 現在 早稲田大学 データサイエンス研究所 招聘研究員
  • 2019/04 - 現在 東洋大学 経営学部 経営学科 講師
  • 2018/04 - 2019/03 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 助教
  • 2016/04 - 2018/03 早稲田大学 創造理工学部 経営システム工学科 助手
  • 2013/04 - 2016/03 旭化成株式会社 情報システム部
受賞 (10件)：
  • 2023/10 - ANQ Congress 2023 Best Paper Award
  • 2021/10 - ANQ Congress 2021 Best Paper Award
  • 2019/10 - ANQ Congress 2019 Best Paper Award
  • 2018/11 - 日本品質管理学会 JSQC Activity Acknowledgment賞
  • 2018/09 - 応用統計学会 奨励論文賞
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所属学会 (3件)：
日本経営工学会 ,  応用統計学会 ,  日本品質管理学会
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