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J-GLOBAL ID：201901021435777743   Update date: Jun. 10, 2024

Kamada Shin

カマダ シン | Kamada Shin
Affiliation and department：
Hiroshima City University Graduate School of Information Sciences, Department of Intelligent Systems

About Hiroshima City University Graduate School of Information Sciences, Department of Intelligent Systems


Research field  (3)： Web and service informatics ,  Soft computing ,  Intelligent informatics
Research keywords  (3)： Computational Intelligence ,  Machine Learning ,  Deep Learning
Research theme for competitive and other funds  (5)：
  • 2024 - 2027 異なるモダリティ間の埋め込み空間を考慮したマルチモーダル構造適応型深層学習の研究
  • 2021 - 2024 複数モダリティの知識表現を用いたマルチモーダル構造適応型深層学習の研究
  • 2019 - 2021 構造適応型深層学習によるコンクリート構造物のひび割れ検出とドローンを活用したリアルタイム検出・可視化システムの開発
  • 2019 - 2021 動画ビッグデータの構造適応型マルチモーダル深層学習の研究
  • 2017 - 2019 構造適応型Deep Learningによるビックデータ予測システムの開発
Papers (46)：
  • Shin Kamada, Takumi Ichimura. Multimodal Adaptive Structural Deep Belief Network for Emotion Recognition on RAVDESS Dataset. Proc. of 2024 16th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI) to appear in 2024. 2024
  • Shin Kamada, Takumi Ichimura. 3D Lung Tumor Segmentation System using Adaptive Structural Deep Belief Network. Handbook on Intelligent Systems Reference Library (to appear in 2024). 2024
  • Shin Kamada, Takumi Ichimura. A Segmentation Method of Lung Tumor by using Adaptive Structural Deep Belief Network. Proc. of The SICE Annual Conference 2023 (SICE 2023). 2023. 1529-1534
  • Shin Kamada, Takumi Ichimura. Automatic Extraction of Road Networks by using Teacher-Student Adaptive Structural Deep Belief Network and Its Application to Landslide Disaster. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2023. 16. 6310-6324
  • Takumi Ichimura, Shin Kamada, Toshihide Harada, Ken Inoue. A Teacher-Student based Adaptive Structural Deep learning Model and Its Estimating Uncertainty of Image Data. Handbook of Statistics, Artificial Intelligence. 2023. 49
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MISC (3)：
Lectures and oral presentations  (85)：
  • マルチモーダル構造適応型深層学習によるRVDESSデータセットの感情分類
    (計測自動制御学会第51回知能システムシンポジウム,pp.152-157 2024)
  • マルチモーダル深層学習におけるモダリティ間の差分ベクトルを用いた対照学習の提案
    (計測自動制御学会第51回知能システムシンポジウム,pp.172-177 2024)
  • 物体検出を用いたCycleGANによる局所領域の画像変換
    (計測自動制御学会第23回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会,pp.10-16 2023)
  • 構造適応型深層学習を用いた肺腫瘍セグメンテーション手法の開発
    (計測自動制御学会第21回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会,pp.1-5 (2022) 2022)
  • Teacher-Student型構造適応型深層学習モデルにおける複数GPU計算機の自動計算
    (2022 IEEE SMC Hiroshima Chapter Young Researchers WorkShop,pp.69-73 (2022) 2022)
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Education (3)：
  • 2015 - 2019 Hiroshima City University Graduate School of Information Sciences
  • 2012 - 2014 Prefectural University of Hiroshima
  • 2008 - 2012 Prefectural University of Hiroshima Faculty of Management and Information Systems Department of Management Information Systemms
Professional career (1)：
  • 博士(情報工学) (広島市立大学)
Work history (3)：
  • 2022/04 - 現在 Hiroshima City University
  • 2019/04 - 2022/03 Prefectural University of Hiroshima
  • 2017/04 - 2019/03 日本学術振興会 特別研究員(DC2)
Awards (15)：
  • 2021/09 - インテリジェント・システム・シンポジウム2021 (FAN2021) プレゼンテーション賞 構造適応型深層学習を用いた道路網認識手法RoadTracerによる土砂検出の試み
  • 2021/02 - 株式会社リバネス 第1回広島テックプラングランプリ,マリモ賞 ドローンを用いたコンクリート構造物ひび割れ検出システム
  • 2020/09 - 県立広島大学 重点研究発表会,最優秀発表賞 Teacher Student型構造適応型深層学習による逐次的再学習方法の提案
  • 2019/11 - 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 SSI最優秀論文賞 SDNET2018: コンクリート構造物画像データセットを用いたひび割れ検出構造適応型深層学習システム
  • 2018/11 - 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2018 SSI研究奨励賞 検診ビッグデータの経年変化をとらえた構造適応型Deep Belief Networkによる予測システム
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Association Membership(s) (2)：
THE SOCIETY OF INSTRUMENT AND CONTROL ENGINEERS ,  IEEE
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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