川村暁 KAWAMURA Satoshi

研究者番号	40347919
その他のID	https://orcid.org/0000-0001-9436-4371
所属 (現在)	2025年度: 岩手大学, 情報基盤センター, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2022年度 – 2024年度: 岩手大学, 情報基盤センター, 准教授 2019年度 – 2020年度: 盛岡大学, 文学部, 准教授 2016年度 – 2018年度: 岩手大学, 情報基盤センター, 准教授
審査区分/研究分野	研究代表者小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連研究代表者以外小区分09070:教育工学関連 / 情報セキュリティ
キーワード	研究代表者感性情報 / 被験者実験 / 人工知能 / 機械学習 / テンポ / 楽譜 / 楽器演奏者 / 感性情報処理 / 吹奏楽器演奏者 / 深層ニューラルネットワーク … もっと見る / 正規性 / テンポ分布 / テンポ推定 / 吹奏楽器 / 音楽 / データセット … もっと見る研究代表者以外学修支援 / ハイブリッド型授業 / スーパーコンピュータ利用の準備 / 堅牢性の向上 / パラメータ見直し / GPUの世代別比較 / CUDAプログラミング / GPUアーキテクチャ / 最新情報の調査研究 / 情報セキュリティ / インターネット高度化 / 暗号・認証等 / 堅牢かつ高速な暗号 / 超高速疑似乱数発生装置 / 組み込み系デバイスの情報セキュリティ / IoT機器の情報セキュリティ / GPGPUを用いた超並列化 / 超長周期疑似乱数 / 超高速 / 超長周期 / GPU / 疑似乱数発生器 / 疑似乱数 / カオス隠す

教育ビッグデータ分析によるハイブリッド型授業の最適化とGPA予測
- 研究代表者
  
  田野崎真司
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2026
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分09070:教育工学関連
- 研究機関
  岩手大学
楽譜の旋律を対象とした，人間の感性を模擬する人工知能の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  川村暁
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2025
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
- 研究機関
  岩手大学
楽譜の音符列から，人間が演奏時に付加する感性情報を推量し演奏テンポを推定する研究代表者
- 研究代表者
  
  川村暁
- 研究期間 (年度)
  2018 – 2020
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分62040:エンタテインメントおよびゲーム情報学関連
- 研究機関
  盛岡大学
   岩手大学
GPGPUを用いた超高速疑似乱数発生法に関する研究
- 研究代表者
  
  吉田等明
- 研究期間 (年度)
  2016 – 2018
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 研究分野
  
  情報セキュリティ
- 研究機関
  岩手大学

すべて 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] ある木管楽器演奏者が推定したテンポの深層ニューラルネットワークによる模擬2022
- 著者名/発表者名
  川村　暁，劉　忠達，村上　武，渡部謙一，長谷川正規，牛渡克之，白藤淳一，吉田等明
- 雑誌名
  
  管楽芸術論集
  
  巻: 1 ページ: 1-20
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K12329
[雑誌論文] ある被験者が楽譜から推定したテンポを機械学習により模擬する―SVMによる試み一2021
- 著者名/発表者名
  川村　暁，劉　忠達，牛渡克之，吉田等明
- 雑誌名
  
  盛岡大学紀要
  
  巻: 3811 ページ: 113-117
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[雑誌論文] 1980年から1989年までの全日本吹奏楽コンクール課題曲5年分から抽出した主旋律を楽器演奏者が推定したテンポに関する一考察2021
- 著者名/発表者名
  川村　暁，白藤淳一，森田一浩
- 雑誌名
  
  盛岡大学紀要
  
  巻: 38 ページ: 119-124
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[雑誌論文] 1972年から1070年までの全日本吹奏楽コンクール課題曲から抽出した主旋律を楽器演奏者が推定したテンポに関する一考察2020
- 著者名/発表者名
  川村　暁，白藤淳一，森田一浩
- 雑誌名
  
  盛岡大学研究紀要
  
  巻: 37 ページ: 101-107
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[雑誌論文] Estimation of the Kansei Information obtained from Musical Scores via Machine Learning Algorithms : - Classification of Tempo into Two Classes Using Only Information Available in Musical Scores -2019
- 著者名/発表者名
  S. Kawamura, Z. Liu and H. Yoshida
- 雑誌名
  
  Proc. of the 2019 IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST), Morioka, Japan, 2019,
  
  巻: 1 ページ: 288-292
- DOI
  10.1109/icawst.2019.8923480
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[雑誌論文] Factors Affecting Randomness in Pseudo-Random Number Series Extracted from Chaotic Time Series of Logistic Map and Chaos Neural Network2017
- 著者名/発表者名
  H. Yoshida, M. Sasaki, T. Murakami, S. Shimono and S. Kawamura
- 雑誌名
  
  Proceedings of Papers, ITISE 2017
  
  巻: 2 ページ: 331-342
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00180
[雑誌論文] カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数発生器のAndroid端末への実装2017
- 著者名/発表者名
  劉　忠達, 村上　武, 川村　暁, 吉田等明
- 雑誌名
  
  信学技報
  
  巻: 117 ページ: 107-112
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K00180
[学会発表] 被験者実験でデータ集成した，旋律吹奏時に推定されたテンポデータの分布に関する一考察2024
- 著者名/発表者名
  川村暁 , 牛渡克之 , 長谷川正規 , 渡部謙一 , 劉忠達 , 吉田等明 , 村上武
- 学会等名
  日本管楽芸術学会第７回全国大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K12329
[学会発表] 吹奏楽器演奏者５名が楽譜を吹奏楽器での吹奏時に推定したテンポの深層ニューラルネットワークによる模擬2023
- 著者名/発表者名
  川村暁 , 劉忠達 , 村上武 , 渡部謙一 , 長谷川正規 , 牛渡克之 , 吉田等明
- 学会等名
  第25回日本感性工学会大会，[2S01] 査読セッション [2S01-02]
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K12329
[学会発表] 機械学習で用いるテンポなどの感性情報を得るための被験者実験－機械学習の結果と人間の感性情報処理の予備的考察－2020
- 著者名/発表者名
  川村　暁
- 学会等名
  日本管楽芸術学会第３回全国大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[学会発表] 楽譜の感性情報処理と機械学習2019
- 著者名/発表者名
  川村　暁
- 学会等名
  ネットワーク連絡会 2019 Summer
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598
[学会発表] 楽譜記載の音符列からテンポの早い・遅いを推定する2018
- 著者名/発表者名
  川村暁、劉忠達，白藤淳一
- 学会等名
  第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2018），1B3-06
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K11598

1. 吉田等明 (00220666)

共同の研究課題数: 3件

共同の研究成果数: 7件
2. 劉忠達 (00782533)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 6件
3. 渡部謙一 (30360960)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 3件
4. 牛渡克之 (50527166)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 3件
5. 長谷川正規 (70540996)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 3件
6. 田野崎真司 (50374864)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
7. 松川倫明 (40221585)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
8. 木村彰男 (00281949)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
9. 村上武

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件

川村 暁 KAWAMURA Satoshi

研究課題

研究成果

共同研究者

教育ビッグデータ分析によるハイブリッド型授業の最適化とGPA予測

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

楽譜の旋律を対象とした，人間の感性を模擬する人工知能の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

楽譜の音符列から，人間が演奏時に付加する感性情報を推量し演奏テンポを推定する研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

GPGPUを用いた超高速疑似乱数発生法に関する研究

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[雑誌論文] ある木管楽器演奏者が推定したテンポの深層ニューラルネットワークによる模擬2022

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] ある被験者が楽譜から推定したテンポを機械学習により模擬する―SVMによる試み一2021

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 1980年から1989年までの全日本吹奏楽コンクール課題曲5年分から抽出した主旋律を楽器演奏者が推定したテンポに関する一考察2021

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 1972年から1070年までの全日本吹奏楽コンクール課題曲から抽出した主旋律を楽器演奏者が推定したテンポに関する一考察2020

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] Estimation of the Kansei Information obtained from Musical Scores via Machine Learning Algorithms : - Classification of Tempo into Two Classes Using Only Information Available in Musical Scores -2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Factors Affecting Randomness in Pseudo-Random Number Series Extracted from Chaotic Time Series of Logistic Map and Chaos Neural Network2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] カオス・ニューラルネットワークを用いた乱数発生器のAndroid端末への実装2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[学会発表] 被験者実験でデータ集成した，旋律吹奏時に推定されたテンポデータの分布に関する一考察2024

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 吹奏楽器演奏者５名が楽譜を吹奏楽器での吹奏時に推定したテンポの深層ニューラルネットワークによる模擬2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 機械学習で用いるテンポなどの感性情報を得るための被験者実験－機械学習の結果と人間の感性情報処理の予備的考察－2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 楽譜の感性情報処理と機械学習2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 楽譜記載の音符列からテンポの早い・遅いを推定する2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

川村暁 KAWAMURA Satoshi