ティティズイン (ティティズイン)

THI THI ZIN

写真a

所属

工学教育研究部 工学科情報通信工学プログラム担当

職名

教授

外部リンク

学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学) ( 2007年3月   大阪市立大学 )

  • 修士(工学) ( 2004年3月   大阪市立大学 )

  • Master of Information Science ( 1999年5月   ヤンゴンコンピュータ大学大学院 (ミャンマー) )

  • Bachelor of Science (Hons.) (Mathematics) ( 1995年5月   ヤンゴン大学(ミャンマー) )

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知覚情報処理  / 画像処理

  • 情報通信 / データベース

  • ライフサイエンス / 動物生産科学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • An Intelligent Method for Detecting Lameness in Modern Dairy Industry 査読あり

    Thi Thi Zin, Moe Zet Pwint, Su Myat Noe, I. Kobayashi

    2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)   564 - 565   2022年3月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:LifeTech 2022 - 2022 IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies  

    Lameness is one of the major welfare concerns in the modern dairy industry. In addition, lameness makes severe health and economic problems causing losses in milk production. Although there has a sizable amount of methods, it remains some worthwhile open problems. Therefore, in this paper, we propose an intelligent method for detecting the lameness of dairy cow by establishing a visual monitoring system on the laneways after milking process. We employ a technique of Mask-RCNN for cow region extraction and utilize features based on head bob patterns. Our real-life experimental results show that the proposed method has detection accuracy of 95.5% on cow's region extraction and can classify 80% of the lameness levels correctly.

    DOI: 10.1109/LifeTech53646.2022.9754941

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  • Real-time action recognition system for elderly people using stereo depth camera 査読あり

    Thi Thi Zin, Ye Htet, Akagi Y., Tamura H., Kondo K., Araki S., Chosa E.

    Sensors   21 ( 17 )   2021年9月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors  

    Smart technologies are necessary for ambient assisted living (AAL) to help family mem-bers, caregivers, and health-care professionals in providing care for elderly people independently. Among these technologies, the current work is proposed as a computer vision-based solution that can monitor the elderly by recognizing actions using a stereo depth camera. In this work, we intro-duce a system that fuses together feature extraction methods from previous works in a novel combination of action recognition. Using depth frame sequences provided by the depth camera, the system localizes people by extracting different regions of interest (ROI) from UV-disparity maps. As for feature vectors, the spatial-temporal features of two action representation maps (depth motion appearance (DMA) and depth motion history (DMH) with a histogram of oriented gradients (HOG) descriptor) are used in combination with the distance-based features, and fused together with the automatic rounding method for action recognition of continuous long frame sequences. The experimental results are tested using random frame sequences from a dataset that was collected at an elder care center, demonstrating that the proposed system can detect various actions in real-time with reasonable recognition rates, regardless of the length of the image sequences.

    DOI: 10.3390/s21175895

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  • Activity-integrated hidden markov model to predict calving time 査読あり

    K. Sumi, Swe Zar Maw, Thi Thi Zin, Pyke Tin, I. Kobayashi, Y. Horii

    Animals   11 ( 2 )   1 - 12   2021年2月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Animals  

    Accurately predicting when calving will occur can provide great value in managing a dairy farm since it provides personnel with the ability to determine whether assistance is necessary. Not providing such assistance when necessary could prolong the calving process, negatively affecting the health of both mother cow and calf. Such prolongation could lead to multiple illnesses. Calving is one of the most critical situations for cows during the production cycle. A precise video-monitoring system for cows can provide early detection of difficulties or health problems, and facilitates timely and appropriate human intervention. In this paper, we propose an integrated approach for predicting when calving will occur by combining behavioral activities extracted from recorded video sequences with a Hidden Markov Model. Specifically, two sub-systems comprise our proposed system: (i) Behaviors extraction such as lying, standing, number of changing positions between lying down and standing up, and other significant activities, such as holding up the tail, and turning the head to the side; and, (ii) using an integrated Hidden Markov Model to predict when calving will occur. The experiments using our proposed system were conducted at a large dairy farm in Oita Prefecture in Japan. Experimental results show that the proposed method has promise in practical applications. In particular, we found that the high frequency of posture changes has played a central role in accurately predicting the time of calving.

    DOI: 10.3390/ani11020385

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  • Imaging tremor quantification for neurological disease diagnosis 査読あり

    Y. Mitsui, Thi Thi Zin, N. Ishii, H. Mochizuki

    Sensors (Switzerland)   20 ( 22 )   1 - 14   2020年11月

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    担当区分:責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:Sensors (Switzerland)  

    In this paper, we introduce a simple method based on image analysis and deep learning that can be used in the objective assessment and measurement of tremors. A tremor is a neurological disorder that causes involuntary and rhythmic movements in a human body part or parts. There are many types of tremors, depending on their amplitude and frequency type. Appropriate treatment is only possible when there is an accurate diagnosis. Thus, a need exists for a technique to analyze tremors. In this paper, we propose a hybrid approach using imaging technology and machine learning techniques for quantification and extraction of the parameters associated with tremors. These extracted parameters are used to classify the tremor for subsequent identification of the disease. In particular, we focus on essential tremor and cerebellar disorders by monitoring the finger–nose–finger test. First of all, test results obtained from both patients and healthy individuals are analyzed using image processing techniques. Next, data were grouped in order to determine classes of typical responses. A machine learning method using a support vector machine is used to perform an unsupervised clustering. Experimental results showed the highest internal evaluation for distribution into three clusters, which could be used to differentiate the responses of healthy subjects, patients with essential tremor and patients with cerebellar disorders.

    DOI: 10.3390/s20226684

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  • Feature Detection and Classification of Cow Motion for Predicting Calving time 査読あり

    Thi Thi Zin, Saw Zay Maung Maung, Pyke Tin, Y. Horii

    2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020   305 - 306   2020年10月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)   出版者・発行元:2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE 2020  

    The monitoring and automatic detecting of cow behaviors is a key factor for predicting cow calving times. This paper describes the analysis of cow motion patterns by using 360 camera in order to identify various views of cow states. Firstly, Principle Component Analysis (PCA) is applied to solve the rotation variant problem in different postures of cow body and then the dominant features (shape distances) are extracted for cow motion classification such as Standing, Lying, and Transition States (Standing-to-Lying and Lying-to-Standing). During the movement of cow motions, the increasing and decreasing trends of shape (Beta features) from cow body are used to classify transition activities of cows. We prepared the datasets by grouping similar motion sequences and tested against with the proposed features. According to experimental results, the proposed system can give the high accuracy with low computational cost in case of detecting and classifying cow motions.

    DOI: 10.1109/GCCE50665.2020.9291999

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • Big Data Analysis and Deep Learning Applications: Proceedings of the First International Conference on Big Data Analysis and Deep Learning (Advances in Intelligent Systems and Computing Book 744)

    Thi Thi Zin (Editor), Jerry Chun-Wei Lin (Editor) ( 担当: 共編者(共編著者))

    Springer  2018年6月 

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    総ページ数:Springer   記述言語:英語

    その他リンク: https://www.amazon.com/Data-Analysis-Deep-Learning-Applications-ebook/dp/B07DL46RJX

  • Genetic and Evolutionary Computing: Advances in Intelligent Systems and Computing: A New Look into Web Page Ranking Systems

    Thi Thi Zin, Pyke Tin, H. Hama, T. Toriu( 担当: 共著 ,  範囲: 発案、実験、考察、論文執筆)

    Springer International Publishing  2014年10月 

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    記述言語:英語 著書種別:学術書

MISC 【 表示 / 非表示

  • Introduction to IEEE LifeTech 2022 Overview 招待あり 国際共著

    Thi Thi Zin and Ryota Nishimura

    IEEE LifeTech2022 Abstract Book   2022年3月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究発表ペーパー・要旨(国際会議)   出版者・発行元:IEEE CT Soc  

    DOI: 10.1109/LifeTech53646.2022.9754806

  • 高度な画像処理技術やAI技術を活用した研究開発 招待あり

    Thi Thi Zin

    ICT研究開発支援セミナーin九州   2022年2月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:講演資料等(セミナー,チュートリアル,講習,講義他)   出版者・発行元:戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)  

    高齢化、大規模化する現代の畜産で、24時間365日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。本研究開発では、家畜生産性の改善と地域活性化の実現を目的とする牛のモニタリングシステム構築に必要な要素技術の開発を行う。

  • Classification of People’s Emotions during Natural Disasters 国際共著

    Nann Hwan Khun, Thi Thi Zin, M. Yokota, Hninn Aye Thant

    宮崎大学工学部紀要   ( 49 )   85 - 90   2021年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(大学・研究所紀要)   出版者・発行元:宮崎大学  

  • Predicting Calving Time of Dairy Cows by Time Series Model

    Tunn Cho Lwin, Thi Thi Zin , M. Yokota

    宮崎大学工学部紀要   ( 50 )   87 - 94   2021年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(大学・研究所紀要)   出版者・発行元:宮崎大学  

  • Recognition Based Segmentation of Handwritten Alphanumeric Characters Entry on Tablet PC 国際共著

    Myat Thiri Wai, Thi Thi Zin, M. Yokota, Khin Than Mya

    宮崎大学工学部紀要   ( 49 )   79 - 84   2021年9月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(大学・研究所紀要)   出版者・発行元:宮崎大学  

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • Gama-Markov Branching Process Approach to the Novel Coronavirus (COVID-19) Pandemic 国際会議

    Thi Thi Zin, Pyke Tin and H. Hama

    The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)  (onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online)  2022年3月26日  ICIC International

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    開催年月日: 2022年3月25日 - 2022年3月26日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online  

    The spreads of the Novel Coronavirus (COVID-19) infectious disease have been increased exponentially in almost all countries around the world. Due to fast in transmission, big in mass and transform in variety, the world health organization has recognized the COVID-19 as a global pandemic. Since then, variety of measures such as mask wearing campaigns, social distance movements, mass vaccination programs and many others were taken globally to reduce the effective reproduction number of an infection below unity. In this paper, we propose a special type of Gama-Markov branching process model to monitor the reproduction mean rate by using data on outbreak size and outbreak duration. We develop a novel method for computing the probabilities of the rate of spreads, outbreak sizes and outbreak duration. Some simulations based on the daily data appearing on the Internet are performed. The results show that the proposed model has promising potentials for the real-life applications.

  • Predicting Calving Time of Dairy Cows by Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Model and Double Exponential Smoothing (DES) Model 国際会議

    Tunn Cho Lwin, Thi Thi Zin and Pyke Tin

    The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)  (onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online)  2022年3月26日  ICIC International

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    開催年月日: 2022年3月25日 - 2022年3月26日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online  

  • Cattle Face Identification with Ear Tags Using YOLOv5s Model 国際会議

    Wai Hnin Eaindrar Mg and Thi Thi Zin

    The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)  (onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online)  2022年3月26日  ICIC International

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    開催年月日: 2022年3月25日 - 2022年3月26日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online  

  • Black Cow Localization and Tracking with YOLOv5 and Deep SORT 国際会議

    Cho Cho Aye, Thi Thi Zin, I. Kobayashi

    The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)  (onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online)  2022年3月26日  ICIC International

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    開催年月日: 2022年3月25日 - 2022年3月26日

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:onsite (Guangzhou, China / Kumamoto, Japan) and online  

    Nowadays, precision livestock farming becomes popular fields in agriculture to get a high-quality product. Lacking monitoring livestock overtime can lead them to unexpectedly suffer from serious illness or even life-threatening. Therefore, individual livestock tracking systems can help to understand their actions. The proposed system is emphasized tracking individual black cows after performing cow detection. In this work, YOLOv5 (You Only Look Once) is used for detection and the Deep SORT (Simple Online Real-time Tracking) algorithm is utilized for tracking. In order to enhance the accuracy of the models, transfer learning is adopted. In the detection phase, the YOLOv5 model and appear feature model in Deep SORT were trained with a manually annotated dataset with help of transfer learning. The experimental results reveal that YOLOv5 got detection accuracy of 0.995 mAP@.5 and tracking with Deep SORT achieves the tracking accuracy of 99.4% in testing video-1 and 98.9% in testing video-2.

  • 工場での作業の見える化 - 作業員のグループ識別及び追跡 - 招待あり

    Thi Thi Zin

    令和3年度先端技術研究開発促進・人材育成支援事業:IoT等先端技術利活用セミナー  2022年3月17日 

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    開催年月日: 2022年3月17日

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

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受賞 【 表示 / 非表示

  • Best Presentation Award

    2022年3月   The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)   Black Cow Localization and Tracking with YOLOv5 and Deep SORT

    Cho Cho Aye, Thi Thi Zin, I. Kobayashi

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

  • IEEE LifeTech 2022 WIE Excellent Paper Award

    2022年3月   IEEE 4th Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech2022)   A Hybrid Approach: Image Processing Techniques and Deep Learning Method for Cow Detection and Tracking System

    Cho Cho Mar, Thi Thi Zin, I. Kobayashi, Y. Horii

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    Cow detection and tracking system plays an important role in cattle farming and diary community to reduce expenses and workload. This research presents how the conventional image processing techniques can be combined with deep learning concepts to establish cow detection and tracking system. Specifically, we first employ a Hybrid Task Cascade (HTC) instance segmentation network for cow detection. We then built the multiple objects tracking (MOT) algorithm utilizing location and appearance cues (color and CNN features) to carry out cow tracking process. To leverage the robustness of the system, we also considered the recent features from the previous tracked cow.

  • IEEE GCCE2021 Excellent Paper Award Gold Prize

    2021年10月   2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE2021)   Evaluation of the Severity of Tremor Based on Each Signal Acquired from the Displacement of the Hand Movements

    T. Hayashida, Thi Thi Zin, K. Sakai, H. Mochizuki

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

    Discrepancy of exam findings at the same patient make it difficult to ascertain chronological change in the disease and the efficacy of the medicine. Quantitative evaluation of severity is important for improving the discrepancy. In this study, we examine the efficacy of quantitative evaluation of tremor when using single camera. Recording the hand movements of tremor with single camera, and the displacement, velocity, and acceleration signals are acquired using the hand shift between two adjacent video frames. Quantitative evaluation of tremor is performed based on features obtained from each signal. According to the validation results, our method using single camera is possible to classify with an accuracy of up to 82.6%.

  • Best Presentation Award

    2021年9月   15th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2021)   Application of Methods in Sequential Analysis to Dairy Cow Calving Events

    Thi Thi Zin, K. Sumi, Pann Thinzar Seint, Pyke Tin, I. Kobayashi

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

  • IEEE LifeTech 2021 WIE Paper Award

    2021年3月   IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech2021)   Automatic Detection of Mounting Behavior in Cattle using Semantic Segmentation and Classification

    Su Myat Noe, Thi Thi Zin, Ikuo Kobayashi, Pyke Tin

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:日本国

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科研費(文科省・学振・厚労省)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 画像処理技術と非接触センサを用いた牛の発情検知及び分娩監視システムの開発

    2017年04月 - 2021年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

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    担当区分:研究代表者 

     畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
     申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • 牛の分娩監視システムに関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    科学研究費補助金  特別研究員奨励費

    須見 公祐、Thi Thi Zin(受入研究者)

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    担当区分:研究分担者 

    精度や耐久性が不十分な割に高価なウェラブル型センサの装着や、肉体的・精神的に大きな負担を強いられる目視によるカメラ映像のモニタリング等は、大規模化する畜産現場において現実的なコストで利用できるものが極めて少ない。そこで本研究では、監視カメラから得られる映像を用いて非接触型の分娩管理システムを開発することで、農家そして牛、両方の負担を減らすことを目的とする。
    本来、牛は牛群と呼ばれるグループで行動を行う。そして、分娩が間近になると分娩室という分娩専用の牛舎に移される。分娩室には2 頭以上を同時に入れるケースも多く、どの牛で分娩が始まったかを識別する必要があることから、個体識別と追跡処理が必要となる。次に、分娩行動の段階を追って検知を行う。抽出する特徴としては、尻尾が上がっているかどうか、牛が立っているか座っているか、落ち着きがなくなり移動量が増加するか、子牛を出産したかどうか、親牛が子牛を舐めているかどうかなど、それぞれの過程で自動的に異常を見つけ通報を行うアルゴリズムの開発を進める。分娩行動が起きたかどうかの判断は、これらのデータから各特徴の重要度(重み)を学習させることによって行う。そして、最終目標として難産など異常行動の検知を行うために事例を蓄積しながら知識ベースを充実させ、異常事態の検知を行い、分娩の各段階を監視して異常事態の検知ならびに通報が可能なシステムの開発を目指す。

  • 画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

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    担当区分:研究分担者 

     教員から学生への一方向の知識伝達に偏りがちな一斉授業において、教員と学生のコミュニケーションを促進するために、画像処理技術を用いた双方向授業システムの研究を行う。教員の質問に対して回答に対応するカードを学生に挙げさせた風景画像から、学生が挙げたカードの位置、種類、数を自動認識して、教員にフィードバックする機能と授業における活用の研究を行う。平成24~26年度科研費・挑戦的萌芽研究「一斉授業の双方向コミュニケーションを活性化させるための画像処理技術の研究」の研究成果である試作システムの認識精度を向上するとともに、一斉授業への活用方式の確立を図る。カメラとPCとカードのみからなる簡便な設備により、いつでもどこでも教員と学生の双方向コミュニケーションを促進する授業システムを研究する。

  • 特徴対応異種画像統合法を用いた個人特定法医画像診断法の開発

    2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

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    担当区分:研究分担者 

     本研究は、災害や事件・事故における損傷の激しい遺体の身元確認において、迅速かつ高精度で個人を特定し得る「法医放射線画像コンピューター支援システム」の構築・整備を最終目標とするものである。骨の描出に優れた「X線画像診断」と「死後画像診断(Ai)」の連携に着眼し、身元確認困難な遺体の個人特定を、顔認識機能に代表される特徴対応異種画像統合法を駆使して行う挑戦的萌芽研究である。本法による個人特定は、我が国が直面する大震災や津波災害・山火事・噴火災害や重大事件・事故時において遺族の精神的負担軽減や財政的課題にも大いに寄与すると期待され切に望まれるものでもあり、まさに我が国が抱える課題の解決につながる実践的事業の一翼を強力に推進するものであると確信する。

  • 平面上距離画像とビデオ映像を相補的に用いた牛の発情期自動検知システムの開発

    2015年04月 - 2017年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

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    担当区分:研究代表者 

     牛繁殖農家にとって、母牛の発情行動の検知は、タイミングよい人工授精と効率的な家畜生産に非常に重要である。しかし、そのサインを見逃さないためには24時間体制のモニタリングが必要であり、高齢畜産農家の大きな負担となっている。
     本研究では、測域センサからの距離画像とビデオ映像とを相補的に用いる独自のアルゴリズムを開発し、牛の行動パターンから発情を自動的に検知し、牛のID(同定)番号と共にネットワークを通じて畜産農家に通報する牛のモニタリング・システムの開発を目的とする。従来のウェラブル型センサに比べて牛へのストレスが少なく、人がビデオ映像を長時間見続ける必要がないことから、見逃しも減らせられ、高齢化畜産農家の負担軽減と、畜産業がICTを活用したスマート農業へ転換する契機となり、生産性向上、若者の新規就農など、持続的発展が期待できる。

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その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 次世代AI及びIoT分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

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    担当区分:研究代表者 

  • 「魚介類の疾病予防のための画像解析技術の開発」 -水産学と工学の融合による新たな技術の創出- 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

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    担当区分:研究代表者 

  • 途上国の子供たちが読み書き計算を学ぶための、AI 技術と動画自動生成 技術を有する基礎教育タブレット「Ta-BE(タビー)」の開発

    2018年06月 - 2021年02月

    経済産業省  戦略的基盤技術高度化支援事業(サポイン事業) 

    (株)教育情報サービス、宮崎大学工学部 Thi Thi Zin

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

     開発途上国には、良質な教育にアクセスできない子供たちが数多くいる。これを踏まえ、2015年国連本部 において採択された「2030アジェンダ」の目標の一つに、「すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を 確保する」とある。これを背景に、AI技術を活用した音声・画像認識機能を用いて、学習者の教育レベルを認 識・分析し、AI自体がその学習者に特化した解説動画を自動で生成する基礎的な教育用タブレットを開発する。

  • 地域の特色を考慮した高齢者のQOL向上と自立生活を支援するための要素技術開発

    2014年04月 - 2015年03月

    「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」  「地(知)の拠点整備事業(大学COC事業)」 

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    超高齢社会の到来に伴って色々な社会問題(医療、年金、介護・福祉等の負担増、雇用創出、労働力確保)が派生しており、行政、地域、医療、介護、技術が一体となって取組む必要がある。このような時代背景の下で、宮崎県の地域特色を考慮した高齢者のQOL(生活の質)向上と自立生活を支援するための見守りシステム構築に必要な要素技術開発を行う。
    2013年の宮崎県の高齢化率は26.7%で国の平均24.1%を上回っており、今後も進んでいくと推定されている(内閣府「高齢社会白書」)。ここでは地域の特色を考慮に入れたコミュニティ造りが重要であると同時に自立生活を支援する見守りシステム構築も不可欠である。問題解決に向けて、ICTの側面から貢献できることはたくさんあり、本提案研究では、薬の誤服用や飲み忘れを防止する薬管理システム構築のための要素技術を開発し、自立生活を支援すると同時に、介護や見守り現場でのスタッフの負担軽減を目指す。

受託研究受入実績 【 表示 / 非表示

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2019年04月 - 2020年03月

    一般受託研究 

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    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    次世代AI及びIoTの分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年06月 - 2018年10月

    一般受託研究 

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    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究

    2018年04月 - 2020年03月

    総務省  一般受託研究 

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    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
    地域ICT振興型研究開発(フェーズII)
     高齢化、大規模化する現代の畜産で、24 時間365 日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。 本研究では、ICTを活用して牛の健康状態の重要な指標となるBCS(ボディコンディションスコア)の省力的な評価方法を開発するとともに、母牛の発情行動や分娩時異常行動を非接触センサにより自動検知して農場管理者に知らせることにより、健康管理、分娩介助や診療、人工授精をタイミングよく行い、効率的な家畜生産性の向上につなげていく。 また、ベースとなる個体識別や追跡技術を開発していく。

  • JST :日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年04月 - 2018年05月

    一般受託研究 

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    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    さくらサイエンスプラン:「科学技術研修コース」(Cコース)
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステムの開発に関する研究

    2017年06月 - 2018年03月

    総務省  一般受託研究 

    Thi Thi Zin

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    担当区分:研究代表者  受託研究区分:一般受託研究

    戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)
    地域ICT振興型研究開発(フェーズI)
     高齢化、大規模化する現代の畜産で、24 時間365 日にわたり家畜の健康管理を適切に行い、異常や変化に留意し続けながら経営を継続することは容易でない。 本研究では、ICTを活用して牛の健康状態の重要な指標となるBCS(ボディコンディションスコア)の省力的な評価方法を開発するとともに、母牛の発情行動や分娩時異常行動を非接触センサにより自動検知して農場管理者に知らせることにより、健康管理、分娩介助や診療、人工授精をタイミングよく行い、効率的な家畜生産性の向上につなげていく。 また、ベースとなる個体識別や追跡技術を開発していく。

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寄附金・講座・研究部門 【 表示 / 非表示

  • 研究調査助成:システム技術系分野

    寄附者名称:公益財団法人 電気通信普及財団 2017年04月

その他研究活動 【 表示 / 非表示

  • The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)

    2021年06月 - 2022年03月

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    Session Chair
    Artificial Intelligence (AI) and Imaging on Information and Knowledge Management

  • The Fifth International Symposium on Information and Knowledge Management (ISIKM2022)

    2021年06月 - 2022年03月

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    Publicity Chairs of ISIKM2022

    http://www.icicconference.org/isikm2022/

  • Information Processing in Agriculture

    2021年04月 - 2022年03月

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    Reviewer

    Information Processing in Agriculture

    https://www.journals.elsevier.com/information-processing-in-agriculture

  • Current Medical Imaging

    2021年04月 - 2022年03月

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    Reviewer

    Current Medical Imaging publishes frontier review articles, original research articles, case reports, drug clinical trial studies and guest edited thematic issues on all the latest advances on medical imaging dedicated to clinical research. All relevant areas are covered by the journal, including advances in the diagnosis, instrumentation and therapeutic applications related to all modern medical imaging techniques.

    The journal is essential reading for all clinicians and researchers involved in medical imaging and diagnosis.

    https://benthamscience.com/journals/current-medical-imaging/

  • IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences

    2021年04月 - 2022年03月

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    Reviewer

    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics,
    Communications and Computer Sciences

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