20/12/24
2020年11月24日～27日にオンラインで開催されたWANC'20 (11th International Workshop on Advances in Networking and Computing) において、白路遥氏（情報理工学位プログラム 研究生）が論文「RNN-based approach to TCP throughput prediction」で Best Paper Award を受賞しました。
阿部洋丈 (Hirotake Abe) 准教授（情報工学域）
システムソフトウェア研究室
ウェブサイト www.osss.cs.tsukuba.ac.jp
20/12/21
9/17(木)-9/19(土)にオンラインで開催された第39回日本医用画像工学会大会において、数尾昴君（情報理工学位プログラム博士前期1年）が『深層学習を用いた圧縮センシングCT画像再構成画質改善の新手法』の発表により、藤井克哉研究員（システム情報）が『CT画像再構成における混合インテリアエクステリア問題の解の一意性』の発表により、奨励賞を受賞しました。前者の研究は、最近期待が高まっている深層学習を用いて低被曝で測定したデータから高画質のCT画像を再構成する新手法の研究、後者の研究はCTにおいて今まで誰も考察したことがなかった新しいパターンの欠損があるX線データからの画像再構成問題を提起してその解の一意性を示した研究で、医用画像分野の発展に大きく寄与する内容と考えられます。
20/12/02
2020年11月24日〜27日に開催さた ASON'20において、内田真吾氏（コンピュータサイエンス専攻博士前期課程）が Best Paper Award を受賞しました。
20/11/17
石原詢大氏（情報理工学位P 1年次，天笠教授指導）が，匿名メンバシッ プ推定コンテスト PWS Cup 2020（コンピュータセキュリティシンポジウム2020併設）に参加し，匿名化部門で2位を獲得しました．
チーム「天然水」石原詢大（筑波大学），渡辺知恵美（筑波技術大学／筑波大学）
20/10/20
科学技術振興機構（JST）の戦略的創造研究推進事業（さきがけ）に教員の研究課題が採択されました。
戦略目標：次世代ＩｏＴの戦略的活用を支える基盤技術
研究領域：ＩｏＴが拓く未来
研究総括：徳田 英幸（情報通信研究機構 理事長）
研究課題名：高性能ストリームデータ圧縮技術の開発
研究代表者：山際 伸一 准教授
研究課題名：超高速な多モーダルIoT データ統合処理基盤
研究代表者：塩川 浩昭 准教授
詳細は、下記よりご覧ください。
２０２０年度 戦略的創造研究推進事業（さきがけ） 第１期新規採択課題・総括総評
20/09/28
工藤博幸教授が，日本医用画像工学会（JAMIT, Japanese Society of Medical Imaging Technology）の2020年度総会において，（第８代）学会長に選抜され就任しました．本学会は，CT・MRI・PETなどの医用イメージング，装置で出力された医用画像の処理，画像診断と治療までをつなぐ全ての医用画像技術を取り扱う学会です．近年では，AIや深層学習を用いた診断と治療が国内外で活発に実用化され，重要性が急激に増大している学会になっています．強いリーダーシップで学会を運営して，当該分野の益々の発展と若手研究者育成などに貢献することが期待されます．
20/07/17
松本昂氏（本年3月コンピュータサイエンス専攻博士前期課程卒業、現在、日産自動車株会社勤務）が、安永守利教授指導下で行った研究「遺伝的アルゴリズムを用いたPCB用超高速配線の試作設計 」について、エレクトロニクス実装学会より2019年度の研究奨励賞を受賞しました。
20/07/17
受賞論文は、ポスト５G 時代の超高速ディジタル信号伝送技術に関しています。論文のタイトルは “A High-Signal-Integrity PCB Trace with Embedded Chip Capacitors and its Design Methodology Using a Genetic Algorithm” です。進化計算という手法により、超高速ディジタル回路の新たな設計方法を提案しています。
20/07/07
計算科学研究センターの塩川浩昭准教授が第19回日本データベース学会総会において，2019年度上林奨励賞を受賞いたしました．（受賞日：2020年6月26日）
上林奨励賞はデータベース，メディアコンテンツ，情報マネージメント，ソーシャルコンピューティングに関する研究や技術に対して国際的に優れた貢献を行った若手研究者に対して贈られる賞です．
詳細はこちらを御覧ください．
20/05/26
コンピュータサイエンス専攻の根本晃輔君（受賞時博士後期課程1年）（加藤和彦教授，阿部洋丈准教授 指導）が情報処理学会コンピュータと教育研究会 学生奨励賞を受賞しました（受賞日：2020年3月14日）。論文発表題目は「サーバ構築・長期運用の実習を主題とする中学生向けICT 教育イベントの継続的実践とその成果」です。
20/05/14
工藤博幸教授（情報工学域）らの研究グループ（矢代航准教授（東北大）・Wolfgang Voegeli准教授（東京学芸大）他）が，JST-CREST『情報計測領域』の助成により，強度が大きい白色Ｘ線（放射光）をマルチビームに分ける革新的なＸ線光学素子と圧縮センシング画像再構成を用いて，物体やガントリーの回転が不要なCTを開発しました．世界で始めて稼働部分がないCTを実現して，露光時間が超短時間に相当する1msの測定で画像を出すことに成功しました．本成果はトップジャーナル『Optica』（Impact Factor 2018=9.263）に論文掲載され，東北大・学芸大・本学・JASRI・JSTからプレスリリースされました．稼働部分がないことで，前人未踏のミリ秒時間分解能や測定時間短縮など従来のCTにはない効果が期待されます．図は，白色のX線を分光してマルチビームに変換する光学素子の原理と，タングステンワイヤー試料を測定した僅か32方向の投影データから圧縮センシングにより画像再構成して映像化した3次元CT画像を表しています．プレスリリースの全文は本学の以下のサイトをご覧ください．
20/04/30
加藤和彦 教授が令和2年度 文部科学大臣表彰科学技術賞（研究部門）を受賞しました（受賞日2020年4月7日）。同賞は，我が国の科学技術の発展等に寄与する可能性の高い独創的な研究又は開発を行った者に授与されるもので，対象となった業績名は「準パススルー型仮想化技術の研究」です。
詳細は、以下をご覧下さい。
文部科学省ページ
20/03/09
計算科学研究センターの朴 泰祐教授（計算科学研究センター・センター長）がSCA20 (SuperComputingAsia 2020)においてAsia HPC Leadership Awardを受賞いたしました（受賞日：2020年2月27日）。
Asia HPC Leadership Award は、アジア地域における高性能計算研究コミュニティの構築に長年に渡り貢献し、同分野の国際的プレゼンスを高めた功績に対して与えられるものです。
詳細は、以下をご覧下さい。
SCA20 Awards
20/02/19
2020年2月1日、コンピュータサイエンス専攻博士前期2年の我妻正太郎君（高橋伸准教授指導）が、論文発表「再帰型ニューラルネットワークを用いたGANによる触察振動生成」による研究会活性化への貢献として、2019年度電気学会電子・情報・システム部門技術委員会奨励賞を受賞しました。
20/02/12
須藤暖君（情報メディア創成４年）、泉佳孝君（CS専攻博士前期１年）、工藤博幸教授らの発表『スパース最適化を用いたブラインド画像復元のマルチスペクトル画像への拡張』が、2/8(土)に開催された映像情報メディア学会『メディア工学研究会』において研究奨励賞を受賞しました。本研究では、ピンぼけや手ぶれにより劣化した画像から劣化過程を表す点広がり関数と原画像を同時に推定するブラインド画像復元を取り扱っています。当研究室では、元々非凸最適化問題であるこの問題を行列の凸スパース最適化の形に再定式化して安定に解く新手法を開発してきましたが、これまでの研究は単色のモノクロ画像に限定されていました。本研究では、カラー画像やマルチスペクトルカメラで撮影したマルチスペクトル画像に拡張することに成功しました。複数チャンネル画像の低ランク性を正則化に用いるなどの工夫を組み込み、安定に復元を行える手法を開発しました。マルチスペクトルカメラの普及によりマルチスペクトル画像が使われる事例は生物、医学、農学など急速に増えており、大変価値が高い研究だと考えられます。
20/01/21
泉佳孝君（CS専攻博士前期１年，工藤博幸教授（情報工学域）指導）らの論文『Motion-less super-resolution under blind condition using sparse optimization（スパース最適化を用いたブラインド条件下でのモーションレス超解像）』が国際会議『2020 5-th International Conference on Multimedia and Image Processing (ICMIP2020)』のBest Presentation Awardを受賞しました。本論文では、カメラのピントを変化させて撮影した複数枚の低解像度画像から高解像度画像を復元するモーションレス超解像を取り扱っています。従来のモーションレス超解像では、各低解像度画像がどうぼけたかを表す点広がり関数が事前に既知である必要がありましたが、本研究では点広がり関数が未知の場合でも単一の凸最適化問題を解くことで高精度で超解像ができる新手法を提案しました。これにより、モーションレス超解像は点広がり関数を事前に知ることが難しい状況でも可能となり、適用範囲を拡大することに成功したと言えます。
