Research field 【 display / non-display 】

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• Computer Science and Systems Engineering

Keywords for Research Field 【 display / non-display 】

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• intelligent robot, machine learning, soft computing

Graduate school・Graduate course, etc. 【 display / non-display 】

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• Nagoya University

  2002.03，Doctoral program，Graduate School, Division of Engineering，マイクロシステム工学専攻，Completed，Japan

Graduate school・major, etc. 【 display / non-display 】

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• Nagoya University

  1996，Faculty of Engineering，電子機械工学科，Graduate，Japan

Degree 【 display / non-display 】

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• Doctor of Engineering

  知能ロボットの行動計画手法に関する研究

Academic Society 【 display / non-display 】

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• The Japanese Society for Artificial Intelligence

• The Robotics Society of Japan

• Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

• システム制御情報学会

• IEEE Senior Membership

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Academic prize 【 display / non-display 】

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• 優秀論文賞

  2022.09.22，第30回インテリジェント・システム・シンポジウム

• 優秀論文賞

  2024.09.19，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム

• 2016年度精密工学会中国四国支部山口地方学術講演会優秀講演賞

  2016.11.26，公益社団法人精密工学会中国四国支部

• プレゼンテーション賞

  2021.09.23，インテリジェント・システム・シンポジウム2021

Books 【 display / non-display 】

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• Machine Learning

  Kentarou Kurashige, Yukiko Onoue, Toshio Fukuda, et. al.，In-Tech，From Automation To Autonomy，(p.450)，2009.02

Papers 【 display / non-display 】

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• Understanding Student Learning Behavior: Integrating the Self-Regulated Learning Approach and K-Means Clustering

  Buchaputara Pansri and Sandhya Sharma and Suresh Timilsina and Worawudh Choonhapong and Kentarou Kurashige and Shinya Watanabe and Kazuhiko Sato，Education Sciences，vol.14，(12)，2024.11

  

• Effective Action Learning Method Using Information Entropy for a Single Robot Under Multi-Agent Control

  Yuma Uemura and Riku Narita and Kentarou Kurashige，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics，vol.28，(2)，(p.273 ～ 283)，2024.03

  

• Self-Generating Evaluations for Robot's Autonomy Based on Sensor Input

  Yuma Sakamoto, Kentarou Kurashige，Machines，vol.11，(9)，(p.892 ～ )，2023.09

  

• Self-Generation of Reward by Logarithmic Transformation of Multiple Sensor Evaluations

  Yuya Ono, Kentarou Kurashige, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, Yuma Sakamoto，Artificial Life and Robotics，2023.02

  

• Proposal of Decision-Making Method Under Multi-Task Based on Q-Value Weighted by Task Priorit

  Tomomi Hanagata, Kentarou Kurashig，Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics，vol.26，(5)，(p.706 ～ 714)，2022.09

  

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International conference proceedings 【 display / non-display 】

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• Self-Generation of Reward by Logarithmic Transformation of Multiple Sensor Evaluations

  Yuya Ono and Kentarou Kurashige and Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim and Yuma Sakamoto，Proceedings of AROB-ISBC-SWARM2023，(p.121 ～ 126)，2023.01，Beppu

  

• Proposal of Self-generation of Reward for danger avoidance by disregarding specific situations

  Yuya Ono, Kentaro Kurashige, Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim, Sosuke Kondo, Kodai Fukuzawa，2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，(p.1 ～ 6)，2021.12，Orlando, FL, USA

  

• Efficient exploration by switching agents according to degree of convergence of learning on Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning in Single Robot

  Riku Narita, Tatsufumi Matsushima, Kentarou Kurashige，2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI)，(p.1 ～ 6)，IEEE，2021.12，Orlando, FL, USA

  

• An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR

  Masashi Sugimoto and Ryunosuke Uchida and Shinji Tsuzuki and Hitoshi Sori and Hiroyuki Inoue and Kentarou Kurashige and Shiro Urushihara，2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021)，(p.81 ～ 87)，ACM，2021.02，Seoul Republic of Korea

  

• An Experimental Study for Tracking Ability of Deep Q-Network under the Multi-Objective Behaviour using a Mobile Robot with LiDAR

  Masashi Sugimoto, Ryunosuke Uchida, Shinji Tsuzuki, Hitoshi Sori, Hiroyuki Inoue, Kentarou Kurashige, Shiro Urushihara，2021 International Symposium on Electrical, Electronics and Information Engineering(ISEEIE2021)，(p.81 ～ 87)，2021.02，Seoul Republic of Korea

  

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Presentaion at conference, meeting, etc. 【 display / non-display 】

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• Self-Generation of Reward by Logarithmic Transformation of Multiple Sensor Evaluations

  Yuya Ono and Kentarou Kurashige and Afiqe Anuar Bin Muhammad Nor Hakim and Yuma Sakamoto，AROB-ISBC-SWARM2023，International Society of Artificial Life and Robotics，Proceedings of AROB-ISBC-SWARM2023，(p.121-126)，2023.01.25，Beppu，Japan

• 好奇心・恐怖心を考慮した評価の自己生成手法の提案 -予測誤差の時間変化に基づいた評価算出による効率的な探索の実現-

  岡田 千賢, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(p.54-59)，2024.09.18，会津，Japan

• 区分線形関数からなるタスクの優先度を用いたマルチタスク強化学習 -安全性と効率性を考慮した区分点の自動調節による適応性の向上-

  大門 翔矢, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(p.102-107)，2024.09.18，会津，Japan

• 異なる知識を持つエージェント群による単体ロボットの行動選択 -学習進度と行動価値に基づく知識の統合による行動数の削減-

  酒井 啓伍, 倉重 健太郎，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人 日本知能ファジイ学会(SOFT)，第32回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(p.60-65)，2024.09.18，会津，Japan

• タスクの優先度に基づくマルチタスク強化学習の提案 ―優先度算出に用いる区分線形関数の自己調整による適応性の向上―

  藤山 龍希, 倉重 健太郎，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム，一般社団法人日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門，第31回インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集，(p.1-6)，2023.09.07，福岡，Japan

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Class subject in charge 【 display / non-display 】

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• 地域インターンシップ（数理情報システムコース）

  2024，Department

• 短期インターンシップ（数理情報システムコース）

  2024，Department

• 長期インターンシップ（数理情報システムコース）

  2024，Department

• 基盤情報学演習

  2024，Department

• 情報学特別講義Ｂ（後半８週）

  2024，Department

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Education paper 【 display / non-display 】

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• Understanding Student Learning Behavior: Integrating the Self-Regulated Learning Approach and K-Means Clustering

  2024.11，Buchaputara Pansri and Sandhya Sharma and Suresh Timilsina and Worawudh Choonhapong and Kentarou Kurashige and Shinya Watanabe and Kazuhiko Sato，Education Sciences，vol.14，(12)