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Kurashige Kentarou
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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
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The Robotics Society of Japan
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Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
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システム制御情報学会
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IEEE Senior Membership
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
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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
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優秀論文賞
2025.09.26，第33回インテリジェント・システム・シンポジウム
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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
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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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Self-Regulated Learning in Action: Empowering Physics Curriculum with ICT and Practical Approaches
Pansri, Buchaputara and Thongchotchat, Vivat and Kurashige, Kentarou and Watanabe, Shinya and Sato, Kazuhiko，Technology, Knowledge and Learning，2025.06
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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
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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
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Self-Generating Evaluations for Robot's Autonomy Based on Sensor Input
Yuma Sakamoto, Kentarou Kurashige，Machines，vol.11，(9)，(p.892 ～ )，2023.09
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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
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
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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
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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
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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
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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
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
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好奇心を充足させる行動選択手法の提案 ―好奇心的行動と学習行動の取捨選択による効率的な探索行動の実現―
米須 千晴, 岡田 千賢, 倉重 健太郎，第33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 電気学会電子・情報・システム部門（Ｃ部門），第33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.113-118)，2025.09.25，愛知，Japan
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センサ情報に基づく評価の自己生成 ―センサ入力の大きさに対する区分線形関数を用いた評価指標による環境適応能力の向上―
畠 亮太, 岡田 千賢, 倉重 健太郎，第33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 電気学会電子・情報・システム部門（Ｃ部門），第33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.107-112)，2025.09.25，愛知，Japan
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好奇心・恐怖心を考慮した評価の自己生成 ―評価のフィードバックによる好奇心・恐怖心の促進と抑制を用いた探索の効率化―
岡田 千賢, 倉重 健太郎，第33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 電気学会電子・情報・システム部門（Ｃ部門），第33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.101-106)，2025.09.25，愛知，Japan
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区分線形関数からなるタスクの重要度に基づくマルチタスク強化学習 -継続行動を目的とした重要度の変化量による区分点の自動調節-
大門 翔矢, 倉重 健太郎，第33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 電気学会電子・情報・システム部門（Ｃ部門），第33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.95-100)，2025.09.25，愛知，Japan
Class subject in charge 【 display / non-display 】
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データサイエンス入門（昼間・特設クラス）
2025，Department
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データサイエンス入門（Ａ～Dクラス）
2025，Department
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データサイエンス入門
2025，Department
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認識と学習
2025，Department
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基盤情報学演習
2025，Department
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)