University of the Ryukyus · Faculty of Engineering · 教授

Research keywordsautonomous underwater vehicles・tracking control・neural network controllers・genetic algorithms・tidal current estimation・crawler vehicles・head-direction cells・grid cells

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• Tracking control of an AUV equipped with neural network controller optimized by a Genetic Algorithm including a rip current environment2026 · Tenyu Minei, Kunihiko Nakazono, Eiho Uezato, Naoki Oshiro
• Autonomous Underwater Vehicle Tracking Control Using Neural Network Controllers Optimized by GA and Enhanced by Tidal Current Estimation2026 · Kano Kubo, Kunihiko Nakazono, Naoki Oshiro, Hiroshi Kinjo
• Control System Designing a Neural Network Controller Optimized by Cuckoo Search for Crawler Vehicle2026 · Ryoya Kikuchi, Kunihiko Nakazono, Takeshi Shikanai, Eiho Uezato, Naoki Oshiro
• Tracking control of autonomous underwater vehicle equipped with neural network controller optimized using genetic algorithm under rip-current environment2026 · Yunosuke Tanaka, Kunihiko Nakazono, Takeshi Shikanai, Eiho Uezato, Naoki Oshiro

• 読み困難児支援のための文章提示調整アプリケーションの開発2023 · 本研究の目的は、文章提示方法を調整したことにより、児童の読み行動への影響を生理学的に明らかにすることで、支援方法を精選し、児童生徒が読みたい文章を自発的に読みやすく、調整できるアプリケーションを開発することである。4年間の研究期間の1年目にあたる。2023年度には、支援者の文章提示、調整方法について質問紙調査を行うために、複数の自治体において質問紙を配布した。1000件程度を配布し、現時点で173件の回答を得ている。質問内容としては、日常の授業において行っている読み支援の内容、タブレット端末を用いた読み支援において実際に活用している支援方法、効果があると期待できる支援方法などをまずは取り上げた。さらにデジタル教科書導入の状況と活用の実際及びその効果について回答を求めた。 これらの分析結果については、2025年度の教育工学会において発表するとともに、論文化して公表することとしている。 研究期間2年目にある2024年度には、大学生を対象とした画面提示環境の変化が読み行動に与える影響について予備調査を実施した。白背景黒文字、黒背景白文字の画面提示等の画面調整を行った状態で文章を読み上げる際の、流暢性と正確性、及び内容理解の程度についてデータを収集した。本調査で得られた知見については2025年中にまとめ、アプリケーション開発時のデータとして活用したい。 さらに、読み調整アプリケーション開発者と協議を開始し、本研究の知見を生かしたアプリケーションの具体的な仕様について検討を進めている。
• 締め固め作業用水中バックホウアタッチメントの開発2017 · ■■■
• アクティブな中心窩視覚システムによる文書情報の獲得1999 · 奨励研究(A)
• 中心窩視覚に基づく動画像データを用いたニューラルネットによる自動車の安全運転支援システムの開発

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