TATSUKI SEINO 清野 竜生

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清野 竜生 Tatsuki Seino
機械学習技術を応用した熟練技術継承の支援に関する研究に従事．
IEEE Graduate Student Member．電子情報通信学会 会員．人工知能学会 会員．学士(工学)．
E-mail: seino [at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp
経歴 職歴 国際会議 国内学会 受賞 スカラーシップ

経歴

  • 2016年4月-2021年3月 釧路工業高等専門学校 創造工学科 エレクトロニクスコース 電子工学分野
  • 2021年4月-2023年3月 釧路工業高等専門学校 専攻科 電子情報システム工学専攻
  • 2023年4月-現在 北海道大学大学院情報科学院 修士課程

職歴

ティーチングアシスタント

  • 釧路工業高等専門学校 専門科目「情報リテラシー」 （2021年度）
  • 釧路工業高等専門学校 専門科目「工学基礎」 （2022年度）
  • 北海道大学 全学教育科目「ロボットは感情を持つか？」 (2024年度)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク実験IA, IIA」 (2024年度)
  • 北海道大学 工学部専門科目「メディアネットワーク演習 II」 (2024年度)

研究業績

論文誌

  • 清野竜生, 斉藤直輝, 前田圭介, 小川貴弘, 長谷山美紀, “地下鉄トンネル点検における技術者のモーションデータを用いたGraph Convolutional Networkに基づく説明可能な熟練度分類,” AI・データサイエンス論文集, vol. 5, no. 1, pp. 101-109, 2024.
  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Expert–novice Level Classification Using Graph Convolutional Network Introducing Confidence-aware Node-level Attention Mechanism,” Sensors, vol. 24, no. 10, 3033, 2024.

国際会議

  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, H.-C. Shih, S. Asamizu, M. Haseyama, “Expert Comment Generation from Sports Videos Using Multimodal LLM,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2025. (to appear)
  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Graph Convolutional Network-based Sports Skill-level Recognition via Deep Metric Learning,” International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers and Communications (ITC-CSCC), pp. 1-4, 2024.
  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Confidence-Aware Spatial-Temporal Attention Graph Convolutional Network for Skeleton-based Expert-novice Level Classification,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 1796-1800, 2024. 
  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Skill Level Classification Using Motion Data via Spatial Temporal Graph Convolutional Network,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 245-246, 2023.
  • T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Proficiency-level Estimation Using Heterogeneous Features via Label Dequantized CCA,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), pp. 813-814, 2023. 

国内会議

  • 清野竜生, 斉藤直輝, 小川貴弘, 浅水仁, 長谷山美紀, “モーションおよび視線データを用いたSpatial Temporal Attention GCN による熟練度分類に関する検討,” 第38回人工知能学会全国大会, pp. 1-4, 2024.
  • 清野竜生, 斉藤直輝, 小川貴弘, 浅水仁, 長谷山美紀, “モーションデータを用いたSpatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkによる熟練度分類の高精度化に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 48, no. 6, pp. 182-187, 2024. 
  • 清野竜生, 斉藤直輝, 小川貴弘, 浅水仁, 長谷山美紀, “Spatial Temporal Attention Graph Convolutional Networkによるモーションデータを用いた熟練度の分類に関する検討,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集, pp. 236-237, 2023.
  • 清野竜生, 斉藤直輝, 浅水仁, “プログラミング読解時の視線情報を用いた理解度推定に関する研究,” 第28回高専シンポジウム, 2023.
  • 清野竜生, 斉藤直輝, 浅水仁, “視線情報を用いた正準相関分析によるプログラミングの理解度推定に関する研究,” 令和4年東北・北海道地区高等専門学校専攻科産学連携シンポジウム, 2022.
  • 清野竜生, 斉藤直輝, 浅水仁, “視線情報を用いたプログラミングの理解度推定に関する初期検討,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集, pp. 103-104, 2021.

その他雑誌・著書

  • 清野竜生, 斉藤直輝, 浅水仁, “正準相関分析を利用した共通潜在空間の構築に基づくプログラミングの理解度推定に関する検討,” 釧路工業高等専門学校紀要, no. 55, pp. 65-68, 2022．

受賞

  • IEEE GCCE 2023 Excellent Student Poster Award Bronze Prize (2023年10月)
  • 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (2021年11月)

スカラーシップ

  • 似鳥国際奨学財団 北海道みらいIT人財奨学金 奨学生 (2024年4月~2025年3月)
  • 阿部修平未来財団 奨学生 (2023年4月~2024年3月)