K-ReaD（ Kokugakuin University Researcher’s Achievement）
| Junichi NAKANO | |
| Department of Tourism and Community Development | |
| Lecturer |
Last Updated :2025/06/23
研究者基本情報
氏名
氏名
Junichi NAKANO
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所属・職名
学歴
- Apr. 2009, Sep. 2015, The University of Tokyo, Graduate School of Information Science and Technology Doctoral Program, Department of Mechano-Informatics
- Apr. 2007, Mar. 2009, The University of Tokyo, The Graduate School of Information Science and Technology, Department of Mechano-Informatics
- Apr. 2003, Mar. 2007, The University of Tokyo, The Faculty of Engineering, Department of Urban Engineering
学位
職歴
本学就任年月日
研究分野
研究活動
論文
- Designing a walking tour utilizing on-site virtual time machine, 仲野潤一; 大澤壮平; 鳴海拓志; 谷川智洋; 廣瀬通孝, 日本バーチャルリアリティ学会論文誌(Web), 22, 2, 2017
- On-site Virtual Time Machine-Navigation to Past Camera Position and Past Picture Superimpose on Present Landscape, 仲野潤一; 笠田和宏; 西村邦裕; 谷川智洋; 廣瀬通孝, 情報処理学会論文誌ジャーナル(CD-ROM), 52, 12, 2011
- J93-D, 6, 2010
Misc
- 21st, 2016
- 17th, 2012
- 16th, 2011
- 16th, 2011
- 15th, 2010
- 14th, 2009
- 14th, 2009
- 70th, 5, 2008
- Robust Real-Time Lifelog Display System Using Picture Processing, 仲野潤一; 青木貴司; 西村邦裕; 谷川智洋; 廣瀬通孝, 日本バーチャルリアリティ学会大会論文集(CD-ROM), 13th, 2008
- 35, 2007
著書等出版物
- Asakura Publishing Co., Ltd., 01 Mar. 2023, 西村幸夫 下村彰男 堀木美告 小林稔 児玉千絵 清野隆 嵩和雄 大門創 塩谷英生 十代田朗 梅川智也 石山千代 米田誠司 浅野聡 楓千里
受賞
教育活動
担当授業
- 2022, 情報機器のコモディティ化が進み、誰もがなにかしらの形でコンピュータを操作し、データを生み出し利用しているといっても過言ではない現在、学術機関での研究に限らず、企業が業務上取り扱うデータ量も膨大になってきている。また、消費者のニーズが多様化したことから、集めたデータの活用方法も様々となり、特定のパッケージアプリケーションで定形のデータ処理を行うだけではきめ細かな要求に対応することが困難となってきている。| 一方で、パーソナルコンピュータの性能進化はめざましく、大量のデータを1台のPCで取り扱うことが現実的になってきている。また、データ解析や処理が行いやすくなるように設計されたプログラミングツールも開発されてきており、多少のプログラミング能力と多少の応用的な数学の知識さえあれば、個人でも様々な切り口からデータを利活用することが出来る環境が揃ってきている。| 講義では、簡単なデータ処理を行えるレベルの実践的なプログラミング技術と、データ解析やパラメータ最適化に必要な数学の基礎について学んでもらい、データを高度に利活用できる技能を身につける手助けをする。| 講義中には、実際に講義を聞きながら Webブラウザ上でプログラミングが試せる環境、Google Colabolatoryで Python 言語によるプログラミングを行って、プログラミングスキルを身に着けてもらう。||【2年次講義「データサイエンス」履修予定者への注意】|2年次講義「データサイエンス」 では、この講義で学んだ内容・得たスキルを前提として講義を進めることを予定しています。そのため、自力で既にこの講義の内容やスキルを理解・取得済み、もしくは、理解・取得できそうだという学生以外は、この講義を取ることを強く推奨します。
- 2023
- 2023
- 2023, 情報機器のコモディティ化が進み、誰もがなにかしらの形でコンピュータを操作し、データを生み出し利用しているといっても過言ではない現在、学術機関での研究に限らず、企業が業務上取り扱うデータ量も膨大になってきている。また、消費者のニーズが多様化したことから、集めたデータの活用方法も様々となり、特定のパッケージアプリケーションで定形のデータ処理を行うだけではきめ細かな要求に対応することが困難となってきている。| 一方で、パーソナルコンピュータの性能進化はめざましく、大量のデータを1台のPCで取り扱うことが現実的になってきている。また、データ解析や処理が行いやすくなるように設計されたプログラミングツールも開発されてきており、多少のプログラミング能力と多少の応用的な数学の知識さえあれば、個人でも様々な切り口からデータを利活用することが出来る環境が揃ってきている。| 講義では、簡単なデータ処理を行えるレベルの実践的なプログラミング技術と、データ解析やパラメータ最適化に必要な数学の基礎について学んでもらい、データを高度に利活用できる技能を身につける手助けをする。|講義中には、実際に講義を聞きながら Webブラウザ上でプログラミングが試せる環境、Google Colabolatoryで Python 言語によるプログラミングを行って、プログラミングスキルを身に着けてもらう。||【2年次講義「データサイエンス」履修予定者への注意】|2年次講義「データサイエンス」 では、この講義で学んだ内容・得たスキルを前提として講義を進めることを予定しています。そのため、自力で既にこの講義の内容やスキルを理解・取得済み、もしくは、理解・取得できそうだという学生以外は、この講義を取ることを強く推奨します。||【観光まちづくり学部以外の学生向け】この授業は、観光まちづくり学部の専門教育科目であり、現在他学部の学生が履修できるようにはなっておらず、単位認定はできないが、担当教員に連絡を行うことにより、配布資料ならびに授業の録画の閲覧が可能なURLを担当教員から通知する。興味があれば是非連絡していただきたい。|メールアドレス：jnakano[at]kokugakuin.ac.jp|アドレスの[at]を@に変更してください。|
- 2023, 今日、情報技術の発展は留まりを見せない。大容量の記憶装置や高速ネットワーク・無線通信技術の普及、ありとあらゆる半導体デバイスの小型化が進み、一昔前には考えられなかった量のデータを記録・蓄積することが可能になった。しかし、折角記録したデータも、分析なしには活用に結びつかない。では、どのように分析を進めていけばよいのだろうか。データサイエンスを学ぶことが一つの近道であると考える。統計学、機械学習を含む様々なデータ分析手法、を駆使し、如何にして意味のある情報を見出すかを体系化することを目的としているのがデータサイエンスと呼ばれている分野だからである。|この授業の目標は、データ分析、機械学習の要素技術についての俯瞰的な視座を提供するとともに、単回帰分析などを実装するまでの手順についての詳細を解説し、理論から実装への落とし込み方についても理解してもらうことである。また、実際に手を動かして分析を試す回も設けているので、基礎的なデータ分析については「一応過去にやったことがある」と思えるようになってもらえれば何よりである。||【観光まちづくり学部以外の学生向け】この授業は、観光まちづくり学部の専門教育科目であり、現在他学部の学生が履修できるようにはなっておらず、単位認定はできないが、担当教員に連絡を行うことにより、配布資料ならびに授業の録画の閲覧が可能なURLを担当教員から通知する。興味があれば是非連絡していただきたい。||メールアドレス：jnakano[at]kokugakuin.ac.jp|アドレスの[at]を@に変更してください。
- 2024, 今日、情報技術の発展は留まりを見せない。大容量の記憶装置や高速ネットワーク・無線通信技術の普及、ありとあらゆる半導体デバイスの小型化が進み、一昔前には考えられなかった量のデータを記録・蓄積することが可能になった。しかし、折角記録したデータも、分析なしには活用に結びつかない。では、どのように分析を進めていけばよいのだろうか。| データサイエンスを学ぶことが一つの近道であると考える。統計学、機械学習を含む様々なデータ分析手法、を駆使し、如何にして意味のある情報を見出すかを体系化することを目的としているのがデータサイエンスと呼ばれている分野だからである。| この授業の目標は、データ分析、機械学習の要素技術についての俯瞰的な視座を提供するとともに、単回帰分析などを実装するまでの手順についての詳細を解説し、理論から実装への落とし込み方についても理解してもらうことである。また、実際に手を動かして分析を試す回も設けているので、基礎的なデータ分析については「一応過去にやったことがある」と思えるようになってもらえれば何よりである。||【観光まちづくり学部以外の学生向け】この授業は、観光まちづくり学部の専門教育科目であり、現在他学部の学生が履修できるようにはなっておらず、単位認定はできないが、配布資料ならびに授業の録画の閲覧が可能なURLを以下に共有しておく。興味があれば是非視聴していただきたい。|https://jnakanojp.github.io/lecture/data_science/index.html
- 2024, 情報機器のコモディティ化が進み、誰もがなにかしらの形でコンピュータを操作し、データを生み出し利用しているといっても過言ではない現在、学術機関での研究に限らず、企業が業務上取り扱うデータ量も膨大になってきている。また、消費者のニーズが多様化したことから、集めたデータの活用方法も様々となり、特定のパッケージアプリケーションで定形のデータ処理を行うだけではきめ細かな要求に対応することが困難となってきている。| 一方で、パーソナルコンピュータの性能進化はめざましく、大量のデータを1台のPCで取り扱うことが現実的になってきている。また、データ解析や処理が行いやすくなるように設計されたプログラミングツールも開発されてきており、多少のプログラミング能力と多少の応用的な数学の知識さえあれば、個人でも様々な切り口からデータを利活用することが出来る環境が揃ってきている。| 講義では、簡単なデータ処理を行えるレベルの実践的なプログラミング技術と、データ解析やパラメータ最適化に必要な数学の基礎について学んでもらい、データを高度に利活用できる技能を身につける手助けをする。講義中には、実際に講義を聞きながら Webブラウザ上でプログラミングが試せる環境、Google Colabolatoryで Python 言語によるプログラミングを行って、プログラミングスキルを身に着けてもらう。||【2年次講義「データサイエンス」履修予定者への注意】2年次講義「データサイエンス」 では、この講義で学んだ内容・得たスキルを前提として講義を進めることを予定している。そのため、自力で既にこの講義の内容やスキルを理解・取得済み、もしくは、理解・取得できそうだという学生以外は、この講義を取ることを強く推奨する。||【観光まちづくり学部以外の学生向け】この授業は、観光まちづくり学部の専門教育科目であり、現在他学部の学生が履修できるようにはなっておらず、単位認定はできないが、以下のURLより授業資料および授業録画を公開する予定である。興味のある学生は是非視聴してほしい。https://jnakanojp.github.io/lecture/prog_basic_math/index.html
- 2024, ３年次通年の必修の演習となる本科目は、各自の専門分野の興味・関心に基づき専門的指導を受ける端緒となるもので、４年次に通年で取組む「卒業研究」の導入的かつ動機付け的な科目である。観光まちづくりに関連した学生の興味・関心について、指導教員や学生同士で問題意識を共有し合いながら、各自が研究のテーマを設定し、発表を行う。