Contemporary Society

現代社会学部

教員紹介

小森隆

KOMORI Takashi

役職	教授
所属専攻	経営情報専攻
専門分野	音声認識/バイオインフォマティクス
主な担当授業	プログラミング基礎、データサイエンス基礎I・II、情報メディア論、情報システム開発技術
所属学会	日本バイオインフォマティクス学会
プロフィール	東京大学工学部卒業。情報サービス企業で研究開発およびバイオインフォマティクス事業に従事(研究員、グループマネージャー、先端技術研究所副所長)。博士(工学)。2022年12月より富山国際大学現代社会学部教授。

専門ゼミのテーマ・活動内容

こんな人材を育てたい！	自分自身で批判的に考えて物事の本質を見抜ける人を育てたいです。

研究活動

研究テーマ	機械学習の応用(音声認識、バイオインフォマティクス)
主な研究の内容	音声認識モデルの学習基準に最大尤度基準でなく最小分類誤り基準を用いることで分類性能を高める研究を行いました。また、ゲノム配列中の機能領域の予測などに機械学習の技術を応用しました。

主な著書・論文・学会発表・講演等

著書	秋山泰ほか. 日本バイオインフォマティクス学会編. バイオインフォマティクス入門. 慶應義塾大学出版会, 2015. (pp.70-73を執筆)
論文	Terai, G.; Komori, T. et al. miRRim: A novel system to find conserved miRNAs with high sensitivity and specificity. RNA. 2007, 13(12), p.2081-2090. Komori, T.; Katagiri, S. A Minimum Error Approach to Spotting-Based Pattern Recognition. IEICE Trans. Inf. & Syst. 1995, E78-D(8), p.1032-1043. Komori, T.; Katagiri, S. A novel spotting-based approach to continuous speech recognition: Minimum error classification of keyword-sequences. J. Acoust. Soc. Jpn.(E). 1995, 16(3), p.147-157. Komori, T.; Katagiri, S. GPD training of dynamic programming-based speech recognizers. J. Acoust. Soc. Jpn.(E). 1992, 13(6), p.341-349.
学会発表・講演等	小森隆. バイオインフォマティクスとゲノムシーケンス解析の手法. 駿台電子情報＆ビジネス専門学校特別講義第2回. 2016年1月22日. 小森隆. ゲノムシーケンス解析へのHadoopの適用. トップエスイー「ビッグデータイブニングセミナー」第3回. 2014年3月14日. Komori, T. Automatic Annotation on Draft Genome Sequences of Aspergillus oryzae. Bio Taiwan 2002 (symposium), 台湾, 2002年8月9日. Komori, T.; Katagiri, S. Minimum Error Classification of Keyword-Sequences. 1994 IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, Ermioni, Greece, September 6-8, 1994. Komori, T.; Katagiri, S. A New Learning Algorithm for Minimizing Spotting Errors. 1993 IEEE Workshop on Neural Networks for Signal Processing, Baltimore, Maryland, USA, September 7-9, 1993. Komori, T.; Katagiri, S. An Optimal Learning Method for Minimizing Spotting Errors. International Conf. Acoustics Speech and Signal Processing, Minneapolis, Minnesota, USA, April 27-30, 1993. Komori, T.; Katagiri, S. Application of a generalized probabilistic descent method to dynamic time warping-based speech recognition. International Conf. Acoustics Speech and Signal Processing, San Francisco, California, USA, March 23-26, 1992.

出講プログラム情報

出講可能日	ご相談に応じます
地域社会出講プログラム講義テーマ例	「音声認識技術の原理」
高校出講プログラム講義テーマ例	「統計データの読み方と注意点」

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