마츠야마 야스오

마츠야마 야스오(마츠야마 야스오, 1947년- )는, 일본의 공학자이다.

와세다 대학 정보 이공 학과 교수.공학박사(와세다 대학) 및 Ph.D.(스탠퍼드 대학). 와세다 대학에서의 advisor는 타카기 쥰이치, 아키즈키영 유우, 시라이 카츠히코, 그리고 스탠퍼드 대학에서의 advisor는 Robert. M. Gray。 미국 전기 전자 공학회(IEEE)와 전자 정보 통신 학회(IEICE)의 펠로우(http://www.wiz.cs.waseda.ac.jp 참조).

가나가와현요코하마시출신.

전문은 정보 이공학, 특히 기계 학습 알고리즘의 작성과 그 응용.Alpha-EM알고리즘[¹], alpha-HMM 알고리즘, 조화 경합 학습 알고리즘[²], 다중 강하 경합 학습 알고리즘[³]의 창출자.응용면에서는, 침습형과 비침습형의 뇌정보를 통합하고, PC레벨로 인조인간을 조작할 수 있는 시스템을 처음으로 실현된[⁴].또, 기계 학습 알고리즘을 바이오 인포메틱스[⁵]에 적용해, 고효율인 인식 시스템을 만들어냈다. 그리고, 초기의 성과로서 신경 펄스열의 시간 의존형 확률 과정의 연구[⁶][⁷]으로 벡터 양자화를 이용한 정보 압축의 연구[⁸][⁹][¹⁰]이 있다.

목차

경력

• 1969년 와세다 대학 이공학부 졸업
• 1971년 와세다 대학 대학원 이공 학연구과석사과정 수료
• 1974년 와세다 대학 대학원 이공 학연구과박사 과정 수료(공학박사)
• 1974년-1978년 일본 학술 진흥회 파견에 의한 일미 교환 펠로우
• 1977년-1978년 스탠퍼드 대학 정보 시스템 연구소 조수
• 1978년 스탠퍼드 대학 대학원 공학 연구과 박사 과정 수료(Ph.D.)
• 1979년-1996년 이바라키 대학 교원(전임 강사, 조교수, 교수：최종은, 대학원 이공 학연구과박사 과정 정보・시스템 과학 전공장
• 1996년-와세다 대학 교수
• 2011년-와세다 대학 미디어 네트워크 센터 소장

공직력 등

• 1985년-1986년 미토시 시민 헌장 추진 협의회 실천 위원
• 1994년 인사원 시험 전문위원(국가 채용 I종 종합 시험 이과 대표)
• 1999년-2003년 기반기술 연구 촉진 센터 기술 평가 위원회 위원
• 2005년-일본 학술 진흥회에 있어서의 각종 위원회 위원

민간 단체력

전자 정보 통신 학회, 인공지능 학회, 일본 신경 회로 학회, 그 외, 공익 법인에서 위원을 맡는다.

수상

• 1989년 텔레콤 시스템 기술상 장려상
• 1992년 전자 정보 통신 학회 논문상
• 1998년 IEEEFellow Award
• 2001년 IEEE Transactions on Neural Networks, Outstanding Paper Award
• 2001년 텔레콤 시스템 기술상 본상
• 2002년 전자 정보 통신 학회 펠로우상
• 2004년 APNNA Best Paper Award for Application Oriented Research
• 2008년 Y. Dote Memorial Best Paper Award of CSTST-08

저서

단저

• 「C언어와 UNIX」, 일간공업신문사, 1986년, 312페이지.
• 「바이오 인포메틱스 in silico」, 배풍관, 2011년, 290페이지.

공저

• 마츠야마 야스오・토미자와 타카시 「VLSI 설계 입문」, 공동설립 출판, 1983년, 236페이지.
• 아키즈키영 유우・마츠야마 야스오・요시에수 「C언어 디지탈 신호 처리」, 배풍관, 212페이지.
• 오카모토 시게루・마츠야마 야스오・오오시마 쿠니오 「정설 컴퓨터 이공학 사전」, 공동설립 출판, 861페이지.

참고 문헌

• http://www.wiz.cs.waseda.ac.jp
• http://www.ieee.org/membership_services/membership/fellows/fellows_list.html

각주

1. ^ Matsuyama, Yasuo (2003). "Theα-EM algorithm: Surrogate likelihood maximization usingα-logarithmic information measures". IEEE Transactions on Information Theory 49 (3): 692-706. 
2. ^ Matsuyama, Yasuo (1996). "Harmonic competition: A self-organizing multiple criteria optimization". IEEE Transactions on Neural Networks 7: 652-668. 
3. ^ Matsuyama, Yasuo (1998). "Multiple descent cost competition: Restorable self-organization and multimedia information processing". IEEE Transactions on Neural Networks 9: 106-122. 
4. ^ Matsuyama, Y.; Noguchi, K.; Hatakeyama, T.; Ochiai, N.; Hori, T. (2010). "Brain signal recognition and conversion towards symbiosis with ambulatory humanoids". Lecture Notes in Artificial Intelligence, (6334): 101-111. 
5. ^마츠야마, 야스오(2011). "바이오 인포메틱스 in silico". 배풍관: 290페이지. 
6. ^ Matsuyama, Y.; Shirai, K.; Akizuki, K. (1974). "On some properties on stochastic information processes in neurons and neuron populations". Kybernetik (Biological Cybernetics) 15: 127-145. 
7. ^ Matsuyama, Yasuo (1976). "A note on stochastic modeling of shunting inhibition". Biological Cybernetics 24: 139-145. 
8. ^ Gray, R. M.; Buzo, A.; Gray, A. H., Jr.; Matsuyama, Y. (198). "Distortion measures for speech processing". IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing ASSP-28: 367-376. 
9. ^ Matsuyama, Y.; Gray, R. M. (1981). "Universal tree encoding for speech". IEEE Trans. on Information Theory IT-27: 31-40. 
10. ^ Matsuyama, Y.; Gray, R. M. (1982). "Voice coding and tree encoding speech compression systems based upon inverse filter matching". IEEE Trans. on Communications COM-30: 711-720. 

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