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今村 岳
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305-0044 茨城県つくば市並木1-1 [アクセス]

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論文 TSV

2020
  1. Kissan Mistry, Khaled H. Ibrahim, Inna Novodchuk, Hyunh Thien Ngo, Gaku Imamura, Joseph Sanderson, Mustafa Yavuz, Genki Yoshikawa, Kevin P. Musselman. Nanomechanical Gas Sensing with Laser Treated 2D Nanomaterials. Advanced Materials Technologies. 5 [12] (2020) 2000704 10.1002/admt.202000704
  2. Gaku Imamura, Genki Yoshikawa. Development of a Mobile Device for Odor Identification and Optimization of Its Measurement Protocol Based on the Free-Hand Measurement. Sensors. 20 [21] (2020) 6190 10.3390/s20216190
  3. Gaku Imamura, Kosuke Minami, Kota Shiba, Kissan Mistry, Kevin P. Musselman, Mustafa Yavuz, Genki Yoshikawa, Koichiro Saiki, Seiji Obata. Graphene Oxide as a Sensing Material for Gas Detection Based on Nanomechanical Sensors in the Static Mode. Chemosensors. 8 [3] (2020) 82 10.3390/chemosensors8030082
  4. Izabela Osica, Antonio F. A. A. Melo, Filipe C. D. A. Lima, Kota Shiba, Gaku Imamura, Frank N. Crespilho, Jan Betlej, Krzysztof J. Kurzydowski, Genki Yoshikawa, Katsuhiko Ariga. Nanomechanical Recognition and Discrimination of Volatile Molecules by Au Nanocages Deposited on Membrane-Type Surface Stress Sensors. ACS Applied Nano Materials. 3 [5] (2020) 4061-4068 10.1021/acsanm.0c00115
  5. Taro Yakabe, Gaku Imamura, Genki Yoshikawa, Masahiro Kitajima, Akiko N Itakura. Hydrogen detection using membrane-type surface stress sensor. Journal of Physics Communications. 4 [2] (2020) 025005 10.1088/2399-6528/ab7319

書籍 TSV

2022
  1. 今村 岳. 問11:においセンサ用AI/ ソフトウェアの開発動向と見通しとは?. におい分析評価/対策事例と頻出Q&A集. 株式会社情報機構, 2022, 4.
  2. TAMURA, Ryo, IMAMURA, Gaku. Machine Learning Approaches in Nanoarchitectonics. System-Materials Nanoarchitectonics. Springer, 2022, 17.
  3. 今村 岳. 問9:においセンサと機械学習の連携例とは?. におい分析評価/対策事例と頻出Q&A集. 株式会社情報機構, 2022, 5.
2017
  1. 今村 岳, 柴 弘太, 吉川 元起. 超小型・高感度センサ素子MSS を用いた嗅覚センサシステムの総合的研究開発. 生体ガス計測と高感度ガスセンシング. , 2017, 143-152.
  2. 今村 岳, 柴 弘太, 吉川 元起. 嗅覚センサ実現に向けた総合的研究開発. おいしさの科学とビジネス展開の最前線. , 2017, 160-168.
2016
  1. SHIBA, Kota. Nanomechanical Sensors. Biomaterials Nanoarchitectonics. , 2016, 177-196. 10.1016/b978-0-323-37127-8.00011

口頭発表 TSV

2021
  1. 今村 岳. ニオイを測るセンサ. TSUKUBA Innovation Matching Vol.1   https://www.tsukuba-tci.co.jp/info/2021/11/24/12823. 2021
  2. 今村 岳, 吉川 元起, 松阪 秀喜. ニオイを測るセンサ. 第5回茨城テックプラングランプリ   https://ld.lne.st/ibaraki/tp_ibaraki2021/. 2021
  3. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 宮内 直弥, 北島 正弘, 板倉 明子. 水素の吸着・吸蔵現象の反応速度論を用いた理論モデル. 2021年 日本真空表面学会学術講演会. 2021
  4. 今村 岳, 吉川 元起, 松阪 秀喜. ニオイセンサで守る牛のアニマルウェルフェア. ICJ ESGアクセラレーター2021 https://www.esgaccelerator.com/2021-application. 2021
  5. 今村 岳. ニオイを測るセンサの開発と社会実装 . つくばサイエンスネットワーク 第32回交流会. 2021
  6. 今村 岳, 吉川 元起, 松阪 秀喜. 超小型のガスセンサ「膜型表面応力センサ(MSS)」を用いたニオイ測定. BRAVE2021 DEMO DAY https://brave.team/. 2021
  7. 今村 岳, 吉川 元起, 松阪 秀喜. 香りの共通言語 Q-tag. NEDO TCP 2020最終審査会. 2021
  8. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 北島 正弘, 板倉 明子. 水素センサーの開発と表面吸着を経た水素吸蔵現象理論モデル. NIMS先端計測シンポジウム2021. 2021
  9. 今村 岳. 膜型表面応力センサ(MSS)によるニオイ測定システムの開発. 第15回つくばビジネスマッチング会. 2021
2019
  1. 今村 岳, 松阪 秀喜, 吉川 元起, 口臭をチェック する パーソナル においセンサー. 令和元年度筑波大学 Global Tech EDGE NEXT プログラム【発展編】最終発表会プログラム. 2019
  2. IMAMURA, Gaku. Signal Analysis Method Based on Transfer Function Ratios Toward Practical Artificial Olfaction. 2019 MANA-i-MATE Joint Symposium. 2019
  3. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型応力センサーを用いた水素検出. 材料中の水素機能解析技術第190委員会 第3回総会・講演会. 2019
  4. 今村 岳, 南 皓輔, 柴 弘太, 小幡誠司, 吉川 元起, 斉木幸一朗. 酸化グラフェンを感応膜とした膜型表面応力センサ(MSS)のガス応答特性. 第80回応用物理学会秋季学術講演会. 2019
  5. 今村 岳, 柴 弘太, 吉川 元起, 鷲尾隆. 伝達関数比に基づくニオイ識別ガスセンサシステムの開発. 第80回応用物理学会秋季学術講演会. 2019
  6. IMAMURA, Gaku, SHIBA, Kota, YOSHIKAWA, Genki, 鷲尾隆. Artificial Olfaction Based on Transfer Function Ratios. The 3rd International Workshop on MEMS and Sensor System (IWMS 2019). 2019
  7. NGO, Thien Huynh, MINAMI, Kosuke, IMAMURA, Gaku, SHIBA, Kota, YOSHIKAWA, Genki. Membrane-type surface stress sensor (MSS) for artificial olfaction. The International Symposium on Olfaction and Electronic Nose (ISOEN). 2019
  8. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型表面応力センサを用いた水素検出法の開発. 応用物理学会春季学術講演会. 2019
  9. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 非晶質金属を用いた水素センサの開発. NIMS先端計測シンポジウム2019. 2019
2018
  1. IMAMURA, Gaku, YOSHIKAWA, Genki, 鷲尾隆. Development of Machine Learning Models for Gas Identification Based on Transfer Functions. IMCS2018. 2018
  2. IMAMURA, Gaku. Data processing methods toward mobile olfaction. The 9th International Workshop on Advanced Materials Science and Nanotechnology, IWAMSN 2018. 2018
  3. 今村 岳, 吉川 元起, 鷲尾隆. 伝達関数に基づくガスセンサシグナル解析法 ―ポンプレス嗅覚システムの実現に向けて. 第79回応用物理学会秋季学術講演会. 2018
  4. 今村 岳. システム制御理論に基づくガス識別機械学習モデルの開発. センシング技術コンソーシアム第23回講演会. 2018
  5. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型応力センサー(MSS)を用いた水素検出. 材料中の水素機能解析技術第190委員会 第2回総会・講演会. 2018
  6. 今村 岳, 吉川 元起, 鷲尾隆. ガスセンサシステムにおける伝達関数を用いた ガス識別機械学習モデルの構築. 人工知能学会全国大会 (第32回). 2018
  7. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型表面応力センサーを用いた水素ガスセンサーの開発. MI・計測合同シンポジウム計測と数理の融合とデータリポジトリのシス. 2018
2017
  1. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型表面ストレスセンサーを用いての水素ガス検出. 8th International Symposium on Surface Science (ISSS-8). 2017
  2. 鷲尾隆, IMAMURA, Gaku, YOSHIKAWA, Genki. Machine Learning Independent of Population Distributions for Measurement. 2017 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). 2017
  3. 今村 岳, 鷲尾隆. 嗅覚センサと人工知能の融合による 驚愕の新展開!. MEMSセンシング&ネットワークシステム展 2017. 2017
  4. 田村 亮, 柴 弘太, 今村 岳, 吉川 元起. 機械学習によるナノメカニカルセンシング. "TIAかけはし"ポスター交流会2017. 2017
  5. 矢ヶ部 太郎, 今村 岳, 吉川 元起, 板倉 明子. 膜型表面応力センサを用いた水素ガス検出. 2017年真空・表面科学合同講演会. 2017
  6. 今村 岳, 吉川 元起, 鷲尾隆. 化学センサ測定における線形応答理論に基づいた新規解析法 ― 嗅覚センサ実現に向けて. 2017年度 人工知能学会全国大会(第31回). 2017
  7. 江藤力, 吉川 元起, 今村 岳. 最先端嗅覚IoT センサに基づくニオイデータマイニング. 2017年度 人工知能学会全国大会(第31回). 2017
  8. 今村 岳, 吉川 元起, 鷲尾. 化学センサ測定における線形応答理論に基づく新規ガス識別法. 第64回応用物理学会春季学術講演会. 2017

その他の文献 TSV

2021
  1. 鷲尾 隆, 今村 岳, 吉川 元起. 計測指向機械学習と嗅覚センシングの新展開. 電子情報通信学会誌. (2021) 43-48
2016
  1. SHIBA, Kota. Nanomechanical Sensors. Biomaterials Nanoarchitectonics. 0 [0] (2016) 177-196 10.1016/b978-0-323-37127-8.00011

特許 TSV

登録特許
  1. 特許第6912768号 ニオイ測定による西洋梨の熟成度の非破壊検査方法および装置 (2021)
  2. 特許第6796857号 化学センサによる試料識別方法及び装置 (2020)
  3. 特許第6774097号 化学センサ測定による試料識別方法、試料識別装置、及び入力パラメータ推定方法 (2020)
  4. 特許第6721897号 ポリアリルアミン塩酸塩を受容体として用いたナノメカニカルセンサ並びにアセトン濃度測定装置 (2020)
  5. 特許第6713164号 シグナル解析方法及び試料ガス識別方法 (2020)
  6. 特許第6583836号 炭化水素基修飾微粒子を受容体層とする燃料油識別センサおよび燃料油識別方法 (2019)
  7. 特許第6544744号 多孔質材料または粒状材料を受容体層として有するセンサ (2019)
公開特許出願
  1. No: EP3988913 ナノメカニカルセンサを用いた加湿型高感度・高選択性アンモニア検出方法及び検出装置 (2022)
  2. No: US20220057372 水素センサー及び水素検出方法 (2022)
  3. No: WO2022014512 ケトーシス罹患判定方法及び装置 (2022)
  4. No: WO2021200262 サイレージ発酵品質評価方法及び装置 (2021)
  5. No: US20210199563 受容体応答変調方法及び受容体応答の変調を利用した測定装置 (2021)
  6. No: US20210190655 材料解析方法及び材料解析装置 (2021)
  7. No: EP3812740 受容体応答変調方法及び受容体応答の変調を利用した測定装置 (2021)
  8. No: EP3805730 材料解析方法及び材料解析装置 (2021)
  9. No: CN112262307 材料解析方法及び材料解析装置 (2021)
  10. No: WO2020255580 ナノメカニカルセンサを用いた加湿型高感度・高選択性アンモニア検出方法及び検出装置 (2020)
  11. No: WO2020179400 水素センサー及び水素検出方法 (2020)
  12. No: US20200075134 試料に対応付けられた推定対象値を推定する方法及び装置 (2020)
  13. No: EP3588058 化学センサによる試料識別方法及び装置 (2020)
  14. No: US20190391122 化学センサによる試料識別方法及び装置 (2019)
  15. No: WO2019244613 受容体応答変調方法及び受容体応答の変調を利用した測定装置 (2019)
  16. No: WO2019239950 材料解析方法及び材料解析装置 (2019)
  17. No: US20190323982 ガスセンサー装置および気体成分除去方法 (2019)
  18. No: US20190317066 化学センサ測定による試料識別方法、試料識別装置、及び入力パラメータ推定方法 (2019)
  19. No: EP3550284 試料に対応付けられた推定対象値を推定する方法及び装置 (2019)
  20. No: EP3546921 化学センサ測定による試料識別方法、試料識別装置、及び入力パラメータ推定方法 (2019)
  21. No: CN110234977 ガスセンサー装置および気体成分除去方法 (2019)
  22. No: CN110234977A ガスセンサー装置および気体成分除去方法 (2019)
  23. No: EP3534146 ガスセンサー装置および気体成分除去方法 (2019)
  24. No: CN109923397 試料に対応付けられたパラメータ値を推定する方法及び装置 (2019)
  25. 特開2019035613号 膜型表面応力センサーを用いた水素センサー及び水素検出方法 (2019)
  26. No: US20180356388 炭化水素基修飾微粒子を受容体層とする燃料油識別センサおよび燃料油識別方法 (2018)
  27. No: EP3388831 炭化水素基修飾微粒子を受容体層とする燃料油識別センサおよび燃料油識別方法 (2018)
  28. 特開3388831号 炭化水素基修飾微粒子を受容体層とする燃料油識別センサおよび燃料油識別方法 (2018)
  29. No: WO2018155344 化学センサによる試料識別方法及び装置 (2018)
  30. No: CN108369218 炭化水素基修飾微粒子を受容体層とする燃料油識別センサおよび燃料油識別方法 (2018)
  31. No: WO2018101128 試料に対応付けられたパラメータ値を推定する方法及び装置 (2018)
  32. No: WO2018097197 化学センサ測定による試料識別方法、試料識別装置、及び入力パラメータ推定方法 (2018)
  33. No: WO2018079509 ガスセンサー装置および気体成分除去方法 (2018)
  34. No: US20180017515 母材と粒状材料を混合した受容体層を被覆したセンサ (2018)
  35. No: US2018003604 多孔質材料または粒状材料を受容体層として有するセンサ (2018)
  36. No: CN107407621 多孔質材料または粒状材料を受容体層として有するセンサ (2017)
  37. No: CN107250759 母材と粒状材料を混合した受容体層を被覆したセンサ (2017)
  38. No: EP3208597 多孔質材料または粒状材料を受容体層として有するセンサ (2017)
外国特許
  1. No. WO2016136905A1 SENSOR INCLUDING RECEPTOR LAYER COATING COMPRISING MIXTURE OF BASE MATERIAL AND PARTICULATE MATERIAL (2016)
  2. No. WO2016121155A1 SENSOR HAVING POROUS MATERIAL OR PARTICULATE MATERIAL AS RECEPTOR LAYER (2016)

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