圧縮性による柔軟性を有し、軽量で力/質量比の高く、更に安価な空気圧ソフトアクチュエータの特徴を活かして、使い捨て可能なホームリハビリテーション機器の開発やその制御機器やロボットへの応用を行う。具体的には、曲がっても使える柔軟な空気圧シリンダを開発し、ポータブルリハビリテーション機器へ応用した。また、材料費が千円以下の安価な弁としてチューブの屈曲を利用したサーボ弁を開発した。また、変位センサ内蔵型ゴム人工筋の開発、伸長型柔軟アクチュエータを用いた配管検査ロボットの開発などの研究を行っている。さらに、人材のグローバル化をめざし、所属院生の全員が国際会議で講演発表を行っている。

流体の運動を解析し、乱れた流れの中で渦がどの様に生成・消滅し、エネルギー輸送に対する損失を発生させているかについて、コンピュータシミュレーションの手法を用いた研究を行っている。
　とくにウェーブレット変換と呼ばれる解析手法を用いて、渦構造とエネルギー伝達の関係を分析している（下図）。

　この解析手法を用いることで、従来の数学的な手法では理解が困難であった流れの振る舞いの解析が可能になった。
　インターネットを用いた情報の伝達において、さまざまな障害に対応する手法を調査している。

人工的環境である映像がヒトに及ぼす影響について、良い影響、望ましくない影響の両面にわたって研究しています。良い影響としては、映像を見ている人が映像で映し出された空間の中に自分がいるような感覚を持ち、迫力感、没入感、臨場感が得られることが挙げられます。しかし、これらを定量化しようとしても、測定器で計測することができないという問題があります。このようなヒトの感覚や感性に関わる特性を、主観評価（アンケート）によって定量化します。同時に生体計測を行い、生体指標となる可能性のある計測項目の探索を行うために、両者の関係を検討しています。逆に、望ましくない効果として、３D映像や揺れる映像を見ている人が、目が疲れたり、乗り物酔いに似た症状を起こすことがあります。これらの望ましくない影響を最小化するためにはどうすれば良いかを明らかにするために、これらの生体影響と映像の関係について主観評価と生体計測を行って研究しています。その際の生体計測では、目の動きや自律神経系、脳活動などを計測し、生体影響の度合いを定量化します。これらの結果から、望ましくない生体影響の防止、軽減策を提案しています。

コンピューターゲームは様々な最先端を取り入れながら技術と共に成長してきました。その中でもインタラクティブ性や没入感を支えるリアルタイムレンダリング技術、他者との結びつきを支えるネットワークを中心に研究しています。ゲームにはまる仕組みやソーシャルメディアに関する研究などを通じて、ゲームによる社会貢献（教育や地域活性化、美観や広報活動など）や、ゲームが社会に果たす役割などについても取り組んでいきたいと考えています。

情報機器はあらゆるものと接続する時代になりました。データを蓄積しておけば、そこから新たな発見や知見が得られることになります。しかしながら、そのようなデータを使いやすく又は分かりやすくしなければ、データに隠れている新しい知見を発掘することはできません。データベースとその応用は、たくさんのデータと解析手法、ユーザインタフェースを関連づけるところにその面白さがあります。

近年，計算機のCPUは複数コアが当たり前となり，更に8, 12, 16と年々増加の一途をたどる．ムーアの法則に則り，CPUは高性能化をしているが，近年は集積率の限界も近く，コアを増加させることで高性能化を実現している．
ハードウェアがコア数を変更することで高性能化することは，ソフトウェアとして並列化を意識する必要がある．それは高性能計算機，パーソナルユースのコンピュータに限らず，スマートフォン，IoT機器など低価格，限定的性能のコンピュータでも同じである．本研究室では，IoTやWoTといった小型センサデバイスに付属するコンピュータでのOS仮想化技術を用いたマイクロサービス化，またそれに伴う並列化をテーマに研究を行っている．またネットワーク装置についても研究範囲としており，並列化に伴うトラヒックの増加に対応したパケットおよび経路制御などもテーマとして扱う．

　様々な現象を解析する際に、連立方程式を計算することが必要となり、解析全体の作業の中で最も計算時間のかかる部分である。現象をモデル化し、偏微分方程式を離散化した際に、そのような問題が得られる。これらの問題を高速に正確に解くことで、産業や技術の基盤を支えるものとなる。研究ではアルゴリズムの違いによる計算過程の変化の比較、誤差のふるまいによるアルゴリズムの特性を解析する。

日本教育情報学会のICT活用研究会にて、ICTを活用した教育の情報共有を行っている。

観測されたデータから知りたい情報を推測する合理的な手法の開発は多くの応用分野が存在する。その手法の一つとして行列の分解を行う交互最小二乗法がある。この手法は心理学データの分析から画像処理に及ぶ広い分野で用いられている。しかし、この手法の理論的背景は十分に明らかにされているようではない。交互最小二乗法の理論的背景を明らかにする研究を中心に多様な興味の下研究を行っている。

形式言語理論を基礎として、言語現象を解くアルゴリズムの開発を行っています。その応用として、アンケートの評判分析、多言間で相違する単語の難易度の分析、ショートコメント(Twitter)を利用した地域情報分析を行っています。

デジタルゲームは工業製品でありながらも一種の総合芸術作品でもあり、その企画開発には工学的な手法をそのまま適用できません。デジタルゲームの企画開発には創作的な魅力と工業的な品質を両立できるようなアプローチが求められます。そのためにはどのような制作を行わねばならないのか、どのようにプロジェクトを管理すべきかというテーマを研究しています。またゲームは一種のシステムであり、多数のシステムが複合することで一つのゲームシステムを成立させています。私はこのゲームメカニクスと呼ばれるシステムも研究しています。

従来のロボティクス技術を福祉機器（福祉用具）の開発分野に応用することや、そのシステムの構築法について研究を行っている。以下にその主な研究を３つ紹介する。１．電動車いすの研究は車いす特性（使用者の質量や摩擦など）と走行環境（路面の傾き）の両方を推定し、それらの情報に基づいた車いすの制御系設計法の確立を目指している。２．腰痛は高齢者だけでなく若年層も抱える疾患のひとつである。そこで、腰痛を改善するために、締め付け機構に空気圧駆動柔軟アクチュエータを装備した腰部アクティブ補装具の開発を目指している。３．２足歩行のメカニズムを解明するため、３次元動歩行機の構築を目指している。

機器や構造物の強度（寿命なども含む）を把握する方法を初めとする安全設計法の確立およびユニバーサルデザイン製品の設計方法の確立に関する研究を行っている。
【 機 器 や 構 造 物 の 余 寿 命 評 価 方 法 の 確 立 】
機器や構造物は使用中の応力を適切に見積もり壊れないように設計する必要があるが、通常は使用しているうちに劣化し、いつかは壊れる。そこで、適切な定期検査を行い、機器や構造物が後どのくらいもつか（余寿命）を評価しながら使用することが考えられる。ここでは、超音波特性およびバルクハウゼンノイズなどの非破壊的余寿命評価方法の確立を目的とする。
【 人 工 関 節 用 材 料 の 強 度 お よ び安 全 性 評 価 】
高齢化により注目されている人工関節の材料には耐久性が求められる。ここで要求される耐久性には、過大な荷重に対する強度特性に加えて摩耗特性も含まれる。そこで、人体環境下における人工関節用材料の摩擦特性や耐摩耗性などの機械的性質について検討を行う。さらに、高分子材料の残留応力（X線回折による）の評価方法について検討する。
【 建 築 環 境 の ユニ バ ーサ ル デザ イ ン −床 材 な どの すべ りや すさ の 評 価 方 法 の 検 討 −】
ユニバーサルデザインを行うには、さまざまな要素を考える必要がある。その一つとして、転倒の防止などのために床材料の滑りやすさの評価がある。通常、静摩擦係数を用いるが、動的な評価について検討する。

分かったつもりでも、異なる視点から見ると、不明点を確認できることがあります。
理解しづらい教材を少しでも取り組みやすくし、異なる視点での確認を促し、理解しやすい学習システムの構築を研究しています。
従来のCAI、eラーニングの手法をベースとして、アルゴリズム、プログラミング等における学習支援システムを構築し、公開することを目指しています。
また、簡単なパズル等の解法を提示するシステムにより、論理的に考える訓練ができることについても研究しています。

強化学習は制御結果の良否だけを用いて制御を学習する方法です。前提知識が必要ありませんので、広範な制御に適用可能です。強化学習で制御を効率的に学習するために、ひとまとまりの動きをまとめた複合行動を選択肢とし、各課題に適したネットワーク構造を自律的に獲得できるINGnetで入力を処理する方法を研究しています。この方法により、従来の強化学習より効率的に学習できました。（左図）

シグナル伝達系は体の中の各種の調節を司る細胞内の反応系です。この破綻により各種の疾患が引き起こされます。シグナル伝達系のモデル化に基づき、免疫系のモデル化を行っています。現在は、リウマチの発症メカニズムを解析するために関節内での発症に至る反応のモデル化を行っています。（右図）

[スパコン × ビッグデータ × AI]　大規模高性能計算機システム（スパコン）の運用・利用を通じて蓄積された経験とノウハウを活かし、ビッグデータ分析の高性能化と解析のための知的計算アルゴリズム設計、ユーザ視点でのより実用的な社会ソリューション創出を目指した研究に取り組んでいます。スパコンを活用したビッグデータ処理の例として、（i）歯科臨床現場における病変の検知・診断補助・予測、(ii)生態調査研究における個体識別と追跡、(iii)ユーザの待ち時間縮減と運用コスト削減に向けた適応型ジョブスケジューリングアルゴリズムの設計などを進めており、人工知能・機械学習・進化計算・組合せ最適化技術を用いた多種多様なアプリケーションを開発しています。

今まで以下のような研究活動を取り込んできた。
　地理データをデータベースに蓄積し、データベースに連動しながら３次元マップ提示システムを開発し、データベースに基づく情報提示システム開発の有効性を検証した。
　eラーニングシステムの実現技術を提案し検証した。具体的には、教材データベースの設計、ECAルールによる教材提示方式の提案、教材作成支援ツールの開発などがあった。
　Bluetoothの電波強度を用いた位置推定方式を考案し、プロトタイプシステムによる有効性の評価を行った。
　加速度センサによる人の移動状況（走る・歩く・階段降り登り）の認識処理を行った。

傾加群の分類問題に対する有効なアプローチである傾変異に関して研究しています。特に傾変異に付随する有向グラフや半順序など組合せ論的側面に興味があります。現在は傾変異の振る舞いによる多元環の復元や傾変異に付随する半順序集合の組合せ論的特徴付けを主な目標にしています。

なにか現象を観測・分析などをするとき、他の点とは様子が異なって見える点がよく現れます。このような点を数学では特異点といいます。
特異点は殆ど全ての数学的対象に現れます。この特異点をどう理解するかで研究の進展・方向性が変ります。

現在は特異点を持つ複数の曲線を特異点から得られる不変量を用いて区別しようというものと、複雑に潰れている写像の特異点を摂動することによって元々の特異点がどのくらい複雑だったかを調べようという２つのテーマで研究しています。

生体から得られる情報の計測に関する研究を行っています。また、その生体情報を計測するためのセンサの開発や、生体情報を利用した機器やソフトウェアの開発などを行っています。

一般家庭でも用いられている水道水を駆動源とする水圧システムは、アクアドライブシステムと呼ばれ、潤滑油さえ使用しない100%オイルフリーを実現できることから、環境に優しい新たな駆動源として注目されています。本研究室では、家庭の水まわりや、リハビリテーションなど人体に直接触れる場面でも安心して使用できるシステムの実現に向けて研究を進めています。加えて、流体の流れを制御することにより一切の電源を用いることなく駆動できる純水圧システムについて検討し、停電時でも使用可能な非常用駆動源や防災システムへの適用について取り組んでいます。また、事故や病気等で両手での演奏が困難な方でも楽器を演奏することができる支援システムの研究も行なっています。