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  • 高効率ピークフィッティングパッケージEMpeaksRの地質学分野への展開

    松村 太郎次郎, 中村 佳博, 宮崎 一博 日本地質学会学術大会講演要旨 2023 (0), 280-, 2023

    <p>重なり合ったスペクトルの特徴から，化学的・物理的な情報を抽出する営みは，長年にわたって，材料科学や地球科学など，広範な分野で利用されてきた．しかし，既存の非線形最小二乗法に基づいた手法では，初期値の敏感さなどに起因する作業の煩雑さから，効率的な解析作業が困難である．加えて，バックグラウンド除去，ピーク本数の決定，といった事前処理も必要であるため，数百本を超えるスペクトルデータの解析には途方…

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  • Spectrum adapted ECM algorithmを用いたレーザー誘起ブレークダウン分光法における高効率スペクトルデータ解析

    松村 太郎次郎, 高橋 朋子, 永田 賢二, 安藤 康伸, 矢田 陽, 桑谷 立 日本地質学会学術大会講演要旨 2022 (0), 154-, 2022

    <p>レーザー誘起ブレークダウン分光法(LIBS)は，海洋底探査における海中の岩石や堆積物のオンサイトで実行可能な元素分析手法として知られている[1, 2]．しかし，水中でのLIBSによって得られたスペクトルデータの解析は，観測プラズマの寿命が短いことや激しいピークブロードニングなどにより複雑な形状のバックグラウンド成分の除去や多数のピーク成分の分離といった煩雑な作業が必要になる．このような作業…

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  • spectrum adapted EMアルゴリズムによるスペクトルデータの高効率ピークフィッティング

    松村 太郎次郎 日本表面真空学会学術講演会要旨集 2021 (0), 1Ap11-, 2021

    <p>スペクトルデータを効率よく解析する手法としてspectrum adapted EM algorithmを紹介する．本発表では，手法の理論的な背景を説明し，その適用例として人工および実験データへの解析事例を紹介する．さらに， ECM algorithmによる拡張手法の導入と，拡張手法を用いたバックグラウンド処理や分離ピーク数の最適化に関する最近の取り組みについて話題提供を行う．</p>

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  • EMアルゴリズムを用いたRHEED画像の機械学習自動解析

    吉成 朝子, 安藤 康伸, 松村 太郎次郎, 小嗣 真人, 永村 直佳 日本表面真空学会学術講演会要旨集 2021 (0), 2Dp03S-, 2021

    <p>RHEED(反射高速電子線回折)は薄膜評価に広く用いられるが，回折パターン全体の定量的な解釈は難しく，情報を十分に活用できていない。そこで我々は，機械学習を利用した情報抽出を試みた。Si清浄表面の金属蒸着量に依る表面超構造変化を捉えたRHEED画像において，EMアルゴリズムを用いて輝度ヒストグラムの解析を行った。ピーク形状の変化を追うことで，各表面超構造作製における最適蒸着時間の見積もりが…

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  • チップ素子とパターン素子を用いた小型デュアルバンドフィルタの設計

    松村 太郎, 小野 哲, 和田 光司 エレクトロニクス実装学術講演大会講演論文集 34 (0), 3B1-01-, 2020

    <p>無線通信の高速化および通信端末の小型化の要求が高まっている．これらの要求を満たすための無線通信回路の一つとして，マルチバンドフィルタが挙げられる．本稿では，マルチバンドフィルタの基本構成である，低域側と高域側で2つの通過帯域を有するデュアルバンドフィルタを対象とし，インバータ部と共振器部にチップ素子とパターン素子を用いた小型デュアルバンドフィルタの設計と構造化を行った．構造化に際しては電磁…

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  • EMアルゴリズムによるスペクトルデータの高速ピークフィッティング

    松村 太郎次郎 日本表面真空学会学術講演会要旨集 2020 (0), 21-, 2020

    <p>ピークフィッティングのようなスペクトルデータ解析では，フィッティングモデルのパラメータ探索に煩雑な作業を要することが研究サイクルの大きなボトルネックとなっている．本講演では，効率的なピークフィッティング手法の一つとして， EMアルゴリズムを応用したスペクトルデータの高速・自動ピークフィッティング手法，および， ECMアルゴリズムの枠組みによる手法の拡張とその適用事例について報告する．</p>

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  • 放射光走査型光電子顕微分光におけるスペクトルイメージングデータ解析の機械学習による高速化

    永村 直佳, 松村 太郎次郎, 赤穂 昭太郎, 永田 賢二, 安藤 康伸 表面科学学術講演会要旨集 2018 (0), 126-, 2018

    走査型光電子顕微分光において従来の2次元スペクトルイメージングに加え、深さ分析やデバイス動作中オペランド測定を行ってパラメータが増加すると、データ量が膨大になる。この大規模スペクトルデータを効率的に処理して物性解釈につなげるために、機械学習の枠組みを利用して、計算時間コストの低い高速自動ピーク分離のアルゴリズム開発を行った。講演ではトランジスタなど様々な実計測データへの適用例を紹介する。

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  • マイクロブーディン応力計の理論概要

    松村 太郎次郎 静岡大学地球科学研究報告 43 (0), 33-46, 2016-07-31

    This paper describes a theoretical outline of the microboudin palaeo-piezometer. The microboudin palaeo-piezometer was recently developed as a practical method for differential stress analysis of …

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  • 特集１　新整理術：ノマドワーカーの超カバン整理術

    日経ビジネスassocié 9 (19), 48-51, 2010-12-07

    ...モバイルとライフスタイルの関係について研究し、自らもノマドワークを実践している松村太郎さんは、「いつでも使える大きな万能カバンが１つあればいい」という発想が、普段の持ち物を意味なく増やす原因になるとみている…...

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