澤田 奈生子

澤田 奈生子 — Naoko Sawada


所属 理工学研究科 修士2年
チーム 疎性モデリング(Sparse Modeling, SpM)
研究テーマ 多次元時系列ブレーザーデータの可視化
趣味 弓道(参段)、スキー、絵、美味しいお酒と美味しいごはん
特技 顔から猫の性別を特定する
メール @

自己紹介


猫を愛してやまない。自宅に一匹、叔母の家に四匹猫がいます。猫を飼っている近所のおばあさんのお家に毎日遊びに行くほどの猫狂いです。私が最も尊敬する人は宮崎駿監督と高畑勲監督です。
日本だけでなく、世界のアニメーション制作に影響を与え続けてきたお二人ですが、私はその知識量と尽きることのない探求心、そして、常に新しい映像表現を追求する姿勢をとても尊敬しています。
どの作品も大好きですが、宮崎監督の作品の中では「となりのトトロ」、高畑監督の作品の中では「かぐや姫の物語」が特に好きです。

研究について


許 龍吟さんの研究を引き継ぎ、ブレーザーという天体の観測データの可視化を行っています。
研究内容の詳細は英語版のページをご覧ください。
Please refer to the English web page for more details on my research. [URL]
業績

[1] 澤田 奈生子, 中山 雅紀, 植村 誠, Hsiang-Yun Wu, 藤代 一成:“TimeTubes:多次元時系列ブレーザー観測データの視覚的融合による不確実性の緩和”,情報処理学会第79回全国大会, 3X-08 (講演論文集(4), pp. 85―86),2017年3月(学生奨励賞).
[2] Naoko Sawada, Masanori Nakayama, Hsiang-Yun Wu, Makoto Uemura, and Issei Fujishiro. “TimeTubes: Visual Fusion for Ameliorating Uncertainty of Blazar Datasets from Different Observatories,” Refereed posters, in Proceedings of 10th IEEE Pacific Visualization Symposium (PacificVis 2017), Seoul, Korea, April 2017.
[3] 藤代 一成,高橋 成雄,渡辺 一帆,吳 湘筠,澤田 奈生子,植村 誠:“多変量可視化における一覧性について”,科学研究費補助金新学術領域研究「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」2017年度第1回公開シンポジウム,ポスター,2017年6月.
[4] Naoko Sawada, Masanori Nakayama, Hsiang-Yun Wu, Makoto Uemura, and Issei Fujishiro. “TimeTubes: Visual Fusion and Validation for Ameliorating Uncertainty of Blazar Datasets from Different Observatories,” Short papers, in Proceedings of the Computer Graphics International Conference (CGI 2017), Article No. 14, Yokohama, Japan, June 2017. DOI: 10.1145/3095140.3095154 [ACM Digital Library]
[5] Makoto Uemura, Ryosuke Itoh, Ioannis Liodakis, Dmitry Blinov, Masanori Nakayama, Longyin Xu, Naoko Sawada, Hsiang-Yun Wu, Issei Fujishiro. “Optical polarization variations in the blazar PKS 1749+096,” Publications of the Astronomical Society of Japan (PASJ), Vol. 69, No. 6, Article No. 96, November 2017. DOI: 10.1093/pasj/psx111 [arXiv][Oxford Academic]
[6] Naoko Sawada, Masanori Nakayama, Hsiang-Yun Wu, Makoto Uemura, and Issei Fujishiro. “TimeTubes: Visual Fusion for Detailed and Precise Analysis of Time-Varying Multi-Dimensional Datasets,” Poster, in Proceedings of the International Meeting on “High-Dimensional Data-Driven Science” (HD3-2017), Kyoto, Japan, September 2017.
[7] Issei Fujishiro, Naoko Sawada, Masanori Nakayama, Hsiang-Yun Wu, Kazuho Watanabe, Shigeo Takahashi, and Makoto Uemura. “TimeTubes: Visual Exploration of Observed Blazar Datasets,” Journal of Physics: Conference Series (JPCS), Vol. 1036, No. 1, Article No. 012011, Kyoto, Japan, 2018. DOI: 10.1088/1742-6596/1036/1/012011 [IOPscience]
[8] 藤代 一成,高橋 成雄,渡辺 一帆,吳 湘筠,澤田 奈生子,植村 誠:“スパースモデリングを促進する可視化基盤の強化”,科学研究費補助金新学術領域研究「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」第5回公開シンポジウム,ポスター,2017年12月.
[9] 澤田 奈生子,中山 雅紀,植村 誠,藤代 一成:“TimeTubes: 特徴検索によるブレーザー観測データ解析の詳細化と効率化”,画像電子学会 第 284回研究会,pp. 19―23, 2018年3月.
[10] Naoko Sawada, Masanori Nakayama, Makoto Uemura, and Issei Fujishiro. “TimeTubes: Automatic Extraction of Observable Blazar Features from Long-Term, Multi-Dimensional Datasets,” in Proceedings of IEEE Scientific Visualization Conference (SciVis), Berlin, Germany, October 2018.