本田 健悟
―Kengo HONDA

 

2023年3月現在

 

所属 理工学研究科 修士2年
チーム Applied Visualization
研究テーマ 1次元時系列データの可視化
メール kengo.honda fj.ics.keio.ac.jp
個人サイト

 

 

自己紹介

 子どものころからCGのアニメが好きで、この研究室に所属しました。

 単語サイズの可視化(Word-sized graphics)や可視化の視線追跡に興味があります。

 現在はパンデミックをひきおこしたCOVID-19の感染者数に関する可視化を対象に、研究をしています。COVID-19に関する可視化はさまざまありますが、面白い可視化手法があったらぜひ教えてください。

 

経歴

 

2014年 4月千葉県立千葉東高等学校 入学
2017年 3月千葉県立千葉東高等学校 卒業
2017年 4月慶應義塾大学 理工学部 学門5 入学
2018年 4月慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 進学
2021年 3月慶應義塾大学 理工学部 情報工学科 卒業
2021年 4月慶應義塾大学 大学院理工学研究科 修士課程 入学
2023年 3月慶應義塾大学 大学院理工学研究科 修士課程 修了

 

 

業績

国内発表

  1. 本田 健悟:「第50回可視化情報シンポジウム参加報告」,可視化情報学会誌,2023年1月号.
  2. 本田 健悟,小林  拓,斎藤 隆文,藤代 一成:「時系列データのスマート可視化」,第50回可視化情報シンポジウム,工学院大学(ハイブリッド),OS9–4:1-OS9-4:5,2022年8月10日,ベストプレゼンテーション賞
  3. 本田 健悟,斎藤 隆文,藤代 一成:「二色塗分けスパークラインを用いた一次元時系列COVID-19感染データの可視化 」(short),Visual Computing 2021,オンライン,2021年9月
  4. 本田 健悟,斎藤 隆文,藤代 一成:「二色塗分けスパークライン:COVID-19感染データの可視化が読者に与える影響の調査」,第49回可視化情報シンポジウム講演論文集,オンライン,2021年9月
  5. 本田 健悟,斎藤 隆文,藤代 一成:「二色塗り分けスパークラインを用いたCOVID-19感染データの可視化」,情報処理学会第83回全国大会講演論文集(4),pp. 89―90(7Y-02),オンライン,2021年3月18日―20日,学生奨励賞

 

 

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