Research

テーマ

低照度画像強調

Retinex理論にもとづき、暗所の画像を明るく補正する手法を研究しています。Fast Single-Scale Retinex、複素指数カーネルを用いた XCR を経て、シグモイド関数の導関数を軸に設計した SD-Retinex を公開しました。

SD-Retinex は、LOL データセット（eval15）での評価で、CPUで動く学習不要の手法の中で最も良い結果になりました。

PSNR は高いほど、色差 ΔE は小さいほど良好です。処理時間は CPU（AMD Ryzen 7 8840U）で1枚あたりの値です。学習なしで、ゼロリファレンス型の深層学習手法 Zero-DCE と SCI も PSNR と ΔE で上回りました。コードは GitHub で公開しています。

リアルタイム姿勢推定による弓道の射形評価

骨格をリアルタイムに推定して弓道のフォームを評価する手法を提案し、Webで実装しました。

小規模言語モデルによる地域政策分析

1,721 の市区町村を 125 の指標で分析しました（UMAP、HDBSCAN、SHAP による「UBRS」）。得られたクラスタの特徴を RAG で小規模言語モデル Qwen2.5-14B-Instruct（4bit）に与え、政策への示唆を得る枠組みを提案しました。一般向けのハードウェアで動作し、ペルソナのみのベースラインと比べて総合的な関連性が 16.0 ポイント向上しました（Wilcoxon 検定、p < 1e-10）。

起業家教育

失敗事例にもとづく、高専生のための起業家教育モデルを提案しています。

論文・発表

国際会議（査読付き）

• Toma Okugawa, Keito Inoshita. “Re-Defining Vanishing Municipalities in Japan: A Multidimensional Clustering and SLM-Based Policy Insight Framework.” Proceedings of the IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics (IEEE GCCE 2026), to appear. 口頭発表、神戸国際会議場、2026年10月。

論文誌・国内発表

• 牧山 隆洋、石橋 治樹、奥河 董馬、久保 康幸「ホイヘンスのサイクロイド振り子時計を用いた大学での教育実践」『物理教育』（日本物理教育学会）74巻3号、2026年9月。
• 瀬尾 敦生、榎本 浩義、石橋 治樹、奥河 董馬、濱田 捷聖「KiWi: 公的機関における紙書類の安全な電子化を実現する個人情報管理・請求システムの提案」情報処理学会 全国大会 講演論文集、2026年2月20日。
• 奥河 董馬、益崎 智成、牧山 隆洋「リアルタイム姿勢推定による弓道フォーム評価手法の提案とWeb実装」電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会 講演論文集、2025年9月22日。口頭発表 2025年9月27日、優秀発表賞。

プレプリント

• Toma Okugawa. “Recognition Without Revenue: Designing a Failure-Case-Based Entrepreneurship Education Model for Japanese KOSEN Students.” EdArXiv, 2026年9月12日.
  doi.org/10.35542/osf.io/dr9jx_v1
• Toma Okugawa. “SD-Retinex: A Stable Retinex Method for Low-Light Image Enhancement Designed Around the Sigmoid Derivative.” Zenodo, 2026年6月27日.
  doi.org/10.5281/zenodo.20945211
  コード github.com/toma-okugawa/sd-retinex
• 奥河 董馬「複素指数カーネルに基づく高速・構造保持型 Retinex手法 XCRの提案」Jxiv、2025年11月20日。
  doi.org/10.51094/jxiv.1961
• 奥河 董馬「Fast Single-Scale Retinexの提案と低照度環境におけるリアルタイム骨格検出性能の評価」Jxiv、2025年11月12日。
  doi.org/10.51094/jxiv.1897

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