2024/05/23 更新

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コバヤシ テツオ
小林 哲郎
KOBAYASHI Tetsuo
*大学が定期的に情報更新している項目(その他は、researchmapの登録情報を転載)
所属*
スポーツウエルネス学部 スポーツウエルネス学科
職名*
准教授
学位
地理学博士 ( 2011年5月 ) / 環境学修士 ( 2005年3月   東京大学 ) / 人文学学士 ( 2003年3月   名古屋大学 )
研究テーマ*
  • データサイエンス的手法とAI(人工知能)技術の応用を通じて、スポーツと健康分野の課題解決に取り組んでいる。最先端データ収集・解析技術を用い、アスリートのパフォーマンス向上、コンディショニング評価、ケガの発生予測などの解析手法の開発に注力している。個人やスポーツ選手がパフォーマンス向上、健康促進を実現してゆくためのアクションにつながるデータ分析のあり方についても研究を進めている。

  • 学内職務経歴*
    • 2023年4月 - 現在 
      スポーツウエルネス学部   スポーツウエルネス学科   准教授
     

    経歴

    • 2023年4月 - 現在 
      立教大学   スポーツウェルネス学部   准教授

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      国名:日本国

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    • 2020年9月 - 2022年3月 
      Aktana International LCC   アナリティクスコンサルティング   ディレクター

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      国名:日本国

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    • 2019年2月 - 2020年9月 
      ワンコンサーン   データサイエンス   データサイエンスリード

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      国名:日本国

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    • 2017年9月 - 2019年1月 
      EMCジャパン   コンサルティング本部 デジタルトランスフォーメーション部   アドバイザリーコンサルタント/データサイエンティスト

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      国名:日本国

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    • 2017年4月 - 2017年8月 
      コンデナスト・ジャパン   データチーム   ディレクター

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      国名:日本国

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    • 2016年4月 - 2017年3月 
      メットライフ生命   アドバンスドデータアナリティクス部   マネージャー/データサイエンティスト

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      国名:日本国

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    • 2014年1月 - 2016年4月 
      Pivotalジャパン   シニアデータサイエンティスト

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      国名:日本国

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    • 2013年6月 - 2013年12月 
      愛知工業大学   地域防災研究センター   研究員

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    • 2011年8月 - 2013年12月 
      フロリダ州立大学   地理学科   講師

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    学歴

    • 2005年8月 - 2011年5月 
      ユタ大学   地理学科

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      国名: アメリカ合衆国

      備考: 地理情報科学

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    • 2003年4月 - 2005年3月 
      東京大学   大学院新領域創成科学研究科   環境学専攻

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      国名: 日本国

      備考: 社会文化環境コース

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    • 1998年4月 - 2003年3月 
      名古屋大学   文学部人文学科   地理学教室

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      国名: 日本国

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    受賞

    • 2008年9月  
      GIScience 2008  Best Poster presentation award 

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    論文

    • Exploratory analysis of time series data: Detection of partial similarities, clustering, and visualization.

      Yukio Sadahiro, Tetsuo Kobayashi

      Computers, Environment and Urban Systems45   24 - 33   2014年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ELSEVIER SCI LTD  

      A new exploratory method for analyzing time series data is proposed. A computational algorithm detects partial similarities between simultaneously occurring time series data and clusters the data into groups based on their similarities. A graphical representation that visualizes the data clustering process helps us understand similarity between time series data and classifies them into smaller subgroups. Numerical measures evaluate the effectiveness of clusters and provide a means for testing their statistical significance. The proposed method was applied to an analysis of the change of population distribution during a day in Salt Lake County, Utah, USA. This application supports the technical soundness of the method and provides empirical findings. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

      DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2014.02.001

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    • Trajectories of Moving Objects on a Network: Detection of Similarities, Visualization of Relations, and Classification of Trajectories.

      Yukio Sadahiro, Raymond Lay, Tetsuo Kobayashi

      Transactions in GIS17 ( 1 ) 18 - 40   2013年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:WILEY-BLACKWELL  

      Development in techniques of spatial data acquisition enables us to easily record the trajectories of moving objects. Movement of human beings, animals, and birds can be captured by GPS loggers. The obtained data are analyzed by visualization, clustering, and classification to detect patterns frequently or rarely found in trajectories. To extract a wider variety of patterns in analysis, this article proposes a new method for analyzing trajectories on a network space. The method first extracts primary routes as subparts of trajectories. The topological relations among primary routes and trajectories are visualized as both a map and a graph-based diagram. They permit us to understand the spatial and topological relations among the primary routes and trajectories at both global and local scales. The graph-based diagram also permits us to classify trajectories. The representativeness of primary routes is evaluated by two numerical measures. The method is applied to the analysis of daily travel behavior of one of the authors. Technical soundness of the method is discussed as well as empirical findings.

      DOI: 10.1111/j.1467-9671.2012.01330.x

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    • Visualizing Diurnal Population Change in Urban Areas for Emergency Management

      Tetsuo Kobayashi, Richard M. Medina, Thomas J. Cova

      PROFESSIONAL GEOGRAPHER63 ( 1 ) 113 - 130   2011年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:ROUTLEDGE JOURNALS, TAYLOR & FRANCIS LTD  

      There is an increasing need for a quick, simple method to represent diurnal population change in metropolitan areas for effective emergency management and risk analysis. Many geographic studies rely on decennial U.S. Census data that assume that urban populations are static in space and time. This has obvious limitations in the context of dynamic geographic problems. The U.S. Department of Transportation publishes population data at the transportation analysis zone level in fifteen-minute increments. This level of spatial and temporal detail allows for improved dynamic population modeling. This article presents a methodology for visualizing and analyzing diurnal population change for metropolitan areas based on this readily available data. Areal interpolation within a geographic information system is used to create twenty-four (one per hour) population surfaces for the larger metropolitan area of Salt Lake County, Utah. The resulting surfaces represent diurnal population change for an average workday and are easily combined to produce an animation that illustrates population dynamics throughout the day. A case study of using the method to visualize population distributions in an emergency management context is provided using two scenarios: a chemical release and a dirty bomb in Salt Lake County. This methodology can be used to address a wide variety of problems in emergency management.

      DOI: 10.1080/00330124.2010.533565

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    • Analytical methods for error propagation in planar space-time prisms.

      Tetsuo Kobayashi, Harvey J. Miller, Walied Othman

      Journal of Geographical Systems13 ( 4 ) 327 - 354   2011年

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      記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER HEIDELBERG  

      The space-time prism demarcates all locations in space-time that a mobile object or person can occupy during an episode of potential or unobserved movement. The prism is central to time geography as a measure of potential mobility and to mobile object databases as a measure of location possibilities given sampling error. This paper develops an analytical approach to assessing error propagation in space-time prisms and prism-prism intersections. We analyze the geometry of the prisms to derive a core set of geometric problems involving the intersection of circles and ellipses. Analytical error propagation techniques such as the Taylor linearization method based on the first-order partial derivatives are not available since explicit functions describing the intersections and their derivatives are unwieldy. However, since we have implicit functions describing prism geometry, we modify this approach using an implicit function theorem that provides the required first-order partials without the explicit expressions. We describe the general method as well as details for the two spatial dimensions case and provide example calculations.

      DOI: 10.1007/s10109-010-0139-z

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    書籍等出版物

    • Data Mining for Geoinformatics: Methods and Applications

      Guido Cervone, Jessica Lin, Nigel Waters

      Springer  2013年8月17日  ( ISBN:9781461476689

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      総ページ数:177  

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