佐々木 翔太 / Syota Sasaki

アースシーウィザード
Working as a freelance software engineer

個人事業主として開業 • Nov. 2022 —

東芝エネルギーシステムズ株式会社
Toshiba Energy Systems & Solutions Corporation

エネルギーシステム技術開発センター / Energy Systems R&D center • Jun. 2022 — Oct. 2022

• 360度カメラの画像の超解像技術の開発、性能評価
• 動画から被写体の3次元構造の再構成、点群生成
• I worked on the development of super-resolution and simultaneous localization and mapping (SLAM).

Arithmer株式会社
Arithmer Inc.

研究開発本部 / R&D Headquarter • Aug. 2019 — May. 2022

• ドライブレコーダーの動画から危険運転シーンを抽出するソフトウェアの開発
• テーブルの高さや段差するiOSアプリの開発、性能評価
• 360度カメラの動画のバーチャルツアーの開発 (link)
• Video analysis of drive recorders by object detection., development iOS app to measuere length of target objects with AR frame work, and development of virtual tours using omni-directional camera video.

山口大学工学部
Yamaguchi University

社会建設工学科 学術研究員 / Post-doctoral researcher • 2016年4月 — 2019年3月

• 人工衛星の画像から河川の河道内で植生が繁茂している領域の推定 (link)
• 人工衛星の画像から泥炭地の土砂崩れの検出と、土砂崩れの発生と降雨量や風速などの気象データとの関係の分析
• 水面下の地形を写真測量するためのアルゴリズムの理論的研究
• Analysis of satellite imagery for detection of land slide disaster, research on algorithms for 3D photogrammetry.

中央大学大学院　理工学研究科　土木工学専攻
Chuo University Graduate school of science and engineering

博士(工学) / Doctor of Engineering • 2011 — 2016

博士論文(Doctoral thesis title)　A Hydrologic-based Lumped Methdology for the Internal Dose Calculation

• 水文学的集中化法に基づいた、放射性同位体を経口摂取したときの被曝線量を求める方法論を提案した (link)
• 放射性同位体が混入した土壌で収穫された農作物を食べ. 時に受ける被曝線量を計算する手法を示した (link)
• 放射性同位体の摂取量の不確実性を考えに取り入れ、被曝線量の確率密度関数の時間発展をFokker-Planck方程式に基づいて計算する手法を提案した (link)
• I proposed hydrologic-based methodology to compute internal dose. This study contributes to mutual understanding of civil engineering and radiology.

中央大学　理工学研究科　電気電子情報通信工学専攻
Chuo University Graduate school of science and engineering

修士(工学)/ Master of Engineering • 2009 — 2011

修士論文　磁気力顕微鏡によるパターン媒体の磁化状態観察及び磁化反転特性の検討

My research involved the microscopic observation of nanometre-sized magnets.

中央大学
Chuo university

学士(工学) • 2005 — 2009

主な開発言語(Programming languages)　Python, Javascript, Mathematica

OpenCV, Pillow, scikit-image

これらの代表的な画像処理ライブラリを用い、画像データの前処理などの開発経験があります
Image processing

PyTorch, TendorFlow

物体検出や超解像などのニューラルネットワークを利用する機械学習モデルの実装のため、これらの機械学習ライブラリを用いた開発の経験があります
Deep learning

scikit-learn

統計分析や検定、深層学習を用いない機械学習モデルの分析のために利用の経験があります
Machine learning, statistical analysis

GDAL, GeoPandas, Fiona, shapely, QGIS

地理情報や人工衛星画像、地形測量データなどの解析のため、地理情報システムを扱うためのライブラリを用いた開発経験があります
Geographic Information System (GIS)

Open3D

フォトグラメトリーで得られた点群データの解析や、depthカメラの画像の点群データ化のため、これらの3Dデータを扱うライブラリを用いた開発経験があります
Point cloud data analysis

Flask, Three.js

360度カメラの画像の取得や編集をした後、ブラウザでの表示をするwebアプリの開発のために、これらのPythonとJavascriptのライブラリを使い、両者を連携させた開発の実績があります
Web app

Docker, AWS EC2

開発環境の構築のため、コンテナやクラウドサービスを用いた開発を行っています
Containerisation and Cloud computing

AWS Lambda, EFS, S3, RDS

効率的なデプロイのためこれらのAWSのサービスを組み合わせたDevOps活動に取り組んでいます
I am engaged in DevOps activities, utilizing a combination of AWS services such as EC2, Lambda, S3, EFS, and RDS for the efficient deployment of large volumes of image and point cloud data.

MySQL

小規模データセットに対して、Amazon RDSのテーブルに保存されたデータの分析や情報抽出のためにSQLを利用しています
I am using SQL for analyzing and extracting information from from smaller data sets stored in Amazon RDS tables.

Terraform (IaC, Infrastructure as Code)

AWSのリソースをTerraformでコード化し、構築の自動化によってインフラストラクチャーの利用効率の改善に取り組んでいます。
Improving infrastructure utilization by using Terraform codes

微分方程式の数値解の計算

Runge–Kutta法やCrank–Nicolson法などの代表的なアルゴリズムを用いて、常微分方程式、偏微分方程式の数値計算を研究のために実装した経験があります
Numerical analysis of differential equations

エッジテクノロジー株式会社様 / EDGE Technology Inc (Link)

地理情報データの処理の業務支援 / Geographic information data processing • Nov. 2022

学校法人 小山学園様 / Education Foundation Koyama Gakuen (Link)

画像処理の講義資料の作成 / Creation of lecture material on image processing • Dec. 2022 - Mar. 2023

※掲載許可を頂いています / Permission for publication.

ブラウンリバース株式会社様 / Brownreverse Inc. (Link)

プラント施設のバーチャルリアリティ開発業務の支援。
大量の画像や点群データを効率的にデプロイするため、boto3やpymysqlを用いたPythonコードを実行し、EC2やS3、EFS、RDSなどのAWSのサービスを組み合わせたDevOps活動。 / Development of virtual reality service for plant facilities. Engaged in DevOps activities which involved executing Python code using boto3 and pymysql, in combination with AWS services such as EC2, S3, EFS, and RDS, to efficiently deploy large volumes of image and point cloud data. • Jan. 2023 -