Publications

原著論文 (Full papers)

  1. 郷古 学, “机上の空きスペースの大きさと配置が片付けの知覚に与える影響,” 日本家政学会誌, Vol. 73, No. 8,  pp. 525-534, 2022.
  2. Akihiro Ogasawara and Manabu Gouko, “Determining the Most Effective Way of Ensuring a Tidying-Up Behavior: Comparison of Effects of Reminders Using Oral Instruction, Posters, and Robots,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. vol. 24, no. 4, pp. 543-548, 2020.
  3. Chyon Hae Kim, Kanta Watanabe, Shun Nishide and Manabu Gouko, “Between Exploration and Exploitation in Motor Babbling,” International Journal of Control, Automation, and Systems. vol. 16, issue 4, pp. 1840-1853, 2018, DOI:https://doi.org/10.1007/s12555-017-0406-6.
  4. 郷古 学, 金 天海, “テーブル上の物体の片付けを促すためのロボットの振る舞い,” 人工知能学会論文誌, Vol. 32, No. 5,  pp. E-H31_1-8, 2017.
  5. Manabu Gouko, “Perceptual organization of objects placed on a table and their level of disorder,” Psychology, vol. 7, no. 5, pp. 7, 709-713, 2016.
  6. 郷古 学, 大塚 一路, “局所領域の情報からの予測にもとづく歩行者モデル,” オペレーションズリサーチ学会論文誌, Vol. 58, 2015, pp.56–69, 2015.
  7. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, Chyon Hae Kim, “Online exploratory behavior acquisition model based on reinforcement learning,” Applied Intelligence, vol. 42, issue 1, pp.75-86, 2015, DOI:10.1007/s10489-014-0567-4. (IF:1.853)
  8. 郷古 学, 金 天海, 小林祐一, “強化学習による物体識別のための探索行動の獲得,” 人工知能学会論文誌, vol.29, no.1, pp.120-128, 2014.
  9. Manabu Gouko, “Application of Actor-Critic Method to Mobile Robot Using State Representation Based on Probability Distributions,” Journal of Basic and Applied Physics, vol.2, no.4, pp.191-195, 2013.
  10. Manabu Gouko and Yuichi Kobayashi, “A State Representation Model for Robots Unaffected by Environmental Changes,” International Journal of Social Robotics, vol.5, Issue 1, pp 117-125, 2013.
  11. Yuichi Kobayashi, Eisuke Kurita and Manabu Gouko, “Integration of Multiple Sensor Spaces with Limited Sensing Range and Redundancy,” International Journal of Robotics and Automation,DOI: 10.2316/Journal.206.2013.1.206-3641, 2012.
  12. Mitsuru Takahashi, Kotaro Takeda, Yohei Otaka, Rieko Osu, Takashi Hanakawa, Manabu Gouko and Koji Ito, “Event related desynchronization-modulated functional electrical stimulation system for stroke rehabilitation: A feasibility study,” Journal of Neuro Engineering and Rehabilitation, DOI:10.1186/1743-0003-9-56, 2012.
  13. Yuichi Kobayashi, Yuta Sato and Manabu Gouko, “Division of iterative-transportation based on local observation by multiple mobile robots,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol.16, no.3, pp.462-468, 2012.
  14. 栗田英介, 小林祐一, 郷古 学, “不完全な知覚のセンサ同士の統合によるロボットの行動生成,” 計測自動制御学会論文集, vol.47, no.4, pp.191-199, 2011.
  15. 郷古 学, 小林 祐一, “能動的な動きにもとづく知覚の恒常性を実現する状態表現,” 電子情報通信学会論文誌D, vol.J94-D, no.5, pp.862-871, 2011.
  16. Manabu Gouko and Koji Ito, “Environmental modeling and identification based on changes in sensory information,” Lecture Notes in Computer Science, vol.6260, pp.3-19, 2010.
  17. Manabu Gouko, Naoki Tomi, Tomoaki Nagano and Koji Ito, “Behavior emergence model based on change in sensory information and its application to multiple tasks,”International Journal of Robotics and Automation, vol,25, no.1, pp.57-66, 2010.
  18. 井部 鮎子，郷古 学, 伊藤 宏司, “表面筋電位を用いた前腕義手の複合動作識別,” 計測自動制御学会論文集，vol.45, no.12, pp.717-723, (2009-12). 計測自動制御学会論文賞受賞
  19. 郷古 学, 登美 直樹，長野 智晃，伊藤 宏司, “状態パターンの変化にもとづく行動生成モデル,” 電気学会論文誌C，vol.129, no.9, sec.C, pp.1690-1698, (2009-9).
  20. 郷古 学，伊藤宏司, “センサ情報の変化量を利用した移動ロボットによる環境のモデル化と識別,” 電子情報通信学会論文誌A, vol.J92-A, no.7, pp.498-506, (2009-7).
  21. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “運動想起フィードバック訓練による事象関連脱同期(ERD)出現の検証,” システム制御情報学会論文集, vol.22, no.5, pp.199-205, (2009-5).
  22. Manabu Gouko，Koji Ito, “An Action Generation Model by Using Time Series Prediction and Its Application to Robot Navigation,” International Journal of Neural Systems, vol.19, no.2, pp.105-113, (2009-4)
  23. 登美 直樹, 郷古 学, 近藤 敏之, 伊藤 宏司, “力場環境下における内部モデルの不完全性とインピーダンス制御による補完,” 計測自動制御学会論文集, vol.44, no.11, pp.896-904, (2008-11).
  24. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “機能的電気刺激(FES)による脚運動野における事象関連非同期(ERD)への影響,” 計測自動制御学会論文集, vol.44, no.9, pp.699-704, (2008-9).
  25. 郷古 学，伊藤 宏司, “環境変化の予測情報を利用するモジュール切り替え型行動生成モデル,” 電子情報通信学会論文誌D, vol.91-D, no.3, pp.813-822 (2008-3)
  26. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “文脈に基づくモジュール切り替え型学習モデル,” 情報科学技術レターズ, 5, pp.143-146 (2006-9)
  27. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “逐次学習型時系列予測モデル,” 電子情報通信学会論文誌A, vol.J89-A, no.3, pp.243-252 (2006-3)
    • Manabu Gouko, Yoshihiro Sugaya, Hirotomo Aso,”Time series prediction model for sequential learning,” Electronics and Communications in Japan (Part II: Electronics), vol.90, no.12, pp.129-139 (2007-12) (translation)
  28. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具,”記憶容量制限下において手続き的知識を獲得する連想記憶モデル,”電子情報通信学会論文誌D-II, vol.J88-D-II, no.7, pp.1304-1307 (2005-7)

国際会議 (Proceedings)

  1. Manabu Gouko, “Learning of the exploratory behavior of mobile robots for environmental segmentation,” Proceedings of The 10th International Conference on Automation, Robotics, and Applications (ICARA 2024), Athens, Greece, (2024-2). Accepted
  2. Manabu Gouko and Nagisa Ishizumi, “Dementia Prevention Using Flowerpot-Type “Famileaf” Robot,” The 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2023), Late Breaking Report (poster), TuPO. 03, Busan, Korea, (2023-8).
  3. Nagisa Ishizumi and Manabu Gouko, “Famileaf: Flowerpot Robot for Dementia Prevention,” 2019 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems (ISPACS 2019), O14-2, Taipei, Taiwan, (2019-12).
  4. Nagisa Ishizumi and Manabu Gouko, “Development of a flowerpot robot for dementia prevention,” Late breaking results (poster session) in 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018), Madrid, Spain, (2018-9).
  5. Ryo Hirai, Manabu Gouko and Chyon Hae Kim, “Joint Angle Error Reduction for Humanoid Robot using Dynamics Learning Tree,” Proceedings of The 31st International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA-AIE 2018), pp. 221-232, Montreal, Canada, (2018-6).
  6. Akihiro Ogasawara, Manabu Gouko, “Stationery Holder Robot that Encourages Office Workers to Tidy their Desks,” Proceedings of 5th International Conference on Human-Agent Interaction (HAI 2017) , pp. 439-441, Bielefeld, Germany, (2017-10).
  7. Manabu Gouko, Yuka Arakawa, “A coaster robot that encourages office workers to drink water,” Proceedings of 5th International Conference on Human-Agent Interaction (HAI 2017), pp. 447-449, Bielefeld, Germany, (2017-10).
  8. Chyon Hae Kim, Kanta Watanabe, Shun Nishide, Manabu Gouko, “Epsilon-Greedy Babbling,” Proceedings of Conference on Development and Learning and the International Conference on Epigenetic Robotics (ICDL-EpiRob 2017), (accepted), Lisbon, Portugal, (2017-9).
  9. Manabu Gouko, “Judgments regarding order and disorder in perceptual organization of stationery on a table,” Book of Abstracts 3rd International Conference on Public Health 2017 (ICOPH 2017), pp. 208, Kuala Lumpur, Malaysia, (2017-7).
  10. Takuya Sugimoto, Manabu Gouko, “Speeding Up Exploratory Behavior Learning for Object Recognition,”  Proceedings of IASTED International Conference on Intelligent Systems and Control (ISC 2017), pp. 92-97, Calgary, Canada, (2017-7).
  11. Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, Yuichi Kobayashi, “Active Perception Model Extracting Object Features from Unlabeled Data,”  Proceedings of 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR 2017), pp.518-523, Hong Kong, China, (2017-7).
  12. Akihiro Ogasawara, Manabu Gouko, “Prototype stationery holder robot that encourages office workers to maintain a tidy desktop,” Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2016), pp.2192-2197, Qingdao, China, (2016-12).
  13. Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “Can object-exclusion behavior of robot encourage human to tidy up tabletop ?,” Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO 2016), pp.1838-1844, Qingdao, China, (2016-12).
  14. Chyon Hae Kim, Yusuke Kon, Ricardo Navarro, Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, “Effective Reward Function in Discernment Behavior Reinforcement Learning based on Categorization Progress,” Proceedings of 2016 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2016), pp.300-305, Cancun, Mexico, (2016-11). 
  15. Kanta Watanabe, Shun Nishide, Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “ϵ-Greedy Babbling -Exploitation and Exploration in Online Incremental Babbling-,” Proceedings of IEEE Inter. Conf. on Intelligent Robotics and Systems (IROS’2016), Workshop on Artistically Skilled Robots, Daejeon, Korea, (2016-10).
  16. Kanta Watanabe, Shun Nishide, Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “Fully Automated Learning for Position and Contact Force of Manipulated Object with Wired Flexible Finger Joints,” Proceedings of The 29th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2016), pp. 753-767, Morioka, Japan, (2016-8).
  17. Takuya Sugimoto, Manabu Gouko, “Acquisition of hovering by actual UAV using reinforcement learning,” Proceedings of 2016 3rd International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE 2016), pp. 148-152, Bejing, China, (2016-7).
  18. Kanta Watanabe, Akio Numakura, Shun Nishide, Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “Efficient Body Babbling for Robot’s Drawing Motion,” Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA 2015), pp.1162-1167 Beijing, China, (2015-8).
  19. Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “Fundamental study of robot behavior that encourages human to tidy up table,” Proceedings of the Tenth Annual ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI2015) Extended Abstracts, pp.89-90, Portland, USA, (2015-3).
  20. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, Chyon Hae Kim, “Online learning of exploratory behavior through human-robot interaction,” Proceedings of 9th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI2014), pp.166-167, Bielefeld, Germany, (2014-3).
  21. Manabu Gouko,Kazumichi Ohtsuka, “Multi agent predictive pedestrian model based on local area information,” Proceedings of 7th IADIS International Conference on Information Systems 2014 (IS 2014), pp.381-382, Madrid, Spain, (2014-2).
  22. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, Chyon Hae Kim, “Online exploratory behavior acquisition of mobile robot based on reinforcement learning,” Proceedings of The 26th International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems (IEA/AIE 2013), pp.272-281, Amsterdam, the Netherlands, (2013-6), acceptance rate for full papers:34.7%. Best Paper Award Nominee
  23. Manabu Gouko, “Application of actor‐critic method to a robot using state representation based on distance between distributions,” Proceedings of The Eighteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 18th), pp.555-557, Daejeon, Korea, (2013-1).
  24. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, Chyon Hae Kim, “Reinforcement learning for discernment behavior acquisition,” Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO2012), pp.704-709, Guangzhou, China, (2012-12).
  25. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, “A state representation unaffected by environmental changes,” Proceedings of the 15th International Conference on Advanced Robotics (ICAR2011), pp.396-401, Tallinn, Estonia, (2011-6).
  26. Eisuke Kurita, Yuichi Kobayashi, Manabu Gouko, “Motion Generation by Integration of Multiple Observation Spaces for Robots with Limited Range of Observation,” 2011 International Conference on Control, Robotics and Cybernetics, vol.1, pp.86-90, New Delhi, India, (2011-3).
  27. Yuta Sato, Yuichi Kobayashi, Manabu Gouko, “Division of Iterative-transportation Based on State Estimation Using Local Observation,” 2011 International Conference on Control, Robotics and Cybernetics, vol.1, pp.187-191, New Delhi, India, (2011-3).
  28. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, “State representation with perceptual constancy based on active motion,” Proceedings of International Conference on Social Robotics 2010 (ICSR2010), pp.100-109, Singapore, Singapore, (2010-6).
  29. Manabu Gouko, Koji Ito, “A fundamental study of a state representation using f-divergence,” Proceedings of 4th International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions, pp.84-89, Prague, Czech Republic, (2010-6).
  30. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Regulation mechanisms of arm impedance during reaching movements under complex force field,” Proceedings of 4th International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions, pp.17-22, Prague, Czech Republic, (2010-6).
  31. Mitsuru Takahashi, Kotaro Takeda, Yohei Otaka, Rieko Osu, Takashi Hanakawa, Manabu Gouko, Koji Ito, “Case study of EEG (Electroencephalogram) – FES (Functional Electrical Stimulation) System for Stroke rehabilitation,” Proceedings of 4th International Symposium on Measurement, Analysis and Modelling of Human Functions, pp.47-52, Prague, Czech Republic, (2010-6).
  32. Mitsuru Takahashi, Kotaro Takeda, Rieko Osu, Yohei Otaka, Takashi Hanakawa, Manabu Gouko, Koji Ito, “Electroencephalogram (EEG) measurement during ankle motion,” Proceedings of the 3rd International Symposium on Mobiligence, pp.149-152, Awaji, Japan, (2009-11).
  33. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, Combined mechanisms of internal model control and impedance control under dynamical environments,” Proceedings of the 3rd International Symposium on Mobiligence, pp.137-142, Awaji, Japan, (2009-11).
  34. Manabu Gouko, Koji Ito, “Environmental modeling and identification for autonomous mobile robot,” Proceedings of the 3rd International Symposium on Mobiligence, pp.119-124, Awaji, Japan, (2009-11).
  35. Koji Ito, Ayuko Ibe, Manabu Gouko, “Discrimination of Intended Motions for Prosthetic Hands using Nonstationary EMG,” Proceedings of the 35th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON’09), pp.2050-2055, Porto, Portugal, (2009-11).
  36. Manabu Gouko, Koji Ito, “Environmental modeling and identification based on changes in sensory information,” Proceedings of the 2009 International Conference on Adaptive and Intelligent Systems (ICAIS 2009), Klagenfurt, Austria, pp.79-85, (2009-9), .
  37. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Cooperative mechanisms of internal model control and impedance control under force fields,” Proceedings of 19th International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN2009), pp.628-637, Limassol, Cyprus, (2009-9).
  38. Mitsuru Takahashi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Electroencephalogram (EEG) measurement during ankle motion,” Proceedings of International Measurement Confederation XIX World Congress (IMEKO2009), pp.2147-2151, Lisbon, Portugal, (2009-9).
  39. Manabu Gouko, Koji Ito, “Environmental identification based on changes in sensory information,” Proceedings of the 14th International Conference on Advanced Robotics (ICAR2009), pp.1-7, Munich, Germany, (2009-6).
  40. Mitsuru Takahashi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Fundamental Research about Electroencephalogram (EEG) – Functional Electrical Stimulation (FES) Rehabilitation System,” Proceedings of the 2009 IEEE 11th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR2009), pp.1–6, Kyoto, Japan, (2009-6).
  41. Mitsuru Takahashi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Functional Electrical Stimulation (FES) Effects for Event Related Desynchronization (ERD) on Foot Motor Area,” Proceedings of 2009 IEEE/ICME International Conference on Complex Medical Engineering (CME2009), pp.331-336, Arizona, U.S.A., (2009-4).
  42. Manabu Gouko, Koji Ito, “Action generation model for multiple tasks based on the ecological approach,” Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO2008), pp.457-458, Venice, Italy, (2008-10).
  43. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Inaccuracy of internal models in force fields and complementary use of impedance control,” Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2008), pp.393-398, Nice, France, (2008-9).
  44. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Impedance control complements incomplete internal models under complex external dynamics,” The 30th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2008), p.5354-5357, Vancouver, Canada, (2008-8).
  45. Mitsuru Takahashi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Electroencephalogram (EEG) and Functional Electrical Stimulation (FES) System for Rehabilitation of Stroke Patients,” Proceedings of The 21th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2008), pp.53-58, Jyvaskyla, Finland, (2008-6).
  46. Tomoaki Nagano, Manabu Gouko, Koji Ito, “Distributed Motor Control System With Transmission Time Delay,” Proceedings of The 3rd International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP2008), pp.1236-1241, St. Julians, Malta, (2008-3).
  47. Manabu Gouko, Naoki Tomi, Tomoaki Nagano, Koji Ito, “Self-Organized Learning Model for behavior emergence and its application to mobile robot,” Proceedings of The 3rd International Symposium on Communications, Control and Signal Processing (ISCCSP2008), pp.1226-1231, St. Julians,Malta, (2008-3).
  48. Manabu Gouko, Naoki Tomi, Tomoaki Nagano, Koji Ito, “Behavior emergence model for performing multiple tasks,” Proceedings of 2008 IEEE International Conference on Distributed Human-Machine Systems (DHMS2008), pp.491-496, Athense, Greece, (2008-3).
  49. Tomoaki Nagano, Manabu Gouko and Koji Ito, “A 3-dimensional Distributed Motor Control System With Transmission Time Delay,” Proceedings of 2008 IEEE International Conference on Distributed Human-Machine Systems (DHMS2008), pp.462-467, Athense, Greece, (2008-3).
  50. Manabu Gouko, Koji Ito, “An Action Generation Model Using Time Series Prediction,” Proceedings of International Joint Conferences on Neural Networks 2007 (IJCNN2007), pp.602-607, Orlando, USA, (2007-8).
  51. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, Toshiyuki Kondo, “Decomposition of Internal Models in Arm Movements under Mixed Force Fields,” Proceedings of 2nd International Symposium on Mobiligence in Awaji, pp.69-72, Awaji, Japan, (2007-7).
  52. Manabu Gouko, Koji Ito, “A predictive modules selection model for an action generation,” Proceedings of 2nd International Symposium on Mobiligence in Awaji, pp.65-68, Awaji, Japan, (2007-7).
  53. Mitsuru Takahashi, Manabu Gouko, Koji Ito, Toshiyuki Kondo , “Reconstruction of motor function by combining electroencephalogram (EEG) with functional electrical stimulation (FES),” The 3rd International Symposium on Measurement, Analysis and Modeling of Human Functions (ISHF2007), pp.67-73, Lisbon, Portugal, (2007-6).
  54. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, Toshiyuki Kondo, “Decomposition of internal models in arm reaching motions under mixed dynamic environments,” The 3rd International Symposium on Measurement, Analysis and Modeling of Human Functions (ISHF2007), pp.55-60, Lisbon, Portugal, (2007-6).
  55. Manabu Gouko, Yoshihiro Sugaya, Hirotomo Aso, “Fuzzy inference model for learning from experiences and its application to robot navigation,” Proceedings of International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation (CIMCA’2005), 1, pp.577-582, Vienna, Austria, (2005-11).

口頭発表 (Others)

  1. 兼子大起，郷古 学, “服装と顔画像にもとづく年齢推定手法の提案,” 情報処理学会第86回全国大会，5S-09, (2024-3). 学生奨励賞受賞
  2. 郷古 学, “環境を分節化するためのロボットの探索行動の自律的学習,” 第31回インテリジェント・システム・シンポジウム, Th-C4-2, (2023-9).
  3. 川崎統孔，郷古 学, “ショッピングカートの加速度を用いた利用者の感情推定,” 情報処理学会第84回全国大会，4ZE-06, (2022-3).
  4. 菅ノ又恵，郷古 学, “実ロボットによる把持物体の特徴抽出のための行動学習手法,” 情報処理学会第84回全国大会，4V-06, (2022-3).
  5. 川崎統孔，郷古 学, “移動距離の計測が可能なショッピングカートの開発,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2020(ROBOMEC2021),  2A1-H01, (2021-6)．
  6. 菅ノ又恵，郷古 学, “把持物体の特徴抽出のためのロボットの行動学習法の提案,” 情報処理学会第83回全国大会，1Q-01, (2021-3).
  7. 川崎統孔，郷古 学, “IoT技術を応用した発酵食品のモニタリングシステムの開発,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2020(ROBOMEC2020), 1P1-D02, (2020-5).
  8. 石墨渚沙，郷古 学, “認知症予防のための植木鉢型IoTデバイス“Famileaf”,” 情報処理学会第82回全国大会，5ZE-09, (2020-3).
  9. 石墨渚沙，郷古 学, “認知症予防のための鉢植えロボット,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2019(ROBOMEC2019), 1A1-C02, (2019-6)
  10. 石墨渚沙，郷古 学, “認知症予防のための鉢植えロボットの開発,” 第6回仕掛学研究会,  (2019-2).
  11. 小笠原聡大，郷古 学, “机上の片付けの促し方法とその効果について,” 第6回仕掛学研究会,  (2019-2).
  12. 石墨渚沙，郷古 学, “植物とのインタラクションが可能な鉢植えロボットの開発,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2018(ROBOMEC2018), 2P2-A14, (2018-6).
  13. 小笠原聡大，郷古 学, “ロボットによる片付けの促しが作業効率へ与える影響,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2018(ROBOMEC2018), 2P1-C15, (2018-6).
  14. 杉本卓哉，郷古 学, “物体識別のためのロボットの行動学習の高速化,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2017(ROBOMEC2017), 講演論文集(DVD), 2P1-F05, (2017-5).
  15. 小笠原聡大，郷古 学, “机上の片付けを促すペン立てロボット,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2017(ROBOMEC2017), 講演論文集(DVD), 2A1-L08, (2017-5)．
  16. 郷古 学, 金 天海, 小林 祐一, “学習型能動知覚モデルを用いた物体特徴の自己組織化,” 第44回知能システム・シンポジウム資料, B1-4, (2017-3).
  17. 小林駿斗, 郷古学, “矢印画像による UAV の制御に関する研究,” 日本機械学会東北学生会 第74回卒業研究発表講演会講演論文集, pp.236-237, (2017-3).
  18. 郷古 学, “テーブル上の文具の配置から知覚される乱雑さ,” 日本認知心理学会第14回大会, ポスター番号：P1-04, (2016-6).
  19. 郷古 学, “文具が配置されたテーブルから知覚される乱雑さ,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2016(ROBOMEC2016), 講演論文集(DVD), 1A2-F12a4, (2016-6).
  20. 杉本卓哉，郷古 学, “実機UAVを用いた強化学習によるホバリングの実現,”  ロボティクス・メカトロニクス講演会2016(ROBOMEC2016), 講演論文集(DVD), 1P1-04b2, (2016-6).
  21. 小笠原聡大，郷古 学, “共感により人に片づけを促すロボットの行動に関する研究,”  ロボティクス・メカトロニクス講演会2016(ROBOMEC2016), 講演論文集(DVD), 1A1-14b6, (2016-6)．
  22. 渡辺 寛大, 沼倉 彬雄, 西出 俊, 郷古 学, 金 天海, “ロボットの描画運動のための効率的な身体バブリング,” 日本ロボット学会 第33回 学術講演会, 講演論文集(DVD-ROM),1B2-05, (2015-9).
  23. 郷古 学, “テーブル上の物体の配置と乱雑さの知覚,” 日本認知心理学会第13回大会 講演論文集, pp.78, ポスター番号：P1-39, (2015-7).
  24. 郷古 学, 金 天海, “テーブル上の物体の片付けを人に促すためのロボットの行動,” 第29回人工知能学会全国大会, 講演論文集, 1D4-OS-22a-4in, (2015-5).
  25. 郷古 学, “テーブル上の物体を対象とした乱雑さと知覚的体制化” ロボティクス・メカトロニクス講演会2015(ROBOMEC2015), 講演論文集(DVD), 1P1-F01, (2015-5).
  26. 郷古 学, 金 天海, 小林 祐一, “モジュール構造を持つ学習型能動知覚モデル,” 第15回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2014)(DVD), 1M4-1, (2014-12). 第15回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2014)優秀講演賞受賞
  27. 郷古 学, 金 天海, “人間にテーブル上の片付けを促すロボットの振る舞い,” HAIシンポジウム2014論文集, pp.84-86, (2014-12).
  28. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “学習型能動知覚モデルを用いた実環境下における行動学習,” 日本ロボット学会 第31回 学術講演会, 講演論文集(DVD-ROM),2C1-04, (2013-9).
  29. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “学習型能動知覚モデルによる単一物体からの特徴抽出” ロボティクス・メカトロニクス講演会2013(ROBOMEC2013), 講演論文集(DVD), 1P1-M04, (2013-5).
  30. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “物体識別のためのロボットの行動獲得,” 第25回自律分散システム・シンポジウム講演会資料，pp.57-62, (2013-1).
  31. 郷古 学, “分布間距離にもとづく状態表現を有するロボットへのActor-Critic法の適用,” 第13回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2012)(DVD), 2M1-3, (2012-12).
  32. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “強化学習を用いた物体識別行動の獲得,” 日本ロボット学会 第30回記念 学術講演会, 講演論文集(DVD-ROM),3N1-2, (2012-9).
  33. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “移動ロボットを用いた物体識別のための探索行動の学習,” 第26回人工知能学会全国大会, 講演論文集(CD-ROM), 2K1-R-11-1, (2012-6).
  34. 郷古 学, 小林 祐一, 金 天海, “移動ロボットによる物体識別のための探索行動の自律的獲得,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2012(ROBOMEC2012), 講演論文集(DVD), 2A1-M08, (2012-5).
  35. 栗田 英介，小林 祐一，郷古 学, “不完全な知覚を有するロボットの行動学習のためのセンサ観測空間の低次元化,” 第23回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.85-90, (2011-01).
  36. 里 悠太，小林 祐一，郷古 学, “自律分散型移動ロボットの協調繰り返し搬送における役割分担”, 第11回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2010)(DVD)，(2010-12).
  37. 栗田 英介，小林 祐一，郷古 学, “観測範囲に制限のあるセンサを搭載したロボットの学習にもとづいた行動生成法”, 第11回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2010)(DVD)，(2010-12).
  38. 郷古 学, 小林 祐一, “能動的な動きにもとづく不変量を用いた状態表現,” 第11回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会(SI2010)(DVD), 1G1-1, (2010-12).
  39. 郷古 学, 小林 祐一, “恒常性を有するロボットの状態表現,” 日本生態心理学会第3回大会発表論文集(CD-ROM), (2010-9).
  40. 郷古 学, 小林 祐一, “恒常性を実現する能動知覚と行動学習,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2010(ROBOMEC2010), 講演論文集(DVD), 2P1-F19, (2010-6).
  41. 郷古 学, 小林 祐一, “能動的な動きにもとづく知覚の恒常性の実現と行動学習,”第24回人工知能学会全国大会, 講演論文集(CD-ROM), 2E3-1(2010-6).
  42. 郷古 学, 伊藤 宏司, “恒常性を実現するロボットの能動知覚,” 第5回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2010-3).
  43. 登美直樹，郷古 学, 伊藤 宏司, “動的環境における腕の内部モデル制御とインピーダンス制御の統合メカニズム,” 第5回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2010-3).
  44. 高橋 光， 武田湖太郎，大高洋平，大須理英子，花川 隆，郷古 学, 伊藤 宏司, “脳波(EEG)と電気刺激(FES)による脳卒中運動機能再建 システムの短期訓練効果,” 第5回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2010-3).
  45. 郷古 学, 伊藤 宏司, “f-divergenceを用いた状態表現に関する基礎的研究” 第27回日本ロボット学会学術講演会 講演論文集(CD-ROM),RSJ2009AC2F1-02, (2009-9).
  46. 高橋 光，郷古 学, 伊藤 宏司, “足首運動時における脳波解析” 第27回日本ロボット学会学術講演会 講演論文集(CD-ROM), RSJ2009AC2F1-03, (2009-9).
  47. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “脳波(EEG)・電気刺激(FES)によるリハビリテーションシステムについての基礎的研究” 電子情報通信学会技術研究報告, MBE2008-106, pp.63-67, (2009-3).
  48. 登美 直樹，郷古 学, 伊藤 宏司, “力場環境下における最適制御を用いた腕インピーダンスの調節機構” 電子情報通信学会技術研究報告, NC2008-139, pp.213-218, (2009-3).
  49. 郷古 学, 伊藤 宏司, “能動的な動きにもとづく環境のモデル化と識別,” 第4回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2009-3).
  50. 伊藤 宏司, 郷古 学, “感覚・運動連関の実時間拘束ダイナミクスの構成論的理解,” 第4回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2009-3).
  51. 登美 直樹，郷古 学, 伊藤 宏司, “力場環境下における内部モデル制御とインピーダンス制御の協調機構” 第4回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2009-3).
  52. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “脳波(EEG)-電気刺激(FES)リハビリシステム構築への基礎的研究” 第4回移動知シンポジウム，ポスター発表, (2009-3).
  53. 郷古 学, 伊藤 宏司, “センサ情報の変化量を利用した移動ロボットによる環境識別,” 第21回自律分散システム・シンポジウム講演会資料，pp.69-74, (2009-1).
  54. 登美 直樹，郷古 学, 伊藤 宏司, “力場環境下における内部モデル制御とインピーダンス制御の協調機構,” 第21回自律分散システム・シンポジウム，pp.299-304，(2009-1).
  55. 郷古 学, 伊藤 宏司, “センサ情報の変化に基づく環境のモデル化と識別,” 第9回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会, 3I3-2，(2008-12).
  56. 郷古 学, 伊藤 宏司, “複数の距離センサを持つ移動ロボットの環境形状認識,” 移動知A班「環境適応」班会議，口頭発表, (2008-11).
  57. 登美 直樹，郷古 学, 伊藤 宏司, “力場環境下における内部モデル制御とインピーダンス制御の協調機構” 移動知A班「環境適応」班会議，口頭発表, (2008-11).
  58. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “機能的電気刺激(FES)による脚運動野における事象関連脱同期(ERD)への影響” 移動知A班「環境適応」班会議，口頭発表, (2008-11).
  59. 井部鮎子, 郷古 学, 伊藤 宏司, “表面筋電を用いた前腕義手の複合動作識別,” 第29会バイオメカニズム学術講演会予稿集, pp.109-110, (2008-10).
  60. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “機能的電気刺激(FES)による感覚情報の事象関連非同期(ERD)への影響,” 電子情報通信学会技術研究報告, NC2008-33, pp.7-12, (2008-7).
  61. 郷古 学, 伊藤 宏司, “知覚パターンの変化に基づく逐次学習型行動生成モデル,” 第22回人工知能学会全国大会, 3J2-03, (2008-6).
  62. 郷古 学, 伊藤 宏司, “状態パターンの変化に基づく行動生成モデルと逐次学習,” ロボティクス・メカトロニクス講演会2008(ROBOMEC2008), 2P2-G12, (2008-6).
  63. 登美 直樹, 郷古 学, 伊藤 宏司, “力場環境下における内部モデルの不完全性とインピーダンス制御による適応,” 第2回Motor Control研究会, (2008-5).
  64. 登美 直樹, 長野智晃, 郷古 学, 伊藤 宏司, “対象物操作における内部モデルの獲得と腕運動制御機構,” 第20回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.305-310, (2008-1).
  65. 高橋 光, 郷古 学, 伊藤 宏司, “脳波(EEG)と電気刺激による運動機能再建手法の開発,” 第20回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.299-304, (2008-1).
  66. 橋本 怜子, 郷古 学, 伊藤 宏司, “機能的電気刺激（FES）による多点接触フィードバックに関する基礎研究,” 第20回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.293-298, (2008-1).
  67. 郷古 学, 登美 直樹, 長野 智晃, 伊藤 宏司, “行動創発のための自己組織的学習モデルと移動ロボットへの応用,” 第20回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.91-94, (2008-1).
  68. 登美 直樹, 郷古 学, 伊藤 宏司, “到達運動における環境動特性の分離学習,” 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 講演論文集, pp.55-58 (2007-11).
  69. 郷古 学, 登美 直樹, 長野 智晃, 伊藤 宏司, “行動創発のための自己組織的学習モデル,” 第25回日本ロボット学会学術講演会, 1D15, (2007-9).
  70. 長野 智晃, 郷古 学, 伊藤 宏司, “マニピュレータのための空間速度ベクトルを用いた再帰的ラグランジュ法,” 第25回日本ロボット学会学術講演会, 1M16, (2007-9).
  71. 登美 直樹, 郷古 学, 伊藤 宏司, “速度依存力場と位置依存力場の分離学習,” 計測自動制御学会第13回創発システム・シンポジウム「創発夏の学校」講演資料集, pp.111-112, (2007-8).
  72. 登美 直樹, 郷古 学, 伊藤 宏司, 近藤 敏之, “複数環境下における内部モデルの時空間的分離,” 電子情報通信学会技術研究報告, NC2006-168, pp.89-94, (2007-3).
  73. 郷古 学, 伊藤宏司, “環境の分節化と予測に基づく内部モデルの獲得,” 第19回自律分散システム・シンポジウム資料, pp.43-48, (2007-1).
  74. Manabu Gouko, Yoshihiro Sugaya, Hirotomo Aso, “Learning fuzzy inference model and investigation of acquired knowledge,” Proceedings of the 3rd student-organizing international mini-conference on information electronics system (SOIM-COE05), pp.285-288, (2005-10).
  75. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “経験に基づく学習型ファジィ推論モデル,” 第15回インテリジェント・システム・シンポジウム, pp.131-136, (2005-9).
  76. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “Self-Organizing On-line Learning Fuzzy Inference Model,” 平成17年度電気関係学会東北支部連合大会, 2A-01, p.14, (2005-8).
  77. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “記憶容量制限下で時系列を逐次学習するニューラルネットワーク,” 情報処理学会研究報告, 2004-MPS-52 (4), pp.13-16, (2004-12).
  78. 郷古 学，下村 正夫，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “手続き的知識を獲得する連想記憶モデル,” 第３回情報科学技術フォーラム（FIT2004）, H-004, pp.413-415 (2004-9).
  79. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “記憶容量制限下で頻出系列を逐次学習するニューラルネットワーク,” 平成16年度電気関係学会東北支部連合大会, 2F-10, p.223, (2004-8).
  80. 郷古 学，菅谷 至寛，阿曽 弘具, “手続き的知識を獲得する連想記憶モデル,” 電子情報通信学会技術研究報告, NC2004-37, pp.53-58, (2004-6).
  81. 郷古 学，秋山 孝夫，西成 活裕, “セルオートマトンによる交通流解析,” 日本機械学会東北支部米沢地方講演会講演論文集, 509, pp.187-188 (1999-9).

Book Chapters

  1. Ryo Hirai, Manabu Gouko and Chyon Hae Kim, “Joint Angle Error Reduction for Humanoid Robot using Dynamics Learning Tree,” Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 10868, pp. 221-232, ISBN:978-3-319-92058-0.
  2. Kanta Watanabe, Shun Nishide, Manabu Gouko, Chyon Hae Kim, “Fully Automated Learning for Position and Contact Force of Manipulated Object with Wired Flexible Finger Joints,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 9799, pp.753-767, ISBN: 978-3-319-42006-6 (Print) 978-3-319-42007-3 (Online).
  3. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, Chyon Hae Kim, “Online exploratory behavior acquisition of mobile robot based on reinforcement learning,” Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol.7906, pp.272-281, ISBN:978-3-642-38576-6.
  4. Manabu Gouko, Yuichi Kobayashi, “State representation with perceptual constancy based on active motion,” Lecture Notes in Computer Science, vol.6414, pp.100-109, ISBN 978-3-642-17247-2.
  5. Manabu Gouko and Koji Ito, “Environmental modeling and identification based on changes in sensory information,” Lecture Notes in Computer Science, vol.6260, pp.3-19, 2010, Springer, ISBN-13:978-3642162350.
  6. Naoki Tomi, Manabu Gouko, Koji Ito, “Cooperative mechanisms of internal model control and impedance control under force fields,” Artificial Neural Networks — ICANN 2009, Springer, pp.628-637, ISBN-13:978-3642042737.