Tohoku University Repository (TOUR) / 東北大学機関リポジトリ

夏, 天

 
1 
 
 
氏名     夏 天 (Tian XIA) 
学位の種類  博 士（情報科学） 
学位記番号  情 博 第 ８６６ 号 
学位授与年月日  令和７年３月２５日 
学位授与の要件  学位規則第４条第１項該当 
研究科、専攻  東北大学大学院情報科学研究科（博士課程）応用情報専攻 
学位論文題目  Enhancing Training Stability in Generative Adversarial Networks via 
Gradient Normalization（勾配正規化法による敵対的生成ネットワーク
の学習安定性の改善に関する研究） 
論文審査委員  （主査） 東北大学教 授 木下 賢吾 
            東北大学教 授 山田 和範   
            東北大学教 授 田中 和之 
             東北大学特命教授 中尾 光之 
 
論 文 内 容 の 要 旨 
 
第１章 Background  
 
Generative Adversarial Networks (GANs)  have several advantages over other generative 
models. One of the key strengths of GANs is their ability to generate highly realistic data 
without explicitly modeling the probability distribution of the data. This makes GANs 
particularly powerful for applications such as image generation, where the quality and realism 
of the generated images are paramount. Additionally, the adversarial training process 
encourages the generator to explore a wide variety of data samples, leading to more diverse 
and high-quality outputs. 
 
However, this training method can lead to challenges such as gradient vanishing and gradient 
explosion. Gradient vanishing occurs when the gradients become too small, causing the 
generator’s updates to be negligible and slowing down the learning process. This often happens 
when the discriminator becomes too strong, making it difficult for the generator to improve. 
On the other hand, gradient explosion happens when the gradients become excessively large, 
leading to unstable updates and potentially causing the model to diverge. 
 
This work presents three significant contributions to the field of GAN, focusing on addressing 
gradient-related issues to enhance the stability and performance of GAN training. 
 
 
Lipschitz continuity plays a crucial role in maintaining training stability.  The Lipschitz 
condition ensures that the rate of change of a function is bounded by a constant, meaning that 
the function does not exhibit abrupt variations in its output relative to changes in the input.  
 
As GANs require stable gradient flows between the generator and discriminator during 
adversarial training, normalization techniques significantly help in preventing issues such as 
gradient explosion, gradient vanishing, and in promoting more stable convergence. 
 
 
 
 
 
2 
 
 
 
第 2 章 Penalty Gradient Normalization Techniques for Generative Adversarial Networks 
 
In our research, we introduce a novel normalization technique known as Penalty Gradient 
Normalization (PGN). The main goal of PGN is to limit the penalty gradient norm of the 
discriminator neural network to an upper bound of 1. Unlike Spectral Normalization, which is 
widely adopted, the Lipschitz constraint in PGN does not decay due to the multiplicative 
properties inherent in neural networks. This leads to a normalization term that remains 
constant regardless of the network layer it is applied to.  
 
 
第 3 章 Least Square Gradient Normalization for Generative Adversarial Networks 
 
 
In this section, we build upon the previously proposed Penalty Gradient Normalization(PGN) 
method to further refine and extend its application. While PGN effectively approximates 
Lipschitz regularization by subtracting the discriminator’s output and gradient from 1, it still 
faces challenges such as significant fluctuations in the discriminator’s gradients and outputs. 
To address these issues and enhance the effectiveness and stability of gradient regularization, 
we introduce an additional squared term to stabilize both the gradients and outputs of the 
discriminator. This extension, termed LSN, builds on the foundation of PGN. 
 
 
 
 
第 4 章 k-th Lipschitz Gradient Normalization Generative Adversarial Networks 
 
 
The motivation behind introducing the scaling factor k stems from the need to balance the 
trade-off between maintaining the Lipschitz constraint and allowing sufficient 
representational capacity in the neural network. Traditional methods often impose rigid 
constraints that may hinder the model's ability to learn complex functions. By incorporating  
k , we enable a more nuanced approach to gradient normalization, allowing the network to 
retain its expressive power while still adhering to Lipschitz continuity principles. This 
adaptability is crucial, particularly in applications where stability during training is 
paramount. 
 
 
第 5 章 Conclusion  
 
 
In summary, the proposed methods PGN, LSN, and $K$-Lipschitz constraint represent a 
major advancement in addressing instability and gradient issues in GAN training. By 
enhancing gradient stability and normalization, these methods enable more efficient GAN 
training and significantly improve the quality of generated samples. These contributions lay a 
solid foundation for broader applications of generative models. Future research will focus on 
further optimizing these techniques and exploring their potential in a wider range of scenarios. 
 
 
 
 
  
 
3 
 
論 文 審 査 結 果 の 要 旨 
 敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks（GAN））は深層学
習法に基づく有力な機械学習モデルのひとつである．GAN はデータ生成において優
れた能力を持つが，学習過程で発生する勾配消失や勾配爆発といった問題がその実
用性を制限している．そのため，学習安定性を向上させるための新しい手法を提案
し，その有効性を検証することは急務である．著者は，これらの問題を解決するた
めに，勾配正規化に基づく新しい損失関数の設計を行い，高品質なデータ生成を実
現するための技術を開発した．本論文は，その成果をまとめたもので，全編 5 章か
らなる． 
第 1 章は緒言である．GAN の背景，問題点，および本研究の目的を示した．学習
過程における勾配消失やモード崩壊といった問題点を詳細に分析し，これらを解決
するための研究の方向性を提示した． 
第 2 章では，ペナルティ付き勾配正規化法（Penalty Gradient Normalization
（PGN））を提案し，その理論的基盤を構築した．PGN は，識別器の勾配に制約を
課すことで，勾配爆発や勾配消失を防ぎ，GAN の学習安定性を向上させる手法であ
る．既存の正規化手法と比較して，GAN の学習効率を高めることを示している．ま
た，この手法は様々な GAN モデルにも適用可能であることから，その貢献は広範に
わたっている． 
第 3 章では，最小二乗勾配正規化法（Least Square Gradient Normalization
（LSN））を提案した．この手法は，従来の損失関数に最小二乗勾配正規化項を導
入することで，識別器の出力範囲を制御し，学習の安定性を向上させるものであ
る．複数のデータセットにおいて，PGN が生成画像の品質と出力画像のバリエーシ
ョンを向上させることを実証している． 
第 4 章では，リプシッツ連続性を拡張した K 次リプシッツ勾配正規化法（K-th 
Lipschitz Gradient Normalization（KGN））を提案した．この手法では，勾配の
大きさを調整するスケーリング因子を導入し，識別器の勾配のバランスをとること
で，学習の安定性をさらに高めた．複数のデータセットにおいて，KGN が安定した
学習と高品質画像を生成することを実証している． 
第 5 章は結言である．  
以上要するに，本論文は，広範な応用範囲を持つ GAN の学習安定性を向上させるた
めの勾配正規化手法を提案し，その有効性を示したものである．本研究の成果は，
GAN に基づく生成モデルの性能向上に寄与し，様々な応用分野を拓くものであり，
応用情報科学の発展に寄与するところが少なくない． 
よって，本論文は博士（情報科学）の学位論文として合格と認める． 
論 文 審 査 結 果 の 要 旨 
 
敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Networks（GAN））は深層学習法に基づく有力な機
械学習モデルのひとつである．GAN はデータ生成において優れた能力を持つが，学習過程で発生す
る勾配消失や勾配爆発といった問題がその実用性を制限している．そのため，学習安定性を向上させ
るための新しい手法を提案し，その有効性を検証することは急務である．著者は，これらの問題を解
決するために，勾配正規化に基づく新しい損失関数の設計を行い，高品質なデータ生成を実現するた
めの技術を開発した．本論文は，その成果をまとめたもので，全編 5 章からなる． 
第 1 章は緒言である．GAN の背景，問題点，および本研究の目的を示した．学習過程における勾
配消失やモード崩壊といった問題点を詳細に分析し，これらを解決するための研究の方向性を提示し
た． 
第 2 章では，ペナルティ付き勾配正規化法（Penalty Gradient Normalization（PGN））を提案し，その
理論的基盤を構築した．PGN は，識別器の勾配に制約を課すことで，勾配爆発や勾配消失を防ぎ，
GAN の学習安定性を向上させる手法である．既存の正規化手法と比較して，GAN の学習効率を高め
ることを示している．また，この手法は様々な GAN モデルにも適用可能であることから，その貢献
は広範にわたっている． 
第 3 章では，最小二乗勾配正規化法（Least Square Gradient Normalization（LSN））を提案した．こ
の手法は，従来の損失関数に最小二乗勾配正規化項を導入することで，識別器の出力範囲を制御し，
学習の安定性を向上させるものである．複数のデータセットにおいて，PGN が生成画像の品質と出力
画像のバリエーションを向上させることを実証している． 
第 4 章では，リプシッツ連続性を拡張した K 次リプシッツ勾配正規化法（K-th Lipschitz Gradient 
Normalization（KGN））を提案した．この手法では，勾配の大きさを調整するスケーリング因子を導
入し，識別器の勾配のバランスをとることで，学習の安定性をさらに高めた．複数のデータセットに
おいて，KGN が安定した学習と高品質画像を生成することを実証している． 
第 5 章は結言である．  
以上要するに，本論文は，広範な応用範囲を持つ GAN の学習安定性を向上させるための勾配正規
化手法を提案し，その有効性を示したものである．本研究の成果は，GAN に基づく生成モデルの性
能向上に寄与し，様々な応用分野を拓くものであり，応用情報科学の発展に寄与するところが少なく
ない． 
よって，本論文は博士（情報科学）の学位論文として合格と認める． 


English

勾配正規化法による敵対的生成ネットワークの学習安定性の改善に関する研究

稲葉, 雅子

Japanese

東日本大震災からの復興における観光についての調査報告

Yunhan, Du

 
 1 
 
氏 名  DU
ト
 YUNHAN
ウ ン カ ン
 
学 位 の 種 類  博 士（情報科学） 
学 位 記 番 号  情 博 第 ８６１ 号 
学位授与年月日  令和７年 ３月２５日 
学位授与の要件  学位規則第４条第１項該当 
研究科、専攻  東北大学大学院情報科学研究科（博士課程）人間社会情報科学専攻 
学位論文題目  Development of Novel Methods for Human Mobility Analysis Through 
Data Aggregation and Modeling （データ集計とモデリングにおける新たな人流分析手法の発
展） 
論文審査委員  （主査）東北大学准教授 藤原 直哉 
             東北大学教 授 曽 道智   東北大学教 授 河野 達仁 
             東北大学准教授 伊藤 亮   滋賀大学准教授 青木 高明 
 
論 文 内 容 の 要 旨 
 
第 1章 序論 
人流は、通勤、消費活動、長距離旅行から大規模な移住に至るまで、社会を形作る重要な要素であ
る。都市の成長や交通機関の発達は社会や経済に恩恵をもたらす一方、人々の移動パターンを複雑化
させ、把握や予測を困難にしてきた。本章では、まず歴史的な視点から人間の移動の変遷と、それが
都市化やグローバル化に与えてきた影響を概観する。 
近年の技術進歩により、GPS や携帯電話などから得られる膨大な移動データが人流研究を支える基
盤となっている。しかし、データの量と多様性が高まる中、適切な分析手法がなければ意味のある知
見を抽出することは困難である。本章では、人流研究の背景とデータ利用に関わる課題を整理し、既
存研究の利点と限界を示す。さらに、新型コロナウイルス感染症の流行など突発的な外的要因が人の
移動に与える影響についても言及し、これらの要因を考慮した総合的な分析とモデル化の必要性を指
摘する。最後に、本論文の目的と構成を明確にし、以降の章で取り扱う人流データの集計手法、時空
間パターンの解析法、既存モデルの一般化について述べる。 
 
第 2章 人流データの新たな集計手法 
従来、人流を把握するためには起点と終点に着目した OD（Origin-Destination）データ集計法が広
く利用されてきた。しかし、この手法では自宅情報が失われるため、通勤パターンや個人の日常行動
の把握が難しいという課題があった。本章では、 OD に居住地情報を追加した「 HOD
（Home-Origin-Destination）」集計法を新たに提案する。 
本研究では、HOD、OD、HD (Home-Destination) の 3 種類のデータ集計法を比較し、エントロピー
などの指標を用いて分析した。その結果、HOD 形式が最も予測精度の高い移動再現性を示し、特にコ
ロナ禍以降の移動縮小傾向を的確に捉えられることを明らかにした。本手法は、プライバシーを保護
しつつ必要な空間情報を保持し、多様な都市計画や感染症対策への応用可能性を拡げる点で大きな意
義があると結論付けている。 
 
 2 
 
第 3章 ポテンシャルによる人流の時空間パターン解析 
本章では、組合せ論的ホッジ理論と主成分分析（PCA）を用いて、人流の時空間的変動を可視化・理
解する手法を提案する。行列の非対称部分を、勾配成分、回転成分などに分解するホッジ分解を応用
し、複雑な人流データを簡潔に表現しつつ、地点ごとの潜在的な「移動の引力・斥力」を可視化する。 
具体的には、OD 行列から正味の流れを導出し、ポテンシャル項を数値的に推定することで、人の集
まりやすい場所や流出しやすい場所を地図上に示す。さらに、ポテンシャルに対して主成分分析を適
用し、主成分空間上で時空間的な変化を示した。その結果、平日と週末の違いやコロナ禍による移動
制限などの影響をパターンとして解明することができた。本手法は、空間と時間の両面において情報
を適切に保持しつつ、都市計画や緊急時の避難分析、感染拡大抑制策などへの応用が可能である。 
 
第 4章 一般化放射モデル 
人流のマクロ的予測には、多様なモデルが提案されている。その中でも、放射モデルはデータから
調整すべきパラメータを持たないにも関わらず、人口分布と距離に基づいて移動量を予測することが
できるため注目されている。しかし、同モデルでは求職者の賃金希望額と雇用側が提案する賃金が同
一分布に従うと仮定しており、実際の労働市場に存在する技能のミスマッチや情報の非対称性を反映
しにくいという課題がある。 
本章では、これらの課題を解決するため、求職者と雇用側の期待値分布を個別に設定可能な、一般
化された放射モデルを提案する。モデルを導出し、期待値分布のパラメータが予測に与える影響を詳
細に考察した。さらに、米国の郡間移動データに本モデルを適用し、放射モデルと比較して統計指標
によって予測性能が向上することを示し、一般化放射モデルの有効性を明らかにした。 
 
第 5章 結論と展望 
本論文では、HOD 形式による人流データの新たな集計手法、ポテンシャルを用いた時空間パターン
の人流データ手法、そして技能や期待値の違いを考慮した一般化放射モデルを提案した。 
HOD 集計法は、移動元・移動先だけでなく居住地情報も保持することで、通勤など、人々の空間的
な行動パターンを捉えやすくする。一方、ポテンシャル解析は高次元の人流情報を簡潔に表現し、時
系列解析と組み合わせることでコロナ禍の影響や平日と休日の違いを明確に示す。さらに、一般化放
射モデルは、労働市場の実情を反映し、人流予測の精度向上に寄与した。 
今後は、プライバシー保護を強化しつつ詳細なデータを確保する手法の開発や、多様な交通モード
や災害時の避難行動といった新たな応用分野での検証が期待される。また、AI技術との融合による高
精度な予測と解釈性の高い数理モデルの併用が求められる。本研究の成果は、学術的理解の深化だけ
でなく、都市計画や感染対策、社会インフラ設計などの政策立案にも貢献すると期待される。 
 
論 文 審 査 結 果 の 要 旨 
 
携帯端末の普及に伴う GPS データ量の増大や、計算機性能の大幅な向上などを背景として、
近年、人流分析が盛んに行われている。しかし、データ集計、データ分析、そして理論の各段
階において、更なる手法の洗練・深化が必要とされている。本論文は、このような研究の現状
に即し、人流分析の新たな方法論を提案し、実データに適用した成果をまとめたもので、全編
5 章からなる。 
第１章は序論であり、デジタル時代において多様な人流データが豊富に利用可能になった背
景を踏まえ、現代の人流研究における全体像と主要課題を概説している。あわせて、本論文全
体の構成と各章の位置づけを示すことで、後続の研究内容を理解するための基盤を提供する。 
第 2 章では、従来広く用いられてきた OD（origin-destination）データ集計が「自宅情報を含
まない」という制約を抱えている点に注目し、新たに「home-origin-destination（HOD）」形式を
提案している。自宅情報を組み込むことで、人流の実態を、より精緻に特徴づけられる集計手
法の開発に成功したと評価できる。 
第 3 章では、時空間的な人流パターンを体系的に分析・理解するための新たな分析手法を提
案している。すなわち、Hodge-Kodaira 分解を用いて地域間流動量をポテンシャルによって表現
し、主成分分析を適用するものである。これにより、ポテンシャルの時間的変化をもたらす主
要因が空間的な可視化に成功している点は評価できる。 
第 4 章では、既存の人流モデルである放射モデルが非現実的な前提条件を持つことを指摘
し、求職者側と求人側の分布を区別して扱う改良モデルを提案している。従来モデルよりも高
い精度での地域間流動量予測が可能となる点は評価に値する。 
第５章は結論である。 
以上要するに本論文は、人流に関連する、新たな理論および分析手法を発展させたものであ
り、人流分析の技術水準引き上げに貢献しただけでなく、将来的に、これらの手法を用いて人
流が持つ性質を明らかにする可能性を広げるものであり、人流分析の発展に寄与するところが
少なくない。 
よって、本論文は博士（情報科学）の学位論文として合格と認める。 


データ集計とモデリングにおける新たな人流分析手法の発展

栗林, 均

『華夷訳語』(甲種本)モンゴル語全単語･語尾索引
著者 栗林  均
URL http://hdl.handle.net/10097/40105



















































































































































































































『華夷訳語』(甲種本)モンゴル語全単語･語尾索引

米谷, 均

Cheng Yougchao, East Asia in the Kai Hentai Transformation: Trilateral Relations among Tokugawa-Josen and China in the 17-19th Centuries [kai hentai no Tohoku ajia]Osaka：Seibundo Shuppan, 2021,382pp.

荒武, 賢一朗

岩出山古文書を読む会

吾妻家文書を読む 第一集 ―岩出山伊達家の組織―

紀要類（bulletin）departmental bulletin pape

姚, 成鳳

小松清訳『金雲翹』における「運命」について　―黄軼球訳『金雲翹傳』との比較を手掛かりに―

東北大学史料館

業績目録（大林茂）

業績目録（丸谷浩明）

 
 
 
東北大学定年退職教員業績目録第 2024－18号 
 
 
 
 
田嶋 玄一 准教授 業績目録 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  令和 7年 3月     
東北大学史料館   
田 嶋 玄 一	
TAJIMA Genichi	
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――	
最終所属部局 高度教養教育・学生支援機構（生命科学研究科 脳生命統御科学専攻兼任） 
職名 　 准教授 
生年月日 1959年12月21日生 
出身学校 東北大学理学部生物学科    1983年卒業 
出身大学院 東北大学大学院理学研究科修士課程  1985年修了 
  東北大学大学院理学研究科博士課程  1987年中退 
取得学位 理学博士（東北大学）    1990年 
略歴  東北大学教養部助手    1987年～1993年 
  東北大学理学部助手    1993年～2001年 
  東北大学大学教育研究センター助手  2001年～2004年 
  東北大学高等教育開発推進センター助手／助教 2004年～2012年 
  東北大学高度教養教育・学生支援機構准教授 2012年～2025年 
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――	
＜研究活動に関する情報＞	
専門分野  
 動物生理学，理科教育 
研究課題  
 １．大学初年時の理科実験教育に関する研究 
 ２．筋小胞体Ca-ATPaseの構造と機能に関する研究 
所属学会 
 日本生化学会，日本生物物理学会，日本動物学会 
学会活動  
 日本生化学会　東北支部幹事   1988年～1993年 
 日本生物物理学会　東北支部世話人  1990年～2005年 
 日本動物学会　東北支部幹事   1994年～1998年 
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――	
＜教育活動に関する情報＞ 
担当授業科目 
　東北大学 
 自然科学総合実験（全学教育）   2004年～2025年 
 文科系のための自然科学総合実験（全学教育） 2007年～2025年 
 生命科学A（工学部全学教育）   2012年～2022年 
 生命科学A（医学部保健学科全学教育）  2012年～2021年 
 生命科学入門（文系学部全学教育）  2023年～2025年 
 生命と自然（全学教育）    2012年～2025年 
　宮城教育大学（非常勤） 
 理科講義C     2007年 
1
 生物学講義I     2012年 
―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 
＜大学運営に関する情報＞ 
学内委員 
 学務審議会実験科目委員会実施委員会委員 2004年～2025年 
 学務審議会実験科目委員会計画委員会委員 2004年～2025年 
 環境保全センター業務委員   2013年～2022年 
 遺伝子組換え実験部局安全主任者   2013年～2025年 
 学務審議会基礎ゼミ委員会委員   2013年～2015年 
 情報システム部局実施責任者   2014年～2025年 
 学術資源研究公開センター運営委員  2020年～2024年 
理学部情報ネットワーク委員   2008年～2024年 
 高度教養教育・学生支援機構研究倫理審査委員 2017年～2024年 
その他 
 研究倫理教育の開発検討ワーキング・グループ委員 2016年 
	  
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 
＜社会活動に関する情報＞ 
その他の学外社会活動 
サイエンス・パートナーシップ・プロジェクト「コスモス理科実験講座」 2007年 
仙台市教育委員会「夏休み大学探検2013」    2013年 
仙台市教育委員会「夏休み大学探検2015」    2015年 
2
業績リスト 
――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― 
Ⅰ　著書・編書 
１～１９．自然科学総合実験2004～自然科学総合実験2023 
自然科学総合実験テキスト編集委員会編，東北大学出版会 
 2004年3月から毎年，改訂し，版を換えて出版．（編集責任者，執筆分担） 
２０．自然科学総合実験2024 
自然科学総合実験テキスト編集委員会編，共立出版（編集責任者，執筆分担） 
２１．文科系のための自然科学総合実験 
文科系のための自然科学総合実験テキスト編集委員会編，2006年3月，東北大学出版
会（編集責任者，執筆分担） 
Ⅱ．論文等 
○研究論文 
1. Autoxidation of Oxymyoglobin: An Overall Stoichiometry Including Subsequent 
Side Reactions.  G. Tajima and K. Shikama. J. Biol. Chem., 262, 12603-12606 
(1986) 
2. Hydrogen Peroxide Plays a Key Role in the Oxidation Reaction of Myoglobin 
and Hemoglobin by Molecular Oxygen: A Computer Simulation. T. Wazawa, A. 
Matsuoka, G. Tajima, Y. Sugawara, K. Nakamura and K. Shikama. Biophys. J., 
63, 544-550 (1992) 
3. Decomposition of Hydrogen Peroxide: A Cyclic Formation of the Ferryl 
Intermediate. G. Tajima and K. Shikama. Int. J. Biochem., 25, 101-105 (1993) 
4. Negative or positive cooperation in calcium binding to detergent-solubilized 
ATPase of the sarcoplasmic reticulum: Its modulation by a high concentration of 
ATP. J. Nakamura and G. Tajima. J. Biol. Chem., 270, 17350-17354 (1995) 
5. Independence of Two Conformations of Sarcoplasmic Reticulum Ca2+-ATPase 
Molecules in Hydrolyzing Acetyl Phosphate: A two-pair model of the ATPase 
structural unit．J. Nakamura and G. Tajima. J. Biol. Chem., 272, 19290-19294 
(1997) 
6. cDNA cloning and predicted promary structure of scallop sarcoplasmic 
reticulum Ca2+-ATPase. Y. Nagata, T. Yamamoto, M. Ema, J. Miura, Y. Fujii-
Kuriyama, T. Suzuki, T. Furukohri, K. Konishi, G. Tajima and J. Nakamura. 
Comp. Biochem. Physio. Part B., 119, 777-785 (1998) 
7. Substrate Regulation of Calcium Binding in Ca2+-ATPase Molecules of the 
Sarcoplasmic Reticulum. I. EFFECT OF ATP.  J. Nakamura, G. Tajima, C. Sato, 
T. Furukohri, and K Konishi. J. Biol. Chem. 277, 24180-24190 (2002) 
8. Substrate Regulation of Calcium Binding in Ca2+-ATPase Molecules of the 
Sarcoplasmic Reticulum. II. EFFECT OF CTP, GTP, ITP, and UTP. J. 
Nakamura, G. Tajima, and C. Sato.  J. Biol. Chem. 277, 24191-24196 (2002) 
9. ATP regulation of calcium bining in Ca2+-ATPase molecules of the sarcoplasmic 
reticulum. J. Nakamura, G. Tajima and C. Sato. Ann. New York Aca. Sci. 986, 
341-343 (2003) 
10. The Ca2+-ATPase of the scallop sarcoplasmic reticulum is of a cold-adapted type. 
D. Sato, T. Takahashi, G. Tajima, C. Sato, Y. Nagata, T. Yamamoto and J. 
3
Nakamura. J. Membrane Biol. 196, 33-39 (2003) 
11. Glycerol changes calcium-sensing manner of the rabbit sarcoplasmic reticulum 
Ca2+-ATPase molecules.  J. Nakamura, G. Tajima, A. Kotake, Y. Maruyama, and 
C. Sato.  J. Gen. Physol. 126 (1) 19a (2005) 
12. 自然科学総合実験の受講生を対象とした総合的調査　神田浩樹、石川賢一、小林弥
生、是枝聡肇、田嶋玄一、福田貴光、前山俊彦．東北大学高等教育開発推進センター
紀要(1), 175-180 (2006) 
13. 理科実験の文科系学部開講　須藤彰三、長谷川琢哉、本堂毅、中村教博、田嶋玄一
大学の物理教育 13, 151-155 (2007) 
14. 理科実験を通した大学間連携を目指して－東北地区の大学の理科実験科目調査－　
関根勉，縄田朋樹，田嶋玄一，山北佳宏，小林弥生　東北大学高等教育開発推進セ
ンター紀要(5), 111-122 (2010) 
15. 東北大学の初年次学生への理科実験科目「自然科学総合実験」の運営を支える出
席・成績情報システムの構築　田嶋玄一，芳賀健也，大場哲彦，小俣乾二，小林弥
生，石川賢一，保木邦仁，石山達也，梶本真司，橋本克之，金田雅司，中山和之，
縄田朋樹，関根勉，須藤彰三　東北大学高等教育開発推進センター紀要 (7), 89-98 
(2012) 
16. 大規模理科実験科目におけるFD研修  中村 教博, 関根 勉, 田嶋 玄一 第68回東北・
北海道地区大学等高等・共通研究会研究集録 (2018) 
17. Ca2+-ATPase Molecules as a Calcium-Sensitive Membrane-Endoskeleton of 
Sarcoplasmic Reticulum. J. Nakamura, Y. Maruyama, G. Tajima, Y. Komeiji, M. 
Suwa, C. Sato. Int. J. Mol. Sci. 22(5) 2624; https://doi.org/10.3390/ijms22052624 
(2021) 
18. 自然科学総合実験のこれまでの取り組みと新しいオンライン理科実験の試み　中村
教博, 関根勉, 田嶋玄一　東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要 (7), 363-370 
(2021) 
19. ポストコロナに向けたハイブリッド型自然科学総合実験の実践 中村 教博, 田嶋玄
一, 冨田知志　東北大学 高度教養教育・学生支援機構 紀要 (8), 83-90 (2022) 
20. Ca2+ Dependent Formation/Collapse of Cylindrical Ca2+-ATPase Crystals in 
Scallop Sarcoplasmic Reticulum (SR) Vesicles: A Possible Dynamic Role of SR in 
Regulation of Muscle Contraction. J. Nakamura, Y. Maruyama, G. Tajima, S. 
Hayakawa, M. Suwa and C. Sato. Int. J. Mol. Sci., 24(8), 7080; https://doi.org/
10.3390/ijms24087080 (2023) 
21. Elongation and Contraction of Scallop Sarcoplasmic Reticulum (SR): ATP 
Stabilizes Ca2+-ATPase Crystalline Array Elongation of SR Vesicles. J. 
Nakamura, Y. Maruyama, G. Tajima, M. Suwa and C. Sato. Int. J. Mol. Sci., 
23(6), 3311; https://doi.org/10.3390/ijms23063311 (2022) 
○国際学会紀要 
1. The reaction of Aplysia myoglobin with hydrogen peroxide: Different roles of the 
distal histidine and Tyr-42 in the formation of verdoheme. G. Tajima, A. 
Matsuoka, H. Yuasa, T. Takagi and K. Shikama. Comp. Biochem. Physiol. 
124A(Suppl.) S17 (1999) 
4
2. Oligomer of two types of conformational variants of sarcoplasmic reticulum Ca2+-
ATPase molecules. J. Nakamura, G. Tajima and T. Furokohri. Na/K-ATPase and 
Related ATPases. (Taniguchi, K and Kaya S. eds. Elsevier) 373-379 (2000) 
3. The effects of glycerol and sucrose on calcium binding of the sarcoplasmic 
reticulum Ca2+-ATPase molecules. A. Kotake, G. Tajima, C. Sato, and J. 
Nakamura. Proc. Na,K-ATPase and Related Transport ATPases of P-type. 12th 
International ATPase Conference. Aarhus, Aug 6-8, 125 (2008) 
4. Introductory Science Experiments for Freshmen in Tohoku University: The Role 
of Physics. S. Suto, T. Hasegawa, T. Hondou, T. Matsumura, H. Miyata, N. 
Iwasa, A., Koreeda, M. Yoshizawa, H. Kanda, M. Fujiwara and G. Tajima. 
Proceedings of the International Conference on Physics Education, Tokyo, 
Journal of the Physics Education Society of Japan, Supplement. (2008) 
5


業績目録（田嶋玄一）

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