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1. 研究（Research）

• An Evaluation of Handwriting Digit Recognition Using Multilayer SAM Spiking Neural Network, Minoru Motoki, Heitaro Hirooka, Youta Murakami, Ryuji Waseda, Terumitsu Nishimuta, Chapter, DOI: 10.1007/978-3-031-47508-5_8, In book: Advances in Computational Intelligence Systems.
• Actor-Critic Reinforcement Learning Using On-Chip Trainable Multilayer SAM Spiking Neural Network, Minoru Motoki, Yu Oshiro, Ryuji Waseda, and Terumitsu Nishimuta, Proceeding of 4th International symposium of neuromorphic AI hardware, p.47, P2-15, (2022).
• SAMスパイキングニューロンモデルの頻度コーディングでの基本特性, 本木 実, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会NC2021-63, pp.88-93(2022).
• An FPGA Implementation of OnChip Trainable Multilayer SAM Spiking Neural Network, Minoru Motoki, Terumitsu Nishimuta, Ryuji Waseda, The 9th IIAE International Conference on Industrial Application Engineering 2020, pp.144-148  (2021).
• SAMスパイキングニューラルネットによる関数近似の性能評価，本木 実，西牟田輝満，令和元年度電気学会全国大会3-085，p.122 (2020)．3D カメラ測定装置を用いた新たな嚥下機能評価法の基礎的研究：
  研究Ⅰ 最適条件の検討，上原和夏，西牟田陸人，澁谷陽介，池田さや，古閑公治，本木　実，第14回日本臨床検査学教育学会学術大会抄録集，臨床検査学教育 Vol. 11，p.103，(2019)．優秀発表賞受賞
• 3Dカメラ測定装置を用いた新たな嚥下機能評価法の基礎的研究：
  研究Ⅱ 検査食による嚥下運動への影響，黒木美帆，田久見翼，塩田奈業，野中宥那，古閑公治，本木　実，第14回日本臨床検査学教育学会学術大会抄録集，臨床検査学教育 Vol. 11，p.103，(2019)．
• Raw EMG Wave Pattern Recognition Using Multilayer SAM Spiking Neural Network, Saki Shouji, Arata Hayashi and Minoru Motoki, Proc. of SICE Annual Conference 2018, pp.1286-1287 (2018).（査読付）
• 電力供給量データを用いた時系列予測問題に対する各種機械学習手法及び提案手法の比較検証，有村和真，新谷洋人，本木　実，第17回情報科学技術フォーラム(FIT2018)，講演論文集F-011 (2018). FIT奨励賞受賞
• 学生支援のための時系列出席データのDTW距離による類似度評価解析，百武龍之介，本木 実，石橋孝昭，新谷洋人，2018年度電子情報通信学会九州支部学生会講演会，講演論文集D-10(2018)
• Comparative verification of machine learning method to predict power consumption，有村和馬，新谷洋人，本木 実，2018年度電子情報通信学会九州支部学生会講演会・講演論文集IS-4(国際ポスターセッション) (2018)．
• Function Approximation Using Multilayer SAM Spiking Neural Network，M.Motoki, H.Shintani, K.Matsuo, TM.McGinnity, Proc. of IEEE 8th International Innovative Computing Technology (INTECH2018), pp.65-70 (2018)．（査読付）　　　　　　　　　　　※Errata　This paper has a mistake that right hand side of Eq.(27) should be added – (minus) . We apologize for the correction. (If the Eq. does not has the minus, its learning is not a right gradient method. However, if the Eq. does not has the minus, the learning will be progressing due to its link weights updating.)
• SAMスパイキングニューラルネットのFPGA実装における固定小数点数表現の検討，麻生 雄太, 松尾 和典, 新谷 洋人, 本木 実, 西牟田 輝満，電子情報通信学会第31回 回路とシステムワークショップ (KWS31)論文集, pp.276-279 (2018)．（査読付）
• SAMスパイキングニューラルネットのFPGA実装に関する検討，本木 実，松尾和典，新谷洋人，電子情報通信学会　ニューロコンピューティング研究会，NC2017-65, pp.89-94 (2018)．　　　　　　　　　　　※訂正　本論文の(27)式（閾値θの学習）に誤りがあり，右辺にマイナス（ー）が付きます．お詫びして訂正いたします．（マイナスが付かない場合は，正しい勾配法ではありません．ただし，マイナスが付かない場合でも結合荷重の学習により学習は進んでいきます．）
• SAMスパイキングニューラルネットによる関数近似，本木 実，新谷洋人，佐々栄治郎，柴田克成，計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会 SSI2017講演論文集 pp.126-131，GS04-6  (2017)．
• 脳型プロセッサ制御型筋電義手のための人工筋肉に関する基礎的研究，松田渓，本木実，平成29年度第26回電子情報系高専フォーラム発表論文集，pp.21-24 (2017)．
• SAMニューラルネットによる関数近似と汎化能力の検証，佐々栄治郎，本木実，平成29年度第26回電子情報系高専フォーラム発表論文集，pp.25-28 (2017)．
• Kinect を用いた健常者における非侵襲・非接触型嚥下機能評価法の研究，竹谷剛生，古閑公治，久保高明，大塚裕一，宮本恵美，船越和美，本木実，保健科学研究誌 Journal of Health Sciences No.14：103－113(2017)．（査読付）
• DCブラシレスモーターポジショナに関する 制御ゲインの自動調整，東将太，本木実，塚本晃史，平成27年度，第6回電気学会九州支部高専研究講演会論文集，pp.43-44（2016）．（本研究成果は，地元企業さんの年間約250万円のコスト削減という貢献に繋がりました）
• Implementation of directional characteristics by real-time processing of sounds observed by three microphones”,K.Hayama, T.Ishibashi, H.Shintani, M.Motoki and H.Gotanda, Proc. of the 3rd IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp.305-308 (2015).（査読付）
• A Simple Device for Response Time Measurement of Patellar Tendon Reflex by Using Gyro Sensors and Microcontroller, K.Hayama, T.Ishibashi, H.Shintani, M.Motoki and H.Koga, Proc. of Life Engineering Symposium 2015, pp. 321-322 (2015).
• Low-cost EMG measurement device for hands-free wheelchair control, T.Ishibashi, Y.Oshiro, H. Shintani, M.Motoki, K.Hayama and H.Ohtsuka, Proc.of Life Engineering Symposium 2015, pp. 56-57 (2015).
• 非接触型センサを用いた嚥下動作解析法の一提案，熊川瑛至，本木実，古閑公治，電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ特別企画学生ポスターセッション予稿集，ISS-SP-219(2015)．
• ニューラルネットを用いたバランストレーニング支援機器の製作，岩崎希祐，本木実，電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ特別企画学生ポスターセッション予稿集，ISS-SP-218 (2015).
• SAM型パルスニューロンモデルの誤り訂正学習とそのHDL設計,本木実,松尾和典,電子情報通信学会，第27回回路とシステムワークショップ講演論文集,pp244-249 (2014).（査読付）
• Kinectを用いた裸眼3Dディスプレイ表示に関する研究,盛高涼輔,本木実,第19回高専シンポジウムin久留米講演要旨集，p.407 (2014).
• 乗算器が不要なパルスニューロンモデルの実数値入出力,本木実、細井佑輔，松尾和典，熊本高等専門学校研究紀要第3号，p.77-80  (2011).
• VDEC CADを用いたパルスニューロチップの設計,軸屋啓太，本木実，松尾和典，黒川憲宏，山本博康，第3回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集，pp.71-72 (2011).
• パルスニューロンモデルのハードウエア実装,細井勇佑，本木実，松尾和典，黒川憲宏，山本博康，第3回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集，pp.40-41 (2011)．
• RPROPを用いたパルスニューロンモデルの学習高速化,細井勇佑，松尾和典，本木実，黒川憲宏，山本博康，第10回電子情報系高専フォーラム予稿集，pp.111-114 (2011).
• ハードウエア化のための乗算器が不要なパルスニューロンモデル,細井勇佑，松尾和典，黒川憲宏，山本博康，本木実,電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2011-39，Vol.111，No157，pp.87-92 (2011).
• VDEC CADを用いたASIC設計,軸屋啓太，本木実，松尾和典，大山英典，山本博康，黒川憲宏，第2回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集，pp.158-159 (2010).
• 階層型パルスニューロンモデルにおける学習則,細井勇佑，本木実，松尾和典，大山英典，山本博康，黒川憲宏,第2回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集，pp.170-171 (2010).
• ニューロデバイスを用いた画像認識システムの開発,水上郁太郎，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,　第1回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集,pp.102-103 (2010).
• 人工知能デバイスを目指したFPGAによるパターン認識,本田達矢，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,第1回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集,pp.100-101 (2010).
• ディジタルニューロデバイスの開発と設計開発環境の整備,藤田智大，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,第1回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集,pp.98-99 (2010).
• 関数近似ニューロデバイスの開発,長尾忠俊，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,第1回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集,pp.96-97 (2010).
• ニューロデバイスを用いたパターン認識,本田達矢，水上郁太郎，本木実，松尾和典，大山英典，山本博康，黒川憲宏，第23回熊本県産学官技術交流会講演論文集，pp.146-147 (2009).
• VHDLを用いたニューラルネットワークの設計,千葉亮太，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,第22回熊本県産学官技術交流会講演論文集，pp.148-149 (2008).
• ニューラルネットによる記号パターン認識に関する考察,本木実，松尾和典,第9回日本知能情報ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集，Dec.8，pp.27-30,(2007).
• 記号列を入出力とするニューラルネットの学習法,本木実，冨浦洋一, 高橋直人,情報処理学会論文誌Vol.47,No.8,pp.2779-2791 (2006).（査読付）
• Problems of FGREP Module and Their Solution,Minoru Motoki, Yoichi Tomiura, Naoto Takahashi,IEEE Third International Conference on Cognitive Informatics, in Canada pp.220-227 (2004).（査読付）
• 日本語複文のためのコネクショニストジェネレータ,福田大輔，本木実，嶋津好生,九州産業大学工学部研究報告第40号  (2003)．
• 記号表現ベクトル学習機能を有するニューラルネットの英語前置詞句係り先決定問題における実験的評価，本木実，冨浦洋一，日高達，嶋津好生，高橋直人，九州大学大学院システム情報科学紀要，第10巻，第1号，pp.51-56 (2003)．（査読付）
• 統合コネクショニストモデルによる日本語複文の生成，本木実，嶋津好生，第55回電気関係学会九州支部連合大会講演論文集，10-1A-03 (2003）．
• コネクショニスト日本語複文生成システム，福田大輔，本木実，嶋津好生，言語処理学会第9回年次大会発表論文,pp.461-464（2003）．
• PP-attachment Ambiguity Resolution Using a Neural Network with Modified FGREP Method,Naoto Takahashi, Minoru Motoki, Yoshio Shimazu, Yoichi Tomiura, Tatsu Hitaka,Proceeding of the Second workshop on Natural Language Processing and Neural Networks, pp.1-7 (2001).（査読付）（当時世界で4位程度の性能実現）
• 階層型ニューラルネットによる深層格解析,本木実，嶋津好生, 高橋直人，情報処理学会論文誌Vol.41, No.10,pp.2852-2862 (2000).（査読付）
• コネクショニストモデルによる日本語複文解析システムにおける構造上の汎化能力，本木実，嶋津好生，日本認知科学会第17回大会論文集，pp.132-133，(2000)．
• 形容詞，副詞を含む日本語複文のための統合コネクショニストモデル，本木実，嶋津好生，第51回電気関係学会九州支部連合大会講演論文集 p.689 (1999）．
• Composing Vectorial Representation for Noun Phrase Using Neural Networks,Naoto Takahashi, Minoru Motoki,Proceedings of the First Workshop on Natural Language Processing and Neural Networks, pp.14-23 (1999).（査読付）
• Performance of Structual Generalization in Connectionist Japanese Complex Sentence Parser,Minoru Motoki, Yoshio Shimazu,Proceedings of 5th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium 1999, pp.322-327 (1999).（査読付）
• Connectionist models for parsing and generating Japanese complex sentences，Minoru Motoki, Yoshio Shimazu,Proceedings of the 2nd International Conference on Cognitive Science and The 16th Annual Meeting of the Japanese Cognitive Science Society Joint Conference,P3-07，pp.982-985, (1999).
• A subsymbolic approach for acquiring semantic represenattions, Naoto Takahashi, Minoru, Motoki,Proceeding of Third International Workshop on Computational Semantics, (1999).
• コネクショニストモデルを用いた日本語複文解析システムの構築，本木実，嶋津好生，九州産業大学工学部研究報告第36号，pp.103-110  (1999).
• 統合コネクショニストモデルによる日本語複文パーサ，本木実，嶋津好生，第52回電気関係学会九州支部連合大会講演論文集，p.689 (1999).
• Connectionist Parser for Japanese Simple Sentences, Minoru Motoki, Kei Watanabe, Yoshio Shimazu, 5th International Conference on Softcomputing and Information/Intelligent Systems (IIZUKA’98) Vol.2, pp.598-601 (1998).
• Connectionist Parser for Japanese Sentences with Embedded Clauses,Minoru Motoki, Yoshio Shimazu,5th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP’98) Vol.2, pp.1138-1140 (1998).
• コネクショニスト日本語文解析モジュールの構築，本木実，土持勝彦，嶋津好生，九州産業大学工学部研究報告第35号，pp.69-76  (1998).
• ニューラルネットワークを用いた上肢運動消失症に対する自動診断支援システムの開発－脊髄小脳変性症へのアプローチ―,村山伸樹，奥村チカ子，中西亮二，本木実，小林達也，『脳波と筋電図』第25巻，第3号，pp.276-285 (1997）．（査読付）
• ニューラルネットワークを用いた上肢運動機能障害に対する診断支援システムの開発，本木実，永尾朋洋，村山伸樹，奥村チカコ，信学技報，MBE93-07,pp.31-38 (1994)

2. 教育 （Education）

• 卒業研究での信頼性向上の教育に関する産学連携の実践例?研究用プログラムコードの検証困難さに対する試み，本木 実，新谷洋人，寺田晋也，塚本晃史，第64回年次大会工学教育研究講演会，P-17（2016）．
• 教科間連携による「キャリア教育」,草野美智子,本木実,高専教育 No.37,pp.453-458 (2014).（査読付）
• 集積回路設計開発分野における早期人財育成を目指した共同教育への取り組み,武富広成，本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康,第1回半導体材料・デバイスフォーラム予稿集,pp.46-47 (2010).
• HDLおよびASIC設計開発環境の整備とそれを通した協同教育,本木 実，松尾和典, 大山英典,黒川憲宏，山本博康, 高専教育No.32，pp.399-404 (2009). （査読付)
• 九州沖縄地区高専体育大会バドミントン競技運営支援ツールの作製－EXCELシート作製と無線LANの利用－,本木実，石原秀樹，古江研也，野々口英二,熊本高等専門学校研究紀要第1号，pp.17-24 (2009).
• 共同研究に基づいたインターンシップ-COOP教育の１つの実践例-, 本木実，松尾和典，大山英典，黒川憲宏，山本博康, 第22回熊本県産学官技術交流会講演論文集，pp.224-225 (2008).
• 学科専用コンピュータの運用とその効果，藤田毅，牧元美和子，本木実，第13回私情協大会資料，pp.148-149 (1999)．

3. 共同研究等（Collaboration）

• 脳型情報処理半導体回路の研究と試作，メイビスデザイン株式会社，平成29～現在まで．
• 非接触型測定装置を用いた嚥下機能評価法の研究，熊本保健科学大学平成26年度教育研究プログラム・拠点研究プロジェクト，平成26年度．
• 汎用集積回路の開発と評価，テクノデザイン株式会社，平成18～24年度．

4. その他（others）

• 嚥下運動評価法の開発，野口聡眞，礒江公人，安部愛望，久保高明，大塚裕一，宮本恵美，船越和美，本木実，古閑公治，熊本保健科学大学臨床検査学科卒業論文,14-OP07 (2014). （優秀発表賞受賞）