ゼミナール発表

日時: 9月28日(火)(13:30-15:00)


会場: L1

司会:中村匡秀 助手
藤林 潤   M2 西谷 紘一 松本健一
発表題目:ドライバの交差点進入行動解析に基づく運転評価法
発表概要:近年,自動車交通事故による死亡者数は減少傾向にあるが,交通事故件数は増加傾向にある.また,交通事故は交差点でより多く発生しており,ドライバの交差点における運転行動を解析する必要がある.本研究ではドライビングシミュレータを用いて,ドライバのさまざまな状況での交差点進入行動を解析する.模範的なドライバの交差点進入行動を分析し,一般ドライバ(被験者)の交差点進入行動と比較することによって安全な運転行動であるか評価する.
 
Choy Wai Cheon M2 西谷 紘一 松本健一
発表題目:An experimental evaluation of using an in-vehicle device to reduce driver distraction while driving
発表概要:The increasing use of in-vehicle device systems has made the evaluation of driver workload an area of increasing importance in both government and industry. In this research, an experimental evaluation is done to compare the operation of secondary tasks while driving using the existing control panel switches and the new steering wheel-mounted switches. We obtained the logging data of the DS, eye-mark data, operation time and the NASA-TLX.
 
小山 弘樹 M2 西谷 紘一 松本健一

発表題目:出会い頭事故分析のための運転行動解析
発表概要:  自動車事故のうち,車両相互の交差点における出会い頭事故は,死亡事故件数の多い事故の1つである.本研究では,ドライバの認知・判断エラー発生の予防を目標に,まずは認知・判断エラーが発生する,あるいは起こる可能性があるドライバの心的状態の検知手法の開発を目的とする.ドライビングシミュレータを用いて出会い頭事故を誘発する実験を行い,事故発生時刻付近の生理指標に特徴がないかを調べ,その特徴と認知・判断エラーとの関係を考察する.生理指標としてドライバの心電活動(ECG, electrocardiogram)とドライバの視線の動きに注目し分析した. その結果,事故とドライバが事故を起こす時の心拍数変化との間に関連性が見られ,視線の動きから運転行動の変化が見て取れた.

 

会場: L2

司会:新田 助手
中里 昌人 M2 藤原秀雄 関 浩之   井上美智子
発表題目:有効状態識別と履歴利用に基づく順序回路テスト生成に関する研究
発表概要:順序回路のテスト生成は,実用的な時間で取り扱うことができない. そのため,順序回路のテスト生成の高速化が重要となる. 順序回路のテスト生成では,故障による誤りを生成するために,リセット状態 から故障を活性化する状態へ回路の状態を遷移するための初期化系列を求める 状態初期化の処理が行われる. 従来の順序回路のテスト生成では,有効状態(リセット状態から到達できる 状態)と無効状態(リセット状態から到達できない状態)の識別を行わない ので,初期化系列を求めるために大量のバックトラックが生じていた. 本研究では,状態割当てに符号を用い,有効状態に符号語を割り当て, 無効状態が非符号語となるように合成された順序回路に対して, 有効状態・無効状態の識別を行うことによって,初期化系列の 探索空間を枝刈りする.さらに,ある故障に対して状態初期化に 成功した有効状態への状態初期化系列を履歴として保存し,別の 故障に対する状態初期化の際にこれを用いることで,順序回路の テスト生成を高速化する方法を提案する.
 
FUJITA MARCELO KOTA M2 山本 平一 関 浩之 岡田 実
発表題目:New Channel Estimation Technique for Mobile OFDM Terrestrial Digital Television
発表概要: The invention of Digital Terrestrial Television (DTT) enables to explore new application like DTT on Mobile Phones, on demand television and interactive multimedia applications increasing the business potential. However, the transmission of digital data over wireless environment is under several types of interference like white noise, multipath fading and attenuations which produce reduction of quality in data transmission. Several techniques were developed to improve the reception quality and Channel Estimation is one of these techniques which is used to recover the signal phase and amplitude error due to multipath fading and White Noise. This project consist in develop a new technique to improve the DTT reception on mobile phone using channel estimation. Conventional methods like 2D winner filter channel estimation are not enough to estimate the channel due to high fluctuation in speed of the receiver. Therefore, this new channel estimation technique needs to support the Doppler Variations better than old estimation techniques and this new algorithms needs to have rapid convergence to support mobile phones movements. The Recursive Least Square Filter was a good choice, because have the rate of convergence better then Least Mean Square filters.
 
東 藍 M2 松本 裕治 関 浩之 乾 健太郎
発表題目:統計と制約の融合による頑健な日本語文解析
発表概要:近年、大規模な言語データを元にした統計的自然言語処理が目覚しい発展を遂げている。しかしながら、昨今ではこのような統計的言語処理に一定の限界が垣間見えつつある。また、より詳細な情報を獲得するためには言語理論に基づく処理が必要となる。 一方で詳細な文法制約に基づく自然言語処理の枠組みも研究されている。特に HPSG(Head-driven Phrase Structure Grammar)と呼ばれる文法理論の研究が盛んである。このような文法制約に基づく自然言語処理においては、処理の曖昧性を抑えながら頑健性を向上させることが困難である。 これら2つの方向性を融合する研究もすでに多く提案されているが、頑健性の向上という観点を主眼として捉えている研究は未だ多くない。そこで本研究では、統計的な言語処理と文法制約に基づく言語処理を組み合せ、より頑健な日本語文解析を行なうことを目指している。本研究の特徴は主に3つある。第1に、あらかじめ統計係り受けにかけることにより語順の自由な入れ替えを許し、日本語特有のかき混ぜ文に柔軟に対応する。第2に、この係り受け情報を構文解析時の制約と見なすことにより解析の曖昧性を抑える。第3に、メタなプロセスの導入により文法的に不適切な入力文に対しても頑健な解析が行なえるようにする。 本発表では、このシステムの実現に向けた修士課程におけるこれまでの成果と今後の計画を述べる。
 
Eric Nichols M1 松本 裕治 関 浩之 乾 健太郎
発表題目:Phrase-structure Parse Disambiguation Using Dependency Structures
発表概要:Despite numerous advances in parsing technology, structural ambiguity still poses a large problem for phrase-structure analyzers in natural language parsing. In this presentation, I outline the development of a phrase-structure parsing system that makes use of a statistical dependency parser to disambiguate common forms of structural ambiguity such as scopal ambiguity and preposition attachment. In particular, this system focuses on the recognition and analysis of coordinate clauses containing verbal ellipses. I will also show how incorporating methods of coordination identification using word sense similarity measures can be used to successfully parse coordinate clauses even with only partially correct dependency analyses and yield training data that can be used to correct such erroneous analyses.