ゼミナール発表

日時: 11月2日（水）3限 (13:30-15:00)

会場: L1

司会：大島拓助手

國田　誠三	言語設計学	渡邉　勝正
発表題目：指紋認証マッチングにおけるハードウェアの高速化発表概要：近年、指紋を利用する個人認証のシステムに出くわす機会が多くなりつつある。なかでも、指紋認証、照合アルゴリズムの研究は古くから行われてきているが、それを含むシステムの性能向上などはソフトウェアによって行われる。また、ソフトウェアで実装されている処理を高速化する１つの方法として、ハードウェア化することがあげられる。しかし、ハードウェアの欠点の１つとして、できた回路の変更ができないことがあげられる。本発表では、指紋照合の機能をもった再構成可能なアーキテクチャをもつシステムオンチップを紹介するとともに、今後の研究方針について述べる。

三島木　英宏	システム制御・管理	西谷　紘一
発表題目：運転支援システムの使用とドライバの運転行動との関係発表概要：車載される運転支援システムはドライバの負担を軽減するものである。同時に、運転支援システムを利用することによりドライバの運転行動に変化をもたらすものでもあると考えられる。この運転行動の変化が著しい場合、例えば危険運転といった行動に結び付く恐れがある。そこで、本研究ではドライビングシミュレータ（DS）を用いて運転支援システムを模擬し、運転支援システムを用いた場合の運転行動と運転支援システムを用いない場合の運転行動とを対比することで上記の運転行動の変化がどのような点に顕著に現れるか検討を行う。

山崎　仁之	像情報処理学	千原　國宏
発表題目：把持対象の特徴に基づく把持動作モデリング発表概要：>物体を把持するときの手の動作は、把持対象の物体の形状やサイズなどに依存する。ゆえに、把持対象とする物体の特徴を規定することにより、たとえ詳細な各指の屈曲角度などを直接計測せずとも、手首の物体へのアプローチといった、物体と手首の位置関係を計測することで手の把持動作を推定することが出来ると考えられる。このような考えに基づき、本研究では、把持対象を円筒とし、その大きさ等に代表される特徴により、手の把持動作がどのように相違するのかを比較検討し、その上で、把持対象の特徴に基づいた把持動作の推定手法及びモデリングについて提案する。

青山　桜子	自然言語処理学	松本　裕治
発表題目：テキスト間含意関係認識のための語彙知識獲得発表概要：意味が近似的に等価な言語表現の異型を言い換えという。近年、研究者の間で言い換えの自動獲得が注目されている。含意関係の自動抽出が可能となれば、言い換えの自動獲得において非常に有用である。その一環として、含意関係認識の語彙知識獲得を目的とし、既存の資源（ここではWordNet）から情報を抽出し、整理した。また現状では、日本語における含意関係の資源が存在しないため、英語資源（WordNet）から抽出を行い、EDR英語単語辞書、概念ID、日本語単語辞書を使い、日本語としてどの程度対応が取れるのかを検証した。テキスト間含意関係認識において語彙知識の自動獲得を目指す。

上野　孝治	自然言語処理学	松本　裕治
発表題目：述語項構造解析のための大規模用例付与発表概要：近年，コーパスに基づく言語処理が大きく進展し，形態素解析や係り受け解析などの基盤技術が整備されてきた．本研究では，言い換えや機械翻訳といった応用分野の技術に寄与することを目的として，述語と名詞句との関係を解析する述語項構造解析を行なう．述語項構造解析は，述語とそれに対応する大規模な用例が付与されていれば，実現できる見通しが高いが，1つ1つの用例を人手で付与していては，莫大なコストが必要となってしまう．そこで，用例集合をクラスタリングし，生成されたクラスタを人が対応付けることによって，効率的に用例を付与することを試みる．クラスタリングには，あらかじめ人が付与した少量の用例により，用例間に明示的な制約を与え，用例間の距離を学習するSupervised Clusteringを用いた．本発表では，実際にクラスタリングを行った実験結果も示して，問題点を明らかにし，今後の展望についても述べる．

磯田　周孝	応用システム科学	杉本　謙二
発表題目：ゲーム理論を応用した車両ロボットの衝突回避問題発表概要：近年、自動車の自動操縦を目指した研究が進められているが、その実現のための問題は数多く存在する。そこで問題の一つである衝突回避を取り上げる。また、衝突回避問題を扱う際に、現在様々な分野で応用研究が進められているゲーム理論を用いることを提案する。ここでは、その方法の手助けとするため、関連する内容の論文を紹介する。論文の内容は、与えられた目標集合に到達可能な軌道開始点から成る集合を用いてシステムの振る舞いの検証を行うというものである。その集合を求めるために二人零和微分ゲームに対してのHamilton-Jacobi-Isaacs偏微分方程式の粘性解を用いている。計算方法の詳細は省くが、本論文ではこの手法を航空機の衝突回避問題に適用して数値例を計算している。

会場: L2

司会：大羽成征助手

秋山　満昭	インターネット工学	山口　英
発表題目:An Idea of Cost Balancing Model against DoS and DDoS Attacks 発表概要:クライアント/サーバは様々な計算機資源・通信資源を有し,通信はそれらの資源を消費することで行われる.これらの資源は,クライアント/サーバの共有資源で,クライアントからの不正な通信要求によって自由に浪費させられる可能性がある.これを利用したのがDoS/DDoS攻撃であり,近年このような攻撃による被害報告が相次いでいる.通信を行う際に消費される資源がコストであり,通信ではクライアントがサーバに対して自由にコストを負わせることができ,それがDoS攻撃の原因となっている.そこでコストを調整するために,クライアントにおける通信コストの増加や,サーバにおける通信コストの低減による対策手法が提案されている.これらの手法には,TCPの通信をstatelessにすることよってサーバ側のメモリコスト軽減を行う手法である"trickles"や,puzzleを解かせることによってクライアント側の計算コストの増加を行う手法である"client-puzzle"がある.これらの手法ではサーバ/クライアント間でコストの交換を行うことで均衡を保とうと試行しているが,コスト交換の最適化は難しいといえる.私は,今後このようなコスト交換手法を汎用的に用いるためには各コスト(トラフィック, メモリ, 計算量など)間の相関関係を明らかにし,コストのモデルを作成することが必要だと考える.本発表ではこれらの手法について紹介し,コストモデルについて説明する.

浅野　聡	インターネット工学	山口　英
発表題目：無線LANハンドオーバに関する既存手法の問題点の調査発表概要：無線LANの発達・普及に伴い,今後,ユーザは無線LAN間を移動(ハンドオーバ)する機会が増加すると思われる．しかし,既存のハンドオーバ手法では通信の切断や品質劣化などの問題が発生することがわかっている．本発表では端末のハンドオーバをサポートする手法として,現在主流であるMIPv6に関する性能評価を行った論文を紹介する．本論文ではMIPv6とMIPv6のハンドオーバを高速化したFMIPv6の実証実験を行い,TCPとUDPの両面から通信性能を評価している．この結果を踏まえてMIPv6およびFMIPv6の問題点をまとめ,今後の研究課題について考察する．

石橋　賢一	インターネット・アーキテクチャ	砂原　秀樹
発表題目：論文紹介　"End-to-end Estimation of The Avaiable Bandwidth Variation Range" (SIGMETRICS'05) 発表概要：ネットワークパスの可用帯域(available bandwidth)はオーバーレイネットワークにおけるルーティングやトラフィックエンジニアリング, サーバ選択, ストリーミングアプリケーションなどにとって有用な情報である. 可用帯域の推定手法は, 複数の検査パケットを送出して検査パケット間の時間的なギャップを利用するPGM(Probe gap model)と, 検査パケットの送出レートを徐々に上げていき, 遅延の増加を検出するPRM(Probe rate model)の二種類に大別できる. これらのモデルに基づきこれまで様々な可用帯域推定ツールが開発された. しかし, 既存の推定ツールの多くは可用帯域が時間と共に変化することや, 検査パケットを測定するタイムスケールによって推定結果が異なることを考慮していない. 本論文では可用帯域のばらつきも考慮した推定手法を提案している. 本発表では提案する推定手法を紹介し今後の課題について考察する.

板谷　諭	インターネット・アーキテクチャ	砂原　秀樹
発表題目：論文紹介 Efficient Content Location Using Interest-Based Locality in Peer-to-Peer Systems (IEEE INFOCOM 2003) 発表概要：分散型P2Pシステムを実用的なものとするにはコンテンツの検索が非常に重要となる．有名なファイル共有ソフトであるGnutellaでは全てのpeerにqueryをfloodingさせている．floodingは単純で強力なではあるが拡張性がない．本研究ではGnutellaの単純さを保ったまま弱点である拡張性の克服を試みる．本論文が提案する解決策では既存のGnutellaネットワーク上でさらにピア同士に対して興味を基準とした組織化を行うものである．本論文の提案は単純であるが強力な手法であるInterest-based localityを利用する．これはあるpeer Aが欲しいファイルを保有しているpeer Bは他にもpeer Aが欲しがるようなファイルを保有している可能性が高いという仮定に基づいたものである．本論文のアルゴリズム,interest-based shortcuts,を利用することによりGnutella内での大量のfloodingの削減が可能となり,Gnutellaをより実用性のあるサービスにできる．さらに,shortcutsはモジュールとして利用でき,分散ハッシュテーブルを含む他のコンテンツ検索方法の効果を改善することも可能である．

居細工　高人	ソフトウェア基礎学	伊藤　実
発表題目：P2Pベース多人数参加型ゲームにおけるステートマシンを用いた不正検出方法発表概要：ネットワークゲームは，その普及によってそのユーザ数が増加し，新たな市場として認知されている．しかし，ネットワークゲームにはユーザ数に依存したスペックがサーバに要求され，そして，サーバの維持コストが高くなりつつある．その問題を解決するために，P2Pを利用する方法が考案されている．しかし，P2Pを利用することで，ユーザにゲームを行う上で重要な情報やIPアドレス等の個人情報が流れ，ユーザによる不正が容易に行われることが問題となっている．ユーザによる不正はパケットの改ざんや盗聴，クライアントプログラムの改造によって自動操作を行うもの，ユーザ同士が共謀して行うもの等があることが知られている．これらの不正を防止するために，人の手によって監視する方法が考えられるが，管理のためのコストが高くなる．本研究では，ゲーム状態の正常な遷移を表すステートマシンをプレイヤノードに持たせ，ゲームイベントの発生によるステートマシンの遷移が規定された通りに行われているかどうかを複数ノードで相互監視することで不正を検出する方法を提案する．提案手法を利用することで，改ざん防止のためのオーバーヘッドを他ノードに分散することを可能とし，複数のユーザノードによる監視を行うことでユーザ同士の共謀を行ない難くする．

岩田　倫明	生命機能計測学	湊　小太郎
発表題目：論文紹介”Registration and Tracking to Integrate X-Ray and MR Images in an XMR Facility(IEEE TRANS. ON MEDICAL IMAGING, NOV. 2003)” 発表概要：解剖学的画像を得やすいMagnetic Resonance Imaging(MRI)と機能的画像を得やすいPositron Emission Tomography(PET)等には一長一短があり、前者は病変部と周辺とが区別しにくい、後者は体内形状が鮮明でないといった欠点がある。そこで、両者の画像を重ね合わせることで診断情報として役立てる方法が研究されている。本論文では、心臓カテーテルの手技を例に、解剖学的画像であるMRI画像とX線CTの血管造影画像の「位置合わせ」と「重ね合わせ」の方法を論じ、臨床評価などの結果を論じたものである。

会場: L3

司会：戸田智基助手

新井　美紗子	比較ゲノム学	金谷　重彦
発表題目： Multi Domain を考慮した Orthologue 遺伝子対の検出アルゴリズムの開発：植物と細菌の遺伝子の対応付けを目指す発表概要：様々な生物のゲノムが同定され、進化系統や遺伝子機能などを推定し、異なる生物種間での進化的共通性を持つ orthologue 遺伝子対が検出され、この orthologue 遺伝子をホモロジー解析することで、遺伝子のクラスタリングが可能になった。しかし、遺伝子は進化の過程で domain が融合した multi domain を持つ場合がある。そのため、ホモロジー解析で得られた遺伝子の類似箇所の情報を考慮していない従来の解析手法では、遺伝子の関係が一対多になってしまい、クラスタリングをする際に問題が生じる。この問題を解消し、遺伝子のクラスタリングを円滑に行うために、 multi domain を考慮した orthologue 遺伝子対を検出する手法が必要である。本研究では、遺伝子の関係をグラフ化し、このグラフのトポロジーを考慮した上で遺伝子をクラスタリングするアルゴリズムの開発を目的とする。また、このアルゴリズムを用いた解析手法により、植物と細菌の orthologue 遺伝子の検出と対応付けを行い、 multi domain を持つ生物の進化系統を推定する予定である。

伊藤　遼佑	比較ゲノム学	金谷　重彦
ネッノスツ�ワ。ァ時系列マイクロアレイ実験デザイン(reference design とloop design)の発現解析に及ぼす影響ネッノスウオヘラ。ァマイクロアレイ技術の到来により、同時に何千という遺伝子の発現量の変化をモニタリングすることが可能になった。それに伴い、バクテリアの環境変化に対する時々刻々の応答を解析することにより、バクテリアの生体内制御システムを理解するという研究が様々に行われている。大部分のマイクロアレイデータ解析では、統計的アイデアに基づいて、発現変化パターンの類似したもの同士をグルーピングするアプローチが取られる。しかし、ほとんどのマイクロアレイ解析の手法は、time-courseマイクロアレイデータの時間的連続性を考慮に入れていない。そこで、本研究ではtime-courseマイクロアレイデータの信頼性を向上するために、従来のマイクロアレイ実験デザインに新たな実験デザインを加えて、データの連続性を評価し、また、各種のマイクロアレイデータ解析に及ぼす影響も検討する。最終的には、培地のマススペクトルデータも解析に加える予定である。

有木　由香	論理生命学	石井　信
発表題目：動力学を考慮した動作の分割と生成発表概要：本発表ではロボットの動作生成やコンピュータグラフィックスに関する従来研究の紹介を行う。従来研究では、計測した関節角データのみを用いた動作の分割や生成を行っていた。我々の今後の研究では、関節角と同時に床反力を計測することで動力学を考慮した動作の分割と生成を行う。

上田　真理子	論理生命学	石井　信
発表題目：適切な相手モデルの選択に基づくマルチエージェント系強化学習法発表概要：同一環境下にエージェントと呼ばれる行動主体が複数存在し，それらが互いに協調あるいは競合するような系をマルチエージェント系と呼ぶ．このようなマルチエージェント環境において，エージェントが強化学習により適応行動を実現する研究は，これまでゲームの戦略獲得を題材に広く行われてきた．これらの先行研究では，想定した他エージェントのそれぞれに対して相手モデルを用意し，それらを独立に学習させて環境モデルの同定を行うことにより，変動の予測を考慮した行動選択を実現しているものが多い．しかし，より一般的なマルチエージェント環境では，可能なエージェントの性質は未知であるため，既存のモデルで説明のつかない場合は新規モデルを学習し，そうでない場合はどのモデルで説明されるかを正しく推定した上で適切なモデルを選択（あるいは複数のモデルの混合比を計算）する必要がある．本研究では，協調・競合する他エージェントの種類が未知であるマルチエージェント環境を想定し，適切なモデル選択と強化学習に基づいて適応的方策を獲得する手法に取り組む．他エージェントの種類を非観測変数とし，部分観測マルコフ決定過程（POMDP）の枠組みに基づいて，観測系列から未知の相手を推定する方法について検討する．

井原　瑞希	論理生命学	石井　信
発表題目：時間変化を考慮した音声生成モデルの推定発表概要：音声波形の生成モデルは通常，音声スペクトルが音源（パルス音源と雑音源）と調音（共振・反共振特性）の積で表現される．しかし，このモデルによる表現では，ある時刻の音声スペクトルを表現する音源と調音の組み合わせに不定性が生じ，その不定性が音源と調音の特定を困難にしている．従来，この不定性を音源と調音のそれぞれの関数表現を強く制約することで解消しているが，自然な音声や話者の個人性を表すには自由度が十分とはいえない．また，従来手法では音源と調音が別々に特定されるため，両方を精度よく推定することが難しいという問題もある．そこで本研究では，従来の音声モデルにおいて音源と調音の関数表現を豊かにすることで自然な音声・個人性を表現可能にする一方，調音が音声の個人差に由来しており時間的にあまり変化しないという時間情報を利用することで音源と調音の精度の高い推定を目指す．具体的には，音源を時間変化する隠れ変数，調音をパラメータで表現した確率モデルを用いて，最尤推定とフィルタリングを行い，音源と調音の両方を精度良く推定することを試みる．

植野　剛	論理生命学	石井　信
発表題目：サンプル再利用型強化学習による準受動２足歩行ロボットの頑健な制御器の獲得発表概要：近年，２足歩行ロボット制御において，身体の受動性を利用することで， ZMP制御に比べて高いエネルギー効率が実現可能であり，また自然なヒトの歩容に近い，準受動歩行制御が注目されている．その制御パラメータはロボットの構造や環境にセンシティブであるために，制御器のオンラインチューニングが望まれる．これまでに，シミュレーション研究において，受動性に着目して設計した強化学習法を用いて，短時間で，すなわち比較的少ないサンプル数で頑健な制御器が獲得可能であることが示されている．本研究では，この先行研究を参考にしながら，実機での学習制御を目標としている．その際，シミュレーションよりもさらに少ないサンプル数で学習を完了させることが望まれるため，本研究では，既に得たサンプルを再利用することにより、少ないサンプルで学習が可能な方策オフ型Natural Actor-Critic 法（Off-NAC法）を用いた学習に取り組んでいる．