| 青山 瑠美 M2 | 関 浩之 | 伊藤 実 | 楫 勇一 |
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発表題目：一時推定記号の信頼度に基づくLDPC復号アルゴリズムの改良
発表概要： sum-product 復号法に代表される繰り返し復号は，低密度パリティ検査符号 (LDPC 符号)等の誤り訂正において重要な役割を果たす． 本研究では，sum-product アルゴリズムの計算量を削減することを検討する． 繰り返し復号の計算量は符号長に対して線形オーダとなり，したがって，漸近 的には，繰り返し復号の計算量の削減余地は，ほとんど無いといえるが， 一方，復号操作を詳細に検討すると，繰り返し復号にも効率化 の余地があると考えられる．sum-product 復号アルゴリズムでは， かなりの回数の確率(実数値)の乗算を行う必要がある． 復号器をハードウェア的に実現する場合等では，乗算の実現には比較的大 きなコスト(回路面積，消費電力等)が必要となるため，可能であれば，乗算 を用いずに復号を行えることが望ましい． 本研究では，sum-product アルゴリズムの構造(計算原理）の一部 を変更し，不要と思われる計算そのものを省略する方式を提案する． | |||
| 伊藤 信裕 M2 | 関 浩之 | 伊藤 実 | 楫 勇一 |
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発表題目：
Self-Composition法に基づく情報フロー解析法の拡張 発表概要： 情報フロー解析とは, プログラムに入力した情報がどの出力から流出するかを調べて, プログラムが機密情報を漏洩しないかどうかを検証することを言う. 解析手段として, 従来手法(型システムによる方法)より精密な解析を行うSelf-Composition法と融合法が近年注目されている. これらの手法は自動検証ツールを用いてプログラムの安全性(情報漏洩が起きないかどうか)を検証する強力な手法である. 前者の手法と比較して後者の手法は解析精度が同等でより高速な解析が行える. しかし, これらの手法は関数を含むプログラムでは解析できない. そこで本研究では, これらの手法の解析精度を保ち, 関数を含むプログラムでも解析できる手法を提案することを目的とする. | |||
| 辻 俊 M2 | 関 浩之 | 伊藤 実 | 楫 勇一 |
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発表題目：放送型暗号に適した鍵管理方式の提案
発表概要：グループ鍵とは，あるユーザの集合（グループ）のメンバが共通して所持する 暗号鍵である．本研究では，ユーザの加入・脱退にともなうグループ鍵の更新 手法について議論する．LKH 法を利用した既存のグループ鍵管理手法では，鍵 更新を繰り返すと内部構造にある種の偏りが生じ，各種操作の効率が低下して しまう．本研究では、鍵更新の際に内部構造の最適化を行うような定期更新型 の鍵管理方式を提案する．また，計算機実験により，提案法では効率低下が最 小限に抑えられることを示す．。 | |||
| 大山 浩美 D2 | 松本 裕治 | 松本 健一 | 乾 健太郎 | |
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発表題目:日本語学習者の作文を集めた学習者コーパスと機械学習による正誤判定 発表概要：言語教育における習得言語の研究、分析は、データ量の不足とデータ分析の技術の煩雑さからこれまであまり研究がなされてこなかった。近年コンピュータ技術の発達とデータ蓄積技術の向上などから次第にデータが増えつつある。しかし、母語話者の言語データを蓄積したコーパスに比べ、第二言語学習者の言語データに基づくコーパスはまだまだ不十分な状態にある。誤用コーパス作りには、誤用データの収集、誤用分類、よりよい誤用文検索ツールの開発など色々な要素が含まれる。今回、収集されたデータを誤用分類し、入力を行いデータ構築を行った。 また、将来ウェブから学習者の作文を自動的に収集することも考慮し、機械学習による正誤文自動判定を行った。まず、新聞の記事においてＳＶＭにより正しい格助詞の使用を判定する実験を行った。現在は、日本人が書いた文と日本語学習者が書いた文においてＳＶＭにより自動判定を行う実験をしている。今後は、この精度を高めていくつもりである。 | ||||
| 坂田 浩亮 M2 | 松本 裕治 | 松本 健一 | 乾 健太郎 | |
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発表題目：コーパスを用いた英語習得度の推定
発表概要：言語教育において，学習者の言語習得度を知ることは教師にとって重要なことである． また，言語学習者の言語習得度を客観的に量る手段があれば, 学習者は教師がいなくても自分の言語習得度を評価できるため，学習効率の向上につながると考えられる． 本発表では, 言語学習者の作文と習得度別コーパスとの類似度に基づいて, 学習者の言語習得度を推定する手法を提案する. NICT JLEコーパスを用いて行った提案手法の評価実験と，その結果について紹介する. | ||||
| 谷口 雄作 M2 | 松本 裕治 | 松本 健一 | 乾 健太郎 | |
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発表題目：楽曲に含まれる旋律パターンの抽出
発表概要：楽曲中によく現れる旋律は個々の楽曲を代表する音楽的な特徴の一つである．音楽検索のような大規模な楽曲集合を扱う場合，このような特徴の抽出は多大なコストがかかることから，自動的に抽出する技術が望まれている．本発表では，まず音楽認知の視点からリスナーの旋律認識傾向について紹介し，旋律を構成する要素について議論する．そしてパターン抽出に適した音楽のデータ構造を提案し，一般的なマイニングアルゴリズムの応用による実現を試みる． | ||||
| Evans Noah Paul M2 | 自然言語処理学 | 松本 裕治 | 松本 健一 | 乾 健太郎 |
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発表題目:Querying Tree Paths
発表概要:As the quantity of data in NLP problems grows the importance of being able to search quickly and efficiently over huge quantities of data becomes the central problem of NLP. We propose a text based approach to querying annotated data using a new format called "Tree Paths". By encoding the structure of the annotation tree in the tree itself instead of parsing, the format is more efficient and easier to manipulate using unix tools. This format is also ideal for google's map reduce algorithm making querying using tree paths more scalable than the current database oriented approaches. | ||||
| 郭 青 D2 | 西谷 紘一 | 杉本 謙二 | 野田 賢 | ||
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発表題目：Precise Quality Control of Polymer Production Processes 発表概要：Due to increasingly stringent requirements governing high-quality polymers, there is a strong incentive to implement precise quality control for polymer production. For a specific polymer, its physical and chemical properties strongly depend on Polymer molecular weight distribution (MWD). In this study, based on a simulated pilot-plant jacketed CSTR, the off-line optimization of operating conditions is implemented. The objective function is formulated to determine the optimal operating condition to produce polymers with the best match to a target MWD profile.Three cases are studied: free radical styrene polymerization, cationic isobutylvinylether polymerization and free radical MMA polymerization. | |||||
| 山口 明彦 M2 | 小笠原 司 | 川人 光男 | 杉本 謙二 | 神谷之康 | 松本 吉央(大阪大学） |
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発表題目：回避行動の再利用メカニズムを持つ強化学習手法の提案と多関節ロボットへの応用
発表概要：運動学習によって跳び箱運動のように時間軸方向に複雑な運動を獲得するには，膨大な学習時間が要求される．これを人間のように効率的に行うには，過去に学習した動作知識の再利用が不可欠である．本稿では転倒などの回避行動を通常のタスクと分離して学習するメカニズムを強化学習に導入し，新たな動作の学習において再利用する方法を提案，シミュレーションにより格子状空間における有効性を示す．さらに本手法を多関節ロボットの運動学習に適用する方法を示し，テニスのサーブ動作獲得をタスクとしてシミュレーションにより有効性を検証する． | |||||