| 金谷 温貴 | M, 1回目発表 | ディペンダブルシステム学 | 井上 美智子 | 笠原 正治 | WANG Wenyuan | 江口 僚太 | 笹田 大翔 |
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title: Almost Time-Optimal Loosely-Stabilizing Leader Election on Arbitrary Graphs Without Identifiers in Population Protocol Model
abstract: In recent years, distributed systems where low-performance devices collaborate to perform a single task have attracted attention. Since low-performance devices have limited available resources, it is necessary to develop dedicated protocols and algorithms. The population protocol model[Angluin et al. 2004] represents a model for a network of anonymous low-performance devices. In this model, multiple mobile sensors, called agents, communicate with each other and progress the computation by updating their states according to predetermined transition rules (called protocols). It is known that when there is a unique leader in the population, various problems can be solved efficiently, which is why the leader election problem has been widely studied. Additionally, as the resiliency against transient faults, self-stabilization has been widely studied. However, in the population protocol model, it is known that the self-stabilizing leader election problem cannot be solved without the knowledge of the exact number of agents. Therefore, we consider loosely-stabilizing leader election[Sudo et al. 2009], which relaxes the closure property of self-stabilization in the population protocol model. Loose-stabilization means that the execution converges to the desired configuration within a relatively short time and maintains that configuration for a relatively long time. In this study, we propose a protocol with a convergence time close to the lower bound $\Omega(mN)$ shown by [Sudo et al. 2016] with increasing memory usage. This protocol uses $O(\Delta\log{N})$ bits of memory, converges to a configuration with a unique leader in $O(mN\log N)$ expected steps, and maintains the configuration for $\Omega(Ne^{2N})$ expected steps, where $N$ represents an upper bound on the number of agents, while $m$ and $\Delta$ denote the number of edges and an upper bound on the maximum degree of the communication graph, respectively. language of the presentation: Japanese 発表題目: 個体群プロトコルモデルにおけるほぼ時間最適な匿名任意グラフ上の緩安定リーダー選挙 発表概要: 近年、低性能デバイス群が協調して1つの計算を行う分散システムが注目を集めている。低性能デバイスは使用できるリソースに限りがあるため、専用のプロトコルやアルゴリズムの開発が必要である。個体群プロトコルモデル[Angluinら 2004]は、匿名の低性能デバイス群のモデルである。このモデルでは、個体と呼ばれる複数のモバイルセンサーが相互に通信し、あらかじめ決められた状態遷移規則（プロトコル）に従って状態を更新し、計算を進める。 個体群にリーダー個体が1つだけ存在する場合、さまざまな問題が高速に解けることが知られているため、リーダー選挙問題は広く研究されている。また、一時故障に対する耐性として、自己安定性も広く研究されている。 ただし、個体群プロトコルモデルでは、正確な個体数を知らない限り、自己安定リーダー選挙問題を解くことができないことが知られている。そのため、自己安定性の要件の一つである閉包性を緩和した緩安定リーダー選挙[Sudoら 2009]を扱う。緩安定性を持つプロトコルは、比較的短い時間で目的の状態に収束し、その状態を比較的長い時間維持する。 本研究では、メモリの使用量を増やすことで、Sudoらが示した下界$\Omega(mN)$に近い収束時間を持つプロトコルを提案する。このプロトコルは、$O(\Delta\log{N})$ビットのメモリを使用し、$O(mN\log N)$ステップでリーダーが1つの状態に収束し、その後$\Omega(Ne^{2N})$ステップにわたってその状態を維持する。 ここで、$N, m, \Delta$ は、それぞれ個体数の上界、通信グラフにおける辺数、及び最大次数の上界を指す。 | |||||||
| CHENG YUAN HAU | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | 和田 隆広 | 神原 誠之 | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac |
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title: Influence of In-Vehicle XR Games' Hidden Guidance on Passenger Experience in Autonomous Vehicles: An Experimental Study Based on Nudge Theory
abstract: The rise of autonomous vehicles (AVs) has transformed mobility but introduced challenges like anxiety from loss control and boredom during travel. In-car entertainment systems address these issues but may worsen motion sickness due to sensory conflicts. This study combines extended reality (XR) technology with nudge theory to develop an in-car XR game that enhances entertainment while reducing anxiety and motion sickness. The game synchronizes virtual content with the vehicle's real-world motion to minimize sensory conflicts, alleviating motion sickness. Nudge elements are incorporated to subtly enhance passengers' sense of control, reducing stress associated with the lack of vehicle operation. The system's effectiveness will be tested in real-world autonomous driving scenarios through surveys, physiological monitoring, and gameplay analysis, focusing on motion sickness, perceived control, and enjoyment. This research offers a novel approach to improving passenger experience in AVs, balancing engagement and well-being. language of the presentation: English | |||||||
| 重藤 瞭介 | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | 清川 清 | 神原 誠之 | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac |
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title: AR information presentation according to passenger's stress factors for autonomous vehicle stress reduction
abstract: Autonomous vehicle stress (AVS) is a feeling of anxiety and discomfort caused by the unpredictability of the perception and judgment of the autonomous driving system for passengers. Reducing AVS is considered to be one of the most important factors for improving the comfort of autonomous vehicles. Existing studies suggest that AVS can be reduced by providing passengers with information about the intention of the autonomous vehicle's behavior, the surrounding conditions, and the driving route. However, most of the existing studies are limited to simulator- or video-based verification, and the optimal method of presenting information according to stress factors has not been sufficiently investigated. In this study, we propose an augmented reality (AR)-based information presentation method for passengers' perception and judgment of autonomous driving systems, based on their stress factors. In the experiment, we will verify the method using an actual autonomous vehicle. language of the presentation: Japanese 発表題目: 自動走行ストレス軽減のための搭乗者のストレス要因に応じたAR情報提示の検討 発表概要: 自動走行ストレス（Autonomous Vehicle Stress, AVS）とは，自動走行システムによる認知・判断が搭乗者にとって予測困難であることによって生じる不安や不快感のことであり，AVSは様々なストレス要因から引き起こされる．AVSの軽減は，自動走行車の快適性向上のための重要な要因の一つだと考えられている．既存研究では，自動走行車の挙動の意図や周囲の状況，走行ルートなどに関する情報を搭乗者に提供することで，AVSを軽減できる可能性が示唆されている．しかし，既存研究の多くは，シミュレータやビデオベースによる検証に留まっており，また，ストレス要因に応じた最適な情報提示方法についても十分に検討されていない．本研究では，こうした自動走行システムの認知・判断に関する情報提示手法として，拡張現実感（AR）を用いて搭乗者のストレス要因に応じた情報提示手法を提案する．実験では，実際の自動走行車両を用いて検証を行う． | |||||||
| 野口 翔平 | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | 清川 清 | 神原 誠之 | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac |
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title: Effects of changes in visual information about the object being stroked on stress reduction.
abstract:In today's society, stress has become a major social issue that poses significant health risks. While petting people, animals, or animal-like robots is known to help reduce stress, these activities are often restricted by risks such as zoonotic diseases, allergies, and ethical or legal concerns. This study investigates the potential of using virtual reality (VR) technology to overcome these limitations by altering the appearance and behavior of the object being petted. Specifically, we aim to examine whether modifying the visual and behavioral attributes of the object through VR enhances its stress-reducing effects. language of the presentation:Japanese | |||||||
| JIE ZHILING | M, 1回目発表 | インタラクティブメディア設計学 | 加藤 博一 | 清川 清 | 澤邊 太志 | Isidro Butaslac | |
| 大中 緋慧 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎☆ | 吉野 幸一郎 | 河野 誠也 |
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title: Analysis of relationship between dialogue acts and switching pauses in information navigation and attentive listening dialogues
abstract: The switching pause, or the pause between responses, in spoken dialogue is a valuable means of conveying intentions and emotions. A study has also shown that people perceive and utilize switching pauses in dialogues with robots in the same way as they do in human-to-human dialogues. From this perspective, developing a method to determine appropriate switching pauses is essential for achieving a natural spoken dialogue system. In this study, we conducted preliminary research aimed at realizing such a system by analyzing the relationship between switching pauses and dialogue acts, which are labels that indicate the functional role of speech in a dialogue. The findings revealed that switching pauses varied significantly depending on factors such as the complexity and nature of the responses and patterns of filled-pauses/filler words. Based on these results, we plan to develop a model to estimate switching pauses while accounting for dialogue acts. language of the presentation: Japanese 発表題目: 情報案内・傾聴対話における対話行為とターン交替時間の関係分析 発表概要: 音声対話における交替時間（応答までの間合い）は，自身の意図や感情を伝達するための有用な手段である．また，人はロボットとの対話においても，人対人の対話と同様に交替時間を利用/認識することが報告されている．この観点から，対話の中で適切な交替時間を決定する手法が自然な音声対話システムの実現のために重要である．本研究では，そのようなシステムを実現するための予備検討として，対話内の発話の役割を示すラベルである対話行為と交替時間の間の関係性の分析を行なった．その結果，応答の多様さや難しさ，言い淀みのパターンの違いなどにより交替時間が大きく変化することが確認された．今後は，分析結果に基づいて対話行為を捉えつつ交替時間を推定するモデルの構築を進める予定である． | |||||
| 大竹 啓永 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | Sakriani Sakti | 上垣外 英剛 |
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title: Survey on the effectiveness of the von Restorff effect in LLM
abstract: Large-scale language models have been reported to perform poorly on retrieval tasks for input sentences longer than the given text length in the pre-train phase. It is known that the von Restorff effect is a phenomenon in which a specific stimulus is relatively easier to remember when there is a specific stimulus among similar stimuli. Since the von Restorff effect has the potential to improve LLM performance, we will investigate the extent to which this effect affects LLM. language of the presentation: Japanese 発表題目: LLMにおけるvon Restorff効果の有効性に関する調査 発表概要: 大規模言語モデルはpre-train段階で与えられたテキスト長よりも長い入力文に対して検索タスクの性能が落ちることが報告されている。似たような刺激のなかに特異な刺激があるときに特異な刺激が相対的に記憶しやすいというvon Restorff effectが知られている。検索タスクにおけるこの問題に対して、von Restorff effectを利用することでLLMの性能を向上させる可能性があるため、同効果がどの程度LLMに影響を与えるのかを調査する。 | |||||
| 尾崎 慎太郎 | M, 1回目発表 | 自然言語処理学 | 渡辺 太郎 | Sakriani Sakti | 上垣外 英剛 |
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title: *** Faceted RAG: RAG with faceted navigation search ***
abstract: *** A method known as Retrieval-Augmented Generation (RAG) has been proposed to enhance the knowledge of large language models (LLMs). This approach is widely adopted across various fields such as finance and medical due to its ability to suppress hallucinations in LLMs while supplementing them with accurate and up-to-date external information. However, challenges remain, such as retrieving irrelevant documents and limitations in processing speed. In this study, we propose "Faceted RAG", which incorporates facets commonly used in everyday search into the RAG framework, enabling more accurate and efficient retrieval and generation. *** language of the presentation: *** Japanese *** 発表題目: *** Faceted RAG: RAG with faceted navigation search *** 発表概要: *** 大規模言語モデル(LLM)の知識を拡張する方法として検索拡張生成(RAG)と呼ばれる手法がある。これにより、LLMの幻覚を抑制しつつ、適切な最新の知識を外部から補える利点から医療や金融など多くの分野で採用されている。一方で、依然として関係のない書類を取得したり、速度面で課題が残る。本研究では、日常の検索で使用するファセットをRAGの構造でも採用し、適切かつ高速なRAG, Faceted RAGを提案する。 *** | |||||