In this presentation, we will introduce a practical morphological analyzer which can be freely used by anyone for research purpose. In order to build a practical system, we must have a reasonable size dictionary. The initial dictionary is built from the Penn Chinese Treebank corpus v4.0 and contains only 33,438 entries. Since the initial dictionary is quite small, we use the unknown word detection method to enlarge the system dictionary. Character-based tagging using Maximum Entropy models is used to extract new words from the text. Then the extracted unknown word candidates are tagged with POS tags based on the word components and contexts. This POS tag guessing model is also based on Maximum Entropy models. Besides, we also propose a method for named entity extraction. Currently, we only focus on person name extraction, which is the major named entity type. The person name extraction model consists of a Hidden Markov Model and Support Vector Machines. The Hidden Markov Model will first segment and POS tag the text for words found in the dictionary. In this setting, the person names are not in the dictionary, therefore, they will be wrongly segmented and tagged. Then, Support Vector Machines are used to classify the wrongly segmented words into person name chunks. Using these methods, we extract new words from a huge raw text corpus called Chinese Gigaword. Then, we verify the words manually by human and automatically using some other resources. At the end, we have successfully constructed a dictionary with 120,769 entries.
Finally, we propose a two-layer morphological analysis to cater for two sets of outputs. The first layer produces the minimal segmentation unit defined by us, and the second layer transforms the first layer output to the original segmentation unit defined by Penn Chinese Treebank. The minimal segmentation unit is defined for the purpose of reducing the size of the dictionary by eliminating some unnecessary entries, such as numeral type compounds and alphabetical type words. We also further classified the proper nouns into various types and split the person names into family names and given names. The first layer is based on Hidden Markov Model which will segment and POS tag the text found in the dictionary. The Hidden Markov Model is able to solve the ambiguity problems occurred during segmentation (covering ambiguity and overlapping ambiguity) and POS tagging (a word can hold multiple POS tags and it depends on the context to decide which one is the correct answer). In this case, we do not directly extract unknown words from the text in order to avoid having segmented false unknown words in the text. In the second layer, Support Vector Machines in used to transform the minimal units to the original units by chunking. Our experiments results show that by increasing the size of the system dictionary, we improve the accuracy of the morphological analysis. In the future, we will further work on the extraction of unknown words from the text and add to the dictionary.
Recently, there has been an increase of research on the ubiquitous system, aiming to realize the ubiquitous society. In the ubiquitous society, it is expected that anytime 24 hours a day, anywhere in the world, anyone can enjoy useful services depending on context (his/her location, states of his/her surroundings, and so on) unaware of underlying systems or mechanisms working behind to provide the services.
To achieve this goal, many research efforts have been made to realize the ubiquitous application and system. In particular, there has been an increase of research on the mobile application that offers services through mobile terminals as well as the context-aware system that offers services depending on contexts. Unfortunately, these applications and systems have not become common among ordinary people yet. The main reason is that there is difficulty in developing such applications and systems. Therefore, in order to realize the ubiquitous society, it is inevitable to design and implement middleware and framework for facilitating development of the ubiquitous application and system. In this thesis, we have focused on the mobile and home appliance systems and have studied on the middleware of these systems because these systems are very popular and could be widely spread in the future.
This thesis provides the following two research topics.
First, we propose a middleware library for efficiently developing distributed cooperative applications consisting of a large number of cellular phone users. Our middleware provides (1) a dynamic group formation mechanism depending on users' locations and preferred subjects and (2) a group communication mechanism called multi-way synchronization for multicasting, synchronization and mutual exclusion. Most of Java executors on cellular phones do not support direct communication among user programs. Usable resources are also restricted. Therefore, in our middleware, most parts of user programs are executed on their servers as agents. Group formation and group communication mechanisms are implemented as inter-process communication on the server, and only the user-interface parts are executed on the cellular phones. From some experiments, we have confirmed that group applications consisting of ten thousands of cellular phones can be easily developed using the middleware, and that their group communication performance is reasonable for practical use.
Secondly, we propose a new framework for context-aware computing systems with home appliances (devices). In an ordinary home, each user wants to personalize multiple devices based on his/her preference. For example, an ordinary family consisting of three inhabitants: Son, Mother and Father, they may want to personalize device control in living room as follows : Son: ``play music loudly and turn on room lamp with gloomy illuminance", Mother: ``turn on TV and room lamp with bright illumination when a cooking program starts", Father: ``turn on TV when a sport program starts". For above purpose, in order to connect sensors and home appliances via network and make these devices work cooperatively based on the current context, it is natural to specify a rule consisting of a condition and an action where the condition specifies in what context the action should be executed, and the action does how to control the target device. There have been many academic and industrial efforts to realize this kind of context-aware systems. However, due to various reasons, it would be still difficult to apply the current context-aware system to the ordinary home. Specifying feasible rules with an appropriate combination of sensors and actions is difficult for home users, and there is no good way when multiple users want to control the same device at the same time in different ways. For these problems, our framework facilitates (1) personalization of devices, (2) intuitive specification of rules, and (3) consistency check and conflict detection in multiple rules. Our framework allows users to define new simple phrases so that a new phrase indicates a complex condition with multiple sensors or a complex action with multiple devices. It also provides intuitive user interfaces for retrieving sensors/devices to specify rules and for detecting a conflict over multiple rules. Through experiments with our prototype implementation, we show that our framework is useful for context-aware computing at home.
(1) コードクローンと保守性・信頼性との関係の定量的評価 コードクローンはソフトウェアの信頼性や保守性を低下させる一要因であると考えられているが，その定量的な評価は従来行われていない．本論文では，あるレガシーソフトウェアにおけるコードクローンと保守性・信頼性との関係を定量的に分析した．保守性の尺度としてモジュールの改版数を，信頼性の尺度としてモジュールの欠陥検出密度を用いた．分析の結果，コードクローンを含むモジュールは含まないモジュールよりも信頼性が平均40％高く，保守性は平均40％低かった．このことから，コーディングにおいてコードクローンを生成した場合の保守性と信頼性の間のトレードオフについて考慮する必要があることを示した．
(2)レガシーソフトウェアにおけるfault-proneモジュール予測の有効性評価 これまでに欠陥を含む可能性のある(fault-prone)モジュールの予測モデルが多く提案されているが，レガシーソフトウェアに対する適用事例はほとんど報告されていない．本研究では，判別分析，ニューラルネットワーク，分類木の3つの予測モデルについて，ある大規模レガシーソフトウェアを題材として予測精度の評価を行った．その結果，いずれの予測モデルもfault-proneモジュールの絞込みに効果があり，保守における試験の効率化が図れることが分かった．
(3)プログラムスライシング・部分評価機能を組み込んだデバッグ支援ツール デバッグ対象範囲の効率的な絞り込みを目的として，特定の入力または出力に関係する文を抽出し，抽出した文のみを実行する機能を持ったデバッグ支援ツールを提案する．試作したツールを用いた実験の結果，誤った出力を示した変数に関する部分のみを抽出することで，デバッグ範囲を33行から25行に絞ることができ，欠陥の発見が容易になることを確認した．
In static evaluation, a visual performance model is presented to evaluate graphic panels from the viewpoint of human perception. Based on Weber-Fechner's law, we calculate the visual strength of each graphic item to evaluate its visual performance, i.e. its capability to communicate a distinct message to human operators. Visually weak items on a panel and the possible causes of such weakness are found by comparing their visual strength with a threshold. According to these findings and some guidelines for improvement, the panel is modified.
Based on the model human processor proposed by Card et al., we represent an operator model for detecting and identifying failure causes, and this model substitutes for a human operator as a virtual subject that supervises the plant system. The operator model includes a perceptual processor, short-term (STM) and long-term memories (LTM), a cognitive processor, and a motor processor. Knowledge bases for variable information, failure-symptom relations, and alarm management, as well as an abnormal-state-supervising procedure, are constructed in the long-term memory. The operator model automatically generates an FDI track in an emergency, which consists of perception, cognition, STM, and LTM subtasks. By analyzing the FDI track, we evaluate the usability of alarm systems.
Both static and dynamic evaluation approaches are applied to a boiler plant simulator for training. We modify the overview, engineering and operational panels based on the results of the static evaluation. Evaluation results of the modified panels show the visual performance is improved. Based on the dynamic evaluation, alarm settings of the boiler plant are adjusted, and FDI performance is improved. These achievements show that the proposed quantitative evaluation methodology can be used as a support tool for the design of graphic panels and alarm systems.
まず，AHSの一つのサービスである交差点手前で交差車両の存在を知らせる運転支援システムをドライビングシミュレータの走行環境の中に構築した．この交差車両通知システムの導入前後で，交差点進入時のドライバのブレーキ操作の変化を調べた結果，被験者によって大きな違いのあることが明らかになった．このブレーキ行動に着目し，ドライバの運転支援システムに対する依存度の違いを定量化する方法を示した．また，通知システムの導入が主観的負荷にどのように影響したかを調べた結果，積極的に利用した人とそうでない人に特徴が現れた．さらに，通知システムが誤報や欠報を起こした場合の影響を調べた結果にもとづいて，交差車両通知システムの有効な使い方について考察した．
次に，HUDとステアリングスイッチを組み合わせた新しいオーディオ・エアコン操作用HMIについて，スイッチ操作のしやすさや安全運転への影響について調べる実験をドライビングシミュレータを用いて行った．従来から使用されているインパネ型スイッチについても実験を行い比較した．アイカメラデータを用いた考察から，HUDやインパネスイッチを視認する時間，前方を確認する時間，スイッチ操作中の前方確認回数などが，操作にかかる時間や自車挙動データともにユーザビリティや安全運転に関係する重要な評価指標になることを示した．
以上に述べたように，本研究では運転支援システムの導入や車載機器の操作がドライバの運転行動にどのような影響を及ぼすかを定量的に評価する方法について検討するとともに，いくつかの新しい指標を提案した．
１．文選択問題 文選択問題とは，与えられた文章（＝文の集合）から，ある基準に基づいて 文を選択する問題である． 本研究では文選択問題が分類問題に帰着可能なことを証明したのち， Selection SVM と呼ぶ選択学習法を提案する．また，人工データと実際の 文選択データを用いて，既存の分類学習法および優先度学習法とSelection SVMを実験的に比較した結果についても報告する．
２．多重トピック文書分類 多重トピック文書分類は，与えられた文書に該当するトピックを指定された トピック群のなかから，過不足無く選び出す問題である． 本研究では，トピックの組合せ一つ一つを独立したクラスとして分類学習を 行う Maximal Margin Labeling (MML) と呼ぶ学習法を提案する．MMLには クラス数が膨大になるという問題があるため，それに対処するための近似法 および高速な実装法についても説明する．また，Webから収集したデータを 用いて，既存の分類学習法と実験的に比較した結果についても報告する．
３．配列タグづけ問題 本研究では，まず最適なタグづけ順を多項式時間で計算するアルゴリズムを 説明したのち，実際のタグづけデータを用いた実験により，タグづけ順が タグづけ精度に大きく影響することを示す．次に，最適なタグづけ順を 予測する戦略関数を学習する手法を提案し，学習を行わない場合と実験的に 比較した結果を報告する．
最後に，全体のまとめとともに，今後の研究の方向について議論する．
We propose a novel approach in solving the problem that hinders practical implementation of speaker adaptation by using only a single untranscribed utterance from the user. This unsupervised speaker adaptation approach can execute in few seconds with a significant improvement in recognition performance as compared to data-greedy and time-exhausting adaptation schemes. This thesis, details the science behind the development and implementation of the rapid unsupervised speaker adaptation based on Hidden Markov Models-Sufficient Statistics (HMM-Sufficient Statistics).
In this approach, we process in advance the training database into HMMSufficient Statistics offline. During the actual adaptation online, the process starts with the N-best speaker selection which is acoustically close to the user's utterance. The HMM-Sufficient Statistics of the N-best speakers are selected as adaptation data. In view of the fact that HMM-Sufficient Statistics are pre-computed offline, considerable amount of computation time needed for processing is saved and re-allocated efficiently to using good-performance but computationally expensive adaptation platforms. The end result, a rapid adaptation system with good recognition performance. Experiments using Vocal Tract Length Normalization (VTLN), Maximum A Posteriori (MAP) and Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR) were performed. Moreover we tested for robustness under noisy environment conditions such as office, car, crowd and booth noise in several signal-to-noise ratios (SNRs).
In this thesis we successfully designed a rapid unsupervised speaker adaptation that requires only a single arbitrary utterance without transcriptions and executes in 5- 7sec of adaptation time. The proposed method is suitable for speech recognition applications where adaptation data is scarce and execution time is critical. Furthermore, we have fully integrated the proposed approach in a real application using a dialogue system where the adaptation technique is integrated and interacts freely with the recognizer and several processes in the system in a real environment condition.
キーワード：インシリコ実験、分子クローニング、GC Skew、ソフトウェア、転写共役型、シーケンシング、Clostridium、cDNA発現解析、タイリングアレイ、ゲノム比較
まず探索する環境が拡大した場合において物体の姿勢の違いなどで見え方が多様になった場合でも静止物体を高速に見つけ出す問題を扱う. これまでの検出対象モデルを用いた研究では, 移動物体を対象とし, 背景差分モデルとを組み合わせて, 計算量を削減した手法がほとんどである. 背景差分モデルを使わずに計算量を削減する手法も一部提案されているが処理が重く, 静止物体をも対象として, 室内環境中から物体を見つけ出す技術はなかった. 提案手法は色ヒストグラム特徴を用いて, その代数的性質から照合すべきウィンドウ候補の数を大幅に削減する. 本手法により, 実時間で, 室内環境を近くから, 遠くまで, 様々な位置の物体を見つけ出すことができる. さらに色ヒストグラムに限定せず一般の距離特徴において照合すべきウィンドウ候補の数を削減する手法を提案する. 従来の距離特徴で照合する手法に比べ高速に検出可能なことをいくつかの手法との比較実験により示す.
次に環境の急激な質的な変化の中で物体を頑健かつリアルタイムに検出する問題を扱う. 照明の点灯・消灯やオクルージョンなどが生じるほど, 環境の変化が激しくなると, 背景モデルでの追随も困難であり, とくに, 照明が急激に変化する場合や, 画像上で物体領域が背景領域よりも多くの面積を占める状況で正しく動作する技術はなかった. 提案手法では, 一定数の背景画像候補を生成し, それらから選び出した最も適切な背景画像を用いて物体検出を行う. 屋外環境において入力画像上で前景領域が背景領域よりも広い面積を占める状況でも検出できることを実験により示す.さらに, オクルージョンなどで, 物体が画像上に捉えられない状況を扱う. 画像だけでは物体が捉えられない状況下においても画像情報と音情報を組み合わせ, 話者を追跡し続ける手法を提案する. 画像情報・音情報から得られる話者位置の候補に対して確率密度分布を求め, それらを動的に組み合わせることによって, 画像情報, 音情報の完全な断絶がある場合にも, 正しい候補を選択する. また信頼度を更新することで, 復旧した後に両方の情報を使った追跡を再開することも可能である. 最後に本研究をまとめ, 現在の研究状況について述べる.
本発表では，まず既存の実物体計測技術とその技術を実用化したシステム例，及び人体頭部への適用における課題について概観し，本研究の位置付けと意義を明確にする．次に，対象の表面材質と模様の有無に影響されないロバストな手法として，複数台のカメラとスライドプロジェクターを用いて短時間で撮影した2種類の画像から計測を行う，拡張Shape-from-Silhouette法とカラーパターンを対象物体の特徴づけにのみ使用したマルチカメラアクティブステレオ法を統合したハイブリッドモデリング手法について述べる．ここで，マルチカメラアクティブステレオ法において，特徴点ベースステレオ処理に領域ベースステレオ処理を追加した2段階ステレオ処理手法を提案する．そしてこの提案手法について，形状が既知の物体を対象物体とした従来手法との比較実験の結果を示し，形状再現性の向上，及び計測精度と計算速度に関する有効性について述べる．
システム化に関しては，実際の人体頭部全周囲と顔前面部を実物体の計測対象として，それぞれ提案手法を適用して，操作者と被写体の負担軽減するよう短時間撮影，全自動処理，及び安定動作を実現したモデリングシステムについて述べる．そして，実際の人体への適用結果を示し，人体頭部全周囲全自動モデリングシステムについては，形状再現性の向上と低解像度画像利用による処理速度向上の実現可能性について述べる．さらに，具体的な応用展開例として立体造形への応用例を示し，実用面での有用性について述べる．また，顔前面部全自動モデリングシステムについては，2005年日本国際博覧会（愛・地球博）の大規模映像アトラクションにおいて，10分間に240名の3次元化を実現するよう構築した並列処理システムについて述べ，その実働結果として開催期間全体で185日間，約160万人に対して大きなトラブルも無く，安定した動作を実現できたことを示す．
そして，最後に本研究を総括し,今後の展望を述べる．
第一部では，IGAを用いた適応ＧＡについて述べる． GAを用いる際に必要なパラメタ調整の労力を減らすために，パラメタを自動的に調整する様々な適応GAが研究されてきた． しかし，既存の適応ＧＡでは同時に扱うパラメタの数が少ない． 同時に多数のパラメタを適応させる適応ＧＡは存在するが，それらは計算量が大きい． そこで，私は合理的な計算量で多数のパラメタを調整する手法の提案を行った． 提案手法では，解の探索のプロセスを分割する．そして，各プロセスにおいて，メタGAを用いてパラメタの生成をし，IGAがそのパラメタを用いて解の探索を行う． また，計算能力が異なる複数の計算機を同期させたとき， 計算能力の高い計算機は，低い計算機の終了を待つことが必要となる． そこで，提案手法をそのような環境においても遊休状態を減らし解の探索が向上するように非同期で動作するよう拡張を行った． 提案手法のパラメタの適応能力を調べるため，提案手法と，De Jongの標準的パラメータ値を用いた単純GA，および人手により調整されたパラメタ値を用いた単純GAとの比較実験を行った．また，計算能力が異なる複数の計算機を用いる環境下において，実時間単位の解の探索効率の確認を行った．
第二部では，モバイルアドホックネットワーク (MANET)上のマルチキャストルーティング問題へのIGAの適用方法について述べる． 一般に，複数のQoSに関する制約を同時に満たし，かつ与えられた目的に対して最適となるマルチキャスト木を算出する問題はNP困難に属することが知られている． そのため，近似解法としてGAを用いる方法が提案されている． しかし，MANET上では，移動端末の計算資源および通信資源の制約が大きいという問題がある． 既存手法は，集中制御方式に基づいており，MANET上 に適用するのは困難であった． そこで，私はMANET上において，複数の目的に対し準最適なマルチキャスト木を，IGAを用いて構築する手法の提案を行った． 提案手法では，MANET を複数のクラスタに分割し，各クラスタ内およびクラスタ間の2 階層でそれぞれ配送経路を算出する． そして，それらを組み合わせてマルチキャスト木とすることにより，スケーラビィリティを高める工夫を行っている． また，各配送経路は，複数の移動端末によりIGAを構成して，算出をする． 提案手法の有効性を検証するため，ネットワークシミュレータ GTNetS上に実装を行い，QoS Multicast Routing の一つである AQM (Ad Hoc Quality of Service Multicast Routing) と性能を比較した．
本発表は2部構成になっている． まず第一部として，単一目的の組合せ最適化問題を対象とする単一目的GA （Single Objective Genetic Algorithm，SOGA）をFPGA上へ実装 する手法とその設計を支援するための手法について述べる． SOGAをFPGA上に実装する際には，（1）作成したSOGA回路記述が実装先のFPGA上に実 装可能であるかどうかが論理合成を行うまで不明である，（2）与え られた問題やパラメタが異なるたびに設計を行う必要があるという問題が ある． 問題（1）を解決するためには，SOGA回路の回路規模を論理合成を行うことなく予測 する手法が，問題（2）を解決するためには，様々なSOGA回路を作成するための 設計手法（アーキテクチャ）がそれぞれ必要である． 本発表では，これらの問題を解決するために提案したSOGA回路を設計するため のアーキテクチャ（SOGAアーキテクチャ）とこのアーキテクチャにより作成し たSOGA回路の回路規模を予測するための方法（回路規模予測モデル）について述べる． また，回路規模予測モデルを用い作成したHDLの1つであるVHDLで記述された SOGA回路記述を出力するツールについても述べる． 最後に提案アーキテクチャを用いて，ナップサック問題と巡回セールスマン問題を対象としたGA回路を作成する． そして，それらを用いて，回路規模予測モデルの予測値と実測値の比較およびそのGA回路の性能を調査した結果について述べる．
次に第二部として多目的遺伝的アルゴリズム（Multi-Objective Genetic Algorithm，MOGA)のハードウェア実装に適したアーキテクチャおよび実装手法について述べる． MOGAはSOGAを多目的最適化問題（Multi-Objective Optimization Problem）に適用できるように拡張したものである． そして，多目的最適化問題とは，複数の異なる目的に対し，パレート最適解と呼ばれる複数の最適解の集合を探索する問題である． MOGAは，複数のパレート最適解を同時に探索する必要があるため，SOGAよりさらに計算量が大きい． そこで，SOGAと同様にMOGAをハードウェア化することで高速化を行なうことが考えられる． MOGAでは，複数の解を同時に探索するため，多様性を保つ機構が必要である． しかし，既存のニッチ法やランク戦略などの多様性確保のための機構をパイプライン処理で実装することは困難である． この問題を解決するために，提案したパイプライン処理に適した多様性を保持するための 新しい機構とそれを採用したアーキテクチャについて述べる． 最後に提案したアーキテクチャによるMOGA回路を作成し，その性能を評価するためにソフトウェアで実装したNSGA-IIとの比較結果について述べる．
本発表では，はじめに，省電力ビデオストリーミング手法について述べる．まず， 再生希望時間，および使用可能バッテリ量に関する制約から，それを満足する ビデオの再生品質を自動的に決定するための手法を述べる．また，ビデオのシー ンごとに重要度を指定することで，重要度の低いシーンでのバッテリ量消費を 抑え，代わりに重要度の高いシーンの再生品質を向上させるための手法を述べ る．実験結果より，提案手法が 6% 以内の誤差でバッテリ持続時間を制御でき ることを示す．
次に，異なる要求品質を持つ多数の携帯端末へのリソース効率のよいビデオマ ルチキャスト手法を述べる．配信ネットワーク上の各プロキシノードは，ト ランスコードサービスと中継サービスを実行し，サーバからのビデオをユーザ の要求に従って様々な品質に変換して配信する．発表では，ビデオの受信 集合へのマルチキャスト配送経路の内，配信ネットワークで消費される計算資 源，および帯域資源消費量が最小となる経路を求めるためのアルゴリズムを述べる．
最後に，PCグリッド環境において，市場原理に基づいた資源共有を実現するた めの手法を述べる．発表では，従来研究で用いられていた，資源の買手，売 手がお互いを発見するための機構（市場サーバ）の分散化手法を述べる．また， 多数のPCに分散された資源を，一度の注文で取得することを目的とした，注文 の1対多適合手法を述べる．シミュレーションによる実験結果より，提案 手法が注文数の増加に対する市場サーバの負荷を大きく軽減できること，また， 集中型の市場サーバとほぼ同等の適合結果が実現できることを示す．
In this presentation, I propose utilization schemes for reconfigurable computing systems. First, I present an exploitation method for a system that is composed of a general-purpose processor and reconfigurable logics by applying Event-Oriented Computing (EOC). One characteristic of EOC is that it is suitable for such a reconfigurable hybrid system. I propose an architecture model for EOC, with experimental results demonstrating its performance-improvement capabilities.
Second, I propose a new approach to online task placement. In partially reconfigurable Field Programmable Gate Arrays (FPGAs), multiple tasks can be executed in parallel by hardware. In such systems, effective FPGA resource management is necessary to process incoming tasks efficiently. I propose a new online task placement algorithm in which a task's I/O routing information is leveraged for its placement process. I also show the effectiveness of the placement engine in comparison with conventional methods.
Third, I propose a placement and routing algorithm for a reconfigurable 1-bit processor array (1-bit RPA). The 1-bit RPA employs a bit-serial data path and a unique wiring structure. The architectural difference between a 1-bit RPA and an FPGA is that the former does not allow a simple application of FPGA's mapping techniques. I propose the dedicated placement and routing algorithm for the 1-bit RPA, in which empty processor elements are placed deliberately in the initial placement stage and used in the initial routing stage. The subsequent optimization stages utilize these empty cells to improve the placement quality.
Webページ単位での定量的データのインタラクション分析を行うため，定量的データを記録し，Webページ単位での集計が可能なユーザビリティ評価支援環境WebTracerを開発した．WebTracerでは，ブラウザ機能を組み込むことによって定量的データをWebページ単位に集計することを可能にした．また，従来の定量的データを記録したVTRでは，解像度が低い，データ量が膨大といった問題もあったが，遅延キャプチャ方式によって既存のビデオ圧縮方式であるMPEG-2やMPEG-4に比べて1/10から1/20のデータサイズでWeb操作画面を記録できる．遅延キャプチャ方式とは，Webアプリケーションの表示の特徴を用いて，高解像度の画面を比較的小さな記録データ量で時系列に記録・再現する方式である．記録した定量的データを統合して再生することによって，Webページからユーザビリティに関する問題点の検出を支援できる可能性がある．
次に記録した定量的データのうち，ユーザにとって使いにくいWebページの検出に有効な定量的データを明らかにするため，判別分析を適用した．分析の結果，注視点移動速度が最も検出に有効な定量的データであり，さらにマウスのホイール回転量も利用することにより，ユーザにとって使いにくいWebページ18PageViewのうち17PageViewを検出することが可能となった．これらの検出されたWebページでは，ユーザは目的の情報につながるリンクが見つからず迷っている状況にあるため，使いにくいと評価しており，このような状況ではユーザは注視点移動速度が高くなり，頻繁にホイールを利用することがわかった．そして，評価者による分析を必要とするWebページを192PageViewから89PageViewの約1/2に削減することが可能となった．
本発表の前半では、形式言語理論の観点から、 RNA２次構造記述向き文法の生成能力の比較結果について説明する。 そのために、上記文法クラスをCFGの自然な拡張である多重文脈自由文法 (MCFG) の部分クラスとして同定し、言語クラスの包含関係について明らかにする。 さらに、言語クラスの閉包性に関して得られた結果を述べる。
本発表の後半では、MCFGの部分クラスを用いて、 シュードノットを含むRNA２次構造を解析する手法について述べる。 ここでは、MCFGの部分クラスを確率MCFG (SMCFG) と呼ばれる確率モデルに拡張し、 確率最大の導出木を求めることで２次構造予測を行うアプローチをとる。 次に、多項式時間で確率最大の導出木を求める構文解析アルゴリズム及び EMアルゴリズムに基づく確率パラメータ推定アルゴリズムを与える。 また、SMCFGの構文解析アルゴリズムを用いて、シュードノットを持ついくつかのウイルス性RNAに対して ２次構造予測を行った結果を示す。 さらに、ゲノム配列中でタンパク質に翻訳されないncRNAの遺伝子発見に対する、 SMCFGの構文解析アルゴリズムの応用について、実験結果を用いて説明する。
まず，日本のエンタープライズ系ソフトウェア開発企業15社から得られたソフトウェア開発データリポジトリを分析し，プロジェクト特性と生産性との関連を明らかにした．プロジェクト特性の決定に当たっては，各特性(開発期間など)が開発の生産性に与える影響を考慮する必要があるが，従来，日本のソフトウェア開発企業の対象とした生産性に関する分析はほとんど行われていない．本発表では，各特性と生産性との関連の分析結果について述べるとともに，特性間の相互関連を分析した結果についても述べる．
次に，欠損値の有無や多寡に関わらず工数予測を行うための方法として，協調フィルタリング(CF)に基づく工数予測方法を提案した．従来，ソフトウェア開発データリポジトリを用いた工数予測手法が多数提案されているが，リポジトリに欠損値を含まないことが前提である．CFは欠損値を大量に含んだデータを入力とした場合でも予測が行えるという特長があるが，ソフトウェア工数予測に適用する方法はこれまで提案されていない．本発表では提案方法について説明するとともに，従来手法(ステップワイズ重回帰分析)との予測精度を比較したケーススタディについて述べる．
さらに，CFに基づく工数予測方法の有効性を評価するため，ステップワイズ重回帰分析に加えて，CFと類似した予測手法である事例ベース推論(CBR)との予測精度を比較した．これまで，CBRとCFの予測性能を比較した事例は報告されていない．本発表では，欠損率(データに含まれる欠損値の割合)を変化させてCBRとCFの予測精度を比較した実験について述べる．
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), which is composed of a number of sub-carriers in order to reduce the performance degradation due to delay spreading in multi-path propagation channel, is employed for the Japanese DTTB (Digital Terrestrial Television Broadcasting) standard, ISDB-T (Integrated Services Digital Broadcasting for Terrestrial). However, due to the narrow frequency spacing among sub-carriers, the performance of OFDM can deteriorate by inter-channel interference (ICI) due to Doppler spread and carrier frequency offset (CFO) between a transmitter and a receiver. In ISDB-T, which is the target DTTB system of this thesis, the frequency spacing among sub-carriers is about 1kHz. This implies that ICI due to Doppler shift and CFO will degrade the performance in the case of high-speed mobile reception. Especially, in a multi-path environment, where the received signal is affected by a different Doppler shift, namely, Doppler spread. The conventional AFC (Automatic Frequency Control) cannot compensate for ICI.
To mitigate performance degradation due to Doppler spread, a linear array antenna-assisted Doppler spread compensator has been proposed. It estimates the received signal at a fixed with respect to the ground by making use of received signals from several array elements followed by a space domain interpolator. However, a linear array antenna-assisted Doppler spread compensator has a drawback in terms of the mutual coupling effect between array elements. The mutual coupling degrades the performance of the Doppler Spread compensator. Polarization mismatching between the transmitter and the receiver is another problem in efficient reception of DTTB signals. In Japan, almost all DTTB stations transmit their signals in horizontal polarization. However, the previously proposed a linear array antenna-assisted Doppler spread compensator employs a vertical-polarization monopole array.
In this presention, I propose dipole array antenna assisted Doppler spread compensator with maximum ratio combining (MRC) diversity receiver. The mutual coupling effect between array elements is assumed by antenna simulation. Besides, to make use of MRC diversity, the BER performance improved in a multi-path fading channel. Computer simulation results showed that the proposed scheme outperforms the conventional scheme.
To reduce the mutual coupling effect, I also propose dummy elements attached on both sides of monopole array-assisted Doppler spread compensator receiver. According to add dummy elements which are terminated with loads, the mutual coupling between main elements is dispersed to dummy elements due to coupling between main element and dummy element. Computer simulation results showed the proposed scheme has wide operating bandwidth and improvement the BER performance of Doppler spread compensator.
実世界では，周囲を取りまく環境に関する情報は感覚器官を通して知覚できる 不完全な入力に依存するため，人間を含む生物や知的システムは，環境との相 互作用を通して得られた部分的な観測系列に基づいて学習と意思決定を行わな ければならない．したがって，部分観測状況における学習と意思決定を担う機 構は実環境で不可欠であり，近年様々な研究分野でこの本質的な機構を理論的・ 実験的に解き明かす試みがなされている．
本発表では，部分観測環境での方策学習と意思決定に関する研究結果について 述べる．発表は２つのセクションから成る．まず第一に，部分観測性を持つ大 規模な未知環境におけるモデル同定型強化学習法について述べる．本手法に基 づく強化学習エージェントは，部分観測性，マルチエージェント系，大規模な 状態空間という３つの困難な条件を持つ環境において意思決定と方策の学習を 行う．想定した条件を満たす応用課題としてカードゲーム "Hearts" を取り上 げ，提案手法に基づいてこの実環境における戦略の獲得を目指す．本研究では， 予測と推定に関わる二種類の近似アルゴリズムを提案する．第一の手法は，平 均場近似法の考え方を応用したものであり，第二の手法は，サンプリング法を 利用したものである．これらの手法に基づく学習エージェントの性能を計算機 シミュレーションにより評価した．その結果，上級レベルの強さを持つルール ベースエージェントよりも優れた戦略を獲得でき，本手法が複雑な部分観測環 境における強化学習法として有用であることが示された．また，近似としてサ ンプリングを利用した手法の方が優れた性能を発揮することが分かった．
次に，部分観測環境におけるヒトの意思決定モデルを提案する．部分観測環境で の最適意思決定問題は計算論的に困難であるため，ヒトは実世界で非観測状態 の推定や方策決定などの計算に近似的な処理を行っていると考えられる．本研 究では，部分観測状況におけるヒトの意思決定過程を解明するために，先の研 究で提案した計算モデルの脳内実現の可能性を探る．提案モデルは，部分観測 迷路課題に対する被験者の意思決定過程を適切に説明できると同時に，サンプ リングに基づく非観測状態の推定と報酬予測による報酬最大化に基づいた行動 計画を，ヒトが脳内で実現している可能性を示唆する．
発表の最後に，以上２つの研究を通して得られた知見を総合的に述べる．すな わち，実世界における意思決定には，(1) 非観測状態の推定，(2) 環境の変化 に対する予測，(3) 行動価値の評価と学習，という３つの要素が重要であるた め，知的エージェントはこれらの機構を採り入れることで複雑な環境において 良い性能を発揮でき，人間の振る舞いも適切に説明できることを述べる．
本研究では機械学習に基づく照応解析の処理に解析に役立つ文脈的な手がかりを導入する試みについて報告する．照応解析とは，文章内に出現する表現のうち，一方の表現が他方の表現を指す関係を自動的に同定する処理をいう．形態素解析や構文解析，固有表現抽出などの自然言語処理の基盤技術が成熟し，情報抽出などの応用処理が表層レベルから一歩意味に踏み込んだ結果を求める現状において，基盤技術と応用処理の中間に存在する照応解析の処理を実用的なレベルまで向上させることは現在の自然言語処理の枠組みにおいて非常に重要であると考えられる．
従来の照応解析の処理は，人手で作成された規則に基づく解析手法と照応関係がタグ付与されたコーパスを利用した機械学習に基づく手法に分けて考えることができ，それぞれ相補的に研究が進められてきた．規則に基づく手法では，センタリング理論など談話研究に基づいた手がかりを人手で規則に導入する試みがなされており，一方，機械学習に基づく手法では，品詞や文字列の情報など主に表層的な手がかりを学習に利用する素性に導入し規則ベースの手法と同程度の解析精度を得ている．本研究では規則ベースの手法で主に導入されてきた言語学的な知見を機械学習ベースの手法で効果的に利用できるようモデル化する．
最初に，先行詞の序列を理論的に説明したセンタリング理論の考えを採用し，この序列を学習ベースのモデルで利用する二つの方法について述べる．一つは，先行詞候補が前文脈から得られたforward-looking center（先行詞候補集合を先行詞らしさの序列に基づき並べたリスト）のどの箇所に含まれているかを示す素性（センタリング素性）を学習手法で直接利用するやり方である．もう一つは，先行詞候補全体の間の序列を二つの候補の間の関係に分解して考え，二つの候補の間の選好を学習し，候補間で勝ち抜き戦を行うことにより，最終的に最尤の先行詞を決定することで先行詞同定を行うモデル（トーナメントモデル）を提案した．日本語ゼロ代名詞の先行詞同定の評価実験を通じて，特に後者が既存手法に比べ大幅に精度向上したことを報告する．
次に，与えられた照応詞の候補が真に照応詞となるか否かを判定する照応性判定の問題を解く手法を説明する．この研究では，既存の手法で個別に利用されてきた先行文脈の情報と照応詞の局所的な文脈情報を効果的に組み合せることがどのていど精度に影響を及ぼすかを調査する．日本語名詞句照応解析を対象に，二つの情報を組み合わせることによって先行詞同定と照応性判定のそれぞれにおいて精度向上に貢献することを示す．
最後に，文内ゼロ照応に統語的なパタンを素性として導入する一手法を提案する．文内ゼロ照応では，ゼロ代名詞と先行詞がどのような構造的位置関係で出現しているかが解析のための大きな手がかりとなる．そこで，ゼロ代名詞と先行詞の間の統語的なパタンから有効な素性をマイニングし，ゼロ照応解析に利用する手法を提案する．
物体操作時の接触状態操作の複雑さに比例してその変化量が増える． また，把持・操作の分類を行っているいくつかの研究では接触情報に着目し，優れた結果を得ている． よって，接触状態を操作の特徴量として評価することは，複雑な物体操作の自動認識を行う上で大変意義がある．
はじめに，掌面の接触状態遷移を用いた操作認識手法について提案する． 被操作物体に取り付けた圧力分布センサの正確な接触位置情報を用いて，掌面の接触状態を取得する． この接触状態列を操作の特徴として，事前に用意したテンプレートと比較することで 操作を認識する手法を提案する．そして複数の被験者を用いて認識実験を行うことで， 本手法の有効性を示し，特徴量としての手の接触情報を評価した．
次に，操作者の慣れや疲れを考慮した操作認識のテンプレートを生成することを提案する． 長時間の操作により慣れや疲れが生じるとその操作方針に影響が現れる． そこで操作時における掌面の接触状態列を用いて操作の分散の時間変化を計測し慣れや疲れの 推定を行った． また，習熟期間，慣れ，疲れの3つの時間帯に分割し，それぞれの接触状態列で テンプレートを生成することで，認識実験を行う． その結果，慣れのテンプレートを用いると操作全体を通して認識スコアの分散が抑えられることが わかった．
３つめに，物体の接触情報を用いた指先の転がり接触を伴う操作認識手法について提案する． 操作中に，接触を維持したまま指の動きを用いて物体の姿勢を変化させることにより 手と物体の接触点位置がわずかに移動する．このような現象を転がり接触と呼ぶ． 提案手法では操作中に生じる複数の転がり接触を物体表面の接触情報から取得し， その転がり方向と出現位置から操作を認識する． また，被験者を用いて認識実験を行うことでその有効性を示し， 接触点のわずかな位置変化においても操作の特徴になり得ることから， 接触情報を重要性を示した．
最後に，人型多指ハンドNAIST-handの開発を行い直接教示実験を行った． 提案した操作認識システムが生成するプリミティブ情報をハンドに転送することで， 実機で物体操作が実現できることを示した．
しかし，これには２つの課題がある．一つはロボット側の音声認識技術の課題である．家庭環境の多様な騒音に加え，ロボットの音声認識ではマイクと発話者の位置関係が定まらず音響特性は変動する．さらに子供から老人まで幅広くかつ不慣れなユーザに対応する必要があり，その誤認識は避けられない．もう一つは情報家電側の課題である．従来からあるリモコン等の手で操作する入力に代わり，音声入力を用いた音声リモコンの研究がされている．しかし個々の操作は容易になるが，多くの機能を持った情報家電を音声で扱うには，予め決められた音声指示語を覚えなければ使えず，ユーザには大きな負担となる．
本研究では，間違っても許され次第に言葉を覚える幼児を参考にした親和行動を、ロボットに導入することでこの解決を図っている．"間違っても許され"については，発達心理学に基づく親和行動（発話・注視・移動）を実装した．そして一般の被験者28人による評価実験を行い，幼児を参考とした親和行動が誤認識を許容させる効果があることを確認した． "次第に言葉を覚える"については，ユーザが家電を操作した際に，幼児のようにその意味を聞くことで，音声指示語を獲得する方法を実装した．そして，一般被験者12人での実験により，次第に音声指示語を誤認識も含めて獲得し，操作率が従来方法を上回り，指示語のゆらぎと認識結果のゆらぎを含めて獲得することで，操作率も向上することを確認している．また，印象評価の結果から親和性も向上していることが分かった．これらの効果は高齢者（６０代）に対して特に高く，情報家電など複雑な機械を敬遠しがちな高齢者向けインタフェースとして，本インタフェースが有効であることが示唆された．
物体表面の色と光沢は，照明光が物体の表面に到達して生じる反射によるものである．物体色は物体表面の全方位へ均等に拡散される成分であり，光沢は物体と媒質の界面で反射する成分であり，物体表面の材質特性や入射光と視線の方向に依存する．特に，陶磁器やプラスチックなど不均質な誘電体の表面反射は，拡散反射と鏡面反射の線型和により表される．この性質を利用して，実物体の表面反射を計測し，拡散反射と鏡面反射に分離した後，各反射パラメータを推定する研究が数多く行われている．
反射パラメータの推定手法はカメラなど計測デバイスにより取得される画像に基づいて行われている．しかし，一般の計測デバイスは三原色理論に基づいて，三つのチャンネルにより光の分光分布を積分して色を表現するため，条件等色のように，異なる分光分布でも照明状況やカメラの感度特性により同じ値で記録されてしまうことがある．また，計測デバイスのダイナミックレンジは一定であるため，暗い箇所と明るい箇所を同時に計測する場合，片方の情報が不足してしまうことがあり，光沢の強い箇所では本来の物体色の情報を取り損なってしまうことがある．
そこで本発表では，イメージ分光器を用いて光源を回転させながら計測する分光画像から，計測時の照明状況とカメラの感度特性を除去し，拡散反射と鏡面反射の反射パラメータを波長ごとに推定する手法を提案する．また，カメラのダイナミックレンジにより飽和して計測する分光画像からでも，正しく物体色の分光反射率や，光沢の強度パラメータと表面材質の粗さパラメータを推定する手法を提案する．
提案手法は，従来手法のように色で領域分割，またはハイダイナミックレンジ 画像作成をぜずに，飽和した画像も入力画像として用いる．実験では，異なる反射特性（複雑な色情報，強いまたは弱い光沢）を有する複数の物体を対象に行い，物体全体から取得した分光画像から，表面各点において波長ごとに拡散反射と鏡面反射の反射パラメータを推定した．実験結果から，本手法を用いることで物体色の分光反射率，光沢の強度パラメータと表面材質の粗さパラメータを正しく推定することが確認できた．
本発表で提案する手法は物体表面各点において，波長ごとに反射パラメータを推定するため，金属表面など，様々な材質の物体に適用することができ，仮想環境の照明状況に合わせて重み関数を利用し，色と光沢など反射特性を忠実に再現することができる．本提案手法は，様々な物体の表面反射特性を計測し，仮想環境における物体の正確な表現を可能にし，今後ますます発展するネット社会に対して貢献できるものと考える．
一般的なVLSIのテストは，故障の有無で出力が異なるような入力系列（テスト系列）を外部テスタで印加しその応答を観測することで行われる． このようなテスト系列を求める操作をテスト生成という． VLSIの大規模化に伴い，順序回路に対するテスト生成は非常に困難な問題となっている． そこで，回路にハードウェアを付加することによりテストを容易にするテスト容易化設計が提案されている． 完全故障検出効率を達成する実用的なテスト容易化設計法として完全スキャン設計がある． しかし，この手法では，面積オーバーヘッドが大きい，テスト実行時間が非常に長いという問題点を抱えており，将来的には適用困難になる可能性がある． 近年，テスト実行時間を削減するために，レジスタ転送レベル(RTL)のコントローラ／データパス回路を対象とした非スキャン方式によるテスト容易化設計法が提案されている． しかし，コントローラとデータパスを分離し，それぞれに対してテスト容易化設計を行うために，データパスの制御信号に所望の値を正当化するために必要な面積オーバーヘッドが非常に大きくなる． このため，依然として面積オーバーヘッドが大きいという問題が残されている． 本研究では，従来のRTL回路を対象とした非スキャン設計法における面積オーバーヘッドを削減することを目的とする．
まず，データパスのみに注目し，データパスにおける面積オーバーヘッドを削減する． 従来の手法では，データパス中の各回路要素のテストを容易にするために，任意の値の印加・観測を保証する． そのために，多くの付加ハードウェアを必要としていた． そこで，通常動作で現れる値の伝搬を保証することで，テスト生成が容易となる時間展開モデルが生成可能なRTL回路の性質として部分強可検査性を定義する． そして，データパスに対する部分強可検査性に基づくテスト容易化設計法及びテスト生成法を提案する． 評価実験では，従来の手法と比較して，データパスに対する面積オーバーヘッド及びテスト実行時間が削減できたことを示す．
次に，RTL回路全体を対象とし，部分強可検査性を適用する． 提案する部分強可検査性に基づくテスト容易化設計法では，データパスへの制御信号は，付加ハードウェアからではなく可能な限り通常動作のコントローラを用いてデータを供給する． また，コントローラへの状態信号は，データパスを用いて供給する． 従って，従来の手法と比較して，データパスとコントローラ間に必要なハードウェアを削減することが可能となる． 評価実験では，従来の手法と比較して，面積オーバーヘッド及びテスト実行時間を大幅に削減できたことを示す．
近年，半導体製造技術の進歩により，LSIにさらに多くのトランジスタを集積することができる． この技術により高機能・高性能なLSIが製造されている． 一方，製造されたLSIのテストは，多くの問題を抱えている． LSIに集積化できるゲート数が増加するにつれ，LSIのテスト生成は困難となる． このような先端プロセスでは，トランジスタが物理限界領域で製造されるため， トランジスタの特性や寸法のばらつきが生じる． これらは，LSIのテスト生成時間の増加と静的・動的な振る舞いをする故障を引き起こす． これらの問題に対して，LSIのテストは，テスト生成時間の短縮と実動作速度テストが要求される．
本発表は，上流で設計されたレジスタ転送レベル回路から得られるテストに役立つ情報（知識）を用いた， 順序回路テスト生成法とプロセッサのテスト容易化設計法の2部構成からなる． 本発表で提案する両手法の対象故障は，静的な振る舞いをする故障として最もよく扱われる縮退故障 （信号線の値が0又は1に固定される故障）である．近年，動的な振る舞いをする故障のテストも重要となってきているが， LSIが正しく機能しているかどうかをテストするためには，依然として縮退故障のテストが重要である． しかし，提案する両手法は，将来，動的な振る舞いをする故障をテストする手法にも容易に拡張できるように， 実動作速度テストを可能とする．以下に，提案する2つの手法の概要を述べる．
第1部では，レジスタ転送レベル回路のコントローラ（有限状態機械で記述）に対してテストが容易な順序回路を 論理合成するテスト容易化合成法と，テスト容易化合成の際に得られる知識を利用した高速な順序回路テスト生成 アルゴリズムを提案する． 具体的には，与えられた有限状態機械の状態遷移関数を完全記述化し，有限状態機械より抽出した状態初期化系列を用いて 状態初期化できることを保証することにより，テスト生成における状態初期化処理を高速化する手法を提案する． さらに，有限状態機械を既約化し，状態区別系列の存在を保証することにより，故障伝搬処理を高速化する手法を提案する． 実験結果より，短いテスト生成時間で100%故障検出効率が達成できることを示す．また，提案順序回路テスト生成法は， 実動作速度テストが可能である．
第2部では，プロセッサの命令レベル自己テストの問題点である”誤りマスク”を 解決するテスト容易化設計法を提案する． 提案テスト容易化設計法は，レジスタ転送レベルで設計されたプロセッサから得られた誤りマスクを解決する 知識（十分条件）を用いて，観測する信号線の場所（観測点）を決定する．テストプログラム実行中に， この十分条件で決まる観測点の値を観測することで，回路に現れる誤りがマスクされる前に観測される． この十分条件を満たすプロセッサは，命令レベル自己テストの実行中で完全に誤りがマスクされないことを証明した． 実験結果より，提案テスト容易化設計法で決まる観測点の値を観測する付加ハードウェア量とプロセッサの誤りマスクが 解決できることを示す． また，提案テスト容易化設計法は，テスト実行中にRTL信号線を観測するだけなので，実動作速度テストが可能である．
本研究では，幾つかの相補的なモデルに基づいて算出した異なる予測分布を適応的に選択/混合することにより，頑健かつ正確な隠れ状態の実時間推定アルゴリズムを2種類提案する．1つ目は，観測を重視したサンプリング分布と予測を重視したサンプリング分布とを，推定状態の確信度によって切り替え/混合するものである．2つ目は，高次元状態推定問題において問題の階層構造を利用し，各階層において提案される相補的なサンプリング分布を，状態推定への寄与の大きさを規準として切り替え/混合するものである．発表では，画像系列中における物体追跡を具体的なタスクとして取り上げ，シミュレーション実 験や実画像実験を通じて，いずれのアルゴリズムも少ないサンプル数ながらモデル化誤差を吸収して頑健かつ正確な実時間状態推定が実現できることを示す．
BIACOREによる結合実験の結果から、CD43は細胞質ドメインのN末端から20残基、PSGL-1は18残基の合成ペプチドを用いてradixin FERMドメインとの複合体結晶を作成して構造を決定した。その結果、これらの接着分子は、β-β相互作用を介して、これまでに報告されているICAM-2の結合部位であるサブドメインCのαへリックスとβシート間にある浅い疎水的な溝に沿って結合することが明らかとなった。この特徴は、配列が部分的に異なっていてもモチーフ-1の結合様式と共通していた。しかし、ペプチドのC末端側において、ICAM-2やTalinのFERMドメイン結合ペプチドに見られるような、310へリックスや、βターンなどの構造がないなどの認識に違いが見られた。これらの複合体構造と、他の接着分子のアライメントからFERMドメインのより一般的な結合モチーフ、(R/K)x(3~4)(Y/L/I)x(V/L)、を導いた。
また、CD43は他の接着分子と比べて124残基と長い細胞質ドメインをもち、その大きさから安定した構造を形成している可能性があった。そこで、CD43細胞質ドメインの溶液状態での形質についての分析を行った。円偏光2色性スペクトル（CD）、分析ゲルろ過カラムクロマトグラフィー、NMR、分析超遠心などの測定をおこなった結果、特定の構造を形成せず、単量体で、伸びきったペプチド状のtailとして存在していることを明らかにした。
随意運動において、筋活動は個々の脊髄前角細胞（α運動ニューロン）の活動によって調節される．筋電図はα運動ニューロンとそれによって支配されている筋線維群、つまり運動単位（motor unit: MU）の活動を反映する信号であるので、スポーツ科学や臨床医学の分野では筋活動の状態を判定するために、筋電図の計測と解析が広く行われている．しかし現在この計測には針電極が使用されており、非侵襲的な表面電極の活用が強く望まれている．表面筋電図の問題点は、計測される筋電図が個々のMUの活動電位の重畳した干渉波となっており、テリトリ推定や識別が容易ではないことである．また従来、表面筋電図がMUのテリトリと位置（皮膚からの深さ）の影響を大きく受けているにもかかわらず、これらを考慮した解析がほとんど行われていない．
本研究ではまず、テリトリと位置の実用的な推定方法の開発を目的として、単一MUの活動電位（surface motor unit action potential: SMUAP）のピーク電位に着目するモデル駆動型の新しい推定手法を提案した．本法の特徴は、双極誘導した8チャネルのSMUAPピーク値の分布（SMUAPプロファイル）とモデルにより生成したSMUAPプロファイルとの比較によりテリトリと位置を推定する点にある．第1背側骨間筋（first dorsal interosseous muscle: FDI）の等尺性随意収縮の筋電図では、上腕二頭筋とは異なり最大値の近傍が平坦なMUのプロファイルが多数存在した．そこで、このようなプロファイルを説明する為に従来の円形とは異なる新しい四角形のテリトリモデルを仮定し、本法を用いたシミュレーションによってその妥当性を示すとともにMUの位置を推定した．
さらに、弱いレベルの等尺性収縮に適用することを目指し、SMUAP プロファイルを利用して波形 を識別する新しい方法を提案した．提案した識別手法を用いて求めたMUの発射周波数は等尺性収縮に関して報告されている先行研究の結果と一致した．さらに高い収縮レベルで現れるSMUAP の重畳波形の識別にも適用できるように、フィルタリングとICA、およびクラスタリングを用いる手法を提案し、その有用性を示した．
本研究では、ホモロジーモデリングされた複合体立体構造に基づいて、特異的に相互 作用するタンパク質を予測する手法を開発した。先行研究で用いられてきた残基間コン タクト統計エネルギーに加え、新たにシンプルな静電エネルギーと標的配列・テンプレ ート構造間の配列類似性の二つのスコアを導入し、これらの単一あるいは結合スコアを 計算することで、各複合体立体構造モデルの妥当性を推定した。予測結果については、 DIPデータベースに登録されているタンパク質ペアを相互作用するペア、登録されてい ないペアを相互作用しないペアとする新たな基準を設け、両者の識別力によって評価を 行った。これは、本質的には相同なタンパク質ペアの中から特異的に相互作用するタン パク質ペアを予測することを意味する。
本手法を酵母のヘテロの全タンパク質ペアに適用した。10,325個のタンパク質の二 量体モデル構造が作成され、そのうち417個が相互作用するタンパク質ペアとしてDIP に登録されていた。Recall-PrecisionプロットとF-measureの最大値による評価の結果、 配列類似性スコアは立体構造に基づくスコアよりも高い識別力を有していることが分 かった。また、配列類似性にコンタクトエネルギーを結合したスコアを用いることで識 別力を有意に改善することができた。さらにDIPにまだ登録されていない最新のタン パク質間相互作用データと本研究で予測されたタンパク質ペアとの重複を調べること で、DIPデータベースに含まれている実験エラーを検出できる可能性を示した。
最後に、本研究手法を他の研究者にも自由に利用してもらえるようにするため、ウェ ブサーバを開発した。これは、二つの標的配列を入力するとテンプレート構造の候補を 列挙し、ユーザーが指定したテンプレートに基づいて作成した複合体立体構造モデルを エネルギー値とともに表示するものである。酵母以外のタンパク質配列に対しても適用 可能であるため、有用性の高いツールであると考えている。
本発表では，まず抽出したい意見をどう定義するかについて述べる． 我々は意見を <意見の記述者(Opinion holder)，商品名(Subject)，評価されている対象(Aspect)，評価の値(Evaluation)> の4要素から成る意見ユニットとして定義し， 実際に人手で，どの程度揺れずにこの意見ユニットを抽出できるかについて，コーパスに基づいた分析結果を報告する． この分析結果を踏まえ，意見抽出の問題設定を， <Subject，Aspect，Evaluation>を抽出する問題として定義する．
次に，定義した意見抽出タスクを， (1) Aspect(Subject)とEvaluationの関係，(2) Subject(Aspect)とAspectの関係 の二つの関係を抽出する問題と考え，それぞれの問題について機械学習ベースの手法を提案する． この手法では，それぞれの関係がどのような文脈で出現しているかという統語的パタンと， 出現文脈に依存しない統計情報(例えば，それぞれの関係がどれくらい共起しやすいか) の二つの情報を組みあわせて使用する． この提案手法を，作成した意見タグつきコーパスに適用し，統語パタンを使った抽出手法と比較した結果を報告する．
最後に全体のまとめと今後の研究の方向について議論する．
本発表でははじめに、方策勾配法の有効性を確かめるために、大きな状態行動 空間を持つ複雑なシステムの学習課題に対して適用する。具体的には、高自由 度を持つ二足歩行運動シミュレータに適用し、方策勾配法が実用に適した手法 であることを実験的に示す。
第二に、方策オフ型の新しい方策勾配法を提案し、収束証明等の性能評価を与 える。方策勾配法では、方策を改善する毎に以前の方策を用いてサンプルした サンプル系列を捨てなければならない。一般に実問題ではサンプリングが高コ ストであるため、この無駄は早急に解決すべき問題の一つと考えられており、 提案手法はその一つの試みである。提案手法が、従来の方策勾配法よりも少な いサンプル数で速く学習できることを、ヘビ型運動シミュレータを用いて実験 的に示す。
In chapter 2, the IDS partition deployment problem is defined and an efficient algorithm for a simplified version of the problem is proposed. The IDS partition deployment problem is the problem of computing the number and deployment positions of distributed IDSs and dividing a given attack scenario to minimize the load of each IDS on a given network topology without sacrificing the detection capability of the original attack scenario. We successfully reduce the deployment problem to a newly introduced matching problem for weighted bipartite graphs. It is shown that the deployment problem for any state transition IDS can be solvable in deterministic polynomial time. We also prove a related problem, the minimum IDS partition deployment problem, is NP-complete.
In chapter 3, we first propose a formal model for Abadi-Fournet style access control called HBAC program. %An HBAC program is a directed graph where a node represents a %program point and an edge represents a control flow. We also show that the expressive power of HBAC programs is stronger than programs with stack inspection. Next, we define the security verification problem for HBAC programs. The verification problem is reduced to the emptiness test of context-free languages. It is shown that the problem is solvable in deterministic polynomial time under a reasonable assumption while the problem is EXPTIME-complete in general. Finally, we propose a few optimization techniques used in verification of HBAC programs. Experimental results show that practical HBAC programs can be verified within reasonable time and space.
第一に，ブラインド信号分離問題(BSS)において，出現する信号源が時間的に切 り替わる状況を扱う．BSSは未知の原信号が混合された観測信号から，混合過程 に関する知識を用いずに原信号を復元する問題であり，これまでICAが有効に用 いられてきた．しかし，通常のICAは複数の固定された信号源がつねに存在する ことを仮定するため，信号が時間とともに現れたり消えたりするような状況には 適さなかった．本研究では，アクティブな信号源を動的に切り替える仕組みを確 率モデルに基いて定式化し，新たな(ノイズつき)ICAの手法を提案する．提案手 法は人工的に生成した原信号と実際の音声データを用いた原信号の両方に関して， 既存手法よりも高い性能をもつことが示される．
第二に，オンライン特徴抽出課題において，環境の性質がある時点で急激に変化 するような状況を扱う．教師なし学習による特徴抽出をオンラインで行う場合， 環境の変化が緩やかであることが通常期待される．しかし，実環境は多くの場合， 短期的に見れば緩やかな変化であっても，ときに急激な変化を伴うため，学習モ デルの適応の早さを状況に応じて調節する必要がある．本研究では，近年提案さ れたオンライン変分ベイズ(VB)学習法における忘却係数の適応的な調整法として2種 類を提案する．ひとつは確率的混合モデルをもちいた外れ値検出法に基づき，も うひとつはオンラインVB法を特殊な形の逐次ベイズ則と見なすことで，忘却係数 の階層ベイズ推定を行うものである．これらの手法は確率的PCAによるオンライ ン特徴抽出課題へと適用され，学習すべき基底が急に切り替わった際にもうまく 適応速度を調節できることが示される．
This thesis proposes peripheral bus extension over IP network as alternative device access architecture over IP networks, based on recent hardware and software progress on networking technologies and peripheral interfaces. Conventional technologies tried to abstract remote devices to resources suitable for remote access over IP networks. However, they lacked neither device generality nor interoperability. On the other hand, the proposed architecture explores a new philosophy, the raw device interface on a recent peripheral bus can be exposed over networks without any further abstraction as it is. To clarify its feasibility, USB/IP is developed as a remote device technology based on the proposed architecture. An I/O performance model is established through its implementation and evaluation. It achieves feasible I/O performance for all USB devices under a LAN environment. A device sharing system is also developed as one of the applications of peripheral bus extension in order to clarify its impact against the device management of operating systems.
さらにカーネルを複数のコミュニティが存在する引用関係グラフに適用する際に 生ずる問題点について議論する. カーネル法に基づくリンク解析はパラメタ調整によって, 個々の論文に対して, 関連論文あるいは重要論文をランク付けして提示できる. しかし, パラメタを重要度に偏らせると, 個々の論文が属するコミュニティにかかわらず, 引用グラフ全体における支配的なコミュニティの重要論文のみが上位にランキングされてしまう. 我々は, 引用の生成過程をモデル化し, その結果を用いて, コミュニティごとの重みつき引用グラフ (コミュニティグラフ) を生成する. これらグラフは, 引用の各トピックに対する帰属確率を計算, 弧の重みとするため, 同一の引用が, 複数のコミュニティグラフに, 異なった重みのもとで存在することができる (多重コミュニティ). これらのコミュニティグラフにカーネルを適用することによって, 対象論文が属するコミュニティを考慮して重要論文を推薦，提示できることを示す.
最初に，本発表では，MPEG心理音響モデルを利用したオーディオ信号への電子透かし方法について述べる．電子透かしは，聴覚的に聴こえないということ が重要である．それを考慮した透かしアルゴリズムとして，Laurenceらの提案 するMPEG心理音響モデルを用いた電子透かし方法がある．ただしこの方法は， MPEG符号化に対して弱い，同期検出の手段がない，また透かし検出に透かしを 入れる前の信号を必要とするなどのいくつかの改良すべき点がある．そこで，まずMPEG符号化に対して電子透かしの耐性を高めるためにいくつかの 改良を行ない，また心理音響実験の知見を用いて継時マスキングを導入について述べる． これらの改良により，MPEG符号化に対してロバストな透かしが実現できることを示す． 次にDA/AD変換・クロッピング攻撃に対する耐性のため，白色化相互相関法を 用い，同期検出を実現し，これによりDA/AD変換に耐性をもつ透かしが実現 できることを示す．また受けとった信号のみから透かしを検出する方法についても考察し，有効 な検出方法を提案を行う．主観評価実験の結果を示し，透かしを埋め込んだことによる品質の劣化は少ないことを示す．
次に，ロボットや物理的なエンドエフェクタなどの動きを含む物理的なメディアをモーションメディアと定義し，ロボティックコミュニケーションサービス実現のために重要な課題となるロボット動作信号（モーションメディアコンテンツ）の効率的な流通の方式として「音」を使った方式を論じる．流通のためのオーバヘッドを最小化し，モーションメディアコミュニケーションサービスの普及促進を目的とし，音声信号の中に機械制御信号を変調して重畳するという「音によるモーションメディアコンテンツ流通プラットフォーム」の概念を提案する．この概念ではオーディオ信号は機械制御信号のキャリアとして解釈される．本概念の有効性を検証するために行った，高周波FM変調とDual Tone Multi Frequency信号を変調手段としたモーションメディアコンテンツ流通プラットフォームを実装および，プロトタイプコミュニケーションロボットシステムに適用した結果について述べる．またそれらのロボットをウェブベースサービス，電子メール，携帯電話の着信メロディなどに適用し，音によるモーションメディアコンテンツ流通の有用性を示す．
This presentation deals with the assessment, using brain activity, of the kind of impression an individual has when observing a particular type of robot bodily expressions. Using brain signals or electroencephalogram (EEG) to control devices is one form of Brain-Machine Interfacing (BMI). A BMI system is usually targeted for applications intended for handicapped and/or aged people. In our case, we used brain activity for evaluation purposes to characterize specific properties of bodily expressions that have a noticeable impact on an observer. First, a number of bodily expressions were generated and executed by a humanoid robot. Using quantitative descriptions of Laban features of Shape and Effort, the generated bodily expressions were classified into two categories. The classification was confirmed statistically with the results of a self-reporting experiment. In another experiment, the impact on brain activity of each category of bodily expressions was confirmed using spectral analysis by showing that the power level of a specific frequency band changes according to the category. The most reactive electrode positions were found to be those covering activity above the prefrontal cortex. This supports previous research findings about the activation of mirror neurons at the prefrontal cortex during the perception process. The repeatability of this reaction was proven with the results of a third experiment, where a subject was asked to observe the same bodily expression several times. Finally, we proposed a method that uses self-organizing maps to represent and generalize carefully selected features of brain activity in order to assess the impression of robot bodily expressions on an observer. The recognition rate achieved with this method was close to 80% when using data from a single subject. However, this rate decreased significantly when data from several subjects were used, suggesting the existence of differences in brain activity between individuals. To complete this study, brain activity measured during the observation of bodily expressions of a human was used to assess the observer's impression using the same method. The recognition rate using this data was about 90%.
細胞中のRNA遺伝子の機能や進化を探るうえで重要な役割を果たしている。
本研究では、新しいRNAマルチプルアライメントアルゴリズムの開発および、
アライメントからの共通二次構造予測アルゴリズムの開発を行った。
開発したアライメントアルゴリズムは、共塩基置換を考慮した自然な方法である
Sankoffアルゴリズムを基にして、アライメントに重要でない部分の計算を省略し、
精度を落とさず高速に計算を行うものである。我々のアライメントツールは、
既存のツールよりも精度よく、保存したステムを見つけることができることがわかった。
開発された共通二次構造予測アルゴリズムは、
従来の共通二次構造予測プログラムと異なり、
アライメントされた配列それぞれが同じ構造をとるとは仮定せず、
多くの配列に支持される二次構造を予測する。
このアルゴリズムは配列相同性が低い場合や、
配列本数が多い場合に、既存のプログラムよりも精度がよいことがわかった。
このようなプロジェクタシステムを実現するには，まず首振りプロジェクタのキ ャリブレーションを正確に行う必要がある．しかし従来，首振りプロジェクタは 固定式プロジェクタと比較して非常に複雑な構造モデルを持つため，そのキャリ ブレーションは非常に精度が悪くかつ不安定であった．本研究ではこの問題に対 して，投影中心固定型，すなわち首振りを行ってもその投影中心位置が空間的に 変動しないような構造を持つ首振りプロジェクタ機構を提案し，解決を図ってい る．また，実環境中の複数の平面領域を投影対象とする場合に非常に勘弁な作業 で高精度な表示結果を得る手法を提案した．この手法によって，たとえ2平面の 境界部に画像を表示しても画像が歪まず，紙のポスターがその境界部に沿って貼 られているような表示を実現した．
この首振りプロジェクタを複数台同時に利用する際には，さらに2つの問題が発 生する．ひとつは，1台のプロジェクタによる表示では問題にならないような微 小な画像表示位置誤差でも，複数台の投影画像を重ね合わせたり並べたりする際 には，それらの画像間の相対的な位置ズレとして明確に観測されてしまうという 問題，もうひとつは，通常プロジェクタは複数台の同期のための機構を持たない ため，複数台による投影画像をズレなく重ね合わせたまま，その画像を連続的に 移動させることは困難であるという問題である．本論では，まず前者については， 投影を行う範囲に対して事前にズレ量マップを作成しておき，実利用時にそのマ ップを参照しズレを補正する手法を提案した．また後者については，プロジェク タにおける同期について検討し，連続移動する投影画像の重ね合わせに適した同 期手法を提案した．
本発表では，これら提案手法の詳細について順に述べ，最後に今後の展望につい て述べる．
運転現場で暗黙知化した知識をとりだすための情報の共有化環境としてグループウ エ アがある。日々の運転引継ぎをオンライン化するために導入されたグループウエ アが 運転ノウハウ収集にどのように役立つかについて調査したが、収集されたデー タの詳 細な分析なしに運転ノウハウは得られないことが分かった。続いて、事後報 告書とし て提出されたトラブル事例をプロセス変数間の因果関係をもとに分析し た。報告書に 記載された内容に加えて担当した運転員からのヒアリングによって得 た情報を時系列 で分析した結果、ようやくトラブル発生時の運転員の思考と行動を 把握することがで きた。このような事象間の因果を基にした考察を時系列表を用い て行うことが、運転 ノウハウの取り出しに有効であることを示した。またこの時系 列の分析において、安 全、品質、生産量、納期、コスト、環境など重要な製造管理 要素の視点から事象の変 化を包括的に評価することが、関連技術に裏付けられた運 転ノウハウを得るのに必要 であることを示した。
次に、プラント運転の進行状況を状態遷移図としてグラフ表現する方法を提案し た。 ETOM (Event Tree for Operation Management)チャートと名づけたこのチャー トは、 トラブル事例を分析して運転ノウハウを取り出すのに役立ち、異常時の作業 手順書の 代わりにもなる。想定される異常事象を網羅してチャートを作成すること によって、 プラント運転ノウハウの体系化が実現できる。これによって系統的にス キルアップ計 画が作成でき、教育・訓練の効率を向上させることができる。
ETOMチャートによって個々の異常事象に対する運転手順が示されたとして、運転員 は 異常原因毎の多くのETOMチャートを頭の中に持つことになる。実際に何らかの異 常が 検知されたときその原因を運転員は見つけなければならない。異常診断には経 験が必 要でOJTに依存する部分が大きい。しかし、トラブルを経験する機会が減った 現状では トレーニングシミュレータに使った訓練などの模擬体験が必要となる。こ れまで安全 に対する感受性を高めるため現場で行われてきたＰＫＹ（プロセス危険 予知）活動を 製造管理要素にも拡張して思考訓練として実行することを提案した。 最後に、共同化 ―表出化−連結化―内面化のサイクルとして説明されるナレッジマ ネージメントの考 え方を、運転ノウハウの伝承を骨子として行う運転員の育成に適 用する方法を示した。
In this thesis I will present a study on computer vision systems based on heterogeneous camera systems for high-resolution imaging. The thesis is divided into two main parts. In the first part, I will present an active camera system and propose a multiple active camera assignment scheme for high-resolutions 3D video. The camera system combines, active Pan/Tilt (PT) cameras with narrow field of view (FOV), and static wide-FOV cameras. The assignment is based on the analysis of a coarse shape reconstructed in real-time based on the wide-FOV camera images. In order to speedup the processing, I will present a hardware acceleration of this scheme. In addition, I will introduce a fast shape from silhouettes method that produces a surface-based representation of the shape.
In the second part, I will present a networked heterogeneous camera system for highresolution face images. Designed for visual surveillance applications, the proposed system combines static stereo cameras with wide FOV and high-resolution active Pan/Tilt (PT) cameras within a networked platform. The purpose is to provide high-resolution face images of in-motion targets while covering a wide area. The PT cameras are steered based of the 3D information provided by the stereo camera.
近年、様々な分野において物体の操作時に得られる触感、特に力覚に関する情報 （力覚情報）を伝達、共有することが望まれている。例えば、外科手術において、 外科医は臓器に触れた際の力覚情報を頼りに診断や処置を行う。しかし、内視鏡 下の手術では、術具を介しているために十分な力覚が得られず、視覚情報のみに 頼って操作せざるを得ない。また、開腹手術においても得た力覚を他者に伝える ことは難しく、外科医は現場で手術を直接経験することで手技の習得せざるを得 ない。これまでに力覚の再現に関する研究例が多く報告されているが、特に操作 対象が弾性体の場合、時間や空間が異なる状況で得られる力を人が精度よく体感 することは難しい。
本研究では、生体組織などの弾性体の操作時に得られる力覚情報を時間、空間的 制約を越えて伝達するための方法論を提案する。はじめに、弾性体操作時に直接 力覚が得られない状況として光ピンセットの操作に着目し、細胞などの微小な弾 性体に対する操作の際に生じる力を空間的制約を越えて操作者に伝達する方法に 関して検討した。従来の光ピンセットでは、光の放射圧で対象物を操作できるが、 操作時の力覚は得られなかった。提案手法により、画像処理と力学計算に基づい て光ピンセットの操作時に発生した反力を高速に算出し、操作者が知覚できる大 きさで反力を呈示することが可能となった。次に、ある人が弾性体を操作した際 に得た力を、異なる時間に他者に伝達するための方法論に関して検討した。提案 手法は、バーチャル空間内における操作結果をマニピュレータの時系列3次元位 置として記録しておき、他者が操作する際に奥行きを伴った支援情報として再生 する。評価実験の結果、被験者は記録された軌跡を精度よく追従でき、弾性体か らの力覚を精度よく追体験可能であることを確認した。
本論文は，ある言語で書かれた文書群を別の言語による問合せで検索することを可能とする言語横断型情報検索（Cross-Language Information Retrieval: CLIR）あるいは多言語情報アクセスにおいて，ドメインに依存しない言語資源を構築する技術及びその活用について報告する．
世界的なインターネットの発展とともに，利用者は世界中で激増しており，その国籍も、Web 文書の記述に用いられる言語も多様化している．利用者の検索要求によっては，利用者の母国語以外の言語で記述された情報の方が豊富である場合も考えられ，これらを検索したいというニーズは少なくない．外国語文書を電子的に入手することは容易になったが，多くの利用者は母国語以外の言語に精通していない．本研究では言語を越えた言語横断型情報検索(多言語情報アクセス)に焦点をあて，研究を行った．
従来のWeb 検索エンジンは，問合せと同一言語の文書群が検索対象であるため，外国語文書に対する検索は効率的とは言い難い．従来の単言語検索システムにおいてこのような要求を満たすには，利用者自身が辞書などを用いて問合せを翻訳する必要がある．この作業は利用者に負担を強いるだけではなく，不慣れなあるいは全く読み書きができない言語に翻訳する場合は，適切な訳語の選択を誤る可能性が高い．
このような要求から，ある言語で書かれた文書群を別の言語による問合せで検索することを可能とする言語横断型情報検索に関する研究が近年盛んである．そこでは、問合せの翻訳や訳語の曖昧性解消などにコーパスを利用する手法などが提案されて，検索精度の向上において一定の成果が得られている．しかしコーパスを利用した手法では，学習に用いるコーパスのドメインに対する依存が大きいため，それ以外のドメインに対しては検索精度が低くなる可能性がある．Web 文書の言語横断検索では文書内容の分野は広範囲に渡っているため，ドメイン依存の問題を改善しなければならない．
本研究は，ドメイン依存の問題を解決するための言語資源の構築および利用を中心テーマとしている．Web ディレクトリを利用してある言語のオントロジーを別の言語に翻訳することにより、二つの言語を対象としたオントロジーを構築する手法を提案した．また，Web ディレクトリを言語資源として用いることを提案し，これを利用した言語横断情報検索システムの構築を行った．さらに、これらのシステムの実証実験を行い，Web ディレクトリを言語資源として利用することが多言語アクセスシステムに有効であることを確認した．