東京大学全学の教員一人一人がインタビューを通して提案した、産学連携のための研究テーマをWebデータベース化したものです。インタビューのスケジューリングやインタビューアの割り当てから、外部からの問い合わせ、産学連携のリエゾン活動までを総合的に管理するシステムを含んでいます。データベースなど))に従事。スタッフネットワーク機器やユーザ登録のためのWebアプリケーション作成、課金システム構築、所内のセキュリティ診断などの業務に従事。2007年4月この論文は、木の編集距離に基づく様々な木構造の近似照合アルゴリズムを統一的な観点から整理し、その結果をカーネル法による分類学習へ応用したものです。順序代数により木構造の近似照合の厳密な意味を定式化することで、既存研究に含まれていた様々な誤謬や問題点を解消し、既存の近似照合アルゴリズム間の関係を明らかにしました。その結果、木の近似照合アルゴリズムには、構造比較の感度(近似の度合い)に応じた、きれいなクラス階層が存在すること、計算量と構造比較の感度には密接なかかわりがあること、従来別々のアルゴリズムだと思われていた複数のアルゴリズムが実は同じアルゴリズムであること、などがわかりました。この結果を用いて、さまざまな木構造間の類似度を設計し、木構造の分類学習を行うためのカーネルを設計しました。従来の畳み込みカーネルの枠組みを超えた新しいカーネル設計の枠組みも含んでいます。q-gramを拡張した木のq-gramの概念を用いて、高速な木カーネルを設計し、糖鎖構造の分類学習へ適用しました。この論文は、木の編集距離に関する包括的なサーベイを含んでいます。(sumamry)を参照してください。