自己紹介コメント検索エンジンの信頼性、検索エンジンのアーキテクチャ等について詳細な研究を実施。)を推定する手法を研究。ISSN:09133801概要:近年のウェブサーチエンジンは,その検索結果ページに様々な情報ソースからの検索結果を統合して表示する。統合される情報ソースは,ウェブページだけではなく,ニュース記事,ブログ記事,画像,動画,Twitterなどのリアルタイム情報などである。した様々な情報ソースからの検索結果は常に表示されるわけではない。ウェブサーチエンジンは,どのクエリに対して,どの情報ソースを対象に検索し,どの検索結果を統合すべきかを判断している。本稿では,こうしたウェブサーチエンジンにおける統合検索で用いられている技術とその評価手法を紹介すると共に,統合検索の今後について述べる。概要:近年、三次元形状データはさまざまな分野で活用され、多くの三次元データが保存されている。三次元形状データの増加に伴い、三次元形状データの検索へのニーズが高まっている。形状検索は大きく全体形状検索と部分形状検索の二つに分けられる。クエリーとして与えた形状データを含む形状データを検索する。形状検索を実行する多くの場面において、検索したい形状と同一の形状データをクエリーとして持っていることはほとんどなく、クエリーとして用いられるのは多くの場合、部分形状データとなる。そのため、全体形状検索よりも部分形状検索へのニーズの方が高い。一方で、部分形状検索はクエリーと検索したい形状が同一形状でないため形状間の対応付けが難しく、チャレンジンクな課題として知られている。部分形状検索の手法としては、Bag-of-featuresを用いる方法や特徴点のマッチングを用いる方法が知られている。Bag-of-featuresを用いる方法では、Bag-of-featuresは全体形状データまたは部分形状データを事前にヒストクラム表現するため、事前にヒストグラム表現した形状とクエリーが類似していなければ適用することは難しい。特徴点のマッチングを用いる方法では、特徴点のマッチングの精度が検索の精度に影響する。誤対応した特徴点のマッチングが精度の低下をもたらす。本論文の提案手法は、三点の特徴点からなる三角形を用いることでマッチング精度の向上を実現する。クエリーとして与えた形状データから特徴点を抽出し、三点の特徴点を一組の三角形とする。局所特徴量ベクトルの距離による対応付けに基づき、保存された形状データの特徴点からなる三角形を作成し、その三角形どうしを比較する。三点の特徴点を用いることで局所的な情報だけではなく特徴点間の位置関係も考慮され、三角形の対応関係をチェックすることで誤対応を取り除くことができ、マッチング精度を向上することができる。各特徴点の局所特徴量ベクトルをインデックス化し、インデックスと三角形間の対応関係チェックを組み合わせて用いることで、高速な検索を実現する。本論文における、私たちの貢献は以下の2つである。1.三角形特徴を用いることで、精度向上を実現している2.特徴点の局所特徴量ベクトルのインデックス化と三角形間の対応関係チェックを組み合わせることで高速な検索を実現している実験として、形状データ100データをインデックス化したデータベースを作成し、インデックス化したデータから無作為に選んだ20データについて、形状データ全体の30〜50%程度を切り出したデータをクエリーとする部分形状検索を行った。本実験において、特徴点を単独で用いた場合の正解率0.65に対して、提案手法は正解率0.85を示した。インデックス化するデータの数を増やして検索速度を測定し、本提案手法がインデックス化されたデータ数に対して頑健に検索できることを示した。研究成果概要:命令間の制御依存によってパイプライン処理を滞らせないために,近年のプロセッサでは分岐予測が採用されている.分岐予測は,未解決の分岐命令を超えた実行(投機的実行)を可能とする.一方,近年の命令パイプライン長の深化により,分岐ミスペナ...命令間の制御依存によってパイプライン処理を滞らせないために,近年のプロセッサでは分岐予測が採用されている.分岐予測は,未解決の分岐命令を超えた実行(投機的実行)を可能とする.一方,近年の命令パイプライン長の深化により,分岐ミスペナルティが増大している.そのため,分岐予測ミス率の低減はプロセッサの性能向上において不可避の課題となっている.現在までさまざまな分岐予測器が提案されてきた.なかでも,複数の予測表で構成されたハイブリッド分岐予測器は高精度な予測器として知られている.ハイブリッド予測器ではセレクターによる予測表選択手法が予測精度に影響を与える.従来のハイブリッド予測器は,セレクターのカウンタ状態の偏向に応じて予測表を選択する.例えば,Combining予測器では,予測信頼度が高い予測表を選択し,Bimode予測器では,分岐偏向に応じた予測表を選択する.本研究では、全く新しい分岐予測方法(投機的実行)として、このようなハイブリッド分岐予測器において、セレクターのカウンタ状態の偏向ではなく,カウンタ状態の偏向の強弱に応じた予測表選択手法を提案した。Confidence-Selectorと呼ぶ。Combining予測器では平均5.65%、12KBのBimode予測器に対しては平均0.57%の予測ミス率を削減することができた。おいて、「記憶が重要となる国語や社会の科目」を想定した。学習上のつまずきとして記憶が関連する問題に対して取り組んだ。おいて、「記憶が重要となる国語や社会の科目」を想定した。学習上のつまずきとして記憶が関連する問題に対して取り組んだ。具体的には、被験者が記憶すべき事項を覚えているかどうかを判定するための手法について研究を実施しシステムとして構築すると共に、手書き入力を効率化するための手法について研究を実施した。【記憶の自動判定】物事を記憶するという行為は,私たちが社会で生きる上で必要不可欠な行為である.近年,タブレット端末が教育現場へ導入され始めたこともあり,タブレット端末における効率の良い記憶支援システムの設計が必要とされる.そこで,まず学習者の主観的な記憶度と客観的な記憶度に関する調査を行った.具体的には、1週間後の記憶度から客観的な記憶度が学習者自身の認識と一致しているかどうかを調べた.その結果,学習者が学習時点で「覚えた」と判定する事項に対してその2割は、実際には1週間後に忘れることがわかった。そこで、タブレット端末上で取得可能なオンライン手書きデータに着目し,オンライン手書きデータから記憶の定着具合を客観的に推定することで,記憶支援を行うシステムを提案した.本システムでは,将来忘れることのない記憶を定着記憶,近い将来忘れる可能性がある記憶を未定着記憶とし,学習した事象をいずれかに分類する.12名による被験者実験の結果,未定着記憶の事象を精度100%,再現率95%で分類可能である結果が得られた.本システムを利用することによって未定着記憶を効率よく学習することが可能となり,記憶学習の効率向上へとつながる可能性が示された.【手書き入力の効率化】単語を書く際に各漢字を途中までしか書かなくとも,希望する単語を動的に予測し,手書き入力を高速化する手法を提案した.評価実験では,提案手法と既存手法で同じテキストを入力し,入力にかかる時間とストローク数を記録した.その結果、提案手法を用いた場合,入力にかかる時間の削減はできなかったが,ストローク数を既存手法より少なくすることができることを確認した。以上の研究成果をもとに今後も学習のつまずき発見に関する研究を継続していく予定である。:本研究課題では、電子ペンを利用した数学問題解答時のストロークを解析することにより、学習者のつまずきを発見すること、及び、漢字等の記憶問題についてどの程度記憶しているかを数値化することを目標に研究を進めた。前者では、数式展開問題及び...本研究課題では、電子ペンを利用した数学問題解答時のストロークを解析することにより、学習者のつまずきを発見すること、及び、漢字等の記憶問題についてどの程度記憶しているかを数値化することを目標に研究を進めた。前者では、数式展開問題及び幾何問題(何れも中学レベル)を対象とし、解答戦略別に自動分類が可能であることを示すことができた。後者については、漢字を対象とした書き取りテスト中のストローク解析により、記憶度を数値化することに成功した。研究成果概要:ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)を対象としたプライバシー保護に関連し、スマートフォン上でのアクティブ認証手法に関する研究を実施した。具体的には、スマートフォン上での指によるスワイプ等の動作から、利用者本人であるかどうか...ソーシャルネットワーキングサービス(SNS)を対象としたプライバシー保護に関連し、スマートフォン上でのアクティブ認証手法に関する研究を実施した。具体的には、スマートフォン上での指によるスワイプ等の動作から、利用者本人であるかどうかをリアルタイムに判別するための仕組みを構築した。従来研究では、学習器による静的な学習を元にアクティブ認証を実現していたのに対し、提案手法ではオンライン分類器AROWを用いて継続的に学習すると共に、瞬間的な異動作を誤検知することがないよう、一定時間毎にスライディングウィンドウ(13ストローク間隔)を設定し、多数決による認証を実現した。研究成果概要:本研究では、手書きデータから論理的思考力を数値化することを最終目標とした予備研究として、1)数学幾何問題を対象とした手書きデータからの解答分類、2)記述された文章からの単語分割手法に関する研究を実施した。幾何問題を対象とした解答分...本研究では、手書きデータから論理的思考力を数値化することを最終目標とした予備研究として、1)数学幾何問題を対象とした手書きデータからの解答分類、2)記述された文章からの単語分割手法に関する研究を実施した。幾何問題を対象とした解答分類では、まず19名の被験者実験を行い、幾何問題解答中の被験者の筆記過程を調査した。結果、幾何問題に対する図形への書き込みは、a)補助線、b)角度記入、c)辺上マーク(平行や長さが等しいことを示す)、d)線分の長さ・比、の4つに分類できることがわかった。判定できるかについてk-means法を用いて分類を行い、平均0.7のF値で可能であることが分かった。記述文章からの単語分割では、ニューラルネットワークを用いた系列ラベリングによる単語分割手法を提案した。本手法を用いることで、少量の学習データを用いるだけで、辞書無しに単語分割が可能であることがわかり、認識精度が十分でなく、かつデータ量の少ない手書きデータへの利用可能性を示すことができた。研究成果概要:Webやソーシャルネットワーキングサービスにおいてフェイクニュースをはじめとする間違った情報の拡散が社会問題化している。この問題の発生要因は、(1)利用者自身が故意で間違った情報を流す場合と(2)ID等が乗っ取られて悪意を持つ人に...Webやソーシャルネットワーキングサービスにおいてフェイクニュースをはじめとする間違った情報の拡散が社会問題化している。この問題の発生要因は、(1)利用者自身が故意で間違った情報を流す場合と(2)ID等が乗っ取られて悪意を持つ人にIDが利用されてしまうという2つに分類できる。今年度は、前者についてはWeb情報の収集を開始した。後者については、昨今、スマートデバイスからのネットアクセスが多いことに鑑み、これまで開発してきた「アクティブ認証技術」、すなわちスマートフォン利用時のスワイプパターンから本人であるかどうかをリアルタイムで認識する手法の精度向上を進め、従来手法にタッチ圧力を特徴量として追加し0.83%のEERを達成した。育成が初等教育から重要視されてきている。育成が初等教育から重要視されてきている。本研究では、数学の幾何学問題を題材とし、論理的思考力の数値化が可能かどうかのフィジビリティスタディを行うと共に、手書きのシーケンスデータを解析するための基盤技術の研究開発を実施した。フィジビリティスタディでは、19人の被験者に3題の幾何学問題を解答してもらい、事前に想定していた2~3種類の解答への自動分類を試みた。SVMを用い分類を行ったが、結果、手書き解答データ数の少なさから、うまく学習することができなかった。一方で、「勘で解答したかどうか」の判定においては、正解率0.83を達成することができた。研究成果概要:2018年度の研究では、プライバシーを故意に取得しようとするようなWebページを「信頼性に欠けるWebページ」であると定義した上で、こうしたWebページを判定するための手法について基礎研究を行った。具体的には、「信頼性に欠けるWe...2018年度の研究では、プライバシーを故意に取得しようとするようなWebページを「信頼性に欠けるWebページ」であると定義した上で、こうしたWebページを判定するための手法について基礎研究を行った。具体的には、「信頼性に欠けるWebページ」に特有な特徴を抽出することを目的に、「外部コンテンツ依存」を指標化した。これは、あるWebページのコンテンツの多くが外部コンテンツに依存しているようなページは、本来の情報発信を目的としているページではないというアイデアに基づいている。従来研究が用いている特徴量と一緒に用いることで判定精度を最大3.8%向上させた。広域に分散したWWWサーバのデータの高速収集するための一手法として、WWWロボットと呼ばれるWWWサーバのデータを自動的に収集するプログラムをインターネット上に複数配置し協調動作させる「分散型WWWロボット」について研究開発を実施している。1998年度末までに、5ヶ所に分散したロボットを用いた評価を行い、分散型WWWロボットの有効性を確認しているが、本研究では、実用性を評価するためにさらに実験規模を拡大し、17ヶ所に分散配置された分散型WWWロボットを使い6,500のWWWサーバ(465万URL)を対象として実験を実施した結果を詳細に解析した。この結果、一カ所で集中して収集する場合に比較し、我々の提案する負荷均一化による分散により、6.3~286倍の高速化が可能であることが判明した。17台の分散型WWWロボットと6,500台のWWWサーバ間のデータ転送速度の間には、同一のWWWサーバを対象とした場合でも2倍~710倍、平均67.5倍の速度差があることがわかった。このため、収集対象となるWWWサーバをランダムに分散型WWWロボットに割り当てる「ランダム分散」では大きな負荷の不均衡が発生し、負荷の均等化が必要になる。今回の実験で極端にデータ転送速度の遅かった2つのWWWロボット(原因はProxy性能及びネットワークルーティング)を除いた15台の分散型WWWロボットのみの間でも、1.3~710倍、平均9.6倍の速度差があることがわかった。同一WWWサーバに対する最高速と最低速のWWWロボットの間のデータ転送速度が10倍未満のWWWサーバは全体の71%、20倍までで全体の91%であり、速度差は20倍程度の範囲にそのほとんどが収まっていることがわかる。本研究により、分散型WWWロボットのさらなる高速化のためには、インターネットにおけるデータ転送の変動値を上限とした負荷の均等化を行うことのできる分散方式が重要になることが判明した。