所 長 あ い さ つ NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 所 長 外 村 佳 伸 NTT CS 研 オープンハウス 未 来 想 論 2009 ー 人 間 を 知 り, 情 報 の 本 質 に 迫 るコミュニケーション 科 学 ー 今 ほど, 科 学 技 術 が 人 間 自 然 社

Transcription

1

2 所 長 あ い さ つ NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 所 長 外 村 佳 伸 NTT CS 研 オープンハウス 未 来 想 論 2009 ー 人 間 を 知 り, 情 報 の 本 質 に 迫 るコミュニケーション 科 学 ー 今 ほど, 科 学 技 術 が 人 間 自 然 社 会 にとって 調 和 的 に 発 展 すべきであると 言 われて いる 時 代 はありません.これは, 世 の 中 の 関 心 が 最 も 高 まっている 地 球 環 境 問 題 にとど まらず,ICTを 含 むあらゆる 技 術 の 可 能 性 と 影 響 力 が 地 球 レベルに 達 し, 今 や 人 類 全 体 の 課 題 となっているからでしょう. 地 球 環 境 問 題 や 国 際 的 な 経 済 問 題 でまさに 待 ったなし の 状 況 の 中,これからの 科 学 技 術 が, 経 済 産 業 の 繁 栄 をもたらしつつも, 社 会 の 健 全 な 秩 序 を 維 持 し,さらに 生 命 の 基 盤 たる 自 然 のバランスを 保 ちながら,いかに 人 が 暮 ら し 易 い 環 境 の 実 現 に 貢 献 できるか, 人 類 の 知 恵 が 試 されていると 言 えるでしょう.CS 研 では,こうした 課 題 に 対 し, 人 間 科 学 と 情 報 科 学 両 面 からのアプローチとその 融 合 が 重 要 と 考 え, 人 を 取 り 巻 く 賢 い 環 境 をめざす 環 境 知 能 のコンセプトのもと, 計 算 科 学,メ ディア 科 学,コミュニケーション 科 学, 人 間 科 学 の 分 野 における 先 端 研 究 と, 領 域 を 超 えたシナジーを 実 現 する 先 端 的 な 研 究 を 推 し 進 めています. NTT CS 研 オープンハウス 未 来 想 論 2009においては, 人 間 を 知 り, 情 報 の 本 質 に 迫 るコミュニケーション 科 学 をテーマに, 私 たちの 最 新 の 研 究 成 果 をご 覧 頂 くほか, ホットな 話 題 を 取 り 上 げて 議 論 する 未 来 想 論 のセッションを 設 けます.NTT CS 研 オープ ンハウス 未 来 想 論 2009が, 皆 様 と 一 緒 に, 人 と 技 術 のあり 方 や 可 能 性 を 考 え, 刺 激 し 合 い, 新 たな 展 開 につながる,まさに 共 進 化 の 場 となることを 祈 念 し, 所 員 一 同, 皆 様 のご 来 場 に 心 より 感 謝 申 し 上 げます. - -

3 目 次 目 次 所 長 あいさつ 1 会 場 案 内 講 演 スケジュール 4 所 長 講 演 未 来 八 景 7 時 空 感 で 考 える 情 報 環 境 デザイン 未 来 想 論 ( 来 場 者 の 皆 様 との 交 流 セッション) コンピュータが 言 葉 の 意 味 を 理 解 できると 何 が 変 わるか? 8 検 索 エンジンを 超 えるもの QoLを 支 える 次 世 代 インタフェース 9 ニーズとシーズを 無 理 なくマッチさせる 社 会 に 向 けて 研 究 講 演 人 と 人 との 会 話 を 解 き 明 かす 10 コミュニケーションを 科 学 する 映 像 音 声 技 術 テーマ 展 示 B メディアとコミュニケーション B-1 会 話 の 流 れが 一 目 瞭 然! コミュニケーションシーンを 理 解 する 音 声 映 像 技 術 29 実 時 間 会 議 モニタリング リアルタイム & マルチモーダル 対 話 シーン 分 析 30 激 しく 動 いても 見 失 わない 顔 追 跡 複 雑 な 動 きに 対 して 頑 健 な 顔 姿 勢 追 跡 31 会 議 も! 談 話 も! 実 シーンの 会 話 の 文 書 化 会 話 音 声 認 識 検 索 技 術 32 会 話 の 中 から 各 話 者 の 声 を 明 瞭 に 聞 き 分 けます 残 響 に 頑 健 な 音 声 分 離 抽 出 技 術 33 響 いた 収 録 音 声 を,くっきりとした 音 声 に! 映 画 / テレビ /CM の 音 声 編 集 調 整 用 残 響 除 去 ソフト 34 B-2 生 きている 音 をそのまま 伝 えよう MPEG-4 ALS による 音 響 信 号 のロスレス 伝 送 35 生 きている 音 だからできること ライブ 演 奏 音 響 ロスレス 配 信 実 験 36 生 きている 音 を 聞 いてみよう ALS 準 拠 データのディジタル 機 器 による 再 生 37 B-3 音 や 映 像 から 情 報 を 引 き 出 す 最 先 端 のメディア 情 報 抽 出 技 術 を 体 験 39 音 響 信 号 から 音 の " 設 計 図 " をひもとく 複 素 NMF と 複 合 自 己 回 帰 系 による 音 響 信 号 のスパース 表 現 40 この 歌 何 点? 自 己 類 似 度 特 徴 による 音 楽 の 類 似 度 測 定 41 大 事 なものを 見 分 け, 学 び, 認 識 する 視 覚 の 特 性 を 反 映 した 未 登 録 物 体 の 自 動 検 出 と 学 習 42 たくさん 利 用 されている 人 気 動 画 をさがそう 大 規 模 メディアデータのリンク 構 造 解 析 43 実 証 実 験 結 果 報 告 インターネット 上 での 音 楽 映 像 コンテンツの 使 用 を 特 定 44 B-4 あなたの 知 りたい! を 助 けます 言 語 処 理 技 術 : 新 しい 意 味 解 析 の 時 代 を 拓 く 45 言 葉 の 意 味 を 読 み 取 る 述 語 項 構 造 解 析 46 なぜ に 答 える 質 問 応 答 システム NAZEQA 原 因 表 現 の 自 動 獲 得 と 機 械 学 習 に 基 づく 理 由 検 索 47 最 新 の 医 療 を 知 る 手 助 けをします 統 計 的 自 然 言 語 処 理 に 基 づく 医 療 情 報 読 解 支 援 システム 48 質 感 を 生 み 出 す 脳 のメカニズム 12 感 性 情 報 の 理 解 と 制 御 に 向 けて 所 長 講 演, 未 来 想 論, 研 究 講 演 のビデオアーカイブは,イベント 終 了 後 1 年 間 の 予 定 で,ウェブサイトよりご 覧 いただけます. テーマ 展 示 C 計 算 科 学 C-1 データを 生 み 出 す 隠 れた 原 理 を 発 見 する ベイズ 機 械 学 習 による 情 報 生 成 過 程 のモデル 化 49 話 題 の 時 間 変 化 を 追 跡 する 生 成 モデルに 基 づく 時 系 列 解 析 技 術 50 誰 が 私 と 似 てる?どの 文 書 がこれに 似 てる? 著 者 の 興 味 と 文 書 内 容 の 関 係 に 着 目 した 潜 在 変 数 モデル 51 隠 れた 単 語 を 発 見 する: 源 氏 物 語 から blog まで 無 限 マルコフモデルによる 教 師 なし 形 態 素 解 析 52 多 様 なキーワードから 価 値 あるものを 抽 出 する 内 容 に 関 連 するタグを 抽 出 するためのトピックモデル 53 C-2 論 理 確 率 で 安 心 安 全 を 極 める フォーマルメソッドと 暗 号 理 論 の 融 合 55 フォーマルメソッドと 暗 号 理 論 をつなぐ 鍵 論 理 学 と 確 率 論 をつなぐ % 安 全 です フォーマルメソッドから 暗 号 理 論 へ 57 頑 固 なバグも 楽 々 発 見 暗 号 理 論 からフォーマルメソッドへ 58 A 場 とコミュニケーション A-1 皆 さまに 使 っていただく t-room 機 能 と 効 率 とアウェアネスのスケーラビリティの 追 求 15 汎 用 の ミドルウェア 三 代 目 時 間 と 空 間 の 再 構 成 が 可 能 な 環 境 を 創 る 16 どこからも どこでも 聞 こえる HiFi 音 スクリーン 上 に 音 響 イメージを 再 現 するスピーカ 17 ありがたや 離 れていても 同 室 感 ユーザの 座 席 配 置 が 遠 隔 協 調 作 業 に 及 ぼす 影 響 について 18 A-2 会 話 を 盛 り 上 げ, 親 しんでもらうコンピュータ 思 考 共 感 の 喚 起 がもたらすコミュニケーション 環 境 19 みんなの 会 話 を 盛 りあげるシステム キャンプ 感 情 に 働 きかける 思 考 喚 起 型 多 人 数 対 話 システム 20 親 しみやすく, 話 したくなるシステム マフィン 共 感 喚 起 型 対 話 システム 21 A-3 インターネットを 創 造 的 に 使 う 様 々なビジュアル 技 術 によるネット 上 の 共 同 制 作 23 ネット 上 のみんなで 作 るアニメーション 共 同 制 作 を 活 性 化 する 協 調 パターンの 導 入 24 C-3 量 子 通 信 が 作 る 安 全 で 快 適 な 世 界 プロトコル 設 計 にむけた 量 子 通 信 の 数 学 的 性 質 の 解 明 59 量 子 プロトコルの 簡 単 レシピ 巨 大 ネットワーク 上 での 量 子 プロトコル 構 成 法 60 量 子 ビットが 創 る 不 思 議 なネットワーク 通 信 量 子 ビットにおけるコピーの 困 難 性 の 解 析 的 性 質 61 D 人 間 科 学 D-1 見 る, 触 る, 身 体 が 動 く 脳 と 身 体 の 統 合 的 理 解 を 目 指 して 63 身 体 知 覚 の 不 思 議 動 かす/ 動 かされる 時 能 動 運 動 情 報 の 身 体 知 覚 における 役 割 64 運 動 学 習 の 不 思 議 環 境 が 脳 をスイッチ! トレーニング 環 境 で 変 わる 脳 の 運 動 学 習 モード 65 温 度 感 覚 の 不 思 議 触 覚 で 温 度 感 覚 が 変 わる 温 度 感 覚 と 触 覚 の 統 合 メカニズムの 解 明 66 力 感 覚 の 錯 覚 を 利 用 して 視 覚 障 がい 者 を 道 案 内 手 のひらサイズの 多 自 由 度 ぶるなび による 歩 行 誘 導 67 A-4 センサネットワークが 見 せる 世 界 の 様 相 実 世 界 セマンティクス 環 境 の 研 究 25 無 数 にあるモノとデキゴトを 収 集 する 方 法 稠 密 に 配 置 されたセンサノードからの 効 率 的 情 報 収 集 技 術 26 このデキゴトはどのように 見 えている? センサデータ 解 釈 のための 実 世 界 知 識 構 築 技 術 27 センサで 分 かる 人 の 日 常 行 動 身 体 に 装 着 した 多 種 のセンサを 用 いた 日 常 生 活 行 動 認 識 28 D-2 見 る, 聞 く, 気 持 ちが 動 く 感 覚 と 感 情 の 認 知 脳 科 学 69 物 理 画 像 知 覚 の 秘 められた 関 係 自 然 画 像 から 探 る 視 覚 の 仕 組 み 70 感 情 で 見 え 方 が 変 わる 感 情 と 認 知 の 相 互 作 用 71 目 や 耳 や 脳 のしくみを 楽 しむ, 学 ぶ 錯 覚 体 験 ウェブサイト イリュージョンフォーラム

4 会 場 案 内 図 講 演 ス ケ ジ ュ ー ル 会 場 案 内 図 講 演 ス ケ ジ ュ ー ル

5 所 長 講 演 未 来 八 景 時 空 感 で 考 える 情 報 環 境 デザイン NTT CS 研 オープンハウス 未 来 想 論 2009のテーマは 人 間 を 知 り, 情 報 の 本 質 に 迫 る コミュニケーション 科 学 です.このテーマには, 技 術 がますます 高 度 化 複 雑 化 しつつ ある 現 代 にこそ, 人 にとって 何 が 本 当 に 役 立 ち, 意 味 があるのかを 見 極 めることが 必 要 で あり,そのためには 人 間 そのものをもっと 知 り, 情 報 の 何 がどう 本 質 的 に 関 わるかを 見 極 めることが 重 要 だ,という 思 いが 込 められています. 生 命 の 長 い 進 化 の 末 に 今 いる 人 間 は, 豊 富 な 感 覚, 優 れた 知 能 を 持 っていますが, 最 近 の 情 報 環 境 がいくら 高 度 になったと 言 っても, 人 間 を 十 分 に 活 かしているとはまだまだ 言 えません.またそのことが, 逆 に 人 間 と 技 術 の 間 に 不 調 和 を 生 むことにもつながっていま す.CS 研 がめざす 環 境 知 能 の 世 界 では, 人 間 と 環 境 が 相 互 作 用 しながら 共 進 化 していく ことが 重 要 だと 考 えています.そこでは, 人 間 をよく 知 り, 人 間 の 特 性 をうまく 情 報 環 境 によって 引 き 出 し, 活 かすことで, 新 しい 可 能 性 を 広 げつつも, 人 と 技 術 が 調 和 する 未 来 像 を 描 いています.その 鍵 を 握 るのが, 人 間 の 身 体 感 覚 を 活 かすことと, 時 空 間 を 自 在 に 越 えること,すなわち 時 空 感 です. 講 演 では, 時 空 感 の 発 想 に, 人 と 人 とのコミュニ ケーション,サイバー 世 界 との 関 わり, 膨 大 な 情 報 知 識 の 駆 使 などを 絡 めながら 未 来 八 景 と 称 して, 情 報 環 境 が 果 たすべき 未 来 の 役 割 を, 八 つの 観 点 で 考 えてみようと 思 い ます.CS 研 の 研 究 も 含 めて, 果 たしてどの 景 にはどんな 技 術 が 求 められるのか, 皆 さん も 一 緒 に 思 いを 巡 らせてみませんか. NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 所 長 外 村 佳 伸 <プロフィール> 1981 年 京 都 大 学 大 学 院 修 士 課 程 修 了. 同 年 日 本 電 信 電 話 公 社 ( 現 NTT) 入 社. 以 来, 主 に 画 像 映 像 を 中 心 とした 情 報 処 理,インタラクティブ インタフェース, ブロードバンドコンテンツサービスに 関 する 研 究 開 発 に 従 事 年 米 国 MITメディア 研 究 所 客 員 研 究 員.2006 年 より 現 職. 博 士 ( 情 報 学 )

6 未 来 想 論 ( 来 場 者 の 皆 様 との 交 流 セッション ) 未 来 想 論 ( 来 場 者 の 皆 様 との 交 流 セッション ) コンピュータが 言 葉 の 意 味 を 理 解 できると 何 が 変 わるか? 検 索 エンジンを 超 えるもの 検 索 エンジンが 一 般 に 普 及 する 一 方 で, 文 章 の 表 面 だけしか 扱 わないキーワード 検 索 の 限 界 を 感 じている 人 も 多 い と 思 います.この 限 界 を 克 服 することを 目 指 し, 近 年,コンピュータに 言 葉 の 意 味 を 理 解 させる 技 術 が 急 速 に 発 展 し てきています. 人 間 が 文 章 の 行 間 を 読 むように,コンピュータが 文 章 の 背 後 に 隠 された 内 容 を 理 解 できる 日 も,もう 目 の 前 です. 本 パネルでは,このような 意 味 理 解 技 術 によって, 今 後 の 検 索 がどのように 変 わるのか, 検 索 を 超 える 技 術 やサービスが 生 まれ 得 るのか, 専 門 家 を 招 き, 議 論 したいと 思 います. QoL を 支 える 次 世 代 インタフェース ニーズとシーズを 無 理 なくマッチさせる 社 会 に 向 けて 人 間 と 世 界 を 取 り 結 ぶ 新 しいヒューマンインタフェース 技 術 は, 近 年, 人 間 科 学 研 究 から 新 しい 情 報 提 示 手 法 が 提 案 されるなど, 新 たな 学 術 領 域 への 広 がりを 見 せています. 一 方 で, 来 たるべき 超 高 齢 化 社 会 に 向 けて,ヒューマン インタフェース 技 術 による 生 活 の 質 の 向 上, 福 祉 関 連 技 術 への 展 開 に 関 する 期 待 は 大 きくなっています. 本 パネル ではこのような 技 術 革 新 が 未 来 の 社 会 にどのような 恩 恵 を 与 えうるのか,あらゆる 人 の 生 活 の 中 に 浸 透 させるにはど うすればよいか,ニーズとシーズを 無 理 なくマッチさせることができるのかについて 議 論 します. <パネリスト> 乾 健 太 郎 (いぬいけんたろう) 奈 良 先 端 科 学 技 術 大 学 院 大 学 情 報 科 学 研 究 科 准 教 授. 専 門 は 計 算 言 語 学. 言 語 情 報 や 知 識 の 自 動 編 集 に 関 する 研 究 に 従 事.1995 年 東 京 工 業 大 学 博 士 課 程 修 了. 同 大 学 助 手, 九 州 工 業 大 学 助 教 授 を 経 て, 現 職. 情 報 処 理 学 会 自 然 言 語 処 理 研 究 会 幹 事,Computational Linguistics 編 集 委 員. 人 工 知 能 学 会 1997 年 度 論 文 賞,COLING/ACL-2006 Best Asian NLP Paper Award, 言 語 処 理 学 会 年 次 大 会 優 秀 発 表 賞 等, 受 賞. 博 士 ( 工 学 ). <パネリスト> 椎 尾 一 郎 (しいおいちろう) お 茶 の 水 女 子 大 学 理 学 部 情 報 科 学 科 教 授 年 名 古 屋 大 学 理 学 部 物 理 学 科 卒 業.1984 年 東 京 工 業 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 研 究 科 博 士 課 程 修 了. 日 本 アイ ビー エム 株 式 会 社 東 京 基 礎 研 究 所 に 入 社. マルチメディアシステム,オフィスシステムなどのユーザインタ フェースの 研 究 に 従 事.1997 年 玉 川 大 学 工 学 部 をへて2005 年 より 現 職. 実 世 界 指 向 インタフェース,ユビキタ スコンピューティングを 中 心 に 研 究. 工 学 博 士. <パネリスト> 増 市 博 (ますいちひろし) 富 士 ゼロックス 株 式 会 社 研 究 技 術 開 発 本 部 研 究 主 査 年 京 都 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 修 士 課 程 修 了. 同 年, 富 士 ゼロックス 株 式 会 社 入 社.1998 年 2000 年 スタン フォード 大 学 CSLI 客 員 研 究 員 およびXerox PARCコンサルタント 研 究 員. 現 在, 富 士 ゼロックス 研 究 技 術 開 発 本 部 自 然 言 語 処 理 研 究 チームリーダー. 主 な 研 究 対 象 は, 構 文 解 析 / 意 味 解 析 および 情 報 抽 出 / 情 報 検 索. 電 子 情 報 通 信 学 会 言 語 理 解 とコミュニケーション 研 究 会 幹 事.2003 年 度 言 語 処 理 学 会 優 秀 論 文 賞 受 賞. 博 士 ( 工 学 ). <パネリスト> 伊 藤 英 一 (いとうえいいち) 長 野 大 学 社 会 福 祉 学 部 教 授 年 愛 知 工 業 大 学 電 子 工 学 科 卒. 早 稲 田 大 学 大 学 院 理 工 学 研 究 科 特 別 研 修 生, 富 山 県 高 志 リハビリテーショ ン 病 院 研 究 員, 神 奈 川 県 総 合 リハビリテーションセンター 主 任 研 究 員 を 経 て,2002 年 長 野 大 学 社 会 福 祉 学 部 助 教 授. 現 在, 教 授. 博 士 ( 政 策 メディア) 年 米 スタンフォード 大 学 言 語 情 報 研 究 センター 訪 問 研 究 員 年 米 ハワイ 大 学 教 育 学 部 教 育 工 学 専 攻 訪 問 研 究 員. <パネリスト> 桝 村 季 弘 (ますむらとしひろ) NTTレゾナント 株 式 会 社 技 術 マーケティング 部 検 索 ビジネス 推 進 担 当 課 長 年 生 まれ. 多 摩 美 術 大 学 芸 術 学 科 卒 業.CGムービーやデジタル 写 真 集 の 制 作 進 行 を 経 て,2001 年, NTT-X( 現 NTTレゾナント )に 入 社. 編 集 チーム リーダーとして,ポータルサイト goo のトップページ ( 企 画 UI 運 用 に 携 わる.2008 年 より, 新 しい 検 索 サービスの 企 画 開 発 を 担 当 して いる. <パネリスト> 渡 邊 淳 司 (わたなべじゅんじ) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 人 間 情 報 研 究 部 客 員 研 究 員 / 日 本 学 術 振 興 会 特 別 研 究 員 年 東 京 大 学 工 学 部 計 数 工 学 科 卒,2005 年 同 大 大 学 院 情 報 理 工 学 系 研 究 科 修 了 ( 情 報 理 工 学 博 士 ). 人 間 の 知 覚 メカニズム インタフェース 工 学 の 研 究 を 行 うとともに,メディア 芸 術 の 分 野 にも 携 わり, 人 間 の 感 覚 と 環 境 との 関 係 性 を 理 論 と 芸 術 的 応 用 の 両 面 から 研 究 している. 近 年 は,SIGGRAPHを 初 めとする 学 会 活 動 だけで なく, 文 化 庁 メディア 芸 術 祭,Ars Electronica 等 の 芸 術 祭 においても 数 多 くの 展 示 を 行 う. <オーガナイザ/パネリスト> 平 博 順 (たいらひろとし) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 協 創 情 報 研 究 部 研 究 員 年 東 京 大 学 大 学 院 理 学 系 研 究 科 修 士 課 程 ( 固 体 化 学 ) 修 了. 同 年, 日 本 電 信 電 話 株 式 会 社 入 社.2002 年 奈 良 先 端 科 学 技 術 大 学 院 大 学 博 士 後 期 課 程 修 了. 博 士 ( 工 学 ).NTT 入 社 後 は,テキスト 分 類, 統 計 的 機 械 学 習, 質 問 応 答,バイオインフォマティクス 等 の 研 究 に 従 事 年 株 式 会 社 NTTデータ BI 推 進 センタにて データ 分 析 コンサルティングの 研 究 開 発 に 従 事. 現 在, 協 創 情 報 研 究 部, 言 語 知 能 研 究 グループにて 述 語 項 構 造 解 析 を 中 心 とする 意 味 解 析 の 研 究 に 従 事. <オーガナイザ/ 司 会 > 雨 宮 智 浩 (あめみやともひろ) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 人 間 情 報 研 究 部 研 究 員 年 東 京 大 学 工 学 部 機 械 情 報 工 学 科 卒 業,2004 年 同 大 学 大 学 院 情 報 理 工 学 系 研 究 科 修 士 課 程 修 了, 同 年 日 本 電 信 電 話 株 式 会 社 入 社. 現 在,NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 にて 人 間 の 知 覚 特 性 や 錯 覚 を 利 用 したウェアラブルインタフェース, 力 触 覚 インタフェース, 障 がい 者 支 援 の 研 究 に 従 事.2008 年 大 阪 大 学 より 博 士 ( 情 報 科 学 ) 学 位 取 得.Laval Virtual Grand Prix(2007 年 ) 等 受 賞. <オーガナイザ/ 司 会 > 東 中 竜 一 郎 (ひがしなかりゅういちろう) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 協 創 情 報 研 究 部 研 究 主 任 年 慶 應 義 塾 大 学 環 境 情 報 学 部 卒 業,2001 年 同 大 学 大 学 院 政 策 メディア 研 究 科 修 士 課 程 修 了. 同 年, 日 本 電 信 電 話 株 式 会 社 入 社.2004 年 11 月 より2006 年 3 月 までシェフィールド 大 学 客 員 研 究 員. 現 在, 協 創 情 報 研 究 部, 言 語 知 能 研 究 グループにて, 質 問 応 答 システム, 音 声 対 話 システムの 研 究 に 従 事. 博 士 ( 学 術 )

7 研 究 講 演 研 究 講 演 人 と 人 との 会 話 を 解 き 明 かす コミュニケーションを 科 学 する 映 像 音 声 技 術 メディア 情 報 研 究 部 主 任 研 究 員 大 塚 和 弘 それがどのように 他 者 によって 受 け 止 められたのか? ということを 指 します. 現 状,このような 会 話 シーン 分 析 の 実 現 には 多 くの 技 術 的 障 壁 が 立 ちはだかってい ますが, 我 々はまずメッセージの 伝 達 の 方 向 性,つま り,WhoとWhom,Whenの 推 定 を 基 本 問 題 とし 研 究 展 望 マルチモーダル 会 話 シーン 分 析 システムをさらに 発 展 拡 張 していくことで, 会 議 のマルチメディア 議 事 録 の 自 動 作 成 や,テレビ 会 議 システムの 自 動 カメラワー コミュニケーションを 科 学 する るメッセージは 非 言 語 行 動 や 非 言 語 情 報 と 呼 ばれてい を 進 めています. ク,ひいては 人 間 同 士 の 会 話 に 参 加 できるロボットや ます. 我 々は,これらの 非 言 語 情 報 が, 視 覚 や 聴 覚 な その 成 果 の 一 つとして, 昨 年, 対 面 の 状 況 で 人 と 人 エージェントなど,より 円 滑 なコミュニケーションを 私 たちは, 会 議 や 雑 談, 電 話, 電 子 メールなど, 日 々 ど 複 数 のモダリティーを 介 して 伝 達 されている 点 に 着 が 会 話 する 場 面 を 自 動 的 かつ 実 時 間 で 分 析 できるシス 実 現 す る 新 技 術 の 創 出 に 繋 が っ て い く と 考 え て い ま いろいろなコミュニケーションを 行 なっています. 数 目 し, 人 の 目 と 耳 の 代 わりにカメラやマイクを 使 って テム マルチモーダル 会 話 シーン 分 析 システム を 開 発 す.そのため 現 在, 画 像 や 音 声 の 要 素 技 術 の 性 能 向 上 を あるコミュニケーションの 中 でも 人 と 人 とが 対 面 で 交 人 の 行 動 を 観 測 し,それを 計 算 機 によって 分 析 するこ しました[1].このシステムは, 図 1に 示 すように, 比 行 うとともに, 顔 の 表 情 や 声 のトーンなど,より 豊 か わす 会 話 は 最 も 基 本 的 なものであり, 日 々, 情 報 の とで,コミュニケーションのプロセスを 明 らかにする 較 的 小 規 模 のミーティングを 想 定 して,テーブル 上 に な 人 間 の 非 言 語 言 語 行 動 を 対 象 とした 技 術 の 研 究 開 発 伝 達 共 有 や 他 者 の 感 情 の 理 解,グループでの 意 志 決 定 ことができるのではと 期 待 し, 画 像 や 音 声 などメディ 置 かれたコンパクトな 全 方 位 カメラ マイク( 図 2)に を 進 めています. などが 会 話 を 通 じて 行 われています.これまで 遠 隔 地 ア 技 術 の 研 究 開 発 を 進 めています. より 画 像 情 報, 音 声 情 報 を 収 集 し,その 情 報 を 処 理 統 間 における 人 と 人 とのコミュニケーションを 支 援 する 合 することで 会 話 の 状 況 を 分 析 し,その 結 果 をディス 様 々な 技 術 が 開 発 され, 広 く 用 いられていますが,い プレイ 上 に 表 示 するシステムです. 具 体 的 には, 誰 が まだ 多 くの 場 面 で 対 面 の 会 話 ほどスムーズなコミュニ いつ 話 しているか? 誰 が 誰 の 方 を 向 いているか? ケーションを 実 現 するには 至 っていません. 誰 が 注 目 を 集 めているか? といった 会 話 の 状 態 を 即 我 々は, 時 間 や 距 離 によるコミュニケーションの 障 時 にモニタリングすることができます.このシステムに 壁 を 解 消 するような 技 術 を 開 発 するためには,そもそ は 当 研 究 所 で 開 発 されたメディア 技 術 の 中 でも, 全 方 も 人 と 人 と が ど の よ う に メ ッ セ ー ジ や 想 い を 伝 達 す 位 画 像 上 で 複 数 の 人 物 の 顔 向 きを 高 速 で 追 跡 する 技 術 るのかというコミュニケーションのプロセスを 明 らか にする 事 が 重 要 であると 考 えています.NTTコミュニ と,3 本 の 遠 隔 マイクの 信 号 から 各 人 の 声 の 到 来 方 向 と 時 間 区 間 を 頑 健 に 推 定 する 技 術,が 用 いられており, 図 2: 全 方 位 カメラ マイク ケーション 科 学 基 礎 研 究 所 では,そのようなコミュニ ケ ー シ ョ ン と い う 現 象 を 科 学 す る た め に, コ ミ ュ ニ ケーションの 場 面 をセンサや 計 算 機 を 用 い, 定 量 的 か 図 1:マルチモーダル 会 話 シーン 分 析 システムの 動 作 の 様 子. 手 前 のモニタに 実 時 間 での 分 析 結 果 が 表 示 されています. それらの 統 合 により 会 話 シーンの 分 析 が 可 能 になりま した.このようなマルチモーダル 情 報 に 基 づいて 実 時 間 で 複 数 人 物 の 会 話 場 面 を 分 析 するシステムの 構 築 は 世 参 考 文 献 [1] 大 塚, 荒 木, 石 塚, 藤 本, 大 和 : 多 人 数 会 話 シーン 分 析 に 向 けた 実 時 間 マルチモーダルシステムの 構 築 マル チモーダル 全 方 位 センサを 用 いた 顔 方 向 追 跡 と 話 者 ダ イアリゼーションの 統 合, 信 学 技 法 MVE , つ 客 観 的 に 計 測 分 析 できるような 技 術 の 実 現 を 目 指 しています. マルチモーダル 会 話 シーン 分 析 界 で 最 初 の 試 みでした. 日 常 のコミュニケーションにおいて, 人 はさりげな 画 像 や 音 声 などのマルチモーダル 情 報 に 基 づいて 自 く 自 分 の 考 えを 口 にして,また, 相 手 の 話 に 耳 を 傾 け 動 的 に 会 話 の 状 況 を 認 識 理 解 するというタスクを 我 々 ています.こうした 人 の 行 動 は 一 見 何 気 ないものと 感 じ は, マルチモーダル 会 話 シーン 分 析 と 呼 んでいま ますが,そこでは 実 に 多 種 多 様 な 振 る 舞 いを 通 じてメッ セージの 授 受 が 行 われています. 例 えば, 言 葉 以 外 に も, 視 線 や 顔 の 表 情,ジェスチャ, 手 振 り 身 振 り, 声 のトーンなどが 重 要 な 役 割 を 果 たしていることが 知 ら れています.これらの 言 葉 以 外 の 行 動 やそれによる 伝 わ す.その 目 標 は, 入 力 情 報 から 会 話 の6W 1Hの 記 述 を 自 動 的 に 得 ることです.6W 1Hとは,When(いつ), Where(どこで),Who( 誰 が),Whom( 誰 に 対 して), What( どのようなメッセージを),How( どのような 振 る 舞 いによって),Why( 何 故 ) 発 したのか?また, 大 塚 和 弘 (おおつかかずひろ) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 メディア 情 報 研 究 部 主 任 研 究 員 2007 年 名 古 屋 大 学 博 士 ( 情 報 科 学 ). 専 門 は 情 報 科 学.1995 年 日 本 電 信 電 話 NTTヒューマンインタフェー ス 研 究 所.2001 年 よりNTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所.コンピュータビジョン 画 像 処 理 の 研 究 に 従 事. 近 年,マルチモーダル 情 報 統 合 による 人 と 人 とのコミュニケーションシーンのモデル 化 認 識 の 研 究 を 立 ち 上 げる. 情 報 処 理 学 会 第 55 回 全 国 大 会 優 秀 賞,2007 年 ACM 9th International Conference on Multimodal Interfaces Outstanding Paper Award,2008 年 電 子 情 報 通 信 学 会 MVE 賞, 他 受 賞

8 研 究 講 演 研 究 講 演 質 感 を 生 み 出 す 脳 のメカニズム 感 性 情 報 の 理 解 と 制 御 に 向 けて 人 間 情 報 研 究 部 主 任 研 究 員 本 吉 勇 は そ う で な い こ と が わ か り ま す. 他 の 様 々 な 表 面 の 画 像 を 分 析 してもそうです. 脳 は,このヒストグラム の 歪 みを 手 がかりに 光 沢 感 を 推 定 しているらしいので す. 実 際,ヒストグラムを 人 工 的 に 歪 めると 光 沢 の 知 感 性 制 御 技 術 脳 の 質 感 情 報 処 理 の 原 理 をより 深 く 理 解 できれば, 豊 かな 質 感 をもつ 画 像 を 伝 送 したり, 実 写 やコンピュー 覚 も 変 わります.また,ヒストグラムの 歪 んだ 画 像 を タ グラフィクスの 質 感 を 自 在 に 制 御 合 成 することが 質 感 を 見 わける 脳 画 像 のなかに 隠 された 手 がかり ずっと 見 たあとでは, 表 面 の 光 沢 が 変 わって 見 えます 可 能 になるでしょう. ( 順 応 効 果 ). さらに,ここで 紹 介 した 単 純 な 画 像 特 徴 のもつ 意 外 私 たちの 身 の 回 りにある 様 々なモノの 表 面 にはそれ 図 1に 二 つの 彫 刻 があります. 右 のものには 強 い 光 沢 なインパクト は,モノの 質 感 のみならず, 画 像 のリ ぞれ 独 特 の 質 感 があります.ザラザラした 表 面 もあれば があり, 左 のものにはないということがすぐにわかり アリティや 臨 場 感 といった, 視 覚 的 にとらえられる 様 々 スベスベの 表 面 もあり, 金 属 のように 強 い 光 沢 をもつ ます.なぜすぐにわかるのでしょうか? どちらの 彫 刻 質 感 をコントロールする な 感 性 的 印 象 に 当 てはまる 可 能 性 があります[4].もし ものもあれば,ガラスのように 透 明 なものもあります. にも 複 雑 な 凹 凸 がありますが, 画 像 全 体 のもつ 統 計 的 そうなら,これまで 専 門 家 の 鑑 識 眼 や 直 観 に 頼 ってき 私 たちはふだん,そうした 質 感 ( 表 面 の 特 性 )の 違 いを な 性 質 を 分 析 すると, 実 は 両 者 のあいだには 単 純 な 違 光 沢 感 だけでなく, 透 明 感 や 金 属 感 など 他 の 質 感 も た 判 断 を 機 械 的 におこなったり[5], 画 像 の 印 象 その いとも 簡 単 に 見 分 け, 評 価 しています. いがあります. 意 外 と 単 純 な 特 徴 で 決 まっている 可 能 性 があります.と ものを 合 成 できるようになるかもしれません. 二 つの 眼 に 映 った 画 像 だけから, 脳 はどうやって 質 それぞれの 画 像 の 下 に, 明 暗 の 各 階 調 のピクセルの いうのも, 画 像 に 単 純 な 処 理 を 施 すだけでそれらの 質 感 を 見 わけているのでしょうか? 表 面 のもつ 三 次 元 割 合 を 示 した 強 度 ヒストグラムというものを 示 してあ 感 を 劇 的 に 変 化 させることができるからです[2,3]. 的 な 凹 凸 を 復 元 し, 影 のつき 方 などを 細 かく 分 析 して ります. 画 像 処 理 の 研 究 でよく 使 われるグラフです. 例 えば, 光 沢 のある 表 面 の 画 像 のハイライト 以 外 の 部 参 考 文 献 い る の で し ょ う か? 実 は そ う で は あ り ま せ ん. 脳 は, 二 次 元 の 画 像 のなかにある 単 純 な 特 徴 を 手 がかり これを 見 ると, 光 沢 のある 右 側 の 画 像 のヒストグラム は 明 るい 方 向 に 鋭 く 延 びている( 正 の 方 向 に 歪 んでい 分 ( 陰 影 パタン)の 濃 淡 を 反 転 させるだけで,その 表 面 はゼリーのような 透 明 感 をもって 知 覚 されます. 物 理 [1]Motoyoshi, I., Nishida, S., Sharan, L. & Adelson, E.H. (2007). Image statistics and the perception of surface qualities. Nature, 447, [2]Motoyoshi, I., Nishida, S. & Adelson, E.H. (2005). Luminance re-mapping for the control of apparent material. Second Symposium on APGV, 165. [3] 本 吉 勇 (2008). 質 感 知 覚 の 心 理 学. 心 理 学 評 論, 51, [4]Portilla, J. & Simoncelli, E.P. (2000). A Parametric Texture Model Based on Joint Statistics of Complex Wavelet Coefficients. International Journal of Computer Vision, 40, [5]Lyu, S., Rockmore, D. & Farid, H. (2004). A digital technique for art authentication. Proc Natl Acad Sci U S A. 101, にして, 光 沢 感 などの 質 感 を 見 分 けているのです[1]. る)のに 対 して, 左 側 のつや 消 し 画 像 のヒストグラム 的 に 透 明 な 物 体 の 内 部 では 光 が 透 過 したり 散 乱 したり と 非 常 に 複 雑 なことが 起 きるのですが, 最 終 的 に 眼 に 届 く 画 像 は, 明 暗 パタンの 反 転 やぼけといった 単 純 な 性 質 をもつ 傾 向 があります. 脳 はここでも,そうした 性 質 を 巧 みに 利 用 して 質 感 を 見 極 めているのです. 図 1: 光 沢 の 違 う 二 つの 表 面 と,その 強 度 ヒストグラム 本 吉 勇 (もとよしいさむ) NTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 人 間 情 報 研 究 部 主 任 研 究 員 年 に 東 北 大 学 大 学 院 文 学 研 究 科 を 修 了. 文 学 博 士.1999 年 にNTTコミュニケーション 科 学 基 礎 研 究 所 リ サーチ アソシエイト,その 後, 日 本 学 術 振 興 会 特 別 研 究 員,マッギル 大 学 医 学 部 眼 科 学 科 客 員 研 究 員 などを 経 て 現 職.2006 年 より 東 京 工 業 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学 研 究 科 連 携 准 教 授.2007 年 に 日 本 心 理 学 会 国 際 賞. 専 門 は 心 理 学, 特 に 人 間 の 視 覚

9 場 とコミュニケーション A 1 テ ー マ 展 示 t-room / t-room t-room LCD URL

10 ߐ ߦ A-1-1 t-room ߞߡ ߚߛߊ ߩ ࡒ ࠚࠕ ࡉ A-1-2 t-room ࡇ ઍ 㧙 㑆ߣ 㑆ߩ ᚑ߇น ߥⅣႺࠍ ࠆ 㧙 HiFi㡢 ࡇ ࡇ 㸫 ࢫ 㡢㡪 ࢪ ࡍ ࢫ 㸫 ߤߎ߇ಌ 㧫㧦 㑆ߣ 㑆ࠍขᝥㆬᛯߒ㧘ߘ ࠇࠄࠍ ࡒࡘ ࠤ ⅣႺਛߦዷ㐿ߒ ᚑߔࠆᯏ ࠍᜬߟ ࡈ ࠚࠕߦࠃࠅ㧘㔌 ࠇߚ႐ᚲ ㆊ ߩ ࠆ ߣห ߩ 㑆ߦዬࠆ ߣ ߞߚㅢᏱਇน ߥ 㛎ࠍឭଏߒ ߔ㧚 ߤࠎߥ 㧫㧦 ࡆ ࡒࡘ ࠤ ࡓࠍ ൻߔࠆ ᚑㇱ ࠍ ߒ㧘 ㅧࠅ ߍࠆ ߢߔ㧚 ߩࡂ ࠚࠕߣ ᚒ ߩޘ ᨵエߥ ࡈ ࠚࠕߣࠍ ߺวࠊߖࠆ ߎߣߢ㧘ᣂߒ ࡒࡘ ࠤ 㑆ࠍታ ߒ ߔ㧚 ࡗ ࡓࡔࡃ 㸽㸸 㟁ヰ/ 㸪 ᐊឤ ࡘࡃ ฟࡍ㡢㡪 ቃ ᐇ ࡍ ࡓ ࡍ㸬ࡇ ࢫ ࢩࢫ 㸪 㠃 ᐇ 㝿 㡢ࡀ㬆ࡗ ឤࡌࡉࡏ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ࡇࡀ 㸽㸸 ࡁࡉ ゅᗘ ㄪ ࡋࡓ㡢ኌ ᑕᯈ ࢫ タ ࡋ㸪 㡢Ἴ ᣦ ไᚚࡋ ࡍ㸬ࡑ ࡓ 㸪 ౫Ꮡࡏࡎ 㸪 ព ሙᡤ 㡢 ࡀ㬆ࡗ ぬࡉࡏ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ߚࠄߐࠇࠆᄌ㕟㧦 ߊ㔌ࠇߚᚲߦⴕ߈ߚ 㧘 㑆ࠍᣏߒߚ 㧘 ߦޠ ߩ ޟ ળ ߚ 㧘 ߞ ߣᄙߊߩ ߚߒࠍ ߣ ߥޘ 㧘ߣ ߞߚ 㑆ߩ Ḯ ࠍḩߚߔ ࡒࡘ ࠤ ⅣႺ ߩታ ߦะߌߡ㧘 ࠍߔߔ ߡ ߔ㧚 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 㠃 ࡑ ࡒ ኌࡀฟ ឤࡌࡉࡏ ࡇ 㸪 ࡀᐇ ࡁ ࡍ㸬 ᵝ 㸪ࡑ ࡒ ᴦჾ ᮏᙜ 㡢ࡀ ࡇ ࡃ ࢥ సᡂ ࡍ㸬 V 4QQOࡒ ࠚࠕߣߪ㧫 ᚑ᮶ ࢫ 㸬㸬㸬 V 4QQOࡒ ࠚࠕߩᄌㆫ ធ ߔࠆ 㑆ߩㆬᛯ ᚑࠍታ ߔࠆ㧘 ᔨᢛℂ㧘ಣℂല ൻ㧘 Ḱ ណ ࠍ ࠆ 1.0 (2005ᐕ) 2.0 (2007ᐕ) 3.0 (2009ᐕ) ࡆ ࡒࡘ ࠤ ࡈ ࠚࠕ 䉮䊮䊁䊮䉿 หቶᗵ䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮䊶䉰䊷䊎䉴 㜞 䌁䌖 หቶᗵ䊡䊷䊁䉞䊥䊁䉞 ቯ䊶ၷ 䊡䊷䉱䊎䊥䊁䉞 䈜䈼䈩䈱䉮䉝ᯏ 䉕 Ꮐฝ䈜䉎 CPU t-room t-room t-room t-room A 䉥䊑䉳䉢䉪䊃 䊝䊂䊦 ᣇะ䊘䉟䊮䉺 ᤋ 䈫㖸䉕 ႐ᚲ䈫 㑆䈪 䉟䊮䊂䉨䉲䊮䉫 䈜䉎ᣇᑼ ᓮᣇᑼ Amplitude of the sound pressure at 500 Hz t-room B ೞ 䉥䊑䉳䉢䉪䊃 1ᨎ䈱ή㒢䈮ᐢ䈇 ᗐ 㕙 XML䈮䉋䉎 ㅀ XML䉴䉪䊥䊒䊃 Ḱᒻᑼ䋫XML 䊒䊨䊃䉮䊦 NZAM䋨 䋩 HTTP+Push หႎ 䊒䊨䉫䊤䊛 䉰䉟䉵 ᄢ ਛ ዊ ቯᐲ ૐ ૐ ਛ ߥޘ ࡂ ࠚࠕࠍ ߺวࠊߖ㧘ᄙ ߥᒻᘒߩหቶᗵㅢ ࡓࠍ㧘ห ߩ ࡈ ࠚ ࠕ㧔ࡒ ࠚࠕ㧕ߦࠃࠅ ߔࠆߎߣ߇น ߦߥࠅ ߒߚ ࡊ 㧦65V 8บ ( ߈) PC㧦 17บ ࡊ 㧦52V 4บ ( ᮮ ) PC: 4บ ᐊឤ 㛫 ᐳ Web V 4QQOࡒ ࠚࠕߦࠃࠅታ ߐࠇࠆ ߩ ࢫ ࢫ ࢩࢫ ᵓᡂ ࡁ ࡄ 1บ ᐇ Gabriel Pablo Nava, Keiji Hirata, Masato Miyoshi, Yasunori Harada, "A Loudspeaker-Embedded Design for an Immersive Videoconferencing System with Large Screens, Proc. Int. Symp. Universal Communication (ISUC) 2008, pp , Hirata, Harada, Takada, Aoyagi, Shirai, Yamashita, Kaji, Yamato, Nakazawa, t-room: Next Generation Video Communication System, IEEE World Telecommunications Congress 2008 (WTC '08). ᐔ,, 㜞, 㕍ᩉ,, ጊਅ, ᄢ,, 㓒ࡆ ࡒࡘ ࠤ ࡓߩߚ ߩ ᗐ 㕙 ߩታⵝᣇᑼ, ᖱႎಣℂቇળ ࡊ ࠚࠕߣࡀ ࠨ ࡆ ࡊ2007 (GNWS 2007). 㐃 ඛ: Gabriel Pablo Nava / ᯇ ሗ 㒊 ࢥ ࢣ ࢩ ቃ ࢢ ㅪ వ: 㜞 ᢅᒄ (Toshihiro Takada) ࡔ ࠕᖱႎ ㇱ ࡒࡘ ࠤ ⅣႺ ࡊ Matsuda ィ ᮏࢩࢫ ࡍ 㡢ኌ ධຊ ࡀᚲせ ࡍ㸬 ᅾ 㸪 ᡂ ண ᐃ ࡍ㸬 Gabriel 㛵㐃 㑐ㅪᢥ₂ ࢫ ࢫ 㡢㡪 ᑕᯈ 㡢㡪 ド㸬 ೞ 䊂䊷䉺ᒻᑼ 䊈䉾䊃䊪䊷䉪 㕍ᩉ 㠃 㡢ࡀ ࡇ ឤぬ స ฟࡍࡇ ᡂ ࡋ ࡋࡓ㸟 ⓹ 䊚䊄䊦䉡䉢䉝 㜞 㡢㡪ࢩ ࢩ ViscuitLand t-room ૐㆃᑧ 㠃 ኌࡀ㸪 㠃 እ ࡇ ࡋ 㸬 ᪂ࡋ ࢫ ࢩࢫ 㸟

11 場 とコミュニケーション A 2 テ ー マ 展 示 t-room A-1-3 () t-room 4 () 9(36) A 1. B (I) (II) (III) (II) (I) (III) () () Naomi Yamashita, Keiji Hirata, Shigemi Aoyagi, Hideaki Kuzuoka, Yasunori Harada, Impact of Seating Positions on Group Video Communication, Proceedings of ACM Conference on Computer-Supported Collaborative Work (CSCW 08), pp , : Hirata Keiji & Naomi Yamashita URL

12 A-2-1 A-2-2 CAMP: Communication Activation in Multi-Party dialogue MAFFINDialogue System for Mutual AFFINity (p < 0.002),,,,,, 15, D3-3, pp , : (Kohji Dohsaka) R.Higashinaka, K.Dohsaka, H.Isozaki, Effects of self-disclosure and empathy in human-computer dialogue, In Proc. of Spoken Language Technology Workshop (SLT2008), pp , 2008.,,,, 15, D3-1, pp , : (Ryuichiro Higashinaka)

13 場 とコミュニケーション A 3 テ ー マ 展 示 ugougoblog.com URL

14 場とコミュニケーション テーマ展示 A 4 A-3-1 㐀 స ࢩ ࠨࡀ ߇ ߖࠆ ߩ 㸫 ඹ ไస ά ࡍ ༠ㄪ ᑟධ㸫 㸽㸸 ゝㄒ ༠ㄪసᴗ ᘬࡁฟࡍࡓ 㸪ࢥ ࢣ ࢩ ࡀά ࡍ ᥈ 㸪ࡑ ࡔࢩࢫ 㛤 ࡋ ࡍ㸬 㧙ታ ࡑ ⅣႺߩ 㧙 㧦 㗇ጊ ᢘਯ ࡇࡀ 㸽㸸 ࢩ 㸦య㦂ᆺᏛ 㸧 ࡃࡘ ඹ ไస 㸦㐃㙐㸪ᘬ 㸪ඹ 㸪ศᢸ㸧 ฟ ࡋ㸪ࢩࢫ ࡇ 㸪 ࢩ Ẽ㸪㐩ᡂឤ ఏ ࢥ ࢣ ࢩ ࡀά ࡋ ࡍ㸬 ԙ ߎߩ ߪߤߩࠃ߁ߦ ߃ߡ ࠆ? ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 㛫ࡀᮏ ࡗ 㐀 ᘬࡁฟࡍࡇ 㸪 ᴦࡋࡉ ゝㄒ ቨ㸪ᖺ㱋 ቨ ᗈࡃఏ 㸪 ࢪ ᡶᣔࡋ ࡍ㸬 Ԙ ήᢙߦ ࠆࡕࡁߣ ࠍ 㓸ߔࠆᣇᴺ ࢩ ᵝᏊ (NTT ࢥ ࢣ ࢩ ) ࢫࢣ 3.0 సᡂࡉ ࡓసရ ࢩ స ࡓసရ: ໃ ཧຍ ࡁ ࢫ ࢩ ᇙ ᑾࡃࡍ ( 㸟 ᛮ ࢪ : ᒸ ࢪ 㤋) Ԛ ࠨߢಽ߆ࠆ ߩᣣᏱⴕ ࡈࡃ ᮏ ඹ ไస ( ࢫ) స ࢩ 㸦య㦂ᆺᏛ 㸧 㸪 ཧຍ ࡀඹ ࡘ సရ స ࡇ ࡀࡋ ࡋ ࡍ㸬 ࢫࢣ ཎ 㸸ୡ ほ ࠕඹ ࡋ ࢩ స ࢤ Ᏻ 㸪 㸸సရ ࠕᘬ ࡋ ḟ సရ స 㕥ᮌ㸸㸰ࡘ 㛤ጞ ࡓ ࡍ ࢩ ཧຍ ࡀస 㸪ࡑ ࠕ㐃㙐 ࡉࡏ ࡈࡃ ᮏ ཎ 㸸 ᬒ㸪㒊ရ㸪 ࡁ ࠕศᢸ ࡋ ᮏ స ࡑ 㸲ࡘ ᶵ :HE ᐇ ࡋ㸪 ࢩ ࡌ Ẽ㸪㐩ᡂឤ య㦂 ࡁ ࡋ ࡋࡓ㸬 ᚋ㸪ᐇドᐇ㦂 㔜 㸪 ඹ సά ᘬࡁฟࡍࡇ ࡀ ࡁ ࢩࢫ ᨵⰋࡋ ࡍ㸬 䉦䊜䊤 䊙䉟䉪 ⷐ㧦ߎߩታ ߦߪᖱႎൻߐࠇߡ ߥ ߇ޠ ޟߣޠࡁࡕޟߥޘ ሽ ߒ ߔ㧚ߎߎߢ ߪߎࠇ ߢ ࡊ ࠚ (s-room)ࠍ ዷߐߖ㧘 ኒߦ㈩ ߒߚടㅦᐲ ࠨ ᾖᐲ ࠨߥ ߤ ߡ ࠍ ࡀࠨ ߣࠨ ߥޘ 㧘ታ ࠍᖱႎൻ㧘ߐࠄߦߪ ߦಽ߆ࠅ ߔ ᣇ ᴺߢ ࠆ߃ ޟ ൻ ߒࠍޠ 㧘ታ ᖱႎߩ ൻߣߘࠇࠍ ߚᔕ ߩ ࠍⴕߞߡ ߔ㧚 ࡇ ᡂᯝ ࢩ ௨እ 㸦㡢ᴦ㸪 㸧 㐺ᛂࡋࡓࢩ ࢫ 㛤 ࡋ ࡍ㸬 ዷ 㧦 ߩዷ ߢߪ㧘એਅߦ ߍࠆ3ߟߩᛛⴚߦࠃࠅ ࠨࡀ ߇ ߖࠆ ࠍ ߒ ߔ㧚3ߟߩᛛⴚߪߘࠇߙࠇᖱႎߩ 㓸䋬ᖱႎߩ 䋬 ߩⴕ ࠍⴕߞߡ ߔ㧚 㛵㐃 ཎ ᗣᚨ㸪 య㦂ᆺ ࢩ 㛤 ᅇ ࢢ ࢢࢩ ࢪ 㸪 ሗฎ Ꮫ 㐃 ඛ: ཎ ᗣᚨ (Yasunori Harada) ሗ 㒊 ࢥ ࢣ ࢩ ቃ ࢢ Ԙήᢙߦ ࠆࡕࡁߣ ࠍ 㓸ߔࠆᣇᴺ ԙߎߩ ߪߤߩࠃ߁ߦ ߃ߡ ࠆ? Ԛ ࠨߢಽ߆ࠆ ߩᣣᏱⴕ એਅߩURL߆ࠄ㧘ࠃࠅኾ㐷 ߥᖱႎ߇ߏ ߚߛߌ ߔ㧚 ߩ ߆㧘㑐ㅪᢥ₂ߩ ߇ឝタߐࠇߡ ߔ㧚 㗻౮ 㗇ጊ ᢘਯ

15 A-4-1? A () A 2 B 1 C Y. Kishino, Y. Sakurai, K. Kamei, Y. Yanagisawa, T. Maekawa, and T. Okadome, Data Gathering in High- Density Wireless Sensor Networks using Hierarchical Clustering, IEEE ISWCS, pp , Y. Kishino, Y. Sakurai, K. Kamei, Y. Yanagisawa, T. Maekawa, and T. Okadome, Hierarchical Clustering for Efficient Data Gathering in High-Density Sensor Networks, PERVASIVE 2009, LBR paper, K. Kamei, et al. A Labeling Tool for a Sensor Networked Environment with a Real-world Knowledge Construction Model, UbiComp 2008 Adjunct Proceedings, pp , 2008.,, ( 2008-UBI-18), pp , : (Yasue Kishino) (Yasushi Sakurai) : (Koji Kamei), (Takayuki Suyama)

16 メディアとコミュニケーション A-4-3 ࢧ ࡀぢࡏ ୡ ᵝ ળ ߩᵹࠇ߇ ὼ㧍 ࢧ ศ ᖖ 㸫 య ࡋࡓከ ࢧ ࡓ ᖖ ά ㄆ 㸫 㸽㸸 ᖖ ά 㸪 ࡅࡓ ຍ ᗘィ ᵝࠎ ࢧ 㸪 㛫ࡀఱ ࡋ ㄆ ࡍ ࡍ㸬 ㄆ ࡍ ࡇ 㸪 ࡑ ᛂࡌࡓࢧ ࢫ ᥦ౪ グ㘓 ࡀ ࡁ ࡍ㸬 テーマ展示 B 1 㧙 ࡒࡘ ࠤ ࠍℂ ߔࠆ㖸ჿᤋ ᛛⴚ 㧙 㧦 ᧁ ሶ㧘ᄢႦ ᒄ ࡇࡀ 㸽㸸 ᡭ㤳 ࡋࡓ ሗ ᚓࡍ ࡇ 㸪 య ࡋࡓ ࢧ ࡀᅔ㞴ࡔࡗࡓ ࡗࡓ 㞧 㸦 㸪 㣧 㸪ࢥ స 㸪 Ⲕ ධ 㸧 ࡁ ࡋࡓ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸ᡭ㤳 ࡋࡓ ࡘ ࢧ ࢫࡔࡅ 㸪 ࢨ ㄆ ࡀ ࡁ ࡋࡓ㸬ࡇ 㸪 ࢨ ᛂࡌࡓࢧ ࢫ ᥦ౪ ࢨ ά グ㘓 㸦 ࢢ㸧 ࡀపࢥࢫ ࡍ㸬 ࡗ ศ 㸽 ᡭ ࢧ ࢫ ࡍ ࡇ 㸪ᡭ 䜹䝯䝷 䜹䝯䝷 䝬䜲䜽 䝬䜲䜽 ࡗ ᵝࠎ ᚩ ᤊ ຍ ᗘ䝉䞁䝃 ᗘ䝉䞁䝃 ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ᪉ 䝉䞁䝃 㸦 ཧ 㸧 ᤊ ࡓ ᚩ 㸪 ᅗ 㸸 ᐃࡍ ࢧ ࢫ ᅗ 㸸ᐇ ࡋࡓ ࢫ ᶵ Ꮫ ᡭἲ ㄆ ࡋ ࡍ㸬 ᤊ ᚩ㸦ᅗ ཧ 㸧 㸦 ༢ ゝ 㸪㐣ཤ > ᗘ ࢧ@ ࡇࡗࡓ ᚩ ᡭ ࡗ Ⰽ ሙᡤ ᚩ ࡉ 㸪 ᅾ Ỉ ᚩ ẚ ࡋ ࡗ ࡀ ࡍ 㡢 >᪉ ࢧ@ 㸪 ᅾ Ỉὶ 㡢 㝖ᶵ స㡢 ᚩ ᪉ゅ ࡀ㐣ཤ >ຍ ᗘ ࢧ@ ࢥ ๓ ఝ Ỵ ࡁ ᚩ ᡭ ࡁ ጼໃ ࡍ㸬㸧 ṑ ࡁ ࡁ 㝖ᶵ ᣢࡘጼໃ ᅗ 㸸 ࢫ ᚓࡉ ࢧ 㸦ࢥࢥ సࡗ ࡁ㸧 㛵㐃 T. Okadome,, Y. Kishino, T. Maekawa, K. Kamei, Y. Yanagisawa, and Y. Sakurai: Real-time creation of web content about physical objects and events using sensor network, Ubiquitous Computing and Communication Journal, Special Issue on Ubiquitous Sensor Networks (Oct. 2007). T. Maekawa, Y. Yanagisawa, Y. Kishino, K. Kamei, Y. Sakurai, and T. Okadome: Object-Blog System for Environment-Generated Content, IEEE Pervasive Computing, Vol. 7, No. 4, pp (Oct.-Dec. 2008). 㐃 ඛ: ๓ᕝ ஓ (Takuya Maekawa) ༠ ሗ 㒊 ቃ ࢢ ⷐ㧦 ᚒ ߩ ࠤ ࡘࡒ ߪޘ ℂ ಽᨆߩߚ ߩ㖸ჿᤋ ᛛⴚߦขࠅ ࠎߢ ߔ㧚ߎߩᛛⴚࠍ ߢ߈ࠇ 㧘ળ ߦ߅ߌࠆ ࡒࡘ ࠤ ࠍࠃࠅ ߆ߦߔࠆߚ ߩᖱႎࠍ ࡈ ࡃ ߒߚࠅ㧘 ὐ/ᄙ ὐ㑆ߢ ߥ ࡒࡘ ࠤ ࠍⴕߥ߁ߎߣ߇น ߣߥࠅ ߔ㧚 ߚ ࡒࡘ ࠤ ߩಽᨆ ᨐࠍ ߁ߎߣߢ㧘ᄢ㊂ߩળ ߩ ਛ߆ࠄ㧘ᚲ ߩ ࠍ නߦᬌ ߒⷞ ߔࠆߎߣ ߢ߈ࠆࠃ߁ߦߥࠅ ߔ㧚 ዷ 㧦 ዷ ߢߪ㧘એਅߦ ߍࠆ5ߟߩᛛⴚߦࠃࠅ㧘ળ ߦ߅ߌࠆ 6W1Hߩ߁ߜߩ5W㧔 ߟߤߎߢ ߇ ߦ ࠍ ߒߡ ࠆ߆㧫㧕ࠍផቯߒ ߔ㧚 ᦝߦߎࠇࠄࠍࠊ߆ࠅ ߔߊ ߒߡળ ࠍᵴ ߔࠆ ࠍ ߒ ߔ㧚 Ԙ ࠕ ࡓ&ࡑ ࡕ ኻ ಽᨆ ԙ㜞ㅦ߆ߟ㗎ஜߥ㗻ᣇะㅊ Ԛታ ߦ߅ߌࠆળ 㖸ჿ ᬌ ᛛⴚ ԛ ߈ߚ ߩჿࠍㆬᛯ ߦಽ㔌 ߔࠆᛛⴚ Ԝ㖸ჿߩᱷ㗀㒰 ߣߘߩ ࡈ ࠚࠕ ᧁ એਅߩURL߆ࠄ㧘ࠃࠅኾ㐷 ߥᖱႎ߇ߏ ߚߛߌ ߔ㧚 ߩ ߆㧘㑐ㅪᢥ₂ߩ ߇ឝタߐࠇߡ ߔ㧚 ᄢႦ

17 B-1-1 ヰ ὶ ࡀ 㸟 ᐇ 㛫 ࢢ ࡋࡃ ぢኻ 㢦 㸫 & ᑐヰࢩ ศᯒ㸫 㸫 㞧 ࡁ ᑐࡋ 㡹 㢦ጼໃ 㸫 㸽㸸 㛫 ኈ ࢥ ࢣ ࢩ ㄆ ࡍ ࡍ㸬 ࠕ ࡘㄡࡀㄡ ヰࡋ 㸽 ࠕㄡ ࡀὀ 㞟 㸽 ሙ ἣ 㸪 㡢ኌ ሗ ᥎ᐃࡍ ᢏ ࡋ ࡍ㸬 ࡇࡀ 㸽㸸 㧗 㧗 ᗘ ヰ 㛫 ฟ 㢦 ᢏ 㸪ୡ ศᯒࢩࢫ ᐇ ࡋ ࡋࡓ㸬 ࡓ ศᯒ ᯝ 3ḟඖ 㸪ὀ ࡋࡓ ཧຍ 㑅ᢥど ᶵ 㸪ἐධឤ 㧗 ど ࡀ ࡍ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 㞺ᅖẼ ලయ ࡀศ 㘓 స ᡂ 㸪 ሙឤ 㧗 㹒㹔 ࢩࢫ ᛂ ࡔࡅ ࡃ㸪 ࢥ ࢣ ࢩ ศᯒࡍ ᚰ Ꮫ Ꮫ ศ㔝 ࡋ ࡍ㸬 䛻䜘䜛 䞉䝭䞊䝔䜱䞁䜾ሙ㠃 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ヰ 㢦ጼໃ 㸪ࠕ㧗 ᗘ ࡘࠕ ᢸ ࡅࡎ ィ ࡁ ࡍ㸬㢦 ࡁࡀศ ࡔࡅ ࡃ㸪 ㄆ ど ᥎ᐃ ࡓ ᇶ ᢏ ࡋ 㸪ࢥ ࢣ ࢩ ࢩ ゎ ᙺ ࡕ ࡍ㸬 t+1 ㄢ㢟 ᕥ ࡃ ᕥ ഴࡆ ࡇ ࡀὀ ࡉ ࡀ ヰࡋ ࡇ ࡀศ ࢬ 㡹 㡢ኌ 㛫 ฟ ศ 㞳 ᙉㄪࡀ ヰ ࡍ ࡁ 㡹 㢦᪉ 㢦 ᪉ 㸦 ᯝ㸧 Ⰽ ࢩ ࡍ ᮏ㞞Ύ 㸽 㢦 ࡁ 㞧 ከᵝ ᚑ᮶ 㢦 ࡁ ࡍࡄ 㢦 ぢኻ ᗘぢኻ 㛤ࡀᅔ㞴 ཎᅉ ࡁ ண ᗘࡀప ࡃ ๓㐍ࡍ 㐣ཤ ᒚṔ 㛗ᮇ ࡁ ᇶ 㸪 ᗘⰋࡃ 㢦 ࡁ ண ࡍ 㢦 ᪉ἲ ᥦ 㸬 ᒚṔ 㛗ᮇ ࡁ ᥦ ᡭἲ㸸 ᥦ z㐣ཤ ࡁ ఝࡓ ࡁ ࡍ z㐣ཤ ࡓ ࡇ ᡠ 㛗ᮇ 㐣ཤ ᒚṔ ண ᒚṔ ᪉ ࢩࢫ ༳ ࠕㄡࡀㄡ ὀ ࡋ 㸽 㸦᥎ᐃ ࡉ ࡓど ᪉ 㸧 ࡍ Ⲩᮌ❶Ꮚ ࡇࡀ 㸽㸸 ᚑ᮶ ἲ ࡁࡀ 㞧 ሙ 㸪ࡍࡄ ࡀኻᩋࡋ ࡋ ࡑ ᚋ ᖐ ᅔ㞴 ࡋࡓ㸬ᮏᡭἲ 㸪ᑐ ࡀ ࡑ ሙᡤ ᥈ࡍࡇ 㸪㡹 ኻᩋ ᖐ ᐇ ࡋ ࡍ㸬 㸽㸸 ࡀࢥ ࢣ ࢩ ࡍ ࢩ 㸪 ฎ ᢏ 㸪 ࠕ 㢦 ࡁ㸦㢦ጼໃ㸧 ࡋ ࡍ㸬ࡇ 㸪ㄡࡀㄡ ぢ 㸽 ㄡࡀὀ 㞟 㸽 ሗ ᥎ᐃ ᙺ ࡍ㸬 t㸦 ᅾ㸧 ሯ ᘯ B-1-2 ヰ ὶ ࡀ 㸟 ἼỴἽἑỶἲἴἝἑί ᛅ ئ ỉᾂഏψӧᙻ ὸ t ᅾ ᯝ z 㐣ཤ ఝࡓ ࡁ ཧ ࡋ 㸪ࡑ ᚋ ࡁ ṇ ண ࡋ ࡍ㸬ࡑ ࡓ 㸪㢦 ぢኻ ࡎ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 z ኻᩋࡋ 㸪㐣ཤ ࡓ ࡇ Ⰻࡃ᥈ࡍ ࡇ ぢኻࡗࡓ㢦 ぢࡋ㸪 ࡁ ࡍ㸬 ண ࡋࡓ ᮍ᮶ ᚑ᮶ᡭἲ㸸 ᅾ ࡔࡅ ண 㛵㐃 㛵㐃 ሯ,Ⲩᮌ, ሯ, ᮏ, : ከ ヰࢩ ศᯒ ࡅࡓᐇ 㛫 ࢩࢫ ᵓ, ಙᏛᢏ ἲmve , pp , 2008 K. Otsuka, et al., "A Realtime Multimodal System for Analyzing Group Meetings by Combining Face Pose Tracking and Speaker Diarization", Proc. ACM 10th Int. Conf. Multimodal Interfaces, pp , 2008 D.Mikami, K.Otsuka, and J.Yamato, Memory-based Particle Filter for Face Pose Tracking Robust under Complex Dynamics, Proc. IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2009 㐃 ඛ: ሯ ᘯ (Kazuhiro Otsuka)㸤Ⲩᮌ❶Ꮚ(Shoko Araki) ሗ 㒊 ㄆ ࢢ 㸤ಙ ฎ ࢢ ᙎ 㔝 ሯ ኴ㑻 ሯ 㐃 ඛ: ᙎ(Dan Mikami) ሗ 㒊 ㄆ ࢢ

18 B-1-3 ヰ ὶ ࡀ 㸟 B-1-4 ヰ ὶ ࡀ 㸟 㸟 ヰ 㸟ᐇࢩ ヰ ヰ ヰ ኌ ࡁศࡅ ࡍ 㸫 ヰ㡢ኌㄆ ᢏ 㸫 㸫ṧ㡪 㡹 㡢ኌศ㞳ᢳฟᢏ 㸫 㸽㸸 ᡴ ࡏ ෆᐜ ᢕᥱ ࡁ ࡍ ࡓ ࡍ㸬㡢 ኌㄆ ᢏ ヰ ࡋ㸪 ᢏ ᐃ ヰ㢟 ࡘ ゝ ᐃ ヰ ゝ ฟࡋ ㄞ ࡓ ࡃࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ࡇࡀ 㸽㸸 㡢ኌㄆ ㄗ ᑡ ࡍ ᚓࡍ Ꮫ ἲ 㸪㔜 ࡁ 㝈 ࢫ ࢧ ᇶ ࡃ㧗 ᥈ ἲ 㥑 ࡋ㸪ᚑ᮶ㄆ ࡀᅔ㞴 ࡉ ࡁࡓᐇ ࢩ ヰ 㧗 ᗘ ࡍ ୡ 㧗Ỉ 㡢ኌㄆ ᐇ ࡋ ࡍ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ࡇ ࡉ ᒎࡉࡏ ࡇ 㸪ゝㄒ ቨ 㸪 ࢫ ࢫ ᵝࠎ ࢥ ࢫࡋࡓ 㸪ୡ ぢࡓ ࡓ ᛂ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 㸽㸸 ኌࡀΰࡊࡗࡓ㡢 㸪ಶࠎ ኌ ศ㞳ᢳฟࡍ ᢏ ࡍ㸬 2 㢮 㡢ኌศ㞳ᢳฟ᪉ᘧ ࡈ ࡋ ࡍ㸬 㧗 ᪉ᘧD ฎ 㸟 㒊ᒇ ṧ㡪 㝖ཤࡍ ᪉ᘧ㸦 ฎ 㸧 Dṧ㡪 㡹 㸟 ࡇࡀ 㸽㸸 㡢ኌศ㞳 ṧ㡪㝖ཤ ࡋ㸪 㡢㡪タィࡉ ᬑ 㒊ᒇ 㸪 ヰ ኌ ศ㞳ᢳฟ ṧ㡪㝖ཤ ࡁ ࡋࡓ㸬 ࡓ㸪㧗 㧗 ᗘ ヰ 㛫 ฟᢏ ࡓ㸪 ฎ ᪉ᘧ ᐇ ࡋ ࡋࡓ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ࡇ ࡉ ᒎࡉࡏ ࡇ 㸪 㒊ᒇ 㸪ᑠᆺ 㡢 㸪 ヰ ኌ 㧗ရ 㘓 ࡁ ࡍ㸬 㸪ࢥ 㡢ኌ ࢫ 㸪 ࡇ ᡭ 㧗㡢ኌရ 㐲㝸 ࢩࢫ ᛂ ࡁ ࡍ㸬 ヰ䜢 㘓䠄䝬䜲䜽䜢 䠅 䝁䞁 ಶ䚻 䝢䝳䞊 䛾 䝍 䛷 䛾 䝬䜲䜽1䛾㡢ኌ䝣䜯䜲䝹ኌ䜢 ศ㞳 ᢳ XX䛰䛛䜙 ၥ䟿 䝬䜲䜽1䛾 㡢ኌ䝣䜯䜲䝹 XX䛰䛛䜙 䝸䜰䝹 䝍䜲䝮 ᪉ᘧ ᖍ1䛾 䛾㡢ኌ䝣䜯䜲䝹 ṧ㡪䛻 㡹 䛺 ᪉ᘧ ฟ 䝬䜲䜽3䛾㡢ኌ䝣䜯䜲䝹 䝸䜰䝹䝍䜲䝮ฎ 䛺᪉ᘧ ၥ䟿 ᖍ4䛾 䛾㡢ኌ䝣䜯䜲䝹 㒊ᒇ䛾ṧ㡪䛻㡹 䛺᪉ᘧ䠄䝞䝑䝏ฎ 䠅 㡢ኌศ㞳䞉ṧ㡪㝖ཤᗘ䜢 䛝䛟䛩䜛䛯䜑䛾 ㄪ ሗ 䝬䜲䜽3䛾 㡢ኌ䝣䜯䜲䝹 㽢a0 䝬䜲䜽1 㐜ᘏჾ 䛾㡢ኌ 䛔䛴ㄡ䛜ヰ䛧䛯䛛䠛䜢᥎ᐃ 䝣䜯䜲䝹 㐜ᘏჾ ᖍ1 㽢a1 ᖍ2 㽢a2 㡢ኌศ㞳䞉 ṧ㡪㝖ཤᗘ ィ ᶵᵓ ヰ 㛫 ฟჾ 㐣ཤ䛾䝕䞊 䝍䜒ά 䛩 䜛䛣䛸䛷䠈㧗 䛷㧗 ᗘ 䛺ศ㞳䛜 䛷䛩䠊 ᖍ4 ᖍ1䛾 䛾ኌ䛰䛡䜢 ᙉㄪ䛩䜛䝣䜱䝹䝍䜢ィ 㛵㐃 䝬䜲䜽3 㐜ᘏჾ 䛾㡢ኌ 䝣䜯䜲䝹 㐜ᘏჾ 㽢b1 㽢b2 㐜ᘏჾ䛾ᑟ ධ䛻䜘䜚䠈 ṧ㡪䜒㝖ཤ 䛻䛺䜚 䜎䛧䛯䠊 㛵㐃 㐃 ඛ: ᑠᕝཌᚨ (Atsunori Ogawa)㸪 ᗞ㝯ఙ (Takanobu Oba) ሗ 㒊 ಙ ฎ ࢢ ᒸ Ⲩᮌ 㽢b0 ᅾ ศ㞳䝣䜱䝹䝍 E. McDermott, A. Nakamura, Flexible Discriminative Training Based On Equal Error Group Scores Obtained From An Error-Indexed Forward-Backward Algorithm, Interspeech 08, pp , ᗞ, ᇼ,, ㄗ ゞṇᏛ ࡅ ᑐ ༢ㄒ 㑅ᐃ, 㟁Ꮚ ሗ ಙᏛ ᢏሗሗ, 2007-SLP-69, pp , ᖍ3 T. Yoshioka, T. Nakatani, M. Miyoshi, An integrated method for blind separation and dereverberation of convolutive audio mixtures, in CD-ROM Proc. 16th Eur. Sig. Process. Conf. (EUSIPCO2008), S. Araki, M. Fujimoto, K. Ishizuka, H. Sawada, S. Makino, A DOA based speaker diarization system for real meetings, in Proc. Hands-free Speech Com. Mic. Arrays (HSCMA2008), pp , 㐃 ඛ: ᒸ ᣅஓ (Takuya Yoshioka) ሗ 㒊 ಙ ฎ ࢢ

19 メディアとコミュニケーション B 2 テ ー マ 展 示 //CM B-1-5 MPEG-4 ALS K. Kinoshita, T. Nakatani, M. Miyoshi and T. Kubota, A new audio post-production tool for speech dereverberation, Audio Engineering Society (AES) 125th Convention, San Francisco, 2008 : (Keisuke Kinoshita) MPEG-4 ALSISO/IEC ALS (ALS) 2 ALS ALS URL

20 B-2-1 ALS B-2-2 MPEG-4 ALS ALS (MPEG-4 ALS) ALS IPTV 16 MPEG-4 AVC/H.264,,, Csaba Kos, MPEG-4 ALS, NTT, Vol.20, No.2, pp.11 18, February 2008.,,, MPEG-4 ALS, NTT, Vol.20, No.2, pp.19 25, February : (Yutaka Kamamoto) 16 MPEG-4 ALS CD MPEG-4 ALS MP3AAC AIPTV B IPTV (MPEG-2 TS) MPEG-4 ALS IPTV A N. Harada, T. Moriya, Y. Kamamoto, An Implementation of MPEG-4 ALS Standard CompliantDecoder on ARM Core CPUs, AES 121st Convention (Paper #7625), San Francisco, USA, October, 2008 T. Liebchen, T. Moriya, N. Harada, Y. Kamamoto, Y.A. Reznik, The MPEG-4 Audio Lossless Coding (ALS) Standard -Technology and Applications, AES 119th Convention, New York, USA, October, : (Yutaka Kamamoto) D/A SPDIFALS SPDIFPCM D/A B SPDIF MPEG-4 ALSSPDIF IPTVTV IEC SPDIF PCMCD

21 メディアとコミュニケーション B 3 テ ー マ 展 示 URL

22 B-3-1 音や映像から情報を引き出す B-3-2 㡢 ሗ ᘬࡁฟࡍ 音響信号から音の 設計図 をひもとく ࡇ ḷఱⅬ㸽 複素NMFと複合自己回帰系による音響信号のスパース表現 㸫 ᕫ㢮ఝᗘ ᚩ 㡢ᴦ 㢮ఝᗘ ᐃ㸫 どこが凄い 混合音の構成要素となってい る音を推定 抽出する方法を考案しました 単純な周波数分析では様々な周波数成分が複 雑に重畳するため個々の音の分離抽出は困難 でしたが 提案法では繰り返し生起する音を 重要な構成要素として学習するアイディアに より これを可能にします どんな研究 音響信号がどのような音響的 パーツ によってどのように構成されてい るか 設計図 を情報論的アプローチに よって推定する計算理論を研究しています 今回はこれを実現する２つの手法 複素NMF と複合自己回帰系 を紹介します もたらされる変革 将来 推定した パーツ を選択 置換したり 設計図 を書き換えて音 を再構成することで 混合音から目的音を選択的に抽出したり 音の情報の一部 たとえばあ る音の音色だけを変えたりすることが可能になります たとえるなら 実世界音響信号を一種の 鍵盤楽器 から生成されたものと捉え 設計図 そのもとで 各 鍵盤 が 押されたときどんな音を 出すか いつからいつまで押されたか を観測信号か ら推定します 複素NMF 周波数成分の情報のみ ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ࡇ ࡉ 㐍 㸪ᴦჾ ᡂ ࡀ 㡢ᴦ ᑐࡋ 㸪 㡢ᴦ ࡁ㸪㡢ᴦ ⴭసᶒ 㠉᪂ ࡓ ࡍࡇ ࡀᮇᚅࡉ ࡍ㸬 㡢ᴦ 㢮ఝᗘ ఱࡀ ࡁ 㸽 ձ 㡢ᴦ ࢫ ධຊ㡢㡪ಙ ᴦ 㹀 ᴦ 㹀 㢮ఝᗘ ᐃ ධຊ ධຊ 㢮ఝᗘ ᐃ ぢᮏ ぢᮏ 䠏䠌Ⅼ䟿 ᴦ 㹁 ᴦ 㹁 㢮ఝᗘࡀ 㧗 ᴦ ᥈ࡍ㸟 推定スペクトログラム ղ ḷ ᥇Ⅼ ᴦ 㸿 ᴦ 㸿 10個の 鍵盤 パーツ 観測スペクトログラム 各 鍵盤 が弾かれる タイムテーブル 発話 演奏のリズム 抑揚 ࡇࡀ 㸽㸸 㡢ᴦ ᚩ 㸪 㡢ᴦ Ⅼ㛫 㡢㡪 㢮ఝ ࡋ ᚩ ᪂ࡋ 㸪ࡇ ᚩ 㛫᪉ ఙ ࡋ ィ ࡍ ᪉ἲ ࡋ ࡋࡓ㸬 㸽㸸 㹁㹂 㘓㡢 㡢㡪ಙ 㸪㡢ᴦ 㢮ఝᗘ ᪉ἲ ࡍ㸬 ࡇ 㸪㡢ᴦ Ḟ ࡏ ᢏ ࡍ㸬 ᚑ᮶ᢏ 㞴ࡋ ࡗࡓ㸪ㄪ ࡀ 㡢ᴦ ࡘ 㢮ఝᗘ ᐃࡀ ࡋࡓ㸬 ᴦ 㹂 ᴦ 㹂 㢮ఝᗘ ࡗ ᥇Ⅼࡍ 㸟 ㄪ ࡀኚ ࡋࡓሙ ᑐᛂࡋࡓ 㸟 ㄪ ࡀኚ ࡋࡓሙ ᑐᛂࡋࡓ 㸟 複合自己回帰系 音量 個の 要素信号 Gauss 雑音 概念的には 複素NMFで考えたモ デルを高機能化したものです た とえるなら 実世界音響信号を 複数台の 鍵盤楽器 の合奏から 生成されたものと捉えます 重要 なのは 各 鍵盤楽器 は一つの 音色の音しか出せないという拘束 があることです 例えば 音韻ご との 鍵盤楽器 によるアンサンブ ルは音声に他なり 実世界音響 ません 信号 㛫 ᕥ ࡌᴦ ࡔ ࡀ㸪㡢 ࡀ㧗ࡃ㸪 ࡀ ᚑ᮶ἲ 㛫᪉ ఙ ࡍ Ἴ ᪉ ࡎ э ㄪ ࡀ 㧗 ࡀᚓ 㛫 ఙ ᥦ ᡭἲ 㸪 ᕫ㢮ఝᗘ ᚩ ᥦ ᡭἲ 㸪 ᕫ㢮ఝᗘ ᚩ 㸯 ᕫ㢮ఝᗘ ᚩ 㸰 Ⅼ㛫 㡢㡪 㢮ఝ ᥦ ᡭἲ ᪉ 㛫 音色 ධຊࡉ ࡓ 㡢ᴦ ࡎ Ἴ 㸦ᑐ 㸧 音高 Ἴ 㸦ᑐ 㸧 音声における 音韻 楽器の 種類等の情報 ᚑ᮶ἲ Ἴ ᚩ ᚑ᮶ἲ Ἴ ᚩ 㛫 各 鍵盤 から出る音 音の高さ 音色 ࡀ ఝ 㸟 㛫 ఙ 㸯ࡘ 㡢㡪ಙ ෆ 㸰Ⅼ㛫 㸯ࡘ 㡢㡪ಙ ෆ 㸰Ⅼ㛫 㛵 㸪ㄪ ኚ ᙳ㡪ࡉ 㛵 㸪ㄪ ኚ ᙳ㡪ࡉ ࡃ ࡇ 㸬 ࡃ ࡇ 㸬 ᑐゅ ᪉ ఙ ࡋࡓ ᑐゅ ᪉ ఙ ࡋࡓ ࡇ 㸪㢮ఝᗘ ࡇ 㸪㢮ఝᗘ ᐃࡀ 㸟 ᐃࡀ 㸟 㛫 関連文献 P ho to 連絡先: 亀岡弘和 (Hirokazu Kameoka) メディア情報研究部 メディア認識研究グループ 亀岡 弘和 㛵㐃 H. Kameoka, N. Ono, K. Kashino, S. Sagayama, "Complex NMF: A New Sparse Representation for Acoustic Signals," In Proc IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2009), Apr H. Kameoka, K. Kashino, "Composite Autoregressive System for Sparse Source-Filter Representation of Speech," In Proc IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2009), May 柏野 邦夫 T. Izumitani and K. Kashino, A Robust Musical Audio Search Method Based on Diagonal Dynamic Programming Matching of Self-Similarity Matrices, Ninth International Conference on Music Information Retrieval (ISMIR2008), pp , Sep Ἠ 㐃 ඛ: Ἠ (Tomonori Izumitani) ሗ 㒊 ㄆ ࢢ 㔝 㑥ኵ

23 B-3-3 音や映像から情報を引き出す 大事なものを見分け 学び 認識する ࡓࡃࡉ ࡉ Ẽ ࡉࡀࡑ 視覚の特性を反映した未登録物体の自動検出と学習 㸫 つᶍ ᵓ㐀ゎᯒ 㸫 どんな研究 与えられた映像の中から １ 重要と思われる もの を視覚の特性に 基づく処理で自動的に抽出し ２ その もの に関する情報を互いに やりとりしながら少しずつ成長する 映像認識探索システムを提案します どこが凄い １ もの とは何か をあらかじめ 知らなくても もの と思われる 映像中の領域を自動的に切り出します ２ 自ら集めた もの に関する知識を 蓄積することで徐々に賢くなります もたらされる変革 １ 人間の知覚との親和性が高い的確な映像探索の実現につながります ２ 注目すべき もの を自動抽出する機能は ロボットの視覚機能の高度化につながります ヒトはどのようにして もの を認識する能力を獲得するか 成長の過程で自然にその能力を身に付ける 乳幼児は何をしているのか 目立つ もの に目を向けるĻ これらの過程が 機械が自律的に 映像を認識理解するヒント ポイント 目立つかどうか 顕著性 を 手がかりに もの の箇所を特定 もの と思われる領域に関する 情報を双方向でやり取りして成長 ĸ外観から もの を 学習する もの の 名前を聞いて 覚えるĺ 注目領域抽出 注目位置推定 注目すべき箇所を視覚特性を 考慮した処理により自動特定 映像入力 視覚特性に基づき 画像顕著度を算出 入力映像 ( 同一映像を同一人物 が見ても 時と場合で 注目位置が異なる) 注目確率が高い そこに もの が ある確率が高い 入力映像 注目位置分布 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 㢖ᗘ 㧗 ࢥ 㸪ὀ ᗘࡀ㧗ࡃ ࡃ ࡍ㸬ࡇ ᥦ ࡋࡓ ࢤ ࢩ ࡋࡓ ࡍ ࡇ 㸪 ࢥ ᴦࡋ ᪉ࡀ㐍 ࡍ ࡍ㸬 ࢥ ព 㛫 㛫 㢖ᗘ ィ ࡋ㸪ࡓࡃࡉ ࢥ ࡉ Ẽ ࢩ ぢࡘࡅࡔࡍࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬ࢥ 㢖ᗘ 㸪ḟ ฎ ィ ࡍ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ձ ᨺ ࢫ ࢩࢫ ධຊࡋ ࡍ㸬 ղධຊ ὀ 㛫 タᐃࡋ㸪 ධຊࡉ ࡓ ෆᐜ 㛫 ᥈ ࡋ㸪 ฟࡉ 㸪ὀ 㛫 ෆᐜ 㛫 ᑐ ࡋ ಖᏑࡋ ࡍ㸬 ճ ฟࡋࡓ ᢞ ࡋ ࢫ ࢢ ࡋ 㢖ᗘศᕸ ィ ࡋ ࡍ㸬 ᚓ ࡓ 㸪 㢖ᗘ Ẽ ࡍ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ࢩࢫ ฎ ὶ ධຊ ὀ 㛫 㛫 もの の持つ 画像特徴を自動推定 領域抽出結果を 次時刻の抽出に利用 ฟ 㛫᥈ 注目領域 注目位置分布 㢖ᗘィ 竹内 龍人 モデル学習 画像認識 探索 注目領域の画像特徴量と 教示情報との関係性を学習 注目領域から もの が 何であるか を特定 Ẽࢩ 㢖ᗘ Ẽ ᑻᗘ ࡋ 㛫 [1] Kimura, Ki P Pang, T k Takeuchi, hi Miyazato, Mi t Yamato, Y t Kashino K hi A stochastic t h ti model d l off human h visual i l attention tt ti with a dynamic Bayesian network, submitted to IEEE Trans PAMI, available at [2] 福地 宮里 木村 高木 大和 グラフコストの逐次更新を用いた映像顕著領域の自動抽出 電子 情報通信学会技術報告 パターン認識 メディア理解, May 㔝 㑥ኵ 㛵㐃 㯮ఫ 㝯, Ọ㔝 ᑦ, 㔝 㑥ኵ, ᐇ ቃ 㘓ࡉ ࡓ ࡍ ᥈, 㟁Ꮚ ሗ ಙᏛ ㄽ ㄅ D-II, VOL.J90-D, No.8, pp , Aug 㐃 ඛ: 㯮ఫ㝯 (Takayuki Kurozumi) ሗ 㒊 ㄆ ࢢ メディア情報研究部 メディア認識研究グループ ᕝす 㝯 Ẽ 㸟 ᥦ 㯮ఫ 㝯 㢖ᗘศᕸฟຊ Ẽࢩ 連絡先: 木村昭悟 (Akisato Kimura) 柏野 邦夫 㸟 関連文献 大和 淳司 文献 [[2]] 参照 教示情報 ࡇࡀ 㸽㸸 ࢫ ๓ ពࡍ ᚲせࡀ ࡓ 㸪 㢖ᗘ ィ ࡍ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 ࡓ㸪 㢖ᗘ 㧗 Ẽ ࢩ ࢥ ࢫ ࡍ ࡇ ࡁ ࡍ㸬 㸽㸸 ᨺ ࢫ 㞟ࡋࡓ 㸪 㢖ᗘ 㧗 Ẽ ࢥ ぢࡘࡅ ࡓ ᢏ ࡍ㸬㡢 ᥈ ᇶ 㸪 ಙ 㢖ᗘ ィ ࡋ ࡍ㸬 もの らしい領域を 注目位置から自動抽出 文献 [1] 参照 人間の視覚機構の 非決定的特性 を 統計的枠組で記述 木村 昭悟 B-3-4 㡢 ሗ ᘬࡁฟࡍ Ⰻ

24 メディアとコミュニケーション B-3-5 㡢 ሗ ᘬࡁฟࡍ ߥߚߩ ޟ ࠅߚ 㧍 ࠍޠ ഥߌ ߔ ᐇドᐇ㦂 ᯝሗ 䋭 ಣℂᛛⴚ㧦ᣂߒ ᗧ ᨆߩ ઍࠍᜏߊ䋭 㸫 㡢ᴦ ࢥ ᐃ㸫 㸽㸸 㡢 ࡀ㔜 ࡗ ඖ 㡢ᴦ ᐃࡍ ࢫ ᥈ ᢏ 㛤 ࡋ ࡋࡓ㸬ࡇ ᢏ 㸪 2008ᖺ4 ᖺ㛫㸪 ᢞ ࢧ ᑐ 㸪 ඖ 㡢ᴦ ᐃࡍ ᐇ㦂 ࡋࡓ㸬 ࡇࡀ 㸽㸸 ᐇ㝿 せᢞ ࢧ ᪂つᢞ ࡍ 㔞 ᖖ 㞟ࡋ㸦 ᅜ BayTSP ඹ 㸧㸪 㘓ࡋࡓ ࢥ 㛫 ࡇ 㸪 ࢥ ぢ ᐃ ࡋࡓ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ᥈ ᢏ ࡓࢥ ᐃ ࡀ ㄆࡉ ࡋࡓ㸬 2008ᖺ12 NTT ࡀ ࢥ ࢢ ࢧ ࢫ 㛤ጞࡋ ࡋࡓ㸬 ࢥ ど ᐤ ࡍ ᮇᚅࡉ ࡍ㸬 1. ᐇドᐇ㦂 ព NTT ࢫ ࢧࢢ ࢪ ࢫ ᒎ㛤 Ѝ ど ㄪᰝ 㝈 ᡴ ࡋࡓ 2. ᐇドᐇ㦂 ࡅ ᡂᯝ ᅗ1. ᐇドᐇ㦂( 2) ᥈ つᶍ ᅗ2. ᐇドᐇ㦂( 3) ࡅ ᥈ ᗘ 㻝 ᙜ䛯䜚䛾ฎ ᐜ㔞䠄䜽䜶䝸䞊㽢㻰㻮䝃䜲䝈䠅㼇 ศ 㼉 㻟 㻝㻜㻜㻜 㻝㻡㻜㻜 㻞㻜㻜㻜 㻞㻡㻜㻜 㻟㻜㻜㻜 YouTube 1 ศ ᢞ 㔞 ᙜ ᐇ㦂 㻝㻜㻡㻜 せᢞ ࢧ 1 ศ ᢞ 㔞 㛤ጞ 㻞㻤㻜㻜 㸦 2 DB 2000 㛫 ሙ 㸧 㯮ఫ 㝯 㔝 㑥ኵ ᖖ䝰䞊䝗 㧗 䝰䞊䝗 ฟ 㻜 㻞㻜 㻠㻜 㻢㻜 㻤㻜 㻝㻡 䝬䝑䝅䝳䜰䝑䝥 㻝㻜㻜 (%) ᢞ 䝃䜲䝖 ᖹᆒ 䉍䈢䈇ᖱႎ 䇸䈭䈟䊖䉺䊦䈲 శ䉎䈱䈎䋿䇹 ᗧ 䊧䊔䊦 ᨆ 㻥㻟㻚㻡 㻞㻠㻚㻜 㛵㐃 Ⰻ 㽴 ක ᖱႎ ᡰ 䉲䉴䊁䊛 ᯏ ㄉ ㅧ ᨆ ᢥ ᚑ 㽲ㅀ 㗄 ㅧ ᨆ 䊙䊦䉼䊄䉨䊠䊜䊮䊃ⷐ ᒻᘒ 䊶 ᢥ䊶 ᨆ 䊁䉨䉴䊃 ᗧ 䊁䉨䉴䊃ಽ㘃 ᯏ ቇ ᔨㄉᦠ ⷐ㧦 ߩ ὼ ಣℂߪ㧘 ᄢߥ ߆ࠄ ߦᬌ ߇ⴕ߃ࠆ ߢߦ ߒߡ ߔ㧚ߒ ߆ߒ㧘ߘߎߢߩಣℂߪ 㕙 ߥᖱႎߒ߆ᛒߞߡ߅ࠄߕ㧘ᢥ ߩᗧ ߩ ࡌ ߢಣℂߢ߈ߡ ࠆ ߣߪ ߃ ߖࠎ㧚ᄢ㊂ߩᢥ ࠍᗧ ࡌ ߢ ᨆߢ߈ࠆ ࠍޠ ࡘࡇ ࠆ߈ߢ ߣࠎ ߜޟ ታ ߔࠆߎߣߢ㧘ᧄᒰߦ ࠅߚ ᖱႎࠍឭଏߢ߈ࠆࠨ ࡆ ߇ ࠇ ߔ㧚 㻥㻤㻚㻥 㻥㻢㻚㻜 㸦 3 ᡤᐃ᮲ ࡅ ᐇ㦂 ᯝ 㸧 㐃 ඛ:ᕝす㝯 (Takahito Kawanishi) ሗ 㒊 ㄆ ࢢ 㽳 ᔕ 䉲䉴䊁䊛 NAZEQA ᬌ 䊶 ว ዷ 㧦ᧄ ࡑዷ ߢߪ㧘 ࠕࡊ ߥߤࠍᱞ ߦߒߚ ߣࠎ ߜޟ ߢ߈ࠆ ࡇࡘ ࠆߥߣ ⷐߩޠ ኈࠍዷ ߚߒ ߔ㧚 Ԙ ߩᗧ ࠍ ߺขࠆ ㅀ 㗄 ㅧ ᨆᛛⴚ ԙ ࠆ߃ ߦޠߗߥޟ ᔕ ࡓ NAZEQA Ԛ ὼ ಣℂߦၮߠߊක ᖱႎ ᡰ ࡓ 㯮ఫ 㝯 㸪Ọ㔝 ᑦ㸪 㔝 㑥ኵ, ᐇ ቃ 㘓ࡉ ࡓ ࡍ ᥈, 㟁Ꮚ ሗ ಙᏛ ㄽ ㄅ D-II, VOL.J90-D, No.8, pp , Aug ࢫ ࢫ㸦ࢧ ࢫ ᥦ౪ 㛤ጞ㸧: ࢫ ࢫ㸦ᐇドᐇ㦂 㛤ጞ㸧: ᢸᙜ 㢦 ᕝす 㝯 ൻ䈘䉏䈢ᢥᦠ 㸦 1 ฟ 㸻 ฟࡍ ࡁ ࡕṇࡋࡃ ฟࡋࡓ 㸧 ᥈ つᶍ 㛵ࡋ 㸸ᐇ㦂㛤ጞ ẚ 1CPU ࡓ 40ಸ 㧗 㐩ᡂ㸦Ѝᅗ1㸧 ᥈ ᗘ 㛵ࡋ 㸸ࠕ㧗 ࢫ ࢪ ࢫ ࢥ ࡏ ᑐࡍ ฟ 1 㸦 ᖖ :24% ᑐࡋ㧗 :96%㸪Ѝᅗ2㸧 ᴗᑟධ 㛵ࡋ 㸸 NTT RMS ᢏ ࡗࡓ ࢧ ࢫࡀ㛤ጞ㸦2008/12㸧 ᐇ㦂㛤ጞ ᄢ㊂䈱ᢥ 䇸䉟䊮䊐䊦䉣䊮䉱䈮 ല䈒 䈲䋿䇹 NTT BayTSP ඹ ᐇドᐇ㦂 せᢞ ࢧ ᪂つᢞ ࡀ 㸟 BayTSP ᢞ ࢧ P2Pࢧ 㞟ࡍ ᢏ 㛤 㻡㻜㻜 㧦 ศ 㧘Ⴆ ర ࢥ ᐃ Ѝ 㐺ṇ 㐍 㡢 㔜 ࡀ㔜 ࡗ ᗘⰋࡃ ඖ ࢥ ᐃࡍ ࢫ ᥈ 㛤 Ѝ ᐇ ᢏ ά ࡋࡓ 㻜 テーマ展示 B 4 ศ એਅߩURL߆ࠄ㧘ࠃࠅኾ㐷 ߥᖱႎ߇ߏ ߚߛߌ ߔ㧚 ߩ ߆㧘㑐ㅪᢥ₂ߩ ߇ឝタߐࠇߡ ߔ㧚 Ⴆ

25 B-4-1 NAZEQA B-4-2 H. Taira, S. Fujita, M. Nagata, A Japanese Predicate Argument Structure Analysis using Decision Lists, Proc. of EMNLP-08, pp , 2008.,,,, 15, pp , R. Higashinaka, H. Isozaki, Automatically Acquiring Causal Expression Patterns from Relation-annotated Corpora to Improve Question Answering for why-questions, ACM Trans. on Asian Language Information Processing, Special Issue on NTCIR-6, Volume 7, Issue 2, Article 6 (29 pages), : (Taira, Hirotoshi) :(Ryuichiro Higashinaka)

26 計 算 科 学 B-4-3 ߥߚߩ ޟ ࠅߚ 㧍 ࠍޠ ഥߌ ߔ ࠍ ߺ ߔ㓝ࠇߚ ℂࠍ ߔࠆ ᦨᣂߩක ࠍ ࠆᚻഥߌࠍߒ ߔ 㧙 ὼ ಣℂߦၮߠߊක ᖱႎ ᡰ ࡓ㧙 ߤߎ߇ಌ 㧫㧦 ᢥᦠߩ 㧘ᢥߩᗧ ᓎ ਈ㧘 ࠍⴕ߁ ࡓࠍዋᢙߩᱜ ߆ࠄ ߦታ ߢ߈ ߔ㧚ᱜ ߇ ࠄߥ ᢥᦠߢ ߞߡ ᄢ㊂ߦቇ ߦ ࠆߎ ߣߢ㧘ߘࠇࠄߩᢥᦠߦㆡߒߚ ࡓࠍ ߢ߈ ߔ㧚 ߤࠎߥ 㧫㧦 කቇಽ㊁ߩ ᢥᛞ ߩࠃ ߁ߦ ߥ ߩᖱႎ߇ ࡀ ߦ ḷࠇߡ ߔ㧚ߒ߆ߒ㧘 ߩ ߇ߘࠇࠍ ℂ ߔࠆߎߣߪ 㔍ߢߔ㧚ߘߎߢ㧘 ߢ ℂ ߢ߈ࠆࠃ߁ߦ㧘 ࠍᡰ ߔࠆ ࡓ ࠍᦨᣂߩ ಣℂᛛⴚߢታ ߒ ߔ㧚 㧙ࡌ ᯏ ቇ ߦࠃࠆᖱႎ ᚑㆊ ߩࡕ ൻ㧙 㧦 ጤ ᴦ ߩ ᚑㆊ ࠍ ㅀߔࠆࡕ ǩ Ǿ ߚࠄߐࠇࠆᄌ㕟㧦 㧘ኾ㐷ኅߢߥ ߩ ߢ ᦨᣂߩක ᖱႎߦࠕ ߢ߈ࠆࠃ߁ߦ ߥࠅ ߔ㧚ߘߩ ᨐ㧘ᣂߚߥᴦ ᴺ㧘ᣂ ߩᖱႎߥߤ㧘 ߩޘ ஜᐽߦ㑐ࠊࠆ㊀ⷐߥᖱႎࠍ ࠆ ߎߣ߇น ߦߥࠅ ߔ㧚 z w c x ቇ ᣣኻ ࡄ ኻ ߆ࠄߩ ߩቇ 㧽㧦ᣣᧄ ߢ ࡈ ߦ ലߥ ߪ㧫 ࡕ ߆ࠄ ࠍ ᚑ ࡌ ߩቯℂ ߆ࠄቇ ߒߚࡕ ߩಽᏓ r ߆ࠄࡕ ࠍቇ ᚑ 㧭㧦ᣣᧄ ߢ ᨐࠍ ᯏ 㧦 ࡒࡈ ߣ ߩ ലᕈ ߦߟ ߡ ᩏࠍⴕߞߚ㧚 ᚻᴺ㧦 ኾ㐷 ᢥߩᗧ ᓎ ਈ ᨐ㧦 ࡒࡈ ߪ㧭㚅 ߦኻߒߡ ࠃࠅ ലߢ ߞߚ㧚 㧦ߤߩ ࡈ ߦኻߒߡ ࡒࡈ 㧘 ߪห ᐲߦ ലߢ ߞߚ ዋ㊂ߩᱜ ߢല ߦቇ ᱜ ࡄ ኾ㐷 ᢥߩᗧ ᓎ ᢥߩ 㧘ታ㛎ᚻᴺ㧘ታ㛎 ᨐ㧘 ߩ කቇ ᦠ㙚(NLM)߇ឭଏߔࠆ PubMedߩ ࠍ ߒߡ ߔ㧚 ੩ㇺᄢቇ ㊄ሶ ม ࠄ߇㐿 ߒߚ ࡈ ࠨ ㄉᦠࠍ ߒߡ ߔ㧚 㑐ㅪᢥ₂ J. Suzuki, H. Isozaki: Semi-Supervised Sequential Labeling and Segmentation using Giga-word Scale Unlabeled Data. Proc. ACL-08:HLT, 2008 Ⴆ ర㧘 ㄝ ᄥ 㧘 ᧁ Ả㧘 㧘 ፒ ⑲᮸: ᯏ, NTTᛛⴚ ࡖ, ߇ߥ ߣ߈ ߩࡕ ߩಽᏓ ታ㓙ߦ ߐࠇߚ X කቇ ᢥߩ ⷐ 㧔 㧕 テーマ展示 C 1 ߩ ᚑㆊ P ( 4 X ) v P (4 ) P ( X 4 ) ࡌ ߩቯℂߦၮߠ ߡ ࠍ ߺ ߒߚ ℂ㧔ࡕ 㧕ࠍ ߥ ࠍ ขࠅ ߔߎߣ ߪ㧘 ߔ ߔ 㔍ߒߊߥߞߡ ળ ߟ ߇ ߒߚ߆ ࠍ ቯ ᢥᦠ 㓝ࠇߚ ࡊ ࠍ 㓝ࠇߚන ࠍ ଔ୯ߩ ࠆ ࠍ ⷐ㧦 ࡀ ࠍߪߓ ߣߒߡ㧘⑳ߚߜߩ ࠊࠅߦߪ ᄢߥᖱႎ߇ ࠇߡ߅ࠅ㧘ߘߩ ਛ߆ࠄਇⷐߥᖱႎࠍᝥߡ㧘 ߥ ࠍขࠅ ߔߎߣߪ㧘 ߔ ߔ㔍ߒߊߥߞߡ߈ߡ ߔ㧚ߘ ߎߢᚒ ߪޘ 㧘ࡌ ᯏ ቇ ᛛⴚߦၮߠ߈㧘ᄙ ߥᖱႎ߇ߤߩࠃ߁ߥ ߺߢ ᚑߐࠇߚ߆ࠍࡕ ൻߒ㧘㓝ࠇߚ ㅧࠍ ߦቇ ߔࠆߎߣߦࠃࠅ㧘 ᄢߥᖱႎ߆ࠄ㊀ⷐߢ ᓽ ߥᕈ ࠍ ߒℂ ߔࠆߎߣࠍน ߦߔࠆᛛⴚߩ㐿 ߦขࠅ ࠎߢ ߔ㧚 ዷ 㧦 ߩዷ ߢߪ㧘 ޟ ળ ޟޠ ᢥᦠ ޟޠ ᢥ ߇ޠ ޟޠ ᚑߐ ࠇࠆㆊ ࠍࡕ ൻߒ㧘ਈ߃ࠄࠇߚ ߦ㓝ߐࠇߚ㊀ⷐߢ ᓽ ߥᕈ ࠍ ߔࠆ㧘એਅߩ4ߟߩᛛⴚࠍ ߚߒ ߔ㧚 Ԙ 㗴ߩ 㑆ᄌൻࠍㅊ ߔࠆ ԙ ߇⑳ߣ ߡࠆ㧫ߤߩᢥᦠ߇ߎࠇߦ ߡࠆ㧫 Ԛ㓝ࠇߚන ࠍ ߔࠆ㧦Ḯ ߆ࠄblog ߢ ԛᄙ ߥ ߆ࠄଔ୯ ࠆ ߩࠍ ߔࠆ ጤ ㅪ వ:ᐔየദ(Tsutomu Hirao) ද ᖱႎ ㇱ ࡊ એਅߩURL߆ࠄ㧘ࠃࠅኾ㐷 ߥᖱႎ߇ߏ ߚߛߌ ߔ㧚 ߩ ߆㧘㑐ㅪᢥ₂ߩ ߇ឝタߐࠇߡ ߔ㧚 ᴦ

27 C-1-1 C t-1 t t+1 G t 1 wt G t1 Ht Kennedy Reagan Bush Obama,,,,, 2009, 3-5-5, pp , :, AI, 2009 : (Katsuhiko Ishiguro) (Tomoharu Iwata) : (Noriaki Kawamae)

28 C-1-3 C-1-4,., Web DNA,,.. NL-190, March Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, and Naonori Ueda. Bayesian Unsupervised Word Segmentation with Nested Pitman-Yor Language Modeling, ACL-IJCNLP 2009, to appear. : (Daichi Mochihashi) : (Tomoharu Iwata)

29 計 算 科 学 C 2 テ ー マ 展 示 A B B B URL

30 C-2-1 ℂ ߢ ᔃ ࠍ ࠆ ৶ ન૨द ৸ C-2-2 ࡈ ࡑ ࡔ ߣᥧภℂ ࠍߟߥߋ %Ᏻ ࡍ 㧙 ℂቇߣ ࠍߟߥߋ㧙 㸫 ᬯ ㄽ 㸫 ߤࠎߥ 㧫㧦 㜞 ࡘ ࠍᜬߟᖱႎ ࡓࠍታ ߔࠆ ߢߔ㧚 ኒߥᬌ ࠍ ߣߔࠆࡈ ࡑ ࡔ ߣ㧘 ߥ ߺࠍឭଏߔࠆߚ ߦ ዷߒߚᥧภℂ ߣߩ Ⲣวߢ㧘ᖱႎ ࡘ ಽ㊁ߩ㕟ᣂ ᣂ㗔 ࠍ ߒ ߔ㧚 ߤߎ߇ಌ 㧫㧦ࡈ ࡑ ࡔ ߩ ภ ℂቇ ߥ ߣ㧘ᥧภℂ ߩ ߥ ᔨߩ ኻᔕ㑐ଥࠍ ࠄ߆ߦߒ ߒߚ㧚ߎࠇߦࠃࠅ㧘 ࡈ ࡑ ࡔ ߦࠃࠆᥧภߩ ᕈ 㧘ᥧภℂ ߦࠃࠆᬌ ᣇᴺ ߩᱜᒰൻߥߤ ߇น ߦߥࠅ ߒߚ㧚 ߚࠄߐࠇࠆᄌ㕟㧦㜞ᐲߥᥧภࠍ㚟 ߒߚᖱႎ ࡓߩ ᕈࠍ㧘ࡈ ࡑ ࡔ ߦࠃߞ ߡ ኒ߆ߟല ߦᬌ ߢ߈ࠆࠃ߁ߦߥࠅ ߔ㧚 ߦ㜞 ᕈࠍ ࠄࠇࠆ㔚ሶ ᐭߥߤߩ ࡓࠍታ ߔࠆߚ ߩ㧘ၮ ᛛⴚࠍឭଏߒ ߔ㧚 㸽 㸸 ࠕ ಙ ࢩࢫ ࡀ ࡓ ド ࡗ Ᏻ ࡉ ࡓሙ 㸪ᬯ Ꮫ ព Ᏻ ࡇ ド ࡋ ࡋࡓ㸬 ࡇࡀ 㸽㸸 ࠕᏳ ࠕᏳ ᢥ ᐃ 㸪ᨷᧁ ᡂ ᡤせ 㛫 Ᏻ ᬯ ㄽ 㛵㐃 ࡋ㸪 ᪉ Ⅼ ά ࡋ ࡋࡓ㸬 ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ド᪉ἲࡀᬯ ㄽ ศಙ 㢗 ࡀ㧗 ࡇ ࡋ ࡋࡓࠋࡇ 㸪㟁Ꮚᨻᗓ ド ཝᐦ ࡘ ༢ ࡇ ࡀ ࡁ ࡍ㸬 䊐䉤䊷䊙䊦䊜䉸䉾䊄 ᥧภℂ ࢥ ᢙℂ ℂቇ䈮ၮ䈨䈒 ᢙ 䋬 ㊂ℂ 䋬 䈮ၮ䈨䈒 㸸 ࢨㄆド ᬯ Ꮫ ド 㸦ཝᐦࡔࡀ ኚ㸧 ᬯ Ꮫ Ᏻ ᨷᧁ 䊂䊷䉺䈱䊎䉾䊃 encrypt(key, data) ภ decrypt(x, encrypt(x, y)) = y A, A 㸢 B ព ᨷᧁ 㸻 ᐇ ᐇ ࡁ ព ィ స㸦᥎ 㸧 ᥧภ䊶 ฬ ࢨ ផ ࢧ ࢨ ಖࡗࡓ ࠊ ṇつ ࢨ ࡇ ㄆ ㅍฃ B or ෂ㒾䋨 ன䋩 ෂ㒾ߩ ℂᗐൻ䊶 ൻ ព ᨷᧁ ࡀ ࢨ ṇయ ࡅ ᡂᯝ 㸸 ࠕ ࡅ Ᏻ 㸻ࠕᬯ Ꮫ Ᏻ ᬯ 㸦බ㛤㘽ᬯ ド 㸧 Ᏻ ࡋ ࠊẁ㝵 ド ド 㸦༢ ドࡀᐜ 㸧 ታ ࡅ Ᏻ ᬯ Ꮫ Ᏻ ࡘ ࡄᏳ ࡅ Ᏻ ภ ℂቇ ߥ ߣ㧘 ߥ ᔨߩኻᔕࠍ ࠄ߆ߦߔࠆߎߣߢⲢวࠍታ ℂᗐൻ䈱ᅷᒰᕈ䉕 ᥧภℂ 䈪ⵣ 䈔 䋨57䊕䊷䉳䈱䉝䊒䊨䊷䉼䋩 ᨷᧁ Ⰻ ᨷᧁ ࡀ ࢨ ṇయ ࡅ ᨷᧁ Ⰻ ᨷᧁ 㸻 ༢ ィ స㸦᥎ 㸧 ࡋ ᥧภℂ 䈱 䊐䉤䊷䊙䊦䈭 ᣇᴺ 䋨58䊕䊷䉳䈱䉝䊒䊨䊷䉼䋩 ࢥ ᐇ ࡃࠊ ᐇ ᚋ ព ィ ᥎ ᨷᧁ ࡀ ࢨ ṇయ ࡅ 㑐ㅪᢥ₂ 㛵㐃 ㊁㧘ᰞ 㧘ᴡㄝ㧘Ⴆ 㧘 ࡓ ߦࠃࠆ ᕈ ߩᒻᑼൻߣ ൻ 㧘ᔕ ᢙℂ㧘vol㧚17㧘no㧚 4㧘pp㧚38-46㧘2007㧚 㧘Ⴆ 㧔 㧕㧘ᢙℂ ᛛᴺߦࠃࠆᖱႎ ࡘ 㧘ᣣᧄᔕ ᢙℂቇળ 㧘 ᔕ ᢙℂ㧘 㧘2009 ᐕ ⴕ ቯ㧚 G. Bana, Y. Kawamoto, H. Sakurada, Computational Soundness of (Interactive) Zero-Knowledge Proof Systems in the Presence of Active Adversaries, Computational and Symbolic Proofs of Security, ㅪ వ: ㊁ஜ (Ken Mano) ද ᖱႎ ㇱ ᖱႎၮ ℂ ࡊ 㐃 ඛ: Ḉ ⱥᶞ (Hideki Sakurada) ༠ ሗ 㒊 ሗᇶ ㄽ ࢢ

31 計 算 科 学 C 3 テ ー マ 展 示 C T. Araragi and O. Pereira : Automatic Verification of Simulatability in Security Protocols, the 4th International Conference on Information Assurance and Security 2008, IAS 2008, pp , : (Tadashi Araragi) (1) (2) URL A () B C

32 C-3-1 C-3-2 () AB 1 2CAB C C A C B () 1 (2) 01 AB Seiichiro Tani, Masaki Nakanishi and Shigeru Yamashita, Multi-party Quantum Communication Complexity with Routed Messages, Proc.14 th Int Conf. Computing and Combinatorics, Lecture Notes in Computer Science, Vol.5092, pp , Springer, Cloning of qubits with both the cloned state and the state orthogonal to it as inputs, G. Kato, Phys. Rev. A 79, (2009) : (Seiichiro Tani) : (Go Kato)

33 人 間 科 学 D 1 テ ー マ 展 示 URL

34 D-1-1 ぢ 㸪ゐ 㸪 యࡀ ࡃ య ぬ ᛮ 㹼 ࡍ㸭 ࡉ 㹼 ㆇ ቇ ߩਇᕁ 㸫 㐠 ሗ య ぬ ࡅ ᙺ 㸫 ᚑ᮶ㄝ䠖どぬ䜔య ឤぬ䛺䛹䛾ឤぬ ሗ䛻㢗䜛 䇾య ឤぬ䇿 䜢 㐩䛾 䛘䠖 䇾䛛䜙䛰䜢 䛛䛩䠄 㐠 䠅䇿 ሗ䜒㛵 䛧䛶䛔䜛䛾䛷䛿䠛 㻮㻦㻌 ᡭ䇾 䇿᮲ 䐟 ᡭ㤳䛾 䛝 ᮲ 㻭㻦㻌 䠄 䛛䛥䜜䜛䠅 ᮲ 㻮㻦㻌 䠄 䛛䛩䠅 䇾 㐠 ሗ䇿 䜢 䐠 ᡭ䛾 䛝䠄 య ぬ䠅䜢ᕥᡭ䛷䇾 䛘䜛䇿 䠍䠌ᗘ䛸 䛘䛯 య ឤぬ䛿ᐇ㝿䜘䜚䜒 䇾 䛜䛳䛶ឤ䛨䜛䇿 ୧ᡭ䜢㞃䛩 䝇䜽䝸䞊䞁 ձ య ឤぬ䠖䠍䠑ᗘ䛸㘒ぬ 䠍䠌ᗘ 䛛䛩 ᯝ䛜ព 䛩䜛䛣䛸 ᗘ య ぬ䛻䛿䠈ឤぬ ሗ䛾 䛛䛥䜢 䛖䛯䜑䠈䛂 㐠 ሗ䛃䜒 䛧䛶䛔䜛 య ぬ ឤぬ ሗ 䠄ᚑ᮶ㄝ䠅 య ឤぬ ᡭ㤳 䜢㟈䜟䛫䜛 㐠 ሗ 䠄᪂ᥦ 䠅 ᚻߩㆇ 2. ⅣႺߦࠃࠆ ቇ ലᨐߩ ߩ ߊᣇะ߇㧘 ਛߩ ࠆ ⴕ߆ࠄ ⴕ ᢙߣߣ ߦ "⓭ὼ" ᄌൻ "ᓢ "ߦޘ ᄌൻ غ ቇ ലᨐ㧦 ᓟ㧘 ߩ ߈ ࠍరߦᚯߒߡ 㧘ቇ ߩല ᨐߢᚻߩㆇ ߪߔߋߦߪర ߦ ߤࠅ ߖࠎ㧚 Naoki Saijo 38th Kimura T., Gomi H. Sensory mismatch varies motor strategy. Society for Neuroscience Annual meeting, Washington DC, ᮌ, ❶ ឤぬ ሗ 㐠 ሗ ࢫ 㐠 ᪉ ᘬࡁฟࡍ. 23ᅇ య ᕤᏛ ࢩ ࢪ, ᒇ, Hiroaki Gomi ᔕ 㑆߇㐳ߊߥࠆ ឭ ⅣႺ߇ "ᓢ "ߦޘ ᄌൻ ㆇ ߩߕࠇߦ ᢅᗵߦߥࠆ ㆇ 㐿ᆎ ᚻߩㆇ ਛߦ ߩㆇ ࠍዋߒߕࠄߔ㧚 ᚻ߇ ߈ ߔ ߢߦ 㑆 ߇߆߆ࠆࠃ߁ߦߥࠅ ߔ㧚 ㆇ ߩ ࠍቇ ᚻߩㆇ ߇ ᄢ߈ߊ ᱜߐࠇࠆ ㆇ ߩታⴕ㨯 ᱜ ࠍቇ ߥߗቇ ലᨐߦᏅ߇ ߓࠆ㧫 㛵㐃 㐃 ඛ: ᮌ (Toshitaka Kimura) 㛫 ሗ 㒊 ឤぬ㐠 ࢢ ⅣႺ߇ "⓭ὼ" ᄌൻ " " ὼ ߦ "⓭ ᓢ ޘ " ᓥ : ⅣႺߦࠃߞߡ ㆇ ߩ " ᾫᐲ" ߇ ߥࠆ㧚 㐠 ᣦ௧ 䋻 䛣䛾䛸䛝䠈ᕥᡭ䛾䇾 䛘䇿䠄 䛝䠅䛿䛹䛖䛺䜛䛛䠛 Toshitaka Kimura 3. ቇ ᓟߩ ߩ ㇱ ᘒࠍផቯ ᚻߩㆇ ߣ ߥࠆᣇะ ߊ ࠍ㧘 ߥޘ ߦឭ ߐࠇ ࠆ ᣧߊ ᱜ ߦ ߆ߒ ߔ㧚 䠍䠑ᗘ䛸 䛘䛯 ドᐇ㦂 ղ 䠍䠌ᗘ 䛛䛥䜜䜛 ߩ ㆇ య ឤぬ䠖䠍䠑ᗘ䛸㘒ぬ 㻭㻦㻌 ᡭ䇾 䇿᮲ ߤߎ߇ಌ 㧫㧦り ߩ ߈ߩⵣߦẜ ߩ ㇱ ᘒࠍ㧘 ߥޘ ᄖ ߦኻߔࠆり ᔕ ߆ࠄ ផቯߒ ߒߚ㧚ߘߒߡ㧘 ⅣႺߦ ᔕߓߡ㧘 ߇ ߥࠆቇ ߩ ࡕ ࠍㆬᛯߔ ࠆߎߣ߇ࠊ߆ࠅ ߒߚ㧚 ߚࠄߐࠇࠆᄌ㕟㧦 㧘 ⅣႺࠍ ߒߡ ߩቇ ࡕ ࠍ ޟ ᠲ ߔࠆ ߇ߣߎޠ น ߦߥࠆ߆ ߒࠇ ߖࠎ㧚 ࡐ ߩᣂߚߥ ᣇᴺߩ㐿 㧘ࡅࡘ ࡑ ࡈࠚ ߩ ߥߤ ߩᔕ ߇ ߃ࠄࠇ ߔ㧚 1. ታ㛎 㗴 ᐇ㦂 ᯝ 㻔ᕥᡭ䛾 䛘㻕 䛂 ศ䛾䛛䜙䛰䛾 䠄 䛝䠅䛃䛾 ぬ ߤࠎߥ 㧫㧦ᣂߒ ࠍ ߁ߣ߈ ᣂߒ ࡐ ࠍᆎ ࠆߣ߈㧘⑳ߚߜߪ ࠍ➅ ࠅ ߔߎߣߦࠃߞߡ ߩㆇ ࠍ ᚑߢ߈ࠆ ࠃ߁ߦߥࠅ ߔ㧚ᧄ ߪ㧘ᣂߚߥり ㆇ ࠍቇ ߔࠆ ߩᖱႎಣℂࡔ ࡓߩ ࠍ ᜰߒߡ ߔ㧚 ቇ ലᨐ ࡓ ࡉ ኚ㠉㸸 ᮏ ぢ 㸪㐠 ࡗ ぬࡀኚ ࡍ ၀ࡋ ࡍ㸬 ᚋࡇ ࡋ 㸪 ぬ స ࡁ ぬ ࡉࡏ カ ἲ ᒎ㛤ࡀᮇᚅ ࡉ ࡍ㸬 䇾 య ぬ䇿䛸䛿 㨪ⅣႺ߇ ࠍ 㧍㨪 㧙 ⅣႺߢᄌࠊࠆ ߩㆇ ቇ ࡕ 㧙 ࡇࡀ 㸽㸸 య ぬ 㸪ឤぬ ሗࡔࡅ ᡂ ࡘ ࡅ ࡃ㸪ឤぬ ሗ ᭕ ࡉ ࡓ ࡔ ࡍ ሗ ࡋ ࡇ ࡀ ࡋࡓ㸬ࡘ ぬ ฎ 㐠 㛵 ࡗ ࡍ㸬 㸽㸸 ศ ࡔࡀ ぬࡍ ࡇ 㸦 య ぬ㸧 㸪 ࡓࡕࡀ ࡍ Ḟ せ ࡍ㸬 ᮏ 㸪 య ぬࡀᙧᡂࡉ ሗฎ 㐣 ゎ ࡊࡋ ࡍ㸬 D-1-2 ࠆ㧘 ࠆ㧘り ߇ ߊ Hiroaki Gomi ᣂ : ⅣႺߦࠃߞߡ㧘 ㆇ ቇ ߩ ࡕ ߇ ߥࠆ㧚 㑐ㅪᢥ₂ ᮸,, ᚻవ ォᄌ ߩᄌൻߦᔕߓߚ ㆇ ߩቇ ᚢ. 㔚ሶᖱႎㅢ ቇળ ᢥ, Vol.J92-D,No.4,pp , N. Saijo, H. Gomi, Strategy changes in motor learning according to the increasing rate of visuomotor rotation and to the online visual feedback. Society for Neuroscience Annual Meeting Abstract, ㅪ వ: ᮸ (Naoki Saijo) 㑆ᖱႎ ㇱ ᗵ ㆇ ࡊ

35 D-1-3 䉎䋬 䉎䋬り 䈏 䈒 ᐲᗵ 䈱ਇᕁ 䌾 䈪 ᐲᗵ 䈏ᄌ䉒䉎䌾 䋭 ᐲᗵ 䈫 䈱 ว䊜䉦䊆䉵䊛䈱 䋭 䈬䈖䈏ಌ䈇䋿䋺䋳ᧄ䈱ᜰ䈪ኻ 䈮 䉎䈫䈐䋬䈠 䈬䉖䈭 䋿䋺ኻ 䈮 䈦䈢䈫䈐䈱 ᐲᗵ 䉏䈡䉏䈱ᜰ䈮ਈ䈋䉎 ᐲ䈱 䉂ว䉒䈞䈮䉋䈦䈩䋬 䈲䋬 ℂ 䈭 ᐲ䈣䈔䈪䈲 䉁䉍䉁䈞䉖䋮ታ䈲䋬 䈎䈇䉅䈱䈮 䉏䈩䈇䈭䈇ᜰ䉁䈪 䈎䈒ᗵ䈛䈢䉍䋬 ኻ 䈻䈱 䉍ᣇ䉅䋬ᗵ䈛䉌䉏䉎 ᐲ䈮ᓇ㗀䉕ਈ 䈎䈇䉅䈱䈮 䉏䈩䈇䉎ᜰ䈱 䈎䈘䈏ᒙ䉁䈦䈩 䈋䉎䈱䈪䈜䋮䈖䈱䈖䈫䉕 䈜 䉕 䈚䋬 ᐲ ᗵ䈛䈢䉍䈜䉎 䈏 䈛䉁䈜䋮 ᗵ 䈫 䈱 ว䊜䉦䊆䉵䊛䉕ಽᨆ䈚䉁䈚䈢䋮 䋮 䉅䈢䉌䈘䉏䉎ᄌ㕟䋺 ᓟ䋬䈖䈱 䉕䈘䉌䈮ㅴ䉄䋬ኻ 䈱ᚻ 䉍䉕 䈜䉎 䈱䊜䉦䊆䉵䊛䉕 䉌䈎䈮 䈜䉎䈫䈫䉅䈮䋬 䊂䉞䉴䊒䊧䉟䈱㐿 䈭䈬Ꮏቇ ᔕ 䈮䉅䈧䈭䈕䈩䈇䈐䉁䈜䋮 䋱䋺 ਛᜰ䈏ᜰ䈫ห䈛 ᐲ䈱ኻ 䈮ធ 䈜 䈮䉋䈦䈩䇮 ᐲ䉕ᗵ䈛䉎႐ᚲ䈏 䉁䉍䉁䈜 䉎႐ว䋬ਛᜰ䈲䈠䉏䉕 䈎䈇䈫䈲ᗵ䈛䉁 䈞䉖䋨Ꮐ 䋩 䋮 䈚䈎䈚䋬ᄖ 䈱 ᧄ䈱ᜰ䈏 䈎䈇ኻ 䈮ធ 䈜䉎䈫䋬䈭䈟䈎ਛᜰ䈮ᗵ䈛䉎 ᐲ䉅㜞䈒䈭䉍䉁䈜䋨ฝ 䋩䋮 䋲䋺 ỗ䈏ᗵ䈛䉌䉏䉎 ᐲ䈮ᓇ㗀䈚䉁䈜 ਔ 䈱ᜰ䈏 䈎䈇ኻ 䈮ធ 䈜䉎䈫䋬 ਔ 䈱ᜰ䈮㜞䈇 ᐲ䉕ᗵ䈛䉁䈜䋨Ꮐ 䋩 䋮 䈚䈎䈚䋬ਛᜰ䈏ᜰ䈫ห䈛 ᐲ䈱ኻ 䈮 ធ 䈜䉎䈫䋬ਔ 䈱ᜰ䈮ᗵ䈛䉎 ᐲ䈲ૐ 䈒䈭䉍䋬ਛᜰ䈮䉅ห ᐲ䈱 ᐲ䉕ᗵ䈛䉁 䈜䋨ฝ 䋩䋮 䋳䋺 䉎ᜰ䈱 䉂ว䉒䈞䈏䇮ᗵ䈛䉌䉏䉎 ᐲ䈮 ᓇ㗀䈚䉁䈜 䈘䈚ᜰ䈫ਛᜰ䈣䈔䈮 䈎䈇ኻ 䉕ធ 䈘䈞䉁䈜䋮 ᜰ䈏ᜰ䈫ห䈛 ᐲ䈱ኻ 䈮ធ 䈚䈩䈇䉎႐ว䋬 ᧄ䈱ᜰ䈮ห 䈱 ᐲ䉕ᗵ䈛䉁䈜䋨Ꮐ 䋩䋮 䈚䈎䈚䋬 ᜰ䈱䈎䉒䉍䈮ዊᜰ䈏ᜰ䈫ห䈛 ᐲ䈱ኻ 䈮ធ 䈚䈩䈇䉎႐ว䈮䈲䋬 ዊᜰ䈮ᗵ䈛䉎 ᐲ䈏ૐ䈒䈭䉍䉁䈜䋨ฝ 䋩䋮 䈖䈱䈖䈫䈲 䈢䈇ᗵ 䈮䉅ᒰ䈩䈲䉁䉍䉁䈜㪅 㪧㪿㫆㫋㫆 D-1-4 ࠆ㧘 ࠆ㧘り ߇ ߊ ജᗵ ߩ ࠍ ߒߡⷞ 㓚߇ ࠍ 㧙ᚻߩ ࠄࠨ ߩᄙ ᐲ ࠆࠃߦޠ ߥࠆ ޟ ᱠⴕ ዉ㧙 ߤࠎߥ 㧫㧦 㑆ߩ ᕈࠍ ߒߡ៤ Ꮺ ᧃߢ ᒁജᗵ ࠍ ߐߖࠆⵝ ࠍឭ 㐿 ߒߡ ߔ㧚੩ㇺᏒᶖ㒐ዪ㧘੩ㇺᐭ ቇ ߣදജߒߥ߇ࠄ㧘ἴኂ ߦⷞ 㓚߇ ߩㆱ㔍 ዉࠍ ഥߔࠆ ࡓߩታ ታ㛎 ࠍⴕ ߒߚ㧚 ߤߎ߇ಌ 㧫㧦 ⷞ 㓚߇ ߇ ࠍᜬߟߎ ߣࠍ ᘦߒ㧘 ᚻߢᜬߡࠆ㧯㧰ࠨ ߩⵝ ࠍ ߒ㧘 ߣ ࡓߩⲢวᯏ ߆ࠄᚑࠆ 㕖ኻ⒓ᝄ ⵝ ࠍ㐿 ߒ ߒߚ㧚ߎࠇߦ ࠃࠅ㧘 ᖱႎࠍㆤᢿߒߚ ઙਅߢ ᱠⴕ ዉ߇ߢ߈ ߔ㧚 ߚࠄߐࠇࠆᄌ㕟㧦 ៤Ꮺ㔚 ߥߤߩᖱႎ ᧃߦ ߺㄟ ߣ㧘㖸ჿ ߦട߃㧘 ᕈᗵ ᖱႎࠍ ߒߚᱠⴕ ߩ ዉ߇น ߦߥࠅ ߔ㧚 ߚ ߥᣇะᜰ ߢߔߩߢ㧘ᄖ శቴߥߤߩ ߦ ߔߋߦᔕ ߢ߈ ߔ㧚 ߩޠ ߥࠆ ޟ ዊ ൻ 㕖ኻ⒓ᝄ ߩ ᚑ ᱠⴕ ዉታ㛎 䈖䉏䉁䈪䈮㪈 ᐲ䈱 ജ ឭ ⵝ 䉕䊥䊮䉪ᯏ 䉕ᔕ 䈚䈩㐿 ( mm, ㊀㊂250g, 1DoF) ᓥ 䈱ᯏ 㨪 RWNUGU RGT UGEQPF ߩ 㕖ኻ⒓ᝄ ߪ ᒁജߩࠃ߁ߦ ᗵߓࠄࠇࠆ 䊶ⷞ 䈮㓚䈏䈇䈱䈅䉎 ታ㛎දജ 㪉㪊ฬ 䊶੩ㇺᏒⴝ䉕 䈚䈢 ឭ 䈜䉎ᯏ ߐࠇߚᱠⴕ ߩ ߩޠ ߥࠆ ޟ 㕒㖸ൻ ታ㛎දജ ᯏ ߣ ࡓߩࡂ ࡉ ᯏ 4ጀᑼ ጀ ㅧߩ ᯏࠍ㐿 ( ᓘ120 mm ߐ36 mm, ㊀㊂430g, 2DoF) ᡂ㚟 ᣇᑼࠍណ ߔࠆߎ ߣߢ㧘ᱤゞߦࠃࠆ㚟 ᣇᑼ ߣ セߒߡ㧘㚟 㔀㖸ߩ F$ # એ ߩ㕒 ൻߦᚑഞ 㧦 ᖱႎ ࠅ 㕍㧦 ᖱႎ ߥߒ ฬਛ ฬࠍ ᚲቯ ዉߔࠆߎߣߦ ᚑഞ ᖱႎ߇ㆤᢿߐࠇߚ ઙߢ ᱠⴕ ዉ߇น 㧘ᱠⴕㅦᐲߦ ᗧᏅߥߒ ψࠨ ߇㡆ࠆߥߤ㛍㖸ਅߢ น 㑐ㅪᢥ₂ 㑐ㅪᢥ₂ 㪟㪅㪄㪥㪅 㪟㫆㪃㩷㪡㪅 㪮㪸㫋㪸㫅㪸㪹㪼㪃㩷㪟㪅㩷㪘㫅㪻㫆㪃㩷㪤㪅㩷㪢㪸㫊㪿㫀㫅㫆 㩿㪉㪇㪇㪏㪀㩷㵰㪩㫆㫃㪼㩷㫆㪽㩷㫋㫆㫌㪺㪿㩷㫀㫅㩷㫋㪿㪼㫉㫄㪸㫃㩷㫃㫆㪺㪸㫃㫀㫑㪸㫋㫀㫆㫅㪃㵱 㫀㫅㩷㪐㫋㪿㩷㪠㫅㫋㪼㫉㫅㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷 㪤㫌㫃㫋㫀㫊㪼㫅㫊㫆㫉㫐㩷㪩㪼㫊㪼㪸㫉㪺㪿㩷㪝㫆㫉㫌㫄㪃㩷㪟㪸㫄㪹㫌㫉㪾㪃㩷㪞㪼㫉㫄㪸㫅㫐㪃㩷㪡㫌㫃㫐㪃㩷㪉㪇㪇㪏㪅㩷 㪟㪅㪄㪥㪅 㪟㫆㪃㩷㪡㪅 㪮㪸㫋㪸㫅㪸㪹㪼㪃㩷㪟㪅㩷㪘㫅㪻㫆㪃㩷㪤㪅㩷㪢㪸㫊㪿㫀㫅㫆 㩿㪉㪇㪇㪏㪀㪃㩷㵰㪧㪼㫉㪺㪼㫇㫋㫌㪸㫃㩷㫋㪿㪼㫉㫄㪸㫃㩷㫌㫅㫀㪽㫆㫉㫄㫀㫋㫐㩷㪺㫉㪼㪸㫋㪼㪻㩷㪹㫐㩷㫋㪿㪼㫉㫄㪸㫃㩷 㫉㪼㪽㪼㫉㫉㪸㫃㪃㵱 㫀㫅㩷㪥㪼㫌㫉㫆㫊㪺㫀㪼㫅㪺㪼㩷㪉㪇㪇㪏㪃㩷㪥㫆㪅㩷㪈㪎㪏㪅㪉㪏㪆㪨㪨㪊㪌㪃 㪮㪸㫊㪿㫀㫅㪾㫋㫆㫅㪃㩷㪛㪚㪃㩷㪬㪪㪘㪃㩷㪥㫆㫍㪼㫄㪹㪼㫉㪃㩷㪉㪇㪇㪏㪅 T. Amemiya, T. Maeda, Directional Force Sensation by Asymmetric Oscillation from a Double-layer Slider-crank Mechanism, J. Computing and Information Science in Engineering 9(1), Mar T. Amemiya, H. Sugiyama, Design of a Haptic Direction Indicator for Visually Impaired People in Emergency Situations, In Proc. of ICCHP 2008, pp , July ㅪ వ㪑㩷 ᤅ㔩 㩿㪟㫊㫀㫅㪄㪥㫀㩷㪟㫆㪀 㑆ᖱႎ ㇱ ᗵ ᖱ 䉫䊦䊷䊒 ㅪ వ: 㔎ችᥓᶈ (Tomohiro Amemiya) 㑆ᖱႎ ㇱ ᗵ ㆇ ࡊ

36 人 間 科 学 D 2 テ ー マ 展 示 D-2-1, D-2-3 D-2-2 D-2-1 D-2-2 D-2-3 URL

37 D-2-1 D = IVV I II III IV V I II III IV V S. Nishida, I. Motoyoshi, L. Nakano, Y. Li, L, Sharan, E.H. Adelson, Do colored highlights look like highlights? [Abstract], Journal of Vision, 8(6):339, 339a, I. Motoyoshi, S. Nishida, L. Sharan & E.H. Adelson, Image statistics and the perception of surface qualities, Nature, 447(7141), , : (Shin ya Nishida), (Isamu Motoyoshi) Suzuki, Kitagawa, Koizumi & Kashino, Emotion biases which you see in a bistable motion pattern. European Conference on Visual Perception, 2008.,, : (Norimichi Kitagawa)

38 D , 10, 19-25, NTT CS 研 オープンハウス 未 来 想 論 2009 実 行 委 員 会 : Tatsuto TakeuchiMakio Kashino ( 委 員 長 ) 堂 坂 浩 二 ( 副 委 員 長 ) 向 井 良 ( 委 員 ) 小 川 厚 徳 廣 谷 定 男 藤 野 昭 典