吉田 哲也
| 研究院工学系工学領域 | 教授 |
Last Updated :2025/04/27
■researchmap
プロフィール情報
姓
吉田, ヨシダ名
哲也, テツヤ
経歴
学歴
担当経験のある科目（授業）
- 形態情報論実習, 2018年04月 - 現在
- 生活と多変量解析, 2018年04月 - 現在
- センサ工学, 2017年04月 - 現在
- 応用数学I（微分積分学）, 2017年04月 - 現在
- 知能情報処理論, 2016年04月 - 現在
- データ解析論, 2016年04月 - 現在
- 応用数学II（線形代数学）, 2015年04月 - 現在
- 形態情報論, 2014年04月 - 現在
- 生活感性工学, 2014年04月 - 2018年03月
- アパレルデザイン実習, 2014年04月 - 2018年03月
- アパレル情報論, 2014年04月 - 2016年03月
- 計算機アーキテクチャ工学特論, 北海道大学
- 情報学II, 北海道大学
- ソフトウェア工学, 北海道大学
- データ解析, 北海道大学
■Ⅱ．研究活動実績
論文
- 査読あり, 8th International Meeting on Origami in Science, Mathematics and Education (8OSME), Generating Smocking Patterns of Petaloid Folding for Clothing Design, Yoshida, T., 2024年07月
- 査読あり, 8th International Meeting on Origami in Science, Mathematics and Education (8OSME), Twist Fold Modules for Combinatorial Design of Petaloid Smocking in Clothing, Yoshida, T.; Tada, M., 2024年07月
- 査読あり, 8th International Meeting on Origami in Science, Mathematics and Education (8OSME), Visualizing Petaloid;Smocking based on;Rotation of;Decorations;Pleat Length, Yoshida, T. Nakanishi, A., 2024年07月
- 査読あり, 8th International Meeting on Origami in Science, Mathematics and Education (8OSME), Generating Strings for Forming Petaloid Smocking based on Crease Patterns, Yoshida, T., 2024年07月
- 査読あり, JAPAN ARCHITECTURAL REVIEW, Wiley, Exterior design of main houses with regard to building layout in rural house compounds in special preservation areas for historic landscape, Naohiko Yamamoto; Kazuhiro Hirao; Tetsuya Yoshida; Chie Murosaki, 2024年07月, 7, 1, 研究論文（学術雑誌）, 10.1002/2475-8876.12455
- 査読あり, 芸術科学会論文誌, 模様の回転と帯の長さに基づく花紋スモッキングの動的可視化, 吉田 哲也; 中西彩子, 2023年11月, 22, 4, 10:1, 10:11
- 査読あり, Japan Architectural Review, Typology on exterior design of townhouses in a World Cultural Heritage Site of a Nepali City, Asuka Hamaoka; Naohiko Yamamoto; Tetsuya Yoshida; Anri Miyauchi; Masaya Masui; Yoichi Mukai, 2023年10月, 6
- 査読あり, 日本建築学会計画系論文集, 修景に向けた民家の外観意匠類型化手法と景観評価, 鈴木 裕子; 山本 直彦; 吉田哲也, 2023年10月, 88, 812, 2751, 2761
- 査読あり, Journal of Fiber Bioengineering and Informatics, Petaloid Folding of General Triangles for Combinatorial Smocking Design, Yoshida, T, 2022年09月, 15, 3, 145, 156
- 査読あり, 情報処理学会論文誌: 数理モデル化と応用, 綜絖枠数の制約下での織物組織図の近似, 吉田哲也, 2022年07月, 15, 3, 90, 96, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用, 呼吸の特徴量を用いた心拍間隔の欠損補完, 野村涼子; 吉田哲也, 2022年07月, 15, 3, 11, 18, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, 日本建築学会計画系論文集, 日本建築学会, 歴史的風土特別保存地区における民家主屋の外観意匠類型化とその屋敷構えとの関係 - 明日香村の奥山・飛鳥・川原・野口・岡・島庄の六大字を事例として -, 山本 直彦; 平尾 和洋; 吉田哲也; 室崎 千重, 2022年07月, 87, 797, 1271, 1281, 研究論文（学術雑誌）, 10.3130/aija.87.1271
- 査読あり, Journal of Fiber Bioengineering and Informatics, Generation of Approximate Weave Diagrams via Warp Pick Up Assignment, Tetsuya Yoshida, 2022年07月, 15, 2, 79, 90, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 芸術科学会論文誌, ねじり折りに対するモジュールに基づく花紋スモッキングの組合せ, 吉田哲也,夛田 美沙, 2022年06月, 21, 2, 77, 86, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, NICOGRAPH 2021, フルペーパー，2021, 学生奨励賞, 花紋スモッキングの展開図に対するモジュール, 夛田美彩; 吉田哲也, 2021年11月
- 査読あり, 情報処理学会論文誌：数理モデル化と応用, リジッドルームのための織物組織図の近似最適化, 吉田哲也, 2021年08月, 14, 3, 76, 84, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 芸術科学会論文誌, 花紋スモッキングの展開図に基づく紐の生成, 吉田哲也; 藤田真奈美, 2021年03月, 20, 1, 10, 20
- 査読あり, 芸術科学会論文誌, 正多角形の貼り合わせを用いた花紋スモッキングの 組み合わせの拡張, 夛田美沙; 吉田哲也, 2020年11月, 19, 4, 40, 48, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 芸術科学会論文誌, 花紋折りに基づくスモッキングのパターン作成と組 み合わせのデザイン, 吉田哲也,藤﨑千晶, 2020年06月, 19, 2, 9, 24, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本建築学会計画系論文集, ネパー ルの世界文化遺産登録都市における都市型住居の外観意匠類型 – バクタプ ル東部の都市街区を事例に–, 飛鳥濱岡; 山本直彦; 吉田哲也; 宮内杏里; 増井正哉; 向井洋一, 2019年01月, 84, 756, 425, 435, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, WILEY, COMMUNITY STRUCTURE-BASED APPROACH FOR NETWORK IMMUNIZATION, Tetsuya Yoshida; Yuu Yamada, 2017年02月, 33, 1, 77, 98, 研究論文（学術雑誌）, 10.1111/coin.12082
- 査読あり, Computational Intelligence, A Graph-based approach for Semi-Supervised Clustering, Yoshida, T, 2014年05月, 30, 2, 263, 284, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, International Journal of Knowledge-Based & Intelligent Engineering Systems, Rectifying the representation learned by Non-negative Matrix Factorization, Yoshida, T, 2013年11月, 17, 4, 279, 290, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, ACTIVE MEDIA TECHNOLOGY, AMT 2013, SPRINGER-VERLAG BERLIN, Toward Robust and Fast Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis, Tetsuya Yoshida; Yuu Yamada, 2013年, 8210, 126, 135, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 日本語, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用,, 重複コミュニティ発見のための重み付き線グラフ, 吉田 哲也, 2012年07月, 5, 3, 79, 88, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用,, ネットワークのノード情報を考慮した正則化モジュラリティ固有空 間法, 吉田 哲也, 2012年07月, 5, 1, 65, 73, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, INTELLIGENT DECISION TECHNOLOGIES (IDT'2012), VOL 2, SPRINGER-VERLAG BERLIN, Immunization of Networks via Modularity Based Node Representation, Tetsuya Yoshida; Yuu Yamada, 2012年, 16, 33, 44, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-642-29920-9_4
- 査読あり, 英語, INTELLIGENT DECISION TECHNOLOGIES (IDT'2012), VOL 2, SPRINGER-VERLAG BERLIN, Line Graph for Weighted Networks toward Overlapping Community Discovery, Tetsuya Yoshida, 2012年, 16, 403, 413, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), A comparative study of community structure based node scores for network immunization, Yuu Yamada; Tetsuya Yoshida, 2012年, 7669, 328, 337, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-642-35236-2_33
- 査読あり, 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Influence of erroneous pairwise constraints in semi-supervised clustering, Tetsuya Yoshida, 2012年, 7669, 43, 52, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-642-35236-2_5
- 査読あり, 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Community structure based node scores for network immunization, Tetsuya Yoshida; Yuu Yamada, 2012年, 7458, 899, 902, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-642-32695-0_95
- 査読あり, 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Overlapping community discovery via weighted line graphs of networks, Tetsuya Yoshida, 2012年, 7458, 895, 898, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-642-32695-0_94
- 査読あり, 英語, International Journal of Knowledge-Based and Intelligent Engineering Systems, A re-coloring approach for graph b-coloring based clustering, Tetsuya Yoshida; Hiroki Ogino, 2012年, 16, 2, 117, 128, 研究論文（学術雑誌）, 10.3233/KES-2011-0236
- 査読あり, 日本語, 情報処理学 会論文誌:数理モデル化と応用, 特徴表現のスパース性を考慮したNMF, 木村 圭吾; 吉田 哲也, 2012年, 5, 1, 21, 29, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, NMFを用いた表現学習に対するコレスキー分解を用い た補正法, 吉田哲也; 荻野広樹, 2011年07月, 4, 3, 94, 101
- 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, Analysis of hepatitis dataset by decision tree based on graph-based induction, Warodom Geamsakul; Takashi Matsuda; Tetsuya Yoshida; Kouzou Ohara; Hiroshi Motoda; Takashi Washio; Hideto Yokoi; Katsuhiko Takabayashi, 2007年, 3609, 5, 28, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-540-71009-7_2
- 英語, Proceedings of the 2005 International Conference on Active Media Technology, AMT 2005, Refining diagnostic knowledge extracted from interferon therapy by graph-based induction, Tetsuya Yoshida; Akira Mogi; Kouzou Ohara; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2005年, 2005, 63, 68, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1109/AMT.2005.1505269
- 英語, Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Springer Verlag, Extracting diagnostic knowledge from hepatitis dataset by Decision Tree Graph-Based Induction, Warodom Geamsakul; Tetsuya Yoshida; Kouzou Ohara; Hiroshi Motoda; Takashi Washio; Hideto Yokoi; Katsuhiko Takabayashi, 2005年, 3430, 126, 151, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/11423270_8
- 英語, Web Intelligence and Agent Systems, A document retrieval support system with term relationship, Tetsuya Yoshida; Daiki Shinkai; Shogo Nishida, 2005年, 3, 3, 171, 182, 研究論文（学術雑誌）
- 日本語, 人工知能学会論文誌 = Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence : AI, The Japanese Society for Artificial Intelligence, 記述長に基づく適応的 Ripple Down Rules 法, 吉田 哲也; 和田 卓也; 元田 浩; 鷲尾 隆, A knowledge acquisition method Ripple Down Rules (RDR) can directly acquire and encode knowledge from human experts. It is an incremental acquisition method and each new piece of knowledge is added as an exception to the existing knowledge base. Past researches on RDR method assume that the problem domain is stable. This is not the case in reality, especially when an environment changes. Things change over time. This paper proposes an adaptive Ripple Down Rules method based on the Minimum Description Length Principle aiming at knowledge acquisition in a dynamically changing environment. We consider the change in the correspondence between attribute-values and class labels as a typical change in the environment. When such a change occurs, some pieces of knowledge previously acquired become worthless, and the existence of such knowledge may hinder acquisition of new knowledge. In our approach knowledge deletion is carried out as well as knowledge acquisition so that useless knowledge is properly discarded to ensure efficient knowledge acquisition while maintaining the prediction accuracy for future data. Furthermore, pruning is incorporated into the incremental knowledge acquisition in RDR to improve the prediction accuracy of the constructed knowledge base. Experiments were conducted by simulating the change in the correspondence between attribute-values and class labels using the datasets in UCI repository. The results are encouraging., 2004年11月01日, 19, 460, 471, 10.1527/tjsai.19.460
- Intelligent Data Analysis, Adaptive Ripple Down Rules method based on minimum description length principle., Tetsuya Yoshida; Takuya Wada; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2004年, 8, 3, 239, 265, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, 人工知能学会論文誌, AGMアルゴリズムの高速化と立体構造解析への適用, Yoshio Nishimura; Takashi Washio; Tetsuya Yoshida; Hiroshi Motoda; Akihiro Inokuchi; Takashi Okada, 2003年, 18, 5, 257, 268, 研究論文（学術雑誌）, 10.1527/tjsai.18.257
- 査読あり, 英語, 電気学会論文誌C, 多様な構造化に基づいた概念相違検出手法, Teruyuki Kondo; Shogo Nishida; Tetsuya Yoshida, 2003年, 123, 2, 345, 354, 研究論文（学術雑誌）, 10.1541/ieejeiss.123.345
- Advances in Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD), Springer, Classifier Construction by Graph-Based Induction for Graph-Structured Data., Warodom Geamsakul; Takashi Matsuda; Tetsuya Yoshida; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2003年, 52, 62, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/3-540-36175-8_6
- Discovery Science, Springer, Performance Evaluation of Decision Tree Graph-Based Induction., Warodom Geamsakul; Takashi Matsuda; Tetsuya Yoshida; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2003年, 128, 140, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/978-3-540-39644-4_12
- 査読無し, 日本語, 電子情報通信学会論文誌. D-I, 情報・システム, I-情報処理, 一般社団法人電子情報通信学会, 決定木の相関関係に基づいた概念相違検出手法, 大西 健介; 吉田 哲也; 西田 正吾, 複数の人間が共同作業を行う場合には,背景知識や専門領域の違いから派生する概念の相違が意思疎通を阻害する要因となる.筆者らは従来から概念の相違として異なるシンボルを同じ意味に用いたり,同じシンボルを異なる意味に用いたりする場合を考え,ユーザの知識を決定木として表現し,概念の相違を決定木の構造の相違としてとらえることでその検出を行うことに取り組んできた.本論文では,従来の各ユーザの知識から仮想的な知識を生成して決定木を構築することにより相違を検出する手法における問題点を指摘し,その解決策として決定木におけるクラス分類の行われ方からボトムアップに決定木間の相関関係を構築して相違検出を行う手法を提案する.提案した手法をプロトタイプに実装し,モータの故障診断事例に対する実験を通じて検出精度の向上を確認した., 2002年07月25日, 85, 8, 784, 797
- 査読あり, 日本語, 電子情報通信学会論文誌D-I, 決定木の相関関係に基づいた概念相違検出手法, 2002年, vol.J85, No.8, pp.784-797, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, ヒューマンインタフェース学会論文誌, ヒュ-マンインタフェ-ス学会, 検索キーワード間の関連性を用いた情報獲得支援システム, 新開 大樹; 吉田 哲也; 西田 正吾, 2002年, Vol.4, No.4,pp.19-30, 4, 207, 217, 研究論文（学術雑誌）
- PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI), Springer, Knowledge Discovery from Structured Data by Beam-Wise Graph-Based Induction., Takashi Matsuda; Hiroshi Motoda; Tetsuya Yoshida; Takashi Washio, 2002年, 255, 264, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/3-540-45683-X_29
- PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI), Springer, Case Generation Method for Constructing an RDR Knowledge Base., Keisei Fujiwara; Tetsuya Yoshida; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2002年, 228, 237, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/3-540-45683-X_26
- PRICAI 2002: Trends in Artificial Intelligence(PRICAI), Springer, Extension of the RDR Method That Can Adapt to Environmental Changes and Acquire Knowledge from Both Experts and Data., Takuya Wada; Tetsuya Yoshida; Hiroshi Motoda; Takashi Washio, 2002年, 218, 227, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/3-540-45683-X_25
- Discovery Science, Springer, Mining Patterns from Structured Data by Beam-Wise Graph-Based Induction., Takashi Matsuda; Hiroshi Motoda; Tetsuya Yoshida; Takashi Washio, 2002年, 422, 429, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 10.1007/3-540-36182-0_44
- 査読あり, 日本語, ヒューマンインタフェース学会論文誌, ヒュ-マンインタフェ-ス学会, イメージに基づいたWebページデザイン支援システム, 渡辺 正人; 吉田 哲也; 才脇 直樹; 土方 嘉徳; 西田 正吾, 2001年, Vol.3, No.4,pp.287-297, 4, 73, 83, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, ADVANCES IN WEB-AGE INFORMATION MANAGEMENT, PROCEEDINGS, SPRINGER-VERLAG BERLIN, Utilizing the correlation between query keywords for information retrieval, T Yoshida; D Shinkai; S Nishida, 2001年, 2118, 49, 59, 研究論文（学術雑誌）
- 査読無し, 日本語, 電気学会論文誌. C, 電子・情報・システム部門誌 = The transactions of the Institute of Electrical Engineers of Japan. C, A publication of Electronics, Information and System Society, 電気学会, 情報提供者によるユーザのナビゲーションを支援する適応型ハイパーメディアシステム, 土方 嘉徳; 吉田 哲也; 西田 正吾, 2000年11月01日, 120, 11, 1720, 1731
- 査読あり, 日本語, ヒューマンインタフェース学会論文誌, ユーザ参加型設計のそれの事例を利用した意図理解支援インタフェース, 2000年, 2, 2, 87, 95, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, IEEE RO-MAN 2000: 9TH IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON ROBOT AND HUMAN INTERACTIVE COMMUNICATION, PROCEEDINGS, IEEE, A method for supporting web page design based on impression of web page, M Watanabe; T Yoshida; N Saiwaki; S Nishida, 2000年, 13, 17, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 英語, IEEE RO-MAN 2000: 9TH IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON ROBOT AND HUMAN INTERACTIVE COMMUNICATION, PROCEEDINGS, IEEE, A method for supporting software design based on comment on software, T Yoshida; K Hashimoto; T Yamaoka; S Nishida, 2000年, 311, 315, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 日本語, 電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界, 一般社団法人電子情報通信学会, 権限・義務・責任・知識を考慮した緊急時のコミュニケーションモデル, 小磯 貴史; 吉田 哲也; 才脇 直樹; 西田 正吾, 大規模災害に対処する防災システムを考えるとき, 適切な部署に,適切な情報が適切なタイミングで届くコミュニケーシヨンの実現が重要である. 本論文では, 階層型組織での緊急時の意思決定について分析するとともに, 組織の各構成員のもつ権限・義務・責任・知識に注目することにより, 人的構造を考慮した緊急時のコミュニケーションモデルを提案する. 更にこのコミュニケーションモデルのプラント制御への適用例を示すとともに, このモデルの適用可能性として緊急時のコミユニケーシヨン支援システムへの応用や, 組織形態のコミュニケーシヨンの視点から見た評価についても論じる., 1999年03月, 82, 3, 445, 453, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, NEW DIRECTIONS IN ROUGH SETS, DATA MINING, AND GRANULAR-SOFT COMPUTING, SPRINGER-VERLAG BERLIN, Evolving granules for classification for discovering difference in the usage of words, T Yoshida; T Kondo; S Nishida, 1999年, 1711, 366, 374, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Learning the Balance between Exploration and Exploitation via Reward, 1999年, 82-EA, 11, 2538, 2545, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, 情報処理学会論文誌, 一般社団法人情報処理学会, 複数の人間における概念相違検出のためのインタフェースの設計(<特集>次世代ヒューマンインタフェース・インタラクション), 近藤 輝幸; 吉田 哲也; 西田 正吾, 複数の人間が参加して共同作業を行う場合には, 異なる背景を持つ人間の間に存在する概念の相違が大きな問題となることが考えられる.本稿では, このような複数の人間における概念の相違について考察するとともに, 同じシンボルを異なる意味に用いたり, 異なるシンボルを同じ意味に用いたりするケースを対象に, ユーザの知識を表す決定木を用いて複数の人間における概念の相違を検出する方法について述べ, プロトタイプを作成し評価する., 1998年05月, 39, 5, 1195, 1202, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES, IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG, A cooperation method via metaphor of explanation, T Yoshida; K Hori; S Nakasuka, 1998年04月, E81A, 4, 576, 585, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 日本語, 情報処理学会論文誌, 複数の人間における概念相違検出のためのインターフェースの設計, 近藤, 1998年, 39, 5, 1195, 1202, 研究論文（学術雑誌）
- 査読あり, 英語, INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTI-AGENT SYSTEMS, PROCEEDINGS, IEEE COMPUTER SOC, A reinforcement learning approach to cooperative problem solving, T Yoshida; K Hori; S Nakasuka, 1998年, 479, 480, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 英語, ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN REAL-TIME CONTROL 1997, PERGAMON PRESS LTD, Interactive interfaces to detect conceptual difference for group knowledge acquisition, S Nishida; T Yoshida; T Kondo, 1998年, 177, 181, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 英語, Advances in Human Factors/Ergonomics, Communication model in emergency which considers competence, duty and responsibility, Takashi Koiso; Naoki Saiwaki; Tetsuya Yoshida; Shogo Nishida, 1997年, 21, 49, 52, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 英語, DESIGN OF COMPUTING SYSTEMS: SOCIAL AND ERGONOMIC CONSIDERATIONS, ELSEVIER SCIENCE BV, Interactive interfaces to detect conceptual difference for knowledge acquisition, T Kondo; N Saiwaki; T Yoshida; S Nishida, 1997年, 21, 303, 306, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
- 査読あり, 英語, SMC '97 CONFERENCE PROCEEDINGS - 1997 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN, AND CYBERNETICS, VOLS 1-5, I E E E, Detection algorithm for conceptual difference among different persons - as an example of emergence in the human interaction, T Yoshida; T Kondo; N Saiwaki; S Nishida, 1997年, 1216, 1221, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
MISC
- 日本語, 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, 特徴表現のスパース性を考慮したNMF, 木村 圭吾; 吉田 哲也, 本稿では，特徴表現のスパース制約を考慮した NMF (Non-negative Matrix Factorization) を提案する．近年，要素が非負である実行列を，同じく要素が非負である実行列の積として表現する非負値行列分解 (NMF) が注目を集めている．従来の研究では NMF における非負性制約が非零の要素が少ないスパースな特徴表現の学習に寄与すると考えられ，またスパース制約を導入した手法も提案されているが，これまで特徴表現のスパース性は明示的には考慮されてこなかった．本稿では NMF における特徴表現に着目し，特徴表現のスパース性を独立性と相関から定式化し，定式化したスパース性を正則化項として活用する手法を提案する．提案法を文書クラスタリングに適用し，従来法との比較を通じて提案法の有効性を示す．We propose an approach for Non-negative Matrix Factorization (NMF) with sparseness constraints on features. It has been believed that the non-negativity constraint in NMF contributes to making the learned features sparse. In addition, several approaches incorporated additional sparseness constraints, by hoping that the constraints make the features more sparse. However, previous approaches have mostly focused on coefficients, and have not considered the sparsity of features explicitly. Our approach explicitly incorporates the sparsity of features, in terms of independence of features and correlation of features. The proposed notion of sparsity is formalized as regularization terms in the framework of NMF, and learning algorithms with multiplicative update rules are proposed. The proposed approach is evaluated in terms of document clustering over well-known benchmark datasets. Several experiments have been conducted on the datasets, and comparison with other state-of-the-art NMF algorithms is reported. The results are encouraging and show that the proposed approach improves the clustering performance, while sustaining relatively good quality of data approximation., 2011年09月08日, 2011, 2, 1, 6
- 日本語, 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, ダイバージェンスに基づくNMFを用いた転移学習, 木村 圭吾; 吉田 哲也, 本稿では，トピックグラフに基づく転移学習法を拡張し，一般化 KL (Kullback-Leibler) ダイバージェンスに基づく NMF (Non-negative Matrix Factorization) を用いた転移学習法を提案する．ダイバージェンスを通じた転移学習の確率的な解釈を目指して，フロベニウスノルムに基いてトピックの関係 （トピックグラフ） を活用する転移学習法を拡張し，転移学習を一般化KLダイバージェンスに基づく最適化問題として定式化する．最適化規準に対する補助関数を定義し，補助関数から最適化アルゴリズムを導出し，その収束性を示す．提案法を文書クラスタリングに適用し，他手法との比較を通じて提案法の有効性を示す．特に，提案法による転移学習を通じてダイバージェンスを用いた場合でも精度向上を実現できることを示す．We propose a topic graph based transfer learning method based on Non-negative Matrix Factorization (NMF) with generalized Kullback-Leibler (KL) divergence. In this paper we extend the previous NMF based transfer learning method by utilizing generalized KL divergence based NMF so that better probabilistic interpretation can be obtained with the divergence. The proposed method is formalized as the minimization of an objective function under the divergence, and an auxiliary function for the objective function is defined. From the auxiliary function, we derive a learning algorithm with multiplicative update rules, which are guaranteed to converge. The proposed method is evaluated in terms of document clustering over several well-known benchmark datasets. Especially, one drawback of generalized KL divergence based NMF algorithms is performance degradation compared with Frobenius based ones. The experimental results show that, by utilizing the topic graph, the proposed method enables to boost up the performance even with KL divergence based NMF through transfer learning., 2011年09月08日, 2011, 3, 1, 6
- 日本語, 研究報告バイオ情報学（BIO）, 相互情報量に基づくクラスタリングに対するグラフモデルとその評価, 吉田 哲也, 本稿では，相互情報量に基づくクラスタリング問題に対するグラフモデルを提案する．相互情報量から導出される定常分布に着想を得たデータ間の類似度関数を定義してデータ集合を辺重み付きグラフとして表現することにより，データが一様分布する場合にはハードクラスタリング問題が提案するグラフモデルにおける組合せ最適化問題に近似できることを示す．提案するグラフモデルを文書クラスタリングでのベンチマークデータである 20 Newsgroup のデータに対して評価し，他手法との比較を通じて提案手法の妥当性と有効性を確認した．We propose a graph model for data clustering based on mutual information. Based on the stationary distribution induced from the problem setting, we propose a similarity function among data objects, and represent the entire objects as an edge-weighted graph. We show that, in hard assignment, the problem can be approximated as a combinatorial problem over the proposed graph when data is uniformly distributed. The proposed approach is evaluated on the text clustering problem over the 20 Newsgroup benchmark data. The results are encouraging and indicate the effectiveness of our approach., 2009年12月10日, 2009, 30, 1, 7
- 日本語, 情報科学技術レターズ, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, LD-006 局所更新に基づく逐次的な近傍グラフ構築手法(データベース), Hacid Hakim; 吉田 哲也, 2007年08月22日, 6, 103, 106
- 査読無し, 日本語, 人工知能学会誌, 社団法人人工知能学会, 構造データからのアクティブマイニング(<特集>アクティブマイニング), 元田 浩; ホー ツー バオ; 鷲尾 隆; 矢田 勝俊; 吉田 哲也; 大原 剛三, 2005年03月01日, 20, 2, 172, 179
- 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, Decision Tree Graph-based Induction法による肝炎データからの診断知識発見 (特集 「医療及び化学情報マイニング」および一般), Geamsakul Warodom; 吉田 哲也; 大原 剛三, 2004年03月01日, 64, 47, 54
- 日本語, 人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, 部分グラフを制約とするグラフ構造データからの知識獲得, 茂木 明; 吉田 哲也; ジアムサクン ワロドム, 2004年, 18, 1, 4
- 査読無し, 英語, 情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系], 一般社団法人情報処理学会, Decision Tree Graph-Based Inductionによる肝炎データからの診断知識の抽出(9月14日)(<特集>「アクティブマイニング」及び一般), ジアムサクン ワロドム; 吉田 哲也; 大原 剛三; 元田 浩; 鷲尾 隆, Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法)はグラフ構造データから決定木を構築する手法である。 DT-GBI法では、部分グラフ(分類に効果的なパターン)を逐次ペア拡張(チャンキング)により抽出し、決定木の各ノードでの分岐パターンとして使用する。DT-GBI法を千葉大学付属病院より提供された肝炎データセットに適用した。実験1では、線維化の段階(程度)をクラスとし、血液検査の時系列のみで第4段階(肝硬変)の患者とそれ以外の段階の患者を分類する決定木を構築し、第2実験では、肝炎の型(BまたはC)をクラスとし、第1実験と同様に肝炎の型を分類する決定木を構築する。初期実験の結果で得られた決定木,分類に効く検査パターンおよび予測精度を報告する。, 2003年09月14日, 2003, 90, 53, 58
- 査読無し, 英語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, Extracting Diagnostic Knowledge from Hepatitis Data by Decision Tree Graph-Based Induction (小特集 「アクティブマイニング」および一般), Geamsakul Warodom; 吉田 哲也; 大原 剛三, 2003年09月14日, 61, 0, 53, 58
- 査読無し, 英語, 電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理, 一般社団法人電子情報通信学会, Decision Tree Graph-Based Inductionによる肝炎データからの診断知識の抽出(<特集>「アクティブマイニング」及び一般), ジアムサクン ワロドム; 吉田 哲也; 大原 剛三; 元田 浩; 鷲尾 隆, Decision Tree Graph-Based Induction (DT-GBI法)はグラフ構造データから決定木を構築する手法である。DT-GBI法では、部分グラフ(分類に効果的なパターン)を逐次ペア拡張(チャンキング)により抽出し、決定木の各ノードでの分岐パターンとして使用する。DT-GBI法を千葉大学付属病院より提供された肝炎データセットに適用した。実験1では、線維化の段階(程度)をクラスとし、血液検査の時系列のみで第4段階(肝硬変)の患者とそれ以外の段階の患者を分類する決定木を構築し、第2実験では、肝炎の型(BまたはC)をクラスとし、第1実験と同様に肝炎の型を分類する決定木を構築する。初期実験の結果で得られた決定木,分類に効く検査パターンおよび予測精度を報告する。, 2003年09月07日, 103, 304, 53, 58
- 査読無し, 日本語, 人工知能学会誌, 社団法人人工知能学会, MLnet(Web探訪), 吉田 哲也, 2003年07月01日, 18, 4, 470, 470
- 査読無し, 日本語, 情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系], 一般社団法人情報処理学会, Decision Tree - Graph-Based Inductionの機能拡張, ジアムサクン ワロドム; 松田 喬; 吉田 哲也; 元田 浩; 鷲尾 隆, Graph-Based Induction (GBI法)は,逐次的ペア拡張によってグラフ構造データから類型パターンを抽出する機械学習手法の一つである.一方,決定木はデータ分類に有効な手段であり,理解しやすいルールが得られるという利点があるが,決定木を構築するにはデータを属性-属性値として表現する必要がある.本稿は,GBI法を用いて,グラフ構造データに対して分類器(決定木)を構築する手法,Decision Tree - Graph-Based Induction (DT-GBI法)を提案する.この手法は,オンラインで属性(分類に有効な部分グラフ)をGBI法により生成しながら決定木を構築するという特徴を持つ.DT-GBI法の性能をUCI RepositoryからのDNAデータセットに対する実験で評価し,DT-GBI法がグラフ構造データに対して分類器を構築する効率的な手法であることを示す., 2003年03月13日, 2003, 30, 93, 98
- 査読無し, 日本語, 情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系], 一般社団法人情報処理学会, AGMによる3次元構造と生理活性の相関解析, 西村 芳男; 鷲尾 隆; 吉田 哲也; 元田 浩; 猪口 明博; 岡田 孝, AGMアルゴリズムは,グラフ構造データベース中のグラフデータに共通して多く現れる部分構造パターンを完全探索で抽出するアルゴリズムである.AGMアルゴリズムは頂点と辺にラベルを持つ一般のグラフデータを扱うことができ,グラフのトポロジーを解析できる.本稿では,頂点が3次元座標で表されたグラフデータに対し,各頂点間の距離を計算して辺ラベルに情報を追加する前処理を行い,AGMアルゴリズムで3次元構造の解析を行う手法を提案する.また,実データによって3次元構造解析を行い,生理活性の相関を調査する., 2003年03月13日, 2003, 30, 99, 103
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, Decision Tree-Graph-Based Inductionの機能拡張 (知識ベースシステム研究会(第60回) 人工知能基礎論研究会(第52回) 小特集:「データマイニング」および一般) -- (文部科学省科学研究費特定領域研究 情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現), Geamsakul Warodom; 松田 喬; 吉田 哲也, 2003年03月13日, 60, 0, 93, 98
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, AGMによる3次元構造と生理活性の相関解析 (知識ベースシステム研究会(第60回) 人工知能基礎論研究会(第52回) 小特集:「データマイニング」および一般) -- (文部科学省科学研究費特定領域研究 情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現), 西村 芳男; 鷲尾 隆; 吉田 哲也, 2003年03月13日, 60, 0, 99, 103
- 査読無し, 日本語, 電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理, 一般社団法人電子情報通信学会, Decision Tree-Graph-Based Inductionの機能拡張(<特集>「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム), ジアムサクン ワロドム; 松田 喬; 吉田 哲也; 元田 浩; 鷲尾 隆, Graph-Based Induction(GBI法)は,逐次的ペア拡張によってグラフ構造データから類型パターンを抽出する機械学習手法の一つである.一方,決定木はデータ分類に有効な手段であり,理解しやすいルールが得られるという利点があるが,決定木を構築するにはデータを属性-属性値として表現する必要がある.本稿は,GBI法を用いて,グラフ構造データに対して分類器(決定木)を構築する手法,Decision Tree-Graph-Based Induction(DT-GBI法)を提案する.この手法は,オンラインで属性(分類に有効な部分グラフ)をGBI法により生成しながら決定木を構築するという特徴を持つ.DT-GBI法の性能をUCI RepositoryからのDNAデータセットに対する実験で評価し,DT-GBI法がグラフ構造データに対して分類器を構築する効率的な手法であることを示す., 2003年03月07日, 102, 710, 41, 46
- 査読無し, 日本語, 電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理, 一般社団法人電子情報通信学会, AGMによる3次元構造と生理活性の相関解析(<特集>「アクティブマイニング」及び一般 : 文部科学省科学研究費特定領域研究「情報洪水時代におけるアクティブマイニングの実現」公開シンポジウム), 西村 芳男; 鷲尾 隆; 吉田 哲也; 元田 浩; 猪口 明博; 岡田 孝, AGMアルゴリズムは,グラフ構造データベース中のグラフデータに共通して多く現れる部分構造パターンを完全探索で抽出するアルゴリズムである.AGMアルゴリズムは頂点と辺にラベルを持つ一般のグラフデータを扱うことができ,グラフのトポロジーを解析できる.本稿では,頂点が3次元座標で表されたグラフデータに対し,各頂点間の距離を計算して辺ラベルに情報を追加する前処理を行い,AGMアルゴリズムで3次元構造の解析を行う手法を提案する.また,実データによって3次元構造解析を行い,生理活性の相関を調査する., 2003年03月07日, 102, 710, 47, 51
- 日本語, 人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, Decision Tree-Graph-Based Inductionの探索能力改善, ジアムサクン ワロドム; 松田 喬; 吉田 哲也, 2003年, 17, 1, 4
- 査読無し, 日本語, マテリアルインテグレ-ション, ティ-・アイ・シ-, グラフ構造データからのマイニング (特集 大阪大学産業科学研究所 マテリアルインテグレーション--材料・生体・情報の融合を目指して(2)), 元田 浩; 鷲尾 隆; 吉田 哲也, 2002年08月, 15, 8, 59, 62
- 査読無し, 日本語, マテリアルインテグレ-ション, ティ-・アイ・シ-, 専門家とデータの両方からの統一的知識獲得 (特集 大阪大学産業科学研究所 マテリアルインテグレーション--材料・生体・情報の融合を目指して(2)), 吉田 哲也; 元田 浩; 鷲尾 隆, 2002年08月, 15, 8, 63, 66
- 査読無し, 日本語, 情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系], 一般社団法人情報処理学会, Apriori-based Graph Miningアルゴリズムの高速化, 西村 芳男; 鷲尾 隆; 吉田 哲也; 元田 浩; 猪口 明博, Apriri-based Graph Mining(AGM)アルゴリズムはAprioriアルゴリズムをグラフ構造データに拡張したアルゴリズムであり,グラフ構造データから特徴的なパターンを抽出する.提案手法は,AGMアルゴリズムの多頻度グラフの候補生成において異なった条件を使用し,その候補生成の計算時間を短縮する.提案手法を実装したシステムを構築し,人工データによる性能評価と提案手法の特徴分析を行う.さらに,提案手法を実際のデータに適用し,AGMアルゴリズム全体の計算時間も高速化できることを示す., 2002年05月23日, 2002, 45, 11, 16
- 査読無し, 日本語, 情報処理学会研究報告. ICS, [知能と複雑系], 一般社団法人情報処理学会, グラフ構造に着目した肝炎データからの知識発見, 松田 喬; 吉田 哲也; 元田 浩; 鷲尾 隆, 欠損値の非常に多いデータは表形式で取り扱うのに不向きであるため,欠損値にロバストなグラフ構造を用いて肝炎データの解析を試みた結果を報告する., 2002年05月23日, 2002, 45, 67, 72
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, Apriori-based Graph Mining アルゴリズムの高速化 (テーマ:「アクティブマイニング」および一般), 西村 芳男; 鷲尾 隆; 吉田 哲也, 2002年05月23日, 56, 0, 11, 16
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, グラフ構造に着目した肝炎データからの知識発見 (テーマ:「アクティブマイニング」および一般), 松田 喬; 吉田 哲也; 元田 浩, 2002年05月23日, 56, 0, 67, 72
- 日本語, 人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, Graph-Based Inductionによる分類学習のための構造データからの属性構築, 松田 喬; 元田 浩; 吉田 哲也, 2002年, 16, 1, 4
- 日本語, 人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, 近傍事例のクラス情報のみを利用したRDR知識ベース構築のための事例生成手法と評価, 藤原 啓成; 吉田 哲也; 元田 浩, 2002年, 16, 1, 4
- 日本語, 人工知能学会全国大会論文集, 人工知能学会, 柔軟な知識ベースシステム構築を目指すDescription Length-based RDR法の人工データによるシミュレーション, 和田 卓也; 吉田 哲也; 元田 浩, 2002年, 16, 1, 4
- 査読無し, 日本語, ヒューマンインタフェース学会論文誌, ヒュ-マンインタフェ-ス学会, ユーザ参加型設計のための事例を利用した意図理解支援インタフェース, 山岡 孝行; 辻野 克彦; 吉田 哲也; 西田 正吾, 2000年05月01日, 2, 2, 87, 95
- 査読無し, 2000年, 120-C, 11, 1720, 1731
- 査読無し, 2000年, 2, 2, 87, 95
- 査読無し, 英語, 1999年11月, E82A, 11, 2538, 2545
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, 決定木間のリンクを利用した概念相違発見手法 (テーマ:「インターネットとAI」および一般), 大西 健介; 吉田 哲也; 西田 正吾, 1999年03月, 43, 69, 74
- 査読無し, 日本語, 知識ベ-スシステム研究会, 人工知能学会, 検索キーワードの補完情報を利用した情報獲得支援 (テーマ:「インターネットとAI」および一般), 新開 大樹; 吉田 哲也; 西田 正吾, 1999年03月, 43, 105, 110
- 査読無し, Proc. of the Third Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Beijing in China, 1999, Discovering Conceptual Differences among Different People via Diverse Structures, YOSHIDA T., 1999年, 494, 498
- 査読無し, 日本語, 電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界, 一般社団法人電子情報通信学会, 権限・義務・責任・知識を考慮した緊急時のコミュニケーションモデル, 小磯 貴史; 吉田 哲也; 才脇 直樹; 西田 正吾, 大規模災害に対処する防災システムを考えるとき, 適切な部署に,適切な情報が適切なタイミングで届くコミュニケーシヨンの実現が重要である. 本論文では, 階層型組織での緊急時の意思決定について分析するとともに, 組織の各構成員のもつ権限・義務・責任・知識に注目することにより, 人的構造を考慮した緊急時のコミュニケーションモデルを提案する. 更にこのコミュニケーションモデルのプラント制御への適用例を示すとともに, このモデルの適用可能性として緊急時のコミユニケーシヨン支援システムへの応用や, 組織形態のコミュニケーシヨンの視点から見た評価についても論じる., 1999年, 82A, 3, 445, 453
- 査読無し, 日本語, 全国大会講演論文集, 一般社団法人情報処理学会, メタデータとユーザモデルを利用したハイパーメディアにおける動的リンク方式, 土方 嘉徳; 吉田 哲也; 西田 正吾, 1998年10月05日, 57, 3, 105, 106
- 査読無し, 英語, 1998年04月, E81A, 4, 576, 585
- 査読無し, 1998年, 113, 118
- 査読無し, 1998年, 485, 490
- 査読無し, 英語, 1998年, 1532, 162, 173
- 査読あり, 1998年, 221, 226, 研究発表ペーパー・要旨（国際会議）
- 査読無し, 英語, 1998年, 647, 654
- 査読無し, 英語, 1998年, 132, 137
- 査読無し, 1998年, 39, 5, 1195, 1202
- 査読無し, 日本語, 電子情報通信学会技術研究報告. HCS, ヒューマンコミュニケーション基礎, 一般社団法人電子情報通信学会, コミュニケーションの視点からみた緊急時の組織形態の評価, 小磯 貴史; 才脇 直樹; 吉田 哲也; 西田 正吾, 本稿では, 筆者らが以前に提案したコミュニケーションモデルの適用可能性を考えるにあたって, 管理組織の形態を考慮する際の, 緊急時におけるコミュニケーションの視点から見た評価について考えた. 組織形態の評価は, 主に社会科学の分野で定性的な議論がなされているが, 本研究ではそれらの評価を定量的に扱えるツールとして利用することを目指す. まずは緊急時のコミュニケーションモデルについて簡単に述べる. そして, 組織形態の評価手法をいくつか紹介し, そのプロトタイプについて説明する., 1997年06月13日, 97, 99, 5, 12
- 日本語, ヒュ-マンインタフェ-スデザイン研究会, 人工知能学会, 視点の異なる参加者による協同設計の支援手法の提案, 山岡 孝行; 辻野 克彦; 吉田 哲也, 1997年06月, 31, 19, 24
- 査読無し, 1994年, 85, 89
講演・口頭発表等
- 楉 春華; 吉田 哲也, じんもんこん2024, 線形計画法の重み付き適用に基づく一対多同根語推定の実現, 2024年12月07日
- 南 柚衣; 橋本 朋子; 吉田哲也, 日本機械繊維学会 第75回年次大会, ATR-FTIRスペクトルの主成分分析によるセルロース繊維の接触冷感性と分子構造との関係性評価, 2022年06月02日, 2022年06月02日 - 2022年06月03日, 日本語
- 吉田哲也, 国内, 情報処理学会研究会数理モデル化と問題解決（MPS）, 綜絖枠数の制約下での織物組織図の近似, 口頭発表（一般）, 2022年03月03日, 2022年03月03日 - 2022年03月04日
- 野村涼子; 吉田哲也, 国内, 情報処理学会研究会数理モデル化と問題解決（MPS）, 呼吸特徴量を用いた心拍間隔の欠損補完, 口頭発表（一般）, 2021年12月13日, 2021年12月13日 - 2021年12月13日
- 吉田哲也, 国内, 情報処理学会 第132回数理モデル化と問題解決研究発表会, リジッドルームのための織物組織図の近似学習, 口頭発表（一般）, 2021年03月01日, 2021年03月01日 - 2021年03月02日
- 夛田美沙; 吉田哲也, 国内, NICOGRAPH2020, 正多角形の貼り合わせを用いた花紋スモッキングの組み合わせの拡張, 口頭発表（一般）, 2020年11月03日, 2020年11月01日 - 2020年11月03日
- 楉 春華; 吉田 哲也, じんもんこん2023, 組合せ最適化に基づく文字解読への確率モデルの導入, 2023年12月10日, 1900年
- 国内, じんもんこん2024, 線形計画法の重み付き適用に基づく一対多同根語推定の実現
- 吉田哲也, 国内, NICOGRAPH 2023, 模様の回転と帯の長さに基づく花紋スモッキングの動的可視化, 口頭発表（一般）
- 楉春華, 国内, 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, 文字の置換履歴に対する組合せ最適化を通じた文字解読
- 楉 春華, 国内, じんもんこん2023, 組合せ最適化に基づく文字解読への確率モデルの導入
- 南柚衣, 国内, 繊維学会秋期研究発表会, セルロース繊維における接触冷感と分子構造の関連性評価
- 南柚衣, 国内, 日本繊維機械学会76 回年次大会, 繊維製品における接触冷感と分子構造の多変量解析による関連性評価
- 南 柚衣, 国内, 日本繊維学会第75回年次大会, ATR-FTIRスペクトルの主成分分析によるセルロース繊維の接触冷感性と分子構造との関係性評価, 口頭発表（一般）, 日本語
- Tetsuya Yoshida, 国際, 2023 4th International Conference on Machine Learning and Human-Computer Interaction (MLHMI 2023), Advances in Informatics for Digital Fabrication, 口頭発表（招待・特別）, 2023年03月24日 - 2023年03月26日, 英語
- 吉田哲也, 国際, 統合科学国際シンポジウム, 機械学習の観点から - 他分野との連携について -, シンポジウム・ワークショップパネル（指名）, 日本語
- Tetsuya Yoshida, 国際, 2023 4th International Conference on Machine Learning and Human-Computer Interaction (MLHMI 2023), Alternating Approximation of Weave Diagrams under Heald Frame Constraint, 口頭発表（一般）, 2023年03月24日 - 2023年03月26日, 英語
共同研究・競争的資金等の研究課題
- 基盤研究(C), 2021年04月01日 - 2024年03月31日, 21K12542, 計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 奈良女子大学, 4160000, 3200000, 960000, 廉価な計算機やネットワークの普及により，手芸に対してもデジタル・ファブリケーションを活用することが求められている．そこで，本研究では計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成の研究開発を行う．これを実現するために，(1) 計算折り紙に基づくスモッキングのパターンの定式化，(2) 展開図に基づくパターン生成アルゴリズムの開発，(3) 被服の実制作を通じた評価・検証，に取り組む．
上記の目的を実現するために，本年度は，計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成の定式化に取り組んだ．具体的には，下記の項目を実施した．
（１） 布の表面の模様の造形に必要なプリーツの折りたたみ操作を折り紙のねじり折りに対する展開図として表現する．このために，折り方の山谷割り当てを指定した折り線が模様の頂点に接続する平面グラフを定義し，折りたたみによる造形を折り線による鏡映変換の合成写像として表現し，展開図に基づくパターンを定義する．さらに，模様ごとに折り線への山谷割り当てが指定された展開図をプリーツを共有するように組み合わせて装飾全体の展開図を生成する配置問題を定式化した．
（２） 上記（１）で定式化する，折り紙の展開図に基づくスモッキングのパターンに対して，造形する模様をパターンに写像するための相似比と回転角を導出し，展開図に対する幾何学的変換を用いてパターンを生成するアルゴリズムを開発した．
（３） 上記で開発したアルゴリズムを，幾何オブジェクトの操作が可能なGeoGebra を用いてプロトタイプシステムとして実装した．, kaken - 基盤研究(C), 2018年04月01日 - 2023年03月31日, 18K11436, 線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 奈良女子大学, 4290000, 3300000, 990000, 利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，多様な価値観に応じてネットワーク上の資源を効果的に活用するための技術の確立が求められている．そこで，このような技術の確立を目指して，本研究では，線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見の定式化，定式化に基づく多重コミュニティ発見アルゴリズムの開発，開発するアルゴリズムの計算機システムとしての実装，の実現に取り組む．
上記の目的を実現するために，本年度は，申請者が従来から研究を進めてきたグラフ構造に基づく学習手法を発展させることを通じて，グラフ構造に基づいて多重コミュニティを発見するアルゴリズムの開発と実装に取り組んだ．具体的には，下記の項目を実施した．
（１） データとして与えられた重み付きグラフに対して，グラフ上の酔歩によって生成される自己ループを削除し，削除した重みの分配に基づいて定義する重み付き線グラフを構築するプログラムを計算機上にプロトタイプシステムとして実装していたが，その実装の改良に取り組んだ．
（２） コミュニティ発見における標準的な評価指標の拡張として，前年度までに実装した確率的なラベル割り当てに基づいた多重コミュニティ発見指標（多重モジュラリティと呼）を計算するプログラムを改良した．
（３） 社会ネットワーク分析で一般に用いられるモジュラリティを一般化して定義した多重モジュラリティに対する定式化した最適化問題に対し，最適化問題を解くアルゴリズムを前年度までに計算機上にプロトタイプシステムとして実装したが，その実装の改良に取り組んだ．, kaken - 基盤研究(B), 2015年04月01日 - 2019年03月31日, 15H05225, ネパールの世界遺産都市における生活空間と都市型住居の保全に向けた基礎的研究, 山本 直彦; 増井 正哉; 向井 洋一; 吉田 哲也; 宮内 杏里; パント モハン モールティ; スワル ラム プラサード, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 奈良女子大学, 15860000, 12200000, 3660000, 本研究では、世界文化遺産登録都市であるネパールのバクタプル旧市街について、現地調査を行い、その都市型住居と街区の形成過程を明らかにした。まず、ヒンドゥー教の神々の礼拝圏や職業姓によって、街区の単位となる都市型住居の範囲を確定した。この範囲で都市型住居の平面構成を調査し、その新旧から街区形成過程を明らかにした。
また、街路両側で都市型住居の外観が異なることを指摘し、これが歴史的な街区形成過程によって作られたネパールの都市景観である結論を得た。, kaken - 基盤研究(C), 2015年04月01日 - 2018年03月31日, 15K00307, グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究, 吉田 哲也; 今井 英幸, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 奈良女子大学, 4680000, 3600000, 1080000, データの量や種類の増加に効率的に対処するため，少量の領域知識を活用して性能向上を実現するための技術の確立が求められている．そこで，本研究課題では，グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データ自体の関係を相互情報量に基づいてグラフ構造として表現し，領域知識を制約とみなして正則化に活用する情報論的半教師あり学習法を定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．, kaken
- 基盤研究(B), 2012年04月01日 - 2016年03月31日, 24300049, 特徴空間の構造に基づく転移学習法の研究, 吉田 哲也; 今井 英幸, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 12350000, 9500000, 2850000, 利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，データごとに個別に学習を行うのではなく，学習した知識を効果的に再利用して活用するための技術を確立することが求められている．本研究では，特徴空間の構造に基づく転移学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データを汎化した特徴表現を用いて学習し，学習した特徴空間の構造を表現するグラフを構築し，グラフを用いて特徴空間の構造を保存する正則化学習として転移学習法の定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．, kaken
- 基盤研究(A), 2009年 - 2011年, 21240003, スマートオブジェクトの連携モデルの確立と新奇応用の創成, 田中 譲; 吉田 哲也; ランザー アラン; 宮崎 裕; シューベルグ ヨーナス; 伊藤 公人, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 北海道大学, 46800000, 36000000, 10800000, 本研究では,スマート・オブジェクトの近傍近接フェデレーションのモデリングのレベルを,個々のスマートオブジェクトの連携機構のモデリング,複数のスマート・オブジェクトの連携機構のモデリング,応用シナリオのモデリングの3つのレベルにわけ,それぞれに対し,(1)ポートマッチング・モデル.(2)グラフ書き換えモデル.(3)触媒反応メットネットワーク・モデルの3つのモデリングを提案し,その間のマッピングを明らかにした., kaken
- 基盤研究(C), 2008年 - 2010年, 20500123, グラフの彩色に基づき局所的な制約と大域的な制約を統合するクラスタリング手法, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 北海道大学, 4420000, 3400000, 1020000, 本研究では,近年グラフ理論の分野で提案されたb彩色という概念に着目し,この彩色が満たすべき2つの制約をそれぞれ局所的な制約と大域的な制約に対応させることにより,グラフの彩色に基づくクラスタリング手法の開発に取り組んだ.具体的には,データ対の非類似度に基づいてデータ集合をグラフ表現に変換する手法を定式化し,構築したグラフに対する彩色を通じてクラスタリングを行うアルゴリズムを開発した.開発した手法を実データに適用して評価し,その有効性を確認した., kaken
- 基盤研究(A), 2006年 - 2007年, 19200007, ウェブ上の知識資源の自在な群抽出・群連携技術と統合再利用・可視化基盤技術の研究, 田中 譲; ランザー アラン エドワード; 伊藤 公人; 吉田 哲也; 藤間 淳, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 北海道大学, 47320000, 36400000, 10920000, 群抽出・群連携の理論を確立し、これに基づくジェネリックな技術を開発し、さらには、これらの技術を用いたウェブ上の知的資源の統合再利用・可視化基盤技術を確立した。具体的には, (a)ウェブ上の知的資源の群抽出・群連携理論を確立し、(b)ウェブ上の知的資源の群抽出・群連携インタラクティブシステムを開発し、(c)ウェブ上の知的資源の統合再利用基盤技術を確立し、(d)ウェブ上の知的資源の統合可視化基盤技術を確立し、(e)統合再利用・可視化基盤技術の応用と評価を行った。, kaken
- 若手研究(B), 2006年 - 2007年, 18700131, 最小記述長原理に基づきデータからの帰納学習を統合する知識獲得技術の研究, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 北海道大学, 3300000, 3300000, 本年度に行った研究実績を以下に述べる.
1.昨年度に実施した検討に基づいて,知識の整合性を保障しながら,人問の専門家から継続的に知識を獲得できる知識獲得手法に対して,機械学習の分野における主要技術の一つである事例(データ)からの学習に着目して,人間の専門家からの知識獲得(これも広義の意味での学習とみなせる)と,データからの学習の両者とを統合化するプログラムコードの実装を更に進めた.
2.1.での実装においては,蓄積した知識の根拠となる事例集合をも保持するような知識べースの表現形式を用いることによって,知識べースを表現する木構造における各ノードを,事例に対する推論(判断)を行う知識とともに,その根拠となる事例集合をも保持することを実現した.
3.各ノードが保持するそれぞれの知識の複雑さを,知識表現の複雑さに対する記述長と,その知識を用いて与えられた事例集合を分類した際の精度(予測誤差)に対する記述長として,2.で実現した各ノードに蓄積する事例集合を利用して計算するモジュールをコードとして実装した.
4.2.,3.,などを通じて実装したモジュールを利用することにより,人間の専門家とデータからの両者から知識を獲得できる知識獲得手法を,計算機上にプロトタイプシステムとして実現した.
5.上記を通じて開発したプロトタイプシステムを,機械学習の分野で公開されているベンチマークデータなどに対して適用し,その性質や挙動を評価した., kaken - 基盤研究(A), 2005年 - 2006年, 17200004, 検索・計算サービスをも含む科学技術知識の連携統合高度再利用基盤技術の研究, 田中 譲; ランザー アラン エドワード; 伊藤 公人; 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 北海道大学, 45110000, 34700000, 10410000, 本研究以前においては、ウェブ上の知識から関連する知識を抜き出し、自在に相互に関連付けて連携統合し新しい知識を創成して利用する「知識の連携統合再利用技術」に関しては未発達であった。サービスの出力を利用者が一々コピーして別のサービスに入力するか、ウェブサービス技術に頼るしかなかった。後者の場合は、サーバ側のAPIの公開とプログラム開発が必要であり、定型的な知識連携定義には適するが、アドホックな知識連携定義には適さない。サービスの中には結果をグラフィカルに出力するものも増えており、2次元や3次元のGUIを持つサービスの連携統合再利用に対するニーズも高まっている。本研究では、情報検索、データベース、シミュレーションなどの検索・計算サービスをも含む科学技術知識の連携統合高度再利用基盤技術を確立することを目標とした。この目標を達成するために、(1)ウェブ上の相互関連知識のインタラクティブ抽出法、(2)抽出知識の連携統合技術、(3)抽出知識とレガシー・アプリケーションとの連携統合技術、(4)連携統合可能性に関するメタ情報記述法とそれを用いた自動連携機能、(5)連携統合により創成された新知識の出版流通基盤技術、の5つのソフトウェア基盤技術を確立した。ウェブ上には、相互に関連する知識がテキスト中のリストや、ウェブアプリケーションの入出力など、幾つかの異なる形式で埋め込まれている。これらを相互に関連付けて連携統合可能なように、知識メディア・ビュー形式という新表現形式の知識として抽出し統合する技術を確立した。レガシー・アプリケーションとしては、2次元や3次元のグラフィックス出力を持っものも対象とし、シャドウ・コピーを用いたビュー統合技術を、2次元表現と3次元表現の間のビュー統合、3次元表現間のビュー統合に拡張し、これを知識メディア・ビュー形式と関連付けることにより、ウェブから抽出された任意の知識と任意のレガシー・アプリケーションとの間の連携統合技術を確立した。, kaken
- 基盤研究(B), 2004年 - 2005年, 16300046, 複雑な知識構造を有すデータからの有意属性の帰納的構築手法の開発, 元田 浩; 鷲尾 隆; 吉田 哲也; 大原 剛三, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 13800000, 13800000, 従来のデータマイニングでは,データ表現に用いられている属性をそのまま使用して知識を発掘してきた.複数の属性が組み合わさって意味を表すような部分構造を構築しながら知識を発掘する手法は,未だに,機械学習技術の盲点となっており,有効な手法が見出されていない.本研究では,マイニング処理において属性構築を同時に行う,オンラインでの有意属性の帰納的構築手法を開発し,人工データや実世界データで性能を検証した.具体的には,情報の一般的な表現法として,グラフ表現を採用し,その中から有意の塊(部分構造)をチャンキングという概念を用いて逐次的に構築し,構築した属性を用いて決定木を構築する方法を提案した.チャンキング過程で重なりのある部分構造を探索できないという最大の問題を仮想チャンキングという概念を導入して回避し全部分グラフの探索が可能であることを示した.また,部分グラフ包含関係の単調性を利用しないため,単調性を利用している他の手法では抽出できない部分グラフを正しく抽出できることも確認した.さらに,探索した部分グラフの数え落としがないことが保証されているため,情報利得など頻度を用いた種々の評価指標に誤差が混入しなくなり,属性構築手法としての信頼性も向上した.部分グラフの探索は決定木構築過程で再帰的に呼ばれオンラインで属性が構築される.単純なチャンキングに比べて,仮想チャンキングを用いることにより,構築される属性の質が向上し,決定木のサイズも.未知データに対する予測能力も大幅に向上した.慢性肝炎データに適用し,特定のパタンを示す複数の検査値の時間変化を一纏まりにして,新しい属性と考えることにより,満足すべき精度で,肝硬変を予測できることを示すことができ,属性構築を内蔵したグラフ構造データ向けの決定木構築手法が開発できたものと考える., kaken
- 若手研究(B), 2002年 - 2004年, 14780280, ラベル付き・ラベル無しデータを統合的活用する共学習システムの構築方法に関する研究, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 3800000, 3800000, 研究実績は以下のとおり.
1.初年度,次年度に検討した,グラフ構造データを対象とする学習アルゴリズム(ラベル付きデータに対するDecision Tree Graph-based Induction (DT-GBI)法,および,ラベル無しデータに対するBeam-wise Graph-based Induction (B-GBI法))実問題に適用した場合,抽出される知識(部分グラフ)は例外を多く含み,正確性に欠けるという問題があった.この問題を解決するため,学習アルゴリズムで抽出した部分グラフを制約として更に活用し,得られた知識(部分グラフ)の精緻化を行う方法を考案し,実装した.
2.1.を実現する際,制約として活用する部分グラフの包含関係を確認するために部分グラフの同型問題を解く必要があるが,この問題はNP完全であり,大規模なデータを対象とする場合に計算時間が問題となる.この問題に対し,GBI法はもともとGreedy探索に基づく手法あることを考慮し,正確性よりも高速性を重視し,GBI法を活用した部分グラフ同型問題の近似解法を考案し,実装し,1.の手法に導入した.
3.次年度に引き続き,実問題への適用例として,千葉大学医学部付属病院から提供いただいた肝炎データに適用した.各患者の肝臓の線維化程度,肝炎の型(B・C)に加え,新たにインターフェロンの効用予測問題に適用した.DT-GBI法により構築した決定木の分類精度を評価し,また,DTGBI法およびB-GBI法で抽出した部分グラフを1.の手法を用いて精緻化した知識(部分グラフ)の妥当性を,専門家(医師)により評価いただいた.
4.本研究課題を通じて開発した手法および得られた知見(UCIのpromoterデータと3.の肝炎データを対象)を整理して海外の学術論文に投稿し,受理された., kaken - 萌芽研究, 2002年 - 2004年, 14658102, 多様な形式データからの特徴抽出に基づく一元的検索手法の開発, 鷲尾 隆; 元田 浩; 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 3400000, 3400000, 本年度の研究実績は以下の通りである。
1.データ形式を超えた検索手法の開発
前年度までに,画像情報など二次元配列データに関して,二次元のビット配列形式を解いて単なるビット配列に変換し,共通のデータフォーマットを有する特徴量に変換する手法を開発したが,最終年度は画像に限らず,テキスト文書を含む一般の非暗号化バイナリーデータに関して,データから形式依存のビット配列情報を捨象し,残された情報を数学的な不変量に縮約して特徴量に変換する手法を確立した。ビット配列情報から規則順序形式を捨象し一般的なビット配列に変換した.更に数学的不変量を抽出し,検索の手がかりとなる特徴ベクトルを構成した.また,最終年度はデータ形式を超えた高速検索を可能にするべく,被検索データのデータ構造と検索アルゴリズムの開発を行った.特徴ベクトルから高速に情報検索することができるように,いずれの特徴ベクトルがいずれのデータから得られたものであるかを紐付けする逆引きファイルを構成した.そして,検索時には実データを見ることなく逆引きファイル情報を参照することで,高速な検索を可能とした。これにより,種々の構造を有するデータ形式に適用可能な高速検索手法を得た.
2.検索システムのプロトタイプ作成による性能評価と手法修正
上記で新たに開発した手法やアルゴリズムをデータサーバ計算機にプログラムとして実装した.性能評価として検索精度及び速度を評価した.その結果,前年度には二次元配列データなどの構造データに関しては数分単位の検索時間が必要とされるたが,最終年度は上記の手法開発により大幅な高速化が図られ,数秒で構造データの検索が可能になった.更に二次元配列構造に限らず,テキストや系列構造,木構造,グラフ構造など,多様な構造データに関して検索性能を検証し,いずれに関しても所与の性質,類似性を持った構造データを高速に検索できることを確認した.
以上により,本研究の当初の目的である既存のデータ形式に留まらず将来新たに生み出されるであろうデータ形式にも対応しうる,データ内容に共通した不変な数学的特徴を抽出する原理,それによって類似性を判定する原理,及びそれらに基づく検索手法が得られた., kaken - 特定領域研究, 2001年 - 2004年, 13131206, 構造データからのアクティブマイニング, 元田 浩; 鷲尾 隆; 大原 剛三; TUBAO Ho; 矢田 勝俊; 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 64800000, 64800000, 研究実績は以下のとおり.
1.グラフ構造データからの決定木構築プログラムDT-GBIでの探索過程に領域知識の制約(指定したパターンを含む,含まない)を導入した.
2.ペアを仮想ノードとして扱い,チャンキングをせず探索する新グラフマイニング手法Cl-GBIを開発した.適切なパラメータ設定により完全探索が可能になり,GBIの数え落としの問題点などを解決した.
3.上記Cl-GBIを組み込んだ決定木構築プログラムDT-ClGBIを開発し,肝炎データセットで性能を評価した.
4.数値データを伴うデータから,数値を記号離散化することなしに相関の高い数値区間を自動抽出する原理を確立し,それに基づく数値相関規則導出手法を開発した.
5.ユーザ指向データマイニングシステムD2MSの肝炎患者に関するルールの理解容易性向上を確認し,多数のルールから統計的に有意なものを選定する手法とルール学習において領域知識を表現の制約に加える手法を提案した,
6.科学データマイニングとしてゲノムおよび結晶データを並行して解析した.前者に関しては,SVMによるタンパク質の2次構造におけるβターンの予測手法を拡張しγターンを予測した.後者に関しては,粉末回折データから結晶構造を同定する手法を遺伝的アルゴリズムに基づき開発した.
7.意味的まとまりを捉えたパッセージの集合として文書を表し,トレランス・ラフ集合モデルによるソフトマッチを導入し,意味を反映した相関ルールを得る手法を開発した.
8.グラフマイニング手法AGMを消費者行動データに適用し,アクティブマイニングによる実証実験を行い新しいデータを収集した.アルコール市場分析から得られた知見に基づき,実際の店舗で店頭プロモーションを行った結果,対象商品の売り上げ増加,関連商品の同時購入頻度の増加を検証することができた., kaken - 基盤研究(B), 2001年 - 2003年, 13558034, 環境変化に追従する可塑性型知識獲得システムの開発, 元田 浩; 佐藤 健; 吉田 哲也; 鷲尾 隆; 寺邊 正大, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 13600000, 13600000, 知識ベースシステムは専門家の高度な知識を問題解決に有効に活用するための実用的な手法を提供してきたが,知識獲得の困難さはいまだに解消していない.技術革新の激しい今日,既存の知識は急速に価値を失い,無用になった知識を保持しておくことの弊害も顕在化し,知識の獲得と保守管理を別々に扱う従来型の発想はもはや通用しない.一方,機械学習技術の進展およびデータマイニングの浸透により,知識源として専門家の頭脳だけではなく,蓄積された事例を積極的に活用するメリットも顕在化している.このような状況の変化に直面し,知識獲得技術も新たな局面を迎えている.本研究では,認知科学的知見を導入した既存知識の洗練という新しい考えに基づく専門家からの知識獲得と機械学習の成果であるデータからの帰納学習法を統合した,新しい知識獲得手法を提案し,その効果を実データで実証した.具体的には1)知識がどのようにして獲得・格納されたかを知る必要がなく,かつ,追加された知識によって知識ベース中にすでに格納されている知識の整合性を崩さないことを理論的に保証し,2)継続的な変化に対応した頻繁な知識の更新と削除によっても知識の整合性保持を保証し,知識ベースの可読性劣化を最小限に抑え,3)蓄積された事例の積極的活用により専門家への心理的負担を激減させた,環境変化に追従する可塑性型知識獲得システムを開発した.実装システムを多数の異なった領域の知識獲得に適用し,所望の性能がでることを検証した.これにより,例えば,システム開発の初期のみに専門家から知識獲得し,データが蓄積されるとデータから直接帰納推論して学習器を逐次構築し,かつ周囲の環境が変化した場合もシステム開発者はどの知識を削除すべきかに悩むことなく不要な知識を自動的に削除してくれる知識獲得システムの構築環境を提供できたものと考える., kaken
- 基盤研究(B), 2000年 - 2002年, 12480097, 移動物体を対象にした時空間データ管理方式の研究, 西田 正吾; 吉田 哲也; 才脇 直樹, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 5300000, 5300000, 近年のGPSの開発や携帯端末の普及により移動物体に関する時空間データの獲得そのものは容易に行えるようになってきた。そのため、このような時空間データを利用した種々のアプリケーション、例えば徘徊老人の監視等が検討され始めている。そこで、本研究では、近年重要度が増している移動物体に関する時空間データ管理方式を開発し、種々のアプリケーションのベースとなる技術を蓄積することを目的とする。
研究代表者らは、従来より3次元空間管理構造や空間データの効率的検索のためのデータ構造の研究を進めてきており、地図をベースにした都市の3次元モデルでのウォークスルーや地下配管の設備管理への適用検討なども行ってきている。本研究では、これらの研究成果をさらに発展させ統合させることにより、通常はデータ量が膨大になることが予想される移動物体を対象にした時空間データの効率的な検索を実現するためのデータ構造を開発する。さらに、具体的なアプリケーションの例として、カメラ映像を対象にしたデータ管理構造についても検討を行う。また、情報獲得や情報フィルタリングのためのデータ管理手法についても検討を加える。
具体的には、本研究を通じて以下のような移動物体にかかわるデータ管理手法・技術を開発した。
1)時空間データ管理手法
2)カメラ映像のデータ管理手法
3)情報獲得・情報フィルタリング手法, kaken - 基盤研究(B), 2000年 - 2002年, 12480088, グラフ構造データマイニング手法とそれに基づく活性部分分子構造同定システムの構築, 鷲尾 隆; 吉田 哲也; 岡田 孝; 元田 浩; 堀内 匡, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 15400000, 15400000, 初年度には主としてグラフ構造データマイニング手法の理論的枠組みを検討し,更に実問題に対する潜在的有効性検証の立場から活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの構築を行った.まず,計算機内のグラフ構造データ表現形式の検討と特徴的グラフパターン抽出の探索原理を検討した.次に,過去の技術から取り入れ可能な要素の調査を行った.そして,化学分野固有の過去の提案技術の中から取り入れ可能な技術要素の調査い,調査結果の反映した活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの構築を行った.最後に,活性部分分子構造同定プロトタイプシステムの評価として,発ガン性や変異原性を有する可能性のある化学物質の小規模データにつき活性を特徴づける部分分子構造の抽出性能の評価を行った.
次年度にはグラフ構造データマイニング手法の枠組みを,高速化,省メモリー化及び機能の多様化の観点から拡張し,活性部分分子構造同定実証システムの構築を行った.まず,グラフ構造データマイニングアルゴリズムの高速化,省メモリー化のためのアルゴリズムを考案した.更に,化学工学の関連研究から高速な部分分子構造同定に資する技術調査を実施し,それとの比較において実証システムが有すべき機能設計が得らた.そしてこれらの調査結果を取り入れ,グラフ構造データマイニングの基本原理とアルゴリズムを改良し,大量のグラフ構造データから特徴的なパターンを高速かつ少ない計算機メモリーでマイニング可能な枠組みに拡張した.これらに基づき,た活性部分分子構造同定実証システムを構築した.
最終年度は,前年度までに構築した実証システムの成果を基に,更に望ましいグラフ構造データマイニング機能の検討を行い,実現可能なものについてアルゴリズム検討とシステムヘの追加を行った.そして,拡張した実証システムについて,化学工学の観点からの実用性の最終評価,及び計算理論の観点からの広い分野への一般的適用性について最終評価した.この結果,化学工学分野において大量の分子構造データのマイニングが可能であり,実産業への適用も十分に可能であるとの見通しを得た.現在,本成果を実製品化すべく,産業界との協力体制を構築する活動を実施中である., kaken - 基盤研究(B), 1999年 - 2001年, 11694159, データ発掘のための統合機械学習環境の開発, 元田 浩; 吉田 哲也; 鷲尾 隆; 堀内 匡, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 8700000, 8700000, 急速に蓄積されつつある大量情報の中から真に有用な情報を知識として迅速に抽出するための新しい技術,解析手法の開発が急務となっている.本研究ではこのような目的を達成する上で不可欠な要素技術である,元データから不要な属性を削除する属性選択,知識発見の質を落とさずデータ量を削減する事例選択,より効果的な属性を既存の属性を基に新たに生成する属性構築に関し,新しい手法を提案・実装し,それらを統合した機械学習・データ発掘のためのワークベンチを構築し多様なデータを迅速に評価し得る環境を整備した.属性選択に関しては,指標として,距離尺度,不確実性尺度,依存性尺度,整合性尺度,誤差尺度を,探索手法として,ヒューリスティックス手法,完全探索法,ランダム法を検討し,属性選択手法の選択に関する戦略を策定した.この過程で,不整合性を指標とする分岐限定法を用いた効率的な完全探索法ABBを提案した.事例選択に関してはランダムサンプリングとコミッティー学習を組み合わせた新しいデータ削減手法S$^3$ Baggingを提案し,データ量を1/10に削減可能との見通しを得た.属性構築に関してはグラフ構造データからペアの逐次拡張により特徴的なパターンを発見するGBI法を属性構築に用い分類器の入力とする多戦略学習法と相関規則の結果から新しい属性を構築する方法を提案し,その有効性を検証した.本研究の成果として得られた機械学習のワークベンチにより,データの性質に応じて最も効果的な属性を選択し,不要な属性を排除するなどの前処理を行なうことが可能になり,質の高い知識を発掘できるようになったものと考える., kaken
- 奨励研究(A), 1999年 - 2000年, 11750351, 複数のシステムの間における競合解消戦略の協調的獲得機能の研究, 吉田 哲也, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 2100000, 2100000, 本年度は,昨年度に提案したマルチエージェントシステムにおける強化学習手法を人工衛星の自動設計に関する評価実験を通じて検証した.機械学習の分野で研究が進められてきた強化学習の手法において,本研究ではエージェントの自己主張が部分問題の最適化を達成するととらえ,個々の解の評価に応じた報酬(これを解報酬と呼ぶ)を与え,また,エージェント相互の意見のすりあわせが解における部分問題間での不都合を解消しその間での適切なバランスを達成するととらえ,エージェント相互の譲歩に対する報酬(これを調和報酬と呼ぶ)を個々の解の間の差異の程度に応じて与えることで,エージェントに報酬に基づく強化学習を行わている.小型人工衛星の自動設計を構造設計,熱設計,通信設計のサブシステムに分解し,それぞれの部分設計をエージェントに行わせることにより衛星全体の設計を進めていくマルチエージェントシステムをDOS/Vマシン上にSmalltalk言語を用いてインプリメントし,人工衛星のミッション,重量,軌道等を変更して様々な種類の実験を行った.実験から,本研究で提案した2種類の報酬の相対的な大きさの関係をマルチエージェントシステムにおける新たなコントロールパラメーターとして利用し,個々の部分問題を最適化した解の生成を重視する場合には解報酬を相対的に大きく設定し,逆に部分問題間でのバランスのとれた解の生成を重視する場合には調和報酬を相対的に大きく設定することで,システム全体としての目的に応じた適切な競合解消戦略を報酬に基づく強化学習により協調的に獲得させることが可能になることの示唆を得られた., kaken
- 萌芽的研究, 1998年 - 1999年, 10875080, ヒューマンインタラクションにおける創発のモデル化, 西田 正吾; 吉田 哲也; 才脇 直樹, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 2000000, 2000000, 人間の相互のインタラクションに注目してみると,人間は他人との対話や協同作業を通じて,本人が気付いていなかった全く新しいアイデアを見つけたり,そのきっかけを得たりすることがしばしば観測される.本年度は,「視点や価値観の異なる他者からの示唆,指摘による発想転換」「議論による理解の深化や新たな問題の発見」に見られるような現象を分析することを通じて,ヒューマンインタラクションにおける創発のモデルを検討した.その第1歩として,異分野の人との対話を通じた知的刺激による創発を実現する方式を考案した.ここでは非線形現象の引き込みや相転移などと対応がつくような創発のモデル化を試みた.ついで,対話を通じた知的刺激を基に,組織におけるヒューマンインタラクションのモデルを検討し,また知的刺激を利用した創発的なメディア生成を行う手法を検討した.組織内の人々の間におけるヒューマンインタラクションを通じて組織全体として創発的な現象が生じることを解明するために,組織におけるヒューマンインタラクションのモデル化に関しての研究を行った.重要な情報とそうでない情報を区別することを通じて組織における適切な意思決定を支援するために,定性的シミュレーションを用いた緊急時における情報フィルタリングの手法を提案した.さらに,組織において上層部の戦略的な意思決定における思惑と現場で直面すべき現実的な戦術との乖離を防ぐために,意図と状況の乖離を表象するインタフェースを開発した., kaken
- 基盤研究(B), 1997年 - 1999年, 09450159, 複数の人間の知識・技能の協調的獲得機能の研究, 西田 正吾; 吉田 哲也; 才脇 直樹, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 6400000, 6400000, 複数の人間が通常断片的に持つ知識や技能を一つの整合した形に統合したいというニーズは種々の分野で見られる。例えば、発電機の故障に関する知識を取り上げてみると、設計に携わった人々から得られる知見や知識もあれば、実際の運用に携わった人々から得られる知識もあり、しかも設計・運用それぞれのフィールドでも電気工学がバックグラウンドの人もいれば機械工学がバックグラウンドの人もいるということで、これらの種々の人から得られる断片的知識をどのように統合して工学的に利用可能な形態にまとめあげるかは大きな課題となっている。
本研究では、従来から行ってきた帰納的学習と演繹的説明付けを融合した知識獲得手法やメタ知識の獲得のためのアーキテクチャーなどを積極的に活用することにより、バックグラウンドの異なる複数の人間からの協調的な知識獲得を支援する方法を検討した。その第1歩として、複数の人間の間に存在する概念相違の検出を実現する方式を考案した。ついで、検出された概念相違を基に、組織におけるコミュニケーションを支援する方法を検討し、また円滑なコミュニケーションを通じた共同作業を支援する手法を検討した。具体的には複数の人間の知識・技能の協調的獲得機能を実現するために
1)概念相違検出手法
2)コミュニケーション支援手法
3)共同作業支援手法
を考案、開発した。, kaken - 特定領域研究(A), 1998年 - 1998年, 10143211, 複数の人間が作成した大規模データベースにおける概念相違発見手法の研究, 西田 正吾; 吉田 哲也; 才脇 直樹, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 2500000, 2500000, 本年度は大規模データベースからの知識発見という観点に立ち、高速に(データ数nに対してO(n^3)程度の規模で)複数の人間の間に存在する概念の相違を検出するシステム構築のために、従来から我々が提案してきた手法の計算量解析を行った.一般的に人々は異なった視点や観点を持つため,たとえ同じ事象に対しても異なる概念を持つ可能性がある.概念における相違が存在する場合には同じ事象に対してでも意見を交換して相互理解を深めることが不可能となるため,概念の相違を除くことは背景知識が異なる人々がグループとして共同作業を行う場合に特に重要となる.ユーザーの知識を具体的な決定木として構造化し,概念の差異を決定木間の構造における差異として検出を行うという我々の枠組みにおいて,決定木の生成手法として情報量基準に基づくID3を利用する手法と,「多様な構造化」というコンセプトに基づく遺伝アルゴリズムを利用する手法を提案してきた.遺伝アルゴリズムを利用する手法により概念相違検出精度の向上は達成したものの,非常に長い計算時間を必要とするという新たな問題も明らかになった,このため,大規模データベースからの知識発見という観点に立ち、高速に(データ数nに対してO(n^3)程度の規模で)複数の人間の間に存在する概念の相違を検出するシステム構築のために、遺伝プログラミングを利用した手法の計算量解析を行い,概念相違検出の高速化のための基礎検討を行った., kaken
- 重点領域研究, 1997年 - 1997年, 09230211, 時空間データの知的検索のためのデータ構造の研究, 西田 正吾; 吉田 哲也; 才脇 直樹, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 大阪大学, 2000000, 2000000, 近年,CG(Computer Graphics)技術やVR(Virtual Reality)技術は著しく進歩しており,コンピュータ内に3次元仮想世界を構築して,自由にウオ-クスルーを行ったり,仮想世界をリアルタイムで変化させてアニメーションを作成したりすることが可能となってきている.本研究では,このような大規模な時空間データを対象にその高速検索のためのデータ構造について検討を行った.具体的には,「ある時空間範囲に含まれるものを探す」「ある点に最も近いものを探す」などの時空間座標に関連した検索を高速に行うことを研究の目的としており,このような機能を実現することにより,3次元仮想世界やアニメーションでの直接的な検索条件の指示およびリアルタイムのレスポンスを実現することを目指した.
3次元空間データや時空間データに関しては,多くの研究が行われており,特に最近「時間」の重要性が認識されてきている.空間データに対しては,空間を再帰的に分割して階層的に管理することによって,データの位置情報に基づいた検索を効率化している一方,医療データ管理システム等に代表される時間情報の管理で扱っているデータは主として文字・数値属性情報であり,図形等のデータに対する空間検索の効率化はあまり考慮されていない.
我々は,従来より木構造に基づいた高速検索のためのデータ構造の研究を進めてきており,地下配管の設備管理への適用検討等も行ってきた.筆者らが提案しているデータ構造(以下,AT構造と呼ぶ)は,時空間データに対して,時間木と空間木を用意しておき,検索範囲に応じて適応的に切り替えることにより,高速な検索を実現しようという方式であり,シミュレーションによりその有効性が確認された.また,複数の状態に対応するAT構造を具体的に検討すると共にシミュレーション実験により性能評価を行った.さらに時間に対して動的に内容が変化するデータに対応するための手法を検討し拡張を試みた., kaken - Ripple Down Rules法による知識獲得, 0, 0, 0, 競争的資金
- データベースからの知識発見, 0, 0, 0, 競争的資金
- Knowledge Discovery from Databases, 0, 0, 0, 競争的資金
- Learning in Multi-Agent Systems, 0, 0, 0, 競争的資金
- 一般財団法人奈良市総合財団
- 計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成
- 2021年 - 2023年, 計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成
- 基盤研究（C), 2021年 - 2023年, 21K12542, 計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成
- 基盤研究（C), 2015年 - 2017年, 15K00307, グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究
- 基盤研究（C), 2018年 - 2020年, 18K11436, 線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見
- 基盤研究（C), 2018年 - 2020年, 18K11436, 線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見
- 基盤研究（C), 2018年 - 2020年, 18K11436, 線グラフに基づくネットワークからの多重コミュニティ発見
- 基盤研究（C), 2015年 - 2017年, 15K00307, グラフ構造に基づく 情報論的半教師あり学習法の研究
- 基盤研究（C), 2021年 - 2023年, 21K12542, 計算折り紙に基づくスモッキングのパターン生成
