Monitoring and evaluation (M&E) are an essential public management tool that can be used to improve the way governments and organizations achieve results. Just as governments need financial, human resource, and accountability systems, governments also need good performance feedback systems. The introduction of a results-based M&E system takes decision- makers one step further in assessing whether and how goals are being achieved over time. The objective of this paper is to develop a new approach to treating rough sets. The method will play an essential role and will be employed in the evaluation system. This research explores new possibilities for the application of decision support systems. A prototype Urban Innovators Systems has been developed to support this collaborative model of public participation. It provides an interactive problem-solving platform to urban designers by implementing the proposed three major functions: Creative City assessment, Sim-Architecture and a best practice database in the prototype Urban Innovators Systems

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This paper studies reliability optimization of a series-parallel system with fuzzy random lifetimes. A fuzzy random reliability model is developed to maximize the system reliability. Since the reliability function consists of fuzzy random parameters, classical mathematical programming methods is not applicable to the reliability model. Therefore, in order to solve the model, a fuzzy random simulation method is first proposed to compute the system reliability. Furthermore, a hybrid binary particle swarm optimization (BPSO) algorithm incorporating the fuzzy random simulation is proposed. Finally, a numerical example is provided to illustrate the proposed hybrid algorithm.

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This paper describes a basic system to detect humans around a vehicle through fisheye video cameras. In order to monitor the surrounding environment of a vehicle, a camera with wide field of view is needed, so we first choose a single fisheye camera to take videos. To deal with the video captured by the camera on a static vehicle, background subtraction method is employed first. The background subtraction is the process of separating out foreground objects from the background in a sequence of video frames. In this paper, we compare three different algorithms of background subtraction to preprocess the images and try to find out the proper algorithm to be applied in our human detection system.

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In real option pricing, it is impractical to assume the net present value of expected cash flow payoff as an exact number because it is a forecasted vague one. The net present value can defined a fuzzy number to express its estimated uncertain values and the Black-Scholes formula is used to price a real option. A modified pricing approach to real options is thus proposed to transform the forecasted uncertain values evaluated by experts into some normal fuzzy numbers. The distance between fuzzy variables are introduced to construct weighted vectors. It is verified rational to estimate the net present value of expected cash flow payoff with a normal fuzzy number is. A numerical example is given to illustrate the validity of the proposed approach .

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本論文の目的は、ファジィランダム変数の期待値と分散を用いてファジィ回帰モデルを構築することである。最初に、ファジィランダム変数に対する一般回帰モデルを構築する。次に、ファジィランダム変数の期待値と分散をもしいて、信頼区間に対する回帰モデルを構築する。モデルの性質から、これらのモデルを信頼区間に関するファジィランダム回帰モデルと呼ぶことにする。提案するファジィ回帰モデルの解法は本質的に非線形計画問題に帰着する。このNPハードな問題の発見法的な解法を提案する。最後に簡単な例を紹介する。

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遺伝的ファジィルール選択は，数値データから言語的に解釈可能な少数のファジィルール集合を獲得する手法である．まず，データマイニング手法を用いて数値データから多数のルールを抽出する．次に，抽出したルールを候補ルールとして，遺伝的アルゴリズムを用いて組合せ最適化を行う．この遺伝的ファジィルール選択を大規模数値データに適用した場合，個々の個体の評価に膨大な時間が必要になる．その問題に対応するために，個体群とデータ集合を複数に分割する並列分散型実装を提案している．提案手法では，分割した集合にそれぞれCPUを割り当てることで，分割数の二乗ほどの高速化が可能となった．本稿では，データの分割への影響を調査する．

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データマイニングでは、分析を効率的に行うために、属性選択を行い、分析対象の属性を取捨選択することが多い。 我々は、データマイニングのプロセスであるデータの前処理の部分においてデータから決定木を構築することで、構築した決定木の上位に現れる属性をその後の分析に重要な属性と考え、分析対象とする属性数を減らす属性選択法を提案した。 本研究では、実データをもちいて提案した手法とロジスティック分析でのステップワイズ法を比較することにより、属性選択に適した重要度の評価尺度の検討を行う。本研究では、実データとしてクレジットカードのオーソリデータを利用した。

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これまでに，ニューラルネットワークの入力層ユニット数や隠れ層ユニット数，学習誤差など複数の目的関数を同時最適化する多目的進化計算を用いて，時系列データの予測などに適したリカレントニューラルネットワークの学習と構造の同時最適化手法が開発されてきた．従来手法ではパレートフロンティア上を一様に探索する手法に基づいて探索を行っていたが，本研究ではユニット数の最小化を考慮しながら学習誤差をより重視した探索を行う手法を開発する．また，複数のベンチマーク問題に対して生成されたリカレントニューラルネットワークの汎化能力について従来手法との比較を行うことで提案手法の有効性を示す．

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個人の嗜好などに基づき推薦するアイテムを自動計算するデータマイニングの方式がいくつか提案されている．しかし，嗜好などの個人情報が 集約するのは情報漏えいのリスクがあり望ましくない．そこで， 暗号プロトコルを応用して，個人の嗜好をそれぞれ秘匿したままで 推薦値のみを計算する方式を提案する．

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クローン選択アルゴリズムは、免疫システムにおいて抗原の刺激に反応する特徴によって動作する。Burnetのクローン選択アルゴリズムによると、増殖や分化のために選択される抗原を特定することが可能な細胞によって、抗原が抗体の集団に選択圧を与える。これらの考え方を基に、GAO氏が提案したRECSAと名付けられたクローン選択アルゴリズムがある。本研究では、RECSAをデータマイニングに応用するために、HMとREにおいてパラメタや閾値の設定に対する突然変異を適用した。また、抗原に対して生産され適した抗体を記憶することによって、類似した抗原に反応する免疫学的記憶を学習機能を用いて実現した。心疾患データベースに適用した結果を報告する。

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RFIDリーダー及びRFIDタグの発展により、店舗内における顧客の行動を把握できるようになってきている。このような顧客行動の分析は、店舗運営に関連した様々な意思決定を支援することが期待されている。本論文では、このようなRFIDデータの活用として、アパレル店舗を対象とし、そこから収集されたRFIDデータを分析する方法を提案する。また、提案法の効果を実環境から収集されたデータに基づいて検証する。

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Most matter in nature and technology is composed of crystals and crystal grains. A full understanding of the inherent symmetry is vital. A new interactive software tool is demonstrated, that visualizes 3D space group symmetries. The software computes with Clifford (geometric) algebra. The space group visualizer (SGV) is a script for the open source visual CLUCalc, which fully supports geometric algebra computation. In our presentation we will first give some insights into the geometric algebra description of space groups. The symmetry generation data are stored in an XML file, which is read by a special CLUScript in order to generate the visualization. Then we will use the Space Group Visualizer to demonstrate space group selection and give a short interactive computer graphics presentation on how reflections combine to generate all 230 three-dimensional space groups.

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共焦点レーザ顕微鏡によって得られた2次元画像から神経細胞の3次元形態を再構成するシステムを開発した．神経回路の構造や特性を調べるには，まず，2次元画像から細胞の形状を抽出し，次に，抽出結果より3次元形態を再構成しなければならない．これらの作業は，これまで，実験者によって手作業で行われることが多いため，多大な時間と労力が浪費されてきた．これに対して，本システムでは単一点距離変換法を用いて樹状突起の構造と直径を自動的に抽出し，その結果を用いてモデルを再構築している．また，グラフィカル・ユーザ・インタフェースを用いることにより，実験者の作業手順も簡単化されている．この結果，本システムは直観的，かつ，効率的にユーザを支援できる．

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近年，企業におけるマーケティング戦略立案のための一つの手段として，アンケート解析が盛んに行われている．現在行われているアンケートの主な形式には，用意された回答を選択してもらう選択形式と，自由に文章で回答してもらう自由記述形式がある．自由記述形式のアンケートでは，回答者が自由に意見を記述することができる反面，回答内容の集約が困難であることなど，実施者にとっては解析の困難さが問題点となっている．そこで本研究では，アンケート自由記述文章解析支援システムの開発を目指す．本稿では初めに，文構造を考慮して，自由記述文から回答者の意見を抽出する手法を提案する．また抽出した意見に対して，MDSを用いることで，自由記述文間の関係性を可視化し，可視空間上でインタラクティブに回答者をクラスタリングする手法を提案する．さらに，テキストマイニング手法HK Graphを用いて各クラスタ間の自由記述文の内容を把握する．

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機械学習をより効率よく行うために，階層的なモデルの構築が盛んに研究されている．これらの中で特にデータが高次元の場合に階層的なモデルの構築を行う際，データ分布を把握するためにPCAやMDAなどの線形手法がよく用いられている．しかし，それらの線形手法でのデータの可視化は，インスタンス間の非類似度（距離）を考慮していないため，それらに基づいた階層構造の構築には適切ではない．本稿では，インスタンス間の非類似度を考慮したばねモデルを用いた多次元尺度構成法による，2次元デンドログラムマップの構築手法を提案する．さらに，可視化結果に基づく機械学習における階層構造の構築手法を提案する．実験結果により，提案した2次元デンドログラムマップは，機械学習へのフィードバックに有効であることを確認できた．

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脳波データからの思考識別問題を対象にして、ファジィロジスティックブロック回帰モデルを提案する。この方法では、ファジィクラスタリングによって得られる分類構造をロジスティック回帰分析モデルに導入することにより、判別の精度向上を目的とする。いくつかの数値例を紹介し、モデルの妥当性を検証する。

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最近，教師なし学習の一手法として強化学習が注目されている．また，脳信号を用いて機械を制御するBCI(Brain Computer Interface)の研究が推進されている．しかし，脳信号には非同期の自発的活動や反射反応などが混在し，制御には脳と機械にインタフェースモデルを介在させて安定性を確保させる必要がある．本研究では，BCI と強化学習とを融合させることにより，強化学習の内部報酬として脳からの信号反応による示唆を行い，BCI における制御安定インタフェースとして強化学習システムを用いる協調学習システムを提案する．BCI における脳示唆は脳学習の結果として得られ，また，制御や行動決定のために強化学習を用いるので，本システムは脳示唆と強化学習による協調学習を構成しているといえる．ここでは迷路探索を用いて，協調学習の有用性を検討する．

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本論文は脳波信号の特徴選択と機械学習による思考判別について述べたものである．

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近年，脳からの情報を読み取り，コンピュータや機械の制御を行うBrain Computer Interface (BCI) の実現に向けて，脳波(EEG) の判別に関する研究が盛んに行われている．運動に関連する脳波活動として，運動前に電位がゆっくり減少する準備電位(BP) や，運動前や運動中にα波帯やβ波帯で振幅が減少する事象関連脱同期(ERD)などがあり，これらは体のどの部位を動かしたかによって減少傾向が異なることがわかっている．著者らは，BPの減少傾向の違いに着目し，回帰分析を用いた特徴抽出法を提案し，実運動時のEEGデータを用いて有効性の検証を行ってきた．本稿では，左手と右足の運動想起データに対して提案手法を適用し，その有効性に対する検証を行う．本稿では，運動直後の事象関連電位(ERP)に提案手法を適用し，テストデータにおいて高い判別率が得られることを示す．

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Brain-Computer Interface（BCI）は，考えるだけで車椅子制御や他者との意思疎通ができるシステムであり，運動機能障害をもつ人々から実用化が期待されている．BCIにおける性能指標には高速性と精度があるが，これらはトレードオフの関係にある．実用上では，精度を高めながらも，高速性の損失を少なくすることが有用である．そこで筆者らは，BCIをユーザとコンピュータとの通信と捉え，誤り制御手法である信頼度に基づく自動再送要求を思考判別に適用する手法を提案した．しかし，本手法では信頼度として事後確率を用いるため，これまで正規分布を仮定するLDAを識別器として用いてきた．一方，近年注目されているサポートベクターマシン（SVM）は，本来クラス分類しか行うことができないが，事後確率を推定する手法が提案されてきている．本稿では，SVM を本手法に適用できることを示し，その有効性を検証する．

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矢印を黙読イメージングする際の脳波を利用し，上中前頭回からの４チャンネル(4，6，12，14ch)の脳波を用い，潜時400ミリ秒から900ミリ秒までのEEGを25ミリ秒間隔でサンプリングし，84変量のベクトル空間の多変量データとした．このデータに対し，多変量統計的データ解析の一手法である４群に対する判別分析を試みた．この結果，全ての被験者で判別率が90％以上となった．この判別結果出力を赤外線通信によって，マイクロロボットe-puckに送り，移動制御を試みた．

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人の性格は5大因子（ビッグファイブ）で表現できるといわれている。臨床心理学では、種々の判断で、顔の特徴が重要な役割を担っており、相貌心理学の提唱もされている。本研究では、性格特徴で分類された相貌の特徴を比較し、性格と相貌特徴との関連を分析した結果を報告する。

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従来の連想記憶モデルの多くは，記憶パターン間の類似度（相関）がどの２つを選んでも同じであることを仮定している．例えば，「リンゴ」と「バナナ」との類似度が「リンゴ」と「飛行機」との類似度と等しくなるように，それぞれの事物（概念）が脳内でコード化されていることを仮定していることになる．日常生活では類似性に基づいて認識，学習，判断などが行われることが多いことを考えると，概念は類似性を保存したパターンで表現されると仮定したほうが自然であろう．本研究では，概念が階層的に相関を持つパターンとしてコード化されることを仮定し，同じカテゴリー（上位概念）に属するパターン（下位概念）を連続的に想起する連想記憶モデルを提案する．

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人間とロボットのコミュニケーションについての研究が盛んに行われている。ロボットが産業だけでなく，家庭にまで入り込んできて，人間の生活を楽にしたり，楽しませることを目的にいろいろなロボットが開発されている．しかし，そのコミュニケーションが自然かというと、まだまだ問題がある．その一つにロボットが誰と会話しているのかを認識していないということがあげられる． 会話をするとき，発話内容がその場にふさわしくなかったり，会話の流れをつかめていない等、人間同士のような会話ができない．これを解決するために，人それぞれにあった会話内容を選ぶことが必要である．そのため，その人にあった会話ができるようにすることを目的として，人間がどのように顔を認知しているのかを認知心理学の研究成果をもとに、人間の顔を検出するための特徴抽出に関する方法論を提案する．

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近年，脳で外部機器を制御するBrain Machine Interface(BMI) の研究が行われている．脳の活動の理解には脳神経細胞の外的刺激に対する応答が不可欠であり，神経培養細胞の多点電極間の関係性を獲得するBettencourt らの研究がある．しかし，各点電極間の論理性までを十分に獲得できているとは限らない．本研究では，t−norm演算子とt−conorm演算子のファジィ演算子を用いて，培養神経細胞の多点電極間の論理性を議論する．ファジィ演算子はAND演算とOR 演算の一般形演算子であり，その中でもパラメータにより演算子を変更するSchweizer 演算子は有用である．ここでは，Schweizer のファジィ演算子を用いて，分散培養神経細胞の多点電極間の2入力1出力の論理性を獲得して，神経細胞の関係性について議論する．

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前庭感覚とは，重力と加速度を検出し，主に平衡感覚を司る感覚である．この前庭感覚を電流で刺激する事を，前庭感覚刺激（GVS）という．具体的には，左右の耳の後ろ（頭部乳様突起部）に電極を装着し，微弱電流(数mAの直流)を流と，装着者の身体が陽極側に傾くという現象である．本論文では，GVSの動作誘導効果を評価する為に，GVSを用いて歩行及び足踏み動作の誘導実験を行い，モーションキャプチャ装置を用いて誘導量を計測した．この結果から，一定の到達距離や時間と，歩行速度の変化に対する誘導量についてのモデルを提案し，実験結果と比較した評価を行った．

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本研究では，冠動脈プラークの組織性状判別において，血管内超音波(Intravascular Ultrasound: IVUS)法より得られるradiofrequency(RF)信号の複雑さに着目した新奇手法を提案する．提案手法では，「組織から反射されるRF信号の複雑さが，組織の種類に応じて異なる」という仮定に基づいた特徴量の抽出を行う．RF信号の複雑さを特徴量として定量化するために，フラクタル解析の一種である相関積分法を用いる．相関積分法によって得られる相関指数を各プラーク組織の特徴量として，k近隣法によるプラークの組織性状判別を行う． 提案手法の有効性を検証するため，ウサギとヒトから取得したRF信号を用いて、冠動脈プラークの組織性状判別実験を行った．その結果，従来手法と比較して，提案手法は超音波の減衰や反射に左右されにくく，判別性能に優れていることが示された．

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急性冠症候群の主な原因は，冠動脈内に形成された脂肪成分に富むプラークの破綻で生じる血栓である．一方，線維成分が主であるプラークは安定しており破綻しにくい．そのためプラークの組織性状が破綻しやすい構造をしているか，そうでないかを判別することが急性冠症候群の予防にとって重要である．血管内エコー法によるプラークの組織性状判別では，IB法がよく用いられる．IB法では，反射超音波信号(RF信号)の局所的なエネルギー値を基に組織分類を行う．しかしながら，IB値は違った組織でも同じような値を示したり，またRF信号の距離による減衰の問題などがあり，精度の良い判別が難しい．本報告では，より精度の高い判別を行うため，RF信号にスパースコーディングを適用する．本手法では，基底関数の係数パターンを特徴ベクトルとしてプラークの組織性状判別を行う．ウサギの血管から得られたRF信号に対して本手法を適用したところ，IB法と比較してプラークの組織性状を良好に判別することができた．

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距離型簡略化推論法において、後件部を関数に置き換えた「距離型ＴＳ推論法」とその学習方法を提案し、糖尿病診断データの判別分析に適用することにより、従来法との比較検討を行なう。

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ＴＳファジィ推論法の規則に重みを付加した「重み付きTSファジィ推論法」に対する学習方法を提案し、糖尿病診断データの判別分析に適用することにより、従来法との比較検討を行なう。

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共働きや一人暮らしをしている人などは、 忙しい時になるべく手間をかけずに料理を作れることを望むと考えられる．しかし、 自分が簡単に作れる料理を常に食べていては飽きてしまうため、"かんたん" な調理で作れる料理を推薦してもらえることは望ましい．現在Web上に多数のレシピ検索サイトが存在し、その中には"かんたん" と評価されているレシピも存在する．しかし、そのようなレシピも個人に特化して"かんたん"であると評価されているわけではなく、"かんたん" という意味は、個人の状況によって解釈が異なる．本研究では、個人の状況を考慮して、"かんたん"と思われるレシピを推薦する手法の提案およびシステムの構築を行う．

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本稿では，消費者が商品の選定を進める過程について定量調査を実施し，消費 者が発信する口コミ情報（消費者発信情報と呼ぶ）を受け取った消費者の態度 変化を調べた結果について述べる．消費者発信情報が消費者の態度に与える影 響として，商品の好ましさを増減させる効果（商品態度と呼ぶ）と，商品を購 入して利用する仮想の状態への期待を増減させる効果（購買態度と呼ぶ）の二 つの効果を取り上げた．メーカーが提供する商品特徴からデジタルカメラの機 種を選定させた後，各特徴に関する消費者発信情報を提示して，選好した機種 への態度の変化を調べる形で定量調査を設計した．本稿では，特に，商品特徴 の種別による消費者発信情報の効果の差異について述べる．

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本稿では，オンライン掲示板における議論から視覚的要約を生成する手法について考察する．我々は，キーグラフをオンラインで共有し，各投稿者がキーグラフ中のオブジェクトに言及しつつ議論を進めることができるキーグラフ掲示板（KGBBS）の開発を行っている．本稿では，KGBBSで行われた議論内容の見直しや再活用を支援するため，議論における話題の変遷を可視化する視覚的要約について提案する．視覚的要約は，各投稿におけるキーグラフの引用部分の共有度を元に議論の構造を抽出し，議論における話題の変遷をキーグラフ上に可視化するものである．本稿では，キーグラフからの視覚的要約の生成例について示すとともに，一般のBBSへの拡張可能性についても考察する．

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財務分析は目標や観点の明確な作業だと思われがちであるが、実際の分析作業では、考えながら分析する過程で自分なりの視点や重視項目に気づき、目標を再認識・明確化して意思決定に至ることも多い。したがって、財務分析を支援するシステムでは探索的データ分析を促せることが重要であり、その点を考慮したインタラクションデザインが求められる。本稿では、筆者らの構築した財務分析システムを用いたインタラクションプロセスの観察を通して得た知見をもとに、財務分析システムに適したインタラクションデザインについて考察する。

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Web2.0の登場により、インターネット上には様々な情報が存在するようになってきた。膨大な情報が存在している中で、ユーザは自分にとって有用な情報を手に入れる手段をほとんど持っていない。ユーザが自身にとって有用となる情報を見つける支援を行うために、推薦システムが存在しているが、現状の推薦システムはユーザの興味情報をほとんど考慮せずに情報の推薦を行っている。そこで、我々はユーザの興味範囲というものに着目しました。ユーザの興味範囲を特定することができれば、より有益な情報を提示できることが予想されます。ユーザの興味範囲を特定するために、我々はオープンディレクトリプロジェクト(ODP)のデータを利用しました。本論文ではODPを利用した興味範囲の特定手法を提案し、その有用性について考察していきます。

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都市中心に主駅を設けた公共交通機関と市街地で構成される都市を想定する。そして市街地を構成する単位を市街地セルとする。市街地セルは，都心までの交通の便利さと，自分が所在する街区の密度とに応じた適切な密度に変化すると仮定する。そうすると，都市形成は次の２つの要因に影響される。(1)公共交通機関のルートと移動スピード，(2)街区の市街地密度の適切性，である。公共交通機関のルートに関しては，放射状パターンと線形に伸びるパターンの２種類を設定し，移動スピードを数種設定する。街区の市街地密度の適切性に関しては，公共交通の利便性に対応した密度を想定する。つまり，交通利便性が高なるに従って適切な密度も高くなる関数を設定する。以上の設定条件の下でセルオートマトンを用いて都市形態をシミュレーションし特徴を考察する。

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建築設計の企画段階において施主と設計者の間で価値観、知識などの違いによって相手に自分がイメージしていたデザインが意図通り伝わらないことがある。そのため自分のイメージしている建築物のデザインを相手にも容易に理解できるように視覚的に出力し、効率良くデザインを決定しコミュニケーションを図るファサード創生支援ツールがあれば有効である。支援ツール開発の第一段階として本研究の目的は企業の顔や品格を表す要因として重要視されているオフィスビルのファサードを対象とし、特定の感性イメージとオフィスビルの形態要素との関係性を探り、知識化し評価検証することである。ラフ集合を用いて特徴分析を行ったところ「今風な」を感じる要素については「上層から下層までが同じパターン」「窓のプロポーションが両方向ともに全面ガラス」「材質がメタリック」等が示された。

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　近年の景観法の制定にともない良好な都市景観形成が期待されている。したがって、都市内の新規建築物の建設に関する都市景観評価は重要な課題である。このような背景から、本研究では現実的な都市景観評価の実績を蓄積し、専門的知識を有効に利用して、統一的な都市景観を実現するための都市景観評価エキスパートシステムの構築を目的とする。地方都市の景観アドバイス事例を利用した基本的な都市景観評価エキスパートシステムは提案されている。本研究では、景観評価のあいまい性に着目した現実的な景観形成を目指して、ファジィ知識ベースを利用可能な推論機構を提案する。具体的には、簡略ファジィ推論を多段階に実行可能なファジィエキスパートシステムを構成する。現実の都市景観評価サンプルを用いて、既存の景観評価システムと比較検討を行うことで、本研究で提案するファジィエキスパートシステムについて、実用面からの有効性を検証する。

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交通障害発生時は交通情報が与える交通流動変化の影響が大きく，都市道路網の効率性に関して十分な配慮が必要となる．本研究では，都市道路網を対象として，交通障害発生時の効率的情報提供方法について検討する．具体的には，交通情報板による交通情報提供方法を前提として，比較的簡便な4種類の指標を用いたファジィ推論による，簡便な交通情報内容決定手順を「交通情報提供ルール」として構築する．これより，現実的なネットワークにおける経路の多様性に配慮しつつ，交通障害発生時の情報提供の簡便な運用手順を導出可能とする．また，簡便法として提案した「交通情報提供ルール」は，交通現象の時間変化を考慮した交通情報提供において適用可能であることを検証する．これより「交通情報提供手段」や「交通情報提供方法」が高度化・複雑化する状況においても基本的な交通情報提供手順を整備することで有効な交通情報提供が可能となる．

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近年人工衛星の技術開発が進み，人工衛星を用いた計測・調査が，既存の航空機に代わる次世代の手法として注目が高まってきた．人工衛星は，航空機に比べ膨大な地域を一度に撮影できるため，費用や時間，効率面などにおいて非常に期待されている．しかし，現在は，いくつかの問題や課題があるため，国内，国外を見渡しても事例，実験レベルの研究・調査しか行われておらず，実務レベルには達していない．そのため，「第一六四回 衆第三九号 地理空間情報活用推進基本法案」において，GIS（地理情報システム）の構築への期待などから「衛星測位に係る研究開発の推進等」が大きく記載されている． そこで，本研究では，上記の状況を踏まえ，人工衛星による建物や地形データの計測を実現するための手法を検討する．具体的には，航空写真や地上写真などに対する既存技術の衛星画像への適用を実証実験し，衛星画像からの3次元データ計測の手法について検討する．

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近年，コンクリート施設の老朽化が懸念されており，これらの効率的な点検手法が重要視されてきている．本研究は，コンクリート表面を撮影したデジタル画像から，ひび割れを抽出する画像処置手順の構築を目的としている．本研究の特徴は，ひび割れを抽出するための画像処理手順とパラメータの設定に進化的アルゴリズムを用いていることである．

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この研究ではナレッジワーカーの仕事場での知的生産行為に焦点を当てている。 USBセンサーによって得られた、被験者の空間移動の軌跡によって、時間、場所、滞在長さといったナレッジワーカーの客観的な行動の情報を得ることが出来た。これにより、知的生産行為の特徴は、職場のレイアウトに影響されていることが明らかになった。被験者たちは殆どの時間を自席周囲と打ち合わせ領域で過ごし、一時間当たり10分以上滞在している。一方、サポート領域での滞在時間は少ないが、より頻繁に訪れている。また、被験者たちは打ち合わせ領域を使う場合、明らかにいつも、自席に最も近いものを選んでいる。

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居住者がどの様に住居の部屋を使用しているか、基本的な生活実態を知ることは大切であるが、居住者のプライバシーを過度に侵害することなく、客観的な調査を行うことは技術的に難しかった。この動機からアクティブRFIDを用いて、ある居住者がいつ、どの部屋を使用しているか、一週間にわたり継続的に観測し、データを確率モデルを用いて分析することにより、居住者の日々の生活の行動特性を見出した。結果として、居住者は居間において、他のどの部屋よりも長時間過ごしていた。午後には洗濯室で過ごす時間が長く、夕方は居間で過ごす時間が長い。午前は、台所や洗濯室に向かって移動する行動が多く、午後は、居間へ向かって移動する行動が多い。午前から午後にかけて、居間と台所の間の移動が多い。RFIDを用いた非侵襲の観測手法により居住者の部屋使用行動を継続的に観測し、確率モデルを用いて、部屋使用行動の特性を明らかにする手法の有効性を示した。

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大規模画像群の次世代型管理システムとして、形式概念分析を用いたTagged Image Management System based on Lattice Structure（TaILaS）を提案する。形式概念分析とは、対象（画像群）とそれらの属性（タグ）の関係を利用し、束を生成する手法である。TaILaSは束構造に基づいているため、従来の「フォルダ型（ツリー型）」の管理方法で複数の特徴を含む画像を扱う際に必須だった所属フォルダの決定が不要となり、ユーザの負担を軽減することが可能である。TaILaSを計算機（CPU = 2.13GHz, MM=2GB）上に構築し、Corel Image Galleyより選定した100枚の画像をタグ付けし分類する過程を示しながら、その有用性を確認する。

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ビジュアルトラッキングでは通常，カメラレンジからのフレームアウトが生じた場合，追跡を中断する．本研究では，背景から推定した地理情報を用いることで，一時的なフレームアウトであればターゲットの位置を予測し追跡を継続する方法を提案する．シーンは，自律飛行無人ヘリによる自動車の追跡を想定する．パーティクルフィルタを用いて動画像からターゲットの速度と姿勢を逐次推定し，追跡を行う．地理情報として道路を利用し，道路領域推定にもパーティクルフィルタを用いる．推定された道路領域から，未知部分の道路を3次スプラインで外挿する．ターゲットの状態空間モデルに自動車は道路上を走行しているという事前知識を加えることで，フレームから消失したターゲットを予測する．シミュレーション実験で提案法の有用性を示す．

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近年，様々なシステムの自動化に伴い利便性の高い個人認証技術が必要とされている．本論文では利用者の行動的な特徴を用いる生体認証の一つとして歩行時の足裏荷重分布を用いた生体認証手法を提案する．本手法では連続した歩行中より一歩分の荷重分布を抽出し認証に用いる．歩行行動の特徴として体重移動に基づく特徴および足形に基づく特徴を算出し，それぞれの特徴量において特徴量に関する二つの知識より導出されたファジィIF-THENルールに基づく分類器を作成する．これらの分類器を人工免疫システムを利用し学習させ個人認証を行う．男女30名の被験者よりそれぞれ6回分の荷重分布データを取得し本手法による認証性能の評価実験を行った．その結果，1対1照合である検証では15.0%のEER(Equal Error Rate)，1対N照合である識別では7.0%のFAR(False Rejection Rate)の誤認証率により個人認証が行えた．

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自動車運転者の挙動推定は安全運転支援システムの開発において重要である．我々はこの目的の為に，パーティクルフィルタの利用を提案する．いくつかのセンサ，例えば，運転者の顔を撮影するカメラや，マイクロ波のドップラ効果による速度センサを使った運転者足挙動の計測，および複数マイクロフォンによる運転者声の記録や特定などといったものを，３画面のドライビングシミュレータの擬似キャビンに配置した．これらセンサの信号から，パーティクルフィルタにより工夫された状態空間モデルを使って所望の情報を推定する．こうして得られた情報はサーバマシンに集約され，より大域的なドライバ挙動把握に用いられる．これを実現するデータ集約システムを，TCP/IPのクライアントサーバシステムとして構築した．

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複合現実感とは、仮想現実(Virtual Reality)と、ユーザが実際に見ている現実 とを、正確に位置合わせして表示する新しい技術である。近年、この分野は急速 な進化発展を遂げつつある。ハードウェアについては、ヘッドマウントディスプ レイに専用コンピュータという従来型の構成だけではなく、携帯電話・端末のよ うな機器でも技術利用が可能になりつつある。応用分野もエンターテイメントか ら医学・その他の業務にまで広がりつつあり、実用化寸前の状態であるとの認識 が広がっている。 本講演では、最近の複合現実感技術の動向を紹介すると共に、我々が研究を進め ている自由視点映像や運転者・歩行者への視覚支援について紹介する。

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実世界を自分の足で歩いて移動することは、直感的で自然な行為と言える。計算機内に作られたバーチャルな空間を移動する場合でも同様といえるが、実際にはマウスやジョイスティックのようなインタフェースを用いて行うことが多く、自らの足で移動する方法の開発は一つの研究テーマとなっている。このような歩行感覚を実現する最も効果的な方法は実空間にバーチャル空間と同じ世界を作ることであるが、コスト面で現実的とは言えない。そこで、ユーザが自ら歩行運動を行うことが出来、かつその歩行運動によるユーザの移動をキャンセルする何らかの機構を備えることで、その場にいながら無限に広い空間を歩行している感覚を呈示する装置、歩行感覚呈示装置（ロコモーションインタフェース）が開発されている。本公演では歩行感覚呈示装置を概観し、遠隔歩行感覚共有や歩行リハビリテーションなどの応用事例を紹介する。

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人工膝関節置換術（Total Knee Arthroplasty, TKA）は損傷した膝関節の治療を行う手術である．現在，生体内における人工膝関節の動作機能には未だ不明な点が多い．そのため，手術法や人工膝関節形状の評価などの診断において膝関節の動作機能の解析を行うことは非常に重要である．現在，X線透視画像と3次元形状データを用いた2D/3Dイメージマッチングによる解析手法が多く提案されている．しかし，これらの方法は静止画像の解析手法であり，動画像を用いて膝の連続動作を考慮する研究はほとんど行われていない．本研究ではカルマンフィルタを用いたDigital Radiography（DR）画像からの人工膝関節の3次元動態解析システムを提案する．カルマンフィルタを用いることで，膝の連続動作を考慮した解析を行い，解析精度を向上させる．実験の結果，人工膝関節の運動角度を解析誤差0.31度の精度で示した．

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