The purpose of this study is to clarify the image and its regional background of cities in the Hokuriku District, Central Japan. The methodological framework consists of three preparatory questionnaire surveys, semantic differential (SD) method combined with direct factor analysis, and step-wise multiple regression analysis.
Through the preparatory surveys, 18 municipalities (shi) were selected for the analysis as well-known Hokuriku cites in the Niigata, Toyama, Ishikawa and Fukui Prefectures, and 12 pairs of bipolar adjective words were gathered as the rating scales of the image evaluation in the questionnaire of the SD method. Undergraduate students of Kanazawa University located in Kanazawa-shi, Ishikawa Prefecture are the subject for the SD questionnaire, as well as the three preparatory ones.
In order to extract the dimension of the city image, the evaluation data derived from the SD questionnaire was subjected to the factor analysis by the direct method, which does not standardize the data and thus starts with the cross-product matrix. Step-wise regression analysis was also utilized for searching the regional characteristics for the backgrounds of the image dimensions in the Hokuriku cities.
As a result, three image dimensions were obtained. The first can be interpreted as 'yearning' for city since it is concerned with the adjectives 'urban' and 'lively'. Commercial activity and population size affect this dimension. In the Hokuriku cities, the most desired cities are Niigata-shi and Kanazawa-shi, where commercial activities have been highly concentrated and the population are largest.
The second dimension is interpreted as psychological distance, or imaginary 'separation' for city. Real distance to a city increases this separation, and the population size of the city decreases it. The third is 'hesitation', which arises for far distant and industrial or transportation cities. On the other hand, the hesitation is less for Kanazawa-shi, the nearest city for the students, and Wajima-shi and Kaga-shi, which are tourist and spa resort places.

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市町村の行政単位に基く人口密度図にかえ,自然的な地域単位による人口密度図の作成を意図し,日本全土を地形によつて地域区分し,区分された地形区について人口密度を求めた.
1) 地形区分:地形の形態的・成因的分類により山地・火山地・丘陵・山麓・火山麓・台地・低地に地域区分し,面積を20万分1図上でプラニメーターを用いて計測した. 2) 地形区の人口計算:市町村別人口を地形区の人口に組替える.市町村の単位が2つ以上の地形区にまたがる場合はドツトマツプを基礎として人口配分を行う.ただし市街地の人口は地形区の人口計算から除外する. 3) 日本の地形別人口密度数値を第2表に示す通り得た.また同種の地形における地方的な特色を人口密度数値および頻度表グラフから把握した.これは第2表および第3図に示す. 4) 人口密度数値の地方的な差が大きい丘陵・台地・低地について密度数値をそれぞれ3分し,日本における低密度地域,標準密度地域,高密度地形の分布を第4図に示す通り得た.

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Wikipedia を is-a 関係からなる大規模な汎用オントロジーへ再構成した．Wikipedia の記事にはカテゴリが付与され，そのカテゴリは他のカテゴリとリンクして階層構造を作っている．Wikipedia のカテゴリと記事を is-a 関係のオントロジーとして利用するためには以下の課題がある．(1) Wikipedia の上位階層は抽象的なカテゴリで構成されており，これをそのまま利用してオントロジーを構成することは適切でない．(2) Wikipedia のカテゴリ間，及びカテゴリと記事間のリンクの意味関係は厳密に定義されていないため，is-a 関係でないリンク関係が多く存在する．これに対して我々は (1) を解決するため，上位のカテゴリ階層を新しく定義し，Wikipedia の上位階層を削除して置き換えた．さらに (2) を解決するため，Wikipedia のカテゴリ間，及びカテゴリ記事間の not-is-a 関係のリンクを 3 つの手法により自動で判定し切り離すことで，Wikipedia のカテゴリと記事の階層を is-a 関係のオントロジーとなるように整形した．本論文では not-is-a 関係を判定するための 3 つの手法を適用した．これにより，“人”，“組織”，“施設”，“地名”，“地形”，“具体物”，“創作物”，“動植物”，“イベント”の 9 種類の意味属性を最上位カテゴリとした，1 つに統一された is-a 関係のオントロジーを構築した．実験の結果，is-a 関係の精度は，カテゴリ間で適合率 95.3%， 再現率 96.6%，カテゴリ‐記事間で適合率 96.2%，再現率 95.6%と高精度であった．提案手法により，全カテゴリの 84.5%（約 34,000 件），全記事の 88.6%（約 422,000 件）をオントロジー化できた．

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