2020年秋学期 - アカデミックプロジェクト / ACADEMIC PROJECT
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70002 アカデミックプロジェクト ACADEMIC PROJECT |
1 単位 |
| 実施形態 | |
| 開催日程 | 秋学期 |
| 担当教員 | 清木 康:武藤 佳恭:厳 網林:青山 敦:川島 英之（キヨキ ヤスシ:タケフジ ヨシヤス:ゲン モウ リン:アオヤマ アツシ:カワシマ ヒデユキ） |
| 関連科目 | |
| 開講場所 | SFC・遠隔システム |
| 授業形態 | 講義、遠隔あり |
| 履修者制限 | |
| 履修条件 | |
| 使用言語 | 英語 |
| 連絡先 | kiyoki@sfc.keio.ac.jp |
| 授業ホームページ | |
| 同一科目 | |
| 学生が利用する予定機材/ソフト等 | |
| 設置学部・研究科 | 政策・メディア研究科 |
| 大学院プロジェクト名 | Novel Computing: AI and Brain Science |
| 大学院プロジェクトサブメンバー |
藁谷 郁美・浦木 麻子・佐々木 史織・林 康弘 Ikumi Waragai, Asako Uraki, Shiori Sasaki, Yasuhiro Hayashi |
| ゲストスピーカーの人数 | 0 |
| 履修選抜・課題タイプ=テキスト登録可 | false |
| 履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可 | false |
| GIGAサティフィケート対象 | |
| 最終更新日 | 2020/07/30 17:47:45 |
科目概要
Information modelling and knowledge bases have become important topics in academic communities related to information systems and computer science. The amount and complexity of information itself, the number of abstraction levels of information, and the size of databases and knowledge bases are continuously growing. The aim of this series of Information Modelling and Knowledge Bases is to make progress in research communities with scientific results and experiences achieved using innovative methods and systems in computer science and other disciplines, which have common interests in understanding and solving problems on information modelling and knowledge bases, as well as applying the results of research to practice. The research topics in this series are mainly concentrated on a variety of themes in the important domains: conceptual modelling, design and specification of information systems, multimedia information modelling, multimedia systems, ontology, software engineering, knowledge and process management, knowledge bases, cross-cultural communication and context modelling. Much attention is also paid to theoretical disciplines including cognitive science, artificial intelligence, logic, linguistics and analytical philosophy.
コンピュータのプロセッサやディスク・システム・アプリケーションは，膨大な情報を正確に記憶・比較することを実現してきている．今後コンピュータに，意味的な記憶・比較・情報発信する機能を構築することはビッグデータ・環境モニタリングデータ・医療データ・教育システム（多言語データ）等，膨大データの未知の意味的な関連性を発見するために，極めて重要な研究分野である．技術的には，世界レベルでの分析・可視化システムの実現により未知の事象を発見すること，また，社会的にはこれらの事象を地域・自治体等の意思決定支援として反映することが期待されている．
本アカデミックプロジェクト“ノーベル・コンピューティング”においては，環境・人・システム（機器）が有し，発信する情報について，意味（文脈・意図等）を手がかりとして，適切で必要な情報を獲得するための方法（システム・アルゴリズム・メソドロジー）構築すること，および，これらの情報の源となる事象についての新しい情報取得・計測・予測・発信・分野融合を対象とした研究を推進する．
主に下記の主要テーマ群を軸とし，関連分野の進展により適切なテーマを追加する． １）意味的環境モニタリング・分析・可視化システムの構築 ２）クロスカルチュラルコンピューティングシステムの構築 ３）脳科学・生命科学とAIコンピューティング融合分野に関する研究 ４）人間の身体変化モニタリングの時系列分析・可視化AIシステム ５）教育システム（外国語教育）への応用と実証的運用、運用能力の評価分析に関する研究
授業シラバス
主題と目標／授業の手法など
コンピュータのプロセッサやディスク・システム・アプリケーションは，膨大な情報を正確に記憶・比較することを実現してきている．今後コンピュータに，意味的な記憶・比較・情報発信する機能を構築することはビッグデータ・環境モニタリングデータ・医療データ・教育システム（多言語データ）等，膨大データの未知の意味的な関連性を発見するために，極めて重要な研究分野である．技術的には，世界レベルでの分析・可視化システムの実現により未知の事象を発見すること，また，社会的にはこれらの事象を地域・自治体等の意思決定支援として反映することが期待されている．
本アカデミックプロジェクト“ノーベル・コンピューティング”においては，環境・人・システム（機器）が有し，発信する情報について，意味（文脈・意図等）を手がかりとして，適切で必要な情報を獲得するための方法（システム・アルゴリズム・メソドロジー）構築すること，および，これらの情報の源となる事象についての新しい情報取得・計測・予測・発信・分野融合を対象とした研究を推進する．
主に下記の主要テーマ群を軸とし，関連分野の進展により適切なテーマを追加していく．
１）意味的環境モニタリング・分析・可視化システムの構築 意味的環境モニタリング・分析・可視化システムの構築では，環境センサによるモニタリングデータを，意味的な分析・可視化を行うことにより，膨大データの未知の意味的な関連性を発見すること，また，その知見を地域・自治体等の意思決定支援として反映することを目的とする． 2000年に国連がまとめた2015年までに国際社会が達成すべき目標である「ミレニアム開発目標（MDGs）」では、水に関する目標として「安全な飲料水及び衛生施設を継続的に利用できない人々の割合を半減する」と規定していたが、達成した場合でも安全な飲料水、基本的な衛生設備にそれぞれ6億人、15億人がアクセスできない見込みであった。2015年にMDGsの後継として設定された「持続可能な開発目標（SDGs）」では、2030年までに、安全な飲料水への普遍的なアクセスを確保するためには、インフラの整備に投資し、衛生施設を提供するとともに、水不足を緩和するために、森林や山地、湿原、河川など、水関連の生態系の保護と回復が欠かせないとしている。また、水の利用効率の改善を働きかけ、開発途上地域の水処理技術を支援するために、一層の国際協力も必要とされている。水質の保全に加え、水害・洪水の抑制も急務である。水災害による死者数の80％以上がアジア・太平洋地域に集中し、全水利用のうちアジア地域では80％以上が農業用水に利用されていることから、アジアの人口が約６０億人に達することが予測される2050年には、人口増加による食料問題の深刻化が予測されている。 本研究では、特にアジア地域の環境改善・災害防止のため、災害監視・分析・警告配信の実験システムを構築・稼働させ、有効性の検証を行う。具体的には下記の３機能を構築する。機能A)リアルタイムデータ取得機能の実現：無人航空機搭載光学センサデータおよび地上設置型水質センサデータのリアルタイム取得・格納可能なデータベースシステムを構築する。機能B)リアルタイム分析機能の実現：Aのデータベースへ適用する通時的分析機能・共時的分析機能を構築する。機能C)多次元可視化機能の実現：Bの分析結果を情報としてリアルタイムに配信するための、多次元可視化機能を構築する。
２）クロスカルチュラルコンピューティングシステムの構築 “クロスカルチュラル・コラボレーションシステム”という新しい計算機分野(ノーベル・コンピューティング)の開拓を目指す．我々SFCの研究グループがこれまでに欧・米・アジア各国の研究グループとの共同研究によって開発しているマルチメディアシステムを主要な機能として，“クロスカルチュラル・コラボレーションシステム”の国際共同研究利用による異文化交流のためのマルチメディア・クロスカルチュラル知識ベースの構築を行ってきた．本研究では，このシステムの新しい可視化・分析・データマイニング機能として、クロスカルチュラル知識ベースを対象とする“5D-WORLD MAP(５Ｄ世界地図システム)”を構築し具体的なシステムの共同利用による国際共同研究へと発展させる．具体的には，共同研究対象の海外６研究機関と共に構築した文化財マルチメディア・データベース(伝統工芸品，民族音楽，伝統模様等の画像・音楽・文書)群を対象として，我々が有する“５Ｄ世界地図システム”における特徴分析と多元的可視化機能をクロスカルチュラル知識ベース分析・可視化へ拡張し，それらの機能によって，各国・地域の歴史・文化的差異や類似性とその時間的変遷をリアルタイムかつ対話的に比較分析するための“クロスカルチュラル・コラボレーションシステム”を実現する．
３）脳科学・生命科学とAIコンピューティング融合分野に関する研究
４）人間の身体変化モニタリングの時系列分析・可視化AIシステム 人間の身体変化モニタリングの時系列分析・可視化AIシステムでは，未病状態から発症・経過の時系列分析・可視化データベースとAI予測機能の実現 医療分野を研究分野として，ヒトの老化とそれに伴う身体変化，関連する疾病の未病状態から発症の状況，事象情報を時間軸，空間軸，意味軸の統合により大局的に（世界規模で）統合・共有・検索・分析・可視化する知識統合情報システムの構築を目的とする． 特定の領域の疾病においては，未病時の疾病発症可能性の発見・治療により，疾病の発症のリスク軽減の相関性が示されてきている．しかしながら，未病の定義である「自覚症状はないが，検査で異常がある状態，および，自覚症状はあるが，検査では異常がない状態（日本未病システム学会による定義）」を医療従事者でない一般の人々が自ら認識することは極めて難しい状況である．そのため，本研究では，日本・インドネシア・タイをモデルケースとして，１）外部環境パラメータ（物理的・化学的・生理的・心理的・社会的ストレッサーの５種類），２）生活習慣パラメータ（食生活・運動・喫煙・休養の４種類）の２カテゴリ９種類のパラメータのコンビネーションによる“5次元WORLD MAP SYSTEM”におけるヒト健康状態の可視化を行う． 本研究の独創性は，全てのパラメータにおけるデータ取得について，ユーザの主観的自己申告やレーティングを必要とせず，センサ群より全データを取得する点にある．具体的には，外部環境パラメータは，環境センサ群（温度・湿度・音・照度・テキスト等）を分析することにより，５種類のストレッサーとの関連性を分析し，これらのデータをリアルタイムに取得する．また，生活習慣パラメータは，ユーザが生活習慣のスナップショットを光学センサ群によるデータ（画像・映像）を保存する．これらの画像・映像分析を行うことにより，食生活・運動・喫煙・休養の各パラメータの特徴量を時系列に取得する． 本システムにより，環境と生活習慣の組み合わせがもたらす可能性のある健康状態良化悪化の時系列比較・国際的な空間的比較，およびその予測を視覚的に可能とする．具体的には，すでに慶應義塾大学清木研究室にて構築している“５次元WORLD MAP SYSTEM”上に下記の３機能を構築することにより，本システムを実現する．機能A)環境センサデータ取得機能，機能B)環境センサデータ分析・外部環境パラメータのデータ抽出機能，機能C)生活習慣スナップショット画像・映像取得機能，機能D)生活習慣スナップショット画像・映像分析・生活習慣パラメータのデータ抽出機能，機能E)外部環境パラメータ・生活習慣パラメータの横断的比較・分析機能の構築，機能F)健康状態の時空間可視化機能・予測機能の実現．
５）教育システム（外国語教育）への応用と実証的運用、運用能力の評価分析に関する研究 教育システム（外国語教育）への応用と実証的運用、運用能力の評価分析では，国際協働ユビキタス体験連動型教材配信システムとその国際的実応用についての研究を行う．本研究の目的は、ユビキタス・マルチメディアシステム研究と外国文化教育研究組織が部門横断により継続的に研究・開発を行っている“ユビキタス体験連動型教材蓄積・配信システム”の研究成果を発展・実用化し、ユビキタス技術とマルチメディア・システム技術をベースとした言語習得教材（テキスト、画像、映像、音楽）の共有、利用を実現する国際的実利用環境を構築し、本システムを通じた国際学術交流コミュニティを形成することである。我々は、これまでの研究成果として、既に、日・米・欧・アジアの4地域（フィンランド・タンペレ工科大学，ユバスキュラ大学，米国UCSD，ドイツ・ハレ大学、キール大学、イエーナ大学、インドネシア・ITS/EEPIS，タイ・NECTEC）に及ぶ国際共同研究ネットワークを構築し、メディアデータ対象感性検索・分析・配信実験を行い、マルチメディアＤＢ研究プロジェクトでの国際的共同研究を行ってきた。本研究では、“ドイツ文化”の研究者、マルチメディア知識ベースシステム”の研究者、“アクティブ自動配信システム”の研究者の分野横断型共同研究体制をさらに発展させ、”ユビキタス体験連動型教材蓄積・配信システム”の国際的利用環境、ならびに、本学ＳＦＣを中心としたシステム利用者コミュニティの形成を行い、国際的規模の言語教材・メディア情報獲得・共有システムによる国際学術交流コミュニティ形成環境を実現する。さらに、この国際学術交流コミュニティ形成環境において、研究代表者及び分担者の研究室に所属する大学院生と海外大学の大学院生との交流・共同研究を行い、国際学術交流による大学院生育成プログラムを実現する。 本研究の推進のために、(1) “ユビキタス技術とマルチメディア・システム技術”をベースとする国際的共同研究環境、および、その実働環境として、フィンランド・タンペレ工科大学、ユバスキュラ大学，米国UCSD，ドイツ・ハレ大学、キール大学、イエーナ大学、米国UCSD、インドネシア・スラバヤ工科大学、タイ国立電子情報通信研究所との間で、本システムによる言語習得教材コンテンツ自動配信環境を実用的なレベルで構築・公開する。(2)個人の状況とメディアデータ間の時空間的関連性を計量することにより，時空間的教材連想検索機構を開発する。(3) 言語習得教材コンテンツから、その特徴を表すメタデータを自動抽出し、得られたメタデータを用いた時空間的関連性計量機能による関連情報獲得を実現し、個人の状況、嗜好に合致する対象の自動配信環境を実現する。本研究は、これらの学術交流コミュニティ形成のためのメディア・データベース・システムを統合・共有する新しい映像分析・鑑賞・異文化間言語教材共有環境を構築し、国際的実利用環境として実現する。 本システムの実現により、マルチメディア時空間情報検索・自動配信システム”の国際的実利用環境を構築する。本システムは，文化の異なる国々から参加する個人の状況、嗜好に合ったストーリーを有する教材を個人に向けて配信し、また、文化的な相違、時空間的な相違の分析、検証を可能にするものであり、国際的環境での教育・国際交流の実現による社会的意義が大きい。技術的には、本システムは、これまで時空間的な視点からの情報獲得が困難であったストーリー性を有するメディアデータ（映像、動画像、音楽）を対象とし、文化的特徴や相違に応じた時空間的状況に合致する対象の選択的自動配信環境を実現する新たなメディア情報獲得・集約・共有システムであり、時空間的状況に合致するメディアデータに出合うための新しい情報集約を実現する新たな技術として、国際的に広く利用されるシステムへと発展させることができる。
主な学外協力者は，国際連携機関・提携機関の教員・研究者，国内外の連携企業により構成される． 国際連携機関・提携機関は下記のとおりである ・ フィンランド・タンペレ工科大学 ・ タイ・チュラロンコン大学 ・ タイ・タマサート大学 ・ インドネシア・スラバヤ工科大学 ・ アメリカ・ハワイ大学 ・ アメリカ・カリフォルニア大学サンディエゴ校 ・ フィンランド・ユバスキラ大学 ・ 東日本旅客鉄道株式会社 ・ ドイツ・ハレ大学 ・ キール大学 ・ イエーナ大学
Information modelling and knowledge bases have become important topics in academic communities related to information systems and computer science. The amount and complexity of information itself, the number of abstraction levels of information, and the size of databases and knowledge bases are continuously growing. The aim of this series of Information Modelling and Knowledge Bases is to make progress in research communities with scientific results and experiences achieved using innovative methods and systems in computer science and other disciplines, which have common interests in understanding and solving problems on information modelling and knowledge bases, as well as applying the results of research to practice. The research topics in this series are mainly concentrated on a variety of themes in the important domains: conceptual modelling, design and specification of information systems, multimedia information modelling, multimedia systems, ontology, software engineering, knowledge and process management, knowledge bases, cross-cultural communication and context modelling. Much attention is also paid to theoretical disciplines including cognitive science, artificial intelligence, logic, linguistics and analytical philosophy. Semantic computing is an important and promising approach to semantic analysis for various environmental phenomena and changes in real world. This paper presents a new semantic computing method with multi-spectrum images for analyzing and interpreting environmental phenomena and changes occurring in the physical world.
We have already presented a concept of "Semantic Computing System” for realizing global environmental analysis. This paper presents a new semantic computing method to realize semantic associative search for the multiple-colours-spectrum images in the multi-dimensional semantic space, that is “multi-spectrum semantic-image space” with semantic projection functions. This space is created for dynamically computing semantic equivalence, similarity and difference between multi-spectrum images and environmental situations.
We apply this system to global environmental analysis as a new platform of environmental computing. We have already presented the 5D World Map System, as an international research environment with spatio-temporal and semantic analysers. We also present several new approaches to global environmental-analysis for multi-spectrum images in “multi-spectrum semantic-image space.”
教材・参考文献
Kiyoki, Y., Kitagawa, T. and Hayama, T., “A metadatabase system for semantic image search by a mathematical model of meaning,” ACM SIGMOD Record, Vol.23, No. 4, pp.34-41, Dec. 1994. 2 Kiyoki, Y. and Kitagawa, T., “A semantic associative search method for knowledge acquisition,” Information Modelling and Knowledge Bases (IOS Press), Vol. VI, pp.121-130, 1995. 3 Chen, X. and Kiyoki, Y., “A Visual and Semantic Image Retrieval Method Based on Similarity Computing with Query-Context Recognition,” Information Modelling and Knowledge Bases, Vol. XVIII, pp.245-252, May 2007. 4 Sasaki, S., Takahashi, Y., Kiyoki,Y.: “The 4D World Map System with Semantic and Spatio-temporal Analyzers,” Information Modelling and Knowledge Bases (IOS Press), Vol. XXI, pp.1-18, 2010 5 “Longman Dictionary of Contemporary English”, Prentice Hall College Div, 2006. 6 Kiyoki, Y., S. Sasaki, N.N. Trang, Nguyen Thi Ngoc Diep, "Cross-cultural Multimedia Computing with Impression-based Semantic Spaces", Conceptual Modelling and Its Theoretical Foundations, Lecture Notes in Computer Science, Springer, pp.316-328, March 2012. 7 Kiyoki, Y. and Ishihara, S., “A Semantic Search Space Integration Method for Meta-level Knowledge Acquisition from Heterogeneous Databases,” Information Modelling and Knowledge Bases (IOS Press), Vol. 14, pp.86-103, May 2002. 8 Kiyoki, Y. and Chen, X., “Contextual and Differential Computing for the Multi-dimensional World Map with Spatial-Temporal and Semantic Axes”, Information Modelling and Knowledge Bases (IOS Press), Vol. XXV, 20 pages, March 2014. 9 Harada, A. (eds.), “Report of modeling the evaluation structure of KANSEI”, Univ. of Tsukuba, 1997.
提出課題・試験・成績評価の方法など
プログラム実装とＲＥＰＯＲＴ
report with implementation
履修上の注意
授業計画
第1回