2020年秋学期 - 研究会Ｂ / SEMINAR B
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A1102 研究会Ｂ SEMINAR B |
研究プロジェクト科目 Research Seminars 2 単位 |
マルチメディアデータベース・人工知能と感性データベースに関する研究
Multimedia Database, AI and "Kansei" Databases
| 開催日程 | 秋学期 木曜日５時限 |
| 担当教員 | 清木 康（キヨキ ヤスシ） |
| 関連科目 |
前提科目（推奨）: B6140,C2092 前提科目（関連）: C2079 |
| 授業形態 | 講義、ディスカッション、実験、演習 |
| 履修者制限 | |
| 履修条件 |
データベースの基礎知識 Basic Knowledge of Database and Database systems |
| 使用言語 | 日本語 |
| 連絡先 | kiyoki@sfc.keio.ac.jp |
| 授業ホームページ | http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf |
| 設置学部・研究科 | 総合政策・環境情報学部 |
| 大学院プロジェクト名 | |
| 大学院プロジェクトサブメンバー | |
| ゲストスピーカーの人数 | |
| 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 | 2020/07/06 17:08:15 |
Additional Information about language support on this course
Language used in each of the course components
| Lecture | |
| Material | Mainly Japanese |
| Discussion | Both (English and Japanese) |
| Group work | Both (English and Japanese) |
| Presentation |
Level of Japanese language skill necessary for the course
| Reading | Should be able to read and write short texts using basic vocabulary and Chinese characters. |
| Writing | Should be able to read and write short texts using basic vocabulary and Chinese characters. |
| Speaking | Should be able to understand and communicate in simple ways when spoken to slowly. |
| Listnening | Should be able to understand and communicate in simple ways when spoken to slowly. |
Other
研究会概要
目的・内容
http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf
データベース、マルチメディア技術、人工知能技術の目覚ましい発展に伴い、広域ネットワーク上に多種多様なマルチメディアデータ（画像、音楽、テキストなど）が溢れ、それらはビッグデータ(big-data)としてデータベース内に蓄積されるようになった。その状況においてマルチメディアデータベースシステム、および、知識ベースシステムの分野では、世界規模に散在する膨大なメディアデータベース、ビッグ・データベースを対象としたユーザーのニーズにあった最適なデータを検索、統合、発見（データマイニング）する方法の実現が重要な課題となっている。
本研究会では、感性や印象を対象とするマルチメディアデータベース、AIシステム、感性データベース検索、統合、ビッグデータ分析、デザイン装飾技術、機械学習の発展を目指す。 特に、意味的、感性的な検索方法、機械学習によりマルチメディアを獲得し、ユーザに提供するマルチメディアデータベースシステム、人工知能技術、および、感性データベース構築を行う。
具体的な研究会活動： 各個人が研究内容や研究のアイディアを持ち、 学部生のみならず研究員・院生との活発な議論を通しモデル化・実装までを行い、 その研究成果を論文としてまとめ国内外の学会に発表する。
（研究内容） （１）感性画像データベース （２）5D World Map System:意味的・時空間的分析機構を有するメルチメディア・データベース、感性データベース、情報可視化システムの実現
（３）画像集合と色彩情報を用いた特徴抽出・クエリ生成方式 （４）印象推移による楽曲検索のための感性メタデータ生成方式 （５）感性音楽データベース （６）感性動画像検索エンジン （７）学習機能を有する画集データベースシステム （８）複数のメディアデータ感性空間間感性相関量計量方式とその自動Visual Jockeyシステムへの応用 （９）連続メディア分析・可視化機構を有する音楽データベース・システムの実現方式 （１０）メイン・メディアの有するストーリ性を引き立たせるためのサブ・メディアデータ群の連続提供システムの実現 （１１） 5D World Map System:意味的・時空間的分析機構を有するデータベース情報可視化システムの実現 （１２）場所に応じた行動履歴解釈機能を有するユビキタス・アクティブ・マルチDBシステム （１３）マルチメディアメタデータ抽出・クエリ生成方式 （１４）ユーザコンテクスト動向変化を扱うベクトル生成モデルの提案 （１５）個人のキャリア開発支援を対象とした異種の職業情報と教育情報を連結・分析するメタレベル知識ベースシステムの実現 （１６）３D遠隔コラボレーション異文化交流環境の実現
本研究会では、これまでにデータベースシステム、知識処理システムに関する研究プロジェクトを推進し、そこで得られた研究成果をデータベースシステム、マルチメディアシステムに関する国際学会、国際学術雑誌などにおいて発表し、また、関連する研究テーマのいくつかについては、JR東日本、Finland タンペレ工科大学、ユバスキラ大学、ドイツ キール大学、インドネシア スラバヤ工科大学、タイ Chulalongkorn大学などとの共同研究プロジェクトとして行う。 自ら実現したいマルチメディア検索システム、感性データベース、アクティブ・マルチデータベースのアイディアがあり、また、ゼミだけでなく学会での積極的な発表を通し情報工学を探究したいという学生を歓迎する。
また、ゼミにおける勉強会やサブゼミを通し、研究活動を支える知識獲得も行う。
現在所属している研究員、院生、学部生の行っている研究は教材・参考文献の資料にまとめている。
http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf
http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2019-spring-mdbl.pdf
This research seminar addresses the design and creation of multimedia databases(image, video, music and text databases), data mining and semantic associative processing. The most important objective of this research seminar is to develop knowledge and skills for designing and creating multimedia databases, knowledge bases and multimedia systems with experimental practice. It is essential to study how to analyze, store, retrieve and integrate media data (image, video, music and text) in database and knowledge-base system environments. An actual database and knowledge-base systems are used to create experimental multimedia databases and applied it to WWW system environments. We also design a meta-level multimedia system with data miniing processes for new-multimedia creation.
This research seminar addresses the design and creation of multimedia databases(image, video, music and text databases), data mining, semantic associative processing and bigdata analysis. The most important objective of this research seminar is to develop knowledge and skills for designing and creating multimedia databases, knowledge bases, multimedia systems and bigdata analysis-systems with experimental practice. It is essential to study how to analyze, store, retrieve and integrate media data (image, video, music and text) and bogdata in database and knowledge-base system environments. An actual database and knowledge-base systems are used to create experimental multimedia databases and applied it to WWW system environments. We also design a meta-level multimedia system with data miniing processes for new-multimedia creation.
http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf
評価方法
マルチメディアデータベース、感性データベース、５次元世界地図システム （５Ｄ ＷＯＲＬＤ ＭＡＰ ＳＹＳＴＥＭ）、意味の数学モデルによるマルチメディアデータベースの実験システムの設計、構築の実績により評価する。
Evaluations are based on the design and implementation of multimedia databases and Kansei Databases and 5D-World Map and semantic computing.
教材・参考文献
清木 康，他，``意味の数学モデルによる画像データベース探索方式とその学習機構,'' 電子情報通信学会論文誌、D-II、Vol.J79-D-II、No.4、1996.
増永良文 ``リレーショナルデータベース入門,'' サイエンス社.
北 研二著 「情報検索アルゴリズム」
徳永 健伸著 「情報検索と言語処理」
C. J. Date,``An Introduction to Database Systems, Volume I, 6th Edition,'' The Systems Programiming Series、Addison-Wesley Publishing Company.
関連プロジェクト
（１）JR東日本寄付講座：交通運輸情報プロジェクト
（２）グローバル環境システムリーダース・プロジェクト(GESL)
JR-East and GESL Projects
課題
マルチメディアデータベースの応用と感性データベース、意味計算、５Ｄ ＷＯＲＬＤ ＭＡＰ，アクティブ・マルチデータベースに関する研究
Design and Implementation of Multimedia Database, Kansei Database, Datamining, Big-data Analysis, Machine Learning, 5D World Map System, Semantic Computing
来期の研究プロジェクトのテーマ予定
マルチメディアデータベース・人工知能と感性データベース、意味計算に関する研究
Multimedia Database, AI, Kansei Database, Semantic computing
その他・留意事項
学会発表を含め、研究を推進する。実現したいマルチメディアシステム、ＡＩシステムのアイディアがあり、また、ゼミだけでなく学会での積極的な発表を通しメディア、データベースを探究したいという学生を歓迎する。どうすれば斬新なアイデアからオリジナリティの高い研究へと導くことができるのかを考える素養を高めることが、本研究会の目的の一つである。研究会に入るために前提知識は特に必要としないが、意欲ある研究を期待する。
Basic ideas and active implementations of database, semantic computing and AI
授業スケジュール
（１） マルチメディアデータベース・ＡＩ・感性データベース設計論
マルチメディアデータベース・ＡＩ、感性データベースを構築する基礎となるデータモデルの基本的な概念について解説する。
（２） マルチメディアデータベース・ＡＩ・感性データベース、ビッグデータ分析の利用環境設定
本講義にて用いるマルチメディア・ＡＩ・感性データベースシステム、および、データベース言語の利用環境を説明し、実際にシステムを用いながら、システム利用のための設定方法を説明する。
（３） マルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベースの設計方式
マルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベースを構成するための抽象化の水準を規定するアーキテクチャについて研究する。そのアーキテクチャ上に構築されるマルチメディア・感性データベースの設計方法、実現方式について研究する。
（４） マルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベース、ビッグデータ分析の実現方式
具体的なマルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベースの構築例を示し、データベースの構築方式について研究する。
（５） マルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベース、ビッグデータ分析システム構築I
基礎理論にしたがって、具体的なデータベースを設計する。ここでは、データベースプログラムの実習を伴って設計を行う。また、インターネットを経由し、WWWシステムからデータベースをアクセスするインタフェースの構成方法について設計する。
（６） マルチメディアデータベース・ＡＩシステム・感性データベース、ビッグデータ分析システム構築II
設計したデータベースを実際のデータベースシステム上に実習を伴って構築する。また、WWWシステムからデータベースをアクセスするインタフェースの構築を行う。
（７） マルチメディアデータベース・ＡＩシステム、感性データベース、ビッグデータ分析システム、アクティブ・マルチデータベースの設計・構築
ローカルエリアおよびワイドエリア・コンピュータ・ネットワーク環境を対象とし、異種のデータベース群を連結するアクティブ・マルチデータベースの構成について研究する。また、マルチメディアデータを対象とするマルチメディア・感性データベースの実現方式について研究する。
（８）具体的な応用分野を設定し、その分野のマルチメディアデータベース・ＡＩシステム、ビッグデータ分析システムを実現するためのデータベース構造の基本設計を行なう。
（９） マルチメディアデータベース、感性データベース、５Ｄ ＷＯＲＬＤ ＭＡＰ、ビッグデータ分析システム構築II
設定した分野のデータベース群を対象としたマルチメディアデータベース設計、感性データベース、アクティブ・マルチデータベース、５Ｄ ＷＯＲＬＤ ＭＡＰ、および、実際のデータベースシステム上での実現を行なう。
（１０） マルチメディアデータベース、ＡＩシステム、感性データベース、アクティブ・マルチデータベース、ビッグデータ分析システム構築III
設定した分野のデータベース群を対象としたマルチメディアデータベース、ＡＩシステム、マルチメディアデータベース設計、構築する。また、WWWシステムから感性データベース、アクティブ・マルチデータベースをアクセスするインタフェースの構築を行う。
（１１） マルチデータベース・データマイニング、ビッグデータ分析
マルチデータベースにおける重要な基本操作である知識獲得の基本概念について述べ、大量情報の中からそこに内在する知識あるいはルール群を動的に獲得するための方式として注目されているデータマイニングについて研究する。また、構築したマルチデータベースを対象としたデータマイニングの実現方法について研究する。
（１２−１３）マルチメディアデータベース、ＡＩシステム、感性データベース、ビッグデータ分析システム、アクティブ・マルチデータベースの実装を行い、それらの応用可能性について、討論形式での考察を行う。
Design and Implementation of Multimedia Database, Semantic Computing, Kansei Database, Data-mining, Big-data Analysis, Machine Learning, 5D World Map System,