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本会では，現在，12種類の論文誌（2つの基幹論文誌「ジャーナル」，「JIP」と，10種類の「トランザクション」）が刊行されている．本稿では，本会の論文誌の概要，最近の論文誌の投稿件数や採択率，「ジャーナル」と「JIP」の編集体制，編集にあたっての課題を述べる．

本論文では、論文からプレゼンテーションシート自動生成を目指し、隠れマルコフモデル（HMM)を用いた論文とプレゼンテーションシート（シート）との対応付けを試みる。対応付けには、JingのHMMを用いた対応付け手法をもとに、シートごとに論文の章・節を特定することを行った。しかし、論文とシートを対象とした場合では、新聞記事と比べ一テキスト中の文数と一文当たりの長さが大きく、また本文の他に図表が含まれるため、単純にJingの手法を適用しても十分な対応付けができない。そこで、本論文では、論文とシートの対応位置やレイアウトなどの情報を利用した対応付け手法を提案する。評価実験では、人手で作成した正解データをもとに７７％の対応付け精度が得られた。また、提案した改善手法も有効性を確認した。 : We have been studying towards automatic generation of presentation sheets from a technical paper. In this paper, we propose an alignment method between sections in a technical paper and presentation sheets. Our method is based on the HMM alignment method by Jing. Thought her method is effective to align with short sentences in a newspaper, it is difficult to align with a paper including chart and long sentences. So, we proposed and adapted an alignment approach using feature with a paper and sheets, such as information from text appearance. In experiments, our method showed 77% precision and our strategies were efficiency.

トイレの便器にセンサを組み込むことで，ユーザの生体情報を日常的に取得し，健康管理などに応用できるようになった．トイレは多くの場合，複数人が共用するため採取した生体情報をユーザごとに分類する必要があるが，カメラや音声，体重計による個人識別はプライバシの観点から適切ではない．タッチパネルなどの機器を設置して操作することでの個人識別も可能であるが，本来不要な操作であるため操作を忘れることもある．そこで本論文では，トイレで自然に行われる動作であるトイレットペーパの巻き取りの個人差に着目し，芯に角速度センサを設置したトイレットペーパの回転特性から個人を識別する手法を提案する．評価実験により提案システムの有効性を確認したところ，識別精度は実験室環境において5人から1人を識別する場合に83.9%，実環境において5人から1人を識別する場合に69.2%となった．さらに，提案手法を用いて，体調管理を推進するライフログアプリケーションと，トイレットペーパの使いすぎを抑止するアプリケーションを実装した．

トイレの便器にセンサを組み込むことで，ユーザの生体情報を日常的に取得し，健康管理などに応用できるようになった．トイレは多くの場合，複数人が共用するため採取した生体情報をユーザごとに分類する必要があるが，カメラや音声，体重計による個人識別はプライバシの観点から適切ではない．タッチパネルなどの機器を設置して操作することでの個人識別も可能であるが，本来不要な操作であるため操作を忘れることもある．そこで本論文では，トイレで自然に行われる動作であるトイレットペーパの巻き取りの個人差に着目し，芯に角速度センサを設置したトイレットペーパの回転特性から個人を識別する手法を提案する．評価実験により提案システムの有効性を確認したところ，識別精度は実験室環境において5人から1人を識別する場合に83.9%，実環境において5人から1人を識別する場合に69.2%となった．さらに，提案手法を用いて，体調管理を推進するライフログアプリケーションと，トイレットペーパの使いすぎを抑止するアプリケーションを実装した．

近年，日本や中国において，漢字を読むことはできるが書くことができない「漢字健忘」が社会問題になっている．この問題を解決するために，本論文では文書を読むだけで漢字の字形記憶を効果的に修正・強化することができるようにする手法SwaPS を提案する．SwaPS では，漢字全体の80%を占める形声字に着目し，形声字を構成する意符と音符の位置を入れ替えることによる字形変形手法によって誤字形文字（PS 字形文字）を生成し，これを文書中に混入させる．PS 字形文字を含む文書を読むことで，漢字字形に注意が惹きつけられることにより，漢字字形記憶が修正・強化されることが期待できる．将来的にはPS 字形文字を自動生成して提示する電子書籍リーダの構築を目指しているが，本論文ではその実現に向けた基礎的な調査として，手作業で作成した誤字形文字を紙に印刷してユーザに提示することによるユーザスタディを実施した．その結果，PS 字形文字を混入した文書を読むことで，正しい字形の文字のみを含む文書を読む場合より，有意に漢字字形記憶を強化できること，および，正しい字形の文字のみを含む文書を読む場合よりも負荷が増加しないことを確認した．Character amnesia is a recent phenomenon in which native Chinese or Japanese speakers forget how to write Chinese characters (kanji in Japanese), although they maintain the ability to read them. To solve this problem, we propose a method for generating incorrect character shapes named SwaPS, which can effectively correct and strengthen the memory of character shapes by simply reading a document. SwaPS generates incorrect characters named PS characters by using a deformation method that swaps the position of the semantic radicals and phonetic radicals of the phonogram characters, which account for 80% of all Chinese characters. By reading a document that includes PS characters, the user’s attention is drawn to the character shapes, which is expected to correct and strengthen his or her memory of the character shapes. In the future, we aim to build an e-book reader that automatically generates and presents PS characters. To this end, in this paper, we conducted a basic investigation by printing manually created incorrect characters on paper and presenting them to users. The results of the user study confirmed that reading a document that includes PS characters significantly strengthens character shape memory compared to reading a document that contains only correct characters without increasing the user’s workload.

電子書籍や動画などが普及している．紙の書籍やDVD などの物理媒体と異なり，電子コンテンツの利用権を他社に移す事ができない．大学や企業などの組織で電子コンテンツを購入する場合，利用権の管理が問題となる．より柔軟なコンテンツ利用のために，コンテンツの利用権を事業者間で移動する仕組みや，他社に譲渡する仕組みを検討する．仕組みとして，従来からの中央集権型の仕組みと，近年研究が進む分散型の仕組みを検討した．本発表では，検討した仕組みについて報告する., E-books and videos are becoming popular. Unlike physical media such as paper books and DVDs, the rights to use digital content cannot be transferred to other companies. When an organization such as a university or a company purchases digital contents, the management of usage rights becomes a problem. For more flexible content usage, we are considering a mechanism for transferring content usage rights between operators and a mechanism for transferring content usage rights to other companies. As for the mechanism, we examined the conventional centralized mechanism and the decentralized mechanism, which has been studied in recent years. In this paper, we report two mechanisms for digital contents portability.

近年，海賊版サイトによるマンガ画像の公開が問題である．マンガは印刷された紙媒体としても発行されているため，マンガのページ画像のスキャンは簡単で，そのためDRM(デジタル権利管理) による海賊版対策は有効ではない．本研究では海賊版マンガの抑制を行うために，マンガのページ画像から，マンガのタイトルや巻数，話数を推定する分類手法を検討している．今回，分類手法の枠組みと，Manga109データを用いた予備実験を行った．本発表では検討内容と予備実験の結果を報告する．, Pirate edition of Manga is a serious problem. Manga is published as a printed paper book, it is easy to make digital image of manga pages by scanner, so DRM (Digital Rights Management) are not effective for prevention of pirate edition. In this study, in order to suppress pirated manga, we study some classification methods which estimates the title, number of volumes, and number of episodes of manga from manga page images. In this paper, we conducted a preliminary experiment using the framework of classification methods. We also report the details of the study and the results of preliminary experiments.

格闘ゲームは参入障壁の高いゲームジャンルの一つであり，本稿では「読み合い」と呼ばれる駆け引きに関して，習得するまでの過程が困難であることが大きな原因の一つであると推察した．初心者の読み合い習得が困難な原因に，リアルタイム性による思考時間の短さや，キャラクタの操作に不慣れな点があると考えた. そこで，格闘ゲーム初心者が読み合いを理解・習得する過程を支援するシステムを提案する．提案システムは，自作したゲームとそれを通じてプレイされるカリキュラムから構成される．自作ゲームはじゃんけんをベースとし，手の価値に差がある点や状況毎に手の価値が変化する点など，格闘ゲームの読み合いに必要な要素を取り込んだ．カリキュラムは読み合いの習得を目的とし，読み合いに必要な考え方を実践する複数の相手との対戦を通じそれらを学ぶ．カリキュラム評価のための被験者実験の結果，想定の実験時間が終了してもカリキュラムは完遂されず，修了条件やヒントの出し方に課題が残る結果となった．：Fighting games are one of the game genres with high barriers to entry and in this paper, we consider that one of the main reasons is the difficulty in learning the process of “mind games”. As for why it is difficult to learn “mind games”, there are several causes. One is that players have a short time to think due to the real-time nature of the game, and another is that players are not familiar with controlling their characters. Therefore, we propose a system to support the process of understanding and mastering mind games for beginners of fighting games. The proposed system consists of a self-made game and a curriculum played through the game. The game is based on rock-paper-scissors and incorporates elements necessary for mind games in fighting games, such as the fact that the values of moves are not uniform and that the values of moves change according to the situation. The curriculum is designed to help students master mind games by playing against multiple opponents who implement the ideas necessary for mind games. The results of a subject experiment to evaluate the curriculum show that the curriculum is not completed even after the expected experiment time is up, and that some problems remain, such as the criteria for finishing each part and the way to provide hints., 第27回ゲームプログラミングワークショップ(GPW-22)，2022-11, 電気通信大学

近年，日本や中国において，漢字を読むことはできるが書くことができない「漢字健忘」が社会問題になっている．この問題を解決するために，筆者らは利用者の負荷を増やすことなく，文書を読むだけで漢字の字形記憶を効果的に修正・強化することができるようにする手法SwaPS を提案した．SwaPS では，漢字全体の80%を占める形声字に着目し，形声字を構成する意符と音符の位置を入れ替えることによる字形変形手法によって誤字形文字（PS 字形文字）を生成し，これを文書中に混入させる．これまでに，PS 字形文字を混入した文章を紙に印刷してユーザに提示することによるユーザスタディを実施した結果，有効であることを明らかにしている．本稿では，電子的な媒体上におけるSwaPS 手法の有効性を検証するために，PS 字形文字埋め込み電子書籍リーダーEE-Reader を実装し，ユーザスタディを実施した．その結果，紙媒体の場合と同様，電子的な媒体を用いた場合においても，PS 字形文字を混入した文書を読むことで，正しい字形の文字のみを含む文書やごくわずかに異なっている誤字形文字を含む文書を読む場合よりも有意に漢字字形記憶を強化できること，および，正しい字形の文字のみを含む文書を含む場合よりも負荷が増加しないことを確認した．Character amnesia is a recent phenomenon in which native Chinese or Japanese speakers forget how to write Chinese Characters (Kanji in Japanese) although they maintain the ability to read them. To solve this problem, we have already proposed SwaPS, a method that enables users to effectively correct and strengthen their memory of character shapes by simply reading a document without increasing the user's workload. SwaPS generates incorrectly shaped characters (PS fonts) by swapping the position of the semantic radicals and phonetic radicals of the Phonogram Characters, which account for 80% of all Chinese characters, and embeds the PS fonts into documents. A user study has already been conducted by using printed documents with some PS fonts on paper and demonstrated its effectiveness. In this paper, we implemented EE-Reader, an e-book reader that is equipped with a function to embed PS fonts into the displayed document, to verify whether SwaPS is effective even on electronic media. We conducted user studies using EE-Reader and confirmed that, like the cases of the printed materials, reading a document with PS fonts significantly strengthens character shape memory compared to reading the document containing only the correct characters or the slightly incorrect characters. We also confirmed that reading the document with PS fonts does not increase the load compared to reading a normal document that contains only the correct characters.

近年，SNSでの誹謗中傷やいじめ，それを原因とする自殺が問題になっている．動画サービスでも，視聴者が投稿するコメントが荒れ，誹謗合戦になることも発生している．本研究では，機械学習による動画サイトにおけるコメントが誹謗中傷状況にあることの検出を目指す．対象とする動画サイトはYouTubeを想定している．コメントが荒れている動画を人力で見つけ，そのコメントデータを正例とする．また荒れていない一般動画のコメントを負例とする．これらのデータを機械学習に適用して炎上状態発見器を作る．機械学習を適用するには，対象のベクトル化と，判別アルゴリズムが重要である．本論文では，コメント収集手法，コメントの炎上判定，ベクトル化，アルゴリズムについて，検討内容を報告する．, In recent years, cyber slander, cyberbullying and comments flaming have become serious problems on SNS and video services such as YouTube. There are few cases of suicide caused by them. In this paper, we study flaming detection methods using document classification and machine learning. The target video service is YouTube. At first, we will manually find flaming comment threads in YouTube, and use them as positive training data. We also select comments thread which isn’t flaming, and use them as negative training data. Apply these data to machine learning to create a flaming detector. In order to apply machine learning, it is important to vectorize target data, and to find appropriate classification machine learning algorithms. In this paper, we report how to collect YouTube comments, how to select comments flaming, and vectorization of comments.

There is an attack called Rowhammer on the DRAM of the computer. A side-channel attack called RAMBleed, which reads secret information without access authority using Rowhammer, has been proposed. It is pointed out that RAMBleed can recover secret information used in OpenSSH. In this paper, we attempt to recover the private key of OpenSSL by attacking the server with RAMBleed. In OpenSSL, the secret information is allocated on the physical memory before RAMBleed is executed. Then, the secret key cannot be guided to the target page by the conventional method. In this paper, we propose a method to move a secret key on physical memory to swap area and reassign it on physical memory. Also, we show the possibility of inducing the secret key to a target page.

There is an attack called Rowhammer on the DRAM of the computer. A side-channel attack called RAMBleed, which reads secret information without access authority using Rowhammer, has been proposed. It is pointed out that RAMBleed can recover secret information used in OpenSSH. In this paper, we attempt to recover the private key of OpenSSL by attacking the server with RAMBleed. In OpenSSL, the secret information is allocated on the physical memory before RAMBleed is executed. Then, the secret key cannot be guided to the target page by the conventional method. In this paper, we propose a method to move a secret key on physical memory to swap area and reassign it on physical memory. Also, we show the possibility of inducing the secret key to a target page.

本稿では，発想技法の一種である発散技法において，既存技法ではほとんど注目されず，今まで誰も解決すべき問題として採り上げてこなかった，時間経過に伴うアイデア生産量の低下現象に着目し，この現象を引き起こさず，しかも既存技法よりもアイデアの生産量が多くなると期待される新規な発散技法である “TKTS 法” を提案する．TKTS 法は，アイデア生成の対象となる主テーマを，関連するいくつかの関連テーマに分割し，これら関連テーマを短時間で切り替えながらアイデア生成を行う手法である．本稿ではまず，提案技法の詳細と，現段階で有効と考えられる関連テーマの分割手法について説明する．さらに，TKTS 法を既存技法と比較したユーザスタディについて述べる．結果として，TKTS 法により，アイデア生産量の低下現象を回避できることが示された．TKTS 法は，他の発想技法と併用できる点が大きな強みである．TKTS 法が実用化されれば，企画会議などの実用現場で長時間の発想を行う際に，既存の発想技法よりも多くのアイデアを生み出せるようになることが期待される． : In this paper, we propose “TKTS method,” which is a novel divergent thinking method. We focus on a phenomenon of a gradual decrease in the productivity of ideation; this problem has not ever attracted any attention in existing idea generation methods. In this paper, we will explain details of the proposed method and describe a transforming method of the main theme into several derived themes. We conducted user studies to compare TKTS method with existing idea generation method. As a result, we confirmed that TKTS method could avoid the decrease in the productivity of idea creation. TKTS method should be effective and useful when, for example, making a complicated long-term plan of an enterprise that requires very long time to create ideas.

音声中で検索語がそのまま現れる発話を特定する音声検索語検出(Spoken Term Detection: STD)の研究を行う. STDにおける大きな問題点の1つに検索語ではないものを検出する誤検出問題があげられる. 本研究では, この誤検出をできるだけ少なくする方法を研究する. 具体的には, 検索語拡張を行って拡張語を得たうえで連続DPマッチングによる拡張語の検索を行い, その検索結果に基づいて検索語が含まれる発話の候補の並べ替え(リスコアリング)を行うことで誤検出を抑制する方法を提案する. 本論文では, 拡張語の獲得方法として, 検索語の前または後に文字列を付加したものを拡張語とする手法を提案するcこの手法はどのような検索語に対しても容易に拡張語を自動生成できるため, 汎用性が大きいと考えられる. 講演音声を対象とした種々のSTD検索タスクで評価したところ, すべてのタスクで検索精度の向上が得られ, 提案手法の有効性および汎用性を示した., This paper addresses Spoken Term Detection (STD), which finds speeches including a specified query term. One of the main STD problems is a false detection problem, which we focus on in the paper. We investigate a method suppressing false detections based on a query expansion (QE) approach, which extracts query-related terms. Specifically, we rescore and rerank speech candidates which may include query term(s) with the results obtained by continuous DP matching between expanded queries and speeches. In this paper, we propose a QE method for STD, that is, making expanded terms by adding words to the original query. The QE approach is widely applicable since it can generate expanded terms automatically for any query terms. On a task of STD from lecture corpus, we confirmed the effectiveness of the proposed method. We achieved STD performance improvements for several STD tasks, which showed a validity and robustness of the proposed method.

個人や組織の活動にともなって時系列的に発生する情報をサーバで安全に集計することは実世界で大きなニーズがある．この集計において，サーバは受け取る時系列情報の範囲をあらかじめ予想できないため，情報の受取りにともなって集計表の値の加算だけではなく，集計表の拡張を行う必要がある．本論文では，時系列情報の安全な集計問題を新たに定義したうえで，秘密分散によって時系列情報を秘匿しながらマルチパーティ計算によって集計する方式を検討する．まず，秘密分散とマルチパーティ計算によって個々の値を秘匿しても，アクセスパターンを通じて集計表の推定が可能になることを示す．表の全探索によって値の加算と表の拡張を行う方法を提案し，アクセスパターンは秘匿できるが通信量が大きいという問題点を明らかにする．この分析に基づいて，全探索を避けながらアクセスパターンを秘匿するために，再帰的Path ORAMを用いる手法を提案し，通信量のオーダーレベルの削減効果を明らかにする．, People often need to use servers to count on time-series information that is generated during activities of people and organizations. In this counting, because a server cannot predict range of information to accept in future, a server needs not only to add values on the counting table but also to extend the table. This paper provides new definition of secure counting on time-series information. Based on this definition, the paper describes methods that hide time-series information by secret sharing and that count on it by multiparty computation. It is shown that tabulated values can be estimated on the bases of observed access patterns even if each value is hidden by secret sharing and multiparty computation. A method that accesses the table exhaustively to update and extend the table is proposed and evaluated to show its confidentiality against access pattern observation while showing its problem of a large communication amount. Based on these analyses, a method that uses recursive Path ORAM to hide access patterns while avoiding exhaustive accesses is proposed and evaluated to show its effects on reducing communication amounts in the order level.

個人が特定の自由を侵害されたときに喚起される，自由回復を志向した動機的状態は心理的リアクタンスと呼ばれている．本稿では，先延ばし行動を改善させるための，心理的リアクタンスの反発力を活用した手段の実現に向けた基礎的な調査として，自由を規制する教示を行うことによる先延ばし行動への影響について検討する．実験の結果，あまり関係が無いはずの第三者からの心理的リアクタンス教示によって，先延ばし行動を抑制するポジティブな効果が得られる可能性が示唆された．The motivational state that is aroused when an individual's specific freedom is violated and that is oriented toward the restoration of freedom is called “psychological reactance.” In this paper, we examine the effect of freedom-restricting instruction on procrastination behavior as a basic investigation toward the realization of a means to improve procrastination behavior by utilizing the repulsive force of psychological reactance. The experimental results suggest that psychological reactance instruction from an unrelated third person may have a positive effect to inhibit procrastination behavior.

文章作成は我々にとって身近な作業である．しかし，特に文章作成経験が不十分な執筆者の場合，部分の執筆に集中し過ぎて，全体として見ると一貫性がない文章を書いてしまうことがしばしばある．本研究ではそのような事態にならぬよう，過剰に部分に集中していることが検知された場合に，強制的に全体を表す情報を提示することで，常に文章の全体構成に配意するように仕向ける文章作成ツールを提案する．本稿では実装したシステムReConformation Editor の概要を説明し，その効果を検証する実験について述べる．Writing text is a familiar task for us. However, writers, especially those with insufficient writing experience, often concentrate too much on parts of the text and end up writing sentences that are inconsistent when viewed as a whole. To avoid such a situation, we propose a writing tool that forces authors to pay attention to the overall structure of the text by forcibly presenting the entire structure of the text when it is detected that they are concentrating excessively on parts. This paper describes the implemented system named ReConformation Editor and illustrates experiments to verify its effectiveness.

地域活性プロジェクトでは，地域の現状を把握するためのフィールドワークがしばしば行われる．質の高いフィールドワークを行うためには，フィールドワーク中にデータを集める段階で効率よく羅的な情報を記録する必要がある．この記録は一般に現場メモと呼ばれ，フィールドワーク後にこの現場メモをもとに清書版フィールドノーツを作成し，それをフィールドワーク参加者間で共有することで地域の魅力を発掘していく．しかし，この現場メモを作成するにあたり多くの課題が存在する．本稿では，その課題の1 つである網羅性の向上に着目し，フィールドワークにおける現場メモの作成を支援するシステムBlurtMemo を提案し，その有効性について検証した結果について報告する．In community revitalization projects, fieldwork is often conducted to understand the status of a regional community. To conduct high-quality fieldwork, it is necessary to efficiently record the data during the data collection phase of the fieldwork. These records are generally called “field memos.” After the fieldwork, the field memos are used as the basis for composing “field notes” that are then shared among the fieldwork participants to discover the region's attractiveness. However, there are several difficulties in making good field notes. In this paper, we propose BlurtMemo, a system to support the creation of field memos in fieldwork and report on the results of user studies to verify its effectiveness.

本論文では，AR技術を用いた折り紙の体験拡張システムについて述べる．仮想空間と現実空間をシームレスに繋ぎ合わせ，折り紙体験の拡張を実現するためのタンジブルユーザインタフェースを提案した．ユーザは作成した折り紙をARグラスを通じて拡張演出及び折り紙を手で動かすことで重畳表示される仮想情報を操作することが可能である．本研究は，現実世界で作成した折り紙にデジタル情報を付加し，ARでのCG表示による拡張演出及び3次元形状の折り紙の形状認識を利用したユーザとのインタラクションを構築することで，新たな折り紙体験の楽しみを増幅させることを目的とする．評価実験を行い，その結果から本システムを体験した多くの人々から楽しさの拡張及び折り紙体験のモチベーション向上が確認された．: This paper describes an augmenting origami user experience using AR technology. We designed a tangible user interface that seamlessly connects the virtual environment and the physical world to augment the origami experience. Origami created by the user is augmented through the AR glasses, and the user can manipulate the superimposed virtual objects. The goal of this work is to enhance the enjoyment of new origami experiences. To this end, we added digital information to origami created in the physical world and constructed an interactive interaction using augmented reality (AR) and 3D origami shape recognition. We conducted an evaluation experiment, and the results showed that the participants who experienced this system enjoyed it and were motivated to try origami. Compared to regular origami, 90% of participants said they would like to try origami again, indicating a significant increase in motivation for the experience.

近年，日本や中国において，漢字を読むことはできるが書くことができない「漢字健忘」が社会問題になっている．この問題を解決するために，筆者らは利用者の負荷を増やすことなく，文書を読むだけで漢字の字形記憶を効果的に修正・強化することができるようにする手法SwaPS を提案した．SwaPS では，漢字全体の80%を占める形声文字に着目し，形声文字を構成する意符と音符の位置を入れ替えることによる字形変形手法によって誤字形文字（PS字形文字）を生成し，これを文書中に混入させる．これまでに，PS 字形文字を混入した文章を紙媒体または電子媒体を用いて中国語話者の漢字の既習得者に提示することによるユーザスタディを実施した結果，いずれも有効であることを明らかにしている．本稿では，他の言語に対するSwaPS の有用性を探るために，日本語話者を対象としたユーザスタディを実施した．その結果，中国語話者の場合と同様，PS 字形文字を混入した文書を読むことで，正しい字形の文字のみを含む文書を読む場合より，有意に漢字字形記憶を強化できること，および，正しい字形の文字のみを含む文書を読む場合よりも客観的には負荷が増加しないことを確認した．Character amnesia is a recent phenomenon in which native Chinese or Japanese speakers forget how to write Chinese Characters (Kanji in Japanese) although they maintain the ability to read them. To solve this problem, we have already proposed SwaPS, a method that enables users to effectively correct and strengthen their memory of character shapes by simply reading a document without increasing the user's workload. SwaPS generates incorrectly shaped characters (PS characters) by swapping the position of the semantic radicals and phonetic radicals of the Phonogram Characters, which account for 80% of all Chinese characters and embeds the PS characters into documents. User studies have been conducted by presenting documents embedded with PS characters to Chinese speakers who have already learned Chinese characters through printed materials or electronic media and demonstrated its effectiveness. In this paper, we conducted a user study on Japanese speakers to explore the usefulness of SwaPS for other languages. As a result, we confirmed that, as in the case of Chinese speakers, reading documents embedded with PS characters significantly strengthens character shape memory compared to reading a document containing only the correct characters. We also confirmed that reading the document with PS characters does not objectively increase the load compared to reading a normal document that contains only the correct characters.

オープンソースソフトウェア（以下，OSS）開発には多くの開発者が携わっており，異なる特徴を持つ開発者が存在すると考えられる．開発者の特徴を明らかにすることで，OSSプロジェクトの成功に必要な開発者を明らかにできるなどのソフトウェア工学における新しい観点の発見が期待される．本稿ではGitHubで活発なOSSプロジェクトであるhomebrewとnodeに参加する開発者を活動履歴からクラスタリングし，その結果から開発者を分類した．クラスタリングで得られた樹形図を分析した結果，活発なOSSプロジェクトには迅速・議論型，迅速・総合型，悠然・総合型などの異なったタイプの開発者がいることが分かった．, In open source software projects, there should be different types of developers. Clarifying the characteristics of developers may enable us to manage projects successfully. In this paper we studied developers in active projects in GitHub, homebrew and node. Based on the analysis of development activities in GitHub, we classified developers and found that there are different types of developers in active projects like fast-commenter, fast-generalist, and slow-generalist. In open source software projects, there should be different types of developers. Clarifying the characteristics of developers may enable us to manage projects successfully. In this paper we studied developers in active projects in GitHub, homebrew and node. Based on the analysis of development activities in GitHub, we classified developers and found that there are different types of developers in active projects like fast-commenter, fast-generalist, and slow-generalist.

九州工業大学は2019年9月に全学セキュアネットワークを更新した．このうち無線LANシステムの更新は，学内アンケートから得られた要望と，2014年から2018年の利用動向調査から抽出した5つの改善点に基づいて実施した．具体的には（1）平均利用端末数の増加を見越したAPの増設，（2）稠密環境を考慮したIEEE 802.11ax対応機材の導入，（3）トラヒック増加に備えた有線側の増速，（4）講義に直接関係しないトラヒック制御，（5）利用動向に基づくAP機材選定である．この更新により，APは更新直前の368台から約1.3倍増加し470台となった．本稿ではこの改善点を元に行った具体的な更新内容と，2019年度の利用動向について述べる．続いて導入前後の利用状況を比較して，実施した改善策の効果を検証し有効性を明らかにする． / Kyushu Institute of Technology had upgraded the campus network in September 2019. Within this, the update of the wireless LAN system was based on both the survey results from the campus and five issues for improvement identified from the 2014-2018 usage trend survey. Specifically, the five issues were as follows: (1) increase the number of access points (APs) in expectation of an increase in the average number of terminals, (2) install IEEE 802.11ax APs in consideration of the dense environment, (3) increase the speed of the wired LAN in preparation for increased traffic, (4) control traffic not directly related to lectures, and (5) select APs based on usage trends. In this upgrade, the number of APs increased by 30% from 368 to 470. This paper describes our new wireless LAN system in detail and utilization trends for FY 2019. The effectiveness of the improvements then is examined by comparing wireless LAN usages before and after the upgrade.

京都大学では，2020年3月，コロナ禍における対策として，ほとんどすべての対面授業をオンライン受講できるよう対策するとの方針を示した．本稿では，こうした状況下において実施した演習型プログラミング授業について，その実践例を報告するとともに，2019年に実施した従来型の対面授業と比較し，演習型授業のオンライン化における課題や問題点などについて考察した．その結果，オンライン授業では，授業の前半でつまずく受講者が多く見られたが，授業の後半では課題のプログラムを完成することができた割合が高かった．オンライン授業では，受講者が授業時間内にチャットで積極的に質問して，個々の疑問点を解消していたことが推察された．一方，対面授業では，授業の後半でつまずく受講者が多く見られており，授業中に質問しなかった（できなかった）受講生がいた可能性が浮かび上がった．, Due to the need to prevent the spread of the COVID-19 in March 2020, Kyoto University has been requested to offer online classes. Therefore, it has become necessary to shift from face-to-face classes to online classes. In this paper, a practical example of programming class is reported. Additionally, in this study, problems and issues in online classes are discussed by comparing with previous face-to-face classes in 2019. As a result, in the online class, many students failed in the first half of the class, but a high percentage of them were able to complete the assigned program in the second half of the class. It was assumed that the students actively asked questions via chat during the class session to resolve their individual issues. On the other hand, in the face-to-face class, many students appeared to falter in the latter half of the class, suggesting the possibility that some students did not (or could not) ask questions during the class.

創造性の高いアイデア発想をするためには，テーマに関連しつつ認知外の意外な情報を収集することが重要であるとされる．本研究では，既存のモノを対象として，その使い方に関する新しいアイデアを創造するための発想技法であるMonoBocai を提案する．従来から，既存のモノの普通ではない使い方を発想することによるアイデア生成はしばしば行われている．しかしながら，そのような発想を行う際に，どうしても有用性のあるアイデアを生成しようとする意識が働き，発想の飛躍がなかなか生じない．そこで，モノが持つ隠れたアフォーダンスをあぶりだすための手段として，お笑いジャンルの1つである「モノボケ」を活用することを試みる．In order to create highly creative ideas, it is important to collect unexpected information that is related to the theme but outside of cognition. In this study, we propose a new idea generation technique, named MonoBocai, for creating ideas for new uses of existing objects. Conventionally, idea generation by thinking of unusual ways to use existing objects is often carried out. However, when people generate such ideas, it is difficult for them to make a leap of faith because they are conscious of trying to generate useful ideas. In this paper, to generate new ideas, we propose to utilize "prop comedy", a Japanese traditional comedy style, as a means of revealing hidden affordances of the existing objects.

サーバを省電化のために最適に集約する技術が注目されている。一般にサービスに対するアクセスは、オン・オフピーク時で、大きな隔たりがあり、需要に応じてサーバ台数を増減させ、省電力化やリソースの有効活用のため台数を最適化することが望ましい｡筆者らは通信に関わる情報であるセッション情報を移設すること通信断を発生させずクライアントが接続するサーバを別のIPアドレスを持つサーバへ切り替えるセッションステートマイグレーション(以下、ＳＳＭ)を提案している。SSMにより、通信断を発生させずサーバ台数を需要に応じて制御できるが、多数のサーバが存在する環境でサーバを制御する際、特定のサーバに瀬シヨン情報が集中することなく最適にサーバを集約、増設するかという課題がある。本稿では、多数のサーバを管理するネットワークで、局所的な情報共有だけに基づく自律的判断で、SSMにより最適にサーバの集約や増設をする方法を提案する。隣接するサーバがセッション情報数を自律分散的に交換し、動的にセッション情報を交換するためのグループを作成し、サーバ集約や、増設時に各サーバのセッション情報数を平滑化する手順を示す。また、自律分散制御により形成されたグループ内のセッション情報の平滑化について、提案方式の有効性をシミュレーションにより示す。, Optimal server consolidation is attracting attention for energy saving. The service access increases or decreases in number depending on the on-peak or off-peak. Optimally increasing or decreasing the number of servers to the demand fluctuation is desired for the energy saving and utilizing the resources. We have proposed session state migration architecture (SSM), which switches over the connection between the server and client without disrupting the communication by relocating session states from one server to another. The SSM enables us to increase or decrease the number of servers to the demand fluctuation without disrupting the communication. In the network managing a large amount of servers by the SSM, this paper proposes the method for the server configuration to increase or decrease the number of servers based on the autonomous decision from the locally shared information. In the proposed method, the number of session states is autonomously exchanged between the adjacent servers, and the groups for dynamically relocating the session states are created. This paper shows the procedures to consolidate the servers and to equalize the number of session states kept by the servers. A simulation shows the evenness of the number of session states among the groups created by the autonomous decentralized control.

オープンサイエンスの動きは世界的な潮流であり，国内においてもその動きの一環である研究データのオープン化に向けた各種取組みについて活発に議論がなされている．研究公正のための研究データ公開の他に，研究者間での研究データの共有が進むことで新たなイノベーションの創出も期待されている．研究データの利活用が促進されるためには，研究者にその価値を理解してもらうことが重要である．同分野の研究者間だけではなく，異分野間の研究融合も期待され，異分野の研究者を想定したデータ利活用に資する適切なメタデータ付与も重要であると考える．このような視点から，利用者に有用なメタデータとは何かを考察する過程は，熟練技術者の暗黙知をどのようにして若手技術者に伝達すべきかを考察する過程に共通していると考える．本稿では，経験によってのみ獲得される熟練技術者の暗黙知伝達要素である「気づき」が研究データ利活用促進に必要な着眼点であるか考察を行う．具体的には，先行研究による研究者へのインタビュー結果を再利用し，そこに含まれるデータ利活用の問題点に対して「気づき」が効果的であるか考察を行う．, The movement of open science is a global trend, and various efforts toward the openness of research data, which is part of the movement, are being actively discussed in Japan. In addition to the disclosure of research data for research integrity, it is expected that new innovations will be created by promoting the sharing of research data among researchers. In order to promote the utilization of research data, it is important for researchers to understand its value. It is expected that research will be integrated not only between researchers in the same field but also between different fields, and it is important to assign appropriate metadata that contributes to data utilization assuming researchers in different fields. From this point of view, the process of considering what metadata is useful to users is common to the process of considering how to express the tacit knowledge of skilled engineers. In this paper, we focus on "awareness," which is an element that conveys the tacit knowledge of skilled engineers that has been acquired only through experience, and what kind of effects can be expected based on the results of interviews with researchers from previous research.

研究室内での文献管理において重要となるのは「メンバ間で文献情報の共有を行えること」そして「容易に文献を検索して,論文に引用できること」である.現在,文献管理ツールが多数開発されているが上記の条件を十分満たすものはない.そこで,本研究では研究室内での利用に特化した文献管理システム「bole」を開発する.提案システムは,研究室内で文献情報の共有を行いやすくするため,ウェブアプリケーションによる実装を行い,文献情報を登録する際,同時に文献に関する研究分野やコメント,評価などの情報を追加登録する.また,筆者らの研究室では,論文執筆の際,参考文献の記述にBibTEXを利用するので,便利にBibTEXを利用するために,文献を論文に引用するときに必要な「引用キー」を1クリックでコピーできる機能などの実装を行う.提案システムの導入により,研究室内での文献情報の共有を簡単にすることができ,さらに論文執筆の効率化を進めるという提案システムの有用性を検証する.The important things about managing literatures in laboratories are "Sharing literatures between members" and "Easy to search literatures and to cite them in papers". Currently, many literature management tools have developed, but not enough to satisfy the above conditions. In this paper, we develop the literature management system "bole" that specializes in the use of laboratories. The proposed system is developed as the web application, and when literature information is registered in the system, research area, comment, evaluation, and so on about literatures are registered as additional information in order to facilitate sharing of literature information in laboratories. BibTEX is used in our laboratory to write a paper, therefore we develop functions convenient to use BibTEX, for example citation key can be copied with one click. We show the utility of the proposed system to share literature information easily in the laboratory, and efficiently to write the papers.

本稿では，ポスト知識社会を見据えた，Creativity Miningという新しい創造活動支援のあり方を議論する．我々のような一般人がなにがしかの新奇なモノを創り出すことは容易ではない．しかしながら，それは我々が非創造的であるということを意味しない．我々は皆，潜在的に創造性を有している．ただ，持てる潜在的創造力を思い通りに発揮することができないか，あるいは潜在的な創造力の存在に気づいていないだけであると私は考える．すなわち，我々の多くは「非創造的」なのではなく「未創造的」であると言えよう．来るべきポスト知識社会としての「創造性社会（Creative Society）」を確立するために必要となる創造的人材を大幅に増員するためには，未創造的な人々の裡に深く埋もれたままの創造性を見いだし，その発揮を支援するための新たな技術の実現が不可欠である．すでに創造性支援技術が広く研究開発されているが，これらの技術は基本的に「既創造的」な人々を主たる支援対象としており，未創造的な人々には適用し難い．Creativity Mining技術は，未創造的な人々を支援対象とし，これらの人々が有する潜在的創造性を発見・発掘することを支援する．本稿では，筆者らの研究室でこれまでに開発された3つのシステムを事例として取り上げ，これらの事例がどのようにCreativity Miningシステムとして機能するかを論じ，Creativity Mining技術の要件について検討する． : This paper proposes a novel concept called “Creativity Mining” for Post-Knowledge Society. Even though it is quite difficult for general people to create novel things, that does not mean that we are not creative. We all potentially have creativity. We simply cannot manifest our potential creativity at will or are unaware of its existence. In this sense, perhaps we are not uncreative but not-yet-creative. To increase creative human resources to establish the coming “Creative Society” as a Post-Knowledge Society, we require new technologies for finding the buried creativity deep within not-yet-creative people and for supporting its manifestation. Although creativity support technologies have been widely studied, they have supported the creative activities of already creative people. They are not useful for supporting not-yet-creative people. In contrast, creativity mining technology supports not-yet-creative people to find and confirm their potential creativity. This paper illustrates three example systems developed at the author's laboratory and discusses how they work as creativity mining systems and their requisites.

古典中国語(漢文)は，単語と単語の間に区切りがなく，文と文の間にも区切りがない．これが，白文と呼ばれる古典中国語の書写形態であり，傍目には，漢字が連続的に並んでいるだけである．それゆえ，白文に対する言語処理は，単語と単語の間を区切る「単語切り」(word tokenization)と，文と文の間を区切る「文切り」(sentencesegmentation) から始まる．本稿では，Transformersを用いた古典中国語の「文切り」手法と，それに伴う古典中国語「文切り」モデルの製作について述べる．これに加え，Transformers を用いた古典中国語の「単語切り」を，品詞付与と同時に行う手法についても述べる．, Classical Chinese texts do not have any spaces or punctuations between words or between sentences. They consist of continuous strings of Chinese characters from the start to the end. The analysis of classical Chinese texts has to begin with finding out word-boundaries and sentence-boundaries, i.e. word tokenization and sentence segmentation. In this paper we discuss the sentence segmentation of classical Chinese texts using Transformers, which is designed for natural language processing with pre-trained language models such as BERT and RoBERTa. In the appendix we discuss the word tokenization (and Part-Of-Speech tagging) of classical Chinese texts using Transformers., [じんもんこん2021]人文科学とコンピュータシンポジウム, 日程: 2021年12月11日(土)-12日(日), 会場: オンライン開催 (拠点)関西大学千里山キャンパス, 主催: 情報処理学会(IPSJ) 人文科学とコンピュータ研究会 (SIG-CH)

本稿では，分散ファイルシステムGfarmのためのMPI-IO実装，MPI-IO/Gfarmについて述べる．Gfarmファイルシステムは広域にまたがる複数のクラスタ内の計算ノードのストレージをまとめ1つのネームスペースで管理することを可能にする．Gfarmファイルシステムは，計算ノードのローカルストレージの利用，ファイル複製の利用によりスケーラブルなファイルアクセス性能を実現している．しかし，MPI-IOにおける典型的なアクセスである複数のプロセスが単一のファイルに対して書き込みを行う場合においては，性能はスケールしない．本稿では以上の場合の性能改善を主な目的とし，最適化手法の提案と実装について述べる．性能評価では，IOR，HPIO，BTIOを用いた評価を行い，PVFS2，NFSとの比較を行った．提案手法を用いることでノード数に対してスケーラブルな結果が得られ，PVFS2との比較においても2倍から3倍程度MPI-IO/Gfarmが良い性能を示した．This paper proposes a design and implementation of an MPI-IO implementation of the Gfarm file system, called MPIO/Gfarm. The Gfarm file system is a global file system that federates the local storage of compute nodes among several clusters. It has a scale-out architecture designed to support distributed data-intensive computing. However Gfarm file system does not achieve scalable performance in the case of parallel writes to a single file, a typical file operation in MPI-IO. This paper proposes an optimization technique to improve the parallel write performance to a single file. In the evaluation using BT- IO, IOR and HPIO, MPI-IO/Gfarm achieves scalable parallel I/O performance. Compared with MPI-IO on PVFS2 and NFS, it achieves at most a 1.5x speedup of write performance and 2.0x to 3.0x speedup of read performance using seven storage nodes.

本稿では,時系列の変化量に対して制約を設ける,外部環境モデルの抽象化手法を提案する.センサ・アクチュエータの組み込みシステムにおいて,複数の外部環境の情報を内部に保持するシステムの場合,静的な観点で外部環境の情報の範囲を削減する抽象化方法には限界がある.また,動的な観点で外部環境の情報の変化に制約を設ける抽象化方法は,制約の分析に必要なセンサとアクチュエータの振舞いを,検査記述から必要十分に抽出するのは困難である.さらに,センシング対象である水や色や音など,外部環境に関する必要十分な情報が検査記述にないため,その変化の分析が困難である.本稿では,この動的な観点での抽象化の2つの問題に対して,制約の分析に必要なセンサとアクチュエータの振舞いをゴール指向分析10)を用いて網羅的に抽出し,外部環境の情報に対する時系列の変化量をドメイン知識を用いて分析する,外部環境の情報の変化に制約を設ける抽象化手法を提案する.さらに,事例をもとにその有効性を示す. : In this paper, we propose an abstraction method of the external environment model with a limit on the time series variation. This paper is intended for embedded systems with sensors and actuators. When the system uses multiple external environment information, the abstraction method reducing the scope of the information from the static viewpoint might not work well. Also, the abstraction method giving a limit on the time series variation from the dynamic viewpoint is difficult from the description for model checking. Because it is hard to extract necessary sensors and actuators behaviors required to analyze for the limit. In addtion to, it is difficult to analyze the time series variation, because of the lack of necessary information in the description for model checking, The external environment information is water, color, sound, and etc. In this paper, to solve such problems with the dynamic viewpoint of this abstraction, we propose the abstraction method giving a limit on the time series variation, using a Goal-Oriented Analysis for extracting the behavior comprehensively, using domain knowledge for analyzing the time series variation. Also, we show validity of our proposal method with case studys.

近年，ソフトウェアの利用環境が広がり，状況の変化に応じて自発的に振舞いや構成を変化させる自己適応システムの実現に対する期待が高まっている．自己適応システムは様々な関心事に対応するための並行プロセスにより構成されるが，状況によって振舞いやそれを構成するプロセス群が変わる可能性があることから，プロセス間で発生する競合に対しては，対処法の検討だけでなくその検出さえも困難である．そこで本研究では，システム開発の早期段階における分析・検証技術に着目し，自己適応システムに対する要求モデルと形式仕様を用いた競合検出法と，競合を検出するための形式仕様構築法を提案する．また，提案手法の有効性を仕様構築実験の実験結果から評価する．本提案手法により，自己適応システム構築に対する早期段階での競合への対応が期待できる．, Self-adaptive systems have recently attracted attention as flexible software because they can change their own behaviors to react to changes in their environments. However, these systems usually have multi-processes within them and developers are forced to design and construct these processes deliberately not to induce conflicts. This paper describes our approach to developing self-adaptive systems utilizing a requirements model and formal specification to detect conflicts and design the behavior keeping away the conflicts. The paper also discusses our evaluation of the effectiveness of our development process through a case study.

LSI の信頼性に関する問題としてソフトエラー耐性の低下が挙げられる．ソフトエラーとはトランジスタへの中性子の衝突に起因する記憶素子の保持値や論理ゲートの出力値の反転が生じる現象である．本稿では，ソフトエラー耐性と面積オーバーヘッドとのトレードオフを考慮したTMR ベースのエラー訂正手法を提案する．本手法は，三重化回路のうち2 つの回路の関数を近似することで，特定の入力パターンにおいて，3 つの回路のうち1 つの回路の誤った出力値を訂正する．キーとなるアイデアは訂正を行わない入力パターンをドントケアとすることで近似回路の面積縮小をねらうことである．本手法で解くべき問題は，所望のソフトエラー耐性を満たす中で，近似回路の面積が最小となるように訂正を行わない入力パターンを選択することである．そこで，本稿では，積和形論理式ベースの入力パターン選択法を提案する．実験結果より，本手法が効果的であると思われる回路の存在を確認し，本手法のアプローチの妥当性を示すことができた．, The decrease of soft error tolerance of LSI becomes the problem. A soft error is a phenomenon that the output value of a logic gate flips transiently or the preserved value of a storage element flips because of neutron particle strike. This paper presents a TMR based error correction method considering trade-offs between soft error tolerance and area overhead. Based on TMR, our method reduces area by approximating two functions which is the same as a original function. It corrects an error which occurs in a logic circuit at specified input vectors. In our method, a desired soft error tolerance in a target circuit is given as a design constraint. This paper also presents an algorithm which aims at selecting input vectors which contribute to area minimization of approximate circuits under the constraint as input vectors at which our method does not correct. Experimental results show that there is the validity of our approach.

呼吸の変化は，心理状態の変化を反映する．そこで遠隔地間コミュニケーションにおいて，相手の日常における心理状態を思いやったコミュニケーションを可能とするために，相手の呼吸の変動を一目で見て取れる形で伝達提示する，日常状況伝達メディア HAAHAA を提案する．本稿では HAAHAA のシステム構成について述べるとともに，2 組の被験者によるユーザスタディによって，提案手法の有効性と問題点を検討する． : Variation of breath reflects mental states. Therefore, in this paper, we propose a novel communication medium named “HAAHAA,” which transmits accumulated variation data of breath and shows it in an at-a-glance-able manner. As a result, HAAHAA conveys usual mental states, which allows users to have considerate communications. This paper describes the setup of HAAHAA, illustrates user studies with using two subject couples, and discusses its effectiveness and problems.

本研究では, ユーザにとってオンラインゲームの対話文内において未知語となる語の情報抽出を行う. オンラインゲーム上の対話文には, 未知語, インターネット用語, スラングなどが多く含まれるため, 新たにゲームを始めるユーザにとって発話内容の意図が理解しにくく, コミュニケーションが阻害される原因となる. そこで本稿では, ユーザが指定する任意の語について関連語とその語意をチャットログ内とWebから抽出し, ユーザに提示することでユーザ間のコミュニケーション支援を可能とするシステムを提案する. 実験の結果, ユーザの発話内容の理解度の大幅な向上が見られ, 支援システムとしての有効性を明らかにした., In this paper, to extract information about unknown words in the sentence for the user's interaction on online games. Since the statement on the online game conversation includes many unknown words, Internet terminology and slang, it is difficult to understand what the intent of the utterance for the beginners, and causing the fails of the communication. In this paper, we extract related words and their meanings are specified by the user for any words from Web and chat logs, we propose a supporting system that enables communication between users. The evaluation experiments shows that significantly thier understanding of what the user's utterance improves the effectiveness as a support system is confirmed.

本論文では過去のソフトウェア開発プロジェクトの実績データから性能の良い開発工数予測モデル（重回帰モデル）を構築することを目的として，予測対象プロジェクトの特性に基づいて，モデル構築のためのフィットデータを自動的に選定する，もしくは，選定せずに全データを用いることを自動的に決定する方法を提案する．ISBSGデータセットを用いた評価実験の結果，フィットデータの選択をいっさい行わず，すべての過去プロジェクトを用いる従来の重回帰モデルと比較すると，分母を実測値とする相対誤差MREの中央値では0.452から0.367へ，分母を予測値とする相対誤差MERの中央値では0.357から0.336へと精度が向上した．本論文の結果から，予測対象の特性に合わせてフィットデータを選定する，もしくは選定しないことを決定することが重要であり，その系統的な一手法として，提案方法が役立つことが示された．, To construct a better multivariate regression model for software effort estimation, this paper proposes a method to automatically select (or not to select) projects as a fit data from a given project data set based on estimation target's features. As a result of an experimental evaluation using the ISBSG data set, the proposed method showed better estimation performance than the conventional method (of constructing a regression model using all project data). The median of MRE (Magnitude of Relative Error) was improved from 0.452 to 0.367, and the median of MER (Magnitude of Error Relative) was improved from 0.357 to 0.336. This paper showed the necessity of fit data selection, and showed that the proposed method was one of the effective and systematic meant to do the selection.

近年，環境の変化に応じて柔軟に振舞いを変えることのできるself-adaptiveシステムに対する期待が高まっている．しかし，その統一的な開発方法はいまだ確立されておらず，システムに対する要求に応じた柔軟なシステムアーキテクチャの構築が研究課題となっている．そこで本研究では，要求分析モデルを利用したself-adaptiveシステムのアーキテクチャモデル構築法を提案し，あわせて，本モデルを利用したマルチスレッド・プログラミングによるプログラム実装方針を示す．本提案手法により，要求に柔軟に対応できるself-adaptiveシステムの構築が可能となる．, Self-adaptive systems have recently attracted attention as flexible software because they can change their own behaviors to react to changes in their environments. This paper describes our approach to developing self-adaptive systems utilizing a requirements model to build the system architecture. This paper also discusses the implementation style using the acquired architecture model, and our evaluation of the effectiveness of our development process through a case study.

近年、個人や企業の扱うファイル数が増加し、ディレクトリ構造だけでは適切に管理しきれなくなっている。そのため、ある作業に関するファイルが複数のディレクトリに分散してしまう事や、他のファイル群に埋もれてしまう事がある。本研究では、そのようなファイル群を発見し、集約して仮想的なディレクトリとして提示することを目的としている。我々の過去の研究ではファイル同士の使用時間の重複回数や時間を数値化し階層的クラスタリングを用いて同一作業のファイル群の発見を行った。しかし、関連ファイルが近い時間に使われていても使用時間の重複がない場合に発見できないという問題があった。そこで、今回の手法では同一期間内のアクセスを同じトランザクションに入れ、アプリオリアルゴリズムによる頻出集合発見を行って目的のファイル集合を得る。使用時間が厳密には重複しないファイルの発見が可能になりリコールの改善が期待される。本稿では手法の解説と過去の提案手法との比較実験を行う。, Due to the increase of the amount of digital data stored in computers, thenumber of files is increasing. It is difficult for users to maintain appropriatedirectory structures for large number of files. Some files used in a user’s workoften disperse and get lost in a file system. Our research group has been developinga system which rediscovers files used in the same work and providesvirtual directories including these files. In our previous work, we proposed afile discovery method that computes a score of interfile relationship based onoverlaps of file-access time obtained from access logs, then groups files by ahierarchical clustering method. However, the method cannot discover relatedfiles that are accessed separately within a short time. This paper proposes anothermethod which divides access logs into transactions by a constant interval,and mines frequent file sets from the transactions. Unlike the previous method,the proposed method can group files used in user’s work even if their accessesdo not overlap.This paper also includes experimental evaluation comparing theproposed method and the previous method.

オフィスにおける会議やミーティングをビデオを用いて録画することに関する研究が行われている．ここでビデオを用いる主な目的は意思決定の過程を包括的に保存・伝達することであり，既存の文字ベースの議事録以上の情報共有が期待できる．近年は，ビデオを録画する機材として全方位カメラを利用し，特に小規模なミーティングを録画するシステムが利便性の面から提案されているが，それが意思決定の伝達に有効か否かという評価はなされていない．また，議論を撮影する研究では，カメラの切替え方法を主とする提示方法が提案されているが，表現様式と議論内容の伝達の関係に対する議論もなされてこなかった．本稿では，全方位カメラを用いた自動化された簡便な会議撮影システムが撮影するビデオが閲覧者の意思決定の質に及ぼす影響を測定することで，意思決定に関わる伝達用メディアとしての会議撮影システムの特性を評価する．このため，まず全方位カメラを用いる場合において必要なビデオの提示様式を検討した．この結果，カメラ切替えがある映像と単に参加者の映像を並べた映像間には会議の内容を伝達するという目的に関して差はないことが分かった．次に，ビデオが意思決定に及ぼす影響を，専門家によるコンセンサスによって解が与えられる意思決定型の問題解決作業を題材にした被験者実験を基に分析した．この結果，会議を撮影したビデオは意思決定の質に強い影響を及ぼすことが示唆された． This paper describes the effectiveness of recording meetings, where decisions are made using a meeting capturing system. There have already been some studies on how to capture meetings at the office as videos. The aim of that is to preserve and distribute the process of decision making totally which provides more information than text-based information such as minutes. In several studies of such meeting capturing system, omni-directioral camera systems have been adopted because of their convenience. The potency to convey the process of decision making, however, has not been studied. Although several camera switching methods for filming meetings are proposed in studies on video teleconferencing or meeting capturing, it has hardly been mentioned that the relationship between these expression of switching and the effectiveness of conveying meetings. In this paper, we discuss on videos expression for capturing meetings with omni-directioral cameras. As the result, there is little difference between switching shots and whole group shot in conveying processes of meetings. We also analyzed the influence of videos for the decision making by NASA's moon survival problem. It is shown that the video captured meetings, have the capacity to influence decision making better than the paper-based minute.

電子メールは，強力なコミュニケーションツールとして我々の生活の中に深く浸透してきている．しかしながら，電子メールは，対面対話状況においてメッセージの送り手やメッセージそのものに対する印象形成に大きな影響力を持つとされる非言語的手がかりや送り手の背景情報の伝達が非常に制限されるという欠点を持つ．そこで本論文では，メッセージを作成する過程における送り手の振舞いに着目し，そこから非言語的手がかりに相当すると思われる言外の情報を自動取得し，これと普段のメッセージ作成状況との差分を直観的に見とることができる形態でメッセージ中に埋め込むことにより，受け手が対面対話における非言語情報を解釈するのと同様の形態で，自然に送り手の心理や状況を推し量ることを可能とするメールシステムを提案する．被験者実験を実施した結果，被験者は付加された編集過程情報を参照し，そこから送り手の状況や心理を推し量っていること，編集過程情報によって受け取られる印象が変化することが分かり，本論文で提案した編集過程情報が非言語的手がかりの代わりとなりうることが示された．E-mail has been widely used as a powerful communication tool in our everyday life. However, it is pointed out that e-mail involves a critical problem: it can convey few nonverbal cues that significantly affect receivers of messages for their impression formation on the messages as well as on senders of them. We propose, in this paper, a novel e-mail system that automatically extracts implied messages from the senders' behaviors in their message-composition processes, and that embeds the implied messages in the mails in a way that receivers can readily compare it with the senders' usual behaviors. By referring to the embedded implied messages, the receivers become able to naturally infer the senders' situations and mental states. We conducted experiments with subjects using a prototype system. From the results of the experiments, we confirmed that the receivers referred to the embedded implied messages and they actually inferred the senders situations. In addition, impressions on the mails changed depending on the embedded implied messages. Consequently, we can conclude that the implied messages proposed in this paper can work as a substitution of the nonverval cues in the face-to-face communications.

本研究では，Internet Relay Chat の対話文の 1 文中で話題となっている話題語の抽出を行う．インターネット上の対話文は，blogやWebページに比べ，口語に近い表現が多数使用される．このことから，Web上の対話においてその入力文が意味するところを把握するには，ユーザの意図にそった入力文の解釈が必要となる．しかし，名詞だけを対象にユーザの入力文から，その文中で話題になっていることを把握ことは困難である．そこで本稿では，形容詞，動詞も考慮したWebからの話題語の抽出手法を提案する．実験の結果，名詞のみを対象にした場合よりも形容詞を考慮した場合の方が多様な表現の話題語を抽出できることが明らかとなった．, In this paper we extract topic words from Internet Relay Chat utterances. In such dialogues there are many more spoken language expressions than in blogs or usual Web pages and we presume that the always changing topic is difficult to determine only by nouns which are usually used for topic recognition. In this paper we propose a method for determining a conversation topic considering also association adjectives and verbs retrieved from the Web. Our first experiments show that extracting association words using nouns and adjectives leads to determining topic labels of higher diversity.

ゲームAI は将棋，囲碁，チェスなどのボードゲームで人間よりも強くなったが，人間を楽しませるという点から見ると，残された課題は多い．トッププレイヤに勝てるようなゲームAI をそのまま対局に使用すると人間には理解できない高度な手を示され，探索に手を加えると人間では考えられないミスが発生してしまう．また，最近ではプロ棋士の対局で局面の評価値が示されることも多いが，人間プレイヤの実感または実際と乖離した評価値が示されることもある．本稿では，盤面から勝率を予測する教師あり学習を行う際に，棋力も入力に含めることで，より人間らしい局面の評価を目指す．また，推定した勝率の性能を確かめるため，指し継ぎによる評価を行った．指し継ぎには，人間的な評価項目を採用している技巧2 を用いた．探索の深さを制限した弱いAI による指し継ぎの勝敗は，我々のモデルの予測勝率のほうが，強いAI の予測勝率よりも近かった．また，同一局面で入力レートが変わる場合に予測勝率が大きく異なる局面やほとんど等しい局面をサンプリングして，局面の解釈を行った．その結果，このサンプリング方法で逆転が起こりやすい局面や起こりにくい局面をある程度抽出することができた．：Game AI has become stronger than humans in board games such as Shogi, Go, and chess. However, in terms of entertaining humans, there are still many issues to be solved. If a game AI that can beat top players is used as is, it will show advanced moves that humans cannot understand. If we weaken the ability to search for the game AI, it will make mistakes that humans cannot imagine. Recently, evaluation values of professional players’ games are shown. However, the evaluation values sometimes deviate from the human player’s feelings or reality. In this paper, we aim for a more human-like evaluation of the game by including the player’s ability as an input in the supervised learning process to predict the winning percentage from the position. To verify the performance of the estimated probability of winning, we evaluate the probability by weak Shogi AI simulating. For the evaluation, we used Gikou 2, which uses human-like evaluation items. The predicted win rate of our model was closer to the predicted win rate of the strong AI than to that of the weak AI with limited search depth. We also sampled positions in which the predicted winning percentage differed greatly or were almost equal when the input rate changed in the same positions and then interpreted the positions. As a result, we were able to extract the positions where comebacks are likely to occur and those where they are unlikely to occur to some extent using this sampling way., 第26回ゲームプログラミングワークショップ(GPW-21)，2021-11，オンライン開催

ロールプレイングゲーム（RPG）のマップデザインにおいて，プレイヤの進行方向を適切に誘導することは重要な課題のひとつである．プレイヤに対する誘導があまりに露骨なものだと，プレイヤに不快感を与えゲームの面白さを損ねてしまう可能性があるからである．そのため，RPG では，プレイヤの行動傾向に応じて自然に誘導するマップが求められることが多い．本稿では，自然に誘導するRPG マップの自動生成に向けた研究の初期段階としてまず，人間プレイヤの分岐選択傾向に基づいた難易度の迷路を自動生成する．具体的には，分岐選択傾向を教師あり学習によって調査し，その傾向を模倣したテストプレイヤを作成，そのテストプレイヤを用いて「人間プレイヤだからこそ難しい迷路」を生成する．被験者実験の結果，テストプレイヤを用いて自動生成した難しい迷路は，実際の人間プレイヤに対しても難しい迷路であることが示された．：In the design of maps for role-playing games (RPG), guiding players properly is one of the big challenges. Too explicit guidance, such as simple single paths and flashing marks, may harm players’ play experience. Therefore, it is better to have maps that guide players according to their behavioral tendencies. In this paper, as the first step of our research, we aim to know the difficulty of mazes from human players’ tendencies and generate mazes accordingly. We investigate the tendencies by supervised learning and use the learned model to create a test player considering human-likeness for maze generation. In evaluation experiments, the results show that our method succeeded in generating mazes with difficulty matching human players' tendencies., 第26回ゲームプログラミングワークショップ(GPW-21)，2021-11，オンライン開催

我々は,研究者が技術動向を分析する作業を支援するシステムの構築を目指している.本稿では,その要素技術となる英語論文表題の構造解析手法を提案する.一般に英語論文表題の構造は日本語のものより複雑であるため,英語論文表題の構造解析は日本語の場合よりも解析精度が低い,という問題があった.そこで,日本語論文表題の構造解析結果と翻訳知識を組み合わせた,英語論文表題の構造解析手法を提案する.実験の結果,精度77.98%,再現率75.15%が得られ,提案手法の有効性が確認された., We have been studying towards construction of a support system for technical trend analysis. In this paper, we propose a method for analyzing research papers' titles written in English, which is an elemental technology for the support system. Generally, structures of research papers written in English are more complicated than those in Japanese, and this degraded the performance of the analysis method for English titles in comparison with that for Japanese. To solve this problem, we propose a method for the English titles using the analysis results of Japanese titles and Translation Information. We conducted an experiment and found that our method obtained a precision of 77.98% and a recall of 75.15%

一般的にオンチップメモリはノイズマージンの確保及び、静的消費エネルギーの削減を達成のためロジック回路部よりも高い電源電圧（VDD）及び高い閥値電圧（Vth）を用いて設計される・しかしこの設計方針は動的消費エネルギーの増大を引き起こす．本稿ではオンチップメモリを消費エネルギーの観点から異なった性質を持つ2つの領域に分割するハイブリッドメモリを提案する．また本稿では，Static Noise Margin（SNM），アクセス遅延時間及び面積のオーバーヘッドの制約条件としたときに，総消費エネルギーを最小化するハイブリッドメモリの構成及びコード配置を決定する最適化問題も提案する．評価実験から，提案手法は90nmプロセスにおいて，7％程度の面積のオーバーヘッドを引き起こすものの，アクセス遅延時間及びSNMを低下させること無く約45％の総消費エネルギー削減を達成することを確認した．, The on-chip memories generally use higher supply (VDD) and higher threshold (Vth) voltages than those of loglc parts to improve the static noise margin and to suppress the static energy consumption. This design policy，however，increases the dynamic energy consumption. This paper proposes a hybrid memory architecture which consists of the following two regions；1)a dynamic energy conscious region which uses low VDD and Vth and 2) a static energy conscious region which uses high VDD and Vth. This paper also proposes an optimization problem for finding the optimal code allocation and the memory configuration simultaneously，which minimizes the total energy consumption of the memory under constraints of a static noise margln (SNM)，a memory access delay and an area overhead. The memory configuration is defined by a memory division ratio，a β ratio and a VDD. Experimental results demonstrate that the total energy consumption of our original 90nm SRAM can be reduced by 49.7％ with a 7.17％ area overhead without degradations of SNM and access delay.

ソフトウェア開発における多変数の実績データを用いた工数見積りでは，その精度を高めるうえで，見積りに不要な変数を除去することが必須となる．しかし，近年注目されているプロジェクト間の類似性に基づく工数見積り方法（analogy-based法）においては，その特性を活かした変数選択法が提案されていない．本論文では，「説明変数（プロジェクト特性）の値が似ているプロジェクトどうしは工数も似た値をとる」というanalogy-based法の考え方を踏襲し，目的変数である工数との相関係数が低い説明変数を除去することで，説明変数の値が似ていれば目的変数の値も似ているという状態を保つように変数選択する方法Correlation Threshold based Selection（CTS）を提案する．ソフトウェア開発企業で収集された3種類の開発実績データセットを用いた評価実験の結果，CTSは，従来手法であるステップワイズ変数選択法と比べて計算量が小さく，特に，カテゴリ変数の数が少ない場合に，安定して精度を改善することができた．; Analogy-based estimation methods have been studied for deriving an accurate effort estimate required to complete a project; however, few studies have focused on their variable selection methods. Here, variables to be selected are predictor variables (e.g. development size and development duration, etc.) related to an objective variable (effort). In this paper, we propose Correlation Threshold based Selection (CTS) method that exploits the basic concept of analogy-based estimation where efforts are similar if predictor variables are similar. The proposed method requires few amount of calculation while it can accurately exclude variables that do not correlate with the effort. This paper experimentally evaluated the effectiveness of the proposed method by using three data sets collected from software development companies. The result showed that the proposed method provided high estimation accuracy for projects having larger number of predictor variables.

発想支援システムの課題である画面の一覧性を克服する発想支援グループウェアKUSANAGIを開発した．このグループウェアは複数のPC画面を並べた大きな共同作業空間により，数百枚規模のラベルデータを一覧できる．また，複数のネットワークマウスによる並行操作によって参加者が同時に別々の共有オブジェクトを操作できる．このグループウェアを用いて物理的に10画面大である共同作業空間を構築し，約300枚の意見データを視覚的にグループ化することにより概念形成を行う島作成の作業に適用した．その結果，過去の発想支援グループウェアと比べて，(1)マルチカーソルの同時操作により，参加者の共有画面への操作密度が高くなり，島作成時間が短縮されること，(2)島の数は増加し，島に含まれる意見の一覧性は確保されるとともに，島作成に関する共有画面操作が増加しており，丁寧な島作成が行われていることが分かった．さらに，(3)会話量は紙面上の作業と同等であるとともに，島作成の時間効率が紙面上の作業と比べて優れているという傾向が得られた．Groupware for an idea generation support system named KUSANAGI has been developed to overcome the problem of looking through the few hundreds of data that is a major problem of idea generation support systems with handoperation. The groupware has a large collaboration workspace showing few hundreds of data and supports multi cursors for parallel works by users. Trials of the grouping task for shared windows using about three hundreds of labels for concept formation with the groupware showed; (1) the multi cursors with concurrent access for shared windows made substantial collaboration and shortened the working hour of the grouping task significantly, (2) the large workspace caused detailed grouping work that kept glancing all label data and increased the operation of the group objects, and (3) the frequency of conversation was not inferior to those cases with paper and the time efficiency of the grouping task had a tendency to be superior to those cases with paper.

本論文では，fault-prone モジュール判別モデルの構築における課題の1 つである，データセット中の外れ値（特異なモジュール）による判別性能の低下を改善することを目的とする．そのために，1つの母集団に対する代表的な外れ値除去法であるMahalanobis Outlier Analysis（MOA）とLocal Outlier Factor Method（LOFM）を2 クラス（fault あり/なし）の判別に拡張した手法と，2 クラスの判別を前提とした外れ値除去法であるRule-Based Modeling（RBM），および，新たに提案するCross-Class Mahalanobis Outlier Analysis（CC-MOA）の効果を実験的に比較した．実験では，NASA（アメリカ航空宇宙局）が公開している3 つのプロジェクトのデータセットを題材として，MOA，LOFM，RBM，CC-MOA のそれぞれの適用の効果を，3 つの代表的な判別モデル（線形判別分析，ロジスティック回帰分析，分類木）について交差検証法により評価した．実験の結果，LOFM を除く3 つの外れ値除去法を用いた場合，いずれの判別モデル，データセットに対しても判別精度が改善され，F1 値の平均向上幅はMOA では0.139，RBM では0.137，CC-MOA では0.123 であった．; The goal of this paper is to improve the prediction performance of fault-proneness models by removing outliers from a dataset used for model construction. We experimentally evaluated the effect of four outlier removal methods; Mahalanobis Outlier Analysis (MOA) and Local Outlier Factor Method (LOFM) which are well-known outlier detection methods for a single sample, and Rule-Based Modeling (RBM) suitable for two samples, and Cross-Class Mahalanobis Outlier Analysis (CC-MOA) proposed in this paper. In the experiment, we compared MOA, LOFM, RBM and CC-MOA each applied to three well-known fault-proneness models (linear discriminant analysis, logistic regression analysis and classification tree) using three NASA project datasets. As a result, three outlier detection methods excluding LOFM improved F1-values of all fault-proneness models for all datasets. The average improvements of F1-value by MOA, RBM and CC-MOA were 0.139, 0.137 and 0.123 respectively.

情報検索や自然言語処理に関する技術を体系的に評価するためには,ベンチマークとして研究者が共有できる大規模なテストコレクションが必要である.本稿は,NTCIRワークショップにおいて構築している特許情報処理テストコレクションについて,検索,分類,機械翻訳,マイニングの観点から解説する.検索では技術動向調査,無効資料調査,パッセージ検索を目的とし,分類ではFタームに基づくカテゴリ分類を目的としたテストコレクションを構築した.現在進行中のワークショップでは,検索や分類で用いた日英特許情報を応用して,翻訳とマイニングに関するテストコレクションを構築している.翻訳では,対応特許(パテントファミリー)から抽出した文対応データをシステムの訓練や評価に用いる.マイニングでは,特許と技術論文を横断した技術動向分析を想定して,論文抄録に特許分類のカテゴリを付与することを目的とする., To evaluate technologies for information retrieval and natural language processing systematically, sharable large test collections as benchmark data are needed. This paper describes the test collections for patent information processing at the NTCIR workshop from retrieval, classification, machine translation, and mining perspectives. For the retrieval task, test collections for technology survey, invalidity search, and passage retrieval were produced. For the classification task, test collections for the F-term patent classification system were produced. In the current workshop, applying the patent documents in Japanese and English that were used for the retrieval and classification tasks, test collections for machine translation and mining are being produced. For the translation task, sentence-aligned data extracted from patent families are used for training and evaluation purposes. For the mining task, aimed at the analysis of technology trends across patents and technical papers, the purpose is to categorize technical abstracts based on a patent classification system.