一 般 講演論 文

9月 8日

(月 )

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)t,) tfiffi

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Abstact- In this papeq the relevance pattern about onJine mail order companies' consumer was investigated.
The score matrix was decomposed using SVD. And the target customers shared by competitorq were defined on
the SOM..

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す なわち,こ れは特定の 回答者 におけ る各事業者の重み づ け得点 のそ の 回答者 にお ける比率である。
習

特異 値分解 マ ップ
2。 で述 べ た 「重み づ け得点 」 の 行列 を,特 異値分
解 によ り「回答者 の特徴 ベ ク トル 」 と 「通販 事業者の特徴 ベ ク トル 」 に分解す る.こ れは従来 の コ レス
3口

ポ ンデ ンス分析 と同様 な意 味で ,回 答者 と通販事業者 を同列 に比較す る 目的である。
特異値分解 は ,デ ー タ行列 χ を,班 )/。 とい う 3
つの行列 の積 に分解す る.Dは ″ の 固有値 を対角

通販事業者 マップ
図 3 争奪顧客層 の クラス タ リン グ

徴 ベ ク トル と して ,SOM
ewOpに 入力す る
結果 として ,回 答者 マ ップ と通販事業者 マ ップの
2つ のマ ップが得 られ るが ,こ の 2つ のマ ップは本.

質的 に似 た構 造 を持 つてお り,回 答者 マ ップ と通販事業者 の特徴 ベ ク トル をマ ッチ ン グ させ る こ ともで
きる し,そ の逆 も可能 である とい う性質 を持 っている
回答者 マ ップ を作成す るときには ,特 異値分解 で得 た回答者 の特徴 ベ ク トル をマ ップの順序 づ けに寄与 させ るが ,そ れ と同時に 「重み づ け得 点」や 「顧.

客重要度 」,「 顧客 シェア」な どの変数 も連結 させて
順序 づ けには寄与 させ ないで (重 要度 を"『 に設定 して)入 力 してお くと,こ れ らの変数 を要素 マ ップ として視覚化す る こ とがで きる.な お通販 事業者 マ ッ
プは ,通 販事業者 の 特徴 ベ ク トル /を VHove鯛,図 4 通販事業者 の ラ ンキング・ マ ップに入力す る.

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図 1 特異値 分解 の 概 要

図 5 通販事業者 の競合 マ ップ

1,1,1,.… 0,0,0,¨ 0,0,0,…
図 2 回答者 マ ップの学習デー タ

重要度

一‑24‑一4.マ ー ケテ ィ ン グカの ベ ンチ マー ク
特 異値 分解 で 得 た 通販 事 業者 の 特徴 ベ ク トル を
SOM OLcoveryO)に 入力 し,SOM‐ Ward法 により通販 事業者 の ク ラ ス タ リン グを得 る こ とが で きる.こ のク ラス タ リン グは,類 似 した顧 客 を持 つて
い る通販事業者 ど うしの競合 を示す と考 え られ る。
SOM‐ Ward法 で の 最 大 有意 度 の ク ラ ス タ数 は"3"
(図 4)で あるが ,さ らにクラス タ数 を増やす と,よ

1.2

02
0

1418

今に

り細 分化 され た競合会社のグルー ピン グ (図 5)とな る.以 下は ,ク ラス タ数 を"6"と して ,各 社 を比較

464

人

209

一 ■ タ ー ゲ ッ ト顧
潜在顧 客 率0.3025

す ることとす る
上記 の通販業者 の マ ップの各 クラス タに,特 異値
分解 で得 た特徴 ベ ク トル をマ ッチ ング させ る ことに―――セシー ル (総 合 )02.

一―― ニ ッセン(婦 人
服・子 供服 )…… Ⅲ千 趣 金 (総合 )

0.15

0.05

よ り,各 競合会社 の グループ ご とにター ゲ ッ ト顧客(争 奪 してい る顧客 )を 特定で きる

今μ.

またア ンケ ー トの質問 3の 回答か ら各社 の マー ケ
テ ィ ン グカ を示す 3つ の指標 (知 名度・潜在顧客率・顧■―ぶリーゲット
リピート率

４
６
１ ８
・０
・曖 ０
・０
０

リ ピー ト率 )を 計算す る.す なわち,「 知名度」は
得 点"2"以 上の 人数 を人数 の合 計 で 除 した もので あり,「 潜在顧 客率」は得点"3"の 人数 を人数 の合計 で除 した もの ,「 リ ピー ト率 」 は 得 点"5"の 人数 を得,

点"イ 'と "5"の 合計 で 除 した もので あ る.こ の 3つ の
指標 を回答者全体で計算 した もの と,通 販事業者 のター ゲ ッ ト顧 客 で計 算 した もの とで比較す る。つまり,こ の 開 きが大 きいほ ど,そ の通販事業者 の マー――― セシール (総合 )ッセン (婦 人服・子 供 服 )一 ―‐千趣 会 (総 合 )

一――

今に

人 一 → タ ー ゲ ッ ト顧

図 6 マー ケテ ィ ン グカの比 較

ケテ ィ ングが 有効 であるとい うこ とにな る
図 6に セ シール・ ニ ッセ ン・ 千趣会 のベ ンチ マー

つて ,顧 客重要度 と顧客 シェアの双方 を使 つて ,自社 に とつての戦略的顧客 を定義す る必要がある。

クを示 す 。1418人 が回答者 全 体 で , 4人 で の と
10/,209人 が J・ 1/7と 燿ν √ のマ ッチ ングで ある.こ れ によ リセ シール が他社 と比較 して ,潜 在顧
客率・ リピー ト率 にお いて極 めて優れ た特性 を有 し
てい ることがわか る.こ れ に対 して ニ ッセ ン は知名

また ,あ る顧客 にお いて 自社 の顧客 シェアが 高 くて も,強 力 な競合会社 も同様 に顧 客 シェアが 高ければ ,相 対的な 自社 の優位性 は薄れ る.顧 客 シェアは
あ くまで も他社 との相対的な比較 の上で評価 しなけ
れ ばな らな い ,こ こで ,あ る顧 客 が 自社 の製 品を買

度 にお いてセ シール と並んでは い るが ,他 の 2つ の指標 ではセ シール に大 き く及 ばない。
この グループ は全体的に リピー ト率が高 く顧 客満

うか競合他社 の製品 を買 うかは,確 率的 な競争 である と考 える と,戦 略論的 には ラ ンチ ェス タの第 2法
則 の対象 となるので ,戦 力は 2乗 で比較す るべ きで足度 が大 きい ことが想像 で きる.し か しなが ら,全体 とター ゲ ッ ト顧 客層 との差でみ るとセ シール だけ
がは つき りとした指向性 を持 つてい る。 したが つてある。
したが って ,顧 客 シェアを 2乗 して 自社 と他社 の比 を求 め,そ の 平均 をそ の顧客 にお ける 「自社 の競セ シールでは ター ゲ ッ ト顧客 をよ り的確 に識別 した
効率的なマー ケテ ィ ングが行 われて い るが ,ニ ッセ
ン・ 千趣会では ,タ ー ゲ ッ ト顧 客 が十 分 に識別 され争力」 と定義す る.さ らに 自社競争力 と顧客重要度を足 して ,顧 客 の 「戦略優先度」 と定義す る.

eていない と考 え られ る.

平均 自社相対競争力
戦 略顧 客 の 識 別5。

で重み づ け得点 か ら各顧 客 の重要度 (購 買力 )と顧 客 シェアを計算 した .マ ップの上で ,購 買力 の
高 い顧客 にお いて 自社 の顧客 シェアが 高 い こ とが理2。

想 とな るが ,通 常 ,そ うなる こ とは少な い .し たが

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こ うして得 た マ ップの要素 マ ップ (一 部 )を 図
7に 示す 。最終的 に 「戦:千ll用 頻 度

セシール 儲 合〉

自社競争力,":1:響 0011■ 争 望 II押″ ー
セシ ル (結 合) :略優先度 」 のマ ップの値の 高 い (赤 く表示 され た)
ノー ドが戦略的顧 客 に対応す る.マ ップ を見てわ
か るよ うに これ は マ ップの 広 い領域 にわた つてい7‐

千趣会 (結 合 )0「::る.し たが つて ,購 買行
動 は均 質 ではな い と判 断できる。
図 8の 散布 図 で赤 い楕
円の 点 が ,図 9で ラベ リ
ン グ され た ノー ドに対応
す る.こ の よ うに散布 図
ではわか らな い 多様性 がSOMの マ ップ の上 で は
直感 的 に把握 され る.

0001.∞

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戦略優先度

対千趣会 倒 )合 〉■●I=考 11■
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6.結 論

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奮 LI

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図 7 戦略指標 の要素 マ ップ

特異値分解 で得 た特 徴 ベ ク トル によるマ ップは線形 の初期化 に よるマ ップのア スペ ク ト比 の決定 にお いて ,一 般 的 に正方形 に近 づ きやす く,良 好 なマ,ップが得 られやす い
また視覚化 した いデ ー タ要素 (変 数 )は ,マ ップ
作成時 に重要度 を"『 に設 定 して SOM(Ⅵ oveFyO)に入力す る ことで ,マ ップの順序 づ けには寄与 させず に視覚化す る こ とがで きる.た だ し,こ の場合 は.

.

Ｒ●授夜 黒翠 側曇眸

クラス タ リン グには注意が必要である
異値分解 で得 た レコー ドの特徴 ベ ク トル と変数 の
特徴 ベ ク トル は ,SOMの マ ップ上で マ ッチ ングが可能で ,こ れ に よ り従来 にはなか つた情報 処理 ・ 分
析 が可能 となる。 この マ ッチ ン グには内積 型 SOMが有利 と考 え られ るが ,通 常 の SOM(バ ッチ SOM)
で も計算 上の操 作 によ つて マ ッチ ング可能 である
SOMは デ ー タ集合 4と Fに 十分な数 の共 通 した
レコー ド要素 (た とえば同一 人物 )が ある場合 ,ど.

ち らか 一 方 に しか な い 変 数 要 素 を 他 方 に 連 合(Ass∝hte)す る こ とができる.こ の性質 を利用 して ,ア ンケー ト調査 で しか得 られ ない戦略的指標 を
購 買履歴デ ー タか らしか得 られな い顧客行動 モ デ ル(CBM)に 取 り込む こ とが原理的 に可能 である
本研究 では ,デ ー タの連合 の 可能性 を示 したが

図 8平 均 自社相対競争力 と顧参 考 文献[11■ コホネ ン著 ,徳 高平蔵他訳 自己組織化 マ ップ"
シュプ リンガー フェア ラー ク東京 ,1996年,東 京[21Gerhard KrnnneL ̀ヽ 風КoveryO Prdnervers■ onl。 2 UseFЪ

manud",2001年 ,Vlenna.

.

,

実際 の購 買履歴 デ ー タか らの CBMマ ップには適用され ていない .今 後 の 実証に期待 した い。

連絡先〒703‐ 8243 岡 山市清水 2‐ 3‐ 10
合資会社 マ イ ン ドウエ ア
側 L.086‐ 234‐ 7321 FAX。 086‐ 234‐ 7313
E‐ ma己 :ta(b@mindvJaFe‐ peCom―‑26‑―

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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Ananalpis of relatiombip ofthe corcruction of prblic imitrnions
and tbe finarcial status in the local arrommy using self-organizing ftatwe map.

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SbirakiAop Townoffce KeakaTownofrce CA.E Corporrion

KagawaUriversity

Abaract: In recenJ yea$, aggravation oftb fmrrcial satus intbe local arrommy is becoming serious. Athough constnrdioD of
prHic imiuiom is indispematle in or&r tht residerrs may live a comfortaUe life. However, for firurres, i is a tig burden
Thcrefop, otrtctive recopition ofthe ldatiore is rcry imporar for a reasure of a local attommy.
ID tlis smdy, the relation of a exising prHic insitrriom and a firsrrial s*us is analyrcd using a self-organizing featrre map,aDd

tb F€sena condftion of a local autonomy is gnsped-

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図 2ク ラスターごとの都市分布

4.財 政 状 況 の 分 析

グループといる 。両者に属さない 中間的は色の領域は注意が必を評価するために、SOMに よる1分 析

各市の漁 ったバ OMの 新の要なグループと考える。

は 19× 19、 入力は 2‑2で 説明した 4つあ 。学習 回数は 1000回 とした。

公 共 施 設 整 備 状 況・財 政 状 況 の 関連 分 析5。

図 3は 、学習後のマップで学習に使用 した 4つ の指標の うちど

3節および4節 にお いて、全国各市の公共施設整備状況およびの要素に対する:重 みが最も大きいか 、J数 3い は月さ いかをニュー財政状況た れぞれ別 々 に評価し、分類を行った。本節では先ロンごとにi勢べたものである。

の図 30左 下隅の色の薄 V― ・は本力 Jさ くあ べ き経常収

こ基づき、SOMを 用いて財政状

況の関連分析を街 。

大きく、上側の支比率または将来にわたる実質的な財り馨寵幻謝ゞ

競合層を 19× 19と し、8つ の公共施設整臓閃列協輿 4つ の財

色の濃 い領域では大きくあるべ き実質収支比率または財政力指さらに、所討 るクラスター番号および数が正しく大きしゝ復ちて、図 3oの 下側の領域に配置さM団

ンクの 2項 目′
えた合計 14項 目を効 して SOMの 学習猜 っ勁口

体は,珈吹代況にお いてなんらかの 問題があ といえる。

た。このとき、新た に導入したクラスター番号および財雄 、図 3o左 下隅の色の薄V― ・は本来大きくあ べきヽガさく、上側の色の濃し寄謝 で
目轄た I
実呻

ンクの 2項 目については正規化幅を他の要素より大きく設定し,L澤または将来にわたる実質的産財政
はガさくあ べ き経常収支上ヒンタα劉賢y咬

負担額が月さ し、この略、やはり、下側色の薄い口典 こ西躍塾

3つ

これは、3パ ターンのラのグループの並びがマップ上で明確になる"つように配慮したものであ 。

にお いてなんらかの 問題があ といえる。

このようにして学習 したマップに表 5に示した基準でラベリング

図 3oと 図 3oを 重ね合わせると、マップが図 3● )の ように 3を施すと図 4の 様 lぬ る。なお、表 5の 括訓内の数値は各グル

れる団体はつのグループ に分害Jさ れる。このうち、マップ左下隅の色 の薄いープに所属する市の数を示している。

領域は、大きくあるべ き指標が小さく、逆に小さくあ べ き指標が表 5お よび図 4を あ と、現在、

ま良いといえる団体

大きい領域鴻あって、財政状況が不良であ グループといえる。
そして、■41110色 の濃 い領域は、小さくあ べ き指標が月さ く、まは 573団体中372団 体あり、約 65%を 占めてしる。その 中で整備た、大きくあるべ き指標が大きし…

財政状況が良好なグループの約 4割 を占めている。

あって財政状況は良好な

経常収支比率 0将 来￨「 わた る
実質r勺 な財政負担額
実質収支比率・ 財政 力指数

o最 小重み要素
図 3:謝 政状況マップ
ーー29‑―

Mク ラスター2の 団燿 ③)は 153団体であり

● ハ
も

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o)最 大重み要素●●

ヒ
率 ・財政力指数
実質収支 上経常収支比率 ‐将来にわたる
実質的な財政負担傾肺が遅れてしる と′良好 (分 類 ‖ 0注 意 (分 類2)
不良 (分 類3)

●メ初刻閃況の頒

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19th Fuzzy Systenl Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

経済 シ ミュ レー シ ョンヘ の SOMの 利用
Application for economic simulation with SOM

坂井優

Yu SJh五関西学院大学 総合政策研究科

Kwattei G止 」hUd

miけ

Abstnct:Ths study is method ofsh山 thn analysis with Eoonomic data ustt SOM.

plntions fOr thatare obsewatbn oftime se山 8 data as checktt result of simuhtbn in dem■ 。And usttF SOM method forclass面 しltion or data transfo― tbn

h∞ ncett wth a progほ m ofsimtttbL ThuS We want to diは nss

new method for eoonomc simuhtion wth SOM,ifpossble.

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期 開 敦 、曲、蝶 、―造業、電気・ ガス 0禦颯給 ・水道業、運輸・通信業、卸売・ 小売業、飲食店、金融・保険業、不動産業、サービス業、公務}そ れぞれの人数
データが公表されているので、全てを比率に基準化 して自己組織化マ ップを描くことにする。

は じめに経済デー タを用 いて分析を行 うために例 として 、兵庫 県 の経済状況 をあげ る。坂井他(2000)な どにおいて、都道府県の政治・経済状況を表 したデー タを分類 した研究があつた。
哺 に対 して支払 つ
政府 が地方公共団のた移転支出が ど よ うな基準で配分 されてい基本モデルも考慮 しなが ら自己組織化
るかを、
マ ップで分類を行い、それぞれのクラスタの特徴を線形回帰分析で考察 した。本稿で もそれを踏 まえなが ら、行政規模を市町村 レベル に し、自己組織化 マ ップによる分類 と単純なモデ リ
ングによつてのシミュレー ションの可能性k見
えて くるものを探る。
本稿 のデー タは兵庫県が発行する「兵庫県統計書」平成 13年 度版お よび、統計課による 「市区町別デー タ」を利用 した

前節で述べたデータに基づいて、兵庫県内の市町を分類 した。その結果を図 1に私
図 1りじ 瀬使用デー タ
ここでは労働 のデー タを用 いた市町村 の分
類 を行 う。利用 したデー タは、 {就 業者数、完全失業者数、非労働力人 口、雇用者数、役員数、雇人のある業主数、雇人のない業主数、家族従業者数、自市区町で従業 している就業者数、他市区町村への通勤者数、従業地による就業者数、‑31‑

類を行 つて も、ほぼ今回 と同じようなクラスタに分類 される。その結果、各市町の状況 を把握するだけの 目的ならば、変数 となる情報を絞 り込まず、できるだけ多めに採用 した方が変数を最小限に減 らす よりも混乱 が少ない。
今回の分析では、フィル タリングによつて大きいクラスタを再分類す る方法を用いると、形状的 には、大分類のクラスタと同じ形に現れた
それは同時に、初めのモデルが頑健であることも意味す る。 ここから、他年のデータを用いるなどする と、計量経済学に用い られるシミュレ
ー ションの手法に匹敵す るもの と考えられる。
その土台となるモデルが、単純な設定で構築できることは非常に有意義である。

その結果 3つ のクラスタが現れた 3つ のク
ラスタに分類 したクラスタは、それぞれ便宜的
規郭T梶 勁 、瑯 赳に左下から神戸市だけの「フ「その他独 と名づ ける事にする。つま り神戸
市を中心 とする 「大都前 から、順 に 「都市」
「その他」 と配置される事を期待 し、モデルを設計する。図 1で最 も大きいクラスタをさらに細分化すると 5つ に分類 され、比較的都市に近い グループが分か りやす くなつて くる。 (図 2)
図 2細 分類勢 燎
徳高平蔵、「 、山川烈 監修 (2∞ 2)

マップ応用事夕麟彗SOMに よヒ『自る可視化情報処理』海文堂出版

図 2の 3〜 7の クラスタが、図 1の 大きいクラス タ内か ら新たに分類 された クラスタである。性質を概観すると 3は 2に近 く、都市型の性格を持ち うるクラスタであると考 えられる。
4の クラスタは、比較的第一次産業の比率が高いクラスタである。5は 全ての割合が低 く、3,
4の いずれのクラスタに近い力、 この時点では判断 しがたしヽ 6及 び 7の クラスタは、特別 に林業、鉱業の比率が高い町である。
モデ リングの目的 としては、都市化の進展をすると、ここで主に 1,2,
考慮することにする。
3,5と 放射状に広がるクラスタに焦点をあわせればよしヽ つま り5→計城→ 1の 方向へ各市町の持 つデー タ構造が シフ トす る傾向が見 られ
れば、都市化が進展 していると考 えることが出

田平正典0∞ う『地方公共支出の最適配分』
毅 晰
山崎福寿、浅田義久編 (2∞ 3)『都市再生の経済分析』東洋経済新報社
颯

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来る。
鯖
同 じ市町を対象 とした場合、今回の利用デー
タ以外 に無作為に雑多なデー タを選択 して分―‑32‑―「」「市区町別デ ー タ」:/heb.pЮ fh口p

ut叩・hm19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

EIEfEffi{b y y 7(SoM) E I 6 ffiHPf$ffi Eii D aE;)r#EYiXU
Prediction of Load Power change at the Extra-High voltage substation by SelForganizing Map (soM)W, El{il*, drf,f I6E**, ff,# EU***,ftfi**, NL ffi1**
M. Inui*, T. Kobayashi**, T. Akasaka***,M.
^^ ohki**, M. Ohkita*** ffiTEH277 t:,tYY

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v*A*+t'r* Hrilut+r+ffii#ilE+r#1* Matsushita Industrial System Engineerine Co. Ltd** Dept. of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University*** Shimazu Corporation!r*'f #fre+rB*#ry4Ftr

lAhttnct) In the extra-high voltage substations, it is necessary to predict load power change accurateb to improve theiroperating efficiency and reliability. This paper investigates an application of the Self-Organizing Map (SOM), to theprediction of load power change at the extra-high voltage substations. The SOMs axe constructed by learning data ofrecording load powers. Using the SOMs, load power pattems during a day are predicted well separately. To improve theprediction accuracy, the date of maximum and minimum atmospheric temperature is added to the above data of load
powers. This paper also proves the effectiveness of our method with numerical results.

[lndex terms] Self-Oreanizing Map(SOM), Bffa-l-ligh Voltage Substation, hediction of Load power Change

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さらに、学習は これ らの正規化データ と電力需要の変化 に強 い相関性 のある最高気温 と最低気温を用いて

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2)

1日 間毎 に行なうように した。また、
学習 は SO範 rsb■ 3.Dを 使用 し、その学習条件 は、経験的 に学習率係数 α(t)の 初期値 α(0):0。 02、 近傍領域 Nc(t)の初期値 N。 (0):1よ 学習回数 10万 回、マ ップサイズ

図 2 運転データの一例:

3.SOMの 電 力需 要予測 へ の 適用
SOMは 入カデータにより特性づけられたユニ ットから構成されてお り、入カデータのパターン特性により出力層で分類・表示されている。 この SOMを 用いて、予測時点までの既知 データを入力することによ り、以後の予測 したいデータを得ることが出来る。これらの予測手順を整理すると次のようになる。
lStepl]過 去の実測データ(n次 元)を 学習することに40x60E2400を 選択 した。図 3に 作成 した SOMの 一
例を示す力ヽ マ ップ上で 1日 毎 に学習 した 6月 か ら 9
月へ の電力需要曲線 の変化 に伴 い、六角格子 の濃淡 によ り分類 されてい る こ とが確認で きる。

より、SOMを 作成する。 この時、出力織 ω層で生成される参照ベクトルデータは、mメ の(三 =1,2,・ ・M、 j=1,2,・ ・ n)と なる。
IStep21予 測したい日の既知データPプ (j=1,2,3,… ・:,Iくn)を 入力する。

[Step3]入 力された既知ベクトルデータ Pノ とSOM(r)を 比上のすべての参照ベクトルデータmゴ ノ較 して、その差が最小となる、すなわち式(3。 1)を満足するmメ つ を選択する。

ε(j)=21(二 ―Jσ))2̲̲シmm

図 3 SOMの 一例 (期 間 :2002年 6月 〜9月 の平 日)

3.2電 力需要 の予測(1)電 力需要曲線 と最大電力値の予測 と評価(3。 1)

IStep41こ のようにして得 られた参照ベ ク トルデータmメ r)(j=I+1,I+2,・ ・ n)が 、予測データとなる。

3.l SOMに よる電力需要曲線 のパ ター ン分類

あらかじめ、学習データか ら評価 日のデータを除いて SOMを 作成 しておき、 これに評価 日の早朝の実測
データを入力することにより、以後の未入カデータを予測結果として得た。今回、6月 から 9月 の収集デー
タを平日と休 日に分類 し、平日のデータから評価 日とした 7月 22日 (月 )〜 26日 0、 及び 8月 5日 (月 )〜 9
日0を 除き、さらに休日のデータから評価 日とした 7
月 27日 0〜 28日 (日 及び 8月 10日 0〜 11日 (日 )を除いた入カデータにより SOMを 作成 し、 これに評)、

特高受電設備 にて収集 した 1時間毎の電力需要値について、データの数値変化の範囲を抑制するために式(30を 用いて正規化 し、SOM作 成の入カデータとした。また、電力需要の変化パターンは、図 2で 示 した
ように平日と休 日とで大幅に異なつていることから、
今回は平日データと休 日データに分類 し、それぞれのSOMを 作成 して予測に用いた。

価 日の午前 10時 までの実測データを入力して、その後の電力需要の推移を予測 した。平日における予測結果の一例を図 4に 示すが、電力需要の多い午後の時間帯に誤差の増加が認められるが、ほぼ実測値 に比例 した
予測結果を得てお り、SOMの 適用 による特高受電設
備の電力需要予測の有効性を確認することができた。

―‑34‑一

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Evaluation of Kansei performance on residential sound using SOM.

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KagawaNorio Itou

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Akashi Hifuku Co.

C.A.E.Corporation

Abstract: h 2000, the performance indication system for houses was started. It has nine checking items for evaluatinghouse performances such as safety, durability, maintenance, livability, and so on. The per''formance for residential sound isalso considered as one ofthese nine items. However, the performances for most sound sources have not been quantified. In

this study, a quantification method using Kansei Engineering and SOM approach is proposed. The effectiveness is verified
through simple Kansei experiments.

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FAX: 087-864-2243
E-mail : shiraki@eng.kagawa-u.acjp

明るい

明るい

瑞＜●
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〇 二杓そ

購い

嗜い

(b)StatiOIlary Loudnessの 重 み(a)明 るい 一 暗 い

明るい

明るい

二報 ｏ ｏ ｏ 為 そ

二報 ｏ ｏ ｏ 乳 そ睛い睛い(d)Sharpnessの 重 み(c)Loudnessの 重 み

明るい

明るい

二投 ● ｏ ｏ 乳 そ

二投 ● ｏ ｏ 乳 そ
購い

睛 しヽ

(c)RouttneSSの 重み(o FlucttatioII Strengthの

重み

明るい

明るい

二報 ● ｏ ｏ 為 そ

二我 ● ｏ ｏ 乳 そ睛い睛い(h)Mamnunl Valueの 重 み(g)Minimm valueの 重 みのマップ
図 2「 明るい一暗い」―‑40‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

E E#Effi{L< y Z(SOM)[.& AI^Eo)Ed,/(€L?n||
Prediction of Water Supply at Waterworks byApplication of Self-Organizing Map

4,trW.8+#TLf,

ffiElB

M.InuiT.Itubayashi
HB;,(+ &TE.#vzr aaYr=7 Y Y /t**,*+t

H.Naksmori,#ERE+ffiAEE
Watervorks Bureau in Sakurai-City,Nara Prefecture

Tottori Univ. Matsushita Industrial Systen Engineering

2/-<Y'eY'.fz.<'{ )vt^afi*ILjF.W

R.B.Ismail,M. Ohki,M. Ohkita

Fet+

Fnt+

Tottori Univ.

Tottori Univ.

Panasonic AVC* y lV-?

,77)vy7-/v <V-y7

Panasonic AVC Networks (ua1a Lumpur llalaysia SDN. BHD

Abstract
In the water supply service of the watenrorks, it is necessary to predict water supply change accurately
to improve their operating efficiency and reliability. This paper investigates an application of the SelF
Organizing Map(SOM), an effective technique for classification of multi-dimensional data, to the predictionof water supply change at the local substations. The SOMs are constructed by training data of weather
parameters and value of waters supply. Using the trained SOMs, water supply pattems during a day are
predicted well separately. To improve the prediction accuracy, the date of another weather parameters is
added to the data ofwater supply. In a short-term prediction, the water supply during each four hours in a
day are predicted by the SOM trained by the data during each 12 hours. This paper also proves theeffectiveness of our method with numerical results.

[lndex terms]
SelFOrganizing Map(SOM), Watenrorks,Prediction of water supply,
Improvment of the prediction accuracy* i.rr*Etrf . -tT/(E lJ#fi&B! trf,#t+E*affi ft r.l
D . fzj.tfiffi l.ktJ 6#1ffit&*. EffrrEtu]'&Hlb*t=-t'L4 ZbtL6"^EEI.*"'I,iEE€41 L 6tr.. ffiil&.(,N#tffia.iRlEE6t
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- 4t-

増加に対応するため常に、適当な値に保たM。
送配水系のながれを図 1に 示す。

￨― ――― 送水量 ………… 配水量 ‐ ‐ ‐ ‐水位

Ｅ︶
︵
ＪＫ

臥

０
∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ０
０

３Ｅ︶
劇 Ｋ田 綱自烈節ぼ下rIL-----i--Lr,i,-r-..1-L--l-r

図 1送 配水系のながれ

-l-

-1 -

i

1-

r

-i.-

-

,

l

I

I

l

時間 (h)
図 3 送配水量 と水位 0月 11日

2.2 領附礎翅粁
上下水道分野の制御は、機械単位の制御から、各過程での制御、プラント全体の 制御、さらにプラント間の協調、連携を図る広 域運用へ と広がっている。上水道においては、広域水運用計画の立案と運用が必要となり、下水道であればポン・どが必選:とプ場を処還嚇卜
との磁 、献 に対す るなつてくる。
ここで図2、 3に 、あ 上水道系での晴の 日と、雨/曇の 日の配
送水量、配水量、配水タンクの水位関係を示す。送水動 ミ
ス なつた場合、配水タンクの水量はス なるため水位は上昇する。また、今回検討する配水地は住宅衛を中心とする地区であり、図 2,3か らもわかるように配水量のピーク
水量ヤる 。
は 9:∞ 〜 la30頃 と 19:30〜 22:00頃 に生以 3と 推憲 答
これは各家庭が水を1多軒J用 する時間と一九 ているといえる。

3。

SOMの アル ゴ リズ ム

コホネ ンは、生物の神経細胞、主 として脳 の情報処理の仕方を、簡単に式 1)の ように表現 した
mノ (ι +1>mノ (ι >ん ズ′】
Xι )一 mノ (ι )]

０
ｌ

〇

〇

び

ら

〇

〇

oみ

χ … … … ・ χn

χ
l

も

図4

SOMの 構造

得 られる。

８

０
０
６
４

Ｅ︶
︵
ＪＫ

６

０
０
８
０
０
４

３ε 劇 Ｋ 日 猥

２

０
０
２

lx(ι )一 mc(′ )￨=面hl x(ι )一 mノ (ι)￨ゆ)この参照ベ ク トルmε (ι )を 持つユニ ッ トを勝者ユニットと呼ぶ:近 傍関数 んズι)は勝者ユニ ットcの 回 りに近傍領域を定義する。近傍領域 内にあるユニ ッ ト内のベク トルは、入カベ ク トルの方向に少 し動 くことに

０

０

ＯＮ

Ｎ
︐
ＯＦ

鮎

卜
︐
ｎ
︐

躙

０

ト

ｎ

図 2 送配水量 と水位 18月 7日

入力層

O

み Ъё

出力 (競 旬 層

学習 ￨カミ1】 こより行 う。また入カベ ク トル x(ι )を 用
いて、ユー クリッド距離 lx(ι )下 m′ (ι )￨を n/Jヽ こするミ2)が参照ベ ク トルm′ (ι )を探 し、mc(ι )と すれ￨よ ラ

1200
1000

(1)

神経細胞(ノ ー い ゴが、時刻 ιで処理 してい る情報)が 入力 さ量をmノ (ι )と する時、外部 から入力信号 くι
+1に
の
ι
して
こ
時刻
この
れを学習
、次
細胞は
れると、
は これにより近い情報量mノ (′ +1)を 持つ ようになる。

は、取水 一浄水 一送配水の各過程からなり、各過程において浄水の安定供給と安全な水質の維持という観点から、‐ る剛 負荷変動の少ない運転管理が蟻れる。またポンプ動力議ゝどの運用コストを低減させるため、
夜間電力の活用と夏季における消費電力のピークカットを考慮した運用も有効である。気象精嘲ほどを入カデータとして得た配水量予測ができれば送水量の制御、運用コストの立雰勃ミ可能をなる。
を肖勝 る誡

雨/曇より学習する。 この動作を繰 り返 し行 う。近傍領域のサイズを、学習の初期 には大きく取つておき、学習 が

晴)

‑42‑

し、最後に国勝者ユニ ッ トのみ学習
進む と徐 々l誦 削 ヽ

ために O.45〜 1。 0ま での範囲数値変化を拡大 した ものさせるよ うにする。 このよ うにして、 SOMは n次 元の入カベ ク トル x(̀)を 受け取 り、出六 競旬層 で視覚を学習 デー タとして用いた。 これ を以下では方法 2とす る。方法 2で の天候 パ ラメー タの値 を表 2に 示す。

的に見 られるように 2次 元にblJさ れる。
表 1 方法 1に よる

生 函味

41 SOM巾
今回、 SOMの 学習は 1時 間毎に平均処理 した正規化データと配水量2効 旧 こ強い相関性のある天候係数
を用いて 1日 間毎に行 うようにし、入力層の次元を計%次 元とした。また、学習は SOMの プログラムをパ

表2

方法 2に よる天 侯係数ッケージングした SOM PAKを 使用 し、その学習条
件 としては、経験的 に学習率係数 α(t)の 初期値 α③ :0。 02、 近傍領域Nc(t)の 初期値No③ :5、 学習
回数 50万 回、マ ップサイズ :3020300を 選択 しに
図 4に 作成 した SOMマ ップの一例を示す E2]131。

bf cod - D,m 25 Sue flI?0 untu gauls'dt neghbothoo04。

3 配水量の予測
あらか じめ、学習データから評価 日のデータを除いて SOMを 作成 しておき、 これに評価 日の早朝 0時から6時 までの実測データを入力することにより、以後の未入カデータを予測結果 として得た。今回、7月 から9月 の収集データから、評価 日として 8月 7日 (月 )〜13日 (日 )を 除いた85日 分の入カデータによりSOMを作成 し、 これに評価 日の午前 6時 までの実測データを入力 し、その後の配水量の予測を行 つた 6時 までを入カデータとしたのは 7時 以降の配水量が増加 しているためである。予測結果の一例を図 4に 示すが、予図5

SOMマ ップの一例

測結果 と実測値の推移を観察すると、配水量の多い 18時、19時 の時間帯に誤差の増加が認 められる。

42

また、2回 日の配水量の ピー クとして 18時 以降が考えられるが、6時 までを入カデータとして予測 した場

図 2〜 3に 示したよ うに 1日 の配水量変化は、天候の違いに大きく依存 してお り、さらに雨の 日が続いた後合に夕方での配水量予測の誤差が大きかったため、夕方の予測 として 17時 までを入カデー タとして予測をの、晴れの 日の配水量は多くなるなど生活の変化に密接に関係 している。 このことか ら SOMの学習データに行 つた。17時 までを入力 した場合の結果を図5に 蒻 、
図 6、 7か らもわかるよ うに午前 0時 から午後 17時 までを入力 した場合の方が、午後 17時 以降において誤天候情報を加えて配水量の予測精度の向上を試みた
以下に 2種 類の天候パラメータを用いる方法 12に差が減少 してい ることがわかる。午前 0時 から6時 までを入力 した場合の最大誤差は 13。 7%で あったが、午ついて考 える。方法 1で は、天候情報は午前中の天候状態に対 して雑音部分を取 り除き信号成分のみを取 り出すアル ゴリズム として知 られてい るカルマ ンフィル

前 0時 から17時 までを入力 した場合、最大誤差は8.0%に減少 したターを用いて数値化 した値 を用いる。それぞれの数値を表 1に 蒻 、 しか しカルマンフィルターにて算出 した値 は午前中の天候変動のみを考慮 してお り0。 9〜 1。 0と数値変化の幅が小 さいことから、重みを大きくする‑43‑―

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tU T.Kohonen : iSelf0rganizingMapsl (2nded)
Springpr-Verlag, ( 1997).

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tEffio85?a 16699,FX[C0857-3 1{880e-msil anohkita@ele.totiori-u.ac jp- 44-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ytutrwD Riiaf * F tt*lf 6 s ou +E h w o>ffiffiicF5-t- 64
A Consideration about the Expansion of SOM Learning Methodwith Several Dimensional Data

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=r1 fi}Hil 1+

IhkahitoNISHI

TsutomuMIYOSHI

Hiroshi NIASIIYAN{A

,+et+

,Bet+

,REA+

Tottsi University

Tottqi University

Tottori University*

Abstract Ir ordinary SOM a poblem arises in di$ance calculatiqu and the leaming does not urork, the casethat the rumber of the dimension is different between the data of each class. However, the method of Ito et al.
had ar inadapate examination in tlrc liling metlpd of a dimensiqr trat data does not erd$" h this paper, we

propod tbe expansiur of filling metlp4 and eryerimented and considered u&ere the optimal value of theparameters ofthe metrrcd exists.

kffi!#-z yl l. E E*Effi,f Zt tu6 "E lx+fr Lq)^h4< a ) -ts}ffi eL<*" 9,f t+fr L!.fr.
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Li.L. E&ffi ;pI g. &#3fu6-rtsffi Lr,'PEFE,F.DI
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1 r$a;i rtEEE! [:*tJSf L, &HD< yi bfrh 3t 6
fr #a&*a'lz,*t*rt\*z6tL6"ti*4vffi.

-1.5[1] T. Kohon4 :ts 5 *nffi* 2(ErE+E2tiuE)

B s IHAL.. E*+iEzl.io'L \(. O aryl.Wffi/r( l0plot.6 rf/oDrfrrf-EL<L \6 &Ei: lri Hx6,
abbafr$, lFn\5tt tc-z y7 tffi,Rl-lc" 0 Di 1 {Elo)fl# B rrPo)ffiffirbu (6 A a#&t6rr^ar7
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7 7'^D,j ![ {r$ ( /3 6 tv t)faffifli}>a/c. LD'LE&o ffi R.
-48-

f SeffOrganizing Mapl, Springer (1997)
I2l Ittlasahiro Ito, Tsrtomu Myoshi, Takahito Nishi
Hkoshi tdasuyama: "Consideration of SOM Leaming

Method with Several Dimersiorul Dat4" hoceedings ofIntfiratioml Conferenoe on Soft Computing andIntelligent Systems, Tsukrrb4 Jagrr,t 24P4-l Q002).

Lgth Fuzzy System Symposium (Sakei, Sept. 8 - 10, 2003)

H efiHffifr lL< .y J

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Recognition of Facial Expressions by Using Self-Organizing Map*ry frEE*+/\ E+**

Kazuaki Yano,*

Keiko Hayato,**

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h5 *i6**and Eiji Uchino*x

ffi*ltPI'+ErI*Division of Natural Science and Symbiosis, Yamaguchi University**ilr trt?E[+E[**Faculty of Science, Yamaguchi University
Abstract: This paper reports the experimental results of the recognition of facial expressions by
a self-organizing map (SOM). In this experiment, SOM learns feature vectors of facial e><pression,
which are extracted from images of face by 2-D DCT. The experimental results of the facial recognition rate for smile iB 70 %. But, this method needs neither any normalization nor pre-processingof image, thus is simpler than the con'iientional methods.

1 t* truDt:,lll.(2 /wt, tlHEfrn' 6*tlHEEf&2 6; v rlc#jIHE&o DCTffifi&AP1ut5.
b6^Uto neutral ffiE&E expression EE[&
1.,

AlilEto= \ ==f -Y aYlt, *,tc#Ftffi
o*tFi' 6 ffilH tglfrt b t re EIlElc tit>*ta u'' t \6 ,\lElEilAoff#
6. *ffi*<lt, **rlsBmlc
EFn' 6ffi;1g#nr*bn(t \6EAt tl, ffioti&{Hililn, B ffi"lll t+lffi. b. u r, ;\HEilto)EIfF/h= i t=,/-! a yoffi,L Effif.
Ea>*lHiltrlt, t t A* aEf,roEtililEi)v t Hv \tcffififit<nqg t rc#H 8 ir( t 6 [u [2].
-l&tcE t,. 6ir6f*lt, 7 7 .t Y*&tz Y tffiV(anger, smile, sadness, surprise) o) 2-D DCT ffifi

tztl,ztl xn(k1,k2),X.(h,kz) Etbt' M x M
tBT1oi&tfr^l l. tvy t,., t^.'s,o& i lcE*tft.6.
(1)
Y : {X"(k1,kz) - X*(h,k2)}
aa.e, kt,kz:0, 1,..., M -1, Rfr,Xn, X"lt,
256 wfr / V - 7 tr - )v o 2 i(BftEi&ot Y 2 t )vfflrc(i,j) i' 6 * d>tc 2-D DCT ffifff b6.

(EE&AiEfr,lYt,, HflruEtffi L tcb oa b b.
. t, 6 BfrroI[oE1E,€.]*, H A E oBffiffi r*ffi& t
qJEfifrrf, fu&rtr{ffih. ereb6.

*ffiEtlt, 2lLftow=t,l YM(2-D DCT)
2gu r(, iEffi{Lt n( trtl tffiEfi&464ffifi'{, l tureifi8,v, ffi@&,o#ffi'*,, l. )vt Ad#ffi

lV<,y 7 (SoM)[3] Ic*EtE/.:E *r)il,{fi*nlc
zr,
ffiEf& smile @ilffi*HA'R b tttc

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B SOM a.HLtf;*lF^2 l. rua+E^2 l- tbl+lz

soM lt, +H^, | *aT-ry (LvQ) 26tr(,*ffi^rl)vY E PMxM t+Atb. soMos=v l.lt2IfitlcmEtfu, ==v l'io*F<'\, I

tu m; € pMxM ofi!frfiAl*, ifrl+^' I tVY il'by Y JAlci*frt t1,+r. bt1, 6. LvQ /)ro4t lt,,

ffio>ffi, ? 7 (anger, smile, sadness, surprise) ii
ilffiHfiE L(EL\ t'*1b'

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lt, *^a= v l'' c t
c:srgmin{|| r-r", ll}i

SoM o)+E

trtlttEfim (neutral) Etll#HE[& (expression) to) 2-D DCT Rfr.o*Ji o> fiE?.Fj#lcftc ft6'*, 2h,/r,lt, *\fr^r l.rt,tEFlJiu6 [U. ta*rb, i&.

-e*t L, D)T ot X tctib*l,b .

-49-

'

表 2:顔 画像 smieに 対す る認識結果
顔 の表情 1正 解率 [%]
smile

1

70

画像 sm■ eの 表情ベ ク トルを,SOMに 認識 させた時の実験結果 である。SOMの 学習 に用 い られた人物
以外 の顔画像 s血 Lの 認識 では,正 解率 が 70%に 低
下す る。 これは,図 1か らもわ かるように,顔 画像の切 り出 し枠 と顔全体 との比率 の違 いが,正 解率 を

図 1:無 表情画像 (neutral)と 表情顔画像 (anger,
釧」Q sadness,surprお e)の サ ンプル

低下 させてい るもの と考 え られる。 しか し,正 規化
処理 を行わ ないこ とが本手法 の特徴 であるため,今

表 1:顔 の表情 に対す る学習結果

後 ,こ の問題 を解決 して い きたい

.

5

おわ りに

本報告 では,顔 画像 にアフィン変換 などの正規化
処理 を行 わ二 そのまま 2‑D DCTを 施 し,表 情 ベ
ク トル を抽 出 し,自 己組織 化 マ ップ (SOM)に 学習(■させた。SOMに よる顔表情 の認識実験 での正 解率が未 だ低 いため,正 解率 の向上 が必要 である。今後
は,DCTの 次元数 と顔画像 の切 り出 し枠 の検討 な)表 情 ベ ク トル yと 参照 ベ ク トル πぅが 同 じクラス に属 す る とき,

mc(t+1)=mc(t)十 α(t)ly(t)一 mc(ι )l.

どを行 い,正 解率 の向上 をはかる。

(2)表 情 ベ ク トル yと 参照 ベ ク トル πづが違 うクラス に属 す る とき

,

参考文献

mc(t+1)=mc(t)一 α )[y(t)一 mc(ι )l・(ιμl Yo Xiao,N.Po Cahndrasiri,田 所 嘉昭,尾 田
政臣: 2‑D DCTと ニューラルネットワークを用いた顔画像の表情認識,"電 子情報通信学会論文誌,J81‐ A,7,pp.1077‑1086,1998。

(3)更 新 す る ユニ ッ トづが発 火 ユニ ッ ト cで な い とき,π c(t+1)=m.(t)。

pl富 永 憲■,安 永 守利: 自i副 田切ヒマップ計算の4 実験結果

高速化 とその顔認識システムヘの応用,"第 2回
自己組織化マップ研究会議演論文集,pp。 49‑54,

図 1は ,実 験 に用 いた 100× 100ピ クセルの顔画
像 のサ ンプルである.全 ての顔画像 は,図 1の ように,正 規化処理 をい っさい行 わす 任意 に切 り出 さ2001。

[31 To Kohonen:

れる。100× 100ピ クセルの顔画像 は,16× 16個 の2‑D DCT係 数 に変換 され,無 表情画像 (neutral)以
外 の表情顔画像 (anger,SmiL,sadnes,surpr長 )は式 (1)の 表情 ベ ク トル y∈ R16x16で 表 される。
表 1は ,LVQア ル ゴ リズムを用 いて,5人分 の表

Ser―

OrganLhg Maps,"

Springer― Verlag,1995。

連絡先

情 ベ ク トルを SOMに 学習 させた時 の学習結果 である。顔画像 b血 Lは ,他 の顔画像 に くらべ て学習 しやす く,顔 画像 surprbeは ,学 習 しに くいこ とが分

丁 794‑2593
愛媛県越智群 弓削町下 弓削 1000番 地
弓削商船高等専門学校 情報工学科
矢野 和昭 (や の かずあき)

TEL(0897)77‑4664

mX(0897)77‑4691

かる。
表 2は ,SOMの 学習 に用 いなかった 10人 分 の顔

‑50‑―

E―

m』 ναπο@in」ooν り aceルC・l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

fi", lH.fi * z- tv t Hvr /: SOM-TSP i* atkil.o>;fra
Proposal of SOM-TSP method by using Gaussian type kernel

AgFH, ffiffE HIs, ffiH+ffi, AJI,EEE
Yutaka Ohno, Kikuo Fujimura, Heizo Tokutaka, Masaaki Ohkita,Bryt+r+*$H?"E+t+t+,
Department of Electrical and Electronic Engineering, Tottori University

AbStfaCt

Travelling Salesman Problem (TSP) is one of the combination optimization problems. In order tosolve this TSP, Angeniol etal applied Self-Organizing Maps (SOM) by Kohonen. And, they showed that an enough,semibest solution on practical use was able to be calculated in the realistic time interval. In this article, the methodof using SOM by Angeniol etal was used for the base of analyzing TSP. However, the concept of adding swinging to
the position of the city by using the Gaussian type kernel was there introduced. The effect is examined carefully.

1 rtuDt:

v.i. L 4 Z/:.
?. -e, +ffirltflsrt' tffigr1 t b a\)i, ^Ufi *>fA
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It Kolwnenlzl a1effiffilL-" r 7 (Self-Organizing
Maps : SOM) TSP l:EH L, +H_L+r'A#ftEtt,ir7r4h-7.)vtfrL,<

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T 680-0945,HryR,Hryfi.ifiXil]HIH 4 TE 1016tr,HqIA+EfrE+T+t+
m+fEAFtsTEL(0857)3t-5243
EI g:7)t)fi532t15fr

FAX(0857)31-0880

Bmail fujimura@ele.tottori- u.ac.j p- 52-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

自己組織化 マ ップによる脈波判定 シス テムの構築
Checkup System of Acceleration Plethysmogramusing Self-Organizing Maps
○ 松下大輔 1, 馬庭芳朗

2, 青柳健 1, 藤村喜久郎

Daisuke Matsushital Yoshio Maniwa2 TakeShi Aoyagil Kikuo Fttimura

鳥取大学 1
Tottori University1

徳高平蔵 1, 大北正昭

l1

Hcizo Tokutaka 1 0kita Masaakil

公立おおや先端医学研 究所 20yacho Pioneering Medical Laboratory2

Abstract

需r譜 認識 絆器 1]織 11:
to understand what state『l amo Then,a variousi出織
1.研 究 背 景脈波測定 は動脈 の硬化度 や老化度 を容易 に測定 で きる方法 として注 目されてい る。 しか し一
般 の 人が脈波 の波形 を一見 しただけでは 自分 がどの よ うな状態 なのか理解す ることは難 しい。
そ こで この問題 をどの ように解決す るか様 々 な
研究 が行 われてい る。近年 は、元 の波形 を 2次
微分 した波形 で あ る加速度脈波 が提案 され、その波形 の評価法 が発 表 されてい る。本論文 では、
自己組織化 マ ップ(SOM)に よる加速度脈波 の分析 を行 い医者 の分析結果 と同等 になる ことを 目
標 とす る。

審積脈波

⌒ゴ ガ
、 、ゴ、
、
̲上 .」ヒ「上
t、

加速度脈波

図1

脈波 は中枢 か ら末梢 にいたる血管動態 に関 して多 くの情報 を含 んでい る。心臓 か ら送 り出された血流が波動 として末梢 に伝達 される と、心拍動、
血行動態、細動脈系 の性状変化 など生理的条件 によって修正 され、波形 のゆがみが生ず る。指先 を
セ ンサー に入れるだけで 今現在 の動脈硬化 の程度"が 数秒 で判 るc
その ままの脈波 では基線が安定せ ず、 また波形の起伏に乏 しく、変曲点 を評価する事 が困難 であるといった問題 があ つたcそ こで波形 を微分す る
方法が提案 された。近年 では 2次 微分 した加速度
脈波 が提案 され、その波形 の評価法が発表 されてい る。図 1に 血管 の容積変化 による容積脈波、 1
次微分 した速度脈波、 2次 微分 した加速度脈波 を示す。

脈波

3.脈 波 マ ッ プ の 作 成
3。

2.脈 波 とは̲̲rl̲ご1.脈 波 デー タ

兵庫県 の診療所 で採取 した 279人 分 の加速度
脈波 のデー タを用 いた。 これには医師に より佐野式 で A〜 Gの 7つ のグルー プのラベ ルがつ けら
れてい る。佐野式 の脈波分類 は以下 の図の よう

図2

佐野式脈波分類

前処理
それぞ れ被験 者 の 加速度脈波 の最大値 を周期の は じめ として 、 5周 期 分切 り出 し。 最大値 から最小値 を 10等 分 し、 0か ら 1に 規格化す る。

3.2。

―‑53‑―

それ に最大値 と最小値 まで の 間隔 を加 えた、計
60次 元 で マ ップを作成 した。

B―

Cの 脈 波 マップ

●前処理

⇒
θ

(1)1周 期を取り出す(2)最 大値から最小値までを取り出す

呻

図 6 B― C脈 波 マ ップ(4)間 隔と規格化したH点 の7(3)1か ら0に 規格化する‐ 5同 期分合H60次 元のデ→ を用いてマップを作成

図3

4。

前処理

脈波 マ ップ
図 4に 結果 を示す。左 上 にA― Bグ ル ー プ、中央 に B― C― Dグ ル ー プ、右下 に E― Fグ ル ー プが集 ま った 。被験 者 の ほ とん どが B― C― Dグ ル ー
プなので B,C,Dグ ル ー プを分類 す る必 要 が あるので 2層 ロマ ップ を作 って B― C― Dグ ル ー プの分類 を試 み る。

3。 3。

dl5@d

Dm 60, Sue 3020 uas

Osfr

n .g,e.tEod

おわりに

本研 究 で は 、 自己 組 織 化 マ ップ に よる脈 波 デー タの 分 類 と診 断 シス テ ム を作 成 した。 加 速 度
脈 波 か らそ れぞ れ 5周 期 分 の 最 大 か ら最 小 までの 脈波 デ ー タ と間隔 を用 い た マ ップで は A― Bグ
ル ー プ、B― Cグ ル ー プ 、 C― Dグ ル ー プ 、E― F― Gグ
ル ー プ に分 か れ た 。 第 2層 日 と して 第 1層 日で使 用 して い な い 最 小 値 か ら次 の 最 小 値 まで の デー タを 用 い 、 B― Cグ ル ー プ 、 C― Dグ ル ー プの マ
ップ を作 成 す る こ とに よ りあ る程 度 Bと C、 Cと Dに グル ー プ に分 類 で きた 。
今後 の 課 題 と して は 、更 に精 度 の 高 いマ ップの 作 成 や 、血 管年齢 に よる マ ップ作 成 、測定 から診 断 まで 行 え る シス テ ム の 構 築 が あ る。
参考文献｀
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年 2月[2]TcuvO Kohonen著 ,徳 高平蔵,岸 田悟 ,藤 村喜久｀‖郎 訳 :｀ 自己組織化 マ ップ ,シ ュプリンガーフェア
ラー ク東京,1996年 6月｀[3]徳 高平蔵,岸 田悟 ,藤 村喜久郎 :｀ 自己組織化 マ ッ‖プの応用―
多次元情報 の 2次 元可視化―,海 文堂,1999
年 2月｀[41徳 高平蔵,藤 村喜久郎 ,山 川烈 監修 :｀ 自己組織化 マ ップ応用事例集", 海文堂,2002年 10月｀[5]高 田晴子、鷲野嘉映 加速度脈波 と血 管年齢 教
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図4

脈波分類 マ ップ.

2層 目脈波 マ ップ
2層 ロマ ップで は先 ほ どの 1層 日の マ ップで使用 しなか つたデ ー タである最小値 か ら第 2最3。 4。

小値 まで のデ ー タを使用 して マ ップを作 る。図
5に 2層 ロマ ップの イメ ー ジ図 を示す。

.

.

,｀

,｀

,‖

A^Cの 脈波データを用いたマップ[連 絡先]く t,

T680‑0945

彰

B‐ Cグ ループのマップで解析

鳥取 県 鳥取 市 湖 山 町南 4丁 目 101番 地
鳥取 大 学 工 学 部 電 気 電 子 工 学 科
松 下大 輔C― Dグ ループのマップで解析

図 5 2層 ロマ ップのイメー ジ図
1層 目の B― Cグ ルー プの脈波 をマ ップにかけると、図 6の ようにB一 Cグ ルー プに分類す ることがで きた。

TEL(0857)31‑5243
FAX(0857)31‑0880
E― mail

一‑54‑―

dai̲suke1980@hotmail.com,‖

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

E e ffi ftfr l?<.yAl & 5 ffi ft+Tffi==

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Kansei Evaluation Model Developed by Self-Organizing Map

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Kensuke Fukuoka

Matashige Oyabu&nr#,(+

ai^r*,(+

Kanazawa Institute ofTechnology Kanazawa tnstitute of Technology

Abstract: ln this study, Kansei evaluation model for handkerchiefs was developed using self-organizing map (SOM).
This model is a numerical system to estimate the human emotion when someone watches handkerchiefs. Such a system
has been made by other statistical methods. This paper shows the application of SOM to formationof Kansei evalua-tion model and the advantages compared with the conventional methods. Practical prediction of human feeling forhandkerchiefs was carried out by using the model successfrrlly.

1. ttDDlc
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-55-

表 1 形容詞対 の選 定

画像 の特徴量ベ ク トルの作成
鮮やかな
きれいな

一 鮮やかでない
一 きれいでな い

暖 かい
落 ち着 く一 涼 しい一 落 ち着 かない

感性評価値 と特徴量ベ ク トルによる

SOMの 作成

選定削除

未知 の感性評価値 の予測2。

図l3特 徴量 ベ ク トル

特徴 の分類は ,主 に ,蝶 の標本画像 の特徴 量 ベ ク
トルを作成 した日向らの論文 を参考に して行 つた[4].
使用 したハ ンカチ画像の特徴量ベ ク トルの算出法

SOMに よる感性評価 モデル作 成 の流 れ

2.2感 性評価実験

は ,表 2か ら表 6で 示 した .明 度 ,彩 度 ,色 相は感性評価実験 には ,34枚 のハ ンカチの画像を使用した .画 像 は ,市 販 のハ ンカチをスキヤナーに取込
む ことよつて得 られた 256× 256画 素 の ビツ トマ ップである.こ れらの画像を αピ 上に表示 し,被験者に見せ ,評 価 してもらつた .被 験者 は ,い ずれも男子学生であ る。評価 の方 法 には QDA(quantitttive
desciptive andysis)を 使用 し,被 験者が各画像 に対 して 9つ の形容詞対 によつて 5段 階の評価 を した,

以下の数式 を用いて計算 した[5].

y:明 度y=0。 3R+0。 59G+0。 1■ 3.

I:色 相
∬=tan

1(

),

S:彩 度

.

s=JI.予 R10.59G‑0。 1郎 )2+← 0。 3R‑0。 59G+0。 893)2,

暗い 回□□□ □ 明るい

ここで ,RGBは 画素 の色の信号であ り,Rは 赤 ,G

図 2 形容詞対 による 5段 階評価

9つ の形容詞対 のうち,被 験者間で評価 が一致 しは緑 ,Bは 青を示す .計 算 された y,sの 値 は 0〜 2562
で ,SOMに 入力す る際には各特徴 量 ごとに規格化した .模 様 とい う特徴量 に関 しては ,模 様 の種類 をたものだけを選定 し,感 性評価値 の予測 に使用 した。
目視 で分類 し,該 当する次元 を 1,そ うでな い次元
評価 が一致 して いるか どうかは ,9人 の被験者間のを 0と する質的データとした .そ の結果 ,34枚 の画
相関で判断 した。各形容詞対 について ,被 験者 2人
像 について ,そ れぞれ 19次 元ベ ク トルが得 られた 。
の 34枚 の画像 に対する評価値の相関係数 を算出 しそれをすべ ての被験者 の組み合 わせで行 い ,計 36,

組 の相 関係数 の平均値 を求めた。この値 が 0。 5以 上の形容詞対 を選定 し,そ の対を表 1に 示 した.

一‑56‑―

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Hafr, a z.tttJffi t-t:. #ffi*,ir*ir,\(, soM i: J.
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E-mail: oyalru@neptune.kenazawa-it-aqip

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-58-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Robot Manipulator Control Using Topology Representing Network
According to Present Posture
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Takeshi Yamakawa Keiichi Horio Keisuke Ueno

,Lrflr*t+t+H4.ftffT+Wnfl
Graduate School of Life Science and Systems Engineering

Kyushu Institute of Technology

Abstract: Since it is difficult calculate the inverse kinematics in robotics, it is effective to solve it by using
Iearning algorithm. Robot manipulator control using Neural Gas Network (NGN) can lead the end effector to any
target position precisely, but it is not always able to do in small joint angle displacement, because this algorithm
Iearns one to one relationships between the end effector positions and the sets of joint angles. [n this paper,
we propose a new algorithm to solve the inverse kinematics in small joint angle displacement by using Topolory
Representing Network.

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図

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図 5:手 先位置誤差ばシ ミュ レーション結果 2'

plication to TimeSeries Prediction,"■ EEE罰 賜ηsac―づοηs Oη Neし %J Net(wο rた s,vol。 4,pp558‑569,1993
ι

で手先位置制御 を行な つた.具 体的 には,学 習 時に比
重係数 μを用 い ることにより,高 精度 ,か つデ ッ ドリ

Visuo―
131 Mo Zeller,Ko Schulten,and Ro Shttma,
Based R′ obot Motion Planning Using A Topology
んC IEEE
ng aJ ιRepresenting Network",L Pracc配 づ
roJ,pp7‑12,1996.
Lι 。助 ηPο Sttm οη Lιθ gent θοηι

ンクの無 い学習結果 を獲得 した。 さらに,実 行時 に勝者候補 ユニ ッ トを用 い ることによ り,効 率 の良い関節

JJづ[41 To Martinetz and Ko Schulten,

角変位 で手先位置制御 を行 つた

Topology Represent―

ing Network," Ⅳθural Ⅳcι υοrた , vol。 7,No。 3, pp507‑.

522,1994

参考文献[ll J.A.Walter,To Mtttinetz,and K.Schulten,

7:[問 い 合 わ せ 先In―dustrial Robot I」 earns Visuo― motor Coordination by

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山川 烈

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Means of Neural― Gas Network," Artグ cづ α

〒 808‑0196福 岡 県 北 九 州 市 若 松 区 ひ び き の 2‑4

Netlり οrた ,pp357‑364,1991。

九州 工 業大学 大学院 生命 体 工学研 究科[21 To Martinetz,H.Ritter,arld Ko Schulten,

Neural―Gas Network for Vector QuantiZ試 10n and its Ap―

Phone: 093‑695‑6123,Fax:093‑695‑6133
E― Inail:yanlakawa@brainokyutech◆ acDjp‑62‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

H E #8 ffi lZ'< y 7(sou)b Ht, t /c&EHe+ftr v^7

A DffiF-

Construction of checkup system whichuses Self-Organizing Maps (SOM))r.R*EEt, ffiffifrFfr', ffiH+ffi" mttE,\H[sl, tlLEEEt
Tetsuhiko Ogai', Yosio Maniwa2, Tokutaka Heizol, Kikuo Fujimura', Masaaki Okital,+er(+ r, atfa*c+ftfiffitr& E +ffinfr 2,

Tottori Universityl'Minamidani Clinic, Oya-cho, Yabu-gunn, Hyogo, Japan2

Abstract : The purpose of medical checkup is the early discovery and thetreatment of various kinds of diseases.
The checkup including discovery of life-style related diseases is carried out annually in companies or communities
in Japan. The examination items are almost common. By the way, under the present conditions, so long as a subject
watches values of the result, he or she can merely judge whether test values are normal or not. It is almost
impossible for the subject without knowledge of medicine to judge his or her own health state and to understandwhat kind of habit must be improved. In this research, the construction of a health evaluation system which visibly
indicates a health state was attempted from each person's checkup list by using the feature of self-organizing map(SOM:Self-Organizing Maps) that multi-dimensional data can be mapped to the two-dimensional surface.

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LHRrt.bHtr'L/: BMI (Body Mass Index) 0)
iIi., fiffiHfuE (fr.ET) , ,idEHfi.'E (fuET) , ffi=V778-)v, LDL = v77v-)v,
HDL = VATV_/V, +ft|flEfl,, GOT, GPT,ChE ( a t) yr-77 7-1?'), HbA,.1'.-6' / v €Y rc), v-GTP, RW, R#4.#, y'V77=Y,-63-

rab.l :ryAfrcEHlE
ITE

iEHE

ITE

iEI*E

BMI

19.8-24.2

GOT

<39

frEl.

100-139

GPT

<39

frET

<89

r-GTP

<34

#v77a-)V

150-199CHE

100-299<5.5

LOLaV77a-)V

<1 19

HbAlc

HD[.:VTict-)1,

10-99

E*s*

<25

+lr[ED

30-

26

E&

<5.9

mE*t

11.5-15.9

CR

0.4-0.8

HT

3,f

1

-49

rab.2: qAfrDE+frtffiEft

eM, +ltlEtf,,EEE+
HEtEHOBfL*=vz7a-)v

HEIEE&fiOB!FE

LDI-:V77a-tbt\Sfrz7tr-rt,, CHE lEEt[TE3Eo*tt
HETITEBO*'tm*=*, ,v77=> HETEE*OBft
rtuE*L ur
GEtf,hoBfr
GOT, GPT

HbAlc

HSITEfiOB't

Eilf,Et*EoBtr

デ ー タの前処理
マ ップを作成す るにあた つて ,ま ず各項 目ご とに測定数値 の 単位 が違 い ,重 み が異 な つて くるので ,全 体 の重み をあわせ るた め次 の よ うな式 を用いて正規化 の よ うな処理 (こ こでは ,正 規化 とする)を 行 つた .最 小正常値 L,最 大 正 常値 H,デー タの値 X,正 規化値 Yと す る と

3.SOMを 利 用 した健 康 評 価

2.2。

,

(Xく L)の とき(L≦ X≦ H)の とき

Y=X/L

(2)

Y=1

(X>L)の とき
Y=】

.

,

.

マ ップの作成
前処理後 のデ ー タを使 用 して健 康診断 デ ー タの マ ップ化 を行 う.学 習 には幾 つ かの条件 で マップ を作成 し,今 回 の 目的 で ある健康診断デ ー
タ の 可視化 に最 も適 した条件 を探 し,マ ップ を作成 した
今 回 の 目的 で ある健 康評価 では ,ク ラ ス分 けは各病態 ご とに分類 し,境 界 もは つ き りとさせな けれ ばな らな い。
そ こで ,各 検 査 項 目に はTab.2の よ うな医学
的 関連性 が あ るので ,こ の 関連性 を用 いて病態
ご との クラ ス領域 を決定す る。す なわ ち,病 態と関連 して い る項 目 ご との 要素 マ ップの 異常値
が 反映 され て い る所 を抜 き出 して領域 を決定する
す べ て の 医学 的 関連 性 を表 示 させ て い く とFig。 2健 康評価 マ ップが 作成 され る
3。

1.地 域住民全体 の健康評価
健 康 評価 マ ップ の 学 習 に使 用 した394人 分 の
デ ー タを用 いて ,地 域住 民 の全体的 な健康評価
を行 う.こ の 地域 の 男女別 の分布 マ ップを作成
し,男 女 間 で 分布 が どの よ うにな つ て い るのかを調 べ る.評 価 は ,以 下 の よ うな手順 に従 つて行う
3。

前 処 理 後 の 394人 の デ ー タ を使 用 す る●(4)しか し,前 処理後 の デ ー タには ,飛 び 抜 けて高い 値 を持 つ ものが あ つ た。本研 究 では ,一 般 的な生活習慣病 な どを評価す るのが 目的 で あるの
で ,こ の よ うな飛 び 抜 けて高 い値 は好 ま しくな
い と考 え,正 規化デ ー タに上限値 を設 ける こ とにす る
正 規化 にお いて上 限値 を決 定す る方 法 として
各項 目ご との度数分布 を作成 し,あ る程度人数が減少 した 所 を上限値 と決 定 した .中 性脂肪 とGTP以 外 は ほ とん どの 人 がす べ て 1.5以 内 にγ―
GTPは 1。 5以 上 の分布 してお り,中 性 脂 肪 と γ―の部 分 も多少 分布 して い る .こ 分布 結 果 か ら
GTPを 上 限値 2。 0,そ の 他 の 項 目
中性 脂肪 と γ―を 1。 5と 決 定 し,こ の 値 を超 え る場 合 はす べ て
この値 に変更す る
2。

.

.

(3)

VH

健康評価 マ ップ を利 用 して 実際 に健康評価 を行 う.以 下 の よ うな 3種 類 の 評価 方 法 で健 康評
価 を行 つ た.

前 章 で 作 成 した健 康 評 価 マ ップ の 各 ユ
ニ ッ トと各 個 人 の デ ー タ に 最 整 合 した
ユ ニ ツ ト(BMU:Best Match Unit)を 探
し,そ の ユ ニ ッ トの位 置 を割 り出す 。
● BMUが マ ップの どの領 域 に含 まれ るか
で ,被 験者 の 健 康 状 態 を判 断す る
2.健 康評価 マ ップの検証
次 に,大 屋町町 ぐるみ健診 のデ ー タか ら健康
評価 マ ップの学習 に使用 してい ない未知 のデ ー
タを用 いて ,実 際 に健康評価 を行 う。 ここではTab。 3の よ うな尿酸 の値 が高 い5名 を選んだ .尿酸値は,美 食や肥満、腎障害 ,ア ル コール な ど様 々な要因で値 が高 くなる.医 学的知識 の ない
人はなぜ 尿酸 の値 が高 くな つてい るのか判断す
る ことは難 しい.こ の よ うな同 じ項 目が高 い被験者 らの病態 を評価できるかを調 べ る.評 価方
法 は評価方法 1と 同様 ,前 処理 を行 つた被験者の デ ー タのBMUの 位 置 を探 し出 し,マ ップ上の どの位置 に選ばれ るかで病態 の評価 を行 う。
●

.

3。

,

Tab.3:実 際 の健康評価

.

被験 者

I

●

I1

血 圧

LDLコ

l1

】
レス

HDLコ レス

『

―

l

■

▲

★

▼

ll
■

1

l1

l1

ll

■

中性脂 肪

GO丁

GPT
CHE

:

1

HbA

.

尿酸

.

尿素窒素

1 l1

ll

1‑

l1 1

‐

II:::i:￨■ ■
□

¨峰

圭一
障
腎

痛風

一者

ア

データからの見解

コ 飲
ル 名

1:健 康 マ ップ

刀梓

Fig。

血色素量
H丁

肥満

3に 結果 を示 した健 康評価 マ ップ を示す 。
の医師 見解 と比較す る と,そ れ ぞれ の被験者 の病態 を健康評価 マ ップ上 で 表 せ て い る ことが 分
か る。Tab.3の デ ー タだ けでは どの よ うな病態
な のかが 分 か りに くか つ たが ,健 康評価 マ ップ
で評価す る こ とで どの よ うな健康状態 な のか一日で見分 ける ことがで きる
以 上の結果 か ら,SOMを 用 いた健康評価 が可能 であ ることが明 らかに され た
Fig。

.

.

‑64‑

る大 きな流れ と しては ,ア ル コール の飲 みす ぎ
糖尿病 ,肥 満や 高脂 血症 が原 因 で 陥 る可能性 を示唆 してい る。
平面健康評価 マ ップ を球面 に展 開す るこ とによ つ て ,平 面 の周縁 の 関係 が 分 か り易 くな り
任意 の症 状 を中心 に配 置す るこ とで ,他 の症状との 関連性 が理 解 しやす くな っ た .平 面 SOM
で は全 体 を把 握 す る可視 化 が で き,球 面 SOMを用 い た健康診断デ ー タの 可視 化 は ,球 面では
学習 を隔た りな くで きるの で位 相 関係 が正 確 に判 断で きる とい う点で ,有 効 な手段 であ る といえる
今後 の課題 と しては ,現 在 では表示 で きな い
要素 マ ップ を表示す る機 能 を持 たせ るこ と,自黒表示 しかで きな い健康評価 マ ップ を各症 状 の領域 ご とに適切 なカ ラー を表示 させ るこ とを検討す るこ とで あ る.こ の よ うに平面 SOMと 同
じ機能 を付加す るこ とで , さらに病態 間 の 関係
を理 解 で きる と考 え られ る.ま た ,今 以 上 に球
面 SOMが 様 々 な分野 に利 用 され ,有 用 な結 果が得 られ る と考 え られ る。
,

Fig。

2因 子毎の健康結果.

4.球 面 SOMを 導 入 した 健 康 評 価 マ ップ
平面 SOMの 問題点
自己組 織 化 マ ップ (SOM)は ,一 般 的 に視覚化に 関 して有利 な 2次 元平面 SOMで 行 われ て い
る.し か し,端 が存在す る 2次 元平面では SOMの 学習性 質 上 ,周 縁 に無理 が生 じる こ とがあ る
この 問題 は ,ク ラス分 け したいデー タの種類 に
よ つ ては ,周 縁 の位相 関係 を知 る こ とが求 め ら
れ る場合 もあ り,大 きな問題 点 とな つ て い る
また ,学 習条件 を少 しで も変更す る とクラス分
けの位置 が 変 わ る といつた よ うな欠点 もある
特 に健 康評価 マ ップの場合 は,Fig。 3の よ うに
クラス分 けを したい病態 に 関 して ほ とん どす べ
4。

1。

.

.

‐

.

..′

,

糖尿治療域
″

てが周縁 に配 置 され て い る.そ の た め ,病 態 間の 関係 (す なわ ち端 と端 との位相 関係 )が どの
よ うにな っ てい るのかが分 か りに くい .健 康評
価 マ ップ を考察す る と,四 隅 が繋 が ってい ることはだ い たい推測 はつ くが ,周 縁 に存在す る病態 が どの よ うに関係 してい るのか は全 く推測 で
きな い
そ こで ,金 沢 工業大学 か ら提供 して頂 い た,周縁 が存在 しない球 面 SOMに 展 開す る こ とを試みた●

セーフティゾーン

●

｀
:

.

.

2.球 面健康評価 マ ップの作成
使 用す るデ ー タは ,平 面健 康評価 マ ップの 作
成 に使用 した 394人 分 のデ ー タを用 い る
マ ップ化 に最 も適 した 条件 を探 し,マ ップ を作
成 した
4。

Fig。

3:セ ー フテ ィ ゾー ン付 近 の 球 面健 康 マ ップ.

.

結果 と考察Fig。 4,Fig.5に 球面健康評価 マ ップを示 す .マップは健康優 良者 を自色 に設 定 し,そ の デ ー タとの誤差 が大 き くな るにつ れ て ,黒 色 にな るよ
うな グ レー ス ケール で表現 してい る。
Fig。 4の よ うにセー フテ ィ ゾー ン を中心に持 つて くる と,表 示 され て い る所 が ほぼ 白色 で病気の ユニ ッ トがあま り表示 され て い な い こ とが分
か る.Fig.5は 一 番悪 い危険領域 を中心に した もので ,全 く白色がな く黒色 しか 表示 され て い な
い .ま た ,球 面 上で この領域 はセー フテ ィ ゾー
ンの裏側 に配 置 され て い て ,健 康 と病気 は全 く
逆 の 関係 にな つてい る と言 える.こ の領域 に入
4。

3。

‑65‑―

Fig。

4:危 険領域付近 の球面健康 マ ップ,

YEw y 7 tr*fr\tT&Lf:# *, Fl Ztj,

Figs.5 o+.E 2lk)E-?
(600)=a+{frt'fi

vlLaffi 30 x ffi.20,Rrrffiffitl.Effiit4&3tu6: L iiai'->tt. : i L(ffiffi LczD 600 {trEr\Efrfi

ffiL<a&lt?az-, !/ v r.^trHE (##. 2 *i : } (, 8ffi,/swax,El:1t,''1i6

ffir* 6 tro L4 ZbtL6.

fp) ?iE!lEt-t=. ffiffi# (4< fi EEoffrA-c

a.4vffi,

afrL=-}- (fuWffiffi) o,R&rti{Ei.ol:. *.t=E L=-)'-b t* L. V<frfitfieryag D lEl-E L= -i-i'
b2w.Er\ 3t &L-r6t, -#frL=-l-[l] Teuvo Kohonen *, trAfnl< ffi="X : " H E*trffilt t. ilEffiAd{H", / =/ 9 > )l-z -7 7'2

600 {!iEo>Ft rig.s

6 33,F.ffir&>->t=. hL=-)--0> I &T (60#E) 6 21 ,F.#-cb->t=. blt7,lc, e( LrtroEffifH&tt Fig.3 ti?-77.(,-Y tE
L\(b 6bt:D<&16. ffi\j'6#Elt, 4f.3,
492,493,494, Tb->l=.

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to ,#'. & € a ,RWol)'. l- t=ffi
Fie.6 l:zr<f . #E 100 ,F.&tt 9s R*ilLDtr
L \ 6 ri 90,f,ffi & F,L.l: l-t=Effihfi

tr*tlfr t

R,#t*.L(

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HH,tgg:+2F.
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2l Teuvo Kohonen E, 'ffiH+ffi, HE{E, #f'f
EAHIS ER : " H1ffiffi.lZ<

y7", 2 -7 Y Y)l

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3l 'ffiFr-+ffi, .HE{E, #+fEAHl5 : " H E#8ffi{L-z y / a ffi ffi -*Wl:uffi WD 2 tfutEIffi.{Z-,, Wy
H, 1999 +2 E.
t4l ffiH+ffi, #f.fEABIt, tJr)tr.tl w*{6 : " frE*flffi{L-r ylff,ffi#FrJ€", IEIH,2ml2 +l0E.

[5] Helge Ritter #, "Self-Organizing Maps on noneuclidean Spaces", Elsevier Science, 1999 +.

100
00
80
70

t61

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+Etffi, tffiXffi : "rtE soM o+EE

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EFft

I R, pp.539 42, Aug.2002.

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Fig.5: fiEH,f.#oEry.tifr

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ffilig$^ot|ffi & t(EH#Wi -, ahffi t'ft.>t=. Effi-F+fffi? vTalFnkafi#R, +*r&Wtu1 tt't+< t,' /: E#fri E€iEE a ilEE f 6 .- L.

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Tel (0857)-31-5243

LtHaLl-t=. ffia tWbf -l tttffi L(t,t< : & ('Et.ffiEoEt,tv v/ll_tt'>(ul ( L* ZbtL6.
fiffi sorvr l.H L(tJ, Fffi sotr,t LAffi.oW,
tr*{ilili.6: } T, 1'rkaffiz tthW.-a-ffi

Fax (0857)31-0880

E-mail wing_cerica@hotmail.com

ffirt\H'i+3tL6.

ftlkttYfr-z v7&*fr soM i.4f* l-t=ffi*, &fuga{ffErrErettS&3ir6: & rra
h,g, ?o)z-, y y r^EH$&,f.#i-c;-*fffiL/:
EH!t:*z<U*6 X ) l:/r'>t=.
: ) L(^,=ftI('#,ffi LI:, SoM i*l. & 6&E
ffie+{fri -,Dhffi#Rt*, r e EEHt/r@ffi-66-lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003), )79 U >2't=Brr6If;E SOM afffitt
Usefulness of Sphericat SOM for Clustering+w tffit# xE

Daisuke NAKATSUKA

Matashige OYABU+YLrXt+#YRrXt+Kanazawa Institute of Technology Kanazawa Institute of Technology

Abstract: We describe a spherical SOM (SSOM) that makes topological mapping more reasonably. Since
each unit of the SSOM is equivalent, we have possibility to obtain a map that represents more explicit

relationships of input data. We trained the SSOM and a conventional rectangular SOM with same multidimensional data and compared their maps. As a result, topology of the data was preserved more safely on
the spherical map than on the other. In conclusion, the SSOM can improve assignment of clusters on maps.

2.1 frnfi#t* t)8D1,:/

Irt*ffitlcmrl U<<'v at*fr*lcr5. t? y ah'6 tffit Ptq 9 ffinri.u b. '#*, SOM @v y
EAiti6a Lnr6flJ-e bbatht*v\" Kohonen a1d t.
arc$RfrM@ t, ,)irHH t ix( * tc. &fiMo< 'v a*flfit{Lv v 7 (SoIvt: Self-organizing Map) lt57-bttt;- lt-trlcEwt b oaffifltb6ij. Z o><'v atc.d.w
i -, #a &ffi 6! reffiiE t Ytrt lc Enlit /c r&83 = v irb g. ?o)a tir SoM a+HaW. tHfr-ts)t*s t V
l- @s{EI+E0r*EdIJ}cv'v Y 7 r-r b " soM tffiFt?
<frr,tubo"f Z,tH+.t ta . t bfr6lL< r '5 [l]"6fu43-=,y Fbblr[]== -a>+itvtt,/ - [r Lw
dn6 " soM tEr,\ b L+ffiLa,/ - trlli-, ir*fffit b tcd:. z a*.*lE +Eoilts L L (flJH(" E. iE#ra
i -, ottEE:HFd2_roEL+, ( ?5 : t ir-e* 5" tt. tErcS it-r>tttc*lRmi- I tttHaw9 )y - F
tcI z(ElS. reBftV, brbv\lt?oa- FA 2 t
EffiU<A+ftt b. t irv >a )vb7 )vJ, /J,'a*frffiatq,fiI*o>-2 L L (. Z a#til+ilJraE€f{t

E. t E 8Er*ilsrea;ffiHElrtrffiEtn(L\6 u]"
sotvt o>-.ffireer5*m soM o)*ffino&KHHlt-e-e,flR2-w6i'lcfra5. L b6. iEHo> soM lt,/ t:lrtilfiMo*ffiItrEd7lt116ir. xSffi sou -e l**
Etrc6try13116" *ffi SOtr,t lttEriJ'lti-, o*^t"
EL(u.6a LirRitter lct-(frEt&lcit l2l. Z0)*fill+[S*]t. &* reEIf t lr(urtar,r " t :.-C. +t4
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9 trH< tt--c, L & z(L\6.
Elt Ritter lc & z (+l,l.t futc t2l"
-67 -

ネ ッ トのこのひずみ の原因は SOMの 端 の存在 である。
球面 SOMで は境界効果 が起 こ り得 な いので、 よ り自然
なマ ッピングが期待 され る。

(5)最 整合 ノー ドとそ の近傍 のノー ドの参照 ベ ク トルを、後述す る更新規則 によって入カ ベ ク トルに接近するように修正す る(6)参 照 ベ ク トルの収束 まで (3)〜 (5)を 繰 り返す

ノー ドの数 が ′個 であ り、各 ノー ドには 1か ら順 に番
号 がふ られて い るもの とす る。選 ばれた入カ ベ ク トルがベ
ηjと 書
実際 にノー ドを球面上 に配列す るために、球面 に三角 χの とき、ノー ドJ=1,2,… .,Jの 参照 ク トルを ′
ー
で
される
ノ
ドεは
くと、最整合
定義
次式
ー
の
の
にノ
ドを配置する。
をあてはめ、そ格子点
形 格子

2.2 球 面 上 で の 格 子 点 の 生 成:

ここではその格子点 の作 り方 を説明す る。
球面上 で等間隔 の格子点 を得 るには 5つ の正多面体 を使 うことができる (例 えば、正 20面 体 の頂点 にノー ドを配置す る)が 、 こうして得 られる点 の数 は最大でも正 12面体 を用 い る場合 の 20個 であ り分解能 が低 い。そ こで測地線 ドーム を用 いて格子点 を増やす.測 地線 ドーム とは三角形 の面 だけで構成 される凸型多面体 の総称 である。

jll}
η
ε=argmin{￨lχ 一′(2‑1)

更新規則は以下の式で定義 される
:

j(′

+1)=

j(r)+λ̀j(′)レ (r)̲

j(r)]

(2‑2)

ここで ′=0,1,2,.… は離散時間系である。あご )は 近傍関数またはカーネル関数 と呼ばれ、次式で定義 される(′:

m刊 い ← )(2‑3):Fttgり ぉ お 鴨 鰐 靴 婦 ツ 輛 暦 管
3は それぞれ ノー ドcと Jの3と意味す る。rc∈ 鎮.∈ 筑ベ
位置 ク トルである。0(々 ,■ )は 々 と ■ の間 の距離 であり、次式 で定義 され る
:

嘔 →=

)

(2‑4)

通常 の SOMの アル ゴ リズム とは式 (2‑4)に よるノード間の距離 の定義が異 なるのみである。

図 2‑2:測 地線 ドーム構造 を利用して球面上の格子点を増やす過程
図 2‑2は い くつかの測地線 ドームを構築 する過程 を示している。まず、球に内接する正 20面体 を考え、三角形
ABCに 注 目す る (a).そ の三角形 の辺をそれ らの中点 D、E、 Fで 分割す る (b)。 新 しくできた頂点 はわずかに球 の内部 にあるので、それ らを正規化することで球面 まで押し出す (c).こ れで三角形 ABCが 分割 され、新 しい 4つの三角格子 D'F'、 BE'D'、 CF'E'、 D'E'F')が 生成 される。 この分割 を正 20面 体 の他 の面 についても同様 に行 うと結局 80面 体 が得 られる (d)。 このように正 20面
体 の 12個 の頂点から始 めて 42個 のほぼ等間隔 に並ぶ頂点 を作 ることができる。
さらに頂点 を増やす にはこの分割処理 を再帰的に繰 り
返 せばよい。も との正 20面 体 の各面 が た回分割 されると、測地線 ドームの面 の数 は 20× 4た とな り、頂点 の数
は 2+10× 4た となる。図 の (c)と (0は それぞれ 162個と 642個 の頂点 を持つ測地線 ドーム を示 している。上記の分割処理 は文献 [5]の 著者 によって C言 語 のプログラムとともに解説 されている。

2.3 学習 のアル ゴ リズム
球面 SOMの 学習では通常の SOMと ほぼ同様のアルゴ リズムが用 い られる。
球面 SOMの アル ゴ リズムは次 の 6つ のステ ップか ら
なる

2。

4

球 面 SOMの 学 習 の 例

簡単 な実験 で通常 の SOMと 球面 SOMの 振 る舞 いの違 いを確認す ることができる。
図 2‑3は 枠で描かれた立方体 の 6つ の面 を、長方形 のSOMと 球面 SOMの それぞれに近似 させる実験 の結果 を示 してい る。左 の図 (a)が 長方形 の SOMに よる近似 の結果であ り、右 の図 (b)が 球面 SOMの 結果である。
長方形 の SOMは 境界効果 を起 こし、い くつかの面 を近似できていないこ とが分 かる。面 白い ことに、長方形のネ ットの隅同士が全て の面 を近似 しようと試 みた結果
互 いに近 づいて しまってお り、なおかつ境界効果が隅同士をそれ以上 は近づけまい としているように見える。
一方、当然 なが ら球面 SOMの ネットは全ての面 に矛
盾 な く適応 してい る。 この実験 は球面 SOMが 立体 の表面 に代表 される指向性 を持 つデータの学習 に適 してい る
こと、そして境界効果 がそのようなデータ空間への適応の際 にデッドスペース を作 ることを示 している。

3 実験方法球面 SOMの マ ップと長方形 の SOMの マ ップを比較するために、34枚 のハ ンカチのデザインに対す る評価実
験 か ら得 られたデー タを用 いて、それぞれのマ ップを作
成 した。

:

(1)ノ ー ドを測地線 ドーム の頂点 に配列す る(2)全 ての参照 ベ ク トルを任意 の数値 で初期化す る(3)訓 練 ベ ク トル を選び、球面 SOMに 入力する
(4)入 カ ベ ク トルに最 も敏感 な ノー ド (最整合 ノー ド)
を探す

3。

1

ハ ンカチ の 評 価

ハンカチのデザインに対 して人がどのような印象や感性 を抱 くのかを SD評 価法 で数値化 し、SOMへ の入力

一‑68‑

31:22 :: 192320∴

明るい

3

3,u

*zrr yn27,. r, ffi s

11 223ro 26 l3 rtt 3i IL , #lo r rE rs re ttLtr
L2

1023

Eu. y
(a)

11ztzs 13. ,rr%

(b)

li:,"

図 2‑3:長 方形の SOMと 球面 SOMに よる立方体の表面の近似

lE b

Lvt 14 34 zsn za 13." ., * l3 r

,c*re s ,'lin

ノー ドの数 を642個 とした。参照ベクトルの初期値 としてそれぞれの要素に p.45,0.5到 の乱数 を設定 した。学
習率係数 を α(r)=0・ 02と した。カーネル幅 については′=0→ 1000の 間は σ(r)=π → 0・ 15と して線形に減少させ、′>1000以 降は定数 σ(r)=0・ 15と した。訓練ベク
トルの入力回数を 10万回とした。

被験者 を 9人 とした。各被験者 は 34枚 のハ ンカチ を評価 した。それ ぞれ のハ ンカチ の それぞれ の評価項 目につ き 9人 のつ けた点数 の平均 を取 り、評価値 とした。ただ し、評価 に用 い た 9項 目の うち、4項 目の評価値 は被験者間 での相 関 が弱 か った こ とか ら最終 的 には除外 し、
残 りの 5項 目 (明 るい一暗 い、や さしい一 きつい、軽 い一
重 い、女 らしい一男 らしい、派手な 一地味 な)の 評価値 をSOMへ の入カベ ク トルの要素 として用 いた。 よって、それぞれ のハ ンカチにつ き 5つ の評価値 が得 られた。

2 入カベクトル

ハ ンカチの評価 の結果、5次 元の入カベ ク トル 34個 が得 られた。図 3‑2は 入カベ ク トルの要素 としたハ ンカチの評価値を示している。ただし、評価値は p,llの 実数値に正規化 された。それぞれのハンカチには 1〜 34の 番号がふられてお り、ハンカチの評価値が評価項 目の水平軸
上にその番号によってプロットされている。

3.3 長 方形 の SOMの パ ラ メ ー タ
長 方形 の SOMの 計算 用 と表示 用 の プ ロ グラム と して SOM̲PAK(VersiOn 3.1)を 用 い た [1]。 ノー ドの数 を650(26× 25)個 とした。 ノー ドを六角形格子 として 配列 した。参照 ベ ク トル の初期値 として それ ぞれ の要素:ξ 育繁鰐彎ん
房買理 鰍鵠務臨
ベ ク トルの入力いた。
ン
訓練
関数 にはガウシア 関数 を用
回数 を 10万 回 とした。その他 のパラメータにはデ フォ
ル トの値 を用いた。

,rl?rrl, nrnro 13 zs Ui#rr

3.4 球 面 SOMの パ ラ メ ー タ

明 るい

.f5努

21 Zlu ,rLE *,5 L u.

図 3‑2:34枚 のハ ンカチの評価値

図 3‑1:SD評価法の項目の例

3。

37
69

Et .

５
・離
︒

5段 階評価. ',1 ? ,, ,,*l?iZfl , l3* . ,',る

デ ー タとした。それ ぞれ のハ ンカチには 5項 目の SD評
価法 の結果 として得 られた 5つ の評価値 が与 え られた。
例 として評価 に用 い た SD評 価法 の項 目の一 つ を図3‑1に 示す。図 の よ うに一つの項 目は一組 の形容詞対 に関 して、その評価 を 5段 階 でで きるもの とした。 図 の例
では、形容詞 の一 つ は 「明 るい」で、 もう一つは 「暗 い」であ り、 これ を 「明 るい一暗 い」 の項 目 と呼 ぶ。評価 には 9項 目を用 い、被験者 は 1枚 のハ ンカチにつ き各項 目
ごとに 5段 階評価 で点数 をつ ける こととした。
暗い,r|frZt irr, ,r3, ,tr.. i,.,,

4 実験結果結果 として長方形 のマ ップと球面 マ ップが得 られた。
図 4‑1は 長方形 の SOMの マ ップ (a)と 球面 SOMの マ ップ (b)(C)を 示 している。マ ップ上では訓練ベ ク トル と対応す るハ ンカチ の番号 と画像 が そのベ ク トルの最整合
ノー ドにラベル付けされている。
それぞれ のマ ップは U― matrix法 (UMM:Unined dis̲tance Matrix Mcthods)を 用 いて濃淡 で着色 されて い る
マ ップ上 のクラス タを壁 と谷 で表現 し、そ[6]。 UMMはの壁 によってクラス タが区切 られる。それぞれのマ ップ
上で暗 い部分 が壁 を、明るい部分 が谷 を意味 してい る。
例 えば、長方形 のマ ップ (a)で は中心付近 に左上か ら右下 に走 る黒 い領域 があ り、それが壁 となってマ ップを大きく2つ の領域 に分割 していることを読 み取れる。
図 の (b)と (C)は 一つの球面 マ ップを 2つ の異 なる方
向か ら眺めたものである。左 の図 (b)で は全 ての評価値
が 1に 近 かった 16番 のハ ンカチに焦点 を当ててい る。
便官 卜、 この 16番 がラベル付けされた場所 を「北極」 と呼び、その反対側 の点 を 「南極」 と呼ぶ。右 の図 (c)では南極 に焦点 を当ててい る。さらに、北極 と南極 の中間にある仮想 の円を 「赤道」 と呼ぶ。左の図 (b)で は 2、 4、13、 33番 のハ ンカチの画像 が球 の外 にラベル付け されて円で接続 されてい るが、 これはそれ らのハ ンカチがラベル付けされるべ きノー ドが赤道 にごく近 い ところにあるため、見えな くなってしまうからである。

5 考察
図 4‑1の 結果 か ら球面 SOMと 長方形 の SOMを 比較する。 まず長方形 の SOMの マ ップの四隅に注 目す る。
四隅には左上隅か ら時計回 りで 33、 34、 4、 16番 のハンー 69‑―

る。それ らのハ ンカチは 2、

4、

13、

33番 である。図 4‑1(a)の 中では、 それ らを右下 か ら,贋 に 4→ 13■ 2→ 33と辿 ることがで きる。 しか しなが ら、長方形 のマ ップでは、4番 と 33番 の間 の直接 的 な関係 を見 い だす ことはで きな い。一 方、図 4‑1(b)の 球面 ヤ ップの赤道上 では
4→ 13→ 2→ 33→ 4と い うル ー プを発見で きる。 このよ うにル ー プを辿 ることがで きることは球 面 マ ップの利
点 と言 える。球面 SOMを 用 い たことで、 クラス タの配
列順序 が改善 され、長方形 の SOMで は隠 れて しまってい たハ ンカチ の関係 を知 ることがで きた。
最後 に球面 SOMに よるクラス タ リングに関 して興味
深 い点 に触れ る。長方形 のマ ップではクラスタの周 りを囲 んで い るのは UMMに よる壁 とマ ップ 自体 の端 であるが、 これに対 して球面 SOMで はクラス タの形成 には
マ ップの端 が関与 しな い。球面 SOMで はすべ てのクラス タが図 4‑1(c)で 14、 29、 34番 を壁で囲 んで い る南極付近 のクラスタのように UMMに よる壁 と谷 だけで形成されることにな る。球 面 SOMで 矛盾 の少 ない クラス タの形成 が実現 された背景 には、 こ うい った、 マ ップの端に制約 されない ことの影響 があるのか もしれない。

6 結論

(b)

球面 SOMの 性質 と構築方法 について説明 し、多 次元
デ ー タに対す る長方形 の SOMと 球面 SOMの 振 る舞 いの違 いについて検討 した。
SD評 価法 で得 られたハ ンカチの評価結果 を用 いて、長方形 の SOMと 球面 SOMを それぞれ訓練 し、それ らの結果 を比較 した。球面 SOMは 長方形 の SOMよ りも無理 な く安全 に入カデ ー タ空間 へ適応 した。すなわ ち、長方形 のマ ップで起 こる距離 のひずみや マ ップの隅同士の関係 に関す る問題 が解決 され、改善 されたマ ップを得 る
ことが 出来 た。

(C)

図 4‑1:ハ ンカチの評価 に対す る長方形 の SOMと球面 SOMに よるクラス タ リング

カチがラベル付け されている。この 4枚 の中で、対角 にあるもの同士を組 として、二つのペ アを考える。一つ 目のペ アは左下隅 の 16番 と右上隅 の 34番 のハ ンカチで、もう一つのペ アは右下隅の 4番 と左上隅の 33番 である。
一つ 目のペアを見る と、マ ップ上 の位置関係から見ても、
図 3‑2か ら見ても明 らかに 16番 と 34番 は似 ていない.
16番 の評価値 はすべての項 目で 1に 近いのに対 して、34番 の評価値 はすべて 0に 近 い.こ のように、対照的な評
価 をされたハ ンカチ同士が対角 にあることで、マ ップが直観的で分か りやすい と言 える。 しかし、もう一つのベアにおいては評価 がそれほど対照的ではない。実際、 16
番 と 34番 がラベル付け されたノー ド同士では、参照 ベ
ク トル間のユークリッド距離 が 2。 05と なっているのに対し、4番 と 33番 の間では 0。 72と なっている。より直観的な視覚化 のためにはマ ップ上で 4番 と 33番 がもっと
近 くにラベル付けされるべ きであろう。
球面 SOMで は上記 のよ うな距離 のひずみが改善 された。球面 マ ップ上 で も 16番 と 34番 はそれぞれ北極 と南極付近 にラベル付け されてお り参照ベ ク トルの違 いが
マ ップ上での位置関係 に反映 されている。 しか し 4番 と33番 については対極 になるようにはラベル付 けされていない。両者 とも赤道付近 にあ り、位置関係 については両者 の最整合 ノー ドの間 の距離 が、 16番 と 34番 の間ほどは長 くな く、より適切 な長 さとなっている。
次 に球面 マ ップの赤道付近 に形成 されたクラスタの関
係 について考察す る。赤道付近に並 ぶクラス タにラベル付け されたハ ンカチは、長方形 のマ ップの左上か ら右下への対角線上 にラベル付け されたハ ンカチ と一致 してい

参考文献[1][R Kohonen,̀̀Self― Organizing Maps", Springer 2000
(3rd ed。 )[2]H.Ritter,̀̀Self― Organizing Maps on non― cuclidean

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Extraction from Artincial Neural Networks and Appli―
ごJκ gs ZA7/" 「(3 93Aα ελ ,Springer
cations"in Pracθ θ
1993,pp。 194‑203̀κ

連絡 先 :〒921‑8501石 川県石川郡 野 々市 町扇 が 丘 7‑1
金沢工業 大学 工学研 究科 システ ム設 計 工 学専攻
大藪 又茂

TEL:+81二 76‑248‑8100
FAX:+81二76‑294‑6711
Email:oyabu@neptune.kanazawa― iteacjp

―
‑70‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

球面 自己組織化 マ ップの有効性
The usefulness of Spherical Self― organizing Maps

黒 澤 仁 ,藤 村 喜 久郎 ,大 北 正 昭 ,徳 高 平 蔵 ,大 藪 又茂 (*)

Hitoshi Kurosawa,Kikuo Fttimura,M[asaaki Ohkita,Heizo Tokutaka and M[atashige Ohyabu
鳥取 大学 工 学部 電気 電子 工 学科
DepartIIlent of Electrical and iElectronic Engineering,Tottori University(*)金 沢 工 業大 学

工 学部

人 間情報 工 学科(*)Kanazawa lnstitutte of Technology
Abstract We introduce the self― organizing map which has thO spherical topology in this articleo First, weshow classical self― organizing maps made fron■

the anilnal's classined tableo Self― organizing maps created by the

proposed IIllethod is shown nexto As for spherical self― organizing maps,it was found out that the relationships ofthe cluster and attoining Clusters were shown properly.

参照 していただ きたい.図 2に 実験 に用 いた球面 自己組

は じめ に自己組織化マ ップのユニ ットの配置 は従来 2次 元 の 自己組織化 マ ップの場合 ,長 方形 の平面形状へ の展開が主流 である.多 くの場合 ,こ の平面へ の展開で問題 な くク
ラスタ分類 をお こなうことが可能である.と ころが ,最近扱 い始 めた医療関係 の情報 を処理 しているときに,平面 マ ップの隅はどうなってい るのかよく分 か らない という指摘 を受け ることがあつた。平面形状 を用 いた 自己組
織化マ ップの欠点 は,端 と隅が存在 し,端 と隅で視覚的(a)地 球儀 型(b)測 地線 ドーム型にも位相的 にも不連続 な部分が生 じる点 であ る

図 1:球 面 自己組織化 マ ップで考 え られ る 2つ の位相近1999年 の国際ワークシヨップ WSOM'99の 論文集で傍 の形状 .(a)地 球儀 型 ;緯 度 と経度 が均等 の もの ,(b)Ritterは 球面の位相関係 を持つ自己組織化マ ップ ロlを
測地線 ドーム型 ;ユ ニ ッ トの密度が (a)に 比 べ て均 一
提案 している.球 面自己組織化マップの利点は,端 や隅が存在 しない点で,す べてのユニットは連続的な位相関係 を保つことができる。大藪らの研究グループは球面白 織化 マ ップの ソフ トウエア を示す。本 ソフ トウエアは金己組織化マップを実際にパソコン上で動作するようにし 沢工 業大学 で 開発 された もの をそ の まま用 い た。ユ ニ ツ
た pl.徳 高 らの研究グループでは2002年 の秋ごろに端 ト数 は 12,42,162,642,2562が 選べ るが ,今 回 は 42をが存在 しない球面自己組織化マップを医療データの分析 選択 した.ま た,パ ラメー タ Windowに 示すパ ラメー タ.

.

に使う試みがなされている ple
本論文 では,一 般 にはあ ま り取 り上げ られ る こ とが少ない球面 自己組織化 マ ップが 有効 な例題 を取 り上げ ,その利点 と現状 の 問題点 を報告す る

2を用 いた。

3

動物 マ ップの作成.

本例題 で使用 したデ ー タは文献 降lの 第 3章 に掲載 されてい る表 3。 4に 夜行性 ,縞 (縦 ,横 )の 有無 ,草 食性の 3つ の属性 を追加 し,16属 性 としたものを使用す る。

球面 自己組織化 マ ップ

球面 自己組織化 マ ップは自己組織化 マ ップのユニ ツト それ を表 1に 示す。
元文献 のデ ー タをそのまま利用 してもフクロウ (owk)を従来の 2次 元 の長方形 に並べ たものではな く球面上に一ら並べ たものである.球 面 にユニ ットを並べ る場合,図 1に とタカ (hawk)の 属性 が完 全 に 致す るため,そ れること
示す 2種 類 の位相近傍 が考 えられる.こ こで用 い る球面 を用 いて得 られた SOMマ ップ上で両者 を識別すのドーム型 を用 い る。球面 自己 は不可能であ る.そ の対策のために夜行性 項 目を追加
自己組織化 マ ップは(b)の組織化マ ップについての細部 に関 しては大藪 らの論文 をした.同 様 に,ウ マ (horSc)と シマ ウマ (zebra)お よ‑71‑表 1:16種 類 の動物 とその 16属 性値.

属 性 ６ 早食 性
・属性 ５ 沐 ぐ・属性 ４ ボ ぶ・属性 ３ た る・属性 ２ 付 猟・獨性 Ｈ 構あ り

属 性 ０ 羽根 あ り・属性 ９ たてが み

属性 ８ 有 蹄 類属 性 ７ 菱を 持 つ

属 性 ６ ４本 足

属性 ５ ｚ 本 足属 性 ４ 慣行 性

員性 ３ 天き い

属性 ２

属性 １ 少さ い

鳩 (dove)
雌 鶏 (hell)(duCk)(g008e)(oWl)(haWk)

1iｍ(easle(dOg)(WOlf)(cat)ta(tiger)(liOn),v( hors(Zebra,i(cow

びカモ (duck)と ガチ ヨウ (g00se)を 区別す るために縞 の有無 を追加 した.

3。

l SOMJAKで得 られ た 動 物 マ ッ プ

SOMPAKを 用 いて得 られた動物マ ップの例 を図 3に示す.マ ップのサ イズは 12× 10の 120個 のユニ ットを使 つた。同図 には初期条件 の違 う2つ の例 を示 している
オオカ ミ (wolf)の 最整合ユニ ツトにユニ ット間の位相.

近傍 の尺度 で近 いのは,(a)の 場合 はイヌ (dog)と キツ
ネ (fox),(b)の 場合 はイヌ (dog)と キツネ (fox)に
加 えて トラ (tiger)に なる.こ のよ うに平面 のマ ップの(a)球 面 SOMの Windows版 ソフトウエア

場合 には,同 じユニ ツト数 を使 っていて もマ ップの初期
条件 などで得 られるユニ ット間の位相近傍的 な関係が異なる ことが多 い.し たがつて,理 想的 なマ ップを得 るには何回か試行 した中から,評 価者の思考 に近い ものを選
択す る必要がある
この図 3の 動物 マ ップの場合 には,あ らか じめオオカ.

ミは イヌに近 く,そ の顔 はキツネに似てい るとい う,人がそ の成長 の過程 で学ぶであ ろ う知識 と一致す るので(b)学 習途 中(c)パ ラメータWindow

問題 はない.こ ういった先験的 な知識 を得 ることがで きない場合 には,ど のマ ップが最 も適切なのかを選ぶ ことが不可能であ る。これが,2次 元 の平面 の長方形 をした
図 2:球 面 自己組織化 マ ップのソフ トウエア.(a)画 面 イ
従来 の 自己組織化マ ップの最大 の欠点 であ る.今 回の結メー ジ,(b)学 習中の様子 ,(c)パ ラ メー タ Window。
果 では (b)の トラが果 た してオオカ ミに近 いのか ?人 により判断が異なると思われるが,そ ういわれると非常 に
悩 んで しまう.こ の両方のマ ップで トラ (tigel。 )と ネコ―‑72‑―

(cat)の 位相近傍的な位置関係 はあまり近 くない

.

3。

2

球 面 自己組 織 化 マ ップ で得 られ た 動 物 マ

ツプ
球面 自己組織化 マ ップ を用 い て得 られた動物 マ ップの例 を図 3に 示す.こ の図 はオオカ ミのベ ク トル と最整合
す るユ ニ ットを自色 に,最 もユー クリッド距離が大 きな
ユ ニ ッを黒色 に して,表 現 してあ る.マ ップに示 される色が 白 に近ければ,オ オカ ミに近 い ことを意味 し,黒 け
れば,オ オカ ミとは遠 い関係 で あ る と予想 される.今 回
用 い た システムでは,オ オカ ミのデ ー タ行 を第 1行 日に移動す るこ とで ,こ れ を実現 して い る.同 図 の (a)は 白
く見 える側 ,(b)は 黒 く見 える側か らのマ ップで ある.この よ うに球面 自己組織化 マ ップの場合 には,そ の構造 上,

すべ てのユ ニ ットを同時 に見 ることがで きない.そ のため ,今 回使用 したソフ トウェアでは,マ ウス操作 で注視点 を変更す る ことが可 能 で あ る。
(a)を 眺 め る と,オ オカ ミは球面 の位相近傍 的 にキ ツ
ネ,イ ヌ,ラ イオ ンに近 い ことが分か る。も う一方 の (b)(a) SoMl=&.6A$<yAA

はほ とん ど全 面が黒 い色 を してい る.こ こには鳥類 ,特に狩猟 もせず ,雑 食性 の ものが集 まっている.オ オカ ミ
は 肉食 で あ るので,そ の正 反対 の ものが集 まってい るのは妥 当 な結果 で あ る と考 え られる.ま た ,鳥 類 で も狩猟を好 む ヮシ とオオカ ミの 関係 を図 5に 示す 。オオカ ミの
方 か ら,イ ヌ とキツネの延長 した方向 にワシが存 在す る.

4(b)SOMに よる動物マップB

おわ りに

今 回,動 物 マ ップ を用 い て球面 自己組織化 マ ップの有効性 を示 した .論 文 タイ トルの パ ッケ ー ジ化 につ い て,

時間的に具体的な資料を準備で きなかったが,自 己組織
図 3:SOMIPAKで 得 られた 自己組織化 マ ップの例 .オ
化マ ップのツールである「SOMPAK」 や Matlab上 でオカ ミを中心 にみると (a)オ オカ ミの近 くにはイヌとキ動作する「SOM ToolbOx」 のようにパ ッケージ化す る
ツネが見 つかる,(b)オ オカ ミの近 くにはイヌとキツネ
必要を感 じている.今 回,用 いたソフトウェアでは,要さらに トラが見 つ かる
素マ ップが表示できないなどの他の自己組織化マ ップの,.

ツールよ り機能が不足する面が存在する.で きれば,興味 を持 つてお られる方 を中心にして開発 チームのメンバーを集め日本発の球面自己組織化マ ップのパ ッケージ
「SSOM Toolbox on matlab」 (仮 称)と いった有用なフリーソフトウェアを開発 したい と考 えている.

連絡先
球面 自己組織化 マ ップお よび球面 自己組織化 マ ップのパ ッケ ー ジ化 に興味があ りま した ら,下 記 に連絡 をお 願―‑73‑―

(a)黒 色 の 方 か ら(a)白 色 の 方 か ら

オオカミ(wo10を 自色としたときの球面SOM
コー ド
図 生 球面 自己組織化 マ ップで得 られたマ ップの例 。オオ カ ミとの最整合ユニ ットを自色 に,オ オカ ミのブ ックベ クトル とのユー クリッド距離が最 も大 きな ところを黒色で表現 してい る.オ オカミを中心にみると (a)オオカ ミの近 くにはイヌとキツネとライオ ンが見 つかる,(b)オ オカ ミのほぼ裏倶1,オ オカ ミとは最 も異なると考 えられる位置 には鳥類 が該当す る。

い します

.

〒=680‑8552
鳥取 県鳥取市 湖 山町南 4丁 目 101番 地
鳥取大学 工 学部 電気電子 工 学科
藤村 喜久郎 (ふ じむ ら き くお )TEL(0857)31‑5243
FAX(0857)31‑0880
E―ιο 鶴.ac.ルοι
mumOCIC・ ι
mail角 づr̀―

参考文献
H.Ritter:

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大 会 講演論文集 ,pp.35‑38,2002.

図 5:球 面 自己組織化 マ ップで得 られた動物 マ ップのオオカ ミとワシの位置関係.

―‑74‑―

T.Kohonen: ̀̀Self― C)rganizing Maps" ,Springer Series

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T.コ ホ ネ ン : 自己組織化 マ ップ"徳 高平 蔵 ,岸 田 悟 ,藤村喜久郎 訳 (シ ユプ リンガ ー・フェアラー ク東京 ,1996)。

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

t v A+t y 2 f4ffil=ti tt 6*e[t ltemetic7 )VJ U^AolfrHEIt#

Comparison of Multiobjective Memetic Algorithms on Knapsack Problems

Eixil

on-,{. ffiffi

Ilisao Ishibuchi^+.

Shiori KaigetEffift+ t+Hr+ffifrfl
Department of Industrial Engineering,Osaka Prefecture University

Abstract. This paper compares two well-known multiobjective memetic algorithms through computational
experiments on knapsack problems. The two algorithms are MOGLS (multiple objective genetic local search) of
Jaszkiewicz and M-PAES (memetic Pareto archived evolution strategy) of Knowles & Corne. It is shown that the
MOGLS with a sophisticated repair algorithm based on a weighted scalar fitness function has much higher searchability than the M-PAES with a simple repair algorithm. When they used the simple repair algorithm, the M-PAES
performs better overall. It is also shown that the diversity of non-dominated solutions obtained by the M-PAES is smallin comparison with the MOGLS. For improving the performance of the M-PAES, we examine the use of the scalar
fitness function with a random weight vector in the selection procedure of parent solutions.

1 ltDDI=

tviYA*.na747\a#tr1/t+#.Xltx ElH!&
H!#g.e'tEiE{f F6FE-eb A ' #Mfr.icB'"\
Memetic 7 )VJ rJ XA lt, ffi.e1g6i6{LpdpEt:if t a* E
6fdElt, *W'ayffiIcSil'\(E{14*AF0EiE'{Lt-f7$H-,rlt.+tta I ,LEn( v\A. fr.+, *fro;gffitc*i v\<, *EEgEi6{LfdEo/\1,- I-.8 +l*,a++frCLftW-f 6tcd>l3Hl') Bi'L(l't6^77
ffiffiA*)Jpp(#*t7.tze)t, *EB! Memetic 7 v'rF"1FE-eb6. -trHl:, t EH! n7 4 7l^a-l
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2.2.2 M-PAES
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B zsooolz

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E

26500
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26000 h26000

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iEHO M-PAES 13*JL\(, *E{8il6I] PUGh\bA> f t^l.jEfr En6 . .-aiE.ffihts^,t, ) > ts ],,tt
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fr (8)-ezr E i1 AAli"{, l- )V h4 Rl, tctrE*t*ltt

I 03-108.

l5l Zitzler, E., and Thiele, L.: Multiobjective Evolutionary
Algorithms: A Comparative Case Study and the Strength
Pareto Approach, IEEE Transactions on Evolutionary
Computation 3 (1999) 257-271.

n#tft
T5et-8032 tEffi#ffi+Hrl r-r;tEffiu,t+ tr+Fnt+ffifrf+
6ix{

^k

F-1fr: otz-zs4-9350

FAl{: 072-254-9915
E-mail : hisaoi@ie.osakafu-u.acjp-78-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)+EE{V,D 4 )vTAHu t/c GA O+E* t < 0)r 4 )V7.n+{ffi;*
A Proposal of GA Using Symbiotic Evolutionary Viruses
and Its Virus Evaluation Techniques, TEH#W

1',d^nfrZ

Yoshiaki Sakakura

Noriyuki Taniguchi

2

Yukinobu Hoshino

,

2

EW+#d

A#HH

Katsuari Kamei

f .fraE,t+ rgr+*11 ,|.#+E+f+
Dept. of Computer Science,

Graduate School of Science andEngineering, Ritsumeikan Univ.

Ritsumeikan Univ.

Abstract In this paper, we propose a Genetic Algorithm (GA) using symbiotic evolutionary
viruses. Our GA is based on botir the building block hypothesis and the virus theory of evolution.
The proposed GA aims to control a destruction of building blocks by discovering, keeping, andp.opigutirrg of building blocks based on virus .operation. Concretely, we prepare the group of
inaiviiuals"and the gro-up of viruses. In our GA, the group of individuals searches solutions andthe group of viruses-sea.ihes building blocks. These searches are based on the symbiotic relationeach virus
One, isof bdth grorrp..
-by Also, our GA has two types of virus evaluation technigues.
-that
the diff"r".r"" of the fitness of an individual between before and after infection ofi.
"*t"rt"athe difference of the fitness of an individual
Another is that all viruses are evaluated byvirus.
-Furthermore,
we applied the proposed GA to
between before and after infection of all viruses.
the minimum value search problem of a test function which has some local solutions far from theoptimal solution. And, we discuss a difference of behaviors of the proposed GA based on eachvirus evaluation techniques.

2 trHjGlV,.'( )V7tfrltt GA

1 t*DDl;)v7##Er,tJ, rt'L*r, {H^iE# [1] $ezlr-f
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AffiE,,O+i*-et*,, 4 )Vz.hrffi{fiil+OiE{A+AryiAtl$i\H*6 t t' {816fl+is#-E L/:ffi*aRl+, l*ffitllc-C\t4. i_nrcfiU, #+itli' U4 )v
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HU, Znzfi\fi.-::t=#l1eft a. .tll.liL, f+i*
J, v 4 ll, z #+nrffiil{fi *+ & ErJF-eH H E tt( t r 6,f; -C ll
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EiEi'ea 6 trffi , {E{f oE,fiHHfi A+b(4 E t ttLJ
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rAt: [b]. Lt, L/atr6, ffiEfi4iEffi l:#fri6fi4nt#(,++i*Et- tti t *w{tHfi o# 4'{6ffi * Fd fE i: lf L
alEH Ltur/el,r. *l:, r. at3leF6EEttt,' 4 )V
7 afrE at r*t-f b-",v{frhr!E* t. a 6 t 4 z 4 n a.
?. TAfrHTlJ,, 4 )V Kaffiei& a4 E t: xnr.,
4 )V lA+{frit e+F*-r A. z l,-c, *wy+rAW.aE4''fH+ft*fflEEaiEL(, {Ea ag4 )v\&t*,it ;+{mf 6;+{fr*eb 6 t r/:fE# +it Lblf;}.l,,, 4 )V 7 a+fliee\-afl'f a.

2.r fE*+,t0)ru=#+i*ll, fHtiE#*. & 6, 4 )v z#lLffit.EMAEt:7 )v3' t) AArba. 46H0t:1i,, 4 )v7.fi+&{Ei6#+a*Hr$ffil. b L r-EiE lZ&Tt ). GA L ++i*oie

v\a#H/,-tra. GAl*, ,f8{ 8++riEfi, tqlsxD,a. Zt,-c*tr*.Xt3X D
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ffi#HHet*fff Lrur a vl. -fi, ++itTt*, ,'r)V 7t+ t= t 0 {H{t#- a hrA.lf,U, Z o *'lt L t: {Eif : li
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ea6 GA
f:r,rxE{to{E{t*+ L-f 4. ..r.
^-ztf,, ero{EifirriEfi , i.x, **N.xa*t*tztr.4w
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2.2 ,4 )V7.@'**.t,,1 )V7at#EF.Lt--C, ry 4,'l,Z l*iEEffi+E*i&UriE{6+,U{H*Eeffi:. iE{6i'H+&t* 1 L'v l- a/\4
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aJ
XTt
c-c ut 6t:b,, I )V TafS:iEtaf*t 1,7^+i*rw,--79-

Fig. 3 The procedure of the viruses infection

Fig. I The procedure of the proposed GA

gene locus,,Fl-lH/J) 4 )V 7-e b Afi> aftE Lts.6 .
diffkt : airusaalueo1 - uirusaaluea*tgene locus(2)4n6>rt f I:EEfia, *tfrr4 )v7lfrae+tfrlEa#a*.

*Ic, E€fi/(r) IiEq.3 -C5,i-

IEp,--l

ffi r,\6. .trt lcjD

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htt, 4 )V7&t5 TAL), 4 )V\lc*'tL, &k aU 4
)v 7 A +E He
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u,Fp--r,E-p]-ll@):I * exp(-c2)
', =-

(3)

v4 )LZrt\E,fl3ti6 t ,)VK}IiHETE1H+EA 6& 1., iE{a7Ea*E u, zat?.E7trrciEE{F#a{a'4Fig. 2 virusest#ta. a aT, ,4 )VllJ.:a+ffrlE uirusaalue&R4.

. i'rliffi * tc & 6lEf60)i6 ffiHAltr=&#t a . *+r*lH#lX0 bL<lxr &ta6. */c, iEE7Effi*fi}t, z't
4 It)V 4 )V7.trrH*31t6 . t a=- trTtHAn,
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fr*a tfrl+aiaE+E*tt, {frtraiEE7E&lE{tlca6. . 0)& i tcffiEIA
n6r4 )vkHfrA Fig.2 lcfr?. *Ic, Ere6iH{r'lH+EabB, ZaEE+EiH# pk iilElffio), 4 )V\&*tfr.r4 )V7tW6, ZnZnX ux, ax(k: t,2,.-.n)rlf, .-ar4 )vT#fffii*L t-T, {E4Ar4 )Vkt *t

Lr4,Ulc=#ftre+^afi#, (r{tr'#ftr) , ,4 )v^offi.

ux, )4 )VZ o6 trH*Ei1 A{EtrA m, ZaHh& S,
lfrltmar4 )v7 or tC& affi*'ili'th.ai6ffitra, tit
Zll Jttnesson*, f itness'on^ Lt 6. aa LA , , 4-eEZbnA.

)VZ ux O--6+ffrlEuirusualueo,"t ]J Eq.4
ttA. /**i, n lt{E{*o)iEEaF-Liaa.
\- -r(titnesst,** - litnesun*)*l:-, u 4 )v7ffiyp*l:.21)rilEE?6 . #+t*,a, airusualueo-r:ffi(4)4 )V7^ffi*+ltHt, Fis.3 lczr?. *f, V4 )V7.hrffi
a t, za+-cai€EaE.r_*-lt 14 )vziEfl . lElffia
Ttvt, 7 n Uirf(7 l,tcl&l=9 4 )V z-iYtfr&Tr a . Z l,
6. &rrffi*6. LirL/att6, ffi^ofEhtAr4
r, *D 6 i'tlcffi *'|Eiltrfi tiffi lc-ttijE&*f(7 L-f a )v 7 a=,Y{frlEt L r6Rffi ? 6 . L irEffi & re 6 pl6E,lt..T, ,4 )V7.#frl], *'lur-f )V7.aucrBf r.fi irE6. *l:., ffiat;ffffilc*;Lrr, E{t, t.$i[16,.

bnAb0) t L, E{t t tc*i[16, 4 )V7 ux at&frffi
4 Prluxl lt Eq.1 tfi.A.

fl[al]: f@iffhlT)(1).ata, ,4 )v7riaEffiM*P,[D;] lx, flluzl:| - filupl Lttt-. ..T, diffHlJ.Eq.2 aJ.al:.ft-#
ei't6. .'tltf,, r4 )V\ur ildEi.fL^\, EaEH.E

l**?6 94 )V7t ux, ,4 )V7 us irE&*LlclE{f& m, Za*eA S, [Hl6 m aU'( )VZ q" AAil?
,\r0), 4 )V klc & 6 E&*Ht'I*.atfrffiH.A, <n?nf itness*1, fitnessl, t-TA. Z0)tZ)4 )VZt,xA-#ftr{E uirusaalueo*, lI Eq.5 -e 41bnb.
rtirusualueaxt :-80-

L*r,(f i,tnessk - f itness*t)
#{s}

(5)

組合せ 評価 では ,個 体 mに 感染 した全てのウイル スが互 いに影響 を及 ぼ しあ う評価 を行 う.そ のため ,ウ イル
ス を組合せ として評価す る ことが 出来 る反面 ,個 々の ウ
イル ス に厳密な評価値 を与 える ことが 困難で ある,れをウイルス評価値固定 と呼ぶ。次に,用 いた評価関数
を Eq。 7に 示す.

μ 肥颯 → =

.

数値実験

1

大ば ↓境 ０１こ
最れ＜ｓ環 こ て3。

こ値 小 は に 試 れ

3

0

実験環境

本稿では,提 案手法 (独 立評価 ,組 合せを考慮 した評価 )を 多峰性関数の最小値探索問題 に適用 し,ウ イル スの挙動を確認す る.テ ス ト関数 として,Schwefel関 数 を用 いる.こ れを Eq.6に 示す
.

3。

(6)

t=1

(‑512≦ "づ <512)
ここで ,Schwefel関 数 は ,最 適解 を探索領域 の 境 界付
近 に持 ち ,最 適解 の 周辺 に準最 適解 が存在 しな い .な
お ,次 元数 として ,ウ イル スの挙動確認 の簡単化 のため
η=2と し,歩 幅 は,△ π二=1と した .次 に,関 数 の最
小値 を行 う際 の GAパ ラメー タを Tablelに 示す .な お
これ らは ,試 行錯誤的 に決定 した .ま た ,本 手法 で はウイル スが個体群 と別枠 でスキ ーマ の探索 を行 うため個体群が局所解 に収束 した後 もウイルスが学習 を進 めると考 え られ る.こ れ によ り,個 体群 が最適解近傍 に,その探索空間 を移動 させ る ことが期待 され る.こ れ を検証
す るため ,定 義域 内 にお いて ランダム に生成 された初期個体群 を用 いた実験 のほか に,定 義域 内の最適解近傍 を
除 く範囲で ランダム に生成 された初期個体群 を用 いた実験 を行 う.テ ス ト関数 は χづ=421の 時 に最適解 を得 る
ため ,そ の範 囲 は ‑512≦ πづ≦ 200と す る.ま た ,ウ
イルス評価値 の初期値 について ,一 般 には,全 ての対立ウイルス にお いて ,各 々の ウイル スが 同様 の選択確率 を持 つよ うに,全 てのウイルス の評価 値 を同 じとす る.しか しなが ら,個 体群が局所解 に収束 して いる とき,ウ イ
ルスが十分 に学習 している場合 と,そ うでな い場合 が考え られ る.そ のため ,一 般 に用 いる ウイルス評価 値 の初期値 とはべ つ に,全 ての対立 ウイルス にお いて ,遺 伝情報 0を 持 つ ウイル スが選択 されやす くなるウイル ス評価
値 の初期値 を用意す る.具 体 的 には ,各 対立 ウイル スに
お いて ,遺 伝情報 0を 持 つ ウイルス の評価値 を温度定数
T,遺 伝情報 1を 持 つ ウイルス の評価値 を 0と す る.こ
,

,

,

,

2

結 果 と考 察

まず ,提 案手法 (独 立評価 ,組 合せ 評価 )の 適応度 の最良値推移 を Fig.4に 示す .ま た ,各 対立 ウイルス間 の評
価値が温度定数 Tを 超 えるウイルス数 を,そ れぞれの遺伝情報 ごとに,Fig.5に 示す .な お ,こ れは,定 義域内でランダム に生成 された初期個体群および ,ウ イル ス評価
値固定 を用 いな い環境で の実験結果 である.Fig.4に お いて ,組 合せ評価 を用 いた提案手法は ,独 立評価 を用 いた
提案手法 とくらべ ,そ の収束が遅 い.ま た ,Fig。 5に お いて ,両 評価 法 ともに,遺 伝情報 0を もつ ウイルスに比 べ
遺伝情報 1を もつ ウイルス の評価値 が高 いことがわかる
なお ,テ ス ト関数 の最適解 は,π j=(11110111001)で あり,0よ りも 1が 多 い.よ って ,両 評価 法 ともに最適解に近づ くよ うに学習 をして いる ことがわか る.一 方 ,独立評価 に比 べ ,組 合 せ 評価 のほ うがそ の振 幅が大 き い
これ は ,組 合 せ 評価が ,個 々の ウイルスが得 る評価値が大 き く個 々の ウイルスに厳密な評価 が与 え られな いため
だ と考 え られ る.し か しなが ら,独 立評価 に比 べ ,組 合せ 評価 のほ うがよ り最適解 に近 い学習 をして いる.こ れは ,独 立評価 は ,各 ウイルス に対 して組合せ の対象 となるウイルスが個体群 に十分 に伝播 していな い限 り,組 合
せ を考慮 した評価 を個 々の ウイルスに与 える ことが 困難
な の に対 し,組 合 せ 評価 は ,直 接的 に組合せ を考慮 しているためだ と考 え られ る。
次 に,提 案 手法 (独 立評価 ,組 合 せ 評価 )に お いて最適解 が存在 しな い範囲で ランダム に生成 した初期個体の差 の群 を用 いた 実験 にお ける ,最 適解 と最 良値 の"こ
レス評価
総禾口を,Fig.6‑7に 示す .な お ,Fig.6は ,ウ イリ
値 固定 を用 い,Fig.6は ,ウ イル ス評価値 固定 を用 いていな い。Fig.6よ り,ウ イル ス評価値 固定 の場合 ,独 立
評価 のほ うが最適解 に近 い値 を探索 して いる ことがわかる.こ れ は ,個 々の ウイルスヘ の厳密な評価 によ り,学
,

.

.

,

Table 1 Simulation parameters

Population size

300

Gene length200

Cording
Crossover method

Gray cording
Two point Crossover
0.9

Crossover rate

Mutation method
Mutation rate
Termination condition
Number of infection times
Temperature 7

bit reverse
0.001
1000 generations
1
0。

025

Fig。

‑81‑

4 The best itness transition

習度合 いの高 い ウイル ス 中 の,学 習 しなお さなけれ ばな
らな い ウイル スだけが ,効 果的 に学習 しなお した と考 えられ る.一 方 ,Fig.7よ り,ウ イル ス評価値 固定 を用 い
な い場合 ,組 合せ 評価 のほ うがよ り最適 解 に近 い値 を探索 して いる ことがわか る.こ れは ,個 体群が最適解近傍に存在 せず ,そ の個体 を変化 させ うるウイルスの学習度
合 いが低 いため ,組 合せ 評価 を用 いる ことによ り,効 果
的 に個 体群 が最適 解近傍 に移動 した と考 え られ る

Gene intbrnlation is I (individual).

4

よ31bり に本稿では,こ れ まで提案 してきた共生進化 ウイルス を用 いた GAを ,最 適解近傍 に準最適解が存在 しない多峰性関数 の最小値探索問題 に適用 した .ま た ,個 々の ウイ
ルス に独立な ウイルス評価 法 (独 立評価 )と ,ウ イル スの組合 せ を考 慮 に入れた ウイルス評価 法 (組 合 せ 評価 )を比較 し,そ の検証 を行 った .そ の結果 ,組 合せ 評価 は独立評価 に比 べ ,世 代 を通 して ウイル スの評価値 に振幅がみ られ る反面 ,十 分な学習後 に得 られた評価値 の高 いウイルス の組合せ は ,よ り最適解 に近 い ことがわかった
また ,独 立評価 による,最 小限のウイルス の再学習性および ,組 合せ 評価 による効果的な個体群 の変化 を確認 した .こ こで ,本 手法では ,ウ イル スは ,個 体 の感染前後の適応度 の変化量 を用 いて 評価値 を得 る.そ して ,対 立
ウイルス間で のウイル ス評価値の差 によ り,感 染す るウ
イル スが選択 され る.し か しなが ら,こ の評価値 の差 は独立評価 と組合せ評価 では大 き く異な り,ま た ,個 体 の遺伝子長 さに も大 き く依存す る と考 え られ る.よ って今後 の課題 として ,ウ イル スの選択圧 についての検証が必要で あるFig.5 The number of viruses

.

,

モ 400

,

8

.

l(no

参考文献
FiS. 6: The distance between best solution and the
optimal solution (fixing viruses)

μ D.E.Goldberg"Genetic Algorithms in search,optilnization]and machine learning",Addison Wesly(1989)pl

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pl 久保 田直行 福 田敏男 "ウ イルス進化論 に基づ く遺伝的 アル ゴ リ
ズムの巡 回セ ールスマ ン問題 へ の応用 ",計 測 自動制御 学会論文
集 ,第 34巻 第 5号 ,pp.408‑414,(1998)

鰤 知 鰤 躙 佃 硼ヽFl 半 田久 志 片井修 馬場則 夫 柱木哲 夫 月 西忠 孝 馬 場充 "共 進化の機構 を用 いた遺伝 的 アル ゴ リズムの提案 ",計 測 自動制御学会
論 文集 第 35巻 第 11号 ,pp.1438‑1446,(1999)

同 YoshiakioSAKAKURA,KatsuarioKAMEI"A Proposal of

GA Using Symbiotic Evolutionary Viruses and lts Adapta―

tive lnfection Technique'', Joint lst lnternational Confer―ence on Soft Computing and lntelligent Systems and 3rdlnternational Symposiun■on Advanced lntelligent Systerrls

CDver.24Ql‐ 1(2002)

連絡先T525‑8577:

Fig. 7: The distance between best solution and the
optimal solution

滋 賀 県 草 津 市 野 路 東 1‑1‑1
立 命 館 大 学 大 学 院 理 工 学研 究 科
坂倉 義 明TEL:077‑561‑2807
FAX:077‑561‑2807
E― mail:yoshiakiOspice.csoritsumei.ac.jp‑82‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ff fr iE {1, F"l ffi l: *.' f 6 E )V 2 - ffirEA A t 6r}iliE{E fi 7 )V f' U X A
A Distributed Genetic Algorithm that has Cellular Structure
for f'unction Optimization Problem
OEEEEI +EgH E,XI E.

E5

Ihkanori Yoshida, Tomoharu Nakashima and Hisao Ishibuchi

A[Effiil4+
Osaka Prefecture University

Abstract Various types of genetic algorithms have been proposed in the literature. One of theactive topics is distributed genetic algolithms. The algolithms generally fall into two categories:
Coarse-grained genetic algorithms and fine-grained genetic algorithms. In this paper, we proposea hybrid rnethod of the two categories of distributed genetic algolithms. There are multiple subpopulations that have cellular structures in the proposed method. Through computer simulations
on function optimization problems, we examine the performance of the proposed method from theviewpoints of the search ability and the diversity of populations.

1 t* u'&)lc/ L aW*ffi 6E A Hr e t bk d> a
+Xk ts.ffifrtrrfTbi'Lr ) 6 . Z ats.rt\rffi 6ilf Arlgl
t ahffi|v,a$IfiDrffi #r i> a. -w1 hffilY,z n
iEEE! 7 rl,:J )Lt :x.$ a#ftffi fF lslf ril:4- 6 *ffi8 l:fr> a . #+tt
-e r*, #{+.tfT i Eftr 0) 4+fr,a Hrt\ 6 affi{EtraB

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A' T,IC& D, EE*T+EtrffHA'ft'.
f +i*rli, tua H t ffiEtFH-f a t & o-eE 6'lE6a[EE Lrur6. E6E!]3[t, #nWff#affi*at)vtlltaL r ur 61645 (EX 1 0)4 D :"5i 3 i',Llcffi&)az), W*A6ffirllEtril+ t+88ffffi-f6 . &rrrE
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o+ffiEAi6^6.
lcccA a7 )Vau lAl
Step 1: Mtr#a+nffilrf..

2 CCGA
6Ef rli-lz.,VffifrX-f ahffijEE'fr7 )vJ|) 7:,L
(cccA) a?naqa'fra.

2.1 fr=++t*,aq+Hlt, lE6il+ tt E*.a*fh {fr6# t: t}BtJn(*i D, & k o*[a{86il+ l. ltiz]l,ffiiiEirffi.4i*t-Lr ur asre i> a. *.t:, &*$h'fEf6ilf t: lxaut o>a

EtEBSffirrE#Enrr,)6. EI 1 rlt, 400 18il0)lE6
ir 6/e6{Eff#Dt + 2o#,.}Bff#lca$JEi,t(*i D '6g[a{8tr#}t 10 x nat)vtt#frxHl,<v\a. &*Er){EfFfl+-eltrqf l3tr, ) -]EFAW7 )V J \ A LA
tft-f a. HEE'fr7 )l,tr 'J XA &otE/aEl,rlt'&HtilJjb)vffiErrb6 . t t, H.€E.Pfi7 )Vf'U X

step 2: 6{E6oiErSEA*rD, Z AAfr#.t'tl a.
Step 2- 1: 6{8613?u)r, to'lEfFrrtrf6

HD)rl-aHar'J - l-.186& E v l-' J& t:
zaffilD)H.Affi^\6.
Step 2 - 2: *iET6c*v Fo#tJAirT(threshold)D)Ltt6 iJiETSHA P firrTlr, *iffiA"
5iEffiHltA{LEttlrt,t.
step 3: #ttL'firE'ft-e 6nij, E[r]{EfF#afr.nl3{iE3-618traifr.ffiv4 xtl 1T, ziTav\Ht6afiffiv4 Att N t t 6. *.k&ltt'fr
b/e r,rtEftT6t'Llj, +T aw6afi.ffit 4 A
t N L-{A.
Step 4: 6{EfFl.l{ Ur Ah t tnffifiaBtra#ir 6
HlE6EiEfr t, ftX#ffl:X D +tBtrt+.Fn
-{ a.

-83-

Step 5:生 成 された子個体 に突然変異操作 を適用す る
Step 6:前 世代 にお けるエ リー ト個体 を保存す る

fr(*t, *r)

.

2‑

.

Step 7:終 了判定 。 終 了条件が満 た されて い なけれ ば
Step 2に 戻 る.

一 般 に,個 体 の多様性 を維持す ると,簡 単 な問題 に対す る解 の探索能力 は低下す る ことが 知 られて いる.逆に解 の探索能 力 を重視す る と個体 の 多様性 が失 われ
複雑 な問題 に対す る解 の探索能力 が低下す る.適 応度,調整手続 きの狙 いは,個 体 の多様性 を保 ちなが ら,広い領域 の 中で い くらか狙 い を定 めて集 中 して探索 を行う ことである.

苅
図 2F2(2入 力 1出 力 )4.1 適応度 (F)この評価基準 は,Flと F2で 異な るものである.具体的 には,Flで は個体群 の 中で最 もよ い個体 の関数
値 が評価値 となる.そ れ に対 して F2で は獲得 した最適解 の個数が評価値 となって いる.

4。

図 1 セル構造を有す る分散遺伝的アル ゴリズム

3

関 数 最 適 化 問題
本研究では,テ ス ト問題 として以下の二つの関数最適化 問題 を用 いる .な お ,Flは DeJongの テ ス ト関

2

ビッ ト値 の多様性 (D■ )全個体 におけるビット値 の割合 を調査する ことによって,そ の多様性 を評価する.本 研究 の数値実験 では,2進数 によるコーデイ ングを用 いているので,各 ビッ ト
値が とりうる値は 0ま たは 1で ある.具 体的 には以下の式 によ り,そ の評価値 を計算する.

数 plの 一つである.こ れらの関数は最小化問題であり,大 域的最適値は0で あるD■ j=1‑4(0。 5‑Di)2(3).

Fl:Aし JF=1,2,o=Σ ず

D■

,

=

0

t==1
2づ

∈ [‑5。 12,5。 111(1)

して づ番 目の ビ ッ トが 1で ある割 合で ある.D■ は 0
か ら 1ま での値 を取 る.値 が 0で ある ときは ,ビ ッ ト

F2:ん oル =1,2,助 =3‑Σ sh2け .),
i==1

"五

∈ [‑1028,1。 27]

ここで ,Lは 個体 の ビ ッ ト長であ り,Djは 個体群 に対(2)には 0ま たは 1の どち らか しか存在 しな い.逆 に値が1で ある とき ,0と 1の 値が半分ず つ 存在 して いる.

なお ,Flに は大域 的最適値 が 1つ しか存 在 しな いが ,F2に は 8個 存在す る.図 2は 関数 F2を 2入 力 1
出力関数 と して視覚化 した もので ある.こ の場合 の最適解 の 数 は 4つ で ある

4

.

4。

3

遺伝子型の多様性 にC)

この評価値 は現在 の探索空間の広 さを表す.集 団内の各個体 か ら各世代で ランダム に連続す る 10ビ ッ トの部分文字列を取 り出し,部 分文字列が何種類あるか

評価基準

カウン トする.

今回の調査では,4つ の評価基準 を設ける。1つ 目は適応度 であ り,こ れは解 の探索能力を評価す る.残 り

4.4の 3つ はビッ ト値 の多様性 ,遺 伝子型 の多様性 ,そ して交配 した 2つ の個体 の類似度 であり,こ れ ら 3つ は

この評価値 は,ど れだけ似た個体同士 を交配 して いるかを示 して いる.類 似度 は,2つ の個体間で異な る

個体 の多様性 を評価 して いる.ま た,実 験結果 にお ける評価値は 10回 実行 の平均 である.以 下 に 4つ の評

値 を持 つ ビッ ト数 の,実 際 の交配時 の値 ″ とランダ
割合 」で計算
ムに生成 した 2つ の個体 の理論値

価基準 を詳 しく説明する

.

一
‑84‑―

交配 した 2つ の個体の類似度 (I)=0のする.す なわち,I。 =2P(1‑P)と する.た だ し狭 い領域で集 中 して探 索 を行 い,そ れ に対 して CCGA

は 0の 割合であるは広 い領域 を探 索 しなが ら似た親個体 同士 を交配 して
い る ことが わか る。 これ は島 ごとに異な る領域 を集 中

,

.

f=

島 一″

(0

島

本研 究 の実験 にお ける Pの 理論値 は 0.5で あ るので島 の値 は o。 5で ある

して探索が行 われて い る ことを示 している
0。

∞1

,

0.0009
.
0。

5

.

0008

0.0007

数値 実験

0.0006

数値実験では,2章 で説 明 したセル構造を有する分

選0.0005E
0.0004

散遺伝的アル ゴ リズム (CCGA)の 性能を評価するた

0.00030.000

めに,標 準 の遺伝的アル ゴ リズム (SGA),セ ルラー

00001

遺伝的アル ゴ リズム (CGA),島 遺伝的アル ゴ リズム00(IGA)と 比較する.全 ての遺伝的アル ゴ リズムで,親50

1∞150 200 250

知

350 400

倒

図 3適 応度 の変化 (Fl)…

個体の選択操作は トーナメン ト方式を用 い,エ リー ト
保存戦略を用 いる。表 1に 数値実験における簡単なパ
ラメー タの一覧 を示す.

―口"CCGACGA―――SGA｀
一―IGA

1

表 1:パ ラメー ター 覧
個体数

0.95

400

島の個数 (CCGA,IGA)

4

移住間隔 (CCGA,IGA)

10世 代

移住率 (IGA)

部分個体群の配置 (CCGA)
交叉確率

0.8

0。

0.75

05

Q7
0■ 5

2× 2
1。

Q6

0

0

50

100

突 然変異確率0.05

突然変異操作

ビ ッ ト反転エ リー トの個 数

図44

アル ゴ リズム 終 了条件…

ビッ ト値 の多様性 (Fl)翼t(ccGA,CGA)

トーナメン トサイズ

150 200 250 300 350 400 450
m

一 点交叉

交叉操作

近傍サイズ

Q9
0郎

260 1
2140ト

2

ト

冽

82001

500世 代

180

●

160 1
140

本研究 の数値実験で の適応度 (F)は ,関 数値 (Fy)

1'コ

=

D ト

に対 して,F=‑1.0× Fyと 設定 している.CCGA

Oの適応度調整アル ゴ リズムにおける変数 Tは T=o。 55

m

l∞

150

ηO

"0 3000口 面 on

350

m

CGA

400

450

図 5遺 伝子型 の多様性 (Fl)と設定 し,Pは P=(島 ̲鳥 )/2。 0と 設定 した.こ こ
で,島nは その世代の個体群 のなかで最 も小さい適応
６・
０

度 ,鳥 は最適値 を示 している。

一

SGA

５
・
０

5。

―

l Flに 対する実験結果

４︒
０

Flに 関する実験結果を図 3〜 図 6に 示す.図 3か ら
Flに おける解 の探索能力は SGAが 最 も悪 く,他 の三

ノ

‑0。 3

つの遺伝的アル ゴ リズムは互いに差がほとんどな いこ

ノ
0。

2

…

1■ 1■i詳義工P′ 幕れ■』′とがわかる.ま た,図 4,図 5か らは提案手法が最 も多様性 を維持 し,SGAが 最 も多様性 を失っていることがわかる.さ らに, 図 6か ら, CCGAと CGA力 ｀他の遺伝的アル ゴ リズムと比較 して,よ り似た個体 を交配 して いることが分かる。 これ らの結果か ら CGAは

‑85‑

0。 I

0

0

50

1∞

150

200

250

3a1

Ck】 xration

350

400

450

図 6交 配 した 2つ の個体 の類似度 (Fl)

６
・
０

5。

2 F2に 対する実験結果

嘘

図 7は それぞれの遺伝的アル ゴ リズムが獲得 した最適解 の数 を示 して いる.CCGAは 10回 のうち 8回 の

ｍ

.

０

実行で 4個 の最適解 を獲得 して いる.こ れは複数の最O

適解 をもつ 関数最適化問題 に対す る CCGAの 有効性を示 している.CCGAは 島 ごとに最適解 を一つずつ獲

ピー ドでは他の遺伝的アル ゴ リズムに劣 るということも分かる.ま た,図 8〜 図 10よ り多様性 に関 して Fl
か らの考察 と同じ考察が得 られて いる
m

―

m

l∞

150

200

3∞

佃

450

Generadon

図 10交 配 した 2つ の個体 の類似度 (F2)

6

結論

:

本研究で は,島 遺伝的アルゴリズムとセルラー遺伝
的アル ゴ リズムを融合 した,セ ル ラー構造を有す る分散遺伝的アルゴリズム (CCGA)の 性能を解 の探索能
力と個体 の多様性 とい う観点か ら調査 した.数 値実験の結果か ら,CCGAが 多様性 を維持するとい う点で他の遺伝的アル ゴ リズムよ りも優れて いることが示され

.

一

350

３
・
０

結果は省略 している

明確 になっている.し か し,CCGAは 解 を探索するス

250

４
︒
０

の実験結果か ら SGAの 性能が他 の遺伝的アル ゴ リズ
ムに比べて明 らかに劣って いるため,各 図で SGAのとに異なる領域を集 中 して探索 していることが,よ り――一CGA

５・
０

F2に 関す る実験結果 を図 7〜 図 10に 示す.な お,Fl

得 して いることは特筆す べ きである。 これ によ り Flの考察で も述 べ て い る ことで あるが ,CCGAは 島 ご―――CCGA

CGA

―

IGA

た.こ れは逆に言 うと簡単な問題,例 えば Flの ような問題 の場合 ,そ の多様性 は解 の探索能力 に悪影響を与

3.5

える.事 実,Flの 結果ではわずかではあるがP CCGA
は IGAに 劣って いる.簡 単な問題 に対 する解 の探索

3

き 2.5
臓
爛 2
喘

能力 においてはさらなる改善が必要で ある.そ してもう一つ改善が必要な点 は,適 応度調整アル ゴ リズムにおける Tと Pの 設定である.本 研究 の数値実験で はT=0。 55と 一定 の値 に設定 した.し か し,問 題 に応 じ
,

1∞

150

200

250

300

350

400

て最適な Tが 変化する ことも考え られる.Pに 関 して

図 7適 応度 の変化 (F2)も同じ事が考え られ ,今 回の設定 の仕方が最適な結果を生んで いるとは限 らな い.用 いる問題に応 じて,最適な Tと Pを 見 つ け出す ことのできるアルゴリズムが必要である.ま た,Tと Pを 変化 させることによって遺伝的アル ゴ リズムの探索能力を変化させる ことも可能であると考え られる。 この点 も将来の研究課題で
ある

.

参考文献
0

50

1∞

150

2∞

"0

3∞

350

400

450

[11中 島智晴,有 山貴信,石 渕久生,

セル構造を有する分散遺伝的アルゴリズムの提案",情 報処理学会
論文誌,vol。 43,pp.46‑57,Nov.2002.

Qeration

図 8 ビ ッ ト値 の多様性 (F2)づοrげ αααSS
121K.DeJong,ス ηαJysづ s artん θBcん αυ
ι
づ
c■ ご
づ
c
ttstCms,PhoDe
Dissertttion,ォυar ccη θ
叩

300

290
280

University of Michigan,1975.

270

260

連絡先
〒 599‑8531大 阪府 堺 市 学 園町 1‑1

8劉
240
230

大 阪府 立 大 学 工 学 部 経 営 工 学 科

220

中島 智 晴210

Tel: 072‑254‑9351

2∞

5tl

l∞

150

200

250

3∞

350

400

GHation

図 9遺 伝子型 の多様性 (F2)450

Fax: 072‑254‑9915
E―

‑86‑―

m」 1:naloshi◎ ie.osaltth― u.ac.jp

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)*iE{1,- - ) -7 F t: I 6 l{+tH.t -A t=t; (16 +tffi aHl+
An Acquisition of Strategy in Two Player Gameby Coevolutionary Agentsatr 42*Ei+-*
H
Jun-ichi Kushida

Egr ?re,**a++ fl6**

Noriyuki Taniguchi Yukinobu Hoshino

Katsuari Kamei

udfH^+t+ffiIflr +bfrfrff+*

ufrf;Ht+I$1y96**

Graduate School of Computer Science
Ritsumeikan University

Computer Science
Ritsumeikan University

Abstract The purpose of two player game is that a player beats an enemy. In order to win to various enemies,
a learning of various tactics and strategies is indispensable. However, the optimal action to overcome theenemies will change when the game done over and again because the enemy's actions also change dynamically.
So, it is difficult that the player aquires the optimal action and the specific player keeps winning to various

enemies. In this paper, we apply a Classifier System for agent team to two player game. A reward anda penalty are given to the used rules when the agent achieve specific action in the game and each team's
rulebase are evaluated based on the ranking in the league. we propose a learning system by coevolutionary
agents in two player game and aim at acquisition of excellent strategy.

aftl\t1 ttD&)t:
tL#.aa V -n *tz L 0, f;* D E t ftbnafiwryt*Al.*jr,\-C, #ft-aA L.f t-irffi4 ox't+ifE+lc
t{L(ffifljl,ffiua r Ltitr#Tba. znw., &7v

t-f t-trHrslf+I+E+ar*.Ht,a t-qffiqffi Lrt,r6t:dtT b 6. . 0) & ) iaffiffi1c J V 4! -rtrffiflJl,ffi

u 6t:d>LlJ. ffi+1.+TB wct:d>offi4 aryIB6irz'E-eb 0, zn 64ffryIffi ++ r * La\xfr.l.rfi D rffigl

llEfrL, &EUf <,X,*hrb6. taf+{I4tl*,t,rt{+}4+} y /1 * r * l,,tffitt L t-, *rekaffi,fi EH t, r/cr-):t > F#a+Er77L&fr*ta. r-)> I-. ilf l*f - L&ffilt t-, 6 f - LIJ*tw,a** D E.t- tt
hr 6*#l\&f1rt, D ) i 7 7 4 7 > 77 L (CS) Ic&

l1glffiHlt#B Lrur < . .nl.x D t- ) ti l-'ilf,r, ff Hi ffi + lzffitj-f a f.d; a &ffittTr 9t, Z t'tl:. *; LJ < HIr&o)&RAtu ) . LAtrW tt a.

+.fr
ti L\r+HElralQBl&iF.D( E/c [1]. +E'fL'e lr H A++E+rriE{ZA a z t ll } : r E lltzb a

Et't'Ll:HHfirfiffJtzAl:,l,ffiu a t vt)t*Hfiri>D ,ffi* aTt#Jttcff L r H ArrAfU I: /a 6 & i tu119t & L
6 a &T, H[friE_k &iL^\r, t-0@tt/cTtEf.hyfiaa
L irTE a. *#{f,+fEo-ffQffi /e i )- U t t Lrlt,
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.

3。

2

4
4。

シ ミュ レー シ ョン実験

1

実験環境

実験環境 は,図 2に 示すようなサ ッカー型対戦ゲームとす る.対 戦を行 う両チームのエージェン トを,盤 面中ル ール ベ ー ス の 評 価

各チ ー ム は 1つ のル ー ル ベー ス を持 ち,対 戦時 に 各
エー ジェン トが得点や タックルな どの特定 の行動 を行 った場合 に,使 用 されたル ー ル に対 し報酬 ,お よび罰 を与え信頼度 の更新 を行 う.各 チ ー ム は リー グ戦終 了時 にCSの ル ー ル発見 システムで ,GAに よ り個 々のル ー ルの 改 良 をお こな いルール ベー ス全体 の更新 を行 う.CSにお いてはルール ベー ス全体 の最適化 は,個 々のル ー ルの信頼度 を高めて い くことで間接 的 に行わ れ る。本手法
で は,個 々のル ー ル の信頼度 の最適化 と,ル ー ル ベー ス
全体 の最適化 との対応 を行 うため に,各 チ ームのルール
ベー ス に対 して ,対 戦結果 として リー グ内で の順位 による評価 を行 い,そ れ にもとづ いてルール ベー スの更新 を行う.

央 に 2体 ,自 ゴール前に 1体 配置す る.各 エージェン ト
は 5× 5の 視野を持ち,環 境か ら感覚入力として視野情報を受 け取る.感 覚入力では,自 分 の位置,視 界中の敵
エージェン ト,味 方 エージェン ト,お よび,ボ ールの位
置 を認識 し,ル ールベースか ら感覚入力に適合 したルー
ルを受け取 り,行 動を決定する.エ ー ジェン トの行動は移動,ド リブル,キ ックの 3種 類か ら選択 される.移 動,,

ドリブル ,は 周囲 8方 向 に 1マ ス移動 ,も しくはその場に停止 できるものとする.キ ックの場合は図 3の ように

1マ ス離れた位置にボール を移動 させ る ことができる
図 4の ようにポールをキー プして いるエージェン トと同.

じマスに移動 した場合はタックル とし,相 手 のエージェ
ン トは動 くことはできず,ボ ール を奪 うことができる
ゴール,タ ックル成功時に両チームで使用されたルール.

に報酬 を与え,報 酬分配 には,プ ロフィッ トシェア リン
グ法を用 いる.両 チームのすべてのエージェン トが,順

3.3 GAの パ ラ メ ー タ設 定
各ル ー ル ベー スに対 し,CSの ル ール発見 システムで遺伝演算 を行 う際 ,リ ー グ内で の順位 に応 じて パ ラメーに一 回ずつ行動 して 1ス テップ終了とし,一 定 ステ ップ
が経過 した とき試合終了とする.そ の際,合 計得点が高いチームを勝者 とす る.

タを決定す る.こ こでは,信 頼度 が高 い順か ら一 定数 のル ー ル を選択す る ことで 保存 を行 い,交 叉 ,突 然変異 によ り新 しいル ール を生成 しル ー ル ベー スを更新す る.図1に 示す よ うに,順 位 の高 いチ ームのルール ベー ス に対しては保存す るル ール を多 くし,突 然変異 ,交 叉によって得 られ る新 しいル ー ル を少な く設定す る.ま た ,順 位 が低 いチ ー ム に対 しては,保 存す るル ー ル を少な くし,新しいル ー ル を多 く生成す るよ う設定す る.さ らに,リ ー
グ内で 1位 のチ ームのル ール ベー スの中か らル ール を選
択 し,2位 以下 のチームのル ー ル ベー ス に追加 を行 う

>q― ジェント○ポール.

図 2実 験環境ヽ

ドリブル

図 1ル ー ル ベー スの更新

図 3各 行動 の移動方 向

‑88‑

キ ック

味方 の エ リア

<
卜

J

酬

<

の エ リア

図 4タ ックルの成 功例4。

2

ル ール 構 成

ボールのエリア

前件部 はエー ジェン トの位置 ,視 野内で の敵 ,ボ ー ル,

味方 の位置 とす る。エ ー ジェン トの存在す る位置 は,図5の よ うな 3つ のエ リアで分割 し表 現す る.敵 ,ボ ー ル

図 6前 件部,

味方 の位置は視野情報 と同様 の 5× 5の 格子空間で ,図6の よ うな エ リアでそれぞれ表現 す る.図 6の よ うに
プ ロダ クシ ョンシステム に入 力 された視野情報 の敵 ,味聟 1聟

方 ,ボ ー ル の位置が各 エ リアに含 まれ る場合 ,ル ー ル が発火す る.複 数 のルールが 発火 した 場合 は,信 頼度 によドリブル ドリブル キ ック

るル ー レ ッ ト選択 を行 い決定す る.行 動部 は複数 の行 動

/

↓

→

と移動方 向が記述 され ,図 7に 示す よ うにル ー ル によ り
行 動部 の長 さは変化す る.こ れ によ り,各 エー ジェ ン ト
図 7後 件部は 一 回 のルール 選択で複数ステ ップの行動 を決定す る。
視野 の範囲多 く見 られた得点 パ ター ンは 図 9の よ うな ,最 初 にボール をキ ー プ して いるエー ジェン トが ドリブル し,シ ュー
トす る というパ ター ンで ,あ る程度 盤面 の端 に回 り込み
敵 ゴー ル に向か って い る。 自 ゴー ル 前 に配置 したエー
ジェン トで は,図 10の よ うに ゴー ル周辺で 待機 し,接 近
して きた敵エ ー ジェン トにタックル を行 う行動が見 られ

エリア

1

エリア2

た .ま た ,図 11の よ うに盤面の中央付近でタ ックル を行

エリア3い,そ の まま ドリブル し得点す るパ ター ンも見 られた

図 5エ ー ジェン トの位置 と視野

%
70
60

4。

3

50

実 験 結 果 と考 察

各チ ーム 同士 の 1回 の対戦 は 5試 合 とし,4チ ーム での リー グ戦 を 10ooo回 行 った。実験結果 として 100リ ー
グ ごとのチ ーム 1の 他 のチー ムに対す る勝率 を図 8に 示
す .勝 率 は 一定 に収束す る ことな く常 に変動 してお り,

他 の チ ー ム の勝 率 に 関 して も,同 様 な結果が得 られ た。

■ 40
褻

30

20
10
0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

リー グ数 ×100

これは対戦 を行 った 各チ ームで共進化 の シナ リオに沿 った学習が行 われた もの と考 え られ る.次 に,確 認 された
得点例 ,タ ックル例 を図 9,図 10,図 11に 示す .も っとも‑89‑

図 8100リ ー グ ごとのチーム 1の 勝率

100

.

5

お わ りに
本稿で は,共 進化 の概念 を用いた ,エ ー ジェ ン ト群 の

学習 システム を提 案 し,サ ッカ ー 型対戦型ゲームでの学六辻ヽ習 を行 った。リー グが進 む ごとに,各 チ ー ムの優劣 は交
代 しなが ら,い くつか の得点 ,タ ックル のパ タ ー ンを獲得 して い くことが 確認で きた .今 後 は,進 化 の停滞や局所解 へ の収束 とい った ,共 進化 の 問題点 を改善 した 学習

くシステムの提案 を行 う.

参考文献
[11石 渕 :フ ァジィ ク ラシフ ァイ ア シス テム ,日 本 フ ァジ ィ学会誌 ,vol。 10,No4,pp。 613‑625(1998)

図 9得 点 例 1

pl伊 庭斉志:進 化論的計算の方法,東 京大学出版会(1999)

pl小 島,久 保,三 上,和 田:GAを 用いた共進化Agentの追跡 0回 避行動 の獲得,第 7回 イ ンテ リジェン トシステム 。シンポジウム,pp.345‑347(1977)

0降l正 畠 博政,山 村 雅幸:対 戦型ゲームにおける戦略 の共進化 ,知 能システムシンポジウム,pp.81‑84(1998)>

卜l山 下 ,間 口,小 野 典彦,小 野 功 :異 種 エー ジェン トによる対戦型ゲーム政策 の共進化的獲得に関する実く

験的考察,シ ステム制御情報学会,pp.13‑14(2001)
同 間 口,小 野 典彦 ,小 野 功 :対 戦 型ゲ ー ム にお ける行
動政策 の共進化 的獲得 のための 世代交代 モ デル ,シ
図 10タ ック ル 例

ステム 制御情報学会 ,pp.13‑14(2001)
И 横 井 浩史 ,石 田 崇 :集 団行 動 の 創発 とフ ァジィ理
論 ,日 本 フ ァジィ学会誌 ,vol.10,No4,pp.637‑646(1998)[お 問 い合わせ]〒 525‑8577滋 賀県 草津市野路東 1‑1‑1
立命館大 学理 工 学部

く

ゝ

q

￢

L

ハ

串田淳 一

く

TEL:077‑561‑2807
Mail:kushida@spice.cs.ritsumei.acojp

図 11得 点例 2

―
‑90‑―

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

mHrt#ffi E n6ffi*$trt0> * L :r D a+RL /cffi*$mE

lcBrilf6-+*

A Study on Machine Layout for Grouping of Machines Connected with Pipesfa\4 {+^

6ffifrHirohisa Matsuike

Takeshi Furuhashi=Et+
Mie University

Abstract There have been growing demands for CAD(Computer-Aided Design)support systems. For
allocation of various machines in a machine room, a combinatorial optimization problem should be
solved under various criteria, such as cost, maintainability, order/neatness, etc. The authors havepresented a method for generating layouts through interaclions between designer and computer. This
paper presenls a new evaluation criterion that is to minimize lhe variance of positions of machines
within a group and to maximize the variance of positions of gloups, where a group of machines isdefined based on pipe connections. This performance index is to find a layout in which machinesbelonging to the same group are put together and those to different groups are separaled. An experimentis done to demonstrate the effects of the proposed criterion.

1. ltuDlc| )Vt-y i Ltsc (L\6.

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7^7LtIft#-L(8Ic.

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T514-8507

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AFftX*. No.86. pp. 1'10,2002
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Eahdtrft,LB6*t1ffi > 77 Lt r$-d- 6-+-93-=E,t+,/(+wr+nfifrfl> 77 Ll++tktxy - >ffiffi,LBnfrfra
fa\4 iTA (Uirohisa Matsuike)

TEL. (05e)23r-9746
FAX. (05e)231-9456
E-mail : matsuike@pa.info.mie'u.ac.jp

(a)全 グループ(b)グ ルー プ 1(d)グ ルー プ 3
図2

図3

従来指標 による機器配置例―‑94‑―(d)グ ルー プ 3
提案指標 による機器配置例

. 19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2ffi3)/\ - h. t-t * trH!1]EJEH{F

tr fi v | 0)tcb0)ft=#ru$ff#E[

Interactive Motion Planning and Multi-Objective Behavior Coordination for Partner Robot

ffiHYdA

4'EEE,\l*frtrtl

Yusuke NOJIMA

Fumio KOJIMA

Naoyuki KUBOTA#FX+X+W,+E*k+

Graduate School of Kobe University

Fukui University

Abstract - This paper is concerned with a motion planning for a partner robot. An interactive genetic algorithm plays
a role in generating various trajectories for a hand-to-hand behavior satisfied with the human evaluation and some
restrictions. For multiple objects, neural network modules are assigned as basic behaviors learned by teaching datafrom the population of GA. Furthernore, a multi-objective behavior coordination, which generate weighted actions
among some basic behaviol's, is applied to be suitable for facing situation such as human movement. Computer
simulation shows the effectiveness of the proposed method.

I t* D&)t:

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F irffi # E i'L-r u) a t1,21. AF"ltI* llt5 l,)(Z.E &E i"L6 r:,$ v F affih Ll.T, Zatfr.HA t a=i t=l-ia 7diBLa., ffi.HArt\*Tb'frgJAM.

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FE+i*aHL)6 &, ,lFH#13;r&'lfiQt,r 695 A+kirialtt,r. Z Z-e#ffifr"ell, H-0) *tgl#)tlFltr,*f F64iEEE! 7 )VJ U XA (interactive
genetic algorithm; IGA) t3l A H u ) fc #[E &Ft [: : t, t (=#=# L ( E /ct+,st.
+*.HA a*T 4t {Jt ffi ftrffi F{ ffi lr
D iE{U L, +fr.H+trrrfilrb6, *rtiEA n,$ v liitEzr l-, lf.ffi#rtrtfLA-i+fffi?6. .ftARD E
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t ltffi-et 6+i*4"#=#t b. HtrWl.ll, IGAIsk u) +.11"3 i'LlcfiE A.= :r -, )Vi v I V - D(neural network; NN) totEffi V\TE+'fr#ht) t-)V
t l,.:ctr81+l,-czt, Zn\afr)JEffi,At a*E

trt'fr WJffi E (mul ti -obj ecti ve behavior coord i n ati on ) [8]6(Ex I
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affi+f).

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f lt, Effi #rr+ip t-Tt9(nana-to-hand behavior)O
6GA0)lE{6}t, B+FEX 7 y 7t G= t,2,.,n'r_t5$ Av
V - t O 6 BE ffi 13 ff "f b fri#.H.v(v pv2,..,v p)t=7

iE6+t L(: -i.t > lta. <=iV-, aA
HHtrs, 4ffl'#-qE-tu{Elra t, llE6}fMXN0)*fi fdT#iEET E 6 (82). . 0)lE6# 13 li L(, iEEHg# ffAfini,+tYL'frghA +.ffit 6 . +lH

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algorithm; ssGA) tl0lA)HHf6. iE*Ri:llfi,,Ly

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2 *E 0tJ{iryJEEEaHLttzv =J v -rfr|flIr->a-#ftf

if t(t)<D(t)B"' =lDk\l-'-'

2.1 +E vgt(Fa t=rboit#,$ftEErl<=A V'9 tc*i li6Poinr-to-PointOfiEtrttc
fA UT ffi lvlWfr,e nr*j D, Utr9r+Affi < fi iE,{5GAaH u)r;ri*h IE+8 i1r u\ 6 [el. #ffifr.

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fi-lx j*>a

での距離 とする.こ のボーナスゾー ンの中心は,日標位置 とマニ プ レー タの初期手先位置 とを結ぶ直線
上 とし,徐 々に半径 を狭めるもの とする.さ らに不要な関節回転を削減す るための項 も加える.以 上 をまとめて ,J番 目の個体 に対す る評価値 を次式 の評
価関数 によ り計算する
.

︲
ａ
ｎ
ｒ
ｅ
ｔ
ｎ
︲
ｓ
ｒ
︒
ｓ
ｎ
ｅ
Ｓ

J。
″
ノ
4=ω Σl+ω Σγ 4
2°

l・

′=1

′=1

P
百
二
希―
「赤喜
1)(3)

Envirortnrent+ω

図 1 多 目的行動調停 の概念図

(ω l十 ω2+ω 3=1'° ≦γ≦

ここでQ(′ =1,2,3)と ,ま ,重 み付け係数及び害J引 率とする.ま た,Pは ペナルティ項であり,マ ニプレー
タが ロボッ ト自身に衝突する ことを罰す る.よ つて,こ の軌道生成は最大化問題 となる

鳳∝
″e E″

.

次 に ,IGAに つ いて 説明す る .ま ず上述 の SSGAを用 いて一 定世代探索 を行 う.そ の後 ,ボ ルツマ ン
選択 によ り,使 用者 に提示す る軌道 を選択す る。使用 者 は ,提 示 され た軌道 に対 して数値 で評 価 を行
い,そ の評価値 を用 いて ロボ ッ トは状態価 値関数 を学習す る。学習 には ,Pro■ t Sha」 ng[11]を 適用 し人間 の評価値 を[0,1.0]に 正規 化 した値Rを 用 いる

Genotype

図2 GAに よる軌道生成 とコーディ ング(ICr:′ ス テ ップの中間姿勢),.

gi ? Qi * a', . x - lti., . (n-s,)(4)

こ こで ,α とτを減 衰係数 と学習係 数 とす る .こ の状態価 値関数 の 学 習 によ りSSGAの 評価 関数 は更 新され ,次 の探索 に用 い られ る.こ の過程 を使用者が満足す るまで繰 り返す ことで ,使 用者 が好 む軌道が

図3 フ ァジイ状態価値関数 における状態分割

生成 され うる2。 2
手渡 し動作 のための基本行動獲得
使用者 に とって評価 の高 い軌道 には,そ の使用者
固有 の何 らか の 共通性 や特徴が あ り,こ れ らを抽 出
しロボ ッ トの制御及び学習 に用 いる ことは ,次 の軌
.

BZ(r)

道探索 にお いて 人間 の評価回数 を減 らす有効な情報を与え うる。 本稿 で は,NNを 用 いてGAに よ り生成された軌道か ら基本行動 を獲得す る
まず ,一 定 の 評価 が得 られ たGAの 個体 か ら,マ

図4 ボーナスゾー ンの設定.

調
♂刊=■ ―#十 μ

ニ プ レー タの姿勢 θ(1,ら ,… ,鈴)に 対す る角速度 ソ
Ⅳ)の 組 み を教師値 として生成 し,一 定個数'ソ
保持す る.こ こで ,GAで 生成 され る軌 道 か ら学習
で きる行動 は ,用 意す るNNの 構造 に依 存す るが手渡 し動作 にお いて ,急 激な方向転換 や周期的な動
きが な い もの と し,本 稿 で は階 層 型 NNを 適 用 すoη(ν l,ν 2,…

,

る .入 力をⅣ個 の 関節角 θ,出 力 をⅣ個 の 角速度ソ'として構成す る.学 習 には慣性項付 き逆誤差伝播法 を
用 い る.教 師値 ソとの誤差Eを,

ジュー ルが獲得で きる と考 え られ る .こ れ は ,GAの適合度 が同 じ場合 で あつて も,異 な る経路 を通る

軌道 が生成可能であ るためである
2.3 多 目的行動調停 の適用
コミュニケ ー シ ョン にお いて ,我 々 人間は ,互 いの距離 や これ までの行 為系列 か ら次に取るべ き動作.

則 =:伊 0‐ 12。

と表 し,NNの 結合強度wを 次式 で更新す る.

(6)

ここで ,η とβはそれぞ れ学習係 数 と慣 性係 数 で ある.GAで の 進化 の 過 程 の 間 ,オ ンライ ンで教師値を作成 し学習す る ことによ り,サ ンプルバスの 範囲
内 にお いて ,汎 化性 の ある実 行 可能 な基本行 動 モ―‑96‑

が 制約 されている考 え られ る.ま たその動作 は,複数 の 目的 を満たす ような複合 的な動作である場合が多 い と考 え られ る.挨 拶 を例 にとれ ば,遠 い問合 い

γ O.5

%>0.5

X̲嗚̲

では手をあげ,近 くに居る時は握手 した り,さ らに接近 していれば肩 を叩 いた り包容 した りする.つ まり,そ の場そ の場 に応 じて行動を遷移 させ対応する機能が必要になる
多 目的行動調停は,目 的毎 に設定 された基本行動に対 して ,そ れぞれに行動重み Wgrを 割 り当て ,基本行動 の 出力を重み付け平均する ことによ り,実 際の動作出力を決定する手法である.こ れを使用者 との距離 に基づ く手渡 し動作 に適用する。
図 1に ,多 目的行動調停の概念図を示す .ま ず
内界セ ンサ情報αr)に 対 して ,基 本行動 モジュール

―

…
…

三…
手嘔
・

…
一
―電

嘔L

I卜 "。 Ltt̲

―

―

̲̲

.

(a)価 値の高 い領域 (b)価 値 の低 い領域
フ ァジ ィ状態 価 値 関数 の 後 件部 出 力値

図5,によ り各関節の角速度が計算 される.次 に,各 基本
行動 に対 し,そ れぞれ行動重みを与え各出力に重み付 け を 行 う .行 動 の 総 数 をκす る と ,″ 番 目(η =1,2,¨ ,め の関節 の角速度は次式で計算 される(a)GAに よ り生成 され た軌道
F:・

ont(Z‐ Y)(X‐ Y).

g4(′ プ
女
J(r)
Σ″
)・

A"(r)=豊 ± ￢戸

g4(r)
″
Σ
1=l

(7)

図6

(b)NNに よる基本行動獲得後 の軌道
目標位 置 Bに 対 す る シ ミュ レー シ ョン結 果

ここで ,行 動調停則 に基 づ き,こ の行動重み を逐次的 に更新す ることで状況の変化 に対応す る .行 動調
停則 は ,外 界セ ンサ 情報χ(r)を 入 力 とし行動重み を計算す るが ,本 稿では,人 間 の位置 をビジ ョンや距
離セ ンサ で ,検 出できるもの と仮定 して ,使 用者 の
移動 に対 して更 新 され るもの とす る。

72
0。 70

Fitness

0。

0。

68

0。

66

0.64
0。

62

0.60
0。

58

3 計算 機 シ ミ ュ レー シ ョン

1200
Inner evaluation

3.1 軌道生成 と基本行動獲得
手渡 し動作 の タスクを与えるにあた り,4自 由度のマニ プレー タを想定す る(N豊 4).手 渡 し動作は6つの 中間姿勢で構成するもの とす る(″ =6).中 間姿勢
は,1[s]毎 に角速度か ら計算 しダイナミクスは考慮しない.ロ ボッ ト前方 に使用者が居 るもの としポー
ナス ゾー ンを設 定す る .GAの 個体数 を100と し100回 の評価毎 に,使 用者 に軌道 を提示す るものとする.た だし,初 期探索 として 10∞ 回まで使用者ヘの軌道 の提示は行わな い.そ して ,提 示された軌道
は,1‑10の 整数値で評価 し,最 も好 ましい軌道 を10とし,そ の評価値が得 られた時を軌道生成 の終了とす る.フ ァジィ状態価値関数は,手 先座標 3軸 に対して,そ れぞれ7つ のメンバ シ ップ関数を用意 し
後件部出力値 をす べて0.5で 初期化す る.ま た,NNの学習係数 と慣性係数は,0.05と 01に 設定 し,評価値 が0.65を 上回る20個 体 を常 に保持 しオンラインで学習す る.さ らに,軌 道生成終了後 に,個 体群中上位20個 体を用 いて 10∞ 回追加学習を行 う
図5に 軌道 生成後のファジィ状態価値関数 の後件部出力値 を示す .基 本的 に終端 のポーナスゾーン付

図7 GAの 適応度 の変化
0。

06

Error'

0.05
0。

04

0。

03

0。

02

,

,

0。

.

0。

01

0。

00

o

1200

2500

3500

lteration

図8 NNの 学習誤差 の変化
近 と ,そ の 位 置 まで の 経 路 沿 いの 価 値 が 高 く(図5(a)),ボ ー ナス ゾー ンか ら外れた場所や腕 を回 り込
ませ る よ うな 領 域 の 価 値 が 低 くな っ て い る (図5(b)).図 6に GAの 最良個体 による軌道 と,学 習 されたNNに よる軌道 を示す .NNの 時 間 ステ ップ幅 は.GAに よる経路 と終端位 置 に準 じ,

0.5[s]と して い る

た軌 道 が NNに よ り生 成 され て い る こ とが確 認 でる.ま たGAの 適応度 の変化(図 7)と NNの 学習誤差 の変化 (図 8)か らも基本行 動 として学 習 で きて い る ことが解 る.こ こで ,図 8に お ける2400回 あた りの 学

―
‑97‑―

習誤差 の急増 は,よ り良 い軌道 が評 価 されたために生 じて い る と考 え られ る(図 7).
3.2 使用者 との距 離 に基づ く多 目的行動調停
行動調停 を行 うにあた り,手 渡 し行動 とは異なる
基本行動 を獲得す る.最 も基 本的 な行動 として ,待機行動 (home pOSi● onihg behavior)が 考 え られ ,腕 を下 ろ した状態 にす る ことと定義す る.こ の行動 の獲Behevioral weight
1.0 .
0.8
0。

6

0。

4
flsnte positioning behavior

0.20。

- Hand-to-hand behaviol'*'00

得 は,手 渡 し行動 の獲得時 に 同時 に獲得 できる。終端姿勢 に関わ らず ,生 成 され たGA個 体 を用 いて終 端位 置 か ら初期 位 置 に 戻 るよ うに教 師値 を生成

Time[S]12

図9 行動 重みの変 化,

Front(Z― Y)

し,オ ンライ ンで基 本行動NNを 学習す る
これ ら2つ の基 本行 動 を用 いて ,近 付 いて 来 た使

︐

.

:。

こ

Top(Z― X)

̲

1「

…::

一

用者 にモ ノを手渡 しす るタス クを想定す る。 この タス ク にお いて ,外 界 セ ンサ 情報 によ り,人 間 の位置に基づ き行 動重み を図9の よ うに変化 させ る。 このSide(X― Y)(a)0‐ 4[s]の 軌道

ヒは ,3。 1で 想定 した人間 の位 置 に近 付 く程 ,手変イ
渡 し行動 の重 み が増加す る ことを意 味す る.こ の行
動 重 み の 変化 に基 づ い て調停 した 結果 を図 10に 示
す .待 機行動 か ら手渡 し行動 ,手 渡 し行動 か ら待機行動 へ と動作が融合 されて い る ことが 確認 できる
これ によ り,あ る距離 に近付 くことで ,使 用者 が好Front(Z‐ Y)

Side(X― Y).

む軌道で手渡 しす る ことがで きると考 え られ る。

(b)4‐ 8[s]の 軌道
Front(Z‐ Y)

4ま とめ
マニ プ レー タ の 手渡 し動作 に関 して ,GAと NNを用 いた基本行動 のモ ジュー ル 化 および ,多 目的行動
調停 の 適用 を提案 した。GAに よ り生成 され た軌道
をNNを 用 いて基 本行 動 として学習で きる ことを計
算機 シミュ レー シ ョンによ り示 した .ま た ,使 用者との距離 に基づ き行動重み を変化 させ動作 を生成できる ことを示 した .今 後 の課題 として ,実 機 を用 いた実験 と,基 本行動 と行動調停貝Jの 学習 に関す る議論が あげ られ るSide(X‐ Y)1:(c)8‐ 12[s]の 軌道

図 10 行 動 調 停 を 用 い た 軌 道

16]馬 場 ,小 島 ,小 澤 :ニ ュ ー ラ ル ネ ッ トの 基 礎 と応用 ,共 立 出版 ,(1994)[7]N.Kubota,ToArakawa,and ToFukuda:TrtteCtOry Planning.

and lLeanling of A Redundant Manipulator with Strllctured
inteHigence,Joul・ nal of The lBrazilian Computer Society,参考文献

Vol.4,No.3,pp.14‑26,(1998)[1]0.Khatib,KoYokoi,0.Brock:K― SoChang,and A.Casal,
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ロ ボ ッ トの行 動 獲 得 ,機 械 学 会 論 文 集 C編 ,68巻 671
手計, pp.2067‐ 2073,(2002)

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Algorithms,Van Nostrand Reinhold,pp.14降and Neural Computing for Communication of a Partner

Robot, Journal of Multi― Valued Logic and Soft
Computing,Vol.9,pp.22卜 239(2003)[10]G.Syswerda:A Study of Reproduction in Cenerational andSteady‐ State Cenetic Algorithms, In Foundations ofGenetic Algorithrns, San Mateo: Morgan Kaufmann[3]H.Takagi:Interactive Evolutionary Computation:Fuslonof the Capacities of EC Optimization and Human

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Evaluation,Proceedings of the lEEE, Vol.89, No.9,[H]J.Grefenstette:Credit Assignment in Rule Discovery
η′Systelns Based on Cenetic Algorithlrls, /Facん ′pp.1275‑1296(2001)[4]久 保 田 ,渡 邊 ,小 島 :人 間共存 型 ロボ ッ トの 軌道 生
成 のた めの対 話 型遺伝 的 ア ルゴ リズム ,日 本機械学会論文集 C編 ,66巻 ,647号 ,pp.2274‐ 2279(2000)[5]NoKubota,Indra AoS., F.Kttima:Interactive Genetic
Algol・ ithm for Trttectory Cenel・ ationof A Robot

Manipulator,Proc.of the 4th Asia‐ Pacific Conference on
Silnulated Evolution And Lcarning,pp。

‐165(1991)

146‐ 150(2002)

711iJlg,Vol。 3,pp.225‐ 245(1988)
Lι α′

連絡 先
〒657‐ 8501神 戸市灘区六甲台町 卜
神戸大学大学院自然科学研究科 システム機能科学専攻
能島 裕介
電話&FAX:078‐ 803‐ 6489:

1

E‐ mail:nttima@bunaofanoscitecokobe¨ u.acjp―‑98‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10' 2003)

iE{affi7 )vj. u xAt:Er'< u >Ju >2't.a Eg fr 0) fl aH l, r r r"1 EEE Fpl 0) ilt{Dl,i,Sampling based on Genetic Algorithm andProblem Space Approximation using Gaussian Summationtffi.E ti
fFryEeYoshifumi Banno Miho OhsakitE.lltttA tffitrsHtli

GEil{=,e tShinji
Tsuruoka
Tsuyoshi
Shinogi
Tomohiro Yoshikawa

t =!E^+I+*B
tt #mt+H#+ffi

Faculty of Engineering, Mie University
Faculty of Information. Shizuoka University

Abstract: To model a numerical problem space under the limitation of available data, we need to extract
sparse but key points from the space and to efficiently approximate the space with them. This study proposesa sampling method based on the search process of genetic algorithm and a space modeling method based onleast-squares approximation using the summation of Gaussian functions. We conducted simulations to evaluate
them for several kinds of problem spaces: DeJong's, Schaffer's, and our original one. We then compared theperformance between our sampling method and sampling at regular intervals and that between our modelingmethod and modeling using a polynomial. The results showed that the error between a problem space and its
model was the smallest for the combination of our sampling and modeling methods for many problem spaces if
the number of samples was considerably small.

1 tt D&)l=Bu'

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Ir/sr,r. (q t > a t) > rywxld.3 7 | akd>ffi.
L < ff{EEi'L aff, +l>7t) 27ffiffit=ffiJElt/eut,
T ttt> b, ffi E+fd I atrH,a R]t2 v\T+l > A t> rynlffiTba.
Ei )vo*# : (t) +i )Vo)Hifi lt, E:E4fdo)fr)laffiffi.\ , #ftrtB#Tft.Affi,zLtba. e)ti )vlt t tf )vt" t 6*ftr{H#0)lsfr tt, 4 >,,, >= iiEElc.tiL)f t > r 4 >r't1re ). (3)E Eg Ai*Ftf t 6 tt r, d,'Z,t l-t,, +Etll,irf6#*ffraaa +f )vT b aZ.Plt/a <, Efrl,lcffi
L t,1696nE6Z'F6/*t,t.
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GA-fl V 788f,fi o 4 ffiffi1c b A. HE+rfi |. lt,
GA o)-itE!A^>f Y- rrebA, DeJong OH#E€f, Ft - Ft [1] & Schaffer oH#EEf, r'1 [11],&tI 3 2 a )J, 7.lflNafrac fflil. k_t D, t )v a

HE+HaHLr6. /cEL, Hg+fdnr61ts6 L,ti )v L HE+H 0) HE=#H l: Ht ta H Fil itirfr\A. ?-LT, DeJongOH#F€fr Fs,Fa l::t,r(
IJ, HE-#H*rtHffi lcry * 6 & 5 t:.AMZltt Ltt.
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(2)*H l3eir rl( cA tflH-*tr A *b a'2,9ff b A .

R{68!/e ffi ffi F{E T ElE+fAA ti )v |L? 6 re 6 }J,,fiEffiEl0)ffi&fril1c&: (, ffi91/a cA &H*#

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A bAE,H#.EtE6. Lzlr

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L, r.o)#fffi*&Tli,

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ffiI:/at,t. tIt,, Snr*lc cAn,*A*Effiur, 7
a#Xaffip)6lreffi&fr#i t Htttr, 6HE+ffi
13ffi Lf. GA &H*.#&'RA z t t t a.

I'tf, 2izV-! = ilc*iLi6+t>7)Vi-, *.a*ftfii*a&Fl?6. ffi liE!/efE'tH, 2 *. v),
ffiE+ffir4 Xlcf,ff6, >a)vi-rrt-f XaW,E 13 iEH#Effi.i r&IJ*E'C b4i. Li:L, liffifilra#
H>17a,1c}:, fdrrfizr+#fffiaffi ?f.t z tl:[Erfliia D, t > 7 )vi-, *tJlffitifr! tc** 6.
t r r+ffiT tJ', tt > a )vi- t x.affi*tffittv >,fraur < :iro{HAffi.Ht [13], t>7 )Vi-,
ry.affi*tfi, XLrffiffE!/a{Elcfff a Ei )v+*ffia
lRfia&F.ta.

? r. r#f,E*rlt, AIffi reFfi E+f,1 r 7 : z V - 2=
2 aTIvt, +A+$, LaffiffEire#6E-# tfrdT:- 5 .

3.3 ffi*&+H*ffiffiR.A*,2 l!fi3-. DeJong F3, F4 affiX

3 #ffit,mft*+*,affitf Hi rl ftHE lt, Rff trl /e

Ffi

utsvnd/ttir 6 /rr,r. {s*P!t3}*, a o& ) /a&
ilrrZ.ETA Atrt, #ffifr,affi'b LLt, tB a E
D t[.HF!/etif affi* . &il t, +E*+Errdot) tt*tfrMt*.tc iET 6 i\, i - I *.t=*tt ainiflffi
Hlt d o)EH htal##iltt=#i^ a z t a trkl t t a.

lt, DeJong Fl offi* L HffiaffifiAzrUt:t:.b,f. trlfeE6Lt. *Ic, fi4 rr{FEEt-tc.tD i-f

3.1 Eftfi*+f,Brlt, rl>ju 2 /l:=L\rlt, GAY>Jt) > r& *y ! zt>jU > I L, ti)vlYt==vt)VafflffiHlfrlc: ura 6, Schaffer Fl OffiX L Elffi

a6fiA;rUktcd>'AWLt. /e*:, rtr*llF4-100-表 1:実 験 に用 いた 問題空間
入 カ レ ン ジ &ス テ ップ

関数 名

定義

DeJong F1―Σたlπ ′

DeJong F2―{100(・ 子一π2)2+lll πlア 可DeJong .Fa

048

広 さ

出カ レンジ

1.0× 109‑78.64≦ ν≦ 0

7× 10°‑3899≦ ν≦ 0

0× 1015‑25≦ ν≦ 30

7× 10r

‑16.11≦ ν≦ 0.01

2.7 x 1080≦ ν≦ 1

2.7 x lO80≦ ν≦ 88。 921。

"づ‑5.H≦ πを≦5。 12Δπづ=0。 01‑1.27≦ πを≦ 1。 28△πづ=0.01

05+‑81.91≦ πづ≦ 81。 921。

1。

△πj=0。 01

Σづ
:=1ん

2。

̀≦
001
=0。

Δ

+fittL露 ,1

Schttr Fl
Original△πj=0.01‑2。 047≦ π―Σ誕1[π づ」

DeJong Fs

H≦ πJ≦ 5.12

‑5。

exp{一

‑8。 191≦}πづ≦ 8.192△π̀=0.001︼よ ■ ■

図 2:問 題空間 の例 :左 か ら DeJongヽ Fl,DeJong's F2,SCharerゝ Fl,中 央部分 を拡大 した SchafFer's Fl.

.

,

.

なる のに対 し,GAサ ンプ リングでは ,個 体 が大 局
解周辺 に集 中するか らである
どの程度 のデ ー タ数で逆転が生 じるか は,問 題空
間 のサ イズだけでな く,そ の形状 の複雑 さに依存す
ると考 え られる.し か し,少 な くとも,問 題空間サイズ に対す るデータサイズの比率 を,逆 転現象 のおお
まかな指標 と見 なす ことは可 能である。今後 ,こ の指標 と GAサ ンプリングの性能 の関係 を調 べ ,デ ー
タ数 と問題空間の どのよ うな条件 に対 して ,GAサ
ンプ リングが有効かを明確 にしていきた い
.

.

︻
一

的 に,Scharer Flの よ うな問題空間の形状 をモデル化 できない ことが明 らかなため ,こ の条件で は実験を行わなかった
表中の値 は,モ デル と問題空間の二 乗平均誤差 を
表 1に 示す問題空間の出カ レンジに対す る比 (単 位は%)で 表 した ものである。 ここでは,サ ンプ リング
方法 とモデル化 方法 の各組合 せ に対 して ,二 乗平均
誤差比率 の差 に片側 t検 定 を施 し,有 意差 を調 べた
表 2に 示す よ うに,全 条件 にお いて ,GAサ ンプ
リングの方が メッシュサ ンプ リングよ りも近似精度が有 意 に高 い,も しくは差がなか った .詳 細 を調 べ
る と,デ ー タ数がよ り少な い条件で ,GAサ ンプ リ
ングの近似精度 はメッシュサ ンプ リングの近似精度
よ り有意に高 く,そ の差が大きかった
2章 で推測 した通 り,メ ッ シュサ ンプ リングは
デ ー タ数が非常 に少ない場合 にお いて ,等 分割線 の交点が大局解周辺 を捕 らえ られて いな い (図 1右 参
照).一 方 ,GAサ ンプ リングは,非 常 に少な いデー
タ数でも,素 早 い収東 と多点探索によって,モ デル化に重 要な点 を抽 出できた と言える.以 上よ り,デ ー
タ数が極端 に制限され る条件下で ,GAサ ンプ リン
グの有効性 が確認 された
今回 のシミュ レー シ ョンでは,デ ー タ数が増 えるとともに。GAサ ンプ リングとメッシュサ ンプ リン
グの差が見 られな くなった .こ の ことか ら,さ らに
デー タ数が増 えると,図 3に 示すよ うに,こ れ らの性能が逆転す ると推測 され る.な ぜな ら,デ ー タ数の増加 に伴 い,メ ッ シュサ ンプ リングでは,問 題空
間 を細か く取 り残 しな くサ ンプ リングできるよ うに
.

,

.

(t'

)

SaBF.]'?
ProlcLerr

Datsa
Stlacesi=+
Si=e

図 3:GAサ ンプリングとメッシュサ ンプ
リングの性能の関係

4

ま と め と今 後 の 課 題

本研究 では,限 られたデ ー タ数で問題空間 をモデル化す る問題 を対象 とし,GAに 基づ くサ ンプ リン
グを提案 ,検 証 した.メ ッシュ状 の等間隔サ ンプ リ
ングと比 較 し,様 々な問題空間での シミュ レー シ ョ
ンを通 して ,提 案手法 の性能評価 を行 った .そ の結果 ,問 題空間 に比べてデ ー タ数が非常 に少な い条件‑101‑* 2: DeJong's F1, DeJong's Fz, Schaffer's I'1 l:*ilr6t&**R: +|JElCltff{Ell t&ft.ABLrlg. **=1
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- 102-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

GA AH Ltf:EEEEfigfi*frtHflEeEl=fi tt 6La **#ft[ fi! *{+ aW, L)##*n*;The Effects of the Constraints in Nurse Scheduling Problem
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Department of Electrical and Electronic Engineering,
Faculty of Engineering. \{ie Liniversit}'

Abstract: The Nurse Scheduling problem (NSP) is that of allocating shifts for nurses under various constraints.

Generally the extensive number ofconstraints requires a Breat deal ofknoq'ledge and experience to make a trurse's
scheduling table. This task requires a lot of time and effort and there is demand for an automatic scheduling.
This study focuses the relationship between constraints and search efficiencv, and discusses the affect for searchefficiency with the way to take the constraints into GA. This paper especially focuses the constraints that must be
satisfied absolutely in the coding and genetic operations, and shoq's that this method can reduce the search areaof GA drastically using numerical apprbximation method. Scheduling tables are acquired by tle conventional andproposed method, and-the result shows that effective search can be done and effective nurse scheduling tables canbe generated by the proposed method.

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TEL & FAX (o5e)231-9737
E-mail karaaaka0ip. elec.nie-u. ac. jp

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Evolutionary Multiobjective Optimization for Designing an Ensemble of. Ftzzyr

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Rule-Based Classifiers

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Takashi Yamamoto^+.
Hisao Ishibuchi,tmffitrt+ r+ffifrf+
Osaka Prefecture University

Abstract One advantage of evolutionary multiobjective optimization (EMO) algorithms overclassical approaches is that many non-dominated solutions can be simultaneously obtained by theirsingle run. In this paper, we propose an idea of using EMO algorithms for constructing an ensemble
of. fitzzy rule-based classifiers with high diversity. The classification of new patterns is performed
based on the vote of multiple classifiers generated by a single run of EMO algorithms. Even when
the classification performance of individual classifiers is not high, their ensemble often works well.
The point is to generate multiple classifiers with high diversity. We demonstrate the ability of
EMO algorithms to generate various non-dominated. hnzy rule-based classifiers with high diversity
by their single run. Through computational experiments on some well-known benchmark data
sets, it is shown that the vote of generated fuzzy rule-based classifiers leads to high classification
performance on test patterns.

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nrp\ 6 C4.5 A&HAffiR &+ L r,r ir?t LAt+ffi
tt*c L &Drbtr:/c.
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-110-

T 5ee-8531 tffiffir#fr'+tru r-r,tffiffiu;t+*+w, a+ffifrt+€fr . ffi#fi€& ffiHr+hw 6fr1^+.
TEL: 072-254-9350 FAX: 072-254-9915
E-mail :hisaoi@ie.osakafu -u. ac.j p

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Medical Image Enhancement Using Interactive EC+5 ffit

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Shota NAKANO Hideyuki TAKAGI

KyushuInstitute of Design^tr{*ftrrf+t+

nakano@artemis.kyushu-id.ac.jp takagi@kyushu-id.acjp

We investigate the applicability of interactive evolutionary (IEC)-based image processing to a practical task,
medical image enhaniement. Although evaluation is still on going, experiment showed that it became easier forthe expert oT medical image diagnostic to make his decision making by using _the enhanced images obtained byhis visual inspection and IEC, which implies the practical potential of this IEC approach.
Keywords; interactive evolutionary computation, medical image enhancement

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-111-

各世代毎 に 9枚 の処理画像 が診断上見やす いかどうかを 用性 の可能性 の大 き さを示す第 2の 根拠 とな ろ う
5段 階評価 で口頭回答 してもらい,評 価値入力 や世代交5。 結 論代などの IEC操 作 は実験者 が行 つた.評 価 は,毎 世代 1
現場 の 医師が画像処理知 識 を用 いることな く,医 療画〜5点 を与 える相対 評価 である
.

.

4。

実験結果 と考察

2つ の入力画像 に対 して行 つた実験結果 を図 2(b)(d)に示す。1回 目実験 の 6世 代目結果 が得 られ るまでに約 10

像診断能力 のみを用 いて診断を助 け る画像強調 フイル タ
を生成 でき る IEC法 は現場 の医師 の画像診断を助 けになる実用技術 にな り得 る.本 報告 では,医 療画像診 断 医を被験者 とし, リン パ節 の超 音波画像 か ら疾患 の有無 の判
断 が難 しい 2枚 に対 して IECに よる画像 強調 処理 を行

分 ,2回 目実験 の 9世 代 目結果 が得 られ るまで約 15分
いかかつた。 この終了世代数 は,被 験者 がこれでよいと判 うと う,現 場 での実用性 を評価 す る研究 の 中間報告 を行 つた。本格 的評価 は今後相 当時間 をかけ る必要 があ る
断す るまで続 けたものである。実際,2回 目実験 では,3が,今 回 の実験結果 か らだけで も,実 用性 の可能性 の大世代 日以降同 じエ リー トが生き残 り続けていたので,実きさを示 唆でき た
質 3世 代 目 (約 3分 間)で 最終結果 が得 られて いた.図謝辞 医療画像 のご提供および被験者実験 にご協力 いただき2(a)の リンパ節部 は画像全体 の中では小 さい面積である・全身管理学講座ました福岡歯科大学の湯浅賢治教授ほか診断フィルしてタが,診 断医はこの内部 のみに着目
画像処理の皆様に感謝致 します.本 研究は,科 学研究費基盤研究 (C)(2)を進化 させて いる(課 題番号 13680451)の 補助 を受けている
.

.

.

参考文献

(a)1回 目の実験 に用いた原(b)1回 目の実験結果 (第 6

画像

世代 目)

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pp。 1275‑1296(2001).

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171 Tttgi,H・ and Hayashida,N。 , Interact市 e EC― based

図 2:原 画像 と IECに よるリンパ節 の強調画像

Signal PrOcessing,''4th AsittPaciflc Conference on Sirrl―
今回 の報告 は,実 用的な応用に入 つていることの中間
ulated Evolution and Learning(SEAL2002),SingapOre,
報告 であ り,ま だ得 られた強調画像に対す る評価は完了
pp。 375‑379(Nov。 ,2002)。
していない.最 終的 には,従 来通 りの目視診断 では疾患 pl渡 辺辰巳,高 木英行, 対話型GAを 用いた歪音声の音質のの有無 の判断が難 しいと判断された画像 に対 して本手法
改善 ,"第 11回 フ ァジ イ 0シ ステ ム 0シ ンポ ジウム ,沖 縄
7月
pp.183‑186(1995年
ーを適用 し,ど の程度 この診断 のグレ ゾーンか ら外れて
plWatanabe,T.and
TakaJ,H.,
RecoveHng System of
疾患 の有無判断ができるようになったか,お よび,そ の
the E)istorted Speech Using lnteractive Genetic Algo―
結果 はどの程度正 しかったかを予後調査で追跡す ること
rithims,"IEEE Int.Conf.On Systelms,lMan and Cyber̲
netics(SMC'95),VanCOuver,Cantta,Vol.1,pp.684‑689になる.し かしこの評価には相当長期間の月 日が必要で(OCt・ ,1995)。
の
こでこの
し
ある。そ
最終評価 とは平行 ,複 数 画像診断
医を被験者 にして,グ レーゾーン診断 の原画像 とその強 問 し1合 わせ 先
〒 815‑8540 福 岡市南 区塩原 4‑9‑1
調処理画像 を比較す る主観評価実験で簡易評価 を行 うこ,)。

とを検討 している。
本報告では,今 回の実験 において被験者 の診断医にとって見 やす くなるような画像処理ができた ことをもって中間報告 とする.今 回の作業時間が数分であることは,実‑112‑

九州 大学大学院 芸術工学研究院
高木 英行

Tel&FAX}mail092‑553‑4555
takagi@design.kyllshu― u.acojp(H15年 9月 30日 までは九州芸術工科大学)

Lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8 - 10, 2003)

FrNN t H u r /: H€tr' 2 Erl*.h. b 0) fHHEaiff & Lritr ;il+H H : *; tt 6 - #*I

A Strrrly on Object Recognitiorr arrrl l(nowledge Extracti<-rrr rrsing FINN
from an lrr-rrt'lriclt' Clamera Imagefrt^ E+F* it:EY HffitHH %Hiroki I\Iaenroto Yoshika.zrr Yano Shigerrr Okrrrrra&frtr)i''z. k+VfiT+WXt*(iraduate School of FJrrgirx'eling, Nagoya Urriversitv

Abstract: ]1, is rlesilerl l.() (olrstruct the knowlalge rla.laba-se orr the srrrrorrrrrlirrgs of t.he vehicle in order to ra:trgrrize
objecls and envirorrrrrcnls fronr the view inrages. Wc proposed to extract knowletlge frorrr segrnented areas on irrprrt
inrage. A FINN, orrr, of ftzzy nerrral networks, can extr':rct nrles fronr input data.. Drrrirrg a training session, l)ivcrgr-rl
paranletem nright appcal on accotrnt of update prot'erlrrre of LNIS. So we proposetl the applopriate update proce<lrrle t.oextl'act krtowkrlgc. r\trrl rve consirlered rttles t'xtracterl bv FINN from the cornplilaterl view inrages

1 lt lldDl=,E+, il /' 0)1&ffit[l1t.l+1,, )1 t, @l*t. j 6 HriHlHae.

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JIAIL k@6E
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It FINN +I?d)EEl.i6VI7ct*t ttV*tVT5rtFItn6. *Ic, **fi T rx L. EIFEI l*& Hv,T $ D, )v - )v o)ffi*h\ED T t> c tc.
Zc-r, ,Ef#lrcl FINN o)+BHllffiEL, frfir*tV-tvtffi(2) T4r.bna.

If n1 is ri1i, and u,2 is ni2i, ond ..., ?r^.rr is m,i/rj
then gi z.s r5r.

Htt/c. :tIc, iE*fir*E&ffi#0)^fit ffLr FrNN nffiHLtdv-)vo)4*XTrclt.

/,,,:exp/ lr,, ,, '2 \i= (1,2,...,N,) (s)I tr)- )VET Lt, & ) - F lL Lfit tt 6 6 t,. * t,. t pii 0) RrJ,lEE
L r, frffiHZ4,fit5[*i.E pi EilHt6. . ru.J.DffiI+)Vffr) AND tfrHX*rHtA.

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ffE pi TEztlt|r+Ht act E j D Hh#X. tu X146. t e

2.L FINN o)ffiiE-eI'frf. FINN ITA'E, IV_IVE, frht-) 4,y I V -, Tir6. )lhE t tV-

FINN O)#EiETB 1
Eo) 3Eb, bf*6 =ffif6o,, r"i**a Bell4B€fi-e, il (3)-etAna.

pj:m'inbni,ttzi,...,llNzjl

2 FINNQ))..1t8 L tV * tVE DIAD I > ) \v'y Af$f.li, +,1'{6 mii, 5}t-'c fl,*811

EtE! L--ih ri,brA.

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2.3 FINN O+H

k:(1,2,...,N.)(5)

FrNN 0)+gB, aeffiffilz+E, 84.:*+90) z&wrcft
2,2 FINN AflJff
i. :ff, Eeffiffi{L+g&E}c+dL.r FrNN r)6/r, }*raxhEl)/- trfitNr, tV-tVEt))- I:fiANr, H11E0) +t1ffif6E*.b, x-'v I V -) o)Etffiifrti*Et a. ?0)'&., R( t7 I -' 0) Rfrlttri ulv,, )v - )v 0)/-FXt N3 Lta. xhtt
4, - *#BElffi
11 151, r(I:(u1,uz1...,UNr)(1)

EHf;[ffi-113-r

t*f r 6. E#HtJtlH iE tif,H+ [i o;i ir#ffi Llx
D表 2:道 路領域 の誤認識時における FINNの 出力結果

FINNの 出力f直datal0.508745
0.555718
0.607893

dat,a2
dλ t謁

そ の他

空

建物

0.094165
0.098985

0.599061

遭 路‑0。

0541880。

2447480。

38027]

0。

5599010.624545
0.779004

図 3:入 力画像 (左 ) と領域分割後の画像 (右 )表 1:人 間 と FINNの 認識 の連 いFINNの 言

人 の認識

空

0

13

道路

￨

1

建物

ぜel1ler vこ llue.

一助

／ ｆ ｌ ＼

nt,rt(/. ' 1) : r,r,rr(r) + e(t) X

２一
響
一
＝

いように修正 した式 (6)〜 式 (10)を 用 いる。ここで,c(ι )は 学習
係数 であるり Σギ .̲Σ ギ ・ρEl=Σ 色
爆一ク
0×
Σギ
2ρ

2(lJ.ん)Jた2ρ

く 9り μ′t′%.

2(111‑η じtJ)

(7)

σ?

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00

刊=%OH→ ×(ρJ築 ―Σχ ・一
22=ゞ Lし た
Jo× 墜
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ρ
2(り

.ん

)

N

Σ12

× ¨
9巧

0

={:留 急 継堂レ町r… JttJl)=μ り

(1。

実験
3。 1
学習方法 と学習用画像 に対する認識
車載 カメラを用いて 13枚 の画像を取得 し,10枚 を学習用,3枚を検証用 とした。各画像 の領域分割 には,各 画素 の色,位 置情報を元に k… 平均法を適用 した。分割された領域は位置 ,色 ともに
距離 の近い画素をまとめた もの となっている。学習及び検出に用いた領域の属性 としては色 (RGB),面 積,重 心位置を用いた。各
領域は道路,空,建 物,そ の他 のいずれかのラベルに属す る こととした。用いた入力画像 と領域分割後 の画像例を図 3に 示す。
学習用画像から生成した属性情報を入力し学習を行 った。学習後の FINNで 学習 に用いた属性情報を入力 したところ 95.0%の正答率を得た。

2

llue

3。

3

ル ー ル の検 討抽出されたルールの検討を行 う。各ルール層のニューロンにおいて,メ ンバーシップ関数の中心値 と出力層への重み 1」 Jん の関係、
し値 に対する,重 み 1」 Jたを調べ るために,メ ンバシップ関数の中′
4に
色情報
ヒス
ムを生
した。図
の
トグラ
成
(B),重 心の y座 標における道路ラベルに対す る重み係数の ヒス トグラムを示す。ヒス
トグラムの値が大きいほどその中心値付近 の情報に,少 ない重みだが多量のニューロンが割 り当て られている,も しくは大きな重みをもつニューロンが割 り当てられている,と 考 えることができる。この結果 では,あ る値に対 して集中 して重みが割 り当てられることはな く,全 体 に重みが分散 していることが確認できる。道
路領域 は画面 中下の領域 であるため,図 4(b)の ように道路領域を表現するルールとして領域重心 y座 標 が上を意味する oの あた
りに大きな重みを持って出現する ことは不適切であると考えられる。このような現象 は他 の属性情報でも確認す ることができた。
重みが全体に散 らばった理由としては,す べてのラベルに対する入力を均一な重みでルール層 に学習させた ことが考 えられる。
そのためルール層 における各ニューロンは,そ れぞれの領域に対して共通 となる情報を soMに より与えられていると考 えられる。
つまり,入 力情報の情報を圧縮する ことでルール層でのルールを構築 しているが,出 力層 からルールを見る と混在 していると考 えられる。一方で認識率が高い値を維持できたのは,ル ール層か ら
出力層 までがニューラルネットワークと同じ働きになっていたためであると考 えられる。
FINNは ,ネ ットワークの意味分析 こそ容易であるものの状ではその特徴 が知識 としては利用が困難 であると考 えられ
識 として利用できるような情報 の統合が今後の課題になる。
,

,

4

ま とめ

本稿では,FINNを 車載 カメラから得 られた画像に適用 して認識及び生成されたルールの検討を行った。FINNに よる認識は高い精度 を期待できるが,ル ール抽出の点では,車 載カメラから,ぞ
Ftt=λ 星
慮
吾
努
機奪
こ墾
19想 奮
彗
爆
3ぶ :晃 ?写 羞
を目指す。
￨こ

iこ

成が可能なシステムの構築

参考文献

国耀臭

検証用画像 の 認識

現 知

3

3。

ccllicr V〔、己座標 (y)(b)重 ′(a)色 情報 (B)図 4:重 み係数の ヒス トグラエ、

)イ 也
そθ

』
に票珂琴型冒a:服 舒 ∬ 畢 掘 RttIE
とめた。最 も大きく発火 している出カラベルを FINNの 認識結果とした。
ここで道路領域 の認識結果について考察する。道路領域のデー
タの一 部は表 2が 示す ように,建 物やその他 と誤つて認識 した。
これ ら誤認識 した道路領域 は消失点付近 であ り位置や色 の特徴が建物やその他の領域 のものとほぼ同 じだつた。そのため表 2に 示
すように,FINNの 出力値 に有意な差 はなかった。

‑114‑

曇墓鞍峯

Vol.122‑C,No。 3,50{卜 511,2002

連絡先:〒 4668603愛 知県名古屋市千種区不老町
名古屋大学 工学研究科 電子情報学専攻
前本 啓貴
電話 :o52‑789‑2776 FAXЮ 52‑789‑3140
Enlailinlaemoto⑥ okllnla.nlleeonagoya― ll.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)- xEtEFdtEO /, fr,|ffigfi tvv v > v, >t= & 6ffii*
Solution of Quadratic Programming Problem
by a Meta-Controlled Boltzmann Machine

iltEll= 1

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oIIifE+2

Junzo Watada Teruyuki Watanabe Hisato Sugita

l+ilE,s+2

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Waseda Unirrersity Osaka rnsf,ifuf,s of Technolory
Abstmct- It is hardly to solve a large-scale quadratic progra.mming problem. In this paper, we employ
a Meta-controlle{ lsltrs6rnn machine to solve a largescale quadratic programming problem efficiently.
This model deletes the units of lonrcre layer which is corresponding selected units in the meta.controlling
layer in a process of executing. Then the lower layer is restructured by using the selected units. Executing a Meta-controlled Boltzmenn machine according to above algorithm, a Meta-controlled Boltzmann
machine converges more efficiently than a conventional method.

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lttrr+ r, flfitrfHfiEtt, tggs
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Controlled Boltzmann Machine for Rebalancing

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EEtlv',.

e+Xfr8.l**.l AE (6EE bi'/tl ) lc, == v l'
#rr4av\EeEtr l l"uErr ffi /31rtrt, * I tt 6
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TEL 09&692-5t79
FAX 09&692-5L79
Bmailiunzow@osb. att. ne.jP

l9th Frzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8 - 10, 2003);Eeti4i t Utffi 4Fs1 t i tvt= & 6 t-+f , I J a*frft L?At_+Sfrt6i >g z __7.a0)6H
Estimation user type by state space model with mixture
and its application to usei adaptive interface

Otr g

F5/.

ffiE .H+

Takahiro Hyakudome Keikofl.'6 l+^HEA +E-

HfrE tS

Baba Yosuke Matsumoto Norikazu Ikoma Hiroshi Maeda)LltlT# + I+#[

Faculty of Engineering, Kyushu lnstitute of Technology
Abstract: This study aims at an adaptive user interface using mixture model and state space model. Mixture model is applied toresponse data of many users to extact user types in a preliminary
Estimated components are regarded as '\rser t1pes".
Online estimation of the type of a new us€r from hiyher response series is done by state space model, where the indicator of ut".
t)?es constitute the state vector. We propose to use the estimation result of the type of new user to an adaptive user interface byshowing the appropriate screen based on the estimated indicator of user type. Verification experiments for key-tlping task andtouch-panel operation ofintelligent wheel chairs are reported.

I lt ll&bl=
8,8, =Y€ z-y' l*d'ry. t6e. ArfrMnr#Zl ffil</rfE fL4ft I:Hfr 3 tu, 7 a)F.+*ffilht. Xr.ti/r r, r g a) Ir/rc(r,.6. -h<, FJlhglt"+,Dt6l+]ffit, l,y t-v-

) lLt={tt'v,, t tLt&lFt 6 4 y, 7 -* 7 br: /,ti /,&*El:r3oa*<r,\5. E#tt,l:zi 7 l--7'tj., +b,l v

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(a)ボ タ ン数 4(b)ボ タン数 8

サイ ズ 6.5[cm]× 6.5[cm] サイ ズ 3.5[cm]× 3.5[cm]
図 5 ユー ザ適応イ ンタフェースの画面表示例
す るユーザ適応イ ンタフェースは,適 応項 目として,目 的地が書かれたボタンの数 と大きさが変化す る.表 示 される
GUIは ,ボ タンの数 が 3種 類,大 きさが 3種 類 の組み合 わ
せ で,合 計 6種 類の画面を用意 した。図 5に 画面の表示例を示す

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図 2 利 き手 の タイ プ推 定結果
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3。 2。

イ ンテ リジェン ト車椅子 が研究段階で現存 しない ことと,実 験場所 の確保 が困難なため,操 作 に応 じた病院内の移動風景を表示 させ るバ ー チ ャル リア リテ ィ(VR)を 使用
した.ま た,実 際に高齢者や障害者 ,怪 我人 に実験に参加してもらうことは困難 を伴 うために,高 齢者 の もつ障害を擬似的 に体験す ることができる高齢者体験器具を用 いて
高齢者や障害者や怪我人 の模擬 を した.使 用 した高齢者体験器具の装着例 を図 6に 示すk,

非利 き手 の タイ プ推 定結 果

図 3
0.8

2 ユーザ タイ プの推定

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図 6 高齢者体験器具 の装着例
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図 4 指 1本 のタイプ推定結果
ユーザタイプの推定 には,新 規ユーザ の反応デー タとして,1名 の被験者 につい て,各 入力方法毎に 5個 ずつデー
タを採取 した.こ のデ ー タでユーザタイ プの推定を行 つた
推定結果を図 1,2,34に 示す .図 1,2,34よ り,利 き手を除
き,各 タイプ と推定 された混合比率が最大 とな つたタイプが一致 してお り,利 き手以外 のタイプは正 しく推定できた
こと力｀
わかる
.

.

3.2 タ ッチ パ ネル実験

.

,

.

.

自律移動機能 を持つ イ ンテ リジェン ト車椅子 のユーザ
イ ンタフェース としてタッチパネル を想定 し,そ の操作 について,ユ ー ザタイ プの推定実験 とユーザ適応実験を行 つ
た
.

3。 2。

12名 の被験者 に,(1)高 齢者,(2)障 害者,(3)怪 我人の 3
つのユーザタイ プを模擬するために,適 切な組み合わせで器具を装着 して もらつた.そ して指定 された 目的地まで操作 してもらい,画 面にタ ッチ した時刻 ,タ ッチ した位 置 と最 も近いボタンの 中心までの距離,タ ッチ したボタンの コ
ー ドを記録 した
この記録デー タか ら,2と して 「画面タッチ平均時間間隔」,И として 「タッチ位置 とボタン中心間の平均距離」
Cと して 「キャンセル 平均時間間隔」の 3つ の項 目を算出
し,こ れ を反応デー タ とした
12名 の被験者 に対 して,各 ユ ーザタイプ毎に 8回 ,計12(人 )× 8(回 汗96個 のデ ー タを採取 した
採取 したデー タのタイプは既知であるため,各 タイプ毎にデー タを分け,コ ンポーネ ン ト分布 を推定 した.各 項 目
は相関が小 さか つたため,独 立であると仮定 した.コ ンポ
ーネ ン ト分布 には,正 規分布や ベー タ分布 ,ポ ア ソン分布
ガ ンマ分布 の 中か ら尤度 の最 も大 きか ったガンマ分布 を採用 した。
ユーザタイ プの推定 には,新 規 ユーザの反応デー タとして,ユ ーザタイ プの抽出に用 いたデー タか ら,タ イプ毎に10個 ずつ無作為抽出 したデータ を用 いて推定 した.一 例
として,図 7,8,9に GUIが ボタン数 4,サ イ ズ 5[cm]× 5[cm]の場合 の推定結果 を示す .実 験 の結果,GUIが ボタン数 8,
サイ ズ 3.51cm]× 3.5[cm]に おける障害者 のタイ プ を除き全ての Guに おいて,各 タイプ と推定 された混合比率が最 大 となつたタイプが一致 し,正 しくユーザタイプを推定できた。

1 想 定す る状況

自律走行可能 で,経 路生成機能や障害物の 自動回避機能を持つイ ンテ リジェン ト車椅子を想定 し,タ ッチパネルイ
ンタフェースか ら目的地を選択す ることにより車椅子は自律走行す るもの とす る.こ の実験 では,高 齢者や障害者
怪我人が病 院 内を移動す る際 にイ ンテ リジェン ト車椅子を利用する場合 を想定 してい る。タッチパネルイ ンタフェースには,目 的地 が書 かれたボタンをもつ グラフ ィカルユーザイ ンタ フェー ス(GUI)を 表示する.こ の車椅子 に実装
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T8M-8s50 lbrrr'l{ffiFtEtr{il^EI 1
E-mail : ikoma@comp. kYutech. ac jP

-720-

19th Fuzzy System Symposiu】 m(Sakai,Sept.8‑10,2003)

ヒューマ ン ビー クル にお けるアイ コ ンタク トコ ミュニ ケー シ ョン
Eye Contact Communication in Human Vehicle
山口

亨

‥

大橋

邦博

士

Kunhむ o Ohashi

Tom Yamttchi*東 京 都 立 科 学 技 術 大 学 大 学 院 工 学研 究科

シ ス テ ム 基礎 工 学 専攻

Systems Enginee五 ng Science,Graduate School of Enginee五 ng,Tokyo Metropolitan lnstitute ofTechnology‥
科 学 技 術 振 興 事 業 団さきがけ研 究 21

PRES丁 0,Japan Science and Technology Corporation(JS丁Absr″ εトーh our countり ,advance of aging is remarkable and IT gap is pЮ
infolmation iom two or more infomlation terminals(camera,GPS,etc。

)

gressing.A users situation is judged based on the),and the intell∝ tual wall type human― being center

IT system which retums the infomation which inan neods is built

は じめに
現在 、わが国では平均寿命 の伸長 と少子化 の進
行 に よ り急速度 で 高齢化社 会 がや つて きつつ ある。特 に高齢者 の中には情報機器 を有効活用 できてな い 情報 弱者 と呼 ばれ る方 が 多 く存在 し、IT格差が進 んでいるのが現状 である。
本研 究では、従来 の 「人 間 がシステ ム に働 きか
けて作用す るシステ ム」 ではな く、「シ ステ ムが人 間 を見て状況 を判 断 し作用す る人 間 中心型 の
ネ ッ トワー クシステ ム」 が必 要 である と考 えた。
特 に マル チ プ ラ ッ トホ ー ム な表示 と ヒュー マ
ンビー クル に注 目 し、人 間中心型 システ ムの構築
を行 い 、そ の有効性 を検証す る。 [1]
1。

■

■■1

十

トワー クシステ ム を構築 し評価 した。
これ らの システ ム は特別 な ソフ トウ ェア を必
要 としない。人間 の状況 に よつて サ ー バー で リア
ル タイ ム に HTMLを 構成 してい るので 、HTMLフ ァイ ル を読 み込 む環境 さえあれ ば利 用す る事が 出来 る。利用者 にはホー ムペ ー ジ を見 る感覚で情報提示 が行 われ る。
全体 目〆― ―― ―

・

｀
＼

―
―

￨.7礁 撻恥霜理罫卦卜一=

図 2。 システ ムの全 体図

30室 内 システ ム

Webの 閲覧 を想 定 した人 間 中心型 システ ム で運転支援ゾー ン

図 1。 人間中心型ネ ッ トワー クシステ ム全体図

2.マ ル チ プ ラ ッ トホー ム な表 示 と実験 システ
ム

マルチプ ラ ッ トホー ム な表示 とは、PDAの よ
うな小 さい 画 面 とプ ラ ズマ デ イス プ レイ の よ う
な大 きい画面 では表示能力 が異 なるため、そ のプ
ラ ッ トホ ー ム に最適 な表示 を行 う表示方 式 で ある。
今 回は携帯情報端末(ノ ー ト PC)を 用 いて 、 カメラ等 のセ ンサ ー 情報 か ら人間 の状況 を判断 し、
携 帯情報端 末 に人 間 が必要 と して い る情報 をプ
ラ ッ トホ ー ム に最適 な形 で表示す る人 間 中心型
システ ム を構築す る。
システ ム を構築す るにあた り生活空間 を室内、
室外 、車 内 の 3シ チ ュエ ー シ ョンに分 けた。
室内:Webを 閲覧す るた めの人間中心型 システ ム。
室外 :GPSに よ り位 置情報 を補完 し手招 きによ り
電気 自動車 を呼び寄せ る人間中心型 システ ム。
車内 :危 険表示 をす る人間中心型 システ ム。

1,選

恵
全開
窯
ず
芳
実占軍
ず 孔を
た
志tf議 冨況‑121‑ある。人間 の頭 上カメラ とプ ラズマ デ ィス プ レイ
上のカメラで人 間 の顔 の方 向情報 を得 る。これ によ つて 人 間 がプ ラ ズマ デ ィスプ レイ の どの部分に注 目 してい るかが分 か る。人間 の持 つて い る情報端末 にはそ の 人 が注 目 して い る項 目に関す る
詳 しい情報 を提示 が提示 され る。 [2][3]

図 3。 室 内 システ ム

40室 外 シ ス テ ム

情 報 端 末 を外 に持 ち 出 し電 気 自動 車 に乗 る ま

でをサポー トす る人間中心型 システ ムである。
室 内 システ ム で はカ メ ラで人 間 の情報 を得 てい たが、屋外ではカ メラの視野 に入 らない人間 の位 置 情 報 が 得 られ な い 。 カ メ ラ の 視 野 外 で はGPSに よつて人間 の位置情報 を得 る、そ して電気 自動 車 上 のカ メ ラの視 野 に入 つてか らは電気

自動 車上 のカ メ ラか ら人 間 の位 置 情 報得 る。
今 回 は人 間 が カ メ ラ の 視 野 内 に入 る と、手招 きを して電気 自動 車 を呼び 寄 せ る実 験 を行 つ た。

i団￨

■ 表 示 +音 声 (車 内
シ ステム )橿却 回

カ メ ラ の 視 野 に 入 っ た ら 、カ メ ラ か ら 人 間の 位 置 情 報 を得 る。
手 招 き に よつて 自 動 車 を呼 び 寄 せ る 。

音 声 の み (車 内 シ ス
テム )￨￨□ 室 内 シ ス テ ム￨□

2

室 外 シス テム

3
評 価

図 7.実 験結果
図 4.室 外 システ ム

50車 内 システ ム
電気 自動車 に乗 り込 んでか ら情 報端 末 は危 険
表示 に よ つて 運転者 を支援 す る人 間 中心型 シス
テ ム に切 り替わ る。危険表示 を行 う為 には周 囲 の
環境情報 を見極 める事が必要である。
路 上 に設 置 したカ メ ラ システ ム に よる ス テ レ
オ視や各種 セ ンサ ー か ら周 囲 の情報 を取得 し、本当に危 険 な時 に最適 な警 告 を出す 実 験 を行 う。
(宇 都宮 大学 阿 山研究 室 との共同実験 )今 回は見通 しの悪 い L字 路 のシチ ュエ ー シ ョ
ンで実験 を行 つた。まず歩行者 と電気 自動車 は交差点 に向か つて 直進す る。歩行者 の位置情報 と電気 自動車 の位 置情報 は交差点 に設 置 され て い る
ス テ レオ視 システ ムか ら得 られ る。さらに、運転者 の頭 上 カ メラ と車 内カ メ ラか ら運転者 の顔 の方 向情報、電気 自動車 か らス ピー ド、ハ ン ドル 角の情報 が得 られ る。
これ らの 環境情報 を リア ル タイ ム に処理す る
事 で 状況 を判 断 し運 転者 へ の危 険表 示 を行 う。
[4]6̲危 険表示シ ミュ レー シ ョン と実験 に よ り提示す るタイ
ミングを検証 した。提示 内容 は図 6に 示す よ うに、
大 き い 画 面 には周辺 の全 体 図 を小 さい 画 面 には交差点付近 の詳 しい情報 を提示す る。

70人 間 中心型 システ ムの評価
被験者 10名 に対 して 、室 内、室外 、車内 シス
テ ム を 5段 階 で(5:有 効 ,4:や や有効 ,3:普 通 ,2:や や
有効 でな い,1:有 効 でない)評 価 した。結果(図 7に示す )は 以下 の よ うにな った。
・ 室内システ ム 1:0名 ,2:1名 ,3:4,名 4:4名 ,5:1名
室内システ ムの平均 :3。 5
0室 外 システ ム 1:0名 ,2:0名 ,3:2名 ,4:4名 ,5:4名
室外 システ ムの平均 :4。 2
0車 内 システム
音声 のみ 1:0名 ,2:1名 ,3:7名 ,4:2名 ,5:0名
表示 と音声 1:0名 ,2:1名 ,3:3名 ,4:5名 ,5:1名
音声 のみ の平均 :3。 1
表示 と音声 の平均 3。 6
結果 よ り、 システムの有効性 を示す事 がで きた。
おわ りに
携帯情報端末 を用 い た人間中心型 のネ ッ トワ
ー クシ ス テ ム を構築 し、有効性 を示す事が出来た。
今実験 では被験者 が 20代 工学部 の学 生であ っ
た 、高齢者 の方 を被験者 とし評価す る とさらに高い評価 が得 られ る と思われ る。
今 後 は対応 す るシチ ュエ ー シ ョン を増 や し、様 々 な状 況 に対応 で き る シ ス テ ム に して い く
必 要 が あ る。

8。

参考文献
[1]高 羽禎雄、津川定之、藤井治樹、桑原雅夫:21世

紀 の 自動車交通 システ ム 情報化・ 知能化・ 自律化
へ,工 業調査会 ,1998[2]山 口亨、谷萩隆嗣、萩原将文共著 :ニ ュー ラル
ネ ッ トワー クとフ ァジ ィ信号処理 ,コ ロナ社 ,1998[3]TYoShtti:Human centered mterface at cyber―sysじ m,ARTIFICIAL

agent

LIFE AND ROBOTICS,7th,

pp320〜 323,2002

F]■ Yo亜 珂 i:Developme■ of ITS simulator andHumanvenに le,17th

Fuzzy

SymposiunLpp235〜 238,2001

図 5。 車 内 システ ム
小 さい デ ィスプ レイには 交差 点の 拡 大 国

一一

大 き い デ ィス プ レ イ は 全 体 口

連絡先〒191‑0065東 京都 日野市旭 が丘 6‑6
東京都 立 科学技術 大学大学院
シス テ ム基礎 工 学専攻 山 口研 究室
大橋 邦博
ロヨ言舌: 042‑585‑8641
FAX: 042‑585‑8641
Email: k̲ohashiOfmlo eco tmit.aco jp‐
図 6。 マ ル チ プ ラ ッ トホーム な危険表示―‑122‑―

System19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8- f0, 2003)

リアル マル チ情報 のサ ポー トに よる ヒューマ ン ビー クル システ ム

The Human Vehicle System Get Support from Real-time
山口

・
・
亨

建平

景

士

Jianping Jhg

Toru Yamaguchi*東 京 都 立 科 学技 術 大 学 大 学 院 工 学研 究 科
Systelms Enginee五 ng Science,Graduate School of Engin∝

シス テ ム 基礎 工 学 専攻

ring,Tokyo Metropolitan lnstitute of Technology

・・ 科 学 技 術 振 興 事 業 団さきがけ研 究 21

PRES丁 0,Japan Science and Techno:ogy Corporatton(JS丁)Abstract‐ In a progressively attg soCie句 らthe nШ ber ofelderly drivers is increashg q五 cklyo There are 3 1ninions

handicapped persons in Japan alone and around l■ 比y percent peoples of then■ are physically handicappedo These
people are lmited in lnovemento For the purposed ofbu遇 dhg up atrue MC)MARAZASHON to supporttheir social
lif3,we believe the h― an vehicle systeln will play a ve=y hportant role.In this papeL we proposed a safe humancooperation lnobility systeln in collabora饉 on vJith a cyber‐ city And lnodeling a car warehousing support system of
the hman vehicle as an examplee We are also i山tcluded an expeinment systeln at this presentation with video
record.
1。

は じめ に3。

現在 、わ が 国 では 、平均寿命 の伸長 と少子 化 の進行 によ り急速度 で高齢 化社会 が進展 して い る。また、伸 び率
か らい うと高齢 ドライ バ の増加 は更 に大 き く、技術 的・3。

自動 車庫 入 れ 支 援 シ ス テ ム
1 システ ム構 成

本研究では、ヒューマン連携型 モ ビ リティシステ ムの一例 として、ヒューマンビー クルの車庫入れ とい う状況を想定 し、運転者 の車庫入れ のサポー トを行 う。

社 会 的 な両面 での適切 な対応 が とられ な い と自動 車交通、更 には生活基盤 がお か しくな つて しま う事す ら予想

ヒューマンビークル エ ージェントはラスムッセンの 階層 知識

され る。一 方 、わが国 の 障害者 の数 は 300万 人 、そ の う

構 造をしてお り、大脳 的なマクロ知識 、小脳 的なミクロ知識

移動 に制約 を持 つてい る。
ち の約 半数 が肢体不 自由者 で 、真 のモー マ ライ ゼー シ ヨン をめ
彼 らの社会 生活 を支 え、を持ち、ヒューマンビー クル の制御機構 のボ トムアップ 、トッ
プダウン的処理 が可能な機構を持 つ 。また、ヒューマ ン ビ

ざす とい う意味 において も、自動車は重要な役割 を果た― クル の位 置情報 を外部 か ら捉 え るた めのイ ンテ リジ

す と考えられ る。

ェン トスペ ー ス を複数使 用 し、状況 の変化 に伴 い 、ソフ

福 祉・ 防 災 サ イ バ ー 都 市 と して の 自動 車
前述 のよ うな社会的な情勢 のなかで、 自動車は高齢2。

ト DNA (SoR computing o五 ented Date d五 ven
hNctional sdheduling Architecture)に よ リイ ンテ エ
リジ ェ ン トス ペ ー スの役割 を動 的 に機 能発 現す る事 で者、障害者 の足 として重要な存在である。また、日常的な 自動車利用 の大半は短距離 で少人数 の移動 がほ とん

仕事を分担・協調 し、集 められた情報を再構成 し、ヒュどである。この大 きな割合を占める短距離移動用 として
環境負荷を現在 より低必要十分な性能 の車を用 いれば、
ペスースを効率的に使 う事 が可駐車減 させ る事にな り、

運転
間 に与 える情報 を状況 に応 じて変 換 し提 供 を行 い 、者 の車庫入れ をサポ ー トす る。 [1][2][4]

能 となる。また、災害時 にお いて も自動車が非難経路 の妨げ となる可能性が減 ると考えられ る。こ うした背景 の中、 日常 生活 か ら災 害 時 の 緊急 支 援 ま で を視 野 に入 れ た 、災害 に強 く、真 の 安 心感 を得 る福祉 ・ 防□ □ □ □

―マ ン ビー クル の 自動車庫入れ を実現す る とともに 、人凛ノ

災 サ イ バ ー 都 市構 築 の 実現 が求 め られ 、サイバー都
市 との連携 による安全な ヒューマ ン連携型 モ ビ リテ ィ

図2

システ ムの構築 が求められ る。
3。

システ ム構成

1機 能 発 現機 構 と ソ フ ト DM

ソフ トDNAは 、細胞 が体 の どの部分 を形成す るか とい う生 体 DNAを 模 したア ー キテ クチ ャで ある。生 体 は
主 に 4つ の ホ メオ ボ ック ス か ら発 現 す るが 、 ソフ ト

DNAは 役害1に 応 じた機能 の知識 を持 つてい る。そ して 、
そ の知識 を格納 したボ ックス を持 ち、役割 の種類分 のボ
図1ックス を一つ にま とめた ものが ソフ トDNAで ある。各
エー ジェン トは共通 の ソフ トDNAを 持 ち、
環境情報 に福祉 ・ 防災サイ バ ー都 市

‑123‑

よ り発 現 し、群 の 中の 自分 の役割 を担 う。ソフ トDNAは一 度発現 して 自分 の役割 が決 ま つて も、さらに発現 して他 の役割 を担 うこ とが 出来 る柔軟性 を持 つ 。 [3]2ヒ ュ ー マ ン ビー ク ル の シ ス テ ム 構 成3。

ヒューマ ン ビー クル は ソフ トDNAを 組入れ た、図 3に示す構成 に よ り制御 され る。イ ンテ リジ ェ ン トスペ ー

図5

表示画面 (左 :平 常表示 、右 :危 険表示 )ス を備 えた複数 のカメ ラよ り得 られ た外 部情報及 び 、ヒュー マ ン ビー クル か らの 制御 情 報 よ り情報 再構 成 を行い 、ヒューマ ン ビー クル の位 置情報 を取得す る。そ の位
置情報 よ り、車庫入れ のた め の 走行経 路 を生成 し、ヒューマ ン ビー クル ヘ 制御指令 を送 り、ヒューマ ン ビー クルの 自動 車庫入れ を行 う。
饉 ■ 1

経 ■ 2

饉 ■ 3

Av●

図6

経路誤差

図 6に ヒューマ ン ビー クル の 車庫入れ 時 の 各経 路 においての理想経路 との経路誤差 を示す。

5. JBオ〕りに本研 究で は、取得 した複数 の外部情報 を再構成す る
ことに よ り、ヒューマ ン ビー クル の 自動 車庫入れ支援 シ
ス テ ム を実現 し、サイ バ ー都 市 にお け るの ヒューマ ン連
図34。

ヒューマ ン ビー クル 車庫入れ支援 システ ム構成

携 型 モ ビ リテ ィシステ ムの 可能性 を示 した。
参考文献

実機実験

図 4.1の よ うな経 路 で 自動 車庫入れ 走行 を実施 した。ヒューマ ン ビー クル の役割 は 自動車庫入れ のために必要 とな る 「経路 1」 、「経路 2」 、「経路 3」 の 3種 類 とな る。図 4。 2の よ うにイ ンテ リジェン トスペ ー ス を備えたカ メラを 3箇 所 に設置す る。このカ メラか らの外部

[1] JoRasmussen:Sktts,Rules,and Knowledges;
Signals,Signs,andSymbols,and O)ther Distinctions in

Human Perfomance Models,IEEE■ ans.on SMC,
vol.13,257‑266 (1983)[2]山 口亨

荻原将文

共 著 :ニ ュー ラ ル ネ ッ トワー ク と フ ァ(コ ロナ 社 )(1998)

環境情報 、ヒューマ ン ビー クル か らの制御情報 をそれ ぞジ ィ信 号 処 理

れ取得す る。この 時、そ の獲得 出来 た限 られ た情報 を もとに 、
情報再構成 を し状況 に応 じた ヒューマ ン ビー クル[3]山 口Agents ushg SoR DNA (FUZZ‐ Ⅱ:EE'99)(1999)の制御 を行 い 、車庫入 れ を行 う。

[4]渡 邊

亨 :Cooperat市 e Works for Werare suppOrt

聖 ,山 口援 シス テ ム￨ ‐ 9o lsHr mi」ヒー ー ー ー

′

…

図 4。

1

経路 図

図 4。

2

:機 能 発 現 機 構 に よ る人 間 支(17 th Fuzzy System Symposium,pp261〜 264,2001)

脚

皿

亨

実験構成 図運転者 には情報再構成 され車庫入れ を行 つてい る際、た車庫入れ状況 の表示 を随時行 う。運転者 は表示画面 よリ ヒューマ ン ビー クル の 車庫入れ の 状況 を常 に把握 す人 間な どの 障害物 が現れ たな どの要 因に よる事 が 出来、運転者 が ヒューマ ン ビー ク
り危 険表示 が され た時 には、ル を緊急停 止 させ る。

‑124‑

連絡先
〒191‑0065東 京都 日野市旭 が丘 6‑6
東京都 立科学技術 大学大学 院
システ ム基礎 工 学専攻 山 口研 究室
景 建平
周ヨ言舌: 042‑585‑8641
FAX: 042‑585‑8641
Email: ko keiOiinuma― gaugeo coo jp

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

f,fffi48#:ffi##*fFfrf:EY z7 Ao4 > r r, r .( a+*.

lcHr6-?F.

AStudy on Interactivity of Nurse Scheduling Support System-tsr Hffif

Effifi

Naoki Ueno

Takeshi Furuhashi=Et+
Mie University

Abstract The authors have developed an interactive scheduling support system using
Interactive Evolutionary Algorithm (IEA). In the process of field testing, it has been found thatthe nurses-in-chief update the scheduling rules at every trial. The scheduling support system
will be made interactive if it is designed to accept new rules in the search process, and to
generate new schedules preserving the past modifications of parts of schedules done by theusers. This paper proposes a method for remedying the sequences of shifts that violates the
new rules inputted by the nurse-in-chief during the EA search. This paper also introduces amethod to evaluate similarity between the newly generated schedules and the parent schedulethat the nurse-in-chief has selected and modified. Experiments are done to evaluate theinteractivity of the proposed system.

1 ttDDI.

*W *,r B, t -DH., #E=aqmr.bd)4*+rr-ffilffirl-T rc, l- E gJf )= * Y Y / PAffi ( Nurse

Scheduling Problem: ^^NSP ) l. ft 66 4 # l?,ffi Al H
(lnteractive Evolutional Algorithm: IEA) AiEHL. ffi
J,Jttw*D tEE EdErt EEI5L/riib. *lR L vtzrwffi t- < *h** * ff lrft ft ) fi efr 4E #kt $# *, ff tr.
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A Support System of Streaming Media Content Building for Free Access Policy to Council Information

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Toshihiko Watanabe*

Tomoyuki Minami

Ryosuke Fujioka?$F'ffiAtr;EttrtAtt

Graduate School, Osaka Electro-Communication University

Kobe Sogo Sokki Co. Ltd.

Abstract: Recently it is reasonable to stream video contents according to the broadband popularization. In administrative
organizations the imPortance of free access policy to council information, such as a broadcast of convention, enrich their WEB
pages, etc., has been widely recognized. This paper describes a support system ofstreaming media content building for free accesspolicy to council information. The content includes video contents of a convention and superimposed dialogue of speech text.
Through numerical experiments the system is found to be effective for the work of media contents building.

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コー ドし、会議録 テキ ス トファイルを元 に同期情報 を作成 して い く。図中 ス トリー ミング コンテ ン
ツ ビル ダは開発 したモ ジ ュールで 、同期情報 を基に して、SMILフ アイル、Real Textフ アイル 、HTMLフ ァイル を自動 的 に生成す る。

3.音 声信 号処 理 に よる無 声 区間 の 抽 出
議会音声 ファイルには、無声区間や ノイズなどが含 まれてい る。また、無声区間 と発言者 の「間」は区別す る必要がある。
そ こで、信号パ ワーの絶対値 が音声信号全体 の標準偏差 の 2倍 以内で 0。 7秒 以上継続す る箇所 を
無声区間候補 として検出す る。検出 された候補が0。 5秒 以内に隣接す る場合 は 1つ の無声区間 として結合す る。結合 した結果が 3秒 以上続 く場合 を無声区間 として検 出す る。
この無声区間の抽 出処理 を実際 の議会 デ ー タに適用 したところ、正 しく検出で きていることを確認 した。 これによ り、後述 の話者識別 の精度が向上 し、また、字幕 コンテ ンツ表示の同期 の精度が向上する。
ケ プス トラム を用 いた話者発言位置 の特定
話者発言時刻 の初期値 は音声 フアイルの全 体の時間 を発言文字バ イ ト数 で内分 して求 める。ケ
プス トラムは前後 5秒 間の 11秒 間の長時間スペ
ク トル を逆 フー リエ変換 して算出 し、20次 までのデー タを特徴量ベ ク トルと した。
話者識別 の評価関数 を、各話者 の特徴量ベ ク トル(ケ プス トラム)の 集合 のその重心 か らの距離 の
自乗和 の総和 とす る。 この評価 はクラスタリング
で用 い られる群内変動 の評価 と同 じであ る。す な
わち、特徴量ベ ク トルが各話者毎 に適切 に分類 されていれば評価値 が小 さくなる。
各話者 の発言開始時刻 を決定変数 として、識別評価関数 を最適化 す る探索 を行 う。探索 は、20秒程度から 10秒 〜1秒 と段階的 に探索 の幅 を狭めなが ら行 う。
まず、 1分 程度 の音声 デー タで 2人 の発言者 に対 してテス トし、正 しく識別 で きる ことを確認 した。次 に大規模 な実際の議会デー タ(約 5時 間、発言者数 24名 )に 対 して本技術 を適用 した。

評価 関数 の減少 の様子 を図 2に 示す。 また、時刻 の推定精度 は 30%改 善 で きた。しか し、長時間の デ ー タで あ る こ とか ら中 間 の発 言時刻 で の誤差 が残 る傾 向 にあ った。 これは 中間での主 要 な発言時刻 の一 部 を指 定 してお くな どの 方 法 で 十 分
対処 で きる。

5.コ ンテ ンツ画 面 の例
本 シス テ ムで作 成 された ス トリー ミング コ ン
テ ンツ画面 の構成例 を図 3に 示す。
会議録 の字幕表示 をは じめ として、発言者 の プ
ロ フ ィー ルの 同期 表 示 や別 の 発 言 へ の リ ン クや
シニ クな どの機能 を実現 して い る。
;) neaOne Player ?;ijt'([i(Oh… 1)‑OECU渡 邊研究
卜 ∞ 帥鵬 ● ―=1112/ZЮ 7

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ク
発言項 ロヘ リ

4。

翻■■■ 一般賃目

発言項 目表示○け´

図 3コ ンテ ンツ画面 の構成例
お わ りに本報告 では、自治体 の議会 の模様 をオ ンデマ ン
ド型 の コ ンテ ン ツ と して公 開す るため の 方法 とそ の コ ンテ ンツの作 成支援技術 の 開発 を行 った。
支援 システ ム を開発 し、議会デ ー タに適用 した結果、 そ の有効性 が確認 で きた。今後 は、実際 の運用 を考慮 した シス テ ムの ブ ラ ッシ ユ ア ツプ に取り組 む予定 で あ る。
6。

参考 文 献[1]検 索 システム「SOPHIA」 (神 戸綜合速記株式会
社 ホームページ):httpノ /wwwosogosokki.cojp[2]A.Ando,ct al.:̀̀Simultaneous Subtitling System

for Broadcast News Progralms with a Speech

18000

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No。 1,pp.15‑25,2003.

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連絡先 :T57208530
大阪府寝屋川市初町 18‐ 8大阪電気通信大学 工学部第一部電子工学科
渡邊俊彦
電話 :072‐ 824‐ 1131(代 表)
FAX:072‐ 82400014(イ 式1表 )Email:t‐ wata@iscoosakacoacojp

図 2 探索時 の評価 関数値 の推移‑130‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Granular ffiEfrt X-A 4 > 'X-A7, FEH

Granular Reasoning and Opetarions of Zooming In and Out

N# freTetsuya MURAI

Germano RESCONIjttEE,(+

Hokkaido Univ.

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Catholic Univ., Brescia

Abstract: The concept of grarrular computing is applied to propositional reasoning. Such kind of reasoning iscalled grarrular reasoning in this paper. For the purpose, two operations called zooming in a,nd out is introduced
to reconstruct granules of possible worlds.

1 tt tl &Dl=r &ffi=#EB€ffi-i- 6#t#ffi,(.aH6L-r6 L, tE
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Categoilcal Syllogism. Electronic Notes in Theoretical Com-

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step 2 rnf;) bb $t6,y-tlo,ren$,1) ti{4^.
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Phone
011-706-6757

Bmail : murahiko@main.eng.hokudai.ac.jp- t32-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,200i)

Granular ifiEft t 7 T r,r ffiEft
Granular and Fuzzy Reasoning

ff*weTetsuya MURAI

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Van Nam HUYNH

Yasuo KUDO

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Hokkaido Univ.

Effir#t+

JAIST

Muroran Inst. of Tech.

Abstract: This paper aims to discuss how reasoning processes are represented in terms of gra,nularization of
possible worlds. Firstly, processes of classical inference are formulated from a point of view of reconstructing
Kripke-style models. The essential point of the reconstruction is that some possible worlds are arnalgamated togenerate granules of worlds and vice versa. Next, the idea is applied for fuzzy reasoning processes by considering
fuzzy sets as fuzzily gra,rrularized possible worlds. One ofadvantages in the approach is that linguistic truth values
with linguistic hedges are naturally introduced.

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ffi#vzr t s l.f.t L(, ifr5f 6 Kripke *,-itv
Ms = (u,..., u) tffiFt(* 6. ::T, U trEIfiEtF
Dvcgetarian ={yes, no}, D.r"

Kripke *+f tv M = (U,...,u) ltf.jV<, Zo granular l?tl+t= Kripke *,-itv 14 l lfffi(0,...,r)'eb g, w E {llpll^,' Ip e Lct (p)} o{rHD)+**TaRA, f.f{E0 rfhcE#f 6 :+5 llplln n {, + A,o e o(p,,r) C5 6lpll.)" oa+0.
1 e o(p,,r)133-

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fro; Kripke fr=eizt, M:(U,... ,u) L*i-6 : U ={Audrey, John, Tom, Mary} T, a l*lh-Cft*t6:

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Socrates e llmortallle

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Step 1. ffi-Cffitfr 'socrates is human'h'l>lht'146:

atl,t granular l\l-tt Kripke *,+f t 1t4 =(u,. -., al Dfff,Re& f.r,fH 0 tl.wf.,a x ) t&irT*6:
lldoctorllM{0,1}(lldoctorllM)c{0, 1}+i6.

+ H (a) t:f#ffi l: I': A'& btt, 6HIfl{E,I4* 6.
Step 2. Granula^r 1Y,3ttrrcfff,L L( llhumanlle &4i, granulalfL Si't,/c Ei )vtta#6 |1llvegetarianlle

ffi

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{0,1} }:*fo (unknown) b*t.

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Step 3. ffi- a-ffift 'human is mortal' i.b Step 2 Ot

oEA b) LWa t ) t=Erc.6 :4 fi&#Efr@ granular tE
fi8.8!/r6fiJEffi L L<*0){EE=effil* t* 2 t ) :lLt6ffia+f *1t66y,
Step 1 D*ary.H (a) LWa I ) l:E* 6

Step 4. Ia(,

Socrates is human.
human is mortal.

granular:

Socrates is mortal.

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E-mail: murahiko@main.eng.hokudai.ac'4+6.

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dietributions on the inte.rval [0,1]. This darifies what effects an imprecise data value allowed for an attributehas on its value of membership attribute- Therefore, there is no semantic ambiguity and no indistinguishability
for the values of membership attributes in the generalized po*ribility-based-fuizy-ielational-model. -Keywords: EHffirrEffi 3, trE[6EI6El*., I >,,\.2 y/Et*., EIBEffiAfr, 7 r ) tNff.f-

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Fuzzy i\{ultiset and Clustering tlsing a I(emel Function

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Sadaaki I\{iyamotofii&t+ tmffi,a+A

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University ^l4#.r+nftnl,+
of Tsukuba
Llniversity of Tsukuba

Abstract: Multiset and application to the inquiry of databases are studied by many researcfiers.
Fuzzy multiset was proposed by Yager. however there is still very few research concerning it,s application' In this paper, a fuzzy clustering algorithm using collection of information based on fuzzy
multiset is considered. Furthermore, clustering employing a kernel function used in support vect,ormachines based on cosine correlation is considered. An example of the clust,ering is shown and effectof a kernel function is discussed.
Keywords: Fuzzy multiset, Iuformation retrieval ,Fuzzy clustering, Kernel function

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Tel: 029-853-6553

7 kr.0tz

Fax: 029-853-5207
E-mail : kiyotaka@odin.esys.tsu kuba.ac..jp

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Noboru Takagi Kyoichi Nakashima

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Dept. of Elec. & Informatics, Toyama Prefectural University

Abstract: One of the main aims of the rough sets theory is to extract decision rules from decision tables.
Generally, the size of a decision table increases in exponentially with the number of attributes existing in thatdecision table. It makes us difficult to complete the task of extracting decision rules. The functional decompositionis one of the attractive ways for reducing the size of decision tables. This paper foctrses a method for decomposing
a decision table in hierarchically. This method is done by applying binary decision diagrams, which are well known
data representations for binary logic functions. Finally, the paper shows experimental results, which indicate thatthe proposed method is able to reduce the size of decision tables dramatically.

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Fax: (0766)56-8022
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-146-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)/FHffi /ai*Etr,tta 6 2HffitrO ) 7 #e7 J tr
A Rough Set Approach to Information Tables with

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Masahiro INUIGUCHI)KE ttf;
Takeshi YONEDA

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Tetsuzo TANINO

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Graduate School of Engineering Science Graduate School of Engineering Graduate School of Engineeriug
Osaka University

Osaka University

Osaka University

Abstract: Rough set approaches have been developed and extended to treat dominance relations on attributevalues. However, the monotonicity between conditional attributes and a decision attribute is implicitly assumed.
Therefore non-monotonic preference information tables cannot be analyzed by the previous rough set approaches.
In this paper, we propose a new rough set approach to analyze non-monotonic preference information tables.
We show that all decision rules with minimal conditions can be extracted by extending the conventional decision

matrix.

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)V- )VlrYRDn6 a &itbi\6.

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tEffiftl T 560-8bs1 g+ffiffi#ilrry r-s

if Water is Medium then Eval is Good/sffi^+t+ffi*ffir+ffifrf+>7.7j).fu],fr€.&1**r^7afi4ffi&

ffitr#dA
Tel/Fa:r 0G6850-6350

E-mail: inuiguti@sys.es.osaka-u.ac jp-148-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)€tr=,E REPfiE /\o) 7 7 RA affiH
Rough Sets Application to Group Decision N{aking Problems

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Etrr€X{,,1FKazutomi SUGIHARA

Hiroaki ISHII

Hideo TANAKA

Fhkui University of Techinology

Osaka University

Hiroshima International University

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Abstract Rough sets theory proposed by Z.Pawlak is approximation concepts for the data analysis. In rough sets,
by approximating ambiguous information with the given data, a certain interpretation is given to them. The given
interpretations are replaces with IF-Then rules. In the conventional studies, the ambiguous information is derived fromonly one source of information. However, there are some cases of plural sources of knowledge in the actual problems. In

this paper, a group decision making problem is considered as an example of multiple sources. The rough sets technique
is proposed to integrate their judgments and obtain more believable IF-Then rules by approximating them with theexistence data.

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f(r,Temp.): Very High, d0'5(z) : Yes. (3)dP(q) ftwor i /rfHffiEEffit#->.
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f(r,Temp.) - Very High, do'r'(r): Yes. (6)3 fifEfill
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F6ur6€f T 91G8505

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Ep(s) : {2,5} Ep(6) : {6})V.IF,

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-150-

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F"it:077 G22-81 1 1, Fax:077&2$7891('ft)

Bmail : sugihara(0ccrnails.firkui-ut.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

77 .77i,( te&: Annotated ffiERough Ftzzy Sets and Annotated Logic
ffrfi E#er# He

Tetsuya MURAI Seiki AKAMA

Yasuo KUDO

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Hokkaido Univ. Teikyo Heisei Univ. Muroran Inst. of Tech.

Abstract: Rough sets a,nd rough fuzzy sets are described in a setting of propositional annotated modal logic
developed by Akama a,nd Abe. For the purpose a proof theory and a Kripke semantics of the logic proposed by
Akama and Abe are explained with slight adaptation for rough fuzzy sets. Then rough sets and rough fuzzy sets
are shown to be represented in a model of the logic.

3 frffi annotated ffiffiEfrIE

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ffi4/e En\b6. da Costa brt\ffifr,Lii Annotated ffi&lr, 2, 3, 5l t*{H#0) 6fta.i*. L * E tlb*ffil=+e, ffi&-Cb.>A, *E-l-6rt\ H EE</tr,', (paraconsistent /t)!,4:ffiLfr.2-6. :fLllE-J*, Subrahmanian b [5] lt

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1ttfiE;k+ f+wr+ffifrt+

y^7a[fr#T+4*. f,EH#r+#E

Phone & Fax: 011-70G6757

Bmail: murahiko@main.eng.hokudai.acjp- t52-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8- 10, 2003)

ソフ ト制御 によ る電動 四輪車 の 自動運転 シス テ ムの 開発―
動 的障害物の回避―

Intelligent Soft Driving System for Four-wheeled Vehicle-Elusion of Dynamic Obstacles井 上 真樹

安信 誠 二M[asaki INOUE

Settl YASUNOBU
筑 波 大学 機 能 工 学 系

Institute of Engineering Mechanics and Systems,University of Tsukuba
wheeled vehicles to assist senior persons.]Because of the vehicles'dy―
namical characteristic such as impossible to move abeanl, it is difncult for these persons who has little
experience and has little knowledge to drive. Also to judge the future state of dynamical obstacles and to
decide how to elude them safely are more dimculto we installed the predictive fuzzy controller(enluates
the iture stttes which several kinds of oper乱 lon candidates were done and chooses the best one)that
Abstract rrhere are electric four―modeled humans'algorithms in the systelm.Human predicts the future states of dynanlic obstacles andchooses an oper乱 lon(w五 t,Steer,go back,etc)tO elude safely.To elude dynamic obstacles■ e対 bly,weadded expert's knowledge for safe driving to this controller. In this paper,we propose the intelligettt soft
ёfectivenessdriving system by the controller that can elude dynamc obstacles safely9 and we conttm theby a simul就 lon experiment。

は じめ に高齢者等 の移動 を補助す る目的で,電 動 四輪車 (図 1)
が市販 されて い るが,そ の運転 には切 りかえ しな どの知識・技術 が必要 である.し か し,そ の利用に免許等 の取得が不要であるため,車 両 の動特性 を十分に理解 できていこで,知 識 。技術 が不ない利用者 が数多 く存在す る[11.そ十分な利用者 にも,四 輪車を利用 できるよ う操作支援 シ

ステムp]等 が研究されている.特 に,近 所への買い物な
どで利 用す る場合 ,他 の 交通参加者 に配慮 した運転 を行う必要 が あ る.文 献 [3]に よる と,多 くの高齢 ドラー バ ー
は ,動 的障害物 が存在す る交差 点 の右 左 折や 車線 変更 などを苦手 として い る こ とが分 かつてい る.そ の理 由は,自車両 の運転操作 だけではな く他車両や歩行者 な どの動的障害物 の 挙動 に注 意 を払 わな けれ ばな らな い事 ,身 体的衰 えに よつて機敏 な操作がで きない事 が原 因 である と考

図 1:電動四輪車 と動的障害物 (歩 行者)の 例

2

人間の運転知識本研究 では ,前 輪操舵 の 四輪車 を扱 う.こ の 四輪車 はハン ドル に よる操舵 とア クセル・ ブ レー キに よる速度指令

え られ る.そ の た め,こ れ らの電動 四輪車 の 自動運転化・ に よ り運転す る.こ の た め真 横 に移動 で きな い等 の動特
運転操 作支援 には ,動 的障害物 へ の対応 が欠 かせ な い
性 を持 ち,運 転 には熟練 と経験 (切 りか え しな ど)が 必要.

これ までに ,我 々 は人 間 の運転知識 を コ ン ピュー タに組 み込む こ とで ,人 間 の意志 を受 け入れ協調す る 自動運

で あ る.ま た ,そ の非線 形性 か ら自動 制御 す る こ とが難しい.

我 々 は ,人 間 と一 致 した運 転知識 に よ り,人 間 が容 易
転 システム F]を 開発 してきた.本 稿 では,こ のシステムをベースに動的障害物に柔軟に対処する機能を付カロした に理解 で きる動作 に よつて ,安 心 して利 用 可能 な 自動運
ソフ ト制御 による電動四輪車の 自動運転 システムを提案 転 を実現す るため,人 間 の運転 アル ゴ リズム を分析 した.

する.

そ の結果 ,人 間は 「車両 と道路 の状況 を監視 」 しなが ら,―‑153‑―

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3.3.1 ffi:kttffio7E

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3.3.2 ttl

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ttEffi&$-ett, E H#E#tJ-c-atE 3 tu/c El H l: Fl i.a f*.ff Ai4fi. L(1, \6. t : -e, = y I v * 7 t. Lffrafe
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H t:ajis L < r /r lliu ttfllr.o H Et ffi# L, Ellit L ( il d)jE.EEblF'ff.Lt: L * , ? o> t" ESF{ 6r t:$ tt 6 HH

3.1 uitEHffifr[r,

L \trLtJ&o) E H-#E*[Jt: E H#EffiA t#6 . tEJffit:, p
E L grPt[#E Vr L a&frfr,aEI frEt+.t *+E S a f e;, *. tc*IWEVJ' grfiWEWr L o#M,z.w*1E L ( t,'' 6.
At frO H HM T,&J*IP#EWJ LA#M,a-"IfrET+.L*+.8.

-154-

ん秒後の
態 を予
操作候補 0
(u〓

CO)

te
frt

t20

.dd

M.
tdv

trcr
,&
操作候補 1(u=Cl)

taffi.

算

全操作候補の

L生

主

≡

宣

打

Co予 見結果ヽ ふ 商 花 勲 (rab後 の将来状態)=主XO Xl X2

安ll恥 f00d l

11Ⅵ f00d

N**t=
E
Cl予 見結果わ 凋′″′
乙 f盈 ′(ra秒 後 の将来状態)

自車両
自車両状態 ,動 的障害物状態

制御指令 (Couo

図 3:予 見 フ ァ ジ ィ コ ン トロー ラ

再喘書 針Ｓ聞講な フ ァジイ集合 をもつルール群 である.安 全度 νtは ,△ t
毎 (最 長 ια)に ,操 作候補 Q(づ =1,… ・,2)を 実行 した ときの 自車両の将来状態 と,動 的障害物 の情報 (位 置 ,速 度,舵角)よ り算出 したその将来状態 か ら,表 1に 示す全 27
種 のルールに対す る自車両 と動的障害物 の関係 (相 対距離 αd,相 対速度 dυ ,相 対速度方向 αα)の 適合度 ωJを 式(3)に よつて求 め,式 (2)の よ うにそれ らと安全度 Dとの積 の合計値 とす る.式 (1)に 示す よ うに安全量 Sα ル づは,予 見時間 ta内 における,時 間的重みを付加 した安全
図 4:予 見 の例

度 の合計値 である.

νtと 定義す る.絶 えず安全な状態であるか どうかを判断
す るため,安 全量 Sa∫ cづ は,安 全度 νtを taの 時間分だけ統合す ることで表現 され る。人間に とつて近未来 の安全度は遠未来 の安全度 に比べて重要な意味を持つ ことを考Ⅳ▼慮 し,以 下の式 (1)に 示す安全量算出式においては,時 間t(△ t× 現在 の予見 ステ ップ回数 )の 逆数を掛ける ことで

300

1000

3000

レ″]

自車両・動的障害物相対距離 ル,

近未来 の安全度 を重要視 している.

図 5:相 対距離評価 メ ンバー シ ップ 関数 μご

表 1:安 全知識

νt=

(2)

ωJ=μ 巧(dd)× μυ
J(dα )J(dυ )× μα(3)

い った よ うな曖味 な評価 を行 つて い る.表 1は ,「 距離 がSmall」とい つ た人 間 の 曖味 さを定量化 した図 5の よ う―‑155‑―

20
０乙

人間は ,動 的障害物 との 関係 が 「距離 が Small,速 度 がBig,速 度 の 向きが Small(接 近 )」 の とき 「非常に危険」 と

0

26

安全度 D

μd(dd)μυ(dυ )

μα(dα )

Big

Big

Big

Big

Big

Medium

Small

Big

Small

Small

Medium

Big

‑30
‑10

Small

Small

Small

‑15

+15
+10

3。 3。

3

多 目的評価ゝ

予 見 した tα 後 の 自車 両 の 将 来 状 態 か ら ″ づ(目 標 と将来状態 との絶 対距離 ), づ
(目 標 と将来状態 との 角度偏差 ),dFづ (車 体前部 と静的障害物 まで の距離 ),α Lぅ (車 体右側
面 と静 的障害物 まで の距離 ),dRづ (車 体 左側 面 と静的障害
物 まで の距離 ),を 求 める.こ れ らの値 と安 全 量 の計 6項

実験開始後 3.6秒

目を,図 3の ように多目的ファジィ評価し,安 全も考慮し選択操作候補 :停 止た総合評価 が 高 い操 作候補 を制御指令 Ctutと す る.

4

実験開始後 6.8秒
選択操作候補 :停 止

図 8:回 避 中 の位 置 関係

5 おわ りにシ ミュ レー シ ョン実験

本稿 では ,予 見 フ ァ ジ ィ制御 を用 いて 人 間 の運転知識
図 6に 示す環境で シ ミュレーシ ョン実験 を行 つた.動的障害物 は,シ ステ ム と同形態 の四輪車 で人間が運転 し を コ ン ピュー タに組 み込み ,ソ フ ト制御 に よる電動 四輪ていると仮定 し「ほぼ一 定速度 ,ほ ぼ直進」で前進す る
コン トロー ラには,目 的地座標値 (0,2,1.57),静 的障害物

車 の 自動運転 システ ム に動的障害物 の将来状態 を予見 して 安 全 に回避 す る機 能 を追加 し,シ ミュ レー シ ョン実験(壁 )の 形状,100[mSed毎 に動的障害物 の座標値 を与えるに よつて そ の動 作 を確認 した .今 後 は実機 を用 いた 実験.

.

を行 い ,本 シ ステ ムの有効性 を確認 す る予定で あ る.

目標 (0,2,1。 57)
動的障害物初期位置

参考文献(3,1,3.14)

自車両初期位置(‑5,0,0)

1 1 J 1寸t一

警察庁:電 動車いすの安全利用に関するマニュアル,―
方

http:〃 wwwonpa.go.jp/kOutsuu/Hbku12/tebiki・ htm

武藤 裕美,安 信 誠 二:福 祉車両の走行支援情報提供 シ ス テ ム の 提 案 ,第 17回 フ ァ ジ ィ シ ス テ ム シ

図
図 6:実 験環境4。

1

ンポ ジ ウ ム 講 演 論 文 集 ,pp.245‑248(2001)

実験結 果

高 木 修 ,蓮 花 一 己 :交 通 行 動 の 社 会 心理 学 運 転 す

同る人 間 の こ ころ と行 動 ,北 大 路 書 房 (2000)

シ ミュレーシ ョン実験 の結果 ,シ ステ ムは図 7に 示す
軌跡 で動的障害物 を回避 し目標 に到達できた

S.Yasunobu, M.Inoue:□.

Intelligent Soft D)riv―

ing Systenl Cooperating with Human, Intern計
tional FLzzy Systems Association World(Congress

IFSA2003‑ID‑001911,pp。 1‑4(2003)
同

S.Yasunobu,N.Minanliyama:A Proposal of lntel―
ligent Vehicle Control System by Predictive Fuzzy

Control with Hierarchical Temporary Target Set―
ting,The Proceeding of FUZZ― IEEE 1996,pp。 873‑
878(1996)

図 7:走 行軌跡
4。

2

考察

連絡 先

人間は右折 を行 う場合 ,対 向車 の進路 を塞がない程度まで前進 して停止 し,や り過 ごしてか ら右折す る.図 8に示す よ うに,提 案 システ ムは接近す る動的障害物 の将来状態を予見 して,実 験開始 か ら 3.6〜 6.8秒 後 の間停止することでこれ をや り過 ごしている.こ のよ うに,提 案 シス
テ ムは人間の運転知識 を用 いて人間 と同様 の 自動運転を実行す るため,利 用者 はそ の挙動 を容易に理解 し安 心 してシステ ム を利用可能である.

―‑156‑―:

丁 305‑8573
茨城 県 つ くば市天 王 台 1‑1‑1
筑波大学機能 工 学系 知 的制御 システ ム研 究室
井 上 真樹員≧言
舌: 029‑853‑6186
E― m」 1:m̲inoue@edu.esys.tsukuba.Ж .jp

19th Fuzzy System Symposium(Sakai,Sept。

8‑10,2003)

ク ラ ッチ機構 を有 す る可変 剛性 構造物 の 振 動制 御 に関 す る研究
A Study on Vibration Control of Variable Rigidity Structure with Clutch Mechanism
入江 寿弘

新 宮 清志Toshihiro IRIE

Kiyoshi SHINGU

日本 大 学 理 工 学 部

日本 大 学 理 工 学 部

Nihon University

Nihon University

Abstract: There are many studies on base isolation and seismic isolation of
structures. In order to clarifr experimentally, the efficacy of variable stiffness control
that has been considered using numerical simulation, a variable stiffness structureusing a small'sized clutch system was made. A simple on'off control with a clutchmechanism of a variable stiffness structure to the magnitudes of displacements is
proposed. Three control methods were examined in this research. Those stiffnesschange methods contributed for the improvement of the control effect.

l

ルグ(r)χ (′ )+CI(″ )光 (r)+K(′ )χ (r)]i:::(′ )α (′ )(1)は じめ に構造物 の振動抑制方法の一つ として 剛性や減衰を変化 させて、地 震や風な どの様 々な外 力 による共振 を避 けるセ ミアクテ ィブ制御が注 目 されて いる[J'レ これはア クチ ュエー タで付加質量 をアクテ ィ ブに駆動す る振動 抑制 の方法 に比 ベ エ ネルギ
ー 消費量が小 さい とい うメ リッ トがある。 これ まで、セ ミアクテ ィ ブな振動 制御 として クラッチ式
可変剛性 制御 の研究 を行 ってきたレ]〜 脇 その結果 、シミュ レー シ ョンと実験 にお い て、かな り良好 な
制御効果 を確 認す る ことがで きた。 この 実験 では
単純化 した 閾値 を用 いて クラッチの着脱 によ り剛
性 を変 化 させ、制御 を行 って きた。 このため、 閾
値 を一 定値 に決 め る ことによ り、変位 の振幅が大き くな り過 ぎる と振動 抑制効果 の割 合が小 さ くな
る とい う問題 が発生 した。そ こで、 2つ の 改良 した切 り替 え方法 を検 討 し、正 弦波 の周波数掃 引 した波形で振動 台 を駆動 して 制御効果 の 改善 を確認した レ 本研究では地震波 (EI Centro NS)を 元に した振動波 形で振動台 を駆動 して、それぞれの制御方法 につ いて制御効果 を確認 した。
l。

ただ し、クラ ッチ OFFの ときは ル仁 島1,俳 a,

Fム ,で 、クラッチ ONの ときは Л″
α+α ,Fム +ん ,と なる。

1+″ 2,俳質量]。

ラック&ピ ニオン
クラッチ

'

l。

2

可変剛性 の実験 モデル
クラッチ OFFの とき主 構造物 と付加構造物 は別 々 に振動 し、クラ ッチ ONの とき主構造物 と付加構造物 は連結 され、一体 とな って運動す る。 ク
ラッチ ONに なる と構造 物全体 の剛性 は高 まるが、
質量 の 変化 は小 さいので 固有振動数 は高 くな る。

Fig。

1ク ラ ッチ式可変剛性構造物

丁able l装 置 の 各物理定数10.6 kg

3 数学モデル(板 バ ネ)装置 の各物理定数 を Table lに 示す。
主構造 物 の加速度 0速 度 ・ 変位 をそれぞれ ,0■ Oχ 、入 力加速度 をα、時間 を ιで表す と主構
造物 の運動方程式 は式 (1)の よ うにな る。

(付 加バ ネ)26.5 N/―‑157‑―

4

制御方法
これまで実験 で行ってきた制御方法 は Fig.2のような、閾値 によ り剛性 を変化 させるものである。
この制御方法 を用 いることによ り、かな り良好な
振動抑制効果 が確認 されたが、閾値 を大 きく上回る振 幅 に対 しては、クラッチが ONの 状態が長 く
続 くため、切 り放 しによる付加構造物 のエネルギ
ー逸散が起 こりにくいとい う欠点があつた。

そ こで、Fig。 3の 様 に構 造物 の速度が最大 になった時 にクラ ッチ接続 を行 うことによ り、 エ ネル
ギ ー の逸散が最大 になるよ うな制御規則 を考 案 した (4.2参 照 )。
また、Fig.4の 様 に閾値 と速度最大 の特徴 を取り入れ つつ 、変位振幅が閾値 よ り大幅 に大 き くな
った場合 で も、クラッチ の着脱 が起 こりやす い改
良 した 閾値 による制御方法 を提 案す る (4。 3参 照 )。
以 上 の事 を次 に詳細 に説明す る。

1 閾値 によ る制 御クラッチ切り替えの閾値 を θとして、主構 造物 の変
位 χのみ用 い 、式 (2)、 (3)の よ うに制御 を行 う。
4。

レ￨≧ θ⇒クラッチONレ￨く θ⇒クラッチOFF

(2)

(3)

適切 な θの値 は、入 力波形や構造物 の特性 によ り
左右 され るので、実験 にお いて 周波数掃 引波形 (2〜 6Hz)を 入 力 して制御 を行 い、制御効果 が最 も高 い
θ=1.5(mm)を 採用 した。
4。

Fig.2

2速 度 最 大 によ る制 御主構造物 の速度が最大 の時 にクラ ッチ接続 を行 い、変位 が最大 にな った時点で クラッチ を切 り放すため、位相平面 上では第 1,第 3象 限で クラッチ ONの 状態とし、そ の他 の領域 は OFFと す る。すなわ ち式 (4)、閾値 による剛性 の切 り替 え(5)の ように制御 を行 う。
χ×元≧0⇒ クラッチ ON(4)

χ×光<0⇒ クラッチ OFF

(5)

4。

3改 良 した 閾値 によ る制 御

位相平面 上の第 1象 限 と第 3象 限 にお いて、 閾値を超 える とクラッチ を ONと し、それ以外 は OFFと する。
すなわ ち式 (6)、 (7)の よ うに制御 を行 う。
χ×力≧0∩ lχ l≧ θ⇒ クラッチ ON

(6)
(7)

χ×文<0⇒ クラッチ OFF

Flg.3 速度最大 による切 り替 え

5

実験

実験装 置 を用 いて クラッチ式可変剛性構造物 の制
御効果 を加振実験 によ り検討 した。前述 の 3パ ター
ンの制御方法 を用 い、EI Centro NSの 地震波 を元 にした入 力波形 を振動台で発生 させて実験 を行 った。
４３
２０
１ ２ ３ ４・ ・ ・ ・

﹇Ｅ ｏ電 ｘ１

変位

0

Fig.4 改 良閾値 による切 り替 え

102030 t[sed 40

Fig.5 振動台応答変位 (最 大変位振幅

‑158‑

3。

10mm)

６．

振動台 の最大振幅 は0。 70mm,1。 58mm,3。 10mmの 3種類でそれぞれ の制御方法 での制御効果 の比較 を行った 。本 研 究 で は 1例 と して Fig.5に 最 大 振 幅
3.10mm時 の振動台 の応答 変位 xOを 示す。

■

Ｅ ＼ｚこ
﹇

￨

￨

2

￨

1.5

4.5

1

4

10

:

X‑0.5

Fig.‖

=0・
‑1

30 t[sec] 4020制御 時の剛性変化(速 度最大 による制御 )

…1.5

‑2

2

0

Fig.6

10

20

非制御時の応答変位30t[sec]40

1.5
1(ク ラ ッチ OFF)

日 0.5

5

2

o

X‑0.5

1.5
‑1

1

‑1.5

日 0.5

5

‑2

o

X‑0.5

10

‑1.5

(改 良閾値 による制御 )‑230 t[sec] 40

1077 非制御時の応答変位 (ク ラッチON)Fig。

30 t[sec]

20

Fig.12 制御 時の応答変位

‑1

6.5

̲ 6

2

E

>5.5

1.5
1

= 5

日 0.5

4.5

5
o
X‑0.5

4

0

‑1

‑1.5

10

20

30

t[sec] 40

Fig.13 制御時の剛性変化

‑2

o

10

20

30

t[Sec] 40(改 良閾値 による制御 )Fig.8 制御時の応答変位 (閾 値 による方法 )結 果 と考 察

7

Fig。

6.5

6に 非制御 時で クラッチOFF時 の構造物 の応答変位 をFig.7に クラッチON時 の応答変位 を示す。
クラッチ OFF時 の最大応答変位 は 15.4mm、 クラッチ

̲ 6
E

>5.5

ON時 は 13.5mmの 最大応答変位 が計測 された。Fig。 8は従来 の 閾値 による切 り替 え制御 を行 った制御結

= 5
4.5

4

0

10

20

30

t[sec] 40

Fig.9 制御時の剛性変化 (閾 値 によ る制 御 )果 である。最大応答変位 は 13。 3mmで クラッチON時の最大応答変位 とあま り代わ らな い結果 とな っている。Fig。 9は 剛性変化 の様子 を示す。Fig。 10は 速
度最大 による制御 を行 った ときの応答変位 である。
最大応答変位 が 7.8mmと な り、閾値 による方法 と比べ か な り応 答 変位 が 抑 え られ て い る。 しか し、

2
1.5
1

̲0.5

Figo Hの 剛性変化 の グラフに示 され る様 に常 にクラッチ のON 0 0FFを 繰 り返 して いる。現実 の構造物

o
二
X‑0.5
‑1

で は、ある程度以下の変位で はクラ ッチ のON 0 0FF
を行 わな い事が望 ま しい。Fig。 12は 改良閾値 によ

‑1.5

‑2

0

10

20

30 t[sec]

Fig.10 制御時 の応答変位(速 度最大 による制御 )40

る制御 を行 った場合 の応答結果 である。最大応答
変位 は9.lmmと な り速度最大 によ る制御 には及 ばな い ものの、Fig.13の 剛性変化が示す様 に、変 位の少な い時 のON 0 0FFは 行 われて いな い事が分 る。
―‑159‑―

(

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tll T. K0B0RI, M. TAKAHASHI, T. NASU, et al. :ffigr hffituffittB E A. z tcW e a ffiffi ffi X b e D
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Earthquake Engineering and Struutural"

Dynamics, Vol.2Z, pp.925-941, 1993

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Variable Rigidity Control, Japanese
Journal of Flzzy Theory and Systems,
Volume9, N0.6, 1977, Allerton Press, Inc.

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Yariable Rigidi ty Control of a Structure,
1998 ASME/ISME Joint Pressure Vessels andPiping Conference, pp.163-170, PYP
Conference-V01.379, The American Society of

Mechanical Engineers, July, 1998

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TEL : 047-469-5411 FAX : 047-467-9504# : *fEiHfi) A{HH l,t:" 'ffihL# Ll.l,r*?"-160-^t+4r+*[*H#f*t*r+f+
E-mai I: tirie@eme. cst. nihon-u. ac. jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-l0,2lXl3)

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The Identification Method for a Highly-Accurate Prediction Modelof Oil Products Quality Using Input-Space Divisiontr H EF*' A E Yx*'

Yasuharu IRIZUKI, and Tetsuji TANI.'H)tElE (ffi gtiEffi
Manufacnring Dep. Idemitsu Kosan Co.,Ltd
Abstract: A method is herein proposed for an inferential model for determining the quality of light gas oil(LGO) through the use of ID3, a data-mining algorithm. ID3 algorithm classifies the required input
variables and then ranks them according to their significance. Inferential multiple-regression models arethen created for each subspace of the input-variable classification hierarchy. Through this methodology,
a high-accuracy predictive assessment of LGO quality can be obtained.
Keywords:i-rv4 - >f , I D 3. ftfrffit. H'EtrE*E

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-161-

D3活 用による性状脇む琶力断
性状推定式作成 のための判断要素 を抽 出す るために、オペ レー タ との ヒア リングを実施 した。オペ レー タは性状推定作成 にあた り、 どの運 転変数が重 要で あるかは良 く認 識 して い るものの、決 定 まで の 手
順 は人 によって 異な り、判断 に使用 して いる運転変
数 と性状 との 定量的な判断基準があ い ま いで ある ことが判 った。 しか しなが ら、オ ペ レー タは何 らかの判断基準で性状推定 のための特徴 を抽 出 して いる。
そ こで、 蓄積 された運 転デ ー タを基 に、性状 に関する特徴抽 出決定 のための標準化、定量化 を試みた。
標準化 、定量化 の 手法 として 、 ID31)(情 報量 )を用 い る ことで 特徴変数 の選択 と特徴分類 のためのしき い値算 出 を行 な った。性状推 定 モ デル の生成 にあたっては、概略 3つ のス テ ップを繰 り返す (図 3)。
3。

分 類 した領 域 ごとに性 状 推 定 モデ ル 作 成

潜在 知識 の 顕在 化
分 類 の 変数 を決 定・情 報 量 に基づく変数

運転員ν

一

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第 1ス テ ップ は、 ID3に よる分類 のための変数把
握 (本目関解析 )、 抽 出、変数 の優先順位 の決定、分類の しきい値の算 出で ある。第 2ス テ ップは、 これで得 られた分類 のための代表変数 とその優先順位 に 関して、オ ペ レー タの 経験 、 ノウハ ウ と照合 して見直す ことを行な う。
第 3ス テ ップは、 分類 の ための代表 変数 に基づ いて分類 された領 域 ごとに 回帰モデル を作成 し、全体での精 度 を評価す る。 満足で きる精度が得 られ るまで 以 上のステ ップを繰 り返す .
LGO抜 出中 の蒸留 90%点 性状推定 にあた っては、
図 4の よ うに分類 し、結 果 として 3領 域 に分 ける こととした。
薔 口 90%推 定 値 =α l X■ 1+α 2X χ2+・ 。
・ +C
α::係 数 、χビ:運 転 壼 数 、c:定 数⌒

く2● >■■●油 色
L出

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ロ
ニ

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+ 具件

L:′ d● ソ以上E

蒸留 90%点 性状推定結果

性状推定 にお いて ID3で 分類 の変数候補 を抽 出
し、 ノウハ ウ と照合 して 変数 を選択 し、 各領域 ごとに回帰分析 を行 うことを繰 り返す方法で、オ ペ レー
タ の予測 に近 い推定 モ デル の構築が可能な ことが確認できた。今後 は、オ ンライ ンでの推定性能 を確認
してい く。ID 3は 、経験や ノウハ ウに依存 した部分を定量化す る有 力な手段 の一つで あ り、 さ らなる適用 を検 討 した い。 また、 分類 の細分化 による推定精度向上 とい うことで 事例 ベー ス推論等 の手法 の適用も検討 して い く。

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おわ りに

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図 3性 状推定ア コ

デ ー タ全図5

第2ス テップ

ID3に よる分割のための・変数 の把握 (相 関解 析 の実施
・分類 の変 数を抽 出
・変 数 の優 先順 位 の算 出
・分類 の しきい値 の算 出

111621"31∞

評価期 間 の 中 には、原料性状 の変動な ど、従来 の経験や ノウハ ウでは予測できな い場合 も含 まれて いる。また、今回 の蒸留 90%点 性状推定 においては、
使用す るモデルの分類境界上 の非連続性 は、実用 に
お いては問題 とな らなか ったため、境界領域 のフ ァジ ィ化 "ま では行わなかった。

での 推 定 モデ ル 精 度<決 定の 条件 >モデル の評価
蒸留 90%点 性状推定 を実装置 に適用す るにあた り、
各領域 に蒸留 90%点 回帰式 を同定 した。蒸留 90%点
性状推定値 と分析 値 の差 の標準偏差 σは 4.0で あ り、
ID3分 割 を用 いる ことで 目標 を満足す る推定精度が得 られた (図 5)。
4。

参考文献[1]J.Ro Quinlan:"Inttoduction of Decision Trees'9,Machine

hming,Vol.1,81‑106(1986)[2]入 月,古 橋 ,谷,大 熊 :「 ID3と 相互情報量 に基づ くファジ ィ分割 を用 い た酸 素濃度 推 定 モデ ル 同定 法 の 提案」 ,フ ァジィ学会誌 ,Vol。 13,No。 6,672‑679(2001)

入月,谷 :「 データマイエング (ID3)を 活用し[3]鈴 木った重油流動接触分解装置での触媒投入量制御」,第 18
回 フ ァジ ィ システ ム シ ンポ ジ ウム講 演 論 文集 ,453‐ 454(2002)

連絡先
T29900107:

千葉県市原市姉崎海岸 26番 地
出光興産 (株 )製 造部 プ ロセスシステムセンター
入月 康晴

電話 :043d61‐ 7895
64件

51件

Fax.: 0436‐ 6107836

Email: yasuharu.士 izuh@si.idemitsuocO.jp

図 4性 状推定モデル作成のための分類結果―‑162‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

lFffiM > 7 7 t^l : f'jf 6 Numerical Controller Design E O fE ;p
A Numerical Controller Design Method for Nonlinear Systems

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Makoto Sakaguchi and Kazuo Tanaka

EniE{Et+ tuffiwffi,T+t+
Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems
The University of Electro-Communications

Abstract This paper presents a numerical controller design (NCD) method for a class of nonlinea.r systems
represented by i(t) -- f (r(t)) + g(a(t))u(t). A main feature of NCD method is to design a controller by using
point-wise information of a system. The design philosophy is that any systems and controllers can be rega.rded as
constants in very small local state space. According to the philosophg constant control inputs are determined invery small local state spaces. After addressing outline ofthe design, we provide design conditions ofthe controller.
The controller design requires to obtain the maximum and minimum values of the functions f (a(t)) and g(o(t))
in each local state spaces. Therefore, we also give conditions for unknown cases of the ma:rimum and minimum
values of the functions l@@) and g(c(t)). A design example demonstrates the utility of the NCD method.

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Remark 2

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(3)

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22

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(4)
(5)
(6)

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-164-

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5

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f ,(a(t)) = -2rr + ao2 + sinfz(a(t)) = -c2 cos

rr,cl, gr (c(t)) = oSz(c(t)) : cos(2xr)t rr 6 . /r (c (r)), f 2(a(t)), s1(a(r)), e' (a(t)) tiE 5 rrffi ffi
TBzt<l-t=alrtiB 4 Tb6. B 4 t R.< {.>EE b/./rii[ D, fr{E[Ezr = f, x k(k l]18#), rz :0 <h5Altb t, t<",o,96,a1 t F-'ttt 6 a t rif * 5. Z I (' Theorem 2 tH'I,'<lkAl{t1a.
ffiW.Din$hfllt, rt l:'tv '(lt -4zr fi,b 4r *.T thl
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-165-

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ｆ
Ｒ・

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Ｎ
ギ
Ｒ・

1

．

図 4:E翅mpleの モ デ ル の 特 性

図 7:シ ミュ レー シ ョン結果

これ らの条件 の 下 ,初 期分割 か ら再細分化 を繰 り返す と分割 レベル 4で 全領域で可解領域 とな つた.可 解領域 に含 まれ る最大の矩形領域 を安定保証領域 と呼ぶ ことにす る。分割
レベ ル を上げて いった際 の安定保証領域 ,不 解領域 の変化 を
図 5に 示す.図 5よ り,細 分化す ることによつて安定保証領
域 が拡大 してい くことが分 かる.分 割 レベ ル 4で 黒 く見える領域 があるのは,領 域 の分割 を表す線が重な つて見 えてい る
ためである
,

.

図 8:位 相平面
モ デ ル に対 して ‑5/3π ≦ ■1≦ 5/3π ,‑2π ≦ ■2≦ 2の 範
囲 で安定性 の確認 が な され てい るが ,Remarた γで述 べ た よ
うに Ⅳの 法 ではは るか に広 い範 囲 の 安定性 をオ リジナル シ
ステ ム rゴ 〃 式 に対 して保証 して い る。

6

図 5:領 域 の 分割 と安 定保 証 領 域 の 拡 大また,分 割 レベル 4で の制御入力 しsと その しsを 用 いたシ
ミュ レーシ ョン結果 を図 6〜 図 8に 示す。

ま とめ

本論文 では格子 状 に領域 を細分化す ることで数値 的 に制御器 を設計す る NCD法 に つ いて提案 した。は じめに NCD法の概要 に ついて述 べ ,次 いで制御器設計条件 を導 出 した。また ,NCD法 を用 いて制御 器 を設計す るアル ゴ リズム に ついて論 じ,効 率的 な分割 方法 を提案 した。 さらに ,簡 単 な例題を用 いて ,他 の 方法 に比 べ て格段 に広 い安定領域 を確保 で きる ことを示 した。
NCD法 は分割 され た領域 ごとに別 々 に解 く ことが可能 で
あ り,同 時 に連 立 させ る LMIの 増 加 を抑制 して い る点 が特徴 である.こ れ は ,分 割領域数 の爆発 的な増加 がお こる高次
な シ ステ ム で も扱 える可能性 を示唆 してい る。今後 ,よ り高
次な シ ステ ム に対 して NCD法 を適用 し,そ の有効性 を確認
す る予定であ る.

参考文献[11菅 野道 夫, 非線形 システムの区分的パ ラメ トリック近似モデルとリアプ ノフ安定条件 ",第 31回 制御理論 シンポジウム,2002.

‐ 1:‐
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121谷 口,菅 野,

131M.Sugen。 , On Stability of Fuzzy Systems Expressed by
Fuzzy Rules with Singleton Consequents",IEEE TRANS―

図 6:Exampleの 制御 入 力

ACTIONS ON FUZZY SYSTEMS VOL.7 NO.2,201/224

Remark 7例 題 では ,図 の 見やす さのため ‑4π ≦ ■1≦

4π ,‑2.5≦ ■2≦ 2.5で の結果を示 したが,最 大分割 レベル を」θとすると,最 大で ‑20π ≦ ■1≦ 20π ,‑2.67≦ ■2≦ 2.67まで拡張できる ことを確認 してい る。なお ,zlに 関 しては さらに安定保証領域を拡大できるようであつたが ,際 限 がないので 20π まで しか確認 して いな い。

Remark 8″ ノにお いて も,̀ゴ

タイプ Ⅱファジィシステ ムの安定化制御 ",第 18

回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,455/458,2002.

、
1‐,1999。

14]Jean― Jacques E.Slotine and Weiping Li,

Applied Nonlin―

ear Controll"Prentice Hall,213/216,1991.

問 い合わせ 先式に対す る安定化制御 がな されてい る。例 では fゴ 2ノ 式を近似 した タイブ Ⅱファジ ィ
2ノ一‑166‑〒 182‑8585 東京都調布市調布 ヶ丘 1‑5‑1
電気通信 大学 知 能機械 工学科 田中研 究室 坂 口 誠
Tel:0424‑43‑5431E― IIrlail: sakaCrc.mce.uec.ac.jP

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)+trHffiW.L Hv rt€, [: H -t- 6 r+ 8ffi rz r oTiHU [l:r,.,(On Likes and Dislikes Prediction Systems Concerning Colors

Etfi iE/\#B LtrMasato Takechi and Hisao Siizuka

r+ffi:t+t+ffi -+wnt+ ffiffi+HE
Informatics, Graduate School of Kogakuin University

Abstract It is an interesting problem to predict a color ofpreferences for individual, so the purpose ofthis paper is to establish such a syskm for predicting the color of preferences. Two kind of data utilized in*blight
this prediction are the correlation coefficient of the image of appearance of color, for example,
dark" and "hard - soff', and the penonal preferences ofcolor, and the general image ofappearance ofcolor. The data was obtained by questionnaire. This time, a prediction experiment t'as performed using
this method. The result of an experimen! the result good considering a simple technique was obtained, but
it was not a thing that it can actually be used, because personal preferences ofcolor arejudged not only
from the image of appeamnce but from the personal experience. The prediction has to consider the-

personal experience.

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IiEffifrI? 163-8677

HRffiffiffitr,tr,;#E IZn_z

r+H;t+l(+H T+Wnt+H#++It&qffi#ffin* frffiE/\
Tel:03-3342-1211 ({tt) hffi : 2658
E-mail : EM0300@ccs.kogakuin.acjp-168-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

7T

i 1 4Effi eHLr/:E* t ilHaE5ffi

The relation of the music and the animation ustng fuzzy theory

4,Y,, E

F# +FAtAEl E=}H+ !E9I

Satoshi Kosugi

Takaaki Itou

Syuzou Matsuda

Shigehiro Masuit*4l(+r+ffi
Faculty of Engineering Hosei University

Abstract: The relation of the music and the arrangement of a dance is regarded as importanceby promotion video etc. In this paper, we suggest a sport system of creating promotion video.
This system creates the arrangement of a dance that is synchronized the swing speed of thecharacter's arm, arm position and waist position by expressing music at tempo and interval.

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rl,f,, E€Ff; : 042-387-6249
FAX : 042-387-6123

Email: masui@k. hosei. ac.jp

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2-7
8- 15

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- 172-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Possibility of the adjective image chart creation only for musicffiE x#tllffi -fr,
Kazuhiro YAMA\ryAKI

Ffsao SHIZUKA

yamawalci@a3.ctkev.nejp shiizuka@cc.kogakuin.acjp

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Informaticg Kogakuin University Graduate School, Nishishinjuku l-2+2, Shinjuku, Tokyo 163-8677 lapan

Abstract The me&od drat grasps tbe characreristic of music by an adjective has been crried qrt. This paper prqoses thecntirely new me(hod that grasps the chracteristic of music, by putting an adective on the axis of coqdinates. We anmounced theuse'firlness of the chracteristic grsp of music by using the cols image chrt by pnccedence rescoch. We advance rescarchfirthermse and search the possibility of &e prepration of the adective image chart of 6e music

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の大きさとしてプ ロッ トする。positiveグ ループ

4.ア ンケー トの結果考察

negativeグ ループそれぞれ を別 のグラフとした。尚,第 一

A.形 容詞 イ メー ジチ ャー トの有用性

曲の negativeグ ループにはデー ターが全 く存在 しない為

選択頻度 の 高 い 形容詞群 を見て、一つの傾 向 を見出す の

,

割愛 した

,

は難 しい。 しか し、形容詞 イ メー ジスケールの座 標 にプ ロ.

ッ トした図 を見 る と、あ る傾 向 を読 み 取 る こ とが で き る。
イ メー ジカ ラー ス ケー ル にお い て、座 標点 が近 い と形容詞の イ メー ジが近 い とい う特徴 に よつてそ の音楽 の特徴 が見 出せ るので ある。

B.ネ ガテ ィプなイ メー ジの抽 出の 可能性 。
楽 曲の 特徴 に よつて positiveグ ルー プ ,negativeグ ル
ー プのデ ー ター に大 きな変化 が 見 られ ,し か もそ の デ ー ター は楽 曲の基本的 に特 徴 であ る調性 か ら想像 して も肯 ける結果 である .し か も,第 二 曲 (cis moll嬰 ハ 短調 )の楽 由に も positiveな イ メー ジが存在す る こ とも判 明 した 。
この よ うに,通 常 の形容詞 に よる特徴抽 出では得 られ な い,

楽 曲 の微妙 な傾 向 を見 出せ る可能性 も見 出せ た。

図 1.第 一 曲 プ ロ ット図 (posit市 eグ ループ)
ま とめ

5。

以 上の結果考察 か ら,ネ ガテ ィブなイ メー ジ を抱合 した ,1欄 な ̲「Y軸 :&奮 ‖ ard盟 a

音楽専用形容詞 イ メー ジチ ャー トの作成 の 可能性 は十分確認 で きた .今 回 の 実験結果 を元 に更 な るア ンケー トを施し,音 楽 の 特徴抽 出にお け る有用性 を確認す る と同時 に音"藤」楽 の 特徴 把握 に役 立て るつ も りである。

/

文

献

[1](株)日 本 カ ラー デ ザイ ン研 究所編 ,新 カ ラー イ メ
ー ジ事典 ,講 談社 ,(1993)[2]山 脇 一 宏・ 椎塚 久雄 :音 楽 とカ ラー イ メー ジの感性的対応 に つい て ,第 4回 日本感性 工 学会大会予稿集

図 2.第 二 曲 プ ロ ッ ト図 (positiveグ ループ)

2002, p237 (2002)[3]山 脇 一宏・ 椎塚 久雄 :カ ラーイ メー ジの 音楽検 索 シ

ス テ ムヘ の応 用 につい て ,日 本感性 工学会

あ い まいと感性研 究部会研 究発表会 ,第 9回 ,pp44‑47(2002)[4]山 脇 一宏・ 椎塚久雄 :音 楽 とカ ラー イ メー ジの類似/

寂しい性 につい て ,情 報処理学会研 究会報告 ,音 楽情報科 学

D

坤

刊

石肝プ 風饗野, No。 47‑18, pp105‑109(2002)=幸[5]北 原保雄 。東郷吉男編 ,反 対語対象語辞典 ,東 京 出

ハC

用反, (1989)

「

ヽ

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1内

向的な

連絡先
〒163‑8677 東京都新宿 区西新宿 1‑24‑2
工学院大学 大学院ノ

情報学 専攻数理情 報研 究室
山脇一宏

磁 ev.ne.Jp
Emailyamawaki@』 。
図 3。 第 二 曲

プ ロ ッ ト図 (negativeグ ルー プ)―‑174‑―

博 士後期課程

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

BttlH# A H Lt fc E*ffi H, > zr t,
Music Recommendation System Using KANSEI Information

RIffi HdA

latr #rery+f ffiffi

Takahiro KUROSE Yoshinobu KAJIKAWA Yasuo NOMURA

B6trt+

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ffitrt+Kansai University Kansai University Kansai University
Abstract [n this paper, we propose music recommendation systerns considering user's taste for music. We
have already proposed a music retrieval system using KANSEI words as a user-friendly retrieval system.
This system can almost satisfy general users' requests. However, we have never constructed a music

retrieval system handling user's taste in which individual difference is large. We therefore propose music
recommendation systems considering user's taste for music by using audience histories. In the proposedsysterns, content-based filtering, collaborative filtering, and the hybrid are utilized, respectively. Evaluation
experiments demonstrate the efficiency of the proposed systems.

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TEL: 06-6368-0528

Bmail kaj i@joho.deasi.kaneai-u. ac. jp
178-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8 - 10, 2003)

Htrv )v 3 7 tf lv a Hu \ fc,Hffi H+i* o tf, ffi=nfEmotion Generating Calculations based on Hidden Markov Model

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Kazuya MERA, Takumi ICHIMURA

E,Bffi'f t+{H#f++#B
Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University

Abstract: The Emotion Generating Calculations (EGCs) method can calculate a human being's current emotion fromthe content of the utterance. In this paper, we extend the EGCs to refer variance of emotions based on Hidden Markov

Model (HMM). Because the EGCs focus on 20 types of emotion, a 20-dimension vector is checked for a stimulus
from external world. The enfeeblement process of the emotion vector's degree is expressed by the exponential
distribution function and the current emotion vector is calculated based on HMM.

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情緒強度 =(スク,β ,ん )=(‑0。 5,+0。 5,‑0。 3)=0.77

快/不 快判別 =(■ ,,β ,ん)=(‑0.59+0。 5,‑0.3)一 → 快

多様な情緒 の生起

迷惑な隣人"の 視点か らの情緒生起 = 不快"&話者 の視点か らの 迷惑な隣人"= 嫌 い"
→ 「迷惑な隣人」に対 して ほくそ笑む"が 生起
ほくそ笑む"が 生起 して いる→ 喜び"が 生起"は叱る 他動詞 &動 作主は自分でない &話者 にとっての事象 = 快"
→ 「大家」 に対 して 賞賛"が 生起
喜び"が 生起 & 賞賛"が 生起→ 「大家」 に対 して 感謝"が 生起

(1)

(2)

図 1:情 緒計算手法 の情緒空間
の
象

事

停 艦＞

手

法︲象

(3)

(4)

他者 の運命:

隠れマルコフモデルに基づく情

3。

緒 の推移
事象 (自 分 )隠れ マル コフモデル
図 3は 推移図である 4は 時間 ′での状態である≠ノになったとき,状 態 ノか ら状態 ノ
時間が ′か ら ′に推移す る確率 を βノノと表す.こ こで 「マル コフ性」と「推移確率 の定常性」につ いて述 べ る.マ ル コフ
性 とは,「 時点 ″で状態 ノにいたとき,次 の時点 ″≠ノに状態 ノに推移する確率 は,時 点 ″―ノ以前 にどの状態 にいたかには無関係である」ことを示す .こ のマル コフ性 に基づ く確率過程を,マ ル コフ過程 と呼ぶ
一方,「 推移確率の定常性」とは,「 推移 の確率が時点 ″でも ノ ノでも全 く同じ」 ことを示す
図 4に 示されるように,マ ル コフ過程 は,連 続状
態及 び連続時点 につ いて拡張されて いる.τ ノ' τノ
は他の状態へ の推移時点 を表す .こ れ らは互 いに独立である。この時点 だけに注 目すると,Z(τ ,,Z(τメ,… とい う離散時点 の確率過程 は斉時的マル コフ
連鎖 を作る.こ のマルコフ連鎖 を「隠 れマル コフ連
鎖」 と定義す る国3。

予測 事象 リス ト1。

.ノ幸福 /帰 属.

.

図 2:情 緒計算 の依存関係.

次 に,算 出 した快 /不 快 を,感 情誘発条件 理論に基づ いて 20種 類 の情緒 に分類す る.こ の 手法では, 他者 の視点 ", 予測 と確認 ", 行為 の承認 /非難 "と い う条件 に基づ いて情緒 の分類 を行 って いる .20種 類 の情緒 は,以 下 の よ うに分類 されて いる. 幸福 "群 に 「喜 び ,悲 しみ 」, 他者 の運命 "群 に 「嬉 しい,ほ くそえむ ,憤 慨 ,気 の毒」, 将来
的 "群 に「望み ,恐 れ」, 確認 "群 に「満足 ,安 堵
恐 れて いた通 り,失 望」, 帰属 "群 に「誇 り,賞 賛羞恥 ,叱 責」, 幸福 /帰 属 "群 に 「感謝 ,怒 り,自
161

.

,

,

己満足 ,自 責 の念」があ る.各 情緒群 には,図 2のよ うな依存関係がある
以下 に本手法 の適用例 を示す.

.

快 /不 快 の判別

0。

3

0。 2

:

事 象 :ゆ うべ 大 家 が迷 惑 な 隣 人 を叱 った
述語 (P)= 叱る":‑0。 3
主体 (S)= 大家":0。 0
客体 (0)= 迷惑な隣人":‑0.5
事 象 タイ プ : 叱 る"→ V(S,0)

図 3:推 移 図

‑180‑

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: mera0its. hiroshima-cu. ac. jp

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003):E-, > FffiiE tF,Lrf: 7 T i 1 EF"li 9t=ea- 7trHf,Eti.ffi'r}ffi

Two-way Layout ANOVA by Frtzzy Interval Data
using Moment Correction#E4,W
Mikihiko Konishi

FE ffizr

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tffir*/t+

tplEffitrt+ax#ffi

Tetsuji Okuda

EEtrHt+ofTechnolory

Hiroshima International

Osaka Instituteuniversity

Kiyoji Asai
Honorary Professor ofosa^ka Prefecture university

Abstract : Until now, the moment correction method for processinglhe fuzzy interval data has
been proposed. And it processing method is applied to the various methods of data analysises.

F\rrthermore, the processing method of the one.way layout ANOVA has been proposed using its
moment correction. By the way, there is a case that the multi dimensional data is a^nalyzed by
ANOVA. If the dimension of data is two dimension then the processing method is called the two
way layout ANOVA. But,,in the two.way layout ANOVA, it is necessary to estimate a lot of thesum squares as compared with the one-way layout ANOVA. So, in this research, we investigate theestimating methodJ of these sum squa.res from the fuzzy interval data using moment correctoin.
And, the irsefulness of the proposed method is investigated by computer simulation.

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Bmail : m-konisi@hw.hirokoku-u.ac.jp-186-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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An Application to the Actual Data of the Equity-Investment Brands Selection
Based on SOM and Optimum Asset Allocationby Fuzzy Reasonings

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Iori Nakaoka',d AHEA
Kyuictrirou Tani

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Katsuari Kamei

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Graduate School of
Science and Engineering
Ritsumeikan University

Graduate School of
Science and Engineering
Computer Science
Ritsumeikan University Ritsumeikan University

Abstract A portfolio has been calculated a rate of expected ea^rnings and a risk based on changes of a stock
price. However, only performed past analyses and no consideration of corporate performances which must
be a factor of stock price changes are a big problem for determination of a future equity-investment. This
paper describes a new decision support system helping actual investments. First, equity-investment brandselection is performed using SOM (Self-Organizing Maps). Second, an asset allocation to nonrisk / risk assets
is optimized using both the management indices of the selected brands ar.d fuzzy reasonings. Third, we apply
this technology to real stock price data and show the better results than those by TOPIX. Finally, we discuss
the robustness of the proposed system to the steep fall in stock prices such as IT Bubble in 2000 and later.

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り高 い 受取額 が 得 られ ることを示す .最 後 に ,ITバ ブ
ル の よ うな株価急変 に対す る本手法 の ロバ ス ト性 について も検討す る2.

経 営指標 の正規 化

本研究では投資銘柄 の選定や資産分配比率を求 める手法を提案す るが ,そ のためのデ ー タ前処理 として安定性・収益性における各指標 のデ ー タを [0,1]に 変換す る
手法について述べ る.従 来 ,各 指標 の値 を別の値 に変換して総合評価す る手法は提案 され てい るが 181,線 形で設定 されてい ることが多 く,細 か く設定できない といつ

1 A result by SOM in the stability analysis in

た問題があつた .そ こで本研究では,シ グモイ ド関数に代表 され る指数 関数を用 い ることによ り連続的かつ 人間の経験的評価を表現す ることにした.各 経営指標 において 日経経営指標 の付録などより個 々に関数を設けた

重み付 けをし,安 定性分析 にお いて は安定性指標 の平均

本研究ではその関数のことを正規化指標関数 と呼び ,式(1)で その一般形を与 えるて行 つた 。また ,安 定性指標 におけ る自己金 融 比率は企.

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ただ し S与 ,P場 はそれぞれ安定性指標お よび収益性指標 における年 づ,選 定銘柄 Jの 指標 たの正規化指標値 とする.

3 SOMにで ,収 益性分析 にお いて は収益性指標 の 平均 に もとづ い
業 に よつて公 開 していな い場合 が あ るため除 き,安 定性
12指 標・ 収益性 14指 標 を入力に用 い た .1999年 の安定性分析 の結果 の SOM出 力例 を Fig。 1に 示す .図 中におけ る数字は各銘柄 を表す .図 中にお いて ,1位 に ラン ク
され た銘柄 は 「22」 であ り,2位 は 「23」 とな った .しか し,銘 柄 「23」 は銘柄 「22」 と同 じ明 るい領域 に属 してい るた め ,銘 柄 「22」 と同じよ うな性質を持 つ と考 え
られ ,分 散化投資 の 対象 とは していない .こ の よ うな分

よ る銘 柄 選 定

析 を続 け,最 終的に選定 され た銘柄は図中○印で囲まれ本研究では,SOMを 用いて株式投資銘柄 の選定を行う.そ の理由として,投 資家は分散化投資によつて危険性を避け安定性を高 めよ うとす るが ,同 じよ うな状況・

た銘柄 とな った .次 に ,収 益性分析 について も安定性分
析 と同様 の 分析 に よ り銘柄選 定を行 つた.

状態 にある銘柄を選んでしま うことが多銘柄 を投資す る
際には必然的にあ り得 るためである.そ の場合 ,状 況に4 有リスク/無 リスク資産の資産分配法

よつては経営状況・株価が 両銘柄共に下降 してしま う可能性があ り,効 率よく分散化投資ができな くなる.そ こ

資産分配 においては ,株 式投資に代表 され る有 リス
ク資産へ の資産分配のみでな く,国 債などの無 リスクヘで本研究では ,SOMを 用 い ることによ り安定性・ 収益
性 の観点か ら同じような特徴を持つ銘柄を選ばず ,分 散の資産分配 も重要であ り,そ の分配比に関す る研究も報告 されてい る い0,111・ 有 リスク/無 リスク資産分配の重化投資す る手法を提案す る.入 力には 日経経営指標 191
か ら 25業 種・ 75銘 柄 のデ ー タを採用 した。75銘 柄は要性は ,「 ポー トフォ リオ全体の収益率変動 の 90%以 上が 政策的資産配分によつて説明され る」[1劉 とあること

過去の株価などは全 く考えず適当に選択した。最近の不か らも明らかである.本 研究では,SOMに より選定 さ況下では企業の合併や倒産などが起こる事が想定 され る
ため,入 力銘柄は途中で変更してもよいことにした。まれた銘柄 の経営指標および国債の利率に もとづいて有 リ

た,業 界動向の観点も共に判断するため業界平均のデ ー
タも SOMへ の入力に含めた .そ して ,デ ー タの規模・単位を正規化指標関数を用いて正規化 し,SOMへ の入力 とした。安定性・ 収益性 か ら上位 10銘 柄を選定す ることにす るが ,そ の 際の ラン ク付けは各指標 とも同じ

スク/無 リスク資産分配比をファジィ推論をすることに
よ り,高 度 な安全性 と高 い受取利益 を得 るための最適投
資 システ ムの構 築 を試み る.こ こで ,安 定性 とは企 業 の経営状態 を示す もので あ り,株価 の値動 きが少な い という意味 ではない .ま た ,安 定性が 高 いか ら株式投 資 で必ず儲 か るとい うもので もな い。本研 究では ,フ ァジ ィ推―‑188‑―

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Fr)Ztt. i = 1994<*fttthffia*t)*z-Bv.Ic l 8, a

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ffi l. rE #EA ffi t Ht.f.#R t PR(Profi tability Analysis and Risk Investment), tEfLilffitHvr<j.i$l,*Htl-irc#** SA(Stability Analysis and AllocatedInvestment), lEIffi tltE#l*hffit Hv.( ilEE&H L t
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しては ,動 的デ ー タヘ 対応 がで きるシステムの構築を し００

てい くとともに ,投 資銘柄数 も投資機会ご とに最適化 さ・
００

れ るシ ステ ムの構 築 を行 つてい きた い と考えて い る

・

.

０
０
・
０
０

参考 文献

０
０

[1l HoM・ Markowitz:Mean― Variance Analysis in Portfolio︐

Choice and Capital Markets,Basil Blackwell(1987)

００[2]H.MoMarkowitz:Portfolio Selection:Eflicient D市 ersi―∞■catiOn of lnvestments,Second Edition,Basil Blackwell9697

97‐ 98∞ 41

98‐ 9901‑02(1991)

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誌 , vol。 8,no.12,pp.677‑684(1995)

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8 years (Principal is 10 mil.yen)
Investment methods I Reciepts [mil.yen]

TOPIX

6.8039Stability

12.2153

Investment

Profitability

11.3697

Allocation

Stability

Investment

Profitability

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・経済問題における可[η Go Deboeck,T.Kohonen:金 融
視化情報探索―自己組織化 マ ップの応用―,シ ュプ リンガー・
フェア ラー ク東京 (1999)0628[8]森 田 :ビ ジネ ス・ ゼ ミナ ール 経営分析入門, 日本経済新聞社 (1990)

11.5812

pl日 本経済新聞社 :日 経経営指標, 日本経済新聞社 (1994‑

12。

2001)

価 の高騰が考え られ る.し かし,バ ブル崩壊後 TOPIXの よ うに大きく損失を出していないことより,提 案手法による投資には ロバ ス ト性があると言える.ま た累積投資においては,TOPIXで は大きく損失を出してい るの[101中 岡 ,亀 井 ,金 子 :ニ ュー ロ・ フ ァ ジ ィに よる最適 ポー
トフ ォ リオ設 計 の一 試 み ;第 46回 シ ステ ム制御 情報学会
研 究発表講演 会講演論文集 ,pp。 233‑234(2002)[1司

中岡 ,亀 井 ,金 子 :ニ ュー ロ・ フ ァジ ィによる無 リス ク
/有 リス ク資産の投資割合 の最適化 ;第 18回 ファジ ィシステ ムシンポジ ウム講演論文集 ,pp.397‑400(2002)

に対して,提案手法は利益を出してお り有用性が あると[121 BrinSOn,Go P.,Hood,Lo Ro and Beebower,G.L.:

考えられ る

DeterΠ linants of Portfolio Performance, Fづ ηαηcづ αJ ttη ‐.

αJysts Jο urnaJ 43(1987)

6[13]坂 和,馬 野,大 里 :ソ フ トコンピューテ ィング用語集 ,朝

おわ りに

倉書店 (1996)

本研究では,SOMを 用 いて株式投資銘柄 の選定を行い,ま たその選定銘柄によつて投資割合が最適化 され るシステムの構築を行 つた .総 合的な結果 として株式投資により損失を出す場合 があるが ,全 手法のほぼ全ての年において TOPIXに 投資 した場合 と比較して高い受取が得 られ たことが特徴 としてあげ られ る.ま た ,2000年
以降の投資機会において ,ITバ ブル 崩壊による落 ち込
みが提案手法は抑えられ ,ロ バ ス トな投資を行えてい る[14]杉 田,渡 辺 ,和 多田 :運 用可能資金を考慮したポー トフォ
リオ選択問題の構 成 ;第 18回 ファジ ィシステムシンポジ
ウム講演論文集 ,pp.387‑388(2002)[連 絡先]
住所 :

Tel

:

〒 525‑8577滋 賀県草津市野路東 1‑1‑1
立命館大学理 工学部情報学科亀井研究室
077‑561‑2807

Fax:

077‑561‑2861

e―m」 1 : ncttaoka@spice.cs.ritsumei.ac.jp

点もあげ ることができる.そ の理由として,本研究では多業種・ 多銘柄を入力 として用いたこと,お よび SOMを用いて同じよ うな銘柄を選ば ない よ うにしたことにより株価が 下が る要因を持 つた銘柄を多 く選択 しなか つた
ことが あげ られ る。多い受取や ロバ ス トな投資を行える
本提案手法は非常に有用であると言える.今 後 の課題 と―‑190‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)/afffiht.Ir-+L*vi av*veY
A Social Simulation Model using Choquet Integral
H#IX-HII (Eiichiro TAKAHAGI)

41fi\+ (SENSHU University)
Abstract- We propose Choquet integral type utility function and reserch the properties. Using theutility functions, we make a primitive social simulation model and get many interesting phenomenonsuch as a occurrence of merchants.

Keywords- F\rzzy Measure, Choquet Integral, Multiagents Simulation, Utility function, Merchant

XlLt*lL+i lvlv,L< \ 6.,'r
7 YTbWoArtAt 6: Lrr4!* Lt,'l l,\ i : LE, A& i
tf, A ltljBA ]o00rtAt69tBL Bfrtittt 1000 ffiAf
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$3

-191-

る.し かし,ξ の値は,そ の Agentの 財の保有状況によつて異効用の値なると考え,財 の総保有量に依存するするようにした (図 2).

30μ({C})=0049
μ({B,C})― μ({B})=0.065

財の所有量
A
B

C
D

各Agentの
パラメータ

E

A

1oo

h(c)

B

保有量

図 3:財 Cの 効用関数

CD

(バ ラ ンス(財 の総保有量が少ない

とる程度)

とき、高いζ
)E

3 シ ミュ レー シ ョンの概要

図 2:効 用関数

図 4の よ うに,原 始社会 (単 純化 した社会 )を 想定す る.登財の総保有量 が一 定値 (α )以 下の場合

場す る Agentは ,500で ,す べ て同質 の Agentで ある.Agent

この場合,ξ =0.5と:して,ま った くバ ラ ンス を求めず 財の総量により効用値
中1。
が決まるよ うに した,

この場合,初 期 に乱財の総保有量が一定値 (β )以 上の場合数で与えた ξを使う。

:の違 い は ,乱 数 で割 り当てたパ ラメー タの違 いのみであ り,生産者 ,消 費者 ,商 人 といつた役割 をあ らか じめ設定 した ものではない .各 Agentは ,1日 を 1期 として行動 し,毎 日,生 産か
行動 の どち らか行 い,ま た毎 日消費 を行 う。

財の総保有量が,α とβの中間の場合 ξの値は,初 期に乱数で与えた ξと005の 中間で,α とβの間で接分 した ξを:使う.

したがつて,効 用関数 の値 は,違 う Agent間 では比較す ることはできない.ま た,同 じ Agentで あつても,総 保有量が異いなる場合 ,異 なる時点間では総保有量が異な り,し たがつて ξも異な り,公 用値を比較 できない.し か し,実 際の意思決定では,意 思決定前の各財 の保有量に よる効用値 と意思決定後の総保有量に よる効用値を比較 して,そ の意思決定の良否を検討す
る.そ の場合,そ れぞれ の ξで計算すると比較不可能 になるので,意 思決定前 の ξを利用す る.こ れは,ξ が,現 在 の状況 により決まるものであ り,そ の状況の もとで,意 思決定後 の効用を考えるもの として,モ デル化 している.

2.3 Choquet積 分型効 用 関数 の性 質
0<ξ <0。 5で あれば,効 用関数は,逓 減する.図 3は ,ξ =0。

2で ,υ ス=0.1,υ B=0。 3,υ σ =0。 2,υ D=0・ 4で ファジイ

測度を求 め,ん (■ )=60,ん (3)=70,ん (D)=40,ん (E)=10に固定 して,ん (θ )を 0か ら 100ま で変化 させたものである.

効用関数 は,区 分線型 にな り,各 屈折点は,C財 以外の所有量

図 4:単 純化 した社会

財 は ,5種 類 あ り,各 財 の 特徴 は表 1に 示す .生 産 の 困難
度 は,数 値 が小 さけれ ば小 さいほ ど困難 であることを示す .Aと Bの どち らかは ,全 Agentが 生産可能で ,ま た各 AgentはC,D,Eの どれかを生産可能 である。下記 に,概 略 を記す が,くである.

この性質 により,希 少な財 (こ の例 では財 E)に 対 して,高い需要が起 こり,相 対的に高い価格 であつても交換を行お うとするイ ンセンテ ィプが起 こる.

わ しくは 151を 参照 して いただ きた い.

3.1 生 産生産行 うか 交換 を行 うかの意 思決 定は ,生 産 で きる財 (2‑3財 )か ら,過 去の意思決定によ りどれ くらい 良 い思 い を したか

申1正 しくは,財 の嗜好を重み とする加重和によ り効用値 が決まる。
したがつて,単 純に総量ではな く,好 みの加重和 である。 しかし,生 産の困難な財は,生 産性が低 いのであま り生産 されず ,取引のおいては高価格 で取引 され るので,実 際には,総 量を増大させ る意思決定が多 くなる。

(意 思決 定 日の効用 と (10日 後 の所有量 +10日 間 の 消費量 )の効用 との差 )か ら行動確率 を定め,乱 数 で決定す る。た とえば,生 産 を行 うと意思決定 を し,生 産 を行 つた とき,10日 後に
どれ くらい効用 が上がって い るかでそ の 良 し悪 しを判断す ると192‑―

* r: *tro#fi.

#2 t: 10000-CotE

tr HEo-WWE 4.Er* 6 Agent
A
B
C

D
E

B

C

E

D

120 213 a Agent
110 2/3 a Agent
40 l/3 a AgentA

t.26 3.87 6.43 13.66

B

3.29 5.51 7t.62

C

1.69 3.43

20 lfia Agent
10 ll3 a Agent

D

1.96

t*<a Agent Lt#V, fttttH#t+t^lL, 8o Agentf6. *t, 6r,'HE*Eat8,JttM3-l-6-_ Lt.I r, Hfl
tbXilltEu<t,r6.
*.tt, H€t'tl i LHE*EALLI&., Eafrtk€titt,
6 lEffi lr, iE*o91,5149t!. J. 6ftgt#44*D, *t*(*EL<t,\6.

L Eafrtv, ( c1t&f 6I ) /rfttr{L#frt/tlo<v,ttv,.

*/c, rf Dz\Dit,'(, t,<<aWa*&Lt-8.z.fti". L(riD A
t a/rtarrfrEbffiEL(t,./rt,.. */i, fr A L n at*lL+lt:iu 1 5t t L v, ) ffiE t r. ) Hfr L Ll:til#6 /rt,.. ftl#lt, A hatra$Atb.fr!fra*lZ b.*Wrl-FTbrt,
6 +E+rrif;.Ef 6f,&tr#a 4< b 0, * izD< FE bhlclH#

.tl i

3,2
'Hfr tx, frfrlAtDiHtt*.': i. :ttE, iHftrE
4 Agent
6 trttEl v<b> t), Hi'3 ftz afr<h 6. L t+f /v{Yv<v\6. '{-trbb, **.atrt ahaq*T',I-efu$\ t<) > 7 L< iHf(*6r. Lirgzl'(b>6t Uav,6. kLL, *El.tH
lt L< bltffo)n[|jff,*t +itlL \ l v' ) trift<b6. &Fdo)iHtf 6 f,1,6 tl., Z a Asefi afi aRA E.,:W,FI U<'fi t,

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EI5 rr, kEg,a##<b6. -Ht6 L4.EErt+ffittffi
l.ttt), EfiL(t,'6 J.rlzE.i6. Li'L, EX 6 Ll,-6 t,lL6.

A Ff,B tra)p#.afttrH^ Lffitr, EE*#'o)fiffi

3.3 *tIa 4<*&liHi 6 fi E*E A'fi c \ | \ 6.

4 )irv-i=)ffiF

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1. EYrr 2 ),,a Agent rlfrE-cH+ i.
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B 5: E€tal&#f,).
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7. 6 L, hfra Agent of&Irr-Et (10) BTlctalc

Ee, t&lt6Eitr.
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4.2 ffi#a#fi*. 2 tJ., 9000-10000 fro;_&dl<alffi*tffit#<b 6. 1.26
B, A A 1.26 t;.ffL< B t 1 rt&3n1ur6: L af L<
u \6. A ff tE#r;. LAffi*fffffir L ft,afr?iltJ, #eErr L ir<r,'6. l"L. ZtJ, c L D oH-C, A Ff &E#l: tAH*it
l.*b Bix6ffiffffi#lt, t# : 3.oz <bt) , EE(lt, 3.29
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TEL:04,1-90G7988 FAX:044-900-7849
email:takahagi@isc.senshu- u. ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. g-10,2003)7r)-tcsAfitrfto>21
F\tzzy CS Analysis(2)w#ltv\Hrs
Yahachiro Tsukamotohffi +wr+*[,lH#flt+ft
Dept. of Information Sciences, Faculty of Science and Technology, Meijo University

Abstract : The methodology of the Customer Satisfaction Survey and Analysis, developed mainlyin the field of marketing research, was introduced for analyzing the raw data concerning the questionnaries on the lectuie evaluation by students. This challenge aims at establishment of both thenumerical and verbal evaluation method for getting the outcomes helpful to lecturers who face thetask of assessing their lectures. The earlier paper (Tsukamoto [1]) on F\rzzy CS Analysis presented

at Workshop on Heart and Mind was based on the data in the year 2001. The result in 2002 showssome improvement. Yet there remain crucial issues as expected. The main purposes of the present

paper axe to summarize the earlier studies, and to address issues to consider for the further study.

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Tel: 052-832-1151 Ex. 5025
Fa:<: 052-832-1169

Email: tukamoto@ccmfs.meijo-u.ac.jp

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Departuent of Engineering, Toyo Univenity

Abstract: In generally finzy graph has constrains on graph elements more than crisp graph,and when a fuzzy graph is drawn, physical contradictions often o@ur. In this case, we need adrawing method to absorb the physical contradictions. We show the examples of fuzzy graphdrawing for absorbing the physical contradictions of two types of graphs 1) the graphconstrained edge length, 2) graph having relationship between edge and membership function.
And we indicate that the fuzzy graph we proposed here keep good similarity with fuzzy matrix.
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l9th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2N3)

trfffiEi67 r ),( 177DtfiwtoFfrE
Drawing Problems of a Fuzzy Graph Drawn on a Rectangular Grid Plain

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Yoshinori Ueda, Masayuki Matsumoto, Akira Satoh, Hajime Yamashita

H#t+ *+fr-HErt+

Toyo Univ. *Waseda Univ.

Abstract In generally frMey graph is morr complexity than crisp graph, and when we draw afuz,ry graph, it is too difficult to acept all reetrictions for dmwing. In thie paper we discuea themethod to improve the follocring pmblems t)avoidance of superimposing a edge on a node, Z)tokeep a high eontinuity of recognition, 3)correspondenoe between length of a edge andmembership function.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ffiflol[#ttl=Efi Lt=7 T i I ,r-zaEtffiEl=aut<
Futzy Graph Drawing on Grid Plain with High Continuity of Recognition
4F -H[. ffiE {+^ft. {e# H
Ichiro Lnaizumi, Yoshinori Ueda, Akira SatohHi+l(+r+*EtH#r+f+
Deparhent of Computer Science, Toyo University

Abstract z Fvzzy graph oftur cause physical confiadictions of drawing. In this case, it is useful way to combine a
few crisp gaph. When we display firzzy relationships using a few crisp graph, considering to keep high continuityof recognition is very important In this paper, we show the way to keep high continuity of recognition by frxing
nodes in crisp graphs to the point ofgrid.

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its Analysis Systenr""Proc.of l3th MODSIJttt97,pp907-912,

o@ @1997.t2@-6 @12] Ivlarks$., "Experiment with Genetic Algorithms for
Displayrng Graphs,"Proceedurgs of l99l IEEE Workshop on(d o.z< p (0.3

G) 0.3< p (o.bVisual Languages,IEEE Cornputer Society,pp.6267,l99l

iEffift : 1fl -H[ mailri9e0t73@cc.as.toyo.acjp-208-

lgth Fuzzy system symposium (sakai, Sept. g-10,200g)

地理 情報 システ ム (GIS)に よる
社会統計デ ー タベ ース の情報検索
Information Retieval ofThe Social Statistics Database by The

Geographic Information System(Cts)
沈

海農

磯本

征雄

Halnong Shen

YukuoISOWO

名 古屋市 立大 学

岐阜聖徳 学園大学

Nagoya ciサ u血 ersity

Gtt Shoutoku Gakuen Un市 ersity

Abstract : In GIS, the Internet eases restrictions of time and space and multimedia technology
enables offer of various map data for high quality. Furthermore, GIS makes it possible to perform

administration and to offer public sewice support of government and municipal offices, a public
institution, etc. for a map as a database system of a base, and attracts attention from every direction.

We are the personal computer bases according possible GIS to Windows in a large-sized
general'purpose system, and were able to carry out unitary management with the exact population
data created with the social statistics enterprise until now. firerefore, the information retrieval display
to demographic-statistics data from map information was realized freely.

1日

GISは 空間的なデ ー タを扱 うシステ ムである。こは じめ :この 内、建築物 0道 路・ 地形等 に関す るデ ー タは、測
お よそ 40年 前 、政府 の 土地 管理業務 を合理化す
る シ ス テ ム と して カ ナ ダ で 出 発 した

GIS

(Geographた InfOrmatbn System地 理 情報 システ ム)は 、 1990年 代 にな る と日本 で も急速 に普及し、 日常業務 に広 く活用 され るよ うにな つて きた。

GISは 地表面 の状態 を記述 0分 析す る基本的 な情報技術 として 、欧米等先進 諸 国 を中心 に、情報技術・ 空間デ ー タ分析・ ニ ュー ビジネ ス・ 地理科学 の四つの分野 で発 展 し続 けて い る。

GISは 従来 の紙 の地図 と比 べ て、表示、加 工 、デー タ解析、検索な どあ らゆる面で格段 に使 える"

地 図に進化 して い る。 ま さに、 いまの GISは 施設
管 理や マー ケテ ィ ング支援 、カー ナ ビゲ ー シ ョン等の公 共部門に定着す ることでな く、あ らゆる領域 に
及 ぼ うと して い る。 さらに、 GISは 報化社会 にふ
さわ しい新 しい行 政支援 システ ム と して注 目を集めてい る。

図l

GISの 概念 図

量技術や航 空写真技術 の進 展 に よつて比 較 的容易に処理可能 になつた。このた め、社会統計 のデ ー タ
は 一般 に地域全体 の集計値 と して与 え られ て い る
ものが 多 く GISで の利用 は難 くになる。
しか し、都 市計画基礎調査 (人 口・ 市街 地面積・
土地利用・ 交通量等 )等 の調査結果 を GISシ ス テ
ム で管理 し、これ を都 市分析や都 市計画 に応用 しようとす る自治体が増 えて い る。政令指定都 市 の ほ と
ん どで都 市計画基礎調査 の結果 のデ ー タ化 が実施―‑209‑―

00地 域 Webサ ーバ① ② ③ ００

lll!::::￨:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::のベージが表示される「地域地目1情 報』
サービス用サーバで管理される
メニューから
「人口変化の推移」
を選択
大宇検索・地目検素によつて回覧者 の見たい地域を絞り込む→回覧者は、拡大、縮小、スクロールなどで任意に操作回覧

図2

地図情報 システム (G15)に よる社会統計デー タベー スのイメー ジ図

され て い るほか、多 くの都道府県及び市町村 です で

図 の上 に描 いて 表 した い 情報 また知 りた い 情報 をに実施 され た り実施 が具 体 的 に検討 され た りして

デ ー タ・ フ ァイ ル と して 蓄 えることを可能 に した。

い る。

かな り前か ら コン ピュー タ 0マ ッ ピング"と か 地

GISが 普及す る以前 にお いて も、地域 メ ッシュ統

図作製 の 自動化 (autOmatedmapphD"と い うよ う

計や細密数値情報等 を用 い て人 口分布 を空間的 かな名 の 下 に コ ンピュー タは地図 と係 わ つて きた が 、つ 定量的に分析す る試みが行 われて いた。私た ちも、

この よ うな 紙地図を作 るための手段 として の コ ン

小規 模 で汎用性 の高 い効率的 な GIS開 発 手法 と使

ピュー タの利 用"で はな く 地図に盛 り込みた い情

い易 い社会統計 デ ー タベ ース・ システ ム を研究開発

報そ の もの を コン ピュー タの 中に蓄 える"と い うこ

中で ある。私た ち の観点 は、共同作業 が容 易 で情報とが今や可能 にな つ て い る。 日本 国内 で GISシ ス

技術 に関わ る負担 の少 な い 開発 の方策 を講 じ、利用テ ム が社 会 的 に大 き く注 目され るよ うにな つ た の者 に とつて便利 な Webペ ー ジにす ることである。

は、阪神・ 淡路 大震災以降で ある。阪神・ 淡路 大震

私 た ちは、イ ンター ネ ッ トを介 した GISフ リー

災では、被 災地 のがれ きの 山な どを撤去す るために、

ソース を利用 し、一般 的に使 われ て い る汎用 の応用

国内 で 初 めて の防災 GISが 実施 され た。 GISシ ス

等 )を 使 つた配信用 のデ ー

テ ム は、現代社会問題 の解決 に大 きな役割 を果たす

タベ ース・ システ ム作成 を試 みて い る。また、社会もので ある。近年 にお ける情報技術 の急速 な進歩 に

統計支援 システ ム 専用 liD Webペ ー ジを 開設 し、歩調 を合わせ るよ うに GISの 重要性 も高 ま って お個 々 の利 用者 が容 易 に ニ ー ズ応 じる仕組 み の編成

り、とくに行政 0ビ ジネ ス・ 環境保護 な どの分野 でを考案 して い る。

顕著 で ある。学術分野 にお いて も、自然科学 を中心

ソフ トウェア

(Excel、

以下、本 文では、私 たちが GISを 援 用 した社会統計分析 (人 口分析 )の 動 向を、そ の応用的研 究領に GISの 応用領域 が広が りつつ あ り、社会統計 の
研 究 も例外 ではな いで ある。
社会統計 (人 口分析 )に 限 らず 、 GISを 用 いて

域 まで視野 に入れ て整理す る。

空間分析 をお こな う際 には、空間デ ー タ整備 の 問題
2口

GiSに よる社会餞計 デ ー タベー スの 段計 思想が重要である。現在 では官学 の各方面 で 、空間デ ー
タの共用 に よる利用 の効率化 が進 め られ て い る。

コ ン ピュー タの発達 は,GISシ ステ ム は我 々が地‑210‑

GISが 提供す る空間デ ー タの効率的 な入力・ 蓄

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frwEE;f; :052'822-dog4
FAX: 052-872'3075
Email : h.shen@nsc.nagoya-cu.ac.jp- 212-

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A study on Supporting Informatics Education based on Motivation for Learning*t]t ffi 'r

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Faculty of Engineering, Toin University of Yokohama

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Faculty of Information Sciences, Hiroshima City University

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Graduate School of Engineering, Tokyo Metropolitan Institute of Technology

Abstract: We have constructed the computer assisted instruction system for informatics education, which can deal with only theknowledge about informatics. However, it is very important for each student to have a motive and good feelings for informatics
education. In order to monitor students' feelings and to improve the instruction to them, we constructed a fuzzy reasoning model
which can predict their acquisition of computer skills from their feelings, that is, unpleasure-plcasure, tension-relaxation, anddistraction-concentration. The effectiveness of our model was discussed by the experimental data from informatics education atuniversity.

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#+rffi[1]Ichimura,T., Kuriyama,Y., & Yamashita,T.:
Analyses of college students'concept by Fuzzy
Structural Modeling(FSM) method with planar
lattice neural network, Proceedings ofInternational Conference on IEEE Systems,
Man, and Cybernetics, VoI.3,pp.29S-303(1999)

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E'mail: kuri@cc.toin.ac.jp- 216-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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A Study of Self-Estimation about Handicaps
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Kinjo University
Abstract A total of 118 subjects were asked to draw positions of their own present and the futurewith circles on a white paper (Z,t}xZglmm). A circle which means the whole handicapped person(the Venn diagram) was printed in the center of the paper. They were also asked to evaluate

what degree they are regarded as a handicapped person in present and the future. In theevaluation, subjects were ordered to answer with the numbers from 0 to 100. Coefficent

correlation between evaluation value and distance from the center of thehandicapped'person-circle to the edge of subject'circle was -0.4 and significant (p<0.01).
Application possibilities and problems of spatial expression of hnzy sets are discussed.

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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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A Method of

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Toyo University<Abstract>
Information retrieval by keywords is effective to search such information as papers and news. But wecannot use this method for information retrieval by inexact keywords. We propose a new method tosearch the information by inexact keywords. This method is based onfuzzy graph model.

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jp19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Hi&ald Satoft],odn Univ), Nobuo IVlateuda(Oshima |rt6f . Qsll)
We analyred data ofthe dinfoal inepectbn inlhchikawa hmpital These data were proeseedin tle etatistin targpt, and the reGrere int€nral of tlrese data was caLrrlated. lteoe reftrereintenml are used 6r the si:k judguent. In this papagWe trbd the standadizatbn oft]reee data.

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1,- 224-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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A study on the influeneof blurred function to original image^i*lEEEiloErfr^

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oflMaritimeTechnolory Unirrcrsity

Abstruct: There are many researrches of original image restoration as much exactly as possible from ablurred and noisy imaBe. Honever, it is not established that the gommon principle is such as theirnage ompression or the detection of similarity 6r correlation. In this paper, when the function of
blurred process is assumed to be a Craussian function, the relation between the blured amount andwavelet oefficients was investigated 'rqing 2'dimensional discxete wavelet hansfirm of a blurred
image.

IGy Wonds: Blun€d Image, Multireolutim Anabsis, 2'dimensional Diseete Wavelet Tranfrm( Eq.l)1. t*u!Dt=
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サブバン ドのウェーブレット展開係数総和の減少率は、ぼけの量に依存することがわかる。この性質を利用すればぼけ画像 (部分)と 鮮明な画像 (部 分)と の判別をノイズある場合でも耐 躙こする。

[J高 津ら :計 測自動制御学会合同シンポジウム講演論文
mpp。 111‐ 118,1992。 9。

回中野ら:ウ ェーブレットによる信号処理と画像処理,共拙 版 ppe150159,2000。
131 Daubeぬ bs:CommoPwe andAppl.皿 山 41。 ppD
9090996,1988。

21陥 re山聴 。

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nal(hH叩 面瞳n Oaubttbs M)

屯鶏1は、異なる分散を持つ一次元ガウス関数から計算
聴 。
したウェーブレット展開係数である。このウェープレット
展開係数の結果から、分散が大きくなると周波数は両側に拡がることがわかる。
耽 .2は ￨コす量の異なる2つ の画像を多重度解析して比較したものである。lヨナ量の少ない画像ほどサブバンド〒74202193山 口県大島郡大島町小松 1091‐ 1
大島商船高等専門学校 情報工学科
lI]]L0820‐ 7405581

eOmnil:matudaOosh・ kacm

‑226‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. g-10,2003)

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Diameter and Refractive Index of a Spider Silk
Determined by Light Scattering{EH *ffi
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Hosei Univ.

Hosei Univ.

Abstract-Electromagnetic wave analysis of laser light scattered by a cylindrical filament enabtes us
to determine its diameter D and refractive index n. An automatic measurement system for such ascattering intensity pattem has been developed. Using the system, tte scattering pattems wereexperimentally measured about sample filaments such as spider silks for D <U.(wavelength). Then anerror between a measured pattem and a tleoretical one was evaluated by the Least Square Method.
Consequently, the two pattems had good correspondence to each other at a minimum error point.

f,Cy lords-Scattering lntensity Pattem, Refractive Index, Birefringence:fzf(*
t, /> l-o)tl>7)vt=v-v)taffiNt
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AfrrD , J.ltffi 1 E Bessel EEfi, njPt* Hankel
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frJlrEtrffiffieHt6 (tPffiffi ffi) LlEftttLll, V>7)voffiA#eH(r, o o) (rt o o),=ro" =l o €L o l=rrl o

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Fig.1. Overview of the experimental system.

QQ.
↑ 50000

ヽDI

F40000こ・ヽ(KOKUSA― KUMO)
nlFl・ 6301:」::D=242」 nm●

ヽ町1.52018:1:D=250」 nm

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Agelena opdetta

30000

Q

ヽ

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一q:rθ リb 10∞0

△」
.rθ リ
0

0

50

100

150

θJ (deg)
Fig。 3 An example of analyzed data.
Fig。 2

An example ofDe宙 adon lndex① I).

は 中心軸 か らの動径方向の距離 ,rOは サ ンプルの横断面の半径 ),レ >>1(ル =ω ィ島乃 )で ある。
したが つて ,散 乱断面積 は
ａ
″

０
Ｃ

″

となる.こ こで,sPは 入射波の流束を表す.同
様 に ,垂 直偏 光 の場合 はσ⊥(θ ′
)=―

=;石
F可 F「

戸IB⊥

Fig.3に 示す .測 定値 と計算値が相当よく一致 し良好な結果が得 られた,(0)+2,]B⊥ (″2)COS消 θ

12ん ソ b)″⊥
J"(″ ⊥んも)JO"(ん も)一 J・"0上 も "(んん″J"0上 ん))″ ツ￠b)″ P(ん もも恥)一 ノ"← 上⊥(0=の誤差 の分布 の様 子 を Fig。 3に 示 す .こ れ よ り
偏差 の極 小点 (D。 ,″ 0)が 一 点で決定 されて い る と判断 され る .こ の ように して ,そ れぞれ の偏光 の場合 について (DO,″ 0)を 求め ,そ の ときの散乱光

強度の様子をaに たいしてプロツトした結果を,が得 られ る .た だ し,B上

超 えな い範 囲で D,燿 を変化 させ た ときの D,″ の上 限及 び下 限値 を表 す .こ の ときの (D。 ,″ 0)周 辺,

潤=,≒ 111(0)+2１∞Σql(a)=i毒和 (偏 差 ,Deviation lndex;DI)が 最 小 とな る
D=DO,″ =″ 0を 基準 として ,こ の ときの偏差 をである2。
測定システムFig。 1に 測定 システムの概要 を示す .レ ーザー
光 の波長は λ=0。 5435押 である .円 柱状 サ ンプル
は 回転 ステー ジの 中央 の 回転 しな いサ ンプルホ
ルダーに垂直 に固定 されて い る。回転 ステージに取 り付 け られたア ームの他 方 には垂 直 に移動する リエアステージが固定 され ,そ の上にフォ トマ
ルチプライヤーが取 り付け られてい る.サ ンプルに よ り散乱 された光 の強度は θ′
毎 に最強度値 を
.

,2。

.

まとめ
透明な誘電体 の 円柱 サ ンプル と して クモの糸を用 いて そ の散乱光強度パ ター ンか ら波動論 に
基 づいてサンプルの太 さと屈折率を決定 した .今
後 は ,さ らに細 いサ ンプルによる測定実験 により
本測定法 の限界 について検討す る.ま た,金 属繊
維 の測定原理・ 実験等 についても検討す る。
4。

,

謝辞
本研究を進 めるに当た り,横 浜国立大学西山善郎名誉教授 か ら多 くの ご教授・ ご協力 を賜 つた
記 して厚 く謝意 を表する
参考文献
.

.

[1]M・ BOm and E.Woll Principle of optics, 7th ed.
Cambritte Univ Press,Camhidge,2002.

探索 しなが ら測定する.ま た ,そ の測定値 J(a)と計算、
値 σ(a)と の フイッテ イングは最小 2乗 法 に

12]Y Nishiyama,S.Kurita,I.Yamamoto,Y Ishina,T.
Watanabe,D.Kobaya亜 ,K.O(hdt and Y Hyogo,

よ り行 い ,サ ンプルの太 さ と屈折率 を決定 する

de― ined by scattered ught patteIIl,Optic」 Rev.vol.8,

Diametcr and retactive itt of a cylindrical.

no.2,pp.90‐ 94,2001.

結果 と考察Fig。 2に 測定結果 の一例 を示す .こ れは ,サ ン
プル として直径が D<え /2の クモの糸 (牽 引糸 )の測定例 である。図 中の直径 D及 び屈折率″の誤差の上限・下限値は測定値 と計算値 の誤差 の 2乗

3。

[連 絡先 ]

但馬文昭 :横 浜国立大学教育人間科学部〒220‑0046横 浜市保 土ヶ谷区常盤台 79‑2
TEL 045… 339‑3448
E… mail: tajima@ynueacojp―‑228‑―」Ⅱ℃ad

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,200J)

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AStudvof Fuzzvcr'frfff^o'affiHr,:""jl1,:*1u,::*:Hl:ilH:,,:ffJJ:llT"oo"svstem

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Kazuto Kojitani Hironori Inaba Hiroshi Nakajima* t^s >**,*4t y 1.. ru *tvWfr,ffi=

Control Technolory Laboratory, OMRON Crcrporation

Abstract: The aim of this study is to extract requirements for functionality of machine learningtechnique that can generate effective knowledge for a product inspection system. The problemof the product inspection is treated as classification. Integration of genetic algorithm and fuzzy
IDB has been employed as the machine learning technique. In this paper, two major problems
related to the nature of the real-world inspection are discussed. The first one is that the
number of sample data in each class is exhemely different from each other. The second is that
it is required to design the frtness function to minimize false positive error under theconstraint of keeping false negative error zero. These problems have fatal influence to theordinary machine learning algorithms.

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E€ L< tr{FI b i'odt E/il.Ftb 6.

4 t&&)

l5l J.R.Quinlan: "Induction of Decision
Tlees", Madrine Learning, Vol.1, pp.8l-106[6] FBBI, rIDB tlEd ( 7 r ).1 . tv*tvo)
ffiH& <o>t##*t, ffi @7 z g < Yz7

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9, a#HffiA# pp.857'860

IZI Cezary Z. Janikow: uA Genetic

7 )vJ 9 I t^ L7 r 9.t IDB l. J 6+HAffi

Algorithm for Optimizing Fluzzy Decision

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u tt6I i /rfrtr{LrrHffir8 6" (z)tzc
r< ID3 oE{Si*rRE#itfAA yx 7 a t. tt

421-428[8] Cezary Z. Janikow:"A Genetic Algorithm
Method for Optimizing Fuzzy Decision
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Numbers 3 and 4, 1996, pp. 275'296

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t,t o*.* ffiffi f ts /t . : L t^ t-tc" 4'&.affiE& L<. (Da)&fr.t@bffiRf 6 t=d>a
Ef+Efi.E# L )v* )v a +.rhfr W a&et ynt,a(t,tBlcL\.

Larry J. Eshelman (Ed.): Proceedings of the
6th International Conference on Genetic
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15'19, 1995. Morgan Kaufmann 1995, pp.

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T61e.0283 H#ffiffi*eEti*[r^B'tt6 e TE I

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Tel: 07 7 4'7 4-20 l8 FAX; O7 7 4. 7 4. 2OO4

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WtrtrffibWl,
19@7 7,4 Y77AY>7f,,r r}#Hffit[1]

Email: kazuto-kojitani@omron.co.jp

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7 z 9 -t ffi,Erltv- tvl)+El, €+{H#iE{E++mteS,

A, Vol.J?9-A, No.?,

pp1289'1297, 1996

[3] AHJ, #H: ',z 7 r4ffi,EUv^7 al:ld

ll 6, Y t\2 v /ffi#,/rffi#", y z7 Affl):ffi{H#++-#AiS, Vol. 10, No. 5, pp. 223-235
14] FfrE, fiM, EE, HA, AHJ':#H: #='!l X"t L7 r ) 4 B:ffi", F#7 z,,( +*it, Vol. 10, No. 4, lgg8.8, pp.
1Z*12 tv

582-625- 232-*

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Classification of cracks in concrete slabs using pattern recognition methods

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Yoshiyuki Kusunose

E6trt+t+pi

Kansai University Graduate

SchoolEffi E+fiEl #J

Michiyuki Hirokane

Hitoshi Furuta

BEtrt+

E5trt+

Kansai University

Kansai University

Abstract: At present day, public infrastructures such as bridges and roads can be seen all around.
The continuous consfruction of such infrastructures is posing an important problem of how tomaintain and efficiently manage an existing structure. In this paper, the characteristics such as the
projection histograms and the feature points are extracted. Moreover, the digital images of cracks areclassified into different damage levels based on the exfracted characteristics through the LVQ systemand the SVM system.

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Effirrfi FL, 4,tR(tt.tLbffiF#.a L*t#EUz7> t, /v_7t* tvr,g1tt4i&Lt:i>61tuf;vt6. *.
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I

-233-

画像 の正 規化

2値 化
原画像

ノイズの除 去venical prOJection histogam

4‑連 結細線化￨｀

1: Llた 住 上1上r

図 2 周辺分布 ヒストグラム

画像 の修 正4。

2

特 徴 点 の 出現 度 数

次 に,図 3に 示すように特徴点 の 出現度数 によるひびわれパ ターン

特徴抽 出を行 う.細 線化 された図形 における特 徴 点

図 1 画像処理 によるひびわれ の抽 出はパ ターンの構 造 的な特徴 を表 してお り,特 徴 点 の4 特徴 の抽出

出現度数 による特徴抽 出は有効 であると考 えられる.

ひびわれ パ ターンから交差 点 ,分 岐 点 ,端 点 ,お よ

実 際 の 専 門家 に よるひ び われ の評 価 にお い てび 曲率が一 定値以上である点を折点 として抽 出するは ,ひ びわれ の連続性 ,ひ びわれ の集 中性 ,ひ びわ特徴 点 はひ びわれ パ ターンの形状 情報 を反 映 してれ の方 向 (1方 向性 ,2方 向性 の種別 ),亀 甲状 ひびいるのので,ひ びわれ の方 向 (1方 向性 ,2方 向性 の

われ ,ま たは線状 ひびわれ の種別 ,の 4つ の基準に

種別 ),亀 甲状 ひびわれ ,ま たは線 状 ひびわれ の種

基 づいて判 定がな され て い る.そ こで本研 究 では別を表現する特徴量 として分類 に利用することができ.

,

これ らの 情報 を反 映す る特徴 量 と して周 辺 分布

る.特 徴 ベ クトルの次元数 に応 じて,ひ びわれ パ ター

ヒス トグラム,特 徴点 の 出現度数 を特徴量 としてンを複数 のブ ロックに分割 し,個 々のブ ロック内にお用 いた

ける 4種 類 の特徴点 の出現度数を特徴 量として用 い

4。

.

る

.

1 周 辺分布 ヒストグラム
細線 で表 現されたひびわれ パ ターンは ,文 字 パ ターンと同様 に方 向を持 つた線 素 の集合 によつて構成されていると考 えることがで き,周 辺分布 ヒストグラム
による特 徴抽 出は有効 であると考 える。周辺分布 特
徴 はパ ターンの位 置情報 ,量 的情報を反 映 している
ので ,ひ びわれ の連続性 ,お よびひびわれ の集 中性を表現する特徴量として分類 に利 用することができる.

図 2に 示すようにひびわれ パ ターンか ら水平方 向● cmssingpoint
O branchP。 撤■ end夢 o血 L
□ brettp● h,

垂直方 向の直交軸 上 へ射影 したヒストグラムを,特 徴
ベ クトル の次元数 に応 じて量子 化 し特徴 量 として用いる.

―
‑234‑―

図 3 特徴点 の抽 出

5 tffiffit

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50

46.2

87.5

68.1

8

80

61.5

91.7

80.9

l6

80

61.5

9t.7

80.9

32

70

61.5

91.7

78.7

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A(10)

B(13)

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TOTAL

4

60

76.9

9t.7

80.9

8

60

61.5

91.7

76.6

l6

60

6r.5

91.7

76.6

32

60

61.5

91.7

76.6

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WrEX.

A(10)

B(13)

c(24)

TOTAL

4

50

69.2

9t.7

76.6

8

60

69.2

91.7

78.7

l6

60

61.5

91.7

76.6

32

70

69.2

91.7

80.9

-235-

A(ro)

B (r3)

cQ4)

TOTAL

4

50

84.6

91.7

80.9

8

6{)

76.9

91.7

80.9

l6

60

84.6

91.7

83.0

32

50

84.6

91.7

80.9

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E*ffiffia.L 4 Yxfi ,8 wfi ,t O tkfi , tz t^7Ea IfuD

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tll t=,$+y : EE#Effii]Y,<y/, !t-/l>)l-. 7 t7 7- rHH, pp.227 -2a6Q000)

85.1o/o L.

I2l T.Joachims : LEARNING TO CLASSIFY

ilEUHE(%)*.rEX.
A(10)

B(13)

co4)

TOTAL

20(4+16)

50

61.5

87.5

72.3

24(8+16)

60

6l.s

91.7

76.6

32(16+16)

60

69.2

91.7

78.7

48(32+16)

60

76.9

91.7

80.9

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W.rE*,SUPPORT VECTOR MACHINES, Kluwer

Academic Publishers, 2002

t3l E#+ft' : f9r'Pw&.r&fr^F1, ceHm
+L, 2oo2

rtffift:
Ts69-109s

A(ro)

B(13)

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TOTAL

20(4+t6)

50

84.6

91.7

80.9

24(8+16)

70

84.5

91.7

85.1

EX E+

32(16+16)

70

84.6

91.7

85. I

48(32+16)

70

61.5

78.t

E#: 072-690-2402

91.7

tu[/trHffifr#{il+rr2- 1- ].
E8trr+ #a6tH#+ffi #a6tH#+ft

FAX: 072-690-2402
Email : hirokane@es.kutc.kansai-u.acjp- 236-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

EHHHo lr.r>a rcP i-'> 7.T-i tv

TCP Sequence Model forAnomaly Detection*# #2.
iftHr*t+HiroyukiYASUI
Musashi Institute of lbchnologT
Anomaly Detection is a kind of Intrusion detection system (IDS), which detects
intrusions from ,nomaly in network traffics or computer actions. Ib detect of
the anomaly in network use, it is necessary to define the characteristic ofnormal traf;Ecs of target network, which is called network profrle. In this report,
TCP sequence model as network profile is proposed. TCP sequence model ismade from the time series of TCP packet quantized by SOM.

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ElfftHv^7a(IDS)rt.
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lr SOMI6lt'r,,r, = 7 !$ffil?l? Hv. /cRH'& H *Ez)rv\ ( :t,E,F8lu(r,r 6 rt. 46 L V< o>flB
fErfii'6RH'A&Hi6I ) /rb o<b6lcr). RH,)lilWL.ttclc TCP t y! e:zb#Et 6: L + (ffiffiXJEN aBe$N*+E) 2'HL\<v\6.

EE,r(* ttv... z atc-E. EH^o*Iffi tF!ffi llfT ): L rrffi V <. Y^7 aEfr#^aHELtB ( ra 7. -i )vaflFffia( L* ) . -fr, ft*t6/A.+7)vD*elx. L +Ellt. http. https. smtp, ftp. ssh larv\<=ef-> L -> aTCP lz y / a Y li-*t L< D#&t'tl ) tcl>. ,vbfffr.L/cii. http &h 1 4 ->Dt- E"xff- h
Ftr offiEtf.Ire aiEiHl.'fi ) . & ri r* 6 L. v, ) lcEE L(lt. fihiery..ai-, trYBi>1+ttfi,ctt tc.
f,tjH.t$"e(t,.6.

ID. http (7560 rz y v a >h) ll-->v\\al*Eitv
A*ifr&'t1->t=. f*6 4 ->o)+itl,l.oL\(lt. +-238-

後 さらに時間をかけて作成 してい く予定である.

異 常検 出手法 の評価 は、誤 検 出率 と実 際 の侵入検 出
能力 に よ り行 うのが一般 的 である。特 に 「異常イ コ

35%ール 侵入」 ではない こ とか ら、誤 検 出率 を低 く抑 え25%

ることがで きな い と誤 警報 が頻発 して しま い 、本 物

20%

30%

HE刈 21￨一15%の侵入 に対 しての警報 が埋 もれ て しま うこ とになる

1喘ため、誤検 出率 を低 く抑 え る こ とが重 要 とな つ て く

5%る◆一方、TCPシ ー ヶ ンスモ デル は 1つ 1つ の TCP
セ ッシ ョンでのパ ケ ッ トの傾 向 を対象 とす る こ とか喘ら、サ ー ビスポー トの本来 の使 い方 を逸脱 した よ う
図 2フ ァジィマル コフ連鎖 モ デルの誤差率

な利用 、例 えば 、 フ ァイ ア ウォール で 開け てあ るサー ビス ポー トと使 つ て 、別 のサ ー ビス ポー ト用 の通表 1累 計 セ ッシ ョン数

信 を行 うよ うな不 正 利用 を検 出す るの に向 いてい ると考 え られ る

.

3789

数

7105

7597

10246

15676

21077

22837

誤 検 出率

8日 分 のデ ー タを用 い てプ ロフ ァイ ル 作成 を し、テス ト用 のデ ー タ (1日 分 )に 適用 した 結果 を示す.

グラフは 、1日 分 、2日 分 、… とプ ロ フ ァイ ル 作成 に用 い たデ ー タを増 や してい くこ とで、誤検 出率 が どの よ うに低 下 してい くかの様子 を示 して い る。
なお、勾配が一 様 でな いの は 1日 あた りのデ ー タ数がそれぞれ 異 な るためである。(表 1参 照)
マル コフ連鎖(図 1)と フ ァジ ィマル コ フ連鎖(図 2)の

異 常検 出テ ス ト
誤検 出 と同様 に 8日 分 のデ ー タを用 い てプ ロフ ァイ
ル 作成 を し、8日 目のプ ロ フ ァイル に対 して 、他 のサ ー ビスポー ト用 のテス トデ ー タ (1日 分 )に 適用した結果 を示す .結 果 はサ ー ビスポー トご との検 出
率 (パ ーセ ン ト)で あ り、左 の値 が マ ル コ フ連鎖 モ
デル 、右 の値 がフ ァジ ィマル コフ連鎖 モ デ ルで ある.

(ポ ー ト名 の横 はテ ス トに用 い たセ ッシ ョン数 )

いずれ も同 じよ うな傾 向を示 してお り、両者 の差 は
ほ とん ど無 い .ま た 、 マ ッ プ サ イ ズ が 小 さ い 方(HEX12、 REC12)が 誤検 出率 も低 くな つてい るが、

表 2異 常検 出テ ス ト

MC/FMC(%)

HEX12

HEX24

REC12

REC24

これ は小 さい マ ップ のほ うが状態数 も少 な くな るの

https

96

95。 8/95.8

99.5/99.0

92.7/92.7

97.9/92.7

で当然の結 果 か も しれ ない

smtp

43

100/100

100/100

100/100

100/100.

誤検 出率 は 1%未 満程度 が望 ま しいので 、 も う少 しRp

100/100

100/100

100/100

100/100

多 くのデ ー タが必要である

SSh

100/100

100/100

100/100

100/100.

35%

乱pと sshは デ ー タ数が極端 に少 な い ため 、あま り意

3喘
25%
20%
15%

味は無 いが 、smtpと ともに 100%検 出 に成功 してい￨――HEX12.
HEX24 1

1‑REC12る。https(SSLで 暗号化 された httpセ ッシ ョン)は、若干低 い値 とな ってい るが、https自 体 が http5%を暗号化 した通信 で あるこ とを考 える と検 出 で きな
いパ ター ンが あるの は仕方 が無いだ ろ う.ま た 、 こ眺

こでは示 して い な いが 、 プ ロフ ァイ ル 生成 に用 い た

1畷

REC24

1… {ト ーデ ー タが増 えるに従 い 、検 出率 が悪 くな る ことが判明 した。これ は 、プ ロフ ァイルで ある TCPシ ー ケ ン
図 1マ ル コフ連鎖 モ デルの誤差率

スモ デ ル が 受理す るパ ター ンが増 えて い くことに原因がある と考 え られ る。
一方 、 マ ル コ フ連鎖 とフ ァジ ィマル コ フ連鎖 での差はほ とん ど無 い ことが判 っ た一‑239‑―.

#*D)-Lo>#X.rt\ b, < )v 3 7iiEfr. z r ).t'? )vr 7
Efr-efF r>fi,tc TcP v- rY 7+f )vb/ u 7
4 tv 2 L (fH t,.6 a L. o€frJ&;01fr 3lr,/c. E lc.

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f6H/ezr2<?/va7##,Lf{Hf 6: &r. +H,&H4 IDS DHffi{EH7}IH# 3 h6.

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7 r,l t v /l.I6EH'&H+iE/)ffiF, ffi#r&

W+*ffi ffi EeEt+ffiHffiI# 3, pp.487-488
t 2llllEH+, **#2, tAilt : * y I. v-2 /u
7 r -{ t) > / t Hv.t,RH'&H4 IDS a)+* & tr
H, {H#rr4+*ffi 64 EeEIt*#HffirfE 3,
pp.375-376*##2, tArlr* : )s, y l^y tsars>Mffitc
I 6Xfi o4E 7 ) t zo&H,{H#r&B+*ffi 64 EtAEt/(+ffiHf;ftI# 3,

t 3l&ir<ft,F+#E-eE. soM aEL./c TCP v-f >z+ilv
AE# v, Z cAR&.H# & 4H'&H7x I- lccr,',<fi-r/c. < a-ffiX. ftllrr7 s z r .( )v+.F\,i *,,rHHrBrLrf. aR&Hs a"fi4.i.Ttf 6: L rsrts
6: I . +bat- e"xff- I. d)iE{Ettlrf 100%&
H-eB 6: LrrEE birlc/lalc. *tt-, <tv=7IE
ffiL,zr)<<)v=zWffiD TcP v-f >^+7
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.,

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Min. Max HH?Htr.6 Z z ) -t ?)va7IEffiF_B

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pp.381-382
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151f-##2, lllBH+, fla'ilJ* : SOM &Ht,./c.R
7 avy7f.r, AffiHffia*, pp.9b-96[6]Awachenkov, K. 8., Sanchez, E. : Fazzy
Markov Chains and Decision-Making, Fuzzy

Optimization and Decision |![sking, ].,pp.143-159'>tc..

I T lNguyen, B.V. : Self Prganizing Map(SOM) for+'rh.tx. ffiE aww+E aE4fT L tc* e.t= E DE tr
oilffi ,r ( 3 6 fi,a*$t'r1 i il,F.il\ &, 6 .

Anomaly Detection, CS680 (Advanced Tbpics in
Artificial Intelligence) report, Ohio University[8]Ye, N. : A Markov Chain Model of Temporal
Behavior for Anomaly Detection, Proc. of the2000 IEEE Workshop on Information Aesurance
and Security, pp.l7 L-17 4[ 9 J http://www.cis.hut.fi/-hyndeflvq/ : SOM_PAK,Neural Networks Research Centre

IIfrFft
T 158-8557

HH'ffiEEAtrEE 1-28-1

ftHr*t+ {H#reE? >, -R##2

yasui@ipc. musashi-tech. ac jp- 240-

19th Fuzzy System Symposiulm(Sakai,Sept。 8‑10,2003)

フ ァジ ィ ID3を 用 いた 交通 手段選 択行動 の 分析

Analysis of Modal Choice Behaviour with Fuzzy ID3
奥嶋 政嗣
Masasl丘 OKUSHIMA
岐阜 大学

Gtt University

Abstract The decision tee is regarded as an inductive technique of machine learning.
The study aims at proposing the knowledge base estimation for travel behaviour analysis
with leaming process. The decision three algorithms such as ID3 and fivzy lD3 areinfroduced to produce the rule bases to describe the knowledge in the decision of fip makels.

The advantages of the decision tree algorithms can be summarized through the analysis ofmodal choice for commuters in urban area with empirical data.

1。

は じめに

都市交通政策評価 のための交通需要予測 では、 より
高 い推計精度 をもつた交通行動モデルの構築 が重要な課題である。これまで,交通行動デー タの収集 のため,各都市圏においてパー ソン トリップ調査が行われ ,数多 くの交通行動デー タが蓄積 されてきてい る.こ れ らの交通行動デー タか ら,交 通行動における意思決定過程 の帰納的な機械学習を本研究の 目的 とす る。
本研究 では決定木分析手法 の 1つ であるファジィ

国□ :Central area

D3を 用いて,交 通行動における選択行動ルールの帰納

The nunbo of zones :18

的学習をお こな うDa.こ こでは交通行動 の意思決定過
程 における 1プ ロセスである交通手段選択行動について具体的に分析す る。交通手段選択行動における意思決定構造 の階層性 について分析 し,フ ァジ ィD3に よる
交通手段選択モデルの有効性 を検証す る。また,D3
お よび フ ァジ ィC4.5の 決定木分析手法についても,導め出 された行動ルールの特徴について比較検討す る '° 。
次に検証用デー タヘ の決定木形式 の行動ルールの適用により,そ の有用性 を確認す る.最 後に枝刈 による交通行動ルールの明確化について検討 を行 う。
2。

図 ‑1

対象地域 と都心部 ゾー ン

られたとして,そ の間の交通手段を① 自動車利用,l②
公共交通機関利用,③ その他 (徒 歩・二輪な ど)の 3
項から選択するモデル を作成する.こ れは所要時間や所要費用などの交通サー ビス水準に対する利用者個 々の交通手段選択行動を分析することにより,都 市交通政策が適用 された場合 の交通手段別 トリップ数を的確に把握 しよ うとするものである.

対象デー タとしては,第 3回 中京都市圏パー ソン ト
リップ調査デー タ (PTデ ー タ)を 用い る.PTデ ー
タには,中 京都市圏全人 口から 3%の 無作為抽出された交通手段選 択行動 の 分析方法

サ ンプル について,個 人属性デー タと平 日 1日 の交通本研究 では,図 ‑1に 示す岐阜市都 心部へ の 出勤 ト

行動デー タが格納 されてい る.こ の PTデ ー タより
岐阜市内の居住地から岐阜市都心部の勤務地への出勤

リップを対象 として,交 通手段選択行動 の特性 を分析

目的の トリップをおこなつた 1183サ ンプル を抽出しす る。ここでは,出 勤 トリップであることか ら,出 発て,分析対象デー タとした。

2.1

交通手段選択行動 デー タ,

地 ゾー ン (居 住地)と 目的地 ゾー ン (勤 務地)が 与え

一‑241‑―

2.2 TiE+EHEffi=E: : -ettHffi | t) v /r,tt;uJ 6 4iE+&lEf(o*tr

6tr Hl.-v \(fAr=ff 6. fE+&iEfi.o*tr t
LA, +l y 7 tv a>tH )'.RtE L frXF,*tJt.. I CIatrE+
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3 ir,t 2 ffi
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HE#l L(ffifi.3fi,t:.

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fttffiz\fi ol{F}l t {EntH( /ra(ii D , tfrFr?&ffrt
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tttc. Li.;ua3FgEltft, lEtr*B+ffi (HBrE)t, l'R
HfrWt, tfra*), Ittffiz\fit, rffiEffiFfi (HfiH)t
D s Rtf:rt\4.t,ffiE#L L(*fi.Siltrc. LIA3E*-Ca)^ffiEAE-ztt rr<t. fttffiz\#t ltE)tf r', a,hffiXil\*L\Efltri, t'if-e*fr,8f,u, lL#BiEv''

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B9-74,2001.

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E-mail : okushima@cc.gifu-uacjp

19th Fuzzy System Symposium(Sakal,Sept.8‑10,2003)

認知所要時間のファジィ性 を考慮 した
ナ ビゲーシ ョン情報 の影響分析
An Analysis ofh ttuences ofRoute NMgation Systems
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は じめに
現在、 Sの 進展にともない、車載情報機器 を通 じた ドライ
「 バー に対す るリアルタイムの交通情報提供がおこなわれるようになつてきてい る。
本研究では、 このよ うな車載機器に表示 されるナ ビ螂 霞 酬山 は■査 1:情報 な し

1。

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■査 2:情 報 な し
無 のみ

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ゲーション情報を想定 し、交通情報 が提供 された場合における ドライバーの経路選択行動 の分析 をお こな う。
具体的には、アンケー ト調査における被験者 の認知所
要時間について分析 し、 ドライバーのもつ認知所要時
間のあいまい さについて検討す る。つ ぎに、それ を踏
まえて認知所要時間のファジィ性を考慮 した経路選択
行動 のモデノイヒをおこな う。 これにより、車載機器 によるナ ビゲーシ ョン情報が提供 された場合における、ドライバーの経路選択行動 について分析をお こな う。

膚

―
雌

0%

20%

4畔

6畔

80%

100%

■10分 単位 日5分 単位 口1分単位

図‑1 提供情報の種類 による認知所要時間の比較■査 1:情報なし
情報あり■査 2:情 報なし

mあ り

認知所要時間 に関す る分析
本章では、アンケー ト調査 の回答における被験者 の認知所要時間について分析 し、 ドライバーのもつ認知
所要時間のあいまい さについて検討す る。
本章で用 い るデー タは、2∞ 3年 1月 に立命館大学
理 工学部学生を対象 におこなつたアンケー ト調査 (調査 1)と 、20∞ 年 12月 に岐阜大学工学部学生を対象におこなつたアンケー ト調査 (調 査 2)に もとづ くものである。 これ らはいずれも、何 らかの仮想的な交通情報提供に対す る ドライバーの反応行動 を分析するものであ り、対象経路に対す る ドライバーの認知所要時間について質問をおこなつてい る。
図‑1は 、各 々の調査における認知所要時間の回答
値 について、交通情報 の有無、および想定す る交通情報 の種類による違いをみたものである。 これをみると、調査 2で所要時間情報が提供 された場合 のみが 1分 単
2。

■す べ て10分 単位□半数 以上5分 単位□半数 以上10分単位 □■その他

図‑2 被験者 ごとの認知所要時間の回答の傾向
位 で回答 してい るものが増加 してい るが、その他 は提供情報 の有無 にかかわ らず、5分 単位 、 もしくは 10
分単位 での値 による回答が多 いことが わかる。
つ ぎに、 このよ うな認 知所要時間 の回答値について、
被験者 ごとに傾 向をみ ることにす る。ア ンケー ト調 査
では 1人 の被験者 に対 し、複数 の ODや経路 の所要時
間 につい て同様 の質 問をお こなつて い る。 そ こで 、各 々の被験者 について 「す べ ての質 問について 10分
単位の値 で回答」 「半数以上の質問 について 10分 単
位、そ の他 は 5分 単位 の値 で回答」 「す べ ての質問 について 5分 単位 の値 で回答」 「半数以上の質問 につい―‑245‑―

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Tel: 077-561 -5033, Fax 077 -561-2667
E-mail kogawa@se.ritsumei.acjp

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)*; tf 6 Bfr o E1lff rff,a t}#{Ef fH I=
The classification of the stages in Shogi gameirtl6 flE/\

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Tomohito Esaki

Tomonori Hashiyama

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Grad. School of Natural Sciences, Nagoya City University

Abstract Computer Shogi prograrns a.re still in development to defeat the professional players. The
problem exists in estimating the status of the game phases. It is said that there are three phases in the
Shogi. They are called; opening, middle, a,nd end game. The change of the importance on each piece
during the garne makes us select adequate strategies in every phase. At present, Computer Shogi programs
axe not good at estimating the phase, while professional Shogi players are. In this paper, we introduce theDempster-Shafer theory to handle with the uncertainty in professional Shogi players. We also introduce
three uncertain measures to estimate the phase of the garne. Using the game record in 2fi)1 & 2fi)2, themeasures are calculated. Half of the garnes are estimated using one of the measures.

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pl松 本慶太,鈴 木豪,小 谷善行,ニ ューラルネット

表 1:20棋 譜 の 結 果・ワー クを 用 した TD(λ利
)法 に基 づ く将棋 の 評 価

序 盤 と中盤

中盤 と終盤

分 類 で きた棋 譜 の 数

94

分類 したが 5手 程度
ずれ た棋譜 の数

関数 の 学 習 ,第 6回 ゲ ー ム プ ロ グ ラ ミング ワー クン〆ヨツプ ,pp176‑178,2001

4

3

Fl今 龍,鈴 木康広,大 堀隆文,渡 辺一央,ニ ューラ

分 類 した が 10手 以
上ずれ た棋譜 の数

73

分類 で きな か つた棋
譜 の数

0

10

5。

ル ネ ッ トワー クによる将棋評価 関数 の学習 ,第 7回ゲー ムプ ログラ ミングワー クシ ョップ,pp143‑

146,2001

降l LevyNewborn著 ,小 谷善行 監訳,飯 田弘之,乾信雄,吉 村信弘訳,コ ンピュータチェス,サ イエ
ン ス 社 ,1994

ま とめ
将棋 の局面にお いて 、局面 の進行状況 を分類す るためにプ ロ棋 士の棋譜 を用 いて 、利 きの情報 か ら BPAを決定 し、Eの 値 を測定 した。Eの 値 を用 いて序盤・中盤・ 終盤 の分類 を した。証 拠理論 に基 づい た不確実さの指標 の一つであ る不 一 致度 Eを 用 いて 半数 の対
局 にお いて序盤 0中 盤・ 終盤 を分 ける こ とがで きた。
今回は利 きの数 のみ を使 ったが 、駒 の位置 や種類 な どを使 うことも考 え られ る。 また、BPAの 定 め方 と して m(■ )>0な る部分集合 ス は正方形以外 の形 、例
えば長 方形 も考 え られ る。 これ らを考慮す る こ とによつて分類 できなか つた棋譜 に も対応 で きる と考 えてい る。 また、他 の指標 である不特定度 Ⅳ 、混迷度 θ

レl松 原仁,竹 内郁雄編,ゲ ームプログラミング「bit別 冊」 ,共 立 出版 ,1997。

Юl松 原仁編著,コ ンピュータ将棋の進歩,共 立出版,

1996

Fl松 原仁編著,コ ンピュータ将棋の進歩2,共 立出
周更,1998

Bl松 原仁編著,コ ンピュータ将棋の進歩3,共 立出
周更,2000
191 Shafer,G。 ,A Mathematical Theory of E宙 dence,Princeton Univ.Press,Princeton,N.J.,1976[101 Klir,G.J.and Folger,T.A.,Fuzzy Sets,Uncer―
inty and lnfonnation,Prentice― Hall: Engle―t〔wood Clirs,NJ,1988.(本 多 中 二 訳 、 フ ァ ジ ィの利用 を今後検討 して い きた い。図 4,5に 図 3の 対局にお け る Ⅳ と σ を示 した。

情 報 学 、 日刊 工 業 新 聞社 ,1993).
[11l Yttlachiro Tsulb肛 loto,Three Type Entropy in

第 13期 竜 王 軸 ￢組決 勝 仲 原 ―羽 生 ):N.56

the Evidentid Theory with their Applications,.55

The Fourth Asian Fttzy System Symposiunl,.54

pp645‑650,2000。

.53

[1刻

日本将棋連盟 Homepage,
http://ww.ShOgi.or.jp/

.52
.51

0

10

20

30
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40

50
先手N

60
一

70

80

90

後 手 NI

100 110

問い合わせ先手数〒 467‑8501

図 4:不 特 定度 Ⅳ の グラフ

名 古屋 市瑞 穂 区瑞 穂 町 字 山 の 畑 1
名 古屋 市 立 大 学 大 学 院 シ ス テ ム 自然 科 学研 究科

第 13期 竜王 戦 ￢組 決勝 (中 原 ―羽 り :C

32

江崎

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朋人

TEL:052‑872‑5191
E― m五 1: teesakiOnsc.nagoya― cu.acojP

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70

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一

60

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90 100 110
手数

図 5:混 迷度 θ の グラフ

参考文献
ンピュータ将棋は ど?よ う[司 松原仁 ,滝 沢武信 ,コにしてアマ 4段 まで強 くなつたのか,人 工知能学会 誌 Vol。 16,No.3,pp。 378‑383,2001‑250‑

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)
Contingency i. bcrisist€.UftffiEB6t{t#o$tfr -ffi*#,#o)tL tr*

The concept of inforrration sboul mrnrgement fiom crisis to contingency -Light and slradow of complexity-

trB }EE+*;t+;t+ffi#,A4frWfr#' ifHfr Effi ffi

Tatsuomi Fulcushima Cjfiaduat€ school of chuo-rmiversity , DeparEnent of politics. Ichihara city hospitaltffi Efr

tr*t+ffie&ffi+ffi

tvlasakazu Ohashi

Chuo-university,Departmentofpolitics

Akact The new consept of contingency is needed for crisis manegemcnt to maintain systems in modem society.
Characteristic ofthe system in complex society is having expansion of scale, high quality, complexity and dispersion.
Relationship of each systcurs complictes the problems. Ttre partial problem spread to total sysrcm crisis and complex
damages take place in disasters like as earttrquake near by cities. Incidental damage may oc,cur€ in systems in otn world.
The afack to the core of firnction in cities by rcnuisur ,etc. have a major impact on politics in thc country. Contingency
must affect the framework of the structure in the world.
key wotds: contingeney, complexiety, qirstern crisis, fiamework

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abuhr ) /rEirfi nt b 6 H *ota, +E e ffiilr+fJffir, ft#trf4iffifi+ffi rrrrfrfr 1-<v, b v
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ur+a8]*t6 t -e. N t x tutatu+fiE* L. € ) v zr a tc#i b t 6 &'d}lr r,\t & . It#to "6 o)it r ) Llc
y 7 A a Ll.Mfr,8 tL 6tiEEn' b A < a yof*fi lt(l ) W#fl&#<b D . EFEir &) 6 ltr A\ gL?^
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wn##x 2002+?EEEtr. r(fiSE& # rTEIiEffiElBSEgB:r +4t+ffi684.ffiffin 2002+
trEEtr t rffrEfiE*ortoslc-EhEffiElTEhEffiE- J ffi#'AE+&+E&Af++ X*Htr+ 2003+
R.7)iztvuyy fe # r&*f#ffiffiffi) F-{ ?'avtrtl 2003+
iE#ft?EBEtr+*,t+,t+wkewffi+wfrfl

Tel. 03-3817-7433
Bmail, fukushimamd@aol.com- 254-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

A Japanese Sentence Classifying Survey
and its Human Aiding Techniques
H *ffiIj}Hild t, Z a {F*AY#.fr*lczL \(Izumi Suzuki* Ario Ohsato**

s^ R

xga+.

Nagaoka University of Technology

EIE&ffifl+,(+Emails: *suzuki@kjs.nagaokaut.acjp *tohsato@kjs.nagaokaut.acjp

Abstract: A Japanese sentence classiffing survey and its preliminary survey are proposed fnst.
Sentences of a corpus are roughly classified by many human operators in the preliminary survey.
And in the main snrvey, the roughly clustered sentences are classified more precisely by language
experts. Next, some human aid techniques are introduced to assist the human operation of the pretiminary survey. Hgndreds of thousands of sentences must be mutually checked with their meaning,
and thjopemtion has to be shared with non-expert operators. Therefore the aiding program is indispensable and is the key technique whether the survey perforrrs well or not.

6" 1 xtl5rE=-zrx(fifibrt<r'\6 E #ffirrr;^ I''l:'EdL\(.
t*i'l;aH3fu/c,
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E De)t:, E +ffiIAfifld t Za 1 xildaE#=r

Ea(ut6 L.vt*-6"

1. The Proposal
Authors propose a Japanese language survey
to list sentences that cover many (for example
70o/o) of a Japanese text cotpus, like newspaper
articles or bulletin board articles on the webLanguage is said to be so productive that the
number of concepts created by sentences istnrly countless. However we strongly believethat we can speciff the list of sample sentencesthat covers a certain percent of the corpus. Sentences are not going to be classified as they areexactly the same as each other, but by the following criteria: First, Proper nouns, numerals,
and some specific words are teated as variables.
For example, in the sample sentence shown be*#HE+", " 1",low, the underlined words likeand "x-{i' y" are teated as a variable. Second,sentences that express the same concept are
teated as they are in the same category regardless of the difference of verbs or sentence structures. We have no clear rule to regulate what
pair of sentences expresses the same idea andwhat pair does not. So in the preliminary survey, sentences axe to be clustered roughly byassigning a kind of distance between each pair,which lists the most frequently used conceptof sentences, for example the top l0 thousand
concepts.
Sample:zJ'iffi-fr . f+tsJ tvz tE&-eltffitrlE+.
tv7)f'&&ffiri. HLy-Fa€DV=77r7)v. f*7 . 77v^ffi, (z*'1 Y, 7

)vtvfY) l:6-3, 4-6. 6-2tRkiE'

Meanwhile, the women's doubles team of Rika Fu-

jiwara and Saori Obata lost in the firs round to the
top-seeded pair of Spain's Virginia Ruano Pascualand Argentina's Paolo Suarez 6-3, 44,6'2.

2. Motivation
The interest in statistic natural language
processing is increasing. In the field of machine tanslation, example-based machine
fianslation (or parallel corpus-based translation) that uses previous tanslation examplesof similar sentences is expected to be more

- 255-

L3. It looks like they have the same meaning, but not very sureL4. Different just because some words orphrases are clearly different in each sen-accurate and easier to build than conventional
methods. Assume that the system is asked totranslate the sentence:

Julie bought a book on economics.

tence

And assume that the input only matches parts ofdifferent examples:

L5. Very different in their meaning.

2->a\lX
Ll. ftatcFI-(,-Jdacb6(a) Julie bought a notebook.
Julie compr6 una libreta.
(b) Ann read a book on economics.
Ann ley6 un librc de economia.

L2.

*/r6]rtb 6 ri. 66vlffi ( H*|*lEl-

L3.
L4.

H*ltlEl-L 6 &it6ri, fiEillt*r,''x)tr\offia rl EEm 1.4/r 6 H a hv', < IEI<b6

By putting together the corresponding segmentsfrom the Spanish side, a translation can be constructed [rli-o)H*-e&)6

L5.

#Hl.Rff6fr9t*t*'>Julie comprt un libro de economla.

If level I holds tnre, which aprogram detects, I is added to the frequency ofthis sen-If we list most of the sentence we use, and thetence. Otherwise, the target is added to thecategories, and in the case of level 2,3, ot 4,
the relation between the two sentences is re-list is classified with their meaning, we would
learn how many basic concepts we deal with.
And we would learn that some part of language
must be treated as a combinatorial matter or thenumber of concepts is tuly countless. In any
case, it must be useful for various fields ofnatural language processing.

corded.

4 Human aid techniques

3. The process
The purpose ofthe primary survey is to cluster the sentences roughly by assigning a kind of
distance between two sentences. The work isshared by many operators being online, each ofwhom is not always a language expert.
First, a sentence (or the target) is fetchedfrom the corpus. Proper nouns (Eilt'*ffiD, numerals (f,Eil), and some specific words arefeated as variables (*f,) in each sentence. We
do not yet decide whether or not any compound
sentence (EA) should be divided into two or
more simple sentences (H.t). Anyway, those
preprocessings are to be executed by a program.
Next, krynvordsIs) are added to thetarget. Any words or phrases can be a keyword.
Then the target is going to be compared withthe sentences on the list (or the categories).

(+-y-

Now we are thinking ofthe following levels of
relation between two sentences:
The two sentences are
Ll. Exactly the same as each otherL2. Different sentences but they have thesame meaning, for sure

Several human aid techniques are indispensable to perform the process. A human can notgenerate all the possible keywords of a sentence. Therefore an aiding technique with athesaurus resource must be installed. Even
more important is a technique that picks up
some of the most likely sentences of a target.
As many as a hundred thousand categories
can exist, therefore it is impossible for a human to check all the categories without any
aiding program.

4.1. Category pinpointing technique
Let S be the set of entire sentences, and let

Kbe the entire keywords. Defined the setl =2K (power set)

Assume that any word fr e K is either akeyword of a sentence s e S or not. By/rs it denotes that a word fr is a keywordof a sentence s. A set of words a e isscalled a keltword list of a sentence s if &

e

I

e

forall kea.
By a e s it denotes that a is a keyword listof a sentence s. A set of sentence whose
keyword list can be a (or sentences related toa) is defined asa={reslaes}- 256-

(Claim 1) Let a, and a, be keyword lists.
lf a, ca, then relating sentences are d,
=d2
Proof

4 ={reSla, es}={seSl&+-s,Vtea,}(arva)l={seSlftes,Vte={seSl&e s,Vkearl

Sedences related tothe target-dzsFigure 2.
What categoly the pnogrem should pick up

E*i.Br*tD.lE, th'l,*ilrr*tf6.

4.2 Data accuracy checki ng

d2
42= {llirlc, :/)lEi>,13+, H8, ?re}a1=

ff**, E*it+,lli\I., :nltr',il*, H*' ?E)

Frgure l. Relating scntences to a list of keywotds
The larger a keyword list, the narrower its re-lating sentenoes are. (Claim l)

Since a category has a greater number of keywords than atarget, it is natural to narrow thesentences down to those which are covered bysentences related to the target. (See X'igure 2.)
It means we should pick up such sentences fthat followa^, c. a*(1)

where a.,: keyword lists of the category i ,The most serious error throughout the work
is failing to find categories that are related toa target, after which the operator would create
a new category without assrgning any relation
to already existing ones. And it is almost impossible to find the missed relations aftenvard.
In order to prevent this touble, some dummy
sentences should be included in the bunch oftarget sentences, and each dummy has somerelations to one of the existing categories.
some of the dummies are not classified properly, other categories created by this operator
can be improper, too. Those categories must
be deleted and sentences belonging to themwill be checked again.
Each operator's transactions must be logged
for the time being, so that we can investigate
the reason why the operator failed to find a

Ifproper categorY.

a.: keyword lists ofthe target
The formula (l) is equivalent to pick up such
categories i that follow

agi 2o7Q)

As long as a category keyword list is not always complete, we should then widen the
searching area as in the formula (2').
Pick up such categories i that as; 2.a7,(z',)
where T'c.T
The smaller the keyword list I'is, the wider the
searching area will be.

-257-

5. Futurc plan
The category pinpointing technique is already programmed on the tentative system.
We are now under the process of checking its
usefulness by collecting more and more variety of sentences. One ofthe expected houbles
is: because ofthe lack of keywords, the aiding
progam could not narow down the categories enough so that operators must check somany categories. ln this case, another aiding
prograrn that assists humans to add proper
keywords to narrow the category is requested.
I intend to develop such an intelligent htrman

I[fFft :interface that as the survey progresses, the system does not only increase the number of caGgories but also completes ttre database and be
more intelligent. In any case, whether or not thesurvey performs well might depend on the design of human aiding programs.

T940-2188

ffiHREIEffiIHIEIU 1603-I
Effifrffifl+A+ T+$ ffiHIH#ffi
06f f,
fEE6: 025847-9360)r 7 r Y -tffi., ,ltu+Ellrt, \< ltml.B{#
fiby zrA trE# L. ,il,TII u) * < a*.trBtr.
3
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FAX: 025847-9350-

gJrLf . *.<V*, *lttlFHl-** < a)17:f ], tV - y 2 l-ttlifulf/e b /at,lrl6Elt<h6 :"a&e, fi7 r Y -tffi.D itrtrlcDl.U.*A+*

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Itlv f 7 J,ff'Z,Ff &)6. ffa lt. t]5rli6tr
lr,:tu(Hl:_fi 7 :r, -rrr€i 6 /dlrT/r < . 7*ltr' frFtt.56* i L^-zHfFrIfiFL.
. .{ Yr-7 --7*t#*i.6cb D T=-?>&>6" v.ffLl. L(t . ffiAgrJtt 67a /7 A
References:[] Arturo Trujillo, Translation Engines: Techniques for Machine Translation, Springer 1999
[2] E*##***.,NTT :1 -. ==l*v = vflH
ffinfrH6,#W*If;. rffiEkfFfi1 . l-$,ffiffffi1 .
ffillffffit a 3 -<#fr.3n. r{ilAfFml lrlt.

A,CI0l+a E fBEA4z*, *vrt\f^3ir,<v',6"[3] ffif;#E' rH*Bffire4: No.ts3-015, E*ff
frtsl*Ya HSffiHlcrfuB<, Efr.Ettfi. f,.f
ffiA#A. fleHE
tto.t+z - 001, fiDF#i
VlWn#E r H ffiBFBr&It:
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TE

161ffifr#'E rHffiBffireIl.t No.tto-007, H *ffi
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h*,8* ffi. l&F E, ffiE Wfr, *_t
TL,7

IEI J

[7] Foundations of Statistical Natural Language
Processing, Christopher D. Manning and
Hinrich Schuue, The MIT press, 2001

- 258-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

web ."t--)i. t,o$-#E DF,[F#/lffifr
Extraction of the Word Meaning from Tbxt Data in Web Pages

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ffiJlt #E

SUDA, Yuuji

YOKOGAWA, Tbshihiko

ffi.t{=+EEt+ lH#+ffi
lbIlryo Heisei University
Abstrast: There exist lots of new words and dictionaries have few entries for them. Tb know their
meaning, Web page search is useful, but the search results have noises. In this paper, we propoee
a system extracting paragraphs with descriptione of word meanings from the web pages. From thesearch result of a new word, the system extracts 6ssning description candidates by the surface
structures of the text, such as the number of existence of the searched words, their position, andthe pattern coexisting them. The experiment for 10 words shows that the system extracts thecandidates of psgnin g descriptions.

1. lt tldDl=
lF#E/)Hrllr# a (#ffirr H4.f 6 lJD. D

r/r < ,w#a#DHeF.HE6 *.1YUa\,6":o)I ) iaa$afrWtfr6/:Dl:. fr+E' =f&
L Hv. 6orr-,HF!-c&) 6 ri. AHl.HEf 6r LLrct-#Et-eE/r
ffiffi.,Pffifi#.
^1v\HEFIIBEl,
L<lt. #i$[;t&ffi 3 fultt,''. 6\tt. tE* 3 tt t= L. L< 6 ffiEif!/effu nl& U&>r,

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#ffifirE.,i-v -y ) y L ffiv!.<'R btl/: Web ^--;,:..1[i. b&*+- 2 1-1ffi tl:H
#Le{Jgl{, t Hffirr#.E r f - Y . H4{f E
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2. f;Etlf,#frfri7+t^offig

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g +- b. V< art - V - > ) v tffi t,it. ,ktd).{-Yrt&*ffi R L. V<'t+ bXL6 "l.fzr L<r, \ 6 ri. ;Fthff*6fift, r" $ ft .
Web'<-94:trt#;r?.6 t., ffi#o>iHffi 8iL(u \ 6ffiAA WVfr-ftcd>o*Hiii'i'6" fX,f btt. H#bLfit6 L. Web n'6HFFil,EE

ay+t r3 ffiffiDB#'ft.#Jrta,4t<F -v& L(HH t. HEEE#\a;Y -Yl'< Y 7
Ll:IEtr&*v, Z XLb bWB' ffiRt a =L l.Ia(H#il,&5thlt-t'6Y^7 Atffi'*

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ft**.t< r' -Y tH grHtlr4rE L. E#tAffi-259 -

H#flffiH{Ef,ffiH{trEffiH^t*Yffitfr

r'Efaf#t*fr

BL v^7Latffi*

本 システ ム は、検索 キー とな る語 と、抽 出方
法 を指定 し、検索・ 抽 出を行 い 、そ の結果 を表示す る。以下 のステ ップで処理 は実行 され る。

個数抽 出 では、意味 を説 明す るよ うな文書 では 、何度 も検 索語 が 出現す るであろ うとい う予
測 に基 づ く抽 出 であ る。現在 は、 3回 以 上 出現
した もの を抽 出す る。

1検 索 エ ンジ ンに よ る検 索2。

まず、既存 の検 索 エ ンジ ンを用 いて検索語 をキー として検 索 を行 う。現在 は、Googleジ ャパ
ンに よるサ ー チ エ ンジンを用 いて検 索語 を検索
す る。テ キ ス トデ ー タの取れ るもののみ を対象とし、検索結果 上位 50文 書 を取得す る。
2。

2プ レー ンテキス ト化

検索結果 として得 られ る各 Webペ ージに含
まれ るテキス トデー タを取得 し、以下の処理を行 う。

位置抽 出は、意味情報 の説明は文書 の先頭部
分 に近 い位 置 に出現す るであろ うとい う想定に
基 づ く抽 出 で あ る。 現在 は、文書先頭 よ り 10
段落以内に出現す る こ とを条件 とす る。
パ ター ン抽 出は、意味記述部分 にはある一 定のパ ター ンが ある[1][2][3][4]と い う前提 に基 づく。本 システ ム では 、形態素解析的 手段 を用 い
ず、単純 な表層 パ ター ンの み とし、負荷 の少 ない方法 を取 る。
抽 出す るテ キス ト領域 の範囲 は、検索条件 に合致す る検索語 の 出現す る段落 とす る。

(Dタ グ情報な どは、改行 に置 き換 える。

0空 白・ 改行情報 を縮約す る。

全角文字間 の空 自の除去や改行記号 の除去を行 う。 この際、 2個 以 上 の改行連続 は、
段落 の切れ 日としてマー クす る。

2.4表 示表示 は、上記 に抽 出 され た領域 を 1度 に 5文
書ず つ 行 う。同一 文書 中 に 2ヶ 所以 上出現す る
段落 が存在す る場合 は、す べ て の段落 を表示する。 なお、各文書 の表示領域 は ス ク ロール 可能

プ レー ンテキス ト化 は、最初 の検索実行 時に
バ ッチ的に行われ、テキス トフ ァイル としてハである。

ー ドデ ィス ク上に格納す る。
HImLフ ァィルの タグは、段落情報以外 に構
文的な情報 を含む [1]が 、本 システ ムでは、積極的には活用 していない。
2。

3表 示領域の抽 出

以下の各抽出条件 に従 い、表示す るテ キス ト
領域 を抽出す る。
(D単 純抽出 :単 純 に、検索語 の出現位置 を抽出す る。文書中の無駄な部分 の排除を行 う。
0個 数抽 出 :ペ ージ中に一定個数以上の出現
回数 の ある場合 のみ抽出す る。
0位 置抽出 :出 現位置 が、一 定の範囲 よ り前の ものだ けを抽出す る。
(0ノ くター ン抽出 :「 が」「は」な ど取 り立ての図 2シ ステ ムの検索結果表 示例
実験 シ ステ ム は、Whdowsl。 4。 1を 用 いて構築 した。

XP上 に、Java

助詞 がつい てい る場合、及び かぎ括弧 で囲まれてい る場合 を抽出す る。
3。

文書中に含 まれ る意味記述は、検索語 とともに出現す るとい う前提 を置 き、必要部分 のみを抽 出実 験

システ ムの有効性 を確認す るために、以下の10語 について抽出実験を行 つた。

取 り出す。

―‑260‑―

/ria. +:t€tt. HgFFdS aalfy$offiHlBf, trtff 6 ae D+frM< b 6 " M*tfrfrz>+€rr/s* ( H(r,', 6 a>tt. b 6ffilL*;t,r(ffi*&f,f*ffi:

fcLold(.t l-i.lJbtfu.t
rsQL ;4 1<-J I L+ ( f,utl7)J,(7y)) tTvE"aTll,rr-1,,3 /u-)l. rz y l-Al
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Vol.43, No.5, pp. 1470-1480,

2002.

lzl ##ffi, d)\ffi,&: Hffiil,EEffiHlrEd<

5. f;if: r,J l=+W*.*X*ffiI#, pp.296-299, 2000.

n' 6 H#[/r*{,F&H v.,<. H*;eito,li*ffi affiH.
+{+tt. tft#.#aFlr. &#ffi*z\f 6.

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ffi EB+r. b o H#HLfr,atcb D7 +bhtfr, ffi#r&It+*wn*##,^
1999'NL'134, pp.85'9, 1999.

IA] R{I6THX, RE-H, E#48, $LWE:+ | |Y,+PEH#.fi+ ND Hfliffit,,(^ 2,o>fiW, z\rfoHE++ffi, Vol. 7, No.
pp.336-345, 1992.

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Eif;: 0436'74'7055

ffif;!fiftrtrr$ r,r. */c.. ffiH/r#Ez<, -yttilBt6: & t.tr 9. HDkiH#o6*iu<r,r
6 E=Efi A€trffiSrr tf 6 : L 6 m-d.t ts rc.

FAX: 0436-74-9970
Email : yokogawa@ci.thu.acjp

rfiJ- 262-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ynRffiE4grA#fl+f )vo)ffi.#
Constructing a concept representation model dependent on context

E6rr i6E

Ht Et+

X.fr H+*

Hiroshi Sekiya

TakakoAmazum.i Tbmohiro Takagi
EEiht+ 4r+*E m#ia+a

Department of Computer Science, Meiji University

Abstract: In this paper, we propose a neural network model which has new architecture based on
concept structure in human brain. This network model is constructed by using knowledge in brain
science and information science. We built a concept representation model, which has hierarchicalstructure and holds a current context in each hidden layer, on this network. Our proposed approach's

utility and capability is discussed from verification results.

1.

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1948+ f )v *#*L-C tj,6 +Efterrffi c t:fr.E, {E#f.++arlr{rttry"Ea = z- 1 )D i'Y I v -, ir, Z
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2. 2 . +HHd
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2. 1. .=ra-a7#r+:1- E >*+a+f )v L L(l*, fr*$,f f > >r )v LfdfEtlt# L< triJt r (#')<), 6 L ( li 0

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AatHlJnS'ii, Utr)/tilifiEt 3ii6 2 pt 1 i. L
i. b Spike Timing Dependent Plasticity (STDP)
AHv'70aLLL/: [z].

#+tBr,'6L LLLl: [r]. 'fEL, ?A**lHv'
boTlta (, FJ*Ifi7> i r )vaHL /rl:J 6ffi

*W&, lrE,ftFIlE#,

-263-

^7

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TEL: 044-934-7469
FAX: 044-934-79t2
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

7Ti,( h--+-= >C'>77 l^
A fuoy color-naming system

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Vague colors can be expressed in words?

Hry Effi
Naotoshi Sugano,Ejllt+ r+Hl
Faculty of Engineering Tamagawa University

Abstract. This paper proposes a fuzzy system that, for a known hue name (e.g., red), can extract a few tone modifiers(e.g., dark, dull, deep, no modification, etc.) suitable for color names in common use. The system is constructed byfuzzy sets with conical membership functions that correspond to respective JIS-like modifiers on the tone plane.
Achromatic colors are treated as subsets of reddish achromatic colors. The system extracts, in a simple manner, themembership grade of a modifier from projection of a conical membership function. Vague colors among neighboring
JIS modifiers are indicated by three candidate modifiers within each grade. This system shows high performance interms of percentage of correct outputs for vague colors. Also the NCS (Natural Color System) instead of HLS system
was applied to this system.

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ップ 関数 の射影 の 関係 か ら修 飾 語 の 度 合 を簡 単 に得る こ とが で き る
また ,whitenessと blacknessを 明度 (lightness)に ,chromaticnessを 彩度 (saturatiOn)と 考 え る ことに よ っ て ,こ の システ ム は NCSに 対 して も使 用 可
能 で あ る こ とが 分 か っ た

Conference on Fu″ γ Systelms(FUZZ‐ IEEE2001), pp.
13‐ 16H)菅 野 (2002):フ ァシ゛ィカラーネーミンク゛システムの 評価 .第 18回 ファシ゛.

゜゛ィシステムシンホ シ ウム 講 演 論 文集 ,pp.501‑504

12)Sugano,N。 (2002):Evaluation and improvement of mzzycolor‐ nanling systenl using neighboring JIS modiflers,

Biomedical Son Computing and Human Sciences,vol。
No.1,pp.21‐ 27.

参考文献
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示方法 一三属性による表示―.日 本規格協会
3)鈴 木,高 橋 ,菅 野 (1997):フ ァシ゛ィ0カ ラーネーミンク゛システムⅡ
玉川大学工学部紀要 第 32号 pp.97‑104
4) Si宙 kL。 (1997):Co10r systems for cognitive rescarch.I五

8,

問合せ先
〒194‑8610東 京都 町 田市 玉 川 学 園 6‑1‑1玉 川 大学 工 学部
電子 工 学科 感性 メデ ィ ア研 究室 菅野 直敏
Tel:042‑739‑8402 ;E― mail:suganoOeng.tamagawa.ac.jp

.

White

Color categotts in thought and language,Co L.Hardin andLuisa Marl,Ed.,Canlb五 dge Universiり PresS,New Yo屯pp.163‐ 193

5)菅 野 (1999):色 名 に よ る色 の 表 示 方 法 のファシ゛ィ理 論 的ア゜゜゛゛フ ローチ.第 15回 ファシ ィシステムシンホ シ ウム 講 演 論 文集,pp。

757‑7606)Sugano,N.(1999)A mη set theoretical appЮ ach forcolor speciflcation using color names,Proco of 1999 1EEE

100%

50

Intemational Conference on Systems,Man and Cybemetics(IEEE‐ SMC'99),vOl.VH,pp.230‐ 235

Max.
Chromatic'ness7) Sugano,N.(2000):C010ronaming system using fh″ γ set
theoretical method. Proc. of thc Fourth Asian Fuη
Systems Symposium (AFSS‐ 2000),VOl.1,pp.42‐ 47

゛
ング システム菅野 (2000):フ ァシ ィ理 論 的 手 法 を用 いたカラーネーミ
゜゛
゛
ム
フ
ム
シ
ス
シ
ン
16回
シ
シ
ァ ィ テ ホ ウ 講 演 論 文集 ,pp。 421‑424
第.

Sugano, N.(2001): Fuz密ソcoloronanling system using
conical mclnbership ttmction of tone modifler9 Blomedicalson c。 lmputing and Hulman Sciences,vol。 7,No。 1,pp.

Black

47‐ 52

Sugano,N.(2001):C010r‐ naming system using mη set
theoretical approach.Proc.of the 10th IEEE Interrlational

Fig. l. NCS color triangle/

B01〜 B06

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Fig.2.Fwη′sets on the lil典 mess‐ SamatiOn plane and mη sets ofcolor names(JIS‐ lke mOdiners)―‑268‑―

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

古 文書 に お ける仮 名文字認識 に 関す る検 討
A Study on Recognition IProcessing of Character in Historical Documentso三 好哲也,島 田大助,三 輪多恵子,舟 久保登 (豊 橋創造大学)

Tetsuya MIYOSHI,Daisuke SHIMADA,Tttko MIm,Noboru FUNAKUBO(TOyOhashi Sozo College)
ter recognition for historical documents using

Abstract: This paper describes a comparison results of char¨some classifying method.It was demonstrated by the experimental results that the recognition performanceusing a neural network with a hidden layer was better than using the other classifying nlethod.

Keywords:(Character recognition,Historical document,

1

は じめに

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鰐 神 糧 隻響 糾 耐ｌムＸ孝ハ●メＴｌヽ︱く ０ ０ た 体

４チ として ,(1)文 字 の領域 の切 り出 しと 1文 字単位 の０ 卜 と ︐ Υく 下 な Ａ ﹀け らハκＩ ｔι ｆワ︐

古典籍 に含 まれ る文字 に対す る文字認識 のアプ ロー

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字デ ー タにす るこ と)に は ,多 大 な費用 と労力 を必要

３１なうなが ４１本ｔｔひ″⁚︱い⁚１７１でヽ︐λだく Ｗ？ ヽ わりげ
わらム０人Ｙびそ界ヽＰタハ

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郊誠 翼 川鱗 掲 料 ｉｔ

古文書や漢書 な どの古典籍 がデ ジタル アー カイブ さ
れ るとともに,文 字デ ー タ と してデ ー タベ ー ス化 され文字認識 ,(2)対 象領域全体 か ら直接 文字 パ ター ンの探索 の 2段 階 か らな る分析 が 考 え られ る.こ れ らはZ、ず しも独立 した ステ ップではな く,相 補 的 に行 うこ とに よつて精度 の 高 い 文字認識 が可能 とな る と考 え られる [31.文 字認識 の結果 を古典籍画像 か らの文字 の抽 出に反映 させ るためには ,正 確 に抽 出 され た各 文字 の認
あ識 が どの程度精度 よ く行 えるか を確認 してお く必要 が
ある

.

17
43

つ

本研 究では,版 木本 に含 まれ る文字 の認識精度 について分析す る.そ のために ,文 字認識 手法 と して単純類似度法 を用 いたパ ター ン認識 法や ニ ュー ラル ネ ッ ト
ワー クを用いた認識 手法 を用 いて ,そ の認識 率 の 比較

か

き
く
け

39
27
34
26

目標 としてい るので, 1文 字単位 も しくは語句単位 のを行 うとともに ,文 字種別 に よる認識結果 の差異 を分抽出が機械的 に行 えなければな らないが,こ こでは人
間 によつて抽出 した文字を対象に,文 字認識 の評価 を

析す る

行う

2

図 1に 示 したよ うな版木本 の 4頁 に含 まれ る 「あ」「い」「う」「お」「か」「き」「く」「け」「こ」「ゝ」の 10

.

.

分析対象

本研究 では,近 世 の平仮名 か らなる版木本を分析対
象 の古典籍 とした.具 体的 には図 1に 示す よ うな 「女五経」 とい う近世 の古典籍 を用 いた .女 五経 の原典 は
東京大学附属図書館・情報基盤センターによリデ ジタル

アーカイブされて,霞 亭文庫 (http:〃 133.11。 199。 8/c」 ―bin/Kateilndex)と して公開されている.そ の資料よりjpegフ アイル としてダウンロー ドした
古典籍の画像から文字データを自動抽出することを.

種 の文字を合計 270文 字抽出 し,そ れ らの文字認識 を
行 う.10種 の文字 の文字数 を表 1に 示す

.

3
3。

文字認識 実験

1

特徴量

文字認識 を行 う場合 に検討す べ き主な事項 として(1)文 字の特徴量の決定,(2)パ ターンマ ッチ ングの―‑269‑―,

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e*xffi,[1] ilEXl6, *ilt*: frt#t*.t*& t-t=*##ffi.affifr,,
t##teEE, Vol.43, No.9, pp.950-955(2002).
[2] ilEEi6, #U+: n-sram t.I6Efi$i[fHffi4JA
EofF,*.i, /\tf++& = Y x z- F V vtf,) D t#!R,Vo1.2000, No.17,185-192 (2000).

[3] t6El =ftE, ffiAEE :'dffii&&t#HLI=*,#flJI H
y7 t > E;fi+A
Lt.I 66li*a+ r 7 ) I/,

ffiI# c, Vol.122-C, No.11,^tf,
pp.1876-1884(2002).

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Hff;fi <"fi=fi| wfr,

TEL:0532-54-21 1 1 ext.623
E-mail: miyoshi@sozo.ac.jp

Wt:F -> & L-fittt:E-JB X+ffifriJt-6fiWt=X-*tt,ttB.8ifrEl]f 6 frt*K.I 6ffi.ffiffi*, ( s ) *-270-

19th Fuzzy system symposium (sakai, Sept. 8-10, 2009)

MaぬMLに 対応 したオンライン手書き数式認識 システム
On-line Handwriting Recognition System for Mathematical E:rpression corresponrling to MathML
小林 一馬

西守 克 己

西村 亮

石原 永伯

Kazuma Kobayashi

Katu口 d NLh壼Ю五

Ryo NLh山 Lura

Nagano五 Ishhara

鳥取 大学 工学部 電気電子 工学科

Electrical and Electnonic Engineering, Tottori UniversiWAb*act - A new tuhqoicol ry6im ruognilbn syficrn which can hput motleandieal chuutur andgcrrqdion of thc nILfrlc cottstttcted byequAions usiag o*litu wiling pen ond ctty ott utffibIfrtu
Mdt ML ttos fun aqA@. By llfrt rweh, h, oda to tecognizc the ,rdhqrdical qr*sion wdth morc
cotttplicoted

frt ca.rc, tllfut Wem ws lund o b axfa$u lobormry asr^
結果出力部

ないのが現状 である。

認 識 補 正部

されているが、数 式認 識 が可能なシステムはほとんど

構造認識部

通常文章 の文字認識は多くの研究 がなされ 、実用化

文字認識部

文字 入力部

1は じめ にそこで 、我 々の研 究 室では、ペ ンを用 いて数 式入力ができ、Wё bで 数式を表 示可能な Ma■m文 章を自1) °動 生 成す る数 式認 識 システムを開発 してきた

図 2シ ステムの処理の流れ。本

報告 では 、この数 式認 識 システムにお い て 、より複雑な構 造 を持 つた数 式を認識 可能とすることを目標 とし、2.1文 字 入 力 部
1文 字 の入 力2。 1。

数式構造認識 システムの強化 (開 発・改良)を 行 つた。

文字 の入力は、ウィンドウ上部 にある文字入力領域

2シ ス テ ム の 概 要にマウス、ペ ンを用いて行う。マウスは左クリックのまま

本 システムは 、マウスや ペ ンを用 いて 自然 に入 力 で

ドラッグすることで、ペ ンは紙に書くのと同様 の方法できるインターフェースを採 用している。そして、文字認

文字を入力することができる。

識後に ■ Xや2。

の文章を出力す る。また、認1.2文 字 の切 り出 し識結果を、Webプ ラウザ (M∝ ma)を 用 いてプ レビュ

入力したストロークと直前 に入力されたストロークとでーすることが可能 である。本 システムの実行画面を図 1

接触判定・近接判定を行 い、同じ文字 の一面か異なるに示し、本 システムの処理 の流れを図 2に 示す。

文字の一画かを判定し、文字の切り出しを行う。
2。

2文 字 認 識 部

文字認識処理は、文字入力後 に認識ボタンを押す ことで開始される。文字切り出し部で切り出された文字を

1文 字ずつ認識システムに送り、文字の認識を行う。シ
ステム内部では以下の処理を行つている。

(1)前 処理パターンの大きさを 64× 64ド ットに正規化し、文字 の
図 1シ ステムの実行画 面

最小 (Ж ,y)座 標、文字の縦幅、文字の横幅を求める。

―‑271‑―

2.3.4 ffiz+#JE* #E < ltffi L+ D #,&X.+ l:.66 51 6g t+.oba(2) ffiffiffiH* lsffi a)trffu ffi Afi H.
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2.3.3

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TEL 0857-31-5688 FAX 0857-31-0880
E-Mail nisimori@ele.tottori--u.ac.jp. D XB-rrc 0+r8ffi ie*ffi ffi ]F[ffit,',6trtft]
T680-s552 HEF,Hnfiiffi Urrffi 4 T E 101

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19th Fuzzy System Symposiu】 m(Sakai,Sept.8‑10,2003)

表情認識 にお けるシ ンボル適応方法 の検討
Consideration of Symbol Adaptation in Facial Expression

岩田 満
Mitsuru lwata

田野俊一

Shunichi Tano

電気通信 大学 大学 院 情 報 システム学研 究科
Glraduate School oflnformation Systems,University of Electro‐ Communications
Abstract: In the previous recognition systems of facial expressions,symbols,eog.,movement in facialpart,are determined beforehand. In this paper,we consider an automatic adaptation of symbols usedby HMM based on the knowledge acqulred by the handwriting character recognition system. Thisapproach consists of symbol generation using the information on recognition results instead of statistical

distribution ofinput data and combining results obtained from twO or more HMMs.

̲の検討 を行 う。

1.は じめに人間同士 のFace to Faceコ ミュニ ケ ー シ ョンでは,言葉以外 に も顔 の表情 や身振 り,手 振 り,声 色 な どの ノンバーバ ル (非 言語 )情 報 を補助 的あ るい は相補的に使用 して い る。 コン ピュー タが人 間 と同程度に ノンバーバ ル情報 を理解 し,ま た表現す ることがで きれ ば, これ をイ ンタフ ェースヘ応用す ることによ り人間 と コン ピュ ー タとの共同作業 における コ ミュニ ケ ー シ ョンは さらにスムーズ になる。 ノンバ ー
バ ル情報 の 中で最 も重要 な情報 は表情 で あ り,表 情
認識 に関す る研究 は数多 く行 われて い る[1,2].
現在 の 音声 ,文 字認識 シス テ ムはほ とん どが 刺
激 ・応答系 のシステムで あ り,認 識対象 デ ー タを統計的処理す るのみである。 しか しなが ら,認 識対象
デ ー タをシ ンボル化 し,統 計的処理 に記号 的処理 を2。

表情 データ

今回認識対象 とす る表情 は,表 情認識 の研究 で広く用 い られて い るEkmanの 感情分類 で あ る喜 び,悲しみ,驚 き,恐 れ,怒 り,嫌 悪 の6種 類 で あ る。
近年 の半導体技術 の進歩 に よ り,距 離画像 を ビデ
オ レー ト (30フ レーム/秒 )で 得 ることが可能 となった。 これに よ り,顔 の表情 を連続 的に三次 元画像 として得 ることがで きる。 従来 の表情認識 では,顔 の三 次元形状 が 二 次元 に射影 された画像 ,い わば情報の 欠落 した画像 を用 い てお り,そ の認識精度 は低 いと考 え られる。
解析対象 で ある三 次元表情 デ ー タは,ス テ レオカ
メラで 被験 者 の 表情 変化 を撮影 して収集す る。 図 1にス テ レオカメ ラで撮影 した セ ン ターRGB画 像 と組み合 わせ ることに よ り,認 識 システムの性能 は飛躍的に向上す る。その よ うな試 みの一つ に,Hidden

被写体 の距離 が疑似 カラー で表現 された距離画像 のMarkov Model(HMM)が あ る[3].HMMは ,認 識

例 を示す。

,

対象時系列 デ ー タをシ ンボル化 し,こ れ を入カデ ー
タとして扱 うことで ,文 脈 の よ うな高度な表現 が可能 となった もので あ る。 時系列 パ ター ン認識手法 としてはDPマ ッチ ング もあ るが ,不 特定者 を対 象 とした場合 に,HMMの 方 が優位 で あ る とい われて い る。
従来研 究 にお けるHMMの シ ンボル化 の 際 には
そ の統計的性 質 のみ に 目が向け られてお り,認 識 を,行 う際 に どの よ うな特徴 に注 目す るべ きか ,そ れが
出力後 の結果 に どの よ うに影響 を及ぼすか につい ては考慮 されて い ない。
そ こで本研究 で は,オ ンライ ン手書 き文字認識 シ
ス テ ム[4]で 得 られた知見 を もとに,HMMの 出力情報 を利用 して認識 システムが扱 うシ ンボルの 自律的適応 を図る。 出力情報 としては学習時 の エ ラー情報を用 い ,そ れに従 ったシンボルの適応化 を図 る手法

(a)

(b)

図 1:セ ンターRGB画 像 (a)と 距離画像 (b)ブ ロ ックマ ッチ ン グ法 [5]に よ り動 画像 か らオ プ
テ ィカルフ ロー を計算 し,顔 の各部位 の移動方向 と移動量 を抽 出す る。 従来 の オプテ イカルフローは輝度情報 のみ を利用 して計算 されて い るが ,本 研究 では輝度情報 の 他 に カメ ラか らの距離情報 も用 い,三次元形状 を考慮 したオプテ イカル フロー を計算 して―‑275‑―

い る[6].強 い喜 びの表情 につい て,計 算 され た二 次
元画像上 の フ ローベ ク トルの一 例 を図 2(a)に 示す 。
また,距 離方向 の移動 ベ ク トル を距離画像か ら算 出
した結果 を図 2(b)に 示す 。図の左下方向の矢印 は手
前 へ の移動 を表 し,右 上 方向 の矢印 は奥 へ の移動 を

bl(0
α13

表す 。

α24

―
!eft―to―rightHM「
HMMの 例
to― right
図3:!e貴ここで ,α Jは ,状 態 ら か ら状態 9/.へ 遷移す る確率を表し,ち(たが状態gJ・ から)は ,観測シンボルソプ

出力 される確率 を表す。
HMMで は,状 態遷移確率 に従 って状態遷移が起
こ り,そ の状態か らある確率で観測 シンボルが 出力
され る。
(a)

(b)

HMMの 学 習
各HMMパ ラメー タの推定 は,表 情 の時系列パ タ3。 4。

図 2:二 次元 方 向 の フ ロー ベ ク トル (a)と 距 離方 向 のフ ロー ベ ク トル (b)3。

ーンの数多 くのサ ンプルを用 いた学習 によつて行 われる。表情 ″に対応 す るモデルン のパ ラメー タセ ット{α J,ち (た )}は ,表 情 ″に対応す る特徴量 か らバ ウ
ム ・ ウ ェ ル チ ア ル ゴ リ ズ ム (Baum‐ Welch

HMMを 用 い た 表 情 認 識

3。 1。

入 カデ ー タ

algorithm)[3]に よつて推定 される。

表情認識 で利用す るデー タは,前 節 で説明 した フ
ローベ ク トルか ら算出された,顔 の各点 弓 における〓し ,ル Zi)の 時系列情報 ●1,■ 2"¨ r)
三 次元座標 ν′
であ る。 ここで, ′はフレーム番号 であ る

3。

5.認 識

'吟

長 さんの出カ シンボルの観測系列 οを,.

ο=(ο l,ο 2'…
3。 2。

デー タが存在す る特徴量 ベ ク トル空間を,カ テ ゴ
リー を代表するテ ンプレー トに分割する量子化方法
をベ ク トル量子化 (Vector Quan饉 Zation:VQ)と 呼
ぶ.こ の手法を用 いて認識対象 の特徴量ベ ク トル (特対応す る表情 を認識結果 とす る.確 率 P(dν )は ,フォワー ドア ル ゴ リズ ム (fOrward algorithm)[3]によって算 出 され る。

徴点 の座標 ベ ク トル など)を HMMに 入力す るシ ン
ボルに変換す る。
特徴量ベ ク トルχはあ らか じめ求め られてい る コ
ー ドベ ク トル集合 {ノ 1,ノ 2"¨ 9yⅣ }(コ ー ドブ ック)を参照 し,一 つのシンボル カに置換す る
.

(1)

")

(2)

とす る。この とき,各 HMMノ が観測系列 οを出力
す る確 率 P(dν )を 求 め ,最 大確率 を与 えるモデルに

ベ ク トル 量子化

力〓argmlnグ (χ,ノ

'°

r)

3。 6。

時系列 の 生成学習 されたHMMを 用 い て,典 型的な時系列 を生成す ることがで きる.従 って,表 情認識 システムにHMMを 用 い る ことで,同 じモデルで表情認識 と生成が行 える.

ここで,ど はユー クリッ ド距離 であ る
また,多 数 の訓練サ ンプルか らコー ドブックを作.

4。

成するための手法 として,■ means法 を用 い る

.

4。 1。

3。 3。

シ ンボ ル の 自律 的 適 応
シ ンボルの 高 次元化

表情認識 で利用 されるシ ンボルは,顔 の部位 の位
置座標 ,速 度ベ ク トル,加 速度ベ ク トルなどの特徴
量力WQに よ リシンボルに変換 された ものであ る。従来研究では,こ れ らのシ ンボルはEkmanに よって提HMM

本研究 では,一 つの表情 を一つのHMMで 表現するので,HMMは 6種類 となる.図 3に HMMの モデ
ル例 を示す.認 識 によく用 い られるHMMは ,初 期
状態 ,最 終状態 を設定 したlet‐ to‐ rightモ デ ルで あ る。

唱 されたFACS(Facial Action Coding System)において定義 されてい る44種類のAU(Action Unit)を参考に して,あ らか じめ恣意的に選択 されてい る―‑276‑―

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frV-.c7a10, pp.974-989, 1999.

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4l{t*i r,f )v0) EffiEii6t"u*El:av.( Z bre
bffi6' fft,=tt?Tv., *1EiEi&Y 77 ALffiXL,i,,F )va HHHli6t'uoHfir'WtreiB,taafrre)[6] Mitsuru Iwata and Shun'ichi Tano: Analysis ofThree-Dimensional Facial Movements inFacial Expression, Joint lst International
Conference on Soft Computing and Intelligent
Systems and 3rd International Symposium on
Advanced Intelligent Systems (SCIS & ISIS
2002),25B.2-6,2002.
[Z] taketriro Otsuka and Jun Ohya: Spotting

segments displaying facial expression fromimage sequences using HMM, Proceedings ofThird IEEE International Conference on
Automatic Face and Gesture Recognition, pp.
442-447, L998.

7a.

F,1u'A{:tft*+vffi.
[t] G. Donato, M. S. Bartlett, J. C. Hager, P.
Ekman, and T. J. Sejnowski: Classifying

T 182-8b8b HH{tldflfrfi'ffifr r.E 1'5'1

Eft Etr,t+,t+ H{E+fi v

HE

iffi

^

7

^

+Efrfrt+Facial Actions, IEEE TYansactions on Pattern

Tel: 0424- 43-5604, F ax: 0424' 43'568 1

Analysis and Machine Intelligence, Vol. 21, No.

E'mail: miwata@is.uec.ac.jp- 278-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Septe 8‑10,2003)

ヒュー マ ン ビー クル にお ける
例 ベ ー ス に よる意 図認識機
Driver Intention Recognition Using Case-base Learning for lluman Vehicle System
山 口 亨*,**

武 田康宏 *

Toru Yamaguchi

Yasuhiro Takeda*東 京都 立科学技術 大学 大学院 工 学研 究科

シス テ ム基礎 工 学専攻

Systms Enginee五 ng ScLnce,GI喘

鍾曇讐翼易 「」障喜鵜普PRESTO,Japan Science and Technology Col叩

p01itan hsdm

OfTechndogy

orat10n(JST)Absrrac′ : Most tramc accidents are caused by dHvers'carelessness and lack of infol11lation on the surounding

OtteCtSO h this paper we pЮ posed a modし 10fhumm h ndon recognidon ttЮ ugh case― base leammg.¶ he systemtected data about humm's
can help us recognize ottect'S intention(eoge mm,le■ ,五 ght or stalgho by ushg
on.
FuJhe.inore,we
included anⅡltersec■
e
car
and
tte
veenぬ
modon, speed of the car and the distance be●
example using casc― base leammg h this paperto impЮ ve the precision ofrecogni■ on.
1。

は じめに

ITS(httlligent Transpo■ Systm:高 度道路交 通
システ ム)は 、最先 端 の情報 通信技術 を活用す る
ことに よ り、人 と道路 と車両 を一 体 のシス テ ム として構 築 し、安 全性 の 向上 、輸 送効率 の 向 上 、快適性 の 向上が期待 され て い る。 しか し、多 くの情
報 が シス テ ム 内にあるに もかかわ らず 、そ の情報を有 効 に運 転者 に与 えて い るか ど うか の 検討 は不十分 である。情報過 多 は逆 に運転者 の混乱 を招いて しま う。運転者 の意 図 を利用す る ことで情報
過 多 に よる混乱 を防 ぎ、運転者 の負担 を減 らす ことが出来 る。本稿 では運転者 の動作 を検 出 し、事例 ノー ドを配 置 した意 図認 識 機 構 に よる運 転者の意 図推論手 法 を提案す る。

意 図認識機構
本 稿 で は あ い ま い な概 念 で あ る運 転意 図 に関す る知識 構 築 の 手段 と して知識 表 現 を利 用 した
モ デ ル を図 2に 示す。運転意 図 の 中か ら直進 、左折 、右折 の 3基 本運転意 図 の認識 を行 う意 図認識
モ デ ル について説 明す る。 これ は次 の性質 を持 つ。

2。

特徴 が入力 された時、中段 では 、最 も近 い特徴 をもつ ひ との ノー ドが最 も強 く活性化す る。活性値
分布 に よ り、各動作毎 に どの事例 に近 いかわか る。
しか し、中段 に現れ る活性値 だけで 、運転意 図を特定す る ことはで きな い。 この 問題 は、 コ ンテ キ
ス トの導入 に よ り解決 され る。最 上段 は運転意 図を示す レイヤであ り、左折 、直進 、右折 に対応す
る 3つ の ノー ドか らな り、中段す べ て の ノー ドと結合 して い る。
この モ デ ル は事例 か ら運転 意 図 を フ ァ ジ ィ集
合 として記憶後、入力 を与 える と下段 と中段 との間、及 び 中段 と上段 との 間 で反響動作 を繰 り返 し、
活性 値 分布 が コ ンテ キ ス トに矛 盾 しな い 状 態 に収東す る ことで認識結果 を得 る。 ここで コ ンテ キ
ス トとは各 運転 意 図 の 事例 か ら得 られ た 標 準 的
パ ター ンで 、パ ター ンに似 た各動作 の特徴 の組 み合 わせ は推進 され るの に対 し、パ ター ンに合 わな
い 特徴 の組み合 わせ は抑制 され る。認識結果 は上段 の 3動 作 に相 当す るノー ドの活性値 によ り表 され る。

１

現実世界 の数値 デ ー タ と人 間 が思考す る記 号

２(18T)多融合 で きる。

ヌ ぅプ 雄珪 喜
LaJDriver's head motion

国 国
国
LEFEI STRAIGHT RIGtt「Distance

国 国
H電
(＼

(lli;ク

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ラ

D② O

国

RIGHT

―l

:::皿
…

61014mDistance to

図 2意 図認識 モ デ ル―‑279‑―

認 識 実験3。 1実 験 システ ム
あ る運 転 行 動 を起 こ そ う とす る時 一 般 に運 転者 は あ る程 度 決 ま つ た動 作 をす る こ とが確 認 さ
れ て い る。本研 究 で は この 動 作 に着 日 し人 間 の 顔の 方 向情報 、交差 点 まで の 距離 、車両 のス ピー ドを図 4に 示 す 実験 システ ム で 検 出 し、検 出 され た
動 作 か ら直進 、右 折 、左 折 の 3基 本動 作 の 意 図 を
推 論 す る。
―

3。

r― 。1:――(DAttp口

これ に対 し図 6が コ ンテ キ ス トを用 い た結 果 であ る。反 響 動 作 に よ リフ ァ ジ ィエ ン トロピー が 減
少 しノー ド活 性 値 分布 は LE「 に収 東 す る。

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図 6意 図推論 の結果

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(コ ンテ キ ス トあ り)

運転者 の意 図認識 実験結果
意 図認識実験 を行 う前 に予備 実験 を行 い 、特徴の ある 7人 分 の学習事例 を得 た。 これ らの学習事
例 の数 と認識 率 の結果 を図 5に 示す。認識 率 は未
学 習 の 運転 動 作 デ ー タを入 力 した 時 の も ので ある。 7人 分 の事例 を学 習 させ た後 の認識率 は左折
88%,直 進 95%,右 折 86%で あつた。

4。

実験 システ ム
3。

2事 例デ ー タ計測実験 システ ム

０ ︒ ０ ０ ０
∞ ８
６ ４ ２

Ｃ●０００Ｌ
０コ Ｌ ＥＯコ 一

図 4に 示す の は今 回 の研 究 で ご協力頂 いた矢崎
総業株 式会社 で の実車実験 シ ステ ム である。構成としては図 3に 示す実験図 とよく似 た シス テ ム とな つてい る。 この矢崎総業株 式会社 で の計測実験
か ら得 られた 7人 分 の事例 を帰納学習 させ る。

￨口 lefti■ straight'

1234567

̲E lLht̲̲三number ofinstance5。

学 習 事 例 の 増 加 に よ り認 識 率 が 向 上 し、帰 納 的
学 習 が 行 わ れ た こ とを示 して い る。 この こ とに より事 例 ベ ー ス に よ る意 図 認 識 機 構 の 運 転 者 意 図
推 論 の 有 用 性 を示 した 。

図 4事 例デ ー タ計測実験 システ ム3。

3認 識結果lbり に
ま〕7人 21デ ー タを意 図認識 モ デ ル に学習 させ た後 、
未 学 習 の 運 転動 作 の 入 力 し コ ンテ キ ス トを用 いず に得 られた結果 が 図 5で ある。中段 ノー ドの活性 地分布 が 曖味 で どの運転意 図 か判 断 で きな い。

参考文献[1]山 口亨、谷萩隆嗣、萩原将文 : ニュー ラル ネ ッ トワ
ー クとファジィ信号処理"、 コロナ社、1998
研究報告書[2]技 術研究組合 国際 フ ァジ ィエ学研究所―
フ ァジ ィ思考 による知的情報処理"、 株式会社 コンピ
ュー タ 。エージ社、1995:[3].Chen Dayong, Tom Yamaguchi, "Distributed Sensory
lntelligence Archit∝ ture For Human Centered System"Pr∝.

of EEE htelmational Sylmposiu]m on Colmputational
lntelligence ln lRobotics and Automation,pp194‑199,2001。

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〒 191‐ 0065東 京 都 日野 市 旭 が 丘 6‐ 6\"/

東京都 立科学技術大学大学院
シ ス テ ム基礎 工学専攻 山 口研 究室
武 田 康宏電話 :042‐ 585‐ 8641\:/

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

オ ン トロジー を用 い た意図認識機構 の構築
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島 由

.

2.1

1 はじめに現在、計算機や ロボ ッ ト(エ ージェン ト)は 人間生活のあらゆる局面で多様に利用 されてい る。 しか しながら、人間とそれ らのシステムのイ ンタラクションには限 られた入出力系 しか現状では許容 されていない。それに比べ人間同士の コミュニケーションにおいては、
多様な入出力のチャンネル を複合的に利用 している。
本研究では、人間同士の コミュニケーションを人間とエージェン ト間に適用 し、様 々な状況下 (シ チュエ

推論機構 とイ ンスタンス
本稿では、図 2に 示すようにファジィルール を双方

向連想記憶 (BAЮ で表現 したファジィ連想推論によって、CCDカ メラから人間の手の色情報を頼 りに特徴の認識を実現 している。

点を抽出 して、特研
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88y R● le[ ̲「 こCl〕ーション)に 於ける人間の動作からその意図を認識する。人間の意図の工学モデルであるオ ン トロジー を構
築 し、そのオン トロジーを検索手段 とすることで、様 々な状況に対応することができる。そ して、人間の手や顔 の動き (ボ ディランゲージ)と いつたユーザに直感t盛
図2型イ ンターフェイスにより、意図を判断す る自律移動
エージェン トを提案 し、その有効性を示す。

2システム橋成自律型人間共生エージェン トシステムをロボ ッ トエ

ージェン トに実装 した外観 と構成を図 1に 示す。本研究におけるシステ ムは、3層 構造か らなる Rasmussen
モデル を基盤 としてい る。CCDカ メラから得 られた
人間の動作をイ ンスタンス層 において具体的入力情報に変換 し得 られた複数の情報をオン トロジー層 に入力

2。

11■
ファジィ

…:ユ■】

̀冨

2 オン トロジこ

本来オン トロジーは哲学用語 で「存在 に関する体系
とい う意味である。世の中の ものすべてを体的な瑞系的に整理 して説明することを目指すのが哲学におけるオン トロジーである。図 3に オン トロジーの概念 と提案モデルについてS、

ロジ丁〕｀・CII11)すント:￨ :̲ヽ (■ っ０¨

する事 により人間が何を意図 しているのか推論するシ
ステムである。

:

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毬:II」 二く、三J「∧▽アクチュエータ

人 間 とシ ス テ ム のコミュニ ケ ー シ ョン に 利 用

図3

図1

自律型人間共生エージェン トシステ ムの構成―‑281‑―

オン トロジー と提案モデル

'

201

オン トロジこ と概念ファジィ集合
本稿において、オン トロジーの構築に概念 ファジィ2。

集合 (CN)を 使用する。本研究では、層間が全結合 されたネ ッ トワークであるBAMに よつて、 CFSの構築
を行 つた。 CFSで は、我々が通常概念を形成 して行くときの ように、別 々に形成 した個 々の概念を逐次組
み合わせながら、全体的な概念を形成 してゆくことがで き る。 つ ま り、 個 々 の 連 想 マ ト リ ク ス

しているロボッ トAと 知識が欠落 しているロボ ッ トB
による意図認識実験、オ ン トロジーの学習実験、知識共有実験を行 つた
図 6に 実際に動作状態のオン トロジーの表示画面、
表 1に コマ ン ド認識における特儀点と推論結果、表 2にオン トロジーにおける出力値を示す。

″′(J=1,2,¨ ,4)か らなるCFSを 、式 2‑1に したがつて合成することができる。ここで、40′ ″ [...]は連想マ トリクスの正規化演算である。
.。

″ =″ ο刀

"[″

2.2。

・+』ビ
1+』 ビ2+』ビ3+° ¨"] (2‑1)

2 オン トロジ■構築過程

まず、図 4(第 1週鷹)に示すように人間の観察や実験 と、 BAMOCFSを 用いてエージェン トの基礎 となるオ ン トロジーの作成を行い、 これを最も簡単なプロ トタイプとする。次に、図 4(第 2週鷹)に示すように人間からエージェン トの入力 に関するオ ン トロジーを適用 し、それぞれ対応するエージェン トから人間の図 5 動作状態のオン トロジー
Ｐ
一︒
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︲
一
６

まれてお り、具体的な事例を格納 している。

一

一３
︲

オ ン トロジーがあれば、それ を合成することにより、新たなオン トロジー を構築する。イ ンスタンス内部 には 2。 1項 におけるコマ ン ド認識のネ ットワークが含﹁︲一 ´ 一 コ

Ｘ

出力のオン トロジー を構築する。次 に、図 4(第 3躙に示すように新たなイ ンスタンスにより、オ ン トロジ
ー を生成。他のエージェン トに同様 のパ ターンを持つ￨̲ 1̲̲̲三

表 2

二

1出 11lfir鮮

16.Jtti l」 o:Jll t f iおオ ン トロ ジ ー に お け る 入 力 値 と 推 論 結 果

意図認識率 の平均値は 92%で あ り、学習実験 においては、 ロボ ッ トに不満・ 満足 の報酬 を与 える事により新たな概念 の精練 に成功 し、知識共有実験 にお いては、知識 を持 ち合わせない ロボ ッ トBが Aの 知識 を獲得 し、 ロボ ッ トAと 同等 の意図認識 に成功 した

5

おわ りに

今回人間の意図認識機構 としてオ ン トロジー を提案
し、手や顔の動 きといつた直感型イ ンターフェイス に「 II:J3

図 4 オン トロジニ生成過程
オン トロジーによる知識共有

よつて人間の意図を自律的 に判断 し、オン トロジーの
成長や知識共有 によつてよ り賢 くなるエージェン トシ
ステ ムを構築 し、有効性を示 した

意図表現の個人差な どにより具体的情報であるイ ン
スタンスは異なる場合があるために、抽象的な概念で構成 されたオン トロジー を検索手段 とする事で、他 のエージェン トがすでに持つイ ンスタンスを自分の持つ[11増 田俊輔 他 :ナ チュラルインターフェイスと情報共有 第 17回

オン トロジーの文脈 と同等な物より検索 し、下位層 にある知識を共有する事でスムーズな知識獲得が行える。

β]増…田俊輔"・他 :2讐 駆蜘能 とインテリジェントスペ■ス :第 28回
知能システムシンポジウム,pp.291‑296(2∞ 1.3)

4

1〒

本 システムにおける実機実験の条件 と結果を示 してい く。今回の実験では、構築 したオン トロジー を搭載した ロボ ッ トエージェン トを 2台 用意 し、知識を獲得

東京都立科学技術大学 大学院工学研究科 システム基IL/FAX 042‑585‑8644
礎工学専攻 山口研究室

ファジイ・システム 0シ ンポジウム,pp.265‑268(2∞1。

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191‑0052 :東 京都 日野市旭が丘 6‑6

kurosaki@fml. ec. tmit. ac. jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

HffiAffiiltd v FEpfi v Fl: t;tt 6r i :- - r-2 = 2>7T t^

Communication System of Pet-type Robot for Aged People's Welfare
HiiE f|Jz
Toshiyuki MAEDA

frn *EHEI fB+

Hisao NIWA

KazumiYOSHIDA(ffi) t>7t:z!
gtEffit+(ffi) tYf tY)
Hannan University PIN CHANGE Co.'Ltd. PIN CHANGE Co.'Ltd.
H4E

ffiE #a-tl.

Kazuhiro KAYASHIMA

Yuji MAEDA(tR) tvta>trEERUffie+E&t+

pIN CHANGE Co..Ltd. Hiroshima Prefectual College of Health Science

Abstract: We present a communication system of the pet-type robot for aged people's welfare.
The robot can communicate with the people autonomously, and also it is net-accessible, and thatfeature allows the people to communicate with others, directly orusing the communication server'

2-ffi)ld."-tsi- -7LtlffieffiltF*Llc" 3 6I lt lldbl::irx'crax3f, u(B/cEtlffi#a*<arir6l.;.i"X=L'n#i'o.i*l'^'^i*t\#f ,Elreaff.t$+#aa*#tdHfiL' L(*ir. fF u6L.*t.6ffix (,<y I-4r:fiy r-) r.MtL6##)t&$*y#t 6 *: D ll') ttv, " ffi l. E #rE' Z,EEffiL\I i l. L(L\6"it 6'fFrfi l. b 0,,{y I. 4 r: ff v I. tJ1id! affiffca t1rr /(, =btr+U# I ==t-!a y*t.f- l-f 6tF#i#*l:le b
L a*tffit*trFHllEElJ 5 o ! ls)aB (r,'6"/r < (tt/t 6 ltu." :irE++tlza Ez^rt:yLffi,tfr
Ztvba#ffi?ffi*-i6 F-e, = i ==t-! = X,frVtrv.I i t.f 6fc&)t.+Ht.Eg1&rA L
yt1#-f 6,<y l-.4efiy l.tt#H'l:-@firslq 4i_6"
ffi< b 6 t t Z btLA 12, l" #nftfr(lJ. ffilc
ttHffi#ffilt|Ha,xy 1'4r:fi2 l'llI6 = i, =3 =ia=,-ia>l#frE=r-Ye:z!^7J>XftF.t6"
L<any |. r:,i-iz ltl4 yr-+y l&ffi.|<*6r' ti'uilBltt:pfiv l'ii'iv Fr&'6 &lEl
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61gvtL.v,) t&yt+i(tjrrr/rr,'" Hffi#l: H#. (Hffi#) 2Efall. *tE Lr,.Bu[:8it
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- 283-

5 おわ りに
以上述 べ た よ うに、我 々 は情報セ ンター を含 ん
だペ ッ ト型 ロボ ッ トシステ ム を開発 し、そ の コ ミュ
ニ ケー シ ョン機能につ いて検討 をお こなった。今後 の課題 としては、実証実験 を さらに推 めて機能の有効性 の分析 をすす める とともに、 さらに会話や発声 の コ ンテ ンツ (内 容構成 )に つい て も、よリー 層快適 で有用 なイ ンタ ラクシ ョンを 目指 し、さらなる検討 が必 要 である と考 える。

謝辞
本研究の一部は、通信・放送機構 (TAO)の 事業として実施 されてお り、また広島県福祉関連産業
創 生プ ロジェク ト研究開発支援事業補助により推進 された。また実証実験に際 しては広島県三原市、大阪府池 田市、財団法人 さわやか公社の方 々に協力 いただいた。関連各所 0各 員 に対 し、ここに深図 1:The robot

く感謝する。

Molly''。

に独居老人 に とつては必須である。なぜな らば、ペッ トロボ ッ トがそのユー ザー に とつて の友人 (パ ー

参 考 文献トナ ー )と な ることがで き、孤独感 か らの 開放 を
助 けるか らである。 自律会話機能 は、音声認識 と[1]E.J.Gbson and R.D.Walk, The宙 sual cli工 "ガ ,202:64‑72,1960。
艶た″ヴ εИ″θ

音声 生成 か らなる。情報媒体 として の音声 は、特に高齢者 に とつては コ ン ピュータを直接的 に操作

r弘 、 電[2]松子玩具におけるアフォーダ ンスの実現 ―システムの構築 ―",1996信 学総大,A‑355,March

す ることが困難 な高齢者 に とつて は非常に有効 である と考 える。

̀α

川善彦、前 ￨1英 嗣、前田利之、萱嶋

1996。

[3]萱 嶋 一 弘 、吉 田和美 , ペ ッ トロボ ッ トと心 の

4 ペ ッ ト型 ロボ ッ トの構成

ケア "リ ハ ビ リテ ー シ ヨン・ エ ンジ エ ア リ ン

図 1が 「モー リー 」 と名付 け られ た本研究 におけるペ ッ ト型lロ ボ ッ トのプ ロ トタイ プである

グ,Vol.17,No。 4,Nov.2002。

.

ア フォー ダ ンス [1]を 考慮 して 、利用者 が簡 単に楽 しく、かつ違和感 な く利用できるよ うに実 装され て い る。昇 り、下 りの どち らについて も、情連絡先〒 580‐ 8502 大阪府松原市天美東 5‐ 4‑33

報 セ ン ター との情報 交換 について は TCPAP接 続
でな されて い る。電話 については現時点では VoIP

前田 利之

等 の プ ロ トコル は用 いて お らず、内蔵 PHSを そ

Tel:(072)332‑1224のまま公 衆 回線網 に接続 して い る。

Fax:(072)336‑2633

阪南大学 経営情報学部

Email:macchan@haman̲u.acjp―‑284‑―

19th Fuzzy Syste】 m SympOsium(Sakai,Sept.8‑10,2003)

アクティブジ ョイスティックによる人協調型車椅 子 ロボットの軌 道制 御Ttajectory Corrtrol of Hurran Cooperative Wheelchair TYpe Mobile Robot
Using Active Joystick
村 上俊 之井 上 明子Akiko Inoue Toshiyuki Murakami
慶應義塾 大学

慶應義塾大学

Keio University Keio University

Abstract: When a human is riding on a wheelchair type mobile robot, autonomous motion or autonomously
generated trajectory is useful in various aspects. However it is preferable that the mobile robot should bemanipulated according to the user's will in case the user finds an obstacle which the mobile robot cannot detect.
This paper proposes a norrcl strategy to generate a trajectory taking both robot's autonomously generated
trajectory and the human's input into account. Cooperatatiou between human and robot is achieved by using
finzy log,ic. Simulation and experimental results show the validty of the proposed method.
ム酬

序でジ ョイステ ィックの倒 しやす さを決定す る手法を提案
す る。

近年 ,無 限の作業領域を持つ移動 ロボ ットは次世代 の
産業用 ロボ ッ トとして多 くの関心が寄せ られ ,日 標位置
へ の精密な位置決 め制御 を自律制御 によ り実現す ることが大 きな研究 目標 として取 り上げ られてい る。 一方 ,こ2 実験 システムのモデ リング
2。

1 移動 ロボッ ト

れか ら到来する高齢化社会に向けて,人 の動作をサ ポー
トできるロボ ッ トの実現にも多 くの期待 が寄せ られてい移動 ロボ ッ トは図 1の よ うな構造 を持 つてい る。

る。本研究 で取 り上げてい る車椅子型移動 ロボ ッ トもその一つで あるが,従 来 の移動 ロボ ッ トとは異な り移動 ロ
ボ ッ ト本来 の 自律性だけではな くジ ョイ ステ ィックか ら
入力 され る人間 の動作指令を効率的 に融合 し,車 椅子型
移動 ロボ ッ トの制御 に反映 させ る人協調型 の制御 アル ゴ
リズムの確 立が必要 となる。
自律的軌道をもつ車椅子型移動 ロボ ッ トに人間が登場した場合 ,操 作者 の気分 の変化や操作者 に認識できない
障害物 との接触 が生 じた際に,ロ ボ ッ トの軌道 生成に関してその 自律性だけでは解決 できない問題 が発生す る。
その ような時に操作者 の意志を とり入れて軌道 の修 正を行 うことが必要 である。本論文 では操作者か ら与えられた 目標位置に到達す るための軌道 は ロボ ッ トが 自律的に計画 し,ジ ョイステ ィックの操作性 を変化 させ る。 これによ り,操 作者 はジ ョイ ステ ィックの操作性 か ら自然 とロボ ッ トの意志 (自 律性 )を 認識 し,操 作 しや

図 1:移 動 ロボ ッ ト

図 2:ジ ョイ ス テ ィッ ク

移動 ロボ ッ トの基準点 の世界座標系における加速度
文 と車輪 の回転角加速度 うの関係 を表す運動学関係式は
次 の ようになる。 ここで Jtt。 はヤ コ ビ行列 の擬似逆行列である。

￨=JttoX(1)

移動 ロボ ッ トの動力学関係 式は (2)式 の よ うに表 せ る。 こ
こで Mθ は等価慣性行列 である。

'す い

方向

Mθ θ =τ

)に 操作者 が操作す る結果 とな(ロ ボ ットが行きたい方向る。 一方 ,人 間の意志が ロボ ッ トの 自律的軌道 と異な つた場合 ,ロ ボ ッ トの指令 と人間の指令 とが競合 し,人 間

2。

(2)

2 ジヨイスティックはジョイスティックを倒 しにくい方向に倒そ うとする。その よ うな時 に ロボ ッ トの指令 と人間の指令 の両者を考慮

本研 究 に用 い るジ ョイ ステ ィックは図 2に 示す よ うに
3Joy軸 ,吻 。
v軸 まわ りにモー タが取 り付 けてあ る。 二つに入れ ,両 者をファジ ィ論理 [2]を 用いて融合 させ ることのモー タの 回転角 を θl,θ 2と す る。先 端 の速度 は近似的―
‑285‑―

なる。 これをファジィルール として記述すると (7)式 〜(9)式 の ようになる。

に以 下 に与 え る こ とが で き る。
・ θ

３

θ

if π―△φis MD then ciS MD

uman =: atan場
φた/θ

SM〓 0。 8(4)θλuman = 、i・ θ
3

7
MD鋤 。
2
BG却 。

(5)

π―Δφ

SM

人間 と ロボ ッ トの 協調手法

今回の研究の 目的は人間の意志および ロボ ットの 自律的な軌道計画 の両者 を協調 させて ジ ヨイ ステ イックのた
お しやす さ (=や わ らか さ)を 決定す ることにある。 こSM

厳密なモデル化 が不要であるとい う点 にある。提案手法の 目的は,人 間の入力 した方向角が ロボ ッ トの計画 した
軌道 に近いほど,ま た人間が 進みたい "と い う意志を強ル クの時間積分値を評価値 にす る。 フアジイ論理では,if〜 then〜 とい う形 のルールを用いて記述 し,そ のルールに基 づいて制御 を行 う。if〜 で表 され る前件部 としては
ロボ ッ トの計画 した方向角お よび人間の入力 した方向角の差 と入カ トル クの積分値 を用い る。さらに then〜 で表され る後件部では ジ ョイ ステ ィックのやわ らか さを用 いる。 ここで,ジ ョイステ ィックのやわ らか さを決 める変数 を融合度係数 ξとする。
3。

1

図 &フ ァジ イ集合

3.2

人 間 の トル ク 入 力

人間側 の意 志 の指標 として ,人 間 の入力 した トル クを
時 間積分 した値 を評価 の対象 とす る。 トル クはジ ヨイ ス
テ ィックを倒 して い る時 間間隔 だ け積分 され ,ジ ョイ ス
テ ィックを戻す と積 分値 をク リアす る。人 間 の入カ トル
クの時 間積分 は次 の式 で表せ る。
(10)∫ηuman洸 が大きいほど,ジ ヨイスティックがやわらかくなる。これをファジィルールとして記述すると(11)式〜 (13)式 のようになる。

uma.と す人間 がジ ョイ ステ ィックを倒 した方向角 を φλる。φごとφλumanの 差の絶対値を △φとし,φ ごと φλumanの近 さを表す指標 を π―△φを評価値 とす る。

π―△φが大 きいほど,す なわち人間の入力 とロボ ットの所望 の方向角 が近 いほ どジ ョイステ ィックがやわ らか く

BC

0衝けれ温

ロボ ット座標系における所望の方向角を φdを 定める。

(6)

MD

(c) Softness of Joistick

方 向角 の差

π―△φ=π ― lφ d― φhumanlBC(b)TOrquc hteption

こで,人 間 とい う曖味 さを持 つた対象を取 り扱 うためにフ ァジ ィ論理 を用 い る。本制御手法 の 良い点は,対 象 のく持 つているほどジヨイ ステ ィックが倒れやす くな り,その方向に移動 しやす くなる操作感度 を実現す るとい うことにある。 ロボ ッ トの計画 した軌道 へ の近 さとして,方向角 の差 △φを評価値 とす る。また人間 の 進みたい "とい う意志 の強 さとして,ジ ヨイステ ィックヘ の入カ トMD﹈¨(→ Angle Direrence

3９if π―△φis BG then ciS BGれる。

８umanと 垂直
人間がジョイステ ィックを倒 した方向角 φλから倒 した角度 仇umanは 近似的に以下のよ うに与えら

７

︒

吻
物 ・
・

if π―△φis SM then ciS SM

if /τ dtiS SM thett c is sM(11)

if /τdtiS MD then ciS ME)(12)

if /τdtiS BG then ciS BG

(13)

褒
こ
冤
全
[1「 讐
1堪破
冤 壇
I纏 象
原
建賦
言
ジ
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図
合
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Kc = K^o, - e(K*o, - K^in), K^in S Kg I K*o'
Dc = D^o, - e(D^o, - D*;n), D^;n S Dc 3 D*o'Mc = M*o, - e(M^o, - M^in)'M*;n3Mc3M*o,(15). AO - 0 aBe (Casel)o A,g=),4 aEA (Case2)#83fi,tf;f;*& /r2(L\6"5*m

5.1 *sffix. AO-ia*e (Case3)
La S.aBela.tt\<,. #gJrrfiy l'd){-uEv ) a>**>c>lt'S (ffieEffif, O DNIZ^7,ta)y: z-v_!eyttst"+fr(d!#l.xt L< ffirr-ft.a I p, *) a'l ^7 '{v
2 l=tnLt:- L 3 D#grz,i-i v l' r)fl;EAB 5 i' b EX 7 l:
fr'l-. #grrr;J-iv lr^:,${Fl)\)a'{ ^71v) a*t>b
rt'!oD4.ltl.ffi D<iR* a(L\6 : l iibi'6 "'aEe, u\oHfiz)1trtr $ fu/3/: |, r: ,ti v I'o E e#[El'+ffi I -effi # t- tt*# a H fitE t *t' tc h lt'ft6p2'ft'>t:-.

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4.2 t&$afiv t,O#tE

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7,ry7 o)tbbr.8 (ffieHffi#Je aNiY, #$suif'v
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ba$f 0, *|F#at-tu, r[.rSD(, a4 '(Y^7, a*brt.8 (ffieHffi*) iriEbi'l.Al\v, zo*b
fr{[.$dr,ri/:)a,( 77 -tv' dlaruEt ul#$sutf,v

-287-

ｌ

卜の軌道 生成お よび追従動作 が 実現 で きて い る こ とがわ

ｔ

長

0

図 8:ξ の時間変化 (Casel)9:

図ロ ボ ッ トの 軌 跡(CaSel)

図 5:移 動 ロ ボ ッ 卜の 軌 跡 図 a移 動 ロ ボ ッ トの 軌 跡(CaSel)長(Ctte2)0

図 10:ξ の時間変化 (Ctte2)

ロ ボ ッ トの 軌 跡

図 11:(Case2)

図 ■ 移 動 ロボ ッ トの 軌跡(Case3)￨5。

24‑一 ―寸―一―寸― 寸

考察

4

3つ のケースにお いて融合度係数 ξは,提 案す るファ
ジ ィ論理 に応 じて方向角差 と操作者 の操作入力 と協調 し

図 12:ξ の時間変化 (Case3)て滑 らかに変化 してい る ことがわかる。 また実験時に操作者 は融合度係数 ξの変化 に応 じてジ ョイ ステ ィックよ

参考文献

・
図

・5

13:

鳥

●
5

ロボ ットの軌跡(Case3)

り力 の変化を感 じることができ,移 動 ロボ ッ トの 自律軌
道 を感 じとりなが ら滑 らかな軌道修 正を行 うことができ[1l Yo Horiguchi,To Sawar導 ,G.Alhshi, Nttural―

てい る。 さらに車椅子型移動 ロボ ッ トは融合度係数 ξの変化 に基づいたジ ョイ ステ ィックの変位 によ り生成 されinitiative interactions in teleoperating environment,

た軌道 を操作者 に違和感 を与える ことな く滑 らかに追従

and(Cybernetics,Volume 2,pp。 876‑881, 2000

してい る。

6,istic human― robot collaboration based upon Πlixed―

IEEE International Conference on Systems,Mam,[2]萩 原結論

将 文 ,ニ ュー ロ・ フ ァ ジ ィ 0遺 伝 的 アル ゴ リズ

ム ,産 業 図 書 ,pp。 76‑92,1994

本論文では自律的に計画 された車椅子型移動 ロボ ットの軌道 に,ア クテ ィブジョイ ステ ィックを用 いて操作者 の意志 を反映 させ るための コンプ ライア ンス制御系 の一構[31K。 Ohnishi,et al。 ,"Robust Motion Control by Dis―turbance Observer''Journal of RSJ,Vol。 11,No。 4,

成法を示 した。 さらに,フ ァジ ィ論理 に基づいて決定 さ
れ る融合度係数 ξに応 じてジ ョイ ステ ィックの コンプ ラ

連絡先

pp。 486‑493,1993

イア ンスゲイ ンを変化 させ る ことで,ロ ボ ッ トの持つ 自律性 と操作者 の意志を融合 させ る手法を提案 した。 また
融合度係数 ξの変化 と,そ れに応 じて修正 された 自律軌,

道 に対する移動 ロボ ッ トの追従特性 をシ ミュレーシ ョンと実験により評価 し提案手法 の有効性 を確認 した。

T223‑8522
横 浜市港北 区 日吉 3‑14‑1
慶應義塾 大学理 工学部村 上俊 之研 究室
井 上 明子
電話 :045‐ 563‐ 1151
FAX:045‐ 566‑1720e‐―‑288‑―

mdha■ iko@sumosdokelooacjp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

Rehabilitation Robot Risk Reduction by Three-Dimensional Force Limitation and Reflex Mechanism+qF,#.z,ffi^Hrf,

Noriyuki TEIIMA,

Katuji ARAKI

Ritsumeikan Univ.,

Kansai TLO

u.ftf;Ht+,

EEETIO

Abstract: In this paper, we elaborate upon two different types of mechanisms for rehabilitation robot risk rcduction.
The first type is a three-dimensional force limitation mechanism, which is an advanced mechanism of the straightmovement tlpe force limitation mechanism. It will be effective when the end-effector of the robot hits a human. The
next one is a rcflex mechanism, which is similar to the biological reflex. It will be effective when an arm of the robot
hits a human.

t l*U&Dl=]*lrftE aoDt a)*EAAbtr L E# t-, t * 4. t L

trbr,/l#-eltre
frEo>lFhttffi,fi a> F,L. t* H
t,',. ?Etto E H lt Hffi #tPfFH H# cro>Qot(Quality of Life) aFJ-ttt6:&fbr, t o)fc-d>lt

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MANUS /r D 6ffi fitn fiz F r lt, ffi fiffi l: rJ.8 trrs
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めることができる
以 上 より福 祉
ロボ ットの 機 械
的接 触 に関す
Soft tissue
るリス クを許 容
可 能 まで 低 減 Robot゛
す る に は(1)(2)の 両 式 を
満 足 す るように
福 祉 ロボ ットを設 計す れ ばよ
い ことが 明 らか 図 1ロ ボットと人体 の衝突 モデ ルとなつた.あ とは.

は有効な方法であるが ,力 制御 系をフェイルセーフなシステムにすることは現状ではできないため,故 障や
誤動作 の際でもリスク低減を保 障することはできないシステムを多重化することによつて信 頼性 を高める方法もあるが ,カ センサも制御 系も多重化する必要があり,コ ストや構造 の複雑 さなどからあまり現実的ではな
い.そ のためこの方法は実用的な方 法ではあるが ,最後 の段 階 で ロボットの安全を保 証できるもので はない
より信 頼性 の 高 い 方 策 として ,力 (ト ル ク)制 限機 構がある.こ れ は摩擦 力や磁 力 を使 って弱 い 力・トル ク
であれ ば伝 達するが ,過 大な力 0ト ル クは伝 達しない
構 造 の機 構であり,ロ ボットの 各 関節 に取 り付 けて使われる.電 気系に比較して故障する可能性 が低 く,信頼性 が高 いために有効な手段である.た だし,多 関節
マニピュレー タでは ,手 先 の 制 限す べ き力 と関節 トルクとの 関係 はマニピュレー タの 姿勢 によつて大きく変化するので,最 適設 計をすることは容易ではない.

,.

静的な荷重閾値F屯 ぬおよび単位面積あたりの許容運動 エネルギー鴫終 え実験的に明らかにすれ ばよいこととなるを設計した場合 ,ロ ボット(2)を 満足するようにロボットの慣性 モーメントIが 大きいと許容最大速度ωぬが極端に小さくなり,実 用には耐えられないほど遅 い速度でしか動作できなくなつてしまう可能性もある.こ のような
場合 に対処するために,単 純なモデルで検討 してみる
図1は 慣性 モーメントIの 1自 由度 ロボットが角速度
ωで人体に衝 突 した場合のモデルである。人間の皮膚・ロボットの柔軟被覆・服などによる弾性 は,バ ネ定
数kの バネ 1つ で単純化 した.実 際には粘性もあるが計算が複雑化するのでここでは無視できるものと仮定する.す ると,ロ ボットが人体に衝 突 した際のピーク荷
重値L戯は
.

.

F口 =J2】k〓 島となる.た だし,Eは 運動エネルギーである。このことから,単 位面積あたりの許容運動エネルギー鴫によつて恥」=イ2鴫 よ.

43次 元 力 制 限 機 構
以 上 の 問題 を解 決す るため ,以 下 に示す 3次 元力
制 限機構 を提案する.こ の 3次 元力制 限機構 は ,3次
元方 向から加 わる圧 縮荷 重 に対して ,閾 値 以 下であれ ばそれを伝 達し,閾 値 以 上であれ ばその荷重を逃がす機構 である.そ の原 理 を図 2に 示す .こ の 3次 元
力 制 限機 構 は 3本 の 直動型 力制 限機 構 を組 み合 わ
せた構造となつている
直動 型 力制 限機構 は 1方 向 の圧縮 力 に対してだけ
力制 限を行 う機構で ,例 えば図3の ような構 造で実現
で きる.図 3左 の機 構 に磁 力よりも小さな圧 縮 力 を加えても変形しないが ,磁 力 以 上の圧 縮力を加 えると磁石 が離れて機構 が縮 み ,圧 縮 力を逃 がす (図 3右 ).
圧縮力がなくなるとバ ネ の力で復帰する.こ の際使 用している異方性ダンパ の特性 により,圧 縮方 向には粘.

のように動的な荷重閾値 Fd̲ぬ を求めて,ロ ボットが人体に衝突 した際 のピーク荷重 がこれを越えないようにすれば,(2)式 と同等の条件 が満足できることとなる。

Fd<Fdぬ(3)

3カ 制 限 方 式 の 比 較
以 上で ,静 的 にしろ動的 にしろ,ロ ボットと人 間 の 間に作用する荷重値を人体 の耐性値 以下に制 限することがリスク削減 にお いて有効 な方 法 であることが明らかになつた.以 下ではそ のための方 式 につい て比較検討する
ロボ ット表 面や アクチュエ ー タなどの機構 に柔軟性を持たせれ ば安全であると主張 する人 がいるが ,こ れは誤 った考 えであることは 上 記 考察 から明らかである。
柔軟構 造 は衝 突 時 のピーク荷 重を下げる働 きをするが ,静 的接触 には効果 がない .ま た許容 量以上 の 弾
性 エネル ギー が 蓄積 されて,こ れが 一 気 に運動 エネ
ル ギー として放 出される危 険性 がある.こ れを避 けるには適 当な粘性 が必 要 となる.こ のため 単 に柔軟な構造であるだけではなく,適 切 な粘 弾性設計を行う必
要 がある
力制御 によつて過大な力を制 限する方式も考えられる.こ の 方法 は制御 系 がきちんと動 作 している限りに.

Sttalght
movement type fore limitation
Straight movement.

‑290‑―m∝ hanism
図 23次 元 力 制 限機 構 の 動 作 原 理

性 がほとんどないので急 速 に圧 縮 されるが ,進 展 方 向 には粘性 を高くしてあるの で 除圧 時 には
数 秒 かけて ゆつくりと復 帰す る.こ のた
めこの機構 によつて蓄 えられ た 弾 性 エ
ネ ル ギ ー が 除圧 時に 一 気 に開放 される危険はない
各 直動型機構 の閾値 をFthと す ると
3次 元 力 制 限機 構に加 わる外力 Fは 次

30

０
２
５
１
０
１
５
０

‐
πノ
3

.

‑π ノ
6

πノ
6

0

3
πノ

0[rad]

図 53次 元力制 限機構 閾値 の測定結果 の例,

できるような構 造 にはなつてい ない .今 後 はこれ らの点を改良していく予定であるのように制限される.図 3
直動型力制限機構 の構造

F<F3山 (θ ,φ )=

５
２

２ ト
﹇
乙 ｏ２ε コｏ￡ｏDrrycwithrttrotrqtc vtroeity.

4反 射 機 構

3rFm
r sin ( + 2l cos $ cosfl

この原 理 に基 づ き3次 元力制 限機構 を試作 した.その 外観 を図4に 示 す .な お ,今
回 は試 作 な ので ,特 性 計 測 用に6軸 カ センサを組 み 込んでいる。3本 の 直動 型力制 限機構 は同じように製 作 したが ,閾 値 は36。 2〜 41。 3[N]と ばらつ きがでた
この 原 因 は ,摩 擦 や 荷 重 方 向の 誤 差 ,磁 石 接 着 面 の 平 面度などが影響 していると考える
6軸 カ センサを用 いて試 作 した機 構 の 3次 元 力 の 閾値 を測定した.そ の結果 の一例 として
Φ=0の 場合を図5に 示す.誤 差.

.

,はあるが,ほ ぼ理論 どおりに力制限が行われていることが示せた
この 3次 元 力 制 限機 構 をロ
ボットアームの手首部 に取り付
ければ,ロ ボットの姿勢 によつて制限閾値 が変化することはなくなる.し かし,こ の機構 では力 の閾値 はその圧縮荷重が加 わる
位置 と方 向とによつて変化する 図4試 作 した3次理論上 r比 が 1の ときに力 の加 元力制 限機構
わる角度 による閾値 の最大値と最 小値 の比 が最 小 となるが ,そ れでも√ 倍 になる
試 作 した装 置 では r比 が3。 8で あり,閾 値 の 最大値 と.

.

3次 元力制 限機構 は ,ロ ボットの 手先効果器 に過 大な力 が加 わ った時 には有 効 な手段 になりえるが ,ロボットが手先 効果器 以外 の部分で接触 した場合 には対応 できない .そ こで人体がアーム部 に接触した場合の リスク低減機構も必要となる。そこで ,3次 元力制 限機構を使用する際 に同時に使 用する機構 として以 下に示す反射機構を考案 した
人体 には生命維持・危 険回避 のため に反射機 能が備 わつてい る.例 えば ,手 で熱 い や かんを触ると,その信 号 は脊 髄 レベ ルで処理 され ,即 座 に手を引つ込めるよう筋 肉に命令 が送られる.こ の反射 は大脳 で判断していないため,反 応 速度 が速 く,ま た精神状態 に依存 しないという特徴も持 つ .今 回提案する反射機構
は ,こ の反射機 能を模擬 したものである.提 案する反射機構 の動作原理を図6に 示す
ロボットアームとそれを動作するアクチ ュエ ー タはピンを介 して接 続されてい る(図 6(a)).ロ ボツトアーム表面 に配したタッチセンサが何かに接触したことを検知
す ると(図 6(b)),コ ンピュータで処理せ ず に直接駆 動
回路を用 いてピンをはず す 。するとアー ムはアクチ ュエー タとは分離 され ,ア クチ ュエ ー タが回りつづ けた
場合でもバ ネの力でアームは接触物 とは反対方 向に引き戻される(図 6(c))。 これ によつてアームが過 大な力を加 えることを防ぐ.ピ ンを引き抜 く回路 はファイル
セーフに構成することができるのでセンサ等 の故 障 にも対 応 できる.手 先効 果器 に荷 重 が加 わ った場 合 とは異なり,ア ーム部表面に接触 した場合 にはいつでも異常事態 であると考 えられるので ,こ の場合 にはタッ
.

.

lノ

.

1ノ

最小値 の比が10倍 近 い 差が出てしまつた.ロ ボットの手先効果器 に取り付 ける場合 でも,1た 比は 1よ り大きくなるのが普 通であり,現 在 の構 造では閥値 の最 大値と最小値 の比 を3倍 程度 に抑えることは難しい。
また,こ のような機構 を実際 のロボットの 手 首部 につけることは難しい .通 常 のロボットアームの 内部 には動力伝 達機構 が組 み 込まれてい ることが 多 いが ,現 在の 3次 元 力制 限機構 ではこのような伝達 機構を使 用

actuatorpin‑291‑―(a)

図6反 射機構 の基 本動作原 理

え方や 安 全 技術 を 日本から世界 に発信 し,こ の 分 野
での 日本 の優位性 を確保 したい としている
今 回 ,福 祉 ロボットの衝 突安 全 に関して理論 的 に考察 し,こ れ に基 づい て二つの機構 を提案 した .こ れ らの機構 にはまだ問題 点が多く,こ れらを使 ってすぐに福祉 ロボットを安全 にするようなことはできない。しかし
これ らを改 良 し,技 術 を積 み重 ねることによつて安 全な福祉 ロボット実現 の 一 助 になると考 えている.今 後もこれ らの機 構 の 問題 点を改 良し,よ り実用的な安全機構 の提案を続 けていく予定である.

,.

Am platc
参考文献[1]HANDY‑1ホ

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図 7双 方 向に動作可能な反射機 構 の基 本構造

Edgerton and R.F.Edlich,The CrushLjury:A High

RIsk Wound,JAn,5(12),1976,pp.965‑70

チ センサで十分である.こ れ により,コ ンピュータがアクチ ュエー タを停 止 す るの に十分な時 間をとることができる
実際に使用するには図6の ような一 方 向 の動作ではなく両方 向の衝突 に対して作動する必要がある.こ のための機構 は図 7に 示すような少 し複雑 な構 造 となる
ソレノイドA及 び Bは それぞれ扇状板 A及 び Bを 固定 している.こ の 際 にはベ ースを二つの扇状板 ではさみこんで固定していることによつて,ベ ースとアームは一 体
化 して動 作する.も しもセンサAが ONに なるとソレノイ
ドAが OFFと なり,扇 状板 Aが アームと分離する.そ の結 果 ,バ ネによつて二つの扇状板 は相 互 に離れ ,結果 としてアームは衝突物体 から離れる方 向に動 く.センサBが ONに なつたときも同様 の原 理で反 対方 向に動作する
現在 この装置を試 作 中であるが ,適 切なバネ強さ及びソレノイドの選択 が重要となることがわか つてい る
また,現 在 の構 造では ,こ の 装 置 が働 いた後 に 自動復 帰することはできず ,人 が 復 帰作業 をしなくてはな
らず ,実 用性 に乏しい。小型軽 量化などとともに今後の課題 と考えている.

.

[7]Ao Trott,M∝ hanisms ofSurface SoftTissueTrauma,
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査 高齢 者 等 福 祉 ロボットの標 準化 に関す る調 査 研
究 成 果 報 告 書 ,社 団 法 人 日本 ロボ ットエ 業 会
,

2003
連絡先
〒525‐ 8577草 津市野路東 1‐ 1‐ 1
立命館 大学理 工 学部 ロボティクス学科
手嶋教 之
周肇言舌: 077‐ 561‐ 2880
FAX: 077‐ 561‐ 2665
E― m誠 1: teJ― @se。 五tsumei.acJp

.

.

.

5ま とめ
福祉 ロボットの実用化を考えると,知 能化や高機能化 以前 に安全性 が最も重要 である.し かし,福 祉 ロ
ボットに関する安全化技術はまだなにもない に等しい
状態 である.日 本 ロボットエ業会 の福祉 用 ロボット標
準化調 査委員会 の 中でも,福 祉 ロボットの安 全に関して活発な議論がなされ,福 祉 ロボット安全の基本的考

―
‑292‑

:

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

E{6fH+E 7 .(- F'r \'v 2l= & 6*,8 n zli v F ofi{ffill

Control of Horseback Riding Robot with Biofeedback

IHH+ (Hfprf+t) rrEE (Hturf+/t) i,IEt#- (Ht{rt+t) EE'#- (t^_F€r)
4.t+iftA (tAT€r) 6mffia (HfoEf+Jt) aEEa (E^Ef+t) t6fi+ (jtt)Gui-Lin CHEN, Kochi University of Technology Shuoyu WANG Kochi University of Technology
Koichi KAWATA, Kochi University of Technology Youichi SHINOMIYA, Matsushita Electric Works, Ltd.
Kenji ISHIDA, Kochi Medical School
Takahisa OZAWA. Matsushita Electric Works, Ltd.
Takeshi TSUCHIYA, Hokkaido University
Tetsuhiko KIMURA, Nippon Medical School
Abstract: The validity of the health promotion using the developed horse-riding robot has been proved by much clinicaltesting. ln order to acquire the better health promotion effect during training some muscle of a human body. it is required tofeedback a certain human body information. ln this paper, a framework to constitute the biofeedback system of thehorseback-riding robot for health promotion using carried type electromyometer is proposed. To hold muscular power activity
during training. the robot's motion frequency and pattern are online adjusted. The experiment results are reported.

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-293-

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E{AaA+fll t'fi -> tc. iflJ

して ,コ ン ピュー ター に入力 され る.Pic.1に 実験様子 を示す.

よ うな実験 を 2名 の被験者 で 5回 行 つたが ,成 功結果 は3回 あ る.そ れ に よ り,発 揮筋 力率 に よ つて ロボ ッ ト運
動 モー ドを調整す る可能性 を確認 した.

︵
メＹｏヒ Ш

Pic。 lPhotograph ofexperilnent

Table lに 示す よ うに ,運 動 モー ドを 9種 選択す る.まず ,9種 の運動 モー ドはそれ ぞれ 20秒 間実行 して ,各 モ
ー ドの 平均発揮筋 力率 (%MVC)を 計算す る.各 運動 モー ドの 平均発揮 筋力率 を Fig.2に 示す.

060
Table I

Time(s)Robot motion mode

Fig.3

4.ま とめNote: MMn for the number of selected robot motion mode――一 ―一Control experiment results

︵
こｏ＞

ｕ
﹂０ 一Ｃ Ｏ︒Ｌ●Ｑ Ｏ Ｃ﹂０＞く

携 帯型筋電計 を利 用 して ,健 康増進用乗馬 ロボ ッ トの生体情報 フ ィー ドバ ックシ ステ ム を構 成 し,特 定 の 部位の 筋力 を保持す るた めに ,ロ ボ ッ ト運動 モー ドのオ ンラ
イ ン調整 と実験結果 につ いて 報告 した .発 揮 筋力率 に よって ロボ ッ ト運動 モー ドを調整す る可能性 を確認 した
制御 の成功率 を高 め るた めに ,制 御 ル ール を改善す るのは必 要 で あ る―一―――一― 一￢.

1 2 3 4 5 6 7 8 9.

Motion mode number
Fig。

2

参考 文献

Average percent of MVC versuslnotion lnode

平均発 揮 筋力率 に よ つて ,大 き い順 に各運動 モ ー ドを
並 べ 替 える.そ の順序 を ″ と表示す る.そ の順 序 の 関係
はデ ー タベ ー ス に保 存す る。従 つて ,最 大平均発揮 筋 力、n率 Pmaxと 最 /1ヽ 平l均 発 i揮 筋力率 Pmhが わか る。Pmaxと きの 範 囲 が 5段 階分 け られ る.段 階 の 長 さ ′は―鳥in)/5′=(鳥 慾に調整す る.調 整す る ときに誤差 △θは式 (2)で 計算す る。

<卜 朔■″ 0颯Σ鳥ただ し,た は調整 の 総 回数
は現 時点 の調整 回数′
ρ は 1回 目の 20秒 間 の 平均発揮 筋 力率
ル は訓練 目標 とす る平均発揮 筋力率
運動 モー ドと平均発揮 筋力率 の 関係 によ つて 運動 モードを調整 す るル ール は

IF Δθ>J/2 THEN″ =″ +1
1F △′/2 THEN ″ =″ ‑1

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ttqリ ノ′ Pθ dia″
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81‐ ‐[7]四 宮 ,関 根 ,仲 島 ,澤 田,王 ,石 田,木 村 ,<l THEN″ =3
1F ̀<―
1F″ >9 THEN″ =7/2を 誤差 の範 囲 と して ,訓 練 後 で制御 が成 功 か判断′
す る条件 は式(3)で 表す 。
(3)

例 と して ,今 回 実験 に は 鳥ハ=1900,端 h=10・ 1,/2=0。 89.3段 目を選択 して 3段 目の中心を制御 目標′
が Fig.3に 示すように,誤 差
ら =14.55と した・ 制御結果
△θはoO。 6で ,誤 差の範囲にあることが確認できた.こ のThein■ uence(1)

次 に ,訓 練 を 120秒 間行 つて ,運 動 モー ドを 20秒 ご とlnrl < t tz

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連絡先〒782‑8502
高 知 県 香 美 郡 土佐 山 田町 宮 ノ ロ 185
高知 工科 大 学 知 能機 械 シ ステ ムエ学 科
知 能 ロ ボ テ ィ ク ス研 究 室 (王 研 究 室 )王碩 玉
TEL:0887‐ 57‐ 2306
E‐

‑294‑

FAX:0887‑57‑2320

mdl:wang.shuoyu@koch卜 techoacjp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003).a=*7 )vl. y i. I 6",rJ4fu1/tt y /J -OffiA?iEU'E f tv
I-.

The efficient prediction model of the soccer games
by the multi-layered neural network

ffitfi.R+
IIZAKA

YasutoshitLw^tffi
Hisao SHIIZUKA

r+ffi,t+t+ffi T+wnf+ fH#++r[
Informatics, Graduate School of Kogakuin University
Abstract : We propose a prediction method of soccer games result using the past data and the multi-layered neural network as asupport tool ofTOTO until now. Since much useless input data existed because every input data was decided by our subjects, as an
inprovement of the former method, in this paper it is shown that a new method deleting useless input data using Principal Compotent
Analysis(PCA) is given with useful example.

1. t*DEl.

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Tel : 03-3342-1211({tt) hffi : 2653
E-mail : em02002@ccs. kogakuin. ac. jp- 296-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Hiroshi Kurata

Katsuari Kamei

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Graduate School of Computer Science
Ritsumeikan University

UftAHt+IEr#E[ 1Dept.of Computer Science
Ritsumeikan University

Abstract RoboCup is an interuational joint project of soccer Game by Robot teams. The purpose of
RoboCup project is a development and a study about AI and intelligent robotics research. In this project,many people are studying an intelligent robotics on RoboCup simulation league about many fields of science.
On this paper, we would repcirt some good move of soccer agents on RoboCup simulator. Those agentswould learn the best action by using Reinforcement learning. We have created and modified unique Fuzzy
rules for the RoboCup soccer agent. Also, we would propose a fizzy reasoning method for RoboCup and
Reinforcement learning.

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Carnegie Mellon University

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lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Masaharu MIZUMOTO

Yoshitomo HIDAKA/.ffiE-flEtra*.#Osaka Electro'Communication University
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3.1 Q-Learning
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f:LY1E*s ttt:l>aT&>6 (watkins,le8e)[1]' ft
6ffiHaff rtlr. | 77vaq+H Lr*lfiL'_.Q-Learning

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Vol.14, pp.800-807, 1999

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E-mail: hidaka@mzlab.osakac.ac.jp-304-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. g-10, 2003)

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Online learning in a dynamic multi-agent environment+E gEFA Er E{tHN A+.

Tomoharu Nakashima

Masayo Udo

Hisao Ishibuchi;tmffiut+ t+Hr+ffifrt+
Department of lndustrial Engineering, Osaka Prefecture University
Abstract: In this paper, we propose a reinforcement learning method based on fuzzy Q-leaming where an agent
determines its action using fuzzy inference. We apply the proposed method to an autonomo.us agent that learns tointercept a passed ball in a RoboCup Soccer Simulation environment. In the proposed method, the state space isrepresented by internal information ofthe learning agent such as the relative velocity and the relative position of
the ball to the learning agent. We divide the state space into a number of fiuzy subspaces, each of which is
specified by fivzy partitions of each axis of the state space. It is shown through computational experiments thatthe learning agent finally obtains an efficient positioning skill in a trial-and-error manner.

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***:fr,[] R.S.Sutton and A.GBarto, Reinforcement Learning: An
Introduction, MIT Press, 1998.

Ifffift : T5ee-8531
tEffi4ft'+Eff r - t
tEffift+ r+fl ffiHI+fl+ +EA[FTEL:072-254-9351 FAXi 072-254-9915
E-mail : nakashi@ie.osakafu-u.acjp-306-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

FEFEE!teilfr.Rtbcv )vft-) t2 r:#fi 6lfrlt#Er2r\ ( fta z1!.,-fiFsr;& 6+Rn-a*.l\t=cvr(-

Reinforcement Learning of Multi-Agents by a Staged View in Distance and Direction(2)-Changeof View by Angle

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Tadayoshi Yamamura Motohide Umano Yushi Uno Kazuhisa Seta Makoto Okada

tffi ffi ut+ fit\Af++*ts ftlE'{H#f++f+Department of lVlathematics and Information Sciences
College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract In the previous research, we used a staged view in distance and direction
where an agent receives accurate information in neighborhood but only rough informationin near and middle-distance areas. !\'e showed by numerical experirnent for a pursuit game,a multi-agent's benchmark problem. that the agent using Q-learning learns effectively insuch a situation. In this research, we improve a view by changing how to measure relative
distance of other agents by relative coordinates and angles to approach an actual situation'
As a result, we show by numerical experiment that the agent learus more realistic aud more
effectively.

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町I■:近 傍の点△■ 近 距離の点●:IitroAf!:ItEloA:中 距離の点:遺 距離 の点表[,+refo>a■

f :fiEroH.

■:近 距離 の点

1:各 視覚 の角度パ ラメー タご との近傍の状態数
4.0

△
●

働

i

:中 距離の点:遠 距離 の点

図 4:段 階的視覚 (3)

２
１

２
１

０
１

０
１

２
・

２
１

２
１

よ うにな り、段 階的視覚 (1)の ときよ りも 見
え方 "は 自然 で 、前方 の左右が見 えに くい とい

４

3.5
６

3.0
８

2.5
８

2.0

…

6… … 3

この ときの 見 え方 "は た=2。 5の とき図 3の角度 パ ラ メー タ

各段階的視覚・二:近 傍 の点

図 3:段 階的視覚 (2)

図 2:段 階的視覚 (1)

=IU 口

２
・

う問題が あ る程度 、解消 され て い る。

(b)距 離情報 の 改 良は分かるが個体の識別はで きない。また相手
エージェン トとの距離は大雑把 に近距離であ

角度 は段 階的視覚 (2)を 用 い て 、距離 にユ ーク リッド距 離 を用 い る。 見 え方 "を 考慮 した

ることしか分からず、方向は 佐 ,左 前 ,前 ,右り日,村 のいずれかである ことが分かる。

相対座標 dの 式 は 次 の よ うになる。
I sin 0l

ー エン トの・ 中距離 (9マ ス〜12マ ス):エ ジ
エーェンジ
トとの距離は大雑把 に存在 、相手見 え方 "は 図 4と なる。この とき段 階的視覚 (2)よ りも更 に前方 の左 右 の視 界が広が り、横方向

い・ 遠距離 (13マ ス以上 ):見 えな cま た、盤
面 の端 も見えない とした。

の視 界が 若干狭 くな ってい る。 この 変 更で 、より自然 に近 いエ ー ジ ェン ト視 覚 に近づ い た。

(b)角 度情報

たの重みをつ け ることで 水平方向 を長 くみせか
けてい る。角度 による 見 え方"の 差 を考慮 した相対距離 dは 次 の式 のよ うになる。

d=た 0 1π l+lν
図 2に 示す。

段階的視覚 (1)に よる角度パ ラ メー タ たのみでは 、前方 の左右が よ く見 えないのに比べ て 、横方向が見えすぎていて現実的ではない。 また、たの値が大 きくなるほど 、視界が前方向一直線 になって しまう。

(a)角 度情報 の改良
エ ー ジェン トか ら見た方向 の 角度 θ (‑90°〜 +90° )を 用 いて 、 見 え方"を 考慮 した相対座標 dの 式 を次 のよ うに定義する。
l・3エ ー ジ ェン トの学習本研究では 、赤エー ジ エン トはラ ンダムに行動 し、青エ ー ジ ェン トは独 立 して学 習 を行 うが 、学習 アルゴ リ

ズムとして Q̲learningplを 基にした方法を用 いる。Q―
learningは 、与 えられ る報酬 に基づいて 、各状態 と行動する。
ルールは基本的には赤 エージ ェン トの状態 についてのみ考慮 してい るので 、状態は κt=(d,θ )=(赤 エージ ェン トとの 距離,赤 エージ エン トとの 角度又 は方向)

エージ ェン トの設定 の改良

d=た ・I Sinθ2。

の組で記述 され るルールに対す る評価値 (Q値 )を 学習l

これ を段階的視覚 (1)と 呼 び 、た=2。 5の 例 を(2)(‑90° ≦ θ≦+90° )これ を段 階的視覚 (3)と 呼 び 、た=2.5の とき

中距離であることと方向が 1/‐ ,左 前,前 ,右 前
,准 1の いず れかである ことが 分かる。

青 エー ジ エン トは方 向 によ り見え方が異 なる。相対距離 dの 計算 の πに角度パ ラ メー タl"l)'

IJ十 lν l(‑90° ≦θ≦+90° )

ここで 、θは前方が 0° で 、左側が ‑90° 、右側が +90° である。これ を段階的視覚 (2)と 呼び 、で 、行動 は αt=価 ,後 ,左 ,右 ,■lと なる。
すべ ての状 態 πtと 行動 αtの 組合 わせ に対する Q値を入れた Qテ ーブ ルの大 きさ (ル ール数 )は 、次 のとおりであ る。近傍 では 、視覚の角度パ ラ メー タを変 えた
ときの状 態数 は表 1の ようにな り、また、それぞれ の状態 に対 して行動 atが 5つ あるので 、ル ール数 は (各状態数)× 5と なる。近距離では 、状態 πtの 組合わせの数が 5、 行動 αtの 数が 5で あるか ら、25と なる。
中距離 では 赤エージ エン トか青 エー ジエン トかの 区
別が つかない。 したが つて 、中距離 の ときは近 傍 や近距離 とは異なった処理が必要 になる。そ こで 、中距離については、次 の 2種 類 の方法 を考 えた [ll。

(a)赤 エージ エン トをラ ンダムに選択―‑308‑―

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FAX:072-254-9930

Internet: yamamura@jazz.cias.osakafu-u.ac.jp-310-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)<tvf ;;:c-j) -> lfitffiattvt- tE v

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Cellular Automata- Application to Congestion Control in Traffic Systems -ilJtr t+fi

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Yasser Hassan

Eiichiro Tazaki

Daisuke YamaguchitHEffi iEt+r +*tlft|J lffi ! z7 a r +f+
Department of Control & Systems Engineering, Toin University ofYokohama
Abstract: This paper describes the modeling language for modular design of interacting
hybrid systems in which we will build a new model of cellular automata based on the multi-agent
technology. Problems approached by multi-agent systems are typically complex, and it isusually difficult to know at system design stage what each agent's role is and how the agentsshould interact to get optimal performance out of the group. We are interested in coordinating
the local behavior of individual agents to provide an appropriate system-level behavior.

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4交 通 システム ヘ の応 用
130× 120の 長方形 の配 列 セル のにお け るセ
ル オー トマ トン をマ ップ と し、そ のデ ー タを車とした交通 システ ム にお ける交通量 の最適化 を
行 なつた。

に 留 ま って い る。 そ の た め 、そ の 他 目的地 到 達まで に 関連 す る条 件 が加 わ った 場 合 な どの 更 なる実験 を行 な い 、実社 会 システ ム との 関連 を深めて い く。

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0.4

0.6

Density of

0.8

1

Gars

Darwinian lnvention and Problem Solving, Sani
I

Figure 2: The varying of flow with themodificatlon of denslty of cars.

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Using a Simple, General Cellular Model,
Artificial Life Journal, vol. 2, No. 1: pp
l‑35 (1995)

その結果 、車 の移動速度及 び車間距離 と移動
車台数 の最適化 の確認 が出来た。

[問 い 合 わせ 先 ]5ま とめ〒 225‑8502神 奈 川 県横 浜 市 青 葉 区鉄 町 1614
桐 蔭横 浜 大 学 工学部 制御 システ ム エ 学 科

今回車 とな るエ ージェン トの交差点 での動作
を GPに よる学習 を行 い 、長 方形 の配列 セルの最適化 によ つて 、交通量 の最適化 と言 う観 点 からのみ の実験 を行 な つた。
これ には 、 エ ー ジ ェ ン ト個 々 に 目的 地 の設定があ り動作 を学習 させ たわ けではな い。 道路の混雑状緩和 の み をルール と した セル の最適化

田崎 栄 一 郎
TEl′ :045‑974‑5070

Fい CK:045‑978‑1311

E一 m江1■ azaki@indab・ tOin.acJp‑312‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)v )v7--) - > F ffif,lfrl= &,5 E+*rli-,++#[+H H orttH{nffttRanking of Characteristic Properties Extracted from Time Series Data using Multi-Agent Techniques

Daisuke Yamaguchi

Kenneth J.

Mackin Eiichiro Tazaki' ffi Hffi Et+:E+*[ frtlffi ! z +2.

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Department of Control & Systems Engineering, Toin University of Yokohama'?

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Department of Information Systems, Tokyo University of Information Sciences
Abstract : In order to retrieve usefid information from large time sequence data, agent technology is often used forthe data analysis. Due to the autonomous characteristics of agent technology, it is possible not only to search for

optimum solutions, but agent technology can withdraw information hidden in various data. For this research, eachagent extracts features or characteristics from the time sequence data individually. Using multiagent technology,diferent solution extraction methodologies were compared and ranked. An experimental system was applied toverify the validity of the proposed method.

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f,6, Vol. 10, No. 5, pp.683-689(1995)

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TEL:045-974-5070 FAX:045-978-1311, t.tt. E f iErtffifr*|to> lat#HrF tsl
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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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A Tactics Acquisition of Hasami-Shogi

by F:uzzy Environment Evaluation Reinforcement Learning

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Hiroshi Hidaka
Graduate School of
Science and Engineering
Ritsumeikan University

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Yukinobu Hoshino

Katsuari Kamei

Computer Science
Computer Science
Ritsumeikan University Ritsumeikan University

Abstract The number of states in the game environment is very huge. In the game environment, it isdifficult to estimate every state by using the ordinary Reinforcement Learning. However, Fuzzy Environmentof
Evaluation Reinforcement Learning(FEERL) proposed in our past works can tackle the rise in the numberoftacticstheacquiresandHasami-Shogi
to
FEERL
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appliesThe
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)-ffit?telilv- )IEEJ ( 7 z ),r tEF€ )v- )varfiH
Furzzy Rule Extraction Based on the Mining Generalized Association Rules

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Makishi Nakayama

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Osaka Electro-Communication University

Kobe Steel, Ltd.

Abstract: In data mining approach, the quantitative attributes should be appropriately dealt with as well as the Boolean attributes.
This paper describes afuzzy rule extraction method based on the mining generalized association rules from database' The objectivesof the method are to improve the computational time of mining and the accuracy of the extracted rules for the actual application. In
our approach, we construct a hierarchical taxonomic fuzzy sets structure in each attribute. Two algorithms are shown based on the
str,r.ture and the Apriori algorithm. We propose a multistage fuzry rule extraction algorithm and a multiscan algorithm' From theresults of numerical experiments, our methods are found to be effective in terms of computational time.

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College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract We proposed a method to extract knowledge about associations between attributes of data by fizzy sets and fuzzy qualifiers. The knowledge is expressed in a form ofnatural language and is easy for a human to understand the meaning about the data. In thispaper, we improve an evaluation method of the conventional one and describe a simulation
result for iris classification problem by R.A. Fisher.

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3. llost data of {S€pal Lsrgth = guall}[4] R.A. Fisher: "The Use of Multiple Measuremants
in Taxonomic Problems" Annals of Eugenics,
Vol.7, No2, pp.107-188 (1936)____T_11_'::_:_!11_!9'-_::'_::l_!l_9:93'_l_lg _g:g::l____-____

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TEL: 072-254-9675
FAX:072-254-9930$ ttlfrHt b- 326-_

Internet: umano@mi.cias.osakafu-u.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Performance comparison betrreen interval rules andfuzzy rules in classification systems

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Satoshi Narnba

Takashi Yamamoto

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Osaka Prefecture UniversitY
Abstract: This paper compares the performance of interval rule-based classification systems with that of fttzzyrule-based classification systems on real-world data sets. In this study, interval rules are generated using
enfiopy measure. Each of the classification systems is designed by our genetic rule selection method. The ruleselection method is a two-stage approach. First, a pre-specified number of candidate rules are extracted fromnumerical data using a data mining technique. Then, an evolutionary multiobjective optimization algorithm isused for finding non-dominated rule sets with respect to three objectives: to maximize the number of correctlyclassified training patterns, to minimize the number of selected rules, and to minimize the total rule length.

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TEL: 072-254-9350
FAX: 072-254-9915
E-mail: hisaoi@ie.osakafu-u.ac jp,Lffiffii., }.ff,A#EIJffiR C#ftrH)-330-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Masataka Ttokurnaru Noriaki Muranaka Shigenr Imanishi

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Faculty of Engineering, Kansai University

Abstract: In recent years, a constructor is required to develop a product which is not only highly effrcient and frrnctional, but also
athactive and easeful for users. It is diffrcult for constructom to investigate which part and element ofproduct is closely related toatkaction and ease-of-use with products. So we propose a method to investigate that relation with Fruzy C4.5 decision tsee. In thispap€r, we qmmined variation in sensitivity of playet's hitting golf balls with variable golf clubs. They answered the feeling of hittingwith a golf club with SD method and we got some rules to judge the ease-of-hitting and preference wrth golf club.

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lFdt't61'tf 4,=

s64-8680 teffir^Efril+W z-s-za
RilEt+ r+ffi E+r+Ft
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Tel: 06-6368-0883, Fax: 06-6388-8843

t8tu6.

E-mail : toku@ipcku.kansai-u.acjp-332-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)- 7 *e Offi a o LBlutffifr t Hu r t t[EsE?5& L''
7zY4+tJEUrltF
Knowledge Acquisition Using Several Approximation Concepts of Rough Set andFtzzy Discrimination Analysys

O/cn T.Lt+

7F4 XEEF

Fuhito MIZUGUTI Masaharu I\{IZUMOTO

tEE-x.iE'f=t+
Osaka Electro-Communication University

Abstract
In this paper, we suggest a way of knowledge acquisition using several approximation
concepts of rough set. And we apply it to diabetes diagnosis data, make fuzzy
discrimination analysys and show that we obtained better results than the previous
method.

1 ttuDt;r+ z /r- | i7atffi*f 6 Ht:,Y,71 L tr b

fiffi&{+t:tJvr(.^ f- , .s- 7 rr L'[:#Gi3lt/:
Wrf.t f - y 7' t, vrtt E*[=# A +fr H f b'h\ffa*tr
F4EL rr b. 77*AB#triE+: o>t)refr#lM
l,+ofrWcii-.El E lL( r,' 6 *i*a t 2T b b.

fE*t caffifrtdz z )- )v t ffi#!-f b t: i> t: 1 7 X$flffi.t:ECv I tffl
i*.tr/'F.*t*t:I z (tEzJ.ffitH3 H L( E /:is. *.t *uEtJl)ffit:'ltB-l. b)v

frr- , t#JEtJt bH. Ezj.ffi-cttZr+ttrbb t
El:XLb" ?: r. +Ef4rlJ z z ) 'r #tJEUtrtf'l:bol.tlt)Apr.(X) ff^af i l:t#EiL6"Apr.(X) : {Ei: Ein X * O}

Apr.(X):{Ei:4e x}

(1)
(2)

Apr.(X). Apr.(X) t < lL?lL.t.iE'[] (upper
approximation) . TiE'[] (lower approximation)

L[P"5i. Apr.(X) lr*[r]FA x tLetbfr.r)'at#Ei6E#A'e *rt). x a**L L(ffiE|J f i,Ll+b(possibly) Rdt#t"
Apr.(x) tt X EA
e, \ , x oW* L
aft.#EfrV#-A-e
A e rL 6 ft;,.
l-<ffi*t: (certainly) ffiE|J E tlb *A t "

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2 ,7*ao,ffihrtift.*,8iu(v. 7a " F\i_tt. -.>o>fr.lNla,7*A[1] (rough set) ofltAtt Z.Pawlak il

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L.t b " :d) L g, 0 : (u,R) t ftlD]*la. Ei L
t#-Re Lr*Ji. * /:. 4.tlE'lEo *+#Eatt#.A
tfr*nlflE#elsP.$" v'iAf6#6 u o*[rl#"h X rti+i-bttt:t 3. x Ai60itt 7". t tt i7d. :-a L :. X al^rt'bafrl\Apr.(X) LTr't

Apr.(X)gXcApr.(X) (3),7 RA("tt, ".oltltlatffih,lilrlt:6 . f$tHd)HrFfFr* (boundary resion) Bnd(X). €fH

l* (negative region) Neg(X). EfFfi (positive region) Pos(X) l)r*a ] ? l:t# 3*Lb"
Bnd(X) : APr'(X)- APr.(X) (4)(5)
Neg(x) -U - Apr.(X)(6)
Pos(X) : APr.(X)3 )7*eEJ6t[#E?5: : ( tt 7 7 *a oT ltlL\attr bJ:*c v, /: III#ffilFfii*,L L(&4.i*ftr p:r'l Xa (minimal
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-333-

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7e.17% (57172)

e1.67% (66172)

s5.8s% (70173)

1oo.o% (73173)[4] iEE, H+(ffi-): #B.7ri.r lz z,aoRl,
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Email I mizuguti@mzlab.osakac.ac.jp356(1e82)[2] ,(4 (ffi): ffiBz r

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

fi t zrry 6=ft t H - t:flii,?tr aI fr+ +fr : *j i t 6 LIfiX fH A d) Effitrt ffit^

Put the Software of cerebral statisticalanalysis .which theory of Chaos into clinical practice

Effi Ehat

HI6 EF.|J fH,r,J X
klEt+
tlE,tF

Yoshitake Takahashi Katunori Yoshioka Tutomu Souma

tlE^+

Osaka University.f.fitr wfr.

K enya Ivlurase

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trnHS - tr#t>?-frfrffiffi
Hiroshi Mathuda

Osaka University Osaka University Osaka University National Center Hospital for lVlental.

Nervous, and Muscular Disorders.

ilit:iTi'rt""teror NeurologY and

Abstract: We often use brain statistics analysis software, such as SPM (statistical'parametric'mapping) andeZlS(easy Z'score Imaging System), in the case of diagnosis, such as a denaturation disease Creation and thestatistics design ofa control group pose a problem in that case.
This time, we extracted the special feature of a control group and were taken as the category. It was assumed thatthe category followed the theorem of a two clause distribution. Establishment was determined from the assumption.
In statistics, when the rate ofdanger is determined, average value and standard deviation value are determinedChaos Methods was used for this theory.
Moreover, when there were few cases, the problem ofstandard deviation value corresponded using Bootstrap
Methods.
Theory was not emitted although the simulation was carried out 16000 times by the Logistic mapping.
Therefore, when we used the above-mentioned theory, it discovered converging Histogram of a control group on anormal distribution.
The theory can be judged that the result which carried out clinical application can sufficiently be used.

1 E DDI'+. xE ffi ft EA& A {r tc- r' 6 ffi.@W# D Gb t. J. v), Hh fr+ffiD Data t AE E < 1+ t> tt, 6 ffi.t:.
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線 形 式 を利 用 し、 aと bが あ る if[を 取 っ た時 、 Xに 、何 か の 1質 を 入れ る と、 yは 必ず 一つ 決 まる カオ ス
を応 用す る。 ロ ジ ステ ィ ッ ク 方程式 の 傾 きを 1ド ヒ代 (次 層 )で 5γ)の 危険 率 が加 算 され る 1.05、 りJ'1論￨し た。 現 象 を数 学 的 に 、 簡 単
期値 は臨床 的 に 多 用 され る 0.05と して 、 rを 変化 させ 、繰 り返 し検 言ヽ
に 表現 す るた め カ オ ス理 論 を利 用 した 。
群 集 合 を捕 らえ る時 、 また写 像す る時 は 全単写 で あ る と仮 定 す る。 また 、素 は 閉 じた 集合 とす る。

2a)想 定集合 (臨 床コン トロール群)は カテゴリ条件を満たした集合とする。①正常局所脳血流値に年齢階層を持たせる。②Mini Mental State Examination(MMSE)、 長谷川式簡易知能評価スケール改訂
版 (HDS一 R)正 常 。③ (WMS― R),Wechsler一 Membry― Scale― Revi正 常 ④ (WAIS一 R)Wechsler Adult lntelligencc

Scale=Revisedが 正常。⑤MRIで 年齢相応の高信号が 自質に T2強 調画像でみ られるのみ。高血圧 、糖尿病などの脳血管障害の危険因子がない。 これ らの条件にて P=0。 03125(0.5^n)と 仮定する。
展 開 は左 図 の よ うに、ヒス トグラ ム を級 数
で認 識 (Taylorの 定理 関数 と級 数 )し 、
ナ プ ラ勾配 に よ り楕 円面積 化 、マ ハ ノビスの 距 離 で ベ ク トル と 3次 元 化 積 分 体 積 とす る。 (リ サ ンプ リン グの 揺 らぎ の 十畳積分 )ガ ウスの 定理 に よ り面 積 素 ベ ク トル 化。
次 に 、ス トー ク スの 定理 に よ り写 像 へ (全
単 写 )、 コー シの 定理 よ り正 則 高次 関数積
分 値 は 一 致 (面 積 は 一 致 )Gerschgorinの 定 理 よ り固 有 点 の 存 在 補 完 後 、Crank― Nicolson法 にて楕 円方物 型 偏微 分
方程 式化 。最 終 的 に カオ ス理論 の ロ ジ ス テ
ィ ッ ク方程 式 にて収東性 の 確 認 す る。
以 上 の 流れ で あ る。各 カテ ゴ リー 数 は因子
数 を 2項 分布 に定 義 し (因 果性 に時 系列 は
加 味 しな い )、 階層 と集 合 密 度 を算 出 し、

危険率 の初期値 とす る 3次 式 を考案 し (ム ー ン ヴュー 法 )に て検討 した。
ムー ン ビュー 法 の式 :Xn+F(1+Xn)*Xn*(1‑X)n
また、想 定臨床応用数値 を正規乱数 と、均 一 、 2項 乱数 にて シ ュ ミ レー トした。

3 結果
ロジステ ィック写像の
右 図 の よ うに、 12000例 繰 り返 したが途 中発散す
'5%、
平均る事 な く、初期値 に収束 した。 (危 険率1%、
平均0。 0476、標準偏差 5。 78*10^‑5:危 険率0。 0099、標準偏差 6。 24*10^‑7)ま た 、 ムー ビュ
ー 法 による写像 の結果
5階 層 カテ ゴ リー にお ける条件 下の危険率 の確率密度 による、幾何学的密度 の全単写 を ムー ン ビ
ュー 法で シ ミュ レー シ ョンす る と、ロジステ ィック写像 と同 じ結 果 であ つた。
5%以 下 の初期値 に対 して 、16000回 繰 り返 したが
途 中発散す る事無 く、初期値 0◆ 05に (平 均 0。 048、
標 準偏差 00059)十 分収束 した と言 える。 ア・プ リオ リな臨床 を想 定 し、初期値 を変化 させて も、
2項 分布 の多階層 カテ ゴ リー に従 う、確率密度 の
定義 では 、周期点 は 1点 であ つた。
0。

臨床 にお ける結果
右 図 は実際 の 臨床 にお け る局所脳 血 流画像 で ある。特異 的に脳 血 流値 が低 下 した 関心領域 を確定
す るの は難 しく、また、診断医にお ける読影結果―‑338‑―

リあ る。 ア ル ツ ハー マ ー 病 な 3/Dり j町 ￨に お け る画 像 診断 の 難 しさは だれ ()が 認 め る事で あt)ば らつ く事 モる。 よ つ て 、 ノー マ ル コ ン トロー ルの 局所脳 血流 値 を 熟l照 群 に し、症 伊1を 比較 す る事に よ り、客観性 に
基 づ く診断 が 日
r能 とな る。 この症 例 1を 入 E脳 標 本や 実際 に日 立精 神・ 神経 セ ン ター 武蔵病 院 にて 作成
され た コ ン トロー ル デ ター ベ ー ス と比 較
検 討 した。
左 図 は 、標 準脳 に 合せ 込 ん だ短 軸断層 像 の臨床 結 果 であ る。人 工 的 に 作成 され た脳標
本 との 比較結 果は 、医療 的 に よ く用 い られ
る 5%危 険 率 にて 、局所脳 血 流値 の 低 下 が異常 と算 出 され た 関心 領域 が 、十分 に検 討され た 比 較 用 コ ン トロー ル 標 本 と同 じ結果 を算 もた らす 事 がわ か る。
下 の 図 は SPMの 持 つ 、テ ンプ レー トの脳図譜 に 対 して 、垂線 を求 め 、そ の 垂線 に 対
して 、約 13rFmの 深 部 ヘ ピクセル の 平均 を
求 め 、脳 表 に抽 出 した 結 果 で あ る。
臨床 上 の 異常 パ ター ンが 、脳 図譜 にお い て
同 じ事 が示 唆 され る。

下 の Figは 松 田 らが読影 医 にお ける、診断 の ば らつ きに関して他 の施設 と研 究 した ROC解 析結果 である。この結 果 でも人 工脳標本は十分 に臨床応用可能 である事 を示唆 した。
カテ ゴ リーの 内容や段階 を増やす事によ り、人 口脳標本 は 、もつ と検 出精度 が 向 上す る可能性 も合 わせ て示 唆 され た。
群 の素 の数 が少数 で、偽陽性 と偽陰性 を抑 えた い場合 は十分臨床応用できる検 定 と示唆 され た。これが 、予測 で きな
い 不規則 な変動 を規則的 に導 く、ま さ しく今回使用 したカ
オ スの 定義 となる と考 える。

4 考察
一 定 のカテ ゴ リの もと作成 され た標本集合 の 場合 、ン/ノ
そ の 要素 1例 を無作為 に抽 出 され た ξを標本 の 不ノ動 点 と し、標本 平均 の代用 に仮 定 し母 平均 を予測して も平均 をつ か さどる階級 内要素特性 は発散 し/な い と示唆 され た。 一 方、標準偏差 を算 出す る際:Q5の標 本集合 が正 規分布 していない場合 は ∫ (z)関数 に全 単写 をす る際 、想 定標本集合 の標 準偏差―口 ‐の 尖 り度 、や偏 り度 の影響 は別の 問題 でかかわ る。
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一″ ヽ"aコ トロ ι
標 準偏差 も リサ ンプ リン グ法 を用 い て検討 の 必要
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―口 ‐"板t―"a"―…
…
が あ り現在 検討 中である。 変性疾患等 、臨床 パ タ"EE"―…
ー ン に よ り、 また、手法 に差が あ るか 、現在検討中で あ り、詳細 は別途報告す る。集合論 にお ける、
フ ラクタル性 は 、多次元 にお いて 良 い結果 がえ られ そ うな の で別途 報告す る。
結果Conventional Binormal ROC Curves

二

5

ま とめ
局所脳血流測定には核 医学 が 汎用 され るが 、各施設 の SPECT装 置 による画像情報 のずれ は現在避 けられ な い。 よっ て 、各臨床施設 が脳血流算出式 に 、関数 を フ ァン トム 実験 に よ り求 め 、補 正 対応す るのが現状 である。 ノー マル コ ン トロール デー ターの施設間共同使用 には 、 まだ緒問題 が残 つ て い る。そ の事 が 、病気 の早期検 出 を鈍 らせ た り、 S/N比 をば らつ かせ た りす る。
今 回 の カオ ス理論 を用 い たカテ ゴ リー を持 つ 人 口脳 標 本 はそ の 問題 を十分解決す る可能性 が 示唆 された。
―‑339‑―

,-;?WFT

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l9thFuzzy System Symposium (Sakai, Sept. g_10,2008),L.lts o h t^*lfrt=Ir<** E t *, v > 77 L

Alarm Clock for Refreshing Sleep based on Chaos Analysis for Heart Rate Variability

iEEffi#' (At) E +Afrffin'. (4)\)
Toshio FUKUDA
Yuki WAKUDA
Yasuhisa HASEGAWA
Jrltr =** (r-r F.-ra4-(ffi)
E ffi#E/\' (At)
Mitsuo KAWAGUCHI (Daito ME co., LTD.)
Fumihito ARAIoE E6,lrl#lN 6X)

Abstract: In this paper, we propose an algorithm to estimate sleep depth based on heart rate variability using chaos
analysis. Currently, sleep state can be estimated by brain wave. However the brain wave cannot be measured by simple
system. On the other hand heart rate can be measured by simpler one. For example pressure sensor, infrared sensor andso on. The estimation algorithm is determined by experimentally finding the relationship between maximum Lyapunov
expon€nt and sleep depth.
Recently it is focused that some people make a mistake or cause an accident due to lost of regular sleep andhomeostasis. This estimation system can inform pattern and depth ofhis daily sleep to a user and then the user canpreviously arranges his life schedule and pay much attention based on this awareness of sleep results.

.n*"e[*,o)EEEEhffi tffitrT A+if & L.Clt,
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H8マ イ コンによる CPUを 搭載す る.こ こでは,上 述

一般的に,人 間の睡眠状態は脳波の特徴 の違 いから
4つ の睡眠ステージに分類 され,第 1段 階 にお いて
剛 睡眠が見 られ,REM睡 眠が発生しないそ の他 の,の睡眠状態推定 システムに基づ いた覚醒 タイミングを判定す るアル ゴ リズムを搭載 し,睡眠サイクル を阻害する ことの無 い最適なタイ ミングにお いて起床信号を睡眠状態が Non‐ REMと 呼 ばれる.こ のうち,斑 M睡眠とヽ目臣M睡 眠どちらが欠乏しても人は睡眠不足に陥 り,最 適な睡眠 を得る為にはどちらの睡眠状態共
バランスよく得ることが条件であると言われる.よ つて,本 システムでは これ ら二つの睡眠状態 を推定する

送信す る。また,覚 醒後に PCと 接続す ることによって被験者 の睡眠時 の状態を各家庭 においてモニタリン
グする ことも可能である.

ことによって,睡 眠時のサイクルを推定す ることが必
要となる.

睡眠時に発生する寝返 り動作 に注 目す ると,こ のう
ち粗体動 (長 )が Ⅲ M睡眠 (第 1段 階)の 前後 に発生し,局 所体動 (短)は 第 2段 階で起 こることが報告されている.そ こで,睡 眠時の様子 をビデオカメラで撮影 し,被験者の寝返 り及び局所体動か らその睡眠状態 を推定 し,同 時 に Adiv‐Tmogに よる RR間 隔の取得

Fi3 3評 価用 目覚ま しシステム

も行 うことによって,RR間 隔か らのカオス解析結果
か ら推定 された睡眠状態 と,Ш ,N瀾臣M睡 眠状

4態 との比較を行 う。

本実験により,人 の睡眠深度 と,カ オス解析の指標のひとつである最大リアプノフ指数 との相関が得られた.こ のことから,心 拍情報を用いたカオス解析 による睡眠深度の推定が可能であることを示した.ま た
この手法に基づく爽快目覚ましシステムを製作 した。
今後の課題 としては,こ の睡眠状態推定手法に基づ
く睡眠制御 システムの実用化が挙げられ,こ れには
さらに被験者による個人差を越えた定量的評価が行 う

M実 験 体動が起 きている時期をF131中 の四角
マーカ部で示す.こ のデータか ら剛 睡眠時期の推定及び睡眠深度 の特定 を行 い,そ の結果 を,Fi32中 に,示す.ま た,RR間 隔か らカオス解析 によって得 られたリアプノフ指数 と相関次元を】町 2に 示す

蒲舗冷

.

,

必要がある

.

献
こ:Rou overin sl岬

爽快目覚まし時計システム 特願 2002‐ 2470出 願人 :福 田

Fig.1カ オス指標 による睡眠状態推定結果

敏男,新 井史人,長谷川泰久,ダ イ トーエムイー株式会社
心拍のカオス解析による人の状態推定 姉 .45‐ 46b,RE"鯰
131 合原一幸 :カ オス時系列解析の基礎と応用,産 業出版社
回

井上政義 :カ オスと複雑系の科学,日 本実業出版社

151

細田嵯一監傷 ,笠 貫 宏 ・大友詔雄編 :生体時系列データ解
析の新展開,北 海道大学図書刊行会

1比駐′ 体動に基づいて推定された睡眠ステージとの 較
ここで,そ れぞれの睡眠状態推定結果 を比較すると撮影された映像か ら決定 した睡眠深度変動グラフとリ

固 h減

騨 mmTomu由,

アプノフ指数変動 との間に関連性が見 られる.例 えば体動が起 きる第 1段 階 と第 2段 階では,必 ず リアプノ
フ指数の上昇が確認できる.す なわち,本 実験か ら

田 lYammoto:Time詢 捜 SLtictimlAnabis

岡

師

1995
。

ヨ畷夢】in北 田Kmt嚇

―

陥

,

…
鵬 p曲 d喝 壺 コ 膠 潤 コ 山 鴎 mmbnoeLSttω
181 F.助 歯 …
L由 旺 バ b∞ hMttHm曲,.D"田 山 dmem翻リアプノフ指数の大 きな変化によって,REM睡 眠期とこれ以外 の睡眠期 の判別が可能である ことが示され

191

た

動

M評 価機器の製作 以上の推定手法を評価する為,こ の睡眠状態推定手法に基づいた爽快睡眠システムを開発 した 0し 3).本 システムでは,心拍センサーに反射型 H〕 を用いた指先センサーを使用 し〒40‐ 8603 名古屋大学大学院 工学研究科.

協 ,1
動 崚 rⅥ 義 翻 。

.

I′

jber:NodinearTim,

林博史 :心拍変動の臨床応用,医学書院

マイクロシステムエ学専攻 福田研究室
湧田雄基
TEIJ:m2‐ 789‐ 4481 E――‑342‑―

il:wakudaoobomeinln設 降 ‐lLaCわ19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

iEAiltsE [. *"' l 6{,5fffi Ero H+ rfi t 4 r,A u kt

H#HE)7 4 > r^"fE+A"Hfi
B1ind signal separation of high accuracy with the time delaysin the mixing process of signals

ffil+ ,tst$

FJry ,€T6

Tadahiro Azetsu

Eiji Uchino

il ntRtrt+ffiffi=.f 4 >+t+

U trt+4+*ll
Yamaguchi University

Yamaguchi Prefectural University

Abstract. We propose an enhanced method of independent component analysis (ICA) in the frequency-domain
for blind signal separation (BSS) with time delays in the mixing process of signals. The proposed method rnakes
use of time delays, which are extracted from the conventional frequency-domain ICA. The effectiveness of thismethod has been confirmed ocperimentally.

1 lt tldDt=: : -C, o(f) L s(/) lt, ac(t)(: (rr(t), . . . riv(r))")& s(t)(: (sr(t),...,rry(t))") D7-y a*#Ch9,
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(2)
(3)

-343-

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今 ,簡 単 のため Ⅳ =2の 場合 を考 える.周 波数 ICAの 結

波数 ICAを 改 良 した方 法 を提案 した。シ ミュ レー シ ョン
結果 よ り,本 提 案手法 を使 つて得 られ た分離信 号 の方 がにな つ た とす る.こ こで ,P,9は ICAに 関す るス ケ ール

従来 の周波数 ICAの み の分離信 号 よ りも高品 質 で あるこ

因子である [珂 .こ のとき,ス (o)=α Lル ,■ (0)=α /9(づ =1,2)と なる.さ らに,音 源 1と センサー 1の 距とが確認 で きた .今 後 の課題 として ,信 号源 がセ ンサ ー に対 して多い場合 にも対応 できるよ うに,こ の手法 を改良 し

離 と,音 源 2と セ ンサ ー 2の 距離 がほぼ等 しい とき,即 ちて きた いll=α 22を 仮定すると,P/9=■ 22(0)/■ 11(0)(1)式 でαとできるので,最 終的な分離信号は以下の式で得 られ る

劉

1ぅ

2づ

2づ

Zl(t)=21(ι )一 ∠12(0)(■ 22(0)/■ 11(0))ν 2(ι

負 2),(7)Z2(t)=π 2(t) ス 21(0)(■ 11(0)/■ 22(0))ν l(ι ―ち1)0(8)

4

.

゛ ボ 囁
三二
「

0■
■

シ ミュ レー シ ョン

図 3:ISTFT of五 たι

2つ の 音 声信 号 を以 下 の 式 で混 合 させ る.

πl(t)=0。 6sl(t)+0.4s2(t 00002),(9)π2(t)=0・ 5sl(t‑0。 001)+0.6s2(t)・(10)

原 信 号 を図 1に ,観 測信 号 を図 2に 示 す

,

慟

:

一マく ち Ｌ 卜堕

果 ,信 号 が完 全 に分離 で き,ν l(t)=PSl(t),ν 2(t)=9S2(ι ).

周波数 ICAの 結果から分離行列 W(∫ )を 計算 し,そ の
逆行列 より推定混合行列 ■(∫ )を 得る.虚 部を 0と した■(∫ )の 各行列要素にフー リエ変換を施し,そ の実部を図3に示す.図 3よ り,正 確に遅延時間を推定できることがわかる
図 4は 従来 の周波数 ICAか ら得 られた分離信 号 を示す

図 4:Sepatrtted signals ν(t)by uSing the conventionalfrequency― domdn

ICAl t(Sec) 2

3

.

.

本提案手法では ,さ らに ,(7)(8)式 よ り最終的 な分離信 号が得 られ る.そ の結果 を図 5に 示す .本 提案手法 が原信号を良好 に推定で きて い る ことがわかる.ま た ,実 際 に音声を聞 いてみて も,ほ ぼ完 全 に分離 で きて い ることが確認 で
きた

°

0

1

t(30C) 23.

図 5: Separated signals z(t)by using the proposed

method参考文献
1ll S.Amari,Ao Cichocki,and H.H.Yang,

A new lettn―

ing algorithm for blind signal separation,"Advances in
Neural lnformation Processing Systems,Vol.8,pp。
757‑

図 1:Sollrce signals s(t)763,MIT Press,Canlbridge lЛ A,1996.

121S.Kurita,Ho Saruwttari,S.Kttita,K.Tttda,andF. Itakura, Blind signal separation using directivity
pattern,''Technical Report of Japanese Society for Ar―
tincial lntelligence,pp.21‑26,Nov。

1999。

同 No Murtta and S.Ikeda,

An on― line algorithm for blindsource septtation on speech signals," Proco of 1998 1n―

ternational Symposium on Nonlinear Theory and lts
Applicttion(NOLTA'98),pp.923‑926,1998。

図 2:Observed signals 2(t)

連絡先
内野英治

5

よ〕
‖
bり に

我 々は,音 声信号のよ うに,信 号の混合過程にお いて時間遅れを考慮す る必要がある BSS問 題 を解 くために,周〒 753‑8512山 口県 山 口市吉 田 1677‑1
山 口大 学理学部 自然情報科学科

Te1/Fax:083‑933‑5699,Fax:083‑933‑5768
E― mail:uchino@sci.yamaguchi― u.acojp

一‑344‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003))v- )vo*.fif;ttffiFff* au.iv,E tf a+Hatrtat?o)#ftr-tr,u&z+;toiEil

Extension of Learning by Switching Rule Generation and Reasoning \,{et}rods-Introduction

ffiW

iEfr

of New Switching lvlethods and Their Evaluation#iL #6A

ffiE tuA +W trdZ

EJE H

UMANO Motohide TON,IARU \'Iasahiro SETA Kazuhisa UNO Yushi OKADA I\,Iakoto

tffiffifirr+ ffief++E[ &4 .{H#f++f+Department of Mathematics and Information Sciences,
College of Integrated Arts and Sciences. Osaka Prefecture University

Abstract: When we solve a problem, we firstly have no knowledge and gradually ar'<1uire soure
piece of knowledge by observing new data. and at last arrive at complete knowledge for solviug
the problem. We have a simple form of specific knowledge in the first stage but a courplex forntof general one in the final stage. To implement such kind of learning mechanism. we propose<l alearning method of switching reasoning methods and rule generation methods. where we switchedwith the successive number of wrong reasoning results. In this paper. we propose to su,itch rvith thedecreasing agree of correct ratio and compare it with the previous one.

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TEL: 072-254-9675
FAX: 072-254-9930
E-mail: nmano@mi.cias.osakafu-rr.ac.jp

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- 348

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Department of Mathematics and Information Sciences,
College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract When we solve a problem, we firstly have no knowledge. With observing data, we are forming
knowledge for solving the problem and finally have complete one. The system has knowledge representations
which have a rule set, a rule generation method and reasoning methods. If the result of reasoning is incorrect, thesystem may change a rea^soning method to another, reconstruct the rule set, or switch a knowledge representation
to another. In this paper, we introduce multiple knowledge representation threads and propose how to accept or
reject a result from the threads. We implement a prototype of the system and apply it to Stefan Aeberhard's
wine data.

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T 5ee-8531 4if#Eff r-r
tEfrrtit? #A6f++fli ffi4 .{E+Ef++f+ffiW fi* (Tel 0722-54-9675, Fax 0722-54-9930)
Internet: uma"no@mi.cias.osakafu-u.ac.jp-352-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

Fusion Algorithm of Self:Organized and Supervised Learning+tr ++/\HtI
ffitu #Fn FrE 4
Akira Kudo Takeshi Shirasuna Hiroaki Kikuchi Osamu Uchida Shohachiro Nakanishir# W

AO ErlHlEl(+€+tH#+Hl
School of Information Technology and Electronics, Tokai University
Abstnct: A SOM (Self-Organizing Map) that is a neural networks algorithm of widely used in the real world has aself organizing function which is able to extract a submerged feature in the complex data by only giving them to aneural network. Since SOM has the self organizing function, it needs no desired signal for the leaming. However,the SOM sometime may presents the output which user does not desires. ln this case, user may wants to modify the
results of SOM. For this purpose, we(or the authors) propose a new fusion algorithm, which makes SOM act inconcert with a supervised learning, to modiff the SOM's results.

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FAX :0463'59'4014

Email: akira@ep.u'tokai.ac.jP

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)- E it ?. v t-, -, *ilf H E o E # E{t = - tsd-7.iE E,ffiZ tvl ) / ,..t= & 6 - r#*,|Priority-based Genetic Algorithm for Bicriteria Network Optimization Problem
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ffi ft*Mitsuo Gen

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LfiNH

The Graduate School of lnformation, Production and Systems, Waseda University

Abstract: ln this paper, we propose a genetic algorithm (GA) approach used a priority-based chromosome for solving
the bicriteria network optimization problem including maximum flow model (MXF) and minimum cost flow model (MCF).

The objective is to find the set of Pareto optimal solutions that give possible maximum flow with minimum cost.
Priority-based chromosomes have been used for encoding the network optimization problem. This paper also combines
Adaptive Weight Approach (AWA) that utilizes some useful information from the current population to readjust weights for

obtaining a search pressure toward a positive ideal point. lt is based on the Gen & Cheng's Approach. Computer
simulations show the several numerical experiments by using large scale network optimization problems, and show theeffectiveness of the proposed method.

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lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept' 8-10, 2003)

Multi-objective hybrid genetic algorithm for advanced schedulingproblem in MTO manufacturing system

Gen

Kim,

Genji Yamazaki
Mtsuo
KwanWooTokyo Metropolitan Institute of Technology Waseda University Tokyo It[etropolitan Institfie of Technolory

Abstract: In this paper, u/e propose an advanced scheduling problem to gensate the schedules considering resource

constmints and precedence constraints in make-to-order (MIO) manufacturing. Precedence of work-in-process and resources
constaints, in advanced scheduling problems, have recently emerged as one of the main consfiaints. The advanced schefulingproblems is formulated as a multiobjective mathematical model for generating operation schedules which are 6eyed
resogrces constraints, alternative resources and the preoedence constraints in MTO manufacnring. For effectively solving theadvanced scheduling problem, the multi-objective hybrid genaic algorithm (m-hGA) is proposed in this paper. The m-hGA_is
to minimize the makespan, total flow time of order, and maximum tardiness for each order, simultaneously. The m-hGA
approach with local search-based mutation through srmp mutation is dweloped to solve the advanced scheduling problem.
Experimental result is presented for advanced scheduling problerrs of various sizes to describe the performance of the

proposedm-hGA.
Where work in process (WIP) means the progress ofwork for constrainihg operations precedence, and O means
the WIP processes which have to assemble together when

1. Introduction

get the some orders.

In order to minimize WIP, a precedence feasible

schedule is constructed in which the operations ire
scheduled at processing time and constrained resource.
t' -' r t-()vi:rntrfactrrprs)i

Wtt h Pcossm)(O.stoiners)

3 Ma:cimum t^rdiness

la-ar

t

a-.-a-,-'-tra-a-t-t{t-a--'Fig. I Basic concept of advanced schedulingenvironment.

ｌ３３
Ｗ ＷＷ
ｌ
Ｗ鴨

Fig.2 Example of flexible WIP process as MTO

3. Mathematical Modet of Mutti-objective X'unctions
In order to formulate an integrated model, the following
indices and parameters are introduced:

customer order is received.
Their objective

constraints andconstraints aboutcompany with multiple workstations (or machine centers).
Fig. 2 shows flexible WIP process of the operations as MTO
to make two products. Then the following MTO process islegal:(Orderl) = WIPI( or ) os -+ 03 ) @ W*,(o, + o3),
(Order}) = WIP3(o, ) oa)O WIP4(oz ) oq + 05 )'Indices
I :operationindex, i =I,2,-..,1 .
j : workstation index, i =1,2,"' ,J@r W,, =1,2; ",J ).
k : order iirdex, ls =1,2,...,K @r Eo, k =1,2,-..,K )j'Daramders
tfo : (the integer valued) finish processing time of-359-

operationq on selected workstauonW, for eachorder Ek

160

tl : the due date of the each order En (the promised
completion time of each order).

p,,o : the processing time of operationq on workstation' W, for each orderEr.
(r* : the amourft of resource required by operationq on
workstationW, for each order{r.

,oo
120

I

Er@
I

E*

I*
40

R,
: the maximum-limited resource required on' workstationZ,.
In advanced scheduliig problem, the objectives of the model
are to minimize the makeqpant*, total flow time of orderf"

340

4@

4m

-

problem

The wolutionary erwironment for the problem was set

as follows:(l)nrn tu = min{max {tilr}}K

min r. = min(2)

Iqft+lK

minf; =ffiI4

(3)

k=l

t.

3&

Fig. 4 Pareto solution using our m-hGA with bi-objective

and maximum tardinessf* . The problem can be formulated

s.

3@
&F

{tfr} - t? , o\ , k =1,2,-.. ,K @)4 = max{maxt'tfo - t[rro 2 Pq,-r1,r, ,i eWP,, l =L;':,L ,j =1,2"',Js R, i =1,2,"' ,J
ZZr*
ik

(5)
(6)

as follows: population size ly*";* wBS 50, swap
mutation (SM) tU and local searcllbdt?d mutation (LSM)

were 0.3, respectively,
respectively, and maximum generation(Vuo ) was 1000. In this sectioq we demonstrate the^effectifeness of our m-hGA by computer simulations on amultitbjective advanced scheduling problem with biobjectives: to minimize the makespan and the maximum
tardiness. We also apply our algorithm to the multiobjective advanced rtiridulingproblem with the tischeduling probtem
objectives: to minimize the makespan, the maximum
tardiness, and the total flow time. About tri-objective
problerq the criterions proposed by Ishibuchi I2l andfo I3I
are introduced to evaluate the performances. The rr,ajoi
points to be compared are listed Cs follows:
The number of Pareto randonrly generate solutions( S, of each approach after the approaches aressmpared with each other.
The nunrber of obtained solution (,S,) searched byeach approach (except ofPareto optimal solutions).
Percentage of Pareto optimal solutions (S, /,S" ).
The average performance of bi-objective and tii-objective
problem over the 20 trials using m-hGA is slrown in Table

1.

)

2.
3.

tfr ,- o, i eWP,,l =1,.. -,L,j =1,2,-..,J , k=1,2,-.-,K

l.

Table

lM,T^

For uDd-ttrE

Fig.3 Outline of ourthG tmtrltlvG

performancg;esult of bi-objective andRation:

CPU tir
(sec)

,SP

E

t6.25

19.28

84.28Yo

tt.52

85.65

98.37

87.O1Yot3.72

s" /s"

6. Conclusion
In this paper, we formulated the advanced schedulingproblem as a mathematical model of multi-objectivefunctioq and proposed a multi-objective hybrid genetic
algorithm approach with local search-based mutation@ugh swap mutation for integrated process planning.
Then the advanced scheduling environment characterized
by precedence and resource consuaints for make-to-orderand alternative workstations with different processing
times. In computational experimelrg it is found tlnt the
proposed multi-objective hybrid genetic algorithm
approach could produce best results in terms of theaGt ofgenetic algorithm

makespan, total flow time and maximum brdiness oforder.

for advanced scheduling problem
References[] Geq1 M md Cheng, R.: Genetic Algorithms and Engineering

5. Experiment Resutt

For the experiment we consider the advanced schedulingproblem tlnt finds the optimal solution with ten operations onfive workstations as five orders from customers.
In Fig. 4 shows the tentative set of Pareto optimal solutions
obtained by the proposed m-hGA with the biobjective
problem. The proposed algorithms are implememted in JAVA
langu,age on PC Pentium 1400 MHz clock-pulse and 255MB
RAIvI as operation system. In the example, limited resouroe
which the amount of resource used by all activities does notexceed its limited quntity is 10.

Optimiations, John Wiley & Sons, New Yorlg USA (2000).
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470(2000).

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Hybridized Genetic Algorith m for Obstacle Location-Al location Problem
Admi Syarif'*, Xiaodong Wang', Mitsuo Gen*, and Takao Yokota''Department of tndustial & lnformation Sysfems Engineering,
Ashikaga lnstitute of Technology, Ashikaga 326-E558, Japan
E-mail; admi@oenlab.as*
Department of Mathematics, Lampung lJniversity,
Bandar Lampung, lndonesia, 35148"'Graduate Sctroot of lnformation, Production and Sysfems Engineeing,
Waseda University, Kitakyushu, 80&01 35, Japan
E-mail: oen@wasedajo

Abstract: The location-allocation problem is known as oneof the important problem faced in industry. There are many

variations of this problem for difierent applications;however, most of them consider no obstacle existing. In thispaper, we consider an extended location-allocation called
obstacle allocation problem. Since this problem is very

complex, it is very diffrcult to solve it optimally. Here, agenetic algorithm approach is proposed for solving thisproblem. In order to show the effectives of the proposed
method, several numerical experiments are done and theresults are presented.

Keywords: I-ocation-allocation Problem, Genetic Algorithm,
Fuzzy Loglc Controller

L Introduction
Determination locatior/allocation of facilities is one of
the key strategrc decisions faced by both private and publicindustries. It is also often related to the investment strategy
in industrial environment. It include the decision where or

which facilities should be build and how to assign thecorresponding customer to the facilities. There have been
numy variant of locatior/allocation problems in the literature.
However, in general it can be categonzed according to its

capacity constraint tU. The problem without capacity
constraint is called un-capacitated locatior/allocation
problem and the problem with capacrty constraint ismore difficult. The first difficulty is that we have to checkthe location of the plants against all obstacles to ensure thatthey are not located in the prohibited area. Afterward is thedevelopment of network of feasible route to cornect thecustomers to the plants. Finally, the shortest path between
customers to each plant should be calculated.
In this research work, we concern with the developmentof GA approach for soMng location allocation problem withobstacle. As the chromosome generated by crossover andmutation operations have the possibility to be infeasible, thisproblem is difficult to solve optimally. Our major works forthis problem include the design of chromosome and method
for checking the feasibility, evaluation of the chromosome.
The rest of this paper is given as follows: We clearlygrve the rnathematical formulation of this problem in Section
2. The GA approach for solving this problem is clearly
discussed in Section 3. Section 4 should an illustrative
example of our proposed method. Finally conclusion follows

in Section 5

IL Mathematical model
In this section, we shall present a comprehensive
mathematical model of the problem. Before firrttrer
description of this model, we assume that each obstacle
considered in the problem is represented as a convex
polygon. The illustration of this problem is given in thefollowing figrrre 1.

capacitated locatior/allocation problem.

A more realistic model of location/allocation problem
was introduced by Gong et. al [2]. Imagine you are building
a number of plant to serve customer or distribution center
throughout the known earth. As a wise decision maker, thetime has now come for you to choose the new location forthe plants. In order to make your customer happy, it isimportant to minimize the distance of the road to connect allof your customers to the ptants. For simplicity, assume thateach of your customers can only be served by one plant. In
the case of obstacle locatior/allocation problem consideredin this paper, we have other physical obstacles that affect theplacement of the plants and road. The first prohibit theplacement of plants (for example in the lake) and the second

prohibit the placement of route (e.g. the road should not bebuilt through the mountain area or over the sea area). The
location of each plant can be expressed using x-y
coordinates. With this obstacle the problem becomes much

-361-

plant
customercustomerplant

Figure 1 illustration of the problem

parameters
number of customers
number of plant to be built
number of plant to be built
demand of theT'-116 customerT=1,2,...,flservice capacity of i-th plant i=1,2,...,m(ui,v) locatton ofj-th customer
decision variables
location of i-thplant

xj =R.xi+(I-R)'fi

,?
m
m
bj
ai

Y,' =R'Yl +(I

fiq,
,{j)

same as the initialization.

Selection: The chromosomes are selected in the next

0

generation based on their fitness value. We adopt theelitist selection strategy to determine the chromosome
for the next generation.

s.t.

L'r=t

Yj eJ

Luro=o,

Yi eI

(3)

,o e{o,tl

Yi eI nj eJ

(4)

(2)

IV. Numerical Experiment
To confirm the effectiveness of the proposed method,
implemented it in visual Basic language and run on PC
Pentium 700. We develop one randomly generated test
problem. The environment parameters of GA are: pop_size=20, ps:0.5, pu-0.5, mugen=I000. The comparative

l=1

j4

t-,r.)2-*2. , r; is z

random numbers in (0, 1) (i=1,2,...,m).1is the 2mx2m
unit matrix.
Mutation: Two kinds of mutation operations are used here.
First is subtle mutation which only gives a small
random disturbance to a chromosome to form a new
child chromosome. Another is violent mutation whichgive a new child chromosome totally randomly the(4y)[O representing 7-customer is served by i-plant='u 1, otherwise

min-il'rt

Where R = diag (rr,4,h,t2,...,

ConstrainS (2) reflect that each customer strould be served

results are given Table l.

by only one plant. Constraints (3) reflect that service
capacity of each plant strould not be exceeded. Instead of
the above constraint there are two wore constraints which
are difficult to be written mathematically. First is thatlocation of plants are not inside the obstacle. The second
constraint is that dil is the shortest distance between plant iision of GA and HEM and Heuristic Methodl.(8.9509,36.yr61)
2.(3.1611,6.3528)
l.(9.5,37.s)
2.(1.0,4.59)

and customerT which does not cross any obstacle.

r.(e.\36.9)
2.(3.t,6.5)

rrt Desigu of the algorithm
3.

l. Chromosome representation

The chromosome representation is very important for the
success of GA [3, 4]. Since this problem is a continuous
problem, we use the coordinate location of plant to represent
each chromosome of the problem as follows:c, = f(xr', yr' ), (x r', y r' ),. . ., (, !, y ! ),..., (* _', y^')lwhere (rr', y,') represents the location of i-th distribution

center in /-th chromosome, i=1,2,...,m. Of cotuse, we
check the feasibility of this chromosome for the obstacle
constraint.

i.2. Evaluation of the Chromosome
To determine the fitness value of the chromosome, we use
the objective function value which is total distance of the

V. Conclusion
In this paper, we consider a location allocation problem withobstacles. Since this problem is very difficult to be solved
optimally, we proposed a new genetic algorithm to find thebest heuristic solution to the problem. We have done several
numerical experiments by to show the effectiveness of the
proposed GA approach.

ReferencestU Admi, S., Wang, X and Gen M. Solving Uncapacitated

Facility Location Problern by Using Hybridized Parallel
Genetic Algorithr4 Proc. Of 2il trntemational Workshop on
Intelligent Techniques for Industrial Engineering, Beijing,
2002

l2l Gong, D., Gen, M., Xq W. and Yamazaki, G. Hybrid
Evolutionary Method for Obstacle Location Allocation

customers to the plant.

Proble4 International Journal of Computer and Industrial

I

Engineeing, Vol. 29, No. 14,1995.

3.i. Genetic Operation
Crossover: Suppose that trro parents are selected forcrossover operation, where genes in the chromosomesof children are decided by following equations:t3] Gen, M. and Cheng, R, Genetic Algorithms and Engineeing
Design, John Wiley & Sons, New Yorh 1997

t4l G€n, M. and Cheng, R., Gmetic Algoithms and Engineeing- 362-

Optimimtion, John Wiley & Sons, NewYork,2000.

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Solving Bicriteria Two Stage Transportation Problem with Fazzy Coefficientby Using Spanning Tree-based Genetic Algorithm
Jyunichi Taniguchi', Admi Syarif ', Mitsuo Gen' and Mitsuo Yamashiro".Grad,,ateW;::r,ffiKr,fr,:;#;l,,;trifi{:fr;#"neering,E-mail: gen@wasedaiP**

Department of Indtstrial & Information Systems Engineeing,
Ashikaga Institute of Technologl, Ashikaga 326-8558, Japan

Abstract: This paper considers a bicriteria two-stagetransportation problem (tsTP) with fu2ry cost values. To
solve the problem, we propose a new technique called

results are presented to demonsEate the efficienry of the
proposed method.

sparuring tee-based genetic algorithm (stGA). Numericalexperiment resuls are presented to show the effectiveness of
this method.

IL Mathematical model
In this sectioq we shall present a comprehensive

number, Genetic Algoritlua Fuzzy numbers

customers. Let a;be the amount of homogeneous product at

keywords: Two stage transportation problem, Frufer

mathemetical model of the problem. Consider the problem

that has z origins (or source center), n plants and K
i-th origitr, D; be the capacity of theT-th disuibution centersmdli* denotes
and etbe thedemand of the k-th customer.
respectively.
stage
the number of product tranqported in each
each stageinfunctionq-th
objective
The cost firnctions forrespectively'cqii
andt{;;
denotedare triangular fuzzy nurnbers

4

L Introduction

Design optimal for the mnsportation problem is one of

the most inrporant fields of application of Operations

Research and lvlathernatical Opdmization- It includes how
and where facilities are located, grouped and how productshould be handled and stored- For some specific applications,however, it is often that TP model is extended to havedecision in several stages. Heragu first introduced the
problem catled two-stage transportation problem (tsTP) andgave the mathernatical fonnulation of this problem [2, 3].
solve this problem, he combined the two decisionvariables and transformed the model into an equivalent
problem which is similar to solid transportation problem

The mathematical model of bicriteria tsTP wittl fuzzy
coefficient can mathematically stated as follows:
iltaK

min

s.t
-!_

L *, = a" i =l'2'"' 'mn(sTP) (see [4] for sTP model and discussion).
In more real-world cases, however, often rqresentationof more than one goal or objective in the model of economic
decisions is desired. The examples of objectives include:

average delivery time of the commodities, reliability of

the users' productdeterioratiorL and so on. In a multiple objective context theconcept of optimal solution gives place to one of nondominated solutions. These decision problems entail
analyzing tradeoffs among the objectives in order to get asatisfactory compromise solution from the set of non-dominated solutions. Moreover, due to the complexity ofsocial and economic factors, it is also difficult to determine
the proper value of transportation costs. One way ofhandling such uncertainty in decision making is byintroducing fuzqy programming approach.
In this paper, we consider a bi-criteria tsTP with fuzzy
coefficient OflsTP). To solve the problem, we develop anovel approach called spanning tree-based GA. Our intent is
to solve the problem directly without tran$orming it intosTP. Our major efforts in this work include the dwelopmentof new chromosome representatiorL method for handing theobjective functions and fuzziness. Numerical experiment(1)

j=l Et,=l j=liotransportatiorq accessibility toffd, *u +llT,Itu(2)

L*'i=bt'j=l'2'"''n(3)

f ,o = €r, k =1,2,"',K(4)

f *, =f ,o, i ==r,2,"',n(5)x,, 2 O,V i, j

(6)tx>o,Yi,k

Q)

i=l

l=t

IIIL Desip of the algorithm
3. 1. Rangking Fuzzy numbers

As stated earlier, in this trnper, we consider tsTP in which
the cost values are represented as tttz4 number @iangularfuzzy number). When considering the optimization problem
that its coefficients are represented with fuzzy numbers, theobjective values of the problem will also be fuzzy numbers.
Since a fuzzy number represents many possible, it is difficult

to detemrine the set of Pareto optimal solution. To deal withthis problerq we adopt the rangking fuzzy numbers withintegral value technique [5]. For clear information of thistechnique, the readers can refer to [6]-363-3.2. Evaluation of the chromosome
Although there are several strategies to deal with thetrro objectives, one of the simplest is to combine these two
objectives into a single scalar objective function as follows

J(x) = wl'rt@)+v2'f2@)

where u1 andw2 are constants representing weights forfi(x)and, f2(x), respectively. There have been many methods fordetermining the weight values [6]. In the implementation of
our GA approach, we assess the merit of each chromosome
in this multi-criteria context by using the weight-sum
method as follows:

Procedurq Evaluation

Using this selection process, we can keep the bestchromosome from the current generation to tlrc next
generation.

IV. Numerical Experiment
To confirm the effectiveness of the proposed method,
implemented it in visual Basic language and run on PC
Pentium 700. We dwelop one randomly generated test
problem. The problem has 4 plants, 3 DCs and 5 customers.
=5. The GA parameters arc set N pC = 0.4 and pM = 0.2.
The experiment was run wlth popisize = 20 and rt (rgen =1000. The following figure slrows the comparative results
for three degree of optimistic, moderate and pessimistic.

1. Calculate firzzy objective vaftres for each choromosome

2. Convert firzzy objective values into integral values by

13@@

using rangking method.
3. Determine the maximal and minimat integral value for

12@m

each objective values.

4. Solve the following equation to get weight for the fitness
firnction: 6, = ri* ', - t? q = t, 2
6'
q=''2
9r=

1

o

25000

'E tt*

! rrc
'ou*
.fo

,fr'

9s@
9@@
450@
Elcn-ro L

600m

5. Calculate the fitness firnction value for each chromosome
as follows:- .lFh! = O.5.r alph. =O

115OOO

7@OO €D@
900@ 10006
obi*:tiw€ funtioh 1

1100@

X'igure 1 comparative of computational results2evol (X) = L 0o Q; (Vqx )), k = l, --- , pop _size
It=l

3.

i. Chromosome representation

It is well known that the success of GA depends on several
factors including an efficient desigp of the chromosome,
genetic operator and so on. In this research work, we adopt aspanning tee-based representation by using Priifer number[7]. In our prwious work, we have presented the application
ofthis representation for an extended Eansportation problem[8]. For this tsTP, two Priifer nrunbers are used to represent
each stage ofthe problem respectively.
3.4. Genetic Operafion
Crossover: We employed the one-point crossover operator
as can generate the feasible offspring when theparerts are feasible. This q/pe
crossover isaccomplished by selecting two parents of solutions andrandomly taking a component from one parent to forrn
the corresponding component of the offspring.
Mutation: To increase the variability of the population,
mutation operation is done. We used here inversion
mutation that can guarantee to generate feasible
cbromosome when the prents are feasible.
Selection: In our implementation of genetic algorithrg we
use the conce,pt of Pareto optimal solution as it isusully characterized as solution of the multi-objective
programming problem. To fuid more Pareto optimal
solutions, we use the registered Pareto optimal solution
strates/ and attempt to get the set of Pareto optimal
solution approximately (nearoptimal solutions), and.
the elitist selection method is used in each generation

itof

V. Conclusion

In this paper, we developed a mathernatical model ofbicriteria two-stage transportation problem with fuzzy
coefficient. We proposed a new genetic algorithm to find thebest heuristic solution to the problem. We reported thenumerical experiments by to show the effectiveness of the
proposed GA approach.
References

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Vol. 20, pp. 24-230, 1941.
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Locating Plants in Relation to Potential l{arkets and Raw
Ivlaterial Sources, Decision Sciences, Vol. 19, No. 4, pp.

tll

819-829,1988.

t3l Heragu, 5., Facilities DesrSz, PSW Company, 1997
t4l Li, Y. 2., Gelo, M. and Ida, K., Improved Ge,netic

Algorithm for solving multi-objective solid transportation
problerr with frzzy number, Japorese Journal of Fuzy
Theory od Systems, Vol. 4, No. 3, pp. 220-229.1998.

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t6] GEn, M. and Cheng, R., Genetic Algoritlnns @dEngineering Design,Joln Wiley & Sons, New Yorh 1997

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Uj' Mathematics, Ilarper Collins, 1993.
t8] Syarif, A. and M. Gen, Solving Exclusionary Side

-364-

Constrained Transportation Problem by Using A Hybrid

Spannrng Tree-based Genetic Algorithm, Journal ofInte lligent Motufrcturing, to appear.

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)*l+tt7 r ),rHE'fE L*l+ttffi4,o>Hf$
Relationship between conditional fazzy truth-value and conditional probability

ir^ efi

EffiHffif

fiww.nMasashi EMOTO

Yuuki NAGAHORI

Masao MUKAIDONO

EEt6t+
Meiji University
Abstract
Both probability theory and fuzzy theory are recognized as a theory treating "ambiguity." But the fuzzy
theory and probability theory are different concepts although they are alike each other. In this research, we
consider the relationship between conditional fuzzy truth-value and conditional probability. Specifically, we
consider whether conditional fuzzy truth-value becomes the same value to conditional probability, if what
operation is used in the definitions and defuzzification.

6" L v, t *l*aL l rft'E B rrFiirf 6. L. a

1 (tu&)l=re$=#L7rt4W-kl*. Jtt: tfit tf 1,ti.1

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Wtttlb bv.* t, '' 3 tb 6 " Frli-tf, 1000 {+O
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35 ffi("b 6488t LEZI:L *. il{THtlf bl'-x
L \("b 6il\. ffil1'.&ttffi*riEEfiErb6. L r,. ibt,''*v '' 5 <'b 5.

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EE'{E r t *.{*l,f 7 r ) t -a-WM& B$Bt: u\,(t, '' 5.

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8ir/:E*f -, a+ffirt\ 35 ffi<"&r6 L B.
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*ff {r 7 r ) 4 HeMft +{+ff48+a lEt.fr.
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*l+ttzzr1frIEll*{*ltz r ) t H4,fE } ti. t-"ft'E A riFttf

2

-365-

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l+at & r'B fi\XLf 6r&4 t*{*ftW+.LW (Hffi r )o' Dl'Tor i i:E#sit6'
4aa,x,vetll:*Jv'\pn@)* rtr(v) Lt" ) *l+
2

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Pr(A + B)> C(Tr(B + A)) 0)(s)

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Performance comparison and evaluation of t- and s-norm operation
circuits under logical, algebraic, bounded, and drastic
operation systems
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Kaoru Hirota

Shin-ichi Yoshida

HHrXt+
Tokyo Institute of Technology

Abstract: In order to compaxe various t-norms and s-norms on FPGA hardwares, t-norm ands-norm logic circuits are synthesized and simulated under four-logical(rna:<-min), algebraic, bounded,
drastic-fuzzy operation systems. The result shows that the performance of t-norm and s-norm circuits
have difference from a viewpoint of speed and cost under all operation systems except max-min logicaloperation system. These results gives a guide to establish the fuzzy hardware design method.

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and Cybernetics-Part A:Systems and Humans,
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Element and Circuit Design using FPGA", Jounral of Advanced Computational Intelligence, Vol.4
No.S (2000)

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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L /t2<r, \6'i, #AffiErl +Affi*O-$ L rt

6: L *fi:,t+ L/cr,r.
3#affilU EqE, ltfr : zrgtReL.Zot'$H, #JLHffi, 1978.

I2l IlrT, f-H#fr : 7r)+ rtsftft&ffiffi, +I

0.94 0.83 r

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+1, 1s f,7.

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l3l Witold Pedrycz Fernand Gomide : An
Introduction to Fuzzy Sets, The MIT Press,

t.00

1998.

s{ t4l -L'irU+|, ilJT, FH+E : T- ./ )vLtrSH
l-tc7 r ),t / * l:7 r I I / 2 z affiffi
0.
I-II, E +X+*t*rSH X+/At+*,
0.

03

0. 68

1999-2000.

0.67 tsl.L'ilUtl, ilJT : Sociometry Analysis Applying

0. {gCongress of Fuzzy Systems Association IX,0.

FRI 54, pp.369-37 4, 2001.

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0. 38

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Fuzzy Node Fvzzy Graph, Proceeding of Int'l

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0. 33,r+effi, vol.l4No.3, 2002.
17l tifUtl : Connectivity Analysis of T-Norms and

0. t7

its Applicati on, 22Ql -2,SCIS&ISIS, 2002.

t8l-biriff ; T-/ lvLffFamffiLffifr, B*X+e;lr+r8 H&+/ilffi*, pp.28-2e, 2003.

lEf,t,',€'O**,

Iirifil ,/.EE ( i Zt: Ll.4e)*)? l ls-0043

HHfl Jhtr ffi4* r-3-totz
TEL 03-391t-8473
E-Mail : 700b503 I @mn.waseda.acjp

EX

g ttlD)Y Vt / 2 t^ U"- 374-

19th Fuzzy Systern Symposium(Sakai,Sept.8‑10,2003)

フ ァジ ィ数 理形態学による空間配 置問題 の解決
Fuz zy Mathematical Morphology-based Approaches

to Spatial Proximity Design
大矢 智子

Tornoko OhyaSⅢ GUEONOMURA

片井 修

osaⅢ lu Katai

川上 浩司

塩瀬 隆 之Hiroshi Kawakそ 週ni■よ ayuki ShiOse

京 都 大 学 大 学 情 報 学研 究 科 シス テ ム 科 学 専攻

Deptttment of Systerrls Science,Graduate School of lnfOrmatics,Kyoto University
Abstract: In this wOrk,we propose another applicatiOn for fuzzy mathematical rrlorphologyo We
a way for ̀̀spatial proxirrlity design" based on fuzzy mathematical morphology andinvestigatё

moda1 10gic. Human spatial positioning, especially ̀̀distance perspective" , plays a signiflcant

role in human interaction.Fuzzy sets operations and morpho10gica1 0perations(Erosion/Dilation)
ctt be expressed by moda1 logic on certain conditionso Logical deductiOn of object mode can beachieved by respecting their chttacteristics as lnembership functiOns using logical ibrmulas. The
idea for cOnstructing fuzzy morphological operations on logical fOrmulas enables us to forecast
ObieCtS that is not possible when we use conventional ideas such as stOchastic analysis or rigorous
formulaic expression.

と考え、第 3節 にお いて 日標達成 のための距離獲得 に、
前述 の手法を適用 した具体例 を挙げ、検討 を加 える。

は じめに
数理形態 学は集合論 をもとに、主に画像分野にお いて適用 され、発展 してきた。特 にフ ァジ ィ数理形態学
は gray― scaleの 画像を取 り扱 う手段 として用い られてい

2

数理 形

論理

2.1

ファジ

の基本演算

る [11。 数理形態学の基本演算である Dilationと Erosion(膨 張 と浸食)は 画像空間において画素が形成す る集合
Serraに よる と、ク リス プ集合 ■,3⊆ Rれ につい て 、に施す と、その画素で構成 され る画像パ ターンの形状 ■ の 3に よる Erosion E(■ ,3)と Dilttion D(■ ,3)はを変化 させ ることができる。 ここで、様相論理 における可能世界 の 間に距離尺度 を導入すれば、DilationとErosionは 様相論理における作用子に対応 させ得 ること,3) = {X∈ Rれ 1写 κ
(3)∩ 五≠φ}E(■ ,3) = {X∈ Rれ 1写 に
(3)⊆ 五}'(■が知 られてい る [21。

と定義される[7]。 ここで■ )は ベクトルxに よる3
本稿 では、ファジィ集合 に数理形態学を適用 した うえの平行移動 であ る。具体例 を図 1に 示す。
で、ファジィ集合に施 した演算を様相論理の演算子 に対応 させ る方法 [3]を 導入 し、論理的解釈を与 え、具体例を挙げてその性質について検討す る。 これは、ファジ ィ
集合の構造を様相論的観点か ら分析するものである。 この手法 を発展 させれば、あるオブ ジェク トに対 し、その特性 をメンバ シ ップ関数 で記述す ることによつてファジ ィ集合 として扱 い 、推論段階 にお いて論理 演算 オペ瑯総鰺 蝙

レー タを用 いた式に表 して ロジカル な議論 を行 うことができる。 この手法はデー タや確率 に依存 した推論を行う必要がない とい う点で、事前 に厳密な体系化ができな
い対象に応用す ることが期待できる。
本研究は、 ヒ ト、ない しは ロボ ットの社会性 に関す る研究の一環 として、あるオブジェク トが他者 とのイ ンタ

及 (B)

●

DilaionD(A′ B)

Erosion
E{A′ B)ラクシ ョンを目標状態 とした場合 、その空間内における身体配置において、各 オブジェク トの もつ様相 として、
「距離感」の重要性に着 日した もので ある。適切 な距離
獲得 のためのアル ゴ リズム を空間距離デザイ ンの一端

‑375‑―

図 1:Erosionと Dilation

6 Erosion & oilation oE L(v\6 .t.t#:l'" :fLB tr. O ltftEir ll*'If 6
aar t)^/*air-*ff#.* z z ),t lLt 6. {ta tz r r.( l\+Wfir*fl btt( lFffi+ Vr*v-r) L.4i_6: L ri-ets. trr. or lt
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I,>(E#l-tc7r9,f Erosion L Dilation [3] [4] A* a'#-r6!o(,-rcb6"

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T(a,b) = min(l,o*b)&*H-l'6" :fulala(.

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ff. +Etfrv''. fEiEll Llc op ot'IffiEFElrEEtfirZ
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6" .o^7y/* EHttffi $t#xL) lcE6*rffitlp$),2(v - x)l
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rlp$),c(z(y - x))lVx € IR" E(p,u)(x) =+"#"3.2 *), t2 FoltEi

2.2 ffiffiaftEl' (ob) ltifEtrFEtAEHtI L
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4,tl.E:c(t,\6 fq*J&.fr- (actual world) J D)*ll. l-46g6JF (possible world)l lLr)ffierlH,L8 ^Y
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-376-

3.3 #fle +Eafr;*,r,t*l = (,*",.o*(f),)-'
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Erosion e(p,r(c)) lt

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fr.lE x r &, 6 ErF'e. xttf&lrgji*EIffiritt,f,,i(rfRe[ 3 tu6 l-*fffi L.Qf1 rff$t,.J A b?ErF-eottffiE# @.fr ffi lcffiil 3 n 6 &{EFEo)ifff
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W sup min (p oo @), 1t o6(t))W"o(i), 1 = EeEiE Lt,'El$Eflit16v t. f /r b t H< b 6pI6EttrF,r4lrr/\LfjffiV. Ert.=x l.t/sB <.E,#lt ,. #W L L. :fi,AEul.ltf6 xtlEftffii L.t6" ::-e
frr1ffi-f.rt.}*frHrrzj.{ (. !F:qr.b l-op. ob
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*/c.. op o*fr,tr w l.*\}-l'6 ob lctr 6#ft.ffi t rrbb | *fi txrtrfi vg'-f-u rzltt[f lttfffi L lc < v \E
W Z*A6. W ltIEE LxorfLt l.ru\(oWX *-eEt3r,\9$r1r.1 o)ffiv\ c 118IflffiffJ<b6: ] lrw(Ax"plLt) &*.'*. E 2l.zrfI ilz. (Lxq.l^lt)" tl6"
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-377 -

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InvitedConference, pages 175-179, Phoenix, Arizona,.r*&Mffi+offiH+ & ffiffi ffi BofF
Firffi ru z r !
Marih tgga
H+ L.oE€El*lr t cA., thtfrA?fr Latl, - 2 llfr
a%Rt#ft1..6-+#*it'qlc. : :rE. f.9&# [2] +l'&JHflilflJ@#*; ==-Er z z *.t ' AI /\v ts/ v )/rtr2fr -e"=di8 3 iu 6 tt&, lc 2 t, \ < v, fi ,v l.##t 6 [3] I. Bloch and H. Maitre; Fuzzy Mathematical Morphologies: A Comparative Study, Pattern Recognition, 28(9):fEllav',<&;+f 6"
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7 r ).t ) Y t\! Y7ffi*. g o(x):E# c EDHEiU(v \6fr,4ffi b *-E>tu6Ehv,

16)

ory a,nd Applications, Academic Press, New York, 1980

L L(ffitgffifl t #frtrtffi#0> t.< v* / a y t o*I
ffiB5ffi Affifif 6. Ef. l-ftrrffi b i Bfpl3utffif;1;p t
6t * |ZaWffit v',6fRAffiB i-6a-&i;nJ6E-Ctt/r
1tl |fr1tft2_6 L, :f,uEffi+Hfrh4trE -Or &#3
tt . .tu t*frtrtffi+o)HH lcE Z &Z 6 L c(6 (U o(c))): :'e U o@) Dilation

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I *s tj 6'tl i,e,"I ffiffi ffi A*H f 6
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H# +Lft.
ffiJ#ilF*. tsgto[] J. Serra; Image Analysis and Mathematical Morphology, Academic Press, London, 1982

tiE*tftl
6oG8so1=
HilffiHTilfrEHtrEE+U,R,+il;t+;,r+ffi ffi#+ffifrflv^7^fl+4*J+4.v^7a.6,mfrA (fr*ffifr#)
Tel; 075-75&3592;,(ft 8+ohya@sys.i.kyoto-u.ac,rEI6ErE/r1r1 ffiSvr&*f : & lt/3 9. aa*e7)

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-378-

jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

On the Relationship between Differential Inclusions
and Ordinary Differential Equations
Concerning the Stability Analysis

of htzzy Differential Equations
Seiji SAITO and Hiroaki ISHII
Graduate School of Information Science and Technology, Osaka. Urriversity

iEffift, 565-0871 4EffirlrEE z - t XF-*l+t+ffilH#f++6l4f+'lEi#fiIg+4*
ffiffiil# TEL:06-6879-7869 MX:06-6879-7295 E-mial: saito@ist.osaka-u.ac.jp
Abstract Normal, strictly and upper semi-continuous fuzzy numbers with bounded supports are identified
with bounded continuous curves in the twodimensional met,ric space by a parametric representation of fuzzy
numbers. First, we introduce fuzzified oil well equation and we disctrss the unstability of solutions of the fuzzy
differential equatiou(FDE) by the method of paramet,ric representation of fuzzy numbers. Second, we give thedifferential and integral of fuzzy functions. Third, the idea of differential iuclusions irl analyzing solutions offuzzy differential equations is dealt with and the analysis of fuzzy differential inclusions plays an important role iu
discgssing similar asymptotic behaviours to ordinary differential equations. Finalll', we give concluding remarks

concerning stability analysis betwen differential inclusions and t,he paranretric method to fuzzy clifferential
equations.

1 Parametric Representation of

In usual case a fuzzy number r satisfies quasi-convex

Euzzy Numbers
Let I :

(iv) p, is upper semi-continuous on. R.

on R, i.e..
[0, U. We define the following set of fuzzyl,,()€r + (1-numbers, where a fuzzy number r is characterized l-ry

> min[p,((1),1',({:)]^)€2)

a membership function p, as follows (cf. [s]):for 0 ( ,\ ( 1 and €r,€z € R. Condition (iii) plays an

Definition L Denote

importaut role in proving propert,ies of tnembe.rshipfi' : {p, : R - 1 satisfyins (i) - (iv) below}.

function p, in Theorem 1, where we show significant(1) Therc erists a uniquem € R suci that p,(m\ :properties concerning the end-points of the o{ut set

L,(p"): {€ e R:ir,(() > ct}.
Iu the similar way as [5, ?] we consider the fol-1;(rl) The support set supp(1t,): d({€ € R : p({) I
0\) is b'undetl in R:

lowing parametric representa.tion of p, e ff,t sucht.hat.

;r1(o) : rnin.Lo(p.,), 12(ct) : lrnaxLo(p',)(iii) p. is strictly quosi-conue:t on the compact suTt'

prt nryp(p,). i.e..

for 0 < a ( 1 and that r1(0) : mincl(supp(p,)),p,(Xr + (1- ))€c) > rnin[p,({1),1',(€:)]

12(0; : maxd(supp(1,,))'In what follows we denoteforo 1 \ < l and,€r,(z € J such that & * €z ;-379-

afuzzy numbers r by (irr,;r:), i.e.,x: (c1,er2).

By applying the above extension principle and the(r1l) One of the folla dng staternents (a) and (b) hokls;

representation of fuzzy numbers we get the following(a) Fanctions rt,oz ott non-decrasing, non'results.

incrcosing on I, respectiuely, uith r1(o) <1) Addition. Let a: (at,az), y: (yyg2) e ff,t.

r2(a)lor0(o(1,'(b) r1(o) : az(a) : rn lor 0 < c < 1.

We get the additionp,+s(€)::

sup mirh,(€r),pr(€z)l€=tr *€r

Conuersely, undcr the oboae conditions (i) -(iii), i/

sup{o e I : (: €r * €2, tt € ao,€z € Uol.. d.enotesup{oe I : r{a)+sr(a) < ( < o2(a) +yz(a)},p,(6):sup{oe1:o1(o) <€<r2(a)}which means that r*y:then p,, is the memfurship funetion of c, i.e., pr, e.

*o: Lo(Pr) etrc.
2) Subtraction. It follows that

lr,-o(€): sup{o € f : {: €r-€2, €r €ao,€z€yol
means that r - U :(1.1)(or *Ut,az+g2). Here(q - Az,az - Ur).

3) Product. It follows that

E8t
/b,

Letametricbetween r = (a1('),r2(')),g: (gr(')'oz('))
be defined as follows.

d(r,y) : sup(lrl(o) - y, (o)l + la2(a) - vr(o)l)
a€IP"u(t):sup{o€f :(:616r, {r €rra,€z €9a}

Then we get following result irnmediately (see [4, 9]).

means that the following relation.

Theorem 2 (fit,d) is umplete metric spoe.

ta:(rflr,rzuz) (0 ( 11,0 < 3r1)
(azgr,azuz) (0Sq,h < 0 S 92)(azry,agz) (0 ( c1,y2 < 0)(*fl2,*zgz) (r, <O 1a2,0 1y1)(min{r2g1, c1 lzl, max{r g r, rzAzl)(r, <O 1:Dz,yr<0<yz)(rzh,rflr) (r, < 01r2,y2 10)(aflz,tzyr) (c2 < 0,0 < 91)(rflz,aflt) (c2 1 0,y < 0 < gz)(azyz,aflr) (r210,92 < O)

By the above parametric representation of fuzzy numbers we get the following theorem concerning proper-

ties of end-points.

Theorem L Denote o : (ar,az) € fit , where fr7, 12 i
1 ---+ R. Then the ldlowing proprties (i)-(iii) [old;(i) ,r e C(I),i : 1,2. Here C(I) is the set of dl
the continuous functions on I;

2 Calculus of frruzy Functions
Consider a function c i R + ff'. Then r(t) is said

to be a fuzzy function. In [fl we find the following
definition of. fuzzy functions.

n(t,-) :{(r1(t,a),r2(r,*))" e R2 : o e 1}(r, (t, .), rz(t,.))for t € ltr,tzl. Denote a{t): (c1(t),az(t)).

A fuzzy function a(t) : (a{t),r2(t)): R + fft
is H-differentiable at t in the sense of Hukuhara if
there exists an ? € fft such that (i) and (ii) hold ash-+0.
(i) c(t + h) : r(t) + hn * o(h); (ii) o(t) : n(t -h)+hr1+o(h).
Here o(h) -- (o1(h),o2(h)) e Cl},el x C[0,e] withe ) 0, which means that

(11) There qists a uniqre 7n € R guch that c1(1) :ri,,,d('(1)'o) :lrtl+o lhl

a2(1):m ond rr(o) < m<a2(a) lorael;

-380-

o.

Then r(t) : (r1(t),r2(t)) is Hdifferentiable at t if
and only if zl(i,cr),n2(t,o) are differentiable in t foreach a €l such that 4: (*,HlIt. follows that as long as rr(r) > 0, by the extensiou of principle

e ft'.

d;(rr(r),r:(t))

In [7] the author dix'uss the integration of fuzzy-(D1ry D2x2)(-Dzu,-Drrr).

function r(t).

Definition 2 A fuzzy functionr(t,' ) : (r1 (t, ), r2(t, -)) is colled intqruble ouer [tr, t:]-(D1,D2)(x;r.2)

Then we have two ordinary differential equations such.

if x/t,a) and x2ft,a) are integrable ouer [t1,t2l Jor
a e I. Define

/

ftz

Jh

as

.r1t; : -Dzrz, r'r(t1: -Dtxt
with r(0) : (h,vz) e ff,t. Therefore+ t4\f *)r-Jo',o',t (r, - *r[h1"J"',""_ /r\ Qt,rr(.rT---------l-,2r(.*,.)d.c: {rl:,' rr(-*,n)ds,
o€I).

f','

,rrr,.,ros)r e R2,,2(t):

ert[* + n)e-J6'o't @r{br, -,n)"{D'o"for t ) 0. Then we get the unstable result of solution

3 Fuzzy Differential Equations

7: (r1,12) such thatlim d(r(t),0): +rc.

In [10] they discuss exponential decay problenrs, e.9.,machine replacement and oil well extraction. etc. They,++L*

where 0 e R. as well as it follows that,lim supana.lyze optimization problems for ea.ch oil well to de-t-+e o.I lJDr@)xr(t,o1termine its optimal replacement schedule. Denote the(see [e]).

+ 1/-tl21o1*:(t, ct)l : g.

quality remaining in the well at time t by r(t) anddenote the rate ofoil extraction by D > 0. Then they

get the following rate of oil extraction r'(t) :-p,with z(0) : v. Then r(t) : ve- Dt.

In this section we introduce the idea of fuzzy differ-

In what follows we consider the rate of oil extraction D as a constant fuzzy number D :4 Fuzzy Differential Inclusions
ential inclusions in [2, 3, 6, 8](Dt,Di e

Example. Consider an initial value problem of

ff,t, where Dr(a) is the left. end-point of the o-cut
set and Dr (o) > 0 for o e 1. Then we assume thatfuzzy dillerential equation (3.2). According to thethe oil quality c(t1 : (r1(t),r2(t)) € .ft,t is a fuzzyof differential inclusions plays an inrportant role infunction which means the quality remaining in thefinding some kind of hnzy sets of (3.2) (See [1]). Let

well at time t and v e f|t. Consider an initial ralueF(€, o) : [-D2(o)(, -Dr (o)€] c R defined on R x 1

problem of fuzzy differe.ntial equation

to the set of compart and convex sets I(| in R. Then

#ur:-(D'),x(o): v'

The above problem has a unique solution

t (t)

:, +

fo'

etorts) ) )d-c.

(3 2)

idea of fuzzy differential inclusions in which a family

one can solve the following differential inclusions

gl(t) e r'(€,,o), €.(o) e L.lu),
where .Lo(z): [21(a),22(a)] for o € 1, which meansthat differential ine<lualities-D2(o)(.(r) s {(r) < -Dr (a)€.(r)

See [8].

,r(o)<(,(0)<22(o)-381-for o € 1. Then we emphasize that the function {o isEquations, IEEE Trans. on Fuzzy Systerns, Vol'

R-valued function defined on R without iuformationon the grade of fuzzy number r, so {o(t) is a real

7, No. 6, pp.734-740 (1999).

[3] P. Diamond: Stability and Periodicitv in Fuzzy
Differential Equations, IEEE Trans' on' Fuzzy

numbers but not fuzzy number. By basic calculation
we get €o(0)e-p,(o)' < €.(t) S €*(0)r-''(o)' with

Systems, Vol. 8, No. 5, pp.583-590 (2000).

€.(0) € .Lo(z). Therefore we have[4] P. Diamond and P. Kloeden: Metric Spaces of
Fuzzy Sets -Theory and Applications-, World€.(r) € lv1(a)e-o''lo\',rz(a)"-D'(o)r] for a e I,t €R, which is called a solution set denoted byD'(o) t, u, (a) e- Dr (o)t]. The
S -( L -(v), t) : lv1 (a) esolution set So(tr.(rz), t) is the a-cut set of the para-

Scientific (1994).

Dtt, v2e- D tt1'
metric representation of a ftnzy numter (vveThus we get a fuzzy solution of (3.2) as:r(t): (u1e-Dzt,v,e-Drt) for t e R.

5 Concluding Remarks
In classical analvsis of the initial value problem (3.2)
we observe the unsta.bility of mlutions by the method[5] Jr. R. Goetschel, W. Voxman: Topological Properties of Fuzzy Numbers, Fuzzy Sets and Sys1671.s, Vol. 9, pp.87-99 (1983).

[6] E. Hiillermeier: An Approach to Modeling and
Simulation of Uncertaiu Dynamical Systerns,

Int. J. IJncertainty, Fuzziness, Knowleclge-based
Systems, Vol. 5, pp.117- 137(1997).

[7] O. Kaleva: The Cauchy Problem for Fuzzy Dif-of parametric representation of fuzzy numbers. By

ferential Equation, Fuzzy Sets and Systems,Yol.

applyrug difierential inclusions to fiizzy differential

35, pp.389-396(1990).

equations(FDE) the same results of FDE as those intheory of ordinary differential equations. Much richer
properties in fuzzy differential inclusions is significant

but, in considering K|,-valued function .E((, o), one
treats each firzzy number r(t) € ff,t as a real nunrberr(t) e R. Finally, we get solution sets which are the[8] V. Lakshmikanthan and R.N. Mohapatra: Theory of F\rzzy Dillerential Equations and Inclusions, Taylor & Francis, London (2003).

[9] S. Saito: On Some Topics of Fuzzy Differentia,l Equations and Fuzzy Optirnization Prob-

a-cut sets of afizzy set. By treating many practicallerns .via a Parametric Representation of F\rzzymodeling of real systems with uncertainty we can get

Numbers, Differenti.al Equati,ons an,d, Applica-

better conch.rsions on comparison between finzy rltf-

tions, Vol.3, Nova Science Publishers, Inc., New

ferential inclusions and the parametric representation

York(in press).

of fuzzy numbers.

[10] S P. Sethi, G. L. Thopson and V. Udavabhanu:
Profit Maximization Models for Expotrential De-

References[1] J.P. Aubin and A. Celina: Differential Inclu-

cay Processes, European J. OR , Vol. 22, pp.101115(1e85).

sions, Springer Verlag, New York (1984).

[2] P. Diamond: Time-Dependent Differential Inclusions, C,ocycle Attractors and Fuzzy Differential- 382-

一 般 講演論文

9月 9日 (火 )19th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

ffiXflltrtAbfuW@1.*.'1, 67 t'77 v 2 9 ttvlZffilV.z -t tvV LBv.tt
ffiffi,F.EEF L|futrffifr'J
Feature point tracking and object discrimination in a scene of moving rigid objects
with Rao-Blackwellized particle filter/,JgI*

OEffiHtr

Yasutake Miyahara Tsuyoshi Uchino

HEFIE-

Norikazu Ikoma

HIEIS
Hiroshi Maeda,Lrflr*t+ r+ffi

Faculty of Engineering, Kyushu Institute of Technolory

Abstract We estimate 2Drnotion of rigid objects on image plane by using trqjectories of feature points. Motion of objects
arc eryressed by state space mo&l, where state vector has coondinate of each feature point, translation and rotation center
ofeach object, andvelocity and angular rrcIocity ofeach object. Each feature point has indicator variable that represents theassociation between featrue point and object. E*imating the *ate vector by Roo'Eadsrellized partide filter, which reduces
the variance of Monte Carlo estimates, we can obtain smooth trajectories and indicator estimation simultaneously.

1 E DDII

9

I t I a yofifrT, 1:@t&rt,b*f*,0t#a
y lt Aftt 6.
3 kn+E:tr-eoy.,#.Lflrt *fi |^7= iz X z--

t tx, v-vt:i.J-l-6+8fi{H#tttab ((iFtu & u . i frJH

rtrb g, E<rfr4.ft fu<r, .6 [3,4,7,8,9,10,111. t A--l=t77 .r )t *z a-2 F,v'ahltrtibblrol *f$Uofr
tEl L<, @l*Fawl*,R*ffifrt 121, EEff6:t<"?+bll6&xaw#.R#EfLflv,6fiVf)\b6. +i4 l*, :oib!&#t=ffiHt*<6.

&*aW#,HfiMtEt,',( 3 kit:E)Et'{l rr i l=ft*at i tfi ltrtt *> 6 . lfrxffi.FsMrtrH r, .<#ruf:rltffi
Itv, zrL?.#*l6,l#-t'6: & lrl Dt0rt#a3*rdr.ff.
L/zl*l-f 6 & rt(t 5. 3t flr* **t t=-co)'fifl^
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lfuWrtrt hffit 6141. .Ilbcflht,, ffirrctrHhlaf- r' rt\*btt tt&A, 1+WtltltEffif,x,v(rlr[a'iffit
F+H#H L/r t tttJ:tr bf , frft*<1.1+btu:.:ialH#*b4frlry'f 6 :l /t<8 /rv t. -fi , u'tr.fuI4:l=t1u,t hl*l L<HXy{.7.t tv, r) y/l=t 6bl)rt&r6[3]. [3]I<l!., -2aVJ6l:21,',(, ryntra 3 Wfrgli@)AE*A l++1#flst=htta +f MW, +7 tw\al&fl<b 6. L.
tfrffiVAv,6.

rt:f

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3 WTEE)d)frit:, ffifr.f.#L@I E fi Affi b
rtib 6. ffiH,F.fl&trti, a+lzPgl*lUwl: r 6H=6 &)6rtt, tw_E^.affiH# *,iEtsr oWa#Stfft: X 6 ffi tr F6' b D,,Z:f vvhrr$a#agr
E f mfl1,6 ;,(B /rffiEb

ffi F*$gf* tfr b qz'{ 6 & FlEt :ffi ffi .f, o R'r 6 Vrtrh*lgff.V<v,6. Vrt,L [rr]Clt, ryn#ogr! tr+ffigr
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6. firu#Ef6 : & r u), rfrbh,rrw#,H.+iH6t11, tt'-> & ##. F,ht E a ryrffI.R-l' 6 h't lgft'f 6 .

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-rt*Vttr$$ttr<fr, 6 L. IRE v, &*att*{Wffitwt.=#iffi 6 v- > tl$ft'f 6. *t*Mttto>l'uE:4+lt' +'fr#6i t @#t': I D t*2 8tL 6. *t*Phtrl>ftff F--t, Wr,lti6ry+6bartrb6lil W*<frlz,r tv, Y >ral\

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(g)

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{l.z)
zr - q(lzr-)(13)
yr - p(lz)EU/)#jT1W,L. V<, #ltr#fra*t t 9#t#g]laf.fr,#&R//fau€. ElfEF,L" W&$Z

f6.tbr*6.

lLbd)frfijj, ffifiaYzTa+f)v=lxr(k),tr@)l

H*u<t,.6.
i *H awtrl:*iv \<, fin-tsF.K<*t, 3 tLAVtW.
EF.fi\OIRRX,tlk) =k,r(k),t r.,(k)l@)

tf6. .n'1#,5a,Eilts+,L'tt *)6. */:., ti(Dawffill i {hrti, ? aw\ffafrfr. t rr 6.

tt trHB&* r l"' t, 6 ffi fr A affEt,
IL.

=\x,$),rr$)l(s)

tt t . $1fffi.1E!$fl, bltflts/H#,^o*'&'d.Wf'< rr

3116.

x, ttl = r, (t)R(dr-1.y 1t;)+ t r,n, (t)xr = rr-r + v, (&)(rn)

Tr = Tr-r +Tr-,, Tl = f,-, + vr(&)(rs)@, = @.-, +O.-r, 6, = @r-, +v"(t)(ro)

iE#illll=lft i /,{ /<, Z lL<tto*Jr>ff'tl7tllx o \,'o \, o 2 st*# t f 6r-tft:fifl<b6. *t*Vttrrt$+ff
o&A, v*00d) L-t'6.
#2ff 7'<tvlJ:lllf-EtffiE L<t/ \6. Vttlti':A, ?
@HffliEEtt? tv=ztEl1E]l=ft) bo L.i6. 'irttt>b,(17)\ - M(ltL-)<b6. finirE*tr

t t 6.'>'*.0, 0 ? BU)tWEi*\afi* tftl)bl6<,
Vtffotffilfail{r#tt t'. *.t2, 0 a, $tfut+a@tsaz>fr
ifiE-eb6.
&ffiH;t=ttutt$7.<tvt*lD E<6. rr(Et j *Ha##.Ra#1#7 *tv t'f 6. Utt#7 *tv Ii(D lt{1,2,..., do>MA t 0, ?r;ffi:t xv ffiRaWt-6Wr#*Wftt 6.
ffitF'tt$lff - .<tv1.*,3t]tt-ryF/ff0)EltE*,L" frff,}'1ctILb ofrEaHr, .(, w&fr Ltp$t' 6.
x;(/r)(10)(a)

ffi,F.o>ME:tL Efl ) -l lt)\fiil*-bn, *a x )l.ffi
Ul3tL6 tfr:ftf 6.

Xr(t)=x;(,t)+wr(&), wr(k)-N(o,E) (5)n{o.,r,{fi].*tl

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(te)

a*l+l=t*ffiM,*,<*b3it6. : :(,& O r & lr

tt, tf2ffffi,ftfi t bt.frfgE[*<^a*&* *t> v< r, . 6 . @ r :E{l L( X)ffitr**rtt ?llt I PH < /a t,\4) T,ff&)t tv< >z .1 tvI t!. L t) lbftk:.tl i : & rit* 6ri,H( o r,ID

I

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2. 3 lilaWzt)v,
sffiffiiEr tr, wo#lt? hfr **b 61ffi<b6.
(rs)
P(rorlYr*)::-e, ka*7etffiv,6
zo.k =lro,rr,..,,zrl.

{2o)*#l't t hfr aj-{F:l1fifi zT b> 6 fid>, lcl b il$lfl[)
tlfl r, \<*D6,z*t)rb 6. dil*42 -t tv, $< afrl^a-384-

-rr, **aEAt$ 3 tt k*nA p*, ryY,T#t e
6, aelHEtrfri+ff M t- / *3 7i=v*ya:z*#.

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051015202530,Lr+lr*/t+ r+H! EffJtr-'k

E-mail: ikoma@omp.kyutech.ac jp

85:@ffil>#ft#*-386-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

フ ァジ ィ論理 を用 いた
正 常血 管推 定 に よる MRA画 像 か らの脳動 脈瘤検 出法
Finding ofCerebral Aneulり sms'om tt lmages
with Esth江 ing Nollll11ハ 正e五 es」 嘔ded by Fuzzy LoJc

ina†

Seturoコ VレギVルヽKI‡†
姫路 工 業 大学大学院 工 学研 究科‡石川病 院†
Graduate School ofEnginec五 ng,Himai lnstitute ofTeclmology‡Ishikawa Hospital

Abstract:MIRA(magnetiC resonance angiography)iS a cOmmonly used method for noninvasive imaging of
unrllptured cerebral aleuwsms.To develop a computer‐ aided diagnosis(CAD)system Of:meuwsms using
MRA ilnages, we propose an autonlated method for」 Ending cerebral aneuⅣ sms by estirrlating the nollllal
artery model. The norHlal model is estiHlated by using the centerline of segmented blood v・ essels. The
aneurysm candidates are extracted by comparing the segmented blood vessel、 Ⅳith the nolillal model. To
evaluate aneurysnl candidates,we employ three featuresi the Euclidean distance from the nollllal rrlodcl,MR'sm detection

signal value,and directional gradient concentration(DGC).Using the features the aneu■

system is constructed by leaming the reference vector l〕 om tralling data sets. This systern can evaluate thedegree of aneurysnl for aneuwsm candidates. This system was applied to eight patients、 vith some cerebral
aneurysnl successla11ly.

は じめ に
重篤な脳疾患 であるくも膜下出血は,主 幹脳動脈に発生 した瘤 の破裂に よつて発症す る.こ のため,未破裂脳動脈瘤 の早期発見 は,く も膜下出血 の予防に特に重要であ り,脳 ドッグな どで積極的に行 われ
てい る.現 在 ,未 破裂脳動脈瘤 の非侵襲的な診断には ]肛い (magnetic resonanse angiograp町 )画 像診断が広 く用い られてい る.し か し,動 脈瘤 の大きさ,撮像 に用い る NR装 置 ,撮 像方法,医 師 の読影力 など

特徴 を計測 して病変部 を検 出す る手法 [5]16]が 開発
され てい るが,大 きな歪曲や分岐部 については考慮されてお らず ,処 理対象 が限定 されてい る.そ こで本研究では,正 常血管を推 定す ることで血管 の形状に依 らない脳動脈瘤検出法を提案す る。

々 な要素 によ つて ,偽 陽性 率 (ゎ ;fault‐positive)や
偽陰性 率 (fn;fault‐ negadve)に 大 きな差 が ある ことが指摘 され てお り,1割 程度 の 見落 としが ある とされて い る[1]。 そ のため,有 用な脳動脈瘤診 断支援 シス

た 1被 験者 あた り 100枚 程度 の MRA画 像 を使 用する.デ ー タ構成は,画 素数 512× 512,ス ライ ス 間隔
1.2mm,撮 像範囲 は 160rrlln× 1601111nで ある.1ボ ク
セ ル あた りの体積 v=0。 3125× 0。 3125× 0.61111n3で ぁる

1。

様テ ムの 開発 が望 まれ て い る
これ まで,MRAに よる診 断には MIP法 (IIla対 mum
intensity pttectiOn)に よ り再構 成 した画 像 を用 いて
お り,様 々な MP法 が研 究 され て い る [2].ま た脳動脈瘤 の診 断支援技術 として画像か ら脳 血 管 を領域抽 出 し 3次 元可視化 を行 う方法 13][4],血 流 の流
れ を数理 モデ ル化 し脳動脈瘤 の発生 を解析す る方法[5]な どが提案 され て い る.し か し,複 雑 な構造 である脳血管 をあ らゆる角度 か ら全て観察 し,手 作業 で脳動脈瘤 を検 出す るには多大 な時間がか か り,医 師
へ の負担 がまだ大 きい .ま た ,大 動脈 にお ける形状

準備
本研究では GE Medical Systems社 の 1.5 Tesla MR
装置 Genesis Si即 を用いて 3‐ D TOF(time Of night)
MRA法 岬 E=6。 9msec,TR=25.Omsec)に よ り撮 影 され
2。

.

.

,

―
‑387‑―

図 1

血管
原画像 の 1例

図 2 デー タの座標 系

Ψヴ(′ )(a)原 画像(b)細 線化(C)芯 線拡張
候補 クラス タ

は
図 5θ
「 の計算

図 4 半球体 における
勾配 ベ ク トルの分布

原画像
藝3.2で 得 られ た候補 クラス タは脳動脈 瘤領域 か ,モデ ルの推 定 ミス によつて検 出 された血管領域 か ,前処理で過剰抽 出 され て い た血 管領域 (主 に細 線化 の

正 常血管
モデ ル

(d)動 脈瘤候補抽 出

際 に sho■ branchと して除去 され る)で あると考 え られ る.各 候補 クラス タにお い て次 の よ うな特徴値 を考 える

図 3 モデル 推定 による動脈瘤候補 の抽 出.

[特 徴 1]メ

原画像 の 1例 を図 1に ,デ ー タ撮影 座 標系 を図 2に
示す
.

3。
3。

正 常 血 管 推 定 に よ る脳 動 脈 瘤 検 出 法

1概 略

前処理 として Kobashiら による脳血管 自動抽 出法,MRA画 像 か ら背景領域 の画素値 を
o,血 管領域 の画素値 を 1と した 3次 元 2値 血 管画像を構 成す る.次 に,抽 出 され た血管 の細線化 を行 う
[8].こ れ に よ つて 得 られ た血 管芯線 を もと に脳 血管 の正 常 モデ ル を推 定 し,正 常 モデ ル と抽 出血 管 を比較 し,脳 動脈瘤 である可能性 を持 つ候補領域 を抽出す る.次 に,各 候補領域 にお いて脳動脈瘤所属度に寄与 す る特徴値 をそれ ぞれ算 出す る.既 知デ ー タにお け る特徴値 ベ ク トル か ら参照ベ ク トル を学習 し
この参照 ベ ク トル を もとに未 知デ ー タの候補領域 に
お ける脳動脈瘤所属度 を算出す る.な お ,実 験 に用
い る MRAデ ー タは線形補 間 によつてス ライ ス を補間 してお く.こ れ によ り,1ボ クセ ル あた りの辺の比 を 1:1:1に 近似す る.以 下,各 処理 の詳細 について述 べ る[3][4]を 適 用 し

,

.

3。

2正 常 血 管 モデル 推定 と動脈瘤候補 の 抽 出

細線化 によつて得 られ た血管芯線上 の各 ボクセ ルに対 して ,背 景 ボクセ ル まで の最 短距離 を計測す る
この距離 を各 ボ クセ ル における血管 の 半径 として
ボ クセ ル ごとに芯 線 を拡張 し,血 管 モ デ ル を作成する.こ の よ うに して 得 られた モ デ ル は ,芯 線 を中心.

注 目候補 クラス タ内 の全て のボクセル にモデ ル ヘの最 短 ユ ー ク リッ ド距離値 を割 り当て ,距 離値 の ヒ
ス トグラムか ら分散 を求 める.こ こで ,分 散 が 非常に小 さい とき ,そ の 候 補 領 域 は 除去 され た sho■branch領 域 を表 して い る.ま た ,分 散 が 非常 に大 き
い とき,推 定 した正常 モ デ ルが小 さ過 ぎた ことにより血管表面が検 出 され た ことを表 して い る。
[特 徴 2]メ脳動脈瘤領域 は血管領域 の一部 であるため,血 管領
域 と同程度 の ⅣR値 を持 つ.

[特 徴 3]ヵ脳動脈瘤 は半球 に近 い形状 を持 つ .こ の とき,各 候
補 クラス タ内 の注 目点 ′にお い て輝度勾配ベ ク トルの 分布 は図 4の よ うになる と考 え られ る.こ の様子を顕著 に表す特徴値 として ,候 補 クラス タ内の全てのボクセル につい て(1)式 よ りDGCを 求 める[9].

DGC(′ )=

舗 ′
ギ0=￨

,

と して 3次 元空 間 上 で動 脈瘤 の な い 方 向に フ ィ ッ
テ ィ ング され て い るので ,こ れ を正 常 血 管 モ デ ル とす る。次 に,推 定 した正常血管 モデ ル と抽 出血 管 を比較 し,連 結 ボ クセ ル数 動N(本 方法では 動庁=20)
以 上の領域 を脳動脈瘤 である候補 クラス タとして抽出す る.モ デ ル推定 による候補 クラス タ抽 出 の例 を
図 3に 示す。
3。

3特 徴抽 出①プ麦鰯呵

′欲は図 5に 示す よ うに,注 目点 ′にお いて各探査「
半直線 で の輝度勾配ベ ク トル [ノ の集 中度 が最大 となるプを,注 目点か らの距離範囲lR"れ R′ 四]で 探索 し
それ らの平均値 として与え られ る.Nは 3次 元空間,

猟における探査直線の数を表す.ま た,′「猟とθヂは,′ を中心 とした反対探査方向か ら計算 され る
3.4参 照 ベ ク トルの学習 と脳動脈瘤所属度 の 算 出.

3.3で 示 した全て の特徴値 は標 準化変換 に よ り正規化 され る.正 規化 され た 3次 元特徴値空間にお い―‑388‑―

x(r)〓 動脈瘤

X(r)≠ 動脈瘤()((b‑1)細 線化(a‑1)入 力 1
V・

V

入力
ベ ク トル
図6参照
ベ ク トル参照 ベ ク トルの学習則(a‑2)入 力 2 (b‑2)細 線化 (C‑2)ル c)>0。 5
図 7 ファン トム結果て,脳 動脈瘤 とそれ以外 の特徴位置を示す参照ベ ク
トル r=(4,ら ,4),7=⊂ ,弓 馬 )を 設 定す る.こ こで脳動脈瘤所属度ズx)は 参照ベ ク トル rよ り(2)式 のガ

表 1 特徴値 と参照 ベ ク トル
特徴値参照 ベ ク トル

varlance

1525792.128647
2.0039371。

mean(MR)

max10(DGC)* max10は 候補 クラス タ内で(2)

上位 10ボ クセ ルの 平均 とす る

lr- *l = Jtn - xr)' + (r, - *r)' + (t -r,)'

ここで ,(2)式 の 分散 σ2は 参照 ベ ク トルの あ い ま いさを示 して い る.既 知デ ー タを用 い て参照ベ ク トルrを 更新 す ることで最適 な rを 得 る.学 習則 を図 6に 示 す 。 学 習 回 数 ι に お け る 入 カ ベ ク トル

既 知デ ー タか らの学習 によ り求 め られ た参照ベ ク
トル r,あ い まい さσを用 い ,未 知デ ー タの候補 ク
ラス タにお け る入カ ベ ク トル xを (2)式 の メンバ ー
シ ップ 関数 に代入 し,脳 動脈瘤所属度庫 )を 算 出す

x(r)=(χ l,χ 2・ X3)が 脳動脈瘤 を示 して い る とき,参 照0

淵 端 葬 :F〔 Iじ 携171叫
また ,入 カベ ク トル x(r)が 脳動脈瘤 を示 して い な いとき,(4)式 を用 いて ,参 照ベ ク トル r(′ )を 入 カベ ク
トル か ら遠 ざけ,あ い ま い さσ(r)を 小 さくす る

.

叫
淵 桐

0

I

る

.

ベ ク トル ()=(4,ら .4)を 入カ ベ ク トル にう
置づ け,あ,為 は入カ ベ ク
い まい さσ(r)を 大 き くす る.こ こで χ′
トルの「番 目の特徴値 とす る.す なわち,(3)式 を用
い て参照 ベ ク トル とあ い まい さを更新 す る.本 方法では初期参照 ベ ク トル は r(r)=(0。 0,0.0.0.0)と した・

次 にそれ 以 外 の 脳動 脈瘤 でな い 所属度 戸(Σ )も 同
様 に算 出す る.最 終的 に注 目候補 クラス タの脳動脈瘤所属度M(x)は (6)式 で求 め られ る
.

Щ ⇒=

0

実験結 果
フ ァ ン トム に対 し,学 習 デ ー タか ら約 20回 学習実
験 を行 い ,本 方法 を適 用 した結果 を図 7に 示す .フ アン トム は抽出 され る候補 クラス タが少 な く,ま た
形状 も限 られ て いたので ,20回 とい う少な い 学習4。

,

デー タで も良好 に動脈瘤部分 が抽 出 され て い る ことが確認 で きた次 に,実 際 の MRA画 像 に本方法 を適 用 した .学
習 デー タか ら約 100回 の学習実験 を行 つた.用 いた
特徴値 と学習 によつて得 られ た参照ベ ク トル を表 1.

各更新 バ ラメー タは次 の よ うに定義 す る.

α(r+1)=(1‑ε )α (r)。

α(0)=α 。,(5)0<δ (r),β (r)≦ 00σ (0)=%l・候補 クラス タ

表 2 特徴値 と所属度 (バ χ)>008)「
135個 ヒ,*は候補
三 動脈瘤(a)被 験者 1(全 候
補 クラスタ数 :1354鳳戸(X)rnean(MR) max10(DGC)
バχ)varlance
1.566823

候補 クラス タ

1.157152l.317642

0.551707

0.093638

補 クラス タ数(b)被 験者 2(全 候補

138 イ
固

ま動脈瘤

ma、 10(DGC)

バχ)

戸(X)

1.640409
1.615548

0.647714

961793

1.059472

1.643512

0.073990
0.059680
0.075591

varlancc

0.407139‐
0.07023‐
0.26956mean(MR)
2.0037080。

‑389‑一4381800。 404658

0。

0。

M(X)
854902M(X)8974790。 880127

0。

0.842600

次 。松 山正也.森 宣。杉村和朗。跡見裕 編 。生涯 教 育 シ リー ズ ー49日 本 医 師会 雑 誌 特 別 号
第 121巻 第 12号 httAの ABC,日 本 医師会ぅ1999.

[2]Y SIm, and D.Parkett S.

Small Tressel

Enhallcclrlent in MRA IInages Using Local(a)被 験者 1
ゝMaxmulm Mcan Processing," IEEE Transactions
on 1lmage Processing, vol。 10. no. 11, pp.

0.647714

1687‐ 1699。 2001.

[3]S.Kobashi,N.Kamllrao Y Hata and Fo Miyawaki,

Volume QuandadOn Based Nellral NetworkAppЮ ach to 3D MR Angiography lmage
Segmentation,"IIlllage and VIsion lComputing,vol.

(b)被 験者 2

19,no.4,pp.185‐ 193.2001.

図 8 検 出 され た脳動脈瘤部[4]S.Kobashi,Y Hata Y Kitalnllra and T Yanagida,̀・

3D visualiation of the smctllre of the cerebral

essels using hzη アirrlage processing," So■blood、アに示す .更 新 パ ラメー タは経験 的に次 の よ うに設定したComputing in lntelligent SysterFIS and lnfoHmation.

Processing, Proc.of 2000 Asian Fllzη「SysteIIIs

:F■

の警 詰

°

l■ =2

Symposiunl,pp.846‐ 851,Mav 2000。

[5]大 島 ま り,¨ 脳 動 脈 瘤 に 関す る医 用画 像 か らの脳動脈瘤所属度 鷹 )>0.8で 検 出を行 つた結果 ,検 出され た候補 クラス タにお ける特徴値 と所属度 を表 2に示す .検 出 され た脳動脈瘤部分 を図 8に 示す

血 管 形 状 モ デ リン グ と血 流 解 析 ,"日 本 エ ム・
イ ー 学会 雑 誌 ,vol.16,no。 8,pp.5‐ H.2002.

.

5。

16]Y Kawata, No Nki, and T Kllmazaki,

まとめ

Mcasurement of Blood Vessel Characteristics for

本研 究 では正常血管推 定 による脳動脈瘤 の検 出法を提案 し,そ の有効性 を実験 によ り検証 した 。 本提案法 は正常血 管 モ デ ル か ら脳動脈瘤候補 クラス タを

Discase Detection Based on Cone‐ Bcalm CT

抽 出 し,既 知デ ー タか ら特徴値 空間にお ける脳動脈瘤参照 ベ ク トル を学習す る ことで,未 知デ ー タにおける各候補 クラス タの脳動脈瘤 の度合 い を求 める
良好 に脳動脈瘤 の検 出を行 えたが ,次 の よ うな問題
点が考 え られ る。 まず ,細 線化結果 が脳動脈瘤 の 中
心 を通 つてい る場合 ,小 さい脳動脈瘤 はモデ ルの推[7]今 村 裕 之 ,杉 本 直 三 ,英 保 茂 ,浦 山慎 一 。上 野

Image,"EEE Transactions on Nuclear Sciences vol.
43,no。 6,pp.3348‐ 3354,1996。

克也 。井 上 寛治 。 ス テ ン ドグ ラ フ ト留置 手術 の
た め の 大 動 脈 血 管 形 状 の 計 測 と病 変 検 出 ,い 電.

子 情 報 通信 学会論 文誌 ,vol.J84‐ D― Ⅱ,noo H.pp.
2468‑2476。 2001.

18]河 田佳 樹 ,仁 木 登 ,隈 崎 達 夫「 コ ー ン ビー ム
CTの 3次 元 血 管 画 像 処 理 ア ル ゴ リズ ム に つ い"電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 ,vol.J79‐ D‐ Ⅱ,no。
て。

定 に含 まれて しまい ,検 出で きない可能性 がある
また ,脳 動脈瘤 の特徴 を空間的 に決定す るベ ク トルの 学 習 は単純 で強力 な手法 で あ るが ,適 切 な バ ラ
メー タを設定 しなけれ ば ,誤 認識 が増大 し,参 照ベ.

6,pp.1134‐ 1145,Jun。 1996.
・Automated Detection of19] Jo Nappi and H.Yoshida・ク トル が発 散 して しま う.今 後 の課題 は細線化結果の最適化 ,評 価 関数 を導入す ることに よ り,シ ステ
ム を 自動的 に安定 させ る ことな どが挙げ られ るPol)ps with CT Colonograph17: Evaluation ofVolumet■ c
Featuresfor
Reduction ofFalse‐ Positive Finding,''Acadenlic Radiology.、

.

9。

謝辞
本研 究 にお い て実験 に使用 した ⅣRA画 像 を提供
して頂 くとともに,有 益 な御意 見を頂 いた 医療 法人仁寿会石川病院 の方 々 に感謝致 します .な お ,本 研
究 の一 部 は,科 学研 究費若 手研 究 Bお よび電気通信
普及財 団 の援助 を受 けた

no。

4,pp.386‐ 397,2002.

I問 い 合 わ せ 先 ]π 71‐ 201興 呵慰

2167

ヨ‐
彗
I]錯 芦
宍
≡
田
F刀 彫
岩
ラ
]二 夢
石
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ブ
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チ
彫
巨
F十 川
≒
主
3六 ぎ
女
菫
≠
禍
寺
熊
E亜 諄

.

TEL:0792‐ 67‐ 4986

参 考 文献11]片 山仁,荒 木力。前原忠行,多 田信平̲宗 近宏―‑390‑―

難

FAX:0792‐ 67‐ 4986

E‐ mail:ninom,a@cOmp.engohimai‐techoacjp

701。
′

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)#til+ffi+q H*{+ t il,* t v/J t \ 9r Ei t*.affiWrr'Ell
Region segmentation in image sequences without geornetric constraints

yla), EEHl)
D
Kazuhiko Kawamotol). Atsuslii Iuriya2)'3), Reiuharcl Klettea), ancl Kaonr Hirotal))llf.-81), #Bi+2)'3), 74 >t.tvl',

1)
1)

H,F.I#t+, 2) +#X+, 3) ElrtffiW:+ffinffi, 4) t-r 7> r$t+

Tokyo Institute of Technology,

2)

Chibr University,

3)

Nutio.r.l Institute of Informatic.,

4)

Urrirr"rrity of Auckland

Abstract: A motion-based segmentation method without geontetric constratints is proposed by introducing
two ,,confidence values" that evaluate ground-resembling motions iu a secluence of images. Since the geometriccomputation such as depth estimation from optical flow is sensitive to measurement noise, the proposed rnethod
is more stable than the existing ones based on the geometric computation. Furthermore, the evaluation using
the confidence values is suitable for real-time processing due to its simplicity, whereas the existing oncs often
recluire much computational time. An experiment with two real image sequences, in each of which static andmoving objects appear, is made to evaluate the performance of the proposed rnethod in terrns of accuracy
under varying thresholds using the receiver operating characteristic (ROC) curves. In the best case, the use of
the integrated confidence gives g% h the false positive fraction and 91% in the true positive fraction for thedetection of the ground plane region.

1 l* U&Dl=-{, ffi 3 €F'eE, *@&t1frj>/cx&ffiR&mf.

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Li.L, XW,agiN@<$, 3* E*/r*Et'B##.rt\,rfibl , frfrt/7 < fi tv7 r: -tt-EL E/r b/rr,''. Elr (a)-(b)lJ, Ef*+offiffil.ifrfif 6b6 2aa>E#llIIEl L(, ZXL\D*/7 4 )1/v7v-t
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1.5

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(b)

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0

0

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(b)

.

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150

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2.3 z?a#trEl:EC< tEf;Hffi,fl|*/7 -t fi tvz v- u; a tfrfr bL 3l A*ffft6 z'>o>ffitrtr c[L) ,g[zt tffieU<, N&.+afr
cn: c[')c[2) - exp (-,4" + al4))(4)&Ht'''('c, > exp-\(-g)

2/

(b)

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2.4 s*lEz I )v, t=t 6*ft.18
Mtr E lt&-sv \(fitH L lcl&ffiffi& o# XL 3 B ll&#t6lc&Dtc, **{6.2 l tvl y v/lcL6'&.*Lfr

L.ff&*31r6. :fi,lt, iI H E#llHEMrt\*Wt
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lf
W#Dt/7
ULDtEft.lcE-Jl,\(,- 392-

(b)C2
図3

静止物体 シーンのオプティカル フロー例 と

正解領域

.

1

0。

95

0。

9

〇ＯＱ Ｏコ﹂トＣＯ事ＯＣ﹂い０＞亭一

0.85(c) e*cz

0.8

図5

0。

(d) Q*cz*med'ian

地面領域抽出の実験結果

.

75

0。

7

0.65

を示す .図 4は ,提 案 した 3つ の確信度 01),C2),cと中央値 フィル タリングの性能を評価す るための ROC

0.6

0.55
0.5

曲線である.た だ し,横 軸 を地面領域 を誤検出す る割
合 ,縦 軸 を障害物を正 しく検出す る割合 として描 いて0 0.050。 10。 150.20.250.30.350.40.450.5

い る.図 中の ROC曲 線 は,そ れぞれ ,曲 線 clが 確信
2)(第度 01)(第 2.1節 )だ けを,曲 線 c2が 確信度 θ∫

False positive fraction

図4

静止 物体 シー ンの ROC曲 線

2.2節 )だ けを,曲 線 cl+c2が 確信度 Q=01)a2)(第 2。 3節 )を ,基 準 として抽出 した結果であ り,そ し.

明変化な どに影響 され ,実 際 とは大きく異 なる値 を推定 して しま つた結果 を緩和す るために行 う。

て曲線 cl十 C2+medianが 確信度 Qで 抽出 した地面領
域 に中央値 フ ィルタ (第 2.4節 )を 施 した結果 である

まず,地 面 と判定 した画素 の濃淡値 を 0に ,そ れ以
外 の画素 の濃淡値 を 1と して 2値 化す る.次 に,こ の 2.

値化 した各画像に 3× 3の 中央値 フィルタを適用す る
ただ し,実 験 ではオプティカル フロー を 7画 素間隔 で
求 めてい るため,7画 素を 1単 位 とした フイル タ リング.

である.こ の後処 理 による結果 の改善 は,次 節 の実験
結果 で示す.

図 5は ,こ れ ら 4つ の基準 で抽出 した地面領域 (黒 画
素は障害物 として判定 された領域 )の 例 である.

図 4の ROC曲 線 より,確 信度 Qに よる結果 に中央αη)が 最 も
値 フィルタを適用 した結果 (cl+c2+mCα づ
よい検 出性能 を持つ ことが確認 され る.ま た ,確 信度
動べ可 が他 に比 劣 つてい るが,静 止 環境 ではオプテ イ
カル フ ローの空間的な局所分布は ほぼ一様 であること

3実 画像 にお け る実験 結 果に起因す ると考 えられ る.し たが つて ,静 止物体 に対しては確信度 可 幼 よ りも確信度 01)を 重視す る戦略

提案手法 を実験的 に評価す るた めに,静 止物体 シー
ンと移動物体 シー ンの 2つ の ビデオ画像 ついて実験を行 つた.こ れ らの ビデオ画像 は,市 販 のデ ィジタルカ

を取る ことが合理的であることが予想 され る
3。

メラ (OLnIPUSttcAMEDIA C‑2020Z00M)を 用
いて,QuiCkTime Motion JPEG形 式,320× 240画 素
毎秒 15フ レームで撮影 した ものか ら切 り出 した 211フ

現れ るシー ンについて実験 を行 つた .図 6(a)― (b)に移動物体 シーン動画像か ら計算 したオプティカルフローの例 と手動 で領域分割 した正解例 を示す.こ の実験 に

レーム を用 いている.各 画像 のオプテ ィカル フ ロー計
算 は 7画 素間隔で行 い,オ プティカル フロー 計算 を除おける車模型 の運動は,右 端 か ら現われ ,ほ ぼカメラ
運動 に直交 しなが ら左端 に消えてい くよ うに設定 していた確信度分布 の計算 は,Pentium 4(2.OGHz)搭 載
コンピュー タで,1フ レームあた り6.2ミ リ秒 であつた

い る.図 5は ,静 止物体 シーン と同 じ 4つ の基準で抽出 した地面領域 (黒 画素 は障害物 として判定 された領

,

.

3。

.

2

移動物体 シー ン動画像についての実験
次 に,地 面 に対 して移動 してい る物体 (車 の模型)が,域)の 例 である

1 静止 物体 シー ン動画像 についての実験.

図 3(a)(b)に ,静 止物体 シー ン動画像 か ら計算 したォプティカルフローの例 と手動 で領域分割 した正解例

静止物体シー ンと比べ て特徴的な点は,図 7の ROC
曲線 で ,確 信度 02)の 結果 が検出性能 が高い ことであ‑393‑―

(b)図6

移動物体 シーンのオプテ ィカル フ ロー例 とROC曲 線

.

1

0.95
0。

9

〇ＯＱ Ｏコ﹂トＣＯ ＯＣ﹄一０＞ 一

0.85

(d)

0.8
0。

図8

75

0。

7

地面領域抽 出の実験結果.

性能 が 向上す る ことも確認 した
提案手法は,1フ レームあた り6.2ミ リ秒 で処理がで
.

0.65
0.6

き,ビ デオ フレーム レー トに対 して,十 分 な余力 を残してい る.し たがつて,よ り高度な視覚情報処理 の初

0.55
0.5

期処理 として使 うことがで きる

0 0.050。 10.150.20.250.30.350.40.450.5.

False posltive fraction

図7

移動物体 シー ンの ROC曲 線

参考文献.

11]D.H.Ballard and O.A.Kimball: Rigid Body Motion
る.こ れ は ,静 止 物 体 よ りも移動物 体 のオプテ ィカル
フ ロー の ほ うが ,空 間的 な 「ち らば り」 が大 き く,確

信度 可 aで 評価す る空間相 関 で検 出 しやす いため と思。η,G口 αpん Ocs,
from Depth and Optical Flow,θ οl鴨 pt.yぉ づ
αnd fmα クθ びηdersι αnd.,Vol.22,pp.95‑115(1983)。

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「αcん 。fη ι。ルcι ι
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われ る .し たがつて ,静 止 物 体 と移 動物 体 を検 出す る
能力 は ,確 信度 01),C動 では異な る こ とが予想 されVol。 7,No.4,pp.384‑401(1985).

13]W.B.Th01mpson,Po Lechleider,and E.Stuck: Detect―ing M[o宙 ng Objects Using the Rigidity Constraint,■ EEE.Macん 。Inι θιTttι 貿J.,Vol.15,No.2,pp.162‑
ド.ο η Paι .ス ηαι166(1993)。

,

それ ぞれ の確信 度 に適切 な重 み を課 して統合 した確 信
度 に よ つて ,よ り性 能 が 向上す る こ と期待 で きる.この 問題 は ,今 後 の研 究課題 と したい

414]J.Po COSteira and To Kanade:A multibody factorization

method for independently m宙 ng objects,Lι .」 .θοηρttι・

.

ま とめ

力 stο η,Vol.29,No.3,pp.159‑179(1998)。
卜]市 村直幸,富 田文明:形 状行列からの特徴選択に基づ く動きの
分割 ,電 子情報通信学会論文論 (D― II),恥 J82‑D― H,No.12,
pp.2757‑2766(1998).
161 Co W.Gear: Multibody grё uping from motion images,.ソ おづIttι 。工 σοοη,Vol。 29,No.2,pp.133‑150(1998)。
mpυ ι
1・

オプテ ィカル フローに基 づ く画像 の領域分割 法 を提案 した.提案手法は,剛 体 3次 元 シー ンが厳密 にしたがう「硬 い」幾何学的な拘束条件 を利用 した 3次 元復元や剛体運動 の判定は行 わない.そ の代 わ り,「 地面 らしさ」を表わす,よ り「柔 らか い」2つ の確信度を導入 して,こ れ らを統合 した評価 に基づい て領域分割 を行 う.

静止 物体 もしくは移動物体 が現れ る 2つ の実動画像に対 して行つた実験 で,2つ の確信度を統合することに
よ り,そ れ らを単独 で使用す るよ りも,検 出性能 が 高
くなることが,ROC曲 線 より確認 された.こ の結果 は

17]黒 澤典義 ,金 谷健 一 :部 分空 間分離 法 とモ デ ル 選択 に よる運動物
体 の分離 ,情 報処理学会研 究報 告 ,bl.2000‑CVIM‑124,No.4,

pp,25‑32(2000).

脇l市 村直幸:形 状空間への直交射影行列 と判別基準を用いた複数運動の分割 ,電 子情報通信学会論文論 (D― II),bl・ J84‑D― H,
No。 7,pp.1369‑1377(2001).

連絡 先

:

丁 226‑8502
横 浜 市緑 区長津 田町 4259
東京 工 業大学 大学院総合理 工学研 究科
知能 システ ム科学専攻,

2つ の確信度は,「 地面 らしさ」に対 して,そ れぞれ異なる評価 を与える ことを示 してお り,2つ の確信度を導入す る ことの有効性 を与えてい る。 さらに,こ れ らの結果 に,中 央値 フ ィルタを適用す るす ることで,検 出

川本 一 彦
電話 :045‑9245682

FAX:045‑9245676
Email:hwa◎ hrtedis.titeclleac.jp―‑394‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

7 r Y-ffif;fuz*Bv',lcf 4 rl

tvg6offif5#

Digital image interpolation based on fuzzy rules

tff afrm

Eu *ftTomoaki Kimura

Akira Taguchi

H#7 4 r--.Affi=t*&

ftffir*t+ r+*[

IBM Japan

Musashi Institute of Technology

Abstract A digital image enlarging method is especially important for a digital image processing. Generally, animage enlarging is realized by linear interpolation and cubic interpolation method. Howeveq these methods can notproduce high frequency components, which is lost by sampling.

In this paper, a novel scheme for edge/detail preserving image interpolation is introduced for enlarging the digital
images, which is based on fuzzy rule. The proposed method reconstructs sharp edges and peaks accurately. Thus, theresolution of the enlarged digital image is increases by the proposed interpolation. Simulation results show the superior
performance of the proposed approach, which respect to other linear interpolations techniques.

1.

*irrB

f .r )F tvE.&orl4a+-e6rtt (ffi&Efi ) ru
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-395-

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6^8ffif6{Et z'>a*6l.htJ6. 1 2t* b,F.t:[t 'ffih<ho (B fb), 6 i 1 ztt c,#.t';Er"wl,}<b6(EX rr). 4tEffirrffirflffftbtLlLlj, tr l(A)rtE4.3
1

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F.A IA zffi L C,F. A IE EIET 6,ffiac ffi fu T'ffi LTffiTA1d',t*E8tu, ffiFdtr L D t v )t].ff t t- l a t:tr6.

ffi#iErrta-b, c-d oabbLaDtr++T, h,'>, zo){Eri4' 3 r,. & 3, 6rEffi /r- v )IEE-C &>6 EIHEtErt
lfir, t A Z, 4 2 6 {3ffiffi {Eahtt a t i L:Hfr.?- 6-

if (" - b) and (c - d') are(posit'iue small or negat'iue

then J6 -- b ond f c: c(l)"rroll)?????

????

(A)Original(A) Original(A) Original(C) Low Prss filter@) Decimation(C) Decimation(C) Conventional methodぬ鋤b■ ■ C酬(D) Conventionalm eth od(C) Proposed methodd( I) Cmvcntimel methodC))PrOposed method

図 2山 型信 号補 間例 間例(E) Proposed method

図 3谷 型信 号補 間例(J) hopoecd me0rod

図 1提 案す るエ ッジ補 間例
また ,ス テ ップ エ ツジ信 号 は図 1(H)に 示す よ うな信 号列の 場合 も考 え られ る.一 方 の 絶 対値 が大 き く,他 方 の 絶エ
対値 が小 さい場合 で あ り,ス テ ップ ッジ信 号 で あ る可に算べ
能性 が強 い と考 え ,与 え る き補 間値 を次式 の よ う
出す る

げ

.

lα

げ lα

Jb=Jc=C
一 日 ≪ IC一 d then Jb=ル =b (2)一 日 ≫ IC一 dl tん Cπ

。3)

(A)

図 4エ ッジや ピー ク信 号 を持 た な い信 号 の補 間例

針
λ :lL几 司

司

ZSC

0

べ
ょって,式 (1)お よび式(2)で は与える き補間値 を原信号である b点 お よび c点 の値 をん お よび んの補間値 とすエる ことで ,図 1(E)お よび図 1(J)に 示す よ うに ッジ信号を保存 した補間を成 し遂げる ことができる
図 2(A)に 示す よ うな山型 の頂点 を持 つ信号列 は,理 想の的な補間 が行われれ ば図 2(A)が 再現 され るが,従 来 線
十 /2形補間 では図 2(C)に 示す よ うに,そ の補間値 は ρ りい.提しなが与え られ る ことにな り,山 型 の頂点 は再現の案法 では 缶bの 符号 が負であ り,c‐ dの 符号 が正 場合に
図 4に 示す ス テ ップ エ ツジや 頂 点 を持 た な い信 号列
4(A)は
対 しては ,線 形 的 な補 間値 を与 える .例 えば ,図
である
つ
じ符
号
,同
a‐ bお よび c‐ dの 差分値 が大 き く,かa‐bま た
場合 で あ り,図 4(B)お よび (C)は 符 号 に関係 な くいは cedの どち らか の 差 分値 が 大 き く,他 方 が小 さ 場合

与 えるべ き補間値 を次式 のよ うに算出す る

号 の 頂 点 を保 存 で きる補 間法 が可能 とな る。

.

,

.

υc α例 (C一 ご)づ S Pasづ υc
づづ∫(C― b)が S29gα ιである.

この よ うに ス テ ップ エ ッジ信 号や細部 信 号 に対 して与え るべ き補 間値 を考慮 す る こ とで任 意 の 実数倍 拡 大 におけ る不連続 な エ ッジ信 号 の保 存 ,お よび ,山 型 ,谷 型信

tづ

α例

lα

一 bl〜 IC一 dl

3.フ ア ジー 推 論 を用 いた 任 意倍 率拡 大 可能 な画(3)

像 の補 間法
3.1.フ アジー 推論 によるステップ エ ッジ,細 部信 号をthe2 Lil+λ
これ に よ つて ,図 2(D)に 示す 山型 の 頂 点 を保 存す る補 間
値 を与 え る こ とがで きる 。同様 に図 3(A)に 示す よ うな谷型 の 頂 点 を持 つ 信 号列 の 場合 は ,a̲bの 符 号 が正 で あ り
c̲dの 符 号 が負 とな り,こ の場 合 は rb+り /2よ りも負 の 方の向 に λだ けず らせ ば よい (図 3(C))。 こ こで λは以 下
よ うに与 え られ る,.

考慮 した補 間
文献[3]の 方法の任意倍率拡大法への拡張を図るためのそ の 基本 コ ンセ プ トを 2で 明 らかに した 。 こ こで はそ,

コ ンセ プ トを フ ァ ジー推 論 の 型 で表 現 し,具 体 的 な補 間
点 の 算 出方法 を明 らか にす る々の 分
提 案法 では前件 部 に差 分情 報 を ,後 件 部 には各。
類 に応 じた補 間値 を与 え る フ ア ジー ル ール を構 成 す る示
示 す フ ァ ジー ル ール を与 え ,2で し具体的 には式.

(5)に―‑396‑―

#L ft*Va7 r )-tv-tv
c-d

o-b

+ (Ps)+ (Ps)(Ns)+ (PL)

Sr:wll
Lorge

Large

Smoll

(Ns)

(1)

b

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(1)
D"Fc

2

* +.r

(l/r)

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(6)

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(7)

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PS(Positive Small), PL(Positive Luge) t#.ft.t6.
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az r )-*6 Ps, Ns, PL, NL o)7 =-=> /t't1a7z)*RdaV=-=Y/l*at Ba 2'>ot<, Ij t)-, aL^<ftblL5 - ftX'l- 6b#lt I t*ltz \5tv I L /'A
A<b6ff, Et&.lA+^oiEH tffiftl: L(r,t,, Z *L D, ac[EoeuEE lt l:'Et&. Lena(256x 256 pixels,
8bit)arflL\(ft i. H6frl:lt, *fEi&. Lena l:^+bfiw* s a)try7>z.r tvFtu&*ffi-f .frfiE!&
t1lEffit-, I tfuEE+lY.L, ts, >+t >/ t) > /'l'6. L<ffi&E $f ,( A) t tt2.5 t tt3.s [:{E-F3itl:7
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3.3. 1 Xx{=E{fi Ff, Eo>Ei& ^oE}fl E

2 TilFALt=frt|tt I tfuE6+t*t*.t: Ll:ffiFfi*E-e&>,(), a+fi?fr#LH r,.<Ei&t.*rf 6 ffird a + z6 .
=z o +#,tj,B 6 r,Ff i t:f6+,F. [: w*.tt'L*$/i a R,a)ffiffit:*.ff 6tooTh6.W+ R x(ii), x(i+1i)'x(ij+ t),
x (i + I j + I ) a 4 - a H,tt.W* it t,F. x (i + lqi + U affilfllt,I(t -s).((1- p).r",j*p.s"+t,t)+s' (1 - P) ' c"l+t * P' t"+tta)) (s)(t - S) .((1 - p)- a",t * P'c,,t+r)+s' (1 - p)' c+t,t * P'c"+r,t1;-)) (9)f,fv:$"+ fu)

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J_

(10)

2

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L@&.rt,b )t, y7 y7 .( tv r kL!4L. ts, yt >/ t) y,t'fi ) . L.l.t t,( A{r1,3 ( Ll:EffP^affiFfif
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t?li

4.

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a, B tffiary.ft,5r&, E*iEl: J.v)ffi1frtfl'>t:'#xt+#J -*#2E (MsE)rilfff urr. z o'#*h' b,l/2.5 {S<"lto:0-40, 8=50-100 at:1

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6=40-loo at<7 l*rDffiffi< MSEri560 trtrrft

lE,t lt->t:. 2'>o tLl-px;v+l f*z

1-L
-_l

,t

b*c
+-A

* if f is near 'b' or 'c' theo 1) is 'b' or 'c'else (1) is

il @ - b) is Ao ond (c - d) is Bo(5)then f is u,(p: 1,...,P, q:7,...,Q, r: 1,. ..,P's)f t*)F7 r J-*ffi,8 lz t DIT oI i t:HH 3tL5.

a- (l/r)+ (PL)

t*xlLi*, LHv't:t =-=tl,#*.rt' bE*i*(:lc tt 67 r t-#-a^t€*,t 6,:1

-397-

Y)

.

1.縮 小 画 像 か らの 拡 大 に よる性 能 評 価

)。

.

MSER=

Fvtzy vs Cubic

こ.1

,.1

鰤 ＝

画像 との MSEを 求 め ,さ らに提案 法 と 3次 畳 込補 間法との 比 (MESR)を 次 式 の よ うに求 め る限ロ

サイ ズ を小 さ く した画像 に対 しそれ ぞれ提案 法と比較 対象 手法 を適 用 し,元 の サイ ズ に戻 した画像 と原リング︑日己 ︶ｏ■→一〇８ ヽ

画像 Lena(256× 256 pixels,8bits)に 対 して ,水 平 ,垂直方 向 ともに 1/1。 2か ら 1/16に 解像度 を低 下 させ た画像を作成す る(5× 5窓 ガ ウ シア ンフ ィル タ とダ ウ ンサ ンプ

１ 幅
５
Ｈ ０
・
・

4。

・

｀

1

ロ

ゴ ＼

scale m0

図 73次 畳込補 間法 と提案 法 との比 (MSER)

MSERが 1.0未 満 の場 合 ,提 案 法 が 3次 畳込補 間法 と比べ て優 れ て い る こ とを示 してお り,1を 超 え る場合 には 3
次畳込補 間法 よ り劣 つて い る こ とを示 して い る
図 7は 1.2か ら 16倍 まで の MSERの 結果 を示 してお り
提案 法 が 2倍 以 上 の 拡 大率 にお いて 3次 畳込補 間 よ り優.

,

れ た 結果 を示 して い るのがわか る .特 に 3〜 H倍 の範 囲は安 定 して 良好 な結果 が 得 られ てい る.

任 意 倍 率 拡 大 時 の視 覚 評 価
視 覚評価 のために原 画像 を各補 間法 に よ つて 4.5倍 に
拡 大 させ た画像 を図 8に 示す .図 8か ら 3次 畳 込補 間法
で は背 景 と人物 の境 界部分 にア ーテ イ フ ア ク トの 影響 が4。 2。

見 られ るが ,提 案 法 で はそ の影 響 が な い。 この特徴 を明確 化す るた めに水 平方 向 の 断 面 図 の一 部 (垂 直 94Line,
水平 126〜 156 Linc)を 図 9に 示 す .図 9か ら提 案 法 が 3
次畳込補 間法 に比 ベ エ ッジ信 号 を保 存 し,か つ ,ア ー テ(a)3次 畳 込 補ィ フ ァ ク トの影響 が な い こ とがわか る .図 9に み られ る
アーテ ィ フ ァ ク トの 原 因 は ギブ ス現象 であ る と考 え られる .提 案 法 は補 間前後 の 4個 の信 号 を用 いて い るが ,補間点 の 算 出 には補 間点前後 の 2点 しか用 いてお らず 1次
元信 号 にお いて 補 間点 の前後 3点 ,計 6点 を用 い る 3次
畳込補 間 に比 べ 任 意拡 大時 に優 れ た エ ッジの保 存 を導 き
出 して い る こ とは明 らか で あ る 。

5。

むすび

本稿 で は入 力信 号 の 形 状 パ ラメー タを フ ァ ジー推 論 によ つて 分類 し,分 類 に従 つた 補 間値 を与 え る こ とで ,高周 波数 成 分信 号 を保 存す る任 意倍 率 可能 な補 間手法 を提(b)提 案
図 8拡 大画像 (4.5倍 ,CameralTlan)

案 した .提 案す る手法 は従 来 の 補 間法 と比較 して 2倍 を
超 え る任 意 の拡 大率 に対 して優 れ た性 能 を示 し,拡 大率を上 げて も鮮 明 な補 間画像 が 得 られ る こ とを確認 した

丁１︑

一ゝ

SoCarrato, GRamponi, SoMarsi,∞

高 木 幹 雄 ,下 田 陽 久 監 修 , 画 像 解 析 ハ ン ドブ ッ
ク ,"pp.441‑444,東 京 大 学 出版 会 ,1991

︒
５

献

ＣＣ 一
０３一ヽ′一∽文.

A Simple

Edge‐ Sensitive lmage lnterpolation Filter,"Itemational

Con■ on lmage Processing, pp。 711‑714, 1996, Sep,

IEEE
木 村 誠 聡 ,田 口 亮 ,村 田 裕 , フ ァ ジー ル ー ル に
基 づ く信 号 細 部 変 化 を保 存 す る補 間 手 法 ,"電 子 情
報 通 信 学 会 論 文 誌 (A),J83‐ A,9,pp。 1099‑H08,
Sep.2000

Hbri20ntal(plxol)i*Promse -'o-' Cukic

図 9各 補 間法 の エ ッジ部 の 断 面図―
‑398‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003){Effi E T ffiffi )r 7 *W@[. t' t, 6 ilLffit4c##
Detecting human skin region in color images
taken under low illumination
H rlr

EE Fl

EEH

#
E-t

Yutaka HAIAKEYAMA, Kaoru HIROTA

Department of Computational Intelligence and Systems Science
Interdisciplinary Graduate School of Science and Engineering,Tokyo Institute of Technology
Abstract An algorithm for detecting human skin region in color images taken under low
illumination is proposed that is constructed with color change vectors in [1]. Proposed
algorithm extracts target regions with color information. Skin regions are calculated with*"ig}rt"d color that is defined by color change vectors recursively calculated. Experimental
r"roltr show that skin regions detected with the proposed algorithm increase by 30% than theregions of skin color. The algorithm will be used as a basis for surrreillance camera system.

tllt: I ->a',EtcStt L@@t:i.I Lffifi tt1"tfi 7 -@@a4:yffiWaffiL.. EA+t.*.'tJ f:ff"RLycffiLt1t,,.ft*7 tv a \ A LaH",lr
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='ll x'"r^ t*lHL/:. {EffiHTffiffi)l7-@@y\r&trtH ha&p,'Hf# (u ) L
t:tar, lUrLfiFw,i-ffiHf 67 tva A a*ft
(1)CIin,CIo* =tZ*, a*b*l*t6"ft*f *iy AJ,,lJllE:rL*) ltv*H'Er.y:, I tvp'JBFi t:-#H v. Anoet.'tr7;8 fL 6 eYrffi# L t 6 "(L*a*b*4Hl) t#ft1-6" .a6#ffi#.E

E-JB[ILffi&*W*-f 6" *t:.ft*7pit)
XAI:E-J < {EffiHTffiWfi 7_#JLWE.+o)m'frF&W#-9.Wt11v \,'IE7t7 lv j t) A a

CCV(CI)=CI**

Q)

L.t6" Fig.llJ:tr)E^{Z 1.,)vtfi L<v\6.

-399-

:。

;0

39。 44

.78

36.12
34.薔
32。 7331口 1329。 47

27.8;
コ15
24.43
22。 30

i.16
50

300

crJだ F

'9日
17.04

:6.i3
:4.52

肌の色探 索12.38
11。 20

9.535
7.874

Fig。

2。

Fig。

2肌 領域探索 アル ゴ リズム

1 色彩情報復 元 ベ ク トル
NCI(Cr)=〔 NCIlα *Ⅳ cr α *cr≦ 5,

2 肌領 域 探 索
復 元ベ ク トル 及び、復元画像 を用 いた肌領域

探 索 の概 略 を Fig.2に 示す。画素毎 に肌領域 の色 (CIc″ 蘭.)で あるか の判 定を行 う。以下 に具体的な処理 を示す。

b*Ⅳ cr― b*α≦5, α*Ⅳ α,b*Ⅳ cr>0}と定義す る。
肌 の色 の類似度 (sゴ m」 aガ tylを 以下 に定義す る。 CIs″

あ らか じめ標 準照度 下 で 撮影 され た画像 を用 い 、標 準照度 下 にお ける肌 の色 (CIs綺 .)の 定

(4)

"の

類似度 を 1と す る。

slimJ滋 ガタ((万 ∫″.)=1((Is″"∈CIsLi")(5)

対象 の色彩情報 (CJ)に 対 し、復元ベ ク ト

義 を行 い 、復元 ベ ク トル を計算す る。 (本 実験ルによつて復元 され る色彩情報 (σ σy(Cy))

では 、CIs″ .をまたは近傍 の色彩情報 (NCI)が 、 CI蘭"及面 ty70)び 「CI蘭 に復元 され る色」 (sh」 どCIsLi"={CIsM"160≦ L*≦ 80,10≦ α*≦ 40,
10≦ b*≦ 40}(3)の場合、 α を 「CIs‖ に復元 され る色」 とすと定 義す る。)入 力画像 を復 元 アル ゴ リズム[1]を用 い復 元す る。

る。

本研究 にお い て肌 の色 は 、上述 の CI蘭
でな くCIs″"にる。この処理 を再帰的に行 い、肌 の色 を推定す"だ

け

復元 され る色彩情報及 び 、そ の近傍色彩情報 を加 えて定義す る。肌 の色 を推 定

N(1≦ Ⅳ≦9)回 目の処理における対象 の色彩情報 (aDの 類似度 を、
s力%J滋

す る際に、それぞれ の色彩情報 の肌 の色 に対する類似度計算 を行 う。
復 元 ベ ク トル を再帰的に計算 し、CI曲 に復元 され る色彩情報及び、そ の 近傍 の 色彩情報 の肌 の色 に対す る類似度 を式 (5),(6)で 与 える。 また 、近傍 の色彩情報(NCI)をガリ〈(7)=〔 1‑Ⅳ ノ101y((7))>00r

slimJ滋 ガタ(σ σ(NCI)>0,Su∈ NCI(Cr)}(6)sJ″ J滋 ガ″とす る。
復元画像 に対 し画 素毎 に肌 領域 の色であ る か の 判 定 を行 う。 対 象 の 類 似 度(slizJ滋 ヵ《7))が 、あらか じめ用意 された閾値 を超 えてい る場合 に肌 領域 の色―‑400‑―

′ヵ″)と 判 定す る。

(CI

cr∈ clε α′∫″Jル rJ″ (CI)>滋 ″Sλ ο″

(SJ

(3。

ルィ)(7)

で の実験 では励″sttθ Jグ ルノ=0.4と してい る。)
画素毎 の探 索 を行 つた後 、 10× 10の 領域毎に対 し肌領 域 の色 (CI酬 蘭π)が 含 まれ て い る
割合 を計算 し、閾値 (励 ″sttθ ″″♂
。
.)以 下 の場
合 CÌ″ ヵπか ら除 く。 (3。

Fig.4 復 元画像

での実験 で は励″sλ θJご ″♂
。
″=0。 3と して い る。)

3。

肌領域探 索実験

2.で 提案 した探索アル ゴ リズムを低照度下で撮影 した静止カラー画像 に適用 し、評価実験を行 う。その際、以下の撮影条件 を仮定 している。

1。

屋 内で撮影2。

均 一 照明下で撮影

3.

被 写体 は一 人 の人物

Fig.5 画素 毎 に探 索 した画像

これ らの仮 定 は復元 アル ゴ リズム [1]か ら設定 され て い る。以 下 に探索結果 を示す。

Fig。

6 肌領域探 索 を行 つた画像
(提 案 アル ゴ リズム)Fig。

3 入力画像―‑401‑―

本研究 では 、画素毎 の判 定及び領域 の判 定 の際 に一 意 に定 義 した閾値 で判 定を行 つたが 、各
画 素 の肌 の 色 に対す る類似 度 を考慮 した判 定を行 うことで探 索精度 の 向 上が期待 できる。

お わ りに4。

復 元 ベ ク トル を再帰 的 に計算す る ことで 肌の色 を推 定 し、低照度下撮影 カラー 静 止 画像 に対す る肌領域 探 索 を行 うアル ゴ リズム を提 案した。また 、肌領域 探索実験 を行 い 、探索精度

Fig.7 肌領域探 索 を行 つた画像
(CI蘭"=CIca′̲stli"の

の 向上

場合 )

(30%程 度 )を 確認 した。

肌 の色 に対 す る類似 度 を考慮 した領域判 定が今後 の課題 で ある。本 アル ゴ リズム に よ り、

3は 入 力画像 (低 照度 下撮影 )で あ り、
Fig。 4は 復 元 アル ゴ リズ ム [1]で 復 元 した画像

侵 入者 の 同定や 異常 の発 見 を 目的 とす る、防であ る。提案 アル ゴ リズム で画素毎 の探索 まで

待 で きる。

Fig。

行 つ た画像 が Fig.5で あ り、最終 的な探索結 果が Fig.6と な る。 Fig。 7は 、 CIsだ π=CIcaJ̲stiπ の場合 にお ける探索結果 とな つてい る。Fig.5に
判 定 され た画素 は、 白く塗 り
お いて CIc″ ̲sだ"と

つ ぶ され て い る。 Fig。 6及 び Fig。 7に お いて 白
い正 方形 (10× 10)で 囲 まれ て い る領域 が 、

参考文献[1]Y HATAKEYAMA,K.HIROTA,
Restoration

Algorithm

in

Low

Color

Lununance

Condtions with Color Change Vectors",Joint lst

htemational Conference on Soft Computing andhtelhgent Systems(CD― ROM proceedng 22P4‑5)(2002)Oct(TSukuba)[2]Jo Cai,A.Goshtasbỳ̀Detecing human faces in

肌領域 と判 定 され た領域 で ある。
Fig.6と Fig.7を 比 較 した場合 、 正 しい肌 の領域 が増 えて い る ことがわか る。他 の画像 に対し肌 領 域 探 索 を行 い 、提 案 アル ゴ リズ ム がCIsだ π=CI

犯・警備 な どセ キ ュ リテ ィ システ ムの構築 が期の′ .の 場合 にお け る探 索結果 と̲黄color images", Image and Vision Computing 18(1999)63二 75[3]HongXun Yao,Wen Gao ̀̀Face detection andlocation based on skin chromnance and lip
chronunance transfo■ 11latlon froln color images",

Pattem Recottdon 34(2001)1555‑1564

比較 にお いて 、肌 と判 定 され た領域 (10× 10の領域個数 )に ついて 30%程 度 の精度 向上 を

連絡先】【

確認 した。

丁 226‑‑8502

Fig.6及 び Fig。 7に お いて 、誤認 識 され て いるが存在 して い る。これ は、提案 アル ゴ リズム

神 奈 川 県横 浜 市 緑 区長 津 田町 4259

が色 彩情報 の み で判定 を行 つてい るた め、肌 の知 能 システ ム科 学 専攻 廣 田研 究 室

色 と同 じ物 体 も肌領域 と判 定 され て しま つて

畠山 豊

い る と考 える。また、実際 に肌領域 であ つて もTEL:045‑924‑5682

色彩 情報 が 完 全 に欠落 して しま つてい る状 態

FAX:045‑924‑5676

では、肌 と判 定 され な い結果 とな つてい る。

E

東 京 工 業 大 学 大 学 院 総 合 理 工 学研 究科

mail:hatake@hrt.dis.dtech.ac.jp―‑402‑―

19th Fuzzy Systelm Sy】mposiu]m(Sakai,Sept.8‑10,2003)

線形外挿 の フ ァ ジ ィ推論 に基 づ く画像拡大手法
An lmage]Enlargement]Based on Linear Extrapolation Employing Fuzzy lnference1††
山川 烈 十○麻 生 隆 史 †末竹 規哲 十Takashi Aso

Noriaki Suetake

Takeshi Yarrlabwa†九 州 工 業 大 学 大 学 院 情 報 工 学 研 究 科

Glraduate School of Computer Science and Systerrls iEngineering,Kyushu lnstitute of Technology‖ 山 口大 学 理 学 部

Faculty of Science,Yamaguchi University
lll九 州 工 業 大 学 大 学 院 生 命 体 工 学 研 究 科
Glraduate School of Life Science and SysteELS iEngineering,Kyushu lnstitute of Technology
Abstract:

We propose a new ilnage enlargement inethod which is based on linear extrapolation employing

fuzzy inference in order to realize silnultaneous smoothing and sharpening in image enlargement. In the proposed
method,the estimated value of unknown pixel values in the image are obtaind by fuzzy inference employing linear
extraplation of the neigboring two pixeles.And the fuzzy inference is silnplined by using absolute value of pixel
informationo Experirrlental results show the perfor】 nances of the proposed]田 tethod are superior to other typicalilnage enlargement lnethods.The calculation tilne is reduced drastically in comparison with other lnethods which
realize the enlargement accuracy same to the proposed】 method.

は じめに
画像 の拡大 は,デ ィジタル画像 処理にお いて一般的なE known pixcl
n unknown pixcl

処理 の一つであ り,画 素間 に画素 を補間 し,画 素数 を増やす ことで実現 され る.多 くの画像処理 ソフ トウエアで

図 1:デ ィ ジタル 画像 の拡 大 と水 平方 向 ,垂 直方 向 のは,代 表的 な画像拡大手法 として最近 隣内挿法 (NNI),

拡大

共 一 次内挿法 (BLI), 3次 畳み込み 内挿法 (CCI)[11
が利用 され て い る。 しか しなが ら,こ れ らの 方法は処ジ ィ推論 によつて補 間 した い画素 の値 を決定す る.本 論

理 が 単純 であ る とい う特長 を もつが ,エ ッジの鮮 明 さ

文では ,提 案手法 と他 の 手法 との 比較実験 を行 い ,提を保持 しなが ら滑 らか に画像 を拡大す る とい う点 にお案手法 の画像拡大 の精度 ,並 び に計算速度 を検証す る

い て問題 が あ つた。 そ こで筆者 らは ,エ ッジの鮮 明 さと画像 の 滑 らか さの 両方 を同時 に実現す る拡大手法 として,コ ー ドブックに基づく画像拡大手法 (CB)pl,
plを 提案 し,良 好な拡大結果を得ている.し かし,この手法では,多 数のコー ドを事前に作成する必要があるので処理 に時 間 がかか る とい うことと,コ ー ドブ ッ
クを作成す るために用 いた 画像 と類似 した画像 に しか適用 で きな い とい う問題 点 が あ つた.

一方で,Carratoら はステップエッジ状の不連続性を保存する補間手法 降lを ,ま た木村らはファジイ推論を応用してcarratoら の手法をより発展させた手法 blを提案 して い る。 特 に ,後 者 の 手法 では ,ス ッテ プ状 のエ ッジ部 のみ な らず ,信 号 の細部変化 を も保存す る高
精度 な画像拡大 が実 現 され て い る

.

.

2

線形外挿 の フアジィ推論に基 づ く
補間

2。

1

画像 の拡大画像 の拡大 は ,未 知 の 画素値 を周辺 の既 知 の画素値
か ら決定す る ことである。画像 を拡大す るにあた り,図1に 示す よ うに,推 定す べ き画素 を水 平方 向 の画素 H,
垂直方向 の画素 V,ク ロス方向 の画素 Cの 3種 類 に分けて考 えるこ とがで きる.本 研 究では ,水 平 ,垂 直方
向 に関 しては ,そ れ ぞれ画像信 号 を 1次 元信 号 とみ な
して ,既 知 の 画素 (α ,b,C,d)か ら H,Vの 補 間 を行 う
また ,ク ロス方 向に関 しては ,水 平方 向 ,垂 直方 向 の.

補 間後 に ,そ れ らの補 間結果 を も とに別途行 う.

本研 究 では ,高 詳細 な拡 大画像 を よ り高速 に得 るた
めに ,線 形外挿 の フ ァ ジ ィ推論 に基 づ く画像拡 大手法を提案す る。提案手法 では,ま ず ,補 間 した い画素 の周
辺 にあ る既 知画素 か ら補 間画素 に対す る線形外挿値 を
直を利 用 したファ求める.そ の後 ,得 られ た複数 の外挿イ2。

2

水平方 向,垂 直方 向の補間

水平方向,垂 直方向 に関 しては,入 力変数 を lα 一bl,
いて未知 の
lc̲α lの 2つ と した簡略型 フ ァジ ィ推論 を用―‑403‑―

表 1:水 平 ・ 垂直方 向 の フ ァ ジ ィテーブル
lε

―グ

￨

large

small
ヽ崎
ヽヽもぃ

Eα

.

,b+Eε

Ea,b

.′

2

lα 一bl

υ¨ヽもヽ

鳥

,ご

図 3:線 形外挿 を利用 した補 間.

known pixcl

図 2:水 平・ 垂直方 向 の 前件部 メンバ ー シ ップ 関数

prcdicted pixel.

画素値 を決定す る。 ここで は ,木 村 らの 手法 と同様 に
信 号 の細部変化 (山 型 ,谷 型 の形状 ),及 び エ ッジ部 を

図 4:ク ロス方向の補間.

保存す る こ とを 目的 に フ ァ ジ ィルール を決 定 した。 こ
こで用 いた フ ァ ジ ィル ール テ ー ブル を表 1に ,前 件部

2。

メンバーシ ップ関数 を図 2に それぞれ示す.α ,β はそ
れぞれ メンバーシ ップ関数 'smal′ および'Iα りσの範囲を決定す るパ ラメー タである。この とき,Hお よび V
,

s(lα

̲bl)・

ク ロス 方向 の補 間 に関 しては ,水 平方 向 ,垂 直方 向の補 間 に よ つて決 定 され た画素値 を用 いて 行 う.具 体
的には,図 4に 示す よ うに,Fl方 向 と,F2方 向に関 して ,上 述 の水平 ,垂 直方 向 の補 間法 を用 いて補 間値 のは″ ,y=μク ロス 方 向 の 補 間

3μs(IC― αl)・

候補 ∫ん,∴ ,を 求 める。その後 ,補 間すべ き画素 Cの 近
隣画素 の絶対差 ￨∫ ―gl,lb一 CIの 2つ を入力 とした簡

‖:= 0
‖ 距三
耽彬三
:覚

略型 ファジ ィ推論 を用 いて補間値 を決定す る.こ こでは,信 号 の連続性 を考慮 し,近 隣画素 の傾 き (絶 対差)+μ L(レ ー‖)。 μL(降 ―d)・

で示 され るファジィ推論 によつて求 める。μs,μ Lは そ
れぞれ メンバーシ ップ関数 ̀smα J′ ,̀Iα りc'の 適合度 をが小 さい方か ら求められ た補間の候補値 を優先す る こととして ファジ ィルール を決定 した.そ の際 に用 いた

表す.Eα ,b,Ec,dは ,そ れぞれ画素 α,b,画 素 c,dによる線形外挿結果 であ り,次 式で表 され るフ ァジ ィルールテーブルお よび,前 件部 メンバーシ ッ
プ関数 をそれぞれ表 2,図 5に 示す.γ ,cは それぞれメンバーシ ップ関数'smal′ お よび'Iα ηびの範囲 を決定

.

Ea,b=
Ec,d=

3b― α
2

(2)

す るパ ラメー タである。

3c― α

表 2:ク ロス方 向 の フ ァジ ィテ ー ブル。

(3)

図 3に 典型的 な場合 を例 に と り,提 案手法 にお ける
補 間 の様子 を示す .2つ の入力変数 が ともに大 きい (図

￨ノ

small

らの外挿結果 の 平均値 を補 間値 と し,一 方 の入力変数が大 き く,他 方 が小 さい場合 (図 3(b))に は ,小 さい方％
ミ 噂ざ ヽ

3(a)),ま たは ともに小 さい場合 は ,α ,b及 び c,α か

分 を保 存 した画像 の補 間 が行 われ る ことがわか る。

―‑404‑―

l

ヽ¨ヽＳヽ

,

Jargθ

∴

lb― ε

に関す る外挿結果 が補 間値 となる.こ れ らの ことよ り
画像信 号 の細部変化 (谷 型や 山形 の形状 )や エ ッジ部

ーgl九lb一 CII./｀一gl

図 5:ク ロス 方 向 の前件部 メンバ ー シ ップ 関数

An originai image

flltered image

An input image

図 6:入 力画像作成 の手順

Cは

.

.

,

θ= μ
3(￨∫ ―gl)Oμ s(lb― CI)・ 学耽
1:1:三 1:1 0「三+μ L(￨∫ ―gl)・ μL(lb― CI)・ 学

で示 され るファジィ推論 によつて求める.μ s,μ Lは そ′,̀Jα ηびの適合度をれぞれ メンバーシ ップ関数 ̀smα ι
表す

.

3

画像拡大 へ の適用

本研 究では ,図 6に 示す よ うに,原 画像 を ロー パ ス
フ ィル タによつて処理 し,そ の後 ,ダ ウンサ ンプ リング
して縮小 した画像 を入力画像 として用 いた.具 体的 にはBttbarが ',Boat",

図 7:

Woman"の 画像拡大 の結果 .(a)原 画像 ,(b)NNI,(c)BLI,(d)CCI,(e)Carrat。 's,(f)Kimura's,(g)CB,(h)PrOpOSed.

,

Bridgぴ ',が他 の手法 よ りも優れ た画像拡大処理 を実現 して い るGirl'', ̀̀Lax", ̀̀Lena",

ことがわか る.表 4に 主観 評価 の結果 を示す .評 価 方

Text"を 上述 の処理 に よ つて 4分 の 1

法 は ,21才 か ら 70才 まで の 男女 62名 を被験者 と し(128× 128画 素 )に 縮小 した もの を用 い た .評 価 は,拡画像 ごとに 7種 類 の拡大手法 に よ り得 られ た拡大画像

大後画像 と原 画像 の 間 の誤差 を見 る こ とで行 つ た .ま(256× 256画 素 )を ラ ン ダ ム な位置 に配 置 し,高 解像度の手法,木 村 らの手法

プ リン タを用 い A4サ イ ズ で 出力 し,30cm離 れ て ス

標準画像 Airplarld',
Building",
Lighthousd',

Carneraman",

た,NNI,BLI,CCI,Carratoら,,

1500の コー ドを用 い た従来 の コー ドブ ック手法 (CB),ムー ズか つ シ ャープ な画像 "順 に順位 をつ けて も らい

及び提 案手法 に よ り拡 大 した結果 に よつて ,手 法間 の得 られた結果か ら各手法 の平均順位 を算出 してお こなつ

比 較 を行 つた .提 案 手法 では ,す べ て の 画像 に対 してた。表 4よ り,MSEを 用 い た評価 の順序 とは必ず しも前件部 メンバ ー シ ップ 関数 のパ ラメー タ α及び γ の値

一 致 しな いが ,提 案手法 は主観 的評価 か らもスムー ズ

を 10,β 及び cの 値 を 50と したか つ シ ャー プな画像 を得 る ことので きる手法 であるこ.

図 7に Woman"の 拡大結果 を示す。紙面の都合 上,,とが確認 され た .ま た ,提 案手法 の 画像拡大 に要す る

拡大画像 (256× 256画 素)の 一部 (80× 80画 素)を 切
り出 した結果を示す。表 3に ,そ れぞれ の手法による演算 時間を同一 コ ン ピュー タ上で比較 した結果 ,木 村

拡大結果の平均 自乗誤差 (Mean Square Error:MSE)を示す。表 3よ り,い ずれ の画像 について も,提 案手法が実 現 され てい る こと も確認 した。

らの手法と比較して約 1/2倍 程度となり,高 速な処理―
‑405‑―

*. 3: & #lrt:*.' r, 6 ri,(fiER,) MSE.
BLI

NNI
"Barbara""Boat"
((

et'

263.8
384.1
160.4
457.9
226.5
325.5
96.9

Carrato's

CCI
170.8

189.9

t59.2

154.9

L47.8

342.3
109.6
385.0

327.0
89.5
351.0

321.8
87.7
349.8

322

180.2

t47.0

160.2

134.6

L39.2

L22.L

227.6

240.2

207.7
48.9
395.8
98.5
327.4
222.4
98.0

204.0

L97.2

49.7

44.0

390.9
93.3
326.2
24L.4
96.6

89.7
3L4.2
211.8
92.8

ttLaxtt

464.9"Lena"

189.2

135.5

108.5

121.9

"Lighthouse

436.0
445.7
L64.7

380.4
322.5
123.0

341.1

358.8
268.9
LL7.9

(

Proposer

CB

328.3
96.8
362.6

207.3
343.4
120.6
400.5
264.8
67.6
427.2

"Girl"

Klmura's

52.2

61.5

401.5

42t.7

255.5
101.7

.7

336.9

* a: lffi,E*{fr $z aa?fiw#t: r.6+vrltlRllu)
NNI
A

BLI

CCI

Carrato's

Kimura's

4.81

2.52
2.66
2.94
2.82
2.63
2.27
3.35

ttWoman"

6.31
6.15
6.24
6.44

5.19
4.89
5.68
5.50
4.85
5.13
5.29
5.76
4.94
5.02
5.03
4.40

3.73
3.15
2.69
3.16
3.87
3.79
3.40
3.02
2.66
3.89
4.05
3.08

4.79
3.55
4.44
5.06
3.52
3.90
4.00

ttAverage"

6.27

5.L4

3.37

4.48

lt

6.37
5.69
5.90
6.24
6.50
6.63
6.60

gt'

"Bui

lr

6.2t
ttLena"ttText'

5.15
5.05

4.85
4.6L

4 tjh u) t=

2.92

3.13

2.68

2.81

2.LL

[4] S. Carrato, G. Ramponi and S. Marsi, "A Simple

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: & r\('3,+/*) L it& L(HHiEtrzt z {*trEtrfrv\. t ttrtt*.
+tt^X*ffib'fit,tEEid. L/c.. */c, ffi#*i*tt, +fiffiE(

t+#.t L ( H r, .
# o frrtf.@#offi f.f @#,fE #.t^/t RGB Filz\+r. b
r, r 6 /: hl., -s2 l- zr,tfr4p (FtJztt,
lr6fi 1-@lil t:il L( *r6,A|.:t6Bt6:_ & /i<"

36tv,ifrl,F.aLffia.

[5]

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ffi*{\*.
lt L l*# -f za ffilfr *li,'^ffffim,{E + E'ft ( A), Vol. J83-A,

No.9, pp. 1099-1 108, 2000.

[Fdl,\4*"ifft]
ffi+. F4.*.
T 808-0196 lhrLr'l'l ft'#f^trLI.LltB d) 2-4/1,'H

r#;t + )t +\fr,+.fr {+T+ffint+ (U ) |t#H E)

Tel: 093-695-6123, Fax: 093-695-6133

6tvffi44L-444,

2.47
2.32
2.98
2.48
2.90
2.60
2.40
3.44

3.02
2.74

VoI.123, No.6, pp.1182-1183, 2003.

3 b r:Efstr Dwg.tl+6 : & o('3 6 +lE, (*tt r> a[1] Htf+ffi,

2.90
3.35
3.31
3.47

2.68
3.45
3.00
3.29
3.06
3.03
2.82
3.29
3.23
3.48
3.05
3.11

ment Employing Fuzzy Inference," IEEJ tan. EIS,

frfrtr nft#az r ) .r ffiikttE.4 < wt@fii)<+tttftR
Lk. ftR*l*tt, 1ff*I ( Ht,'' r>tv<v '6+i* (NNI,

BLr, CCr) L hL#-L ( Hi+ffl /r@l*.L1+6

ProposedCB

E-mail: aso-takashi@edu.brain.kyutech.acjp

TfrW^ffiltr, Nl*frTffi,.> F)'v 2, pp.

HHt+Hffi+, 1ee1.

12) ffiHl6*., Xfiffitr, tUtl?,tl, "AE,ftEffi,l\-"v/bffiv't==* F7 y 2 aEFR&fi.Hfr.lfrlH ttrfrL Lt:Et@fiti<+l*," E+eft (C), Vo1.123, No.1, pp.108-117, 2003.
[3] T. Aso, N. Suetake and T. Yamakawa, "A Code-reduction Technique for SOM-based Image Enlarge--406-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept。 8‑10,2003)

MR Chohn」 ography画 像 におけるファジイ推論を用 いた膵管追跡法
Fuzzy lnference Based TracHng ofthe pancreadc ducth MR CholanJographyimages
侶
佗
(1
(1
内 田破 三今脇節朗
畑 豊
小橋 昌 司 {1近藤克 哉
唸 Hatsuzo Uchda鯰
Stti Kobttha Katsuya Kondou
Yutaka Hatau
semo haw山‖ 路工姫
業大学 大学 院 工 学研 究科"石 川病 院

DGndl盟 te SclЮol ofEIttleemg,Himtti hStimte OfTechnology

a玉 hkawa Hospital

Abgtract: Fvzzy inference is an efrective approach for system control, decision'making, etc. This
paper shows a new application of. fivzy inference in the freld of medical imagrng. Our puraose ie toenhane the pancreatic duct in MR cholangiography (MR-C) images. Our method tracks therepreeentative line of the pancreatic duct by finding the most suitable direction that is decided by meansof fwry inferene techniques. Then, the region around the RL is enhanced. The tracking performance

wae evaluated in computer simulation and by applyrng our method to MB-C images of tube-formed
phantoms. The results showed that the proposed method could correctly frnd the RL of the objects. In
addition; we applied the proposed method to MR-C images of four normal subjects and one patient. In
all case, the pancreatic duct was clearly visualized.

1は じめに

2準 備
本 研 究 で は 、 健 常 ポ ラ ンテ ィ ア 4名 の 男 性(SuttectA‐ D;69。 75■ 27。 75才 )と 、疾患ボランティア
1名 の女性(sibject E;82才 、膵炎)に 対 して、ヘルシンキ宣言 に基づ く規定のイ ンフォーム ドコ ンセ ン ト
を得た上で撮影 した MR‐ C画 像を対象 とした。
MR‐ C 画 像 は 、GE Medrical Systems 社
mwaukee、 Ⅵ鷹)の Genesis Signa l。 51Lsla…
scannerを 用 い、shgle she壼 鵬t sph echo(FSE)
法 に よ り撮 影 し た 。 主 な 撮 影 パ ラ メ ー タ は
T砕 =75790。 7msec、 TE=188。 2msec、 画素数 512x512、スライス数約 30枚 、スライス厚 3。 Omm、 スライス
間隔 3。 Omm、 ボクセルサイズ 0。 47xO。 47x3。 Omm3ゝ
FOVは 240× 240mm2で ある。MR信 号値は 12bi撻
で格納 された。原画像は図 1に 示すような冠状断層像である。MR‐ C画 像 上で膵管は高 い輝度値で描出される。
提案法 の評価 のためにフ ァン トムデー タとして、
空泡 の生 じないように水で満たされた内径 2。 2mm―‑407‑―

ｓ
ｅ
０
ｃ
３
ｉ
︲
ｓ
︲

現在 、MR Cholanglography(MR‐ C)画 像 は膵管 の
診断 に広 く用 い られて いる。膵管 は約 30枚 の冠状断層像 で 得 られ るた め 、医師 によ る画 像診 断 には
MIP(最 大値投影 )法 が 一 般的 に用 い られて いるが、膵管以外 の他 の組織 も高 い輝度値 をもつ とき、膵管領域が観察できな い。そ こで、手作業 で不要領域 を除去 した target MIP画 像で膵管 の観察 を行 う。 しか し、手作業 による不用領域 の除去 は 多大 な労 力を必要 とし、操作者間誤差 も問題 となる ことか ら、計算機 による膵管領域 の 自動抽 出が要望 されて い るが、そ の手法は未だ明 らか にな って いな い。
管状組織抽 出 の従来法 として Brownら の気管支抽 出法 [11が あるが、途切れた管 には適用 で きな い。
途切れ を考慮 した手法 として Bu■ ttら の MRA画 像
か らの血管分割 [21が あるが、これ は過抽 出部分 を手動削除 してお り、 また途切れた部分は処理 の最期 に連結す るので、膵管 へ の適用は困難 である。
一 方 、MR‐ C画 像 のス ライス厚 (3mm)に 対 して膵管 も 4mm程 度 と細 いため、画像上で膵管全体 が描出されな い場合 も多 い。 さらに、O。 5Teslaな どの低磁場 の MRI装 置 を用 いる と膵管壁付近で の MR信
号値が低下 し、膵管 と他軟部組織 との境界が不明瞭とな る。 また、膵管 の瘤や結石な どの疾患では、画像 上で 狭窄 、欠落 して描 出され る。
そ こで 本研究 では、膵管領域 を抽 出す るのではな
く、膵管 の 中心線 を追跡す る手法 を提案す る。 これによ り、領域境界が不明瞭な場合や、膵管 が狭窄、欠落 して いる場合 に対 して も適用できる。 また、追跡 した中心線 を用 いた膵管部 のみ の画像強調 、膵管
径 の推定な ども行 える。中心線 の追跡 は、 多種多様
な MR‐ C画 像 に効率的 に適用 で きるよ うにす るため、
ファジ ィ推論 を用 いて行 う。実験では、本手法 の精度 を数値的に評価 す るため、計算機 シミュ レー シ ョ

ンによる人工生成画像、膵管 を模 した プラスチ ック
チ ュー プを撮影 した MR‐ C画 像 を用 いて、中心線 の
追跡及 び管径の推定精度 を評価 した。 さらに、健常者 4例 、疾患者 1例 の膵管画像強調 へ適用 し、本手法 の有効性 を検 証 した。

y

図 1本 研究で用いるデータの撮影座標

μβノ
1。

candidate node01)next nOde

血し\図 2釣 鐘型メンバーシ ップ関数

search reglon

色ηにked RL

①

減︼ ｂ

ｔ
ｒ ｌ
く ｉ

＞

‑2)

図 3中 心線 の追跡アル ゴ リズム.

μ商 =min{μ 解 ,μ raJlir,μ 腕如 り}(2)として与える。ル̲ル 』鳳 μ力勧ψ はそれぞれ以下 の様 に定義される。
は中心線 の形状 に関す る膵管へ の所属度で、ぃ
次 のよ うに与え られる。図 3に お いて、ヨリを端 ノー
ド、ヨ御場を 候補 ノー ドとすると、R得 りにおける
管 の 曲 が り具 合 φを 次 式 よ り算 出 す る 。

デ(3)

ここで 予げ は 予2か ら予′の平均 と 予′
Jの 平均 ベ ク ト

Ｍ

と

謝
一

シ

メ
同

︺ ″

﹄
初¨漁 ２
．

と内径 3。 5mmの プラスチ ックチ ュープを撮影する。
本撮影法では、水に高信号 を、プラスチックは空気と同程度の信号を与える。なお、スライ ス数 は 3枚とし、3。 5。 mmの 管 には狭窄 を人為的に作る。
本提案手法 では、次式で定義 され る釣鐘型 メン
バーシ ップ関数 を用 いる.

ルである。/―eは 凡)=σ (φ ;π ,0で 得 られる。
"(φ
ル 山θは管径に関する膵管へ の所属度で、点 ′ における推定管径を reと し、管径の変化率を

3提 案手法

畑

本提案法 は、抽 出対象 の管状組織 内 に設定 された
開始点 よ り、最 も中心線 らしい方 向を随時 ファジィ
推論 によ り探索 し、探索 された方 向へ 中心線 を延 ばす ことで、管状組織 の 中心線 を追跡す る。
中心線は一 定間隔 ごにおかれた ノー ドで表現す る。
中心線追跡 は管状組織 内 に与え られた初期 ノー ド 2
点 よ り開始 し、図 3に 示す よ うに、端 ノー ドPOを中心 とした半径 どの円周上で、中心線 の延長方向 を探索す る。
中心線延長方向 を探索す るため、探索 円周 上で次ノー ドである度合 いル 画 を以下 の知識 によ り求める。
瞬 管 に関する知識 ]・ 管は滑 らか に曲がる.
・ 管の径 は急激 に変化 しな い.
・ 膵管領域 は高 い輝度値 を もつ.
これ をファジィ IF‐ THENル ー ルで表現す る と以下のよ うになる。
HE‖ ル ール][フ ァジィ !F― 丁

円周上 の注 目点 についてIF
曲が りの変化が小 さい、AND
径の変化が小 さい、A‖ D
輝度値 が高 い、
THEN 次 ノー ドである。
これ よ り、前件部 の 各知識 に属す る所属度 をそれぞした とき、後件部 の知れ、ル躙ぃ ルゴ凛 μ力如"といをに
識 属す る度合 ル ″

J》 =

0

とするとき、μ轟 (ガ 〓σ(‰ 100,100)で 与える。また、

膵管断面の管径 reは 、膵管断面の輝度値変化が正規分布 に類似す る ことか ら、正規分布 のフ ィ ッテ ィ
ングによ り推定す る。
μヵ勧 ゥ は濃度値 に関す る膵管 へ の所属度 で、名″を ′点 にお ける濃度値 とした とき、(5)で与え られ る。ここで、Sは 円周 上で 几

"≧

:h… を

満 たす領域である。
以 上の処理 で円周上の全点 につ いて、次 ノー ドである度合 いル ″ が求 め られ るbこ こで、最 も高 いル 顔をとる点 で μ劇 ≧亀国 の時、そ の点 を探索線 に加 え

探索線追跡処理 を繰 り返す。一方、ん″ くt″ の時、追跡線 が膵管の終端に達 したか どうかを判断するた
め、探索領域を端 ノー ドヨのを中心 とした半径 2xd
として、上記 の中心線探索 を行 う。同探索 円周 上でμ劇 ≧亀″ の点が見 つかれば、その点 を探索線に加え探索線追跡処理を繰 り返す.ま た、次 ノー ドが見
つか らな いとき、探索処理 を終了する。

4実 験結果及び評価
4。

1計算機 シミュレー ション

提案手法 の 中心線追跡能 力を評価す るため、図4(Dに 示すような計算機 によ り生成 した直径 11ボ
クセル の欠落 を持 つ管状オ ブジェク トに適用 した。
図 46)、 0に 追跡 の途中結果、最終結果 を示す。同―‑408‑―

ｏｘｏ＞︶﹄ｏち Ｅ 理 ∩含︻5(a)初 期状態(b)13ス テップ

0最 終結果図 4 人工生成データ

10

15

20

(0 中心線 にお ける径変化

０*Desired value

Intensity

Diameter００

ゝ ＯＥ●ＪＥ︼#2(a)使 用 フ ァン トム

Ｕ ごヨ ｏ ●八０ヨ ︶-#l(c)3。 5mmチ ュー プに対す る推定管径 の変化

constriction

#1ノ 3

#3/3

#2ノ 3

(b)撮 影 された MR‐ C画 像図 5 フアン トムデー タ

図よ り欠落 を有す るデ ー タに対 して も、良好 に 中心線 を追 跡で き る ことが 確 認で きた。 さ らに、図 (0に推定 した管径変化 を示す。同図よ り管径 は 11ボ
クセル 、屈折箇所で 13ボ クセル と得 られた。 さ らに、欠 落点 も 22番 目の ノー ドで管径 0ボ クセル として抽 出できた。
4。 2フ ア ン トム実験
図 5(Dに 示す 3。 5mmと 2。 2mmの ファン トムを 3枚撮影 した、6)図 の MR‐ C画 像 に適用 した結果 、両フ ァ ン トムに対 して本手法 は良好 に中心線 を検 出できた。(0図 に 3。 5mmフ アン トム に対す る管径変化を示す。同図で径が 0の ノー ドは補間 した ノー ドである。同図よ り径 の値 はス ライス の変化時 、少 し大き く算 出 され る傾向が あった。 これはス ライス の変
化時 に膵 管 の 輝 度 値が 低 くな るた め、 径 の フ ィ ッ
テ ィ ングが正 確 に行 われ な か った と考 え られ る。
2。 2mm、3。 5mmフ ァ ン トム の 管 径推定 の 平均誤差はそれぞれ 0.23mm、 0。 28mmで あつた。径 はボク
セルサイズか ら算 出 され るので、3。 5 mmの 理論値
は 、 0図 の 網 掛 け で 示 す よ う に 、 7ボ ク セ ル
xO。 47mm=3。 29、 8ポ クセルxO。 47mm=3。 76よ り、
平均 3。 525mm、 誤差 0.235mmと な る。したが つて、径は ほぼ正 しく算 出されて い ると言 える。本実験 では、追跡 した全 ノー ドの 内 90%以 上が この理論 値 の範 囲内 とな った。
4。 3健 常者及 び疾患者 の MR‐ C画 像 へ の 適用
本手法 を MROC画 像 にお ける膵管領域 の画像強調に適用 した。本手法 を用 い る ことで、す べ ての例 に対 して、管 の 中心線探索 は良好 に行 えた。SuttectA、B、 Eに 対す る、
従来 の MIP画 像、中心線追跡結果 、
強調画像 の MIP画 像 をそれぞれ図 6、 7、 8に 示す。
同図よ り中心線追跡が良好 に行 え、また膵管が明瞭に描 出 され る ことが 確認 できる。健常被験者 Cと 疾患被験者 Eに 対 して推定 された管径変化 を図 9、 10に示す。 グラフ中 の破線 は近似曲線で ある。健常者と疾患者 の径変化 を比較す る と、膵炎疾患者は径が大 き く変化 して いる ことが 確認 で きた。

5む すび
本文 では、MR‐ C画 像 に対す る新 しい計算機診断
支援 として、 フ ァジィ推論 を用 いた膵管 自動追跡法を提案 した。本手法 は、医師が視認で行 う膵管追跡を、フ ァジィ推論 によ り計算機上で実現 した。 本手法 を用 い る ことで、膵管径推定 や 、膵管 の み の画像
強調な どを可能 とす る。本提案法 は、計算 シミュ レー
シ ョン、フ ァ ン トムデ ー タを用 いて、そ の追跡能 力、管径推定能 力を評価 された。本評価実験 にお いては、
全例で中心線 が追跡 され、 またフ ァン トム実 験 において も、90%以 上の精度 で管径推定が行 える ことが確認 された。 さ らに、健常者 4例 、疾患者 1例 のMR‐ C画 像 に本手法 を適用 した結果、全例で 中心線
が追跡 され る ことが確認で きた。 また、追跡 された
中心 を用 いて 、膵管 の画像強調 を行 った結果、従来の MIP画 像 と比 べ て明瞭 に膵管 が描 出され、
本手法

‑409‑

6)中 心線追跡結果 。 (c)強 調画像 の MIP(a)従 来 の MIP
図 6 SubjectA(健 常者).不 連続な膵管の例

6)中 心線追跡結果。 (c)強 調画像の MIP(a)従 来 の MIR
図 7 SutteCt B(健 常者).途 中で消滅 した例(a)従 来 の MIP(b)中 心 線 追 跡 結 果 。

図 8 Subject E(疾 患者).膵 炎の例
・… 近似曲線 ￨¨・スライスの変わり目mm)‐―― 径 ¨¨・径 "00""近 似曲線
」
―

―

￨…

スライスの変わり目

７ ６ ５ ４ ３ ２ １ ０

一

L

―

.

蜜

直

直径(mrn)(c)強 調 画 像 の MIP。

『「

図 10 膵 炎 疾 患 者 Eの 膵 管 径変 化

図 9 健常者 Cの 膵管径変化は診断 に極めて有効であ る ことが 確認 された。 さらに、健常者 と膵炎疾患者 の管径 の推定結果 を比較す
ると、そ の違 いが 明確 に確認 でき、新 しい膵炎診断支援 法 の可能性 が示 された。 一 方 、本実験 で対象 として いる MR‐ C画 像 は、撮影時間 の短縮 、SN比 の
向 上 を 目的 に、3mmと 厚 いス ライス厚で撮影 を行 つて い る。そ のためス ライス の変 わ り日で管径 の推定
誤差が生 じる。そ こで、今後 はス ライスの変 わ り目に生 じる推定誤差 を減少 させ る方法論 の開発 を行 う。

11lng functibn,"Medttal Physics,vol.27,2000。

[21E.Bul皿 tt,So Aylward,Ko Smith,So Mukhetti,

Mo Jむ outek, and K. MulleL Symbohc
Of lntracerebral Vessels
Segmented ttom MRA and EvaluatiЮ n by

Descrゎ 伍On

Companson with X‐ Ray" AnJo『 amSO

Mettcal lmage Analysis,vol。

5,pp。 157‐ 169,

2001。

連絡先
〒671‐ 2201姫 路 市 書写 2167
姫路 工 業 大 学 大学 院 工 学 研 究 科
電子 情 報 工 学 部 門 情 報 システ ム研 究 室
小橋 昌 司
:参考文献[1l MoS.BrOwn,G.J.Gd血 ,Mo R McNitt‐ Gray
L.Eo GreaseL Ao Sapra,K.h,J.W Sayre,K。
Knowledge‐ based
Marth,and Do R.Aberle,ofthoradicco】 mputed
seg口 tenta伍bn
tomograplv images for assessment of sph

電itti: 079206704989 ・ FAX: 0792‐ 67‐ 4989
comp.engehim● techeacojp
Eman: kobasL嵐 〕

‑410‑

i‐

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Extended Component-Separating Nonlinear Digital Filter
and Its Application to Face Image Beautification
Kaoru Arakawa and Hiroo Naito
Department of Computer Sciences

Meiji University
l-I-

l, Higashimita, Tama-ku, Kawasaki, 21 4-857 1 Japan
Tel: +8 I 44-934-7445, Fax: +8 I -44-934-7912
E-mail: arakawa@cs.meij i.acio

Abstract: An extended form of a component-separating nonlinear digital filter (CS filter for short) is proposed. The
CS filter, proposed by authors before, aims at reducing small-amplitude random noise superposed on signals whichcontain both continuous and abrupt changes. This filter can perform such noise reduction to some extent, however, thisfilter is not powerful enough to suppress low-frequency noise. The extended CS filter (ECS filter) proposed here can
avoid the drawback of the CS filter and realizc quite high performance in noise reduction for both high and lowfrequency noise. Moreover, a method for its optimum design is also proposed. As to application, this filter is shown tobe quite effective for face image processing to make the skin look smooth and beautified.

l. Introduction/V

In order to reduce small-amplitude random noise

superimposed on signal with abrupt changes, authors
proposed before a nonlinear digital filter named as an tfilterfi]. This filter is powerful to reduce small-amplitude
random noise, while keeping the abrupt component in thesignal unchanged. However, the performance of the efilter is not satisfactory enough, when the signal contains
continuous changes, such as a slope and a sinusoidal
hump, since the e-filer is designed to be ideal when thesignal contains just flat components and discontinuous

jumps. When the signal contains continuous changes,
noise remaining and signal distortion occur. In order tosolve this problem, authors proposed a component
separating nonlinear digital filter (CS filter for
short)[2][3]. The CS filter first subtracts a rough signal
structure from the input, then applies e-filtering to theresidual and finally reconstructs the ouput as thesummation of them. Since continuous changes in the
input is subtracted before e-filtering, noise remaining andsignal distortion are avoided. However, in tlis case, lowfrequency noise cannot be reduced adequately, because
the remaining low-frequency noise in the rough structure
is summed up to the output.
ln this paper, an extended CS filter is proposed to
improve the performance of the CS filter. This filter can

reduce the small-amplitude random noise adequately
including the low-frequency component, while avoiding
the defect of the original e-filter. Moreover, the way todesign this filter optimally is shown in minimum meansquare error sense. Moreover, as to application, this filter
is shown to be quite effective for face image processing
to make the skin look Smooth and beautified.

y(n)=x(n)+\a,(x(n-i)-x(n))

(l)

i=-N
where x(n) andy(n) are the input and the output signal attime n respectively. x(n) is supposed to be the sum of an
original signal and small-amplitude random noise. a; isthe filter coefficient of a linear non-recursive low-passfilter, satisfiing the following condition to keep the DC
level unchanged.

Zo,=t

Q)

r is o'nJrtinear function which takes a form as Fig.l,bounded within a certain value e as follows.

lF(p)l <.e'-6 (pS o(3)

When lp I < e, F(p)=p and this filter works as a linear
nonrecursive low-pass filter. Thus, if the amplitude of the

input is less than d2 in the filter window, this filtersmoothes the input as a linear low-pass filter. On theother hand, if the input signal largely changes, this filter
preserves the value of the changes, since the difference
between the input and the output of this filter is limited toa certain valupe' as follows.
(

ly n) -x(n)l --

l,*,, *,r,*,)-,(,)ls !la,p = e'(4)

Thus, this filter smoothes small-amplitude random noises,
while preserving large-amplitude changes in the original

signal even if these changes contain high-frequency

components. This filter is named as an e-filter. When thevalue e is large enough or the fluctuation in the input is

2. Principle of Extended CS Filter

small enough, the e-filter corresponds to a linear

nonrecursive low-pass filter as

2.1 Principle of e-filter
The input-output relationship of the e-filter is represented
as

-411-

y(n) = la,x(n- i)
i=-tY

(s)

2.2 Principle of CS Filter

The Component-separating nonlinear digital filter (CSfilter) consists of two filters as shown in Fig.2. In Fig.2,
first, the filter H extracts a certain component s(n) fromthe input signal x(n). Next, the residual t(n) is obtainedby t(n)=x(n)-s(n) and is processed by the filter E. Finally,
the output y(n) is given by adding v(n) to s(n) as

Y(z)={(t-H(z))E(z)+H(z)}X(z)Ms(n)=x(n)+ Lbrrr(x(n-k)-x(n))(6)t(n) = x(n) - s(n)

(6)'

k=-M

,v

v(n) = t(n) + la,Fu(t(n-i) -t(n)) (6)"i=-Ny(n) = x(n) + !o, rrQg - i) - t@))low-pass filter. If we denote the transfer function of H
and E as H(z) and E(z) respectively and the input and theoutput as X(z) and Y(z) in the z-plane, Y(z) is expressed
as follows.

(6)"'Here, bt is a filter coefficient of a linear low-pass filter as

O, utd Fn and F6 are nonlinear functions as F. Both H
and E are e-filters, but H adopts a large value for e, whichmeans that H is close to a linear low-pass filter andaccordingly, s(n) corresponds to a rough structure in the
input signal. On the other hand, E works as a nonlinear
smoothing filter, which filters out small-amplitude
random noise while preserving the large-amplitude abruptchanges in the input signal.

(7)= E(z)X(z)+ H(z)(t- E(z))X(z)If we compare this output with that of the simple e-filter
as E(z)X(z), we can see that the ouput of the CS filter

additionally contains low-to-middle frequency
component, not including the DC level, as the second
term of the lower equation in eq.(7). In order to reduce
the low-frequency component the cut-off frequency of H
must be low enough, however, since H must extract therough structure of the input signal, the cut-off frequency
cannot be lowered so much.
Here, if another e-filter E', the ffansfer function of whichis the same as E(z), is added as shown in Fig. 3, theoutput becomes the same as that of the filter E as follows.

Y(z) = {(1 - H(z))E(z) + H(z)E(z)lX(z)(8)= E(z)X(z)In this case, if the cut-off frequency of E is low enough,we can adequately reduce the noise. We call this filter
Fig.3 as an extended CS filter (ECS filter for short).

2.3 Proposal of Extended CS Filter
Suppose that the original signal is completely flat andsmall-amplitude random noise is added to it. When the
CS filter is applied, the filter H and E work as a linear

In the above discussion, the original signal is

supposed to be flat. When we apply this filter to actual
signals, we must consider the change of the signal. In thiscase, the value of e and the form of the nonlinear function
Fs must be different between E and E'. Suppose that thenonlinear function and e in E' is expressed as F's and E',
the ouput of the extended CS filter is expressed asNy(n) = x(n) + | a, @ r. (t (n - i) - r(/,)) + Fr' (r( n - i) - s(n)))(e)

Thus | ,f

(a)

(b)

rl-*f rllis limited to )la, l(e+e') and e'

must be small enough to keep this difference small.

Fig.l Examples of nonlinear function F.

3. Optimum Design of Extended CS Filter
The nonlinear functions in the ECS filter can beapproximated as a piecewise linear function as Fig.4.
Using this approximation, the ECS filter is expressed asfollows.
Ms( n ) = x( n )+ lb, p,(x( n - k ) - x( n ))
k=-M

y(n)

(10)

v

= x( n ) + ZP,^(*(, - k ) - x( n ))Fig.2 Schematic diagram of CS filter.

t=M

Y(n)=x(n)N+ Lo,{ q,k( n - i ) - t( n))+ q',, ( s( n - i ) - s( n))},=-r,

= x( n ) +y(n)Fig.3 Schematic diagram of ECS filter.

- 4L2-

l{ o,,Q {, - ) - t( )) + a',,, s( n - ) - s( )) }
i

n

(

i

n

i=-N

(l l)

l0l

ar

Ir

{l

$l

Fig.5 Original test sigrrals used for training.

Fig.4 Piecewise linear approximation of thenonlinear function.
Here, m denotes the piecewise region on the horizontal

axis in Fig,4, in which the value x(n-k)-x(z/ is included,
and p, denotes the gradient of the piecewise linear
function in the m-th region. Similarly, r and r' are thepiecewise regions in which the values t(n-i)+(n) and s(ni)-s(n) are included respectively, ffid q, and g',' thegradients of the piecewise linear functions in theseregions. The ECS filter can be desigrred optimally by
setting all the values of Fkr, oir,, and cl'f in eachpiecewise region, so that the mean square error of thefilter output be the minimum. One of the simplest method
to obtain these values is an iterative training method forsome training signal, the characteristics of which aresupposed to be close enough to the signal to be processed.

Especially, as to the latter part of this filter, ci, and c';,'can be easily obtained by the LMS algorithm as follows.
o,,(n +l) = a,,( n) + v(v( n) - d( n)k(n) - t( n - i))(l l)a',,, (n + l) = d',,, (n) + p' $,,1n)- d(n )Xs(n) - s(n - r))(l l)'

Here d(n) denotes the original signal and oiln) anda'i,'(n) are the value of q. and o';r' at time point n. [r andp' are the parameters for convergence.
As to the former part of this filter, since this system is somuch influenced by the local minimum, it is difficult to
get the optimum values for Fr,, from such a gradientmethod. Thus the following method is adoped here.

l. Prepare several candidates ofvalues for 0* for eachm as ppn=)ur6,where 1,. is an integer 0,1,2,...,K, and6 takes a value as br / K .

2. Change i'. from 0 to K, and at each I., perform thetraining for cr;r, and c';.' as eq.(l lxl l)' then get themean square error of the outPut.

3. Select 1.. at which the mean square error in 2' is thesmallest.
Here, the value D* is supposed to take the same value for

t for simplicity. By apply the procedure 1.2.3 above forall m, the values p6 , which can be considered as thequasi-optimum ones, are obtained.
4.COMPUTER SIMULATIONS\ Input
Fil)\

Training

Sinusoidal

Squaredsigrral+noisesignal+noise+noisee-filter

0.00480.0101

CS filter
ECS filter

0.003s
0.003s

0.00660.0078sigral
0.00680.01000.0085

Tablel Mean square error of the filter output for three
types of inputl sigrals.
Two other signals are used as the input original signal tothis optimized filter, one is a continuously changing
sinusoidal signal and the other is an abruptly changing
squared one. White gaussian noise with zero mean andvariance 0.01 is also added to them. Table I shows themean square error of the ouput of the e-filter, the CSfilter, and the ECS filter for these input sigrals. Thesefilters are all designed optimally for the training sigral
Fig.5. We can see that the e-filter is quite effective for thesquared signal which is composed of just flat parts andabrupt jumps, but not for the sinusoidal one whichcontains continuous changes. On the other hand, the CS
filter is effective for the sinusoidal signal, but not for thesquared one. We can also see that the ECS filter isrelatively effective for both the sinusoidal and thesquared sigrals. In this way the ECS filter can reducenoise adequately in both the continuously changing partand the flat part.

4.2 Application to Beautification of Face Image
Authors showed before that the e-filter is effective to
remove small fluctuation on skin such as wrinkles andspoB in human face images, and make the face lookyounger and beautified. Moreover, authors showed that
the CS filter can make the face image look more naturalthan the original e-fiher[2] because it can effectively
filter out noisy component on continuously changing
signals. However, since the CS filter cannot suppress the
low-frequency component in the fluctuation on skinadequately, the output face images look somewhat

unclear. Here we show that we can get quite a natural andclear face image by applying the ECS filter.
Fig. 6 (a) shows the training input image and (b) thedesired output, which corresponds to the original training
signal. The desired output is made by partially smoothing
the image (a) by hand work with an image processing

4.1 Computer Simulation for Artilicial Test Signals
An artificial test sigrral as shown in Fig. 5 is used as
the original signal for training. Here, the whole sequence

tool. Fig.7 shows the input face image and the ouput of
the e-filter, CS filter and the ECS filter All the filters are
optimized for the image Fig.6. We can see that the output

is used 80 times, while changing its amplitude byof the e-filter is a little artificial, because the gradation

multiplying a factor from 0.8 to 1.2 at each time. White
gaussian noise with zero mean and variance 0.01 is added.

between the light part and the dark one in too sharpened.

In the case of the CS filter, the gradation is soft and-413-

that the ECS filter can filter out small-amplitude

natural, but some small-amplitude low-frequency

fluctuation on skin quite effectively, while keeping thefluctuation appears stronger on the skin, especially on thecheek and the forehead. The output of the ECS filter
looks natural and clear. We can see the gfadation is assmooth as that of the CS filter, while the flat area on theskin is as flat and clear as that of the e-filter.

natural gradation of the face image.

As to further work, how to simpliff this training

algorithm in order to reduce the training time and how to
select the training signal are to be considered.

5. CONCLUSIONS

Referencestu H. Harashima, K. odajima (Arakawa), Y. Shishikui
and H. Miyakawa, "t-separating nonlinear digital
filter and its applications",LEICE Trans., vol.J-65-A,
no.4, pp.297'304, APril, 1982.
[2] H. Watabe, Y.Arakawa, and K.Arakawa, "Nonlinear

An extended CS filter is proposed for noise reduction of
nonstationary signals containing both abrupt changes andcontinuous ones. This filter is realized by adding one
more e-filter to the CS filter and can realize effective

noise reduction in both a flat part of the signal and acontinuously changing one. This filter can be designed
optimally- by iterative training for some known training
signals.

filters for multimedia applications", Proc.lEEE ICIP

'gg, 2'1AO3.6, PP. 174'148, Oct. 1999[3] K. Arakawo, K. Matsuuro, H. Watabe, and Y.Arakawa,"A method of noise reduction for speech signals using

Here, the optimi zation is performed by

uppto*imating this filter as a piecewise linear systoffi, andthi gfadient in each piecewise region is obtained, so thatthe mean square eror of the output be the minimum. As
an application of this filter, the face image beautiffing
rysttm is proposed. In computer simulations, it is shown

component separating e-filters", IEICE Traru,
vol..J85-A, no. 10, PP. I 059-l 069, Oct-2002.
(連 絡先 )〒 214‐ 8571
川崎市多摩 区東 三 田 1‑1‑1
明治大学 理 工 学部情報 科学科
荒川 薫
e‐ mJl arakawく CCSOmel10acjp(a) Input image
Fig.6 Input ima

lng'(b) Output of e-filter.

(a)input image.

(d)Output ofECS alter.
(C)Output ofCS ilter。
Fig。 7 Compttson ofthe output with other■ lters。

‑414‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

Tubular Tissue-Based Segmentation of Lung Lobes frorn Chest MDCT Images

Jt/ll AtL*

Takahirozj.ffi Ea*

iJt# Hft'

Or*AWe' Syoii KOBASHI* Katsuya KONDOT

fE E*

+Et

tuY61
I
Yutaka HATA* Tomoharu NAKANO

tfEB6r#t+t+lfrT+ffixt+
t m il-r /t + Jt + ffrE.ffi +#'Affi Xt+EfrIH' E6 *ll rl f+

tComputer Engineering Division. Graduate School of Engineering- Himeji lnstitute of Technology
I

Cancer and Thoracic Surgery Graduate School of Medicine. Okayama Universitl'

Abstract: Segmentation of lung lobes from MDCT (Multidetector-row CT) images can provide effective
information for functional assessments of each lobe and detection of pulmona$ diseases such as theemphl,sema and lung cancers. To segment lung lobes- conventional studies for detecting pulmonary'fissuresthat located betw,een lung lobes have shorvn. Some parts of fissures ma]' not observed because of artifacts or
the adhesion of lung lobes. This paper proposes a novel method for segmenting lung lobes based on tubular
tissues- which are the peripheral blood vessels and bronchus. Our method finds the bounda$ surface
state ofbetrveen lung lobes b1. frtting a curved surface. This segmentation result does not depend on thepulmonary fissures. The fitting is performed u'ith fuzzr, control. and it searches the bounda$ rrith lou'lung lobes
iensit_v of tubular tissues. As the result on four normal subjects- the boundary surface betrveen
were correctly identified and then lung lobes were successfulll'' segmented in all cases.

1

tuE L*th-*trft * l D(€ttffiffit ry'si' '>*. lt DDI=

fi+*{#F!t:, fififiltt,E, +H, T#a 3 )Dnfi*D fr.n-r b 6 NR+ l zk *7t lJ * H* L WttL 6 .
E6*r cr @t*.tt'b[fifiFffi2-ffifrL, 5 bl:flfi#'-j')Etli_

6: & ttfifrHrp/-iuafF.tffr bf,6E ] L, fifrfi.ffit

flfiffi/r E Dflfrffi*.D{f E-at;&lUt[fr#H{f Dffiffi'-'*h fiffi # L trffi < 3 6 e+ {fr D Hrf,I :H
1ft* l)[fr#-hflitt2l ('lt, cr @t*.fi', b#lfr'* L&H L, ttltffin'frLL<6nfr#-^ah*tlb11) '+H#&Hi*t L(, Affil3lrlt vanderBrug zl^
v - 9 l: I a a 475fua1*ffifrRtd..t z 7 4^Ht'!L<-

dfiffi L, 3 tfuLerosion, dilation fuEt Hl''<#Ffi5t

Lffifr.f 6. L i'L /tri E,, *fA*{-lr+FH t:H < 'fi,->lE = i 1. ,7.lrffi,eB Lt: ( u ''fl.tiyfi\$tut. 5bt:, / 4 AD*rwt*tl*t (, *F64ltffiAH!
t.RW V<u, 6Ed Ir&\,.

t ft*tb, -fitl:*Ffil<,

S|LA I | /ir,lz'l31 r. lfr.'>a, [fr#l]*tjt:*;lCT @l*./t, bfif; ,t L t:#ffrF.4t HL' 5 +iI i : l* FEF
ltib 6 LA Zb .
fifi lrffi#{ +6! t:fifi#rF'fu t:AE{ 3 iL( t' 5 o t,
nfi6:#[ l:*sr ',(X+HtuH ] X+Hfi,€I t*flfi#.ffi,fr'k: oxtH
i#.L<#11t6: t lJaL ''.

AI('lt,( t:,:i,u({E </16. ?:t, A{fif("t*HFfi7tl:

l&blrv ''€S#rffio> MtE.t:*a < frfr#.ffifr-Wtrttt+E*t- 6. frfrHffi,fr-Dtff Ett, ffi ffi AEfi#trffi.a&
Eii4.3 ( /r 6fr^7 r ) -r ffitjifftl: t0 z -r y7 -r>

rt6: t ("ll i.7 r ) -tfrtJrfritHt \6: l <",7 t y7 .( > f tuwaa+ffr-ltfi<*tt/r cr E'f*'oiEffi /iaTHE L tr6. ftIAl:, #E Lf=[fr#fr,*ffi
Lffiu,ah[frH,-o r,:\ > r' L|1 ) . Ia(, afE#itlJ cr @tW- La*fflv"4t {Rt1 L /l t,'ffi L t''flfr#hHtitra-6.

2. +ffilt*a cr *E l IL'{<Err}Mffi,trtrt1*LHi6l:
ffi#,t 6 . LZi(' 3 6@l*--,rtrfi*E & L < MDCr

* &. L th d> < u' 6 . Afr4 t*tr
fth$fr\ft@tl*tuE k xrflr 3/t@ 1*. b Hv'' 6 : & <(Multidetector-rou' CT) / i

6Do:, +nfrX<t*ffi*[ locr Wt*'bXt*Lt 6.

*fiftT.':ffit ',6 I\DCT E r*.].JGE Medical S1-stems it

o LightSpeed Ultra 6 o:ffiF,t 3 ii, /: zk *l&[ E {*< b6. t tAffiat:f.f L, ,t ! =-/.7.- r l* 40o ffi.D)
Lo> z 7 4 z@@tt'b t q, fffiii' b+HlHflHAeL't )r.ffiFislL(r''5. atsffi{i;) }-,t* tI

i:rrrf. *t-, Efior'ffifrttr' I [:,Ff. Etrt:.f-415-

表 1 主な撮影 パ ラ メー タ
120 KV
管電 圧
440 1nA

管電流ス ライ ス厚マ トリクス

512× 512 pixels

FOV

360× 360 Πlin

0.625 nll■

図 2 メ ッシ ュ構造

水平裂

上葉

初期境界面 は次 の よ うに求 める.

SIP l)肺 野領域 内を体軸方向 に最 も長 く走行す
後る直線 を求 める.

SIP 2)得 られ た 直線 上で管状組織 の密度 が最 も右(a)正 面 図

(b)

図1

側面 図

.

肺 の構 造よ うに,右 肺 は上葉 ,中 葉 ,下 葉 の 3つ の肺葉 ,左肺 は上葉 ,下 葉 の 2つ の肺葉 か らなる.各 肺葉 の境界 である斜 裂 と水平 裂 は葉間裂 と呼ばれ る。 このように,肺 は葉 間裂 によつて肺葉 単位 に分害Jさ れ るので ,肺 内部 にお いて末梢 血 管 と末梢気管支は肺葉境
界 を交差 して走行す ることはな い .本 文では ,こ の末梢 血 管及 び末梢気管支 を管状組織 と呼ぶ.

管状組織 の検 出
肺 内部 は空気で満 た され て い るので ,WCT画 像
上で肺野領域 は他 の組織 よ りも明 らか に低 い CT値
を持 つ .本 手法 では肺野領域 を しきい値 処理 ,3次
元領域拡張法 ,3次 元 erOsion,diladon処 理 を用 いて3。

抽 出す る.気 管支領域 は気管内部 に存在 す る空気領
域 を 3次 元領域拡張法 によ り抽 出す る
管状組織 は ヽDCT画 像 上で周囲 の 空気1領 域 と比べ て高 い CT値 を持 つ .そ こで ,肺 野領域 か ら気管
支領域 を除 いた領域 に対 し,式 (1)に 示す オペ レー タ.

を用 い て管状組織 の検 出を行 う.

″
α,
μ=ノ ーちθ

小 さい点 ′を探索す る.こ の とき直線 の両
端 か ら長 さ 2″ は探索範 囲 か ら除 く
田阻P3)点 ′ を通 り,平 面 上での管状組織 の密度 の総和 が最小 とな る平面 を求 める
S■ P4)求 め られ た平面 を図 2で 示す よ うな メ ッシュ構造 に置換す る.こ こで ,隣接す る交点(ノ ー ド)間 の初期距離 は二とす る.ま た交点 間 はバ ネ モデ ル で表 現 され ,バ ネ の 自.

,然長 を 二とす る上の処理によつて ノー ドとバ ネ モ デ ル で構成 され以
た メ ッシュ構造 の初期境界面 が得 られ る.右 肺 では
斜裂 と水平 裂 の 2つ の肺葉境界面 が 存在 す るので.

,

上 記 の処理 を 2回 行 う
次 に,初 期境界面 を変形 させ ることで肺葉境界面
へ のフ ィッテ ィング を行 う.す なわ ち,初 期境界面を構成す る各 ノー ドを移動 させ る。解剖学的 に,肺.

葉境界 では管 状組織 の密度 は低 く,ま た肺葉境界面は滑 らかな面形状 である.フ ァジ ィ制御 による肺葉
境 界 へ のフ ィ ッテ ィ ングでは ,各 ノー ドは これ らの特徴 に基 づい て移動 され る.ノ ー ドの移動量 は左右方向 (χ ),前 後方向 o及 び体軸方向 (z)の それ ぞれについ て計 算 され る.χ 軸方向 につい て ,フ ァジ ィ
制御 は以下に示す フ ァジ ィ IF― TⅢ ENル ール を用 いて ,各 ノー ドの移動 量 を決 定す る

(1)

.

ボク
ここで ,Iは 注 ロボクセ ルの CT値 ,為 θ"は 注 ロセル を中心 とした 5× 5× 5の 近傍 ボ クセ ルの 平均 CT
値 である.肺 野領域 内にお い て ,式 (1)に よ り算 出 され たμが しきい値 動 以 上のボクセ ル を管状組織 とする.さ らに,抽 出 され た管状組織 の密度 分布 を,半径 ″の球 内に存在す る管状組織 ボクセ ル数 か ら算出
する.

IFら is srrα 〃θ
″′IFら is″ ′IFら is blig

THEN briSS″ α〃.

花″θ
■正 N briS″ ′N briS bな 。
…
ここで ,ら ∈{gr,′ ∬,Sx)と し,gA・ は注 ロ ノー ドにお ける管状組織密度分布 の x軸 方向 の微 分値 ,′ .は 注 目
ノー ドと隣接す る 4つ の ノー ドか ら求 め られ る法線
ベ ク トルの χ成分 ,路 は注 ロノー ドと隣接す る 4つの ノー ドか ら求 め られ るバ ネ張カ ベ ク トルの χ成分.

,

brは 注 ロノー ドの x軸 方向に沿 つた移動 量である
す なわ ち,gxは 管状組織 の密度 の低 い 方 へ の移動″xは 面形状 として の滑 らか さ,路 はノー ドの均 一 的.

管 状 組 織 密 度 に 基 づ く肺 葉 分 割 法
肺葉分割 のための肺葉境界面 の推定は,平 面に よる初期境界面 の決定,管 状組織 の密度 に基づいた初期境界面 の変形に よ り行 う
4。

.

,

.み は正規化 され ,‑1.0か らな広 が りを表す .gA..″ χ
・
こ
′
′
′
″′
θ 及び らな'は1.0の 範 囲 の値 を とる.・ 洲 α′
,｀ ″

‑416‑

ｇ
ｉ
ｈ

Fuzry- degree

卜Ｏ ｂ 側 仰
回︸
像

ｈａ

０・各

図 4 MDC丁 画像 (左 )と 管状組織 の 密度画

‑3.0

‑1.5

0

1.5

3.0
3.0
bχ

図 3 ファジィメンバ ー シップ関数(mm)

図 3に 示す フ ァ ジ ィメンバ ー シ ップ 関数 で定義 される フ ァジィ集合で ある.な お ,同 図にお いて符号「―」は χ 軸 に 対す る右 の 方向 を表す 。上述 の フ ァ ジ ィ
IF‐ ■ INル ー ル によ つて ,brに 関 して 3つ の フ ァ(b)左 肺図 5 健常者 1の 肺葉分割結果(a)右 肺ジ ィ集合 が (gA̲.″ χハ }の それぞれ か ら与 え られ る.本
手 法 で は MIN‐ MAX推 論 法 [4]を ベ ー ス と した非フ ァ ジ ィ化 を行 う.こ こでは ,結 果 として得 られ る
brに 関す る 9つ (=3つ の特徴値 ×3つ のルー ル)の フ ァジ ィ集合 の MAXを と り,そ の重心 ら を求 め る..ッ軸 ,z軸 につい て も同様 の処理 を行 い ,重 心 ら.crを
求 め る.よ つて,(年 ら、cr)が 注 ロ ノー ドの移動量 として決 定 され る.こ こまでの処理 を全て の ノー ドに
適 用 し,移 動可能 な ノー ドがな くな るまで 上 記 の処(b)左 肺62の図
健常者
肺葉分割結果(a)右 肺表 2 各肺葉 の 体積割合

理 を繰 り返す
以 上の よ うに初期境 界面 を肺葉境界 に フ ィッテ ィ
ン グ し,得 られた曲面 を境界 とした 3次 元 ラベ リン
グを行 い ,肺 野領域 を各肺葉 へ 分割 す る.

上葉

健 常者 1.

実験 結 果及 び考 察
本手法 を健常者 4名 の胸部 MDCT画 像 に適 用 した
健常者 1の 左 肺 の MDCT画 像 と管状組織密度画像を
直が低 い ,ま たは密図 4に 示す。同図にお いて ,α「 イ
度 が小 さいボ クセ ル ほ ど黒 く描 出 されて い る.ま た

健 常者 25。

.

健 常者 3
健 常者 4,

白い 矢印で示す よ うに斜裂 は断 層画像 上では非常に細 い線陰影 と して確認 され る.同 図か ら,左 肺斜裂
す なわ ち肺葉境 界では管状組織 の密度 が 低 い ことが確認 で きた .な お ,本 実験 では全て の例 に対 し,動=200田 .″ =14 mm.ι =10 mmを 用 いた

右肺
左肺

48.1°/c)

右肺
左肺
右肺
左肺
右肺
左肺

下葉

全 体積

51.3°/。

3371.3 cc

51.9% 3069。 7 cc
27.7% 19。 70/。 52.6% 4989.6 cc
56。 6%
43.40/0 3960.5 cc
33.1% 16.9° 50。 0% 4945。 8 cc
4524.3 cc
49.9°
50。 1%
53.7% 5573.8 cc
30.60/。 15。 7°
55.0% 4795。 8 cc
45。 0%/。

/。

/。

ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン (Linu、 Pentium4 2.53 GHz

Memo■ '2 Gb)lc)上 で ,snakes[5]に よる フ ィ ッテ ィ ン
グで は 20分 以 上で あ った の に対 し,提 案 す る フ ァジ ィ制 御 に よ る フ ィッテ ィン グで は 1分 程度 で あ つ.

図 5.6に 健常者 1.2の 肺葉 分害J結 果 の立 体表示画
像 を示す .ま た ,全 ての被験者 に対す る分割結果 に
お い て各肺 葉 が 占 める体積 の割合 を表 2に 示す .これ ら肺葉 の立体表示や体積測 定は肺機能評価や術前計画 の 作成 な どに極 めて有効 である
肺葉境 界へ の フ ィッテ ィ ング処理 に要 した時間は

中葉

31.4% 17.3%

た .従 つて ,フ ァ ジ ィ制 御 を用 い る こ とに よつて,

肺 葉境 界 へ の フ ィ ッテ ィ ン グを短 時 間 で行 うこ とがで きた.

肺葉 分割結果 の数値的な精度評価 として ,本 手法によ つて推 定 された肺葉境 界面 と MDCT画 像 上の

.

,

‑417‑

うことがで きた .し か しなが ら,主 に肺野領域 の境
界付近 にお い て ,手 動 に よ り与 え られ た葉 間裂 と本手法 によつて推 定 され た肺 葉境界面 との偏差 がみ ら
れ た .こ れは ,肺 野領域 の境界付近 では管状組織 の密度 が小 さいの で,フ ィッテ ィ ングの 時 にノー ドが十分 に移動 で きなかったため と思われ る◆ しか し
本手法は分葉 不全 の肺 に対 して も肺葉分割 を行 える
利点 を有す る.今 後 は精度向上のた めに,従 来 の葉,

図 7 葉間裂 の手 動決定点 の例

間裂検 出法 と不完全 な葉 間裂 に も適 用で きる本手法
を組み合わせ た肺葉 分割 法 を検討す る

表3

自動推定 した肺葉境界面 と手動 で与 え た
葉間裂 との比較 (各 20点 の平均±分散 )
左肺斜裂
右肺水平裂
右肺斜裂
(mm)

(mm)

(mm)

4± 2.83.0± 3.8
1.8± 1.2

健 常者 13.2± 3。 05。

健 常者 25.4± 4。 2

8.3± 5。 2

健 常者 3・

6.1± 4.74。

5± 3.03。

4± 3。 0

健 常者 45.0± 3.55。

8± 4.82。

1± 2。 7.

謝辞
本研 究 にお い て実験 で使 用 した mcT画 像 を提供 して頂 いた 医療法人仁寿会 石川病院 に深 く感謝致します .な お ,本 研 究 の一部 は,医 療法人仁寿会 石
川病院 の援助 を受 けた

.

参考文献

[1]Ro A.Blechschnidt.Ro Werthschut々 and U.

葉 間裂 を比較 した.一 般 に葉 間裂 は肺葉境界 として
完全 な状態で CT画 像 上に描 出 され る ことが少な い
そ こで ,明 らか に葉 間裂 と判断できる場所 を左 右肺にお いて それ ぞれ 20点 手動 で決 定 した .例 えば ,図4で 示 した左肺斜 裂 では,図 7に 示す よ うな 3点 を決 定 した .こ こで,提 案法 の精度 を検証す るた め
各 ス ライ スの指 定点 か ら本手法 によつて推 定 された
肺葉境界面 まで の最 短 距離 を計測 した .全 被験者 のLorche■Autolmated CT Inlage Evaluation of theつ.

Lung:A Morphology‐ IBased Concept。 '」班彊DEルα″ュ ο″
A/faJlicα ノIttα gFnt, vol・20, no 5. pp. 434‐ 442. May

2001.

[2]財 田伸 介 .安 友 基 勝 。久 保 満 。河 田佳 樹 ,仁 木,

登 ,大 松 広 伸 ,柿 沼 龍 太 郎 .森 山 紀 之 .¨ 葉 間 裂 を用 い た 肺 野 区 間 分 類 の 研 究 ."信 学 技 法̀M12002‐ 102,pp.37‐ 41,Jan.2003。

肺葉 分割結果 に対す る計測距離 の平均 と標準偏 差を
表 3に 示す .表 3よ り,4例 とも本手法 による肺葉分割精度 は良好であ つた と言 える.し か しなが ら

13]M.Kubo,No Niki,S.Nakagawao Ko Eguchi̲M.

,

特 に右肺 にお いて,手 動 で決 定 した葉 間裂 と本手法
で推 定 した肺葉境界面 との偏 差が大 きか つた .そ の
多 くは肺野領域 の境 界付近 で発 生 した .そ の原 因 として ,肺 野領域 の境 界付近 で は管状組織 の密度 が低いの で ,肺 葉境界 へ のフ ィッテ ィング時 に肺野領域
境 界 付近 に配 置 され た ノー ドが十 分 に 移動 で きな

kanekoo No Mo五 vama H.Omatsu.Ro KakinШ na and N.
Yattgucl■ i, Exmction AlgoHthn of Pulino叫 ア
Fissures lЮ m¶ hin‐ section CT IIIlage Based on Linear

Fcatllre Detector Method。 '' ″S・[4]Y Hata,S.Kobashio S.Hirano.H.Kitagaki and E.
Mo五 ̲ Autolmated SegIIlentation of HuIIlan BΠ lin MR
1lmages Aided by Fuztt lnforFnatiOn G}randation andso Sソ sr,1カ ″″ルα,obθ /J7・

C

か ったか らだ と考 え られ る.本 手法 では NDCT画 像

Fllztt lnference,'■駆上の葉 間裂 を検 出せず ,肺 葉境界 を周 囲 の管状組織の密度 に基 づい て推 定す るので ,従 来 の葉 間裂検出法 と比較す る と推定精度 はやや劣 る.し か し,本 手法は不完 全な葉 間裂 で ある分葉 不全 の場合 で も肺葉vol.30,no.3,pp.381‑395,Aug。

2000。

[5]T Mclnemey and D.Terzopoulos. Defomable゛つModels in Medical 1lnage Analysis: A Stte卜A々 Jlicα ノfFrag′ И″αl慶 ゞS,Vol.1.no。 2,pp.91‐ 108.
1996.

分割 を行 える利点 を有す る。
6。

θα″ルα′ ο″Aレ ε′″εθ,vol.46,no.6̲pp.2128‐ 2133,Dec.1999。
Sc′ θ

I問 い 合 わ せ 先 ]むすび

本文 では,管 状組織情 報 に基 づ く胸部 MDCT画 像
か らの肺葉分割法 を提案 した .提 案手法 は肺葉境界で は管状 組織 の 密度 が低 くな る とい う知識 を フ ァジ ィ IF‐ ■ENル ー ル で表 し,フ ァ ジ ィ制御 に よ り肺葉境界面を 自動推 定す る。 本手法 を健常者 4名 の胸部 ⅣDCT画 像 に適 用 した結果 ,良 好 に肺葉分割 を行‑418‑

π 71o201期

2167

女骰訂諜 大学だ 部知時 等眈 科 畑 昭 座 力 ￨1翻 ム
TEL:0792‐ 67‐ 4986

FAX:0792‐ 67‐ 4986

E‐ mail:ohkawaccomp.eng.himai‐ techoacjp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Super-resolution of digital image based on Laplacian pyramid representation

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Akira TAGUCHI

Yasumasa TAKAHASHI

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Department of Electrical and Electronic EngineeringMusashi Institute of Technology.
Abstract: Enlargement of digital images is one of the most basic processing. Image enlargement corresponds tonarrowing the sampling interval of digital image. Thus. it is necessary to estimate the unknown higher-frequency
components in the enlargement process. Recently. several methods. rvhich include the prediction of unknown
higher-frequency components, are proposed. We also proposed the image enlarging method based on Laplacian pyramid
representation. However. we can get only a two times enlarged image by these methods. In this paper' we propose a newimage enlarging method, which can realize an optional size enlarging based on a new Laplacian pyramid representation.
The proposed method works well. And the computational effort of the proposed method is relative low.

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(17)

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Z;.

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7 1' 7 > Fr.h L,. afr.X.l6*i I LNZ off E A FJ U
+fui3 ("*&) 6. L ri-r."3 6.
.x, max = sqrt(2log(o,,lo,)l(1 lo,' -1lo,,tl)(19)

L,(x = x, max) = Errot'F(x, max/ o,l - Dyor F(x max/ o,,l"(20)

#tr crft# L t: tt lt t ffiL \ ( .10 tt, E> L,
LffiiEt 6. +frtr-i_ 6 7 7 7 17 > lF"haRXlEb-* 5 t 4t:d>f-lttt(l l)X tt) lh,\Dfilffi\rltt-tf.y- 421-D) LD+E

6'L'*lt;b6.

a x (l - c) x Zr(x = .r0 max) = L,.(x = x' rr11X) (21)

ロ ロス近さらに,二 。
{び (χ )}で のゼ ク″
{び (χ )}及 び二傍の傾きを等 しくする条件を課す
α ×Errθ rF′ (χ =0/σ 。)=Errθ rFr(χ =0/σ r)5。

.

本論文 では ,ラ ブ ラ シア ンピラ ミッ ド階層表現 に
基 づ く任意倍 率設 定可能 な拡大法 にお ける2つ のパ
ラメー タを ステ ップ エ ッジ信 号 を用 いて解析的 に導 出 した .こ の解析手法 は ,2倍 拡大 の場合 に対 して明 らか に され て いた .本 論 文はそ の解析 方法 を筆者 らが提 案 した 任 意倍 率 可能 な拡 大法 へ 適 用 した .提 案法 にお い て ,2つ の パ ラメー タは拡大率 に依存す るため,拡 大率 との 関係 の導出を行 つた .導出 され たバ ラメー タの妥 当性 は ,導 出 したバ ラメー
タ値 に設定 した提案法に よる拡大結果 よ り,明 らか
に した

(22)
こ こで

むすび

,

Er″ οrF′ (χ =0/σ 。)=G(σ 。)r=。 ―G(σ l)r=。

,=(1/(σ O× N極万)̲1/(σ l× 傷))=0。 1467(23)
Error・ F′ (χ.)∬=0/σ r)=G(σ ′=。

―G(σ 。).=。

×N極 房)‑1/(σ oXN極万))=(1/(σ ′.・.

=(2→ ‑1)/(0・ 9× √π)(24)となる.よ つて文献,

α =3。 012× (2 ″ ‑1)

画像解析 ハ ン ドブ
ック,"pp.441‐ 444,東 京大学出版会 ,1991。
DCTを 用 い た[2]新 堀 英 二 ,高 木 幹 雄 ,Gerchberg‐ Pappoulisの 反復 法 を適 用 した高画質画[1]高 木幹雄 ,下 田陽久監修 ,(25)

で あ り,式 (21)か らC=1‑(二 ′(χ =χ ′max)/arz。 (χ =χ O m猟 ))(26).max)/(0。 293× (2 ′ ‑1)))。
=1‑(二 ′
(χ =χ ′

像 拡 大 ,"信 学 論が導 かれ る。
4。

(D― II),vol.J76‐ D― II,no.9,

pp.1932‐ 1940,Sept.1993。

章 ,今 井 英 幸 ,宮 腰 政 明 ,伊 達 惇 , 多
重 解 像 度 解 析 を用 い た デ ィ ジ タ ル 画 像 の 拡 大 ,"[3]田 中適用例

信 学 論 (D‐ II),vol.J76‐ D‐ II,no.5,pp.819‐ 825,May

で算 出 したパ ラメー タを用 いた提案法 の有効性を示す ために視覚評価 を行 う.BuiHing画 像 (256×256サ イ ズ ,8ビ ッ ト)を L52(r=‑0。 6),2。 00(r=‑1。 o),2.30(″ =̲1.2)倍 に拡大 した結果 を図2に示 した .図 2の ガラ ス 窓 の 付近 の拡大結果 か ら分 か
るよ うに,ボ ケが生 じず ,非 常 に鮮明である ことがわか る.よ つて ,提 案法 に よ り,視 覚的 に最 も敏感な エ ッジ部 に劣 化 を生 じさせ ず に拡 大画像 が 得 ら
れ る ことか ら,視 覚特性 の優れ た手法 とも言 える
3。

1996.

真 ,江 部 裕 路 ,菊 地 久 和 ,石 井 郁 夫 ,牧野 秀 夫 , 多 重 ス ケ ー ル 輝 度 こ う配 平 面 に お け る[4]中 静ヒ,"信 学 論
画 像 高解 像 度 イ
no。 10,pp。 2249‐ 2258,Oct。

[5] HoGreenspanand(D‐ II),vol.J81‐ D― Hっ1998。

C.H.Anderson,

̀̀Imageenhancement by non― Hner etttrapolation in frequency
space,"SPIE Vol。 2182 1mage and Video Processing
II,pp.2‐ 13,1994.
[6]関 和 大 介 ,田 口 亮 ,村 田 裕 , ニ ュ ー ラル.

ネ ッ トワー クを用 い た ラブラシアン ピラ ミッ ドに よ るデ ィ ジ タル 画 像 の 拡 大 ,"信 学 論 (A),voleJ80‐ A,no.9,pp.1499‐ 1508,Sept。 1997.

[7]高 橋 靖 正 ,田 口亮,

ラブ ラ シア ン ピ ラ ミッ
ド階 層 表 現 に 基 づ く デ ィ ジ タ ル 画 像 の 一 拡 大

法 ,"信 学 論 (A),vol.J82‐ A,no.Hぅ ppe173 1‐ 1740,(a) Original Image(b) Enlargement scale : 1.52

a:1.6, C - 0.35

Nov.1999[8]HoGreenspan,C.H.Anderson and SoAkber,̀̀Imageenhancement by nonHnear extrapolation in frequency
space",IEEE Trans.Irlage Processing,Vol。 9,No。 6,June 2000.

[9]高 橋 靖 正 ,田 口亮,

高 周 波 数 成 分 推 定 を伴う任 意 倍 率 可 能 な 画 像 拡 大 法 ,"信 学 論(A),

vol.J84oA,no。 9,ppel 192‑1201,Septe 2001。

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as comlpact imlage code," IEEE Trans.Commun.,vol.CC)M‑31,pp.532‐ 540,1983.

(c) Enlargement scale :2.00 (d) Enlargement scale :2.30
a:3.9, C-0.50
a:3.0, C-0.45

図 2 拡大画像―‑422‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Max t― ノルム合成 フ ァジ ィ関係方程式 に基 づ く動画像圧縮
A Motion Compr(Ision Method based on Max T― ■orm Composite FLzzy Relational Equations

O延 原 肇廣 田薫
こSOtitoぬ .霞 .jp{nObuhara,hirota)@hrt・

東京工 業大学大学院総合理 工 学研究科知能 システ ム科学専攻
Tokyo lnstitute of Technology
A motion compression method by max t― ■orm composite izzy relational equttions(MCF)is prOpOSed,
where a motion sequenceis di宙 ded into intr卜 pictures(I― piCtures)and predict市 ←pictures(P― piCtures).TheI― pictures and the P― pictures are compressed by using uniform coders and non― uniibrn■ coders,respectively.
A design lnethod of non― unifom coders is proposed to perform an ettective compression and reconstruction
ofthe P― pictures,based on an overlap level of fttzzy sets and a l遍

zzy equalizationo An experiment using

10P― pictures conttms that the root lnms square errors of the proposed lnethod is decreased to 89。 4ツ 6 ofthat of the unilbrm coders,under the compression rate O。 0057. An experilnent of motion compression andreconstruction is also presented to conl麟 m the e・ rectiveness of the M{CF based on the non― uぜ om coders.

のための非一様分布型符号器の設計手法を、フ ァジィ
集合 のオーバーラップ 。レベル ト]と ファジイ量子化
ファジィ関係方程式に基づいた画像圧縮法 (ICF)lll 卜]に 基づ き提案する。テス ト用標準動画像 'Tennis'
が提案 されて以降、フ ァジイ行列理論 、特にファジイ から生成した P― フレームを用いて実験 を行い提案設は じめに関係計算技法 に基づ く各種画像処理技術 の提案・研究が行われている pl131。 本研究では、ファジィ行列理論に基づ く画像処理技術 の新 しい展開 として、フア
ジィ関係方程式に基づいた動画像圧縮法 (MCF)を提案す る。MCFで は、対象 の動画像 を Iフ レーム(htr卜 Frnme)と Pフ レーム (PredCtiVe― Frame)からなる静止画像系列 と見なす。ここで Iフ レームは、

原静止画像系列か ら適切に撰択したものであ り、Pフ
レームは、原静 止画像系列 の各画像間 の差分 に対応する。Iお よび Pフ レームを、静止画像圧縮法 ICF[珂計手法 の有効性 を確認する。

2

フ ァジ イ関係方程式 に基 づい た
動画像圧縮 (MCF)

2.l MCFに おけ る動画像表 現フ ァジィ関 係 方 程 式 に 基 づ い た 動 画 像 圧 縮 法(MOtiOn compression method by Fuzzy rel航 lonalequttions: MCF)で は 、動画像 を Pフ レーム(PrediCtiVe― Fralne)お よび Iフ レ丁ム (htr卜 Fmme)
か らなる静止画像系列 と見なす (図 1)。 Iお よび Pフ
レームの例 を図 2に 示す。Iお よび Pフ レームの構成
比率は、対象画像 の特性および設計者の裁量 に依存する。本研究では、この構成比率 を、r:P=1:4に設定す る。MCFで は、これ らIお よび Pフ レーム

ictive Picrures

Intra Picmre｀´(各 フレームサイズ M× Ⅳ画素)の 各画素値を p,司(I― PiCture)に正規量子化することで、大きさν xⅣ のファジィ
関係 の 系列 {Rl,R2,… 0,Rん ,… .}⊂ F(XxY),X=

図 1:MCFに おける動画像表現{π l,22,0… ,■M},Y={ν l,ν2,0‥ ,ν N}と して取扱を用 いて圧縮をおこな うが 、Pフ レームの ような画
素値 の分布 に偏 りが ある場合、画像 の局所部分 を対象 とする非一様分布型符号器 の方が良い圧縮・再構成

う。 これ ら静止画像 を、順にファジィ関係方程式による静止画像圧縮法 (ICF)国 で圧縮するが、図 2に示す ような Pフ レームの場合、画像全体に一様に符を実現できる。本研究では、Pフ レーム圧縮・再構成

号器 を配置す るよりも、画素値の変化の急峻な部分―‑423‑―

４

﹂﹂″
ヽ

﹁

５

ヽｌ′ノ

一

π

ヽ ｌ ｌ ノ＜で、それぞれ圧 縮・ 再構成 を行 う。

助 川丁

)=

ｒ鋤

・

理

BJ・ (ν卜＼湯／B =では、図 3に 示す ように Iお よび Pフ レームを、一様分布型 ICF(U― ICF)と 非 一様分布型 ICF(N― ICF)

島に集中して符号器 を配置す る、非 一様分布型 の方が良好 な画像圧縮・再構成 を実現 で きる。よって MCF。,N),(π =1,2,■ 。

で定義す る一様分布型符号器である。式 (1)に より、サイズ J× Jの 圧縮 ファジィ関係 θ )∈ F(I× J)
「

r&

吾
愧
鮮
で
に
式
逆
問
題定
化き
ぁ
彊
?る
管
皇
frがぜ
通
し
簿
苫
CPo,D}},iPし ,0=普 ■0物 ′F{ム 09メ
璽1『図 2:Iフ レーム (左 )と Pフ レーム (右 )

(6)

７ 倍

で求 めることがで きる [11。 ここで 9t′ は t― 相対擬

Original Motion

補元であ りン

Subtraction
P-Picture

二α9t′ b=sup{C∈ 10,111at′ C≦ b},

U‐ ICFComp

I-Picture

(7)

sslon

で定義 され 、tノ ル ム がは、以下の条件

N‐ ICF

Compresslon

α,b∈ [0,11, atb≦ at′ b・

LV‑77

(8)

を満 たす よ うに撰択する。

2。

非一様分布型符号器 を用いた N― ICFは 、Pフ レー
ム を対象に圧縮 。再構成 を行 う。N― ICFが U― ICFとLV‐ 77

U‐ ICF

Reconsmction

3 N― ICF

J

異 なる点 は、式 (1)お よび (6)の 符号器 Aお よび Bの符号器 を非 一様 に分布 させ ることである。N― ICFの場合、良好 な Pフ レームの画像圧縮 0再 構成 を行

N‐ ICFR‐ on3mCtiOn

由

う鍵 は、符号器 Aお よび Bの 設計 にある。本研究では、Pフ レームの標準偏差 に対 しファジ ィ量子化
適用 し、ファジィ集合 のオ ーバ ーラップ・ レベ[5]をル を利用 して符号器 を適切に分布 させ る設計法 を提案す る。

2.2 U― ICF
ICFは Iフ レームをi対 象に圧縮・再構成を行 う。
)⊆
まず静止画像系列内の k番 目の Iフ レーム、R「U―

F(XxY)を 、ファジィ関係方程式

CPo,D=詈

lBJ・

0'署 {ÀO tRPし ,0}},3 非 一様分布型符号器設 計法
Pフ レーム圧縮・ 再構成 のための非 一様分布型符号器設計手法 を以下 に示す。 この節では、簡単化 のために符号器 Aの 設計手順 についてのみ説明する。
まず、符号器 Aを 構成す るファジィ集合を、以下 のよ うな非対称 ガ ウス型 フ ァジ ィ集合 とする。

(1)

A-

２

︐

３

ヽｌｌノ

一

ヽ １ １ ノ

ｍ

﹁ ＜

切″一
＝
ｆ

A;(x*) -

ｒ鋤
ん ／卜＼

A

伸

で圧縮 を行 う。 ここで tは 連続 な tノ ル ムで あ り、ム ∈A⊂ F(X) および BJ・ ∈B⊂ F(Y)は 、Ai(r*) -。
,M)'
ぃ 〓1,2,。 。
―‑424‑―(10)

(m:1,2r... , NI).

lt. 7 r I I He Ai o#,|.,t -*.t- ,tlr shf;l,I*7 z ! t *i Ai oEfra
fr,trt D Ret *t " *F-tff.J|frEdree,f#t#A+i b
a a -e ,4ish[!;) ir

a I lt, Ztl,D>o>ts) ,-,rcf,f[83.6"

tfitlJlc#i#r5: L

r. p 2v-ao) y*fi,'rfit:zt\(oE#ffi# o(x^) Lo(x^) =

f t!t'€Y fn[' (r*,!) - E(aA)z], OL)
E(t-)= *t R{)@^,y), (12) ?i;

P7v- Aot$€lffi*.o(x) tj&(I7 r I -t F-v€Y(m = 1,...,M),
reii+H-r 6 "2. +AflJfEH or/I t
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X Oftdr{* x*inh\t>HrEL,

D "(")

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(14)

c€)(

nr+r)flJ+EH or I r tc-t*t 6*A o x d)Et*#

r*o, t*d> b. : o&dr4**slrI&*E*l: t (ffiFt,5ff6 {a^nn,...,a*o,}t ri tt6 " R;t** n-o, t. r-i, l;Et*fri, lh.OElSl r;+rt ->Rb at&W?#fiit b (7 r ! .r E?{L [5])"TV yj 3 -efil6*t/c4,1' Af . f,'I(.N * (9) - (10)rc#r*. reE'6_ A tuJffilY.t 6. El4 l**Dl:tr
fd. Bs ltz19 t€d A; @4,1'. *slrlZlut;#) t 7 r 9 t *AtUlffilLL l: L . bt^t- <u tb "ffiE+$A fro>w\d)zz! -tHAld A;q,A; € L
at-8-?.ya ' V.<lv a(A;-r,Ar) L.
a(Ai-1,A;) -tr 5: fiIBE* Aat'f7.va'v'stvLmE@ffi+

4 EffiEffi.Hffifr*M
4.L P7V-AEffi.Effifr*M
H#fr8[&7 - , .\- 7}' D EEt /c'Tennis' i'
B. ts 2(h)l.rF,t & )/* P 7v-Lt L}l,((Flt'r b

mip {ma:<(A;-1(c)'Ai(o))},,e*[ll,r(15)" .o) L}t*o) p 7 v-A Gr*fi 352 x 240)

a. -ffir\7fi4tr838fr }drF-ffi4ffiEdF ^4. =:1,. ..,88} B = {Bi € .t'(Y),ix[i)-,y = {a^ e xlAf-, S {/r e .F(X) ,i =-eEfs
fl#fiafr ) " *.tlc, znzrLa^ S At\ Ad,*6. aoTf ')\-7'va ' V'\)Vli 1,...,ffi)
EC t. *z -r I l Reofihhrt) E-e"-D)-Fo+ffi o)8ffi+fr&urYr5 2 *#E&tfr?. (: :-e . E
refr'g-r6 (B 5).
-{ )vtv La
preft#ttb" ..t

I lB.7 ffi#tt = tf:ffi&o)7 r
tft#tb")tl ^ &9. P7vHi tr-, o shg:),J:itlF Ai o, sh{i:;) tdrt ( 774)v4F1/.
t6. :-r-e oopr [*. &Ez--z\-ayaf60.85 t A Effi . H#$fi o rc e> o )F-&ilfrUffi E#E=#EI**#L [4]. H#RX.e lt 0.051i-#E]6.
a€*))l*htffiil('* 6.
5-A) trl- a(Ai-1,Ai)) ao.pt+e /e6lt. 7r9t5-B) t.l L a(A;-r,Ai) l aopt - e /e Blf. z'r! +Hh t,-, a shn;ltBld .4i o, sh(,:;) at* <tb"5-C) t, U o,opt - e 1 a(Ai,-r, A) I dopt * e, tiffi,E'ftrtj. ,4i-r #td AroffiWtl*7tb"
6. AlsoT r! .t*At{(lcffL . 77.v4 5 0N

&t#Ei8'l". d)-#E-+++E<'r*. A a&ffiL.&ffiotz r).r

HA$AMWD7 7 ! t ##t t-<WW.i (ts 5).

- 425-*.L +utJz*##&ofr#.
Compression

RNISE

RMSE

Rate

(N-rcF)(u-rcF)0.0057

9.899

11.0714。

2 MCFによびオ ーバ ー ラップ・ レベルに基づ き提案 した。テス ト用動画像 'Tennis'か ら作成した 10枚 の Pフ レー

よる動 画像 圧縮 ・ 再構 成

図 6に 示すような動画像'Tennis'(静 止画像系列) ムを用 いた画像圧縮・再構成実験 において、提案手を、図 3に 示す U― ICFお よび N― ICFを 組み合わせ 法 に基づ き設計した非 一様分布型符号器 の方が 、一たMCFで 圧縮・再構成を行 う。ここで、 フレーム圧 様分布型 に比べ 、圧縮率 0。 0057の 条件下、平均 2乗
縮を一様型符号器 A={ん ∈F(X),づ =1,… 0,176} 誤差根が 89。 4%減 少す ることを確認 した。 さらに、
B={島 ∈ F(Y),J=1,0… ,120}で 圧縮・再構 Iお よび Pフ レームの構成比率 f:P=1:4の成を行い、P― フレーム圧縮 を非一様型符号器 A= 条件下 、MCFに よる動画像 'Tennis'の 圧縮・再構成
F(Y),J= 例 を示 した。
{ス を∈F(X),づ =1,… ・,88}B={島 ∈・。図 7に MCFに よ
1,。 …,60}で 圧縮 再構成を行 うる再構成フレーム系列を示す。
I―

参考 文献
H. Nobuhil&, W. Pedrycz, and K. Hirota,"Fast Solving Method of Frtzzy Relational Equa-tion and its Application to Image Compres-sion/Reconstruction," IEEE hansaction on Fuzzy
Systems, Vol. 8, No. 3, (2000) 325-334

H. NobuhilE, K. Hirota, S. Sessa, and W.
Pedrycz, "Fast Iterative Methods of Decomposition of a Frtzzy Relation for Image Compression/Decompression Processiog," Srft Computing
Jountol, (to appeax)

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Various Composition and their Application to Image Analysis," The Tth World Multi Conference on
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図 6:原 フレーム系列

Relational Image Compression using Non-uniform
Coders Designed by Overlap Level of Frtzzy Sets,"
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t5] W. Pedrycz, "Ftrzzy equalization in the construction of fuzzy sets," hrzzy Sets and Systems, vol.
119, no. 3, pp. 329-335, (2001).

野 :〕 誌 お駕 剰 ‖照 姉 駆 辟 剛
東京工業大学大学院総合理工学研究科

穀

°
延原 肇
Tel:045‑9245682, Fax: 045‑924‑5676

3man:nobuhara@hrt。 山 .titech.ac.jp
図 7:MCFに よる再構成 フレーム系列

5

まヽ
Jbり に

ファジィ関係方程式による動画像圧縮法 (MCF)において、効率的な Pフ レーム圧縮・再構成 のための非一様分布型符号器設計手法 を、 フ ァジ ィ量子化 お―‑426‑―

4259

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)+EHHtffi'fEttl=8.' < F v 7^- rffi*+t*o+E*
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Toru }'amaguchi

Noriaki l\{itsuhashi

Ya.sufumi Takarna

H.R.-Astrf++!\1[t);*Tok.r,o lUetropolitan Institute of Technology

Abstruct: When r*e search infonnation on the \\.teb using search eugines, they oni.v aualyze the text informationcollected frorn the source files of \[,'eb pages. How,ever, there is a limit to a:ralyze the ia.v-out of a \lieb page only fromits source file, atthough \t-eb page design is the most irnportant factor for a user to estimate a page. In palticrrlar.
it often happens on the \t'eb that the pages of similar design ofiet' similar inforrnation. \Ve propose a nrethod tocompare the design of pages by trnating the displa,r'ed page as image'

3.1 r y iHH

1 l* D&)l=* y l. v-, Lo:;EW*BilX'e&r9, il'*& L(r,'6{F#A&*f 6+lErrE*rb6. *Y l'e-' L

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6 cb,cr N&^N&t'fr , . wfl.n\ar*, xrai+nx -,I]-1tI+' @&'t -o a6Fffi' t' L<ffi Hf 6' web+] aruEbrz z 6ru#rr t. ts \rr e) y Ei& tE r,'' < rug*;;]x
rH{,). y @&tnxn Ei#7r: y ) tz'}flt", roJ|',:::::n***' @&.ial'7]riEaL(u'6ii,
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tHL\(:r y)&frt'm,', 2f6,fLtrrr.Eea6;; :ry3HHE"zJ'{r';r'Dffiffi0)fF&l:!L'{- v eFsoEffinrt:
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,L\(e[EEf 6. #f;F-ett, y+. W&*-'>ciFW, 3n( L* ).1rt\b6' :o)HEAMF:f 6tc-t>l=,traj<8 3tffii-6ffi&rlt, 3 bl.<affi&6-e
L. V<h*!V, YJElrt|f,HA$^r6-427-

閾値 αの値 を小 さくし領域分割行 う.こ の操作 を施す
ことによ り正確 に領域 を検 出 しやす くす る。
3。

3

卜によつて単純類似度 を算 出 し比較 を行 つた結果 と視覚的な判断を行 つた結果 にお いて,ほ ぼ同等 の結果 を得 てい る ことがわかる

文字 口画像 の抽出.

文字列 を含む領域 は図 1に 示す よ うに,ラ ス ター方向に検索を してい くとエ ッジが検 出 され る ピクセル列

表 1:単 純類似 度
ペ ー ジ名類似度と検 出 されない ピクセル列が現れ る.文 字列 を抽 出す
る際,最 初 に検出 された ピクセル列か らエ ッジが検出 されない ピクセル 列までの位置情報 を記録 してお き,その部分 で文字か どうか の判断 を行 う.図 2に 示す よ うに,一 定 の間隔 でエ ッジが連続 して出現 した場合文字と判断す る.ま た,画 像やイラス トの場合不規貝1に エ ッジが 出現 した り,エ ッジが検 出 されない ピクセル列がなか つた りす る.そ の場合 ,画 像・ イ ラス トと判断する.ま た,そ の両方 が存在する場合 その領域 を画像・文字 の混 ざつた領域 とみなす.こ の処理 を行 うことで,抽

yahoo!

0.522

yahoo!

6/7[人infoseek

0.503

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口 歴 菫 コ 匝亘 コ

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出 された領域 の属性 を決 めることができる

表 2:視 覚的評価
ペ ー ジ名
視覚的判断

量出麟
図 3:原 画像東京攀立科学技術大学

6

6.1 結論図 1:文 字 列検 出

本稿 では,Webペ ージを視覚的に画像 として扱 う事によリデザイ ンの比較を行 う方法を提案 した.Wё bペ ー

4 Webペ ー ジの比較方法
抽 出され た領域 の レイア ウ トによつて Webペ ージを比較す る方法を提案す る.Wёbペ ージか ら抽 出され た領域 の属性 は文字・画像・文字 と画像 の 3つ に定め,それぞれ重み付 けを行 い Webペ ージを 1つ のパ ターン とみなす.重 み付けは正の値 を用 い,文 字を 1,画 像を 2,
文字 と画像を 3,そ の他を 0と 画素単位 で設定 しベ ク ト
ル を生成 した.比 較す る 2つ の Webペ ージのパ ター ン

2で 表 され るジを画像 として扱 い,領 域分割 を行 つて 目的 の領域 を抽出す ることができ,レ イア ウ トを解析 し類似度を計算
す ることによつて Webペ ージの比較 を行 うことができた.ま た,Wё bペ ージ比較 の結果 と人間の評価 ついてほぼ同一の結果 を示せた.今 後 の課題 として,カ ラー
ヒス トグラムな どを用 いた文字 0画 像抽 出の精度 の 向
上や Wё bペ ージの比較に背景色な どを用 い る事 が考え
られ る

.

１
参 １
１

を,wi,Ⅵ とベ ク トルで表現 した時 の距離 Sり は,式

考文献

.

乳 =百

瑞 ゴ ≒ 可Sergey Brin, LaⅥ rrence Page ''The Anatomy of(2),1に 近づ くほ ど比較 した 2つ の距

Sり は 0〜 1を とり

離 が近 いことを示 してい る

a Large― Scale lHypertextual Web Search]Engine"

Computer Networks and ISDN Systeコ ns,vol.30,
no。 1‑7,pp.107‑117,1998.

.

5

ま とめ

健 治 ,佐 藤和弘 「凹凸係数 を用 いた 画像処
理 アル ゴ リズムの 検討 」 電 子情 報 通信 学会 2001

松坂結果

図 3に Webペ ージの原画像 を,図 4に Webペ ー ジを領域分割 した結果 を示す .ま た,Wё bペ ージの比較については,表 1と 表 2に 示す.領 域分割 では,図 4からわかるよ うにおおむね正確 に領域分割 を行 うことができて い る.表 1と 表 2で は,検 索サイ トである gooと他 の Webペ ージ との比較 を示 してい るが,レ イア ウ

大会論 文集 ,D‑11‑57,pp142(2001)

連絡先〒 191‑0065東 京都 日野市旭が丘 6‑6
東京都 立科学技術大学 三橋 憲晃:}mail:noriaki@krectmt3.tmit.acojp

す 428ニ19th Fuzzy Systenl Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

交 通 事 故 推 計 の た め の フ ァ ジ ィ推 論 モ デ ル の 作 成Construction of Fuzzy Rcasoning Model for Traffic Accidents Estimation
村瀬

秋山

満記

孝正

Mitsunori MURASE

Takalmasa AKI

岐阜 大学大 学 院

岐阜大 学

奥嶋

政嗣

M[asashi OKUSHIMA
岐 阜大 学

Graduate School of Gifu University Gifu University

Glifu University

Abstract The causality of the plural factors have to be clarified in the estimation of
traffic accidents at the intersection. Simultaneously, the high estimation accuracy in themodeling is necessary. The model with fuzzy reasoning was introduced to the estimation of
the number of traffic accident in the intersection. The parameter of membership function is

optimized by learning with the neural-network.
は じめ に1。

都市道路網 における有効な交通安全対策立案 のためには、交通事故多発交差点 の的確な交通 事故要因の把握 と、交通事故軽減効果 の推定 が必要不可欠である。すなわち経年的な交通事故状況 か ら、効果的な交通安全対策 を導出できる知識 を蓄積す る。
このため本研究 では、交差点交通事故推計 において、フ ァジィ推論を用 いた知識利用型モデ ルを構築
す る。言語変数 を基本 とした知識 ベー スを構成す る
ことで、交通安全対策 の現実的検 討 における知見が図 1 岐阜市 における対象交差点

整理 され、交通事故推計過程が明確 となる。 これにおける道路交差点 にお いて、有効 な交通安全対策案

よ り、交通安全対策 の与 える交差点交通事故発生要立案 を実施す る ことを考 える。そ のため、 各年次 に因 の減少 に関す る意味論的な分析が可能 となる。 しおけるそれぞれ の交差点 の 状況か ら、そ の年 に発生たがって、効果的な交通安 全対策 の導出を目指 した

す る交通事故件数 を予測す る推計モデルを構築する。

交通事故推計が可能 となる。

交通事故 に関わ る要因 を表す数値 と して、H7か ら

H12ま での各交差点 にお ける交通流動 、交差点構造 、2。

ファジ ィ推論 による交通事故推計 モデル

交通事故防止対策 に関す るデ ー タを用 い る。 この具(1)交 差点交通事故推計 の概要

体的な例 として 、図 2に バ チ ンコサ ミッ ト前交差点

本研究では、図 1に 示す岐阜市内 の 交通事故多発地点 24箇 所 を対象 とする。ここで、事故 多発 地点 との場合 を挙 げる 2)。 事故 に関 わ る指 標 の うち、交通「視「明色滑 り止め舗装」、
安全対策 に関わ るものは、は、年間 の交通事故 の 発生が 20件 を超 える交差点 を

線誘導標 の設置」がある。 また、 この 交差点 には、い う。 また、交通事故件数は、人身事故 ・ 物損事故

つぎに挙げるような構造的危険要因が存在する。①

か らな る件数である。
交通事故件数推計 に関 しては、既存研究 にお いて北側道路がカー プしている、②道路の交差が直角でない、③東進方向の右折車線が 2車 線設置されてい階層型 ニュー ラルネ ッ トワー クを用 いた事故類型区る、の 3点 である。これ らの要因も交通事故指標 と分別推計 モ デ ルが 提案 されて い る

して推計モデルに反映される。

1)。

ここでは、事

故 の発 生に対 してその要因 を明確 に表現 で きる フア
ジィ推論 を用 い ることを検 討す る。

これらを用いて説明変数を設定 し、ファジィ推論
モデルを構築 したうえで、
交通事故件数推計を行う。

交通事故 の発生 を減少 させ るため、都市道 路網 に―‑429‑―

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EIt+g AilR fl{+ b nT L r /J r, r.

-431-

０
５
０
４

ここでは、個別 の 交差点 について、時系列な変化につ いて分析す る。分析対象 の交差点 として は、パ

０
３
０
２
０
１

チ ンコサ ミッ ト前交差点 を取 り上げて検討 をお こなう。 この交差点 では大 き くカー プ して進入 して いる

０

方向 が存在 してお り、 これが原 因 とな って事故 が多発す る傾向 にある。 バ チ ンコサ ミ ッ ト前交差点 の経H7H8

H9 H10 Hll H12

経 年 的交 通 事 故 変 化 に関 す る推 定

図 9

年的交通事 故件数 の推定結果 を、図 9に 示す。
H7〜 H9に お いては、交通量 の増加 に伴 い実績(バ チ ン コ サ ミ ッ ト前交差 点 )故´

事故件数 の増加 に追随 して、推計交通事故 件数 も増加 して いく。 ここでは H8、 H9に つ いては数件 の過小推計 となって い る。H10〜 H12に お いて も、交差点安全対策 の効果

□ 実績値
■ 推計値

０
６

4.フ アジィ推論 モデルの適用性の検討(1)交 差点 の時系列変化 の推計

件 数

==

l,P』

によ りH9よ りも、実績 0推 計

ともに事故件数 が減少 して いる。 このよ うに、交通30000

事故件数 の実績 に対 して、推計結果 は概ね時系 列変

34000

38000

42000

46000

50000
交通量

図 10 交通量 の変化 と事故件数 の関係
り推計精度 の向 上に取 り組 んだ。本研究 の成果 は以

化 を表現できて いる。

(2)交 通事故要因変化 に関する推計

下 のよ うに整理できる。

ここでは、交通事故要因 の変化 として、交通 量 をが 30000台 〜 50000台 まで変化 した場合 の、交差点① ファジィ推論 における言語的な知識表現か ら、複数 の交通事故発生要因と交通事故件数 の明示的な事故件数 につ いて分析す る。交通量 の変化 と事故件関係が記述できた。 これによ り交通安全対策 に対数 の 関係 を図 10に 示す。交通量 の変化 に対 して、交通量 の メンバ シ ップ関数が非線形 なガウス関数 であする安全性 の向上が分析可能 となった。
② ファジイニユーロの適用 によ り、ニューロ的学習

事故件数 も非線形な推移 とな って いる。
る ことか ら、による高度な非線形関係 をもつ事故件数推計モデ

このよ うに交通量 の増減 に応 じて、事故件数 の増減

ルを構築 した。 これよ り事故件数予測 における推を記述で きて いる。

計モデルの適合性 を改善できた。

対象 として、バ チ ンコサ ミッ ト交差点 にて、交通量(3)フ ァジィ推論 モデルの課題整理
ニューロ的学習 に用 いたデー タ範囲 を超過 した入力値 (交 通量な ど)が 入力 された場合、メ ンバ シッ
プ関数 が反応 しない場合 も考えられる。事故件数 の多 い大規模交差点での推計精度の向上には、 この点の改善が不可欠となる。
一部 のメンバシップ関数 の相互関係では、設定 した言語変数の意味 を反映 した形で算定 された とはい
いがた い部分がある.こ の点で は、ルール構成 を含めて再考す る必要がある。

5。

【
参考文献 】り生↑
埋凝

縫盤累乳風嬰

く交通安 全対 策 の 評価 手法 , 土木計画学研
究・論文集 , Vol。 18,No。 5,ppe 97卜 978,2001。
2)岐 阜県警察本部交 通部 :交 通事故多発 場所等の分析 と防止対策図 (H6〜 H13)

3
ケ
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雪
某
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淵
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ツlifttLξ もま
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勇
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No。 2, pp.191‐ 203(1993)

おわ りに

本研究 では、交差点の交通事故件数推計 において、
ファジィ推論 による複数要因の因果関係 を明確にす

問い合わせ先】【〒501‑H93 岐阜県岐阜市柳戸 1‑1
岐阜大学大学院工学研究科土木工学専攻 村瀬満記
TEL 058‑293‑2446
FAX 058‑230‑1528

るとともに、ニ ュー 目的な学習 を導入することによ―‑432‑―

E―

mall:Okushima@gifu̲ucac.Jp

19th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept.8-10,21)03)

HHE47r24f6=#+E Partr7
E=--?Y#ffit>rzAffiX,

Distance-Type Fuzzy Reasoning Method Part 17
Development of Human Reasoning Engine
Shuoyu Wang
1)

+ad. frr,,
Masaharu Mizumoto: HturFl,(+ 2) | ,(u[€firE{E',(+

Takeshi Tsuchiya

3): 1tifiEt+

Kochi University of Technology, Osaka Electo-Communication University, Hokkaido University

Abstrad : We are developing human reasoning engne based on thefuzzy reasoning methods. This humanreasoning engne will be explained in this paper. The following five reasoning algorithms and example of application
are conained in this human reasoning engine. (l) Ivlamdani's firzzy reasoning method. (2) Functional fuzzy reasoning

method. (3) Simplified fuzzy method. (4)Product-Sum type fuzzy method. (5) Distance typfiizzy reasoning method.

I . E Dr)l:

Product-sum iE[6] l7l L t* Y h **.D tffffi iE rr Efr
3 lr,. Evx 7 L.-DIfrHXffirt\*,ZL)ir,/tt,',"[+.{H#fi ffi a@tFtt-:ir< E H4,trr' b,E H
l A'fE*rlt.€i6llAba(8 <*"', , fuVil#.'t(t, r/ti'a tl+Agrl.til, \( 6. /\f6 [.t 3 Lt,',
EE;+r+.EE0,- t. ) /r. z\F6 L DWbD Db6ffin,Pffi# 66d.D btLb I ) l=ft-;(I /c" ttt*>b,
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-433-

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使用 の途 中、応用状況 に応 じてルール も追加 また⑤ 知識 の表現形式は数値的手法 のみではな く、ビジュアル的手法をも持 つので、推論エ ンジンと人 間のは削除す ることがで き、 また フ ァジ ィ変数 のメンバ

コ ミュニケーシ ョンを ビジュアル的に行 つてお り容ー シ ップ 関数 も図 3に 示す調整窓で修 正 す ることが易 に使 える。

で きる。

3。

ヒュー マ ン推 論 エ ン ジ ンの 構 成

関数型

フリー ハ ンド 型

本推論エンジンは図 1に 示すように構成 されている。

言語版 の選択
図3

推論

図1

フ ァジ ィ変数 メ ンバ ー シ ップ 関数 の修 正

図 3に お いて 、前件部 、後件部 、事実 のメンバ ー

推論 エ ンジンの構成

シ ップ 関数 を三角形 、台形、 π形 、 シングル トン、
この推論 エ ンジンを幅広 く応用 され るには、英語

関数 型 の 中か ら自由に選択 でき、また三角形、台形、版 、 日本語版 、中国語版 との 3種 類言語 をサ ポー ト

π形 の 曲線 をマ ウス で 引 つ張 ることに よ り、三 角形、す る。

台形、 π形 のパ ラメー タを自由に調整 で き、更 に フ
リー ハ ン ドに よ り描 く任意形状 のメンバ ーシ ップ 関

301

数 を設 定す る ことができる。

知識 の入力・ 修 正

推論 を行 うに は知識 が必要で ある。本推論 エ ンジ

3・ンでは知識 として IF〜 THEN形 式 の言語 ルールに よつて構成 され るもので 、ルール 数 、前件部 と後2

推論 アル ゴ リズム

本 ヒュー マ ン推論 エ ンジンにおいて 、下記 の推論 が含 まれ て い る。

件部 との数、及 び前件部 と後件部 と事実 のフ ァ ジ ィ① Mamdani推 論

変数 の型 (三 角形 な ど)が 含 まれて い る。 これ らの② 高木一菅野ファジィ推論

知識 を図 2の 初期 知識 の窓で入力す る。

③ 簡略型 ファジィ推論④ Product― sumフ ァジィ推論⑤ WIMSフ ァジィ推論⑥ 距離型 ファジィ推論⑦ 真理値を考慮 した距離型 ファジィ推論③ 多重多段距離型ファジィ推論③ 学習機能 を持つ距離型 ファジィ推論⑩ 特徴空間における距離型ファジィ推論①〜③の推論過程を表す窓は、図 4に 示すように
上下の二つのビューに分けられ、上部のビューに前
件部 と事実、下部のビューに後件部 と推論結果のフ

図2

初期知識 の入力

ァジィ変数のグラフを表示する。
図 4に おいて、前件部または後件部のメンバーシ―‑434‑―

ップ 関数 グラフをマ ウス で 引 つ張 つて 、 そ の グラフ
を移動 または変形 させ るの は、ある事実 に対 して 、
言語 ルール を動 的に修 正 す ることである。 また、事実 のメンバ ー シ ップ 関数 グラフをマ ウス で 引 つ張 つて 、そ のグ ラ フ を移動 または変形 させ るのは 、与 えられた言語ルール に対 して 、事実 を動的 に修正す る
図6

ことで ある。更 に、前件部、後件部 または事実 のメ
ンバ ー シ ップ 関数 の グラ フ をマ ウス で 引 つ張 るに連3・3

特徴 空間にお ける距離型 フ ァジ ィ推論
知識 半径 とロバ ス ト半径 につい て人間が何 かの結論 を下す ときには 、持 つてい る全

れ て 、推論過程 の可視化 を実現す る。

て の知識 をそ のまま に利用す るので はな く、状況 (事実 )に 応 じて選択的 に知識 (ル ール )を 利用 して結論 を推論す る。た とえば、す ばや く結論 を推論 した
い ときには、入力 され た事実 と最 も関係 の ある知識だけを利用す る。この よ うに人 間 の行動 を基 に して 、
知識 量が膨大で ある場合 、 この推論 エ ンジンでは、
知識 半径 を設 定す ることによ り知識 (ル ール )を 選
択 的に利用 して推 論 を高速的 に行 つてい る。具体的
図4

実現手法 としては、ユ ー ザに 自由に選 んでも らえる

推論 の表示窓

人間は、環境 か ら新 しい知識 を発 見、理 解 そ して

整数 女 (2≦ 女≦ルール 数 )を 、知識半径 として、

正 確 に吸収す る、また変化 している環境 に適用でき

事実 と前件部 との距離値 が最 も近 い ■個 のルールだ

なけれ ば古 い知識 とみ な して速やかに更新す る、更けを利用 して高速的 に推論 を行 う。

に何 らか の原 因 で 間違 つた知識 を認識 し直 ちに修 正

人間 が結論 を下す ときには、推論 は ロバ ス ト的 にす る、学習能 力 を持 つ 。本開発 では この人 間 の学習

行 つてい る。 つ ま り与 え られ た事実が ある程度 でル

機能 を真似 して 、推論 エ ンジンに学習型 フ ァ ジ ィ推ール の前件部 に似て いれ ば、そ のルール の後件部 を

論機能 を取 り入れ る。 図 5は 学習型 フ ァ ジ ィ推論 の推論結果 として下す のが 特徴 的である。距離型 フ ァ

一例 を示 して い る。 この例では、マ ウス で画面 にラジ ィ推論 が推論 の分離規則 を満 たす ため、 この推論

ンダ ム に入力 したデ ー タを教師信号 として、推論 のエ ンジンで は、ロバス ト半径 を設 定す ることによ り、

学習誤差 が任意 に指定で き、学習過程 が高速 で完成

人間 の よ うに ロバス トな推論 が行 つてい る。 ロバス

で きる。 ただ し、曲線 に限 らず 、 よ り広 い意 味で の推論 を行 うときに、ト半径 は指定 された閾値 で あ り、

曖味な概念 や知識 も取 り扱 える。

事実 とあるルールの前件部 との距離値 が閾値 よ り小墨一一

力す る。 この推論 エ ンジンでは 、 ロバ ス ト半径 を設定す ることを特徴 とす るため、推論 の過程 が簡略化
で き、且 つ 不完全な事実 に対 して も、 ヒュー マ ン推論 を行 うことができる。
4。

一一一

一
識

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鸞二 ・ｎ ﹈
﹄ レ
機震図5

さけれ ば、 このル ール の後件部 を推論結果 として出本推論エ ンジンの応用例 として、図 7に 示す よ うに竿灯制御 を行 う。竿灯 を倒 さない よ うに制御す る

学習型 フ ァジ ィ推論

特徴 空間にお ける距離型 フ ァ ジ ィ推論 がパ ター ン
集合推論 に応用す る例 は図 6に 示 して い る。

推 論 エ ン ジ ンの応 用

方法 としては、手動制御 軍 、学習制御:日 とフ ァジィ
制御圏 を選択す ることがで きる。

‑435‑―

なア ドバ イ ス が無か つた ら、今 の レベ ル まで には到
達 で きませ ん。本 当に心 か らお礼 申 し上げます。 また 距離 型 フ ァ ジ ィ推論法 のアプ リケー シ ョンや ヒュ
ーマ ン推論 エ ンジンの 開発 に ご協力 いただいた北大 、
山形大、そ して高知 工科大 の学 生諸君 、本 当にあ りが と うございま した。最後 に大変 いい加減 な生活 をして い る開発者 の夢 に対 して 、 いつ も理解 して くれる家族 に褒詞 を送 りた い。
〒782‐ 8502 高知県香美郡土佐山田町宮 ノロ 185番 地
図7

高知工科大学工学部知能機械 システムエ学科 王 碩玉

竿灯制御

TEL:0887057‐ 2306

手動制御爾 は、竿灯 が右側 へ傾 きにな る時、マ ウ
ス を竿灯 の右側 に置 き、竿灯 を右側 か ら左側 へ 押 して (マ ウス を左側 へ移動 )、 また左側 へ傾 きにな る時、

Fソ 0(:0887‐ 57‐ 2320【

E‐ ma・ il:wangeshuoyu(以 ocli‐ tech.acjp
httD:ノ A「 wwomech.kochiOteぬ .acJDrSt」

Wwangrindex.htd

参考文献

竿灯 を左 側 か ら右側 へ 押 して、竿灯 を倒 させ な いよ[1]中 島 :工 学 は何 を 目指す のか一東京 大学 工学部 は考 え

うにバ ラ ンス を取 る ことで ある。

る 一,東 京 大学 出版 会 (2000)

学習制御日 は、手動制御 のデ ー タか ら、エ ンジンにお ける学習型 フ ァ ジ ィ推論 に基 づいて 人間 の制御[2]E.Ho Mandani :Applications of Fuzzy Algorithms for

ノウハ ウを知識 に抽 出す ることに よ り、竿灯 を立てControl of Simple Dynamic Plant, Proc.IEE, Vol.121,

ることで ある。 つ ま り、人 の技能 を真似 して学習制

No.12, pp.1585‑1588(1974)[3] T.Takagi and MoSugeno : Fuzzy ldentification of

御 の有効性 を示す応用例 で ある。
フ ァ ジ ィ制御 困 は、竿 と垂 直 方向 との角度 を前件

Systems and lts Applications to Modeling and部 、竿 灯 を倒 さない よ うな力 を後件部 とす る、 フ アControl, IEEE Transation on SMC, Vol。 15, No。 1,

ジ ィ制御 によ り、竿 灯 を立て ることで ある。

pp。

116‑132(1985)

制御過程 にお いて竿灯制御 に相応 しい音楽 も用意[4]前 田,村 上 :自 己調整 フ ァジ ィ コン トロー ラ,計 測 自

してお り、楽 しく遊 べ る.最 後 に成績表 の窓が表示

動制御学会論 文集 ,Vol.24,No。 2,pp。 191‑197(1988)[5]市 橋 ,渡 辺 :簡 略 フ ァジ ィ推論 を用 いた フ ァジ ィモデ

され 、制御結果 の評価 を与 える。

4.ま とめル に よ る学 習型 制 御 , 日本 フ ァ ジ ィ学 会誌 ,Vole2,

本開発 では、メンバーシ ップ関数 と言語ルールを動的に修正でき、特 にメ ンバーシ ップ関数 をフ リー

No。 3,pp429‐ 437(1990)

16]水 本雅 晴 :フ ァジ ィ推論 (2),日 本 フ ァジ ィ学会誌
Vol。 4,No.3,pp。 35‐ 46,1992

ハ ン ド型で入力できる機能、並びに推論過程 を可視化す る ことで 、 この推論 エ ンジンが非常 に簡単に使,[7]Y Nakamo五and Mo Ryoke:Idendflcation ofえる。また知識半径や ロバ ス ト半径を設 定す る処理

fuzzy preと ction models through hyperempsoidal

方法を使 うことで、推論 の時間を減 らし、推論 の過

clustenng.IEEE ■ anso On Syste】 ms, Man and

程 を簡略化す ることができる。
謝辞 :ヒ ューマン推論エ ンジンは情報処理振興会 のCybernedcs,VoloSlMC‐ 24。 No。 8,pp。 1153‐ 1173,1994[8]王 ,土 谷 :距離型 フ ァジ ィ推論 法 Part l― 距離型 フ ァジ ィ推論法 の提案 ―,第 12回 フ ァジ イシステ ムシンポ

『 未踏 ソフ トウエ ア創造事業プ ロジェク ト』 に採択された プ ロジエク トで、プ ロジェク トマネ ジャー東ジ ウム講演論 文集 ,pp.9‑12(1996)￨1優 先生をは じめ審査員 の皆様 に深京大学教授喜連り19]王 ,土 谷 ,水本 :距 離型 フ ァジ ィ推論法 ,バ イ オ メ

くお礼 申 し上げます。開発 にあた つて、多 くの著名

デ カル フ ァ ジィシス テ ム学会論 文集 ,Vol.1,No.1,

な フ ァジィ分野 の先生方 々に頂 いた御評価及び 貴重pp。 61‐ 78(1999)―‑436‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

7 r 2-r ffif;ft11*.'lr 6H.ffiftffiffi
Monotonicity Analysis of Fuzzy Reasoning
ffi#E nBr (Ef,(+)
4E EI6 (I{TT DATAJ
Yoshiharu Okuda (Ntt DATA)
Jim Inaida (Nihon Univereity)
Abstract: We have ueed the fuz,zy reasoning method nMin-Max Method', "Product- SumGravity Method' arrfl "$irnlrlifred Fuzzy Reaeoning" for the fruzzy control and the eoft ecience.
The monotonrcity ie the important point for applyrng fuz,zy lpssoning to theee frelds. However
the numerical reasoning functions of theee methods do not alwaye hold the monotonicity condition.

In this paper, by defrning some fuzzy mathematical concepte, we obtain some euficientconditione for the monotonicity of "Product- Sum- Gravity Method' .

r. lt DDI.
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0.8+2 x 0.16
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2 LlM1N2+Ar 11 L2MlNZ)M zOtAMrNz=rA3
3 LlMlNS+Al 12 L2MrN})M2t t3MrN3+A3
4 L1M2N1+A1 13I2M2N1+A2 22I3M2NI+A3
5 LrM2N2+A1 14 I2M2N2+M 23L3M2N2+A4
6 LIM2N3)A2 t5 L2M2N3+A3 24 L3M2N3+A4
7 L1M3N1=+A1 16 I2M3N1+A2 25 l3M3Nr+A3
8 L1M3N2+A3 r7 L2M3N2+A3 26 L3M3N2+A4
I L1M3N3+A3 18 I2M3N3+A4 27 IAM3N3+A4.O-

0.25x0.03 + l0 x 0.24 +7 x0.72
0.25 +10 +7-7'0475 rv 0.408 (Ar)17.25

t.z 7T,I izyltv l.y4ffiefrEz r ) + /Y I tv l- 74#-#l* (fuzzy
singleton-type reasoning methoil ll7 f ) + ffi.

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x: 0 . 2 5, y:0.

7 5,

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DJ.il.*XlElrL, :trrl.Ez*w i (>0) A{+ru
L-tc*:A*V\ i " : D L, *, wDawiliFx D f"t
ft4 2 ffir*tt;z T r .t AFi S tt tcT 7 r .t v

o. 75L*i<&:> / tv I- v4+E-#Etc*iL\(, iE4.l.f'ff 6*,1+i) wrlwz2"'2w"

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0.125x 0.01 + 0.25x 0.03 +7.5 x0.24 + 7 x0.72
0.125 +0.25+7.5+7.., xn) EHffirEfu('& fr,a)+H7fra,m\|d]E7tt *.t-t- 6*,f+o) iilrr
iffilc L(t,\6ri, il&ffilc L(L\/lL\"-439-

3.3 ffinF{LffitftsE
ffiWhlffffi,E(simplif ied fuzzy reasonine) l*
7 r i t Vl ltv l. v4+EffiEl.*3tr6fi4w i
iI, Hlc 1 -eb 6*>o>*vl'). Lt,Dic(, EIf

2i,r>*.D*<rrfi, :xa :* tril+rt\7 7, t {;tiHl*tutcffinF{L{EffiElr*su\<, 7 r 9 -t ffi,FUrtHililHl)n/e blf, ry{E+E
ffiEgfi E=s (xr, x2, . . ., xn) ltHtllHrE'eb6,
E r 7 r ) -rffiF|Jrr&#HFEtHr[/Jbt'f, ry
GfEffi EEfr it&#H.ffi fHl]E T&, 6.

o.oaGDz0:

ttz 7r yt.r1:li#t4:Tfr0#tl+*trff &,0.125 x z, + 0.375 x z, +0.625 x z, + 0.375 x zo

ffiWlVl#,#E l*Z'f L 6 H.ffi& AIfi lc 3 /r v',.

0.125 +0.375 +0.625 +0.375:ffi-0'82625 as 0.5508
1.5

r& +-

x :0. 50, y :0. 75, z:0.75&td< l0.0soD o.zr6s)o.orGr)zr2tffiArJ
1 L1M1N1+21 10 L2MrNl+22 l9I3M1N1+zB

2 LlMlN2+zl 1l I2MlN21z22O I8MlN2+zB
3 LlMlNS=+2l 12 I2MIN3)22 2l l8MlN3=+zB
4 LrM2Nr=+zl 13 I2M2NL)22 22LBM2N1+23
5 LlM2N2=+zl ll L2M2N2+22 23I.3M2N2+24
6 L1M2N31z2 t:6I2M2N3+zB 24 I3M2N3+24
7 LlMBNl+zr 16 l2M3NL1z2 2513MBNI+23
8 LlM3Nz)zB L7I2MBN2+23 26 I,3MBN2+24
I LTMANS+23 18 I2MBN3+2427 I^3M3N3+24> >'f+
gu\,x:O.25,y:O. 75, z:O.75&t'< L$Kffiflffi

0.0362)- _ 0.25 x 22 +0.5 x z, +0.25x zo"O-0.3075 pI

0.307584Xtr
lv | >Utflffi8=ffi8{Lffiffi8, ffi t zWz r
9,r y z7 t^ y y 7f,, U, A#ffi ffif#,
305-308,1996.

E-mail:inaida@penta. ge.cst. nihon-u. ac.jp- 440-

l9th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

A r 2 4 EIIEfi ;EI *J J TIIHIE{EIIEffi iTJ A Et.r H ffi EAE ft ffl I T ff T 7A

- 4-

IF-THEN - )V )V
Z1)tffiftr'i*
IF-THEN-rule based inference method for natural language propositions
involving afuzzy quantifier and a truth qualifier
IEJA W
Watam OKAMOTO

Abstract. Iu this paper, rve propose an IF-THEN- rule based inference method rvhich is necessary toconstruct a natural language 6pmmunication system and an expert system. The method is refened to how
to estimate fuzzy quantifier Ql rvhen input proposition is QA are F is r and IF-THEN- nrle IF Q'A' is

F'is r'THENQ"A"isF"is r"isgivenandaninferenceresultisQlA"isF"is r"(Q,Q',Q',Ql,
Quantifiers, A, A', A": I-abels of fiizzy sets, F, F', F": Fuzzy predicates, r , r', r ":Truth qualifiers). We
showed how to infer a result proposition QlA" is F" is z " for two types of Qs. These trvo types include
a nonincreasing type (FEW. ) md a nondecreasing type (MOST,.. .)l.tJD&)E

2:tit*<CI1frifrfit*,
E fiE;EU: t 6rt=fr> 7'rA tx*x zt- 5 ;,7r Laffiffifar:[t. E H+if;'errwSnTaa 1 r ).f EFEEIiJ*jJtFHIg{EFEffiJtA&'ft'
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(TEL :045- 371-6861)(FAX:045- 371 -6861)

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003))F#lU.tr A * E, I' t= 7 7, .( 7 > +, > J )V#EU ?* o +H*
Constructing hruzy Ensemble Classifiers by Considering
Dissimilarity between Classifiers
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Gaku Nakai

Tomoharu NakashimatEffiut+t+H r+ffifrt+

Hisao Ishibuchi^+.

Osaka Prefecture University

Abstarct This paper examines the performance of fuzzy ensemble classifiers. In our fuzzy ensemble classifier, there
are multiple fuzzy rule.based classification systems and a single fuzzy rule'based credit assignment system. A credit
assignment system is generated from the classification results of individual fuzzy rule-based classification system. Thus

the credit assignment system plays a role in mapping input space to fuzzy rule.based classification systems. Then the
fuzzy rule-based classification system selected by the credit assignment system maps an input pattern to a class. In
the computer simulation, we show the classification performance on four real-world pattern classification problems: Iris.
appendicitis, cancer, and wine data sets. Flom the results of our computer simulations, w'e illustrate the low similarity
between the hnzy rule-based classification systems in our fuzzy ensemble classifier lead to high classification performance.

1 tt DDr:

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7/^atlglfilX 5 & Llc.

[2] T. Nakashima, G. Nakai, and H. Ishibuchi: A boosting algorithm of fuzzy rule.based systems for patternt1

r\B#ElJftEt[], 7 z i.r 7 >t>7 )vffiru**a

Ht,r6 L & lc&: f&EEi.r6 :. &irbi::lc. *Ic,z y ).r #EUI$0)ffi*lcE6 Lr, J-77.t > r+*AHI,)/JL,)EA, #iplHIX, 7 ! / : 79.4%, EM : 92.8%,)l 2 : e6.t%, V 4 2 : 94.9%Tbctcarc*tuT, 777.r 2l*ts4ffiH?6 r. L tc& D , *. r 0)& ) Ic
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representation of.fizzy rules and its application to pattern classification, F\tzzy Sets and Systems, Vol. 52,
No. 1, pp. 2l-32 (1992)

classification problems, Proc. of the 2002 International
Confercnce on Fb,zzy Systems anil Knowleilge Discoaery, pp. 155-158 (2002)[3] T. Nakashima and G. Nakai: Ensembling classification
system by a hnzy rule-based system, Infonnation F\tsion in Data Mining, V. Torra, ed. Springer, pp. 189208 (2003)

F"ltt6btfft
T 5ee-8531 xwffiryrfr+Erf r-r+E €H
TEL: (072)2541-9351 FAx: (072)254-9915

Dmail: nakashi@ie.osakafu-u.ac.jpl,- 444-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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An Acquisition Method of Ftzzy Classification Rules
Using Hyper-Cone Membership Functions by GAs#LI#.ft t

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w*ft,tHiroyuki INOUET Lina HNGf Kenji MIYASAKAT Mitsuru TSUKAMOTOTt ?E#r+x+w#H+4nt+

t ?EJ+t+AHle&fl+*rtFaculty of Education and Regional Studies, fGraduate School of Education,
Fukui University
Fukui University

Abstract: In this paper, we propose automatic generation methods of. fuzzy classification rules with
the Genetic Algorithms (GAs) to obtain compact fuzzy systems. In this time, we propose an approach of
hyper-cone membership function to construct rules for the antecedent part. Also, using the rule addition
method in GA process, compact fuzzy classification systems are obtained. This method was applied to Winedata sets and Wisconsin Prognostic Breast Cancer (WPBC) data sets.

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図 2 Rう の コーデ ィング

図 4 First Stageで の集団 の構成
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(randomly generated)

String of n fuzzy rulesS̲＼
図 3 集団の構成

String of n+ | fuzzy rules
このメンバー シ ップ 関数 μAiは ,半 径 が αjで ある超球形 フ ァS̲r2=が グ レー ド1.0と な り,そ の 中 ・ジ ィ集 合 ム の 中心 à∈ R′
心 か らの 距離 に比例 して グ レー ドが下 が る 。 した が つて ,α jが大 き くな る とそ のル ール Rjが 覆 う範 囲 は広 くな る の で大図 5 Second Stageで の集 団 の構成
小 さけれ ばそ のル ール RJが 覆 う
域 的ル ール とみ なせ ,α
̀が
。
ール
とし
こ
とみなす とがで きる 例
範 囲は狭 くな り,局 所 的ル
フ ァ ジ ィ推論 に使 われ な い 。 これ らの 遺伝 情報 は ,図 2の よて ,Ji=2の 場合 の 円錐形 メ ンバ ー シ ップ 関数 を図 1に 示す。
うな染色体 として コー デ ィ ングす る
1つ の フ ァジ ィ システ ム は ,π 個 の フ ァジ ィル ール で構成 さ
2。 2
推論方法
ので,個 体IP o=1,2,… ・,P)は ,π 個の染色体がつなれる
入カ ベ ク トル πが与 え られ た とき,フ ァジ イルール R・ の メ
がった形で表 され る (図 3参 照).Pは 集 団のサイ ズである。
ンバー シ ップ値 μAlは 式 (5)で 求 め られ る.し た が つて ,メンバー シ ップ値 がその まま適合度 にな るので ,適 合度 ωjは3。 1。 2適 応.

,

ωづ=μ Al,づ =1,2,…

0,π

(7)

度 関数
適応度 関数 は,正 答数 が多 く,ル ール数 とルール を構成す
る入力が少ない個体 が高 くなるよ うに設計す る.し たが つて適応度 ルtpは 式 (9)で 定義す る,とな る .推 論 結 果 とな る出カ クラ ス Qutは ,全 ル ール の 適
合 度 の 中 で最 大値 ωoutを もつル ール の クラ ス とす る (式 (8)参 照).

ωout=Vω
づ==1

̀

3 GAに よる ファジィ識 別 シス テ ムの 自動 生ルιP=り lCο P― υ2rπ P― り3れ P(9)

ここで,cο Pは 正答パ ターン数 ,rπ Pは ルール数,づ ηPは 各ルー
ルで使 われ る入力 の数 の合計 である.ま た,吻 ,り 2,り 3は 重みである。

3遺 伝 操 作
本手法 の遺伝操作 の流れは,以 下の とお りである
Step l:初 期集団をランダムに作成す る.3.2で 述べ る手法では,遺 伝子 の一部はある決 め られた値にす るもの と,遺伝演算 の間,固 定す るものがあ る。
Step 2:集 団内のそれぞれ の個体 の適応度 を求める。
Step 38以 下の よ うな遺伝操作 を行 い,次 世代 の集 団を作成する
Selection:適 応度比例戦略を用 いて交配 を行 う個体 (2個体)を 選択す る
Crossover:選 ばれた個体間で交叉 を行 う。ここでは一点交叉 を行 う
Mutation:各 遺伝子 において一 定の確率 で突然変異 を
行 う。
Reproduction:で きた 2個 体を新 しい集団にカロえる
Step 4:集 団数 が Pに なるまで,Step 3を 繰 り返す 。
Step 5:Gend世 代 に達 した ら終 了す る.そ うでな けれ ば
Step 2に ,戻 る

3。 1。

成
超 円錐形 メンバー シ ップ 関数 を用 いたフ ァジ ィ識別 ル ール
を GAに より自動生成す る手法 を述 べ る.こ こでは,高 次元問題でもコンパ ク トなファジィシステムを獲得す るため,ル ー
ル 増加法 を導入す る
.

3。

.

l GAを 用 い た フ ァ ジ ィル ー ル 自動 生 成 手 法
1遺 伝 子 の コー デ ィ ング

.

3。 1。

本手法における遺伝情報 は,フ ァジィルール Riを 構成す る
次 の 5つ の要素 とす る
ベル・ フ ァジ ィ集合 ム の 中心座標 ク ト aiの
don't
card'の
)
Flag(
情報
各入力
・
・ フ ァジ ィ集合 ム の半径 αi● フ ァジ ィルール Rう の 出カ クラス αの発火 の許否● ルール
ここで 「各入力 の Flag」 は,各 入力 をそのルールで使 うか使「わないかの情報 である.も しル ール Rう の入力 Jの 情報 が 「使わない」であれば,ル ール niの メンバー シ ップ値 を求めると
き入力 πJは 使わない .す なわち,そ の入力は don't carピ 'とみなされ る.ま た,「 ルール Rう の発火 の許否」は,ル ール発火の許否 を決定す る情報である.す なわち,ル ール RJの この遺伝子 が 「発火を許 さない」 とい う状態 であれば,ル ール Rtは
.

.

.

.

.

,

.

2

ル ー ル増 加 法
ここでは,ル ール 増加法 を用 い た手法 を提案す る.こ の手法は,前 節 で述 べ た手法にベ ース に してい るが,最 初 に最少のルール数 で GAの 演算 を始 め,1つ ず つルール を加 えなが3。

―‑446‑―

* r )s),-rafly.ft. (v.{>i-r)*.2 ):r t-ra;tE(WPBC

Original

Original

MethodMethodGeneration

parameter

Gr,, 5000
Gzna 1000

i-r)

Generation

G.nd 10000

paxa,meter

Tzna 5

Gr", 3000
Gzna 1000

G"nd 5000

Tzna 2

Population size P

30

30

Population size P

30

Initial rule number

330

Initial rule number

30

Weight tor

1.23 x 10-2

1.38 x 10-2

Weight to1

1.20 x 10-2

Weight ro2

0.0

4.17 x L0-2

Weight u.r2

3.88 x 10-2

Weight u.r3

2.85 x 10-3

3.21 x 10-3

Weight ur3

1.17 x 10-3

bitEHHrt;Eb btv6. ++$Et* 2 -a
^7-tl.
FttlL6.

I

D ffiF3.2.1 First Stage
First Stage 1t11, ftrJr[fla)7 z ),1 tv-tvA GA l:] , fF

I

Step 4: S-o" tHt,'(B 5 i ilfilH#,fr*Hfit't'6.
Step 5: iEEEHAt/rit6.
Step 6: Gz*a fff..&., Gz,a frftoF{(Ettrl6tr&f*='lE
s'z::" Lt-, tt*#t6.
Step 7: 6 L ^534d" ii S-o, D 6Et,.,'sz *--?>7.az-^trtIS2;:" **t:-tt S^o. Li6.
It-l'6. -fttt>t>, 7 r ),t tv-tva#t, 7 ^a*.L V, Z Stept|5.,8:
Tz*a EI* I iE Ltlr b Step g ^, t ) f /lv'*>Lh,ztLo, 7 x l.tdL\(+*ittv- tvt GA l. I D ERf 6.
Step 41.R6.
, 7 \oX.* nc Lf 6 &, First Stage aD-tu* n ll nc Step/r69:
S^.,
tE#{futc7rr1Y77LL.t6.
tr6.
tv-tv.R'rT
tti &Ha\hr:o)l*, 2 r)lt
7'tF..
r,l.
X.
D
Lk-il;':(,
GA
Hh
Lt6.
*#->tv-tv
t\9 )#EtJF5EE.^olEH
b 6'b,*tttr(, EfltrHo>E H#fi ) v,,s' / v lw*aM
3.2 'Cit'<i:E*+E t, v .{ Yi-, L*L#,ro-afl)
EL+EozlA*Dfutf &t,\. First Stage lr*r'li6frG+o=-i -t v/tB 4 lazrf. E 4 l.i,o'I,\(, $tv'tvD) 7 (WPBC: Wisconsin Prognostic Breast Cancer) i-rlafr
ztH#lt Eo{EfF 6 E L: L L, 7 v ts tz-tlt tr < H#Z 0)1fr Hf 6 [10]. h#.atc.i>, tv')LJ#.hBV*Eu\/tl,\+E (orig#t +26 La L-t- 6. * t, iEE&H+lrto)jEE+EEE inat Method) ll'et,r<$ft':tt. 'l-lrt>b, 3.1 -eit'rl=+
L v, ***.Xa;fi*.rt,b+-f. Gr"t ttftltBfltlf, Er( *tltitE.>tz+E<b>6.
EffiEtf*a'lEfFAfrHffiff S*o" L L(R#31t, Second
4.t 21 >i-r.^O6E
Stage ltiEtr.
e,(>f-rtr, 138& (^fi) 3rr^PAE<b\, t78
3.2.2 Secoud Stagelqaf- I t,blr 6. zh,zlLD r, ^7 -, o i b 50%*(lt,!
Second Stage
frH'lEfF S-"" rffiFE 3 tu67 z I +EHi-, L.V, f*,0*7zl'Hi', tLt.. ::(lt')v- tvl.O. L 2tilt 7 r *,( tv- tv tlJ[ i, GA lflHz-+.fi -r' +Efri-, tte0,lEl, 771B7-rl:88 tA<&>6. frh
6. i-ttt>b, 7 y, al. t ->o>7 r ),t rv-DalEEA*(F a+*o)s7)-rtt, *.trr x )ll#ELt. *l:. 4fr
FtL, ,S-o, L.ffi4ebii6:Ll.rD, {EfFAffiFEfa. E A++tt t.o%L.t-tc. ZttZtto+*t L 10 EI*?rL, a+
5 lC Second Stage o)#Eflo{EfFoffifiAzrf. ::-Clt' 6 fffA*"': tt"tt.
*.3\.V,( vv-rO' i: Iz-7= vffi*&z<f. E*E
fiifFAffifif6*€,6rt, ftUla nffrllz>tv-tvl L( S-o,o,&lJ' 2.6
o>*td tv- rv*tt 3.7 ( b v), & L)1 <lfrbt1" 6^hPM+Flt L, 3.1 (it'r/:iE -chct=. l.hoFlas?$fr.i. Ll.L , R0a#Jt0.4o^alt,btt6. .aX) /r{Efft -Clt,,
hil "don't care" & tt-rt:-. :hbo){Elt, Original Method
7
E.IRHa*fif6. First Stage4^**lfrE?l:-oiEET l:o1,.(iEEHH o*!*. L f 6 .
Gz*afrR&, 6a L 66t,'Er$tre6Lt{EfFt Second
stage trlstl6frElEfF s'::" Lv, R#t6. s*"" L S2;:,t t tu*.v<, s?::" o)rrlEL\,'{ 7 *'< Y 7-L-"-Ltt b,
sT!" *#tctt s*,, Lt6.
D)L,)#r(F* Tz*a@&0 lEL, &ft(Hllt'Rc>tutz S^,, *frl$5tttcT z'2 t Yz7 t^ t-t'6.
3.2.3 tv-tvEfiitoiftrr
First Stage L Second Stage L *€d>t=ffi,tt &D.tTl.zr

i.

[First Stage]
Step 1: tr 4 oI )trillfl#'fr**.fih-f 6.
Step 2: iEE&HA*ftfb.
Step 3: Gr"r tft{*, &ttrffitreF.'>{Ht#t S^o, L L,
R#-f 6.
[Second Stage]-)ttlEtAL(L\6. L/:iia(,)s, l- tt7 7 r.t, 77 J).iiftlBit <t,. 6. *t=, EFEo
EF+v)+fr,a+EHz -' -e e8.60%-eb 9, 7 z l. H7,ofrHf6r6 97.70%1.&v<t,\6. :irbI I, Origiual
Method I D Er,.ffijRAfrL(t,\6.
v.( >oEe, 32o,7u r.bffiFi3lL6d)<, /v-rv*o)Ed.'f'Elt 3 (b6. Second Stage lt, y77 A0))s7 t_"y^t&Ef 6ttbtta*rb6rr, ,< ar_^< First-CAx
E*Eb Original
LEDI
Method L lEIffi 1.,,! lsv, vn 1 b 6 tv - *-effifl, 3 lt' 6 = >StageIt(t,\6.

I tgts2 7'-a > TLrFtz r ),t y z7 t^fifr.

4.2 StE (wPBc) i-, ^oEH
WPBC i-r tJ, 33 Et+ (^h) 2 , 7, 1e8
lilaS o<v\
tgoi-, lt,c>/t6. Li.L, 4 20 : ^i',^laE<b6d)<, :fu6thr,rlci-4 o>)b 50%*+EHf -, Lv, fhD*7^lR7-l L.t-tt (ZlLtlL97 i-r) . fr
ba+*arr1 ) -, lx, * 2 a x ) l..*.ft.,-tt. *t. 4f*

-447-

D

y#*

oyl zv-lat a r2,{ >i-,

Proposed Method

Original Method

Average88.7(e8.60%)

84.8(94:22Vo)

Manimume0(100.00%)

86(e5.56%)

Average81.8(e2.e5%)

78.3(8e.oo%)

Maximum

86(e7.70%)

84(e5.45%)

The average number of rules

3.7

3.5

The average number of inputs of each rule

2.6

3.3

Tbaining data (90)Test data (88)*.I
taining data (97)Test data (97)

WPBC i-ro>,2 i z l.z-7 a>#*Proposed Method

Original Method

Average74.0(76.2e%)73.5(75.77%)

Marcimum75(77.32Vo)

74(76.2s%)

Average73.e(76.te%)7r.o(73.20%)

Ma:cimum74(76.2e%)73(75.26%)

The average number of rules

2.0

3.7

The average number of inputs of each rule

7.48

L2.20

)vaa:E), ffiL6q7r*t v^7A V>#rrA#.

fffi?i6I /ra lc.

* a tc WPBC i-ro#**rr^f. EFEo)+€)v-rv#lt, 2.0 <b>6. :fLE, First Stage <a)v-rv&lr 2 (&)
9, llL.lvEOEfi, First Stage f'{x l. /;#R*'R6Zz,.t v J^tt'Ebtt tc L.4 2bfu6. *.tc, &\1t.cffibtu^76
7.48 T&>ck. D)Ll v), WPBC 7oBA, Original Method tD avx, lttz r ),t yz, ^hO*A+w,
7 J^n\'&blL<L \ 6. #E Hi - f o)EEEF+,,E 26.2e%<bD, 7^l.i-, 0)+€(6 76.1e%<b6. La,ita(,
Original Method X #+<b 6rrHErlt'rra (L\ 6.
LD'L, *9 a#J 24%rr#tffi Ltt-:tz. Li.6l1 L ly I
aEA# First Stage (4+6lt,A6a>il,
lttT 7 r,t v^x affiE*#->&
L L L(iEt'Jir(v\6. :lLtt, b6E.E^7 = Y)s2 l. tt7 7 ,,1 y 77 J;.lt, First Stage o GA,,Jr[fl@-efii6: lrr(36it, Second Stage (ltz{7 t-<v^*&E?6lrE6 7 r !.t tv-tvthl*-6: & rr'e* /rr.u lc l
4 *- b tL 6 . Second Stage lt, ltl *- 6 tv- tv o)dl;6+ * 7
Y ts J,lll.#FnUilJfiHfr*ffiFi L(ullirr , #t*ffJtttv-tv
L fihtfi *t thfr|tf 6'y,.*ff h 6
D

-C

.

5 t;ht)t=-eE,runs.M,, Y t\'Y, 7H#tlH t,.lc 7 t 2 +tbrltv-tv\ cA l.I D AfiEfr-i-5+EAEX Lt. * lc,)v-)v€'tJlE*ffi4ebi&6: &lc.t Y1, =/t*) lttyzT*ffi

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Pl e* | tz7r.t r7^,

Y Ylafill:ffi^0)rffH),

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[3] .Bn, fi# : r*.]E6r:I 6/\ffirrffifi]<8 67 7' 1 tv-- 448-+E#X+&€fr&fl+*r+-LlBfT
TEL: 0776-27 -8714 FAX: 0776-27-89L1
Email: inoue@edu00.f-edu.fukui-u.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

iE{aHlv )vj'U XA tBurt 7 y, ,( }*E^+,lt+i*O&E
Improvement of Generation Method of F}.tzzy Decision Tlee by Genetic Algorithm)r,* EV ++ ffi ilffi
Motohide Umano Kazuki Kita Kazunori Hori
ffiE fr\+Ef trnZ lfiE H
Seta Yushi Uno Makoto,Ery

Kazuhisa

Okada

tffiffiut+ #r\Af++Sts ftIE .{E#f++f+Department of l\Iathematics and Information Sciences
College of Integrated Arts and Sciences. Osaka Prefecture University

Abstract In the previous paper. a fitness value was defined only on the correction
rate in a generation of. fizzy decision tree by genetic algorithm. In this paper, the sizeof. a fiuzy decision tree and the degree of duplication of attributes in all paths fromthe root node to leaf nodes are also considered with the correction rate as a fitness
value. And a simulation for the method is performed and results are described.

1. ri u Dr:'tit*, z r ) .t tLftf.o>+rl t: tr z r ) .r ID3 {'.tLb*thlf-Lf:fii*rt:Hv,bttT 3 /: [r]. L71,
L , . lL b afi't*,< tr i*tt * tv * l- fffi,f. ,' t, lt|E
i:*.Flf baTWlRffitfi,btr)#..(L* a. <:.e, iH{EfrlT )vJt) XA A}Hv, A a Lt: ttt) 7 z,.r ID3 t vl rrv,ffitR+fi Affi^r(, 7 r ) .r i*f t
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iddle:0.4
small,:0

C l:0

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C2:0
C3:0

Cl:0.084 Cl:0

C2:0

C2:0
C3:0.316 C3:0

Cl:O

Cl:0

C2:0
C3:0

C2:0.6
C3:0

reasoning
CI:0.084
C220.6

C3:0.316

B1 zz).ti1pfi.affiJ

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Wtrtr L affiA )FD 7a . tfr. middle * t: E o t:WdL
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large:l t te Ta t -f b. small, middle, large (. , I

fLba'rff L tz d) large o-1f8 0.6 L&r,

ffi*t L< 6#Ffi,F.

^aretrH.Loffitf-e>b.
oflE#altrlttr 1 a t a ;-r* D. & 7,
fiflt

a t t:^Lz( C1:0.084, C2:0.6, C3:0.316 irl+crfL,: ofErr-#it * v. c2 &lEffi*#xLt b. d a,, 7l)r c2 rs btlfrffi L b v), z |vD)9\rs 6 iJ'68

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ffiLb b.
2.2 Ell,aV )va u x L

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Lfili b. Lt:ltrc(, &El*.a7 r ) 4 HEL+

parcntl

HHar- Y fir+i-bltTv,7a. Lt:rts->T, 7 r,.f i*tf t-fi.t"a7 )vJt) x/^ ittr 2 a t ) t:/tb. D)T, +uffilfltro+.fil,11,.y-, **a.x, ? 1^=L";childi2(1) aH{E6a+^fr,- l- fifi ,f.r. D ltlHi:, > y A i:EE A iS LTTI
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HW fi*
TEL: 072-254-9675

FAX: 072-254-9930
Internet: umano@mi.cias.osakafu-u.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)[E # Ef )V t=E) t t tlV - )V E Flffi+EA€

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XCS rvith Probabilistic \Iodel Based Rule Generation l\Iechanism+E A,&
Hisa-shi Handa

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Okava.ma Unir-ersitv

Abstract : XCS proposed bv \4-ilson have attracted much attentions due to its capabilitl'. In thispaper. r.e incorporate a new rule generation mechanism into \tr'ilson's XCS. The rule mechanism adopts
probabilistic models to capture *'hich loci are relerant. Simulation results on 20-multiplexer problems
confirm us the effectiveness of the proposed rnethod.

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i 77 L & u t "2 a6," *; t t(6f 4E i )Vad u>bAil*
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Prrblishers (2002)

Ilffift:
T 700-8530
fijilrf i+H+ 3-1-1
mlxt+ r+H[ t#+Hr+f++E A#

tBi6 : 086-251-8250
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E-mail : handa"tlsdc.it.okavama-u.ac.jp-456*

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ie{Efit7 )vl t) *,t^tH utf= v )v7---i r ) F 2zi l^Affi*#grtrffiWrffiUfluE^oIfiH

A study of constructing multi argent system using genetic algorithm
Applying for a problem of capturing moving objects

HE -.& t XE tf.U t B'E E* t

KISHIDA Kazuya YONEZAWA Yuya MIYAJIMA Hiromi

tffintx+r+s

t E,EHH+
Kagoshima National College of Technolory. Faculty of Engineering, Kagoshima Univ.
Abstract: We described a construction of multi agents systems using genetic algorithm in this paper. The multiagents system is applied for a problem of capturing moving objects. In order to capture many moving objects,
agents need some cooperations each other. Then we have used a strategy of determining a behavior of eachagent using weights that each agent has in its neighborhood for moving objects and other agents. We proposed
two type of agents that ta^ke a different information quantity. Then we made a multi agent system using theseagents. Further, we determined a suitable value of parameter o that shows the cooperation between agents.

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6. +A*a-*9- Y l. affiffiftfi* AUFql.+Ef
6 F,5Eb ta> F a-'>-Cb6. a /) I ) reffi#at2 -Y l. offiffi:llgr l. L PfiEfiERAfita) vzr t-?)v7
L.UA<p?--!tY I yzTt^ [U'1b6.
yr-:2- l- y^7att3 * t* /rElEt:lSH 3h(L\6z o+ a t )E#$)EE hffifrPdE [2, 3]

EI6. : o)t=t>, ffi*g--r-Y l. Efl-Cffiffi1.<, #fiaR$LiEv\i a-, ffiE-?-6: Lrrz'Flr/r6. -! -y l- ir#gJt-tct- tvlt#gJaH%t)\bnlf, :I! -Y | rt\Z a#grF,Fx brtffif Lk L htr-f . $-! -Y I llZtLZtLA+,L'& L/cE# REGION DJT

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*Wfr<lj, #$ H t$%ffifr FdElc*e v \< a-? )v 7--9 - Y I y ^ 7 Atffi*t 6tcd>lc, frE;fir pJt) xA (cA) aH",kffiffift$aHt+E+sEa#*t6. zo+<, ffifi (#.fr-o)/ftw) 0>*b6a--! ry l. flf [4] l. x 6 v Jl.Dtt#.tftv\, z l't <lL^7 #*ftb). *tc, ffiaY^7}l.*il,6ffiA*.at
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@[Stepa]Step2, Step3 & 500 El&ffi u) tB-f .

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RANGE4tX, ***.*
fxffi+tffict.*\o>--9 -Y I nrf.ltfttr)[Step5] :B S --l-Ylo.ffiM.

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ffiLliLtutifilrcb6.
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wa (3)

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3.5 #Ez tv:t) lL-v l- v77aaffi*t- -) -Y l- a l.lx, rt+#
4 a>*tlffit$JB\v, )E$fra--) t> l, #grAEWr
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k i>a y zf L*ffi*-f 6ttd>l;-, &-- ) -y | 0)'>ltrttffi 3 ofiffi&HJE|J L, Em 4 offi&ti.Za#lEo)4flE'C* 6. .tLL, --2tY l' RANGE(3+1)

2 tY l- t}flv\(< tvf --)t'tltt -:tc. *SlcH t,',t.

1

-459-

とす る.パ ラメー タ αは 0。 8と し, 500世 代繰 り返し実験 を行な つた。実験結果は 50回 の平均 を とつた
.

｀
W Vrv
ノ
八ゴ′
′

実験結果を図 7に 示す.図 7よ り,世 代を経 るごとに

図 8 RANGE3の 世代 ごとの α変化と RANGE(3+1)の 2種 の もの を用 い ,視 覚情報量の異な つたエージェン トによるシステム構築を行な つた。
実験結果 か ら視覚情報量 の異な りによる捕獲数 の違 いはそれほ どな く,よ り簡素なエージェン トによ り同等
図 ■ RANGE4と RANGE(3+1)の 捕獲数 ,パ ラメー
タ決定を行な った RANGE4の 捕獲数のシステム を構築できた.

また,協 調行動 の指標 を示す αを染色体 の中に組み込み ,よ り適当な αにより,エ ージェン トの行動を決RANGE4と RANGE(3+1)の 捕獲数 にさほど差 がな
い ことが分 かる.捕 獲数 の平均は, RANGE4=33。 56,
RANGE(3+1)=34。 9と わずかなが らRANGE(3+1)のほ うが多 かった .こ れ よ り,距 離 4の 領域 を全て認識できな くても,距 離 3の 領域 の正確な認識 と距離 4のによりこのエージェン トシステムが協調行動を行ない捕獲数を向上 させてい ることが確認 できた

領域 のぼやけた認識だけで も同様 の捕獲数 が可能 ということがいえる。この ことか ら,よ り簡素なエージェ
ン トを用 いて,同 等 のシステムを構築す ることが可能

今後 の課題 としては,視 覚 の情報量を段階的 に変化させ るエージェン トを用 い て同様 な システム構築する
こと.ま た,問 題毎に適合す るパ ラメー タ αの決定なとい えるどが挙げ られる.

2.

パ ラ メー タ αの 決 定

考文献

この実験では,エ ージェン トが持 つ染色体 の 中にパ

北村 泰彦 ,"マ ルチエー ジェン トシステム",日 本 ファジ ィ
学会誌 ,第 9巻 ,第 H号 ,pp.302‑311(1997).
宮島,外 山,駒 走,"移 動 目標物問題 におけるい くつかの協調行動学習法",電 気学会誌 C,第 123巻 ,第 3号 ,pp。 421‑

ラメー タαに対 しての遺伝子 も組み込み ,捕獲作業 を500世 代繰 り返 した.パ ラメー タαの範囲は 0≦ α≦ 1である.実 験では,RANGE 4の エー ジェン トを使用 した.図 8よ り,α の値 が約 0。 75に 収束することが確認 できる.ま た,図 7か ら,RANGE4の エージェン トとαの遺伝子をもつ RANGE4の エージェン トの捕獲数 を比べ ると,後 者 の方が多いことが分かる.パ ラメー タの値
はエー ジェン トの持 つ近傍 の範囲 により0。 6<α <0。 8の間で変動 が見 られた

,

.

参 ︱
・
︱

4。

定するシステムの構築を行なった.実 験結果 から,エ ー
ジェン ト RANGE4に よる捕獲作業では αが約 0.75に収束 した.こ の結果 か ら,適 当なパ ラメー タの決定

429,(2003).

堀内,谷 ,"移 動 目標物捕獲問題 における移動 ロボ ット群 の協調行動 の学習法",計 測 自動制御学会論文集 ,第 30巻
第 11号 ,pp.1395‑1401(1994).
エー
円 山村 ,馬 野 ,瀬 田,岡 田,"段 階的な視界 を持 つマル チ
ジェン トにおける強化学習につい て",第 18回 フ ァジ ィ
シス テムシンポジ ウム,pp。 7376(2002).
,.

問 い合 わせ先〒 8995193姶 良郡隼人町真孝 1460‑1
鹿 児 島高専 電子制御 工 学科
岸 田 一也:

5 まとめ
本研究 では,遺 伝的 アル ゴ リズム を用 いて移動 目標
物を捕獲するマルチエージェン トシステムの構築 を行
な つた .エ ージェン トの行動は,近 傍に存在する他 のTEL 0995‑42‑9084
FAX 0995‑42‑9084
E―m」 l kishida@kagoshima― ct.ac.jp

エー ジェントと移動 目標物 に対する重みの計算 により決定 される手法を用 い た.エ ー ジェン トには,RANGE4―‑460‑―

l9th Fuzzy Sysrem Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003),*E Efi Ht iElr,trJ7 )v i, ) / t^l : h lf 6 *ffircri & tlt F,lb = Eg f 6 EEttDiversification and fntensification of Deterministic Genetic Algorithms)<ffi h\n aE .H-Hr5
Takaaki Nagapka and Keiichiro Yasuda

H.EI*A]Ut+
Tokyo Metropolitan University

Abstract: From a viewpoint of the number of search points, meta-heuristics can be divided into two different
categories ; a single-point search method such as Tabu search and a multi-point search method such as Genetic
Algorithms. Using the interaction between search points, the effective search of multi-point search is realized
by generating an appropriate neighborhood that cannot be produced by single-point search. In this study, theanalysis and some simulations are carried out in order to construct a new multi-point search method basedon the above viewpoint. The search ability of the proposed multi-point search method is confirmed on somesimulations using a knapsack problem that is a typical combinatorial optimization problem.

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3.4 EftO.f,ffirt

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rtt:frlffif 6 Lv')tffii.tffi#*l*l:t filffif 6"
3 B l:, * ( a-**frlrr*&4.$bt&i6{LFfi E t:*;L \<t*, POP /)ffiArlFtit L(1, \6 : l il*s ErtL<

roobit ffrEr,.6. tr)POP rrFiuf6Pfif, aE g rf,Urfi4la

200bir FfrE

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6F6ffi1.*.f L, cA l.titr6fr4tfr.a-filff1, fiE#ry-|=*i L \(e( /),lEffi ,r lElffi oiEE+tHiEA {, : } t, t i fttl
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t4,f8(r,\6SriAD.6" I oa til'b, #F*,H'./i? tL< tL oW*lt l. -> T't*ttF# & *sE' l, \ t.+6'f 6*'heuristics", T.IEE Japan, Yol.L22-C, No.3, pp.320-323|Ed.>a,ft*D+t*, L trW.L(, I D Hv r##.ft6E/r

I ) trYttaffiE{Fffi* +ZA : } l.} r, L
ffitt#.*L*4il-e8 6 L r,', i : l rrr8 6"

u)[6] K. Yasuda :"Evolutionary Computation and MetaOoo2)

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DMail: legacy@ecomp.metro-u.acjp- 464-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003))VJ U XA [C T5 U A+r ) RE o) {86 W. t ffi E tz= L \'TffiHiEEFg7

r

About a sub group's number of individuals and structure in a Distributed Genetic Algorithm

ffi,il **fliI# +#

il6J totrDr"'Je W.X

Kouji Ichikawa

Masashi Emoto

Yukari Yamauchi

Masao Mukaidono

qEht+
Meiji Universiry
Absract

In Disributed Genetic Algorithm (DGA), the whole group of a gene is divided into subgroups and processed inparallel. ffis research aims at improving the perforrnance and accuracy of DGA. The optimum numbers of subgroups,
individuals and the structural characters are discussed.

2003+68308
ffitrL#fi-r6fr*-ei>6"

1 r*udbt:
EVr aftlY,t&ffi

t. iEEFlBff l= x. D ffitw*-{a7 )vJt) 7:Lt. lilEtr}7 )VJt) XA (Genestic

Algorithm : DJ,TG A) & t,r 5 " GA ltiEeHtc#?'E'

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Fl:-5.12( xi <5.12
F2,F3,F4:-5123 x, S5l2

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B€fi4 ffi#Hffi
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n

hL
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F3

+ffi8

F4

lfitrtfri6ffi*E&?r,rtt>RE l: ( r,:tt>RDE ( t,,r*E[: ( t,t

70

4サ ブ 集 団 サ イズ の 検 証
4。

世

1目 的

DGAの 最適な分割数 を調べ るために検証を行 った。

襲

60
50
40

また最適な分割数は、対象関数 01遺 伝子 の長 さに影響 を受けるのではないかと思 い、4。 2に 示す パ ター ンを用意 した。
4.2検 証 の パ ラメータ

30

100

20
15

※

※

10

100

1箇 所 の B「 を反転 させ る

移住

移 入法

F4
60,100,200,400
800,1200,2000

=

800

1200

2000

図 4‐ 3最 適解 発見 時 の平均世代数 (100bit F4)
50000

40000

4
7

30000

甍
度

20000
10000
0

60

100

200

400

800

母 集 団サ イズ

10

図 4‐ 4最 適解未発 見時 の平均適合度 (100bit F4)3

以下 に検証結果 を示す。
結果 は、それぞれ代表的な ものをグラフにした。
Fl〜 F3に ついては似たような結果であつたので、省略 したものがある。また全て最適解 が見 つかつているので、最適解発見数 は載せて いな い。
F4に ついては、各 bit数 とも同じような結果 を示したので、 100bitの み表示 した。

―‑466‑―

００
０
９ 田 ７ ｍ ｍ ｍ ｍ ２
世 代数

母集団サ
イズ
1(SGA3,3,4,5,6,8,10,12,15,20
分割 数
6個 (60bD、 8個 (80bi0
設計変数
10個 (100b批 )の個 数4。 3検 証結果

2000

母 集 団 サ イズ

パ ター
ン数
F3、

1200

15

表 4‐ 2 検 証時 の 動 的 パ ラメー タ

F2、

800

世 55
代
数 35

取 る。
交 又は 1点 交 叉が最 もよ い とされて いる [21。
また交叉率 は 1。 0に した [31。
構造 は完全 グラフ (後 述 )

Fl、

400

75

結果 は 22試 行 の うち、中間 20試 行 の平均 を

対 象 関数200

図 4‐ 2 最適解発見数(100bit F4 20試 行 中)

突 然変異

値

‑8

￨‑101

)

※

交叉

パ ラメー
タ

‑5

母 集 団 サ イズ

完全 グラフエ リー ト保存方式
1点 交 叉 ※

選択

2000

0

5世 代 ごと

22回

1200

5

1/L(Lは 1遺 伝子 の BIT長

構造

※

製

500

試行 数

800

図 4‐ 1最 適解 発見時 の平均世代数 (100bit Fl)

す るた めに、変数 の個数 を調整 した。

世代数
突然変異 率移住す る世代400

母集 団サ イズ1遺 伝子 の長 さは、 (1変 数 の bit長 )× (変 数 の個数 )で 表 され る。 ここで は 1遺 伝子 の長 さを調整
表 4‐ 1 検 証 の 静 的パ ラメー タ

200

母 集 団 サ イズ

図 4‐ 5最 適解 発見 時 の平均世代数 (80bit F2)

5構 造 に 関 す る検 証
世 30
代
数 25

N

5。

1目 的

DGAに お けるサ ブ集 団 の構造 は どのよ うな ものが適 切なのか を検 証 した。DGAに おける構造 とは、各サ ブ集 団間で の移住 が あるかな いかで ある。 ここ
で は、 考 え られ る構造 の 内、下 に示す よ うに代表 的な構造 を対象 とした。

母集団サイズ

図 4‐ 6最 適解発見時 の平均世代数(60bit F3)
4。

1。

4考 察
Fl― F3

ほぼ SGAよ りも DGAの 方 が良い結果 を示 した。 また母集 団サ イズが大 き い時 には、 分割数を増や した方が 良 い ことが 分 か る。
2。 F4に つ いて
DGAよ りも SGAの 方が よ い結果 を示 した。
しか し、最適解発見時 の世代数は DGAの 方が よい結果 で あった。Mが 最適解 を発見で きた時 とで きな い時で性能 が SGAと 逆転す る ことは次 のよ うな理 由が ある。
今回 のシス テムでは、遺伝 的操作 として、「移・「移住個体 の選び方 を最 良選択」
・「構造
入 法」
を完全 グラフ」 と した。 これ によ り良好 な個体
が GA全 体 に広 ま りやす い状態 にな り、最適 解でない優れた個体 が DGA全 体 に広 ま り、局所解に 陥 った と考 え られ る。 以 上 よ り最適解 未発見
時 には sGAよ りも性能が落 ちる。
最適解 を発見 した 場合 は、最適解 に向 か って優 良な局所解 が次 々 に求 ま り、そ の個体 が 蔓延
す る ことによ りSGAよ りも早 く最適解 が見つかった と考 え られ る。
3. 遺伝子長100B「 ・ 80BIT・ 60BFの いずれ にお いて もあ
ま り差 はな い ことか ら、最適 な分割数・ サ ブ集
団サイズは遺伝子 の長 さによ らな い とい う ことが 分 か る。ただ し、遺 伝子 の長 さが問題 の難 易
度 に関係 して い るため、遺 伝子 が 短 い ほ ど早 く
最適解が求 まるよ うにな った。
4。 母集団サイズ と分割数
全て の母集 団サ イズ に最適 で共 通な分割 数 はなか ったが、母集 団サイズが小 さい ときは分割数 を増加 させ るべ きではな い。また DGAの 性能の 良 し悪 しは分割 数で はな く、サ ブ集 団サイズ
による ことが 分 か り、サ ブ集 団サイズ は平 均す
る と約 20個 体 が 最 も良 い結果 にな りうる。
結論 として 同 じ母集 団サイズで あれ ば、サ ブ集
団サイズ を 20以 上 に保て る限 りは、分割 数 を増加 させた方が よ い ことが 分 か った。

図 5‐ l CompleteGraph型

図 5‐ 3 star型

図 5‐ 5 star型 +血 喝 型5。

図 5‐ 2 Line型

図 5‐ 4 ring型

図 5‐ 6Cube型

2検 証 の パ ラメータ

基本 的 には先 の検 証 と同 じパ ラメー タで ある。以下 に異なる ものを示す。
表 5‐ 1 検 証時 のパ ラメー タ
試行数遺伝子長
母集 団サイズ
分割数‑467‑―

100回
1 0 0bitに 固定
100,160,200,300,320,400,500,600
640,700,800,900,1000,1280
サ ブ集 団サイズ を 20に 固定

5。

3検 証 結 果5。

以下 に検 証結果 を示す。
ここで は Fl・ F2・ F3に つ いて はほぼ同様 の
結果 で あった ので Flの 結果 のみ を表示 し、 どの母
集 団サイズで も最適解 が求 まった ので、 そ の結果 については省略す る.
また SGAと の 比較 は移住 方法 の取 り方 によ って比較差が変わ るので割愛す る。

1。

--+- Complete

需

￨￨
発 42
見 40
世 38

一

袋

―

―
―
十

::

ヾ

Star
Line

Ring
Staけ RingCubeが ゞ ゞ ゞ ヾヾ
母集 団サイズ

図 5‐ 73。

Fl最 適解発見時 の世代数 の比較

20-#Complctc--#unc--*-Rinc{-Stsr+Ring--€-cubc

15

発
見 10
数
5

0

ヾ ゞ ゞ ゞ ざ ゞ ヾ
母集団サイズ

図 5‐ 8

F4最 適解 発見数 (100試 行 中

)

190
発 170
見 150
時 130
世 110
代 90
数 70
50

F4
Lineや Ringの よ うに個体 が全てのサ ブ集 団に行 き渡 るまで時 間がかか る ものの方が よ い結果 を示 した。これ は Rhg構 造 の場合、他 の構造と異な リー番遠 いサ ブ集 団へ 良好 な個体 を伝 えるため には何 世代 もの時間 を必要 とす る。そ のた め、各サ ブ集 団 が 独 自に進化 を進 め、多様性を保持で きた と考 え られ る。
まとめ
難 易度が高 い 問題 の場合 には、情報 の交換 が少な い構造 を選 んだほ うが よ く、難 易度が低 い
問題 の場合 には、 情報 の交換 が 多 い構造 を選 ん
だほ うが よ い ことが 分 か る。

6終 わ り:こ
今回の検証では移入法 しか用 いてお らず、偏 った
結果 になっている可能性があるので、他の移住方法でも検証する必要がある。
他 にもDGAに とって調べ なければな らな いパ ラ
メー タが数多 く存在するので、検証を続け改良 をして いきた い。
参考文献

ヾ ゞ ゞ ゞ ゞ ヾヾ母集団サイズ

図 5‐ 9F4最 適解発見時 の世代数-+Complete

5000
4000

fr aooo.A
trl

E 20001

Fl― F3Completeグ ラフや Cubeな どの各サ ブ集 団間で 移住 が 頻繁 に行 われ るよ うな構造で は結果が良か った。 これ は大域的最適 解 を探索す る ことが 簡単 な場合 に、全てのサ ブ集 団 に良好な個体を蔓延 させ る ことで適切な探索 を したか らで あ
る。

2。

̲50

4考 察

嶺
‰

000
0

い

ゝ

ヽ

.

̲

-e- Star
-+Une
+Ring
-*- StarrRing--tsCube‑1ヾ ゞ ゞ ゞ ざ ヾヾ
母集団サイズ

図 5‐ 10

F4最 適解未発見時 の適合度

[11三 木光範,廣 安知之,畠 中一幸,吉 田純一 :並 列分散遺伝的アルゴ リズムの有効性、日本計算工業会論
文集 2000年 号 (2000)[2]分 散遺伝的アル ゴ リズムの性能 に及ぼす交叉法と コ ー デ ィ ン グ 法 の 影 響 :吉 田 純 一 、
http:〃 mikユ abodoshisha.acojpノ dia/monthly/mon
thly99/[31大 向 一 輝 :分 散 遺 伝 的 アル ゴ リズ ム にお け る 最
適 な 交 叉 率 お よ び 突 然 変 異 率 、
http:〃 mikiabodoshisha.acojpノ dia/monthly/mon
thly99ノ連絡先
丁214‐ 8571
神奈川県 川崎市多摩 区東三 田 1‑1‑1
明治大学理 工 学部情 報科学科
市川 耕 司
電記i(FAX):044‑934‑7442

Ema通 :kttik可 K)CS.metti.acojp

‑468‑

6404室

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ftxJiE{EffJ7 )vi t) Nt^a7 z i.( E,t4#*+;*

Fuzzy Adaptive Search Method for Parallel Genetic Algorithm

l+h i6

ottE yk-Hts
Yoichiro MAEDA

Toru Tsubouchi+E+t+

Fukui University
it is not necessarily optimal search performance in genetic algorithms because of fixed
Abstract- G"rr".ally,
genetic parameters (crossover rate, mutation rate and so on). Therefore, we proposed Fuzzy Adaptive Searchmethod for Parallel Genetic Algorithm (FASPGA) combined F\zzy Adaptive Search method for Genetic Algorithm (FASGA) which is able to tune the genetic parameters according to the search stage by fuzzy ruleand Parallel Genetic Algorithm (PGA) which obtain high-quality in the evolution. In this paper, we reported
simulation results of learning Rastrigin function as comparing GA, PGA and FASPGA.

1 ffiE

2 FASPGA-lt6tl: GA rtiEH'-Eo>fififf1t:) 7-' (**4.*+,f x#/r P) <w*k'fl ) ttd>. #tt#'R$l$. Efi# l:r"'

2.I FASPGA OE*

W*l*ffit tA Lt t6 t D l:iE|ur;fit:1 I * 7 t V - * = >/t 6. Lfi\afrr<bi: l ,rto biL< tjt) . ffih Dh*rt\
E* 3 iL( r.. 6" #rffftBrtif-C{: : 0)P6E a*#+#, L
Va z r ) .t fiffi'4lffi#:fLElff)7 lv J t) /a (FASGA:Fuzzv
Adaptive Search method for Genetic Algorithm) AE* L:,)+E<lt. l[Elffit:1 ]-, afrtEttH*i
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4:4#stt**t*q<* 6"t 9 **^7 -tl:fr Lt-h. #lzt fit]6ffr6DF'gilv.L*flt6+#L L(. GA

ofrrtllz.+EntE* 3iu<t,.6 [2]" fir[itE,ffJ7 )v i t)
A (PGA:Parallel Genetic Algorithm) ltt,'( oi#*8iu^<u\6ri. lll Coarse-grained GA(Island GA)[3],[a] L.
Fine.grained GA(Cellular GA) [5] o - a a ti /vl'*B\ 3
lL6" *ffifr,<Baa) b Island +.ztvtflvt<l'\6z]i.
pGA .ctt cA t:tL^{<ilftf^rfrztl l*rXl)\*t!\: L*'#Erfr o)#E aAt . #,i}:*,{FD'v'#rt+l.Eqffi /r < ffi 6')#tt?.ft ) ttd>, frflltuIs.tL t 5flt*:il\R b lL 6 L lt[E b /rl,.l1,. i ffiEn\b6"

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Adaptive Search method for Parallel Genetic Algorithm)

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*t#-f L. ffi /: 3 /rr,'re bF$(^EltH a?*Ht L. Drs
4&f*,9 )E-i-" *ffift<iB# Lt FASPGA atu47 R't
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また、選択方法は統計学的に言 うと、平均 と偏差値が最 も離れ た集団を選択 していることと等価であ り、性質 の異なる集団同士の移住によ り、さらに多様性 を高める効果 を期待するものである。
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移住率の設定PGAで は移住率によつて移住す る個体 の数 が決定す る。
一般 め PGAで は移住率は交叉率や突然変異率の遺伝的パ ラ
メー タと同様、終了世代まで一 定である。 これでは進化 の度
合 い (探 索 ステー ジ)に 応 じて適切 な移住が行われて い るとは決 して言えない。そ こで本手法 では移住率 reiは 集団移住
度 民 の値 に比例す るように設定す る (式 (3)参 照)。 この よ
うにす ることで移住が決定す るごとにその ときの進化 の度合
いに応 じて移住率が変化す る。また、 この式における比例定
数 たは一定値である。
rei=ん ・EI
2。

6

(3)

移住個体 の選択

移住個体 の選択方法 としては PGAで 一般的なルー レッ ト
選択を用 い る。以下に示す ように、移住元 の集団 における移住個体 のルー レッ ト選択は適応度 が高 い個体 が選ばれ る確率が高 くなるように設定す る。なお、移住す る先 の集団内では個体数を合 わせ るために、移住個体 の選択 とは逆に適応度 の悪 いほ うか ら淘汰する確率 が高 くなるよ うなルー レッ ト選択を行 う。尚、式にお いて pは サブ集団の個体数 を示す。
移住元集団 の個体選択確率 :Σ

移住先集団の個体選択確率 :Σ

3
3。

ttlπ

(4)

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シ ミュ レー シ ョン

1

シミュ レー シ ョン条件

今回、提案 した ⅣSPGAの 有効性 を関数 の最適化 シ ミュ
レーションで検証 した。評価対象 となる問題 として、眈 trigin関数を採用 した。魅 trigin関 数 とは式 (6)で 定義 され る n次
元の多峰性関数である。また、図 4に 2次 元の場合の Rぉ trigin
関数 の形状 を示す。
FRα st西 gれ1)}(6)(3)=10η tt ΣLl{π :‑10 Cos(2π ■(‑5.12≦ "ぅ <5。 12)

man(FRostrigin(■ ))=F(0,0,… ・,0)=0

LК trigin関 数は最適解 の周辺に格子状 に準最適解 を持 つ
関数 であ り、設計変数間 に依存関係がない関数 である。設計
変数 とは上 の式で表 されてい る πiに 代入 され る変数で、染色体をデ コー ドしたときに変換 され る変数 の ことである。一個体 の 中には n個 の設計変数 の情報 が含 まれてい る。図 4に
お いて設計変数 は 2個 であ り、縦軸 と横軸が各設計変数 を表し、高 さが適応度を表 している。最適解 は適応度 の値 が 0にな った ときであ り、図 4に おいては原点 の谷底 が最適解 を示してい る。本実験にお いて設計変数は 10個 とし、 コー ド化
はグ レイ コー ドを用 い る。

図 4。 Ltttrigin関 数 (2次 元 の 場 合 )3。

2

シ ミュレー シ ョン結果および考察

今回のシ ミュレーシ ョンでは、Lstrigin関 数 と呼ばれ る
多峰性 の関数 でシ ミュレーシ ョンを行 い、最大適応度をも とに GA,PGA,WSPGAの 性能比較 を行 ったので 、そ の結果を以下に示す。 ここでは個体数 を 20,30,50,100と 設定 し、他のパ ラメー タは一定値 とした。
探索ステージによる進化に関 しては 20個 体の場合 、探索初期 では PGAと GAが FASPGAに 比べて比較的立ち上が りは
良かつたが、後期では FASPGAと PGAが ほぼ同様な進化をしてお り、FASPGA,PGAと もに最終的には GAよ りもかな
り良い結果を示 した。30個 体では探索初期に FASPGAが 最も良好な学習を行 つてお り、後期 では ⅣSPGAと PCAと もに性能の差はあま り見られなかつたが、最終的には ⅣSPGA
が最適解 に到達 した。50個 体 の場合は FASPGAと GAともに同様な立ち上が りを示 してお り、PGAは それほ ど良好とは言 えないが 、後期 で順 調 に進化 して最終的には GAよりも良好な結果 を得てい る。 FASPGAは 500世 代 ぐらいですでに最適解 に到達 している。 100個 体 の場合、初期探索 でWSPGAが 良好な進化 を しているが、3手 法 とも最終的に最適解 に到達 しているが、FASPGAが 最 も早 く 200世 代あた りで最適解 を得てい る。
本研究では、提案 した手法であるファジ ィ適応型探索並列
GA(FASPGA)の 有効性 を検証す るシ ミュ レーシ ョン行なった。 シ ミュレーシ ョンにおいて、全体 の個体数 が 20,30の とき、FASPGAの 結果 が最 も良 くな ってい るのは ファジ ィ推論 によるチ ュー ニ ングの効果 が 出ているもの と考え られ る。
また、個体数が 50,100の ときの FASPGAを PGAと 比較すると 50個 体 の ときに対 して 100個 体の ときはあま り性能 の差 が見 られない。 これは 100個 体 の ときは個体数が増えたた
め PGAの 探索性能 が良 くな り、今回のシ ミュ レーシ ョンでは これ以上の個体数では、FASPGAの 性能 が PGAと 比較
す る ことができないと考えられ る。 このことか ら、比較的少ない個体 にお いて ⅣSPGAで は探索初期に順調な進化が行
われ るのは ファジ ィ推論 による遺伝的パ ラメータのチューニ
ングの効果に よ り、進化 の高速化 が行われているためと考えられ る。
また、最終的に PGAと 比べ て FASPGAの 方が良い結果が得 られたの は、PGAで は移住率や移住間隔 といつたパ ラ
メー タを変化 させ ることで進化 の進み方 も変わるが、その移住操作 を決める値 を ⅣSPGAで は探索 ステージごとに動的に変化 させ ているため、高 い多様性 が維持 され、そ の結果、よ り高質な解に到達す るもの と考えられ る。以上よ り、移住
操作 においてフ アジィ推論 で移住条件 をチ ュー ニ ングした場
合、移住間隔 をあ らか じめ設定す る移住方法よ りも効果が得‑471‑

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pp.27-30 (1ee6)
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J. Nang a.nd K. Matsuo: "A Survey on the Parallel
Genetic Algorithms," tl-Dltffi.lffl, Vol.33, No.6, pp.50G
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C. Pettey, M. Leuze and J. Grefenstette:
pp'155-161
genetic algorithm," Proc. of 2ndICGA'87 ,

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B. Manderick and P. Spiessens: "Fine-grained parallel
genetic algorithms," Proc. of lrd ICGA'89 , pp.428-i

433 (1e8e)

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Tel & Fax : 077C27-8050(ErE)

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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Similarity-Based Selection of Parents for Evolutionary Multiobjective Optimization

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Hisao Ishibuchi^+.

Youhei Shibata

tEffift+ t+Hr+offif+
Dept. of Engineering, Osaka Prefecture University
Abstract: This paper examines parent selection in evolutionary multiobjective opfimization (EMO)
algorithms. First we propose a simple but flexible mating restriction scheme, which simultaneously
improves the convergence speed to the Pareto-front and the diversity ofsolufions. Through computational
experiments on multiobjective knapsack problems, it is shown that the performance of recently proposed
well-known EMO algorithms (SPEA and NSGA-II) can be improved by our mating restriction scheme.

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t:t v At v , Hffit. *3 L, aY**+Hat 4 AIJ+kk A Mating Restriction EiEH L l:0)6&f J_SpEA & NSGA-rr 13, D)Ta)\1
2n TbA.

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i{f&# : o.s**4*484: trm
NSGA-II alffitr#at4/ :200

SPEAo)lEf6#a*t4 X:100
SPEAor+ffiflfrtr#aY4 X: loo

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LirLait 6, #*ffi.aEffi}f,, *3EvtaA722g
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t+t4 O Mating Restriction AiEffiLI: NSGA-II o)-ez<q. Aftainment
50% Attainment Surface Atr 3lt, Efr EI a*T:,r,iF- b tttcffiRi tffiH,
ffiIi*.tT|ter.t=ffibna+i*-e D 6. trE Z trt:

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NSGA-II "flt, ot* iilJHnrEbRl,\ttH'EAzr Utta

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tli'LiJ4rE l.\itr e, &EEistrur a L&^Lf t\ 6.
*/:, ct=r, F=t aeElf,, if,Haj6-l\$*fl11&ffi1t7 )VJ tJ XA t+L ( /e D, 6B-eif,fito

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a*< o)ffi.ettl3ttL(, spEA & NSGA-rr a'yLfr?
irFitt-t=Zlirbi\6. {+13, B 5 rll a L B ae(OffieftlCtf L(, #.a a Mating Restriction E
fgA-i il. &t3&:(,{4HEtrHtLI:. EX 4 -etl,o o{Eir&(btEur46'la, sPEA L NSGA-ll o)
ffifiEnr#( /r: /:.

H-f A.t-ebaat, lW6#ot4 Aa=rYft'. A

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3,2 EIE#fiTJE

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HII or* L[g[fi'Lr Lr6. Dln lEtJHlfxfro>& 5 l:*.b-r. err-eE6.

DIR(S)=fr ).min1a.rlxes) (6)- 475----

OriginalNSGA-lI
Modified NSGA-II-

Xf

50% Attainment Surface

DlR
400
320
240
1601
80
1

β 10 10

β 10 10(a)修 正 された SPEAに よる結果(b)修 正 された NSGA‐ Ⅱによる結果

図 4 2目 的 250ア イテム問題 の結果

DlR

DlR

1550

1000
900
800
700
600
500

1450
1350
1250

1

β 10 10

β 10 10(b)修 正 された NSGA― Hに よる結果(a)修 正 された SPEAに よる結果

図 5 3目 的 500ア イテ ム 問題 の結果

4。

参考文献

lbオフリに本研究 では,解 の多様性 とパ レー ト最適解 へ の収

[1]H.IShibuchi and Y Shibata,̀̀An EmpiHcal Study on

束速度 を同時 に改善す る 2段 階 の Mtting ResmctiOn

the Ettbct of Mating Restriction on the Scarch Ability

α′
Jο ″
″
グルたr α′οof EMO Algo五thms,"Prac.グ ルεを提 案 した。基本的な考 え方は ,解 の多様性 を維持
す るために極端 な個体 を交叉 にお ける親 の一つ として選択 し,も う一つの親 はパ レー ト最適解 へ の収東θCbィ ル″ εJο ″νレルJ‑OJた ″″οαο Eソ 0ル ガッθprli″ izarliο ″,pp.433‑447,Ap五 18‑11,2003。
[2]E.Zitzler and L.Thiele,̀̀Multiottect市 e Evolutionary

速度 を改善す るため に最初 に選択 した親 に似 た個体
へ 選択確率 を偏 らせて選択 を行 う ことである。我 々Algo五 thrFIS: A Comparative Case Study and theの Mating Restnctionの 効 果 を調 査 す る た め にEソ οルガο″αッ の 暉, raガ ο 3(1999)257‑271.

Strength Pareto AppFOach,"

,

ルα″s.

ο″

Fast and Elitist lMultiotteCt市 e Genetic Algorithm:,

解 の多様性 とパ レー ト最適解 へ の収束速度 を同時 に
改 善 す る こ とは難 しい .こ れ は ,我 々 の Mtting
Restrictionの 場 合 で も当て は まる .我 々の Mating

NSGA‐ II,"■EE rras。

。″Eレοん″Jο αlヮ Cο ′写 ただο6(2002)182‑197.

問 い合 わ せ 先

ResmcIOnで は ,解 の多様性 とパ レー ト最適解 へ の
収東速度 の 間 のバ ランス を取 るために,2つ のパ ラ

〒599‐ 8531 堺市学園町 1‑1
大阪府 立大学 大学院工学研究科

メー タ (α とβ)を 注意深 く調節する必要がある
今後の研究 として,2つ のパラメータ (α とβ)を注意深 く調節するため,動 的に調節する手法の開発

TEL:072‑254‐ 9350が考えられるE― mail:hsaoi@ic。 OSakah― u.acjp

石渕 久生

.

.

E

[3]K.Deb,A.Pratap,S.Agarwal,and To MeyaHvan,̀̀A

Mating Restncdonを 組み込 んだ SPEA[2]と NSGA― II[3]を 多 目的ナ ップサ ック問題 に適用 した .一 般 に朋

FAX:072‐ 254‑9915―‑476‑―'

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003).

:€Effsr tv t y xA L 7 r ) <&H r, ./cEf,tEEH+fif,

T avJF(atxelEi

T"5ffffTransportation Scheduling under consideration for multi-transport vehicles
Using Genetic Algorithms and Fuzzy Evaluation

fplry Et
Ryota

HfrE ++I

KOHNO Mikio MAEDA/1,{'lI#r(+ I+*[

Faculty of Engineering, Kyushu lnstitute of Technology

Abstract: The first, the scheduling of this research introduced a genetic algorithm aad a fuzzy theory to thisscheduling, and describe how to display the best route obtained from that. Second, when multi{ransport vehicles aretaken into consideration, from the mesh map, the area maps which integrated some mesh data with a certain fixed sizeare created, and transportation scheduling assigns the area maps to multi-transport vehicles. From results of the fuzzyscheduling and the simulations, we discuss the usefulness of this method.

1.

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i*ltr,' ( .:i'Efr 3 f,u(L \ 5 ri, ZtL btt t -o&r6ffi**D6 : L. atrtftl.* a5tuTvt 6D<, 7 z 2 -r MtHEl,
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tt+afl\eLltEt,b, b.

)t.tl,(6)& L ( E', D, il+fff {E 0) /. 3 r,''EdiEE6 & f+r,lEtr {6 tl E Efr T

6fi.1 > F I D 68ft Ua?It,lttt f,ttf /r b /tL.ff,f ), l'.
i\ b 6. z a t i /r*.{**ffit:_8 /ru''86tt tt, &E-ftltlF
fua€*E ttrt D (EftnEffo-*E f p t X.lU,t t 6i<4 > | itit,,(:, l-.1I DEftt6 L3, ZAA*EL
pij Lf 6. erAEeEl{FFl.rr,'(, EX'*l+ (l -+ j) lL

fo, f ,lt6b-(w&>ffi.6 Lt 6 o &ffiA-xE fR/. = (l -wo(l- foDr(l-wr(l-lp))(0 <.c < l, 0 < w,<l)t

StE L tft f€fr {tr erittf , {@l#Rd 0>+ riE,SEoI{ttt{\aH.#tfri.

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Rffi#WD*ff.a7 tvt, xatt, E4klt.ltE. w.
D ijkstra l. J. # R S ir. lc iE4ff * / 2 7 t. I; tt 6 2,#.lA,)frffiEREt7ldD+fr.fi.eLHv,6. Li.L, E. w. Dijkstra
a+ffi.8 T 1 y t =O I i l:++,a 71;$vtB6, +< a+*,#'.1:*.f L<W#'l-6o("ttfl+F6rrfi,fi,6 L & bt., +*F.lrgp L(L \ 6 I y | =oF*,#'.-C/rlrf,rlf, Et*#fr
1-l3vrte), NEkil\*< H<< 6. J..>a, Wt*t yv=d)+*,#'.rdirwF.i- 6r ilrAE L, E+rdffiffi *a+ 6.,tv w =tfi,Blt ffilt LkE6 t Za*.*.DBe<o&WWR
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r,

(4)

*r'3 &ffio#$WHL.taffgfrXWt:&a: & rr-c* 6.

- 478-

6

複数配送車 による配送 ス ケ ジュー リン グ

め,配 送料金 rF× ′Dと 給料 ′
″ x rTを 計算する。そ してこ・コ
れに対応する燃料費 ス トノF'人 件費 コス トノ″ を求め
2つ の 目的関数 (ノ F'ノ・″)に 重み (″ )を つ け,総 合評価 ∫∫を求める[1].
A=(1 WF(1 ノ F))X(1‑″ ″(1‑√ M)),

複数配送 車に よる配送 ス ケジ ュー リングで問題 とな るのは ,各 配送車が どの配送点 を配送す るかを決 定す る ことであ る。 これ まで の 1台 に よる配送 ス ケジ ュー リングで は
配送 点 を遺伝子 ,配 送順序 を遺伝子列 として遺伝的 アル ゴ
リズム を用 いて最 良配送順序 の探索 を してい る.そ こで
この配送順序 である遺伝子列 に仕切 り "F'を 配送車両 N台に対 して(N‑1)箇 所選 び ,分 割 され た部分 の 遺伝子列 を配送車 N台 がそれぞれ担 当す る方法が考 え られ る。 しか し
このアル ゴ リズム では遺伝子列 に仕切 り "「 'を 選 ぶ 場合
配送点数 と配送車両数 に よ つて発 生 し うる仕切 りの選択数の組 み合 わせ は 多 く,そ れ ら全 てに対 して ス ケジ ュー リン
グ し,評 価 していては計 算時間 が増 加 して しまい ,実 用的
ではな くな る。
そ こで ,本 稿 では この複数配送車 に よる配送 ス ケジ ュー
リング を,メ ッシュ地図 か ら作成 され るエ リア地図 を使用
して ス ケ ジュー リング を決定す る方法 を提案す る。
まず メ ッシュ地 図 よ り,あ る一 定 の 大 きさの エ リアデ ー
タか らな るエ リア地図 を作成 し,こ の エ リア地図 を もとに
複数 の 配送車両 を各配送地域 に割 り当て る。ある配送地域の 中にある配送点 を,1台 の配送車 が担 当す る配送点 とし
各配送地域 内で の配送 ス ケジ ュー リング を行 う
エ リア地図内 の配送地域 は ,配 送車 の 台数 に応 じた数 とし,複 数 の配送車両 を割 り当てて い く。
,

(0≦ ″F≦ 1'0≦ ″ν ≦1)

,

,

,

(9)

4

配 送 地 域 エ リア デ ー タ の 集 積 度
配送車両 ごとに割 り当て られ たエ リアデ ー タの集積度 を
求 め る。 この集積度 とは,各 配送車両に割 り当て られ たエ
リアデ ー タが集 中 している度合 いで ある。エ リアデー タが集 中 して い な い と,そ の配送車両 の移動時間及 び移動距離は大 き くな つて しまい ,配 送 コス トが 多 くかか る。各配送
車両 の配送地域 を効率的に割 り当て ,更 に配送 コス トを最小 にす る配送地域 を割 り当て る。
6。

,

.

1

配 送 地 域 割 り当 て ア ル ゴ リズ ム
Stepl: 配送車両 N台 を,N個 のエ リアデー タにラ ンダ
ム に割 り当て る。
Step2: 配送車両 N台 につい て,そ れぞれ を評価 関数 に従 つて評価す る。
Step3: 配送車両 N台 か らラ ンダム に 2台 選 び ,そ の配送 車 両同 士 で エ リアデ ー タの ある地域 をラ ン ダ
ム に入れ替 える。
Step4: Step2に 戻 り,入 れ替 えを行 つたエ リアデ ー タでのス ケ ジュー リン グを再評価す る。評価 が良けれ
ばそ の入れ替 えを固定 し,評 価 が悪 けれ ばそ の入れ替 えを元に戻す 。
Step5: Step3,4を 繰 り返 し,配 送車両 N台 の評価 か ら総合評価 を求 め ,そ の最小 を保 存 し,Steplへ 戻 る。
以 上 を繰 り返 し、保存 してお いた総合評価 の 中 で最小 のもの を最 良配送地域割 り当て とす る
6。

.

2

配 送 車 両 の最 大積 載 量
各配送車 両にお いて ,配 送す る荷物 の総重量 が ,配 送車
両 の 最 大積載量 を越 えな い よ うに配送 点 を割 り当て る。配6。

図 4 組み替え前の集積度

配送車両 し ,均 それぞれに割 り当て られたエ リアデー タ数

を4崚 ,れ 口'エ リアデータをA::と ,Aン ,エ リアデータの重心 を Ag.'Ag"と す る。 更に,割 り当て られ たエ リアデ ー タ
か らエ リアデ ー タの重心まで の距離 を ′崚ハ住 メ11'′ ス
1々
し,組 み換 え前 の集積度 (分 散 )を 求める。

1とし,配 送車両 ソ′の 総配送量 ″路を求 め る。また最大

積載 量 を ￢轟とし,最 大積載量 を超 えない よ うにす る。

°

L=庭 lWl″ l,I≦ W max ν̀(8)3 配 送 車 両 コス ト
配送車両 コス トは,配 送を行 う際に掛 かる燃料費や人件費を考 える。単位距離当 りの燃料費を′〃 としF'人 件費を′配送車両 1台 の配送距離 rD,配 送車 1台 の労働時間′ を求
「
6。

,

と
,・

)・

1か
ら,総 合 集 積 度
同 様 に組 み 換 え後 の 集 積 度 yttt,ソ 可

1+y「
y=ソ ソ
を求め,総 合集積度 を最小 にす るよ うなエ
たリアデー タの組み換 えを行 う。

7

送車両 ソj(J:1〜 4)に 割 り当て られ た配送点 たの配送量 を″

図 5 組み換え後の集積度

スケ ジュー リング とそ の結果

10個 の配送点 を設定 し,物 資配送計画法 に従 い巡回す る
ス ケジュー リング を行 う。配送車両は最大 3台 とし,点 0を配送開始地点お よび最終地点 とす る。各配送点 の滞在 時
間は最 短 15(min)・ 平均 30(min)・ 最長 45(min),配 送開始時
刻 を 13:00と して最 良配送経路探索 を行 う。
メ ッシュ地図用 に特化 した DJkstraの 重み付 き グラフの最短路 アル ゴ リズム と,配 送順序探索 アル ゴ リズム に GA
探索法 を適用 .配 送点 A→ Hに 対す る優先関係 ,配 送点 Eに 14:00か ら 15:30ま で の到着時刻指定 を考慮す る。
配送 シ ミュ レー シ ョンの初期設 定は ,配 送車両 1台 の使用費 を 20000円 ,燃 料費 を 30円 /km,人 件費 を時給 1000‑479‑

円 と し,配 送車両 1台 の最大積載量 を 3000kgと す る。また
配送点 へ の配送 両を全 て 3∞kgと す る。
・優先関係 の設 定は(3)式 の重要度 (ρ )を 1と す る」.

・ 制約条件 の設 定は図 2の 概形 の フ ァジ ィロ標 メ ンバ ー
シ ップ 関数 を用 い ,(1)式 の各 パ ラメー タを ρ=780,
・
すづ6.
r=930, s=960と ‐9=810,

0(4)式 の重みは ″G=1, ″′=1と す る。
パ
GAの 各 ラメー タは ,個 体数 ν =120,選 択個体数 60,
エ リー ト個体数 12,エ リー ト個体 は適応度上位 10%,選 択
率 は適応度上位 50%,突 然変異率 0.3,終 了判定世代数 100とす る。スケジ ュー リングの結果 を表 1,配 送評価 を表 2,
配送地域 の割 り当て結果 を図 6,配 送経路 を図 4に 示す。
以上 の結果 か ら,制 約 条件 を満 た し,か つ複数台 の配送
車両 を使 用す る ことで ,巡 回す る際 に必要 な配送 コス トを
低 く抑 えることがで きる配送 ス ケジ ュー リングを提案す る
ことがで きて い る。

9

図 6 配送車両 3台 に よる配送地域割 り当て の結果

ま とめ

本論 文では ,物 資配送計画法 の提案 を 目的 とし,そ のための手法 を示 した。現実に問題 とな る移動時間や制約条件を考慮 し,実 用可能 な時間 で使 用 で きる物資配送計 画法 を示す ことがで きた。また ,複 数配送 車両を考慮 下 で の ,配送 コス トを最小 にす る配送 ス ケ ジュー リング を提案 した。
今後 の課題 と しては ,メ ッシュ地図 の細密化 に よる計算
時間増加 へ の 対処 が考 え られ る。また ,複 数配送車 両を考慮す る場合 ,配 送地域割 り当て の 際 の評価指数 を増や し
有効 な配送地域 の精度 の 向上 と,配 送 コス トの 削減 を 目指,す必要 がある。
表 1 ス ケ ジ ュー リン グ結 果
表 ll配 送 車 両 1台 目の 配 送 順 序肪間 順序0(出 発点)l

封着時 間
最 小 1平 均 l最 大

藩在時 間

最′
lJttd量 メ

￨ザ TI
Fllザ
1398 13:14 1320 0:20:030:040

l

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓

↓、

0(終 了点)(1台 目 :0→ A→ F― E→ B→ H→ 0,2台 目 :0‑D→ 0,3台 目 :0→ I→ G→ C→ 0)

図 7 運 用 シ ミュ レー シ ョン結果綱

鰤

14:33:1525 16:17 020:0301040

B

表 12配 送車 両 2台 目の配 送 順 序

1輌 :1輌 :1輌…

I III:::::

参考文献

1305:13mil■ 13↓[11前 田,濱 田,村 上,遺 伝的 アル ゴ リズムファジィ評価を用いた物資配送計画 ,知 能 と情報(日 本知能情報 ファジィ学会誌),

13∞ :1■ 48:1407
表 i3配 送 車 両 3台 目の 配 送 順 序疇珈vol。 15,No。 1,pp.111‐

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コ l可 ]酌 l駄 ■11月 酬 影倉書店[3]三 宮信夫,喜 多一,玉 置久,岩 本貴司,遺 伝 アル ゴ リズム と最適化 ,pp。 1‐ 51(1998)朝 倉書店
ゴ リズムD pp.43o60(1993)産 業図書[4〕 北野宏明,遺 伝的 アル[5〕 村上周太 ,向 殿政夫,本 多中二,前 田幹夫,和 多田
淳三,坂 和正敏 ,フ ァジィシステム演習問題集
PP・ 9010,49‐ 56,171‐ 187(1992)工 業調査会
[6]水 本雅晴,フ ァジ ィ理論 とその応用,pp。 107‐ 121(1987)サ イエ
pp。 17‐ 30,115‐ 123(1995)朝,表 2 配送評価
人件費コスト

盤料費コスト(xlm)(Xl∞ )(Xl∞

E車 百1台 による配選
E車 両1台 日20.0

巳遺車百2台 目

200

E量 車百1台 目

200

配量車口2台 目200

配送車両3台 目

200

E遺 凛百2台 による■量

配遺車面3台 による配量

ンス社

侵用費コスト)磁 コスト

EE選 コスト(xl.mm)(xinm)
759.2[7]CoL.リ ュー,成 嶋弘,秋 山仁 ,コ ンピュータサイエ ンスのための組み合わせ構造 とグラフ理論入門,ppelllol14(1978)マ グロ

ウヒル好学社
劇市 戸畑 区仙 水 町 1‑1
連 絡 先 :〒 804‑85501ヒ 九り
九州 工 業 大学 工 学部電気 工 学科
前 田 幹夫TEL (093)884‐ 3249
E――
‑480‑―

mail mmaeda@comp.kvutech.ac.in19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

iEla,ffJy )vi t) {t^t=& 6iE#EoEEtl tJ r*El=EEf 6ffi*,
A Study on Electoral Districts Determination Using Genetic Algorithm+EJ-ltE+frJr6 ftffiffia
Issei Nakao, Toshlha.ru hatanaka, Katuji Uosaki

tEr(+t+Wffa#.##ffifrfl
Graduate School of Informatiou Science and Technolory, Osaka University

Abstract: Determination of single seat electoral district is a complex combinational problem that considers
not only disparity in the relative weight of one vote but also geographical and historical circumstances of themunicipality. Since the actual work of changing electoral boundaries is performed manually, it takes muchcost, and the possibility of intentional district is also pointed out. In this paper, we propose a genetic algorithm
approach to automatic determination of electoral district. The contiguity matrix that indicates the muuicipality
connection, is made using fuzzy reasoning and the candidates of electoral district evolve to the optimum bymeens of the equity of value of a vote and the compactness of each district. The numerical example using theactual data of Osaka prefecture shows the availability of the proposal approach.

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た ときの,各 世代 の適応度 の平均 と最良個体 の適応度を図 4に 示す.ま た,比 較 のため現在 の選挙区を図 5

行政区画間の結びつ きの深 さの両面を考慮 した選挙区
割 りが可能であるこどが示 された。

に示 し,提 案手法 によつて作成 された選挙区を図 6に示す.シ ミュレーションでは,1000世 代 の世代交代 で制約条件 について考えると,飛 び地について制約条件を設けた ことにより,遺伝的アル ゴ リズムの集団は,飛び地が少ない個体 が支配的になる.飛 び地を持たないとい う条件を満 たす個体 は,隣 接行列 か ら計算 され る
2も 大きくなるため,格 差に対応す る Jlの ウエイ ト」
を大きくす る方が進化 を促進す る結果にな つた

.

饉 o

5

結論

本研 究では ,小 選挙 区 の 区割 りに遺伝 的 アル ゴ リズ
ム を適用 し,区 割 りの最適化 を行 つた .行 政 区画 同士

面…

の 関係 をテ ーマ 毎 に行列 にま とめた もの をい くつか作

図 生 適応度 の平均 と最良個体 の適応度

り,そ れ らか ら,フ ァジ ィ推論 を用 いて 隣接行列 を求めた .テ ーマ 毎 に行列 を作 ることに よつて ,行 政 区画
同士 のつ なが りを容易 に数値化す る こ とが可能 にな つ
た .ま た ,隣 接行列 として地域 のつ なが りを選挙 区 の区割 りに組み込んで評価 関数 を構成す る こ とで ,人 口
格差 を小 さくす る と同時 に地理的 にま とま りの ある選
挙 区を実現 した .こ れ に よ り,オ ペ レー タが行政 区画に関す る情報 を与 えるだけで ,計 算機 に よ り自動的 に
選挙 区 の 区割 りが与 え られ る こ とが可能 にな るこ とが示 され た.

人 口格差 は さらに改善 され るべ きもので ある。そ こで,

行政 区画 をよ り細かに決 め,隣 接行列 を さらに よ り地
域 の実情 にあわせ て作 る ことで ,よ り良 い結果 を得 る

図 5:実 際 の選挙 区 の 区割 り

ことがで きる と思 われ る.ま た ,本 論文 では複数 の評
価 に対 して ,重 み付 き和 か ら適応度 を構成 したが ,多目的遺伝 的 アル ゴ リズム を用 い て選挙 区を構成 していくことが考 え られ る.ま た,提案手法は小学校 の校 区の設定な どの施設 の配置問題 へ の拡 張 も可能 であ り,これ らは研 究 中であ る.

参考文献
μl斎 藤,武 藤 :ニ ューラルコンピューティングによる小選挙 区区割 り手法 ,情 報処理学会論文誌 ,Vol。 37,

図 6提 案手法 による選挙区の区割 りNo。 4,pp.588‑596(1996).

良好な結果 が得 られた.図 4か ら分かるように,∫ は200世 代 ほどで収束 している.ま た,人 口格差 の適応

度は Jl=0。 690と なつているので,逆 数を取つて人 口格差は約 45倍 となつてい る.ま た,地 域の結びつ きに対する適応度は r2=00648で ある.現 在の大阪府の[21畠 中,魚 崎 :遺 伝 的 アル ゴ リズム を用 い た小選挙 区
区割 り画定法 ,第 12回 イ ンテ リジェン トシステ ム
シ ンポジ ウム論文集 ,(2002).

1。

[31 Ao Mehrotra,Eo L.Johnson and G.L.Nemhttser:An Optimiz乱 lon Based Hewistic for Political

区割 りでは,人 口の格差は約 46倍 であり,ま た,隣接行列に照 らし合わせた適応度は 0。 468で ある.こ れE)istricting,Management Science,Vol.44,No.44,

より,提 案手法により,人 口格差 と選挙区を構成するpp。 1100‑1113(1998).

1。

―‑484‑―

lgth Fuzry System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

t-77rit-t) >')?frffiffii*,@t=bA*84 cA alR**n&AWE"

An Improvement on Search Efficiency of Cooperative GA
for Nurse Scheduling Problem Solvingo*H et

EW #ffi+A# HH+

Takeshi Itoga

Yukinobu Hoshino

Katsuari Kamei

rftaHt+4r+$+

Computer Science
Ritsumeikan University

Graduate School of Science and Engineering
Ritsumeikan University

Abstract Nurse Scheduling Problem (NSP) is a kind of the optimal combination problem with multiplex
constraints and multiple-purpose. Since it is hard work to create the scheduling table, there is growing demand
for automatic scheduling systems. Cooperative GA (CGA) was proposed as an effective solution method forproblems like the above problem. However, va,rious children are hard to be generated in order that CGA
11ay cro6st by one pa.rent pair. Moreover, One kiud of coding of CGA is difficult to malte a wide search undermatry constraints. In this paper, we propose Multi-Coding Tlpe Cooperative GA (MCTCGA) as an effective
solver for NSP. MCTCGA tenerates va.rious children, by crossing of two or more Parent pairs, and aims at
an improvement in search efficiency by combining two kinds of coding with different search features.

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b6. *f=, E#ffi7> v':)vll.^7 7 >NSP

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H l; I 6ta(Fll.tj,Eg,
Egsly^a=-XttHl, \. :fL* -etliEE6!
W-eh

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L-f 6.,:d>, ErSEB€tr0)#?l-rrE#&/r6: &+, iE
1EHH r: t .) < *ftfrE+n\ **.8fr.3f,1 6 FdErrffi ffi[1,

3tr1(r,''6 [B].
.lLboP"1ffilrrt'f 5Hfitef*lFt L(, ,!#4 GA(Cooperative GA: CGA) ,rE#8tu/: [3]' CGA r
rr, *d)-$a 1ffifFl L, IEfFHE-eL2r,-#.t*.
t. t-tr.rt\.>a, fttl#t*i++#ffiq E tffifF}#El.A

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4. Eilffid)9J#Affiil8+I]T- 6
5. #gtlffirt-e* 6/dltffit,fF.Wfr,< tJ, .lL b affiEt N*t 6 ttd> l:--< tv 7=-i.,r v/*#UGA (Multi-Coding Type Cooperative GA : MCTCGA) tftRT5. E*+lE-rt*, tE*.0>#,<r r t g 4.xt'fi i : & r, *tffi.tao>/tlfi,t,6.

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trLt: I 9, **fi8r;-tFrLfi\H:t+rt 6.
HCac

-485-

.

3。

NSPへ の 適 用

共 存 型 GAの3
13。

共 存 型 GAに よ る解 法

NSPは 制約条件 と評価項 目が多 くこれ らを全 て同時に処理す る と問題 が複雑 になる.し か しなが ら,NSPの制約条件 と評価項 目は夜勤 に関す るもの と休 日・ 日
勤 に関す るもの とにほぼ分離 できる.一 般 に,CGAでは,問 題を 2段 階 に分割 して スケジュー リングを行 つているpl.す なわち,第 1段 階では深夜勤蕉準夜勤のス
ケ ジ ュール だ けを決 定す る.そ して第 1段 階 の決 定 を拘。
束条件 と して固定 して ,第 2段 階 では休 日 日勤 の ス ケ

2

マルチ コー デ イング共存型 GAの 提案

本研 究 では,前 節 で述 べ た問題 に対す る有効な解法として マル チ コー デ ィング共存型 GA(Multi― Coding
Type Cooperttive GA:MCTCGA)を 提案す る。図 2に提案手法 の世代交代 モデル を示す.提 案手法では,一世代にお いて,1ペ アの親 を選択 し交叉箇所 をランダムに決 め,1ペ アの子を生成す る.そ して親ペ アの選択を
複数 回行 うことで複数 の子ペ アを生 成す る.こ れ により,提 案手法 では,多 様な子を生成す ることができるため,探 索空間の拡大 ,探 索効率 の 向上が期待できる
また,提 案手法 では,各 段階 とも 1種 類 の コーディンジ ュール を決 定す る
グに固定 させず,個 人 コーデイングと 1日 コーデ イング
まず ,第 1段 階 では ,全 体 のスケジ ュール を 1集 団 にを組合わせた コーディング法を用 い る.以 下,こ れをマ
個 人 のス ケ ジ ュール を 1個 体 に対応 させ て コー デ イ ン
ルチ コーデイングと呼ぶ .マ ルチ コーデ ィングでは図 2
グす る.こ れ を ,個 人 コー デ イ ング と呼ぶ .こ の 場合に示す よ うに, 1世 代 ごとに どち らの コーディングを用
制約 条件 や 評 価 項 目を個 体 と集 団 に分割 して加 え る こ
いて遺伝演算 を行 うかを自由に設定できる。したがつてとがで き,適 応 度 関数 が容 易 に設計 で きる.図 1‑(a)にが生まれ るため,探 索効率の向上 が・ 探索 に新たな 自由度
個人 コー デ イ ング を用 いた CGAの 世代交代 モ デ ル を示
期待 できる.ま た,個 人 コーデイングでは個人 に関す る
す .ま ず ,初 期集 団 の 生成 を行 い ,次 に各個体 につ いて
評価項 目を,1日 コーデ イングでは 1日 に関す る評価項
適応度 を評価す る.適 応 度 の評価 は ,個 人 コー デ イ ング
目を中心に探索が進む と考えられ る.こ のことか ら,日では ,個 人 のスケ ジュール の 目的 に対 して適切 な適応度に応 じて コーディングを切替えるような手法が的や状況
ペ関数 を設 定 し,評 価 す る.次 に ,交 叉 に使用 され る親
えられる.そ こで今回 は, 1世 代 ごとに コーデ ィング
考
.

.

,

,

,

アの選択・ 交 叉 を行 う.CGAで は ,交 叉 に使 用 され る
親 ペ アは 1世 代 にお いて 1ペ ア とし,交 叉個所 をラ ンダ
ム に変 える こ とで ,複 数 の子 ペ ア を生成す る.生 成 された子 ペ ア を親 ペ ア と置 き換 え次世代解候補 を生成 し,現パ
世代解 と次世代解候補 の 中 か ら集 団 の評価 に よる レー
.ま
た
,突 然変
ト最適選択 を用 い て 次世代解 を選択す る
異 は行 わな い .こ れ に よ り,1日 の必要夜勤者数 の 制約
を満 たす ス ケ ジ ュール を生成 で きる
次 に ,第 2段 階 で は ,全 体 の ス ケ ジ ュール を 1集 団に ,1日 のスケジ ュール を 1個 体 に対応 させ て コー デ イ
ングす る.こ れ を, 1日 コー デ イ ング と呼 ぶ .図 1‑(b)に 1日 コー デ イ ング を用 いた CGAの 世代 交代 モ デ ル を示す .こ こで ,第 2段 階 で は 1日 コー デ イ ングに 固定 さ
せ る。 これ に よ り,個 人 に関す る休 み の数 の制約 を満 た.

す ス ケ ジ ュール を生成 で き る
しか し,他 の 制約 に ついて は考慮 され てお らず ,制 約
条件 が多 い場合 ,各 段 階 で 1種類 の コー デ ィングに 固定させ る こ とは探 索 の幅 を狭 くす る危険 が ある.こ の よ うに ,CGAは 局所解 に陥 りやす い

を切替 える方法を試み る。

〓
墨 轟 ←囲 ←L国 ←田 ←目
くレー ト量 ‐(a)個 人コーディング

図2

.

.

4

択

Ⅲ←

(b)1日 コーデイング

提案 手法 の 世代 交代 モ デ ル

数 値 実験

提案 手法 の 有効性 を検証す るた め比較実験 を行 つた。
作成す る表 は看護 師数 M=16人 ,N=日 数 31日 とす る
今 回は ,制 約条件 の 多 い 第 2段 階 で比較 を行 う.そ のため ,夜 勤 の ス ケ ジ ュール は あ らか じめ割 振 られ てお り
夜勤 に関す る制約 お よび評価項 目はす でに満 た され いてい る もの とす る.第 2段 階 にお け る 目的 を以下 に示す

択

.

,

墨 墨 ←田 日
L壺
←田 J
パ
ー
レ
ト
最
‐択
目

.

個人に関する目的
1.休 みは土, 日,祝 日の数 だけ割振 る
2.6日 間連続勤務禁止
3.勤 務パ ターンによる負荷 の軽減← 卜寺弓■日に関する目的(a)個 人コーデイング
図 l

CGAの

(b)1日 コーデイング

世代 交代 モ デ ル

1.必 要 日勤者数 の確保 (平 日 7〜 9人 ,土 日 6人 )2.日 勤看護 の質の維持 (平 日 40以 上,土 日 30以 上)―‑486‑―

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G4 : j fl A'y'* ag#ry.D1BiFjb 5 l'\tt6 frLry.
Gu : j EoflH€#aHl.*tt-6i+tfr: : t, a, P, 't B]64ffiry<b D [0,L1 al6.t L 6.

Penaltyl; lj.Eflgffi i agJ#Affi , Penatty2i B j A DW.,
6 {frM< b D,,fE / s,ffi r, t E gr# Affi n\** Affi t.rt_=,+rD,/tv,= t trr L(L\5.
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I a (fttEftfi4l &ffif,4*-co)trHfrrJt (8) r*D 5

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10 #,fi at: d> tr#.*&tft .> l=. r-ITt.rrrf ffi *+6JM.L 6.
* f , E#.a#.^7 t1' b A L HlRt 6 A "'lsl*lt'>v' <&;Ef 6. iLflrJ cGA, E*+i* & 6 tct F =-7 .t> lTBft.L<trW.tft i . XmffiXz-D)Tt.rrt.. W*18 tr-e{+ b tt"k& Hffi L. ft iE# * r a> ffiWa+E# t B
3 t:zrf. E*+itslJ, *ft4ffif,F<&.HL(t"' D, ffi
EO E r,',fi+ri't? b lt < v, b. * /:, **tBB-lc't* btt"t:
frY&ffiNa## t B 4 ti7-^.d-. tr*l*rj#sT Eft * -ef,4{Rffiffitrrr L /,EEMrt\ /tr,\ri, E#+iErJr{IHf 5*-ctt cGA t.ft,:MlFffiXn\* <,tE;Ev,#R4,18

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-487-

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６
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３

ぃ０︑撻 腱ヽ

︒
２

4000

2000

6000

8000

10000

図6

個 人 コー デ ィ ン グの 探 索挙動

図71日 コー デ ィ ン グの探 索挙動

図8

マル チ コー デ ィ ングの探 索挙動

generatЮ ns

図 3

CGA

と MCTCGAの 探 索結果

ミ ︑ミ
ミミやミσむ ０墨ヽ

ざ

30´

4000

2000

6000

80100

generath慶

図 4

解候補数 の推移比較

雪30‑

次 に,マ ルチ コー デ ィングを用 いた探 索 の有効性 について検証す る.比 較 は,提 案手法 において図 2に 示す ように個人 コー デ ィ ン え 1日 コー デ ィン グにそれ ぞれ 固
定 した場合 とマル チ コー デ ィング を比較 した .実 験 結果を以下に示す .探 索過程 で得 られ た最 良解 と最適解 までの 距離 の推移 を図 5に 示す .全 て実行 可能解 へ 収束 して
い るが ,マ ル チ コー デ ィングが他 の 2つ の コー デ ィ ングに比 べ よ り精度 の 良 い解 が得 られ てい る。また ,そ れ ぞれ の コー デ ィ ン グでの探 索挙動 を図 6〜 図 8に 示す .個
磁づmの 変化 が 1日 コー デ ィ
人 コー デ ィ ングで は ,Dcυ づべコ
ング に比 大 き く,1日 ー デ ィ ングで は ,Rcη たの 変
化 が個人 コー デ ィ ングに比 べ 大 き く,そ れ ぞれ特徴 の 異な つた探索 を してい ることがわか る.マ ル チ コー デ ィ ン
グで は ,Dcυ づαιづη と Rα ηたと もに変化 が大 き く,2つ
οの コー デ ィングの特徴 を合 わせ もつた探索 とな つてい る
こ とがわか る.

とで ,多 様 な子 の生成 を可能 と した。また ,探 索特性 の異 な る 2種 類 の コー デ ィ ング を組合 わせ る コー デ ィング
法 を提案 した .比 較 実験 で は ,CGAに 比 べ 探 索効 率および 解 精度 の 向上 ,探 索 空間 の 拡 大 が 見 られ た。 また
今 回は ,1世 代 ご とに コー デ ィ ング を交互 に切 替 える方法 を試 みた .そ の結果 ,解 の 精度 が 向上 した .こ れ は形質 遺伝性 か ら考 え る と,形 質 が破 壊 され や す い と考 えられ る.し か し,解 の精度 は向上 してお り,こ こで矛盾が生 じる.よ つて ,解 精度 の 向上 には他 の ことが 関係 してい る と考 え られ る.今 後 の課題 と して ,形 質遺伝 と解精度 の 関係 につい て検証 していか なけれ ばな らな い .また ,最 適 な切替 え法 に つ い て 検討 したい,.

︑い︑ミ ﹁ヽ

参考文献
口人コーディング

[11大 谷 ,長 谷 山,北 島 :ナ ーススケジュー リング問題 の GAに よる

実 行可 能/1日 コーディング

解法に関す る考察,信 学技報 ,ITS2001‑72,IE2001‑211(2002)

pl長 野,宮 崎 :勤 務に対する嗜好の個人差を考慮 した看護婦スケ
ジューリング 日本経営工学会論文誌,Vol.47,No.3 pp.143‑149(1996)
2000

4000

6000

8000

旧]山 村雅幸,小 林重信 他 :「 遺伝的アル ゴ リズムによるナー ススケ
ジュー リング」,北 野宏明著。遺伝的アルゴ リズム 2,pp.89‑125,
産業図書 (1995)

10000

generatos

図 5

コー デ ィ ン グ別 の探 索結果[連 絡先]

住所6:〒 525‑8577滋 賀県草津市野路東 1‑1‑1
立命館大学理工学部情報学科亀井研究室

Te1/Fax : 077‑561‑2807

おわ りに

e―

mail

本研究では,マ ルチ コーデ ィング共存型 GAを 提案した.提 案手法 では,複 数 の親ペ アによ り交叉を行 うこ―‑488‑―:

itOga@spice.cs.ritsumei.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)?€W.arL;HH r; J 6 iE{EHttv tvj' U xA Au.H (z O 2)
Improvement of Genetic Algorithm by Several Crossover Operations (2))r*Motohide Umano
,EBf

rH+

ffifr, +sf trfrL ffiE tr\

IEJE H

Toshikatsu Masui Yushi Uno Kazuhisa Seta lr{akoto Okada

tffiffiut+ k\6t++*t5 ft4 . 'H#f++f+Department of Mathematics and Information Sciences
College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract

Genetic algorithm is an algorithm that imitates the evolution and one oftechniques for the probability-based learning and optimization. In this paper v/e propose agenetic algorithm with several crossover operations. where we select from several crossover
operations the most appropriate one by fuzzy rules with the change of the fitness value. We
apply the method to the optimization problem of functions and compare the times of finding

the maximum value.

#,r 1oo11lolor Tt 1oo11l1oo1#,2 o111ol1oo1 *z olllololol

1. HUDt:E{t$f p :l.tJ XA (GA: genetic algorithm) Il,
ffi#
EWaftlY,ttHW.Ll:7 )vJt)^,.".cc".*lr),
ffs rs W* *#, 0> - c'e *, b lLl.
cA ( ct'lE 6 *fr t N.lV,5 rt 6 i*ifrHnrffiYF*tTt) F,L.Bi/ritf,JA*E, . Lr' L, tl.iHH[:1tffi4 tetroirb lr, Em|:l'z(Ei6re 6a>
AiEjr : L r X 0 "dJXt #FS-e 3 7a t t Z b XLbt\ffi, t\k lrtffi [2] rE# Lt:ffiWtrafr#-,tIffi [3]-e&.8 L, E{tafUH Ll:z 7 ) 4 )v- )v
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B 2: -.f.tI.
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Tenrkazu TAKATA*, hkimi TOKLJNAGA

Hiroshi OKAMOTO,Katsmd MSHMORI,Ryo MSHIMURdNag$ni ISHIIIARA.+ErErffifi+lt,HEt+*Chugoku

Tottori University

Electric Power Co.,Inc.

Absfacu Dsprsod g€n€ratqs (DG) such as fircl cells and solar cells etc. are going to be irctalled in clectric pow€r syst€m.
Dispersod facilities can bccome maintaining and raising power quality, cost perfamance of powcr $ppb, aDd reduction of theenvirqrment pollution by the appropriarc aregcmant. This rqort disctsses how much the power loss can be reduced if DGs are
optimally locdcd d th€ distribut€d node of the power rystem. A solrrion method using genetic algori0rm is propoeed to det€rmin€
thc o,ptimd rrmgemm and power size of DG fc minimizing the power loss. The pnryced m€trod has bem aprplied to simularc theactual power system aod compared with all scarch method to walude their performance.

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Far. 0857
Bmail: nisimori@ele.tmori+.acjp

19th Fuzzy Systenl Symposium (Sakai,Sept。

8‑10,2003)

GAを 用いた積算電 力計の指示値領域抽出
fui indicatiorrcgion extraction of a wafr-hour meter rsing GA
大北

正昭

OHcit
鳥取大学
嚇

雨

‐

Abstract This pqa illusn*es a rEw s)d€m O read m irdhfim of a vvd-lru metsr ad poposes a mettrod O ficrmty€rdmct ttp indicaim ratue. Apersa,rdirydtdby melectb poq,Er mpary, arcad€r, malres his/herrcunds of a regim
e\rcry qE or td o mofis ild rWiG lhe indhfin of fte rryA-tnn maer. Honieiu, lhe rcader, smaime, fails fur r€ad lhe
irdicdlxrs. $rhmi$ahae usralbforndorer€adinguslsaday.ltrhentrer€adcrfrilsbr€adigftereafumuspto
treplaceagain Thishingtabotrptmbu,ukingomhtauacoftime. Thisrcs€{cttaimstorodrc srchfbl€m"しJ)に
一
工場や大規模量販店などの大口需要家 とは異なり、般需要家には普通電力量計いわゆる積算電力計が設置されている。電力会社から派遣された作業員は定期的にこれらの積算電力計を巡回 し、指示値を目視で記録を管理している。 このよすることにより、電力雌
うな作業は険針と呼ばれる。検針の誤 りが判明 した場
合、再び当該地に赴き、指示値を読み取る必要が生じる。 これは検針作業が目視により行われている限 り、
絶対に無くす ことは出来ず、作業 コス トのみならず時
間的 コス トの浪費を招いている。 このような検針誤 りによる作業負荷 を軽減するために、本研究では積算電力計の指示値を読み取 り、PCの データ・ベースを更新するシステムに取 り組んでいる。
指示値読み取 リシステムは大きく、指示値領域を特定するための処理と、特定 した指示値領域内の値を認識する処理に分けられる。本報告では、GAを 用いた
指示値領域を特定する処理、すなわち指示値領域抽出
処理について述べる。
2.―
計指示饉脇み取リシステム
本研究では作業員が定期的に担当地域を巡回 し、一般需要家の積算電力計を検針することを想定する。そこで、図 1に 示すようなビデオ・ キャプチャー・カー
ドを装備 したノー ト型 PCお よびαDカ メラにより試験システムを構成 した。本 システムでは、以下のよ う
な手順で処理を行 う。
(1)作 業者が操作 し、C(Dカ メラにより積算電力計のる。
を財
2)入 力画像の前処理として、濃淡画像化,濃 淡 2値化,エ ッジ強度計算,エ ッジ強度 2値化 を行 う。
o)GAに より指示値領域を抽出する。
o次 の処理で効果的に指示値を認識するために、画変換により補正する。
像のサイズや傾きを ―パーン・マ ッチングを行
ー
レ
の
タ
テンプ
トと
(5)数 字
い、脚
る。
を甜
1。 :ま

⑥ 指示値認識の結果を PC上 のデータ・ベースに反映する。 このとき、明らかに異常が認 められる場
合、警告を発するなどの処理を行 う。

図 1試 臓システムの構成3。 mに よる
出い
本研究では GAを 用 て積算電力計の指示値領域 を抽出す る。図 2に 示すように指示値領域候補の矩形領
域 を 5個 のパ ラメー タで表 現 し、 これ らの組合せを雑 体 とした餞濶。鴫 れ θりズを 1∞ とし、ランキング選択によりのサイ
個体群
500/0を 選択 した。世代数 を 3つ の区間に分割 し、それぞれの世代数区間 ごとに異なる探索を行 つた
Cgく Gの 各世代では、図 3に 示すようl唖車 挽(1)θ ̲―のみを探索する。拗 蔽 から yOmGま で yOを 変化 さ
せ 、各 yOに 対する傾き m′ の直線 し 上の平均エッジ強度を求め、上位 4本 の直線の和を角度 ′の評∈卜π/4,
価 とした このとき突然変異の変化幅を ∠′π/41と した。最終的 に得 られた角度 を ′″ とした00̲―Cgく Qの 各世代では、突然変異の変化幅を ∠局 ∠r∈ lQ 101と し、為 ,ycの みを探索する。 こ

‑497‑

[‐

こでは、口 ,hl=(124,31),(1 ,416),124‐ 4,61)ま た角
度を(1)で 得た θ=θ と で固定 し、その うち最良の評

価結果を採用 した。評価関数∫は以下の8個 の評価を用いた値

の大きさや、回転の影響を受けず、ほとん ど全ての場
合において良好に指示値領域が抽出できた。 これは、初期世代において、提案手法のよ うに して画像の回転角度を探索す ることにより、精度良く角度のパ ラメー

30R+η 心+η K卜 +η ぶシ+η ノ(1)■+η J}エ①姫形領域内の平均 ッジ強度に関する評価:最②矩形領域の大きさ:WR③矩形領域のアスペク ト比に関する評価関数:後④姫形領城内のエ ッジ方向の均一性:嫌⑤矩形枠上の輝度の標準偏差に関する評価関数:←の輝度の暗 さ :蹄⑦矩形領域内の自黒画素数比に関する評価関数:路の外側の平均エ ッジ強度:昴
Cgく0)Q≦― Gの 各世代では、突然変異の変化幅 を∈ 2,101と し、∠場 ∠r∈ 14月 ,∠ w∈ 102珂 ,∠ 九
場 れを重欄的i4駕 素する。角度￨ズ 1)て 鴛Lた ′=′ とで固定 したLヂ η IER+η 2WR+η

[‐タが探索できたためであると考えられる。

l‐

図 4文 樹 1,23の 手法 による結 果

2鶉 画素
指示値領域 の候補となる矩形領城

象日指示

図 2染 色体の定義

図 5提 案手法による結果

5.お わり:こｌトｒｌ ｐ

本報告では、積算電力計を αDカ メラで撮影し、指示値を自動的に読み取るシステムを提案 した。 この中で、GAを 用いて指示値領域を抽出する手法を提案した。実験により、提案手法の有効性を確認 した
今後は、抽出した指示値領域内をテンプ レー ト・マ
ッチングにより指示値認識を行 う部分を実現し、システムを完成させる予定である。

図 3回転角度の評価
4。
と翻比較のため、類似の研究である期 11の 手法も試み
た.こ のとき評価に￨お凝1)を 用いた。撮影条件の異な出実験を行つたる30枚 の画像に対し、図 4に 示す ように、期 1月 の手法では、比較的良好に指示値領域が抽出された場合もあるが、全く異なる領域を抽出 したり、また矩形領域の回転の影響に大きく依存 して、抽出に失敗している。
これに対 し図 5に示すように、提案手法では、画像[11斎藤 ̀帥アル ゴリズムを用いた濃淡テ ンプ レ
1500‑1507.
"電 学論;d.121C押 。
ー ト画像のゴいズム
た濃淡情景画像
ルを用リ
121斎藤:̀帥 ア
の
文字列抽出
中 看板
F'電 学論,d。 121C押 ■555‐ 1561.
島
52鳥 取市湖山町南 4‑101〒
鳥取大学 工学部 電気電子工学科
大木 誠
舌:0857‐ 31‐ 521,n∝ L:o857‐ 31‐ OX0
1自 諸
0耐 imttЦ2,leomtac"―‑498‑―

l9thEuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

GA l= &67tai7 ,( )v, oESEfiE=+& FPAA=H
Automatic design and FPAA implementation of analog filter byusing GA
+FtE 9l i

WW Hlt tlrty ffilja t

Masahiro Makino Tsuyoshi Narieda
Tsutomu Mikii rLr+l r# t +X+Vft,Eft {t r+ffi fi Ff xX tF#+rt
Graduate School of Life Science and Systems Engineering
Kyushu Institute of Technology
Abstract: Recently, several automatic design systems of analog circuit using GA
have been reported. Unfortunately most of them need after-product tuning or redesign because of using computer simulations in evaluation. In order to overcome
the problem, we try to construct the real hardware directly and evaluate theperformance on itself. In this paper, an automatic design method of analog
systems by using FPAA (field programmable analog array) and GA technic is
discussed. Advantages of the proposed system are l)no hardware tunning, 2)noneed for design knowledge'

1 lt lldDl=

2 GA r: &67taiq#*.Ft

W+ffiio) rt E dr#;+&ffi afrtX'e b 6 . L i' L,
7 -f v / @WtJ#+ aWr++W+*tfrlB L< ti u),
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fr 3 h,6 o<, Hfl:diiltrt ) olxwLl' \ L 3 trt<t,\6 . iE+, GA AHur/ ElB6-#;+nlil4btrt

FPAA lX^4 yf l*+fvF&512Pv't=/
FPAA ("=*Ls /7-<)tVf ;4t.zrf. .a@wa ASCIIl: LPF a@ffibw 1^Tb6.

*Faa+t4 2 Pff#Hl:E< /tc(v'.6fllg, 2.1 FPAA(Field Programmable Analog-=,y=^+HjH/)ffiffi El( * /rffiffi L. lt ->< v, 6 . Z a
Array)[a]=- l."Ah[.?r<-f.

0 0 0007 4000 0082 D820 1000 01D0
(L\6 lL). #+a&ffi,L&#AaftwL"0", "1"r*L, XrLtffirydbrtl: baf!.e6+b F,n 0000 0001 0970 01c0 0000 0090 8000(, cA t:I D &Eo,lE[f , -)*u) R.H.a@ffit : o) ASCII = - lt FPAA r8o> = >f >''tE{FD fr-f L vr i #4<b6. Li'L, .tLbaffi Et, EIEFffiffitH#/r E*Wa@ffiti -t )l tv*
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V =- =Y f ff M,* t * 6 : L rt\*v t.
#ffifr,rE, GA L B8 &L4ffi.t7're
LSI -e b 6 Field Programmable Analog Array(FPAA)[4] &H v', 7 t v /@WAW:#Z,+Yr#+iflt, *its'( zt^7Lat#*t#.46.
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D

.

.

-500-

FPAAに ダウンロード
FPAAに 信号を印可
IPAAb｀ らの出力をGメ て 次世代回路を生成

Pcに 取り込む

道合度を計算する

PC
FP〃 パ ードムス
図 7:シ テ 概観

定電圧源

図 6:本 システ ムの実行 フ ロー

FPAAブ ロ ックヘ 送信す る.D/Aコ ンバ ー タは
④ で生 成 され た信号 を FPAAブ ロ ックヘ 送信す
る.A/Dコ ンバー タは FPAAの 出力信号 を① の評価 ブ ロ ックヘ 送信す る

ここで Ⅳ は各信 号 のサ ンプル 数 を示す。
上 記 Eを 用 いて適合度 (F∬ r)を 次 式 の よ うに
定義す る

.

F∬ T=

.

④ は評価 用信 号 を PCで 生成 す る ブ ロ ックである.生 成 した信 号 は DAコ ンバ ー タを通 してFPAAへ 印加 され る.こ のブ ロ ックを使 用 せずに,生 の信 号 を外部 か ら直接 FPAAに 印加 す る
ことも可能 で ある.

3。

本 シス テ ム を用 いた ノ イ ズ フ ィル タの生成
本 システム概観 を図 7に 示す.PC上 には FPAAとのインターフェイスボー ドとしてA/D,D/A

2 GAに よる自動設計

本 シ ステ ム にお ける実行 フ ロー を図 6に 示す
以下 の手順 で回路 を生成す る.

.

1)乱 数 を用 いて 100個 の初期個体 (回 路候補 )を生成す る
2)1)(ま たは 6))で 生成 した 回路 を FPAAへ 書 き
.

込む

4

(4)

1+E

.

3)回 路構成 が完了 した後 ,評 価信号 を FPAAに
印加 し,そ の 出力信 号 を PCに 取 り込む

変換 ボー ドを実装 して い る.GAで 生成 した回路
デ ー タ (バ イナ リコー ド)を ASCⅡ 形式 に変換 しRS232Cポ ー トを通 して FPAAへ 書 き込む
以下 に本 シ ステ ムの諸条件 を示す,.

.

・ 入力 :2。 5± 2。 51V]
・ 出力 :2。 5± 2。 5[V]・ GAで 生成す るサ ンプル 数 :100

0 GAで 生成す る染色体 の最大世代数 :30.

4)FPAAの 出力結果 と期待波形 を比較 し誤 差 を求 め,適 合度 を計算す る.2)〜 4)の 操作 を 100
個 の個体 に対 して行 う
5)適 合度 が 日標値 を超 えるか ,ま たは世代数 が・ 終 了条件 :「 適合値 が 0。 95以 上 にな る」 も し
くは 「最大世代数 に達す る」 のいずれ か を満た した とき終了.

最 大世代数 を超 えれ ば処理 を終 了す る.そ れ以外 の場合 は 6)の 処理 を行 う
6)算 出 され た適合度 を基 に GAに よつて次世代.

本 システ ムの性能 を評価す るために,5kHzの正 弦波 にホ ワイ トノイ ズ を重畳 させ た波形 か ら,

ノイ ズ を除去す るフ ィル タの生成 を試 みた .図 8に入力波形 ,図 9に 期待波 形 を示す 。各世代毎 の波形 と期待波形 の誤差 を比較す る ことによつて行,出 カサ ンプル 電圧
う.目 標 サ ンプル 電圧 を 助 を

平均適合度 の推移 を図 10に 示す
また ,上 記 実験 にお いて GAに よ り生成 された 最 良固体 (回 路 )の 出力波形 と,Anditt Do
signer(FPAA専 用 の回路設計 ソフ トウェア)b]をを Oyぅ とす る と,期 待波形 と出力波形 の最 小 自
乗平均誤差 Eは 次 式で表 され る

11に 示す個体 を 100個 生成 し,2)へ 戻 る
本 シ ス テ ム で生成 され た回路 の評価 は ,出 力
,

.

E=

131

.

用 いて人手 によ り設計 した BPFの 出力波形 を図.

図 10,図 11よ り,本 システ ムで生成 した回路
は,専 用 ツール を用 い人手 によ り設計 した回路 と―‑501‑―

H+D)-Lat+fr8?4r L(L\6I L /ibi.6. *lc
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tNo.95, pp.25-32, 1999.

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il 2.5

1.5

f-

TeI/Fa:r : 093-695-6125
Email : miki@brain.kyutech.acjp

I 6 BPF afrhWft,

-502-

+4

19th Fuzzy System Symposium(Sakal,Sept。 8‑10,2003)

GAに よるプロック・マッチング探索を用いたオプティカル・フロー推定法の一提案
A propml on optical flow estimatbn by the bhck-rnatching search using GA

=宅 宏典
Miyne
鳥取大学
Meitech Colpomtion Totton Urllv.

Abshact In ftis palEr, we prcpose a systsm to malrc m envirurment mry for an autstomus mobile robot wttich our
rcsedchgpnrp is derrcloping. The aumomrc mffie robotisodtsidercdto travel in indmrenvirmrrnt, inside of abuilding
srch as a @iAt tr or syste,m, a se,roogrqhy is rylid for detrminfuE 3dilutimal infomratim of the environrst kt
trisprog€drp, chfl.act€ri$ic polnS oarespoding amg twoormorccamaimages rnustbe qpecified- Those clmracteristic
poinS ue 63gked b€tc/een two msoculine flarcs by using optfozl flow. In tris ecfnriqtrc, we pmlrose an optbal flow
estimallnby u' gGA
1.:ま しめに

我 々の研究グループでは、病院や介護施設で の人や斡 研究に取り組目的とした自御践物の綺んでいる:こ の 自律移動車は屋内の壁やドアの突起や、常設障害物の地図情報を保持しており、この情報に基づいて走行するものである。本研究では、この地 図情報を獲得するために、CCDカ メラを移動させながら撮影し、ス
テレオ・マッチングにより3次 元情報を獲得しようとするものである。このとき、連続するフレーム間での対応点を追跡するために、フレーム間でのオプティカル・フローを推定する。オプテイカル・フロー推定には様 々な手法が提χ=- xtxz(L+ f)ノ(χ 2 χ l)
χ

ソ=

Z=

l y2(L+ノ )ノ(χ 2 χ l)
χ21L+ノ
χ2

χ

)

(2)

(3)

l

難 れているが、ここでは推定精度と処理に要する時間を考慮して、GAを 用いた手法を提案する。
2.
看 ム
走行する廊
図 1に示す ような手順により、自律移口麟勤ミ下などの 3次元情報を獲得するため、CCDカ メラを奥行
き方向に移寂させながら、対象を撮影する。図2に示すよ
うに、初期フレームと最終フレームの間での特徴点の対応をとり、次式により3次 元情報を獲得する。

の帽盟…

目のフレー ム)̀(鶏第計 1フ レームのエッジ成分 Olu

Im7レ ームと最終フレー
ム間でル レオ立体視

第i7レ …ム呂籠‖フレームロでのオフう カルフロー推定
3i7レ ー ムの各直餞要表を ″ テイカルフロ… l=よ 嚇

日 1地 日情報堕偶システムの処理フロー

日2行 レオ立体視3。 mを 用 いたオブテ網加 レ フロ
オプティカル・フロー推定には、濃淡画像の時空間微分の拘束式を幾つ かの方法で解く光学勾配法や 、画像・マッチング法
中の小領域 の移動 量を探索するブロック・いここなど数欠 の手法が提錬されて る。 では、ブロック
マッチング法に遺伝的アルゴリズムを適用 し、効果的にる。
オプティカル・フローを推定する手法を―
/JN―
つ
定義
レーム
いて
l次フ
格子状に区切 たにお・ブロ・ブロックとする。このテンプレー ト
し、テンプレート
ックを 2次 フレーム内で走査させながら、式④ の差分評る。このよさし嘔 をとる移虜bttLりを府
価 pが 最もガヽ
うにして得た仏りがオプテイカル・フロー推定値である。
〃は小領顔を示す。
―‑503‑―

D(

,ソ

・マッチ
されなかつた部分も多い。これらに対し、ブロック
ング法および提案法では、ほぼ全ての特徴点において正確なオプティカル・フローが検出されている。

)=

1111ly+″
7(■
・

(』 乳

̲ソ

;″

+Ar)

オプティカル・フロー仏り を効果的に探索するために、GAを 適用する。全てのフレームを撮影した後に、フレーム間の特徴点追跡を行うが、ここでの処理が高速に行 え
なければ全体の処理に要する時陽 膨大となる。したがってここでの GAは 小規模のものが望ましい。そこで、2
ト ード りとし、GAに より個の h型 変 胸 D剰 を 知 色タび次世代への̀鴫索する。GAで の処理の流れおよ
仏ば
個体の再生手順を図 3お よび図 4に 示す。個体群のサイズを 10と し、4個 の優位個体を保存、6個 体を優位 4個 体から、交差・突然変異 により生成する。突然変異確率は0。

(→ 空間局所最適化法(b)三 階微分法(c)時 空間フィルタリング法(d)Lucas-Kanade・マッチング法(C)ブ ロツク(o提 案法01と した/*酬…上位41□ 体を保存

日 5ガリリ網bル・フロ
処 理 時 間 に つ い て は 、空 間 局 所 最 適 化 法 で はでは 0。 83EEl,時 空間フィルタリ
IWl,二ング法では 0。051sc],httSJ陥 田 法では 0。 1llsl,
・マッチ ング法では 28。 791El,提 案法 では
ブ ロック
9.34[駆 ]で あつた。このことから、提案法により比較 的
高速に精度よいオプティカル・フロー推定が行えるといえる。

日 3(二 での処理の流れ0。

5.お わ り:こ目 4染 色体コードと
耐
コ輸
では
本報告
、建物内の廊下においてαDカ メラを移動し、GAに よる
させながら2枚の連続するフレーム機ついて検討した。比オプティカル・フロー推定の結果に4。

較のため、光学勾配法であ 空間局所最適化法,三階微分法 ,時空間フィル タリング法 ,hms̲Lmde法 そしてGAを 用いないブロック・マッチング潟 試みた空間局所最適化法,三 階微分法,時空間フィルタリング
法では、良好なオプティカル・フロー推定を街 ことが出来なかつた。これは、対象画像において一様色で塗りつぶしたような部分が 欠 含まれていることが主要因であると考えらMo hms‐ mmde法 では、特徴点付近のオプ
ティカル・フローが比較的良好に検出されているが、検出

本報告では、ステレオ立体視での特徴点追跡に用いる
オプティカル・フロー推定に対して、GA樋 用する手法を提案した。このステレオ立体視は 自律移動車が走行する屋内環境の地図情報を 3次 元情報として獲得するためのものである。種 々のオプティカル・フロー推定の手法を実現し、提案手法により比較的高速に精度よいオプティ
カル・フロー推定が可能であることを確認した。
しかしオプティカル・フロー推定に要する時間は十分短いとは言えず、更なる高速化の検討が必要である。また、
ステレオ立体視のための初期フレームと最終フレームの移動に角度をつ けることも検討中である。
晰〒680‑8552鳥 取市湖山町南 4‑101
鳥取大学 工学部 電気電子工学科
大木 誠
電話 :085731‑5231,ほ :0857‑31‐ 0880
面@ele.的 は対判.κ ″e‐ dm山―‑504‑―

L9thFtzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8- 10, 2003)+[EU FEE Fr t, *flffi&ltr+ffi ffi I I a t,''(A knowledge acquisition environment for classification problems

f;-H* E& l{EA fnA +rE t,
Hironori Inaba Kazuto Kojitani Hiroshi Nakajima
ta s yffifr*tt = 7 l-. rl -/vffifrfr *tf,fi.frll@/ tv-7
Control Technology Laboratory, Knowledge & Control Technology Group, OMRON Corporation

Abstract: In this paper, a knowledge acquisition environment is discussed from- the-viewPoints of ahuman-machine 6oll-aborative sys6m aird a general sofbware plqtform. Both of semiautomatic
knowledge acquisition and humin'machine inteiaction has been realized as the-fur-'ctio-n{ity of thesoftware-platf6rm within the environmept. In a-dditig1, the software platform is designed focusing onclassificaiion problems to make acquired knowledge effective and efficient.

1. lt DDtl
E 9}H. *Ei##rr E r;$fi.7,( vl:tit, \(1t.,\Fulofifi{E l: I 6 *EffiEr: t 6 glft fr fra#t+ . rfiJl'rtffi< *D 6iL( B t:. -f,(". *ffiA*t6 : & t= z l'
H|JH/i U&!tH l:. :tu* ro)/\Hl. r 6fftArE/r < .
FA *rF#tfil: I 6&c^o**rrH* c(L\6" iE+.
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:fi,*rl.. *,.4 ttz/)l' ) t L.t#*,affiffi+F*a*fr,t8 ffi L . tuffi,A,#/ 7 v r7 *-4 (I!{P-:Knowledge Acquisition Platform) *ft*L[3], 14, [5].
ffifr,t'r1-r< 3/:.. t L<+EI. *E&El=*slr6Eft '6 RftfJ E & ' i tff6! b*filu**t*tr. I(AP a7 -+trtufrtr&nH (C'I(APrrxd <|ttlr-,

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E L.ffi*o*r#l\a'%*t*.4 fr L ( r, 6 "77 yArfrilfr,fitfrhttL5ltl [z][e]"-505-表 2:知 識獲得作 業の課 題

へ提
者報
発情
開 の供

項 目

期待 効果

課題

(1)汎 用な開発手順 の提供

開発者 のスキル向上(2)類 似開発事例の情報提供

調査・ 検討・試行錯
誤 の軽減(3)グ ラフ化・ 統計処理・特徴量選
択・特徴量有効性 の評価

各 ステ ップの 目的の明確化
各作業成果物 の 日標
設定の支援

開 発 ツー
ル の有効利用(1)複 数の開発 で共通に使われ る機
能の提供(2)ツ ールイ ンタフェースの統合環
境(3)過 去に作成・使用 したツールの再利用環境(0ツ ールの適応領域 の明確化
(5)グ ラフィカル な開発/シ ミュレ

開発 の 自動化促進
同一機能 の再開発防止ツール操作負担の軽減(1)開 発の副産物 (ノ ウハ ウ・ ソフ
トウェアツール)の 共有 0再 利
用

判 別 問題 向 け知識獲得環境 (C‐ KAP)
KAPの アーキテクチャに基づいて判別問題向けの知識獲得環境 C‐ KAPを 構築 した。今回 は、この C‐ KAPを 異3。

音検査 システ ムの 良品・ 不良品判定に用 い るフ ァジ ィ知
識獲得に適用 した。

保守性 の向上3。

ーシ ョン環境

知識 の再利用

KAPの アー キテ クチ ャを用 い る こ とに よ り、機械 的 に
処理 可能 な部 分 は、知識 獲得 ソフ トウ ェ ア部 品 ライ ブ ラ
リで 自動化 し、人 間 が処理す べ き部分 は、知識 獲得 手順
書や 知識 獲 得 ノ ウハ ウデ ー タベ ー ス で 、作業 の効率化 を
図 る こ とがで き る。 また 、開発 の過 程 で 得 られ た ノ ウハ
ウを知識 獲 得 ノ ウハ ウデ ー タベ ー ス に登録 してお くこ とで 、以後 の 開発 で は 、 さ らな る知識 の 高品質化 が 期待 できる。

・ 情報検索・ツール検索作業負担 の軽減

(2)開 発の成果物の共有 と再利用

以 上 の よ うに、知識 獲得 作業 で は 、人 と機 械 の 効 率的 な
協調作 業 を実現す るた め の枠組 み が 重要 で あ る。

2。

2 KAPの 構成

2。

1を ふ ま えて、我 々 は知識 獲得 プ ラ ッ トフォー ム (以 下、KAPと 表記 )を 提案 して きた [31,[41,[5]。 KAPの 概念 図を図 2に 示す .

知識獲得
ウ
ノウ′
ヽ

lC‐ KAPで 扱 う判 別 問題｀
今 回 、C‐ KAPで 扱 うの は、FA現 場 な どで行 われ る異音検査 の 良品・ 不 良品判別 問題 で あ る。 まず 、実際 の検査 ライ ンか ら収集 した 良品・ 不 良品 の 波形デ ー タを元 に特徴 量 を計算す る。 そ の 特徴 量か ら良品・ 不 良品 を うま
く分離す る よ うな フ ァ ジ ィ知識 を作成す る。 そ して 、その 知識 を利 用 しで 、未 知 の 良品 0不 良品 を判別す る こ とを 目的 とす る。フ ァ ジ ィルール は r then形 式 で記述 されてお り、人 が見 て知識 の 内容 を判 断す る こ とが可能 で ある.

3。

2異 音検査 の知識獲得手順

異音検査 システ ムのフ ァジ ィ知識獲得 に C‐ KAPを 適用
す るにあた り、図 1の 知識獲得作業手順に したがつて作業項 目を切 り分け、人 と機械 の役割分担 を設定す る。
[選 択]:デ ー タセ ッ ト決定

7 タベ ス

学習お よび評価 に用 い るデー タセ ッ トを選択す る。

獲得

ウハウ

[前 処理]:異 音強調

正 常音 と異常音 を うま く区別できるよ うに フ ィル タ
を設定 した り、波形 を変換 した りす る。
[特 徴量抽出]:特 徴量計算パ ラメー タ設定

ソフトウエア部品

フ ァジ ィ知識 の作成に用 い る 40種 類 の特徴量 を計算す るために必要なパ ラメー タを、ノウハ ウと試行
錯誤 によつて求め、特徴量を計算す る。
[モ デ リング]:知 識 (フ ァジ ィルール)の 作成

図 2:KAPの 概 念

選択 され た有効特徴量 を元 に、メ ンバ シ ップ 関数(MF)を 調整 し、ファジ ィルール を定義す る。
瞬 釈/評 価]:評 価/検 証

KAPは 以 下 の 3つ の要素 か ら構 成 され る.
(1)知 識 獲得 手順 書
知識 獲得 作業 の 各 ステ ップで 行 われ る知識 獲得 戦略
決 定 を支援す る。

(2)知 識 獲得 ソフ トウェア部 品 ライ プ ラ リ
既 存 の 資 産 を活 か して開発 の 自動化 を促 進 し、開発
効率 を高 め る。

(3)知 識獲得 ノウハ ウデ ー タベ ー ス
開発者 の試行錯誤 を減少 させ 、開発 に必要 な情報 の検 索 0調 査作業負 担 を軽減 す る。

―‑506‑―

テ ス トデ ー タを用 いて評価 を行 い、作成 された知識の有効性 を検証す る。

3。

3判 別 問 題 に お け る知 識 獲 得 作 業 の 課 題

判別問題 に KAPを 適用す る場合 の課題 を以下に挙 げる。

(a)開 発者 のスキル 向上:

熟練 して い ない開発者 であつて も、熟練 した開発者と同等 の知識 を獲得 できるか。

6)知 識 の均質性 の確保:

作成 され る知識 に一定の品質が保障 され るか。

0知 識 の効果的 な検証:

作成 され る知識 の有効性 をどうや つて高 めるか。

(0人 間の ノウハ ウの効果的 な取 り込み:

人間 の ノウハ ウを どうや つて取 り入れれば、効果的な知識獲得作業 が行 えるか。
図 3:フ アジ ィ知識 自動生成 ツー ルの画面
3。

4C‐ KAPに よる解 決 策

上記 の課題 を解決す るため、KAPの アー キテクチヤに基づいて C‐ KAPを 構築す る.そ の際、効果的な知識 生成を実行す るた め、

図 4に C‐ KAPの 構 成 図 を示す。ま た、各構 成 要素 に含 ま
れ る具体例 を一 部抜粋 してお く。

(1)[選 択](D[前 処理]お よび [特 徴量抽出](3)[モ デ リング]に対応 して、3つ のツール を導入す る計画 である.本 稿
では、上記 (3)に 該 当す る「フ アジ イ知識 自動生成 ツール」
を中心に議論す る。
人手 で知識 の作成を行 う場合、試行錯 誤的な作業 が多くな り、知識 の作成方法 は各人 のスキルに拠 るところが
大 きく、作成 され る知識 の質 にば らつ きが生 じる。実用
システ ム にお いては、作成 され る知識 に均質性 がある ことが望ま しい。 フ ァジ イ知識 自動生成 ツールは、遺伝的アル ゴ リズム (GA)と フアジ イ決定木 を使 つて、メ ンバ
シ ップ関数 (MF)を 最適化 し、フ アジ ィルールを生成するものである。ここでは、3.3の 課題 の解決 を図る とともに、人 と機械 の役割分担 をふまえた設計 を行 つている。

図 4:C‐ KAPの 構 成

手順書・

040個 の特徴量 に対 し、人手で有効な特徴量を選択 し、
知識生成 を実行す る。
知識作成時に人手 で見逃 し率・ 過検出率 の上 限を設定 し、作成 され る知識 の品質 を確保す る.

・

知 識 の 性 能 を 見 逃 し率 (FNR:false negatiVerate)・ 過検 出率 CPR:false poshve rate)を 統

フ ァ ジ ィ知識 自動 生成 ツール マニ ュアル
フ ァ ジ ィ知識 自動 生成 ツール の利 用 方法 を説 明 した
ドキ ュ メ ン ト・フ ァ ジ ィ知識 自動 生成 ツール パ ラメー タ調整手順書
フ ァ ジ ィ知識 自動 生成 ツール を実行 す る ときの パ ラ
メー タ設 定 の 指針 を説 明 した ドキ ュ メ ン ト

合 した指標 に よ り評価す る[61。
見挑 し率正常 と誤判定 され た異常品 の数

判別 問題 向 け知識 獲得手順 書
知識 を作成す るた めの手順 を説 明 した ドキ ユ メ ン ト

・

・

:

:

FNR〓

ソフ トウェア部 品 ライ ブ ラ リ

蚕異常蔦あ薮

0

過 検 出率異 常 と誤 判 定 され た 正常 品 の数
:

FPR=

:

フ ァ ジ ィ ID3
フ ァ ジ ィ決 定木 を生成す るア ル ゴ リズム。

0

全 正 常 品 の数

遺伝 的 アル ゴ リズム (GA)
自然淘汰 の原理 に基 づ く最適化 アル ゴ リズム。

図 3に フ ァジ ィ知識 自動生成 ツールの画面を示す。

―‑507‑―

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6tl:,6P11'3P.

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TEL: O774'74'2018 FAX : O774-74-2004
E-mail:hironori_inaba@omron.co:9,r IDs titE6lzrt, J, a Lvt -:kffi#a Y 7l. ) -7 lEE tftlBt- 6kho)^ ), )\, lr\fr 3 tL<
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-508-

jp

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)! -( )v-)vl=& 6ffiEfr

DEA fli8.{Ea7 z

Estimation of DEA efficiency values by fuzzy decision rules

E+ **

HA EX
Tomoe Entani

Hideo Tanaka

H*Et+

EEtrHJr+

Kochi University Hiroshima International Unirrersity

Abstract: We classify units with input and output data based on their relative efficiency values. Efficiency
values depend on uniis' evaluated viewpoints. We assign efEcient classes to units based on their efficiency
values from one of the er<treme viewpoints, the pessimistic one, where the inferior input and/or output
items for the evaluated unit are focused. The decision table consists of the given data and assigned efficientclasses as the condition and decision attributes respectively. Since there a.re order relations in attributes,

the dominance relation based rough set a,pproach is applied. The decision rules which describe the efficientclasse by means of the relevant input and output items are induced from the decision table. The induced
if-then rule can be ortended to fuzzy ones and they are useful to estimate the efficiency for a new unit.

1 I* tlDl=
DEA (Data Envelopment Anatysis) lJ, *^fr)),^7 Ar.*irr 6fi8.+*D*fffi+ltrb q, &4#
ff (Ol,tU:Oecision Making Units) afi*flEb, I -t I A#.tr t 6 IEE Hfi +E,]'lEffiL)1 16.l. t'Jf 6*'tE!/eEJr'l'EL L<Et'fLL<L\6 [1]. :nE' f-{<o DMU AAE U<, {:lffiXI#-'t t6 DMU l'
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(1)

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DM(Ii Lfi*f!-e&r6 DMU DRA D+(i) L
DMUi alt i rt\#r*ffJ<b 6 DMU 0)ffi6 D- (i) l*
ZfuztL*.ar i l.E* 3 *t.(r,' 6.
D+(D: {i e U : jDi} D-(i) = {i eU :iDjlt: : -e, U Ef-\(o) DMU ofi6<b6.

-509-

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jt,ffi/1[E Lfi*'#.r ,if-then('>rt'tfi f. : :-C, cr)v-)vfrlfrfrl-, ZAvt^il'btt.6*ft#h't,

x i t.*D6: l rrr* 6.

[Upper and lower cumulative sets]

Cr>-:U,<tC, Cf :U"4C"
ci a. cf oaLT#.rfrP)m, D+ t D- p_H\,<,Wat il:Af 'Lrr-e*6.
P(ci-) : \) r."7 D+ (i) P(c;) : \ecf D- (i)- {i e u : D+(i) e c7}
P(Cfl:{i€U:D-(i)ECf}"(ci-)'R btt'tzT fltfrlAlt, b, ffii*tt., 7 o LT fr R^
#t#A cf L Cf t.rv\<, W.at.)tttf-thenz/Lrr*E*i. bffiH 3 ix 6.
1. lf.Yr x;,(r* and Vp U;pZU+p,then DMU; e CT,where DMU* e P(Cf)
2. lf Yr a;.)r*. and Vp A;pSU*p,thenDMUir- C;,where DMU*e P(Cf)#tctr DMU o)^H fi [H.il\ + Z b tv, Z tt"ilt tv/r, 1 l.iH6f 6 L * l*. tDtr< L 6fi+t+, 2 Ct
l.R-l6) r. &, *trv-fu2 t.EAf6l*E ^ rlc
n.fdn.#r+t$ ) 7 z q ,cB'f 6 ) : L a*EEf 6:6tc.d>lt, /v- lv t t

L rr-e* 6.

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fr*, L A*p|J, ZtLZtll Yt\-/y/H#.p,..(a.,)
L pu.,(u.) t.* E*3 tt 67 r 2.t#T*>6. tvlV2lt >t,t< 6lflffil:zz )I tv-tvn}ttffi-e*6.
b6 DMU; a7 7 2 .( tv-tv.-o)ifiAffiE, A+
l+Rl*.a, Y,,\- Y ylfdi. b min HH A AHr, \(,Ykot i t.E#3ir6.
tr*(i) : p,.r(rir)n. " A 1.r,,^(a;*)
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tvtufit,t6: lt, DMU a1&Affi#S{EA*r;-6.
L /r <, ZD#t*+*.r'
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Abstract: In recent years. the total number of accidents is not significantll' decreasing. and some problems inthe safety management are pointed out. In this research. the extraction method of the minimum decisionalgorithms b1' using rough sets and genetic algorithms are proposed. The proposed method can extract theefficient and the simplified decision rules. The decision algorithms $'ere extracted from the accident cases inconstruction sites. The identification rate and the simplification of the extracted knouledge were evaluated b1using the k-fold cross validation method.

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University

EEEIHA+lliroshima International University

Abstract : Although Rough sets with the nonliner feature is expected in the research of Design evaluation, it isa significant problem how to analyze a great deal of decision rules extracted from a decision matrix. Thus, themethod to analyze and evaluate a lot of decision rules based on Covering lndex of Rugh sets from a statis0cal
viewpoint would be proposed. By the method of the proposal, the view of "column scores" corresponding to thecategory score used by Multi-variable analysis was defined and introduced. Therefore, there is a q,seful advantagethat coirsideration of an analysis result can be performed easily. In addition, this "column scores" condenses theinformation on decision rules.The validity of this proposal would be verified using the case study of digital cameras.

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lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)* E I t - tv gi ffi *,t HL r f= iE EI ElF fi tr

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Research of Comfortableness of Space in Commuter Train using Decision Rules Analyzing Method*Lffiffi

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Katsuo Inoue

YukiYamazaki

Akira Okada

Mitsuo Hirokawa

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Hirostrima International Universrty

Okamura Corporation

Osaka City University

Tokai University

Abstract: In order to verify the validity of the proposed decision rules analyzing method of Rough sets, the casestudy about the comfortableness of the space in a commuter train which is a train interior design especially liked
by a yotng woman was performed. It is the report of the result. First, the attitude term, the image adjective, andthe form element on a train interior desrgn were extracted from the target subject using the evaluation grid method.
And the questionnaire was conducted to samples of 45 kinds of train interior design, and the relation between an
attitude term and sl image was calculated by the multiple regression analysis. The relation between 4 image anda forrt element was analyzed by the decision rules analyzing method. Consequently, the relation between theattitude liked by a young woman and design elements was found and the result reflecting reality was obtained.

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Algorithm for Constructing Decision Ptale, Pruceedings
of RSKD' 9 3, pp.335-3a6( I 993)

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472+0695 EERHffifr[Rffiry+Hfr 555-36

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EEfi : 0823-70-4885

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Email : k-inoue@he.hirokoku-u.ac jp-520-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept。 8‑10,2003)

ラフ集合 の縮約 を用 い た番組選択 パ ター ンの抽出
Extraction of Selection Patterns forTV Programs by use of Reduct in Rough Sets
池田 敏彰
Toshiakilkeda(株 )ホ ロン ク リエ イ ト

古屋繁
Shigeru Furuya
拓殖大学
Takus1loku Un市 ersity

Holon Create

Absbact Though we Gan watch many TV prograrns by the diffusion such as BS and a cable television, it becomesdifficult that we look for the program rvhich we want to rvatch to increase the number of TV chalrrels. The contents of

TV hogram such as the genre, conteuts and perfonner is made the tenn of decision, and viervers' prograln selection
which means the frequency of the TV program which viewer have beeu watching is made the term of subordination.

In this paper, the tendency of the viewer's program selection rvas explained by using an abb,reviation of Rough Set
Theory.

As the result, about 1O% of abbreviations corresponded with viewers'prograur selections. We clarify that the relation
between vieivers' progam selections and the frequency of watching TV prograurs. Viewers are roughly classified into

two grcups. The first group consisted of subjects who demonstrates a set program selection and less channel surfing. The
second group has no set program and shows more channel surfing. Criterion is established in each group by determining

whether they watched programs or not

表 1 テレビ視聴態度 の現状

1.研 究 の背景・ 目的

BSや ケー プルテ レビな ど,現 在テ レビの多チャンネル化が進んでいる。多チャ ンネル化に ともない,

番組 の 内容 も関 しても、よ り視聴者 の ニー ズにあわせて、細分化、専門化 している。

CSデ ジタル加入世帯、CATV加 入世帯、一般世帯[単

CSデ ジタル i CATV

一般世帯

m入 世帯 3 加入世帯
いろいろチャンネルを切り督えてから見る番組を決める
同時にいくつかの番組を楽しむため￨こ チヤンネルを切り位:%〕[̲■ Q̲」 ̲J。 §

512
49.2

替えながら見ることがよくある̲̲̲̲̲
何かほかのことをしながらテレビを見ることが多い
暇なときは,テ レビをつけていることが多い

62.4

テレビを見る前に,番 組表で確認する

72.9

1

57.8

●311[1
0

0

55。

2

Q̲」 ̲■ .7

73.2

1

77。 9

それぞれ のテ レビ視聴態度に関す る調査 (表 1)[1]う。 このよ うにたチ ャ ンネル 化が進めば,視 聴者がによると,各 世帯 では、テ レビ視聴をす る前 に番組

本 当に見たい番組を選択 す る ことは困難であ り、視の確認を しているにもかかわ らず、実際はチヤンネ聴者が見たい番組 の選択を支援す る しくみが望 まれ

ルを切 り替えなが ら、番組を決め てい る ことがわかている (図 1)。

る。特に、CSデ ジタル放送 ではガイ ド画面 (エ レタ

テ レビ視聴に関す るグルー プインタビューによる

トロニ ッタ・ プロ グラムガイ ド :EPG)に よって放と,以 下のことがわかっている [2]。

送番組を検索 する事ができる環境であ りなが ら、活(1)番 組選択を決定 づ けている要素 として「 ジャ用 されていない。

ンル」以外 の要素 も重要。

これは、放送番組 の検索 に時 間 がかか つた り、操(2)番 組選択 は視聴者 の好 みの番組のパ ター ンと作 に手間取 り視聴者 に負担をかけてい るためであろ放送 されている番組 との適合の度合 いで決まる。

???

〉
チャンネル数の多 さか ら
番組選択が困難 に…

個人の嗜好 に合わせ番組を検索

図 1番 組選択支援 システムのイメージ‑521‑―

(3)視 聴者 の視聴行動 は「視聴者個人の好み」「放ポー ツ情報 」 の 8ジ ヤ ンル につい て行 い 、そ の 結果

送番組 に対す る集中度」が影響 している。

を まとめ る と、情報提供 番組 には情報を伝 える番組

そ こで,本 研究 では,現 行 の多 チャンネル 化のなとエ ンターテイ メ ン ト性 を重視 した番組 に分け るこ

かで番組選択支援 システム構築 のために,上 記 のよとが できた。 また、娯楽番組 は、視聴者 の 年齢層 やうな条件を考慮 した視聴者が もつ番組選択 パ ター ン

番組 のの雰 囲気、 エ ンターテイ メン ト性 を重視 したの抽出を ラフ集合理論 [3]を 用いておこなった。

番組 、知識や教養を得 る ことがで きる番組、ゲ ス トとの対 談 や交流 のあ る番組等 に分類す る ことが できた。

2.番 組選択 のもとになる因子
現行 の EPGで の番組内容 は、よ り細分化 された放また、両調査 の結果、情報 番組 と娯楽 番組 の 関連性

送番組 のジャンルによってデー タ化されてい る。 しか し、 これでは ジヤンルで しか番組を検索す る ことが 重要 であ ることがわか った (図 3)。

しかできないために、視聴者が見たい 番組を探 しだ

し,表 2に 示 した番組選 択 の決 め手 であ る番組選択

す ことは困難 である。

因子を抽 出す る ことが できた。 アル ゴ リズ ムの検討

放送番組 に違いを表わす ことができ、 また、 ジ ヤ

以上 の調 査 よ り各番組 の違 いが 現れ るよ うに配慮に 用 い た番組選択 因子 との違い は「 出演者 の属 性」

ンルだけはな く、 ジヤンル以外の番組選択 因子を抽 「 番組 の 雰 囲気 」「 スポ ー ツ 」「 時 間帯 」 の 項 目の追出す る必要がある。そのために、視聴者が放送番組

加であ る。

に対 して どのような違いを見出 してい るのかを調査
す る事によって、放送番組 の違 いを明 らか に し、放送番組 のグルー プ間及び放送番組間の 関係 か ら新 た

3。 番組視聴 の特性

視聴 者 の 番組 に 対 す る好 み は番組 の 視聴 時 間 に現れ る。 これ は、実 際 の 番組選 択支援 システムを考な番組選択因子を抽出できるもの考えた (図 2)。
調査は、 (1)ジ ヤ ンルに拘 らず 42タ イ トルにつえた とき、視聴者 の 好 み を番組 の視聴時 間 に変換 し

いて、 (2)放 送番組 を 8ジ ャ ンルに分 け、それ ぞたデー タを扱 うことによ り各放送番組 に対する好み

れの ジャンル ごとに調査分析 を行 つた。調査方法 はを抽出す る事ができると考 えるられる。 しか し、 こ

似ているもの同士を分類、グルー プ化す る ことで知こでの問題 は視聴番組 に対 して視聴時間を抽出す る

られている MDA― OR[4]に よって行 つた。。

際、 どれだけの時間を視聴す ると「見ている」或い

調査 (1)情 報・ 教養番組 と娯楽番組 に大 きく分
類する ことができ、情報・ 教養番組 では情報 の質 やは 「見ていない 」 のかを区別す る基準の設定 が必要

広 が り、娯楽番組 では出演者や番組 の雰囲気 がそれであるとい うことであ る (図 4)(こ の基準 値を視
聴時間 の しきい値 とす る)。 そ こで、 ビデオテ ー プに視聴番組を録画す る ことによって視聴履歴調査をぞれの番組の 内容を決定づ けていると考 えられ る。
「ニ ュー「実用・教育・趣味」
調査 (2)に ついては、

行 い 、視聴時間 の しきい値 についてラフ集合理論 の「ス「スポーツ」「 ドラマ」「アニ メ」
「音楽」
「娯楽」
ス」

解析結果をもとに検討を行 つた。
視聴履歴調査 は 20代 か ら 60代 までの男女 で 6
名で、 3カ 月間 の毎 日午後 6時 か ら午前 0時 まで見ていた番組を録画 して もらった (図 5)。 調査結 果

情報ヘー

情報番組の中にはエンターテイメン トを重視 した番組が、娯楽番組の中には様 々な情報を伝達することに趣をおいた番組がある.

図 2番 組選択因子 の抽出

図 3情 報番組 と娯楽番組 の関連図―
‑522‑―

表 2番 組選択因子
午 後 １ １時 ︱午 前 ０時

午 後 ７ 時 ２午 後 １ ０ 時

午 後 １ ０時 ︱午 後 １１時

スポ ー ツ以外

午 後 ６ 時 ︱午 後 ７時

個 人競 技球 技

生 放 送

シ リ ー ズ 化

ダ イ ジ エス ト

コ ーナ ーに分 化

番 組 時 間 内 で 連 続

期 間 限 定毎 回 連 続一般 向 け特 定 者 向 け

年 配 向 け子 供 向 け若 者 向 け家 族 向 け知 的

日 常 を 話 題

専 門 的

多 様 な 情 報 ・テ ー マ

役 に立 つ情 報 ・テ ー マ の 絞 り 込 み

シ リ ア スゲ ス ト と の 対 譲 ・交 流

く だ け た 内 容

ス ト ー リ ーコ ミ カ ル

視 聴 者 ◆素 人

キ ャ ス タ ー ・コ メ ン テ ⁝ タ ー

ア ナ ウ ン サ ー ・ナ レ ー タ ー

出 演 者 が 併 優 ・ ア イ ド ル ｏ ア 一テ イ ス

出 演 者 の 容 姿 の 格 好 良 さ

出 演 者 が コメ デ イア ン

出 演 者 の 意 外 性

出 演 者 の 活 ■出 演 者 の 人 気 ｏ話 題 ・ カ リ ス マ

自 然 ︒科 学

娯 楽

コ メ デ イ ー

ス ポ ー ツ

ア ニ メ

映 画

ドニフ マ

カ

を書き起 こし、各被験者の放送番組に対す る視聴時に、視聴者 の 番組視聴の習慣性に着 日 し、視聴習慣間を抽出 した。

がある番組 については しきい値を下げ番組を見る方

視聴履歴調査か ら視聴者のグル ー プ (ほ ぼ視聴番
組が決定 してお り、習慣化され、番組放送途中でチャ

向へ 、無 い場合 は しきい値を上げ見ない方向へ と変化させた (表 5)。

ンネル 変更をほ とん どしない グル ー プ Aと 番組 途

習慣性がある番組はよ く見 る方向へ 、習慣性 が無中でよ くチャ ンネル を変更 しているグルー プ B)にい場合 は見ていない方向へ 結果が現れた。 この結果

よって しきい値 が変fヒ していることが分 かった。

は、番組の視聴 時間 の長 さよ り視聴番組 の習慣性 に

次 に、 しきい値を変化させない 場合 と変 fヒ させた

着 目 したことによって、ザ ッピングの多い被験者は

場合 のラフ集合理論 の解析結果 が どのように変化 し

視聴番組 の視聴時間が短 い傾向 にあったが、視聴時ているかを調査分析す るために、視聴行動 に特徴 が間の短 さに左右 されず、 しきい値 の変化 が結果に反あ った被験者 3名 について解析を行い 、その結果を映された ことを示 している。

比較、考察を した。

しきい 値 の変化 はラ フ集合理論 の縮約結果 に表

具体的な、 しきい値 の設定であるが、 しきい値をれ、 しきい値 の操作 によって、よ り精度の高い結果

変 fヒ させない場合 は表 3の ように した。 また、 しき

表 3し きい値の基本設定

6〜 7時

視聴時間

:: ;{
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i+ 2illtAgB b.tr!i-1 iUa
Cch!
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視聴時間が短いからといつて視聴 していない訳ではないi-----i
ifrnE C hr, ifr.-----..Oi.t OOa----a:-h

特 ︿コ タい値 の操作は表 4の ように しきい値を上下させ 、特----Ssl,-i-----i
achio< H !+ 30,

frn#D un! .,.

▼放送番組を見ているか否かを判断する基準が必要

表 4し きい値 の操作

しきい値

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時

テレビ

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﹂建Ｅ 目 ｌ ｌ ｌ ｌヽ︐

テレビ出力端子からビデオ入力端子ヘ

Ach BchＩ Ｉ 平ＨＩユポ

時

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視聴時 間

視聴 時間

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画

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視聰 時 間―‑523‑―

一Ｌ目

3カ 月間の毎日

図 5視聴履歴 調査

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FAX : 0426-65-1519

Email : sfuruya@id.takushoku-u.ac jp

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DiBfrlE^tffiW#ftil, #Wffi*FftBffi. s ElE,

pp.53-81 ( 1998)

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n. ffi 4Lqffiq#tteffiEH, pp.to9 (1997)
frfr ww, ffi#t ffi, fiE x, ffE iE- : 27He
EffirE*d[r66*EjE1fl0)]*b+, f +f ,t >Yffifr,.
H, 44tsffi*#*X*tffiP.H, pp.l85 (1997)

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rgfl+, 7.12 EE (1994)

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)- 7 F6 & {EeF5{*E 7 tvt= & 6 ftiE ffio LLWffifr,
Study on Comparison between Condision Part of Dicision Rule Using Rough Set and Optimum
Solution Using Identity Mapping Model#ffi +-

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Yusuketuffiil7t+t+ffi

Graduate School of
Wakayama University

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Toshinobu Harada

Kouichi Itou

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Graduate School of
Wakayama University

Wakayama University

Abstracfi When a new product is planned, the relationship between the attributes (cause) of the planned productand a specific evaluation (result) is obtained by using data resulting from a survey. This is a problem that explores acause from a result, and we call that an inverse problem. Therefore, in this study, we applied rough set theory and an

inverse reasoning system with a five layer neural network as a method for solving this inverse problem. And wecompared the optimum solutions obtained by exploring the entire range of solutions space with condition parts ofdecision rules that were obtained by using rough set theory. Moreover, we also compared the result of quantification

method II with condition parts of decision rules.

1t*DDt=ffiffiAEiafi5 H, 7 >r- I-ffiAAeAiEDr, AE[ff*aR+*. (F.E) &#fffi (ffi*) 0)EI
*Hffi Afr# t l'<1+a#,4tthEtL(E'tc. r.

i'rlt rffi*n\BHEA#6HEr rebD, .na
urdEeu)i. -l&lc, ro)ur"IEaffi< I.&lt# L lrt. Neural Network and Genotic Algo-,rithm re Eo)*fElcI D t oEr6Etffitzr( b,1 ? b L < ltf,{Eo) &frffit'r+6 r, LrrTE 6.
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E H,l?,t- tcHE4 Hl ir 6 Effi ffi A H Hf 6 Effi

{Hffiaffi*f 6. ZaW*8iT lcEfiH{HffitJt}c- 526-

①奮
丈
紙
万
層
す
勇
理
早
要
手
多
事
繕
覇
る
用
子
写
。
雰
撃
讐

圧縮情報 空 間

機能情報 とア ンケー トによ って

②雲
二菅
に
:F
吉
寧
電
導醤
"看

X,Y,節 のそれぞれの値を変化させ,最適解③ 婁豊多智君全あ曇源竺異義要損量「を求める。誤差が0。 01以 下の出力値を最適解とした。

機 能情 報の恒 等 写像 モデル

誤差 空 間選好・ 非選好 に関す るデ ー
誤差 空 間 の表示 はCr④ 岳 電基嵩 2赤 易 じ
差 の等 高線 を描 いて 表
す (実 際 には 3次 元 グ'製
ラフにて示 され る).

⑤i更 ;:ぴ 李
あ
警
:告 。
尋
1:覇 SE方 層票
檀寿:写 :襟 籠声
￨こ

図 1 恒等写像 モデルを用 いた最適解の探索

z=0。 0耳 二i面

z=0。 2月 二:面

z=0。 1評 こ:函ie z.st l

lz-z.s',itr r .s-2
lo r -r.s

iIo.s-rr

El0-0.5

r.LffUz=0。 3可 二:面

z=0。 5月二i面

z=0。 81二 i函z〓 0.91二 i面

z=0。 6月 二i面

ｍ¨¨z〓 0。 4丹 二
i面

z=0.7耳 二:面

図2z〓 1。 0平 面

被験者 Aに おける誤差空間

学習済みの機能情報の恒等写像モデルの中間層に 4
比 較 シ ミュ レー シ ョンヽタンが 4。 1ル ー ルヽタンを求める.こ の出カノ
入力し,出 カノ条件 部 の総 数 ,最 適 解総 数 と選最適解となる.

好サ ンプル数の比較

本研 究 は ,ア ンケー ト調査 による被験者 40人 の選好 か ら,ラ フ集合 によってル ー ル条件 部 (CoI.

の高いものから最大 100個 )と ,恒 等写像モデル
によって最適解 (誤 差が 0。 01以 下のもの)を 算出―‑527‑―

表2

相 関係数 一 覧最適解総数―ルール条件部総数 ルール条件部総数―選好サンプル数 最適解総数―選好サンプル数
0。

709

0。

773

0。

859
凡例

︲

ヽ Ｌ 疇 匈

７０鴫 ４鮨 ヽ １
﹄ ︒
・０
０
０ ０

１■ ■
ヽ ０

ｌ ｏ
疇 疇 ヽ ヽ Ｑ

ヽ Ｌ Ｌ ヽ 軸 ０

ヽ 鴨 Ｌ ヽ ヽ ﹃ ０

１ ■ ■ む 鮨 ヽ 鮨 Ｌ 睫 鶴 ０

１■ ■

ｌ ■ ■

１■ ■

最適解+C.:。 が上位 5位 (C.:.:0.4)の ルール条件部

最適解のみ

最適解+す べてのルール条件部◆ 最適解● CJ吐 位5tOJ卜 ′И昭都
11す べてのルール条件部
最適解総数 :45
ルール条件 部総 数 :20

選好サンプル数 :5

Z

図表 の見 方図 3 Type Aに 含 まれるある被験者 の最適解 とルール条件部の関係した .そ の結果 ,ル ー ル条件部 の総数 ,最 適解総シンポジウム発表 までに数量化理論第 Ⅱ類による効用値算出結果 との比較を行 う。

数 と選好サ ンプル 数 の 間 に強 い相関関係 が見 られた (表 2)。
4。

6

2ル ー ル 条 件 部 と最 適 解 に お け る 出 カ パ

ま とめ

本研究 によ り,以 下 のことが確認 された
1)選 好す るサ ンプル数 とルール条件部 ,最 適解の間 に関係が見受けられた

タ ンの 比 較.

ルール条件部 と最適解 を比較 し,最 適解 の中にルール条件部が いかに含 まれるかを調査 した。ま.

2)75%の 被験者 において,ラ フ集合 によって得ず ,比 較を行 うために,連 続量で表 された最適解をラフ集合で用 いたカテ ゴ リーに当てはめなお した。本研究では,最 適解 の中に 1つ 以 上ルール条
件部が含 まれて いた場合 ,そ の最適解 をルール条
件部がカバー して いると考えた。ルール条件部 のC.I.が 上位 5位 まで のものと最適解 の比較 ,す べられたルール条件部 と恒等写像モデルによる最適解 に一致性 が見 られ,ル ール条件部 の組
み合わせ によって最適解 が表されている可能性が うかがわれた
3)選 好す るサ ンプルの数や選好基準 によ り,ルール条件部 と最適解 の一致性が異なる.

てのルール条件部 と最適解の比較を行 った結果
被験者 の選好 パ タンを大きく 3つ に分類す ること.

,

ただ し,今 後 の課題 として被験者 の回答 と選好基準によって,ど のようにルール条件部 と最適解 が変化す るのか調べ,ができた.圧 縮情報空間中に,最 適解 となる圧縮
情報 の位置 と,ル ール条件部を含んで いた最適解となる圧縮情報の位置をプ ロッ トしたものである

る必要がある.

.

その一例を図 3に 示す
meA)CoI。 の高 さが上位 5位 までのルール条件
部 が ,大 半の最適解 の 中に含 まれた (図3)。 このような結果は被験者 個 人中 4.

注 および参考 文献[1]榎 本雄介 ,原 田利宣,井 上拓也,森 典彦 :多人数併合縮約システムを用 いたオーディオ製
品の選好分析 ,デ ザイ ン学研究 ,Vol。 49,

人に見 られた。これ らの被験者は,選 好
サ ンプル数 ,ル ール条件部の総数 ,最 適
解総数が少な く,上 位 5位 まで のルール

No.5, 11‑20, 2003

条件部 の CoI.が 比較的高 いとい う特徴が多 く見 られた.つ ま り,選 好課程 において,そ の選好基準 (機 能 に対す る価値観)が , 1つ ,も しくは 2つ に絞 られた
被験者である ことが推察 された

5.

51‑58, 1994
連絡先
青=640‑8501
和歌山県和歌山市栄谷 930番 地
和歌山大学大学院システムエ学研究科 (原 田研究室)

今後の予定

現在 の研究 では,ラ フ集合 によるルール条件部と恒等写像モデルによる最適解 の比較を行 ったが[2]原 田利 宣 ,森 典 彦 :恒 等写 像 モ デ ル を応 用 した多 様解 ,デ ザ イ ン学研 究 ,Vol。 41,No。 1,

榎本 雄介
E―IM江 1:s035009@sysowakayama― u.acjp,―‑528‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)* LffiFsl l; ti r, 6 ffieMtr Ol*fr tV - )V*{tEItr OF,E
Influence ofAnnexation Order to PluralAnnexation Condition Parts of Decision Rules#ffi +-

Kouichi Itou

ffiffiilt+^+w

Graduate School of
Wakayama University

E# ffi*
Enomotofiffiilt+t+H
YusukeGraduate School of
Wakayama University

FE *lH.
Toshinobu Harada

fEffiill(+

Wakayama University

Abstract: Mori proposed an algorithm annexing condition parts of decision rules in order to derive common thecondition parts of decision rules of plural people. A system that annexes plural condition parts decision rules by using
Mori s algorithm was developed by Inoue et al.. However, in existing researches, influence of annexation order toannexation condition parts of decision rules have not been discussed. In this research, we defined three kinds of annexation methods, and investigated how the annexation condition parts of decision rules derived would difrer among thesemethods. As a result, it was observed that the annexation condition parts of decision rules were fairly inlluenced by theannexation order.

1 t* DDt;# B lc& p r * LX.o )V- )V*,++ffi (Condition

Partof DecisionRule [D-{T, DR]) ZffieUT,* )v*t=frffi? 6 ff e D R aHH? 6 * i'fi ffR*

tillc t& 11. *lc, #t'BlcI:T#a*7-fi
a[ilH t <, *L*.o)D R Affiet6>7.7Afir

E*Efilc t&21. LirL, ft*offifr-elt, f*
efrHFrIffeD Ra.ptf-f ff*l==vt<Itffi D 6
it(t,rhur. ? tT, *ffifrTlt32affiefi#,
aft#,t-,, znbaffieD RirE0)& ilc*ftA6o)i)4ffi^(tc. ?o#*, ffieaffifflc&:(DR

lcb6EtrYtL+76 E. LirEE bfftttc+-

2 ffiefii*,rf D R^&,lffwg
2.1 D R 0){#6*Wai+t4 >a>tA h'Utlc,t5t,\<lt, *< o:a-+J ATE6E D)r)\-tAD RoffiHrr*E 6i16. tE T, *^*.a&m#fi\b'Rbn/cD Rir b, &&m#0)ElFlcF6T6D R (Ef
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fi*,a#*t6. r, rr, :ft*affiafitsa tffi

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Se, 54, Ss, 56, Sz, Sa, SsOg &EEL,
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a&.5 tc&ffi# 3 T 1 2affiAff\, 6ffl.T0f
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-530-

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D &, 7 Tr lc?r/)(, b6)JiJ 'J ,rA0fe

-531-

表1

表2

20%一 致率

上 位 10個 一 致率

DRに 含 まれる割合 を各併合方法 につ いて算出す る

カテ ゴ リの組み合わせ の一 致率 を算 出す る ことで ,さ らに詳 しく併合方法 による結果 の差.

3) 算 出 された割合が 20%以 上 のカ テ ゴ リにつ いを考察で きる と考 え られ る。
2)ま た ,併 合方法 につ いては他 にも様 々な方法て ,2つ の併合方法 で同 じカテ ゴ リが抽 出 され る割合 (20%一 致率 )を 算 出す る (表 1).

が考 え られ る.そ こで ,様 々な併合方法 によ4) また ,2)で 算 出された割合 の上 位 10個 のカ
テ ゴ リにつ いての一 致率 (上 位 10個 一 致率 )る実験 を行 う必要があると考 え られ る.

を同様 に算 出す る (表 2).
その結果 ,ク ラスタ別 の平均 を見てみると,20%一致率 の結果 については,他 のクラスタと比べて注および参考文献,

クラスタ Dが 高 い一致率 を示 して いる.こ れは,クラスタ Dが 他 の クラスタよ りも人数が少な く,選 好
基準 にずれが少な いためであると考え られる。上位

10個 一致率 の結果 について見てみると,全 体的 に

[1]森 典彦 :「 ラフ集合 と感性工学」,日 本 フ ァ
ジィ学会誌 ,Vol。 13,No。 6,600‑607,

2001[2]井 上拓也 ,原 田利宣 ,榎 本雄介 ,森 典彦 :デザイ ンコ ンセ プ ト立 案 へ の ラフ集合 ,デ ザイ

20%一 致率 と同様 の傾向が ある.次 に,併 合方法
別 の平均 を見てみる と,20%一 致率 と上位 10個
一 致率 で ,同 じよ うな結果が得 られた .さ らに

ン学研究 ,Vol.49,No.3, 11‑18,2002[3]榎 本雄介 ,原 田利宣 ,井 上拓也 :多 人数併合,

20%一 致率 と上位 10個 一致率 の結果 で分散分 析を行 った ところ,ど ち らとも有意差 は得 られな

縮約システムを用いたオーディオ製品の選好分析,デ ザイン学研究,Vol。 49,No.5,11‑
20, 2003

か った。 この ことか ら, 3つ の併合方法間 で同 じ
程度 の相違 が あると考 え られ る.ま た ,一 致率 が5割 強程度 で あるため ,各 併合方法 による併合 D
Rの 違 いは無視できな い もので ある と考 え られ る。 連 絡 先可=640‑8501
和歌 山市 栄谷 930番 地
和歌 山大学大学院 システムエ学研究科 (原 田研究室)

4 まとめ
本研究 では以下のよ うな成果が あつた 。
1)従 来 の併合方法 による併合 DRと 新 しい併合

井藤孝 一
E― MAIL:s045005@sysowakaytta― u.acjp

方法 による併合 DRを 比較す る ことで ,併 合方法 による結果 の差が ある程度 ある と推察 された.

しか し,今 後 の課題 には以下 のよ うな ものがあ

げ られる

.

1)今 回は,カ テ ゴ リの一致率 を算出する ことで,

結果 の差がある と推定 した.し か し,ラ フ集
合は本来カテ ゴ リの組み合わせが重要あ り,―‑532‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

afrffi iEtT = f'I f 6 iE 6 tt t H flrt'r.o *nH
I

Analysis of Characteristics Grasping by use of Decision Rule in Rough Sets, and Investigation of
Validity of Combining Decision Rule for Product Preference

HE,L @_

a*a

Kenichi Kumamaru

Rei Takanashi

Hril.r#t+

H.R.r*t+

TokyoPolytechnicUniversity TokyoPolytechnicUniversity
Abstract : The author's fbrmer research has been done under the following supposition. When characteristics grasping is exactly done,
attribute sets as a characteristics is same as decision rule. The first purpose ofthis research is to verifl the supposition that characteristics
is same as decision rule by using sample. As a result, lt was found out that characteristics grasping exactly done by all subjects is sameas decision rule.

The second purpose is to verity validity of combined decision rule. As a result it was found out that combined decision rule between
prefered products ofone subjects is much prefered, and combined decision rule between prefered products ofdifferent subjects is notprefered, and moreover attribute besides combined decision rule is also not prefered if it is wrongly chosen.

<aLT, *ft.tv-tvafr (UT. tv-tv*) *l*

1 lt U&)l=

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DtffaEtt affi'#.*flE-t 6 : & r. =dfE t'fr '> afr ^txbv' 6 b 6frF"a#'#,*ffifr8f o +'e. Z aa^frietitt"/i L cE{toRAr b, 6 L. v, L 6 ": iL * < aw*< $tr#,frilo> kh affi ffr tflE r: 7 7 H
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Ik(t1+i*fiTaffif"o#'Ht *E( 3 /c.

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2 j*'fttt-/Lo/au ! :& .6t*f*tEffi)EL t
E,Wlt >7 tvteb rc a at >/ tv t z aa&#*ffi,,F.a' bE Td iu< t,, 66,6^, |ILZ tLaffiftro)REfi ^r( L t> c tt-" t V< Z tLb cffilgtl)\&E#+t > / tv
a Ea*fttu-tvl.{t\t 6 i.ffi's/:."ff;* & L (. e(r)+A&#rrRE /v* )v L il'l.t v) tt
v,t*'ffiflftt L(t,\6 - 27:,t)7J,->tt" Lr'L. +E&#axaD+trtt*iErr,- tv t Ec#-t 6 tfiR.bba(EttrE*tJ) /ipr( 2frfi.>tt (*.2, 3 )"w** a w'HfrE,etrt Hwt t . wffi# rt\ #'M

t tH- otr*1Lt 6"*ft. p - tv lt, c, < b 6#4lJ. 25 / 28 T b,> t:- "*t. &ft#6ili'r1->rrcffi'&frffia ) b*ff.tv-tv L
F|- o>6 0) L trEf &> 6 lt:Rft.tv- lv t e tu<L \ 5 t)

2 trEetrE Lt=t>J tvtffiLtf:t*'ffifrE t* ? tLt)\ *\ret,:ffi btt kE 6 tj.F.ft tv - tv L H

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tv- tv t l*6 v, t tut ei.Iffiffi i"t lEtLtt E o&.,R,. b triEil 3 tt"6 : & rrltlf*EET* /:."'? : -e#tr{t[flffitEf;
2. 1 +t>J )uaftf,tt i*ft.tv- tvaE+Ht

L(#lf tE fr.affiLla^bt D ) t>'b b( & t, -oai

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L6 4-Df .f 4 v*n\ztL<tLD)Tol-&#tffiLt
ttrEft'>t:-"-533-

人 エ サ ンプル の形 態要素

表 1

カテ ゴ リー (属 性 値 )ア イテ ムボデ ィー と一体化 したグ リル開 ロ

1開 口 あ り/2グ リル 無 し

ヘ ッドランプとグリル

1繋 がつている/2繋 がつていない/3グ リル無し

ヘ ッ ドランプ形状

1犬 目/2猫 目/3そ れ以外

フッ ド〜ウィン ドウシール ド〜ルー フの流れ

1滑 らか /2独 立

ボディーシルエ ット

1モ ノフォルム/2モ ノフォルムでない

ウェッジシ ェイプ1目 立つ/2目 立たない1普 通/2高 い
ボディープロポーシヨンに対する全高
ボディープロポーションに対するオーバーハング長 1普 通 /2短 い￨ボディープロポーシヨンに対する トレッド幅
ボディーに対するプリスターの有無

1有 /2無断面1無 機的/2有 機的

1普 通 /2広 い

ボデ ィー全体の面使 い

1全 体が単 一/2上 下分割

ボディープロポーションに対するタイヤ径

1小 /2大●smpl〜 10は 人エサンプルの通し番号を示す(4)は 特徴把握 を行 つた基準サ ンプル を示す● (1)〜● (1)は ルール数が少な く、ルール長が短 いサ ンプル車
● (2)は ルール数が多 く、ルール長 が短いサ ンプル車
● (3)は ルール数が少な く、ルール長が長 いサ ンプル車
● (4)は ルール数が多 く、ルール長 が長いサ ンプル車

図1

人エサ ンプル

表2

縮約 と被験者の特徴把握 の一例 (Smp2)

●

●

● ●

●

● ● ●

Ul U2 U3 U4 Ul̲堕

●

○ ○ ○

●
●

● ●

I

○

○

● ●

● ●

●

属性不足

U7

○

○ ○

●

● ● ●

AIF!
BIE2
BIJ:
B!Kl
DlL2
E2Kl
E2L2
GIM2
BIE2F!
C2E2Jl

非縮 約

● ●

● ●
● ●

○
○

I

I

I

I

I

I

I

●

C2Jl
C2K:
D:J!
DlK:
FlJ!
FlKI
GIJ:

● ●

BIL2
BIM2

●

BH2

smp2

U2 U3 U4 U5 U6 U7

●

B:D!
B!Fl
BIGl
B!Hl

Ul

●

BIC2

●

SmD2
縮 約 と一致● ●IGI Kl●●●● Ul〜 U7は 被験者番号 を示す●属性過剰は被験者 の特徴把握が決定ルール に対 して冗長のものを示す●非縮約は被験者の特徴把握 が決定ルールではなか つたもの を示す●属性不足は被験者 の特徴把握 が決定ルールに対 して不足のものを示す―‑534‑

表3

被 験 者 の 特徴 把握 結 果(1):smp2[24](2):smp5[2](3):smp6[12]● Ul〜 U7は 被験 者番号 を示す(4):smp9[5]

● 白字

1

U2

()は 特徴把握 を行 つた対 象のサ ンプル を示す● 白字 smpは 人エサ ンプル 番号 を示 し、日はルー ル数 を示す

1

U4●表内の数字は被験者の特徴把握が決定ルール と一致 した数 を示す

U5●表 内 (数 字 )は 被験者 の 特徴把握 が決 定ルー ル と一 致 しなか つた数 を示す5.86(22) 317(2.83)

表4

2(1.6)

183(2.29)

各被験者 の選好 と非選好
smD

1

s

nol smp3 smp4 smp5 smp6 smpT smpS smp9 smp I 0
NP2
NPl

NP2

NPl

U4

選 好の度合 い を示 す
●選 好 :Pl〉 P2〉 P3

NPl

P2

● Pは 選 好 、NPは 非選 好 を示す● P及 び NP以 下 に続 く数字 は選 好及 び非

NP2

NPl

NPl

NP2

●非選 好 :NPl〉 NP2〉 NP3

P2(1)一 人 の 被 験 者 に対 し同 一 の 選 好 サ ンプ ル 車 の… .普 通 以 上 を期 待 で き る が 不 明

特徴 を含 み 、か つ 非 選 好 車 の 特 徴 を持 た な い デ ザ イ
ン案 (CRl)(2)一 人 の 被 験 者 に対 し異 な る選 好 サ ンプル 車 の特徴 を含 み 、か つ 非 選 好 車 の 特 徴 を持 た な いデ ザ イ

結 果 と して各 併合 ル ー ル を CRlは BlC2GlJlKl、 CR2
は BlC2JlMl、 CR3は BlC3G211、 CR4は BlC2G2と した。
さ らに 、対 象被 験者 の 全 て の 非 選 好 とな る決 定 ル ー ル
を含 ま な い よ うに 自由属性 を追加 して全 て の 属性 が埋
ま る よ うに属性 値 を決 定 した (表 5)。 そ の 結 果 、表 5を も とに作成 したデ ザ イ ン案 を図 2に 示 す 。

ン案 (CR2)(3)複 数 (2名 )の 被 験 者 に対 し同 一 の 選 好 サ ン
プル 車 の 特 徴 を含 み 、か つ 非 選 好 車 の 特徴 を持 た な
いデ ザ イ ン 案 (CR3)(4)複 数 (2名 )の 被 験 者 に対 し異 な る選 好 サ ン
プル 車 の 特 徴 を含 み 、か つ 非 選 好 車 の 特 徴 を持 た な

2.4 併合ルールに対する各被験者の評価

い デ ザ イ ン案 (CR4)
まず 前記 7名 の被験者 の 、サ ンプル 10台 に対す る選好を調 べ た (表 4)。 結果 、好み が 7名 の 中では比較的近 い
被験者 と仮 定 して 、U5と U6を 併合 の 対象被験者 と した。
また 、2.2の 特徴 把握 実験 と同様 に U5と U6の 挙 げた
選 好・非選 好 車 の 特徴 を指摘 して も らい 、そ の うち決 定
ル ール で あ った もの を併合 の 対象 と した。そ の 上 で、併合は以 下 に示す 被 験 者 と決 定 ル ール の 組 み合 わせ で行
い 、併 せ て各併 合 ル ー ル の 期待 目標 を示す。

(CRl):U5(smp2)十 U5(smp2)。… smp2と 同等 か それ 以 上 の 評 価 を得 る

(CR2):U5(smp2)+U5(smp7).… smp7と 同等 か それ 以 上 の 評 価 を得 る

(CR3):U5(smp7)+U6(smp7)。… smp7と 同等 か それ 以 上 の 評 価 を得 る

(CR4):U5(smp2)+U6(smp7)
表5

図 2の デザイ ン案 (以 下併合デザイ ン)が 実際 に被験者 の選好 にかな つてい るか を調 べ るために、U5、 U6に対 してイ ン タ ビュー 調査 を行 つた。 また、先 の特徴
把握実験 で用いたサ ンプル か ら各被験者 の選好車 と非
選好車 も同様 に示 し、併合 デザイ ン と併合 対象 とな つたサ ンプルの選好あるいは非選好す る度合 い を尋ねた。
さらに併合対象 とな つた サ ンプル を加 えた選好・非選
好 の程度 を横 方向 の順位 尺度 と して図 3に 示すっ
まず 、U5か ら見 る とCRl、 CR2は 共 に選好す る との評価 を得た。特 に CRlは U5が 見 つ けた smp2の 特徴 である決定ルール を多 く含み 、smp2よ りも良 い と評価 された ことか ら、併合 ルール 以外 の属性 である 自由属性 の選択 が よか つた と考 え られ る。一 方、CR2は smp2と smp7の特徴 を併せ持 つてい る。U5は smp2と smp7を 別 々の観点をも とにそれぞれ異なる利用 目的で選好 していた。
そ の ため双方 の特徴 が併合 され た CR2を smp2(あ るい
は smp7)の 個性 が薄 ま つた もの と感 じた よ うであ る。
ただ し、併合 ルールの 目標 であ る smp2と 同等 の評価 を

併合縮約 によるデザ イ ン (CRl〜 CR4)の 形態要素 の内訳

lデ ザ イ ン

属性値の内訳A tt C D E̲̲F G H : J K L̲J

併合縮約属性
自由属性 (自 由

Bl

C2

Bl

C2

Bl

C3

Bl

C2

Gl

Jl

Kl

)

併合縮約属性自 由 属 性 (自 由 )

Jl

‖1

Al*

併合縮約属性
自由属性 (自 由

G2

)

Al

CR4 併合縮約属性

L2* M2*

自由属性 (自 由)―‑535‑―

図2

併 合 デザ イ ン

CR3

図3

CR4

人エ サ ンプルに対す る各被験者 の選好の割合

得 る ことがで きた。
CR3は 同一サ ンプルであるsmp7の 特徴 を併合 したデザ
イ ンであるが、他 の被験者 が 見つ けた特徴 を併合 しているためか、非選好 との評価であ つた。CR3に 限 らず全ての併合デザイ ンは選好 の特徴である決定ルールを併合 し
非選好 となる決定ルールがた属性 と自由属性 か ら成 り、
含まれない よ うに属性値 が選 ばれて い る。にもかかわ らず、
非選好 とな つたのは 自由属性 の選び方 にあると考えられ る。例 えば、CR3の K属 性 (ボ デ ィー全体 の面使 い)は Kl(無 機的)だ が 、K2(有 機 的)を 選択 して も非選好の決定ルール を持たない クル マ になる。
この よ うに、 自由属性 にお いて 、 どの属性値 を選 ん
で も非選好 とな る決定ルール を含 まな い場合 、属性値の選び方 によつて評価 が左右 され る と考 え られ る。すなわち、形態 に対 して バ ラ ンスの とれ た 自由属性選 びはデザイナ ー の 力量 に よる といえ る。
さらに CR4は 異な る被験者 間 の上 に異な るサ ンプル
間 で の併合 であるためか 、もとも と非選好車 として選択 していた smp4よ りも嫌 いであ る との評価 であ つた。
次 に 、U6を 見 る とCR3、 CR4共 に選好 とも非選好 ともな らず普通 との評価 であ つた。 CR3は 同一 サ ンプル 同士の併合 であ るが 、他 の被験者 が把握 した特徴 を持 つ決定ルールがU6に とつて ノイ ズ とな り、選好 に も非選
好 に もな らず普通 との評価 にな つた考 え られる 。また、
U5と 同様 に 自由属性 の選択 の仕 方がバ ラ ンスの悪 い ものだった ことが 考 え られ る。
さらに、CR4は U6が もとも と選好 で も非選好 で もな
い smp2と の併合 であ つたためか、smp7ほ ど選好す るには至 らず 、普通 との評価 であ つた。
以 上 の結果 か ら、U5を ター ゲ ッ トとし、 4種 類 の併ルール
ごとの 目標 を達成 で きたサ ンプル は 2種 類 で合
あ り、U6を ター ゲ ッ トとし、 2種 類 の併合ルール ごとの 目標 を達成 で きたサ ンプル は 1種 類 であ つた。

3

SMP4

定 を厳 密なサ ンプル を用 い て検証 した。
結果 として、全て の被験者 が決定ル ール とかな り近い特徴把握 を して い る ことが分 か つた。 また、被験者の特徴把握全体 を見渡す と、被験者 が特 徴 と して挙げた属性 の 組 み合 わせ の ほ とん どが決 定 ル ール か らであ った。 また、異なる観 点か ら選好 され た複数 の 商品の決定ルール を併合 し、それ を含む新商品 が とれ ほ ど
選好 され るか を調 べ る ことで 、決定ルール を併合す る
ことの有効性 を検証 した。結果 と して、同一被験者 間
で の併合 は選好 され た。 しか し、異 な る被験者 間 での併合や 、自由属性 の選び方 に よつては非選好 にな る ことが分 か つた。
これ を商 品企 画 の 観 点 か ら考 え る と、同 一 の 観 点(あ る いは 近 い観 点 )は 近似 した選好構 造 ・ 価値観 を持 つたユ ー ザ ーの集合 と置 き換 え られ 、そ の 間 で の併合 な らば、よ り選好 され る商品 とな る との 可能性 が示
され た。

参考文献
[1]熊 丸 、粂 田、高梨 、森 :ラ フ集 合 の 決 定 ル ー ル を用
い た特 徴 把 握 の 分析 と、決 定 ル ー ル 併 合 の 商 品選 好 に対す る適 合 性 と有 効性 の 観 察 、デ ザ イ ン学研 究 、 155、79‑86、

2003

連 絡 先 :〒 164‑8678
東京都 中野 区本 町 2‑9‑5
東 京 工 芸 大学 芸術 学 部 デ ザ イ ン学 科
熊丸 健 一
電話 :03‑5371‑2730

FAX:03‑5371‑2730
E一 mail結論

本研 究では特徴 として の属性 の集合 が 、特徴把握 が的確 に行 われ た場合 は決定ルール と同一であ る との仮―‑536‑―:kumamaruOdsne t一 kougeio ac.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

局所回帰 による順序尺度データのスムージング とヘ アデザイ ンの感性工学データ分析 へ の応用
Smoothing ofordinal categolncal data and its applica●

石原 茂 和,*石 原恵 子on to analysis of hair design Kansei evaluation data

長 町 三生

,

西野達 夫

,

Shigekazu lshihara Keiko lshihar:L Mitsuo Na2ganlachi and Tatsuo Nishino

広 島国際大学

人 間環 境 学 部

感 性 情 報 学 科 ,*言 語 コ ミ ュ ニ ケ ー シ ョン 学 科

College ofHuman alld Envttonment Hiroshima lntemational University
Abstract For long years,the lineaHw is aSSumed as a basis ofmathematical analyses arld modelings,those are used in social
sciences.In Kansei engheering,we also have been used the linear FnOdel for exploring Kansei and product design relations.
Although linear models are sophisticated and reliable,there may exist non linear relations and responses to design elements.

■lis study focused on analysis ofnonline=ity h sutteCtS.Kansei evaluation.Color and length of the hair deslgn were used
for contЮ l vanableso Suttecrs evaluation vahe on Karlsei word(atteCt市

e)iS a response varlable.To avoid smali noisy shnof evaluation value, we used smoothing techniquc. Non― pararrletric regression model LOESS, one of lnodem regression
lors and lengths on direrent Kansei

method was used。 ¶he resuL shows non‑lheanw and hteractions of specinc hal c。
words.

1日

的 として い る。 2つ のデザイ ン要素 は髪 の毛の色 とは じめに

我 々 の 感 性 工 学 で は ,semandc dittrentiJ method

長 さであ り,感 性 ワー ドによって,感 性 ワー ドとの(SD)を 感性評価 に多用 して い る。 SDデ ー タを多変関係 が 当然異 なるもの と考 え られ る.

量解析 に よ り分析 し,感 性 の構造分析 や ,感 性 とデザイ ン要素 との関係 を明 らか に して い る。

2。

感性評価実験

多変量解析 の 手法 の大部分 は線形 モ デ ル に基づ い

髪 の長 さは短 いほ うか らシ ョー ト,シ ョー トボブて い る。 したが つて ,感 性 の評価値 とデザイ ン要素

セ ミロ ン グ,ロ ン グの4種 類 とした.髪 の色 は黒 か らとの関係 は線 形 の 仮 定 にお い て分析 され て きた。

金髪 まで の9段 階 とした。 この2変 数 の組み合 わせで

我 々の感性 工 学 で は,数 量化理論 1類 の よ うに,ダ

刺激 は%種 類 である。

ミー変数 を導入 し,質 的 (名 義尺度 )変 数 を表 わ
す こ とに よ って 非線形性 が あ つて も分析 で きるよ
うに対処 して きた.感 性評価 値 をyに 置 き,名 義尺,

Fg費 員螢負貧負負萎寺

よって ,線 形式 で あ つて も,感 性 とデザ イ ン要素訥 gtttbとの非線形 的な関係 を分析 す る こ とがで きた。 そもそ も形 ,素 材 な ど多 くのデザ イ ン要素 は質 的 な訥 gt

バ リエー シ ョンで あ り,こ の よ うな対象 方法 は現

1

111目 曇露

00000

ぬぬ 亀ぬa´尋=・ ,轟

実 的 で あ つた.し か し,非 線形 的 な関係 を モ デ ル

Cd口 rとして直接的 に表 わす 目的 には最善 ではな い

1234

.

近年 ,我 々は感性 の 非線形性 につ い て ,直 接表現

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8
図 1.刺 激で きるモ デ ル化 をさまざま試 みて い る.こ の論文 では,感 性 評価 にお け る 2つ の デザ イ ン要 素 間 の 線

評価用 の刺激 はヘ アデザイ ンのシ ミュレー シ ョン形 0非 線形 的な関係 を直接分析 し,表 わす ことを 目

ソフ ト (COSmOpolitan Virtual Makeover2,Broderbun‑537‑

d,1999)を 用 いて作成 した.髪 形 はshortか らlongま‖
表 1.‖ 魅力的な の高評価者数

で ,パ ーマや カ ッ トな どの影響が極力少 な く,全 体

Lengthの形 が最 も変化 しな い ものを選 択 した.髪 の色 は不゛
自然 な色 にな るの を防 くために,実 際 の ヘ アカ ラー

944として市販 されて い るものか ら連続的な変化 にな る

6

4

9

4

10

ように選択 した。

9

10

4
4

9

実 験 で は 刺 激 は 色 調 整 を した デ イ ス プ レ イ

9 Color(lMκ Dv Apple)で 提示 した。評価 には76ペ アの感性 ワー ドを用 い た5段 階SD尺 度 の質問紙 を用 い た。
被験者 は短大 生 (年 齢 19〜 20歳 )女 性 17名

3。

.

ノンノtラ メ トリック回帰 によるスム ーシング
まず最初 に,そ れぞれ の 感性 ワー ドで の評価 の頻

度表 を作成 す る.5段 階 の SD評 価 で4以 上 の 評価 を正の反応 とした。表 1は ,感 性 ワー ド 魅力的 な"の結果 を示す。 それぞれ のセル には,4か 5の 評価値
を与 えた人数が入 つて い る。 色 ,長 さの順序 は図 1

図2.表 1の 2D plot(濃 いほ ど数が大 きい)と同 じで ,数 字 が大 きい ほ ど金髪 ,大 きい ほ ど長 くノくラメ トリックモデル とノンパ ラメ トリックモデルなる。 この表 が分析 の 出発点 となる。

通常 の単 回帰 はデ ー タ全体での予測値 か らの誤差

図 2は 表 1の プ ロ ッ トで あ り,濃 いほ ど被験者数が 多 い ことを しめ して い る.こ の図か ら,色 《茶色を最小 に しようとす る (竹 澤 ,2001か ら).
,

マ ロ ン グ ラ ッセの 色 と呼 ばれ る)が 多 くの 被験 者 が
魅 力的 と捉 えて い る こ とがわか る。 また長 さで4,(̀)E=Σ (″ :+b‑4)2

れJ た

。)

Xiは 予測変数 (独 立 変数 とも呼 ばれ る)の 値 ,Yi

色で24,5,6に 高 い値 が散発的 に見 られ る。
この ,表 の値 を濃度で図 にす る方法 は分 か りやす
いが ,一 つの 問題 は 中程度 の値 ,6や 8(名 )が 表 のな
かに散 らばつていることである.こ のセルの存在力S,
よ り全体 的な傾 向を見 に くくして い る。 もう 1つ の問題 は この表 は分散分析 の適用 は難 しい ことである。
変数 が大 す ぎ,ま た交互作用 は ローカルで複雑 す ぎ

は 目的変数 (従 属変数 とも呼ばれ る)の 値 であ る.

αは回帰係数 であは定数 である.

古典 的な回帰分析 は 1つ の 回帰式 を存在す るデ ー
タの全体 に当 てはめ よ う とす る。 パ ラメー ター の数を少 な くして フィッ トさせ る こ とがモデ ル化 の 目的
であ り,こ れ はパ ラメ トリック回帰 と呼ばれ る。
ノンパ ラメ トリック回帰 は この よ うなパ ラメ ー タ

てい る

.

これ らの問題 を解決す るため には, 2つ の矛盾する要求 を満 たす必要が あ る。 1つ は全 体 の傾 向をよりはつき りとさせ る こ と,も う 1つ は ロー カル な特
徴 をな るべ く保持す る ことで あ る。 これ を達成 す る
ために,最 近応用 が ひろが つて きた ノンパ ラメ トリ
ック回帰 を用 いたス ムーシングの手法 を試 してみ た。

を減 らそ う とい う意図 はな く,ユ ーザ ー に とって使
い よい,わ か りやす い傾 向が抽 出で きれば よい という考 え方で あ る(竹 澤 ,2∞ 1).し ば しば,そ れ は ロ
ー カルな特徴 に存在 して い る。
日―カル 回帰 モデル
Local linear regression(LL】 聡 モ デ ルは, ノンパ ラメ

トリック回帰分析の手法 の 1つ であ る.多 くの場合,

LLRは 1つ の 回帰式 をデ ー タの 1つ に対応 させ て フィッ トさせ よ う とす る。 したが つて ,Yの 値 それぞれが異なるαとわを持 つ。 これ を 1∝ J ntting"と 呼 ぶ―‑538‑―.

LLRで は,予 測変数各 )に 対 して の と 場 ,Yのとあ らか じめ分か つてい る ところは粗 にサ ンプ リン

予測値 yノ が求め られ るが,為 だけでな く,為 ,の 近 く

グす る。 この ようにデ ー タの粗密 があ る こ とが普通に存在するκ個 のX(κ 放ゴ 刀 も同時 に用 い る。そのな ので ,LOESSは 固定範 囲 で は な く,た個 近傍 とい1つ をる とすると,4"脅 島 は為.に おけるエ ラーをう考 え方 を採用 して い る。計算方法 か ら 最近傍局最小化することによって求められる。

所 1次 式回帰 とも呼ばれ る(竹 澤 ,2∞ 1)

Jη J

(

Jzι

)E(Xノ

X′ +bノ ξ )2(2)
)=Σ ″
ヴノ
(α

J=1

求められた %と 場 をハットをつけて書くと,為に対応する推定値yメ ま次のように書ける。
為=aノ xノ +bノ,LOESSは 考 .の 近傍 の デ ー タに つ い て,

3乗 の 重みづ け式 を用 いて い る。

1 ̲

(3)

3 3

(4)

ル /全 体 の デ ー タ数 を span"と 呼 び ,こ れ が 近傍 サ

″1は ローカル重みのパ ラメー ターであ り,ど こまで

イ ズ を調節 す るパ ラメー ター で あ る。

離れ たXま でを考慮 にいれ るかを決定 して い る.こス ムー シ ン グの手 法 は 間 隔 尺度 の デ ー タに用 い ら

れはカーネル関数 と一般的に呼ばれて い るものでれ て きた 。 SimOnOr(1998)は ,LOESSが 1次 元 , 2

単 一 の ピー ク となだ らか な裾 を持 って い る関数

次 元 デ ー タ (表 形 式 )の 順 序 尺度 に も適 用 可能 で あ,(Gaussianな ど)が よ く使われて い る。

る こ とを示 した 。 ShonOrは ,測 定 され た デ ー タが

図3は ローカル 回帰 の例 を示す .る とその近傍 の自然 の順 序 に 従 つて 配 列 され て い る場合 ,あ るセ ル

Xs(こ の場合前後 1つ づつ )に 対応す る 1つ の yノの 測 定値 は近 くのセ ル に該 当す る確 率 に つ い て の 情の推定値 (星 印)と その回帰式を示 して い る。 この報 も含 んで い るか らで あ る と してい る.

線を見 ると,Yの 変動 をス ムーシングして い る こと

この研 究 で は ,Simonor(1998)の プ ロ グ ラ ム を参がわか る。 (こ の説明 は竹澤 ,2001を 改変 した もの

考 に し,プ ロ グ ラ ム を作 成 した .LOESSの 実 装 はである)PЮ ■ B.Do Hpley(Applied Statistics,Univ of Oxford,
UKb。 に よる。計 算 は PrO■ Jan de Leeuw(UCLA)に よ

る

R‐

1。

6.2"の Mac OS X版 で行 な っ た.

次 に示 す の が ,表 1,図 1と 同 じ感 性 ワー ド 魅
力 的 な "の デ ー タ を LOESSで ス ム ー シ ン グ した 結
果 で あ る 。 Spanは 0。 25に 設 定 した 。 幅 の 大 きな ピー
クが色 3,4,5,長 さ2に 存 在 して い る.一 方 ,長 さ4では黒 か ら茶 色 に い た るま で高 い 値 の ゾー ンが あ り,X

値 の 高 い 領 域 が ぼ ん や りとT字 型 を して い る こ とが

図3局 所線形 回帰 (点 が測定値Y)

わ か る 。 この こ とか ら,長 い 髪 (4)は 広 い 色 の レン

ここで は,LOESS(1∝ J regressionの 略 )を スムー

ジで 魅 力 的 で あ る こ と,シ ョー トか らセ ミ ロ ン グでは ,茶 色 が 魅 力 的 で あ る こ と が わ か る 。

シン グの計算方法 に用 いた(CleVeland et J.,1"2).
ノンパ ラメ トリック回帰 の多 くの方法 は,固 定 した
大 きさの近傍 範 囲 を使用 して い る.LOESSは ,幅は固定 せ ず ,る の近傍た個 を,考 慮 にいれ る範囲Xsとしてい る.こ れは,ス ムースネ スを 自動的にチューニングす ることを考 えてい る.た とえば,漁 獲高のサ ンプリング調査で は,魚 が 良 くとれ るエ リアは
距離 において密 にサ ンプリングし,あ ま りとれない―‑539‑―

図4.ス ムー シング した. 魅力 的な"4分 析結果

ゆるやかな ″C2リ

感性 の構造感性 工 学 で は ,多 くの感 性 ワ ー ドで SD法 に よる
測定 を行 な った後 ,主 成分分析 (場 合 に よ,つ て因子
分析 )を 用 いて,感 性 の構造 の分析 を行 な う。
ここで は,主 成分分析 をお こな つたの ち,主 成分に対 して VARIMAX回 転 をお こな った。 主要 な主成
分 は 4つ (固 有値 の減少 の傾 きが変わ る点 を見 つ ける,い わゆるKnee methodで 決定 ).
第 1主 成分 :軽 や か な ,カ ジュ アル な ,派 手な一重 い,上 品,落 ち着 いた, シ ックな ;軽 重性 とア ピ
ール性 の軸,ス ノムな,ボ ーイ ッ シュな一女
第 2主 成分 :涼 じレ｀
性 ら しい, ゆるやかな ;女 性 らしさの軸
第 3主 成分 :美 しい,魅力 的 ,高級感 の あ る一下品な
ヘ ビーな ;美 的洗練性 の軸
第 4主 成分 :直線 的な, さらさら した一曲線 的 な,丸い,ふ んわ りした,無造 作な ;髪 形 のデザイ ンに直接 関連す る形 を表す軸 ,髪 形 に特徴的

色 と長 さ に局所的 に交互作用 が あ り,茶 色で シ ョー
トボブか ,セ ミロン グが ゆるや かであ る。 ブ ロン ドでシ ョー トに中程度 の ピークが ある.

美 しい ″

リ,

スムー シング したグラフ
以下 に,各 主成分 に代表的な感性 ワー ドで の結果をい くつか記す。

急 激 な ピー クが色 4と シ ョー トボ ブ の 組 み 合 わせ にみ られ る 。 これ は ,い わ ゆ る好感 度 の 高 い ヘ ア ス タ
イ ル で あ る.黒 か ら茶 色 で ロン グ も高 い

軽やかな ″Crリ.

参考 文献
竹 澤 邦 夫 ,み ん な の た め の ノ ンパ ラ メ トリック回帰,

吉 岡書店 (2001)
Cleveland,WlS。 ,GЮ sse E.,and Shyu IM.,1992 Local

たα′ルbル Jsル S
regression models.Chapter 8 of Srarお ′９ 長

色が支配的で ,明 る くな るほ ど軽 やか にな る。
さは短 い ほ うが若干軽 やかである.

ボ ーイ ッシュな ″α リ

(edS.)JoM.Charnbers and TJo Hastie,Wadswo■
Brookycole.

Simonott JoS。 ,1998,Sm∞ thing methods in statistics,

Sprhge卜 Verla7g。 (竹 澤 ・ 大 森 訳 ,平 滑 化 とノ ンパ ラ
メ トリック回帰 へ の 招待 ,農 林 統 計協 会 (1999))
連 絡先￢724‑0695
広 島県賀茂 郡 黒瀬 町学 園 台 555‐ 36
広 島国際大 学

人 間環境 学部

感性情報 学科石原茂 和
電 話 Ю823‐ 70‑4890
fax:0823‑70‑4852

長 さが支配的で ,短 くなるほ どボーイ ッシ ュであるh&Eoma‖ :i‐ shige@he・ hirOkoku‐ u.acjp―‑540‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Bttr+t= B tt 66 ur* Lr/jtrEf -, a 7 z #i=#ffi
Rough Set Analysis on (arseiData with Ambiguity in Kansei Engineering

trry i**Ery =H

Tatsuo Nishino

Mitsuo Nagamachi

EEtrHA+

EEtrHA+

Hiroshima International University Hiroshima International University

Abstract: This paper proposed a VPRS bued kansei analysis model, which can deal with the ambiguity often
appeared in kansei data in Kansei Engineering. It was examined through rule extracting from kansei
experimental data concerning the relationship between human kansei and basic kansei design elements.

1. l* Utbl=,il ft L E t H! /r -# il * # o> Hffi

# L lt. * <. a*AlrjtrE v<F"tL6ffit$lr66i
rr*#a: & <"b 6" ffi#., ffffi,|t. AaY. )L4,

ffH.iePrb6"
trXa tx: tu * tlEla a*##.--alP# t ffit$ol$ffitv- tv$l*t|1 o ( I /: /i. =-,Y1u+W#ffrDlF
ffitrt lrtEE{F H /)\ ffi. U t H * ff L t 6 r*e rr*\, " : a )Fffiff *#'aI#.# o>+HEff H *il;& ttt
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VPRS =Efzt,l*. H#H!/r 7 THAtf )v1tt1.
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z\- l.niL 5 i. P ) rt,DT $Rn- & t'[RFr&, 6.

tfrl-<v.'6" IRt*.,-541-

u, D (0<,<u<t)tffi\,\( 3 ->Atfr{AffiW,bft#

する。

Fattω =∪ {[Jβ :μ f(χ )≧ 〃}これは、口以上の信頼度で同値 クラスを Xへ 分類
す ることを保証する同値クラスの集合 の和で Xの2め ‐下近似である。

鰯 のα片 ∪{[JB: 1‑μ f(χ )≧ 1‑J}
1‐ 2以 上の信頼度で χ に xを 分類す る同値クラスの集合の和で、χ のα め‐
下近似である。

BND。,υ ω=∪ {[JB:J<μ f(χ )<γ }口以 上 の信頼度 で Xに xを 分類 できな い し、 1‐
2以 上の信頼度 で 矛 だ ろ分類 で きな い 同値 クラスの集合 の和 で 、 2)境 界 クラス である。

1/7PPuθ =Zttω +B鵬らυω
これ は2以 上 の信頼度 で Xに xを 分 類す る同値
クラスで 、Xの α D‐ 上近似 である。
Fl,2=0の 場合 は、標 準的なラフ集合 のモ デル となる。一 般 に 磁 ″は不確 実ルール の信頼度推定に用 い られ る。
不確実 な感性 デー タヘ の VPRSモ デルの適用
感性 ワー ドXの 生起率 ′の は、感性 ワー ドによ り異 なることか ら、Xの 生起率 を基準 とした近似 パ ラメー タを用 い る ことに よ り、統 一 的な扱 いが 可 能 と な る 。 Xが 生 じ る 確 率 の 推 定 値オ′ ω =IX14 1/1に 対す る 〃 rx/の リフ ト 動雄ωを定義す る。
互■(υ =〃 rxP/pォω
1+ど の リフ トを もつ 、u,oは 次式 で求 め られ る。
口=位 チどわ =機、2‑― 在―どわ =ω
リフ トを基 準 と した近 似 パ ラメー タ の 設 定 によ り、生起確率 に対す る獲得 ルール の ゲイ ン として 異 な る感性 ワー ドの 反応 特性 の 比 較 を可能 にす る。
属性値 の組み合 わせ的 増加 による、決 定ルール
数 の増加 に対 しては、近似精度 を変更す る ことによ り、ルール 獲得 の対象 とな る同値 クラス を制限
して 、ルール 数 を抑制す ることが可能 にな る。
属性 の 重 要度評価 は感 性 デ ー タ解析 にお いては、感性 ワー ドに対す る重要要因 の発 見 の側面 から大切 な タス クである。幾 つ かの可能 な方法 があるが 、本研 究では、近似精度 の異 なる近似空間 からの 縮約 の 頻 度 分布 か ら属性 の 重要度 を推 定する方法 を提案 して い る。縮約 とは決定表 の情報 を保存す る条件属性 の最小集合 の ことで ある。
下近似 の識別行列 か ら、次 の識別 関数 のC〃 ‐3。

主加法標準形 の連言項 を求 める標準的 なラフ集
合 での方法 と同 じ扱 いが可能である[71。
/(0=H{Σ ズ為ノ):0,ガ ∈L/2湖δは,ノ)≠ Ol
(χ ,ノ

XI′

ここで、 δαノは同値 クラス xと /を 区別する
属性でΣはブール演算の和である。
不確 実 な決 定 ル ール の 獲得 に つ い て も δ仁ノ を(属 性 、属性値)と して 、同値 クラスの識別 関数 を構成 して 、そ の連言 か ら主加法標準形 の連言項 を求 めることで可能 であ り、獲得 ルールの信頼度 を
近似精度 によ り保証 で きる。
基本設計要素 の 感性実験デー タの感性解析

4。

4。

1 感性評価実験

図 1に 示 す 4つ の 基本 的 な設 計 属性 と属性 値
を持 つ 3Dグ ラ フ ィ ック物 体 を対象 として い る。
設計属性 Jは 形状 (al)、 形態比 (a2),カ ラー (a3)、
ス トライプ(a4)の 4属 性 (n=4)で ある。それぞれ の属性 は次 の属性値 を持 つ ことが可能 である。
形状 (al)={球 (I),円 錐 0),円 柱 (Ю ,角 柱 (D}形 態 比 (a2)={1:1(M),1:1。 67(D,12(0),1:3(P))
カ ラー (a3)={青 0)、 緑 (0、 赤 (R)、 黄 0)
ス トライプ(a4)={縦 0,横 (H),な し(U))
属性値 の組み合 わせ 総数 4× 4× 4× 3=192か ら

Shape

,

3。
1。

0

67

Form-ratio

Stripe

図 1 基本設計属性
ラ ンダ ム に 40の サ ンプル を作成 した。各 サ ンプ
ル に対 して 30人 の被験者 (男 子 15名 ,女 子 15名 )に 「美 しい」「シンプル な」 な どの感性 ワー ド 10
個 につい て yes,noの 2群 選択方式 で回答 を得 た。
この感性反応 を決 定属性 ごと して、値 は、 {yes,no}を とる。yesと 反応 したデ ー タ集合 を F,nO
Fを 感性 ワー ドの否 定 の集合 とに反応 した集合 り―‑542‑―

-tr6" &ffi,W.v- i-^l:or,''<#A;+ 1200 lE/)l&R,l&---,+lffif-, DRd*l+/: r L l:-ts5"
UTafr4ffifi{("ttffif+7- i-^ f* Lu',r. t v>
/ tvlS 1 l-Hf*l*t r,:--cv,< afr4ffi Fr)b zt<l' "

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-543-

す る ことが 可能 と考 え られ る。
ε=0。 5で 、上 限界 口以 上の信頼度 をもつ獲得 され たルール の 内、被覆率 の比 較的高 い決 定ルール
を表 6に 示す。被覆率 も この種 の 多分 にあい ま いな領 域 か らのル ー ル と して は高 い 値 を示 して いる。

図 2縮 約属性 の 相対頻度
高級感
ロスト号
イ プ(a4)ロカラー(a3)■形態比 (a2)■形状 (al)

シンプル

0

0.1

0.2

0.3

0.4

相対頻度

4。

4 非決定論的な感性 ルールの獲得獲得 され るルール の信頼度保証限界、つ ま り近似精度 を変 えた場合 、の感性 ワー ドXに 関す るル
ール 数 とル ール 中 の最 大被 覆 率を比較 した"ァ(表 5)。 εを高 め るにつ れ て 、獲得 され るル ー
ル 数 は減少 し被覆率 は高ま る ことが 、全 ての感性
ワー ドで 見 られ る。また、 ε=0。 4,E=0.5で はル
ール 数 、最大被覆率 も同 じ値 とな り安定 して い る
ことが分 か る。 また、クラス所属 の不確実性 の 高
い 感 性 ワー ドほ ど この 変化 に敏 感 で あ る こ とが分 か る。
表5

参考 文献[1]Nishino,■ ,Nagamachi,M:Rough Set Analysis

on Kansei Evaluation of Color and Kiansei
Strllcture,QMOD(2001),543‑550[2]Nishino,■ and Nagamachi,M:Extraction of
Design Rules for Basic Product Designing Using

獲得 ルール数 (最 大被覆率 )

02

F‑0

190鋤
飾021) 「夢04

12021)

認

2401D 241010

Rough Set Analysis,IEA(2003)

05[3]Pawiak,Z:Rough Set Elements,Rough Sets in

1200 「12038b

1000 60。 Ol

うだノ勁レ

700

Knowledge Discovery l(1998)10‑30

60.Ol[4]ZiarkO,W:Variable precision rough set model,

60501

この結果 か ら次 の ことが分 か る。Eを 大 き くす
る と、ルール 数 は減少 し、ルールが概念 Xを 支持
す る被覆率 covは 高 くなるが 、逆 に、Eを 小 さく
して境界 クラス を少 な くして、多 くの 同値 クラス
を用 いれ ば 、多 くのルール 数 が獲得 され るが、ルール の信頼度 は低 下 し低 い被覆率 とな る。 この Eを用 い る ことによ り、これ まで感性 工 学領域 で課題 とされ て い る決 定 ル ール の爆発 的増加 を抑 制
表6

Joumal of Computer and40(1993)39‑59

SystemScience[5]ZiarkO,W:Rough Sets as a Methodology for Data

Mining, 554‑576, Rough Sets in Knowledge
Discovery l(1998)[6]ZiarkO,W:Rough Sets as a Methodology for Data
Mining, 554‐ 576, Rough Sets in Knowledge
Discovery l(1998)[7]Stepaniuk,J:Knowledge Discovery by Applicationof Rough Sets Models, 137‑233, Rough Sets
獲得 されたルール

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L′Methods and Applications(2000)
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ク ラ ス所 属 に 曖 味性 を含 む感性 デ ー タ の 解析と非決 定論的 な決 定 ルール 獲得 に対 して 、VPRS
ベ ー スの感性 クラ スの (a)近 似 と感性 デ ー タ解析法 を提案 し、感性 工学 にお ける基本設計要素 の感性解析 と不確 実決 定 ルール の獲得 に応 用 した。
この結果 か ら、 この方法 は感性 クラスの決 定に不確 実性 や ノイ ズ を含 む感性 デ ー タ の 解析 と非決
定論 的 なルール の信頼度評価 に有効 であ る こ と、
さ らに ル ー ル の 膨 大 さに伴 う煩雑 さの解 決 に も有効 であるこ とを示 した。

5。

美しい

Q2

Technique for Analyzing Dat■ 400‑4219 RoughQ

連絡先
丁724‑0600

Qa
Q18

Qπ Ю

018
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Q2
Q2

Sets in Knowledge Discovew l(1998)

1Q綱

広 島県賀茂郡黒瀬 町学園台 555‐ 36
広 島国際大学 人間環境学部 感性情報学科
西野 達夫
月ヨ言舌:0823‑70‑4889
FAX:0823‑70‑4852
Email:t‐nishi@he・ hirOkoku‐ u.acjp―‑544‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

直方体のデザインに関する感性工学的研究
A study of kansei engineering about design of a rectangular parallelepiped
土屋敏 夫

長 町三 生

Tosho Tsuchiya

Mitsuo Nagamachi

下 関市立大 学

広 島国際大 学
Hiroshilna lnternational University

Shimonoseki City University

Abstact: In analyzing kansei of a physical desigrL it is important to examine a basic design of an object. By
this report, I paid my attention to the ratio of a rectangular solid on the bank and amlyznd a change of theratio and relation with kansei. The analysis examined brightness and an effect of combinations on the bankusing genetic algorithm.

1。

は じめ に

表 1ア イテム・ カテ ゴリー

本 研 究 は モ ノ の 基 本 的 な デ ザ イ ン、 特 に辺 の
比 率 と 明度 に 着 日 し、 そ れ らの 組 み 合 わ せ が 感

辺 の 比率明度

00

W:白
LG:ラ イ トグレー
DG:ダ ークグレー
B:黒

1。

1.33

性 に 与 え る 影 響 を調 べ る。 直 方 体 の 辺 の 比 率 に

67
2。 00
2。 33
2。 67
1。

着 日 し、比 率 の変化 と感性 との 関係 を分析 した。
また 、 直 方 体 の 明 度 と辺 の 比 率 の 組 み 合 わ せ が感 性 に 与 え る影 響 を分 析 した 。 分 析 方 法 は遺 伝

3.00

的 アル ゴ リズ ム (GAlを 用 い 、 明 度 と辺 の 組 み 合

33
3。 67
3。

わせ の効果 を調 べ た。

2。

感性評価実験

3。

遺伝的アル ゴ リズ ムによ る分析

基 本 的デザ イ ンを分 析す る にあた り,ま ず感

基 本 的デザ イ ンにお ける辺 の 比 率 と感 性 評価

性 評価 実験 を行 い ,評 価 デ ー タ を収集 した .本

値 の 関係 は 凹 ,凸 型や 複雑 な変 化 をみせ る こと

報告 で 用 い る基 本 的デザ イ ンは 縦 横 比が異 な るがわ か って い る。 この よ うなデ ー タ につ い て は

モ ノク ロの四 角 形 を平 面 上 に配 置 した も ので あ

非線 形 モ デ ル をあて はめ る必 要 が あ る .た とえる (図 1)。 縦横比 は 9段 階 ,明 度 は 4段 階 の グ

ば多次元非線形 の重回帰分析な どがそれである

レー ス ケ ー ル を設定 した (表 1).サ ンプル 数 はた だ し,十 分 なデ ー タ を収 集 出来 な い場 合や デ

36個 で用 いた感 性 ワー ドは 10個 で あ った

ー タ の 誤差 が 含 まれ る 場 合 は ,デ ー タ数 や誤 差

被験者 は 37人 であつた

.

.

.

精 度 に敏感 な 回帰 モ デル で は正 し くデ ー タ の 特
徴 を表 す ことが で きな い場 合 が あ る。 特 に ,明度 との相互 作 用 が 含 まれ るた め 非線 形性 は さ らに複雑 にな る。そ こで ,本 報 告 では GAを 用 いて基本デザ イ ンの感性評価 を試みる.

分析方法 としては,SD評 価値 と辺 の比率の 関
図 1 実験サ ンプル (比 率 :3。 0,明 度 :DG)

係 が部 分的 に 直線 関係 にあ る とみ な し,決 定木―‑545‑―

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4. **

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7 y 2/*t^offi$E+B, 7 r ).( +*#.,
Vol. 9, No.6, pp.900-907, 1997.

[2] Tsuchiyq T., Maeda T., Matsubar4 Y.,
Nagamachi, M., AFuzry Rule Induction Method
using Genetic Algorithm, Intemational Joumal ofIndustrial Ergonomics, No. 18, pp.l35-145, 1996.

Efitft :T75l-8510

TFEit't+FI z-r-l', &trb, lfiaryH&f6ni&ffilcErr6 r

TBEIFUA+

Lrt\*v\. ffiflV- F : frztl&t,r, *Lt,r,>>7lvrt, Y4 )'= y D b, tffita

Tel. 0832-54-8632 Fax. 0832-52-8099

1Etr*

E-mail: tsuchiya@shimonoseki-cu.ac jp-546-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)=f"**f - 5 = e 6 Et=

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Rule Extraction from Information Systems with Interval Values-EE tr,EX
Hideo TANAKA

T'IH
Kazutomi SUGIHARA

EHtrHA+/\ffiffiH+trJ

tE=#r*t+#*E'r+t+

Hiroshima International University

F\rkui University of Technology

AbStfaCt: In AHP(Analytic Hierarchy Process), the importance degree of alternatives is derived from human's
subjective judgment. Since the judgment is not necessarily consistent, there exists the problem of adjusting theevaluations in AHP. Interval AHP is proposed as the method for reflecting uncertainty of human judgment on theobtained weights. In the conventional AHP, crisp values are given as pairwise comparisons of alternatives. It is easy
to express the evaluations by linguistic data. In this paper, the method for deriving weights from linguistic data is
proposed.

1 rt D &bl:

Fr L*-fhrt\, HE*EAB tDEDt=:-a*fffr3 5.

AHP [ 1] (Analytic Hierarchy Process) B z\ ffi o) +ffi,

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McGraw-Hill, 1980@*wi lrvj

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2001

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Brnail : h-tanaka(0he.hirokoku-u.acjp-548-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept' 8-10,2003)

i

7 T .( +frffi AHLrf: X,afrAaffiffi+[ElJ
Automatic discrimination of speaker's feelings byusing fuzzy inferencera+iH ryr
Tsutomu Mikit /Lr'l'l r#E{t fifi-H[ tJunichiro Tashiro

t +t +W.Hfr trT+ffi frf+,EXtH #+Ik

Graduate School of Life Science and systems Engineering
Kyushu Institute of Technology

Abstract: Voice involve speaker's emotion. Human beings use it in communication naturally. If the automatic extraction of emotions from speech signal
becomes true, the human friendly man-machine interface can be realized. In
this paper, the emotion extraction from speech signals using fuzzy inference is

described. Typical six emotions, such as "natural", "anger", "joy", "sadness","surprise" and "hate", are treated. The results of the emotion extraction for
speaker-independent voices are shown and the validity of the proposed system is
discussed.

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声 の高 さや大 き さは感情表現 に大 きな影響 を与 えると考 え られ る。例 えば、「怒 り」は 「平静」に比 べ 、声 の 高低 の範 囲 が広 く、声 は大 き くな
る。 また 、「悲 しみ 」 は 「平静」 に比 べ 、声 の高
低 の範 囲 は狭 く、声 は小 さくな る、 とい う特徴がある。 この よ うな特徴 をルール 化 し、フ ァジ イ

権・短時間平均パワーの平均

静柵 ⇒ ・短時間平均ノ ーの範囲
iワ

・ピ別 最大値
・ピガ の副 埴推論 を行 うこ とで 、発話者 の感 情判 lljが で きそうであ る。

3
3。

口
平静
・怒り
・喜び
口
悲しみ
・驚き
口
嫌悪

図 2:感 情判別 システ ム

フア ジ イ理 論 を用 いた 発 話 者 の 感 情 判 別

1の抽出

音声 の取得 と感 情判別

音声信号 をマイ ク ロフオ ンで録音す る場合、サンプ リン グ時 の音 量設 定や 、発話者 の マ イ クからの 距離等 の録 音条件 に よる影 響 を回避す るた

徴 量 を抽 出 し、音声 に含 まれ た感 情 を フ ァジ ィ
推論 によつて 6つ の感情 (平 静、怒 り、喜び、悲
しみ 、驚 き、嫌悪 )の いずれ かに判別す る。図 2に フ ァジ ィ推論 を用 い た感 情判別 システ ムの処

め、各音声波形 の振幅 の最大値 が 1。 0と なるよ うに全音声 を正 規化す る。採 取 した音声資料 か ら 理 の流れ を示す。
特徴量 を抽 出す るために、 フ レーム分割 を行 う。 3。 2 音声資料
ここでは、 フ レーム長 23。 2ms(1フ レー ムのサ ン
プル 数 =1024)、 フ レー ムシ フ ト 11。 仇田 で 複数のフ レーム に分割す る。音声信号は ビ ッチ (基 本
周波数 )を 含 む有 ピ ッチ部 とそれ以外 に分 け られる。音声 中の感情表現 の情報 の多 くは、有 ピッチ
部 に含 まれ る と仮 定 して 、 ここでは 、有 ピ ッチ
フ レー ム (ピ ッチ の存在す る フ レー ム)に 対 して特徴 量 の抽 出 を行 う。有 ピ ッチ フ レー ムの抽 出の様 子 を図 1に 示す。本研 究 では 、特徴 量 として、①短時間平均パ ワーの平均 (powⅣ e)、 ②
短時間平均パ ワーの範囲 (powran)、 ③ ピツチの最大値 (pitmaX)、 ④ ピツチの最小値 (pit面 n)の4つ を取 り扱 う。
本 システ ムでは、音声情報 か ら上記 4つ の特音 声情報

判別実験 に用 い る音声資料 として 、1)シ ステ
ム構築用デ ー タ と 2)シ ステ ム構築外デ ー タの 2
種類 の音声資料 を作成す る。前者 は 、感情判 別のためのフ ァジィルール 作成 に用 い 、後者 は、構築 したシ ス テ ムの汎用性 の確認 に用 い る。
システ ム構築用音声資料 は、発話者 に 「平静」、「怒 り」、「喜 び 」、「悲 しみ 」、「驚 き」、「嫌悪」の 6感 情 をイ メー ジ して 「おは よ う」 と発話 して もらった音声資料 を用 い る。発話者 は 22〜 24
歳 の男性 6名 で 、 アナ ウンスや演劇 な どの経験
はな い。発話す る語 句 を 「お は よ う」 とした のは 、様 々 な シチ ュエ ー シ ョンで使 用 され 、語句
そ の もの に感 情 的意 味 が ないか らであ る。
また、 システ ム構築外 デ ー タ と して 、 上 記 の6名 が 「平静」で 「こんにちは」、「怒 り」で 「こら」、「喜 び 」 で 「や った― 」、「悲 しみ 」 で 「ごめんな さい 」、「驚 き」で 「マ ジで」、「嫌悪」 で「も ういい 」 と発話 した もの を使用す る。 これ らピッチ

有ピッチフレームの音 声情報ユ

短 時 間 平 均 パ ワ ー の 平 均 、範 囲の語句 を選 んだ理 由は、それ ぞれ 日常生活 で実
際 にそ の感情 を込 めて発話 して い る語句 で 、実
験 の 際 に感 情 を込 めやす いで あろ うと考 えたか
らである。
3。

3

聴取実験 による音声資料 の絞 り込み

ビ ッチ の 最 大 値 ヽ最 小 値

システ ム構築用デ ー タは、音声 にそれ ぞれ の
図 1:有 ピ ッチ フ レー ムの抽 出

感情 が適切 に表 現 され て い な い と意味 をな さな
いので 、話者 の意 図 した感 情 と聴取者 に知覚 さ―‑550‑―

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67.e%(Lsl28)[1] HI+ffif7, ilrf,f&, H+ffrt, Xtr.fl:" EFt.i D
btvtcffi'H a+tJEU ",,E+fi iE. HIP9GB8, pp.7984(1ee7)[2] E*H : " ffi,Ho#J.Erlhffi rt' b bftffi ,lH#Fo)ffiffi", E+'lH#iE{E+*Fft ffE (A),Vol.J83-A,No.6,
pp.72G735(2000)[3] #u-rm|l, d.n,H]6 :" 7 7 r-friJ:ffit Hu\rcBFt:*"- t, 6'Hffi'|4;YftrE ", €+ffi #iin,fA+eFft(D- tr ), Vol.J82-D- tr ,No.10,pp.1710-1720(1999)
l4l dr+Hffi# :" BFlF-a"Hv'f:.EFf&4 Fi " ,= wj.lt (2002)

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IEffift :T 808-0196
lr,Ll'flfi # N^tr Lr.Lr 3 @ 2-4
n r{.r r x t + x+w, Hfr tr T+ffi frfl ixtH # +&#iE s

Tel/Fax :093-695-6125
Email : miki@brain.kyutech.acjp- 552-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

ソフ トコンピューティングによる
ラチ ス ドームの感性最適設計 システ ムの研A study on Kanseioptimum design system of the lattice∞mputhgby So乱 ‐
堤 和密
・mi
Tsu撻・

h麒 通

長澤 佐知子最○伊藤 直静Ito N麒Nagasawa Sach・ iko

士芝浦工業大学

轟 三菱 スペース 0ソ フ トウエア (株 )劇ヽ』[TSUBISI SPACE SO―Au CO.,LTD。

古SLtta― Institute of■ 遇 m〔 山 野The purpose of this research is to develop the IG$ei opimum design system in onsideration of "tbe beauty" of the strrrcturebone. At first, "Beauty" is leamed by the naral netnodq arnldfuzy tlrcory fttds a degree of satisfrction ofuthe

beauty" and"the Gt". The Kansei optimum design qrstem is de\rel@ by adding that degree of sati*ction to the evaluation firnction oftheexpansionGA1。

研 究 目的既存 の『拡張遺伝的アル ゴ リズムを用 いたラチス ドームの最適設計』 1)で はt遺 伝的 アルゴリズム (以 下 GAとする)を 拡張 した拡張 GAを 用 い最適設計を行 い、そ の有
員 しさ自の争ロ

効性を検証 した。 本研究 の 目的は既存 の研究 に、ニュー
ラルネッ トワー クで 美 しさ"を 学習 し、 美 しさ"とロ…

図 2:最 適解探索システ ムフローコス ト"の 満足度を ファジィ推論法 によ り求める。 その満足度を拡張 GAの 評価関数 に加えることによ り、構造骨組の 美 しさ"を 考慮 した感性最適設計 システムを構築す ることである。

図 3:最 適解探索システム実行画面
既存の最適解探索 システムでは、「評価」の際、
:

・・

い
・・

○

:

コス ト (重 量で評価)○ 安全性 (変 形評価 0全 体座屈評価 0個 材座屈評価):本 研究のシステムフロー図
図 1:本を評価基準としている.
○2。

最 適 解 探 索 システ ム「美しさ」「コス ト」を満足度で表現し評価基準 に加える。

最適解探索 システムで は、ラチス ドー ムを構成す る ライ
ズ比・ 径 比・ 部材長 0管 厚差 レベ ル・ 管厚比 の、膨大な数の組み合わ せ のなかか ら、最適な組み合 わせ を効率 よ く探索す る。 図 2に 最適解探索 システムの流れ を、図 3に 実
行画面 を示す。

本研究では、新たに、① 美しさ度と満足度のメンバーシップ関数
学習用美 しさ評価 システムで作成 された重み ファイル
を用 い、ニュー ラルネ ッ トワー クで個体 の美 しさ度を推定する。推定 された美 しさ度に対 して、図 4に 示すメンパー
シップ関数で満足度を表現する.

一‑553‑―

を考慮 した拡張 GAに よ り得 られた最適解 の形状 の一例

非常 に満 足かな り満 足やや 不満である。図 8は 美 しさを考慮 しない既存 システムの拡張 G
0。

1

0。 5

0。 3

0。 7

o。

9美 しさ度 Aに よる最適解 の形状 の一例である。 この 2つ を見比べ

図 4:美 しさ評 価

ると図 7の 方が美 しいと感 じるがいかがであろうか ?

② コス トと満足度のメンバーシップ関数
コス トの満足度 は、投影面積 に対する鉄骨重量で評価す る。
ユーザが入力 した 日標 コス ト (単 位面積あた りの重量)を 「満足」 の度合 い 1.0と して図 5の ように定義する。

かな り満 足満足

や や不 満

100

150

200

50

不満

250単 位重量

図 7:美 しさを評価

図 8:美 しさ評価せず

図 5:コ ス ト評価(目 標 コス トを 150kgf/だ とした場合)4。

結論③ 美 しさとコス トの関係は、制御規則 (表 1)、 メンバ

ファジィ推論を用 いることによって、コス トと美 しさのー シップ関数 (図 6)に 従 いファジィ推論法を用いて評価 を合理的にシステムに加える ことができた.た だ し、評価する。

コス ト評価関数、美 しさ評価関数、制御規則 は主観的 に決
表 1:制 御規則
S2

コストの
評価

E2
E4
E6

S2
S3
S5

E9

E8E
E10

′
さの
S3
E3
E5

めたもので あ り、よ り客観性を増すため には、アンケー ト
等を利用 した幅広 いデー タの収集が必要である。
E4
E6

E7

E10
E12

S5
E5
E7
E9

本 システムでは、日標 コス トを入力する ことによ リコス
トの評価値を簡単 に変更する ことができる.コ ス トの評価

E13

を甘 くすれば美 しさが強調され、コス トの評価 を厳 しくす
れば美 しさは無視 される. 評価関数 のグラフ形状を変更
す ることによ り利用者 の感性 を反映 した最適解探索 が可能であ り本 システムは有効なツール となるであろう.

1

1ノ

13

5/13

1

図 6:美 しさとコス トの評価関数
安全性 の評価関数 (μ 2〜 μ4)に ついては既研究

1)の ものをそのまま使用する。

④ 総合評価値 と最適解の求め方
本研究では、ファジィ推論により求めたコス トと美 しさ■謝辞 ■
本研究 は,日 本学術振興会 平成 14年 度科学研究費補助金
基盤研究 (A)(1)「 複雑系科学 による人間・環境 に適応す る
建築 0都 市 0社 会 のシステムデザイ ン」 (課 題番号14205087)の 援助 の下 に行われた。また、神戸大学河村教
授、谷助教授か らは、本研究 のベースとなる元神戸大学院生浅野文彦氏作成 による「拡張遺伝的 アル ゴ リズムを用 いたラチス ドームの最適設計」のプログラムをいただきました。感謝 します。
:の満足度 と安全性 (変 形 0全 体座屈 0個 材座屈)。 の各評価
参考文献】【

値の積を総合評価値 とし、拡張 GAに より、総合評価値の1)浅 野文彦 :拡 張遺伝的 アル ゴリズムを用いたラチス ド

高い個体 を探索する.

ームの最適設計、日本建築学会技術報告書、1999年 9月 、
PP229‑233

3。

システ ムの 実行 と結 果

美 しさ度のアンケー ト結果よ り学習された重み フアイ
ルを用い、最適解探索 システムを実行する。図 7は 美 しさ

連絡先】【
〒330‐ 8570 埼玉県 さいたま市見沼区深作 307
芝浦工業大学環境 システム学科 堤和敏
eOman:tutumK)sicoshttaura‐ it.acjp―‑554‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

r.- i - > | affiE{E'iE r: e 6tE t117flt
A Collective Agent Behavior Based on Communication of Emotions{671 l+#H*
Yosuke Dendo

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Noriyuki Taniguchi\ ukinobu Hoshino

Katsuari Kamei

17 fr AEl( + 7t + Fft rs r +fifr frt+"

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Graduate School of Science and Engineering
Ritsumeikan University

Computer Science
Ritsumeikan Universitv

Abstract In recent years, we study and create a lot of robots that express feelings. Humans will live withthese robots and these robots that express feelings will comprise society in the future. In this paper. lve
construct an environment where an agent expresses its feelings to convey its intentions to other agents. Thenwe examine the collective behavior by which agents express feelings to each other and the effects of the feelings
between the agents.

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-557-

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図 6感 情 の伝播
取 って いる.多 くのエージェン トが このよ うな行動 を取る ことで生存期間 を長 くす る ことがで きた

6

卜●

HA2

.

ま31bり に

図 7エ ー ジ エ ン トの 行 動 軌 跡

今 回 ,あ らか じめ作成 され た非 常 に単純 なル ール に
よって ,感 情 とい う要素か ら行動 を決めるエージェン ト

群 を作成 した .そ して ,そ の感情 の伝播 によって各 HAが情報 を直接 的 に得な くて も,視 野範囲外 の CAを 回避

す るよ うな行動 を取 って い る ことが確認で きた
今後 はよ り複雑なル ールの構造やそ の決定方法 ,エ ー.

同 市 川 典 義 ,佐 竹 宣 夫 :社 会 生活 の 心 理 学 ;福 村 出 版(1989)

同 牛 田博 英 ,平 山裕 司 ,中 嶋宏 :デ ジ タル ペ ッ ト〜心 を

ジェン トの学習な どにつ いて検 討す る.同 時 に,野 生動
物 の行動 や人間の集団心理 な どへ の シミュレー シ ョンとしての本モデル の適用 につ いて検 討す る.

l。

41,No.2,pp127‑

136(2000)[お 問 い 合 わ せ l

博刀 洋輔
立命館 大学大学 院理 工学研 究科

参考文献
ソフμ]牛 田博英,中 嶋宏 :感 情を持つ人エシステムー
トウ ェア シス テ ム を 中心 に̲;日 本 フ ァ ジ ィ学 会 誌,

Vol.12,No。 6,pp.762‑769(2000)

滋 賀 県 草 津 市 野 路 東 1‑1‑1

TEL:077‑561.2807
FAX:077‑561‑2807
Errlail:dendo@spice.cs.ritsu]meioac.jp

ー[2]柴 田 崇 徳 :感 情 を持 つ か の よ うな 人 エ シ ス テ ム 人
工 物 を 中心 に̲:日 本 フ ァジ ィ学 会 誌 ,Vol.12,No.6,
pp。 752‑761(2000)[司

持 った機 械 た ち〜 ;情 報 処 理 ,恥岡田直之 :感 情の工学的応用 の動向と課題 ;日 本 ファジィ学会誌 ,Vol◆ 12,No。 6,pp.722‑729(2000)

・[4]遠 藤利彦 :喜 怒哀楽 の起源 情動 の進化論 文化論
岩波書店 (1996);[5]武 者利光 :「 こころ」を測る ;日 経サイエンス,Vol。 26,
No.4,pp。 20‑29(1996)―‑558‑―

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003))ttiI,t€ffi.l-f:7 r 2 -t FTf t:zvt(
A study on situation-dependent fuzzy rating

ffiHA

EiE EtAtsushi Hayashi

Takehisa Onisawa

ifrifrX+)\+W. > z7 A'lE+EI+nffnil

ffiiLx.+ ffifr?,r+*Graduate School of Systems and Information
Engineering, University of Tsukuba

Institute of Engineering Mechanics and Systems,
University of Tsukuba

Abstract i Fuzzy sets expressing categories in fuzzy rating, which is a kind of psychological scaling, aredependent on situations. This paper assumes that a mapping exists between fuzzy sets expressing
categories in some situation and those in another situation and that fuzzy sets expressing categories insome situation are obtained by fuzzy sets in another situation and the mapping between them.
The usefulness of the present method is confirmed by the experiments comparing fuzzy sets obtainedby the presented method with those identified directly by fuzzy rating. The normalized distance is used
to compare both fuzzy sets and the experiment result shows that the normalized distances between both
fuzzy sets are enough small. Therefore, the presented method is feasible as psychological scaling.

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E-mail: atsushi@fhuman.esys.tsukuba.ac- 562-

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Generation of NAZOKAKE Considering RelationAmong Words

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EiRrtAMika MAEDA

Takehisa ONISAWA

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Graduate School of Systems and Information

Institute of Engineering Mechanics andEngineering, University of Tsukuba

Systems, University of Tsukuba

Abstract: This paper aims at generating NAZOKAKE, Japanese wordplays, considering

relations among words. The present NAZOKAKE generating system has database which
consists of a set of words, its pronunciation, related words, and their relation degrees, wheredeglees are set considering some rules. When ODAI, which is theme of NAZOKAKE, is inputtedto the present system, some NAZOKAKE words are chosen from database based on relation
degrees among words and their pronunciation. NAZOKAKE generated by the present system is
eviluated by some subjects in experiments. Experimental results show that understandable andunexpected NAZOKAKE is generated.

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T 305-8573

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Tel:029'853-6188
Fax:029'853'5207
E'mail:mi-ka@Ihuman.esys. tsukuba.ac jp-566-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Mie University

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Abstract: The authors have studied a framework for optimization of robot structure and behavior
with a compensation of modeling enors of evolutionary robot. Compensation of modeling errors is oneof the majbr topics in the field of evolutionary robotics. In this framework, evolution strategy is

employed to estimate likely modeling errors in the simulalion environment. Discrepancies hetween the
behavior in the simulation and that in the experiment are used for the estimation. Fuzzy C-Means isused to cluster numerous error-candidates. The authors' method drastically decreases the amount of
trial and error using actual experimental setup by this clustering method. Simulations and experiments
are done to demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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# . Trfitt\)^-,(s) *ffi H & {8l8ffi
Hr agtlFffi *tcfnnr6nlj(shE6.

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Wtr 3 tt lc {E H ffi fr.lt*ffiffi.l: iE t/ \ 6 o 13 lebna. Wtr a fiir_ffiffiffiHlc*i Lr6fr)E
ffilt, *ffiffi.l:+it/\( qoHil t fs.6.

tc t 4 L-567-

3.モ デル化誤差の自律的補償
1.

.

RLD: ライ トセ ンサ の幅 2〜 20[cm]R.c: ライ トセンサの中心位置 0〜 10[Cm]
RL: ロボ ッ トの縦 の長 さ 10〜 20[cm]

RD:

旋 回角度

8。

2〜 81.8[°.

.

トト い Ｔ ヨ ︼実 験 環 境 と問題 設 定
本稿 で は図 1に 示す よ うな簡 単な楕 円形 の ライ
ン トレー ス 問題 に対 してモ デル化誤 差 の 補償実験を行 った .こ の床材 は紙で ,ロ ボ ッ トは LEGO社 のMINDSTORMSを 用 いた .網 掛 け部は進入禁止領域
で あ り,こ こを走行 した 場合 は リタイ ア とみなす
ロボ ッ トの形状 を図 2に 示す .仮 想環境 はパー ソナ
ル コ ンピュー タ上 に実現 した .ロ ボ ッ トは 1ス テ ップの実行 に約 30msecを 要 した .ロ ボ ッ トは前部 に取 り付 け られた 2つ の ライ トセ ンサで ライ ンを判断し,右 セ ンサが 反応すれ ば右 に旋回 ,左 セ ンサが反応すれ ば左 に旋 回を行 う設定 とした .今 回使用 した
ライ トセ ンサ は 床 面 の 明暗 を 2値 的 に判別す る もので あった .仮 想環境 上で 設定 した ロボ ッ トの可変な構造 0行 動 パ ラメー タとそ の選択可能範囲 は以下の通 りである3。

本実験 で はモデル 化誤差推 定 に用 いた実環境 の
情報 は動 作結果 の みであるため ,式 (1)の 評価値 が良 くなる誤差 値 の組 は何種類 も存在 した .よ って何度か誤差推定 を行 い,得 られた誤差値の候 補群 に対して フ ァジィ C平 均法 (FCM)を 用 いて クラスタ リ
ングを行 い,各 クラスタ中心 を誤差値の代表値 とみな した
本実験で用 いた進化戦略 は(μ ,λ )‐ ESで あ り,各パ ラメー タは,誤 差推定 にお いては世代数 loo,個
体数 500,最 適な構造 0行 動 パ ラメー タ探索 にお いては世代数 loo,個 体数 300と した .ク ラスタ リン
グを行 う際の クラスタ数 は 6と した]

ただ し Rzc,RDは 右 を正 とす る.こ れ らのパ ラメ
ー タの最適値 は ,図 1の ライ ン上の規定周回 (本 稿
で は 1周 )の 所要時間が最短 の値 を与 える ものである とした
実環 境 で の ロボ ッ トの行 動 と仮想環 境 で の 行 動とのずれ を評価す る指標 を以下 のよ うに定義 した

図1

ライ ン トレー ス 問題.

.

G:wrT +wzN +w3H +″ 4:Σ 二″(1)

r:両 環境で の走行時間 の差 [msec]
Ⅳ:両 環境で の旋 回回数 の差″:両 環境で の旋 回履歴 の差: 両環境 での旋 回回数 の少な い方
L":両 環境での″回目の旋回開始時間の差 [msec]″:重 み係数
ただ し,旋 回履歴 とは左右 どち らのセ ンサが反応したかを一定 回数分だけ記録 した もので ,記 録方法は変数の最上位 ビ ッ トか ら順 に右旋回な ら 1,左 旋
回な ら oを 当てはめて い く。本実験ではスター トから 32回 分 の旋 回履歴 を記録 した .よ って ,〃 は 2°
〜231ま での値 を と り得 る。この旋回履歴 は,初 期段
階で の旋 回方向 のずれ をよ り重視 して いる.重 みは〓1,W2=100000,均 =1,wィ 〓10と した .両 環境 で″』の動作結果が類似 して いる ほ ど θ の値 は小 さくなる.

モ デル化誤差 の候補 として仮想環境上に以下 の
変数 (誤 差変数)を 仮定 した.た だ し右 の数字 は各
誤差変数 の選択可能範囲である

図2

ロボットの形状

3.2 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン実 験

本手法 の有効性 を調 べ るため にまず シミュ レーションのみにおいて実験を行 った.3.2節 での実環・境 とは,シ ミュレー ション環境 に意図的 に誤差を付加 した仮想的な実環境を指す ものとする.意 図的 に付加 した誤差 のパ ター ンを表 1に 示す .本 実験では
7種 類 の仮想的な実環境 に対 して実験を行 った
.

.

:
E2:
島:
EJ:

E」

前進速度
旋回角速度
前進時 の旋 回角速度
初期状態で の方向

‑5〜

5[cWseC]‑10〜 10[° /seC]‑3〜 3[°/seC]‑3〜 3[°]

実環境で の走行実験 は常 に条件を同 じに設定することが困難であった.そ こで,一 度だけ走行 を行ったものをビデオに録画 し,そ れを実環境での行動
結果 と見な した

3。 2。

1 最適解 の発見

仮想環境 において ,最 適な行動 ができる行動・構造パ ラメー タを探索 した.得 られた値を表 2に 示す
選択 した構造・行動パ ラメー タを用 いて各実環境で走行させたときの走行結果 の比較を表 3に 示す.モ
デル化誤差 の影響で,両 環境 にお ける行動 には大きな差があった.

.

.

―‑568‑―

表 1 意 図的 に付加 した誤差値
EJ
2.5

0.0

0。

98

‑2。

80

0

0.0

3。

05

‑1。

44

‑2.5

0.0

3.25

0.0

1.0

08

0
‑1。 0
0。 0

0
‑2。 0
0。 0
0。 0

0

0
0。 0

0。

3.0

3.0

0

1。

0

3。

0。

‑3。

0.0

0。

0

1.5

0。

0

0。

0

表 5 仮想環境で推定 された誤差値
E2
EI

島

0.0

実環境 1

0。

1。

0。

実環境 5

44
0。 07

48

‑0.53

0.45
‑1.76

‑1.31

43

‑0.58

‑0。

0。

14

1299
33
125015

620

86

‐
1.07

13118

56

‑1.24

‑0.24

42128

55

0.41

‑0。

‑0.43

0.01

0。

3.10
‑0。

1。

表 2 仮想環境で得 られたロボ ッ トの最適な構造 0行 動 パ ラメー タ

2.33

‑1。

0。

58

398

4

1650

6
6

33

6
6

465,3

リング の際 には誤差変数 4種 類 に加 え(1)式 の値 も含 めた ,5次 元 のデ ー タ群 に対 して FCMを 適用 し
た .こ れはよ り正確であろ う誤差値 を推定でき,また評価 値 の 軸 を見 る ことで 各 クラス タ の 優劣 を判断す る 目安 になる と考 えたか らである
次 に,各 クラスタ中心が示す誤差値 を用 いて仮想環境 を修正 し,ロ ボ ッ トの最適 な構造・行動 パ ラメ
ー タを再探索 した .各 実環境 に対す る誤差値候補 6
個 の うち ,得 られた行動・ 構造 パ ラメー タを用 いて実環境で走行 した結果 と,修 正 した仮想環境 での動作が最 も類似 して いた ((1)式 の値が小 さか った )ものを表 4に 示す .ま た ,そ の とき選 ばれて いた誤差値 を表 5に 示す
実環境 にお い
表 4よ り,実 環境 7を 除 くいずれ の、て も仮 想環境 で の 動作 とほぼ同 じ動作が得 られ て
い る ことが 分 かる.表 1,表 5よ り,最 終的 に推定されたモデル化誤差値 は,意 図的 に付加 した誤差値と比較的類似 して い る ことが 分かる
今 回 の 問題設定 では,各 誤差変数間 には強 い相関がある と考 え られ る.例 えば,前 進速度が多少遅 くて も旋 回角速度 を速 くす れ ば結果 的 に走 行時 間 は
変 わ らな い等である.実 環境 7の 誤差が付加 されていな い状況で の探索 にお いては,多 数 のローカル ミ
ニマム が得 られ ,誤 差 0を 推定できなか った .他 の誤差 の状況では良 い推定値が得 られ は したが ,同 様の ロー カル ミニマ ムに陥 る可能性 は存在す る.こ の現象 を回避す る手段 として ,実 環境 での複数 の動作
結果 を用 い て誤 差値 を推 定す る等 の 方法 が考 え られ るが 今後 の課題 とす る

2046

33

.

表 3 表 2の 値 を用 いた実環境 と仮想環境で の結果比較

・走行時間[sed l 旋回回数[回 ]
仮想環境
実環境 1
実環境 2
実環境 3
実環境 4
実環境 5

29。 9

18

0

6

24.5

14

19。

実環境 6
実環境 7

25。 7

9

34.4
24。 5
2364

22

.

.

6

表 4 修正済 み仮想環境 と実環境で の動作結果

仮想環境 1
実環境 1

20。 8

仮想環境 2実環境 219。

仮想環境 3

18。

実環境 3

19.2

仮想環境 4
実環境 4
仮想環境 5

23.5
23。 6

実環境 5

23.1

0
9

6
6
4
4

3366

仮想環境 6
実環境 6

21.1

6

1419

仮想環境 7

23.2

実環境 7

28.6

6
14

158943254

3。 2。

.

6

実機実験
次 に実機実験 を行 った .仮 想環境 において得 られた最適 な行動がで きる行 動・構造 パ ラメー タは表 2と同 じで ある.そ の ときの仮想環境で の走行軌跡 を
図 3aに ,実 環境 での走行軌跡 を図 3bに 示す .修 正
前 の 仮 想環境 で の 動作 と実環 境 で の 動作 には 大 き
な差が あった
次 に両環境間 のモ デル化誤差 を推定 した .生 成 した 500個 の誤差値候補 に対 して FCMを 適用 した ときの各 クラスタ中心が示す誤差値 を表 6の 左部 に示
す .そ の誤差値 を用 いて修正 された仮想環境 にお ける ロボ ッ トの最適な構造・行動 パ ラメー タを表 6の中部 に,そ の時 の実環境 と仮想環境 の動作結果 を右部 に示す .両 環境で の 動作結果が最 も類似 して いた
場 合 の動作軌跡 を図 4に 示す .こ れはクラスタ 2のモデル化誤差推定 によ る パ ラメー タ最適化後 の 結果 である.表 6,図 4か ら,モ デル化誤差補償後 の最適行 動 は実 機 にお い て ほぼ実現 されて い る ことが分かる.以 上の ことか ら本手法は実環境 における
準最適 な構造・行動 パ ラメー タを探索で きた.

2 モデル化誤差 の推定 と最適解 の再探索

1で 得 られた実環境で の動作結果 を用 いて仮
想環境 でモデル化誤差を推定 した.具 体的 には仮想環境 において EI〜 Eィ に任意 の値を与え,実環境での動作結果 の再現 を試みた.こ のとき(1)式 の値が小 さい,つ まり両環境 の動作結果が類似 して いれば,その ときモデル化誤差 として EI〜 ら に与えた値は正
しい推定値であったと期待 される進化戦略を用 いて,表 3で 得 られた実環境での動作結果か らモデル化誤差 の推定 をそれぞれ 500回 行
い,得 られたモデル化誤差 の候補群 に対 して FCMを用 いて クラスタリングを行 った.た だ しクラスタ
3.2。

.

―
‑569‑―.

実環境 にお けるモデル 化誤差推定

II虚 ̲̲■ ̲ILC I IE l ttD ̲J ￨に ‖ 町
1.36
1.37
1.74

‑5。

43

‑4。

1。

1.44

15

12

0.1

‑0。

‑7.64

0.79

‑3.92

‑0。

23
25
0。 0

93
0。 78

‑0。

1.03

0

‑4.86

￨‑405 ￨‑023

1晰 0

15。 1

0。 1

72610

14.6
15.0

0.0
0.0

15。 1

0。

14.9

0。 1

111。 4

10。 0

‑0。

49
10。 83
0。

48140
31990

「186290

1刷

1半 甲 甲

20。 0

58.4

21.4

0

57。 6

21。 4

6
6

19。 8

5818

20。 8

6・

20。

21。 3
59。 2
0
21。 2
20。 0
57。 7
45.4
1
8
119。 「20。

^

6
6

2t.5 | S

7

6
6
6
6
6

122.1

18

21。 8

21.7
21。 7
21。 8
21。

今後 の課題 としては,進 化戦略 の適切な世代数や個体数 ,FCMの クラスタ数 に関する考察 ,よ り正確なモデル化誤差値 を推定するため にクラスタ周辺 を再探索す る場合の探索範囲の決定則 に関する考察等が挙げられる.

参考文献
Floreano, D. and Mondada, F. (1994) Automatic

図 3a 仮想環境 で最適 と判断 された走行軌跡

[2]

[3]

[4】

図 3b 実環境 での走行軌跡

Creation of an Autonomous Agent: Genetic
Evolution of a Neural Network Driven Robot. In D.
Clitr, P.Husbands, J.-A. Meyer, and S. Wilson(Eds.), From Animals to Animats III, Cambridge,
MA: MIT Press, 421-430.
Floreano, D. and llruelai, J.:Evolutionary Robotics
The Next Generation, In T.Gomi(ed), Evolutionary
Robotics III, Ontario(Canada):AAl Books, 2000.
H.H.Lund, et al.:Evolving Robot Morphology, Proc.

of IEEE Fourth Int'l Conf. On Evolutionary

Computation, IEEE Press, NJ, L997.
R.Bcer,J.Chiel,and LoSterling:̀̀An artiflcial hsect",452
ientist,79,ppMMMト ー

同ち
1爾詮電隷ィ

る獅
稿する神の実現 :動 的再編成
経回路 モデルの提案」 ,計 測 自動制御学会論文

同 I勇 ま漁拳誉
≒鷲
7霙 ぎ
[襟

口電
乳踊

三
鍵
手ξ

案 ,第 lo回 東海 ファジイ研究会発表発表論文集,

同 習1,1群 鰐男路 リズム辞典,共 立出眠 り9o

図 4 再探索 した バ ラメー タを用 いた
実環境 での走行軌跡

お問合 せ 先4.ま とめ と今後 の課題
進化 ロポテ ィクスにはモデル化誤差 の 問題 が あ つた .本 稿では FCMに よ り,仮 想環境下 で のモデル 化
誤差候補群 の クラスタ リングを行 い,候 補群 の適切な絞 り込み の可能性 につ いて シミュ レー シ ョンお よび実験 によ り検 討 した。
本 手法 を用 いれ ば実環境で の実験 回数 が低減 で きるだ けでな く,動 作環境 が変わ って も人間が 手 を加える ことな く ロボ ッ トが最適 な パ ラメー タを 自律的に獲得 し,適 切 に行動 で きるよ うになる ことが 期待され る。

〒514‐ 8507 二 重県 津 市 上浜 町 1515
三 重 大 学 大 学 院 工 学研 究 科
情 報 工 学 専攻 ノヽタ ー ン情 報処 理研 究 室
北畠 真

TEL:059‑231‑9746
E― Mail:shin@pa.infOOmic――‑570‑―

ueacJp19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)?fllEtr< t >+t U l.y l'' 7 -2 dH t\tmffitriltY l"anH,>l7lr-

Perceptual System for An Intelligent Robot
Using Prediction-Based Sensory Network

0i66 fififfi
OSetsuo HASHIMOTO

4rE
Fumio

ffiFt+t+ffi
Graduate School of

ScienceRE

KOJIMA

Naoyuki
KUBOTA^RfrE_l7

ffiFt+t+ffi
Graduate School of?E#t+

Science Fukui University

and Technology, Kobe University and Technology, Kobe University

Abstract: This paper deals with a perceptual system for an intelligent robot. Sensing information is franslated
into perceptual information by the perceptual matrix composed of weight values. The perceptual matrix is
u@ted by a sensory network (SN) that predicts sensing information to construct relationship among sensors.
The effectiveness of the proposed method is demonstrated by computer simulations for a breakdown of range
sensors.

lf,, nfi v ]-. offtHt: H L(Sntl:;* ="IXTI i . t

1 lt LlD lt

It# *trffi -e t, a. thtrl*fi teHH t: *n t, t1gtr 16,

an,$v l-&lt4-tt--C4^68A, rr,$v l- [t,fr+, t > +j+{ it'r+Al Hffitijlfro FJ tll & : ( JiEttt
lltt##i, bA6aft)grcf$;E-f at >yf*klan fiv l-.irffi#E n(L) 6. frl=e.i#,;ft8nr;2,1,etl.ffiffioffi H Au)6frH8 n,$ v l-.ll*;ut f lX, *frHffiT f aghlF AEfr Uk1 , t >rt tEW41t
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77 L& tic
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6.
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4 計 算機 実験
図 7に 示 す よ うに,環 境 内 に複数 の 目標地点 を設け,あ る 目標地点か ら他 の 目標地点 をラン ダムに選択 して 障 害物 回避 を行 い なが ら目標追従 を行 う.実験 は30シ ナ リオ 行 い,Hシ ナ リオ ロにお いてセ ンサが故障す るもの とす る.但 し,何 シナ リオ ロにお いP3
図7てセ ンサ が故障す るか についての情報 は ロ ボ ッ トには 与え て い な い.ま た ,セ ンサ が故 障 した 場合 に威ａＳは,ラ ンダムな値がセ ンサ 情報 として得 られ るものと考 える.各 パ ラメー タ設定 を表 1に 示す
4番 目 のセ ンサが 故障 した もの として実験 を行 った結 果得 られた ,環 境 内で の 動作 を図8に 示 す 。故障発 生直後 の様子 は図8(b)に 示 す通 りで あ り,比 較の ため ,故 障発生時 と同 じスター ト地点 と ゴール 地
.

一↓
＜

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体ｗ

６

０

４

０

２

.

０

役割 で あ り,そ の実現 に 予測 に基づ く相 互 関係は重要な役割 を果 たす と考 え られ る.今 後 は様 々 な パ タ
ー ンの故障 へ の適用が必要である と考え られ る

８

覚 を行 うのではな く,故 障が発生す る前の 知覚 と行
為 の関係 性 を実現す るよ うな ,知 覚 を行 うため の行
為 が ,提 案 手 法 に よ って 行わ れ て い る .こ のよ うに,行 為 の ための準備 を 行 うことが知覚 シ ステムの０

セ ンサ 情報 の 予測 に基づ いたSNを 用 い,環 境内での動作 を実現す る知覚 システム を構成す る ことを試
み ,ロ ボ ッ トに装備 され た測距セ ンサが故 障す る間
題 に応用 し,そ の有効性 を示 した。知覚行 列が更新され る こ とで新たな行為 をとる契機が生 じ ,そ の行
為 によって 新たなセ ンサ 情報 を得 る ことで 知覚行列の更な る更新が行われ ,知 覚情報 の試行錯 誤的探索が行わ れ る.こ の ことに よ り,単 に行為 の ために知

モロ

5 まとめ

０

.

16シ ナ リオロ

境 内で の動１る.故 障 直後 においては ,比 較的大きな 重 み付けがな されて い る4番 目 のセ ンサ に 対 して ランダ ムな 値
がセ ンサ 情報 として用 い られ るため ,ス タ ー ト地点にお いて 旋回す る行動 が 見 られ る.故 障 したセ ンサに対 しては大 きな予測誤差が発生す るため ,SNに お
け る相 互 関 係 に基 づ いて 知覚 行 列が 更 新 された 結
果 ,故 障 が発生 したセ ンサ に対す る重み付 けが小 さ
くな る こ とによ り,ス タ ー ト地点付近 にお ける旋 回
行動か ら逸脱 して 目標地 点まで の障害物回 避行動 が行わ れて いる.ま た ,故 障発生か ら数ステ ップ経過
した 16シ ナ リオ ロにお いては,大 きな旋回な しに 障
害物回避行動 が 行 われて い る庄点が選択 された故障前 と故障後 の シナ リオ をそれぞれ図 8(→ と(c)に 示 す .図 9は ,故 障 した4番 目 のセ ン
サ を含 む 1番 目 のセ ンサ リネ ッ トワー ク にお けるそ
れぞれ の セ ンサ に対す る重みの ,移 動時間 に対す る
履歴 を表 した も ので あ る.故 障 前 の2シ ナ リオ ロでは障 害 物回 避 行動 が 正常 に行 わ れて い る こ とが 分

0.0

移動時間
図9 重み の変化 の履歴

参考文麟[1]R.AoBrooks: A Robust Layered Control System for a

Mobile Robot, IEEE Journal of Robotics andAutomation,RA‐ 2‐ 1,pp.14‐ 23(1986)[2] S.Nolfi and DoFloreano: Evolutionary Robotics, The
MIT Press(2001)、[3]R.Isernlann:Process fault detection based on modelingJcα , Vol。 20,
ο α″and estimation methods ‐a survey,A ′pp.387‑404 (1984)[4]陶 山 :耐 セ ンサ故障性 を有す る制御系構築 のための新し い 枠 組 み ,電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 (A),Vol.J82‐ A, No.4, pp.530‑538(1999)[5]橋 本 ,小 島 ,久 保 田 :知 覚 に基づ くロボテ ィクスのための遺伝的 プ ログラ ミングを用 いた知覚 システム ,知能 と情報 ,第 15巻 ,第 2号 ,pp。 190‐ 198(2003)[6]T.Fukuda and N.Kubota:An lntelligent Robotic Systern
Based on A Fuzzy Approach,Proceedings of The IEEE,
Vol。 87, No.9,pp。

1448‑1470(1999)[7]市 橋 ,渡 辺 :簡 略化 フ ァジィ推論 を用 いた フ ァジィモデル によ る学 習制 御 , 日本 フ ァ ジィ学 会 誌 ,Vol.2,

No。 3,pp.429‑437(1990)

連絡先:

T657‑8501

神戸 市灘 区六 甲台町 1‑1
神戸 大学大学 院 自然科学研究科
システム機能科学専攻 小島研 究室
橋本 節雄
FAX: 078‑803‑6489
ШE――‑574‑―

mail:setsuo@buna.fanescitec.kobe― u.ac.jp

19th Fuzzy System Symposium' (Sakai, Sept. 8-10, 20n3)

マ ル チエー ジ ェン トログ の フ ァジ ィ圧縮
Ftzzy compression of multi agent behavior data
西野順 二

NISHINO JunJl
電 気通 信大 学 シス テムエ学科
The University of Electro― Co― unications
Albstract: This paper shows a IIlemory cost andysis on a data compression systeln for multi agent games using fuzzyゝtill■ I:鍬 'ご誌
電み吉:席 轟w星 :1綸 ::量 驚Lfll:弯 :[■s認 駐:∬ 霊f翼‰詣
獄品 遺IFttT誕 ∬series and compression procedure,relative lnemory cost were calculated and shown。

1

は じめに

サ ッカーに代表 される、多人数 のゲームやスポーツ
は主にビデオ撮影 による映像で記録 されている。この場合 、スポー ツエ学の研究などの目的で の観測でない
限 り、ボールやス ター選手な どの注 目点周辺 のみが記録され、プ レイヤ単位での詳細な行動 の情報 は保存さ｀れないことが多い。
本稿で は、これ らの試合全体 をエージェン ト単位 に
詳細 に記述す る方法 とその記録・再生をす るシステムの開発 [3,21に 関連 して、ファジ ィ予測器を用 いた情報圧縮 について検討する。
PDAな ど図 1に 示すよ うな携帯情報端末 の進歩 に
伴 い、音声や動画をこうした機器によ り利用す るス タ
イルが増えて いる。処理速度や記憶容量に制限 のある
こ うした環境下では、デー タの圧縮が必要不可欠である。いっぼ うで多人数ゲー ムの全体 を眺めた リボール
周辺だけを眺めた りと観賞時 にユーザが 自由に視点 を変更 できるシステムがあれば、よ り臨場感 のある再生に効果的である。計算機的 には各プ レイヤやボールの位置情報を時間経過 にともなって保存すれば良 いもののその容量 は莫大である。
ここでは、行動分析な ど学術 目的 に必要 とされる可逆符号化ではな く、人による観賞を目的としてそれ に応 じた非可逆的で高効率 な圧縮の可能性 を検討する。

2

ファジ ィ予測器 による情報圧縮

知的マルチエー ジェントゲームでは、個 々のエージェ
ントの行 動は互いの行 動 に強 い相関を持つ。これは各エージェン トが持つ知的なアル ゴ リズムによって誘導された協調行動 によるものである。その関係は、各アル ゴ リズムの構成 による特性 と、全体 としての相互作
用 による複雑系 としての特性 を合わせ もち、事前 に特定する ことのできない非線形性 を持 つ。
情報 の圧縮にお いては、ある適当な大きさで、部分
情報か ら全体を復元する推定 。生成器が構成できれば、その生成器を表現するだけで圧縮が行なわれた ことになる。ここでは、図 2に 示すファジ ィ予測器 の構成 とその圧縮情報 としてのサ イズ について検討す る。

図 1:携 帯型サ ッカープレイヤ

2。

1

サ ッカ ー 試 合 情 報 の モデ ル 化

サ ッカーの試合内容を再現する情報を、ここではプレイヤとボールの動きに限って記録するものとする。
プレイヤは試合開始 t=0か ら終了時刻 t=Tま での間一連 の移動を行な うので、プレイヤ づの行動全体
は、時間 tを バ ラメー タとする平面座標 の関数 ■(1)=(2j(1),銑 (1))で 表 される。22人 のプレイヤとボールも含め 23点 で、これをx,y軸 に分けて tに 対する 46次 元のベ クトル関数 P(1)と して与えられる。一般 に P(t)は連続な関数 となるが、実際上は、適当なΔtで サン
プ リングし、センサシステムによる量子化が行なわれる。ここでもP(サ )は 離散化 された時系列デー タとして扱 う。
バーチャルサッカーの例 として、RoboCupサ ッカー[11を 取 り上げる。競技場 は 105。 Om× 68.Omで あ り、
試合時間は0。 1秒単位の600秒 間で、6000ス テップとなる。実際的なエージェン トの物理的能力の制約から0.1
秒では、0.1メ ー トル程度 しか動 くことができない.このため 0.lm刻 みで約 100m、 すなわち Iο g2(105/0。 1)π
10 bitの 解像度 となる。

―‑575‑―

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nishino0se.uec. ac. jp

TELIFAI: 0424-43-5578

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'

-576-

l9th Fuzzy system symposium (sakai, sept. g-10, z00g)

マルチ全方位 ビジ ョンを用 いた自律移動 ロボッ トのファジィナ ビゲーションFゝ zzy Navigation of AutonomOus Mobile Robot Used Multiple(Dmnidirectional VisiOn System○清水 平 渉前 田 陽一郎

Watttu SHIMIZuHIRA

Yoichiro MAEDA

福 井大 学
Fukui University
Abstract一 ‐In this research,we propOsed a multiple omnidirectiOnal visiOn system(MOVIS)with three Omnidirec―
tional caIIleras and its calculttiOn methOd fOr the measurement of the Obj∝ t pOsition and the self̲10caliz就
10n in am
autonOmous mObile robOt. Furethermore,On the identincation Of the self― pOsition,we tried tO imprOve the accuracyof the measurement by corr∝ ting the absOlute p∝ itiOn based On the measurement error Of lalldmttks in the originof the absolute cOordinate. Moreover,we explained the control of autonOmous mobile rObot by fuzzy cOntrol。

1.緒 言

Corner Pole

Corner Pole

RoboCup等 の複数台の 自律移動 ロボ ッ トを対象 とす る研究においては、全方位 カメ ラ (360度 のパ ノラマ画像が取得できるカメ ラ)を 用 いた研究がい くつか発表 され ている 1)。
しか しなが ら、これ らの研究ではほとんど単体で全方位カメラを用いてい るため、対象物体である ロボ ッ トか らの方位 は
比較的正確 に計測可能であるが、距離 に関 しては ミラー上で物体画像が圧縮 され る上 、対象物体 の高 さが不明な場合 、正確 な距離 計測は不可能である。
一方、複数の全方位 カメラを用 いた研究には、子安 ら 2)の
身 λl｀ ぅ1:〒 ,i:告 E9'i;:::;:11勇 賃:'11角 よ11:ぁ 示子,1:す る。 これに対 し、本研究では 3台 の全方位カメラを ロボ ット上に水平に正三角形状に配置 したマル チ全方位 ビジ ョンシ

E建 鍔 :Lピ 撃 ■ 1むy雰

望 麗 l輩 摯
駐を各 2台 のカ メラで行わせ、 ロボ ッ ト全周 の物体認識 と位置=用
計測 を比較的精度 良 くリアル タイムで行 うことを目的 とし、本 システムを用 いた自律移動 ロボ ッ トの リアル タイ ム物体位
置計測および自己位置同定手法について提案する。また、ファジ ィ制御 を用 いた全周 に対す る自律移動 ロボ ッ トのボール 回り込み方法につい ても解説す る。
2。

図 3.絶 対座標系3。

/毎 嘲 :諄 」
あま道選
3纂霧臨言

5

マ ルチ全 方位 ビジ ョンシス テム :MOvls

本研究で提案する MOVISに おいて全方位 カメラは 3台 使
用 し、それぞれ同一性能 を持つ ビジ ョンを ν l、 」
庖 、M3とす る。本 システムは図 1に 示す よ うに、移動 ロボ ッ ト上に床面 と水平に正三角形状に配置す る。 この時、 ロボ ッ トの重心と 3つ の全方位 ビジ ョンが作る正三角形の重心は垂 直方向に対 し同一点に存在す るよ うにす る。
正三角形の重心 より各頂点を延長 した線 を考え、各 2台 の
カメ ラの画像取得範囲を 120度 ず つ 3等 分 した領域 に分割し、各領域 をそれぞれ 2台 のカ メラ対 (図 2の 場合、ν lとM2、 M2と ″ 3、 ″3と Ml)を 用 いて ステ レオ視に よる三角測量を行な う。

物体位置 計測 お よび 自己位置 同定

位置計測は計測物体 ス(■ 。,ν a)を 全方位 ビジ ョン ν l、 M2
を用 いて三角測量を行い、結果を重心におけ る ロボ ッ ト座標系で求める。x軸 に水 平にある ν lM2に 対 し、ν lに お け

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署作導■器雛■ (1)να=:L+VgL・本研究では、RobOCup中 型 ロボ ッ トリー グのフ ィール ドを計測実験に用 いたが、自己位置同定には コー ナーポール を
ラン ドマー クとして使用 した。絶対座標系にお ける座標軸 を
図 3に 示す。絶対座標系におけ る コーナーポール p、 9の 座
標は既知であ り、原点よりそれぞれ 幅 Fυ 、奥行 き Fα であるとす る。 また、 ロボ ッ トの重心座 標 を (χ r,4)と し、 ロ
ボ ッ ト座 標 の x軸 と絶対座標系の X軸 の傾 き角を とお く。
β
ロボ ッ ト座標系において、位置計測 より得た コーナーポール
P、 9の 座標 をそれぞれ P(■ P,レ )、 9(・9,ν 9)と した時、傾 き
角を βは (3)式 の よ うになる。
さらに、絶対座標系にお ける ロボ ッ トの重心座標(χ r,4)は (4)式 、(5)式 の よ うに求ま り、これ らの(3P,飾 )に ロボ ット座標系で 計測 した ラン ドマー ク pの 値 を代入 し、(3)式
で両方の ラン ドマー ク情報 を用いて β を求めれば 自己位置
(χ r,4)が 同定できる。

β=ね

1結

0

χr=― πp十「(cos β)Fυ +(sin β)Fd

Y - -Up - (sin p)F, * (cos \Fd

図 1.MovIS

―
‑577‑

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Tel & Fax : 0776-27-8050 (trtE)
Bmail : wsimizuhira@ir.his.fukui-u.ac.jp^JFtF#-578-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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2001

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How should we perceive mbots?: Ihe reaearch at RoboFesta Kanagawa 2fi)l Yokdtama Competition

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Ochanomizu University

University of Tsukuba

Ochanomizu University

NEC Design

Abstracti In order to examine how people perceive robots, the authors conducted a suwey research for
493 visitors to RoboFesta Kanagawa 2001 Yokohama Competition, and then analyzed the images ofseven stimuli; Humans, animals, machines, inanimate objects, and three mbots (AIBO, ASIMO, andPaPeRo). The results showed that the seven stimuli were classified into the human-animal group,
machine-inanimate object group, and the AIBO-ASIMO-PaPeRo Gobot) group, and that the robot groupfell in between the two other groups. These results indicate that very difrerent types of robots could be

put into one category: The image of a robot.

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l9thFuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)= 2ffia*i*l : &6 n fivt- 1 ,.-rRE A{Ffr,
The construction of the robot image scale using the Tliad Methodffi^ trHEIH D (4Kanae Suzuki

Megumi Kashibuchi

Akira Sakamoto Junichi Osadafi,&t+

b#a*k+*.+

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Univensity of Tsukuba

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EE ffi(ffi) NEC f*f 4 v

Ochanomizu University NEC Design

Ochanomizu Univerrity

Abstract: The purpose of this study ie the onstruction of a scale for measuring our perception ofrobots (the robot image acale). Six participants who had a good knowledge of robots as well as a gooddeal of ontact with robots were shown three targets of seven stimuli: Humans, animals, machines,
inanimate objects, and three robots GfgO, ASIMO, and PaPeRo). Then on a queetionnaire they
were asked to find gimilarities as specific things common to two but not applyrng to the other, and also,
contrasts as mnstructs opposite to the similarities (the TYiad Method. The constructs were grouped
into categories having the same meaning with thege described as being similar or cuntrasting. As aresult, frequently descriH categories euch as "familiarn ninteraction' were selected. Moreover, weadded four more categories such as "general evaluation" "fear of machines" in order to assess
evaluative aspecte of the targets and the feeling of unease with new media. In the end a total of ten
representative bipolar onstructs in each category were obtained.

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E-mail: kanae@slis.tsukuba.acjp-582-

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19th Fuzzy Systerrl Symposiurrl(Sakai,Sept.8‑10,2003)

SD法 に よる人 ロボ ッ ト相 互作 用 の評価
Evaluation of Human‐ Robot lnteractton、 Mith SD method

神 田 崇 行 ,石 黒 浩
Takayuki Kanda,and Hiroshi lshiguro

ATR知 能 ロ ボ テ イク ス研 究 所
ATR Intelligent Robotics and Colmmunication Laboratories
Abstract ― We have developed a partner robot named .:lRobovie'・ . A uniquc aspect of the robot is that the mechanisnl isdesigned for conllnunicationo Robovie can generate enough bchaviors nceded for conllnunication with the actuators and sensors。

Further,we have evaluated the robot's perfomance of the interactive bchaviors through a SE)methodo We believe that it isnecessary and important to evaluate the interaction for developing and improving partner robots,whiCh require psychologicalmeasurements.

は じめ にロボ ッ トエ 学 には 2つ の 方向性 があ る :1つ は限られた環境 で動作す る タス ク指 向 ロボ ッ トの 開発 で
あ り,他 方 はオー プ ンな環境 で人 間 と協調 して動作
す るイ ンタラクシ ヨン指向 ロボ ッ トの 開発 である
産業用 ロボ ツ トは前者 で あ り,工 場 内 の 限 られ た環
境 で組 立 の よ うな決 まった タス クを行 う.我 々の 開
発 して い る ロボ ッ トは これ らと異 な り,パ ー トナ ーとして我 々の 日常 生 活 の 中 にあ り,コ ミュニ ケ ー ション機能 を通 して様 々 な情報 を もた らす .我 々はこの よ うにパー トナ ー型 の ロボ ッ トが存在す る ことが ,コ ミュニ ケ ー シ ョンのための新 たな情報 基盤 となる と考 える
この よ うな ロボ ッ トの実現 の 際 に重 要 となるのが相互作用 の評価 で あ る.従 来 の産業用 ロボ ツ トな どはその性 能 を位 置精度 や タス ク実行時間 とい つた物
理 的な尺度 で測定す る ことが 出来 たが ,パ ー トナ ー型 の ロボ ッ トは人間に影響 を及 ぼす ことが そ の タス
クに含 まれ るため に,評 価 の ため に心理尺度 を用 い
る必要 が生 じる。
1。

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.

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2.Robo宙 α対 話 型 ヒュー マノイドロボ ット

図 1に 我 々の 開発 した ロボ ツ ト"Robovie"を 示す 。
Robovieは 人 間 と コ ミュニ ケ ー シ ヨンす るため に人。
間 に類似 した外見 を持 ち,人 間 が視 覚 ・触覚 聴覚を もつ よ うに様 々 なセ ンサ を持 つ [1].
自律 動 作 による相 互 作 用Robovicに ,子 供 の よ うに人 間 と 日常 的な コ ミュニ
ケ ー シ ョン行 動 をす る 自律 行 動 を実装 した(シ ス テ
ムの詳細 は文献 [2]に 示す).こ の よ うな イ ンタ ラクシ
ョン機能 は将来 日常生活 の場 で 活動す る ロボ ッ トには欠 かせ ない もので あ る.自 律 イ ンタ ラ クシ ヨン機
能 の実験 のため に,「 抱擁」 「握手」 「簡単 な会話」
「物 の指 さ し」 といっ た 80種 類程度 の 人間 との遊 び
行動 お よび,「 頭 をか く」 「腕組 みす る」 とい つた
20種 類程度 の待機行動 ,パ トロールの真似 をす る等の環境 を移動す る 10程 度 の行動 を用意 した.ロ ボ ツ
トシ ス テ ムは 、人間 か らの働 きかけが ない ときは待機行動 や移動行動 を実行 し、人間か らの働 きか けが3。

図 1:Robovicにはった
きか けが あ る限 り遊 び行動 を続
、働
場合
あ
い る。
に
されて
よ
る
け
う 設計
評価 実験
開発 した ロボ ツ トを sD法 に よ り評価す ることを試 みた。 (文 献 [3]に 詳細 を報告 す る。 )方法 30名 の大学 生が被験者 として実験 に参加 し
以下 の手順 で評価実験 を行 った。
1.被 験者 は 5分 間 ロボ ツ トを観察す る よ うに指示され る
2.ロ ボ ツ トか らの 触 ってね"と 言 つた呼 びか け に
応 じて ;被 験者 は ロボ ツ トの 自律 イ ン タラクシ ヨ
ン機能 を体験す る。
ロ
ボ ツ トの 印象 に関す るア ンケ ー トに回答す る3。
実験条件 PasJve,Acdve,Comメ eXの 3通 りの動作
パ ター ンが用意 された。
:ロ ボ ッ トは最初 「遊 ぼ う よ,触 ってね」 とPαssJソ θ
言 って待 って い る.被 験 者 が ロボ ツ トを触 る と「握手」 や 「 じやんけ ん」等 の遊 び行動 を 1つ
実行す る.そ の後 ,再 び ロボ ツ トは「遊 ぼ う よ
触 ってね」 と言 つて待 って い る:ロ ボ ツ トは「遊 ぼ う よ,触 ってね」 と言 ってAcrJソ θ待 って い る.被 験 者 が ロ ボ ツ トを触 る と遊 び行
動 をす る.そ の後 ,被 験 者 が ロ ボ ツ トか らの働
きか け に応 じる限 り,ロ ボ ッ トは続 け て遊 び行
動 を しようとし続 け る

4。

―‑583‑―

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Eit:077a-95-142a
FAX: 0774-95-1408
E-mail: kanda@atr.cojp-584-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)^yhEtrfiyJ.A,,,<6#E!tfi-f, H= ri-43!81r6trfiyhrlGEtr( RAA )otf,ilNarrative generation of the pet-type robot:
Acase study of RobotAssistedActivity (RAA) at a for-prcfit nursing home

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Kensuke KATO

TomohideATSUMI

KatsuyaYAMORI

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Osaka University

Osaka University

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Kyoto University

Abstracts: In this study, we examined robot assisted activity (RAA) with a pet-type robot for elderly people at afor-profit nursing home from the perspective of group dynamics. In concrete, we investigated participants'
narratives during RAA based on VTR analysis. As a result of RAA, the participants conducted "mind reading"toward the robot, and constructed "story" about RAA through their own narratives in cooperation.

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Phone & Fax : 06-87 9-8/J6/.,/E'mul : DTn255O@nifty.ne

-588-

jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

ffiMr-7, t)>lt=eaffiFffiffiH
Boundary detection by linear fuzzy clustering## tB[, ** Hfr,, frffi frE
Taro FUJII, Katsuhiro HONDA, Hidetomo ICHIHASHI,(EHUI+*.+pftT+ffiXt+
Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University

Abstract : Boundary detection forms an important preprocessing of object shape recognition. In thispaper, robust linear fuzzy clusteriug techuique is applied to the detection of straight lines in noisy digital
images. The robust clustering algorithm is based on least absolute deviations and performs segmentationof edge and fitting of lines simultaneously.

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Minimization Problem ACM

min D".rl""I(ar - b")l

fiH

(4)

i:1

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f-, Rt c Mo, 2 ^, -l.rlEtl L/eis b, ) 7 z
F -a L lrEffiHt/rtr#f,#FiEtffifri6. Lt4 2-6.
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4(ffitv7 r ),r ) 7, >ltEtft*L(t,',6.
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^r'a/s ltv,'lf-ll,h,:2(8ffi-12 ltv) o"^*3X6r7
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y >/t'fr)t:d>l:-,tr +##affifrFfi E A U T oft 4.{b Pfi ffi rc E*{Lf 6 .

Miuimization Problem LAD(5)s.t. a.}t * a"|z: \(4) 7ttE4' Lt 6/ u l- , 4 /lj.'/.f r,'f ttr'ot> / tvi - F,F.AIE 6 I & i' c>, ffifrfit<,{ t-EF,/i":, I tv2*.v5 UFfiEIJ E frlHfirrfr4. & /r 5 L 3
t:@ffi2r;66 +i>/tvf *, ,RtW#.t 6Ffiffil:',EE
3ir6. Z L<, fr4'ffif.faE#l.Ed ( Bfrffitt-<4
t- fr"h.:, l. 2t,11, rEtfiu/:+i v / tvV - F,F- L 27l'',,t,& L(*D 6^r-+'L,ttfr6E:ffia-#lffi':,tL6.

tkt=, 2 7 zr-:

L t:4,5 b" 0'-HffiRUt*D6t Dl., u"; *iILN a.- iiEHffi*flD+I+DT -eUTaaff)?A*.d)fr4,1v.t4 z6.
nJ"(b") :E""Jo"L(q - b.)lCn

min E D{".n|" "T,,@n - u")l

i=1

-589-

(6)

ここで,(6)式 は acmに 射影 されたデ ー タの絶対値距離の和であるので ,acmを 基底 ベ ク トル とす る 1次 元空間に射影 され たデ ー タの Jl距 離 の和である ととらえ ら
れ る.し たが つて ,最 適 な直線 は acttπ づ,づ =1,… ・,πの メデ ィア ン (中 央値 )に 対応 す るデ ー タ点 を通 る.

唯 一の クラス ター 中心 を求 めるために,以 下 の更新法を考 え る .acmを 第 1基 底 ベ ク トル とす る正規 直交
系 を張 る基底 ベ ク トル を υl,υ 2と す る と,作 成 した

正規直交系におけるクラスターの中心の第 J成 分は

図 1: 元 の画像

υ
π の少なくとも一つの点の第J成 分・ 1,0… ,υ ・「に等 しくな「る こ とか ら,関 数 g(た ),た =1,… 0,2に よ

図 2:エ ッジ強調 した画像

3

, ffii+rr

2

oi'aq(L) < ,i'0q(2) S "'S arTe'o6l(7)
1を満 たす よ うに変換 され た とす る と,各 軸 ご とにメ ン
バ シ ップ を考慮 しなが ら υ 29(.)の メデ ィア ン (中0J丁央値 )を 探索 し,メ デ ィア ンに対応す る π9(.)を 通 る‑1

よ うに,ク ラス ター 中心 を υJが 示す方 向 に順 次平行
移動 させ る‑2.

また ,メ ンバ シ ップの更新貝Jは ,ラ グラ ンジュの未定乗数法 に よ り,以 下 の よ うに求 め られ る
11ac二eXp(― λucづ ==

(π

σ

.

bc)￨)

̀―

(8)

λ1レ し りD
Ⅸズー
Σ
̀―
J=1

して,最 小絶対誤差 に基 づ く目的関数 に よ り,ノ イ ズ:正ccm,bcお よび 鶴ciを 交 互 最適化 の原理 に基 づい て
収東す るまで繰 り返 し更 新す る ことによ り,最 適解 が求 め られ る.

3。

図 3:線 形 クラス タ リングによ り得 られたプ ロ トタイプの影響 を無視 しなが ら画像 中の直線構造 を とらえ られる ことを示 した .た だ し,最 適 な クラス ター数 を事前に与 える必要があるこ とか ら,ク ラス ター数決定 のた
め の指標 の作成 が今後 の課題 であ る

輪郭線 の抽出実験

最小絶対誤差 を用 い る線形 フ ァジ ィクラス タ リング
法 に よ り実画像 か ら物 体 の 輪郭線 を抽 出す る実験 を
行 つた .160× 160ピ クセル か らな る図 1の 画像 か らフ ィル タ処理 に よ リエ ッジ を強調 した 2値 画像 をつ く
,

.

参考文献
[11梅 田三千雄 :ハ フ変換 ;日 本 ファジィ学会誌 ,Vol.81,
No。 2,pp.229‑233(1996)

り,そ の画像 か らエ ッジ とみ な され る ピクセル の座標
値 を抽 出 して分析用デ ー タを作成 した .た だ し,分 析
用デ ー タは平均 0分 散 1に 正規化す る前処理 を行 つた.

[21本 多克宏 ,東 江伸浩 ,市 橋秀友 :最 小絶対誤差に基
づ く線形 フ ァジー クラス タ リング;電 子情報通信

図 2に 散布 図 を示す .ク ラス ター 数 を 7と して ,最 小

学会論文誌 (D― II),VOl.J8← D― Ⅱ,No.1,pp。 12‑21

絶対誤差 に基 づ くクラス タ リングを行 うこ とに よ り得

(2003)られ たプ ロ トタイプを図 3に 示す .お のお ののプ ロ トタイプが エ ッジに対応 す る直線 を とらえ られ てい る

[3]宮 本 定明 :ク ラス ター 分析入 門 ,森 北 出版 (1999).

この よ うに,ロ バ ス トな線形 フ ァジ ィクラス タ リング

連絡先

法 に よ り区分的 な輪郭線 を抽 出で きる こ とが分 か る〒 599‑8531大 阪府堺 市学 園町 1‑1

4. お わ り に大阪府 立大 学大学院 工 学研 究科.

本論文では ,エ ッジ を強調 した 2値 画像 か ら物体 の輪郭線 を抽 出す る問題 に,ロ バ ス トな線形 フ ァジ ィク

本 多 克宏TEL:072‑254‑9355 FAX:072‑2549915
hail:honda@ie.osahfu― u.acojp

ラス タ リング法 を応用 した .実 画像 を用 い た実験 を通―‑590‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)277> 0 aHt t)VisualUr

t=ffiHfrr= >+ >'v fifrffi> 7+ LaFf:#

contents recommender using fizzy clustering

Hfr W2,#* frtr,frffi *E
Katsuyuki KURATA, Katsuhiro HONDA, Hidetomo ICHIHASHI;tDEFUt+*+WT+ffinfl
Graduate sdrool of Engineering, Osaka Prefecture University

Abstract : This paper introduces a visual contents recommender based on local linear models derived
by fuzzy clusteriug. The system provides not only the list of contents to be recom-ended but also 3-Dfeature space in aThish users can search other selections iatuitively.

f 5: L rcr Y), xwlEu-ai-ff -, atanffr, ^, t) yr*a EHlBElf,rt, D)T0rI i 1.fi#3ir6.

1. I* Udbl=
4 >, -l-v h AE DD & L/C'ffi#.$\RY zr ta#E[:,19t,'', a-f o=-Al=b-:t:-=Y7 vy t*.
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yTyyfilaffil\Et*RLtfuoiEfi.Ffr.t trl ) 6"ITT;:;;7Ty:;nX:,:yy;Hy5T
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2. EFFHTE ffitit}ffi & ,( fllGoffiE
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*lc, o ax*.fil,??tfr L'' 7 ^' y > faEit'Edv'ti^j F*<bu), P ttz 7 zF 9 //0>z r )'t Ht*ftt 6 ft*< b 6' w- Dffit't+ 6 t: b t=,

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ボデ ィー ガ ー ド

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ゴー ストパ スターズ

図 1:視 覚 的 コ ンテ ンツ探索 システ ム

次元空間 での コ ンテ ンツの座標 ととらえることによ り
3次 元空 間 に コ ンテ ンツ を配置 した .ユ ー ザ は布置 を,

参 国

コ ンテ ンツ と して提示 され る.さ らに主成分得 点 を低考文献
森 田昌宏 ,速 水治夫: 情報 フィル タ リングシステム情報
洪水へ の処方箋 ",情 報処理 ,VOl。 37,No。 8,pp.751‑757

眺 める こ とに よつて ,コ ンテ ンツの相 関を直感 的 に理解 で き,コ ンテ ンツ間 の類似度 を考慮 した他 の選択肢とな りうる コ ンテ ンツの能動 的 な探索 を行 うこ とができる.

図 1の 右 の 小 窓 は 3次 元空 間 を上か ら見 た もので横軸 を πl,縦 軸 を 22と して表示 してい る.左 の窓は(1999),

131本 多克宏 ,杉 浦伸和 ,市 橋秀友 ,荒 木昭一 ,九 津見洋
最小 2乗 基準を用 い た Fuzzy c‐ Varieties法 における欠測値 の処理法 ,"日 本 フ ァジ ィ学会誌 , Vol.13,No。 6,:,

進 行方 向 に垂 直 な直線 と 23軸 で張 られ る平面 にデ ー
タ点 を射影 した図で あ る.右 側 のボ タンを操作す ることで ,3次 元空 間を視 覚的 に探 索す るこ とがで きる

pp。 680‑688(2001)[4]宮 本定明:ク ラス ター分析入門,森 北出版 (1999).

4。

(1996)

p]J.L.Herlocker,J.A.Konstan,A.Borchers ttd J.Riedl:
An Algorithlmic nramework for Performing Collab―
ηorative Filtering',Prac.oJサ んθ199g a,η ル nCC ο
Rescarcλ o■ ごDeυ θn Rctttθ υαJlopmentづ ■In」ol明し
atづ ο

お わ りに

本論 文 では予 測値 に基 づい て コ ンテ ンツ を推薦す ると同時 に,コ ンテ ンツ を 3次 元空 間に配置 し, 自ら探索す る こ とで , 楽 しさ "と 共 に,コ ンテ ンツ間 の類似
度 を考慮 した他 の選択肢 を提供す るシ ステ ム を開発 した .操 作性 の 向上 が今後 の課題 で あ る

連絡先〒 599‑8531

大 阪府 堺 市 学 園 町 1‑1

大 阪府 立 大 学 大 学 院 工 学研 究 科

本 多 克宏TEL:072‑25牛 9355 FJLX:072‑25牛 9915

卜 m五 1:honda@ieoosAfu― u.ac.jp

.

―
‑592‑

19th I'uzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

概念 ファジイ集合 の 自動構築 およびフイルタリングシステムヘ の応 用
Automatic Construction of Conceptual Fu7zy Sets
and Application to a Filtering System
新 村 昭好丸 田 央*村 井 倉J

高木 友博

Akiyoshi Shimmura Httime Murai Akira Maruta Tomohiro Takagl
明治 大学理 工 学部 情 報 科 学科
Department of Computer Science,Metti UniVersity
Abstract: In this study we propose a RBF(radial basis function)based method to build
CFSs(conceptual izzy set10,and evaluate the proposed method by applying it to a large
scale text flltering problemo The method comprises a words clustering step performedby k‐ Ineans algorithΠl and a user proflle adaptation step by]Rocchio lneth6do TREC8

and TREC2002 data set was used to evaluate the iltering system and experilnental
results showed that the system ilnproved iltering performance.

1は じめ に本論文 では,新 しい 大規模な概念辞書構築 ,及 び
概 念拡 張手法を提案 する.ま た,情 報 フィル タリングシステムに上記手法を用 いることによりその有用 性を示す
情報検 索 などの研 究分 野 では検 索 の精度 を向 上させるために,ク エ リや 文書 の持 つ キーワー ドを拡 張することが多 い。しかし,キ ーワード拡張 にはシソー ラ
スの ような語 の 上位・下位 概 念 や類似 関係 ,連 想 関係などが整理されている辞書を用 いなくてはならない
ところが ,現 実 には語 は上位・下位 関係 がはつきりせ
ず ,こ れ らを正 確 に定義す ることは不 可能 である。また ,共 起情報等 の ,類 似 関係 で整理 されている辞書を用 いる場合 でも,文 脈 に依存 した拡張をしていない
とい う問題 がある.そ こで 単語 間 の様 々な関係 によりのファジィ集合 を生成す ることを目的 に,単 語 間 に上
位概 念・下位概念 を持 たず ,文 脈依存 が可能な概念
辞書 を構築する.我 々 はコー パスから概念 を抽 出 しそ の概 念 と単語 との 関連 度をニュー ラル ネットワー ク
で表現することで概念辞書 の 自動構築 を行 つた
また,構 築 した概 念辞書 の 有効性 を示す ために
情報 フィル タリングシステムに概念辞書を組 み込 んだ
概 念辞 書 を組 み込 んだ場合 と組 み 込まない場合 の精度 を比較することによつて概 念辞書 の有効性 を示ってプ ログラム言語 の 意 味を指す .ま た ,"mOcha"と同 じ文 脈 に出現することでコーヒーの意味を指す .このように,"fortran"や "mocha"と いつた周囲の状況により, java"の 概念は動的に変化する
.

.

.

,

.

,

.

す

.

c offee{PЮ gほ mming■ ISiandLanguage■

図 l CFS概 念 の例

これ まで CFSsの 実 現 には 単 語 をノー ドとしたBAMsや Hopieldと いつた連想ネットワークモデルが用 い られ てきた .し かし,こ れ らのモ デ ル には ,上 位
概念・下位 概念を定義 しなくてはならないこと(BAMs),
学習 した記 憶 が排他 的 に想 起されてしまう(Hopfeild)などの問題 点があつた
そ こで本研 究 では ,新 たなモ デ ル として,上 位・下位 概 念 を定 義 す る必 要 がな い ,RBF(Radial Basis
Function)ネ ットワー クを用 いたモ デ ル を提 案す る.R
BFネ ットワー クは概念を捉 え,そ の概念を他 ノー ドに
活 性 伝 播 す ることで文脈 依 存 した拡 張 が可 能 であ.

2概 念 ファジ イ集 合る

概 念 ファジイ集 合 (Concepmal Fuzzy Sets:CFSs)
は ,曖 味な言葉 の概念 (意 味 )を 他 の言葉 によつて形成されるフアジイ集合 で表現するという手法 である.また ,CFSsで は単語 の意 味表現 を状況 に応 じて動的に変化させることができる
コ
例 えば ,'laVa"と い う単語 はプ ログラム言語 や ー
ヒー ,島 の 名 前 な どい くつ か の 意 味 を持つ て いる.筍 ava"は ,"fo■ ran"と 同 じ文 脈 に出現することによ

3 RBFネ ットワ ー クを用 い た CFSsの 実 現

.

.

3。

l RBFネ ットワーク
RBF(Radial Basis Function)ネ ットワー クモ デ ル を

図 2に 示す.

*現 在 ,凸 版印刷株 式会社 に所属―‑593‑―

MiddleInput

概念認 識 フェー ズでは ,入 力 に 関連するいくつ かの 細 かい概 念 を認識 する.こ のことにより,概 念拡 張フェーズ では認識 した細か い概念 を組 み合わせ ることで動的な概 念拡張 を行うことができる

fuzz-v set cl

Similarity (x, c1)
Similarity (x, c2).

3。

3基 底 関 数
RBFネ ットワークにおいて基底 関数 は一般 的 にガウス関数 が用 い られ ている。基底 関数 は 関連 する概念 にフォーカスを当てるための重要な関数 となる
しかし,ベ クトルの次元数 が大きくなるとガウス関数
では,パ ラメー タをどのように設定しても,中 間層 の どの ノー ドも同 じように活性 化 してしまうという問題 にぶ
つ かり,ど れ が入 力 に近 い概 念 であるか 判 断できな
い .各 ノー ドの活性値 の差を明確 化するためには次の 2つ の計算方法 が考 えられる.一 つ は基底 関数 に
シグモイド関数 を使 う方法 ,も う一つ は中間層 のベ クと入カ ベ クトル χとの類似度 を Cosine Mcasure
トル ε′Similarity (x, c.).

図2 RBFネ ットワーク

RBFネ ットワー クでは,中 間層 の基底 関数 を線形結合することによつてネットワークの 出力を計算 する
以 下 に一 般 的な RBFネ ットワー クの計算 方法を示
す.

.

1)中 間層 の出力
中間層 であらかじめ定義 され た 中 心 ベ クトル Qと入カ ベ クトル χとの類似度 を式 1,2に よつて計算 しχとciと のユー グリッドノルムを引数 としたガウス関数

で計 算す る方法である.

,

1)基 底 関数 にシグモイド関数 を適用する場合

(式 4)

を出力する

.

ql)
Simil面 tycχ ,■ )=φ dχ ―(式 1)

Similttty(χ ,CJ)は 式 1と 同様 に計 算す る.

シグモイド関数 を使用する場合 ,式 4に お いて,傾 きパ(ゲ イン)の パ ラメー タαと閾値 の ラメー タ θの値 を動的 に決 定する

(式 2)

ガ ウス関数 のような単調減少 関数 を通す ことで ,χ
に近 い らのみ が大きな値を出力する.

2)ユ ニットの活性値 出力 に Cosinc Mcasureを 適用す.

る場合

2)出 力層の出力せた値 を式 3に よつて出力す る×
Similttity(χ ,■ )は
ヴん )=Σ α"(χ

ここで,ん は出力層 のベクトル j番 目の要素の出力である。
また ,RBFネ ットワー クの 学 習 方 法 として ,J.
Moodyと C.Darkenに より提案されている,ク ラスタリ
ングに基 づくユニットの配置と教師データに基 づき重みを求めるハイブリッド法[2]を 利用 した

2概 念拡張我 々 は RBFネ ットワークを用 い ることにより,CFSsに基 づ く概 念 辞 書を構 築 する.RBFモ デ ル の概 念辞
書 で は ,概 念認 識 フェー ズ と概 念 拡 張 フェー ズ を経て拡 張を行 う.

まず ,中 間層 の 中 心 ベ クトル qと 入 カ ベ クトル χの類 似 度 を計 算 す ることにより入 力 に近 い 概 念 を認 識
す る(概 念認識 フェーズ).次 に ,中 間層 で認 識 した概
念 か ら関連 す る単語 へ 重 み を伝 播 す ることにより概念 拡 張を行 う(概 念 拡 張 フェー ズ).

面頃 為り =

(式 5)

この手法 は ,ベ クトル 空間モデ ル にお いてベ クトル
同 士の類似度 を比較するときにもつともよく使 われている手法 である◆

.

.

:

鋼

中間層 の 出力 に重み αヴを掛 けたものを力日え合わ

3。

:

3。

4概 念 辞 書 の 自動構 築

本研 究 では RBFネ ットワー クを用 いて,概 念辞書の 自動構 築 を行 つた.辞 書 の学習 は J.Moodyと C.
Darkenの ハイブリッド学習法 [2]に 基 づいて行 つた
まず ,中 間層 のベ クトル を決定するために文書 のクス
ラ タリング を行 つた .文 書 の クラスタリング に はングの対象 は ■こC‑8
K― rrleansを 使用 した.ク ラスタリの Fil 五ng Trackで 使用 した約 21万 の英文ニュース
記事 である.生 成 された各 クラスタは何 らか の概念を持 つていると考 えられる.そ こで,各 クラスタの 中心 ベ.

クトル を中心概念 と呼 ぶことにする
次 に生成 した 中心概念を RBFネ ットワークの 中間
出力層 間 の重みを教師デ
層 のベ クトル とし,中 間層 ―ー タに基 づ く学習を行 う。学習 は最小 二乗誤差 法 により行う。教師 デ ー タは TREC‑8か らある文書 に対 して割 り当てられたトピックを利用 して生成 した.図 3に
学習 の流れを示す 。
.

―‑594‑―

概 念 拡 張 した ベ クトル を グⅣとす るとき,プ ロファイル
ベ クトル qを 式 6で 修 正 す る.

q'=qq+ &* - td*(式 6

5評 価 実験5。

1実 験内容提案 システムに 畷こC*2002 Filte五 ng Trackで 与えられたニュース文書 の一 部 (37,555文 書 )を 入力 し
その評価 を判 定する
比 較対象 としてシステムに概念 拡 張を用 いた場合
(Sigmoid関 数とCosine尺 度を用 いた場 合 の 2パ ターン)と 概念拡張を加 えない ,TF― DFに よるワー ドベ
クトル を用 いた場合 の 3種 類 のパ ターンと,そ の 3パ
ターンそれぞれ にお いて,構 築 した概念辞書 の 中心
概 念 数・ワー ド次 元 数 をともに 500025,220,700,
13,0 ,10∞ 013,0 と変化させた 3パ ターン,合 計 9
パ ターンの実験を行 つた,.

図 3 RBFネ ットワークの重み学 習4フ ィルタリングシステム
4。

1シ ステム概要

システムの概要 を図 4に 示す 。システムでは,ユ ー
ザ の要求するトピックを示すプ ロファイル を作成する。
初期 プ ロファイル は ,ト ピックに関連す る文書をベ クト
ル 化 し,そ のベ クトル を概念拡 張することで作成 するシステムに入力文書 が与えられると,入 力文書をベ ク
トル 変換 して概念拡 張を行う。その概念拡 張 したベ ク
トル とプロファィルの類似度 を Cosine rrleasureで 比 較し,閾 値 以 上であれ ば ユ ー ザ に入 力 文書 を提 示す
.

.

5。

2実 験 結 果 と考察

上記の通り,中 心概念数 0ワ ー ド次元数と概念拡張の手段の違 いによる,9パ ターンのフィル タリング結果を
表 1,表 2,表 3で 示す
表 1中 心概念 5000ワ ード次元数 25,220結 果
TF― IDF
Sigmoid
Cosineパミ
1責
10001

15325

適合率

0.471564

再現率

0。

73423
0。 263646

F―

図 4フ ィル タリングシステムの概要

尺度0。

2605550.335351

0。

387979

3985
0。

7238
5332530.355074
0.426294

表 2中 心概念 7000ワ ー ド次元数 13,046結 果
TF― IDF
Sigmoid
Cosine尺 度
4192
4765
4562
分 類成 功以下 に,文 書 をベ クトル 変換す る処理及 び ,ユ ー
ザからのフィー ドバ ックをプ ロファイルの修 正 に利 用する手法 について述 べ る

2ワ ー ドベ クトル 変換処 理

文字列 で生成 される文書 をワー ドベ クトル に変換するために次 の 4つ の処理を行う
1)単 語 毎 に分割
2)ス トップワー ド削除
3)語 幹抽 出
4)単 語 の重み付 けストップワードの 削除には SM劇 ピ システムで採用されている不用語 リストを用 い[3],語 幹抽 出 には Porter
アル ゴリズムを用 いた[4].単 語 の重み付けは TF― DF
法を用 いた4。 3適 合性 フィー ドバ ック
適合性 フィー ドバ ック手法 には Rocchio[6]を 用 いる
プ ロファイル ベ クトル は概念拡張したベ クトル であるた
め ,ユ ー ザが適 正であると判 断 した文 書を概 念 拡 張したベ クトル をグR,ま た不適 正だ と判 断 した文 書を

適合率
再現率

0.427514

6376280。 317645

尺度0.502866

0.424755

F―

8208

10236

6109
0。 610464

誤分類

.

4。

5487

3524

分類成功
誤分類

5609530。 338065

0。

0。

0。

421879

表 3中 心概念 10000ワ ー ド次元数 13,046結 果
TF― IDF
Sigmoid
Cosine尺 度
4256
4192
4195
分類成 功
8208
8703
5274
誤分類
0。 560953
0。 596516
0.561354
適合率0。 328421
0.3380650。 443025
再現率
F―

尺度

0.495219

0。

4166030.421879.

.

*Ж EC(Text REtHeval Conference)と は,テ キスト検索方法論 の 大規模評価 に必要なインフラストラクチ ャ
を提供 し,情 報検 索コミュニティー 内 の研 究 の支援 を目的とするワークショップ―‑595‑―.

19th I'uzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

概念 ファジイ集合 の 自動構築 およびフイルタリングシステムヘ の応 用
Automatic Construction of Conceptual Fu7zy Sets
and Application to a Filtering System
新 村 昭好丸 田 央*村 井 倉J

高木 友博

Akiyoshi Shimmura Httime Murai Akira Maruta Tomohiro Takagl
明治 大学理 工 学部 情 報 科 学科
Department of Computer Science,Metti UniVersity
Abstract: In this study we propose a RBF(radial basis function)based method to build
CFSs(conceptual izzy set10,and evaluate the proposed method by applying it to a large
scale text flltering problemo The method comprises a words clustering step performedby k‐ Ineans algorithΠl and a user proflle adaptation step by]Rocchio lneth6do TREC8

and TREC2002 data set was used to evaluate the iltering system and experilnental
results showed that the system ilnproved iltering performance.

1は じめ に本論文 では,新 しい 大規模な概念辞書構築 ,及 び
概 念拡 張手法を提案 する.ま た,情 報 フィル タリングシステムに上記手法を用 いることによりその有用 性を示す
情報検 索 などの研 究分 野 では検 索 の精度 を向 上させるために,ク エ リや 文書 の持 つ キーワー ドを拡 張することが多 い。しかし,キ ーワード拡張 にはシソー ラ
スの ような語 の 上位・下位 概 念 や類似 関係 ,連 想 関係などが整理されている辞書を用 いなくてはならない
ところが ,現 実 には語 は上位・下位 関係 がはつきりせ
ず ,こ れ らを正 確 に定義す ることは不 可能 である。また ,共 起情報等 の ,類 似 関係 で整理 されている辞書を用 いる場合 でも,文 脈 に依存 した拡張をしていない
とい う問題 がある.そ こで 単語 間 の様 々な関係 によりのファジィ集合 を生成す ることを目的 に,単 語 間 に上
位概 念・下位概念 を持 たず ,文 脈依存 が可能な概念
辞書 を構築する.我 々 はコー パスから概念 を抽 出 しそ の概 念 と単語 との 関連 度をニュー ラル ネットワー ク
で表現することで概念辞書 の 自動構築 を行 つた
また,構 築 した概 念辞書 の 有効性 を示す ために
情報 フィル タリングシステムに概念辞書を組 み込 んだ
概 念辞 書 を組 み込 んだ場合 と組 み 込まない場合 の精度 を比較することによつて概 念辞書 の有効性 を示ってプ ログラム言語 の 意 味を指す .ま た ,"mOcha"と同 じ文 脈 に出現することでコーヒーの意味を指す .このように,"fortran"や "mocha"と いつた周囲の状況により, java"の 概念は動的に変化する
.

.

.

,

.

,

.

す

.

c offee{PЮ gほ mming■ ISiandLanguage■

図 l CFS概 念 の例

これ まで CFSsの 実 現 には 単 語 をノー ドとしたBAMsや Hopieldと いつた連想ネットワークモデルが用 い られ てきた .し かし,こ れ らのモ デ ル には ,上 位
概念・下位 概念を定義 しなくてはならないこと(BAMs),
学習 した記 憶 が排他 的 に想 起されてしまう(Hopfeild)などの問題 点があつた
そ こで本研 究 では ,新 たなモ デ ル として,上 位・下位 概 念 を定 義 す る必 要 がな い ,RBF(Radial Basis
Function)ネ ットワー クを用 いたモ デ ル を提 案す る.R
BFネ ットワー クは概念を捉 え,そ の概念を他 ノー ドに
活 性 伝 播 す ることで文脈 依 存 した拡 張 が可 能 であ.

2概 念 ファジ イ集 合る

概 念 ファジイ集 合 (Concepmal Fuzzy Sets:CFSs)
は ,曖 味な言葉 の概念 (意 味 )を 他 の言葉 によつて形成されるフアジイ集合 で表現するという手法 である.また ,CFSsで は単語 の意 味表現 を状況 に応 じて動的に変化させることができる
コ
例 えば ,'laVa"と い う単語 はプ ログラム言語 や ー
ヒー ,島 の 名 前 な どい くつ か の 意 味 を持つ て いる.筍 ava"は ,"fo■ ran"と 同 じ文 脈 に出現することによ

3 RBFネ ットワ ー クを用 い た CFSsの 実 現

.

.

3。

l RBFネ ットワーク
RBF(Radial Basis Function)ネ ットワー クモ デ ル を

図 2に 示す.

*現 在 ,凸 版印刷株 式会社 に所属―‑593‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

t

tiffi

,l- Ht EE z5r b 6 IAe oE rT Ht /; trH rI r|
Local independent component analysis with external criteria

Tt'I E&, #* fr*,,frffi ftfr.
Na,oya SHIMOMURA ,Katsuhiro HONDA, Hidetomo ICHIHASHI

tE/ffit7t+t+ffi T+ffifrt+
Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University

Abstract : This paper proposes a technique of local independent component analysis which extracts independent components uncorrelated to some external criteria. Local independent components a.re extractedby F\rzzy Fbst ICA ilgorithm after the preprocessing by local principal component analysis with external
criteria in which the efiects of the external criteria are removed from the fuzzy scatter matrices using F\rzzyc-Rcgression Models (FCRM).

tz<t ) y i! y/-cbv), c lt-H-l'6fErr I t rr6

1. lt lldDl=,(ffiffitr*N.Ef -, rt\ bH&affiilt A H r,', (H#fi,ct*fitffifr.i. 6tti>tt, f-, *eafrs?ffi#.
a4Rt-t.afrfrtrrs.nffit>a,ffiHErrffi* 3 lu( t, ''6 t1l. :o)f,E-eE, ICA 7)vry^^a)ffituf4l.
t) > l#tffiHl-,'t*btvtcd
ffiYtz 7 r.( r,^,ffifrtttt?. L. ) v tsv y / a-4E L /: F\rzzy Fast
rcA.7 tv), xAt: t9 E,ffiffitr+Fiil,tltfrfr'r6.

Li' L, xf-, Dtlffil.*iv',(tt, #*rrb6ite*1**Batr*atfi < *.ttt:t:-u>t= E /rffi{t l-i"t*EEbtulrt,',: Lt)\b6. <.r+tr4rtt, IEtE!/rfl.

E*f6.

2. $HqE# e* fr Lt=BFfiHt t tffi

,iafrH,*

mhtca nMatF^tf -F rt'btt6f 'r'rir\Y fi'
tr, 7 F - a L.t: s ffio,|6!*# q,...,xs Atr 4^
2P g ffiv rt +F\hatfifrtft ) k d>I=, , 7^,-c -3& EI,Jf, 0) E E hffi * Hv'< Y L rlfis.#-eEnEE

6FtrLr3/rr,\*Wt ,,:ffi-t 6.Lt4Z6 [2]. rlr/;affifr.f 6. t t*Rv<,, 7-:'& 1.6^,*.Eo:+EJrti 0 la/t6I i ll Ucki: Ux; - av";, a"xj
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D)T a E HtB5f, oft 4,1tP8Ez- * Z 6 .

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r"xib"i;}z

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Y: {y"x;},x. = {x.*i} } *i< &, 7 / 7 >2 zF€ry'.a&Etto'Z'**l+ lLl\b"ji : 0 i'6,, 7 ^, -iL o)ffiERffiry.l1r\ B" tJ,g":1x! D"x)-Lx! D.Y(2)*t=, D"llu.ptffi
Lrr6. tttil-,k *ffi E# }"ttEEtti.. lElffit:, 0L f 0u4 :f 6*1frftr\<b6.

|Ll?ui, = 0, \Ll1uo"; = 0 7)'b, u"1, uY"r, a!, A
E#qtJrr*D btr16. *^7 ) -, D#D rBt-&t6lL'
r.I D, @lfrr1ffi L, 7 ^, _4}tfrz*tElH[:fr i.
ht:, ** ctzffiE'Rffi#.. B" z-flv.6 t , +.ll,hO,

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Y" = X"B.*{Y-X"B.I:

Yx"+Yi"(3)::r, Yx"tjx -eilEE 3tu6ry,z", Yi"tt X r-#
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(4)t ) t, x t.ESiEf 6',{-rt! sf" L zllD)t\-aTrttlsf"- , 2 -a*wftr\|.hffi L<*E 6. t rr<"3D

6. x t:EEiEL/rL\*trfirtJ Sf"- r)ffiAIELEA'{, | )vl. X 9,, 7 ^, Y > f t4&l-tcl*ft1&# X
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3. frtzzy Fast ICA 7 tlj 'J XL
Hfrfiatfl,hhffilFt=r D *D btutr) Y,,\r v

-597-

∫ ヽ

乃

プ とクラス ター ごとの局所的な主成分ベ ク トル を考慮
しなが ら,独 立成分を抽出す るために,本 多 ら 回 は
Fuzzy Fast ICAア ル ゴ リズム を提案 している.ク ラ︲

スター ごとに得 られた局所的な主成分ベ ク トルを用いて,元 の観測データをクラスターごとにE{zcz『 }=塊を満 たすデ ー タ zcJに 自色化す る.こ の とき ,Fuzzy
kurtosisを 定義す る こ とに よ り,メ ンバ シ ップ を考慮した ICAに お け る 目的 関数 を次 の よ うに表す

(b)変 換後 のデ ー タ(a)変 換前 のデ ー タ.

Dl:rua(uT'")n ‑311り cl14+F(￨￨り cl12)
Jc(Oc)=sJ
Li-ru"i

図 1:実 験 に用 いた デ ー タの散布 図
助 ２

ただ し,り cが クラス ター cに おける独立成分 ベ ク トル
を表 し,右 辺 の第 1項 お よび第 2項 で表 され る Fuzzy
kurtosisを 最大化 (最 小化)す る ことで独立な復元信号
Z可 が得 られ る.ま た ,第 3項 は りcの 長 さがsJ=υ『1と な る制約 を表す項 で あ る。F破ed― Point lter試 lon
を利用 したアル ゴ リズム に よ り最適 な独 立成分 ベ ク ト
ル が求 め られ る.本 論文 では,外 的基準 に独立な局所に無相 関な独 立 成分 を抽 出す る

図 2:抽 出 され た独 立成分 の散布 図.

4.数 値実験

表 1:ク ラス ター ご との主成分 ベ ク トル
ク ラ ス ター 2

ク ラス ター 1

提案法 の有効性 を確 かめるために,以 下 の数値実験を行 つた .ま ず ,一 様乱数 と二つ の混合行列 を用 いて

第 1主 成分

図 1(a)の よ うな 二組 のデ ー タ分布 (ν l,ν 2)を 作成 した・ νl,ν 2に は第 1組 (o)で は負 の相 関 ,第 2組 (・ )では正 の相関 が ある こ とが分 か る.続 いて ,各 々の組の νl,ν 2に 乱数 πを用 いて(b)ク ラ ス ター 2(a)ク ラ ス タ ー 1

的主成分分析 を前処理 に用 い るこ とによ り,外 的基準‑0.99893
0。

04616

第 2主 成分

第 2主 成分

第 1主 成分04616‑0.97839

0.2067320673‑0.97839‑0。

‑0.99893‑0。

5.お わ りに,

第 1組(o):zl=ν l+π ,Z2=ν 2+π

支配的な要因 に よ リデ ー タの潜在的な特性 が隠 され て

第 2組

(・

):zl=ν l+3,Z2=ν 2 π

い る場合 に,そ れ らの影響 を取 り除 いて 局所的な独 立

とい う変換 を行 つて ,図 1(b)の よ うな第 1組 (0)で は正 の相 関 ,第 2組 (・ )で は負 の相 関 があ る三組 のデ ー

成分 を抽 出す る方法 を提案 した .ま た ,数 値実験 に よタ分布 (zl,z2)を 作成 した .そ こで ,(ν l,ν 2)の 相 関を潜在 的 な特徴 と考 え,変 換後 のデ ー タ (zl,Z2)を 主
成分分析 の対象 ,変 換 に用 い たデ ー タ πを外的基準 と考 えて ,ク ラス タ リングを考慮 しなが ら (zl,z2)を 3で線形回帰す る こ とに よ り,ク ラス ター ご との潜在的な主成分 の抽 出を行 い ,そ のデ ー タに Fuzzy Fast ICAを適用 した .分 析 の結果 ,デ ー タ (Zl,Z2)は

(●

)が ク

.

外的基準 の影響 を取 り除 い た局所的 な主成分 に対 して独立成分分析 を行 うこ とで ,潜 在 的な特徴 を表す独 立.

参考文献[11本 多 克 宏 ,大 上 将 之 ,北 口勝 志 ,市 橋 秀 友 :Fuzzy c―

Varieties法 を用 いた 局所 的 な独 立 成 分 の 抽 出法 ;シ ス
テ ム 制 御 情 報 学 会 論 文誌 ,Vol.14,No。 5,pp.252‑258(2001).

志賢 ,本 多克宏 ,新 山隆 一 ,市 橋秀友 :フ ァジ ィ クラス タ リン グを用 い る外 的基 準 に独 立 な局所 的 主成 分 の
抽 出法 ;日 本 フ ァ ジ ィ学会誌 ,Vo112,No.6,pp。 826‑834(2000).

ラス ター ごとに得 られ た主成 分 ベ ク トル を表 1に ,得成分 が抽 出 で きて い る こ とが分 か る

.

[2]呉

ラス ター 1に ,(o)が クラス ター 2に 分割 され た .ク
られ た回 帰残 差 か ら抽 出 した独 立 成分 を図 2に 示す

り提案 手法 の有効性 を示 した131宮 本 定明 :ク ラス ター 分析入 門 ,フ ァジ ィ クラス タ リン
グの理 論 と応 用 ,森 北 出版 ,(1999)
連絡先〒 599‑8531大 阪府 堺 市学 園町 1‑1
大阪府 立大 学大学院 工 学研 究科 本多克宏
TE〕 L:072‑254‑9355

FAX:072‑254‑9915

3m」 l:honda@ieoosalah― ucac.jp‑598‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

A Study on Teaching of Skills to Mobile Robot and Interpretability of Acquined Skills## #MORIIYOShiIO*'d Ats

fiffifi

ITANI Hisahiro

FURUHASHI TAKCShi=!Et+

AfiEffiI*ffifrFfi
Nagoya Municipal Industrial Research InstituteMie UniversitY

Abstract: This paper studies teaching information understanding by mobile robot from a point of view ofskill acquisition. In iarticular, teaching of skills and interpretability of skills are considered. This paper considsense is
ers the skill for a robot as the learnabli part which mostly affects robot's performance. The skill in thisin thealso
andvariables,
outputrules,
controlvariables,
input
of
preprocessingpartsofin the refinedissub-evaluation functions fo U" incorpoiated inio the robot. The process of teaching information understanding
thus viewed as a process of acquiring the above skills.
paper focuse-s on
This paper studies acquisition of skills for task execution by using actual mobile robot. Thisacquire refinedtoisthe skiil acquisition froh expert's assistance given in the form of patterns. Skill acquisition
to visualareintroduced
axes
Fusionrules. This refinement of ruGs is achieved by re-dividing the input space.
the assisbefore/after
the
rules
betweenize the refined rules. The skills are explicitiy acquired as differences
tance by the expert.

1 ll tlDlc
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2.1 ilEiltoElFt=v#z{Hffi OE ffioffi 1 &H[5llt, AFulzl' b + L t,t'LlcFdE'lE#a Eilt v l'E hrtrffifr.t affiEffHa
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* I offi)tttd) lc#Jt, r/cEdE{H#^' L Effi rtT
6 a t . *.tc., Blffiz)ffi 2WWl6tltEfi v l'it*fr
HHl.EiTi\n, H+Heg--r 6 t 3 ta, fi+B A#r*frt:Tt)aYAMl+-{6. t & L(8lc.

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afit1ft,en:rc1fJ-a'Ytfrf*i&t:fr>b L4 L 6 n6 i\'.o),#.tx{it* a#ffit-f a.
6 frE"r tt+ffit*ft a ffi fE li, 4 rr L ) ;fr Tr @W-e @.

ffil+t:.*iti 6 a v ffiRlzH,#,tffi.c T, a'v #^ ta y a1frfil?l:c v ta 4*t #e> a .

-599-

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4}flIt'E c( E lclel.'{re.*afr #,afdE,H, ^h+ra'z,t l, b i - r rlfr l. EII L lcf)*tjirTE h l,t a & rr+$ frnA. ttTffrH-elt,, I 7, U > frcXD
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DIT o +,|lH T Tt $ilV - )V # AffiB-f 6 .
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2.
fflir,

Fig.l: Points for skills

2.2 a:t*frta'.y*H

tr 2 ll n fi v l- Ati )VttolltrlAH U\(, :t y#^affiAL'r.t. tfHfTid^/c&)lc, rYlcl*, ffi#H!: y a&BEE! f 'y rt\i>D , Zn<n*^fit*trr
Raa. fr#E! = v ltE*aE=E Ett E&HL\rAfr
a'frvt, &6EB!: Ylt+ry D,Em D#^e'fr) .
nfi y l.,itEl 6at>rlc& cTffiffifiibi*tct\, - >ffi#.aH|r--, xh4rfla*lllc&6 rf u > r&ft v t, z\ Ffl it b + r,- b tttc*.2r,ffi w-e fr> 6 )v- )vR', /\r-> F', E-Llt\r-> . )V-)VlAaN**n'
A E fi v I aWtWfiffi'if,$ lc#Jt, I lc'l##r L H#tEt
t 6. LitL.o)iEffiT, nfi y 1., lt,Z.f L b/r.ff,

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72*
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6.
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D, x)l4,rfrah$lt A{brrEnnl{, za*{za#lt, 7 D *ft o> e y t u< aA-^frIcE'RZ n6 .
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Robot

Human

^frhi-, FCM IC& D Afrfi+,
MX.Afr>Bi\DDffiEL,

HAaflt6.
3. &'A7'e^)1+,rfrtz*l#t ,a&, a7, a L2a)v-)v tta'frgt)v-)v^h4,rfrLre#awl+ta.

3.2 ffief*t'ilEx6 a'yDwF^lt
BtHFr, ftgilv- )v#a&l+awc,
Afri*fltc
frlbttr )7, u >raft1 r Ltir, ^hAW&& : (It7-, affi#Ai * < W.i- btttt ( ha r.
e ir6 6. i', ffi#Affi i.tcl*,knft*rt\6*lJ L
a6. ? tr, rI+ 6t'3lo>ffi6*H tBvtra&;Rnft

lC&: T, 3'Y CIEfrrr'1?&W6.
ffie$Hll, 7 z 2 + *fr+tfr\hffi(Fuzzy Multiple
Discriminant Analysis: FMnA)r\ tr@ bnAHA^,
l-./LaHr,)(, ( 1)frrtEi16. ffieffin\ 1)fro)
X1L#Yr*,& Lfft#Eitf t,t6LY;, ZaWlc
lf L r, EaNWrt\ EDEHY*#aE H Lrl,\ 6i\a . hEt^, l- )v a*.e e a fr.6 r. L lc I D ffiffi-r
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(1)& = elx = etrtr+edr2t...*e66,pr SminlC-tp1
t&eaffiewaiEa^, l)v
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,68 o)ffieffi

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3 . 1 .r'r*il*frt

D b{E,Azrr aq-ffi.A'fr)+l*-ea"at&,^hyxTEk&,(X-ffilc c Mar)krlt

5t

Fig.2: Teaching of skills

hfrafuT, , ) 7, a

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^)1^,
ffi,awa#w.

a y as\filyatcd> a, 66.6.ffi ,r O ftf W a+MlJDJ,T0)& )"cfr>6.

t fr)tb bta.6t
FCM lc& D, ) 7,^tri1+HEffififr
u > r a'fr 5
Fjftlc ^h
2. FMDA IC& DffiAffiA*Tf 6.
L. +< a.

. fffAffinr B /*6 pJffi,ftaIffittl&*.nltttttc*.
ffrlz&D )7rAfi*#'tr6.
D)La k 5 tct <, 1* btttcffi.dffi oH*Affi^
a z- t l:& : <, z.l=NH5 nr.3',y at+)HW
tffiz,A; titpJHEL/*6.
3

-600-

4

.

.

表 1の クラス タ番号 と対応 している.補 助教示前 の図 3と 比較す ると,壁 面 との最短距離 と視野の左端の距離が非常 に近 い際 に補助教示 を行 った ことにより,そ の部分 に新たな クラスタが形成 されて いる ことが見て とれ る.こ の クラスタが ,今 回 のタス クにお ける コツである と捉 える ことができる.つ ま り
壁面 との最短 距離 と視野 の左端の距離が非常 に近 い
際 に左 に曲が る ことが コツ として獲得 された と言 える.こ の様 に,補 助教示 の前後 の変化分 として ,タス ク実行 のコツが獲得 された
,

.

＋
十
︲
︵
＋

モ
ヽ

1

2

Fig.3: Acquired model
０一０﹄﹁目一︻∽ ﹃０ ﹁目● こＵ ︼目０

ぉ 口００ぉ３０ｏｏ咀 鵜∩ ¨ Ｒ
．
︐

2

■2

‑1

0

1

2

3

ro : Shortest distance to wallFig.4: Acquired model after human's assist
clusteandiabeisof ciusters
labelsolvalueofofoutputs andMeanvalue
Table 1::Mcan
Label
value
outputMean
Cluster‑122。 73
Little l￡ 量
Skill
Nearly Straight17。 45‐
Nearly Straight
13。 002
Nearly Straight17。 45
3.

,

0

巧 :ShOrtst distance to wall

,

,

+罐

‑1

.

.

ｅ
ｔ
ｎ
ｅ

.

∽ ﹂０ ﹁目０ ¨ ０一目０ヨ ︻スお２ ﹁目 ︻■３ 日０望Ｅ父 ｏｏ日ｇ編∩

実験 的検 討移動 ロボッ トによる教示情報か らのコツ獲得 の検討 として,文 献 [9]で の実機実験 のデー タを用 いてモデ リングを行った.ま た,コ ツの明示化 につ いて も
考察する
4。 1
通路通過 問題
等間隔の通路を壁 に衝突する ことな く通 り抜ける
通路通過問題を考える。通路は入 り日か ら出口まで
一定幅 9ocmで ,左 に直角 に曲が り,そ の 9∝m先 で右 に直角 に曲がって いる
本実験で用 いる移動 ロボ ッ トは,立 体視 のできる
CCDカ メラを搭載 してお り,壁 面 との距離 を測定できる.移 動 ロボ ッ トは,各 ステ ップにお いて ccD
カメラか らの距離情報を入力と して,モ デ リングによって得 られたモデルによ り回転時間を出力 として行動する
なお,本 実験 の詳細 については文献 191を 参照 され
た い。
4。 2
教示情報か らの コツの獲得
まず始めに,人 間がタスク実行の手本をアクチ ュ
エー タに直接働きかける ことで示す .こ の時 ,移 動ロボ ッ トは ccDカ メラか ら得 られる 5種 類 の入力
情報 缶。:壁 面との最短距離 ,χ l:最 短距離方向の相対角度 ,χ 2:前 方距離 ,χ 3:視 野 の右端距離 ,χ 4:視
野 の左端距離 )と , 1種 類 の出力情報 し。:回 転時間)を 記録する.壁 面 に衝突す ることな く出口に到達するまでのデー タを蓄積する.蓄 積 されたデー タを用 いて,入 力変数選択 と入力空間分割 によるモデリングを行 い,与 えられたタスクを実行するためのモデルを構築する
次 に,移 動 ロボッ トに先ほど獲得 したモデルに基づいて,通 路通過行動を行わせる.こ の段階ではまだタスク実行が うまくできずに,人 間の補助 を必要 とする場面があつた.補 助教示は,ロ ボッ トの右
前方 に壁面が迫 った際に,衝 突回避 のため に左に曲がるように教示を行った.こ こで獲得 したデー タを基 に,再 びモデ リングを行 い,与 え られたタスクをよ り的確 に実行す るためのモデルを再構築す る
4.3 実験結 果 と考察
前節 の実験で得 られたデー タを基 に,入 力変数選
択 と FCMク ラスタリングによるモデ リングを行 った.図 3に モデ リングによって得 られたモデル の例を示す .こ こで,入 力変数は,比 較 のため,文 献 [91でツ リー状分割 によるモデ リングを行った際 に示 した ものと同様 の χ【壁面 との最短距離),χ4(視 野 の左端距離)の 例である.こ れまでのツリー状分割で はう
まく分割できなかった部分 も,ク ラスタ リングによる空間分割 を行 うことでうまく分割する ことができた.な お ,ツ リー状分割 によって得 られたモデル の例 については文献[91を 参照 されたい
次 に,図 4に 補助教示後 のモデ リングによって得られたモデル の例 を示す .図 3と 同様 ,入 力変数はχ。
(壁 面 との最短距離),χ 4(視 野 の左端距離)の 例 である.ま た,表 1に 各クラスタ内の出力の平均値 と試みに付けたラベルを示す .図 4の クラスタ番号が4200。 00

Right

5

‐
71.72

Little I￡ 量4.4

コツの明示化 につ いての検 討
コツの明示化 の検討 として,補 助教示後 のデー タに対 して,全 ての入力変数を用 い, 5入 力 1出 力の
6次 元空間を対象 に FCMに よるクラスタ リングと統合軸 による低次元化を行 った
クラスタ数が 6個 の時 の固有値 と固有ベ ク トルを
表 2に 示す 。(2)式 よ り,統 合軸は 5本 まで取 ることが可能であるが,本 稿では,コ ツの明示化を目的とした低次元化であるため,統 合軸は 2次 元(2本 )以下 であることが望ましい.表 2よ り,固 有値 の値が 18と 0。 60の 2つ が大きいため,2本 の統合軸で―‑601‑―.

1。

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6.

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Effi ffi), x{EW afrffi"it€trI,

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ffi*tfrH;afifi{, l''rl,rtt8l,r t &itfi\ 6. c*.D, +Eor7, [c.*5[r6:1YII, n,$v l''iiH
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J.D Tfr>aHlc, Elcffiri 6 z trbae Lirbit
6.
Ergen
Values
1.180

0.47

-0.38

0.602

-0.29
0.33
-0.32
-0.27

-0.93
-0.57

0.246
0.083

-0.028

-0.43
-0.41

0.39

4.20

cer

'Y

oft2 HW& flE b ttt lz l, tc..
+'&lJ",'ri$ )V - )v# a#1+ lc *3 tt 6 *ffr1}#l a

X D trtrrtrSlc:t,r1ft6;tr L(t,t < t LrrffiEL L<#$bna. *lc, 3'YaEA^lLlc2v\T,^h4'ffra&vxtEltafil*lc=t/)( b E 6lc&i-f L(t,t< u.Err66.

f+1il

A.'R, E+Efiv l-+*ffi,

0.2L

0.29
0.06

1.,

0.85

No.5, pp.588-591, 1995.

tsl +4, fiffi : ffi*ElEEry,lci5[r6 Hfu#$r:frv
l-, tc &

trtr

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x

.a

i. a.: 'tr.

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E

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IL

I

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'

JF

I Dt.

+

X

y

ry,

pp.96-973,?frOZ.

+

+

+ i++

11 S.Harnad :'"The Symbol Grounding Problcm", Physica D,
Yol.42, pp.335-36, 1990.
t8l ffi4 : t#i#ffiefiffi-*E*frffi'atcba+-7,) Dr- -, RWC NEWS, Vol.S, http:/\ruvw.rwcp.orjp/+a*-l *** x xt.

-*x, #ru E

16l *.d, frtfi : E$#fir:frv l''l:&6#zrfl#0)E
ffi , AIU H 9r trl'f, ++tXH, vol.38, No.11,t v

trD trtr

6afr,Ei#o)Hro lc w-r a

ft'Jfl ++ffiIH, vol.36, No.8, pp.692-697, z0[,o.

+$.

vol.18, No.7,l2l #6' ffiA : HE4H{b#EtEt'rlc 3t)>r zW
frnr:fiy l-,lcx6EfrEgrofrR, E+Efiv I-Y*#, vol.19, No5, pp.574-579,2w1.
t3l ffiilr : i=ffiHt{F#o*riLaar)=>rJ, A
4 n d v ++ffi, vol.17, No.2, pp.l57, 1999.
t4l ffit : fir#ilRt|&*, 66nffv I.#*ilS, volrr

*i:

clu

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T,o)ffi?H*
t
l.&,
:
&
F'1*6
AW.La
^)14.raal&>x7El\l,,ffi

pp.l040-1M6, 20fl).

0.49

0.55
0.09
-0.66
0.74
0.04

0.30
-0.08
0.22

Htt-T. &rtrE6 . #*algffit&ffiaffi 1 FAffi'C
B, q. L bttL&zrffi# EH lc L (Effi Ft l, tc?1flt)v - )v# afrffi f 6 i6E-e E 6 n b &ffir} CIA.lvh
day LEi-tc. f ylt, ffiw#*ofri'&ao)v')Va#.*t l,<, WtflzBbn5z t ttsl,tc.

lU H#8, &E : E*.a#Ei$0)HEE9ffi*tcxbtl#t

values and eigen vectors from FMDA
Eisen Vectors
€n
e3
€2
er
eo

Table

az('lH#o)Effii6E lt, tit o> :'v M(+ oiE,ffi Lo., o grv

rwc-news/05/intelligence.html, 1996.

Fig.5: Projected clusters on a planelel #*, frffi, #ltl, *'d : #$r]ffv I'tcI6Afr
lr\ba3'YoDRl"Wt6-**, ffi tzE44 >it)! t2 l'' y 77 L' > >fri, L, pp.355-3fi, 2Ao2.

consists offirsion axes[10] I.Horswill : "Aialysis of adaptation atrd environment",

and labels of clusters
Table 3: Mean value of ou
Iabel
Mean output value
Cluster[11] H,Ohno and T.Furuhashi : "A Conceptual Framework for'-3-2-1-2012
Fusion axis: So

skill-127.78

1

95.69

2

2.77

3

L7.45

4

-L6.tL

5-1,6.11

Artificial Intelligence, Vol.73, pp.1-30, 195.

Construction of Autonomous System and its ApPlication
to Input Variable Selection for Cart Pole Control", Proc.
of Intemational Workshop on Soft Computing in Industry(IWSCI' 99), pp.48-53, 199.
J.C.Bezdek: "Pattern Recognition with Fuzzy Objective[12]
FunctionAlgorithms', Plenum, New Yorh 1981.
[13] K.Yamamoto, T.Yoshikawa, T.Furuhashi : "A Proposal of
Fuzzy Modeling on Fusion Axes C-onsidering the Data
Structure", FUZZ-IEEE 2003, pp.348-353, 2003.

Little Left
Uttle Right
Straight
Nearly Straieht
Nearly Straight
Nearly Straieht

s:fee)+ffiflt, nfi v Ic&5fiziH#o)EffiiEEA
3y&l1+a&,,H,it 6Ez-ELlc. *lc, nfi v l"ll{s[i6 : y a "E,$ y 0){+6Elc-&to#tL+ Ka
BBEIfiEfaEil h" Lfr.i-tc. t L T :1 v L it, ,$v l.o]Efffi ,ll=*3t, 6, xhAW., ftgilV')V,
frhxxoiltf[EE0)ffi,}t, H+B ]cff[fi"c 3 a r:
fi y l- lc6trf{LEt1lc9**fffEttrwaa"6 t t-tc.
l-,n*hft :
Ts14-8s07 =EFiFffi.bE[I rsrs

=El(+^+ffi r.+wfrt+

l-,

Er

#i#r+e4^r->ffi#ruwffifra## #TE,Lt059-231-9746
FAX: 059-231-9456
E-mail: morii@pa.info.mie-u.acjp- 602-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

lffi b##J-6xfrE fi y I. o#rE+l-EE
Trajectory planning of a guidance robot which guides a human being
tffixj Eil r)-E fEE ')ipf

E #- 'tilJA Effi'z)

Yoshinobu Mizobuchi Shuoyu Wang Koichi Kawada MasakiYamamotor): H*srt*t#2) : TATEEXBEX(ffi)
Kochi University of Technology Matsushita Electric Insustrial Co., Ltd.
Abstract : The mobile robot is actively researched, and a lot of researches on the control which transfer the goal avoiding
obstacles have been done from so thr. On the other hand, it is necessary to do the control considering the human being for the
robot which works in the same environment as the human being. In this paper, it aims to develop the guidance robot whichleades the human being in the building, it proposes Trajectory planning ofthe guidance robot beased on the distance type fuzzy
reasoning method.

1 It Dr)lll*&ffi t,''(fltE;+@ LlI'> t:. *'l:, ? tt ? tva
frtEi+Er. b *FJ r: fi v I' oflLE{6 L L<'t+ btL 6*h, EIffi L r,.o t:Ztt,zfi,a$lFt IF-THEN /1,*

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'1fr.*fi,b#grr: ,fi v I Dnfrn$ffi/-l.11btL$ v)
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7

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Data

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it L a {tfaafltE{E A * b 6 +rt -e 3 /:. Ar=64 rtJ#hftrt,,\ffltffi:€-f 6$fft rr 'l-i v l- (.t4,f6hl:, :il*ra>*6fuiEh& r:,t' v lfi\&*h-f 6

ffiolEffifu;fr h'e>t LZtLfrlk l.tEfl,EB.7 r ) 't ffi.+[ n*'al+fi t, oXrtE;tEr&, 6. Guide l* ffi aEf H-f 6 *fr$hlFo>#ltfrE-tEr &, 6 . Avoid $F#E+rr t @Nt
6@&$ff afrtE;+E r &, 5 . Stop tt!#Eth t:'6r
vt=E6t:tr tL-r 6 tr kfih{f a>flLE;lE <' h 6
tLcroofhEftLiE;tEl*ffi a l.<tLZtLa#hlF L t-<
3 i'u /: grrct*
6 . tL b
fltE{E|F-THEN )v-)vl.I D ffig5iL5. R
coordinate{6H!r:tJ-frJ L U<# L D i t:;e,il 3 tL6.

-603-

*
..

t *Et' .
r

a*tr

t

表 1 調整 ルール
Rl : IF/r・ のο′グ≦ /r Ogaliル THEN/r=/reの οJグル
ELSE/r=/r・ gッ ゴ
g"Jル はそれぞれ Avoid,Guideで の/reの οJグ ,均・
軌道計画 で求め られ た前進速度 であ り,/rは 調整 され た前進速度 である.つ ま り,こ の調整 ルールは 案
内速度が障害物 に衝突 しない よ うに調整す る為 のルール である.こ の よ うに案内 ,回 避 といつた別 々 の知識 に基 づ く動作 を個 々 に軌道計画 を行 い ,決 定 され た 動 作 に 対 して そ れ ぞ れ の 動 作 を 調 整 す る
IF‐ THENル ール を用 いて い る事 で 複雑 な案 内 ロボ
ッ トの動作 アル ゴ リズム を実現で きる。

の 円柱形 を 自律型全方 向移動 ロボ ッ トである。底面には 3つ の タイヤが三角形 の頂点 に配 置 され てい る
タイヤは全て同 じ方 向を常 に向 いて お り,同 じ回転
数 で回転 し前進動 作す る.回 転動作 は タイヤ の 回転
中心 と床 平面に対 して垂 直な軸 にプ ー リー を用 いて回転す る。内界 セ ンサ としてエ ン コー ダを搭載 して
お り初期状態 の 自己の 中心位置 を原点 として前進方向をχ前進方向に対 して左 90° 方向を /と して 自己
位置 を 着 /座 標 として認識す る事がで きる.ま た ,外界 セ ンサ として下部側面 にタ ッチセ ンサが 6個 ,中央側面 には赤外線 セ ンサ 12個 ,超 音波 セ ンサが前方に向けて 7個 ,後 方 に向けて 2個 ,計 9個 が配置 さ
れ てい る3

4.

ロボ ッ トの構 成.

各 動 作 の 軌 道 計 画 の 作成

4.l Go Goal

Go GoJは 指定 した 日標 まで移動す る 日標移動動
作 の軌道計画 である。図 4に 日標 まで の移動計画法を示す .こ こでは現在 座標 o,ノ )と 目標座標 oθ ,ノ θ)を比 較 し,日 標座標 の方向 と現在 の進行方向 の誤差 ′と目標座標 か ら現在座標 まで の距離 グよ り前進速度‰,回 転速度 /rを 修 正 す る.式 (1),(2)に 前進速度‰,回 転速度 /rを 示す .尚 ,燎 ,ル は定数 とす る.

′0″ ,ヵ )Gο α
写真 1 案内 ロボ ッ ト

(θ ,θ

)

図4

図 2 移動機能χ
目標 へ の 軌道 計 画

ル′グ=κ ′ (xo - *)2 *(yo- ilz
:=κ・

(1)

・θ
ル
争=κ ″

(2)

4.2 Guide・

Gudeは 人間 を誘導す る案内動作 の軌道計画 である.案 内動作 にお い ては如何 に案内役 と人間 の相 互
関係 を定量化す るか ,如 何 に案内役 の 知識 を表現す
るかが 中心課題 とな る.そ こで人 間 と案 内役 との 間に見 られ る案内知識 を IF‐ THENル ール によつて表現 し,案 内知識 にお ける曖味な概念 を フ ァジ ィ集合に よつて定量 化 した。 この特徴 としては,多 様 な非線形特性 をもつ 入 出力関係 が得 られ ,非 線形 の強 いFrο ″′3夕 ″ρ

実 システ ム を適切 に近似す る ことがで きる。本論文
では,距 離型 フ ァジ ィ推論法 に基 づい て Gudeに お
ける軌道計画 を行 つた。距離型 フ ァジ ィ推論法 におい ては前件部 と事実 との距離 を推論 の根拠 としており,前 件部 のフ ァジ ィ集合 が互いに覆 われて い な い3α θた図 3 セ ンサ の配置
写真 1に ロボ ッ トの写真 を示す .図 2に ロボ ッ トの移動機能 ,図 3に ロボ ッ トの上 部 か ら見たセ ンサの配置 を示す .ロ ボ ッ トは直径 350mm,高 さ 800mm

よ うな フ ァジ ィルールの場合 で も,適 切 な推論結果を得 る ことがで きる。 さらに,分 離規則 は厳密 に満た され て い る―‑604‑―.

4.2.4 WWBz r

4.2.1^il#,offifr/rffi L. D+EE'lAffi t#fr'tLl-t 6. #iky-c'ttfp;&o;+ftr+E'H l L<*h r:,$ v
l- t:45.16 3 i'rl:E#& t v+rE I D ffiH L /:,,\F5 &d)EaFffrt ffir, '' 6. #Fji07fs.,o-*r't#- 2 l.rt<t.

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STEPI :

S* Lffi{+frSOF:ffiT#-b6. WFfffol;+H

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4.2.2 *nffi,aftrtiLIt 2 ,)ftif;tv,L'fr ). ffil+*lt4'*.$ruEE.rYt.
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2000246810t21416
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,f ,, /.;ffiH=E-ftI+, pp.259^264 (2002)

rSfiFft :T782-8s02

HtuR6*ffitlLiltmryB ) tr tB

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-606-

Hf{ rf+^+ ttffiwtfr"v z 7

T fiEE^r+t+€n-6 : 0887-s7-2306
FAX :0887-57-2320
Email : wang.shuoyu@kochi+ech.acjpl9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Q-Learnins

I:Ei < eH#gln iliv FOtriHffS+E

Emotion Behavior Learning of Autonomous Mobile Robot Based on Q-Learningofitr &ffi

BfiE E_HIS
Shunsuke AKIGUCHI Yoichiro MAEDA

ffi#x+
F\*ui University
recent years, some researchee for embedding the human's emotion to the autonomous mobile robot- In
are reported in the field of the pet robot. Arrthermore, the researches based on not only peychological but also
physiological knowledge are also started recently. In this research, we notice the influence that the neuromodulators
give on learning or generating emotion. We propooe a^n architecture of the emotion generation system used Qlearning
method for an autonomous mobile robot.

Abatract

1. t*ll&)l:tr+. AIBO l.{t**tt6I itta:./r7'( ,> l'r:df y Ft/iilrr,$ y l,)hF.lZ*st,t<. rr,$v l'1.
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VJH." *fr#+, Vol.38, No.6, pp.1s24 (2000)<I[r#+>

t 91G8507 E+ifiaH 3-s'1
lE#;k+t+ffi L+ffifrt+

v^7ail,*T++It Dktr 08ffi

Tel&Fbx:077G27-8050

Email : sakiguti@ir.his.fukui-u.ac jp-608-

19th Fuzzy System Symposium(Sakai,Sept。 8‑10,2003)

ス ウ ェー デ ン に お け る ア ザ ラ シ 型 メ ン タル コ ミ ッ トロ ボ ッ トの 主 観 評 価
産総研

柴 田 崇徳 ,筑 波大

和田 一義 ,産 総研

谷江和雄

SttteCt市 e Evahation of Seal■ pe Mental Com回 it Robot h Sweden
Takanori SHIBATA° 1, Kazuyoshi WADAホ 1'2, Tanie Kazuo° 1'2°
llntelligent Systenls,AIS■ ・2uniVersity ofTsJhiba

Abstract:This paper describes research on nlental conlmit

Юbot that secks a direrent direction螢 om industrial robote The lnain goalof this research is to explore a new area in Юbotics,Ч nth an emphasis on human‐ robot interactiono We introduced a cat robot and aseal robot,and evaluated them by interviewing many people.In this pape■

133 sutteCtS evaluated the sealЮbot,Paro byquestionnaires in an exhibition at the National〕 颯wum of Science and Technology in Stockholln,Swedene lllis pa7per reports theresults ofquestionnaires.

1.は じめに2。

ロボ ッ トエ 学 の新 しい応用 として 、工場 な どで人 の 労働を補助す る こ とよ りも家庭 な どにお いて 人 とイ ン タラク
シ ョン を行 い 、人 の 心 に働 きかけ生 活 を豊 かにす る ことを目的 とす る ロボ ッ ト、感 情的人 工生 物 の研 究開発 を行 つてい る[11。 感 情的人 工生 物 はペ ッ ト動物 の よ うに、 自律 的に心や 感情 を持 つ かの よ うに行動 し、かつ 人 との触れ合 いの相互作用 に よ り、人 と情緒的交流 をす る。そ して 、人 と視 覚 的 あ るい は身体的 に触れ 合 うこ とを通 して人 に楽 しみや安 らぎを与 える人工物 である。そ の応用 として、人 の孤独感 を解 消 し人の心 を豊かに し、ス トレス を癒す こ とを目的 とす る ロボ ッ トの総称 として「メ ン タル コ ミッ トロボ
ッ ト」 を提案 し、「猫形 」お よび 「アザ ラシ型 」 ロボ ッ トの 開発 を行 つて きた[lH9]。
これ までに 、アザ ラシ型 ロボ ッ ト「パ ロ」を筑波大学小児病棟 へ 導入 し、動物 の代わ りに ロボ ッ トを介在 した精 神
療法 、 ロボ ッ ト 0ア システ ッ ド 0セ ラ ピー (RAT)を 行 った [3]。 ア ンケ ー ト調 査や看 護者 の観 察 よ り、 パ ロ との触れ合 い に よる子供 た ちの気分改善や 、パ ロを介 した子供同士 や看護者 との コ ミュニ ケー シ ョンの活性化 が 見 られ た 。
また、パ ロを老人介護施設 の一 種 で あるデイサ ー ビスセ
ン ター ヘ 導入 し、動物 の代 わ りに ロボ ッ トとの触れ合 い を行 うロボ ッ ト・ アシステ ッ ド 0ア クテ ィ ビテ ィ (RAA)
を行 い[4‐ 7]、 高齢者 に対 して も同様 に効果 があ ることを確 かめた。
また、メ ン タル コ ミッ トロボ ッ トとのイ ン タラクシ ョンに よ り人 が受 ける印象 につい て も主観評価 を行 つて きた。
これ まで、2000年 7月 か ら 8月 の 3週 間にわた り東京 ビ
ックサイ トで 開催 され た夢 の技術展 にパ ロを出展 し、パ ロとのイ ン タラクシ ョン を体験 した観 客 に対 して 、パ ロの 印
象 に 関す る複 数 の 質問 よ りな るア ン ケ ー トを用 い調 査 を
行 つた[8]。 785名 よ り回答 が得 られ 、す べ ての質 問項 目につい て 高 い評価 を得 た。 さらに、2002年 2月 か ら 3月 にかけて 7週 間にわた リイ ギ リス 、ロ ン ドンの科学博物館 にて 開 催 さ れ た "Japan:Gateway to the Fume,DiJtal
TecholoⅣ Exhibi■ on"に パ ロを出展 し、先 の研 究 と同様 に
観 客 に対 してア ンケー ト調査 を実施 した。 0名 よ り回答が得 られ 、 日本 と同様 な高 い評価 を得 た[9]。
今 回、ス ウェー デ ン、ス トックホル ムの科学技術博物館
にて 開催 され てい る ロボ ッ ト展 へ 2003年 5月 か ら 3年 間、パ ロを展示す る機 会 を得 た。ここで も これ まで の研 究 と同様 に観 客 に対 してア ンケー ト調査 を行 つた。本論 文ではそのア ンケ ー ト結果 につい て報告す る。

アザラシ型メンタルコミットロボとトCPU

32btt RISC
Audftionlllicrophone x 3
Posure Sonsor
VIsionLight Sensor X 2

Whヽ ker TacttL Sen30『Ublquttas Thctlle Sensor X 10
Attracial Fur

Achretor x 7
neck(ztr eech front fin(lL reer Frns(r)r

ercb eyelHlzy(And‐ bbelc)

Fig.l Seal Robot

Paro"

展示 に使用 したアザ ラシ型 ロボ ッ ト、パ ロは人 との接 触を重視 して設計 され てい る(Fig.1)。 パ ロの外観 は 、身近 ではな い動物 と して 、生後 3週 間だけ真 つ 白な毛で覆 われ てい る竪琴 アザ ラシの赤 ちゃん をモ デ ル に し、白い柔 らかな
人 工の毛 皮 で覆 われ てい る。病院 な どでの使用のた め 、毛皮 には抗 菌加 工や抜 け毛防止 な どを施 してあ る。パ ロは感覚 として触 覚 、視覚 、聴覚 、平衡感 覚 を持 つ 。触覚 として人 へ 柔 らか さを提供す るた めに面触 覚 セ ンサ ー を開発 し、頭部、前後 のひれ 、背中に複数内蔵 している。視覚 として
2つ の光センサー を頭部に内蔵 し、光 の方向や強 さを認識している。聴覚は頭部に 3つ のマイクを内蔵 し、音 の方向や強 さ、自分 の名前や挨拶な ど単語 レベルでの認識が可能である。平衡感覚は姿勢センサー を本体に内蔵 し、人に抱かれた場合 の 自己姿勢を認識できる。動きでは 7つ のアクチ ュエー タを使用 し、左右まぶたの独立開閉、首の上 下
左右、左右前ひれ、後 ろひれ の駆動を実現 した。音声 として、デジタル サ ンプ リング後加 工 したアザラシの赤ちゃんの鳴き声を複数用 いている。 またパ ロの重量は約 3[kg]である。
3。
主観評価 の方法
2003年 5月 か ら 3年 間、ス ウェーデ ン、ス トックホル
ムの科学技術博物館 にて開催 され る ロボ ッ ト展ヘパ ロを出展 している。今回、現地の多 くの人 々か らパ ロに対す る
印象や意見等 を得 る目的で、アンケー ト調査を行 つた。
ステー ジでは専属 の説明者により毎週末、1日 に 1回 から 3回 のデモンス トレー シ ョンを実施 し、メンタル コ ミッ
トロボ ッ トの開発 の経緯、目的、機能な どの説明を行 つた
後に、実際にパ ロ とのイ ンタラクシ ョン時間を設けた。

‑609‑マ―0

もあ つたが 、デ モ ンス トレー シ ョンには毎回約 30分 の時
間 を設 け、で きるだけ多 くの人に順番 にイ ンタラク シ ョンを体験 して もらった。イ ン タラクシ ョン としては触 った り、
撫 でた り、とい う行為 が 中心 であ り、女性 の 中には抱 き抱
えた りす る姿 も見 られた。 そ の他、名前 を呼びか けた り、
顔 を近 づ けた りす る様子が見 られた。
4.結 果 と考察
Fige2(a),o)に SD法 に よる官能評価す べ て に回答 した
lH人 の性別 、年齢 を示す。 また Fig。 3に ス ウェーデ ン、ス トックホル ムの科学技術博物館 で行 つた官能評価 と先に東京 ビ ックサイ トで行 った官能評価 の 各項 目の 平均値と標準偏差 を示す。これ よ リス ウェー デ ンにお いて も項 目
全般 に評価 が よく、特 に項 目"Cute"、 "Easy to get iiendy
with"、 'Tcels good to the touch"、"Like"は 高 い評価 が得 ら
れ てい る。この結果 は、先 に東京 ビ ックサイ トで行 つた研究結果 と非常 に よく似 てい る。
5。
結論ス ウェー デ ン、ス トックホル ムの科学技術博 物館 にて開催 され てい る ロボ ッ ト展 ヘ アザ ラシ型 ロボ ッ ト、パ ロを出
展 して い る。パ ロ とイ ン タラクシ ョン を行 つた観 客に対 し
ア ンケー ト調査 を実施 し、先 に 日本で行 つた主観評価 と同
等 の高 い評価 を得 た。イ ギ リス 、ロン ドンで得 られ た同様の官能評価 との比 較 に 関 しては別の機会 に報告す る。今後 、
ここで得 られ た結果 を もとに ロボ ッ トの 改 良を行 い 、主観的評価 の高 い ロボ ッ トの 開発 を 目指す。
参考文献

Male

44%

(a) Distribution by Gender60‐ 69>=70 years

years old

old

s%

2%

50‐ 59years old4%
40‐ 49years ol

t8%

30‑39

20‐ 29years oldyears old

23%

15%

(b) Distribution by Age[1]To Shibata,K.Inoue,and R.I」 e: Emotional Robot for lntelligent
System‐ Artincial Emotional Creaturc P可 ∝t,"Pr∝ .of 5th IEEE
Inrl wOrkshop on ROMAN,pp.466‐ 471,1996.
[2]柴 田 : 人 の 心 を癒 す メ ン タル コ ミッ トロ ボ ッ ト",日 本 ロ

Fig.Z Proportion of Gender, Age, and Nationality of
Respondents

ボ ッ ト学会 誌 ,vol.。
5

=4

‖

2001)paper number 182 and 6 pagesin CD‐ ROM PЮ c.

』3[4]Ko Wada,■ Shibam,■ saitO,Ko Tanic,Robot Asdsted Ac

2
1‐

17,■ o.7,pp.943‐ 946,1999.

[3]To Shibata,To Mitsui,Ko Wada,A.Touda,T.Kumasaka,K.Tagami,
K.Tanie: Mental Commit Robot and its Application to Therapy ofChildren,"PЮ c.of the IEEE/ASME Inri Con■ 。n AIM301(July.

…

…

…

…

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…

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…

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…

…

…

宙り fOrElderly Poople and Nurses at a Day Service CenteL Proc.ofthe 2002
1EEE Int'l Conl on Robotics and Automation,pp■416‑1421,2002.

・[51 T Saito,■

Shibata,K.Wada,K.Tanie,Examination of

Change of Stress Reaction by Urinary Tests of Elderly=程 J

before and a■ er lntroduction ofMental Conllnit Robot to an
Ellderly lnstitution,Pr∝ .of the 71h lnt.Symp.on Al・ tiicial
Life and Robotics Vol。 l pp.316‐ 319,2002.

[6]Ko Wada,■ Shibata,■ Salo,K.Tanic,PsychologicJ and S∝ ial
Erects to Elderly People by Robot Assisted Activity at a HCalthServices Facility for tte Agedず Proc.of Joint l
Intemationalhem
Fig。 3 Average and Standard Deviation ofAnswers to 13

QueStiOns about Suttect市 e Evaluation in Stockholm,

Sweden(l H shee、 )and TOkyo,Japan(641 shects)

デモンス トレーシ ョンの間、パ ロを机 の上に置き、ステージに訪れた観客は 自由にイ ンタラクシ ョンを行 つた。ア
ンケー トはイ ン タラクシ ョンを終 えた観客に対 し順次依頼 し、了承 された人に対 してのみ実施 した。5、 6月 中の週
末にアンケー トを実施 し、7日 間で 133枚 の回答 を得た。
アンケー トはス ウェーデ ン語で記載 され、その質問内容
は大きく分けて、回答者 自身に関する質問、SD法 による官能評価 のための質問の 2つ に分類 される。回答時間は個
人差はあるものの、約 5分 か ら 10分 を要 した。訪れる観客には小 さな子供 も多 く、その様な場合には親 の協力を得てアンケー トを実施 した。
デ モ ンス トレーシ ョンはステージに訪れた観客が 自由にインタラクシ ョンを行 えるよ うに、パロを自由に触れる
状態 で机の上に設置 した。ステージ前が大変混み合 うこと

Conference on Son computing and lntenigent syStelms and 3rd
lntemational Spposium on Advanced lntcnigent syStems,paper
number 23Ql‐ 3,in CD‐ ROM Pr∝ 。
,2002[7]■ SaitO,■ Shibata,Ko Wada,K.Tanic,Change of Stress Reaction
by lntroduction of Mental Commit Robot to a Hcalth SeⅣ
ices
Facility for the Aged,Proc.of Joint l・Intemational Conference on

son computing and intelligent SysterTIs and 3rd intemational

Spposiunl on Advanced lnteHigent Systems, paper number
23Ql‐ 5,in CD‐ ROM PЮ c。 ,2002[8]■ Shibam,■ Mitsui,Ko Wada,and Ko Tanie,Suttec」 ve
Evaluationof Seal Robot: Paro ‐Tabulation and Analysis of
QuCStiOnnaire Results,Jou■ ol Robotics and Mechatronics,Vol.14,
No. 1,pp.13‐ 19,2002.

[91■ Shbaぬ ,Ko Wada,and K.Tanie,Tabdation and Analysis of
QueStiOnnaire Results of Suttect市 e Evaluation of Scal Robot at

Sciencc Museum in London,Proc.ofthe 2002 1EEE Into Workshop

on ROMAN,pp.23‐ 28,2002‑610‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Ets'lH) - v ailHttf;*t; J 6iESEnF,-n' b a
7 z Y 4tffifrffi1r$
Acquiring Ftzzy Concepts on Observed Motions by Dynamic
Construction of Memory Schemata

atr EittEA E*TadahiroThniguchi

Tetsuo Sawaragi

Hfliit+r+nftfrt+

HArt+r+6frfrt+

Graduate School of Engineering, Kyoto University

Graduate School of Engineering, Kyoto University

Abstract: In this article, a new machine-leaming method we call Dual-Schemata model is presented. Dual-Schemata
model is a kind of self-organizational machine learning methods, that is based on Piaget's Schema theory. Schema is amodel to explain a memory and cognitive development of a human being, and we develop it as a Dual-Schemata modelby modifying this. Then, we show an experimental result, in which we apply this model to a face robot. In theexperiment, we show a kind of fuzzy concepts emerge inside of an autonomous facial robot through its interaction withthe environment. We discuss this result in terms of a robot's self-organizational leaming process of symbols.

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re|lH,! t-" L L(. **ilHftH2 t-? LA) 6o)tft.#ib" (o, it lt::rT.nEXEt*fEffirbb" t /: 6F i:rv)(,,\ .y filffAov.(v,5 6
Afti --<Hh t. zr .y I Aov'< Lr/JLr 6Ott,...rir#e (u.6 E€fr&+Bf .). **lHTtHi t-?: Gu=(G,,fl:A,=Go(S)+N,. rLlirlrFt: ov\<a+f )v t^W.tt-t:t bTtH
i*#.o*flTbb, v,*. i6irfiH,v --" i. 'fi
H'i -wcoifttSiliffil:ba L 3. ,Nn-rt,box)Js,l:if L(Irtr. b'frH,\) | tv A,=F(s,,c(s,))A jEl(t a. : fLJ D . Vf ! t0)! t-zl1s lTt$lo>t

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2- 612-(

13

を増大 させ る。 この誤差 は Fの 調整 が十分 に進 んでい ないための誤差 ではない か と考 え られるか も しれないが、Fの 調整 が十分で な い場合、Rlの 分母 が 一は Pan、 Tiltの 二 方 向 に つ い て 合計 二 次 元 の 自由度 を持 って い る 。

般 的 に同 じ次元 で大 き くな るので、分 子 の急激 な増加 は相殺 され Rlの 増加 の原 因 としては除外 される。
こ う して Rlの 増加 を見 る こ とで シ ス テ ムは外部系に何 らか の変化 が生 じた こ とを認識す る ことが 出来る。そ して、十分 な確信 を得 た段 階 で他 の知覚 シェ
マ にシェマ状態 を移行 すべ きか を自律的 に判断す る。
これはシェマで言 えば、別 の シェマ に同化す るか、もしくは新 しいシェマ を作 り、そのシェマに同化するかの判断である。 この判断によリシェマの分化がトリ ガ され る 。 そ の 具体 的 な判 断 、制御 に は

図 1顔 ロボ ッ トCounter
AL■ ―Counterと 名づ ける変数 を用 い る。AL■ ―は下 の更新則 に従 い更新 され る。
●
rr― Cο ′ったrに 2カ ロ
Rr≧ 3.0→ ガθ
算まず、 カメラの RGB値 に よる信号 入力 を各座標にお い て 、HLS値 に変換 し、次 に色相が い かに青 に
近 いかで フアジ イ真 理値化 した。次 に、青 球 の 中心
座標 の ベ ク トル を出すため に、画面 の右 上 端 を (1,1)、
左下端 を (o、 0)と した x、 y座 標 につ い て、上 に、を求 め 、
亡
述 べ た フ アジ イ値 の スカ ラー場 としての重 ′● 0>R′ ≧2.0→ ス′￨た rに 1加 算θ″―(% ′
3。

●2.0>R′ ≧ 0→ ス′γ―(働 ′7rι rに 1減 算
1。

̀′

の
以 それ を v(t)=(VX(t),Vy(t))と して得 た。これ を
r」 マ
制
御ま
古i=『置
■i¶ 二
轟マ
そ

下の二つのルールで行 われる。
Coun rが ρ● 現存す る知覚 シェマの 中で AL■ ―mm以 下 の最 も古 い知覚 シェマ番号 が若 い もの●に常 に移行す る。
Counterが ρ
現在 の知覚 シェマ にお いて Ale■ ―マ
いmaxに 達 したら新 し 知覚 シェ を作 って、それ

1 0fpsの フレーム レー トで行 った。 また、青球 が時刻 tに
お い て画面上 に存在 しない場 合 は、そ の 1フ レーム
前 の V(t‑1)に つ い て Vx(t‑1)0.5な らば Vx(t)=1、とす る。 また、Vyに つVX(1‑1)<0。 5な らば Vx(t)=o、

い て も同様 にす る。 また、時刻 tに おける行 為 ベ ク
トルAtと してAt=(Ax"Ayl)1≧ ハT,ハ 、≧0の 2次 元 ベに移行す る。
この Ale■ ―Counterは 0か ら ρmaxの 間の値 を変化するパ ラメータで、Rtが 大 きくなれば増加、小 さくな
れば減少す る。その大 きさが、現在 の知覚 シェマで外界 を記述 できてい ない危険性 を知 らせる。ここで、

ク トル とす る。そ して、行 為 ベ ク トルか ら実際 の pan、tikの 角度 の 変化 には以下 の式 を用 い て更新 した。

文2電 ブ
敗(vigilanceρmax (ρ tum<ρ max) は 窪装ア
この
ので
を
ぶ
parameter)と 呼 もあ り、
値 調整する ことにより、学習主体 の学習態度 ,す なわち既存知識ヘの偏向 (バ イアス)の 大小 の程度、 を決定する事 がベ ク トル を選択 しなお させ た。

ρtumヽ

で きる。
このようなメカニズムで外界 に、より正確 に言 うな
らば、自らの知覚 ・行為 と言 った身体活動 を通 じて外界 との インタラクシ ヨンの中で感 じられ る現象の中に、存在す る差異体系 を学習主体 の判断で切 り分
け内化す ることがで きる と考 えられる。
実験
前節 で紹介 した、双 シェマモ デルを実装 した顔 ロボットを用 いて、青 い球 を追 いかける学習 をする中でその運動状態 を識別できるようになる ことを示す。

5。

まず、実験 にお い ては 冨nCLabs A division ofMet」 ca社 製 の カ メラ制御 装 置 Biclopsに 市 販 のLogicool社 製の USBカ メラニ基 を取 り付けた ものを「顔 ロボ ット」 と名づ け実験 を行 った。顔 ロボ ツ ト

‑613‑

△′
′
′
′ )=32× (へ ‑0・ 5)△ ρα(r)=32× (ハ ‑0.5)
(′

.′

T′

また、panと dhの 絶対値 の上 限 は 30度 とし、それぞれ 30度 を超 える ときは、それ以内 に収 まる行 為
また、時刻 tに おけ る知 覚 ベ ク トル stと して、
V(t),V(t‑0。 1),V(t― moVedme),と A卜 lの 4つ の 2次 元 ベ
ク トルか らなる 8次 元 ベ ク トル を採 用 した。 ここでmovedmeは 前 回 ロ ボ ツ トが 動作 した 時刻 か ら現在の時刻 の差 で ある。また 、Stや Atに つ い て t+1と い
うときは ロボ ッ トが次 の動作 を終 えた時 間 をさ し、v(t)な ど括弧 が つ い て い る ものの tは 実時 間 をさす (単 位 は秒 )。
次 に、PC上 で青球 を動 かす プ ロ グラム を設 計 し、
プ ロ ジ ェ クター を使 って壁面 に投影 す るこ とに よ り、
顔 ロボ ツ トが追 うべ き青球 とした。 まず球 を 20分
間、静止 させ 、次 に横運動 、縦運動 、円運動 と遷 移
させた。

rr (

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=606-850r

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+bi4[+*tr# tot 4?iE ,tst
E,ifr:us-7s3-5oaa
FAX:075-753-5233
Email: tanichu @ groove.mbox.media.kyoto-u.ac

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-614-

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lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

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Metrical Characteristics of English Materials for Business Management

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University of Inemational Strdies 'Ochanomizu University 'Hokniko Uniuersity

Seiryo University

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Engti$rboo}sonrnan4gsrnentwriuurbyRobertCNe$fuoldandEliyahulvlCol&atl Inshort,tequencyduraoerisicsofdnracter-apeannce
and wordqearance wele invE$igated rsing a program corsucted by C++. Ttrae draraoerisics were app,roxirnated by an exponential funcion: [v.
c orp({r)]. Furtlrenrrre, we calorlated t}re percenage of J4anese junfrr high sdrml rcquircd vocabulary o obtain ttte diffioltylevel" as well as=

rtre K{traracterisic. As a result, it was clearty strom that tlre values of coeffcienb c and b for the rnaterials on managercnt ate hig[t and ttrcy arceasier o read than Thc Eworni* afiTIME.

L :rr.ilE, B_ )YV{;LTEU+ E, &E,O#fr . Ets}TffiE&Charucter..sF.atrdKsr*5 D, t*tt#lH#hryofi#nrz.E L 3

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Fast larc: AWlyinS he Thory of C.m*ail*TIME'i o.MEo(1998)

tf-l' Z: Tlp tunom$ (Jan atr-10tlu 2003)

9o*tt*J, ffiJfr1 B I ) l,.lt c++rffiEt E i1(1, ) 6 [2]"&HffiEo>H L rn? LHffi o)ffiffi e Zn 6 affi
Ht'aE^l:. .h& s0 &*-e XffiEaHv tffi l:, frtffi lXffi
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Eo>H6t, r, ffiffi ltE{ilr,H61+ffiffi4,

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affia k'sNulrck(1994\ E Blc, #Alrfi\ffikt#'.
a*#t L(r,)6 TrME#a2If,3+1H t3EEAMffiuffi*b0f'rr(Edf1z1.

*f, lk+o)m, #ts+o) 3 t#l, fifit,t(EH#o c& b rr+lc III,E #,XD H ( tr: (1,)6. Eflffi l3*il,)(#A bll, ffi.*.c t a[:[tE0)+EEEirE. B i't, ! r -l )A, },ttffi\*af6rr{E <, I+fFffi ltH L \{Ertu l: b 6 t L
EiLl:[3]. |(ftcT, Ets+o)tfr+, ffil: Neuibolda#t* tc l*x+tFffi tciEr, r661ffi> a LA r-6 " -fr , H^ffilc,L)fE ( 7,6 L., c OGI::t,r(ltEHeEnrEbH<, EE+o)ilf+lt nIME E5& DH+Hr,)fEAIf,?(t')
6. #H#[tb o)f6t TIME t DttH< h:(t,t6ir,

ffits+o)4Irllb 0)r6lt T1ME tD 6{Et,:fEtI&:(L)6 t LitEE Bitltlctz"

Z a+Ua=a€H!f,fE Affi ^(T Zttc." Z affiR& Thble I#-

l:ET?. *f, +€HffiEli#ts+0)Etf+nr s.261
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z ffffiff tzffiEE.,Newbold Elt ta ffiEH L, n #AH-615-

Thble1 MeEical draraeedsics of each material.
TIME2NJ

Total num. of characters
Total num. of character-tyPe

Total num. of words
Total num. of word-type
Total num. of sentences

633,036 i 435,861
85

61,715
4,798

80

82

50,r50

s,859

8,665

27,998
7,083

6,459

2,313

t,123

z,tss

599

2U

7,484 i9,440 i

3,406
709

Mean word length

5.830

4,610 is.26r i

WordVsentencc

18.1 19t2.i47 i

Repetition of a word

12.863

CommaYsentence

0.876

Total num. of paragraphs

297,739

80i79
tzo,333 i ao,:s+4.8(X16.079 io.zs6 i

5.424

5.937

5.853

12.44121.68224.93113.715

5.937

3.952

o.74r

7.271

1.3E9

z.3tt

3.861

3.954

z.olt I

Freq. of prcpositions

14.641

Frcq. of relatives

2.444
1.125

Frcq. of auxiliaries

5.375

of
Diffrculty (Dws)

o.952

0.941

Difliculty (Drn )

0.504

0.516

0.06200.0727K-Characteristic

LA nME P tlu Economrs, X D i\A D'tft<, anbI)
Rttt 64 ka t, ffiH+a #afrrt\ffizlE t, r b o: esbn6" *l:, ffitsYO g tf[t,rtrn*),Lhe Econom$t nuz I D t HfrEtid offiEfit#+l$ <, E€ffiffio)ffiH

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Asia-Pacific Conference on krdusftial Engineering andManagernent SystemC

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University Prcss (1%a)

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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A Description Method of Syntactic Rules on FilmscriPts

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Yoshiaki KU ROSAWA, Takumi lCHl MURA, Teruaki AIZAWA

EHfrnX+ t6+Ef++s[
Faculty of lnformation Sciences, Hiroshima City University

Abstract The purpose of this paper is to propose a description method of syntactic rules, particularly, to manage
manually. Certainly, statistical approaches for analyzing syntax have developed to aim the decrease of our analysis
cost, but they do not consider modifiing some errors and handling many fashions of speech. Therefore, we adopt

the traditional rule,based approach allowing us to describe regular expressions, and focus on the appropriate
decrease of the number of rules and the definition of their optimal structures.

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3.1 #ilF.UEtsil
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0994.
t2l flAfi#iiA, trHH :ifrt-==Haffffi#ffitft, E+er&
4+*[frXWE, zoor -Nr- 1 4s, 49-s4 (2001 ).
t3l flAAidH, )LtJH, ilrTE E, +Ef#E, fAEH, H
m-m, &lH iE+ : Hfi#trffi#ffitft> 77 L E#
:Et version 2.2.7 lfrHilF+*, #H.fty"#f++fffm

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[4] ,8,,.ffi1H*, EtrE : fr9r)ffifratftHi:#J < EL.' EI
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Tel :082-830-1581
Email : kurosawa@its. hirg.SIUna-cU.ac.iB-620-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Experimental Evaluation for a Description Method of Syntactic Rules on Filmscripts

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Yoshiaki KU ROSAWA, Takumi ICHIMU RA, Teruaki AIZAWA

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Abstract: ln this paper, we report the evaluation for our prwiously proposed method of syntiactic rules with someexperimental results. We dweloped a syntactic aralyzer with 2,810 rules made from 20 filmscripts. Although somekinds of errors occur, all precisions are more than 90% in closed test and more than 80% in open test. These results
show that our method can widely adjust and handle many fashions of speaking.

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Fig.

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3 *E,E.|JEfiE

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H fritaiJtiil* <, -i,ia&iEffiff reY:.c bli 4: LTJH*6.

ffi.dLTt). Li: tD , fr1ffitTt5.
t:til, , t"s<affiEuEtl l, , +gJ<ffiH-E-aP
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t:nl.l U o*A X., fr++ft hi *WiJ f,{ b = t:tk 6 l: a b,
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3.1 HglEqE
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16Hfri)i-ll, Fig. 2a A -e llffiaflfrilr 3 tb D , B

i*-Hiaf1bn, ffif66ti:1 L L( Prgd rl
6*"e , ffi6rs#*DrEdtt,6. ZaLb,^lJsl*
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Fis.3 +WffitrE#ctffi,Ht)fr1
FdillltFdo)J. i i:, E{H"e a6. -0)Edili:I D , ffi;flfr rc affiHJL t(,lHif{-f ir*i}6.
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*/:, I at{b+<+9Jr6dil L(1,r6. Lz)' L/eis 6, .al{A{q rrh'afrfr#+E'+Hi.= *WZa

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- 622-

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380

PH3
104

PH4

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PH7

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228

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5.1 lEffi+

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4.4 ffit,\Si: I 6 Efi4#Jffi ffi*t mt (rable 2).
Tabte.-ffiHlrEffit4

2 ffiffiffi**ffifrlH, *HEIJ0)ffiH'tEi+HEi:r D, -H,offi
tft a'fr a . t-tefis ca., ffiffi.abxw{*#a 6fffE
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I L?a1a}:ffit:#g3tr,i: < l,\l l-=X I'is{&t,t-tHrffi Hffi tr nrE L \ r rffiE=f tH+E A EnEfrE a).Ats. LirH*6 t -e fr>A. *ffi*,atft*fisZtLba
fU,fi E iffit L(t, r Ab E a rt'+h# t fin Z A.

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*ffi frlt, E*n#Hx Ht r I:*EEU E H v ttefr1irft
Wb.*#.\', *Wt'11=lc. t-7>72 Frt)
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Lt-f,{ro uL,EryfJ.ffirfftz*<ba t4 z6na.
+'tklt, 4 >, 7 t-74+H+L, *tcffiraH!

+i*0x|],*,4\yD( tt, #ffinD+*lt HE

tr&A. fi)i-ll, t-3-68S, -t-fct Lvt161y
tlH, ffffi#"B+"tt8;aLiaa. *ffifrW, za
ffiffi*"W" h t*fifrfiiti| L l'< ffiffit 6 . 4ffi ': offiilE*Zt=Be, #*.l-when -t -) t:ffiffi
dt,Pf urt'brar*A. Llp L, r a J.a reffi'ff

7 E+Xtrfr,[1] RE#EE, ffitftr, tHiR#grX : !)- t)>>7fY, AffiffifrA*, go appear in 2oo3).^7

Aizawa: A Description Method of Syntactic Rules on
Japanese Filmscript, Proc. of the 7th lnternational

Conference on Knowledge.Elased lntelligent
Engineering Systems & Allied Technologies(toappear in 2003) .

[3],Effi+H*, EEF : iEIUlHEotfrHEEJ ( Et,t E
affi tR, H f*=-# w&, 1 (1 ), 3s-s7(1 se4).

.:rZ l-lF{4t,r^ffiIoffi

i:?L\(l*, *EEU&nsHUiffi d tt l: I L i:
I D , {ET l,tcLt ZbnA. LD L/ais b , *EtEil-,E, &,H E+ : H##trtffi#ffiffi>77l,' vX
version 2.2.7 {frHilEE=, H.H.ftiffifit+fffE:r Z I-t 6 ez F a EEEqi: tIE L ( lar. {EI bfr,aftA4?,bs'b9-<fr> A E t Z b tLa .

ffi o€IEi:r.ft,

ur.ffiHffiElirtrr,riz ,r )v I AE.ffi#,HrJh#tc^ffi*,a+*l*,
ffi*I.TgWt r* 4. ffi E-ttri+ixr fr>tttt, i zt )v lo)Ef6t,EJ62rebA. Li't-,/J L r l: eD, *EEU{f rl#ra 3 rL< u r ta u \thel,:lJ-,a

14 Yoshiaki Kurosawa, Takumi lchimura, Teruaki+6H,{!f CIffiffilf,fztffiBdf,u(t,r A. 4 >9 z t-7a+#*t A# , +EW.A L1frrtsffFk?- A*EFU AEEH U, +ffiL+Aifi D 6 ; L is-#ffi L /a 6 .

t t*t*.t t-:trt#*ffiffi#,Etj;ditit, ffi tg Ez 7, I >Itffifrtt*Jr I :( $Era a LA Z bt\a. Utc#:(,, xD t&r,rpa < , Hffi

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+f;B+So) Ffiffi E ? r, \#6frn],d., ffiEfffi+EaffEAr^tur L nt46E-e D

x+Ht+(2001).
tsl tAAtdie, {Effiffi :--afrt-E#.0)trtffi#ffi.ffi, fF+n{&e+*EfrXffig, 2001 -NL-1 4s, 49-s4 (2001).
[6] E#iHffi, ffi,i({lg{F, H+ilfffi: fffffi{'J8r-/\zh, r, o fl #eg-"ffi+tflfi( H H tif; o H #+fi H, E rt=

frffift:^fifrfrrclJ-

T731-31s4 E+fr*.ffiffiAf&H. s-q-r
fiH,fin + tH+Et++s *rfrcB#v^7Ar+f+

Ri+ *BE
Tel :082-830-1581
Email:kurpsaura(Qrls=h jp-s.huna-p-u.acJBa, 7 2 F=-/ \ 7 a#tr.XEfr.H*f* u''.

- 624-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

キー フ レーズ抽 出辞書 を利用 したテキス トの 自動分類
Automatic(Classincation of Textual Data based on]Key:Phrase Pattern]Dictionary
櫻 井 茂 明 ,酢 山 明弘

Shigeaki SAKURAI and Akihiro SUYAMA(株 )東 芝 研 究 開発 セ ン タ ー

Corporate Research lL]Development Center,Toshiba Corporation
Abstract:This paper proposes a new method that classines textual data b7 using lexical analysis,a key pllrase pattern
dctiontty,and a key phrase′ relation dictionary. rrhe key phrase pattern dictionary is created using linguistic knowledge
and is composed of parts of speech and words. The key phrase relation dictionary is generated by a fuzzy inductive
learning algorithm and is composed of relations,which describe a combipation of key phrases and text classes. This
paper applies the lnethod to two kinds of e―m〔 ul classincation tasks. The results of nunlerical experilnents indicate thatthe lnethod gives lnore highly precise ratios than the lnethod based on words does.

1

は じめに
コンピュー タ環境 の進展に伴 つて 、膨大な量 のテキ

ス トデー タが蓄 えられ るようになった。 しか しながら、これ らのデ ー タを持て余す ことが多 く、必ず しも有効に活用 されてはいない.こ のよ うな背景 の下、テキス ト
デ ー タを分析す るテキス トマイ ニ ング法が研究 されているμ][31。 我々のグループにおいても、形態素解析及‐す ることにより、キァ フレーズを抽出 し、対応す るキー
フ レーズ グループヘ の割 り当てを行 う。 また、キーフレーズ関係辞書 によ り、抽出 したキーフ レーズの組み
合 わせ と一致す る関係 を抽出 し、そ の関係 に対応 す る
テキス トクラス をテキス トの推論結果 として出力す る。
ただ し、 キーフ レーズ抽出辞書、キーフ レーズ グルー
プ、キー フ レーズ 関係辞書 に関 しては、以下の節 で順び 2種 類 の知識 辞書 を利 用す る こ とに よ り、テ キ ス トに説明す る。利用者は、 これ らの推論結果 に基づいて、
テキス トデ ー タを分析す る ことができる。図 1は 、上

データを分析す る方法 p]を 提案している。本手法は、日本語のような分かち書きされたテキス トデータに対記 の処理 に従 つてテキス トデー タが分類 され る様子 を示 してい る。

して も、その意味を考慮 した分析を行 うことができる。
しか しなが ら、タス クに依存 した知識辞書を生成 しな

キーフレーズ抽出辞書
キ ーフレーズ 抽出 ル ール

ければな らない ため、本手法 を多数 の問題 に展開す る

+く 付〉
く動詞〉

ことは難 しかつた。
本論文 では 、タス クに依存 した知識辞書 を利用 しな
いテキス トマ イ ニ ング法 として、キーフ レーズ に基づ貶〈名詞〉+の 〈f寸 〉+〈 名詞〉

田〈副 詞 〉+く 動 詞 〉

形態素解析

い た方法 を提案す る。 また、提案法を コールセ ンター

キーを

レ森合
‐フ
磋⇒

メールの 2種 類 の分類 タス クに適用 し、そ の有効性 を検証す る。

ズ狛出
‐

分類された
テキストデータ

フレーズ襄係抽 出

キーフレーズ関係辞書

2

テキ ス トマ イニ ング法

2。

1 テキス トマイニングの流れ

売 <五 ら>+本論文 では 、形態素解析 、 キーフ レーズ抽 出辞書、
キーフ レーズ 関係辞書を利用 した、テキス トマイ ニ ン
グ法を提案す る.提 案法 にお い ては、形態素解析 を利用す ることによ り、テ キス トデ ー タを単語 の集合 に分割す る。 この単語 の集合 に対 して 、キーフ レーズ抽出
辞書 に格納 されてい るキーフ レーズ抽出ルール を適用

図 1:テ キス トデ ー タ分類 の流れ

以上に示す キー フ レーズ に基づいた分類 では、単語間 の関係 を反映 した分類 を行 つてお り、単語 に基 づい―‑625‑―

/c/z)ffiI D 6ffiv.i)ffiffiEt',r+6: LrrH6rts 6.

v- Ar)ffi"lt&i:li l A*Hfi#* L offia:-Pf,ffi?FEidf
A,Z,Eil\b 6 " *-7 t,-XE5ffiE*El-1. a o)+-7

2.2 *-z t,-X*fiHfr**v*lo>ffiffia#i* & L<Eeid L(v\6. ##Blr*s+- 7 t,-x*Sffi ##txff ffi#Mffi 3 fi,/c7 sr x lf - F /t' b *-z v- A tffi [if 6 lc D D )v- tv (+7 v-A+frfr)v-)v) ?,frfr\Llcf*i$rb 6" &tv-tv
ltffEEJx.LNHtEr' bffiFt 3 trL(*o u), tv- )vl.-W 6

H;Bo)fE4Abtt+-7 v-/ t L<ffiHf 6" +##ll. Effi#F!/r*ni*lrE-Jv\<EEnE 3 tu(*d, .,I.Z|LEWEf 6: l /r Lt.. EEil-,-6 : l rrr^,
3 6" I olc6. *##ltfi,Hftrr6 ( . ffi* o, 7,trffiHf 6: L rlr* 6" *-7 v-x*frH##llE
ivrlc jr-7 v-laffifrFJt L(. +-7 P-Xffi
H#i$rr, w L afr _Ltcfrf I ) tr+zbNL(u''6 t

r,\(tt. &*-z v-{pffig", IEWo>+-7 v-i* *l*#ti:l*b. wEEff * 07 + t-, 7^aftsEft^*Fl=t4ctv-zt,& L(EEil-l-6. :at.*, 7+,^ l2 7 z & lt7 *z I i-,t b 6ffi,RrhffivtctF€^

l.tiB6fffiffiRg"f..L(1\6. 17lid. *-z vXB€ffi il+#rr B 1 oE

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*fffio,/ - ^o)Et{f- l- / - r*) i'b. g)tch.
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bSfu(t,.5 /v-tvll.. E& rfr <T-b >J d)Ett{Er)s lfi <fr-b > + tL6 < {.J'>t. Eft l/ry70) )i^ (rtf6. :0>t*, lvivT-rt\frtvlc"I tv)')7* <frA >J aBl.*Mtri l7r y7- <frA >+Dr < tf
n\4 zbtrL(v', 6 & ftutf . Ivffi#M.tfrtt >J /rbE. f&{EtrL.0f l^{;( l.,J -eb6 L\t)tvi-,^J9, vrvT- <fr&> + rs <.1'l> fr, <Eb tvt*. L<V.5.
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< {.f > + /c < f.f >t t*-z u-/ t L(+frtEf 6: lrrra 5"

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t : -e. +,1. & /r6HffiA$RE L. S,L. t ft 6HE=Frr
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3 *-z L-x85ffifr+80)+8.+fiEfi
7*z t f -, o*lB#tx. 7*z ti-, Lffitj: &1.I9, E ho>Rrlfl,i.*4v.tc7*zl-r 7^t|n+t 6 a & ,l'ets 6" * /c. *.-7 r,-x*BH#is**lB-16. & tr t9, 7+^ t-i-, LWffilttJ 6*-z t,-X&ffiHf 6 : L ,s'e E 6. Z: 1'. : o+-7 v-A t7*z
7
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+-7 P-XHffifr+Et+Hr6" .o) L ts. 4.,iI8fi,
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2.3 *-z t/-XHf#f;+t
lEH. 7+x li-F ltLl.l-)o+-zv*llt t-> b /r 6#fd[f.f *,L E n\t 6. : a)Frfffff *il;, 7 z )< +*'ffi+t tj b fL 6 rE * <., lEW.o> + - 7 l/-xlr*ft*I2*,a+-7 t -XEEffiffiEIrffiH 3 ir. f,.frfi
t c<Wffill'lr brr(t, \ 6 " aatt-b, *-z v- Alt- t65tffir 7zri+Efift3f15".,r

En- 626-

4 E+ )r-)v/n\ffi9 Z2 <Offiffi

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ffi#iffi ,Etro titl.-. & #rr 5 lH+BrrrlB b fi,( r,. 6 6 o
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t Drfiftffi* [3] 6#E3tu(ta I, BthlH.t=*dtfft
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ffivr:r-7 y-XB€ffi#*t+Ht6. l ,srB 6 o)'e. ##gaflH#rtrWEt6 : Lt.I 9. r g HL.
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fr,EFJ^,

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6 L 4 *- btL 6 "[5] S. Sakurai, A. Suyama, and K. Fume: "Acquisition of a Concepts Relation Dictionary for Classifying Bmails", Proc. of 4142003, Innsbruck,
Austria, 13-19 (2003).
IITf,JE:

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212-8582 i+#, tR/ td6fr'+Ed. tfu HErI r,(ffi) xu ry/rftEe#-t>r- frffi,)i.r 7, fi7 F ,I|E-mail: shigeaki.sakurai@toshiba.co.jp- 628--

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

ジィ集合を用 いた キーボードマウスレス
概念乃 フ
次世代型ビジュアル的画像検索
Conceptual Fuzzy Sets for Picture Reference System with Visual User lnterface
and Command Recognition System without Keyboard and Mouse士
齋藤 毎至

iln lfr **Maり :Sa10

Toru Yamaguchi士
東 京都 立 科 学 技 術 大学 大学 院 工 学 研 究科 システム基 礎 工 学 専 攻Systems Engineering Science,Graduate Schoo:of Engineering,Tbkyo Metropolitan!nstitute of Technology‥
科 学 技 術 振 興事 業 団さきがけ研 究 21

PRES丁 0,Japan Science and Techno:ogy Corporation(JST)Abstract:丁 his paper proposes a picture reference system.丁 he picture reference system consistsof the associative picture database, the visua! user interace and the command recognition
system.丁 he associative picture database searches pictures by using conceptual fuzzy sets。
丁hecommand recognition system,without keyboard and mouse,captures user's hand and informs it
to the system as a commando Tb show pictures attractive,the visual userinterace provides somevisual erect functions.VVe imp:ement and eva:uate the picture reference sFtem.

1.は じめにコンピュータネットワークは進歩し、我 々は知りたい情報を、
インターネットを通 じて調べるようになつた。画像検索サイト
はgoogleや yahooな どいくつかあるものの、検索ヒット数が多すぎたり少なすぎたりして、いつもよい結果を得られるものではない。そこで本稿では、概念ファジィ集合を用 いてユー
ザーの満足する画像検索結果を得ることのできる画像検索エンジンを作成し、キーボードとマウスを使わないフレンドリ
ーユーザーインターフェースと、画像を美しく見せる効果を持
つビジュアリレ
的な画像検索システムを提案する。
2.概 念 ファジィ集 合 を利 用 した連 想 画 像 データ

義 した。また、抽 象 的な単語の集合である上 位概 念も設定 した。上 位概 念 内のテキストは、下位概 念 内のいくつかのテキストと関係を持つているので、ホップフィァルドネットワーク(HOpnett Neura!Nemork)11][2]を 用いて関係を定義した。

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颯1載 1三 hit J

ベースエンジンc淵出 臨

この連想画像データベースエンジンの概要を図 1に 示す。
全ての画像 には、その画像の持 つ風景や人物などの情報がテキストで与えられていて、この情報 は画像データベー
スに保存されている。連想 ユニットは、画像 に付 随するテキストと概念ファジィ集合 [1][21を 用いて、似た意味を持 つテキストを出力する。
まず初めに、連想画像 データベースはユーザーに何 枚かの画像をランダムに提示する。ユーザーは提示された画像 の中から検 索 目的 の画像に似ているものを選 択する。ユーザ
ーが画像を選 択 したとき、その画像の番号が画像データベースに送信 される。画像 データベースは、受け取 つた番号を用 いて、ユーザーの選 択 した画像 に付 随するテキストを抽出し、連想 ユニットに送 信する。連想 ユニットでは、概念ファ
ジィ集合を用いて類似度 の高いテキストを推論 し、これを画像データベースに送信する。画像データベースでは、受け取
つたテキストを用 いて適合度の高 い画像 を検 索 し、上 位 の何枚かを再びユーザーに提示する。
概念ファジィ集合を利用 した連想ユニット部 の概要を図 2に示す。
本稿で利用 した画像は、美術館で展示されているような絵 画である。画像 に与えられたテキストは、絵画 の作者に直接尋ねることで決定 した。これらのテキストは、下位概念集合に分類され、そのテキストの関係 は、双方 向連想メモリ(B卜 direcJOnal Associat市 e Memory)[1][2]を 用 いて定

図 1 連想画像データベー:畑ニ
ンジン

・
乞■二
■二■■■■CT=♪
̀ノ ield Neura'l ttetrorkxopf

ヽer■ S Layer

口 2 ■念77ジイ集合を利用した連想 可

ット部

3.画 像 を美 しく見 せるビジュアル的 なユーザーイ―‑629‑―

ンターフェース
ビジュアル的なユーザーインターフエース[3]は 連想画像データベースエンジンからユーザーに提示するための画像を受け取ると、それらを画面に表示する。ビジュアルインターフエー
スの画面は図 3の ようになる(斜 め上から見ている映像)。 4枚の画像が同時に並べられ、一つは手前 に、もう一つは奥に、残りは左右に一 枚ずつ並べられている。ビジュアル的な
ユーザーインターフエースはユーザーに画像を提示するとき、ビジュアル的な効果を行う。その効果とは、ユーザーを次の部屋に移動をしているような気分にさせるようなものである。
ユーザーは表示されている4枚 の画像を回転させることができる。回転が行われるとき、手前の画像は画面から消え、左右に並べられていた画像が画面の中に入つてくる。ユーザ
ーが表示されている画像 の中から一枚画像を選択すると、その画像の番号が連想画像 データベースに送信され、次に表示すべき新しい画像を取得する。

Space)は ユーザーの手をカメラで画像処理ソフトウェア(∀ ‐撮影 し、得られた映像を Crcb色 フィルタで処理 し、ユーザ
ーの手の位 置情報を得る。得られた位置情報は認識 ユニッ
トに送信され、動作命令として認識される。動作認識 ユニッ
トは、ユーザーの手 の位置によつて右に回転 、左に回転 、画
像 の選択という3つ のコマンドを認識 し、ビジュアル的なユー
ザーインターフェースを遠隔操作する。

5.実 験 と結 果
実験時の様子を図 5に 示す。64枚 の画像がシステムに登録され、連想画像データベースとビジュアル的なユーザー
インターフエースは LANで 接続されている。

日 5 実験 時の様子
5。

日 3 画像を美しく見せる
ビジュアJ‖ 詢なユーザーインターフエース
1令キーボー ドマウスレス操 作 による動 作 命 認
識 システム
動作命令認識システムは、ユーザーにキーボードもマウスも使わずに操作を行えるようにすることを目的とし、ビジュア
ル的なユーザーインターフエースを遠隔操作する。このシステ
ムの概要を図 4に 示す。

4。

このシステムは、USBカ メラと画像処理ソフトウェアと認識ユニットで構成されている。
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Capturac Uscr's Hend
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園 4 動作命令認識 システム

1素 早く目的の画僣:を得るコ」できただ うか

まず検 索 目的とする画像 を決定 した。そして、画像 の検索を行 い、目的とする画像 に近 い類似画像を選択 して画像検索を行 つていき、目的の画像を得た時 点で操作を終了した。線 形探 索を用 いた場 合 、30枚 以下で目的 の画像が見 つかる確率は計算により 46%(=30÷ 64)と なることが解るが、本稿 で提案 した概 念ファジィ集合を用いた画像検索方法 の場合 75%と なり、検索効率 は 29%増 加 し、目的の画像を素早く得ることができるという結論を得た。
5。 2■ 作命令認識 システムの1認識率は高 Llか どうか
動作指示認識 システムが正しく認識を行 えた回数は 54
回中 52回 で 96%と なり、ユーザーはキーボー ドとマウスを全く使わず、キーボー ドマウスレス操作による画像検索を快適に行うことができたという結論を得た。
参考文献
111山 口亨 、谷萩隆嗣 、萩原将文 : ニューラルネットワークとファジィ信号処理 "、 コロナ社 、1998
研究報 告121技 術研究組 合 国際 ファジイエ 学研究 所‐
"、
コンピ
:
式会社
書 ファジィ思考による知的情報処理 株ローーュ タ エ ジ社 、1995
131土 井淳 、大澤文孝 、成 田拓郎 : D計 ectX8実 践プロ
グラミング"、 株式会社 工 学社 、2002
連絡先〒191‐ 0065東 京都 日野市旭が丘 6‐ 6
東京都 立科学技術大学 大学院
システム基礎 工 学専攻 山 口研究室
電話 :042‐ 585‐ 8641
斎藤 毎至 ma市 @fm:.ecotmloacoip―‑630‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10' 2003)

f -9"t -7.t:it'f 6, r.)h\bo7 7 i,( &* ("a2)-7 7 i.(*eatuEAJzrttTtl )treRetrieval from databases by htzzy queries in the Internet
witln fuzzy operations in the browser,EEI.Lfr YAR EEE ifEE fn^

mE

H +W trdz

Motohide UMANO Takeaki NIATSUO Kazuhisa SETA Nlakoto OKADA Yushi UNO

tEffif t+ ffief++Hr fiE .{Effif++f+Department of Mathematics and Information Sciences
College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract A number of Internet web sites use databases for answering some queries.
We, however, want to use fuzzy words such as "warm" and "cold" in queries. The
problem can be solved by using fuzz"y* queries. We proposed a retrieval from or-

dinary databases by finzy queries in the Internet. In this paper. we implemented
a prototype of the system that manipulates fuzzy queries in the browser. Aud we
consider this system from view points of the system load. network traffic and client

facility to excute fuzzy operations.

1. {t u &il;
D t)tfrlrfitatrtr.tZk.'0+tk /abalitDt) L

TS D & D En6& )l..ttott. ZI,T, Znba

2. I tJbbai-r^-;(&*. oHFTlt. A -iht 4i* I a* z.A&*-{ahlti.rt,\(jd^\a & & bt:. 7 v ) -t tA*ll

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上で仲介す るアプ リケー シ ョンに PHPを 用 いた。

3。

1具 体 的な方法

デ ー タベー スには 日付、天気、気温 、雨量 のデー
タを定義 しておき、ユーザ は気温 に関 して、 暑 い
寒 い (cold)"、 ふ つ う (middle)"と いつた(hOt)"、
デー タや、日付に関 して、 春 (spring)"、 夏 (sum̲タ
冬 (winter)"と い つたデmer)"、
秋 (fa11)"、を検 索 した い とす る。 この とき、具体的 には次 のよ うな処理 を行 う (図 3)。

(i)デ ー タベー スを検索す るベー ジにアクセスすると、サ ーバ側か らファジィ集合 の処理 を行うアプ リケー ションとメンバシ ップ関数 の定義 がダウン ロー ドされ る。

図 4:検 索 画面(ii)ユ ー ザ は図 4の よ うに条件 を入 力す る。
(面)ブ ラウザ 上のアプ リケー ションは条件 として指定 された フ ァジイ集合名 に対 して、あ らか
じめ定義 されて い るメンバ シップ関数か らメ
ンバシ ップ値が 0よ り大 き い範囲 を求め、その範囲のデー タを求め る SQL文 を作成 しウェ
ブサ ーバ に送 る。

(iV)ウ エブサ ーバ上のアプ リケー ションは送 られてきた SQL文 を用 いてデー タベー スサーバに対 して問 い合わせを行 う。

(V)デ ー タベ

図 5:検 索結果

ス サーバは問い合わせに対する結

果を返す。
(宙

画面 に表示する ことによって、ユーザは先に行 った問い合わせに対する回答を図 5の 形式
で得る ことができる。

)ウ エブサーバ上のアプリケーションはそ の結果を受 け取 り、ブラウザ上のアプ リケーショ
ンに返す。
ー(vii)ブ ラウザ 上のアプリケーションはウェブサ
バか ら帰って きたデー タについてメンバシッ
プ値をそれぞれ のデー タに付加 し、そ の値 に
よって降順 にソー トする。
ーションが この結果 を(v面 )ブ ラウザ上のアプリケ
SQL

SQL

3。

2複 数の検索条件

デー タベース検索に対す る、複数 の条件 によるand検 索 についてはファジィ集合 における積演算を用 いることによつて可能である。例えば、 夏の
寒 い 日"と い う検索を行 うときには、 夏"と 寒い"の メンバシ ップ値が 0よ り大きい範囲 についてデー タベー スサーバにデー タを要求 し、返ってきたデー タに対 して次 のような演算を行 うことにょってそれぞれ のデー タの検索条件 に対する一致度 (μ summer∩ cdd)が 計算 できる。

クライアント
検索結果

ウェプサー バ

データベースサー バ

検索結果

図 3:ブ ラウザ 上で処理 を行 うシステム

μsummcr∩coι

d=n■ in{μ summer(d),μ cold(t)}ここで、μsummcrヽ μcaα はそれぞれ 夏"と 寒 い"のメンバ シ ップ関数で、d、 tは それぞれ 日付、温度 である。

―‑633‑―

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Har6a t 4 7-6na. ?rr. +ffia*l+t*i t/\(EiriElfftt: & E &. 4nrElfitlc l3 t:*ba'cc;$ 1\rr

& t,r 5a / 2 )\ 2 v AWW. ( EX 6) EH t't a

t 5ttfil*,tflvta 2, E 6 t3 ]-yoF* tciE t,t&**""* a€ 3 H? r & irFIHE & /e 6 "-10

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18 EZy).t v77Lr>7tryra=i#iHffi{
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6th edi,ti.on, Addison-Wesley, 1995 (ffiH ;* ffi-iR,o D 1 4 7 > l-'{E{T Java Applet b Ea7 A U

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-634-

4fr'Ytrff t - ttffi,TTfit+ ffi6f++*B frrE. {E+Rf++f+ffiW nfr
TEL: 072-254-9675
FAX: 072-254-9930
E-mail: umano@mi. cia.s.osakafu-u. ac.j p

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003):x-xt,f l. u:#uI b-ffi+floHv.Ft$offiH
Brha.ction ofoommon artides in news siteslt)tl E, tE+ m, tffi .H./r, Ht X.PKan Kitagawa, So Daidoji, Ryosuke Ohgaya, Tomohiro Takagi

ffii6t+t+w wa+ffifrfl
Graduate School of Science-and'Engineering, Meiji University
Abstrad" lVe propeed a ryst€m tbat navigat€s a user to find ommon articles in omplex news website& It is ae,hieved by
exbacting oorlmou artides mparing erreral news sites, highlighting them and aininating adrrertiements.
Eryerimentat rcsults 'rsing bur maj<rr Japanese web nens sbm,ed that the system perOrmea rrery well andaclieved high precision and ncalt to fnd important ardcles.

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t- 7 t,の構成 を決めているサイ トが多 い。一つには、ぬbleの 列数を決める tdタ グのパ ラメー タとして単位 セルの大 きさを決下般性が高いニユース とみなす。
具体的 な比較例 を (図 2。 1)に 示す。

める書式がある。他 には、メニュー部やニユースのカテ ゴリ
部 などのエ リアを表す大 きなセルを、縦 lmwspan)ま たは横:I崎(ooman)に また ぐ単位 セルの数で表す書式が よ く用 いられる (図 2.3)。

市 民

体育館
新成人

一致度 :0。 0714

5000
ポ リビア

人

市 民

市長
祝辞

警察
軍

衝 突
人
以 上

死亡

ボリビア

図 2。 3 colspan、 rowspanに よる レイ ア ウ ト

国軍
警察

銃撃
戦
ｂ
ヽ

警官

これを踏まえ、本システムカ潮翔 した手法では、tdタ グによってニュースが 陶勲制 や「スポーツ」などにカテゴライ

一 致 度::0.2000

ズされたサイ トを想定 している。カテゴリを表す tdの 高さ
はニュースの数によつて変化するカミ 幅は oobanを 利用 して統■ されることが多い。この特徴 を利用 してニュースエ リ

人
死 亡アを同定する。つまり、 どれかひとつの tdタ グの 00ban
値 を特定することが出来れlよ その他のカテゴリについても

サ イ トB

予測することが出来る。これによリニュースエ リア全体の同図 2。 1サ イ ト間のニュースの比較定が可能になる。
表示の際には、oolspan値 によつて特定 された各 カテゴリ
イライ トされれlよをハイライ トする。全てのカテゴリカシヽ
結果的にニュースエ リア全体カシヽイライ トされることにな

この例では、サイ トAの 「ポリビアで市民・警察 と軍が衝突、 10人 以上死亡Jと いうニユース と、サイ トBの 『川崎市民体育館 に集 まった新成人 5000人 に市長が祝辞J、 「ボリビアで国軍 と警察が銃撃戦、警官 ら13人 死亡Jと いうニる (図 2.4)。

ュースを比較 している。

2◆

3 HmL修 正 ③ レイアウ ト期

タグ表の中身を順番 に出力すれば元のレイアウ トとなる
カミ 新たにタグを加えて、A)‐ 般的なニュースのハイライ
ト表示、B)ニ ユースエ リア (ニ ュースを表す箇所全体)のハイライ ト表示、C)広 告の排除、を実現する。

A)一般的なニュースのハイライ ト表示
ニュース同士の比較 によリー般的であると判断 されたニュースに対 して、その背景をハイライ ト表示す る (図 2。 2)。

睡 協
園 響菊 眸

。
容疑の男再逮捕 逮捕者27人 に0086)
ネットで覚せい剤販売、

図 2.4ニ ユー ス エ リア の ハ イ ライ トC)広 告の排除
多 くの画像付 き広告はリンク先の IttLを 保持する力ヽ その UttLは 非常 に長い場合が多い。これは、リンク先への参照がその広告によつてもたらされたことを特定す るためのD番号や、多数の広告を整理するための D番号が付加され

図 2.2ニ ユースのハ イライ トB)ニ ユースエ リアのハイライト表示
ニュースサイトの中には、Lbleタ グを用いてページ全体ているからである。この特徴 を利用 して、 リンク先の 皿が極端に長いものを広告 とみなし、画像 を表示 させないよう―‑636‑

検証す る。式 (3。 2)に よって再現率 を求める。

にする。
尚、上記 J、 D、 0の 処理を適用する対象ページは、
初 に読み込んだ方のサイトの トップページとしている。
システムの概略 を (図 2.5)に 示す。

高鳥

検証 した結果、再現率の平均値は 0.951と なった。この結果、本 システムは対象ニユースサイ ト内のァ般性の高いニュ

サイ トAースを、ほぼ漏らすことなく提示 していると言える。

②解析

3)対 象 とするニュースサイ トによる差
2)に おいてシステムの精度、再現率 を検証 し

上記 1)、

たが、ここでは比較に用いたニュースサイ トにおける精度、①読み込み再現率の差を検証する。
サイ ト毎に求めた精度、再現率 を次の (表 3.1)、(表 3.2)に示す。
尚、表中 ( )で 括 られたものが比較対象のニュースサイ
トである。

サイトB

…… ‐ …
変ぎ③レイアウト表(:諭

図 2.5シ ステム構成

1 サイ ト毎の精度

竜己
)
E粛

読売、毎日、産経、東京の各新聞社が運営するニュースサ
イトを対象 とし、これらの全ての組み合わせに対 して 7日 間

0。

産経

0.938

東京

0.862

3)対象 とするニュースサイ トによる差、について検証 を行った。
尚、今回用いる値は次の通 りである。
・ x:シ ステム も筆者 も一般性の高いニユース と判断したもの

O Y:シ ステムは一般性の高いニユースと判断 したカミ
筆者はそうではないと判断 したもの
O z:シ ステムは提示 しなかつたカミ筆者は 性の高=股いニュース と判断 したもの

1)提 示 されたニュースの精度システムカシヽイライ ト形式で提示 したニユースのうち、一般性の高いニユースが どれだけ含 まれているかを検証する。
式 (3。 1)を 用いて精度を表す。

(3。

(産 経)

表

3。

0。

0。

(東 京)

0.929

956

毎日

分のデータを集め、筆者の主観 との比較 を行つた。
具体的には、1)シ ステムの精度、2)シ ステムの再現率、

(毎 日)

0922

読売

正
3. 1除 編

X
X+y

3。

0。

868

9

0.935

999

0914

2 サイト毎の再現率
(毎 日)

(読売)
読売

(産 経)

(]ヨ

ミ
J亭 て
)

0.984

0.85C

0.972

毎日

0.967

産経

0。

972

0。

984

東京

0.851

0。

936

表から、比較に用いたニユースサイ トによつて多少の差は見 られるものの、どのニュースサイ トでも高い精度 と再現率で一般性の高いニユースを抽出することが出来たと言える。

4. 誓
本研究は、下股性の高いニユースのハイライト表示、ニユ
ースエ リア全体のハイライ ト表示、広告の排除を行い、どのニュースサイ トでもある程度均一な見方がで きるようにユーザをナビゲー トしようと試み た。
￢般性の高いニユースの特定に関 しては、ニユースの内容

1)

この結果、全比較の平均値は 0。 906を 示 した。これは、本システムが非常に高い精度で一般性の高いニユースを提示していると言える。

2)一般性の高いニユースの再現率
次に、ニユースサイトに含 まれる一般性の高いニユースを本システムがどれだけ提示することが出来るか (再現率)を‑637‑

まで踏み込まず とも高い精度 を得ることが出来た。
これにはニュースサイ トの特性が大 きく影響 していると思われる。ニュースサイトはたくさんのニュースが集 まって
構成 されているが、限られたスペースに多 くのニュースを掲載する必要があるため、ヘ ッドラインのみが トップページに表示 され、詳細な記事はハイパーテキス ト化されている。そのため、ヘ ッドラインには短い文章で記事の内容をよく表す

H.ffi.o)arsHL,b*t-. *ftblEiffilt#Dtr*lui3vffiFtltrb lEffift :b, aa L/:rli.6. *fl,]Bg.titlr--Htt IHv)::--ztiEsi. Lrt*fr*t:Lt|btLb.
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I v av - Foffi#r* EEt: I c ( 6 ffitrrsl'Tis6EIHEt&

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Wt'ri?Tvtbis, +fiti. FJffil:1ggia6t4 FoXt s,Dlt'[:HTt . L-8. } D -JEEOHV.:r-Z TIEIfrf36j)t:i6aLi*EtLv.'#ffi.
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tal ilffiEffi, ffiEEII: .a-+f,t 7 ) 7 t-\f+f4 >a*& iEIH (leee)kl yanoot Uapan NEWS: http.//headlines.vahm.co.ip/hl[s] asahiom: http//www.asahi.com/[e] yomiurl On Line: http:/firww.vomiurio.ip/

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Automatically Categprizing Search Results: SIG'CHI,
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Ben Shneiderman: Desigaing the User Interfre 2d
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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)=E.r(f,( 7ffiEH*>Z7^-1:E6f 6HEt

A Study on Inter-Retrieval Systems among Different IVIedia

eil *rtrw.+ffi

ffifi #ru

E6trA+

EEtrA+

BEtrA+

ryf,.f ffiffi
Tomo IKUYAMA Kyosuke RINSAKA Yoshinobu KAJIKAWA Yasuo NOMURA
Kansai University Kansai University

EEtrA+

Kansai University Kansai University

Abstract In this paper, we study a KANSEI inter-retrieval system among different media. We havealready proposed KANSEI retrieval systems for music and pictures. Therefore, we have combined these
KANSEI retrieval systems on a basis of some problems of conventional KANSEI inter-retrieval systems.
The conventional KANSEI inter-retrieval systems use common KANSEI words or common main factor for
KANSEI words, e.g. brightness for pictures and brightness for music. However, two media with different
impressions may correspond, e.g. a night view (a dark picture) and pleasant music. Therefore, this paper
proposes a method that combines KANSEI words suitable for pictures and music. Furthermore, this paper
shows new evaluation results of the proposed'KANSEI inter-retrieval system.

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Dec. 2002.

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TEL: 06-6368-0528
E-mail : kaji@joho. densi.kansai-u.ac j p

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CS2000-113, pp.19-24, Dec. 2000.

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- 642-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

イ ンテ リジェン ト遠隔監視・制御 システム
lntelligent remote monitoring and control system
0福 島龍太郎、桝屋道がMakoto FUJYOSH,O

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1

緒言
弊社 では遠隔地か ら各種 プ ラン トの運転状況監
視、制御 にいたるまでを実施可能 とした 「イ ンテリジェン ト遠隔監視・ 制御 システム」 を開発 し、
3ヽ 仏巧甲here,Anybot A呼 血 )状 態 で、
多 プラン トの集 中管理 を してい る。 これによ り、
通常時間がかかる Fuη y制 御 によるチ ュー ニ ン
グ操作等 を遠隔地 か ら実施可能 とな り、実験効率が飛躍的に向上 した.0,② 本報 ではシステ ム全体の概要、特徴 と遠隔収集 したデー タの活用事例 を報告す る。

2

シス テ ム の 概 要 と特 徴
1は 本 システ ム概要を示す。図中、監視、町 。
制御 PC、 Fuz暉 コン トロー ラは新潟県両津市 ク
リー ンセ ンターの ごみ焼却炉に設置 してあ り、監視セ ンターPCは 弊社環境総合開発 セ ンター (舞鶴 )、 技術研 究所 (大 阪)に 設置 してある。焼却
炉は DCSで 集 中制御 されてお り、監視、制御 に必要な入出力点 のみを DCSか ら直接 Fuzリ コン
トロー ラに取込 んでいる。Fu27コ ン トロー ラは

dmObile PC。

監視、制御用 PCに 直接接続 し、PC側 か ら各種
監視、制御 、チ ュー ニ ング等が実施可能である。
また監視、制御用 PCは ISDN,ADSL等 の常時接
続 イ ンターネ ッ ト回線 を用 いて監視 セ ンターPCと接続 してい る。監視セ ンター では無線 LAN経
由の PCを 含 めて、複数 の PCか ら監視 t制 御 、チ ューニ ング、デー タ収集等 を行 うてい る。常時
接続 のイ ンターネ ッ ト回線 を利用す るこ とで、専用線、固定 IP、 ダイ アルア ップ費用な どが発生 しない安価な接続を実現 してい る。監視、制御用 PC
vJ8コ Lを直接遠隔監視、制御す る手法は Wh
PrOfe88bnal搭 載 の リモー トデ ス ク トップ機能 を活用 し、 コス トミニマム な システ ム としてい る。
日常 の運転デ ー タはイ ン ター ネ ッ ト上のデ ー タ
ス トレー ジX熱 、に保 存す る手法を用いて い る。
一 定時 間 ご との運 転 デ ー タ を一 定間隔 ご とに
Lheに 自動転送 し、監視セ ンターPC側 では
自動 ダ ウン ロー ドす るプ ログラム を常駐 させ てい る。また、無線回線 を使用す る こ とで移動型 PC、携帯端末等か らも接続 可能 であ り、ユ ビキタス社
会に対応 したシステ ムである。現在 これ らシステ

センターPC
転送 ソフト
一定間隔
自動転送

↑￨
゛
ハードティ
スク

X dr!ve

1 イ ンテ リジ ェン ト遠隔 監視 、制御 システ ム概要
聴 。
一‑643‑―

焼却炉
̲ムを稼動 して 6ヶ 月が経過 しているが大きな問題はなく遠隔監視、制御が行われている。尚、制御方法等に関 しては前報(3)〜 0と 同様 である。

3

携 帯電 話 に よ る遠隔監視 、制御ng。 2に iOmode型 携帯電話に よる遠隔監視、制御画面の一例を示す。①では ID、 パスワー ドを入力することでセキュ リテ ィを保 つている。②では運転デー タ表示、制御パ ラメー タの設定、 トレ
ン ド表示が可能である。③では各種 SV値 、Fuz町
制御パ ラメー タの設定、メンパー シップ関数 の位置変更などが可能である。④では、③で選択 した
パ ラメータ設定値 を変更 し、送信 ボタンを押す ことで設定が完了す る。

〔山 Ⅲ 〕②機能一覧①認証で表せ る0。 ここで ある定数 k。 においてい ろい ろ
な直径 dに 対 して個数 N(d)を 測定 した ところ、・ ル 00・ ・ⅣO)=μ グ②の 関係 が あ つ た とすれ ば 、

Ю露卜 )xグ }=μ >0… ・ ③(グとなる。 よつて Xの ハ ウス ドル フ k次 元測度
MLooは 卜 Lに おいて、・°νは)≒ μ …・ ④とな り有限確定な値 を持つ ことになる。 このとき②式を変形 して10gⅣ (グ )=― ル0 1ogグ +logμ ・・・⑤とすることで、グラフの傾きからkOが 算出可能である。 ここで定義 した koを 図形 Xの フラクタル
次元 と定義す ることで酸素濃度、フラッパー開度の変動具合 を定量的に表現できることになる。 これにより、 (1)酸 素濃度変動 のが激 しさ、 (2)ご み
投入 量変動 の激 しさを経時的にとらえることができ、制御に応用可能 となる。現在遠隔採取 した
デー タに本手法を導入す ることで、下記のようなルール を検証中である。
―
IFl隊 kOCl THEN(2次 空気ンRIF l≦ kO≦ 2THEN(2次 空気PB、 (給 塵DNB

5結 言・本 システムにより3A■y状 態でのプラン ト監視、制御 が可能 となつた。
・ 各種手法 により遠隔採取デー タを活用することで、現場へのフィー ドバ ックが期待できる。

③設定パラメータ選択④バラメータ設定
Fige2 i‐ mode携 帯電話 に よる遠隔監視 、制御

4

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遠 隔 デ ー タの活用例
日々の遠隔採取デー タは① デー タ間 の相関分
③GAに よる自動学習、
析、②燃焼状況 の未来予測、④新規 Fuzzy制 御方式開発、などに活用 してい る。
この うち、フラクタル次元解析 を活用 した Fuzzy
制御手法の一例を紹介す る。焼却炉内の採取デー
タの うち、酸素濃度、フラッパー開度、一酸化炭
素濃度 の経時変化(3)〜 (0は コ ッホ曲線 に相似 した
幾何形状 を示 しているように思われる。そ こで酸
素濃度、フラッパー開度曲線 X(Ui:閉 曲線)が 同
じ長 さ dの 折れ線 N(d)個 で近似できたとする。この とき Xの ハ ウス ドルフ k次 元速度 Mk(X)は参考文献(1)MF￢ 坤∝LR.Fuku8ha et al.,第 24回 全国都市清掃研究発表会論文集,東 京(2∞ 9(2MIF￢ ∝L RFukush4ima et al.,
日立造船技報,vo163,no3,p20023(2∞ 9(9MIF可 町鴨 h,RFuku8hma et al。 ,Proc.of
the7th SCEJ Sympo on Πd山ntbL AvJtti,pЦ 2001)(OM.町 珈∝L RoFukushma et al。 ,第 23回 全国都市清掃研究発表会論文集,京 都(2∞ D(DM.町 坤∝L RoFukushma et al,Proc.18thnュ zttsyStem Symo8im,NagQya,p25(2000(OM。 町 珈"LR.Fukushaetal.,Proc.oftheD
2nd iOCIPEC,Chttu,Kbrea,p129(2∞「
ル数学」
石村貞夫、石村園子著、東京図書
ラク
タ
(つ フ
連絡先
〒625‐ 8501京 都府舞鶴市余部下 1180
H■z日 立造脚
環境事業本部
セン
ター
環境総合開発
福島龍太郎
電話 :0773‐ 62‐ 8791、 FAX:0773‐ 6204450
ttch山 口Dneco.jp
Em』 :mushm‑644‑――:

l9th Fuzz-v- System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003):e*zk J 7

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Remote Diagnosis System for Desalination Plant Machine

w* Et

rtEiltTatsuya Katada

Mal<oto Fujiyoshi

Hitz E firg*fl,'+^tatt

Hitz H--EflottfrAft

Hitachizosen Corporation

Hitachizosen Corporation

Abstract : The continuous nonnal operation without tmuble is required for the fabricator of desalination
plant.Aremote monitoring system is inhoduced into the plant, and data collection and monitoring support
the good operation of the plant. In addition, preventive maintenance technolory such as prediction of trouble
is required. The development of the remote diagnosis system that evaluates the condition of the equipment isbeing promoted, and the system is being tested. The curent state of the system and the summary of thediagnosis algorithm are shown. Through the experiments, we confi:med the afuorithm is effective.

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Er=fr : 06'6551-9550@ EH+UE

FAX:06'6551'9876
Email : katada@hitachizosen.cojp

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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The DiSanre Leaning $/stem ftr lfaking Contents hDr using lnteiligent Spae and theApplication

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Hiroo Umeda

TbruYamaguchi

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Tokyo Met. Insti. of Tech.

Tokyo Met. Insti. of Tech.
PRESTO, Japan Science and Technology Corporation

Abstract: This paper proposes the Distance Leaning System for Making Contents that can follow the motion of
lecturer automatically and naturally. In order to make Distance Irearning Contents(Video Contents), we must follow
the motion of lecturer. In the former Systems, a person operates Video-Camera because it's not enough to follow the
motion. In this research, we make the systems that can match the motion of lecturer naturally. The systems use
Intelligent Space software, so the systems recognize lecturer's motion automatically and order Pan/Iilt-TYpe
Camera to follow the motion. And we made possible to operate an intellectual moving object with application of thissystem.

1. l* tldbl=&8 afrffi#-H > z+ t^< Wb)n < t\ 6 = 2 i 2 Y a*<tt, Video on Dernand teEtfilHLf:Et*flzrtt& te1fr!&I?*,rt*, #*t"t1 a#ffiafi
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2. >7+l4ffi*-647 -

4@a::TiAltEl 2 l=t>6 & ) 1=, PC+ h J I +イ ン テ リ ジ ェ ン ト 0ス ペ ー ス ・ ソ フ トウ ェ ア(!ntelligent Space Software,以 下 卜Space)か らな
る知的インター フェイスエー ジェン トを核 とした構成となつている。
この 卜Spaceは 我 々の研究室にて研究開発 を行 つているオー プンソースの ソフ トウ ェアであ り,Linuxオ
ペ レーテ ィングシステム上で動作する.こ の ソフ トウ
ェアは大きく分けて次の 2つ か ら構成 されているLinux OS.

3。

1

入 力情 報卜Spaceは ,ビ デオカメラか ら得た画像の色情報 を用 いて,手 や顔・唇 の色 を検出 し,重 心の座標 を算出することで各 々の位置 を特定する。 これを トラッキン
グと呼ぶ。
この トラ ッキ ング され たオ ブジェク ト (手 や顔 )は,そ の重心の座標 [x,y]の ように X方 向,Y方 向の 2
つのデータを持 つ。 この座標値を図 2の ような時系列のデータとしてとり,そ の極値 を特徴点とする。手の位置を取る ことで,顔 の位置 との相対的な位置関係から,手 の動きを得る ことができる.ま た,相 対的な位置 をとり正規化する ことで,カ メラと人の距離によらず動作の特徴が抽出可能 である.

一ｘＹＩ Ｉ
一層 ら ︻Ｘ ．
．

図 1 システム構成 図501)色 情報 によ り物体の位置情報 を検 出す るイ ンテ リ
ジ ェン トス ペ ース本 体

100" → 100
1恥【X1/6051

・→ [X1/006】

図 2 座標値 の時系列デー タの例.

(図 1中 :￨― Space&Plugins)

2 フ ァ ジ ィ連 想 推 論
人間の動作はその速 さや大きさが一定ではない。
そ こでコマン ド認識には,不 安定なノイズに対 して ロ

3。

2)1)の 情報 をもとに様 々 な処理 を行 うサ ー バ.

(図 1中 ::S̲SERVER)

バス ト性のあるファジ ィ連想推論を用 いる.図 3にまた この本体 とサーバ間の通信は 丁CP/1Pプ ロ トコ￨―

Spaceに よるコマン ド認識の概要図を示す.

ル を用 いたソケッ ト通信によ り行われて いる。従来の￨―Spaceで はこの通信を 1対 1で しか確立できなか つ

たため、今回システムを構築するにあた り 1対 複数の通信 を行えるように 卜Space本 体 のプ ログラムに変更

申 HTを加えた。 この変更 によ リネ ッ トワーク を介 してそれ
ぞれ の機能 を別 々の PC上 でそれぞれ機能 させることが出来るため,大 規模な処理が必要な場合は処理を分散 させる ことが可能 とした.

また V:SCA (Video System Control Architecture)
プ ロ トコル を用 いてカメ ラの動 きを制御す るため,

VISCAに 対応 したカメラを使用する。PC側 には V:SCA
を 出 力 す る た め の シ リア ル イ ン タ ー フ ェ イ ス(RS232C)が 必要である.さ らに ビデオキ ャプチャボ
図3

ー ドを 2枚 ,サ ウン ドボー ドを 1枚 用意 し, ビデオ カメラの映像 をそれぞれ の ビデオキ ャプチャボー ドヘ・

メンバ シ ップ関数 (Membership Function)に よつてまた講師の音声はサウン ドボー ドヘ入力する

特徴 点に ファジ ィラベ ル を割 り当て ,ル ールに基 づ き.

コマ ン ド認識

双方 向連想記憶 (BAM)で 構成 されたネ ッ トワー クに3。

知 的 イ ン ター フ ェイ ス エー ジ ェ ン ト
知的インター フェイスエージェン トは,講 師の手や顔 の位置や動きか ら,録 画の開始・ 停止 コマン ドの認

お いて伝播処理 を行 う。 そ してルールの活性値の最大の ものが 一 定の値 を超 えた もの を コマ ン ドと して認識する

識および講師の追従 を行 う.

―
‑648‑―.

3.3 録画 の制御

3.4 講師追従
L:nux OSLinux OS

図 4 録画制御デ ー タフ ロー

図 6 講師追従 のデー タフロー

録画の制御のデー タの流れ は図 4に 示す通 りである

図 5は 、 この 制御 で用 いてい る コマ ン ド認識 で使用 し講師追従のデータの流れ を図 6に 示す.録 画するビ
デオデータをコンテンツとするためには講師の顔が常た フアジ ィルール を・ 連想記憶 ネ ッ トワー ク を用 いてに画面上にある必要がある。例 として図 7中 央の部分表現 した ものであるに示 されるように縦横それぞれ 1/2と なるように講師の頭部を収める範囲指定を行う

.

.

.

図5連 想記憶ネ ッ トワー クによるフ ァジ ィルール図 7 指定範囲

フアジ ィルールの前件部 を代表する層を if層 (ifLayer).後 件部 を代表する層を then層 (then Layer)

この範囲か ら講師の頭部が外に出たとき,カ メラ
はその動きに追従 し,講 師の頭部が範囲内に納まるよ
うに動 く.こ れは 3.1章 で述べ た入力情報 (オ ブジェとし,:f層 内の ノー ドは前件部 のメンバーシ ップ関数
を,then層 内のノー ドは後件部の メンバーシ ップ関数
あるいは入出力関数を代表する.ま た,前 件部 と後件,部の相関は一般に B川 の記憶できる制約を越えている
ので,1つ のノー ドが 1つ のルール を代表する rule層(rule Layer)を if層 とthen層 の間に設定する.

従 つて,フ ァジィルールは if層 と rule層 間,rule
層 と then層 間に BAMを 構成する ことで表現 される

ク トの重心座標情報)を もとに,カ メラ制御部 (図 1
中 :VISCA Control)が ,内 部 に持つルールに基 づ きカ
メラを動かすべ き方向を決定する.オ ブジェク トの重心座標 を (χ ,ノ ),卜 Spaceが 認識 しているウ ィン ドウ
サイズ を縦 が ″ ,横 が ″ であるとしたとき。 このルール を表 1に 示す.

表 1 カメラ制御 ルール.

以上の BAM間 を伝播処理 しコマン ド認識 させる ことで,録 画 プログラムの制御 を行 う.こ の録画 プログラ

Rule

ムは AVI形 式で動画 を保存する.こ れによ り,講 義を=/F

行 う講師自らが録画の開始 と停止 を行 うため,講 義内
容に沿 つて分割する ことが容易にでき,ま た ビデオデータも PCに 合わせたフォーマッ トで保存することが

If

・ >%r

2

.

―
‑649‑一

Pan

い %〃

丁iit+

%〃

Tilt―

irく

可能である

Then
Pan+

表 3 知的移動体 コマ ン ド認識 率

この ように して決定された方向 を V:SCA信 号へ と変
換 し,シ リアルインター フェイス (RS232C)か らケー
ブル を介 してカメラに出力することで,カ メラのパ ン

=ン ド

認識 率

J< y

前進

94%

後退

92%

右折

88%

左折

90%

停止

100%

システ洲開始100%

システム停止

100%

平均値

95%

とティル トを操作する
これによ リカメラが 自動的に講師の動きに追従 し

F"'

認識 率

.

て動 くこととな り,カ メラマンを必要 としない.

4.実 験 お よ び 考 察
1 コマ ン ド認 識 実 験4。

録画をする ビデオデータは コンテンツそのものとなる。そのためこのコマン ド認識部分が確実 に動作 し

この 認識率 か らもわか るよ うに 卜Spaceに よる コマ
ン ド認識率 はかな り高 い といえる.

また今 回の実験 および録画 に使用 した毎秒 10フ レ

なければな らない。 コマン ド認識の実験 とその結果について以下に示す

ーム とい うフ レーム レー トは,東 京都立科学技術大学

カメラか ら約 2メ ー トル離れたところにいる被験者

遠隔教 育セ ンターでの コンテ ンツ作成 において実際 にトラッキ ングする.フレーム レー トは毎秒 10フ レームである。手 を上にあ

使 用 され てお り,ビ デオ コンテ ンツ と して受講者が視げると録画を開始 (STAR丁 )す るコマン ドとな り,手を左に動かす と録画を停止 (SttOP)す るコマン ドとなに録画 され た ビデオ デー タを見 て も特 に違和感無 く視聴す る ことが 出来 る

る.手 を上げる 7左 に動かすことをそれぞれ 1∞ 回行
い,そ の認識率を調べた.表 2に 実験結果を示す

5。

.

(講 師)の 頭 と手を 卜Spaceで聴す る際 に違和感 を与 える ことの な い値 である.実 際

.

おわ りに

=?Y i."'

認識 率

認識 回数

本論文 では,よ り少ない人数で短時間で容易にコンテンツ化できる遠隔教育 コンテンツ作製システムについて述べ,ナ チ ュラルイ ンターフェイスによるコマ

START

980/0

98/100ン ド認識方法および講師追従機能 について述べた。

STOP

99%

99/100

今後の課題 として,フ ィルタリングの最適化を行 い
インテ リジ エン トスペースソフ トウ ェアのオ ブジェク

表 2 実験結果 コマ ン ド認識実験結果

4。

.

ト認識機構の強化,ア テンション機構を用 いることで複数台 カメラの制御 ,ま た更なる ロバス ト性の向上お2 考察

このよ うな高 い確率で認識できたと考えられな くもな

よび機能の強化,動 作検出機構 の強化 による講師側イ
ンター フェイスの更なるナチ ュラル化があげられる。
また コンテンツの配信 も包括 したシステムヘの発展がい.し か しなが らこの 卜Spaceに よるコマン ド認識機

挙げられ る。

開始および停止 ともにかな り高 い確率で認識が出来ている.現 在 2つ の動作 コマン ドのみであるために,構を応用 したシステムでは,7種 類の人間の自然な動作 コマン ド入力による知的移動体の操作が可能 であ り、
そのコマン ド認識率はどれ も高い値 を示 している.知的移動体の車庫入れ操作実験風景 を図 8に 示 し、その認識率を表 3に 示す.

｀
参考文献 :
谷萩 隆嗣 0萩 原将文・ 山 口亨共著
[1]ニ ュー ラルネ ッ トワー ク とファジィ信号処理
コロナ 社 ,1998.
丁. Yamaguchi, N. Ando :[2]!nte:ligent Space and Human Centered Robotics,.

Proc. Of Euro Sympos:um on C!(2002.6)[3]

東京都立科学技術大学遠 隔教育セ ンター
http://www.dlc.tmit.ac.Jp/

連絡先〒191‑0065
東京都 日野市旭が丘 6‑6
東京都立科学技術大学 工学部 システム基礎工学専攻
知能情報処理 (山 口)研 究室 梅 田 大雄
舌:042‑585‑8644
層
邑言:

図 8 知的移動体操作実験風景

E― Mail‑650‑:umeda@fml.eca tmit.ac.jp

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Fuzzy Modeling and Prediction of Water Supply at Water Works System

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Ogawa Kazuhiro

Murakami Shuta

Shimakawa Manabu,L/flr*t+
Kyushu Institute of Technology

Abstract

This paper deals with a fuzzy prediction model for amount of water supply at awaterworks. Amount of water supply approximates to customers' water demand, and its prediction is an
important reference to generate operation plans in order to keep the water supply stable. Amount of watersupply is affected by the various factors: weather, temperature, weekday or holiday, among others. How
to define the structure of afuzzy model and how to choose the input variables are important because theprediction performance has deep relations with them. In this paper, we compare fuzzy prediction models
of monolayer-type and multilayer-type consisting of 2, 3 and 4 input variables. From the results,
advantage of the multilayer-type fuzzy prediction model is shown.

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ここで ,ε は評価 値 ,光 が 実測値 ,九 が予 測値 ,″が フ ァジ ィモ デ ルの推論値 である.Ⅳ はデ ー タ数 とjする
③ GAに よるパ ラメー タ調整
選択法にはエ リー ト保存方式 とラ ンク方式 を組み合 わせ た方式 を とり,ま た ,交 叉方法 として一 点交
叉 を用 いた .具 体的 には エ リー ト群 であ る上位 10

表 2 単純型 フ ァジ ィモ デ ルの評価値(a)藤 ノ木配水池
言平{面 {直.

Z7, Z93入 力単純型

3.238%

3.411%

Zl,Z7,Z9(b)二 島配水池

デ ー タで評価 し,検 証す る.

単純型 フ ァジ ィモ デ ル に よる上水道配水量予測

.

xr

{

xrr

Av

検証用

データ

データ

2入 力単純型

2.775%

3入 力単純型

2.702%

入 力変数

3.903%

Zl,Z2, Z7

4.592%

Zl, Z2, Z5,Z7

4 階層型 フ ァジ ィモデル に よる上水道配水量予測
4.1 入力変数 の選別
単純型 フ ァジ ィモ デルの結果 よ り,各 配水池 によって評価値 が 良 い組み合 わせ にな る ことがほ とん ど
な い入力変数 が 見 られた .そ の ため,そ の配水池 に
与 える影響 が少 ない と考 え られ る入力変数 を以降 の候補変数 か ら外 して考 えることに した
例 えば ,藤 ノ木配水池では 9つ の候補変数 か ら z2,
Z4,Z5を 外す こととした
.

\->

.

ItJ
4。

3。

構築用

4入 力単純型

1 単純型 フ ァジイモデル,

Zl, Z3,Z7, Z9

言
平1面 {直モ デルが求め られ る.こ のフ ァジ ィモ デル を検証用

図 5に 示す よ うな入力数 が 2入 力 03入 力及び 4
入力 の フ ァジ ィモ デル を構築す る.以 後 ,こ のモデ
ル を単純型 フ ァ ジ ィモデル と呼ぶ .配 水池 ごとに
これ ら 3つ のフ ァジ ィモ デル の特性 を調 べ る

入 力変数

3.314%

なか つた時に終了す るよ うに設定 した④ モ デルの検証② と③ を繰 り返 し,最 終的 に 1つ の最 良 フ ァジ ィ

3。

データ

3.437%

4入 力単純型

3。

検証用

データ

2入 力単純型

個体 を選択す る とい う方式 である。終了条件は ,最も評価値 の 良か った個体 が 300世 代 に渡 つて変化 が
.

構築用

2

結果 の検討例 として藤 ノ木配水池 と二 島配水池 の評価値 をそれぞれ表 2に 示す
モ デル 構築用デ ー タにお いて ,入 力数 が増 えると全ての配水池 にお いて評価値 が 良 くなる傾 向 が 見 られ た .一 方 ,検 証用 デ ー タに よる評価値 も多 くの配.

水池にお いて 同様 の結果 とな つた
しか し,二 島配水池 には ,藤 ノ木配水池 を含む他の配水池 と比 べ て ,入 力変数 が増 えた場合 ,構 築 用

2 階層 型 フ ァジ ィモデル階層型 フ ァジ ィモ デ ル として ,3入 力階層型 フ ァジ ィモ デ ル (図 6)と 4入 力階層型 フ ァジ ィモ デル (図7)を 構築 し,先 述 の方法で得 た入力変数 の組み合 わ
せ にお けるモ デ ル構築 をお こなつた .ま た ,GAの遺伝子 の数 は,階 層化す る ことに よつて ,そ れぞれ
個数 が減 り,パ ラメー タ調整 にかか る時間は短 くな
る .こ こで ,階 層 化 した モ デ ル 間 で の 入 出 力 は
卜 1,+1]に 正規化 した実数 値 を用 い る.

.

デ ー タに対 しては評価値 が 良 くな る傾 向 があるが検証用 デ ー タに対 しては逆 に悪 くなる傾 向 があることが分か る.こ の ことか ら 「過学習」 が起 きて い ると考 える ことができる.過 学習 とは,学 習 用デ ー タ,に過度 に適合す るモ デル は実際 の デ ー タに適用 した
時 には逆に精度 が落 ちる現象 である.

一‑653‑一モデル B

図 6 3入 力階層型 フ ァ ジ ィモ デ ル

この ことは ,住 宅地や商業地域 ,工 業地域 な ど,配水地 ごとの地 域性 に関係 して い る と考 え られ る.それぞれ の配水池 の特徴 を調査 し,そ の特徴 を考慮 した フ ァジ ィモ デ ル を構築す る ことが今後 の課題 であ
る。

△y X3

参考文献
[1]村 上 ,島 川 ,石 井 ,フ ァジ イモ デル に よる上水
道 系 の配水量予測 ,第 16回 フ ァジ ィシ ンポジ(b)2‑2‑2型(a)22‑2型

ム, pp.493‐ 496(2000)
ウυ
上[2]村 ,島 川 ,稲 本 ,GAを 用 いた フ ァジ ィモ デル に よる上水道系 の配水量予測 ,第 18回 フ ァ
ジ ィシンポジ ウム,pp.311‐ 314(2002)(d)2‑3型(c)3‑2型

図74。

4入 力階層型 フ ァジ ィモ デル

連絡先〒804‐ 8550 北 九州市戸畑 区仙水町 1‑1
九州 工業大学 工学部 電気 工学科 情報 工学教 室

3 結果 の検討

階層 型 フ ァジ ィモデ ル に した場合 も,入 力数 の増加 に伴 いモデル 構築用 デ ー タによる評価値 は良 くな
る傾 向 があ り,逆 に検証用デ ー タによる評価値 が悪

島

川

学

TEL(093)884‐ 3253
E‐ mail shima@comp.kyutech.ac.jp

くなる配水池 があ つた。藤 ノ木配水池 と二 島配水 池につい て各 モ デ ル を比較 した結果 を表 3に 示す .各
配水値 にお いて最 も評価値 の 良か った値 に網掛 けを

表 3 評価値 の比較(a)藤 ノ木配水池
評価値

して い るモ デ ル 構築用 デ ー タに対す る評価値 をみ る と,4入力単純型 フ ァジ ィモ デルが最適 なモ デ ル であると
考 えることがで きる.一 方 ,モ デ ル 検証 用デ ー タに
.

構築用

検証用

データ

データ

入 力変数
(Xl,X2,X3,X4の 順 )2入 力単純型

3.437%

3.314%

Z7,Z9

対す る評価値 に関 しては階層型 フ ァジ ィモ デルが単純型 フ ァジ ィモ デル よ り良い評価値 を取 る場合 が多3入 力単純型

3.238%

3.411%

Zl,Z7,Z9

3.256%

3.322%

Zl,Z7,Z9

い結果 とな つた

4入 力単純型

2

Zl,Z3,Z7,Z9

3入 力階層型.

また ,こ こで 単純型 フ ァジ ィモ デル にお いて過学
習 とな つた 二 島配水池 に着 日 してみ る.階 層化 した
結果 ,モ デル 検証用 デ ー タに よる評価値 は ,2入 力
単純型 フ ァジ ィモ デル よ りも 4入 力階層型 フ ァジ ィ
モ デ ル の方が良 くな つてい る.こ の ことよ り,階 層
化す る ことによつて過学習 に陥 りに くくなる傾 向が4入 力 22‑2型

3.085%

3.017%

Zl, 27, 23, Zg

4入 力 2‑2‑2型

3.018%

3.105%

Z3,Z7,Z9,Zl

4入 力 2‑3型

3.194%

3.312%

Z6,Z7,Zl,Z9

4入 力 3‑2型

3.522%

3.308%

Zl,Z3,Z7,Z9(b)二 島配水池

あ ると考 え られ る

評価値

.

おわ りに
フ ァジ ィモ デ ルの性能 を良 くす るた めに,入 力変
数 を増やす ことで ,ル ール 数 を増やす ことを考 えた

5。

.

しか し,デ ー タ数 が少 なか つた こともあ り,配 水池に よつて は汎用性 に欠 けるフ アジ イモ デル が求め ら
れ る ことがあ つた .本 稿 で示 した結果か ら,フ アジ
ィモ デ ル を階層化す る ことに よつて ,そ の傾 向を抑える効果 があることを確認す る ことが 出来 た
また ,配 水池 ごとに,最 良な評価 を得た フ ァジ イ

構築用

検証用

入力変数

データ

データ

(Xl,X2,X3,X4の 順)

2入 力単純型

2.775%

2.840%

3入 力単純型

2.702%

3.903%

Zl,Z2,Z7

3入 力階層型

2.722%

4入 力単純型

2.825%

Z4, Z7, Z2

4.592%

Zl, ZZ, 25, Z7

4入 力 22‑2型

2.660%

3.662%

Zl,Z7, Z2,Z3

4入 力 2‑2‑2型

2.649%

2.857%

Zl, Z3, Z2,Z7

4入 力 2‑3型

2.611%

3.702%

Zl,Z2,Z7,Z5

4入 力 3‑2型

2.779%.

モ デ ル の構造や選択 された入力変数 が 異な つてい る.

―‑654‑―

Zl,Z2,Z5,Z7=:12:

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)it//,t#* ot tc d> o)
f5 o {E b\?trfitfi ltt: EE 6 ffi f;=
Study on Projection l\.{ethod of Input Space for a Construction of an Interpretable IVIodelaE ;rr Et

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f;ffi fr

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Kosuke Yamamoto Takeshi Furuhashi Tomohiro Yoshikawa^tA=E*+ r+*[Faculty of Engineering, Mie University

Abstract: Interpretability of a model has become one of the key topics of modeling. Therefore the objective of
this study is to establish the methodology that constructs an interpretable model. One of the most importantconditions of the interpretability is that the model is visible because \ile can get the clear image from the visiblemodel. Reduction of input dimensions is needed to visualize the model. I'his paper proposes a new projection
method that considers the visibility of models. The effectiveness of the proposed method is shown through amrmerical experiment.

1 tt uutt:)f+i - 9 < 1 => /,)ffi.H.i. 6, EEz-.ftnE < #fi*hbr f tv o'b,*+ith'+affi t n( L. 6. EEfr ff a€
itvtffilca:frila*l*,0>-'>LUa, 7r)-r +f , v/ ltllzlnrEE tfi,(u\6. Li\L, * < o^fi%Xt#cl*#tt*t*o t i )v *_ffi*n 6Bhlilt, 7 r ) .t)v-)vzobahr*^)12.t&.-t-c Lt i a Llcl.9, '1,

f L t,Enzr#a6v \+f )vt't$b a u l)it*A! \. ah* rr:, ,^.r4fiEfi, l3l ++i )vawEilY,[4] lc J 6< b *{*.a ffilt t iEfl tc E*,L tt + i tv t ffi#-e t /ev\E-eh\bb.
*W*,o HilJlt, i',*,JHEre ENI;z )vJ, XAtHLrlc.l 7 7, , , /+526u 16. ? L<, llJ#EtrJsu.(,1.rff"1ny)f,Jt
nb . 2 t#I8 L /:nEfr#o##tffi l?l-, Z o*,t#lcfit4 4564'46 agE, 6 +* tE*t6. fiffi*mtiE L (, E*tsErc t 9 fifitJ.ff#tft z bffi,effih\

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6 l: e) lc lt, EI&{FEro i -, offi,tErtftht6"filct- tcb, 6. #a bB, : ft:r rr c+Exo^)1*#*tr#
offiAfiz"ffie+fi" L F*r{EIfi r,NY,il*X
2 pu tt:z r y I +i t) > f+*tE* Lr E /: [5] [0].
ffiEilOulE8iE L L ( EEfrIT}Cts EI L, FfrT,IITfqb. L irEIBga N#+:Hla*l+ L t,<, (i) f-, r##t
EulEEEIL<ur6 i U, (ii) ?-r I t tflLni#*to)fitfl/a
fuR a z Y. rc ZRI,, HW$;fArI;u \< i',t,)-qJniEIEE-e b b . 2 t*tf-c v b.
Enfr

^v,

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<It, 2 EiEEtrtEt z. i bfii#ffitfrfr,
f6. L ir-e* 6.^,. . (., Hwfr t ltzf.o;#fuAfitc
l -a.(Ft> tt6E.ab b. Li. L, FCM rtrru*.a, 2

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の とき 1と なる統合軸 の添字 を表 して い る

3

.

AF
一
一
一

σΣ ι Σ ｊ

1ey i,

∂θF

∂yB

∂

∂

cI′

N

cJ′

J′

y。

J′

3

′ ′
′ π
′
′
π
μ
teiπ
1)(Σ μ1)Ⅳ(Σklπ lJ′ eル

L・ cちe!,rn'i '*"j,3(9)∂F/∂ Q′ =0と することにより,(10)式 を得る.(10)
式中のス・,31は それぞれ (11)(12)式 となる。

(a)デ ータ全体 の分布

J′

π

Ｌ
・
ｔ

Ｐ
Σ″

Ｂ

く

ス

Σ

ｒ

Ｎ Ｆん た

σ

′
一 Σ 鶴
;}
m′

qり

:′

J≠ J′

i(″

2̲m′

2)
:′

(10)

″=Σ Bl・ ′
げ
Ⅳ

(11)

(b)入 力空間に射影 した図

た31=μ iC:′ ′
π′
L

(12)

本稿では,各 統合軸 における各入力変数 に対する cI′を,(lo)式 により順次更新 し,こ れ らの値が収束するまで更新 を繰 り返 し行 うことで統合軸 の最適化 を行 う

図 1:入 カデー タ

J′.

3 数値実験
3。

1

特徴 を表 している
次 に FMDA及 び提案手法 によって得 られた射影面 を
図 3(a)(b)に 示す。 このとき,デ ータ群 は適切 なクラス
タ (図 2(b))が 構築 された として実験 を行った。また
FMDA及 び提案手法 によって得 られた統合軸 をそれぞれ (13)(14)式 に示す
.

,

実験 内容

.

提案手法 により適切 な射影面 が発見可能 であること
1出を検証するため,図 1(a)の 分布形状 を持 つ 2入 カー
ー
力のテス トデ タを作成 した.提 案手法 の効果 を理解 しやす くするため,2次 元か ら 2次 元への射影 を行 うこととした。図 1(b)に テス トデー タを入力空間に射影 した図を示す。図 1(a)よ り,テ 不 トデータが大 きく 4つ の楕円球型 のクラスタを持 っていることが分 かる。また図1(b)よ り,入 力空間では各軸 により,そ のクラスタを適切 に分割できないことが分 かる。 このデータに対 してFMDA:
ξl=‑0。 88"1+0.48■ 2
2=0049■ 1+0。 8722
ξ
提案手法

(13)

:

ξl=0。 73■ 1‑0。 68■ 2

2=007421+0.67■ 2ξ

(14)

図 3(a)よ り,FMDAに よる射影では,各 クラスタが従来手法 Ю]と 提案手法を適用し射影面を形成すること 統合軸 に対 して平行 に分布 をしておらず また,デ ータ
で,両 手法 の比較実験 を行 った。
群全体 も少 し傾 いて射影 されてい ることが分 かる.それに対 して,図 3(b)の 提案手法 による射影 は,統合軸と平行な直線 により,入 力空間が適切に分割できること3。 2
実 験 結 果 と考 察が分 かる。また,そ のとき得 られた統合軸 ((14)式 )はFCMと EMア ル ゴ リズムによるクラス タリング結果 デ ータ構造を反映 し,非 直交 となっている.こ れ らの結を図 2(a)(b)に 示す.図 2(a)よ り,FCMは データ全体 果 より,従 来法 ではデー タ構造 を適切 に反映 した射影が困難 なデ ー タに対 して も,提 案手法 が有効 に働 くこ
を4当 分するクラスタを構築 していることが分かる.そ
ゴ
ー
ズム
タ
ル
2(b))ではとが確認 された.こ のよ うな射影面 を得 ることにより
EMアリ
構
れに対 して,デ(図,,

造 を反映 しそれぞれ形状 の異 なる楕円球型 のクラスタを構築 している.こ の結果 は,作成 したデータ群に対 して適応的なクラスタ構築 が可能 な EMア ル ゴ リズムの低次元化空間での適切なファジィモデルの構築が期待 さ
れる

‑657‑

.

3

2

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l

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３
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１ ２ ３
・ ・ ・

５
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０
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十

3

̲2

‐I

X2
ξ

(b)EMア ル ゴ リズムl(b)提 案手法

図 2:ク ラス タ リング結果

4

図 3:射 影結果

コ
ー
ピ
ュ
ン
テ
イ
フト
と
ソ
ジ
イ
ア
了
満
ι
ファジィモデ リングにお いて明示性重視 の立場 をとり,デ ータ群 を統合軸 を用いた可視空間へ低次元化する 同Ш∬l
LW:遺 ユ悧Iきぶ出箕渕器眈」
鷺について述 べ,適 切 な低次元化射影面 をのまとめ[215,スi￡

手法 有効性
定義 した。データ構造 を把握するために,デ ータ分布に対 して適応的にクラスタリングが行 うことが可能な EM
アル ゴ リズムを用いる手法 について述べ た。射影面 の導出基準 として明示性 を用いることを提案 し,2次 元平面に射影 されることを前提 とし,そ の射影面 において入力空間が分割 される ことを考慮 した明示性 の基準 を定式化 した。この式を基 に適切な統合軸発見の探索手法 について述べ,数 値実験 を通 して,適切な射影面 の獲得が可能 であることを示 した。
今後 の課題 として,提 案手法 の他 デー タヘの適用,射影面 におけるファジイルールのパ ラメータの調整方法 に関す る検討 な どが挙 げられる。

PhoD.thesis,Nagoya University9 2002

‖難'ま島穿
「焉
″ 潔督
」
ィ
蠍 亀κ
1993
同甥達
ζ
為協
奮
馳
sI鷲 〒̀釘
イ
写
暴
』
l」 塁
亀
承
同猟脚窃 偽獅[拙 sふ 1躙 猟L鳳 肌
348‑353,2003
Data Structure",FUZZ‐ IEEE 2003,pp。

同麓∫Yξ ″ダ3'熱 宅./tFξ l:.証602, 2000
問 い合 わ せ 先〒 514‑8507二 重県 津市 上浜町 1515
二重大学大学院 工学研究科
システムエ学専攻 パ ターン情報処理研究室
山本 康高 (Yamamoto Kosuke)
TEL.(059)231‑9746

参考文献

国

錯
覗緊
計
ま鷺
記
頗 K窟 」=A遅軍
Кtions on Systelms,Mam ttd Cybernetics,

IEEE¶ 卜aIIs〔

1」

=L̀況

Vol.SMC)‑15,pp.116‑132,1985―‑658‑―

FAX。 (059)231‑9456
E卜 nlall:yamamotoCPa.infOOmie― u.ac.Jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)*[l}ffi*{+€E6 7 T i.( )v-)v?ffiLtf:tfi'fL+El=& 6

77t-g>10)ffiH

Detection of Affordances via Reinforcement Learning with Condition Reduced
Euzzy Rules

ilH Xffi
Hideki Yamagishi

ffiffiEZ
Takayuki Shiose

Jrll' Ha
Hiroshi Kawakami

fr# 16
Osamu Katai

Hflt+lH# +ffifrt+ .Rflt+',lF#+ffifrf+ Hflt+{F#+wnt+ Hflt+fH#+mxfl,
Kyoto University Kyoto University Kyoto University Kyoto University
Abstract: In this paper, we propose a frameu'ork of perception-action system for robots using Q-learningwith Condition Reducei Fuzzy-Ru1es. In this framework, the characters of dynamic environment measured

by agent,s body are considered as "affordances", *'hich enable the agent to detect possible actions. The
main-point of tt is paper is that a process of "detection of affordances" is modeled.

fr,L oFF,ffii.*i',\(?Tht.t 6Rffia*.4Y'L L L lr.

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/rHHl.lEfflbthl?+Edl+ffi4\ftRv*F^-?-6o rr.tA\ I uoffi*t6tP+#4ltl. frEa,+ipL?El.I a(ffixa6a)-eu/r<. HH& 0),1 Y, 7, v z vLtfrD Bhfi.D*Elilrlilfzk+-c+rg-e. +a/rt* srr&,<Hl#&B#tV<F.ffiLAUr. fffi{Ef'ttl, tlvlt'&c q. frH1\WL\lL\ )++++L6z(r,,6ttAt., Z<ft)6-f 6: L A+Ef 6+itvtb6. Lkii'(o>*it**.26 (support) . t L77 r- i.*f 6. ttrr
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77t-fyz (affordance) lr,.)EEIJ. lliho# EEffi-elflE8furr$fLldrrb/rt,'," afLbaW+*l*,
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-659 -

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3 77t-g>7D&fr(b) (after second cycle)i. HfEo) (Lh, frh) o*El.l.Jf 6fffffi8
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Vol.37, No.12, pp.117&r185
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TEL: 07L75&3592 FAX : 075-75T5042
Email : yana@sys. i. kyoto-u. ac. ip-ffiz-

lgth Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

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An Improvement on the Removing Type of Frzzy Reasoning i\{odels using Correlation

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Shinya Fukumoto Hiromi IVliyajima Yoji Nagasawa

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Abstract : On the automatic construction technique of Lhe htzzy reasoning rules, we had reported the methodthat rules are constructed with deleting fuzzy rules in the process of learning. There was a problem which
membership functions are overlapped after learning. Previously, we proposed the technique that was using
correlation in order to solve this problem. This model rvas, however, lirnited in case of one dimension. In thisreport, we present the method that can cope with in case of multiple dimensions. We discuss the validity of thistechnique in the numerical experiments.

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E-mail fukumoto@ics.kagoshima_u.ac.jp-664-

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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Incremental Learning of F.tzzy Rules by F\tzzy Neural Networkwith Forgetting Facility

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NlakotoKazuhisa
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Motohide Umano Yuu Hosoya Yushi Uno
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Okada

tffiffint+ #Affi+"n{s *kw ' ffi#f++f+Department of Mathematics and Information Sciences
College of Integrated Arts and Sciences, Osaka Prefecture University

Abstract Given data one by one. We extract fuzzy rules using fuzzy neural network
without prior information and initial fuzzy rules. First, we get a data to reason aresult. If the reasoning result is wrong. we add afinzy rule, i.e. some membership
units and a rule unit in fuzzy neural network. Next, we tune and prune fuzzy rules
by learning with forgetting facility. We repeat this process for data given one by one.
We applied this method to the data of iris classification problem by R.A. Fisher.

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+BlEW
25
50
75

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Rule I

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85.27
85.27
87.13
94.43

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ffizJ.
62.67

65.33
73.33
88.67

ftt

tPt+ffi#+BJ

ffiuJ.

ftt

6.90

3

6

7.69
5.16

4.33
4.40
4.38

3
4

6
6

0.78
0.80
0.77

t.77

6.95

3

9

1,.20

94.67
96.00
94.00
97.33

Correct Rate (check): 94.66667 o/o
X3 is G(4.45673,0.168629)

then Cl :0.000849616

C2: 0.997334
C3 : 0.000270233
Rule2':::::::::::::::::::::
If X3 is G(3.91747,0.366091)
then C1 : -0.00173653
C2: 1.0023
C3 : 0.000382146.:::::::::::::::::::::-'.+r r+*++.++#+

-9

f(\
o

60?
c

!

NE

=A
o

Correct Rate(L=lm)
Conect Rate(L=300)
Conect Rate(L=500)
the Number of Rules(L=l0O)
the Number of Rules(L=300)

Rule 3If

X2 is G(3.08837,28.0659) and
X4 is G(2.3909,0.491691)

then Cl :Qof0.000344217

El 4: 5o'lE+B Lf:Wfr.a tv- )v (z,o0102030$s06070
the Number of Data

C2 : -0.0013
C3 : 0.999337

EI 5: ,tt, * )v*.LEW+aW&: 5oo)

W L :100, .L : 3oo, .L : 5oo * Ztt?*tTtte ->l:. FIJL L<BI 4 a t ) re P - )vfij;la c>*tt:.
Rule L r iJ C2 i:tff Tdal^rtt-#dfiv.: L i:te b . ffiE=#*[rrfi otkdtt, Z o>tr"i#ag 6'v. &**vffi,tll ,Ery )cfr, ffi+ #f,fr, IEW frL, Eff IEZ :F".*paWA2gu../: z t ) 4 . = t*, )v yl-

, W+Ifr+B L /:E#,F. rb bfEtr+E;=ft^
7- ? tt: t 7a z z ) .t tv* )vat:frfr, ili!.ll

H gtJ!fr|'tfl +A-ift A

ifr.btac, F.aH.E.fi*ba Lt zbtLb
EI 5 ,' btHE{ffi8# Vol.32 No.3 pp.409-4l6,

1996.

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Pl ErH Flifr, Ht ffi+, trE t+/\HIs I Kohonen
4=r, - 7 tvit v l.'7 *, AlHvr/.:z r ) .t l&;ft;r,* )vatf#fii, ffi 9 ts t r ) 4 i 77 Li> ,tr, ) J^, pp.425-428, 1993.

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f * 6 J ) l: le ->Tv\ b o)-hsh\"h\b. * /:* f /.
b,'ft.*L }t#'f b t +trJtr ffi#tt,t L#x, T v,
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[F{v'AbtilE]-668-

4fr'*itrffr-r
itEffirt+ #aaf++*[ ffi4. . ,E#f++f+T599-8531

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TEL: 072-254-9675
FAX: 072-254-9930
Internet: umano@mi.cias.osakafu-u.ac.jp

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

Fft4Hry L U< O,WH,, 7

7' 4 TH,} L U< D'I+H, -Logical Choquet Integrals: properties as switching functions and fiizzy integrals

HttrX-Hls (Eiichiro TAKAHAGI)

F;l6f.+ (SENSHU University)
Abstract- This paper is the outline of the relations among hnzy integrals and fuzzy switching
functions. Sugeno integrals and fiuzy switching functions have closed relations and each model canrepresent another model. Using Choquet integrals instead of Sugeno integrals, the functions have
many good properties, such as complementary law and monotonicity, and can represent the linear
functions.

Keywords- Fuzzy Measure, Choquet Integral, Sugeno Integral, Fuzzy switching functions, Complementary law, Monotonicity

Hh LFIHt-t'6.

1 lt UDI=+fr|t, ft.*.R*.t#'>t=7 z !.t*BN#.' (F\zzvlC),
729-t *ltEEf,, EF,ilh, Choquet#[l], ChoquetHh
tttlEL/:ift!t4, Choquet frh (L0frrr) Lft*v, ztLb

1taffiL(t,ttfl*fmin[r, p({c I h(z) > r})] (4)/ hdr, = "pr35h(i),i : 1,...,n Lz r !.t H?.d")^fiMl L<, z t )'t
ff[tro 0 #lffitlF.ft.vtt Choquet #ll}t
(ES)

rf@

p(rlh(x)>rl)d'r. (5)<ft.*t6. itffi Choquet #lrllt, ltffiEF,ffi4l.lAffi, 7 r(c)/=1,r.

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2.7 Efif#fitffi ct=7 z 7,r efiEllEfi
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A lt min A, v t.lt ma:< t, -or lt I - xr, tfil, E((?tH'f 6. .aL) /l Ma:<-Min {frHt'rl)EA, f |.-_H+ M

z-tttt6. Ft*-tt, * (1) o)e6, /M(0.5,07) :0.7'(&>6Flzzy/C a)Hilttlt,

I nar,: fo*h!r) : tT : rr,h1F) : {: | - :rr L. l-,p'(A) : l-* @T,...,rT,r1,...,*l\,VA e2*- (?)(2)

xT:lifireAxT:oifireA
xf:l\fiFeA
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2.2 7z!< fllE'ilr)

ft.t-t=Edo>Erymr) (S) Arl)d,r. (6)

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2.3 2
^hHwflntt < Ew#ullr r'a <2 ;ljlEE#ihtl,^rlE.tEtkt.hX*: {7r,...,nr,LF,...,nF} L*b6.
^hffiDfe,-_t 6 . ftfroa Ftzzy /C a:;YE- xi t tl r,c, -xt L tl ll-E

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7z)<Nfr. pL (tr,2x - [0,1]) <E#L, Z'*l.ff1)
T, 7r2.tfltr/J offil*o (p(0):0), Effi,{t (p(x) : i),z r ! -r&lEa)Hffitt (A g B e X - p(A) <p(B)) AiE',fit 6. 7 z ) <ulJtra) 0 ffil#t L z r 9 -r filfr.fHtll*.Pdlr

p.({x I h(x) ><z r ! < &lEt*,), tr&HFffih?'ri ).

2.4 EfiE4 Choquet ilf)

<ft#-f 6. * t, Hiltto 4tME t-tt7 7 , '( frlfroBAt,[. E* 3 h l=7 t ) .t filE p fi'b, X.
{l',2',. . ., ftT, \',2',. . .,nF } -tlaft# 3 iL6 z r )'t frl
tr g t*r), 7ViilP_*ffitt htltt *>at Choquet ffih't1v',

d,HEffihaffiFtEwffih (ES) L WlJ, ZDft.**B, Hryfr)rfd?f.h6.

f$J

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l*fro f 1tF1 r.t'f L< tF 1tr1 *-ffiffi/e*# l ELr, fiffi
rr*#&f tu#eA+EffiHe, €'* rru '44.U#+E{fi#e & B$. Ef#e B $, & i t.rL\(, ir h iF aEbbrt,-fi
ti$b'Y.f,sfu#-e (*#a*ff n a#frffi*e) <b6. */c, E*FA B aRAt ts Lt6.
LCffitla7r!<dltr s i2x' - [0,2] t, W.aJ.iir.AI
04<6.

(s)

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3.1 HEEzS'e lM (0,0,. . . ,0) : 0 tJ FuzzylC
Hilli.c f* (0,0,...,0) : 0 tt Frzzy/C LHryffiAtt,. *#RdtE^teffi{fr#.s D a7z!,rfrttraE'ft, D t&*t 6 2 2a**HA (Bt u 82 : D, 87, e2 e E)
07 r ) t AUEa-trF Li 6. D t&*'f A 2 -a&*Hd^ah#l^l -vfirtrA*.b 6 L I tt, t*r 6 az r g -t
(D) :

(12)

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3 *2 v r,(ffiEE8fi L7 z i lffitl@ffitF. #ffiffifi,.#**Hdaz r 9 t filEaM.B, o.
. *##6"'€* /rL149166*a7 r !.r &!IEa)fEft, 0.
. EA#6 B o>z 7 2 ,r filtraffi.tJ, p, /t,b b L D 6.
s(B):p(A),A:{tltr eB}f"" (rr,. .,rn): (LC) I nO*

ffiElr4&EI6E<b6.

p(A): f*(*r,...,rn),YAe 2x
rt:l if i€A,(13)

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Lfirtf,f

1,rr,rr,, rr rcr*5, B r, B, e,Bt[g(S) I hdp: fM(rt,...,rn)(B' ) + s @')l

(14)

J

where h(1) : tt,...,h(n) : a.

(e)

VD eD ktit-, cAV rt, -ft{L+rrHHr,<b6. t*.tt , 6F#r^*,f*(*r,...,z,n): V tp,talnfiztl (1b)max(o1, ...rah),

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ieA

2. GAV(41, . . . ,ox): GAV(ar, ...t&ktat,...,a*)a 2 )at*frt 6.: (r,r 6 *ra Lf 6. +ffi rE i
wtv,vfrtfrxtx, HffiYfr (AM) rF 4 (rF) 'cb
6. TF4lt, Co : {i I ir e D,iF e D}, ND:
D\ {i',iF I i e Co}, Br : {ir I i e Co}u No,
B' : {i' I i e Co}uNo t t-,s(D) : s(Br)+s(BF)

0 tt fipzy/C lt, Weighted Max-Min Function T,
Marichal[7] l*, H$ffiAlt, Weighted Max-Min Function
r&r6: LAEffiL(L\6.
3.2 H=alfl/* Fuzzyf C

7 r !.t E{tr g oElt, -Wt?+#J&fr0)ffiffit. X D Xtr 6 a

HffitrFuzzy/C tt, p(0) € [0,1] tr-ffil?t-:,:.trffiEFfih
L ffiEt.*tfrElffi-e b, 6. ffiEaA&fi#rt, HryffiA l FIffi

-

l

Lt6.

<, ztL<fu94M, srF L;Eifit6.
#&4.7r9tffih (LC) n, XfrrE#3ir6.
@c)hd,p,: (c)I

Lvt ) FwzyfC -c*!Er* 6. Hffli'c f * (0,0,. . . ,0) :<ba.
3.3 FuzzyfC

I ,.0n, (10)-ffa F\zzylc tx, 2

where h*(i") : h(i.), h- (iF) : L - h(i),vi

GAV AffiEUk*d, LCt

H+t.tr(EE[f 6. f /rbb, (LCAM) I hdp = (c) / h"dsAr, (LCrr) I hap :(c) t h*dsrF Lt6.

2.s cFB Egfi
Choquet ffij}4.2 r 9^fiHF,ffi?.<#flElt1<b6.

f*(*r,...,xn): (ES) I n.or.
tttil-,

h* (ir )based Fuzzy Binary switching function; CFB Hf,)lt, LCffi/}tffi.c<, Fwzy / C ?e+Ht 6.
ttFb.tl ) F\zzy/C t f Lt 6. Za 7 ^o 2 M.a^)J
lt,b7 r )r ff!|tr p. t#10 E< 6.
p(A) :fM (r1,.. .,rn)

at:l
nr:0

3.4 Choquet ilf)

L#nr*/ru, L, U6*4-C*/rr,.. fffitt*, Max-Min &HAffitu, Ftzzy /C aefHfr* L L(, Choquet Htl}-tlB-t' 6.
3.s (LC")ilAtffiiE Choquet lHl)
(LC" ) ffitt t fifiFChoquet ffihtx, -*t 6.
(LC"')(11)

if ieAif ieA,(lo): ri, h* (iF ) : 7 - xt, i : !, . . ., n T &> 6.

Choquet ffi/itX, Max-Min lilH.t'tl) Ftzzy/Ct 2ffiffilEllE# (Choquet integraltlnar:e Ihd4t,ypt,h (tr)/clj L, fiiZo Choquet fijltt#Hffitrz r 9,t filBa; ChoquetffihTb6.

-670-

fz(r1,...,r^) L-f6. aaL*, /, L fzarxtl-xxlt
E**i/:.64;ltSLr,'. f-l3*>tr, Vzr € [0,1] l't'tL<,

4 Efi4EHfi & L(ffie<t\<t- Lt\ltH
4.L HrfEn( [0,1] I={It6; t
ffEto) cFB EEf,l;*f L(, Zafrhwtt, [0,1] <h6.
(1s)
1""(rr,-..,1n) e [0, 1],vr; € [0, 1]
4,2 2 fEEftEE5fiAffiEEcFB H#lr, 2 ffiy4,H*.atr#<b6.

,iln),f?" (*r,. . . ,rn) : f9'u (rr,. . . ,tk-r,l-rv,tp11, "'(21)<tr6.

s TTil HrlL V<at*H.
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p(0) >0 0)L,cFB (ar,.-- ,rn) - 1M (u,. - -,rn),Yri € {0, 1}

o,C: p(0) Lt-tc.L3, ffffiHryfrrtabi,

4.3 IEffi{+

i Ftzzy /C tt, iEffi e Aiffi l:f nr, CFB
Hf,6igffiEaiffit3/rt,'. FIL$., h(u,rz): ar Arz,

(ES)/ hd,p:6v*11s1

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4.4 Hffilt
2Maxfitt *t L(Hil{ltrr&,68A, CFB EEfttBil(b>6. Yai € {0, 1}, i:1,...,k- 1,/c+1,...,n b.L,
7M (u' " ' rxk-1r 1, rk+t, " ' 'rn)

, 7M(ur...,rk-rr0,:tk+Lr.--'rn),(19)/rbE, EfilcEEvf=nle [0,].],i: 1,...,k - 1,/c+
1,...,n) L xx,A* ff=til, l>-Un> rt 2 0) l'*f L(,ft" (fr,. . .,ik-rtAktit"+t,. . .,rn)> f""u (tr,. . .,dk-t,r,k,rk+rt ''',rn)t, rl(A) : p(A),YA€ 2x \ {01, p'(0) :(20)

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TEL:044900-7988 FAX:0 44-90U7849[5] TAKAHAGI,E: On Fuzzy integral representation infuzzy switching functions,fuzzy rules and fuzzy con-e-mail:takahagi@isc.senshu-u.ac.jp

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lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Komamiya's ComplexFtzry Logic and its Applications

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Tomoyuki ARAKI

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Hiroshima Institute of Technology

Abstract: Komamiya's complex fuz-zy logic was proposed in 1950. However, in the field of fiizy logic and multiplevalued logic , almost all researchers does not know the useful logic. This paper intoduce it and proposes a new
application of it.
Komamiya's complex fiizy logSc does not treat usual a complex number such as a+bi as truth value. From thepoint of view, Komamiya's complex fuz-zy log1c is different from complex-valued fuzy logic. It is constructed to treata [0,1]-valued proposition together with another complementary [0,1]-valued one using unit number k., which is a unit
number of the Goto's quaternion, named hyperbola number.

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lgthFuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003),FIAfrz 7 r.(TAI4EItottHl;2r\( 3Properties of asynchronous ftzzy logic circuit (3)# W-HI\
Yuichiro MORI

Hf!r\+ 4+*tj &4t##t++f+Dept. of Information Science, Kochi UNIV.

Abstract :Presently, the hardrvare for fuzzy information processing is mostly a synchronous circuit
base.d on binary logic. In this situation, it is suggested that afuzzy logic circuit rvhich can treat fuzzy value
directly, but those circuits are also based on synchronous system. We cannot say it is complete fuzzification.
In the near future, it is clear that the processing speed with a synchronous signal becomes a serious problem. Accordingly, we pay attention to an asynchronous circuit rvhich does not require a synchronous
signal. We propose an asynchronization of fuzzy logic circuit and rve consider about its properties.

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HfiRHfifi.EFI z.s-T(os)x (0.5)

Tel :088-8448340

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Vol.67, No.3, pp.301-307, 1984.
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H, Bft B E Ef r) -Et E=t*iiIN t, E + JH# iE {= + A

Fax :088-844-8361

E-mail : finoriGis.kochi-u.ac.

-676-

jp

l9th F uzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8 - 10, 2003)

EHE+h@N.z 7

i 1 tr ili v oE'fbFft Et+i*l= & 6l''/ 2t l-, y aww,fS& txlr,-)va EstFI

Automatic generation of membership functions and rules for obstacle avoidance
Frtzzy robots based on evolutionary computation

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ffirH Ea"
Yasuyuki Murai
Koki Matsumura Hisayuki Tatsumi Shinji Tokumasu.H#Jtlrf+t+*,Bat+*"fi&&ffiffiHt+
Kanagawa Institute ofTechnology Tottori University

Tsukuba College of Technology

Abstract: This paper discusses a new obstacle avoidance model based on fuzzy contol. The membershipfunction and the rule are a very important factor to raise the accuracy of fivzy contol. So, it proposes themethod to create the membership function and the rule, and make it more proper for the control. It can becreated and tuned up in a systematic and autonomous way by applying genetic programming (GP) and genetic
algorithm (GA). The utility of the method was examined by the computer simulation and the real machinerunning experiment.

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4.2. iE{E#tz tvi U XAt:& 6tv-)va*.fr,
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H r,',(&Ftf 6. tv- tvtt, *l*t#--ftril+frs L,
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L:8, M: F*, R:E'(HiE€ry(7*tv)
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4.3. il{EE{fo*{+ & iE[s E a?+g
) Y ts-v v IHW.F I Lltzt,- tuHf}otth- ! y /HW.a A< o)XE Art L Hv,tc..
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FETED6OAHL\6.

- 678-

ヽノ〆ヽ

図 3 適応度計算 のための区画

図 4 学習 の過程

まず ,生 成 され た メ ンバ ー シ ップ 関数 とルールを使 い ロボ ッ トを走行 させ る.ロ ボ ッ トが走行する作業空間は ,ロ ボ ッ トの 大 き さで格子状 に区画が設 定 され てお り (図 3),そ れ ぞれ の 区画 にはの個体番号 17の 走行経路で ,障 害物 は回避 して
い るが ,ス ター ト位 置周辺 を周回 してお り,広 範
囲 の移動 は実 現 して い な い .図 4(c)は ,第 22世

ポイ ン トが与 え られ て い る.ロ ボ ッ トが 区画 を通代 の個体番 号 Hの 走行経路で ,図 4(b)の 個体 よ過す る と,ポ イ ン トが適応度 に加算 され る。同時

り広範 囲 に移動 してお り,学 習 が進 んでい る様子に通過 した区画 のポイ ン トを 0と す る.こ れ はロボ ッ トの 行 動 目的 が広 範 囲 を移 動す る こ とな,の で ,同 じところを周回 した場合 に適応度 を高 く
しな い ためである.ロ ボ ッ トが 障害物 に接触 した
場合 には ,ペ ナ ル テ ィ として適応度 を下げる とともに走行 を中止す る.ロ ボ ッ トが 障害物 に接触 せず に移動 し続 ける場合 ,1000ス テ ップ (1ス テ ッ
プは障害物 の検 出 と 1単 位 の 走行 )で 走行 を中止

が 見 られ る.し か し,図 の右 下 (四 角 で囲 んだ範囲)の よ うに,同 じ位置 で停滞す る場面 もみ られた .図 4(d)は ,第 30世 代 (最 終世代 )の 個体番
号 1(適 応度 が最高)の 走行経路で ,円 を描 きながら右回 りに壁 に沿 つて広 範 囲 を移動 してお り,日的 とす る動作が獲得 され た と考 え られ る.さ らに適応度 が最高 の個体 を用 い ,障 害物 の位置 を移動した実験 を行 つた .そ の結果 ,障 害物 の位置 がか

す る.ま た ,初 期段階 で ロボ ッ トが 同 じ位 置 を周わ つた場合 で も,ロ ボ ッ トは障 害物 を回避 し,広回 して い るよ うな場合 ,そ れ以上 の適応度 向上が

範 囲 に移動す る結果 が得 られ た

望 めな いの で ,100ス テ ップ走行 して適応度 が一定値以上 に上が らな い場合 も走行 を中止す る

,

5。

.

.

2.実 機 による実験
前述 の原 理 に基 づ き生成 され た メ ンバ ー シ ッ

5。

プ 関数 とルール を用 いて ,実 機 に よる走行実験 を実験

5.1.学 習 の過 程 とシ ミュ レー シ ョンの結果
実験 は前述 の遺伝操作条件 で行 い ,学 習 の過程

行 つた .実 験 には小型 実験用 ロボ ッ トKheperaを

は世代お よび 個体毎 にそ の 走行経路 を記録 したとし,周 囲 を高 さ 3cmの 壁 で 囲 んである.こ の 中.

図 4は ,学 習過程 の一 部 を示 した物である.図 中の実線 が ロボ ッ トの 走行経路で ,点 線 は検 出 された障害物 を表す .一 連 の 図 よ り,遺 伝操作 が進むにつ れ ,適 切 なメ ンバ ー シ ップ 関数 とルール が生用 いた .ロ ボ ッ トの作業空間 は ,縦 30cm,横 50cmに障害物 (長 さ 18cm,幅 1.5cm,高 さ 3cm)を 2
つ 配置 した (図 5).

成 され ,ロ ボ ッ トが 目的動作 を獲得 してい く様子が観 察 で きる.

図 4(a)は ,第 1世 代 の個体番号 3の 走行経路
で ,ス ター ト位 置 か ら右 下に移動 し,す ぐに障害
物 に接触 し終了 して い る.図 4(b)は ,第 6世 代
図 5 Kheperaと 作業空間
一‑679‑一

ロ グラム は ,Kheperaが 1ス テ ップ (lcm)走 行時,

プ ログラム を数秒 間停 止 して ,Kheperaの 動作 が完了す るの を待 つて お り,そ の 間セ ンサ ーの チ ェックが行 えな い ためである.

図 6下 (左 )は ,同 時 に行 つたシ ミュ レー シ ョンの結果 である。この 図 か ら,実 機 は シ ミュ レー シ
ョン と同様 の動 きを実現 してお り,シ ミュ レー シ
ョンに よる学習 で 得 られ た メ ンバ ー シ ップ 関数とル ール が 実機 の 走行 に も有 効 で あ る こ とが確
認 できた

.

6.お わ りに
実験 の結果 ,進 化論的手法 を用 い て生成 された
メ ンバ ー シ ップ 関数 お よび ル ール に よる フ ァ ジ
ィ制御 が ロ ボ ッ トの 制御 に有 効 で あ る こ とが わ
かった .ま た ,シ ミュ レー シ ョンに よ り生成 されたメ ンバ ー シ ップ 関数 とルール が ,そ の まま実機の制御 に も有効 であ る こ ともわか つた.

今後 の課題 として,(1)よ り複雑 な作業条件や難易度 の 高 い 目標 で の実験(2)移 動障害物 へ の対応,,

図 6 実機 による走行実験 の様子

Kheperaに は,前 方 に 6つ の赤外線 セ ンサー が(3)Kheperaに プ ロ グラム をダ ウン ロー ドして の実
行
な どが考 え られ る.

あ り,障 害物 との距離 を 0〜 1023の 値 で得 られ るが ,実 験 ではシ ミュ レー シ ョンの学習結果 に対応させ るた めに ,セ ンサ ー は 4つ を使用 し,値 は 0〜 39に 変換 し用 いた.

Kheperaは ,RS232C(通 信速度 38400bps)で パ

参 考 文献[11松 村幸輝,村 井堡 之,"遺 伝的プ ログラミングに
基づ くファジーロボ ッ トの障害物回避モデル,"信ー ソナル コ ン ピュー タに接続 し制御 した .そ の た

学論(A),vol.J83‐ A,no。 12,pp。 1539‐ 1551(2000).

め,通 信時間お よび ,Kheperaの 動作完 了を待 つ[2]J.Koza,Genetic Progralrlming,MIT Press(1992).

ため のプ ログラム停 止時 間 (数 秒程度 )が 必要 とな り,低 速 で の動作 とな つた .ま た ,1ス テ ップの移動 量は lcmと した[3]伊 庭斉志,遺 伝的 プ ログラミング,東 京電機大学

出版局(1996).

.

図 6に ,走 行 の様子 を示す .同 図 上 (1〜 9)は走行 開始 か ら 40ス テ ップまで の ロボ ッ トの動 きを,約 4ス テ ップ 間隔 で ,撮 影 した もので ある.

図 か らわ か るよ うに,障 害物 (右 端 と下)を 回避

連絡先〒243‑0292
神 奈 川 県厚 木 市 下荻 野 1030
神 奈 川 工 科 大学 工 学部 情報 工 学科
村 井保 之しなが ら,作 業空間 を移動 して い る様子 が観察 された .し か し,図 上 (7)で は ,Kheperaは 障害物 に接触 して しま つた .こ れ は ,今 回実験 に用 い たプ

‑680‑

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FAX:046‑242‑8490
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

7 T i,( E-=EHE{EoftfiKt=?L\(
ffi'tb #Fn
Hiroaki Kikuchi

Hifit+,lF#.)f -r 7+fr+
Dept. of Information Media Technology, Tokai University
kikn@ep. u-tokai . ac . jp

Abstract: This paper studies algebraic properties of fuzzy-valued logic function. A fuzzy-valued logic
function is of represented with logic formula consisting of unit (2), zero (0), negation (-), disjuuction(lJ), conjunction (n), and variables which takes any element of fuzzy set defined over [0, 1].

1 Introduction

namelS V1 = {A I pe , V -+ V}. We denote by V;
to mean a set of interval truth values. With a set ofinterval truth value, we define multiple-interucl truth
value, denoted by Vy, in which non-convex fuzzy sets

Afuzzy truth value is afiizzy set defined over [0, 1], aIlowing an expressive degree of truth such as unknown,
more or less true, or contradiction. Since L. A. Zadeh a.re allowed to use.
proposed it, several attempts have been made for clarLet A and B be linguistic truth values. Accordify the properties of Mizumoto, et al. showed that the ing to the extension principle, logical operations, A LJ
set of convex and normal linguistic truth values with B,A A B and-A are defined as follows. For any c €logical operations A, V, a^nd - satisfy a de Morgan al- V,
tr,que(z) = supz=max(a,b),a,bev min(pa(a), p,B(b)),
gebra in [3]. Mukaidono pointed out that o-cut of any perc(z) :supz=min(a,D),o,bev min(pa (a), ps(b)),
convex linguistic truth value results in a closed interval p-A(z)= 1ra(l - u). Especially, if A and B arc
on [0, L] and clarified some fundamental properties of multiple-interval truth values, we have
linguistic truth values [2].
The first attempt to non-convex fiizzy truth value
ayb,
was made by [5], which showed that an arbitrary suboeA,beB
set of fuzzy truth value including non-convex set is aab,bisemilattice, an extended algebraic system from lat-

AuB =
AnB :

tice. A bisemilattice is an algebra with two binary
operations U and A defined over a set .9 such that(S, u) and (S, n) are semilattices in which the absorption laws do not hold. Moreover, it has been provedthat a bisemilattice of fuzzy truth value satisfies thede Morgan's laws, but it fails the distributive laws.
(Problem) Given two logic formulae F and G, wewish to decide if F and G are identical in the sense of
fuzzy truth value, i.e., F(x) = G(c) for any c in a set
offuzzy truth value with non-convex truth value.

U

U

oQA,b€B

where an upper letter shows multiple-interval and a
Iower letter is interval truth value. Note the differenceof logical operations.
Let ,S be a subset of Vt. A partial order I is definedby A ) B itr A : Al B. A partially ordered set(^9,l) is a\ upper semilattice if every pair of elementsof S has a least upper bound lub:. A partially ordered
set is bounded if. it has a unit 1: and a zero 0:, i.e.,,4
u 1: : 1: for any A in .S, and A u 0: - ,4 for any
The largest difficulty with this problem is a failure of,4
in S.
the distributive laws with non-convex truth value. For
partial ordered set (S, U, A) is bisemilottice if (S, U)
A
insta,nce, an expansion of logic formula (,AU,B)A(CUD)(S,andA) are semilattices. A bisemilattice satisfies Llinto A ACUAAD\B ACUB AD does not hold any
L3and
L1'-L3'in Table 1.
more, and thus the canonical disjunctive form can not
A bisemilattice is a lottice if additionally tlie absorpbe transformed to the conjunctive form.
tion laws (L8 and L8') hold: Then, the lattice satisfies

AAB=AnB.

2 Preliminary

2.1 Fruzzy Tbuth Value and Bisemilat- 2.2 A Closed Subset of VL
tice
A linguistic truth ualue or fuzzy trath aalue is a truth

value specified by a fuzzy subset over V : [0,1]. The
whole set of linguistic truth value is denoted by Vr,,

Consider a subset of terna.ry truth value ,S7 ={0, 1,2,01, 12, 012,02}, letting 0 = {[0,0]], I ={[.5,.5]], 2 = {[1,1]] and L2 : lu2 : {[.5,.5],[1,1]]
and so on. Sz has the non-convex element 02 :-681-

Table 3: Number of F\rnctions in B3-valued, interval.valued logic function
andval

Table 1: List of Laws in de Morgan algebra

L1' AnA:A
L2' AnB=BAA

Ll AUA=A
L2 AUB:BlA
L3 Au(BuC)=(AuB)uC
L3' A^(B AC): (A B) AC^L4'.4n0:0
L4 Aul=l
L5, A A1= A
L5 AIO: A
LO --A- A
LT -(A U B) : (-A) A (-B)
L8 Au(AAB)=A L8' An(AuB)=A
Le Au(B AC): (ArB)^(AuC)
Lg', A^(B uC) : (A^B)u(A^C)

interval-valued
fuzzy-valued

43,918
7,828,354?

Figure 2: A partial ordered set (S7, F)
value is not clarified except for small n shown in Table 3.

3.2 Monotonicity
(b)

(a)

Definition 3.1 Let A and B be fazzy truth value de'and (b) fined by membership function pA0 and paQ. We de
Figure 1: Bisemilattice (Sz,U,A,-); (a)=(. The non-convex element 02 violates the absorption fine a partial order A L B if and only lf. pa(x) >- trB(s)laws (L8).

forallc€[0,1].

{[0,0], [1, 1]] for which the absorption law (L8, L8')

With the definition, the subset ,S7 is partially orderedas shown in Figure 2.

02u(0241)=12*02

Theorem 3.1 Let o and b be element of ,92, and F

fails. Figure 1 shows the inconsistent operations de'be logic formula consisting of U, A and-. Then,o,tblF(a)Lr(b)fined over 57.

3 Frtzzy-Yalued Logic Function

Theorem 3.2 Let F be logic foruma. Then, we havea e V2 + F(a) eV2,
a e V3 + F(a) eVs,
a e Vc + F(a) eVs,

3.1. One-Variable S7-Valued Logic
tr\rnction

Let us consider fuzzy-valued logic function that is rep
resented with logic formula consisting of unit (2), zero where Vz = {0,2}, V3 = {0, 1,2} and Vs is a set of all(0), negation (-), disjunction (u) and conjunction (n). convex elements in 57.
We have six one'variable fuzzy-valued logic function in
Table 2.
The number of distinct logic formulas in fuzzy truth

Table 2: One-variablez,erounit 2

2

t

0

1fr

2
2

frL)-t
t A-x

0

22
t2
10
L2
10

valued

01 L2 012

functions

000
2
222
01 t2 012 02
t2 01 0L2 02
L2 L2 012
01 01 0t2

3.3 Some Properties
As we have shown before, a bilattice of fuzzy-valued
logic function does not satisfy the distributive laws.
However, the equation does hold with the following
limited variables.

Proposition 3.1

rLly AuL)-U : tU(Y A-Y)r AYUr A-U = n A(YU-Y)

02
02- 682-

4 Conclusion
We have studied some properties of fuzzy-valued logic

function that takes non-convex truth value. The futureissues include- fizzy-valted logic function with arbitrary constantof Sz,- exact number of logic functions,- canonical form for fuzzy-valued logic function,- essential elements in 57 necessary for testing two
Iogic formulas,- extension of the domain from St to Vt.

References[1] L. A. Zadeh, "The concept of a linguistic variable
and its application to approximate reasoning (I),(II), (IU)," Infonnotion Sciences, Vol.8, pp.199-249'
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Contact Person
Hiroaki Kihuchi. Dept. of Information Media Technology, School of Information Technology and Electronics,
Tokai University. 1117 Kitakaname, Hiratsuka, Kanagawa 259-1292, Japan. Tel: +81-463-58-1211 Ext'
4164 (direct in 0463-50-2139), Fa><: +81-463-59-4014,
Email: kikn@ep.u-tokai.ac.jP.

-683-

-684-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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Relative Fuzzy Set

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Masashi Emoto>r> n-U-

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Rolly IntanI\{asao Mukaidono

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Meiji University
Abstract
We decide fuzzy sets by individual subjectivity. When we decide fuzzy sets, knowledge which the individual
has experienced is important factor. For example, if those who looked only people who are about 200cm
tall look at a person who is 180cm tall, they do not think that he is tall. Also, if those who looked only
people who are about 150cm tall look at a person who is 180cm tall, they think that he is tall. By thepeople which each has met, this judgment changes. In this paper, we propose relative finzy set which is ahnzy set representing the knowledge which a person have experienced. And we show its outline.

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L.A.Zadeh: Fuzzy Sets, Information and Control, 8, (1965)

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Tel: 044-934-7442
Fax: 044-934-7972
E-mail: masashi@isc.meiji.ac.jp^

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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2ffi3)

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Activity Relation and Passive Relation for Rough Sets

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Yuya Yamaguchi

Rolly Intan

Masashi Emoto

Masao Mukaidono

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Meiji University
Abstract
In rough set research yield, until now rough sets with relations which are weaker than equivalence relation
were proposed and their properties were clarified by many researchers. There is a rough set using conditional
probability as one oftheir researches. In this paper, we use this conditional probability as relation in roughset. We adopt two views on variables of conditional probability. we call one view activity relation andcall another view passive relation. We discuss rough sets with activity relation and passive relation andshow their properties. F\rrthermore, we consider the properties of rough sets with compositions of activity
relation and passive relation.

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F\rzzy Rough Sets By Conditional Probability Relations, International Journal of Pattern Recogni-tion and Artificial Intelligence Vol. 16(7), World

E* rS AP ffiFARL AP frTAFTIC#I,I 6' 7 *E O)

Scientific, (2002), pp. 865-881.

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E'ifr:044-934-7442
FAX:04,1-934-7912

Bmail:y-yuya@cs.meiji.ac.jp- 692-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

tr"tfa #'t 3 e * HL t=HlUEafE*
Proposal of the similarity in consideration of rare of an attributeft# ffi#*iI# EH4>r> E-r-

Manami Matsumoto

Masashi Emoto

Rolly Intan

fntR. Wfr
Masao Mukaidono

BfrKX+
Meiji University
Abstract
The traditional similarity is calculated by using the value of two objects, without a universal set taking
into consideration. However, usually in real world, each person may have different similarity in same two
objects. For example, the similarities of the following person are different in two women with blond hair.
One person is Japanese, another one is Northern European. In this case, the similarity of Japanese is higher
than one of Northern European. Because Japanese don't see the women with blond hair well and Northern
European do see them well. In this paper, rve propose the new similarity in consideration of the object ofa universal set. And we compare this similarity and other similarity.

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れ ていな いので 、対象間 の 類似度は高 くな る。また 、2つ の 対象が 同 じで よ く見 られ る属性値であ つた場合
(図 4)、 その属性値 の対象が 周 りに た くさん いる分見
慣れ てい るので 、対象間 の類似度 は低 くな る。
●BOA

図 1:ヒ ゲがない場合の写真
図 3:対 象が 同じ小 さい集合にあ る場合

Ｂ・Ａ・

図 4:対 象が同じ大きい集合にある場合

図 2:ヒ ゲがある場合の写真のか ら作 られ ると考え られ る。知識 の 中で 、珍 しい と考 え られ るよ うな要素や組 み合わせ (知 識 の 中の少数存在 した とき、人は敏感に珍 しい ものに対 して派 )力 ｀
反応す る傾 向が あ る。それ は 、猿 の毛だ らけ とい う特
徴や 、人間 の ヒゲ とい う特徴 にあては まる。提案す る
類似度 は全体か ら見 る希少 さに注 目して作 る ことを 目標 とした。

3

次に、対象が異なる属性値の場合についても同様に考 える。2つ の対象がどちらもよ く見られ る属性値で異な る場合 (図 5)、 それ らの属性値 と出会いやすい環境 にあることか ら見慣れるので 、対象間の非類似度は低 くなる。すなわち、人は対象間を似ている様に感じやすい。2つ の対象がどちらもあまり見ない属性値で異な る場合 (図 6)、 それ らの属性値の対象にほとんど会 う機会もな く見慣れていないので 、対象間の非類似度は高 くなる。すなわち、人は対象間をあまり似ていないよ うに思 う。最後に、2つ の対象の 1つ がよく見る属性値で、もう 1つ があまり見ない属性値である場

希少 さを考慮 した類似度の 提案

第 2節 にて述べ たのは、人間の類似の考えを利用す
るとい う目的に対して、希少 さと知識全体か ら見るとい う概念が必要ではないか とい うことであつた。本節
では、集合として見た場合、どのように表す ことがで
きるか、そして考えられ る数式について述べ る。

合 (図 7)、 組み合わせ としてあまり会 う機会に乏しく見慣れていないので 、対象間の非類似度は高 くなる。

3。

2

数式

前記の概念を基に 、数式に表す。人の知識 とい うものは 、自らの経験か ら作 られ るものである。それを踏まえて、今までに経験してきた全ての要素の任意の属3。

1

性 における属性値の量に基づいて数式を作る。

提 案 す る類 似 度 の 概 念

本論文で提案する類似度は、人それぞれが経験した知識を元に 、2つ の対象の組み合わせが どの くらい希
少かを出し、その値を考慮して求める。類似度を提案するまでの過程を示す。
対象が任意の属性について 同じ属性値を持 っていた
場合を考える。まず、もし 2つ の対象の属性値が 同じであまり見 られない属性値であ った場合 (図 3)、 その属性値を持つ対象に出会 う機会がほとんどな く見慣

数式は情報システムか ら作 られ る。ο
ぅ
,%が 情報 シ
ステムの対象 ,ブ =1,2,… 。
たが属性 (た =,η )、 α(づ

1,2,… 。
,m)に あたる。関数 υとは、その対象と属性に対応する値を指す。
まず、一致度を定義する。
定義 1‑致 度ら
弧
刺={:蹄 器軍
I=0―‑694‑―

4*m

A

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B

ffi*t AMID)EAHu.(, ) \, -Y v'v +:t )lt l.c
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6 H\,fcz-r,\-xi* >z=Ytr l2l XtrtJHt-, *"tr 5: f,,I*i\Efe 6t* r,.H elxb aEe

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ft* z {tao)It*h, 6 trH7)R'l+{Htt E c An&#i*@"'i'ou)
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0.84* 0.75 x 3 + 0.19 + 0.64

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E-mail:cat-tail@cs.meiji.ac.jp-696-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

7Ti171 'vT>t)AR-.i)v
Fuzzy Switching AR Modelfi*fr'f+=fiFJ Hz

Hiffi HH

Yoshiyuki YABUUCHI

Junzo WATADA

Yoshihiro TOYOURA

Shimonoseki City University

Waseda University

Osaka Institute of TechnologytEr*t++fEEt+

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Abstract: A character of an economic system, a social system and so on are always making a changewith time. And sometimes, one system contains another systems, one system separate into some systems
or some factors are mixed in the system. Generally, we almost ca,nnot get information whether data areobserved from one system or not. However one model cannot describe many systems. So we should applymodels to each system to analyze systems.

In this paper, we employ fazzy data to describe the possibility of a time.series system. And we

propose a fuzzy switching AR model that is applied switching model to a huzy autocorrelation model.

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EEE : 0832-84L8641, FAX : 0832-52-0899=i,,

Bmail : yabuuchi@shimonoseki-cu.acjp

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-698-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ffi{tf- 9 l=fifrr. 67 z ),( i-7Affiek 12 [\(On Quantification of Fuzziness in Subjective Evaluation Data

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Mina Ryoke

Yoshiteru Nakamori

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Japan Advanced Institute of Science a.nd Technology

Abstract: When we are going to extract the feature from a subjective data set by any conventional multivariate
analysis, the method using the average data about evaluators is the easiest, and includes appropriate information.

However, in order to use more effectively the information which is inherent in evaluation data, it is important
to develop the technique of modeling the individual differences in evaluation and spreads of vagueness. This
paper introduces the concept ofrelative fuzziness into the principal component analysis and the correspondence
analysis, and proposes a method of quantifying fuzziness which is inherent in subjective data'

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199-249, 1.975.

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3, No. 1, pp. 83-92,1997.

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T 112-0012 H,r.ffit.R.trf.E. t-zs-t

fi&t+t+Htr*r?-xf++ffifrfr+
Tel: 03-3942-6889, Fax: 03-3942-6829

Email: ryoke@gssrn.otsuka.tsukuba.ac.jp- 702-!7

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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TheAnalysis of Electricity Market Price in California+!EF E*, H* EEF:**, zl.Jt'flie***"E&;,(+,t+ffi+t*fl+wfrfl, "* (#F) FfiE+, ***E4t+w*##ffifrffi
Osamu Hirano*, Maeayasu Kanke**, and lGzuhirc Ozawa***

Division of Social Sciences, Graduate School of Hoeei University**Meidensha Corporation

Abstract: rn this, ",::, :"::H'ffi'J::Jffir:":,:T:H;:-i

den is,he e,ec,rici,yde'rrand is related to tempcrafire using possibility regression analysis. Then we show the fluctuation ofelectricity price isinfluenced by the demand. And we show that ttre expectation (speculative buying) of the market participant which is forrredby teoperature fluctuation induced the price volatility.

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brace for ncw compctition', IEEE fucttm, Vol. 33, No. 7.
pp20-33, (1996)+ PBr(Temp)cos(a,r)[3] K.Ozana" T. Nimura and T.na&ashima,'Fuzzy Tim+Serics Model

Rr: IF Tenp is high

AIID ry&of Elccnic Power Consumption" Joumd of Advznccd Iornal ofAdvanccd Coruputatioraf Intclligcncc, Vol 4, No.3,pplt&194,

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(2000)[4] "California's Powor Crisis', Thc Economist, Ianuary,2d, pp.57-59,

TIIEN P = PB o(Temp) + PAr(Temp)sin(ar,r)Rcprtscntation by Fuzzy Regressior Models, IF'FF Trans. S)rct,

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Man, Cybem., (C), Vol. 31, No.3, pp320-326,(2WZ)[6] Meteorological Database CD-ROM (2000), Jryan
Meteorological Agency

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)#F)tV-- 7 v vlAW,. XD h#l] L/: ffi *t\f * F a )t t z7

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Chaotic Forecast of Divided Time-Series Data by Moving Wavelet TransformtAA #Z(Htr +) f,a*fr'r*= (+t-HEt+)
Yoshiyuki Matsumoto(TohwaUniversity) Junzo Watada(WasedaUniversity)
Abstract: Recently, the chaotic method is employed to forecast a short-term future using
uncertain data. This method makes it possible by restructuring the attractor of given
time-series data in the multi-dimensional space through Takens' embedding theory.
However, it is not applied to economical time-series data without a chaotic characteristic.
In other words, it is hard to forecast the future trend of the economical data on the basisof chaotic theory. ln this paper, Time-series data are divided using Wavelet Transform.
And we judge whether the divided time-series data are chaotic or not based on correlation
dimension. If the chaos character of the divided time-series data is high, it can make useof it for the improvement of the forecast precision.

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オ リジナ ル デ ー タ
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逆変換不可能―図 1移 動ウェーブレット変換

3.移 動 ウ ェー ブ レッ ト変換
時系列デ ータをウェーブレット変換 で分解するj〓 ‐1で は 1/2、 j=‐ 2で は 1/4と いうようにデータと、数 が減少する。それにともなつて、デ ータの間隔は2倍 、4倍 というように増えていく。これはウェー
ブレット変換 が、jの 値 が小さくなるにつれて低周
波数 の成分 が出てくるためである。しかし、カオスで予測した時系列デ ータを逆ウェーブレット変換
で、元の時系列デ ータに変換するとき、逆変換 が不可能 になつてしまう。
そこで、本研究では、ウェーブレット変換の始点と終点を移動させながら、変換を行う。本研究 では、これを移動ウェーブレット変換 と呼んでいる。
移動 しながら、ウェーブレット変換を行 うことにより、予測 した時系列デ ータを逆ウェーブレット変換 で元の時系列データに戻すことが可能となる。
例えば、オリジナルの時系列データをj■ 3ま でj〓 ‐1のウェーブレット変換する。(図 1)こ の場合、
ー
j‑3の
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ー
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1/4、
2の デ タは
データ数 は 1/2、タは 1/8に なつてしまう。そこで、始点を移動 して、
2回 日のウェーブレット変換を行う。この手法 により、間のデータを補完し、カオスで予測したデ ータをオリジナルデータに逆変換することを可能とする。

逆 変換可 能図2

逆ウェーブレット変換 による予測

ただし、カオスによる予測 は、基本的 には 1期先を予測す る。ところが、ウェーブレット変換 により分割 された時 系列 デ ー タは、それぞれ の周波数
帯域 に分割 されるため、1期 の大きさ(時 間間隔τ)が 異なる。そのため 、予測 した時系列デ ー タをオリジナル の 時 系列 デ ー タに逆 ウェーブ レット変換す ることができない。そこで 、前述 した移動 ウェ
ーブレット変換を行 い 、移動 しながらウェーブレッ
ト変換 をお こなう。それ により、逆ウェーブレット変換 でオリジナ ルの時系列デ ー タに復 元 してやるこ:とが可能となる。
参考 文献:カ オス応用戦略 ,オ ーム[11合 原 一 幸 ,徳 永隆治｀
社 ,(1993)
ー[2]松 本 義 之 ,和 多 田淳 三 :関 連 デ タを同時 に
埋 め込んだカオ スによる短期 予測 に 関す る研
究 ,日 本 経 営 工 学 会 ,Vol。 49,No。 4,
pp。 209‑218(1998)[3]榊 原 進 :ウ ェーブ レットビギナ ー

4.逆 ウ ェー ブレッ ト変換 を使用 した予測
ここでは、逆ウェーブレット変換を使 用 したカオスによる短期予測 について述 べる。時系列データに対して、ウェーブレット変換を行うと、各周波数
帯域 に分割 される。分割 した時系列データは、分割前の時系列データに比べて、予測 しやすくなつている。そこで分割した時系列データに対して予測を行い、予測 した時系列データを逆ウェーブレット変換 によリオリジナルの時系列データに戻す。
この手法により、分割せずに予測を行うよりも、予測精度を向上させることが可能 になると思われる。

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ズ ガイド,東 京

電機 大学 出版 局 (1995)

連絡先〒815‐ 8510福 岡市南 区筑紫 丘 1‑1‑1
東 和 大学 電気 工 学科 マル チメディアエ 学 コース
松本 義 之ex。 379
mail:matchan@tOhW卜 u.acjp

Tel。 092‐ 541‐ 151le‐

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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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An interactive fivzy satisficing method through a probability maximization model using possibility andnecessity measures for a fuzzy random multiobjective linear programming problem

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Hideki KATAGIRJ Masatoshi SAKAWA Kosuke KATO

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HiroshimaUni'versity HiroshimaUniversity HiroshimaUniversity

Abstract In this paper, rile focus on multiobjective linea.r programming problems where the coefficients ofobjective functions are flzzy random variables. After introducitg fiuzy goals to consider the fuzziness of thedecision maker's judgement for objective functions and formulating the problem based on the probability maximization model in stochastic progra,mming, we propose an interactive fizzy satisficing method for fizzy random
multiobjective Iinear progremmiag problems in order to derive a satisficing solution through the interaction.

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i\ ? fcrr,'2,*++.a HAL ) AEt{L? a f":E }Clf L ( t,lEl/ffi0)+tsnrEHTE 6.

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L t, r 5 6666U*{EfiiEE }c J5 t,rr, lg*.H.*ftA&, Et EO#HzJ<#[1] A. Charnes, W.W. Cooper, Deterministic equivalents for optimizing and satisficing under chanceconstraints, Operations Reseorch, 11, 18-39(re63).
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pi(s) : inf{rlp;(r) > s}, i = l, '.. ,lc

Ti(u) = inf{rlfi(r) > u}, i=1,... ,k(1e78).

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739-8527
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H+E r€&f#,a7 )vJt) Xals& ?Wffifrt=F{LErir, ffi|Jfi!fra TeL 0824-24.7701
ffitcfffifit#Et a&.,!,a a afiEtlf.Btrlj} t,t.
Fax: 0824.22-7195& D, (8) t3*ir,)(, ##., >)\ivalqfitb>b{ElcE Bmail:katagiri@msl.sys.hiroshima-u.ac.jp
E E frr ut a Ee affi*f1x E tl7c.

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XI- 708-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Effi4}fr .'ft i ffi$AW.b e {}FIJ E F"lffit

An Algorithm For Assignment Problem With Normal Distributed Variableso fiJrt bf6, -# Efr
A.Yamakawa, T.Ichimori?EH+Ht+, ,(DEr*t+
Fukushima College, Osaka Institute of Technology

Abstract : This paper treats a pnogram referred to as normal distribution programming. Most of combinatorial optimization problems are formulated, assuming that problem coeffcients are all deterministic.
However, some coefficients might be approximate to the real values. In this paper, we assume that somecoefficients are independent ra,ndom variables according to the normal distributions. We formulate thisprogram and propose an efficient algorithm.

l: rn ffi0XtStztl<tl--:f=-gj*( 6&60:-t':
1. l* Debl=<')gtlE<HaL'r6}' s tJ&) 6 t'a$l\<t*'*<a#ar.JEiE{LfflEE, xxCIffixrif-r<m
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(2)

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ff*Ht mffi0:tLs-rt\+ZbtL6 L8, &tF#'Rt Z
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* a. * t w.&ff#F.n\?tuztLott4t=F--1 6 a zl'o)+fr (p;) L'zt#.(o;) &6L(v'6.

SetD=0.
2. Set U - min{z(^9A), r(SB)}.
3. Set T - (point defining I/).
4. Find the intersection point H of mat r: tF*Hrrfft$r.Ft 6 = ^ o+Et L.rr>ffi

and rng.

5. if L(H) ( U then

t-

J1

J2
J3
J4

A

B

C

D

(o.oo, o.272 )(0.56, 1.O92)(o.48, 1.342)(o.zs, 1.132)
1o.r1, t.sz2)(0.19,0.442)(o.3s,0.362)(o.rz, r.oo2)(0.81, O.50" )(0.59,2.9?2)(o.82, o.og2 )(0.71,1.812)

6. D=Du{LAHB}.
7. D=D-{I.AHB}.
8. it L(H) ( U then: S* might be(0.9o, o.012 )(0.86, 1.212)(o.oz, r.sg2)(o.Bo, o.so2)

strictly inside A.4Il8.
9. Set tc = |(the slope of TB) and::-e, a = 0.975 Dt *, Ko = 1.96 t.l+6. f-l(

obtain Sc,C,msl
10. if C does not exist on E then11.
Revise [/ = min{U, ,$c)}.
L2.
? - (point of defining t/).
13.
Find the intersection point .Iof ma and ms.
Find the intersection point J of

o*E#utrtJ -f 6a7^4t o,fE (D., 1q + x.
, "j1
-e,
:
E.ffii:},fr
t='frLt-a+Ht A) M*AXt€tu-qJ
FfrEil.*st, 5 6;6rr#[ Y < t f,)tl 6 : ] rr-e* 6.
=: o)filrE, A 2 l.,tf I ) b zq t6D r;fll*<rt\*rfr

Zb*L6.

mB arr,d, m6.

if L(I) ( [/ and tA < tI < tc
14.
thenD=Du{LAICII.
15.
if L(J) ( Lr and tB <tr <tc
thenD=Du{LCJBI.

*.2: &ttg'4gi4*L.zcD L *o>#&=;< F (r. = 1.96)
ft+ (J1,J2,J3,J4) ^oBI5

p=x f,
6.34

3(A,B,C,D)(A,B,D,C)(A,C,B,D)in

tn,c,s,A.t

u.ru

1

2

6.O5

endif
endif

5.69

.D$lafrfiffilt 1tt-n, J2-D, J3-B, J4-C) <erD ,?DL.*a>ffi=x l-l* 4.43 t'r+6. Li'L, aobV

18. Select one triangle out of D,letthe triangle be A,AH B.
Return to step 7.
endif
else

19. Output ? and stop : ? = ^9*\1' t- U .y' /.cffier&E.tbF6EE e ffi;E

7 tvl t) /,t^xt e b*E.rrfr iE{LFfi E (Qt) z ft*-t' 6.

(Q,) fpp D^u, *,rE "] *\tui +t"J).
s- AFfiE (p) t.f.jf 6EiEiEfi,L.t6.

iEiEfr, si lI7Eo)FfrE (P) o)EiEiEfr,<b6.

thtt, ryr4g1iaBEr pty
l.frf. {EL, u^r* =mins€f u(S), u,rrir, - ^A+D)Tmil(s€f, a(S) L.t6.

.

Algorithm (OPT-NORM)

1.Set tA= fu,and

endif.-0)7 )v

*DL)ttt:? t lD yrrrrtffihfrl.'ft)W4E.

EE r.

Output?andstop: ?=,S*else

rEfF*F+tts|ry.rt\* < /r 6 tc L /c ii a (f,[H -e B/r ( /r6. hlc, Effihfrt '{Erffi*AX.LetuFJE
PfrE (P) t *!'f dffi*fireffiW?ftR-f a.
4. t

ifD-0then

16.
L7.

obtain SA,A -(r(,S'), m(SA)),ma.
Set tB -- --{-r,,.*', and obtain SB , B =(r(S'),m(SB)),m8.

iya}ry-. 1 o)gl E FfiEl.iEH L/c. EiE^ aLZ, (Jl-A, J2-D, J3-B, J4-C)
ffiL.V<, r = 2.00
t'+*tc.. aDL.Bo*E=-:< Ffl 4.434 L.tt.->tc_.

s. t;bu) 1=+Dtft rB, Effihfr tl_'ft , ffi#AwtAtuBl E Pd
EAA ffi-:tc. : o) X ) /tPflffitftf{L L, fiFElc*i-f 6ffi4frtr7 tv s 9 A L Lft* Vtc..
u1##rffi[1] A.Charnes and W.W.Cooper: "Deterministic equirralentsfor optimizing and satisficing under chance constr."aints,"
Oper. Res., Vol.l1, pp.l&59 (1963)[2] Tetsuo Ichimori et al.: 'Minimum spanning tree with normal variates as weights," J. Oper. Res. Society ol Japan,
Vol. 24, No.l, pp.61-66 (1981)

tPf,v\eirr!ft1

T e6o-0181 ?e-8fits{t*LjEiu r-r

lE-E+Ht+ iEat+*[ ilr,rl bt*
TEL:02,1-554-7115 FAX:O24-553-3222
E-inail: asuka@fukushima-g.ac jp-710-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10' 2003)

7 z ),( #,aeilHf;afEilEEEtf tVl=f.tf 6*trffi7Ja-T
Multi-Objective Approach for Competitive Facility Location Nlodel with Fuzzy Numbers+W ffilJE

wtl rtw.

Takeshi Uno

Masatoshi Sakawa

JTEA+

E,BA+

Hiroshima University Hiroshima University
Abstract In this study, we propose a multi-objective approach for competitive facility location modelwith fuzzy numbers. In cases that the objective of each firm that locates its own facilities is only tomaximize its reward, then location of all facilities is usually crowded otr some regions which have many
populations or are hub for all regions. Such a location forces the firms to compete extremely and themarket about facilities is insecurity. Therefore, we formulate a multi-objective problem whose decision
maker is arbitrator and whose objectives are reward for all firms. By using a solution of the problem, wefind a good restriction such that more firms can survive.

1. l* uetE -eHeffi HTo rE;qEdE fd E Ic ffi

f 6 ft w#Jffi fi,[t, Hotelling $) affi*l,tc{lBti )VXltW L-f A
Hotelring lJ", ffi#.a#&filatrlfl# h\EEt bffiW,
7lrffiAtra a t \t|.t affiElc*: t,tr, ffiet a+Ffr.a ft#tttfU H # i. 6 M1*aI ffiraHHil a &)\lt-

A E Eg L t -c & k ffi?g.oif,:BL F|HT b 4E pl6E/e#i
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Ea*t L fcffi* l.{3 U bffi?#frE}t, Stackelberg
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E6l:*:urr, *ft*offiiyaffinrcb b4 4'ft affi?kt*#,+ h x *vtF/.6'Y b + a?AWt B I E E r r.
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H 4. fr rE ffi t t; tt 6 1Afr#-a)$#fr flto) ffi *E l. Egf
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E&t 6ttB lf, Step L .F.A.
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Step 4. 7)Vlt) XA 1 AHLrr#ffiffiaqo)REEd
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- 7L4-.

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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An Algorithm for Hitchcock Type Transportation Problems
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Shinkoh Okada,EfUffiHA+
Ashikaga Junior College
Abstract We concentrate on a transportation problem in which each element in a cost matrix is represented as fuzzy number.
As this type of problem is so called "ill-posed"problem, we can merely obtain an optimal solution. Therefore, based on thepossibility theory, we consider the interactivity among each pair of solutions and derive a set of solutions which have possibility
to be an optimal solution. We develop an efficient algorithm by applying the stepping stone method for transponation problems.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Solving by heuristic repair algorithm of the Fuzzy Constraint Satisfaction Problem with Continuous Domains,EW

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Y.SudoE{-.1 = E+.1 {*.2tFIr{.Kurihara
lrl.Kurihara.ltrLiEiEt+ -2lLlEErXt+
Hokkaido University Hokkaido Institute of Technology

Abstract: F\uzy CSP(FCSP) is an extension of CSP(Constraint Satisfaction Problem), a powerful tool forsolving various problems based on constraints among variabies. In traditional CSP and FCSP, values for thevariables are chosen from the discrete domains.However, this is often inconvenient when one wants to express realworld problems.In this paper, we present a new technique that allows variables to have a mixture of discrete andcontinuous domains.We show that this model, called HDFCSP(Hybrid Domain FCSP), can be solved by a newalgorithm SpreadRepair, an extension of the well-known heuristic repair algorithm.

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TEL:011-70G6861
Email:sudoy@main.eng.hokudai.ac.jp-718-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Dominance of recognition of words presented on right or left eye

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ToshimasaYamazaki Shin-ichiOhnishi

Takahiro YamanoiNEC

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Hokkai'Gakuen University NEC Corporation

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Hokkai'Gakuen University

Abstract: The authors have investigated dominance of the brain hemisphere according torecognition of Japanese words written in kanji or hiragana. Subjects were presented two words, one
has meaning and the other has no meaning, to the right eye and the left eye, respectively. Eachword was presented on the right or the left of a CRT at random. The words were superimposed on
the CRT however, each word was presented independently to subject's each eye synchronized byliquid crystal grasses. When they recognized each meaning, they pressed the key. Each responsetime was recorded and analyzed statistically. Event related potential (ERP) was also recorded andanalyzed by the equivalent current dipole (ECD) estimation. When the mean of response time of theleft eye is statistically small, we concluded that the dominant hemisphere of the brain is on theright and vice versa. When difference of the means of response time is not statistically significant,then the difference of the variance is tested. When the variance of response time of the Ieft eye isstatistically small, we concluded that the dominant hemisphere of the brain is on the right and viceversa. The right-hander has dominance on the right hemisphere and left'handers have the left
dominance. By the ECD estimation, we find iesponses on the Wernicke area to the right'hander,and on the Wernicke homologue to the left'hander. The differences of estimated latency times are
consistent with the differences of response times.

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85lms

819ms

NS

841ms

76lms

MT

91lms

928ms

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ftz$frtNt[ffifi*ihf,rllE*$

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I f4rtium

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ilil*rttHx j,t)-?

ar"{'t+tntr=9*,l:

tr1 A*ffiO*EffiFEtr

-720-

I
|
|

左眼提示文字

左眼提示文字

右眼提示文字蜃増璽
駅

右眼提示文字時間￨「↑
5000m勁

」単語認却でき次第キー押し

図 2文 字提 示 実験 の 時 間推移(被 験者

MY漢 字 ;潜 時 851ms)(被 験者 ⅣⅣ ひ らがな ;潜 時 819ms): :■::::11::::1■￨:::=1:::H

図 5右 利 き被験者 の ウェル ニ ッケ野 で の反応 (被 験者 NS漢 字 ;潜 時 841ms)

図 6右 利 き被験者 の ウェル ニ ッケ野 で の反応 (被 験者 NSひ らがな ;潜 時 761ms)―‑721‑―

日Ｈ Ｈ □

91lms)
図 7左 利 き被験者 の ウェル ニ ッケ野 ホモ ロー グで の反応 (被 験者 MT漢 字 ;潜 時

MTひ らがな ;潜 時 928ms)
図 8左 利 き被験者 の ウェル ニ ッケ野 ホ モ ロー グで の反 応 (被 験者
5ま とめ
漢字 0ひ らがな刺激 に対する脳 半球優位 性 の計測
実験 を試 みた .反 応 時 間 の 計測 および事象 関連 電
位 の等価電流 双極子推定 により,右 利き被 験者 は左脳優位 ,左 利き被験 者 は右脳優位 のように対称性 がみられた 。さらに,漢 字・ひらがなの平均反 応 時間 の
大小 関係 が反転 していた。等価電流 双極子推 定 によリウェル ニッケ野あるい はウエル ニッケ野ホモ ロー グでの反応 が 見られた潜 時 に関しても同様 に右利 きと左利 きで反 転 している結果 が得 られた .今 後 ,被 験者を増や してこのことを詳 しく検証 したい。本研 究 は北・リサ ー チ・センターの研 究 の一海 学園 大学 ハ イテク
環 として行われた.

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位 性 ,工 学研 究 ,第 2号 ,北 海 学 園 大学 工 学研 究科
pep。 153‐ 163(2002).

連絡先
丁064‐ 0926
札幌 市 中央 区南 26条 西 1101‐ 1
北海 学 園 大 学 工 学 部 電 子 情 報 工 学科
山 ノ井 高洋電話 :011‐ 841‐ 1161内 線 7874,2111:

FAX: 011‐ 551‐ 2951
Email: yalmanoi逗 )eli.hokkai‐ s‐ u.acojp

970‐ 974(1999).

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Akihisa Kenmochi, Shin‐ ichi Fukuzunli,
Tomoharu nyuna,Yoko Takaki,and Yoshiyuh
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Frlzry Cluster Analysis of fMRI Data on Long-term Memory
bv the ilIethod of Loci
Hidetomo Ichihashil, iGeuhiro Hondal, Yuji Takait, Shoichi Araki2

losakaPrefecture University,

JAPAN Lrlusu.hit" Electric Industrial Co., Ltd. JAPAN

Abstact: A brain mapplng in r=cdling long term mcmories

consolidrted by a mnemonlc cdled ttc Method of Lcci wes cerrlcd ofi
using IMRI erperlments. A Jepencsc subled mcmortzed 2'fl10 Eng[shsqrten(ts, each of which consisted of about l0 wordg during thc }uilthrte years, The brain imegec when the subjcct wes rccelling theseritenccs were rqulred in the aclivetion end besetne epochs. Thc
fMRI slgnds were endyzcd using SPM99 and e modilicd fuzzy

c-me.ns clustering. The clustring rosuhs rcvc.led thc frrnctiood
speciollzetlon of Brnoker's anca end visuol arce. Bmeder erees in visurl
corter ane dctectcd.

erd inurldirg mofs.

Mn Samson couldnrt withstrnd the onset of drc medie dteclr
Household conscr*rtion tips include ctosing off unuscd tums
end inurldirg roofs.

Each of the sent€nces is presented for 15 seconds. The

former two sentences ire for the active block and thesubject recalls 579th and 583th sentences respectively. The
corTect answers are as follows:

I. IvrnooucuoN

For most Japanese, effrcient way of brushing up English
language is becoming increasingly important as theglobalization of the society is starting to arise. In this study,
a Japanese right-handed subject at age 53 participated in theexperiment and memorized 2,000 English sentences each ofwhich consisted of about l0 words. For consolidating
memory the zubject took 3 ye ars of elaborative rehearsal by

the Method of Loci. ln the search for effrcient way ofmastering Englistr, a study on brain mapping using fMRI
experim€nts was carried out. In the Method of Loci, items
to be recalled are imaginably placed in a larger image, suchas a room, a post offlce and a station. Brain images acquiled
in the activation and baseline epochs w€re further amlyzed
using SPM99 for statistical infereirce and a newly
developed modified fuzy c-mems clust€ring algorithm. A
simple linear regression to prototypes of clusters is adopted
in the clustering. The prototypes represent the firnctional
activation ref€rsnce wavefolms of different regions and theclustering results reveal functional specialization of brain
areas eqpecially in the motor speech area of Broka md
visual cortex more cledy than the standard SPM malysis.

579. Mn Cts.ni tre.tu dl of hb emplopor with pdernd kindncs.
5t3. Prcrilcnt McAclcy hrndpiclcd his ofiicc rteff.

Then the zubject passively reads the latter two sentences tbr
the rest block of 30 seconds.
The third (last) session was conducted with eyes closed.
The head of the subject was firmly fixed by a bite-bar andhe only mvertly recalled *re Englistr sentences (innerspeech). The functional data were acquired on a GE l.5T

LX scanner using EPI( TE=50msec, TR=3000msec, voxel
si2r3.75v3.75x6 mm, whole brain ) and analyzed using thestatistical parametric mapping softrvare(SPM99).The
chosen voxel level threshold of significance was p <.001( not corrected for multiple compansons ).

III. Mrrnoo oF ANALYSIS

Many of the current andytical techniques such as
voxel-by-voxel linear regression applied to fMRI datarequire a priori knowledge or specific assumptions about
the time courses of processes contibuting to the measured

signals. h FCM analysis, similarity betwen eachwaveform of measured sigrals and cluster centoid

determines the menrbership values in a cluster. With a

II. E>cenn,trvrs

proper selection of the fi;zzification factor and cluster

The paradigm of foIRI measurem€xrt starts with awarm-up period of 12 seconds followed by 25 identical
cycles of "read and recall (active, experime,nt task)" and"passive reading (resting, contol task)'. In this fMRI
experiment, a block design was used in which the subject isinsfucted to perform o<perimental and contol tasks in analternating sequence of 30-30sec blocks. Each of the blocks
ofactive and rest is choseir to be 30 seconds long, thus eachsession takes 25 minutes. When an English sentence with anumerical nunber is presented on a CRT screen, then thesubject recalls its no<t sentence that is not shown on thescreen. When the sentence is presented without the number,Consecutive sentences tre
the subject passively reads
shown on the screen one by one as follows:

it

5?t. Mr:, Somsqr couldn't withdend lhe omet of thc medh attac{r"5t2. Eorsehold conservetion tips lnclude closing off tmuscd nooms

number, FCM is shown to be able to identiff various

patt€rns, such as artifact-related activities, venous
contribution, and different activation levels from thebrain[]-[3]. We used modified fizzy c-means clustering
algorithm. The objective fimction is defmed as:

J=IiXr uydy*wlX1E1 za log r*- lpo(Xi za- l) (l)d*-Vy- 6a1 r',- 016,.{2(2)where as denotes membership of kth voxel in the i ttr cluster.
6*r and b;p ue determined for each voxel. xr represents anaveraged wavefomr of kth voxel during l0 time points inthe block of60 seconds. vi is a cluster centoid ofaveraged

waveform qf measured sigrrals. The second term is for
fizzifioation and wq is a Lagrangian multiplier. As we areinterested in the time course of the sequences, not in its
magrritude, we should take the stsrdard deviates of the- 723-

original sequences.hstead of■ e■ andardiza伍 on ofれ ,bik。
and bkl h(2)are det― i d to flt」 騰 baselinc and

REFERENCES

variation rew∝ t市 ely Since tte crrors in(2)are calCulated
in■ e same scale as■ ■,whm the vanation of χtt is〔 Inall,[1]GoScat M.Alexandtt Mo Mchり e,B・ WOwke,andthe membershゎ to dl Clusts b∝ omes somehow equd.hk■五s way9■ e sct ofvoxels whose responses to the task bl∝
山 仙 re are sman can be dassifled as a noise d面 。

h ttj棚 朋 瑚胤,

鶏監

NX 1996,p.1783.

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QuatiiCttion h働 鵬 tional mattetb resonance haging
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IV RESWS
Recan of the smmes showed signiflcant clustgtt ofIag.,vol.16,no.2,pp.115‐ 125,1998.

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actlvation in ttc motor worh area ofBroka p血 暉 宙Sual
area,motor area,smsoly speech area of V隕 班nick(西 ,insul亀̀̀Model‐ frec

put〔 Inttclustring neural nemork and能 可 c‐ lneans,"」 彊引DE rra″

atmor chgulate and cerebellum are dctected by
SPNり 9.Wlde areas of宙 sual cotx in cuneus are detectedby the proposed fttη c‐ means clus趨「hg and■ is resuh
well mathed mぬ the elaboratlve rehearsal using

speoch area.h Fig。 l and 2,activated areas m lhe visual０∽︻︻︼ｎ∽０﹄

in ie宙 sual∞ rtex are dIし mt hm alat of■ e motors。

McJli.動 ago Vol.18,no.12,1999.

勁９﹄υａｃ︵ｘい宙suo― spatlal images m the me■ od ofloci.It is shown from性 cmtroid of chtters thatthe rewonseS Ofhemodynamics

ttmctlonal RI analysis using Kohonm

cortex are represented by■ e clusけ in bH山 t gay.Thech並 ∝ centoids shown h Fig。 lcriま りⅨplains the宙 suo
special recallhg task at ttc be̲g and・ e middle ofeach exptttal bbck.A small direrencc h rewonSes

time(S)

beneen the motor speech area and the insula is dis∞ vered

asshown h Fig.1(1(幻Fig。
.

tme(S) time(S)l Avmged wavef― s ttmtedby d― cmtroi由.

Rcsponscs are n‑31iZed.Each line coHに sponds to respective clustcr in
Fig.210WC→

Vi CONCLUSION
Complex activities induced by lnemory related tasks callfor powenl me■ 。ds to detect bcal responses of dirermt

Address correspondencei

HidetomoICHHASⅢ

signal wavefoms.It is necessattr tO develop slnultaneous,

hdustial Engmecrmg,Graduat School of Engine― g,me■ od of partitioning of brah areas and detection ofact市 ation by statistical hhmceo Enhancement by ushg
non‐ av∝ aged siglals and introduchg t‐ statisdcs.

h畿

Osaka Prefecme Un市 ∝sity9 1‑l Gakumdlo,Sakai,Osaka
599‐ 8531 Japan,TEL:0722‐ 54‐ 9352 FAX:0722‑54‑9915
E― md

u.acJpichi@ic.OSak血 ―clusttt analysis is a prowctive research directibn.

笏

z=… 18π=¨ 15

Z=0

z=‑3

L

z:+6

Fig.2 Trmsversal rotions. Upper: SPM99, Lorrer: Modified fitzzy c\mcaru. Five clusters of intcrest are depioted in gray colorwith differcnt brightness. The
srrroroding ai1cula1. clustcr L a noisc olugter whse bolcls hsve me.i6llm meobenhip less thm 0.7-―‑724‑―

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

fi4Hfi rf; E A

l.hlra A frffi ffi ftEtf; S / t, -> agtHt ft[ ffil

Dynamic regulation of spontaneous neunonal activity in dissociated neurons.

-tH

Etr EEA

Suguru N. Kudoh

Tiakahisa Taguchi

Etfiffi#efrnffi/H+frffifrR+*tr

E!EfiffiSEfrNrt

AIST / JST

AIST

Abstract: Neurons form complicated neural networks and perform a higher order information processing, but
neuron itself is also an advanced information-processing element. It is important for elucidation of a brain function toconsider correlation of network functions and cellular function, analyzingnetwork dynamics and behavior of functional

molecules in a cellular level simultaneously. I propose the dissociated culture system on multi-electrodes anay as a

useful system, in which can operate molecular functions of living cells and detect electrical activities of an overall
network simultaneously. In this report, we will show that synaptic potentiation was induced by a transient exposure to

Mg'*-fr"" condition for 15 min and calphostin C and KN93, a selective inhibitor of protein kinase C (PKC) and CaM
kinasell, inhibited the induction ofthe potentiation. In addition, activity patterns ofaction potentials in a neuralnetwork actually changes dynamically by the potentiation of synaptic transmissions induced by a temporal increase of
neuronal activities. These results show a series of flows that behavior of a functional molecule is changed byanactivation of neuronal activity, the functional combination between neurons changes and the information processing
style of a neural network is changed by this-

1. l*uu)l;iS Efl [A Bfr *fi A ?S # EI H ffiTM frVTH,XIf; ffi'E
E#Hct#frr6 irr. fl [Atn H tr#H E A Hffi ,EE*+t't b6. *E[A U^Jt T aE*: t#frE ] +a#ifltE R.
fr 7c c . Fl H E E Hffi *tffit#,ffi VT Z a#Ht **f 6 ;Lltfr[HBEm Enl;!==<'66. E *rr##fl ffiat]+WfrEtF.ffUA rS rr. Fil H l;e ffi 0! A i* # E EFH 0)f=
f, ESAffi z6 ;L#('e6 #L Utffi [ar[E{n t H fl E

EE LA I*#LNT ffi tE IF T 6. LN E il E E Hffi Ofl

Hrt*t- HEi li Mg2*tEfi * t fit,OEEtlf 6;tEJ*ff 4 EtnA - If offi ttE* t \('E ff iS # EI H*E Eb
litfi IeE at fiffrtzi 111 >tffi( ;1ff G# Etrh
EHT.66.

116

2. **fi)*,- ? Futflfi &U7v l'h ffi ffi HEE** ltt('l;ffi E l,tr
+ i* l; J2t L \6 " grry)*ffat dT a + ifie l;2 L \T. E,EfiffiSeffinfr WE-P>5- gJW!**ri4 F11>l;+rourL\5. DJTI;fr=tfr ?" E+10 E :' l'uEo,tH+nf; tnD H u. t-t)7 r> tuIg:l;J DilEfl EAt:tiq[#fi s t/^Jl,tHrD tU6L. rti 7lE,iEttE lfi t##t t. ;tltbbrlUr}lzs uglml Polv-D-Lvsinel- l'

n6 ;Ltffi m V NVTffiffi I'tx''2 o t El;. ;nll#:T##E9JiE{n, \|->h\*.lLt . ;o,ft-v@fl [Ef5offi

tffi t tc35mm 7 17l7vDE*mI;He. SVoCOz*!frfr,t,f )*:.4(-5-f'Eit t tr' EiEf; l*ro%+neEfffr
tf tio-urM/Fl2Efr IF <'Et u. 3 a -2E b*l;+
Et*El,tr, Ef, S,4t+ffi *mHEtEf ffi &o- toa abaEfllrli. 7v l'f, F fi$**E:utf t. -& En A
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E Ur t\6t'oT'66. ilEESJ l;JD. ?S#ffi m fi ,[0)HfE tr H g,tt +o#fi/$* {b U. ;ft l;J:(fl [Eo H, ffi ttr$*Etn. #RL t(i{f#E Hffi o'lt#rEEffi-725-

これと同時期に、回路性 の活動電位が観察 される(図日培 養 したものを電気 生理学的実験に用いている。
レ
セル記録法により行 つた。
シナプス電流の解析は、ホーリ

2)。
国

回

35mm培 養 皿で培養 した神経細胞に、倒 立顕微鏡下で微小ガラス電極を接触させ、吸引してギガオームシーJレ を形T日コ

成 した。その後、細胞膜を吸引破壊 し、‑60mV膜 電位 固

回

定下 でシナプス活動に伴う微小電流をアンプ(CEZ‑2400、
yWW石

日本光電社製 )に より増幅 、A/D変 換ボー ド(AXON

1‑1畠― ……・―

Ⅲ□

回

日
回 ‑1lT￢

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四 □T￢
―
百

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ーのハー ドディスクに記録 した。

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回̲̲̲ L.̲甲Ｔ□一(MED64、 アルファメッドサイエンス社製

ぎ

11!:11

神経回路網 の解析 には、細胞外電位 多点計測 システム
3)を

￨

回

口…

TT‐

す

hstruments社 製)を 経 由して測定し、パーソナルコンピュータ

一用いた。多点電極 皿であるMEDプ ロープ上に神経細胞を培養 し、自律的解析 は、独 自に開発 した解析ソフトウエア(MEDFAUST)

図2.
胚令 18日 培養 26日 目のラツト海馬神経細胞 から記録された自発性の活動電位。各ポイントは64点 の多点電極それぞれから得られた細胞外電位記録を示す。

を用いて信号 の傾きを主な指標 とするアルゴリズムにより活この活動電位 は、CNQX等 この系における主要なシナプ

動電位を検 出し、k‐ means法 を改変 した手法により全 自動

レタミン酸受容体 の阻害剤 で消失す
ス伝達を担うA/K型 グリ

でクラスターカツトを行 い、得られた信号を単 一 神経細胞 由るので、シナプス伝達を介 した神経回路網 の自律 的な電来と見積もられるクラスターに分類 した。

気活動 である。

に形成された神経回路網 の活動電位 スパイクを記録 した。

細胞外記録外液をM♂

+を含まないものに置換 して一 時

考察
結果口的に神経回路網 の活動頻度を上 昇させることによつて、解離培養された神経回路網 は培養 日数の経過に伴い、

sPSCsの 振幅が40分 以上 持続 して上昇する(図 3)。

3。

ても自律的に電気活動を行い始める。
刺激を全く加えなくニワトリ大脳培養系の場合胚令10日 目培養5日 日程度か
ら、ラット海馬培養系の場合は胚令18日 目培養7日 〜10
日日程度から、このような自発的な活動電位とこれによる自発性シナプス後電流 (SPSCs)が 観察される(図 1)。

A「‖ 同 町 口

鮮
Ⅱ

pA

図3。
胚令 10日 培養 7日 目のニワトリ大脳神経細胞 から記録された自発性シナプス後電位。I、 Ⅱは同時に記録された細胞ごとの記録をそれぞれ示す。

図 1.

A胚 令 18日 培養 9日 目のラット海馬神経細胞から記録された自発性シナプス後電流。
れた胚B。 多点細胞外電位記録電極 皿上に培養さ
令 18日 培養 9日 目のラツト海馬神経細胞 の位相差顕微鏡像。スケールバーは 50μ m。

―‑726‑―

上段バネリ
レ
はM♂ キ
除去条件前、中段はM♂ +除去条件中、
下段は20分 間のMピ +除 去条件後、通常の記録外液に戻して10分 後の記録をそれぞM♂ +除 去条件により、シナプス電流の振
れ示す。
ている。
幅が増大し

レタミン酸
この増強 は、シナプスの活動 によるNMDA型 グリ
受容体 の活性化、新規タンパク質合成 が必要である。さら録 では各クラスターの間隔が長くなる変化が観察された(図10に、この増強 が蛋 白キナーゼC(PKC)の 特異的阻害剤 であるcalphostin C、 カムキナーゼⅡ(CaMK Ⅱ)の 特異的阻害剤であるKN93に よつて阻害されることから、細胞内情報伝達において重要なPKC、 CaMK Ⅱが増強 の発現 に必須であることが明らかになつた(図 4)。
５
・
０
ｏ

﹂ＯＺ
００ＣＣ ０ ００Ｎ一
一 Ｅ一

MgF

MgF+Ca:。

MgF+KN93CJ

可図 4.蛋 白キナーゼの阻害剤による増強 の阻害効果 。
シナプス電流記 録 の3分 間 の振幅 の平 均値を算 出 し、その誘 導
前 後における変 化率をグラフに示す。*は 対照実験との有為差を
一は標準誤 差 、N=5。
ヽ示す。エラーノ

これらの結果が示すように、器官組織 から分離 して解離

7FI'▼ ――

膠"培養 した小規模な神経 回路網 であつても、それを構成する神経細胞 の機能 は維持されており、神経活動 の活性化 によつてシナプス伝達 の長期的な増強 を誘導することが出来る。また、この増強 には細胞 内情報伝達 系と呼ばれる一 群の蛋 白質機能分子ネットワークが重要な機能を果 たしてい4,5。

ることが示唆される個 々のニューロン間のシナプス伝達が増強されるとき、実際 の生体神経回路網 の活動 パターンがどのように影響を受けるかMEDプ ロープ上に解離培養 したラツト海馬神経 回路
網を用 いて解析 した。細胞外電位 多点計測系では個 々の
3 1
1 1
1 1 1

シナプス電流を計測することは不可能なので、フィールド電位に現れる活動電位スパイクの時空間パターンを指標 とし6,7。

て解析を行 つた1:l

: : : 摯! ￨ :胚齢 18日 から10日 以上培養 したラット￨ : l )1 ' 1: : :―ス
ヽ
海馬培養 系に於いては、周期 的なクラスター化 したノ竜

6Tim e (Sec)ト発火が観察されるが、一つのクラスターを構成するスパイクの頻度 は記録した神経細胞 によりばらつきがあつた。単 一神経細胞 の解析と同様 に記録外液を20分 間 一 時的 に
1タ ー
Mg2+を 除去 したものに置換 し、この前後で活動電位 ノ

Ell
:1

踊

1:

撻

眸
‖

￨:

‖

1き

餞1

]:

‖

ンを比較すると興味深 いことに、Mg2+を 含んだ記録外液 中Tim o(Sec)―スト発火の頻度 は上昇
ヽ
でも、一つのクラスターにおけるノ
して自己相関関数のピークの数が増 加 した。この変化 は30分以上の長期間 にわたつて持続 した。さらに、いくつかの記

‑727‑
―

図5.

A自 発性の活動電位パターンの神経活動依存 的変化。上段バ+除ИまMg2+除 去条件前、下段は20分 間の M♂ 去条件後、ネ′
通常 の記録外液 に戻して10分 後 の記録をそれぞれ示す。Mg2+―スト状の刀 1イ クが増大している。
ヽ除去条件により、ノB.H*EOEfi Efi.t1r->A179-7tr:tl-"+5-lt17', Neurosci Res' 28(4):337-44'
7t V rb*t . .t' Bi/ f *lt tl Mg'z-Efr * *ff Hil. TEltt 2orlfdo Mg}ffi**{+ft . iEH0)Eefr't*l;Et 11 ot}&.aizfr.

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ffi6,EUtff*Ettt. ;hl;Jut#ffiffiE8FgloffiHE6iffi Activity-dependent enhancemenr in the reliability of
etl*{bU<ffiEEIEFffi0)ttffirE4Effi*r$4Etn6L correlated spike timings in cultured cortical neurons.

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;o4\ffi,Ha i4fi # E Hffi r'fi htrtt \6ttffi
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Etfrffimeffinfr IFelfiSEtlffiHfi-t-tr-D7ffin7tl,-j

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-728-

tLifi1"'ru61*,.r"r,19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10' 2003)

PEEPlTf ffiEE6I.I 6 ffi+IIO,,,ffi Rffi&,Affift
Assignment of border-ownership by hierardrical neural network#fr, ftz
Masayuki Kikuchi

HHrFl.lt # = > -r* = -, t,l ->^+E{SSchool of Computer Science, Tokyo University of Technology

Abstract: Recet studies suggested that the visual system in the brain processes local contour elements in the images
with the property of the side of the figural region to which contour elements belong (boriler-ownership), in addition to
the properties such as orientation, potision, and polarity of edge. This nature is thought to give the neural basis of
figure/ground organization in the visual system. This study proposes the possible principle to determine figural sideagainst the coutour, and the hierarchical ueural network model embedded this principle. The model was tested bycomputer simulation.

(L\6 t \r4Lbtu5rtt, : :-ettE6 Hffi4rV,ttuttBd, -fbt>b&E-ffit:Err6*ffi0)+t., t -aw)t#
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Rubin t.I6ffi&f6 afrffifril\ntffit**Bvtlfrctt *EHHtl:1tffitr**0)h*[rrB, ,lffirr]& L.rrD , ffiffi#f,
ff,H-eIl, ffittr& rrEHl.tt.F,i./rr,',: & rr#H3trt -effiEit6ffi&ri, XU& *6fl'frsr)f.ffi0)-ffitlEffi L(L\6 [1]. Nakayama 6l.I r!'gffifr?* [2]-C, +3Hl (L\6 &v. )ffifi|1/r6.
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a*frawnAfrf 6o)-eb0 , Za#fro4-ilrlhil\* <*nH border-ownership ii** 6 = L. [:/t 9, g*
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H.frffib6. LtF,frL, border-ownership coding & trE#E D t t H-f 6 &af;+B5*offirr 2r l.tt6 t
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L, ffiHilt , <turt\#-l-6 2 ffiw,afrf,1.'etr/r < , {rut.EftE8tu 6tr+a##a, b, h{ArjriDt.Ersrr&
B t b 6 tu/)ffi&Ea ,,|RF.-t' 6 t o & L (fEH 3 ir 6 6 * u),Et-.dlH afi #t 4 R t-tt l7l. . tLtt$Jffi&H,:L.*f,frL<r,l6 [4]. :frbtttEHffil.*atrbE],-fr' l;F.lrt6: &rr#Etiu(t,.6 colinear trffi6 [g][g]t tflfti. 6titrt}. <, to),f,,-c |d.4PrrffJ<b 6 t A L&Hfi r:*srt 6&frt>#a*4ffi*EBE bi'l./rz( 6. Li. L, h*LoafrF*&ffiFfi1fratr+8ffi Lv', )* tc.ii, tlLB.E a t ) rr ) )1 = / }:cry-fr,f 6 ari t#t#a+iE.L, #1.^hlir-vriufitaiu*e, &,b)tt,. ffif.iE'{T+Hlt,D L. L(, ffinEffi=, iffiffi (T- f,$H!/eownership aBlzlf-f-'t'6*.C{.Eutffiffififrfr
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-729-

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-730-

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-731-

レー シ ョンによ り,階 層化 され たネ ッ トワー クでは単層
ネ ッ トワー クに比 べ 反応収東 まで の時間が短 くな る ことが確認 され た.

参考文献[1] Rubin, E.: Visuoll wohrgenorntnene figuren, Copenhagen (1921)[2] Nakayama, K., He, 2.J., Shimojyo, S.: Visual surface
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267-2eL (1ee5)

図 6:シ ミュレーシ ョン結果 (3).300回 計算後 の様子 。

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173-1e3 (1ee3)

騒盤 目崚 Ц駆 製

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rR撃 38≡

里壺:塁 蕊罵駕磯螢調詈E驚
計算回数

図 7:図 の領域側 と反対側に反応する細胞数の時間変化の比較[11] Shimaya, A.: Perception of complex line drawings,
Journol ol Experimentol Psychology: Humon Perception and Perforrnonce, Vol. 23, pp. 25-50 (1997)[12] Polat, U., Sagi, D.: Lateral interactions between spatial channels: supression and facilitation revealed bylateral masking experiments, Vision Resenrch, Vol. 33,
No. 7, pp. 993-999 (1993)

図 の存在す る領域側 と逆 の側 に反応 をす る細胞数 の時間変化を,単 一層ネ ットワークと階層ネ ッ トワー クとで比較 した グラフである.こ ち らか らも階層ネ ッ トワー クの反応 の速 さが読 み取れ る.

逼ユ1各 先〒 192‑0982 東京都 八王子市片 倉町 14041
東京 工科大学 コ ン ピュー タサイ エ ンス学部
菊池 員之

4

まとめ

電后舌: 042←37‑2696

FAX:0426‑37‑2112
本研究では,輪 郭 の帰属する物体領域 の側を求 める階 E― mdl:kiku面 @cs.teu.acojp
層的神経回路モデル を提案 した.コ ンピュー タ 0シ ミュ―‑732‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

lE+fiEfrt{t+H t+f,H.>z7^

A visual neural network self-organized through an infomax learning

ffiHEiH
Kenji Okajima
NEC Effi ffi frfr

/ u 7 * i2 zffi q-2>, -Proteomics Research Center, Fundamental Res. Labs., NEC Corporation

Abstract A neural-network learning algorithm is proposed according to an information-maximization approach.
A basic module of the model neural network consists of two simple cells and one complex cell. Each simple cell
calculates a linear summation of input image. The complex cell calculates a squared sum of their ouputs. The
algorithm updates the synaptic weights of simple cells so that the information obtained from the ouput of thecomplex cell is increased. A computer simulation was carried out, and it was found that the algorithm generates
Gabor-wavelet-like weights similar to those observed in visual cortical neurons.

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-733-

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(4)

残念ながら一 般 の場合 には右辺 の微分 を計算することは容易ではない.そ こで,こ こでは加法的なガウスノ
イズを仮定し,さ らに低 S/N比 の近似を行う.こ の場
合 ,相 互 情報量 ///を SN比 で展開することができ
結局次式 の Hebb則 類似 の学習則 が得 られる

中■△z∝ aИr/∂ 名 ,

Wl

,

4。

△Z(χ ,ノ )∝ (C/― C)S′ ん (χ ,ノ)+30[%,4]
,″

J=r,2

(5)

ただしここで Cは 出力 の平均値 ,ら は出力 のクラス′
内平均値 を表わす 。β の項 は数値 的 に計算 される
項 で ,モ ジュー ル 内 の 2つ の 単 純 型 細 胞 の 重 み.

4。

シミュレー ション学 習デ ータ 学習 に用 いた入 力画像 は次 のような手順で生成 した.ま ずランダムに選択された位 置 にランダム画像 を生成する。さらにそ の 画像 の位 置 を上 下
左 右 にわずかに(4画 素以内)ず らした一 連 の 画像を生成 する.こ れを繰 り返 し多数 の 学習デ ー タを生成する。ところで ,短 い時間間隔 (例 えばサッケー ドと次のサッケー ドとの間)で は,網 膜像 の位置 は多少ず れるかもしれないが ,位 置 がず れては いても同 一 の 物
体 が映 つている,と 考 えることは合理 的だろう。これを勘案 し,上 記 で生成 された画像デ ータのうち位 置 だ
けが 互 い にわずかにずれた画像 は「同 じクラスに属する」ものと定義 し学習を行 つた
結果 ランダムな結合重みを初期値 とし,実 際 に画像を入 力 し学 習を進 めると,報 告され てい る単純型 細胞 の受容野 と類似 の,異 方的な結合重み パ ターンが生成 されてくることが分 かつた (図 2).学 習終 了後 の.

複 雑型 細胞 の性 質も報告 されている実 際 の 複 雑 型
細胞 と類似 していた
.

一一紺一

W2

%′ 場 を正規直交させるように働 く

1ll:ii卜:

図 2学 習 で生成 され た 単純 型 細 胞 の結 合 重み
(方 位選択性を示す異方的パターンが得られた。9個 のモジュール を学習させた結 果を示す .学 習時 にモジュール間には抑制性 の相互作用が導入されている。周期的境界条件を用いた。)

参考文献[1]B.A.01shausen,and DoJoField,"Emergence of simple‐
natural images,"Nature,vol。 381,pp.607‐ 609,1996。

[2]A.J.Bell,and TJ.SttnowSki,"Edges are the lndependent
ComponentsO of natural scenes,・・ in Advances in Neurallnformation Processing Systems 9,edso M.Co Mozer et al.,pp。 831‐844,Morgan Kaufmann,San Mateo,CA 1997。

[3]R.LinskeL"Selfoorganization in a perceptual networL"

Computet vol.21(3),pp.105ol17,1988。
An｀ infomax‐ based leaming rllle that[4]K.Okttim■
generates celis silnilar to visual cortical neuronso Neural
Ne● ″orks,vol。 14,pp.1173ol180,2001[5]HolmaOka and K.Okttim亀5。

An algodthm for thedetection of faces on the basis of Gabor features andまとめ

inforrnation

本研 究で得 られた結果 は ,視 覚細胞 がある意味 で「最適 」に作られていることを強く示唆する結果 であると言 える.ま た ,こ こで述 べ たアプ ロー チ は ,識 別 に
有効 な特徴 を学習 によつて決 定するという問題 にも応用 できる.実 際 ,筆 者 らは視覚細胞類似 の 特徴抽
出セル と情報 量最大化学習をベ ースにしたシステム
を顔検 出の問題 に適用し,高 い検 出性能 が実 現 できることを確認 している

cell

receptive fleld properties by learrling a sparse code from5。

maxirnizltion,

toappearinComputation.2003

連絡先〒305‐ 8501
つくば市御幸が丘34
NEC基 礎研究所 プロテオミクス研究センター
岡島健治
舌: 029‐ 850‐ 1137
電言FAX; 029‐ 85606136
Eman:okttima@ilocl.nec.co.jp―‑734‑―

Neural19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)+fr A*F"I =#.E* t 17 ) MST Sffi ffi ffi E f )V

A model for detecting a plane spatially in area MST of the visual cortex.

mf i5ry,III reHiroaki Okamoto

Susunru Kawakami

HaiE (ffi)

Hlrt+

Fujitsu Ltd.

Tohoku Univ.

Abstract: A neural network model for perceiving a plane from visual motion was proposed. Integrating the
local velocities detected by MT cells, MST cells detect the plane's spatial parameters; orientation and timeto-contact. Simulation of modeled network, linking retinal and MST cells, showed selective responses for theparameters of a moving plane correctly.

1 tt u&)lc

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Hffi*flfiE' DS Hruffifif, ' DS 1E#ffi[A' E$,&trffi[0nr'rn?nE|fr E.re. )\7 A_-& . H+rfrffi E6 . !F{H . E^
7*&aruBtftv\, Ef$ltc MT ry-eEffiE9rt&

ltc. ;0)J: 1., I lEo) MT ryIf9J&HffiHtf, MST

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tr-ra. LGN T0)iEnb\ . iEtr/ela2ffiffiaffiffi ftcT\ta. El4(C) rl*?o)-ffi (2 ffiFf0)IiliSHf':)b & l. Reichar & Ha a###ffiaHfrHltcffiEi VT bA. H.t:, flla 2 )E t D +.Et 3 ttlc*HlH9/eo*dwlc*itJ afrF;##6ffi ErJ[^r b a. 3 ffia*.
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-737 -

(A)網 膜 画像(C)単 一受容野 の応答(B)受 容野 の配置
図5

シ ミュ レー シ ョン結果

向は視野 中心軸 に一致 して いる.こ こでは最初 の網膜像

参考文献

だ けを表示 して ある。規格化時間 は △t=50msで ,規lll J・

格化到達時間 は 20に な る。網膜細胞 の 間隔 は偏心度 に応 じて次第 に増加 し,受 容野サイズ もそれ に比例 して拡大 して いる.図 5(B)に 受容野 中心 の配置 を示す .受 容
野サイズ は中心部で 2° ,最 外周部で 12° となって いる.

視野全体 で網膜細胞数 50万 個 ,受 容野数 は 1000個 である.受 容野 の大 きさは直径 33細 胞 で一様 で あるJ・

Gibson:The perception of the visual world,

Houghton Mimin,Boston(1950)
pl D.N.Lee:A theory of visual control of braking
based on information about tilne―

to― collision。 ,Per―

ception,Vol.5,No。 4,437‑459(1976)

pl HO Sun and B.Jo nost:computatbn of diferent.

MST細 胞 は ,平 面方位 に対 応 して 1280個 の細胞 が2次 元 に並んでお り,対 応す る方位 は均等 に分布 して い
る .そ の 2次 元配列 が規格化到達時間軸 に沿 って 36層
並 んで コ ラムを構成す る.図 5(B)の 丸 印 で示 した受容
野 に対 しての MSTコ ラム応答 を図 5(C)に 示す .規 格
化到達 時間 20の 断面 を表示 してお り,各 点 の 大 きさが

MST細 胞 の応答強度 を表 して い る.極 変換 による大 円
状 の 神経網 を反映 して ,大 円状 の 反応分布 が 生 じて いる。このよ うな単一受容野 の応答 を全受容野 にわたって集積 した結果が図 5(D)で ある.こ れ も,正 しい規格化
到達時間 20の 断面応答 だけを示 して いる .平 面方位 が下向 き 45° の細胞 が最 も強 く応答 して いるのが 分かる 。
コ ラム全体で もこの細胞が最大応答 となってお り,平 面を正 しく空間認識 できる ことを確認 した(D)全 受容野 の応答

optical variables of looΠ ling objects in pigoon nu―

cleus rotundus neurons., Nature Neurosci。

,Vol.1,

No。 4,296‑303(1998)

Fl川 上進,松 岡雅弘,岡 本浩明,細 木信也 :オ プティ
カルフローを統合して平面の空間認識を行う大脳MST野 神経網のモデル,電 子情報通信学会論文誌
D2,Vbl.J83‑D― 11,No。 12,2786‑2797(2000)

レlS.K〔 wahmiand H。 Ohmoto:A cell modelfor thedetection oflocalilnage rnotion on the Hlagnocellu―
lar pathway of the visual cortex。 ,Vision Research,
Vol。 36,No。 1,117‑147(1996)

FI H・ Ohmot。 ,et al.:MT neurons in the macaqueexhibited two types of bilnodal direction tuning as.

predicted by a model for visual lnotion detection,

5

Vision Research,Vol.39,No。 19,3465‑3479(1999)

まとめ
空 間認識機能 と して重要 な平面 の 3次 元 方位 と規格化到達 時 間 を検 出す るアル ゴ リズ ム を開発 し,複 比変換 +極 変換 で数理的 に表現 した .広 視野運動視 の 中枢 である MST野 で このよ うな認識 を行 って いるもの と推定
し,MT野 の局所運動検 出 モデル と組み合わせて 「網膜か ら MST野 までの神経網 モデル 」 を構築 した

謝 辞 本研 究 の一 部 は ,文 部 科 学 省 科 学 技 術 振 興 調 整
費 「視覚 系 にお け る ニ ュー ロイ ンフォマ テ ィク ス に 関す
る研 究 」 で 実 施 され た もの で あ り,深 く感 謝 す る
連絡 先.

このモデル を,約 2000万 個 の細胞 とそれ らを結ぶ約3億 本 の神経結線 と して コ ンピュータ内 に構築 し,運 動
す る網膜画像 を入 力 して シ ミュ レー ションを行 った .その結果 ,画 像 中 の平面 の空間 パ ラメー タ (方 位 と規格化
到達時間 )を 正 しく検 出で きる ことを確認 した.

―‑738‑―:

T243‑0197
厚 木 市 森 の 里若 宮 10‑1
富 士 通 厚 木 研 究 所 自律 シ ステ ム研 究 部
岡本 浩 明TEL:046‑250‑8840
FAX:046‑250‑8841
Email:h― okamoto@jp.■ 巧itSuocom.

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

Aperture FdEEI. f,itr 6fiftfliiEgrfrHL itH L @EEi.E[.? L \z
On the relationship between perceptural grouping to motion and attention in apertures

f#ffiiE NtHE

Isao Hayashi

Gentaro Shinpaku

ffiH't+ t+pft

pEH't+ t+H

Hannan University

Hannan University

Abstract The physical data in the aperture experiments is significant to analyze human visual system.
In this paper, we analyze the relationship between the perception and the attention mechanism whenfour types of stimuli are given.

1 . ttu&rt.

I

ffi H-e' o +E H,lHffi [r+E $FJ q *dW t|itffit /: #f'fl [E-c're4t &, ff*Affi o*flHltx9 -Lfr.qr1-fiilffiVttr+
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ffi-f b*W.o>-zlc Aperture *ffi 1t] h\ba. +=, rt=XA lJ.L I *. fifiEEE 3

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Fig. 1: Total Results
Li'L,
Ez\ffi/cilr,iH< /a6{EffuL L(ffiillltit6.
-e't*, b t- b frH"-effi # n\ 20 ffiRa: 3 Aq#&tl: *f L, Nl'ffitrarx 4z /e t, t*
ms D,l-E. o {Eff HtFfr
F{ z}I 5
TEF96{firiJrt\bb l2).
9 n@afiH,oE
Wy o>Ait sffiffit'{tltl',*-#a-e' ri, . aTwrn*ff#.+,ffih a#fitc k -a N,a@#re't+( *nH-#,f*+ L -45/c
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i+HL
6*75IS,L,E ti#J+t alc D ti, ffr6, 6 E6'Fit4. * ,. gz\BH S50ms ,xH,L L<Er,.EmEfdtc*f L(*E
( r* 9, Htafrrfitcf.tHn$E#ILlaui. L-etg6 LTIR
H#*?&+1\E[T L < r,. 6. fitJiff{=E t 4 Ztc%e t 5 Z
L /c. ^-46*! Ic l*, EtD. Effittcfliff6B lx 4 Z< k 0rtu,Ea L o-$*fLt- F,bt<a)t:., ffiB€ffifitEtHt-t:.
E r,.*frslaEEtH* t rl, gz\Ef6n\Eu 'ffi!*
t-e'fiH-#.i,fi+|1 tcfr3.. frrjiff{FBtt-tNJ'ffitrBtffi)'.t tc
ffiRt*
LF'Atb. L tfr4lc.
fiH;*.ffi#L d)+EEEl*H (, Et .Efrffif6lcf;t,6fiffi"-e'lt,u'<' =#.iffi+d){ETttfiUiff{=Elco> Mil,lcB sr, . /c ffifIl)ES *nH, y itH u aHffiilc'>
ffi#L lru'. r itbi'6.
tmffiR tffiH L, {EffH L EBH@iEfi*rJiff tcf,f f a0t I 50SO

lR Htffit#a&L \ tc ? L \( #*t b .

Table 1: Correlation Coefficient

2 . Apertu.e Effi

EEtrv

t = > Y = -, ffiffi a*ffi*E<'ffi t i' lr EE
v 4 E offiW4#])#*W.t 50cm l.ffiffrj L/c. a :/ Y^a=', l*HtiBry PC(FI\'IV-6550DX4e), il
za v 4 ti 17 4 v 1' )t 2 -t = y '- FNIV-DPe713(EE
EiEfi 85.0KH2, zJcsFEiEffi 68.7KHz) 2pt,r/:. ,^<ffiWA

1-, i -ra*ffii,i, fla+l*.: 35mm, HHEEffi: 95mrn, E+ffi

hafififr: 135' lcEftt, fitjifffr*Aaffi)vfrHz -'ts"(fliE.t.f,rtu), 0" (ELfirtu), ++r" QK+Efrfrl)' Ez\
ffiffi: 100.250.400,550.700,850. 1000. 1150ms l:f,f L< rBgrfiH,a;d'ffi tffi 's /: . + Z bfriJffitrtr t' L < tr.aaffiM2-iLftL-tz.
(1) ffi^Ed)H9r[At <-rb.

(2) ffixHoHmA,€.iffit ir6.
(3) ffi^H rlffi l: fr ,F'ififrl,'#t't 4 z b (4) ffi^ft*Atfr&,r:Ta.

*L'HTII,€.ufi81$[,F.ififilliil**&*1t

0.41
0.65
0.71
0.48

xL'H5l[,€.ffit55'A,F.ifi#lJifr

0.r2
0.51

0.26

0.74

0.33

0.59

EA, EratsffiEtcfrtjigi{=Et+i-b. L ll& 9, it

Hn\EiZ lc]Effi L gz\ffi fd 550rns D)La t, fuHil.ffi+ t*{ETL/aur/j6 ) L?tRL/:. Li'L, .oTtRt.EL<, *tJffiEE t 4 i-t:Eh(' t, fi H-#ffi#t*t'B L le i' -t:. . alRB'ixMFEt bl: D, fiUiff{E Et 5 Lte&*ffi

I:?L'( k9&h\Lt:. H5/[tt <f bflJ'ffi,'xinLtt*
6o>*WffiRt El z l:zr L, ffi.^.Hrl*Fli,F,iffi*tjiff arl
Lt:EAaf=ffi#R&B 3 l:2.r. /: E L, f[Hif'ffi+ti*fif;'('z\ LH#{EE'fEliiEfi*-C'zr t < u' b. *-t=, *tH,
;3.ffi$ofrt{E L Ed.'fE & ffi [E('t L /c. frH;P'#t* u-739-

標準偏差値 は ともに,呈 示時間が 550msよ り短 い場合 には上昇傾 向にあるが,550msよ り長 い場合 には一貫性 がな い.特 に,図 3に お いて,呈 示時間 850msに おける知
覚認識率 は 700msよ り下降 して いて い るが標準偏差値 は上昇 してお り,最 大値 と最小値 の偏差 も大 きい.さ らにPR
850ms付 近 での標準偏差値 は,100ms〜 550msで の同 じ max
知覚認識華 の標準偏差値 と比較 して も同 じとは限 らな い
rrl111
他 の実験結果 で も同様 な現象 が見 られた.こ の知覚認識 VAR
率 と標準偏差 との関係 を明 らかにするため,各 呈示時間 t SD
における次 の 範 を計算 した

Table 2: Result of Flashing Stimulus
Display Time
100

700

． １

0.73

０

０

1.0

・

・

２

０

０

０

1.0

1000

1150
55

0.8

0.8

0.70
0。 9

4

0.1

0.3

0.2

0。

48

0。

0.8

0.50

0.52

0。

71

0.72

0.69

0.69

0.22
0.47

0.23

0。

13
0.37

0.48

0.10

５

3

0。

４

0。

850
58

0。

・

3

0.67

・

3.27

3.00

2.18

8.63

2.35

9.60

６

０

ただ し,Sュ は呈示時間 tで の標準偏差値 であ り,PRt
は知覚認識率 である

73

0.01
0.22

γt

0。

0。

Com.

SDt
γt=IPRt‑0・
51

３
６

３

． ０

.

.

５
０

０

,

400

250

0.48

1.00

考察

.

1

1.0

0.9

0.9

呈示時間 550ms以 上での知覚認識率 の下降が注意 に由来す ると考 え,各 種 の刺激信号 を与 える実験 を行 な った
しか し,予 想 に対 して知覚認識率 は上 昇 しなか った.結論 として,注 意 の機構 は知覚認識率 の下降 と関係 がな い
.

0.8

0.8

知 0,7

0.7

.

標 準偏差

墨
輩

0.6
0.5

⌒ 0.4

%

vO.3
0.2
0。 1

0

550

700

850

.

呈 示時間(ms)Fig.2:B01d Arc

10。

一方,呈 示時間 700ms〜 1000ms付 近において γの値が高 くなる現象 を確認 した.H〔 Ⅳkenplは 低速度 と高速度の運動刺激 では色 と輝度情報 を処理するメカニズムが異なると述 べている。また,CrOpper降 lは 短 い刺激信号 の呈示 に対 して通常 と異 なる視覚 メカニズムが存在す ると述べている.こ ららの報告 によれば,視 覚機構 は呈示刺激 の速度に依存 してその処理過程 を切 り替 えて いる可能性 を示唆 している
本実験 での γが高 くなる現象が呈示刺激 に対す る視覚機能 の切 り替 えを示 しているかは明 らかでないが,知 覚
認識率 が上昇す る短 い呈示時間帯 と知覚認識率 が下降する長い呈示時間帯の境界 において,γ が高 くなることは興味深 い.今 後, この現象 をより詳細 に検証す る必要 がある.本研究 の一部 は,文 部科学省科学研究補助金 (基 盤研
究 C)課 題番号 14580433の 一環 として行われ た

9

.

0.8

知 0.7

標 準偏差

轟
肇
0。

6

0.5

⌒ 0.4

%

vO.3

0.3

2

02

0。 1

0.1

0。

0

0.0

1∞

250

400

550

7∞

850

10∞

参考文献
国 仁科 繁明,岡 田 真人,川 人 光男.輪 郭運動方向の計
算 における充填過程 と大局的バイ ンデ ィング.電 子情報通信学会 ニ ューロコンピューテ ィング研究会予稿、集,1998。

pl林 勲,親 泊 元太郎。Aperture問 題 における輪郭運動
θ回 フ ァジィ
方位 と速度に対する知覚について.第 ゴ1150

呈 示時間(ms)システムシンポジウム予稿集,pages 513‑514,2002.
F:g.3: Flashing Stilnulus

131M.JoHawken,KoR.Gegenfurtner,and C.Tang.Con―
知覚認識率 は 0か 1に 近づ くと分散 が小 さくなる傾向にある.同 じ知覚認識率 に対す る γの値 を比較する ことに より,知 覚認識率 と標準偏差 との関係 を検分 できる.図 3の結果 を表 2に 示す.こ こで,yス Rは 分散値 であ り,θ οm.
は呈示時間 850msを 1と した場合 の標準偏差値 の比較 である.呈 示時間 850msに おける γは高 く,前 後 の 700ms
や 1000msの 呈示時間値 と比較 して も高 い.ま た,知 覚
認識率 が類似 の 2501田 と比較 して もその標準偏差値 は高い。他 の実験結果 でも同様 に呈示時間 700ms〜 1000msに
お いて γが高 くなる現象 が見 られた.

trast dependence of colour and lurninance motion
mechanisms in human visiono Natttη θ,367:268‑270,
1994。

‐

降lS・ J・ Cropper and A.MoDerrington.Motion of chro―matic stilnuh: First― order or second― order? 拗 sづ οηRescarcん ,34:49‑58,1994。

1連 絡 先 ]Isao Hayashi,Hannan University
5‑4‑33,Amanli― higashi,Matsubara,Osaka 580‑8502
e.mail ihaya@hannan‐ u.acojp
http://www・ hannan― u.acojp/〜 kcn/―
‑740‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

t19 - >tLI5,t y U 7 )1,ilI40)EEffi lc E! t

6**

drrlr *frtJ

fiffi Et

A Study on Relationships between Eye Movement and Pattern/Serial Processing in Visual Search

,ttiH

^*7

Koyama Mari

Kawasumi Mikiko=!at+trfiwffii\+=Et+

Mie University

Aichi Shukutoku University

Mie University

Furuhashi Takeshi

Abstract - A car navigation system should avoid attracting drivers' too much attention. This paper is aimed atclarifying a guideline for effective display of information for quick recopition by humans. The authors have conducted
experiments called "visual search" and measure subjects' reaction time in order to clanfy the relationships between
visual information on a display and the ability of human cognition. The experimental results showed that the processing
mechanism changed from parallel processing to serial processing and vice versa depending on both the number oftargets and that of test stimuli, and on the difference between the brightness of the targets and that of the disturbing
stimuli. But, the stimuli lied beyond human's effective sight, the reaction time was supposed to be affected with the eye
movement. This paper conducts an experiment that restricts the area, where the stimuli are displayed, within the rangeof human's effective sight, and measures the eye movement and the subjects' reaction time. This experimental results
show that (i) the switching point from parallel processing to serial processing does not depend on the number of targets;(ii) the way of eye movement changes at the switching point.

1. ltuDtc+E a#Hffiffiffi*rreo)BElc& D, a 2 Y a-

- , a@frrt) B 4flHlH# d*ttts-6#.*irlHt L r
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Bl E{-}lr6 I & li,=f E irt*t,t. t 0)& i f*Uifr,Tflt)E9lr*'HffiA*+ 1, ht=ffi4frL87,-a I Lrr& D E*l:le: ( ( a.
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Etl b o /\2
rt\tr[sHFfi tl
tmt6laiELr,r-,E.lft H*lc? L)(#l^tt lc. E'n*To)tmTlt, /\, - > rus./r\ b i U 7 )VruE\Dql D # L,F.
[t, g-f v |.,fi[H&iz l-ffrjffi0>r,r-f nafffiWc{offi#l-<AltL, ffitr#rtr4rE ( fx6lc?nrl\, - > rLBtr\ b y U 7 )VruE\oql D # Lrt\ t - f
v fiUHfi o,) le t [I i ^#fl]t 6ffi *Et*tcltl.
t,1.,*lc, F[HOezrffiff,aE< Lr, ffiffi47$74 atJ
E"5 A?+=y D rE tc#^bt'ttc-ffi#.azllcffiBY),
Et,ttr1i167P&HW#.#Eo*&affi t,t' 7 4

f ry, /,tUlc&ELl:EAtb t\r->ruE.h\l:, gftt-#fffi E# A&i.f t, tzr E illcEfffi offi ?lEi#E A{H#4ffi tc*i tr6 r ), I-' n E-Effi A[sH t(ft E|Vl,tt. rtrt.& D , ffimFll=wbn5z tff*h\t, y U 7 )V ruW^a gJ Y) E L RfrrF,ltr 6ffi XA.1E
E'i'LBoffiRlc*jl,)f, 7x l-'fitjffi0>tc.
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AatArFW.LfL\6.

-74t-個 ,13個 ,15個 の 6通 りとした .テ ス ト刺激 は夕― ゲ ッ ト刺激 と妨害刺激か らな り,そ れぞれが 自色と黒色で ある場合 ,両 者 の輝度差 を loo%と した
実験で は輝度差 loo%,60%,20%の 3通 りを用 いた
実験 内 の 1つ のセ ッシ ョン中はテス ト刺激個数 ,ター ゲ ッ ト刺激 と妨害刺激 の輝度差 は一 定 とし,タ ー
ゲ ッ ト刺激個数 のみ を毎回変化 させ た .タ ー ゲ ッ ト
刺激 の 出現確率 を 1/2か ら 1/8の 範囲で変化 させ
タ ー ゲ ッ ト刺激個数 の 変化 に伴 う反応時 間 を計測した .こ こで ,出 現確率 が 1で ある場合 ,呈 示 されるテス ト刺激 はす べ て ター ゲ ッ ト刺激 となる.被 験者 はター ゲ ッ ト刺激 の 出現確 率 を予測す る こ とはで きな い .テ ス ト刺激個数 お よび ター ゲ ッ ト刺激 と妨害刺激 の輝度差 を変化 させて全 18セ ッシヨン行った視 覚 探 索 課 題 を用 い た 従 来 実 験
文献 [7]で は視覚情報 の呈示条件 によ り人間 の初期視覚 にお けるシ リアル処理 とパ ター ン処理の変化 の様子を調べ るため,視 覚探索課題 を用 いた実験
を行 った
2。

.

.

.

21inch Display,

Subject.

3

ヽ仕ldows PC
実験 の設定

=2

Ｅ奮撻Ｌ

図1

2.5

歯
日

.5

1

0.5

ゲ
３ 一

0

(a)輝 度 差 loo%

７
数
６ 日
激
５ 一
別

視覚情報内 のテス ト刺激個数 ,タ ー ゲ ッ ト刺激個数 を変化 させ ,タ スク達成 の ため の反応時間 との関
係 を調 べ た .タ ー ゲ ッ ト刺激 と妨害刺激 の輝度差 を
変 え,こ の実験 を繰 り返 した(b)輝 度差 60%.

2。

1実 験 の設定

2.5

実験環境 を図 1に 示す .被 験者 は 22歳 か ら"歳までの大学院生 3名 である.被 験者 は暗室で 21イ

E2
奮
使 1.5
Ц

ンチ cRTデ イスプレイ(FlexScan T962)に 表示 される視覚刺激を正面か ら観察す る.被 験者 とディスプ
レイ の 距離 は 60cmで ある .実 験者 は Ⅷ ndOws

0.5

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9PC(NEC hⅥ eC LC700J/5)で 実 験 制御 を行 う.被 験

ターゲット刺激個 数

者 にはボ タ ンが 渡 され てお り,タ ス ク に対 す る反 応
時 間 が PC上 に 記 録 され る(c)輝 度差 20%
図 2 反応時間 (従 来実験 ).

実験 にお けるテ ス ト刺激 ,タ ー ゲ ッ ト刺激 にはそれぞれ 同 じ形で輝度 の異な る記号 (● 記号)を 用 いた
まず被験者 には 探索す べ きタ ー ゲ ッ トが画 面 に呈示 され る .タ ー ゲ ッ トが消えた後 ,横 一 列 に並 んだ
複 数個 の 記 号 か ら構 成 され るテス ト刺激 が表 示 さ
れ る.被 験者 はテス ト刺激 の 中か らター ゲ ッ ト刺激を探索 し,そ の個数 が判明 した時点でボタ ンを押す。
そ の後 ,個 数 の 回数分ボタ ンを押す ことによ り解答
す る。計測す るのは,テ ス ト刺激 が表示 されてか ら
最初 にボ タ ンを押す まで の反応 時間で ある。なお
テス ト刺激 の 内 のターゲ ッ ト刺激 の並び は ,ラ ンダ
ム に決定す る.各 被験者 の反応時間 の平均 を実験結果 とした
本研究 では,視 覚情報 の複雑 さを特徴付 ける代表
的な要因 を取 り上げ,こ れ らの要 因 の相 互 の影響 と認知 に与 える影響 を調 べ た
全体 の テス ト刺激個数 は ,5個 ,7個 ,9個 ,11
.

,

.

.

2。

2 実験結果 と考察

実験結果 を図 2に 示す 。それぞれ輝度差 loo%,60%,20%の 場合 のターゲ ッ ト刺激個数 に対す る反応時間 を示す .テ ス ト刺激個数毎 に折れ線 グラフが示 されて い る
図 2(a)か らは ,タ ー ゲ ッ ト刺激個数 ,テ ス ト刺
激個 数 が共 に少 な い 場 合 には反応 時 間 は ター ゲ ット刺激個数 に依存 しな い ことが 分 か る。しか し,テス ト刺激 が増 えるにつれて ,反 応時間 はター ゲ ッ ト
刺激 の増加 と共 に増加 して いる.タ ー ゲ ッ ト刺激数の 増加 の ある時点 で パ ター ン処理 か らシ リアル処
理 へ の切 り替 えがな されて いる と考 え られ る.こ の切 り替 え時点 は ,図 2(b)(c)か らター ゲ ッ ト刺激と妨害刺激 間 の輝 度差 の減 少 と共 にター ゲ ッ ト刺激数 の少な い方 へ と移動 して いる ことが 分か る―‑742‑一.

.

3.本 実 験‑5+9‑15▲Ｅ奮撻Ｌ/+5 +9 +15

/

2.5

/

:E2

1古

, ^'--,.

:撻 1.5

1区

７
数
６個

４外

５靭

２ タ

３ゲ
一

これ までの実験では,図 3の よ うにテス ト刺激個数が増加す るにつれて ,テ ス ト刺激 の表示領域が広くな り,有 効視野外 にまで 出て いた .そ こで 図 4のよ うにテ ス ト刺 激 を有効 視 野 内 に納 めた場合 について 2節 と同様 の実験 を行 った .そ の際 には眼球運動測定装置 (竹 井機器工業 (株 )製 ■K.K.2920c Frec
View HMS)を 用 いて視線移動 の測定 を行 った .併
せて ,文 献 [7]の 実験 について も視線 移動 の測定 を行
いなが ら追試 を実施 した

8 9

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9ターゲット刺 激個 数(a)輝 度差 loo%(b)輝 度差 60%

図 7 反応時間.

(テ ス ト刺激 :有 効 視野 内 に存在 )

30
25
悩 20
潤
15
10

51̲

5

0 1 2 3 4 5 6 7 8

図 3 従来実験 の設定
3。

図 4 本実 験 の 設 定(b)輝 度差 60%
図 8 視線移動 の平均速度

1 実験 の設定(テ ス ト刺激 :有 効視野外 にまで存在 )∠.

‑5+9+15ハ

′

/辱

Ｅ宙撻Ｌ
一

1二 Iャ
￨

一

―

一

一

―

r

￨

」

―
一

/
′
ど

1 2.5「/′一―O 1 2 3 4 5 6 7 8 9ターゲット刺激個数―(a)輝 度 差 loo%―01̲̲̲一―― ――0 1 2 3 4 5 6 7 8 9―一ターゲット刺激個 数(b)60%

図 6 反応時 間(テ スト刺激 :有 効視野外にまで存在)

―

一

―二

ゝ

峰

⌒

15

ターゲット刺激□数

￨

井、

.11:

0 1 2 3 4 5 6 7 8

.

―

￨

:

反応時間 の結果 を図 6,7に 示す .そ れぞれ輝度
差 loo%,60%の 場合 の ター ゲ ッ ト刺激個数 に対する反 応 時 間 をテ ス ト刺激個 数 毎 の 折れ線 グ ラフで示す
図 6の 従来実験 の追試結果か らは,反 応時間 はテス ト刺激 の個数 と輝度差 に依存 してば らつ いて しま
い,パ ター ン処理 とシ リアル処理 の切 り替 え点が不明確 とな っている ことが再確認 された .一 方 ,図 7の本実験 の結果か らは,反 応時間はテス ト刺激 の個
数 には依存 しない ことを示唆 して い る.パ ター ン処
理 とシ リアル処理 の切 り替 え点 は明瞭 とな った

一

‐9‐・
ケ 15
‑5‐ ●・

30

５︲

2 実験結果 と考察

一

:

５
２ ﹂ ぽ

.

/

‑5+9+151∞.

:

ターゲット刺激個数(a)輝 度差 loo%

被験者 は 21〜 22歳 の大学生 2名 である.全体 の テス ト刺激個数 を 5個 ,9個 ,15個 の 3通 りとした
実験では輝度差 loo%,60%の 2通 りを用 いた
3。

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ター ゲット刺 激個 数

(有 効視野 :10.光m)￨

0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9ターゲット刺激個数(a)輝 度差 loo%(b)輝 度差 60%
図 9 視線移動 の平均速度(テ スト
刺激 :有 効視野内に存在)

視線移動 の平均速度 の結果 を図 8,9に ,視 線 の移
動幅 の結果 を図 10,11に 示す .そ れぞれ 5,9,15
個 のテス ト刺激毎 に折れ線 グラフで示 して い る.図8,10の 従来実験 の追試結果 か らは,視 線移動 の平均速度 と視線 の移動幅は,テ ス ト刺激 の個数 に依存
してば らつ いて い る.一 方 ,図 9か ら,速 度 はほぼ
ター ゲ ッ ト刺激 とテス ト刺激 のいずれ にも依存 せず
一 定である ことが 分か る.図 11か らは ,視 線 の移
動幅 はター ゲ ッ ト刺激 の個数が少な い場合はあま り
変化がな いが、ター ゲ ッ ト刺激 の個数が増 えるにつれて ,視 線 の移動幅 も増加 して い る .ま た ,図 7のパ ター ン処理か らシ リアル処理 へ の切 り替 え と同様の傾向が見て とれ る.図 9,11の 実験結果 は,パ タ
ー ン処理か らシ リアル処 理 へ の切 り替 え点 を境 に視
線 の動か し方が変化 している ことを示唆 している.

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‑743‑―

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E-mail : koyama@pa.info.mie-u.acjp

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2lD3)

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Invariants as Perceptual Information=tHz
Hiroyuki Mishima

ffi#t+ /ArR/\r5fif;H+ff4tr,
Fukui Univenity /ATR Hunan Information Science laboratories

Abctract: James J. Gibson's idca of ecological imarians instead of the traditionat idea of stimulus erurgt isinfroduced as the basic unit of perception Thc extraordinary natur€ of invariants and its implications forcommunication thoories are discussed.

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E#:0776-27-8742
FAX:077G27-8742
E-mail : a9800 I 4@icpc00.icpc.fukui-u.acjp-746-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

レンズモデル を用 いた人間― 自動化の
コ ラボ レー シ ョン知 覚 と メ タ評価
Perception and Meta― ]Evaluadon of Human― Automation Collaboration

Using Lens Mode1○ 椎木 哲夫

堀 口 由貴 男

Tetsuo Sawarag

Yukio Horiguchi

京都 大 学 大 学 院

京都 大学大学院

Kyoto Unlverslty

Kyoto Unlverslty

Abstract: In this paper, we propose a new designing method using the ecological approach,since we woutd Iike to stress the importance of the agent's ability to create reciprocal
relationships with the human user (i.e., a social ability), rather than its knowledgeable
ability enclosed within the agent itself. lYe propose to use Brunswik's Lens Model Analysis tonodel the agent's meta-recognition mechanism- Based on this analysis, then, we designed anagent that can infer the coordination IeveI with a particular human, identify his/her skiIl
1eve1s, and adjust the level of shared situation awareness with its human partner.
1.は じめに
近年 ,人 間 と機械 (自 動化 )と の 間 での分 業化 は さ ま
ざまな負 の 効用 を もた らし始 めて い る。実際 , 自動化 の
能 力 が 単 純 に 人 間 の 労 働 を代 替 す る だ け の 道 具

環境 ・ 他 者 に作用 を起 こ しその応答 を観 察す ることで 得られ るよ り有効 な 新 たな手 がか りを収 集 す る ことがで き
る こ とを 意味す る 。 さらに 多数 の 直 接 知 覚可 能 な諸変 数
間 の相 関 関係 か ら,自 らの 行 動決 定 に とつて 有意 な要 因

(task― offloading tool)と しての 人 工 物 か ら,判 断とな りえる少数 の潜在 的な深層 変数 を抽 出 し,こ れ に よっや意思決 定 ・ 学習 まで を も 自律 的 に行 うほ どに知能化 のて行 動決 定 の 自由度 の低減 化 を計 る こ とがで きる。 この

進 んだ 自動 化 エー ジ ェ ン トとの協 調 系 のデ ザ イ ン は必 ず
しも固定的 な分業では うま くいか な い。我 々 は,こ の よ

ことは 自律性 を前提 とす るエ ー ジェン トと人 間 との コ ミュ
ニ ケ ー シ ョンに お いて も同 様 で ,両 者 が 自然 な多様性 にうな人 間 が 本 来有す る行動多様性 と,人 間 の タス クを 部
分 的に代行 しるよ うな 自動化機器 との 関係 が ,作 業環 境

富む相 互 作用 の 中 か ら,互 いの相補 的 な役割 を 自ら見 いだ してい けるよ うな ボ トム ア ップ型 の イ ン タ ラクシ ョ ン

場 の要 因に よつて どの よ うな影響 を受 ける も ので あ る かについ ての研 究 を遂行 して い る。 本稿 では , 自動化 と共設計原理 の 究 明が必須 とな る
我 々 は この よ うな人 間― 自動化― 作業環境 か らな る 3

生す る人 間 の 作業環境 を人間 一機 械 一環境協 調系 (共 創場 )と して捉 え,生 態 学 的 アプ ロー チ に基 づ いて ,環 境

者 間 の 関係 を提 え るにあた り,人 間 操 作者 に 利 用可能 な
手がか り として シ ミュ レー シ ョン環 境場 で 直 接利用可 能(手 がか り)か ら判断 を分析す る 手法 であ る レンズモ デな諸変数 群 と捉 え ,人 間操 作者 が シ ミュ レー タ環境 で 参ル を用 いて 人間 の行為 の 多様性 を説 明す る。 そ して ,人

照 で きる 手がか り と,一 方 自動化 の 側 で シ ミ ュ レー タ環

間 と自動化 の協調 が進 む段 階 を レ ンズモデル にお ける諸境 か ら参 照 で きる手 がか りに違 いが あ る際に ,両 者 が 相

指標 に よ り同定 し,そ の機構 を機 械 に導入す る こ とで 相
互 の 間 のイ ンタラクシ ョン をメタ評価 して状 況認識 を モ

互 に相 手 に合 わせ る とい う共適応 の 形 態 が どの よ うな 違.

い と して現れ るかについ て研 究 を行 つてい る (図 1).

ニ タ リングす るた めの モ デ ル を構 築す る。

2.人 間一 自動化 エー ジ ェン トの共創 にお ける メタ認知2.1人 間一 自動化一 作業環境 で形作 られ る制 約
従来 の 人 間 の認 知 モ デ ル を見直 す考 え方 と して分 散 認with a variety ofwith a variety ofinterfaces

sensible cues

知 (distributed cognition)の 研 究領 域 が あ る 。 分
field of

散認 知 にお いて は ,外 部環境 あ る い は パ ー トナー と しての他 者 と の 間 で の 「能 動的 」 な 関 係構 築 が ,認 知 主 体

collaboration(行 為 主体 )の 認知負 荷 を減ず る有効 な手だ て とな つ てHuman

い る点が強 調 され る。 ここでの 「能動性 」 とは ,寄 与 のexpert a-_+環境 パ ラメ ー タの み に 依存す るの で はな く,行 為者 自 ら―‑747‑―

図1

monitoring bothpartner and task

Automated Agent

人 間 とエ ー ジ ェ ン トの 共創 場

2。

2共 創 にお ける メタ認知の役割

らの諸変数群 か ら説 明す るこ とを試 み る。

共創 とは異 な る背景 を持 つ 人 々 が 目標 を共 有 し,そ のCase 1Case 2

Case 3実現 に向か つて一 緒 に な つて創造 を行 う共 同 的活動 の ことを言 う.そ こで は,互 いの 主体 性や独 自性 を侵犯 す る
こ とな く,互 いが 文脈 を リアル タイ ム に創 出 し,共 有 し
つづ けて い くとい う相 矛盾 した 状 態 を 自身 の うち に整 合
させ るこ とが必要 とな る.人 間 と機械 の 共 同 作業 にお いて共創 とは 協調 を行 つ て い る両者 が互 いの役 割 をあ らか
じめ固定す る こ とな く ,能 動的 に振舞 いつつ も両者 を拘束す る条件 に対 して 自身 を調節 して い くプ ロセ ス で あ る.

新 しい状況 に対 して ,そ の状況 と 自身 との 関係 を知 る ことが ,複 雑 で無 限定な 環境 の 中 で 両者 が文 脈 を生成す る
た めに必要 な こ とであ り,自 身 の 行為 を環境 の 中 に照 らし合 わせ ,客 観 的 に見 つ める能力 が不 可欠 とな る.

共創 にお いて ,自 身 の行為 と環 境 の変化 を照 ら し合 わ
せ ,そ の 変 化 を 自身 に フ イー ドバ ックす る こ とに よつ て
文脈 は生成 され る.注 目す べ きは 協調 を行 う両者 が 直 接行為 のや り取 りを行 う ので はな く ,両 者 を取 り巻 く環 境を介 して振舞 い ,知 覚す る とい う点 で あ る.

文脈 が生 成 され る と い うこ とは ,そ れ ぞれ の行動 主 体の 主観 的認 識世界 と しての環境 の 秩序 が 高 ま る とい う ことであ り,そ の こ とが 行動主体 の 環境 へ の作 用や判 断 の仕 方 に関す る基準 を変 容 させ てい くこ とであ る.こ の と
き の 自身 の 行為 と環境 の 変化 を照 らし合 わせ る ときの 判
断基準 に関 す る活動 が メ タ認知 で ある .協 調 行為 を例 にとつて 見 る と,あ る評 価基準 に沿 つて協調 を試行錯誤 的に行 つてい る状況 にお いて ,そ れ をモ ニ タ し,い つ 協 調が うま くい つて お り,い つ うま く い つて な い のか を知 った上で評価 基準 が妥 当 であるのか ど うか を判 断す る こ と図2

ボ ー ト漕 ぎ シ ミ ュ レー タ

ここでは 図に示 す よ うに,PC上 に構 築 したボー ト漕 ぎ
シ ミュ レー タを用 いて , 2本 のオー ル の運動 を各 々 人 間と自動 化 エ ー ジ ェ ン トが担 つてボー トを 目標 地点 まで進
め るタス クに対 し,種 々 の 作業環境 設計 の パ ラメー タ が
両者 の協調 の進 み具合 に与 える影 響 につ いて考 える.

操作者 に提示す るイ ン タ フェー ス の設 定 と しては以 下の 3パ ター ン を用意 した●Casel: 相手 のオール の動 きを主 に観 察 で きるよ う
.

で ある。

な視 点

人間 と自動化 エ ー ジ エン トが共 同作業 を行 う際 に も環境 が動的 であ る以上 ,あ らか じめ固定的 な モ デ ル を導,入 して振舞 い を決 定す る こ とは困難 で あ り,一 方完全 な
自己組織化 に任せ る こ とも収東 性 か らみ て好 ま しくな い.

人間 と自動化 が高度 な協調活動 を行 うた めには ,エ ー ジェ
ン トが 人間 と自身 の行 動 をメタな レベ ル で 監 視 し,協 調
具合 が ど うであ るか を判断す る状 況認識 の能 力 が必 要 とな る.す な わ ちあ る規 範 の も とで の ユー ザ行 動 の評価 を
試 み ,° これ が整合 しな い場合 には これ まで の 評価 規範 を
見直 し再評 価 を試 み る よ うなメタ認 知機 能 で あ る.本 研
究では この よ うな観 点か ら レンズモ デ ル の適 用 を考 える.

3.共 創場 における人間判断の変容の レンズモデル 分析●Case2:

前方 のブイ を主に観 察 で きるよ うな視 点●Case3:

ボー ト,オ ール ,ブ イ を全 て 見 る こ とが可
能 な鳥欧的 な視 点

操作者 に 提示す る情報 を変 化 させ る とい うこ とは ,参 照できる手 がか り利用の 程度 を意 図的に変 えることであ り,

共創場 にお いて は環境 を変化 させ る こ とに相 当す る
さらに ,相 手 とな るエ ー ジェン トの設 定 と して も同 様.

に以下の 3パ ター ン を用意 した。
●Type I:
相 手 のオール の動 きに合 わせ る
●Type
●Type

H:
ブイ が正 面 に くるよ うに調整
HI: Type Iと Type IIに つ い て 均 等 な
重 み配分

この エ ー ジェン トを実 現す るにあた つて , リ ズム発 生 器

Brunswikの 提 案 に よる 元来 の レ ンズモ デ ル は単一 ので ある振 動子 の機 構 を導入 した。わ ず かに異 な る周期 を行為者 と環境 との 関係 を捉 えるモ デル で あるのに対 して本研 究 では これ を人 間 一エ ー ジェ ン トーシ ミ ュ レー シ ョ

持 つ 振動 子 同 士が そ の周期 をそ ろえ る現象 は 引 き込み 現

ン環境 か らな る三者 間 の 関係 に拡 張 した モ デ ル と して 考える。す な わ ち判断 主 体 とな る人 間 とエ ー ジ ェン トに利せ る過程 を表現 で きる と考 えた。以 上 の設 定 に基 づ き,

用 可能 な手 がか りを, シ ミュ レー シ ョン環境 にお ける 直
接利 用可能 な諸変数群 と して捉 え ,各 主体 の 判断 をそ れ

象 と呼 ば れ ,こ れ が共創 に お ける互 いの 関係 を擦 りあ わ,

共創場 にお ける環 境 の設 定 (Caseの 設 定 に相 当),相 手
エ ー ジェン トの設 定 (Typeの 設 定 に相 当)の 組 み合 わ せを変化 させ るこ とに よ っ て 人間 の判 断 が どの よ うに変 化―‑748‑―

す るのか を レンズモ デ ル に よ つて分析 した。
一連 の 実 験 を通 して ,手 がか り集合 を表示 項 目と して冗長性 を変 化 させ た場 合 に協調作 業 の パ フ ォ ー マ ンス が重 回帰分 析 を行 つ た ときの 重相 関係 数 であ る認知整合 性(Rs)の 値 を,各 状況 設 定につ い て平均 して 比較 した 結
果 を図 3(c)(d)に 示 す 。 この 値 は実 際 の 判断 が どこ ま
で線形 な 近似 モ デ ル に沿 つ た もの で あ っ たか を表す指 標

どの よ うに 変化す るか につ いて調 べ た結果 ,人 間 と自動化 エ ー ジ ェ ン トの 共存 す る中で の 習熟 にお い て ,競 合 の認識 → 文脈 の生 成 → 文 脈 の 共有 → 文脈 の崩壊 → 競合 の 認

挙 げ られ る

識 → ……… とい う固有 な熟達 の ラ イ フサイ ク ル・ プ ロセ

1)判 断方策 が与 え られ た手 がか りの線形 関係 と して はで あ る。 この指標 が低 くな る要 因 と しては以 下 の 2つ がス が普遍 的 にみ られ る こ とを確認 した .そ して この よ う
な両者 間 で 生起 して い る競合 の認 識 な らび に それ の解 消.

記述 で きな い場合

2)人 間 の判 断が線形 モ デ ル に よつて説 明 可能 である に状 況 の 監視 を円滑 に行 う上 で,作 業環境場 の 設計 が大 きもかかわ らず ,そ の判断 に一 貫性 がな く同 じ状況 にな因子 とな つてい る こ とを確認 した

お いて異 な る判断 を下す よ うに判断 の 再現性 がな い.

この詳細 を解析す る た めに,本 研 究では レ ンズモ デ ル
分析 に よ りそれ ぞれ の 状況設 定 の も とで の 操 作者 判断 に

ここでパ フ ォ ーマ ンスが 良 か つた 熟練者 の場合 につ いて関す る定量 的評価 を行 つた .エ ー ジ ェン トが 参照 で き る
環境 中の手 がか りを変 化 させ る こ とで ,こ れ と協調す べ

指標 の 変化 を見 る と ,Case2の 場合 ,Casel,Case3に
比 べ て相 手が どの Typeの エ ー ジェン トであって も有意 に場合,

き人間の側 の役割形成 に どの よ うな変容 が 見 られ るか に 低 い値 とな つた .パ フ ォ ー マ ンスが 良か つた こ とを考 慮‐
つい て検討 した結果 は ,図 3(a)(b)に 示す通 りで あ る 。 に入れ る と,指 標 が低 くな る要 因 と しての 後 者 の場合,

例 えば 図 の Setting2(Casel― Type II)と Setting4(Case2‑Type I)の 関係 の よ うに,人 間 とエ ー ジエ ン

つま リー 貫性 に欠 くとい う状況は考えづ らく,イ ン タフ ェートの参照 で きる対象 を置換 した場 合 ,つ ま り共 同作業 者の 作業環境 が異 な る と き,当 然 パ フ ォーマ ン ス に決 定 的

可能 なた めに ,協 調作業 を 円滑 に進 め るには これ らの 観
察不 可能 な変数 の 状態 をボ ー ト舶先 部 の 動 き か ら推論 すな違 いが 見 られ るはず である.実 際初 心者 の 試行 にお い

る こ とを余儀 な く され る こ とにな る が ,そ の 際非線形 なてはそ の 事 実 が反映 され た結果 に な つてい る が ,よ り興判 断方策 を強 い る状況 で あ る こ とを表 してい る。
さ らに,初 心者 の場合 に つ いて ,Case3の 指標 の 変 化を見 る と,他 の 2つ の Caseに 比 べ て有意 に低 い値 となつ

味深 いの は ,熟 練者 の 場合 にお い て ,役 割 の 分担 を変 更して も結果 として の パ フ ォーマ ンスの違 いが 見 られ なか つス設 定が Case2の 場合 は 自身 と他者 の漕 ぐ動作 が観 察 不

た とい う事 実 で ある 。 これ は熟練 者 が タス ク達成 に対 して ,利 用可 能 な手 がか りや パ ー トナ ー とな る エ ー ジ エ ン

た .熟 練 者 におい ては この 値 は高 い こ とも考 慮 に入れ る

トの特性 に合 わせ て適 応 的 に判 断 方策 を変 更 し,振 舞 いのでは な く,後 者 ,つ ま り判断 にゆ らぎが生 じてい る と言 える.こ れ は Case3で は Casel,Case2に 比 べ ,イ ン

を変容 させ た こ とに よるもので あ る.

と,初 心者 に お ける Case3の 場合 は前者 の 要 因 に よる もタ フェー ス にお け る情報提 示量 の項 目数 が 多 い ために注意 が分 散 し,見 るべ き対 象 が一 貫 していな い ことに よ,ExpertNoviceる もので あ る 。情 報提 示 の 項 目数 の 多 さがそ の ま ま判 断
Amount of Rotationに必要 な 情報量 に はつ なが らな い こ とを示唆 してお り
この ことは特 に初 心者 へ の 情報提 示 にお いて 顕著 な判 断,の一 貫性 欠如 に つ なが る こ とを表 してい る。 これ に対 して熟 練者 は Case3で も高 い値 にな つた こ とか ら,熟 練 者に とつて は 多 くの 情報項 目数 に もか かわ らず ,必 要 ・ 不
必要 ,関 連 ・ 非 関 連 な項 目 を的確 に 見極 め, ノイ ズ 下 でType tr
Type Itr

も一 貫 した判 断政策を確 立で きて い るこ とが読み取れ る。

(a)

掟 ば霞

Ｃて
一
口正

⁚
３

︐

ｏ

ｏ

５
・嗜﹄嘔０
嘔¨喘７
０

⁚
・

７
︒嘔¨嘔５
・
嘔 哺０
０
(C)

てい る。
レンズ モ デ ル に お いて ,判 断 を手 がか りか ら線形回 帰
す る際 の 回帰係 数 に対 して ,手 がか りとな る独 立 変数 を
標 準化 した ときの 回帰係 数 は標 準化 回帰係 数

(d)

(β

)と 呼

ばれ る.各 手 がか りに対 して この値 を比較す る ことに より,ど の 手 がか りが判断 に利 いてい るのか を調 べ る こ とsituation awareness of automated agent

図3

この ことは よ りよ いイ ン タ フェース 設計 と しては熟練 度に応 じた 情報提 示 とい うも のが 必要 となる こ とを裏付 け

実験 結果

がで き る .同 時 に,状 況設 定 (Setting)の 違 い にお いて これ らに差 が見 られ る と い うこ とは ,手 が か り利 用 の

人 間 の判断 を上述 した手がか り (Cuel〜 Cue7) に よ つ て

程度 が異 な る こ とを意味す る。 図 4に こ の結果 を示す 。

―‑749‑―

これ ら 4つ の 状 況設 定 について全 て手がか り利用 に差 異が生 じてい る こ とか ら,相 手 とな るエ ー ジ ェ ン トが異 な

評価 のた めの推論 のモ デル を提案 し,さ らに協調作業 の進行状態 と,人 間 の メタ認 知 モ デ ル と しての レンズモ デる場合 にお いて も (Typeの 相違 ),人 間 に対す る情報 提示 が異 な る場合 にお いて も (Caseの 相違 ),異 な つた 判

ル 指標 と の 関係 を 明 らか に し,こ の 関係 を社 会性 の メ タ
認 知 の仕 組 み として埋 め込 んだ エ ー ジェン ト設計 を行 つ

断根 拠 を求 めて い る こ とが 分 か る 。 こ れ は 人 間 一 機 械
一環境 が密 接 な 三 項 関係 にあ る こ との 証 明 で あ り,イ ン

てい る (図 5).紙 面 の 関係上 ,詳 細 は文献 に譲 る [2].

タ フェー ス と して の環 境 が ,人 間 ―機械 協調 系 を考 え る
際 に分 か ち がた い 要 因 であ る とと もに ,人 間 と機械 の 相

習熟 に向 かつて一 貫性 を増 しつつ あ る こ とを適 確 に検 出
し,そ の 塗 り替 え られ た規 範 の もとで ユ ー ザ 行動 を他 視

互 作用 を対 象化 して ,環 境 か ら切 り離 し,モ デ ル 化 す る
手法 が動的な環境 では適 用 で きな い こ とを示 して い る。

点 か ら評 価 を して い く こ と の 出来 る能力 ,す なわ ち社 会
性 を もつた エ ー ジェン ト構 築 が可能 にな る [3][4].

‐0.6

‑0.4

‑0.2

この よ うな機 構 を実装す る ことで ,ユ ー ザ の 行動変容 が

0.6

Cuel

Cue2
Cue3
Cue4

″
JttT̀溌 わ

Ctlo5

Cuc6
if not collapse,
endTestCι :lo7

図4

手 が か り利 用 の 差 異

4.エ ー ジ エン トヘ の メタ認知機構 の 実装
エ ージ ェン トをパー トナ ー とする際の人間 の協調パ フォT
図 5

マ ンスは ,最 初 はほ とん ど 「手探 り的」 な フ ェー ズ を経

エ ー ジ ェ ン トの メ タ 認 知 機 構る のが通常 であ り,そ の よ うなイ ン タラク シ ョンの 中 から相 手 の 判 断方策 を推 じ量 り,そ れ に従 つて ,自 身 の 判
断政策 を調 整 して い く とい う能動 的な解釈努 力 を伴 う ものであ る.実 際 ,人 間 と自動化 エ ー ジ ェン トの 共存す る
中での 習熟 における前述 の 固有 な熟達 の ライ フサイ クル ・プ ロセ ス を繰 り返 す背 後 に は ,状 況 認識 共有 (Shared

Situation Awareness)の ダ イナ ミク ス が観 察 され る[1].

準 自律 的 な エ ー ジ ェ ン トとの 協 調作業 を行 う際 にはエ ー ジ ェン トの判 断方 策 は人 間操 作者 に と つ ては遠 隔 な,

変数 で あ つ て ,直 接利 用可能 な手 がか りと自 らの行為 を通 して ,協 調 の良 し悪 しを判定す る しか術が な い。実 際,

人 間 の側 は この種 の調 整 を行 つて い る.従 つ て この よ う
な コン ピテ ンス を有す る人間 と協 調 してい く エ ー ジェ ン
トには ,イ ンタ ラク シ ョンの全試 行 を通 じて
1)人 間 の意 図 した通 りの正 しい判断 方策 が適正 に実 施
,

参考 文献

[1]Nosek,

J.T。 :

Knowledge

SOCialConstruction of
in Teams: Issues for Computer

Support, in McNeese, Mo et al. eds., New
Trends ln Cooperatlve Actlvltles, HFES,
Santa Monica, US, 218‑229, 2001。
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Meta― Evaluationof
Human― Agentlnteractions using Lens Model Analysis,

Proc. of SICE Annual Conference 2002, pp.
2066‑2071, 2002.
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ス テ ム 0イ ン タラ ク シ ョ ンの 諸 相 ,ヒ ュー マ ン イ ン
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[4]椎 木 :人 間 を内部 に含 む 系 の創 発 :イ ン タ ラ ク シ ョン の 内 包 す る複 雑 性 , シ ス テ ム /制 御 /情 報,45(11), pp.615‑622, 2001.

され てい るか否 か

2)人 間 の意 図 して い る判断方策 がそ の状 況￨に 対 して 適

連絡先

切 な ものであ るか否 か
3)人 間 の判 断方策 がいつ 変更 され たか

椎木 哲夫〒606‑8501京 都 市左 京 区 吉 田本 町の 3つ の段 階 を,エ ー ジェン ト自 らが メ タ認 知 と して 見
極 めて いか ね ばな らな い。我 々 は ,こ の よ うな社会性 の

電言
舌075‑753‑5266 FAX = 075‑753‑5233

Email: sawaragiOpreco kyoto一 u.aco jp―‑750‑―

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept' 8-10,2003)

fF+EffiH & l1FfrdtrilOEffi

t l,-TDtfhefr

Coordination as a basis of information pick-up and control of action

ffilEi+Nobuhiro Furuy'ama

trrlE+R+ffinEf
National Institute of Inforrnatics

Abstact Traditionally, perception and action have been thought to be separate from each other and control ofaction has been explained to be achieved by two separate systems, a command system and an execution system. Despite their plausibility, these explanations have received serious qrrcstions over the years from an ecological approach to perception and action. This paper reviews
the ideas of "information" and "coordination" as used in ecological psychology and attempts to &aw insights into the role played by
the brain in perception and action.

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ffi/,l:. x+ffiEer|J/rffiH,fit: } a (E/r D, * t*/r5-752-

観察点 が どの よ うな時点 において も異なる観察者 によつ

動 かす 逆位 相 モー ドで 同期 させ る課題 を被験者 に与 え るて占め られなければな らない、と言 うのは正 しい。しか し、と、どち らのモ ー ドで も周波数 の増加 に伴 つて位相差 の標

観察者 は動 くので あるか ら、同じ経路が別の観察者 によっ

準偏差 SD φが 増大す るが、増大 の仕方 は同位相 モー ドよて通過 され ることはあ り得ることであるし、また、仮 に観りも逆位相 モー ドでのほ うが激 しく、また 、逆位相 モー ド
か ら同位相 モー ドヘ の相転移現象 が観 察 され る一 方 、逆方察者が集団で動 き回つた としても、光学的な変形 と遮蔽の下で生 じる同一の不変項は全ての観察者 に とって利用可能である筈である。そのよ うな不変項が検知 され るな らば、

向で の相 転移 現 象 が観 察 され な い こ とが報告 され てい る
同Iq。 この こ とは、運動制御 が意 図的な制御 のみ によってその限 りにおいて、同じ世界が全ての観察者 によって知覚成 立 してい るので はな く、生態力学的 な法則 に も従 つて成されることになるだろう。」

立 して い る こ とを示 して い る。興味深 い ことに 、同様 の結共有できることが保証 された情報が個別 の観察点 を越えて利 用可能であると言 うことはい くら強調 して も強調

果 が 、個人 間 の 肢体 間協調 に 関す る実験 で も再現 され て いるIη 。

し過 ぎることはない。それ は、変化する観察 a点 を越 えて持

この よ うな現象 は肢 体 間 の 運動 だ けに限 られ るわ けで続す る不変な相対位相 が環境 の 中にある対象や事象 を特はない。呼吸運動 と、重 りがついた棒 を重 りが上 に、棒 が定す ると言 うことが、個人内での観察点 の変化 に対 して不下 に来 るよ うに して手首で振 る運動 とを、二つの振 り子 が変であるだけでなく、個人間での異なる観察点間で も不変

同時 に同 じ位置 に くる同位相 モー ド、または、二つが 同時であること、及び対象の変化 を相対位相 の時間推移 の 中に
お ける変化 と持続 のパ ターンによって成 立す る情報 によに異な る場所 に 交 互 に くる逆位相 モー ドで振 り、それ らを次 第 に周 期 が 速 くな る よ うに設 定 され た メ トロ ノー ム音

つて特定す ることを保証するか らである。以上を踏 まえて、と同期 させ るよ うに被験者 に求め る と、周期 が速 くな るの

知覚情報抽 出の 中心 となる共鳴/協 調 につい て 、今度 は運に伴 い 、位相 差 の標 準偏差 が増加す るこ と、特 にそれ が逆
位相 モー ドにお い て顕著 で あ る ことが報告 され てい る国。

動制御 とい う観 点か ら考察 してみたい。

また、運 動 の 周期 を速 めて い った ときに 、呼吸運動 と手持
ち振 り子 の 運動 との協調 が 、逆位相 モー ドか ら同位相 モードに移行 す る相 転移 が 見 られ た 同さ らに興 味深 い こ とに、

3 DSAに お ける協 調
古典的 な運動制御理論 に従 えば、身体 を動作 させ るには身体 が有 す る 自由度 の値 をす べ て特 定 しなけれ ばな らな い。

これ らの 現象 は個 人 間 の協調 実験 におい て も再現 され て
い る191。

ところが 、例 えば人間の身体 を構成す る関節 システ ム 、筋DSAで は、 この よ うな現象 を説 明す るのに 、当該 の運

システ ム 、神経 システ ムの 自由度 はそれ ぞれ 102、 103、 1014

動 に直接 的 0間 接的 に 関与す る システ ム を構成す る下位 シ

とい うオ ー ダー で あ り、 この よ うな膨 大 な量 の 自由度 の
個 々 の 値 す べ て を命 令 系 としての 中枢 システ ム が特 定す

ス テ ム間 の 結合 と競合 の結果 として創発す る リズム 、す な

るこ とは生理学的 な観 点 か ら原理 的 に不可能 で ある同。 こわ ちい わ ゆ るベ ル ンシ ュタイ ン問題 を解決す るた めにベル ンシュタイ ン 自身 が提 唱 した 「協調 」 [qp]が 生 じてい る
とい う説 明 がな され て い る。意 図 され た運動 の位相 が崩れ

れ がい わゆ る自由度 問題 であ る。この難 問 を解 くた めに生理学者 のベ ル ンシュ タイ ンは 「協調 」とい う概念 を導入 しるのは 、2つ の 振 り子 の 固有周波数 間に生 じる安 定 した協た円。ベ ル ンシュタイ ンに よれ ば、身体 の異 な る部位 間 が調 関係 が 、異 な る運動 周期 で変化す るためである、と言 う

協調す るこ とで 自由度が減少 し、よ り少 ない数 の 自由度 をので ある。つ ま り、 2つ の身体運動間 の協調 は、この よ う

特 定す るだ けで運 動制御 が可 能 とな る協調 システ ム が成なダイナ ミック (力 学的 )に 成 立す る システム と、意 図的

立す る のだ と言 う。

な制御 との 緊 張 関係 の なかで達成 され る と言 うこ とにな

身体 の様 々 な部位 が互 い に連結 し、協調構造 を形成 す ると捉 え るこ とに よって もた らされ る帰結 は、単 に特定す べる。これ は個 人間 での協調 の場合 、よ り説得力 の ある説 明

き 自由度 の数 を減 らし、中枢 系 の負荷 を 「量的」に減 じさせ る とい うことには留ま らない。身体 は協調構造 を備 える
こ とで 、中枢系 が動 作 を制御す る とい うことだ けでは捉 え
るこ とがで きな い 、いわ ゆ る生態力学的 な法則 に従 つた振In-phase lulde

る舞 い を示す ので あ る。この ことは 、古典的運動制御 理論の主 張 に反 し、運動 が命 令系 によってす べ て決 定 され て いるので はな く、生態 力学的 に も制約 され てい るこ とを示唆して い る。
例 えば、段階的 に周波数 が高 くな るよ うに設 定 され た メ
トロ ノー ム音 に合 わせ て 、両手 の人差 し指 を、Fi.nelのよ うに、両人差 し指 が対称 的 な位置 を保 ちなが ら動 かす 同位相 モ ー ド、また は両人差 し指 が非対称 の位 置 で 、交 互 に―‑753‑―

Anti-phase Mode

Figure l. In-phase mode and anti-phase mode
coordination of fingers tested by Kelso et 4. ts)toJt fr.6"{Ft&./r b. z.a l.lt+ffit.*i< 6 Z -D)Lal + [7] Schmidt R.C., Carello, C., & Twvey, M.T.:Phase transitionsandcriticalfluchrationsinthevisualcoordinationof
fEl itTfiuyZTAL L(H+L(1,.6i'b('b 6. aA.lE^tHffilrhythmicmovernentsbetweenpeople. Jorrnalof Exoffiffi, .&d1E f,:-eO
I ) l: DSA l.lt.
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tFEiE& LWtN]; &:offiffi1 ,L'4+ffi4 , 74(1),ffi,ffiL1,r )--:@EErs.rraEfr<b6!- L6,ffi.fi,hpp.36aa. (2003)
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Systems,pp.l6g-lgg,Novenrber25-26.(2002).
ffififfi^&E#f 6: lrs*Sit<fi D,f[tatro)offi
a6 E afcffiHirrffiffivz7 t^L. t-<ftz6fiarl,&E
blL(1,\6. 3 bl:. DSA Offi,F.r'b=EB= i:z=flE*[ft:za YliVJ,i fuil4t lhDbll,<t,.6[rUlr2l" +'th.fi.
f l0l-84300) t ) /r*tr6 r.,-{/r,(#Fg 3 *vkffiffifi,*rl. }"d) I
HHAE+{tEE-ytffi2-1-2=
i l.+EEl:*ri2<'L\6rrtfrbh,t=L(r,r( :&-e.H
Eu,lF#+ffifiEr,Hffi+*ffiffifrx\:

affifr,Wo>ffikk(},e.*B & ts4 t i,
^aF4ffil.)l,\<t 3 bl.#E6il,*lr\bA t 6.btuA.

frtlrHi+E# :034212-2s45
Fax : 03-3556-19l

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- 754-

Email: turuyama@rii.acjp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)*tH,-'{1ts{Effi lcEr' < tr fi .y l- a+f,H,> 77 A
Visual System for A Robot Based on Perceiving-Acting System

Oi.ffiE trir
Naoyuki Kubota?Erft+

f++ttffiflEErF#E

Fukui University Japan Science and Technology Corporation

Abstract: This paper discusses a visual system for a mobile robot from the viewpoints ofcomputational intelligence and ecological psychology. First of all, this paper proposes the perceivingacting cycle for a mobile robot. Next, this paper proposes a vision-based mobile robot using selforganizing map, neocognitron, and spiking neurons.

4+ lc#r' < ffi ffi EIffi ffi t f )V A ffi
tr-rc.u > , etlcffiiE{L frffi,ori )valfr*t, , H,I.[E+]I, +.ffitJ, y , rFv , 7.1t Lr, *ilffi Eftflffi{hv v a u:}T, soM), atf 7= l-. E

1/e F€ffi & ffi#4. ttDDt;b7 aa-TTfr>D, &EP+lt, ffi#ffifiasffiffiE]E$o)ffiiE &ffi ffiAhffit A=' r]frlrs.7 J a - fT
baatc*i}L, r+[f,,L.rE+s&B#afrF,l:E

r, &H.>77L&HvtTaPgnfiv tsaf Yf *! a 2t lATb#.#tTt).

JE, fr+tf )vAffFf,U, ffiefr7Jl-+At 2 nfiv FoffiiE{Lmf,E
6trl. f*t:Efii,f ,7a-2a Emlr,'ffi4aff 2. 1 ffiiE{L,mfE
rgfftrffi &t*=t-) t2 F,aH[ Y) L'I a. t-et>
ifr.+, , ) 7, t) > zSffiffi, +8, W*#afr
6. Er. iE+, Ht6t*.lt#)<Erfi7l,\affi HElcEEb
afffik ag#tfrffilt, tr/* D itrffiE nrE
frfirffi tutcftt>tt<vt6p-71. Htr+*aft#ar*i D, ffi& retrffiteffiElcEH Ett(El:. Lir
ry.frahtfiEif#ftr t UTfifi+ La L, l-HH& Llair6, nfi v l- aNfrE&XfrA 6kd>l:, ti'L
atr w#JbffiEtFHirEE"eD 6 I e,f,# 3 tl i t, a*#&ffi ABrc*fl.Z)eb tt 6 fi lrT tt, z\f"1 o)
6. ##lJ", tnll Efr*.+l!fr6 ( lat,tz1t, 612 & ) feffHEl!., #frLlet,r. Z.lzX.vtT L\6 t &lJ, /. )vB:iF>7,( lJ, Htr+*.t t'f 'et,P-okz lI, fil^lj, lfrH) - [HE*E) - lfth) a&fi^rL\6[3]. ttllt, VJefr| ryJ

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E+r#Fft E ttT vt 67 7 t - Y > 7t€il1a-u1. +if++BrtsafE* L(Elc[13].
-fttr' nfia2v
7 7 t -9 2 7.lJ, ffiB.AFlc#E l', Hfrfi\Za lOTt&tERTlt, i1 >t*7 D f ta-y,
Yt'9$aMEfrbHE nrffitl*! L.ttc-C, frH,>
E#8i1, iE+, nfi v l-.^.0)[6Hiril46itft,r 77 A t tlF > 77 La+BnrfTbt1a it, #E tc
616,71.
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ffiffi.z a {H+RffirU AHfrU, r o){Hffii\ b#t- t,)fiH{HffiA-flttc n ;li v l-' ^.o1z >+t^)1^)ltawlx',
ti, z lc & ffifr trJHErD D, e 5 tcffi Lvt71p6*HB1+nlffi
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afrH,ffi#.affi8lt, Ffrf?ffi#Fg, 66t,r[t, #ffi L(r,) ( irisE*t/ea.
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2. 2 triltvFA#.H.7.7-7A
illh.A a t z.lt, frH--Tr k"tFffi offi'fr e # < E6 ffi
Effir:lt, * < al+#.rtr4*n6. fi&Hll*Alrt,, EL) i3 ft|Jfr! t- fr> iffi trFEft{t l.EJa #-aft E i1 #=ffiEi'i(r,rA*fr,7 V-LP"lffiirzif & i tC, H
6tel. 6fHril, .ox5lc&ffi,1'E+afrRt E
v l-E!13ry0[*tilc=,'< t{H&frAnrfEE:,ffiffiflr l.BEftl,F>5< afr Weq\WU-c7rvA>
aerffiH L & i t t-T-&.a@&t:6 *it6'lH#
'

-755-

も抽 出 しつ くせ な い[2].一 般 に,マ ルチモ ー ダル
Behavior-BasedClassical AI-Basedある い は ,次 元 が高 いセ ンサ入 力か ら,構 造 的 ,かArchitecture
つ ,低 次元 な知覚情報 を抽 出す る ことは ,知 覚情報[Stimuli] - [Reaction][World Model] - [Plan]
か ら行為情報 へ と変換す る行為 システム の設計 におModeline -Information Direct use
いて ,ル ー ル構造 を単純化す るのに役立 つ(P".t;iy rttle)(Possibrv
基本 的 に,知 覚 は ,あ る有 限 の 時 間 を必要 とし
much
制限 された時 間内 で 行為 に必 要 とな る特定 の情報 を抽 出す るため に,適 切な知覚 モ ジュー ル を準備 しな
Sequential
けれ ばな らな い .こ れ は ,図 と地 の概 念 と関連 しある特定 の情報 を抽 出す る と い う ことは ,外 界 か らFeasible
optimal aBehavior,の刺激 として入 つて くる全体 として の地 か ら適切 な
Fig.L Al-based robotics and behavior-based robotics
知覚 モ ジュー ル を用 いて 情報 と して の 図 を切 り出す
プ ロセ ス とな る .す なわち ,外 界 か らの 直接 的な刺Perceptual System
激 に基 づ くボ トムア ップ的な プ ロセ ス と知覚 モ ジュ
ー ル を選択す る トップダウ ン的な プ ロセ スか ら実現され る。以上 の議論 か ら,本 稿 で 提案 す る行為 シス
テム とカ ップ リングされた視覚 システム を考 える,

iri"nl (

.

,

>

,

.

3

知覚 ‐
行為循環
ロ
まず ,マ ク な観点か ら知覚 システ ム と行為 シス
テム を考 える .動 的障害物 を含 む環境や 高速 で の移Fig.2 The coupling of perceptual system and action
system; A circle indicates a specific module
動 を 目指 した 移動 ロボ ッ トの研 究 で は ,知 覚 と行為の調整 を巧 み に行 わな けれ ばな らな い .例 えば ,タス ク としてナ ビゲ ー シ ョンを考 える と,ロ ボ ッ トに与 え られ る行 動 は ,日 標探索 ,日 標追従 ,障 害物 回
避等 で あ り,各 行動 に対 し,基 本 的 に 異 な る知覚 モ
ジュール と行為モジ ュール を必要 とす る
目標探索行 動が行われ る状況 とは ,日 標物 を見 つ
け に くい場合 で あ り,画 像 中 に比較 的 ,小 さ く存在
す る対象物 を検 出す る必要が あ り,特 徴抽 出 のためにCCDカ メラか ら取 り込 まれ る画像 の処 理単位 として のボ クセル の粒度 を大 き くす る必要 が ある .持 続
す る知覚情報 を抽 出す る探索 的な行為 として ,画 像
上で よ り大 きな対象物 として認識す るため に,前 進
す るよ うな行 為 ,あ る い は ,死 角 に存在す るで あろう対 象物 を見 つ けるため の旋 回等 が用 い られ る .目
標追従行 動 は ,対 象物 の面積 が大 き く画像 中心方 向に来 るよ うな行為 で あ り,大 き くな る につれ ,ボ ク
セル の粒度 を小 さ くして い けばよ い .ま た ,日 標物
が障 害物 へ と変わ りうるタイ ミ ングは ,ロ ボ ッ トの移動速度 と画像 中 の対象物 の位置 と面積 の 関係 に依 Fig。 3]Boxel fbr hnage processing correspondhg to actions
存す る .す なわ ち ,ロ ボ ッ トの移動速度 が速 けれ ば
速 い ほ ど,あ る い は ,対 象 物 が 画 像 中心 に近 い ほ わせて ,選 択 され る (Fig.3).こ のよ うな方法 はど,対 象物 の 面積 が比較 的 ,小 さ い段 階 か ら,回 避 本来 ,マ ルチ リゾル ー シ ョン解析 とよばれ る[20].次
し始 め る必要 が ある .こ こで の トリガ ー は ,画 像 中 に,注 視 の 問題 を考 える
進化 的計算 (以 下 ,EC)を 用 いた視覚 システムでの 対 象 物 の 面 積 の 変 化 率 と画 像 中心 へ の 近 さで ある .障 害物 回避 行 動 は ,緊 急 回避 行 動 も含 まれ る は ,探 索 に多 くの計算 コ ス トを要す る と考 え られ てが ,画 像 中 の 対 象 物 のサ イ ズ が 比較 的 ,大 き い た いるが ,現 在 の 画像 を用 い た探索結果 は ,次 の画像
め ,ボ クセル の粒度 を小 さ くす る ことがで きる .障 で の探索 に有用 な情報 を提 供す る .な ぜ な ら,連 続
害物 回避 の 段 階 で は ,回 避行 動 は ,対 象物 の 面積 よ す る画 像 には ,ロ ボ ッ トの移 動 に ともな うオ プテ ィ
カル フ ローが 存在す るか らで ある .つ ま り,動 作 出
りもむ しろ ,対 象 物 と背 景 との境 界 ,す な わ ち
力か ら,対 象物 の見 えが どのよ うに変化す るかが あた開けにエ ッ ジ情報 が本質的で あ り,境 界 区切 られた場所 の探索 が必要 とな る .以 上のよ うに,行 為 シ る程度 ,予 測可能 で あ り,画 像 中 の対象物 の位 置 とステムが必要 とす る情報 を抽 出す るため には ,粒 度 面積 の 変化 は ,多 くの場合 ,あ る範 囲内 にお さま りの 異 な る知覚 モ ジュール の準備 が必要 で ,状 況 にあ うる.あ るサ ンプ リング間隔で取 り込 まれ る離散 的
2。

.

,

.

,

―
‑756‑―

抽 出す るた め には ,何 らか の 処 理 を行 う必 要 が ある .こ こで は ,色 情報 の差 異 の 構造 を分類 にす るた
めにSOMを 適用す る
SOMの 入 力情報 ベ ク トル をx〔 )〓 ←1/2, 0009為 )'各
ノー ドの参照 ベ ク トル をQ(r)〓 (Cl,C2, ¨り C )と す る.

と,ユ ー ク リッ ド距離は,以 下 のよ うに定義 されFig。 4 The change of searching area for EC

メ
￨

た
=arg中

1卜 o̲CKの(2).

ｏル動呼飩蹴を学習係数 とす る と,以 下 の式 に従 い ,参 照 ベ ク トルの学習が行われる

刹晴絲ブ勤猜酬ガ多︐

３の が オ ニ説 つ性 き4 神経 回路網 と知覚
ここで は ,ミ ク ロな観点か ら知覚 システム と行 為システム を考 える .ま ず ,地 か ら図 を抽 出す るためには ,刺 激 と して入 力 され た画像そ の もの に差異 の構 造 が存 在 しな けれ ばな らな い .こ の 差 異 の 構 造
は ,図 の境界や特徴 を生成 しうる。人 間 の視覚機構と ロボ ッ トの視覚機構 は ,ハ ー ドウェア的 に異な る
ため ,処 理 の構造 も異な りうる 。 本稿 で は ,差 異 の構造 を顕在化 させ るため に,画 像情報 か ら色調 を縮小す る .し たが って ,こ こで は , トポ ロ ジカル マ ッ
ピングを可 能 にす るSOMを 適用 し,特 徴抽 出 のための差 異 の構造 を生成す る .次 に,特 徴 を抽 出す るた
め にネオ コ グ ニ トロン を適用す る .さ らに ,抽 出 された 情報 か ら行為情報 へ 変換す るため に,ス パ イキ
ングニ ュー ロ ンを適用す る .こ こで は ,抽 出 され た
情報 に基 づ き ,ニ ュー ロンが刺激 0抑 制 の 関係 を持
ち ,さ らには ,現 在 の 知覚 と行為 の結果 か ら,次 に使 われ うる特徴抽 出 ニ ュー ロンが選択 され る .す な
わ ち ,知 覚 システム は ,行 為 によ り制約 され る .このよ うに,知 覚情報 か ら行為情報 の生 成 と行 為 か ら
知覚 へ の制約 とい う循環的な関係 を持 つ‖,によ り,与 え られ る.さ らに,λ 蔵(r)を 近傍関数 ,ξ (r)

.

2。

,

(1)

距離 を最小 とす るノー ドは島 入セ リ均 最 はな画像 に対 し,ECの 探索 で用 い られ る画像 範 囲や突然変 異 で用 い られ る正規乱数 を ロボ ッ トの移動速度が速 けれ ば速 い ほ ど ,大 き くす べ きで あ る .こ れは ,移 動速度が速 い ほ ど,ECで 探索す べ き問題 空間が大 き くな りうる ことを意味 し,ECの 探索 が うま く
ロボ ッ トの速度 を下 げ
行 われて いな い場合 は ,移 動・る ことによ り,探 索す べ き問題空 間 を縮 小可能 で ある .言 い換 え る と,行 為 に必 要 な情報 を知覚 し続 けるため に,移 動速度 の 調整が行われ ,あ る特定 の知覚 を支 えるた め に,行 為 システムが調整 され る ことを意 味 し,知 覚 と行 為 の進行 そ の ものが ,知 覚 と行為 を組織化す る駆動 力にな って いる.さ らに,ECによる探索結果 は ,新 しい情報 を抽 出 し,抽 出 され た
情報 が状況 をつ く り変 えて い く.実 験結果 の一 例 をFig。 4に 示す .ま ず ,(1)の 画像で は ,右 側 の ラン ドマー クを検 出 し,追 従後 ,回 避 し,(2)で は ,次 のター
ゲ ッ トを探索 して い る

4=llx〔 )― cJ〔

.

3。
3。

ロボットの知覚と行為

1

自己組織化 マ ップを用 いた色縮約

CCDカ メラか ら取 り込 んだ画 像 は ,フ ル カ ラー 情
報 を持 つ。 人間 は ,直 接知覚 して い るため ,変 換する ことな く情報 は抽 出 され る[8‐ 12].構 造的な情報 をとな る .ま た ,第 ′細胞 団 のC細 胞 面 のた番 目のC細 胞
抽 出す るため には ,境 界 や 肌理 の構造 が利用可能で か らの
出力はあるが ,コ ン ピュー タ に ビクセル単位 で数値化 された配列情報 として入 力 され る画 像 か ら境界や 肌 理 を,―‑757‑―

uo(r,n)-*(iieol) d,(v,k).uo(r,o *r))(8)

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Te10-8s07 ?E+rt'XH3-e-1?fii+;,(+r+flfrfreY7.74r+f+\RfrHIT
EEffiarnx :0776-27-8033
e-mail : kubota@iicx.ia.his.fukui-u.acjp-758-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)**4.*Elt#rH ffifr,a z, - tvftfi I=

EE

f 6ffiE. iffi functions

Sensitivity analysis for scaling constants of multiplicative multiattribute utilitytr[ffi-HIt

Ichiro Nishizaki

EEt+,trffi *trf

E+ ffi{E

Hideki Katagiri

Seigo Tanaka

EEA+

EEA+

HiroshimaUniversity HiroshimaUniversity HiroshimaUniversity
Abstract A multiattribute utility function can be represented by a function of single-attribute utility functions
if the decision ma,ker's preferences satisfy additive independence or mutually utility independence. Additive
independence is a preference condition stronger than mutually utility independence, and the multiattribute utility
function is in the additive form if the former is satisfied, otherwise it is in the multiplicative form. In this paper, we
present methods for sensitivity analysis of multiattribute utility functions in the multiplicative form and propose
methods incorporating fuzziness of decision ma,ker's judgments in the procedures for determining scaling constants(attribute weights).

1 I* U&bl:(q(a), . . ., un(a n)) t fr 6Wf.. (J, ur,. . .,TLn rr EE
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It, fta){t#*a2 = (r?,...,02) aHlH{Eotrnl{t#fr ol = (r1,...,i) a#JHlEr D 6r(*t'''/r blf, #York, 1976.

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TELI 0824(24)7604 FAX: 0824(22)7195
e.mail: nisizaki@hiroshima-u.acjp-760-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2$3)

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Fuzzy Group Decision Making for Multiple Decision Maker-Multiple Objective
Programming Problems*W#1 (Hitoshi YANO)

fifrtrfr'nJt+ ttlA+*fl (School of Humanities and Social Sciences, Nagoya City University )Abstract : In this paper, we propose a fuzzy group decision making method for multiple decision makermultiple objective programming problems to obtain the agreeable solution of p decision makers.

1 9 L#.9H Ht-EttrFdEoEfr'f bffi (t > ts> y Tl6&tartrf^( I ) t: i =? r,^c)sp;F"e iEvra{6 M-zt l,- l. fti6fi1tt,( : L r: I b 1+b*L7a.
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H L(. rttr$ 7aa&ffiwtF.#u, 77 v 7 }'\-Rb "8Zvffi[1] A.V.Fiacco, Introiluction to Sensitiaity ond Stobility Anolysis in Nonlinear Programming, Academic
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(7)

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FAX: 052-872-L531

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Email I yano@hum.nagoya-cu.ac jp-762-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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The Number of Reting Cetcgorics Suiteble to Obtrin Adequrte Trensition Anee of Membcrship Gredc#,1t b (#F#fr*,+*+ t+ffi tct#rorsilHt>r-)
Ayumi Yoshikawa (Education Cent€r for Information Processing, Kobe Shinwa Women's University)
Abstrud: This paper aims for comporing four procedures for identiSing fuzzy sets through a series of psychological experieachm€nts. The procedures consist of diffe,lent number of categories for rating both membership grade and its certahty degrce
other. The results obtained are as follows; l) the subjects pick the most categories related to transition area when they use arating scale of five cafiegories of membership grade. 2) The ANOVA results slrow that the procedures affect width of transition
gravity center ofthesearea in the identified firzzy sets significantly, hrt they do not significantly affect width of l-level set aodsets.

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「判断 に迷 う」を遷移領域 として台形型 Wを 構成 した.そしてそれ らか ら算 出 された 4種 の指標 ごとに分散分析 を行 った .分 散分析 は ,評 定法 (4種 )を 1次 因子 ,ヘ ッジ (3種)を 2次 因子 ,被 験者 (10名 )を 繰返 しとして単一分割,.

解析結果 および考察

この結果は従来 の 3段 階評定 で問題 となって いた強制 2者
択 一 的評定が 5段 階評定 では改善 されていることを示 している.ま た所属度 5段 階評定 と条件3の 所属度 2値 ×確信度

1 中間評定導入の効果

3値 評定 を比較す ると前者 の方が改善 に有効である ことが

法 16]を 用 いて行 った
4。

指標 の結果 を総合す ると,評 定法 の違 い,つ ま り評定の段
階数 の違 いによ り影響 を受 けるのは,形 状 を表す指標の う
ち遷移領域幅であ ることがわかる.評 定法間で比較す ると
条件4の 所属度 の5段 階評定 のときに幅が広 くなって いる4。

.

解析の方針 :ま ず 3種 の言語表現 の間 に大きな差異 は認
め られな いため,全 デー タを用 いて説明を行 う.表 1は 各
条件 ごとに所属度および確信度 の評定 に用いられた頻度 を示す ク ロス集計表 である
条件間での比較 :条 件 1,2お よび 3で 「判断 に迷 う」に.

該 当す るカテ ゴ リが選択 された数 (表 中網掛 )は ,そ れぞれ 94,91,107で あ り,3者 の間 には大 きな差 は認め られな
い.こ の結果 は所属度2段 階 ×確信度 2段 階 と所属度 3段 階の間で大 きな差は見 られな いという先行研究L51と 同様 の傾向 を示す。他方 ,条 件 4は 214で あ り,他 の条件 に比べて 「判断 に迷 う」に該 当す るカテ ゴ リが多 く回答 されて い
る.こ れ らの結果か ら中間評定 のカテゴ リを追加 して段階数 を増やす場合 ,確 信度 の段階 を増やすよ りも,所 属度 の段階 を増やす方が ,強 制 2値 選択的な回答 を回避するのに有効 であることが推察できる。ただ し段階数 を増加させ る際に,適 切な評語 を振 り当てな いと回答者 の心的な負担 の増加 を招 くことになるため注意が必要 である。カテ ゴ リ数の関係 については追試 を行 い検証 した い

わか る.今 回 の実験条件 では,所 属度 の段階数 を増加 させることが強制 2者 択一 的回答 の回避 に有効 であること,また確信度 の段階数よ りも所属度の段階数を増やす方がそ の効果が期待 できることが明 らかになった。
5。

まとめ

本稿で は,所 属度 および確信度 の評定 の段階数 が同定 されたFSの 形状 に与え る影響 について考察 を行 った.実 験結
果よ り所属度 を 5段 階 で評定 させ ることで ,強 制 2者 択 一
的評定 による遷移領域幅の減少を緩和可能な ことが 示唆 された .ま た確信度 の多段階化 は所属度の多段階化 に比べ て効果が薄 いことも示唆 された。
謝辞 :本 研究 は平成 13,14年 度文部科学省科学研究費補助金着手研究 (B)の 助成 を受けた .記 して謝意 を表す.

参考文献
11l Yoshikawa′ A.:ImprOVement of MembershP Function

ldentiacation Maod m u.

4。

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etalv AdvancesinSon Compl働 喝 ̲E駐 夕眠nttD五 口land

Manufa由 肛inレ SP五 nger Vda&Lon&恥 248″

2 MFへ の影薔

分散分析結果 :表 2は 分散分析結果 を各指標 ごとに因子

1"8

と問題点
12]吉 川 :対 話型 メンパーシ ップ関数同定法 の現状 "′第 6回 曖昧な気持ち に挑む WS予 稿,43ノの影響 をまとめた ものである.表 中の数字 は有意な影響が

,

レ2001

認めれ らた有意水準を表す 。
非凸化要素数 へ の影署 :表 2よ り被験者 の違 い,つ ま り
目 人差は非凸化要素数 に有意な影響 を及 ぼす (有 意水準5%)。 他方 ,評 定方法 の違 いの影響 は有意 ではな い.こ の131吉 川 :対 話 型 メ ンパ ー シ ップ関数 同定 のユーザ イ ンタ
フェー スの改良,第 12回 蒲研予稿 ,18‑1ハ 842002

ことは段階数 の増加 によ り単調な変化 を妨げる評定が増加
す る恐れがあるという懸念 を否定 して いる.し か し今回は考慮 して いな い「判断 に迷 う」に該当す るカテ ゴ リ間では15]吉 川 :所 属度 の評定手法 が得 られる MFに 及ぼす影響 ,第7回 曖味な気持ちに挑む WS予 稿 ,81ノ 822002

非単調な変化 となって いる もの も存在す ることを付記する
形状 に目する 3指 標 :表 2よ り評定方法 ,日 入差およびそれ らの交互作用 は遷移領域幅 に有意な影響 を及 ぼす (有意水準 1%).同 様 に日入差 ,ヘ ッジは 1レ ベル集合幅およ.

141吉 川 :対 話型 メンパーシ ップ関数同定法の改良ための検証
実験 ,感 性工学会第 9回 あいまいと感性研予稿 ,6た 1′ 20曖

16]二 見 ,西 :課 題解決 のための実験計画法 I,日 科技連 ,2001

連絡先651‑1111 神戸市北区鈴蘭台北町 7‐ 13‑1
神戸親和女子大学 文学部 情報処理教育センター

び重心 に有意な影響 を及ぼす (有 意水準 1%).し か し評定

吉川 歩

方法 は これ らの指標 に有意な影響 を及 ぼさない.こ れ ら3

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267

一

182

一

5饉

者間
両中

401

自信
なし

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遷移

1レ ベル

険者(R)‖ 5%

1%

1%

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pool

1%

pool

pool

10%

10%
10%

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pool

pool

要因

非凸化

NS

・

262

６
・ ５
５

2饉

９
６
５

345

一

227

不 自然
一 一

3饉

自然

一

394

自信な し
一 一

2饉

269

断う
判迷

自然

信 リ
自あ

租然

＝度 ■ ・・ ■ ¨
薦度

確信度評定

所属度評定

ノ
…

表2:分 散分析結果

表1:実 験条件と選択 されたカテゴリ数の関係
評定の:ノ

凡例 :NS〓 10%で 非有意,p∞ 卜誤差にブール

二‑764‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2W3)

N c aa,r=LV-.'y?#frh0ffiffi
An Analysis of the Skill in NC Program Checking

W# 4L+

Kohei Nomoto

H IL=

Kozo Shima=*fl#, (ffi)

EtA ESF

Masaharu Wakamatsu

iEA TdYutaka Shimizu=*Etffi,s, l. Ir =, 7) 7 | o -7 (ffi)

Mitsubishi Electric Corporation

Miaubishi Elecric Mechatronics Software Corporation

Abstract This paper prcsents an analysis of attention allocation during NC (Numerical Control) program checking.
Though NC machini toolr *" automated machines, the workers' skill is important until the safety, correctness andefficiincy of the programmed motions are confirmed. This is an intellectual skill and it appears at the way of paying
attention. The authors carried out experiments in which the workers checked program and we observed the attention
each worker's
allocation to the each part of the Noprogram. The result of the data analysis showed the characters of
manufacturing skill.

2xw

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NC (Numerical Control: Xt6ftd:ffiT{f#ttlt'
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０

5

‥ 9.0

５

9。

え られ る .な お ,こ の 実験 で ,作 業者 Fだ け は
縦型 マ シエ ン グセ ン タの専 門家 ではなか った

００
Ｑ
０
０
０
０Ｃ一
０
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０
︻
﹄Ｃ〇一
０
﹂
﹂
ヽ

課題 を考 えた.そ の プ ロ グラムの解析単位 は,各 行とした。 これは,工 作 の工 具 パ スの動 きは各行 にほぼ文
寸応 してい るか らである。
6名 の作業者 につい て ,注 意 を払 ったプ ロ グラ ム
行 の割合 と,進 捗度 として 1秒 間 にチ ェ ックす るプ
ロ グラム行数 の 関係 を,図 1に 示す 。

77。 0

・
36。 5
聾6.0

0.20 0.25 0。 30 0.35 0.40 0.45 0.50 0。

number of criterion[deCiSiVe patterns/total

5.5
ヨ
・
Q5。

pattems]

0

4.5

図3

0.15 0.20 0。 25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55

注意基準 の割合 とチェックの進捗度

また,単 一の特徴 で判別 で きないパ タ ンで, 2つの特徴 で判断 で きる ものは,「 工 具早送 り開始」 かつ「下方移動」,「 工具早送 り開始」かつ「水平移動」
であ り,こ れ らは少 し複雑 な判断基準 と見 なせ る

quantity of attention[eXarnined:ines/tota!lines]

図255 0.60

注意 を払 った行 の割合 とチ ェ ックの進捗度.

プ ロ グラムの各行 を特徴 づ け るため に ,次 の 17の個 特徴量 を設定 した.各 特徴量 の取 り得 る値 は
当 てはまるか否 かの 2値 で あ る
XY座 標 の決定 ,Z座 標 の決定 ,工 具下方移動
工 具早送 り,工 具切削送 り,穴 空 け加 工
工 具早送 り開始 ,工 具切削送 り開始
穴空 け加工 開始 ,ク ー ラ ン ト開始
工 具径補 正開始 ,工 具種指定 ,工 具交換
工 具交換後 の Z座 標値決定
[工 具回転開始 ,工 具長補 正 開始 ,工 具交換後の ワー クヘ の工 具接近 ],プ ロ グラムジャンプ
変数 へ の値代入
ここで ,日 で 示 した 3つ の 特徴 は ,対 象 と した プ
ロ グラムではいつ も同一行 で行 われて い たので ,区
別 せ ず に 1つ の特徴 の よ うに扱 った
これ らの特徴 が 該当す れば 1を ,そ うで なけれ ば0を 対応す る ことに よ り,プ ロ グラム各行 は 17次の 特 徴 量 ベ ク トルで 表現 され る .要 素 {0,1}か ら成る 17次 のベ ク トルは理論上 2口 =131,072通 り存在す るが ,実 際 には 21通 りのパ タ ンに分 類 された。
これ ら 21の パ タ ンに対す る作業者 の注意す る/
しないの判 断 は,個 人差 は若干 あ る ものの ,完 全 に
あ るい はほ とん ど一 致 して い た .そ れぞれ の作業者につい て ,あ る単 一の特徴 によ つて,他 の パ タ ンから,そ の 人が いつ も注意す るパ タ ンを区別 し得 るかを確認 した ところ,ほ とん どの場合 でそれが可 能 で
あ る ことが分 かつた.そ こで ,作 業者 ご とに,そ の
注意 パ タ ン を識 別す るため に単 一で用 い て い る特徴の 数 を調 べ ,こ れ を注意配分 の判 断基準 の数 と解釈した .そ の割合 と前述 の進捗度 との 関係 を,各 作業
者 で比 較 した ものが 図 3で あ る.こ の 図 を見 る と被 験者 Fを 除 き,注 意基準 の割合 とチ ェ ックの 進
捗 度 が線形 の負 の 関係 を有 して い ることが 分 か る
この ことか ら,こ の単 一で判 断 し得 る特徴量 が ,実際 の注意判断 の基礎 的 な もの となって い ることが考
,

.

,

,

,

,

,

,

4

ま bり に
3ラ

NC工 作作業 における技 能 として,プ ログラムチ

ェ ック時 における注意配分 につい て,実 験 と解析 を行 った.今 後 ,注 意配分 の判断規則 につい て,基 礎
的なもの と,技 能者特有 の高度 な もの とをそれぞれ見出 してい く計画 であ る.

謝辞 本研究 は,経 済産業省 のプロジェク ト「人間行動適合型
生活環境創出 システム技術」 として,NEDOか らの委託 を受け
HQLを 通 じて 1999年 より5カ 年計画で実施 しているものです
.

,

.

,

.

参考文 献
[1]塩 瀬 ,桂 木 ,三 階 堂 ,仲 島 ,石 原 :イ ン タラ クテ イ
プ技 能 継承 支援 エ ー ジ ェ ン トの設計 一 レンズ モ デ ル
か ら見 た技 能継 承 の 構 造 分析 一 ,ヒ ューマ ン イ ン タ
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業 の行 動 モ デ ル ,ヒ ューマ ン イ ン タ フェ ー ス 学 会論
文誌 ,Vol.5,No。 2(2003).
連絡先〒247‑8501 鎌倉市大船 5‑1‑1
三菱電機 (株)デ ザ イ ン研 究所 イ ン タフ ェース デザ イ ン部
野本弘平
FAX:0467‑41‑2319
電話 :0467‑41‑2310
E― mail:nomoto@idcomelcoocojp―‑766‑―

19th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003),FffiE+t ffi=i tvl = & 6 S 4.G#ffi H' Hl # I tE2 z+ i,.alri1#,

Development of lltlanagement Support Systems based on Non-stochastic Modelfrs f,lH

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Toshihiro

IGom llimta

lGino

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AkimichiMtsuta YasuyukiMiuraffi**+tr--7i- *fr*+tr--7i-

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Corporation CSD Corporationft

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―夕の蓄積を行い、構築システムの設計・ニューラルネ
ットワークのトレーニング(学 習)及 び評価 に利用すると同時に、蓄積データ自体を公開及び販売することも含めて考える。さらに、現在 のあらゆる企業活動 において、取引先企業の経営状況を把握することは 、取引先の倒産などによる損害を避ける上でも非常に重要である。ま「顔の見えない」
相た、eビ ジネスを展開していくうえで、手に対する格付けの問題が市場成長の障害 になる可能性が指摘されている。今回のモデルが、このような相手に対する企業審査を簡便 に実現 し、サイバー空間上の企業間取引を活性化していく上でも役に立ちかつ 分野「の産業育成にも貢献すると信ずる。

4ま とめ

中小企業あるいは創業する企業において、直接的に
ロこよる取引は経営資金調達、間接的には経営管理強イ
かるに優良な中先の確保・拡大が最重要課題である。し小あるいはベンチヤー企業であつても、金融機関による経営資金の調達が不十分な為、倒産企業が多数あり、その数も益 々増加の一途である。中小企業やベンチヤ
ー企業では、一般的に企業の認知度も低く、金融機関 による評価に時間がかかるとともに評価そのものも難しく、資金調達がスムースに行かないことがその一因となつている。因みに大企業においては、米国主導の企業の格付け手法がある程度確立 しているため、金融機関も支援をしやすい状況がある。一方、中小企業やベンチヤ
ー企業側においては、経営管ツ ウハ ウや熟練スタツフの不足も問題である。全企業数 における中小企業の割
合は 9酬 以上に上っており、日本においては、中小企業の支援が緊急の課題である。米国主導の評価システム
は統計モデルに基づくもの 力ヽまとんどであるが、ビジネ
スレベルで展開されているため、その内容が公離 れていない。本研究では、中小 0ベ ンチヤー企業の経営支援
を主要なターゲットとして、Choquet積 分を利用した統計分布を仮定しない新 しいモデルを用い、欧米主導でなく日本から世界へ発信する非統計主観モデルを用いた中′ 0ベ ンチヤー企業支援システムを開発することを考え
]ヽ

ている。
参考文献

口

思ぶ
272‐ 276,

2∞ 1((枷 回り・

p即閥

mェ

F…

and hノつ ph口 お n tO Finam皿 い m■ 画 鴫 MOder,"Proc.ofEEE SMC 99",V01.Ⅲ ,pp。 73‐78,1999(■ 町 0).

p脚

Advanced伽 叩 江 Od m町 )鵬 "脚 4,No.1,p.6675,
2000.

連絡先
〒150‐ 8366東 京都渋谷区渋谷 44‐ 25
青山学院大学 経営学部 戒野 敏浩
冒劃話:03‐ 3409‑81H FAX:03‐ 3797‑6870.bUёttOnejp
E硼副:k血 ∝>Ⅲ〕

内 LAN型 利用形態
サイト

ASP型 利用形態

図 1シ ステム概要 図―‑768‑―

一 般講演論文

9月 10日 (水 )lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)=2- -7tviy

I.

V-, a-Butllffiflfi=Y I Er-7a+H

Using Neural Networks to Train Incinerator Controllers

oRfr frc6 l r*^ J. < v*v z EllS iF-l[ 'Miteuru Kuochi IGnneth J. MacLin Eiichiro Tazaki,fi Hf;&l(+r+*ilfrJ fl v z 7 ar+fl

Deparhent of Contnol and Systens Engineering, Tbin Univereity ofYokohana
Departuent of In$rmation Systems, Tblyo Univereity of Inbrnation Scieneg
Abstract:

pmblems today. It is
The emission of dioxins frrom waste incinerators is one of the most important environmental
nature of the
known that optimization of waste incinerator controllers is a very difficult pmblem due to the omplex
to wast€envimnment within the incinerator. In this paper, we prcpose applyltrg artificial neural networks
dynamic

incinerator contmllers. we show that artificial neuml networks can pruject the emission of dioxins

with a fuir

degree of amuracy.

L jE UDI'

i r*flFr'b#Ftll3fL6 y.{ t+vvF6EEft.
iE+. =r i
E#fr 6 ifE/rHHHlEa>-'sT&>6
iafi*<f,{ "t+v>ol&fi,

ffifl/, v l-(r*ffi,ttb,Lft -:av.7o. #H B[lllt7 r ) < = Y l- a - )vl. J, 6 ffiflfttJfil l. I -,< lEfr.l?*l*eE# L< r,' 6 "iiffifl/7v I-l.Ebi*. /, v l'(o)ffiffitl?+F;fr,lx y,f f i v 2 ttFtfr.a 6 tt d>ffii@ff#
ffi lr# V (, t o'ftes ts't t + v > aft&/rf,frfftl*&><t EEJi* L(r/ \/tr/ \"j iffifl/ I 7 rlt. #*{tr-lc& 3it6 :r i
DtrH.. ;lt* 3+EltHl.-Etlt/r< . Zot=d>*&*aI ) tl = y l. E - tv 3 *l t=ffiffiH'E|d,€E..
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Ll:Effiffiffi fli-, t 2 o E f)f,tlffl L/:",*fffif*. y,t t+ y y#lLLffir, rffi &l*.>co (_*{Lffi*) E*tffitl<. 6sfiffoDFE
ffi*ilolooppm tfrZbe', tfrL> 3rt6: L
tAHL.l-tt"*1c.. EIIfiJ& L<. 71vf*EHH (JiE)
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D'& CO #Errt'rr6 t v\ i E8trrrfr,flJf-, tt)
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R,btL6, :itlt. 7, v/{-ffifft#fltj8it,t'H
lJll-fi:r\ Errffiflffrcgl€-i6 &ffiffirrffi* D '+a,ffix-wEll: oeilIfriTri, . frlr or#Ear
L. co #tr
-ffiEot.Trt 6 kd>ffiffi'a.tRf&rrffi{L€*,6t=d> L. 4 Z b*LA CO #troo

rtr#,4t"
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ごみ

系

小
1

71yt {2次 空気 ファン

層上 酸素濃度

濾液噴霧 ポンプ

1次 空気 ファン

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4

図 1 ゴ ミ焼却炉概 要 [1]焼却 プ ラ ン ト
焼却炉 セ ンサ ーデ ー タ

制御確認

異常予測

制御 ネ ッ トワー ク

ネ ッ トワー ク
異常予測
焼却炉セ ンサー
デー タベース(学 習)

図 2ネ ッ トワー クを用 いた燃焼制御 学習 システ ム―‑770‑―

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pp.25-28(2002)

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TELIFAX: 043-236-1329
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-772-

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l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

trtI-WEbHLr/c RBF 4 v l'. 7- 2lc.I 6fAffio+IJElJ
Detection of vessel under cruises by Radial Basis tr\rnction Networks using infrared camera

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Hiromitsu Ishii

Takashi Ono

Eiichirou Momma

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College of Science and Technology, Nihon University

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Yasuhiro T\rchizawa

Takashi Nagoya

E+t+t+wwT+wfrfl
College of Science and Technology, Nihon University

Abstract: The main causes of many collisions of vessel are a navigator's inadequate watch, an
unsuitable evasion measure, a correspondence delay and etc. Consequently, an automatic
extracting of vessel informations for suitable evasion is needed. We have studied about anautomatic vessel collision avoidance system using the genetic algorithm. In this paper, a method for
distinction of kinds of vessel from infrared camera images using the radial basis function networks
was examined.

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Ltr{Ufld^- E ryrHtl:iE{=f 6fAfrE H #rffiE[*E
AlS(Automatic Identifrcation System) ii -*lJ O
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W.Xi t-<, ttfrfra 3 WTrf 7 7 -t v, 7+V )v(U T, frfi6rtf- f p L. Wie\ o fridfrfr&tt, b Hfr t-tc

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Function)i y I V -, *ffiHl-, ilSffia-#lB|JL#,l*tc.

2 mffiflEljrEfrO,u"*tr 1 rt+lJElJtu&a7 v-7 r- l- rb6. ffi&
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ffil-tcLo&Hv./c.

-773-

開始

赤外 画像 の 取 得

二 値化 によ り船舶像 を抽 出(a)原 画像

上部構造物 の強調
特徴 パ ラメー タの算 出

RBFネ ットワー クによる判別o)判 別分析法

終了

図 1 船種判別 処理 の フ ロー チ ャー

3

船 舶 像 の 抽 出 と強 調 処 理
図 2(a)は ,サ ーマル カ メラ(三 菱製 サ ー マルイ メー ジ ャ IR‐ SCl)に よ り撮像 した船舶 の一例 である。
船舶 の赤外画像 は,海 面 か らの熱放射 な どの ノイ
ズ に よ り低 コ ン トラ ス ト.で 輝 度 む らの 多 い 画像とな るこ とが多 く,二 値化 に よつて領 域抽 出 を行う際 に一 般的 に用 い られ る判別分析法 では図 20)に示す よ うに船舶 像 を鮮 明 に抽 出す る こ とは難
しい .そ こで ,画 像 を X軸 方 向,Y軸 方 向 ともに
4分 割 し,分 割領域 ご とに判別分析法 を用 いて二値化 を行 う局所 二 値化 法 を適用 した .こ の とき,

画像 を分割す る境界線 の位置 は GAを 用 いて探索
図 3 上部構造物 の強調

的 に決定 した同。 同図(c)は そ の結果 で ,船 舶像 を
良好 に抽 出で きて い る.

次 に得 られ た 船舶 画像 よ り特徴 パ ラメー タ の算 出 を行 うが,抽 出 した船舶 像 には形状 が類似 した船舶 が含 まれ て い るため,そ の ままの船舶像 かエ ッジの検 出ら求 めた特徴 パ ラメー タを学習 0判 別 に用 い る と判別 が難 しくなる.そ こで,各 船舶 の特徴 が上部構造物 に表れ ることに着 目 し,図 3に 示す よ うな
船舶像 の上部構造物 の強調処理 を施 した .こ の と細線化 処理き,強 調処理 を行 うための基準線 を喫水位置 とし喫水位置 が変化す る と,同 船種 にお いて 大 きな誤差 を生 じて しま うため,上 甲板線 を基準線 とした

直線成分 の検 出.

上 甲板線 は船舶 像 を水 平方 向 に投 影 した射 影 の最大値 を示す位置 とな るが,一 部 の船種 では上 甲―‑774‑―

図 4 Hough変 換 に よる上 甲板線 の検 出

上 甲 板線た場合 には,貨 物船 の よ うに積荷 の積載 量 に よ りtEffirr:o{fEr D LTllst=Glrf 6. t:(",D , fufrrtAW L, L*$ffi#WAffiTAbV,R,

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TEL: 03 - 3259 - 0761
FAX:03-3293-8265

E-Mail : ishii@ele.cst.nihon-u.ac.jp-778-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)+Hl*.ar=- 7)Vl.y Fr) bD*fl#F.1+l;tj(r.6^hd,F )vfr,oHllff,

Input Vector Reduction for the Rule Extraction Method by using of Attribute Selection

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Kosuke OGINO

Manabu NII. ffiE6r*t+ )\+W,r+Wfrt*

Graduate School of Engineering, Division of Computer Engineering, Himeji Institute of Technology

Abstract: In this paper, we propose an attribute selection method to reduce the number of input
vectors for the rule extraction method. The rule extraction method extracts a large number offuzzy if-then rules to represent input-output relations of trained neural networks. To extract fuzzy
if-then rules, we need to input all combinations of antecedent fiizzy sets to trained neural networks.
For high-dimentional pattern classification problems, it is very hard to input all combinations totrained neural networks. Our attribute selection method can reduce the number of input vectors.

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problems, froc. of Complex Systems,
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and Y. Takahashi: A parallelized rule extraction method for high-dimensional pattern clas-

Elc.

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F"ifi : 0792-67-4919
FAX : 0792-67-4975
E-mail : nii @comp.eng.himeji-tech.ac

-780-

jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Gaussian Bar t 'v !-' Z -, &HUIE--f--D7y).tGMDH

Neurofu zzy GMDH with Gaussian Bar Network;ltA Ht, ffrfi*frfr+, fEA

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Takashi OHTANIt, Shinya BOUMUKI} , Takeru NBMOTO$
tSchool of Eng., Kinki Univ', {Midori Denka Co., Ltd.,$Yomiuri Institute of Technology, Tokyo
Abstract: A network type GMDH model is proposed, whose partial descriptions are
represented as Gaussian Bar Network. Results of simulation studies of function approx-

imation reveal that the approximation accuracy of proposed model is comparable withthe conventional Neurofuzzy GMDH and the proposed model has greater generalization
ability.

3. ffi{E*m;i v l. t) - r g GMDH ag|hf-.fr,il Gaussian UTdFffiftiq&Lxffl [0,1] 60)f;Lry|,:J-'z-C.&4..', ta)r Lf,ftr-f 6 y* t
Ba.r ir v lV-D [1] tffir,r g=t-R7 7r,r (NF)- 800 l+aV-9 ( (rt,6MDH[2] 2fls-t6. zv<ELrila##,tr8&.t,r> s00 fH) a+.fi,Lt=. za)tr, 500 {+t lv-=>

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2

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0.001095

0.000850

2.2 x l0-2

0.266750

0.2003723

6.9 x 10-1

0.001024

0.000815

6.5 x 10-1

0.001066

0.000704

4

1.8 x 10-1

0.002335

0.001774

9.3 x 10-20.000813

0.000548(SSE
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1.5 x 10-3

1.598439

0.959245

2.1 x 10-3
6.3 x 10-3
4.4 x l0-3

1.466095

0.954378

0.596243

0.467678

0.532949

0.419007

2

1.6 x 10-20.490504

0.611920

0.485002(800)31.4 x 10-2

0.493115

0.469211

0.4437e1(500)4

1.3 x 10-?

0.469178

0.5t8227

0.448711(400)r*z(r,r6tr, 3 Et qEAIV)VAo)frti,/]d ( /*:(u\6rr, 480)ti)vto) ssE(c)l* NF-GMDH(Bar) Oi'is4t* ( t*:( ut 6 .

NF-GMDH(Bar) l*, SEatV)vL D $ 4EaiV)v
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bztir6Eid,3ir.ts.

6+Xfrfr

E+tE[1] E. Hart,rnan and J. D. I(eeler: Neural Conputation,

dro SSE alEL, < aL Eo)+B Effnsffimo) +EEd,^.3trL(1,\6. NF-cMDH(Bar) aIBe, 6,Et 5000
E+H'{AA SSE iSE4IL/*:(*J D, SSE I* 4 EIE

t2l ;ta H, ffiffit *8, RtE -',N,--il H'&: B#fiEEr+A;fiX;#., Vol. 47, No. 6, pp.384-392 (1997)

5000 Efi{TtNo) ssE z)r, besr irl*+H 5000

4rL./a:(Lr az t-i'6, NF-GMDII(Bar) ti*, +Vol.3, pp.566-5?8 (1991)

HurAbtft : tA(, f-rt-7

I'v 7 4
HtsW.t E7)ffi|*t*t\l*u.R
2 vl:re D i: lut t t i,btLa .
NF-GMDI{(RBF) L NF-GIvIDI{(BaI) O SSE Ait*it 6L , 1 E+ 2EAii)v-e i* NF-GMDII(RBF)- 782-

H? 73e-21 i6 HEHfiHEa a>ail. t
ft.ffi)\+r+#ll{H*E Y x 7 L r.+t+
Tel :0824-34-7000 Fax :082 4-34-7
e- M ail:hawk@compttter.org

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)t)T )Vt 4 l^rLI/4At=bAdFffiMWW,?.'y F2-,/\- F't r, 7 Ti lV
Nonlinear function network hardware model
for real-time signal processing+FlE gr t
Tsutomu Mikii /Li,l'l r#

ftry,El6t

i|EW'ffit

Shinji Yano

Toru Sato'.

t+t +WHfr WT+ffifrf+,fiX{H# +Ift

Graduate School of Life Science and Systems Engineering
Kyushu Institute of Technology
Abstract: The simplest wavelet network (SWN) proposed by T.Yamaka"wa et. al.
has good performance for the approximation of nonlinear functions. However the
SWN demands a lot of computinal times in the approximation process because its
parameters are determined by learning. In order to overcome this problem, theanalytical weight assignment is proposed in this paper. F\rrthermore we refine
the architecture to hardwareoriented and try to improve the operation speed.
The real-time ability of the proposed method is discussed.

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HJ u v y' -ctJ- ffiAffiE.tH-frt- 6t=bt ffi, 2) &#t-t=i-F [.f.]L( Lv} a*EF€ry.t#l$x(il(4)) ?HfrL. fr(7) &Ht,',<ffieffi
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Tti"4) D)'&., lEhLv tF.#L. Effi5tt'ttffi#:H
ryt:*.f vltp)tLwt?I) "5) LvMAX *rEffi U, tLBtK-f f 6 "-785-

Xilinx社 の FPGA VirtexE XCV1000Eを ター
ゲ ッ トデ バ イ ス としてハ ー ドウェア を実装 した。
誤差 (RMSE)、 回路規模 (slice数 )、 最大動作周
波数 c聞 3)お よび処理 時間 (t叩 )に つい て従来
モ デ ル と比較 した結果 を表 1に 示す。S7は ソ
フ トウェア処理 、∬ 7は ハ ー ドウェアモ デ ル を表す。
表 1よ り、RMSEに ついて本提案 モデルが、従来 モ デ ル よ り良好 な近似結果 を得 て い る ことが

図 6:実 装す る FPGA基 板

分 か る。回路規模 にお いて も従来 モ デル の 55%に縮小 できて い る。 また動作周波数 につい ては
従来 モ デ ル の 3。 8倍 、処理時間では、 当時使用
した コ ン ピュー タの性能 を考慮 して も良好 な結果 を得 て い る とい える。

150

5

おわ りに

本稿 では、SWNの 問題 J点 である処理時間の対
象依存性 を解消す べ く結合荷重 の算術 的決定法を導入 し高速・ 高精度 な非線形 関数ネ ッ トワー
クモ デ ル を提案 した。非線 形 関数 の近似 実験 によ り近似誤差 、処理速度 、実装面積 共 に従来 モ」

デ ル よ り優れ て い る こ とを示 した。
今後 は、ハ ー ドウェア レベ ル でのチ ュー ニ ン

図 ■ 非線形 関数 の近似結果
表1

tf

tv

グを行 い 、更 に処理速度 を改善す る と共 に具体的な応用 へ適用 してい く。

提案 モ デル と従来 モ デ ル の比 較
誤差

(RMS⇒

参考文献

tq

規模
(基 底数/(sec)

slice)

SWμl0,007036個 /0.006735個 /300(山 川 ら)

Hwp](提 案モデル)

0.006435個 /22.975985

応 用 ,"信 学 論 (A),Vo10J79‑A,No.12,pp.2046‑
2053,1996。

pl神 酒 勤,佐 藤 徹, りH越 聡,シ ンプレス
ト・ ウェーブレットネットワークの FPGA実

117

1806

(神 酒 ら)HW

6。

￨1烈 ,内 野 英治,佐 松 崇史, 単峰性 ウェー
μl山 り
ブ レッ トを用いた ウェーブ レッ トネ ットワークとそのダイナ ミカルシステムのモデ リングヘの2 ×

装 に関す る考 察 ,TECHNICAL

10‑4

連絡 先

4

提 案 モ デル と従 来 モ デル の比較

REPORT OF

IEICE.VLD2001‑125, pp.25‑30,2002:〒 808‑0196
北 九州市若松 区ひび き の 2‑4
九州 工 業大学 大学院生命 体 工学研 究科脳 情報専攻
神酒勤

Te1/Fax:093‑695‑6125
提案モデルの性能を確認す るため図 7に 示す Emdl:miH@brainokyutech.acjp
非線形関数 の近似実験 を行 つた。本研究 では、―‑786‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)=.r.- A)V*y t-2 -2 AHtttEffH5#Eftl=&6

H$ffir5r)ffit*>^7LoffilF

An Exchange Rate Analysis Support System by
Intuitive Reasonings Using Neural Networks

a ,\eF.a
Tani

Kyuichiro

Er+ HA
Katsuari Kamei

fifrfftt+

Ritsumeikan University
Abstract: The purpose ofour work is to design an exchange analysis support systemby the intuitive reasonings
using neural networks. The intuitive reasonings is totally different from a logical reasonings used in AI and isdefrned by subjective information such as adjectives high-low, good-bad and etc. A soft computing aided

managemint iniormation analysis system using fuzzy theory, neural networks and the intuitive reasonings is an"ro ihull"nge to management science specialists. In this paper, we propose a new analysis support system
based on the intuitive reasonings.

Firstly, we describe shortly the intuitive reasonings. Secondly, the intuitive reasoning is applied to theexchange rate analysis. Thirdly, the results of the intuitive reasoning, that is, the subjective exchange rateevaluations and their uncertainty factors are projected on the optimistic-pessimistic axis. Fuzzy membershipfunctions are used for the projection. The total subjective evaluations of the exchenge rate are given by acontour line map. Finally, some evaluation results based on the actual data of the domestic exchange are shownand their analyses are given for the system users.

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-787 -

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* /c, Effi H!ffi ;fr ltfi flX H0/et#HE &t+2 .
fi: b, Z affi f;SX [f trfiX tc & 6 ;fr ]E ElH 4{ttj fisTl t>tta Bt 0) { ffi -e b a/F E;E H!X4 T
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H.L-traBff#.fr,e*H L/c [l] . ffifi(Hllc"E,B*XEAtf, , frflXa6.*H!ffiffi ffiRr 6 a*ffi

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6 t,r g L)fJffi+EA+ffi E! l.roWU, J-.Effi lc F{EE,H A+E L a,Z,W,16 6.

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HA*Wfr,t l,T-a{.{ffi-T 6. ZaW, Ntf, aW.llAtuttrtmElEofitlEr\ 6 zn?n;+ftr?6. *Hl:[i, *ffi, +H, ?Effiozn€ fua+ffi H!ffi ,f; l. b & J r,r 13l1,- )vL N. v)+Ht11: lcNN&ffi l,t, W.tlAgtM&ryBIE
aeP[ffi &Tt ) . Z l,-c, 6-i+{ffi ft""R A*ffi - lEe)/c lC- L,z{ 1 = NB (NegativeBig) /42 = NS (NegativeSmar),

A3=ZE(znro) y4a =PS (rositiveSmail) y45 =PB (rositiveBig) Tba.

2)IfiElE-€ffi Ffi o E{ d E A iE{rJ ffi #fl nr'2 * D 6. & tc& D, frftaw.dlttdo& : /egl8
I

AUT t,\6tr\ Aigfffi-f akd>af *tTb

. -i+fffi, 6 {I H,AW^Js e ft,r + 1,..., t + n\ lC-

A*i L, 6 I F^.,1, 6 tc 0 a E 6 E a+frH-L- l-.
Yen,&F is. 4ats.- Rffi ffi r""(') EH t, r
T fr.lD)T A .'{+ b tttc t""(') L D, ffi fiJr}c JetiuJ r_Eifl,lL Ett7c}frBlEail(3)rE#T6.
tenQ)-nrnten(s)

fQ)=

(e)
max ren(s)- min ren(s)2 )V4 y l- 2 -,,,= *ntffiEtJtffi=7.t )VrU>ry EtlIcBHi-,

3.2 z

rr-,_(,)*i&r}'r(,) llry El Agrttra+lfrNN*i & LrtE( dtEn+ftr
NNlc
E t't, *ffi H!-#{ffi z elo,laffi{EE p"'k) efrh-f 6 ktil-,Br(k= r,z, .,s) }Iy7 ),r EE.Elc& 6+ffi8!;+{ffi-e6 D, tabte.r
Iczt.*f?6 7 y ),( a::'i1t. & a +ffi E!-#,fffi*j?n€n^h.

,T.UZO4EtrH.Afi-T.
*.tc, z t74t'L O "i+1'ff NN lf, , *ffi H!ffi,,fi (op),F ffi HlEH,fi (mo), 7$ffi E'lEE,fi (pe)ir b e+ffi Aft
3ffiHONNr\ 6f#EEE n-C$tt) frid-f6 I.,

i

-788-

,

-16'17ai-9xffi,'ttc'

v-=> Di-r I:.b &JE )\v ) Ja nl
0 +B tt1)- i'ab=le.l>i*,tt&
gradesSr.

kz

Input data
Tendency type

Cenainty

Subjective evaluation by
the fuzzy language 81

fucto, pB^
fe

I

0.0

fe (fear)

p

2

0.25

an (anxiety)

p^n

3

0.5

we (welter)

p se

4

0.75

co (complacency)

p co

5

1.0

fv (fever)ttf"

3.2.1 lil,tl$grEtffi=

Table.3Trai.3 Trainine
Data for Exchanse valuesforevaluations andOptimistic
viewpoint(. = op)TbA.
*ffi E!ffi,f;,NN, #HE!ffi,,H,NN, 7fffi H!ffi,fi
NNltzn€ns^fi6fr)1rt>a. */:, Tffi
*WLD, [H,nE2E(4a=y l/4a=y F)T

ffiffi4n6. tctil,, A;+.E:ffiffifi,1=0.6, 4
LEffiffi#'.a =0.8 t:#t L/c.
tw tc
Frl t l,T . #ffi B!ffi ,f,NNo)+B l.ffi.H#Emi*, ETable. 2lzr<-tr.

Data for Exch

o

Vps

F*

l-m

Es

Pt.

Itt

I

0
I

0
0

0

0

I

I
0
0

I

0
0
0

I

0
0
0

0
0

0
0

0

I

0
0
0

0
0

0

I

I
0
0

0
I

0

0

0

0
0
0
0

0
0

I

I

0
0

I

,'- (.,. )

(a)

k

!t

ltr.

0

0

0

0
0
0
0
I

l-r-,
=-7)bl.yl.& D >RD 6t'Lr:ffiElE-;*{ifrflt)d)z4F*fflti?xh t t-, XffiWffi,,*,, +H H!ffi ,H, lhffiWffi H,tc b L J l, I IcIffi tr!;*fff
oh9trH. F nrlz2.) AWIT A. lcE L,
2,. = 0.0,0.25,0.5,0.75,1.0 (o. {op,mo,pe})Fig.2 Membership functions for
subjective evaluation.h.t=, frrsl a m L ) { ry E I A *h=a+ifr a6EE tr
plr,. ) tw.4 I a=r+ Ifr a 6E E H. plz,. ) a nnH vtffi,Itra r &r.e D fteeE!ft),+,#v- l-aE
ffiWe+ {fr z. o hEl-E H. p. (z)

Tb6.

I:.

+r\t La, #ffitr!ffi,HNNO+Bl:ffiH L/c#\frfri*9 &rabte.3l:zrf. /r*j,
lJFig.r i:2. E n 6 fttPl/ef,x EI eE.lt
Atb
^hi-,

>R u)

6.

,-d'(ffiil

NNlizn?n24xfi6tr hrbA. *l:, 7iffi*ffi& D, FHntr3E(rza= v l-./8.a= v l/6

az'y l-')-efEEtE tt6. fctil-, frAF:fr$r,*tP'(z)- Pl'")*'P(2") "#ffiH!ffi,fiNN, FHE!ffi,f,NN, iEffifflffi,fi

4 = 0.6, fr4;F.ffiffiW."= o.s l3-#fr L

Lzp(r,.)= 7oi)
Zr'r

0
0
0
I

0

>R

o /, > )\> y JrAX.1Fig.28ffi)tH t,r({I€'/az. . [o,r] t: $i t, anLtr H. plz,.) & frt+l & D *h
6 . fc.tit- , ,8, IX z,.la$U b7 'r ) ,l a:ii9l:e 6 +ffi E0-#fff ro^. o lfr RE (47))T b a .

bands

0
0

\t$effi#ffi)v4-.y l-.1.J,L
D 6 t'L lc ffi llAgte+{fr ry d I E ;+{ffi o+ffiPl-#ftr ahLtra$. aurr (i=r,2:k=1,2,3,4,s):(

3.2.2 WilJtffi#ffiH=fril))=^ffiffii*o

0

0
0
0
0
0
0

zn?naffi,#.-#fff: t-)

Output datap(2,.)

Ppa

0
0
0

0
0
0

I

3.3 :EE- ilEEilAH r(a) Optimistic viewpoint(. = op)
Input datar-r.

pjl

lt:-

Type I
Tvpe 2Tvoe 3Tvoe 4
Type 5
Type 6=-7 tb*.y l-, -2

W.dl*gt$Aa49trtr- p^,(t)X ):h t-, , *ffi,W
frH,H,, +HPlffi,H, ?SffiWffi,,F.ll b L Jt,rlsg
ffitula+lfronEtrH. un,lz1.)hfrh-f a. /crj L,
2,. = 0.0,0.25,0.5,0.75,1.0 (. . {op, mo, pe})Table.2 Trai nl

Output data(r)

iltslr>Ro k*ffi., +H, 7,f;ffi o&ffi,f, t:*;U a Effi.W-aY 4fr za 6EE H. p*(r), p*,(z),p r"(z) a 6 & rc#ffi,- 7sffi ffi t a; {1/* ffi,,Hy"s.*
ictii, <_fiEtrE- p(y,r)Afr(6), fr (7) T5L-789-

に対 し 「期 待 感 」 を持 って い る もの と考 え られる。

られ る内挿法 によ り求める.

・ 楽観 ―
中庸間 (0.5≦ y≦ 1.0)の 場合

μ(y,z)=‑2(ッ ー1レ (z)+(1+2(ッ ーll1/叩 (z)(6)m。

・ 中庸 ―
悲観 間 (0。 0≦ y<0.5)の 場 合:￨.￨―――― ヽPlヽ

1(｀

｀

::1

'!:1:llC tlコμ(]ソ ,z)=2yμ m。 (z)― (2y‑1)μ pe(z)

:・

(7)

また,式 (8)を 用 いて観点ッごとにμ(y,z)を 正規
化 し,こ れを楽観 ―悲観軸上にお ける主観的評
価 の確信度 とする￨̲̲̲主 」土ヒ̲̲̲̲̲̲̲一 一―・
一―
――
:上

t―

(b)Approximated cuⅣ e of(a)Variance of exchange bandexchange trend.

,Z)π(ッ ,z)=―∠豊
maX μ(y,Z)(8)

面 にお ける確信度 を等高図で表
した
である
示
例
Fig。 3は y― z平.

(C)SuttectiVe evaluation on optimistic―

pessimistic axis

Fig。 4 1n case of Sample data

したが って ,本 システ ムの評価 結果 をもとに判断 をす るな ら,現 状では リスクが高 いが 今後
好機 もある と判 断 され る.

お わ りに本研究 では ,ニ ュー ラルネ ッ トワー クを用 いた直感 的推 論 によ り為替 レー トの主 観 的評価
か ら分析 を行 った .そ の際 ,直 感的推論 を人 間の価 値 観 によ り表現 す る方 法 と して 楽観 一悲
観軸 を用 い,為 替 レー トの状態 を直感的 に主観的評価 す るシステム を提 案 した .実 際 に,3つの時期 のデ ー タを用 い実験 を行 い,そ れぞれの
レー トの状態 の雰 囲気 を表す ことがで きた .特に,ニ ュー ラルネ ッ トワー クを用 い る ことにより,概 念的な学習デ ー タで ,大 局的ではあるが特徴 をつかん だ評価 を得 る ことが 出来た .こ れは ,微 妙な ニ ュア ンスを必 要 とす る結果 に対 し
楽観 一悲観 軸 はそ の 状 態 の 特徴 を表現 す る ことがで きた と考 え られ る。すなわち ,通 常 ,言語や数値 で表 した場合 ,切 り捨て られた り表現
し切れな い情報 を も,視 覚的な情報 に変換す る
ことによ り表現す る ことができた
5。

Fig。 3 sul晰 eCtiVe evaluation on

optlIInstlc― pesslmstic axls

本 システムの利用者 は,楽 観的観点 か ら見た
現状 ,ま たは悲観的観点か ら見た現状 とい った
現状 の価値観 yと 為替 レー ト評価 zよ り,そ の価
値 観 か ら見 た ときの為 替 レー トの主 観 的評価の確信度 を読み取 る事ができる.

4.評 価 結 果

実際 に,2001年 度 にお ける円 ドル為替相場 のデ ー タを用 い評価 を行 った。本稿では,2001年
5月 1日 4:00〜 27Ю Oに お ける為替 レー トに対 する評価 結果 を例 として表す
このケースでは,為 替 レー トの変動幅 がプラ
ス 方 向 に活性 して い るのがFig。 4‑(a)か ら読み とれ る .ま た ,Fig。 4‑(b)で は取 引量 は下降傾 向 にある ものの,下 降速度 が鈍 って いる傾向にある。 参考文献
そ の た め ,シ ステ ムの主 観 的評価 結果 で あ る[1]谷 久一郎,亀 井 且有 :直 感的推論による楽観 ―Fig。 4‑(c)は ,全 体 的 にやや 安心感 を感 じて いる
悲観軸から見た財務分析支援 システムの構築,システム制御情報学会論文誌Vol.14,Noo H,
評価 になって いる。これは,動 向が下降 して い
pp.515‑521(2001)
るため本来な ら評価が下が るところだが ,下 降
[2]永 江 誠 司 :脳 と認 知 の心 理学 ,ブ レー ン 出版
が 減速 して い る点や ,変 動 が プラス方向に活性(1999)
して いる点 が加味され ,迷 いか ら安心 へ評価 の連絡 先 :〒 525‑8577滋 賀県 草津 市野 路 東 1‑1‑1
幅 が広がって い る。だが ,為 替 レー トの取 引量
立 命館 大 学理 工 学部情報 学科の 下 降傾 向 や 過剰活性 が 悲観 的評価 で は不安
谷 久壼朗
TEL/FAX:077‑561‑2807
要 因 として反映 され ,恐 怖 として評価 されて い
E― Mail:tani@spice.cs.ritsumei.acjp
る.こ の ことか ら,本 システムは市場 の雰 囲気
.

.

‑790‑

,

19th Fuzzy System Symposium(Sakai,Sept.8‑10,2003)

オ ン トロジカル ニ ュー ラル ネ ッ トワー クを用 いた
コ ミュニケーシ ョン ロボ ッ トシステ ム
Communlcation Robot System with Ontoiogical Neural Nem″山口亨

樋 口 勝隆

ork

佐藤

英理

Toru Yamaguch:

Katsutaka Higuch:

Eri Sato

東京都 立科 学技術 大学

東 京都 立科 学技 術 大学

Tokyo Mettopoli 田 Ihsitute ofTechnology.
PRESTO,Japan Science and Tech―
nology Corporation(JST)Tokyo Mettopolimn lnsdtute of

東 京都 立科 学 技 術 大 学Tokyo Mettopolitan hstitute ofTechology.

Technology.

Abstrach The robot has recently enrerged as a factor in the daily lives of humans, taking the form of a mechanical pet or
similar source of entertainrnent. A robot syst€m that is designed to co-exist with humans, i.e., a coexistence-type robot system,
is important to be "it exists in various environrnents with tlre person, and robot system by which the interaction of a physical,
informational emotion with the person etc. was valued". When studying the impact of intimacy in the human/robot relationship, we have to examine the problems tlnt can arise as a result of physical intimacy(Coordination on safety in the hardware side and a soft side). Furttprmore, We should also consider the informational aspects
of intimacy (recognition technolory, and information transport and sharing).
This paper reports the interim r€sults of the research of a system configuration that enhances the physical intimacy relationship in the symbiosis of the human and the robot.

■ は じめに
近年 、 ロボ ッ トは電子 ペ ッ トや エ ンターテイ ンメン
トの形式 を とる こ とに よ り人 間 の 日常生活 の一 要素 として 確 立 され て きて い る。 そ してそ の よ うな「人 間 と共 存 す る こ とを 目的 とした ロボ ッ ト」には 、人 間 を含めた 環境 、物 理 的情報 、お よび人 間 の感 情 な どを認識し、それ らに対応 で き る シス テ ム を持 つ こ とが要求 され る。 す なわ ち人 間 と ロボ ッ トの 共存 は、人 間 の環境
ヘ ロボ ッ トを安全 に適応 させ 、 またそ の ロボ ッ トは人
間 と細 か な対話 がで き、 自己で判 断 を行 え るだ け の機
能 を有す る必 要 が あ る と考 え られ る。 そ こで本研 究 では 、人 間お よび ロボ ッ トの物理 的 な関係 を よ り円滑 にす る シ ス テ ムの構 築 につ いての検討 を行 つた。

﹃＞

2

KBIo Model

Q‐ Leaming

Actuator

CCD
〔

hen

図 1。

Ioutpu―シ ス テ ム概 要

シ ス テ ム の概 要

システ ムの構成 の概要 を以下に示す(図 1)。 本研究におけるシステ ムは 3層 構造 か らなるラスム ッセ ンモ
デル を基盤 としてい る。人間 の動作は ロボ ッ トに搭載した CCDカ メラ (図 2)か ら、また ロボ ッ トと人間の位置情報 は天丼 の CCDカ メラか ら得 る。
また、本研究 のシステ ムは主に 3つ の知的 システ ム
か ら構成 されてい る。
人間 の動作(し ぐさ)認 識
フ ァジ ィ連想推論 (FAM)
2.ロ ボ ッ トの情動表現 (自 立的行動支援 )知情意 の工学的モデル (K.E.I.Model)
3.ロ ボ ッ トの行動パ ター ン学習
ゴ リズム
Q― Lamingア ル1。

図 2。 ロボ ッ トと CCDカ メラ
本 論 文 で は 、 これ ら の 知 的 シ ス テ ム をふ ま え た 上 で

オ ン トロジカル ニ ュー ラルネ ットワークによる人間と‑791‑

ロボ ッ トの 円滑 な コ ミュニ ケ ー シ ョンにつ い て示 し、本 シ ス テ ムの有用性 を明 らか に して い く。

ではな く複数 の 人 間 のオ ン トロジー を形成す る こ とも可能 で あ る と考 え られ る。

3

5オ ン トロ ジー の 構 成

ソ フ トコ ン ピ ュー テ ィ ン グ とオ ン トロ ジ

実施 例 と して 、各 ノー ド間を双方 向連想記憶 (BAM)で 構
成す るオ ン トロジーモデル を示す (図 4)。

ー技術
文化・言葉 の異な る人間同士の情報交換 にお いて、
地球 の別な場所や異なる環境で育つた人間同士で もジェスチャーなどである程度の コ ミュニケーシ ョンが可能である。脳 内の色相マ ップなど、人間の持つ共通のハ ー ドウ ェア に よ り脳 へ 形成 され て い る人 間 共通 の抽象 的 マ ップ が あ り これ らの 延 長 線 上 に 「オ ン トロ ジー 」 が あ る (図 3)。

ROB lsimattOns pecried instructton informatton from hmman
C Ommand,Body Appearan∝ ,Voi∝ etc)
on-specifi ed inform ation fnom hum an

性

□闘肩讚

図 4。 オ ン トロジーの構成例

人 間 と ロボ ッ トの 間 にオ ン トロジー が形 成 され ており、 あ る動作 と状 況 を知 的 エー ジ ェン トが認識 し対応
す る抽 象 化 され たオ ン トロ ジ ーの 中か ら導 きだす シ ス
テ ム で あ る。 形成 され て い く CPUの イ ンス タ ンス部
分 に本研 究 の 知情意 モ デ ル と Q一 Learning"の シ ス

図 3。 イ ンターフェイ スにおけるオ ン トロジーイメージ
本 来 オ ン トロ ジー とは哲学 の 用語 で あ り、 「存在 に関す る体 系的 な理論 」 とい う意 味 を持 つてお り、世 の中 に存在 す る全 ての もの を系統 立てて説 明す る こ とを
目指 して い る。 コ ン ピュー タ内にあ るモ デ ル を作 ろ うとす る ときには、必ず 対象 とな る もの を概念化 し、 その概 念 を特徴 づ け他 と区別す る属性 を明確 にす る。 そして 、 それ らの概念 を記述す る。概 念 の 中 にはオ ブ ジ
ェ ク ト (名 詞 に対応 )だ けで な く活動 を表す動詞 的 な
もの も含 まれ る。 そ して これ らす べ て を体 系化 した ものが 、 オ ン トロ ジー の工 学 的 モ デ ル の研 究 で あ る。

4

テ ムが用 い られ て い る。
ROBl、 ROB2は 、 お 互 い に違 つ た環境 情報 (シ チ ュエー シ ョン)の も とに、それ に伴 つた イ ンス タ ンス を
学習 して い く (図 4)。

の三日」
[人 間

[OUの

の童目
[人 目
□

[α Uの 意 目 ]三日 ]情報 共有 とオ ン トロジー

「人間 一ロボ ッ トーロボ ッ トー人間」 システ ムにおいて は、中間に入 る ロボ ッ ト群 が人間の意図を理解 し共有す る ことが 円滑な情報 共有 の実現 に結びつ くと考
えられ る。人間 の意図 と状況 を ロボ ッ トが持 つ抽象的な人間 のオン トロジーの 中か ら導 き出 し、それ をもとに コマ ン ドを抽 出す るシステ ムを構成 できれば、複数の ロボ ッ トが人間 とナチ ュ ラル に連携す る ことや 、異なる機構 のロボ ッ ト同士の間 で共通 の抽象的基盤 の上で情報交換す る ことが可能 となる。 さらに、学習す る
ことによ リロボ ッ トはより多 くのオン トロジーを形成
す る ことができるので 、そ のオン トロジー を他 の ロボッ トと共有す る ことによ リー人 の人間のオ ン トロジー

ROB 2

図 5。 ROBl,ROB2そ れ ぞれ違 つた シチ ュエ ー シ ョンに
お け るイ ンス タ ンスの 学 習‑792‑――

6

シ チ ュ エ ー シ ョン に合 っ た イ ンス タ ンスの共 有
もし ROBlと 同 じシチ ュエーシ ョンに ROB2が 置 かれた とした ら、ROB2は そ のシチ ュエーシ ョンに対す
るイ ンス タ ンス をまだ形成 していない ことになる。 しか しその よ うな場合 にはすでに同 じシチ ュエ ーシ ョン
で学習 が終了 している ROBlの イ ンスタンス を共有することで、ROB2は 学習 をす る こ とな く人間 とスムー
ズ なや り取 りが可能 となる (図 6)。

学習す る動作 の パ タ ー ン (図 7)・ 行動 :近 づ く、逃 げ る、待機・ 速度 :速 い 、普通 、遅 い/ノ ROB l

図 7.知 識 共 有 実験 にお け る動 作 パ ター ン

以 上 の 条件 の も とで実機 実験 を行 つた。 図 中 の上 のロボ ッ トが ROBl、 下 の ロボ ッ トが ROB2で あ る (図
8)。

図 6。

同 シチ ュエ ー シ ョンにお ける
イ ンス タ ンスの共有

この よ うに、人 間 との 間 に知 的 なイ ン ター フェイ ス
で あ るオ ン トロ ジー を用 い る こ とでそれ ぞれ の環境 に合 つ たイ ンス タ ンスの 共有 がで き学習 の機 会 を軽減 し、
よ り円滑 な人 間 とのや り取 りが可能 なマル チ エ ー ジェ
ン トシ ス テ ム が構成 で き る。

7

この とき の 学習結果 につ い て各 ロボ ッ トは 、人 間に呼 ばれ た ときに ROBlは 速 く近 づ き ROB2は 待機 状態 、
人間 が追 い 払 つ た とき ROB lは 速 く逃 げ、ROB2は 遅
く逃 げ る、 とい う行動 を示 した。
ここで獲得 され た知識 は 、それ ぞれ の ロボ ッ トのシチ ュエ ー シ ョンに応 じたイ ンス タンスの獲得 を意 味する。 つ ま り ROBlは 人 間 か ら近 い位 置 に い て人 間 か ら
直接指示 を受 けた とい うシチ ュエ ー シ ョンの イ ンス タ
ンス 、 ROB2は 人 間 か ら遠 い位 置 に い て人 間 か ら直接
指示 を受 けて い な い とい うシチ ュエ ー シ ョンの イ ンス
タ ンスで あ る (図 H)。

知識 共有実験

本 実験 で はオ ン トロ ジー を用 い て構成 した シ ス テ ムにお い て 、 ROBl、 ROB2が それ ぞれ 違 つ た環境 情報(シ チ ュエー シ ョン)の も とで ロボ ッ トの行動 パ ター
ン (イ ンス タ ンス )を 学習 し、 シチ ュエ ー シ ョン を逆転 した 後 それ ぞれ の持 つてい る学 習 した知識 を共有す
る実験 を行 つた。 実験 時 の各 シチ ュエー シ ョン 0学 習
す る行動 パ ター ン を以 下 に示す 。
シチ ュエ ー シ ョン・ ROBl、 ROB2、 2台 を使 用
0人 間 か らの 指示 は ROBlに 対 して行 う・ ROBlは 人 間 に近 く ROB2は 人 間 か ら離 れ て い る
ロ ボ ッ トを・ 人 間 が ロボ ッ トを呼 ん だ とき "と
"の
つ
い
い
つ
の
2つ
て
に
た
示
そ れ ぞれ
とき
追 払
指
学習

―
‑793‑―

図 8。 異 な る シチ ュエ ー シ ョンに よる学習実験次 に ROBl、 ROB2の シチ ュ エ ー シ ョン を逆 転 した状 態 で 同様 の 実 験 を行 つ た 。 つ ま り、
0人 間 か らの 指 示 は ROB2に 対 して 行 う。

O ROB2は 人間に近 く ROBlは 人間 か ら離れてい る。

とい うシチュエーシ ョンである (図 9)。 図中の上のロボ ッ トが ROB2、 下 のロボ ッ トが ROBlで ある。
操作

効果

ツ ール

・
lu

8

お わ りに本 研 究 で は ロボ ットが学 習 によって獲 得 した行 動 パ ター ン (イ ンスタンス)を シチュエ ー ションに応 じて他 の エ ー
ジェントと共有 す ることで 、より円滑 に多くのシチ ュエ ーション に対 応 し得 るマル チ エ ー ジェントシステムとしての 有
用性 を示 す ことがで きた。今 後 の課 題 としては 、異なる機構 をもつたロボ ット間 に関しても知識 共 有 が可能 であるよ
うなシステムの検 討 が 挙 げられる(図 12)。

図 9.シ チ ュ エ ー シ ョン 逆 転 後 の 実 験

ROBl、

ROB2の シ チ ュ エ ー シ ョ ン を 逆 転 させ た

時 の 実 験 で は 、 す で に 学 習 され て い る知 識 を お 互 いにそれぞれ共有 し合 うことがで き、学習 せ ず に知識を獲得 で きた (図 10)(図 H)。
晏 CI=奪Fi!e Conng

図 12。

異 な る機 構 を持 つ た ロボ ッ ト

参考文献[1]TOru Yamaguchi,Tomomi Hashimoto,Takuya Yoshida,
Hirayama Klenichiro, and Shinya Mizuno: "The K.E.I.
(Knowledge,Enlotion and lntendon)Ir10del by the cause
and erect network and application to dlat welfare robot
sys使 )rn,"Japan neⅣ e circuit acadenuc meeting。

1「he eighdl

national conference lecture dlesis collection,pp. 158‐

159

(1997)[2]Shinya Mizuno,Takuya Yoshida,Hashirrloto Tolmomi,
and Toru Yalmaguchi:"The robot vision which the K.E.I.
(Knowledge,Emotion and hten● on)model Was used for,"Japan Society for Fuzzy Theory and Sysじ Πls,The 15th
hzzy systern sttposium lecture thesis collection,pp.235‑

236(1999)
図 10。

ロボ ッ トが 呼 ばれ た とき の知識 共有結 果[3]Toru Yamaguchi:Fuzzy associadve memory,Joumal ofJapan Society for Fuzzy Theory and Systems,Vol.5,No.2,

pp.245‑260(1993)

連絡先:〒191‑0065
東 京都 日野 市旭 が丘 6‑6
東 京都 立 科 学 技術 大 学
システ ム基礎 工 学 専攻
樋口
図 11。

ロボ ッ トが追 い払 われ た とき の知識 共有結果

山 口研 究室

勝隆

Email:higuchi@fml.ec.tmitoacojp

一‑794‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai,Sept.8‑10,2003)

RBFネ ッ トワー クの ための ビジ ユアル シ ェル

A Visual Shell for The Learning of RBF Network

L守

■3テ
釜
峯 摯
身書 雑 受H‡

ISCh001 0f Eng。 ,Kinki Univ,‡ CS Service Co。 ,Ltd。
Abstract: The sottware has been developed in JAVA,wllich visualizes the learning of ldimensional RBF networko This software is nalned̀̀RBF Shell''.In t,his reserdl,RBF
Shell has been extended to be able to support the lea,Ining of nlultidinlensional RBF
networko RBF Shen shows the graphical learning progress of the RBF Network suitable
to the dilllensionality of input vector。

1。

の 出力 をは じめ にK

前年度 の研究成果 として ,GUIで 入カ ベ ク トル が 1
次元 の RBFネ ッ トワー ク [11の 学習 を行 うソ フ トウ エアが JAヽ風 を開発 された .開 発 され た この ソフ トウ エ
アを RBF Shell"と 呼ぶ 。本 研 究 では ,RBF Sllenを
多次元 の RBFネ ッ トワー クの学習 を行 えるように拡張した。つ ま り入カ ベ ク トルの次元数 に応 じて グラ フィッ
クスの表示 が 変更 され るよ うに設計 した 。
2。

y=Σ μんい υた解)とす る .こ れは RBFネ ッ トワー ク [1]と も呼ばれていて ,ニ ュー ラル ネ ッ トワー ク と同様 にバ ラメー タ数 を
増 や せば任 意 の 関数 を任意 の精度で近似で きる

.

3.芸ヨ
イ
テタJ
図 1は ,RBFネ ッ トワー クのための ビジュアル シ エ
ルで あ る RBF Sllellを 実行 した時のス ク リー ンシ ヨツ

RBFネ ッ トワー ク

簡略 ファジ ィ推 論 の第 んルールにお け る フアジ イ集
合 の メ ンバ シ ップ関数 を ■ん(″ J)と し,条 件 部適合度
μんを

トで あ る .以 下 に実行 まで の操作 を記述 す る。

JAVAの プログラム を実行 す るには コマ ン ドシ エルで以下の ように コ ンパ イルす る必要があ る.%を コマ ン
ドプ ロンプ トとす る。

ぼ → =卜←%j avacuRBF-She1l.

}0とす る.た だ し,aづ ∈RJで あ り,α と bは 未知 バ ラ

j avaP次 に ,以 下 の よ うに して実行 す る。
7.

メー タであ る .結 論部実数値 を tυ た と し,こ のモデル

j avau - c 1 as spathu gRBF -She 1 I f,.

実行 すると図 2の ウイン ドウが開 く.ウ イ ン ドウにはRBFの 数 κ や学習係数 τな どの RBFネ ッ トワー ク,の 学 習 に必 要 な各種 バ ラメー タを入力 す る欄 が あ る.

図 1:実 行 画面

図 2:RBFの 数 ,学 習回数 と学習係数 を決定 する画面―
‑795‑―

図 3:入 カベ ク トルが 1次 元 の場合
図 2の ウイ ン ドウで Start Learningボ タ ンを押 す と次元数 に応 じた学習画面 が表示 され る

図 4:入 カ ベ ク トルが 2次 元 の場合.

πが 1次 元 の 場合 ,図 3の よ うに ,RBFネ ッ トワー
クがデー タに近似 する様 子 を表示する。この RBFネ ッ
トワー クを形成 す る各 RBFが 表 示 され るために図 2で入 力 したバ ラメータが 妥 当か どうか ,デ ー タの どの部分 で近似精度 が低 くな つて い るかな どを視 認 する ことがで きる.

2次 元 の 場合 ,図 4の ように RBFネ ッ トワー ク"がの 出力は 3次 元空間 における曲面 とな る.ま た学習途 中
や終 了後 に右側 と下側 のス ク ロー ル バー で 図形 を回転させ ることによ り,好 みの角度か ら視認する ことが可能
であ る .任 意 の 点 を中心 と した図形 の 回転 は次のよ う

図 5:入 カ ベ ク トルが 3次 元以上 の場合に行 つた 。x― y― z空 間 におけ る点 PO=(″ o,ν o,ZO)T
を任意 の点 R=(Ъ ,ry,rz)Tを 原点 とする座標 系の x'

軸まわ りに α ,y'軸 まわ りに β だけ回転させたときの CRT上 の座標 Pl=(r,ν )Tは 次のようになる.

認 =(=o― rr)cOSβ +(Zo― ″)Sin β+7'E (3),つy=(″ o― r)Sin αsin β+(ν o― ry)COS α

お わ りに4。

本研 究 で は ,昨 年 の研究 の成果であ る RBF Shell"
を拡 張 し,以 下 の よ うな機能 を追加 した 。 まず ,入 力
ベ ク トル が 2次 元 の 場合 に RBFネ ッ トワー クの 出力を 3Dグ ラフィックス を用 いて表示す る.入 カ ベ ク トル

,つが 3次 元以上 の場合 は ,2乗 誤差 の和 が 減少 す る様子(4)-(ro-rz)sinccos 0*ry
結果 の分 析 を行 うときに も ,RBFネ ッ トワー クの出が 表示 され る .今 後 の課題 と しては ,学 習結果 の よ り

力 が どの程度 デー タ点 に近 づ い たか ,ど の 部分で近似

詳細 な検 討 を可能 とす るような仕 組み の 追加 が 考 え ら

精度 が低 くな って いるか を視 認 す ることがで きる

れ る。

.

πが 3次 元以上 の場合 ,RBFネ ッ トワー クの出力は4次 元 以上 の 多 次元空間で の描 画 が必 要 とな るので グ
ラフ ィックスでは表現で きな い .そ こで ,図 5の ように
2乗 誤差 の和 が減 少する様 子 を表す ことに した .縦 軸 は
対数 日盛 と し,そ の 目盛間隔及 び上下限は 自動調整 され る。これ らの曲線が右下が りで なければ ,RBFネ ッ
トワー クがデー タに近似 して い な い と判断 で き,各 種

なお ,RBF Shellは 以下の URLよ リダ ウン ロー ド
可能で あ る。

http://www.i2sohirookindaioacojP/

参考文献[1l MO Brown ttd C.H鉗の パ ラメー タ値 を再検討 す る必 要 が あ る。

lイ

この ように ,学 習過程 や結果 をグ ラフ ィカル に表示
す るこ とに よって プログラ ミングや ニユー ロファジ イ
よる非線形 シス テ ムの 同定 が可 能 であ るづ,Ig a■ ご6bη trar,Prentice Hall(1994)
οごc′ ′

問 い合 わせ先 :大 谷に関す る専門的知識がな くて も ,RBFネ ッ トワー クに

Hs:Ⅳ ct"ル ″Zリ ス ごα´fjυ θ

崇〒 739‑2H6東 広 島市高屋 うめの辺 1
近畿大学 工 学部情報 システ ムエ 学科.

Tel:0824‑34‑7000 Fax:0824‑34‑7011e――‑796‑―

Mail:hawkQcO1111)uter.org

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Particle Swarm Optimization Og 1 t=, 7Dffiffi

Analysis of the Dynamics of Particle Swarm Optimization
EW IETL AE H.-HII +H H
Nobuhiro lwasaki , Keiichiro Yasuda and Azuma Ide

HHffitrA+
Tokl'o I\Ietropolitan University

Abstract: The Particle Swarm Optimization (PSO) method is one of the most powerful method- _for solving unconstrained and constrained slobal optjmization problems. Little is, however, known about how the PSO method works or
proble-m n'hen the- method is. applied to global optimization
finds a globally optimal s"olution bf a global 6ptimization-ofthe dynamics of PSO in order to obtain an understanding about how
problem"s. Thi-s piper deals with the analysis
it searches a glo'baily optimal solution and a strategybbout !oly_!o tune its.parameters. While.a_generalized reducedmodel of PSO"is propoied in order to analyze the dlnamics of PSO, the stabiiity analysis.is carried-out on the basis ofboth the eigenvalue inalysis and some numerical simulations on a typical global optimization problem.

I

2 PSO Affi*l* Ll&Dt=
Particle Swarm Optimization (UT, PSO) ltlEftt{Etttt:ll*+f tvoi 1 = v* ! a > ttED(. 1995 +l:/if =-Jt#D R. Eberhart bl.t v)ffi#,5trt:/9 Y ='z7 t , za-'>Tb r, &i6{LPEEtf,4<,t:u)a, 6.eh **l*a--> L L< *t6tt"< v\ 6 " : lL* a*.* < a*[trE.#.o#*r' 6,,6ffi4,Eff#.a *.Wffr&J64+ t *H6!/r-#Hl*Ffi h l:at,'ffitr-e*D 5 : & riEIHEt : & rr
t1

fi{Et*frtl:BE bi't:3i'r"( * /:.
f-7)rl/3/i6, PSO ri&'/)I i l:7.&6!fri6ffrt4'6-f

6afi', Ztt.?fuat:7 I -, l.ttt 6lPJ!$.ffJf6ffit'#.#.ja#frltt,D q'86Drt,, */:, &iE{L*tt t LT 0>7 tvr) At^offil*Pffi.6*u.tt&'0)I ? t.E+ftr<* 6Drt't,8,pso ,)#*iEE.t:Iitt 6y.( t:,641ffiffsliffi$ zs "
X,lx+ h 1.1- t ir ( t,' /r I t (1 7!\flflir^l.:r$',PSo o)#*iEE- a y -l i 1, lzlflt 6ft?ffiffstrffi*. L.
L(ll,N'I. Clerc L J. Kennedy ^rXht [l] rt\b6" :a#Ir tt, tl )t*a pgg af tv/t,b, , yY L*#*
.HFp*

L, lA a o> -- ) -7 I. t8ftrL/i+6.f 6&R,€..1H#

afr1}fi.t.ffi*$ L, 3 bl:ffift! Sttt=ft.,R*w*taEt
iE D<€#& V<&.) tt,,affi'6{tr-n\'11btu<u\6" .at i ttffilf,lY,t:{+r, \, r- | ) t tv o> PSo, f /r i? b * RW.
* +t*Dft 2 &x.a #'(*.< &> 6 - - ) - > r ra o +EEIF H,tffijR& L(+ffir3 /tr,. & u, ) RRttd,*b Laa, tL) -> to>*#fi/tf-l -ri- ,b6"/:,F.tlt, +1tH.#a6\'ffifr<^0>A+ffiLfhar.<offiEL#ffifr<lt, Ir{. Clerc & J. Kennedy DffiXfif*$lL
ts*i, *f, IEI-/)ffih+f ptwt,,t=ff|ffit, 4/16
Fftt*f,Ftfit:B* a : & /r ( , 4)LE0'-IAffifi.ttJ't.b t t
6, tq #ffiir#*rEEaf4'f :, ^aA+ffi*#7t6 L
lElffi l:, * RK#+lttll.j.tl 6w*d)6fi7 fi) $ -- ) > | ?Ea +EE-IF ffi t F&t: 4 E "l #./t# t: lrf,Fffi + V tv * ft

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D(, **,6E1:Jdlr5ftE,F.|Fa#Df 4 ) 1, lfi\, *tj&i6{L.r^{ * H a\FAry..atr *.t RW L t= DT b v), rA*YttkL Fa*L /:fr E.F'.t6#l: I ,> (EEEI 3 tL 6 PSo a*tffiH L t'-lfl#.M*.a# / < + :.,^tt.L <* t'3 6l: r,F.tH#
a L *FA b/t'l: L ( L' zc'
A'e$trwtf.4.
+r

AHrlJ, PSO /iffi#8it/:Hn' Et6lrrffiA, *"X(f7 tvi Y AJ^o>ffi*t* Lt>7a"

2.L gtl-Particle Swarmll], {fEti*tr at*,ft.Lffi't{**.#.

t*q.Lt= lParticle (ffi4,,Fi+) J t,

LT+-fraffi*.t.

*ill 6 Swarm Intelligence /)ffiftt v) fswarm (#it) I,tiEE 3 iL< {f t>trt:E#T b 6 " . o : L. h, b tr hfi, 6
8f*rt:I 6y**<er6 LAZt )" *.t:ttr b/i*;Et,'l:
tfr#t +6 L, ztLt.*.\,<A4+ratw#-t 6 " )FHt:

wylruttr tvt r) /l^Tt#Ek8fL, *#ffitrH'ffitfr,HL, H r < r . /r . : l> fi ,rt' *> r> f , l@ffifl.a )F#f; *AlEfE*#'>&t6lLP',Eu HEt:f,+< : & ri<3 6. Lrt\*ilc,tL
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2.2 PSO A7 tv=.t)*.1^$t* ) -7 t (#*.fi) (r E 4rtiE*r :#R.Lt:&.H.fiF
lfrest; ^tp'til') 's) l-/v, #ntl#a&.Hf,? lgbestJ ^ffih,i*2 l.zr,, fi"(LrtBiiED#$.:, llv ak Dffitr'#at L(#t=tt#gys, l- )v ab+t t+.nF.L, $.a11:tE xk+l
E#grf 6" */: PSO tirt,k 2n7E*f6}.(#llagr*L*qt 6 18€ rt, bffl#-, 3 *tt: *it< 6 /)\, . tL t ?tbE
4l5t:E:t^lat6: & 6r* 6" k+t@aa#$aca*)> | i rt\#$-c-bW, nthtE4fflt.I:tt 7a j #Hr:-E*.f*.
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alfrffi t. L .tLtw bfi'tlt 6. PSo l:*ir,
L ->T DIT ^76--)-> 1.affi.6*v.tJ{ (1), (2) t.},2(R*6/i.a*.*.Dff 'Cffiffi Lft i : L lt6#-C &rA " Z.<, >y L*#?UFWL, pbest, sbest L-'>liffiKtl-t:D)Ta+
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Lt6) 7 > ts^*#/rgFh31.(t,.6(b) pbe st, sbest /): z tL b a fr h,F. p :ffi *! 3 *r. < r, r 6o>fi#uti4fifp
3f,1(L\/lL\G).t<b6" (a) l:E€L(lJ, *aJ.i l.aflHrr.e<. fr(3), (7) tq 0tjo < d < cL+c2offiWl.E.ffii:lfr<qtl
6rt;Yyafitffi.6,*vtL L(ttH{+{E Q= t* affi6*

l:fr,}'f 6 R p t € )vv< ffis'lt t ft ,> tt i; a'c &> 6 "Et:,, -xh =ye &fi< &, il(8), (4) tt86t.no(e)ao t i lr--)-v l- 0lli6 x DRI>D l. r L EH,f, p*#^t 6 : & -e&fi , xffi.afr+ffirtrts D tzts 6 "{aI&.lrb, -*9- :z F nt EH,F. p tcr&*-f 6& r,' i : &-Cb6fl,r>T&>6"
lX uk, yb -r 0 (/c -+ m) & rr6 a t

BtH ("& a /:+ f tv o U -E{E l. tr € Lt= L o-Ct:,i, +H-elt pa*$l--t*.HLt:+itvLft*f
6" *f,
p a*$t:tttr?-6. t a>g*4fi^{6. PSo tx*R.W*
a +lE< b 6 *,RW#.11\H R.W* L #H.Atrt:E /r 5,F.rf"
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-798-

Xl

Fig.1単 峰関数 ∫ と多峰関数 J2(等 高線
1

Fig。

)

Xl

Xl

単峰関数

多峰関数

2ラ ンダム探索における最良値 の遷移

ランダムありFig.3単 峰 ,多 峰 関数 にお け る探索領域 (ラ ン ダ ム あ り)い る。"入 力 pた =0と した ときシステ ムが安定 であるな らば,そ のシステ ムは有界な入力 Pん に対 して出力 もまた有界となる。"式 (17)に お いて Pた =oと した ときのシステムの安定条件は実は前章で行つた解析結果 と一致す る。何故な ら行列 M′ の 固有値は前章 の行列 Mの 固有値 と等 しく
式 (13)で 表 され るか らである。故にパ ラメー タが式 (14),(15)の 安定条件 を満た し,か つ入力 pた の変化 が有界な範囲であるな らば,エ ー ジェン トの速度 υ,位 置 Eと もに有界 とな り発散す ることはない とい うことがわか つた。制約
領域 の 中でのみ Pを 更新す ることで,Pの 変化は有界に抑えることが可能である。Pの 変化を陽に扱 った本章 のモデル を通 して,Pを 固定値 とした前章のモデルでの解析 で得た安定条件が,変 動す る Pに 対 して も成 り立つ ことが言えた。前章の結論 と合わせて "式 (14),(15)の 安定条件を満た していれば,エ ー ジェン トは 日標値 Pが 制約領域内で変動す る間は,そ れに引き寄せ られなが ら有界な範囲を動 き
回 り,Pが 動かな くなると Pに 収東す る "と い うことがわ
かった。
,

4。

2 Pた の振 る舞い

繰 り返 しになるが式 (17)に お いて pん は入力 と見ることがで きる。 しか も各 エー ジェン トは Pん に追従 し,い ずれパラエPた に収 東す るので ージェン トの振 る舞 い を支配す る
メー タとも考える ことがで きる。 しか しパ ラメー タと言つて も Pた は り,cl,c2の ように 自由に調整す ることはできない。Pた は対象 とす る目的関数に依存 して変化 してい くた め
コン トロール不能であるが,そ の代わ り関数 の特徴 を反映した振 る舞 いをす ると思われ る。例 えば,単 峰 に近 いシン
プル な構造を持 つ 関数 と,複 雑な多峰構造を持 つ関数 では
Pた の変わ ってい く様子にかな りの違 いが 出るであろ う。 シ
ンプル な構造 の関数に比べ て複雑な関数 では ,特 に探索 の
初期にお いて,pた が広範囲 に移動すると予想 され る。 日標
値 Pた が広範囲に移動す るな らば,そ れに追従す るエージェ
ン トもまた広範囲を移動す るので,多 様な (大 域的な)探索 が行われ る。逆にシンプル な構造 の 関数 ,及 び探索 の終盤にお いては Pた の移動 が狭 い範囲で行われ るので,集 中的な (局 所的 な )探 索 が行 われ る と予 想 され る。"複 雑 な関数にお いて は 多様 な探 索 を行 い ,シ ンプル な関数 にお いて は集 中的 な探 索 を行 う "と い う理 想的 な最適化 の バ ランス がPSOで は内部的 に,ま た 自律的 に実現 され ているのではな
いか とい うのが 著者 らの 主張 で あ る。以上 はあ くまで経験に基 づ く予想 であ るが ,こ の こ とを以 下 の 数値 実験 に よつて検 証す る。

5

シ ミ ュ レー シ ョン

ここまでの解析 は,単 に pた に対 してエ ー ジェン トが収 束
す る のか ど うか につ いて を扱 つて きたため ,対 象 とす る 日
的 関数 を必要 と しなか った。 逆 に言 えば ,ど の よ うな関数にお いて も普遍的 な内容 であ る とい える。 次 は具 体的 な関
数 にお ける Pた の振 る舞 い を シ ミュ レー シ ョンか ら見る。 シ
ンプル な単峰性 の 構造 を持 つ 関数 ,及 び複 数 の 局所的最適
解 を もつ 多峰性 の 関数 の例 として次 の 2つ を挙げ る。Fig.1に これ らの 関数 の 等 高線 を示す。

I11lllsubj.to.

1=イ +″ 3∫‑5≦ ″1,■ 2≦ 5

(19)

2

ル=Σ ば ‑16z:+50 0の
i=1

subj.to.

‑5≦ zl,■ 2≦ 5,

∫1は 中心に最適解のあるシンプルな形の単峰関数になっている。J2は マ クロな視点でみると ∫1と 類似 した形になっているが、4つ の局所的な最適解が存在する。 この中で大域的な最適解は左下の局所的な凸構造の中にある。(Fig.1の中心付近の 4つ の点は最適解 とは無関係。 これはシミュ
レーション 2で 用いるため説明は後述する。)‑799‑一

単峰関数

単峰関数

ランダムな し多峰関数

ランダムな し単峰関数

ランダム あ り

多峰関数

ランダム あ り

ラ ンダムな し

Fig。

多峰関数

る ことを避 けるために この配置 を行 つた。Fig.3よ り多峰関
数 では多様 な探 索 が ,単 峰 関数 では集 中的 な探 索 が行 われ
てい ることがわか る。Fig。 4は 同 じ条件 で ,エ ー ジェン トの
移動式 中 の ランダ ム要 素 を排 除 した場合 であ る。 ランダ ム
要素 がない場 合 は どち らの 方が多様 か 集 中 か とは言 えな い
よ うであ る。ただ し,Fig.3と Fig。 4を 比 べ て ,ラ ン ダム要
素 があ るほ うが多様 な探 索 にな つてい る。更 に ,20の エ ー
ジェン トす べ てが 探索 した点 を表示 したのが Fig。 5で ある。

ランダムな しFig.4単 峰 ,多 峰関数における探索領域 (ラ ンダムな し)

6
5。

1

シ ミュ レー シ ョン 1

<関 数の形状 と Pの 振 る舞い>

これ らの関数を用 いて まず,パ ラメー タ Pが 関数 の形状を反映 して更新 してい くことを検証す る。"① 制約領域 にランダムに 4つ の点をば らまき,② 今までの最良点 よ り値 が改善 した らその値を保持 し,改 善 しなかつた ら何 もしない
① 'そ してまた次の 4つ の点をま く "こ の操作を 10000回
繰 り返 し,最 良点 の変遷を示 したのが Fig。 2で ある。単峰
多峰関数 で条件 を等 しくす るため,発 生 させ るラ ンダム を
等 しくした。単峰関数に くらべ て多峰関数 では,最 良点 が広範囲 に動 き回 つてい ることがわか る。 ここで行つたの は
ランダム探索であるか ら,こ の図における違 いは関数 の形
状 のみか ら生 じた ことになる。すなわち,最 良点 が どの よ
うに変遷す るかは主に関数 の形状が支配す るとい うことになる。探索の過程は異なるものの ,PSOに おける gbest及び pも 集団の 中の最良点 であるため,こ の よ うに関数 の形
状 に依存 して変化 してい くであろ う。
,

,

5。

2

5全 探索点 に よる探 索領域

シ ミュ レー シ ョン 2
<関 数の形状 とエー ジェン トの探索範囲 >おわ りに

本研 究 では ,安 定性 解析 に留 ま る ことな く,軌 道 の 周期性 をは じめ とす る,よ り詳細 な探 索過 程 の ダイナ ミク スの
解析 を試 み る と同時 に ,多 点探索手法 にお け る探索 の 本質
で あ るエ ー ジェン ト間 の 相互作用 を陽 に考慮 可能 な新 たな
解析 モ デ ル を提 案 した。 このモデル に基 づ き,最 良点情報の ダイナ ミク ス が 個 々のエー ジェン トを駆動 してい る という,PSOに 対す る新 たな解釈 を与 え,さ らに典型的 な関数を用 いた 数値 実験 を通 じて ,探 索過 程 にお け る最 良点情報の ダイナ ミクス が ,目 的 関数 の形状 を反映 した もので あ り
最 良点情 報 に よつて駆 動 され る PSOの 探 索 ダイナ ミク ス
は ,ま さに多点情報 を活 用 した 関数形状 の 自律的反 映 を実
現 してい る ことを 明 らか に した。
,

参 考文献[ll Maurice Clerc and James Kennedy,"The Particle Swarm―
Explosion, Stability, and Convergence in a Multidilnen―

sional Complex Space",IEEE■ ■ansactions on Evolution―
ary Computation,Vol.6,No.1,pp.58‑732002.
[2]井 出 ,安 田 :「 Particle Swarm Optimizationの 探索効率改善に関す る基礎的検討」,産 業計測制御研 究会予稿集 ,IIC‑02‐ 8(2002)

Pが 関数 の形状に依存 して変化 して い くな らば,Pを 目

標値 として追従 してい くエー ジェン トの振 る舞 い もまた関
数 の形状 に支配 され ることを検証す る。単峰 ,多 峰関数にPSOを 適用 してエージェン トが探 索を行 う範囲 を調べた結果を Fig.3に 示す。横軸,縦 軸はそれぞれ ■1軸 ,π 2軸 を‑5
か ら 5の 範囲で表示 している。パ ラメータの設定,エ ージェ
ン トの初期位置 ,発 生 させ るラ ンダム等す べ ての条件を等しくし,適 用す る関数だけを変えて比較 してい る。Fig。 1中の 4つ の点で示 した箇所にエー ジェン トを 5つ ず つ初期位
置 として配 置 した。計 20の エー ジェン トの うちの 4つ をFig.3で は挙げている。関数 」
2は 左下に大域的最適解を持
つ 構造 で あ るた め,最 初 か らそ の 付近 に エ ー ジェン トが あ

31 JameS Kennedy and Russell C.Eberhart:"Swarm lnter―〔lligence'', Morgan Kaufmann Publishers(2001)[41K.Yasuda :"Evolutionary Computation and Meta―
heuristics", T.IEE Japan, Vol.122‑C, No.3, pp.320‑323(2002)
連絡先:
丁 192‐ 0397

東京都 八王子 市南大沢 1‑1
東京都立大学大学院 工学研究科
岩崎 信弘
日 舌: 0426‑77‑1111=言

E― Mail:―‑800‑

電気 工学専攻

iwasaki― nobuhiro@c.metro― u.ac.jp

19th Fruzzy Systern Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Particle Swarm Optimi zation 0)
探 索性 能 向 上 に 関す る検討
A smゥ oflmpЮ vement on the abiliり

ofP〔 JiCle

Sw― Optimizttion

藤 田 剛志石亀 篤 司平田 直人

Takeshi Fttita

Atushi lshigame

Naoto H缶 ata

大阪府立大学

大阪府 立 大学

大阪府立大学

Osaka Prefecture Universiv OSaka Prefecture UniversiサThis article presents a study oflmprovement on the abiliv ofParticle Swarrr1 0ptimiz江

power system.First PSO's parameters are considerod withOsdh Prefecture Universiりlon eSO)to solVe the optimum problems on thevo test inctions as ottectiVe mnctionso At this time it is very useml tocompare the parameter with the visualt(x)1。 And wc apply the PSO to Power Flow Calculation ofthe West 10 generator systerns.

1。

ま えが き近年、群れ を構成 し、情報を共有 して解空間を探索す る
アル ゴ リズ ム で あ る Particic Swam Optimiation(以 下PSO)が 高次元非線形問題に有効であるとして注 目されてい る。電力系統 は大規模複雑なシステ ムであ り、
計画や電源 ベ ス トミックス問題 な どの多 くの最 適がある。そのため、従来 の よ うな数学的手法では求1鍔 リブゞI誕 Fゴ 翌blylt
三日顧智ジ エン トの場合、前後 の ルf・ ¨番 目 +ル …番 目
)工のエージェン ト)の 中での最良解 Jbω ′とな り、各エージ
エン トが共有する。
3。

2.Particle Swarm optimLation cDsO)tの 概念 を取 り入れたものである。選択 とは、評価 のエン トの位置 と速度の情報を、評価 の良いエー
1 ジ〆

群れ理論 と進化型情報処理理論 の 2つ の理論 を基「れてい る。PSOに お いて、各エージェン トは位置 2
情報 を持つ。最適化 したい 目的関数 の最良値 を目引
度 を修正 し、位置 を更新 してい くことで最適解 に壇[1]。
各エージェン トの速度、位置は次式によ り更新 だ

1ン

卜の情報に置き換える操作である[2]。 この際、各エトの これまで探索 して きた最 も評価 の良い探索ω′)の 情報 は残す。PSOも それまでの探索で有効で探索点りbω ′,gb「χ)ごx(′ b̀SrF・―+ε 2Xrmご X(gb(雰 rル

Hybrid Particle SwaHn Optimレ ation oⅡ БO)°の概念は、基本的に PSOと 同 じで、アル ゴ リズム

PSOは 、近年開発 された最適化手法 の一つで あ 1

F・ +CI X rα

また、上記は PSOの 大域型 (globJ vesion)で あるが、,ノ

難 となつてい る。本研究は電カ システム最適化問題解決 のため、PSOの 能力向上について検討 を行 つた もので ある。

「
ソ+1 :=1″ Xν

′bω ′は各エージェン トが探索 したそれまでの最良値 をとる位置、gb ′は群れ全体での最良値 をとる位置を表 して
い る。

ー
χ
曇
;〕
l)
(1)

χ
F+1=χ F+ソ

(2)
エージェントAr)を 利用しているが、現在の位

:ゝ、

霙

基

::13[17じ:稚:[1努 lll営 [辱 :ill濃が徐々に薄 らいでいき、最適解近傍を効果的に探索することができる。
4。

̀婁

各種 パ ラ メー タの検 討

PSOお よび H閤 0に おけるパ ラメー タである Cプ ,C2と″ ご項、および ッの最大値 の制御 についての検討 を行 つた。
評価関数には、潮流多根問題な どの多機電力系統へ の適用を考慮 し最小解 を 18個 持つ 18解 他峰性関数 と、2nminima関数を用 いた。それぞれ の関数 を以下に示す。
・ 18解 多峰性関数 (‐ ノθqr,χ 2<′ θ)

畑=恒 姉 出打￨

図 l PSOの 概念図
ただ し χ、ッはエージェン トの位置 と速度、wは 速度に対す る重みで、r

グは 0〜 1の 一様乱数、Cプ ,C2は 定数、―‑801‑―

J∞ sk,+1)χ 2

0 2nminima関 姿
女目的関数 を定式化す る と次式 の よ うにな るB]。

︱

嘲噺
％刊
＞

︱

＋

ズ

＞

定した結果 HPSOは 最大で 30次 元まで、PSO(gbe威 )は 最大
で 50次 元 まで、PSO(lbe飩 )は 最大 で 70次 元 まで導 出可能
で あ つた。 ただ し、エ ー ジェン ト数 は 20と し、収東性 を＋は n次 元 の関数 であ り、次元が大きくなるにつれて、探索回数が必要 となる。各手法の特性 を考慮 しパ ラメー タを設一

ことがで きた。また、18解 多峰性関数はそれぞれ の解 が近接 しているため、PSO(lbestbに は 18個 全ての解を探索す るのが難 しい。そ こで、探索済み の解 に再び収束 しないように、回避 のためのアル ゴ リズム を考案 した.2nmmma関 数

0

勇

一

報がただ 1つ であるため、収東 が早い とい う特性 を考慮 し
パ ラメー タを設定 した結果、探索性能 を大幅に向上 させ る

仁
仁
マん月
〃
マん月 ″

18解 多峰性関数 において、PSO(gbe■ ),HPSOは 共有情

牡中川
降
ー
ト
ΣＨ
″
ΣＨ″

/=暮

乱嘲

(4)

％七

「+5xJ.)/(χ )=:i:Σ ](χ l‑16χ

6.シ ミュ レー シ ョン数値 シ ミュレーシ ョンには、WEST10機 モデル系統 (図4参 照)を 用い、大規模系統 の潮流計算 の解法を試みた。
その結果 PSOに より効率 よく潮流解 を得 ることができた。

高 め るた め ッの最大値 は探 索回数 に反比例 して小 さくした。
また 、CI,C′ の最適値 は評価 関数 、次元等 に よ り変化す る。
従来 は、出力 され た値 を基 にアル ゴ リズムの検討 をお こ
な つて きた が 、本稿 では 、エ ー ジェン トの行動 パ ター ン を
把握 す るた めの視 覚的 ツール を作成 した。 図 2に 18解 多峰性 関数 の解分布 を示 し、図 3に PSO(gbe飩 )で の 探索過程
を示す 。
P2V2

P3V3 P4V4 P5V5 P6V6 P7V7 P3V8 P9V9

図410機 系統モデル

7.あ とが き
本研 究では、gbe飩 モ デ ル ,lbe飩 モ デ ル ,お よび HPSOの特徴 を調 べ 、数値 シ ミュ レー シ ョンによ る各種 パ ラメー タの探 索性能 へ 与 える影響 の検討 か ら、パ ラメー タ設 定 に対す る知見 を得 た。 また 、そ の知見 を電力最適 化 問題 の 1つ

図218解 多峰性関数5。

で あ る潮流計算 問題 に適用 し良好 な結果 を得 た。
図 3 PSOで の 探 索

今後 の課題 としては 、各 モ デ ル の特徴 に合 つたパ ラメー
タの設 定法 に加 え、アル ゴ リズムの 改良 ,実 システム を念頭

電 力潮流計算

電力潮流計算は電力 の計画、運用の実務において使用 され る電力系統解析手法 の 1つ であ り、 n機 母線系統において次式を満たす電圧解 を求めることに帰着す る。

に置 いた よ り大 規模 な多機 系統 で の シ ミュ レー シ ョンや他 の最適化 問題 へ の応用 な どが考 え られ る。

参考文献[1] REberh魏 RShpson, R.Dobbins : Computational(%%― 為4=立 修′ん)+ズ (ら ん+為 %)} (5)htelligen∝ PC T001s,Academic Press PЮ fessional(1996).

θ)+パ (― 為c=,Lセ j(― 島
)} 6)
ノGヴ ん
ん+GJθ ノ[2]仲 成規 、藤根 栄 、元治 崇 、由良 俊樹 、福 山 良和 、
高 山 信 一 :実 系統機器 の 特性 を考慮 した配 電 系統状態推2=(θ 2+パ

ィ

′

2)

(7)

定方式 の検討 ,電 学論 B,Vol.120‐ B,No。 12,1566‐ 1571(2000).

[3]榎 本 格 士 、 吉 田 健 作 、石 亀 篤 司 :Particle Swarm

ただ し、i=192,… ,n、 島は 1番 母線負荷 の消費有効電力、Qiは 1番 母線負荷 の消費無効電力、埓=の ザ は 1番 母線 の電圧ベ ク トル 、Gu,Buは 母線間の線路 ア ドミッタンスで ある。

PSOを 適用す るにあた って、目的関数 としてエネルギー
最適化 の考えを適用 し、 (5),(6),(7)式 とそれぞれの 目標値である ち ら マ との差 の絶対値 を i=1〜 nま で加 えた
もの を用 い る。 この 目的関数が最小値、つ ま り 0に なるよ
うに最小解 を探 索す ることによ り、方程式 の解 を求める。

Op山山殖ionに よる潮流計算法 ,平 成 12年 度電気 学会電力・ エ ネ ル ギー 部 門大会論文集 ,No。 190,537‐ 538(2000).
〒599‑8531 大阪府堺市学園町 1‑1
大阪府立大学 大学 院 工学研 究科
・系専攻 電気電子 システムエ 学分野
黒言 偏憩
Tell:072‐ 254‐ 9250
Fax:072‐ 254‐ 9907
EmJl:teniitaa)pS.3ss10Saka■ ‐u.acoiD―‑802‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

f'HHffi4' tB*,tfrFtFLtf:./ 5 t t- t) 77 .( 2 7
A Metaheuristics Using Variable Neighborhood and Region Reduction
TE H.-HI] E# HE
Keiichiro Yasuda and Takahiko Kanazawa

H.R.ffiut+
Toky'o lUetropolita,n University

Abstract: Under the assumption otP f NP,it is proved that it is hard to obtain the exact optimal solution within apractical computation time for many large-scale combinatorial optimization problenrs. This study thus proposes a leuristic approximation optimization method using variable'neighborhood for large-scale combinatorial optimization problems.
In the case of general search method, exteniling neighborhood size causes the increase in the calculation amount. But,
by using the cincept " Proximate Opiimality Piincifile " , empirically concludes in combinatorial optimization problems,
dividinf solution to several regions and controlling calculation amount are possible. Besides, efficient search was realized
by changing the number of partitions and the size of partial solutions adaptively.

rl* Udbl=r+ t:$ r, \ ( *I* t t 6 t < a#,6 iiE,E{LFfr E(" t*,,lti*&i6tt/)F4 (Proximate Optimality Principle: B T,
pop &8,=d) ,tEttrf6: &riffiskll:*flb*L<r,.6. PoP
ll Ett"t=ffrHt$1il b rt' a {UtE,> t=ffiEt ft -> a I t 5 J L.t)
L. iH*& Lt:{E.ft.Tb6. LD'Vtt/)\b, I F Y =I

ttE#frl(: PoP DltitffiftL Lt:*
^71 ' ^a*<
I v =*r1 z7 I
t*T&>6t-d>''alfuftalf::ur-64^nry, L #.trt&iE{LPdE} 7) E€iE(.*j r,,a E* t',&Flt *^t:t"

f 0f f; ( lt r(ffi H rr*E6iift E'f EF6E A *'f *. L L t=, altEH/)*.frq*t:J.6 r, Y =-11 27.,( ,^tft#-t6"(: Effi f 5##h lto*e (: trilr{f ori )<$e+Hac)rHt

fi\, A4t&#.a*$hfr1t./,}aff 5 : & t: .t v) A+HeaH]r..t{Eil L^{/r,[:r,n Z6 a L rt<* 5" :iLttl:it^/: PoP
ttlffi t-< *n L, 3 b t.A+aafl #i*i I Llrt\1,i.f,+a"tt 4
AtwRs.tR.t:fi ll<iE6Htt.*.1v,3t6: & t:r vr, ,=+H A. a Esfr. t YX* D Dt 4 lY. * tdrF. : *tfr. L t: "tYr l:, fr+affi=-t) 77 i , ^a*#ffi8/t,b1?.t1'6I
z7 ,r
Y

)
fi' fr.|*Dft.*, z L<##r+IlEttl I =- v
offi6*r'Atx€{.f t't L<)EHI:E*E/iH t r"
6 *B^

3 Proximate Optimality Principle[3]* < d)ffiet&i6{LF6Et:lt PoP /trttr u <l'5 : &nr#frAlt:fu blt<v.6: L tBEl:fi^:/:" : : -elt, A
MR< Hu, 6 NP trffi F6E(4, 5 t v / t v 2 FdEi{:*;u'pop ri-r- y/4ty 2FfrEl:rir\(Eif L(r,.5/c6lJ,
Ett kfr4tri*Tlt* < D*fii"rt\*6 3 iT < t'' 5 L o & ?Et fL6 " t : <, **.0>Etut=Aialf,t:f+lEt 6ffi|i4tralatil Lffi* 6 t=D t:, 63 *# D b 6FAEft{ :n't L ( AIH,F.
t 7 > y l^ t.#.8 v <'{*.fit 5fiE&aEl : r 6#* t'tl u,,It

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2 *Eett&E{tElEEoEt{t,rie LrEtE*-ftr:, ffieifEiE{LFfrEtJD-rTo r i l:E*{L 3 tr 6.

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E-Mail: yasuda@eei.metro-u.ac.jp-' 804 -19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Heuristics based on tabu search for 0-1 programming problems
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Kosuke Kato

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Masatoshi Sakawa Kazuhiro Ohbayashi

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HiroshimaUniversity HiroshimaUniversity HiroshimaUniversity
Abstract Actual decision making situations are often formulated as 0-1 programming problems involving
many decision variables and constraints. For such a large-scale 0-1 programming problem, it is difficult
to find a strict optimal solution because of various restrictions. In this paper, focusing on general 0-1
programming problems, we propose a new heuristic solution method based on tabu search as an extensionof tabu sea.rch proposed for multidimensional 0-1 knapsack problems by Hanafi et al.

1. ttDDl:tr LAaffiry.AAU-&o) Gl#E[HElt, aa)t
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5. tib u t;

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##rffi[1] S. Hanafi and A. F]eville: An efficient tabu search
approach for the 0-l multidimensional knapsackproblem, European Journal of Operational Research, Vol. 106, pp.659-675 (1998)

4. fifE*s

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X?1vt, Zo#XA*.'-4 lcfrLrL\6. 3.2 fiF.id^
i:tfr*9 ) -#*E (rs) lx, 2 I l^tt 5 2 a+rJffiffitr\
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Hf o)r*ary D \fitcffi#,, J-w**,(fixrs) b, rs
t HDtnffiffif, & complement-number -Cffi.#-t'fr c T
100 -500t,

l"lttfilr€ft- 739-8527
HEBfr'ffirx r-+r

,rH;t+;t+wa+ffifrt+
fiffi iE^,

TEL: 0824-24-7693, FAX: 082422-7195
Bmail: kato @msl. sy s.hiro shima- u. oc. jp-806-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Hffi DJ ffi*a>rcdD-dD1&E;#J7v 17 i.vllzr 6*ffi i. v r' 7,OfrE,l?
Optimization of }lixingAudio l4ut by Genetic Pnogrammin8 forAutomatic Dtr Performane

#E*

+EqL#

Tbuyoshi zuJIO

Hisao SHIIZUKA

r+Hr+t+ffi r+ffifrfl {F#+84
Infomatics, Graduate School of Kogakuin University
Abstract: An automatic method of mixing songs like DJs is pmposed, where "mix" means to join some songs inoptional timing. It is shown that everyone can enjoy mixing songs easily, because any difficulties of DJs techniques
are unne@ssary with this system. In additiou the songs that are created using this system are user's original works,
because this systen is desigrred with a consideration of human I(ANSElGeDsibility).

Keyword: DJ, Genetic Pmgramming(GP). Interactive Evolutionary Computation(EC), Origiral songs, I{ANSEI

1- E Dr)lr

fllr, , 1/ i =-! v ) 2-Yl.*;L\( DJ lt^r'ti/r t,',t?lr b 6 . * tcfr :lt(lt DJ t.L,g i 6 ! r v rv
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(Hip Hop, House, Jazz, Rhythm&Bluee, Tbchno)

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Lh,Lflffa DJ l:E5f 6 r7l'

firB. yLi.L, :lL*td) )7 ll -7t1, y7 l.t-c=-9',i?, x++-rjr- Ft{fi a ( DJ / v,( t 6 6olJi.
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lb:03'3340'2971

E'mail : shiizuka@cc.kosakuin.ac.jn-810-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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ANAGENT SYSTEM FOR STOCK TRADING USINGGENETIC PROGRAMMING+H#e ffiB^tr
Takafumi HIRAIWAand Hisao SHIIZUKA

r+Ht+l(+w, T+ffi*f+ lH#++zt*lnformatics, Kogakuin University Graduate School, Nishishinjuku I -24-2, Shinjuku, Tolcyo, I 63-8677 Japan

Abstract : Since the development of internet, new services for the stock trading, such as a stock on-line trade, have been popularized
in investors. As is rvell known, efficient stock trading is a difticult for inexperienced people. It goes without saying that if we haveany system for making the judgment of dealing, it provides a useful tool for us. The purpose of this paper is to propose a generationof method of the stock trading for obtaining highest profits at a minimum risk" by using Genetic Programming (it is described with
GP). As an application of GP to the stock market, the research on the prediction of the stock price index for Nikkei 225 which isstock price index, etc. is reported. However, the research ofcreating the effective trade program on the concrete individual brand by
GP is not reported like this paper. And, the much until now research has formed the program from statistical numerical values such as
average and dispersion. Then, it is shown that it is to use the technical index utilized actually, when specialists ofthe stocks trade
carry out the stocks trade, and that to create the program which is more similar to the thought of specialists of the stocks trade ispossible in this paper.

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2002

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H{L5*r,/:: LLbrv) , fllr&.+r+*t6}alftvtt>74 >iEtU hffiff+,t*a^--y: htp://www.cao.gojp
I2l Wolfgang Banzhaf, Peter Nordin, Robert E. Kekker, Frank D.

Frannone UfE#*$ ffifrffi. il) : rElEft/e /'7 :>/,#+ii-eo)Et(fi 8&>/: v) K! 500 H<fiHtt1i : & rrFI fr++#ffifrw, 2001
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fiBrffifrfiH,)FF1*jEat )ti-y14g1o-*tJ#.t4t16. t7l Efl@E: f r*tt)ffidla€, 1)t:/r/.tt, 2000
&rrr* 6t )/r**,fiH.LfrWr#1tlti) t*2-:/ ty^
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l-6.t /i(*/:. +'Lh.oF.la& L(H, *f, 4EIvi = Tel : 03-3342-t2tt(l\*) fiffi:2653
V*2 zyafi*.L Ltt/ =*ffi*.+11ffiDjr^affiffi-C64 E-mail : flatrock@jcom.home.nejp-814-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Ayahiko Niimii#flt^lH#+++*rE l?t#7-+ 2 v +f: (rF,Ft + i^7
Department of Media Architecture, F\rture University-Hakodate
1) At,tt=

Abstroct: Quality of keywords given to each document is important to search documents from a lot of
document databases. It is necessary automatically extracting high quality keywords from a document
to achieve a document retrieval with high efficiency. We proposed a keyword extraction approach withselection of extracting keyword method depended on document categories using genetic programming.

This approach could select only one extracting keyword method. In this paper, we expand this approach
to be able to select combination of some extracting methods. By our new proposed approach, we canconstruct more complex keyword extraction system with combination of some methods.

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ffiA*:pp.303-306 (2002).

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titT j\ *bxltLtc&*-v -- N{SH*EoYB"C""Vol. 1 6,No. 2, pp.201-2ll (2001 ).

Tb->tc-"-uail (if -nanual ngran-c_key(or associate-w_key(if -aessAlgorithms for Mining Association Rules,
the 20th International Conference on Very
Large Databases, Santiago, Chile, September

frec-key) )::il::i::;kI!,,&rill|=*- 7-. i.*lEfi,l*lIlflEl D-e&r6 rt\, rtr:f I -rrl *)vo) L * llfEEEzr,*)vffifr& lFlffit:ffitr
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6rtiLf,L-tc."

1994:32pages (1994).

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T 041-8655

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E-mail niimi@fun. ac jp-818-

ffi#r*+r, fr+fl ^7#* |LE:19th Fuzzy System Symposium(Sakai,Sept。

8‑10,2003)

線形構造 を用 いた GPとウイルス感染 の組み合 わせ による GPの 高速化
Improvelttlentin the speed of GP by having combined virus infection with Linear GP
工藤 功

江本 全志

山内 ゆか り向殿 政男

Isao Kudo

Masashi EInoto

Yukarl Yamauchi

Masao Mukaidono

明治 大学

Mtti University
Abstract
The Genetic PЮ gramming(GP)is what extended The Genetic Algorithm(GA)so that a strllctural expression can betreated.Although GP is very useful,there is a weak point that execution tilne will become very long,because a lot offled new GP whichamounts of calculation is required. In order to ilnprove this problenL we proposed and ve五
combined Linear GP and GP using virus infection.

1は じめ に遺 伝 的 プ ロ グ ラ ミ ング (Genetic Programming,GP)は 一次元 配 列 を用 い る遺 伝 的 アル ゴ リズム(Genetic Algorithm,GJを 木構造な どの構造的な表現 を扱えるように拡張 したものである。GPは ヨ
推論、ンピュータのプ ログラムの 自動生成や 、
学習 、
人工生命な ど幅広 い分野で使われて いる。
/か し、GPに は莫大な計算量が必要であ り、実行ヒ
時間が非常 に長 くなって しまうとい う欠点がある。
これを改善す るために本研究では、人工蟻問題 を解
く GPを 対象 にして、GPの 構造 を改良し木構造ではな く線形構造を用 いた GPと 遺伝的オペ レー タの交叉部分 をウイルス感染に改良 した GPを 組み合わ
せた新 しい GPを 作成 し、検証を行 った。

0交 叉率 :90%
・ 突然変異率 :5%
・ 個体数 :100
0最 大世代数 :500
0選 択法 :エ リー ト保存 +ト ー ナ メン ト方式
・ 最大適応度 :100(餌 89個 十ゴー ル報酬 11)
0プ ログラム の最大繰 り返 し回数 :500回
・ プ ログラム の終 了条件 :蟻 が ゴー ルす る、蟻が場外 に 出る、 プ ログラム繰 り返 し規定 回数オ ーバー

表 2.1 終端記号集合
意味記号

そ の 時 の 向き に 1マ ス移動 し、ゴール

2人 工 蟻 問題に到着 したかチ ェ ックす る。

2̀1人 工蟻問題 とは
32× 32の フィー ル ドに 89個 の餌 が断 続的 にゴー
ル まで並 べ られて いて、 1匹 の蟻が スター トか らゴ―ル まで餌 をた どりなが ら進む。た どる ことのできた餌 の 数 で 評価値は決 ま り、す べ ての餌 をた どりか
つ ゴー ル に到着できた ものが 最大 の評価 を得 る。

le乱

その場で向きを左 に 90度 回転す る。

rlght

その場で向きを右 に 90度 回転す る。

表 2。 2 関数記号集合￨

図 2。 2。 1 人工蟻問題 のフィール ド2。

2.2パ ラメー タの設 定
パ ラ メー タの設定値は以下 の通 りである。終端記号
集合・ 関数記号集合 を表 2.102.2に 示す。

「ナ
己
言

意味

IF F00D

1マ ス前方 に餌 があれ ば第 1り 1数AHEAD

を、な けれ ば第 2引 数 を実行す る。

PROG2

2つ の 引数 を順 に実行す る。

3実 行 結 果

人工蟻問題 に対する通常 の方式 の GPプ ログラム
を 50回 実行 した。実行時間・ 適応度 の平均と最良適応度(100)を 得 られた回数を表 2.3に 示す。

―‑819‑

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187-188,1998
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1996

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FAX: 044'934-7912
Email : isaokd@cs.meiji.acjp

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Exerclse ln Control Englneerlng Uslng MaTX+kt]u 1*.

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Takao Akiyama Shigenori Okubo

Yamagata Llniversity Yamagata Llniversity

Abstract :In this paper, we introduce the exercise in control engineering using free software

MaTX at faculty of engineering in Yamagata uni'u,ersit-v-.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)-+#HHtriltyFalfrX,
Development of Robot for Engineering Education,J'&I16+ffi

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Toshio Komatsuzaki

YumioYokochi/\.Fr*t+/\Fr#t+Hachinohe Institute of Tbchnology

Hachinohe Institute of Technology

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Shigetaka Fujita/\Fr#r(+Hachinohe Institute of Tbchnolory

Abstract: Recently, thing'making becomes more important in the engineering education of theuniversiff. The elementary knowledge of the electronics, information and mechanical engineering
can be learned by making suitable robots. So, for the education, we developed robots which frIled thefollowing conditions. D An electric circuit is simple and easy. 2) Material fee is cheap. 3)
Programming is easy. l) It is possible to make high function robots on this roboto. 5) Parts of robots
can be recycled.

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Development of the Creativity Raising Method for Having Used the Robot and Mangag trFa',) wgy +-')',) ta frt "**-')#L{=,I#
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Shuoyu Wang Keichi Makino Koich Kawata Yoshio Inoue1): H*Erf+/t+

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Takeshi Tsuchiya

3): 1t*fiiE/(+

Kochi University of Technology, Kyoto Seika University, Hokkaido University

Abstrad: Our research target is dweloping creativity training methods. We have proposed a new creativity
training model. This original model will be called spiral cycle of creativity training. ln this report, the robot's
acnrality and the imaginative power of MANGA are used as a concrete method of realizing the spiral cycle of thiscreativity training. Since the experiment for a schoolchild was conducted based on the spiral rycle of this creativity

training, finally the result is explained.

1. ttDDl.

2

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4.実 験 結 果を目的とした 「ロボ ット製作教室」に示す。

3。

創 造性 向 上 を 目的 とす る ロ ボ ッ ト

小学一年生 28名 を対象 として、図 4に 示す よ
うに創造性育成の一次実験 を行 った。

子供たちに ロボ ッ ト操縦 の実体験 を与え、物 理
現象へ の興味か ら感性 の向上 を図る 「UFO 型 ロ
ボ ッ ト」を図 2に 示す。

図3

試乗 実験様 子

図 4 夢 をマ ンガ で表 現

創 造性 育成 のスパ イ ラル サイ クル に したがって 、
まず写真 4に 示す よ うに、試乗 の前 にマ ンガ教 室 を開き、「乗 りたい UFOロ ボ ッ ト」とい うテ ーマ を与え

図 2 uFO型 ロボットて 、 自由に描 い て も らった。そ の後、個人 ごとに試球型 ア クチ ュエ ー タ 4個 [11]を 擁 す る土 台 は作 した ロボ ッ トに乗 つて 、 ロボ ッ トの実在性 に対 し

アル ミ製 の 中空 フ レー ム を使 用 して い る。操 縦者て感性 的な理解 を得 た上で 、再度 テー マ である 「私の 乗 り込 む ボデ ィは FRPで 成 形 してい る。移動の UFOロ ボ ッ ト」 を想像 しなが ら描 い て もらった。

機 構 と して 、球型 ア クチ ュエ ー タ 4個 に よる全方
向移 動機 構 を採 用。 正 面 の 窓 に よる視 界 は狭 い た
め 、 CCDカ メ ラ 3台 で 視 角 補 助 をお こ な う。 また 、両サ イ ドか ら後 方 にか けて対 物 セ ン サ を配置
し、壁 の接 触 な どに対す る安全 対策 をお こ な ってい る。
可′実際 に子 ども達 が ロボ ッ トを作 り、空想 を具現化
す る創 造性 の 向上 を 目的 として 、 ロボ ッ トを製作す￨:

図5る。 そ の 際、既存 の ロボ ッ ト作成 キ ッ トではな く、;:T

試 乗 前 に描 いた ロボ ッ ト

図 3に 示す よ うな、我 々の提案す る ロボ ッ トのパ ー
ツセ ッ トを使用す る。

.っ図6

り0う ♂貸こ

試乗後 に描 いた ロボ ッ ト

図 5と 図 6は A君 は描 い た マ ンガ であるが 、試乗
す る前後 の作 品を比 較す る と、 ロボ ッ トの物理 実在
性 を理解 で き、想像力が膨 らまれ た ことが判 つた。
これ は Aだ けではな く、実験結果 か ら大体同 じ傾 向図3

ロ ボ ッ 卜製作 用 パ ー ツにあることが言 える。す なわち、テ レビや絵本 か ら
一‑829‑―

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++i#, vol.16, no.4,pp2l-22 (1998)
t6lFIEt#-: k&ffiffi# tm{4. E4#ffi+*#.
102,965, pp22l-225 (tggg)

lTl,HIEffitE : 7 P t, a)ffiEA Htu, NHKBooks€ooo
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HHfi[ rfl{ttffiEH4,{tv y r+#E( 1ee8)
t9l&gf +- : -< Y )l Y.'H#Effi o B,F,tt' b F,fc.-z>)l+r 7, ,*-*,"?6fu!#ffii8, z, >7 *- i^r(,F,flffi nt >, -#lH (2001)(3) -r vJ7ti"'ffiffi8 ntHfilr#.fr.+W<h6"+4h.f HHI:{fiH-CB 6zt-) DffiX}. ffiHfr
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, JttHffiffi=t*+tD

ft..cb6"## : #drfiEtffifl-+€'fl+ffinffi$r&*W[1l]Wada N{asayoshi.Harutriko HAsada : Desigr and Contol
of a Variable Footprint Mechanism for Holonomic
Omnidirectional Vehicles and its Application to Wheelchairs,

IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS A}.ID

ftffiwwn tr#m*e4E *f4*<#H o> Rrrtffi nJ rt'bffifr*a-Si)&r,',rcrd8 * L/c. : : rg# b

AIITOMAIION, voll5, No6 , 978-989 (1999)

ct=*daDHffit:w( l"-+L+ L-tlf*f. */c.

fiHffi7I:I6ffiffi,HEEW, ffi 1 9E]g*r1fi
v I'S**friffiH+ffilt#., VoI.z, pp.457-458#ffifr,ltF.*..b 4< v. #iffi fr!t.+6u ( ( t t kW.+.
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fif : EH,HE#6E t4fifi&grr#tr€b{'ffiztc€(2001)[3]K. Sinomiy4 S. Y Wang, K. Ishida, T.Kimura

Development and Muscle Stength Training Evaluationfor Horseback Riding Therapeutic Equipment Journalof Robotics and Mechatronics, Vol.l4,No.5, pp.48-56

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E'mail: wang.shuoyu@kochi-tech.ac.jp

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

育評価 へ のフ ァジイ推論 の応用
Apphcation of Fuzzy Lo」 ic lnference to Education Sklll Evaluation

゛
一 システム設計を面白くす るコツー
Hints for Teachg the System]Design Techques
高橋恒 介 (Kousuke Takahashi)
静 岡産業 大 学 国 際情報 学部

Shizuoka Sangyo University、 Faculty of Conlmunications.and lnformatics
Abstract: The skill‐ up education prograΠ l has been designed and analyzed based on
the transitive fuzzy lojic― inference modelo lt is flgured out that the education quality
in the training can be evaluated by the fuzzy logic inference fldelity。
1。

まえがき

スキルのレベル

システム設計教育 にか ぎ らず 、 ス キル を向上 させ る教育 では 、 ス キル ロ標 に到達 に至 るメ ソ ッ ド付演習課題 を要素 とす る教育
プ ログラム が使 われ る。著者 の場合 、3年次 の学生 に対 して システム設計演習 の授業
で ス キル ア ップの教育 プ ログラム を行 う。
各 目標 に向けた演習課題 を分割 して ス キル
ア ップ を し易 くす る教育 プ ログラムの設計

図 2.段 階 的 スキルアプ 賓 朔症罫

時間と分析 に フ ァジイ 推論 モ デ ル を適用 した。

図 2は 、図 1に 示す よ うな 3つ の操作 の2.シ ステ ム設計演習 で のスキル ア ッ∠

合体 したス キル を分解 して教育す ると、学生は個 々の課題 を短時間で楽 しく達成 できた とえば、表計算ソフトを使 つて時刻を入 力る。また、このよ うな演習を通 して学生 は、するスキル を学ぶ演習課題 の場合 にスキル

以下のこ とを学ぶ。

の課題を以下 の 3段 階 に分 けて達成させる。

①時刻 入力処理 が意外 に簡単な基本処理 のI)現 在時刻を表示する NOW関 数を使う。

I)デ ータ入 力時点 の 時刻を保持させる。
Ⅲ)注 文時刻 の表示の書式を決めさせる。
6/2216:1
37794.5967

組合せで実現 できることを理解 し、②HIPO(階 層的入力処理出力 )の 設計概念 を
学べ 、③基本操作 を正確 に連結 して処理操作 を覚えるとマ ク ロ登録 で苦労 しない ことを知 り、④学生 の持つ ノー ト PCが かな り高度な情報処理 システムの実現能力 を持 つ ことを理解 し、多 くの機能 を引き出す ス キル を学ぶ
よ うになる。

図 1.演 習課題を 3段 階 に分割 の例

3.教 育 におけるファジイ推論 モデル
演 習授 業 の 教 師 は学 生 が レベ ル Iな ら

‑831‑―
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and Control8, pp338-353. (fgg+)"

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3) Hffi{E/} | z r g4 =ffiEoiE$HfE,=ft L
CPSY94-103(1ee5-01)

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Thornber: 'A Key to

Fuzzy-I'og1c Inference" , Int. J. Approx.

#IEEXA+ HffitEA

Tel.054-646'5443 Fax.054-645-0195
Mail:takahasi@ssu. ac.jp-834-lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Java7u/7 iYl#HofiW

Hints frr Jana pnoganning Educatiou)\trffiEr
JunkouKawaguchi#tEilE*,k+EtHtF#+s
Shizuoka Sangro University , Faoilty of Communications and Informatics

Abgtract: In this paper, hints hr Java programming education a-re reported on. Java is an object oriented
programming Ianguage and applied to many products, such as computers and ellular phones. Therefore,
prograrnming education using Java has enhanced students interest higher.

1. Eirr*' WindowsAP (D-iT. Windows-P)' Web Ha AP (7/v y 1-1)<#r/u r7 :>rffiHthhE( 15 aF[:r3
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Java tlfr.) L+HaWW 'H'L'&,tn'bHL(,*6,y;.btl"ft(JavaBeans = yzj{--?.y }.)3. Java IcJ.6/u /7 ivl#tHob*
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Java lt. *El Sun Microsysten lLlttffi-f 6
Java VM (Virtual Machine) t(9J ( t) ) -, tffifiA=-#rb6" Za&Xol,#ffi}t, IEI+to

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int ij,k;vi.setMsg("i ='); id.getVdue0i
vi.setMsg0j = n); j=Yi.getVdue0;::rlt. H#^h (*-A-;- '.^) &H#ffr(7k=i+j;

z/v4 @fr)blfr.ctt-/s / 7 t^ttft\z4tJ(. Java a/v f 7 L*F"l,aaL \({t'-6.
7u /7 a 3-1 (DataIO) lt, T=Ed,o*ti$la
I ) l:. z)a+-if- i-^i'6 2.aWWlEt^
hV, Za6=a+t#.4<i67a /7 ,,,-car*6.

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import java.io.*i
public class DataIO) a y r-/v Ap 1.J.6/u / 7 Aa#n

System.out.pdntln(i + " + " + j + " = " + k)i))
class Intln {String msg;
BufferedReader d = new BufreredReader
new InputStreamReader{System.id(*ftFrl) i=12 (ltTE) i=23 (zftH)

Intln(String msgx this.msg = msgi )public void setMsg(String -"g){ this.msg = msgi}

public int getValueo/a /7 t^a*#trt{

int a=0import java.io.*i
public class DataIO {public static void mainGtring argsD { }boolean looptruei

while ( loop.) {try {System.out.printhsd;). import Y. ,7 \Aft#

a=Integer.parselnt( d.readline0 );(main ) / y FA

looP = lslse;E#) oltEl.tt6'public rrr T xE#lt, r>/:4 lv4ltiaT
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*W.at26,public double getValue(double v) { }Q) 7u /2

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(GUIプ ロ グ ラ ム )を 作 成 す る に は 、側lAbstract Window Todht)と Swhgを 使:う が、

ここでは AWTの みを使 つたプ ログラム例 を示す。

(1)ア プ レッ トの作成手順
アプ レッ トは、一般的なプ ログラム と違 つてブラウザ上で実行 させ るので、作成手順 は次 の よ うになる。

① ソースプ ログラムの作成② コンパイル (拡 張子 chssの ファイル作成)
ドキュメン トの作成
③Ш
④ アプ レッ トの実行 (プ ラウザ上で実行、テス
トは appletviwerで もできる)
実用的なアプ レッ ト作成をするにはある程度 のHrmLに 関する知識が要求 されるが、最低限アプ
レッ トタグ (<叩 ple)〜 4叩 ple))の 使 い方を覚えればよい。

・ Button、 Label、 Textield⑤イベ ン ト処理・イベ ン トソース (ButtOnな ど)と イベ ン トオ
ブジェク トの作成
・ イベ ン トリスナー によるイベ ン ト処理
・ イベ ン トリスナーの クラスの作成 と登録(3)機 能 を拡張 したプ ログラム例
図 3‐ 2は 、 プ ログラム 3‐ 2に 演算用 の選択ボタ
ンをつ けて機能 を拡張 したプ ログラムの実行例である。プ ログラムの主な変更点は次 の よ うになる。
0演 算子 の部分を Label(ラ ベ ル )か ら Choice(選 択 ボタン)に す る。
・ 選択 ボタン用 のイベ ン トリスナー(Itetttner)を 作成・ 登録す る。
・ 計算処理 を変える

(2)ア プ レッ トのプ ログラム例
ここでは、プ ログラム 3‐ 1に 対応 したアプ レッ
ト例を示す。プ ログラム 3‐ 20い pletIO)が そのプ ログラムで、図 301が 実行例である[51。 左のBoxと 中央の Boxに 整数を入力 して、右の OKボ
タンをクリックすれば、右の Boxに 2つ の整数の合計を表示するプ ログラムである。

図 302選 択 ボ タ ン を つ け た ア プ レ ッ トの 実行 例
hportjavaoapplet.士hlportjava.awte士;;

hportjava.awt.event.士;

pubhc dass AppledO extends Applet i血 lplemen協ActionTintener{

TexF・ ield boxl =new Texrield(5);Te劇Field box2 =new TextFね ld(5);Ъ対Fね ld box3 =new Texrield(D;図 3‐ 1 アプ レッ トの実行例

Lbel labell=new Label(0+‖ );Lbel
labe12=new Lbelぐ '=");
Button ok =new Buttonぐ Ook‖ );このプ ログラム例 を通 じて教 えるべ き主な事項
は、次 のよ うになる。

pubhc void壼 五t(){resi (320,240;
addfboЖ l);addGbell);addCbox2);①アプレットプログラムの基本形
hり ort文

add6ox9;add6D;
nTJOteneKm;
ok.ad出 樋仙Эpubhc dass Bo対o extends Applet hり lemen撻ActionTletener{:漱

addQabe12);}

edfAcionE nt∂ {}遂瀾::鳳 L:f。ムpublic void ag腱onPeJbmedCAc価 bnEvent e){htij,k;}② クラスの継承 とイ ンターフェイス
・Appletク ラスの継承 (extends)
・Ac檄対hstenerイ ンターフェイスの実装(Implements)③アプ レッ トのライ フサイクルのメソッ ド
0面tO:ブ ラウザに読み込まれたときに実行されるメ ソッ ドで、mttnメ ソッ ドや クラスの コンス トラクタに相当する。
Oそ の他のメソッド
start()、 stop O、 destrOy 0④Componentク ラスの扱 いString vl=boxlogerLxto;
String v2=box2。 geJttxtO;

i=Integenparselnt← 1〉

J=In"genparselnteD;

k=i+J;

Sting s=Integentパ hh」 D;box3。 setText(3);}}プ ログラム 3‐ 2ア プ レッ ト CAppletIO)

303。

Whめwsを 使 つたプ ログラ ミング方法

Whdows‐ Pは 、
機能 が 同 じであればアプ レッ ト
プ ログラム を変更 して作成 できる。 主な相違点は
次 の通 りである[21。

‑837‑―

① 継承するクラスが Frameに なる。
② アプ レッ トの in比 メソッ ドは m血 メソッドに相 当す る。 i五 tメ ソ ッ ド内の処理は、
mainメ ソッ ド内と m血 メソッ ドを含むクラスの コンス トラクタで行な う。
③ アプ レッ トはブラウザで自動的にオブジェク
ト化 されるが、Windows‐ Pは オブジェク ト化が必要 となる。
④アプ レッ トの Whdowサ イズは ImLで 定義 されるが、Windows‐ Pで は setSizeな どの
メソッ ドで行な う。
プ ログラム 3‐ 3(Ⅷ 直 O)は 、プ ログラム 3‐ 2と同 じ機能を持つプ ログラム例 で、図 3‐ 3は その実行例である。 プ ログラムの内容は、上述 した変更点を説明すれば、一部を除きほとんど機械的に変更できる。

図 3‐ 3 Whdowd‐ Pの 実行例
hlportjava.awt。 士;

mportjavaoawt.evente士

pubhc dass;O extends Frame mplements

Ⅷ

ハ配面[onT」 ntener{ TeHJrield boxl =new Texrね ld(5);TeJ・ ield box2 =new Texrbld(D;Te対 Fbld box3 =new Texrield(D;Lbel labl =nevJ Lbele+‖ 、p;・Lbel hb2 =new Lbel(0=・Ook");
Buttonok=new Buttonぐ

pubhc bo剰 ヒ
0{ seLcalお n(50,50;seSiκ 000,200;

addW・ indovJhteneK newヽヽ dovJAdapter0{pubhc void whdowCb〔 蒟LShdOWEventめ{ System.e対 t(0;}});

boxl.seLca檄 )n(50,50;
boxl.setSL犯 (30,20;addrboxD;
lablose■ oca n(100,50; hblosets逸 00,20;

addQabl);box2.seLcan(150,50; box2。 seSize(30,20;

add6ox2b;
lab2.seLoca

n000,50; lab2esetSL犯 00,20;
addCabD;box3。 seLcadon050,50; box3eseSize(30,20;

add6oxD;
ok.seLocation(150,100;

ok.seSize(20,20; add6D;
ok.ad(運恥 nTJnteneK仕 山);}

pubhc staic void m血 6慣 hg□ arg9
{ WinIO myVJ=new Ⅷ回 00;
myvJoshowO;}

pubhcvoid acionPeJbHnedfAcionEvent e){ htij,k;
String vl=boxlogel開 bxtO;

S憧 七Lg v2=box2。 getTextO;

i=Intege■ parselnt← 1);

j=Intege■ parselnt← 2);

k=i+j;

gs=IntegentoSttngGD;
St血■box3。 setText(0;}}プ ログラ ム 3‐ 3 Windows‐ P(WhIO)
4。

ま とめ

Javaは 、プ ログラ ミン グ教育 を行 な う際、どのよ うな内容 に重点 を置 くか選択肢 の 多 い言語 である。 したが つて 、教 える1頂 序 を間違 うと効率 の悪
い教育 にな って しま う危険性 が あ る。本稿 では 、
次 の よ うな方 法 で 教 育す る こ とを提 案 し,具 体 的な プ ロ グラム例 を示 した。

① コンソール APで Javaの 基礎 を教 える。少 な
くとも、次 のアプ レッ トや Whdows‐ Pで 使 う
Guプ ログラ ミング以外 のオブジェク ト指向
プ ログラ ミングの基礎 は教 える。
② アプ レッ ト作成 のプ ログラムで、GUIプ ログラ
ミングの基礎 を教 える。
③ ア プ レ ッ トの プ ロ グ ラ ム を 変 換 しな が ら
Whdows‐ Pを 作成 させ る。
④ コンソール APを 中心にす る初期段階で も、学生 の興味・関心を高 めるために、 アプ レ ッ トやWindows‐ Pを 交 える。
参考文献[1]Po Niemeyer、 J.Knudsen著 、滝沢他訳 「詳解 Javaプ ログラミング第 2版 」オーム社、2003[2]池 田誠 「Java｀ 言語ハ ン ドブ ック」
ナツメ社、2002[3]柏 原正三 「は じめての Java完 全入門」
技術評論社、2002[4]ヤ ン・ブホ監修、 (株 )12Cソ リューション
ズ著 「は じめての Javaプ ログラミング入門」
DAI― X出 版、2002[5]戸 り￨1隼 人 「ザ・Java 2」 サイエ ンス社、2003[問 い合 わせ州

〒 426‐ 8668 静岡県藤枝市駿河台 4‑1‑1
静岡産業大学 国際情報学部
川 口順功
Tel

:054‐ 64500191

Fax :054‐64500195
E‐ m』 :kawagut()ssuoacjp‑838‑――

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept' 8-10' 2003)

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The basic statistics in computer education for nutritional sciences#t a *E+
Misako Inohrchi

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Seinan Jo Gakuin University
Faculty of Health and Welfare

Abstact The computer education for beginners in the general education is shifted to the high school
education. It is seemed ftat dre importance ofbasic smtiSics is increased in the computer education oftre

univenity. This is the teaching report abourt tre basic Sati*ics which is tre new cuniculum for nuritional
sciences.

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E-mail : inokuchii@seinan'io. ac. ip
TEI,/FAX : 093'583-5478

J>-lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Masaaki F"jii

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Absfu2ct In the pmgramming education in the department of eonomics, although the edrrcation by
prcgram language was mainly perfrrme{ the information literacy education which used the application
softnare of a word proessor (Wor0 or a spreadsheet 0rtus, ExeD with the time of Windows is performed.
However, it is neessary to fullow and to change the ontents of programming education in a unirzersity towhich the education of a high school su$ect "insrmation" s'ilI be carried out from the 2003 fiscal year.
This report examines the example of practioe of the prcgramming education in the department of eonomics.

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fufr., Y oL4l, No. 3, pp.226- 248(20A0)+l'ftsi+ : /rF o xt+*i+#ll-*; tl 6/ rt / 7 a> / #Ho)#i*, tFffif&4++,cE-No.50,pp.57-64 (1998)
151wJ/$fl - : kHD -##H#E l. fi r, 6 tF##H (. iftt 6ftA, FF#ie4++,cE-No. 54,pp.4e-55 leee)(<4*:f alzbk-o\, *.2 lls l1 :.>l t ) a
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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

Teaching New Artificial Intelligence- Hands-on, Soft Computing Approach Atsushi Inoue *Department of Computer Science
Eastern Washington University
Cheney, WA 99004-2412 U.S.A.

Abstracfi A new approach ofteaching introductory Artificial Intelligence is inroduced. This incolporates 'handson' experiences and tle concept of Soft Computing as the core principle. Students learn AI as an alternative
framework of complex problem-solving throughout the course works. Course plans, selection of textbooks, tools
and operations of comprehensive research projects, and compliances of CC200l are discussed.

1. Paradigm Shift in Artificial Intelligence

10. Robotics: sensing, control.

Artificial Intelligence (AI) has been recognized as
one of primary knowledge core of computer science

Reviewing transitions of Computing Curricula published almost every decade since late 60s, we observe,
at least, the following paradigm shift in AI:(CS). Within the most recent Computing Cunicula 2001
(CC2001), the curricular guidelines for undergraduate
programs in computing [U, AI is identified as one offourteen areas in the body of knowledge including l0
core hours (out of 280 core hours). This consiss of thefollowing ten topics:.

1. Fundamental issues [core, thr]: history and defini-l. From individual to social: agents and artificial life
2. From measured to perceptual: neural networks,
fuzzy logic and genetic algorithms

3. From Procedural to structural: genetic algorithms,
agents and neural networkstion.

2. Search and constraint satisfaction [core, 5hrs]:
brute-force search, heuristic search and two-player

4. From non-adaptive to adaptive: neural networks
5. From batch process to real-time basis: robotics

games.

3. Knowledge Representation and reasoning [core,4hrsl: logic and resolution.

4. Advanced Search: simulated annealing and genetic
algoithm.

5. Advanced knowledge representation and reason-

ing: frames, non-monotonic reasoning, temporalreasoning, unc e rtainty monage ment.

6. Agents: multi-agents, robotic agents, architectures.
7. Natural language processing: parsing, corpusbased,IR, MT, speech recognition.

Considering the incorporation of Soft Computing(SC) in CC2001, its methodologies have been observed
within AI area (namely, genetic algorithms, neural networks and uncertainty). However, none of them are included as a part of the core and, more importantly, theterm, SC, never appears in CC200l.
Observing introductory AI courses at undergraduatelevel (in US), a typical course plan (for a semester: 16
weeks) appffirs as follows (note: underlines indicate
topics with core hours in CC200l):
I. Definitions and overview of AI ( I )2. Brute-Force Search (2)8. Machine learning and neural networks: decision
ftee, neural networks, nearest neighbor, overfitting,

3. Heuristic Search (2)4. Two-player games (2)reinforcement learning, PAC.

9. AI planning systems

5. Logic and resolution (2).
TEL:+ l -509-359-4373. FAX:+ l'5W -359-2215 (ATTN: Inoue)'
E-mail: atsushi.inoue@ewu.edu (Please send Japanese messages as attachments). This work is in pan supported by EWU's congressional(TINE t'appropriation of Technology Initiative for New Economy

6. Knowledge based systems and architectures (3)7. Additional topics and projects (2)-843-Other topics such as agents, uncertainty management,
modal logic and reasoning, natural language processing, machine learning, robotics and planning are taught
as advanced AI courses, which are considered as electives in many curricula. Consequently, students do notlearn the paradigm shift in sequel AI courses, and thisleads students identifying AI as premature, impractical,
insignificant study within CS.
There is the other paradigm shifts: those of programming language and tools for computational experiments in AI. Traditionally, LISP and PROLOG are dominantly used due mainly to their advantages on built-in
complex data structures (lists) and computational frameworks (logic and function). Recently, other imperial lan-

3. Knowledge Representation and Reasoning (2 units)- knowledge and semantic representation, probabilistic reasoning, evidential reasoning, fuzzy

logic, fuzzy-neuro systems, mass assignment theory (MAT) [3], natural language processing.

4. System Architecture (l unit) - expert systems,
multi-agent, blackboard, production, robotics.

5. Machine Learning (2 units) - version space,

PAC and VC-dimension, NN, Bayesian learning,
instance-based learning, support-vector machine.

6. System Identification (l unit) - clustering, computational theory of perception (CFrI) t41.

guages such as C++ and JAVA support such advantages(as builrin libraries). In addition, convenient, comprehensive simulation tools are available (e.g., MAILAB).
This is yet another challenge to introduce students advantages ofusing such various languages and tools.

2. New Artificial Intelligence: Soft Comput-

ing Approach

7. Applications (1-2 units) - image and signal pro-cessing, robotics, planning and reinforcement, in-formation retrieval, machine translation, intrusion
detection.
Each module consists of illustrative descriptions, formal(mathematical) descriptions, and some computational
experiments or programming. All modules contain introductory materials only.

Reviewing the description written by Zadehl2),

Within above academic modules, the idea and'Soft computing differs from conventional

thought of SC are introduced as follows:(hard) computing in that, unlike hard comput-

ing, it is tolerant of imprecision, uncertainty
and partial truth. In effect, the role model forr From brute-force search to evolutionary search

soft computing is the human mind. The guiding principle of soft computing is: Exploit thetolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness andlow solution cost.'

l. Brute-force search: depth-first and breadth-(module 2) by introducing students the following
algorithms (in order):first

2. Iterative deepening and uniform cost search

It is fair to conclude that SC is indeed an instance ofAI, despite of controversy and arguments in some academic societies, in a sense that the role model is the human mind. However, it is very important to know thatthe objective is common. Taking all into account, it isnatural and essential that SC is treated as a study on alternative problem solving approaches. Please notice that
this is identical to the treatrnent of AI in decades ago(60s and early 70s).
Here, we treat SC asthe core principle of AI and design and teach courses in compliance with CC2001 accordingly.

3. Heuristic search: best-first, A*, and IDA*

4. Probabilistic search: Monte Carlo and Las
Vegas (brief introduction)

5. Hill climbing and simulated annealing
6. Evolutionary search: genetic algorithm andprogrammingr From crisp decision tofuzzy decision in knowledge
representation and reasoning (module 3):l. Crisp decision: a particular decision r" e D
is made (i.e. probability P(o") = 1;.

2.1. Course Design

2. Prubabilistic decision: a decision ro e D asThe current course design consists of the following 7
academic modules (l unit = 500 contact minutes):sociated with a point probability P(rr) suchthat P(rr) + P(T;) = 1 is made.

l. Foundation (l unit) - definition and history of

3. Support decision: a decision r" e D associated with a support pair, i.e. an interval of probability, (&(r"),P"(r,)) whereAI, logic as constraint satisfaction problem (CSp),
logic programming.

2. Search (2 units) - state space representation, brute-quently, the support pair for the complement

force search, heuristic search, probabilistic search,genetic algorithms.

(n@;), P"(T;D is determined such that (1Pu(r"),t - Pr(r,)) = (P,(r;), p"(T;)).

- u4-

4. Fuzrydecision:adecisionfrf e D associatedwith a fuzzy probability Pt@f), a fuzzy set
defined over [0, 1], is made. (E.g., Py@t)
-

こ
゛゛こ
仄湯N

CS颯

'high' where 'high' is a fuzzy set defined over[0, 1]).

Note that this is taught via MAT as the underlying
theory.

Figure 1. SEPIA System Architectureo From stochastic to perceptual construction ofknowledge:(poor) to 5 (excellent). As can be seen, there are no
ideal textbooks that satisfy above criteria. Further, no

1. Fuzzy-neuro systems (in module 3)

2.

i[Ti,

networks and learnine by GA (in mod-3. Fuzzy clustering (in module 6)

introductory AI textbooks have descriptions of SC. We
are currently using Luger's book with supplemental online materials (lecture notes of SC approaches and coding samples)2.

Currently, those academic modules are incorporated

within courses I offered from our department as follows:

2.3. Tools

o CSCD480 & CSCD580 Intelligent Systems (4 crds
for ll weeks) - modules l, 2 &'7, a logic pro-the following tools are mainly being used:

gramming language and/or a functional programming language.

l. Programming language: Fuzzy Relational Infer-. CSCD481 & CSCD5SI Knowledge-Based Systems (4 crds for 11 weeks) - modules 3, 4 & 7,

2. MATLAB, Octave or R for stochastic processes

ence Langu age (FRIL) t3l.

and visualizations.

a logic programming language.

o CSCD482 & CSCD582 machine Learning (4 crds
for I I weeks) - modules 5 ,6 & 7, some simulationand statistical tools (e.g., R, MATLAB, octave, Excel).

In our degree prograffiS, the AI concentration consists of

CSCD4SI and CSCD482 for undergraduate as well as
CSCD5Sl and CSCD582 for graduate (master level). In
addition, CSCD580 is a core requirement of our master degree program (this serves as the alternative (nondeterministic) algorithm course).

z.z.Ibxtbooks

In addition, some preparations for C++, LISP and
Scheme are available (for comparative study).

Further, simple embedded intelligent system architecture, so-called Simple Embedded Perceptual and Intelligent System Architecture (SEPIA), shown in Figure 1 is currently under development. SEPIA consists ofa lean LINUX OS kernel with a minimal system command tool (BB: BusyBox), kernel module utilities and
FRIL. The lean SEPIA with a network interface can beeasily stored on a single floppy disk (FD). The SEPIA
FD coverts any PC (it can be an obsolete machine suchas 486 and Pentium) into an intelligent system.
2.4. Projects,

The ideal textbook for this AI course should satisfy
the following criteria:

1. It contains both illustrative and formal (mathemat-

Comprehensive research projects can be naturally
and easily incorporated within module 7. Currently, wemanage the following projects:ical) descriptions.

l. PADE: Perceptual Autopilot for Distance Education - Autonomous and intelligent audio-visual device controls for distance education classrooms.

2. It contains some programming codes.
3. It contains possible project plans and ample exer-

2. PRIMES: Perceptual and Real-time Intrusion Man-

cises.

agement Embedded System - Intrusion detections
and responses based on the framework of CTP as
an embedded system (built on SEPIA).

4. It contains a comprehensive reference list.
In addition, it is better if the textbook includes a programming language chapter for project works. Thble I
shows a comparison on coverage of topics, tools, exercises, references and descriptions within scales from I
I

CSCO+XX: undergraduate senior level. CSCD5XX: graduatelevel.

3. SPIDER: Synergistic and Perceptual Intrusion Detection and Reinforcement I l, 12, 13, 14] A
multi-agent intrusion detection system capable of
2We will be using Russell's new AI
book in academic year 2OO32004 (with a supplemental PROLOG programming textbook).

‑845‑一Tanimoto[S] 4

3

3

3

Poole et. al. [7]Bender[8]Luger[9]Russellll0l

3
5
4

3
3
5

reinforcement learning. These agents use SC approaches such as genetic algorithms, neural networks and fuzzy logic.

All student projects are formally documented as project
panels (l-page comprehensive description consisting of
problem statements, computational models and experimental results) and archived on our web server as references for prospective students.
3. Concluding Summary

3

LISP

3
4
5
5

PROLOG
none

easy
easy
adv.

LISP&PROLOG easy

none

ok

12) L. A.Zadeh,What is Soct Computing?,

http: / /wwr-bisc . cs . berkeley. edu/
bisc/bisc . memo . html \#what_is_sch

t3l J. F. Baldwin, T. P. Martin, B. W. Pilsworth, FRIL Fuuy and Evidential Reasoning in Artificial Intelligence, Research Studies Press Ltd. (John Wiley& Sons Press in U.S.A.), 1995.

t4l L. A. Zadeh, From Computing with Numbers
to Computing with Words: From Manipulationof Measurements to Manipulation of Perceptions,
IEEE Tranc. Circuits and Systems I, vol. 45, No.

In this paper, a new approach of teaching introductory AI courses using SC approach is introduced. In
these instructional operations, comprehensive research
projects are incorporated so that students obtain 'hands-

1, pp. 105-119,1999.

[5] S. Tanimoto, The Elements of Artificial Intelligence Using Common LISP (2nd eds), W. H. Free-man, 1995.

on'experiences.

The promising outcome of this teaching approachis beneficial for both students and faculty as follows

t6l N. J. Nilsson, Artificial Intelligence: A New Synthe sis, Morgan Kaufmann, I 998.

(2002.1-2N3.6):

1. good teaching evaluations ([1,2] for scale of [1,5])[7] D. Poole, A. Mackworth, R. Goebel, Computational Intelligence, A l,ogical Approach, Oxford
University Press, 1998.

2. highattendancet8] E. A. Bender, Mathematical Methods in Artificial
Intelligence,IEEE CS Press and J. Wiley & Sons

3. high passing rate

Press, 1998.

4. 8 master thesis projects (3 completed, 5 on-going)
5. 3 proceeding publications from completed masterthesis projects

t9l G. F. Luger, Artificial Intelligence: Structures andStrategies for Complex Problem Solving (4th eds),
Addison Wesley, 2002.

6. 2 research grant applications

t10l S. Russell, P. Norgig, Artificial.lntelligence: A
Modern Approach (2nd eds), Prentice Hall, 2003.

The on-going and future works include

1. participation of a local economy development
project (Terabyte Triangle and Virtual Possibility

tl1l P. Miller, J. Mill, A. Inoue, Synergistic and Perceptual Intrusion Detection and Reinforcement (SPIDER), Woc. MAICS2003, pp. xx-xx, Cincinnati,

Networks) and2. development of international computer science exchange progrirm in collaboration with our English
language training program (ELI) at both undergraduate and graduate (master) level.

oH,2003.

lL2) A. Inote, Perceptual Intrusion Detection System,
hoc. NAFIPS2003, to appear, Chicago, IL,ZOO3.

t13l P. Miller, A. Inoue, Collaborative Intrusion Detection System, Proc. NAFIPS2003, to appear,

Referrcnces

Chicago, IL,2003.

lll IEEE-ACM Computing Curricula 2OOt,

tl4l J. Mill, A. Inoue, An Application of Fuuy Support

http: / /www. comput.er. org/educ aEion/
cc2 0 QL / f inal / index . htm-846-

Vector, Proc. NAFIPS2003, to appear, Chicago, IL,

2m.3.

l9th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2008)\
r, . * r, r /t
= 7 lz Z I., ffi f.*i Lt f L 6 frfilo> Wfr4. LX+E'&>Understanding
and Facilitating Concept Articulation Process

Hiroko SHOJI/rttf+trt+t+
Kawamura Gakuen Women's University
This study addressed the information presentation method to help the customers make a concept-articulation type ofpurchase. When customers follow the concept-articulation type of thinking, they only have vague requirements, and try to
make a gradual clarification of what they want through the interaction with salesclerks. We constucted a system called S-

Conart (Concept Articulator for Shoppers) to support the concept-articulation type ofpurchase based on the observations
from an analysis of human behavior in actual purchase activities. The result ofthe experiments conducted using S-Connrt
suggests that S-Conart is expected to be useful for building the decision-making support system for concept-articulation tlpeof shoppers.

1. r*Dd)l:*rt H. tu1 rc Hn' /r 4,'ft +i+ < tt, mE ol-H,B * € A
7.,v*8 <Efr t6l*t46t /e E # * fr#,vtr-?
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2. S-Conart Alffit
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3.オ ンライン購 買実験
筆者 らは,S― Conartが コンセプト精緻化型購 買の支
援 に効果 的であるかどうかを検証するために 2種 類 の実験を行 なつた。実験 内容および結果 の詳細 について
磐耀 舗 輪 島 席 藷 塁 ミ躍 雰
写肌の支援」 効果 について検討 した.そ して第 2の 実験とし効果 にて,場 面情報 の提示 による「理解と納得 の支援」
ついて検討 した。
第 1の 実験結果 の分析 を通して,「 空間配置」を用いた場合 には「リスト」の場合 と比 べて,「 空間を見ているときに他 の商品がふと目に入 つてくること」によつて現在 の視点 に基 づ く定常的(rOutinc)な 思考ループからの思考の飛躍 が起こり,別 の探索プランヘ とシフトしやす
いことが確認できた。この結果 から,空 間配置形 式の情報提示は「気 づ きの支援」に効果 的であると考 えられる
しかしながら第 1の 実験 では,商 品の空間配置 が探 索プランの変更 に効果的 (す なわちコンセプト精緻化効
果 が見られる)な のは ,商 品に対する興味や 知識 が高い被験者 の場合 のみであり,商 品知識 の少ない素人的な被験者 には効果 が少なかつた.一 方,第 2の 実験 で場面情報 を提示 した場合を調 べると,す べ てのグルー
プの被験者 について同じ程度 にコンセプト精緻化 の効
果 が現 れた.商 品に関する知識や 関 心が豊富な被験者 たちは,ト リガー となる情報 に気 づ きさえすれ ば ,自分 自身の知識を背景 として自動的 に理角子と納得 が行な
える.そ れに対 して,知 識 が少ないアマチュア的な被験者 は,仮 に何らかの情報 が 目に留まったとしても,理 解と納得 につなげることはできない。コメント情報 を提供 したり,場 面情報ウィンドウを併用す ることによつて,専 門
的知識 のないユーザであつても理解 と納得を支援 でき
ると考 えられる

図 1:S― Cona威 の 空 間配置形 式インタフェース.

ツリービューt--I

言 葉をクリック
すると、それ に対応 した商 品がMDS空 間 内で色 付 表示 され る。

場面情報ウィンドウは、全商品に対して付けられたコメントから切り出した言葉を表示する。ツリービューで展開された校に当たる部分の言葉がグラフ上に表示される。

図 2:S― Cona威 の場面情報ウィンドウの画面

.

参考 文献
[PCppers 1993]Peppers,D.and Rogers,M.,The One

4.ま とめto One Future,Doubleday,1993。

筆者 らは ,最 初 は曖味なコンセプトしか持たない顧
客 を対象として,コ ンセプト精緻化型購 買を効果 的 に支援するための情報提供 方法について考 え,そ れを実現す るための Human― Computer lnteraction(HCI)の 設
計 の枠組み を提案 した.具 体的 には,空 間配置形式 の情報提示による「気 づ きの支援」および ,場 面情報 の提示 による「理解 の納得 の支援」によつてコンセプト精緻化型購買を支援するためのシステム S̲COnartを 作成 し
た.そ して 2種 類 の評価実験 を通じて,S― Cona■ を作
成す る上で採用 した手法がコンセプト精緻化 型購 買の支援 に有効であることを確認 した
実世界 での購 買行動 では,最 初 は曖味なイメージしか持たない消費者 が徐 々 に欲しいもののイメージを作り上げていくコンセプト精緻化型購買 が数多く見られるにも関わらず,従 来 のオンラインショッピングシステムでは問題解決型購 買のみしか対象としてこなかつた.し たがつて筆者 らが,コ ンセプト精緻化型 の購 買をオ ンライ
ン購買でも支援 できることを示したことは,将 来のオンラ
インショッピングシステムをより柔軟 で使 いやす いものに改 良するための基礎として工学的に有意義 であると考えられる。さらに,曖 味なコンセプ トが精緻化 される過程 の理解と支援 に関する本研 究 の知 見 は ,購 買以外のシステムに対しても応用できると期待 される.

(井 関利 明 ,監 訳,

One to Oncマ ー ケテイング ー顧 客リレーションシッ
プ 戦 略 ,ダ イヤモンド社 ,1995.)
2000]斎 藤 国博 ,安 東 一 真 ,‖ 売れ る ECサ イトを作る",日 経 インター ネットテクノロジー ,2000年 8月号 ,2000.

[斎 藤

陣ヲ鍔 l騨 ダ ‰ 笛 嘉■端

買行 動 の分析 結果 からの示唆 ,情 報 処理 学会論 文
誌 ,Vol。 42,No.6,pp.1387‑1400,2001。
コ[庄 司 2003]庄 司裕 子 ,堀 浩 一 ,購 買 における ンセ
プト精緻 化 を支援 す るため のインタラクション手法 とそ の 評 価 ,日 本 知 能 情 報 フ ァジ ィ学 会 論 文 誌,

Vol.15,No。 3,2003.(in press)

連絡 先

.

‑848‑―〒270‑1138千 葉県我孫子市下ヶ戸 H33
川村学園女子大学 情報コミュニケーション学科
庄司 裕子
月蔓言
舌:04‑7183‑7101,FAX:04‑7183‑0115
電子メール :hiroko@da2.so― netenejp

LgthFuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10' 2003)t

Coordi N avi AH u I Ic flft A 4 E -f 6{'H +H #E ffi a nI +F,IL
Visualization of Search Processes Designed with Contexts
Using by CoordiNavi

*

# ++E

ffi ig-Mikihiko Nlori

Koichi Hori.n"ffit+Hx"tYKyoto University

The University of Tokyo

Abstract: We will propose the method of information visualization, when it is hard to classify information. In this method, the information is expressed by infon in situations and contexts. The informationis represented by situation graphs and context graphs. We will also propose CoordiNavi using themethod above.

1 ITDDIC

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そ こで、我 々は このよ うな グラフ 0木 を用 いた状況と文脈 を表現 できる情報探索 システム CoordiNⅣ iを提 案す る。 図 1に お いて 、状況 ペ イ ンは状況 を情報
素 にお けるオ ブジェク トの関係 で表す グラフが表示 され る部分、状況 ツ リーペ イ ンは状況 の木 を表示す る部
分 、文脈 ペ イ ンは状況 の流れ を表す部分で ある。

3

関連研 究
COordiNttiの グラフ表現法 を用 いた 前 身 の システ

状況ツ リーペイ ン

ム と して 、オ ンライ ンシ ョッピング実 験 システ ム S―
Conarti3]が ある。 この システムは、それ ぞれ の状況を表現 す るため に状況 ツ リー ペ イ ン と状 況 ベ イ ンは

図 1:CoordiNttiの 実行例
が文脈 とな る と仮定 す る。
情報素 は、オブジ ェク トとそ の 関係 で表 され る。そこで、オブジェク トを頂点 として関係 を辺 とす るグラ
フで情報 を表現す る ことにす る。 この とき、あるの情報 は複数 の情報素 の集合 で ある と考 え られ るので、多くの頂点 を持 つ グラ フにな るはずである。 また、そ の
情報 を伝達す る文書が複数 あるな ら、文書 を分類す る
行為 は、 この グラフの部分 グラ フを生成す る行為で ある と考 える。
このグラフはある状況下 にお ける情報素 の関係 で あるため、 この グラフが必ず 一 意 に決 まる ことはな い。
情報 を探索す る中で利用者 の 中 にある探索要求 の変化に従 つて状況 も変化す る。状況が変化す るとそれ に応じてォブジ ェク トの 関係 が変化 し、情報素 の関係 も変化す る。
このグラフは、ある状況 にお ける情報 を俯欧 的 に見て いる と考 え られ る。 しか し、情報 の利用者 に とつて情報全体 が見 える ことが好 ま しいとは限 らな い。多 くの要素が見 えた場合、利用者 が混乱す る ことが予想できる。そ こで、情報 と状況 を利用者 に理解 させなが ら
情報 を提示す る ことが重要である と考 え、次 の手法 によ りそれ を実現す る。重要 で ある と考 えるい くつかのォブジ ェク トを根 に持 つ 木 を先 の グラ フか ら生成 し、利用者 にそ の 木 を根 か ら葉 にた ど らせ る ことで オ ブ
ジェク トのつなが り方か ら情報素 の関係 を見 つ け出 さ
せ る。
一方、状況 の流れ が文脈 を作 るとした場合 、文脈 の表現法 が必要であ る。そ こで、状況 を頂点 とし状況 の変化 を辺 とす る木で表現す る。一連 の状況 の変化 を与えると、親子 が 1対 1の 木 で表 され る。 もし、あ る状
況 にお ける情報 のグラフを再利用 して もう一度 そ の状
況か ら新たな探索 を始 める と、木 はそ の頂点 か ら枝分

持 って いたが文脈 を表現す る ことがで きなか った。
DualNⅣ iplは 辞書 と新 聞記事 を検 索す るシステムである。グラフと木で単語 を表現す る点で CoordiNⅣ iの表示部分 が似 て いるが、検索過程 を表示できな い とい う点で異な る。

4

まとめ

本稿 は情 報 の 分 類 にお ける問題 点 を挙 げ、そ の解決法 の一つ として分類そ の ものをあき らめ る一 方 で、
情 報 素 を考 慮 したオ ブジェク トの 関係 を表現 して分類 に近 い意 味 を持 つ 集合 を得 る こ とで情 報 の 探索 を可能 にす る システム CoordiNⅣ iを 提案 した。今後 、
COodiNⅣ iに を蓄えた情報 を元 に探索 をす る実験 を通じて システム の評価 を行 いた い。

参考 文献tl] Barwise, J. and Perry, J., Situations and Attitudes, Cambridge, MA and London, MIT Press,
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かれす る。

‑850‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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Yasufumi Takama*.x*

N4iyuki Tamura**FHAJitfl-+fiffit+*Tokyo iVletropolitan Institute of Technolog5,**fl-+ffitfrffiq+#E**PRESTO, Japan Science and Technology Corporation

Abstract A method for estimating subjective evaluation from web pages is proposed.
The method employs adjectives, adverbs as the features of pages, and experimental results
show those features are more suitable for estimating subjective evaluation than conventional,
noun-based features.

2 EffiE!,=+ffi+EE 7 )v) xA

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Tel/Fax: 042-585-8629
E-mail: ytakama@cc.tmit.ac.jp- 852-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

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the Credibility of Information on BBS
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Makoto Iguchi+H

A+

Masayuki Terada

NTT{n**EifrtB;"Ko Fujimura) .y F 7 t - LbfrfrFli

NTT Information Sharing Platform Laboratories
Abstract: This paper proposes a reputation'based method for scoring the credibility of information on BBS. The proposed
method defines two types of scores, one for scoring dser's trustworthiness regarding to her provision of information andanother for scoring user's reliability regarding to her evaluation of information, to represent user's past behavior
accurately. Utilizing these scores in information credibility calculation allows our method to be robust such that themethod can be implemented in an environment rvhere several known attacks exploiting "ambiguity of identity" exists.

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今年の優勝 ほ ?
ネ タフ リ

60ニ ックネーム:亀 拓
記事踊、
評f面 :書 薦 セット
コメン岡敗:4 Q003/0444114721)

コ
中日が儀静するらユ ヽ

プリプリ

タール

記事憫目Lネ 気ガ1̀45ク ーメ
阻 59卜ゝヽ 郎 導
鯛+327Rum
1´■霧軍押籠饉日

表現形式: 11'Iツ ト表示階層固定 」:記 事04o、 麓:ネ タF■ 1´

表示燿H:1詢 mo総 計 JI降 順 J=を見る

投稿者:こ こhi コメント数 :4伽 腱畑 /14114■ 21)

45タ ール:059 刀 刀 :1、 23締 計:327詢 mo
i 中日が極勝する慰ユ 1.

ダウト!優 勝lま阪神が腱 ますh̲̲̲:IIIコ!

腋 輌滓蒙利引副翻オ↑ 記事 為 .137投 稿者 :足 なし コメント赦 :1
ニ125颯 計:41σ 勧瞑遭0"届 た1‖ l":巧 )ネ
クール::礎 メリメリ

"l,1堂
魏 ヽ1ですからね。
きりこ下を見る…

J…
………

?記 事 No140

11.28ノ 〃1■ ∞
1′

てか、横浜
…

しく実)

図 3:プ ロ トタイ プ実 装 か らの ス ク リー ン シ ョ ッ ト

板利 用者が選択す る ことが 可能 とな った。 (な お図 3に おいて 「ネタ フ リ・ クール・ ノ リノ リ」とい う 3つ のス コ アが提 示 され て いるが、これ は 「話題性・ 理性 的観点・ 感情的観 点」とい う軸 に基づき利 用者 に情報 に対す る評価 を投入 させ た上で、各 々の軸毎 に本稿 にて提 案 した方式 に基 づ
く情報信用度 ス コ アを算 出 した結果で ある)
本 稿 では また、ス コ アの無効化や 自演操作 といった悪意を もった利用者 による攻撃 につ いて考察 を行 な い、提案 する情 報 信用 度 評価 方式が これ らの攻撃 にあ る程度 の レベ
ルで 対 応可能 で ある ことを検 証 した。ただ し 4章 で述 べ た
よ うに さ らな る検 討が必要な課題 が存在す るため、今後提案方 式 の定 量的な評価 を行 な う予定で ある。具体 的 には、
各種 攻 撃 パ タ ー ンに基 づ く情報投 稿 を擬 似 的 に シ ミュ レー トした上で、提案方式 による情報抽 出 の精度 を検 証す ると共 に、攻撃 に対す る耐性実現 へ 向けた理想的な パ ラメー
タ設定 の検 討 を行 な う予定で ある。
さ らに、掲示板 に既 に投稿 されて いる情報 を提案方式 を用 いて 自動解析す る ことを視野 に入れた、情報投稿 に伴 うの 自動抽 出手段 につ いて も検 討 を行 な う予定で あ
評価
̀ク

る。

参考 文献
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ソ フ トウ ェ ア の 可 能 性 ,日 経 サ イ エ ンス ,VOl.32,No。 1,
pp。 146‐ 148,2002.

連絡 先

:

T239‐ 0847
神 奈 川 県 横 須 賀 市 光 の丘 1‐ 1
NTT情 報 流 通 プ ラ ッ トフ ォー ム 研 究 所
情 報 セ キ ュ リテ ィ プ ロ ジ ェ ク ト
セ キ ュ リテ ィ社 会 科 学 グル ー プ
井口 誠
電 読ヨ: 046‐ 859‐ 2663
FAX: 046‐ 859‐ 8329

Email: iguchiCisl.ntt.cooip[2]C.Dellarocas:Immunizing Online Reputation―‑856‑―

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ffi::rt?'77 AHr rr < )VTE- 9tVEirdFu.H>77AO-rE,l;rfiJfr(
Toward Multimodal Question-Answering Systemwith Statistical ChartsfAF)tffitn[ffi IEEE I\litsunori \latsushita

Tsuneaki Katot H^€fE'ffif;ffifreit xrr r i:r =r-) = 2tl'#Hffiffif"Ffr
Comnurnication Scien<'e Labs.. NTT Corp.

I HH^+*+W,#.ev{L6ftfrt+
Graduate School of Arts and Scieru'es. Unitersitt of Tokvr

Abstract: The g<nl of the researr,h presented in this Jlaper is t<l <levelop a nrultiut<ldal qrrestirxranswerirrg system that rnakes a replv to a user's request llv usirrg lloth texts alrd charts getrerated

fronr a large arnount of statisti<'al data on the Interrret. This paper discusses issrtes t<l be solved firr'
developing the svsteur srrr:h as a rnode allo<'ation strateg)'. rluestiott tvpes to lle harrdled. atr<l visual
prorrlpts for a r:ltart.

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fla\T ztffir,. 6#rffi[1] rrffitEEfl: Hfr

H#zz).t#*#,,=iE].]6ttr+fi&*&ffi{q,r+,\bt. 13, No. 5, pp. 436_444(2001).

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4*,

i 7ffi+Et\ rrar+Z l-.trt,ro)--=--#rurF+affi

5 E]+xte, pp. 14e_ 152(leee).

-860-

TEL: 0Z Z 4-9s-iztz. F AX: 0T T 4*9t-b24b

Bmail: urat(ecslab.kecl.ntt.c<,r.jp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

i v l'' t-r 2 =2-tA6?affiffyDT*z\v'( - >,Text Mining on Itern Descriptions in Net Auction

Lfr#'ffi

ffiff+H

trEiEE

Yoshinori Hijikata Yukitaka Kusumura Shogo Nishida;tEt+,t+HEffir+ffifrt+
Graduate School of Engineering Science , Osaka University
Abstract Net auctions have been widely utilized with the recent development of the Internet. However,it has a problem that there are too many items for bidders to select the most suitable one. We aim at
supporting bidders on net auctions by automatically generating a table containing the features of someitems for comparison. We constructed a system called NTIrI-Agent(Net auction Text l{ining Agent). The
system collects the information of items, filters the items which is different from the item of the user's
target, and extracts their features from their text information by text mining methods. After that it
generates the table containing extracted features.

b, ElE0o)ffiffi&R/e6ffiffi (XT, ) 4 7:ffiFa)

1. t*uDr:iE+, ?- v Ft-, i e 2ffffilvTbD, JFH't:t
Elo)ffiffrtEE ffiffi8i't(t,r6. iEH'+ v lt*,
7= )"Clt, :a-+Jtt+-7- l:/eEfffifiilt&*

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EffiTltv- v v I t\7) v ts hffitBt\rffi H
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情報抽 出につ いて述 べ る。6。 章 では実 装 した システムの構成 と実 行例 につ い て述 べ る .最 後 に ま とめ を??
章で行 う

.

関連研 究

2。

大量の商品に関する情報を整理して提供する支援
サイトには価格.compl,LibraFl,Best10t・ com降 lが研究例には Biddingbotblと shOpbOtFlが ある.価
格.comと Libraは サイト内(価 格.com,Libra)の デー,

検 察結果 ページ
商 品紹 介 ペ ージ

タベー スか ら商品を検索 し,そ の リス トをユーザ に提示す る .出 店者 は定期 的 に 商 品 とそ の 特徴 を検 索サ
イ トに提供 しな ければな らな い:Bestlot.comと Bid―

図 1:NTM― Agentの 処理 の流れ
残 った商品の紹介文か ら情報抽 出を行 い,比 較表4。

dingbotは ユ ー ザ の検 索要 求 を複 数 のオー ク シ ョンを作 成す るサ イ トに送信 し,検 索結果 を ま とめて表示 して くれる.た だ し,抽 出す る情報は商 品名 と価格 のみである.

shopbotは オ ンライ ンシ ョップ上 の商 品 を Web上 から検索 し,商 品 の概要 を提 供す る.オ ンライ ンシ ョッ
プの商品 ペー ジは一定の記述 とレイアウ トである ことが多 いため ,shopbotは 商品 ペー ジは一定 の記述 とレの記述 とレイ アウ ト持 つ サイ トに しか適応 で きな い

NTM―Agentは 次 の ドメイ ン知 識 を用 いて処 理 を行う.

探索用 ドメイ ン知識

Biddingbotと 異な り,価 格 の みでな く,製 品 の性能や状態 に 関す る情報 まで を収集 す る。 Shopbotは 決
まった記述 とレイアウ トを持 つサイ トか らしか情報抽出できな いが ,NTM― Agentは 記述 とレイ アウ トが不均 一 な商品 の紹介文 に対 して文章 の解析 を行 う.

オー クションサイ トの リンク構

造 ,オ ー クシ ョンサイ トの検索 クエ リーのテ ンプ
レー ト ,検 索結果 ベー ジと商品紹介 ペー ジのテ ン
プ レー ト
抽 出用 ドメイ ン知識.

NTM―Agentは 価格 .com,Libraと 異な り,自 動的に Wё b上 か ら情報収集 を行 う.さ らに,Bestlotocom,

ドメイ ン知識

3.2。

イ アウ トを ドメイ ン知識 を用 いてページ 中の商品 の特徴 が記述 され る位 置 を学習 し,抽 出に利用 して い る。
ただ し,こ の手法 はオ ンライ ンシ ョップ のよ うに一定.

商 品 の 特徴 を示 す キ ー ワー ド(属 性 名 )探索用 ドメイ ン知識はオー クションサイ トごとに作成 され ,NTM― Agentが オー クシ ョンのサイ ト内を探索 して必要な商品 ペー ジを取得 し,そ の 中か ら商品紹
介文部分 ,タ イ トル部分 ,価 格部分 ,入 札期限部分 を
抽 出す るために用 い られ る.

抽 出用 ドメイ ン知 識 は商 品 のカ テ ゴ リごとに作成
され ,NTM― Agentが それ らのキ ー ワー ドを検 索 し,NTM口 Agentシ ス テ ムの概 要
ユー ザ側 か ら見 た NTM―Agentシ ステ ム の 大 まか

属性値 が ど こに記述 され て い るか を探 す ための手がな処理 の流れ につ いて 3。 1。 節で述 べ る.ま た ,NTM―
Agentは 処 理 を行 う際 に ドメイ ン知識 を用 いて い る

た い属性 の属性 名 の類義語 を記述 しておき,抽 出 の際

3。

.

この ドメイ ン知識 につ いては 3.2。 節で述 べ る

記述 されたキ ー ワニ ドを検索 して ,対 応す る属性値が記述 されて い る文や行 を取得す る
.

.

3。 1。

か りとして用 られ る.抽 出用 ドメイ ン知識 には抽 出 し処理の 流 れノイズ商 品の フ ィル タ リング

4。

NTM― Agentの 処理 の流れ を以下 に示す (図 1参 照 ).

本研究では正解商品 と相関の強 いキー ワー ド (A)と1.ユ ーザが システムに検索キ ー ワー ドまたはネ ッ ト

ノイズ商 品 と相 関 の 強 い キ ー ワー ド (B)を それぞ れ

オ ー クシ ョン内の検索 結果 のペー ジ (以 下 ,検 索

事前 に登録 してお き,商 品 のタイ トル と商 品紹介文 に

結果 ペー ジ)の URLを 入 力す る.ま た ,こ れ と共 に 目的 の 商品 のカ テ ゴ リ (「 ノー トパ ソ コ ン」
や 「自動車」な どの ことで ,3の ノイズの除去 と4の 情報抽 出 の 際 に用 い る.)を 入 力す る2。

.

い るな らば ,正 解 商品」
ノイズ 商 品用の フ ィル タ リングル ールて い るな らば ,ノ イズ商品」

キ ー ワー ドまたは検索 結果 ペー ジの URLを オー
を得 る「Bが 含 まれ.

クシ ョンのサイ トに送 信 し,出 品商品 の検索結果

3。

対 して次 の よ うな 2種 類 のルール を用 い る
正解商 品用の フ ィル タ リングル ール 「Aが 含 まれて

これ らのル ー ル によ り,商 品 の集合 に対 して次 の 2
種類 の フ ィル タ リング方法 を切 り替 えなが ら用 い る.

.

検 索結果 の 中か ら,ノ イズ とな る商 品 を除 く

正解商 品用の フ ィル タ リング.

正解商品用 のフィルタ

リングル ー ル の み を用 いて ,正 解 商品 を取 り出 し―‑862‑―

z nut\affift a?^\( r'\wt a. . ofi txlt#l
E"e EreurffiffiAf^\(H{hf 6o)T, ) 4 7:ffi
Fne*< i5[hT 3 6 rrEffiffi ffi E#: (i5tJh L (L*'EIHE,I+'THL).

*rEteu,. U : r, R++&Ltrft{80)ffi4ebi}tc? r,r15g L (ti3, ffifr oHl:#E Lttr'tt{Eatft
RU<Zntffi,Uf 6.
tr'fiA rr;di6 t n-c \ 6 86, s. r. ffi -cid'slctri*v/.{ lfrfrHa7 )vt U >, ) 4 l,ffiFswaz.()vru>r)v-)vabawv\T, / 4 AffiF"L*l
EE itlcffiffi o\&H\Wt a. . orif lt+tJt-e
E/e t,rffi ffi tl*-{Ldt, iSrJEt-eE 6 ) 4,)le t,rPtgi, rEfi4ffiffiAH{h Lr L * ^frFalJ'
i EfiE{t,(lt{Et't'.a zffiHa7 .( )v, D > ryfi#,aglt0#Llt&*ffixo)ffi ffi awz Lca'ti i . 2*. Y), &*#Ra
ffi&o)fitrtffi{E (too #) D)-LHE.-f aEArtffifrFa
Ha7 ,(. )V, t) > I A11v\, ffiF"a&rtrffi{E*iffi0)4e|E) 4 lffiFaWa7.t )V, U >f &'t1).
ffiF"a r 4 l-,.,1, &ffi ftffi ftya+-')' F f w D-eH ) 6,/ l,- rl, ltT D+E E€ )v )v a 4.lfrY )v5 l: J.c
rHfi En6 . z-a'v' )Vltf-rt:affitrEe x)1
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6. NTM-Client lt*[iE: t=*- U'e

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6 tfilt*.tt, t, affifrawt:tr{t{E 0) + - t) F l:-:

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11). itfiYtta&offiH?t,\(lt 5.1. EFr#L <iE,sa . R+*& aei..fittuJ atzdt a+H L2 Lt( li5.2. Hfir#L < id^{6.

5.1. EeiEilr*i&ofiH

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i.2. l=ttg oEeitfifi at=d>a#E

tr&a 0)Edi8itfi[i( l, r 6 L, ffifrt atr'E{EnreB)dEiT (r,r6 ffihatri+*&o>*-7- tr AHu)(&l: HTTP -CE{=-T b.

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A*U ltlJ, #*+.) t*)1,^.i!6.
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ヾ湖‖‖■■■■:

・日

相 関ルール
生成支援ツール

図 4:出 カイ ンター フェー ス
く表形式で表示す るエー ジェン トを提案 した .本 シス
テム にお いて ノイ ズ商 品 の 問題 に対 して ,タ イ トルと商 品紹介 文 中 のキー ワー ドを用 いて相 関 ル ー ル に
図 2:シ ス テ ム の 構 成
1・よ リフィルタ リングを行 う手法 とそ の際 に用 いる相関
ル ール作成 をマーケ ッ トバスケ ッ ト分析 によ り支援するツール を用 いた .ま た ,・ 複数 の記述形式 の問題 に対検索語か検索結果 のURLを 入力
2。 商品のカテゴリを入力

して ,記 述形式 を判別 してそれ らに最 も適 した方式で抽 出 を行 った .さ らに属性名 の記述抜 けの問題 に対 しOgrr: Orl rltt^t er.r 9 4}JE'Ut;-;て ,属 性デ ー タベー スに抽 出 した属性値 の記述 を学習させ ,属 性名 の記述 が無 い属性値 か らの抽 出方法 を提案 した。今後 は これ らの手法 を実装 した NTM― Agent
システム を評価 して い く.

参考文 献[11楠 村幸貴,土 方嘉徳,西 田正吾 : NTM― Agent:ネ ット
オークションを対象としたテキス トマイエングエージェ
ン ト",デ ータベースとWeb情 報 システムに関す る

40出 力の表を表示するボタン

3.検 索を開始するボタン

シンポジウム (DBWeb2002),pp.375‑382,2002。

図 3:入 カ イ ンタ ー フ ェ ー ス⑩ : ユーザが NTM―Agentの Webペ ー ジ上のボタ
ンをクリックす ると出力の Webペ ー ジが表示さ
れる
6。 1。

pl価 格。
com,http://… .kahku.com/
libra.ne.jP/
131 Libra, http://― 。
Fi beSt10tOcom, http://V四 ⅣObestlotecom/'マ ルチエージェン ト
151伊 藤孝行 ,福 田直樹 ,新 谷虎松 メ
入札支援 システム BiddingBotに おけるエージェン ト間の協調的入札機構 について",第 8回 マルチ エージェ.

システム実行例

NTM― Agentの 入カウイ ン ドウを図 3に 示す .NTM―
Agentの 使用方法 は次 の通 りで あるン トと協調計裳 ワー クシヨツプ (MACC‑99),1999

161 Doorenbos, R.B., Etzloni, 0。 , and Weld, D.

.

S。

1.目 的 の商品 に関す る検 索語 もしくは ,オ ー クシ ョ

the World Wide Web", in Proceedings of the First

ンサイ トの検 索結果 ペー ジヘ の URLを 1に 入力する
2。

pp. 39‑48, 1997

目的 の商品 のカテ ゴ リを 2の コ ンボボ ックスか ら

連絡 先

.

3.3の 検 索 ボ タ ンをク リックす る
4。

lnternational Conference on Autonomous Agents,

.

選択す る

T560‑8531.

「検索が終 了 しま した」とい うメッセ ー ジを確認した ら、 4の ボ タ ンをク リック して 出カ ペー ジ
(図 4)を 表示す る: "A Scalable{Comparison― Shopping Agent for

大 阪 府 豊 中市 待 兼 山 町 1‑3
大 阪 大 学 大 学 院基 礎 工 学 研 究 科 シス テ ム創 成 専 攻
西 田研 究 室.

TEL:06‐ 6850‑6383
7。

まとめ

FAX:06‑6850‑6341

本論文 では,現 実 の ネ ッ トオ ー クシ ョン上で商品紹
介 文か ら必要 な情 報 を抽 出 し,そ れ らを分 か りやす‑864‑

E― rrlail: hij ikataCsyseesoosaka― u.ac.jP

19th Fuzzy System Symposium(Sakai,Sept。

8‑10,2003)

Webサ ービスに存在す る「あいまいさ」
Problems of vagueness in Web Service features

由良 俊介

藤 崎 恵美子
Eniko Rjisaki

Shunsuke Ywa

花木 三 良村 山 隆彦Takahiko Murayamm

Miyoshi Hanaki

Nlr情 報流通プラットフォーム研究所…

『 Info― tion Sharing Platfonn Lbontodes

Web Services are seen as technology that can dynaIIllcally connects apphcations on network.While they are expectedtO bttg marly bendts,companies are reluctant to lntoduce them b∝ ause they are worled about new technologies andproblems.In this study,we claritt the pЮ bltt of Web Services through the development and operation of fan club
service sites,and consider soh■onse We thinkぬ at"the boundO line between linked applications that various im鵬

supply is vague"is the most impoJ口 ELt pЮ blenl for Web Services.Fi― that supply applications need to have a clear
policy,and link not only in technology but also in buslness roles.

するサービスを利用する。

はじめに

1。

Web上 でのアプリケーションの動 的な連携 を実現す る技
術 として,Webサ ービスが注 目されている.し かし,そ の効果が期待される一 方で ,新 技術や新たなビジネススキー ムが内包する問題 に対する不安から,導 入がためらわれているのが現状である
本稿 では,複 数企業を連携 した Webサ ービスとして,ア ー
ティストのファンクラブサ ービスを運営した実証実験をもとにwebサ ービスの持 つ 特徴 から生じる問題 とその解決 法 について考察する
.

｀
ヽ

′
〆

,

.

2。

2。

Webサ ービス
1定 義と特徴

電子商取 引推進 協議会 (ECOM)に よると,Webサ ービス
1,WSDピ 2ぉ ょび uDDI・ 3を 使 用しては,一 般 に「SOAP°
インター ネット Web上 に公 開されて利 用可能なソフトウェア
構成要素およびその提供 サービス」を指す [1]。
本稿では,Webサ ービス技術を使 つて複数 の企業 のもつ機能を連携 し付加価値をつ けて提供する Webサ ービスのビ
ジネスのひとつの形態を Webサ ービス統合 モデ ル と呼 ぶ
このモデル は主 に Web上 において以下 の特徴を持 つものとする
(1)疎 結合な統合 モデル(2)機 能 のコンポーネント化(3)動 的な検索・接続・連携
本稿 で想 定している Webサ ービス統合 モ デ ル の構成 を
図 1に 示す .フ ァンクションプロバイダ (以 下 FDは 自社 の持つ機能を提供する.UDDIは ,WSDLを 用 いて Pの 持 つ機
公 開するレジストリで ,サ ービスインテグレ
能 の情報 を登録 。
ータ(以 下 SvI)は 自サービスに必 要な機能を UDDIで 検 索
し,そ こで得 た情報 をもとに Pに 接続 す る.こ のようにして
SvIは FPの 持 つ機能を連携 0統 合して付加価値をつ け,ユーザに提供する.ユ ーザは様 々な端末を用 いて SvIの 提供

日 1:Wobサ ービス餞合 モデル

,

.

.

*1: Simple Object Access hotocol*2: Web Services Description Language*3: Universal Description, Discovery, and Integration

‑865‑

2。

2現 状

Webサ ービスヘ の 関心はこの数年 で大きく高まり,各 ベ ン
ダや 団体 が技術 の標 準化 や普 及 に向けて精 力 的 に活 動 を行 つている.実 際 に Webサ ービス技術 を用 いたサ ービスも公 開され始 め,将 来的 にその普及 は疑 いのないものと考 えられ ている.し かし,現 時 点 の状 況 としては ,技 術 面では整備され つつ あるが ,ビ ジネス化 に関してはようやく一 部 限られた
ベ ンダや 団体 が実 際 に着手 しているという状況 であり,サ ー
ビス例も少ない .企 業 が Webサ ービスの導入をためらう理 由
として,技 術 的な点では標 準化 の未整備 ,新 技術 導入 へ の不安などが挙 げられている[2].こ れ らの 問題 により導入 に至らないため事例 が少なく,実 際 のビジネス的な問題や費用対効果 が見えていない.

3。

Webサ ービス実証実験

Webサ ービスを実際 に構 築・運用 した際 の 問題 を明らかにすることを 目的 に,我 々 は複数 の参加社 と共 同で ,以 下 の特徴をもつ 実証実験を行 つた[3][4].
0日 本で初 めての ,複 数企業を連携 した商用 Webサ ービス
0フ ァンクラブサービスを題材 とした BtoBtoC型 サービス

. public gpp1fffir,rt6f6E9/r web t-ts"zo)#t*'18
H
ffi ft FEfr t*iH Ist/rU/){E B\tffifrEaftq^'l' 6 Fp t, 7
7> 17) <b6 SvI ii+i-e zjEH&ffi eCo-Ftow[6]2f,t1
H L(ffi 6L, tilts[frtBa )lr(3-+l l.Effi t 6. z'*+f
at, r-^lt *lJt svl lt, L,DDI -e*.f * t/r5'lE EtJt#frC*

4.2 Web+-czt=ffi€'oF6ffi
2. I tit-rlc. web +i-L"x at*:Mt, web t-ts"x&ffiZ

Tatfr9Th6.
r pfi ffi 6/rffi e+7/Ll r.Etrf 6Ffi E'

t6.

'tb#l{,,}B

Effi-f 6/ v,,f f DH,nffirt\bl,'*r, \ [./J r, < tL< tL
D/ v 4 t D'rk-q|aErt P{E t tr6. a((l-PfrE 1.2 r,'( tf4. EUto web +}-EzntlAZ6FdlEEtEE t & *& 7't*., I ffi +Lrt, b oY7', v f T't*btt tc, fi'
tto web t-E';<rrE,s'f6Pfrffit, * I l.zrf. #l.zrf I) l:, web +i-B'zo HEttfu&ffi 1.6 J+rE o E&,
web t- E"x t. aa) r"5E l.r> $ rrfu6'
t r:ffio web +l-EatitEi5Ell
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Ht#fr?Effi ft-f 6ilD,#frc?jE#t6jj.POfrq#.Wfi\*
ZbtL6.
rarEo/r&*. ft E . iEHt t.Etrf6tf,E. ,lEH{t4 y | - +ytt r)B t T tt Z DE A l*rt,bl1 #*l7
ltvfi\Sr,t. q,lrr,ttffizt-eE UDDr f&*L, #lt#tlc
I# F.t kffi*rr{E6 -c36, U/ \iffiilri/rr,.,. HEEHffi-CIt, Public IJDDI -C&>ctn\#ffift11tffi8)11+tD zr
LrtD6fu(1, r/l.l:.D, aa Xitrfr,Wtt/tr)rfl.ri, tHI
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ffi :6 4;6r*6 FEE !t, D)T qE\ T&16.
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l9thFuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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*R'I+H,,Ei*€rrf p

A Model for IVlultiple Attribute Decision Making
Using Subjective and Changeable Information on the Web

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Kazunori FUJIMOTO Yutaka YAMAMOTO.'f,l*fr l*J;"f i,;."/.J;,*,ii;,?.*,t-W,Y#n.2
Ht[s t +t + H ffi #+6fr frt+ ffi*fr*t++H.w

Department of Applied Analysis and Complex Dynamical Systems, Graduate School of Informatics, Kyoto University.

Abstract: We research a mathematical model for decision ma^king processes where the knowledge for thedecision is constructed automatically from information on the Web. This model contaits not only decision
processes but also knowledge acquisition processes. This paper focuses on subjective and changeable knowledge
on the Web and presents a basic model of the decision making processes.

2. *EtL7e^Ei*ft.ari w

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I bEttfr.>a, H.Eitt#d)fiJrytbfri&'s- Atlr, >p- l:5t16*-etsH. :d)EEtsr6& d LA<.
. tL b aEWt: t D, ffi j &tr afii#,lgffi?,i)\W*tJ ts /r, b,r *-e*.ffi k tffiHL, z*Luylaw*tJrtJffiH ltstlt$
Alt, HF".itaf.1.{ibbLffi,lt^a } i r,:ts 6.

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6 c.EEEa>#iEE lt, b Et:'t: tr a L lr 7" .

3.2 HBi*tXo Ei )v
4fifi

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3.1 fi&lE,.jga+?)vl,-.,,,,'ittu-\- 0i+\h tt, H.E i*Eft cH,E i*Eti6q i :11 b rt' t v, I l8
E A, (1) {, {, I{li&iE a h t l*.-> (iEq i: H.E i+tr 3,] T (

3. HE;*EFOEi)v
ffitzrrBo)M#t:

3.3 EJ;*EttLEIIFII+E

r|t, fii&^{- x L-ffi{i€tv,,rt,ft L, H.E i*E*ta*t b.

fi.tfi,u)i't L 8, HEi*t{r <E*,4), 6 > $nIEl+Tbb

LLr). trEl+€, EG.l+Lv,t *l*a {, L, H,E&t*a+r)vt:** { /L 6 fi ffi iE.a f*.H.,

I*..t T, ifiq rr H,E it ft o) t: i>i*t* A At
itt bL:bt:'>T1frp-ttt|H.Affi^{6 : L rrEJ6€ L.tt b.

4. *5h t) l=
4ffi-ert, Hffi L +t:4lti b..ffiffi#ttka H.E i*t

ft l:?v.(s^r/:. 4E lJ, H.E i*Effr alfr*ffi bft.*,o>b.l:@ a5 7;7;, fiU i lf, H,E i*Eo rt, -,1, t: 2 t,. ( ll, #R
H# G, bW*U t: lj v.( A 6 affi*t*H'f b fr=&+ftffita$le) t:8, < )v* )v/r Ahwfr{tt(v,b [irI+E 00]. +fe,
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8+vffi,ffE, 6tF.: z.t)E L * v.fErlfiaf|J,fl Lt:tfrll
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Zb+trv t, K* i,b rc,'.aql*.t L<hv) Zb+trL

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ULl> I i i:, +ffi{rigt:Ec( H,Ei*t*-etJ, fi;BtiE E. e 2. lt, fii&^r*^ r!(E-) L L(H,Et*ttl:1;gL, : o*[ffi^r- 7, t:H,E itft)v- )v 6 e ? iriEH { /u(:-o 3 2affi 1E*,$, d > L L(*f.

L

EEd) [ErF,lE, H.B. i*t /r, -,v 0>14H.b L.' H.E

A, Vol. J83-A, No. 3, pp. 284-293 (2000).

b -ffiaWffit #u> t:Ttf\t E:l+fr#tlrtJL r*CI', K. (t) L# ( 1t a719t1offiE liff ffi W.'frytJ L lEffi rr) b). r aM
t+fr#ftrla 6 L, ft#*#A a a?tu?ttr,;.cv,<M1*
lt#TtfrltFn>tE : {K-(t) | o e e, 0 < r < t-} tIil
ffi^r-x LBCI', *[ffi^\-x t L<erD Zb+trt rc LB(2)

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fryB+,f.,a ret* L &E+ r ,l"t#*.\F1tt /:i r v >it+,1.t:, II{68+e,#tEf;, vol. 18, No. 1, pp.
36-44 (2003).

lS(E 021 frEr€EE : tut*oi v I n -, t L<a wWW-web
4>

i i t2 7t:FA-f b-t*-,1)

I*IHE+*#,

Vol. 17, No.3, pp.346-351 (2002).
02]f[H., ftE, rtrtr : HtrItfi+f 6 web tE//aL<:R
lf[HE{t weu ohfit#.*#b-,

I*fl6E+4il, vol. 17,

No. 4, pp. 384-391 (2002).

Effi#

T 532-0004 tffi rt'i€,l trtr,?F. z-z -ss-tzo+
EFR*itz v€ t . t)+*t)f-, M+-trll
I

TEL & FAX:06-6397-3057

E-mail: frp@palette.plala.or.jp-870-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

frFfiffttl\*,-v-Fi','c t H L t t=@t*.a T y ,ffi H
Edge detection using local independent components of images+# rfiH,, #* frE, frffi *E
Yusuke NAKAI, Katsuhiro HONDA, Hidetomo ICHIHASHI;tPEITf ,(+X+WL+ffiXt+
Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University

Abstract : This paper proposes to use local linear models for learning the basis functions of natural
images. The basis functions estimated by local independent component analysis are used as the pattern
templates for feature detections and edges a,re extracted by pattern matching.

1. l* U&)l=tiF -Y-< v7> / Ht,r/c@I&i'6 0)tyr)+fr
H fr! & L<, ffifli+f tvtHt,.<7 >/ v- l- t
'HA
lFlti 6ffiXli/r 3fi,<r,.b. Chen b 17, 21 tt4 I ) y V t f - r,R L brr L< T.ll,h hffi tr&tfi A^ (Independent
Component Analysis : ICA)

AtF

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1.7*t'f : & rir3 6*t*':b5. FCV i*,) E frlH
&l*, )7zF r) >r*'#d"i LL<ffiitr^f-f *'RLH cffitrt*ffi,WLaWWa 2*,
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(2)

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I tv 6"* [:I 9 rE btt"6ffiY',*ffi{f ,r, +,1'b" AE*a/ s I- r'l /L*t.
6ffi c ) 7^,*.t:, #* b [4] E FC\r iEri+ btL6 t Yt\v Y/ L. ftffi*1tElL/5":, I tv2611pL< E-frfrtr\fr,nFk4}tffifri6frl*& L(, Fuzzv Fast ICA'7 tv='
y AAaft#-L<L\6 .' 7 zF -:"& t: ) Yt\2 v/L*E t-t:*'#lV.*11 ) t:d>t:, frfrfrlr*'fil"h'--871-

ク トル を用 いて観測値 π二が,E{υ cυ y)=義を満たす p次 元デー タυ に変換 された とす ると,Fuzzycぅkurtosisを 用 い る Fuzzy Fast ICAの 目的 関数 は以下の よ うに表 され る.

晃(り c)=E{(υ yυ c)4} ‑311υ cl14+F(￨1切 cl12)
図 1:エ ッジ検 出に用 い た画像

Σた1鶴 cJ(υ yυ cJ)4 ‑311υ cl14+F(￨￨り cl12)(4)r\J
Li-ru.i

ただ し,υ cが 第 cク ラス ター にお け る独 立成 分 ベ ク
トル で あ る .右 辺 の 第 2項 目ま でが Fuzzy kurtosis
で あ り,Fuzzy kurtosisが 0の とき,り yυ cの 分布 はGttssianと なるので,こ の 目的関数 を最大化 (最 小化)
す る こ とは り丁υcが non― Gaussian分 布 とな るよ うな
りcを 求 めることにな る.ま た,第 3項 目は ￨￨り cl12=1となるよ うに υcの 大 き さを制限す る項 であ る.最 適
な独立成分 ベ ク トル の推 定 には,不 動点反復 アル ゴ リ
ズムが用い られ る

ICA

Fuzzy Fast ICA

図 2:各 手法で作成 され たテ ンプ レー ト.

本論 文 では ,Fuzzy Fast ICAア ル ゴ リズム に よ り
得 られ た基底 ベ ク トル をテ ンプ レー トとして用 い る ことに よ り,エ ッジ を抽 出す る.

4。

エ ッジの 抽 出実験

図 1の 8bit(256階 調 )160× 160ピ クセルの グ レース
ケール 画像 か ら,8× 8イ メー ジパ ッチを抽 出 し,ICA

ICA

お よび Fuzzy Fast ICAに よ リエ ッジ抽 出用 のテ ンプ

図 3:各 手法 で得 られ た エ ッジ

レー トを作成す る実験 を行 つた .た だ し,ICAで は 64
個 のテ ンプ レー トを作成 したのに対 して ,ク ラス タ リ
ングを適用 した場合 には ,σ =2と し,ク ラス ター ごとに 16個 のテ ンプ レー トを作成 した .作 成 され たテ
ンプ レー トを図 2に 示す .元 の画像 を,テ ンプ レー ト

Ftzzy Fast ICA

参考文献[1l Y。

―
WoChen,X.― Y.Zeng,ZoNaloo,H.Lu:Edge de―tection by learning the principal comonents ofimages;
Proco oJ IEEE Lternatづ οηα:″οttsん οP οη LιθJJづ gentと同 じ 8× 8ピ クセル の大 き さに分割 し,そ れぞれ の

Sづ gnaI

Pracessづ ng,pp.69‑72(2001)

画像 の小片が どのテ ンプ レー トに最 も強 く反応す るの

WoChen:Independent compornent analysis and[2]Y。 ―か を ピア ソン相 関係 数 を用 いて推 定す る こ とに よ り

its application to pattern recoginition; Knο u′ Icdgc‐,

αれοn Engづ ηθ
erれ g Sν stems 8
3ascご Lサ θ
I gent Lfo側 屁
Vo Babα ,五 . σo Jα づ
η αηご■::づ (力 :コ 腱〕
logづ es, cJ. bν 」
cん ηοエ ッジ クラ ス に属す る ピ クセル を抽 出 した。ただ し,テ ンプ レー トの クラス分 けは分析者 が行 つた .各 手法で作成 したテ ンプ レー トか らエ ッジ とみな され た ピク
セル を図 3に 示す .局 所的な線形 モ デ ル を用 い る こと
で ,よ り少 な いテ ンプ レー トで も効率 よくエ ッジが抽
出で きた

.

R.J.Iο uだ θtt,IOS Press,pp.1243‑1247(2001)[3〕

サんnじ zzν O″ CC―
J.C.Bezdek:Patterπ Rccagndれ οηりづれυθttncれ οηスIgο 西サ
んms,Plenum Press(1981)

141本 多 克 宏 ,大 上 将 之 ,北 口勝 志 ,市 橋 秀 友 :Fuzzy c―
Varieties法 を用 いた 局所的な独 立成分 の抽 出法 ;シ ステ
ム制御情報学会論文誌 ,Vol。 14,No.5,pp.252‑258(2001)

連絡先

5.お わ りに〒 599‑8531大 阪府堺市学 園町 1‑1

エ ッジの抽 出 の ためのテ ンプ レー ト作成 に,局 所的

大阪府 立大 学大学院 工学研 究科

な線形 モ デ ル を利用す る方法 を提案 した .テ ンプ レー

TEL:072‑254‑9355

トの クラス分 け の 自動化 が今後 の課題 である

E― IIlail:honda@ie.osakttL― u.ac.jp.

―‑872‑―

本 多 克宏

FAX:072‑25牛 9915

19th Fuzzy Systelm Symposium(Sakai,Sept。 8‑10,2003)

画像処理による眼底写真の診断支援
E)iagnosis Suppo■ ofEyettund Photogrtth by hagc Processhg
中・
O真 鍋敦・
佐藤秀昭・
井上直也
Atusi Manabe
Hideaki Satou
Naoya lnoue
松 田修 三中

増井重弘

Syuzo Matuda

中Shigehiro Masui
・
法政 大学 工学 部

立川 病 院

Faculty of Engineer , Hosei University

Tachikawa Hospital

Abstract
An eyeground image is the only one that can see direct the arteries and veins from the outline of

the body. l{osever the eyeground image difficult to extract the outline rith the general ray for aloost

tinged of red. So we suggest to apply fuzzy c-rreans method. At the result, re can extract the outlineof papilla part and cave-in part
1 :ま じめ :こ

では 目的血 管 が 乳頭部 で複 雑 にな りまた消 えて い

眼底 写真 は血 管 を体外 か ら直接 見 る こ との で きる唯 一 の もの で あ り、生活習慣 病診 断 な どに用 い。
た りす るた め正確 な判 断 は 出来 な い。 図 1に 眼底
写真 を載せ る。

られ てい る。 しか し、生活習慣 病診 断 の 1艮 底写真
は微 細 な変化 と膨 大 な量の資料 で あ り診 断す るのに、時 間 を要 し、 さらに生活習慣 病診 断 の 専 門医も少 な い 為 、医師 に負担 がか か ってい る。 そ こで医師 が画 像処理 に よ り自動化 して数値表 示す る医師 の診 断支援 を行 う。 眼底 写真 は非 検 査者 の 検 査
状 態 な どの違 い に よ り輝 度値 がす べ て異 な り、 中には 専 門 医で さえ認 識 が 困難 な写真 もあ る。 した
日 1眼 庄写が つて 、 医師 の診 断 同様 に乳頭 陥没 部 の 形 状面積=につ いて血 管交叉 と同 じ手 法 の フ ァ ジ ィ クラ ス タ

図 2に フ ァ ジ ィ クラ ス タ リングに よ り、血 管交リン グを用 い て診 断 支援 の 自動化 を行 うことを提叉 と血 管 の 曲が り角度 を測 定 した写真 を載せ る。

案す る。 この 乳頭 部診 断 に つ い ては、二次元画像

この 程度 の 範 囲 の 写真 で も血 管 が抽 出 され 、交叉の二 次元化 に よる方法 な ど提案 され て い るが、本部分 の血 管 が 分 かつた。

研 究 では血管 判 定 に用 いた フ ァ ジ ィクラ ス タ リン
グ を使 つた。

2■ 像処理以 前行 つた 乳頭 陥 凹部 の血 管 の 曲が り度合 いだ け―
‑873‑―

交叉と抽出輪郭線

まず 、図 4に 画像処 理 の 流れ を示す。

原画像

(D乳頭部の血管の曲がりと抽出輪郭線
日2
そ こで今回 は領域分割 に Bezdek,Dunnら のフ ァジ ィクラス タ リング手法 を適用 した。
フ ァジ ィ クラスタリング手法 は、デー タ集合χ ={XJ・ };ョ XJ・ ∈RS il(1)遵
診 断 画像を C個 の ク ラ ス タに分類 して、各 デ ー タが各 クラ

日4画 像処理 の流れ

ス タに属 す る割 合 を分割行 列 Uで 表 す もので あ る。
目的 関数型 ク ラ ス タ リング手法 で は、分割行列 U

まず、入力画像 を自黒濃淡画像 に変換す る.

を 目的 関数 最 小 化 に よつて決 定す る。 目的 関数 に

自黒濃淡画像 にメデ ィアンフィル タをかけて画

はい くつか の型 が あ るが、 ここでは標 準的な (2)像 に含 まれてい る雑音 を除去す る。本研究 ではメ式 を用 いた 。

デ ィアンフィル タを 2回 施 した。

ノ〓ΣΣgレ (・
c=l j=lJ・

Fuzzy C― means法 による領域分割結果 はファジ イ

ごJ9ν )(2)
〕
″
(χ

),

度 Pを 変 えてい くと変化する。 そ こで Pの 値 を買・0

図 3に Fuzzy C― means法 のアル ゴ リズム を示す。

えて分割結果 の画像 を専門医に見 て判断 してもらった結果 が良好であるとの見解 に基 づいて本研究では、 P=1。 6の 値 を用 いた。

O / 7 zr*,c tcft,t>. +ttn >Olltrtuo'②次式により中心クラスタベクトルを求める.

≦■=Σ: ″ぅノΣ″ 1≦ ′
̀
‐
(

J・

(

)′

ノ

)′

:

日5フ ァジィ度による領城分割結果

0次 式によりUを U′ に更新する.

Ⅲ

クラス タ数 C=8、 初期分割行列 UOは 任意 の数、

五

OIU′ ―UI≦ ことなつたら計算終了.
ならなければU=U′ として②へ戻る.

収束判定値 E=0。 01、 P=1.6と して処理 を行 つた。

4領 域抽出
4‑1前 処理
乳頭部分 (2領 域 日)と 乳頭陥凹部分 (6領 域 目)とに分離す る。 これは図 5の 領域分割結果 を専門医に見 て もらい判断 して もらつた。

83 Fuzzy C-means iE7/vl1)*,1^―‑874‑―

○(b)乳 頭陥凹部
図6分 離結果(a)乳 頭部

乳頭 陥 凹部分は領域 の血 管 が入 り込 ん で いた りす るた め 多少変形 して い るが 目的 の診 断画像 と した 。 しか し眼底写真は球 状 で あ るので 光 の影響 に(a)正 常者

よ り左側 の 入力 画像 の よ うに眼底 写真 の 隅 の方 が
暗 く写 り図 6の 如 く乳頭部分 の 領域 は片方 が閉 じて い な い場合 が あ る共に開 じて い て も円形 にな らな い 。 そ こで 乳頭 は 一般的 に 円形 な の で分離 した
乳頭 画像 に した 6項 目の クラ ス タに操 作 を行 い 最
初 にぶ つ かつた画 素 と全 体画像 の 中心画素 を中心とす る円を描 いた もの を 目的 の 乳頭 画像 とす る。

(b)異 常者
図9抽 出結果例(b)乳 頭陥凹部

日7乳 頭部 分 の補 正画像

Fuzzy C― means法 を用 いて領域分割す ることにより誤差が少な く乳頭部分 を抽 出す る ことが出来た。

4‑2前 処理 の補足
また 出力 した乳頭 画像 結 果 を原 画像 に重 ね合 わ

5

面積計測
以 上の よ うに処理 を した診断画像か ら面積 を測せ た画像 (a)と 専 門医 に実際 に乳頭 と判断す る部

定す る。本研究では画素数 を面積 とした。表 1に分 に 円を描 いて もらつた 画像 (b)を 示す。

図 9の 抽 出結果例 の面積 計測 による陥凹/乳 頭径
比 (C/D比 )と 異常診断比を示す。
表 10/D比 と異常診断比

日8診 断画像の比較
図 8が 示す よ うに専門医が乳頭 と判断する乳頭

乳頭

49372

55246

平L頭 陥 凹

7895

21322

1599

C/DLヒ

0。

判断

正常

0.3859異常

異 常診 断 箇所 で あ る乳頭 部分 と乳頭 陥 凹部分 の部分 と本研究 の処理結果はほぼ一致 した。

径 比は 0。 3以 下であ るので 面積 計測結果 よ り陥凹 /4‑3領 城抽出結果

乳頭径 比 (C/D比 )を 求 め正 常異常 の判断 をす る と

以下に領域抽出結果 を示す。

この よ うにな り、 これ は 医師 の 所 見 と一 致 した。

‑875‑―

7 ifiu

6Bffi
6-1

zz9<l*t

XH o&E t*ttt-d>|c.7 r 9 -r lftffilr.l I 4
H tr tlaD

Fuzzy C-mean s E l:

I 6 ffi&,lgl< lJ,E&ru&o)

6. L. <bW t'{1': tc. : : (o)RH

tr&ltiEHfih'eo)*HEl Llc. fiffi*E;&l L<.*. c/DlL t*.d>z r !.r #ffit=r, RH'H&(tr 1 0 l.rrrf I YttY vlf$Wz.=ifr.E L/:. L}R r) k ffi:(lt+FlErriqffi&+UEff 6ffi#lbt 0.3 /€ p=L

L,t6. Z0) i Ytsl
v/N*lJ7ffi'ttft,*.1/e Eo) E frtl.x ca*.*-6: & rrH*6" q 1 0 a ) Yiiz v/ffiW.I***fiE* p=L L LJ+Htrrr*H{EEE-J 1t:.ctuThfr,* E pq E a?W L. E /ffi /) ffi X rr 4* r> h,tc."
I a (. *ffifil;-*.&T * 6tcd>bffirtt*DE rr

L. VfrtAW0. Ls a & B p =0

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1r{sup(Aa B)+inf(Ar,,-B)}A (3)+ @ a xwbffi 6ffi c b 6+E#ffi +LEiEt& E+

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

階層 的領域 分割 した画像テンプレートマツチングによるベ ットボトJレ ラベ ルの 欠 陥検 出
Fault Detection on a PET Bottle Labelby lmage Template Matching on Hierarchica! Segmentation○ 垣内 忍

佐藤 明樹

前田 博

Shinobu KAKIUCHI

Yoshiki SATO

Hiroshi MAEDA

九州 工業 大 学 工学 部
Faculty of Engineering, Kyushu Institute of Technology

Abstract: It, at present, is difficult for machine to automatically detect small faults on a label pasted on a PET
bottle, so that many hands do that in a factory. In this paper, we develop a way of fault detection from a label by asimple image processing. It contains hierarchical segmentation and template matching.

1.ま えがき生産ラインにお いては ,製 品 の外観検査 の 自動 化 が普及 してきているが ,微 妙な欠 陥や 曲面に貼 られ たラベル などは機械 による検 出 が難 しく未だ人間 による目視検査等 の人海戦術 に頼 つているのも現状 である.目 視 による検査も不良品 の混入が許されない全数 検 査等 のように検査対象 が 多くなる長時間 の検査 は持続 しにくい ,判 断基準がばらつ く,検 査能力 に限界があるなどの 問題 があり自動化が推進されている.[11
そこで本研 究では ,検 査ラインの 自動化を 目指 して簡単な画像 処理 によるペ ットボトルのラベ ル 検 査 法を開発する.本 稿 では ,検 査対象がカメラに正対しているとの前提 で ,ラ ベ ル 上 に付着した髪 の 毛や 小片 ,ラ ベ ル のめく
れ等 の微少な欠陥を画像 テンプレー トマッチングにより検出する方法について述 べ る

次に2値 化された画像 (図 1‑b)か らラベ ル 領域 のみ抽 出するため ,濃 度 ヒストグラムによる垂 直方 向 の軸 に投影 した座 標値 に対する度数 分布 を求 め ,度 数 分布 の最高値
から求 めた 閾値 以 上の度 数 の範 囲をラベ ルの座 標 と縦幅 とした.次 にその縦幅 内 の領域 で濃度 ヒストグラムによる水平方向の軸 に投影した度数分布を求め ,垂 直方向と同様 に度数 の範 囲 から座標 と横幅 求め ,そ れらから囲まれた範囲をラベ ル領域 として抽 出する(図 2‑a).
ラベ ル領域 内 の輝度値 に関するヒストグラムを求め ,2.

2.ラ ベ ル の 検 査 方 法
ラベ ルの 欠陥としては ,ラ ベ ルの 内側 へ の 毛髪などの微小異物 の 混入 ,ラ ベ ルの歪み ,部 分的 めくれなどが存在する.こ のような欠陥を微 小なものでも検 出 できるためには ,ラ ベ ル 全体を一つのテンプレー トとしてマ ッチ ング
するよりは,ラ ベ ル を幾 つかの領域 に分割 して,領 域 毎にマッチングするほうが精度 の上か ら望ましい と考 えられる
このような考え方 に基 づいたラベ ル 検査法を以 下 の流れで行う
i.被 検査対象のラベル部分(ラ ベル領域)を 抽出
面。ラベル領域内を複数の小領域(ラ ベル小領域)へ 分割‖
L ラベル小領域毎にマッチング処理し欠陥を判定
市.必 要に応じ小領域を分割してマッチング処理し欠陥を判定

a。

原画像 (256階 調)

b.2値 画像

図 1ペ ットボトル Bの 画像.

.

2.1.ラ ベ ル 領 域 の 抽 出 と小 領 域 へ の 分 割 処 理
被検査対象 の原画像 (図 1‐ a)か ら輝度値 に関する度数
分布を濃度 ヒストグラムにより求め ,2値 化 処理 を行 うことにより背景領域を取 り除く.閾 値 は p‐ タイル 法 により決定
する.

―‑877‑―

a。

多値画像 (256階 調)

b.2値 画像

図 2ラ ベ ル 領域 内の画像

*h affifrtTr,. ::rf+b tt t:2l6.Et*(E z-o)tH t,''<t*btt t=/ifr ltuJ.8 /r [I A fi\bboT, r tfudl,a tlfr^ffi#t Hr,',( +iE'f Lf 6. )Lo hfr L+# lYIk/n$lt^**: ffi {E D-r T o IE&|./r 6 f*tPr 7 tv fiF&t
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2.2. W&7r7 t/- t ?v*YfruW.

it

2.2.1 7>Av-FDfffr,
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AFl 3 f,ul:fFff ff l:&;Err ri ) - y' a 2 | p m. t *a>

-878-

t

su‖ ToR▼①

996X156500× 68②

a.元 のテンプレート

740× 476

図 3テ ンプレート②996× 528

ワ f7′ 電― ト ナ ー

ラ イ フ ノ電― トナ ー

DAKARADAKARA③

る.そ して被検査対象画像と同サイズで各 領域 4に 対

ヵ ラ ダ ″バ

873X272

応した mjll与 り変換されたテンプレー トと被検査対象画.

2.3.3誤 差変化率 Fに よる判定
平均誤差 El,E2を 用 いた判定 で Dl=NGと なつた
場合 ,こ れは欠陥 による影響なのか,変 形や量子化誤差等によるエッジ周辺 の誤差による影響なのか は平均誤差だけでは判断できない.そ こで,こ こでは Elと E2の 関係に着 目した.誤 差 の値 が欠 陥による影響ならElと E2ではほとんど変わらないのでその差は小さく,変 形などによる影響ならE2は Elよ リノさくなるはずである。つ まり島jヽとE2の 差 が小さければ欠 陥である可能性が高 いと考えられる.こ の関係を誤差変化率 として式Qの ように定義 し壼 4)を 用 いて判定を行う.求 められた誤差変化率 Fに より判定を行う,.

996X316

a.テ ンプレー ト

像 とで平均課 差 E2を 求 める.Elの 時と同様 に,式② のElを E2に 置き換えて判定する

ヵリ カ バ ランス欧4

ラ ン ス 欧 料

b。

画像 B

図 4各 小領域のラベル画像ていたテンプレー トとの マ ッチ ング処 理 を行 い ,コ ンプレッ
クス法 を用 い てマ ッチ ングの 最 適 な アフィン変 換 パ ラメー
タを求 める.次 に求 めたパ ラメー タを用 いてそ の領 域 の 平
均 誤 差 を求 めそ の 値 か ら欠 陥判 定 を行 い 欠 陥 の ある領域 を見 つ ける.

実 験 結 果 と検 討
今回実際 のペ ットボトルの画像 (1500× 20oo[piXell,モ ノ
クロ256階 調)を 用 いて欠陥 検 出の実験を行 つた.領 域 の抽 出結果としてテンプレー ト用 に抽 出 した結 果を図4‑aに
被検 査画像 の一 例として画 像 Bの 結果を図4‑bに 示す。
各ペ ットボトルの小領域毎 の平均誤差 は表 1の ような結果になつた.平 均誤差 による判 定で Dl=NGと なつた領域
4。

,

について誤差 変化率 (表 2)を 求め誤差変化率による判定
を行 つた.欠 陥検 出の判定結果 は表 3に 表す.

表 1平 均誤 差

(3)

E2

E
②

①

③

①

②

③

画像 A 0.00000 0.00000 0.00000

3.実験
本 稿 では ,サ ントリー 欄 社 の 製 品である清 涼 飲 料 水「DAKARA」 のペ ットボトルのラベ ル 検査 について行 つた
今 回 の 実験では,テ ンプレー ト作成 にも利 用 した正常なペ ットボトルAと ラベ ル に細長 い異物 として髪 の 毛が付着した B,小 さな異物が付着した Cと D,ラ ベ ルのめくれた
E,テ ンプレー トに使用したものとは違うが正 常な Fに つ
いて行つた。
ラベ ル 小領域はラベ ル 上 部 から順 に①会社名部 ,② ロ
ゴマー ク部 ,③ 製 品名部 の 3つ の領域 に分 けた .今 回は前提条件として,検 査対象となるペ ットボトル はカメラに対
して正 対 している前提で実験を行 つた
今回6つ のペ ットボトル について原画像 からラベ ル 領域を抽 出 しさらに抽 出され た領 域 から3つ のラベ ル 小領域
へ の分割 を行う.次 に各小 領域 毎 にAか ら事前 に作成 し

画像 B 0.00000 0.00079

0.00000

画像 C 0.00000

0.000710.00000

0.00071

画像 D 0.00000

0。

00221 0.00038

0.00151―‑879‑―

0.000120.00000

0.00409

0.033970.00064 0.02922

画像 F 0.00006

0.019110.004390.00270

画像 E

.

.

0.00081E],1=Ⅳ τ

0。

00044

下線は,E≦ 0.ooo2

表 2平 均誤差 の差と誤差変化率
F

I El E21
①

②

③

①

②

③

画像 A
0.00002

0.031

画像 C

0.00000

0.000

画像 D

0.00069

0.315

画像 E

0.00345 0.00475

0.843

0。

画像 F

0.016410.00394

0.859

0,899

画像 B

□ ,1=κ

下線 は,F≧ 0.6

140

＼

,

欠 陥の種 類 と場 所
①

③

②

画像 A

Ｂ②

表 3判 定結 果
ヱフ2

①

②

③

①

②

③

OK

OK

OK

OK

OK

OK

OK

罵

OK

OK

κ

OK

小 片

OK

κ

OK

OK

κ

OK

画像 D

小 片

OK

κ

OK

OK

ハリ

OK

OK

A6

κ

OK

OK

κ

OK

κ

κ

OK

OK

OK

り

下線 は ,Ⅳ τ →OK

画像 E

めくれ

画像 F

□

'1=力

Ｄ②

毛 髪

画像 C

Ｃ②

画像 B

Ｅ③

画像 Aは 欠陥無しでテンプレー トにも使用した画像なので全て θκ で当然 の結果 が 出ている.画 像 B〜 Dで は欠陥部分のある小領域②が NG,そ れ以外の①,③ ではθκ になつていることがわかる.画 像 Dの ③について■ では NGだ がE2で Dl=θ κ と修正されている.画のある小領域③がNGで ,本 来像Eに 関しては「めくれ」
正常である②では平均誤差だけで判断すると誤差値は
画像 B〜 Cに 比 べ ても大差 は無 いので NGと なつていた,イ フ ′て― ト ナ ー

DAKAR´ス飲 料'ン
a.被 検査対象=iがb.誤 差画像

図 5マ ッチング結果 (D2=Ⅳ G)
Ｅ②
Ｆ②が誤差変化率による判定では θκ と修 正された.本 来 正常と判断される画像 Fの 小領域② ,③ については ,平 均
誤差は表 1か らも分かるとおり欠陥 のある画像 B〜 Eに 比
べ ても大きな値なので NGと なっているが ,誤 差変化率
を見ると画像 B〜 Dに 比 べかなり大きな値となつているので誤差 変化率 による判定で D2=θ κ と修 正された.

誤差変化率 による判 定で D2=NGと なつた領域 のマ
ッチ ング結果を図5に ,D2=θ κ となつた結果を図6に 示す。
今 回 の2次 元 アフィン変換を用 いたテンプ レー トマッチ
ングにより被検査対象 のラベ ル 面 がカメラと正 対 していれば ,微 少な回転やサイズの違 い ,平 行移動等 にも対応 した欠陥 検 出が 出来ることを確認 できた.さ らにラベ ル 小領
域を4分 割 してそれぞれ マッチングを行うことによリラベ ル
面とカメラが必ず しも正 対 していなくてもある程度 正 対 していれ ば対処出来ることが確認 できた.さ らに,平 均誤差
だけでは欠陥 による影 響 かどうか 分 からなか つたが誤差
変化 率を求 めることにより同 じ平均誤 差値 でも欠陥かどうか判 定できるようになつた.た だし,収 縮処理や ,膨 脹処
理を入れたことにより 3[pixel](約 150[μ m]を 越えるサイズの欠陥しか検 出出来ない事 になる「

3

a.領 域 全体 での誤差画像

図 6マ ッチング結果 (Dl=Ⅳ G,D2=θ Ю
陥検 出 の判 定 まで の処 理 をハ ー ドウェア化 して一 連 の 流
れ で 自動 的 に出来 るようにしてい きた い と考 えてい る.

謝辞
最後に実験画像は,マ イクロエンジニアリング開からの提供によることを記し,こ こ￨ご 謝意を表 します。
参考文献
[1]輿 水大和 監修 :ステム (1995)

目視検査 の自動化技術",い テクノシp]垣 内忍,佐 藤明樹,前 田博: 画像処理によるペットボトル.

のラベル欠陥検出",第 4回 日本ファジィ学会九州支部学術講演会予稿集 , pp.21‑24(2002)

5.あ とが き
本稿 では,実 際 のペ ットボトル を使 用した画 像 処理 によるラベ ル 欠陥検 出の手法と実験 につ いて述 べ てきた。本
手法 は検 査対象をカメラに正対させ るとい う条件 であれ
ば ,ラ ベ ル 面 が少 し傾 いていても,多 少 の 奥行き方 向に変化 があつてもほぼ 有効 に欠陥を判 定できることが確 かめられた .今 回 アフィン変換 パ ラメータの決 定をコンプレックス法 により求めたが ,他 にもつと適切 な方 法 がないか検討 していくことも考えている
将来的 にはライン上 の検査対象を画像取り込み から欠

b.4分 割 による誤 差画像[3]Box,M.J。 (1965).A new method of constrained optimization
and a comparison with other methods.Computer Joumal,
Vol.8,pp.42‐ 52

連絡先〒804‐ 8550北 九州市戸畑区仙水町 1‐ 1
九州工業大学 工学部 電気工学科
垣内 忍

.

‑880‑

丁e!/Fax: 093‐ 884‐ 3213
E‐

Mail: kakiuchi@comp.kyutech.acoip

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ffiw a nHfi affiflll lc r 6 ffi ffi -#ffu ^ o w&tufra ffi H
Applications of Image Processing to Environment Meaeurement byObsenring Botanic Growth-Hffi F6E#* atcv> a = Y € a.- I offHffifr--A Study of ComputerApplications for Solving the Environment ProblemsHffiE/t. ta#. )\nffi9)I(ousuke Takahashi, Tadashi Oishi, Junkou lGwaguchi#EilE*A+ EHIH#+ffi
Shizuoka Sanryo University, Faculty of Communications and Informatics

Abstract : Measurement of environments is pnoposed to diecover some associative
relations between the climatic changes and the growth rate of plants. The pictures toshow plant growth situation are analyzed by graphical computing eoftware. The
growth rate of tea plants is shown by BGB ratio of picture.

1. *irr*- F * trHt' 6
ffi*,a L ) t L(. ffiH-#lF|J L tirl.r 57

PffiW D HH',f'tn a ffi{Atl7l' bfrffi,a A|V, t aeb6.
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的に伝 えられ る気象 ニ ュース情報 を定期的に問題 は、茶畑 で注 目す る茶木 を同 じ位置、

記録す ることで得 られ る。生態 の生育状況 は、

同 じ明るさの下 で写真観測す ることが困難 でディジタルカメラによって生態 を定期的に観あるとい うことである。 カメラの手ぶれの影

測 し続 ける ことで記録 され る。

響 も避 け られない。 このよ うな フ ァジイな観図 1は 上記 の方法 で記録 した 2002年 の気温

測写真 の集合 か ら生育状況 に関す る年別 の ト

変化 の推移 を示す。 この図での平均気 温変化

レン ドの把握に画像処理 ソフ トを利用できなのデー タは理科年表による。

いか検討 した。

観測 してい ない期間 の茶木 の生育状況 を推均

均

定す るために、1週 間前 と後 の観測写真 か ら

評…

画像処理 ソフ トPhotoshopの 利用

3。

均

…

モーフ ィ ング処理 によつて中間 の生育状況 を
作 り出す ことが可能 である。 しか し、 2つ の堅 襄 嘔辱 唇唇堅唇 懸唇 堅 襄

図 1.2002年 の気温変化

茶畑写真 の畝 の位置 がび つた リー致 していな

図 2は 静 岡県 で大量 に栽培 され て い る茶木

い と、映像がゆがんで しま う。個 々の茶葉 のの 2002年 にお ける生育状況 を、
デ ィ ジタル カ

生育状況 を内挿す ることが難 しい。畝 の位置

メラに よ って 1週 間 に一度 の害Jで 撮影観測 しを使 って茶畑 の位置 を正規化す るにも作業時た もので ある。茶木 の 生育状況 は毎

間 がかかる。
茶畑全体 の色合 いの変化 は 日で見て もはつ

年 同 じよ うであるが 、気候 の影響 で早 くな っ
た り遅 くな った りす る。撮影 時刻 が きち

き りしてい る。そ こで、画素毎 で の赤 (R)、■■目■■■

緑 (G)、 青 (B)の 照度値に着 日した。写真 の中の特定 エ リヤにおけ る RGBご との照度値 の分布 と照度 の平均値 を計算す る機能が画像処■■■■■■

理 ソフ トPhotoshopに 備わ ってい る。そ こで、R、G、Bの ヒス トグラム表示機能 が出力す る

情報 を調査す ることに した。図 3は 茶畑 の観■■目日■■

測写真 か ら得た R、G、Bの ヒス トグラムである。

■■■■■■

特定 エ リアの選び方 によ り観測結果 が大 き
く変わ らないか を調 べ るために、観測写真 の

図 2。 2002年 の茶畑 の観測 写真例

中の 2地 点を選 んだ。中央部分をA地 点、そつ と明記 され るため、同 じ時期 の茶木 の生育
状況 が写真 で比較 で きる。図 2の よ うな観測の奥 の部分 を B地 点 として、それぞれ のエ リアにおける ヒス トグラム を調べ た。そ の結果

写真 が厳密 に記録 され ると、毎年 の生育状況

は図 3の よ うに、 ほぼ同様 の分布 であると認が 平 均 よ り何 日 ぐ ら い 早 ま る か 遅 く

め られ る。

なるか をファジイ推論す ることが容易にな る。

‑882‑

の照度 の平均値 をグラフで示 している。

4月 10日 か ら 4月 2 7日 までの

赤 (R)成 分、緑 (G)成 分の照度 の平均値

茶葉観測写真 RGBヒ ス トグラムの比較 (A地 点)

は変化量 が比較的 に少 ないのに対 して、青 (B)の照度 の平均値 が茶葉 の生育に合わせて急激に減少 していることがわかる。

4。

RGB比 率 の傾向
生育状況 に関 しては、画像処理 ソフ トの利

用 (RGB比 計算)で 月に 2〜 3枚 の観演1写 真 から植物 の生育速度を推定 し、平年値 と比較で
4/19

4/27

きる。生育速度 の平年値 が求 まれば、茶摘み
時期、開花時期や収穫時期な どの予測 も行 え

4月 10日 から4月 27日 までの茶葉観測写真 RGBヒ ス トグラムの比較 (B地 点る。

)

図 5は 茶葉観演1写 真 の R、G、

B照 度 の平均

値 を積 上げ棒 グラフの形式で表示 しなお した
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もので ある。

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図 3。 観測写真 RGBヒ ス トグラムの例

(A―

L」

度

)

…

25% 50% 75% 100%
茶葉観測写真RG韓RGB照 度の平均値 (A地 点、B地 点

)

A地 点

■ 200

R…・X…

度

G… ●…

の 150

・
B… マ。

平
均 1∞

B地 点

R一
G一
B一

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0

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4/29
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4/11
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250

25%

50%

フ 5%

100%

図 5.観 測写真 での RGBの 平均値推移

図 4。 観測写真 での RGB照 度 の平均値 の推移

2つ の図か ら、赤 (R)と 緑 (G)の 照度平
また図 4は 、4月 10日 か ら 4月 27日 まで

均値 の成分比 が少 しずつ増力日して い るの に対Bそ れぞれし、青 (B)の 照度平均値 の成分比 が生 育 日数の茶畑 の観測写真 における R、G、‑883‑―

の経過 と共 にかな り減少 して い る こ とがわ か

昨年 は 3‑4月 と 7‑8月 が 異常高温 の年 でBの 成分 比 は A地 点 と11‑12月 が異常低温 にな った年 と言える。そB地 点 で ほ と ん ど 変 わ り が な い 。
RGB照 度平均値か ら求めた茶業の色の変化の結果 として、2002年 は茶摘み が 4月 末に早る。 しか し、 R、 G、

まった ことがわかる。
図 7。 2002年 の気温変化 の記号化例

4月 10日
4月 19日
4月 27日 .

A地 点

図 6。

B地 点

RGB照 度平均値 か ら合成 した茶葉 の色

図 6は 、 4月 10日 か ら 4月 27日 の茶畑観
測写真 か ら、 R、G、

年より富d異 常に高ι

Bに 分解 した照度 の平均値 を再び合成 して求めた茶葉 の色 である。
日数 の経過 とともに緑 が濃 くな ってい くことがわかる。 A地 点 とB地 点 では場所 の違 い によ り明暗な どが生 じるが、茶葉は色相や彩 度6。

の違 いはほ とん ど無 く、明度 の違 いに よるもので あることがわかる。

結論 お よび考察

植物生育状況観 測写真 と気候デー タ とのファジイ な照合 に利用 され る可能性 を考 えて、
2∞ 2年 の気候 デ ー タ と合 わせて茶木 の生育

5。

気候や生育状況 の記号化
もちろん:上 記 RGB比 による植物 の生育状

況 の変化 は気候変動や異常気象 によつて狂 う。
開花時期や収穫時期 の記録 とともに生育状況の記録 を残す ことが、環境計測 につ ながる。
生育状況 と照合 され る気候変動に付 いては、TVや 新聞や理科年表 で報告 され るもの を利用出来 る。 デー タマイ ニ ングな どの知能情報処理 を しやす くす るには、記号化 が求め られる。 月 々の平均気温 を 「平年並み」 と 「平年よ り高 い」、あ るいは 「平年 よ り低 い」な どの
言語変数 にクラス分 けす ることか ら始 める。
そ の際 に フ ァジイ集合 の理論 が役 立つ と考 える。平年 との温度差でグ レ
ー ドを変 える ことができる。図 7は そ の結果の一例 である。 クラス分けす ることで 1年 間の気候変動 を言葉で表現 できる。この図か ら、

状況 の観測 デー タを収集 し、画像 の色合 いの変化 に気候 との因果関係 が見 られ るか調査 をした。そ の結果、茶葉 は 4月 の下旬 か ら5月
初旬 に摘み取 られ るが、R、度比 が R(37%)、

G、

Bご との照G(47%)、 B(16%)程

度 の色合 い にな った ときが摘み取 りに最適 であるとわかつた。

参考文献[1]高 橋、川 口、大石 「環境計測へのグラフィッ

クコンピューテ ィングの応用」第 14回 東海 フ
ァジイ研究会講演論文集(2003)[2]立 木英機 「環境をはかる」 日刊工業 (2001)[連 絡先]

静岡産業大学 高橋恒介
Tel。 054‑646‑5443

Fax.054‑645‑0195

Mail:takahasiOssuo ac.jp‑884‑

19th Fuzzy SysteFn Symposium (Sakai,Sept。

8‑10,2003)

言葉 を用 いた対話型似顔絵描写 システ ムの改良
Improvement Oflnteractive Facnal Catticature D)mwing System with Linguistic ExPEssiOns
鬼沢 武久
Takehisa Onlsawa
筑 波 大 学機 能 工 学 系
Institute of E■ Jnee五 ng Mechanics and Systems,

平 澤 裕介
Yusuke Hirasawa
筑 波 大 学 シス テ ム 情 報 工 学研 究 科Graduate School of Systems and lnforlnation
Enginee五 ng,University of Tsukuba

University of Tsukuba

Abstract : This paper improves our previous facial caricature drawing system by reconsidering facial parameters andhairstyles. The ixperiments are performed to oompare our Presnt system wlth the previous one. The experimental
result; show that the present system is more useful than our previous s)Etem about the flexibility of drawn facial
caricatures.

1 は じめに
顔は人物 の属性、心理状態など様 々な情報 を持 つてお り、・
人間の コ ミュニ ケー シ ヨンにお いて重 要 な役割 を果 た し

三
勇
贅:F集騨
責
百
謝
量
で
議
ツ
警
勇
喜
よ
だ
屋
電
懇
込
五
言
鼻
は莫大な情報は顔 の 中で も似顔絵 に焦 点 を当て る。似顔絵を持 つ 顔 の 中 か ら重要 な情報 を端 的 に 表示 で き る性 質 を持 つてい るため、 ホー ムペ ー ジ、 エ ー ジ エ ン トな ど顔 を用い た コ ミュ ニ ケー シ ヨン を行 う場合 には、実画像 を用 い る
よ りも似 顔絵 を用 い た方 が 利 用者 の 情 報 や 意 図 を表現 し
やす く、情報 の 削減 にもつ なが る。そ の ため、計算機 を用いての 似顔絵描 写 の 試 み は意 義 の あ る こ と と考 え られ る。
計 算機 を用 いた 似顔絵 生成 の研 究で は、実写 の顔 画像 を用 いて 顔 の 特徴 点 を抽 出 し、それ を強調 す ることで似顔絵
生成 を行 つてい るものが多 い12]、 131。 これ らの研 究で は顔画像 か ら似顔絵 を生成す るため、 モデ ルの 顔 を客観的 に正確 に表現す るこ とがで きる。 一 方、我 々はユ ーザ がモデルの 顔 か ら受 け る印象 を言葉 で 入 力 し対 話 的 に似 顔絵 描 写を行 う システ ムの 構築 を試み て い る[4]、 [51。 我 々の研 究では、客観的 に正確 な似顔絵 の 描写 をす るのではな く、 ユ ー
ザ が 持 つて い るモデ ルの 顔 に 関す る主観 的 な イ メー ジ を
似顔絵 に反映 させ ることを 目的 と して い る。
本稿 で は、我 々の 従来 の システ ム を発展 させ 自由度 の 高
い似顔絵 を描 くこと を目的 とす る。そ のため 、顔 の 各部 を構 成 す る パ ラ メー タ を再 設定 し髪 型 の 描 画 方 法 を改 良する。 また、被験者実験 を行 い 、本 システ ム を用 いて描 いた
似顔絵 を従 来 の システ ム を用 いて 描 い た似顔絵 と比較 し、
似顔絵 の 評価 と柔軟 さについ て検 討す る。

2 システムの概要
図 1に 示す ように、言葉 に よる入力は大 き く分 け ると初期 入力 と1多 正 の 2つ の部 分で構成 され る。あ らか じめ用意
され て い る顔 の 印象 や特徴 な どを表 現 す る言葉 を選 択 し
入力す ると似顔絵 が 出力 され る。

2。

1 初期入カ

初期入力では顔型、顔 の印象、特徴、髪 型 を入力す る。
ユ ーザはモデルの顔 を思 い浮 かべ てその イン― ジを言葉に して入力する。

図 1:シ ステムの概要
表 1:印 象語 とそのグループ分け
番号

印象語

グルー プ
快活 さ
性別 相応度強弱

年齢 相応度優 しさ

活発 、お とな しし
男 つぱい、女 つぱい、かわいし
強 い 、弱 い大人 つぽい、若 々しι
優 しい、鋭 いの 印象語 が 5つ の グルー プに分 かれてお り、各 グルー プの
中 か ら一つ ずつ 選択 す ることがで きる。
各 印象語 か ら受 け るイ メー ジが ユ ーザ ご とに違 つた り、
1個 の 印象語 か ら複数 の イ メー ジを思い浮か べ た りす ることがあ ると考 え られ る。そ こで、事前 に実験 を行 い 、 ユ ー
ザ ご とに各 印象語 か ら受 け るイ メー ジ を考 慮 した顔 デ ー
タベ ース を作 成 してお き、似顔絵描 写 に 用 い る14〕 。本研究では これ らの 顔 を印象顔 と呼ぶ。
「 眉 が太 い 」 といつた顔
特徴 :本 研 究では「 目が大 きい」、の 特徴 を表現す る言葉 を特徴 語 と呼ぶ 。特徴語 は全部 で 65
個 用意 され てい る。
特徴 は 目、鼻、 口、 眉、耳、輪郭 の 各部 に分類 され、各部 は さ らに大 きさ、傾 き、形 な ど数種類 の 要素 に分 類 される。そ して、 その要素 ごとにい くつ かの 特徴 語 が 用意 されて い る。
顔 の 各部 の 大 きさ、傾 き、 形 な どを バ ラ メー タと呼 び、
表 2に 示す 29個 の パ ラメー タ を考 え る。 また、 バ ラ メー

タの値をバラメータ値と呼ぶ。各パラメータは言葉で表現され るため言葉 の持 つ 意味 を三角型 メンバー シ ツプ関数。≦″″(r(J)― o.2,/(J),″(J)≦ 0,J=1,2,一 ,29)
(̲1。
(プ )+0.2)
を持 つ フ ァジ イ集合 で表現 す る。す べ ての プ に対 して
顔型 :丸 型、三角型、四角型、 ホームベース型、普通(卵 r(J)=0と な る時に日本人の 男性 の平均的な顔 になるよう型)の 5種 類 の 中か ら最もモデルに適 している顔型を一つに文献16]を 参考 に してパラメータ値 を設定 してお き、この選択す る。
顔 を平均顔 と呼ぶ。
特徴語 はそれぞれ 一つ または複数 の パ ラメータに対応「 男つばい」 といつた顔の印象
印象 :本 研究では「活発」、いる。例 として、 目の要素、特徴語、対応す るパラメ
してを表現す る言葉 を印象語 と呼ぶ。表 1に 示すように、H個―‑885‑―

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-887-

絵描写後 に、各被験者 は自分で描 いた各 モデルの似顔絵が自分の イメージに合 う、または納得できるか どうかの満足度 を{‑3:全 く満足 しない、‑2:満 足 しない、‑1:少 し満足 しな
い、0ど ち らとも言えない、+1:少 し満足、+2:満 足、+3:と°てまた、実験 によ り得二源屋 ￨られた似顔絵 の パラメータ値 を分析 し、今回の改 良が似顔絵 に与える影響 を検討す る。
5。

システ ム を用 いて描 いた似顔絵 の例 を図 6に 示す。(b)と (C)を比較 す る と今 回改 良 した頬 の 表現 に大 きな違 いが 見 られ る。

2 実験 の 結 果(→

似顔絵 の評価
従 来 の シス テ ム を用 い た場 合 の 似 顔絵 の 評価 値 は平 均
0。 96、
本 システ ムでは 平均 1.07で あ つた。両 システ ムの似の顔絵 評価値 の差の 平均 につ い て t検 定 を行 つた結果、有意水準 1%1で 両者 の 間 に有意 さはあ るとは言 えな い こ とが
確 認 され た。
似顔 絵 の柔軟 さ
3章 で述べ た ように、本 システ ムでは新 た に 19個 の パ ラ
メー タ値 の 可動 範 囲 を大 き くす るよ う に パ ラ メー タを設定 し直 して い るが、 この改 良 が 似顔絵 に影響 を与 えて い る
か どうか を実験 で得 られ た似 顔絵 の パ ラ メー タ値 か ら分
析 す る。 また、 4章 で述 べ た髪型 の微調整 が どの 程度行 わ
れ て い るか につ いて 分析 す る。
今 回 の 改 良 に よ り従 来 の 可 動範 囲 を超 え た箇 所 の パ ラ
メー タ を調 べ た結果 、本 システ ム を用 いて描 い た 24個 の似 顔絵 中 51個 あ つた。あ る似顔絵 につ いては 、7個 の パ ラ
メー タ に 対応 す る箇 所 につ い て従 来 の 可 動範 囲 を超 えた
似 顔絵 が得 られ てい る。
また、似顔絵 の総修正 回数 は従 来 の システ ムで 平均 54.6
回、本 システ ムで 平均 94.3回 と大 きな差 が 出て い る。 しかし、本 システ ムでの 修正 は髪型 の 修正 も含 まれ てお り、髪型の修 正は平均 30.6回 行われ て い る。これは総修 正回数 の約 3分 の 1を 占 め る回数 であ る。

5。

0)(a)モ デルの写真(C)(b)従 来のシステム(c)本 システム

6 おわ りに本稿 で は、従来 の システ ム を発展 させ 自由度 の 高 い似顔
絵 を描 け るようにす るために、 パ ラメー タを再設定 し髪型の 描画方法 を改 良 した。被験 者実験 の 結果、従来 の システ
ム を用 い て描 い た似顔絵 と本 シス テ ム を用 いて 描 い た似
顔絵 を比較 す ると、似顔絵 の 評価 については差が 出な か つた。 しか し、実験 で得 られ た似顔絵 の パ ラメータ値 を分析した結 果、従 来 の システ ムでは パ ラメー タの制限 によ り表
現 す る こ との で きな い 似 顔絵 が 本 システ ム を用 い た場 合には得 られ た。 また、髪型 の 修正 が 多 く行 われ た。 これ らの ことか ら、本 システ ム を用 い るこ とで従来 よ りも自由度の 高 い似顔絵 を描 け るこ とがわか る。
今後 の 課 題 と して は似 顔絵 の 評価 を上 げ る こ とが 挙 げられ る。そ のためには、 ユ ーザの入 力 した情 報 か ら今以上に 効 率 良 く的確 にモデ ル の 特徴 を抽 出 し似 顔絵 に反 映 さ
せ る必要が あ る。具体 的 には、初期 入力 の正 規化 や言葉 の入 力 に よ る パ ラ メー タ値 の 計 算手 法 の 改 善 な どを行 う必要 があ ると考 え られ る。

参 考文献

3 実験 の考察

似顔絵 の評価 につ いては 2つ の システ ムで差 がないが、これ は 自由度 の 高 い 似 顔絵 が 必 ず しも高 い 評価 の 似 顔絵にはな らな い こ とを示 して い る。 つ ま り、似顔絵 の 評価 を
上 げ るため には似顔絵 の 自由度 だ けではな く、各部 の 顔部
品 を複数 用意す るな ど似顔絵 の 表現 力 を上 げ る ことや、ユー ザ の 曖 味 な イ メー ジか らモデ ルの 特徴 を今 以 上 に う ま
く捕 らえ る仕組 みが必要 にな ると考 え られ る。
パ ラメー タの再 設定 によ り、従 来 の 可動範 囲 を超 えた似顔絵 を得 る ことがで きて い る。 パ ラ メー タに対応 す る箇所の 可 動 範 囲 を大 き くす るこ とで似 顔 絵 の 自由度 は高 くな
るが、そ の分最終 的な似顔絵 を得 るまで の過程 が 長 くな る
こ とが予想 され る。 しか し、今 回 の 実験 では髪型 の修 正 を除 いた似顔絵 の総 1多 正回数 は 2つ の システ ムにお いて大 き
な差 は見 られな か つた。 似顔絵 の 自由度 が増 して も、 ユ ー
ザ がそれ に柔軟 に対応 じ修 正 を行 つて い る と考 え られ る。
また、髪型 の微調整 を行 えるよう に して い るが、今 回 の実験 にお いて髪型 は総修 正回数 の約 3分 の 1と い う多 くの修 正が行 われ た。髪型 は顔 の 一部 であ り、 ユ ーザ の微調整を行 い た い とい う要求 に応 じるこ との で き る仕 組 み が重一サーベ イ ー
電 子 情 報 通 信 学 会 論 文 誌 (D― ID,vOl・ J80‑D― II,no。 3,[1]赤 松茂 :コ ンピユー タによる顔 の認識,

図 暮籍 子糧 撃霊募 ,轟 明 :固 有鋼 を利用 した計算機 による似顔絵 の生成,電 子情報通信学会論文誌(D― ID,
vol.J84‑lD― II,no。 7,pp.1279‑1288,2001.

同諄i嵐 構bttid計 職
虚 志緊
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10th Pacific Conference on Computer G;raphics and

円箋

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1責 撃
曇
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739ラ 面志,vol.3,no。 4,pp.299‑306,2001.
両
15]言

3
1じ じ
負
隼
集
ι
じ
掌
〕
写
言
名
鴛
瑾
顔
泥
我
亀
F桑 質

ウム講 演論文集 ,pp83‑86,2002.
[6]吉 成勇編 :歴 史読 本臨時増刊 <日 本人 シ リー ズ >日 本
人 の 顔 ,新 人物往来社 ,1995。
連絡先:￢ 305‑8573「
茨 城 県 つ くば 市 天 王 台 1‑1‑1筑 波 大 学 機 能 工 学 系 鬼沢研 究 室
平澤 裕介

要 であ るこ とがわ か る。

5。

図 6:似 顔絵 の例

4 似 顔絵 の例

Tel:029‐ 853‑6188

実験で得られた同じ被験者が同じモデルについて 2つ のFax:029‑853‑5207
E―ma‖ :hirasawa@fhumanocsys.tsukuba.acjp―‑888‑一19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

Effi dEr4.t f;l€fi a#,a66oEEEtIE,
Linguistic Expressions of Some Pictures Reflecting Subjectivity

EiR N\Aomffi E

Takehisa Onisawa

Shigeru Kato

ffi iE ;/(+ j(+ yft,>ffiifit+#HEa.+*

7 L +A#r-+nft XI+^
and Information
Graduate School of Systems
Engineering, University of Tsukuba

Institute of Engineering Mechanics and Systems,
University of Tsukuba

Abstract: This paper aims at the construction of the system that outputs subjective and consistent linguistic expressions of somepictures. tnprt i" this system is information on some pictures and this s]'stem outputs explanation of basic contents of pictures

part ofbasic contents
and consistent connective relationships betlr'een pictures. The present system consists ofthe explaining
pictures.
and the explaining part ofconnective relationship. The former part explains behaviors and feelings ofobjects drawn inofpart
consistency
pictures.
considers
This
from
them
picturesb1'guessinginnotdrau'nThe latter one .*ftrin. the matterstheconnective relationships. From the vieu'point that the interpretation of pictures is dependent on individual subjectivitl',present paper considers an individual sf'stem having individual databases for the interpretation of pictures. In order toconfirm the usefulness of the present approach, simulation experiments are performed. In the experiments the individual
systems of subjects are constructed and the outputs of the s]'stems are evaluated. Experiment results shou'evaluation'is obtained.

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2つ の 位 置 χ,ッ が等 しい とき、 た((χ ,ツ ))=1と す る。 そ う
で な い場合、 図 5に 示 す位 置 の一 致度 デー タベ ー スか らた((χ ,y))を 求 め る。位置 の一 致度デー タには 2つ の位 置 と、その一致度 が与 え られて い る。なお、一致度 は [0,1]の 実数
値 で表現 され る。デー タはユ ーザー との 対話処理 によ り追加 、学 習 され る[8]。
位 置2

位置1

‑致

の ド)
(本 。
バ。
の ド)(13.の ド).の 中 )(ボ ー ト・の外(ボ ー ト図5

猫 は男の子 を見て い る + 猫 は女 の 子 を見て い る→ 猫 は男の子 と女 の 子 を見て い る(il)主 語 Sと 対象 オ ブジェク トOが 等 しく、対象オ ブジェ

ク トOと 主語 Sが 等 しい記述 同士は以 下 の よ うに要約され る。
OAは Bと V + Bは Aと V → Aと Bは V

度

OAは Bを (に )V + Bは Aを (に )V→ Aと Bは 互 い を (に )V

0.4
1.0

の 11)
(本 。
(ロ

(例 )

)

(例 )

0.4

男 の 子は女 の 子 と話 して い る +女 の 子は男 の 子 と話 して い る → 男 の 子 と女 の 子は話 して い る

位 置 の一 致 度 デー タ

男 の 子 は女 の 子 を無視 して い る 十 女 の 子 は 男 の 子 を無視 して い る→ 男 の 子 と女 の 子は互 い を無視 して い る

4 絵 全体 の 言語 表現 の構成
最終 的 に構成 され る言語表現 は、基 本内容説明部 か ら出力 され る状態記述 と、接続 関連説明部 で出力 され るイベ ン
ト記述 を合 わせ た ものであ る。
3枚 の 絵 の 絵情 報 を入 力 す る場合 の 言語 表現 は 図 6にす
示 よ うに、まず絵 1の 状態記述、絵 1と 絵 2の イベ ン ト
記述、絵 2の 状態記述、絵 2と 絵 3の イベ ン ト記述、絵 3の状態 記述 の順 に生成 され る。ただ し、一つの シー ンで複数 の状態記述 が 出力 され る場合、それ らが機械 的で不 自然な表現 とな つて い る場合 があ り、その場合 には状態記述の意味 や 内容 を変 え るこ とな くよ り自然 な表現 に要約 す る
処理 を行 つて い る。
鷹

要約 され た状態記述 が絵 の 言語表現 と して 出力 され る。

5

システムの評価 実験
絵 の解釈 は個 人 の主観 によって異 な るため、システ ムは
個 人 の主観 に応 じた言語 出力 を行 う必要があ る。その ため、
個 人 ご とに獲 得 したデー タベ ー ス を個 別 の システ ム に入力 した個 人 システ ムを作成 す る。そ して、個 人 システ ムが個 人 ご とに理解 で きる言語 表現 を生成 す るこ とを確 認 するために、シ ミュ レー シ ヨン を行 い、出力 され る言語表現の 評価 を行 う。

―

5.1 個 人 システムの作成
4名 の被験 者 につ いて個 人 システ ムを作成 す る。4名 はいずれ も大学生、大学院生であ る。状態 記述事例 デー タベ
ー ス 、イベ ン ト記述事例 デー タベ ー ス、位 置 の一致度 デー
タベ ー ス を個 人 ごとに作成 す る。図 8に 示す ように被験 者
A〜 Dに つい て 4つ の個 人 システム を作成 す る。デー タの獲 得 には 33枚 の 絵 を使 用す る。

イベント
記述0

図6

絵 の 説 明 の構 成

システム

D藤二 覇

基 本 内容説明部 は絵 に描 かれて い る全て の 動物、人間オ
ブジェク トを主体 とす る場合 の状態記述 を個 別 に推 論、出力す るため、図 7に 示 す絵 を入力 す る場合、右側 に示すような状態記述 を出力 す る。これ らの記述は、絵 の 言語表現と しては機械 的 で冗長で あ る と考 え られ る。

状 態 記 述事例 データベ ー ス
イベ ント記 述事 例 データベ ー
位 置 の 一 致 度 データベ ース

状 態 記 述 事例 データベ ー ス
イベ ント記 述 事例 データベ ー
位 置 の 一 致 度 データベ ー ス

j

:

システムA
男 の子は女の子 ど舌してしる
女の子は男の子 ど舌してしる
猫 は男の子を見てし略
猫は女の子を見てし略

図7

システムD
図8

個 人 システ ム

5.2 シ ミ ュ レー シ ョン結果

状態 記述 の 要約

本 システ ムは よ り自然 な言語表現 を出力す るため、基 本
内容 説 明部 か ら出力 され た状 態 記述 に 対 して要約 処理 を
行 う。
状態 記述 は主語 オ ブジエク トSと 、対象オ ブジエク トOと、Sを 主体 と した場合 の Sと ○の 関係 を表現 す る動詞表
現 Vの 組合 せで表 現 され る。以下 の規則 で状態 記述 の 要約
を行 う。
(i)主 語 S、 動詞 表現 Vが 同 じで、対象 オ ブジ エ ク トO
のみ が 異な る記述 同士、あ るいは 、対象 オ ブジエク ト
O、 動詞表現 Vが 同 じで、主語 Sの みが異 な る記述 同士は以 下 の よ うに要約 され る。
OAは Bを V+Aは Cを V → Aは Bと Cを V
・ Bは Aを V+Cは Aを V → Bと Cは Aを V

シ ミュ レー シ ョンには 図 9に 示 す個 人 システ ムの 作 成に使 用 して いない 4枚 の絵 を使 用す る。4枚 か ら 3枚 を とる順列 24通 りを個 人 システ ムに入 力 した ところシステ ム
A〜 Dに つ いて それぞれ 27、 23、 15、 18個 の 言語表現 が
出力 されて い る。例 えば、No。 1→ No.2→ No。 3の 順序 で絵を入 力す ると各 システ ムか ら図 10に 示す言語表現 が 出力され る。下線付 きの 記述は イベ ン ト記述で、それ以外 は状態記述 であ る。A〜 Dに つい て それぞれ異な つた内容 の 言
語表現 が 出力 されて い る。特 に、 1枚 目と 2枚 目の イベ ン
「 熊 が男ト記述 は、 システ ム Aか らDに つ いて それ ぞれ、
い
か
が男の子
した」、
の 子 にぶ つ か つた 」、
ら追
を家
出
熊
「
つて き
の
が男の子
が
か
した
を襲
「
ら飛び
、
熊
出
「男 子 家」っつシステムによ
て異な
る内容
とな
てお
り、個
人
とな
た」
つて いる。また、紙 面 の都合 上、本論文では省略 して い るが、異な る絵 の並び を入力 した場合で も、各 システムか ら
言語 表現 が 得 られて い る こ とを確 認 して い る。

‑891‑

表 1に 示 す よ うに シ ス テ ム 作 成 者 の 評 価 の 平 均 は い ず
れ も、 4。 0以 上 で あ り、 シス テ ム作 成 者 に と つ て ほ ぼ理 解で きる内容 の 言語 表 現 が 得 られ て い る。また、評価 者 5名の 評価 の 平均 は い ずれ も 3.0以 上 とな つ て お り、本 シス テ
ムの 出 力 は 客観 的 に も「 理 解 で きな い 」内容 で は な い と い
え る。
No 2

No.￢

6 結論

No.4

No.3
図 9

本 論 文 で は 複 数 の 絵 の 内容 か ら人 間 が 作 り出 す よ うな
主 観 的 で 一 貫 性 の あ る言 語 表 現 を生 成 す る シス テ ム の 構
築 に つ いて 述 べ た。主観 的 な 言語 表 現 と して 、絵 に 描 か れて い るオ ブ ジ ェ ク トの 行 動 や 心 情 に 関 す る記 述 や イ ベ ン
ト記 述 の 推 論 を行 つ た。また、理 解 可能 な 言語 表現 生成 のた め に イ ベ ン ト記 述 の 一 貫性 を考慮 し、個 人 シス テ ム を作

シ ミ ユ レー シ ヨ ンで 使 用 す る絵 情 報システム A成 した。 また 、 よ り自然 な 言語 表現 を生成 す るた め、状 態
記 述 の 要約 処 理 を行 つ た 。シ ミュ レー シ ヨン を行 い 、各 シ
ス テ ム か ら出 力 され た 言語 表現 の 評価 を行 つ た結 果 、シ ス
テ ム 作 成 者 に と つ て ほ ぼ 理 解 で き る 内 容 で あ る こ とが確
認 され 、 また、客観 的 に も「 理 解 で きな い 」内容 で は な いとこ うこ とが確 認 され た 。今後 は、イ ベ ン ト記 述 と状 態 記

熊 が 男の 子 にぶ つかつた
熊 が 男の 子 に襲 い掛 か つてしる
熊 は 男の 子 に腹 を立てて しる
男 の 子は 熊 を怖 が つてし略
男 の 子は 熊か ら逃 げわ た
女 の 子は 男の子 農 つてしる

女の子場 の子は互 いを好して しる
男の子は女の子に笑いか ￨ナ でしるシステム B

述 の 因果 関係 を考慮 す るな ど、よ り記 述 同 士 の つ な が りを
考 慮 した 言語 表 現 生 成 を行 う必 要 が あ る。

熊 が 男の子 な か ら追 い出 した熊 が 男の 子 を襲 つてしる
男 の 子が 熊か ら逃 げてしもつてしる
男 の 子 は熊 柿 力く
男 の 子は熊か ら逃 げ切 つた
女 の 子が 男の 子 に笑 い掛 ￨ナ でしる
男 の 子が女の 子 に微 笑ん でしる

参考文献
・ [1]Mo Mateas and P Sengers:

Narrat市 e lntelligence,"

Proceedings of AAAI Fall Symposium, AAAI Press,
システム CTechnical Report FS‐

男 の 子が 家か ら飛び出 した熊 が 男の 子 を襲 つてしる
男 の 子は 熊か ら逃 げてし略
男の 子は熊 を恐 れてしる
男の 子は熊か ら逃 げ切 つたシステム D

図 10Characters in Search of an Author: AI‐ Based Virtualon Virtual Storytelling 2001,pp145‐ 154,France,2001.
[3]Charles callaway and James lk)ster:"Narrative Prose

Generator":Proceedings of the Seventeenth lnternational
Joint Conference on Artiicial lntelligence,pp.1241‐ 1248,

Seattle,WA,2001.
[4]石 井余史子 ,Bipin lndurkhya,野 瀬隆 ,乾 伸雄 ,小 谷善
行 ,西 村恕彦 : 絵 を使 つた創造的作文支援 システムヘ のこどもの 日常的知識 の利用:"情 報処理学会第 46回 教育 と研究研究会,pp.31‐ 38,1997.

でしる

シ ミュ レー シ ヨン結果

[5]K.Kuriyama, To Terano and M.Numao:

5.3 システ ムの 出力 の 評価

Co】

シ ミユ レー シ ヨンで 出力 され た言語表現 の 評価 を行 う。
システ ム を作 成 した被験 者 4名 が 自分 の システ ムの 出力の評価 を行 い、シ ステ ム作成 を行 つて い な い 5名 の被験者が全 ての システ ムの 出力 の 評価 を行 う。なお 5名 は いずれも大学院生であ る。以下で は個 人 システム を作成 した被験者 をシ ステム作 成者 と呼び、他 の 5名 の被験 者 を評価 者 と呼ぶ 。
言語 表現 が絵 の 説 明 と して理解 で きるか を以 下 の 5段
階で評価 す る。結果 を表 1に 示 す。
1 理解 で きな い
2 あ ま り理解 で きな い
3 どち らとも いえな い
4 やや理解 で きる
5 理解 で きる
表110,1999.

Storytelling,"Proceedings of the lnternational conference

女の子と男の子は互 いに微笑 んでし略
女の子場 の子は互いを好しVて しる
熊 が 男の 子 震 つて故熊 が 男の 子 を襲 つてしも
熊 は 男の 子 を朦つてしる
男 の 子が 熊か ら逃げてしる
男 の 子は熊 に怯 えてしる
男 の子は 必死 に逃 げて教女 の 子 場 の子 は互 いに̲ん

99‐ 01,pp.1‐[2] Marc Cavazza, Fred Charles, and Steven Mead:

Asian Fuzzy Systeln Symposium, Masan, Kbrea, pp.
485‐ 488,1998.
16]角 ,坂 本 ,中 尾 ,｀ 間瀬 : コ ミックダイア リ :経 験や興味を伝 え合 うための漫画 日記 ,"情 報処理学会イ ンタラクショ
ン 2002, pp.101‐ 108, 2002.
[7]増 井重弘 ,佐 藤秀昭 , 柴田浩司,内 田勉 ,松 田修 三 : フ
ァジィ関係 とフアジ イ関係方程式の解 を用 いた画像 の シナ
リオ作成," 第 18回 フアジイシステムシンポジウム講演論
文集 , pp.257‐ 260,2002.
[8]加 藤茂,鬼 沢武久: 絵 のつなが りを考慮 した複数の絵 の 内
容 の 言語表現 ",第 12回 インテ リジ ェ ン トシステムシンポ
ジウム,pp.303‐ 308,2002.
[9]岩 田満 ,鬼 沢武久: 絵 のつなが りを考慮 した絵情報 の 言語的表現,"電 子情報通信学会論文誌 ,VoloJ84‐ D‐ H No.2,pp.
337‐ 350,2001.

言語 表現 の 評価
システム作 成者 の評価 の 平均
(評 価 者 5名 の評価 の平均)

システ ム A

4.7(3.9)

システ ム B
システ ム C
システ ム D

5.0 (4.4)4。

4 (4。 1)

4.1(4.3)

Storymposition Support by IGA and CBR,"Proc.ofthe Third

連絡先:T305‐ 8573

茨城県つ くば市天王台 1‐ 1‐ 1
筑波大学機能 工学系 鬼沢研究室
加藤 茂
TEL:0298‐ 53‐ 6188 FAX:0298‐ 53‐ 6471
E¨ mail:shigeru@human.esys.tsukuba.acojp―‑892‑―

19th Fuzzy Systern Symposiulm(Sakai,Sept.8‑10,2003)

男 女の 顔特徴抽 出 に おける分析法 の比 較Comparison of Extraction of Male and Felnale Facial Feature Using Multiple
Variable Analysis,Decision■ ee and Neural Network。

o熊 澤信幸,三 好哲也 (豊 橋創造大学)

Nobuyuki KUMAZAWA,Tetsuya MIYOSHI(TOyOhashi Sozo College)
Abstract:In this paper we present the comparison results on classifying the sex of faces using someclassiner lnethods such as a neural network and a decision tree,and discuss what physical variables on
faces make important contributions to classify the sex.

Keywords:Gender classincation,Face recognition,Neural network,Decision tree,GINI index

1

は じめ に眼の縦幅ユーザである人間の性別や年齢な どの個人特性 を正確に抽出することは,新 たなマ ンマ シンインタフェースを考える上で重要な課題であ り,顔 画像 か ら個人特E+alh,*e /e+af;$/↓

目毛 か ら目
までの面積

眼 の饉幅

̲眼

から口までの性を識別する方法が提案されている l.顔 画像から年「面積

齢や性別 な どの個人特性 の識別や感情識 別 に関す る研

究 を,用 い られ る特徴 量 に基 づ いて 分類す る と,顔 画
像 の各画素 にお ける画素値 を直接 分析対象 とす る研 究

P,31,画 素値の空間周波数特性を分析対象とする研究
いつた形状特徴を分析する研[4,司 ,眉 毛の長さや幅と究 μ,61に 分類できる.ま た,識 別に用いる分析法に基図 1顔 の特徴 量

づ き分類す る と,主 成分分析 と判別分析 を組 み合 わせ

徴 量 か ら文献 [llで 有意 とされ た 8変 量 を顔造作 の特
徴 量 として用 い た .用 いた 8変 量は図 1に 示 した眼 のて用 い た研 究や ニ ュー ラル ネ ッ トワー クを用 いた研究

縦幅 と眉毛 の縦幅 の比率 (eye height/brow height),眉が報告 されて い る [1,61.

毛か ら眼 まで の面積 (brOwS― eyes area),眉 毛か ら顎 ま

本研 究では,顔 画像 か ら計測 され た造作 に関す る位

で の距離 (brOw― Chin distance),眉 毛 の離れ具合 (brOw

置 座標 に基 づ き造作 の形状 を表すデ ー タを算 出 し,そのデー タに対 して多変 量解析 ,決 定木 ,ニ ュー ラル ネ ッ

separ乱 lon),眉 毛 の 曲率 (brOw Curve),鼻 の横幅 (nOse

トワー クを用 いて判別分析 を行 い ,そ れ ぞれ の方法 に

幅 (eye height)と し,こ の 8変 量 を用 いて 次節 で述 ベ

よる判別率や識別 に影響す る要因 の比較検討 を行 う

る手法 に よ つて 男女識別 を行 つた

2

3

.

分析対象

width),眼 か ら鼻まで の 面積 (eyes― nose area),眼 の縦.

男女識 別手法

分析対象 として高等学校 の 卒業 アル バ ム に掲載 された男女 100人 合計 200人 の個 人撮影写真 を用 いた .顔本研 究では男女識 別 に ,マ ハ ラ ノ ビスの汎距離 に基づ く判別法 ,決 定木 と して CART[7]お よび 3層 ニ ュー

画像 か ら,眼 や 口な どの各顔 造作 の 特徴 点座標 を計測

ラル ネ ッ トワー クを用 いた .こ こでは ,決 定木 の 作成

す るために,マ ウス ク リックに よる顔 造作 の位 置計測
を行 うプ ログラム を作成 し,そ のプ ロ グラム を用 いて

アル ゴ リズムの説 明 を行 い ,ニ ュー ラル ネ ッ トワー ク
お よび マハ ラノ ビスの汎距離 に基 づ く判別法 につ いて

水平 ,垂 直方向 の位置計測 を行 つ た .顔 造作 の特徴点

は紙面 の都合 上割愛す る

数 は,左 右 の眉毛 で 8点 ,左 右 の 眼 で 8点 ,鼻 で 3点
口で 4点 ,輪 郭 で 3点 とし合計 26点 とした .目 頭 の 中

い ま ,決 定木 を用 いて +一 の 2群 判別 を行 う場合 を,点 と鼻頭 の長 さが 100と な るよ うに各顔 画像 の 大 き さを基準化 した .計 測 した顔 造作 の特徴 点 か ら眉毛 の長.

例 に取 り,決 定木 にお ける属性選択基準 として本研 究で用 い た GINI指 標 [7,81に つ いて 説 明す る.デ ー タ

さや幅 な どの 76の 特徴 量 を算 出 した .そ して 76の 特―‑893‑―

*ol#ffiGlr---- ----t"",#1+!JFJ+E:&afrkffiBU$
Hlfi: (%)
HJEU+
EI

a7

k

E
a7

k

*4.efr4ffi

78

70

42

90

,TEA (CART)

90

96

92

60

100

98

80

74

I

=z-7tv*y,,-....

-5

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IE a;tc.J. v)
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*t-tt-.

6*Xffi,lU U tr H*, luffi W, #ti tr | ffia.ffi+*tfr#Lfureffr#W t aH#[r?r, \( -+A l$offiWz" +,1.t: -, g7
l+t#iE'fE++,=6f# A, Vol. J79-A , No.2, pp.279-287,(1ee6)[2] i(El Ffr'ffi, b.+ Efr,lHH 14: *frffitWv,t=ffi

fi*hffi, €+'lH#iE{E++;ftfif A, Vol.J8O-A, No.8,
pp.L266-1272, (1997)[3] M.T\rrk and A.Pentland, Eigenfaces for recognition,
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4 EfiE[ffitonH+f tv(Ffifi,lclt, ;+illlLtt-200

44

I

Lft*f 6. /:fl L, p t*7- r.:- ^e{#t.*itr6

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lnlzt+.

L( GINI

ffiHLHv,t: CART 7lvJt) AAtlfr.HL, t:i.h#10)
l+ tL*'# L L< FffiE aR 4,NlV,t 0.01, H+l#tr o
R,l,v =- f.'&t4ffD 2%, +ffi#+a&,t),v =-F*tiwo>L%LLk. */:., ==-7tv4v fv, <t*, +raBry.t 3 & L(€7tvffiffi*11->/:.ff#R
tfrt-tt. *.tr, 4*btt t*Ef &B 2\.fi-i-.

[4] H *Ft, N.P. frv FTvY , frfr #W, Efr W
E:2-D DCT l =z-)rvlv l9-) tlHt,r/:ffiE&r)affi ffiffi , fE+{Et#iiE{E+*ffi I# A, vol.J81-A,
No.7, pp.t077-1086, (1998)[5] 48tr €e,#E *b.:EffrlflWry.tfilB L/:EE#F6

ffi#tH'#ffi, Tvcrav#*#. fi#6, Vol.20, No.41,
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ff: =Yt=-rl.L6ffia-#.ffi,-*l-^r,f -, E
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IrfrL.6bitft]
440-8511 Effifi+JtlFrfl^T 20-1=
Hffi€lJiE/(+
ffitrtH#+*fiti-t7.*yl.v-r+fr+=lit Ee,

TEL:0532-54-21 1 1 ext.623
E-mail: miyoshi@sozo.acjp-894-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

ff Ho!=EE AE,# t vt= ffiEf*z5t 6 ot+f*ftffi fr
Facial feature extraction based on a degree ofperceptual importanceglE#'ffi++iE
Tsutomu Miki

Toru Sato,L/+l r# t +k+WLft fF r +ffi fi f+flX {F# +4
Graduate School of Life Science and Systems Engineering,
Kyushu Institute of Technology
Abstract: The Tlrree Component Image IVIodel has beeu reported as a perceptually motilated image model. This model decomposes the image into threecomponents with difference in a degree of perceptual importance. \\ie forcus its
effective extraction ability of the perceptually significant region of the irnage andtry to apply this concept to the facial feature extraction. In this paper, the facial feature extraction based on a degree of perceptual importance by using the
hardware-oriented nonlinear function network is proposed and its performance isdiscussed.

It* u&Dl:)vtfi a fi H, a fr* E L E t= rai l* t E ffiWtilw,-:h$l-f 6 Three Component Image \Iodel /ifr!/riEif*l:iE Hl' 7a : l l: r D rfi 0)tuHl:6
grr (z Dw&.ar+!*.t ffi (. 4 L zc ) ffi{fr trrt ffi
itl-f z"t: &rl-e* 6.LtzTt.

E* 3ir,(r.',6.[1] : a+v tvl!, *t*w&.L 2 Three Component, Image Model
fuHl:#t, ''(iEE/rfH& (Stressed Image) & iE

Et/rurffifi (W'eaker Edges) U\flJ-f 6.
Hl:E*/r Stressed Image lt, Strong Edges ^n&Smootlr Area l:/zllJ blt7a. -:* v) @t*.t l'>a = v if,- 4 > l- l:h#lv, Z tt'Z lul=ffi Ltt
W&Nletl i i L.v' ) *lt':b 7s. -fr , tr$: t,Tlrree Component Image \Iodel L tt, lel&tfiH,a*Etrl:l8 D( Strong Edges, SmoothArea, \l:eaker Edges D3'>o>=Yfi*4Y F
hfll, fi!frt7a+itvn:h5. Eflo+EHt*
intensity rariation Ofr.t,{1f{ffiL L< L. bzz->t,rEH Lt Simplest wavelet netw'ork(SW\)['t] [2], *l:, @&.Dl*Ewltho>N9t ] Edgei;E
Lv\i+i)vrt\b6. aa+V)vlX, =+t.l Yffi tt6: & -firHsiu.tfu', [3] & t. ) ##/tf rt:*.t *tsl.Ht, t.EEE€fi* v I- , - , a-') trL<r,. 6. Z:-C, fflo)fsHl:EE/rW&L-: &> D, trfflfilDffi)t ra (iu< t, \ 6 . tl,4 lJ, L( Stressed Image tft#.'f 6. {E/A&fi?-C
sw\ tz.- l:r) -7**ttiE'Lk_ffit=dkR Lt &> 6 Smooth Area a*fitrtt kt ttfrAlfi,": 0> - v':*+itvtft*L, FPGA tt<*fr.Lrr [5]. fff 92,,\F{t:irH 3futf L,t v ) Lt za.
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frn: lJ, Stressed Image rrz\ffi /) fu H t: iEE /r D, Stressed lmage l*, *nHSiutfn:hbStrong Edges & Smooth Area ri'b#iEI
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4 A++1.&tLlc.z.- Fl -7 , t:) -Y7 4 r-*t 3it6. Io(, W-eaker Edges lJ,#ffitrtf$&* v I v * r' +i tvtft*v, "'tr* Stressed Image LWCI ffit,rtlEiffitar*0, faH,.>n /tl,.
6!/r{*{frEffi i}i?il"4'6. EffBt t:l*, 2 W.fi4. I.*t-r 6EEEIJ{8I, D)LaffiAt: I
Ets t Hv,t=l9ffifif$Wi v I v -, tH t,''(, #lt-tt= vfi-* v l- t:*.f l-ztl<tLl.friH/e+fAHWW.l: trE D l: v * tv n: o>N&rt lD) t 1 i 2 ,r!&t|i i.
: & t:I 9 Stressed Image aE.pktti i. E{fi kl:, tut&.t 3'>D=vtf-*, ll:tSgti-y 5
',

-895-

Sriooth Strong
Area Edges

WeakerEdges

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EI 1: = }/ff-+ y trhfll/)ffitL*i*l:-:t, \(il,EEf 6. 8 t ltz u -Vr- F L,frf. }Ixlvl o> ).hFq&.l:*t L, I iblFto Curvature Energy Cij, ,\fiFto Curvature Energy
Cf,j LE.#L, luHl:!EE/t- v ) L Z i rtrv,bDt h$/4t 6.
/1r : ((Di.i)2 i:0,l,"'Ivl-2,i=0,1,"'JLf-I (1)utj- to(otherwise)
cf .i : 1[Di'iD[,r"1?,';;;[,;i'=o't'", -2121

j:r;i-1-*r;i*r; j+t{li==oo',1',:...',Yo-L@)

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fr7 tvj t) /l^fr (5) l:,Tf Ei.j Lft* !, B /iftzJr Ltt:7cr3
7 - / Y \lri,**b Z L.T Stressed *fift#.":tfr.Hf Tciv lv*2+f tva*#
lmage &ffiili ^?,i,L(ut^?,i7a. tD'&., Stressed ImD"tii

1

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Edges, &,0 L Smooth Area L VThBI-f za.

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-896-

低 レベル原画像

選択的に高 レベ ル
2D基 底 関数
ネ ッ トワー ク

2D基 底関数
ネ ッ トワーク

図 5:Stressed lmage生 成 の流れ

この時、再構成画像 は,原 画像 の低周波数成分
のみ で構成 され る.こ れ を Smooth Areaと す る
次 に,こ こで得 られ た再構 成画像 の Curttture.

Energyを 求 める。Curttture Energyの 開値 を設 けて,そ れ よ り高 い領域 に対 してのみ高 レベ
ル の基底 を適用 し近似処 理 を行 う.こ の操作 を
繰 り返 し順次 レベ ル をあげて い く ことで知 覚 に重要な画像 を生成す る.

4

顔 画 像 か らの特 徴 抽 出

顔画像 中か ら目や 日,鼻 といった顔部品を抽出
す る ことは ,顔 認識 の前処理 として非常に重要である。本手法 の有効性 を確認す るために,複 数のテ ス ト画像 に適用 した結果を図 6,7に 示す.図6,7に おいて (a)は 原画像 である.ま ず ,レ ベル 40までの基底 の適用を行 い sm00tll area(b)を 得 る
次 に,(b)の Curnture Energyを 求めた結果 が.

図 4:非 線形関数ネッ トワークの基底配置 (a)レ ベル 0での基底であ り,直 流成分 (b)レ ベル 1の ψl,0,o,ψ l,o,1の基底 の形状 (c)レ ベル 1で の全ての基底配置 の 中
心点.Nは 対象画像 の ピクセル数 。基底 の 巾は, レ
ベル を Mと す ると N Ⅳ +1)で 表 され る(c)で あ る.色 の濃 い部分 が Curttture Ener野の高 い領域 を示す。Curttture Energyが 所定 のThresholdを 越 えた領域 にのみ レベ ル 5基 底 を適用す る.以 下,Curttture Energyの 算出 ,基底 の適用を繰 り返 し,レ ベル 7ま で行 う.そ の結ノ(Xた ,巧 )=Ｍ Ｆん

12C+1‑1

,ぁ

０

α

商)(η
た
α
,H(χ た。
Σ T亀 たψ,‖bJ:=0

ここで αは レベル ,bた は π軸方向の基底 の個数

Hは ν軸方向 の基底 の個数 を表す,

ル タを適用 し,エ ッジを抽出 した画像 を (f)に 示
す .通 常 の エ ッジ抽出法 では ,全 てのエ ッジが,抽出 され ているが ,本 手法 では,人 間 の知覚 に重要な領域 の み が うま く抽出 されて い ることが.

通常の Three Component lmage Modelで は果 が (d)で ある.(d)か ら (b)を 取 り除 いた画像(e)が 人間 の知覚 に重要な画像 (StrOng Edges)とな る.比 較 と して原画像 にラプ ラシア ンフ ィ

p破el毎 の処理 を行 つてい る.人 間 に知覚 に重要な画像 を抽出す るには,pixel毎 ではな く周辺 のわか る

情報 も必要 となる.本 研究 では,複 数 pixelに 対して基底 関数 を適用す る非線形関数ネ ッ トワー
クを用 い ることで,StrOng Edgesを 構成 して い

5る (人 間 の知覚 に重要な )画 像 を抽 出す るシ ステ
ム を実現 した.

処理 の流れを図 5に 示す .ま ず ,2D型 モデル を
使 らて低 レベ ルの み の基底 で画像 の近似 を行 う
.

.

おわ りに

本論文では,Three Component lmage Modelが人間の知覚に重要な特徴を抽出することに注 目
し,そ の処理を空間近似能力に優れた非線形関数
ネットワークを用いて効率的に特徴量抽出を行 う
ことを試みた.Three Component lmage Model―‑897‑―

(a)

(b)

(d)

6:

(0

(f)

7:

(e)

(f)

本 手 法 を用 い た顔 画像 か らの 特 徴 抽 出(a)対 象 画像 (b)Sm00th Area(c)Curnture En―
ergy(d)StreSSed lmage(e)StrOng Edges(f)ラ プラシ
アンフィルタによるエ ッジ画像

本 手 法 を用 い た 顔 画 像 か ら の 特 徴 抽 出(a)対 象 画 像 (b)Sm00th Area(c)Curnture En―
ergy(d)StreSSed lmage(e)StrOng Edges(f)ラ プラシ
ア ンフ ィル タに よるエ ッジ画像

では ,pixel毎 に処理 を行 い StrOng Edgesの みとその ダイ ナ ミカル シ ス テ ムのモ デ リングヘ の
応 用 ,"信 学論 (A),bl.J79‑A,No.12,pp.2046‑

図

図を抽 出す るの に対 し,本 手法 では 巾の あ る基底
関数 を使 って画像 を近似 す るこ とに よ り Strong
Edgesの み ではな く,Strong Edgesを 構 成 してい る人間 の 知覚 に重 要 な領 域 の 再構 成 を同時 に実現 した .複 数 の サ ンプル 画像 に対 し,特 徴 抽
出実験 を行 い ラプ ラシア ンフ ィル タ よ る結果 と比 較す る こ とに よ り,本 手法 が人 間 の 知 覚 に重2053,1996.
￨1越 聡 ,シ ンプ レス
卜]神 酒 勤 ,佐 藤 徹 , り
ト・ ウェー ブ レッ トネ ッ トワー クの FPGA実
装 に関す る考察 ,TECHNICAL REPORT OF
IEICE.VLD2001‑125, pp.25‑30,2002

Hdmh。 ltz,Treatise on physiobgical optics,
edited by Jo Southall, L7ol. III, The percep―

FI H・

要 な エ ッジ情 報 を効果 的 に抽 出 して い る こ とを

tions of vision, the(Э ptica,l Society of ALrrlerica,

確 認 した .今 後 は ,2次 元型 非線 形 関数 ネ ッ ト
ワー クをハ ー ドウェア化 し, リア ル タイ ム シ ス

VVisconsin, 1925、

テ ム での処理 の 実現 をはか る

George Bonta Pubhshing{Oompany, Menasha,[71 To Cornsweet, Visual perception, Academic
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参考文献

連絡先
〒 808‑0196
福 岡県北 九州 市若松 区ひび きの 2‑4
九州 工 業大学大学院生命 体 工 学研 究科脳情報 専攻
神酒 勤
Te1/Fax:093‑695‑6125:

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Mina Ryoke

Yoshiteru Nakamori

ffi&+)LE1ilffit++tfflffix+wx+

University of Tsukuba

Japan Advanced Institute of Science and Technology

Abstract: This paper proposes an agent-based approach to knowledge discovery from a complex database inwhich some attributes are numerical and others are categorical. A number of agents are sent to the data space
to detect local substructures of the database, and to build a model of the total structure cooperatively.

1 tt D&)l;XIEi -, &t*c( t\6E{+ x t $fi bBft{Effi H+ffi Xr ltffi lEi -, t itBi -, rtrtEfrA 6 i l.{-X ir r, afr#Jift,H,/\.0)r- ):t > | . 7 a a 7t3?r,)rm^6. r-i- ) h ltg[r]ffiiEa wffia

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-899-

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fie,t+7t+ffiuvaxf++ffifrt+
Sim(4n, zt,y),j:1,2,-.-,lView(A)l - 1

Tel: 03-3942-6889, Fax: 03-3942-6829(9)

Email: ryoke@gssm.otsuka.tsukuba. ac.jp-900-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

fi+i t) h )vi-? rilq 67 z i ,( , ) 7t t) >,roft=t{bl:: urt
Formulations of Fuzzy Clustering for Categorical Datac,Etrtr -+*H4 €EE -.

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O Kazutaka Umayahara* Sadaaki Miyamoto** Yoshiteru Nakamori** 11L*ftffif++&ffir(+Wt+ laffit++ffifrt+ *'F f[&t+ t#ffi.T+tr<
Japan Advanced Institute of Science and Technology

University of Tsukuba

Abstract: In this paper, new formulations of fuzzy clustering algorithm for categorical data areproposed. Although fizzy c-means algorithm usually uses the distances from cluster centers, thememberships are weighted with categorical data and the distance from the unit vectors are usedin this new formulation. Then, different types of the metrics between the weighted membership
vectors and unit vectors are considered for the objective functions'

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-904-

tel. 0761-51-1758 I fax. 0761-51-1149

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

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Weighted Regression Analysis using Frzzy Clusteringfa\lEl+Effi tt+

Takashi Matsuoka Mika Sato-Ilic

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Graduate School of Systems and Information Engineering, University of Tsukuba
Abstract: Geographically weighted regression model has been introduced as a technique for
exploring geographical locations. This technique is aimed at extracting the relevance between
spatial variables. In this model, the weights of geographical location are estimated based on
the use of the kernel function. This paper discusses a method of estimating the geographicalweight by using degree of belongingness of fuzzy clustering a.nd investigates the results of weights
between the kernel estimate and the use of fuzzy clustering based on density estimate.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Hideyuki HARUYAMA Yasunori ENDO

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University of Tsukuba

Abstract: In this papaer, the two new hierarchical algorithms are proposed. One is constructed byintroducing the kernel function into the centroid method, and the other constructed by introducing
into Ward method.
The kernel function give the inner product of two vectors into the feature spirce, which is the mapping
space by a map. The map is determined by selecting the kernel fuctiou and not explicit. In general,the dimension of feature space is higher than of the original space. The kernel function is available
into the field of classification.
Moreover, some numerical examples are shown.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003):'4t**tJ'PffiH1}tfrD7 7 r 4 )\4 / v y lFrzzy Biplots from Correlation Analysis of Incineratort)Cfrffifra, 4.8**h, #*frt,, 2)88ffi, iE-HHEtHIl, fF-^
H.Ichihashi, K. Mochizuki, K. Honda, M. F\rj iyoshi, R. Fukushima. K. Hayashi
1)r([E/iTUt#, Osaka Prefecture University

2) E tEfAffi*+t1, Hitachi Zosen Corporation

Abstract : A biplot is a graphical representation of two kinds of information such as samples and variables.
In this paper, we recapitulate the similarity between the methods of representation and the fizzy relational
clustering. Based on the discussion, we propose fuzzified approaches of the biplot and the correspondence
analysis along with the use ofthe fuzzy relational clustering for representing the associations. The proposed
method is applied to correlation analysis of incinerators.

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FAX: 0722-511-9915 email: ichi@ie.osakafu-u-acjp-914-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

K-t ffi+EEEElJ.lb 7 z i 1 2 - 7, t) > lt= e 6*[t]trF"1offi H
Subspace learning using fiizzy clustering with regularization

by K-L information#* frE,, # H4, frffi fiE
Katsuhiro HONDA, Yoshio MORI, Hidetomo ICHIHASHIl(Effin,(+x+wL+ffixt+
Graduate School of Engineering, osaka Prefecture university

Abstract : Fuzzy c-Means with regularization by K-L information (KFCM) is closely related to Gaussian

Mixture Models and the constrained model of KFCM provides a modified lirrear htzzy clustering algorithm. This paper applies fuzzy clustering with regularization by K-L information to subspace learningand discusses the efiect of chan8ing the number of pa^rameters in the KFCM algorithm'

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pp. 406-417 (2001)[3] M. E. Tipping and C. M. Bishop: Mixtures of Probabilistic Principal Component Analysers, Neurol Computation, Vol. 11, No. 2, pp. 443-482 (1999)** f,ft, #EI Edt, frffi fih., K-L,lH#tiEyyqz @vRll?)aBv,t"ffiM7 z )4 r,^, /8, ffi, pp. 6Eex 7 Affiil@{H#+*ffifr**#H*#Hftft1f;[4] # H*,

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TEL 072-2541-9355 FAX: 072-254-9915
E-mail: honda@ie.osakafu-u.ac jp-916-

lgth Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Local quantification method of incomplete data
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Yoshihito NAKAMURA, Katsuhiro HONDA, Hidetomo ICHIHASHIl(Effitrt+x+wT+ffinfl
Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University

Abstract : This paper proposes a simultaneous application of homogeueity analysis and fuzzy clusteringwith incomplete data. Taking the similarity between the loss of homogeneity in homogeneity analysis
and the least square criterion in principal component analysis into accouut, the new objective function isdefined in a similar formulation to the linear fuzzy clustering with missing values. Numerical experimentshows the characteristic properties of the proposed method.

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TFjL: 072-254-9355 FAX: 072-254-9915

E-mail: honda@ie.osakafu-u.acjp-920-

l9th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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University of Tsukuba

Abstract: This paper aims at comparison of fuzzy and hard c-means clustering methods. Fuzzy method has many variations including additional variables while crisp
method does not. Some new variations of crisp methods are therefore proposed andefficient algorithms of c-means and c-regressions are studied. Clustering results of cmeans and c-regressions are compared.

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5 K-FCR oiEfEffi* (c :19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept' 8-10, 2003)

7r94 r27rt)>f tffi,it:J+

Statistical mechanical representation of fuzzy clustering

fffifr

TEH

AFE*
Okuma
ShigeruFuruhashi
Takeshi

Makoto Yasuda

ilfi8:r+H+Srr+& =!E*+Aftr*+

Gifu National College of Technology Mie University

Nagoya University

Abstract- In this paper, by calculating the partition function and the free energy, we represent the

fuzzy clustering (fuzzy c-means) method form the statistical mechanical points of view, that is, theBoltzmann, Fermi-Dirac and Bose-like non-probabilistic distributions.

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Recognition Letters, pp.589-594( 1990)

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(18) Email: yasuda@gifu-nct.ac.jp- 926-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

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Similarity measures for clustering of terms in document set based on firuzy
neighborhoods

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Erina Kataoka

Sadaaki N{iyamotofiiE;t+ t#ffia+*,fw,t+ Ba+ffint*

Master's Program in Science and Engineering Institute of Engineering Mechanics and Systems
University of Tsukuba
University of Tsukuba

Abstmct: This paper describes similarity measures between two terms in a document set using
the concept of afizzy neighborhood in order to perform term clustering. Theoretical properties ofneighborhood, unnormalized proximity measures, and normalization into similarity measures arestudied. An illustrative example is given.

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0.52 0.22
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[2] Sadaaki Miyamoto, Proximity Measures for
Terms Based on Fuzzy Neighborhoods inDocument Sets, in preparation.

6 B/:.D IZ

t3l EAEEE, AH.lfrJt,

fifEttt, *=tr0)Hffii:tlj-6 , r 7, t) >, ) 7 t 6tft atea\ atEl#*' Y 77 A Lfii)'ffi,Vol32, No.4, pp.255-263, 1988

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T 30s8573 frfiiltr.= < l{ftXTe 1-1-1
ffiiE;,(+ t#,fr2I+#E#6fifr8
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TEL: 0298-53-6553 FAX: 0298-5}5207
email: erina@odin.esys.tsukuba.ac jp

Of,c,,Hir#tJ bfuA.

-930-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10,2003)

hrzzy c-Means Clustering with Kernel Tbick and Regularization
by K-L Information)t-?.tv FU v 2 tK-LF;flEiEE{{btEtr5FCM 277t.)>,Hidetomo ICHIHASHI, Katsuhiro HONDA, Toto H. Silitonga
Toto H. silitonsa#*frE,

frffiftfr

Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University

tst[xTrt+ x+wT+ffinfl

Abstract: By the addition of a regularizer and thekernel trick to afuzzy counterpart of Gaussian mixture
density models (GMM), this paper proposes a clustering algorithm in an extended high dimensional feature
space. The algorithm provides a partitioning with flexible shape of clusters in the original input data space.

Dl =., u;*(o(ax) - "!)@@k) - "!)'^

Lk--1"1k= i-olrvr,o,nri= ((nr;)-i v!o;)r((nzri)- tt,L on)
L

I Introduction
We proposed a new FCM clustering objective function

with an additional term of Kullback-Leibler information and showed that the same algorithm as the GMM
Expectation Maximizing algorithm is derived from the
FCM with regularization by K-L information or crossentropy when a parameter.l equals 2 [1]. Like thefuzzy
c-varieties and, fitzzy c-elliptypes clusterin g algorithms'
the GMM method is good only when the dataset contains clusters that are approximately the same shape,i.e., the hyper elliptic. The fuzzy c-spherical shells andtheir modified methods aim at detection of shell typeclusters of the same class of models, for example, allare spherical shells. [n the passed several years, a number of powerful kernel-based Iearning machines [2], e.8.,
support vector machines (SVMs)' kernel Fisher dis-

crimimant (KFD), kernel principal component analysis (KPCA), and kernel fuzzy c-means (KFCM) [3, 4],have been proposed. Tipping and Bishop proposed a
way to control the number of parameters in the mixture of probabilistic principal component analysis(PPCA) [5]. We extended this approach to FCV typefuzzy clustering [6]. Although in both the approaches

the dimensionality of feature space must be known, by
making this parameter an adjustable one, we propose akernel trick based PPCA like fuzzy clustering method
in a high dimensional feature space.

II KLFCM with Kernel T]ick(1)-

and M;
o! ,...,6@)
where iD; = (0@)
theextendedincentroidcluster
,f
it
t
...,
u,).
diag(u1,of theor
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space.
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cluster.
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Eigenvalue
space.
featuretheextended
u
is
r
in
f and
decomposition of .S; may be written as

-

- "5t

S, = WL?W:

Q)

where I,[ = (roir, ...,7u;r) is a rxr matrix and u.r;1 . .--,u)ir

are eigenvectors associated with positive eigenvalues(6?, ...:6il of S;. The vectors are normalized as rorlur;1 =1. tr2 '=diag(6?,...,6?) is a diagonal matrix of theeigenvalues. ,f i.. centroid for the fth cluster.
(3)

By the singular value decomposition(nQ-* Yjq; = F;a,;wl(4)

we have

iDiW;Ai' = @r;)i 14. L Pn

(5)

where .F; is a n x r matrix. If the lefthand side ofEq.(a) is non-singular, the distance between @3 andcluster center o! ,^n be written by using Eq.(5) as

Let us consider that the original input data space will
be mapped into a high dimensinal feature space throughsome nonlinea.r mapping d. Then the fuzzy covariancematrix for the ith cluster is written in the matrix form
as

-931-

d* = (+@il - "f )'s,-'(Q@i - "!)= (6@x) - r!1rw;t,'w[ (O@*t - rf )= ((d("r) - "!1rw,t;11x((d("r) -"!1rwat;t1r= no;u;pt tlxt;*+(d(cr) - "baT - d.(r,)oi"1rui(6)

where .F'; -- (f ;r,..., fr,)t.
When the explicit form of { is not known, for obtaining the values of I| and A;, let us define an n x nmatrix K; and rewrite it by using Eq.( ) a-s

holds. d;y,, is calculated from this equation.

III

Reduction of Parameters

In the feature space extended by some kernel function,r is usually unknown, and the number of observation n

may exceed the dimensionality r. Because this kernel
approach can find up to n nonzero eigenvalues, reduction of the number of unknown parameters is signifi-

K; = (ntr;)-l uja;o{ ru!

= ((nr;)-i 7a!o;)((zzq)-i ru? o)'cant.

= (F;A;W{)(W;Ar4r)= na?F:r,q'z (13)(z)

tet OjOi" be a matrix in terms of dot product(Q@x)r $@t))*r', where ( ),,r,, denotes matrix of

Unlike the global nonlinear approaches, GMM or
KLFCM is to model nonlinear structure with a collection, or mixture, of local linear sub-models of PCA.
When estimating covariance structures in high dimensions, while not over-constraining the model flexibil-

ity, Tipping and Bishop proposed a way to control thenumber of pa"rameters in the mixture of probabilisticn x n dimension. Then, iD;O;T can be written as
principal component analysis (PPCA) [5]. Ilonda el al.
extended this approach to FCV type fuzzy clusteringoioi"-Oiojru;lfxr -1,,xru,toioi' [6]. Although in both of the approaches the numbero;o,Ir should be known, by making this parameter an ad(8) justable one, we apply the kernel trick to the clustering
method in a high dimensional feature space.
1, y 1 denotes the vector of dimension n x 1 with all enLet S! denotes an approximation of S; in Eq.(l)triesequal to 1. u; = (utlDI=r ,;r, ...,uin/DI=, qt)T. and(2)forp<ras
Thus, O;Of can be calculated by replacing the dot
product OiOiT with a kernel function &(cp, c1), such
(14)
st =wp;(Ll, "!t,1wl,
that=+(t,r1u,r)oioi"(u;rl,.r)+w;(o!t,)w{

OiOiT = (0(@*)r 0(r,)),'* - (#(rr, at))n,n (9)

where

' Lt
o!
' = r-'p Ioi
1f

F; and A; are obtained from the eigen value decompo'
sition of Ki as in Eq.(7). The remaining value that weneed for updating rri is l&1. If rank(.9;) = r,ls,l= l%lla?llw{t= la?l= fIoi

1p

= :(tracelrr)-!4fr1
r-P
l=1

( 10)

I=1

ftom Eq.(4)(zzq)-}P,P! ru| r,q' = o;I;7,rA,-r' l=p{1(11)

But unfortunately r is unknown dimensionality of thefeature space mapped by an unknown function {, so wemake r an adjustable parameter. The squared distance
between {1 and cluster center o! ,*rbe approximatedasIf n new test points are given, then the right hand sideof Eq.(5) is written as"l)tsj-t( 0@x,) - "!)(12)

where FrIEw and QNBw denotes the values corresponding to the new test points c's. We see that from
Eq.(13) for a single new test point c1,@tr)Ldik, = (6("*,) -1,,= $Y-,q,ur'";')- of)rro;1) x(ntr;)i Y-rl2 FNEw = (nzr;)-i(o{'* oi'+oioJ - oiair)Mi Filiz

( 15)

i
";)tz t ;x, = @r;)- 141a*,)ol7(4@*') -+h"!)'-u),*,ur(,x,)- a!)r *;1) x(6("*,) - o!)'*,-932-

= n'riuikt (tff tih,)

4. We can intuitively partition the data set into two+ fiworl - obr @@r,) - o!)nriuikt tff, aSrtir,))(16)

cess (Figs. 1, 2 and 4 Lower). Not all but a part ofthe middle cluster is extracted as one of the two clusters (Fig.l). Number of clusters and other pa"rameters

where fl = (f;*r,...,.f;rp)r, and(o("x,) -"!)' (o@r,) - o!) - 6@*,)' 6@r,)-zu{ or 6(a1,) + ulo*o*Tu;(17)

It should be noted that u;1 must be positive inEq.(6) and (16). Thus we add a very small number
such as 1 x 10-7 to q1 in each repetition of update.
We approximate lS;l by the product of largest p
eigenvalues of Ki and o2('-p) where r is some estimated positive integer.

Pls,l= (fI 6!)o?G-t)

( 18)

I=l

When o; is set to a small positive number, this method
reduces to a FCV type clustering by the property shownin [6]. The membership to cluster u;; and the ratio n;
may be written as

DI=ru*__"' - Drt=, DI=r uir=lfr,*
r=r

clusters, center part and surrounding part (Fig.l Upper). Membership values for the center part cluster isshown (Fig.l Lower). It should be noted that the 3Dgraph is depicted by calculating the memberships of
new points, which are not used in the clustering pro-

specified a.re given in the caption of the figures. The
set of two small clusters are surrounded by an elliptic shell cluster (fig.2). Although the two clusters are
separated as shown by the membership function, they
are included in a single cluster. Two small clusters outof three are classified as a cluster and the rest is iso'lated (Fig.3 Upper). But the three small clusters are
separated from the elliptic shell cluster. Similarly one
small cluster is separated from the elliptic one (Fig.3
Lower). Fig.4 shows the case where small two clusters
are surrounded by a recta,ngula.r shell cluster.

References

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Fuzzy Systems and Knowledge Discoaery, Yol.l,
pp.47r-475 (2002).

( 1e)

2. K-R. Miiller, S.Mika, G. Ratsch, K. Tsuda, and
B. Schiilkopf: An Introduction to Kernel-Based
Lea,rning Algorithms, IEEE Tfansactions on Neurul Networks, Vol.12, No.2, pp.181-201(2001)(20)

3. D.Suizu, S.Miyamoto: F\zy c-Means Clustering
Using Mapping into High Dimensional Spaces,
Proc. lhe 18th Fuzzy System Symposium, pp-123126(2002)

The algorithm is the repetition of these update forall clusters, i.e., i = 1,...,c and may be described as

4. M.Girolami: Mercer Kernel Based Clusteringin Feature Space,I.E.E.E. Tttnsaction on Neural
Nelworks,

Kernel-Klf CM algorithm

Slep 1: Initialize u; with random numbers.

2:
Step 3: Calculate Ki and its eigenvalue decomposi-

Step

Calculate zq for all f by Eq.(20).

tion using Eqs.(7)-(9).

/: Calculate u; by Eqs.(18)-(20).
Step 5: If* *lu[Ew - u!,LDl <,Step

is satisfied, then terminate, else goto Step 2.

fV

Clustering artificial data

To demonstrate the method presented, some clustering results for toy datasets are shown in Figs. 1 to5. M.E. Tipping, C.M. Bishop: Mixtures of probabilistic principal component analyzers, NeuralCompalation, Vol. 1 1, pp.aa&482( 1999)'

6. Y. Mori, K. Ilonda, A. Kanda, H. Ichihashi: A
Unified View of Probabilistic PCA and Regularized Linear Fuzzy Clustering, Proc. the 2003 In'
ternational Joint Confercnce on Neural Netuorks
Address correspondence:
Hidetomo ICHIHASHI, Professor, Dr.,
Industrial Engineering, Graduate School ofEngineering, Osa,ka Prefecture University
1-1 Gakuencho, Sakai, Osaka 599-8531 Japan
Phone:81-722-54-9352 FAX:81-722-5499 15(Dept.)

E-mail ichi@ ie.osakafu-u.ac j p

-933-

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Fig。 3 U「 pper:C=3,p〓2,F10, λ=8, γ =70

Lower:C=2,p=1,r=10, λ=5,

Fig。

γ =70

‑934‑

° °

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4C=2,p=2,r=10, λ=8, γ=70

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10, 2003)

ErlHt u 7 J / 7 E€ff t- J 6 rFSttE2 77 6af,fr.4t
Stabilizing control of nonlinear systems based on piecewise Lyapunov functions

6ry E*

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Tadanari Taniguchi Michio Sugeno

wft+ffifrFfr flfif++ffie$Ifrt >' Brain Science lnstitute, RIKEN

Abstract This paper proposes a stabilization algorithm for nonlinear systems based on piecewise Lyapunov
functions. It first shows the canonical forms of nonlinear systems and then stability conditions based on piecewise
Lyapunov functions. The conditions are necessary and sufficient ones. The stabilizing conditions are expressed interms of bilinear matrix inequalities (BMIs). Based on regional solutions of BMIs, we present a design algorithm
for a global stabilizing controller. An example of stabilization of a nonlineax system is shown.

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(8)

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-936-

W-t,,(o,r)

V","(o,r)

W-t,,-r(o,r)

V,,,-t(o,r)

t,5*ftlt *,tra**rtrlxffiMawffit=fr>6tcd>, ae rt 6 ;aH lI*HHl^J-e BEff -e 6
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H*f6. .-al*ffa*DiE?r&T, Rf(Hor:efF&-fi, (6)*,a*ft.1\'f a*trttE tfrD7J ) 7lA a* ftlt*.# a ffi ,E ? 6 e ( 0) ffi ,F. tc *i u a *iBffi e iR
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r + o AffiET6ffi,F. v1t,3;, AW.tx) )t-, Er, Ez step 1 Ef, dr(O), d2(0), e1, ez(> 0) eft-v>, k:: I L-rb. &ffiw,(R",) t3f,f L(, a&EEEaHL\r
eft{ffil*$o)ffi ,#. u(i, j) aH < . & & IEI{E"CA 6. *ftlt*.ktftnJ44Ffro-ffiH!/e*4-citX a t a tatra.
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F(*,y): Foo * D*nrno+laiFoi
i=l
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t 7A v 2A*., **.^, l- ll, y ltfttJffilE$offi,F. u(i, j)-eba. *.L, ftflLffi#..F1r,y) ll (0) *,a*ft.|Y,*tr&*,tfrJ a y, tzglBt tcb aT &> b.
BMr +{+T ba @) fr0)EiEffiFrHP.,t t-T, t}&.
FEEE, +ffifiXfiE+/e tnrffi#3n(t,)6. Lir L*#ya*.ft.1Y,*.#a*#. (n, : 160, na :24, Fri :4l e naoo"aool a*fir*Lr/:D, *HF6ht:EffiffiA
Hfr?-a. &}f,trffi'c46.

BMr ffiffio)ffit*7 )vjt) lLt*fr.
*ffhDl:tn1naffiw,0) BMI".TfffixTli
*ta.

r*4en

tc*ft12*kl.ffLr, h&wftP-,a7 )vju xa [3,4]ht bffi&*d> A. $li-lt, ffiI& nn, a*ft.12*#l:*i[,6r(k)<dl(k-1),

F(r,Yo):Foo*fro*o.oi=llV (o, r)- V^n(o,r)l < 61 (k),lE{ - E{"1< 6r(k), o *oo-l,os,YrlV(oo- 1,ro) - E{o-'"|< dr(k), r #ro-l,rolV(oo + 1, ro) - E"ro"l <61(/c), r f rs - l,16

lEi - Ei"l < dr(k), Yo,r f re - l,rslV(oo,ro - 1) - Elro-rl < dr(k), o * oo - l,oolV(oo,ro * 1) - Eo'ol < dr(k), o * oo - l,oot at,d,(os,rs) :0,

Ei ltffiA Ro, (o * oo 1, o6, Vr) l.*itr6BffirF# (CC) tiffil:? h a*uHR. Ei [tffi& Ro, (Yo,r * ro - 1, r0) la*j[r6aAfr]Jtri,.}fit)7/ ) TWXA A2AffiRV(i,i), tO
lfraza y DN*.Lffllffi19a- 42affiR u(i, j) -C&>6.
/clj L . o)+ts'elt 2 *fr,a > 77 LaEA, FI-ffi,F.
s t xitJ 6ffia*-r.
'Cfr>cT bffi&J&EE/e6Et 42affita?6 (EXstep 3 *t:y (66t,rli i &Htrl,-C, step 2 &Hffi
1) . xt:ffi&a& I:+H l,teffitltl<, *ft.{t*ft*al*tFX'rl5.
AiffiE L, ir:ffiH ..& t:*tt6ffit-*E t6ffiJ*!+
tra€Rtb. Fl,-tl, \tifru7a / 7B8fioffi,f.l:min 62(h),*i ur 6 {Eo)ft{#J*# AYxa

t 5 E+ L a.

6z(k)<d2(k-1)
n?r

min 5,F(ro,a): Foo * DviFoi <olV(o,r)-V*n(o,r)l < 6
rn:o-lro,j=1

lu(o, r) - u^n(o,r)l < d2 (k)n:T-1rT

r ar, v@,r)lJ.Affiw,a*iEffi,#. d(o,r) l:$jtr6+*i r *uD 6 i'Llcffi ,F.
iE 0){6, v^n (o,r) }tffi 4 R*,
13

l, )

-937-

t aT, u(o,r) ltJtiEffi,F. d(o,r) I.*iLr6*iBo

lE, rs lX step 2 affit*t.

step 4 δl(た )<ε lか つ あ(た )<ε 2な らば終了.そ うでないならば ん=た +1と し,step 2へ

表 1:y(π )の パ ラメ トリック表現.

y(dl(づ

9.9994

ω″

d2(2)

d2(3)

d2(4)

d2(5)

9.8162
7.83741.8045
3.17557.79812.63916.87103.25845。

1.75079。

),α 2(ゴ ))

dl(2)
dl(3)
dl(4)
dl(5)

9。

9853

5.03913。

1320

3.45525。

1521

3.22688.0698

8。
9。

1924
9993

7.1899

9。
9。

4459
3007
9076
9739

に す

表 2:鶴 (π )の パ ラメ トリック表現
u(dl(づ ),d20))

ゴ め た り い ０ 制

dl(2)
dl(3)
dl(4)
dl(5)

あ(1

d2(2)

9.11108.4796
3.52997.6431
7.29754.70811.6190‑9.5992

‑5。

8。

4996

ご2(3)
5。

8414

0.6763α2(5)2.3865‑6.17649027‑7.0069‑6.7355‑0。

1801‑7.6887
‑6。

‑0。

9436

‑8.4086

7535

‑4。

9244

‑7.9875
‑3。

1446

結言
本論文では区分的 リアプノフ関数 による非線形 システ
ムの安定化制御器 設計手法 を提 案 した。は じめに,区 分
的 リアプ ノフ関数 による非線形 システムの標準形 ,安 定
条件 ,安 定化条件 につ いて 述 べ た。次 に BMI条 件 で記述 された安定化条件 の解法 アル ゴ リズム を提案 した .最後 に非線形 システム ヘ の適用 を行 い有効性 を確認 した。

参 団

図 2:区 分的 リアプ ノフ関数 y(")

考文献
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谷 口,菅 野 , タイ プ 2フ ァジィモデル による非線 形 シス
テム の解 析",日 本 フ ァジ ィ学会誌 。vol.14,no.4,2002

図 3:制 御結果

連絡先

谷 口,菅 野 , Type2フ ァジィシステム の安定化制御 ,第18回 フアジ ィシス テム シンポ ジウム講 演論文集 ,pp。 455‑

458,2002
Jem― Jacques Eo Slotine ttd Weiping Li, ̀̀Applied
Nonlinel狙 「ContrOl'',Prentice Hall,1991。

―‑938‑―〒 351‑0198埼 玉県和光市広沢 2‑1
理化学研究所 脳科学総合研究セ ンター
言語知能 システム研究チーム 谷 口 唯成

td o4o462‑1111,fax 04o467‑6450
E― mail tan■ gutiCbfainorikenogooJp

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

r*zrt- l.'D bO7 7 y,( )V-)VAHttf;EE/tfftJffi**OffiEt
A Stable Controller Design with F.tzzy Rulesin Accordance with Experts' Knowledge

ffi frFil

f,fTEA/rfi{r#t+

Hugang Han

Shuta Murakami

Hiroshima Prefectural University

Kyushu Institute of Technology

EERfiA+approximators and finally their parameters a^re tuned
completely differently from their original foces, thenAbstract
Although innumerable research has challenged the desigu
of. fiuzy control systems from the standpoint of stability
most of them a,re just considering the fuzzy rules as an
approximator to deal with the unknown functions in theplant to be controlled. AIso, the fuzzy rules are changed
completely from their origins which a.re obtained based on
the views of experts after the para,meters in the fuzzy rules
are tuned. Actually the primary idea of fuzzy control is toemploy the knowledge of experts to control a plant insteadof the algorithm extracted from the mathematical modelof the plant. Clearty if the original fuzzy rules a,re changedat all, what is the point of fuzzy control? In this paper,
we consider a few cases to show how to develop a stable
control system which persistently maintains the fuzzy rulesin accordance with experts' views.

1

INTRODUCTION

For the last decade or more, a large quantity of re'search has focused on the adaptive fuzzy control systems, and has actrieved success in a sense t1]-[4]. I"
order to develop such an adaptive fuzzy control system, one of the important approactres was to adopt
the Lyapunov syuthesis approach, and to consider the
fuzzy rules involved in the approactr as some approximators to deal with the unknown parts (functions) inthe pla^nt to be controlled. F\rrthermore, the classic
adaptive control theory has been merged to compose
the update law of parameters involved in the system
including the fuzzy rules in the view of "stability" ofsystem to be concerned.
Herein let's consider a question: "What is the initial
purpose for using fuzzy control?" One, of the key reasons is that, instead of the computational controllers
like a PID obtained from the mathematical models of
the plants to be controlled, the control strategy is described in the human-being-oriented form (d.e., if-thenrule) obtained by experienced experts. In other words,
experts can take reasonable control actions, even in
the time.v.arying conditions of the process, their nonlinearities, and existing disturba,nces. This means thatknowledge about the plant and the control process iswell represented in the if-then rules.
Apparently, in an adaptive fiizzy control system,
if the fuzzy rules are only considered as the (fuzzy)there are two questions that arise: (1) Why fuzzy
rules? If we just want to approximate some unknown
functions in the plant, some other soft computing
methods like neural networks seem more attractive;and (2) Why fuzzy control? If the experienced fuzzy
rules are almost all ctranged in the control process,where is the knowledge of experts going? Moreover, weshould note that in the case of (1), we tune the parameters in the fuzzy approximators only from the standpoint of system stabilitS and as a result, the fuzzy
approximators, in most cases, a,re not rcal approximators of their corresponding functions at all, because
the errors between the both are sometimes very huge.
Therefore, once we say finzy control, it seems that weshould keep the original fuzzy rules. In this way however, how to maintain the stability of the whole control
system is a question we have to answer.
In this paper, we consider a few cases to show how
to develop a stable fuzzy control system where the experts' know-how about the plant and the control process is utilized wherever possible.

2

PROBLEM STATEMENT

This paper focuses on the design of adaptive fuzzy control algorithms for a class of nonlinear systems whose
equation of motion ca,n be expressed in the ca,nonicalform:c(') = .f(x(r)) + b(x(t))u(t)(1)

where X"(t): lx(t),i(t),...,r("-t)(t)] is the statevector, u(t) is the control input, / is an unknown linear
or nonlinear function of X, and b is the control gain. Itshould be noted that more general classes of nonlinear
systems could be transformed into this structure [5].
For the sa&e of simplicity throughout the remainderof this paper, we will omit time t unless a confusion
arises.

The control objective is to force the output c tofollow a specified desired trajectory. Let xa be thedesired trajectory and define the tracking error,

r=0-xd(2)

The problem is thus to design a controller z for (1)which ensures that i -+ 0 as f -+ m while maintaining-939-

the stability of all signals involved in the system. Herein this paper, we take b: 1 for the sake of stressing aclear design procedure.
Now, we adopt the variable structure theory to construct our adaptive fuzzy control system. The sliding
mode hyperplane is firstly defined as
/d

ra-l

":(#*^;

i with)>o(B)

where l defines the bandwidth of the error dynamics
of the system. The equation defines a time-varying

hyperplane in .fi|' on which the tracking error i decays exponentially to zero, so that perfect tracking canbe asymptotically obtained by maintaining this condition. In this case, the control objective becomes thedesign of controller to force I -) 0 as , -+ oo.
The time derivative of the error metric can be written as

i: l *"- ry) + LrX

which is referred to a,s reconstraction error, satisfies
the following inequality,

Apparently, lhe optimal vector Wi is unknown
while Gy(X) is an available vector function in the
fuzzy approximator 1.6) = W;TG!(X),,therefore,
as usual, its estimate, denoted as i(X) =W?Gt6)
is adopted, and will be tuned based on the error dynamics s.

Now, we are ready to develop our control system.
Inspired by the above control structure in (5), our controller is now described as

u: uld * u.1 * u""(8)where u1a is a linear feedback component described as

(4)

(9)
u1a=xf) -Lr*-ks: [0, ),-t, (n - 1).\'-2, . . . ,(n - 1)]],
XT - 1t,i,...,i('-1)]. Referring to system (1), it z"s is an estimate component for the unknown function
naturally suggests that when / is known, a controller / and described asof form,(10)u"t= -i: -Wf Ct6)
(5)
u:-ks-l+rf)-Lr*
leads to its = -ks2, and hence, fr + 0 as f -) oo,
where Iily is a tunable parameter vector and tuned bywhere Ic ) 0. However, as mentioned, the function /adaptive law,where A"is unavailable. Therefore, the problem is how u canbe determined when a system involves such an unknown function. Here, let's classify what cases can exist in such a system before we determine the controller.
Generally there are three cases: the first case is that
we do not have any information available about thefunctions so that we need to approximate them fromscratch; the second case is that we already have goodknowledge about the functions, whidr is referred to asa well-tuned-tuzzy-approximator in this paper; and thethird case is that there is a so-called well-tuneil-fuzzycontroller given by experts about the control process.
For the latter two cases, the knowledge about the functions and the control process, clearly should be utilized as much as possible in the development of thecontrol system. In the next section, we will give de.
tails to show how to develop a stable controller in thethree cases.

3 STABLE FTIZZY CONTR,OLLERS
3.1 No knowledge arrailable:
w t =fyGy(X)s( 11)

where I71 is the estimate of Wi, and Iy is an appre
priate symmetric positive definite matrix which determines the adaptation rate. And u"" is a complement
component, whidr complements the error between /and .f, described asu"" : -6rsgn(s)(12)

where 61 is the estimate of e]. 6y also has a purpose of

avoiding o prior knowledge about the reconstruction
error. 6y is estimated by,
by = ylsl(13)

where 7 is the adaptation rate. A block diagram ofthis controller structure is depicted in Fig.l, where theblock labeled "Filter" is an operation system which
generates ,9) , *, and s form signals t4, alnd, a.

It is an obstacle to have such an unknown function/ on the process of system development. In orderto deal with it, one way is to approximate the unknown functions. Thinking of the approximator, a
lot of literature employ the finzy approximator. Here
we adopt this idea for the time being. Let us denotel'LX) : w;r G r(x) to be the finzy approximator of
the unknown function / [4]. Then, there is a small
positive value ei such that, the error,

et = l-f.

Figure 1: Closedloop control system without knowledge available

(6)

-940-

We start the system stability analysis by defining
the Lyapunov function candidate:v =;(,, +wp7tw1+ye]) (14)where,

wt : wr -wi(15)€I : et-ei

by hnzy rules. Therefore, in this case the well-tunedfuzzy-approximator should be utilized as much as possible. In other words, we do not need to approximate
the unknown function from scratch at all.
Here in this subsection, suppose that we have thewell-tuned-fuzzy-appro:cimator, in symbol .F, for the
unknown function J. Let ey be the error between /and F as follows.

(16)

From (4), (6) and (8), .i can be rewritten as

e1=l-F(1e)

whictr is referred to as approrimotor eror. lt is reasonable to suppose that there exists a small positive

3 - -ks* l-i-61ssn(s): -lcs* et* f* -f -6ysgp(s)= -Ics*i+rt-6ysgn(s) (17)Taking the derivative of both sides of (14), and sub-'stituting (11), (13), a,nd (17) into it, we havevalue ei as well so thatlerl Se.t(20)

and referring to the controller in the previous subsection, it is natural to compose the controller in this casea.su=uld*u1o*ur.

(21)il = ss +wf r;Lw y + 1rr€1b1= -hs2 + is + e1s - 6rlrl - js - €1s
S -ksz + lerll"l - 6ylsl - 61s

where u;a, and u"" are the sa,rne as (9), and(12), respectively and zyo is the well-tuned-fuzzY-

It means all signals (s,lty,€) are bounded, and s -+Clearly, the parameters in .F do not ueed to be tuned
at all. A block diagram of this controller structure is
depicted in Fig.2.

approximator f:

0 as t -) oo; I\rrthermore, tracking error i + 0 as
t -+ oo.

u1o: -F(22)

Q.E.D.

Remark 1 It should be noted that the bound of ei
does not need to be known in the approach above.
In this way, in the appronimation of the neces-/sity to assume a prior knowledge of the boundon the reconstruction error can be removed. Of
course, if the bound ei is given, then the comple'
ment component (12) can be replaced by

Figure 2: ClosedJoop control system with the welltuned-fu zzy- approximatoru"" = -eisgn(s)Consequently, the estimate 6, (13) is no longer
needed, a^nd stability is surely guaranteed.

Rerrrark 2 The parameters in the fuzzy approximator ale completely tuned by adaptive law (11)only based on the needs of the system stability. In other words, the fuzzy approrcimator does
not involve any knowledge from the e:<perts, andconsequently the approximateness is sometimes

The control system stability analysis can be done in
the same way as in the previous subsection 3.1.

Rerrark 3 As an appronimator of an unknown func-tion, f is not just being described in the form of
fuzzy rules, but also in other forms like neural networks. If .F is not afiizzy approximator, then thesystem above is not called a fuzzy control system
any more. Actually, it seems that there are only
a few cases where we can get lhe fizzy approximators for the specific functions in the control

very poor though the control performance is good.
Therefore, strictly speaking, in our view the control system, even if it involves fuzzy rules, is nolonger a fuzzy control system, but an adaptive

control system.

system.

3.3 Well-tuned-fuzzy-controller

3.2 Well-tuned -frtzzy -approximator
When we try to develop a controller for system (1),somehow we have to deal with the unknown function/. The second case is that some experts have enoughknowledge about the unknown function. It means theexperts can relatively accurately describe the function

Generally, ahtzzy control system can be depicted as
Fig.3 where the block Filter generates input signals
like tracking error or its difference from c7, and c, andthe block fC represents the fuzzy controller, which
generates control moments u to the plant from all the

input signals.

-941-

theorem. The proof is similar to the stability analysis in subsection 3.1 and omitted here because of theshortage of space.
Figure 3: The general fuzzy control system

In quite a few cases, experts or operators may havevery good knowledge on the control process in terms
of. fiizzy rules, i.e., well-tuned-fazzy-controller, to effectively control a specific plant. Therefore, the welltuned-fuzzy-controller should be involved in the development of the control system as much as possible if it
is available.
Here, in this subsection, suppose that we have thewell-tuned-fuzzy-controller fC- Flom (5), the controller is composed of -lcs - f + nf) - Lr X (=- ur),and here the control input (Fig.3) is determined by

Theorem I Il the plont (1) is controlleil by (25)-(27)with the odaptiue law (28), then traclcing enor (2) will
be shrank to zero while maintaining all signals inuoluedin the system bouruled.

Remark 4 At first glance, Figs. 2 alrd 4 have thesame structure. However, there are two points
that deserve our attention. The first one is thatthe linear feedback component u1a in Fig.4 consists only of s while combining with s, rt), and,-* in Fig.2, in which c!"), a^rrd * are included in
FC h Fig.4. The second one is that FC in Fig.
is an independent controller, which can effectively
control the plant in practice, ar;rd uya, and ur" arejust auxiliary components in case of system stability being threatened, while in Fig.2 is just an

fC (= ua). This means uy is a kind of descriptionf(approximation) of u7, a,rrd not just for the unknown

estimator, which deals with the unknown function

function /. Define the error between uy and, u1 as/ in the plant.

follovrs:€u=U?-UT(23)

Because uJF cafl efiectively control the plant as well,
it is reasonable to suppose that there exists a positive
value e| so that

el

(24)
le"l <
Referring to (21), the controller involving the welltuned-fuzzy-controller fC is composed ofu=uld+uf+uec(25)

where u1a is the linear feedback component describedasLltd:-Ks,

rc>0

(26)

And 2"" is the complement component, which comple.
ments the error between u3c and u7, described asu"" = -6rsgtrr(s)

(27)

4

Directly employing the experienced experts' knowledge about the control process is the most importa^nt reason why fiizzy control has been greatly welcomed practically and theoretically for more than two
decades. However, in most cases the adaptive fuzzycontrol systems proposed so far laid stress on systemstabilities via the relevant parameters' tuning, rather
than the involvement of experts' knowledge. In thispaper, we gave details showing how to develop a^nadaptive control system in which experts' knowledge
is taken into account wherever possible.
References[1] C.-Y. Su & Y. Stepanenko, "Adaptive control of a classof nonlinear systQms wilh fiizzy logic," IEEE Tlans. on
Fuzzy Sgstems, vol.2, pp. 258-294, 1994.

where 6, is the estimate of e| that is estimated by

6, :7rlsl(28)

where 7, is the adaptation rate. A block diagram ofthis controller structure is depicted in Fig.4.

CONCLUSION[2] M. M. Polycarpou,(Stableadaptive neural control scheme

for nonlinear systems," IEEE *o;ns. on Automatic Contml, vol. 41, no. 3, pp. 447-451, 1996.

[3] M. M. Polycarpou & M. J. Mears, "stable adaptive track-ing ofuncertain systems using nonlinear parametrized online approximators," .Int. J. Control, vol. 73, no. 3, pp.

363-384, 1998.

[4] H. Han, C.-Y. Su & Y. Stepanenko, "Adaptive control of aclass of nonlinear systems with nonlinearly parameterized
fuzzy approximators," IEEE Tfu;ns. on htzzy Systems,
vol. 9, no. 2, pp. 315-323, 2001.

[5] R. M. Sanner & J.-J. E. Slotine, "Gaussian networks for
direct adaptive conttol," IEEE Tlans. on Nerml networks,
vol. 3, no.6, pp.837-863, 1992.

Figure 4: Closed-loop control system with the welltuned-fuzzy-controller

Eftrftl - 727-0023 ,,eEREHrtttrry 562&tb,

EERfA+ #H,,Hffi+f+#

ffiEllThe stability ofthe closed-loop system described by Tel./Fax: (08247)4-1706(1)-(3), and (25)-(23) is established in the following Email: hhan@bus.hiroshima-pu.acjp- 942-

19th Fuzzy Systcm Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

7 1 .y 7 > t) t) Z J t ZEafi l=EC < ftUffn*F-EfiE+
Nonlinear Control based on Switching Lyapunov Function

tffls

E+ -frHiroshi Ohtake and Kaauo Tanaka€fiiE{=t+ fi6E&&r+fl
Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems
The University of Electro Communications

Abstract This paper presents a controller design condition based on a switching Lyapunov function for a class ofnonlinear systems. In our previous papers [1, 2], we proposed a switching fuzzy model and a switching Lyapunov
function for open-loop systems. The switching Lyapunov function is constructed by mirroring structure of theswitching fuzzy model. In this paper, stabilization conditions to design a switching fizzy cotttoller are derived.
To avoid discontinuity ofthe switching control inputs, we derive a continuity condition ofcontrol inputs. A design
example illustrates the utility of this approach.

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6 HtcirCItcd, rFEffi t 6 o) tr. /3 6 . : *r,&iE[] 6 /c D tl,>t(ffi* Lt. frJEElr I a < z.( vtv lz r I .r fr|ffif#a
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B 3: frtJlffi)JJ

FE

ut6*:ttft
T 182-8585 H.R.fltrilftfiffiftr Et-s-r
EfiiE{Et+ fi68&&*r+fl
fr+ffift*. tf4 ts
Tel: 0424-43-5431
E-mail: hohtake@rc .mce. uec.ac. jp-946-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

Acrobatic Control of a Pendubot
Wei Li and Kaauo Tanala
Department of Mechanical Engineering and Intelligent Systems
The University of Electro-Communications

Abstract This paper presents the acrobatic control of an underactuated two-link robot called the Pendubot.
We propose two controllers, one for holding the first link to stand at given unstable position other than upright,
another one for keeping first link swinging periodically, while the second link maintain standing vertically in bothcases. A nonlinear model following control approach [1] is used in the design. The performance of the proposed
controllers is showed in simulation results.

1

Introduction

The two'link underactuated robotic mectranism called
the pendubot is widely used for research in nonlinear
control and for education in various concepts like nonlinear dynamics, robotics and control system design[2]. Numerous control strategies have been proposed
to bring the mechanism to the upright position, suchas partial feedback linea,rization techniques by Spongand Block [3] and energy-based approach bv [2].
But till now, we have not found any approach withnew control objectives. Thus we propose two:

A: keep the first link stable at a given position
other than upright while the second link maintain standing vertically

B: keep the first link swinging while the second link
maintain standing vertically
For each objective respectivelS we linearize originalmodel locally in hvzy partition spaces [1], construct
fuzzy model, a.nd design controller on basis of nonlinear model following control. In each case, simulation
results are given, showing the effectiveness of the proposed nonlinea.r controller.

2

Pendubot System Dynamics

The pendubot system consists of two link, with anactuator at the shoulder (link 1) and no actuator at
the elbow (link 2). The link 2 moves freely aroundlink 1 [2].

Then introducing the following five parametersm12", + mzl? + Ir
m2l!2 * 12

( o, =
I o, =
1%=rn2ll.2
I g^ : mJ"t * mzlr

(1)

I dt = rntlcz

Considering standard assumption, i.e. no friction, we
have the nonlinear equations of motion as

tit =, *=t;;;r102fu sin q2 (Qr * qz)2 + 0$ cos qz sin (qz) q?
+0z0igsiiq1-0305gcosq2 sin (g1 *q2)-02r1i Q)

4z : ,*-7g.;Vl-02(02 f 03 cos gz) sin g2(ri1 + qz)2
- (h + flic<is qz ) 0s sin q2q! - (0 2 * 0 s cos q2) (049 sin qr -(3)rr )+(dr + fucose2)fl5lsin (q1 1 q2)lIn this paper, we suppose link 1 and link 2 are thesame, and set paxameters as rn = 1, I = 1' I"1 - 0.5,
9: 9.8 a"nd /: $mt2 = t.

3

Nonlinear Model Following Control

Our control objective is not the regulation problem,
which is one of the most important problems in control engineering. In this paper, we use the approach,named nonlinear model following control [1], to deal
with the interesting nonstandaxd control problem.
Generally, the original system can be representedasts(t) = Itr(q(flX A;q(t) +B;u(t)),(4)i=1

where !i=, fu(q(fl) = 1.
Considering the simple situation that reference system has same membership as original one, we can havethe reference system equations asrqa(t) = D h'(qa(t)) D;qn$)

(5)

i=1

Assume that e(t) = S(t)(5), the error system is- qn(t), then from (a) ande(t) = q(t)-sRO)

Figure 1: The pendubot systern.
,,, t. rrr2 are the masses of link I ancl liuk 2. 171 rlre arrgle tiratlink I rrrakes with the horizontal. r12 the angl<'tlrat t.lre lirrk 2 ruakes
rvit.lr lirrk I. l1 and 12 the lengths of [irrk I art<l Iirrk 2. /.-1. /.2 therlista.rr,,. to t.he center of nr*s of lirrk I arrd lirrk 2. /1 arrcl /2 thennnr..ut{ ,rl irtcrtia of lirrk I arrcl lirrk 2 alrorrt llt,'ir (t'rtlr(,ids-947 -,'

7'= tI j=r h;G(t))hikR(t))[(,Arq(t) + B;u(r)),:r-D 1q p(t))(6)

Consider the input as follows:riz:,*,-fi;q{[(0r + 0i0ag - @z + 0i0qs1qrt+(0r +

u(r) = - Dt'(n(r))F;q(t)i=lrWhen q1 is near trfg, the nonlinear equations canbe simplified as!i:l tu(en(t))r<;qp(t). (7)+oi =;*\vl@zln - 0s05l..t!asq, - 0z0ut9ogq,

Substituting (7) into (6), the overall control system is-0zrrlrepresented asftb(t) = tt

i=1j:rd, =h;k(t))hik(t))(4 -B;F)q(t)x(D* - B;I{p)qp(t)rft?

h;hihpla!!*ruru,= ttt
i:l j=l&=1+(Dx - BJ{k)q*(t)l'f A,-r',, Ai-BiF' - D* - B;r{* i, j, k =1,2"'r,f and Mi, N* (i,j,k = 1,2,...,r)mi,nimize B

subjecttoX>1, p>0,

*BiM; + MT BT * B;Mi + twl a! 2 o,(for i. < j s.t h;nhi * 0)
I Br l(A;x - B;Mi * Aix - BiMr) 1-2(DkX-B;iVr)17 l>0,I]

where X = P-1, Mi = F;X, JVl = I{*X. In thisway, we can calculate the feedback gains .F', I(.
We should ca.refully choose D, so that it is possible
to satisfy those conditions simultaneously.

4

Controller Design for Objective A

As shown in (2) and (3), the pendubot system has
strong nonlinearity. So we choose local approximation [1] to obtain a hnzy model in htzzy partition
spaces. The spirit of the approach is to approximate
nonlinear terms by judiciously choosing linear terms.
This procedure leads to reduction of the number ofmodel rules, which directly results in simplification ofanalysis and design LMI conditions.
When q1 is near zero, the nonlinear equations can

0

l-

l

,.:l ffiffs
0
0 .0

0l

0

I

o

o ffio ol--r |ls!#ffut*

1lo W*s ol,*.-r,or,olo,=l ffig*", 3 ffffpi", lll*W*"no ffffii"s ol|-Aix-xAT-Aix-xq|
L*

Model Rule 1 : IF q1(t) ,i,s abant 0,

THEN q(t) = ArqQ) + BL\(t).
(e) Model Rule 2: IF q1(t) is abou,t *.rfg,
THEN q(t) : Azq$) + BzrL(t).

and it is stable matrix, then liml-a- e(t) = 0. Ftom
the above, we define the design problems as:I+ 0n)0a - (02 + es1)Lallas q1

where o = sin(20') and z - cos(20").
Note (10) - (13) are linear systems. Suppose C(t) :lqr(t),qj(t), qz(t),dz(t)|, we have fuzzy model as(8)

It can be rewritten as

satisfying^-"\Fr{[(dr7t-tti-l &_l tu(q(t))hs(qp(t))

Find X )02)+(0r + Lfl)Ls?c,gqz+(02+Lst)r* (13)

t?

eG)

0i0sgqz+(02+02)n\ (11),,=i-.?,1 ,, =l+1
1ffi, )

1",,**,W )and o = sin(2}o),.'l = cos(z}o).
The membership functions for Rule 1 and Rule 2
can be shown in Figure 2.
Suppose gn(t) = [qnr(t) qil(t) qnz(t) {p2(t)]", thereference fuzzy model is:
Relerence Rule 1: IF qy(t) is about 0,

THEN 4n(r) = Dsn$),
Reference Rule 2: IF qp1(t) is about Lrfg,

THEN qn$) = Dzsa(t).

be sirnplified a-s0Dt=

ql = ,,q=f,;;;;rl(020,, - 0$s)g qr - 9fiss Qz - 0z 1l (10)

-948-

l0
0

- r0.3

100
10 l0
r0
001
-25 - 10.3 -25

CnzO) = 0 as a constraint, which also means thatcar(t) + qaz(t) = 0 and qnr(t) + rinz(t) = 0 hold.
Following the procedure stated in the last section,
we can have the following fuzzy model:

Moilel Rule 1 : IF q1(t) is 0, and Q1(t) is c1,
THEN s(t) = Arq(t) + Brt(t),Model Rule 2 : IF q1(t) 'i,s 0, and Q1(t) is c2,

Figure 2: Membership functions of two-rule model

THEN q(t) = AzqG) t B2r1(t),Moilel Rule 3 : IF q(t) is 10, and Q1(t) is c1,

THEN s(t) = Atq(t) + Bsh(t),Model Rule t : IF q1G) is *0, and Q1(t) is c2,
THEN q(t): A&(t) + B4\(t).
Where ct, c2,0 are constants, c1 ) 0, cz (-0, lcrl *lc2l. And,

01

Figure 3: State responses for original system (2),(3).

-loroo-lD,=l rs
L _,:

At=

o

:t

0

tl

(0t*0s\0s-l0z10sJ$q ^@t*,ilQss-c?ee)v^ ---erTr=e{-----1tl$:d{-v

5

15 t

0l
I

ezet-9*sco:o.;oe s,. _,1 0, _,1,n -,; ,, lAs:

Reference system has similar membership functions,0.

Also, 4(t) + g2(t) = 0o,seconds, with e(t) -+which means the second link stands upright.
The constraint for q(0) is that qr(0) e l-20',20'land qr(0) + q2(0) = 0.
Notice that one property of this reference system

is, as Iong a.s rinr(0) and tinz(0) are zero' qnr(t)and q62(t) witl keep initial values without changing.
So by setting values of qa1(0) and qnz(0) between[-20o,20'], ql(oo) can be altered, then we can obtainvarious control objectives.

In this work the stable range for q1 is between[-20o,20']. In a larger range, such as [-45",45"], the
LMI rariable X is too big to solve due to MATLAB
predefined computation precision. But theoretically,
gr cas be kept stable at any angle in (-180',180'].

Controller Design for Objective B

In the last section, we only stud-v static situations.
In order to let link 1 swing, we now take q1(t) into
account and add more fuzzv rules.
As illustrated in Figule 1. fbr keeping the second
liuk upright at arl\: tittte. we have equation qp1 (t) *

o

0

00
!ir-C. -+rs co! r)0S-(12*03 co:0)011

Nr(qnr(t)) = :lqpr(t)1, Nz(car(t)) = r - N1(qp1(t)).
In this example, we set lqnr (0) ,inr (0) qnz (0) ,inz (0)]- [18' 0 -18' 0] and perform simulation in MATLAB,
using the original nonlinear system.
Figure 3 shows that q(t) approach g*(t) after 30

er02-e;co.z eoteff"a;uet

o

5

%'#s
00

0
k?e?-esese)0r02-ez00"?e?-eeesg ,r^r"o1e2-elco? e 2e

0

I

0

!i!-A
o

oGoz"A;ttot

0+0s co. , )( rE e -.? 13 )l0-0"B,=Bz=l+l ',:.-4: ie,-on;n0

I *u**, )0c*0a cos0

dn;. 677

By substituting c1 with c2, we can get Az and At.
It is considerably important to choose c1, c2. The
bigger 91 is, the higher the swinging frequency becomes, and the harder control turns to be. So we prefer small values. In this paper, cr = 0.5, cz = -0.4,
0 = t0'. Note that ls(0)l,lqE(0)l < mi,nlql,lc2l.
See Figure 4 for the illustration of membership functions of qr(r) and qi(t).
Then consider the following reference fuzzy model:
Relerence Rule 1: IF qp1(t) is 0, and, rial(t) is c1,

THEN qn(t): Dsn(t)'Relerence Rule 2 : IF qs(t) 'i.s 0, and, qmft) is cz,

THEN qn(t) : Dzqn(t),Reference Rule 3 : IF qm(t) isl?, and Qp1(t) is c1'

THEN Sn(r) = Dfin(t),Reference Rule | : IF qp(t) is t0, art.d Qp1ft) is c2,-949-

THEN sn(t) = Dq,sn!).

Figure 6: Control input.

Figure 4: Membership functions of q1(t) and qr (r)010
10.0 3.0 10.25
000
10.3-7 .5 - 10.55

Dt=

010
10.0 6.0000-10.3 -15

Dz=

Meanwhile, the input of original system is within reasonable range. Again, the designed fuzzy controller
works effectively.
Flequency and amplitude of state responses dependon the initial states of ea. So by setting values ofAa(0), we can obtain various system response. However, considering pendubot as a physical system, weshould choose those initial values, which satisfy certain dynamic constraints.

0

3.0

I
-7.5
0

6.0

10.16

I
-10.46-15

6100
8.0 10.25 8.0
0001-10.15 -19.82 -10.4 -19.82
0

,r:

10.0

i

8.0

10.0

,.=

Simulations indicate designed controllers can achieve

acrobatic control of pendubot satisfactorily. Here,some important igsues are in order.

roo'l

0

r0.0 8.0
I0[ - 10. r5 _,1.,, _,1 r, _,;.r, lReference system has similar membership function,r,,r, =1r

- J:5rl I q5;,

rvz:1 r - lnrr I I r 1

Conclusions?L;1, ),

iv,=bgr-ir45;, N.=E#(r-sEr:ra.).
In this example, g(0) : [5o,0,-5,,0], qn(0)[5o,0.1, -5', -0.1].

The particularity of these two control objectives isthat, the controlled system is unstable, shown in Figures 3 and 5. So when choosing D;, we adopt Relaxed Stability Condition, simply requiring real partsof eigenvalues of D; are negative.
In objective A, we have the constraints qa{t) *qR2G) = 0 and rial(t) : 0, which mea^ns Qa1(t) : 0.
This condition simply states that rlp;(t) should keep
unchanged. Comparatively, in objective B, rf62(t) =F(0,c1)qp2(t), F(0,c1) is the constant determined by
0 and c1 , .F(0,c1) < 0. That means, the responseof. qp2(t) must be binusoidal. So, to our knowledge,
we ca,n't utilize same reference system for both objectives.

In the LMIs, the smaller B is, the bigger feedback
gain -F and .I( would be. So on condition that control
accuracy is satisfied, we cim choose a not so small B
to get reasonable feedback gains and control input.

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Figure 5: State responses for original system (2),(3).

Figures show that state responses of pendubot st'stem approach those of reference s.vstem in 10 seconds.

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19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)/(+Fpl*dalc*i116 7 z )4 ftljffio++EAfrjH t-tc?Frlfri*,a1ft1#,
A development on control method of air-conditioning in large-space
using the characteristics of fuzzy-control

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Toshikatsu Ueda

Atsushi Shimano

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University of

University of

University offAT
Tetsuya IMatsushita

Shinryou Corporation

Electro-Communications Electro-Communications

Electro- Communications

Abstract : The placement of sensors for controlling a heating and air-conditioning system in a large indoor space
is usually restricted; therefore, it is difficult to obtain reliable temperature and velocity distributions of the air
in some areas. In order to overcome such problems, a load presumption tlpe air-conditioning system based on
Iinear-models is proposed. In this paper,we introduced a control method for air air-conditioning problem- Thisis fuzzy-control based on the difference in a temperature between a value presumed on linear-models anda ralueof target. In this paper,we aim at developing on control method of a.ir-conditioning using the characterustucsof fuzzy-control.

1 tt DDI:z LM-7 z )4 ftlJffi- AS fi - )V L\t c t=* trP! lcfljH E na t4f,:
TttiBEr)ftis6€-ra 6 I' L+, q,iffi Ic& 64R
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TEL: 0 42 4- 43- 527 7 F AX: 0 424- 43- 8020
F-mail : tetsu@fs.se.uec.ac jp-954-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept. 8-10, 2003)

脳波認識 に基 づ く電動車椅子の制御
ElectroencephalograΠ

l―based(Control of an]Electric Wheelchair松永

和 之 ,田 中

一男

Kazuyuki Matsunaga and Kazuo Tanaka
電 気 通信 大学 知能機 械 工学 科

Department of M∝ hamical Engineering and lntelligent Systems
The U」 versity of Electro― Communications
Abstract This paper describes electroencephalogram(EEG)― based COntrol of an electric wheelchairo The control
purpose is to achieve direction control of an electric wheelchttir only by lEEG. We develop two Jgorithms for
detecting direction thinking(̀going left'or̀going right')and apply it to direction control of〔m electric wheelchair.

The Arst algorithm is based on CPM(cOrrelation pattern mttching)methOd using FFT.The second algorithm
is based on iCPM method using correlation exponent. Our experilnental results demonstrate the possibility ofachieving direction control of an electric wheelchair only by EEG.

1

3 FFTを 用 いた CP]M法

は じめに

現在 ,重 度障害者な ど意思を外部に伝 えることが困難な人のために,さ まざまな生体信号を利用 した意思伝達 システ ム
が提案 されてい る。 とりわけ,脳 波 を利用 したシ ステ ムは最上位 の生体信号 の活用 とい う点 で期待 されてい る.

我 々は脳波 の工学的利用 の観点 か ら,左 右思考 の認識 に関
す る解析手法 [11,121を 提案 し,移 動 ロボ ッ ト操作 に適用 した 131.本 研究では新 たな解析手法 として ,脳 波 の電極 間 の相関係数によるパ ター ンマ ッチ ング法 (Correlttion Ptttern
Matching;CPM法 [31)に ,脳 波の解析 でよく用い られる FFTを組み合わせた手法 と,相 関指数 を組み合わせた手法を提案
し,左 右思考 の判別 を試みた.実 験 の結果は低 い判別率 だつた ものの,こ の実験 を踏まえた上で行 った電動車椅子 の方向制御実験 では,高 い判別率を得 る ことができた。

2

脳波デ ー タの 収集方法

脳波 を FFTに よ り周波数領域 に変換 し,こ の変換後 のデ ー
タに対 して ,相 関係 数 パ ター ンマ ッチ ング法 (CPM法 )[3]を適用す る手法 を提案 し,左 右思考 の判別 を試 み た
た個 目の デ ー タ (た =1,2,… 0,100)に 対 して ,各 電 極 の.

FFTの 結果 をFlinl,F2[π l, ,F13[■ In=1,2,一 ,38とす る と,電 極 1,2の 相 関係 数 は

Σ(■ 回―可)lF2即 可R1t,z1:)n=1(38‑1)SFl SF2になる.こ こで,Fl,F2は 平均値 ,SFl,SF2は 標準偏差 である。 この計算をす べ ての組み合わせについて行 うと,相 関係数行列 が得 られ ,こ の うち,重 複す るもの と対角要素を除いヨ〔,P(た )=(R(1,2),R(1,3),・ …,R(12,11),R(12,13))

全体 の システ ム構成 を図 1に 示す .脳 波 は頭部 につ け られた電極から生体アンプを介し,A/D変 換ボー ドを通してPCに取り込まれる.電 極は認識や感覚に深く関係しているとされている頭頂部 0後 頭部を中心に選択し,国 際 10/20法 に基づ き,図 2の よ うに Al,A2(耳 たぶ)を 基準に 13点 に取 り付けた.実 験は 8人 の被験者 に,円 が 中心 か ら左 ,ま たは右に進んでいる状態 を想像 して もらい,こ の ときの脳波 (サ ンプ リングの単位時間:1秒 ,サ ンプ リング周波数 :1024Hz)を,

左右 100回 ずつ計測 した。1秒 を 1個 のデータとす る ことで
左思考デー タ 10o個 ,右 思考デー タ 100個 を得た,(2)

た==1,2,・ ・・,100と並 べ なお した もの を た個 日のデ ー タに対す るパ ター ン とする.以 後 ,左 思考 と右思考 のデ ー タを用 いて 作成 したパ ター
ン をそれ ぞれ PJ(た ),Pr(た )で 示 し,区 別す る
実験 に よつて得 られ た左 右 100個 ず つ の パ ター ンの うち50個 ず つのパ ター ン を用 いて判別 の基準 とな る認識 パ ター ン
を作成す る.左 思考 の認識 パ ター ン 2,右 思考 の認識 パ ター
.

,

ン 2rは

,

Pr鮨
月
2=島 Ё
鮨
),2r=島 Ё.

) oの よ うに PJ(た )お よび Pr(た )の 平均 を求める ことで作成す る
つ ぎに ,式 (3)に したが つて 作成 した認識 パ ター ン を用 いて ,左 思 考 か 右 思 考 か わか らな い 未知 パ ター ン 2π を判 別
す る方法 を述 べ る .判 別 方法 は未知 パ ター ン と左右 の認識 パ
ター ンの ユ ー ク リッ ド距離 を と り,近 いほ うの認識 パ ター ンの 思考 を未知 パ ター ンの 思 考 とす る。 つ ま り
.

,

￡J

=

(2n‑2J)(2η ― ?J)T
:左 認識 パ ター ン との 距離

図 1:脳 波計測 シ ステム￡r

図 2:電 極 の位 置=

(2η ‑2r)(2η ‑2r)T:右 認識 パ ター ン との 距離―‑955‑―

の よ うにユ ー ク リッ ド距離 を計算 し,こ れ を も とに ,以 下 のよ うに左右 の 思考 を判別す る。

烈

￨ ￨￨

α <￡ r→ 2π は左 思 考
α >Cr→ >2π は右 思考
この よ うな判別方法 を用 いて ,認 識 パ ター ンの作成 に用 い
なか つた残 りの左 右 50個 ず つの パ ター ンを未知 パ ター ン 2■と して ,左 右 の 思考 の判別 を行 つた .被 験者 8人 に対す る判
別結 果 は左 思考 61%,右 思 考 60%で あ つた″.

相関指数 を用 いた CPM法

4

つ ぎに,脳 波 のカオス性 に着 日した相関指数 を利用 した
CPM法 を提案 し,左 右 の判別 を試みた
m次 元に埋め込まれた L個 のベ ク トル τJ(∈ Rm)に ついて,相 関積分 σ(c)を.

σ(C)=lim

Σ・多 Σ

図 4:認 識 パ タ ー ン

た CPM法 に よ り左右思考 を判別す る ことで ,電 動 車椅子 を
目標位 置 へ 制御 す る実験 を行 つた .実 験 の システ ム ,フ ィー
ル ドを図 5, 図 6に 示す .結 論 の み を述 べ る と,最 終的に判
別率は 80%程度 に向上 し,十 分 に高 い値 を得 ることができた
実験 の詳細 につ いては 文献 141で 述 べ る

IC― IL― πJID t41

J=1̀=1(1≠ J)
０
０

＞ 一＜

０

り ヽ

１

ｒ

π

.

ｔ

.

とした とき,相 関積分 σ(c)と 相関指数 νには,σ (c)∝ Cν
とい う関係 が成 り立 つ .し たがつて ,σ (C)=た Cν (た は定数)と お けるので ,対 数 を取 つて整理す る と,log(σ (c))=ν10g(C)+10g(た )と なる。 これ よ りνは,横 軸に log(c),縦F鶴 脚 霧鍵熟犠舅靭義1露 y電 しての飽和 したい くが,そに伴 つて ,相 関指数 νの値 は飽和ンの 値 が 相 関次元 であ る.

図 5:実 験 シ ステ ム

引

Ｃ ＯＣ ＯＱ Ｘ 口刊

point T3

引6

図 6:実 験 の フ ィール ド

︲︲
︲ ｒ
２

Ｃ Ｏ Ｈ 口Ｏ Ｈ Ｏ 口 ︼ ０ ０

結論

本研究 では,脳 波 の電極間の周波数領域 における相関係数に着 目した解析 と,カ オ ス性 に着 日した解析 による左右 の判別方法を提案 し,こ れ を左右 2方 向の方向制御 に適用 した
結果は低 い判別率であつたが,脳 波の計測方法を改善 して行つた電動車椅子 の方向制御実験 では,80%程 度 の十分に高 い判別率を得 ることができた。
今後は,よ り高 い判別率 の得 られ る解析手法 ,実 験方法を
.

０

10g(ε

10g(ε ))10g(ε )

４

コＣ Ｏ Ｃ Ｏ Ｑ Ｘ 口

５po■ nt Fz

検討し,電 動車椅子の制御 Flへ 適用する

３

.

２

Ｃ Ｏ Ｈ 口Ｏ Ｈ Ｏ ﹁ ● ０ ０

１

参考文献
ゴ
[11堀 滋樹 ,金 森直希 ,田 中一 男 : 遺伝 的 アル リズム によ
10g(C)

log(C)10g(ε )

図 3:電 極 T3お よび Fzで 計 測 した脳 波 の 相 関指数
式 (4)か ら 求 め た 相 関 指 数 の 各 電 極 の デ ー タ をglヒControl of a Mobile Fbbot,Proc.of IEEE Interna―and Automation,July,accepted(2003)
轟ぽ轟罵tふ 隼 [31田Robotics
農壼漿 :1聾パ電同
一 男 ,久 保康樹 ,松 永和之 ,堀 滋樹 ,脳 波認識 に よ中ーン
4に 示す。
,

tional SymposiuΠ l on Computational lntenigence inを図る.被 験者 Aの 認識 タ
パ ターンを用 いて,3章 と同様 の判別方法 に作成 した認識'ィ
より,左 右 の思考 の判別 を行 つた.被 験者 8人 に対す る判別
結果は左思考 47%,右 思考 67%と な り,低 い判別率であつた。

5る脳 波識 別 パ ター ン作成 の試 み ",計 測 自動制御 学会論
文集 ,Vol。 38,No。 10,pp.1041‑1043(2002)
121N.Kanamori,et al.El∝ troencephalographm― based

電動車椅 子 へ の応用

3章 ,4章 の結果 よ り,提 案 した 2つ の解析 手法 の判別率 はる ロボ ッ ト操 作 ,第 18回 フ ァ ジ ィ シ ス テ ムシ ンポジ ウ
ム講 演論 文集 ,pp.467‑470(2002)[4]松 永 和之 ,田 中一 男 ,電 動 車椅 子 の脳動制御 ,第 21回
日本 ロボ ッ ト学会学術講演会 (2003)

問い合わせ先低 い ものだつた.実 験 に対す る慣れ の問題 ,イ メー ジ トレーニ
ング (左 右思考 の練習 )の 方法 ,判 別結果 の被験者 へ のフィー
ドバ ック教示 ,な どの検討 が必要で あ る と思 われ た。そ こでこの点 を改善 した脳波 の計測方法 を考 えた上で ,FFTを 用 い,―‑956‑―〒 182‑8585 東京都調布市調布 ヶ丘 1‐ 5‑1
電気通信 大学 知能機械 工学科 松永 和 之
Te1 0424‑43‑5431}mail: matunagaCrcomce.uecoacojP

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)+E g 7 -, ) -*fr! z7 LA Hrrf:fr$#ffifitJ@-2 z i I +'y t-, -, i 7+ l^tH Lrf=lllf*n-Vibrational Analysis & Control tlhich Use The Learning Type Fourier Transform System:l{umerical Experiments llhich Use The Fuzzy l{etrork Systemol{l,HHEir
Katsumasa

sttr*atatsuura

Hitomi Suzukir fifi^+E*f8ilfi+;F lnstitute of Library and lnformation Science, University of Tsukuba
1 (*)i-ltlBl7.it^

Data CflEunioation System Co.,Ltd

Abstruct; The research regardrng the construction of the learning type fourier transform system which uses
fuzzy network is already reported, but in this research this system is applied to the numerical experimental modelof the shaking table which was constructed on the computer, reliability of the system is examined. Here frrtt, thefundamental examination regarding the onversion precision of the Iearning type fourier transform syetem ie done.
Nex! synthesis of excitation ripple mark such as the random ripple mark which uses the system and excitation
experiment of the shaking table model which uses this synthetic wave are done, furthermore analysis of theaocelerating response magnification ratio which uses the system is done, omparison with the theoretical value isdone.

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T=10 x0=0-959-

振し、固有振動 が十分減衰 した2同じ加振波形で2回 連続 カロ
回 目の応答波形を観測したものである.なお、ここでの数値積
分 は Runnge Kutta法 を用 いて行つている。
3.5 加速度応答倍率(14)式 で加振加速度 F=Ampe∞ sω tと すると+ω2χ=И η cos″

L

(15)

'+Z♭
の式の定常解 (強 制振動解)を 次式で与える。
こ"■χ =χ r COS ω ′+χ s Sin ω ′(16)

これを(lD式 に代入 し、 xc、 xsを 求めると
2)

И″P(ω

χ

ε

(ω

"2̲ω
2̲ω 2)2+(2夕

X"

2

"ω

)2

""″

χ

s=

(17)

また、(10式 を2回 時間微分し、加速度の大きさを導くと,=̲.2(x̀coS(α +χ ,Sh 0χ̀2+.s2λ=ω /ω nと 置くと加速度応答倍率″(1̲λ2)2+(2(2)2

内一定のランダム波で加振したときの加速度応答倍率特性を示す。理想曲線値と棒グラフ実験値がよく一致している。図 8の余弦波による実験では加振周波数を変えるごとに加振実験を新しく行う必要があり、手間と時間のかかる実験であつたが、図 9の ランダム波 による加振では250Hzま での帯域内周波数
成分を分解能 lHzで す べて包含しているため、学習 DF「 を用いた振幅観測 は過渡応答の無い 2回 目加振時の波形分析で周波数帯域全体の加速度応答振幅比を得ることができる。ランダム波加振では大振幅の加振ができないなどの問題 があるが、帯域 内応答を 1回 の観測で済ませらMこ とはメリットである。
4。
結言コンピュータ上に 1自 由度振動台数値 実験モデルを構築するとともに、このモデルの加振実験やその応答スペクトル観測
実験 に使用する、既開発フアジイシステム網を用いた学習型
フーリエ変換システムを構築し、そのシステムの信頼性 を検討する。ここでは先ず、学習型フーリエ変換システムの変換精度に関する基礎検討 が行われている。次いでこのシステムを用いたランダム波形等の加振波形 の合成やこの合成波を用 いた
振動台モデルの加振実験 が行われ、さらにこのシステムを用いた振動台モデルの加 速度応答倍 率の解析 が行われ、理想
値 との比較 が行われている。
5。
参考文献
エ変換ニューラルネットワーク[1]松 浦克昌(KK日 立製作所):フ ーリ
装置、公開特許公報(A)平 3‑24506(1991.10。 31)、 特願平2‑410

(18)

(19

を得 る。 これが加速度応答倍率の理想値 である。
3.6 加速度応答倍率理想値 と実験値の比較

17(1990。 2。 23)

ニ[2]松 浦、 任意波形の正逆フーリエ変換を行う多層階層構造 ュー

減衰比率 ζ
図8は 固有振動数 N■ eq=10HZ(ω1、alrlp鋤 。
002、
t=0。
卜
1、
△
N=500、
ルモ
デ を=0。 15の 振動台
加振
え
余弦波
、
phase=πで加振周波数を変/4の 条件xO=0、した場合 の加速度応答倍 率実測値を棒グラフで示したもので、曲線は(19)式 の理想値を示す。加振周波数 缶eqは 1〜 25Hz
まで lHz間 隔で変 え、加速度応答波形振幅 比 (棒 グラフの高さ)は 過渡応答の無い波形振幅で評価した。この振幅評価 は
学習型 D円 システムを用いて行つた。
ランダム加振波を用いた加速度応答倍率数値実験3。 7
図9は 固有振動数 N■ eq=10HZ(ω n=20π /s)、 減衰比率=0.15の 振動台モデルを N=500、 T=1、 xO=0、 alnp=0。 015帯 域
F20π /s)、

ラルネットワークの構成方法"、 千里国際ニューラルネットシンポジュウ
ム講演会予稿集、pp.107‑108(1990‑5)[3]松 浦、人工知能学会誌 、Vol.6、 No.5、 pp。 734‐ 738(1991)の正逆141松 浦、 学習型 ファジ ィネ ッ トワー クを用 いた任意波形
pp.291"、a)エ
文集、
理学会全国大会講演論
フー リ 変換情報処‑292(199のエ
15]松 浦、 学習型 ファジィシステ ム網を用いた 500点 フー リ
pp.287・
288
"、
1998、
会前刷
、
41回
自動制御連合講演
変換装置 第[61長 町三生 :フ ァジ ィ化製 品開発 の基礎 と実際、海文堂、 1991
連絡先〒30508550茨 城県つ くば市春 日 1‑2
筑波大学図書館情報学系 松浦克昌

To1 029‐ 85901343,E̲ma■ :]natsuuraC)shs̀tsukuba.acjp

―
‑960‑

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10,2003)

HEs E{ +B ;*AH Li=/ 2if'.a / av 2 RO +E ft[ fft t: EEf 6ffin

A Study on Learning Control of Non-holonomic System by Active Learning Method

E+#iftYoshitaka SAKLIRAI**+Nakaji

trry,|lH:

HONDA

EgfirE{Et+ €fiiE'{E+H Y^7Junji NISHINO^T+t+

Department of systems Engineering, University of Electro-Communications

Abstract: In this paper, we will show a new method for acquiring control knowledge actively. We call it ALM. A featureof ALM is its leaming process. At first ALM model a system, and based on the model ALM design a learning plan.
Control simulation is done in order to prove the effectiveness of this technique.

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E tJ.tfhtg66.ffiXEia(, L Rt,''+i*t V<ffinL(ur( ob D -C

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* /:., L ffiffiEBl D+T tvrrct?dlt 6tc.h 9 Y, I ltEgrffi[FEA-#lr(L\6 (-t30' S 0 rs
130"). Ia( y >r l ltElE-C8/rL\.

V, AFI/1000 $ L V<-i+H#Y I z- v-! a Yt

'fi).

tU Yoshitaka SAKURAI, Nakaji HONDA, Junji
NISHINO: "Acquisition of Knowledge for Gymnastic
Bar Action by Active Learning Method", Jounal ofAdvanced Computational Intelligence & Intelligent
lnfomatics (JACIII), Vol.7, No.l, pp.l0-18 (2003)
tFfr6tftl

3.2 2 Efr+frLfl) i :. V-2 a )EffiAa+i t21616*.i* L. L<, ALM AE L''(td)ffi ffi iH;icffi'J'fr )v- )v LD:Rt 6 frffiUFiF,y : - v ya Y!^7 atffi*ib.
EX 1 AEffi f 6 t., ffil:ffi*t*.E. 2affi+a+i p?b>2

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T 182-8585 HHffiffiffiffiffifrr8 L-'_T
ar+t+€fr iE,tE ,( + v
fiB,

E# #tai^7**ffi

T el : 0 424- 43-5800 Fax: 0 424-43-8020

E-mail : ysakurai@fs. se.uec. ac. jp- 962-

19th Fuzzy System Symposium (Sakai, Sept.8-10' 2003)

Driving Skills Learning Algorithm for Save Navigation ofAutonomous Intelligent Agent
Gancho VACHKOV, Shinichi KATAOKA and Hiroshi ISHIKAWA
Department of Rel iabi I ity-based Information Systems Engineerin g,
Faculty of Engineering, Kagawa University,
Hayash i-cho 221'l'20, Takamatsu-Sh i, 76 I -03 96 Kagawa-ken, JAPANFAX: +(81) 87 - 864-2262 E-mail: vachkov@eng.kagawa-u.acjp
Abstract. In this paper an off-line learning algorithm based on a random optimization method that isable to tune the parameters of the fuzzy controller with a given structure is proposed.. A Takagi-Sugeno
type of fuzzy controller is used for driving the agent and the problem is how to optimize its parameters(iingletons), so that the performance of the agent movement among a number of static obstacles is
impioved during learning. A Mamdani-rype of fuzzy controller with feasible and empirically created
Fuzzy Rule Base can be used in the beginning as a starting point for the subsequent optimization'
The iimulation results show the effectiveness and robustness of the learned fu2ry controller.

Index Tbrms- Intelligent Agent, Navigation, Driving Skills, Leaming Algorithm,Fuzzy Controller
Fig. l.

I. INTRODUCTION

Autonomous Agent

The problems of obstacle avoiding, path planning andautonomous navigation of intelligent agents such as
robots and other mobile vehicles have long been a matterof strong interest for many researchers [l-5]. Variety ofmethods and algorithms have been proposed and used fordesigning appropriate control algorithms as well as forlearning the parameters of the conffollers. Even if
significant results have been obtained in this area byusing neural, fuzzy and evolutionary computing
approaches none of them can be regarded as a complete
success or machine invariant solution.
The ability of an autonomous agent for collision-freenavigation through unstructured terrain, being able toexplore a large area for image or data gathering is
doubtless an evidence for the "intelligent" behavior ofthe
agent.

In this paper we propose an off-line learningalgorithm that is able to build up "driving skills" for the
agint based on a random optimization method for
iterative improvement of its performance.
A Takagi'sugeno type of fuzzy controller is used for
driving the agent and the problem is to gradually update
its parameters, so that the performance of the agent
movement among a number of static obstacles is

Fig.l. General Flowchart of the Real Time Movement of theAutonomous Agent

We suppose that the Agent is navigating in the spacewith a constant speed by making equal sized steps at eachdiscrete time *. The Sensing System consists of three
sensors for measuring the distance from the agent to theenvironment, as follows: Sl is the Left Sensor, 52 is the
Front Sensor and 53 isthe Right Sensor.
As a fuzzy controller we first use Mamdani-type ofcontroller with 5 fixed singletons as rules consequents'
The Fuzzy Rule Base that is used to drive the agent
within the space containing unknown number of obstacles
is given as follows:R, : /F{s,(ft) is i, AND s.(k)is i. AND sr(k)isit}

improved during time.

First of all initial knowledge (skills) from an average
good performance of an agent are used in order to startt.ining process. In this step a transition from theinitial Mamdani-type of fuzzy conffoller to the further
used TS fuzzy controller is' The simulation results show
the effectiveness and applicabitity ofthe proposed overalltt.

learning scheme.

(t)

THEN L'u,(k)= c,, I =1,2,..., L
Here the following notations are used:

I is the total

number of the fuzzy rules; s, (k) is the measured
distance to the environment by the Left Sensor Sl of theagent at the current discrete time t; s, (ft) is the
distance measured by the Front Sensor 52 and sr(ft) isthe distance measured by the Right Sensor 53; f,,i, andII. EMPIRICAL DESIGN OF THE FUZZY CONTROII-EN
STRUCTURE

Further on we assume the following flowchart for thereal time navigation of the autonomous agent' as shown ini, represent the index for the linguistic variable (themembership function) of each input for this fuzzy rule'
Further on we assume 3 Gaussian-shape membership-963-

functions, which overlap about 60%o, as shown in Fig. 2.
to denote the linguistic values of "Close" (l), "Medium"

FRONT(2) and "Far" (3). Thus we can write that\,i,i, ell,2,3l.
Lingusitic Variables for Distance

Medium

Close
123

Fat

1

s1 =r1
0.8

LEFT

0.6

Fig. 4. Standard 3-Sensors System for Navigation with Sensing
Directions of-90o for the Left Sensor, 0" for the Front Sensor
and +90" for the Right Sensor.

0.4

0.2
0

I

The Fuzzy Rule Base of the fuzzy controller is usuallycreated in empirical way by using human knowledge andlogic ofthe control (driving) process. This always causes

Fig. 2. Membership Functions for the Inputs

to some degree of ambiguity that should be furthero 01 o'2 03 o.. os-i;r,[*'"*:'.
Oistance S

The consequent Lu,(k)=ctof the /+h fuzzy rule isa singleton that represents the change-oflhe steering
angle. ln the Mamdam-type of fuzzy controller each ruleconsequent takes one value of the preliminary set of fixed
positions. Here we use the following 5 singleton valuesc, ef-b,-a,0,+a,+b), l=1,2,...,Las shown in Fig.3.
They represent the Linguistic variables of "Negative Bigl'," Negative Smalf', " Zero", " P osit ive Small' and " P ositive

decreased by appropriate tuning (learning) of theparameters of the fuzzy controller.

The following Table l.shows two empiricallygenerated Fuzzy Rule Bases: FRB0 and FRBI for

navigation of

the autonomous agent for the

Mamdani-type of fuzzy controller with the standard 3
sensors system from Fig. 4. As shown in the furtherissimulations, the Ftzzy Rule Base FRBI
more
reasonable (logical) and leads to a better performance.
Table l. Two Empirically Created

Big'.

Rule

Change-of-theSteering Anglel

NB

NS

ZR PS

-b

PB du(k)

I

+b

2
3
4

Fig. 3. Singletons for the Outputs of the Fuzzy Rules

5
6

The overall output of the fuzzy controller is calculated as
aweighted average defuzzification in the following way:Lu(k) =firr,",

f ln

7

8
9

(2)

10

where 7v, denotes the activation degree (the truth value)

t2
t3

II
t4
l5
t6
t7
t8

of the /-th fiizzy rule taken as a product operation of therespective fuzzified values of tle measurements s, (t) ,sr(fr)and sr(/r) in 1t;.
Then the current steering angle ofthe agent is calculated
in the following incremental way, before the agent makes
its next moving step in the space:

19

20

2l
22
23

(3)
u(k) = u(k -t) + M(k)Figure 3 shows the standard 3 sensors measuring

24
25
26

system that is used to measures the distances between theagent and the obstacles in the environment (if any): Ol,
02, o3, 04. Please note that each sensor is allocated a27

sr s2 s3

Left Front Risht
lll
lt2
l13
t2l
122

r23
l3r

132
133
2tl

2r2

213

22r
222
223
231
232
233

3rr
3r2

313
321
322
323
331
332
333

Rule BasesFRB FRB
0l
-oa
ab
bb
0a
0a
ab
00
0b
0b
-b
-b
bb
0-a
0-a
0a
0a
00
0a
-b
-b
-b
-a
-a
-a
0-a
0-b

-a
-b

-a
-b
-b
-a
-b
-b

00

r,rz and 4 respectively, which depends
physicalon thestructure and characteristics of eachIII. MoDrFrcATroNS rN THE Fuzzy CoNTRoL SrRucrunerr)r, and 4 =4 but this is(TS) fuzzy models are regarded as "universal
approximators" of any nonlinear function thus being

sensor ftrr:,gei

sensor. Usually rz>rt,

not a rule. From a physical point of view, the realmeasured distance by each sensor is: s,( r,,i=1,2,3.

As well known from the literature, the Takagi-Sugeno

widely used in many simulation and control areas. The
often called "zero order" TS FuTzy Model, has the same

- 964-

format as in (1) and the only difference is that the(performance index) is provided.

singletons of the consequents:

Lu, (k) = c,, I: 1,2, -. -, L are independent real numbers.

t'This means that if used in our case as a fuzzy controller
for the intelligent agent navigation, it would have 27
degrees of freedom (tuning parameters) instead of only
two (a and 6) as in the case of Mamdani-type of fuzzy

6
5

4

it

possesses more difficult learning
controller. While
problems, at the same time the TS fuzzy controller ismore flexible and able to principally give a better control

32

performance. In the simulations we have tuned andchecked the performance of both types of fuzzycontrollers but used mainly the TS fuzzy controller.
Anotler change of the control structure is realized bymodiffing the measuring directions of the 3 sensors
system, as shown in Fig. 5. It has been proven throughsimulations that such measuring system gives better
performance of the agent during its navigation.

1

1 2 3 4 s 6 ,,*trrroFig.6. Illustration of the Random Directions Optimization
Method for the 2-Dimensional Case with a Global
Optimum at Xopt
{7,1)

:

Since our goal is the "save navigation" of theintelligent agent, here we propose an objective function

FRONT

that evaluates the so called Danger Level D:
(5)
o=:i(
+Lu, + f,, + f3) rrl+min
T ",=r\N, fr'"
)

EE
LEFT

Agent

Here 7 is the number of the trajectories (navigation
trials) included in one evaluation of the objectivefunction; N,,i=1,2,...,7n is the length (in steps) of the
RIGHT

Fig. 5. Modified Sensor System for Navigation with Direction
for the Left Sensor: -40" and for the Right Sensor: +40".

Finally a modification in the fuzzy controller
computation structure is made, by adding a small random
deviation from the computed controller output. Thus theabove formula (3) is modified as follows:u(k)=u(k-l)+Az(/r)+
S .Rnd(k).exp(- Lu(k) I u

(4)

^^*)
where: S is a scaling factor that defines the maximum:

range of the random deviation (S 4 in our simulations);
Rnd(k)el-I,+l]is a random generated number at the/r+h step and il.o is the maximum allowed control value(the maximum singleton value) for this controller.

IV. OpruzATIoN APPRoACH FoR Orr-ltNE LEARNING
OF THE FUZZY CONTNOIIEN

The gradient-free methods, also called direct searchmethods, are feasible optimization methods and they can

possible obtain the global minimum. There is a big
variety of such methods [6] but the among them theheuristic random optimization methods are quite popularand effective.

Further on we perform the off-line learning of the
fuzzy controller by using a special modification of arandom optimization method, called random directions
method with reversible and variable step. The details areomitted here but Fig. 6. serYes as a graphical illustration
for the idea of this method.
Once a good multidimensional optimization method isavailable, the learning of the fuzzy controller can be

performed after a suitable objective function

l-th trajectory; .fr, , fr, and fr, are the fuzzified
values at thej-th step of the membership function "Close"(l) from Fig. 2. for the sensors Sl, 52 and 53
respectively.
The reason for selecting such criterion is that when

the agent is moving far from any obstacles (that is
7, , fr, and fr, are close to zero), it has morechances to continue without collision and to create alonger navigation trajectory. Each collision aborts thecurrent trajectory and another one is generated from thesame starting point, but with different (random generated)
angle. In order to prevent the useless (and endless)trajectories that follow almost the same path, without
giving new navigation information, we introduce theconstraintN, <500 on the maximum allowed trajectory
length. In addition each evaluation of the Danger Lelev D
is made for a total number of T -- 40 trajectories, that startfrom two different starting points. During the
optimization process, the initial fuzzy controller
parameters, i.e. the singletons in (l) are updated in orderto minimize the criterion (5).

V. SIVUIETIOI.I RESULTS AND DISCUSSIONS
A simulation program based on the structure given in
Fig. l. has been developed in order to demonstrate andevaluate the proposed off-line learning method.

The learning results of two TS fuzzy controllers areshown in this section, as follows: FCI with constraints
for the singletons [-30,+30] and FC2 with wider
constraints [-50,+50]. As expected, the latter one is more
has better performance because of ability to produce
stronger control action (bigger change of the steering
angle). At the same time the FCZ fuzzy controller allows-965-

longer (in average) navigation trajectories.
The following Fig . 7 . through Fig. I l. give illustrationof the off-line learning of both controllers by use of therandom optimi zation method. tn fact this is a
27 - dimens ional optim ization task.

Singletons
50
30
20
0
‐
10
‐
30
‑40
‐
50

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

25

Fuzzy Rules

Fig. 11. The Optimized Singletons of the Fuzzy Controller FC2.

The last Fig. 12. shows the performance of the learned

fuzzy confioiler starting from different initial point,
namely (20,t 2). tt is easy to notice that the navigation
ability of the controller remains almost the same. Thismeans that the learning has produced a controller withgood generalization ability. One reason for such result isthat we inffoduced a random factor (4) in the controller
output, which makes the learning more robust being able
to capture the general control tendencies. Further researchon the real-time learning is under way.

Fig. 7. The Optimal Set of Trajectories with Danger Level D 0.028 t after Learning of the TS Fuzzy Controller FC2.

︒０
︒ ０
０︒︒
００
︒珈輌︒
０５
５
５
︒３
２２悧１
３５
４
５

Trajectory Length (StePs)

●

0

2

4

6

0

10

12

14

16

18

TraieCtOry

20

Fig. 8. Length of the Navigation Trajectories produced by the
Learned TS Fuzzy Controller FCl.Mean Length: 359 steps.

︒ｍｍｍ輌佃輌鰤知知５︲

Trajectory Length (StePs)
Fig。 12.PerforlTlance ofthe Lcarned Fuzzy ControHer FC2 frorrl

Another(new)Initial POint.The Dα ′gθ r ιθソθノis:D=θ .θ イ59
RTTENENCES︒

Jing Xiao and Zbigniew Michalewicz, An Evolutionary
Computation approach to Robot Planning and Navigation,
in Soft Computing in Mechatronics,, K. Hirota and T.
Fukuda (Eds), Physica-verlag, Heidelberg, 1999, pp.
n7-147.

0

2

Lふ :鷲

4

6

8

10

12

14

16

18

丁rajectory20.

沐鶏翼8駕露種∬ :;;盟 歯∞=鍛

J. Barraquand and J.-C. Latombe, Robot Motion Planning:
A Distributed Representation Approach, Int. J. Robotics
Research, vol. 10, No. 6, 1991, pp. 628'649-

Masanori Sugisaka and Fengzhi Dai, Application of
Adaptive Strategies to an Intelligent Mobile Vehicle, Proc.
of the lz'h Intelligent Systems Symposium, FAN-2002,
Sugq Japan, Nov. 2l-22,2002, pp. 207 -210.

Singletons

︒
２
︒
１

t4lDeanEdwardS,AFuzzyLogicVision︒

Embedded with Human Knowledge for
e Navigation, Proc. of the lOth, IFSA

０
１

Congress, Istnabul, June 29-July 2,2003, pp. 526-534'︒
２t5] Dimiter Driankov and Saffoiti Alessandro, Fuzzy Logic
Techniques for Autonomous Vehicle Navigation,

‑30

1

3

5

7

9

11

13

15

17

19

21

23

̲Fu″

Physica-Verlag, New York, 2001.

25
γ Ru!eFig。 10 The Optinlized Singletons ofthe Fuzzy Controner FCl。

t6l J. Li, R. R. Rhinehart, Heuristic Random Optimization,
Comput. Chem. Eng., Vol. 22, pp. 427-444, 1998'―‑966‑―

著者名索 引as-'

8,4
Admi Syarif

361,363

Atsushi Inoue

843

GenjiYamazaki

963
359

Germano Resconi

l3l

Hidetomo Ichihashi

723,931

Hiroaki Ishii
Hiroo Naito
Hiroshi Ishikawa
Huynh VanNam

379

Gancho Vachkov

4tt

723,931

L

LinaHng445

M

Mitsuo Gen

359,361,363

Mitsuo Yamashiro

363

&)

ShoichiAraki

723

Takao Yokota

361

Toby Dederick
Toto H. Silitonga

615

Wei Li947

241,429

ffilJr823

XHffi

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9

343

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179,213,617,621

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Shinichi Kataoka-F
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375
963

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27

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Katsuhiro Honda
Kazuo Tanaka
KwanWoo Kim

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Seiji Saito
ShigueoNomurae,4
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293

271,493537
537

75, 83, 107, 305,
209
599
465

589, 591, 597,871,
913,915,917
709
797

525,529169
5s3

15,27,37
485
437

229,505
33,41

t47
285

515,519
873
445
153

827
839
37
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387,407
391

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797
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695,689,693

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203,205,207,221

307, 323,345, 449,

IEil+ +FH

489,631, 665
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441

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59

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315,485, 555,787

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559,563,885,889

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293

525,529
365, 465,685, 689,
693,819

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tffi EfE

437

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647

113,925

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241,429,tr4 ffiffi
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715

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951

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3

(2)

735
835,891
341
741

293,603,927
103

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