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VIII. ィ⟬᝟ሗᏛ◊✲㒊㛛
VIII-1. ࢹ࣮ࢱᇶ┙ศ㔝࣓ࣥࣂ࣮ᩍᤵ໭ᕝ ༤அࠊኳ➟ ಇஅຓᩍሷᕝ ᾈ᫛ࠊᇼỤ ࿴ṇ◊✲ဨBou Savongࠊኴ⏣ ⋹ኸᏛ⏕  ኱Ꮫ㝔⏕ 24 ྡࠊᏛ㢮⏕ 6 ྡࠊ◊✲⏕ 2 ྡ

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ࡍࡿࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞࣥࢫࡢ㞟⣙ศᯒᡭἲ࡜ࡋ࡚ࡣ㸪ࢩ࣮ࢣࣥࢫ OLAP (Online Analytical
Processing) ࡀ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡿ㸬ࢩ࣮ࢣࣥࢫ OLAP ࡣࢩ࣮ࢣࣥࢫࢹ࣮ࢱ࠿ࡽࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞࣥࢫ
ࢆᢳฟ㸦⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢ㸧ࡋ㸪ࢹ࣮ࢱࡢḟඖࡢ㝵ᒙᵓ㐀࡟ᇶ࡙ࡁ㞟⣙᮲௳ࢆኚ᭦ࡍࡿ
drill-down ࡸ roll-up ࡞࡝ࡢ OLAP ᧯సࢆᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜࡛ከḟඖ㞟⣙ศᯒࢆ⾜࠺㸬ࢩ࣮ࢣࣥࢫ
OLAP ศᯒ࡛ࡣ㞟⣙⤖ᯝࢆྲྀᚓᚋ㸪㞟⣙ᑐ㇟ࡢࣃࢱ࣮ࣥ࡜ࡣ␗࡞ࡿࣃࢱ࣮ࣥࡢ㞟⣙⤖ᯝࢆ☜ㄆࡋࡓ࠸࡜࠸࠺せồࡀ࠶ࡿ㸬ࡇࡢࡼ࠺࡞せồ࡟ᑐࡋ࡚㸪ࢩ࣮ࢣࣥࢫ OLAP ࡛ࡣᅗ 1 ࡢࡼ࠺࡟pattern-drill-down ࡸ pattern-roll-up㸪pattern-occurrence-drill-down ࡞࡝ࡢ㞟⣙ᑐ㇟ࣃࢱ࣮ࣥࢆษ

- 207 -

─ 207 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ
筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
年度 年次報告書᥮࠼ࡿ᧯సࢆᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜࡛㸪␗࡞ࡿࣃࢱ࣮ࣥࡢ㞟⣙⤖ᯝࢆྲྀᚓࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛
換える OLAP-Pattern 操作を実行することで，異なるパターンの集約結果を取得することがでࡁࡿ㸬OLAP-Pattern
᧯సࢆᐇ⾜ࡍࡿࡓࡵ࡟ࡣ㸪」ᩘࡢࣃࢱ࣮ࣥ࡟ࡘ࠸࡚⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥ
きる．OLAP-Pattern 操作を実行するためには，複数のパターンについて行パターンマッチン
グを行い，パターンオカレンス間の親子関係を検出する必要がある．一般に，このような複ࢢࢆ⾜࠸㸪ࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞࣥࢫ㛫ࡢぶᏊ㛵ಀࢆ᳨ฟࡍࡿᚲせࡀ࠶ࡿ㸬୍⯡࡟㸪ࡇࡢࡼ࠺࡞」ᩘࣃࢱ࣮ࣥࡢ⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢࡣࡑࢀࡒࢀಶู࡟ᐇ⾜ࡉࢀࡿࡀ㸪ࡑࢀࡽࡢࣃࢱ࣮ࣥྠኈ
数パターンの行パターンマッチングはそれぞれ個別に実行されるが，それらのパターン同士
ࡀඹ㏻㒊ศࢆᣢࡘሙྜ࡟෕㛗࡞ฎ⌮ࡀⓎ⏕ࡍࡿ㸬が共通部分を持つ場合に冗長な処理が発生する．
本研究では，最も汎用的なデータベースの 1 ࡘ࡛࠶ࡿ㛵ಀࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫୖ࡛ࡢࢩ࣮ࢣࣥࢫ
つである関係データベース上でのシーケンス ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪᭱ࡶỗ⏝ⓗ࡞ࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࡢ

OLAP ࡟࠾ࡅࡿ
における OLAP-Pattern ᧯సࢆࢧ࣏࣮ࢺࡍࡿࡓࡵ࡟㸪」ᩘ⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢၥྜࡏ
操作をサポートするために，複数行パターンマッチング問合せࡢຠ⋡ⓗฎ⌮ᡭἲࢆ㛤Ⓨࡋࡓ㸬ᥦ᱌ᡭἲ࡛ࡣ㸪ᣑᙇ๓ࡢࣃࢱ࣮ࣥࢆぶ㸪ᣑᙇᚋࡢࣃࢱ࣮ࣥࢆ
の効率的処理手法を開発した．提案手法では，拡張前のパターンを親，拡張後のパターンをᏊ࡜ࡍࡿࣃࢱ࣮ࣥࡢ㝵ᒙᵓ㐀ࢆᐃ⩏ࡋ㸪」ᩘࣃࢱ࣮ࣥࢆ⤫ྜࡋࡓ㠀Ỵᐃⓗ࣮࢜ࢺ࣐ࢺࣥ
子とするパターンの階層構造を定義し，複数パターンを統合した非決定的オートマトン(NFA) によって複数パターンの行パターンマッチングを実行する．さらに，パターンオカレ
࡟ࡼࡗ࡚」ᩘࣃࢱ࣮ࣥࡢ⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢࢆᐇ⾜ࡍࡿ㸬ࡉࡽ࡟㸪ࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞ
ࣥࢫᢳฟ᫬࡟㏲ḟⓗ࡟ࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞࣥࢫ㛫ࡢぶᏊ㛵ಀࢆ᳨ฟࡍࡿ㸬ᥦ᱌ᡭἲ࡟ࡼࡗ࡚㸪」
ンス抽出時に逐次的にパターンオカレンス間の親子関係を検出する．提案手法によって，複ᩘࣃࢱ࣮ࣥࡢ⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢ࡜ࣃࢱ࣮ࣥ࢜࢝ࣞࣥࢫ㛫ࡢぶᏊ㛵ಀ᳨ฟࢆຠ⋡ⓗ࡟ᐇ⾜数パターンの行パターンマッチングとパターンオカレンス間の親子関係検出を効率的に実行ࡍࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁࡿ㸬ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪ᥦ᱌ᡭἲࢆᐇ㝿ࡢ㛵ಀࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࢩࢫࢸ࣒ୖ࡛
(ࣘ
することができる．本研究では，提案手法を実際の関係データベースシステム上で UDF (ユ࣮ࢨᐃ⩏㛵ᩘ)ーザ定義関数) ࡜ࡋ࡚ᐇ⿦ࡋ㸪ேᕤࢹ࣮ࢱࢆ⏝࠸ࡓᐇ㦂࡛ᥦ᱌ᡭἲࡢᛶ⬟ࡢ᳨ドࢆ⾜ࡗࡓ㸬として実装し，人工データを用いた実験で提案手法の性能の検証を行った．
シーケンス表
sid

city

venue

time

1

Vancouver

Airport2019-01-04 10:20:00

1

New York

Airport2019-01-04 16:35:00

1

New York

Hotel

2019-01-04 17:05:00

1

New York

Restaurant

2019-01-04 18:00:00

1

New York

Airport2019-01-05 07:15:00

1

LondonAirport2019-01-05 14:10:00

1

Paris

Airport2019-01-05 22:30:00

1

Paris

Hotel

2019-01-05 23:05:00…

…

行パターンマッチング(X Y)
X.venue = “Airport”
Y.venue = “Airport”

行パターンマッチング(X W Y)
X.venue = “Airport”
Y.venue = “Airport”…

パターンオカレンス表 : (X W Y)

パターンオカレンス表 : (X Y)
sid

X_cityY_cityX_venue

Y_venuetravel_hoursid

X_cityW_cityY_cityX_venue

W_venue

Y_venuetravel_hour

1

Vancouver

New York

Airport

Airport6

1

Vancouver

New York

New York

Airport

Airport

Airport21

1

Vancouver

New York

Airport

Airport21

1

Vancouver

New York

New York

AirportHotel

Airport21

1

Vancouver

LondonAirport

Airport28

pattern-drill-down

1

Vancouver

New York

New York

AirportRestaurant

Airport21

1

New York

New York

New York

AirportHotel

Airport15

pattern-roll-up

…

…

…

…

…

…
36

1

Vancouver

Paris

Airport

Airport

36

…

…

…

…

…

…

1

New York

New York

Airport

Airport15

1

Vancouver

LondonParis

Airport

Airport

Airport1

New York

LondonAirport

Airport22

1

New York

LondonParis

Airport

Airport

Airport

28

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

…

ᅗ
ࢩ࣮ࢣࣥࢫ OLAP ࡟࠾ࡅࡿ⾜ࣃࢱ࣮࣐ࣥࢵࢳࣥࢢ࡜
᧯స
図 1 シーケンス
における行パターンマッチングと OLAP-Pattern 操作(2) ストリームに対する集約計算処理ࢫࢺ࣮࣒ࣜ࡟ᑐࡍࡿ㞟⣙ィ⟬ฎ⌮ ᐇ᫬㛫࡛ࢹ࣮ࢱࢫࢺ࣮࣒ࣜࢆᥦ౪ࡍࡿࢫࢺ࣮࣒ࣜ᝟ሗ※ࡢά⏝ࡣ㔜せ࡞◊✲ㄢ㢟࡛࠶ࡿ㸬
実時間でデータストリームを提供するストリーム情報源の活用は重要な研究課題である．
ࢫࢺ࣮࣒ࣜࢹ࣮ࢱࡢฎ⌮࡟㛵ࡋ࡚ࡣࡇࢀࡲ࡛ࡶከࡃࡢ◊✲ࢆ⾜ࡗ࡚ࡁࡓࡀ㸪ᮏ◊✲࡛ࡣᇶᮏ
ストリームデータの処理に関してはこれまでも多くの研究を行ってきたが，本研究では基本ⓗ࡞ฎ⌮₇⟬࡛࠶ࡾ㞟⣙ィ⟬ฎ⌮࡟ὀ┠ࡍࡿ㸬ලయⓗ࡟ࡣ㸪ᣦᐃࡋࡓ௳ᩘࡢ┤㏆ࡢࣞࢥ࣮ࢻ
的な処理演算であり集約計算処理に注目する．具体的には，指定した件数の直近のレコードࡢࡳࢆྵࡴ⛣ື❆のみを含む移動窓 (Moving window) ࢆ᝿ᐃࡋ㸪⛣ື❆࡟ྵࡲࢀࡿࣞࢥ࣮ࢻࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿྜィ㸪
を想定し，移動窓に含まれるレコードを対象とする合計，ᖹᆒ➼ࡢ㞟⣙್ࢆィ⟬ࡍࡿฎ⌮ࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿ㸬᪂ࡓ࡞ࣞࢥ࣮ࢻࡀ฿╔ࡋࡓሙྜࡣ㸪⛣ື❆ࡀ
平均等の集約値を計算する処理を対象とする．新たなレコードが到着した場合は，移動窓がࢫࣛ࢖ࢻࡍࡿࡓࡵ㞟⣙್ࡀኚ໬ࡍࡿࡀ㸪ࡑࢀࢆ㐃⥆ⓗ࡟ຠ⋡ⓗ࡟ィ⟬ࡍࡿ㐃⥆ⓗ㞟⣙ၥྜࡏ
スライドするため集約値が変化するが，それを連続的に効率的に計算する連続的集約問合せࢆᑐ㇟࡜ࡍࡿ㸬を対象とする．
-- 208 -─ 208 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩ 㐃⥆ⓗ㞟⣙ၥྜࡏࡢ᪤Ꮡฎ⌮ᡭἲ࡜ࡋ࡚ࡣ㸪Two-Stacks ࡀ௦⾲ⓗ࡛࠶ࡾ㸪ࡑࡢィ⟬㔞ࡣ O(1)࡛࠶ࡿࡇ࡜ࡀ▱ࡽࢀ࡚࠸ࡿ㸬ࡋ࠿ࡋ㸪⛣ື❆ࡢࢧ࢖ࢬࡀ኱ࡁࡃ࡞ࡗࡓሙྜ࡟ࡣ㸪⣴ᘬᵓ㐀ࡢ⥔ᣢࢥࢫࢺࡀቑ኱ࡋ㸪ࡑࡢฎ⌮ᛶ⬟ࡣ኱ࡁࡃຎ໬ࡍࡿ㸬 ᮏ◊✲࡛ࡣ㸪ࡇࡢၥ㢟࡟ᑐᛂࡍࡿࡓࡵ㸪L-BiX (Linear Bidirectional Index) ࡜࿧ࡪ᪂ࡓ࡞ᡭἲ
ࢆ㛤Ⓨࡋࡓ㸬L-BiX ࡛ࡣ㸪⛣ື❆ෆࡢࢹ࣮ࢱ࡟ᑐࡍࡿ㡰ḟ๓ྥࡁ᪉ྥࡢ㞟⣙್ f ್࡜㸪㡰ḟᚋྥࡁ᪉ྥࡢ㞟⣙್ b ್ࢆ஺஫࡟ά⏝ࡍࡿࡇ࡜࡛⛣ື❆ෆࡢࢹ࣮ࢱ࡟ᑐࡍࡿ㞟⣙್ࢆຠ⋡ⓗ࡟ィ⟬ࡍࡿࡇ࡜ࢆྍ⬟࡜ࡍࡿ㸬ᅗ 2 ࡣ L-BiX ࡟ࡼࡿྜィィ⟬ࡢᵝᏊࢆ♧ࡋࡓࡶࡢ࡛࠶ࡿ㸬ࣞࢥ
࣮ࢻ 5 ࠿ࡽྑ᪉ྥ࡟㡰ḟ᪂ࡓ࡞ࣞࢥ࣮ࢻࡀ฿╔ࡍࡿࡶࡢࡋ㸪⛣ື❆ࢧ࢖ࢬࢆ 8㸪ࢫࣛ࢖ࢻᖜ
ࢆ 2 ࡜௬ᐃࡍࡿ㸬ࡲࡓ㸪ࣞࢥ࣮ࢻิࡢୖ࡟ f ್ࢆ㸪ࣞࢥ࣮ࢻิࡢୗ࡟ b ್ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬ࣞ
ࢥ࣮ࢻ 10 ࡀ฿╔ࡋ㸪᭱ึࡢ⛣ື❆ෆࡢࣞࢥ࣮ࢻᩘࡀ 8 ࡟࡞ࡗࡓ᫬Ⅼ࡛㸪ࡇࡢ⛣ື❆ෆࡢࣞࢥ࣮ࢻ࡟ᑐࡍࡿ b ್ࡀィ⟬ࡉࢀࡿ㸬ࡑࡢᚋ㸪ࣞࢥ࣮ࢻ 12 ࡜ 18 ࡀ฿╔ࡍࡿ࡜㸪ࡇࢀࡽࢆᑐ㇟࡜
ࡋ࡚ f ್ 30 ࢆ⟬ฟࡍࡿ࡜ඹ࡟㸪᪤࡟ィ⟬῭ࡢ b ್ 37 ࢆ⏝࠸࡚㸪2 ࣞࢥ࣮ࢻࡔࡅ⛣ືࡋࡓ᪂ࡓ
࡞⛣ື❆࡟ᑐࡍࡿྜィ್ 67 ࢆ⟬ฟࡍࡿ㸬ࡇࡢࡼ࠺࡞㞟⣙ィ⟬ࢆ㏲ḟ⧞ࡾ㏉ࡍࡇ࡜࡛ຠ⋡ⓗ࡞㐃⥆ⓗ㞟⣙ၥྜࡏฎ⌮ࢆ⾜࠺㸬 ᅗ 3 ࡣ L-BiX ࡢฎ⌮ᛶ⬟ࢆ᪤Ꮡࡢ㐃⥆ⓗ㞟⣙ၥྜࡏฎ⌮ᡭἲ࡜ẚ㍑ࡋࡓᐇ㦂⤖ᯝ࡛࠶ࡿ㸬ẚ㍑࡟⏝࠸ࡓࢹ࣮ࢱࡣ㸪DEBS2012 Grand Challenge ࢹ࣮ࢱ࡛࠶ࡿ㸬ᮏᐇ㦂⤖ᯝࡣ㸪L-BiX ࡣ௚ࡢ᪤Ꮡᡭἲࡢ࠸ࡎࢀࡼࡾࡶ㧗㏿࡛࠶ࡾ㸪᭱㏿ࡢ᪤Ꮡᡭἲ࡛࠶ࡿ Two-Stacks ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࡶ 70%௨ୖ㧗㏿࡛࠶ࡿࡇ࡜ࢆ♧ࡋ࡚࠸ࡿ㸬 ᅗ 2 L-BiX ࡟ࡼࡿ㐃⥆ⓗྜィィ⟬      ᅗ 3 L-BiX ࡜᪤Ꮡᡭἲࡢᛶ⬟ẚ㍑
ࢹ࣮ࢱ࣐࢖ࢽࣥࢢ࣭▱㆑Ⓨぢᢏ⾡㸦㛵㐃◊✲㈝㸸⛉◊㈝࣭ⱝᡭ◊✲㸪JST ACT-Iࠕ᝟ሗ࡜ᮍ᮶ࠖ㸪་⒪⤒῭◊✲ᶵᵓཷク◊✲㸧(1) ኱つᶍࢹ࣮ࢱศᯒࡢ㧗㏿໬
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─ 209 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩Affinity Propagation ࡣࢢࣛࣇᵓ㐀ࢆ฼⏝ࡋࡓከḟඖࢹ࣮ࢱࢡࣛࢫࢱࣜࣥࢢᡭἲ࡛࠶ࡿ㸬ࡇࡢᡭἲࡣ㸪exemplar ࡜࿧ࡤࢀࡿࢡࣛࢫࢱࡢ᰾࡜࡞ࡿࢹ࣮ࢱ࣏࢖ࣥࢺࢆࡍ࡭࡚ࡢࢹ࣮ࢱ࣏࢖ࣥࢺ
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─ 215 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

3. 那須 勇弥
シーケンス OLAP をサポートする複数行パターンマッチング問合せ処理の提案
4. 山部 剛士
深層学習を用いた大規模マウスデータに対する睡眠ステージ判定
5. 松下 朋弘
大規模データに対する Affinity Propagation の高速化
6. 安坂 祐紀
ブロックチェーンの機密トランザクションにおける取引者間事前合意プロトコル
7. 岩本 英一
床投影型マイクロタスクシステムにおける歩行者の意図推定に関する研究
8. 水澤 健クラウドソーシングワークフローにおけるパイプライン処理の効率化
9. Walmor Silveira de Souza
An improved label propagation method for efficient clustering in large-scale networks
10. 楽 桑Balanced Nearest Neighborhood Query＜学士（情報科学，情報工学）＞
1. 大倉 真一希
機械学習を用いたすばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam による遠方銀河観測データの自動分類
2. 小川 大河転移学習を用いた複数の SNS における年齢推定手法
3. 北出 紘章
分散環境におけるコンテナオーケストレーションシステムのためのライブマイグレーシ
ョンの実現
4. 栗本 真太郎
プログラム要素のグラフ埋め込みに基づくクラス名推薦
5. 真次 彰平
大規模グラフに対するコミュニティ検索の高精度化に関する研究
6. 三浦 賢人
FPGA によるグラフに対する正規パス問合せ処理の高速化- 216 ─ 216 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

集中講義など
該当なし

受賞、外部資金、知的財産権等
受賞（賞の名称、受賞者名、タイトル、年月日）
1. 第 10 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018) 優秀論文賞：
佐藤 朋紀, 塩川 浩昭, 北川 博之, “選択的重要度先読みを用いた ObjectRank の高速化”,
2018 年 6 月 24 日
2. 優秀論文賞： Masafumi Oyamada, Jianquan Liu, Shinji Ito, Kazuyo Narita, Takuya Araki,
Hiroyuki Kitagawa, "Compressed Vector Set: A Fast and Space-Efficient Data Mining
Framework",第 11 回 Web とデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2018) , 2018
年 9 月 12 日．
3. Best Paper Award

Runner-up : Hiroyoshi Ito, Toshiyuki Amagasa, "An Optimization Scheme

for Non-negative Matrix Factorization under Probability Constraints", Proc. 6th IEEE International
Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp 2019) , Kyoto, Japan, February 27th March 2nd 2019.
4. 学生プレゼンテーション賞：Happy Buzaaba, Amagasa Toshiyuki, "A Scheme for Factoid
Question Answering over Knowledge Base", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , G7-5, 2019 年 3 月 6 日.
5. 学生プレゼンテーション賞：佐藤 朋紀, 塩川 浩昭, 北川 博之, "グラフの構造情報を用いた ObjectRank の高速化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラ
ム (DEIM 2019) , D2-3, 2019 年 3 月 6 日.
6. 学生プレゼンテーション賞：那須 勇弥, 中挟 晃介, 北川 博之, "シーケンス OLAP のための複数行パターンマッチング問合せ処理",第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , H4-1, 2019 年 3 月 6 日.
7. 学生プレゼンテーション賞：松下 朋弘, 塩川 浩昭, 北川 博之, "メッセージ集約に基づ
く Affinity Propagation の高速化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォー
ラム (DEIM 2019) , A8-3, 2019 年 3 月 6 日.
8. 優秀インタラクティブ賞：安坂 祐紀, 渡辺 知恵美, 天笠 俊之, 北川 博之, "取引額を秘匿したブロックチェーンにおける取引者間合意による資産売買プロトコル", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , I6-4, 2019 年 3 月 6 日.

- 217 ─ 217 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
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(DEIM 2019) , C5-1, 2019 ᖺ 3 ᭶ 6 ᪥.
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࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮࣒ࣛ (DEIM 2019) , F5-3, 2019 ᖺ 3 ᭶ 6 ᪥.
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13. Ꮫ⏕ዡບ㈹㸸ᰩᮏ┿ኴ㑻㸪᪩℩ᗣ⿱㸪⡿ෆ⿱ྐ㸪ఀ⸨ᐶ⚈㸪໭ᕝ༤அ, "ࣉࣟࢢ࣒ࣛせ⣲㛫ࡢ㛵ಀࡢࢢࣛࣇᇙࡵ㎸ࡳ࡟ᇶ࡙ࡃࢡࣛࢫྡࡢㄪᰝ",᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍➨ 81 ᅇ඲ᅜ኱఍ (IPSJ඲ᅜ኱఍ 2019) , 2019 ᖺ 3 ᭶ 16 ᪥.
14. Ꮫ⏕ዡບ㈹㸸┿ḟᙲᖹ㸪ሷᕝᾈ᫛㸪໭ᕝ༤அ, "ᒓᛶ௜ࡁࢢࣛࣇ࡟ᑐࡍࡿຠ⋡ⓗ࡞ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕ၥྜࡏฎ⌮", ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍➨ 81 ᅇ඲ᅜ኱఍ (IPSJ ඲ᅜ኱఍ 2019) , 2019 ᖺ 3 ᭶ 16
᪥.
15. Ꮫ⏕ዡບ㈹㸸୕ᾆ㈼ே㸪ኳ➟ಇஅ㸪໭ᕝ༤அ, "FPGA ࢆ⏝࠸ࡓࢢࣛࣇ࡟ᑐࡍࡿṇつࣃࢫၥྜࡏࡢ㧗㏿໬", ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍➨ 81 ᅇ඲ᅜ኱఍ (IPSJ ඲ᅜ኱఍ 2019) , 2019 ᖺ 3 ᭶ 14 ᪥
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16. ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ 2018 ᖺᗘ ᒣୗグᛕ◊✲㈹㸸ሷᕝ ᾈ᫛㸪”ศᩓࢢࣛࣇฎ⌮࡟࠾ࡅࡿࢢࣛࣇ
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- 218 -

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㸺Ꮫ⾡㞧ㄅㄽᩥ㸼1.

Yuyang Dong, Hanxiong Chen, Kazutaka Furuse, Hiroyuki Kitagawa, "Efficient Methods forAggregate Reverse Rank Queries", IEICE Transactions on Information and Systems, 101 (4),pp.1012-1020, 2018.

2.

Yuta Kusamura, Toshiyuki Amagasa, Hiroyuki Kitagawa, Yusuke Kozawa, "Efficient
Position Estimation based on GPU-Accelerated Content-based Image Retrieval", Journal of
Mobile Multimedia (JMM), Vol.14, Iss.2, pp.197-230, April 2018.

3.

Masafumi Oyamada, Jianquan Liu, Shinji Ito, Kazuyo Narita, Takuya Araki, Hiroyuki
Kitagawa, "Compressed

Vector

Set:

A

Fast

and

Space-Efficient

Framework", Journal of Information Processing, Vol.26, pp.416-426, 2018.

- 220 -

─ 220 ─Data

Mining

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書
4.

Salman Ahmed Shaikh, Yousuke Watanabe, Yan Wang, and Hiroyuki Kitagawa, "Smart
Scheme:An

Efficient

Query

Execution

Schemefor

Event-driven

StreamProcessing", Knowledge and Information Systems, Springer, 2018 (Peblished online).
5.

Yuyang Dong, Hanxiong Chen, Jeffery Xu Yu, Kazutaka Furuse and Hiroyuki Kitagawa,"Weighted Aggregate Reverse Rank Queries", ACM Transactions on Spatial Algorithms andSystems (TSAS), pp.5:1.-5:23, 2018.

6.

Yuyang Dong, Hanxiong Chen, Kazutaka Furuse, Hiroyuki Kitagawa,"Bound-and-filter
Framework for Aggregate Reverse Rank Queries", Transactions on Large-Scale Data andKnowledge-Centered Systems (TLDKS)XXXVIII, pp.1-26, 2018.

7.

Eiichi Iwamoto, Masaki Matsubara, Chihiro Ota, Tsutomu Terada, Satoshi Nakamura,
Hiroyuki Kitagawa, and Atsuyuki Morishima, "Passerby Crowdsourcing: Workers' Behavior
and Data Quality Management", Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable
and Ubiquitous Technologies, pp.169:1--169:20, 2018.

8.

長城沙樹, 北川博之, "時系列文書に対する効率的なエンティティリンキング", 日本
データベース学会和文論文誌 , Vol.17-J, Article No.2, 2019 年 3 月.

B) 査読無し論文
該当なし(2) 国際会議発表
A) 招待講演1. Hiroyuki Kitagawa, "Towards Ubiquitous Big Data Analytics and Management: Research
Issues and Challenges", The 6th International Conference on Big Data Applications andServices (BIGDAS2018) (Keynote Talk), Zhengzhou, China, August 20, 2018.
2. Hiroyuki Kitagawa, "Machine Learning Approach to Automated Sleep Stage Analysis", The
10th Symposium on Discovery, Fusion, Creation of New Knowledge by MultidisciplinaryComputational Sciences (Invited Talk), University of Tsukuba, Japan, October 16, 2018.
B) 一般講演＜査読付き国際会議論文＞
1. Tomoki Sato, Hiroaki Shiokawa, Yuto Yamaguchi, Hiroyuki Kitagawa, "FORank: Fast
ObjectRank for Large Heterogeneous Graphs", In Companion Proceedings of the The Web
Conference 2018 (WWW 2018), pp.103-104, Lyon, France, April 23-27, 2018.

- 221 ─ 221 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書
2. Hiroaki Shiokawa, Tomokatsu Takahashi and Hiroyuki Kitagawa, "ScaleSCAN: Scalable
Density-based Graph Clustering", Proc. 29th International Conference on Database and Expert
Systems Applications (DEXA 2018), LNCS11029, pp.18-34,Regensburg, Germany, September
2018.
3. Kenta Sugano, Toshiyuki Amagasa and Hiroyuki Kitagawa, "Approximate Set Similarity Join
using Many-core Processors", Proc. 29th International Conference on Database and Expert
Systems Applications (DEXA 2018) (Short Paper) ,LNCS11030,pp.214-222, Regensburg,
Germany, September 2018.
4. Kotaro Yamazaki, Tomoki Sato, Hiroaki Shiokawa and Hiroyuki Kitagawa, "Fast Algorithm for
Integrating Clustering with Ranking on Heterogeneous Graphs", Proc. 20th International
Conference on Information Integration and Web-based Applications and Services (iiWAS
2018) , Yogyakarta, Indonesia, November 2018.
5. Tomohiro Matsushita, Hiroaki Shiokawa and Hiroyuki Kitagawa, "C-AP: Cell-based Algorithm
for Efficient Affinity Propagation", Proc. 20th International Conference on Information
Integration and Web-based Applications and Services (iiWAS 2018), Yogyakarta, Indonesia,
November 2018.
6. Hiroaki Shiokawa and Yasunori Futamura, "Graph Clustering via Cohesiveness-aware Vector
Partitioning", Proc. 20th International Conference on Information Integration and Web-based
Applications and Services (iiWAS 2018) , Yogyakarta, Indonesia, November 2018.
7. Ken Mizusawa, Keishi Tajima, Masaki Matsubara, Toshiyuki Amagasa, Atsuyuki Morishima,"Efficient Pipeline Processing of Crowdsourcing Workflows", Proc. 27th ACM International
Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2018) (short Paper), pp.15591562, Torino, Italy, October 22-26, 2018.
8. Yusuke Suzuki, Masaki Matsubara, Keishi Tajima, Toshiyuki Amagasa, Atsuyuki Morishima,"A Cache-based Approach to Dynamic Switching between Different Dataflows in
Crowdsourcing", In Proceedings of The Second IEEE Workshop on Human-in-the-loop
Methods and Human Macine Collaboration in BigData (IEEE HMData2018), pp.3551-3553,
Seattle, USA, December 10-13, 2018.
9. Hiroyoshi Ito, Toshiyuki Amagasa, "An Optimization Scheme for Non-negative Matrix
Factorization under Probability Constraints", Proc. 6th IEEE International Conference on Big
Data and Smart Computing (BigComp 2019) , Kyoto, Japan, February 27th - March 2nd 2019.
10. Savong Bou, Hiroaki Shiokawa, Yasuhiro Hayase, Hiroyuki Kitagawa, "StreamingCube-based
Analytical Framework for Environmental Data Analysis", 1st International Workshop on Big
data, cloud, and IoT technologies for smart cities (IWBigDataCity 2019), co-located with Proc.
- 222 ─ 222 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書
6th IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp 2019), Kyoto,
Japan, February 27th - March 2nd 2019.
11. Yuki Yasusaka, Chiemi Watanabe, Hiroyuki Kitagawa, "Privacy-Preserving Pre-Consensus
Protocol for Blockchains",1st International Workshop on Big data, cloud, and IoT technologies
for smart cities (IWBigDataCity 2019), co-located with Proc. 6th IEEE International Conference
on Big Data and Smart Computing (BigComp 2019), Kyoto, Japan, February 27th - March 2nd
2019.
(3) 国内学会・研究会発表
A) 招待講演
該当なし
B) その他の発表＜査読付国内論文＞
1. 米内 裕史, 早瀬 康裕, 北川 博之, "メソッド呼び出し関係に基づくメソッド名の予測", ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム 2018 (SES-2018) , (to appear), 2018 年 9
月 5 日-2018 年 9 月 7 日.
＜学会発表＞
1. Masafumi Oyamada, Jianquan Liu, Shinji Ito, Kazuyo Narita, Takuya Araki, Hiroyuki Kitagawa,"Compressed Vector Set: A Fast and Space-Efficient Data Mining Framework", 第 11 回 Webとデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2018) , 2018 年 9 月 12 日.
2. Yuyang Dong, Hanxiong Chen, Hiroyuki Kitagawa, "Monitoring Dynamic Spatial Keyword
Data", iDB 特別セッション, 第 11 回 Web とデータベースに関するフォーラム (WebDBForum 2018) , 2018 年 9 月 12 日.
3. 安坂 祐紀, 渡辺 知恵美, 天笠 俊之, 北川 博之, "プライバシーを考慮したブロック
チェーンの取引者間事前合意プロトコル", コンピュータセキュリティシンポジウム
2018 (CSS 2018) , 論文集 pp.850-856, 2018 年 10 月 22 日～10 月 25 日.
4. Savong Bou, Hiroyuki Kitagawa, Toshiyuki Amagasa, "CBiX: Incremental Sliding-Window
Aggregation For Real-Time Analytics Over Out-of-Order Data Streams", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , F7-5, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6日.
5. Happy Buzaaba, Amagasa Toshiyuki, "A Scheme for Factoid Question Answering over
Knowledge Base", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019) , G7-5, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.

- 223 ─ 223 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

6. 佐藤 朋紀, 塩川 浩昭, 北川 博之, "グラフの構造情報を用いた ObjectRank の高速化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , D2-3,
2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
7. 那須 勇弥, 中挟 晃介, 北川 博之, "シーケンス OLAP のための複数行パターンマッ
チング問合せ処理", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2019) , H4-1, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
8. 松下 朋弘, 塩川 浩昭, 北川 博之, "メッセージ集約に基づく Affinity Propagation の高速化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , A83, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
9. 安坂 祐紀, 渡辺 知恵美, 天笠 俊之, 北川 博之, "取引額を秘匿したブロックチェー
ンにおける取引者間合意による資産売買プロトコル", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , I6-4, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
10. 山部 剛士, 堀江 和正, 塩川 浩昭, 柳沢 正史, 北川 博之, "大規模マウス睡眠ステー
ジ解析のための深層学習モデルの開発", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , A3-5, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
11. 住谷 雄樹, 堀江 和正, 塩川 浩昭, 北川 博之, "敵対的生成ネットワークを用いたマ
ウス EEG のノイズ削減手法の提案", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , D1-6, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
12. 宮本 達朗, 北川 博之, "トピック情報に注目した効率的な Salient Entity 検出手法", 第11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2019) , C5-1, 2019 年
3 月 4 日～3 月 6 日.
13. 山崎 耕太郎, 塩川 浩昭, 北川 博之, "大規模グラフに対するノードの枝刈りを用いた
RankClus の高速化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2019) , F5-3, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
14. 米内 裕史, 早瀬 康裕, 北川 博之, "コールグラフの分散表現を利用したメソッド名予
測手法の定量的評価化", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2019) , G1-4, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
15. 大倉 真一希, 天笠 俊之, 伊藤 凌平, 大内 正己, 北川 博之, "畳み込みニューラルネ
ットを用いたすばる望遠鏡 Hyper Suprime-Cam による遠方銀河 Lyman-alpha emitter の観測データの自動分類", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2019) , F8-1, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
16. 真次 彰平, 塩川 浩昭, 北川 博之, "属性付きグラフに対するビームサーチを用いたコ
ミュニティ検索", 第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019) , D7-1, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
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17. 三浦 賢人, 天笠 俊之, 北川 博之, "FPGA を用いたグラフに対する正規パス問合せア
クセラレータ",第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019) , D7-2, 2019 年 3 月 4 日～3 月 6 日.
18. 大倉 真一希，伊藤 凌平，大内 正己，天笠 俊之，北川 博之, "畳み込みニューラル
ネットワークを用いたすばる望遠鏡による Lyman-alpha Emitter 観測データの自動分類", 情報処理学会第 81 回全国大会 (IPSJ 全国大会 2019) , 2019 年 3 月 14 日～3 月 16 日.
19. 北出 紘章，塩川 浩昭，北川 博之, "分散環境におけるコンテナ オーケストレーショ
ン システムのためのライブ マイグレーションの実現",情報処理学会第 81 回全国大会(IPSJ 全国大会 2019) , 2019 年 3 月 14 日～3 月 16 日.
20. 栗本 真太郎，早瀬 康裕，米内 裕史，伊藤 寛祥，北川 博之, "プログラム要素間の関係のグラフ埋め込みに基づくクラス名の調査", 情報処理学会第 81 回全国大会 (IPSJ
全国大会 2019) , 2019 年 3 月 14 日～3 月 16 日.
21. 真次 彰平，塩川 浩昭，北川 博之, "属性付きグラフに対する効率的なコミュニティ
問合せ処理", 情報処理学会第 81 回全国大会 (IPSJ 全国大会 2019) , 2019 年 3 月 14 日
～3 月 16 日.
22. 三浦 賢人，天笠 俊之，北川 博之, "FPGA を用いたグラフに対する正規パス問合せの高速化", 情報処理学会第 81 回全国大会 (IPSJ 全国大会 2019) , 2019 年 3 月 14 日～3 月
16 日.
23. 大森 雄基，北川 博之,"Twitter における投稿内容とユーザ間関係を用いたユーザの居住地推定", 電子情報通信学会 2019 年総合大会 , D-4-9, 2019 年 3 月 21 日.
(4) 著書、解説記事等
該当なし

異分野間連携・国際連携・国際活動等


地球環境研究部門との連携：気象庁気象予報データベース「GPV/JMA アーカイブ」（http://gpvjma.ccs.hpcc.jp）の開発，管理，運用．



素粒子物理研究部門との連携：Japan Lattice Data Grid （JLDG）, International Lattice Data
Grid（ILDG）の運営．



国際統合睡眠医科学研究機構（IIIS）との連携：睡眠ステージの自動判定アルゴリズム・
ソフトウェアの研究開発．



医学医療系との連携：レセプトデータベースの構築，解析

宇宙物理研究部門および東京大学宇宙線研究所との連携：深層学習を用いた遠方銀河画
像の自動判別- 225 ─ 225 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩z

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Member Emeritus

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ICSC2019, IWBigDataCity2019, xSIG2019

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- 227 -

─ 227 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書



電子情報通信学会 2019 総合大会 プログラム編成委員



第 11 回 Web とデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2018)，Web
広報委員長



第 11 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2019), 財務
委員長



日本データベース学会 電子広報委員会編集委員

堀江和正助教


国際委員等




該当なし．

国内委員等


該当なし．

その他
該当なし．

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─ 229 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

理の自動化機能を追加した，リアルタイム視覚フィードバックシステムを実現した．JST
CREST CyborgCrowd（代表：図書館情報メディア系 森嶋厚行）では， JST CREST 海外派遣
事業で宍戸をイギリス University of Surry に５ヶ月派遣し，深層学習処理の一つである自己符号化器用いた対応点探索法の考案，および，それに基づいた数十年過去の画像と現在の画像のマッチング処理を実現した．
下記に，外部予算による研究計画の進捗について簡潔に示す．次節では研究成果の幾つかについて述べる．
●

科研費・基盤研究(B)「経路撮影に基づく歩行者・パーソナルモビリティナビゲーション
基盤の構築」代表：亀田能成（研究分担者：北原）⮚

視覚障碍者が持つ一人称視点映像からの経路上の位置推定技術を，画像検索に加えて，SLAM の技法も統合することを視野に入れて改良を進めた．

●

科研費・基盤研究(A) 「体工連携によるスポーツ科学イノベーション」代表：高木英樹(研究分担者：亀田）⮚研究成果の詳細は 3.【1】の「ホモグラフィ変換と画素分布に基づく競泳者位置推定」
参照．

●

科研費・基盤研究(B)「日本版シェアードスペースのためのデザインシステム構築」代表：
山本早里（研究分担者：亀田）⮚

シェアードスペースにおける歩行者などのリスク計量化とその表示技術について研究を進めた．

●

科研費・基盤研究(B)「歩行中の視覚障害者の外界知覚と地理知識」代表：喜多伸一（研究分担者：亀田）⮚

視覚障碍者の誘導のためのヒューマンインタフェースについて，歩行形態に合わせた提示を実現する方法を考案し，その実現のための研究開発を進めた．

●

科研費・基盤研究(B)「不特定人称視点映像を用いたコミュニケーション型教示映像メデ
ィア」代表者：北原格（研究分担者：亀田）⮚研究成果の詳細は 3.【2】の「多視点映像を用いた不特定人称視点映像の閲覧方式」
参照．

●

JST CREST 研究領域「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」研究総括：ATR 萩田紀博、「ソーシャル・イメージング：創造的活動促進と社会性形
成支援」代表：鈴木健嗣（研究分担者：北原）⮚研究成果の詳細は 3.【3】の「多視点映像によるオンサイト視覚フィードバック方式」
を参照．

- 230 ─ 230 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書●

JST CREST 研究領域「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」研究総括：ATR 萩田紀博、「Cyborg Crowd：柔軟でスケーラブルな人と機械の知力集約」代表：森嶋厚行（研究分担者：北原）⮚研究成果の詳細は 3.【4】の「文化遺産建造物を対象とした３次元復元に関する研究」
を参照●

科研費・基盤研究(A) 「強震動と液状化の複合作用を受けるライフラインネットワークの被害推定システムの開発」 (2016-2019 年度)代表者：庄司学（研究分担者：北原）⮚

被災地の強震動と液状化の複合作用を受けたライフラインネットワークの AR 提示シ
ステムを目的とした全方位映像生成方式を実現した．

●

科研費・基盤研究(B) 「アンコール遺跡群における予防的保存に資する劣化・変形・環境
観測システムの構築」 (2016-2019 年度)代表者：川村洋平（研究分担者：北原）⮚アンコール遺跡群における予防的保存を目的に、多数のユーザから寄せられた映像
情報を統合し、様々な視点からの観測を可能とする提示方式を実現した．

●

科研費・基盤研究(B)「柔軟臓器の形状推定と術前モデルへの実時間位置合わせを行う肝手術ナビゲーション開発」(2018-2021 年度)代表者：大城幸雄 (研究分担者：北原）⮚肝臓手術のバーチャルナビゲーションシステムの実現を目指し、腹腔鏡映像から内蔵の３次元形状復元に関する研究に取り組んだ．

●

共同研究・日本電気株式会社「動的環境におけるカメラキャリブレーション」代表者：北原格⮚

歩行者などが行き交う動的な環境において、複数のカメラのキャリブレーションを効率的に行うことを目的とした研究に取り組み、人物の移動情報を手がかりとした
カメラパラメータ推定法を考案した．

●

科研費・若手研究(B) 「人工知能を活用したスポーツ選手映像における関節位置の可視化」（宍戸）⮚

疎に配置した多視点カメラのキャリブレーション手法を利用してバドミントン選手の 3 次元骨格位置の推定精度を検証した．また，バドミントン競技に適用するためのカメラ配置，撮影方式を検証した．トップアスリートの撮影実験を実施し，提案手法の有効性を確認した．

●

JSPS CREST AIP チャレンジ PRISM 加速支援（PRISM トップ人材育成）「マーカレス３次元
関節位置情報に基づく心拍推定に関する研究」 （宍戸）⮚

計測した３次元関節位置情報と心拍情報の関連性を深層学習することによって，ス
ポーツ競技映像からの心拍推定を実現した．バドミントン競技の撮影および心拍計
測実験を実施し，データセットを作成し，提案アルゴリズムの推定精度を検証した．

- 231 ─ 231 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩◊✲ᡂᯝ࣍ࣔࢢࣛࣇ࢕ኚ᥮࡜⏬⣲ศᕸ࡟ᇶ࡙ࡃ➇Ὃ⪅఩⨨᥎ᐃ➇Ὃ➇ᢏ࡟࠾࠸࡚㸪ࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫࡣ≉ᐃࡢᆅⅬࡢ㏻㐣᫬้࡟ᇶ࡙࠸࡚ホ౯ࡉࢀ࡚ࡁࡓ㸬ࡇࡢ᪉ἲ࡛ࡣ㸪࣮ࣞࢫ㐍⾜࡟ᇶ࡙ࡃ㏿ᗘኚ໬࡞࡝ࢆヲ⣽࡟ㄪ࡭ࡿࡇ࡜ࡀ࡛ࡁ࡞࠸㸬ᮏ◊✲࡛ࡣほᐈᖍࡢ᭱ୖẁ࡟࣓࢝ࣛࢆタ⨨ࡍࡿࡔࡅ࡛㸪᫬㛫㍈࡟ἢࡗࡓヲ⣽࡞ࣃࣇ࢛࣮࣐ࣥࢫゎᯒࢆྍ⬟࡟ࡍࡿᫎീゎᯒࡢ◊✲ࢆ㐍ࡵ࡚ࡁࡓ㸬ࡇࡢ࢔ࣉ࣮ࣟࢳ࡟ࡼࡾ㸪᧜ᙳࡋࡓ➇Ὃࣉ࣮ࣝ࠿ࡽ
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─ 233 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩㸦せ௳㸯㸧ࣂࣞࢵࢺࢱ࢖࣒ᫎീࡢࣜ࢔ࣝࢱ࢖࣒⏕ᡂ㸸ᫎീࡢ᧜ᙳ࣭ຍᕤ࣭ᥦ♧ࡢ඲࡚ࡢከ
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- 234 -

─ 234 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ
筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
年度 年次報告書

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したマッチング処理の適用が困難となる問題が存在する．また，門や柱などの建物を構成す
る外観の特徴における勾配強度のマッチングは取得できるが，図4 中段に示すように，勾配እほࡢ≉ᚩ࡟࠾ࡅࡿ໙㓄ᙉᗘࡢ࣐ࢵࢳࣥࢢࡣྲྀᚓ࡛ࡁࡿࡀ㸪ᅗ
4 ୰ẁ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟㸪໙㓄ᙉ
強度の強い特徴量は建物に対称性がある場合，正対応と誤対応が混在する．
ᗘࡢᙉ࠸≉ᚩ㔞ࡣᘓ≀࡟ᑐ⛠ᛶࡀ࠶ࡿሙྜ㸪ṇᑐᛂ࡜ㄗᑐᛂࡀΰᅾࡍࡿ㸬ᮏᡭἲ࡛ࡣ㸪⮬ᕫ➢ྕ໬ჾࢆ฼⏝ࡋ࡚໙㓄ᙉᗘࡢᙉ࠸≉ᚩ㔞ࡢṇᑐᛂࡔࡅࢆṧࡋ㸪Guided
本手法では，自己符号化器を利用して勾配強度の強い特徴量の正対応だけを残し，Guided
Matching
手法を活用して画像中の正対応を再探索することで，建物に対称性がある場合にMatchingᡭἲࢆά⏝ࡋ࡚⏬ീ୰ࡢṇᑐᛂࢆ෌᥈⣴ࡍࡿࡇ࡜࡛㸪ᘓ≀࡟ᑐ⛠ᛶࡀ࠶ࡿሙྜ࡟Ⓨ
発生する誤対応の問題を解決した．コーナー検出に特化した
FAST
特徴量を用いることで，⏕ࡍࡿㄗᑐᛂࡢၥ㢟ࢆゎỴࡋࡓ㸬ࢥ࣮ࢼ᳨࣮ฟ࡟≉໬ࡋࡓ
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自己符号化器による小さな次元の出力画像においても門や柱などの建物を構成する外観の特Ⅼࢆ᳨ฟࡋࡓ㸬ࡇࡢၥ㢟ࢆゎỴࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ㸪ᩘ༑ᖺ༢఩ࡢ㐣ཤࡢ⏬ീ࡜⌧ᅾࡢ⏬ീ࣐ࢵ
徴点を検出した．この問題を解決することにより，数十年単位の過去の画像と現在の画像マࢳࣥࢢ⤖ᯝ࠿ࡽ㸪㸱ḟඖࣔࢹࣝ⏕ᡂࡢࡓࡵࡢ㐣ཤࡢ⏬ീࡢ࣓࢝ࣛࡢ఩⨨ጼໃ᥎ᐃࢆᐇ⌧ࡋࡓ㸬
ッチング結果から，３次元モデル生成のための過去の画像のカメラの位置姿勢推定を実現し௒ᚋࡣ㸪㸱ḟඖࣔࢹࣝࡢ᫬⣔ิኚ໬ᫎീࢆ⏕ᡂࡋ㸪㐣ཤ࠿ࡽ⌧ᅾࡲ࡛ࡢᩥ໬㑇⏘ᘓ㐀≀ࡢኚ
た．今後は，３次元モデルの時系列変化映像を生成し，過去から現在までの文化遺産建造物
ᙧࡢྍど໬࡟ྲྀࡾ⤌ࡴணᐃ࡛࠶ࡿ㸬の変形の可視化に取り組む予定である．

ᅗ 4. ᩥ໬㑇⏘ᘓ㐀≀ࡢ⏬ീࢆ⏝࠸ࡓ⏬ീ࣐ࢵࢳࣥࢢ
図
文化遺産建造物の画像を用いた画像マッチングᩍ⫱教育
学生の指導状況（学生氏名、学位の種類、論文名）
Ꮫ⏕ࡢᣦᑟ≧ἣ㸦Ꮫ⏕ẶྡࠊᏛ఩ࡢ✀㢮ࠊㄽᩥྡ㸧Ọ஭㝯ᫀᕤᏛ  どⅬᫎീ࡟ࡼࡿ࢜ࣥࢧ࢖ࢺどぬࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ᪉ᘧ
永井 隆昌 ಟኈ
修士(工学)
視点映像によるオンサイト視覚フィードバック方式ᒸ⏣ᗤభᕤᏛ  ኱つᶍ✵㛫࡟࠾ࡅࡿືⓗࢩ࣮ࣥ≧ἣᢕᥱࡢࡓࡵࡢከどⅬᫎീษ᭰᪉ᘧ
岡田 庸佑 ಟኈ
修士(工学)
大規模空間における動的シーン状況把握のための多視点映像切替方式

坂村 祐希 ಟኈ
修士(工学)
拡張現実を用いた自動走行車両搭乗者の安心感の操作ᆏᮧ♸ᕼᕤᏛ  ᣑᙇ⌧ᐇࢆ⏝࠸ࡓ⮬ື㉮⾜㌴୧ᦚ஌⪅ࡢᏳᚰឤࡢ᧯స
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関井 駿

ಟኈ
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修士(工学)
単眼映像から推定した位置情報に基づくバドミントン選手の運動分析方式

㕥ᮌၨኴᕤᏛ  ࢧࢵ࣮࢝ࢩ࣮ࣥࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓከどⅬ࣓࢝ࣛ㓄⨨᳨ウࡢࡓࡵࡢ95 ⎔ቃࡢᵓ⠏鈴木 啓太 ಟኈ
修士(工学)
サッカーシーンを対象とした多視点カメラ配置検討のための VR
環境の構築

-- 235 -─ 235 ─

筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書

ZHA

修士(工学) A Clustering Method of Point Clouds Estimated From Multiple Viewpoint Images

WANZHIof Rocks Using Adjacent Angles of Surface Planes

南雲 悠太

修士(工学) コンパニオンロボットによる歩行者誘導のためのフィードバックの検討

武田 隆雅 学士(工学) 多視点画像から復元した３次元形状に基づく建築物の倒壊判定法
蛭田 雄也 学士(工学) Inside-Out 映像中の鏡像領域を利用した一人称視点映像生成法
石川 晋也 学士(工学) バスケットボール VR シミュレータにおける視覚探索運動の指標化
山崎 陸

学士(工学) パーソナルトランスポーターの精密な挙動計測によるハンズフリー操作の解析

集中講義など北原格，放送大学

面接授業，「専門科目：情報 体育・スポーツと映像情報処理」

受賞、外部資金、知的財産権等
受賞（賞の名称、受賞者名、タイトル、年月日）
1.

The 2019 Joint International Workshop on Advanced Image Technology

International

Forum on Medical Imaging in Asia, IWAIT Best Paper Award (2019/1)
2.

JST CREST 第 2 回 AIP チャレンジプログラム AIP ネットワークラボ長賞 2018 年 4
月

外部資金
●

科研費・基盤研究(B)「経路撮影に基づく歩行者・パーソナルモビリティナビゲーシ
ョン基盤の構築」代表者：亀田能成 2018 年度 416 万円●

科研費・基盤研究(B)「不特定人称視点映像を用いたコミュニケーション型教示映像
メディア」代表者：北原格 2018 年度 416 万円●

共同研究・日本電気株式会社「動的環境におけるカメラキャリブレーション」代表
者：北原格 2018 年度 100 万円●

JST CREST AIP チャレンジ PRISM 加速支援（PRISM トップ人材育成）「マーカレス
３次元関節位置情報に基づく心拍推定に関する研究」2018 年度 代表者：宍戸英彦
390 万円- 236 ─ 236 ─筑波大学 計算科学研究センター 平成 30 年度 年次報告書●

科研費・若手研究 (B)「人工知能を活用したスポーツ選手映像における関節位置の可視化」（2017-2018 年度）代表者：宍戸英彦 403 万円●

科研費・基盤研究 (A) 「体工連携によるスポーツ科学イノベーション」代表者：高木英樹 (研究分担者：亀田） 2018 年度 39 万円●

科研費・基盤研究 (B)「日本版シェアードスペースのためのデザインシステム構築」
代表者：山本早里（研究分担者：亀田）130 万円●

科研費・基盤研究 (B)「歩行中の視覚障害者の外界知覚と地理知識」代表者：喜多伸一（研究分担者：亀田）117 万円●

JST CREST 研究領域「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」研究総括：ATR 萩田紀博、「Cyborg Crowd：柔軟でスケーラブルな人と機械の知力集約」代表：森嶋厚行（研究分担者：北原）2018 年度 1200 万円●

JST CREST 研究領域「人間と調和した創造的協働を実現する知的情報処理システムの構築」研究総括：ATR 萩田紀博、「ソーシャル・イメージング：創造的活動促進と社会性形成支援」代表：鈴木健嗣（研究分担者：北原）2018 年度 200 万円●

科研費・基盤研究(A) 「強震動と液状化の複合作用を受けるライフラインネットワー
クの被害推定システムの開発」 (2016-2019 年度)代表者：庄司学 (研究分担者：北原）2018 年度 65 万円●

科研費・基盤研究(B) 「アンコール遺跡群における予防的保存に資する劣化・変形・
環境観測システムの構築」 (2016-2019 年度)代表者：川村洋平 (研究分担者：北原）2018 年度 10 万円●

科研費・基盤研究(B) 「柔軟臓器の形状推定と術前モデルへの実時間位置合わせを行う肝手術ナビゲーション開発」(2018-2021 年度)代表者：大城幸雄 (研究分担者：北原）2018 年度 50 万円

知的財産権（種別、氏名、課題名、年月日）●

特許、北原格，映像処理システム及び映像処理装置（特願 2018-219927）、2018 年 11月 26 日研究業績(1) 研究論文
A) 査読付き論文- 237 ─ 237 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
1.

Itaru Kitahara, Youhei Kawamura, Yasunori Endo, Erkan Topal, Ryo Degawa, Samson
Mazara, and Hyongdoo Jang, "Development of 3D Rock Fragmentation Measurement System
Using Photogrammetry",Taylor Francis, International Journal of Mining, Reclamation andEnvironment (NSME), (DOI: 10.1080/17480930.2019.1585597), 2019. (accepted)2.

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Vol.J102-A, No.2, pp.68-79, 2019.

3.

Issey Takahashi, Mika Oki, Baptiste Bourreau, Itaru Kitahara, and Kenji Suzuki, "An
Empathic Design Approach to an Augmented Gymnasium in a Special Needs School Setting",
International Journal of Design, Vol.12, No.3, pp.111-125, 2018.

4.

Ọ஭ 㝯ᫀ㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪໭ཎ ᱁㸪"ከどⅬᫎീࢥࣥࢸࣥࢶ࡟ࡼࡿ࢜ࣥࢧ
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pp.J119-J124㸪2018.

B) ᰝㄞ↓ࡋㄽᩥ(2) ᅜ㝿఍㆟Ⓨ⾲A) ᣍᚅㅮ₇
1.

Itaru Kitahara “Keynote: Augmented Reality Display for Visually Supporting Human on a
Vehicle”, International Workshop on Comfort Intelligence with AR for Autonomous Vehicle,
2018/10/20.

2.

Itaru Kitahara, “Free-Viewpoint Video Generation in Sports Stadium”, 3DSA2018, 2018/8/30,
Taipei.

B) ୍⯡ㅮ₇1.

Nobuyuki Kitamura, Hidehiko Shishido, Tokuya Enomoto, Yoshinari Kameda, Jun-Ichi
Yamamoto and Itaru Kitahara, "Development of Multi-View Video Browsing Interface
Specialized for Developmental Child Training," Asia Pacific Workshop on Mixed andAugmented Reality (APMAR2019), 8 pages, (2019/3).

2.

Cesar Daniel Rojas Ferrer, Hidehiko Shishido, Itaru Kitahara, Yoshinari Kameda, "Visual
exploratory activity under microgravity conditions in VR: An exploratory study during aparabolic flight," The 26th IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEEVR 2019), 2 pages, (2019/3).

- 238 -

─ 238 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
3.

Tayakuki Tsumita, Hidehiko Shishido, Itaru Kitahara, Yoshinari Kameda, "Swimmer Position
Estimation by Lane Rectification," International Workshop on Advanced Image Technology,
5 pages㸪(2019/1).

4.

Yosuke Okada, Hidehiko Shishido, Masaaki Koido, Yoshinari Kameda, Itaru Kitahara,"Automatic camera-work generation of bullet-time video for soccer scene," The 15th ACM
SIGGRAPH European Conference on Visual Media Production (CVMP2018), 1pages,(2018/12).

5.

Chun Xie, Hidehiko Shishido, Mika Oki, Yoshinari Kameda, Kenji Suzuki, Itaru Kitahara, "A
Calibration Method of Floor Projection System for Learning Aids at School Gym," Third IEEE
International Conference on Image Processing, Applications and Systems (IPAS 2018),
6pages, (2018/12).

6.

Koyo Kobayashi, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda, Itaru Kitahara, "A Method to CollectMulti-view Images of High Importance Using Disaster Map and Crowdsourcing," The Second
IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Human Machine Collaboration in
BigData (IEEE HMData2018), pp.3509-3511, (2018/12).

7.

Hidehiko Shishido, Emi Kawasaki, Yutaka Ito, Youhei Kawamura, Toshiya Matsui, Itaru
Kitahara, "Time-Lapse Image Generation using Image-Based Modeling by Crowdsourcing,"
The Second IEEE Workshop on Human-in-the-loop Methods and Human Machine
Collaboration in BigData (IEEE HMData2018), pp.3540-3541, (2018/12).

8.

Yuki Sakamura, Akitoshi Tomita, Hidehiko Shishido, Tazu Mizunami,Kazuya Inoue,
Yoshinari Kamedas, Etsuko T. Harada, Itaru Kitahara, "A Virtual Boarding System of an
Autonomous Vehicle for Investigating the Effect of an AR Display on Passenger Comfort,"
International Workshop on Comfort Intelligence with AR for Autonomous Vehicle 2018, 6
pages, (2018/10).

9.

Takasuke Nagai, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda, Itaru Kitahara, "An On-site VisualFeedback Method Using Bullet-Time Video," ACM Multimedia Conference (1st International
Workshop on Multimedia Content Analysis in Sports), 6 pages, (2018/10).

10. Oto Takeuchi, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda, Hansung Kim, Itaru Kitahara,"Generation Method for Immersive Bullet-Time Video Using an Omnidirectional Camera in
VR Platform," ACM Multimedia 2018 Workshop on Audio-Visual Scene Understanding for
Immersive Multimedia, 8 pages, (2018/10).
11. Naoki Shimura, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda, Kenji Suzuki, Itaru Kitahara, "XthPerson View Video for Observation from Diverse Perspectives," 7th International Conferenceon Informatics, Electronics & Vision (ICIEV), 6 pages, (2018/6).
- 239 -

─ 239 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩
12. Cesar Daniel Rojas Ferrer, Hidehiko Shishido, Itaru Kitahara, Yoshinari Kameda,"Realization of a full-body immersive VR system for READ-THE-GAME skill development,"
The 2nd Asia-Pacific Workshop on Mixed and Augmented Reality (APMAR), 4 pages,(2018/4).
13. Qiu Xin Yi, Hidehiko Shishido, Yoshinari Kameda, Itaru Kitahara, "Bullet-Time Book:
Augmentation of Visual Information in Figures by Bullet-Time Video Display," The 2nd AsiaPacific Workshop on Mixed and Augmented Reality (APMAR), 4 pages, (2018/4).

(3) ᅜෆᏛ఍࣭◊✲఍Ⓨ⾲A) ᣍᚅㅮ₇B) ࡑࡢ௚ࡢⓎ⾲1.

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᭶.

2.

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ᖺ 3 ᭶.

3.

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4.

Ọ஭ 㝯ᫀ㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪໭ཎ ᱁㸪"㐠ືᏛ⩦ࡢࡓࡵࡢᫎീ᝟ሗࢆ⏝࠸ࡓ࢜ࣥࢧ࢖ࢺどぬࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡ᪉ᘧ", ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࣅࢪࣙࣥ࡜࢖࣓࣮
ࢪ࣓ࢹ࢕࢔◊✲఍(CVIM), 8 pages, 2019 ᖺ 3 ᭶.

5.

ᒸ⏣ ᗤభ㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪໭ཎ ᱁㸪"኱つᶍ✵㛫࡟࠾ࡅࡿືⓗࢩ࣮ࣥ≧ἣᢕᥱࡢࡓࡵࡢከどⅬᫎീษ᭰ᡭἲ", ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࣅࢪࣙࣥ࡜࢖࣓࣮ࢪ
࣓ࢹ࢕࢔◊✲఍(CVIM), 8 pages, 2019 ᖺ 3 ᭶.

6.

᏷ᡞ ⱥᙪ㸪"࣐࣮࢝ࣞࢫ㸱ḟඖ㛵⠇఩⨨᝟ሗ࡟ᇶ࡙ࡃᚰᢿ᥎ᐃ࡟㛵ࡍࡿ◊✲", AIP ࢳࣕࣞࣥࢪ PRISM ຍ㏿ᨭ᥼ᡂᯝሗ࿌఍, 2019 ᖺ 3 ᭶.

7.

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no.405, pp.1-4, 2019 ᖺ 1 ᭶.

- 240 -

─ 240 ─⟃Ἴ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ◊✲ࢭࣥࢱ࣮ᖹᡂ 30 ᖺᗘᖺḟሗ࿌᭩8.

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pp.5-10, 2019 ᖺ 1 ᭶.

9.

Zhang Weiyi㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪໭ཎ ᱁㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪"㊰㠃࡟࠾ࡅࡿࣃ࣮ࢯࢼࣝࢺࣛࣥࢫ
࣏࣮ࢱࡢᏳ඲㡿ᇦࡢྍど໬", HCG ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ 2018, HCG2018-C-4-3, 4 pages, 2018
ᖺ 12 ᭶.

10. ௒஭ ⨾㔛㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪໭ཎ ᱁㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪"HMD ࢫ࣮࢟ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢱ࡟࠾ࡅࡿ⮫ሙឤྥୖࡢࡓࡵࡢ㔜ᚰ࡜㢼ࡢ฼⏝", HCG ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ 2018, HCG2018-A-6-5, 4 pages,
2018 ᖺ 12 ᭶.
11. ட⏣ ⬟ᡂ, ௒஭ ೺ኴ, 㔩ᆏ ୍Ṍ, Ώ㎶ ဴஓ, 㛵 ႐୍, ႐ከ ఙ୍, "ᒸᮏၟᗑ⾤࡟࠾ࡅࡿ㔝እࢼࣅࢤ࣮ࢩࣙࣥᐇ㦂ᐇ᪋ሗ࿌", ➨ 44 ᅇឤぬ௦⾜ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘, 4 pages,
2018 ᖺ 12 ᭶.
12. 㔝ཎ ┤⩧㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪໭ཎ ᱁㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪"ࣂࢵࢡࢿࢵࢺ⿬࠿ࡽࡢᫎീࢆ⏝࠸ࡓᢞ⌫ࣇ࢛࣮࣒⮬ືホ౯", ᪥ᮏ㔝⌫⛉Ꮫ◊✲఍, 2 pages, 2018 ᖺ 12 ᭶㸬
13. ๓ᕝ ෽భ㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪ᆏᮏ ሓு㸪኱ᇛ ᖾ㞝㸪໭ཎ ᱁㸪"㸱ḟඖ⮚ჾCG ࣔࢹࣝ⏕ᡂ࡟㐺ࡋࡓ⭡⭍㙾ᫎീ᧜ᙳ᮲௳ࡢ᳨ウ", ➨ 27 ᅇ᪥ᮏࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱእ⛉Ꮫ఍኱఍, vol.20, no.4, pp.275 ,2018 ᖺ 11 ᭶.

14. ྜྷ⏣ 㥴㸪ㅰ ῟㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪᥃㇂ ⱥ⣖㸪໭ཎ ᱁㸪"ᐇᅾឤࡢྥୖࢆ┠ⓗ࡜ࡋࡓ✵୰ീ࡜ᗋ㠃ീࡢྠ᫬ᢞᙳ᪉ᘧ", ➨ 23 ᅇ᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍
኱఍ㄽᩥ㞟, 14D-3, 4 pages, 2018 ᖺ 9 ᭶.
15. ᑠἙཎ Ὧ㈗㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪໭ཎ ᱁㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪"ࢫࢸࣞ࢜㡢࡜᣺ືᥦ♧࡟ࡼࡿṌ⾜ㄏᑟ࢖ࣥࢱࣇ࢙࣮ࢫ࡜ホ౯᪉ἲࡢ᳨ウ"㸪➨ 21 ᅇ ⏬ീࡢㄆ㆑࣭⌮ゎࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘(MIRU2018), PS2-54, 4 pages, 2018 ᖺ 8 ᭶.
16. 㔝ཎ ┤⩧㸪᏷ᡞ ⱥᙪ㸪໭ཎ ᱁㸪ட⏣ ⬟ᡂ㸪"༢║࣓࢝ࣛ࠿ࡽࡢ㦵᱁᥎ᐃ࡟ᇶ࡙ࡃ
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PS1-58, 4 pages, 2018 ᖺ 8 ᭶.
17. ᏷ᡞ ⱥᙪ㸪Ἑ㷂 ⾰⨾㸪ఀ⸨ ㇏㸪ᕝᮧ ὒᖹ㸪ᯇ஭ ᩄஓ㸪᳃ᔱ ཌ⾜㸪໭ཎ ᱁㸪"㉸ᚤ㏿ᗘ᧜ᙳ⏬ീࢆᑐ㇟࡜ࡋࡓ㔜␚ฎ⌮ࡢ㧗⢭ᗘ໬"㸪➨ 21 ᅇ ⏬ീࡢㄆ㆑࣭⌮ゎࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ (MIRU2018), PS2-3, 4 pages, 2018 ᖺ 8 ᭶.

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