著者

松村 冬子 小林 巌生 嘉村 哲郎 加藤 文彦 高橋 徹 上田 洋 大向 一輝 武田 英明

雑誌

じんもんこん2011論文集

巻号頁・発行日

vol.2011, no.8, pp.403-408, 2011-12-03

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近年では,米国や英国をはじめとした世界各国で,標準化されたデータ形式であるLinked Open Data (LOD)に基づいたデータ公開が行われている.LOD はデータのオープン化,分野内でのデータの共有,そして分野を横断したデータの共有を促進するという特徴を持っている.この特徴を考慮して,国内の博物館データベースの統合を行うLODAC Museum プロジェクトにおいては博物館情報を,横浜LOD プロジェクトでは地域で行われるイベントや施設などの地域情報をLOD とし保有している.本稿では,博物館情報と地域情報という異なる分野のLOD を連携活用することにより構築した,横浜のアート情報を提供するYokohama Art Spot と呼ばれるWeb アプリケーションについて報告し,異なるLOD の連携活用によりもたらされる効果について議論した.

著者

土井 久代 西尾 壮平 後安 慧 宮本 岳史 上田 洋

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

日本機械学會論文集. C編 (ISSN:03875024)

巻号頁・発行日

vol.76, no.770, pp.2440-2446, 2010-10-25

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It is very important to secure running safety of railway vehicles even when vehicles get derailed. In 2004, a Shinkansen train was derailed by a huge earthquake and its derailed wheels ran on concrete slabs. Taking account of this kind of accidents, a number of vehicle-guidance devices have been developed. Some of these devices are designed so as to lead derailed wheels onto a runway made of concrete slabs. In order to simulate the derailed cars running behavior on a runway of concrete slabs, it is necessary to make clear creep force characteristics and friction coefficients between wheels and concrete slabs, which are essential elements in determining vehicle dynamics. However, there is scarcely a study of rolling contact between steel wheels and concrete slabs; therefore the authors have executed an experimental investigation to evaluate creep force characteristics and friction coefficients between a steel testing wheel and a concrete slab.

著者

上田 洋 村上 晴美

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告情報学基礎(FI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2006, no.59, pp.17-24, 2006-05-30

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蔵書検索のために,ユーザの入力文字列に関連する件名を提案する手法を検討した.本手法では,Wikipedia Amazon Web Service GoogleのWeb情報源を用いて検索質問を拡張することにより,BSH4件名標目を提案する.コンピュータ用語を入力文字列とした実験の結果,出力された件名の関連度が一定水準以上であったこと Web情報源の統合使用は単体使用よりも有効であったこと OPACのデータを用いる手法と比べて遜色のない件名が出力できたこと,がわかった.また,コンピュータ用語や流行語を入力文字列とした実験の結果 OPACのデータを用いる手法では件名が提示されない場合に本法は提示できることを確認した.We propose a method to suggest BSH4 subject headings by expanding query according to user's input using such Web information sources as Wildpedia,AmazonWebService(AWS),and Google.Experimental results revealed the following,When computer terms were input,suggested headings were related to the input term;isuggested subject headings were better than we used a mixture of Wildpedia,AWS and Google han When we just used one of them;suggested subject headings were not inferior to those suggested by othermethods that use OPAC data.We also confirmed that when computer and buzz terms were input,our method can suggest subject headings where other methods cannot.