著者
杉本 英二
出版者
小樽商科大学
雑誌
商學討究 (ISSN:04748638)
巻号頁・発行日
vol.34, no.3, pp.91-106, 1984-02-25

研究ノート
著者
湯元 美樹 田村 隆弘 佐藤 威友 長谷川 英機
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. SDM, シリコン材料・デバイス (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.103, no.631, pp.15-19, 2004-01-23

ヘキサゴナル二分決定グラフ(BDD)論理アーキテクチャの大規模集積回路への応用を考え、分子線エピタキシー(MBE)法により形成された選択成長(SG)埋め込み量子細線(QWR)を用いて量子BDD節点デバイスを実現する手法を提案し、デバイスの試作・評価を行った。MBE選択成長により形成したGaAs系量子細線デバイスにプロセスを施すことにより、ショットキーラップゲート(WPG)で細線内のポテンシャル制御を行うSG QWR枝スイッチの作製に成功した。SG QWR枝スイッチのゲート制御特性をシュブニコフ・ド・ハース(SdH)振動測定を用いて評価し、その動作がエッチング細線型QWR枝スイッチと類似することを明らかにした。作製したSG QWR枝スイッチは、低温において明瞭な量子化コンダクタンスを実現し、コンダクタンスステップ傾きの温度依存性を調べた。2個のSG QWR枝スイッチを有するY字型のBDD節点デバイスを試作し、明確なパススイッチング動作を実現した。
著者
山根 克 中村 仁彦
出版者
一般社団法人日本機械学会
雑誌
ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集
巻号頁・発行日
vol.2000, 2000

ヒューマノイドなど多自由度の複雑なリンク機構の動力学シミュレーションには非常に長い時間がかかる。一方制御や運動生成では, リアルタイム性・インタラクティブ性が求められることが多い。本論文では, MPIを用いたネットワーク分散計算環境を構築し, 既に提案したヒューマンフィギュアの動力学計算法を並列化したアルゴリズムによる動力学シミュレーションの高速化をめざす。
著者
中村 楠雄
出版者
日本幼稚園協會
雑誌
幼兒の教育
巻号頁・発行日
vol.25, no.7, pp.22-26, 1925-10
著者
本田 テル子 坂元 明子 原 絵美
出版者
福岡女学院大学
雑誌
福岡女学院大学紀要. 人間関係学部編 (ISSN:13473743)
巻号頁・発行日
vol.7, pp.15-21, 2006-03-31

学生の身体状況、生活行動等の実態を把握し生活活動強度別に検討したところ次の結果が得られた。1.生活活動強度は低い、やや低いが90%であり、体脂肪率は、21%以上35%未満の標準が81.5%であった。BMIは、18.5以上25未満の標準にある者が72.3%であった。2.生活時間調査では、4年間の平均で睡眠時間は430.5分、授業時間は218.9分、テレビを見る時間137.3分であり、睡眠時間は1日の約30%、授業・通学時間はおよそ25%であった。2004年では睡眠時間の減少が見られたがそれは授業と勉強時間が影響していた。3.静的時間では、生活活動強度4群間に差は見られなかったが、動的時間では有意差が見られIV群でアルバイト時間、自由時間が長かった。4.起床時刻は、7時〜7時30分が最も多く6時から8時30分までに全体の87%の学生が起床していた。また就寝時刻は、1時から1時30分が最も多く、0時から2時30分までに74%の学生が就寝していた。5.生活活動強度別起床時刻では、I群とII群は早い人と遅い人に分かれていたが、III群とIV群は早く起床しており4群間に有意差が見られた。6.アルバイトをしていない学生は全体の80%であり、残り20%は長時間アルバイトをしており、生活活動強度が高かった。7.生活リズムと健康調査では、1日3回食事をとっている人は74%、強いストレスを感じる人は58%、毎日お通じがある人は51%でI群に多く見られた。8.燃えやすい体をつくる生活活動チェックでは「電車やバスで空席があれば必ず座る」が68%で最も多く、I群、II群に「階段よりもエスカレーターをよく使う」、「電車やバスで空席があれば必ず座る」が多く、4群間に有意差が見られた。9.生活行動タイプ判定により動かない人と、疲れやすい人を合わせると88.1%で、このことからも生活活動強度が低く、燃えやすい体を作っていないことが分かった。
著者
藤野 庄三 本吉 彦 谷 英明
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. B, 通信 (ISSN:13444697)
巻号頁・発行日
vol.92, no.10, pp.1669-1676, 2009-10-01

単一ユーザに帰属する端末機能を,ネットワークで相互接続された複数の通信機器の集合体で実現する形態を,本論文ではPersonal Network(PN)と呼ぶ.このPNは,FMC(Fixed and Mobile Convergence)やユビキタスサービスにおいて,適材適所の通信環境を提供する手段として大きな可能性を有する技術である.本論文では,PN内の周辺端末の正当性を保証した端末認証方式や従来のSIPを用いた経路制御方式の通信相手への端末情報流出のデメリットを解決したNAPTベースの経路制御方式,ユーザが利用中のコンテンツに対し最適の再生端末を選択するため,周辺端末の表示,音声再生,アプリ実行等の能力情報を携帯端末が収集し,実現可否を判定する端末能力管理方式を特徴とするパーソナルネットワーク収容システムについて提案する.
著者
福原 忠行 山口 明 樫木 勘四郎 鈴木 利則 竹内 和則
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. SR, ソフトウェア無線 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.109, no.155, pp.151-158, 2009-07-22
被引用文献数
5

本稿では無線LANを対象として、無線の混雑度を測定する手法を提案する。まず、無線の混雑度を示す指標として、無線が使用された時間率である無線占有率を定義する。この占有率では、無線LANのCSMA/CAが動作する上で必要不可欠となる待ち時間も考慮している。パケットロスが存在する場合でも、信頼性の高い無線占有率の測定が可能であることを示す。さらに、提案手法を実装したプロトタイプシステムを開発した。本システムでは1秒毎に無線占有率を計算し、送信レートの変化に対して遅滞なく機能することを確認した。
著者
小島 一允 樫原 茂 横山 輝明 奥田 剛 山口 英
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. B, 通信 (ISSN:13444697)
巻号頁・発行日
vol.92, no.1, pp.140-149, 2009-01-01

ユビキタス環境では,ユーザのコンテクストに応じた有用な情報やサービスを提供することが求められている.コンテクストはユーザの周囲の情報から構成される.現在,無線センサネットワークを用いることで,そうしたコンテクストを構成するセンシングデータを収集することが可能である.しかし,現在の無線センサーネットワークでは,収集したセンシングデータとユーザの対応関係を明らかにするために,追加の位置検知機構が必要とな乱本論文では,WSN上で追加の位置検知機構を必要とせずに,ユーザの周囲のセンシングデータを取得する手法を提案する.提案手法では,ユーザとともに移動する端末が最近傍のセンサノードを検知し,そこからユーザの周囲のセンシングデータを直接取得する方法を提案する.また,ZigBeeセンサノード上に本提案手法を実装し,そのプロトタイプを用いて実環境において有効性の評価を行う.
著者
山崎 賢悟 勅使河原 可海
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グループウェアとネットワークサービス(GN) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2005, no.30, pp.105-110, 2005-03-18
被引用文献数
1

近年,Web上には様々なサービスが存在し,ユーザに即したサービスを提供するためのパーソナライズが注目されている.今後益々多様になるユーザの要求に応えるためには,従来よりも高度なパーソナライズを行う必要があるが,そのためにはサービス提供者は自身が保持していない多種多様なユーザプロファイルが必要となる.しかし,ユーザプロファイルは各所に散在しているといえ,それらをサービス提供者が収集することは運用面やプライバシー面で多々問題が生じる.本稿では,上記問題を考慮し,散在するユーザプロファイルの収集や各サービスシステムへの提示を統合して行い,高度なパーソナライズを実現可能とするためのユーザプロファイル統合サービスエージェントについて述べる.Recently, there are various services on the Web, however, personalization to provide an appropriate service that suits the individual user is paid to attention. It is necessary to make advanced personalization to satisfy the requests of users who will include more diversified types of persons in the future. For that purpose, the service provider needs various user profiles that the service provider can not hold by itself. However, user profiles may exist scatteredly in various places, and many problems are caused for the service provider to collect them in operation and privacy sides. In this paper, we discuss about a user profile integrated service agent to realize advanced personalized service, which integrate collecting of scattered user profiles and offering them to each service system in consideration of the above-mentioned problems.
著者
好田 勲 柘植 覚 獅々堀正幹 北 研二
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自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)
巻号頁・発行日
vol.2003, no.23, pp.17-22, 2003-03-06
被引用文献数
4

ベクトル空間モデル(Vector Space Model;VSM)は情報検索における代表的な検索モデルであり,検索対象文書および検索質問を多次元ベクトルで表現するう特徴を持っている.しかし,これらのベクトルは一般にスパースかつ高次元であるため,計算機のメモリによる制限や検索時間の増大などの問題が生じる.また,次元が増加するに連れ,文書中に含まれる不必要な索引語がノイズ的な影響を及ぼし検索精度を低下させてしまうという現象も起こってくる.以前,我々はこの問題を解決するため,Non-negative Matrix Factorization(NMF)を用いたVSMの次元圧縮手法を提案した.しかし,メモリの問題がまだ存在する.そこで,本稿では,k-means NMF を用いたVSMの次元圧縮手法を提案する.また,スパースな行列に対し有効な検索手法である検索質問拡張にNMFを用いる手法を提案する.MEDLINEコレクションを用いた検索実験を行った結果,NMFを用いた場合とk-means NMFを用いた場合では,検索精度を劣化することなく計算に必要なメモリを約$1/10$に軽減することができた.また,NMFを用いた検索質問拡張もVSMよりも高い検索精度を示すことができた.The Vector Space Model (VSM) is a conventional information retrieval model, which represents a document collection by a term-by-document matrix. Since term-by-document matrices are usually high-dimensional and sparse, they are susceptible to noise and are also difficult to capture the underlying semantic structure.Additionally, the storage and processing of such matrices places greatdemands on computing resources. Dimensionality reduction is a way toovercome these problems. We proposed non-negative matrix factorization(NMF) for dimensionality reduction of the vector space model.However,this method did not overcome memory problems. Hence, we proposek-means NMF for dimensionality reduction of the vector space model. And,we propose query expansion using NMF in this paper.Using MEDLINE collection, we experimentally showed that k-means NMF offers great improvement over the vector space model.