久保山 哲二

本研究では業務パターン及び従業員の業務における行動パターンの発見を目的とした,新しい分析手法の提案を行う.提案手法は企業における従業員のクライアントPCから取得したウィンドウ遷移ログを対象とし,次の2段階の抽象化を行う.(1)HMMによる作業の要約作成,(2)グラフカーネルを用いたカーネル主成分分析による業務パターンの比較.また,実際の企業から取得したログを用いて提案手法を適用した結果から,抽象度の高い業務パターンが抽出でき,グループ内や期間内において,そのパターンが特徴を持つことを示す.

本研究では、企業内のクライアント PC のログから個々のユーザの勤務形態や生産性について推定することを目標として、その要素技術について提案する．本稿では，実際に企業内 PC から約 60 ユーザーのマウスおよびキーボードの入力ログとアクティブウィンドウ遷移ログを取得し，クラスタリング手法と信号処理手法を用いて、部署ごとおよび個々のユーザーのアプリケーション利用パターンを分析した結果について報告する．また，PC 操作ログから，企業内における PC を利用した業務の基準的な利用パターンの抽出や，各個人の勤務形態を特徴付けるための要素技術について提案する．This paper proposes a simple method for analysing PC usage logs aiming to identify working patterns and behaviors of employees at work. The logs we analyse are recorded at individual PCs for employees in a company, and include active window transitions, the number of keystrokes, and mouse distance traveled per units of time. Through a simple method based on singular value decomposition (SVD) and clustering, we show that aggragate Application usage patterns of employees are extracted. We report results of analysis of individual users Application usage pattern from obtained And we propose a method for extracting basic pattern of working with PC and characterizing individual users working patterns from mouse, keyboard and active window transition logs.

本研究では、企業内のクライアントPCのログから個々のユーザの勤務形態や生産性について推定することを目標として、その要素技術について提案する.本稿では,実際に企業内PCから約60ユーザーのマウスおよびキーボードの入力ログとアクティブウィンドウ遷移ログを取得し,クラスタリング手法と信号処理手法を用いて、部署ごとおよび個々のユーザーのアプリケーション利用パターンを分析した結果について報告する.また,PC操作ログから,企業内におけるPCを利用した業務の基準的な利用パターンの抽出や,各個人の勤務形態を特徴付けるための要素技術について提案する.

本研究では企業内のクライアントPCのログから個々のユーザーの勤務形態や生産性について推定することを目標として,その要素技術について提案する.本稿では,実際に企業内PC約60台のマウスおよびキーボードの入力ログとアクティブウインドウ遷移ロケを取得し,個々のユーザーのPC利用パターンを分析した結果について報告する.また,アクティブウィンドウ遷移ログから,企業内におけるPCを利用した業務の基準的な利用パターンの抽出や,各個人の勤務形態を特徴付けるための要素技術について提案する.

金融工学数学のためのグラフィクス教材のデータベースのWEB サイトを立ち上げたので報告する。金融工学数学は難しいと言われるが，数学を理解させるために，グラフィクスの利用は有効であり，その利用により学生の理解度を高めることが可能である。我々は，大学および高校の数学授業において，グラフィクス教材をもっと多く活用してもらうためにこのサイトを開いた。そのため，数式処理ソフトウェアとしては，国内でも普及しているフリーソフトであるMAXIMA（マキシマ）を使った。本稿の目的は，グラフィクス教材作成に際して，ユーザー自身が，パラメータ値を自由に変更でき，ユーザー独自の金融工学数学グラフィクス教材を作成できるようにすることである。教材の内容としては，グラフィクスが効果的に生かせるテーマをとして，ポートフォリオの効率的フロンティア及びイミュニゼーションのテイラー展開描画，住宅ローン，年金の増加関数と減少関数の描画，債券価格の３次元的描画などを選んだ。本稿では，我々が研究中である，債券数学の学習支援システム構想にもふれ，このグラフィクス教材データベースが，その一部であることを説明する。

近年，多様な個人情報がネットワーク上に流通している．同一人物に関する複数の情報を入手することで，単独の情報からでは分からなかった情報が明らかになり，予期せぬプライバシー侵害につながる懸念がある．本研究ではこの危険性を明らかにするために，問題の代表例としてバックグラウンドチェックと呼ばれる雇用前の身辺調査を例に挙げ，ソーシャルメディアのプロフィールが匿名化されていても，履歴書の情報を基にソーシャルメディアのコンテンツの特徴を分析することで，採用希望者のアカウントを特定できることを示した．これにより，履歴書の情報とソーシャルメディアで開示された情報を統合し，個人の言動を調査することができる．Various types of personal information about individuals are accessible through the Web medias. Linking of the personal information obtained through multiple medias can lead to a serious violation of privacy. To address this problem, we developed a method to identify the author of the short messages of Twitter, known as tweets, by using the information from other medias.

本稿では，大学における金融工学数学における確率の学習と，高校数学における確率の学習の関連を示す。金融工学数学の確率論の初歩が，数学Aの範囲の確率論の知識で十分理解可能であることを示す。その例としてオプションの理論における株価の二項モデルを示す。次に，数学Aでの確率論の教え方の改善について述べる。金融工学数学の中で，確率論は非常に重要である。しかしながら学生に確率の定義にある，同様に確からしい，の意味を教えることは容易ではない。順列の確率問題よりも，組合せの確率問題のほうが学生は困難を感じるようである。そこで，組合せの確率問題において，同様に確からしいサンプルの空間を，学生が容易にイメージできるようにする教授法を考案したので，本稿で提案する。サイコロや球を，識別子付きオブジェクトとして並べ，いずれのオブジェクトも同じ値域をもつようにモデル化する。この教授法をオブジェクト等確率モデル法と呼ぶ。本稿では，オブジェクト等確率モデル法により，組合せの確率問題の同様に確からしいサンプルの空間が，容易にイメージできることを示す。

本研究の目的は，金融工学数学教育のための学習支援システムの構築である．難度の高い金融関連文章題が与えられたときに，学生が演繹推論することを，支援するシステムを構築したい．この学習支援システムは，学生が解にいたるプロセスを演繹推論することを支援する．システムは知識ベースを検索し，必要な公式を探し，それを使った演繹推論の最適なパスを提示する．技術的課題としては，用語のユニークなセマンティクスのラベル付け，文章題日本語文からの Given Data と Unknown の抽出，公式のメタレベルでの記述，最適な解法プランの作成，等がある．The purpose of this research is construction of a computer-assisted learning system for financial mathematics. Given a hard bond mathematics word problem, the system helps a student conduct deductive reasoning to solve the problem. The system retrieves the knowledge database to obtain the formula that is required for the reasoning so that the system may construct and offer the solution path to the unknown. The problems we should overcome include systematic semantics labeling of bond mathematics terminology, extraction of Given Data list and Unknown from the given word problem, description of formula stored in the knowledge database, and construction of the optimal solution plan.

本研究の目的は，金融工学数学教育のための学習支援システムの構築である．難度の高い金融関連文章題が与えられたときに，学生が演繹推論することを，支援するシステムを構築したい．この学習支援システムは，学生が解にいたるプロセスを演繹推論することを支援する．システムは知識ベースを検索し，必要な公式を探し，それを使った演繹推論の最適なパスを提示する．技術的課題としては，用語のユニークなセマンティクスのラベル付け，文章題日本語文からの Given Data と Unknown の抽出，公式のメタレベルでの記述，最適な解法プランの作成，等がある．The purpose of this research is construction of a computer-assisted learning system for financial mathematics. Given a hard bond mathematics word problem, the system helps a student conduct deductive reasoning to solve the problem. The system retrieves the knowledge database to obtain the formula that is required for the reasoning so that the system may construct and offer the solution path to the unknown. The problems we should overcome include systematic semantics labeling of bond mathematics terminology, extraction of Given Data list and Unknown from the given word problem, description of formula stored in the knowledge database, and construction of the optimal solution plan.

特許は、法的な不確実性を有する知的財産であり、ライセンス交渉や差止請求などの権利行使の段階で無効になるリスクを抱えている。本研究では、このリスクを増減させる要因、すなわち特許の有効性に影響を与える要因の探索を試みた。具体的には、2000年から2006年の間に実際に東京高等裁判所(現:知財高裁)において有効性が争われた特許を分析対象とし、ここで有効と判断された特許は、無効になりにくく有効性が高い特許であると仮定した。そして、特徴選択のための機械学習の手法を用いて、その特許の明細書情報や審査経緯情報の中に上記要因が存在するか否かを検討した。その結果、裁判所レベルにおける特許の有効性に影響を与える要因がいくつか存在することを発見した。

Haussler's convolution kernel provides a successful framework for engineering new positive semidefinite kernels, and has been applied to a wide range of data types and applications. In the framework, each data object represents a finite set of finer grained components. Then, Haussler's convolution kernel takes a pair of data objects as input, and returns the sum of the return values of the predetermined primitive positive semidefinite kernel calculated for all the possible pairs of the components of the input data objects. On the other hand, the <I>mapping kernel</I> that we introduce in this paper is a natural generalization of Haussler's convolution kernel, in that the input to the primitive kernel moves over a predetermined subset rather than the entire cross product. Although we have plural instances of the mapping kernel in the literature, their positive semidefiniteness was investigated in case-by-case manners, and worse yet, was sometimes incorrectly concluded. In fact, there exists a simple and easily checkable necessary and sufficient condition, which is generic in the sense that it enables us to investigate the positive semidefiniteness of an arbitrary instance of the mapping kernel. This paper presents and proves the validity of the condition. In addition, we introduce two important instances of the mapping kernel, which we refer to as the <I>size-of-index-structure-distribution</I> kernel and the <I>edit-cost-distribution</I> kernel. Both of them are naturally derived from well known (dis)similarity measurements in the literature (the maximum agreement tree, the edit distance), and are reasonably expected to improve the performance of the existing measures by evaluating their distributional features rather than their peak (maximum/minimum) features.

Weblogなどの新たなコミュニケーションツールの普及により,個人が容易に情報発信する消費者発信型メディア(CGM: Consumer Generated Media)が急激に増加しており,既存のマスメディアからのパラダイムシフトを引き起こしている.さらに,携帯端末から投稿するMobile Weblog(モブログ)の登場により,時間と場所に制約されない情報発信が可能となっている.しかしながら,大量な情報を受発信できるようになったことで,必要な情報を取り出したり,相手に本当に伝えたい気持ちを表現することが困難となっている.このため,電子メールやWeblogなどの日常的に用いるテキストを対象に書き手の感情を抽出する研究が行われているが,感情を表現した語に基づいて抽出するため,感情語を含ないテキストから感情を抽出するために適した特徴量を扱えないなどの課題がある.本稿では,文末に付与する絵文字が感情を表すという仮定に基づき,SVMを用いて学習,感情モデルを構築し,書き手の感情を抽出する方式を提案する.

The purpose of our research is to discover the creation process of users who do not already have high degrees of animation skills, and to provide a compatible authoring system that augments their process. It is very important that authoring systems have knowledge about a user's creation process. However, it is difficult to acquire this knowledge since it can vary depending on a user's preferred creation style. This paper proposes a new user model that considers both creation style and process, and explores an easy-to-use authoring interface design. We classify users with similar creation styles into clusters using a movie scenario structure of scenes and shots including events in the scenario text created by the users. Finally, an authoring interface based on the proposed user model is presented, and future research topics that must be addressed in order to achieve easy-to-use authoring are assessed.

Learning from tree-structured data has received increasing interest with the rapid growth of tree-encodable data in the World Wide Web, in biology, and in other areas. Our kernel function measures the similarity between two trees by counting the number of shared sub-patterns called tree q-grams, and runs, in effect, in linear time with respect to the number of tree nodes. We apply our kernel function with a support vector machine (SVM) to classify biological data, the glycans of several blood components. The experimental results show that our kernel function performs as well as one exclusively tailored to glycan properties.

木の編集距離は、2つの木の(非)類似度を計るための最も一般的な枠組みである。編集距離計算の結果は、木写像とよばれる構造に帰着できることが知られている。木写像は、2つの木が「どのように似ているのか」という構造的な情報を提供する。2つの木が共有する部分構造への制約の違いにより、木写像はクラス分けできる。同型な部分木のみを考慮するクラス、位相同型な部分木のみを考慮するクラス、頂点の先祖祖先関係のみを考慮するクラスなどが知られている。本稿では、まず重要な木写像のクラス階層を与え、木写像の類似性の構造に基づき、2つの木を1つの木に統合できるかどうかを判定する効率のよいアルゴリズムを与える。このアルゴリズムは、判定の過程で、木写像のクラスを同定することができる。

The web browsing has increased by the widespread diffusion of the Internet and the expansion of electronic commerce. Under these situations, it is assumed that the problem of mismatch between contents of web pages that the originator of the pages claims and that the recipient of the pages claims has been arising. The mismatch could be a serious issue for the financial interest. The established technique of the digital signature in the context of PKI(Public Key Infrastructure) can be imagined to be a technique to approach the problem since it supports the requirements of the integrity and the non-repudiation. However, the digital signature can only partially solve the problem. In fact, it can provide the recipient of web pages with the method to prove the existence of web pages that he or she has received only when they are signed by their originator. The originator can prove neither the existence of web pages that he or she has created in the past (since a malicious originator can sign web pages whenever it is advantageous for him or her) nor the non-existence of web pages tampered web pages. In the same way, the recipient cannot prove the non-existence of web pages the existence of which their originator claims. In this paper, we propose a moderation model for solving the mismatch problem. For that, we introduce Moderation Proxy. This model comprises of one or more proxy entities that cooperate with one another under a certain common policy. It can moderate the mismatch between contents of web pages with absolute equity. By this model, we can solve the current problem of mismatch.

The notion of the tree edit distance provides a unifying framework for measuring distance and finding approximate common patterns between two trees. A diversity of tree edit distance measures have been proposed to deal with tree related problems, such as minor containment, maximum common subtree isomorphism, maximum common embedded subtree, and alignment of trees. These classes of problems are characterized by the conditions of the tree mappings, which specify how to associate the nodes in one tree with the nodes in the other. In this paper, we study the declarative semantics of edit distance measures based on the tree mapping. In prior work, the edit distance measures have been not well-formalized. So the relationship among various algorithms based on the tree edit distance has hardly been studied. Our framework enables us to study the relationship. By using our framework, we reveal the declarative semantics of the alignment of trees, which has remained unknown in prior work.

We propose a novel general-purpose tree kernel and apply it to glycan structure analysis. Our kernel measures the similarity between two labeled trees by counting the number of common <I>q</I>-length substrings (<I>tree q-grams</I>) embedded in the trees for all possible lengths <I>q</I>. We apply our tree kernel using a support vector machine (SVM) to classification and specific feature extraction from glycan structure data. Our results show that our kernel outperforms the layered trimer kernel of Hizukuri <I>et al</I>.[9] which is well tailored to glycan data while we do not adjust our kernel to glycanspecific properties. In addition, we extract specific features from various types of glycan data using our trained SVM. The results show that our kernel is more flexible and capable of finding a wider variety of substructures from glycan data.

インターネットは現代社会において不可欠の道具となっており、電子商取引などでは、インターネットで閲覧されるWebページの内容の真贋が経済的・社会的な影響をもつ。その一方で、インターネット上を流れるデータは原理的に窃取・改ざんの脅威を免れ得ない。このように、インターネットを社会制度の一部として今後一層活用するためには、作成者と閲覧者との間におけるWebページの不整合は解決が避けられない問題である。本稿では、Webページの不整合問題を解決するモデレーションモデルを提案する。このモデルはある共通のポリシーを有する認証局の下でお互いに協力する一つ以上のモデレータで構成されている。Webページの不整合から自らを保護したいユーザ(作成者・閲覧者)は、モデレータを任意に選択し、Webページの送信・受信をモデレータ経由で行う。モデレータは、自らを経由して送信・受信されるWebページのハッシュを後に検索可能な形式で記録するとともに、モデレータ同士で自律的な監査を行いコミュニティとしての健全性の保全を図る。