テーマ及び発表研究室	概要
シーケンスデータの並列解析と予測 並列応用三菱 http://www.rwcp.or.jp/activiteis/achievements/ PA/mitsubishi/	時系列データとシーケンシャルデータの分類・予測技術およびその並列化の研究を行っています。 気象業務支援センターで公開している高層大気の風速分布測定による時系列データと、PDBから入手できるタンパク質主鎖の二面角によるシーケンシャルデータとを例にとり、両者を同じ多次元無相関混合分布の状態遷移モデルを用いてデータの変遷をモデル化し、風速分布の推定と主鎖の二面角列に関する推定とを試みました。方式解説、高層大気の風速分布ならびにタンパク質二面角列から得られる立体構造の表示、得られたモデルに基づく風速および立体構造の推定結果の提示を行いました。
PCクラスタを用いた並列クラス分類手法 並列応用東芝 http://www.rwcp.or.jp/lab/mpap-toshiba/	データベースに蓄積されたデータから、有用な知識や法則を発見するデータマイニングの一手法であるクラス分類手法について、100ギガバイト超のデータを扱うことを目的として、パーソナルコンピュータクラスタ上での並列分散アルゴリズムを開発します。 クラス分類手法として、開発したスライスアンドダイス分析手法と、広く使われているクラス分類手法である決定木構築手法を、16台のパーソナルコンピュータクラスタで実行した時の結果、台数効果を示しました。 *P.77のプレスリリースをご参照下さい。
定性的記述に基づく画像内容検索とその並列化 並列応用三洋 http://www.rwcp.or.jp/activities/achievements/ PA/sanyo/index-99-11.html	画像内容検索技術に関する研究成果発表を行いました。 画像内容検索とは、タイトルなどのテキスト情報が付与されていない画像データベースから、ユーザが所望の画像を検索する技術です。画像の内容（コンテンツ）に基づき検索を行うので、画像内容検索と呼ばれています。 従来の内容検索では、画像の色彩や映っている物体の大きさなどの特徴量に基づき検索を行う手法が主流でしたが、独自の物体認識手法を画像内容検索に適用し、より正確な検索を実現しました。我々の物体認識手法は、物体の映り方（傾きや大きさなど）に影響されにくく、また物体の一部が隠れている場合などにも強い手法です。 今回は、中間成果として、ロゴマークなどの検索を例に、我々が開発した画像内容検索技術のデモ発表を行いました。