石橋 直樹

本稿では，携帯電話による健康管理サービスとそのユーザビリティ評価について報告する．第一に，携帯電話による健康管理サービスの実現に不可欠なBluetoothペアリングについて，複数のペアリング方法を36名の利用者が利用した際のユーザビリティ評価について述べる．第二に，体重計，血圧計，歩数計の3種の健康機器，および，携帯電話を用いた健康管理サービスについて，健康機器と携帯電話間の通信方法に関するユーザビリティ評価を，10代から70代までの34名を対象として行った．健康管理サービスにおけるユーザビリティとしては，健康維持へのインセンティブの持続およびスムーズなサービス実現が重要であることが明らかとなった．本稿ではそのユーザビリティ評価について定量的に報告する．

高域ネットワークに散在する未知楽曲を対象とした検索を実現するために 楽曲の与える印象を表すメタデータの抽出方式を提案する. 提案方式は 個々の楽器に対応する音符列から 印象を表す形容詞群 および それらと個々の音符列の相関量を動的に抽出し また 音符列毎の印象を合成することで 楽曲のメタデータとして動的に定義する. 本論文では 実現システムを用いて 提案方式の実現可能性 および 有効性を示すFor music data on the global area network, we propose an automatic extraction method of metadata that represent impression. The proposed method dynamically extracts adjectives and correlations according to each instrument of a datum, and it dynamically integrates the results of each instrument to generate the metadata of the datum. We clarify feasibility of the proposed method with an implemented system.

高域ネットワークに散在する未知楽曲を対象とした検索を実現するために,楽曲の与える印象を表すメタデータの抽出方式を提案する.提案方式は,個々の楽器に対応する音符列から,印象を表す形容詞群,および,それらと個々の音符列の相関量を動的に抽出し,また,音符列毎の印象を合成することで,楽曲のメタデータとして動的に定義する.本論文では,実現システムを用いて,提案方式の実現可能性,および,有効性を示す.

日々増加する高域ネットワーク上の音楽データを対象とした検索方式として メロディを入力として用いた直接的な検索方式 また 曲名 作曲者名等といった楽曲情報を用いた検索方式などが提案されている. これらの方式は それぞれ 既聴楽曲の検索 または 既知の楽曲情報を用いた検索を実現する方法論として有効だが 高域ネットワークにおいて急増する未知の楽曲を対象とした検索の実現は困難である. これら未知の楽曲を対象とした検索において 楽曲の与える印象に応じた検索等 楽曲と利用者の主観を結びつける検索方式の実現が望まれる.本論文では 高域ネットワークに散在する未知楽曲を対象とした検索を実現するために 楽曲の与える印象を表すメタデータの自動抽出方式を提案する. 提案方式は 複数の楽器を用いた楽曲データから 楽器毎の印象を表す形容詞群 および それらと楽曲の相関量を動的に抽出し また 楽器毎の印象を合成することで 楽曲のメタデータとして動的に定義する. 本論文では 提案方式 および 主旋律のみを用いた方法論を比較することで 提案方式の実現可能性を示す.For querying music data that drastically increase on the global area network, number of methods has been proposed. For examples, the methods which directly match melodies, and the methods that apply pattern-matching to the abstract information like names of songs or authors have been proposed. These methods are commonly used for executing queries for the songs that the user has already heard or knows the abstract information, though it is difficult to search when the user does not know any information. For realizing such queries to the songs which user has never heard, it is effective to realize connectivity between users and music according to the subjective of users such as impression. In this paper, we propose an automatic extraction method of metadata that represent impression for music data on the global area network. The proposed method dynamically extracts adjectives and correlations according to each instrument of a datum, and it dynamically integrates the results of each instrument to generate the metadata of the datum. We clarify feasibility of the proposed method by comparing to a method that evaluates the main instrument.

日々増加する高域ネットワーク上の音楽データを対象とした検索方式として,メロディを入力として用いた直接的な検索方式,また,曲名,作曲者名等といった楽曲情報を用いた検索方式などが提案されている.これらの方式は,それぞれ,既聴楽曲の検索,または,既知の楽曲情報を用いた検索を実現する方法論として有効だが,高域ネットワークにおいて急増する未知の楽曲を対象とした検索の実現は困難である.これら未知の楽曲を対象とした検索において,楽曲の与える印象に応じた検索等,楽曲と利用者の主観を結びつける検索方式の実現が望まれる.本論文では,高域ネットワークに散在する未知楽曲を対象とした検索を実現するために,楽曲の与える印象を表すメタデータの自動抽出方式を提案する.提案方式は,複数の楽器を用いた楽曲データから,楽器毎の印象を表す形容詞群,および,それらと楽曲の相関量を動的に抽出し,また,楽器毎の印象を合成することで,楽曲のメタデータとして動的に定義する.本論文では,提案方式,および,主旋律のみを用いた方法論を比較することで,提案方式の実現可能性を示す.

広域ネットワーク上に散在する多種多様なメディアデータからの適切なデータを検索する方式の実現が課題となっている。メディアデータの中の楽曲データに着目すると、複数の楽器を用いた楽曲データから、メタデータとなる印象を抽出する手法はほとんど存在しない。そこで、本論文では、複数の楽器を用いた楽曲を対象とするメタデータ自動生成システムを示す。複数の楽器から構成される楽曲データから楽器ごとの印象を抽出し、それぞれの楽器ごとの印象を楽器の重要度に応じて重み付けを行ない、それらと合成して楽曲としての印象をメタデータとして抽出する。また、実際のアンケート結果を用いて、複数の楽器を用いた楽曲データによる印象抽出の有効と重み付けの有効性を示す。

本稿では, 既存データベースに含まれる時間表現間, および, 空間表現間の包含性, 方向性, 連結性の判定機能(関連性評価機能)群の連結を伴うデータ統合方式を提案する。本方式の特徴は, 検索・統合のための, 関連性評価機能を有する既存システム群を組み合わせて利用するための枠組を実現する点にある。さらに, 本方式を実現した実験システム上でデータ結合精度に関する実験結果を示し, 提案方式の有効性を明らかにする。

本稿では，既存データベースに含まれる時間表現間，および，空間表現間の包含性，方向性，連結性の判定機能（関連性評価機能）群の連結を伴うデータ統合方式を提案する．本方式の特徴は，検索・統合のための，関連性評価機能を有する既存システム群を組み合わせて利用するための枠組を実現する点にある．さらに，本方式を実現した実験システム上でデータ結合精度に関する実験結果を示し，提案方式の有効性を明らかにする．In this paper, we present a new data integration method which combines functions for evaluating temporal and spatial relationships between heterogeneous databases. The feature of this method is to realize to uniformly combine underlying systems with temporal and spatial data integration functions. We clarify feasibility and effectiveness of the method by showing some experimental results.