Kiyoki Yasushi

本論文では、ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングの再帰的適用による意味的知識発見方式を提案する。

In this paper, we present a semantic information filtering method with a context recognition mechanism and its application to document clustering.

本論文では、データ間の多様な関連性を動的に計量し、異種のデータベース群を連結するメタレベルシステムのデータ統合方式を提案する。さらに、その機構における関連性の計量に要する文脈の定式化と実現を行う。

本論文は、画像・文献・音声・映像などのメディアデータの意味を反映した検索エンジンが対象とするマルチメディアデータベースの権利保護方式を、技術条件の検証プロセスとして提案し、その数理的根拠を示す。

本論文では、文脈認識を伴う時空間的関連性評価方式を提案する。

メディア・データ対象の問合せ処理を行うメディア検索エンジンを、コンピュータ・ソフトウェア関連特許として申請する際、その研究開発計画における研究対象の特定から特許取得要件の充足までの一連の検証プロセスをフローチャートとワークシートにより視覚化し、効率的な特許取得を可能にする方式を提案する。

In this paper, we present a cross-language information retrieval method using a semantic associative search function.

本稿では、情報検索システムに含まれるデータの信頼性を、インターネットで用いられる属性証明書で検証することで、情報を登録する環境で、検索された情報の信頼性を評価できることを述べた。

In this paper, we present the applicability of this method to multidatabases for environmental information. We show several experimental results which have been obtained by semantic associative search for two different databases as a multidatabase environment.

本論文では、意味の数学モデルを拡張した意味的画像連想検索を対象とした高速化アルゴリズムの実現方式を提案する。

本稿では、ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングおよび意味的データマイニング方式を提案した。実際のドキュメントデータ群を用いた実験結果を示し、提案方式の実現可能性および有効性を確認した。

連続値を属性とする属性値によって実体の特性が評価されたデータ集合を対象とし、問合せとして与えられる文脈に応じた意味的な相関に応じて、実態の統合的評価を行う検索方式を提案した。また、実際の検索実験を通じて、提案方式の有効性を明らかにした。

In this paper, we present a cross-language information retrieval method using a semantic associative search function.

特定分野のドキュメント検索において、意味的連想検索のために意味の数学モデルを適用する際のメタデータ空間の作成方式を提案し、その有効性を検証した。

共有メモリ型並列マシンにおいて、問合せをストリーム指向型並列処理方式により処理する場合に、問合せ処理効率を向上するためのメモリ資源割当て方式を提案した。また提案するメモリ資源割当て方式を用いて問合せ処理を行った実験の結果を示し、本方式の有効性を明らかにした。

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結合方式を提案する。更に、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。

本稿での提案方式を、実現した実験システム上での問合せ処理実験の結果を示し、提案方式の有効性を明らかにした。

We present a multiple view mechanism for realizing personalized retrieval environments in multidatabase systems.

In this paper, we present a semantic media data search method which realizes intelligent retrieval according to user's impression and their contents. Several functions for performing semantic associative search for media data are presented.

本論文では連想検索と数学モデルを連結し、パターンマッチングによる連想検索データを順序づける連想検索方式を提案し、異種データベースシステム間の機能連結として実現した。

本稿では、複数のメディアそれぞれに任意の同期点を設け、それらの関係により時間的関係を記す方式を示す。また、与えられた時間的関係に基づき、メディア再生時のプロセス間同期を強調型同期方式に基づき実現する方式について述べる。

本論文では、数学モデルを用いて、文脈あるいは状況に応じて動的に変化するデータ間の意味的な関係を計算した。そして、これを用いて意味的画像検索を高速に行うアルゴリズムを提案した。

This paper presents an implementation method of application-specific lightweight processes (threads).