大倉 元宏

本研究では,運賃設定の異なる複数の鉄道会社を含む鉄道ネットワーク上の運賃計算を正確かつ高速に行えるネットワーク表現とアルゴリズムについて報告する.鉄道運賃は,利用者の乗車経路が明らかであるとき,多くの場合,その経路に含まれる各鉄道会社が定めた運賃を足し合わせることによって得られる.一方,利用者の乗車経路が明確でない場合,利用可能経路の中で最も安い経路を利用したとみなし,その運賃を採用することが一般的である.しかし,鉄道運賃は,基本的には「距離が長くなればなるほど高く」なるように設定されているものの,同じ距離でも,会社によって異なる料金が設定されていることや,乗車区間によって割引ルールや特別運賃が設定されていることなどから,物理的距離に基づくショーテストパスが最も安い経路になるわけではない.よって,与えられた2駅間の正しい運賃を計算するためには,その2駅間の可能経路の運賃をすべて,もしくは,その1部を列挙して比較判断する必要があることがこれまでにも報告されてきた.本研究では,物理的構造に基づくネットワーク上での経路探索を行う代わりに,ダイクストラ法が利用可能な運賃計算用ネットワークを構築し,ダイクストラ法と,少ないケースではあるがK-shortest paths問題用のアルゴリズムを利用することにより,複数社を含む鉄道ネットワーク運賃計算の大幅な高速化に成功した.

We propose an algorithm to find the lowest-fare path between two specified stations in the JR-EAST area where the IC-card ticket will be available in 2007. The lowest-fare path is sometimes different from the shortest path, because JR-EAST has many exceptional calculation rules in addition to the four calculation-tables used for the three specified areas and two kinds of lines, i.e. the main line and local line. Our algorithm solves at most only four shortest path problems for the fare between two specified stations, although it can deal with the complex situation mentioned above. Therefore the algorithm can calculate fares between all pairs of stations not only very quickly but also exactly.

We discuss the network representation method for calculating railway fares. The railway system has a typical network structure consisting of stations as nodes and railbeds as arcs. When we, however, try to represent junctions on the network, we encounter some problems. For example, there are several complex junctions that cannot be represented by integrating nodes associated with the junction or introducing dummy arcs with a distance of zero for a connection node on foot. We show an idea for network representation in order to apply algorithms to the shortest path problem, which is the basis for calculating railway fares. Our surrogate network finds the shortest path between two specified stations exactly.

現在, 看護婦勤務表は, 婦長や主任が手書きの表を利用して作成するのが一般的である. 勤務表は, 看護の質だけでなく看護婦の生活パターンや収入にも影響することから, 作成者は毎回気を配りながら長時間かけて作成している. この負担を軽減するため, 本研究では, ユーザがコンピュータの操作に煩わされることなくスケジューリングに専念できるような支援システムの開発を目的とした. 前の研究で行った手書きによる現状作業のタスク分析から, 既存の支援システムにはなかった人間の思考作業に役立つ四つのユーザインターフェース機能が明らかになっている. さらに今回は, このタスク分析で得られた勤務表作成作業を, 思考を伴うか否かによって人間と機械に割り当てた. これらのタスク分析結果を基に支援システムを開発し現場のユーザに評価してもらったところ, 実際に実行できる勤務表が作成でき, 特にタスク分析結果を基に設計した機能に高い評価が得られた.

現在, 看護婦勤務表は, 婦長や主任が手書きの表を利用して作成するのが一般的である. 勤務表は, 看護の質だけでなく看護婦の生活パターンや収入にも影響することから, 作成者は毎回気を配りながら長時間かけて作成している. この負担を軽減するため, 本研究では, ユーザがコンピュータの操作に煩わされることなくスケジューリングに専念できるような支援システムの開発を目的とした. 前の研究で行った手書きによる現状作業のタスク分析から, 既存の支援システムにはなかった人間の思考作業に役立つ四つのユーザインターフェース機能が明らかになっている. さらに今回は, このタスク分析で得られた勤務表作成作業を, 思考を伴うか否かによって人間と機械に割り当てた. これらのタスク分析結果を基に支援システムを開発し現場のユーザに評価してもらったところ, 実際に実行できる勤務表が作成でき, 特にタスク分析結果を基に設計した機能に高い評価が得られた.

英語の印刷文書を取り扱う必要のある中途失明者を主たるユーザーとした読書機を開発した. 本機は, 文字認識部, 辞書作成部, および音声出力部の3つのサブシステムから構成されており, 以下のような特長を有する.<br>(1) 盲人が単独で使用できるように, 音声によるキー操作のガイドやフィードバックをきめ細かく行っている.<br>(2) 辞書作成部により, 読みたい印刷文書のフォントについて各文字の特徴を格納した辞書をユーザー側で作成できるため, パーソナルユースの読書機の構成が可能である. ただし, 辞書の作成は晴眼者の援助を必要とする.<br>(3) 音声出力部は認識結果の音声出力ばかりでなく, 簡単な編集機能も付加しているので, 認識結果の修正や英文タイプライタとしても使用可能である.<br>装置の評価は, 実際に盲人に使ってもらうことにより実施したが, おおむね良好な成績であった.