AbstractClub - 英文技術専門誌の論文・記事の和文要約
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.1
Flora S. Tsai, Nanyang Technological University Minoru Etoh, NTT Docomo Xing Xie, Microsoft Research Asia Wang-Chien Lee, Pennsylvania State University Qiang Yang, Hong Kong University of Science and Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 11-15 , January/February 2010
モバイル情報検索の新しい技術は、コンテキストアウェアネス（文脈情報の利用）とコンテンツ適応（対象適応的な検索）を組み合わせるものである。
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Ja-Hwung Su, National Cheng Kung University, Taiwan Hsin-Ho Yeh, National Cheng Kung University, Taiwan Philip S. Yu, University of Illinois at Chicago Vincent S. Tseng, National Cheng Kung University, Taiwan
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 16-26 , January/February 2010
ユーザと環境に合わせた音楽のレコメンデーションのために、uMenderシステムはコンテキスト情報と音楽コンテンツのマイニングを行い、ユーザによる評価のなかで関連するものを考慮に入れる。
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Hyeju Jang, Korea Advanced Institute of Science and Technology Seongchan Kim, Korea Advanced Institute of Science and Technology Wookhyun Shin, Korea Advanced Institute of Science and Technology Sung-Hyon Myaeng, Korea Advanced Institute of Science and Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 27-36 , January/February 2010
適時検索とモバイルハイパーテキストを組み合わせた新しいフレームワークにより、携帯電話の利用者がテキスト入力しなくて済むようにし、検索結果をコンテキストに合わせて整形する。
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Paolo Coppola, University of Udine, Italy Vincenzo Della Mea, University of Udine, Italy Luca Di Gaspero, University of Udine, Italy Davide Menegon, University of Udine, Italy Danny Mischis, University of Udine, Italy Stefano Mizzaro, University of Udine, Italy Ivan Scagnetto, University of Udine, Italy Luca Vassena, University of Udine, Italy
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 38-47 , January/February 2010
モバイルデバイスのためのコンテキストアウェア（文脈考慮型）ブラウザは、周囲の環境を感知し、ユーザの現在のコンテキストを推測する。これに基づいて適時情報検索を行い、関連するウェブ文書とアプリ ケーションを利用可能な状態にする。
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Kim-Hui Yap, Nanyang Technological University, Singapore Tao Chen, Nanyang Technological University, Singapore Zhen Li, Nanyang Technological University, Singapore Kui Wu, Nanyang Technological University, Singapore
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 48-57 , January/February 2010
今日の携帯電話は処理能力が増大し、画像処理能力も高度化し、ネットワークインフラとの親和性も高い。それゆえ携帯電話を用いたランドマーク（目印となる建物など）認識は、魅力を増してきている 。
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Ren? Witte, Concordia University Ralf Krestel, L3S Research Center Thomas Kappler, Swiss Institute of Bioinformatics Peter C. Lockemann, Karlsruhe Institute of Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 58-67 , January/February 2010
オントロジーと自然言語処理技術を用いて歴史的な文書をデジタル化することにより、秘伝として伝えられてきたテキスト情報を、有用な知識ベースにすることができる。
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Hsinchun Chen, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 68-83 , January/February 2010
過去数年で、ウェブ知識（Web intelligence）、ウェブ解析、ウェブ2.0、そしてユーザ生成コンテンツは、ビジネスインテリジェンスに関する研究の、新しいエキサイティングな時代の先導者となりつ つある。膨大な量の、企業情報、産業情報、製品情報、カスタマ情報が、ウェブから生成されうるし、これらは様々な知識マッピング法、ウェブポータル、そして多言語検索手法により、組織化、可視化さ れうる。更にオンラインのソーシャルメディアからのユーザ生成コンテンツは、多数のユーザからの時期を得たフィードバック及び意見を得ることができる。本稿では企業がどのようにウェブ2.0技術とコンテンツを 利用し、より良いビジネス上の意思決定ができるようになるかについて検証する。
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Valentina Tamma, University of Liverpool
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 1, pp. 84-88 , January/February 2010
現在のウェブ検索技術では、クエリ生成及び検索結果の評価の両方に人間が介在する必要がある。このタイプの処理は、数百ページ規模の検索結果が想定される場合には適当だが、企業が自らの文 書及びデータベースと、ウェブ上の膨大な量のデータを組み合わせようとした場合に対応できるような拡張性はない。セマンティックウェブ技術により、QuestSemanticsシステムは、エージェントを用いた インターネット及びイントラネット上の情報リソースの発見、アノテーション、フィルタリングそして検索を行う。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.2
Steven V. Deal, Deal Corp. Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 4-9 , March/April 2010
本エッセイでは、利用可能で有用且つ、理解可能な知識技術の開発などの人間中心コンピューティングが持つ目的と、そのための調達との間の関係、及び拘束条件について述べる。調達プロセスでは、前記の目的が軽視されがちであり、またルールや規制への適合性を優先しがちである。結果としてソフトウェアシステム開発プロセスは、開発チームが直面する課題と整合のとれないものとなる。この“実世界の課題”間の不整合と、標準にこだわる文書化が、システム開発の失敗を何度も引き起こしている。自らのリスクで自らの意図に沿って活動する個人が集まったグループが、どのようにして前記の調達プロセスのルールや拘束条件を簡単化し、調達プロセスの失敗を成功に転換しているかを説明することで、実際の訓練者の例により、前記の課題を説明する。
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Hamid R. Arabnia, University of Georgia Wai-Chi Fang, National Chiao Tung University Changhoon Lee, Hanshin University Yan Zhang, Simula Research Laboratory and University of Oslo
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 10-11 , March/April 2010
スマート環境（Smart environment）は、快適でシームレス、そして楽しめる形での計算及び通信サービスの提供のための、近年急速に発展してきた新しいパラダイムである。ユーザは潜在的に異種通信可能なオブジェクトの統合的な協調による様々なサービスを用いることで、全ての情報とユーザ環境での全てのアプライアンスを、簡単便利に、遠隔制御ができるようになるだろう。しかし、このサービスの利点を実現するためには、適切なミドルウェアが必要であり、これによりコンテキスト依存の知的エージェントをサポートする必要がある。また更に、これらによる、スマート環境アプリケーションのコスト効率の優れた設計及び実装が必要である。本特集号では、スマート環境のためのコンテキスト考慮型ミドルウェア、フレームワーク、そして知的エージェントの最近の発展について詳しく述べる。
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Min Chen, Seoul National University Sergio Gonz?lez, University of British Columbia Qian Zhang, Hong Kong University of Science and Technology Victor C.M. Leung, University of British Columbia
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 12-19 , March/April 2010
RFID技術は将来のスマート環境アプリケーションにおいて、中心的な役割を担う事ができる。このコード中心のRFIDシステムは、ソフトウェアエージェントに基づいた知識処理を利用し、より高速なサービスレスポンスを実現している。
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Chin-Feng Lai, National Cheng Kung University Yueh-Min Huang, National Cheng Kung University Jong Hyuk Park, Seoul National University of Technology Han-Chieh Chao, National Ilan University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 20-30 , March/April 2010
複数センサーにより姿勢モードの協調的解析を行い、事故落下インシデントの検出と、救急医療処置のための関連データの医療関係者への提供を行う。
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Goreti Marreiros, Polytechnic Institute of Porto Ricardo Santos, Polytechnic Institute of Porto Carlos Ramos, Polytechnic Institute of Porto Jos? Neves, Minho University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 31-39 , March/April 2010
本稿で紹介するコンテキスト考慮型の感情に基づいたモデルは、グループ意思決定プロセスのための知的エージェントの設計をサポートする。実験により、感情適応な能力を付与されたエージェントを用いることで、これを用いない場合よりも早く合意形成ができることが分かった。
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Liang Zhou, ENSTA-ParisTech Naixue Xiong, Georgia State University Lei Shu, Osaka University Athanasios Vasilakos, University of Western Macedonia Sang-Soo Yeo, Mokwon University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 40-47 , March/April 2010
本稿で紹介するコンテキスト考慮型ミドルウェアは、適応的サービス提供ミドルウェアフレームワークとコンテキスト考慮型マルチメディアミドルウェアフレームワークを組み合わせることで、異種ネットワーク環境における様々なマルチメディアサービスをサポートする。
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Young-Sik Jeong, Wonkwang University Eun-Ha Song, Wonkwang University Gab-Byung Chae, Wonkwang University Min Hong, Soonchunhyang University Doo-Soon Park, Soonchunhyang University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 48-59 , March/April 2010
Lamsesは、ユビキタスセンサーネットワークにおけるデータと状態情報の収集、解析及び蓄積を行う。これにより、軽量高速且つ大規模なセンサーデータの生成と、効率的なイベント処理が可能となる。
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Andreas Beer, Graz University of Technology Johannes G?rtner, Vienna University of Technology Nysret Musliu, Vienna University of Technology Werner Schafhauser, Vienna University of Technology Wolfgang Slany, Graz University of Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 60-73 , March/April 2010
Operating Hours Assistant 3.6の一部である休憩スケジューリングシステムは、プロの計画立案者が、労働者のルールとスタッフの要求を満たしつつ高品質なシフト計画を生成するのを助けるものである。
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Hsinchun Chen, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 74-82 , March/April 2010
ここ数年で、ウェブインテリジェンス、ウェブ解析、ウェブ2.0、そしてユーザ生成型コンテンツは、ビジネスインテリジェンス研究の新しいエキサイティングな時代の道標となりつつある。企業、産業、製品、そしてカスタマに関する莫大な量の情報がウェブ上で収集可能であり、これらは、様々な知識マッピング手法、ウェブポータル、複数言語検索手法を用いることで組織化及び視覚化される。更に、オンラインソーシャルメディアから得られるユーザ生成のコンテンツにより、様々なカスタマグループから大量のフィードックと意見を適時得ることができる。以前のIEEE Intelligent Systems Trends & Controversiesでは、3つのエッセイにより企業がウェブ2.0技術を利用する方法と、そのコンテンツを利用してより良いビジネス上の意思決定を行うための方法について検討した。本稿でもこのテーマを継続し、金融業界のビジネスインテリジェンスの専門家による2つの追加のエッセイを追加する。
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Anita de Waard, Elsevier Labs
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 2, pp. 83-88 , March/April 2010
コンテンツ再利用とソーシャルメディアにフォーカスすることによる、オンラインツールを利用した科学コンテンツ配信の改良方法について、これまで継続的な議論が行われてきた。本コラムでは、セマンティック技術により、どのように科学に関するコミュニケーションプロセスを高度化できるかについて検討する。セマンティック技術を用いて科学者同士のコミュニケーションを向上させることを目的とした、セマンティック発行（semantic publishing）分野における現行のいくつかの活動について議論する。本コラムでは、エンティティ強調にフォーカスした研究や、文書のトリプルマークアップ（主語−述語−目的語の表現）を利用するプロジェクトなど、様々な種類のプロジェクトについて言及する。しかしこのようなアプローチは前記の目的に対して充分ではない。これらの手法は、情報の発見を助けはするが、見つけた情報の理解を助けてくれはしない。本稿で著者は、言語が意味を符号化する方法について、より深く理解し、それをシステムに組み込む必要があると主張する。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.3
Robert R. Hoffman, IHMC Steven V. Deal, Deal Corporation Scott Potter, Charles River Analytics Emilie M. Roth, Roth Cognitive Engineering
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 6-11 , May/June 2010
ソフトウェアシステム開発プロセスは多くの場合、開発チームが直面する課題とは整合されていない。本稿では、実践者のサイクルによる開発アプローチを提案する。これは熟練さを調達プロセスにまで立ち戻らせる一つの方法を示唆している。本アプローチでは、ステークホルダーと開発者との間で漸増的かつ連続的なインタラクションを行う。また、認知タスク解析により開発者の現在のタスクを理解し、これにより開発者によるシステム設計と開発のスタートを助ける。そして新しい技術と作業法の開発とテストに従い、想定される世界を継続的に調査する。
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Christian Micheloni, University of Udine, Italy Paolo Remagnino, Kingston University, UK How-Lung Eng, Institute for Infocomm Research, Singapore Jason Geng, Galax Technologies
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 12-14 , May/June 2010
多くの国が、既に強固なセキュリティ尺度を公共及びプライベートの場に導入したか、導入する途中にある。このような尺度は広く普及しつつあり、政府、軍、及び企業だけでなく、駅やバス停、公園、病院、老人ホーム、運動場、などの民間インフラにも適用される。より強固なモニタリングは、より多くのセンサー、監視ネットワーク、プラットフォームが利用されることを意味する。そしてこれらはすべて、処理が必要な多量のデータを吐き出す。10年前、監視システムはテラバイトオーダーのビデオ情報を処理しなければならなかった。現在既にこれはペタバイトオーダーであり、すぐにケタが上がるだろう。それゆえ、データフィルタリングにより、モニタリングされているシーンに関連するデータと知識のみを抽出する知的なモニタリングシステムを考案することが何よりも重要である。このようなシステムは、イベントを自動的に理解し、自律的活動を検出し、緊急事態に対し即座に反応することができ、そして事後解析とシステムアップデートのための知的なアーカイブができるようなアルゴリズムを具備していなければならない。本特集号は、複雑な環境をモニタリングする現代の知的システムの開発を様々な視点から検討する。
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Horst Bischof, Graz University of Technology, Graz Martin Godec, Graz University of Technology, Graz Christian Leistner, Graz University of Technology, Graz Bernhard Rinner, Klagenfurt University, Klagenfurt Andreas Starzacher, Klagenfurt University, Klagenfurt
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 15-23 , May/June 2010
本稿で提案する自律自己学習フレームワークは、音声検出及び車両識別技術を用いることで、ビデオデータに対する手動のラベル付けを用いずにシーン適応的な車両識別器を生成する。
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Javier Albusac, University of Castilla-La Mancha , Ciudad Real David Vallejo, University of Castilla-La Mancha , Jose Jesus Castro-Schez, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real Paolo Remagnino, Kingston University , Kingston Upon Thames Carlos Gonzalez, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real Luis Jimenez, University of Castilla-La Mancha , Ciudad Real
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 24-31 , May/June 2010
本稿で著者は、複雑な環境における特定の注目イベントを扱うための、ソフトウェアエージェントにより管理される監視コンポーネントに基づいた知的監視システムを提案する。
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Alessio Dore, University of Genoa University of Genoa, Genoa Genoa Carlo Regazzoni, Univesrity of Genova Univesrity of Genova , Genova Genova
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 32-40 , May/June 2010
動的ベイズネットワーク（Dynamic Bayesian Network）モデルは、同時トポロジーマップアルゴリズムを用いて、インタラクションする軌跡の対を処理する。このシステムは、人間の動きのパターンを解析することで、人間のインタラクションを認識する。
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Douglas C. Derrick, University of Arizona Aaron C. Elkins, University of Arizona Judee K. Burgoon, University of Arizona Jay F. Nunamaker Jr., University of Arizona Daniel Dajun Zeng, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 41-49 , May/June 2010
覚醒、認識努力、及びストレスの生理学的指標と行動学的指標を測量するためのセンサーの異種ネットワークは、主観的判断や不適切なプロファイリングを防ぎつつ、虚偽を見抜くのに役立つ。
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Brendan Tran Morris, University of California, San Diego Mohan Manubhai Trivedi, University of California, San Diego
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 50-62 , May/June 2010
コンテキスト活動通知視覚化解析システム（the Contextual Activity Notification Visualization Analysis System: Canvas）はコンテキスト処理の適時フィードバックのためのユーザインタラクションインターフェースを与える。これにより高次セマンティック情報の抽出及び理解が可能となる。
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Xuyan Xu, Tsinghua University Lefei Li, Tsinghua University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 63-73 , May/June 2010
エージェントベースモデリングとシミュレーション（agent-based modeling and simulation: ABMS）ツールを用いた都市部における人工ヘルスケアシステム（healthcare system: HCS）プラットフォームにより、医療サービスをより快適で費用対効果の高いものにすることができる。
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Hsinchun Chen, University of Arizona David Zimbra, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 74-80 , May/June 2010
オピニオンマイニング（opinion mining）は、データマイニングとコンピュータ言語学の一分野であり、様々なオンラインソース、ソーシャルメディアでのコメント、他のユーザ生成コンテンツで述べられたオピニオンの抽出、識別、理解、そして評価を行うための計算手法を用いるものである。本稿を含む本誌の3つの論文は、コンピュータサイエンス及び情報システムの高度な専門家によるオピニオンマイニングに関する論文である。各論文は、ユニーク且つ革新的な研究フレームワーク、計算方法、及び実験結果のいくつかを紹介するものである。
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Gang Xiong, Chinese Academy of Sciences Kunfeng Wang, Chinese Academy of Sciences Fenghua Zhu, Chinese Academy of Sciences Cheng Cheng, Chinese Academy of Sciences Xiangjing An, National University of Defense Technology Zhendong Xie, Communication Commission of Guangzhou Municipality
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 81-85 , May/June 2010
第16回アジア大会は2010年9月に中国・広州（Guangzhou）で開催される。42種のスポーツと10万人以上の関係者の参加により、本大会は2008年北京オリンピックに比肩するサイズを持つ過去最大のアジア大会となるだろう。2010年アジア大会の大きな課題の一つは、交通問題である。この大会では、広州都市圏全域にある58の既存施設と12の新規建造スポーツスタジアムを利用するため、安全で効果的な交通制御及び輸送管理が成功へのカギとなる。このような時間及びインフラの制約を考慮し、広州政府はパラレル輸送管理システムによる交通安全と効率を向上させることを選択した。
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David S. Hayden, Jet Propulsion Laboratory Steve Chien, Jet Propulsion Laboratory David R. Thompson, Jet Propulsion Laboratory Rebecca Castano, Jet Propulsion Laboratory
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 86-91 , May/June 2010
現在及び将来の多くの宇宙ミッションでの探査機が取得する情報量は、地球に送信し科学者に解析してもらえる限度よりもはるかに大量になるだろう。このような状況に対応するために、ジェット推進研究所は、科学画像をオンボードで処理するための効率的な計算アルゴリズムを開発した。これらのアルゴリズムはデータを類似画像のクラスに自律的にクラスタリングし、各クラスの代表値を地球に送信することにより、観測された地形図を識別するマップを利用することで、全データを送信する必要をなくし、ダウンリンク（地球への送信）のデータ量を削減する。本稿では、本手法の地形画像への適用を紹介する。画像中の色情報、テクスチャ情報、時間及び空間の整列を利用したk-平均クラスタリング法を含む様々なアプローチを試験する。このような要約アルゴリズムにより、限られた帯域幅のダウンリンクにも関わらず効果的な探索・研究が行えることを示す。
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Louise Dennis, University of Liverpool Michael Fisher, University of Liverpool Alexei Lisitsa, University of Liverpool Nicholas Lincoln, University of Southampton Sandor Veres, University of Southampton
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 3, pp. 92-97 , May/June 2010
今日の宇宙産業は、巨大なモノリシック（一体・単一構成）なプラットフォームを諦め、複数の小規模な衛生により、分散型の方法で巨大なタスクを達成することを選んでいる。本稿では、現在リバプール大学とサウサンプトン大学で行われている、エージェントプログラミング技術を用いて複雑な自律衛星を制御する研究について述べる。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.4
Qiang Yang, Hong Kong University of Science and Technology Zhi-Hua Zhou, Nanjing University Wenji Mao, Chinese Academy of Sciences Wei Li, Beihang University Nathan Nan Liu, Hong Kong University of Science and Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 9-11 , July/August 2010
近年、社会的挙動に関するデータ量が指数関数的に拡大している。これは、Facebook、Digg、Twitter、Wikipedia、そしてDeliciousなどのソーシャルウェブ（Web 2.0として知られるもの）の様々な形態における成功に起因するものである。結果として、人間の社会的振る舞いのデータを発見、解析、そしてモデル化するために、社会的学習が必要とされることとなった。その目的とするところは、人間のインタラクション、コミュニケーション、及びコラボレーションを特徴づける様々な知識を包含する社会知識の発見である。それゆえソーシャルウェブは、機械学習とデータマイニング研究のための豊かな情報を提供するバックグランドとなる。本特集号では、社会学習分野における最新の研究を集め、その中でも最も代表的な研究を示す。
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Yiming Yang, Carnegie Mellon Univ., Pittsburgh Shinjae Yoo, Carnegie Mellon University, Pittsburgh Frank Lin, Carnegie Mellon University, Pittsburgh Il-Chul Moon, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejoen
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 12-18 , July/August 2010
本稿で提案するシステムでは、教師なしクラスタリング、ソーシャルネットワーク解析、準教師付き特徴導出（semisupervised feature induction）及び教師付き識別を組み合わせることで、ユーザが受け取る電子メールの優先順位付けを行う。
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Lei Tang, Arizona State University, Tempe Huan Liu, Arizona State University, Tempe
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 19-25 , July/August 2010
ターゲットとなるネットワークと、そのネットワークのいくつかのアクタの振る舞いに関する情報を入力として、社会次元に基づいた学習フレームワーク（social-dimension-based learning framework: SocioDim）により、ソーシャルメディアを利用するユーザのオンラインでの振る舞いの予測を助ける。
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Bjoern Bringmann, Katholieke Universiteit Leuven, Leuven Michele Berlingerio, ISTI-CNR, Pisa Francesco Bonchi, Yahoo! Research, Barcelona Arisitdes Gionis, Yahoo! Research, Barcelona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 26-35 , July/August 2010
グラフ展開ルール（Graph Evolution Rules）により、大規模なネットワークの展開の解析を助け、ノード間の新たなリンクの生成を予測することができる。
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Huzefa Rangwala, George Mason University Salman Jamali, RivetLogic
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 36-45 , July/August 2010
Diggから得られるコメント情報を用いて、ユーザ間の共同参画ネットワークを定義する。これによりユーザの振る舞いの特性を検証し、オンラインコンテンツの人気を予測する。
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Yan Dang, U of Arizona, Yulei Zhang, U of Arizona, Tucson HsinChun Chen, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 46-53 , July/August 2010
本稿で提案する語彙拡張に基づいた感情識別方法では、機械学習とセマンティック指向アプローチを一つのフレームワークで組み合わせ、これにより感情識別性能を飛躍的に向上させた。
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Junping Zhang, Fudan University Fudan University, Shanghai Shanghai Hua Huang, Xi'an Jiaotong University, Xi'an Jue Wang, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 54-61 , July/August 2010
高次元データが低次元における固有変数から生成されると仮定すると、いくつかの重要な多様体学習アルゴリズムは、このようなデータの効率的な解析と可視化の助けとなる。
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Austin Tate, The University of Edinburgh, Edinburgh Yun-Heh Chen-Burger, The University of Edinburgh, Edinburgh Jeff Dalton, The University of Edinburgh, Edinburgh Stephen Potter, The University of Edinburgh, Edinburgh David Richardson, The University of Edinburgh, Edinburgh Jussi Stader, The University of Edinburgh, Edinburgh Gerhard Wickler, The University of Edinburgh, Edinburgh Ian Bankier, Glenkier Whiskies Ltd, Glasgow Christopher Walton, Slam Gales Ltd, Glasgow Patrick Williams, EADS, Newport
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 62-71 , July/August 2010
I-Roomは広範な協調的活動をサポートすることを目的とした仮想環境であり、特に理屈を考えたり、熟考したり、意思決定することを助ける。
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IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 72-79 , July/August 2010
オピニオンマイニングはデータマイニングと数理言語学に属する学問分野であり、様々なオンラインニュースソース、ソーシャルメディアコメント、及びそれ以外のユーザ生成コンテンツにおいて表された意見の、抽出、識別、理解そして評価を行うために数理的手法を利用する。前回に引き続き今号のTrends & Controversiesでは、コンピュータサイエンス及び情報システムの優れた専門家によるオピニオンマイニングに関する論文を紹介する。各論文は、それぞれ独自の革新的な研究フレームワーク、計算手法、及びいくつかの代表的な結果を示している。
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Huib Aldewereld, Utrecht University Julian Padget, University of Bath Wamberto Vasconcelos, University of Aberdeen Javier V´zquez-Salceda, Polytechnic University of Catalonia Paul Sergeant, Calico Jack Athanasios Staikopoulos, Trinity College Dublin
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 26-35 , July/August 2010
適応的かつ組織を考慮した、サービス指向コンピューティング サービス指向コンピューティングは、成熟しつつあるウェブ技術及びセマンティックウェブ技術のいくつかの要素技術の適応による新しいトレンドである。ビジネスからの要求に従って更に高度化することは、サービス指向コンピューティングをより簡単に使えるようにしたり、制御しやすくしたりすることにはならない。特にビジネスプロセスからは、柔軟性及び、ビジネス要求の変化に実時間で対応できること、代替サービスの取り込み、適切な代替手段の発見などが要求されている。EUのファンドを受けたAliveプロジェクトでは、ビジネス及び産業面でのユースケースに基づいたアイディアのプロトタイピングにより、組織モデリング、ソフトウェアエージェント、モデル駆動エンジニアリング、人工知能、セマンティックウェブ、ウェブサービスなどを利用し、上記のニーズに対応するツールとデモを作成する。本稿では、サービス指向コンピューティングのためのAliveシステムのアーキテクチャの概略を示し、我々が開発した革新的なツールのうちのいくつかを紹介する。またこれらをユースケースの詳細なリハーサル結果とともに示す。
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Fei-Yue Wang, Chinese Academy of Sciences
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 4, pp. 85-88 , July/August 2010
インターネットの利用とサイバースペースでの活動により、サイバーフィジカルソーシャルシステム（Cyber-Physical-Social Systems: CPSS）アプリケーションの高速な開発を求める要望が大きくなっている。CPSSは、それに必要とされる技術の重要性及び、経済的そして社会的な重要性を持っている。本技術領域に関して、今号から常設の特別欄を設けるのに際して、まずCPSSの哲学的及び科学的背景を述べる。CPSSの研究は全て、物理学、社会科学、認知科学を含む複合学術領域的なアプローチをとることになる。人工知能に基づいた知的システムは、開発と展開を成功裏に行うためのカギとなるであろう。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.5
Jay Wyatt, Jet Propulsion Laboratory Erik Barkley, Jet Propulsion Laboratory Scott Burleigh, Jet Propulsion Laboratory Tara Estlin, Jet Propulsion Laboratory Ross Jones, Jet Propulsion Laboratory Josh Schoolcraft, Jet Propulsion Laboratory Kelvin Nichols, NASA Marshall Space Flight Center Robert L. Pitts, NASA Marshall Space Flight Center Adam Schlesinger, NASA Johnson Space Center Patrick W. Fink, NASA Johnson Space Center Gary L. Grobe, NASA Johnson Space Center
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 9-15 , September/October 2010
最近のNASAにおけるネットワーク及び自律技術の開発により、新しいタイプの宇宙探査と、更に効率的な宇宙探査アセットとのインタラクションが可能となる。
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Michael G. Shafto, NASA Ames Research Center Maarten Sierhuis, PARC
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 16-19 , September/October 2010
1980年から2010年にかけて知的システム研究には劇的な進歩があった。所謂ウェブは、1970年代に見つかったいくつかの基礎的な課題を、新たな、より具体的かつ実際的な形で示している。結果として、意図しない形での知的システムによる恩恵を受ける宇宙探査のための機会が増えたが、知識表現とプロセスモデリングに関しては不変なものもある。本特集号では、自然言語処理、洗練された機器搭載型の故障管理、ヒト？機械インタラクション、エージェントベースのシミュレーションアーキテクチャを含むセマンティック技術をカバーする。“人工知能宇宙の旅”と名付けられた本特集号の編集者は、改善事項の指摘及び編集面での貢献のあったRobert R. Hoffmanに対して感謝するものでる。
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Jane Malin, Residence NASA Johnson Space Center, Houston Houston Christopher Millward, University of Central Florida, Orlando Fernando Gomez, University of Central Florida, Orlando David Throop, The Boeing Company, Houston
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 20-26 , September/October 2010
セマンティックテキスト解析ツール（Semantic Text Analysis Tool: STAT）は、NASAジョンソン航空宇宙センターにおける矛盾する報告のレビューを助けるためのものであり、非構造化技術文書を、有用な構造化されたデータに変換するものである。
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Ryan Mackey, Jet Propulsion Laboratory Lee Brownston, NASA Ames Research Center Joseph P. Castle, NASA Ames Research Center Adam Sweet, NASA Ames Research Center
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 27-35 , September/October 2010
アメリカ空軍研究所及び産業界との協業により、NASAはTacSat-3宇宙船を対話技術の仮想アプリケーションとして利用し、TacSat-3車両システム管理（TacSat-3 Vehicle Systems Management ：TVSM）プロジェクトを行った。
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Debra Schreckenghost, TRACLabs Tod Milam, TRACLabs Terrence Fong, NASA Ames Research Center
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 36-45 , September/October 2010
最近のNASAのロボットの実地試験におけるシミュレーション実験により、ヒト？ロボットのインタラクションのための実時間の性能メトリクスの計算が可能であることが示された。
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Nanja Smets, TNO Human Factors, Soesterberg Jeffrey M Bradshaw, UWF/Institute for Human and Machine Cognition, USA, Jurriaan van Diggelen, TNO, Soesterberg Catholijn Jonker, Delft University of Technology, Delft Mark A. Neerincx, TNO, Soesterberg Lennard J.V. de Rijk, Delft University of Technology, Delft Pieter A.M. Senster, Delft University of Technology, Delft Maarten Sierhuis, NASA, Ot ten Thije, Delft University of Technology, Delft
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 46-53 , September/October 2010
早期に実際の仕事のコンピュータシミュレーションを行うことで、危険且つ複雑な環境下での人間とエージェントの混成チームを、研究者に評価させる。このために、忠実性を順次増していき、現実的な特徴を加えていき、且つ人間の訓練者を試験に組み込む。
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Jose Viterbo, PUC-Rio, Rio de Janeiro Markus Endler, PUC-Rio, Rio de Janeiro
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 54-60 , September/October 2010
本稿では、異なるコンテキスト情報にアクセスできる2つの相互にインタラクションを持つグループが、状況推測を目的とした協調的戦略を実行するための分散型理由づけのための2段構成モデルを提案する。
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Yen-Yu Chen, National Chiao Tung University, Hsinchu Chien-Liang Liu, National Chiao Tung University , Hsinchu Tao-Hsing Chang, National Kaohsiung University of Applied Sciences, Kaohsiung Chia-Hoang Lee, National Chiao Tung University, Hsinchu
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 61-67 , September/October 2010
本稿で提案する自動化されたエッセイ評価システムでは、投票アルゴリズムに基づいた教師なし学習を用いている。実験結果によりこのアプローチが教師付き学習に比較してもよく働くことが示される。
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Xindong Wu, University of Vermont , Burlington Gong-Qing Wu, Hefei University of Technology, Hefei Fei Xie, Hefei University of Technology, Hefei Zhu Zhu, Hefei University of Technology, Hefei Xue-Gang Hu, Hefei University of Technology, Hefei
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 68-76 , September/October 2010
ニュースフィルタリング及び要約（news filtering and summarization：NFAS）システムは、ウェブの新しいページを自動的に認識し、各ニュースページのタイトル、コンテンツ、及びキーフレーズを導出する。この導出法は、語句の出現頻度及び語彙連鎖（lexical chain）に基づいた方法よりも優れた性能を示す。
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Steven V. Deal, Deal Corporation Robert R. Hoffman, IHMC
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 77-81 , September/October 2010
これまでに2回にわたり紹介してきた訓練者のサイクルでは、開発者が認知タスク解析により現在の仕事を理解し、そのうえで新規技術や働き方が生み出され試験されるように、将来ビジョンの研究を行う。実世界では、この訓練者のサイクルのコンセプトは、新規技術の成熟と、これらの技術の急速な製品への展開の2つの問題を同時に解くためのソリューションとして働く。
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Hsinchun Chen, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 82-90 , September/October 2010
既存の犯罪情報に基づき、連邦、州、及び地方行政当局は適時かつ正確な意思決定が可能となり、また、効果的な戦略及び戦術の選択と、適切な量のリソースの配置により将来の攻撃を検出、回避し反応することができる。国際的な安全保障と様々なデータ及び技術面での重要な課題のため、セキュリティ情報の科学分野の確立が喫緊の課題として挙げられている。これの主な目的は、技術、組織、及び政策の統合に基づくアプローチにより、セキュリティ関連のアプリケーションのための高度な情報技術システム、アルゴリズム、及びデータベースの開発である。知的システムはこの研究に寄与するところが大きい。
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Mikio Danno, Toyota InfoTechnology Center Akio Wakabayashi, Chiba University, Japan
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 5, pp. 91-96 , September/October 2010
車の運転は複雑な挙動であり、環境にも影響を受けるし、個人の感情及び認知の状態にも影響を受ける。危険度の高い運転挙動を引き起こす要因の複雑な組み合わせを同定するために神経心理学的アプローチが有効であるがゆえに、また、主観的知覚が意思決定プロセスを誤らせるがゆえに、著者は危険度の高い運転挙動を同定するための、脳波インデクスに基づいた神経心理学的アプローチを提案する。
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IEEE Intelligent Systems (IEEE) Vol.25, No.6
Fei-Yue Wang, Chinese Academy of Sciences
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 2-7 , November/December 2010
本特集号では、IEEE Intelligent Systemsの25周年を記念する。本雑誌の歴史を振り返ると、今日の成功は過去の編集長の指導とビジョンによるものであることは明らかである。このメッセージの一部として、彼らの過去のEICにおけるスピーチを、本特集号冒頭に紹介したい。
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Daniel Zeng, Chinese Academy of Sciences and University of Arizona Hsinchun Chen, University of Arizona Robert Lusch, University of Arizona Shu-Hsing Li, National Taiwan University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 13-16 , November/December 2010
広義におけるソーシャルメディアは、コミュニティにおけるコンテンツ生成、伝播、そしてコミュニケーションの、対話式且つ分散型のモードを意味している。放送に基づく従来の工業的メディアと異なり、ソーシャルメディアは著者と読者の境界をなくし、情報の消費と伝播のプロセスが、本質的に情報の生成と共有のプロセスと絡み合ったものとなってきている。本特集号では、人工知能の部分領域に直接関係するソーシャルメディア解析と知識に関する研究の最新の例を、方法論的視点及びドメイン的視点から紹介する。
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Yulei Zhang, University of Arkansas Ximing Yu, University of Arizona Yan Dang, University of Arkansas Hsinchun Chen, University of Arizona
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 17-23 , November/December 2010
仮想世界で生成されたリッチなソーシャルメディアデータを解析するために、ボット（自動情報収集アプリ）アプローチと、スパイダー（ボットに対するトラップ）アプローチの統合フレームワークにより、アバターの挙動及びプロファイルデータを収集する。
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Jonghun Park, Seoul National University Yongwook Shin, Seoul National University Kwanho Kim, Seoul National University Beom-Suk Chung, Seoul National University
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 24-31 , November/December 2010
FeedMilはストリーム検索専用エンジンであり、これによりユーザはダイナミックに実時間ストリームを検索することができる。これはクエリマッチングではなく、ストリーム間の品質とトピックの関連性に基づいている。
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Davide Barbieri, Polytechnic of Milan Daniele Braga, Polytechnic of Milan Stefano Ceri, Polytechnic of Milan Emanuele Della Valle, Polytechnic of Milan Yi Huang, Siemens Volker Tresp, Siemens Achim Rettinger, Karlsruhe Institute of Technology Hendrik Wermser, Technical University of Munich
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 32-41 , November/December 2010
演繹的及び帰納的な理由づけアプローチの組み合わせにより、コンセプトレベル、技術的レベルそれぞれにおけるオンラインの知識の、発展している（ストリーミング）部分と、静的な部分を明確に分離することができるようになる。
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Xiance Si, Tsinghua University, China Zhiyuan Liu, Tsinghua University, China Maosong Sun, Tsinghua University, China
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 42-49 , November/December 2010
確率論的タグ付与モデル（Tag Allocation Model: TAM）により、ソーシャルタグの理由づけができる。これは、各タグの明確化とノイズ低減のために各タグの潜在的な理由をモデル化することでなされる。
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Efthimios Bothos, National Technical University of Athens Dimitris Apostolou, University of Piraeus Gregoris Mentzas, National Technical University of Athens
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 50-58 , November/December 2010
ユーザの感情及び査定を導出することにより、エージェントはソーシャルメディアで利用可能なユーザ生成コンテンツを用いることができ、またこれを用いることでマーケットにおいて情報に基づいた取引を行うことができる。
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Zhuo Feng, University of Arizona Qingpeng Zhang, University of Arizona Xin Li, City University of Hong Kong Guanyan Ke, National University of Defense Technology, China Gang Xiong, Chinese Academy of Sciences
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 59-66 , November/December 2010
IEEE Intelligent Systemsの著者と研究をより深く理解するために、本稿で著者はIEEE Intelligent Systemsの刊行物の出版目録に関する研究を行った。この研究では特に、知的システム分野において、生産性が高く且つ引用率の高い著者及び研究機関、知的システム分野で最も引用率の高い著者及び研究機関、及び知的システム分野で最も引用率の高いジャーナル及び研究機関 にフォーカスしている。
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Qingpeng Zhang, University of Arizona Zhuo Feng, University of Arizona Xin Li, City University of Hong Kong Xiaolong Zheng, Chinese Academy of Sciences Liu Zhang, National University of Defense Technology, China
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 67-75 , November/December 2010
本稿では、IEEE Intelligent Systemsの25年の歴史を振り返り、共著ネットワーク解析により知的システム研究者の間の科学的コラボレーションの発展について検討する。
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Ronald R. Yager, Iona College Marek Z. Reformat, University of Alberta Giray Gumrah, University of Alberta
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 76-83 , November/December 2010
ウェブ個人評価ツール（Web Personal Evaluation Tool: WebPET）は、辞書学に基づく情報取得アルゴリズムであり、ユーザが最も適切な情報及ぶウェブツールを選択するのを助ける。
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Kees van der Sluijs, Eindhoven University of Technology Geert-Jan Houben, Delft University of Technology
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 84-92 , November/December 2010
セマンティックにリンクされたデータセットを知的に構築するメタデータ構造に基づいてChi Explorerウェブアプリケーションは文化遺産集を一般大衆に公開するものである。
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Robert R. Hoffman, Institute for Human and Machine Cognition Peter A. Hancock, University of Central Florida Jeffrey M. Bradshaw, Institute for Human and Machine Cognition
IEEE Intelligent Systems, Vol. 25, No. 6, pp. 93-97 , November/December 2010
本稿は“メトリクス”コンセプトに関するエッセイの第二弾である。関連するトピックの議論に続いて、ユニバーサル（汎用）メトリクスの組みのための素案の提案を行う。
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