| 研究実績の概要 |
知識創造サイクルモデルの構築及び検証については，これまで構築してきたメディア間連携システム をベースに，本提案システムである知識創造サイクルモデルの構築を行った．本提案システムにおいては，ビッグデータ研究のコアとなる理論を提唱することを目指しているため，汎用的に用いられるよう，理論的検証を重点的に行った。
本研究では知識創造と知識利活用を互いに逆の演算と見なし，それら両方を備えることによって知識の検証を可能とする. 実装可能なシステムとして構成した知識創造サイクルシステム、提案モデルにおける知識創造と知識利活用の定義を示し、これらの実績として、具体的な知識創造モデルの提案を以下により行った。“A Method of Knowledge Creation andKnowledge Utilization” by Generalized Inverse Operator”, Ryotaro Okada, Takafumi Nakanishi and Takashi Kitagawa, 2014 IIAI 3rd International Conference on Advanced Applied Informatics, pp.253-258, 2014
また画像認識によるデータ群からの逆問題による、画像分類手法の構成を以下により行った。"The Method of Image Feature Selection for Integration of Image Classification by Bag-of-Keypoints”, Kyohei Matsumoto, Ryotaro Okada, Takafumi Nakanishi, Takashi Kitagawa, CSCI'15, The 2015 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, December 7-9, 2015, Las Vegas, USA.
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
知識創造サイクルシステム、提案モデルにおける知識創造と知識利活用の定義を示し、これらの実績として、具体的な知識創造モデルの提案を以下に行っていること。
“A Method of Knowledge Creation andKnowledge Utilization” by Generalized Inverse Operator”,
Ryotaro Okada, Takafumi Nakanishi and Takashi Kitagawa, 2014 IIAI 3rd International Conference on Advanced Applied Informatics, pp.253-258, 2014
具体的に、画像認識によるデータ群からの逆問題による、画像分類手法の構成を以下により行ったこと。
"The Method of Image Feature Selection for Integration of Image Classification by Bag-of-Keypoints”, Kyohei Matsumoto, Ryotaro Okada, Takafumi Nakanishi, Takashi Kitagawa, CSCI'15, The 2015 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence, December 7-9, 2015, Las Vegas, USA.
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