研究課題/領域番号 |
16016232
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
横田 治夫 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (10242570)
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研究分担者 |
山岡 克式 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 助教授 (90262279)
櫻井 成一朗 明治学院大学, 法科大学院, 助教授 (20202088)
小林 隆志 東京工業大学, 学術国際情報センター, 助手 (50345386)
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キーワード | 情報システム / ディレクトリ・情報検索 / データストレージ / 情報通信工学 / 教育工学 |
研究概要 |
大学内に散在する講義・講演ビデオ、プレゼンテーション資料、研究論文等の教育および研究に関するコンテンツを蓄積し、各素材を有機的に統合し、ネットワークを介して付加価値の高い知識資源を配信し、有効利用することを目指して研究を行ってきた。 主たる研究成果としては、講義・講演ビデオと講義・講演で用いるプレゼンテーション資料を同期させてメタデータを用いて統合蓄積し、同期情報を有効利用して検索する手法であるUPRISE、研究論文データベース中の論文の参照関係をマイニングすることで研究論文間の流れの抽出と研究論文のクラスタリングを行い研究のマクロな流れの理解を助けるリサーチマイニング手法、教育・研究コンテンツを蓄積・解析・配信することなどを対象としたワークフローシステムを構成する手法、蓄積・検索において必要となるメタデータを記述するXMLの効率的な格納方法に関する手法等を提案し、評価を行ってきた。また、それらを蓄積・検索するための基盤として、講義・講演ビデオ、プレゼンテーション資料、研究論文等の幅広いコンテンツを登録し、UPRISEやリサーチマイニングのような検索手法を可能とすると同時に全文検索やメタデータに基づく検索機能も提供するKnowldegStore(KS)を構築し、実際に大学関係者のコンテンツの蓄積を開始した。 UPRISEに関しては、その検索機能と利用者インタフェースの改善を行うとともに、レーザーポインタ情報を用いた検索や音声情報を用いた検索の手法を提案し、大学で実際に行った講義に適用してその効果を確認した。また、リサーチマイニング手法に関しても、実際の論文データベースに適応させて効果を確認すると同時に、利用しやすいユーザインタフェースの開発を行った。ワークフローに関しては、故障を考慮してQoSを保つ手法の提案を行い、その効果を示した。XMLの格納に関しても、効率の良い格納手法や検索手法の提案を行い、その効果を示した。
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