データ解析によってデータ本来の姿、データ間の関連性を突きとめる
感性情報学・ソフトコンピューティング、メディア情報学・データベース、知能情報学
データ集合、可視化、関連性解析、知識獲得
情報化が進み大量のデータを容易に収集することが可能となった昨今、収集したデータを分析し、意義のある知識を抽出することは非常に重要なことです。データはテキストを始め、画像、音声、動画など様々なメディアが考えられます。これらのデータの関連性を視覚的に捉えることができれば解析が容易になるだけではなく、データの特徴などの知識を抽出する一助となります。このような目的のもと、データをそれらの類似度に応じて、低次元空間(例えば平面)に配置する研究を進めています。
情報分野のみではなく、様々なセンサ情報に適用することで、ロボティクスなどの分野へ応用することも可能であると考えます。現在は、様々なデータへ適用し、その有用性を検証している段階です。
データ間の本来の類似性を工学的・数学的に捉えることを目標としています。
私たちがセンサなどを使って得られる観測データは、ほとんどの場合、データを忠実に再現できるものではありません。部分的な観測データから、データ間の本来の類似性を推定すること、それを脳情報工学という方面から突き詰めることを大きな目標としています。
現在、自律移動ロボットのシミュレーションおよび実験を行うために、ロボットシミュレータ、移動ロボットおよびロボットフィールドの整備を行っており、移動ロボットは、本専攻で開発された全方位移動ロボットWITHを導入してます。また、空間位置の3次元座標を実時間で測定可能なモーションキャプチャ装置を有しています。
▶データ集合内の各データの類似性や関連性を視覚的に解析する技術、ノウハウを有しています。また、画像やセンサ信号からの故障診断や、医療分野での診断支援などの技術も有しています。
▶『情報処理装置並びに方法、それを用いたレイアウト装置並びに方法、及びプログラム』
特願2007-061826
http://fais.ksrp.or.jp/05kenkyusha/srchresult.asp?ID=k-horio01