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A Note on Adaptive Crop Rotation using Dynamic Programming
Get PDF日本農業では収入の増大が必要とされている．農業における収入の最大化については従来から数多く研究されている．ある従来研究では輪作における収入を作物の価格が変動しないという仮定のもとで最大化している． しかし，一般的に作物の価格は変励するものである．そこで，本研究では作物の価格がマルコフ連鎖に従って変動するという仮定のもとで輪作における収入を最大化する．収入の最大化には動的計画法を利用する．提案方法の有効性をいくつかのシミュレーション例で示す．提案方法の収入は比較対象よりも大きく，提案方法による変動価格に応じた適応的な作物選択が確認された．提案方法の最適解は理論的限界でもあり，理論的限界は他の輪作方法の評価に利用できる．提案方法はスマート農業における意思決定の自動化への貢献が期待される．Increasing profit is desired in Japanese agriculture. There is many previous research on profit maximization in agriculture. In previous research the profit of crop rotation is maximized. But the previous research is studied under the condition that the price of crop is constant. In General price of crop changes. In this research the profit of crop rotation is maximized under the condition that the price of crop changes depending on Markov chain. The profit is maximized by dynamic programming. The effectiveness of the proposed method is shown by some simulation examples. The profit of the proposed method is greater than that of the comparison target. In the results of the proposed method the adaptive crop selection according to the fluctuating crop price was confirmed.
The optimal solution of the proposed method is also a theoretical limit. The theoretical limit can be used to evaluate other crop rotation methods. The proposed method is expected to contribute to the automation of decision making in smart agriculture.journal articl
A Note on Recommendation Method for Recipes Considering Expiration Date
Get PDF本研究では，消費期限を考慮して食品ロスと食材の追加購入の総コストを最小化する料理レシピの推薦方法を動的計画法によって実現する．レシピ推薦方法を提案し，提案方法の有効性をレシピ推薦例によって確認する．journal articl
教職員と先輩がすすめる 新入生へのブックガイド2020
Get PDF「新入生へのブックガイド」は、新入生にぜひ読んでいただきたいこれからの学生生活に役に立つような図書を教員・職員が推薦するものです。othe
北見工業大学 技術部報告 第27号 令和元年度
Get PDF北見工業大学●技術部報告巻頭言に寄せて
国立大学法人北見工業大学 技術部長 三上 修一
●技術報告
・SCRSTCHによるプログラミング
大学運営支援グループ 奥山 圭一 1
・流れの夢コンテスト参加へのアドバイスと工作支援
教育研究支援グループ 佐藤 敏則 4
・冬休み親子工作教室 担当テーマ紹介
教育研究支援グループ 山田 忠永 6
・機器・分析技術研究会に参加して
教育研究支援グループ 山田 洋文 7
●学外研修・出張報告 10
●班研修報告 11
●研修会・講習会等参加状況 29
●地域貢献活動 30
●資格取得者 32
●活動報告 33
●各種会議・委員会名簿 35research repor
アイヌ語の電子コーパス及び基盤言語技術の開発における研究
Get PDF北見工業大学博士（工学）Technologies being developed within the field of Natural Language Processing (NLP) have an important role to play in the urgent tasks of documenting, analyzing and revitalizing endangered languages. At the same time, the rapid development and the spread of language-related technologies observed in recent decades may result in creating a technological gap between smaller languages and majority languages – which in turn will threaten the survival of the former group – if linguistic minorities are not provided with equal access to said technologies. Among such languages is Ainu, a critically endangered language isolate native to northern parts of the Japanese archipelago. In this dissertation, I present the results of my research devoted to the development of Natural Language Processing technologies for the Ainu language.
I begin with presenting the background of this research. In particular, I provide an overview of previous research in the field of Natural Language Processing for under-resourced and endangered languages. I then describe the characteristics and current situation of the Ainu language, and review some of the related research on the Ainu language, including the few existing studies in the field of Natural Language Processing. I also describe the major challenges facing Ainu language research and revitalization efforts.
After that, I report the results of a survey conducted on a group of Ainu language learners, scholars, and other people interested in the Ainu language, with the aim of evaluating their experiences and needs concerning language-related technologies. Based on the findings from the questionnaire, I outline future research goals.
A major obstacle for the application of advanced language processing technologies to minority languages, including Ainu, is the lack of high-volume digital linguistic resources, such as text and speech corpora and in particular, annotated corpora. One of the main contributions of the presented research is the compilation of a large-scale corpus of Ainu. It covers a wide range of documents in a consistent structure, allowing for the application of corpus-driven approaches to NLP, such as statistical language models and representation learning techniques.
The above-mentioned corpus is then utilized in the development of Natural Language Processing tools for Ainu, namely word segmentation models and part-of-speech taggers. For the first task, I propose a novel algorithm: MiNgMatch Segmenter. I argue that the problem of identifying word boundaries can be reduced to finding the shortest sequence of lexical n-grams matching the input text, thus reducing its computational cost and increasing efficiency of the process. I perform a series of experiments comparing the algorithm with systems utilizing state-of-the-art statistical language modelling techniques, as well as a neural model performing word segmentation as character sequence labelling. The experimental results demonstrate strong performance of the proposed approach, comparable with the other best-performing models. Next, I apply a state-of-the-art generator of sequential taggers – SVMTool – and a tagger based on Artificial Neural Networks, equipped with word representations inferred from the corpus, in the task of automatic part-of-speech annotation. Evaluation results reveal that they perform better than the dictionary-based system proposed in previous research (POST-AL), especially when applied to out-of-domain data.
Furthermore, I describe a preliminary Ainu language conversational program for the Pepper robot, which serves as a proof of concept of how robots could support Ainu language education. The proposed robot can hold simple conversations, teach new words and play interactive games using the Ainu language. In a group of Ainu language experts and experienced learners whom I asked for feedback (in the form of a survey study), the majority supported the idea of developing an Ainu-speaking robot and using it in language teaching.
Advances in cross-lingual learning indicate that the problems facing Natural Language
Processing for low-resource languages can be, to a certain extent, alleviated by transferring knowledge from resource-rich languages. Unsurprisingly, however, such techniques tend to yield the best results for closely related languages, whereas the Ainu language is a language isolate, with no known cognates. Nevertheless, given the similarity of phonological systems and some grammatical constructions between Ainu and Japanese, it may still be beneficial to use the existing Japanese resources as a starting point in the development of language processing technologies for Ainu. In this thesis, I describe two preliminary experiments in cross-lingual knowledge transfer from Japanese to Ainu: firstly, I propose a method for generating useful word representations by using an Ainu-Japanese parallel corpus with morpho-syntactic annotations on the Japanese side. When applied to the problem of part-of-speech tagging of Ainu text, the proposed method contributes positively to the performance of a neural tagger. Secondly, I investigate the performance of Japanese models for Speech Synthesis and Speech Recognition in generating and detecting speech in the Ainu language. I perform human evaluation of the synthesized speech in terms of intelligibility and pronunciation, as well as automatic evaluation of Speech Recognition. Experiment results suggest that cross-lingual transfer from Japanese has a potential to facilitate the development of speech technologies for Ainu, especially in the case of Speech Recognition.「自然言語処理」（NLP）研究分野は，消滅の危機に瀕している少数言語の記録保存や分析，再活性化といった喫緊の課題解決において重要な役割を担うと期待されている． ここ数十年において言語関連技術は急速に発展・普及しているが，少数言語話者に対してもそれらの技術を活用する機会が与えられなければ，多数言語と少数言語との間に技術的ギャップが生じ，後者の危機がさらに深刻化する恐れがある． これらの言語には，日本の現地語の一つであり危機言語となっているアイヌ語がある． 本論文では，アイヌ語のための自然言語処理技術開発に関する研究結果について報告する．
まず，本研究の背景を紹介する． 具体的には，自然言語処理の分野における言語資源の少ない言語および消滅危機にある言語を対象とした先行研究を簡潔に紹介する． 次に，アイヌ語の特徴と現状を説明し，自然言語処理分野における数少ないアイヌ語に関する研究を紹介するとともに，アイヌ語の研究および復興の取り組みが直面している主たる課題について説明する．
次に，アイヌ語のための言語処理技術の潜在的なユーザーの特徴や具体的なニーズを知るため，アイヌ語に関わる諸活動に携わっている人々（研究者，学習者，講師など）を対象に実施されたアンケート調査の結果を報告する． そして，アンケートの結果をもとに，今後の研究課題について論述する．
最先端の自然言語処理技術を有効活用するためには，統一された形式を持つ大量のテキストからなるデータベース，すなわち「電子化コーパス」が不可欠である． アイヌ語についてはオンライン辞書や資料集が多少存在するものの，規模の大きな電子化コーパスは今まで存在しなかった． 本研究の主要な貢献の一つはこの問題に対処することである．筆者は，統計的言語モデルや分散表現学習など，大規模なコーパスを必要とする自然言語処理手法の応用を可能にする，186万文字からなるアイヌ語の電子化コーパスを設計し構築したことである．
続いて，構築したコーパスを単語分割モデルおよび品詞タガーといったアイヌ語のための自然言語処理技術の開発に応用した． 前者においては，MiNgMatch Segmenterという，入力文と一致する最短の単語n-gram列を探索する高速の単語分割アルゴリズムを提案，実装した． そして，提案手法の有効性を検証するために，最先端の統計的言語モデルを利用した単語分割器および文字単位で処理を行う「文字タグ付け法」に基づくニューラルネットワークベースの単語分割器を用いて比較実験を実施した結果，提案手法が十分に有効であることが確認できた． 次に，Support Vector Machines手法を応用した最先端の品詞解析ツール（SVMTool）と，コーパスから学習した分散表現を用いたニューラルネットワークベースの品詞タガーをアイヌ語の品詞解析に応用した． 上記タガーの有効性を検証するために，先行研究で提案された辞書ベースの品詞タガーであるPOST-ALと比較する検証実験を行った結果，提案手法の性能が大幅に上回っていることが確認された．
さらに，アイヌ語教育の場面においてAIやロボットの活用可能性を論証するすることを目的として，アイヌ語の自動会話プログラムをロボットに搭載して活用するための予備実験を実施した． ロボットは，アイヌ語で簡単な会話をすることの他に，新しい単語を教えたり，アイヌ語を用いたインタラクティブゲームを実行することもできる． アイヌ語を話すロボットを開発し言語教育に応用するアイデアに関して，アイヌ語の専門家や学習者を対象にアンケート調査を実施した結果，回答者のほとんどが賛成であることが分かった．
最後に，日本語からアイヌ語への知識転移の効果について報告する． 近年における「マルチリンガル学習」の進化が示しているように，言語資源の少ない言語の自然言語処理が直面する問題は，資源が豊富な言語から知識を転移することによってある程度軽減できる． ただし，当然のことながら，そのような手法は近縁言語に対して最良の結果をもたらす傾向がある一方，アイヌ語のようないわゆる「孤立言語」には効果が小さいと考えられる． しかし，アイヌ語と日本語との音韻体系やいくつかの文法構造の類似性を考慮すると，日本語データを用いたマルチリンガル学習がアイヌ語の言語処理技術を開発する上で有効であると期待できる． 筆者は，日本語からアイヌ語への知識転移の効果を検証するために2つの実験を実施した． まず，アイヌ語-日本語対訳コーパスと日本語形態素解析器を使用し，有効な単語分散表現（単語ベクトル）を計算する方法を構築した． 構築した手法は，アイヌ語テキストの品詞解析の問題においてニューラルの品詞タガーの精度の向上に貢献することが確認された． 次に，日本語音声合成および音声認識モデルのアイヌ語に応用した際のパフォーマンスを検証した． 合成されたアイヌ語音声の理解度および発音について，人間による評価と音声認識の自動評価を行った． その結果，日本語からの言語知識の転移がアイヌ語音声技術の開発を促進する可能性があることが示唆された．
以上より，本論文で報告した，絶滅危機言語であるアイヌ語を対象とした一連の自然言語処理技術の開発研究の成果が，アイヌ語の保存復興に十分貢献するものと結論できる．doctoral thesi
A Note on Stock Price Prediction by Deep Learning based on Bayesian Statistics
Get PDF近年，株価予測について多く研究されている．従来研究では予測対象銘柄の学習データが利用されている． しかし，現実には予測対象銘柄の学習データが存在しないことも多い．そこで，本研究ではベイズ統計に基づいて予測対象銘柄以外の既存データを学習データとして利用する．従来研究では全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用している．本研究では，ベイズ統計に基づく全結合ニューラルネットワークを用いた深層学習を株価予測に適用する．本研究は従来研究のベイズ統計の視点による拡張研究の一種である．新しい予測方法を提案し，株価予測実験と投資シミュレーションの結果を紹介する．投資シミュレーションの結果に基づいて提案方法の有効性を確認する．[ENG]
Much research in recent years has focused on stock price prediction. In previous research learning data of a prediction target company is used. However, there is not learning data for the prediction target company often in the real world. In this research existing data of other companies is used as learning data based on Bayesian statistics. In previous research deep learning by fully connected neural networks is applied to predict stock price. In this research deep learning by fully connected neural networks based on Bayesian statistics is applied to predict stock price. This research is one of the extended research of the previous research from the viewpoint of Bayesian statistics. A new prediction method is proposed. Results of some stock price prediction experiments and investment simulations are shown. The effectiveness of the proposed method is shown by the results of the investment simulations.journal articl
Rcommendation Method for Recipes Minimizing Food Loss by Substitution of Ingredients
Get PDF食品ロスは世界中で大きな問題になっている．従来研究において料理レシビの推薦方法が数多く提案されているが，食品ロスによる総コストは最小化されていない．本研究では，食品ロスの総コストを最小化する料理レシピの推薦方法を動的計画法によって実現する．食材シソーラスを使って既存レシピ中の食材を他の食材で代替することによる新しいレシピ生成を伴うレシピ推薦方法を提案し，提案方法の有効性を実験によって確認する．実験によって，提案方法の食品ロスが経験則による推薦方法の食品ロスよりも小さいことが確認できた．提案方法は家庭の食品ロスの削減に寄与することが期待される．提案方法の最適解は理論的限界でもあり，理論的限界は他の推薦方法の評価に利用できる．提案方法のヘルスケアへの応用は今後の課題である．Food loss is a big problem all over the world. Many recommendation methods for cooking recipes are proposed in previous research. But the total cost of food loss is not minimized in the previous research. In this research dynamic programming is applied to minimize the total cost of food loss in recommendation method for cooking recipes. A new recommendation method is proposed. In the proposed method new recipes are created by substituting the ingredients in existing recipes with other ingredients using ingredient thesaurus. The effectiveness of the proposed method is shown by some experiments. In the experiments the food loss of the proposed method is confirmed to be smaller than the food loss of the empirical recommendation method. The proposed method is expected to contribute to the reduction of food loss in households. The optimal solution of the proposed method is also a theoretical limit. The theoretical limit can be used to evaluate other recommendation methods. The application of the proposed method to healthcare is a topic of the future.journal articl
Unusual drift behaviour of multi-year sea ice in the Beaufort Sea during summer 2018
Get PDFIn summer 2018, thick sea ice blocked the mouth of the Amundsen Gulf (AG), Canada, obstructing shipping through the North-west Passage. This study analysed multi-year ice motion to investigate the source of this thick ice and the reasons for its unusual movement. For this purpose, a daily multi-year ice distribution product was generated by ice tracking using gridded daily sea-ice velocities (2003–2018) derived from the AMSR-E and AMSR-2 data. From autumn 2017 to summer 2018, the area of multi-year ice extended westward to the Beaufort Sea and then migrated towards the AG mouth. The primary cause of the unusual ice cover was anomalous AG-ward wind in September 2018. It is known that multi-year ice has become increasingly moveable over the past decades, as indicated by the increasing wind factor (i.e., ratio of ice-drift speed and wind speed), but the unusual ice motion in the summer of 2018 cannot be explainable by the wind factor alone. Accurately, predicting monthly wind and monitoring old thick ice will reduce the risk posed by thick Arctic sea ice to shipping.journal articl