C-RECS （Creative Repository of Electro-Communications)
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Item response theory based on deep learning with independent student and item networks
Get PDF電気通信大学博士（工学）2022doctoral thesi
Network-Assisted Full-Duplex in Cell-Free Massive MIMO Systems for User-Centric Communications
Get PDF電気通信大学博士（工学）2022doctoral thesi
スケーリング解析を用いた運動学習の定量評価に関する研究
Get PDF電気通信大学修士2022本研究では随意運動の一種である運筆動作に対してスケーリング解析を用いて習熟度評価を行う評価指標を提案する．先行研究においては，随意運動の一つである運筆動作と同期タッピング課題による二重課題法により実験系を構築し，抽出されたデータをパワースペクトル解析法やDetrended Fluctuation Analysis(DFA)によるスケーリング解析を用いることによる運筆動作の習熟度評価がなされてきた．しかしながら，被験者の習熟度の定量評価を行うための評価指標は提案されなかった．そこで，本研究では代表的な随意運動の一つである運筆動作を用いて反復的な随意運動のスケーリング解析と習熟度の関連性から，値が1以上であれば被験者が実験課題に慣れたと考えられる習熟度評価指標E_(day_f,day_l)^(knj,comp)を提案することを目的とし，習熟済みの文字として「電」「通」「大」，完全な未習熟の文字として梵字の「キリーク」を採用し，同期タッピング課題と運筆描画課題を組み合わせた二重課題実験系を用いた検討を行った．
結果として，「電」がその他の文字と比較したときに実験初日と実験最終日を比較するE_1,6^(knj,1)が1よりも大きい値となった被験者の割合が多かったことが分かった．本研究では，「電」を用いた事前実験である間欠周期選定実験を基準に実験系を構築しているため最も「電」に習熟が表れやすかったのではないかと考える．しかしながら，実験日初日と実験日2日目を比較したE_1,2^(knj,1)では課題文字「通」が最も1以上となった被験者数が多く，実験初日を基準とするE_(1,day_l)^(tsu,1)の中で比較してもE_1,2^(knj,1)が最も良い結果となった．加えて，課題文字「大」のように難易度が非常に簡単だと実験課題経過における慣れをつかむことが難しいということも分かった．課題文字「キリーク」に関してはピークであった実験最終日であっても全体の約半分しか評価指標E_(day_f,day_l)^(knj,comp)が1以上にならなかった．この結果から次のことがいえる．E_(day_f,day_l)^(knj,comp)は基準の被験者の慣れと目標の被験者の慣れを設定することによって様々な難易度の課題に対して適用できる可能性がある．一方で，E_(day_f,day_l)^(knj,comp)では完全な未習熟の課題や非常に簡単な課題には適用できない可能性がある．thesi
FPGAを用いた不規則形状のタイルドディスプレイシステムの開発
Get PDF電気通信大学修士2022本研究では，FPGAを用いて不規則な形状に対応したタイルドディスプレイシステムの開発を行った．特に，7セグメントディスプレイを模した形状のシステムを実装した．
複数のディスプレイを用いて1つの大きな画面を構成する技術がタイルドディスプレイである．大きな1枚の画面を用いるよりは低コストで大画面の構築が可能だが，ソフトウェアによる実装ではディスプレイ間の同期をとることが難しい．そのため業務用ディスプレイや専用の機能を持つGPU(Graphic Processing Unit)が必要で，システム構築のハードルは高い．
本研究では，7セグメント形状のタイルドディスプレイシステムを開発した．このシステムは7枚のディスプレイを接続して大画面を構築する．提案した新たな形状では，遠くから見たときに数字に見える表現が可能である．同時に，近くで見るための細かな情報を表示するなど，遠近で異なったコンテンツを提示する活用方法も考えられる．安価なFPGA(Field Programmable Gate Array)と一般的なGPUを用いることによって低コストでディスプレイ間でのずれがわずかなシステムを実現した．映像信号はHDMIケーブルで入出力するため，一般的なPC用ディスプレイが使用でき，余ったディスプレイの有効活用にもつながる．
7枚のディスプレイは7セグメントディスプレイのように配置されているため，巨大な数字と映像コンテンツを同時に表示することができる．数字表現として，点灯部分のみ表示するHIDEモード，消灯部分をモノクロ表示にするBWモード，点灯部分の赤色を強調するREDモードの3つのモードを提案した．表示するコンテンツに合わせて最適なモードを選ぶことで，人々の興味を惹くこれまでにないデジタルサイネージの可能性を示した．今後は，解像度やリフレッシュレートの向上，より詳細なディスプレイ間同期などが求められる．thesi
多次元項目反応理論を組み込んだ深層学習に基づく小論文の観点別自動採点手法
Get PDF電気通信大学修士2022近年，受検者の多面的な能力を測定する手段の一つとして小論文試験が注目されている.一方で小論文試験では，採点にかかる人的・時間的なコストが大きいことが問題となる.この問題を解決する手段の一つとして，自動採点のニーズが高まっている.近年では，深層学習を用いた自動採点手法が多数提案され，高い精度を達成している.そのような深層学習自動採点手法の多くは，各小論文に対して単一の全体得点のみを予測するように設計されている.しかし，主に学習評価場面などで自動採点を活用する場合には，受検者に詳細なフィードバックを与えるために，全体得点だけでなく，複数の評価観点別得点も予測したい場合がある.このようなニーズに対応するため，全体得点に加えて複数評価観点に対応する細目得点も同時に予測できるモデルが近年提案されている.しかし，従来モデルは評価観点固有の複雑なニューラルネットワーク層を有しており，得点予測の根拠について解釈性が低いという問題がある.この問題を解決するために，本研究では，多次元項目反応理論を用いて予測根拠の解釈性を高めた複数観点同時自動採点モデルを提案する.具体的には，従来の自動採点モデルの出力層に評価観点の特性を考慮した多次元項目反応モデルを組み込んだモデルを開発する.提案モデルの利点は以下の通りである.1)評価観点固有の出力層は，識別力と困難度と呼ばれる項目反応理論で一般的な2種類のパラメータのみで説明されるため，それらのパラメータ値に基づいて観点ごとの特性を定量的に解釈できる.2)多次元項目反応モデル層の能力次元数を最適化してパラメータを分析することで，複数評価観点の背後に想定される能力尺度を解釈できる.以上の二つの利点から，提案モデルでは，自動採点モデルによる得点予測の根拠を解釈することが可能となる.本論文では，複数観点自動採点の研究で広く利用されるベンチマークデータセットを利用して提案モデルの有効性を評価する.実験により，提案モデルは従来の自動採点モデルと予測精度に関して有意な差を示すことなく，妥当な解釈が可能なパラメータ値を与えたことを確認した.thesi
VITSベース画像転移学習による感情音声合成
Get PDF電気通信大学修士2022人間に対する音声対話システムの出力として、音声合成の性能は人間の対話システムの評価に直接影響する。高品質で安定した音声合成システムは、機械をより擬人化し、人間と機械のインタラクションプロセスをより自然にする。現在音声合成の品質向上に取り組む多くの優れたTTSモデルが提案されており、Tacotron2やWaveNetがその例である。しかし、これらのモデルの多くはエンコーダやデコーダとしてRNNやLSTMを使用しており、自己回帰的な構造により、これらのモデルは学習や予測が遅くなることがある。
また、インテリジェント化された音声合成システムが普及するに伴い、音声の自然度を向上させる要求も高まっている。このため、ここ数年、感情音声の分析と合成が新たな研究の焦点となっており、表現力に富んだ感情音声合成の研究が増えている。しかし、感情音声合成の分野では、オープンソースの感情データセットは少なく、多くのデータは異なるプログラム作成者から提供されており、学習に使用できるデータセットの規模は小さく、深層学習に基づく感情音声合成モデルの性能を制限している。
本研究では,5種類の感情表情の顔画像を用いて、顔画像の感情embeddingを転移学習し、自然な感情音声を生成できる音声合成手法をする。本研究の転移学習にはオートエンコーダ、残差融合を採用する。音声合成にはVITSモデルを利用する。VITSモデルでは、変分推論を採用し、正規化フローと敵対学習により生成モデルの感情表現能力を高める。実験を通じて、提案の合成手法の有効性を確認することができた。thesi
Relations between Informatics Ⅰ and Other Subjects Focusing on Textbook Index Terms
Get PDF共通教科情報科は，2003 年に「情報 A」,「情報 B」,「情報 C」の選択必履修から始まり「社会と情報」と「情報の科学」の選択必履修を経て，2022 年に「情報Ⅰ」（必履修 2 単位）と，2023 年「情報Ⅱ」（選択 2 単位）となった．これまで，情報の科学的理解に重きを置いた科目「情報 B」「情報の科学」が設置されていたが，他の科目と比べ履修の割合が少なかった．しかし「情報Ⅰ」は高校生全員が履修するため，これから「情報」を履修するすべての高校生が情報の科学的理解に重きを置いた学習を進めることになる．共通教科情報科は，小・中・高等学校の各教科等の指導を通じて行われる情報教育の中核の教科の一つであり，隣接する中学校技術・家庭科や，高等学校の他の教科と連携することで，より効果的な学習ができると考える．そこで，本研究では，教科書の索引の用語の着目して「情報Ⅰ」と数学，中学校技術・家庭科の用語の比較を行い，科目間の関係について調査分析を行い，高等学校の科目間の関連，中学校と高等学校のつながりについて述べる．journal articl
理工系のバックグラウンドを持つ教員から見た英語科目「Academic English for the Second Year」のカリキュラムと同科目が将来の研究者としての学生に与えると期待される効果
Get PDF電気通信大学の総合文化科目・言語文化科目の一つである「Academic English for the Second Year I/II （AE2YI/II）」は、2022年度にシラバスの抜本的改訂を行なった。新しいシラバスでは、IMRaD形式に沿った標準的な英文論文執筆、及び英語によるプレゼンテーションを中心的な主題とし、そのスキルの向上を同科目の達成目標とした。２年次の学生は、自ら考案・実施した研究内容を素材として、これらの研究発表を英語で行なう。前学期においてIMRaD形式のうち、MethodsセクションとResultsセクションを、後学期において残りのIntroductionセクションとDiscussionセクションの構成を学び、その発表演習を行なう。本稿では、Academic English for the Second Year Iの授業ケース報告を行なう。In 2022, the syllabus for Academic English for the Second Year I/II （AE2YI/II） was revised drastically. The new syllabus states that in AE2YI/II, students will write academic papers in English and present their research based on the IMRaD style, which is widely used in academic fields. The goal of AE2YI/II is set to improve students’ ability to present their research project. Second-year students are expected to write an academic paper and give a presentation about research projects that they themselves devise and conduct. The spring semester focuses on the Methods and Results sections in the IMRaD style. In the fall semester, students learn about the Introduction and Discussion sections. In this paper, we report class case studies in Academic English for the Second Year I.departmental bulletin pape
Nepotism and Meritocracy: Structure of Conflict Between Elites in Modern Brazil
Get PDFThis paper looks at bureaucrats and military officers in modern Brazil and analyzes how these groups were recruited and promoted to understand the background of their opposition. Because public education was late to develop in Brazil, schools functioned as a way to reproduce the upper class and were a major means of maintaining the oligarchy. The appointment of bureaucrats was based on nepotism, which led to the continued predominance of the upper class over a long time, and this did not change dramatically with the introduction of civil service examinations. In contrast, the military quickly established a meritocratic system based on ability as shown through tests and academic background, thus putting those from the middle class at the center of the officer corps. Pride in having improved one’s professional qualities within a meritocracy engendered a sense of superiority among military officers over bureaucrats; in other words, the conflict between nepotism and meritocracy was a major cause of discord.departmental bulletin pape