計算力学講演会参加報告

今回，私が参加したのは日本機械学会の計算力学部門の講演会である，第16回計算力学講演会（CMD2003）です．2003年11月22日～24日の3日間，神戸大学工学部において開催されました．日本機械学会は機械及び機械システムとその関連分野に携わっている約43，000名の技術者集団で，明治30年（1897）に創立され，専門家集団として社会貢献する機関です．計算力学部門とは，1988年に機械学会に部門制が発足したのと同時に設立され，今年で16年目を迎える部門です．

本学会で私は，「遺伝的アルゴリズムを用いた特徴選択によるパターン認識」と題して発表を行いました．

商品管理システムは売り上げを向上する上でなくてはならないシステムである．代表的なシステムとしてバーコードシステムがあるが，特殊な商品（多品種少量）を扱うことが困難である．そこで，バーコードを用いず画像認識によって商品管理をするシステムの構築を目標としました．画像認識において，特徴量データを用いたマッチングでは，識別に用いることのできる特徴量と，用いることのできない特徴量があると考えられ，その最適な組み合わせを決定することにより，精度の高い識別が行えると考えられます．

そこで，本研究では遺伝的アルゴリズム（GA）で最適な特徴量の組み合わせを決定する手法の提案を行いました．本研究では，実際に市販されているアクセサリを対象とした実験により提案手法の有効性の検証を行い，精度の高い識別率を示すことが確認されました．

私が発表を行ったセッションは三木先生，廣安先生がオーガナイザをつとめる「進化的計算」であり，本セッションでは私以外に以下の4件の講演が行われました．

本発表に対して，会場から以下の質問，意見がありました．

初めての学会発表ということで，発表直前にはとても緊張しましたが，いざ前に立って発表を始めると，それほど緊張することも無く，無事発表することができて，非常に良かったと思います．

また，当日は朝一番のセッションから学会に参加しており，他のセッション等にも参加していたのですが，そこでは発表後の質問が非常に少なく，座長の方だけが質問をするという場面を度々見かけていたのですが，私が参加したセッションでは，質問等非常に活発で，私の発表時には3件の質問をしていただくことができ非常に嬉しかったです．

「進化的計算」セッション後に行われた「ハイエンドPCクラスタの現状と将来」セッションでは，PCクラスタの現状と今後の展望について，企業の方，研究者の方等，様々な分野の専門家の方からの発表を一度に聞くことができ，非常に良い経験ができたと思います．

今回の学会参加では，発表会場が神戸大学ということもあり，日帰りで参加する形になったのですが，機会があれば今度は泊りがけで参加するような学会に参加してみたいと思いました．

今回の学会参加に向けて多くの御指導そして御協力をいただきました，三木先生，廣安先生に深く感謝いたします．
また，データベースグループの皆様，日頃より多くの御指導をいただきました小椋さん，花田さん，そして本研究の相方であった松本君に深く感謝すると共に，リハーサルを聞いていただきチェックして下さった知的システムデザイン研究室の皆様に深く感謝します．

報告者氏名	永松秀人
学会名	第16回計算力学講演会
研究会名	日本機械学会
会場	兵庫県・神戸大学工学部
日程	2003/11/22 ～ 2003/11/24
発表日	2003/11/24
題目	遺伝的アルゴリズムを用いた特徴選択によるパターン認識
著者	三木光範，廣安知之，○永松秀人
原稿	[PDF] [PPT]

表題	著者
プラズマCVDプロセスにおける多目的最適化	横野泰之，宇井明生，市川尚志，黒岩　正，古川　亮
最適な受理確率を目標とする適応的近傍を持つシミューレッテドアニーリングを用いたタンパク質立体構造のエネルギ最小化	三木光範，廣安知之，江上　透
周期外力を受ける構造システムの形状最適化	三井和男
エリートアーカイブを有する遺伝的アルゴリズム	花田良子，三木光範，廣安知之

1	Q	GAで特徴選択をしたときの計算コストはどの程度か？また，計算時間をかけると性能は向上するのか？
1	A	1つの入力に対して，解を出力するのに約10秒程度かかります．また，全商品（31商品）を対象とすると約6分程度かかります．計算時間をかけたとしても性能向上はしません．
2	Q	Q1の回答の様な時間がかかってしまってもいいのか？
2	A	本提案は管理システムであり，営業が終了した時点から深夜などに計算をさせて，明日の朝に実行結果がわかれば，先日売れた商品がわかるので，計算時間に関してはあまり問題になりません．
3	Q	ネックレス等，不安定な特徴量が一度決定すれば，その重み係数を用いてはどうか？
3	A	・入力となる画像は撮影の度に変化することになり，偶然データベース上の画像とまったく同一の写真を撮れるかもしれない．そのため，特徴量の使用，不使用に関しては識別の度に動的に決定する方が望ましい．・本研究は，入力がまったくの未知の状態で識別を行うため，一度決定された重み係数があったとしても，入力がどのカテゴリーなのかが未知のため，そういったことは不可能である．


講演中	質疑応答時

「ハイエンドPCクラスタの現状と将来」廣安先生と三木先生	「ハイエンドPCクラスタの現状と将来」講演された先生方