研究者データベース

南 弘征(ミナミ ヒロユキ)
情報基盤センター サイバーセキュリティ研究部門
教授

基本情報

所属

  • 情報基盤センター サイバーセキュリティ研究部門

職名

  • 教授

学位

  • 博士(工学)(1994年03月 北海道大学)
  • 工学修士(1991年03月 北海道大学)
  • 文学士(1989年03月 北海道大学)

研究キーワード

  • シンボリックデータ解析   サイバーセキュリティ   データ解析   データ解析システム   インターネット   知識工学   Java   並列計算   視覚的操作環境   高速アルゴリズム   エキスパートシステム   Internet   統計ソフトウェア   Java言語   オブジェクト指向   仮想並列計算機環境   Object-Oriented   GUI   並列データ解析   ブートストラップ法   リサンプリング   統計パッケージ   総合評価   関数クラスター分析   関数データ   トラヒック   統計グラフ   高速計算   コンピュータネットワーク   計算機統計学   Computer Network   Computational Statistics   

研究分野

  • 情報通信 / 情報セキュリティ
  • 情報通信 / 情報ネットワーク
  • 情報通信 / 統計科学
  • 情報通信 / 情報ネットワーク
  • 情報通信 / 計算機システム

職歴

  • 2015年10月 - 現在 北海道大学 情報基盤センター 教授
  • 2007年04月 - 2015年09月 北海道大学 情報基盤センター 准教授
  • 2003年04月 - 2007年03月 北海道大学 情報基盤センター 助教授
  • 1999年11月 - 2003年03月 北海道大学 情報メディア教育研究総合センター 助教授
  • 1994年04月 - 2000年03月 小樽商科大学 商学部 社会情報学科 助教授

学歴

  • 1991年04月 - 1994年03月   北海道大学   大学院工学研究科   情報工学専攻
  • 1989年04月 - 1991年03月   北海道大学   大学院工学研究科   情報工学専攻
  • 1985年04月 - 1989年03月   北海道大学   文学部   行動科学科

所属学協会

  • International Statistical Institute   国際計算機統計学会   日本分類学会   IEEE Computer Society   日本統計学会   情報処理学会   日本計算機統計学会   

研究活動情報

論文

  • Shoma Ishimoto, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Japanese Journal of Statistics and Data Science 2022年09月01日 [査読有り][通常論文]
  • Shoma Ishimoto, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Book of Abstracts, 24th International Conference on Computational Statistics (COMPSTAT 2022) 50  2022年08月25日 [査読有り][通常論文]
  • Shouma Ishimoto, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Book of Abstracts, The 11th Conference of the IASC-ARS (The Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing) 26  2022年02月 [査読無し][通常論文]
     
    In this paper, we propose a method for extracting nonlinear structure from multi-dimensional data. In dimension reduction such as principal component analysis (PCA) and projection pursuit (PP) (Friedman in J Am Stat Assoc 82(397):249-266, 1987), we search for projection directions which maximize an index, variance (PCA) or projection indices (PP). Various measures of dependence, including MIC (Reshef et al. in Science 334(6062):1518-1524, 2011) and TIC (Reshef et al. in J Mach Learn Res 17(211):1-63, 2016), have been proposed to evaluate the strength of linear or nonlinear relationships between 2 variables. We adopt them in place of indices in dimension reduction, and extract nonlinear structures. We confirm the performance through numerical examples.
  • Yifan Chen, Yusuke Miura, Toshihiro Sakurai, Zhen Chen, Rojeet Shrestha, Sota Kato, Emiko Okada, Shigekazu Ukawa, Takafumi Nakagawa, Koshi Nakamura, Akiko Tamakoshi, Hitoshi Chiba, Hideyuki Imai, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta, Shu-Ping Hui
    Scientific reports 11 1 18748 - 18748 2021年09月21日 
    Serum fatty acids (FAs) exist in the four lipid fractions of triglycerides (TGs), phospholipids (PLs), cholesteryl esters (CEs) and free fatty acids (FFAs). Total fatty acids (TFAs) indicate the sum of FAs in them. In this study, four statistical analysis methods, which are independent component analysis (ICA), factor analysis, common principal component analysis (CPCA) and principal component analysis (PCA), were conducted to uncover food sources of FAs among the four lipid fractions (CE, FFA, and TG + PL). Among the methods, ICA provided the most suggestive results. To distinguish the animal fat intake from endogenous fatty acids, FFA variables in ICA and factor analysis were studied. ICA provided more distinct suggestions of FA food sources (endogenous, plant oil intake, animal fat intake, and fish oil intake) than factor analysis. Moreover, ICA was discovered as a new approach to distinguish animal FAs from endogenous FAs, which will have an impact on epidemiological studies. In addition, the correlation coefficients between a published dataset of food FA compositions and the loading values obtained in the present ICA study suggested specific foods as serum FA sources. In conclusion, we found that ICA is a useful tool to uncover food sources of serum FAs.
  • Ke Wan, Kensuke Tanioka, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta, Toshio Shimokawa
    Japanese Journal of Statistics and Data Science 4 1 299 - 315 2021年07月 [査読有り][通常論文]
  • 万 可, 楊 鶤, 李 力, 南 弘征, 下川 敏雄, 水田 正弘
    日本感性工学会論文誌 20 1 27 - 37 日本感性工学会 2021年 [査読有り][通常論文]
     

    China has become the world's second largest economy after recent rapid economic growth. On the other hand, the urbanization of China has aggravating the problems of air pollution, traffic congestion, and the dual structure of urban and rural areas. Therefore, the Chinese government has implementing a policy to revise the efficiency-oriented city planning to the quality-oriented, namely "National new urbanization plan". We conducted a questionnaire survey on streetscapes in Chengdu, China. In this survey, we asked pedestrians and bicycle users about the streetscape during traffic. We applied AIM (Adaptive Index Model) method [1] to analyze this survey data. We used the estimated AIM results to score the satisfaction of the streetscape based on "production rules". As a result, safety was important for each traffic, and street cleanliness and the number of bicycle parking lot was important for cyclists. Moreover, Satisfaction was low in the school district and the vicinity of parks. On the other hand, the streets were highly satisfied in the shopping district.

  • Yifan Chen, Shu Ping Hui, Yusuke Miura, Sota Kato, Toshihiro Sakurai, Zhen Chen, Emiko Okada, Shigekazu Ukawa, Takafumi Nakagawa, Koshi Nakamura, Akiko Tamakoshi, Hitoshi Chiba, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    ANALYTICAL SCIENCES 36 3 373 - 378 2020年03月 [査読有り][通常論文]
     
    Cholesteryl ester (CE) is an ester of cholesterol and fatty acid (FA). Plasma CE reflects complicated metabolisms of cholesterol, phospholipids, lipoproteins, and dietary FAs. An informatics approach could be useful for analysis of the CE species. In this study, two basic dimension reduction methods, principal component analysis (PCA) and factor analysis, were applied to serum CE species determined by LC-MS/MS in a Japanese population (n = 545). PCA and factor analysis both reflected the size (concentration), food source, fat solubility, and biological aspect of the CE species. In a comparison between PCA (PC4) and factor analysis (factor 4), the latter was found to be more suggestive from a biological aspect of n-6 FAs. Cholesteryl docosahexaenoate (DHA) was found to be unique by a factor analysis, possibly relevant to the unique accumulation of DHA in the brain. An informatics approach, especially factor analysis, might be useful for the analysis of complicated metabolism of CE species in the serum.
  • Yifan Chen, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization 187 - 198 2020年 
    In this research, we study characteristics of concentration variation with functional data analysis. Functional data analysis, which combines traditional data analysis with the characteristics of functions, is suitable to analyze changing trend of observed data with the utility of derivatives. We applied functional clustering analysis to milk dataset, which contains milk concentration, sum of rain, average speed of wind, and average temperature, to reveal the relationship between milk concentration and other variables. We get eight dendrograms in functional clustering analysis. Cophenetic correlation coefficient is used to measure the similarities among the dendrograms. Multidimensional scaling is used to visualize the dissimilarities of the dendrograms clearly. As a result, we find that the trend of milk concentration has relation to those of sum of rain and of average speed of wind.
  • Hiroyuki MINAMI
    Archives of Data Science, Series A 6 1 13 - 22 2020年 [査読有り][通常論文]
  • 万 可, 谷岡 健資, 南 弘征, 下川 敏雄, 水田 正弘
    計算機統計学 33 1 1 - 28 日本計算機統計学会 2020年 [査読有り][通常論文]
     
    医学研究では, リアル・ワールド・データ (real world data) に代表されるビッグデータを用いて, 新規治療が既存治療に比べて顕著に有効な部分集団を抽出する方法, すなわち, サブグループ抽出法 (Subgroup identification method) が注目されている. これらの研究では, CART (Classification and Regression Trees, Breiman et al., 1984) などのプロダクション・ルールで解釈可能なモデルに基づいて提案されているものが多く, 生存時間データに対する方法も例外ではない. 例えば, Negassa et al. (2005) は, 比例ハザード・モデルの治療×共変量の交互作用に対して樹木モデルを仮定し, RECPAM (Ciampi et al., 1988, 1991; Ciampi & Thiffault, 1988) のアルゴリズムのもとでモデルを構築している. また, Kehl & Ulm (2006) は, Bump Huntingの1つであるPRIM法 (Patient Rule Induction Method; Friedman & Fisher, 1999) に基づいて新治療に対するresponderを抽出している (以下, SPRIM法と呼ぶ). さらに, Lipkovich et al. (2011) は, ルール・ベースでの再帰的アルゴリズムを用いてサブグループを抽出する方法, すなわち, SIDES (Subgroup Identification based on Differential Effect Search) 法を提案している. ただし, これらの方法では, サブグループ内における新治療と既存治療の比例ハザード性を仮定しなければならない. 一方で, 免疫チェックポイント阻害剤などの臨床試験では, 治療群間の比例ハザード性の仮定を満たさないことは広く知られている.
    本論文では, 比例ハザード性の仮定を満たさない場合にも適用可能なBump Hunting法を提案した. そこでは, 治療効果の評価基準にサブグループの境界内平均生存時間 (RMST : Restricted Mean Survival Time) の差を評価基準に用いた. RMSTに基づく生存時間PRIM法の有用性を文献事例により提示し, 性能を数値検証により評価した. その結果, RMSTに基づく生存時間PRIM法はSPRIM法およびSIDES法に比べてRMSTが高いサブグループを適切に捉えることが示された.
  • 高木 諒, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 32 2 95 - 103 日本計算機統計学会 2020年 [査読有り][通常論文]
     
    本論文は, メタアナリシスの解析対象をシンボリックデータ解析の枠組みで解析する方法を提案することとともに, 実データへの解析へ展開することを目的とする. メタアナリシスは複数の研究結果を統合してより信頼性の高い結果を得るための方法で, これを実施する場合, 研究結果において各研究の偏りである異質性の把握が肝要である. また, シンボリックデータ解析は, コンセプトと呼ばれるクラス (集合など) を解析単位として扱う手法である. そこで本論文では, 研究結果を, シンボリックデータ解析におけるコンセプトと考え, 異質性をもたらす可能性のある要因を発見するための方法論を示す. 具体的には, 研究結果としての2元分割表をコンセプトとした場合の階層型シンボリッククラスター分析を適用する. 解析例で示すデータは, 鍼治療における複数のランダム化試験によるもので, 研究ごとの治療群と治療結果に関わる2元分割表のほかに, 被験者レベルでの背景情報を含んでいる. 提案した手法の結果から, 解釈可能なクラスターが見い出され, 異質性をもたらす可能性のある変数の特定が可能となった.
  • 探索的データ解析とサイバーセキュリティ
    南 弘征
    電子情報通信学会技術研究報告 119 197 17  2019年09月 [査読無し][招待有り]
  • Analyses of Serum Fatty Acids and Vitamin D with Dimension Reduction Methods
    Y. Chen, R. Shrestha, Z. Chen, H. Chiba, S. Hui, E. Okada, S. Ukawa, T. Nakagawa, K. Nakamura, A. Tamakoshi, Y. Komiya, H. Minami, M. Mizuta
    Book of Abstracts, European Conference on Data Analysis (ECDA) 2019 39  2019年03月 [査読有り][通常論文]
  • Statistical Analysis of Unauthorized Internet Access Log Data and its Interpretation
    南 弘征
    Book of Abstracts, European Conference on Data Analysis (ECDA) 2019 77  2019年03月 [査読有り][通常論文]
  • Empirical Study on Analysis of Unauthorized-Access Log Data and its Visual Output
    南 弘征
    Book of Abstracts, European Conference on Data Analysis (ECDA) 2018 86  2018年08月 [査読有り][通常論文]
  • Detecting Suicide Hotspots by Ages and Cities
    Q. Li, Y. Komiya, H. Minami, M. Mizuta
    Proceedings of Korea University and Hokkaido University 5th Workshop in Statistics 35 - 36 2018年02月 [査読無し][通常論文]
  • An Application of Functional Data Analysis in Fatty Acids Concentration
    Y. Chen, Y. Komiya, H. Minami, M. Mizuta
    Proceedings of Korea University and Hokkaido University 5th Workshop in Statistics 65 - 68 2018年02月 [査読無し][通常論文]
  • Symbolic Hierarchical Clustering for Two-way Contingency Tables
    R. Takagi, H. Minami, M. Mizuta
    Proceedings of Korea University and Hokkaido University 5th Workshop in Statistics 17 - 18 2018年02月 [査読無し][通常論文]
  • Empirical Study on the Analysis of Brute-force Cyber Attack Logs
    H. Minami
    Proceedings of Korea University and Hokkaido University 5th Workshop in Statistics 75 - 76 2018年02月 [査読無し][通常論文]
  • Symbolic data analytical approach to unauthorized-access logs
    南 弘征, 水田正弘
    Proc. of the 10th Conference of the IASC-ARS/68th Annual NZSA Conference 2017年12月 [査読有り][招待有り]
  • Meta-analysis with symbolic data analysis and its application for clinical data
    R. Takagi, H. Minami, M. Mizuta
    Proceedings of the 2017 IASC-ARS/NZSA Conference (e-print) 2017年12月 [査読有り][通常論文]
  • 中村 永友, 南 弘征
    計算機統計学 30 2 103 - 104 日本計算機統計学会 2017年
  • Igarashi Kazuto, Minami Hiroyuki, Mizuta Masahiro
    COMMUNICATIONS FOR STATISTICAL APPLICATIONS AND METHODS 22 3 265 - 276 2015年05月 [査読有り][通常論文]
     
    In this paper, we propose hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling for joint distribution valued data. Information technology is increasing the necessity of statistical methods for large and complex data. Symbolic Data Analysis (SDA) is an attractive framework for the data. In SDA, target objects are typically represented by aggregated data. Most methods on SDA deal with objects represented as intervals and histograms. However, those methods cannot consider information among variables including correlation. In addition, objects represented as a joint distribution can contain information among variables. Therefore, we focus on methods for joint distribution valued data. We expanded the two well-known exploratory methods using the dissimilarities adopted Hall Type relative projection index among joint distribution valued data. We show a simulation study and an actual example of proposed methods.
  • 五十嵐 千人, 松井 佑介, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 28 2 139 - 146 日本計算機統計学会 2015年 [査読有り][通常論文]
     
    本論文では, 共同購入型クーポンサイトに蓄積された購買データを用いて, 顧客の購買傾向に関する有用な知見を得るための方法論を示す. 具体的には, 購入したクーポンのジャンルに基づき顧客をクラスタリングし, また対応分析を用いて, 顧客の属性とクーポンのジャンルの関係性を図示する. さらに, 全顧客を対象とした場合と, 顧客クラスター別の場合の両方を試み, 対比を通じて, 関係性の詳細を明らかにした.
  • 松井 佑介, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    データ分析の理論と応用 4 1 43 - 55 日本分類学会 2015年 [査読有り][通常論文]
     

    本論文では,関数データにおける部分的な特徴を考慮した「移動関数k-means法」を提案し,実際の適用例を通してその有効性を示す.具体的には,従来の関数データクラスタリングのように定義域を固定せずに,部分的な区間を逐次的に移動させながら関数クラスタリングを行う.また本手法を,福島県における空間線量率を測定した大規模センシングデータに適用し,従来手法では検出しにくいようなクラスターの同定に対して有効であることを示す.

  • Yusuke Matsui, Hiroyuki Minami, Masahiro Misuta
    COMMUNICATIONS FOR STATISTICAL APPLICATIONS AND METHODS 21 3 225 - 234 2014年05月 
    We propose a novel hierarchical clustering for distribution valued dissimilarities. Analysis of large and complex data has attracted significant interest. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by Diday in 1980's, which provides a new framework for statistical analysis. In SDA, we analyze an object with internal variation, including an interval, a histogram and a distribution, called a symbolic object. In the study, we focus on a cluster analysis for distribution valued dissimilarities, one of the symbolic objects. A hierarchical clustering has two steps in general: find out step and update step. In the find out step, we find the nearest pair of clusters. We extend it for distribution valued dissimilarities, introducing a measure on their order relations. In the update step, dissimilarities between clusters are redefined by mixture of distributions with a mixing ratio. We show an actual example of the proposed method and a simulation study.
  • Yusuke Matsui, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization 46 37 - 46 2014年 [査読有り][通常論文]
     
    There are increasing requirements for analysing very large and complex datasets derived from recent super-high cost performance computer devices and its application software. We need to aggregate and then analyze those datasets. Symbolic Data Analysis (SDA) was proposed by E. Diday in 1980s (Billard L, Diday E (2007) Symboic data analysis.Wiley, Chichester), mainly targeted for large scale complex datasets. There aremany researches of SDA with interval-valued data and histogram-valued data. On the other hand, recently, distribution-valued data is becoming more important, (e.g. Diday E, Vrac M (2005) Mixture decomposition of distributions by copulas in the symbolic data analysis framework, vol 147. Elsevier Science Publishers B. V., Amsterdam, pp 27–41 Mizuta M, Minami H (2012) Analysis of distribution valued dissimilarity data. In: Gaul WA, Geyer-Schulz A, Schmidt-Thieme L, Kunze J (eds) Challenges at the interface of data analysis, computer science, and optimization. Studies in classification, data analysis, and knowledge organization. Springer, Berlin/Heidelberg, pp 23–28). In this paper, we focus on distribution-valued dissimilarity data and hierarchical cluster analysis. Cluster analysis plays a key role in data mining, knowledge discovery, and also in SDA. Conventional inputs of cluster analysis are real-valued data, but in some cases, e.g., in cases of data aggregation, the inputs may be stochastic over ranges, i.e., distribution-valued dissimilarities. For hierarchical cluster analysis, an order relation of dissimilarity is necessary, i.e., dissimilarities need to satisfy the properties of an ultrametric. However, distribution-valued dissimilarity does not have a natural order relation. Therefore we develop a method for investigating order relation of distribution-valued dissimilarity.We also apply the ordering relation to hierarchical symbolic clustering. Finally, we demonstrate the use of our order relation for finding a hierarchical cluster of Japanese Internet sites according to Internet traffic data.
  • 松井 佑介, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 27 2 65 - 77 日本計算機統計学会 2014年 [査読有り][通常論文]
     
    本論文では,時間に依存して連続的に得られる多次元のデータにおける異常領域の検出法を提案する.はじめに,各次元ごとに異常領域を特定する方法を考え,「値が異常に高い領域」,「値が異常に低い領域」,「その他の領域」の3つに区分する.その上で,複数の次元において同時に異常となる領域を同定する方法を述べる.福島県における空間線量率を測定したセンシングデータを用いて,本手法が有効であることを示す.
  • 浜田惇, 南弘征, 水田正弘
    計算機統計学 26 1 3 - 16 日本計算機統計学会 2013年12月12日 [査読有り][通常論文]
     
    データセットには大量で多様な内容をもつものが存在する.このようなデータセットを解析するために,データの本質的な情報をできるだけ損失することなく,膨大で複雑なデータセットを集約するシンボリックデータ解析(SDA;Symbolic Data Analysis)をDidayらが提唱した.この集約されたデータセットのことをシンボリックデータと呼ぶ.統計学の分野での一つの問題として,情報の縮約があり,その代表的な手法として,主成分分析法(PCA)が挙げられる.SDAの枠組みにおいてもPCAの研究は行われており,区間値で表現されるインターバルデータに対して積極的に進められてきた.しかし,元のデータセットを区間値に集約するため,データのばらつきが無視されている.本来ばらつきとは,データにおいて本質的で,利用すべき特性である.データセットの集約を行いつつも,ばらつきを考慮した解析を行うためには,各変数がヒストグラムで表現されるモダルインターバルデータが重要となる.以上の背景により,本論文では,モダルインターバルデータに対するPCAを提案する.さらに,数値実験により,既存手法との比較および提案手法の実用性を示す.
  • 米森力, 南弘征, 水田正弘
    日本統計学会誌 43 1 59 - 67 日本統計学会 2013年09月 [査読有り][通常論文]
     
    本論文では,ビッグデータの解析アプローチの一つとして,シンボリックデータ解析(Symbolic data analysis:SDA)に着目し,データを確率分布として表現した分布値データに対する非階層的シンボリッククラスタリングを提案する.SDAでは,解析対象のデータを多値や区間値,分布などで表現し,複雑,多様なデータを解析できる利点がある.提案法では,SDAのデータ表現を活用することで,ビッグデータの特徴である多様性を考慮したクラスタリングを実現する.また提案法の効果を交通ビッグデータに対する実験により示す.実験では走行車両のGPSの履歴データであるプローブデータを対象に,確率分布による表現を通じて道路特性によるクラスタリングが実現できること,およびクラスタ中心の確率分布のパラメータを検討することで道路特性の解釈につながることを示す.
  • 藤田 将成, 手塚 博久, 武藤 伸洋, 南 弘征, 水田 正弘
    行動計量学 40 1 3 - 15 The Behaviormetric Society of Japan 2013年03月28日 [査読有り][通常論文]
     
    This paper proposes a method to make and analyze "contact-keywords history" from GPS logging data. We develop the method to infer gourmet preferences. The history consists of time-series attributes related to spots (shops, restaurants, etc.) in GPS logging data. These days, many contents-search or recommendation services for large volumes of contents in the Internet are available. Typically, the systems on these services need to have quite precise user requests before they can offer desirable contents. It is a hard work for a user to give enough information for the systems. Since most portable devices including mobile phones have GPS function, we can easily get GPS data and utilize them for user preferences. We evaluate the proposed method through practical GPS data.
  • 五十嵐 千人, 高倉 潤也, 鈴木 和之, 高畑 優修, 藤崎 稔晃, 松井 佑介, 南 弘征
    日本計算機統計学会シンポジウム論文集 27 93 - 96 日本計算機統計学会 2013年
  • 高倉 潤也, 五十嵐 千人, 鈴木 和之, 高畑 優修, 藤崎 稔晃, 松井 佑介, 南 弘征
    日本計算機統計学会シンポジウム論文集 27 97 - 98 日本計算機統計学会 2013年
  • SDA framework is the tool for Big Data Analysis?
    MINAMI Hiroyuki, Masahiro MIZUTA
    Book of Abstracts. 3rd Workshop in Symbolic Data Analysis 21  2012年11月 [査読有り][通常論文]
  • 藤田将成, 伊藤浩二, 小林稔, 南弘征, 水田正弘
    データ分析の理論と応用 2 1 53 - 68 日本分類学会 2012年09月01日 [査読有り][通常論文]
  • Masahiro Mizuta, Hiroyuki Minami
    Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization 23 - 28 2012年 [査読有り][通常論文]
     
    We deal with methods for analyzing complex structured data, especially, distribution valued data. Nowadays, there are many requests to analyze various types of data including spatial data, time series data, functional data and symbolic data. The idea of symbolic data analysis proposed by Diday covers a large range of data structures. We focus on distribution valued dissimilarity data and multidimensional scaling (MDS) for these kinds of data. MDS is a powerful tool for analyzing dissimilarity data. The purpose of MDS is to construct a configuration of the objects from dissimilarities between objects. In conventional MDS, the input dissimilarity data are assumed (non-negative) real values. Dissimilarities between objects are sometime given probabilistically dissimilarity data may be represented as distributions. We assume that the distributions between objects i and j are non-central chi-square distributions multiplied by a scalar (say), i.e. We propose a method of MDS under this assumption the purpose of the method is to construct a configuration . © 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
  • Toward complementary application with Symbolic Data Analysis and Rough Set theory
    MINAMI Hiroyuki
    Joint Meeting of the 2011 Taipei International Statistical Symposium and 7th Conference of the Asian Regional Section of the IASC 17 b4 1  2011年12月 [査読無し][招待有り]
  • A Clustering Method for Distribution Valued Dissimilarities
    Yusuke Matsui, Masahiro Mizuta, Hiroyuki Minami, Yuriko Komiya
    Proceedings of Joint Meeting of the Korea-Japan Conference of Computational Statistics and the 25th Symposium of Japanese Society of Computational Statistics 101 - 102 2011年11月 [査読無し][通常論文]
  • A statistical survey on bulk emails with symbolic data analysis
    Hiroyuki MINAMI
    Collection of Abstracts, IFCS Symposium and GfKl/DAGM Conference Talks 140  2011年08月 [査読有り][通常論文]
  • 池田 智康, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 23 2 113 - 123 日本計算機統計学会 2011年04月 [査読有り][通常論文]
     
    本研究では,解析対象を上限関数と下限関数からなる区間値関数データとして表現した場合を考え,その微分を提案する.さらに,区間値関数データの導関数を用いたクラスター分析の手法を提案する.Didayが提案したシンボリックデータ解析では,データを区間値,集合,モデル値などで記述し,様々なデータ構造を解析する(Diday & Noirhomme-Fraiture,2008).また,データを関数として表現し,連続的な変化などを解析する手法として,Ramsayが提案した関数データ解析がある(Ramsay&Silverman,2005).これらの手法は,我々が扱うデータが多様化した現在,データを適切に表現し解析する手法として注目されている.関数データをシンボリックデータ解析の体系へ拡張した研究として,豊田らは区間値関数データのクラスター分析法を提案している(豊田他,2009).本研究では,この区間値関数データの微分について扱う.また,これをクラスター分析へ適用し,実データを用いて考察する.
  • KATAYAMA Kotoe, MINAMI Hiroyuki, MIZUTA Masahiro
    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics 23 1 41 - 50 日本計算機統計学会 2010年12月01日 [査読有り][通常論文]
     
    This paper proposes a dimension reduction technique in the framework of symbolic data analysis (SDA). Recent advances in technology have increased the complexity of datasets, and today, their size is much larger than it was in the past decade. Most statistical methods do not have sufficient power to analyze these datasets. SDA was proposed by Diday at the end of the 1980s and is a new approach for analyzing huge and complex data.
    SDA examines “symbolic data”, which consist of concepts. A concept consists of not only values but also “higher-level units” such as an interval and a distribution. Their combination can also be represented as a kind of a concept. This implies that complex data can be formally handled in the framework of SDA. However, there are very few studies based on this simple idea. Therefore, practical methods should be developed to apply this idea to solve problems in the real world. In this study, we focus on the case in which a concept contains some subsets (the concept acts as a typical complex dataset) and develop a new method to analyze this dataset directly using SDA.
    In this paper, we propose a dimension reduction technique in the framework of SDA, especially for a group structure, and introduce a numerical example.
  • Semi-supervised Discriminant Analysis for Interval-valued Data
    Kenji TOYODA, Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    19th International Conference on Computational Statistics 176  2010年08月 [査読有り][通常論文]
  • Empirical Studies on the Analysis of a Vast Amount of the Internet Traffic Data in Japan
    Hiroyuki MINAMI
    Abstracts of the 3rd German-Japanese Workshop, University of Karlsruhe 22  2010年07月 [査読有り][通常論文]
  • A Knowledge Engineering Applied Symbolic Data Analysis
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Abstracts of the 34th Annual Conference of the German Classification Society (Gfkl) 127  2010年07月 [査読有り][通常論文]
  • Case Study on Trends of Consumers from House Card Data
    Naoki KISHIMOTO, Yuriko KOMIYA, Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Proceedings for the Spring Conference, 2010, The Korean Statistical Society 46  2010年05月 [査読有り][通常論文]
  • An Extension of Correspondence Analysis for Functional Data
    Kazuya KONDO, Kenji TOYODA, Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Proceedings for the Spring Conference, 2010, The Korean Statistical Society 37  2010年05月 [査読有り][通常論文]
  • 片山 琴絵, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 22 2 83 - 89 日本計算機統計学会 2010年05月 [査読有り][通常論文]
     
    シンボリックデータ解析(SDA)は,大規模で複雑化した現代社会におけるデータを解析するための新たなアプローチであり,1980年代後半にDidayによって提案された.従来のデータ解析は各個体を対象とし,1つ以上の数値またはカテゴリ値で記述されている場合を想定している.これに対しSDAでは各個体の集まりが解析対象であり,区間,分布などをデータ記述方法として想定する.これまでにSDAの枠組みで提案されたクラスタカング手法の大部分は,区間で記述されたデータを対象としており,他のデータに対する手法の研究はほとんどない.本論文では対象データが分布で表わされている場合のシンボリッククラスタリング手法を提案し,数値実験によりその有効性を検証する.
  • 池田 智康, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    応用統計学 39 1 21 - 33 応用統計学会 2010年04月 [査読有り][通常論文]
     
    本研究では,関数主成分分析のシンボリックデータ解析への拡張を扱う.<BR>シンボリックデータ解析とは,Didayによって提唱された,データへの新しいアプローチである(Bock and Diday 2000, Billard and Diday 2006).シンボリックデータ解析において,観測値は多値データや区間値データ,モダルデータとして表現され,これらを総称して“シンボリックコンセプト”と呼ぶ.このような様々なデータ表現を用いることで,解析対象である抽象的なコンセプトをより柔軟に表現し,適切なデータ解析を行える利点がある.またシンボリックデータ解析を応用することで,従来の統計的解析方法では扱いにくかった膨大かつ複雑なデータを効率的に解析することができる.シンボリックデータ解析における代表的な手法として区間値データへの主成分分析の適用方法が研究されている.<BR>多様なデータセットに対する別のアプローチとして,Ramsayらが提唱した関数データ解析がある(Ramsay and Silverman 2005).関数データ解析では,データをベクトルや行列ではなく実関数として表現し,これら関数を直接解析するアプローチである.仮に観測値が連続的な変化など関数構造をもつ場合,関数データ解析を応用することで,より適切な解析を行うことができる.<BR>本論文では,関数データをシンボリックデ...
  • Visualization of influence patterns in Linear Subspace Method
    Kuniyoshi Hayashi, Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Joint Meeting of Japan-Korea Special Conference of Statistics and the 2nd Japan-Korea Statistics Conference of Young Researchers 81 - 88 2010年02月 [査読有り][通常論文]
  • Kuniyoshi Hayashi, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of COMPSTAT 2010 - 19th International Conference on Computational Statistics, Keynote, Invited and Contributed Papers 493 - 500 2010年 [査読有り][通常論文]
     
    In this paper, we discuss sensitivity analysis in linear subspace method, especially on multiple-case diagnostics. Linear subspace method by Watanabe (1973) is a useful discriminant method in the field of pattern recognition. We have proposed its sensitivity analyses, with single-case diagnostics and multiple-case diagnostics with PCA. We propose a modified multiple-case diagnostics using clustering and discuss its effectiveness with numerical simulations. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010.
  • Detection of Influential Low Usability Web Pages Using Variation of Maximum Log-Likelihood
    Kuniyoshi Hayashi, Toshiya Yamada, Noboru Nakamichi, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proc. The 3rd International Symposium on Global COE Program of Center for Next-Generation Information Technology Based on Knowledge Discovery and Knowledge Federation (GCOE-NGIT 2010) 159 - 160 2010年01月 [査読無し][通常論文]
     
    Sapporo, Japan [Poster]
  • Webユーザビリティ定量評価における局所影響診断の適用について -(分析結果に対する観測値影響パターンのの知識発見)-
    林邦好, 高橋一磨, 中道上, 小宮由里子, 南弘征, 水田正弘
    第2回若手研究者支援のための産学協同GCOE国内シンポジウムダイジェスト集 49 - 50 2009年09月30日 [査読無し][通常論文]
     
    [Poster]
  • 弘 新太郎, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 21 1 15 - 28 日本計算機統計学会 2009年05月 [査読有り][通常論文]
     
    本論文では,射影追跡法の拡張として提案された相対射影追跡法(Mizuta,2002a)を,関数データ解析(Ramsay,1982;Ramsay&Silverman,1997)の手法に拡張した関数相対射影追跡法を新たに提案し,数値実験と実データへの適用例を通じて,その有用性を示す.従来の射影追跡法を関数データ解析に拡張した関数射影追跡法が,Nason(1998)によって提案されている.この手法は,関数データを低次元空間に射影した際に,正規分布から最も離れた構造を検出するため,正規分布以外の構造から離れた構造を検出できない.これに対し,関数相対射影追跡法は,正規分布の代わりに解析者が興味のない関数データを定義し,その集合のデータ構造から最も離れている「興味深い」構造を探索する手法である.例えば,関数データのある部分集合の特徴を探索する場合に,その上位集合である関数データ全体の構造と比べて,部分集合に特有の特徴(上位集合との違いが最も大きい関数の一部分や周期)を検出することができる.数値実験により,関数射影追跡法では検出できないデータ構造を提案手法が検出した結果を示す.また,実データへの適用例として,イギリスで実施されたNational study of health and growth(Holland et al.,1999a,b)の小児の成長曲線のデータを解析し,5歳時に低身...
  • 加藤順, 原田高, 南弘征, 水田正弘
    電子情報通信学会論文誌 D J92-D 4 455 - 466 2009年04月 [査読有り][通常論文]
  • Comparative studies on real applications for Internet Control Management Protocol data with Functional and Symbolic Data Analysis.
    Hiroyuki MINAMI
    Proceedings of IFCS2009 / GFKL 115  2009年03月 [査読有り][通常論文]
  • Diagnostics of Linear Discriminant Analysis for Detecting Low Usability Web Pages
    Kuniyoshi Hayashi, Toshiya Yamada, Noboru Nakamichi, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proc. The 2nd International Symposium on Global COE Program of Center for Next-Generation Information Technology Based on Knowledge Discovery and Knowledge Federation (GCOE-NGIT 2009) 169 - 170 2009年01月20日 [査読無し][通常論文]
     
    Sapporo, Japan [Poster]
  • Principal Component Analysis for Modal Interval-Valued Data
    Atsushi Hamada, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of IASC2008 (CD-ROM) 264  2008年12月 [査読有り][通常論文]
  • Auto Regression Analysis for Symbolic Distribution-Valued Data
    Kazuma Takahashi, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of IASC2008 (CD-ROM) 265  2008年12月 [査読有り][通常論文]
  • An analysis of Layer 2 network monitoring data with huge-data oriented statistical techniques
    Hiroyuki Minami
    Proceedings of IASC2008 (CD-ROM) 258  2008年12月 [査読有り][通常論文]
  • An Extension of Functional PCA to Interval-Valued Functional Data
    Tomoyasu Ikeda, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of IASC2008 (CD-ROM) 263  2008年12月 [査読有り][通常論文]
  • インタラクション定量分析における観測値の影響診断 -(Webユーザビリティ評価を中心として)-
    林邦好, 山田俊哉, 中道上, 小宮由里子, 南弘征, 水田正弘
    第1回若手研究者支援のための産学協同GCOE国内シンポジウムダイジェスト集 27 - 28 2008年10月 [査読無し][通常論文]
  • Symbolic Multidimensional Scaling and Its Application to Internet Traffic Data
    Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Book of Abstract, CompStat2008 171  2008年08月 [査読有り][通常論文]
  • Toward a Complementary Application between Symbolic Data Analysis and Knowledge Engineerning
    Hiroyuki Minami
    Proceedings of the 9th Japan-China Symposium on Statistics 187 - 190 2007年09月 [査読無し][通常論文]
  • Comparative study on a criterion to determine the number of classes in Latent Class Analysis
    Kotoe Katayama, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 56th Session(CD-ROM) 1 - 4 2007年08月 [査読有り][通常論文]
  • A criterion to determine the number of classes in Latent Class Analysis
    Kotoe Katayama, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    The 72nd Annual Meeting of the Psychometric Society. IMPS2007 41335  2007年07月 [査読有り][招待有り]
  • Linearly Restricted Principal Components in k Groups
    K. Katayama, A. Suzukawa, H. Minami, M. Mizuta
    KNEMO’06, Knowledge Extraction and Modeling (CD-ROM) (CP4-1)  2006年09月 [査読有り][通常論文]
  • Regularization Parameter Selection in the Group Lasso
    T. Shimamura, H. Minami, M. Mizuta
    KNEMO’06, Knowledge Extraction and Modeling (CD-ROM) (CP5-2)  2006年09月 [査読有り][通常論文]
  • An application of relative projection pursuit for functional data to human growth
    Shintaro Hiro, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings in Computational Statistics 2006 1113 - 1120 2006年08月 [査読有り][通常論文]
  • Generalized Linear Model with the Lasso and Bayesian information - criteria for selection of the regularization parameter
    Teppei Shimamura, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    17th Symposium of IASC on Computational Statistics, Book of Abstracts 287  2006年08月 [査読有り][通常論文]
  • A generalization of common principal components analysis
    Kotoe Katayama, Akio Suzukawa, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    17th Symposium of IASC on Computational Statistics, Book of Abstracts 154  2006年08月 [査読有り][通常論文]
  • Empirical Study on the ICMP traffic data via the Internet
    Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    IFCS2006 Abstracts 116  2006年07月 [査読無し][通常論文]
  • Statistical Approach on Internet Traffic Data
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    The 5th IASC Asian Conference on Statistical Computing(IascAsian05) 2005年12月 [査読有り][通常論文]
  • Analysis of Visitor Trends with Web Logs
    Ko Harada, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 55th Session 274  2005年04月 [査読有り][通常論文]
  • SPAM Filtering based on E-mail Headers and the Comparison with Bayesian Filtering on its Contents
    Hiroyuki Minami
    Bulletin of the International Statistical Institute, 55th Session 276  2005年04月 [査読有り][通常論文]
  • 弘 新太郎, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    応用統計学 33 3 225 - 241 応用統計学会 2005年03月25日 [査読有り][通常論文]
  • Nonlinear Regression Modeling Strategy Based on Radial Basis Function Networks and Absolute Shrinkage
    Teppei Shimamura, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of IFCS2004 2004年08月 [査読有り][通常論文]
  • Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    8TH WORLD MULTI-CONFERENCE ON SYSTEMICS, CYBERNETICS AND INFORMATICS, VOL V, PROCEEDINGS V 75 - 79 2004年 [査読有り][通常論文]
     
    There are numerous datasets downloaded or extracted easily from the Internet with/without purpose. The number of their records are so huge that we have to seek how to classify them when we want to extract useful information from them. Many computer-intensive data analysis methods have been developed. Some of them, however, are not focused on execution for huge datasets. In short, they tend to waste much time. We have studied making typical data analysis methods in parallel and sought for parallel oriented data analysis, using PC cluster. It gives us enough computing power, but to utilize it, we have to solve the problem, "How can we adapt well-known statistical methods into PC cluster?" In this study, we focus on one of the well-known non-hierarchical clustering method k-means and report how to implement it into parallel environment properly. We have already reported k-means parallel execution in PVM environment, however, another PC cluster library MPI is more popular and suitable for k-means. Through numerical examples, we show its effectiveness and offer some viewpoints for parallel oriented statistical analysis.
  • 弘 新太郎, 南 弘征, 水田 正弘
    計算機統計学 16 2 167 - 167 日本計算機統計学会 2004年
  • Evaluation of Execution Time on Data Analysis with Parallel Virtual Machine
    Hiroyuki MINAMI, Yuriko KOMIYA, Masahiro MIZUTA
    Journal of the Japanese Society of Computational Statistics 15 2 193 - 199 2003年12月 [査読有り][通常論文]
  • Adaptive Spam Filtering with Text Mining
    Yusuke Sato, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 54th Session 2 371 - 372 2003年08月 [査読有り][通常論文]
  • Penalized Regression Modeling for Gene Expression Data Analysis
    Teppei Shimamura, Hiroyuki Minami, Yuriko Komiya, Mitsuhiro Tada, T. Moriuchi, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 54th Session 2 426 - 427 2003年08月 [査読有り][通常論文]
  • Hall Type Projection Index for Relative Projection Pursuit
    Shintaro Hiro, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 54th Session 1 492 - 493 2003年08月 [査読有り][通常論文]
  • Empirical Study of Parallel-oriented Statistical Procedure
    Hiroyuki Minami
    Bulletin of the International Statistical Institute, 54th Session 2 51 - 52 2003年08月 [査読有り][通常論文]
  • 弘 新太郎, 小宮 由里子, 南 弘征, 水田 正弘
    応用統計学 32 1 17 - 29 Japanese Society of Applied Statistics 2003年07月31日 [査読有り][通常論文]
     
    多変量データ解析では,扱う変量の数が増えるとその構造をとらえることが困難になる場合が多い.そこで,多変量データ解析では解釈が容易な低次元にまで次元を縮小する手法が数多く研究されている.特に,1974年にFriedman and Tukeyによって提案された射影追法(Projection Pursuit)は,興味深い構造が現れる低次元空間を求めるという意味で,有効な次元縮小の手法である.<BR>従来,射影追跡法は,「興味深い」構造を正規分布から最も離れている分布と定めて特徴検出しているが,「興味深い」構造はデータや解析目的によって異なる.本論文では,特徴検出の際に非特徴的であるとして比較の参照とする標本を定め,その標本の分布から最も離れている分布を探索するように拡張した射影追跡法を提案する.
  • Discrimination with Variable Selection for the Analysis of Microarray Data
    Teppei Shimamura, Hiroyuki Minami, Yuriko Komiya, Mitsuhiro Tada, T. Moriuchi, Masahiro Mizuta
    Proceedings of the 4th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 118 - 121 2002年12月 [査読有り][通常論文]
  • Comparative Study of Performances of PC Cluster Environments in Statistical Computing
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Proceedings of the 4th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 151 - 154 2002年12月 [査読有り][通常論文]
  • Analysis of Spam Mail Based on Email Contents
    Yusuke Sato, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of the 4th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 12 - 14 2002年12月 [査読有り][通常論文]
  • Search for the Effective Dimension Reduction Directions in Sliced Inverse Regression Model with ICA
    Atsushi Ogiya, Yuriko Komiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Proceedings of the 4th Conference of the Asian Regional Section of the International Association for Statistical Computing 5 - 8 2002年12月 [査読有り][通常論文]
  • 南弘征
    計算機統計学 15 2 273 - 281 2002年 [査読有り][通常論文]
  • 松田光弘, 南弘征, 水田正弘
    応用統計学 30 2 81 - 90 Japanese Society of Applied Statistics 2001年11月 [査読有り][通常論文]
     
    回帰分析において説明変数の個数が多い場合,適切な解析が困難になることが多い.そこで,説明変数を選択したり,説明変数の空間の次元を縮小する方法が数多く開発・研究されている.特に1991年にLiによって提案された層別逆回帰法(SIR)は,非常に一般的な回帰モデル(SIRモデル)において,説明変数空間の次元を縮小させる有効な方法である.さらに,1999年にMizutaによって提案された射影追跡層別逆回帰法(SIRPP)はSIRモデルのもとで,より適切な次元縮小を見いだすことができる手法である.
    しかし,SIRPPでは射影追跡を複数回実行しなくてはいけないため,大量の計算が必要となる.そこで,本論文では,PVM(Parallel Virtual Machine)を用いたSIRPPの並列計算方法について提案する.また,実行例を用いてその有効性を示す.
  • Evaluation of Execution Time on Data analysis with Parallel Virtual Machine
    Hiroyuki MINAMI, Yuriko KOMIYA, Masahiro MIZUTA
    Proceedings of the International Conference on New Trends in Computational Statistics with Biomedical Applications 321 - 326 2001年09月 [査読有り][通常論文]
  • A Graphical User Interface for Parallel Data Analysis
    Atsushi Ogiya, Hiroyuki Minami, Masahiro Mizuta
    Bulletin of the International Statistical Institute, 53rd Session 3 191 - 192 2001年08月 [査読有り][通常論文]
  • Optimization Algorithm for Data Analysis with PVM
    Yuriko KOMIYA, Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Bulletin of the International Statistical Institute, 53rd Session 3 187 - 188 2001年08月 [査読有り][通常論文]
  • A Model of Execution time for the Bootstrap with PVM
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Bulletin of the International Statistical Institute, 53rd Session 1 241 - 242 2001年08月 [査読有り][通常論文]
  • 南弘征, 水田正弘
    計算機統計学 14 2 111 - 122 日本計算機統計学会 2001年 [査読有り][通常論文]
     
    計算機資源の高速化・低価格化などにより,処理可能なデータ,ならびに解析手法は増加している.加えて,単体でも高速である計算機をコンピュータネットワークにより相互結合し,仮想的に1つの並列計算機として稼働させることが可能となっている.本論文では,データ解析における仮想並列計算機の利用について,ブートストラップ法に関するシミュレーションによる数値実験を行い,実行時間に関する特性を評価した.実験結果および考察を通じ,仮想並列計算機を用いたデータ解析に際してのプログラムの実装に関する留意点や実行時間に関するモデル式など,いくつかの有益な結果を得ることができた.
  • Empirical Study of Parallel Data Analysis
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Proceedings of the 10th Japan and Korea Joint Conference of Statistics 131 - 136 2000年12月 [査読無し][通常論文]
  • Multidimensional Scaling for Time-Dependent Data
    Masahiro MIZUTA, Hiroyuki MINAMI
    Proceedings of 7th International Conference on Neural Information Processing 1 646 - 650 2000年10月 [査読有り][通常論文]
  • A Parallel Implementation for the Bootstrap
    Hiroyuki MINAMI, Yuriko KOMIYA, Masahiro MIZUTA
    Proceedings of 7th International Conference on Neural Information Processing 2 1078 - 1082 2000年10月 [査読無し][通常論文]
  • Visual Statistical System with Java
    Hiroyuki MINAMI, Masahiro MIZUTA
    Proceedings in Computational Statistics 2000 69 - 70 2000年08月 [査読有り][通常論文]
  • Masahiro MIZUTA, Hiroyuki MINAMI
    Proceedings of IFCS2000 as Data Analysis, Classification, and Related Methods, (H.A.L.Kiers, J.-P.Rasson, P.J.F.Groenen and M.Schader Eds.), Springer 255 - 260 2000年04月 [査読有り][通常論文]
     
    In the paper, we investigate a conditional density function of sliced response variables and propose an algorithm for the sliced inverse regression (SIR) model with projection pursuit. The SIR model is a general model for dimension reduction of explanatory variables on regression analysis. Some algorithms for SIR model are proposed; SIR, SIRS, Bivariate SIR. We apply the algorithms to some typical data sets. They can not find suitable reductions for all of the data sets. The proposed algorithm can get reasonable results for all of them.
  • インターネットを介した統計パネル討論の試行.(共著)
    計算機統計学 12 2 137 - 143 2000年 [査読有り][通常論文]
  • 山本義郎, 南弘征, 水田正弘, 佐藤義治
    計算機統計学 11 2 113 - 119 日本計算機統計学会 1998年 [査読有り][通常論文]
     
    多次元データ解析において, 動的なグラフィックスの活用は極めて有効である.また, 昨今のインターネットの普及と相まって, 従来からの問題点である機種依存性の排除を可能としたJava言語が出現してきている. 本稿ではJavaについて概説するとともに, Javaで作成され, World Wide Web上で動作する「動的な対散布図」について, 報告する.
  • 菊地 論, 南 弘征, 水田 正弘, 佐藤 義治
    計算機統計学 9 2 141 - 141 日本計算機統計学会 1997年
  • 南 弘征, 水田 正弘, 佐藤 義治
    応用統計学 23 2 63 - 79 1994年 [査読有り][通常論文]
  • 南弘征, 水田正弘, 佐藤義治
    計算機統計学 6 1/2 37 - 48 日本計算機統計学会 1993年12月 [査読有り][通常論文]
     
    データ解析システムにおけるユーザへの支援機能として,人工知能などの知識処理手法を応用した研究がある.知識処理において,知識ベースと推論機構は独立して構築されるのが望ましいが,解析支援システムに関する従来の研究例では,両者が明確に分離されていないものが多い. 本論文では,手法選択の支援を目的とするシステムとしての利用を想定し,従来の研究で用いられている知識表現法について比較を行う.さらに,その結果を踏まえてフレーム理論に基づく枠組の提案を行い,実際に構築した知識ベースを異なる推論機構で用いた実行例により,知識ベースと推論機構との独立性を示す.
  • 山下信之, 南弘征, 水田正弘, 佐藤義治
    計算機統計学 5 1 33 - 43 日本計算機統計学会 1992年05月 [査読有り][通常論文]
     
    データ点に曲線をあてはめる方法は多数あるが,説明変量と目的変量の区別が明確でない場合,つまり外的基準のないデータに対し,一般的な曲線をあてはめる手法はそれほど多くない.その種の手法の一つとして,Hastie & Stuetzle (1989)がプリンシパル曲線(Principal Curves)を提案している.プリンシパル曲線は主成分分析などで得られた初期値から出発して,期待値ステップと射影ステップによる更新を収束条件が満たされるまで繰り返すことによって得られる.そのうち,射影ステップでは,各データ点から折れ線上の最近隣点を探索しなければならないが,直接的な方法で探索するとデータ数Nの2乗のオーダの計算量を要する.本論文ではそれに対して,曲線(折れ線)を2分木構造に割当て,2分木の再帰的な探索に帰着させることで,効率的に最近隣点を探索するアルゴリズムを提案する.さらに,そのアルゴリズムについていくつかの状況で計算量を評価し,実際の数値実験によって得られた結果からその有効性を論じる.
  • 水田正弘, 南弘征
    計算機統計学 4 2 25 - 30 日本計算機統計学会 1991年12月 [査読有り][通常論文]
     
    探索的データ解析法における重要な観点の一つとして,残差の分析およびその図的表現がある.例えば,回帰分析などでデータに直線や曲線をあてはめる場合に,残差を散布図によって表現することにより,結果の妥当性を検討することができる.多次元尺度構成法で残差の分析に関連する表現法としては,入力した非類似性データと空間配置におけるEuclid距離による散布図がよく利用されるが,このグラフでは個体との対応がわかりにくい.そこで,多次元尺度構成法の解の評価を目的とした表現方法として,個体が布置された散布図上に残差を図示する方法を考察する.また,非対称な非類似性データに関する多次元尺度構成法の解の評価への利用法についても述べる.

書籍

  • 統計科学百科事典
    日本統計学 (担当:分担執筆)
    丸善出版 2018年12月 (ISBN: 9784621303108)
  • 統計応用の百科事典
    松原望, 美添泰人 (担当:分担執筆範囲:Webデータ解析)
    丸善出版 2011年10月 (ISBN: 9784621083970)
  • 統計データ科学事典
    杉山高一, 藤越康祝, 杉浦成昭, 国友直人 (担当:分担執筆範囲:グラフィカルユーザインタフェース)
    朝倉書店 2007年06月 (ISBN: 9784254121650)
  • 水田 正弘, 南 弘征, 小宮 由里子 (担当:共訳)
    水田正弘, 南 弘征, 小宮由里子 森北出版 2007年05月 (ISBN: 4627095317) 320
  • 水田 正弘, 南 弘征, 山本 義郎, 田澤 司 (担当:共著)
    森北出版 2005年01月 (ISBN: 4627845219) 192
  • インターネットで広がる北海道のマルチメディア
    (担当:分担執筆)
    北海道新聞社(編) 1996年
  • fjの歩き方-インターネットニュースグループの世界-
    (担当:共著)
    オーム社出版局 1995年

講演・口頭発表等

その他活動・業績

受賞

  • 2021年03月 経営科学系研究部会連合協議会・日本ソーシャルデータサイエンス学会 令和2年度データ解析コンペティション研究奨励賞
     令和2年度データ解析コンペティション 
    受賞者: ADSL-R2;南 弘征;水田 正弘;石本 翔真;我田 健介

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    研究期間 : 2018年04月 -2023年03月 
    代表者 : 水田 正弘, 清水 信夫, 南 弘征, 松井 佑介, 飯島 弘章
     
    本年度は、以下の事項について研究を推進した。 (1)メタ解析において仮定するモデルを選択するための異質性の尺度として、QおよびI-squareがよく知られている。これらの値によって母数モデルまたは変量モデルの妥当性を評価することができる。しかし、研究成果ごとの「異質性」には様々な可能性がある。系統的な非線形関係が存在する場合と外れ値が存在する場合では、対処法が異なる。それらの異質性を同一に扱うのは不適切である。そこで、本年度は、異質性を単一の数値で表現するのではなく、シンボリック分布値データとして解析し、各研究成果を散布図などで表現する方法を提案した。 (2)効果変数が複数設定されている場合におけるメタ解析として、多変量メタ解析(Multivariate Meta-Analysis)が提唱されている。例えば、効果変数として「生存率」と「無病生存率」の2つを設定した場合、これらの値は独立ではない。そこで、それらの相関係数を考慮した手法が検討されている。これをシンボリックデータ解析の立場から解釈すると、構造を有する分布値データと扱うことができる可能性がある。そこで、新たな理論構築を目指した。 (3)典型的なメタ解析では、介入(Interventions、薬や治療法など)の有無またはプラセボや既存の治療法との比較が中心課題となっている。しかし、現実には、複数の介入方法が存在することが多い。そこで、複数の不完全な比較研究を用いて、全体の評価を実施するネットワークメタ解析(Network Meta-Analysis)が検討されている。そこでは、介入による効果の順序付けなどが問題となる。ネットワークメタ解析における発見的な手法、すなわち探索的ネットワークメタ解析を構築するために、シンボリックデータ解析のアプローチを適用する方法を検討した。
  • 文部科学省:科学研究費補助金(基盤研究(C))
    研究期間 : 2006年 -2006年 
    代表者 : 山岡 克式, 南 弘征, 馬場 健一, 山本 義郎
     
    研究用標準トラヒックデータ集策定を目的とした研究体制構築を目指して,本企画調査では(1)標準化項目の調査,(2)標準データ策定手順の調査,(3)標準化団体の調査,の3項目を実施した.(1)標準化項目の調査学会その他研究者の集まる場において,研究者のニーズを調査し,標準データ集に要求されるデータ種類やパラメータ項目の把握を行った.(2)標準データ策定手順の調査標準画像その他の研究用標準データ策定を実際に行った団体や作業メンバーに対して調査を行い,各標準データ策定作業の手順,作業内容,作業量,作業体制,および問題点を把握した.(3)標準化作業の調査国際標準化団体に対して調査を行い,標準化手続きや作業内容を把握した.以上の調査の結果,標準データは,何らかの標準化団体において,その標準化を目的とした特定の目的(特定の効果の測定や評価)のために作成されるケースが大半であり,その目的を達成するためにある意味恣意的なデータを新規で作成して標準とする場合と,既存データの中からその目的に合致する適切なデータを標準として選定する場合に,大きく分けられることがわかった.また,標準画像に関しては,上記のような経緯,手順で作成されたにもかかわらず,他の研究者が,自身の研究を評価するために当初の目的外に流用し,それが学会などを通じて広まった結果,現在に至っているようである.つまり,画像研究の現場で一般に...
  • 文部科学省:科学研究費補助金(基盤研究(B))
    研究期間 : 2002年04月 -2005年03月 
    代表者 : 水田 正弘, 鈴川 晶夫, 村井 哲也, 佐藤 義治, 小宮 由里子, 南 弘征
     
    近年、統計科学で解析すべきデータの量が急増するとともに、その種類も多様化している。この状況に対する1つの解決方法として、従来の数値的なデータの解析法を拡張した「関数データ解析」がRamsayなどにより提唱された。これは、データを関数とみなして扱う方法である。研究代表者および研究分担者が中心となり、関数データ解析法の研究、理論体系の構築、実際問題への応用研究などを推進してきた。特に、Ramsay博士との研究交流および、統計科学および情報工学の専門家との情報交換を通じて、「関数データ解析」の適用範囲の拡大について検討した。さらに、非線形データ解析の知見を使うことにより、新たな解析手法が開発できた。研究成果は、以下の5点に分類される。(1)関数データの枠組の明確化関数データ解析に関する研究動向の調査を実施し、本研究課題の方向性を検討した。特に、Ramsay博士との交流を通して議論を深めた。(2)関数データ解析の個々の手法の開発いくつかの関数データ解析手法の開発・改良を実施した。関数回帰分析の拡張、関数多次元尺度構成法、関数クラスター分析などに関する成果が得られた。(3)複数の引数を有する関数データの解析法複数の引数を有する関数データの解析法は、Ramsay他による成書で今後の課題として提示されている。そこで、この種の関数データに対するMDSを提案し、この課題に対する1つの解を示した...
  • 文部科学省:科学研究費補助金(若手研究(B))
    研究期間 : 2002年 -2003年 
    代表者 : 南 弘征
     
    本研究は,既存のパーソナルコンピュータをコンピュータネットワークで相互接続した仮想並列計算機環境において,並列計算機に適したデータ解析法・アルゴリズムを開発,実装するとともに,仮想並列計算機上であることをユーザに意識させることなく利用可能なグラフィカルインタフェースの構築を目的とする.平成15年度においては,平成14年度に得られた知見に基づき,並列計算機上で有効な,新たな解析手法を開発,検討するとともに,インターネットと親和性の高い,並列データ解析用のグラフィカルユーザインタフェースを構築することを目的とした.具体的な研究内容としては,平成14年度中に実装したブートストラップ法に加え,アルゴリズム中の部分計算の分割が容易であり,かつ,初期値が結果に及ぼす影響の大きいk-means法の並列化を行い,有効性を比較検討した.また,各々の代表的手法における仮想並列計算機内での挙動詳細を精査すべく,中途過程の履歴をGUIにより図示させ,アルゴリズムによる挙動の差異を確認した.その結果,代表的な探索的データ解析手法において,複数の部分計算の粒度が均一でない場合においても,MPIライブラリによる実装が安定した挙動を示すこと,PVMライブラリによる実装では,各ノードにおいて待ち時間が発生し,効率的計算という観点からは疑義が認められることなどが明らかになった.以上から,仮想並列計算機環境は既存...
  • 文部科学省:科学研究費補助金(奨励研究(A))
    研究期間 : 1999年 -2000年 
    代表者 : 南 弘征
     
    交付申請書に記した通り、平成12年度は以下のような方針に則った形での、Java言語による既存システムの再構築を目標とした。1.解析作業の並列化を意図した複数プロセスの並行動作(スレッド)導入2.データ、解析手法、視覚的インタフェースのそれぞれに関する、オブジェクト指向に基づいたクラス構築3.解析部分のみ、あるいは視覚的環境のみを、流用可能な「部品」とするためのクラス構成、コーディングの調整うち、1および2,3の一部については成果を得、国際会議にて研究発表、意見交換を行なった。さらに、研究の進行過程において、主に項目1に関して子細に考察したところ、Java言語単独でのデータ解析システムの構築そのものは可能だが、Java仮想マシンの現状において実行速度の低下は不可避であり、例えば実習教材など、比較的軽微な解析を行なうには充分であるが、本格的な解析を行なうエンジンとしては適当ではない、との考察に至った。そこで、既存データ解析ソフトウェア以上のパフォーマンスを得るべく、また、Javaのスレッド機能を充分に活用することを視野に入れ、年度後半より、代表者所属先が有する1200台余のパーソナルコンピュータをTCP/IPネットワークにより仮想的に結合して並列計算機として動作させる、いわゆる「仮想並列計算機エンジン」を援用する形態のシステム開発にも取り組んだ。以上を要するに、(1)Javaによ...
  • 文部科学省:科学研究費補助金(基盤研究(B))
    研究期間 : 1997年 -2000年 
    代表者 : 水田 正弘, 今井 英幸, 南 弘征, 鈴川 晶夫, 村井 哲也, 佐藤 義治
     
    本研究では、多変量データの有する非線形な構造を代数曲線を利用して解析する統一的な方法の構築を目的とした。はじめは、代数曲線当てはめに関する手法の開発および理論の構築を中心に研究を推進した。研究の進展に伴い、関連する手法の研究にも重点を置き、非線形データ解析のためのいくつかの課題について研究を実施した。研究成果を5つ分けて、それぞれの概要を以下に述べる。1.一般化主成分分析理論的な意味付けと、手法の効率とその限界を示した。さらに改良手法を提案した。2.代数曲線当てはめデータ点と代数曲線との正確な距離の導出法の確立と、それを利用した曲線当てはめおよび代数曲線の表示法を開発した。3.Principal CurvesPrincipal Curvesの利用方法の提示およびアルゴリズムの改良を実施した。4.層別逆回帰法回帰分析の説明変量の時限を縮小する層別逆回帰法において、射影追跡を利用する方法を提案した。5.関数データ解析関数データ解析に関する回帰分析の拡張および、関数データに関する多次元尺度構成法を開発した。
  • 複雑な標本調査におけるリサンプリング推定法に関する研究
    日本学術振興会:科学研究費助成事業 特定領域研究(A)
    研究期間 : 1998年 -1998年 
    代表者 : 馬場 康維, 土屋 隆裕, 南 弘征
     
    1) 文献調査を行い,ブートストラップ法を分類・整理し,実用の面から評価した。 2) 既存調査データ及び人工的なデータにより理論式の推定精度の評価とりサンプリング法による評価の比較をした。さらには,種々のサンプリングを想定したケースについて検討した。 3) 大規模母集団からの標本調査にリサンプリング法が適用可能かどうか検討した。 検討事項は,計算時間,扱えるデータ容量等,情報処理の観点からのものである。これらの検討の結果,リサンプリング法について下記の評価を得た。 ・条件が整えば,精度の観点から,十分実用的である ・計算時間の観点から,問題はない ・計算機の容量の面から見ても,パーソナルコンピュータで扱える ・一般論的な理論面の検討がまだ不十分である これらの結果は,下記の学会等で報告した(1)。また,関連する研究の報告も行った。 t衾歿貴 (1) 馬場康維,土屋隆裕,ブートストラップ推定一理論と実用性,第66回日本統計学会,1998年7月 (2) 南 弘征,統計科学におけるインターネットとの接点,統計数理研究所共同研究(A-38)による研究会報告,1998年10月 (3) 南 弘征,水田正弘,視覚的データ解析システムにおけるクラス構成とJavaによる実装,第12回日本計算機統計学会シンポジウム,1998年11月
  • 文部科学省:科学研究費補助金(奨励研究(A))
    研究期間 : 1997年 -1998年 
    代表者 : 南 弘征
     
    本研究は、加速度的に普及しているインターネットの技術基盤を用い、インターネットを通じてデータ解析処理手順を得ることができ、具体的処理の実行が個々のユーザの計算機環境下で行なわれるような、ネットワークを活用したデータ解析支援環境の構築を研究目標とした。うち、平成10年度は、平成9年度に得られた知見に基づきJavaによるシステムの再構成を主たる課題とした。しかし、研究期間中にJavaの基本開発環境であるJDK(Java Developers Kit)の版が再三にわたり更新され、特にVersion1.1から1.2に至る過程では解析支援環境に欠かせないポインティングデバイス(マウス)操作に係るインタフェース、プログラムモジュールの取り扱いが大幅に変更された。一応の互換性は考慮されていたものの、今後の開発を視野に入れ、ほぼ全面的に再構築を行なった。また、Javaを用いることにより当初想定していなかったグラフィクス活用を視野に入れる必然性が生じた。研究代表者は従来より視覚的データ解析環境についても研究を行なってきたところであり、グラフィクスと親和性の高い環境では、極力グラフィクスを援用することで、操作性は飛躍的に高まるとの知見を得ている。そこで、処理手順自体の支援ではなく、グラフィクスを介した形で処理列の妥当性を検証する方がJava環境には適していると判断した。以上の知見を踏まえたプロト...
  • 複雑な標本調査におけるリサンプリング推定法に関する研究
    日本学術振興会:科学研究費助成事業 重点領域研究
    研究期間 : 1997年 -1997年 
    代表者 : 馬場 康維, 土屋 隆裕, 南 弘征, 竹ヶ原 克彦
     
    1)複雑な標本調査の推定へのリサンプリング法の適用に関する研究の文献調査を行った。この調査の結果を分類・整理し,既存理論を実用の面から評価した。 2)既存調査データ及び人工的なデータにより理論式の推定精度の評価とリサンプリング法による評価の比較をした。さらには,種々のサンプリングを想定したケースについて検討した。 3)計算時間,扱えるデータ容量等,情報処理の観点からリサンプリング法の実用性について検討した。 これらの検討の結果,リサンプリング法について下記の評価を得た。 ・条件が整えば,精度の観点から,十分実用的である ・計算時間の観点から,問題はない ・計算機の容量の面から見ても,パーソナルコンピュータで扱える ・一般論的な理論面の検討がまだ不十分である これらの結果は,下記の学会等で報告した。 学会報告 1.馬場康維,土屋隆裕,中村好宏,小林良行,ブートストラップ法による標準誤差の推定の試み(2),第11回日本統計学会大会 2.馬場康維,土屋隆裕,中村好宏,個票データの利用による推定精度の評価実験,第65回日本統計学会 3.馬場康維,土屋隆裕,中村好宏,小林良行,労働力調査におけるブートストラップ法の利用
  • 国際社会における医療技術製品及びサービスの新しい評価法と調達手続きに関する研究
    日本学術振興会:科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    研究期間 : 1996年 -1997年 
    代表者 : 阿部 弘, 山岡 克式, 南 弘征, 三谷 和史, 佐藤 松治, 松浦 亨
     
    国際社会における政府調達制度のありかたとして内外無差別・手続きの透明性・公正性を確保するために、供給者による苦情申し立て制度が確立されるとともに、価格に加えて性能・ライフサイクルコスト等を適正に評価し落札に反映させるための制度として総合評価落札方式が導入された。平成8年度本研究では総合評価落札方式によって調達された医療技術製品及びこれらに関連して調達されたコンピュータ、電気通信機器の仕様書及び総合評価基準を収集・デジタル化し、データテーブルの作成を行ったが、平成9年度においては(1)これらの基礎資料をもとにテキスト解析を行い、供給者からのクレームを惹起する危険因子、供給者調達機関の間において解釈の相違をもたらし、その結果紛争を惹起するおそれのある危険因子等を抽出し、これらの因子を抑制するための仕様書フォーマットを生成した。これらの結果を踏まえ平成10年度政府調達の指針とするために文部省政府調達説明会資料として利用された。さらに(2)総合評価における性能等評価のための得点の設定、特に基礎点と加点の配分理論、基礎点及び加点が価格及び提案システムの性能にどのように関連づけられるかについて検討を行った結果、帰納的に基礎点部分が価格、加点部分が性能に対応していること、また、基礎点部分の比重が大きければ当該調達は価格競争に、加点部分のそれが大きくなると性能競争になることが明らかとなったが、現行の制度運用上(a)調達規模金額すなわち予算額の上限が示されていないこと、(b)予定価格が一定数として与えられていること、(c)基礎点及び加点の数学的理論が不十分であること、(d)ライフサイクルコスト・実稼働実績の評価等の総合評価落札方式が持つ特徴的評価対象の適正な評価手法が、会計法・財政法等の現行解釈上必ずしも適正な運用に至っていないこと等から、今後総合評価落札方式をより有効かつ安定した方法で運用するためには、これらの問題について引き続き検討を行い理論化することが必須であることが明らかとなった。
  • 文部科学省:科学研究費補助金(試験研究(B), 基盤研究(A))
    研究期間 : 1995年 -1997年 
    代表者 : 佐藤 義治, 南 弘征, 今井 英幸, 塩谷 浩之, 村井 哲也, 水田 正弘
     
    情報科学において、“視覚化"という概念は最も有効なものの一つである。探索的データ解析においもても、単にデータを“視覚化"するだけではなく、解析の過程をも“視覚化"が可能ならばデータに内在する意味のある情報を抽出するために、極めて有効である。本研究は、このようなデータの視覚化と解析過程の視覚化の両方の機能をもつ視覚化プログラミング環境(Visual Promramming Environment)の構築を目指したものである。このような環境を用いることにより、解析手法を追加することや、たの手法に変更することおよびその結果を洞察することなどが、容易に実行可能となった。また,データ解析の初心者に対して,視覚的操作環境は、データ解析に関する知識データベースを付加することにより、有効に機能することが確認された。本研究プロジェクトにおいて、視覚的プログラミング環境のプロトタイプを作成し、ワークステーション上にTcl/Tkを用いて実装を試みたものである。特に、研究過程において、視覚的プログラミング環境に適したハードウェア・ソフトウェアの検討、有効性の評価、実用化への問題点などを検討し、広く視覚的プログラミング環境の実現についてのモデルケースとなることを目指したものである。
  • 文部科学省:科学研究費補助金(奨励研究(A))
    研究期間 : 1995年 -1995年 
    代表者 : 南 弘征
     
    本研究では、統計学に関する知識をあまり持たない利用者に対して、適切な解析作業・解析結果を与えるために、知識工学を応用して計算機側からの支援を行なうシステムの構築を目指した。具体的には、研究代表者により本研究以前に作成された試作システムに対し、以下に述べる3点の改良を試みた。まず、アルゴリズム再検討による推論速度の改良については、非単調推論アルゴリズムの導入により、推論過程そのものには改善がみられ、統計家の行なう判断に近付いたものの、取り扱わねばならない中途過程、述語数が増大し、知識工学におけるいわゆるフレーム問題と直面することとなった。研究前の予想を覆すほどの量であり、述語数の取捨選択では対処しきれないものと思われ、目的自体は半ば達成したものの、今後、知識ベースに関する再検討の必要性も研究結果として得られたことになる。次に、判断内容再検討による適用範囲拡大については、先に述べた通り、取り扱う知識量の増大により、わずかに数種の新手法、判断基準を盛り込むに留まった。知識として1基準増えるだけでも、推論過程では指数的に増大してしまうためである。また、グラフィクスを用いたインタフェース改良については、当初要求していた研究費が得られず、開発環境として不充分な状態であったが、幸い、研究代表者が研究分担者として参加している試験研究(B)(2)「探索的データ解析のための視覚的プログラミング環...

教育活動情報

主要な担当授業

  • 大学院共通授業科目(一般科目):複合領域
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 大学院共通科目
    キーワード : 数理統計学、多次元データ解析、データマイニング
  • 先端データ科学特論
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 情報科学研究科
    キーワード : 多変量解析、回帰分析、判別分析、クラスター分析、次元縮小、集約的データ解析,計算機統計学
  • 先端データ科学特論
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 修士課程
    開講学部 : 情報科学院
    キーワード : 多変量解析、回帰分析、判別分析、クラスター分析、次元縮小、集約的データ解析,計算機統計学
  • 先端データ科学特論
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 博士後期課程
    開講学部 : 情報科学研究科
    キーワード : 多変量解析、回帰分析、判別分析、クラスター分析、次元縮小、集約的データ解析,計算機統計学
  • 先端データ科学特論
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 博士後期課程
    開講学部 : 情報科学院
    キーワード : 多変量解析、回帰分析、判別分析、クラスター分析、次元縮小、集約的データ解析,計算機統計学
  • 確率過程
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 工学部
    キーワード : 定常過程,マルコフ過程,多変量解析,探索的データ解析,データマイニング
  • 確率過程とデータ解析
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 工学部
    キーワード : 定常過程,マルコフ過程,多変量解析,探索的データ解析,データマイニング
  • 統計学
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 全学教育
    キーワード : 平均,分散,標準偏差,確率変数,確率分布,母集団,標本,標本分布,点推定,信頼区間,仮説検定,回帰分析
  • サイバーセキュリティ基礎演習
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 工学部
    キーワード : サイバーセキュリティ、アクセスログ分析
  • 情報セキュリティ
    開講年度 : 2021年
    課程区分 : 学士課程
    開講学部 : 工学部
    キーワード : インターネット、公開鍵暗号、情報管理、情報漏えい、サイバーセキュリティ

大学運営

学内役職歴

  • 2015年10月1日 - 2017年3月31日 サイバーセキュリティセンター長
  • 2017年4月1日 - 2019年3月31日 サイバーセキュリティセンター長
  • 2019年4月1日 - 2021年3月31日 サイバーセキュリティセンター長
  • 2021年4月1日 - 2023年3月31日 サイバーセキュリティセンター長

委員歴

  • 2019年01月 - 現在   日本計算機統計学会   監事   日本計算機統計学会
  • 1994年 - 現在   日本計算機統計学会   学会誌編集委員(和文誌)
  • 2017年06月 - 2021年05月   統計数理研究所   共同利用委員会 委員
  • 1994年 - 2018年12月   日本計算機統計学会   理事
  • 2011年01月 - 2012年12月   日本計算機統計学会   評議員
  • 2002年04月 - 2003年03月   札幌市   IT経営戦略アドバイザリースタッフ


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