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ClearPathサーバITASCA3200 UNISYS 2200/3200 シリーズ
協調分散アーキテクチャを利用した動物体追跡
我々はTVのような低品質の画像を対象とし，画像中の人物や物体の動きを追跡する手法を研究している．画像中の物体の動きを追跡するためには，画面を対象物体とそれ以外の物体とに分割することが重要である．追跡には，同じような色，形の物体が近づいたり重なったりするシーンでも物体を分別でき，かつ形状が逐一変形する物体でも追跡できることが必要である． そのためには，同色，同形状の物体を認識するには，複数の画像解析アルゴリズムを組み合わせ，互いの解析の長所を生かすアーキテクチャが必要である．また，人物などの姿勢・形状の変化に対応するため，自律的に解析に必要な情報を更新させる必要がある． 本論文では，自律分散アーキテクチャを使用し，複数の解析アルゴリズムを並列に組み合わせ，結論を統合し，さらに自律的にモデルを更新するシステムを提案する．このため，モデルと実画像の相関を確率式として表現し，確率式の統合により結論を導き出す．さらに，この確率統合により，モデルの更新操作を行うか否かの判断を行うようにした．実験では，背景が同一な環境下と実際のTV画面での人物の追跡を行い，良好な結果を得られたことを報告する
クライアント/サーバシステムにおける信頼性向上の一手法
分散処理環境においてクライアント/サーバモデルがよく使われている．このモデルにおいてはサーバの信頼性がシステム全体の信頼性を決める要素となっている．サーバの信頼性を上げる方法としてバックアップサーバを作る方法がある．しかしこの方法では障害時のサーバの切替えに要する時間が大きく，時間的に制限のある応用に用いることができない． そこで本研究では，サーバをプロセスレベルで複製（レプリカ）することにより，サーバの切替えに要する時間を短縮することを図る．また，その処理手順をプロセス代数のCSPにより形式的に記述した．
円の「よい」NURBS表現について
本論文では，斉次空間でC1連続になるような円のNURBS表現を提案する． NURBSとは，区分的有理式を用いた曲線・曲面のパラメタ表現形式であり，円錐曲線や回転面を近似せずに表現できるため，CAD/CAMシステムで広く使われている．しかし，NURBSは4次元空間（斉次空間）での式を理論的背景としているので，従来の円のNURBS表現は，「3次元空間では滑らか（C1連続）でも，背後にある斉次空間の曲線式は滑らかでない」という問題を持っている． 本論文では，斉次空間でもC1連続になるNURBS表現を「よい」NURBS表現と考え，従来の表現から「よい」表現を得るための方法を提示する．その結果，円の「よい」NURBS表現が得られる．
TV会議システムを利用した手話による銀行窓口支援システムの構築事例
日本ユニシスとユーザであるS銀行は，NTTマルチメディア共同利用実験に，共同開発として参加した．実験対象システムは，TV会議システムを利用した手話による遠隔相談サービス，およびビデオ・オン・デマンドを使用した各種案内サービスである．筆者はこのプロジェクトに参加し，パーソナルコンピュータを使用したTV会議システム，ビデオ・オン・デマンド，ATMネットワークなど，マルチメディア最先端の技術に触れる機会を得た． 手話は映像だけで情報を伝達する手段であり，その映像には，滑らかな動き，十分な大きさ，鮮明さなどの点で高い品質が要求される．しかし，この要求を満足できるTV会議システムがほとんどなく，機器選定は困難な作業であった． また，検討に着手した平成6年秋に，弊社内でこのようなマルチメディアシステムを構築した実例はほとんどなく，専門のサポート部所もなかったため，アプリケーション開発のノウハウは全くなかった．従ってあらゆるところから情報を集めながら，試行錯誤の開発作業となった． 本論文では，こうした経験から筆者が得た，マルチメディアシステムを構築する際の機器選定のポイント，システムインテグレーション上のポイントについて具体的に報告する．（ただし本論文は，検討および開発当時の状況について報告するものである．検討から2年，稼働から1年以上が経過しているため，機器および使用している技術については，現在選択できる最新のものとは異なることにご留意いただきたい．また技術仕様についても変更されているものがあるため，利用に際しては最新状況をご確認願いたい．）
アパレルと物流 − 成長の鍵としての物流
戦後一貫して繊維輸出国であったわが国は，1987年以降入超に転じた．この変化を促した要因の一つは，繊維製品の海外生産の開始である．「構造障壁」と呼ばれた日本の流通チャネルが揺らぎ始めたのもこの頃で，国内市場の開放も求められ，繊維産業は国際競争力を次第に失っていった． しかし，こうした中で，アパレルメーカのA社は，とくに，バブル崩壊以降大きな成長を遂げつつある．同社は変貌する流通チャネルの中で新たにリーダーシップを握ったGMS*1を得意先とし，世の趨勢とは逆に少品種大量生産の商品政策を採り，大きな成功を納めている． 商品政策と共にこの成功に大きく寄与したのが物流である．消費者ニーズを発見するのが商品政策とすれば，消費者が望む時に，最適の方法で消費市場と商品を結びつけるのが物流の役割である．商品政策と物流は，同社のビジネスの両輪であり，重要な基盤である． I&Cシステム第二本部では，昨年，物流トータル・ソリューション・サービスを開始，物流情報システム構築だけでなく，物流診断からアウトソーシングまで，一連の物流システム構築サービスを目指している． ここでは，膨大な商品の流通を実現する物流を例に，アパレルメーカと物流の関係を明かにし，今後も含め，物流が持つ意味の重さと影響の大きさを示す．
ニューラルネットワーク学習への共役勾配法の適用評価
3層ニューラルネットワークを対象に，ニューラルネットワーク学習アルゴリズムを非線形最適化問題の見地から検討した．通常用いられるバックプロパゲーションは，本質的には最急降下法に分類される．バックプロパゲーションの問題点として，最適値近傍で収束が劣化すること，入力パラメータの調整を必要とすることが挙げられる． 本稿では，1次元最適化に準ニュートン法を使用した共役勾配法に基づく学習アルゴリズムを検討し実装を図った．排他論理和問題（XOR）をはじめとする基礎的なベンチマーク問題に本手法を適用し検証するとともに，バックプロパゲーションと比較した．その結果，1〜10倍の計算の高速化が確認された．
TVDスキームによる二相流解析の高精度化
原子力の熱流動安全解析においては，想定事象時における二相流現象を精度よく予測することが必要となる．二相流現象の予測には，対象とする各相の質量，運動量およびエネルギーの保存を別々に考慮する二流体モデルを用いるのが現在では一般的である．二流体モデルの数値解法には主として差分法が用いられ，計算が安定であることとアルゴリズムが単純であることから，各種保存方程式の対流項の離散化に一次上流差分法が使われている．ところが一次上流差分法は滑らかな数値解を与えるが，「数値粘性」による精度の劣化が大きいことが知られている． 気体流解析においては，一次上流差分と同様に数値振動のない滑らかな解を与えると同時に，大局的に二次以上の精度となるTVD（Total Variation Diminishing）スキームが考案され，今日では，この手法は単相の流体解析に広く用いられているが，二相流解析にこのスキームを応用した例は少ない．そこで，二相流解析に対するTVDスキームの有効性を調べるため，種々の一次元二相流ベンチマーク問題や基礎的な二次元二相流問題にこの手法を適用して，解の精度を検討した．その結果，TVDスキームは二相流解析においても数値粘性の低減に非常に有効であることがわかり，TVDスキームの導入により二相流解析の高精度化を図ることができた．