犬塚 信博 (イヌヅカ ノブヒロ)

INUZUKA Nobuhiro

写真a

所属学科・専攻等

情報工学教育類 知能情報分野/創造工学教育類
情報工学専攻 知能情報分野
創造工学教育推進センター

職名

教授

メールアドレス

メールアドレス

研究分野・キーワード

人工知能, 計算機ソフトウエア, 知識発見, 計算論理, 教育工学, ネットワーク科学

出身大学

  •  
    -
    1987年03月

    名古屋工業大学   工学部   情報工学   卒業

出身大学院

  •  
    -
    1992年03月

    名古屋工業大学  工学研究科  電気情報工学博士課程  修了

取得学位

  • 名古屋工業大学 -  博士(工学)

  • 名古屋工業大学 -  工学修士

学外略歴

  • 1994年04月
    -
    1996年03月

      日本学術振興会海外特別研究員   日本学術振興会特別研究員

  • 1990年04月
    -
    1992年03月

      日本学術振興会   日本学術振興会特別研究員

所属学会・委員会

  • 2012年01月
    -
    継続中

    日本学生相談学会

  • 2008年04月
    -
    継続中

    日本科学哲学会

  • 2005年04月
    -
    継続中

    国際計算機学会(ACM)

  • 2004年04月
    -
    継続中

    計測自動制御学会

  • 2003年04月
    -
    継続中

    情報処理学会

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専門分野(科研費分類)

  • 知能情報学

  • マルチメディア・データベース

  • 情報学基礎理論

 

研究経歴

  • 人間関係分析のための知識発見アルゴリズム

    個人研究   科学研究費補助金  

    研究期間:  2015年04月  -  2019年03月

  • 相談構造の特徴を重視した学生相談記録システムの開発

    個人研究   その他の研究制度  

    研究期間:  2011年12月  -  2012年07月

  • 科学的・合理的な学生相談手法を確立するための情報科学的研究

    機関内共同研究   科学研究費補助金  

    研究期間:  2011年05月  -  2013年03月

  • 関係型データマイニング法の実利用試験

    JST地域イノベーション創出総合支援事業  

    研究期間:  2010年10月  -  2011年03月

  • 関係型データマイニングに基づく統合的データ分析システムの開発

    個人研究   JST地域イノベーション創出総合支援事業  

    研究期間:  2009年10月  -  2010年03月

  • ボトムアップ方式による多関係データマイニング手法の確立

    個人研究   科学研究費補助金  

    研究期間:  2008年04月  -  2011年03月

論文

  • 属性間の関連度を用いた分解による概念束の単純化

    深谷 有吾,石榑 隼人,武藤敦子,森山甲一,犬塚信博

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用 ( 情報処理学会 )    2019年12月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著


    形式概念分析では,概念束を可視化して分析を行うが,データ量が増大すると,複雑化して理解が困難になってしまう.そのために概念束の簡素化を必要とする.また簡素化とは別に,概念束分解の手法がいくつか提案されてきた.従来の分解手法では,分解できるデータに対して制約がある場合や,専門的な知識を必要とするため,実際のデータに適応しづらいという問題があった.本研究では,その問題を解決するために,分解手法の一つである Nested Line Diagram を改良した分解手法を提案する.本手法は,データの情報から関連性のある属性のグループに分けることで,概念束を分解する.また,それらを概念束の和と積を使い作成した概念束に本手法を適用して実験 ・ 評価を行う.実験では,互いに関連性のある属性が同じグループに所属され,互いに独立関係にある属性は別のグループに決まることが分かった.これにより実データにおいても,関連性のある属性をグループとした概念束に分解できると考えられる.また,本手法に扱うことのできる,6 つのクラスタリング手法の違いを明確にし,場合によってそれらの手法を変える必要があることを示唆した.

  • 非負値多重行列因子分解と決定木学習による行動パターンと属性情報の分析

    小島世大,石榑隼人,坂田美和,武藤敦子,森山甲一,犬塚信博

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用 ( 情報処理学会 )    2019年12月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著


    近年 IC カードの普及やセンサデバイスの発達により,多岐にわたるデータの収集 ・蓄積が可能となり,それらのデータを用いて人の行動分析に関する研究がされている.それらのデータの多くは,非負の値を要素にもつ行列として表現することができる.これらを解析する手法として行列因子分解に基づく手法が注目を集めており,パターン抽出や推薦システムなどに利用されている.本研究では,データから非負値多重行列因子分解 (NMMF) と決定木学習を用いて人の頻出行動パターンと属性情報 (性別,年齢など) の関係を分析する手法を提案する.最後に,われわれは提案手法を用いて入退室データの分析を行い,提案手法の有効性を確認する.

  • 含意関係に注目した概念束分解手法の評価

    石榑 隼人,武藤敦子,森山甲一,犬塚信博

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用 ( 情報処理学会 )    2019年12月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    形式概念分析は概念を数学的に扱い,データ分析を行う手法である.形式概念分析では,データから概念束と呼ばれる構造や含意関係と呼ばれる属性間の関係を用いて,データの分析を行う.しかしデータのサイズが増加すると,概念束は急速に複雑になる.そのため,概念束の分解を行うさまざまな手法が提案されているが,分解手法の比較評価は十分ではない.本研究では,分解が可能かどうかや分解後の概念束が含意関係をどの程度保つかという観点から,概念束の分解手法を比較評価した.

  • オスの同性間競争によるアオモンイトトンボの交尾時間の進化モデル

    宮部諒,武藤敦子,森山甲一,犬塚信博

    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用 ( 情報処理学会 )    2019年12月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著


    近年人工生命の分野で,生物の行動を計算機上でモデル化し進化メカニズムを解明する研究が盛んに行われている.生物の行動は個体間の相互作用によって集合体として複雑な行動が生じる.そのため複雑系モデルであるエージェントベースドモデルが主に用いられている.本研究では,オスの交尾行動に同性間競争が確認されているアオモンイトトンボに着目する.アオモンイトトンボに関しては,メスの色彩の多様性維持のための負の頻度依存選択のモデル化は行われているが,オスの交尾行動の進化を考慮したモデル化は行われていない.アオモンイトトンボは時間帯によって交尾時間が変化することが知られている.本研究では,交尾時間を遺伝子としたエージェントベースドモデルを提案し,さまざまな環境下でのオスの進化動向を観察を行う.その結果,実環境でも観測された午前中の長時間交尾戦略が進化の過程で最適となった.これは,産卵可能になる午後の時間帯までメスを拘束することで自分の遺伝子を確実に残すことができたからであると考えられる.

  • Safe Reinforcement Learning in Continuous State Spaces

    Takumi Umemoto, Tohgoroh Matsui, Atsuko Mutoh, Koichi Moriyama, Nobuhiro Inuzuka

    2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2019) ( IEEE )    2019年10月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Running Reinforcement Learning Agents on GPU for Many Simulations of Two-Person Simultaneous Games

    Koichi Moriyama, Yoshiya Kuroki, Atsuko Mutoh, Tohgoroh Matsui, and Nobuhiro Inuzuka

    4th IEEE International Conference on Agents (IEEE ICA 2019) ( IEEE )    2019年10月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Multi-Objective Safe Reinforcement Learning -The Relationship Between Multi-Objective Reinforcement Learning and Safe Reinforcement Learning

    Naoto Horie, Tohgoroh Matsui, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh, Nobuhiro Inuzuka

    Journal of Artificial Life and Robotics ( Springer )  24 ( 3 ) 352 - 359   2019年09月  [査読有り]

    研究論文(学術雑誌)   共著

    Reinforcement learning (RL) is a learning method that learns actions based on trial and error. Recently, multi-objective reinforcement learning (MORL) and safe reinforcement learning (SafeRL) have been studied. The objective of conventional RL is to maximize the expected rewards; however, this may cause a fatal state because safety is not considered. Therefore, RL methods that consider safety during or after learning have been proposed. SafeRL is similar to MORL because it considers two objectives, i.e., maximizing expected rewards and satisfying safety constraints. However, to the best of our knowledge, no study has investigated the relationship between MORL and SafeRL to demonstrate that the SafeRL method can be applied to MORL tasks. This paper combines MORL with SafeRL and proposes a method for Multi-Objective SafeRL (MOSafeRL). We applied the proposed method to resource gathering task, which is a standard task used in MORL test cases.

  • A Model of Mate-Choice Copying Focusing on Mating Systems

    Kosuke Ozeki, Atsuko Mutoh, Yutaro Ikai, Koichi Moriyama, Nobuhiro Inuzuka

    The Twenty-Fourth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2019 (AROB 24th 2019) ( The Society of Instrument and Control Engineers )    2019年01月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

  • Accelerating Deep Q Network by weighting experiences

    Kazuhiro Murakami, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh, Tohgoroh Matsui, Nobuhiro Inuzuka

    Lecture Notes in Computer Science (Neural Information Processing. ICONIP 2018) ( Springer )  11301   204 - 213   2018年12月

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   共著

    Deep Q Network (DQN) is a reinforcement learning methodlogy that uses deep neural networks to approximate the Q-function. Literature reveals that DQN can select better responses than humans. However, DQN requires a lengthy period of time to learn the appropriate actions by using tuples of state, action, reward and next state, called “experience”, sampled from its memory. DQN samples them uniformly and randomly, but the experiences are skewed resulting in slow learning because frequent experiences are redundantly sampled but infrequent ones are not. This work mitigates the problem by weighting experiences based on their frequency and manipulating their sampling probability. In a video game environment, the proposed method learned the appropriate responses faster than DQN.

  • A Friendship Generation Model Considering Affiliations

    Yuta Izumi, Atsuko Mutoh, Koichi Moriyama, Nobuhiro Inuzuka

    Proc. 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics ( IEEE )    304 - 307   2018年10月  [査読有り]

    研究論文(国際会議プロシーディングス)   単著

    To motivate the members of an organization, it is important for the manager of the organization to understand the characteristics of changing friendships among the members. There are friendship generation models based on rational and structural choices, but most do not consider affiliations, such as a class at school. In schools, friendships change after a class has changed. This paper proposes a friendship generation model considering affiliations based on structural choice. Simulations show that if the model has a strong influence of affiliations, the model better matches the actual changes of friendship.

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著書

  • MIT認知科学大事典

    中島秀之, 他 (担当: 共訳 )

    共立出版  2012年11月 ISBN: 978-4-320-09447-5

    「認知科学」の全分野にわたって,それぞれの方法論および理論を網羅した世界に類のない事典。認知科学を構成している六つの主要分野:哲学,心理学,神経科学,計算論的知能,言語学,文化・認知・進化の中から470項目を厳選し,それぞれに対して第一級の研究者が執筆にあたっている。
    登録者(犬塚)は人工知能関係の8項目程度を翻訳した。

研究発表

  • 形式概念分析を用いた武道における型の効率的な習熟支援手法の検討

    増田康介, 島孔介, 石榑隼人, 武藤敦子, 森山甲一, 犬塚信博

    第30回身体知研究会  2019年11月  -  2019年11月  人工知能学会

  • 社会的証明を導入したコミュニティ活動活性化モデル

    木村隆大, 武藤敦子, 森山甲一, 松井藤五郎, 犬塚信博

    情報学ワークショップ  (中京大学)  2019年11月  -  2019年11月  情報学ワークショップ実行委員会

  • 属性の頻出性を考慮したグループ編成の為の属性表現

    林祐仁朗, 武藤敦子, 森山甲一, 犬塚信博

    第17回情報学ワークショップ   (中京大学)  2019年11月  -  2019年11月  情報学ワークショップ実行委員会

  • 友人関係ネットワークにおける関係発生能力の測定モデルの提案と検証

    林祐仁朗, 武藤敦子, 森山甲一, 犬塚信博

    情報学ワークショップ2019  (中京大学)  2019年11月  -  2019年11月  情報学ワークショップ実行委員会

  • 非負値多重行列因子分解を用いた行動変化パターンの抽出

    小島世大, 島孔介, 武藤敦子, 森山甲一, 犬塚信博

    情報学ワークショップ  (中京大学)  2019年11月  -  2019年11月  情報学ワークショップ実行委員会

  • エゴセントリックネットワークのパターンの構成によるネットワーク生成

    小木曽友哉, 武藤敦子, 森山甲一, 松井藤五郎, 犬塚信博

    情報学ワークショップ  (中京大学)  2019年11月  -  2019年11月  情報学ワークショップ実行委員会

  • 人の滞在履歴データを用いた避難所割り当て手法の提案

    岡田啓希, 武藤敦子, 森山甲一,松井藤五郎, 犬塚信博

    電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会  (大同大学)  2019年09月  -  2019年09月  電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会実行委員会

  • 属性情報の取得範囲による友人関係生成への影響

    泉優多, 武藤敦子, 森山甲一,松井藤五郎, 犬塚信博

    電気・電子・情報関係学会 東海支部連合大会  (大同大学)  2019年09月  -  2019年09月  電気・電子・情報関係学会 東海支部連合大会実行委員会

  • 動的所属関係における所属変化の分析

    足利太嘉, 松井藤五郎, 武藤敦子, 森山甲一, 犬塚信博

    第18回情報科学技術フォーラム(FIT)   (岡山大学)  2019年09月  -  2019年09月  一般社団法人電子情報通信学会

  • 強化学習エージェントの協調をもたらすN人囚人のジレンマゲームの利得関数

    田口智健, 森山甲一, 武藤敦子, 松井藤五郎, 犬塚信博

    第18回情報科学技術フォーラム(FIT)   (岡山大学)  2019年09月  -  2019年09月  電子情報通信学会

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工業所有権

  • 相談構造に基づく相談記録システム

    特願 特願2011-999999 

    犬塚信博, 武藤敦子, 小田尚宜

  • 友人関係推測システム

    特願 特願2008-34078  特開 特開2009-193396  特許 5283059

    犬塚信博, 中野智文, 下村幸作, 松尾啓志

    出席の記録から友人関係を推測するシステムに関する特許

学術関係受賞

  • 2019年度人工知能学会全国大会優秀賞

    2019年06月   人工知能学会   非負値多重行列因子分解の因子行列を用いたクラスタリングと決定木学習によるオフィスの入退室データの分析  

    受賞者:  小島 世大, 石槫 隼人, 坂田 美和, 武藤 敦子, 森山 甲一, 犬塚 信博

  • 情報処理学会全国大会学生奨励賞

    2013年03月06日   情報処理学会  

    受賞者:  西山瑞紀

  • 第9回情報学ワークショップ奨励賞

    2011年11月25日   第9回情報学ワークショップ実行委員会  

    受賞者:  小田尚宜, 武藤敦子, 犬塚信博

  • 第8回情報学ワークショップ奨励賞

    2010年12月10日   情報学ワークショップ実行委員会  

    受賞者:  松島裕, 犬塚信博

  • 第8回情報学ワークショップ優秀論文賞

    2010年12月10日   情報学ワークショップ実行委員会  

    受賞者:  中野裕介, 犬塚信博

  • 第7回情報学ワークショップ奨励賞

    2009年11月27日   情報学ワークショップ実行委員会  

    受賞者:  牧野敏行,犬塚信博

  • 電気関係学会東海支部連合大会奨励賞

    1996年04月   -  

    受賞者:  -

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • 人間関係分析のための知識発見アルゴリズム

    基盤研究(C)

    研究期間:  2015年04月  -  2019年03月  代表者:  犬塚信博

  • 科学的・合理的な学生相談手法を確立するための情報科学的研究

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2011年04月  -  2013年03月  代表者:  犬塚信博

 

教育活動に関する受賞

  • 2015年度 情報処理学会東海支部学生論文奨励賞

    2016年05月   情報処理学会東海支部  

    受賞者: 島孔介

  • 2015年度 情報処理学会東海支部学生論文奨励賞

    2016年05月   情報処理学会東海支部  

    受賞者: 石榑隼人