2025年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Mizuka Komatsu, Takatoshi Yasui, Takenao Ohkawa, Christoper Budd, "Data-driven modeling of habituation with its frequency-dependent hallmark based on Fourier Neural Operator", Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE to appear.

【研究報告/講演】

  • 泉山実和奈, 小松瑞果, 大川剛直,"動的因果モデルに基づくマルチグラフ畳み込みネットワークによる認知タスク分類", 情報処理学会第152回MPS研究発表会 (Mar. 2025).

2024年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Shintaro Takeda, Takuo Emoto, Tomoya Yamashita, Hiroyuki Yamamoto, Tomofumi Takaya, Takahiro Sawada, Takeshi Yoshida, Masatoshi Inoue, Yuya Suzuki, Tomoyo Hamana, Taishi Inoue, Masayuki Taniguchi, Naoto Sasaki, Hiromasa Otake, Takenao Ohkawa, Tomoyuki Furuyashiki, Hiroya Kawai and Ken-ichi Hirata, "Single-Cell RNA Sequencing Reveals an Immune Landscape of CD4+ T Cells in Coronary Culprit Plaques With Acute Coronary Syndrome in Humans—Brief Report," Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology, Vol 44, Issue 5 (Apr. 2024).
  • Koji Maeta and Takenao Ohkawa, "Detection of Combustion Instabilities Caused by Premixed Flames Using Convolutional Autoencoder," Proceedings of the 9th World Congress on Momentum, Heat and Mass Transfer (Apr. 2024).
  • Mizuka Komatsu, "Estimate epidemiological parameters given partial observations based on algebraically observable PINNs," IEEE CAI 2024 Workshop on Scientific Machine Learning and its Industrial Applications (June. 2024).
  • Koji Maeta and Takenao Ohkawa, "Improving the Accuracy of Detecting Signs of Combustion Instability by Using Anomaly Detection," Journal of Fluid Flow, Heat and Mass Transfer, Vol. 11, pp. 168-176 (July. 2024).
  • Rin Takahira, Chaoran Liu, Carlos Toshinori Ishi, Takenao Ohkawa, "Age and Spatial Cue Effects on User Performance for an Adaptable Verbal Wayfinding System," Proc. of the 2024 IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN) (Aug. 2024, To appear).
  • Mizuka Komatsu, Takaharu Yaguchi, Kohei Nakajima, "Algebraic Design of Physical Computing System," Physica D: Nonlinear Phenomena, Vol. 470, Part A, 134382 (Dec. 2024).
  • Mizuka Komatsu, Takatoshi Yasui, Takenao Ohkawa, "Data-Driven Modeling of Habituation Based on Fourier Neural Operator", Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA) (Dec. 2024).

【図書/解説記事】

  • 小松瑞果, 谷口隆晴(分担執筆), "グレブナー基底の物理リザバーコンピューティングへの応用," 数理科学2024年3月号「<<グレブナー基底>>のすすめ」(Mar. 2024).

【研究報告/講演】

  • 中井 空, 小松 瑞果, 大川 剛直, “Tysonらのモデルに基づく馴化のシミュレーション及び代数的解析”, 日本応用数理学会第9回学生研究発表会(Mar.2024).
  • 安井 賢俊, 小松 瑞果, 大川 剛直, “DeepONetを用いた馴化のモデリング”, 日本応用数理学会第9回学生研究発表会(Mar.2024).
  • 玉崎 伶河, 大川 剛直, 大山 憲二, 小松 瑞果, “パーティクルフィルタを用いた Dead Reckoning と電波強度に基づく放牧牛の協調位置推定”, 情報処理学会第86回全国大会(Mar.2024).
  • 坂本直暉, 大川 剛直, 小松 瑞果, 大山 憲二, “動画像データに基づく放牧牛の個体識別における歩容認証の適用”, 情報処理学会第86回全国大会(Mar.2024).
  • 大橋 真琴, 大川 剛直, “大豆の遺伝特性と環境特性に基づく Temporal Random Forest を利用した混合モデルによる収量予測”, 情報処理学会第86回全国大会(Mar.2024).
  • 吉田 武司, 大川 剛直, “Graph Convolutional Networkを用いた蛋白質表面データに基づく蛋白質・リガンド結合予測”, 情報処理学会第86回全国大会(Mar.2024).
  • 永岡 優, 小松 瑞果, 大川 剛直, 大山 憲二, “疎構造学習による放牧牛の社会性ネットワークの推定” 情報処理学会第86回全国大会(Mar.2024).
  • Mizuka Komatsu, "Application of differential elimination for physics-informed neural networks," XII. Conference on Differential Algebra and Related Topics (DART2024), Invited (Apr. 2024).
  • 小松 瑞果, “個性の定量化とModel Identifiability,” 第6回日本メディカルAI学会学術集会, 招待講演 (June. 2024).
  • 小松 瑞果, "未観測変数をもつPhysics-Informed Neural Networks における微分消去に基づくパラメータ推定", 記号計算の高速化と産業課題解決への応用2, 招待講演 (Nov. 2024).
  • 中川蓮, 大山憲二, 大川剛直, "MILを用いた加速度センサからの放牧牛発情時インタラクションの検出", 第23回情報科学技術フォーラムFIT2024(Sep.2024).

2023年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Satoru Hori, Norihisa Komoda, Takenao Ohkawa,“Drone airfield location determination method for parcel delivery by vehicle and drone”, Proc. of the 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integrations (Jan. 2023).
  • 堀 悟, 薦田憲久, 大川剛直, “車両とドローンの連携による宅配荷物の配送計画立案のための先読み探索方式”, 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌), Vol.143, No.3 (Mar. 2023).
  • Yang Yang, Mizuka Komatsu, Kenji Oyama and Takenao Ohkawa, "SCIRNet: Skeleton-based cattle interaction recognition network with inter-body graph and semantic priority", Proc. of the 2023 International Joint Conference on Neural Networks, pp.1-8 (Jun. 2023).
  • Satoshi Yashiro, Norihisa Komoda, and Takenao Ohkawa,"A Process Flow Composable Opendata Mashup Tool and Its Effects Evaluation",in Proc. of 20th Applied Computing 2023 and in Proc. of 22nd International Conferences on WWW/Internet 2023, pp.23-30 (Oct. 2023).
  • Mizuka Komatsu, Takaharu Yaguchi, Kohei Nakajima,"Algebraic design of physical computing system for time-series generation", NeurIPS 2023 Workshop on ML with New Compute Paradigms (Dec. 2023).

【研究報告/講演】

  • 高平 凜, 楊 陽, 小松 瑞果, 大川 剛直, “Vision & Language Modelにおけるユニモーダルの特徴間のアラインメントによるVQAの学習速度の改善“, 情報処理学会 第85回全国大会, 6V-04 (Mar.2023).
  • 若菜 理志, 大川 剛直, 小松 瑞果, 太田 能, 大山 憲二, “カルマンフィルタとRauch-Tung-Striebel Smootherを用いたdead reckoningによる放牧牛の位置推定“, 情報処理学会 第85回全国大会, 1ZB-02 (Mar.2023).
  • 大橋 真琴, 大川 剛直, “機械学習を用いた大豆の収量分類および収量に寄与する知識抽出“, 情報処理学会 第85回全国大会, 5ZG-01 (Mar.2023).
  • 逸見 聡, 大川 剛直, “圃場ごとの栽培環境を考慮した気象情報に基づく大豆の収量レベル推定“, 情報処理学会 第85回全国大会, 5ZG-02 (Mar.2023).
  • 屋代 聡, 薦田憲久, 大川剛直,"オープンデータマッシュアップツールの効果に関する検討", 電気学会 第92回情報システム研究会, IS-23-014, pp.29-pp.34 (Jun. 2023).
  • 七里航紀, 小松瑞果, 大川剛直, "Algebra-assisted PINN approach for SEIR modeling with unobserved variables," 6th Workshop on Virus Dynamics (July, 2023).
  • Mizuka Komatsu,"Algebraic approaches to quantitative modeling of dynamic biological systems," OKO International Symposium 2023, Invited (Aug. 2023).
  • 永岡 優, 小松 瑞果, 大川 剛直, 大山 憲二, "放牧牛のネットワーク分析における疎構造学習の適用", 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 第2分冊, pp.413-414 (Sep. 2023).
  • 大橋 真琴, 大川 剛直, "大豆栽培環境の交互作用を考慮したGAを用いたハイブリッド特徴選択", 第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 第4分冊, pp.329-330 (Sep. 2023).
  • 小松 瑞果, "Differential algebraic analysis of state space models and its applications", 超幾何学校2023 (ワークショップ), 招待講演 (Aug. 2023).
  • 小松 瑞果, "Physics-Informed Neural Networksに対する代数的アプローチおよび疫学モデリングへの応用", 2023年度数理生物学会年会, 招待講演 (Sep. 2023).

2022年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • 屋代 聡, 薦田憲久, 大川剛直,“データ結合後の構造変化に基づくアプリケー ション構想に有用なオープンデータ探索手法”, 電気学会論文誌C(電子・情 報・システム 部門 誌), Vol.142, No.8, pp.894-pp.901 (Aug. 2022).
  • Daisuke Fukui, Takushige Katsura, Masashi Egi, Norihisa Komoda, Takenao Ohkawa,“Estimation of Human Emotion Defined with Russell’s Circumplex Model Using Lightweight fNIRS Device”, Proc. of 16th International Conference on Interfaces and Human Computer Interaction (July 2022).
  • Miho Imazaki, Satoshi Kaneko, Norihisa Komoda, Takenao Ohkawa,“Evaluation of Data Optimal Storage System in Hybrid Cloud”, Proc. of the 19th International Conference on Applied Computing (Nov. 2022, to appear).
  • Yang Yang, Mizuka Komatsu, Takenao Ohkawa, Kenji Oyama,“Real-Time Cattle Interaction Recognition via Triple-stream Network”, Proc. of 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (Dec. 2022, to appear).
  • Daisuke Fukui, Takushige Katsura, Masashi Egi, Norihisa Komoda, Takenao Ohkawa, “Estimation of Various Human Emotions Using Lightweight fNIRS Device”, IADIS International Journal on Computer Science and Information Systems, Vol.17, No.2, pp.49-63 (Dec. 2022).

【図書/解説記事】

  • 小松瑞果, “変数消去を切り口とした代数生物学の研究例の紹介”, 酵素工学ニュース, Vol.88, pp.19-pp.22,酵素工学研究会 (Oct. 2022).

【研究報告/講演】

  • 堀 悟, 薦田憲久, 大川剛直, “車両とドローンの連携による宅配荷物の配送計画立案のための先読み探索方式”, 電気学会 第87回情報システム研究会, IS-22-010 (Mar. 2022).
  • 屋代 聡, 薦田憲久, 大川剛直,“データ結合前後の構造変化に基づく利活用に有 用な オープンデータの探索手法”, 電気学会 第88回情報システム研究会, IS-22-023, pp.19-pp.24 (Jun. 2022).
  • 楊 陽, 小松瑞果, 大山憲二, 大川剛直,“Attentionの導入によるYOLOv5と DeepSORTの 改良に基づく放牧牛のリアルタイム追跡手法の構築”, 第21回情報科 学技術フォーラ ム (FIT2022), 第三分冊, pp.205-206 (Sep. 2022).
  • 森木俊臣, 佐藤弘起, 高見真平, 吉治希恵, 小林美保, 薦田憲久, 大川剛直,“社内SNSを 用いた安全意識向上システムの開発”, 電気学会 第89回情報システム研究会, IS-22-032 (Oct. 2022).
  • 新田朗大,”気象条件に基づいた農作物の生育予測”, 滋賀大学 第108回データサイエンスセミナー (Jan. 2022).
  • 小松瑞果, 七里航紀, 大川剛直, "未観測変数をもつPhysics-Informed Neural Networksに関する代数的考察, " 日本応用数理学会 環瀬戸内応用数理研究部会第26回シンポジウム(Dec.2022).

2021年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Takuto Jikyo, Tomio Kamada, Chikara Ohta, Takaharu Yaguchi, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, and Ryo Nishide, “Error Factor Analysis of DNN-based Fingerprinting Localization through Virtual Space,” Proceedings of IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC2021), (Jan. 2021).
  • Kouhei Tachibana, Aoi Fukazawa, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa,“Estimation of Important Binding Sites in Compounds that Interact with Proteins”, Computational Biology and Chemistry, Volume 93, https://doi.org/10.1016/j.compbiolchem.2021.107511  (Aug. 2021).
  • Satoshi Yashiro, Pranay Verma, Norihisa Komoda, and Takenao Ohkawa,“Cost Reduction Estimation Method of a Software Vulnerability Management Tool”,in Proc. of 20th International Conferences on WWW/Internet 2021 and in Proc. of 18th Applied Computing 2021, pp.205-210 (Oct. 2021).
  • Yuki Yamamoto, Takenao Ohkawa, Chikara Ohta, Kenji Oyama and Ryo Nishide,“ Depth Image Selection Based on Posture for Calf Body Weight Estimation”, Eng. Proc. 2021, 9(1), 20; https://doi.org/10.3390/engproc2021009020 (Nov. 2021).
  • Akihiro Nitta, Yuya Chonan, Satoshi Hayashi, Takuji Nakamura, Hiroyuki Tsuji, Noriyuki Murakami, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa and Seiichi Ozawa,“An Easily Installed Method of the Estimation of Soybean Yield Based on Meteorological Environments with Regression Analysis”, Eng. Proc. 2021, 9(1), 26: https://doi.org/10.3390/engproc2021009026 (Nov. 2021).
  • 堀 悟, 薦田憲久, 大川剛直, “車両とドローンの連携による宅配荷物の配送方式”, 電気学会論文誌C(電子・情報・システム部門誌) Vol.141、No.11, pp.1175-1184 (Nov. 2021).

【図書/解説記事】

  • 小澤誠一, 大川剛直, 他(分担執筆),“データサイエンスの考え方: 社会に役立つAI× データ活用のために”, 第2章担当, オーム社 (Nov. 2021).

【研究報告/講演】

  • 堀 悟, 薦田憲久, 大川剛直, “車両とドローンの連携による宅配荷物の配送方式”, 電気学会 第84回情報システム研究会, IS-21-010 (Mar. 2021).
  • 屋代 聡, 薦田憲久, 大川剛直, “オープンデータの組み合わせ有用性評価手法”, 電気学会 第85回情報システム研究会, IS-21-029, pp.37-42 (June 2021).
  • 逸見 聡, 東山久瑠実, 小澤誠一, 長南友也, 林 怜史, 中村卓司, 辻 博之, 村上則幸, 西出 亮, 大川剛直, “時系列パターンの共起性に基づく大豆の収量に関与する土壌水分環 境の抽出”, 第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021), 第2分冊, pp.469-472 (Aug. 2021).
  • 植田晋之介, 大川剛直, 大山憲二, 太田 能, “首輪型デバイスによる計測データを用い たRNNに基づく牛の行動分類”, 第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021), 第2分冊, pp.415-418 (Aug. 2021).
  • 若菜理志, 大川剛直, 大山憲二, 太田 能, “ノード間の接続性を考慮した電波強度に基 づく放牧牛の位置推定”, 第20回情報科学技術フォーラム(FIT2021), 第4分冊, pp.229-232 (Aug. 2021).

2020年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Muhammad Taufiq Pratama, Sangwook Kim, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji and Noriyuki Murakami, “Deep Learning-based Object Detection for Crop Monitoring in Soybean Fields”, Proceedings of the 2020 International Joint Conference on Neural Networks (July 2020).
  • 山内陽平,山西雄大,福元駿汰,治京拓人,太田 能,西出 亮,大山憲二,谷口隆晴, 大川剛直, “IoC: Internet of Cows ―インタラクション分析による放牧牛飼養管理シス テム―”, 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス, Vol.11 No.3 (July 2020).

2019年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Katsuhiro Nagata, Midori Namba, Seiichi Ozawa, Yuya Chonan, Satoshi Hayashi, Takuji Nakamura, Hiroyuki Tsuji, Noriyuki Murakami, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, “Feature Selection and Grouping of Cultivation Environment Data to Extract High/Low Yield Inhibition Factor of Soybeans”, Proc. of 12th EFITA-HAICTA-WCCA Congress, pp.96-101 (June 2019).
  • Shunta Fukumoto, Ryo Nishide, Yumi Takaki, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “ Detection of Approaching Interaction with Cattle in Estrus Based on Community Transition and Cattle Distance ”, Proc. of 12th EFITA-HAICTA-WCCA Congress, pp 108-113 (June 2019).
  • Naoki Fukuda, Takenao Ohkawa, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Yumi Takaki, Ryo Nishide, “Image Extraction Based on Depth Information for Calf Body Weight Estimation”, Proc. of 12th EFITA-HAICTA-WCCA Congress, pp.78-83 (June 2019).
  • Aoi Fukazawa, Ryota Tamori, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, “Extraction of feature values using protein molecular surface data and prediction of significant spot for preferential binding of ligands”, Proceedings of the 7th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp.271-277 (Sep. 2019)
  • Kurumi Higashiyama, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Satoshi Hayashi, Takuji Nakamura, Hiroyuki Tsuji, Noriyuki Murakami, Seiichi Ozawa, “Extraction of Soil Moisture Change Involved in Soybean Yield by Similarity Evaluation Encompassing Time Series Data”, Proceedings of the 7th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp.278-285 (Sep. 2019).
  • Takahiro Yamanishi, Takuto Jikyo, Tomio Kamada, Ryo Nishide, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “A Study on Outdoor Localization Method by Recurrent Deep Learning based on Time Series of Received Signal Strength from Low Power Wireless Tag”, IEICE Communications Express, Vol.X8-B, No.12 (Dec. 2019).
  • Shohei Sakamoto and Koji Eguchi, “Sequential Monte Carlo Inference Based on Activities for Overlapping Community Models”, Behavioral Analytics in Social and Ubiquitous Environments, Lecture Notes in Computer Science, Vol.11406, Springer Nature (to appear).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Supervised Nonparametric Multimodal Topic Models for Multi-class Video Classification” (invited and reviewed), ITE Transactions on Media Technology and Applications, Vol.7, No.2, pp.80-91 (Apr. 2019).
  • Kohei Yamamoto, Koji Eguchi, and Atsuhiro Takasu, “Hierarchical Topic Models for Expanding Category Hierarchies”, Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp 2019), Kyoto, Japan, pp.242-249 (Mar. 2019).

【研究報告/講演】

  • 多森凌太, 深澤 葵, 西出 亮, 大川剛直, “蛋白質分子表面データからの特徴量の抽出 と結合重要部位の推定”, 火の国情報シンポジウム2019 (Mar. 2019).
  • Takenao Ohkawa, Hiroto Nishimura, Kento Sakaue, “Protein Recognition Spots Extraction by Biclustering Algorithm BISES”, Bio-IT World Conference & Expo WEST (Mar. 2019).
  • 治京拓人, 山西雄大, 高木由美, 太田 能, 大川剛直, 西出 亮, 大山憲二, 鎌田十三郎, “省電力無線タグのモデルベース受信電力推定データを用いた深層学習に基づく屋外位置推定方式に関する一検討”, 電子情報通信学会総合大会 (Mar. 2019).
  • 山西雄大, 治京拓人, 高木由美, 鎌田十三郎, 太田能, 西出亮, 大山憲二, 大川剛直, “省電力無線タグ受信電力に基づく時系列を考慮した深層学習による屋外位置推定”, 電子情報通信学会総合大会 (Mar. 2019).
  • 岩田 晟,江口 浩二,藤田 澄男, “Hawkes過程とトピックモデルによる検索数の予測”, 第14回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 (Jun. 2019).
  • 井上 曜,梅原 頌平,江口 浩二, “多次元関係データに対する潜在変数モデルのための双対分解による推定”, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019) (Mar. 2019).
  • 中山 峻一, 江口 浩二, “マルチタスク・ベイズ的最適化を用いた複数の時系列データの分析と予測”, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019) (Mar. 2019).

2018年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Ayumi Yamashita, Takenao Ohkawa, Kenji Oyama, Chikara Ohta, Ryo Nishide, Takeshi Honda, “Calf Weight Estimation with Stereo Camera Using Three-Dimensional Successive Cylindrical Model”, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers, Vol.6, No.1, pp.39-46 (Jan. 2018).
  • Hiroto Nishimura, Takenao Ohkawa, “A New Biclustering Algorithm with Exclusive Random Selection of Columns for Predicting Recognition Spots on Protein Molecular Surfaces,” International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics Vol. 8, No. 1, pp. 11-19 (Jan. 2018).
  • Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, “Optimal Pattern Discovery to Reveal the High Yield Inhibition Factor of Soybeans”, Journal of the Institute of Industrial Applications Engineers Vol.6, No.2, pp.66–72 (Apr. 2018).
  • Kazuki Omura, So Yahata, Seiichi Ozawa, Takenao Ohkawa, Yuya Chonan, Hiroyuki Tsuji, Noriyuki Murakami, “An Image Sensing Method to Capture Soybean Growth State for Smart Agriculture Using Single Shot MultiBox Detector”, Proc. of The 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018) (Oct. 2018).
  • Ryo Nishide, Ayumi Yamashita, Yumi Takaki, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “Calf Robust Weight Estimation Using 3D Contiguous Cylindrical Model and Directional Orientation from Stereo Images”, The 9th International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2018), pp.208-215 (Dec. 2018).
  • Mami Aotani, Ryo Nishide, Yumi Takaki, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “Refined Cattle Detection Using Composite Background Subtraction and Brightness Intensity from Bird’s Eye Images”, The 9th International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2018), pp.243-250 (Dec. 2018).
  • Yohei Yamauchi, Ryo Nishide, Yumi Takaki, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “Cattle Community Extraction Using the Interactions Based on Synchronous Behavior”, The 9th International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2018), pp.227-234 (Dec. 2018).
  • Shunta Fukumoto, Ryo Nishide, Yumi Takaki, Chikara Ohta, Kenji Oyama, Takenao Ohkawa, “Quantifying the Approaching Behaviors for Interactions in Detecting Estrus of Breeding Cattle”, The 9th International Symposium on Information and Communication Technology (SoICT 2018), pp.235-242 (Dec. 2018).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Sequential Bayesian Nonparametric Multimodal Topic Models for Video Data Analysis”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E101-D, No.4, pp.1079-1087 (Apr. 2018).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Supervised Nonparametric Multimodal Topic Modeling Methods for Multi-class Video Classification”, The 8th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR 2018), Yokohama, Japan, pp.370-378 (Jun. 2018).

【研究報告/講演】

  • 小松瑞果, 谷口隆晴, 大川剛直, ”潜在変数ネットワークモデルを用いた放牧牛の交流ネットワーク解析”, 第47回数値解析シンポジウム講演予稿集,pp. 70-73(June 2018).
  • 谷口隆晴, 小松瑞果, 大川剛直, ”情報幾何学を用いた発展型ネットワークモデルに基づく相転移に着目した異常検知の試み”, MIMS現象数理学研究拠点共同研究集会「幾何的解析と形状表現の数理」(Aug. 2018).
  • 小松瑞果, 谷口隆晴, 大川剛直, ”統計多様体上の状態空間モデルを用いた発展型ネットワーク解析”, 日本応用数理学会2018年度年会(Sep. 2018).
  • 西出亮, 大川剛直, 大山憲二, 太田能, 高木由美, “IoTを活用した放牧牛のインタラクション分析に基づく飼養管理技術の開発”, 平成30年度 第68回関西畜産学会大会 (Sep. 2018).
  • 大川剛直, “Internet of Cows: スマート農業の新たな取り組み”, 電気三学会関西支 部・准員および学生員のための講演会 (Nov. 2018).
  • 茂庭 綾香, 中川 雄太, 江口 浩二, “潜在トピック空間上でのマルチタスク学習による企業評価テキストデータを用いた財務指標予測”, 第20回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)予稿集 (Mar. 2018).
  • 城内 光平, 江口 浩二, 金京 拓司, 羽森 茂之, “LSTMネットワークによる企業財務データの回帰分析”, 第20回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)予稿集 (Mar. 2018).
  • 中山 峻一, 江口 浩二, “マルチタスク・ベイズ的最適化を用いた複数の時系列データの分析と予測”, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018) (Mar. 2018).
  • 川上 雄大, 江口 浩二, “時系列金融ネットワークの深層表現による金利相関分析”, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018) (Mar. 2018).
  • 大坪 将之, Melesko Jaroslav, 江口 浩二, “高頻度金融データによる相互依存企業群の抽出”, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018) (Mar. 2018).

2017年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • So Yahata, Tetsu Onishi, Kanta Yamaguchi, Seiichi Ozawa, Jun Kitazono, Takenao Ohkawa, Takeshi Yoshida, Murakami Noriyuki and Hiroyuki Tsuji, “A Hybrid Machine Learning Approach to Automatic Plant Phenotyping for Smart Agriculture”, Proceedings of the 2017 International Joint Conference on Neural Networks (May 2017).
  • Ryo Nishide, Yoji Hosomi, Takenao Ohkawa, Kenji Oyama, Chikara Ohta, “Detecting and Tracking Breeding Cows from Bird’s Eye Video of Pasture”, Proceedings of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp. 239-246 (Sep. 2017).
  • Ayumi Yamashita, Takenao Ohkawa, Kenji Oyama, Chikara Ohta, Ryo Nishide, Takeshi Honda, “Estimation of Calf Weight from Fixed-Point Stereo Camera Images Using Three-Dimensional Successive Cylindrical Model”, Proceedings of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp.247-254 (Sep. 2017).
  • Midori Namba, Kohei Umejima, Ryo Nishide, Takenao Ohkawa, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, “Optimal Pattern Discovery based on Cultivation Data for Elucidation of High Yield Inhibition Factor of Soybean”, Proceedings of the 5th IIAE International Conference on Intelligent Systems and Image Processing, pp.209-216 (Sep. 2017).
  • Thuy Thi Thanh Phan, Takenao Ohkawa, Akihiro Yamamoto, “Protein-protein Interaction Extraction from Text by Selecting Linguistic Features,” Proceedings of 2017 IEEE 17th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE), pp.181-187 (Oct. 2017).
  • Yosuke Sakata and Koji Eguchi, “Relation Prediction in Multillingual Data based on Multimodal Relational Topic Models”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E100-D, No.4, pp.741-749 (Apr. 2017).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Video Data Modeling using Sequential Correspondence Hierarchical Dirichlet Processes”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E100-D, No.1, pp.33-41 (Jan. 2017).
  • 城内 光平, 江口 浩二, “GPSデータの複数属性を用いたLSTMネットワークによる移動状態のモデル化と推定”, 情報処理学会論文誌 データベース, Vol.10, No.4, pp.16-20 (Dec. 2017).
  • 梅原 頌平, 江口 浩二, “多次元関係モデルによる利用者の情報行動に関する予測”, 情報処理学会論文誌 データベース, Vol.10, No.4, pp.21-25 (Dec. 2017).
  • Shotaro Ito and Koji Eguchi, “Time Dependent Analysis of Financial Networks using Supervised Latent Feature Relational Models”, The 2nd International Workshop on Application of Big Data for Computational Social Science 2017, Boston, Massachusetts, USA (Dec. 2017).
  • Shohei Umehara and Koji Eguchi, “Predicting Users’ Search Behavior using Stochastic Multi-mode Network Models”, IEEE ICDM 2017 Workshop on Data Mining in Networks, New Orleans, Louisiana, USA (Nov. 2017).
  • Jianfei Xue, Zhaojie Luo, Koji Eguchi, Tetsuya Takiguchi, and Tsukasa Omoto, “A Bayesian Nonparametric Multimodal Data Modeling Framework for Video Emotion Recognition”, Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2017), pp.601-606, Hong Kong (Jul. 2017).
  • Shohei Sakamoto and Koji Eguchi, “Particle Filter Inference based on Activities for Overlapping Community Models”, Proceedings of the 8th International Workshop on Modeling Social Media: Machine Learning and AI for Modeling and Analyzing Social Media, pp.1499-1504, Perth, Australia (Apr. 2017).

【研究報告/講演】

  • 辻博之,村上則幸,中村卓司,小澤誠一,大川剛直,“北海道におけるフルチアセットメチルの散布がダイズの収量に及ぼす影響”, 第243回日本作物学会講演会要旨集, pp.58-58 (Mar. 2017).
  • 八幡 壮,小澤 誠一,吉田武史,大川剛直,村上則幸,辻 博之,“大豆の生育情報を自動取得する画像センシング手法の開発”, 2017年度 人工知能学会全国大会(第31回)論文集 (May 2017).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Supervised Nonparametric Multimodal Topic Modeling Methods for Multi-class Video Classification”, 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017) (Nov. 2017).
  • 伊藤 翔太郎, 江口 浩二, “潜在特徴関係モデルを用いた時系列金融ネットワークの解析と予測”, 第19回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)予稿集, pp.35-41 (Oct. 2017).
  • 梅原 頌平, 江口 浩二, “確率的多モードネットワークモデルによる利用者の検索行動に関する予測”, 第10回Webとデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum 2017) (Sep. 2017). [PDF]
  • 円道 滉一郎, 江口 浩二, 羽森 茂之, 金京 拓司, “深層生成モデルによる時系列ネットワークの低次元埋め込み”, 第18回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)予稿集, pp.120-127 (Mar. 2017).
  • 中川 雄太, 上野 良輔, 江口 浩二, “マルチタスク最大マージントピックモデルによる収益予測”, 第18回人工知能学会金融情報学研究会(SIG-FIN)予稿集, pp.102-109 (Mar. 2017).
  • 梅原 頌平, 江口 浩二, “潜在変数モデリングによる利用者の情報行動に関する予測”, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2017) (Mar. 2017).
  • 茂庭 綾香, 坂田 洋介, 江口 浩二, “アノテーション付き画像の感情分析における深層表現を伴った教師付きトピックモデル”, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2017) (Mar. 2017).
  • 城内 光平, 江口 浩二, “LSTMネットワークによるGPSデータのモデル化と状態推定”, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2017) (Mar. 2017).

2016年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Kengo Matsumoto, Kenji Oyama, Takeshi Honda, and Takenao Ohkawa, “Extraction of interaction information between breeding cows with GPS and its application to estrus detection”, Proceedings of the 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp.2967-2972 (July 2016).
  • Yoji Hosomi, Kenji Oyama, Takeshi Honda, and Takenao Ohkawa, “A Method of Detecting Interaction Between Breeding cows from Time-series Bird’s Eye Pictures of Pasture”, Proceedings of the 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp.2973-2978 (July 2016).
  • Phan Thi Thanh Thuy and Takenao Ohkawa, “Protein-protein Interaction Extraction with Feature Selection by Evaluating Contribution Levels of Groups Consisting of Related Features”, BMC Bioinformatics, Vol. 17, Suppl. 7, pp.517-531 (July 2016).
  • Kohei Umejima, Fumihito Arimitsu, Seiichi Ozawa, Noriyuki Murakami, Hiroyuki Tsuji, and Takenao Ohkawa, “Optimal Pattern Mining from Time-Series Cultivation Data of Soybeans for Knowledge Discovery”, Proceedings of Joint Workshop on Time Series Analytics and Collaborative Agents Research & Development (in conjunction with the 29th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence), pp.19-24 (Dec. 2016).
  • Masaya Yatori, Takuma Mitsui, and Takenao Ohkawa, “Optimal Graph Detection with Summary Graph for Identification of Ligand-Binding Site from Protein Molecular Surface”, Proceedings of Biotechnology and Bioinformatics Symposium 2016 (Dec. 2016).
  • Hiroto Nishimura, Kento Sakaue, and Takenao Ohkawa, “Extraction of Protein Recognition Spots by Biclustering Considering Exclusive Selection of Column”, Proceedings of Biotechnology and Bioinformatics Symposium 2016 (Dec. 2016).
  • Kohei Tohyama, Daishi Yajima, Hiromasa Imaishi, and Takenao Ohkawa, “Prediction of Compound Toxicity from Enzymatic Reaction Patterns Based on Cell Survival Rate Curves”, Proceedings of Biotechnology and Bioinformatics Symposium 2016 (Dec. 2016).
  • Takuji Shimamawari, Koji Eguchi, and Atsuhiro Takasu, “Bayesian Non-parametric Inference of Multimodal Topic Hierarchies”, Journal of Information Processing, Vol.24, No.2, pp.407-415 (Mar. 2016).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Sequential Symmetric Correspondence Hierarchical Dirichlet Processes for Video Data Analysis”, NIPS 2016 Workshop on Practical Bayesian Nonparametrics, Barcelona, Spain (Dec. 2016).
  • Jianfei Xue and Koji Eguchi, “Sequential Correspondence Hierarchical Dirichlet Processes for Video Data Analysis”, Proceedings of the 6th ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR 2016), pp.229-233, New York City, New York, USA (Jun. 2016).

【研究報告/講演】

  • 辻 博之,村上則幸,中村卓司,小澤誠一,大川剛直, “北海道ダイズの収量および収量構成要素に及ぼす除草剤薬害の影響”, 日本作物学会第241回講演会講演予稿集, pp.161-161 (Mar. 2016).
  • 八鳥真弥,三井拓真,大川剛直, “最適グラフ発見に基づく蛋白質表面からの結合部位抽出におけるグラフの抽象化”, 第108回MPS・第46回BIO合同研究発表会 (June 2016).
  • 遠山耕平,矢島大嗣,今石浩正,大川剛直, “細胞生存率曲線に基づくサブクラスの推定による酵素反応パターンからの化合物毒性予測”, 第108回MPS・第46回BIO合同研究発表会 (June 2016).
  • 西村宏人,阪上絢人,大川剛直, “蛋白質分子表面マッチングと項目集合からの排他的選択を考慮したバイクラスタリングを用いた重要特徴点抽出”, 第108回MPS・第46回BIO合同研究発表会 (June 2016).
  • 山下 歩,大山憲二,大川剛直, “ステレオカメラを用いた肥育牛の体重予測”, 平成28年 電気学会 電子・情報・システム部門大会 (Aug. 2016).
  • 梅島昂平,有満史人,小澤誠一,村上則幸,辻 博之,大川剛直, “知識獲得支援を目的とした時系列栽培データに基づく最適パターン発見”, 平成28年 電気学会 電子・情報・システム部門大会 (Aug. 2016).
  • 難波みどり,小澤誠一,村上則幸,辻 博之,大川剛直, “時系列栽培データから抽出された最適パターンの意思決定支援への適用”, 平成28年 電気学会 電子・情報・システム部門大会 (Aug. 2016).
  • Thi Thanh Thuy Phan, Takenao Ohkawa, and AkihitoYamamoto, “Protein-protein Interaction Extraction from Literature with Evaluation of Cross-corpus Learning”, 人工知能学会第101回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI) (Aug. 2016).
  • 山口 幹太, 小澤 誠一, 北園 淳, 吉田 武史, 大川 剛直, 村上 則幸, 辻 博之, “大豆の子実検知を行う画像センシング手法の開発”, 計測自動制御学会 第10回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 (Dec. 2016).
  • 大西 哲, 北園 淳, 小澤 誠一, 吉田 武史, 大川 剛直, 村上 則幸, 辻 博之, “大豆の花検知と花数計測を行う画像センシング手法の開発”, 計測自動制御学会 第10回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 (Dec. 2016).
  • Koji Eguchi, “Infinite multimodal topic models for image and video analysis” (invited), The 11th Korea-Japan Database Workshop 2016 (KJDB 2016), Deagu, South Korea (Nov. 2016).
  • Yosuke Sakata and Koji Eguchi, “Cross-lingual Link Prediction using Multimodal Relational Topic Models”, Proceedings of the 15th IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science (ICIS 2016), Okayama, Japan (Jun. 2016).
  • Hidetsugu Nanba, Tetsuya Sakai, Noriko Kando, Atsushi Keyaki, Koji Eguchi, Kenji Hatano, Toshiyuki Shimizu, Yu Hirate, and Atsushi Fujii, “NEXTI at NTCIR-12 IMine-2 Task”, Proceedings of the 12th NTCIR Conference on Evaluation of Information Access Technologies (NTCIR 2016), Tokyo, Japan (June, 2016).
  • Jianfei Xue, Koji Eguchi, “Sequential Symmetric Correspondence Nonparametric Topic Models for Video Data Analysis”, 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016) (Nov. 2016).
  • 西出 飛翔, 江口 浩二, “双対分解を用いた最大マージン潜在特徴関係モデルによる関係属性の予測”, 電子情報通信学会第24回情報論的学習理論と機械学習研究会, pp.9-16 (Mar. 2016).
  • 坂田 洋介, 江口 浩二, “マージン最大化マルチモーダルトピックモデルによるマルチラベル分類”, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2016) (Feb. 2016). 学生プレゼンテーション賞.

2015年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • 伊藤 あずさ, 大川 剛直,“概念階層グラフを利用した検索意図の反映が可能な蛋白質構造解析文献検索手法”,電気学会論文誌C, Vol.135, No.3, pp.340-348 (Mar. 2015).
  • Azusa Ito and Takenao Ohkawa,“A Method of Searching for Related Literature on Protein Structure Analysis by Considering a User’s Intention”, BMC Bioinformatics, Vol. 16, Suppl. 7 (Apr. 2015).
  • Shuhei Arakawa, Takeshi Yoshida, Seiichi Ozawa, Takanori Fukao, Takenao Ohkawa, Noriyuki Murakami, and Hiroyuki Tsuji, “A Non-Destructive Measurement Method for Agricultural Plants Using Image Sensing”, Proceedings of The 17th International Symposium on Applied Electromagnetics and Mechanics, 2pages (Sept. 2015).
  • Shun Koyabu, Thi Thanh Thuy Phan, and Takenao Ohkawa, “Extraction of Protein-Protein Interaction from Scientific Articles by Predicting Dominant Keywords”, BioMed Research International, Vol. 2015, 13 pages (Nov. 2015).
  • Phan Thi Thanh Thuy and Takenao Ohkawa, “Protein-protein Interaction Extraction with Feature Selection by Evaluating Contribution Levels of Groups Consisting of Related Features”, Proceedings of Biotechnology and Bioinformatics Symposium 2015 (Dec. 2015).
  • Takuji Shimamawari, Koji Eguchi, and Atsuhiro Takasu, “Bayesian Nonparametric Inference of Latent Topic Hierarchies for Multimodal Data”, Proceedings of the 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2015), pp.236-240, Kuala Lumpur, Malaysia (Nov. 2015).

【研究報告/講演】

  • 松本 健吾, 大川 剛直, 大山 憲二, 本多 健, “GPSを利用した放牧牛のインタラクション情報の取得とその分析”, 電気学会 第62回情報システム研究会, IS-15-001 (May 2015).
  • 細見 洋司, 大川 剛直, 大山 憲二, 本多 健, “放牧場の俯瞰動画データを用いた繁殖牛のインタラクション検出”, 電気学会 第62回情報システム研究会, IS-15-009 (May 2015).
  • 西出 飛翔, 江口 浩二, “双対分解を用いた無限潜在特徴関係モデルによる関係データの属性予測”, 第18回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2015) (Nov. 2015).
  • 円道 滉一郎, 江口 浩二, “確率的ディープラーニングによる画像カテゴリ認識における特徴量に関する一検討”, 2015年度情報処理学会関西支部支部大会論文集, No.G-15 (Sep. 2015).
  • 坂本 翔平, 江口 浩二, “動的社会ネットワークに対する混合メンバシップ・ブロックモデルのコールドスタート環境下における逐次推定”, 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2015) (Mar. 2015). 学生プレゼンテーション賞.

2014年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Natsumi Kurumatani, Hiroyuki Monji, and Takenao Ohkawa,“Binding site extraction by similar subgraphs mining from protein molecular surfaces and its application to protein classification”, International Journal on Artificial Intelligence Tools, Vol. 23, No. 3 (June 2014).
  • Takuma Mitsui and Takenao Ohkawa,“Binding Site Extraction by Detecting Optimal Graphs from Protein Molecular Surfaces”, International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics, Vol. 4, No. 1, pp. 28-32 (Jan. 2014).
  • Daishi Yajima, Takenao Ohkawa, Kouhei Muroi, and Hiromasa Imaishi,“Predicting Toxicity of Food-Related Compounds Using Fuzzy Decision Trees”, International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics, Vol. 4, No. 1, pp. 33-38 (Jan. 2014).
  • Azusa Ito and Takenao Ohkawa,“A Method of Searching for Related Literature on Protein Structure Analysis by Considering a User’s Intention”, Proceedings of Biotechnology and Bioinformatics Symposium 2014 (Dec. 2014).
  • Yang Xie and Koji Eguchi, “Multimedia Topic Models Considering Burstiness of Local Features”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E97-D, No. 4, pp.714-720 (Apr. 2014).
  • Tomoki Kobayashi and Koji Eguchi, “Online Inference of Mixed Membership Stochastic Blockmodels for Network Data Streams”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E97-D, No.4, pp.752-761 (Apr. 2014).
  • Tsukasa Omoto, Koji Eguchi, and Shotaro Tora, “Hybrid Parallel Inference for Hierarchical Dirichlet Processes”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E97-D, No.4, pp.815-820 (Apr. 2014).

【研究報告/講演】

  • 荒川 修平,吉田 武史,北園 淳,小澤 誠一,村上 則幸,辻 博之,深尾 隆則,大川 剛直,“画像センシングによる農作物の草丈推定に関する研究”,計測自動制御学会 第6回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会 (Dec. 2014).
  • 伊藤 あずさ, 大川 剛直, “概念階層グラフを利用した検索意図の反映が可能な蛋白質構造解析関連文献検索手法”, 電気学会 第58回情報システム研究会, IS-14-006 (May 2014).
  • Koji Eguchi, “Multi-modal Topic Models and Large-scale Data Analysis” (Invited Talk), The 9th Korea-Japan Database Workshop 2014 (KJDB 2014), Gangwon, South Korea (Nov. 2014).
  • 上野 良輔, 江口 浩二, “双対分解を用いたマルチタスク最大マージントピックモデル”, 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014) (Nov. 2014).
  • 西出 飛翔, 江口 浩二, “無限潜在特徴関係モデルのマージン最大化推定による離散関係属性付きネットワークの分析”, 2014年度情報処理学会関西支部支部大会論文集, No.C-10 (Sep. 2014).
  • 坂田 洋介, 江口 浩二, “マージン最大化マルチモーダル関係トピックモデルと多言語間関係予測による評価”, 2014年度情報処理学会関西支部支部大会論文集, No.F-01 (Sep. 2014).
  • 島廻 卓史, 江口 浩二, “アノテーション付き画像の潜在トピック階層に関するノンパラメトリックベイズモデリング”, 2014年度情報処理学会関西支部支部大会論文集, No.G-05 (Sep. 2014).
  • 山本 浩平, 江口 浩二, 高須 淳宏, “カテゴリ階層の拡張を目的とした階層的トピックモデル”, 第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014) (Mar. 2014). 学生プレゼンテーション賞.
  • 坂田 洋介, 江口 浩二, “マルチモーダル関係トピックモデルによる多言語間関係予測”, 第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014) (Mar. 2014).

2013年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Keiko Nakajima, Takenao Ohkawa, Shiho Tanaka, and Toshio Ito, “Super-resolved 3D Reconstruction for Parking Assistance Using Projective Transformation”, Proceedings of the 19th Korea-Japan Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV 2013), pp. 300-304, Incheon, Korea (Jan. 2013).
  • Tomoki Aso and Takenao Ohkawa, “Method of Retrieving Articles on Protein Structure Analysis from User Intention”, International Journal of Bioscience, Biochemistry and Bioinformatics, Vol. 3, No. 3, pp. 182-186 (Mar. 2013).
  • Kazunori Miyanishi and Takenao Ohkawa, “A Method of Extracting Sentences Containing Protein Function Information from Articles by Iterative Learning with Feature Update”, Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7845, pp. 81-94 (2013).
  • Shotaro Tora and Koji Eguchi, “MPI/OpenMP Hybrid Parallel Inference Methods for Latent Dirichlet Allocation: Approximation and Evaluation”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E96-D, No.5, pp.1006-1015 (May 2013).
  • 内藤 慎也, 江口 浩二, “閲覧履歴グラフに基づく正則化リンク解析を用いたロバスト推薦”, 日本データベース学会論文誌, Vol.12, No.1, pp.7-12 (Jun. 2013).
  • 石黒 七海, 江口 浩二, 横峯 樹, “異種混合メンバーシップ・ブロックモデルと情報推薦への応用”, 日本データベース学会論文誌, Vol.12, No.1, pp.43-48 (Jun. 2013).
  • Tomoki Kobayashi and Koji Eguchi, “Sequential Monte Carlo Inference of Mixed Membership Stochastic Blockmodels for Dynamic Social Networks”, NIPS 2013 Workshop on Frontiers of Network Analysis: Methods, Models, and Applications, Lake Tahoe, Nevada, USA (Dec. 2013).
  • Tsukasa Omoto, Koji Eguchi, and Shotaro Tora, “Hybrid Parallel Inference for Hierarchical Dirichlet Process”, ICML 2013 workshop on Inferning: Interactions between Inference and Learning, Atlanta, Georgia, USA (Jun. 2013).

【研究報告/講演】

  • 山本 浩平, 江口 浩二, 高須 淳宏, “カテゴリ階層の拡張を目的とした半教師あり階層的トピックモデル”, 第16回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013) (Nov. 2013).
  • 小林 知己, 江口 浩二, “時間変化を伴うネットワークにおける混合メンバシップ・ブロックモデルのオンライン学習”, 第16回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013) (Nov. 2013).
  • 大元 司, 江口 浩二, 東羅 翔太郎, “階層ディリクレ過程のハイブリッド並列化推定”, 第16回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2013) (Nov. 2013).
  • 江口 浩二, “マルチモーダル・トピックモデルとその応用”, 西日本NLP勉強会 (Oct. 2013).
  • 上野 良輔, 江口 浩二, “回帰分析のためのマージン最大化トピックモデルのギブスサンプリング推定”, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.113, No.150, DE2013-31, pp.187-192 (Jul. 2013).
  • 謝 洋, 江口 浩二, “映像データにおける局所特徴のバースト性を考慮したトピックモデリング”, 電子情報通信学会技術報告, Vol.113, No.75, PRMU2013-20, pp.5-10 (Jun. 2013).
  • 石黒 七海, 江口 浩二, 横峯 樹, “異種混合メンバーシップ・ブロックモデルと情報推薦への応用”, 第5回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2013) (Mar. 2013). 学生プレゼンテーション賞.
  • 大元 司, 東羅 翔太郎, 江口 浩二, “大規模データのための階層ディリクレ過程の並列推定”, 第5回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2013) (Mar. 2013).

2012年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Kazunori Miyanishi and Takenao Ohkawa, “A Method of Extracting Sentences Containing Protein Function Information from Articles by Iterative Learning with Feature Update”, Proceedings of the Ninth International Meeting on Computational Intelligence Methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB2012), Houston, Texas, USA (Jul. 2012).
  • Natsumi Kurumatani, Hiroyuki Monji, and Takenao Ohkawa, “Binding Site Extraction by Similar Subgraphs Mining from Protein Molecular Surfaces”, Proceedings of the IEEE 12th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE2012), pp. 255-259, Larnaca, Cyprus (Nov. 2012).
  • Shun Koyabu, Riku Kyougoku, and Takenao Ohkawa, “Method of Extracting Sentences About Protein Interaction from the Literature on Protein Structure Analysis Using Selective Transfer Learning”, Proceedings of the IEEE 12th International Conference on Bioinformatics and Bioengineering (BIBE2012), pp. 46-51, Larnaca, Cyprus (Nov. 2012).
  • Kosuke Fukumasu, Koji Eguchi, and Eric P. Xing, “Symmetric Correspondence Topic Models for Multilingual Text Analysis”, Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NIPS 2012), pp.1295-1303 (Dec. 2012). Spotlight.
  • Shinya Naito and Koji Eguchi, “Robust Recommendations using Regularized Link Analysis of Browsing Behavior Graphs”, Social Computing, Behavioral-Cultural Modeling and Prediction: 5th International Conference, SBP 2012, College Park, MD, USA, Lecture Notes in Computer Science, Vol.7227, pp.339-347, Springer, Berlin and Heidelberg, Germany (Apr. 2012).

【図書/解説記事】

  • 原 隆浩, 水田 智史, 大川 剛直, “アルゴリズムとデータ構造”, 共立出版 (Jun. 2012).

【研究報告/講演】

  • 車谷 奈都実, 大川 剛直, “3次元画像特徴量を用いた蛋白質分子表面比較”, 情報処理学会 第29回バイオ情報学研究会, Vol. 2012-BIO-29, No. 14 (Jun. 2012).
  • 小薮 駿, 大川 剛直, “複数の分類器に基づく半教師あり学習を用いた文献からの蛋白質間相互作用抽出”, 情報処理学会 第29回バイオ情報学研究会, Vol. 2012-BIO-29, No. 15 (Jun. 2012).
  • 小林 知己, 江口 浩二, “混合メンバシップ・ブロックモデルのオンライン学習”, 第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012) (Mar. 2012).
  • 山本 浩平, 江口 浩二, 高須 淳宏, “カテゴリ階層を考慮した確率的トピックモデルのモデル選択付き学習”, 第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012) (Mar. 2012).
  • 下田 敬祐, 江口 浩二, “多腕バンディットによる検索結果の多様化に関する大規模クリックスルーログを用いた評価”, 第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012) (Mar. 2012).
  • 西原 聖志, 江口 浩二, “局所特徴のバースト性を考慮した異種メディアの統合的なモデル化”, 第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012) (Mar. 2012).

2011年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Shiho Tanaka, Kenichi Yamada, Toshio Ito and Takenao Ohkawa, “Vehicle Detection Based on Perspective Transformation Using Rear View Camera”, International Journal of Vehicular Technology (Feb. 2011).
  • 三好 裕樹, 尾崎 知伸, 江口 浩二, 大川 剛直, “定量的アイテム集合付き単一グラフからの頻出パターンマイニング”, 人工知能学会論文誌, Vol.26, No.1, pp.284-296 (Jan. 2011).
  • Yuuki Miyoshi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Mining Interesting Patterns and Rules in a Time-evolving Graph”, Proceedings of the IAENG International Conference on Data Mining and Applications (ICDMA 2011), Hong Kong, China, (Mar. 2011).
  • Hiroyuki Monji, Satoshi Koizumi, Tomonobu Ozaki, Takenao Ohkawa, “Interaction site rediction by structural similarity to neighboring clusters in protein-protein interaction networks”, BMC Bioinformatics 2011, 12(Suppl 1):S39 (Feb. 2011).
  • Riku Kyogoku, Ryo Fujimoto, Tomonobu Ozaki, Takenao Ohkawa, “A method for supporting retrieval of articles on protein structure analysis considering users’intention”, BMC Bioinformatics 2011, 12(Suppl 1):S42 (Feb. 2011).
  • 三好 裕樹, 尾崎 知伸, 江口 浩二, 大川 剛直, “定量的アイテム集合付き単一グラフからの頻出パターンマイニング”, 人工知能学会論文誌, Vol.26, No.1, pp.284-296 (Jan. 2011).
  • Shotaro Tora and Koji Eguchi, “MPI/OpenMP Hybrid Parallel Inference for Latent Dirichlet Allocation”, Proceedings of the 3rd Workshop on Large Scale Data Mining: Theory and Applications, pp.1-7, San Diego, California, USA (Aug. 2011).

【研究報告/講演】

  • 中島 慶子, 田中 志歩, 大川 剛直, 伊東 敏夫, “射影変換を用いた単眼カメラ画像からの障害物の高さ情報推定”, 第14回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2011), IS4-1 (Jul. 2011)
  • 京極 陸, 大川 剛直, “文の接続関係を考慮した蛋白質構造解析文献からの相互作用記述文抽出方法”, 情報処理学会 第25回バイオ情報学研究会, Vol. 2011-BIO-25, No. 34 (Jun. 2011).
  • 文字 宏之, 大川 剛直, “タンパク質の立体構造情報と類似部分グラフマイニングを利用した結合部位の自動抽出に関する研究”, 情報処理学会 第25回バイオ情報学研究会, Vol. 2011-BIO-25, No. 35 (Jun. 2011).
  • 麻生 知希, 大川 剛直, “利用者の意図を考慮した概念的観点に基づく蛋白質構造解析文献検索手法”, 情報処理学会 第25回バイオ情報学研究会, Vol. 2011-BIO-25, No. 33 (Jun. 2011).
  • 横峯 樹, 江口 浩二, “マルチタイプ混合メンバーシップ・ブロックモデルを用いた情報推薦”, 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2011) (Nov. 2011).
  • 福増 康佑, 松浦 愛美, 江口 浩二, “Symmetric Correspondence Topic Modelsによる多言語トピック抽出”, 第14回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2011) (Nov. 2011).
  • 内藤 慎也, 江口 浩二, “正則化付きリンク構造解析を用いたコールドスタート推薦”, 情報処理学会研究報告, No.2011-DBS-153, pp.1-8 (Nov. 2011).
  • 福増 康佑, 松浦 愛美, 江口 浩二, “多言語トピックモデルによる言語横断リンク検出”, 情報処理学会研究報告, No.2011-NL-201/2011-SLP-86, pp.1-7 (May 2011).
  • 東羅 翔太郎, 江口 浩二, “MPI/OpenMPハイブリッド並列化による潜在的ディリクレ配分法の効率的推定”, 電子情報通信学会第4回情報論的学習理論と機械学習研究会, pp.1-8 (Mar. 2011).
  • 江口 浩二, “統計的言語モデルと情報検索” (チュートリアル講演), 第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (Feb. 2011).
  • 林 幸記, 江口 浩二, 高須 淳宏, “カテゴリ階層構造を考慮した確率的トピックモデルとその応用”, 情報処理学会研究報告, No.2011-IFAT-101/2011-NL-200, pp.1-8 (Jan. 2011).

2010年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Kazunori Miyanishi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “A Method to Extract Sentences Containing Protein Function Information with Training Data Extension Based on User’s Feedback”, IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol.3, pp.82-90 (Oct. 2010).
  • 信田 正樹, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “内部および外部重みを考慮した頻出部分グラフマイニング”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.3, No.2, pp.1-12 (Jun. 2010).
  • Shiho Tanaka, Kenichi Yamada, Toshio Ito, and Takenao Ohkawa, “Improvement of Distant Approaching Vehicle Detection Based on Perspective Transformation Using On-board Rear View Camera”, Proceedings of the 17th ITS World Congress, Busan, Korea (Oct. 2010).
  • Kazunori Miyanishi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “A Method to Identify Protein Names with Iterative Extension of Training Data Set”, Proceedings of the 2nd International Conference on Bioinformatics and Computational Biology (BICoB-2010), Honolulu, Hawaii, USA (Mar. 2010).
  • Toshio Ito, Taiki Sekii, Shiho Tanaka, and Takenao Ohkawa, “Shape from Motion and Local Plane Assumption”, Proceedings of the 16th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV2010), pp.18-23 (Feb. 2010).
  • 岡本 和剛, 本田 徹也, 江口 浩二, “意見文検索のための言語モデルにおける局所文脈スムージング”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J93-D, No.6, pp.714-723 (Jun. 2010).
  • 江口 浩二, “情報検索のための確率的言語モデルに関する動向と課題”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J93-D, No.3, pp.157-169 (Mar. 2010).
  • 横山 正太朗, 江口 浩二, 大川 剛直, “潜在トピックを用いたブログ空間からの情報伝搬ネットワーク抽出”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J93-D, No.3, pp.180-188 (Mar. 2010).
  • Akira Ninagawa and Koji Eguchi, “Link Prediction using Probabilistic Group Models of Network Structure”, Proceedings of the 25th Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2010), Sierre, Switzerland, Vol.2, pp.1115-1116 (Mar. 2010).

【研究報告/講演】

  • 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “ユーザフィードバックに基づく訓練データ拡張を伴う蛋白質機能情報文抽出に関する研究”, 情報処理学会 第23回バイオ情報学研究会, Vol.2010-BIO-023, No.25 (Dec. 2010).
  • 信田 正樹, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “外部・内部重み付きグラフマイニングにおける評価尺度の比較”, 人工知能学会 第77回 人工知能基本問題研究会, pp.31-36 (Mar. 2010).
  • 柏木 潔, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “被覆集合に着目したグラフデータベースからの分割パターンの発見”, 人工知能学会 第77回 人工知能基本問題研究会, pp.19-24 (Mar. 2010).
  • 小泉 敏史, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “蛋白質-蛋白質相互作用ネットワークにおける周辺クラスタとの立体構造類似度を考慮した相互作用部位予測”, 人工知能学会 第77回 人工知能基本問題研究会, pp.1-6 (Mar. 2010).
  • 藤本 亮, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “概念的類似度の更新に基づく観点を考慮した蛋白質構造解析文献の検索支援”, 人工知能学会 第77回 人工知能基本問題研究会, pp.7-12 (Mar. 2010).
  • 江口 浩二, “統計モデリングとデータマイニングに基づくネットワーク化知識の創出と活用”, 2010年度科研・合同シンポジウム:言語処理技術の深化と理論・応用の新展開 (Sep. 2010).
  • 江口 浩二, “情報検索のための確率的言語モデル” (招待講演), 情報処理学会第82回音声言語情報処理研究会 (Jul. 2010).
  • Koji Eguchi, “Information Retrieval and Analysis using Multitype Topic Models”, The 4th NICT Keihanna Talk (Jun. 2010).
  • 松浦 愛美, 江口 浩二, “時系列対訳トピックモデルを用いた言語横断トレンド分析”, 情報処理学会研究報告, No.2010-FI-98 (Mar. 2010).
  • 柴田 鉄也, 江口 浩二, “重回帰分析を用いた近接クエリの重み推定によるWeb情報検索”, 情報処理学会創立50周年記念(第72回)全国大会講演論文集, Vol.1, No.1R-6, pp.723-724 (Mar. 2010). 学生奨励賞受賞.
  • 麻生 竜矢, 江口 浩二, “確率的トピックモデルを用いた医学生物学文献情報に基づく仮説生成”, 情報処理学会創立50周年記念(第72回)全国大会講演論文集, Vol.4, No.2ZL-2, pp.739-740 (Mar. 2010). 学生奨励賞受賞.
  • 横峯 樹, 江口 浩二, “混合メンバーシップモデルを用いた協調フィルタリングの一検討”, 情報処理学会創立50周年記念(第72回)全国大会講演論文集, Vol.1, No.3N-1, pp.379-380 (Mar. 2010).
  • 松浦 愛美, 江口 浩二, “時系列トピックモデルを用いた言語横断トレンド分析”, 情報処理学会創立50周年記念(第72回)全国大会講演論文集, Vol.1, No.3N-2, pp.381-382 (Mar. 2010).

2009年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Yuta Ashida, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “A comparative analysis of metabolic pathways based on metabolic steady states”, IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol.2, No.4, pp.83-92 (Sep. 2009).
  • Kazunori Miyanishi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Selection of Effective Sentences from a Corpus to Improve the Accuracy of Identification of Protein Names”, IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol.2, No.4, pp.93-100 (Sep. 2009).
  • 山本 翼, 三好 裕樹, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “複合構造グラフからの頻出強相関パターン発見 ”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.2, No.3, pp.53-66 (Sep. 2009).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Efficient Discovery of Closed Hyperclique Patterns in Multidimensional Structured Databases ”, Workshops Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2009), Miami, Florida, USA, pp.533-538 (Dec. 2009).
  • Yuuki Miyoshi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Frequent Pattern Discovery from a Single Graph with Quantitative Itemsets ”, Workshops Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2009), Miami, Florida, USA, pp.527-532 (Dec. 2009).
  • Fumiya Nakagaito, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Discovery of Quantitative Sequential Patterns from Event Sequences”, Workshops Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2009) Miami, Florida, USA, pp.31-36 (Dec. 2009).
  • Masaki Shinoda, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Weighted Frequent Subgraph Mining in Weighted Graph Databases”, Workshops Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2009) Miami, Florida, USA, pp.58-63 (Dec. 2009).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Discovery of Correlated Sequential Subgraphs from a Sequence of Graphs”, Proceddings of the fifth International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA2009), Beijing, China, LNAI 5678, pp.265-276, (Aug. 2009).
  • Fumiya Nakagaito, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Discovery of Quantitative Sequential Patterns from Event Sequences (Extended Abstract)”, Proceedings of the Sixth Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning (LLLL2009), Kyoto, Japan, pp.35-42 (Jul. 2009).
  • Yuuki Miyoshi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Pattern Discovery from a Single Graph with Quantitative Itemsets (Extended Abstract)”, Proceedings of the Fourth International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS 2009), Kyoto, Japan, pp.111-118 (Jul. 2009).
  • 麻生 竜矢, 江口 浩二, “学術文献の潜在トピックに着目したタンパク質相互関係に関する知識の抽出”, 情報処理学会論文誌 データベース, Vol.2, No.2, pp.86-95 (Jun. 2009).
  • Koji Eguchi and W. Bruce Croft, “Query Structuring and Expansion with Two-stage Term Dependence for Japanese Web Retrieval”, Information Retrieval, Springer Netherlands, Vol.12, No.3, pp.251-274, Springer Netherlands (Jun. 2009).
  • 江口 浩二, 塩崎 仁博, “多型トピックモデルを用いたアノテーション付き文書に対する検索手法”, 電子情報通信学会論文誌, Vol.J92-D, No.3, pp.311-320 (Mar. 2009).
  • Tatsuya Aso and Koji Eguchi, “Predicting Protein-Protein Relationships from Literature using Latent Topics”, Genome Informatics 2009: Proceedings of the 20th International Conference (GIW 2009), Genome Informatics Series, Vol.23, Imperial College Press, London, UK, pp.3-12 (Dec. 2009).
  • Takayoshi Okamoto, Tetsuya Honda, and Koji Eguchi, “Locally Contextualized Smoothing of Language Models for Sentiment Sentence Retrieval”, Proceeding of the 1st International CIKM Workshop on Topic-Sentiment Analysis for Mass Opinion Measurement (TSA 2009), Hong Kong, China, pp.73-80 (Nov. 2009).

【図書/解説記事】

  • 古川 康一 編著, 植野 研, 諏訪 正樹, 森田 想平, 加藤 貴昭, 尾崎 知伸, 仰木 裕嗣, 藤波 努, 小林 郁夫, 西山 武繁 共著, 人工知能学会編, “知の科学 スキルサイエンス入門 -身体知の解明へのアプローチ”, オーム社 (Mar. 2009).
  • 江口 浩二, “文書クラスタリング”, 言語処理学事典, 共立出版 (Dec. 2009).

【研究報告/講演】

  • 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “コーパスからの文選択による事例集合拡張に基づく蛋白質名判定”, 情報処理学会 第19回バイオ情報学研究会, Vol.2009-BIO-10, No.38 (Dec. 2009).
  • 中垣内 郁也, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “出現区間と時間差に着目したグラフ系列集合からの部分グラフ系列パターンの発見”, 平成21年度情報処理学会関西支部支部大会, B-01 (Sep. 2009).
  • 信田 正樹, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “ユーティリティを考慮した重み付き部分グラフパターンマイニング”, 平成21年度情報処理学会関西支部支部大会, B-02 (Sep 2009).
  • 三好 裕樹, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “定量的アイテム集合発見による属性付き単一グラフマイニング”, 人工知能学会 第73回 人工知能基本問題研究会, pp.1-6 (Mar. 2009).
  • 中垣内 郁也, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “区間イベント集合に関する系列パターンマイニングの拡張”, 人工知能学会 第73回 人工知能基本問題研究会, pp.7-12 (Mar. 2009).
  • 竹内 正明, 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “距離の再定義を伴う事例選択を用いたタンパク質機能情報文抽出方式”, 情報処理学会 第16回バイオ情報学研究会, pp.9-12 (Mar. 2009).
  • 林 幸記, 江口 浩二, “カテゴリ構造を用いた確率的トピックモデルの効率的推定とその応用”, 情報処理学会研究報告, No.2009-DBS-148/2009-FI-95, 8p. (Jul. 2009). 学生奨励賞受賞.
  • 岡本 和剛, 本田 徹也, 江口 浩二, “意見文検索のための言語モデルにおける局所文脈スムージング”, 情報処理学会研究報告, No.2009-DBS-148/2009-FI-95, 7p. (Jul. 2009). 学生奨励賞受賞.
  • 蜷川 陽, 江口 浩二, “大規模ネットワーク構造の確率的グループモデルに基づくリンク予測”, 情報処理学会研究報告, No.2009-BIO-017, 8p. (May 2009).
  • 横山 正太朗, 江口 浩二, 大川 剛直, “多重トピックを用いたブログ空間の情報伝搬解析”, 情報処理学会研究報告, No.2009-NL-190, pp.81-88 (Mar. 2009).
  • 江口 浩二, 塩崎 仁博, “多型トピックモデルを用いたWikipedia検索”, 人工知能学会第20回セマンティックウェブとオントロジー研究会・Wikipediaワークショップ, SIG-SWO-A803-14, 8p. (Jan. 2009).

2008年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • 尾崎 知伸, 大川 剛直, “拡張出現マッチングを用いた制約付きノイズ許容極小順序木パターンの発見”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.1, No.3, pp.20-35 (Dec. 2008).
  • 尾崎 知伸, 大川 剛直, “グラフデータベースからの頻出相互関連部分グラフ集合の発見”, 人工知能学会論文誌, Vol.23, No.6, pp.514-525 (Nov. 2008).
  • 寒澤 佑介, 小林 宏樹, 大川 剛直, 伊東 敏夫, “動画像のフレーム合成による低解像度車両認識技術に関する研究”, 電気学会論文誌C, Vol.128, No.7 (Jul. 2008).
  • 山本 翼, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “構造データ集合からなるグラフデータベースからの頻出パターン発見”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.1, No.1, pp.26-35 (Jun. 2008).
  • 尾崎 知伸, 大川 剛直, “限定的出現マッチを利用した逆単調制約付き頻出飽和順序木の発見, 人工知能学会論文誌, Vol.23, No.2, pp.58-67 (Mar. 2008).
  • Yuta Ashida, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Reaction Structure Profile: A comparative analysis of metabolic pathways based on important substructures”, IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol.49, No.SIG 5(TBIO4), pp.36-45 (Mar. 2008).
  • Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohakawa, “Mining Correlated Pairs of Patterns in Multidimensional Structured Databases”, Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, Pisa, Italy, pp.275-282 (Dec. 2008).
  • Tsubasa Yamamoto, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Discovery of Internal and External Hyperclique Patterns in Complex Graph Databases”, Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Data Mining Workshops, Pisa, Italy, pp.301-309 (Dec. 2008).
  • Satoshi Koizumi, Keisuke Imada, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Extraction of Binding Sites in Proteins by Searching for Similar Local Molecular Surfaces”, Proceedings of the Third IAPR International Conference on Pattern Recognition in Bioinformatics (PRIB2008), Melbourne, Australia (Oct. 2008) .
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Discovery of Closed Hyperclique Patterns in a Sequence of Graphs”, The Third International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2008) (Sep. 2008).
  • Yusuke Kanzawa, Takenao Ohkawa, and Toshio Ito, “Proposal of low-resolution vehicle image recognition method”, Proceedings of 2008 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV 2008), Eindhoven, Netherlands (Jun. 2008).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Mining Mutually Dependent Ordered Subtrees in Tree Database”, New Frontiers in Applied Data Mining: PAKDD 2008 International Workshops, Osaka, Japan, pp.75-86 (May 2008).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Mining Correlated Subgraphs in Graph Databases”, The 12th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2008), Osaka, Japan, pp.272-283 (May 2008).
  • Hiroki Kobayashi, Toshio Ito, and Takenao Ohkawa, “Super-resolution Reconstruction Using Wavelet Transform”, Proceedings of the 14th Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision, Beppu, Japan, pp.260-265 (Jan. 2008).
  • Toshio Ito, Hiroki Kobayashi, Taiki Sekii, and Takenao Ohkawa, “Super-Resolution Reconstruction Using Wavelet Transform”, Proceedings of the 15th World Congress on Intelligent Transportation Systems and ITS America’s Annual Meeting (ITS2008), CD-ROM, 12 pages (Nov. 2008).
  • Chirag Shah and Koji Eguchi, “Improving Document Representation for Story Link Detection by Modeling Term Topicality”, IPSJ Transactions on Databases, Vol.1, No.3, pp.11-19 (Dec. 2008).
  • Hitohiro Shiozaki, Koji Eguchi, and Takenao Ohkawa, “Entity Network Prediction using Multitype Topic Models”, IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E91-D, No.11, pp.2589-2598 (Nov. 2008).
  • Akira Ninagawa and Koji Eguchi, “Link Prediction in Metabolic Networks using Topology-based Mixture Models”, CD-ROM Proceedings of the 19th International Conference on Genome Informatics (GIW-2008), Gold Coast, Australia, 2p. (Dec. 2008).
  • Tetsuya Shibata and Koji Eguchi, “Automatic Query Structuring from Sentences for Japanese Web Retrieval”, Proceedings of the 2nd ACM Workshop on Improving Non-English Web Searching, Napa Valley, California, USA, pp.55-62 (Oct. 2008).
  • Tatsuya Asou and Koji Eguchi, “Predicting Protein-Protein Relationships from Literature using Collapsed Variational Latent Dirichlet Allocation”, Proceedings of the 2nd International Workshop on Data and Text Mining in Bioinformatics, Napa Valley, California, USA, pp.77-80 (Oct. 2008).
  • Hitohiro Shiozaki and Koji Eguchi, “Entity Ranking from Annotated Text Collections using Multitype Topic Models”, Focused Access to XML Documents: 6th International Workshop of the Initiative for the Evaluation of XML Retrieval, INEX 2007, Dagstuhl Castle, Germany, Lecture Notes in Computer Science, Vol.4862, pp.279-292, Springer, Berlin and Heidelberg, Germany (Aug. 2008).
  • Hitohiro Shiozaki, Koji Eguchi, and Takenao Ohkawa, “Entity Network Prediction using Multitype Topic Models”, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining: 12th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2008, Osaka, Japan, Lecture Notes in Computer Science, Vol.5012, pp.705-714, Springer, Berlin and Heidelberg, Germany (May 2008). [acceptance rate: 24.7%]

【研究報告/講演】

  • 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “関連データに基づく事例集合拡張によるバイオ文献からの蛋白質名判定”, 情報処理学会 第15回バイオ情報学研究会, pp.123-126 (Dec. 2008).
  • 芦田 優太, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “部分代謝構造を用いた代謝パスウェイの比較解析”, 情報処理学会 第15回バイオ情報学研究会, pp.131-134 (Dec. 2008).
  • Ryo Fujimoto, Kazunori Miyanishi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Interactive Retrieval of Biomedical Articles based on Multiple Similarity Measures”, the 2008 Annual Conference of Japanese Society for Bioinformatics (Dec. 2008).
  • 山本 翼, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “頂点の依存関係に基づく複合グラフデータベースからの特徴的パターンの発見”, 情報処理学会 関西支部 支部大会 pp.55-58 (Oct. 2008).
  • 関井 大気, 大川 剛直, 伊東 敏夫,“ウェーブレット変換の高周波数成分推定を用いた超解像処理手法の提案”, 情報処理学会 関西支部 支部大会 pp.221-224 (Oct. 2008).
  • 藤本 亮, 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “概念階層を用いたタンパク質構造・機能情報に基づく関連文献検索支援システムの構築”, FIT2008 第7回情報科学技術フォーラム(査読付き論文 ) 第2分冊, pp.31-34 (Sep. 2008).
  • 木内 康裕, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “グラフデータベースからの上位K強相関部分グラフ対の発見”, 人工知能学会 第69回 人工知能基本問題研究会, pp.13-17 (Mar. 2008).
  • 浜口 泰平, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “順序木データベースからの相互非類似パターン集合の発見”, 人工知能学会 第69回 人工知能基本問題研究会, pp.21-27 (Mar. 2008).
  • 芦田 優太, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “反応構造プロファイルによる異種生物種間代謝パスウェイ比較解析”, 情報処理学会 第12回バイオ情報学研究会, pp.9-16 (Mar. 2008).
  • 今田 圭亮, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “局所類似構造を用いた蛋白質機能部位発見に関する研究”, 情報処理学会 第12回バイオ情報学研究会, pp.25-32 (Mar. 2008).
  • 竹内 正明, 宮西 一徳, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “タンパク質機能情報文抽出規則の繰り返し学習における効果的学習順序の探索”, 情報処理学会 第12回バイオ情報学研究会, pp.33-37 (Mar. 2008).
  • 江口 浩二, “情報コンテンツからの社会ネットワーク構造の抽出と活用” (招待講演), 日本学術振興会 光ネットワークシステム技術第171委員会 第33回研究会 (Jul. 2008).
  • 柴田 鉄也, 江口 浩二, “自然言語文からの構造化クエリの自動生成によるWeb情報検索”, 情報処理学会研究報告, No.2008-DBS-145/2008-FI-91, pp.41-48 (Jun. 2008).
  • 麻生 竜矢, 江口 浩二, “Collapsed 変分ベイズLDAによるタンパク質相互作用予測”, 情報処理学会研究報告, No.2008-DBS-145/2008-FI-91, pp.57-64 (Jun. 2008).
  • 江口 浩二, 塩崎 仁博, “多重多型トピックモデルを用いたアノテーション付きテキストからのエンティティ検索”, 情報処理学会研究報告, No.2008-DBS-145/2008-FI-91, pp.73-80 (Jun. 2008).
  • 本田 徹也, 江口 浩二, “確率的言語モデルによる意見文抽出のための局所文脈スムージング”, 情報処理学会研究報告, No.2008-NL-184, pp.83-90 (Mar. 2008).
  • 新井 勇輝, 江口 浩二, “トピック依存型意見検索モデルの開発とブログに対する評価”, 情報処理学会第70回全国大会講演論文集, Vol.5, No.5J-5, pp.57-58 (Mar. 2008).

2007年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Nripendra L. Shrestha and Takenao Ohkawa, “Filtering Protein Surface Motifs Using Negative Instances of Active Sites Candidates”, Analysis of Biological Data: A Soft Computing Approach, pp.133-152 (Sep. 2007).
  • 尾崎 知伸, 大川 剛直, “制限付き最右拡張を用いた効率的な飽和順序木の発見”, 情報処理学会論文誌:データベース, Vol.34, pp.118-127 (Jun. 2007).
  • 田中 志歩, 伊東 敏夫, 大川 剛直, “時系列画像のエッジを利用した剛体仮定によるマッチング法の提案”, 電気学会論文誌電子・情報・システム部門誌, Vol.127-C, No.4, pp577-582 (Apr. 2007).
  • 尾崎 知伸, 渡沼 智己, 大川 剛直, “多次元構造データからの分類知識の獲得”, 人工知能学会論文誌, Vol. 22, No. 2, pp.173-182 (Mar. 2007).
  • Tsubasa Yamamoto, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Discovery of frequent graph patterns that consist of the vertices with the complex structures”, The 3rd International Workshop on Mining Complex Data (MCD’07), Warsaw, Poland (Sep. 2007).
  • Kazunori Miyanishi, Masaaki Takeuchi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Iterative Learning with Feature Update for Extracting Sentences Containing Protein Function Information”. The 7th Atlantic Symposium on Computational Biology & Genome Informatics (CBGI 2007), SaltLake, USA (Jul. 2007).
  • Keisuke Imada, Yoshiki Miwa, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Extraction of functional sites by iterative computation of protein-protein similarity by using important local structure and interaction networks”, 7th Atlantic Symposium on Computational Biology & Genome Informatics (CBGI 2007), SaltLake, USA (Jul. 2007).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Mining Frequent Delta-Free Induced Ordered Subtrees in Tree-structured Databases”, 5th Workshop on Learning with Logics and Logics for Learning 2007 (LLLL 2007), Miyazaki, Japan (Jun. 2007).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Efficiently Mining Closed Constrained Frequent Ordered Subtrees by using Border Information”, The 11th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2007), Nanjing, China (May 2007).
  • Yasuhiro Kiuchi, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Partial Geometric Hashing for Retrieving Similar Interaction Protein Using Profile”, The 4th International Conference on Information Technology (ITNG 2007), Las Vegas, Nevada, USA, pp. 89-94 (Apr. 2007).
  • Hitohiro Shiozaki, Koji Eguchi, and Takenao Ohkawa, “Multi-Entity-Topic Models with Who-entities and Where-entities”, Proceedings of the International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2007), Tokyo, Japan, pp.165-178 (Oct. 2007).
  • Chirag Shah and Koji Eguchi, “Use of Topicality and Information Measures to Improve Document Representation for Story Link Detection”, Advances in Information Retrieval: 29th European Conference on IR Research, ECIR 2007, Rome, Italy, Lecture Notes in Computer Science, Vol.4425, pp.393-404, Springer, Berlin and Heidelberg, Germany (Apr. 2007). [acceptance rate: 19.1%]
  • Ron Bekkerman, Hema Raghavan, James Allan, and Koji Eguchi, “Interactive Clustering of Text Collections According to a User-Specified Criterion”, Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07), Hyderabad, India, pp.684-689 (Jan. 2007). [acceptance rate: 15.7%]

【図書/解説記事】

  • 薦田 憲久, 大川 剛直, 秋吉 政徳, 大場 みち子, “ビジネスシステムのシミュレーション”, コロナ社 (Dec. 2007).

【研究報告/講演】

  • 小林 宏樹, 伊東 敏夫, 大川 剛直, “多重制約条件下での低周波成分を利用した超解像度技術についての考察”, 電気学会電子・情報・システム部門大会 (Sep. 2007).
  • 寒澤 佑介, 伊東 敏夫, 大川 剛直, “動画像のフレーム合成による低解像度車両認識技術に関する研究”, 電気学会電子・情報・システム部門大会 (Sep. 2007).
  • Koji Eguchi, “Statistical Language Modeling for Opinion Retrieval” (Invited Talk), The 3rd Korea-Japan Database Workshop (KJDB2007), Busan, South Korea (Jul. 2007).
  • Hitohiro Shiozaki and Koji Eguchi, “Multitype Topic Models for Entity Ranking”, Pre-proceedings of the 6th International Workshop of the Initiative for the Evaluation of XML Retrieval (INEX 2007), Dagstuhl Castle, Germany (Dec. 2007).
  • Yuki Arai and Koji Eguchi, “Opinion Retrieval Experiments using Generative Models: Experiments for the TREC 2007 Blog Track”, Proceedings of the 16th Text REtrieval Conference (TREC 2007), Gaithersburg, Maryland, USA (Nov. 2007).
  • 新井 勇輝, 江口 浩二, “トピック依存型意見モデルを用いたブログに対する意見検索”, データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム(DBWeb2007) (Nov. 2007).
  • 江口 浩二, ヴィクター・ラヴレンコ, “確率的生成モデルを用いたブログにおける意見検索”, 電子情報通信学会第8回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, No.WI2-2007-19, pp.97-102 (Mar. 2007).

2006年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • Md. Ahaduzzaman Munna and Takenao Ohkawa, “A Method to Extract Sentences with Protein Functional Information from Literature by Iterative Learning of the Corpus”, IPSJ Transactions on Bioinformatics, Vol.47 No.SIG17 (TBIO1), pp.22-30 (Nov. 2006).
  • 野々村 祐介, 吉野 公一, 中江 達哉, 大川 剛直, “蛋白質-化合物複合体立体構造データに基づく類似相互作用蛋白質の検索方式”, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用, Vol.47, No.SIG 1 (TOM14), pp.110-119 (Feb. 2006).
  • 清水 穣, Nripendra L. Shrestha, 大川 剛直, “類似表面結合処理の分割による蛋白質分子表面モチーフ抽出の並列化方式”, 情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用, Vol.47, No.SIG 1 (TOM14), pp.120-129 (Feb. 2006).
  • Tomonobu Ozaki and Takenao Ohkawa, “Efficient Mining of Closed Induced Ordered Subtrees in Tree-structured Databases”, The Second International Workshop on Mining Complex Data (MCD’06) in Conjunction with IEEE ICDM’06, Hong Kong (Dec. 2006).
  • Tomoki Watanuma, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Decision Tree Construction from Multidimensional Structured Data”, The Second International Workshop on Mining Complex Data (MCD’06) in Conjunction with IEEE ICDM’06, Hong Kong (Dec. 2006).
  • Hitohiro Shiozaki, Tomonobu Ozaki, and Takenao Ohkawa, “Mining Closed and Maximal Frequent Induced Free Subtrees”, Workshop on Ontology Mining and Knowledge Discovery from Semi Structured Documents (MSD 2006) in Conjunction with IEEE ICDM’06, Hong Kong (Dec. 2006).
  • Koji Eguchi and W. Bruce Croft, “Boosting Relevance Model Performance with Query Term Dependence”, Proceedings of the 15th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2006), Arlington, Virginia, USA, pp.792-793 (Nov. 2006).
  • Koji Eguchi and W. Bruce Croft, “Query Structuring with Two-stage Term Dependence in the Japanese Language”, Information Retrieval Technology: Third Asia Information Retrieval Symposium, AIRS 2006, Singapore, Lecture Notes in Computer Science, Vol.4182, pp.522-529, Springer, Berlin and Heidelberg, Germany (Oct. 2006).
  • Koji Eguchi and Victor Lavrenko, “Sentiment Retrieval using Generative Models”, Proceedings of the 2006 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2006), Sydney, Australia, pp.345-354 (Jul 2006). [acceptance rate: 18.4%]

【図書/解説記事】

  • 大川 剛直(分担執筆), “バイオインフォマティクス事典”, 共立出版 (Jun. 2006).

【研究報告/講演】

  • 尾崎 知伸, 大川 剛直, “制約付き頻出飽和順序木パタンの発見 (Discovering Constrained Frequent Closed Ordered Subtrees)”, The International Workshop on Data-Mining and Statistical Science, Hokkaido, Japan, pp.212-219 (Sep. 2006).
  • 唐崎 太, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “座標基準点探索による蛋白質相互作用プロファイルの抽出”, 情報処理学会 第6回バイオ情報学研究会, pp.57-62 (Sep. 2006).
  • 本田 徹也, 尾崎 知伸, 大川 剛直, 三橋 泰彦, 早福 朋芳, “例外的部分系列抽出によるビル空調システム故障予兆発見支援”, 平成18年 電気学会 電子・情報・システム部門大会 (Sep. 2006.9).
  • 田中 志歩, 伊東 敏夫, 大川 剛直, “仮想濃度勾配を用いた輪郭線の動き検出”, 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2006), IS2-12 (Jul. 2006).
  • Pierre-Jean Martin, Shiho Tanaka, Toshio Ito, and Takenao Ohkawa, “Processing Range Flow with Optical Flow Combination -Virtual Scene Flow-”, 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2006), IS2-37 (Jul. 2006).
  • 渡沼 智己, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “多次元構造データからの決定木の構築”, 第73回 人工知能学会知識ベースシステム研究会, pp.39-44, (Mar. 2006).
  • 塩崎 仁博, 尾崎 知伸, 大川 剛直, “根付き木パタン発見手法の拡張による高速飽和・極大自由木マイニング”, 第62回 人工知能基本問題研究会, pp.41-46, (Mar. 2006).
  • 山代 華子, 伊東 敏夫, 大川 剛直, 荻原 剛志, “スネークスを使った先行車両認識手法”, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (Jan. 2006).
  • 田中 志歩, 伊東 敏夫, 大川 剛直, 荻原 剛志, “仮想濃度勾配を用いたオプティカルフロー推定に関する研究”, 電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会 (Jan. 2006).
  • Koji Eguchi and Chirag Shah, “Opinion Retrieval Experiments using Generative Models: Experiments for the TREC 2006 Blog Track”, Proceedings of the 15th Text REtrieval Conference (TREC 2006), Gaithersburg, Maryland, USA (Nov. 2006).
  • Yohei Seki, Koji Eguchi, Noriko Kando, and Masaki Aono, “Opinion-focused Summarization and its Analysis at DUC 2006”, Proceedings of the Document Understanding Conference 2006 (DUC 2006), New York City, New York, USA, pp.122-130 (Jun. 2006).
  • Ron Bekkerman, Koji Eguchi, and James Allan, “Unsupervised Non-topical Classification of Documents”, UMass CIIR Technical Report, No.IR-472 (Nov. 2006).

2005年

【ジャーナル/査読付き国際会議】

  • 三渕 裕之, 宮坂 房千加, 三橋 泰彦, 大川 剛直, “ビル空調の制御装置の診断システム”, 空気調和・衛生工学会論文集, No.101 (Aug. 2005).
  • 兼田 佳和, Md. Ahaduzzaman Munna, 大川 剛直, “蛋白質立体構造データを利用した文献からの蛋白質相互作用記述文抽出方式”, 電気学会電子・情報・システム部門誌, Vol.125, No.5, pp.690-697 (May 2005).
  • 沼 雅之, 兼田 佳和, 大川 剛直, “ゲノムネット検索を利用した文献内の固有表現同定方式”, 電気学会電子・情報・システム部門誌, Vol.125, No.5, pp.707-712 (May 2005).
  • 森田 想平, 古川康一, 尾崎 知伸, “PSアルゴリズムによる眼球追跡運動の検出”, 人工知能学会論文誌, Vol. 20,No. 3, pp.259-269 (May 2005).
  • 兼田 佳和, 沼 雅之, 大川 剛直, “テンプレートマッチングと照応解析を利用した文献からの蛋白質活性部位情報抽出方式”, 情報処理学会論文誌, Vol.46, No.3, pp.888-897 (Mar. 2005).
  • Mariko Matsumoto, Yusuke Nonomura, and Takenao Ohkawa, “Automatic profile extraction based on frequency distribution of atoms for retrieving similar interaction protein”, Proceedings of 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA2005), Wroclaw, Poland, pp.14-19 (Sep. 2005).
  • Yoshikazu Kaneta, Munna Md. Ahaduzzaman, and Takenao Ohkawa, “PROFESS, a system to support extracting protein function information from literature”, Proceedings of 6th International Symposium on Computational Biology and Genome Informatics (CBGI 2005) in Conjunction with JCIS 2005, Salt Lake City, Utah, USA, pp.1265-1268 (Jul. 2005).
  • Yusuke Nonomura, Kouichi Yoshino, and Takenao Ohkawa, “A method for retrieving protein with a local structure similar to known interaction site using profile”, Proceedings of 6th International Symposium on Computational Biology and Genome Informatics (CBGI 2005) in Conjunction with JCIS 2005, Salt Lake City, Utah, USA, pp.1307-1310 (Jul. 2005).

【研究報告/講演】

  • 吉野 公一, 大川 剛直, “蛋白質-化合物複合体の相互作用部位プロファイルを用いた類似相互作用蛋白質検索方式”, 情報処理学会第3回バイオ情報学研究会, pp.15-20 (Dec. 2005).
  • Md. Ahaduzzaman Munna and Takenao Ohkawa, “SVM-based Sentence Distinguishing in PROFESS, a System to Support Extraction of Protein Functional Site Information from Literature”, 情報処理学会第3回バイオ情報学研究会, pp.89-94 (Dec. 2005).
  • 桜井 洋平, Md. Adaduzzaman Munna, 大川 剛直, “PubMed検索結果を用いた文献からの蛋白質固有表現特定方式”, 平成17年電気関係学会関西支部連合大会, G12-11, p.G257 (Nov. 2005).
  • 松本 磨莉子, 吉野 公一, 大川 剛直, “類似相互作用蛋白質検索のための原子頻度分布に基づくプロファイル抽出方式”, 平成17年電気関係学会関西支部連合大会, G12-13, p.G259 (Nov. 2005).
  • 金城 敬太, 尾崎 知伸, 澤井 啓吾, 古川 康一, “相関ルールとネットワーク分析による時系列データからの知識獲得”, 第19回 人工知能学会全国大会 (Jun. 2005).
  • 古川 康一, 尾崎 知伸, 植野 研, “身体知解明へのアプローチ”, 第19回 人工知能学会全国大会 (Jun. 2005).
  • 兼田 佳和, 沼 雅之, Md. Ahaduzzaman Munna, 櫻井 洋平, 大川 剛直, “文献からの蛋白質機能部位情報抽出支援システムPROFESS”, 情報処理学会 第67回全国大会, 2TT1-3, pp.599-602 (Mar. 2005).
  • 兼田 佳和, Md. Ahaduzzaman Munna, 大川 剛直, “蛋白質立体構造データに基づく原子間距離情報を利用した文献からの蛋白質相互作用情報抽出方式”, 情報処理学会自然言語処理研究会, pp.37-44 (Jan. 2005).