徳田研究室 学部4年 唐津豊 karasu@ht.sfc.keio.ac.jp 研究への取り組み方、論文の読み方探し方 徳田研究室　学部4年　唐津豊 karasu@ht.sfc.keio.ac.jp

Outline 研究をするということ よい論文の探し方 論文の読み方

研究をするということ これまで、誰も発見していない事実を発見、解明すること！

研究のプロセス 研究のプロセス 1 2 3 4 5 6 7 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3. 研究課題発見 4. 仮説構築 既存の社会的な問題や、技術的な問題。表面上の目に見える問題を見つける。いわゆる、ネタ探し。 2 同じ目的に向かって取り組んでいる人をさがし、その手法や、効果を確認する。 2. 既存研究調査 3. 研究課題発見 目的に対する、既存研究の手法や効果を考察し、その技術的問題点を見つける。 3 4. 仮説構築 4 技術的課題に対して、どう取り組めばよいのかを考える。 5. 実装 5 仮説で考えた理論を実装して、実際に動かしてみる。 6. 評価 仮説通りの効果が出たのかを検証する。また、仮説が正しかったことを示すために、他の理論と比較をする。 6 7. 考察・解明 7 仮説が正しかった、もしくは、間違っていて、どこが間違っていたか。今回の取り組みの貢献をまとめる。

シナリオ・ケーススタディ 研究室配属となったAさんの興味 これをどう研究として発展させていくか センサデータから実空間の状況を解析できる！ 時、場所、場合に適応したサービスを利用者に提供できる！ これをどう研究として発展させていくか センサノード

Step1 目的の決定 目的を決定する シナリオの場合 この時点では抽象度がまだ高くてもいい。 センサデータから実空間の状況を解析する。 時、場所、場合に適応したサービスを利用者に提供。 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

Step2 既存研究調査 論文を探して、既存の取り組みについて調べる シナリオの場合 特徴を読み、時に実装し、盲点や弱点を見つける ニューラルネットワークを用いたもの ベイジアンネットワークを用いたもの etc… 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

どうやって論文を探すか (とっかかり編) 研究室にあるProceedings WWW上にある論文データベース Google Cinii (http://ci.nii.ac.jp) IEEE Xplore (http://ieeexplore.ieee.org) ACM.org (http://www.acm.org/) Google http://www.google.com

有料論文を読む方法 論文の中にはお金を払わないと読めないものもある 大学の資源を活用しよう！ けどどうしても読みたい ITCのVPNサービスを利用する http://itc.sfc.keio.ac.jp/pukiwiki/ Keio.jpを利用する htネットワークからアクセスする(徳田研限定)

どうやって論文を探すか (イモずる編) 「とっかかり編」で探し当てた論文のReferenceを参考にする！

どんな論文を読めばいいか 自分の興味のあるテーマについて書いた論文 英語で書かれている論文 評価のある論文 まず第一 新しい情報は常に英語で発表されている 評価のある論文 評価があることでその研究が優れているかどうかがわかる 逆に無ければ論文の内容が正しいのかわからない

Step3 研究課題発見 これまで実現されていない目標を達成する上で必要な課題を見つける シナリオの場合 一般的にサーバの設置は困難 サーバの故障 => ダウン しかし、サーバを使わず、低資源センサ内で計算させると、計算に時間がかかる 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3. 研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

Step4 仮説構築 技術的課題を解決するための仮説を立てる シナリオの場合 重い解析処理をセンサに分散させて計算させれば、処理速度が向上する 分散させることで、どれか1つ要素が故障してもシステムは継続可 サーバを設置しないことで、インストールが手軽 ベイジアンネットワークを分散で処理する機構を考案 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

Step5 実装 一番楽しい時間です バリバリ実装してください 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

Step6 評価 仮説が正しいかどうかを判断する 仮説に関係ない評価をしても意味がない。 シナリオの場合 計算分散時の処理速度測定 ノード数と処理速度 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

評価 (車の性能を例に説明) 定量的評価 定性的評価 数値で表現可能な指標 速度 空気抵抗 価格 数値で表現できないもの 乗り心地 音 カッコよさ

Step7 考察・解明 研究の貢献や、評価から求められた課題をまとめる シナリオの場合 分散端末数を増やせば、計算速度が平均tmsずつ上昇 分散端末数がn以上増えると、応答性が低下する 計算速度がm以下の場合、応答性が低下する 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

Step3’ 技術的課題発見(2) 今回の研究の結果、見えてきた更なる問題 シナリオの場合 通信時のオーバーヘッドによるタイムロス 通信の増加による電力消費の増加 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

研究の核とは 研究の核は、研究課題 これを見つけないと研究にはならない。 しかし、必ず見つけられる！ 研究では、ここに苦労します。 普通のソフトウェア開発 しかし、必ず見つけられる！ (はずです。) 研究では、ここに苦労します。 1. 目的の決定 2. 既存研究調査 3.研究課題発見 4. 仮説構築 5. 実装 6. 評価 7. 考察・解明

どう研究を進めていくのか RGでの研究活動 どちらか一方では研究は成り立たない 専門分野の勉強+問題発見解決をパラレルに 研究活動 専門知識だけ非常によく知っている事典のような人 ≠ 研究者 専門知識なしでは、問題の着眼点も浅く、取り組みも本質的ではない 専門分野の勉強 研究活動 問題発見解決

つまり 天才とは１％のひらめきと、９９％の努力である 知識や経験があってこそ、研究における課題や、解決手法に対する目の付けどころが上がる！ Thomas Edison 知識や経験があってこそ、研究における課題や、解決手法に対する目の付けどころが上がる！ もしかしたら、こういう事なのかもしれないですね。