「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術

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1 「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術
Ubiquitous Env. Semantic Web Multi Database

2 「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術
Ubiquitous Env. Semantic Web Multi Database

3 e-Learning としての 「地球データマップ」３Dジオブラウザ
Seamless Zoom-in Zoom-out 　中国 　漁業資源マップ　 犯罪発生地点マップ

4 NHK　Special TV Program World Data MAP Using Web-GIS On SFC・COE server

5 デジタルアースシステムの一部＜3次元2次元連動表示＞
Prototype Geo-Browser for NHK デジタルアースシステムの一部＜3次元2次元連動表示＞

6 デジタルアースシステムの一部＜2次元連動表示＞

7 「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術
Ubiquitous Env. Semantic Web Multi Database

8 現状： Web for Education レポートなどもＷｅｂで出せるようになってきた コラボレーションもＷｅｂで行われるようになってきた
PowerPointが主 pptやpdfは内部を指し示すことが難しい レポートなどもＷｅｂで出せるようになってきた 専用のシステムを使う コラボレーションもＷｅｂで行われるようになってきた blogやWikiが活用されている セキュリティなどに問題があるのでは?

9 Ｗｅｂでの管理とは 従来のようながっちりとしたデータベースは使わない どのようなものでメタデータをつけて入れておく 教材 シラバス
metadata metadata 教材 metadata シラバス 履修者名簿

10 Ｓｍａｒｔ Webでは 高度なコンテンツ管理システムはいらない ＷＥＢページとメタデータが蓄積されれば，自動合成で必要なページを作る
ＤＢが必要 管理コストが大 システム全体の変更が大変 ＷＥＢページとメタデータが蓄積されれば，自動合成で必要なページを作る 通常ファイルとしてＨＴＭＬとメタデータを書いておけばよい

11 「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術
Ubiquitous Env. Semantic Web Multi Database

12 DV Transport System Consumer DV Camera Consumer DV Internet
IEEE1394 IEEE1394 Internet DV→Internet PC Internet →DV PC

13 DVTS+DVTS（自動調整） 送信者からの送信画像間引き率の推移 最適な送信レートを維持 （実測値） DVTSトラフィック １
トラフィックが減ると 画像間引き率を復活 トラフィックが増えると 画像間引き率が減少 画像間引き率

14 DVTS＋DVTS（トラフィック量） DVTS２個目が開始されると一つ目のDVTSはトラフィック量を減らす それぞれ 同様の帯域を使用
帯域使用量を復活

15 「串刺し」研究アプローチの例 e-learning e-space 動画配信 システム SOI Smart Web ストリーミング技術
Ubiquitous Env. Semantic Web Multi Database

16 意味的検索空間統合方式の概要 ①基本概念： 共通概念（を表す用語）を介した異分野検索空間の統合 ②実現モデル：
分野別マトリクス統合による統合検索空間マトリクスの生成 ③検索プロセス 検索結果ではなく，“検索空間”における統合 分野１ 分野２ 分野１マトリクス 分野２マトリクス 統合分野３マトリクス f … w ・ 空間統合 検索１ 検索２ 空間１ 空間２ 結果１ 結果２ 統合検索結果 検索 共通概念 共通概念 分野１ 分野２ 統合分野３

17 Semantic Associative Search method based on Mathematical Model of Meaning (MMM)
Selection of subspace according to context words given by searchers (e.g. {C ,C }) M M T Data Matrix M for creating semantic space d 1 2 f n m Feature words Basic datum q v I j Items Media Data Matrix C p Context words Context words Matrix 7 10 8 9 5 3 4 6 Step 2 Step 3 The eigenvalue decomposition of mapping Kiyoki, Y., Kitagawa, T. and Hayama, T.:A metadatabase system for semantic image search by a mathematical model of meaning, ACM SIGMOD Record, vol. 23, no. 4, pp , 1994.

18 Ｑ＆Ａ