時間周波数平面を用いた音声が埋もれない音信号混合法の評価

本論文では，音のミキシングに時間周波数平面を用いることの有効性を示す．著者らは，時間周波数平面を用いた新しい音信号混合法を提案してきた．時間周波数平面を用いることで，各入力信号の特徴を捉え，信号間の特徴の相互関係に沿った緻密な処理が実現できる．この考えに立脚したミキシング手法として，音声とBGM(Background Music)とのミキシング時に，音声が埋もれない音信号混合法を提案してきた．本論文では提案法が時間周波数領域での処理であることの有効性を，聴取実験により検証する．具体的には，提案法での変化量を，周波数領域，時間領域での処理で近似し，了解度と主観評価を比較して評価する．これらの検討により，時間周波数平面を用いた音信号混合法の有効性を示す

2002年度 関数解析学特別研究 : 増補改訂版(2018年)

シュワルツ超関数論、フーリエ級数論等の基礎的事項について解説し、楕円型境界値問題への現代的な入門講義を行う。講義名：関数解析学特別研究「楕円型境界値問題入門」開設組織：博士課程数理物質科学研究科・数学専攻開講時期：2002年度増補改訂版(2018年10月

評価者特性パラメータを付与した項目反応モデルに基づくパフォーマンス・テストの等化精度

近年，受験者の実践的かつ高次の能力を測定する手法の一つとしてパフォーマンス評価が注目されている．一方で，パフォーマンス評価の問題として，能力測定の精度が評価者とパフォーマンス課題の特性に強く依存する点が指摘されてきた．この問題を解決する手法として，近年，評価者と課題の特性を表すパラメータを付与した項目反応モデルが多数提案され，その有効性が示されている．他方，現実の評価場面では，複数回の異なるパフォーマンステストの結果を比較するニーズがしばしば生じる．このような場合に項目反応モデルを適用するためには，個々のテスト結果から推定されるモデルパラメータを同一尺度上に位置付ける「等化」が必要となる．一般に，パフォーマンステストの等化を行うためには，テスト間で課題と評価者の一部が共通するように個々のテストを設計する必要がある．このとき，等化の精度は，共通課題や共通評価者の数，各テストにおける受験者の能力特性分布，受験者数・評価者数・課題数などの様々な条件に依存すると考えられる．しかし，これまで，これらの要因が等化精度に与える影響は明らかにされておらず，テストをどのように設計すれば高精度な等化が可能となるかは示されてこなかった．そこで本研究では，項目反応モデルをパフォーマンス評価に適用して等化を行う場合に，その精度に影響を与える要因を実験により明らかにし，その結果に基づき，高い等化精度を達成するために必要なテストのデザインについて基準を示す．In various assessment contexts, performance assessment has attracted much attention to measure higher order abilities of examinees. However, a persistent difficulty is that the ability measurement accuracy depends strongly on rater and task characteristics. To resolve this problem, various item response theory (IRT) models that incorporate rater and task characteristic parameters have been proposed. On the other hand, scores obtained from a performance test is often compared to those obtained from different tests practically. For that purpose, test equating, which is the statistical process of determining comparable scores on different forms, is required. To conduct the test equating, each test must be formed to have common raters and performance tasks. In this case, accuracy of the equating depends on various settings including the number of common raters and tasks, the ability distribution assumed in each tests, the number of examinees, rater and tasks. However, no relevant studies have examined what factors affect the equating accuracy. For that reason, the study evaluates the accuracy of performance test equating based on the IRT models while changing the test design. From the result, we show the factors affecting the equating accuracy and give some designs providing high equating accuracy

測定精度の偏り軽減のための等質適応型テストの提案

適応型テストとは，受検者の能力を逐次的に推定し，その能力に応じて測定精度が最も高い項目を出題するコンピュータ・テスティングの出題形式である．この手法では，易しすぎる項目や難しすぎる項目の出題が減少するため，受検者の測定精度を減少させずに受検時間や項目数を軽減できる．しかし，従来の適応型テストでは，能力が同等な受検者には全く同じ項目群が出題される可能性が高く，実際に適応型テストを導入しているSPIやGTECの重要な問題になっている．本研究では，能力が同等な受検者であっても異なる項目を同一の測定精度を保ちつつ適応的に出題できる等質適応型テストを提案する．具体的には，提案手法では次のように項目出題を行う．1）2017年時点で最先端の複数等質テスト構成手法を用いて，異なる項目で構成されるが測定精度が等質になるような等質テストを多数構成する．2）受検者ごとに異なる等質テストを一つ割り当て，そのテスト内の項目集合をアイテムバンクとみなして適応型テストを実施する．本論では，シミュレーション実験と実データを用いた実験により提案手法の有効性を示す．Adaptive testing is a question format of computer testing that estimates an examinee\u27s ability sequentially and which produces question items with the highest estimation accuracy according to the examinee\u27s ability. The technique mitigates the creation of overly easy or overly difficult questions, which can reduce the time spent on a test, and reduces the number of items without reducing the estimation accuracy for the examinee\u27s ability. However, in conventional adaptive tests, it is highly likely that the exact same group of items will be prepared for examinees who have equivalent ability. The tests cannot be used practically under circumstances by which the same learner can take a test multiple times, such as SPI and GTEC. In this paper, we propose a multiple equivalent adaptive test that adaptively creates different items for examinees even if those with equivalent capabilities, maintaining the same evaluation accuracy. Specifically, we follow the procedure outlined below. 1) We compose an item cluster for a multiple equivalent test based on the amount of test information so that the measurement accuracy for examinees\u27ability can be equivalent despite consisting of different items. To compose a multiple equivalent test, we use a technique that employs the maximum clique problem to maximize the number of compositions from items within an item bank. 2) Regarding an item cluster for a multiple equivalent test as an item bank, we propose a multiple equivalent adaptive test that estimates the value of an examinee\u27s ability sequentially and which selects items with the greatest amount of information for the value of ability from an item cluster for a multiple equivalent test. This paper presents the effectiveness of the technique through a simulation experiment and with item banks used by actual test providers

ディジタルオーディオ信号のサンプル欠けの位置推定と修復

ディジタルオーディオ信号データの転送の際，クロック同期の設定を誤ると，サンプルの欠けや重複を生じてしまう．本論文では，このうちサンプル欠けに焦点をしぼり，修復を行う方法について述べる．まず，同期ミスによって起こるサンプル欠けの型を分類した後，一つの評価関数で，サンプル欠けの位置推定，サンプル欠けの型の判定，失われた信号値の復元を行う方法を提案する．次に，評価関数を得る方法として，線形予測誤差を規範とする方法，スパース性を規範とする方法，エントロピーを規範とする方法の三つを定式化する．最後に，それら三つを実験的に比較し，エントロピーを規範とする方法が最も優れていることを示す

決定木学習を利用したビジネスプロセス実行ログ検証のための論理式の生成

情報システムによって記録されたビジネスプロセスの実行履歴を分析することはプロセスマイニングと呼ばれ，実際に行われたビジネスプロセスの問題を把握して改善へ繋げるための重要な手段である．LTL checkerは線形時相論理(LTL)をベースにした形式的な言語を利用してビジネスプロセスにおいて成り立つべき性質を記述し，検証を行うためのツールであり，ビジネスプロセスの分析を行うための有力な手段として知られている．しかし，多くのビジネスアナリストはLTLのような数学的な記法に精通していないため，ビジネスプロセスにおいて検証したい性質を記述する際に，真に検証すべき性質を正確に記述することは困難である．論理式を誤って記述した場合は当然のことながら本来意図していた検証を行うことはできない．そこで本研究では教師あり機械学習手法の一種である決定木を用いてビジネスプロセス実行ログからイベントの実行順序関係に着目して抽出した特徴量に基づいて学習を行い，論理式を自動生成することで検証したい性質を記述する手法を提案する．本手法を用いることで，数学的な手法に精通していない者でも検証すべき性質を記述することができる．本手法の妥当性を示すために，電話修理プロセスに対し提案手法を適用し，有効性を確認した．Process mining is a important means for analyzing business process and LTL checker is a famous tool for process mining. However, since many business analysts are not familiar with mathematical notation like LTL, it is difficult to describe exactly the property to be verified when describing the property to be verified in the business process is there. Therefore, in this study, learning is performed based on feature quantities extracted from the business process execution log using a decision tree, and a logical expression is automatically generated. We propose a method to describe properties to be verified

Model Specification Problems in Value Relevance Studies

本論文は， 会計学における価値関連研究 (value relevance studies) に関する理論と証拠をサーベイしている。価値関連研究においては，株価モデルとリターンモデルと呼ばれる二つの回帰モデルが最も頻繁に使われている。これらのモデルの理論的根拠は，共にOhlson/RIVモデルという同一の企業評価モデルに求められるのだが，この2つの回帰モデルを用いて得られる結果はしばしば異なっている。その理由として，株価モデルに関する問題としては「規模効果 (scale effects) 」，リターンモデルに関する問題としては，「会計認識ラグ (accounting recognition lag) 」と「一時利益 (transitory earnings) 」が指摘されている。そしてこれらの問題を緩和するための幾つかの手法が研究者によって提案されてはいるものの，それらは何れも問題の完全なる解決にはなっていない。このような状況においては，両方のモデルを用いてその結果の感度を調べることが適切であろうと思われる