Prof. Koki Kyo, Prof. Shuxiang Guo, Prof. Chun Yu visited CHEC


Author: Chen Wang

Tuesday, Dec 14, 2018

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Prof. Koki Kyo, Prof. Shuxiang Guo, Prof. Chun Yu visited CHEC, they conducted a disussion with the President of KUT Masahiko Isobe, the Vice President of KUT Akihiro Shimizu as well as IEEE President 2020 Toshio Fukuda. They also give lectures in the HCI class.


Prof. Koki Kyo comes from Obihiro University of Agriculture and Veterinary Medicinegave, he gave a talk entitled "ベイズ型統計モデリングの技法とその実践 (Methods of Bayesian statistical modeling and its practice)".

Abstract

いまや、さまざまな分野で大規模なデータが集積し、ビッグデータ時代と呼ばれるようになりつつある。ビッグデータと呼ばれるものは、そのボリュウムが大きいだけではなく、含まれる情報量も豊かである。そこで、データからより多くの情報を得るために、より精緻にデータを解析しようとする場面がますます多く見られる。その中で、ベイズ統計学が復活し、その考え方に基づくベイズ型モデリングの手法が盛んに使われるようになっている。ベイズ型統計モデリングの手法は、観測データとともに事前情報を積極的に利用することによってモデルの構造を精緻化しながらより精確に推定することが可能となり、各種システム解析に広く応用されている。本講演では、報告者の実践してきた諸事例(HCIの性能評価、ナガイモの形状予測、多変量時系列における動的特性の解析、ビッグデータの利用と景気予測など)を中心にベイズ型モデリングの技法を紹介する。方針は考え方と結果の解説を重点におき、専門外の方も理解できることである。


Prof. Shuxiang Guo comes from Kagawa University, he gave a talk entitled "医学用力フィードバック機能を持つカテーテル操作システムの開発 (Catheter Operating Systems with Force Feedback for Medical Applications)".

Abstract

カテーテルを操作するための視覚と力覚を組み合わせたことにより、シミュレーションモデルを使用し、モデル内でカテーテルを操作し、カテーテル先端の力覚情報をファントムへの力フィードバックと視覚的情報により取得し危険を自働回避する最先端の医療支援技術開発システムである「低侵襲脳外科血管手術支援システム(高機能シミュレーター)」の開発を行った。その研究の動機、これまでに得られた知見、今後の推進方針について紹介する。


Prof. Chun Yu comes from Tsinghua University, he gave a talk entitled "Optimizing Mobile/Wearable Interaction Based on Bayesian Inference".

Abstract

Nowadays, mobile/wearable devices such as smartphones, smartwatches, and head-mounted displays are establishing a ubiquitous interaction environment, where users can access information anywhere and anytime. However, there exist a number of challenging factors that inhibit efficient information exchange between users and computing devices, including the limited form factor of the device, motor and situational impairment, and inaccuracy of input data. My work combines the computational approach with interaction design to overcome these limits, targeting fundamental interactive tasks such as pointing, object/command selection and text entry. In this talk, I will elaborate on a Bayesian inference-based framework to interpret users’ input intention, and use my recent works as examples.