九州大学大学院数理学府 堂園剛司

 

統計関連学会連合大会コンペティションセッションにおいて優秀報告賞を受賞させていただき,大変光栄にそして嬉しく思っております.まずコンペティションセッションの企画・運営に携われ発表の機会を与えてくださった先生方,座長の先生方,そして審査にご協力いただき貴重なコメント・質問をくださいました皆様に厚く御礼申し上げます.また日頃より丁寧にご指導いただく小西貞則先生,統計学を学ぶ契機を作ってくださった稲田浩一先生,共に学び支えていただく研究室の仲間,そして関係者の方々に心より感謝申し上げます.

今回の発表では,離散時点観測データをガウス型動径基底関数展開法によって関数化し,Schmidtの直交化法により得られた正規直交基底の推定係数ベクトル集合に対し自己組織化マップを適用してクラスタリングを行う方法を提案いたしました.各対象に対して経時的に観測された離散的なデータを滑らかな連続関数として捉え,その関数からなるデータ集合に対して分析を行う手法は関数データ解析と呼ばれています.基底展開法に基づく関数データのクラスタリングについては,従来,係数ベクトル集合に直接k-means法などのクラスタリング手法を適用した研究が行われてきました.しかしながら,この手法では関数データ空間上の距離が保存されない,また関数データの導関数の情報を取り入れた解析が行えないなどの問題点がありました.提案手法では基底関数を正規直交化することによりこれらの問題点を克服し,スペクトル分光データの解析を通してその有効性を検証いたしました.

今回の研究内容はいたってシンプルでありますが,一連の発表の流れとスライド一枚一枚のつながりを構成するのは困難を要しました.コンペティションに臨むにあたり,最も重視したのは聴いてくださる方々にとってわかりやすいプレゼンテーションをすることです.これは日頃のゼミにおいて,数式ひとつをとってもその式を言葉でわかりやすく表現するようにと指導を受け,傾聴者の立場にたった発表の重要性を学んでいるからです.したがってこの度の受賞という結果により,私を育ててくださる研究室の成果としてわずかながらですが寄与できたことによろこびを感じています.

私はまだまだ未熟でありますが,この経験を糧に将来何らかの形で社会に貢献できるような,またこの賞に恥じぬ人材を目指して精進していきたいと思います.これからもご指導ご鞭撻のほどよろしくお願い申し上げます.