Kobe University Repository

Kobe University Repository : Thesis
学位論文題目
Title
カプセル化デジタルコンテンツの流通管理と検索に関す
る研究
氏名
Author
木俵, 豊
専攻分野
Degree
博士（工学）
学位授与の日付
Date of Degree
1999-03-31
資源タイプ
Resource Type
Thesis or Dissertation / 学位論文
報告番号
Report Number
甲1926
URL
http://www.lib.kobe-u.ac.jp/handle_kernel/D1001926
※当コンテンツは神戸大学の学術成果です。無断複製・不正使用等を禁じます。
著作権法で認められている範囲内で、適切にご利用ください。
Create Date: 2017-03-28
博士論文
カプセル化デジタルコンテンツの
流通管理と検索に関する研究
1999年 1月
神戸大学大学院
自然科学研究科(情報メディア科学専攻)
豊
一
旦
木俵
博士論文
カプセル化デジタルコンテンツの
流通管理と検索に関する研究
1
9
9
9年 1月
神戸大学大学院
自然科学研究科(情報メディア科学専攻)
木俵
民
邑
E望.
l
目次
第 1章 序 論
7
1
.1 本論文の背景と目的
.• .• • • ..• ..• • • • .• .• .• • ..• .• ....• ••
1
.2 本 論 文 の 構 成 . • .• • • • • .• ...• .• • • • .• .• • • ...• .• • • • .• ..
第 2章
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管理手法
7
9
11
2
.
1 緒 言 . • ..• • • .• • .• ..• ..• • • ..• • • • .• .....• ...• ..• .•
1
1
2
.
2 カプセル化のコンセプト • ..• ..• • • • .• • • .......• • ..• ...• ••
1
2
2
.
2
.
1 従来の版権管理手法
2
.
3
• • ...• • • • ..• .......• • • .....• •.
1
2
2
.
2
.
2 EMOの基本コンセプト
..• .• • .• ...• .....• • • .• • .• • .•
1
3
2
.
2
.
3 EMO版権管理メソッド
• ..• .• .• • .......• • • ..• ..• • .•
1
4
Java アプレァトとしての E~IO の実装
2
.
3
.
1
• • • • • ..• .....• • ..• • .• • .. 1
5
.• .....• • • • • .• • • .•
1
6
..• • • • • ...• • ...• • ...• ...• ..• •.
1
6
J
a
v
aクラス変数による画像データの格納
2
.
3
.
2 版権管理メカニズム
7
2
.
3
.
3 EMO変 換 ツ ー ル . ...• • ..• .• • • .• .• .• ...• ..• ..• • .. 1
..• ..• • • • • • .• • • • • .• .....• • .• • ..• ..•
1
8
2
.
3
.
5 実 験 . • • • • .• ..• • • .• • • • • .• • .• ....• • ..• ..• ...•
1
8
4 認証サーバ
2
.
3.
4
2.
E~10 の拡張と E~10 データベース
.• • • • • • • ...• ...• • .• ...• ... 2
0
4.
1 ExtendedEl
¥10................................
. 2
1
2.
4.
2 EMOデ ー タ ベ ー ス . .• • • • • • .• • • .• .• • • ...• • ..• ..• •.
2.
2
2
¥IOの制約と問題点. • • • • • • • • • • • • .• • • .• .• .• • .• .• .•
2
.
5 現在の EJ
2
3
2
.
5
.
1
E~IO ，サーバ開通信の制約. • • .• • • • • • • .• .• • .• .• .• ...
.
2
3
2
.
5
.
2 複 数 の フ ァ イ ル へ の 分 割 . • • • • • • • • • ....• .• • • ....• .• .•
2
3
2
.
5
.
3 データサイズの増加
• • .• • .• • • • • • • • • • ..• ......• .• •.
2
3
2
.
6 E~IO の改良. ..• • • ..• ..• • • ..• • • • • ..• ...• • • .• ..• • .•.
2
4
2
.
6
.
1 分散オブジェクト技術を用いたユーザ認証機能. ...• • • • ..• .• .•.
2
4
2
.
6
.
2 オブジェクト指向データベースによる EMOの 永 続 化 . .• • ..• • .• •.
2
4
2
.
7 結 言 . .• • • • • ...• • • .• • ...• ....• .• .• • • ....• ..• ..•.
2
6
2
第 3章 多 レ ベ ル 複 合 オ ブ ジ ェ ク ト に 基 づ く 3Dテジタルコンテンツの課金モデルと版権管
E
里
21
3
.
1 緒 言 . .• • ...• • • • • • • .• .• .• • • • • • • • • • • • .• • • .• • • • • •• 2
7
3
.
2 ユーザの多様な要求に対する問題点. .• • • • • ...• • • .• • .• • • • • • • •• 2
8
• • • .• • • • • • • • • ..• • • • • • • • ••
2
8
3
.
2
.
2 3DCGコンテンツにおける多レベルサービス. • • • .• • • • • • • • • • ••
2
8
3
.
2
.
3 課金モデル
• • .• • .• • • • • • • • • • • • • • • • ....• .• • • • • ••
2
9
3
.
3 多レベル複合オブジェクトに基づくコンテンツの課金モデル ..• • • .• • • • ••
3
0
3
.
2
.
1 多レベルコンテンツの必要性
3
.
3
.
1 コンテンツのサービスレンジ
• • ..• • • • .• • • • ...• • • • • • • ••
3
0
3
.
3
.
2 複合オブジェクトのサービスレンジ. • • • • • • • • ..• • • • • • • • • .• 3
1
3
.
3
.
3 サービスレンジ内でのサービスの変更
• • • • ...• • • • • ..• • • .••
3
3
3.
4 サービスレンジに基づく課金モデルの実現 J
j式 と 基 本 機 能 の 試 作 . .• • .• • • •• 3
5
4.
1 3DCG多 レ ベ ル 複 合 オ ブ ジ ェ ク ト の 設 計 . • • ..• • .• • • • • • • • • ••
3.
3
5
4.
2 試 作 オ ブ ジ ェ ク ト に よ る 基 本 機 能 の 検 証 . ..• ....• ...• ..
3.
3
7
1
1
3
.
5 結 言 . • • • • • • • • • .• ..• ..• • • • • • • • • .• • ......• • .• • • •• 43
第 4章 ベ ク ト ル 空 間 モ デ ル の デ ー タ 分 布 の 全 体 傾 向 を 考 慮 し た 部 分 一 致 検 索
4
.
1 緒言
4
3
.
J
.
4
.
2 オブジェクトの特徴ベクトル. • • • • • • • • • • • • • ..• • .• • • • • • • • • •• 4
4
.
2
.
1 要 素 オ ブ ジ ェ ク ト の 特 徴 ベ ク ト ル . • • • • • • • • • .• ..• • • • • • • •• 4
5
.
，
4
5
• .• • ..• ..• • • • • • .••
4
6
4
.
2
.
2 編 集 オ ブ ジ ェ ク ト の 特 徴 ベ ク ト ル . • • • • • • • .• ..• • • • • • • • •
4
.
3 ベクトル空間モテつレを用いたオブジェクトの検索
6
4
.
3
.
1 オ ブ ジ ェ ク ト の 類 似 度 . • • .• • .• • • • • • .• • • .• • • • .• • • • •• 4
7
4
.
3
.
2 ベクトル空間における要素オブジェクトの検索. • • • • .• • .• • • • • •• 4
4
.
3
.
3 ベクトル空間における編集オブジ工クトの検索. • • • • • • • • • • • • • ••
.
J
.7
4 ベ ク ト ル 空 間 を 用 い た 検 索 手 法 の 問 題 点 . • .• • • • • • .• • • • • • • •• 4
9
4
.
3.
4.
4 ベクトル空間モテぜルの組合せ傾向を考慮した部分一致検索
• • • • • • • • • • • ••
5
0
4.
4.
1 ベ ク ト ル 空 間 に よ る 部 分 一 致 検 索 . • • • • • • • • • • • .• • • • • • • • ••
G
O
4.
4.
2 全体の傾向を考慮したふさわしい組み合わせの検索. • • • • • • • • • • •• 5
2
4.
4.
3 組合せ傾向の表現. • • • • • • • • • • • .• • • • • • • • • • .• • • • • • ••
G
3
4.
4
.
4 クラスタリング情報を用いた近似手法
..•.................
5
5
4
.
5 シミュレーションによる評価. • • • • • • • • .• • • • • .• • • • • • • • • • • • ••
G
6
4
.
6 3D素 材 デ ー タ を 用 い た 実 験 . .• • • • • ..• • • • • .• • .• .• • • • • • • • •• 5
9
9
4
.
6
.
1 特徴ベクトルの決定と記述. • • • • • • • • • • ..• • ...• • • .• • • •• 5
3
4
.
6
.
2 編 集 オ ブ ジ ェ ク ト の 作 成 と 登 録 . • ....• • ..• • ..• • • • • .• • •• 6
2
4
.
6
.
3 実験方法. • • • .• • • • • • • • • • • • • • • • • .• • .• • • • • • • .• •. 6
2
4
.
6
.
4 検 索 結 果 の 評 価 . • • • ...• • ..• • • .• ...• ....• • • • • • • .• 6
3
4
.
7 結 言 . • • .• • .• • • .• • ...• • • ..• • • .• ........• .• ..• .•• 6
4
61
第 5章 仮 想 ス タ ジ オ の た め の デ ジ タ ル 素 材 の 検 索 と オ ー サ リ ン グ
5
.
1 緒 言 . • • • .• • ..• • • ...• • • • .• • • • • • ...• • ....• .• .• • .. 6
7
5
.
2 3DCG素材管理 ..• • ......• • .• • ..• • ...• • ......• .• • .• 6
8
5
.
2
.
1 仮想スタジオのための 3DCG素 材 . ..• ...• ....• • ..• • • • .. 6
8
5
.
2
.
2 3DCGオ ブ ジ ェ ク ト の ふ さ わ し い 組 合 せ の 発 見 . .....• ..• • • • •. 6
9
5
.
2
.
3 デ ジ タ ル 素 材 の た め の 記 述 と 表 示 . • ..• • ...• • ...• ....• ... 7
5
5
5
.
3 動 作 デ ー タ の 制 作 と 検 索 . .• ...• .• • • • .• • • ..• ....• • • ...• •• 7
5
.
3
.
1 モーションキャプチャシステムと身体動作データ
.....• ...• .• •.
7
5
5
.
3
.
2 人 物 ス ケ ル ト ン モ デ ル . ..• • • .• • .• • ........• .• ...• •• 7
7
5
.
3
.
3 動作データのための階層化記述モデル
• .• ......• .• .• .• • • •.
7
8
5
.
3.
4 ビデオ代数の拡張. ..• • .• .• • • • .• • ...• • .• • • ..• .• ... 8
1
3
5
.
3
.
5 動 作 記 述 ・ ブ ラ ウ ジ ン グ シ ス テ ム . ....• • • .........• • .• .. 8
5.
4 3Dオ ブ ジ ェ ク ト と し て の デ ジ タ ル 素 材 . • ..• .• ......• • • .• ..• ..• 8
5
5
5.
4.
1 Javaを用いた VRMLカプセル化オブジェクト................ 8
5
4.
2 マルチレベル動作制御機能とマルチレベルインデックス. ......• • .• 8
5.
6
5
.
4.
3 著 作 権 管 理 機 能 . • ....• • .• • .• • • ........• .....• • .. 8
5
.
5 結言
8
6
第 6章 結 論
81
参考文献
88
謝辞
95
研究業績
91
δ
図目次
2
.
1 E
t
v
I
Oによる版権管理手法のコンセプト. • • • • ..• • ...• • • • • .• ..• •.
1
4
2
.
2 EMOの構造. • .• • • • .• • • • • • • • ..• • ...• .• .• .• • • • • • ..••
1
7
2
.
3 E
r
v
f
O生 成 ツ ー ル . • • • .• • .• • • ....• ....• • • • • • • • .• • • • • ••
1
8
2.
4 EMOのソースコード例 • • • • • • .• • ...• • ....• • • • • • .• • • • ..•
1
9
2
.
5 認証サーバの画面倒
1
9
..• .• • • • • • • • ..• • • ...• • • • • • • • • • • • •.
¥1
0の使用例 .• ...• ..• • .• .....• • ...• • • • • • • .• • • • • •. 2
0
2
.
6 El
2
.
7 マルチレベルインデックスとマルチレベルビュー概念図. ..• • • • • • • • • .•. 2
2
2
.
8 EMOデータベースのコンセフト
2
.
9 逆コンパイルリスト
• • • • • .• • • • • .....• • .• .• • • • ••
2
2
.....•............................ 2
5
9
3
.
1 サ ー ビ ス の 組 み 合 わ せ . .• • • • • • • .• • ..• • ......• ...• • ....• 2
1
3
.
2 サービスのレベルとサービスレンジ. • .....• ...• • • • • .• • • • • • .•• 3
3
.
3 サ ー ビ ス の 変 更 例 . • • • • • • • • .• • .• ...• ...• .• • • • • • • • ..• •• 3
4
4 サ ー ビ ス の 動 的 な 変 更 . • • • • • ..• ........• • • • • • • • • • • .• .•. 3
5
3.
3
.
5 使用許可権のない 3DCG多レベル複合オブジェクト. • • • • • .• • • ...• • .• 3
8
9
3
.
6 3D多 レ ベ ル 複 合 オ ブ ジ ェ ク ト 使 用 例 . .• • ..• • .• • • .• • • • .• • .• • •. 3
3
.
7 購入したサービスとサービスレンジ. • • .• • • ..• .• ....• .• • ..• • .• 4
0
1
3
.
8 対 話 的 な サ ー ビ ス の 変 更 . • • • • • ..• • • .• • ..• • • • • .• • .• • ..• •. 4
3
.
9 変更されたサービス
• • • • • • • • .• • • • ..• • .• • • • • • • • • • • • • • •.
4
2
8
4
.
1 日JI，、合わせベクトルと最近傍解 • • • ..• • • • • • • .• • • • • .• • .• • .• •. 4
9
4
.
2 編集オブジェクトの問 L、合わせベクトルと昆近傍解. .• • • .• • • .• • .• • .• 4
4
.
3 部分ー致検索における最近傍解
• • • • .• • .• • • • • .• • • • • .•
5
2
4 平均ベクトルによる組合せ傾向の表現. • • • ..• ..• • • • • • • • • • • ..• •• 5
3
4.
4
4
.
5 重み付け平均ベクトルによる解の探索. • • • .• • • .• • .• .• .• • • ..• ..• 5
c
a
s
e1
) ...................
. 5
6
4
.
6 クラスタリング情報を用いた近似手法 (
c
a
s
e2
) ...................
. 5
7
4
.
7 クラスタリング情報を用いた近似手法 (
4
.
8 シミュレータによる実験例. • • • • .• • ......• • • • ..• • .• ..• • .•• 5
7
6
白
3nunU
ワ耐え υRu
rdcuaucuaUE り
4
.
9 シミュレーション結果(3種類の解の比較)
4
.
1
0 シミュレーション結果(問い合わせの変更) ..
4
.
1
1 シミュレーション結果(データの変更)• •
4
.
1
2 3D素 材 検 索 シ ス テ ム .
4
.
1
3 最近傍検索結果.......... ............ ....
4
.
1
4 提案検索結果
5
.
1 システム構成図.
6
8
5
.
2 画像イメージ例 @SUNT
e
l
e
v
i
s
i
o
n
..
69
5
.
3 組合せ履歴データベースのベクトル空間モデル. ....• .• ..• ......... 7
2
5
.
4 ベクトル空間内の
haverage とクラスタを考慮した解
5
.
5 ベクトル空間内における
• • ..• ..• • ...• • ... 7
4
have
問 g
eと h
山 L
1v
e
r
a
g
e ....................
7
4
5
5
.
6 記述・表示システム画面倒. • • .......• .• .....• ....• ..• .... 7
6
5
.
7 検索結果表示ツール画面倒. • ...• ....• • .• • .• .• • ...• ..• • ... 7
5
.
8 三次元仮想人物キャラクタ.
78
5
.
9 マ ル チ レ イ ヤ 記 述 モ デ ル . ..........• • .• .• • .• • .• .• • .• .• .. 80
2
5
.
1
0 マ ル チ ス ト リ ー ム 記 述 . ..• ......• .• • ..• .• .• ..• ....• .• .. 8
5
.
1
1 マルチレイヤ記述. ....• • • .......• ..• .• .• .• • ...• • ....• 8
3
5
.
1
2 記述・ブラウジングシステム. • ...............• .• .• ..• • ...• 8
4
7
第 1章 序 論
1
.1 本論文の背景と目的
近年，コンビュータの能力が目覚ましく向上しており，数年前までは考えられなかった映像や
音声，即ち，マルチメディアデータが，容易かつ低コストで利用できるようになってきた.また，
単体で用いられていたコンビュータが接続装置の発達と普及によって
いまではネットワーク環境
に接続され，情報の共通化を容易に行えるようになっている.このようなネットワークインフラの
整備と時を同じくして，ネットワーク環境で使用できるハイパーテキストシステムである World
WideWeb(WWW)が誕生し，インターネットと呼ばれる新しいコミュニケーションの手段が爆
発的に広がっている.従来，テキスト情報やファイルとしてのデジタルデータの送受信しかでき
なかったネットワークを
W W Wシステムは付加価値を持つデジタルコンテンツとしてデジタル
データを流通させる巨大な流通システムへと変貌させた. W¥VWシステムが開発されて，まだ数
年にしかすぎないが，その上で流通するデータは膨大な量であり，インターネットはデジタルコ
ンテンツを用いた新しい経済活動を生み出す全世界規模の流通基盤となっている.
しかし，その一方でデジタルコンテンツを流通させるために必要不可欠な，著作者の権利を守る
技術が整備されていないため
高付加価値を持つデジタルコンテンツの流通はあまり行われてい
ない.従って，本格的なインターネット上でのデジタルコンテンツを商用として流通させるため
には，以下の課題を解決する必要がある.
-著作権・版権の保護
デジタルコンテンツは，著作物であり不正な利用や改変を防止する必要がある.また，正
規に購入したユーザからの配布は
ユーザのモラルに任せられているのが現状である.従っ
て，どのような流通経路をたどっても，デジタルコンテンツの権利が保護され，著作者に必
要な対価が支払われる仕組みが必要である.
-適切な課金モデル
低品質でも安価なコンテンツを求めるユーザや，高価でも高品質なコンテンツを求めるユー
ザまで様々なユーザが存在する.ユーザの要求に合わせて他種類のコンテンツを作成する
ことは，著作者にとっては非常に大きな労力となるばかりではなく，そのコンテンツを管理
する者にとっても多数のコンテンツを管理する必要がありネットワークリソースを浪費させ
8
~}
11
'
;
'
1
: I
j
;，j~iì
る.従って，制作したデジタルコンテンツがユーザの要求や支払われた対価の額によって，
自律的に提供するサービスを調整する仕組みが必要となる.
このような，課題を解決したデジタルコンテンツの管理手法が開発できれば，インターネット
上でのデジタルコンテンツの流通が爆発的に増大することが考えられる.しかし，その次の￨問題
として，膨大な量のデジタルコンテンツからユーザが必要とするデジタルコンテンツを選択する
事が非常に困難となる.従って，以下の課題も合わせて解決する必要がある.
-デジタルコンテンツ検索手法
ユーザがデジタルコンテンツを検索する場合には，抽象的な特徴を提示して検索する.従っ
て，単純なキーワードによる検索だけではなく，デジタルコンテンツの特徴を
n
JI.、た鋲似検
索が必要不可欠である.
-素材としてのデジタルコンテンツ検索手法
ユーザはデジタルコンテンツをユーザ自身が編集して，新たなデジタルコンテンツを制作す
る場合がある.複数のコンテンツを組み合わせる場合には，それぞれの組合せが調和するよ
うに組み合わせる必要がある.これには，多少のセンスや知識が必要となり，他のユーザが
同様の素材をどのように組み合わせているかを調べることが有効である.従って，部分的に
用意したコンテンツに適切なコンテンツの過去の使用状況を調べて，適切な組合せとなるコ
ンテンツを検索する手法が必要となる.
・素材としての時系列データ検索手法
従来のデジタルコンテンツは動画像や静止画像，音声等のマルチメディアデータが対象で
あったが，コンピュータグラフィックスが広く用いられている現在では，コンピュータグラ
フィックスをなめらかに動作させる時系列の動作データも重要なデジタルコンテンツのー古I~
となっている.そのような，時系列データにおいても有効な検索手法が必要であり，データ
の意味的な内容記述やデータの特徴量を抽出する仕組みが必要である.
このように，デジタルコンテンツの流通を促進するためには，解決しなければならない課題が
ある.デジタルコンテンツ流通のための必要な要件を以下に挙げる.
-二次的な配布においても自律的にデータが保護するデジタルコンテンツ管理機構
-デジタルコンテンツの特徴による類似検索
-部分的なデジタルコンテンツの組合わせから適切なデジタルコンテンツを検索する部分
致検索機能
本論文では，このような要件を満たす手法を提案し，議論を行う.また，提案する手法は，試
作システムを用いてその有効性を検証する.
1
.2
. 本諭丈の構成
9
1
.2 本論文の構成
本i
命文では，前節で述べたデジタルコンテンツ流通のための必要な要件を実現するための手法
について論じる.本論文は 6章から構成される.
第 2章 で は ， 自 律 的 な 著 作 権 管 理 手 法 を 実 現 す る カ プ セ ル 化 デ ジ タ ル コ ン テ ン ツ と そ れ を 用 い
た著作権・版権管理手法について述べる.カプセル化デジタルコンテンツは，通常のデジタルコン
テンツを不正な利用から保護する目的で，処理メソッドと共にオブジェクトへカプセル化したも
のである.これにより，不正なユーザの使用のみならず，正規ユーザからの二次的な配布に対し
でも，著作権管理機能が有効となることを述べる.この機能を持つカプセル化デジタルコンテン
ツの
a
つとして，静止画像データを
J
a
v
a言語でカプセル化した EMO(EncapsulatedM
u
l
t
i
m
e
d
i
a
O
b
j
e
c
t
)を試作し，その有効性を検証する.
第 3章 で は ， カ プ セ ル 化 デ ジ タ ル コ ン テ ン ツ の 課 金 モ デ ル に つ い て 述 べ る . 本 章 で は ， カ プ セ
ル化デジタルコンテンツが持つ，メソッドの切り替えによる安全なサービスの変更手法と，それ
に適合したサービスの範囲に課金するサービスレンジ課金モデルを提案する.また，サービスレ
¥
10 を試作し，その有効性を検証する.
ンジに基づくサービス変更機能を持つ 3DCGEl
第 4章 で は ， カ プ セ ル 化 デ ジ タ ル コ ン テ ン ツ を 素 材 と し て 利 用 し た 場 合 に 発 生 す る 検 索 の 問 題
について述べた上で，その問題を解決するデータベース内の組合せ傾向を考慮した部分一致検索
について述べる.マルチメディアコンテンツの検索においては
その特徴量を多次元の特徴ベク
トルとして表現し，その特徴ベクトルを用いた類似検索が行われる.しかし，デジタル化コンテ
ンツの場合は，素材として組み合わされて利用される事が多く，決定した要素に適切な組合せと
なる素材の検索が求められる.このような検索は部分一致検索として，従来から研究が行われて
いるが，過去の組合せ傾向を考慮した検索が行われておらず，場合によっては特異と思われる様
な解が得られる場合がある.
本 研 究 で は ， こ の 様 な 問 題 を 解 決 す る ために，ベクトル空間によるデータベース内の組合せ傾 向
を考慮した部分一致検索手法を提案し.シミュレーション実験を行い，その有効性を検証する.
第 5章では，放送業界で普及しつつある仮想スタジオで用いる仮想セットの素材の検索手法と
して，第 4章で述べた部分一致検索手法を適用し，本手法の有効性を再確認すると共に，モーショ
ンキャプチャシステムで得られた動作データを検索するための
る.
階層型記述モデルについて述べ
1
0
第 1章 序 論
第 6章では，本研究で得られた研究成果をまとめ，さらに今後の展開について述べる.
1
1
第 2章
カプセル化によるマルチメディアデータ
の版権管理手法
2
.
1 緒言
現在，静止画や CG素材
デジタルムーピ等の様々なマルチメディアデータがインターネット
や CD-ROMを通じて流通している.これらのマルチメディアデータはデジタルデータのために
複製が容易であり，簡単に著作権が侵害される.このようなマルチメディアデータにおける著作
権の問題はマルチメディア産業における大きな問題のーっとなっている.従来の手法では，マル
チメディアデータの著作権管理や配布は中央集約的なものであった.例えばユーザが購入要求を
サーバに送るとパスワードが送り返され，ダウンロードが許可される.この手法では，マルチメ
ディアデータとその管理手法は完全に分離されており，ダウンロードされたデータに関しては全
く管理ができない.
最近，著作権を保護するための新しい技術として lmform
αt
i
o
nH
i
d
i
n
gと呼ばれる技術が開発さ
れている.その中の一つである
W
αt
e
r
m
a
r
k
i
n
gT
e
c
h
n
o
l
o
g
yはデータの中に著作権情報を永久的
に組み込んで提供するものであり，画像情報と著作権情報がデータとして一体化される.その著
作権情報は人間の目では判別不可能であり
出すことができるものである.しかし
特別なソフトウェアを用いることでその情報を取り
この手法は著作権を明確にするものであり，不正な使用
を制限するものではない.マルチメディア制作者の中には不正な使用を制限するより強力な著作
権管理手法の開発を望むものがし、る.このような背景の下で，マルチメディアコンテンツのため
の不正なユーザの使用を制限する新しい著作権管理手法について研究を行っている山 [
2
]
[
3
]
.
本苧:ではオリジナルのマルチメディアコンテンツや著作権情報をオブジェクトにカプセル化す
ることで実現できる様々な機能について述べる.さらに開発したプロトタイプシステムを用いて
それらの有効性を検証し，判明したプロトタイプシステムの制約や問題点について記述する.以
下に本章で述べる項目を示す.
-マルチメディアデータと操作メソッドカプセル化のコンセプト
MO(Encapsulatedl
¥I
u
l
t
i
m
e
d
i
aO
b
j
e
c
t
)のコンセプトについて紹介する. EMO
考案した E
はマルチメディアコンテンツのカプセル化が可能である.また，ユーザ認証機能やコンテン
ツ表示機能を含んだコンテンツ保護機構を含んでいる.
• J
a
v
aアプレットとしての EMOの実装
第 2章
1
2
カプセル化によるマルチメディアデータの l
版権行 J
m手法
本研究では J
a
v
aアプレットを用いた著作権管理機能を持つ EMOとユーザ認証サーバの実
装を行いプロトタイプシステムを開発し
1
J
1
'
I
"I:について述
検証を行った.現状の問題点とイf
べる.
• EMOの可能性と E¥10データベース
現在， EMOの拡張とそのデータベースについて検討を行っている.これらのコンセプトに
ついて述べる.
2
.
2節では ET
¥10のアイデアと機能について述べる.また. 2
.
3節では ET
¥10の実装について述べ
る. 2.4節では ET
¥IOの拡張と El
¥10データベースの可能性について議論する. 2
.
5節では，既存
¥10が抱える制約と問題点について述べる. 2
.
6節では制約と問題点を解決する ET
¥10の改良
の ET
について述べる.
2
.
2 カプセル化のコンセプ卜
2
.
2
.
1 従来の版権管理手法
従来の著作権・版権管理手法は中央集約的な管理手法を用いている.この千 U~ はサーバがマル
チメディアコンテンツやそのダウンロード手順を制御している.ネットワークを1fJ~ ¥た叶止的な
サーノすからローカルコンピュータへのダウンロード手 1
1
1買を以下に示す.
1.ユーザがサーバに接続
2
.好みのマルチメディアコンテンツを選択
3
.コンテンツの取得要求
4
.サーバ上で、のユーザ認証とダウンロード許可
5
.ローカルコンビュータ上で f
吏用
，
この手法では，ユーザ認証後は完全なデータがローカルコンビュータにダウンロードされる Lに
配布者はダウンロード後の著作権の管理が困難である.著作権保護の技術としては，最近実flJ化
r1に組み
された電子透かし技術が有効である.この技術は著作権等の情報をコンテンツデータの 1
込むためにダウンロード後も有効である
[
.
:
i
][-!].また組み込まれた情報は人間の日では検知するこ
とが困難であり特別なアプリケーションを通してその組み込まれた情報を見ることができる.し
かし，透かしデータが検知されれば，それらを排除する手段を開発することもできるため，強 I
，
I
，
J
"
かつ検知困難な透かしすり込み技術も研究されている
[
9
]
[
1
0
]
.
当初，電子透かしの対象は静止画データであったが，現在では，様々なマルチメディアデータ
を対象とした電子透かし技術の研究が行われている.その中でも，特に，動画像への適用に関心
が集まっており，多くの研究成果が発表されている.
2
.
2
. カプセルイヒのコンセプト
1
3
J
J
U
E，ビデオ映像は，従来のアナログビデオから，デジタルビデオに主流が移りつつある.デ
ジタル化されたビデオ映像は，ネットワークを通じて配信されたり， CD-ROM等で提供される.
さらに，デジタルビデオは静止画像と同様に品質を損なわないコピーを容易に行うことができる.
従って，係々なメディアで配信されたデジタルビデオが，著作者の管理の及ばないところで不正
コピーが行われると，著作者の権利が侵害される.
デジタルビデオは， MPEGjMPEG2フォーマットが用いられ，流通される場合が多い.従って，
これらの圧縮されたビデオイメージに電子透かし情報を刷り込むことで
著作権や版権の所在を
明らかにする手法に関する研究が広く行われつつある.デジタル化された動画像データの場合に
は，各フレームに透かし情報を入れる手法が一般的であるが，この手法では統計的な処理によっ
て透かし情報の位置等が検知される場合があり，各フレームにあるオブジェクトへ透かし情報を
書き込むことで強度を向上させる技術 [
1
1
]や計算量を削減するために選択的にピットレートを暗
号化する技術 [
1
4
，
] l
¥
1PEGフォーマットの動画像にリアルタイムで透かし情報を刷り込む技術の
研究が行われている
[
1
2
]
.
これらの技術は，デジタル放送が一般的になってくると必要不可欠な技術となることが考えら
れる.商用のデジタル放送では，高品質なビデオ映像が求められるため， ~IPEG よりも高品質な
ビデオ映像が実現できる ~IPEG2 フォーマットでデジタル化された動画像データへの電子透かし
技術の研究も行われている [13].
これらの ~IPEG2 データはネットワークを通じて配信されるた
め，それらを意識したピットレートを増加させることなく，ピットストリームへ透かし情報を刷
り込む技術についても研究がなされている [
1
5
]
[
1
6
]
.
これら以外にも-音声への電子透かし技術
れている
[
6
]やドキュメントへの電子透かし技術なども研究開発さ
[
1
9
]
. また，ドキュメント全体の単語の出現頻度により，ドキュメントの類似度を調べ
て，ドキュメントの不正利用を調査する技術の研究
[
1
8
]も行われている.
しかし，これらの技術は製作者が不正なユーザに対して不正使用を主張する場合には有効であ
るが
[
7
]
[
8
]
. 不正なユーザの使用を制限することは不可能である.また，ユーザごとにデータの表
現を変挺することも不可能である.
2
.
2
.
2 EMOの基本コンセプト
オブジェクト指向の技術を
m"，、ることによって，オブジェクト内部のプライベートデータをア
プリケーションや他のオブジェクトから隠蔽化することが可能である.従ってオブジェクトにプ
ライベートデータとしてカプセル化されたマルチメディアコンテンツは他のアプリケーションや
オブジェクトからの直接的な操作を制限される.この仕組みはマルチメディアコンテンツの不正
な変更を制限する手法として非常に有効である.
本研究ではマルチメデイアコンテンツを保護するためにコンテンツをカプセル化したマルチメ
第 2章
1
1
カプセル化によるマルチメディアデータの版権 1"~; 理手法
カプセル化
サJ
'
¥
認証ユーザ
図2
.
1
:EMOによる版権管理手法のコンセプト
MO(EncapsulatedMultimediaO
b
j
e
c
t
)を考案した. EMOはコンテンツ
デイアオブジェクト E
データ，著作権情報. URL情報等を一つのオブジェクトにカプセル化している.カプセル化され
るデータは変換ツールツールによって EMOに格納されてサーバに登録される.もし，ユーザが
気に入った EMOを見つけた場合にはダウンロードしてその内容を検討することができる.ダウ
ンロード直後は不完全な情報として表示され，使用が制限されるがユーザがその内容を気に入れ
ばサーバに対して使用許諾請求を行うことが可能である.その認証サーバでは送られた要求に対
;
.
.
1
0は自律的に
して決裁を行い. EMOに対して使用許諾権を与える.一方，使用許諾権を得た E
その使用許諾権を確認して完全な'情報を表示する.従来の手法と異なるのは. E~10 自身が使用時
に自律的にユーザ認証を行い使用許諾権をチェックする点である.これによってダウンロードさ
れた後も版権や著作権の管理が可能となる.例えば
!
¥
1
0を異
あるユーザが使用許諾権を得た E
なるユーザがコピーして使用した場合でも EMOのユーザ認証機能が働き使用許諾権をチェ yク
する.そしてそのユーザが使用許諾権をもっていなければ画面上に“ u
n
o
f
f
i
c
i
a
l('0刊・"メ yセージ
を出力する.このメカニズムによって，ダウンロード後の不正なユーザの利用を制限できる.図
2
.
1に EMOを用いた版権管理手法の基本コンセプトを示す.
2
.
2
.
3 EMO版 権 管 理 メ ソ ッ ド
EMOはオリジナルのマルチメディアコンテンツを管理メソッドと共にカプセル化する. Et
.r
o
は従来の手法でダウンロード可能であるが，そのカプセル化されたデータの処理は同時にカプセ
ル化された複数のメソッドしか行えない. EMOは，デフォルトのメソッドとして初期化メソッド，
ユーザ認証メソッド，ビューコントロールメソッドをカプセル化しており，アプリケーションな
2
.
3
. .
Ja
v
aアプレットとしての EMOの実装
1
5
どで使用される場合にはそれぞれが自律的に起動される.これらのメソッドは以下の機能を持つ.
初期化メソッド
アプリケーション等によって EMOがロードされた後に EMOは内部の初期化メソッドを自律
的に呼び出す.このメソッドは内包されたマルチメディア情報を取り出し，必要なパラメータを
初期化した後にユーザ認証メソッドを起動する.
ユーザ認証メソッド
このメソッドは 2つの働きをする.一つは既に認証されたユーザの使用許諾権を確認する機能
であり，もう一つは使用許諾権を持っていないユーザの使用許諾権を請求する機能である.
ユーザ認証メソッドでは，初期化メソッドの終了後，
E:
Y
10がデータを処理してコンテンツの表示
や再生を行う時に自律的に呼び出される.呼び出された認証メソッドはダウンロードした EMOが
格納されているサーバと通信を行い，そのオブジェクトを特定する ID情報と使用するユーザの情
報を送信する.サーバ側ではそれらの情報を用いてそのオブジェクトに対してユーザの使用権の
有無を調査する.使用を許可されたユーザであれば
サーバは
El
¥1
0に対して使用許諾権を返送
するが，許可されていないユーザであれば使用許諾権を返さない.サーバでの処理結果はビュー
コントロールメソッドに渡され，完全な'情報を表示すべきかどうか判断する.
一方，使用許諾権を持たないユーザはサーバに使用許諾権を請求する事ができる.ユーザは気
に入った EMOを指定してユーザ認証要求をサーバに送信する.サーバ側で、は使用許諾要求を検
討し，許可されたユーザには課金等の決裁を行い，その情報を記録した後に要求を行った EMO
に許諾権を送信する.この結果はビューコントロールメソ y ドに送られ処理される.
ビューコントロ -Jレメソッド
0IOはビューを変更する.ユーザがすで、に許諾権を持っ
ユーザの使用許諾権の有無によって E.
ている場合には，このメソッドは完全な情報を表示する.しかし，許諾権を持っていないユーザ
であれば，内包する情報を不完全な形で表示する.
2
.
3 Javaアプレットとしての E乱
1
:0の実装
E
!
¥
1
0はコンピュータや OSに依存せずに動作することが必要である.本研究では， E
l
'
v
l
0を実
註するための言語として J
a
¥
'
aを用いた. J
a
v
aはネットワーク上で動作するプログラムを作成する
a
¥
'
aは，安全，頑強，ポータブル，そしてアーキテクチャに依
には，最適な言語である.また， J
存しない言語とされており
ネットワークを通じてブラウザやアプリケーション上で動作する小
第 2章
1
6
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管理子 ?l~
さなプログラムを作成することが可能である.また，モパイルエージヱント [
2
1
Jや分散オブジーL
クトのための言語 [
2
2
Jとしても使用されている.そこで J
a
v
aのアプレットに注目し，アプレ
y
ト内部にマルチメデイアコンテンツを格納することでポータピリティの良いマルチメデイアオブ
ジェクトが実現できると考え，アプレットを用いた EMOの実装を計画し，最初のステップとし
fIOの実装を行った.
て画像データをカプセル化した E¥
2
.
3
.
1
Javaクラス変数による画像データの格納
現在の J
a
v
aが動作するソフトウェアのほとんどは，アプレットがローカルコンピュータのリ
ソースにアクセスすることを禁止している.いくつかのソフトウェアでは，設定を変更することに
よってそれらへのアクセスが許可されるが，一般的にはアプレットがローカルの情報へアクセス
することは許されていない.また，一般的な画像データを表示するアプレットでは画像データと
判像デー
アプレットが分離しており初期化時に画像データをロードして表示する.この構造では l
タファイルとアプレットのクラスファイルは分離された状態でディスク l
二に存在しているために
画像データへの直接的なアクセスが可能となり， EMOの保護機能が役に立たない.したがってア
プレットのクラスファイルと画像データファイルを一体化する必要がある.
今回，最初のステップとして可能な限り一般的な環境下で、使用可能な仕組みを実現するために，
特別なソフトウェアを必要としないシンプルな方法で EMOを実現することを目標とした.そこ
で，イメージデータを J
a
v
aアプレットに一体化した状態で内部に格納するために.Ja
v
aのクラス
変数にデータを格納することとした.図 2
.
2に J
a
v
aのクラス変数を用いてイメージデータを格納
l
'
v
l0の構造を示す.
した E
ixelNodeクラスのサブクラスの中にあるクラス変数に格納される.史にそ
イメージデータは P
r
a
p
h
i
c
C
l
a
s
s
B
a
s
eクラスのサブクラスに格納される.最後
のインスタンスをクラス変数とする G
a
p
l
e
tクラスのサブクラスがその I
P
U像
にこのクラスのインスタンスをクラス変数として格納した C
オブジェクトのクラスとなる.
a
v
aの仕様では，クラス変数として格納できるデータの個数に制限があるので，大きな
現在の J
イメージデータは複数の Pixel~ode クラスの継承クラスとして格納している.
2
.
3
.
2 版権管理メカニズム
E
l
'
v
l0の版権管理，保護機能は複数のメソッドで実現されている.そしてそれらは収J2
.
2でぶ
した C
a
p
l
e
tクラスの中で定義されている. E~10 は初期化時にカプセル化された画像を処却して
ビューを生成する.また E
l
¥
v
l
0はユーザ認証サーバと通信して使用者が認証されたユーザである
l
¥
'
I
Oは完全なイメージを出力するが，
かどうかを調べる.使用を許諾された認証ユーザであれば E'
認証されていないユーザに対しては "
u
n
o
f
f
i
c
i
a
lc
o
p
y
"といったメッセージを出力する.このメカニ
2
.
3
. J
.a
v
aアプレットとしての EMOの実装
EMO
基底クラス
仁コ クラス
1
7
画像データ
管理基底クラス
画像データ
基底クラス
Capl
e
lcl
as
s
伽晶加古事 n
国昔、j
守骨罰官官
P
i
xcl
Nodecl
a
s
s
画像オブジ ェクト
クラス
画像オブジェクト
インスタ ンス
図2
.
2
:EMOの構造
ズムはアプリケーションに依存しておらず，アプレットを用いた EMOは J
avaが実行可能な全て
r
.
..
; クして動作する.
の環境下において同じ手順で自律的に使用権をチ :
2
.
3
.
3 E乱10変換ツール
.
J
a
v
aアプレットとしての E¥
llOを作成するためには J
a
v
aのプログラミング知識やプログラミ
ングをすることが要求される.しかし，ほとんどの制作者はそのような知識を持っていないため
に簡単に EMOを生成するツールが必要となる.本研究では，画像データを取り込み EMOを生
.
3に示す.このツールは以
成する EMO生成ツールを開発した. EMO生成ツールの画面倒を図 2
下の手順で EMOを生成する.
1.ユーーザはメニューから JPEGや GIF等の画像データを選択する.その後，ユーザがダイアロ
Jt.、て入力した画像データの属性情報を記録する.
グを H
2
.i
d
l
j像データを読み込みイメージデータを解析する.
3
.それぞれの基底クラスから継承されたサブクラスを生成し， J
a
v
aのクラス変数として画像情
報をカプセル化する.
4
.J
a
¥
e
lのソースコードを自動生成した後にコンパイルを実行して El
¥
10の画像オブジェクトを
v
aクラスファイルを出力する.
構成する.Ja
このツールによ って作成されたソースコード例を図 2
.4に示す.
第 2章
1
8
図
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管瑚 h去
2
.
3:E~IO 生成ツール
2
.
3.
4 認証サーバ
認証サーバは
バでは
EMOが格納され，ダウンロードされるサーバ上で、動作している.この認証サー
EMOから送られてきたユーザ情報. EMOの I
D情報，接続しているクライアントの I
Pア
ドレスなどが記録されユーザ認証情報として用いられる.また，認証サーバは J
a
v
aのアプリケー
ションとしてプログラミングされており，プラットフォームに依存しない設計となっている.図
2
.
5に画面例を示す.
2
.
3
.
5 実験
本研究では，ネットワーク上の数種類のクライアント
(
I
B
MP
C
.
~Iacintosh.
S
U
N
. S
G
I
e
t
c
. )上の複数のアプリケーションを用いて動作実験を行い，機能確認を行っている. EMOは実
験用ネットワーク上の Webサーパに格納されており，従来の画像データと同様の感覚で様々なア
.
6に M
a
c
i
n
t
o
s
hのワードプロセッサで使用している
プリケーション上で動作している.図 2
の例を示す.この例では，
EMO
4つの EMOを使用している.そのうち 3つは既にユーザ認証が行われ
て使用許諾を得たものであり，残りの一つの
EMOは使用許諾を得ていないものである.使用を
許可されていないオブジェクトでは，そのイメージ上に "
u
n
o
f
f
i
c
i
a
lc
o
p
y
"というメッセージを出力
2
.
3
. .
J
a
v
aアプレ ッ トとして の EMOの実装
1
9
class DataNodeO extends PixelNode{
static int iTmpPixelImage[]={
//カプセル化された画像データ
-8158081，
-7829116
ー
，7500151，
-7565944
一
，7894909，
ー
7960702
ー
，7697530，
-7368565，
-7565944，
-7565944，
7565944，
-7565944
ー
，7565944，
-7565944
ー
，7565944，
ー
(省略)
}
;
DataNodeO0{
//コンストラクタ
imageWidth =200;
imageHeight=31;
OrgXValue'" 0
;
OrgYValue= 0
;
}
}
図 2.
4
: E~10 のソースコード例
ふ
1
"
l
広岡 時
'マ
1
，
回
.
.
.
d
!
阿
F
l
"
'
F
'
¥v - U
J正S
.
.
ー
i
.
_'I;' ，>s;... 、 h‘"司 ‘
.
.
.
.
"
e ・_>t: r..，.tt.~.... Io~ ' J;;. V
図2
.
5
:認証サーバの画面例
2
0
第 2章
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管J
l
H手法
口
l
g
;
;
;
二
三
二
回
二
主
図2
.
6
:EMOの 使 用 例
許諾
し て お り ， そ の 使 用 が 制 限 さ れ る . ユ ー ザ が こ の 画 像 オ ブ ジ ェ ク ト を 気 に 入 り ， 正 式 に 使 月j
権を得たいと考えた場合にはそのオブジェクトをクり
y
クすることで認証要求メソッドが起動し，
確認のダイアログボックスが聞く.このダイアログボックスの
01<ボタンを押すことにより認証
サーバと通信が行われ，認証サーバ上で、決裁される.使用を認められた場合，サーバは使用許諾
権を EMOに送信し，それを受け取った EMOは "
uno
伍c
i
a
l c
o
p
y
"メッセージを削除して完全な
画 像 を 出 力 す る . こ の 機 能 は ア プ リ ケ ー シ ョ ン に よ る も の で は な く EMOの ユ ー ザ 認 証 メ ソ ッ ド
によるものである.従ってアプリケーションには依存せず， J
a
v
aが 動 作 す る す べ て の 環 境 に お い
て全く同じ機能を提供できる.
2.
4 EMOの拡張と EMOデータベース
前節において EMOの基本構造とその有効性について述べた. El
¥
'
10はメソッドを組み込む事に
よ っ て さ ら な る 拡 張 が 可 能 で あ る . ま た ， 現 在 の EMOや 拡 張 さ れ た EMOを 有 効 に 使 川 す る た
めには， EMOの機能を有効に利用できる EMOデータベースが必要となる.本節では，それらに
ついて述べる.
2.
4
. EMOの拡張と EMOデータベース
2
1
2.
4.
1 ExtendedE乱10
現イ正の El
¥
10ではメソッドがユーザ認証を行いユーザごとに完全な情報と不完全な'情報を選択
して表示を hっている.この機能を拡張する事により
認証を行ったユーザの性別や年齢などに応
じてその内容の表示を自律的に変更することが可能となる.現在，認証時にユーザのレベルを登
録しておきそのレベルに応じた課金とサービスを受けられるような機能の拡張を行っている.こ
xtendedEMOと呼んでいる. ExtendedEMOでは，ユーザレベ
のような拡張された EMOを E
ルごとにインデックス情報を変化させるマルチレベルインデックスとビューを変化させるマルチ
レベルビューを実現する.
マルチレベルインデックス
データベースに格納されたデータを検索する場合，ユーザによってその方法は異なる.あるユー
ザは，単なるキーワードで検索するだけで十分かもしれないし，別のユーザは画像検索などを行
いたいと考えるかもしれない.
画像データの検索においてはインデックス等の付加情報をデータに付与することが有効である.
しかし，その付加情報を付与することは大きな労力であり，高度なサービスを提供するためには
多くのコストがかかる.それは，結果としてそのデータの価格に反映され，多くの情報を必要と
していないユーザには高価なものとなる可能性がある.したがって，多くの情報を必要としない
ユーザには安い価格で提供し
高度なサービスを要求するユーザには高い価格を設定することが
望ましい.
マルチレベルインデックスは複数のユーザレベルに応じて情報を設定し，提供する機能である.
例えば，高度なサービスを要求しないユーザに対しては著作者情報だけを提供し，高度なサービ
スを要求するユーザに対しては内部の画像データの情報やそのデータの注釈などの高度な情報を
インデックスとして提供する.それらはユーザ認証時に登録するユーザレベルによって E
xtended
E
!
¥
I
Oが
n
律的に変更する.
マルチレベルビュー
マルチレベルビューはマルチレベルインデックスと同様にユーザのレベルに応じて画像のビュー
を変更する.例えば印刷に使う場合には非常にクオリティの高い画像が必要となるが，画面上で見
る場合にはそれほどのクオリテイが必要ではない.したがってユーザが使用する目的に応じてそ
のクオリティを変化させることでそのサービスの価格を変更することが可能である.また，ユー
ザレベルだけでなく年齢や性別によってカプセル化された画像の表示方法を変更することも可能
である.例えば，一つの画像を性別によって表示させる部分や強調したい部分を変更させたり，年
齢層に応じて情報の見せ方を変更する事が可能である.この機能を用いることで従来のコンテン
第 2章
2
2
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管理手法
マJチレベル
インテ'
ックス
II
マルチレベル
ヒ‘
ュー
l
e
v
e
l
1user
Kidawara
Cr
e
a
tor
:Ki
dawara
Copyri
g
h
ti
n
d
e
x
C
r
e
a
t
o
rf
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ekeywordi
n
d
e
x
Typ
e:A
n
i
m
a
l，
E
l
e
p
h
a
n
t
level2user
Kidawara
Animal
E
l
e
p
h
a
n
t
Badsmall
Image
i
1
1
7
Normal
Image
M
u
l
t
i
m
e
d
i
ac
o
n
t
e
n
t
s
s
i
g
n
a
li
n
f
o
r
m
a
t
i
o
ni
nde
x
s
i
g
n
a
l: {
x
x
x，
y
y
y，
z
z
z，
.
…}
.7:マルチレベルインデックスとマルチレベルビュー概念図
図2
l
e
v
e
l
1user
level3user
市 可 主reator= Kidawara
制 a
r
a
query:
c
r
e
a
t
o
r= K
i
d
query:
t
y
p
e=Animal
query:
type=Elephant
l
e
v
el
2user
「
ーーーーーーーーーーー
ーー
ー
query:c
r
e
a
t
o
r= Ki
dawara
query:
type=Ani
m
a
l
query:
type=Elephant
v
ず
que
ge={
図2
.
8:EMOデータ ベースの コンセプト
ツでは不可能であった一つのコンテンツでユーザごとのきめ細やかなサービスを提供できるよう
になり，従来よりも表現力の豊かなコンテンツの製作が可能となる.
2.
4.
2 E乱10データベース
EMOや ExtendedEMOを有効に使うためにはデータベースが必要となる. EMOデータベー
xtendedEMOのマルチレベルインデックスを有効に用いてユーザレベルごとの検索機能
スでは E
を実現する.低いユーザレベルのユーザは基本的なインデックス情報でしか検索することができ
ないが，高いレベルのユーザは高度なインデックスや画像情報を用いた画像検索などの機能も可
.
8にそのコンセプトを示す.
能となる.図 2
2
.
5
.
現在の
EMOの制約と問題点
23
2
.
5 現在の EMOの制約と問題点
アプレットを用いて
EMOを実現し，その有効性について検証を行ったが，同時に幾つかの制
約と問題点が判明した.以下にそれらについて述べる.
2
.
5
.
1 EMO，サーバ開通信の制約
ローカルコンビュータは J
a
v
aアプレットをサーバからダウンロードして実行する.このメカニ
ズムはセキュリティを十分に注意する必要がある.なぜなら
悪意を持ったユーザが不正な操作を
行うプログラムを紛れ込ませれば，ローカルコンビュータに重大な損害を与えることが可能とな
avaはネットワーク上を流れるプログラムを作成するためにこのセキュリティを
るからである. J
重視した設計がなされている.ネットワーク上を流れるアプレットとそのアプレットを動作させ
るアプリケーションではローカルコンビュータへのアクセスやネットワーク上で接続できるサー
ノfを制限している.このセキュリテイのための制限はアプレットの安全性を高める一方で，機能
を制約する原因となっている.
本研究で実現した
の制約によって
EMOはアプレットを用いているために，同様の制約を受けることとなる.こ
EMOが通信できるサーバはダウンロードされたサーバだ、けに限定される.従っ
て，ユーザ認証サーバのプロセスは
EMOを格納しダウンロードを行うサーバ上で、動作させる必
要ある.また，使用許諾を行うためのユーザ情報をローカルコンピュータに記録できないために
サーバで管理する必要がある.これらは結果として，
コンピュータだけに制限することとなり
EMOの使用をネットワークに接続された
スタンドアローン環境では
EMOの認証機能は動作し
ないためにイ吏用できなくなる.
2
.
5
.
2 複数のファイルへの分割
E~IO はイメージデータを複数の Java クラス変数に格納する.現在の Java の仕様では一つの
クラス内で宣言できるクラス変数の個数に制限があるために大きな画像データを格納するために
は複数のクラスに分割する必要がある.また，一つのクラスが一つのクラスファイルとして生成
a
¥
'
aクラスファイルに分割され，データの
されるために結果として一つの画像ファイルが複数の J
管理が複雑になる可能性がある.
2
.
5
.
3 データサイズの増加
先にも述べたように現在の
El
¥I
Oは，クラス変数としてデータを格納している. Javaのコンパ
イラはコンパイル時にクラス変数の初期化メソッドを自動的に付加するが，そのオーバヘッドが
非常に大きく，多くの処理ステップを必要としている.その初期化メソッド内では一つのデータ
2
4
第 2章
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管理 I
t千法
を初期化するために 4ステップ必要としている.また，それらはループ処理されないためにデー
タの個数の 4倍の処理ステップが必要となっている.従って格納するデータサイズと比較すると
EMOはかなり大きなデータサイズとなってしまう.これは，ネットワークで流通するオブジェク
.
9に PixelNodeクラスのサブクラスの逆コンパイルリ
トとしては非常に大きな問題となる.図 2
ストを示す.
2
.
6 EMOの改良
現在のプロトタイプは，一般的な環境下の EMOの実現を目的としたものである.今後はより
高度なソフトウェア環境を用いて現在の問題点を解決し，実用性を高めていきたいと考えている.
以下に現在検討を行っている制約と問題点の解決方法について述べる.
2
.
6
.
1 分散オブジヱクト技術を用いたユーザ認証機能
現在まで EMOの基本機能の実現と有効性の検証のためにプロトタイプの開発を行い，その問
題点、の検証を行った.現在のユーザ認証機能はアプレットとサーバによる通信機能によって実現し
ているが，アプレットの制限により通信できるサーバが限られている.将来的には
El
¥IOをローカ
ルコンピュータにダウンロードして任意のサーバと通信し，ローカルコンビュータにその情報を保
存することで，ユーザ認証後はスタンドアローン環境でも使用可能となる認証機能の構築を日指
b
j
e
c
tR
e
q
u
e
s
tB
r
o
k
e
rA
r
c
h
t
e
c
t
u
r
e
)
している.この機能を実現するために， CORBA(CommonO
の使用が有効であると考えている [
2
0
]
. CORBAのインターオペラピリテイやオブジェクトサー
ビスの機能を用いた通信機能により，ユーザ認証機能の強化が可能である.例えば， CORBAの
動的なパインデイング機能はネットワークの状況に応じて通信できるサーバを決定する事ができ
るので，認証サーバの動的な切替えが可能となる.従って ORBとユーザ認証機能を組み込んだ
データベースを分散配置する事によって，より高機能で、柔軟性を持った実用的な認証システムの
構築が可能となる.現在， E~IO データベースの開発と並行して CORBA を用いたユーザ認証機
能の仕様設計を行っており，新たなプロトタイプの開発を行ってその有効性の検証を行う.
2
.
6
.
2 オブジェクト指向データベースによる E M Oの永続化
オブジェクト指向型データベースが開発され，様々なオブジェクトの永続化が可能となっている.
m
a
l
l
T
a
l
kによるオブジェクトを対象としている物が多かったが， .
Ja
v
a
これまでは. C++言語や S
言語で設計したオブジェクトを永続化するデータベースも開発され始めている.これらのデータ
ベースシステムを用いることで. E
r
v
l
0のデータサイズの減少やマルチメディアデータとの・体
化機能を強化することができる.また，これらのデータベースシステムは， CORBA環境との親
2
.
6
. EMOの改良
25
class DataNodeO extends PixelNode {
static int iTmpPixel1mage[];
DataNodeO0;
static void <clinit>();
Method void <clinit>()
osipush 6200
2バイトの符号付き整数をスタ
y クに積む
3 nevarray int
スタックに積まれている値 (6200) の個数を
int型で配列を割り当てる
5 dup
スタックの先頭要素のコピーをスタ y クに積む
6 iconst O
司
スタ
y クに
int型の値 Oを積む
(iconst_Oから iconst_5まである)
7 ldc #32 <1nteger -8158081>
9 iastore
3で格納された配列をコピーした
(4) に対して，
要素番号 Oの と こ ろ に 値 (-8158081)をセ
y
ト.
10 dup
配列の参照値をコピー
11 iconst 1
スタックに lを績む
12 ldc_v #292 <1nteger -7829116>
スタ y クに定数を積む
15 iastore
配列[1]にー 7829116をセ
yト
(省略)
47744 sipush 6198
47747 ldc_v #586 <1nteger -15461104>
47750 iastore
47751 dup
47752 sipush 6199
スタソクに 2バイト符号付きの値を積む
47755 ldc_v #586 <1nteger -15461104>
47758 iastore
47759 putstatic #907
1
>
<Field DataNodeO.iTmpPixel1mage [
スタティック領域に配列をセ
y
トする.
47762 return
}
図2
.
9
: 逆コンパイルリスト
2
6
第
2章
カプセル化によるマルチメディアデータの版権管理手法
和性が高く，高度なセキュリティと実用性を持った EMOの開発が可能である.
2
.
7 結言
本章ではマルチメディアコンテンツをオブジェクトにカプセル化した EMOを提案した. EMO
は著作権の管理やデータ表現の変更が可能であり， EMOを用いることによって従来では不可能
であったユーザごとに異なる多彩なデータ表現が可能となることを述べた.また，アプレットを
a
v
aを用
用いて画像データをカプセル化する画像 EMOを実装し，その有効性について述べた. J
いることで通常の画像データと同様にコンピュータや 05に依存しないオブジェクトを構築でき
xtendedEM0 とそ
ることを示し，その有効性について述べた.更に， EMOの機能を拡張した E
のデータベースの機能についても述べた.その一方で J
a
v
aを用いることによる問題点について言
及し，解決方法の概要を述べた.現在， EMOの課金モデルや検索手法などについて，プロトタ
イプシステムを開発し， EMOの実用的な利用技術の研究・開発を推進している.次章以降に
れらの研究成果について述べる.
こ
27
第 3章
多レベル複合オブジェクトに基づく 3Dデ
ジタルコンテンツの課金モデルと版権管理
3
.
1 緒言
現在，多くのマルチメディアコンテンツ(以下，コンテンツ)がインターネット上のサーバに存
在しており， Web等を通じて流通している.これらのコンテンツの多くは著作権や版権を持って
おり，ユーザは対価を支払ってその使用権を得ている.しかし，コンテンツはデジタルデータの
ために，品質を損わない複製や改変が容易である.このため，不正利用を防止するために電子透
かし等の著作権保護の研究が行われている.これらはコンテンツのデータに著作権情報を刷り込
んで，そのデータの所有者を明確にする目的で用いられるものであり，不正利用の防止に対して
は不十分であった.そこで
不正な利用を防止する事を目的として
コンテンツのデータをユー
ザ認証機能，データ表示機能と共にカプセル化したオブジェクトに変換することで著作権や版権
を保護する機構を提案し，試作システムを作成した
[
1，2
.
3
]
.
著作権を保護する機構が実現されると次の段階としてそれを用いた流通機構と課金機構が必要
となる.著作権を保護する機構を組み込んだコンテンツを商品どしてユーザに提供する場合には，
そのサービスに見合った対価が必要とされる.しかし，ユーザが必要とするサービスはそれぞれ異
なっており，一種類のデータで複数のユーザを満足させる事は困難である.そのため，複数のユー
ザが要求する異なるレベルのサービスを満たすコンテンツデータを適切な価格でどのようにして
提供するべきかという新たな問題が発生する.特に複数のサービスの組み合わせとなるコンテン
ツにおいては，組み合わせ方で異なる価格となる場合もあり，適切な価格の設定は容易ではない.
従来から，複数のレベルやパージョンを持つデータを管理するためのマルチレベルデータベース
の研究
[
2
3，2
4
]やオフツ:クトのバージョン管理 [
2
5
]，ビューの研究 [
2可[
2
8
]なども行われている.
また，構造を持つデータにセキュリティレベルを設定する場合には，構造化データを構成する大量
のデータに適切なセキュリテイレベルを設定することは容易ではない.これらに対しては ，R
o
l
e
という概念を用いて，セキュリテイレベルを制御する手法の研究が行われている
[
2
9
]
[
3
0
]
[
3
1
]
.マ
ルチレベルデータベースにおいては，ユーザのセキュリテイレベルに応じてデータベースのビュー
を変更し，ユーザに適したデータを提示する事ができるが，ある一定のコストを満たす領域での
複数のサービスの組み合わせに対応できるマルチレベルデータベースは存在しない.また，コス
2
8第 3章
多レベル複合オブジヱクトに基づく 3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権管理
トを基準とした複数サービスの管理手法については提案されていない.
本章では，ユーザの多様な要求に応えることを目的として，複数レベルのサービスを提供でき
る多レベルコンテンツの概念と課金モデルを提案する.特に，
ミ次元コンピュータグラフィック
3DCG)コンテンツの複数サービスの管理を行うための多レベル複合オブジェクトに基づくコ
ス(
ンテンツの課金モデルについて述べる.この課金モデルはユーザが設定したコストを基準として，
そのコスト以下の領域を対象としている.つまり，一つのサービスの組み合わせに課金をするの
ではなく，全ての等価なサービスや指定したコストよりも低いサービスの領域に価格付けをする
というものであり，ユーザは必要なサービスの組み合わせを選択すると，サービス領域に含まれ
るそれ以外の複数サービスの組み合わせも使用できるという特徴を有する.次に， 3DCGを対象
とした多レベル複合オブジェクトを管理するためのデータベースシステム，及び，多レベル権合
オブジェクトの試作システムについて述べる.
3
.
2 ユーザの多様な要求に対する問題点
3
.
2
.
1 多レベルコンテンツの必要性
インターネットで広く流通しているマルチメディアコンテンツには静止画像，動 [
I
h
jf
象
，
白戸等
がある.それらは制作者から無料で配布されるものもあれば，有料で配布される物もある.特に
有料のコンテンツはユーザが適切であると考える価格を設定する必要がある.もし，ユーザが価
格に見合った品質のコンテンツが得られない場合には，二度とその制作者からコンテンツを購入
しなくなる可能性がある.逆に制作者が対価以上の品質のコンテンツを提供すればユーザは満足
するかもしれないが，制作者の経営が成り立たなくなってしまうおそれがある.従って，制作 f
i
が複数のユーザを満足させるようなコンテンツを提供するためには複数の異なるレベルのコンテ
ンツを用意しておき，それぞれに価格を設定してユーザに選択させる事が必要である.
3
.
2
.
2 3DCGコンテンツにおける多レベルサービス
コンピュータの能力の向上によって実現が可能となった仮想空間を用いた三次元コンビュータグ
ラフィ y クス(以下 3DCG)コンテンツは，全く新しいマルチメディアコンテンツとしてユーザに
注目されている.この仮想空間を利用したコンテンツでは従来のコンテンツと異なり，ユーザが
コンテンツを操作することを可能としている.たとえば，仮想空間を用いた 3DCGアニメーショ
ンはユーザが自由な視点でコンテンツを鑑賞したり，仮想空間内に配置された仮惣物体をマウス
等を用いて操作することがが可能となる.このような視点変吏や仮想物体の操作による振る舞し、
3
.
2
. ユーザの多峠な要求に付する問題点
29
詳細度
d5
d4
d3) 53:(b3，
d3)
5
1:
(
b
l，
X 400円
X 600円
d3十
(300円)
d2
(2001
d
1
(100円)
52:(b3，
dl)
X400円
b
1
b2
(100円)
b3 b4
(300円)
b5
b6
•
撮る舞い
.1:サービスの組み合わせ
図 3
は，コンテンツの新しいサービスとして注目を集めている.
仮想空間を構築するためには数多くの
3DCG素材が必要となるが，制作には従来の画像データ以
ヒの労力が必要となる.従って，労力を削減するためには作成したコンテンツの再利用や既製の
素材を用いる事が必要となる.これは制作者にとっては，素材集の提供といった新しいビジネス
のチャンスとなる.しかし，前述したように多様なユーザの要求に対応するために
3DCG素材は
従来のデータの線数レベルの詳細度だけではなく，複数レベルの振る舞いを提供する必要がある.
また，素材として提供される
3DCGコンテンツは組み合わせて使用される場合が多く，各 3DCG
主材コンテンツの詳細川支や振る舞いの調整もしなければならない.
本市では詳細度と振る~*~、をコンテンツのサービスと呼び，多レベルに渡るサービスを多レベル
サービスと日子ぶ.さらに多レベルサービスを t
寺つコンテンツを多レベルコンテンツと呼ぶことに
する.
3.2.3 課金モデル
3DCGコンテンツにおいてはデータの詳細度と振る舞いの独立した 2種類のサービスがある.
この 2種類のサービスは複数のレベルを持ち，それぞれに価格を設定する必要がある.
3
0第 3章 多レベル複合オブジェクトに基づく 3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権管理
最も単純な課金方法はユーザが選択したサービスの価格を合計することである.また，高レベルの
サービスを購入したユーザは低レベルのサービスの使用を許可し，低レベルのサービス使用権を
持つユーザが高レベルのサーピスを使用する場合にはその差額を支払うことで権利を取得できる
ものとする.これは一種類のサービスしか持たないコンテンツでは，適切な課金であると考えられ
るが， 3DCGの様に独立した複数種類のサービスを持つコンテンツには矛盾が発生する. 3DCG
コンテンツの例を図 3
.
1に示す.この例では，詳細度が最大 5レベル，振る舞いが最大 6レベル
0
0円支払い，サービス
のサービスを持つ 3DCGコンテンツを示している.そしてあるユーザが 4
81 :(
b1，d3)を購入したとする.後日，ユーザがサービス 82:(
b
dt)を使用したいと考えた場合
3，
には，振る舞いのサービスレベルをアップグレードさせるために新たにアップグレード費用を支
払う必要がある.ユーザは購入した詳細度レベルのサービスを使用せずに，更に新たなサービス
を購入しなければならない.ユーザは結果として，サービス 83:(b 3 • d3)を取得することになる.
これはユーザにとっては必要以上の物であり，ユーザの要求と価格が適合していないと考えられ
る.
このような複数の種類のサービスが組み合わされたコンテンツの場合にそれぞれ独立した課金モ
デルを設定し，その対価を加算することは適切ではない.
3
.
3 多レベル複合オブジェクトに基づくコンテンツの課金モデル
3
.
3
.
1 コンテンツのサービスレンジ
前節で示した課金モデルの問題は
独立したサービスの組み合わせを行う際に両方のサービス
間でレベルの調整を行っていない事が原因である.例えば，図 3
.
2の
81 と 82はどちらも価格は
4
0
0円であり，サービスの価値は等価であると考えられる.従って，本論文では，図 3
.
1のよう
にコンテンツの詳細度と振る舞いの各組合わせに対して個々に価格付けを行うのではなく，図 3
.
2
に示すように斜線領域に対しである価格を割り当て，この範囲内にある詳細度・振る舞いの組み
合わせを自由に使用できる「サービスレンジ j という概念を提案する.
コンテンツ
O がそれ以上分解できない場合
これを原子オブジェクトと呼ぶ.各原子オブジェ
クトは振る舞いと詳細度の 2種類のサービス集合を持つとし，これを次のように記す.
o
.
b
e
h
αv
i
o
r = {
b1，
b
2，
'・
.
，
b
m}
o
.
d
e
t
a
i
l = {
d1，
d2，
" •，
dn}
各振る舞い b
，詳細度 d
0
8
t
(b
ω8
t
(
d
)，
i
jはそれぞれコストを持つとし，これを C
j)と表す.コンテ
i
ンツ
0，価格 C に対するサービスレンジ
8
e
r
v
i
c
e
R
αn
g
e
(
o，
c
)を以下のように定義する.
3
.
3
. 多レベル複合オブジェクトに基づくコンテンツの課金モデル
3
1
詳細度
d5
d4
d1
(100円)
b
1 b2
(100円
b3 b4
(300円)
b
5
b6
撮る舞い
図3
.
2
:サービスのレベルとサーピスレンジ
serviceR
αnge(o，
c
)=
{
(
bi，
d
j
)I
c
o
s
t
(
b
d+c
o
s
t
(
d
)三c
，
j
b
.
b
e
h
αv
i
o
r
，
d
三o
.
d
e
t
αi
l
}
jE
iεo
ユーザはあるコスト
C をコンテンツ O に対して支払えば，定義されたサービスレンジに含まれ
る全ての詳細度と振る舞いの組み合わせを使用することができる.例えば，図 3
.
2のサービス
を購入したユーザはサービス
S2‘S4が使用可能となるだけでなく，必要に応じて図
Sl
3
.
2の斜線部の
領域内に含まれる全てのサービスが使用可能となる.
3
.
3
.
2 キ夏合オブジェク卜のサービスレンジ
組型の複合オブジェクトサービスレンジ
3DCGコンテンツは単独で使用される場合もあるが，複数の 3DCGコンテンツを組み合わせた
編集コンテンツとして提供される場合も多い.この時，新たに作成されたコンテンツは別の編集
著作物となる.従つで
ある制作者が制作した素材を用いて，別の制作者がコンテンツを制作し
た場合には，そのユーザは両方の制作者に対して費用を支払う必要がある.
3
2第 3章
多レベル接合オブジェクトに基づく 3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権管開
編集コンテンツ制作者は使用した素材オブジェクトにサービスレンジを設定し，全体のサービス
t
u
p
l
e型)の複合オブジェクトと見なせるので，編集
レンジを設定する.編集コンテンツは組型 (
コンテンツを O
t
u
p
l
eとすると ，O
t
u
p
l
e
α
0
1，• ・ 1αn :O
n
)と表せる.そして，ユーザが支払う
コストを c，編集コンテンツに支払うコストを c
o
s
t
e
d
i
t(
O
t
u
p
l
e
)とすると，ユーザが使用可能な編集
コンテンツのサービスは以下のサービスレンジで定義される.
seniceR
αn
g
e
(
O
t
u
p
l
e，
c
)=
{
(
bli1，
d1
b
d2h，
・
・ ，bnω dnjn)I
2
i
2，
l
i，
c
o
s
t
(
b1
i
l
)+c
o
s
t
(
d1
o
s
t
(
b
n
i
n)
l
i)十・・.+c
+
c
o
s
t
(
d
ηjJ壬c-c
o
s
i
e
d
i
t
(
O
t
u
p
l
e
)，
:
s
b
k・b
e
hα1・
i
OT'(
l三k 7
1
.
)
，
k
i
kεO
dk
k・d
e
tαi
l(
1三k三n))}
j
kξ O
但し，上記の場合，各
S
:iS
:n
)は原子オブジェクトとなっている.各 Ojが再び編集コンテ
Oi(
1
ンツ，即ち，複合オブジェクトになる場合もあり，一般にはサービスレンジは以下のように表す
ことができる.
serviceR
αn
g
e
(
O
t
u
p
l
e，
c
)=
U
(
s
e
r
v
i
c
e
R
a
n
g
e
(
o
l，
C
l
)
C
i
+
… +cη =C-costedit(Otuple)
xs
erviceR
αn
g
e
(
0
2・
C
2
)x・
・×
serviceR
αη g
e
(
O
n，
e
n
)
)
但し， (Cl，
C
2，
'
"、
c
n)は
Cl
+C2+
・
・
・ +cn= c-cosfpdif(Otuple)
を満たす任意の整数の組み合わせである.
上式は合計が c-c
o
s
t
e
d
i
t
(
O
t
u
p
l
e
)となるように，編集コンテンツを構成する素材オフジ工クトに
コストを割り振り，それぞれのコストによって決定される素材オブジェクトのサービスレンジを
使用することを表している.
従って，各素材へのコストの割り振りを変更することで，ユーザが必要としない素材のサービス
の質を低下させ，必要とする素材のサービスの向上に適用させることが可能である. j
(
(
!
岳的には
与えられたコンテンツにおいて，ユーザが興味の薄い素材オブジェクトのサービスを低ドさせて，
興味を持つ素材オブジェクトのサービスを高度化することを表している.
3
.
3
. 多レベル複合オブジ
L
クトに基づくコンテンツの課金モデル
3
3
集合型複合オブジェクトのサービスレンジ
コンテンツを制作するために素材集として用いられるオブジェクトの集合がある.このような
s
e
t
素材集は集合型複合オブジ工クトと見なすことができる.例えば ，O
は原
{
0
1，0
2，
'・，
'O
n
}(
各O
i
fオブジェクト)となるような素材集のコストを c，そのコストの中に含まれる素材集の制
o
s
t
e
d
i
t(
o
s
e
dとするとサービスレンジは以下のように表される.
作コストを c
s
e
r
v
i
c
e
R
α
ηg
e
(
O
s
e
t，
c
)=
{
(
b1
d1
b
n
j
n
)I
j
1，
i
1，
n
i
n，d
2
i
2，d2hヲ・・・ヲ b
c
o
s
t
(
b1
O
S
t
(
d
l
j
l
)+ ・・・+c
o
s
t
(
b
i
1)+c
n
i
n)
t
e
d
i
t(
O
s
e
t
)，
+
c
o
s
t(
d
n
j
n)三C ー ωs
b
k
i
kξ o
k
.
b
e
h
a
v
i
o
r
(
l:
:
;k三η
)，
dk
k・
d
e
t
αi
l
(
l三k三n
)
)
}
j
kξ O
また，一般的に表すと組型複合オブジェクトの場合と同様に以下のようになる.
c
pし
p
u
o
e
o
d
n
α
R
ハ
δ
ρし
U
T
ハ
)
8
c
r
t
・
iccR
α
ηg
e
(O
s
e
hc
)=
…
xs
e
r
v
i
c
e
R
a
n
g
e
(
0
2，
C
2
)x・・・×
('1+ + Cn=
C-cost.dd(
O
s
e
t
)
s
e
r
v
i
c
e
R
α
ηg
e
(
O
n，
e
n
)
)
但し ，(
C
1、C
2，
・・" e
n
)は
C
1+C
2+ ・・・十九=c-c
o
s
t叫 t
(
o
s
e
d
を満たす整数の任意の組み合わせである.
l
~式は，組別の複合オブジェクトと同様に，ユーザの使用目的に応じて各素材のサービスレンジ
が変更されることを表している.
3
.
3
.
3 サービスレンジ内でのサービスの変更
ユーザが全体を使用している状態から，ある一部のオブジェクトだけを使用したいと考えた場合
には，その部分にサービスを集中させることが望ましい.なぜならば，ユーザはコンテンツのサー
ビスを購入しており，そのサービスの価値は使用状況が変化しても常に一定であるべきである.
[~13.3 にサービスの変更例を示す.このコンテンツは ， 0= (コンビュータ 1:
0
1，コンビュー
タ 2 :()2，机:0;¥) で表される組型の複合オブジェクトである.まず，ユーザが制作者にコスト
C
3
4第 3章
多レベル複合オブジェクトに基づく 3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権管理
コンビュータ 2
詳細度向上，画像張り替え機能付加
図3
.
3
:サーピスの変更例
を支払い，以下のようなサービスを選択したとする.
(
b1
l2，
d1
b
1
d2h，
b3
h'd
3
h
)
l2，
2
2，
ε serviceRαnge(o，
c
)
但し ，l
iは各サービスがレベル tであることを表す.
このサーピスは，複合オブジェクトを構成している全ての素材オブジェクトを詳細度レベル 2で
表示させて，並進，回転のサーピスを使用できるものである.その後，ユーザがコンビュータ 2に
興味を持ち，素材オブジェクト 02の詳細度のサービスレベルをレベル 3に，振る舞いのサービス
レベルをレベル 3へ変更させたい場合には，複合オブジェクト
O のサービスレンジを一定のまま，
01，02，03のサービスレンジを，ユーザが要求したサービスの組み合わせが実現できるように変
動させる.即ち，図 3
.4で示すようにコンピュータ
2のサービスレンジを拡大して，コンビュー
タ lと机のサービスレンジを減少させる事で対応する.図 3
.
3の例で，ユーザが選択したサービ
スを以下に示す.
1
1
)
(
b1
d1h
'b2
l
d
b
3
1
1
'd
l1，
2
3
1
3，
3，
εserviceRαnge(o，
c
)
3.
4
. サービスレンジに基づく課金モデルの実現方式と基本機能の試作
3
5
d
コンビュータ 1
サービスレンジの
減少
d
l:ポリゴン小
d
Z
:ポリゴン中
d
3
:ポリゴン中+テタスチャ
d
4
:ポリゴン多+テヲスチャ
盛り・ぇ
図 3.4:サービスの動的な変更
但し ，l
iは各サービスがレベル iであることを表す.
この変更により，ユーザは購入したサービスの価値を損なうことなく，必要とする素材にそのサー
ビスの価値を集中させることができる.
3.
4 サービスレンジに基づく課金モデルの実現方式と基本機能の試作
3.
4.
1 3DCG多レベル複合オブジェクトの設計
本研究で提案するサービスレンジ課金モデルを実現するためには， 3Dコンテンツのサービスに
必要な機能を自律的かつ安全に使用できる仕組みが必要となる.そこで，本研究ではサービスレ
36第 3章
多レベル複合オブジェクトに基づく 3D デジタルコンテンツの課金モデルと版権行 JI!~
ンジに基づく課金モデルの基本機能を確認する目的で， YRl
¥I
L用いて作成された 3Dコンテンツ，
EAIを用いてコンテンツの処理を行うメソッド群を J
a
v
a言語を用いてカプセル化した 3DCGオ
ブジェクトを設計・試作した.さらに，それらのオブジェクトを複合化した 3DCG多レベル複合
I
¥[
L
オブジェクトを設計・試作した.この 3DCG多レベル組合オブジェクトは，抱数レベルの VR
データと制作者情報が同時にカプセル化されている.カプセル化されたデータは，不 l
Eなユーザ
からのアクセスを防止するために，信頼できるメソッドだけがアクセス可能な設計となっている.
j
更にサービスレンジ管理機能や版権管理機能を実現するためのメソッドもカプセル化しており， [
律的にコンテンツを保護しながら多様なサービスの提供が可能な設計としている.以ドに 3DCG
多レベル複合オブジェクトに必要な基本機能について述べる.
-使用許可権要求機能と著作権・版権管理機能
カプセル化された 3DCGコンテンツの VRIv[Lデータは，著作物であり制作者・の権利を保護
する必要がある.ユーザが 3DCG多レベル複合オブジェクトの使用を希望し，購入する場
合には制作者にコストを支払い，使用許可権を要求することが必要となる.このためには，
ユーザは必要な'情報を送信し，決済サーバで処理された後に使用許可情報を取得して記鈷す
る必要がある.本研究では，画像データの版権管理手法で開発した手法を 3Dコンテンツに
拡張し， 3DCG多レベル複合オブジェクトに適用した.決済サーバから送信された使!目許
可権やコスト情報はオブジェクト内部に格納され，不正利用の防止やサービスレンジの管理
に用いられる.
-サービスレンジ管理機能
3DCG多レベル複合オブジェクトは，格納されたユーザ情報やコスト情報を H
J
l、て，白律的
かつ動的にサービスレンジを決定することが必要となる.多レベル複合オブジェクトでは.
ユーザが購入時に選択したサービスとサービスレンジを記録しており，使JfjU
をにはそれをデ
フォルトとして用いる設計としている.使 f
t
l状況に応じてサービスの変更が安求される場
合には，多レベル複合オブジェクトのサービスレンジを一定に保ちながら，佐合オブジェク
トを構成する要素のサービスレンジの変更や選択可能なサービスの管理を行う必要がある.
このようなサーピスレンジの管理はカプセル化されたサービスレンジ行舟メソ
y ドによって
実行される.
.3DCG多レベル複合オブジェクトの永続化とデータベース
3DCG多レベル複合オブジェクト内部にカプセル化されたコンテンツデータや管 J
I
F.情報は，
安全に保存しなければならない.そのためには，必要な情報とコンテンツがカプセル化され
r
i
l
J
た状態でオブジェクトを永続化する必要がある.試作オブジェクトでは，オブジェクト m
データベースを用いる事で永続化を実現する.また，オブジェクト指 lílJ~~! データベースのセ
3.
4
. サービスレンジに基づく課金モデルの実現万式と基本機能の試作
3
7
キュリティ機能を丹jv
、ることで，オブシェクトにカプセルイヒされた内部データだけでなく，
オブジェクト自体のセキュリティも確保する設計としている.
3.
4.
2 試作オブジェク卜による基本機能の検証
3Dコンテンツの著作権・版権管理機能
a
般に 3Dコンテンツには著作権・版権が存在しており，権利を保護する必要がある.試作オ
ブジェクトには， 3Dコンテンツ用に拡張した著作権・版権管理機能を組み込んでいる.この機能
は，オブジェクトが自律的にユーザ認証を行い，ユーザに対する使用許可権を調査する.使用許
可権を持っていないユーザは
.
5に示す用に "
P
e
r
m
i
s
s
i
o
nD
e
n
i
e
d
"文字オブジェクトが出力さ
図3
れ，不正使用を防止することができる.この機能は，正規ユーザからの二次的に配布された場合に
おいても有効であり，不正なコピーの使用を防止することができる.使用許可権を持たないユー
ザが 3DCGコンテンツの使用許可権を得たいと考えた場合には，画面上をマウスでクリックする
事によって，カプセル化された使用許可権要求メソッドが起動される.そして，ユーザは必要と
するサービスの組み合わせを指定するとオブジェクトはコストを計算し，決済サーバに送信する.
決済サーバでは送信されてきた情報によって決済が行われ，課金が終了するとサーバは使用許可
権情報と支払われたコスト情報を送信する. 3DCG多レベル複合オブジェクトは，これらの決済
情報をオブジェクト内部に保持してデータベースに登録される.使用許可権を取得した 3DCG多
レベル複合オブジェクトはカプセル化されたユーザ情報とコスト情報から自律的かつ動的にサー
ビスレンジ計算し，使用状況に応じた適切なサービスを提供する.
サービスレンジ課金モデルに基づくサービスの変更
オフ'ジ‘ェクトにカプセル化された決済機能によって使用許可権を得ると，使用状況に応じてサー
.
6に試作した 3DCG多レベル複合オブジェクトの例を示
ビスレンジが自律的に決定される.図 3
し，この試作オブジェクトを用いて第 3
.
3節で述べたサービスレンジ課金モデルに基づくサービ
ス提供機能について検証する.
この 3DCG多レベル複合オブジェクトは，モニタ， CPU本体，入力デバイス(キーボードとマウ
ス)から構成されている.また，最大 3レベルの詳細度の変更と，最大 3レベルの振る舞いサー
ビス(平行移動，同転，モニタ画面変更機能)が使用できる.
試作した 3DCG多レベル複合オブジェクトは組型の複合オブジェクトであり，このコンピュー
タ複合オブジェクト q、 川
O
c
o
m
p
ωer= (
r
n
o
n
i
t
o
r
:O
[
.
c
p
u
:0
2，
d
e
v
i
c
e
:0
3
)
3
8第 3章
多レベル複合オブジェクトに基づく
3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権 i
りm
1TI
盈藍 溜 盟 側 離 虫 駆 側 関 問 問 柳 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 幽 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 薗 プ 宵 苫
緑
色
F
:
d
.
.
.
-.J
尚南
伊r一
一一
二ヱニJ
I~臨む
図
3
.
5
:使用許可権のない 3DCG多レベル複合オブジェクト
として表す.図 3.
6では，ユーザが 600円を支払い以下のサービスを購入している.
(
b1
d1
l2
'b
2
1
2
'd
b3
d31
1
2
l2，
1
2，
2)
2，
εserviceR
αn
g
e
(oromputer，
6
0
0
)
但し ，l
iは各サービスがレベル tであることを表す.
この例ではコンビュータオブジェクトを構成する各オブジェクトに均一にコストが割り振られ，
00円のサービスレンジが設定され，その中のサービスの選択を可能としている.凶 3
.
6
それぞれ 2
において選択したサーピスを具体的に述べると全体をレベル 2の中間的な詳細度で眺めること
ができ，レベル 2までの振る舞いである並進，回転が可能"というものである.しかし，ユーザ
が要求するサービスは使用する毎に変更される場合が多い.本論文で提案するサービスレンジ課
.
7のサービスレンジ内のサーピスを自由に組み合わせて使用できる
金モデルでは，ユーザが図 3
だけでなく，
3
.
3節で述べたサービスレンジの定義に基づき， 3DCG多レベル複合オブジェクトの
構成要素のサービスレンジを変更することで，更に多様なサービスの使用が可能である.
.
6で示した 600円で購入したオブジェクトをユーザが並進，回転サービスをH11t、て図
前述の図 3
3
.
8の構図に変更すると， CPUオブジェクトはモニタオブジェクトの陰に隠れて，殆ど見えなく
なる.このような場合には ，CPUオブジェクトの詳細度を高レベルにする必要はなく，低レベル
の詳細度で十分である.従って
CPUオブジェクトのサービスを低下させて，他のモニタオブ
ジェクトやデバイスオブジェクトのサーピスを向上させる事で，ユーザのニーズに適合したサー
3.
4
. サービスレンジに基づく課金モデルの実現方式と基本機能の試作
3
9
日事司
営:
"
'
図3
.
6
:3D多レベル複合オブジェクト使用例
ピスを提供することができる.図 3
.
8の例では，オブジェクト下部のインターフェースにおいて，
CPUオブジェクトの詳細度を低下させることにより， CPUオブジェクトのサービスレンジが，そ
のサーピスを満たす最小限の物に変更される.具体的には. CPUオブジェクトを 1
5
0円のサービ
スレンジに減少させ，そのサービスレンジをモニタオブジェクトのサービスレンジに追加するこ
とで，モニタオブジェクトは 2
5
0円のサービスレンジの設定が可能となる.このような複合オブ
ジェクト構成要素間でサービスレンジを調整することによって，選択不可能であったモニタの画
面表示機能が選択可能となり，インターフェースに反映される.ユーザが選択可能となった画面
表示機能を使用するとユーザが選択したサービスは
(
b
1i
J、
d1
l2 b2
d211，
b3
d312)
1
2，
1
2，
‘
εseruiccRα吋 e
(
o
c
o
m
p
u
t
e
r，
6
0
0
)
但し .l
iは各サービスがレベル tであることを表す.
となる.このサービスの変更によって決定されたサーピスと各構成要素のサービスレンジの変更
を図 3
.
9に示す.
これらのサービスレンジの管理とそれに基づくサービスの機能制限は，カプセル化されたサービ
スレンジ管理メソ ッドによって処理されている.
このようにサービスレベル課金モデルはユーザの多様なサービス要求に対して支払ったコスト内
で動的に複数のサービスの組み合わせを選択できる.従って，ユーザが支払ったコストに対応する
10第 3章
多レベル傾合オブジェクトに基づく 3D デジタルコンテンツの，;~金モデルと版権 ~.'ì; J
I
[
!
.
-
-
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3
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b
b
•
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Mor
w
t
o
r
由ザーピス
1
1
1
CI'lJO)!トピス
。，ポリゴン崎、
b" 写符・・
ポリゴ;"If¥
0
1
1
.
，ポ リ ゴ ン . ， . ・ 1 ・‘
".;ポリゴン.
。，，，刷ゴンがテ，.~，.. bll>圃 輔 輔1""叶υ ゴン軒.，.~~.，..
b2
l
，
:
.
特・・
b
2
r
.
.
:
.
‘
b21，時 間
1
1
"
3ポリゴン小
1
1
"
3 ポリゴン・+テタステャ
11"3 ポリゴン・寸，.~，..，.
b
3
1
. •符. .
bJI::.‘
bJJ':1
J7'-.1!
図3
.
I
:購 入 し た サ ー ビ ス と サ ー ビ ス レ ン ジ
サ ー ビ ス が 最 大 限 有 効 と な る よ う な 組 み 合 わ せ を ユ ー ザ 自 身 が 選 択 で き る . こ れ は 特 に . :mCG
コ ン テ ン ツ の よ う に ユ ー ザ が 対 話 的 に 操 作 し て ， 変 更 を 加 え る 事 が で き る マ ル チ メ デ ィ γコンテ
ンツに有効な課金モデルであるという事が検証できた.
オブジェク卜の永続化
，
前章で提案した手法では， J
a'
aのクラス変数を用いて. .
Ja
¥
'
aのクラスファイル内にデータをカ
プセル化していた.しかし，この手法では J
a
¥
'
aのクラスファイルを解析することによヮてカプセ
ル化されたデータを取り出すことが可能であり，セキュリティに問題があった.
今回 .3DCG多 レ ベ ル 複 合 オ ブ ジ ェ ク ト を 試 作 す る に あ た り ， セ キ ュ リ テ イ の 向 上 と 多 除 な オ
ブジェクト管理・流通を目的として. J
ava言 語 に 基 づ く オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 型 デ ー タ ベ ー ス で あ る
GemStonejJを用いた永続化とデータベース化を行っている.
試作データベースでは，ユーザ毎のセキュリテイを実現するために，それぞれのユーザが所有
i
Jしないプラ
者となるリポジトリを作成している. リ ポ ジ ト リ に は 所 有 者 だ け し か ア ク セ ス を 許 i
イベートリポジトリと他のユーザに読み出しだけを許可する 1¥ブリ y クリポジトリが J
I
J立されて
い る . ユ ー ザ 情 報 や 使 用 許 可 権 ， サ ー ビ ス レ ン ジ 情 報 は プ ラ イ ベ ー ト リ ポ ジ ト リ に 栴 納 .H
J
I
Hさ
れており，不正なユーザや不正なオブジェクトからのアクセスをデータベースのセキュリティ機
能により排除している.パブリ
y
クなリポジトリには，ユー +
f
が他のユーザにアクセスを，i'
r
I
I
fし
たオブジェクトが格納されている.所有者以外のユーザは，このパブリックなリポジトリに格納
されたオブジェクトをコピ ーして使用する事が可能であるが，それらのオブジェクトにはコピー
b
したユーザに対する使用許可情報が格納されていないために，コピーしたユーザは新たに山川 i
九
二
可権の申請をする必要がある.従って，多レベル複合オブジムクトでカプセル化された :
3DCGコ
ンテンツはコンテンツの権利を保護ながら，二次的な配布を閃ることが u
J能 と な る . 試 作 シ ス
テムでは，ローカルコンビュータ
Lに複数のユーザリポジトリを作成し，そのリポジトリIlH
での
3.
.
;
G
.
*
8，
'
j
1
I
悩量 a・血畠国掴圏直iDX
.
.
~
s;.抑制 M
ー 箇 箇 幽 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 圃 且.
:
:
.
.
l
l
:
l
l
三j
，""，何Ip
;
湿ヨ
E話色 E
出 也，
C'N J
;
i
o
I
I
日部依
四
w
2
2当ゴ、
ニ三
世 _ Jr週 一
土ゴ
トピλ掛
d
￨
轟晶 子
実行
"
'
殴‘
圃
.
晶おnt:"
o
叩
噌..!J，釜山~~
--.
.
~-
図3
.
8
:対 話 的 な サ ー ビ ス の 変 更
オブジェクト流通を行い，その有効性を検証した.
3
.
5 結言
本論文では，マルチメディアコンテンツの多レベル化の必要性と新しい課金モデルについて提
案を行った.また， .J a\"a 言 語と \.R~IL を ffj ~ 、
た 3DCG多レベル複合オブジェクトを試作しデー
タベ ースの試作を行った.この試作システムによ って，サービスレンジ内のサービスを選択でき
る多レ ベ ル後合オブジェクトの有効性を検証した.更に，データベース内で複数のユーザ聞のオ
IJでユー+日訂正情報の 管理 ， 不 正 利 用 の 防 止 な ど の 基 本 的 な 機 能
ブジェクト流通を実現し，その t
の有効性を確認した.
I
J
)
t
tたシステムへを実現するために，多レベル複合オブ
本研究の有効性を史に検証し，実刑化に j
ジ.t:..クトオーサリングツール，分散 1
4
1地ドにおける流通機構とセキュリティ機能を構築する必要
J
Z京ーし た カ プ セ ル 化 コ ン テ /ヅは. 二次的な配布を実現できるコンテンツ管理手法であ
がある .
ることを述べた.段近，このカ プ セ It，化コシテ ンツ を用いた流通機構について多数の研究成果が
発表されている[:.32
]
[
3
:
.
3
][
31
][
:
3
5
][
:
H
i
][
3
i
1[
3
8
]
. しかし，ここで提案されているカプセル化コンテ
4
2第 3章
多レベル複合オブジェクトに基づく 3Dデジタルコンテンツの課金モデルと版権管理H
サービスレンジの誠少
ー一一一~.6旬い
b1
，
b'hb働「瓦示品
o
地問回南サービス
司朗ザーピス
d
l
l
(ポリゴン小
b'I ，~事符・・
da，ポリゴン小
021，事円・・
IId".ポリゴン小
d" 刷:t~.
b
'
l
l闘
1d."刷 ゴ 川
b21
，・‘
Ild~，岬リゴン軒"ス，..
11
/
，
.ポリゴン軒テタス ，
=
..b11咽 闘 制 帽 d21"..リゴン・+テクスチャ 匂'/""~-.. Ild"，刷 b・呼þ~".
1
1
1
b
3
/
'
b
3
1
1
b31，
図3
.
9
:変更されたサービス
ンツは，データを暗号化したカプセル化コンテンツであり，データのセキュリテイ機能のみを実
現した物である.本章で提案したサービスの切り替え機能や，サービスレンジ課金モデルに関し
ては提案されておらず，本章で述べたカプセル化コンテンツや課金モデルは更に高度なサーピス
が提供できると考える.
本章で提案したカプセル化コンテンツのサービス切り替え機能は，対話的に行っているため，大
規模な仮想空間に用いた場合には，対話的な設定が困難となる.従って，実用的なコンテンツ管
理を実現するためには，自動的にサービスの調整を行う機能が必要となる.現在，多レベル複合
オブジェクトから構成される仮想空間内で各オブジェクトのサービスを自律的に調整するための
サービスレベル制御方法について研究・開発を進めている
[
3
9
]
.
また，多レベル複合オブジェクトを分散化された複数のデータベース上で流通させるためのオ
フ'ジ‘エクト配送技術の研究開発と分散環境下で利用可能なセキュリテイ機能の開発を進めている.
このようなコンテンツの流通には様々な電子商取引に関する技術が必要となる [
H
]
[
4
2
]
. 特にセ
キュリテイの問題は，特に重要であり，カプセル化コンテンツのセキュリテイだけでなく，流通
過程やデータベース自体のセキュリテイが重要である [
4
3
]
[
4
4
]
. このような基本的な電子商取引の
技術を応用し，安全な多レベル複合オブジエクトの流通管理システムの構築を最終的な目標とし
ている.
4
3
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体
傾向を考慮した部分一致検索
4
.
1 緒言
従来，テキストや数値データを対象としたデータベースが広く用いられ，単純なマッチングに
よる検索が行われてきた.しかし現在では，コンビュータの進化により，大量な計算が実時間で
可能となり，より複雑な検索が実現できるようになっている.また，その一方で様々なデータが
デジタル化されデータベースに格納されており
その上での有効な検索手法の研究が数多くなさ
れている.
マルチメディアデータの検索には，特徴ベクトルなどを用いた類似検索の手法が多く開発され
ている [
4
7
]
[
5
1
]
. これらは，指定されたサンプルデータの特徴ベクトルに，特徴ベクトル空間上で
最近傍のものを検索する方式で検索されるのが一般的である.特徴ベクトルは，文書データ中の
キーワードの出現頻度情報を基に作成されたり，画像データの色情報等で作られる [
4
8
]
. 通常，こ
れらの特徴ベクトルは高次元なベクトルとなり，計算量も非常に多くなる.そのため，特徴ベク
4
9
]
.
トルを低次元化する事で検索を効率化する方式が開発されている [
一方，一般にマルチメディアコンテンツと呼ばれるマルチメディアデータは，複数のマルチメ
ディアデータを編集し
組み合わせて制作される.このような複数のデータが存在し，それを複
合化させたデータを管理する場合には
となっている.本章においては
オブジェクト指向データモデルが用いられるのが一般的
一般的な複合データ作成時における部分一致検索を議論するた
めに，組合せの要素となるデータを要素オブジェクト，それらを組み合わせて編集した複合的な
データを編集オブジェクトと日乎ぶ.
要素オブジェクトを組み合わせて作成される編集オブジェクトを制作する現場においては，個々
のオブジェクトの類似検索(最近傍検索)だけではなく，編集オブジェクトを構成する要素オブ
ジェクトの組み合わせ自身を検索したいという要求が存在する.
これまでの特徴ベクトルによる検索手法は
問い合わせベクトルと検索対象となるデータの特
徴ベクトルの次元が同じでなければならなかった.しかし
複合的なデータの検索においては，部
分的な要素を決定し，それらの決定した要素データにふさわしい組合せとなる要素オデータの検
索が必要な場合がある.
複数の要素オブジェクトが組み合わされた編集オブジェクトは，要素オブジェクトの組合せ方
4
4
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分イi
tの全体傾向を与1長した部分
f文検索
で全く異なる印象を与える.ある特定のオブジェクトをを指定して，そのオブジ工クト，もしく
は，そのオブジェクトに類似したオブジヱクトを含むような編集オブジェクトを検索する問題は，
通常は，部分一致検索(P
a
r
ti
a
l~Iatch R
e
t
r
i
e
¥
'
a
l
) の問題として扱われてきている.本章では，ベ
クトル空間モデルを前提として，オブジェクトの類似性と，要素オブジェクトの組み合わせのデー
タベースの全体的な傾向の両者を考慮に入れた部分一致検索の問題を取り扱う.
このような問題の lつの応用例として，既に仮想スタジオの素材の組み合わせ検索のための検
索手法
[
4
6
Jを提案している.本章では，この検索手法を，ベクトル空間モデルのデータ分布の全
体傾向を考慮した部分一致検索と位置づけ，先に提案した検索アルゴリズムを一般化して示すと
ともに，シミュレーションによる評価実験を行った結果を示す.また，この検索アルゴリズムは，
基本的に，ベクトル空間上に分布するすべてのデータの総当たりを前提としているため，処理時
間がかかるという欠点がある.そこで，本章では，発見的な近似アルゴリズムを提案し，その有
効性を検証するために行った評価実験の結果についても述べる.さらに，その有効↑生を検証する
ために， 3D素材を対象とした部分一致検索システムを開発し，提案手法を実際のマルチメディア
データの検索に適用し，その有効性を検証した.
4
.
2 オブジェクトの特徴ベクトル
オブジェクト指向データモデルにおいては
データの特徴を示したクラスと，そのクラス構造
の変数が異なるインスタンスが存在する.本章では，あるクラスのインスタンスをオブジェクト
と呼ぴ，その同一クラスのオブジェクト集合をカテゴリと呼ぶ.
編集オブジェクトは，複数の要素となるオブジェクトを組み合わせることによって作成される.
このような編集オブジェクトは，要素オブジェクトの組合せ方に，その制作者の立 l
河や個性が表
れる.
例えば，組み合わせるカテゴリを決定して編集オプジ工クトを作成したとしても. #
i
l
J
f
'
:
l行によっ
て，カテゴリ内から選択する要素オブジェクトは異なるため
その組合せで作成される編集オブ
ジェクトは大きく異なる.また，経験の浅い制作者は，適切な組合せができずに，奇妙な編集オ
ブジェクトを作成する事も考えられる.従って，経験の浅い制作者は経験の深い制作1;-が行った
要素オブジェクトの組合せ傾向を参考にすることで，より適切な構成を持つ編集オブジェクトの
作成を行うことができる.
従って，複合化したオブジェクトを効率よく作成するためには，要素オブジェクトのデータベー
スを整備する一方で，過去に要素オブジェクトを組み合わせて制作した編集オブジェクトのデー
タベース化を行い，類似したオブジェクトの検索や過去の傾向を反映した要素オブジェクトの組
合せの探索などが必要となる.
4
.
2
. オブジェクトの特徴ベクトル
4
.
5
本節では，各要素オブジェクトや編集オブジェクトに対する特徴ベクトルの定義について述べる.
4
.
2
.
1 要素オブジェクトの特徴ベクトル
特徴ベクトルを用いた検索手法においては，その作成方法が重要となる.特徴ベクトルを作成
する場介には，ベクトルの各要素がそれぞれに影響を及ぼすことのない，独立した要素を選択す
る必要がある.しかし，画像や音声などのマルチメディアコンテンツの場合には，特徴を記述す
る際に印象語等が用いられ，その言葉の暖味性により各印象語の独立性を判断することは容易で
はない.このような問題に対して意味の数学モデルによる特徴ベクトルの生成などが研究されて
いる
[
5
0
]
. 本提案手法で印象語を用いた特徴ベクトルを作成する場合においては，これらの手法
を用いて直交性を保証した特徴ベクトルを作成する必要がある.
本章では，ベクトル空間モデルを用いた部分一致検索手法について議論を中心とし，各要素オ
ブジェクトへ付与される特徴ベクトルは各要素の独立性が保証されているという前提で議論する.
従って，要素オブジェクトの特徴を表現する直交性を持った m 個の特徴量
つ要素オブジェクト
O の特徴ベクトル
l
i(0:
:
;i:
:
;m)を持
v
e
c
t
o
r
(
o
)を，それぞれの特徴の程度を数値化したベクトル
として，以下の様に定義する
v
e
c
t
o
r
(
o
)= (
f
t，1
2，
.・ ，
1
m
)
この特徴ベクトルは，各オブジェクトの特徴を表すもので
独立性があいまいな要素を含まな
いものとする.本章で示す実験においては. HSY値，部品数などのオブジェクトの特徴を表現し，
各要素間に関連性を持たない独立したものを使用している.
4
.
2
.
2 編集オブジェクトの特徴ベクトル
要素オブジェク卜を組み合わせて作成した編集オブジェクトは，多数の要素から構成される複
合的なデータである.先に定義したように各要素オブジェクトはあるカテゴ 1
)を持っており，そ
のカテゴリ内の異なるオブジェクトを選択することで，同一の構造であるが異なる特徴を持つ編
集オブジェクトの構築が可能である.
従って1/，種煩のオブジェクトを組み合わせた編集オブジェクト oeditは，以下の様に定義する.
o
e
d
i
t
(
O
Cj，
OC2'• • • ，
OC
n)
4
6
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分?文検索
O
C
lεCl，
O
C
2ε
C
2ぅOCn
εcn
編集オブジェクトの特徴は，組み合わされる要素オブジェクトのカテゴリと，そのカテゴリに
p
含まれ，選択された構成要素の特徴で表現できる.従って，編集オブ ジ、エクトの構成要素となる要
素オブジェクトの特徴ベクトルを用いて編集オブジェクトの特徴ベクトルを表す事が可能である.
編集オブジェクトは，それぞれ独立した要素オブジェクトから構成されているので，連結された
特徴ベクトルの各要素も独立しており，直交性を有する.従って，各要素オブジェクトの特徴ベ
クトルの直積によって得られたこのベクトルを，編集オブジェクトの特徴ベクトルと定義する.
従って，
η
個の要素オブジェクトを組み合わせた編集オブジェクト O
e
d
i
tの特徴を表現する特徴
O
e
d
i
t
)は，要素オブジェクトの特徴ベクトルの直積で表され，要素オブジェクト
ベクトル vector(
の特徴ベクトルを連結させたベクトルとして，以下の様に定義する.
間
c
t
o
r
(
O
e
d
i
d
=vector(odxvector(
0
2
)x.
.
.xvector(On)
0
= (1
C
l1
，
10
C
I2，
.・
.，
1
0
C
lm ，
1
0
C
2
1ド・・ヲんcnm)
但し， xはベクトルの直積を表す.
4
.
3 ベクトル空間モデルを用いたオブジェクトの検索
4
.
3
.
1 オブジェクトの類似度
特徴ベクトル空間における類似度検索は，文書データベースや画像データベースにおいて広く
利用されている.データベースに格納されたデータは，キーワードの出現頻度や色情報などを用
いて特徴ベクトルを作成する.また，問い合わせもベクトルとして表現され，与えられた問い合
わせベクトルに対して，ベクトル間の距離やコサイン相関値等を用いて類似度を特定し，その類
似度が最大のオブジェクトを選択する.本章で提案する手法においてもオブジェクトの類似度は
距離を用いた評価関数で表す.
これまでに述べたように，要素オブジェクト，編集オブジェクトには特徴ベクトルが付加され
ている.この特徴ベクトルを用いて類似度が判定される.例えば
要素オブジェクト仏 bがあるとすると，特徴ベクトルはそれぞれ，
vector(α
)= (
f
al，
1α
，
ゎ.• .，
1αm)
m 次元の特徴ベクトルを持つ
4
.
3
. ベクトル空間モデルを用いたオブジェクトの検索
47
v
e
c
t
o
r
(
b
)= (
f
b
l，!
b
2，
'・ ，
!
b
m
として表される.特徴ベクトルによる類似度は，ベクトル間距離やコサイン相関値によって計算
される.本研究においてはベクトル間距離を用いた類似度を s
im(a，b
)として定義する.そして，
ベクトル間距離を d
i
s
t
αn
c
e
(α，b
)として定義する.比較するベクトル α，bの各要素が全て一致した
場合にベクトル間距離が Oとなり，類似度 s
i
m
(α，b
)は最大値として正の実数値 s
m
a
xとなるとす
る.そして，ベクトル間距離が大きくなるにつれて比較するオブジェクトは似ていないものとな
るので類似度は低下する.これらを表現するために，類似度計量関数 s
im(α，b
)を距離を変数とす
る任意の単調減少関数 G
(
d
i
s
t
α
ηc
e
(α，
b
))によって定義する.従って，ベクトル間距離と類似度を
以下の様に定義する.
d
i
s
t
a
n
c
巾ド仔(f，ベ)2
s
i
m
(α，
b
)= G
(
d
i
s
t
a
n
c
e
(α，
b
))
但し，
I
S
m
a
x
X= 0，(
s
m
a
xは正の実数値)
10
X
G(X)ニ〈
=∞
G(xt
}>G
(
X
2
)，(
X
l<X
2
)を満たす単調減少関数とする.
4
.
3
.
2 ベクトル空間における要素オブジェクトの検索
要素オブジェクトに特徴ベクトルを付与することで，そのオブジェクトの特徴を定量化した.こ
れを用いて，ユーザの要求するオブジェクトに類似したオブジェクトを検索することを考える.質
問ベクトル v
e
c
t
o
r
(
q
)= (
f
q
l，
!
q
2司
.
..
、
んη
)が与えられたとき，データベースに含まれる全てのオ
ブジェクトの類似度を調査し
問い合わせに対して最も近いオブジェクトを選択する.例として
2次元の特徴ベクトルを持つオブジェクトの検索を図 4
.
1に示す.この例では，問い合わせベク
トル v
e
c
t
o
r
・
(
q
)= (
f
q
l，!
q
2
)に対して，最も近いオブジェクトである
01が選択される.
4
.
3
.
3 ベクトル空間における編集オブジェクトの検索
編集オブジェクトのベクトル空間における検索は，要素オブジェクトの検索と同様に類似度を
用いて行われる.あるカテゴリの組合せによって構築された編集オブジェクトは，それぞれのカ
4
8
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を 1
5
"
[
志した部分ー致検宗
f
Z
×××
×
x×
××
×
xx ×
xxx
x
x
×
×
，
f
図4
.
1
: 問い合わせベクトルと最近傍解
テゴリに含まれる複数の要素オブジェクトの組合せによって多数の編集オブジェクトが作成され
る.例えば， 3次元仮想空間の構築を行う場合，部屋を表す編集オブジェクトは，壁，机，床，椅
子等を組み合わせて制作される.このカテゴリの組合せは部屋と L寸 概 念 を 表 す 物 で あ り ， そ こ
で制作された和室，子供部屋などは，部屋オブジェクトとして扱うことができる.従って，
η
種類
の異なるカテゴリの要素オブジェクトを組み合わせて構築した編集オブジェクトを格納したデー
タベース H を以下の様に定義する.
H={(ocぃ Ocν ・・・ ，O
c
η
)I
O q εCl Oω
ぅ
εC2・・・・・
O
Cn
ε Cn}
このデータベースに対して，ユーザが問い合わせを行うと問 L、合わせベクトルが作成され，問
い合わせベクトルに最も類似した組合せを持つ編集オブジェクトを検索する.この間j
¥，、合わせ q
は，以下の様に表される.
q=(Oqぃ Oq引・・・守 OqJ
Oq] モCl，Oq2 εC2，・・・ ，Oqn ε C
n
4
.
3
. ベクトル空間モデルをJt]¥， 、たオブジェクトの検索
49
h
mて蝉郎容
QNυ ﹁
h
H
d
m
R
ヱ
ム
×
×
×
x
X
X
X
XX
X
X
X
カテゴリ Clの
特徴ベクトル
図4
.
2
: 編集オブジェクトの問い合わせベクトルと最近傍解
従って，各要素オブジェクトが m 次元の特徴ベクトルを持っとすると，問い合わせ qの特徴ベク
トルは，以下の様に表される.
v
e
c
t
o
r
(
q
)
= 開
c
t
o
r
(
O
q
l
)xv
e
c
t
o
r
(
O
q
2
)x.
.
.
v
e
c
t
o
r
(
O
q
n
)
二(んq
l1，
!
O
q
l2
ぃ
・
・
，
んq
lm ，
!
O
q
21
nm)
ぃ・ぺんq
この問い合わせベクトルに最も類似度が高い編集オブジェクトが問い合わせの答えとして，ユー
.
2に例を示す.
ザに提供される.図 4
この例は，要素オブジェクトが l次元の特徴ベクトルを持ち， 2つの要素オブジェクトのカテゴリ
O
q
l，O
q
2
)
から組み合わされる編集オブジェクトの類似検索を示している.そして，問い合わせ q= (
に付して特徴ベクトル聞の距離が最も近く，最も類似性の高い編集オブジェクト h1が問い合わせ
の解として選択される事を示している.
4
.
3.
4 ベクトル空間を用いた検索手法の問題点
これまでにベクトル空間モデルを用いた要素オブジェクト，編集オブジェクトの検索について
述べた.これまでの手法は非常に有効であるように見える.しかし，この手法はベクトルの次元
が完全に一致している事が前提であったが，編集オブジェクトの検索においては，ユーザがその
5
0
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分一致検索
組合せの全てを指定できない場合が考えられる.例えば，仮想空間の構築を行う場合には，様々
な要素オブジェクトを組み合わせて編集オブジェクトが制作される.前述の部屋を構築する場合
を考えると，部屋には壁，机，床，椅子等の要素オブジェクトが必要となるが，ユーザによって
は全ての要素オブジェクトを決定できずに壁や机だけを決定し，それにふさわしい組合せとなる
床や椅子の組合せを検索したいと考えるかもしれない.このような場合には，部分的な問い合わ
せから，それにふさわしい組合せを検索する部分一致検索が必要がある.しかし，単純な部分一
致検索ではユーザの要求に十分な解を得られない場合がある.
例えば，Ca，Cb となる 2つのカテゴリの要素オブジェクトを組み合せた編集オブジェクトが格納
されたデータベース H があるとする.またデータベース中には
'
2
)，(OCa3'Ocω)
(OCal，
OCbl，
) (OCa2'OCb
という編集オブジェクトがあるとする.この時
OCal
' OCa2' OC
a3はそれぞれ類似度が高く，
OCb2 の類似度は低いとする.このような場合に
OC
alにふさわしい組合せとなる
OCbl'
c
bカテゴリの要
素オブジェクトを問い合わせる部分一致質問として (
0
らいりが与えられたとする.この質問に対
して，単純な部分一致検索を行うと解は，
Oc
れとなる.しかし，データベース内の全体の傾向か
ら判断すると ，Ocα1 に類似した要素オブジェクトは
，
OCb2 を選択しており
OC
alの解としてふさわ
しい組合せとなるのは ，OCb2 となるかもしれない.従って，ベクトル空間モデルを用いた部分一
致検索の場合には，単純に決定要素のオブジェクトに最も類似したオブジェクトを選択するので
はなく，その他の類似度が高いオブジェクトがどのようなオブジェクトと組み合わされているか，
全体の傾向を判断して，解を決定する事が望ましい.
4
.
4 ベクトル空間モデルの組合せ傾向を考慮した部分一致検索
4.
4.
1 ベクトル空間による部分一致検索
検索対象となるデータベース H に含まれるオブジェクトが m 次元の特徴ベクトルを持つ物と
する.この時 k次元の問い合わせベクトル (
k<m)が与えられると，類似度の判定が不可能とな
る.類似度を計算するためには，同次元の特徴ベクトルを作成する必要があるため，問い合わせ
ベクトルの決定された要素が座標軸となる次元へ特徴ベクトルを写影させた部分特徴ベクトルを
作成し，そのベクトル聞の距離を計算し類似度を判定することが必要である.
例えば
n個のカテゴリから構成された編集オブジェクトが含まれたデータベース H に対して，
問い合わせ qを与えたとする.この時，問い合わせは以下の様になる.
q = ( OCj'*'O
中・・・，，
*Oct'• • .)
mし，l<
η
であり，
"*"は検索要求カテゴリを表す.
4.
4
. ベクトル空間モデルの組合せ傾向を考慮した部分一致検索
5
1
そして，問い合わせベクトルは以下のように定義される.
I
T
c
1，
.
，c
[
v
e
c
t
o
r
(
q
)=
ベ
v
e
c
t
o
r
(
o
[
)x開 c
t
o
r
(
0
3
)x.
..x
v
e
c
t
o od
但し， I
T
C
1…
，，
c
[は ，C[，
.
.
.
，C
/への写影を表す.
そこで，部分一致検索に用いられる類似度は，データベース中の編集オブジェクト hの特徴ベク
トルを問い合わせベクトルの決定要素の次元に写影させたベクトルとの類似度になり，以下のよ
うに定義される.
s
i
m
(
I
TC1，
.
， C[v
e
c
t
o
r
(q
)，I
TC1，
.
.
.
，
C
[v
e
c
t
o
r
(
h
)
)
hε H
図4
.
3に例を示す.この例では，簡単のため
2つのカテゴリから組み合わされる編集オブジェク
トに対する検索を行うことを考える.また，組み合わされる要素オブジェクトは l次元の特徴ベ
クトルを持つ物とする.そして，編集オブジェクトのデータを格納するデータベースを以下の様
に定義する.
H ={
(Oq，OC2) I
OClε
C[，
OC2 ξ C2}
そして， 1恥、合わせ q= (
q
l‘*)が与えられたとする.この間し、合わせば，直観的には
C
[カテゴ
リに合まれる q
[ オブジェクトにふさわしい組合せとなるのカテゴリのオブジェクトを検索せよ"
というものである.この時，類似度は以下のように表される.
sim(
I
TC1問 c
t
o
r
(
q
)，
I
TC1閃 c
t
o
r
(
h
)
)
hε H
=(Oi[，Oi2)が 選 択 さ れ る . そ し て ん の カ テ ゴ リ
図4
.
3の例では，類似度の最も大きい hi
C2の 要
素 Oi2が ，q
[に最もふさわしい組合せとして選択される.その結果， (
q
[，
O
i
2
)が問い合わせ qの解
5
2
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を)]-1.志した部分 j主険宗
×
ム﹃ム
QNυ
q
=
(
q
1
'つ
v
e
c
t
o
r
(
q
)
=
(
f
q1
)
×
hmv
、
幅
陣
容
﹁-hHdm
宍
⑧・h
i
X
×
〉
ぐ
x xx
xx x
×
f
q1
×
カテゴリ Clの
特徴ベクトル
図 4
_
3
:部 分 一 致 検 索 に お け る 最 近 傍 解
l と組み合わされた編集オブジェクトは存在しなかったので， q
l
とされる.これは直観的には， q
に最も類似している
Oilの組合せを調べて，その組合せ相手であった Oi2が 最 も ふ さ わ し い 組 合 せ
と判断している.
4.
4.
2 全体の傾向を考慮したふさわしい組み合わせの検索
先に述べた部分一致検索では直観的には類似度が最も高いふさわしい組合せを選択していると
.
3の 様 な 場 合 に は ， 併 と し て
いえる.しかし，それが適切な答えだとは限らない.例えば，図 4
最も近いんが選択されるが，全体の分布を見てみると少し離れたところにデータのクラスタが存
在する.問い合わせ qの意味は，
(
jlに ふ さ わ し い 組 合 せ と な る カ テ ゴ リ の の 要 素 オ フ シ
I
クトを
発見する事であり，これらのクラスタの存在を無視できない.もしかすると解として出んだん tは
特殊な組合せであり，むしろ，多くの組合せが存在するクラスタ内のデータを選択すべきかもし
れない.
このような編集オブジェクト hiを選択した原因は，データベース内の組合せ傾向をイ号慮しておら
ず，単純に類似度の高い物を選んでいるからである.特にふさわしい組合せを持つ編集オブジェ
クトを部分的な問い合わせで検索する場合には，全体の傾向を考慮しながら，肢もふさわしいと
考えられる組合せを選択する必要がある.
.
L
4
. ベクトル空間モデルの組合せ傾向を考慮、した部分一致検索
5
3
q
=
(
q
1
.つ
e
会
v
e
c
t
o
r
(
q
)
=
(
f
q1
)
x
~.L I
=-~J
'11て￨入×
1
ド語
X"
4
之容
X
x
x
×
haverage
××
×
X
xX X
xX
×
×
f
q1
X
X
カテゴリ Clの
特徴ベクトル
図4
.4:平均ベクトルによる組合せ傾向の表現
4.
4.
3 組合せ傾向の表現
データベース内の組合せ傾向を表現する最も単純な手法は，平均ベクトルを計算することであ
る.しかし，図 4
.4の様な複数のクラスタが存在するような場合には，平均ベクトルは，全く特
徴を表現できなくなる.これは，全ての特徴ベクトルを同一の尺度で平均化している事に原因が
ある.
lにふさわしい組合せとなるカ
図 4.4の様な部分一致検索の場合にユーザが求めているのは .q
テゴリ C2の要素オブジェクトである.従って .q
lや qlに類似した物が，カテゴリ C2のどのよう
なオブジェクトと組み合わされているかを考慮することが大切である.つまり，部分一致質問ベ
クトルとデータベース内のデータとの類似度が高いものを重視した組合せ傾向を決定する必要が
ある.そこで，以下のような重み付け平均ベクトルを算出する.
h _averαgc L
h
E
H
(
s
i
m
(
I
I
c
1
.
.
.
.，
c
e
c
t
o
l
'
(
q
，
)
nv
町
HCト
，
Cnv
ector(
h
))
.v
e
c
f
ol'(
h)
)
I
H
I
但し .
I
H
Iはデータベース Hに含まれる編集オブジェクトの総数
この重み付け平均ベクトルは問 L、合わせベクトルに対して，類似度の高い要素を含む組合せを
重視した傾向を表すものである.従って，このベクトルと問い合わせベクトルとの交点を最もふさ
54
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分一致検索
Q=(q1'つ
宣
=
ミ
='~ I
'n ~1
1
1
事
4
之容
v
e
c
t
o
r
(
Q
)
=
(
f
Q1
)
x
Uム
'v
X
ハ
x
×
X"
x
X
××
haverage
×
匂1
カテゴリ Clの
特徴ベクトル
図4
.
5
: 重み付け平均ベクトルによる解の探索
わしい組合せの解と考える.しかし，その点に一致する組合せが存在するとは限らないため，そ
の交点を終点をするベクトルと最も類似度の高い特徴ベクトルを持つ編集オブジェクトを探索し，
それを解とする.図 4
.
5に例を示す.
この例では，問い合わせ q=(
Q
l，
本)に対して，重み付け平均ベクトル hw_averageを計算し，問い
合わせベクトルとの交点を終点とするベクトルを求めた後に，そのベクトルと特徴ベクトルの類似
度が最も高い編集オブジェクトを探索する.そして，探索された編集オブジェクト
の要素である
Oj2を，問い合わせ
hj = (Oj1，
Oj2)
qに対するふさわしい組合せの解として (Ql，
Oj2) を得る.
この手法は，問い合わせベクトルに類似した編集オブジェクトを重視した組合せ傾向を考慮し
て解を求めるため，問い合わせに偶然一致する特異な編集オブジェクトの選択を防ぐことができ
る.しかし，この手法は，全てのデータに対して総当たり計算をする必要があるが，ユーザによっ
て問い合わせが決定されなければ類似度の計算が不可能なため，対象となる編集オブジェクトや
特徴ベクトルの次元が増加すると実時間での検索が不可能となるおそれがある.そのため，高次
元な特徴ベクトルを持つ要素オブジェクトや大量のデータを対象とする場合には，計算量を削減
した手法が必要となる.
，
.
.
，
.
.
4.
4
. ベクトル'世間モデルの組合せ傾向を考慮した部分一致検索
4.
4
.
4
i
)
i
)
クラスタリング情報を用いた近似手法
計算量を削減するためには，対象となるデータの数を減少させる必要がある.そこで，ある一
定距離にあるデータをクラスタリングし，その代表点となるセントロイドでそのクラスタに含ま
れるデータを表現する手法が考えられる.このようなクラスタリング情報を利用することは，計
算量の削減において非常に有効である.たとえば，前述の重み付け平均ベクトルをクラスタのセ
ントロイドと問い合わせベクトルとの類似度を用いて近似した重み付け平均ベクトルを用いれば，
計算量を大幅に減少させることができる.しかし
この手法では
クラスタの大きさやクラスタ
内のデータ数などが考慮されないため，全体の傾向を反映することが困難である.そこでクラス
タのセントロイドを解としたときの重み付け平均ベクトルをあらかじめ計算することで検索時の
計算量を減少させる手法を提案する.
まず，クラスタのセントロイドを問い合わせベクトルとしたときの，全てのデータとの類似度
を計算し，重み付け平均ベクトルを算出する
ベクトルとしたときの重み付ベクトル
i番目のクラスタのセントロイド C
; を問い合わせ
hCi_W.
.
.
.
a凹 rage
を以下のように定義する.
j)
h - 2 = jsim(C
i
，h
j
)・
v
e
c
t
o
r
(
h
c1_w_a附 ・ age --
1
1
1
1
但し， 1
1
l1
はデータの総数，h
Jε Hである.
この重み付け平均ベクトルは，対象としたセントロイドに類似した編集オブジェクトを重視し
た要素オブジェクトの組合せ傾向を表している.また，部分一致質問ベクトルがセントロイドを通
る場合には，セントロイドの重み付け平均ベクトルがユーザの問い合わせベクトルに対する重み
付け平均ベクトルとなる.従って，セントロイドの重み付け平均ベクトルをあらかじめ計算して
おけば，それらを用いて近似する事により，問い合わせ時に部分一致質問ベクトルの重み付け平
均ベクトルの計算を削減できる.以下に，問い合わせ時に行われる近似重み付け特徴ベクトルの
計算手法について述べる.
まず，問い合わせベクトルがユーザによって決定された時には，セン
トロイドによって計算された重み付け平均ベクトル hci_w_a
問 問
ge と問い合わせベクトルとの類似
度を調べ，類似度の高いセントロイド重み付け平均ベクトルを用いて，問い合わせに対する近似
した重み付ーけ干均ベクトルを計算する.これらの手順を図 4
.
6，図 4
.
iを用いて具体的に説明する.
• 2つ以卜.のセントロイド聞に部分一致質問ベクトルが存在する場合
図4
.
6の例では， 2つのクラスタが存在し，問い合わせベクトルと同次元のセントロイドを
通るベクトルによって分割化された 3つの空間がある.そしてセントロイドを問い合わせと
付
4
ナ.け平均ベクトル 九
h
1Cl
ト_
t
世
t札
した時の重み f
のとする.この時 ，c
e
n
t
r
o
i
d1と c
e
n
t
r
o
i
d
2の聞に問い合わせベクトルが存在する問い合わ
ベクトル空間モデルのデータ分布の令体傾向を考慮した (
;
:
I
i分
第 4章
5
6
f
t検 索
円帆
ムヱあてお骨骨
m
﹁
竹d
e
N
υ
q
=
(
q
i
'つ
v
e
c
t
o
r
(
q
)
=
(
f
)
q;
ノ，
ノ
l
hc
1
一 札a
vfAgel
/
ノ
/
/
ノ
ノ
〆
ノノ
//〆/〆
/ /.
ム
S
1
S2
S3
， •
'
q
l
カテゴリ Clの
特讃ベクトル
図4
.
6
: ク ラ ス タ リング情報を用いた近似手法 (
c
a
s
e1
)
せ q= (
q
i号本)が与えられたとすると
hq_w_avcrage，hcz_w-D.verageそれぞれの終点を結ん だ
ベクトルと問い合わせベクトルとの交点を計算し，その交点を近似した重み付け平均ベクト
h
i
;
i
1
i
y7α
削附
t '
ル himEm9eの終点とする.そして， f
，
とする.
-セントロイド問に部分一致質問ベクトルが存在しない場合
次に図 4
.
7の 様 に ， 質 問 ベ ク ト ル が セ ン ト ロ イ ド 聞 に 存 在 し な い 問 い 合 わ せ q =(qj・*)が
与えられたとする.この場合には，最も近いクラスタ，即ち
ceη t
r
o
i
d2 を含むクラスタ内
のオブジェクトの影響を強く受ける.そこで，最も近いクラスタの重み付け ;f~ 均ベクトル
hC2_W -D.附
ageを質問ベクトルに写影させたベクトルを
hLauerapとして決定し.そのベクト
ルと類似度の最も高い編集オブジェクトを解として選択する.
4
.
5 シミュレーションによる評価
これまでに述べた手法の有効性を検証するために.Ja
v
a言語で開発したシミュレータを用いてシ
ミュレーションを行った.検索対象は， 1次元の特徴ベクトルを持つ要素オブジェク卜を 2純矧キI
み合わせた編集オブジェクト (
o
x，Oy)である.その編集オブジェクトに対し， I
日
J
l"、合わせ (
l
]
x，*)
を与え，最近傍検索，提案手法(総当たり計算)，簡略化提案手法(近似計算手法)の
3極知の解
を求め，最近傍検索手法の解と総当たり提案手法の解との誤莞，簡略化提案手法の解と総、i
lたり
4
.
5
. シミュレーションによる評 !
u
日
57
v
e
c
t
o
r
(
q
)
=
(
f
)
q
j
h
m
y
面相骨骨
eNUbhH恥 宍
ヱ
ム
q
=
(
q
j
oつ
t
r
o
i
d1
hw_average
5
2
匂
カテゴリ Clの
特徴ベクトル
図4
.
7
: クラスタリング情報を用いた近似手法 (
c
a
s
e2
)
岡 山 町 圃 属 四 世 園 町 四 回向
》
イ
，
叩 ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー
i
ロi叫￨
i
i
果唱ア
デ サ 生1
6
2
00
.
a ョ~~
1(
180
クラ主主デサ作成
&
呈.
、
町長、¥ !(x，
.
#減
!
潤い合 同 ベタ M
I
i
，.
'
"1
問い合わせベヲト J
レ
160
c
[
i
3
一 .)
140
表子項目
1
20
p-総当り 手法
100
!.
!
1
i
i
.
.
¥
.
'
{;
Z
.
80
p-クラスタ 円
&
1
長i
J
ji
努算事
60
4日
J 、 ラメ ー ~
下0- j 些 坐J
10
。
。
10
40
60
80
図4
.
8
: シミュレータによる実験例
ヨ斗
日
p
o
o
O
一
I
第 4章
5
8
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分一致検索
提案手法の解との誤差を評価した.
検索対象は .10個のクラスタを形成する 1
0
0
0個のデータである.検索対象となるオブジェクト
hは，以下のような特徴ベクトルを持つものとする.
v
e
c
t
o
r
(
h
)= (ん，ん)
O三!
x壬20ヲ0::;ん三 20
実験は，同ーのデータに対して .q=(qx，
*
)
.
O三qx三 20となる問い合わせを与える.実験では，
q
xを 0
.
1刻みに変化させた 200種類の問い合わせベクトルによる検索(実験 1)と，部分一致質
1
0，*)に固定し. 1
0
0
0パターンの異なるデータに対する検索(実験 2)を行った.
問ベクトルを (
全ての実験において，ベクトル間距離が近いものを特に重視した類似度とするために特徴ベクト
b聞の類似度計量関数 s
i
m
(α，b
)をを以下のように定義した.
ル α，
JM
一+動
=rAの
日一 1直
一寸時
っ
一て正
S1=i
-中一矛実
一
r
ω
1一
一 α
一
α伸一一以意
=G
子 A任
1V11
げ
、
一αし
叫，一一一戸川は
JLU
︻
{内町一
GU
戸川一一但
本実験においては，パラメータ αを α=5.0とした.そして実験 1の実験結果を図 4
.
9
.図4
.
1
0
に，実験 2の実験結果を図 4
.
1
1に示す.図 4
.
9の縦軸は，問い合わせの解として選択された C2 カ
テゴリの
oyオブジェクトの
1次元特徴ベクトルの値を表している.また，図 4
.
1
0
.図4
.
1
1の縦
軸は，総当たり提案手法で得られた
法と最近傍検索手法で得られた
oy オブジエクトの特徴ベクトルの値を基準として，簡略化手
oyオブジェクトの特徴ベクトルの値との誤差を示している.
図4
.
9を見ると最近傍検索の解は
振動を起こしている.これは，全体の傾向を考慮せずに問
い合わせに最も近いオブジェクトを選択している事が原因である.それに対して，提案手法と近
似手法は，若干異なる部分があるものの
同様な解の傾向を表している.従って，問い合わせベ
クトルに対して類似性の高い組合せの傾向が反映される提案手法の有効性を示しているといえる.
そこで，総当たり計算を行う提案手法の解が最もふさわしい組合せであると仮定し，その他の手
法の解について評価する.
図4
.
1
0の誤差を見てみると，最近傍検索手法と総当たり提案手法の誤差は，簡略化提案手法と
総当たり提案手法の誤差よりも大きい.この傾向は
図4
.
1
1の結果でも同様であり，殆どの部分
で近似手法が最近傍検索手法の解よりも信頼性が高いといえる.従って，簡略化提案手法におい
ても，単純な最近傍検索手法と比較すると
といえる.
よりふさわしい組合せとなる解の探索が可能である
4.
6. 3D素材データを用いた実験
59
25
r
、n
=
(
20 I
ー・-I
l近傍檎$:手法
『・ー縫 *
手 法 {総当り手j
圭]
十
健旗手，茸(簡略化手注)
J
h
宍
N 15
u
)
恒
国
干
、
」
司
ーミ
~ 10
'
(
君
臣
家
主5
。
。
4
6
8
10
12
14
16
18
20
問い合わせ q
x
の値
図4
.
9
: シミュレーション結果(3種類の解の比較)
これらの結果から，全体の組合せ傾向を考慮した提案手法は，従来の部分一致検索における最
近傍検索では困難であったふさわしい組合せの検索が実現できることが検証できた.
4.6 3D素材データを用いた実験
本節ではマルチメディアデータとして 3次元の家具のデータを用いた実験について述べる。
4
.
6
.
1 特徴ベクトルの決定と記述
実験にあたってオブジェクトの特徴の記述、組合わせの登録、検索を行うためのプロトタイプ
システムを開発した 。開発したシステムでは，特徴ベ クトルの記述，編集オブジェクトの作成と
佼録.最近傍検索手法による部分一致検索と提案手法による部分ー致検索が実行できる.検索結
果は，類似度によって順位付けられた解候補リストとして表示される.
本実験ではマルチメディアデータとして机、椅 子 、その他の 3個のカテゴリに分類した DXF
フォーマットの 3次元データを合計 1
0
0個用意した 。3Dデータにおいては，形状はモデリング
情報として記述され，質感はモデリングデータに張り付けられるテクスチャや色によって表現さ
れる.本実験では，特徴ベクトルの直交性を保証するために，モデリングデータや使用されてい
るテクスチャ情報，家 具の特性を用いて形状に関する特徴，色彩に関する特徴，材質に関する特
徴から独立した要素を抽出し，それらを用いて特徴を記述する 8次元の特徴ベクトルを決定した.
第 4章 ベクトル空間モデルのデ ータ 分布の全体傾向jを考慮した部分一致検索
60
8
6
6
'4
i
;
mJ
」
話
t
J
川
6
1
2 0 郡分一点問ベ クト
i
$
¥
1
24
I
Aム
圃
?6
f
臣
家 8
e
法 10
一 ← 患遁傍点と健J!手法の鼠*(C2の
重
量}
ー・ー鍵車道似手記
Eと認定手法の銀盤 (C2の差)
ー1
2
問い合わせ q
xの値
図4
.
1
0
: シミュレーション結果(問し、合わせの変更)
l
S
(h0
州 路 ム ヱ も で 窓 詳Q
・5hudm宍 NU)
0504m
凶
措置
一←Ili
a
!
骨点と縫寮手法の思差 (
C
2
の 差}
4ト
健寮近似手法と提嘉手法の誤差 (
C2
の 差}
20
データパターン
図 4.
1
1
: シミュレーション結果(データの変更)
4
.
6
. :
3
0素材データをJ.H¥'、た実験
6
1
そして，各要素オブジェクトへの特徴記述は，特徴ベクトルの各要素に対して，その適合度を O
から 8 までの整数値を用いて記述した。決定した特徴ベクトルの各要素を以下に示す.
-形状に関する特徴
直線的な部分が多い←→曲線的な部分が多い
形状データの曲線と直線の量を尺度とする.
装飾的な構成要素が少ない←→多い
オブジェクトの基本構成部品以外の装飾的な部品の数を尺度とする.
一重厚な作り←→軽薄な作り
オブジェクトの基本構成部品の太さや厚みを尺度とする.
-色彩に関する特徴:机，椅子，その他の各カテゴリにおいて視覚的に重要である構成部品
のテクスチャや色に着目し， HSV表色系に基づいた Hue(色相)，
S
a
t
u
r
a
t
i
o
n
(彩度)入、l
u
e
(明
度)情報を特徴ベクトルの適合度の尺度とする.
一色相:暖色を多く含む←→寒色を多く含む
椅子の座面，机の天板等のように重要な構成部品の色に着目し， RGB値 (
0255，
0
)の
守
緑を中間値として l
二で，青色方向を寒色
赤色方向を暖色とした HSV色相情報を尺度
とする.
明度:白っぽい←→黒っぽい
各構成部品の最も多い色の明度を適合度の尺度とする.
-彩度:彩度の低い←→彩度の高い
各構成部品の最も多い色の彩度を尺度とする.
色のコントラストがl)i
)l.、←→色のコントラストが強い
複数の色が合まれる場介にそれらの色相情報の差を尺度とする.
. 材質に関する特徴:ソど今ト汁沖￨ド(
るいは木製部分のない家}只L
デ一夕に分類可能でで、あるため，材質の特徴として木製部品の数に
おl
iした。
一木製部分が少ない←→多い
4
.
6
.
2 編集オブジェクトの作成と登録
机、椅子、その他のカテゴリに含まれる要素オブジェクトの中から，各記述者が主観的に「ふ
さわししづと感じる組合わせを自由に作成した.作成した組合せによって編集オブジヱクトが作
6
2
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分 一致検索
師机
i
l
!
緑
i町
酎怖い
ベクトル司入力
事
再
刊の喪主 =
F
耐
ム
A
'----''---''---'---'--~一一ーケー十
耳策強!
J/
J
ニー
~分炉少U い
'
。
自
習
盟
主
，.
広符強
"
J
r
J
多
す
か惨い
量車.
'
.
何
リ
信司 '.問リ
‘
もの
空
手
宣争〈
a
・
Uる
￨
図4
.
1
2
:3D素材検索システム
.
1
2のインターフェー
成され， その特徴は 2
4次元の特徴ベクトルで表される.本実験では， 図 4
スを用いて，特徴ベクトルの記述， 要素オブジェクトを組み合わせた編集オブジェクトの制作を
行い， データベースへ登録した.編集オブジェクトは複数の人聞が制作するため， 同じ構成を持
つ編集オブジェクトの登録を許した上で， 1
0
0個の編集オブジェクトをデータベースに登録した.
4
.
6
.
3 実験方法
本手法で提案した組合せ傾向を考慮した部分一致検索手法の有効性を検証するための実験を以
下の様な手順で、
行った.
-データベースの中から机カテゴリ内の要素オブジェクト d
e
s
k，椅子カテゴリ内の要素オ
ブジェクト c
h
a
i
r，
.その他のアイテムカテゴリの i
temから構成される編集オブジェクト
O
e
d
i
t= (
d
e
s
k，
c
h
αi
r，
i
t
e
m
)を検索のための基本オブジェクトとして選択し，椅子カテゴリの
d
e
s
k，*，
i
t
e
m
)を作成する.
要素オブジェクトを問い合わせる部分一致問い合わせ q= (
-基本オブジェクト Oeditを構成する要素オブジェクトの中から，椅子カテゴリの要素オブジェ
クトを「ふさわしくなしづと考えられる要素オブジェクト c
h
a
i
r
'に変更した特異な組合せと
4
.
6
. :
3
D素材データを用いた実験
なる特異編集オブジェクト O~dít
-
63
=(desk，chair'，item)を作成し，データベースへ登録する.
部分一致問い合わせ qを行い，最近傍検索手法，提案手法の両手法における基本編集オブ
ジェクトと特異編集オブジェクトの順位，最も問い合わせにふさわしい組合せであると評価
された編集オブジェクトと特異な編集オブジェクトの類似度差について評価する.
以上の実験をデータベースに登録されてある 100個の編集オブジェクト全てについて行った。
また，頬似度計量関数においては，前節のシミュレーション実験と同じ類似度計量式を使用した.
4
.
6.
4 検索結果の評価
実験の一例として図 4
.
1
3に最近傍検索の例を示す.この例では，特異な編集オブジェクトと，
その特異な編集オブジェクトを作成する元になった基本編集オブジェクトの両方が同ーの類似度
を示し，解候補順位最上位となった.実験した全ての問い合わせにおいて同様に，最近傍検索手
法では特異な編集オブジェクトが解候補最上位となり，最も問い合わせに類似度が高い解の一つ
であると判断された.
次に提案手法の実験例を図 4
.
1
4に示す.この時，基本編集オブジェクトは，解候補順位最上位
として選択され，特異な編集オブジェクト解候補順位が 6順位降下している.このように提案手
法では，データベース内の編集オブジェクトの組合せ傾向を考慮することにより，適切な編集オ
ブジェクトが選択できる.
このような実験をデータベースに登録されている 100個の編集オブジェクトに対して行った.
この時提案手法においては，解候補の最上位となった編集オブジェクトの類似度平均は 0
.
0
3
5で
あった.また，最近傍検索手法において
必ず解候補の最上位となっていた特異な編集オブジェ
クトは，図 4
.
1
4の実験結果のように提案手法において解候補順位が低下することが 100件中 90
件認められた.この時の解候補順位降下度の平均は 5
.
9であり，提案手法で得られた解候補最上
位の編集オブジェクトと特異編集オブジェクトとの類似度差の平均値は. 0
.
0
0
9であった.また，
提案手法における特異編集オブジェクトの類似度の平均値は 0
.
0
2
6であった.以降，これらの解
候補順位降下度，類似度差を評価対象として用いる.
提案手法においては，問い合わせに類似した組み合せ傾向を重視した検索を行うことが目的で
あり， I
H
Jt.、合わせに類似した編集オブジェクトの数が多ければ多いほど，その組合せ傾向が反映
された重み付け平均ベクトルが作成される.そして，その結果として作成された重み付け平均ベ
クトルと問い合わせに対してふさわしい組合せを持つ編集オブジェクトの特徴ベクトルは，より
』層類似!支が大きくなると考えられる.従って相対的に
特異な組合せを持つ編集オブジェクト
は，解候補順位が低下し，特徴ベクトルの類似度も低下することが予想される。つまり，問い合
わせに付しである一定の類似度以上の編集オブジェクトの数と特異な編集オブジェクトの解候補
64
第 4章
ベクトル空IlIJ
モデルのデータ分布の全体傾向を
Y
;
'
長した庁;
1
分一致検索
順位降下度，特異な編集オブジェクトの類似度差には相関関係があると考えられる.
そこで、全ての検索結果から，検索者が主観的にふさわしい組合せを持つと考えられる編集オ
ブジェクトの類似度の最低値を調査した.そして，その平均値 0
.
0
2
5を閥値として設定し，それ
以上の類似度を持つ編集オブジェクトの数と特異な制集オブジェクトの頼似度順位 F
年ド皮と類似
度差の相関係数を統計的処理により算出した。これは、問い合わせに類似した編集オブジ工クト
の数が、提案手法ではどのように影響するかを検証することが目的である。
似度/主
類似度が関値以上の編集オブジェクトの数と特異な編集オブジェクトの順位降下度，官i
に対して算出された相関係数はそれぞれ， 0
.
3
i，0.
45であり，問 L、合わせベクトルにま([似した編
集オブジェクトの数と特異な編集オブジェクトの解候補順位降下度に正の相関があることがわか
る.また，類似度差にも正の相関関係を持つことがわかる.つまり，問い合わせに額似したオブ
ジェクトの数が多ければ多いほど，特異な編集オブジェクトを解候補から類似度を低下させて排
除していく傾向が見られ，提案手法が目的とする過去の組合せ傾向を考慮した部分ー致検索手法
が有効に機能していることが確認された.
日
J
I.、合わせ
しかし，相関係数はそれほど大きいものではなく弱 L、相関関係しか現れていない. I
l
ll
Ju
f
立が上位
に類似した編集オブジェクトが多いにも関わらず，特異な編集オブジェクトの解候 f
になっているものを調べてみると，関値として設定した類似度以上ではあるが，全体的に頼似度
1
1泊関係が l
H
i、
.
l
が低く関値付近に編集オブジェクトが多く分布しているものであった.従って，十1
原因としては類似度計量関数で算出された値が小さく有効な重み付け平均ベクトルが算出されて
いなかったことが挙げられる.また，最近傍手法と提案手法，どちらの手法においても特異な編
0
0回の実験中 1
0件見られた。これらの
集オブジェクトが解候補の最上位となった検索結果が 1
ケースにおいても，問い合わせに対して低い類似度の編集オブジェクトの分布しかなく.鎖似度
計量関数が算出した類似度の値が小さかったために，有効な重み付け平均ベクトルが算出されて
いなかった事が原因として考えられる.
4
.
7 結言
複数の要素オブジェクトを組み合わせて作成される編集オブジェクトに付するベクトル雫/11]モ
デルを用いた部分一致検索の手法について述べた.この子 i
tは，問い合わせベクトルに付して知似
度の高い編集オブジェクトに含まれる要素オブジェクトの組合せ傾向を考慮することで，部分的
な問い合わせにおけるふさわしい組合せを検索することが可能である.また，
J
I
n量を削減した
近似手法についても提案し，シミュレーションを用いて提案手法の有効性を確認した.史に， 3D
素材を対象とした検索システムを開発し，マルチメディアデータの部分一致検索に適 f
l
lし，提案
手法の有効性を確認した.
この手法は，文書データベースなどの一般的なベクトル'恒 1
日モデルを用いた検索手法にも迎 J
I
Jn
J
4
.
7
.占
*r-j
6
5
酒田回冨
鴎俵副書検索事者果
問 い合わせ
開じる
n
検索結果リ ス 卜
i盟主君主~~ 5ØI.図書ぷ
検索結果
絡子
机
n
ベ クトル閉~é;M
その他
[
i
1
t
¥や
~~似度
00
基本編集オ ブジェク卜 .
.
.
J
1
1
12
50
51
18
35
15
I
d
，，~
1.
0
図4
.
13
:最近傍検索結果
愚闇図.
国~当り提案手;側ヨ時g
問 い合わせ
n
傍じる
検索結果 リス ト
検索結果
特子
机
その他
n
ベクト ル閉~ê，g
ミ
ぜ
10
62
1
1
1
2
6
1
?
奇異編集オ ブジ ヱク ト
6日
1
8
10
49239301
26368997
~~ (以度
0.
0390325385138940
図4
.1
4
:提案検索結果
ニi
66
第 4章
ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分一致検索
能である.文書データベースや印象語を用いた検索を行う場合には，特徴ベクトルの直交性を保
証することが必要になるが，既に提案されている手法を用いることで独立した要素からなる特徴
ベクトルが作成できれば，提案手法は有効に機能する.
しかし，オブジェクトの類似度を計算する任意の評価式において，最適な評価式を設定するこ
とは，容易ではない.第 4
.
6節で、行った実験においても，多くの類似した編集オブジェクトが存在
する場合には提案手法の有効性が確認できたが，問い合わせに対して類似度が低い編集オブジェ
クトしか存在しない場合には，適切な重み付け平均ベクトルを算出することが困難であった.
従って，最大限の効果を得るための評価式の発見については，今後の課題である.今回は，発
見的に類似度計量関数を設定したが様々なデータ分布や更に高次元な特徴ベクトル空間において，
最適な結果が得られる類似度計量関数の設計指標を構築していく必要がある.
6
7
第 5章
仮想スタジオのためのデジタル素材の検
索とオーサリング
5
.
1 緒言
近年，デジタル技術を用いた映像制作に注目が集まっている.特に仮想スタジオは仮想三次元
コンビュータグラフィックス (3DCG)やクロマキ合成を用いることで，様々なテレビセットを制
作する事が可能であり，注目が集まっている
[
5
7
][
5
8
]
. このような背景の下で仮想スタジオの研究
も始められており，今後広い分野での活用が期待されている
[
5
9
][
6
0
][
6
1
]
. 一方，モーションキャ
プチャ装置は，人間の動きを計測し，動作データとして時系列データを取得するものであり，人
間の動きと同様な，なめらかな動作を実現する仮想キャラクタの制作に有効である.これらの仮
想スタジオのセットや仮想キャラクタ，動作データはデジタルデータであり，複製や再利用が容
易に行える.従って，テレビ番組のセットの制作コストを削減したり，実際のスタジオでは物理
的に実現不可能なセットの構築が可能となる.
本章では，仮想スタジオやモーションキャプチャ装置を用いたデジタルビデオ制作のためのデ
ジタル素材のオーサリングや検索手法について述べる.特に， 3DCGオブジェクトの検索につい
ては，前章で提案したデータベースの検索傾向を考慮した部分一致検索を適用する.モーション
データについては，ビデオ代数 [
6
7
]を拡張して，マルチストリームな動作データを記述を可能と
している.提案する記述モデルは，マルチレイヤモデルであり，マルチレイヤの構造に基づいて，
上位レイヤの記述内容を下位レイヤが継承することが可能である.更に，第 2章，第 3章で述べ
た，カプセル化手法によって， 3DCGデータやモーションデータなどのデジタル素材と著作権管
理メソッド，課金メソッド，振る舞い制御メソッドをカプセル化し，自律的に振る舞いを変更す
る機構についても述べる.
5
.
2節では，仮想スタジオのシステムや仮想セットを構築するための 3DCG素材について紹介
し
， 3DCG素材のふさわしい組合せを発見するためのメカニズムを提案する. 5
.
3節では，モー
ションキャプチャシステムを紹介し
モーションデータの素材のための制作と検索手法について
l
¥I
L
9
8環境で実行する記述
述べる.それらは，ビデオ代数の拡張として設計している.また， VR
支援システムのプロトタイプについて述べる. 5.4節では， 3DCG素材や動作データ素材とメソッ
a
¥
'
aオブジェクトして管理する手法について述べる.
ド群をカプセル化し， J
68
第 5l
i
'
( 仮定1
スタジオのためのテ‘ジタルぷ材の検宗とオ←サリング
5
.
2 3DC G素材管理
5
.
2
.
1
仮想スタジオのための
3DCG素材
仮想スタジオシステムの多くが佐数の 3DCGを配置することで構築されている.それらは的了ー
や机，様々なアクセサりであり，仮想空間内の仮想オブジェクトと呼ばれている. 1
反
:
恒
宅
l
I
j
iの 7
7
5
t
もまた，仮想背景と呼ばれるテクスチャをマ ヅピングした CGで あ る . 人 物 は ブ ル ー パ ッ ク の ス
クリーンの正面に立ち演技やアナウンスを行うが，その実両像と仮想空間の画像は. 1
:
最
影1
1
.
)
:にリ
アルタイムで合成される.撮影時には撮影しているカメラのアングルや焦点距離などの情報を川
いて，リアルタイムに仮想空間の画像が作成される.従って，写るべきアングルと大きさを持った
仮想セットが人物の背景として写り込むため，違和感のない仮想的なスタジオが合成できる.仮
想、セットの背景や仮想オブジェクトはA.l
i
a
s1 ¥
V
a
¥
・
e
f
r
o
n
tPowerA
.n
imatoro
rSOFTI~IAGE2 3D
等の 3D制 作 シ ス テ ム に よ っ て 制 作 さ れ る . 従 っ て ， 実 際 の ス タ ジ オ セ ッ ト と は 異 な り ， ア プ リ
ケーションプログラム上でセットを構成する 3DCGオ ブ ジ ェ ク ト を 選 択 し ， 組 み 合 わ せ る こ と
で容易に仮想セットが制作できる.また重力などの物理的な制約を受けないために，実肝界では
不可能な非現実的なスタジオセットを構築することも可能である.図 5
.
1に 仮 想 ス タ ジ オ シ ス テ
ムの構成を示す.また，図 5
.
2に は ， 仮 想 ス タ ジ オ シ ス テ ム に よ っ て 制 作 さ れ た 両 像 イ メ ー ジ 例
を示す.
v
i
d
e
o
¥
神 A 幣仲柑可f
い叫恥時.J$
VIDEO RACK
compose・ 『
/」
主
C
Gset
(
P
NAIR)
WORKSTATION
図 5
.
1
: システム構成図
1
2
A
l
i
a
sは A
l
i
a
sの登録商標であり. v
V
a
v
c
f
r
o
n
tは S
i
l
i
c
o
nG
r
a
p
h
i
c
sCanadaLimitcd の - ~I; 門である.
SOFTIMAGEは M
i
c
t
o
s
o
f
tの登録商標である.
5
.
2
. 3DCG素材管埋
6
9
図5
.
2
: 画像イメージ例 @SUNT
e
l
e
v
i
s
i
o
n
3DCGオブジェクトを作成するためには，洗練されたコンビュータグラフィックス制作t
支
柿1
が
要求される.また，制作には多くの労力が必要とされるため，制作コストの増加へとつながって
いる.従って， 3DCGオブジェクトの再利用や部分的な変更による仮想スタジオの制作は，コス
トや労力の削減に有効である.このような背景の下， 3DCGオブジェクトの制作や検索を実現さ
せる環境の構築が望まれている.
5
.
2
.
2 3DC G オ ブ ジ ェ ク 卜 の ふ さ わ し い 組 合 せ の 発 見
3DCGオブジェクトを効辛良く検索するためには，制作者が必要とするオブジェクトを見つけ
だす必要がある.仮想セットを構築する場合には，制作者は"暖かい雰囲気の壁がほしい"といっ
た，印象的な表現で検索を行うと考えられる.本研究では，仮想スタジオのための 3DCG素材
オブジェクトに印象を表現する特徴ベクトルを付与する.
印象語による 3DC Gオブジェクトの類似度
仮想スタジオのための仮想セットを構築するためには，複数のカテゴリの 3DCGオブジェクト
を使用する.そこで，
ジ、エクト
η
種類の 3DCGオブジェクトのカテゴリを C1，
.
.‘
.C
n とする .3DCGオブ
dom(C
i(
i= 1，.• • ，n
)に
i)はカテゴリ C
O はあるカテゴリに属している物とする.この時 ，
イ反想スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
第 5章
7
0
属している全ての登録された 3DCGオブジェクトと定義する.例えば ，b
αc
kground
，t
αb
l
e，c
hαi
r
，
d
e
c
o
r
a
t
i
o
n等がカテゴリとなる.そして，それぞれの 3DCGオブジェクトは modern-cl
αs
s
z
c，
n
a
t
u
r
a
l
-αr
t
i
f
i
c
i
α1
，ω
αr
m
c
o
o
l等のいくつかの印象語の組合せによって特徴づけられる.
例えば， m 個の印象語が与えられたとする. この時， 3DCGオブジェクト
O の特徴ベクトル
ωm)であ
e
c
t
o
r
(
o
)によって表される. この特徴ベクトルは， m一次元のベクトル (ω1，..• ，
は .v
hり
，
それぞれの叫は特徴の程度を表す. 2つの 3DCGオブジェクト αと bの類似度は，それぞ
=(α1，...，αm)と vector(b)=(b1，...， bm)を用いて，以下のように
れの特徴ベクトル v
e
c
t
o
r
(
α
)
定義する.
k
v
i
m
i
l
a
r
i
t
y
(
α，
b ) = 1
2
:
(αi- b
i
)
2+1
(
5
.
1
)
表5
.
1に 4つの 3DCGオブジェクトに与えた 8次元特徴ベクトルの例を示す.
。。。
2
2
2
2
4
9
3
4
2
1
1
3
ω
O
9d
1
a
ω
03
04
O
qL
1
02
ω
ω
ATLw
EJ
nL
ρ
u
LU
，
.
O
01
ω5 Iω6 Iω7
2
1
W8
9
3
O
O
8
1
表 5
.
1
: 印象語による特徴ベクトルの例
.
2に
， これら 4つのオブジェクトの類似度の例を示す.
以下の表 5
N
02
03
04
01
0
.
0
9
6
3
3
1 0
.
0
8
2
1
0
0 0
.
1
1
0
3
5
8
02
0
.
0
7
5
7
2
0 0
.
2
5
0
0
0
0
03
0
.
0
7
8
4
4
8
04
-
表 5
.
2
:特徴ベクトルの類似度 (
k
=
l
)
組み合わされた 3DC Gオブジェクトの類似度
先に述べたような与えられた問い合わせや与えられた 3DCGオブジェクトに類似した単一の
オブジェクトを検索することは単純な検索である.本研究では， このような単純に類似したオブ
5
.
2
. 3DCG素材管理
7
1
ジェクトを検索することではなく，与えられたカテゴリの 3DCGオブジェクトに最も適合した
組合せとなる別のカテゴリに属するオブジェクトを発見することを目標としている.提案する手
法を説明するために，以下の条件を持つ 3DCGオブジェクトの組み合わせの集合となるデータ
ベースが既に存在していると仮定する.
'
"，
On)の集合とする.
-組み合わせ履歴データベースは n-aryのタップル h=(01，
O
i はカテゴリ
但し，
Ciに属する 3 ものとする.従って ，H は dom(C
・円 xdom(Cdの部分集
i)xド
合とする.
.
.
.
， qn) として表す.但し ，q
iはカテ
-問い合わせもまた， n-aryのタップルとし ， q=(q1，
ゴリ Ciに属している.また ，*，ま不特定なカテゴリであることを示す.
(01，
02，
03)，(01，
04，
05)，(06，
02，
07
，
) (01，
02，
07)
}を
例えば，組み合わせ履歴データベース H = {
02，勺が与えられたとする.この問い合わせは，カテ
持っとする.そして，問い合わせ q = (01，
ゴリ
C3の 3DCGオブジェクトを検索することを要求している.ここでは予め，
01 や 02はカテ
ゴリ C1 と C2に含まれるオブジェクトとして用いられることを決定している.この時，問い合わ
せは通常の部分一致検索として考えられる.そして予想される解は
03 か 07， もしくはその両方
であると考えられる.以下に印象を特徴ベクトルとして用いたベクトル空間モデルの観点からの
部分一致検索手順について述べる.
H は組み合わせ履歴データベースとし，問し、合わせを
q= (
q
1ぃ
・
・，
qk，
，
*，
* .
.
.
，
本
)
(
1三k<n
)
とする.但し*は不特定のオブジェクトを意味するため，一般性を失うことはない.また ，h=
(
0
1，
'
"，
On)は，組合せ履歴データベース H に含まれるタップルである.また，その特酸ベクト
ルを
v
e
c
t
o
r
(
h
)= v
e
c
t
o
r
(
or
)x.
.
.x
v
e
c
t
o
r
(
O
n
)
と定義する.但し，記号×はベクトルの直積を表す.これによって. 3DCGオブジェクトのベク
トル空間を組み合わされた 3DCGオブジェクトのベクトル空間の拡張とする.
1三k<η
そして，カテゴリ C1，・
・
・
， Ck(
)への v
e
c
t
o
r
(
h
)の写像を以下のように. I
I
c
J
'…Ck(開 け o
r
(
h
)
)
として定義する.
I
I
c
Jぃ ，-Ck(
1
'
f
:
c
t
o
r
(h
)
)= v
e
c
t
o
T
(o
dx...xぼ (
'
t
o
r
(O
k
)
3
本研究では，簡単のため全ての仮想スタジオのセ y トは n 種類のカテゴリの 3DCGオブジェクトから構成されて
いるものとする.また.いくつかのカテゴリのオブジ i クトが欠けているパ一千ャルセ y トに関しては考慮していない.
第 5章
7
2
仮想スタジオのためのテジタル主材の検索とオーサリング
まず最初に問い合わせ q =(
q
l・q
2
ド .•
，
q
k
，，
* .• • ，
*)に対して，従来手法を用いて解を求めるこ
とを考える.この時，組合せ履歴の特徴ベクトル分布を用いた従来手法を用いると以下の矧似皮
から検索することになる.
が最大となる組合せ履歴 hを組合せ履歴データベース H の I
tl
・
s
i
m
i
lαr
i
t
y
(
I
ICJ，…
Ck(1
e
c
t
o
r
(
q
)
司
)I
I
C
J，
.
，q (
u
e
c
t
o
r
(
h
)
)
)
このような従来の部分一致検索手法では，得られた組合せ履歴 hに含まれるカテゴリ Ck+l・・・・ ，
Cn
のオブジェクトを取り出すことによって，その解が得られる.これはベクトル空間モデルとその
類似度を用いた検索の直接的な適用である.しかし，この手法は組合せ履歴データベースの全体
傾向を利用していない欠点を持ち，場合によっては適切な解が得られない場合がある.
.
3に例を挙げてこの問題について述べる.簡単のため，この例では 2種類のカテゴリ C1 と
図5
C2からなる組合せ履歴データベースを考える.それぞれのカテゴリに含まれる 3DCGオブジェ
， 1次元の特徴ベクトルを持つものとする.そして，問い合わせ q= (
q
l、*)がヲーえられ
クト Oは
たとすると，従来手法では，問 L主合わせに最も近い hを最も類似度の高いものと判断し，問い合
わせの解とする.しかし，この例では hは全体の組合せ傾向から見ると特殊な組合せとして考え
ることもできる.従って，全体の傾向を考慮して解を見つけることが重要であると考える.
《
¥
』
υ
hx
l
o
hど
﹄
一EUEE︽
×
×
×
×
×
q1
××
×
×
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
t
yo
fC
図5
.
3
:組合せ履歴データベースのベクトル空間モデル
そこで，本節では上記の問題を解決するための 2つの手法について述べる.
5
.
2
. 3DCG素材担;J
l
'
p
7
3
手法 1
: この手法は，全ての組合せ履歴の特徴ベクトルを平均し，その平均ベクトルをふさわし
eは履歴データベー
い組合せの解を見つけるための組合せベクトルとして用いる.ここで ha
v
e
rg
白
ス内の全ての要素の平均を意味するものとすると，
h
閃
E
三
ι
1H v
e
c
t
o
r
(
h
)
一
I
H
I
一
r
a
g
e-
として，去される.但し ， I
H
Iは履歴データベース H に含まれる要素数とする.
このlI
f
i，h
a
v
e
r
a
g
eは，データベース内の組合せ傾向を表していると考え，そのベクトルと問い
合わせベクトルの交点によってできるベクトルは，問い合わせベクトルに最適な解となるデータ
ベースの組合せ傾向を考慮した組合せを表しているものと考えられる.従って，その特徴ベクト
ルとの以下の類似度が最大となる特徴ベクトルをもっ組合せ hを適切な解と考える.
・
￨
I
I
I
q
γ.
，
Ck(
v
e
c
t
o
r
(q
)
)1
hωe
r
αg
e
)
，I
I
I
I
q，
.
， Ck(
v
e
c
t
o
r
(ん 附αg
e
)
)1
日
s
i
m
i
l
αr
i
t
y(
v
e
c
t
o
r
(h
)
mし，Ilxllは，ベクトル
Z の大きさを表す.
国5
.4の例において ，h
a
v
e
r
a
g
eは，全ての組合せ履歴の組合せ傾向を表している.従って ，h
a
v
e
r
a
g
e
を計算した後は ，q
1と んv
e
r
a
g
eの交点から，最近傍となる組合せが解として得られる.もし，複
数の組合せが最近傍として見つかる場合には，それらを解リストとして，表示する.
この手法は，図 5.4のようなクラスタが一つだけしかない場合には，有効に解を見つけること
ができると考えられる.しかし，図 5
.
5の様に，一つ以上のクラスタが存在する場合には，全ての
組合せベクトルを平均すると，クラスタ内に含まれない平均組合せベクトルが得られるため，こ
の手法が有効に働かない.そこで，次の新しい手法を考える.
手法 g
必
: この手法 2は，手法 lの重み付け平均ベクトル h
句
a
a
みf
付
dけ干
j
f
-主
均
J
り
5
J
べクトルを用いる.この手法で用いた重みは，問い合わせ qと組合せ履歴 hの類似度
によって決定する.以下に重み付け平均ベクトル h町 _
al'e
rαg
eについて詳細を述べる.
h
乞hEll(sim(IIC
[
，
.
.
.
， Cnv
e
c
t
o
r
(
q
)‘I
I
q・ .C"1
'
e
c
t
o
r
(h
)
)e
v
e
c
t
o
r
(
h
)
)
I
H
I
I
'
w
_
a
l
'
e
r
a
g
e一
l
ス
1
5
.
Gは，ベクトル空間内の平均ベクトルと h
a
v
e
r
a
g
e重 み 付 け 平 均 ベ ク ト ル 九!
_
a g
eを表し
問叩
ている.、￨え均ベクトル hαv
e
rαg
eは，全ての組合せ履歴の平均であるために，問い合わせに対して
適切な組台せ傾向を表していない.この例では，問し、合わせベクトルは，右側のクラスタに近い
ため，これらの組合をより強く意識した組合せ傾向を計算する必要がある.重み付け平均ベクト
ルは， f~司し、合わせに近い組合せ履歴に重み付けする事により，これらの組合せ傾向を重視した物
となる.つまり ，hw_a何日夕は，問い合わせに近いクラスタの組合せ傾向を表現することができる
ために，得られる解はより適切な物となる.
第 5章
7
4
仮想スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
N
xl
仁J
一
一
o h Hω35
ビ︽
半
h
a
v
e
r
a
g
e
×
×
×
￨×
answer
×
x
×
×
×
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
t
yofC
q1
図5
.4:ベクトル空間内の haverage とクラスタを考慮した解
N
。
坤
xx xx
X
gρM
v
X
a
~
u
×
a
〉
、
×
'h
.
X
E
E
E
E
'
e
し3
ー
×
hw_average
ー
同-ー
〈
亡
q1
x
X
×
××
× X
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
t
yo
fC
図5
.
5
: ベクトル空間内における ha凹 叩ge と hw_a附 '
a
g
e
5
.
3
. 動作データの制作と検索
7
5
5
.
2
.
3 デジタル素材のための記述と表示
3DCGオブジェクトの印象を記述するために 3DCG素材オブジェクト記述・表示システムの
プロトタイプを試作した.このシステムでは，グラフイカルユーザインターフェースを用いて，素
.
6にプロトタイプ
材オブジェクトの印象語記述や，検索結果を表示することが可能である.図 5
システムの画面例を示す.また，図 5
.
7に組合せ履歴データベース検索結果表示ツール画面例を
示す.
暖かな感じ
。
く
>lO 2<診
自然な感じ
図5
.
6
: 記述・表示システム画面倒
5
.
3 動作データの制作と検索
5
.
3
.
1 モーションキャプチャシステムと身体動作データ
コンピュータの進化と共にコンピュータグラフィックスは詳細な物となり，現実の映像を見分け
がつかなくなってきている.そのような，現実同様の仮想空間においては，実際の人物を合成す
7
6
第 5章
s
e
t
仮想スタジオのためのデジタル素材の険宗とオーサリング
o
b
j
e
c
t
2
3
1
図5
.
7
: 検索結果表示ツール両面例
7
7
5
.
3
. 動作データの制作と検索
る場合だけでなく，実映像と見分けがつかないような仮想人物キャラクタを配置する事が望まれ
ている.仮想人物キャラクタは，その他の仮想物体同様に非常に詳細な物が制作できるが，オー
サリングシステムで作成した動作データは，どこかぎこちなく，実際の人物の動作データを使用
する場合が多い.
従来，人物動作データは，ビデオで撮影された物をトラッキングしてデータを作成していたが
[
6
2
]
. モーションキャプチャシステムの開発によって，動作データを計測して直接的に三次元の時
系列データとして使用する事が可能となっている.現在では，数多くのモーションキャプチャシ
ステムが開発され，販売されている.モーションキャプチャシステムにはワイヤレス方式 [
6
3
]や
光学式等の様々な方式のシステムが開発されている.
本研究では. MotionA
n
a
l
y
s
i
s杜の光学式モーションキャプチャ装置 E
v
a
[
7
2
]を使用し，身体動
作データを利用している.これらのモーションキャプチャ装置は
ゲーム製作会社やテレビ放送
局などで，ゲームの制作や動画像コンテンツの制作に利用されている. EVaシステムは光学式で
あり，同時に最大 21点のマーカを 6台のカメラで計測することができる.また，最大サンプリ
ング時間は 1
/
1
2
0秒である.計測用コンビュータから送られた 2次元の位置情報は，ネットワー
クで接続されたホストコンビュータによって定義されている人物モデルの時系列データとして計
算され，出力される.
人物の動作をデータとして取り込むためには，数多くのマーカを関節に取り付ける必要がある.
モーションキャプチャシステムは，全てのマーカの位置を 3次元グローバル座標系の座標値とし
て計算する.従って，動作データはマーカの数と同数の時系列データとなるため，直観的には，動
作データは，マルチストリームの時系列データとして扱うことができる.制作者は，このデータ
を用いることで 3次元仮想人物キャラクタをなめらかに動作させることが可能となる.
仮想、キャラクタに動作データを適用するためには，ある種の 3DCG制作アプリケーションが
必要となる.モーションデータを取り込んで使用した後に，それらのデータの再利用を行うこと
は，仮想、キャラクタの制作コストを削減する意味でも大変有効である.しかし，再利用を実現す
るための動作データをアーカイブからどのように検索し，新たな動作データを制作するべきかと
いう問題は，非常に重要となる.また，獲得した動作データを適用する場合，計測した人物と異
なる大きさのキャラクタに適用させる場合が多い.そのような場合には，データの調整が必要と
なり [
61
]
[6
5
]，データの検索やオーサリングを支援するシステムの構築が望まれている.
5
.
3
.
2 人物スケルトンモデル
現花.
の標準
HU¥
lI
ANOIDANI
¥
lI
A
T
I
O
NWORKINGG
R
O
U
P
[
6
8
]は VR
l
¥I
Lを用いた人物モデル
H
A
N
I¥
lI
Oについて提案している.その目的は. VRML98で記述した VRML人物モデ
ルの標準化を行うことである.一方，モーションキャプチャシステムは，異なる人物モデルを用
7
8
第 5章
仮想スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
いて，データが生成される.本研究で使用したモーションキャプチャシステムの人物モデルは，
H-ANIMO人物モデルよりも単純なものであるため，モーションキャプチャシステムで生成され
た動作データを直接適用できない.しかし，提案されている H-ANIMO人物モデルの概念を適用
し，モーションキヤプチャ装置で生成されるデータが適用可能な簡単化した階層的な人物モデル
を再構築する事は可能である.そこで，本研究では提案されている VRML人 物 モ デ ル を 単 純 化
し
， 1
8本のセグメントで構成される人物モデルを再設計した.この人物モデルを仮想スタジオの
.
8に仮想人物キャラクタの例を示す.
ための基本人物モデルとして用いる.図 5
1
.ト
t
ea
d
2
.Neck
3
.Upp
e
r
T
o
r
駒
4.L
杭 S
h
o
u
d
e
r
5. 時 ~tSho叫 der
6
.
L
I
的Upp
e
r
A
r
m
7
.時 前t
U
p
p
e
rArm
8
.
L
鍋 L
owArm
9
.問ゆtLowArm
1
0
.
L
e
f
tト姐nd
刊 . 関 節t
Hand
。
1
2
.LO'削 r1
i
町s
1
3
.Leftn語~
1
4
.問ゆt
T
h
i
g
t
唱
1
6
.L
e
f
tLowL
e
g
16. 同 ~tL(附 Leg
1
7
.L
e
f
tF
o
o
t
恰.問 ~tF∞t
図5
.
8
: 三次元仮想人物キャラクタ
5
.
3
.
3 動作データのための階層化記述モデル
動作データを VRMLで表現できるフォーマットへ変換することによって，その動作データの
内容を表示することが可能となり，データの特徴を確認することが容易になる.しかし，適用さ
7
9
5
.
3
. 動作データの制作と検索
れるデータは各セグメントの動作データを再現するための数値データや，そのセグメントの構造
の情報だけであり，動作データの意味的な内容に関する記述機構が欠如している.動作データは，
時系列の数値データである.従って，動作データの検索機能については，ビデオデータベースで
6
9
]
[
7
0
]
. これらの手法を用いるためには，何らかの意味
研究されている様々な手法が有効である [
的な内容記述が必要となる.そこで
本研究では動作データの検索に用いるための内容記述を行
う目的で階層型記述モデルを提案する.
人体は直観的には，それぞれの部分は p
αr
t
・o
f関係で構成されている.それぞれの部分は異なる
振る舞いをしており，人体の複数の部分の動作が組み合わされることによって，意味的な動作を
表現する.我々は，人物骨格モデルの各セグメント聞の p
a
r
t
o
f関係を考慮した動作データの意味
的な内容を記述するために
4つのレイヤから構成される記述モデルを定義した.この記述モデ
ルにおいては，上位レイヤの意味的な記述は，下位レイヤの記述とは異なる場合がある.また，上
位レイヤは下位レイヤと比較すると，より抽象的で印象的な情報を記述している場合が多い.以
下に，このマルチレイヤ記述モデルについて述べる.
-全身動作記述レイヤ:
このレイヤでは"ぐるりと回って"とか"白鳥のように"といった全身の動きが記述される.
-半身動作記述レイヤ:
このレイヤでは，以下の 2つの部分から構成されている.
一上半身部:
この記述部では，腕部，頭部，胸部から構成されている.この記述部では"手をたた
くぺ"拍手する"等のように記述される.
一下半身部:
この記述部は，足や腰等の人物モデルの下半身の動作について記述される.この記述
部には，
吋可かを蹴る"等のように記述される.
-機能部位記述レイヤ:
この記述レイヤでは，以下の 5つの機能部分から構成されている.
頭部記述部:
頭と首のセグメントから構成されており首を振る"等の記述が行われる.
胸部記述部:
1同の上部のセグメントと肩のセグメントから構成されている.
-腕記述部:
この記述は，左右の腕の情報を記述する.それぞれの腕は，上腕部と下腕部，手部か
ら構成されている.この記述部では"肘を曲げる"等の記述が行われる.
第 5章 仮想、スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
8
0
一腰記述部:
この記述部は，胴体下部だけから構成されている.この記述部では"腰を動かす"等
の記述が行われる.
一足記述部:
この記述部は左右の足の情報を記述する.それぞれの足は，大腿部，腿部，足部から
構成されている.この記述部では"膝を曲げる"といった記述が行われる.
.セグメントレイヤ:
8本の各セグメントについて記述される.
このレイヤでは 3D仮想キャラクタを構成する 1
これらの 4階層からなる階層型記述モデルを図 5
.
9に示す.
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図5
.
9
: マルチレイヤ記述モデル
下位のレイヤにおいては，非常に基本的な動作となり容易に動作の意味が理解で‘きるため，動
作データの内容を容易に記述することができる.しかしながら，
日立レイヤにおいては，傾雑な
5
.
:
3
. 動作データの制作と検索
8
1
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1
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J
)きの記述や抽象的な内容についての記述が必要となるために，それらの記述が困難となる.例
えば，ダンサの動きを考えてみると，下位部分では速い手の動きゆっくりとした足の
動き"等というように，容易に記述できるが，それらを上位記述部で記述する場合には，複合的
な動きが何を表現しているかを理解して記述する必要がある.つまり
上位記述レイヤに記述す
るためには，動作が表現する意味を理解する必要がある.
5
.
3.
4 ビデオ代数の拡張
これまでに述べたように各セグメントのデータは，時間軸を持つ時系列データであるため，モー
ションキャプチャで獲得された動作データはビデオデータによく似た特徴を持つ.しかしながら，
人体モデルは，複数の部分から構成されており，それぞれの部分が独立して動作するので，その
動作について記述するためには，記述モデルには以下のような拡張を考える必要がある.
-マルチストリームデータ
a
r
t
o
f関係や階層関係
-人物モデルを構成する各部品の関係は p
V
e
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sらのビデオ代数を拡張した
本研究では，これらの特徴を持つデータを記述するために. ¥
ビデオ代数表現をf!1"、る.ビデオ代数は以下のようなビデオの演算を実現する目的で定義づけら
れている.
- 制 作j
寅算
撮影したそのままのビデオのインターパルを計算するために用いられる.その結果は，ビデ
オを表現した木構造のノードとして表される.
-合成演算
これらの演算は.ビデオ表現の積，和，共通部，差を合成することで用いられる.この演算
は
2 つの、ìf~ 行したビデオインターパルの合成を可能とする.
• H
¥
)
J決算
これらは.どのようにビデオや音声が再生されるかを明示する機能をもっ.
-記述演算
これらは，ビデオインターパルに記述を行ったり，記述内容を隠蔽する機能をもっ.
これらのビデオ代数を，モーションデータへ適用するためには拡張が必要となる.以下に，本
研究で行った拡張について述べる.
-マルチストリームデータの処理
モーションデータのマルチストリーム上での動作データの操作
第 5章
8
2
仮想スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
-マルチレイヤ記述の処理
一つ以上のレイヤ上で動作データを操作
-繰り返し動作の処理
動作データの繰り返し操作
-記述内容の継承
上位階層から下位階層へ記述内容を継承
特に繰り返し動作に関する記述は，ダンスのような動作データを表現する際に必要となる.例え
ば，ダンスの動作について考えてみると，ダンスの中には同じ動作が繰り返し行われることが多
い.これは，ビデオデータと全く異なる部分である.従って繰り返し演算はビデオ代数の積演算の
拡張として定義するべきである.また，繰り返しの単位として繰り返し区間に記述されると，そ
の残りの繰り返される区間にも記述内容が継承される.されに，記述内容の継承についても，マ
ルチレイヤ構造を持つ動作データには重要な機能である.例えば"ゆっくり"という記述は，上
位階層から下位階層の部分へ継承され，下位階層の部分の記述にも有効となる.また.また"回
転"といった動詞的な記述は，上位階層から下位階層へ付加的に継承することでに'回転を行って
いる腕の動き"といったより深い意味的な内容を表現することができる.また，マルチストリー
ム記述，マルチレイヤ記述も動作データの記述モデルとして非常に有効な者である.以下にこれ
らについて述べる.
マルチストリーム記述: マルチストリーム記述は，一つ以上のストリームからなる動作データの
表現を記述する.たとえば，頭の動きを headと n
eckの両方の動きの和として用いて記述するこ
とができる.図 5
.
1
0にこの例を示す.この例では記号
1 がその和を意味する.
にコ ーt~on
Head
Neck
図5
.
1
0
: マルチストリーム記述
マルチレイヤ記述: ユーザは，複数のレイヤの動作データを新しいデータとして検索や結合が可
hestのある区間 bを新しい動作データの記
能である.例えば，ユーザは， Headのある区間 αと C
.
1
1にこの例を示す.
述として新しい動きを記述することができる.図 5
5.
4
. 3Dオブジェクトとしてのデジタル素材
83
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加
…
民
町
叫
…
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凶
α
均
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叫
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Lef
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RightShoulder
図5
.
1
1
: マルチレイヤ記述
5
.
3
.
5 動作記述・ブラウジングシステム
これまでに述べた動作データの記述を行うためには，動作データの制作や検索，ブラウジング
を行うためのシステムが必要となる.例えば
ユーザは"手を素早く動かす動き"を検索したいと
考えるかもしれない.これに対して，本研究では動作データを検索・表示するための VRMLを用
いたプロトタイプシステムを実装した.図 5
.
1
2に動作データの制作・ブラウジングシステムのプ
ロトタイプを示す.このツールを使うことでユーザは，それぞれの特定の部分に対して，特定の
動作を記述することができる.このシステムは以下の特徴を持つ.
Rl¥ILフォーマットに変換
-モーションキャプチャで獲得された動作データを V
• VRMLによって表現された人物骨格モデルを使用
-音楽に同期して，ダンスの動作データを再生可能
-ユーザは各セグメントをクリックすることで，その記述データを対話的に記述する事が可能
5
.
4 3Dオブジェクトとしてのデジタル素材
5.
4.
1 Javaを用いた VRMLカプセル化オブジ工クト
デジタル素材のための制作 ・検索環境において，検索されたデジタル素材の合成や表示，再生
を行いながらテストを行っていく必要がある. ¥
"R
¥
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Lはインターネットやイントラネット上でテ
¥
lIL98は動作データを持つ仮想空間を構築す
ストを行う場合には，非常に有益である.現在. VR
るものとして最適な物であると考えられている.また. J
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a言語は VRML98データ上で様々な
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)を用い
動作を定義する事が可能である. SGIが提案している E
第 5章
84
仮 想、
スタジオのためのデジタル素材の検宗とオーサリング
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2
: 言己述・ブラウジングシステム
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5.
4
. 3Dオブジェクトとしてのデジタル素材
8
5
れば， .
Ja
v
aは VRMLデータを Javaのクラスファイル内にカプセル化することができる [
7
1
]
.こ
れらの 3DCGオブジェクトは，第 2章，第 3章で述べたカプセル化技術を用いて，カプセル化さ
れており，仮想スタジオのための 3DCGオブジェクトデータベースの開発を目指している.
5
.
4
.
2 マルチレベル動作制御機能とマルチレベルインデックス
ユーザの要求は多種多様であり，そのような要求を満たす 3Dコンテンツを作成するためには，
非常に多くの労力を必要とする.また，高度なサービスを要求するユーザもいれば，低レベルの
サーピスで満足する者もいる.本研究ではこの問題を解決する手法として， 3D多レベル複合オブ
a
v
a言語でカプセル化された 3D多レベル複合
ジェクトを提案し，その詳細を第 3章で述べた. J
オブジェクトは，メソッドとして複数の関数を内包している.それらは，ユーザのレベルに応じ
てマルチレベル動作制御やマルチレベルインデックスを実現する事が可能である.
3Dデータは 2Dデータとは異なる性質を持っている.ユーザは仮想空間内でオブジェクトを操作
したり，ウォークスルーを要求する.従って，制作者は仮想空間内において，マ白を開けるヘ"明
かりをつける"等の，ユーザが要求する動作を実現しなければならない. 3Dオブジェクトのメソッ
ドは，これらの操作を実現する.また，ユーザのレベルに応じて動作制御機能を制限する事がで
きる.
:
mオブジェクトを効果的に検索するためには，制作者がいくつかの索引情報を付加する必要があ
る.しかし，索引情報を記述や作成には，多くの労力が費やされる.従って，多くの索引情報を
使用するユーザには
それに見合った対価を要求する事が望ましい.提案する 3Dオブジェクト
は多レベルな索引情報をカプセル化し，ユーザのレベルに応じた索引情報を提供することができ
る.従って，多くの対価を支払って高いレベルを有するユーザには，多くの索引情報が提供され，
低レベルなユーザには制限を与えることが可能である.これにより，ユーザは必要な索引情報を
適切な対価で利用することが可能である.また，制作者側にとっても，多くの労力を費やした索
引情報には，それに見合った対価を得ることができる.
5.
4.
3 著作権管理機能
EAIは ¥'Rl
¥I
Lデータを J
m
'
aのクラスファイルにカプセル化するために，ユーザやアプリケー
ションプログラムから，生の ¥
'
R
:
¥
I
Lデータを隠蔽化することができる.これまで，カプセル化機
能について述べてきたが，その手法を用いて仮想スタジオの素材に使用するオブジェクトに適用
できる.このカプセル化したユーザ認証メソッドによって，不正なユーザからの 3Dオブジェク
トの振る舞いを制限させることが可能である.このユーザ認証メソッドを用いて，認証された正
規ユーザだけが使用可能な 3D仮想空間を作成することができる.
8
6
第 5章
仮想スタジオのためのデジタル素材の検索とオーサリング
5
.
5 結言
本章では，仮想スタジオに用いるデジタル素材の制作，ブラウジング手法について述べた.ま
た，第 4章で述べたベクトル空間モデルを用いた部分一致検索手法を用いたデジタル素材の検索
手法について述べた.さらに，動作データに関するマルチレイヤ・マルチストリーム制作システ
ムについても提案し，実装の問題についても述べた.これらは，実用的なビデオ制作のための 3D
オブジェクト管理システム構築に向けた第一弾であり，今後の課題として動作データを記述する
ために必要な集合演算子の拡張と，動作データのための適切な問い合わせ言語の研究や検索手法
の研究が挙げられる.
8
7
第 6章 結 論
本論文では，デジタルコンテンツの流通管理と検索に関する課題を解決するためにデジタルコン
テンツが持つ特性に着目し，解決方法を提案した.現在
インターネットで広く用いられている
デジタルコンテンツとその流通管理，検索方法は以下の特徴を持つ.
-品質を損なわない複製が容易
-加工が容易
-素材として再利用が可能
• 2次記憶媒体やネットワークで流通
本研究では，これらの特性を考慮したカプセル化による新しいデータ管理手法や流通管理，検
索手法について研究を行った.以下に本研究の総括を行う.
第 2章では，カプセル化デジタルコンテンツとそれを用いた著作権・版権管理手法について述
べた.カプセル化デジタルコンテンツは，通常のデジタルコンテンツを不正な利用から保護しな
がら様々なサービスを提供する目的で，処理メソッドと共にオブジェクトへカプセル化した物で
ある.これにより，ユーザやアプリケーションプログラムは
内包するデータへの直接的なアク
セスが制限され，あらかじめ用意されている処理メソッドを通じて
サービスを享受できる.処
理メソッドには，ユーザ認証機能が付与されており，カプセル化デジタルコンテンツが，使用さ
れる際に自律的に起動させて，ユーザが正規なユーザかどうかを調べ，不正なユーザの使用を制
限する.従って，正規ユーザからの二次的な配布に対しても，著作権管理機能が有効となる.
このような機能を持つカプセル化デジタルコンテンツのーっとして，静止画像データを J
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)を試作し，その有効性を確認した.
でカプセル化した EI
第 3章では，カプセル化デジタルコンテンツの課金モデルについて述べた.我々が，カプセル
化コンテンツを提案した後に，様々なカプセル化デジタルコンテンツとその流通機構について提
案されている.しかし，それらのカプセル化デジタルコンテンツは暗号化やデータのセキュリテイ
を重視しており，カプセル化デジタルコンテンツのもう一つの特徴である複数のメソッドによる
サービスの変更機能については，言及されていない.我々は，カプセル化デジタルコンテンツが
第 6中:
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持つ，メソッドの切り替えによる安全なサービスの変更手法と，それに適合したサービスの範凹
に課金するサービスレンジ課金モデルを考案した.本研究ではサービスレンジに基づくサービス
変更機能を持つ 3DCGE¥
I10を試作し，その有効性を確認した.
第 4章では，カプセル化デジタルコンテンツを素材として利用した場合に発生する検索の問題
について，データベース内の組合せ傾向を考慮した部分凋致検索について述べた.通常，マルチ
メディアコンテンツは
その特徴量を多次元の特徴ベクトルとして表現し，その特徴ベクトルを
用いてコンテンツ間の類似度を調べ，高い類似度を持つデータを解として出力する.
デジタル化コンテンツの場合は，素材として組み合わされて利用される事が多く，決定した変ー主
に適切な組合せとなる素材の検索が求められる.このような検索は部分一致検索として，従来か
ら研究が行われているが，過去の組合せ傾向を考慮した検索が行われておらず，場合によっては
特異と思われる様な解が得られる場合がある.
本研究では，この様な問題を解決するために，ベクトル宅問によるデータベース内の組合せ傾向
を考慮した部分一致検索手法を考案し，シミュレーシヨン実験を行い，その有効性を確認した.
第 5章では，放送業界で普及しつつある仮想スタジオで!日いる仮想セットの素材の検定子法と
して，第 4章で述べた部分一致検索手法を適用し，本手法の有効性を再確認すると共に，壬ーショ
ンキャプチャシステムで得られた動作データを検索するための，階層型記述モデルの提案を i
fっ
た.この記述モデルは，ビデオデータベースで用いられた手法を拡張しており，ビデオデータベー
スの技術が仮想人物キャラクタ動作データを格納したデータベースへの適用が可能であることを
確認した.
8
9
参考文献
[
1
] 木俵豊，田中克己，上原邦昭:版権管理のための Javaによる画像データカプセル化，情報
処理学会研究会報告，
97-DBS-111，
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4回情報
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・
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[
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] 中嶋春光，宮崎一哉，中川治哲男:カセキュアデジタルコンテンツ配布システムー DIGIGUARDにおける課金処理方式，第 5
7回情報処理学会全国大会講演論文集，分冊 3， p
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] 庵祥子，三宅延久、曽根岡昭直，玉井誠，情報販売方式における不正コピー防止方式の提案，第
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] 玉井誠ラ庵祥子，三宅延久?曽根岡昭直.情報販売方式における不正コピー防 1
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.
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[
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] 武井秀明，上野正巳三宅武司令三次若作物における著作権管理法の提案.第 57[
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] 木俵豊，杉山裕一.田中克己:多レベル複合オブジェクトに基づく 3Dデ ジ タ ル コ ン テ ン ツ の 課
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謝辞
本研究の遂行，ならびに論文の作成にあたり，懇切なるご指導を賜りました神戸大学大学院自然
科学研究科(情報メディア科学専攻)田中克己教授に謹んで感謝の意を表します.本論文をまと
めるにあたり，有益なご助言とご教示を賜りました神戸大学工学部北村新三学部長，神戸大学都
市安全研究センター上原邦昭教授，神戸大学工学部
原真知子助教授，
瀧和男教授，神戸大学自然科学研究科草
神戸大学工学部田島敬史助手に謝意を表します.
本論文の作成にあたり，ご配慮を賜った株式会社神戸製鋼所佐藤慶士重役，電子情報研究所川
田豊所長，米国康司主任部員，情報通信研究室西元善郎室長，宗陽一郎氏，通信・放送機構神
戸情報通信研究開発支援センター多国淳センター長，北英治副センター長神戸市震災復興本部
統括局マルチメディア推進課故木村義秀課長，宮田克行課長，木村陽一郎主査，
神戸市健康福祉局
井戸充茂主幹，神戸市教育委員会
ト部哲次郎氏，
藤本幸也主査，神戸市住宅局
浜上正史
主査に深く感謝します.
本研究の遂行にあたり
ご助言ならびにご協力いただきました通信・放送機構神戸情報通信研究
開発支援センター木邑信夫主任研究指導員，神戸リサーチセンタ一次世代デジタル映像通信に
関する研究開発プロジェクト川口知昭研究員，飯嶋亨研究員，日本 IBM株式会社是津耕司氏，
伊藤忠テクノサイエンス株式会社山田秀秋氏
夫氏. NTT神戸支庖
日本ヒューレット・パッカード株式会社遠近宣
土居明弘氏，松下電器産業株式会社角谷和俊氏，スタジオイーハトーヴ
西谷尚之代表取締役，神戸大学
田中研究室
小磯健吾氏，波多野賢治氏. ?事扶美氏，河内美
樹氏，杉山裕一氏，松本好市氏に感謝します.
本研究の遂行にあたり
研究素材としての貴重なコンテンツを制作していただき，ご提供いただ
いた財団法人神戸市開発管理事業団こうべケーブルビジョン中野靖センター長，石原高夫チーフ
ディレクタ，中本伸哉ディレクタ，神戸市マルチメディア養成講座事務局
武田和生氏，布施保徳
氏，黄一棟氏，田村教生氏，堀有木氏，クリエータの方々に感謝します.また，論文の作成にあ
たり，ご協力いただいた株式会社神戸製鋼所電子情報研究所の皆様，通信・放送機構の皆様，神
戸大学工学部
情報知能工学科
田中研究室の皆様に感謝致します.
最後に，日頃より研究活動を支えてくれた家族，父母木俵憧・静子，義父母大種謙一・一子，祖
父木俵稔，義祖母大穂みつ子，黒田良輔・直美，華，圭，三上浩二・塵子・真歩，大檀哲至・幸
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表沙恵子・美穂・稜に感謝します.
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-木俵豊，田中克己:ベクトル空間モデルのデータ分布の全体傾向を考慮した部分一致検索，情
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9
9
7年
• 1
事 扶 美 ， 河 内 美 樹 ， 木f
長豊，田中克己:仮想、スタジオのためのディジタル素材のオーサリ
197，1
¥0. 6
，
1
- 9
7-DBS-113-13，p
p
.
7
78
2，1
9
9
7年
ングと倹索，情報処理学会研究報告， ¥'0.
・
-杉山裕一，木俵
学会研究会報告，
豊 ， 田 中 克 己:
3
Dデジタルコンテンツのサービスレベル制御，情報処理
9
8・DBS-116(2)， p
p
.
3
6
7
3
7
41
9
9
8年
9
8
学術講演
-木俵豊，田中克己，上原邦昭:画像データのカプセル化による版権管理手法，第 5
4回情報
，p
p
.
1
0
3
1
0
4，1
9
9
7年
処理学会全国大会講演論文集，分冊 3
-木俵豊， j宰扶美，河内美樹，田中克己，上原邦昭:仮想空間構築のための 3Dオブジェクトデー
5回情報処理学会全国大会講演論文集，分冊 3， pp.
48
5
4
8
6，
1
9
9
7年
タベース，第 5
•
j
畢扶美，木俵豊，田中克己
:
3次元デジタル素材のふさわしさによる組み合わせ生成，情報
7回全国大会講演論文集(分冊 3
)，p
p
.
2
6
52
6
6，1
9
9
8年
処理学会第 5
・
表彰
-第 54回情報処理学会全国大会優秀賞:画像データのカプセル化による版権管理手法，第 5
4
回情報処理学会全国大会講演論文集， 1
9
9
7年