2 月 9

またまた、随分と更新の間が空いてしまい申し訳ありません。

C判定を受けていた僕の論文ですが、何回かのやり取りを得て、ようやく掲載が決定いたしました!!良かった~。

正直、本当にこの1本を通すのはきつかった。ただ、この経験を通して多くのことを学びました。
これは僕の場合だけかもしれませんが、論文を一行書くのにもものすごい神経と頭を使いました。一つには自分の研究の弱点を自分でも痛いほどわかっているのですが、それでも相手にこの研究の有用性を伝えるための論理武装を綿密に行わねばならず、その試行錯誤にかなりのエネルギーを使った気がします。
そのため、僕の場合なかなか勢いに乗って一気に書くというわけにはいかず、非常に時間がかかりました。今までビジネスでもプレゼン資料や技術資料をたくさん作ってきましたが、それとは使うエネルギーがまったく違います。

あたりまえかもしれませんが、論文誌に投稿したり、学会に投稿して発表するというのが博士の実績を測る指標である以上、論文の執筆や学会の準備にはかなりの時間を取られます。僕の場合、実際の研究時間の半分を取られるといっても過言でないかもしれません。ベンチャーで開発よりも論文やテストに時間を多く使うというのはあり得ないですね。
もちろん論文執筆という作業を通して、自分の研究の粗がわかったり、研究の新規性等の緻密な論理武装が行われるなど、色々と貴重な経験になるわけですが、ベンチャーの開発は「使えればいいじゃん」という世界なのに対して、研究の世界は「何が従来のものと比べて違うの?何が良くて、何が新しいの?」という世界なので、頭の使い方がまるで違います。そんなこんなで、会社と大学の間を行き来するたびに頭の中身をガラッと切り替えねばならず、これがなかなか大変でした。

あと今回思ったのは、論文執筆を見越してとにかく実験用バッチプログラムは事前に色々と開発しておくのが吉ですね。今回は最初の投稿時には実験データが圧倒的に不足してました。(自覚はしてたんですが、その時はとにかく時間が足りませんでした。)
まずは既存手法など自分の研究と比較対象になりそうな論文の実験手法を調べて、それを実装しておく。その上で自分の研究手法を実装したプログラムを色々とチューニングすれば、少なくとも論文向けに最適化され、かつそのパラメータチューニングの過程も立派な検証データになります。

まあ、ここらへん普通の研究者にとっては常識なんでしょうが、僕のようなにわか研究者には良い経験でした。

正直今回投稿した内容は、自分で完全に納得いったものではないので、次こそは自分が納得できるものを書きたいと思ってます。なんにしても今は1本通すことができて少しほっとしてます。

と、思ったら教授からはD2も終わりなんだから早く次を出さないと卒業できないぞーというプレッシャーが・・・。

12 月 1

この間出した論文誌への投稿、査読結果が戻ってきました。(査読というのは、論文誌に載せるかどうかの判断のためのレビューのこと)

結果は、C判定。つまり、色々修正とか問題点とか指摘されて、その回答如何で掲載するかどうか決めるというもの。

覚悟はしてたけど、なかなか厳しい結果・・・。

とりあえず、先生とも打ち合わせて大まかな方針が決まったので、これからまた頑張ります・・・。

11 月 10

今年は後期に授業を1つとっているのですが、これが正直残念な感じです。

授業の進め方は、講義資料のプリントか教科書をプロジェクターに映して説明するというやり方なのですが、どうも教科書を見ながらその時しゃべる内容を考えているという感じで、内容が前後したりして、スッと頭に入りません。

プロジェクターは教科書を映したものなので、字がちっちゃくて読みづらいですし、時々どこを説明しているのかわからなくなります。

講義をする側の準備不足と、「理解してもらおう」という気持ちが感じられず、やっつけ仕事な感じが否めません。学生時代は授業が分かりづらいのは自分の集中力のなさと頭の悪さのせいかと思っていたんですが、やはりそういうわけだけではなさそうです。この講義が他の授業と比べてどうなのかは、一つしか授業を取っていないのでわかりませんが。

確かに大学の先生って、本業の研究や研究室内の雑務などなどと色々と他に仕事があるのは理解しているのですが、大学も立派なサービス業なわけで、こちらも高い授業料払っている上に貴重な時間を割いている以上(それこそ社会人なので時間の重さが違います)、それ相応のクオリティの教育サービスを提供してもらいたいと思ってしまいます。

ただ、それでも授業を受けるメリットはあります。それは独学をするにせよ、1.どこを自習すればよいかポイントがわかるという点、2.わからない時には質問できる相手がいるという点、3.自分が今まで存在を知らなかった手法の存在を知ることができるという点です。

学生時代にこの3点のメリットを享受できるのがいかにありがたいことかは、社会人にならないとなかなか気付かないところかもしれません。

というわけで、時間がどうにも足りなくならないうちは、引き続きこの授業は受けようと思います。

11 月 5

5月に開催されるMVA(Machine Vision Applications)という国際学会に投稿すべく、先週末は執筆活動をしていたんですが、いざ投稿と思って見てみたら、11月7日だった締め切りがいつのまにか一ヶ月先に延びてました・・・。

ま、早めに仕事片付けたと思えばいいんですけど・・・。なんか落ち着かないな。

10 月 1

ご無沙汰してます。10月の頭に入って少し忙しさも落ち着いたので、9月におこったもろもろについて、ご報告させていただきたいともいます。

1.技術評論社連載終了

途中、学会発表やら何やらで大分時間が空いてしまいましたが、無事連載が終了いたしました。

「OpenCVで学ぶ画像認識」

連載を持つというのがそもそも初めてのことだったので、貴重な経験ができました。この機会を与えてくれた技術評論社の方、背中を押してくれたジェイマジックや友人の皆様、そして読者の皆さんに感謝したいと思います。 

2.後期の授業開始

9月25日から、大学も後期の授業が始まりました。せっかく学費を払っているので、僕も(博士課程は特に授業を取る必要はないのですが)応用統計解析という授業を一つとりました。内容的には僕の研究分野との係わりも大きいので、楽しみにしてます。さてさて、ちゃんと授業についていけるかな・・・?
社会人になると数学を勉強する機会というのはなかなかとれないので、この機会を有効に使いたいと思います。

3.電気学会論文誌への投稿

昨日はじめて論文誌へ自分の研究を投稿いたしました。本当にぎりぎりまで、必死に実験してました。
博士号取得までには論文誌に最低2本が掲載されなければいけないのですが、そのための貴重な一本です。この後、査読にまわされて掲載の可否が判定されます。頼むからのってくれ~!

以上が、近況です。これから某国際学会への発表を準備しつつ、自分の研究をもっと発展させていこうと思ってます。

9 月 7

昨日、HIP/CVIM/PRMU合同研究会@慶應大学で研究発表してきました。

アカデミックなプレゼンをしたのは約10年前の修論発表以来なので、とても緊張しました。

評判は良かったのか悪かったのかはよくわからずですが、とりあえず無事終わってほっとしてます。

今度は今月末に控えている論文誌への投稿があります。今度こそ実験データをもっと作らないと。昨日の発表では主にそこを突っ込まれたので。

自分の発表以外では、1日目に行われたカーネル法に関するチュートリアルがとても面白かったです。今後の参考にさせてもらいます。

8 月 11

なんとか、9月の学会の原稿を提出しました。

論文を書いたのって、修士論文以来でだったので、正直しんどかった・・・。

これから発表までの間にプレゼン資料をまとめたり、追加の実験やったり、デモを作ったりする予定です。

今後、他にもたくさん学会や論文誌に投稿しなくちゃいけないことを考えると、研究時間の中のうちかなりの割合が論文作成などに使われることになりそうです。

でも、まだまだ今の研究は改良したいところがあるので、バランスとってやりたいと思います。

6 月 16

入学して一年半、ようやく1つ目の学会発表を申込みました。

途中テーマを変えたり色々とあって、個人的には不満の残る内容なのですが、まずは発表することでフィードバックを得られて次の研究にも繋がるだろうということで(もちろん、卒業もしなくちゃいけないので)、えいや!で申込みました。

発表は9月ですが、その1ヶ月前までには論文の形にしなければならず、まだまだやることが色々とあります。

あとは、国際学会も何か申し込まないとなあ・・・。

4 月 25

今日、うちの研究室のAssistant Professorが、ドクターの人たち向けにGPUプログラミングの講義をしてくれました。

GPU(Graphics Processing Unit)というのは、普通のPCに今や当たり前のように刺さっているグラフィックカードのこと。このグラフィックカードは、主にCGの描画処理を高速に行うためのものなんですが、これをコンピュータビジョンの分野に応用する動きが何年も前からありました。

僕もGPUを使ったコンピュータビジョンの高速処理の話は前々から聞いてはいたのですが、実際に手を動かしたのは今回が初めてです。

以前からサーバーにグラフィックボードを積めば、高速に画像認識できるだろうなあと思ってはいたんですが、実際手を動かして見てこれはかなり使えるのでは!?という思いを強めました。ちょうど自分の研究について、処理速度で悩んでいたというのもあり、いずれ検討する価値があるなと。

ただGPUでの処理は得手不得手が色々とあって、処理によってはCPUにやらせるよりも遅くなってしまう可能性もあるので、まずは自分の研究のアルゴリズムが固まるまでは心の片隅に留めて起こうと思います。

4 月 22

最近は、コーディングの方は一旦やめて、ひたすら自分の研究に関係する論文をあさってます。

本来なら、

  1. 研究テーマを決める
  2. 関連する論文を読み込み、自分の研究の「売り」を決める。
  3. 手法を決める。
  4. コーディングする。
  5. 実験する。
  6. 実験結果がOKなら学会等に投稿する。

という流れで行うべきなのですが、僕の場合新しい研究テーマに決めてから、2をすっ飛ばしていきなり4から始めてしまいました。

というのは、前々から個人的に惚れ込んでいた論文があって、とりあえずその論文をベースに開発をしたいという思い先行でコーディングに走ってしまったがためです。

結果として、その手法を改良することで、ある程度実際のビジネスの現場でも使えるものができそうな気がしてはいるのですが、いざそれを自分の論文としてまとめようとすると、「なぜその論文をベースに開発をしたのか」の論理が未だうまく構築できずにいます。

というわけで、まずは既存の手法を手当たり次第に調査して、その中で自分の研究の「売り」を明確にしようとしているわけです。ただ、僕の研究分野は最近なかなか学会でも「熱い」分野みたいで、発表論文も多くてそれらをカバーするのは結構大変・・・。

担当教授からも「そろそろ一本目の発表をしないとまずいよ」と言われてまして、しばらく踏んばらないといけません。

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