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検索対象: 学習コンピュータ 1979年12月号
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1. 学習コンピュータ 1979年12月号

物嵋 51 ワンポイント征服・ COBOL 纔型と二分脈 = テーブル・サーチで国鉄運賃を求める = 先月号では 2 次元テーブルの定義と集計のとり 方などを紹介したが , 今月は , 距離と運賃を対比 させた国鉄運賃一覧表から , 目的の運賃を探しだ す索表 ( テーブル・サーチ ) の 2 つのテクニック を紹介しよう。 高校 COBOL 研究会 3. 表の探索・一テーブル・サーチ 現在 , 国鉄の運賃は , 右下の表のように定められています。このとき , 次の図 1 のよう なレコードを入力して , 乗車距離に対する運賃を求め処理を考えながら , 表の利用の仕方 ( 一般に索表 - ーテープル・サーチという ) につい 乗車距離 (JöSHAKYöR 工 ) 0 4 8 6 て研究してみましょラ。 9 ( 4 ) 図 1 4 桁の乗車距離レコード ( 1 ) 3.1 線型探索 ( リニア・サーチ ) ( 2 ) ( 3 ) 文字どおり , 線型に , すなわち入力した距離数 ( 4 ) に相当する表の位置を上から順に , あるいは下か ( 5 ) ら順に探していく方法で , もっとも単純な方法と ( 34 ) 461 ~ 480 いえます。 ( 35 ) 481 ~ 58 上の「 0486 」の場合には , 表の上の位置から ( 5 の 961 ~ 1 , 网 探していき , 35 番目で該当する位置を見出し , 4 , 88 円を運賃として求めることになります。 2 , 921 ~ 2 , 960 ( 99 ) (IOO) 2 , 961 ~ 3 , 08 このとき , 表を構成しているひとつひとつのレ コード , たとえば 1 ~ 3 , 18 , 58 といったデー ア . lkm 未満は切り上げで計算している。 イ . この表は 3 , 000km までの部分を示している。 タの集まりをエントリ (entry) といい , 1 ~ 3 , 表 1 国鉄運賃一覧表 100 , 500 , といった項目をエントリ・フィール ド (entry field), また , この場合の距離のように表の索引に使用するキーの含まれた項目 を索引フィールド , その他の項目を内容フィールドと呼ぶのが一般的です。 したがって , 上の処理は , 入力された JöSHAKYöR 工によって , 索引フィールドの 距離の部分を見つけ , おなじ工ントリの内容フィールドを引きだす処理となることがわか ります。 円 距 CO 0 戸 0 0 1 1 っ 3 っ朝 1 4 1 ( 0 1 1 一 1 っ 1 18 120 140 4 , 78 4 , 88 7 , 68 16 , 88 17 , 网

2. 学習コンピュータ 1979年12月号

54 く言語講座・ワンポイント征服 → N KAGEN)/2 (JöGEN 十 0 → KAGEN 101 → JöGEN ・ COBOL> 線型探索とニ分探索 JöSHAKYöRI:KYöRI(N) キ → JöGEN (JöGEN ー KAGEN) : 1 PRI NT PRI NT → KAGE N を示すもので , 最初 , 上限には「エントリの数 + 1 」 , 下限には「 0 」をセットしておきます。 ②上限と下限の中間の値 N をもとめます。表の ェントリの中間の位置を見つけているわけですか ら , N は整数部分のみで十分です。 ③乗車距離が , 上でもとめた表の中間のエント リより小さいときは , N を上限と考えることにし ます。このことは , 表の CN + 1 ) 番目以上のエン トリを探索からはずすことになります。最初の表 の例でいうと , ( 51 ) 以上の部分がこれに当たり ます。 ④このときには , を下限にしますので , 表の 下半分が探索からはずされます。 ⑤両者がひとしいときには , そのエントリがも とめる項目になりますので探索が終了したことに なります。ただし , このケースは乗車距離が索引 ェントリにひとしい場合にしか生じません。 図 5 2 分探索の流れ図 T A N S A K U ・ M 0 V E 0 T 0 KA G E N ・ MöVE 101 TÖ JöGEN . TANSAKU—JUNB 工 . ( まöG N 十 KAGEN) / C 0 M P U T N 工 F JöSHAKYöR 工く KYöR 工 (N) 工 F JöSHAKYöR 工 > KYöR 工 (N) MöVE öWAR 工—HANTE 工 . G 0 T 0 PR 工 N T ー S H 0 R 工・ 1 Gö Tö PR 工 NT—RTN ELSE J 0 G N K A G N . ↓ F s C 0 M P U T S 2 . N N T 0 T 0 江öG N Gö K A G N G 0 0 WA R 工—H A N T 工 . T 0 0 W A R 工—H A N T 工 . T 0 G 0 T 0 T A N S A K U ・ ⑥上限から下限を引いて , 答が「 1 」のときは , そのときの索引フィールドに , 乗車距 離が含まれているときで , 探索はここで終了ということになります。この終わり方が多い はず。「 1 」にひとしくないときは , 上限と下限にまだ差がある一一 - すなわち , まだ探索し ていないエントリが残っているということですから , また , TANSAKU にもどります。 一般に , 2 分探索による探索の回数は , ェントリの数をⅣとすると 1 。 g2N でもとめら れるということが言月されています。たとえば , N = 1024 のとき探索回数は 10 となり ( 210 = i024 ) , ェントリの数が多ければ多いほど , したがって表が大きいほど , 線型探索 にくらべて有利な方法であることがわかります。

3. 学習コンピュータ 1979年12月号

圏第鴫 53 れるコードを前に出しておくと索引の回数が減って 効率の良い処理が期待できます。 商品コード在庫 もちろん , このときには → 1 0 8 5 商品コードの大きさの順 1 0 4 2 こだわる必要は などに と 1 0 7 5 も ありません。 く 良 2 0 2 5 古 く 一般に , 工ントリの数 る を〃とすると , 線型探索 る ロロ を行なうときの探索数は ロ ロロ 1 0 0 1 ーとなり , 工ントリ数が 2 2 0 2 0 大きくなると , 探索に要 ほとんど売れない商品 する時間も長くなります 図 4 商品コードの線型探索 ので , 次に説明する二分探索の手法が考えられまし 1 → BANGö JöSHAKYöRI : K YöRI(BANGö) BANGö十 1 → BANGö PRINT BANGO : 100 ERROR 図 3 線型探索の流れ図 T A N S A K U ーま U N B 工 . M 0 V 1 T 0 B A N G 0 . T A N S A K U . 工 F 江 0 S H A K Y 0 R 工 N 0 T KYöR 工 (BANGö) G 0 T 0 G R A T E R P R 工 N T ー S H 0 R 工 . A D D 1 T 0 B A N G 0 . 工 F B A N G 0 N 0 T G R A T R 1 0 0 G 0 T 0 T A N S A K U . R R 0 R ー S H 0 R 工 . D 工 S PLA Y マ 5 0 0 0 キロオコ工ルテ″ ータテ″ス・ G 0 T 0 D A T A ー N Y U R Y 0 K U . P R 工 N T ー S H 0 R 工 . M 0 V U N C H 工 N ( B A N G 0 ) T 0 P—U N C H 工 N . G 0 T 0 D A T A ー N Y U R Y 0 K U . 3.2 ニ分探索 (Binary Search) 「二分表引き」ともいわれ表を半分に区切って探索することをくり返していく手法です。 すなわち , まず , 表を半分に区切り , そのどちらの部分に探索するエントリがあるかを調 べ , 該当する半分の表をさらに半分に区切り , そのどちらに含まれているかを調べること をくり返し , 最終的に必要なエントリにたどりつこうというものです。次のページに , 流 れ図と関連する部分のコーディングの例をあげておきます。なお , ェントリの範囲を越え るデータは , 事前のチェックでこの探索の流れには入ってこないことにしています。ま た , 表を定義する部分は , 前ページとおなじものを使用することにしましよう。 以下 , その要点を説明しましよう。 ①上限と下限という 2 つの変数を設定します。この変数は , 表のどの範囲を探索するか v 0 S H A K Y 0 R 工 .

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52 < 言語講座・ワンポイント征服・ COBOL> 線型探索とニ分探索 このとき , 表の部分は次のようにコーディングできます。 W 0 R K 工 N G— S T 0 RA G S C T 工 0 N . 7 7 BA N G 0 P 工 C 9 ( 2 ) 0 1 KY 0 R 工—U N C H 工 N—H Y 0 P 工 C X ( 9 0 0 ) VA L U v 0 0 0 5 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 12 0 0 0 1 5 0 0 1 4 0 0 0 2 0 0 0 2 0 0 0 0 2 5 0 0 2 -5 0 ・・ ・・ 5 0 0 0 1 7 0 0 0 0 1 Y 0 R D F 工 N E S K Y 0 R 工—U N C H 工 N—H Y 0 . 0 2 H Y 0 ー E N T R Y 0 C C U R S 5 0 0 . 0 5 KY 0 R 工 P 工 C 9 ( 4 ) 0 5 U N C 日工 N P 工 C 9 ( 5 ) こで , ①は各ェントリの索引フィールドと内容フィールドの内容を長い文字の列とし て定義したものです。なお , 索引フィールドは前ページの表の「 1 ~ 3km 」のような表現 を「 3 km 」までのような表現になおしてあることに注意してください。 ②は , 上の距離運賃表を表として再定義したもので , ③は各ェントリが 38 回くり返さ れているという意味 , ④はその内容が距離と運賃という 2 つの項目からできているという ことです。いずれも表操作の基本的な考え方ですので , 下の図を参照して十分理解してく ださい。 ー→①で定義された文字列 ①②③④ 内所に 一場と リのこる モ一るす メ同あ意 ので注 ーー→②で再定義され , ③で 300 個の HYÖ—ENTRY に分けられた文字列 図 2 プログラムで定義された運賃テーブル さて , 線型探索は順序よく調べていこうという考え方です 0 0 1 5 0 0 14 0 ←・一一 から簡単なプログラムですみます。 ④で , K Y 0 R 工と U N C H 工 N と 配列の添字を記憶する領域を定義しておいて , ( 上の BA して定義されている。この部分の 全体は , HYö—ENTRY(3) NGöのように ) , この BANGöを 1 から 30 まで変えながら として , また , ひとつひとつは , K Y öR 工 ( 5 ) , U N C H 工 N ( 5 ) 索引フィールドを調べていくということです。次のページに として定義されている。 流れ図とコーディングの例をあげておきましよう。 両方をつき合わせながら調べてみると , この論理は理解できると思いますが , 3,CC0km をこえるデータが入ってくると , この表の全部のエントリを探索しても該当するものがな - いので , 手ラーとして処理することにしています。 しかし , このようなデータのエラー・チェックは , むしろ , 探索の前にしておくべきこ とですね。 また , この例題では , 索引フィールドは , たとえば「 461 km から 480 km まで」のよ うに区間で考えていますが , 商品コードなどのように固定的なものの場合には , よく使わ 三国志・史記・巌窟王・三銃士各@X町①巻水滸伝①②巻書店て、発売中 ! グロ / レコミックス

5. 学習コンピュータ 1979年12月号

1 2 、もくじ く本誌表紙〉デサイン構成 / 米村隆 , 撮影 / 田中学而 2 。進の話⑧ BI は「一 79 」か「ア」か ? ( 池孝三 ) データショウ & エレクトロニクスショー ' 79 フォト・ルポ 図解・テクニックキーイン一日土法 ( 3 ) ( 依田まさみ ) 80 年イにの展望 , テータショウ ' 79 ( 藤井琪ー , 西原令春 ) テクニカル・レポートの PAD によるフ。ロク、ラムク侖理設言 ( ニ村良彦 , 川合敏雄 ) コンピュータ・サイエンス⑩物体の動きまでもコンピュータか認識 / ( 辻三郎 ) アプリケーション・ルホ ワンポイント征服・ FORTRAN ①文関数定義文と関数副プログラムの違い ( 吉田敬ー , 成沢祥治 ) ワンポイント征服・ COBOL 線型探索と一 . う ) 探索 ( 高校 COBOL 研究会 ) 10 月号問題の解答解説 FORTRAN で求める " 安全停止のための余裕時間 " 実力チェック問題・ FORTRAN ⑩ , 入ネ結果の集計プログラム ( 産業能率大学 ) 特別解説マイコンはあなたの仕事をどこまてサポートできるか ( 池孝三 ) ストーリー出雲寺裕君 , SE 街道まっしぐら「サントス , スタート / 」 ( 山本勣 , 前田真人 ) マイコン技術 MZ - K の拡リ長 ( 1 ) ( 前田英明 ) 片方善治の誌上マイコン・スクール 今月のことばマイコン応用特集を読みこなせ ( 片方善治 ) ソフトウェアの基礎⑩う上散を求めるプログラムのイ乍成 ( 石川徹也 , 谷口啓ー , 川西弘志 ) のマイコン新製品 / マイコン情報 MZ-80K トライ・ルームのループと関数の BASIC プログラム ( 浜辺隆ニ ) 読者発表コーナー⑩マスター・マインド・ゲームのプログラム ( 掛下久生 ) わか使用記⑩マイ・コン Report TOP NEWS IBM が日本報処理システムを発表 / 市場規模 12 億ドルへーー 4300 登場 で米中古市場が活発化 / 年内 , 500 本の汎用プログラムが IPA に登録か メーカー / ューザー・ニュース / 新刊紹介 ⑩国内 / 海外ニュース / 1 月号のおしらせ / 新製品紹介 別冊付録あなたの実力をテストする ー。 = = ・ = ・情報処理検定試験対策問題集 ( 検定試験問題研究会 ) く付録表紙〉構成とコンビュータ・アート / 幸村真佐男 巻頭企画 19 の 。⑩きみの投球練習をコンピュータか審判します ( 文岩国男 ) 言語講座 ( 岩田安雄 ) 読者たあみなを 83

6. 学習コンピュータ 1979年12月号

丁ータショウ 79 20 < 巻頭企画 > 80 年代の展望 , C 0 漢 字フ・ リ ント LB P—8 0 1 1 S / L B P—8 0 2 1 S の特 4 1 9 ポ ( 6 4 X 6 亜亜唖唖娃娃阿阿杏 1 . ファン・フォールド連続紙 ( 1 6 インチ幅 / 1 2 インチ長 ) 及愛挨挨姶 2 . 毎分 8 . 0 0 0 行の高速プリント ( 8 L P I) 3 . ラインプリンタ / 漢字プリンタ 茜茜位位握握渥渥旭日 4 . 鮮明なプリント . ( 2 4 0 ドット / インチ ) 5 . LBP 命令による自動オペレーション 0 1 2 ポ ( 6 . プログラム・フォームオーバーレイ 4 0 X 4 亜亜唖娃娃阿何杏杏愛愛挨挨姶む逢逢 7 . マルチ・フォームオーバーレイ 8 . プリント・リプレイス ( フォーム修飾 / テータ修飾 ) 葵葵茜茜位位握握渥濃旭旭・芦芦梓梓為為 9 . 仕分けマーク 斡斡扱扱宛宛姐虻虻絢綯綾駿或 1 0 . 文字種類豊富 文字の拡大機能 ( 2 . 4 . 1 6 倍 ) 9 ポ ( 3 2 x 3 2 ) ( 平方拡大・平体拡大・長体拡大 ) 杳愛愛挨姶逢進 亜亜唖娃阿 1 2 ・ 検索機能 (F ー LE . ー D . PAG E) 1 3 ・ 低騒音ノンインパクト・プリンタ 葵葵茜茜位位握提渥産旭芦芦梓辞為ぁ 虻虻約物綾或粟東 斡幹扱扱宛宛姐衄 愛を挨検 始逢。葵 茜・ 亜第 娃岐円香を 幹物扱の宛第 梓物為 姐第 位位 握設温・旭松芦声 このサンプルは . キヤノン LBP—802 1 S でプリントしたものです。 図 2 高速ノン・インパクト型漢字プリンタによる出力例 ( 縮尺 1 / 3 ) る。処理に必要な単語は 10 万語までコンビュータに登録 しておくことができる。 かな漢字自動変換方式はカナタイプと同じ操作で簡単 に操作できるので , 素人でもデータ作成することができ る。ネックの大きい日本語データ入力における今後の方 向を示すものといえよう。 ②表示装置 キャラクタ・ディスプレイ装置に漢字で表示できるの は , 情報検索の際に大変みやすく有効である。また , 項 目を漢字表示した伝票フォーマットによるディスプレイ △ IBM3800 漢字プリンタ ・データ入力は処理が一段としやすいものになる。ショ の。印刷方式は 1 色 1 工程で 3 色同時ではないが , 流通 ウ会場ではこうした実演が多く行われていた。 業における各種ラベル印刷 , POP 印刷 , 各種帳票類のカ その他 , 漢字データ作成装置においても漢字表示を可 ラー・プリントなどに用途が期待できるとしている CP. 能とするディスフ。レイ装置が目についた。ディスプレイ 98 参照 ) 。キヤノンの LBP-8000 シリーズは侮分 8000 行 装置の漢字表示は , オフコンでは当たり前の機能になっ の超高速で , 文字種は最大 58 , 80 種まで拡大できる。ま ているが , 中大型コンビュータにおいても , ディスプレ た , 従来の同社製品は A4 版用紙に限定していたが , イ表示に関しては今後かなり普及するものと思われる。 8000 シリーズは 16 インチ幅用紙の出力を可能とする。 ③高速漢字プリンタ 以上のほかに高速漢字プリンタは , 富土通の FACOM 以下の各社の漢字プリンタは高速ノン・インパクト型 6715 D ( 2670 行 / 分 ) , 三菱電機の M8290 ー 1 ( 708 行 / 分 ) のもので , レーザー・ビーム光源を使用した乾式電子写 などが出品された。 真方式を採用している。いずれも各種の文字サイズと図 これらの各装置は月額レンタル料が 100 万 ~ 300 万円も 形出力が可能であり , フォーム・オーバーレイ機能によ するのが最大のネックである。コストダウンに伴なって りフ。リントと同時に書式印刷を行なえるのが特徴になっ 現在の活字式ラインプリンタとの交代が促進されるもの ている。図 2 は出力帳票の一例である。 日本アイ・ビー・エムの IBM 388 ー 2 は最高 10 , 80 と思われる。 ④シリアル・プリンタ 行 / 分のスビードで , 従来の英数カナに加え 8 , 190 字が印 漢字シリアル・プリンタはオフィス・コンヒ。ュ 刷できるようになった。東レの TORAY 8500 は世界で インテリジェント・ターミナル , キャラクタ・ディスプ 初めて赤・青・黒 3 色のカラープリントを可能にするも サンプル

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33 ( b ) ( a ) ◆心臓の動きを調べる 心臓病の検査法も最近進んできましたが , その ーっに心臓の X 線写真を映画に撮って , それを調 べる方法が使われるようになりました。 こでは 35 ミリの映画フィルムに記録された X 線写真をコ ータが調べる方法について説明します。 ンヒ。ュ この目的は , 心室の壁の厚さがどのように変化 図 8 心室壁の発見結果 64 x 64 点にしたものです。これから , 明るさが変 するかを測定することです。心臓はゴムまりのよ 化している点を探して壁の候補点を求め , それを うなもので , 膨張すると壁が薄くなり , 収縮する 統計的に調べて図 8 のように壁が求まります。 と逆に厚くなるのですが , もしも壁の一部の組織 れは正常の例で , ( a ) が収縮したとき , ( b ) が拡張し が悪くなるとその近所は厚さがあまり変わらなく たときで , 変化の様子がよくわかります。 なります。ですから , 厚さの変化を調べれば診断 に役立つわけです。 ◆アニメーションの解析 しかし心臓の x 線写真は , 図 7 ( a ) に示すように 最後にアニメーションを , コンヒ。ュータが見る コントラストが悪く , おまけに雑音が多くて , という話をしましよう。図 9 (a) は , ムーミンが走 体どこが壁なのかなかなかわかりません。実は , っている動画の一部ですが , このような動画を T この壁を見つける仕事は , 従来は熟練したお医者 V カメラを用いてコンヒ。ュータに見せ , それに対 さんがやっていたのですが , それでもなかなか大 して質問をすると , コンヒ。ュータが動画の内容を 変で 1 本の映画フィルムの心臓の壁の厚さを調べ 答えるといった研究も行っています。これには高 るのは半日仕事だったわけです。 度の人工知能が必要で この心室の壁を見つけるコンヒ。ュータのプログ 4 すが , 図 9 ( b ) はムー ラムは , かなり ンの体の各部が動いた 高度のもので 軌跡を示しています。 す。方法は , サ これをもとに , 、、跳ん カナのときと同 だ″と判断するわけで じく , 大まかな 処理で計画を作 り , それに従っ て重要な部分を スレ、 詳しく調べま す。図 7 ( b ) は , (a) の 256 x 256 点 の画像を平均し て ( これはレン ズでぼかすこと ( b ) ( a ) に相当します ) , 図 9 アニメーションの動きの解析 図 7 左心室の X 線画像 、 0 0 ′ 0 ・気朝リを 、 0 0 一 0 73 「 0 っ

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1 ・特別解説 34 叱事乙まてサ防るか = マイコンの普及で , これからのビジネスはどう変わるか ? = 日進月歩の LSI 技術。かっては中型コンピュータ といわれた性能を , 数十万円のパーソナル ( 個人用 ) コンビュータで実現しようとしている。そのため , 私 たちの生活も大きな影響を受けつつあるが , 特にビジ ネスの世界では , どのような使われ方がされていくの か , 今月から 2 回にわたって探ってみることにしよう。 ( 株 ) システムランド池孝 と称するマシンは , 図 1 のような構成のシステム 1. スモール・ビジネスと をさしている。そして価格も 200 ~ 38 万円くらい パーソナルコンピューティング の高級機 (WANG, HP など ) , 150 ~ 28 万円の 中級機 ( 松下マイプレイン , ソード電算マーク これまで , EDP 化といえば大量データの繰り Ⅱ , キヤノンなど ) , そして今後最も普及が期待 返し処理をコンヒ。ュータに代行させることが , そ されるマイコン・べースの 70 ~ 150 万円くらいの の主たる目的と考えられてきたが , 最近の LSI PET, TRS-80, 日立べーシックマスター , 日電 技術の進展に支えられて続々と新機種が発表され PC881 などの利用が考えられる。 ているニュー・タイフ。のパーソナルコンヒ。ュータ データ処理規模の小さい個人商店や , 個人事務 は , ビジネスにおけるコンヒ。ュータ利用に新しい 所におけるスモール・ビジネスにおいて , これら 傾向をもたらしつつある。 のコンヒ。ュータ利用がすすむであろうが , 問題は ータは , まず第 1 に値 このノく一ソナノレコンビュ 定式化された事務処理である給与計算 , 財務 , 売 段が安くて , さらに , 初心者にも親しみやすい強 上げ , 在庫 , 仕入れなどの機械であり , これらは 力な BASIC 言語が会話型で利用できるという特 これまでのオフコンや汎用コンヒ。ュータの導入作 徴をもっており , そのためにコンピュータの稼働 業と同様のシステム分析 , 設計 , フ。ログラミング 率 , 利用効率を中心にシステムを考えてきたこれ といった機械化移行のための費用 - ーー主としてコ までのシステム・エンジニアに意識改革の必要を ンヒ。ュータ専門要員の人件費ーー - のウェイトが大 せまっているといえよう。 きいため , コンヒ。ュータがいくら安くなっても , ここで , マイコンとかパーソナルコンヒ。ュータ それほど導入効果を期待できないという問題を残 O 日 T ディスプレイ プリンタ している。 をフロッピ・ディスク 2. 意志決定ツールとしての利用 スモール・ビジネスをデータ処理規模の小さい ビジネスと解釈し , パーソナルコンビューティン ・一 . メモリ 32 ~ 64KB 。 BASIC. グをそのまま , 自分自身でコンビュータと会話し 図 1 個人用コンピュータのシステム構成 キド

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物体の動きまでもコンピュータが認識 / < コンピュータ・サイエンス > 32 算します。移動にしたがって , 各画面の差の領域 は違っていますが , たとえば第 5 画面までの差を 計算し , その論理和を求めると図 5 (b) のようにサ カナ A が発見できます。ここで注意してほしいの は , たとえば第 5 画面との差では後続のサカナ B の影響でサカナ A の形を完全に捉えられず , 上に 述べた論理和操作が必要になります。 図 4 サカナの動きを追跡し , データを収集 したので , 大変な手間と時間がかかったのです。 ビデオ記録をながめてみますと , 図 4 のように サカナは群をつくって泳いでいます。これからわ かるように , テレビ画面の全体が必要なわけでな く , サカナがいる領域 , たとえば図 4 の点線で囲 んだ領域だけをコンヒ。ュータは調べればよいわけ です。もっとも , サカナの群は図 4 の ( a ) , (b), (c) と順次移動していますから , 調べる領域もそれを 追跡していくことが必要です。 そこでビデオテープを 2 回再生して , サカナの 論理和 運動を調べることにしました。まず第 1 回目は , 図 5 動物体検出の原理 このようにして , 第 1 画面と第 2 画面のサカナ データ収集の計画作りです。再生した画面を , 大 の位置がわかると , その速度が計算でき , 次の第 まかに調べるため 128X128 点に分割し , しかも 1 3 画面のサカナの位置が予測できます。 秒間に 5 フレームの割合でコンヒ。ュータに送りま 図 6 @は , コンヒ。ュータが算出して , サカナの す。これは前ページで計算した例に比べると 1 / 24 位置 ( 太線 ) と , 次の画面の予測位置 ( 細線 ) を表 にデータが減っていて , この程度ならミ ニコンで したものです。それぞれのサカナの予測位置と形 なんとかなります。さて , このデータからコンヒ。 がわかっていますが , その近所で暗くて形の似た ュータはサカナの大体の位置を発見し , 図 4 の点 ものを探せば簡単に発見できます。こうして求め 線の枠の位置を算出し記録します。 2 回目のビデ たサカナの軌跡を図 6 ( b ) に示します。 1 枚の画面 オ再生のときは , この枠内のデータを細かくと のサカナの位置を算出するのに約 0.4 秒で , 十分 り , それを詳しく調べてサカナの位置を正確に測 実用になります。 定します。 それでは , コンヒ。ュータがサカナを見つけるに は , どうしたらよいでしようか。サカナは周囲の 水面に比べて暗いので , 明るさの比較でよさそう ですが , それでは黒い石もサカナと誤ってしまい ます。そこで , 、、サカナは暗い小さな固まりで , 動いているもの″として , サカナを見つけるプロ グラムを作ってみました。 図 5 (a) に示すように , サカナが動いているとし ます。動きを見つけるには , 第 1 画面との差を計 ( b ) ( a ) 1 ( b ) 図 6 ( a ) 検出した 物体と次の 予測位置 図 6 ( b ) サカナの 軌跡 日本美術全集全 25 巻 ,

10. 学習コンピュータ 1979年12月号

圏嶇 35 ながらフ。ログラムを投入し , データを投入して処 志決定や , 問題解決に役立たせるようになってく 理をすすめていくと解釈する場合 , これまでにな ると大きな広がりをもってくることになる。 い大きな利用分野が広がってくる。 このような場合 , 利用テーマが問題の発見 , 新 これから紹介していくパーソナルコンヒ。ューテ しい事態への対応策の摸索ということで , 定式化 イングの世界は , 従来 TSS や高級フ。ログラマプ できないことから , プログラムも固定的なもので ル電卓によって利用対象として考えられてきた利 なく , 随時に随意の利用がその場でなされること 用分野 , すなわち意志決定システムとしての利用 になろう。 方法によるものである。 即応性に富み , しかも利用効率をさほど気にし TSS では , あまりにも費用がかさみ , ちょっ なくてもすむ最近のパーソナルコンビュータは , と気楽に使いこなすというわけにはいかなかった このようなスモール・ビジネスの世界で大きな期 テーマや , 高級電卓ではおいつかないようなテー 待が寄せられている。 マも , ノく一ソナノレコンビュ ータを利用することに それでは次に , 具体的な利用場面に即して , パ よって , より本格的に現場責任者のすみずみにわ ーソナルコンヒ。ュータの世界をスキット ( 寸劇 ) たってコンヒ。ュータ・パワーを , 自らの日常の意 として紹介していこう。 3. パーソナルコンピューティングの世界 ー☆スキット靃ー ある月曜日の朝 , 村田工場長の机上に 1 枚のフロッヒ。・ディスクが届けられていた。 「 12 月度 サービス・ステーション稼働実績」というラベルがはられている。毎月月初めに届けられる , サ ービス工場内の No. 1 , 2 , 3 の 3 か所の顧客受け入れ窓口 , すなわちサービス・ステーション の稼働実績を報告する磁気ファイルなのである。 例によって村田工場長は , 机の右手のパーソナルコンヒ。ュータの電源を入れたあと , そのフロ ッビ・ディスクをドライプに挿入してパチン / とふたを閉じた。すると READY ランフ。が点 燈。そしていつものごとく , もう慣れた手つきでキー・ポードを操作し , 1 つのコマンドを発した。 即座に CRT ディ スプレイに映じられ たのは , 図 2 のよう チ な , サービス・ステ ヨ ーション別の原価の ツ 大 予実績差異分析であ ぃ った。 「うむ / No. 1 のス テーションの直接原 価が予算オーバーし ているな。ちょっと 気になるぞ」 工場長は , サービ , ・ - サーびス、・、ステト、ション・ケ : : ンカ、サイーフ、・ンセキ 1 . , ( 11 功 ? ツ ) 、 ・ツセキ ) ( サイ ) ' % ーョサン ) 「 - サ . ・ス・、ステション チョクセッケ・ンカ O サーヒスステーション チョクセッケ・ンカ 2 9 ・ 8 , る 0 0 51 ・ 8 , 5 0 0 コ NO. ・ 1 ) 9 6 を 30 0 カンセッケンカ 9 7 を 2 0 0 す 0 . 9 19 9 , 3 00 2 0 0 、 2 0 0 サ・イリョウヒ 61 ら , TÖTAJ-J ー 5 9 4 , 5 00 7 0 0 サヒゞスステーシ、ヨン チョクセッケ・ンカ 1 . 5 2 6 , 2 0 0 1 , 3 0 4 , 6 0 0 」 NO. 2 ) 614 , 0 0 0 カンセッケごンカ 6 5 5 , 工 0 0 サをイリョウ、ヒ 8 4 2 , 2 0 0 8 4 7 , 8 0 0 2 , 8 0 3 , 5 0 0 TOTAL 、 2 ~ ? 9 6 , 5 0 0 ・ 4 . こ編、島、亠 - ー 0 . 2 チ尹クセッケ、・ンカ サーと : スステージ尹イ 5 9 ? , 4 0 0 4 0 2 , 6 0 0 7 2 、 0 0 0 !OTAL 7 6 2 , 0 0 0 ー 1 ・ 5 **GRAN TOTAL* , 109 , 800 一 1 4 , 工 7 生 , 0 0 0 0 ー図 2 サービス・ステーション別原価の予実績差異分析結果