開催日時：2018年11月08日14:00-15:00

開催場所：DSラーニングコモンズ（データサイエンス棟１階）

講演者：石川 由羽氏（滋賀大学 データサイエンス教育研究センター）

題目：「脳波を用いた複数特徴量の組み合わせによるバイオメトリクス認証」

概要：
　Brain Machine Interface（BMI）技術やIoT技術の発展に伴い、プライバシー保護のための認証技術の向上が求められている。特に安全性の高い認証技術として、脳波を用いたバイオメトリクス認証の実用化が進められている。本発表では、安静時の脳波を用いたバイオメトリクス認証の精度向上に関する提案手法について紹介する。

講演者：山川 雄也氏（滋賀大学 データサイエンス教育研究センター）

題目：「非線形半正定値計画問題に対する解法と企業デフォルト分析への適用事例について」

概要：
　非線形半正定値計画問題（NSDP）は、最適化数学の分野では、近年研究が盛んとなり始めた新しい問題であり、半正定値計画問題（SDP）、非線形計画問題（NLP）等の多くの問題を含む。本発表では、このNSDPに対して主双対内点法を用いた解法を提案する。主双対内点法は、数学におけるホモトピー法の考え方に基づいており、解に至るホモトピーパスを追跡して最適解を求める方法である。特に、提案手法では、NSDPのKKT点（最適性の必要条件を満たす点）を求めるため、シフト付きバリアKKT点（ホモトピーパスの点）を定義し、提案手法の毎回の反復において、あるメリット関数の最小化を行うことでシフト付きバリアKKT点を求めて最適解へ収束させる手法を提案する。さらに本発表では金融のデフォルト分析で出現する正則化付き半正定値ロジットモデル（NSDP）に対して提案手法を適用した事例を紹介する。