論文，書籍など小野田研究室

崇小野田 / 2018年10月12日

小野田研

書籍

小野田崇(訳)，「4章線形識別モデル」元田浩，栗田多喜夫，樋口知之，松本裕治，村田昇(監訳)，「パターン認識と機械学習上」，Springer，2007．
小野田崇(著)，サポートベクターマシン(知の科学シリーズ)，オーム社，2007．
小野田崇,「ラージマージン分類器」, 人工知能学会(編), 人工知能学事典 (Encyclopedia of Artificial Intelligence), 共立出版, 2005.
Gunnar Raetsch, Bernhard Schoelkopf, Alex-J. Smola, Sebastian Mika, Takashi Onoda, and Klaus-R. Muller： Robust ensemble learning. Advances in Large Margin Classifiers, pages 207-219. MIT Press, Cambridge, MA, 2000．

論文（邦文誌，英文誌）

Takahiro Nishigaki，Katsumi Nitta，Takashi Onoda， “An Interactive Independent Topic Analysis for a Mass Document Review Service” The Review of Socionetwork Strategies, Vol. 12, No.1, pp. 47-69, 2018.
西垣貴央，新田克己，小野田崇，”制約付き独立話題分析”, 人工知能学会論文誌, Vol.31. No.4, pp. D-FB1_1-13, 2016.
Takashi Onoda, Probabilistic models-based intrusion detection using sequence characteristics in control system communication, NEURAL COMPUTING AND APPLICATIONS (in press).
Yasunori Isozaki, Shinya Yoshizawa, Yu Fujimoto, Hideaki Ishii, Isao Ono, Takashi Onoda, and Yasuhiro Hayashi, Detection of Cyber Attacks Against Voltage Control in Distribution Power Grids With PVs, IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID (in press).
Hiroshi Murata, Takashi Onoda and Seiji Yamada, Comparative Analysis of Relevance for SVMs-based Interactive Document Retrieval, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.17, No.2, pp. 149-156, 2013.

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Takashi Onoda, Miho Sakai, Seiji Yamada, Careful Seeding Method based on Independent Components Analysis for k-means Clustering, Journal of Emerging Technologies in Web Intelligence, Vol. 4, No. 1, pp. 51-59, 2012.
木内，小野田，“監視制御通信におけるシーケンスを考慮した侵入検知”，電気学会論文誌C，Vol. 132, No. 1, pp. 14-20, 2012.
村田博士，小野田崇，山田誠二，「SVM を用いた対話的文書検索における適合性評価の比較分析」，日本知能情報ファジィ学会誌，Vol. 23, No. 6, pp. 853-862, 2011.
小野田崇，伊藤憲彦，是枝英明：「水力発電所における異常予兆発見支援ツールの開発」，電気学会D部門論文誌，Vol. 131，No. 4，pp.448-457，2011.
松田勝弘，堀越和宏，中野幸夫，小野田　崇，浅利真宏，伊藤憲彦：「分散形電源の運転状況推定手法の提案」，電気学会論文誌B，Vol.130-B，No.6，pp.593-602 2010.
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: SVM-based Interactive Document Retrieval with Active Learning, New Generation Computing, Vol.26, No.1, pp.49-61 2008.
Takashi Onoda: Overfitting of Boosting and Regularized Boosting Algorithms, Electronics and Communications in Japan, Part 3: Fundamental Electronic Science, Vol.90, No.9, pp.69-78 2007.
山名美智子，村田博士，小野田崇，大橋徹，加藤誠二：「パターン識別手法を用いた錆画像による腕金再利用判定法の性能評価」，電気学会C部門論文誌，Vol.125，No.7，pp. 1049-1054 2005．
村田博士，小野田崇，由本勝久，中野幸夫，近藤修平：「建物の外から電気機器の使用実態を把握するモニタリングシステム―実家庭への適用実験―」，電気学会論文誌C，Vol.124，No.9，pp.1874-1880 2004．
村田博士，小野田崇，由本勝久，中野幸夫：「屋外からの家庭内電気機器消費電力推定における機械学習手法の性能評価」電気学会論文誌C，Vol.123，No.7，pp.1350-1355 2003．
小野田崇：「Boostingの過学習とその回避」電子情報通信学会論文誌，Vol.J85-D-Ⅱ, No.5 pp.776-784 2002．
小野田崇，Gunnar Raetsch, Klaus R. Mueller：「直観的な学習制パラメータを有するArcing アルゴリズム」人工知能学会誌，Vol.16, No.5C, pp.417-426 2001．
Gunnar Raetsch, Takashi Onoda, Klaus-R. Mueller：「Soft margins for AdaBoost」，Machine Learning，Vol.42，pp.287-320 2001．
小野田崇，グナーレッチ，クラウスロバートミュラー：「2値分類問題におけるAdaBoost の漸近特性解析と改善」人工知能学会，Vol.15, No2, pp.287-296 2000．
小野田崇：「情報量基準を用いたニューラルネットワークの最適な内部表現の獲得」, 人工知能学会, Vol.13, No.3, pp.434-443 1998．
小野田崇，大場英二：「翌日最大電力需要予測における最適なニューラルネットワーク構成の決定法」，電気学会論文誌B, Vol.118-B, No.5, pp.497-504 1998．
小野田崇：「階層型ニューラルネットワークの情報量基準」, 人工知能学会誌, Vol.11, No.4, pp.574-584 1996．
Takashi Onoda, Hiroshi Sekimoto：「A Neutron Spectrometry Unfolding Code based on Quadratic Programming」, Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A272, pp.844-846 1988.

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国際会議

Takahiro Nishigaki, Katsumi Nitta, Takashi Onoda, “Incremental Learning of Independent Topic Analysis”, 19th International Conference on Machine Learning and Data Analysis, 23-24 Feb, 2017. (Best Paper Award)
Takahiro Nishigaki, Katsumi Nitta, Takashi Onoda, “Incremental Learning of Independent Topic Analysis”, International Journal of Computer, Electrical Automation, Control and Information Engineering, Vol.11, No.2, pp.206-212, 2017
Takahiro Nishigaki, Katsumi Nitta, Takashi Onoda, “Interactive Independent Topic Analysis for service”, 2016 IEEE 16th International Conference on Data Mining Workshops, pp.560-567, 12 Dec, 2016.
Takahiro Nishigaki, Takashi Onoda: A Clustering Method based on Independent Component Analysis, In Proceedings of the 2013 Conference on Technologies and Applications of Artificial Intelligence, Nov. 2013.
Takashi Onoda, Mai Kiuchi: Analysis of Intrusion Detection in Control System　Communication Based on Outlier Detection with One-Class Classifiers, In Proceedings of the 19th International Conference, ICONIP 2012, Doha, Qatar, November 12-15, 2012, Part V, Volume 7667 of Lecture Notes in Computer Science, pp. 275?282, 2012.
Takahiro Nishigaki, Takashi Onoda: Clustering based on independent components, In Proceedings of the International Workshop on Intelligent Web Interaction 2012 (IWI 2012), pp. 74-78, 2012.

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2010--

2005--2010

Mai Kiuchi, Takashi Onoda: Intrusion Detection in Control System Communication based on Outlier Detection with One-class Classifier, Proc. of SCIS & ISIS 2010, pp. 1301-1305, 2010.
Takashi Onoda, Miho Sakai, Seiji Yamada: Careful Seeding based on Independent Component Analysis for　k-means Clustering, In Proceedings of 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology Workshop on Intelligent and Web Interaction 2010, pp. 112-115, 2010.
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hideaki Koreeda: Interactive Trouble Condition Sign Mining for Hydroelectric Power Plants, Proc. of World Automation Congress IFMIP 145, 2010.
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hironobu Yamasaki: Trouble condition sign discovery based on support vector machines for hydroelectric power plants, Proc. of IJCNN 2009, pp.2358-2365 2009.
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hironobu Yamasaki: Interactive Trouble Condition Sign Discovery for Hydroelectric Power Plants, Proc. of ICONIP (2) 2008, pp.663-670 2008.
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hironobu Yamasaki: Unusual condition monitoring based on support vector machines for hydroelectric power plants, Proc. of IEEE Congress on Evolutionary Computation 2008, pp.2254-2261 2008.
Norihiko Ito, Takashi Onoda, Hironobu Yamasaki: Interactive Abnormal Condition Sign Discovery for Hydroelectric Power Plants, Proc. of PAKDD Workshops 2008, pp.181-192 2008.
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Comparison of Performance for SVM Based Relevance Feedback Document Retrieval in Several Vector Space Models, Proc. of Web Intelligence/IAT Workshops 2008, pp.169-172 2008.
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Comparison of Learning Performance and Retrieval Performance for Support Vector Machines based Relevance Feedback Document Retrieval, Proceedings of the International Workshop on Intelligent Web Interaction 2007(IWI-2007), 2007．
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hironobu Yamasaki: One-Class SVM based Unusual Condition Monitoring for Risk Management of Hydroelectric Power Plants, Proc. of IJCNN 2007, pp. 857-867, 2007.
Hiroshi Murata, Seiji Yamada, Takashi Onoda: Non-relevance Feedback Document Retrieval using Large Data Set, Proc. of SCIS & ISIS 2007, 2007.
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Hironobu Yamasaki: One-Class SVM based Unusual Condition Monitoring for Risk Management of Hydroelectric Power Plants, Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks 2007(IJCNN 2007), 2007．
Takashi Onoda, Norihiko Ito, Kenji Shimizu: Unusual Condition Detection of Bearing Vibration in Hydroelectric Power Plants for Risk Management, Proceedings of the International Workshop on Risk Mining 2006(RM 2006), pp. 47-58 2006．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Non-Relevance Feedback Document Retrieval Based on One Class SVM and SVDD, 2006 IEEE World Congress on Computational Intelligence, pp.2191-2198 2006．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Active Learning with Support Vector Machines in the Relevance Feedback Document Retrieval, Proceedings of the International Workshop on Intelligent Web Interaction 2006(IWI-2006), (2006)
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Support Vector Machines based Active Learning for the Relevance Feedback Document Retrieval, Proceedings of the International Workshop on Intelligent Web Interaction 2006(IWI-2006), (2006)
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Comparison of Retrieval Efficiency between One Class SVM based and SVDD based Non-Relevant Feedback Document Retrieval, Proceedings of The International Conference on Computational Intelligence, Robotics and Autonomous Systems 2005 (CIRAS2005) 2005．
Michiko Yamana, Hiroshi Murata, Takashi Onoda, Toru Ohashi, Seiji Kato: Development of System for Crossarm Reuse Judgment on the Basis of Classification of Rust Images Using Support Vector Machine, Proceedings of IEEE International Conference in Tools with AI 2005 (ICTAI2005), pp. 402-406 2005．
Takashi Onoda, Norihiko. Ito, Kenji Shimizu: Unusual Condition Detection of Bearing Vibration in Hydroelectric Power Plants, Mining Complex Data Proceedings of a Workshop held in Conjunction with 2005 IEEE International Conference on Data Mining, pp. 73-80 2005．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: An One Class Classification Approach to Non-Relevance Feedback Document Retrieval, Proceedings of International Conference on Natural Computation 2005 (ICNC2005), pp. 1216-1225 2005．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: One Class Support Vector Machine based Non-Relevance Feedback Document Retrieval, International Joint Conference on Neural Networks 2005 (IJCNN-2005) , pp. 552-557 2005．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Relevance Feedback Document Retrieval using Support Vector Machines, AM-2003 Post-Proceedings (Springer Lecture Note 3430) , pp. 59-73 2005．
Michiko Yamana, Hiroshi Murata, Takashi Onoda, Toru Ohashi, Seji Kato: Comparison of pattern classification methods in system for crossarm reuse judgment on the basis of rust images, Proceedings of the IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIA2005), pp. 439-444 2005．
Hiroshi Murata, Takashi Onoda, Seiji Yamada: Non-Relevance Feedback for Document Retrieval, Artificial Intelligence and Applications 2005 (AIA-2005) pp.84-89 2005．

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2000--2005

T. Onoda, H. Murata and S. Yamada: Relevance Feedback Document Retrieval using Support Vector Machines, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN-2004) 2004．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Non-Relevance Feedback Document Retrieval, The 2004 IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent Systems (CIS-2004), pp.456-461 2004．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamada: Relevance Feedback with Active Learning for Document Retrieval, 2003 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2003), pp.1757-1762 2003．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Gunnar Raetsch, Klaus-R. Mueller：Experimental analysis of Support Vector Machines with Different Kernels based on Non-Intrusive Monitoring Data，2002 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2002)，pp.2186-2191 (2002)
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Seiji Yamda：Interactive Document Retrieval with Active Learning，International Workshop on Active Mining 2002(AM-2002) in ICDM2002，2002.12．
Hiroshi Murata, Takashi Onoda：Estimation of Power Consumption for Household Electric Appliances, 9th International Conference On Neural Information Processing, 2002.11．
Takashi Onoda, Hiroshi Murata, Gunnar Raetsch, Klaus-R. Mueller：Experimental analysis of Support Vector Machines with Different Kernels based on Non-Intrusive Monitoring Data, International Joint Conference on Neural Networks 2002, 2002.5．
Hiroshi Murata, Takashi Onoda：Applying Kernel Based Subspace Classification to a Non-Intrusive Monitoring for Household Electric Appliances, International Conference on Artificial Neural Networks, 2001.8．
Takashi Onoda, Gunnar Raetsch, Klaus-R. Mueller：Applying Support Vector Machine and Boosting to a Non-Intrusive Monitoring System for Household Electric Appliances with Inverters，Second International ICSC Symposium on NEURAL COMPUTATION，2000.5．
Gunnar Raetsch, Takashi Onoda：Robust Ensemble Learning for Data Analysis，The forth Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，2000.4．
Gunnar Raetsch, Bernhard Schoelkopf, Alex-J. Smola, Klaus-R. Muller, Takashi Onoda, Sbastian Mika：ν - Arc: Ensemble learning in the presence of outliers, Advances in Neural Information Processing Systems 12, pp.561-567 2000．

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1990--2000

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解説

小野田崇，染谷博司：ニューラルネットワーク研究の温故知新と最適化手法の研究動向，電気学会C部門論文誌，2010年1月．
小野田崇，角倉慎哉：配電柱腕金の再利用可能性を自動的に判定するシステムの開発について，電気現場技術，Vol.45，No.531，pp.12-17 2006.8．
小野田崇：電力分野における人工知能技術の過去・現在・未来，情報処理学会誌，2006年7月号Vol.47，No.7，pp.711-716．

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小野田崇：配電柱の金物部品再利用判定法，月刊エネルギー，2005年12月号，pp.51-53．
小野田崇：AdaBoostって何しているの？，システム制御情報学会誌，2003年7月号47巻7号，pp.46-47
小野田崇：学習の加速(ブースティング)，別冊・数理科学「脳情報数理科学の発展」，pp.125-132，2002.10．
小野田崇，中野：家庭内電気機器オン・オフ動作判定へのサポートベクターマシンの適用，オペレーションズ・リサーチ学会誌2001年5月号46巻5号，pp.231-236．
小野田崇：サポートベクターマシンの概要，オペレーションズ・リサーチ学会誌2001年5月号46巻5号，pp.225-230，2001.5．
小野田崇：サポートベクターマシンその仕組みと応用－分類手法の新展開－，オペレーションズ・リサーチ学会誌2001年5月号46巻5号，pp.224，2001.5．
小野田崇：Introduction to Large Margin Classifiers，人工知能学会誌2002年1月号17巻，pp.47-55，2002.1．
小野田崇：翌日最大電力需要想定におけるニューラルネットワーク構成の最適化，新編OR辞典，2001.1．
山田誠二，小野田崇：「第1回AI若手の集い報告」，人工知能学会誌2000年11月号，pp.1134-1137，2000.11．
小野田崇：ニューラルネットワークによる電力需要予測，Computer Today 2000年9月号，pp.30-36，2000.9．
小野田崇：ヨーロッパの先端開発研究漫遊記，雑誌OHM連載1998.3～1998.6．
小野田崇：翌日最大電力需要想定におけるニューラルネットワーク構成の最適化，オペレーションズ・リサーチ，第941巻9号，1997.12．
小野田崇：翌日最大電力需要予測におけるAI技術，人工知能学会誌，1997年7月号 12巻4号．
坂内広蔵，小野田崇：電力産業とAI，人工知能学会誌，1993.11．
坂内広蔵，小野田崇：電気事業のエキスパートシステム構築方法論，日経AI別冊，1991.10．
小野賢治，小野田崇：翌日最大電力予測の2つのアプローチ，オペレーションズ・リサーチ，第37巻，9号，1990.9．
寺野隆雄，鈴木道夫，小野田崇：CSES:マルチメディア知識システムへの試み，TURING MACHINE，1989.8．

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講演

小野田崇：誰のためのデータマイニング？-対話的なデータマイニング-，JSSST大学基礎講座　データマイニング技術講演，2009年9月．
小野田崇：サポートベクターマシンに基づくスパイラル機器メンテナンス- 腕金の錆色に基づく自動判定システム -，日本鉄鋼協会日本鉄鋼協会第1回システムフォーラム，2008年8月．
小野田崇：電気事業におけるビジョン技術とパターン認識の融合，電気学会情報処理/産業システム情報化合同研究会講演，2008年2月．

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その他

西垣貴央，小野田崇, “データ追加に基づく独立話題分析の話題変化検知手法の検討”, 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)論文集, 2O4-03, 鹿児島, 6 June, 2018.
山本健太，西垣貴央，小野田崇， ”ユーザ制約付き独立話題分析 Separate Link制約における制約の簡略化”, 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)論文集, 2O4-02, 鹿児島, 6 June, 2018.
今村優斗，西垣貴央，小野田崇， “SVMに基づく適合フィードバックにおける探索空間縮小効果の実験的分析”, 2018年度人工知能学会全国大会(第32回)論文集, 1J2-02, 鹿児島, 5 June, 2018.
西垣貴央，山本健太，小野田崇，”ユーザ制約付き独立話題分析における制約の簡略化”, 情報処理学会第80回全国大会論文集, 7B-02, 早稲田, 15 March, 2018.
西垣貴央, 新田克己, 小野田崇, 逐次データ追加がある状況下での独立話題分析とその実験的特性分析, 人工知能学会全国大会(第31回)論文集, 1E3-1, 名古屋, 23 May, 2017.
西垣貴央，新田克己，小野田崇，データ追加に基づく独立話題分析の提案，第30回人工知能学会全国大会，小倉北九州国際会議場 2J3-5 (2016.6)．
西垣貴央，明石茂，石井秀明，小野田崇：制御通信データに基づく異常検知における教師あり学習と教師なし学習の性能比較，第60回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’16)，京都テルサ，156-4 (2016.5)
西垣貴央，小野功，石井秀明，宮下充史：AMIへのサイバー攻撃のシミュレーションの位置検，第60回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’16)，156-5，京都テルサ，156-5 (2016.5).

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西垣貴央，小野田崇：制約付き独立潜在情報分析(CISA)におけるmust-link制約，第29回人工知能学会全国大会，はこだて未来大学，1I2-OS-10a-1 (2015.5).
西垣貴央，小野田崇，高次独立性に基づく制約付きクラスタリング，第28回人工知能学会全国大会，愛媛ひめぎんホール，3B3-OS-10a-1 (2014.5).
西垣貴央，小野田崇：データ分布の独立性に基づくクラスタリングの実験的特性分析，第27回人工知能学会全国大会，富山国際会議場，2F4-OS-04-8 (2013.5).
西垣貴央，小野田崇：高次独立性に基づくクラスタリング，第26回人工知能学会全国大会，山口県教育会館，4F1-OS-5-3 (2012.6).
小野田崇，中北正武音：電気機器の高調波特性に基づく非侵入型モニタリング，第26回人工知能学会全国大会，3D2-R-13-5 (2012.6).
中北正武音，小野田崇：機器の高調波特性に基づく非侵入型モニタリング，第25回人工知能学会全国大会，2H2-5 (2011.6).
小野田崇，坂井美帆，山田誠二：k-means法の様々な初期値設定によるクラスタリング結果の実験的比較，第25回人工知能学会全国大会，1J1-OS9-1 (2011.6).
木内舞，小野田崇：制御通信における外れ値検出による侵入検知精度の比較，第24回人工知能学会全国大会，2A2-1 (2010.6).
長谷川純也，小野田崇：鉄塔錆画像の色に基づく劣化度の判定，第24回人工知能学会全国大会，2A2-2 (2010.6).
坂井美帆，山田誠二，小野田崇：独立成分分析によるk‐means法の初期値設定手法の提案，第24回人工知能学会全国大会，2G2-OS9-2 (2010.6).
村田博士，小野田崇，山田誠二：SVMに基づく対話的文書検索におけるカーネルの提案，第24回人工知能学会全国大会，3D1-4 (2010.6).
村田博士，小野田崇，山田誠二：SVMに基づく対話的文書検索におけるカーネルの提案，第24回人工知能学会全国大会，3D1-4 (2010.6).
山田誠二，小野田崇，高間康史，岡部正幸：最小ユーザフィードバックによるインタラクティブ情報収集・データマイニングの枠組み，第24回人工知能学会全国大会，2G2-OS9-1 (2010.6).
小野田崇，村田博士，山田誠二：Active Learning for Document Retrieval with Support Vector Machine，産研国際シンポジウム，2003.3．
中野幸夫，由本勝久，小野田崇，村田博士，近藤修平：建物の外から電気機器の使用実態を把握するモニタリングシステムの開発(4)― 実家庭における適用可能性検証実験（その１）―，エネルギー・資源学会エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス，2003.1．
村田博士，小野田崇，由本勝久，中野幸夫：屋外からの家庭内電気機器消費電力推定における機械学習手法の評価，平成13年度電気学会電子・情報・システム部門大会，2002.9．
村田博士，小野田崇：屋外からの家庭内電気機器の消費電力推定，第3回AI若手の集い，2002.6．
小野田崇，村田博士，山田誠二：情報検索における能動学習，情報処理学会「知能と複雑系」研究会，2002.5．
小野田崇：Boostingの過学習とその回避，第4回情報論的学習理論ワークショップ，2001.7．
中野幸夫，由本勝久，小野田崇：非侵入型モニタリングシステムの開発（１）－電気機器のオン・オフ状態の推定－，エネルギー・資源学会　第19回研究発表，2000.6．
小野田崇：AdaBoostの概要とその改善，共同研究会「情報理論、統計科学、人工知能の接点を探る」，2000.3．
小野田崇：電力予測におけるニューラルネットワーク構成の最適化，電力OR研究会，1996.5．
小野田崇：ニューラルネットワークを用いた翌日最大電力量の予測，電気学会産業システム情報化研究会，1993.12．
小野田崇：ニューラルネットワークに基づく翌日最大電力量の予測，電気学会情報処理研究会，1993.9．
篠原靖志，小野田崇：KID-α: Knowledge Acquisition Support Tool with Validation Facility，「経済・経営と情報技術」国際会議'92，1992.8．
小野田崇：M-Cube:マルチメディア・コンサルテーション・システム開発支援環境，ソフトウェア・シンポジウム90，1990.6．
小野田崇：マルチメディア知識ベースシステム開発方法論，日本科学技術研修所CP部会，1990.5．
寺野隆雄，鈴木道夫，小野田崇：マルチメディア・コンサルテーションシステムの開発モデルと知識表現，人工知能学会，ヒューマンインターフェースと認知モデル研究会，1989.12．
小野田崇：CSES:画像、音楽、音声情報の統合化による利用者指向インタフェース，オフィスシステム研究会，1989.7．
寺野隆雄，小野田崇，鈴木道夫：M-Cube:マルチメディア知識システムの構築環境，プログラミングシンポジウム，1989.1．

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