広島市立大学 情報科学部 知能工学科

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データ工学研究室

さまざまな分野のデータやコンテンツに関心を持とう!〜データやコンテンツは発想の源〜

データ工学研究室では、学術分野(社会科学、生命科学、気象学、地理学など)やビジネス分野で見られるさまざまなデータやコンテンツに着目し、それらをデータベースとして内蔵する知的な情報システムの構築をめざしています。

教員

北上 始 教授 [E-mail: kitakami'at'hiroshima-cu.ac.jp]
黒木 進 准教授 [E-mail:kuroki'at'hiroshima-cu.ac.jp]
田村 慶一 准教授 [E-mail: ktamura'at'hiroshima-cu.ac.jp]
森 康真 助教 [E-mail: mori'at'hiroshima-cu.ac.jp]

研究テーマ

データ工学研究室では、以下の8つの研究テーマに取り組んでいます。これまで取り組んできた、具体的な卒業論文、修士論文、博士論文は
http://www.de.info.hiroshima-cu.ac.jp/private/theme.html(学内限定) に掲載しています。

規則性の抽出

テキストデータ

テキストデータ、購買履歴データ、時空間データ、分子配列データなどに出現する規則性、類似パターンを抽出する研究を行っています。具体的には、(1)テキストデータ、購買履歴データ、時空間データ、分子配列データなどから頻繁に出現する規則性を正規パターンとして抽出する研究、(2)ギブスサンプリングなどの手法を用いて、時系列データや分子配列データから類似したパターンを抽出する方法の研究、(3)曖昧な検索結果の理解を容易にするため、ミスマッチ規則を表現した曖昧パターンの抽出方法について研究、を行っています。上の図は、ミスマッチクラスタからの最小汎化集合の抽出に関する研究の概要を示した図です。

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クラスタリング

クラスタリング

大規模なデータを分類により理解するために、画像(動植物)やテキスト(日本語や英語)のデータを教師なし階層的クラスタリングアルゴリズムにより分類する方法の研究を行っています。また、Webデータを初めとして、ソーシャルネットワークや生物ネットワークのデータに対して、クラスタリングアルゴリズムを適用し、コミュニティや有用な生物機能を見つけ出す方法の研究を行っています。 上の図は、台風被害に関するクラスタリング、ブログ空間のクラスタリングを示した図です。

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学習アルゴリズム

ストリングカーネル

既知のデータから未知のデータに対する予測を行う研究を行っています。具体的には、テキストデータ(日本語や英語)、Webデータ、分子配列データなどを対象に、教師付きクラスタリングアルゴリズムによりデータを分類する方法の研究を行っています。特に、決定木学習を初めとして、ニューラルネットワークよりも強力なサポートベクターマシンに着目しています。上の図は、ストリングカーネル法によるモチーフの検出に関する研究の概要を示した図です。

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教育支援システム

データベース

SQL演習支援を行うシステムについて研究を行っています。特に、データベース設計やストアードプロシージャーの演習支援に着目しています。 上の写真は、データベースの演習支援システム、情報科学概論の演習支援システムの利用風景を示した写真です。

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問題解決処理の高速化および高精度化

並列分散処理

膨大な計算時間を要する問題を高精度かつ高速に解くために、最適化、索引構造、並列分散処理について研究を行っています。上の図は、並列分散処理に関する研究の概要を示した図です。

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マルチメディアデータベース問合せ処理

蛋白質立体構造

空間データベースや時間データベースなど、マルチメディアデータベースを効率よく検索するための索引やフィルタ、近似手法、検索アルゴリズムを研究しています。近傍検索や範囲検索、重なり検索など、具体的な例題について検索アルゴリズムの性能評価を行っています。また、これらの技術を空間データマイニングや時空間データマイニングに応用する研究も行っています。 上の図は、幾何学的なサフィックス木による類似部分構造検索に関する研究の概要を示した図です。

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ストリーム処理

クラスタリング

入力が時間とともに与えられ、各時刻においてそれまでの入力データだけからその時点での行動を決めるアルゴリズムをオンラインアルゴリズムという。次々とデータが大量に発生し、将来の予測が困難な状況でも満足できる答を返すことのできるようなオンラインアルゴリズムの研究をしています。また、株取引や通貨交換への応用も行っています。上の図は、株価データ(空間データ)のクラスタリングに関する研究の概要を示した図です。

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情報視覚化

調停グラフ

大量のデータを格納するデータベースがあったときに、格納されたデータの分布の特性や偏り、相関を知るためには、データ分布の統計的な特徴量を計算するだけでなく、データ相互の関係を図で表現することが望ましい。ここでは、高次元空間のデータ分布を2次元または3次元の図として表現するための技術について研究しています。上の図は、3Dによる調停グラフの描画に関する研究の概要を示した図です。

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研究機材の紹介

次の写真(1枚目と2枚目)は、研究室で保有している研究機材の一部を示しています。
また、3枚目の写真は球面ディスプレイを投影した様子を撮影した写真です。

学生部屋&研究室
学生部屋&研究室
学生部屋&研究室
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研究室紹介

場所および連絡先

学生部屋&研究室

データ工学研究室に関して、何か質問や聞きたいことがある人は
info(@)de.info.hiroshima-cu.ac.jpに問い合せるかあるいは、研究室(情報科学部棟620,621,623,624)まで直接来室してください。上の写真は、研究室や学生部屋の様子を撮影した写真です。

ひと言

データ工学研究室では、(1)プログラミングが好きになれそうな人、(2)データベース分野と異分野との間の関係に興味が持てる人、(3)大学院修士課程進学や博士号取得を射程内にいれている人、を歓迎します。その他、配属希望者への情報を
http://www.de.info.hiroshima-cu.ac.jp/private/index.html(学内限定)に掲載しています。参考にしてください。また、このページ取り上げている研究テーマ以外で取り組みたい研究テーマがあれば、info(@)de.info.hiroshima-cu.ac.jpに問い合せるか、あるいは、研究室(情報科学部棟620,621,623,624)まで直接来室して、その研究テーマの提案をしてみてください。

研究室HP

http://www.de.info.hiroshima-cu.ac.jp/

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