2018 Fiscal Year Research-status Report
ストリーム環境におけるデータモニタリングに関する研究
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16K16056
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
天方 大地 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (40770649)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | ストリームデータ / アルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成30年度では，ストリーム環境における集合データの動的Join問題に関して，データベース分野における世界最高峰の国際会議の一つ（IEEE International Conference on Data Engineering）にフルペーパー採択された（2019年4月に発表）．これは，平成29年度で取り組んだ問題の成果を論文化したものである．本論文は，各集合データに最も類似しているk個の集合データをそれぞれ正確かつリアルタイムにモニタリングする技術を提案したものである．
また，ストリーミング時系列データにおける外れ値検出問題に取り組んだ．Wifi環境の普及から，多くのセンサを取り入れたIoTデバイスも普及し，多くのアプリケーションでストリーミング時系列データが生成されている．ストリーミング時系列データにおける外れ値の検出・モニタリングは，異常検知やデータクリーニングに欠かせない技術である．平成30年度では，この問題に対する高速アルゴリズムを設計し，様々なドメインの実データを用いて有効性を確認した．本内容は第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムで発表している．また，正確なモニタリングではなく近似的なモニタリングを行うことによりさらなる高速化を取り入れたアルゴリズムを設計した．このアルゴリズムは近似性について理論的な保証を持つ．本内容は，国際会議に投稿中である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
概要で述べたとおり，本研究課題で取り組んだ成果がデータベース分野におけるデータベース分野における世界最高峰の国際会議に採択された．また，申請時点で予定していた目標をほぼ達成しており，計画以上の進展と言える．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，ストリームデータの分析に関する最新の技術を調査しつつ，ストリームデータ処理の普遍的なフレームワークに必要なオペレータに対する高速化技術を開発する予定である．
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