Research on Augmented Real Big Data Processing Frameworks with High-level Virtualization Facilities

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19H04114
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60080:Database-related
• Research Institution: University of Tsukuba
• Principal Investigator: Kitagawa Hiroyuki 筑波大学, 国際統合睡眠医科学研究機構, 教授 (00204876)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 天笠 俊之 筑波大学, 計算科学研究センター, 教授 (70314531) ; 塩川 浩昭 筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (90775248) ; 早瀬 康裕 筑波大学, システム情報系, 助教 (40423090) ; 堀江 和正 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (60817112)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ビッグデータ / Augmentedデータ / 仮想化

Outline of Final Research Achievements

This research was conducted with the aim of building a technology for realizing an augmented real big data infrastructure that can seamlessly integrate augmented data obtained by AI, machine learning, etc. with real data accumulated in a database as fact data. As a result, we devised new concepts and methods from the viewpoint of data description, consistency management, and processing efficiency related to augmented data on such topics as time-series pattern processing for sequence data, complex data analysis in databases, complex stream analysis, boundary point detection, integration of external information sources with knowledge bases, aggregate calculation in stream processing, and spatial stream processing infrastructure.

Free Research Field

データ工学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究の多くの研究成果は，査読付きの国内外ジャーナル論文，国際会議論文等で発表済である．特に，「リレーショナルデータベースにおけるAI・ML等による Augmented データ生成を含む複合分析処理」の成果はVLDB Journal，「ストリーム処理における集約値 Augmented データ計算」の成果はIEEE TKDEという，当該分野を代表するトップレベル国際ジャーナルに採択され，学術的に高い評価を得ている．本研究で対象としたAI・ML等によるAugmentedデータ生成・利用は，今後急速に社会へ普及することが予想され，本研究の成果は社会的意義も大きいものと確信する．