2022 Fiscal Year Annual Research Report
大局的エントロピー予測によるデータ圧縮の最適化技法の開発
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20H04152
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| Research Institution | University of Tsukuba |
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Principal Investigator |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
河原 吉伸 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (00514796)
和田 耕一 筑波大学, システム情報系, 名誉教授 (30175145)
坂本 比呂志 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | データ圧縮 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は、昨年度からの研究項目であるデータストリームの局所エントロピーの数値化技法と局所エントロピーを圧縮の制御情報から数値化する技法に関するアルゴリズム開発を継続した。昨年度に大枠を確立したアルゴリズムの性能に注目して有効性検証を行うことを中心に作業を進めた。加えて、本研究課題でこれまでに開発を続けてきたASE Codingのソフトウェアでの高速化技法に関しても着手した。データストリームを連続的に圧縮・回答するASE Codingの並列化は非常に困難であったが、ストリームをチャンクに切り、複数の圧縮器、解凍器で並列に処理することで、並列度に応じて処理性能が向上することを示し、さらに、その成果を国際会議で発表した。
また、ハードウェア化に関しても追加の実験データ採取を行った。単一バンクの場合のフィードバックによる技法の有効性に関して、パラメタの意味合いを圧縮効率の特性から解明することに焦点を当て、複数のデータセットを用いて、パラメタ毎の特性の解明を試みた。複数の分野からのデータ（センサーや画像といった特徴の異なるデータ）の圧縮実験を行ったが、この手法に関しては最善の方法が発見できず、未だ、研究が継続している。
さらに、本年度の最後に本研究課題を総括した。本研究課題は、先行研究のストリームデータ圧縮技術であるLCA-DLTによる2つのシンボルから1つのシンボルへのロスレス圧縮・解凍を実現できたがどうしても50％を越える圧縮効果を得られることができなかった。しかし、本研究課題によって、データストリームのリアルタイムのエントロピーを把握できる新しいロスレス圧縮手法を発見でき、ストリーム中の圧縮シンボルを1ビットにまで削減可能な方式を開発することができた。さらに、そのアルゴリズムはハードウェアに親和性が高く、高速に動作することを実験を通して証明できた。以上から、本研究課題の目的を達成できたといえる。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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