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2023 Fiscal Year Research-status Report

大規模グラフ上データのためのサンプリング理論の構築とその応用

Research Project

Project/Area Number 22KJ1250
Allocation TypeMulti-year Fund
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

原 惇也  大阪大学, 大学院工学研究科, 特別研究員(DC1)

Project Period (FY) 2023-03-08 – 2025-03-31
Keywords一般化グラフサンプリング定理 / 任意のグラフ信号モデル / センサネットワーク
Outline of Annual Research Achievements

グラフ信号は決定的モデル,ランダムモデル,スパースモデルに大別される.従来のグラフ信号のサンプリングでは,それらの特別な場合として,帯域制限モデルが考えられていた.実際に想定されるモデルはこれに限らないため,実応用に現状遠く及ばない.前年度の成果により,申請時の研究課題の一つである「実データに即した様々なグラフ信号モデルに柔軟に適応できるように拡張した一般化グラフサンプリング定理」を実現した.本年度は,前年度の成果をさらに推し進め,もう一つ研究課題である「大規模なグラフ信号に対応したサンプリング-復元」について主に取り組んだ.特に、基礎的な課題として1. グラフの辺の密度に起因する計算負荷の軽減,2. グラフの頂点数に起因する計算負荷の軽減に取り組み,実践的な課題として3. 異なるスペックをもつセンサ群で構成されるセンサネットワーク上のセンサ配置問題に取り組んだ.
まず,第二著者として,信号処理のトップ国際会議であるICASSP 2024(韓国、2024年4月)に,k近傍グラフに対して、頂点間の接続性を保存しながら辺全体の密度を最小化するような最適なkを決定する手法に関する論文(課題1)と、グラフの辺がもつトポロジーに関する情報を保持しながら隣接行列を効率的に圧縮する手法に関する論文(課題1)が採択された.また、第二著者として,グラフ内の一部コミュニティで構築したネットワーク予測制御システムのパラメータを他コミュニティへの転移する手法に関する論文(課題1)が信号処理の新興の国際会議であるASPIRE 2024(広島、2024年3月)に採択された.主著としては,信号処理のフラグシップ国際会議であるEUSIPCO 2024(フランス、2024年9月)に課題3に関する論文を現在投稿中である.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本年度は,主著および共著ともに充実した研究成果を上げることができた.自身の研究と並行して後進の指導も精力的に行ったため,多くの共著論文が国際会議に採択された.その結果,自身の力だけでは達成できない発展的な研究課題に対しても多く取り組むことができた.今後も,基礎的な研究と発展的な研究をバランスよく推し進めていくつもりである.

Strategy for Future Research Activity

来年度は,当該理論を深層学習と融合し,実際に計測したセンサデータに対して実験を行い,有効性を検証する.具体的には,グラフ信号モデルをグラフニューラルネットワークにより学習し,提案したサンプリングおよび復元技術と結合し,end-to-endのサンプリングを実現する.本研究に関して助言を仰ぐため,当該分野の第一人者であるAntonio Ortega教授が在籍する南カルフォルニア大学(アメリカ)に訪問し,Ortega教授と共同研究を行う.

Causes of Carryover

発注していた書籍の在庫が急遽無くなり,購入がキャンセルになってしまったため次年度使用額が生じた.当該書籍の在庫が入り次第,次年度にまた購入する予定である.

  • Research Products

    (5 results)

All 2024 2023 Other

All Int'l Joint Research (1 results) Presentation (4 results) (of which Int'l Joint Research: 4 results)

  • [Int'l Joint Research] 南カルフォルニア大学(米国)

    • Country Name
      U.S.A.
    • Counterpart Institution
      南カルフォルニア大学
  • [Presentation] Optimizing k in kNN graphs with graph learning perspective2024

    • Author(s)
      Asuka Tamaru
    • Organizer
      IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Lossy compression of adjacency matrices by graph filter banks2024

    • Author(s)
      Kenta Yanagiya
    • Organizer
      IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Graph filter transfer for estimating time-varying networks by using Kalman filter2024

    • Author(s)
      Tsutahiro Fukuhara
    • Organizer
      Adopting Sustainable Partnerships for Innovative Research Ecosystem (ASPIRE)
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Signed graph balancing with graph cut2023

    • Author(s)
      Haruki Yokota
    • Organizer
      European Signal Processing Conference (EUSIPCO)
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2024-12-25  

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