| 研究課題/領域番号 |
15K00102
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
ソフトウェア
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| 研究機関 | 東京都市大学 (2017)
山口大学 (2015-2016) |
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研究代表者 |
田村 慶信 東京都市大学, 知識工学部, 教授 (20368608)
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| 研究分担者 |
山田 茂 鳥取大学, 工学研究科, 教授 (50166708)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2016年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | ビッグデータ / クラウドコンピューティング / ソフトウェア / 信頼性 |
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| 研究成果の概要 |
ビッグデータは様々な場面で利活用が進み，クラウドコンピューティングはその活用を下支えする重要な役割を担っている．本研究課題では，ビッグデータによるデータ肥大化に伴うクラウドを対象とした信頼性評価手法を構築した．具体的には，クラウドに対してビッグデータが外的要因として及ぼす影響を3Vモデルにより定量的に評価するために，3種類のノイズをもつ確率微分方程式に基づいたジャンプ拡散過程モデルを提案した．さらに，提案手法に基づく信頼性評価ツールをオープンソースソフトウェアとして開発した．
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