| 研究課題/領域番号 |
18K11149
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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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| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 北海学園大学 (2020)
北海道大学 (2018-2019) |
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研究代表者 |
喜田 拓也 北海学園大学, 工学部, 教授 (70343316)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 高階圧縮 / ラムダ計算 / 文法圧縮 / 大規模データ / 透過的データ圧縮法 / データ圧縮 / 高階関数 / テキストアルゴリズム |
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| 研究成果の概要 |
本研究では，高階圧縮と呼ばれるデータ圧縮方式について，効率よい処理アルゴリズムの開発を行った．既存の高階圧縮の圧縮処理アルゴリズムは処理速度に一番の難点がある．高速に圧縮処理を行うためには，入力データから共通する部分構造をすばやく見つけ出し，ラムダ式として抽出しなければならない．今回，入力データの繰り返し部分を表現するラムダ式を高速に抽出するアルゴリズムの開発に成功した．また，高階圧縮のサブクラスである文法圧縮についても研究を行い，理論的に優れた文法を生成することのできる手法MR-RePairアルゴリズムの開発に成功した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の特色は，単に圧縮率もしくは処理速度に優れたデータ圧縮法を開発するのではなく，同時に，圧縮されたデータが活用しやすいものとなるようなデータ圧縮法を目指している点にある．圧縮率，処理速度，データ活用の簡便さはトレードオフの関係にあり両立することが難しい．高階圧縮やそのサブクラスである文法圧縮は，圧縮率とデータ活用の簡便さにおいて優れたものであった．今回の研究で，処理速度についても大きく向上することができた．この研究成果は，現在のインターネット社会の中で日々増大する膨大なデータの保存コストを下げると同時に，データ解析のコストも下げることができる．
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