| 研究課題/領域番号 |
19K20208
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 東北大学 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | パターン照合アルゴリズム / 索引構造 / パラメタ化パターン照合 / 順序保存パターン照合 / 劣線形領域アルゴリズム / アルゴリズム理論 / カバー配列 / 有向無閉路文字列グラフ / 順列パターン照合 / アルゴリズム / 文字列処理 / リアルタイムアルゴリズム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
パターン照合問題はデータ解析において重要な基本問題である．近似的なパターン照合問題やデータの特徴に合わせたパターン照合問題を含めた，異なる応用に合わせて様々な拡張がなされている．データ解析を効率的に行うために高速なアルゴリズムだけではなく，小型ロボットや宇宙探査機といった容量が非常に限られたシステムにおいて，省メモリなアルゴリズムも非常に重要である．そこで本研究は，様々なパターン照合問題に対して最適な時間・領域のアルゴリズムを開発する．本研究で開発したアルゴリズムはDNAのような膨大なデータの解析や小型計算機が搭載されたロボットや探索機によるデータ解析，幅広い分野で応用できると期待している．
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| 研究成果の概要 |
パターン照合問題はテキスト文字列にパターン文字列の出現位置を求める問題である．パターン照合アルゴリズムは文字列検索やデータマイニングに応用され，データ処理において基本的な技術である．本研究は厳密パターン照合問題およびその拡張であるパラメータ照合問題や順序保存パターン照合問題に対して様々な線形時間アルゴリズムおよび索引構造を提案した．さらに，パラメタ化パターン照合に対して劣線形領域アルゴリズムを開発し，正当性および計算量の証明することができた．本アルゴルズムは Galil&Seiferas による厳密パターン照合アルゴリズムを拡張したアルゴリズムである．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究はパラメタ化パターン照合問題に対して，初めて劣線形領域アルゴリズムを提案した．劣線形領域アルゴリズムは情報科学理論において学術的に非常に重要である．また，パターン照合アルゴリズムは文字列検索を使ったアプリケーションに応用されるとともに，バイオインフォマティクスや人工知能等，様々な分野の研究に用いられ，非常に重要な技術である．そのため，本研究の成果は社会のおける情報科学技術の発展およびこれからの研究の発展に貢献できたと考えられる，
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