| 研究課題/領域番号 |
20K11836
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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60080:データベース関連
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| 研究機関 | 九州産業大学 |
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研究代表者 |
成 凱 九州産業大学, 理工学部, 教授 (50368875)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020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 | 時制データベース / 区間代数 / 時区間解析 / 区間演算 / 微生物同定 / 規模推定 / 時区間代数 / イベント系列分類 / 時区間集約 / 時間属性 / 空き時区間 / 時区間演算 / 時区間データ合成 / 時区間 / 集約 / 統計解析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、実社会の時間的変更や傾向を表す時制データに着目し、時制データの効率的集約と多様な統計解析の基盤を確立することを目的とする。時制データベースには入院期間、投薬期間のような時間属性と治療費、投薬量のような非時間属性が存在するが、既存の研究では、時間軸に沿った非時間属性の解析しかサポートされず、患者の共通入院期間を求めるような、時間属性を対象とした解析処理には対応していない問題がある。本研究は、これらの課題を解決し、時制データベースの基盤技術を向上させるとともに、さらに医療、観光、施設管理等の分野への応用を目指す。
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| 研究実績の概要 |
本研究は時間的制約を伴う事象を表す時制データを対象としその効率的な管理と多様な解析を可能にする基盤技術を開発するために、時区間データ解析の数学基盤として提案した時区間代数の拡張と改善を行った。この区間代数を用いて、時区間関係を特徴量としてイベント系列の分類に適用する手法を提案し有効性を検証した。また、時間概念の一般化として順序を持つデータを対象に提案手法の適用も試みた。デマ検知、微生物同定、コピー文書検出、群衆規模推定、施設予約等への実装を行っている。まず、食品の安全を守るために、腐敗や食中毒を起こす微生物の種類を特定すること、いわゆる「微生物同定」が必要不可欠である。微生物同定のために様々な技術が開発されてきたが、時間やコストを要することや、菌種によっては同定できないか同定精度が低いという問題が存在する。本研究では、質量分析法で得られる試料の分子構造を示すマススペクトルと呼ばれるデータを解析し、ピークパターンの類似度計算及びそれに基づく微生物同定の手法を提案し、実データを用いた実験により提案手法の評価を行い、さらに高精度の同定につながるヒントが得られた。また、イベント会場等における群衆の密集度や規模を予測・推定するために、画像や音声から抽出された特徴量の時間的変化を解析することにより、大規模イベントや駅など人の集まる場所を対象として、群衆の密集度や規模を推定する手法を開発して時制データ解析の有効性を検証している。これらの成果をまとめて学会発表を複数回行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
体調不良により学会発表等に間に合わなかったことがある。
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| 今後の研究の推進方策 |
研究期間を一年間延長させてもらったので、これを利用してこれまでの研究をさらに深め、研究成果をあげて積極的に公表していく。
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