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 |
応募区分 | 一般 |
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 |
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 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022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 / 時区間代数 / イベント系列分類 / 時区間解析 / 区間演算 / 時区間集約 / 区間代数 / 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 |
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 |
本研究は時区間による時制データを対象とし、その管理利用と解析の基盤を確立することを目指している。区間データ解析の数学基礎として昨年度提案した区間代数をさらに発展させ、区間の幅(span)、ギャップ(gap)、移動(shift)、伸縮(fold)に加え、距離等も定義することで、Allenらの区間の順序関係より幅広い区間属性を扱えるようにしている。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。具体的には各イベント系列にイベント間の時間関係を統計的に分析し、イベント系列の特徴量としてイベント系列の分類に利用される。この研究成果はビッグデータ関連の国際会議で公表した。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、施設予約等への実装を行った。これらの成果をまとめて学会発表を複数回行った。最後に、大規模の実験データを合成するために、正規表現を拡張したデータ生成言語DGLに関する研究成果が論文誌論文として採択され本年度中に掲載された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナの影響で前年度までに出た遅れがある程度取り戻せたが、当初予定よりやや遅れている。
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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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