• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2017 年度 実績報告書

ストリームデータを知識化する圧縮情報処理基盤の開発

研究課題

研究課題/領域番号 17H01791
研究機関九州工業大学

研究代表者

坂本 比呂志  九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)

研究分担者 竹田 正幸  九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50216909)
申 吉浩  兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (60523587)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2022-03-31
キーワードストリームデータ圧縮 / 知識発見
研究実績の概要

大きすぎて処理できないデータは存在しないものと同義である.本研究は,データ圧縮によって情報処理を加速し,巨大なデータの理解を可能にする計算基盤を提案する.現代は,多様で豊富なデータ,革新的なアルゴリズム,高性能なハードウェアのすべてが利用可能である.しかし,ストリームデータの激増によってこの均衡が崩れつつあり,アルゴリズムやハードウェアの飛躍的な性能向上が必要である.この問題を解決するひとつの光明として,申請者らによって,時間と領域を圧縮する手法が限定的ではあるが提案されている.本研究は圧縮情報処理の理論をストリームデータ上の広範囲な知識処理へ拡張し,ネットワーク上に氾濫する大規模非定型データの幅広い活用を可能にすることが目標である.
本研究課題は,これに先立って実施されていた課題である「圧縮情報処理によるストリームデータからの知識発見」において当初予期されていなかった知見を得たために,最終年度前年度申請によって採択された課題である.初年度である今年度は,ストリームデータ圧縮において圧縮時間と作業領域の両方を最適化できるアイディアが生まれたため,そのアイディアをアルゴリズムとして実現するために研究を推進した.その結果,これまでの提案されている最新のアルゴリズムのおよそ50%の作業領域かつ圧縮速度を達成するストリームデータ圧縮を実現した.また,前回の研究課題推進中に申請していた国内特許が2件採択された.

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

1: 当初の計画以上に進展している

理由

2年目以降に完成予定であった圧縮時間と作業領域が最適化されたストリームデータ圧縮が完成した.このアルゴリズムは,データを読み込みながら瞬時に圧縮するため作業領域が少ないという特徴のある文法圧縮と呼ばれる圧縮法の一つである.このアルゴリズムはこれまでに提案されているものの中で最も作業領域が少なく理論的な限界値に近い.また,最も高速な文法圧縮と比較してもそん色のないスピードで動作する.また,本研究課題は,最終年度前年度申請として採択された課題であり,その基礎となった研究課題の期間中に申請していた国内特許2件が今年度登録された.したがって,本研究課題は初年度にもかかわらず学術的にも産業的にも重要な成果が生まれている.

今後の研究の推進方策

今年度以降は,知財化した権利を国外への権利に発展すること,完成したアルゴリズムをハードウェア化することでストリームデータ圧縮の市場を拡張すること,圧縮対象をテキストから動画像を含む多様なフォーマットに拡張することなどを目指し,ストリームデータ圧縮による圧縮情報処理によって可能な知的データ処理を様々な分野に適用し,その応用を探る.特に,ドライブレコーダー等で観測された高密度な動画像を超高速圧縮することで,増大し続けるデータを記録するための基盤技術の開発を行う.これらの手法は,実際の映像に適用することで社会実験を行って,本手法の普及を目指す.

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2018 2017

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (2件) (うち国際学会 1件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Approximate Frequent Pattern Discovery in Compressed Space2018

    • 著者名/発表者名
      Shouhei FUKUNAGA, Yoshimasa TAKABATAKE, Tomohiro I, Hiroshi SAKAMOTO
    • 雑誌名

      IEICE Transactions on Information and Systems

      巻: E101.D (3) ページ: 593-601

    • DOI

      https://doi.org/10.1587/transinf.2017FCP0010

    • 査読あり
  • [雑誌論文] A Faster Implementation of Online Run-Length Burrows-Wheeler Transform2018

    • 著者名/発表者名
      Tatsuya Ohno, Yoshimasa Takabatake, Tomohiro I, Hiroshi Sakamoto
    • 雑誌名

      LNCS

      巻: 10765 ページ: 409-419

    • DOI

      https://doi.org/10.1007/978-3-319-78825-8_33

    • 査読あり
  • [雑誌論文] A Space-Optimal Grammar Compression2017

    • 著者名/発表者名
      Yoshimasa Takabatake and Tomohiro I and Hiroshi Sakamoto
    • 雑誌名

      LIPIcs

      巻: 87 ページ: 67:1--67:15

    • DOI

      10.4230/LIPIcs.ESA.2017.67

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Stream Data Compression and Its Applications2017

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Sakamoto
    • 学会等名
      The 14th International Conference on Modeling Decisions for Artificial Intelligence
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] ストリームデータ圧縮とその応用2017

    • 著者名/発表者名
      坂本比呂志
    • 学会等名
      第30回 回路とシステムワークショップ プログラム
    • 招待講演

URL: 

公開日: 2018-12-17  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi