| 研究課題/領域番号 |
17H06099
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
胡 振江 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 教授 (50292769)
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| 研究分担者 |
吉川 正俊 京都大学, 情報学研究科, 教授 (30182736)
鬼塚 真 大阪大学, 情報科学研究科, 教授 (60726165)
石原 靖哲 南山大学, 理工学部, 教授 (00263434)
日高 宗一郎 法政大学, 情報科学部, 教授 (70321578)
加藤 弘之 国立情報学研究所, アーキテクチャ科学研究系, 助教 (10321580)
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| 研究期間 (年度) |
2017-05-31 – 2022-03-31
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| キーワード | ソフトウエア / 双方向変換相互運用 / 自律分散データ / プログラミング |
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| 研究実績の概要 |
平成29年度は、研究目標にそって「深化」、「基盤」、「実証」という3つのチームが連携しながら研究を進めてきた。
深化チームは、双方向言語の実用に向けて、双方向プログラムの推論方法、双方向言語機能の強化、最適化について研究を行った。まず、我々が提案したBiGUL言語の公理的意味論を定義し、BiGULで記述した双方向プログラムの正しさを証明するための論理フレームワークを与えた (POPL 2018)。また、prevenanceを考慮する双方向変換言語を開発し、resugaringやrefactoringに応用しその有用性を示した。さらに、射影と選択の混在する関係ビューについて、漸進的putback操作におけるソースデータベース参照の削減の最適化方法を提案した。
基盤チームは，自律的に分散するビッグデータを相互に運用する際に必要となる要素技術を定式化し、双方向変換に基づく自律分散データ管理基盤のアーキテクチャの設計と、RDBMSを用いた実現方針の検討を行った。また、データ交換の国際標準であるXML/XQueryの実用上の障害として知られている"順序に関する厳しい制限"を考慮したXQueryの最適化を開発した（DBPL 2017）。さらに、繰り返し型の分析応用として，非負値行列分解を用いた時系列リンク予測の手法を与えた。
実証チームは、データ共有と相互運用の事例を検討した。まず、双方向変換技術を利用した科学データのメタデータ品質管理手法について、モデル化と適用事例の整理を行った。そして、乗客と運転者双方のプライバシを考慮したライドシェアリングアライアンスのフレームワークを提案した。さらに、マルコフ連鎖でモデル化した時系列データに対し差分プライバシを適用した場合のプライバシ漏洩の定量化を行い、パーソナルデータ市場における各個人のプライバシ保護要求を満たしながら取引を促進する手法を開発した。
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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
概ね計画通りに進んでいる。プロジェクトの開始年度ですぐにポスドクの雇用ができなかったため、基盤システムのアーキテクチャの設計の内、予定していたprototypeの実装をすぐに行うことはできなかったが、その代わりに初めは双方向変換システムの基盤構築に力を多く入れ、双方向変換の推論のための理論枠組の構築という挑戦的な課題について、期待以上の成果をあげることができた。また、prototypeの実装についても、ポスドク雇用後に無事予定通り終了することができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度も、3つのチームで連携して研究を進めていく。
深化チームは、実用的で記述しやすい双方向変換言語を実現するとともに、正しく効率のよい双方向変換を開発できる環境を構築する。具体的には、よく利用されている関係データなどを対象に、データの制御・統合・協調を記述しやすい双方向変換言語を設計し、漸進的更新伝搬におけるソース参照の削減による効率的な実現手法を開発する。また、双方向変換の履歴情報の解析、デバッグ、実行時エラーの検査、正しさの検証を行う環境を構築する。
基盤チームは、深化チームが提供する抽象言語レベルで記述された双方向変換定義から、 RDBMS および NoSQL 上で実行可能なプログラムを導出する課題に取り組む。要素技術として、RDBMS・NoSQL のデータソースを統合するスキーママッピングの定式化、関係ビュー更新ストラテジーから自動生成される関係ビュー定義の全域性判定手法、およびTop-k問合せなどの高度な問合せに対する探索空間の削減手法の理論基盤を確立する。更に、開発したシステムをライドシェアリングアライアンスおよびプライベートデータ市場へ適用を行い、有効性の検証を行う。
実証チームは、基盤チームと連携を取りながら、双方向変換基盤システムが提供するインタフェースの設計に対するフィードバックを与えると共に、次の二つの研究を行う。一つはプライバシ保護を考慮したパーソナルデータの活用に関する応用である。一般的な枠組みとして、差分プライバシに基づくパーソナルデータ市場のストリームデータ販売価格と効用の関係に関する研究を行うとともに、具体的な事例としてライドシェアリングアライアンスのプライバシ保護を発展・一般化した枠組みを考案する。二つ目は、科学データのメタデータ管理であり、双方向変換技術を利用したメタデータ品質管理フレームワークに関してプロトタイプシステムの開発を行う。
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