| 研究課題/領域番号 |
23500180
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| 研究機関 | 広島大学 |
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研究代表者 |
森本 康彦 広島大学, 工学研究院, 准教授 (00363010)
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2016-03-31
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| キーワード | Skyline Query / Data Mining / Privacy / Distributed Databases / MapReduce / Cloud / Big Data |
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| 研究実績の概要 |
本課題では，データベースに記録されている大量のデータの中から，何らかの知見を獲得したり，データの全体的な傾向を把握したり，必要なデータを選択する際に利用できる問い合わせ機能の研究を行っている．
データ集合から，何らかの属性値で他のデータに比べ良いか等しいものを含むデータのみを列挙する機能を「スカイライン問い合わせ」と呼ぶ．スカイライン問い合わせで得られるデータ集合のなかには，ユーザの多様な要求を満足させるデータが含まれている．そのため，この機能は，意思決定，情報フィルタリングなど多くのアプリケーションに応用されている．我々は，個人情報保護の観点から，個々のデータ内容を他者に開示しない新たなスカイライン問い合わせ機能をこれまでに開発してきた．
近年，「ビッグデータ」と呼ばれている新しい大規模計算技術の応用法が注目を集めているが，ビッグデータ技術やクラウドアプリケーションの多くがMapReduceやMapReduce基盤内で利用される列指向データベースで開発されている．そのため，本研究課題でも，この計算基盤への対応が必須であると考え，H26年度以降の実験や実装はすべてこの計算基盤上で行っている．昨年度までに，「MapReduce」上で，効率的にかつ安全にスカイライン問い合わせを計算するためのアルゴリズム，および通信プロトコルを，開発した．
他の研究機関の先行研究でも，同様のスカイライン問い合わせの事例が数件報告されているが，我々の方法は，個人情報を意識したスカイラインであるという特徴がある．
H26年度は，学術雑誌2編に本課題の研究成果を出版した．その他，学術雑誌1編，著書（分担執筆）1編が，年度内に採録決定し，H27年度中に掲載予定となっている．また，国際会議で6件の口頭発表を行った．国際会議に関しては，この他にH27年度中に2件，口頭発表することが決定している．
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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
当初は，本研究課題でMapReduce計算のための実験を行う予定はなかったが，近年の，ビッグデータ技術の広まりを受けて，H25年度途中からMapReduce計算のための実験設備の整備を始め，H26年度中にMapReduce計算のための計算機器および環境が整った．この新たな計算基盤上での固有の計算方法もあるため，予定以上のこの面で研究時間を要することになるとともに研究発表の数は計画以上に多く行うことができた．その一方で個人情報保護技術の面では，あまり多くの時間をさくことができず，目立った成果をあげるには至っていない．これらをふまえて，総合的には，「おおむね順調」と評価した．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度は，本研究課題の独自性でもある個人情報保護の観点からの強化に取り組む． また，時空間情報を使ったスカイライン問い合わせ機能，携帯端末で簡単に操作できるユーザインターフェースでありながら，かつ高精度な検索を行うことができる機能などのアプリケーションを見据えた技術開発を行ってゆく．今後は，これらの機能を統合し，目標としている「個人情報を保護したうえでの時空間情報の高度利用」について研究開発を続けてゆく．
H27年度は本課題の最終年度でもあるため，特に成果発表とPRにも力を入れてゆきたいと考えている．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
H26年度残額が約6万円となり，年度内に必要となった旅費などの研究活動に必要となった支出を賄うに足らなくなったため，この残額は次年度使用することにした．
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| 次年度使用額の使用計画 |
5月に海外で開催される国際会議に参加し研究成果を発表することになっており，そのために使用する予定である．
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