トップページ

世界を相手に研究しませんか?

知識・データ工学研究室 (KDE) は日本でも有数の「データ工学」に関する研究室です。

研究室紹介について

日程
  1. 2020年10月2日(金) 18:15〜
  2. 2020年10月7日(水) 18:15〜
  3. 2020年10月15日(木) 18:15〜
場所
総合研究棟B 922(10/2, 10/15)
オンライン:Zoom(10/7)
Zoomリンクはこちら

KDEに少しでも興味がある方は、ぜひ研究室紹介にお越し下さい。実際にどのような研究を行うことができるのかデモを交えつつご紹介します。 この機会にぜひ先輩達の「生の声」を聞いてみましょう。

  • 学生による研究室紹介
  • 先生方による研究室紹介
  • 学類4年生による研究紹介
  • 質疑応答

などの内容を予定しています。ふるってご参加下さい。

担当教員

  • 天笠 俊之
  • 塩川 浩昭
  • 早瀬 康裕
  • 堀江 和正

募集人数

6名

分野

ソフトウェア科学

研究テーマ

ビッグデータサイエンスのためのデータベース・データ解析に関する研究

研究トピック一覧

ビッグデータ利活用は、今日、情報分野における最重要研究課題の一つとして、様々な先端的研究開発が世界中で積極的に進められています。
本テーマでは、データベース、データマイニングをコア技術として、機械学習、AI等の最新成果を活用して、この課題に挑戦しています。

掲載されているもの以外にやりたいことがあれば先生方にご相談を。

ソーシャルメディア・Web分析
  • Twitter・Web等からの知識抽出
  • ソーシャルメディアユーザのプロファイル推定
  • 大規模ソーシャルグラフ分析
ビッグデータ処理基盤
  • GPGPU/メニーコア/FPGA等を使った大規模並列データ処理
  • 高性能データベースエンジン
  • クラウドデータ基盤
データマイニング・コンテンツ解析
  • グラフマイニング
  • 機械学習・深層学習等を用いたコンテンツ解析
  • ストリームマイニング
  • 時系列データ分析
サイバーフィジカル情報統合
  • センサ・位置情報・ソーシャルメディア・カメラ映像等の大規模リアルタイムストリームデータ統合・分析
オープンデータ・半構造データ
  • Linked Open Data (LOD), RDF, JSON, XMLなどの半構造データを対象としたデータベース, マイニング, 並列分散処理技術
機械学習を用いた大規模生体・科学ビッグデータ解析
  • 生体データ(脳波・筋電等)解析に基づく睡眠分析
  • 大規模天体画像データ解析
  • 大規模医療データ解析
  • 気象データベース
  • バイオデータ解析
セキュア・高信頼データベース
  • データベースにおけるセキュリティ・プライバシ
  • データトレーサビリティ
  • ブロックチェーンを用いたセキュアトランザクション処理
ソフトウェア工学
  • ソフトウェア集合解析(リポジトリマイニング)
  • プログラム理解
  • ソフトウェア再利用