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広島市立大学 
情報科学研究科 
知能工学専攻 

顔写真 准教授 
田村 慶一 
タムラ ケイイチ 
Tamura Keiichi 

 
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経歴
広島市立大学情報科学部助手  2002/04/01-2007/03/31 
広島市立大学大学院情報科学研究科助教  2007/04/01-2008/03/31 
広島市立大学大学院情報科学研究科講師  2008/04/01-2011/03/31 
広島市立大学大学院情報科学研究科准教授  2011/04/01-現在 

学歴
九州大学  システム情報科学研究科  知能システム学専攻  博士前期  2000/03  修了 
九州大学  システム情報科学府  知能システム学専攻  博士後期  2003/03  単位取得満期退学 
九州大学  工学部  情報工学科  1998/03  卒業 

学位
修士(工学)  九州大学  2000/03 
博士(情報科学)  九州大学  2005/01 

教育・研究活動状況
非構造化データを対象とした知識発見と高性能データマイニング,時系列データマイニング,また,ビッグデータ分析を支えるデータベースの基礎技術に関する研究を行っています.

【①時空間ソーシャルデータからの知識発見に関する研究】

インターネット上のユーザはソーシャルメディアを通して日々目にしたことや耳にした話題の情報発信を行っています.テキストメッセージ,画像データや映像データなどの非構造化データを通して情報発信が行われ,位置情報が付与されたデータは時空間ソーシャルデータとして新しい情報源として期待されています.本研究では,ソーシャルメディア上の時空間ソーシャルメディアデータから,観光情報,防災,また,社会的な話題を取り出す新しい時空間データマイニングに関する研究を行っています.

キーワード:ソーシャルメディア,時空間情報,観光情報,防災,イベント抽出,話題抽出,経験マイニング,トピック抽出,ディープラーニング

【②時系列データマイニングとIoTに関する研究】

IoTへの関心の高まりとともに,インターネットに接続されたセンサデバイスなどから大量の測定データが取得され,大規模な時系列データベースを構成しつつあります.時系列データから有益な知識やルールを発見することができれば,サンサが測定したデータの有益な利活用が可能となります.本研究では,時系列データを対象とした,クラスタリング,クラス分類,異常検知やパターン抽出など時系列データを対象としたデータマイニングのアルゴリズムの開発を行うとともに,IoTへの応用に関する研究を行っています.

キーワード:時系列データ,時系列データマイニング,IoT,センサデバイス,クラスタリング,クラス分類,異常検知,パターン抽出

【③並列コンピューティングとそのデータ工学への応用】

バイオインフォマティクス,ビジネスデータやWeb上の大規模データから知識発見など,データ工学分野が対象とする問題の中で,膨大な計算時間を要する問題を高速に解くために,並列分散処理について研究を行っています.
特に,大規模データからの効率的な知識発見手法について研究を行っています.

キーワード:並列分散処理,マルチコア,GPGPU,大規模データ処理,索引構造

【④最適化アルゴリズムに関する研究】

データ工学の分野で扱う問題の中で,膨大な計算時間を要する問題を高精度に解くために,最適化アルゴリズムについて研究を行っています.

キーワード:進化計算,組合せ最適化問題,乱択アルゴリズム 

研究分野
メディア情報学・データベース 
知能情報学 
計算機システム・ネットワーク 

研究キーワード
データマイニング 
データベース 
Webマイニング 
ソーシャルメディアマイニング 
並列処理 
時系列データ 
GPGPU 
進化的計算 
深層学習 
バイオインフォマティクス 
非構造データ 

研究テーマ
高性能トランザクション処理に関する研究  高性能なオンライントランザクション処理が求められるデータベースサイトは,TPモニタがトランザクションを計算機クラスタ上の計算機(以下サイトと呼ぶ)に割り振り,単位時間当たりに処理できるトランザクション数増加を図っている.そこで,計算機クラスタ上の計算機資源を有効に活かしきるトランザクションスケジューリングが重要となっている.既存のトランザクションスケジューリングは,単に別々の種類のデータへアクセスするトランザクションをそれぞれ別々のサイトに割り振るものや,参照のみのトランザクションしか扱わないものが中心であり,計算機クラスタ上でのトランザクションの動的なスケジューリング手法は十分に明らかになっていない.本研究では計算機クラスタ上においてサイト数,各サイトの負荷,トランザクションのデータへのアクセスパターンと発生率の4つを考慮した動的なトランザクションスケジューリング法を開発する.  2000-2004 
制約問合せ処理の最適化と高性能化に関する研究  制約問合せ処理の最適化と高性能化に関して, (1)計算機クラスタ上での並列処理とその動的負荷分散手法 (2)グリッド環境下での並列処理とその動的負荷分散手法 (3)ネットワーク的制約や計算幾何学的制約などの最適化手法 に関する研究を行った. (1)については,大規模な計算機クラスタ動的負荷分散手法として,マスタ・タスク・ステイル法,キャッシュベースのランダムタスクステイル法を開発した.(2)については,グリッド環境下における動的負荷分散手法として,キャッシュベースのマルチキャストランダムタスクステイル法を開発した.(3)については,最適化問題に対して,Extremal Optimization(EO)を改良した改良版EOを開発し,また,ネットワーク制約問題を解くために,ブログユーザ空間に着目し,クラスタリング技術によりブログユーザのコミュニティを抽出する方法を明らかにした.  2002-2007 
並列コンピューティングとそのデータ工学への応用に関する研究  データベースにおける並列コンピューティングに関して, (1)マルチコア上での並列分散処理 (2)高性能アクセラレータ上での並列分散処理 (3)最適化処理による高速化 について研究を行なっている.  2008-現在 
進化的計算のデータ工学分野への応用  2004-現在 
ソーシャルメディアからの知識発見に関する研究  インターネット上でリアルタイムに生成される文書データは爆発的に増加しており,ソーシャルメディアの急速な発達とともに,生成された文書データは集団的な知識(集合知)を有するようになってきています.ソーシャルメディアの大規模なデータ群から話題となっているトピック,知識や経験などを効率的に抽出する研究を行っています.  2009-現在 
時系列データからの知識発見  2015-現在 
深層学習のデータ工学への応用  2016-現在 

共同・受託研究希望テーマ
大規模データからの知識発見  生物,医学,工学,理学,ビジネスなど様々な分野で生成される大規模データからの効率的な知識発見手法について研究を行う.  産学連携等、民間を含む他機関等との共同研究を希望  技術相談,受託研究,共同研究 
人工知能技術を用いたデータ分析とIoTへの応用  機械学習として代表的なディープラーニングを用いたデータ分析のノウハウや,IoT機器から取得したデータをデータ取得にとどまらず,その応用を展開する方法についての研究/開発の行う.  産学連携等、民間を含む他機関等との共同研究を希望  技術相談,受託研究,共同研究,その他 
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著書
Island-Model-based Distributed Modified Extremal Optimization for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph  Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Akihiro Nakada  141-156  Transactions on Engineering Technologies Lecture Notes in Electrical Engineering  2013/11  978-94-007-7683-8 
データベースと知識発見  北上 始,黒木 進,田村 慶一  46-91  コロナ社  2013/10/10  978-4-339-02472-2  現在のデータベースには,曖昧な情報の保存利用,巨大で複雑な構造の格納,知識発見など多くの機能が要求されている。本書では,データベースの基礎知識だけでなく,社会状況との関係を常に意識し,基礎概念や応用技術も解説した。 
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論文
研究論文(学術雑誌)  共著  最小外接矩形とセルの再帰分割を用いたセルベースのDBSCANの高速化  酒井達弘,田村 慶一,北上始,竹澤寿幸  電子情報通信学会論文誌 D  電子情報通信学会  (採択決定済)/  ,  -   2018/04 
研究論文(学術雑誌)  共著  Adaptive Distributed Modified Extremal Optimization for Maximizing Contact Map Overlap and Its Performance Evaluation  Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Tatsuhiro Sakai  “Innovative Computational Intelligence Methods for Data Sciences and Applications" in International Journal of Computational Intelligence Studies (IJCIStudies)  Vol. 6/ No. 4, 288-310  2017/12 
共著  Classifying of Time Series using Local Sequence Alignment and Its Performance Evaluation  Keiichi Tamura, and Takumi Ichimura  IAENG International Journal of Computer Science  44/ 4, 462-470  2017/11/20  1819-9224 
研究論文(学術雑誌)  共著  ギブスサンプラに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法  高橋 誉文 , 北上 始 , 福本 翔平 , 森 康真 , 田村 慶一  情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)  情報処理学会  9/ 3, 32-43  2016/12 
研究論文(学術雑誌)  共著  Density-based Spatiotemporal Analysis System with Photo Image Classifier using the BoF Model  Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami  Information Engineering Express (IEE)  IIAI  1/ 4, 85-94  2015/12  Recently, people have begun to diligently post situational updates, particularly during natural disasters, such as an earthquake, typhoon, heavy storm, and snowfall, on social media; therefore, the enhancement of situation awareness in the real world using social data is one of the most attractive research subjects. In our previous work, we developed a density-based spatiotemporal system to identify topic-related areas in which there are a huge number of geo-tagged tweets related to a topic are posted. In this paper, we propose a novel densitybased spatiotemporal system with a photo image classifier in order to enhance situation awareness by showing accurate topic-related photos. The photo image classifier using a support vector machine (SVM) based on the Bag-of-Features (BoF) model is integrated into the conventional density-based spatiotemporal system. To evaluate the proposed system, we used actual data sets related to weather topics, “heavy rain” and “heavy snow,” in Japan. The experimental results indicate that the proposed system can extract photo images related to these weather topics with high accuracy and recall levels. 
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研究発表
口頭発表(一般)  セルベースのDBSCANのマルチコアCPU上における並列化  第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIMフォーラム2018)  2018/03 
口頭発表(一般)  Multi-Channel Distributed Representation for Classifying Tweets by using Convolutional Neural Networks  The 2018 IAENG International Conference on Data Mining and Applications  2018/03 
口頭発表(一般)  Clustering of Time Series using Hybrid Symbolic Aggregate Approximation  The 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (SSCI 2017)  2017/11/29 
口頭発表(一般)  広島地域に貢献する人材育成のための観光関連データベースの構築と活用の検討  観光情報学会 第16回研究発表会  2017/11/18 
口頭発表(一般)  Photo Image Classification using Pre-trained Deep Network for Density-based Spatiotemporal Analysis System  The 10th International Workshop on Computational Intelligence & Applications 2017 (IEEE IWCIA2017)  2017/11/12 
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受賞
Best Paper Award of The 2017 IAENG International Conference on Data Mining and Applications  2017/05/25 
IEEE SMC Hiroshima Chapter Contribution Award  2016/12/22 
教員表彰(研究)  2016/03/22 
優秀賞  ひろしまアプリアイデアコンテスト  2015/11/22 
教員表彰(研究)  2015/03/25 
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担当授業科目
データベース 
知識ベース特論 
プログラミングIII演習 
知能工学実験I 
プログラミングIII 
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社会活動
Guest Editors of IEEE IWCIA2017 Special Issue  2017/11-現在  Guest Editors 
NETs2018 Program Committee Member  2017/10-2018/04 
広島県IoT人材育成検討会議委員  2017/08-2018/03 
The 2018 IAENG International Conference on Artificial Intelligence and Applications Committee Member  2017/04-2018/03 
The 10th International Workshop on Computational Intelligence & Applications(IWCIA 2017) Program Co-Chair  2017/02-2017/11 
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所属学協会
情報処理学会  2002/04-現在 
米国電気電子学会(IEEE)  2002/10-現在 
日本データベース学会  2002/10-現在 
人工知能学会  2008/04-現在 
電子情報通信学会  2016/07-現在 
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公開講座
広島市立大学地域貢献事業発表会  公開講座  2017/11-現在  高性能ビッグデータマイニングを用いた実世界情報分析 
オープンキャンパス2017  その他  2017/08-2017/08  高性能ビッグデータマイニングへの挑戦 
広島市立大学地域貢献事業発表会  公開講座  2016/12-現在  ソーシャルメディア上のデータを対象とした時空間分析 
広島市立大学地域貢献事業発表会  公開講座  2016/12-現在  データマイニング技術の開発 
産学連携研究発表会  その他  2016/09-2016/09  ソーシャルメディア上のデータを対象とした時空間分析 
産学連携研究発表会  その他  2016/09-2016/09  分子配列データに対する規則性の抽出法 
オープンキャンパス2016  その他  2016/08-2016/08  高性能ビッグデータマイニングへの挑戦 
大学見学(1月14日 沼田高校)  その他  2016/01-現在 
広島市立大学地域貢献事業発表会  公開講座  2015/11-現在  ジオタグ付きツイートを用いたトピック抽出と時空間分析 
広島市立大学地域貢献事業発表会  公開講座  2015/11-現在  蛋白質立体構造を対象とした類似構造探索システムの研究開発 
産学連携研究発表会  その他  2015/09-2015/09  分子配列を対象としたビッグデータ解析の研究開発 
産学連携研究発表会  その他  2015/09-2015/09  蛋白質立体構造を対象とした類似構造探索システムの研究開発 
オープンキャンパス2015  その他  2015/08-2015/08  高性能ビッグデータマイニングへの挑戦 
オープンキャンパス2014  その他  2014/08-2014/08  高性能ビッグデータマイニングへの挑戦 
広島市立大学リエゾンフェスタ  その他  2013/09-2013/09  大規模分子配列データベース上における類似検索の並列処理に関する研究 
高校生による情報科学自由研究  公開講座  2013/08-2013/08  データサイエンティストになろう!ビッグデータの科学 
オープンキャンパス2013  その他  2013/08-2013/08  高性能ビッグデータマイニングへの挑戦 
「プロフェッショナル探究」広島県立広島高等学校  その他  2013/07-2013/07 
広島市立大学の地域貢献事業発表会  その他  2012/11-2012/11  蛋白質立体構造データベース上における類似構造検索に関する研究 
広島市立大学リエゾンフェスタ  その他  2012/09-2012/09  マルチコアCPU上での汎化処理の高速化に関する研究 
広島市立大学リエゾンフェスタ  その他  2012/09-2012/09  タンパク質の構造アラインメントに関する研究 
高校生による情報科学自由研究  その他  2012/08-2012/08  データサイエンティストになろう!ビッグデータの科学 
研究室紹介(2月6日美鈴ヶ丘高校)  その他  2012/02-2012/02 
市役所研究紹介展  その他  2011/10-2011/10  科学データベースと並列コンピューティング 
広島市立大学リエゾンフェスタ・産学公連携フェア  その他  2011/09-2011/09  科学データベースと並列コンピューティング 
高校生による情報科学自由研究  公開講座  2011/08-2011/08  私たちの世界が広がる コンピュータプログラミング最前線 
オープンキャンパス2011  その他  2011/08-2011/08  科学データベースと並列コンピューティング 
広島市立大学リエゾンフェスタ・産学公連携フェア  その他  2011/01-2011/01  階層的クラスタリングを用いた台風被害予測モデルの構築手法 
広島市立大学リエゾンフェスタ・産学公連携フェア  その他  2011/01-2011/01  蛋白質立体構造データベースからの知識発見 
市役所研究紹介展  その他  2010/11-2010/11  階層的クラスタリングを用いた台風被害予測モデル 
オープンキャンパス2010  その他  2010/10-2010/10 
高校生自由研究「コンピュータの力を借りて面白いものを見つけよう」  公開講座  2010/08-2010/08 
広島市立大学リエゾンフェスタ2009  その他  2009/09-2009/09  配列データベースに対する類似部分配列の抽出に関する研究 
広島市立大学リエゾンフェスタ2009  その他  2009/09-2009/09  複数の蛋白質立体構造データに対するディスク版索引構造の構築方式 
オープンキャンパス2009  その他  2009/08-2009/08  分子配列データからの知識発見 
広島市立大学リエゾンフェスタ2008  その他  2008/09-2008/09  分散並列環境における索引構造とその応用に関する研究 
オープンキャンパス2008  その他  2008/08-2008/08  分子配列データからの知識発見 
広島市立大学リエゾンフェスタ2007  その他  2007/11-2007/11  曖昧検索により返される類似データからの規則性の発見 
広島市立大学リエゾンフェスタ2007  その他  2007/11-2007/11  ブログユーザ空間からの重複を許したコミュニティの発見 
オープンキャンパス2007  その他  2007/08-2007/08  情報大爆発時代の知識発見法 
広島市立大学リエゾンフェスタ2006  その他  2006/11-2006/11  配列データベースの索引構造の研究 
広島市立大学リエゾンフェスタ2006  その他  2006/11-2006/11  配列データマイニングの研究 
広島市立大学リエゾンフェスタ2004  その他  2004/11-2004/11  制約処理の並列化と安定化 
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