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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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プロフィール
2002年4月 広島市立大学情報科学部助手
2007年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科助教
2008年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科講師
2011年4月 広島市立大学大学院情報科学研究科准教授 

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
超スマート社会(Society5.0)の実現に向けて,データ工学を含むデータサイエンスはデータの収集,データの解析,また,解析結果を実世界にフィードバックするという流れをシームレスかつ効率的に行い,実社会の様々な課題を解決することで我々の生活を豊かにする学術として発展させる必要があります.このような背景の中,データサイエンスの基本解析だでなく,ビッグデータ分析を支えるデータベース基盤技術,非構造化データを対象としたデータマイニングとその高性能化(ハイパフォーマンスデータマイニング),実社会ビッグデータの分析として,ソーシャルメディアデータを使用した実世界情報分析,時系列データマイニングに関する研究を実施しています.

【①ビッグデータ分析を支えるデータベース基盤技術,非構造化データを対象としたデータマイニングとその高性能化(ハイパフォーマンスデータマイニング)に関する研究】

ビジネスデータ,Web,ソーシャルメディアやソーシャルネットワーク上の大規模データから知識発見など,データ工学を中心とするデータサイエンス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かつ高精度に問題を解くための研究を行っています.具体的には,高速化については並列処理,また,高精度化については乱択アルゴリズムと進化計算を応用した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

【②ソーシャルメディア上のデータを使用した実世界情報分析に関する研究】
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,特に,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に形成される時空間ソーシャルメディアデータから,観光情報,防災,e-コマースやマーケティングに役立つ情報を取り出すための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,e-コマース,イベント抽出,話題抽出,経験マイニング,ディープラーニング

【③時系列データマイニングに関する研究】

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,センサやソーシャルメディア上に投稿される時間情報を持つ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,ディープラーニング 

研究分野
メディア情報学・データベース 
ウェブ情報学・サービス情報学 
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 
非構造化データ 
IoT 

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 
ビッグデータ分析を支えるデータベース基盤技術,非構造化データを対象としたデータマイニングとその高性能化(ハイパフォーマンスデータマイニング)に関する研究  データマイニングや知識発見について高精度化と高速化を行っています.  2008-現在 
ソーシャルメディア上のデータを使用した実世界情報分析に関する研究  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,特に,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に形成される時空間ソーシャルメディアデータから,観光情報,防災,e-コマースやマーケティングに役立つ情報を取り出すための時空間データマイニングに関する研究を行っています.  2009-現在 
時系列データマイニングに関する研究  2015-現在 

共同・受託研究希望テーマ
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 
ソーシャルメディア上のデータを用いた社会情報分析  ソーシャルメディア上に投稿されるデータは,現実世界において人々が日々,目撃したことや耳にしたこと,また,関心のある話題やイベントを含む内容が投稿されている.このようなデータを使用して,社会現象,地域の課題,防災や観光に役立つ情報を取り出すことができます.Twitterを用いた社会情報分析に関するノウハウを民間技術に応用することができます.  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 
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 
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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  J101-D/  4, 690-701  2018/04/01  1881-0225 
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)  Inderscience Enterprises Ltd.  Vol. 6/ No. 4, 288-310  2017/12  1755-4985  10.1504/IJCISTUDIES.2017.089518  Maximising the contact map overlap (CMO) problem is one of the simplest yet most robust techniques for finding optimal protein structure alignment. This optimisation is known as the CMO problem, and is also known as NP-hard. We have been developing bio-inspired heuristics using distributed modified extremal optimisation (DMEO) for the CMO problem. DMEO is a hybrid of population-based modified extremal optimisation (PMEO) and the island model. In our previous work, we proposed a DMEO-based bio-inspired heuristic, i.e., DMEO with different evolutionary strategies (DMEODES) to maintain the population diversity of evolution. DMEODES efficiently maintains population diversity; however, once the population falls into local optimal solutions, there is no mechanism for getting out of them. In this paper, we propose a novel heuristic model to improve the DMEO's ability to prevent evolution stagnation. The new model integrates an adaptive generation alternation mechanism in DMEO called ADMEO. The experimental results show that ADMEO outperforms DMEODES. 
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  International Association of Engineers  44/ 4, 462-470  2017/11/20  1819-9224  URL 
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  1882-7780  アミノ酸配列データベースから類似部分配列を抽出することとして知られている従来のギブスサンプリング法の抽出精度を向上させるために,多重整列化に基づく新しい方法を提案する.従来のギブスサンプリング法の抽出精度は初期値に大きく左右される.この点に着目し,提案手法では,できるだけ良い初期値を計算するため,配列データセットに対して多重整列化を行い,ある幅のウインドウを多重整列上にスライドさせ,p値が最小となるウインドウ領域(類似部分配列)を初期値として選択する.多重整列化によって挿入されるギャップについては,ランダムに文字をあてはめる場合とすべての文字が等確率に現れる場合を比較する.また,ギブスサンプリングで利用される擬似度数に進化的な知識を導入し,抽出される類似部分配列としての配列モチーフ(進化的に保存される配列パターン)の抽出精度を向上させている. 
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  2185-9892  URL  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)  密度に基づくマルチモーダル空間クラスタリングによるジオソーシャル画像からのトピック抽出  電子情報通信学会2018年総合大会  2018/03/21 
ポスター発表  深層学習を用いたツイートからの観光情報抽出手法  電子情報通信学会2018年総合大会  2018/03/21 
ポスター発表  外れ値による補正に基づく位置を考慮したバースト検出手法  電子情報通信学会2018年総合大会  2018/03/20 
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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
2018 IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手研究会 実行委員  2018/03-2018/07 
Guest Editors of IEEE IWCIA2017 Special Issue  2017/11-現在  Guest Editors 
NETs2018 Program Committee Member  2017/10-2018/04 
Deep Learning研究会 幹事  2017/08-現在 
広島県IoT人材育成検討会議委員  2017/08-2018/03 
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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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