Papers
Number of the published data : 98
No. Publishing type Authorship Title Author Journal Publisher Volume/issue/page Publication date ISSN DOI URL Summary
1 Research paper (international conference proceedings)
Joint
MACD-Histogram-based
Fully Convolutional Neural Networks for Classifying Time
Series
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura
The 2019 6th International Conference on Control, Decision and
Information Technologies (CODIT'19) (CoDIT 2019)

(採択済み)
2019/04




2 Research paper (scientific journal)
Joint
Classifying Tweets using Convolutional Neural Networks with Multi-Channel Distributed Representation
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, and Tatsuhiro Sakai
IAENG International Journal of Computer Science

46/ 1, 68-75
2019/02
1819-9224



3 Research paper (scientific journal)
Joint
Time Series Classification using MACD-Histogram-based Recurrence Plot
Keiichi Tamura, Takumi Ichimura
International Journal of Computational Intelligence Studies (IJCIStudies)
Inderscience Enterprises Ltd.
Vol.7/ No.3, 192-213
2018/11
1755-4985
10.1504/IJCISTUDIES.2018.096188


4 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Classifying Sightseeing Tweets using Convolutional Neural Networks with Multi-Channel Distributed Representation
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai
Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC2018)

178-183
2018/10




5 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Density-based Multimodal Spatial Clustering using Pre-trained Deep Network for Extracting Local Topics
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa
Proceedings of the Fifth International ACM SIGMOD Workshop on Managing and Mining Enriched Geo-Spatial Data

7-12
2018/06

10.1145/3210272.3210274


6 Research paper (scientific journal)
Joint
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
10.14923/transinfj.2017DEP0009

密度に基づくクラスタリングはデータの密度をクラスタリングの基準とした,任意形状のクラスタを抽出できるクラスタリング手法である.DBSCANの高速化手法の一つとして,セルベースのDBSCANが提案されている.セルベースのDBSCANはデータセット全体を小さいセルに分割し,データの密度をセル単位で考え,セルを結合することでクラスタリングを行う.セルベースのDBSCANは既存のDBSCANよりも高速にクラスタリングを行えるが,セルの結合判定に多くの時間を要することが明らかとなっている.そこで本論文では,最小外接矩形(MBR)とセルの再帰分割を用いた新しいセルベースのDBSCANを提案する.提案手法はセルの結合判定について,MBRを用いた結合判定とセルの分割を再帰的に行うことによって,高速に処理することができる.評価実験の結果,提案手法は既存手法と比較して高速化できることを示した.
7 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Multi-Channel Distributed Representation for Classifying Tweets by using Convolutional Neural Networks
Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai
Proceedings of the International Multi Conference of Engi-neers and Computer Scientists 2018 Vol I

278-283
2018/03




8 Research paper (scientific journal)
Joint
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.
9 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Clustering of Time Series using Hybrid Symbolic Aggregate Approximation
Keiichi Tamura and Takumi Ichimura
Proceedings of the 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (SSCI 2017)

2041-2048
2017/11

10.1109/SSCI.2017.8280846


10 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Photo Image Classification using Pre-trained Deep Network for Density-based Spatiotemporal Analysis System
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa
Proceedings of 2017 IEEE 10th International Workshop on Computational Intelligence & Applications (IWCIA)

207-212
2017/11

10.1109/IWCIA.2017.8203586


11 Research paper (international conference proceedings)
Joint
MACD-Histogram-based Recurrence Plot: A New Representation for Time Series Classification
Keiichi Tamura, Takumi Ichimura
Proceedings of 2017 IEEE 10th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

135-140
2017/11

10.1109/IWCIA.2017.8203574


12 Research paper (scientific journal)
Joint
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
Time series classification is the task of predicting the class label of an unclassified time series. In the last decade, Symbolic Aggregate approXimation (SAX), which is a stateof-the-art feature expression for time series, has attracted
the attention of many data mining researchers, because huge number of good sequence data mining algorithms are available once time series are converted to SAX sequences. In this paper, we propose a novel method for time series classification using a hybrid SAX-based symbolic representation, which is called a moving average convergence divergence (MACD)-histogrambased SAX (MHSAX) proposed in our previous work. The proposed time series classification method includes the MHSAX and a nearest neighbor (1-NN) classifier utilizing the local sequence alignment technique. To evaluate the proposed time series classification method, we implemented it and conducted experiments using all 85 data sets in the UCR Time Series
Classification Archive. The experimental results show that the proposed time series classification method outperforms not only other distance-based 1-NNs, but also other state-of-theart methods.
13 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Cell-based DBSCAN Algorithm using Minimum Bounding Rectangle Criteria
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Database Systems for Advanced Applications, DASFAA 2017 International Workshops: BDMS, BDQM, SeCoP, and DMMOOC, Suzhou, China, March 27-30, 2017, Proceedings

133-144
2017/03

10.1007/978-3-319-55705-2_10


14 Research paper (international conference proceedings)
Joint
MHSAX-based Time Series Classification using Local Sequence Alignment Technique
Keiichi Tamura and Takumi Ichimura
Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2017 Vol I

286-291
2017/03




15 Research paper (scientific journal)
Joint
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.
16 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Contact Map Overlap Maximization using Adaptive Distributed Modified Extremal Optimization
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Tatsuhiro Sakai
Proceedings of 2016 IEEE 9th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

87-91
2016/11

10.1109/IWCIA.2016.7805754


17 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Time Series Classification using MACD-Histogram-based SAX and Its Performance Evaluation
Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai, and Takumi Ichimura
Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics

2419-2424
2016/10

10.1109/SMC.2016.7844601


18 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Processing for Density-based Spatial Clustering
Algorithm using Complex Grid Partitioning and its Performance Evaluation
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Kohei Misaki, Hajime Kitakami
The 22nd International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications

337-343
2016/07




19 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Location-based Temporal Burst Detection using Outlier Factors in Geo-tagged Tweets
Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai, and Hajime Kitakami
Proceedings of 5th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2016

191-196
2016/07

10.1109/IIAI-AAI.2016.155


20 Research paper (scientific journal)
Joint
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.
21 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Real-time Local Topic Extraction using Density-based Adaptive Spatiotemporal Clustering for Enhancing Local Situation Awareness
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Shota Kotozaki, Tsubasa Hayashida, and Hajime Kitakami
Proceedings of the 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management

203-210
2015/11

10.5220/0005593302030210


22 Research paper (international conference proceedings)

A New Distributed Modified Extremal Optimization for Optimizing Protein Structure Alignment
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Tatsuhiro Sakai, and Yoshifumi Takahashi
Proceedings of 2015 IEEE 8th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

109-114
2015/11

10.1109/IWCIA.2015.7449472


23 Research paper (international conference proceedings)

Identifying Main Topics in Density-based Spatial Clusters using Network-based Representative Document Extraction
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of 2015 IEEE 8th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

77-82
2015/11

10.1109/IWCIA.2015.7449466


24 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Identifying Local Temporal Burstiness using MACD Histogram
Keiichi Tamura, Tomoki Matsui, Hajime Kitakami, Tatsuhiro Sakai
Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2015)

2666-2671
2015/10

10.1109/SMC.2015.466


25 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Summarizing Results of Keyword Search on Social Photos using Clustering-based Burst Detection
Tatsuhiro Sakai and Keiichi Tamura
Proceedings of 4th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2015

715-716
2015/07

10.1109/IIAI-AAI.2015.241


26 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Extracting Topic-related Photos in Density-based Spatiotemporal Analysis System for Enhancing Situation Awareness
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of 4th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2015

201-206
2015/07

10.1109/IIAI-AAI.2015.240


27 Research paper (scientific journal)
Joint
幾何学的接尾辞木の高速処理方式
高橋誉文,田村慶一,黒木進,北上始
情報処理学会論文誌データベース
情報処理学会
8/ 2, 57-67
2015/06
1882-7799


本論文では,幾何学的接尾辞木の高速処理を実現するために,幾何学的接尾辞木の構築方法の改良および構築処理と検索処理の双方をマスタワーカ法や分散型ワーカ法を用いて並列化する方法を提案する.構築方法の改良では,幾何学的接尾辞木の従来の構築法が並列化に直接向いていないという点に着目し,並列化をする前に,あらかじめ,この構築方法を従来の座標配列を1本ずつ処理する逐次構築法から全データをまとめて処理するトップダウン構築法に変更している.また,データページを管理するバッファ管理法の変更も行っている.さらに,構築と検索のそれぞれに対して,データ分割法とタスク分割法による並列化を実施し,並列性能を評価している.実験により並列性能を測定した結果,幾何学的接尾辞木の並列処理においては,マルチバッファ・マスタワーカ法がシングルバッファ・マスタワーカ法や分散型ワーカ法よりも優れていることが判明した.
28 Research paper (scientific journal)
Joint
Identifying local burstiness in a sequence of batched georeferenced documents
Shota Kotozaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
International Journal of Electronic Commerce Studies (IJECS)
ATISR
5/ 2, 269-288
2015/06
2073-9729
10.7903/ijecs.1347

One of the most interesting emerging topics in social media is the increase in the number of georeferenced documents. People have been transmitting information regarding items and events they have witnessed in their daily lives and collecting information on objects of interest through georeferenced documents. In this paper, we propose a novel location-based burst detection algorithm for identifying the burstiness of a keyword related to local topics and events in a sequence of batched georeferenced documents, composed of ordered georeferenced document sets. Burstiness is one of the simplest yet most robust criteria for extracting hot topics and events from a sequence of batched documents. Identifying the burstiness of a keyword related to local topics and events captures not only the peak periods of the trending topics and events, but also the localities at which they are occurring. To evaluate the proposed location-based burst detection algorithm, we used an actual sequence of batched georeferenced documents that were composed by crawling tweets posted on the Twitter site.
29 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Emergency Situation Awareness during Natural Disasters using
Density-based Adaptive Spatiotemporal Clustering
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Database Systems for Advanced Applications: DASFAA 2015 International Workshops, SeCoP, BDMS, and Posters, Hanoi, Vietnam, April 20-23, 2015, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer-Verlag, Vol.9052

155-169
2015/04/20

10.1007/978-3-319-22324-7_13


30 Research paper (scientific journal)
Joint
Real-time Analysis Application for Identifying Bursty Local Areas Related to Emergency Topics
Tatsuhiro Sakai and Keiichi Tamura
SpringerPlus
Springer
4/ 162
2015/04/03

10.1186/s40064-015-0817-x

Since social media started getting more attention from users on the Internet, social media has been one of the most important information source in the world. Especially, with the increasing popularity of social media, data posted on social media sites are rapidly becoming collective intelligence, which is a term used to refer to new media that is displacing traditional media. In this paper, we focus on geotagged tweets on the Twitter site. These geotagged tweets are referred to as georeferenced documents because they include not only a short text message, but also the documents' posting time and location. We propose a novel real-time analysis application for identifying bursty local areas related to emergency topics. The aim of our new application is to provide new platforms that can identify and analyze the localities of emergency topics. The proposed application is composed of three core computational intelligence techniques: the Naive Bayes classifier technique, the spatiotemporal clustering technique, and the burst detection technique. Moreover, we have implemented two types of application interface: a Web application interface and an android application interface.
31 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Density-based Semantic Spatial Clustering for Extracting Areas of Interesting in Geo-tagged Photo Images
Keiichi Tamura and Tatsuhiro Sakai
Proceedings of 30th International Conference on Computers and Their Applications CATA-2015

201-206
2015/03




32 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Location-based Burst Detection for Identifying Bursty Local Topics in Geotagged Tweets
Shota Kotozaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceeding of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

225-230
2014/11

10.1109/IWCIA.2014.6988112


33 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Identifying Bursty Areas of Emergency Topics in Geotagged Tweets using Density-based Spatiotemporal Clustering Algorithm
Tatsuhiro Sakai and Keiichi Tamura
Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

95-100
2014/11

10.1109/IWCIA.2014.6988085


34 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Processing for Distance-Based Outlier Detection on a Multi-core CPU
Junki Oku, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

65-70
2014/11

10.1109/IWCIA.2014.6988080


35 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Bio-inspired Heuristic for Optimizing Protein Structure Alignment using Distributed Modified Extremal Optimization
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi
Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

23-28
2014/11

10.1109/IWCIA.2014.6987730


36 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A New Parallelization Model for Detecting Temporal Bursts in Large-Scale Document Streams on a Multi-Core CPU
Keiichi Tamura and Hajime Kitakami
Proceedings of The 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2014)

519-524
2014/10

10.1109/SMC.2014.6973960


37 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Density-based Adaptive Spatial Clustering Algorithm for Identifying Local High-Density Areas in Georeferenced Documents
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura and Hajime Kitakami
Proceedings of The 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2014)

513-518
2014/10

10.1109/SMC.2014.6973959


38 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A New Method for Identifying Location-Based Bursts in a Sequence of Batched Georeferenced Documents
Shota Kotozaki, Keiichi Tamura and Hajime Kitakami
Proceedings of International Conference on INTERNET STUDIES (Nets2014)

1-15
2014/08




39 Research paper (scientific journal)
Joint
Extracting Attractive Local-Area Topics in Georeferenced Documents using a New Density-based Spatial Clustering Algorithm
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
IAENG International Journal of Computer Science
International Association of Engineers
Vol. 41/ No. 3, 185-192
2014/08/23
1819-9224

URL

40 Research paper (scientific journal)
Joint
A New Distributed Modified Extremal Optimization using Tabu Search Mechanism for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph and Its Performance Evaluation
Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
IAENG International Journal of Computer Science
International Association of Engineers
Volume 41/ Issue 2, 131-140
2014/05/27
1819-9224

URL

41 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Island-Model-based Distributed Modified Extremal Optimization with Tabu Lists for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph
Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2014 Vol I
IAENG
1-6
2014/03




42 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A New Density-based Spatial Clustering Algorithm for Extracting Attractive Local Regions in Georeferenced Documents
Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2014 Vol I

360-365
2014/03




43 Research paper (scientific journal)
Joint
Multiple Buffering for Parallel Approximate Sequence Matching using Disk-based Suffix Tree on Multi-core CPU
Yousuke Watanuki, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi
The GSTF Journal on Computing
Global Science and Technology Forum
Vol.3/ No.3, 51-57
2014/02
2010-2283
10.7603/s40601-013-0022-0


44 Research paper (scientific journal)
Joint
High-speed Similar Structure Search Method Using Geometrical Suffix Trees
Yoshifumi Takahashi, Keiichi Tamura, Susumu Kuroki, and Hajime Kitakami
[IPSJ Transactions on Databases (TOD)
情報処理学会
Vol.6/ No.5, 62-70
2013/12
1882-7799


In this paper, in order to achieve a similar high-speed structure search for protein three-dimensional structure databases on a large-scale, a method has been proposed to solve the existing geometric suffix tree problems. Specifically, the proposed method is consisted of a buffer management method has been proposed for the input and output of data pages containing the nodes of geometric suffix tree capacities, and a hiding sequence method for high-speed similar substructure searches. The buffer management method for the I/O data page controls the data page at a higher level node in order for the tree to be stored in the buffer. The hidden sequence method was added to each of the tree data structure nodes which are called hidden sequences for reduce the number of disk I/O operations for searching solutions. In order to verify the effectiveness of the proposed method, compared with the existing geometric suffix trees, the proposed method implements and measures the speed and accuracy of similar substructure searches. As a result, the proposed method is highly scalable, and can perform similar substructure searches quickly in large-scale data.
45 Research paper (scientific journal)
Joint
Heuristic Using Modified EO for CMO Problem
Akihiro Nakada, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi
IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications
情報処理学会
Vol.6/ No.3, 87-99
2013/12
1882-7780


Proteins are important biochemical compounds that have biogenic functions for biological activities. The three-dimensional structures of proteins are closely related to its biological functions, and therefore, techniques for comparing them have been studied. Many of these techniques for comparing protein structures are based on protein structure alignment, which is one of the most effective methods. CMO (Contact Map Overlap) is formulated as combinatorial optimization to find the optimal structure alignments. In this paper, we propose a novel heuristic using Modified Extremal Optimization (MEO) for CMO. Our MEO-based heuristic is characterized by three features. First, the proposed heuristic uses MEO for alternation generations. Second, an initial solution is created by dynamic programming (DP). Third, state transition is executed using the best admissible move strategy.
46 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Density-based Spatiotemporal Clustering Algorithm for Extracting Bursty Areas from Georeferenced Documents
Keiichi Tamura and Takumi Ichimura
Proceedings of The 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2013)

2079-2084
2013/10

10.1109/SMC.2013.356


47 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Detecting Location-based Enumerating Bursts in Georeferenced Micro-Posts
Keiichi Tamura and Hajime Kitakami
Proceedings of Second IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2013

389-394
2013/09

10.1109/IIAI-AAI.2013.36


48 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Population-based Modified Extremal Optimization for Contact Map
Overlap Maximization Problem
Akihiro Nakada, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi
Proceedings of Second IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2013

245-250
2013/09

10.1109/IIAI-AAI.2013.61


49 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Location-based Burst Detection Algorithm for Georeferenced
Document Streams based on User’s Moving Direction
Tomoki Matsui, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceeding of 2013 IEEE 6th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

137-142
2013/07/13

10.1109/IWCIA.2013.6624801


50 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Processing of Approximate Sequence matching using
Disk-based Suffix Tree on Multi-core CPU
Yosuke Watanuki, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Yoshifumi
Takahashi
Proceedings of 2013 IEEE 6th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)

57-62
2013/07/13

10.1109/IWCIA.2013.6624784


51 Research paper (scientific journal)
Joint
Distributed Modified Extremal Optimization using Island Model for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Akihiro Nakada
Engineering Letters
International Association of Engineers
21/ 2, 81-88
2013/05/21
1816-0948

URL

52 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Distributed Modified Extremal Optimization for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph
Keiichi Tamura, Hajime Kitakami and Akihiro Nakada
Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013 Vol I

1-6
2013/03/13




53 Research paper (scientific journal)
Joint
Parallel Processing of Burst Detection in Large‐Scale Document Streams and Its
Performance Evaluation
Kaishi Hirahara, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Shingo Tamura
The GSTF Journal on Computing
GSTF
Vol.2/ No.4, 7pages-
2013/01
2010-2283
10.5176/2251-3043_2.4.206

Online documents on the Internet are represented as a document stream because the documents have a temporal order. This has resulted in numerous studies on extracting a frequent phenomenon (involving keywords, users, locations etc.) known as a burst. Recently, with the growth of interest in social media, the number of documents created on the Internet has increased exponentially. Therefore, the speed-up of burst detection in a large-scale document stream is one of the most important challenges. In this paper, we propose a novel parallelization method for the parallel processing of Kleinberg’s burst detection algorithm in a large-scale document stream. Specifically, we present a technique to combine the inter-task parallelization model with the intra-task parallelization model. This combination can achieve seamless dynamic load balancing and detect bursts in a large-scale document streams in memory.
54 Research paper (scientific journal)
Joint
Parallel processing for stepwise generalisation method on multi-core PC cluster
Shinpei Yagi, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami
International Journal of Knowledge and Web Intelligence
Inderscience Enterprises Ltd.
3/ 2, 88-109
2012/12
1755-8255
10.1504/IJKWI.2012.050282


55 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Optimal Protein Structure Alignment using Modified Extremal
Optimization
Akihiro Nakada, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of The 2012 IEEE International Conference on Systems,Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2012)

703-708
2012/10

10.1109/ICSMC.2012.6377809


56 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Clustering-based Burst-detection Algorithm for Web-image Document Stream on Social Media
Tamura Shingo, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Kaishi Hirahara
Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Systems, Man,and Cybernetics (IEEE SMC 2012)

697-702
2012/10

10.1109/ICSMC.2012.6377808


57 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Processing of Burst Detection in Large-Scale Document Streams
Kaishi Hirahara, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Shingo Tamura
Proceedings of 3rd Annual International Conference on Advances in Distributed and Parallel Computing

60-65
2012/09




58 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Location-Based Burst Detection Algorithm in Spatiotemporal Document Stream
Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of the 2012 International Conference on Data Mining (DMIN12)

195-201
2012/07/18


URL

59 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Modified EO-based Evolutionary Algorithm for Reducing Crossovers of Reconciliation Graph
Natsumi Hara, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of Second World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2010)

169-176
2010/12

10.1109/NABIC.2010.5716277


60 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Index-based Similar Substructure Searching Using RMSD in Protein Structure Databases
Yoshifumi Takahashi, Susumu Kuroki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of the 2010 International Conference on Information & Knowledge Engineering (IKE'10), CSREA Press, Vol.Ⅱ

431-437
2010/07



複数の配列データ(蛋白質立体構造データ)から性質が類似する蛋白質を高速検索する方法として,索引構造の研究が重要である.従来提案されている索引構造は,1件の配列データにだけ対処可能な幾何学的なサフィックス木であるため,複数の配列データに使用できないという問題がある.幾何学的なサフィックス木を拡張し,複数の配列データに対処可能な索引構造をディスク上に構築する方法について発表した.また,この提案方法の特性を確認するために,蛋白質立体構造データベースPDBを用いて,構築性能や検索性能などを評価したので,それらの結果についても報告した.
61 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Mining Minimum Generalized Set Based on Multiple Alignments from Mismatch Cluster
Kazuya Miyahara, Hajime Kitakami, Yoshifumi Takahashi, Keiichi Tamura and Susumu Kuroki
Proceedings of The 2010 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology

35-41
2010/07



異なる文字列長の部分文字列で構成されたミスマッチクラスタに対してアラインメント処理を行い,アラインメント結果から最小汎化集合を抽出する手法を発表した.提案手法では,ミスマッチクラスタの部分文字列の長さをアラインメント処理により整え,長さを整えたミスマッチクラスタから汎化処理により最小汎化集合を抽出している.提案手法により,文字列長が異なる部分文字列から構成されたミスマッチクラスタから最小汎化集合を抽出することが可能となる.
62 Research paper (scientific journal)
Joint
段階的一般化法によるミスマッチクラスタを表現する最小汎化集合の効率的抽出
田村 慶一,木村 浩明,荒木 康太郎,北上 始
電子情報通信学会論文誌D「データ工学特集号」
電子情報通信学会
J93-D/ 3, 189-202
2010/03
1880-4535

URL
配列データベースに対するあいまいな問合せ結果として返されるミスマッチクラスタから,あいまい文字表現を含む最小汎化集合を効率的に抽出する方法を提案している論文である.提案手法は,ミスマッチクラスタの部分集合のすべてについて,小さなサイズの部分集合から順に列挙し,列挙木を探索するボトムアップアプローチをとっている.この探索過程において,列挙された各集合に対する最汎パターンの計算,不要な部分列挙木の枝刈り,冗長なパターンの除去などを実施することにより,ミスマッチクラスタの最小汎化集合を抽出する手法となっている.また,本論文では提案手法の有効性を確認するために,10種類のデータセットを用いて実験の実験結果についても報告している.
63 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A Method for Constructing Disk-based Indexes for 3-D Protein Structure Databases
Yoshifumi TAKAHASHI, Susumu KUROKI, Keiichi TAMURA, and Hajime KITAKAMI
Proceedings of the 2009 International Conference on Information & Knowledge Engineering (IKE'09)

658-662
2009/07



複数の配列データ(蛋白質立体構造データ)から性質が類似する蛋白質を高速検索する方法として,索引構造の研究が重要である.従来提案されている索引構造は,1件の配列データにだけ対処可能な幾何学的なサフィックス木であるため,複数の配列データに使用できないという問題がある.幾何学的なサフィックス木を拡張し,複数の配列データに対処可能な索引構造をディスク上に構築する方法について発表した.また,この提案方法の特性を確認するために,蛋白質立体構造データベースPDBを用いて,構築性能や検索性能などを評価したので,それらの結果についても報告した.
64 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Extracting Similar Subsequences by Gibbs Sampling with Distributed MGG
Nobuhisa Kono, Hajime Kitakami, Keiichi Tamura, and Yasuma Mori
Proceedings of the 2009 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'09)

669-675
2009/07



配列データマイニング処理では,配列データベースから非常に多くの頻出配列パターンが抽出される.この頻出配列パターンを大幅に削減するため,著者らは,既に,配列データベースに対してギブスサンプリング(GS)を適用する方法を提案している.しかしながら,この方法では,予め,抽出する部分文字列の長さをユーザ側で指定する必要があるほか,必ずしも精度(再現度)が良いとは限らないという問題がある.本発表では,これらの問題を解決するために,遺伝的アルゴリズムの世代交代モデルの1つであるMGGと,分散遺伝的アルゴリズム(島モデル)の考え方をGSに応用した新しい類似部分配列抽出法Gibbs-DMGGを提案した.また,本発表では,この提案手法の有効性を確認するための評価実験の結果についても報告した.
65 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A Stepwise Generalization Method for Extracting Minimum Generalized Set of Mismatch Cluster
Hiroaki Kimura, Hajime Kitakami, Kotaro Araki and Keiichi Tamura
Proceedings of The 2008 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology

998-1004
2008/07



配列データベースに対して曖昧文字表現を含む頻出配列パターンを抽出する方法を発表した.この提案手法は,ミスマッチクラスタに対する冪集合に含まれる集合要素について,小さなサイズの集合要素から順に列挙し,列挙木を探索するボトムアップアプローチをとっている.本発表では,列挙された各集合に対する最汎パターンの計算,不要な部分列挙木の枝刈り,冗長なパターンの除去などを実施することにより,ミスマッチクラスタに対する最小汎化パターン集合を効率的に抽出する手法について発表した.また,提案手法の有効性を確認するために,4 種類のデータセットを用いて実験を行ったので,その実験結果についても報告した.
66 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Construction Method of a Disk-Based Suffix Tree on a PC Cluster
Yusuke Sawada, Keiichi Tamura, Kotaro Araki, Makoto Takaki, and Hajime Kitakami
Proceedings of the 2008 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'08), Vol.II

797-803
2008/07



分散並列環境におけるディスクベースサフィックス木の並列構築方式の発表を行った.サフィックス木は,生物情報学の配列データベースからデータマイニングを効率的に実行可能なデータ構造である.しかしながら,メモリオーバーヘッドによる性能低下の問題から大規模な配列データベースのサフィックス木を構築するのは難しい.本発表では,PC クラスタ上に実装し,実験を行った結果,サフィックス木の構築時間を短縮することができ,大規模な配列データベースに対応可能なことを示した.また,並列構築したサフィックス木(分散サフィックス木)を応用し,データマイニング処理の一機能である曖昧検索による性能評価についても報告を行った.
67 Research paper (scientific journal)
Joint
密な部分構造抽出のための階層的凝集型クラスタリング手法
高木允,田村慶一,森康真,北上始
日本データベース学会論文誌(Journal of the DBSJ)
日本データベース学会
7/ 1, 275-280
2008/06
1883-1060

URL
Newman らによって提案されているネットワークのクラスタリング手法を改良し,密な部分構造を優先的にクラスタリングする手法を提案している論文である.Newman らの手法は,階層的凝集型クラスタリング手法であり,Q という評価指標をもとに,段階的に大きなクラスタを探索している.この手法は高速であるが,Q の計算式の特徴により,クラスタリングの初期の段階で密な部分構造を壊してしまうという問題があった.本論文では,この問題点を解決するために,辺の構造情報を辺の重みに換算し,クラスタリングの初期の段階から密な部分構造を優先的に抽出する手法を提案している.
68 Research paper (scientific journal)
Joint
Extremal Optimizationによる調停グラフの交差数減少
田村 慶一, 森 康真, 北上 始
情報処理学会論文誌
数理モデル化と応用
情報処理学会
49/ SIG4(TOM20), 105-116
2008/03
1882-7780


EO(Extremal Optimization)を改良し,改良を行ったEOを調停グラフの交差数減少に適用した新しい発見的探索手法に関する論文である.本論文では,EO(Extremal Optimization)を調停グラフの交差数減少に適用するにあたり,調停グラフの交差数減少が持つ問題の特徴により,改良したEOを提案している.改良を行ったEOは,状態遷移の候補をルーレット選択により選択することと複数の近傍を生成することを特徴としている.また,本論文では,詳細な評価実験により,改良を行ったEOは,局所探索や進化的計算を使用した解法よりも交差数を削減することができたことを示している.
69 Research paper (scientific journal)
Joint
ブログユーザ空間からの重複を許した頻出コミュニティ抽出法
高木 允, 森 康真, 田村 慶一, 北上 始
情報処理学会論文誌
数理モデル化と応用
情報処理学会
49/ SIG4(TOM20), 93-104
2008/03
0387-5806

URL
ブログの書き手であるブロガーに焦点を当て,ブロガーをノード,トラックバックによる繋がりを辺としたグラフから,数ヶ月に渡って頻出し,かつ重複を許したコミュニティを発見する手法に関する論文である.本論文では,複数のグラフから頻出部分グラフを抽出し,得られた頻出部分グラフに重複を許したクラスタリング手法を適用することにより,重複を許した頻出コミュニティを発見する手法を提案している.頻出部分グラフの抽出については,頻出部分グラフ抽出の問題を頻出アイテム集合抽出の問題に変換し,LCM法を用いることで頻出部分グラフ抽出を達成している.重複を許したクラスタリングについては,頻出部分グラフをNewmanらのクラスタリング手法を応用し,縮約グラフの作成と再クラスタリングすることで達成している.
70 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A New Dynamic Load Balancing Technique for Parallel Modified PrefixSpan with Distributed Worker Paradigm and Its Performance Evaluation
Makoto Takaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami
Proceedings of the Sixth International Symposium on High Performance Computing (ISHPC-VI), Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer-Verlag, Vol.4759

227-237
2008/01



Modified PrefixSpan法の分散型ワーカモデルによる並列化とその動的負荷分散手法について発表を行った.大規模なPCクラスタにおいてマスタ・ワーカモデルで並列化を行うと,マスタプロセスがボトルネックとなる.また,分散型ワーカモデルの動的負荷分散手法として,通常,Random Steal法が使用されるが,Modified PrefixSpan法では,負荷の偏りが大きいため,Random Steal法では,無駄な通信回数が増える可能性がある.そこで,本発表では,すべてのプロセスがワーカプロセスであるような分散型ワーカモデルによるModified PrefixSpan法の並列化と,無駄な通信回数を減らすための動的負荷分散手法としてCache-based Random Steal法を提案した.(
71 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Extraction of Ambiguous Sequential Patterns with Least Minimum Generalization from Mismatch Clusters
Kotaro Araki, Keiichi Tamura, Tomoyuki Kato, Yasuma Mori, and Hajime Kitakami
Proceedings of The Third International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Base system (SITIS' 2007)

32-39
2007/12

10.1109/SITIS.2007.104

類似した文字列の集合から最小汎化された曖昧パターン集合を抽出する手法に関して発表を行った.配列データベースに対して曖昧検索を行ったとき,類似した部分文字列が検索結果として多数得られる.これらの類似した部分文字列の集合をミスマッチクラスタと呼び,ミスマッチクラスタでは検索結果の全体像の把握は非常に困難である.そこで,本発表では,ミスマッチクラスタから最小汎化された曖昧パターン集合を抽出する手法として,反復精密化法にドメイン分割法を併用する手法を提案した.(
72 Research paper (scientific journal)
Joint
ミスマッチクラスタに対する最小汎化パターン抽出方式
荒木 康太郎,田村 慶一,加藤 智之,北上 始
日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)
日本データベース学会
6/ 3, 5-8
2007/12
1347-8923

URL
類似した文字列の集合から最小汎化された曖昧パターン集合を抽出する手法に関する論文である.配列データベースに対して曖昧検索を行ったとき,類似した部分文字列が検索結果として多数得られる.これらの類似した部分文字列の集合をミスマッチクラスタと呼び,ミスマッチクラスタでは検索結果の全体像の把握は非常に困難である.そこで,本論文では,ミスマッチクラスタから最小汎化された曖昧パターン集合を抽出する手法として,反復精密化法にドメイン分割法を併用する手法を提案している.
73 Research paper (international conference proceedings)
Joint
A Extraction Method of Overlapping Cluster based on Network Structure Analysis
Makoto Takaki, Keiichi Tamura, Yasuma Mori and Hajime Kitakami
Proceedings of the 2007 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, Workshops on Intelligent Web Interaction 2007(IWI2007)

212-216
2007/11

10.1109/WI-IATW.2007.37

ブログの書き手であるブロガーに焦点を当て,ブロガーをノード,トラックバックによる繋がりを辺としたグラフから,重複を許したコミュニティを発見する手法に関して発表を行った.本発表では,複数のグラフから頻出部分グラフを抽出し,得られた頻出部分グラフに重複を許したクラスタリング手法を適用することにより,重複を許した頻出コミュニティを発見する手法を提案した.頻出部分グラフの抽出については,頻出部分グラフ抽出の問題を頻出アイテム集合抽出の問題に変換し,LCM法を用いることで頻出部分グラフ抽出を達成している.重複を許したクラスタリングについては,頻出部分グラフをNewmanらのクラスタリング手法を応用し,縮約グラフの作成と再クラスタリングすることで達成している.提案手法の有用性を確認するために,複数ヶ月に渡りブログデータを収集し,頻出コミュニティの抽出を行った評価実験の結果を示した.
74 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Method for Extracting Frequent Communities from Blog User Spaces
Makoto Takaki, Yasuma Mori, Keiichi Tamura, Susumu Kuroki and Hajime Kitakami
Proceedings of the 2007 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'07), Vol.II

773-779
2007/06



本発表では,ブロガーに焦点を当て,ブロガーをノード,トラックバックによるつながりを辺としたグラフから,数ヶ月に渡って頻出するコミュニティを発見する手法を提案した.提案手法では,まず,極大頻出アイテム集合を抽出する方法を用いて,トラックバックが形成する複数のグラフから頻出部分グラフを抽出する.そして,次に,得られた頻出部分グラフに対してNewmanのモジュール性を用いたクラスタ抽出法を実行することにより頻出クラスタを取り出し,頻出なコミュニティを発見する手法となっている.
75 Research paper (scientific journal)
Joint
ブログユーザ空間からの頻出な部分グラフの抽出
高木 允,森 康真,田村 慶一,黒木 進,北上 始
日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)
日本データベース学会
6/ 1, 189-192
2007/06
1347-8923

URL
本論文では,ブロガーに焦点を当て,ブロガーをノード,トラックバックによるつながりを辺としたグラフから,数ヶ月に渡って頻出するコミュニティを発見する手法を提案している.提案手法では,まず,各グラフをトランザクション,グラフの辺をアイテムとみなし,極大頻出アイテム集合を抽出する方法を用いて,トラックバックが形成する複数のグラフから頻出部分グラフを抽出する.そして,次に,得られた頻出部分グラフに対してNewmanのモジュール性を用いたクラスタ抽出法を実行することにより頻出クラスタを取り出し,頻出なコミュニティを発見する手法となっている.
76 Research paper (scientific journal)
Joint
極小かつ非冗長な可変長ワイルドカード領域をもつ頻出パターンの抽出
加藤智之,北上始,森康真,田村慶一,黒木進
電子情報通信学会 電子情報通信学会和文論文誌D「データ工学特集号」
電子情報通信学会
J90-D/ 2, 281-291
2007/02
18804535


アミノ酸配列集合から極小かつ非冗長な可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する手法に関する論文である.可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターン抽出法としてModified PrefixSpan法が提案されているが,提案されているアルゴリズムでは,可変長ワイルドカード領域の非極小性,冗長性という問題が存在する.そこで,本論文では,この問題を解決するために,スコープデータベースを用いる手法を提案している.スコープデータベースでは,k-頻出パターンのオカーレンス情報を持つことで,抽出される(k+1)-頻出パターンが非極小,冗長になることを防いでいる.また,本論文では,提案手法の有効性を実際のアミノ酸配列集合を使用した評価実験により示している.
77 Research paper (scientific journal)
Joint
極小な可変長ワイルドカード領域を持つ頻出配列パターンの抽出
加藤智之,北上始,森康真,田村慶一,黒木進
日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)

5/ 1, 117-120
2006/06


URL
著者らは,アミノ酸配列データベースからモチーフの候補であ
る頻出パターンを抽出するために,極小な可変長ワイルドカード
領域を持つ頻出パターンを導き出す方法を提案する.この方法
では,k-頻出パターン(長さ k の頻出パターン)から(k+1)-頻出パ
ターンを生成するパターン成長アプローチを拡張し,k-頻出パタ
ーンごとにスコープデータベースを作成する.スコープデータベ
ースの有効性を示すために,PROSITE から Leucine Zipper モチ
ーフを含むデータセットを取り出し,可変長の頻出パターンを抽
出する能力の評価を行ったので,その結果について報告する.
78 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Extraction for Frequent Sequential Patterns with Minimum Varaible-Wildcard Regions
T. Kato, H. Kitakami, M. Takaki, K. Tamura, Y. Mori, and S. Kuroki
Proceedings of The 2006 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'06 & RTCOMP'06), Vol.Ⅱ

825-831
2006/06



アミノ酸配列集合から極小で非冗長な可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する手法について発表を行った.可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターン抽出法としてModified PrefixSpan法が提案されているが,可変長ワイルドカード領域の非極小性,冗長性という問題が存在する.そこで,本発表では,この問題を解決するために,スコープデータベースを用いる手法を提案し,その有効性を実際のアミノ酸配列集合を使用した評価実験により示した.
79 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Dynamic Load Balancing Technique for Modified PrefixSpan on a Grid Environment with Distributed Worker Model
Makoto TAKAKI, Keiichi TAMURA, and Hajime KITAKAMI
Proceedings of The 2006 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'06 & RTCOMP'06), Vol.Ⅱ

895-901
2006/06



Modified PrefixSpan法の広域ネットワークに接続された複数のPCクラスタから構成されるグリッド環境下における動的負荷分散手法に関する発表を行った.マルチキャスト・ステイル法をグリッド環境下における動的負荷分散手法として提案してきたが,通信遅延が大きい環境下で有効であるが,負荷の偏りが大きい場合にその性能面での課題が存在していた.そこで,本発表では,グリッド環境下における1階層マスタ・ワーカモデルの新しい動的負荷分散手法として,キャッシュ型マルチキャスト・ステイル法を提案した.また,dummynetを使用した擬似的なグリッド環境下において行った評価実験について報告を行った.
80 Research paper (scientific journal)
Joint
PCクラスタにおける混合整数計画問題の並列処理とその性能評価
田村 慶一, 岩木 稔, 高木允, 北上 始
情報処理学会論文誌
数理モデル化と応用
情報処理学会
46/ SIG 17(TOM 13), 56-69
2005/12
0387-5806


混合整数計画問題の解法として,分枝限定法と単体法を使用した解法がある.本論文は,その解法のPCクラスタ上での並列化に関する論文である.分枝限定法と単体法を使用した混合整数計画問題の解法を並列化する時に課題となるのが,負荷の偏りと総探索ノード数の増加である.負荷の偏りに関してはマスタ・タスク・ステイル法を適用し,総探索ノード数の増加に関しては暫定解同期により課題の解決を行った.また,本論文では,詳細な評価実験の結果により,提案手法の有効性を示している.
81 Research paper (research society, symposium materials, etc.)
Joint
並列Modified PrefixSpan法のグリッド化とその動的負荷分散手法
高木允,田村慶一, 北上 始
FCS/テクノシンポ/MPS2005論文集

241-248
2005/10



Modified PrefixSpan法の広域ネットワークに接続された複数のPCクラスタから構成されるグリッド環境下における並列化とその動的負荷分散手法に関する発表を行った.Modified PrefixSpan法をグリッド環境下において並列化する場合,PCクラスタ内の通信遅延と比較してPCクラスタ間の通信遅延が大きいことが課題として存在する.本発表では,グリッド環境下における1階層マスタ・ワーカモデルの動的負荷分散手法として,ブロードキャストを用いた動的負荷分散手法を提案した.そして,dummynetを使用した擬似的なグリッド環境下において行った評価実験について報告を行った.
82 Research paper (bulletin of university, research institution)
Joint
遺伝的プログラミングによる調停グラフ交差数減少のための並列分散処理
田村慶一, 高木允,北上 始
FCS/テクノシンポ/MPS2005論文集

271-278
2005/10



調停グラフの交差数を減少する手法として遺伝的プログラミング(GP)を使用した手法がある.GPを使用した手法では世代交代モデルとしてMGGを用いており,本発表ではMGGの並列化手法とその動的負荷分散手法を提案した.並列化を行う時に問題となったのが負荷の偏りであり,提案手法では投機的に世代交代処理を先行して実行することで負荷の偏りが発生することを回避している.また,64台から構成されるPCクラスタ上での評価実験の実験結果について報告を行った.
83 Research paper (scientific journal)
Joint
Modified PrefixSpan法の並列化と動的負荷分散手法
高木 允,田村 慶一,周藤 俊秀,北上 始
情報処理学会論文誌
数理モデル化と応用
情報処理学会
46/ No. SIG 10(TOM 12), 138-152
2005/06
0387-5806

URL
Modified PrefixSpan法のタスク分割法による並列化と,その動的負荷分散手法に関する論文である.Modified PrefixSpan法のタスク分割法による並列化では,負荷の偏りが大きくなるという課題点が存在している.そこで,本論文では,マスタ・ワーカモデルの新しい動的負荷分散手法として,マスタ・タスク・ステイル法を提案している.マスタ・タスク・ステイル法は,ワーカプロセスにおいてもタスクプールを配置し,マスタプロセスのタスクプールが空になったときに,ワーカプロセスのタスクプールからタスクを集める手法である.また,本論文では,マスタ・タスク・ステイル法の詳細アルゴリズムと,詳細な評価実験の結果を示している.
84 Research paper (research society, symposium materials, etc.)
Joint
グリッド環境下における Modified PrefixSpan 法の並列処理とその動的負荷分散方式
周藤俊秀,高木允,田村慶一, 北上 始
先進的計算基盤システムシンポジウム(SACSIS2005)論文集

161-168
2005/05



Modified PrefixSpan法の広域ネットワークに接続された複数のPCクラスタから構成されるグリッド環境下における並列化とその動的負荷分散手法に関する発表を行った.Modified PrefixSpan法をグリッド環境下において並列化する場合,PCクラスタ内の通信遅延と比較してPCクラスタ間の通信遅延が大きいことが課題として存在する.本発表では,グリッド環境下において通信遅延を考慮した並列化モデルとして1階層マスタ・ワーカモデルを,タスクモデルとして小粒度タスクを提案した.そして,dummynetを使用した擬似的なグリッド環境下において行った評価実験について報告を行った.(
85 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Parallel Processing of Modified PrefixSpan with Distributed Worker Paradigm and Its Dynamic Load Balancing
Makoto TAKAKI, Keiichi TAMURA, Toshihide SUTOU and Hajime KITAKAMI
Proceedings of InternationalSpecial Workshop on Databases for Next Generation Researchers in Memoriam of Prof. Kambayashi (SWOD2005)

96-99
2005/04

10.1109/ICDE.2005.248


86 Research paper (scientific journal)
Joint
Modified PrefixSpan法を用いた頻出正規パターンの抽出をめざして
塔野 薫隆,北上 始,田村 慶一,森 康真,黒木 進
日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)
日本データベース学会
3/ 1, 61-64
2004/06
1347-8915

URL
アミノ酸配列集合から可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する手法に関する論文である.著者たちは,これまでに,アミノ酸配列集合から固定長ワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する手法としてModified PrefixSpan法を提案してきたが,本論文では,これを拡張して,可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する新しいModified PrefixSpan法を提案している.(
87 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Dynamic Load Balancing for Parallel Modified PrefixSpan
Makoto TAKAKI, Keiichi TAMURA, Toshihide SUTOU and Hajime KITAKAMI
Proceedings of The 2004 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'04), Vol.1

352-358
2004/06



Modified PrefixSpan法のタスク分割法による並列化とその動的負荷分散手法に関する発表を行った.Modified PrefixSpan法のタスク分割法とマスタ・ワーカモデルによる並列化では,負荷の偏りが大きいという課題点が存在している.そこで,本発表では,マスタ・ワーカモデルの新しい動的負荷分散手法として,マスタ・タスク・ステイル法を提案した.マスタ・タスク・ステイル法は,ワーカプロセスにおいてもタスクプールを配置し,マスタプロセスのタスクプールが空になったときに,ワーカプロセスのタスクプールからタスクを集める手法である.本発表では,マスタ・タスク・ステイル法の詳細アルゴリズムと,詳細な評価実験の結果を述べた.
88 Research paper (bulletin of university, research institution)
Joint
Implicit LockとExplicit Lockの混在を許すオブジェクトデータベース管理システム「出世魚」のページロックメカニズム
田村慶一, 金子 邦彦,牧之内顕文
九州大学大学院システム情報科学紀要
九州大学
9/ 1, 37-42
2004/03
13423819
10.15017/1515924

In most object database management systems, concurrency control is implemented by using locking. The functionality and performance improvement of locking is one of the most important issue to improve transaction processing capability. ShusseUo is the parallel and distributed object database management system for PC or workstation clusters. The locking mechanism for ShusseUo is designed to allow coexistence of the implicit lock and explicit lock mechanism. Naive users who want to write application programs using the implicit locks and expert users who want to write application programs which require high performance transaction processing can access a same database at the same time without performance degradation. This paper presents the design and implementation of implicit lock and explicit lock mechanism for ShusseUo.
89 Research paper (scientific journal)
Joint
並列Modified PrefixSpan法の設計と実装
周藤俊秀,田村慶一,森康真,北上 始
日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)
日本データベース学会
2/ 3, 25-28
2003/12
13478915

URL
Modified PrefixSpan法のタスク分割法による並列化に関する論文である.Modified PrefixSpan法はアミノ酸配列集合からワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する頻出パターン抽出法である.本論文では,タスク分割法によるModified PrefixSpan法の並列化手法を提案している.並列化モデルとしてマスタ・ワーカを用いた.また,本論文では,8台から構成されるPCクラスタ上で実際に実装を行い,性能評価を行った結果,6倍のスピードアップの効果が得られたことを示している.
90 Research paper (research society, symposium materials, etc.)
Joint
オブジェクトデータベースシステム「出世魚」における隠蔽ロックの実装
田村 慶一 ,金子 邦彦,牧之内 顕文
第13回コンピュータシステムシンポジウム(CS2003)論文集

103-110
2003/12



分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」におけるロック方式に関する発表を行った.「出世魚」のロッキングメカニズムとして隠蔽ロックが実装されているが,トランザクション処理を行う場合に性能面での問題が存在している.本発表では,「出世魚」におけるトランザクションのロッキングメカニズムとして隠蔽ロックと,その性能を向上させるために開発した明示ロックとの混在を許す隠蔽ロックについて提案し,実装と評価実験の結果とについて報告を行った.(
91 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Design and Implementation of Speculative Implicit Write Lock for Object Database System 'ShusseUo'
Keiichi TAMURA, Kunihiko KANEKO and Akifumi MAKINOUCHI
Proceedings of Symposium on Information Science and Electrical Engineering 2003 (ISEE 2003)

299-302
2003/11



分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」における投機的な隠蔽ロックに関する発表を行った.データベースシステムのトランザクション処理においてトランザクションがロックを発行するメカニズムをロッキングメカニズムと呼ぶ.ユーザが陽にロック命令を記述しなくともロックを発行するロッキングメカニズムを隠蔽ロックという.本発表では,「出世魚」における新しいロッキングメカニズムとして投機的な隠蔽ロックを提案し,「出世魚」上での詳細設計と実装とについて報告を行った.
92 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Design and Implementation of Parallel Modified PrefixSpan Method
Toshihide Sutou, Keiichi Tamura, Yasuma Mori and Hajime Kitakami
Proceedings of the fifth International Symposium on High Performance Computing, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer-Verlag, Vol.2327

412-422
2003/10

10.1007/978-3-540-39707-6_36

Modified PrefixSpan法のタスク分割法による並列化に関する発表を行った.Modified PrefixSpan法はアミノ酸配列集合からワイルドカード領域を含む頻出パターンを抽出する手法である.本発表では,タスク分割法によるModified PrefixSpan法の並列化手法を提案した.並列化モデルとしてマスタ・ワーカを用い,8台から構成されるPCクラスタ上で実際に実装を行い,性能評価を行った結果,6倍のスピードアップの効果が得られたことを報告した.
93 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Performance Evaluation of the Parallel Processing of a 1-Tree Spatial Join for Geographical Databases
TAMURA Keiichi, NAKANO Yuya, KANEKO Kunihiko and MAKINOUCHI Akifumi
Proceedings of PYIWIT02 International Workshop on Information technologies for Network Era

143-150
2002/03



地理空間データベースの基本問合せ処理の1つのであるspatial join演算の並列化手法について発表を行った.spatial join演算とは,2つの空間データの集合をある空間的な関係で結びつける演算である.spatial join演算を行う場合,演算対象となる2つの空間オブジェクト集合に対して作成されている空間インデックスが使用できる場合がある.そこで,本発表では,spatial join演算を行うとき,空間インデックスが利用できる場合におけるspatial join演算の並列化手法を提案し,その性能評価について報告を行った.
94 Research paper (bulletin of university, research institution)
Joint
ラウンドロビン分割法による分散地理データベースに於ける並列Spatail Joinの高速化
田村慶一, 金子 邦彦,牧之内顕文
九州大学大学院システム情報科学紀要
九州大学
6/ 2, 203-208
2001/09
13423819
10.15017/1515737

The combination of spatial data sets based on spatial relationships between objects is a common operation in geographical databases. This operation is called spatial join operation. The spatial join operation, as with all join operations of relational databases has high computing time cost. It is natural to apply parallelism to the spatial join operation. In this paper, we focus on the parallel processing of spatial join when a geographical database is partitioned by round-robin algorithm. We propose two algorithms of the Filter Step in parallel join processing based on a round-robin algorithm. One of the algorithm uses a R*-tree of all data sets, the other uses a set of the R*-tree each partition owns. We implement proposed algorithm on Query10 of Extended Sequoia 2000 benchmark and compare the Filter Step performance of two algorithms.
95 Research paper (international conference proceedings)
Joint
The parallel processing of spatial selection for very large geo-spatial databases
Keiichi Tamura, Yuya Nakano, Kunihiko Kaneko, and Akifumi Makinouchi
Proceedings of the Eighth International Conference on Parallel and Distributed Systems(ICPADS2001)

721-726
2001/06

10.1109/ICPADS.2001.934889

地理空間データベースの基本問合せ処理の1つのであるspatial selection演算の並列化手法について発表を行った.spatial selection演算はユーザ指定した矩形に存在する空間オブジェクトを取り出す演算であり,地理空間データベースの様々な問合せ処理の基本演算となっている.本発表では,spatial selection演算のデータ分割による並列化手法を提案し,その性能評価について報告を行った.
96 Research paper (bulletin of university, research institution)
Joint
拡張SEQUOIA2000ベンチマークを使った分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」の並列処理性能評価
田村慶一, 中野 裕也, 金子 邦彦, 牧之内 顕文
九州大学大学院システム情報科学紀要
九州大学
6/ 1, 83-88
2001/03
1342-3819
10.15017/1515721

データベース並列処理のスケールアップとスピードアップを測定するために使用されている拡張SEQUOIA2000ベンチマークを使用した分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」の評価を行った事例・実践論文である.地理空間データベースを分散並列オブジェクトデータベース「出世魚」上で構成する方法と並列化詳細な設計・実装の報告を行った.
97 Research paper (scientific journal)
Joint
分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」におけるDistributed Wait Depth Limitedデッドロック回避法の実装
田村慶一, 金子 邦彦, 牧之内 顕文
情報処理学会論文誌データベース
情報処理学会
42/ SIG1 (TOD 8), 159-170
2001/01
1882-7799


分散デッドロック回避法であるDistributed Wait Depth Limited(DWDL)デッドロック回避法を分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」に実装したことを報告した事例・実践論文である.DWDLデッドロック回避法を分散データベースシステムに実装するためには,通信遅延の影響を考慮し,同期処理を組み込む必要がある.そこで,本論文では,同期処理を組み込んだDWDLデッドロック回避法を提案するとともに,詳細な設計・実装の報告を行った.
98 Research paper (international conference proceedings)
Joint
Scalability of DSVM-based Parallel Object Database System ShusseUo for Very Large Spatial Database System
Taiyong Jin, Kunihiko Kaneko, Keiichi Tamura, Akifumi Makinouchi, and Botao WANG
Proceedings of the Seventh Australasian Conference on Parallel and Real-Time Systems


2000/11