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横田研究室の研究内容

研究概要

情報環境が整備され、身の回りの情報量は爆発的に増加しています。 巨大化した情報を、安全に確実に蓄積して、その中から必要な情報を取り出し、 有効に活用する技術が、現在の情報工学分野に強く求められています。 横田研究室では、情報蓄積技術と検索技術を中心に、 実際に役立つ手法の研究を行っています。

アクセス履歴解析に関連した研究:
蓄積されたデータに関するアクセスの履歴は、様々な情報を含んでいます。 その情報を有効に活用することで、高機能な情報検索や情報推薦が可能になります。 横田研究室では、アクセス履歴解析に関する様々な研究を行っています。 例えば、ファイルサーバのアクセス履歴を解析することで、 同時にアクセスされるファイル集合を見つけ出し、 キーワードを含まない画像やデータの検索を可能にする手法を提案しています。 あるいは、これまでのアクセスパターンから、 新人がアクセスすべきファイルの推薦を行う方法も提案しています。 さらに、電子カルテにおける医療行為の履歴から、 医療従事者に適切な医療行為を推薦したり、 医療行為を改善する手助けをする手法も提案しています。 電子カルテに関する研究は、宮崎大学医学部との共同研究です。
セキュアなアクセス制御に関連した研究:
蓄積される情報の中には、利用者のレベルに合わせて秘匿性を制御するべき情報が含まれます。 例えば、大規模災害の後の被災者情報に関して、 医療従者、地方自治体職員、ボランティア、報道関係者、あるいは被災者の関係者など、 レベルの異なる利用者に対して、セキュリティを保ちながら、 適切に情報を提供する枠組みに関して、研究を行っています。 データの格納形式としては、グラフデータであるRDFを想定しています。 この研究は、2013年から2018年の科学研究費補助金基盤研究(A)として行っています。
電力消費を考慮した高信頼ストレージに関する研究:
情報量が増大するなか、情報を蓄積するストレージの電力消費を削減することも重要な研究課題です。 横田研では、信頼性を保ちながら、電力消費を制御するストレージに関する研究を行っています。 ストレージで重要な位置を占めるハードディスクドライブ(HDD)は、 回転を止めることで電力消費を抑えることができますが、 回転を再開するには一定回転時より大きなエネルギーを必要とすることから、 単純に停止をさせたのでは、電力消費は削減されません。 信頼性を保つプライマリ・バックアップ構成を有効利用した電力削減のためのデータ配置手法を提案しています。 また、HDDだけでなくCPUも含めた処理ノードを停止させて性能に見合った電力消費を実現するシステムにおいて、 データ移動量を削減するためのデータ配置手法に関しても提案を行っています。 これらの研究は、2010年から2013年までの科学研究費補助金基盤研究(A)として行ってきた研究を 発展させたものです。
新しいハードウェアを有効利用するための研究:
フラッシュメモリを使った半導体ストレージデバイス(SSD)が安価になり、大容量化しています。 また、MRAM等の新しいメモリデバイスも出て生きています。 それらを有効に活用するための、デバイスミックスストレージの研究を行っています。 ワークロードに合わせたデータ配置を行うことで、性能も向上させる手法を提案しています。 一方、CPUのマルチコア化が進んでいます。 マルチコア環境で、データベースシステムの性能を向上させるための研究も行っています。
セキュアでディペンダブルなIoTシステムに関する研究:
様々なものがインターネットに接続されるIoTシステムが注目されています。 JST-MOST による日本台湾研究交流事業 「セキュアでディペンダブルなIoTポータブルデバイスのための研究」の一環として、 国立台湾大学、台湾元智大学と一緒に、 クラウドとIoTデバイスからならIoTシステムをセキュアでディペンダブルにするための研究を行っています。

発表論文等