研究プロジェクト

徳田研究室では2016年度現在、下記の委託研究および共同研究を実施中です。

欧州との連携による公共ビッグデータの利活用基盤に関する研究開発

Big data meeting Cloud of Things for empowering the citizen clout in smart cities(BigClouT)
(独立行政法人情報通信研究機構) (2016〜2018)

新世代ネットワークの実現に向けた欧州との連携による共同研究開発 (ClouTプロジェクト)

(独立行政法人情報通信研究機構) (2013〜2015)

ClouT

実社会ビッグデータ利活用のためのデータ統合・解析技術の研究開発

(文部科学省/筑波大学) (2014〜)

MEXT_BigData

ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発

(独立行政法人情報通信研究機構) (2014〜)

SODA

サイバーフィジカルシステムにおけるビッグデータ分析技術の研究

(日本電信電話株式会社様共同研究)

shinjyuku 無数のモノを対象としたサイバーフィジカルシステムにおいて、あるモノの状態を、周りの様々なモノの状態から高精度に推定できれば、センシングや通信の量を減らすことができます。例えば、ある駐車場の混雑状況履歴から少し先の未来の混雑状態を推定する、あるいは空間的に近い駐車場の混雑履歴からその駐車場の現在の混雑状況を推定するといったことを目的としています。これをさらに他のモノに適用し、多様なサイバーフィジカルアプリケーションの構築を目指します。本研究では、グラフを用いたモノ同士の関係モデリングにより、実空間の推定を行います。お互いに距離の近いモノ同士、論理的な関係が近いモノ同士など、モノとモノの関係によってグラフを構築して様々なアルゴリズムを適用することで、より高精度な手法を探索的に研究します。

未来のクルマと社会における新価値技術の研究

(株式会社トヨタIT開発センター様共同研究)

 

A Distributed Middleware System for Universal Discovery and Finding of Things in the Internet of Everything

(Cisco Systems, Inc.様共同研究)

ioe_search アプリケーションがInternet of Things(IoE) 内のThings とコミュニケーションするためには,何百億にものぼるEverything の中から必要となるThings を検索する必要があります. しかしながら,ユーザやアプリケーション開発者によってThings の表現方法は異なるため,ウェブブラウザにおけるキーワード検索のような従来の検索手法では十分な検索を行うことが困難です.本研究では,異なるThings の表現方法を吸収し,ユーザやアプリケーションが必要とするThings を検索します.異なるThings の表現方法を吸収するためのクエリ構造として,検索クエリには 「場所」・「トピック」・「特徴」 の3要素を含めます.ユーザやアプリケーションから与えられた検索クエリを形態素解析,固有表現抽出することで「場所」と「トピック」を認識し,その場所に紐付いたセンサデータから要求された「特徴」を満たすThings を検索します.

ユーザのコンテキストに応じた情報通知のタイミング推定の研究

(ヤフー株式会社)

UGC を分析活用した集団における行動の可視化に関する研究

(株式会社NTTドコモ様共同研究)

空間サービス化を実現する情報流通基盤の研究

(株式会社富士通研究所様共同研究)