2020年秋学期 - 研究会Ｂ / SEMINAR B

A1102
研究会Ｂ
SEMINAR B

研究プロジェクト科目
Research Seminars
2 単位

マルチメディアデータベースシステムとデータマイニングの研究
Multimedia Database Systems and Data Mining

開催日程	秋学期木曜日６時限
担当教員	清木康（キヨキヤスシ）
関連科目	前提科目（推奨）: B6140,C2092 前提科目（関連）: C2079
授業形態	講義、ディスカッション、実験、演習
履修者制限
履修条件	データベースの基礎知識 Basic Knowledge of Database and Database systems
使用言語	日本語
連絡先	kiyoki@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ	http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf
設置学部・研究科	総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名
大学院プロジェクトサブメンバー
ゲストスピーカーの人数
履修選抜・課題タイプ=テキスト登録可	false
履修選抜・選抜課題タイプ=ファイル登録可	false
GIGAサティフィケート対象
最終更新日	2020/07/06 17:09:27

Additional Information about language support on this course

Language used in each of the course components

Lecture
Material	Mainly Japanese
Discussion	Both (English and Japanese)
Group work	Both (English and Japanese)
Presentation

Level of Japanese language skill necessary for the course

Reading	Should be able to read and write short texts using basic vocabulary and Chinese characters.
Writing	Should be able to read and write short texts using basic vocabulary and Chinese characters.
Speaking	Should be able to understand and communicate in simple ways when spoken to slowly.
Listnening	Should be able to understand and communicate in simple ways when spoken to slowly.

Other

研究会概要

目的・内容

http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2019-spring-mdbl.pdf

近年、WWWの目覚ましい発展に伴い、広域ネットワーク上に多種多様なメディアデータ（画像、音楽、テキストなど）が提供されるようになってきている。そうした状況においてマルチメディアデータベースシステムの分野では、情報検索者が広域ネットワーク上に散在する膨大なメディアデータから適切なデータを検索する方法の実現が重要な課題となっている。
本研究会では、マルチデータベースシステム、時間的・空間的データベースシステム、マルチメディア・データマイニング、ビッグデータ分析、機械学習に関する研究を行う。また、本研究では、高精度なマルチメディアデータを対象とした５次元世界地図システム（５Ｄ−ＷＯＬＲＤ　ＭＡＰ　ＳＹＳＴＥＭ）の構築を目指す。
（研究内容）時間的・空間的データベースシステムデータマイニング、ビッグデータ分析、機械学習 • 感性画像、音楽データベース • ５次元　ＷＯＲＬＤ　ＭＡＰ　ＳＹＳＴＥＭ（５次元世界地図システム） • 5D World Map System:意味的・時空間的分析機構
マルチメディア・データベース情報可視化システムの実現 - ビッグデータ・マイニングの研究（交通運輸情報ＰＲＯＪＥＣＴ（ＪＲ東日本寄附講座）：鉄道利用環境データを対象とした人の流動分析、動的表示システムの研究（ビッグデータ・マイニングの研究）など - 画像集合と色彩情報を用いた特徴抽出・問い合わせ生成方式 - 印象推移による楽曲検索のための感性メタデータ生成方式 - 感性音楽データベース - 感性動画像検索エンジン - 装飾機能を有する画集生成システム - 複数のメディアデータ感性空間間感性相関量計量方式とその自動Visual Jockeyシステムへの応用 - 連続メディア分析・可視化機構を有する音楽データベース・システムの実現方式 - メイン・メディアの有するストーリ性を引き立たせるためのサブ・メディアデータ群の連続提供システムの実現 - 5D World Map System:意味的・時空間的分析機構を有する文書データベース情報可視化システムの実現 - 場所に応じた行動履歴解釈機能を有するユビキタス・アクティブ・マルチDBシステム - マルチメディアメタデータ抽出・問い合わせ生成方式 - ユーザコンテクスト動向変化を扱うベクトル生成モデルの提案 - 個人のキャリア開発支援を対象とした異種の職業情報と教育情報を連結・分析するメタレベル知識ベースシステムの実現 - ５D遠隔コラボレーション異文化交流環境の実現
メルチメディア・データベースシステム、データマイニングに関する研究プロジェクトを推進し、そこで得られた研究成果をデータベースシステム、マルチメディアシステム、データマイニングに関する国際学会および国際学術雑誌などにおいて発表し、また、関連する研究テーマのいくつかについては、総務省系情報通信研究機構（NICT）、慶應医学部、JR東日本、Finland タンペレ工科大学、ユバスキラ大学、ドイツ　キール大学、インドネシア　スラバヤ工科大学、タイ　NECTECなどとの共同研究プロジェクトとして行っている。　　具体的な研究会活動は、
各個人が研究内容や研究のアイディアを持ち、学部生のみならず研究員・院生との活発な議論を通しモデル化・実装までを行い、その研究成果を論文としてまとめ国内外の学会に発表する
ことである。
　実現したいマルチメディア検索システムのアイディアがあり、また、ゼミだけでなく学会での積極的な発表を通し情報工学を探究したいという学生を歓迎する。
　また、ゼミにおける勉強会やサブゼミを通し、研究活動を支える知識獲得も行う。 2010年度に勉強会に用いた書籍は、 • 北研二著「情報検索アルゴリズム」 • 徳永健伸著「情報検索と言語処理」 • その他、データベース、データマイニング、統計解析系の書籍など
である。
　なお、現在所属している研究員、院生、学部生の行っている研究は以下の資料にまとめて参考にしてください。

http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf

http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf

This research seminar addresses the design and creation of multimedia database (image, video, music and text databases) and data-mining systems with semantic computing functions. The most important objective of this research seminar is to develop knowledge and skills for designing and creating multimedia database knowledge bases and their systems with actual database implementations as experimental practice. It is essential to study how to analyze, store, retrieve and integrate media data (image, video, music and text) in a knowledge base system environment with data-mining functions. An actual database system is used to create experimental multimedia data bases and data-mining, and applied them to WWW system environments. We also design a meta-level multimedia system with data mining processes for new-multimedia creation. We also study semantic computing systems based on the correlation computing and spatial and temporal computing. Those methods realize advanced and modern database environments, reflecting user's impressions and contexts as "Kansei" aspects. Those methods are applied to compute “semantic, spatial and temporal correlations” in various database and data-mining applications in images, music, movies, environments, biology and social sciences dynamically in a “context-dependent way.”
http://web.sfc.keio.ac.jp/~sashiori/syllabus2020-spring-mdbl.pdf

評価方法

マルチメディアデータベース、感性データベース、データマイニング、ビッグデータ分析、機械学習、５次元ＷＯＲＬＤ　ＭＡＰの実験システムの設計、構築の実績により評価する。

Design and Implementation of Multimedia Database, Kansei Database, Data-mining, Big-data Analysis, Machine Learning, 5D World Map System,

教材・参考文献

１．清木　康，他，``意味の数学モデルによる画像データベース探索方式とその学習機構,'' 電子情報通信学会論文誌、D-II、Vol.J79-D-II、No.4、1996. ２. 増永良文 ``リレーショナルデータベース入門,'' サイエンス社３．C. J. Date,``An Introduction to Database Systems, Volume I, 6th Edition,'' The Systems Programiming Series、Addison-Wesley Publishing Company. ４．M.W. Bright, et al.``A Taxonomy and Current Issues in Multidatabase System,'' IEEE Computer, Vol.25, No.3. ５．北研二著「情報検索アルゴリズム」 • 徳永健伸著「情報検索と言語処理」 • その他、統計解析系の書籍など

課題

マルチメディア・データベースとデータマイニングの設計と実験

Design and Implementation of Multimedia Database, Kansei Database, Datamining, Big-data Analysis, Machine Learning, 5D World Map System,

来期の研究プロジェクトのテーマ予定

マルチメディアデータベースシステムとデータマイニングの研究

Multimedia Database & Data Mining

その他・留意事項

実現したいマルチメディアシステムのアイディアがあり、また、ゼミだけでなく学会での積極的な発表を通しメディア、データベース、データマイニングを探究したいという学生を歓迎する。どうすれば斬新なアイデアからオリジナリティの高い研究へと導くことができるのかを考える素養を高めることが、本研究会の目的の一つである。研究会に入るために前提知識は特に必要としないが、意欲ある研究を期待する。

授業スケジュール

Basic ideas and active implementations of database and data mining

授業スケジュール

（１）マルチメディアデータベース、データマイニング・システム設計論
マルチメディアデータベース、データマイニング・システムを構築する基礎となるデータモデルの基本的な概念について解説する。
（２）　マルチメディアデータベース、データマイニング・システムの利用環境設定
本講義にて用いるマルチメディアデータベースシステム、データマイニング・システム、および、データベース言語の利用環境を説明し、実際にシステムを用いながら、システム利用のための設定方法を説明する。
（３）マルチメディアデータベース、データマイニング・システムの設計方式
マルチメディアデータベース、および、データマイニング・システムを構成するための抽象化の水準を規定するアーキテクチャについて研究する。そのアーキテクチャ上に構築されるデータベースの設計方法、実現方式について研究する。
（４）　マルチメディアデータベース、データマイニング・システムの実現方式
具体的なマルチメディアデータベース、データマイニング・システムの構築例を示し、データベース、データマイニング・システムの構築方式について研究する。
（５）マルチメディアデータベース、データマイニング・システム構築I
基礎理論にしたがって、具体的なマルチメディアデータベース、データマイニング・システムを設計する。ここでは、データベースプログラムの実習を伴って設計を行う。また、インターネットを経由し、WWWシステムからデータベースおよびデータマイニング・システムをアクセスするインタフェースの構成方法について設計する。
（６）マルチメディアデータベース、データマイニング・システム構築II
設計したマルチメディアデータベース、データマイニング・システムを実際のデータベースシステム上に実習を伴って構築する。また、WWWシステムからデータベースをアクセスするインタフェースの構築を行う。
（７）マルチデータベースシステム、マルチメディアデータベース、データマイニング・システムの設計・構築
ローカルエリアおよびワイドエリア・コンピュータ・ネットワーク環境を対象とし、異種のデータベース群を連結するマルチデータベースシステムの構成について研究する。また、マルチメディアデータを対象とするデータベース、データマイニングの実現方式について研究する。
（８）マルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニング・システム構築I
具体的な応用分野を設定し、その分野のマルチデータベース、マルチメディアデータベースを対象としたデータマイニング・システムを実現するためのデータベース構造、およぶび、アルゴリズムの基本設計を行なう。
（９）マルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニング・システム構築II
設定した分野のデータベース群を対象としたマルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニング・システム設計、および、実際のデータベースシステム上での実現を行なう。
（１０）　マルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニング・システム構築III
設定した分野のデータベース群を対象としたマルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニング・システムを構築する。また、WWWシステムからマルチデータベースをアクセスするインタフェースの構築を行う。
（１１）データマイニングと機械学習
データベース・システム、データマイニング・システムにおける重要な基本操作である知識獲得の基本概念について述べ、大量情報の中からそこに内在する知識あるいはルール群を動的に獲得するための方式として注目されている機械学習について研究する。また、構築した機械学習を対象としたデータベースおよびシステムの実現方法について研究する。
（１２−１３）マルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニングシステム、機械学習システムの実装と考察
マルチデータベース、マルチメディアデータベース、データマイニングシステム、機械学習の実際の実装を行い、応用の将来の応用可能性について、討論形式で考察を行う。