�名画像や動画コンテンツの暗号化によるプライバシ保護 都市に設置した様々なカメラなど、様々な地点で得られた情報を扱う上で、暗号化を行うことによりプライバシ保護を可能とした分析を行います。暗号化前と復号化後の画像になるべく差がなく、しかもプライバシが十分保護されている画像暗号化技術を開発しています。RESEARCH CONTENT OF MEMBERS120PROJECT No.49KEY WORDSデータサイエンス／データベース／AI／データマイニング／テキスト／数値／時系列データ／地理データ／機械学習／データ駆動型社会工学部電気電子・情報工学科鈴木 優准教授名古屋大学大学院情報学研究科石川 佳治教授工学部電気電子・情報工学科横田 康成教授名古屋大学大学院情報学研究科杉浦 健人助教工学部電気電子・情報工学科淸水 恒輔助教名古屋大学数理・データ科学教育研究センター駒水 孝裕准教授メンバー大量の数値データの品質を保証した近似処理 大量の数値データを分析する際、極めて大きな計算機資源と多くの時間がかかるため、この課題を解決するために近似的データ処理技術、つまり適切な方法で精度を落とすことにより分析を行う技術の開発に取り組んでいます。精度を落とすと分析結果の品質も低下しますが、方法を工夫することによって分析結果の精度をなるべく落とさずに処理することができます。センサを応用した都市の最適化 都市に様々なセンサを設置し、その情報を基に様々な判断を機械により自動的に行うことによって、都市の最適化を行います。たとえば信号機付近にカメラを設置し、自動車の混雑状況を予測した上で最適な信号機の切り替えタイミングを図ることによって、信号の待ち時間を大幅に削減することができます。世の中に存在するパターンの検出 センサデータなど様々なデータを分析すると、そのパターンに気づくことがあります。ただ、データが大量で継続的に生成されるものであると，高速にパターンを検出することが難しくなります。そこで、データベースシステムの実装などで使われている索引技術を拡張することによって、小さな計算機で十分な精度を持つパターン検出システムの実現を目指しています。異種データ統合に必要なデータ管理基盤の開発 ソーシャルメディアやWeb上のデータ、Wikipediaなどの公開データなどを効率的に組み合わせるとき、あるデータを分析する際に必要なデータが必要となります。機械学習など最新のデータ分析技術を用いることによって、データ相互の関係性を自動的に発見する方法について研究を行っています。データ単独では実現できない，新しい知見をデータから得ることができるようになります。プロジェクトメンバーが取り組んでいる研究ソーシャルメディアの分析による物言わぬ多数派の発見 X（旧Twitter）やInstagramなど様々なソーシャルメディアには様々な商品への評判情報が書かれています。それらをAIにより自動的に分析し、視覚的に分かりやすく提示することによって、物言わぬ多数派を瞬時に把握し対策することができるようになります。整っていないデータをどのように整え、活用するのか、その活用方法に現在の最新技術をどのように使用できるかがポイントです。
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