研究発表

In this paper, we present a data integration method for the meta-level system which interconnects heterogeneous databases by computing spatial and temporal inter-relationships dynamically.

本論文では、ドキュメントデータ群を対象としたデータマイニングを実現するための基礎となる動的クラスタリング方式を提案する。

本稿では、ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングを用いた意味的知識発見方式について示す。

本稿では、統計データベースに焦点を置いたマルチデータベース環境において、意味的関連性に基づくスキーマ結合を文脈に応じて可能とするためのデータ統合支援方式について示す。また、本方式を実装したマルチデータベースシステムについて述べ、さらに地域統計データへの適用実験を通した有効性評価について示す。

本論文では、並列分散処理環境上において、連続メディアデータの編集・統合処理をストリーム指向型並列処理方式を用いて並列に処理する場合に、問合せを効率よく実行する為のサイト割当て方式を提案する。

本稿では、システムへ接続された受動的、または、能動的（active）データベースをアクティブデータベースとして利用し、動的に相互接続するアクティブ・メタレベルシステムを提案する。

ここでは、ドキュメントデータ群を対象とした文脈依存動的クラスタリングの再帰的適用による意味的知識発見の方式を示した。

本稿では、多言語環境におけるメディアデータ検索システムの実現方式について述べる。

In this paper, we propose a methodology for retrieving media data with a story by giving a temporal sequence as a query specifying the dynamic change of contexts.

マルチメディア文書再生時間が未知な場合における同期方式を提示した。

関数型計算モデルによるマルチデータベースシステム（MDBS)の構成を対象とした遠隔データベースシステム連結機構を用いたMDBSの実現方法について述べた。

本論文では、数学モデルを用いて、文脈あるいは状況に応じて動的に変化するデータ間の意味的な関係を計算した。そして、これを用いて意味的画像検索を高速に行うアルゴリズムを提案した。