鈴木　伸崇

卒業研究指導方針(鈴木伸崇)

2021年度卒業研究指導方針

氏　名：鈴木　伸崇

所　属：知識情報システム主専攻

研究室：7D204号室

指導可能な研究領域

データベースやデータ工学，特に，グラフデータやXML/HTMLなど「構造を内包するデータ」について研究しています．また，クラウドソーシングなどのように人が計算に参画する状況での計算モデルについて研究します．

研究指導・ゼミの概要

下記にテーマの例を挙げますので，ご参考ください．実際のテーマは，上記の研究領域の範囲で，ゼミなどを通じてご本人の興味等を伺いつつ決めていく予定です．ゼミは週１回が基本で，時期により多少変動する可能性があります．


グラフデータ: 近年，RDF/グラフデータに対して Shape Expression (ShEx) などの記述能力の高いスキーマ言語が提案され，様々な研究が行われています．当研究室では，問合せ式がShExに適合するものであるかどうかを判定したり，ShExの下で問合せ式の包含性判定を行うアルゴリズムを考案しています．また，グラフの概形（スキーマ）を効率よく求めるためのアルゴリズム，スキーマ進化などについて考察しています．

XML/HTML/CSS: 複雑でサイズが大きなXMLデータに対して，正しい問合せ式を記述するのは容易ではありません．そこで，スキーマ定義に合わないXPath式をユーザが記述した時に，「正しい式」を推測してユーザに提示するアルゴリズムを考案しました．このほか，数式をXMLで表現するMathML式の検索・分類や，充足不能なCSSの検出手法などについて研究しています．

EPUB: EPUB形式の電子書籍を対象に，書籍の印象に合った色（フォント色や背景色）を生成するシステムや，書籍の印象に近い楽曲を検索するシステム，歌詞の印象に近い画像を検索するシステムなどを開発しています．

人が参画する計算モデル: 近年，クラウドソーシングなど，計算機だけでなく人が処理に参画する計算の形態が注目されています．このような計算処理では，参画する人(ワーカ)も処理すべき仕事(タスク)も多様であり，ワーカをタスクに「適切に」割り当てることが重要です．当研究室では，ワーカをワークフローのタスクへ適切に割り当てを行うアルゴリズムなどについて研究を行います．

その他: 上記のほか，結晶のX線/電子線回折画像を深層学習を用いて解析する手法や，読譜学習システムなどについて研究を進めています．

研究をすすめる上で望ましい条件

研究に対する十分な意欲があることが望ましいです．

受け入れの条件

「面談を受けていること」です．面談では研究テーマや研究室について簡単に説明し，ご希望の研究テーマなどを伺います．面談は対面，オンライン(Zoom)いずれでも可です（どちらでもよければ，対面でお話しましょう）．面談にあたって，(1)ご都合のよい日・時間帯と(2)対面 or オンラインのご希望を nsuzuki@slis.tsukuba.ac.jp までご連絡ください（日時はできるだけ複数の候補をお知らせください．メールは面談期間前でも構いません）面談期間は10/12(月)から10/23(金)の予定です（10/26(月)以降は予備日です）．期間に変更がある場合は，hopeの一言掲示板でお知らせします．