Takaki Nakamura 研究室
主宰者:Takaki Nakamura
東北大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Nakamura研究室は、大規模災害やシステム障害時のデータ保護を中心に研究を進めています。特に、ネットワーク経由で遠隔地にバックアップされたデータを迅速に復旧する手法の開発に取り組んでいます。地震などの大規模災害によってサーバーが損傷した場合、一部のデータだけを個別に復旧して利用することで、復旧時間を短縮できる方法や、複数のサーバーから並行してデータをダウンロードする技術などを提案し、実際のシステムでの効果を検証しています。
データ保護の効率性を向上させるため、複数のデータ断片から元のデータを復元できる誤り訂正符号の活用に力を入れています。従来の単純な複製方式よりも少ないストレージで同じレベルの安全性を実現できるこの技術を、様々な災害リスク下で評価し、より実用的な設計方法を開発しています。
また、日常的なシステム運用の効率化にも関心を持っており、大容量ファイルのアップロード性能の最適化や、機密ファイル削除時の処理高速化、さらには大規模言語モデルのための検索システムにおけるデータ圧縮技術など、ストレージシステム全般にわたる課題に対応しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 保健専門職Kazuhiro Watanabe 研究室東京大学論文 177 件·共通: 地震, 地震・火山, 地球物理, 地球科学・環境 +2
- 医学Aoi Noda 研究室Tohoku University Hospital論文 101 件·共通: 応用数学, 応用・計算数学, 最適化, システム +4
- 工学Takanori Sato 研究室北海道大学論文 105 件·共通: 応用数学, 応用・計算数学, 最適化, システム +3
- 医学Makoto Yamasaki 研究室大阪大学論文 102 件·共通: 地震・火山, 地球物理, システム, 計算機科学 +2
- 農学・生物科学Daniel T. Blumstein 研究室東京大学論文 171 件·共通: ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, 地球物理, 地球科学・環境 +2
- 計算機科学Jun Ota 研究室東京大学論文 153 件·共通: 応用数学, 応用・計算数学, 最適化, システム +3
- 物理学・天文学Takashi Mizowaki 研究室Kyoto University Hospital論文 103 件·共通: 応用数学, 応用・計算数学, 最適化, システム +3
- 医学Shigeki Kushimoto 研究室Tohoku University Hospital論文 101 件·共通: 応用数学, 応用・計算数学, 最適化, システム +3
研究成果(10 件)
- [2026] Optimizing Object Storage Performance for Large File Uploading under Small-start EnvironmentsDOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.34.86
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct-pacific63901.2025.11012755
- DOI: https://doi.org/10.1145/3725783.3764411
- DOI: https://doi.org/10.1109/icct-pacific63901.2025.11012891
- [2024] Durability Evaluation of Erasure Coding Applying Risk-aware Data Protection in Large-scale DisastersDOI: https://doi.org/10.1109/prdc63035.2024.00024
- [2023] Evaluation of Data Durability in Erasure Coding Using Peak Shift Method of Drive Failure RiskDOI: https://doi.org/10.1109/csde59766.2023.10487647
- DOI: https://doi.org/10.1292/jvms.22-0460
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.142.430
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.141.483
- DOI: https://doi.org/10.1149/2162-8777/abddd9
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