Hideyuki Kawashima 研究室
主宰者：Hideyuki Kawashima
慶應義塾大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、データベースシステムにおける並行処理（複数のタスクを同時に実行すること）の効率化と正確性の確保に関する研究を行っています。具体的には、複数のトランザクション（一連のデータベース操作）が同時に実行される際に、データの矛盾や不整合が生じないようにする「同時実行制御プロトコル」の開発に取り組んでいます。従来の手法では、高速な処理と正確性を同時に実現することが難しかったため、新しい仕組みやアルゴリズムを提案し、実装レベルでの最適化を通じて性能向上を実現しています。
さらに本研究室では、データベースシステムの高速化を目指すハードウェアアクセラレーション技術にも注力しています。特にGPU（グラフィックプロセッサ）の特性を活かした行列演算の最適化や、ビザンチン障害耐性を持つ分散データベースの性能改善に関する研究を実施しています。これらの成果は、クラウドコンピューティング環境でのデータ管理やIoT応用など、大規模データを扱う現代的なシステムの実用化に貢献しています。
加えて、組合せ最適化問題を量子コンピュータで解く研究も展開しており、データベースの正確性検証問題や巡回セールスマン問題といった計算困難な問題への新しいアプローチを探索しています。これらの多角的な取り組みを通じて、次世代のデータベースシステムの基盤技術開発を進めています。
※ 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。
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研究成果（44 件）
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.34.140
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.34.525
- DOI: https://doi.org/10.1109/icdew67478.2025.00021
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025pap0004
- DOI: https://doi.org/10.1109/tqe.2025.3548706
- DOI: https://doi.org/10.14778/3742728.3742730
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- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.70018
- DOI: https://doi.org/10.15803/ijnc.15.1_32
- DOI: https://doi.org/10.1109/qce60285.2024.10376
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- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw64572.2024.00038
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw64572.2024.00031
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw64572.2024.00044
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar64496.2024.00028
- DOI: https://doi.org/10.1109/candarw64572.2024.00048
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw63119.2024.00061
- DOI: https://doi.org/10.1002/cpe.8134
- DOI: https://doi.org/10.15803/ijnc.14.1_81
- DOI: https://doi.org/10.15803/ijnc.14.2_206
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- DOI: https://doi.org/10.1109/candar60563.2023.00021
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw59300.2023.00055
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigcomp54360.2022.00040
- DOI: https://doi.org/10.1109/candar57322.2022.00027
- DOI: https://doi.org/10.1109/iros47612.2022.9981089
- DOI: https://doi.org/10.1109/smartcomp55677.2022.00062
- DOI: https://doi.org/10.1145/3502181.3533711
- [2022] Making ROS TF TransactionalDOI: https://doi.org/10.1109/iccps54341.2022.00050
- DOI: https://doi.org/10.1109/ipdpsw55747.2022.00079
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.30.552
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigcomp54360.2022.00060
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata52589.2021.9671560
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