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講演抄録/キーワード
講演名 2022-02-18 13:35
ビッグデータとフォグノードの間の循環型データモデルの提案
工藤 司山本剛大渡邊智紀静岡理工科大SWIM2021-33
抄録 (和) 現在,大量のデータがビッグデータとしてクラウドサーバで公開されている.しかし,個々の業務システムのデータとは整合しないため,しばしば,業務システム側のデータ整備に膨大なコストが発生する.一方で,業務システム側のデータはセキュリティ上の制約のため,直接,ビッグデータに反映することは難しい.本研究では,ビッグデータから標準化したデータベースを作成することで,個々の業務システムでの活用を効率化するとともに,業務システム側で入力されたデータを,セキュリティを確保できる形式に変換してビッグデータに反映する.その上で,反映したデータを,標準化したデータベースの作成に活用する循環型データモデルを提案する.このモデルを英文問題の自動作成に適用し,ユーザの目的やレベルに対する,問題の難易度の精度が向上できることを示す. 
(英) Currently, a large amount of data is published on the cloud as big data. However, since it is not fit for the individual business systems, a huge cost is often necessary to prepare the business system data. On the other hand, due to security restrictions, it is difficult to directly reflect the business system data into big data. In this study, we create a standard database from big data to utilize in individual business systems efficiently; by converting the business system data to ensure security, we make it can be reflected into big data. Based on these, we propose a circulatory data model between cloud and business systems, in which the reflected data is utilized to create the standard database. We apply this model to the automatic English question creation and show that the accuracy of its difficulty can be improved with respect to the user's purpose and level.
キーワード (和) ビッグデータ / データベース / データモデル / eラーニング / スクレイピング / / /  
(英) big data / database / data model / e-learning / scraping / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 372, SWIM2021-33, pp. 15-22, 2022年2月.
資料番号 SWIM2021-33 
発行日 2022-02-11 (SWIM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード SWIM2021-33

研究会情報
研究会 SWIM  
開催期間 2022-02-18 - 2022-02-18 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ビジネス評価と信頼性、学生セッション、一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SWIM 
会議コード 2022-02-SWIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) ビッグデータとフォグノードの間の循環型データモデルの提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Proposal of Circulatory Data Model between Big Data and Fog Nodes 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ビッグデータ / big data  
キーワード(2)(和/英) データベース / database  
キーワード(3)(和/英) データモデル / data model  
キーワード(4)(和/英) eラーニング / e-learning  
キーワード(5)(和/英) スクレイピング / scraping  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 工藤 司 / Tsukasa Kudo / クドウ ツカサ
第1著者 所属(和/英) 静岡理工科大学 (略称: 静岡理工科大)
Shizuoka Institute of Science and Technology (略称: SIST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 剛大 / Takehiro Yamamoto / ヤマモト タケヒロ
第2著者 所属(和/英) 静岡理工科大学 (略称: 静岡理工科大)
Shizuoka Institute of Science and Technology (略称: SIST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 渡邊 智紀 / Tomoki Watanabe / ワタナベ トモキ
第3著者 所属(和/英) 静岡理工科大学 (略称: 静岡理工科大)
Shizuoka Institute of Science and Technology (略称: SIST)
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講演者
発表日時 2022-02-18 13:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 SWIM 
資料番号 IEICE-SWIM2021-33 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.372 
ページ範囲 pp.15-22 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-SWIM-2022-02-11 


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