センサデータ集約サイトにおける高機能・高性能・高信頼なDBMSの設計原理確立

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本研究の目標はセンサデータ集約サイトにおける高機能・高性能・高信頼なDBMSの設計原理確立だった。昨年度はプロトタイプであるKRAFTを開発し,そのリリースを行った.今年度は昨年度開発したプロトタイプの安定化,およびアプリケーションの開発に注力した.アプリケーションとしてはロボットデータを可視化するツール,ユビキタスコンピューティング用高レベルミドルウェア,探し物検索システムなどである.安定化を行うために徹底的なコードレビューを行い,多数のバグを取り除くことができた.安定化した結果は1件の国際会議で発表を行い,アプリケーションについては4件の国際会議および1件の論文誌で発表を行った.さらに3件の国際会議での発表および1件の国際会議デモ発表が予定されている.また,KRAFTを使いたいという申し出を複数の企業研究所および大学から受け,試験運用を行った.来年度は本格的な運用を予定している.また,昨年度開発したCPUキャッシュを考慮してDBMSカーネルの性能を高める技術を一層推し進め,昨年度同様にオープンソースのDBMSであるPostgreSQLの性能を70%向上させる成果を得た。昨年度は高々30%であったが,今年度は大きな向上を得た.この成果は1件の論文誌で発表すると共に,共同研究者がACM SIGMOD Undergraduate Student Competitionに採択された.さらに,ユビキタスセンサネットワーク時代のデータベース基盤技術に関して,3件の招待講演を行った.