研究業績一覧（年代順）

2023年

[学術論文]

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura and Yoshiki Nakagawa:
    Modified MC-MHLF Model using Multi-Channel Input for Time Series Classification,
    Proceedings of 2023 IEEE 13th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp. 71-78, 2023.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 劉 津来，田村 慶一：畳み込みニューラルネットワークを用いたシズルワードを含むツイート分類におけるデータ拡張，第25回 IEEE広島支部学生シンポジウム（HISS2023）, pp. 252-256, 島根大学， 2023年11月25日．

  2. 劉 津来，田村 慶一：畳み込みニューラルネットワークを用いたシズルワードを含むツイートの分類，2023 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.20-23，県立広島大学，2023年7月30日．

  3. 宮本　颯矢【IEEE SMC Chapter 若手研究会実行委員会奨励賞】，玄行　朱里，田村 慶一：時系列データ分類問題を対象とした公開データを用いたモデル蒸留，2023 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.47-54，県立広島大学，2023年7月30日．

  4. 阿比留　祥太【IEEE SMC Chapter 若手研究会実行委員会奨励賞】，田村 慶一：データフリーモデル蒸留に基づく分散型連合学習類，2023 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.31-38，県立広島大学，2023年7月30日．

  5. 秋信　航大，田村 慶一：木構造再帰ニューラルネットワークとGCNを用いた噂の検出，電子情報通信学会2023年総合大会ISS特別企画「ジュニア＆学生ポスターセッション」,芝浦工業大学，2023年3月7日．

  6. 宮本　颯矢，田村 慶一：Attention機構に基づくFCNモデルを用いた時系列データ分類，電子情報通信学会2023年総合大会ISS特別企画「ジュニア＆学生ポスターセッション」,芝浦工業大学，2023年3月8日．

  7. 阿比留　祥太，田村 慶一：モデル蒸留に基づく分散環境下における連合学習, 電子情報通信学会2023年総合大会ISS特別企画「ジュニア＆学生ポスターセッション」,芝浦工業大学，2023年3月8日．

2022年

[学術論文]

  1. Keiichi Tamura, Hajime Ito：Defending against Audio Adversarial Examples based on Multiple-Sub-Detectors，International Journal of Computational Intelligence Studies, Vol 11, Issue3-4, pp.253-278, 2022.

  2. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Toshiyuki Takezawa：Anytime Cell-based DBSCAN Algorithm that Connects Randomly Selected Cells and Its Performance Evaluation，International Journal of Service and Knowledge Management,Vol. 6 No. 1, March 2022．

[国際会議]

  1. Jun Teraoka【Outstanding Paper Award】 and Keiichi Tamura:Adversarial Examples of Time Series Data based on Partial Perturbations,
    2022 12th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI), 2022.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 久留米　慶士【IEEE SMC Chapter 若手研究会実行委員会奨励賞】，田村 慶一：転移学習を導入したNoisy Studentに基づく画像分類，2022 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.19-25，広島工業大学，2022年7月9日．

  2. 中川　善暉，玄行　朱里，田村 慶一：改良版MC-MHLFモデルを用いた時系列データの分類，電子情報通信学会2022年総合大会「ジュニア＆学生ポスターセッション」，オンライン，2022年3月16日．

  3. 久留米　慶士，田村 慶一：転移学習に基づくNoisy Studentによる画像データ分類，電子情報通信学会2022年総合大会「ジュニア＆学生ポスターセッション」，オンライン，2022年3月16日．

  4. 寺岡 純【研究奨励賞】，田村 慶一：時系列データに対する部分的摂動に基づく敵対的サンプル，電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会，オンライン＆ユースホステル サンフラワー宮崎 ，2022年2月28日．

2021年

[学術論文]

  1. Keiichi Tamura, Akitada Omagari, Hajime Ito, Shuichi Hashida：Detecting Audio Adversarial Examples for Protecting Speech-to-Text Transcription Neural Network，International Journal of Computational Intelligence Studies, Vol. 10, No. 2/3, pp.130 - 136, January, 2021．

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura and Hajime Ito:
    Protection Method based on Multiple Sub-Detectors against Audio Adversarial Examplesa,
    Proceedings of 2021 IEEE 12th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), 2021.

  2. Akari Gengyo and Keiichi Tamura:
    Compression of Time Series Classification Model MC-MHLF using Knowledge Distillation,
    Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp. 22-27, 2021.

  3. Jun Teraoka and Keiichi Tamura:
    Detecting Adversarial Examples for Time Series Classification and its Performance Evaluation,
    Intelligent Decision Technologies: Proceedings of the 13th KES-IDT 2021 Conference, pp. 569-581, 2021

[研究会発表（査読なし）]

  1. 三川 元暉【HISS 優秀研究賞】, 森 康真, 田村 慶一：BERT-BiLSTMを用いたSNSユーザ性別推定，第23回 IEEE広島支部学生シンポジウム（HISS2021）, pp. 203-206, オンライン開催， 2021年11月27日．

  2. 三木 直人，田村 慶一，酒井 達弘：セル結合判定の順序付けに基づくCDBSCAN，2021 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.76-78，オンライン開催，2021年7月17日．

  3. 玄行 朱里【IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手奨励賞】, 田村慶一：時系列データ分類モデルMC-MHLFの蒸留による圧縮，2021 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.24-29，オンライン開催，2021年7月17日．

  4. 中島 伊吹，田村 慶一：深層学習を用いた日本語音声におけるフィラーの検出，2021 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.39-42，オンライン開催，2021年7月17日．

  5. 山本 愛海，田村 慶一：深層学習を用いたマルチラベル分類に基づく災害画像分類，電子情報通信学会2021年総合大会，オンライン，2021年3月12日．

  6. 玄行 朱里，田村 慶一：蒸留を用いた時系列分類モデルMC-MHLFの圧縮，情報処理学会第83回全国大会，オンライン，2021年3月18日-3月20日．

2020年

[学術論文]

  1. 橋田 修一，田村 慶一：Multi-Channel MHLFを用いた時系列データの分類手法，情報処理学会論文誌 数理モデルとその応用(TOM), Vol.13, No.2, pp.22-35, 2020年8月．

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura and Shuichi Hashida:
    (n, m)-Layer MC-MHLF: Deep Neural Network for Classifying Time Series,
    Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp.198-204, October 2020.

  2. Tatsuhiro Sakai【Honorable Mention Award】, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa:
    Anytime Algorithm for Cell-based DBSCAN by Connecting Randomly Selected Cells,
    Proceedings 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI2020), pp.68-73, September 2020.

  3. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura:
    Analyzing Geo-tagged Tweets about COVID-19 in Japan using MACD-Histogram-based Burst Detection,
    Proceedings 2020 9th International Congress on Advanced Applied Informatics (IIAI-AAI2020), pp.822-823, September 2020.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 清山 将, 酒井 達弘, 田村 慶一：一対他画像分類におけるLOFによる外れ値検出を用いたラベル修正，2020 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.70-71，オンライン開催，2020年11月3日．

  2. 赤松 知昭, 森 康真, 田村 慶一：Leap Motionを用いたFCNとLSTMによる空中署名の認証手法，2020 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.37-40，オンライン開催，2020年11月3日．

  3. 三川 元暉, 森 康真, 田村 慶一：BERTを用いたSNSユーザの性別推定，2020 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.33-36，オンライン開催，2020年11月3日．

  4. 寺岡 純【IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手奨励賞】, 田村 慶一：時系列データ分類問題に対する敵対的サンプルの検出手法，2020 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.11-15，オンライン開催，2020年11月3日．

  5. 三木 直人，酒井 達弘，田村 慶一：セル結合判定の順序付けに基づくCDBSCANアルゴリズムの高速化，電子情報通信学会2020年総合大会，広島大学，2020年3月．

  6. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始，竹澤 寿幸，”セルベースのDBSCANのAnytimeアルゴリズムの提案と性能評価”，情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS），2020-MPS-127(7)，6 pages，2020年3月2日．

2019年

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura, Akitada Omagari, and Shuichi Hashida:
    Novel Defense Method against Audio Adversarial Example for Speech-to-Text Transcription Neural Networks,
    Proceedings of 2019 IEEE 11th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.115-120, November 2019.

  2. Shuichi Hashida【IEEE SMC Hiroshima Chapter Best Presentation Award】, Keiichi Tamura:
    Multi-Channel MHLF: LSTM-FCN using MACD-Histogram with Multi-Channel Input for Time Series Classification,
    Proceedings of 2019 IEEE 11th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.67-72, November 2019.

  3. Shuichi Hashida, Keiichi Tamura:
    MACD-Histogram-based Fully Convolutional Neural Networks for Classifying Time Series,
    Procceedings of The 2019 6th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CODIT'19) (CoDIT 2019), pp.1049-1054, April 2019.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 橋田 修一，田村 慶一：Multi-Channel MHLFを用いた時系列データの分類手法，第126回数理モデル化と問題解決研究発表会，電気通信大学 UECアライアンスセンター 1F 100周年記念ホール，2019年12月11日．

  2. 橋田 修一，田村 慶一：MACDヒストグラムを用いた深層学習による時系列データ分類手法，WebDB Forum 2019，工学院大学，2019年9月8日．

  3. 赤松 知昭，森 康真，田村 慶一：Leap Motionを用いた空中署名での個人認証，2019 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.113-115，広島工業大学，2019年7月20日．

  4. 吉高 太志，森 康真，田村 慶一：ツイートの特定の単語に着目した性別推定に関する評価 ，2019 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.75-77，広島工業大学，2019年7月20日．

  5. 甲斐 健太，田村 慶一，橋田 修一：超高密度気象観測データを用いた深層学習による暑さ指数の予測，2019 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会，pp.37-38，広島工業大学，2019年7月20日．

  6. 橋田 修一，田村 慶一：MACDヒストグラムを用いたMulti-Channel MHLFによる時系列データ分類手法，2019 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.25-32，広島工業大学，2019年7月20日．

  7. 甲斐 健太, 橋田 修一，田村 慶一：超高密度気象観測データを用いたLSTMによる暑さ指数の予測，電子情報通信学会2019年総合大会，早稲田大学，2019年3月19日-3月22日．

  8. 橋田 修一【優秀ポスター賞】，田村 慶一：ドアの開閉動作を用いたShapeletによる個人識別手法，電子情報通信学会2019年総合大会，早稲田大学，2019年3月19日-3月22日．

  9. 吉高 太志，田村 慶一, 森　康真：ツイートを対象としたノンパラメトリック検定でのクラスタ細分化による属性推定，電子情報通信学会2019年総合大会，早稲田大学，2019年3月19日-3月22日．

  10. 尾曲 晃忠【学生奨励賞】, 橋田修一，田村 慶一：Audio Adversarial Examplesに対する動的リサンプリング法とノイズ除去法による防御，情報処理学会第81回全国大会，福岡大学，2019年3月14日-3月16日．

  11. 酒井 達弘，田村 慶一，北上始，竹澤寿幸：セルベースのDBSCANのAnytimeアルゴリズム，第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2019），ホテルオークラJRハウステンボス，2019年3月4日-3月6日．

[講演・その他]

  1. 深層学習を用いた時系列データマイニングとその応用，第２回マッチングフォーラム，広島市立大学，2019年10月3日．

  2. まさかと言わないために～ビッグデータで読み解く広島豪雨災害～，TSSテレビ新広島，2019年5月25日放映の制作協力．

  3. Twitter投稿解析による西日本豪雨災害時の広島県内の行動分析，西日本豪雨災害における携帯電話位置情報とＳＮＳ投稿の分析報告会 および今後の防災の在り方検討会，広島市立大学，2019年4月15日．

2018年

[学術論文]

  1. Keiichi Tamura, and Takumi Ichimura:
    Time Series Classification using MACD-Histogram-based Recurrence Plot,
    International Journal Computational Intelligence Studies, Vol.7 No.3, pp.192-213, 2018.

  2. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始，竹澤 寿幸：
    最小外接矩形とセルの再帰分割を用いたセルベースのDBSCANの高速化，
    電子情報通信学会論文誌D「データ工学特集号」，Vol.J101-D,No.4, pp.690-701，2018年4月．

[国際会議]

  1. Shuichi Hashida, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai:
    Classifying Sightseeing Tweets using Convolutional Neural Networks with Multi-Channel Distributed Representation,
    Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp.178-183, October 2018.

  2. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa:
    Density-based Multimodal Spatial Clustering using Pre-trained Deep Network for Extracting Local Topics,
    Proceedings of the Fifth International ACM SIGMOD Workshop on Managing and Mining Enriched Geo-Spatial Data, pp.7-12, Houston, USA, June 2018.

  3. Shuichi Hashida【Best Paper Award】, Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai:
    Multi-Channel Distributed Representation for Classifying Tweets by using Convolutional Neural Networks,
    Proceedings of the International Multi Conference of Engi-neers and Computer Scientists 2018 Vol I，pp.278-283, March 2018.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 橋田 修一, 田村 慶一：CNNによる時系列データ分類のための符号化手法とその評価 ，計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2018，富山国際会議場，2018年11月25日-27日．

  2. 植松敏美，難波英嗣，田村慶一，石野亜耶，竹澤寿幸：観光関連データベースの内容の拡充 ―観光サイクリストの行動情報収集と有用性の検討―，観光情報学会　第18回研究発表会，2018年11月18日．

  3. 橋田 修一【電子情報通信学会中国支部奨励賞】【電気学会優秀論文発表賞】, 田村 慶一：クラスタリングに基づく符号化手法を用いたCNNによる時系列データの分類，平成３０年度（第６９回）電気・情報関連学会中国支部連合大会，広島市立大学，2018年10月20日．

  4. 村上 和希，橋田 修一, 田村 慶一，酒井達弘：深層学習による分類に基づく観光ツイートの分析手法，平成３０年度（第６９回）電気・情報関連学会中国支部連合大会，広島市立大学，2018年10月20日．

  5. 岩根 典之，黒澤 義明，田村 慶一：組立ブロックを用いた学生実験の学習教材の見直しと評価，日本教育工学会第34回全国大会，東北大学，2018年9月28日-9月30日．

  6. 橋田 修一，田村 慶一，酒井 達弘：部分系列のクラスタリングに基づく符号化を用いたCNNによる時系列データの分類手法，2018 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.89-96，広島工業大学，2018年7月28日．

  7. 橋田 修一，田村 慶一，酒井 達弘：畳み込みニューラルネットワークを用いた観光ツイートの分類手法，２０１８年度人工知能学会全国大会（第３２回），鹿児島県鹿児島市（城山観光ホテル），2018年6月5日-6月8日．

  8. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始，竹澤 寿幸：密度に基づくマルチモーダル空間クラスタリングによるジオソーシャル画像からのトピック抽出，電子情報通信学会2018年総合大会，東京電機大学，2018年3月20日-3月23日．

  9. 橋田 修一，酒井 達弘，田村 慶一：深層学習を用いたツイートからの観光情報抽出手法，電子情報通信学会2018年総合大会，東京電機大学，2018年3月20日-3月23日．

  10. 犬塚 幹浩，酒井 達弘，田村 慶一：外れ値による補正に基づく位置を考慮したバースト検出手法，電子情報通信学会2018年総合大会，東京電機大学，2018年3月20日-3月23日．

  11. 酒井 達弘【学生プレゼンテーション賞】【ラケシュ・アグラワル賞】，田村 慶一，北上始，竹澤寿幸：セルベースのDBSCANのマルチコアCPU上における並列化，第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2018），福井県あわら市・清風荘，2018年3月4日-3月6日．

[大学イベント・公開講座]

  1. ディープラーニングの世界，GSC広島・ステップステージ第五回セミナー（情報分野），広島市立大学，平成30年12月9日．

  2. 位置情報付きツイートを用いた地域の話題分析，広島市立大学産学連携研究発表会2018～ＡＩ(人工知能)とビッグデータでできること～，合人社ウェンディひと・まちプラザ，平成30年9月21日．

[講習会・チュートリアル]

  1. Kerasの応用，第４回Deep Learning研究会，Deep Learning研究会，広島市立大学，平成30年8月4日．

  2. Python言語の基礎とその演習（その２），公開講座・即戦力となる人工知能人材育成のためのプログラミング講座～基礎編～，県立広島大学，平成30年5月26日．

  3. Python言語の基礎とその演習（その１），公開講座・即戦力となる人工知能人材育成のためのプログラミング講座～基礎編～，県立広島大学，平成30年5月19日．

  4. Pythonの基礎とKerasを使用した深層学習入門，第３回Deep Learning研究会，Deep Learning研究会，広島市立大学，平成30年3月11日．

2017年

[学術論文]

  1. Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Tatsuhiro Sakai:
    Adaptive Distributed Modified Extremal Optimization for Maximizing Contact Map Overlap and Its Performance Evaluation,
    International Journal Computational Intelligence Studies, Vol.6, No.4, pp.288-310, December 2017.

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura, and Takumi Ichimura:
    Clustering of Time Series using Hybrid Symbolic Aggregate Approximation,
    Proceedings of the 2017 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI) (SSCI 2017), pp.2041-2048 December 2017.

  2. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Toshiyuki Takezawa:
    Photo Image Classification using Pre-trained Deep Network for Density-based Spatiotemporal Analysis System,
    Proceedings of 2017 10th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.207-212, November 2017.

  3. Keiichi Tamura, and Takumi Ichimura:
    MACD-Histogram-based Recurrence Plot: A New Representation for Time Series Classification,
    Proceedings of 2017 IEEE 10th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.135-140, November 2017.

  4. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Cell-based DBSCAN Algorithm using Minimum Bounding Rectangle Criteria,
    Database Systems for Advanced Applications, DASFAA 2017 International Workshops: BDMS, BDQM, SeCoP, and DMMOOC, Suzhou, China, March 27-30, 2017, Proceedings, pp.133-144, March 2017.

  5. Keiichi Tamura【Best Paper Award】, Takumi Ichimura:
    MHSAX-based Time Series Classification using Local Sequence Alignment Technique,
    Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2017 Vol I，pp.286-291，March 2017.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 植松 敏美，難波 英嗣，田村 慶一，石野 亜耶，竹澤 寿幸：広島地域に貢献する人材育成のための観光関連データベースの構築と活用の検討，観光情報学会　第16回研究発表会，2017年11月18日．

  2. 橋田 修一【奨励賞】, 田村 慶一，酒井達弘：分散表現の多チャンネル化による深層学習を用いたマイクロブログの分類手法，平成２９年度（第６８回）電気・情報関連学会中国支部連合大会，岡山理科大学，2017年10月21日．

  3. 岩根 典之，黒澤 義明，田村 慶一：ロボットを用いた学生実験の改善と評価，日本教育工学会第33回全国大会，島根大学，2017年9月15日-9月18日．

  4. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始，竹澤 寿幸：密度に基づく時空間分析システムにおける画像分類とその性能評価，2017 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.91-97，広島工業大学，2017年7月22日．

  5. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始：密度に基づく時空間分析システムにおける学習済み深層ネットワークを用いた画像分類，人工知能学会 インタラクティブ情報アクセスと可視化マイニング研究会(第15回), pp.26-32，東京大学，2017年3月4日．

[招待講演]

  1. 広島県のIoTとAIの将来像（パネルディスカッション），広島県IoT人材育成セミナー第１回，サテライトキャンパスひろしま，平成29年10月23日．

  2. データクラスタリング，広島県IoT人材育成セミナー第１回，サテライトキャンパスひろしま，平成29年10月23日．

  3. 深層学習の基礎技術と研究事例紹介，一般社団法人広島県中小企業診断協会ニューロビジネス研究会，広島市男女共同参画推進センター，平成29年10月1日．

2016年

[学術論文]

  1. 高橋 誉文，北上 始，福本 翔平，森 康真，田村 慶一:
    ギブスサンプラに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法，
    情報処理学会論文誌 数理モデルとその応用(TOM), Vol.9, No.3, pp.32-43, 2016年12月．

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai, and Hajime Kitakami:
    Contact Map Overlap Maximization using Adaptive Distributed Modified Extremal Optimization,
    Proceedings of 2016 IEEE 9th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.87-91, November 2016.

  2. Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai, and Takumi Ichimura:
    Time Series Classification using MACD-Histogram-based SAX and Its Performance Evaluation,
    Proceedings of the 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, pp.2419-2424, October 2016.

  3. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Parallel Processing for Density-based Spatial Clustering Algorithm using Complex Grid Partitioning and Its Performance Evaluation,
    The 22nd International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA 2016), pp.337-343, July 2016.

  4. Keiichi Tamura, Tatsuhiro Sakai, and Hajime Kitakami:
    Location-based Temporal Burst Detection using Outlier Factors in Geo-tagged Tweets,
    Proceedings of 5th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2016, pp.191-196, July 2016.

[研究会発表（査読なし）]

  1. Li Ling Yuan，田村 慶一, 北上 始：ツイートを用いたゲームの推薦手法に関する検討，第16回 IEEE広島支部学生シンポジウム（HISS2016），山口大学，pp.430-434（5頁），2016年11月19-20日

  2. 酒井 達弘，田村 慶一，三崎 浩平，北上 始：A New Parallelization Model using Complex Grid Partitioning for Density-based Spatial Clustering Algorithm on a Multi-Core CPU，第109回数理モデル化と問題解決研究発表会，2016年7月25日．

  3. 酒井 達弘，田村 慶一，三崎 浩平，北上 始：複合グリッドを用いた密度に基づく空間クラスタリングの高速化とその性能評価，2016 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.120-126，広島大学，2016年7月16日．

  4. 犬塚 幹浩，田村 慶一，事崎 翔太，酒井 達弘，北上 始：ジオタグ付きツイートを用いた注目キーワードの抽出，2016 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.103-107，広島大学，2016年7月16日．

  5. 高橋 誉文，北上 始，福本 翔平，森 康真，田村 慶一：ギブスサンプラーに基づくアミノ酸配列モチーフの高精度抽出法，第108回MPS・第46回BIO合同研究発表会，沖縄科学技術大学院大学，2016年7月4日～7月6日．

  6. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始：時空間的な投稿数を考慮した密度に基づく適応的な時空間クラスタリング手法，第8回データ工学と情報マネジメントに関 するフォーラム（DEIMフォーラム2016），ヒルトン福岡シーホーク，2016年2月29日～3月2日．

2015年

[学術論文]

  1. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Density-based Spatiotemporal Analysis System with Photo Image Classifier using the BoF Model，
    Information Engineering Express (IEE)    , Vol.1, No.4, pp.85-94, December 2015.

  2. 高橋 誉文，田村 慶一，黒木 進，北上 始:
    幾何学的接尾辞木の高速処理方式，
    情報処理学会論文誌データベース, Vol.8, No.2, pp.57-67, 2015年6月．

  3. Shota Kotozaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Identifying local burstiness in a sequence of batched georeferenced documents，
    International Journal of Electronic Commerce Studies (IJECS), Vol.6, No.2, pp.269-288, 2015.

  4. Tatsuhiro Sakai and Keiichi Tamura:
    Real-time Analysis Application for Identifying Bursty Local Areas Related to Emergency Topics，
    SpringerPlus, 4:162, April 2015.

[国際会議]

  1. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Real-time Local Topic Extraction using Density-based Adaptive Spatiotemporal Clustering for Enhancing Local Situation Awareness,
    Proceedings of the 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management, pp.203-210, November 2015.

  2. Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Tatsuhiro Sakai, and Yoshifumi Takahashi:
    A New Distributed Modified Extremal Optimization for Optimizing Protein Structure Alignment，
    Proceedings of 2015 IEEE 8th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.109-114, November 2015.

  3. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Identifying Main Topics in Density-based Spatial Clusters using Network-based Representative Document Extraction,
    Proceedings of 2015 IEEE 8th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), pp.77-82, November 2015.

  4. Keiichi Tamura, Tomoki Matsui, Hajime Kitakami, and Tatsuhiro Sakai:
    Identifying Local Temporal Burstiness using MACD Histogram，
    Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2015), pp.2666-2671, October 2015.

  5. Tatsuhiro Sakai, and Keiichi Tamura:Summarizing Results of Keyword Search on Social Photos using Clustering-based Burst Detection,
    Proceedings of 4th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2015, pp.715-716, July 2015.

  6. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Extracting Topic-related Photos in Density-based Spatiotemporal Analysis System for Enhancing Situation Awareness,
    Proceedings of 4th IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2015, pp.201-206, July 2015.

  7. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Emergency Situation Awareness during Natural Disasters using Density-based Adaptive Spatiotemporal Clustering,
    Database Systems for Advanced Applications: DASFAA 2015 International Workshops, SeCoP, BDMS, and Posters, Hanoi, Vietnam, April 20-23, 2015, Revised Selected Papers, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer-Verlag, Vol.9052, pp.155-169, April 2015.

  8. Keiichi Tamura, and Tatsuhiro Sakai:
    Density-based Semantic Spatial Clustering for Extracting Areas of Interesting in Geo-tagged Photo Images,
    in Proceedings of 30th International Conference on Computers and Their Applications CATA-2015, pp.201-206, March 2015.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 酒井 達弘，田村 慶一：密度に基づく空間クラスタリングを用いたジオソー シャル画像からのトピック抽出, 第 8 回コンピューテーショナル・インテリ ジェンス研究会，pp.31-38, 県立広島大学，2015年12月．

  2. 酒井 達弘，田村 慶一，事崎 翔太，林田 翼沙，北上 始：密度に基づく時空間分析手法を用いた実世界トピックの閲覧システム, 第17回IEEE広島支部学生シンポジウム，pp.515-520, 岡山大学，2015年11月．

  3. 事崎 翔太，田村 慶一，北上始：バースト度の地域的な変化の可視化に関する検討, 第17回IEEE広島支部学生シンポジウム ，pp. 525-526, 岡山大学，2015年11月．

  4. 鎌田 真，市村 匠，原 章，田村 慶一，Restricted Boltzmann MachineにおけるWalking Distanceの測定と安定性に関する考察，2015 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.125-128，広島市立大学，2015年7月18日．

  5. 事崎 翔太，田村 慶一，酒井 達弘, 北上 始：バースト度の地域的な変化の可視化に関する検討, 2015 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.93-94，広島市立大学，2015年7月18日．

  6. 三崎 浩平, 田村 慶一, 酒井 達弘, 北上 始：複合グリッドを用いた密度に基づく空間クラスタリングアルゴリズムの並列化, 2015 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.69-72，広島市立大学，2015年7月18日．

  7. 酒井 達弘，田村 慶一，事崎 翔太，林田 翼沙，北上 始：密度に基づく時空間分析手法を用いたローカルな話題のリアルタイム抽出, 2015 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.23-26，広島市立大学，2015年7月18日．

  8. 酒井 達弘【学生奨励賞】，田村 慶一，北上 始：密度に基づく適応的な時空間クラスタリング手法を用いたトピックの時空間分析手法，
    情報処理学会第77回全国大会講演論文集（第1分冊），pp.649-650, 京都大学，2015年3月17日～19日．

2014年

[学術論文]

  1. Yosuke Watanuki, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi:
    Multiple Buffering for Parallel Approximate Sequence Matching using Disk-based Suffix Tree on Multi-core CPU，
    GSTF Journal on Computing (JoC)，Vol.3, No.3, pp.51-57，February 2014．

[国際会議]

  1. Shota Kotozaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Identifying Burstiness of Local Topic using Location-based Burst Detection with a Classifier Technique，
    Proceeding of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)，pp.225-230, November 2014.

  2. Tatsuhiro Sakai【IEEE SMC Hiroshima Chapter Best Student Presentation Award】, and Keiichi Tamura:
    Identifying Bursty Areas of Emergency Topics in Geotagged Tweets using Density-based Spatiotemporal Clustering Algorithm，
    Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)，pp.95-100, November 2014.

  3. Junki Oku, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Parallel Processing for Distance-Based Outlier Detection on a Multi-core CPU，
    Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)，pp.65-70, November 2014.

  4. Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi:
    Bio-inspired Heuristic for Optimizing Protein Structure Alignment using Distributed Modified Extremal Optimization，
    Proceedings of 2014 IEEE 7th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA)，pp.23-28, November 2014.

  5. Keiichi Tamura and Hajime Kitakami:
    A New Parallelization Model for Detecting Temporal Bursts in Large-Scale Document Streams on a Multi-Core CPU，
    Proceedings of The 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2014)，pp.519-524, October 2014.

  6. Tatsuhiro Sakai, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Density-based Adaptive Spatial Clustering Algorithm for Identifying Local High-Density Areas in Georeferenced Documents，
    The 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2014)，pp.513-518, October 2014.

  7. Shota Kotozaki【Distinguished Paper Award】, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    A New Method for Identifying Location-Based Bursts in a Sequence of Batched Georeferenced Documents，
    Proceedings of International Conference on INTERNET STUDIES (Nets2014)，15pages, August 2014.

  8. Keiichi Tamura【Best Paper Award】，and Hajime Kitakami:
    Island-Model-based Distributed Modified Extremal Optimization with Tabu Lists for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph ，
    Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2014 Vol I，pp.1-6，12-15 March 2014.

  9. Tatsuhiro Sakai【Best Student Paper Award】, Keiichi Tamura，and Hajime Kitakami:
    A New Density-based Spatial Clustering Algorithm for Extracting Attractive Local Regions in Georeferenced Documents，
    Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2014 Vol I，pp.360-365，12-15 March 2014.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 酒井 達弘，田村 慶一，北上 始，伊東 晴奈：地域的なトピック抽出のための密度に基づく適応的な空間クラスタリング手法，　第101回MPS研究発表会，2014-MPS-101(3)，6 pages， 2014年12月9日．

  2. 三崎 浩平，田村 慶一，北上 始：空間分割手法を用いた密度に基づくクラスタリングの並列化とその性能評価，第16回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，4pages, 2014年11月15日-11月16日．

  3. 奥 淳基【IEEE優秀研究賞】，田村 慶一，北上 始：距離に基づく外れ値検出アルゴリズムの高速化とその性能評価，第16回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，5pages, 広島市立大学，2014年11月15日-11月16日．

  4. 松井 伯樹，田村 慶一，北上 始：k-近傍による空間的な密度を考慮した位置に基づくバースト検出手法，第16回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，4pages, 広島市立大学，2014年11月15日-11月16日．

  5. 伊東 晴奈，酒井 達弘，田村 慶一，北上 始：ネットワークベースの要約手法を用いた空間クラスタからの代表文書抽出，第16回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，8pages, 広島市立大学，2014年11月15日-11月16日．

  6. 酒井 達弘【IEEE優秀研究賞】，田村 慶一，北上 始：時空間クラスタリングを用いた動向情報の時空間分析手法，第16回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，6pages, 広島市立大学，2014年11月15日-11月16日．

  7. 酒井 達弘【優秀賞 in ソフトウェアコンテスト】，田村 慶一：密度に基づく時空間クラスタリング手法を用いた話題の地域分析アプリケーション, 2014 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.17-30, 広島市立大学，2014年7月19日．

  8. 事崎 翔太【若手奨励賞】，田村 慶一，北上 始：時空間的な密度を考慮した位置に基づくバースト検出手法, 2014 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.77-80, 広島市立大学，2014年7月19日．

  9. 三崎 浩平，田村 慶一，北上 始：密度に基づくクラスタリングアルゴリズムのマルチコアCPU上における並列化, 2014 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, 広島市立大学，pp.33-36, 2014年7月19日

  10. 高橋　誉文，田村 慶一，黒木 進，北上 始：幾何学的サフィックス木に対する並列処理性能の評価，情報処理学会　第98回MPS・第38回BIO合同研究発表会，2014-MPS-98(21)，6 pages， 2014年6月27日．

[招待講演]

  1. ビッグデータに対する時空間データマイニング ～位置情報付き文書データの時空間分析手法とその応用～，ひろしまIT融合Forum知能化技術研究会　第２回研究会，広島市立大学，平成26年10月29日．

2013年

[著書]

  1. 北上 始，黒木 進，田村 慶一：データベースと知識発見，コロナ社，2013年10月．
  2. Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Akihiro Nakada: Island-Model-based Distributed Modified Extremal Optimization for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph, Book Chapter of Transactions on Engineering Technologies Lecture Notes in Electrical Engineering, Springer, pp.141-156, 2013年11月．

[学術論文]

  1. 高橋 誉文，田村 慶一，黒木 進，北上 始：
    幾何学的なサフィックス木による高速類似構造検索手法，
    情報処理学会論文誌 データベース，Vol.6, No.5, pp.62-70, 2013年12月．

  2. 中田 章宏，田村 慶一，北上 始，高橋 誉文：
    CMO問題に対する改良版EOを用いた発見的解法，
    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用，Vol.6, No.3, pp.87-99, 2013年12月．

  3. Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Akihiro Nakada：
    Distributed Modified Extremal Optimization using Island Model for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph，
    Engineering Letters, International Association of Engineers, Vol.21, Issue.2, pp.81-88, May 2013．

  4. Kaishi Hirahara, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Shingo Tamura:
    Parallel Processing of Burst Detection in Large-Scale Document Streams and Its Performance Evaluation，
    GSTF Journal on Computing (JoC)，Vol.2, No.4, pp.29-35，January 2013.

[国際会議]

  1. Keiichi Tamura, and Takumi Ichimura:
    Density-based Spatiotemporal Clustering Algorithm for Extracting Bursty Areas from Georeferenced Documents，
    Proceedings of The 2013 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC 2013)，pp.2079 - 2084, October 2013.

  2. Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Detecting Location-based Enumerating Bursts in Georeferenced Micro-Posts，
    Proceedings of Second IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2013, Matsue in Japan, pp.389-394, September 2013.

  3. Akihiro Nakada, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Yoshifumi Takahashi:
    Population-based Modified Extremal Optimization for Contact Map Overlap Maximization Problem，
    Proceedings of Second IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics IIAI-AAI 2013, Matsue in Japan, pp.245-250, September 2013.

  4. Yosuke Watanuki【IEEE SMC Hiroshima Chapter Best Student Presentation Award】, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, Yoshifumi Takahashi:
    Parallel Processing of Approximate Sequence matching using Disk-based Suffix Tree on Multi-core CPU，
    Proceeding of 2013 IEEE 6th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), Hiroshima in Japan, pp. 137-142, July 2013.

  5. Tomoki Matsui, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Location-based Burst Detection Algorithm for Georeferenced Document Streams based on User’s Moving Direction，
    Proceedings of 2013 IEEE 6th International Workshop on Computational Intelligence and Applications (IWCIA), Hiroshima in Japan, pp.57-62, July 2013.

  6. Keiichi Tamura【Certificate of Merit】， Hajime Kitakami，and Nakada Akihiro:
    Distributed Modified Extremal Optimization for Reducing Crossovers in Reconciliation Graph，
    Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2013 Vol I，pp.1-6，14-17 March 2013.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 田村 真吾【IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手奨励賞】，田村 慶一，北上 始：画像付きツイートに対するキーワード検索結果の要約手法, 2013 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.91-94, 2013年7月13日．

  2. 中田 章宏，田村 慶一，北上 始：MEOを用いた蛋白質立体構造アラインメントとその性能評価, 2013 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.73-76, 2013年7月13日．

  3. 事崎 翔太，田村 慶一，北上 始：クラスタへの帰属度を考慮した位置に基づくバースト検出手法の検討, 2013 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.29-32, 2013年7月13日．

  4. 酒井 達弘【IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手奨励賞】，田村 慶一，北上 始：文書データの類似度を考慮した密度に基づくクラスタリングによる地域的なトピック抽出, 2013 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.17-20, 2013年7月13日．

  5. 奥淳 基，田村 慶一，北上 始：マルチコアCPU上における距離に基づく外れ値検出の並列処理, 2013 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.13-16, 2013年7月13日．

  6. 中田 章宏，田村 慶一，北上 始，高橋 誉文：CMO問題に対する改良版EOを用いた発見的解法, 情報処理学会数理モデル化と問題解決（MPS），Vol.2013-MPS-92 No.13，6 pages，2013年2月27日．

2012年

[招待講演]

  1. 大規模分子配列データベースからの知識発見～配列データマイニングを用いた配列パターン抽出～，IEEE SMC Hiroshima Chapter，講演会，広島市立大学，平成24年8月24日

[学術論文]

  1. Yagi Shinpei， Keiichi Tamura，and Hajime Kitakami: Parallel processing for stepwise generalisation method on multi-core PC cluster，Special Issue on "Advanced Soft Computing Methodologies and Applications in Web Intelligences,"
    International Journal of Knowledge and Web Intelligence (IJKWI)， Inderscience Publishers，Vol. 3, No. 2, pp.88-109，2012.

[国際会議]

  1. Shingo Tamura， Keiichi Tamura， Hajime Kitakami，and Kaishi Hirahara:
    Clustering-based Burst-detection Algorithm for Web-image Document Stream on Social Media，
    Proceedings of The 2012 IEEE International Conference on Systems，Man， and Cybernetics (IEEE SMC 2012)， Seoul in Korea， pp.703-708，14-17 October 2012.

  2. Akihiko Nakada， Keiichi Tamura， and Hajime Kitakami:
    Optimal Protein Structure alignment using Modified ExtremalOptimization，
    Proceedings of the 2012 IEEE International Conference on Systems， Man，and Cybernetics (IEEE SMC 2012)，Seoul in Korea， pp.697-702， 14-17 October 2012.

  3. Kaishi Hirahara【Best Student Paper Award】, Keiichi Tamura, Hajime Kitakami, and Shingo Tamura:
    Parallel Processing of Burst Detection in Large-Scale Document Streams,
    Proceedings of 3rd Annual International Conference on Advances in Distributed and Parallel Computing, pp.60-65, Bali in Indonesia, Sep 17-18 in 2012.

  4. Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Location-Based Burst Detection Algorithm in Spatiotemporal Document Stream,
    Proceedings of the 2012 International Conference on Data Mining (DMIN12), July 16-19, 2012, Las Vegas, NV, USA, pp.195-201, July 2012.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 中田 章宏，田村 慶一，北上 始，高橋 誉文：複数個体を用いた改良版EOによる蛋白質立体構造アラインメント, 第17回日本知能情報ファジィ学会中国四国支部大会予稿集, pp.31-36, 2012年12月22日．

  2. 田村 真吾，田村 慶一，北上 始 ，平原 海詞：画像付き文書データストリームにおけるバースト検出手法, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.47-50, 2012年7月14日．

  3. 八木 真平，田村 慶一，北上 始：段階的一般化法の高速化に関する考察, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.43-46, 2012年7月14日．

  4. 平原 海詞【IEEE SMC Hiroshima Chapter 若手奨励賞】，田村 慶一，北上 始，田村 真吾：マルチコアCPU上における文書ストリーム上のバースト検出手法, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.59-62, 2012年7月14日．

  5. 綿貫 陽介，田村 慶一，北上 始，Nguyen Phuong Bac，高橋　誉文：マルチコアCPU上におけるサフィックス木を用いた文字列検索の並列処理, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.35-38, 2012年7月14日．

  6. Nguyen Phuong Bac，高橋 誉文，田村 慶一，北上 始：大規模文字列データベースに対する索引方式の考察, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.13-16, 2012年7月14日．

  7. 中田 章宏，田村 慶一，北上 始，三村 賢太，高橋 誉文：改良版EOを用いた蛋白質立体構造アラインメント, 2012 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.39-42, 2012年7月14日．

2011年

[学術論文]

[国際会議]

[研究会発表（査読なし）]

  1. 平原 海詞, 田村 慶一, 北上 始：マルチコアCPU上でのマルチプルアラインメントの並列処理, 2011 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.79-82, 2011年7月9日．

  2. 八木 真平, 田村 慶一, 北上 始：マルチコアCPU上での段階的一般化法の並列処理, 2011 IEEE SMC Hiroshima Chapter若手研究会, pp.75-78, 2011年7月9日．

2010年

[学術論文]

  1. 田村 慶一，木村 浩明，荒木 康太郎，北上 始：段階的一般化法によるミスマッチクラスタを表現する最小汎化集合の効率的抽出，
    電子情報通信学会論文誌D「データ工学特集号」，Vol.J93-D,No.3，pp.189-202，2010年3月．

[国際会議]

  1. Natsumi Hara, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Modified EO-based Evolutionary Algorithm for Reducing Crossovers of Reconciliation Graph,
    Proceedings of Second World Congress on Nature and Biologically Inspired Computing (NaBIC2010), pp.169-176, December 2010.

  2. Yoshifumi Takahashi, Susumu Kuroki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Index-based Similar Substructure Searching Using RMSD,
    Protein Structure Databases,
    Proceedings of the 2010 International Conference on Information & Knowledge Engineering (IKE'10), CSREA Press, Vol.Ⅱ, pp.431-437, 2010.


  3. Kazuya Miyahara, Hajime Kitakami, Yoshifumi Takahashi, Keiichi Tamura and Susumu Kuroki:
    Mining Minimum Generalized Set Based on Multiple Alignments from Mismatch Cluster,
    Proceedings of The 2010 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology,pp.35-41,July 2010.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 宮原 和也，田村 慶一，北上 始:アライメントに基づくミスマッチクラスタからの最小汎化集合の抽出，データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムDEIM2010，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，2010年2月28日～3月2日．

2009年

[国際会議]

  1. Yoshifumi TAKAHASHI, Susumu KUROKI, Keiichi TAMURA, and Hajime KITAKAMI:
    A Method for Constructing Disk-based Indexes for 3-D Protein Structure Databases,
    Proceedings of the 2009 International Conference on Information & Knowledge Engineering (IKE'09), pp.658-662, Las Vegas in USA, July 13-16 in 2009.

  2. Nobuhisa Kono, Hajime Kitakami, Keiichi Tamura, and Yasuma Mori:
    Extracting Similar Subsequences by Gibbs Sampling with Distributed MGG,
    Proceedings of the 2009 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'09), pp.669-675, Las Vegas in USA, July 13-16 in 2009.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 河野 修久，田村 慶一，森 康真，北上始：ギブスサンプリングとアラインメント処理に基づく類似部分配列の抽出方式，情報処理学会　数理モデル化と問題解決（MPS）およびバイオ情報学（BIO），Vol.2009-MPS-76 No.46およびVol.2009-BIO-19 No.46，8 pages， 2009年12月．

  2. 河野 修久，田村 慶一，森 康真，北上 始：Gibbs-DMGGにおけるアラインメント処理の影響についての考察，第60回電気・情報関連学会中国支部連合大会，pp.51-52，2009年10月．

  3. 土井 明，田村 慶一，北上 始：Cellプロセッサ上におけるミスマッチクラスタのアラインメント処理，第60回電気・情報関連学会中国支部連合大会，pp.41-42，2009年10月．

  4. 宮原 和也，岡田　一志 ，田村 慶一，北上 始：アラインメント処理に基づく曖昧検索結果からの最小汎化集合の抽出，第60回電気・情報関連学会中国支部連合大会，pp.53-54，2009年10月．

  5. 原 奈津美，田村 慶一，北上 始：教師付きEOによる調停グラフの交差数減少，第60回電気・情報関連学会中国支部連合大会会，pp.49-50，2009年10月．

  6. 河野 修久，北上 始，田村 慶一，森 康真：Gibbs-DMGGによる類似部分配列の抽出方式，情報処理学会数理モデル化と問題解決（MPS），Vol.2009-MPS-74 No.3，8 pages，2009年7月． 　

  7. 河野 修久，田村 慶一，森 康真，北上 始：分散MGGを用いたギブスサンプリングによる類似部分配列抽出法，データ工学と情報マネジメントに関するフォーラムDEIM2009，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings, 2009年3月．

  8. 高橋 誉文，黒木 進，田村 慶一，北上 始：複数の蛋白質立体構造データに対するディスク版索引構造の構築方式，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings, 2009年3月．　

2008年

[招待講演]

  1. 時系列ブログデータからの知識発見に関する研究 ～データマイニングの立場から～，情報処理学会，第117回 アルゴリズム研究発表会，広島市立大学，平成20年3月7日

[学術論文]

  1. 高木 允，田村 慶一，森 康真，北上 始：密な部分構造抽出のための階層的凝集型クラスタリング手法，
    日本データベース学会論文誌(Journal of the DBSJ)，Vol.7 No.1，pp.275-280，2008年6月．

  2. 田村 慶一，森 康真，北上 始：Extremal Optimizationによる調停グラフの交差数減少，
    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用，Vol. 49, No. SIG4(TOM20)，pp.105-116，2008年3月．

  3. 高木 允，森 康真，田村 慶一，北上 始：ブログユーザ空間からの重複を許した頻出コミュニティ抽出法，
    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用，Vol. 49, No. SIG4(TOM20)，pp.93-104，2008年3月．

[国際会議]

  1. Hiroaki Kimura, Hajime Kitakami, Kotaro Araki and Keiichi Tamura:
    A Stepwise Generalization Method for Extracting Minimum Generalized Set of Mismatch Cluster,
    Proceedings of The 2008 International Conference on Bioinformatics and Computational Biology, pp.998-1004, Las Vegas in USA, July 14-17 in 2008.

  2. Yusuke Sawada, Keiichi Tamura, Kotaro Araki, Makoto Takaki, and Hajime Kitakami:
    Parallel Construction Method of a Disk-Based Suffix Tree on a PC Cluster,
    Proceedings of the 2008 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'08), Vol.II, pp.797-803, Las Vegas in USA, July 14-17 in 2008.

  3. Makoto Takaki, Keiichi Tamura, Toshihide Sutou, and Hajime Kitakami:
    A New Dynamic Load Balancing Technique for Parallel Modified PrefixSpan with Distributed Worker Paradigm and Its Performance Evaluation,
    Proc. of the Sixth International Symposium on High Performance Computing (ISHPC-VI), Lecture Notes in Computer Science (LNCS), Springer-Verlag, Vol.4759, pp.227-237, January 2008.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 澤田 祐介，田村 慶一，荒木 康太郎，北上 始：ミスマッチクラスタを表現する最小汎化集合の高速抽出，情報処理学会 第72回・数理モデル化と問題解決研究会，pp.73-76，2008年12月．

  2. 澤田 祐介， 田村 慶一，荒木 康太郎，高木 允，北上 始：分散並列環境におけるディスクベースサフィックス木の構築と検索，情報処理学会，第70回数理モデル化と問題解決研究会，Vol.2008, No.65, pp.39-42, 2008年7月．

  3. 澤田 祐介，田村 慶一，北上 始：分散並列環境におけるミスマッチクラスタを表現する最小汎化集合の抽出，第10回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，D-16，pp.137-140，2008年11月．

  4. 河野 修久【HISS最優秀論文賞】，田村 慶一，北上 始：GS最適化手法を用いた類似部分配列抽出法,第10回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM，D-19，pp.114-117，2008年11月．

  5. 澤田 祐介， 田村 慶一，荒木 康太郎，高木 允，北上 始：PCクラスタ上でのディスクベースサフィックス木の並列構築方式，電子情報通信学会 第19回データ工学ワークショップ(DEWS2008)，Online Proceedings，8 pages，2008年3月9日～3月11日．

  6. 河野 修久，加藤 智之，田村 慶一，北上 始：配列データベースから類似部分配列を抽出するためのGS最適化手法に関する考察，電子情報通信学会 第19回データ工学ワークショップ(DEWS2008)，Online Proceedings，8 pages，2008年3月9日～ 3月11日．

  7. 木村 浩明，荒木 康太郎，田村 慶一，澤田 祐介，北上 始：段階的一般化法によるミスマッチクラスタからの最小汎化パターンの抽出，電子情報通信学会 第19回データ工学ワークショップ(DEWS2008)，Online Proceedings，8 pages，2008年3月9日～ 3月11日．

2007年

[学術論文]

  1. 荒木 康太郎，田村 慶一，加藤 智之，北上 始：ミスマッチクラスタに対する最小汎化パターン抽出方式，
    日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)，Vol.6, No.3，pp.5-8，2007年12月．

  2. 高木 允，森 康真，田村 慶一，黒木 進，北上 始：ブログデータ集合からの頻出なコミュニティ抽出手法，
    日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)，Vol.6, No.1，pp.189-192，2007年6月．

  3. 加藤 智之，北上 始，森 康真，田村 慶一，黒木 進：極小かつ非冗長な可変長ワイルドカード領域をもつ頻出パターンの抽出，
    電子情報通信学会論文誌D「データ工学特集号」，Vol.J90-D, No.2，pp.281-291，2007年2月．

[国際会議]

  1. Kotaro Araki, Keiichi Tamura, Tomoyuki Kato, Yasuma Mori, and Hajime Kitakami:
    Extraction of Ambiguous Sequential Patterns with Least Minimum Generalization from Mismatch Clusters,
    Proceedings of The Third International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Base system (SITIS' 2007): Track Information Management & Retrieval Technologies (IMRT), the IEEE Computer Society Press, pp.32-39, December 16-19 in 2007.

  2. Makoto Takaki, Keiichi Tamura, Yasuma Mori, and Hajime Kitakami:
    A Extraction Method of Overlapping Cluster based on Network Structure Analysis,
    Proceedings of the 2007 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, Workshops on Intelligent Web Interaction 2007(IWI2007), the IEEE Computer Society Press, pp.212-216, Silicon Valley in USA, November 2-5 in 2007.

  3. Makoto Takaki, Yasuma Mori, Keiichi Tamura, Susumu Kuroki and Hajime Kitakami:
    Method for Extracting Frequent Communities from Blog User Spaces,
    Proceedings of the 2007 International Conference on Parallel & Distributed Processing Techniques & Applications (PDPTA'07), Vol.II, pp.773-779, July 2007.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 澤田 祐介，田村 慶一，荒木 康太郎，北上 始：PCクラスタ上でのディスクベースサフィックス木の並列構築方式，第9回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM, d-22, 4 pages, 2007年11月．

  2. 高木 允【プレゼンテーション賞】，田村 慶一，森 康真，北上 始：ブログユーザ空間からの重複を許した頻出コミュニティ抽出法，情報処理学会 第66回数理モデル化と問題解決研究会，pp.49-52，2007年9月．

  3. 田村 慶一, 森 康真, 北上 始：Extremal Optimizationによる調停グラフの交差数減少，情報処理学会 第66回数理モデル化と問題解決研究会，pp.53-56，2007年9月．

  4. 高木 允，森 康真，田村 慶一，黒木 進，北上 始：頻出コミュニティのブログユーザ空間からの抽出手法，情報処理学会・数理モデル化と問題解決研究会，pp.33-36，2007年6月．

  5. 田村 慶一，北上 始，高木 允： Normalized Cutによるセグメント分割を用いた大規模無向グラフの並列クラスタリング手法，先進的計算基盤システムシンポジウム(SACSIS2007)論文集，pp.150-151，2007年5月．

  6. 高木 允【学生発表奨励賞】，田村 慶一，森 康真，北上 始：ネットワーク構造解析に基づく重複クラスタ抽出法，情報処理学会 第142回 データベースシステム研究会・第87回 情報学基礎研究会，pp.39-45, 2007年5月31日（木）～ 6 月 1 日（金）．

  7. 高木 允，森 康真，田村 慶一，黒木 進，北上 始：ブログユーザ空間からの頻出な部分グラフの抽出，情報処理学会第69回全国大会講演論文集（第1分冊），pp.373-374, 2007年3月．

  8. 荒木 康太郎，田村 慶一，加藤 智之，黒木 進，北上 始：最小汎化された曖昧な頻出配列パターンの抽出，情報処理学会第69回全国大会講演論文集（第4分冊），pp.671-672, 2007年3月．

  9. 荒木 康太郎，田村 慶一，加藤 智之，北上 始：ミスマッチクラスタから最小汎化された曖昧配列パターン集合の抽出方式，第9回IEEE広島支部学生シンポジウム，CD-ROM, d-18, 4 pages, 2007年11月．

  10. 高木 允，森 康真，田村 慶一，黒木 進，北上 始：ブログユーザ空間からの頻出なコミュニティ抽出法，電子情報通信学会 第18回データ工学ワークショップ(DEWS2007)，Online Proceedings，8 pages，2007年2月28日-3月2日．

  11. 田村 慶一，高木 允，森 康真，黒木 進，北上 始：タブーサーチを用いたモジュール性による無向グラフのクラスタリングアルゴリズム，第18回データ工学ワークショップ (DEWS2007)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，8 pages，2007年2月28日-3月2日．

  12. 荒木 康太郎，田村 慶一，加藤 智之，黒木 進，北上 始：曖昧検索に基づく最小汎化パターンの抽出法，電子情報通信学会 第18回データ工学ワークショップ(DEWS2007)，Online Proceedings，8 pages，2007年2月28日-3月2日．

2006年

[学術論文]

  1. 加藤 智之，北上 始，森 康真，田村 慶一，黒木 進：極小な可変長ワイルドカード領域を持つ頻出配列パターンの抽出，
    日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)，Vol.5, No.1，pp.117-120，2006年6月．

[国際会議]

  1. Tomoyuki Kato, Hajime Kitakami, Makoto Takaki, Keiichi Tamura, Yasuma Mori, and Susumu Kuroki:
    Extraction for Frequent Sequential Patterns with Minimum Variable-Wildcard Regions,
    Proceedings of The 2006 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'06 & RTCOMP'06), Vol.Ⅱ, Las Vegas, Nevada, USA, pp.825-831, June 26-30, 2006.

  2. Makoto Takaki, Keiichi Tamura, and Hajime Kitakami:
    Dynamic Load Balancing Technique forModified PrefixSpan on a Grid Environment with Distributed Worker Model,
    Proceedings of The 2006 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'06 & RTCOMP'06), Vol.Ⅱ, Las Vegas, Nevada, USA, pp.895-901, June 26-30, 2006.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 加藤 智之，北上 始，高木 允，田村 慶一，森 康真，黒木 進：可変長ワイルドカード領域を持つ極小な頻出配列パターンの抽出，情報処理学会・数理モデル化と問題解決研究会，pp.9-14，2006年6月．

  2. 高木 允，田村 慶一，北上 始：グリッド環境下での分散型ワーカモデルを用いたModified PrefixSpan法の動的負荷分散方式，情報処理学会・数理モデル化と問題解決研究会，pp.51-57，2006年6月．

  3. 高木 允，田村 慶一，北上 始： Modified PrefixSpan法のためのPCクラスタ間の効率的な動的負荷分散方式にむけて，先進的計算基盤システムシンポジウム(SACSIS2006)論文集，pp.232-233，2006年5月．

  4. 高木 允【学生奨励賞】，田村 慶一，北上 始：分散型ワーカモデルを用いたグリッド環境におけるModified PrefixSpan法の動的負荷分散方式，第68回全国大会（学会創立45周年記念大会）講演論文集(3)，pp.149-150，2006年3月．

  5. 加藤 智之，北上 始，森 康真，田村 慶一，黒木 進：極小な可変長ワイルドカード領域を持つ頻出配列パターンの抽出，第17回データ工学ワークショップ (DEWS2006)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2006年3月．

  6. 高木 允，田村 慶一，北上 始：グリッド環境下での分散型ワーカモデルを用いたModified PrefixSpan法の動的負荷分散方式，第17回データ工学ワークショップ(DEWS2006)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2006年3月．

2005年

[学術論文]

  1. 田村 慶一，岩木 稔，高木 允，北上 始：PCクラスタにおける混合整数計画問題の並列処理とその性能評価，
    情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用，Vol. 46,　No. SIG 17(TOM 13)，pp.56-69，2005年12月．

  2. 高木 允，田村 慶一，周藤 俊秀，北上 始：Modified PrefixSpan法の並列化と動的負荷分散手法，
    情報処理学会論文誌　数理モデル化と応用，Vol. 46, No. SIG 10(TOM 12), pp.138-152，2005年6月．

[国際会議]

  1. Shigetaka Tono, Hajime Kitakami, Keiichi Tamura, Yasuma Mori, Susumu Kuroki:
    Efficiently Mining Sequence Patterns With Variable-Length Wildcard Regions Using An Extended Modified PrefixSpan Method,
    The 13th Annual International Conference on Intelligent Systems for Molecular Biology (ISMB2005), Poster No. G22, p.147, Detroit in USA, June 2005.

  2. Makoto Takaki, Keiichi Tamura, Toshihide Sutou, and Hajime Kitakami:
    New Dynamic Load Balancing for Parallel Modified PrefixSpan with Distributed Worker Paradigm,
    Proceedings of InternationalSpecial Workshop on Databases for Next Generation Researchers in Memoriam of Prof. Kambayashi (SWOD2005), pp.96-99, Tokyo in Japan, April 2005.

[国内シンポジウム（査読あり）]

  1. 周藤 俊秀，高木 允，田村 慶一，北上 始：　グリッド環境下における Modified PrefixSpan 法の並列処理とその動的負荷分散方式, 先進的計算基盤システムシンポジウム(SACSIS2005)論文集，pp.161-168，2005年5月．

[研究会発表（査読なし）]

  1. 田村 慶一，高木 允，北上 始： 遺伝的プログラミングによる調停グラフ交差数減少のための並列分散処理，FCS/テクノシンポ/MPS2005論文集，pp.271-278，2005年10月．

  2. 高木 允，田村 慶一，北上 始：　並列Modified PrefixSpan法のグリッド化とその動的負荷分散手法，FCS/テクノシンポ/MPS2005論文集，pp.241-248，2005年10月．

  3. 田村 慶一，高木 允，北上　始，札埜 有香：　遺伝的プログラミングによる調停グラフ交差数減少の並列分散処理とそのグリッド環境下における性能評価，先進的計算基盤システムシンポジウム(SACSIS2005)論文集，pp.258-259，2005年5月．

  4. 劉 強，北上 始，黒木 進，田村 慶一，森 康真：画像データベースにおける索引構造の効率化，第16回データ工学ワークショップ (DEWS2005)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2005年3月．

  5. 高木 允, 田村 慶一, 周藤 俊秀, 北上 始：分散型ワーカモデルによるModified PrefixSpan法の並列処理とその動的負荷分散手法，第16回データ工学ワークショップ (DEWS2005)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2005年3月．

  6. 札埜 有香，田村 慶一，森 康真，北上 始：遺伝的プログラミングによる調停グラフの交差数減少とその並列分散処理，第16回データ工学ワークショップ (DEWS2005)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2005年3月．

2004年

[学術論文・紀要]

  1. 塔野 薫隆，北上 始，田村 慶一，森 康真，黒木 進：Modified PrefixSpan法を用いた頻出正規パターンの抽出をめざして，
    日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)，Vol.3, No.1，pp.61-64，2004年6月．

  2. 田村　慶一, 金子 邦彦，牧之内　顕文：Implicit LockとExplicit Lockの混在を許すオブジェクトデータベース管理システム「出世魚」のページロックメカニズム，
    九州大学大学院システム情報科学紀要，Vol. 9, No. 1，pp.37-42，2004年3月．

[国際会議]

  1. Makoto TAKAKI, Keiichi TAMURA, Toshihide SUTOU and Hajime KITAKAMI: Dynamic Load Balancing for Parallel Modified PrefixSpan,
    Proceedings of The 2004 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA'04), Vol.1, Las Vegas, Nevada, USA, pp.352-358, June 21-24, 2004.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 井上 俊治，北上 始，黒木 進，森 康真，田村 慶一：異種データベース統合のためのスキーマ間の対応付けに関する研究，第6回IEEE広島学生シンポジウム，pp.309-312, 2004年12月．

  2. 周藤 俊秀，田村 慶一，北上 始：グリッド環境下における並列 Modified PrefixSpan 法の動的負荷分散方式，第6回IEEE広島学生シンポジウム，pp.206-209, 2004年12月．

  3. 高木 允，田村 慶一，北上 始：分散配置された配列データからの頻出パターン並列抽出方式，第6回IEEE広島学生シンポジウム，pp.276-279, 2004年12月．

  4. 石橋 和枝，高木 允，周藤 俊秀，田村 慶一，北上 始：並列Modified PrefixSpan法におけるチェックポイント/リスタートの実装と性能評価，第6回IEEE広島学生シンポジウム，pp.298-301, 2004年12月．

  5. 田村 慶一，高木 允，岩木 稔，北上 始：PCクラスタにおける混合整数計画問題の並列処理とその性能評価，情報処理学会 第51回数理モデル化と問題解決研究会，pp.25-28，2004年9月

  6. 高木 允，田村 慶一，周藤 俊秀，北上 始：並列Modified PrefixSpan法における負荷分散手法，情報処理学会・数理モデル化と問題解決研究会，pp.9-15，2004年6月．

  7. 塔野 薫隆，北上 始，田村 慶一，森 康真，黒木 進：Modified PrefixSpan法を用いた頻出正規パターンの抽出をめざして，第15回データ工学ワークショップ (DEWS2004)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2004年3月．

  8. 高木 允，周藤 俊秀，田村 慶一，北上 始：並列Modified PrefixSpan法における動的負荷分散手法，第15回データ工学ワークショップ (DEWS2004)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2004年3月．

2003年

[学術論文]

  1. 周藤 俊秀，田村 慶一，森 康真，北上 始：並列Modified PrefixSpan法の設計と実装，
    日本データベース学会Letters(DBSJ Letters)，Vol.2, No.3，pp.25-28，2003年12月．

[国際会議]

  1. Keiichi TAMURA, Kunihiko KANEKO and Akifumi MAKINOUCHI:
    Design and Implementation of Speculative Implicit Write Lock for Object Database System 'ShusseUo',
    Proceedings of Symposium on Information Science and Electrical Engineering 2003 (ISEE 2003), pp299-302, November 2003.

  2. Toshihide Sutou, Keiichi Tamura, Yasuma Mori and Hajime Kitakami:Design and Implementation of Parallel Modified PrefixSpan Method,
    Proceedings of the fifth International Symposium on High Performance Computing, Lecture Notes in Computer Science (LNCS),　Springer-Verlag, Vol.2327, pp.412-422, October 2003.

[国内シンポジウム（査読あり）]

  1. 田村 慶一，金子 邦彦，牧之内 顕文：　オブジェクトデータベースシステム「出世魚」における隠蔽ロックの実装，第13回コンピュータシステムシンポジウム(CS2003)論文集，pp.103-110，2003年12月．

[研究会発表（査読なし）]

  1. 塔野 薫隆，田村 慶一，森 康真，北上 始，黒木 進：可変長ワイルドカード領域を含む頻出パターンの抽出方式，第5回IEEE広島学生シンポジウム，pp.194-197, 2003年12月．

  2. 高木 允，小川 直人，周藤 俊秀，塔野 薫隆，田村 慶一，北上 始：グローバルグリッド上での並列Modified PrefixSpan法，第5回IEEE広島学生シンポジウム，pp.168-171, 2003年12月．

  3. 周藤 俊秀, 田村 慶一, 森 康真, 北上 始：配列データに対する頻出パターンの並列抽出方式，第14回データ工学ワークショップ (DEWS2003)，電子情報通信学会データ工学研究専門委員会，Online Proceedings，2003年3月．

2002年以前

[学術論文・紀要]

  1. 田村　慶一, 金子 邦彦, 牧之内　顕文：ラウンドロビン分割法による分散地理データベースにおける並列Spatail Joinの高速化，
    九州大学大学院システム情報科学紀要，Vol. 6, No. 2，pp.203-208，2001年9月．

  2. 田村　慶一, 中野 裕也, 金子 邦彦, 牧之内 顕文：拡張SEQUOIA2000ベンチマークを使った分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」の並列処理性能評価，
    九州大学大学院システム情報科学紀要，Vol. 6, No. 1，pp.83-88，2001年3月．

  3. 田村 慶一，金子 邦彦，牧之内 顕文：分散並列オブジェクトデータベースシステム「出世魚」におけるDistributed Wait Depth Limitedデッドロック回避法の実装，
    情報処理学会論文誌データベース，Vol. 42,No. SIG1 (TOD 8)，pp.159-170，2001年1月.

[国際会議]

  1. TAMURA Keiichi, NAKANO Yuya, KANEKO Kunihiko and MAKINOUCHI Akifumi:
    Performance Evaluation of the Parallel Processing of a 1-Tree Spatial Join for Geographical Databases,
    Proceedings of PYIWIT02 International Workshop on Information technologies for Network Era, pp.143-150, March 2002.

  2. Keiichi Tamura, Yuya Nakano, Kunihiko Kaneko, and Akifumi Makinouchi: The parallel processing of spatial selection for very large geo-spatial databases,
    Proceedings of the Eighth Int. Conf. on Parallel and Distributed Systems, pp.721-726, June 2001.

  3. Taiyong Jin, Kunihiko Kaneko, Keiichi Tamura, Akifumi Makinouchi, and Botao WANG:
    Scalability of DSVM-based Parallel Object Database System ShusseUo for Very Large Spatial Database System,
    Proceedings of the Seventh Australasian Conference on Parallel and Real-Time Systems, November 2000.

[研究会発表（査読なし）]

  1. 井上 俊治，北上 始，森 康真，田村 慶一，黒木 進：異種分散データベースの統合支援システム，第4回IEEE広島学生シンポジウム，pp.235-238, 2002年12月．

  2. 周藤 俊秀，田村 慶一，森 康真，北上 始，黒木 進：配列データに対する頻出パターンの並列抽出方式，第4回IEEE広島学生シンポジウム，pp.200-203, 2002年12月．

  3. 田村　慶一, 金子 邦彦, 牧之内　顕文：ラウンドロビン法で分割された分散地理データベースの並列Spatial Join 演算の高速化，
    第63回情報処理学会全国大会，2001年9月．

  4. 中野 裕也，田村　慶一, 金子 邦彦, 牧之内　顕文：大規模地理データベース拡張SEQUOIA2000 を使った分散並列ODBMS「出世魚」の並列処理性能評価，
    第62回情報処理学会全国大会，2001年3月．

  5. 田村　慶一, 金子 邦彦, 牧之内　顕文：データベースサーバ「わかし」上へのログ, リカバリ, 2相コミットの実装，
    第56回情報処理学会全国大会，1998年3月．

[外部資金]（研究代表）

  1. 実世界情報分析のための時空間データマイニングに関する研究 ，科学研究費補助金 基盤研究(C)，平成30年度～平成32年度．
  2. 大規模ソーシャル画像データを用いた動向情報の時空間分析に関する研究 ，科学研究費補助金 基盤研究(C)，平成26年度～平成28年度．
  3. 時空間文書ストリーム上における文書データからの知識発見に関する研究，科学研究費補助金 若手研究(B)，平成23年度～平成24年度．
  4. マルチコア計算機クラスタにおける頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する研究，科学研究費補助金 若手研究(B)，平成20年度～平成21年度．
  5. 遊休計算機を利用した頻出系列パターン抽出処理の並列化に関する研究，科学研究費補助金 若手研究(B)，平成18年度～平成19年度．
  6. 計算機クラスタ上での動的なトランザクションスケジューリングに関する研究，科学研究費補助金 若手研究(B)，平成16年度～平成17年度．

[外部資金]（研究分担）

  1. 検診結果に基づく深層学習による予測システムの開発とひろしま健康長寿ネットワークの構築（研究代表者　市村匠），総務省戦略的情報通信研究開発推進事業（ＳＣＯＰＥ）地域ＩＣＴ振興型研究開発（フェーズI，フェーズII），平成28年度～平成29年度．
  2. 次世代8K高精細フラットパネルの高歩留まり製造を実現する欠陥検査システムの実用化開発（研究グループ：OHT株式会社，県立広島大学，広島市立大学，広島工業大学），経済産業省戦略的基盤技術高度化支援事業，平成27年度～平成29年度．
  3. 知識創造支援型データベースシステムの構成法と効率化に関する研究（研究代表　北上始），科学研究費補助金 基盤研究(C)，平成20年度～平成24年度．
  4. 制約問合せ処理の最適化と制約データベースの枠組みに関する研究（研究代表　北上始），科学研究費補助金 基盤研究(C)，平成17年度～平成19年度．

[学内資金]（研究代表）

  1. 符号化技術を用いた時系列データに対する高性能分類手法に関する研究，広島市立大学特定研究先端学術研究費，平成29年度～平成30年度．
    2. 　
  2. 大規模時空間文書データを用いた実世界情報のオートキュレーションに関する研究，広島市立大学特定研究先端学術研究費，平成27年度～平成28年度．
  3. 時空間文書ストリーム上におけるバースト領域の抽出手法，広島市立大学特定研究一般研究費，平成25年度～平成26年度．