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第32回先端的データベースとWeb技術動向講演会(ACM SIGMOD 日本支部第69回支部大会)

VLDB2018国際会議報告及び自動運転関連技術の最新動向

日時:2018年12月1日(土)
開催場所東京大学生産技術研究所 E棟5階 会議室AB(※休日のため正門からお入りください.)
主催:ACM SIGMOD 日本支部,日本データベース学会
支部長:中野 美由紀

参加申し込み


締め切りは2018-11-28とさせて頂きます.なお,会場の収容人数に限りがございますので,収容人数を越えましたら そこで申込みは締め切らせて頂きますので,ご了承下さい.

参加費

  • 5,000円 日本データベース学会 正会員(フルアクセス権無)
  • 3,000円 日本データベース学会 正会員(フルアクセス権有)
  • 1,000円 日本データベース学会 学生会員
  • 5,000円 非会員
  • (参加費の消費税についてはこちらをご参照ください.)
  • 日本データベース学会の会員ではない方は,2018-11-21から参加受付いたします.
  • 年会費無料での会員登録も可能です.こちらにて受け付けております.講演会への参加登録を行った後、講演会前日までに会員登録を行ってください.
  • 当日受付にて参加費をお支払い下さい.支部長名の領収書を発行致します.その時に講演資料集をお渡しいたします.
  • 日本データベース学会維持会員は3名まで無料枠があります.
  • 日本データベース学会とACM SIGMOD日本支部の一体運営により,ACM SIGMOD日本支部会員の皆様は同時に日本データベース学会会員となっています.
  • 日本データベース学会の会員種別に関する詳細はこちらをご参照ください.
  • 日本データベース学会会員登録のお申し込みはこちらにて受け付けております.

プログラム

12:30-12:55 受付
12:55-13:00 開会挨拶

13:00-14:00 「VLDB2018国際会議報告(1)」
  講演者:梅本和俊(東京大学生産技術研究所 特任助教)
 概要:本講演では,2018年8月27日から31日にかけてブラジルのリオデジャネイロで開催されたVLDB2018について報告する.
前半では,会議の概要や傾向,現地の雰囲気を紹介するとともに,パネルやキーノートの内容について,特にNational
 University of SingaporeのBeng Chin OoiによるHealthcare Transformation from Data and System Perspectivesを中心に報告する.

14:00-14:10 〈休憩〉

14:10-15:10 「VLDB2018国際会議報告(2)」
  講演者:梅本和俊(東京大学生産技術研究所 特任助教)
 概要:後半では,受賞論文をはじめとして,講演者が興味深いと感じた研究をいくつか取り上げて紹介する.
なお,VLDB2018のBest Paper AwardにはUniversity of WaterlooのSiddhartha SahuらによるThe Ubiquity of Large Graphs and 
Surprising Challenges of Graph Processingが,Runner-Up AwardにはCarnegie Mellon UniversityのPrashanth MenonらによるRelaxed
 Operator Fusion for In-Memory Databases: Making Compilation, Vectorization, and Prefetching Work Together At Lastが選ばれた.

15:10-15:20 〈休憩〉

15:20-16:20 「自動車の自動運転への取り組み」
  講演者:小木津武樹(群馬大学大学院理工学府 准教授/群馬大学モビリティ社会実装研究センター 副センター長)
  概要:10年以上自動運転の研究開発に携わってきたアカデミア研究者が、自身の知見を軸とした独立的な立場で、自動運転の
研究事例に基づき、自動運転が持つ可能性について解説しながら、当該分野を取り巻く現状と課題、今後の技術的方向性について論じる。

16:20-16:30〈休憩〉

16:30-17:30 「自動運転車がもたらす交通事故低減詳細効果を予測するためのマルチエージェント交通シミュレーションの開発」
  講演者:北島 創(日本自動車研究所安全研究部)
  概要:実用化されつつある自動運転車の普及戦略を立案するためには,自動運転車が社会にもたらすインパクトを安全性という観点で
可視化することが重要である.本講演では,事故件数・死傷者数等の観点で事故低減効果を予測するためのマルチエージェント技法を用
いた交通シミュレーションの開発状況と将来の活用について紹介する.

17:30 閉会