2026/03/04 更新

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ジョウ　キュウ
常　穹
Chang Qiong
所属
情報理工学院 助教
職名
助教
ホームページ
https://changqiong.github.io/
外部リンク

学位

  • 博士(工学) （ 筑波大学 ）

研究キーワード

  • 組込みシステム

  • アーキテクチャ

  • GPU コンピューティング

  • コンピュータビジョン

  • マイクロ高性能計算

研究分野

  • 情報通信 / 計算機システム

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / データベース

所属学協会

委員歴

  • 2026 IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA) 編集委員  

    2025年   

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    団体区分：学協会

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  • ACM Transactions on Architecture and Code Optimization 編集委員  

    2024年4月 - 現在   

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  • IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 再現性審査委員  

    2024年4月 - 現在   

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  • Journal of Real-time Image Processing 編集委員  

    2023年10月 - 現在   

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論文

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MISC

  • 知識グラフの時系列変化を用いたContext-Aware情報推薦,

    大柴 昂輝, 常 穹, 宮崎 純

    第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム   2025年2月

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  • 大規模グラフデータにおけるGPUを用いた全点対最短経路アルゴリズム

    二上 海斗, 常 穹, 宮崎 純

    第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム   2025年2月

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  • 3Dモデルを利用したユーザーの求めるアング ル画像の検索システムの開発

    永田 玄, 常 穹, 宮崎 純

    第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム   2024年2月

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  • GPUを用いた大規模グラフ処理アルゴリズム の高速化

    岡﨑 大知, 常 穹, 宮崎 純

    第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム   2024年2月

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  • A Polystore System for Graph and Key- Value Databases based on SQL/PGQ

    Wei Jun Wong, Qiong Chang, Jun Miyazaki.

    DEIM2024   2024年2月

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  • データの流通管理・予測のためのリネージュデータ管理システム

    安田 香子, 常 穹, 宮崎 純

    第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム   2024年2月

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  • 動的に推定されるデータ分割比を用いたGPU並列プリミティブ処理のCPUへの拡張

    中野雅史, 常穹, 宮崎純

    情報処理学会研究報告(Web)   2024 ( DBS-179 )   2024年

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  • 統一スキーマモデルを活用したマルチモデルデータ管理

    山下史紘, 常穹, 宮崎純

    情報処理学会研究報告(Web)   2024 ( DBS-179 )   2024年

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  • GPUによる大規模データのk-way in-placeマージ,

    三浦 真矢, 常 穹, 宮崎 純

    xSIG 2023   2023年8月

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  • GPU用データ並列プリミティブの大規模データへの拡張

    中野 雅史, 三浦 真矢, 常 穹, 宮崎 純

    第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2023)   2023年3月

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  • エッジデバイス上でのメタデータ生成に向けた組込み用GPUを用いたニューラルネットワークの推論の高速化

    寺倉 慶, 常 穹, 宮崎 純

    第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2023)   2023年3月

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  • タグプロファイルに対するユーザーフィードバックを用いた推薦システム

    徐 銘蔓, 常 穹, 宮崎 純

    第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2023)   2023年2月

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  • メインメモリに拡張したGPU並列プリミティブを用いたSQL/Row Pattern Recognition処理

    中野雅史, 常穹, 宮崎純

    情報処理学会研究報告(Web)   2023 ( IFAT-152 )   2023年

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  • 大規模データに対する信頼区間を保証した近似集約演算の高速化手法の提案

    伊藤翔, 前田涼吾, 常穹, 宮崎純

    第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022)   2022年2月

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  • 未知スコア関数で評価される多次元データを対象とするLSHを用いたTop-k検索アルゴリズム,

    池田達樹, 常穹, 宮崎純

    第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2022)   2022年2月

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  • 時間依存グラフに対するマテリアライズドビューの効率的な差分更新手法の提案

    吉田拓人, 常 穹, 宮崎 純

    第12回ソーシャルコンピューティングシンポジウム(SoC2021), 信学技報, 電子情報通信学会   121 ( 125 )   52 - 27   2021年7月

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  • An Incremental MaxSAT Approach for Solving the Realtime Taxi-Sharing Service Problem,

    Aolong Zha, Qiong Chang, Itsuki Noda

    SIG-FPAI   B5 ( 03 )   44 - 49   2019年3月

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  • A Real-Time Stereo Vision System on Embedded GPU

    GPU Technology Conference Japan   2018年9月

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受賞

  • Journal of Real-Time Image Processing 著者サービス賞

    2025年5月  

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  • 株式会社Scalar賞

    2025年3月   株式会社Scalar   統一スキーマモデルを活用した柔軟なデータ配置を可能とするマルチモデルデータ管理

    山下 史紘, 常 穹, 宮崎 純

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  • 最優秀論文賞

    2018年4月   26th High Performance Computing Symposium (HPC 2018)  

    常穹, 大西正輝, 丸山勉

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 実時間三次元環境認識に向けた組込みGPU処理基盤の設計や最適化

    2026年4月 - 2030年3月

    日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B)

    常 穹, 宮崎 純

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    担当区分：研究代表者 

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  • 応用システム指向グラフ型知識ベースのビュー構成方法に関する研究

    研究課題/領域番号：23H03401  2023年4月 - 2027年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    宮崎 純, 波多野 賢治, 中村 匡秀, 常 穹

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    配分額：18460000円 （ 直接経費：14200000円 、 間接経費：4260000円 ）

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  • 応用システム指向グラフ型知識ベースのビュー構成方法に関する研究

    研究課題/領域番号：23K28091  2023年4月 - 2027年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    宮崎 純, 中村 匡秀, 波多野 賢治, 常 穹

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    配分額：18460000円 （ 直接経費：14200000円 、 間接経費：4260000円 ）

    本研究は、応用システムを最適化するための新鮮な知識ベースのビューの構成方法、すなわち新しい知識をいかに迅速に、かつより正確に知識ベースに挿入して高鮮度な知識ベースを構成し、また、各々の応用システムに最適な知識ベースのビューを構成するために、どのようにノイズや誤りの除去を行うのかについて明らかにすることにある。本年度は、主にComputer Science Ontology (CSO) を利用して、オントロジのトピック自動拡張方式を学術論文の推薦システムに適用した場合の影響に関する研究、知識グラフを用いた推薦システムにおける、アイテムの推薦理由を生成する際の、知識グラフのノイズ除去、さらに知識ベースを利用した高度応用について研究を行なった。
    トピック自動拡張方式を取り入れたオントロジを利用する学術論文の推薦システムでは、新しい学術知識を迅速にオントロジに追加することで、より高精度の論文推薦を目指すとともに、オントロジを利用することでより多様な論文を出力する方式に取り組んだ。特に新しく論文の多様性を計測するための計算式を定義し、二つの論文間の関係を捉えることを目指した。現在多くの実験を実施し、提案方式の検証を行なっている。
    知識グラフを利用した推薦アイテムの推薦理由を生成する方式については、強化学習を利用して知識グラフ中においてユーザとアイテム間の関係を表現する最適な経路を探索する手法を提案し、評価を行なった。その結果、提案方式では従来よりも精密に有用な経路を出力可能であることが分かった。同時に、本提案手法により、既存の複数のシステムよりも高い推薦精度でアイテムを出力可能であることが判明した。
    知識ベースの高度応用については、例えば高齢者サポートのITシステムの高度化に知識ベースを組み込むことで、よりインテリジェントなシステムの実現するためのアプローチを試みた。

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  • GPUを用いた高精度かつ高速なダンス支援システム

    研究課題/領域番号：21K17868  2021年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業 若手研究  若手研究

    常 穹

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    配分額：3770000円 （ 直接経費：2900000円 、 間接経費：870000円 ）

    まず、モバイルGPUを用いてバイアスの変動に頑健な系列データの類似度算出手法であるZNCCの高速化を実現し、その研究成果をまとめて論文誌にて発表した。この手法は動作ベクトルのマッチング問題に有効であることをすでに検証されたが、計算量が多いためにそのまま高速システムにおいてはあまり用いられない。画像スキャン方式を通常の左から右へのラインスキャンから上下方向も含むジグザグスキャンまで変更することにより、メモリ使用量の削減や効率的なメモリアクセスを実現することができた。さらに、レジスタの使用を工夫することにより、処理速度が従来手法の約2倍程度までアップできた。これにより、モバイルGPUでZNCCの高速処理を実現でき、高速ダンス支援システムに応用することが可能になった。この手法はマッチングに必要とされるGPU内部メモリ使用量を大幅に削減することができるものであり、近年のGPUの高性能化を考えた時に、非常に有効な手法であると言える。
    次に、大規模ニューラルネットワークの高速化を実現するため、GPU Primitiveの使用も検討した。行パータンデータのマッチング問題を対象として、GPUでの並列処理手法を提案し、高速マッチングすることを実現した。その研究結果を国際会議にて発表した。
    さらに、動作検出アルゴリズムの計算量を削減ため、キーフレームの動作だけを学習し、新たな動作を生成することで補間処理を行う手法を提案した。その研究成果は論文誌に発表した。

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