大学院生 デスモンド・フォモさんが、ICBDA2024口頭発表でBest Oral Presentation Awardを受賞！
2024.05.13
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データサイエンス研究科データサイエンス専攻 博士後期課程１年のデスモンド・フォモさんが、2024年3月16日（土）～18日（月）に早稲田大学（東京都）で開催された、2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2024)（第 9 回ビッグデータ解析に関する国際会議）で発表した、“High Fluctuation Based Recursive Segmentation for Big Data（ビッグデータのための再帰的セグメンテーションに基づく高頻度変動）の口頭発表にて、「Best Oral Presentation Award（最優秀プレゼンテーション賞）」を受賞しました。
左 セッション座長 ラマ—大学（米国）ジュジン・ワン准教授
右 デスモンド・フォモさん
受賞者
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
博士後期課程１年（受賞当時）
デスモンド・フォモさ ん
指導教員
データサイエンス研究科
佐藤 彰洋 教授（情報科学）
受賞内容
2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2024)
Best Oral Presentation Award
発表題目
High Fluctuation Based Recursive Segmentation for Big Data
データサイエンス研究科データサイエンス専攻
博士後期課程１年（受賞当時）
デスモンド・フォモさ ん
指導教員
データサイエンス研究科
佐藤 彰洋 教授（情報科学）
受賞内容
2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2024)
Best Oral Presentation Award
発表題目
High Fluctuation Based Recursive Segmentation for Big Data
今回の発表した研究内容についてデスモンド・フォモさんに解説していただきました。
本研究では、ビッグデータ＊1分析におけるデータ量の多様性 （データビッグネス） を定量化するための新たなアプローチを提案し、ビッグデータ分析の概念とその際に直面する課題を評価しました。さらに、従来のビッグデータ分析の処理能力上の制約により軽視されがちであった、過去のデータに潜む季節的な統計的変動に着目し、再帰ウィンドウセグメンテーション＊2と呼ばれる新たな手法を用いた動的なアプローチを本論文では提案しています。
本研究では、ビッグデータ＊1分析におけるデータ量の多様性 （データビッグネス） を定量化するための新たなアプローチを提案し、ビッグデータ分析の概念とその際に直面する課題を評価しました。さらに、従来のビッグデータ分析の処理能力上の制約により軽視されがちであった、過去のデータに潜む季節的な統計的変動に着目し、再帰ウィンドウセグメンテーション＊2と呼ばれる新たな手法を用いた動的なアプローチを本論文では提案しています。
デスモンド・フォモさんのコメント
このたび、権威ある2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2024)（第 9 回ビッグデータ分析国際会議 (ICBDA 2024) ）において、発表する栄誉に恵まれました。ビッグデータの最先端をリードする研究者との活発な議論は、かけがえのない財産となり、このような場で知見を共有し、意見交換できたことは、極めて有意義な経験となりました。
さらに、今回、この発表に対してBest Oral Presentation Award（最優秀プレゼンテーション賞）を賜り、誠に光栄に存じます。
（英訳）
Comments from Desmond Fomo:
I have had the privilege of presenting my paper, "High Fluctuation Based Recursive Segmentation for Big Data," at the prestigious 9th International Conference On Big Data Analytics (ICBDA 2024). Engaging with leading experts in the realms of AI and Big Data was an invaluable experience, and I'm deeply honored to have been awarded the "Best Presentation Award" for my contribution. I am incredibly grateful for the opportunity to share insights and exchange ideas at such esteemed platform.
このたび、権威ある2024 the 9th International Conference on Big Data Analytics (ICBDA2024)（第 9 回ビッグデータ分析国際会議 (ICBDA 2024) ）において、発表する栄誉に恵まれました。ビッグデータの最先端をリードする研究者との活発な議論は、かけがえのない財産となり、このような場で知見を共有し、意見交換できたことは、極めて有意義な経験となりました。
さらに、今回、この発表に対してBest Oral Presentation Award（最優秀プレゼンテーション賞）を賜り、誠に光栄に存じます。
（英訳）
Comments from Desmond Fomo:
I have had the privilege of presenting my paper, "High Fluctuation Based Recursive Segmentation for Big Data," at the prestigious 9th International Conference On Big Data Analytics (ICBDA 2024). Engaging with leading experts in the realms of AI and Big Data was an invaluable experience, and I'm deeply honored to have been awarded the "Best Presentation Award" for my contribution. I am incredibly grateful for the opportunity to share insights and exchange ideas at such esteemed platform.
指導教員 佐藤彰洋教授のコメント
デスモンド・フォモさんは、いつも主体的に研究に取り組み、今回Best Oral Presentation Awardを受賞した国際会議ICBDA2024についても、査読＊3付き予稿原稿準備、投稿、査読対応、講演準備に対して自主的に取り組んできました。これが今回の結果につながった要因ではないかと思います。本論文で発表した、Big Data Analyticsに関する分析フレームワークについても、国際会議予稿の査読時に査読者から高評価を受けており、今後の研究の発展を楽しみにしているところです。
用語説明
*1 ビッグデータ：従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている。
*2 再帰ウィンドウセグメンテーション：時系列区間を区間内の統計的性質の時間的な違いを利用して再帰的に分割し、区間を特定する方法。
*3 査読：投稿された論文をその学問分野の専門家が読んで、内容の査定を行うこと。
デスモンド・フォモさんは、いつも主体的に研究に取り組み、今回Best Oral Presentation Awardを受賞した国際会議ICBDA2024についても、査読＊3付き予稿原稿準備、投稿、査読対応、講演準備に対して自主的に取り組んできました。これが今回の結果につながった要因ではないかと思います。本論文で発表した、Big Data Analyticsに関する分析フレームワークについても、国際会議予稿の査読時に査読者から高評価を受けており、今後の研究の発展を楽しみにしているところです。
用語説明
*1 ビッグデータ：従来のデータベース管理システムなどでは記録や保管、解析が難しいような巨大なデータ群。明確な定義があるわけではなく、企業向け情報システムメーカーのマーケティング用語として多用されている。
*2 再帰ウィンドウセグメンテーション：時系列区間を区間内の統計的性質の時間的な違いを利用して再帰的に分割し、区間を特定する方法。
*3 査読：投稿された論文をその学問分野の専門家が読んで、内容の査定を行うこと。
