ISSN 2436-0066

Vol.56 No.1

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6G 時代における高速コンピューティングの役割
情報科学研究科研究科長

加藤寧

サイバーサイエンスセンターは学内の情報ネットワーク基盤の整備と維持をはじめ、ス
パコンを有する国内有数の共同利用施設として大規模な計算資源を提供すると共に情報科学研究科の協力講座として先端的な高性能計算技術や次世代情報通信基盤技術などの教育研究において貢献を頂いております。研究科では機関（部局）単位で利用負担金制度を支払う制度を活用して現在 85 名の利用者登録をしており、物理化学現象を支配する数理モデルの構築、熱流動を数値計算する超臨界流体シミュレータの開発、マルチスケール先端混相流体解析、AI 技術を駆使したデータ解析など、スーパーコンピューティングに係る様々な研究開発を行い、世界に誇れる数々の研究成果を発表してきております。
私自身は無線ネットワークの研究をしている研究者の一人としてスーパーコンピュータの利用経験はありませんが、しかし、高速コンピューティングの恩恵を身をもって体験しています。平成 3 年に東北大学の教員として初めて勤務したのは当時の大型計算機センター
で、後に一連の改組を経て、平成 20 年に現在のサイバーサイエンスセンターとなりました。
平成 3 年当時は手書き文字認識の研究をしており、現在のデスクトップパソコンよりも遅い計算速度を持つミニコンピューターでさえ数千万円の値段をする時代でした。3 ギガバイ
トのハードディスクを買うのに 120 万円がかかったことを今でも鮮明に覚えております。C
言語が使える UNIX オペレーティングシステムは当時世の中に出たばかりで、大変便利でしたが、バッファーサイズが小さく、大きなデータサイズを扱う計算は容易ではありませんでした。このような状況を一変させたのは Sun SPARCstation 20（俗称 SS2）ワークステーシ
ョンの出現でした。安価で計算速度の速いこの SS2 の誕生により研究のスピードが一気に上がりました。ありがたいことにこの SS2 ワークステーションを数台並べ、昼夜を問わず計算をまわした結果、当時世界最大規模の手書き文字データベース ETL9B を対象に行った手
書き文字の認識実験では世界最高性能の 99%という認識精度を達成しました。当時考案した手法は１つの手書きパターンを数学関数で変形させ複数のパターンを生成するもので、言ってみれば、一つサンプルから複数のサンプルを疑似的に生成する一種の「計算パワー依存」
的な方法でした。このことが功を奏してあたかも ETL9B より数百倍巨大なデータベースを生成したこととなり、後に自分自身の最初の IEEE 論文の発表にも繋がりました。
このように高速コンピューティングはその優れた計算性能により色々なアイディアを試す環境を我々利用者に提供してくれます。それが原動力となって新しい発見が生まれます。
生命科学や材料科学の世界ではまさにこのようなことが起きていると伺っております。

― 2 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

さて、私自身の現在の研究分野に話題を戻しますが、2030 年に 6G の時代がやってくると言われています。その頃には宇宙から地球の隅々まで高速なネットワークで繋がれ、末端ユーザーは殆ど遅延のないギガビット級の通信速度を保有することになります。このような無線ネットワーク環境の実現により通信と計算が一段と融合し、ローカルな計算環境では実現不可能な情景認識や状況判断などは 6G ネットワークの力を借り、タスクとしてクラウド上にあるスーパーコンピュータに転送し、計算結果を瞬時に返してもらうことが可能となります。このような研究が進展しますと、例えば車の自動運転や AI によるドローン、ロ
ボットの制御、移動中の遠隔手術などのアプリケーションは今までより格段に使いやすくなり我々の生活が更に豊かになっていきます。
このように無線や有線ネットワークの更なる発達により、バックエンドとしての高速コンピューティングの役割は益々増大するものと考えられます。私がセンターに就職した頃
は丁度学内最初のネットワーク TAINS の黎明期で、ネットで電子メールが行き交うことは人々に大きな喜びを与えました。2030 年を展望しますと、センターにあるスーパーコンピ
ュータは電子メールと同じように人々の生活を支える更なる重要な社会インフラとなりえ
ることはけっして不思議なことではありません。巨大な計算パワーと超高速なネットワー
クを併せ持つ優位性を遺憾なく発揮され、これからも躍進をし続けることを期待しております。

SENAC Vol. 56, No. 1（2023. 1）― 3 ―[ 共同研究成果 ]長 期 （ 2 0 0 1 –2 02 0 年 ） 日 本 域 を 対 象 と し た 領 域 大 気 再 解 析 の 再 現 性 検 証
福井真, 曽我大輝, 小原涼太, 臼井健, 瀧口海人, 小野佳祐, 廣瀬大河, 松島沙苗,
白川栄一, 伊藤純至, 岩崎俊樹, 山崎剛(東北大学大学院理学研究科),
斉藤和雄(気象業務支援センター/東京大学大気海洋研究所/気象研究所), 瀬古弘(気象研究所)
令和 2 年度にベクトル型の計算機 AOBA-A へ移植した日本域を対象とした水平格子間隔 5km の領域再解析システムを用いて、日本域を対象に 2001 年 7 月から 2021 年 6 月の 20 年分の領域大気
再解析を行った。実験期間を通じて概ね安定した動作を確認できた。また、月降水量について、台風の影響を反映した 9 月において西日本の東斜面で多い傾向を既存の再解析よりもよく再現していることを確認できた。なお、本稿は 2022 年度気象学会春季大会予稿[1]を基に作成した。

1.

はじめに

我々は、日本域を対象として水平格子間隔 5 km で過去の大気場を三次元的に再現する長期領域再解析を実施している。領域再解析を通じて、気候変動の影響把握や、過去のメソスケール極
端気象の解析、気象情報の利活用促進、数値モデル改善などへの貢献を目指している。
既に、長期再解析における一貫性を重視して同化観測を地上気圧及びラジオゾンデ観測に限定
した領域再解析のフィージビリティを確認した[2]。そして、令和 2 年度、東北大学サイバーサ
イエンスセンターの新しいベクトル計算機 AOBA-A へ移植し動作確認を行い、１年で 20 年程度分の再解析が可能な環境を構築した[3]。現在は、過去約 60 年を対象とした長期領域再解析を実行する段階に入り、2001 年 7 月から 2021 年 6 月の 20 年分の計算を令和 3 年度に実行した。本報
告では、計算が完了した期間の領域再解析の再現性を、気象庁 55 年長期再解析(JRA-55)[4]と比較しながら評価した結果を紹介する。

2.

領域再解析システム

領域再解析システムは、JRA-55 を境界として東アジア域を水平格子間隔 25 km で再解析した
上で更に日本域を水平格子間隔 5 km で再解析を行うように構築されている[2]。大気場の時間発展を気象庁非静力学モデル[5]で解き、観測の同化を局所アンサンブル変換カルマンフィルタ[6]で行う構成になっている。同化するデータとしては、地上気圧及びラジオゾンデの観測に加え、海上のみで台風中心位置を利用した。解析において、第一推定値には解析中心からの予報を用
い、予報誤差共分散は 30 メンバーの摂動ランからを評価した。対象期間は 2001 年 7 月から
2021 年 6 月までの 20 年間とした。計算は１年分を１ストリームとなるように分割した。各スト
リームは、開始時刻を 25km 格子の再解析では 6 月 20 日 12UTC、5km 格子の領域再解析は 6 月 29
日 12UTC とし、スピンアップ期間を除いた同年 7 月から翌年 6 月までを用いた。

3.

結果

期間を通じて概ね安定した再解析ができることを確認できた。同化された観測数は、ラジオゾ
ンデによる斉時観測のある 00/12UTC とそうではない 06/18UTC で異なることを除くと、概ね一貫しており、第一推定値が観測から離れすぎ、同化する観測数が極端に少なくなることはなかった。海面更正気圧における JRA-55 に対する根平均二乗差(RMSD)は、夏季（6–7 月）は平均 0.66
±0.14hPa で、冬季（12–2 月）は平均 0.87±0.22hPa で推移した。冬季は、観測の少ない日本の
南海上を低気圧が発達・通過することが多いため、夏季に比べ RMSD が大きくなった。
台風の中心位置の平均誤差は 60km で、台風ボーガスを同化している JRA-55 と同程度となっ― 4 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

た。中心気圧については、台風の強度情報は直接同化していないものの、中心気圧の誤差は平均で、K3D から K3D まで減少し、台風ベストトラックとの対応が -5$ に比べて改善した。
側面境界付近では -5$ と同じくバイアスが大きかったが、日本の南岸を中心に改善した 図
略 。側面境界付近では台風のスピンアップの問題があるものの、側面から離れると、台風の内部コアをある程度解像できる高解像度モデルを用いた再解析の有効性が表れることを示唆する。
日本列島上で平均した降水量の季節進行について、気象庁の $0H'$6 を含む地上の気象観測地
点での観測値から求めたものと、領域再解析及び -5$ の観測地点へ内挿値から求めたものとで比較する。領域再解析では観測と同様に  月及び  月に極大をとったが、-5$ では  月は極大とはならなかった。９月は、九州、四国、紀伊半島の東斜面で降水量の多い地域が観測される 図１上段 。領域再解析ではその特徴をよく再現できていた 図１下段右 が、-5$ では不十分であった 図１下段左 。高解像度化に伴い、地形の影響を反映できるようになったこと、台風強度の日本付近での再現性が改善したことが要因と考えられる。


図１ 月の平均降水量>PPGD\@。上段が $0H'$6 観測値、下段左が -5$、下段右が領域再解析。

謝辞 
 本研究は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで実現することができた。また、研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた。本研究は、東北大学と気象庁気象研究所の共同研究の一環として行った。東北大学（指定国立大学）における災害科学世界トップレベル研究拠点により実施した。また、本研究は -67 共
創の場形成支援プログラム-30-3) の支援を受けた。
参考文献 
>@福井真曽我大輝小原涼太臼井健瀧口海人小野佳祐廣瀬大河松島沙苗白川栄
一伊藤純至岩崎俊樹山崎剛斉藤和雄瀬古弘長期（–）日本領域再解析の再
現性の検証日本気象学会  年度春季大会講演予稿集>@)XNXL67,ZDVDNL.6DLWR+6HNRDQG0.XQLL$IHDVLELOLW\VWXG\RQWKH
KLJKUHVROXWLRQUHJLRQDOUHDQDO\VLVRYHU-DSDQDVVLPLODWLQJRQO\FRQYHQWLRQDOREVHUYDWLRQVDVDQDOWHUQDWLYHWRWKHG\QDPLFDOGRZQVFDOLQJ-0HWHRU6RF-DSDQ長期（2001–2020 年）日本域を対象とした 領域大気再解析の再現性検証― 5 ―observations as an alternative to the dynamical downscaling. J. Meteor. Soc. Japan,
96, 565–585, 2018.
[3] 福井真, 曽我大輝, 小原涼太, 臼井健, 瀧口海人, 小野佳祐, 廣瀬大河, 松島沙苗, 白川栄
一,伊藤純至, 岩崎俊樹, 山崎剛, 斉藤和雄, 瀬古弘, 2022: 更新されたベクトル機での日本域を対象とした長期領域再解析の実行.SENAC, 55(2), 1-4, 2022.
[4] Kobayashi, S., Y. Ota, Y. Harada, A. Ebita, M. Moriya, H. Onoda, K. Onogi, H.
Kamahori, C. Kobayashi, H. Endo, K. Miyaoka, and K. Takahashi, The JRA-55 Reanalysis:
General specifications and basic characteristics. J. Meteor. Soc. Japan, 93, 5–48,
2015.
[5] Saito, K., J. Ishida, K. Aranami, T. Hara, T. Segawa, M. Narita, and Y. Honda,
Nonhydrostatic atmospheric models and operational development at JMA. J. Meteor. Soc.
Japan, 85B, 271–304, 2007.
[6] Hunt, B. R., E. J. Kostelich, and I. Szunyogh, Efficient data assimilation for
spatiotemporal chaos: A local ensemble transform Kalman filter. Physica D, 230, 112–
126, 2007.

― 6 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[ 共同研究成果 ]熱分解反 応シミュ レーショ ン におけ る温度の 変動
松川 嘉也：東北大学大学院工学研究科
松下 洋介：弘前大学大学院理工学研究科
青木 秀之：東北大学大学院工学研究科

本研究では、化学反応を考慮した熱・物質移動を伴う流体計算(CFD)を実施し、壁からの対流伝
熱および反応熱に伴う温度の変動の大きさを検討した。また、温度の変動が化学反応に及ぼす影響を検討した。加熱壁近傍の温度勾配が大きい部分で、温度の変動の絶対値が大きくなったものの、その値は小さいことが明らかになった。平均温度に対する 1 %程度の時間変動は、熱分解反応速度にさほど影響を及ぼさないことが示され、これは反応熱が温度の変動を抑制する方向に働くためであると示唆された。

1.

はじめに

熱分解反応は、さまざまな化学工業プロセスにおいて、目的の反応あるいは不本意な副反応として起こっている。プロセスを最適化するために、CFD と化学反応を連成させた解析が多く行われている。化学工業プロセスの多くは乱流場であり、産業界では乱流を表現するモデルとして計算コストの兼ね合いから Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS)による解析が多く行われている
が、RANS から得られる温度場は時空間的に平均化されたものである。化学反応速度は Arrheniusの式に代表されるように、温度の上昇に伴い指数関数的に増加するため、温度に変動がある場合に平均温度を絶対反応速度の算出に用いてしまうと実際の化学反応速度とかい離する可能性がある。本報では、熱分解シミュレーションを実施し、温度の変動の大きさを見積もった。

2.

シミュレーションに用いるソフトウエア構成の検討

2.1 シミュレーションに用いたライブラリ・コンパイラ
本研究では FORTRAN で記述された in-house コードにより流体計算を実施した。ライブラリと
表 1 に示す行列計算ライブラリを用いた。Open MPI は AOBA-B にインストールされていして、表るものを用いた。AOCL、OpenBLAS および ScaLAPACK について、本研究を開始した 2020 年 11
月当初において、GCC 環境用のライブラリが提供されていなかったか、著者の力不足により使用できなかったため、GCC 環境においてはソースコードからコンパイルしたライブラリを用いた。
それ以外のライブラリはソースコードからコンパイルしたものを用いた。
表 1 シミュレーションに用いたライブラリ
ライブラリ名バージョン
Message Passing Interface
Open MPI
4.0
線形代数演算AOCL
2.2
OpenBLAS
0.3.10並列行列計算ScaLAPACK
2.1.0
疎行列直接解法
MUMPS
5.3.5
メッシュ分割ParMETIS
4.0.3
疎行列反復解法ソルバー
AMGS 並列版[1]1.10
AGMG [2-4]3.3.5
研究開始当初において、コンパイラとして AOCC 2.2、GCC 10 および Intel Compiler が利用可能

熱分解反応シミュレーションにおける温度の変動― 7 ―であった。表 1 のライブラリを本研究の in-house コードにて使用する場合、Intel Compiler では計
算速度が GCC と比較して著しく遅いことを確認済みであった。そこで熱分解反応シミュレーショ
ンに先立ち、AOCC 2.2 と GCC 10 との速度比較を実施した。逐次計算で長時間 AOBA-B の計算リソースを使用するのを避けるため、比較的小さな 84 万格子からなる計算対象とした。

2.2 ベンチマーク解析手法・解析対象
コンパイラのベンチマークを、化学反応と熱・物質移動を考慮しない、Large Eddy Simulation(LES)によって比較的レイノルズ数が小さい非定常乱流場の急拡大流れを解析することで実施し
図 1 に示す。解析領域を約 84 万分割した。支配方程式にた。急拡大流れ[5]を模擬した解析対象を図
はフィルター操作を施した非圧縮性 Navier-Stokes 方程式を用いた。有限体積法に基づき離散化した。対流項および拡散項の離散化スキームには二次中心差分法を用いた。時間項の離散化スキー
ムには 3 次の Adams-Bashforth 法を用いた。圧力と速度のカップリングには SMAC 法[6]を適用し、圧力補正値に関する行列方程式の解法には AMGS [1]を用いた。収束判定条件には流入質量流量で規格化した離散化した連続の式の誤差の絶対値の総和を用い、10-6 以下となった時点で収束解が得られたものとした。

図1

ベンチマークの解析対象

2.3 ベンチマーク結果
並列数ごとの AOCC 2.2 と GCC 10 の実行速度を図
図 2 に示す。並列数 20 以上で並列化効率が悪化しているのは、計算対象が 84 万格子と小さいためである。並列数 2 の時には AOCC 2.2 の方が高速であったが、並列数 3 以上では GCC 10 が上回り、並列数の増加とともに計算速度差が広がっていることがわかる。AOCC 2.2 を本ソフトウエア構成において利用した場合にはメモリアクセ
スが非効率であることが示唆される。並列数を 128 とした場合には、84 万格子と小さな計算対象
ではコア間の通信が律速になるためか AOCC 2.2 と GCC 10 との速度差が小さくなった。in-house
コードが FORTRAN で記述されているため、C 言語や C++で記述されたコードにおいても同様となるかは不明であり、また、AOCC のバージョンアップによって状況が改善している可能性もある。線形代数演算ライブラリおよび疎行列反復解法ソルバーについても同様に速度比較を実施してそれぞれ OpenBLAS および AMGS 並列版を用いることとした。

― 8 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

61/計算時間 [1000/s]

54
3

GCC 102

AOCC 2.2

1
0

0

20

40

60

80

100

120

並列数

図2

3.

AOCC 2.2 および GCC 10 の実行速度比較

熱分解シミュレーション

熱分解反応中における温度の変動の大きさを検討するために、in-house コードによりシミュレーションを実施した。

3 . 1 熱 分 解反 応 モ デ ル
本研究において化学反応モデルに要求されることは化学反応に伴う吸熱を表現することである。
そのため、反応の予測精度の議論は行わず、Appel et al.による 99 化学種からなる詳細化学反応機
構[7]に対し、反応熱の予測精度が低下を最小限にとどめるように簡略化を施した 20 化学種からなる簡略化反応機構を用いた。反応速度の時間積分には VODE [8]を用いた。
3.2 熱分解シミュレーションの解析手法
簡略化反応機構であっても計算負荷は大きく、LES 計算には多大な計算コストを要するため、研究の第一段階として、
RANS による定常計算を行った。流体に関する支配方程式として、Reynolds
平均および Favre 平均を施した Navier-Stokes 方程式、乱流エネルギーk の輸送方程式、比消散率 ω
の輸送方程式および化学種の保存式に加えて、温度および温度の分散を考慮するための式を用いた。温度を考慮するための式をエンタルピーの輸送方程式あるいは温度を変数としたエネルギー"2 の輸送方程保存式とした。温度の分散を考慮するための式を、式式(1)に示すエンタルピーの分散ℎ�式あるいは式
式(2)に示す温度の分散𝑇𝑇𝑇𝑇�"2 の輸送方程式とした。

2"2𝜇𝜇𝜇𝜇𝑡𝑡𝑡𝑡 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕�
𝜇𝜇𝜇𝜇𝑡𝑡𝑡𝑡 𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕�
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𝐶𝐶𝐶𝐶

(1)

(2)

𝚤𝚤𝚤𝚤

温度の分散の輸送方程式において最終項の寄与は小さく、かつ、温度の変動𝑇𝑇𝑇𝑇 " を見積もることが困難なため、これを無視した。
対流項の離散化スキームに min-mod の流束制限関数[9]に基づく TVD scheme を用い、拡散項の離散化に二次中心差分法を用いた。運動量保存式の時間積分を対流項と拡散項に分離し、対流
項に 3 次の Adams-Bashforth 法を、拡散項に Crank-Nicolson 法を用いた。圧力速度結合解法に

熱分解反応シミュレーションにおける温度の変動― 9 ―SMAC 法 [6]を適用し、圧力補正式を AMGS [1]により解いた。全計算格子の温度の変化が 1 K/sを下回った時点で定常状態に達したと判断し、そこからさらに 0.1 s 経過するまで計算を実施した。
離散化した保存式の行列方程式の解法に多項式前処理付き安定化双共役勾配法 (Bi-Conjugate
Gradient Stabilized Method with polynomial preconditioning, Bi-CGSTAB) [10]を用いた。連続の式の残差を流入量で規格化し、それ以外の支配方程式の残差を左辺の絶対値の総和で規格化した。連続の式の規格化した残差が 10-6、それ以外の支配方程式の残差が 10-4 を下回った時点で収束解が得られたものとした。本研究の流体シミュレーションにおいては温度の変動が反応速度に及ぼす影
響を無視できると仮定し、平均温度から反応速度を算出した。本来であれば、平均温度を Arrhenius式に基づく反応速度式に代入するのは不適切である。吸熱反応である熱分解においては、のちに議論するように温度の変動が化学反応速度に及ぼす影響を無視することは、温度変動の大きさをわずかに過小評価する。本検討の目的は、変動の大きさが取りうる最大値を把握することであり、この仮定は大きな問題にならないと考える。

3.3 熱分解シミュレーションの解析対象・解析条件
図 3 に示す解析対象を、約 9 万の計算格子数に分割した。あらかじめ入口流速を 40 m/s とし、Reynolds 平均および Favre 平均を施した Navier-Stokes 方程式、k の輸送方程式および ω の輸送方
程式のみを考慮した定常計算を実施し、十分に発達させた流れ場の結果から主流方向の速度、k お
よび ω の分布を得て流入境界として与えた。入口温度を 600℃とし、反応管の内壁面の温度を900℃で一定とした。入口組成として窒素のモル分率を 0.8 およびエタンのモル分率を 0.2 と与えた。

inflow

outflow

Φ38

No slip1250

図3

熱分解シミュレーションの解析対象

3.4 熱分解シミュレーションの結果と考察
エンタルピーの分散の輸送方程式を解いた場合および温度の分散の輸送方程式を解いた場合を式(3)に比較した。エンタルピーの分散を解いた場合に、確率密度関数から分散を求める式である式
より温度の分散を算出した。
"2 = �
𝑇𝑇𝑇𝑇�

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(𝑇𝑇𝑇𝑇 − 𝑇𝑇𝑇𝑇�)2 𝑃𝑃𝑃𝑃�(𝑇𝑇𝑇𝑇)𝑑𝑑𝑑𝑑𝑇𝑇𝑇𝑇(3)

図 4 に入口から主流方向に 10 m の位置における温度の分散の半径方向分布を示す。エンタルピ
ーの分散を解いた場合と温度の分散を解いた場合で、温度の分散の値の範囲は概ね等しかったものの分布の形状が異なった。これは、温度の分散を解く場合は最終項の温度の変動項の寄与を 0と考え、エンタルピーの分散を解く場合には化学種の分散がエンタルピーの分散に従うとしたためであると考える。分散の最大値が 140 K2 だったことから、変動の大きさは最大で 12 K、すなわ
ち最大温度の 1 %程度と見積もられる。

― 10 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

図4

入口から 10 m の位置における温度の分散の半径方向分布

熱分解反応中での温度の変動の大きさを推算できたので、温度の変動が熱分解反応に及ぼす影響を検討する。温度の変動には時間的な変動と空間的な変動があるが、本研究では時間的な変動を考える。詳細化学反応機構に基づく 0 次元の反応動力学計算により簡易な検討を実施した。温式(4)に基づいて与え、温度を変動させた。
度変動を模した熱流束 q を式

𝑞𝑞𝑞𝑞 = 𝐴𝐴𝐴𝐴𝑞𝑞𝑞𝑞 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐�𝜔𝜔𝜔𝜔𝑞𝑞𝑞𝑞 𝜕𝜕𝜕𝜕�

(4)

ここで、Aq は振幅、ωq は角速度である。反応による発熱・吸熱がなければ、この熱流束は、温度に対して Aq に比例した変動を与える。本研究では、反応による発熱・吸熱がない場合に初期温度に対して 変動の大きさが 1 %または 5 %となるような熱流束を与えた。
図 5 に示すように、熱流束の振動が温度に与える影響は、100 Hz の振動を与えた場合にはかな
り限定される。一方、10 Hz と 50 Hz の場合では温度の変動が見られるようになった。これは、熱図 6 に、熱流束の振
分解反応のような吸熱反応では熱流束の短周期振動が減衰することを示す。図動が原料のエタン C2H6 と主要な生成物であるエチレン C2H4 の質量分率に与える影響を示す。100
Hz の振動を与えた場合の消費量/生産量は、変動がない場合とほぼ同じであった。これは、これらのケースで温度変動が見られなかったことと一致する。また、10 Hz と 50 Hz で 1 %振動させた場
合の質量分率は、温度のばらつきがあるにもかかわらず、ばらつきのない場合と差が小さかった。
このことは、温度のばらつきが小さい場合には反応にあまり影響を与えないことを示唆している。
10 Hz と 50 Hz の振動を 5 %加えたケースでは、熱流束の振動が反応に影響を及ぼしていることがわかる。長周期の温度変動は LES で解像することができるため、LES ではアレニウス式から反応速度を直接利用できる可能性が高い。一方、RANS モデルは原理的に時間変動を解像することができない。したがって、長周期の温度変動が存在する場合、RANS モデルで得た平均温度を
Arrhenius 式に基づく反応速度に適用すると誤差を生じることが懸念される。

熱分解反応シミュレーションにおける温度の変動

図5― 11 ―

熱流束の振動が温度に及ぼす影響(a) エタン

図64.

(b) エチレン
熱流束の振動が(a)エタンおよび、(b)エチレン質量分率に及ぼす影響

結論

本研究の RANS に基づく熱分解シミュレーションにより熱分解反応中における温度の変動の大
きさが小さいことが示唆された。また、温度の変動の大きさが熱分解反応に及ぼす影響を検討し、1 %未満の温度の変動が熱分解反応に及ぼす影響が極めて小さいことを明らかにした。さらなる詳細な検討として LES に基づく非定常解析が必要であり、次報にて報告する予定である。

謝辞
本研究は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用すること

― 12 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）で実現することができた。また、研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた。ここに謝意を示す。
参考文献[1] A. Fujii, T. Tanaka, H. P. C. Laboratory, AMGS library, 2010.
[2] Y. Notay, An aggregation-based algebraic multigrid method, Electronic Transactions on
Numerical Analysis 37 (2010) 123-146.
[3] A. Napov, Y. Notay, An Algebraic Multigrid Method with Guaranteed Convergence Rate, SIAM
Journal on Scientific Computing 34 (2012) A1079-A1109.
[4] Y. Notay, Aggregation-Based Algebraic Multigrid for Convection-Diffusion Equations, SIAM
Journal on Scientific Computing 34 (2012) A2288-A2316.
[5] N. Kasagi, A. Matsunaga, Three-dimensional particle-tracking velocimetry measurement of
turbulence statistics and energy budget in a backward-facing step flow, International Journal of
Heat and Fluid Flow 16 (1995) 477-485.
[6] A.A. Amsden, F.H. Harlow, A simplified MAC technique for incompressible fluid flow
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[7] J. Appel, H. Bockhorn, M. Frenklach, Kinetic modeling of soot formation with detailed
chemistry and physics: laminar premixed flames of C2 hydrocarbons, Combust. Flame 121 (2000)
122-136.
[8] P. Brown, G. Byrne, A. Hindmarsh, VODE: A Variable-Coefficient ODE Solver, SIAM Journal
on Scientific and Statistical Computing 10 (1989) 1038-1051.
[9] D.B. Spalding, A novel finite difference formulation for differential expressions involving both
first and second derivatives, International Journal for Numerical Methods in Engineering 4(1972) 551-559.
[10] H.A.v.d. Vorst, Bi-CGSTAB: A Fast and Smoothly Converging Variant of Bi-CG for the
Solution of Nonsymmetric Linear Systems, SIAM Journal on Scientific and Statistical Computing
13 (1992) 631-644.

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）― 13 ―[ 共同研究成果 ]近傍界領域におけるリフレクトアレーの設計法
今野 佳祐 † , 陳 強 †東北大学大学院工学研究科 通信工学専攻 †

1

まえがき

次世代無線通信システムにおいて，ミリ波帯のような高周波帯の利用が想定されている．このような高周波帯を利用すると，高速，大容量，低遅延の無線通信システムが実現できるという利点がある．高周波帯を用いた無線通信システムの実現のため，様々なアンテナの研究がなされている．

リフレクトアレーは，このような高周波帯における無線通信実現のための重要な技術の1 つである [1]-[3]．リフレクトアレーは，無数の反射素子から成る散乱体であり，一次放射器から放射される電磁波により空間的に給電される．各反射素子は，一次放射器から入射した電磁波の位相を回転させ，全ての素子の散乱電界の位相が所望の方向で同相になるように設計される．一般に，散乱体の主ビーム方向は Snell の法則にしたがうので，入射波の入射角によって自動的に決まる．その一方で，リフレクトアレーの主ビーム方向は入射波の方向と独立して設計することが可能であるという利点がある．

このようなリフレクトアレーを用いると，電磁波の届かない不感地帯あるいはカバレッ

ジホールにある端末に電磁波を向けることができる．例えば，リフレクトアレーを用いて市街地の電波環境を改善できることが明らかにされている [4]-[6]．また，周波数選択板を導入することで，複数の周波数帯域で動作するリフレクトアレーの設計が可能であることも明らかにされている [7]．これらの研究では，端末はリフレクトアレーの遠方に位置し，所望の方向で各素子の遠方界が同相になるようにリフレクトアレーが設計されている．その一方で，次世代無線通信システムで利用される高周波では，高い伝搬損失を補うため，
大型で高利得なリフレクトアレーが利用される．リフレクトアレーが大型のとき，端末は必ずしもリフレクトアレーの遠方にはなく，リアクティブな近傍界領域やフレネル領域に位置することがある．したがって，高周波での大型のリフレクトアレーの設計は，従来のような遠方界の設計法では不十分である．

そこで本研究では，近傍界領域におけるリフレクトアレーの設計法を提案する．提案設

計法は，近傍界領域にある焦点で電界を同相にする方法であり，一次放射器とリフレクト
アレー素子，リフレクトアレー素子と焦点間の位相を厳密に考慮した設計法である．提案
設計法を用いてリフレクトアレーを設計し，従来の遠方界を用いた設計法との比較を行い，その有効性を明らかにする．

― 14 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

Phase of reflection coefficient [deg.]

180

w=0.01 , h=0.25 ,dx=0.5 , dy=0.7 ,Normal incidence

120
60
0
-60

dy

H

l
h

-120
-180
0.1

E

PBC
w

dx
Top view

0.2

0.3

dx
Side view

0.4

l [ ]

0.5

0.6

0.7

図 1: 反射板付き面状ダイポールアンテナの反射係数．

2

リフレクトアレーの設計法

まず，リフレクトアレーの設計の前に，リフレクトアレー素子の反射係数を求める．リ

フレクトアレー素子は無限大の反射板に裏打ちされた面状ダイポール阻止である．リフレ

クトアレー素子の反射係数は，周期グリーン関数を用いたモーメント法によって無限周期構造を数値解析することで求める [8, 9]．周期グリーン関数の収束性の悪さは，Ewald 変換を用いて改善する [10]-[12]．波源と観測点が一致する点における特異性は，ロピタルの定理を用いて緩和する [13, 14]．基底関数と試行関数には，いずれも Rao-Wilton-Glisson(RWG) 基底関数を用いる [15]．

無限大の反射板に裏打ちされた面状ダイポール素子の反射係数の位相の数値シミュレー

ション結果は図 1 に示す．面状ダイポール素子の長さが変わるにつれて，反射係数の位相が変化していることが分かる．位相の変化量は約 280 °ほどであった．

数値シミュレーションによって得られたリフレクトアレー素子の反射係数を用いて，近傍界領域に焦点を有するリフレクトアレーを設計する．従来および提案するリフレクトア

レー設計法は図 2 に示す．遠方界に焦点があるリフレクトアレーは，ある特定の角度でリフレクトアレー素子の散乱界が同相になるように設計されている．リフレクトアレーの散乱界が遠方界領域にある焦点に向いているので，リフレクトアレー素子間の空間位相遅延差を表現するのにアレーファクタが適用できる．その一方で，近傍界に焦点があるリフレ
クトアレーは，ある焦点でリフレクトアレー素子の散乱界が同相になるように設計されている．リフレクトアレーの散乱界が近傍界領域にある焦点に向いているので，リフレクト

アレー素子間の空間位相遅延差を表現するのにアレーファクタは適用できない．したがって，提案法では，リフレクトアレー素子間の空間位相遅延差を表現するのにリフレクトア

レー素子間の厳密な距離が用いられる．図 1 に示す反射係数の位相を用いて，リフレクト

近傍界領域におけるリフレクトアレーの設計法

Conventional
Primarysource (PS)― 15 ―

Focal point (FP)
Proposed

z
y

x

h

dx
図 2: 従来および提案するリフレクトアレーの設計法．
アレー素子の電界が焦点で同相になるように面状ダイポール素子の長さが決められる．

3

リフレクトアレーの散乱特性提案法を用いて，21 × 21 のリフレクトアレーを設計し，その散乱特性を数値的に明らかにした．無限大の反射板を効率的にモデリングするために，設計したリフレクトアレーの数値解析は，多層媒質のグリーン関数を用いたモーメント法を用いて行われた [16]．多層媒質のグリーン関数の収束性を改善するため，波源からの直接波の成分は Sommerfeld

積分から取り除かれ，スペクトル領域でなく空間領域で評価される [17, 18]．Sommerfeld

積分は数値シミュレーションの前に予め求めておき，テイラー展開を用いて補間することで必要な値を得る [19, 20]．Sommerfeld 積分の数値計算コストを減らすために，ベッセ
ル関数の漸近展開が用いられる．基底関数と試行関数には RWG 関数が用いられ，波源と観測点が一致する点での特異性は座標変換と解析積分を用いた方法によって緩和される[15, 21, 22]．

リフレクトアレーの近傍界の数値シミュレーション結果は図 3 に示す通りである．提案法によって設計されたリフレクトアレーは，焦点での電界強度が強くなっている一方で，従来の方法で設計されたリフレクトアレーは，単に遠方界領域におけるブロードサイド方
向へビームが向いているだけである．以上のように，提案法を用いると，近傍界領域にある特定の焦点で電界強度の強いリフレクトアレーを設計することができる．

4

まとめ

本報告では，近傍界領域に焦点を有するリフレクトアレーを設計するための手法を提案し，設計したリフレクトアレーの散乱特性をモーメント法によって数値的に明らかにし― 16 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）-40

0[dBV/m][dBV/m]

40

40

35

35

30

30

25

25

Primary
20
source(PS)

Primary
20
source(PS)z [ ]z [ ]

-40

10

10

5

5
0

Focal
point
(FP)

15

15

0
-5

0

5

x [ ]

10

15

0
-5

Reflectarray05x [ ]

1015

図 3: 設計したリフレクトアレーの近傍界分布 (左：遠方界領域においてブロードサイド
方向にビームを向けているリフレクトアレー，右：ある焦点で電界を同相にしているリフ
レクトアレー，y = 7λ, Ey 成分)．
た．数値シミュレーションの結果から，従来法で設計したリフレクトアレーと比較して，提案法で設計したリフレクトアレーの方が，近傍界領域にある焦点において強い電界強度を実現できることが分かった．今後は，提案手法を更に拡張した高機能なリフレクトア
レーの設計法の研究や，スーパーコンピューターを活用した大規模リフレクトアレーの数値解析法の研究などを行っていく予定である．

謝辞

本研究を遂行するのに用いたプログラムの一部は，東北大学サイバーサイエンスセン

ターのサポートを受けて作成したものである．東北大学サイバーサイエンスセンターのス
タッフをはじめ，関係各位に深謝する．

参考文献[1] D.G. Berry, R.G. Malech, and W.A. Kennedy, “The Reﬂectarray Antenna,” IEEE
Trans. Antennas Propag., vol.11, no.6, pp.645-651, Nov. 1963.

近傍界領域におけるリフレクトアレーの設計法― 17 ―[2] J. Huang, ”Analysis of a microstrip reﬂectarray antenna for microspacecraft applications,” TDA Progress Report 42-120, Feb. 1995, pp. 153-173.
[3] J. Huang and J.A. Encinar, Refrectarray Antennas, John Wiley and Sons, 2008.
[4] L. Li, Q. Chen, Q. Yuan, K. Sawaya, T. Maruyama, T. Furuno, and S. Uebayashi,“Novel broadband planar reﬂectarray with parasitic dipoles for wireless communication applications,” IEEE Antennas Wireless Propag. Lett., vol. 8, pp. 881-885,
2009.
[5] Q. Chen, “Reﬂectarray development for improving NLOS radio channel,” in Proc.
Asia-Paciﬁc Microwave Conference 2013 (APMC2013), pp. 654-656, 2013.
[6] Q. Chen, “Experimental study of improving wireless propagation channel by using reﬂectarray,” in Proc. International Workshop on Electromagnetics 2014 (iWEM2014),
pp. 102-103, 2014.
[7] L. Li, Q. Chen, Q. Yuan, K. Sawaya, T. Maruyama, T. Furuno, and S. Uebayashi,“Frequency selective reﬂectarray using crossed-dipole elements with square loops for
wireless communication applications,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 59, no.
1, pp. 89-99, Jan. 2011.
[8] M. G. Floquet, “Sur les équations diﬀérentielles linéaires à coeﬃcients périodiques,”
Annale École Normale Siiperieur, pp. 47-88, 1883.
[9] B. A. Munk, Frequency Selective Surfaces: Theory and Design, New York, NY, USA:
Wiley, 2000.
[10] P. P. Ewald, “Dispersion und Doppelbrechung von Elektronengittern (Kristallen),”
Dissertation, München, 1912, also Ann. Phys. 49, p. 1, 1916.
[11] P. P. Ewald, “Die Berechnung optischer und elektrostatischer Gitterpotentiale,” Ann.
Phys. 64, pp. 253–287, 1921.
[12] K. E. Jordan, G. R. Richter, and P. Sheng, “An eﬃcient numerical evaluation of theGreen’s function for the Helmholtz operator on periodic structures,” J. Comp. Phys.,vol. 63, pp. 222–235, 1986.
[13] I. Stevanoviæ and J. R. Mosig, “Periodic Green’s function for skewed 3-D lattices
using the Ewald transformation,” Microw. Opt. Tech. Lett., vol. 49, no. 6, pp. 13531357, Jun. 2007.

― 18 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[14] J. Su, X.-W. Xu, M. He, and K. Zhang, “Integral-equation analysis of frequency
selective surfaces using Ewald transformation and lattice symmetry” Progress In
Electromagnetics Research, vol. 121, pp. 249-269, 2011.
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May 1982.
[16] W. C. Chew, Waves and Fields in Inhomogeneous Media, IEEE Press, NY 1995.
[17] W. C. Chew, J. L. Xiong, and M. A. Saville, “A matrix-friendly formulation oflayered medium Green’s function,” IEEE Antennas Wireless Propag. Lett., vol. 5,
pp. 490-494, 2006.
[18] Y. P. Chen, W. C. Chew, and L. Jiang, “A new Green’s function formulation formodeling homogeneous objects in layered medium,” IEEE Trans. Antennas Propag.,vol. 60, no. 10, pp. 4766-4776, Oct. 2012.
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[20] C. A. Balanis, Advanced Engineering Electromagnetics, 2nd ed., John Willey & Sons,
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[21] R. D. Graglia, “On the numerical integration of the linear shape functions times the
3-D Green’s function or its gradient on a plane triangle,” IEEE Trans. Antennas
Propag., vol. 41, no. 10, pp. 1448-1455, Oct. 1993.
[22] D. R. Wilton, S. M. Rao, A. W. Glisson, D. H. Schaubert, O. M. Al-Bundak, andC. M. Butler, “Potential integrals for uniform and linear source distributions on
polygonal and polyhedral domains,” IEEE Trans. Antennas Propag., vol. 32, no. 3,
pp. 276-281, March 1984.

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）― 19 ―[ 共同研究成果 ]複数領域 )'7' 法を用いた大規模モデル電磁界散乱特性の解析有馬卓司，宇野亨
東京農工大学 大学院工学研究院 先端電気電子部門


現在，様々な電子機器において電磁波の利用が広がっている．この電磁波を効率よく利用するには，電磁界解析を用いて電磁波の放射・伝搬などを精度よくシミュレーションし，常に安定して電磁波を送受信できるように設計することが重要である．主要な電磁界解析手法の一つに)'7' )LQLWH'LIIHUHQFH7LPH'RPDLQ 法があるが，この手法は一般的に解析対象が大きくなると莫大な計算時間が必要になる．特に電磁波の放射源と散乱体が離れている時の電磁界解析には莫
大な計算時間が必要となる．本稿では，)'7' 法における解析領域を複数に分ける複数領域 )'7'
法を用いて大規模モデルの解析を行いその有効性を示している． はじめに
電磁波の応用範囲はますます広がっている．これまで電磁波の応用は情報通信が主であったが，近年電力を電磁波で伝送する無線電力伝送技術や，飛行機などの飛翔体を安全に運行するためのレーダ技術など，情報通信以外にも広く使用されている．特に自動車に対するレーダの普及は急速に広がっており，限定的ながら自動運転が可能な市販車が登場している．また，軽自動車などにもレーダは普及しつつあり，安全性の観点より全車に装備する事が義務化される日も遠くないと考える．一方，これら電磁波を用いた機器において，効率よく電磁波を利用するには精密な設計が必要となる．設計方法としては，実験的手法と電磁界解析を用いたシミュレーションによる手法があるが，時間とコストの観点よりシミュレーションによる手法の方が有効である．電磁界
解析手法は，モーメント法>@，有限要素法>@，)'7' 法（)LQLWH'LIIHUHQFH7LPH'RPDLQPHWKRG）>@などがある．これら手法はそれぞれが長所と短所を有するが，なかでも )'7' 法は容易に複雑なモデルを比較的容易に解析できる手法である．さらに )'7' 法は時間領域の解析手法であるために，刻々と変化する電磁波の放射・伝搬現象について時間を追って調べることができる．また，)'7' 法はマクスウエルの方程式と呼ばれる電磁界を支配する方程式のうち，アンペアの法則とファラデーの法則の２つを時間領域で，空間と時間について直接差分する差分法である．このために多くの計算時間・計算メモリが必要となることが知られている．さらに電磁波はベクトル場であり，電界ベクトルと磁界ベクトルによって構成される．３次元空間では電界磁界がそれぞれ３成分を持つことになりこれは多くのメモリを必要とすることを意味する．本稿ではレーダなどの電磁波を放射する波源と，レーダで検出する対象である散乱体が離れているモデルの解析を目的としている．これは大規模モデルとなり，)'7' 法での解析は非常に大きな計算時間が必要となる．
)'7' 法はモーメント法と異なり，解析空間全体を解析する手法であり，空気など媒質が何もない空間も計算が必要である．しかし，空気中での電磁波の伝搬についてはその特性が良く分かっているので数学的にその伝搬を解析し，散乱体の近傍で電磁波の振る舞いを再構成することも可能である．この手法は解析領域を放射源と散乱体の領域に分けることから複数領域 )'7' 法>@と呼ばれる．本稿ではこの手法について検討している．)'7' 法のアルゴリズムおよびプログラムは本手法を用いても大規模モデルとなることから，高速計算技術は必要不可欠である．そこで，)'7'
法のプログラミング技術による高速化について，東北大学サイバーサイエンスセンターの多大な協力を得た．


― 20 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

2. 複数領域 FDTD 法

図 1 FDTD 法における解析領域（左）と解析領域を構成する単位電磁界配置（右）2 .1 FDT D 法
図 1 に FDTD 法の解析領域と解析領域を構成する単位電磁界配置を示す．FDTD 法においては，
まず解析領域を決め，その解析領域内を各方向の長さ∆x, ∆y, ∆z で構成される微小立方体に分ける．この微小立方体は FDTD 法においてセルと呼ばれる．そしてこのセル内に図 1 右図に示すように電界ベクトル，磁界ベクトルの各成分を配置する．このように FDTD 法において，各電磁界成分
は同じ場所には配置されていない．そしてこれら電磁界に対してマクスウエルの方程式のうち下記に示すファラデーの法則と，アンペアの法則を差分し適用する．
∂B ( r , t )∇ × E (r , t ) =−∂t∂D(r , t )∇ × H (r , t ) = + J (r , t )∂t

ここで，E, H, B, D, J, r,t はそれぞれ電界ベクトル，磁界ベクトル，磁束密度，電束密度，電流密度，位置ベクトル，時間である．FDTD 法は前述したように時間領域の手法であるが，FDTD
法においては電界と磁界は計算する時間をずらしている．そのため，ある時間の電界を求めその値を元に次の時間の磁界を求めるという計算をしている．そしてその計算を繰り返すことにより順次電磁界の時間変化を求める事が出来る．また，周波数領域の値が必要な時はフーリエ変換することにより容易に求める事が出来る．次に FDTD 法の計算に必須の吸収境界条件について述べる．
FDTD 法においては閉領域の解析であり，非常に大きな空間中に置かれた放射源や散乱体の解析を行うには，解析領域を反射がない仮想的な境界で閉じておく必要がある．この仮想的な境界を吸収境界(Absorbing Boundary Condition : ABC)という．この条件が不完全であると，境界で反射が起こり，解析結果に顕著な誤差を生じる．FDTD 法において，吸収境界条件は解析精度に影響を与えることから，様々な手法が提案されてきた．本稿では，その中でも最も有効であるとされる
Berenger の PML (Perfectly Matched Layer)を用いる．Berenger の PML 吸収境界条件は，必要とされる計算機資源が増加するが，最も有効な吸収境界条件である．PML の基本概念は解析空間のインピーダンスと整合の取れた仮想的な損失媒質を考える．するとこの仮想媒質に入射した電磁波は反射することなく，さらに仮想媒質中を進むにつれて減衰する．よって解析空間から見ると電磁波が吸収され，吸収境界が実現できる．吸収境界を含む FDTD 法の詳細は，文献[4,5]に記載されているので参照していただきたい．

複数領域 FDTD 法を用いた大規模モデル電磁界散乱特性の解析

2 .2― 21 ―

複数領域 FDTD 法

図 2 複数領域 FDTD 法の概念．解析領域を散乱体（左）と自動車（右）に分ける．それぞれの領域は数学的に結合させるため，領域同士の間の空間は FDTD 法では計算をしていない．
複数領域 FDTD 法とは，図 2 に示すように異なる解析領域を設け，各領域の電磁界を等価定理
によって接続し，空間的に離れた領域を解析する手法である．ただし，等価面の外部は散乱界計
算領域となっている．解析領域を分けることで解析対象が存在しない空間における計算を省くことができ，計算機資源を削減することができる．各領域で行う解析は FDTD 法と同様であるから，各領域を接続する際に行う計算手法のみ示す．複数領域 FDTD 法においては図 3 に示すようにそれぞれの解析領域で等価面および積分面と呼ばれる仮想的な閉曲面を考える．積分面を S’とすると，等価面 S 上の電磁界は次式で計算できる．
E (r , ω ) = ∫ [− jωµ {nˆ ' × H ' S ' (r' , ω )}G (r − r' ) − {E' S ' (r' , ω ) × nˆ ' }× ∇'G (r − r' )S'+ {nˆ ' ⋅ E' S ' (r' , ω )}∇'G (r − r' )]dS'

H (r , ω ) = ∫ [− jωε {E' S ' (r' , ω ) × nˆ ' }G (r − r' ) + {nˆ ' × H ' S ' (r' , ω )}× ∇'G (r − r' )S'+ {nˆ ' ⋅ H ' S ' (r' , ω )}∇'G (r − r' )]dS'

ここで，G はグリーン関数と呼ばれる既知の関数である．このように数学的手法により離れたところでの電磁界を計算する事が出来る．この考え方を元に，FDTD 法で計算した片方の計算領域の電磁界を基に等価面上の電磁流を算出し，それを他方の解析領域の波源とすることで異なる領域からの放射界を考慮する事が出来る．同様の手順より，図 3 に示すように解析領域 R から解析領
域 R’への放射界を算出することで，解析領域間の相互影響を考慮することができる．FDTD 法での面積分は，単位セルの面の値を足し合わせることで行われることから，１タイムステップあたりの計算は積分面と等価面上のセル数に依存する．したがって，解析対象が大きい場合，計算機資源が膨大となる．

図 3 複数領域 FDTD 法におけるそれぞれの解析領域と結合方法

― 22 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

3. 解析結果

図 4 解析モデル：通常の解析モデル（左） 複数領域 FDTD 法でのモデル（右）図 4 に示すモデルを解析した結果を示す．このモデルは解析空間に対し斜めにアンテナが配置されており，そこから離れた点での電界を計算するモデルである．図 4 左図に示す通常の FDTD法のモデルに対し，右図では解析領域を二つに分けている．アンテナから連続波を励振し図 4 中に示す点での電界の時間変化を解析した．アンテナからは 1GHz の正弦波を入力している．解析領
域１（Region1）と解析領域 2（Region2）それぞれの中心間の距離を 0.3m としている．2 節で述べたように吸収境界はそれぞれの領域で PML を用いている． Region1 の領域においてはセルの 1
辺を 3mm とし，Region2 のセルの 1 辺を 3mm，6mm，9mm と変化させた．複数領域 FDTD 法では，このように領域ごとで異なるセルサイズを用いる事が出来る．このモデルでの Region2 の電界分布を図５に示しす．図 5 においては， 左図に Region2 において等価面により Region1 から電磁界が生成される様子，右図に Region2 における電界の時間変化を示す．右図では通常の FDTD 法による解析結果を赤色の実線，複数領域 FDTD 法で，解析空間ごとのセルサイズ比が 1:1 の解析結果を青色の破線，セルサイズ比が 1:2 の解析結果を緑色のバツ，セルサイズ比が 1:3 の解析結果を紫色の四角で示した．図 5 で示す電界は電界ベクトルの各成分の絶対値としている．このように複数
領域 FDTD 法を用いても計算精度は，通常の FDTD 法と変わらないことが分かる．また，領域ごとのセルサイズを変えても計算精度は変化しない．

図 5 複数領域 FDTD 法による解析結果

複数領域 FDTD 法を用いた大規模モデル電磁界散乱特性の解析― 23 ―

4. まとめ
本稿においては，アンテナなどの放射源と散乱体が離れている大規模モデルを効率よく解析する手法について述べた．この手法は複数領域 FDTD 法と呼ばれ，解析領域を分けそれぞれの領域を数学的に結合する手法であった．解析結果は通常の FDTD 法による結果とよく一致していた．以上
より本手法は大規模モデルの解析に有効と考える．

謝辞
本研究は，東北大学サイバーサイエンスセンターの協力を頂き実施した．特に東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで効率的に研究を行うことができた．また，FDTD 法のプログラムの高速化にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた．
参考文献[1] ]R.F. Harrington: Field Computation by Moment Methods, Macmillan, 1968
[2] M. V. K. Chari and P. P. Silvester,“Finite Elements in Electrical and Magnetic FieldProblems,” John
Wiley & Sons, 1980S. Tretyakov, “Analytical Modelling in Applied Electromagnetics.” Artech House
Inc, 2003.
[3] 宇野亨，FDTD 法による電磁界およびアンテナ解析，コロナ社，1998.
[4] 宇野亨，何一偉，有馬卓司，数値電磁界解析のための FDTD 法，コロナ社，2016.
[5] P.Bernardi ,M.Ca “2002 FDTD, multiple-region FDTD, ray-tracing FDTD a comparison on
their applicability for human exposure evaluation” International Journal of Numerical
Modelling 2002; 15:579-593.
[6] J. Michael Johnson and Yahya Rahmat-Samii, “MR/FDTD: A multiple-region
finite-difference-time-domain method, ” Microwave and Optical Technology Letters, vol.
14, No. 2, pp. 101-105, February 1997.

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SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[ 共同研究成果 ]リカレン ト型ビッ ト演算に よ る多様 な縦渦挙 動の創発――― 縦渦挙動を支配する本質的なパラメータは何か？
松岡 浩
技術士事務所 AI コンピューティングラボ
筆者は、東北大学サイバーサイエンスセンターの共同研究公募制度により、令和 3 年度からの3 年計画で「リカレント型ビット演算による縦渦挙動のマルチスケール創発解析」を実施している。本稿では、本研究の趣旨とこれまでに得られた知見を概説する。
１． 本研究の趣旨
風力発電ファーム、航空機、船舶などの流体工学設計において、流下方向に回転軸をもつ縦渦の発生挙動の予測とその制御は、重要な検討課題のひとつである。
本研究では、「流れの中に置かれた物体境界やその直後におけるせん断流の“局所スケール領域”」
から、「物体から相当離れた後流までの“大規模スケール領域”」までの縦渦挙動を、“格子ガス法[1,2]”(cf. 図１)の各格子点における仮想粒子挙動の簡単な計算規則から自己組織化的に再現(創発)できることを示し、この原理を高解像度な流体工学設計の実現に役立てる方法を追求する。
[3 ] 」
なお、ここで用いる“格子ガス法”は、C. M. Teixeira が考案した「３速さ 54 速度モデル[である。このモデルは、各格子点に存在しうる最大の仮想粒子数を 54 個に制限している。その内訳は、“６個の静止粒子”と“速度の向きが異なるが速さが小さい 24 個の遅い粒子”と“速度の向きが異なるが速さが大きい 24 個の速い粒子”である。なお、本モデルから導かれる応力テンソ
ルの等方性を確保するため、４次元面心超立方格子(FCHC)を用いている。なお、本モデルについ[4 -8]。
ては、これまで本誌への投稿で何回か述べてきたので、詳細はそちらを参照願いたい[

格子ガス法流体解析では、流体が存在する
空間中に規則正しく格子点を配置し、特定の質量と運動量を担う多数の仮想粒子が、①格子点上での「質量と運動量を保存する等
方確率的な衝突散乱」②格子点間での「衝突散乱後の各運動量の向きへの並進移動」
を繰り返しながら移動していく様子を疎視化(平均)して、マクロな流体物理量(密度、運動量、速度等)の時間発展挙動を得る。

図１．格子ガス法流体解析のイメージ

２．Teixeira による格子ガス法流体解析モデルへの“連行同期過程”の追加
格子ガス法流体解析の一般的な特徴は、仮想粒子の“衝突散乱”及び“並進移動”の計算を「ビット演算」で実行できるので、時間発展計算の過程で誤差の蓄積がなく、また、1 格子点に関するリカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 25 ―

演算を１ビット幅で実行できるため、超並列格子点演算が可能なことである。このため、どんなに激しい流れに対しても、安定的かつ効率的に結果を得ることができ、乱流解析に適していると考えられる。
さらに、Teixeira による「３速さ 54 速度モデル[[3]」では、本手法による解析結果を、ナビエ・ストークス方程式を解く標準的な数値流体力学(非圧縮性流体)の結果と比較した場合、マッハ数に関する３次の精度まで一致することが Teixeira の論文において示されている。また、もっとも重要な特徴は、当該格子ガス法の時間発展計算式は“線型(multi linear)”であり、計算された運動量のノイズ大きくどんなに変動しても、その平均値は常に正しい結果に収束する（“Shot[3 の第６章]。
Noise Theorem”）ことが同論文において証明されている[
本研究では、格子ガス法における“並進移動”及び“衝突散乱”の過程に加えて、「連行同期過図２）
程」と呼ぶ過程を追加する。（cf.図

図２．格子ガス法流体解析の時間発展計算への「連行同期過程」の追加
格子ガス法による時間発展計算をビット演算によって実行する場合、一般的には、仮想粒子が存在する場合を「１」、存在しない場合を「０」に対応させている。しかし、ひとつの仮想粒子が模擬するスケールは、実際は、多数の分子集団(粒子群)が存在するスケールであり、非圧縮性流体で近似できる流体挙動を模擬する場合は、「０」に対して“粒子が存在しない空間”というイメージを対応させることは適切ではないと考えられる。そこで、ここでは、粒子群が“快走”している状態を「１」、粒子群が“渋滞”している状態を「０」に対応するイメージだと理解することにする。これは、「１」or「０」を、粒子群の質量の存否ではなく、運動量の存否として解釈したことを意味する。そして、仮想粒子の挙動を疎視化してマクロな流体物理量の時間発展挙動を得
る場合も、“運動量”と“エネルギー”に注目することとする。Teixeira による「３速さ 54 速度モデル」の場合、すべての仮想粒子は同じ質量をもつと仮定されているので、疎視化によって得られた“運動量”の挙動は、“流体速度”の挙動に比例するので、特に解析上の不都合は生じない。
“連行同期”の過程は、図図２に示すとおり、“衝突散乱”の過程の次に追加する。“衝突散乱”の結果、各格子点にいろいろな向きからやってきた「到着粒子群」の運動量分布が変化する。このとき、合計の“運動量”と“エネルギー”が保存されるいくつかの衝突散乱規則が等方確率的に適用される。この結果、当該格子点からいろいろな向きに飛び去っていく「出発粒子群」の運動量分布が計算される。計算の結果が「１」であった向きに出発する粒子群は、その前方にある格子点まで“快走”することができ、計算結果が「０」であった向きに出発する粒子群は“渋滞”して前方にある格子点に到達できない。このような状態をイメージしたとき、その次の時刻ステップの“衝突散乱”で生成した「出発粒子群」は、前回の“衝突散乱”で“渋滞”が生じた向きに― 26 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）は前進しにくく、前回“快走”することができた向きに連れていかれる(連行される)効果が生じると想像できる。この効果は、前回の“衝突散乱”によって“快走”の向きが発生するタイミングに“同期”して生じる。すなわち、“衝突散乱”によって等方確率的に決定された「出発粒子群」の向きの分布を、１時刻ステップ前の「出発粒子群」の向きの分布情報をもとに修正するのが、“連行同期”の過程である。
なお、“連行同期”の過程を導入しても、“運動量保存則”や“エネルギー保存則”を満足する必要がある。しかし、格子ガス法では疎視化を行うので、この保存則は、疎視化する時空間スケールの範囲で、平均的に満足されていれば良いと考えられる。これを実現する簡易な方法として、
本研究では、以下の操作を行うこととした。
「１時刻ステップ前における出発粒子群のある向きの状態が“１(快走)”であるにもかかわらず、現在の時刻ステップにおける出発粒子群のその向きの状態が“０(渋滞)”である場合、その状態が出現するタイミングに同期させて、ある確率で状態“０”を強制的に“１”に変える。また、１時刻ステップ前における出発粒子群のある向きの状態が“０(渋滞)”であるにもかかわらず、現在の時刻ステップにおける出発粒子のその向きの状態が“１”である場合、その状態が出現するタイミングに同期させて、前述の確率と同じ確率で状態“１”を強制的に“０”に変える。
この２つの操作を、同じ方向の反対向きの出発粒子群に対して交互に適用する。」
仮想粒子の状態“０”を強制的に“１”に変える操作は、その向きへ移動する粒子群の運動量とエネルギーを増加させることを意味している。また、仮想粒子の状態“１”を強制的に“０”に変える操作は、その向きへ移動する粒子群の運動量とエネルギーを減少させることを意味している。この操作を、いろいろな方向ごとに、互いに反対向きに交互に適用することによって、疎視化する時間スケールでの“運動保存則”と“エネルギー保存則”を同時に満足させることができる。
なお、以下、上記の操作を“連行同期操作”と呼び、それを行う確率を“連行同期確率”と呼ぶことにする。
３．円柱後流における流体挙動の計算条件
東北大学サイバーサイエンスセンターのベクトル型スーパーコンピュータ AOBA-A(SX-Aurora
TSUBASA)を利用して円柱後流における流体挙動を計算した。約 7.55 億格子点の３次元体系を76800 時刻ステップ計算するのに、８コア×16CPU(128 並列)で約８時間 40 分を要した。256 時刻
ステップごとに合計 300 枚のスナップショットを取得し、ParaView により流体運動量分布の時間図３に示すとおりであり、“連行同期確率”は、０、変化を動画として観察した。計算体系は、図１、２、３、４％の５ケースを調べた。
３次元 空間 中で多 数の 格子点 を直 交座標系
(X,Y,Z)の各軸方向に並べ、直方体形状の格子点配列を作る。各格子点は、その内部に４次元目の座標として R＝０、１、２、３の位置を識別できる自由度をもつとする。これが、４次元面心超立方体格子を３次元空間へ投影した姿である。今回の数値シミュレーションでは、３次元縮退格子として、X 方向に 1280 個、Y 方向に 768 個、Z 方向に 768 個の格子点を配置した。
図３．格子点配置（４次元面心超立方体格子の３次元空間への投影）リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 27 ―[過渡変化シミュレーションの条件]
シミュレーション計算を開始する最初の時刻ステップ０の時点で、各格子点には、そこに存在できる仮想粒子の最大数の 20％の数の仮想粒子をランダムな向きに配置する。この結果、疎視化
して得られるマクロな運動量はゼロであり、流体は、直方体形状の中で静止している。次に、時刻ステップ１の時点から、＋X 向きの運動量をもつ仮想粒子を X＝０の位置から注入していく。すると、時刻ステップが進むにつれて、流体全体が＋X 向きのマクロな運動量をもつようになる。このとき、＋X 側の先にある直方体出口においては、出口直前に存在する格子点上の仮想粒子配置
を、出口直後に存在する格子点の仮想粒子配置にコピーして、出口におけるマクロな運動量勾配がゼロになるという境界条件を近似的に実現した。また、±Y 方向と±Z 方向には、周期的境界条件を適用した。そして、この流れの中の入り口に近い位置に、“Z 方向の中心軸をもつ無限大の長さの円柱”を置き、その後流に生じる流体挙動を計算した。
４．連行同期確率を変化させた場合の円柱後流における縦渦発生挙動の動画観察３章で述べた円柱後流の過渡変化について、“連行同期確率”を０、１、２、３、４％の５ケースに分けて、ParaView によって可視化した動画を観察した。以下、その結果を述べる。
（１） 連行同期確率０％ではカルマン渦列も縦渦も発生しない状態で安定定常的な双子渦
図４は、水平に置いた円柱の中央を通り、円柱軸(Z 軸方向)に垂直な XY 平面上における流体の運動量分布を示している。図中の各所に示された小さい黄色矢印が運動量の向きを表し、青色から赤色までの着色が運流入
動量の大きさを表している。
“連行同期確率”が０％の状態では、カルマン渦列は発生せず、300 ステップある過図４のように定常状態
渡変化の後半では、図を保持している。
図４．円柱軸に垂直な断面上の流体運動量（連行同期確率０％）

図５は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の流下向き成分(＋X 向き)の分布を示している。左側
流入から流入した流体は、はじめ流下向きに大きな運動量(赤色領域)をもつが、円柱背後では、逆流する運動量をもつ青色領域が現れている。
過渡変化の後半では、図図５のように定常状態を保持している。
図 ５ ． 円 柱 軸 を 含 む水 平 面 上 の 流 下 向 き 運 動 量 （ 連 行 同 期 確 率 ０ ％ ）
図６左は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の鉛直下向き成分
図６右は、同じ水平面 XZ 上における流体運動量の円柱軸(＋Y 向き)の分布を示している。また、図方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ただし、ここで用いた着色は、少しでもプラス側の値であれば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケールを用いている。いずれも、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域は見当たらない。

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SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

流入

流入

図６．円柱軸を含む水平面上の鉛直方向運動量(左)と円柱軸方向運動量（右）（ 連 行 同 期 確 率 ０％ ）
図７左は、計算体系の中心部(流入側と流出側の中間位置)をとおり、流下方向に垂直な鉛直面
図７右は、同YZ 上における流体運動量の鉛直下向き成分(＋Y 向き)の分布を示している。また、図じ鉛直面 YZ 上における流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ここでも、着色は、少しでもプラス側の値であれば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケ
図７左に示した流体運動量の鉛直下向き成分(＋Y 向き)の分布については、ールを用いている。図図
水平円柱の後流における双子渦の下降流(赤色領域)と上昇流(青色領域)が現れている。また、図７右に示した流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)については、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域は見当たらない。

（ 連 行 同 期 確 率 ０％ ）
図７．流下方向に垂直な面上の鉛直方向運動量(左)と円柱軸方向運動量（右）（２） 連行同期確率１％ではカルマン渦列が発生するが縦渦は発生せずきれいなカルマン渦“連行同期確率”を１、２、３、４％にした４ケースでは、静止した流体中に円柱を配置し左側から流体を注入した後、全ケースで円柱後流にカルマン渦列が発生した。その挙動は、150 番
スナップショット以降ほぼ同様な変化の繰り返しとなった。このため、以後、297 番から 300 番までのスナップショットを示す。
図８は、“連行同期確率”が１％の場合について、水平に置いた円柱の中央を通り、円柱軸(Z軸方向)に垂直な XY 平面上における流体の運動量分布を示している。図中の各所に示された小さな黄色矢印が運動量の向きを表し、青色から赤色までの着色が運動量の大きさを表している。同図からカルマン渦列の発生を確認できるが、４つの連続したスナップショットの時間範囲では、
その流下向きへの移動はわずかである。
スナップショット 297

スナップショット 298

ス ナ ッ プ シ ョ ット 2 9 9

スナップショット 300

流入

図８．円柱軸に垂直な断面上の流体運動量（連行同期確率１％）

リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 29 ―

図９は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の鉛直下向き成分(＋Y 向き)の分布を示している。ただし、ここで用いた着色は、少しでもプラス側の値であれば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケールを用いている。縦縞の模様に乱れがないことから、円柱後流の横渦として、きれいなカルマン渦列が生じていることがわかる。

流入

図９．円柱軸を含む水平面上の鉛直方向運動量（連行同期確率１％）
図 10 は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ここでも、着色は、少しでもプラス側の値であれば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケールを用いている。ゼロ付近を中心にして、プラス
側やマイナス側に偏る構造的な領域が見当たらないことから、縦渦が発生していないことがわかる。

流入

図 10．円柱軸を含む水平面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率１％）
図 11 は、計算体系の中心部をとおり、流下方向に垂直な鉛直面 YZ 上における流体運動量の円
柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ここでも、着色は、少しでもプラス側の値であれ
ば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケールを用いている。ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域は見当たらない。

図 11．流下方向に垂直な面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率 1％）（３） 連行同期確率２％ではカルマン渦列に弱い縦渦発生が重なるがほぼきれいなカルマン渦図 12 は、“連行同期確率”が２％の場合について、水平に置いた円柱の中央を通り、円柱軸(Z軸方向)に垂直な XY 平面上における流体の運動量分布を示している。連行同期確率が１％の場合と同様に、カルマン渦列の発生を確認できる。また、４つの連続したスナップショットの時間範
囲内では、その流下向きへの移動はわずかである。

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SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

スナップショット 297

スナップショット 298

スナップショット 299

スナップショット 300

流入

図 12．円柱軸に垂直な断面上の流体運動量（連行同期確率２％）

図 13 は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の鉛直下向き成分(＋Y 向き)の分布を示している。縦縞の模様の乱れはほんのわずかであり、円柱後流の横渦としては、連行同期確率が１％の場合と同様であり、ほぼきれいなカルマン渦列が生じている。

流入

図 13．円柱軸を含む水平面上の鉛直方向運動量（連行同期確率２％）

図 14 は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ここでも、着色は、少しでもプラス側の値であれば赤色、少しでもマイナス側の値になれば青色になるスケールを用いている。ゼロ付近を中心にして、プラス
側やマイナス側に偏る構造的な領域が帯状に現れ、その境界線が流下方向(＋X 向き)に伸びていることから、縦渦が発生していることがわかる。ただし、着色スケールを見ると、Z 向き運動量のゼロを中心にした変化幅は小さく、縦渦の強度は弱いと推測できる。
また、カルマン渦列がわずかしか流下方向に移動しない間に、縦渦の位置が、円柱軸方向に激しく揺動していることがわかる。

流入

図 14．円柱軸を含む水平面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率２％）

図 15 は、計算体系の中心部をとおり、流下方向に垂直な鉛直面 YZ 上における流体運動量の円
柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域が現れている。そして、上記と同様に、カルマン渦列がわずかしか流下方向に移動しない間に、縦渦の位置が、円柱軸方向に激しく揺動していることがわかる。

リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 31 ―

図 15．流下方向に垂直な面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率２％）（４） 連行同期確率３％ではカルマン渦列に中強度の縦渦発生が重なり相互に乱しあった乱流
図 16 は、“連行同期確率”が３％の場合について、水平に置いた円柱の中央を通り、円柱軸(Z軸方向)に垂直な XY 平面上における流体の運動量分布を示している。連行同期確率が２％の場合と同様にカルマン渦列の発生を確認できるが、その流体挙動が乱れていることがわかる。
スナップショット 297

ス ナ ッ プ シ ョ ット 2 9 8

スナップショット 299

ス ナ ッ プ シ ョ ット 3 0 0流入

図 16．円柱軸に垂直な断面上の流体運動量（連行同期確率３％）
図 17 は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の流下向き成分(＋X 向き)の分布を示している。縦縞の模様に乱れが生じており、円柱後流の横渦としては、連行同期確率が２％の場合に比べて、乱れたカルマン渦列が生じていることがわかる。

流入

図 17．円柱軸を含む水平面上の鉛直方向運動量（連行同期確率３％）
図 18 は、水平に置いた円柱の円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。連行同期確率が２％の場合と同様に、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域が帯状に現れ、その境界線が流下方向(＋X 向き)に伸
びていることから、縦渦が発生していることがわかるが、その帯状形状はかなり乱れている。また、着色スケールを見ると、Z 向き運動量のゼロを中心にした変化幅は、連行同期確率が２％の場
合と比べて大きく、縦渦の強度が比較的強いことがわかる。さらに、カルマン渦列がわずかしか流下方向に移動しない間に、縦渦の位置が、より複雑に揺動していることがわかる。

流入

図 18．円柱軸を含む水平面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率３％）

― 32 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

図 19 は、計算体系の中心部をとおり、流下方向に垂直な鉛直面 YZ 上における流体運動量の円
柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。連行同期確率が２％の場合と同様に、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域が現れている。そして、上記と同様に、
カルマン渦列がわずかしか流下方向に移動しない間に、縦渦の位置が、複雑に揺動していることがわかる。

図 19．流下方向に垂直な面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率３％）（５） 連行同期確率４％ではカルマン渦列に強い縦渦発生が重なり複雑に激しく変動する乱流
図 20 は、“連行同期確率”が４％の場合について、水平に置いた円柱の中央を通り、円柱軸(Z軸方向)に垂直な XY 平面上における流体の運動量分布を示している。連行同期確率が３％の場合と同様にカルマン渦列の発生を確認できるが、流体挙動がより一層複雑化していることがわかる。
スナップショット 297

スナップショット 298

スナップショット 299

ス ナ ッ プ シ ョ ット 3 0 0

流入

図 20．円柱軸に垂直な断面上の流体運動量（連行同期確率４％）

図 21 は、これまでと同様に水平面 XZ 上における流体運動量の鉛直下向き成分(＋Y 向き)の分布である。連行同期確率が３％の場合より一層乱れたカルマン渦列が生じていることがわかる。

流入

図 21．円柱軸を含む水平面上の鉛直方向運動量（連行同期確率４％）

図 22 は、これまでと同様に水平面 XZ 上における流体運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。連行同期確率が３％の場合と同様に、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域が帯状に現れ、その境界線が流下方向(＋X 向き)に伸びていることから、縦渦が発生していることがわかるが、その帯状形状は一層乱れている。また、着色スケー
ルを見ると、Z 向き運動量のゼロを中心にした変化幅は、赤色青色領域の幅から黄色空色領域の幅まで広がっており、連行同期確率が３％の場合と比べて縦渦の強度が一層強いことがわかる。

リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 33 ―

流入

図 22．円柱軸を含む水平面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率４％）
図 23 は、計算体系の中心部をとおり、流下方向に垂直な鉛直面 YZ 上における流体運動量の円
柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布を示している。連行同期確率が３％の場合と同様に、ゼロ付近を中心にして、プラス側やマイナス側に偏る構造的な領域が現れている。そして、上記と同様に、着色スケールを見ると、Z 向き運動量のゼロを中心にした変化幅は、赤色青色領域の幅から黄色空色領域の幅まで広がっており、連行同期確率が３％の場合と比べて縦渦の強度が一層強いことがわかる。

図 23．流下方向に垂直な面上の円柱軸方向運動量（連行同期確率４％）
図 24 は、上記と同じく、流下方向に垂直な鉛直面 YZ 上における流体運動量に関する分布であるが、円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布ではなく、運動量の大きさの分布を示している。図中の各所に示された小さな黄色矢印が運動量の向きを表し、暗赤色から明黄色までの着色が運動量の大きさを表している。複雑な渦構造をしていることがわかる。

図 24．流下方向に垂直な面上の流体運動量（連行同期確率４％）５．観察結果のまとめと考察
４章に述べた「各連行同期確率を与えた場合の円柱後流の挙動変化」の観察結果は、その（１）４節のサブタイトルにも記載したとおりであり、以下のように要約できる。
連行同期確率＝０％：カルマン渦列も縦渦も発生しない状態で安定定常的な双子渦。
連行同期確率＝１％：カルマン渦列が発生するが縦渦は発生せずきれいなカルマン渦。
連行同期確率＝２％：カルマン渦列に弱い縦渦発生が重なるがほぼきれいなカルマン渦。
連行同期確率＝３％：カルマン渦列に中強度の縦渦発生が重なり相互に乱しあった乱流。
連行同期確率＝４％：カルマン渦列に強い縦渦発生が重なり複雑に激しく変動する乱流。

― 34 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）（２）流体を“粒子群”というイメージではなく、“連続体”というイメージでとらえる通常の流体力学では、物体境界近傍や隣り合うカルマン渦の間などのせん断流が発生する領域において流管の伸長領域が存在し、この伸長軸に垂直な面内に多少の流れがあれば、その流れが強調されて縦渦が発生する（注：詳しくは、A モードと B モードの 2 種類の縦渦発生機構があり、両者はせん[9]。また、先行研究[[10]によれば、断流発生の源が異なる。）という趣旨の説明がなされている[
レイノルズ数が 50<Re<90 の範囲でカルマン渦は２次元的で縦渦は発生せず、レイノルズ数が 190を超えるあたりから、後流が乱流になり縦渦が発生することが知られている。従って、「連行同期確率＝１％」の場合の流体挙動は、50<Re<90 の領域に対応するものと考えられる。
（３）「連行同期確率＝２、３、４％」の場合、カルマン渦が強くなるほど、発生する縦渦の強度が強くなっている。これは、カルマン渦が激しくなるほど、「局所的なせん断流における速度勾配が大きくなり、上記の流管の伸長が大きくなって、角運動量保存則により縦渦の強度の増加が顕著になる」という通常の流体力学の説明に整合している。また、連行同期確率がある程度以上大きくなると、発生する縦渦の強度が、カルマン渦列の大きな振幅を乱すほどまでの大きさになる。この２つの渦(カルマン渦列と縦渦)の相互干渉が複雑な流動を生みだしていると解釈できる。
（４）「連行同期確率＝２、３、４％」の場合、円柱後流において発生している縦渦の様子を動画で観察すると、縦渦の発生場所は、円柱の背後において、円柱軸方向に激しく位置を変えて振動しているのがわかる。この揺動は、円柱後流におけるカルマン渦自体の振動に比べて桁違いに速い。このような「縦渦位置の激しい揺動を生じさせるメカニズム」を調査するため、連行同期確率が３%の場合の、298 番及び 299 番スナップショットをより詳細に分析した。
図 25(a)(b)は、連行同期確率が３%の場合に前掲した「円柱軸を含む水平面 XZ 上における流体
運動量の円柱軸方向の成分(＋Z 向き)の分布」を再び示しているが、各所における運動量の向きを示す小さな緑色矢印を重ねて表示したものである。円柱の位置は、左側からほぼ 1/4 の位置にある縦に細長い紺色長方形で示している。これらを観察すると、「円柱背後の運動量ベクトルの発散位置が１点から広がるように見える位置」と「円柱背後における２つの逆回転している縦渦が接する位置(上側に赤色帯状領域、下側に青色帯上領域が存在する境界の位置)」が一致しながら、
円柱軸方向に揺動していることがわかる。図では、この位置を黄色破線の円周で示している。

流入

図 25(a)．連行同期確率が３％のときの円柱背後における流れの発散（スナップショット 298）

リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 35 ―

流入

図 25(b)．連行同期確率が３％のときの円柱背後における流れの発散（スナップショット 299）以上のことから、円柱背面における剥離泡の崩壊によって生じる微小領域内の流れのうち円柱
軸方向(Z 軸方向)の成分をもつ流れが、せん断流によって伸長する流管の中で強調され縦渦発生の源になっていると想像できる。なお、剥離泡の崩壊位置が円柱軸方向に激しく揺動することは、
図 25(a)(b)からもわかるように、縦先行研究の LES 解析[[11]によっても知られている。ただし、図渦の発生領域は、粘性の効果によって円柱の上流側にも及んでいる。従って、“剥離泡の円柱軸方向の揺動”と“縦渦の円柱軸方向の揺動”は、前者が後者の要因になっているという単純なものではなく、両者の相互作用によるものであろう。なお、この揺動は、対になって発生する２つの縦渦の強度の時間変動に起因するとの説明[[12]もある。
（５）本研究の観察結果全体から、流体挙動を粒子群のイメージでとらえる場合、縦渦挙動を支配する本質的なパラメータとして“連行同期確率”が有力候補になると考える。また、“連行同期確率”は、流体を連続体としてとられる場合の“動粘性係数”に似たパラメータである。従って、
格子ガス法によって流体シミュレーションを行う場合、“連行同期確率”の値を調整することによって、流体挙動を支配するレイノルズ数を、格子点数を増加させることなく自由に変化させられるというメリットを期待できる。
本研究では、格子ガス法に“連行同期過程”を導入することによって、各格子点における仮想
粒子挙動の簡単な計算規則から自己組織化的に多様な縦渦挙動を再現(創発)できる可能性を示した。今後とも、この原理を高解像度な流体工学設計の実現に役立てる具体的な方法を追求していくこととしたい。

謝辞
本研究で実行したシミュレーション計算には、本文にも述べたとおり、すべて、東北大学サイ
バーサイエンスセンターのベクトル型スーパーコンピュータ AOBA-A(SX-Aurora TSUBASA)の「８コア×16CPU」を利用した。８コアという比較的小規模な計算機利用であっても、約 7.55 億格子点規模の３次元体系で 76800 時刻ステップの時間発展計算を実行し、256 時刻ステップごとに 300
枚のスナップショットを得ることによって過渡変化挙動を十分観察できる動画ファイルを約 8 時

― 36 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）間 40 分で作成することができた。また、利用にあたって同センター関係各位のご親切なご指導とご協力をいただき、心から感謝する次第である。今後とも、このような使い勝手のよいベクトル型スーパーコンピュータのさらなる開発導入と同センターの有意義な活動の継続を期待している。

参考文献[1] Brosl. Haaslacher, U. Frisch, Yves. Pomeau, “Lattice Gas Automata for the NavierStokes Equation”, Physical Review Letters Vol.56, No.14, pp.1505-1508, 1986
[2] Uriel Frisch, Dominique d'Humiè res, Brosl Hasslacher, Pierre Lallemand, Yves
Pomeau, Jean-Pierre Rivet, “Lattice Gas Hydrodynamics in Two and Three Dimensions”,
Complex Systems,１(1987), pp.649-707, 1987
[3] Christopher M. Teixeira, “Continuum Limit of Lattice Gas Fluid Dynamics”, Ph.D.
Thesis, MIT, 1993
[4] 松岡, 菊池,“多速さ格子ガス法実用化展開への手がかり”, SENAC Vol.49 No.4, pp.1-15,
2016[5] 松岡, 菊池,“コンパクトな計算機によるリアルタイム流体解析の実現に向けて”, SENAC
Vol.51 No.2, pp.1-10, 2018[6] 松岡, 菊池,“仮想粒子の並進移動過程に干渉効果を加味した流体解析の可能性”, SENAC
Vol.52 No.2, pp.18-27, 2019[7] 松岡, 菊池,“リカレントニューラルネットワークによる実世界流れ場解析用時間発展計算モデルの探求”, SENAC Vol.53 No.1, pp.25-33, 2020
[8] 松岡,“格子ガス法流体解析モデルとニューラルネットワークの融合”, SENAC Vol.54
No.1, pp.39-49, 2021
[9]日野,“乱流の科学”, pp617-624, 2020, 朝倉書店（ISBN 978-4-254-20161-1）[10] C. H. K. Williamson, “Three-dimensional wake transition”, 1996a, Journal of
Fluid Mechanics, Vol.328, pp345-407[11] 小野, 田村, “超臨界域における円柱まわりの流れに関する LES 解析”, 第 20 回風工学シンポジウム論文集, 2008[12] 松田, 佐賀, “一様流中における円柱後流の３次元構造”, 徳山工業高等専門学校紀要,
No.27, pp.67-76, 2003

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[ 大学 ICT 推進協議会― 37 ―

2022 年度年次大会論文集より ]クラウドサービス AOBA-C の紹介
大泉 健治 1), 森谷 友映 1), 佐々木 大輔 1), 齋藤 敦子 1),
山下 毅 1), 小野 敏 1), 滝沢 寛之 2)
1) 東北大学 情報部情報基盤課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
oizumi@cc.tohoku.ac.jp

Introduction of Cloud Services “AOBA-C”
OIZUMI Kenji 1), MORIYA Tomoaki 1), SASAKI Daisuke 1), SAITO Atsuko 1),
YAMASHITA Takeshi 1), ONO Satoshi 1), TAKIZAWA Hiroyuki 2)
1) Information Infrastructure Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
概要
東北大学サイバーサイエンスセンターは，全国共同利用設備として大規模科学計算シス
テムの整備と，HPCI の資源提供機関としての役割を担っている。本稿では 2022 年 10 月から運用を開始したスーパーコンピュータ AOBA におけるクラウドサービス AOBA-C について紹介する。

1は じ めに東北大学サイバーサイエンスセンター (以下，入した後，2 年後の 2022 年にシステム増強を行い，AOBA-1.5 として次世代 AOBA の運用を開始する予定であった。

本センター) では，スーパーコンピュータ AOBA

AOBA-1.5 は導入計画どおりに政府調達によるの運用を 2020 年 10 月から行っている[1]。この導入を進めていたが，スケジュールを延期せざるシステムを総称して AOBA-1.0 と呼ぶ（以下、を得ない状況となった。資料招請および意見招請

AOBA-1.0／既存システム）。 AOBA-1.0 は，サブによる市場調査の過程で，半導体製造に関する世システム AOBA-A(SX-Aurora TSUBASA,日本電界的な需給状況により必要な設備の調達が困難で気株式会社製)，
サブシステム AOBA-B(LX 406Rz-2,あることが分かったためである。AOBA-1.5 の調達

日本電気株式会社製) の 2 種類の計算機システ

においても例外なく影響を受け，約 1 年間順延す

ムで構成される。図 １にシステム構成図を示す。

る導入計画に変更することになった。

図 2 システム導入計画
図 1 システム構成 AOBA-1.0
当初の導入計画では，2020 年に AOBA-1.0 を導また，AOBA-1.0 の運用を開始して 2 年目から，計算需要は処理能力を大きく超える状況が続いて

― 38 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

いる[2]。

システムは日本電気株式会社が提供するクラウド

図３に，サブシステム AOBA-A の利用 VE 時間，サービス[3]を活用し，2022 年 10 月から 2023 年 7

稼働 VE 利用率を 2020 年 11 月から 2022 年 8 月ま月までクラウドサービス AOBA-C として提供を行

で月単位に示す。4 月および 8 月は，いずれの年う。AOBA-C を加えたシステム総称を AOBA-1.2

もシステム定期保守や本学キャンパスの計画停電と呼ぶ。

の実施時期のため，運用日数が比較的少ない。そのため利用 VE 時間および稼働 VE 利用率は低い傾向にある。しかし，それら以外の月における稼働
VE 利用率は常に 80%を超え，繁忙期の年度末には90%を超える状況が続いている。

2

AOBA-C の構成
クラウドサービス AOBA-C １は，演算サーバ群

によるハードウェア，プログラミング環境，利用者管理および課金統計管理によるソフトウェア並
びに AOBA-1.0 と接続するためのネットワークで構成される。

図 3 利用 VE 時間、稼働 VE 利用率
AOBA-A
図４に，サブシステム AOBA-B の利用ノード時
間，稼働ノード利用率を 2020 年 11 月から 2022 年
8 月まで月単位に示す。運用を開始した 1 年目から稼働ノード利用率は 80%を超え，2022 年以降は90%を超える状況が続いている。4 月および 8 月の利用ノード時間および稼働ノード利用率が低いのは AOBA-A と同様の理由である。

図 5 システム構成 AOBA-1.2
2.1. ハードウェア構成
演算サーバは，SX-Aurora TSUBASA（日本電気
株式会社製）106 台で構成される。システム全体の演算性能は，2.39PFLOPS（倍精度），主記憶容量は 66.25TB，総メモリバンド幅 1.34PB/s となる。
AOBA-A と同一性能のベクトルエンジン（以下，VE）Type20B を搭載している。導入台数は AOBA-Aの約 1.5 倍であり，クラウドサービス AOBA-C と図 4 利用ノード時間、稼働ノード利用率
AOBA-B
AOBA-1.0 の利用率が想定以上に高いことから，
リクエストの混雑解消を図るため，また更なる大規模並列化プログラムの実行を要望する利用者に対応するため，計算資源の増強は急務となっている。検討の結果，次期システム AOBA-1.5 のサー
ビス開始までの延長期間を埋め合わせする，計算資源の一時的な増強を行う事になった。増設する合わせると総数 178 台になり，AOBA-1.2 では 2倍以上のベクトル演算リソースを提供することが可能になる。
ストレージシステムは，大容量のデータに高速アクセス可能な分散並列ファイルシステム
ScaTeFS（日本電気株式会社）で構築され，実効容量は 1PB である。

クラウドサービス AOBA-C の紹介

2.2. ソフトウェア構成
プログラミング言語は，AOBA-A と同様に自動ベクトル化・自動並列化機能を備えた
Fortran/C/C++コンパイラを利用できる。自動並列化機能および OpenMP による共有メモリ並列実
行と，システム構成に最適化された MPI ライブ
ラリによる，分散メモリ並列実行が可能である。
また科学技術計算ライブラリとして，VE に最適化された数学ライブラリのコレクション NEC
Numeric Library Collection(NLC)を利用できる。
アプリケーションソフトウェアの提供は行わず，
基本的には大規模並列プログラミング環境として提供する。これまでの AOBA-1.0 では実現不可能だった大規模プログラムの実行を想定している。
2.3. ネットワーク構成
これらのクラウドサービスは，NEC 神奈川デー― 39 ―

利用可能な資源量は，1 ジョブあたり最大 64VH
（512VE）とする。AOBA-A では提供できなかった 32VH（256VE）より大きい資源を必要とする大規模並列プログラムを，常時実行することが可能となった。
ジョブの実行は，既存システムと同じく，バッ
チ リ ク エ ス ト を ジ ョ ブ 管 理 シ ス テ ム Network
Queuing System V（NQSV、日本電気株式会社）に投入して行う。計算資源を共有して利用する「共有利用」を通常利用とするが，個人またはグルー
プで一定量の計算資源を占有して利用できる「占有利用」も提供する。
クラウドサービス AOBA-C の提供期間は，2022
年 10 月から 2023 年 7 月までとし，HPCI 課題利用については 2023 年 6 月末日までとする。
3.2. 利用者環境

タセンターに設置した SX-Aurora TSUBASA を，

フロントエンドサーバでプログラムをコンパイ

国立情報学研究所の学術情報ネットワーク

ルし，演算サーバへバッチリクエストとして投入

SINET6 を経由して提供する。本センターAOBA

しプログラムを実行する形態は，既存システムとを構成する一つのサブシステムとして，SSH によ同じである。ただし，フロントエンドサーバはクるリモート接続により利用する。

ラウドサービス AOBA-C 用のサーバ cfront を利用

表 1 提供するハードウェア、ソフトウェアする。
また，利用者のファイルを置くストレージもク
ラウドサービス AOBA-C のストレージシステムを利用する。AOBA-C でプログラミングの際は，あらかじめプログラムファイルやデータファイルをクラウド用のストレージシステムへ転送しておく必要がある。

3

クラウドサービスの概要

3.1. 概略、提供期間

図 6 AOBA-C 用フロントエンドサーバ、
ストレージシステム

既存システムの AOBA-A および AOBA-B の使い方に変更はなく，クラウドサービス AOBA-C を追加する形で既存サービスと連携する。既存システムの利用者番号を保有しているユーザは，
AOBA-C も含めたすべてのサービスを利用可能であるので，クラウドサービス AOBA-C を利用するための特別な利用手続きは不要である。

3.3. ログイン認証
AOBA-C においてもシステムのセキュリティを考慮し，ログインサーバとフロントエンドサー
バの 2 段構成とする。AOBA-C 用のフロントエン
ドサーバ cfront は，既存のログインサーバ login ま― 40 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

たは HPCI 用ログインノード hpcif からのみアクセ

上でプログラムの実行は禁止とする。フロントエ

ス可能とし，利用者は cfront 上でソースコードのンドサーバは，リクエストの操作やコンパイル等

コンパイルやバッチリクエストの投入を行なう。

の作業用サーバとしているためである。

利用者の公開鍵は既存システムで利用していたものと同一としているので，ローカル PC に保存済

表 2

AOBA-C のキュー構成

みの秘密鍵とパスフレーズによるログインが可能である。既存システムの利用者は改めて鍵の作成をする必要はない。新規利用者は，本センターウェブサイト上に提供される利用者ポータルの「SSH 公開鍵登録」機能を用いて，ログインのための秘密鍵を作成する。
3.4. ファイル転送
AOBA-C のストレージシステムは既存システムとは別システムとなる。そのため AOBA-C で実行するプログラムファイルやデータファイルは，

3.6. 利用負担金
共有利用の利用負担額単価は，課金対象時間あたり 125 円とし，後払いの従量制としている。既存システム AOBA-A の共有利用（従量）単価と同じである。また，占有利用の利用負担額単価は利用 VE 数 8 あたり利用期間 3 ヶ月につき 216,000

AOBA-C のストレージシステムにあらかじめ転送

円とし，AOBA-A に比べ 2 割抑えた設定にしていしておく必要がある。

る。他の研究グループのジョブによる実行待ちの転送サーバは，既存のデータ転送サーバ file とフロントエンドサーバ cfront の 2 段構成とし，file
を経由して scp(Secure Copy)または SFTP(SSH File
Transfer Protocol)にてファイル転送を行う。file お
よび cfront への接続は，3.3.ログイン認証 で設定した公開鍵と秘密鍵のペアを用いる。
転送方法として，Windows, Mac OS のターミナ
ルアプリケーションおよび linux 上でのコマンドによる操作と，scp や SFTP に対応した FTP クライ
アントアプリケーションを用いる 2 つの方法がある。具体的な操作手順は，センターウェブサイト
１に掲載しているマニュアルを参照いただきたい。

マニュアルでは，ファイル転送に必要な操作コマ
ンドや Windows アプリケーション WinSCP での設定方法を，AOBA-C 向けに解説している。
3.5. バッチリクエストの投入プログラムの実行は，バッチリクエストの投入により演算サーバで行われる。AOBA-C のバッチ
リクエストの投入は，フロントエンドサーバ cfront
で行う。既存システムからは投入できない。バッ
チリクエストの基本的な操作手順については，既存システムと同じである。ジョブスクリプトに，投入キュー名，利用 VE 数，最大経過時間を指定する。利用可能な VE 数は，AOBA-A の 2 倍となる 512VE まで利用可能となっている。表２に，AOBA-C のキュー構成を示す。
既存システムと同様に，フロントエンドサーバ

影響を受けないため，占有利用を検討の方はご活用いただきたい。

表 3 基本利用負担金【大学・学術利用】クラウドサービス AOBA-C の紹介

4

お わ りに本稿では，2022 年 10 月に運用を開始したクラウドサービス AOBA-C について紹介した。具体的な設定例や実行コマンド等の利用方法の詳細については，本センターのウェブサイト １に操作マ
ニュアルを用意しているので参照いただきたい。
他にも，本センターからのお知らせ，利用講習会
や利用相談について最新情報を発信しているのでご活用いただきたい。
また，順延していたスーパーコンピュータ
AOBA-1.5 は，2023 年の導入が決定した。総演算性 能 21PFLOPS を 超 え る 次 世 代 SX-Aurora
TSUBASA（日本電気株式会社）を，2023 年 8 月のサービス開始に向けて準備を進めている。既存
システム AOBA-A の総合演算性能を 14 倍以上に高速化・大規模化した SX-Aurora TSUBASA の次世代機を，世界最大クラスの規模で提供する。
既存の SX-Aurora TSUBASA 向けプログラム資
産はそのままで，高速化・大規模化の実現が期待される。AOBA-1.5 によるシミュレーション研究
やプログラム開発も見据えて，スーパーコンピュ
ータ AOBA をご活用いただければ幸いである。

参考文献[1] 山下毅，森谷友映，佐々木大輔，齋藤敦子，
小野敏，大泉健治，滝沢寛之，「スーパーコ
ンピュータ AOBA の紹介」，SENAC Vol.54
No.1（2021-1），pp.50-55，2021[2] 森谷友映，佐々木大輔，齋藤敦子，山下毅，小野敏，大泉健治，滝沢寛之，「スーパーコ
ンピュータ AOBA の運用状況と利用者支援について」，SENAC Vol.55 No.1（2022-1），
pp.29-32，2022[3] https://jpn.nec.com/press/202204/20220425_01.html
１

https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/aoba-c/― 41 ―

― 42 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[ 大学 ICT 推進協議会

2022 年度年次大会論文集より ]Wi-Fi プロファイルを用いた
eduroam/OpenRoaming のパスワードレス設定
後藤英昭 1) ,原田寛之 2) ,漆谷重雄 3)

1) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
2) 札幌学院大学 情報処理課
3) 国立情報学研究所

Passwordless Conﬁguration of eduroam/OpenRoaming
Using Wi-Fi ProﬁleHideaki Goto1) , Hiroyuki Harada2) , Shigeo Urushidani3)
1) Cyberscience Center, Tohoku University
2) Information Processing Division, Sapporo Gakuin University3) National Institute of Informatics
概要

教育・研究機関向けの無線 LAN ローミング基盤である eduroam は，これまで多くの機関で，ID・パスワードを使う形で運用されてきた．利用者が ID・パスワードを記憶または記録しておく必要性があり，手作業での入力の負担が大きかった．また，打ち間違いによる接続不良も，利便性を損ねていた．一方，市民一般向けのローミング基盤である OpenRoaming の開発と並行して，OS ベンダ各社は近年，Wi-Fi プロファイルを用いたウェブベースのプロビジョニング (準備，設定投入) の仕組みを提供するようになった．プロファイルは，無線 LAN の設定に必要なパラメータや証明書などを埋め込んだファイルである．これにより，WPA2 Enterprise の無線 LAN であっても，利用者が複雑な手順を踏まずに設定できるようになった．本研究では，主要な OS の対応状況を調査した．また，機関の情報システムに組み込んで Wi-Fi プロファイルを発行できるようにするためのツールキットを開発し，GitHub で公開した．これを用いると，組織のアカウントなどを用いてログイン済みのウェブサイトから，プロファ

イルを電子的手段で端末に流し込み，ID・パスワードレスな eduroam/OpenRoaming 設定を実現できる．利用者による入力ミス・設定ミスの可能性を極力排除することで，サービスの利便性と安定性の向上が期待される．

本報告では，主要な OS のウェブベース Wi-Fi プロ

1 はじめにビジョニングの対応状況を解説する．また，機関の情ある eduroam [1] は，これまで多くの機関で，ID・パ

きるようにするためのツールキットを開発したので，スワードを記憶または記録しておく必要性があり，手用いてログイン済みのウェブサイトから，プロファイ

教育・研究機関向けの無線 LAN ローミング基盤でスワードを使う形で運用されてきた．利用者が ID・パ
作業での入力の負担が大きかった．また，打ち間違いによる接続不良も，利便性を損ねていた．一方，市民報システムに組み込んで Wi-Fi プロファイルを発行で紹介する．これを用いると，組織のアカウントなどを
ルを電子的手段で端末に流し込み，ID・パスワードレ

スな eduroam/OpenRoaming 設定を実現できる．利

一般向けのローミング基盤である OpenRoaming [2]用者による入力ミス・設定ミスの可能性を極力排除す社は近年，Wi-Fi プロファイルを用いたウェブベース

れる．

の開発と並行して，OS (Operating System) ベンダ各のプロビジョニング (準備，設定投入) の仕組みを提ることで，サービスの利便性と安定性の向上が期待さ
本稿では，初めに，eduroam の接続設定の現状と課供するようになった．これにより，WPA2 Enterprise

題を説明する．続いて，最近の各種 OS におけるウェずに設定できるようになった．

する．最後に，ID・パスワードレス設定を実現するたの無線 LAN であっても，利用者が複雑な手順を踏まブベース Wi-Fi プロビジョニングの動向と技術を説明

Wi-Fi プロファイルを用いた eduroam/OpenRoaming の パスワードレス設定― 43 ―

めのツールキットを紹介する．

2 eduroam CAT と geteduroam によるeduroam 設定の容易化
2.1 eduroam の手動設定の課題

eduroam は WPA2 Enterprise (IEEE 802.1X) による安全な利用者認証と接続方法に基づくシステムである [1]．eduroam では幾つかの認証方式が利用できるが，ID とパスワードを使う EAP-TTLS (Extensible

Authentication Protocol-Tunneled Transport Layer

Security) と PEAP (Protected Extensible Authen-

図 1 eduroam installer (CAT) による接続設定．

tication Protocol) が広く利用されている．この他，
電子証明書を用いる EAP-TLS ( -Transport Layer

Security) を採用している機関もある．

EAP-TLS の場合は，電子証明書を端末にロードす

ID とパスワードの入力においても，画面に表示されたり紙に書かれたものを端末に入力する際に，1 (イる必要があるため，機関内のウェブサイトなどを通じ

チ) と l (エル) のように似た文字を間違えたり，末尾ド方式は，他にネットワーク接続手段のない場所でも，く似た他の記号を入れてしまうなど，入力ミスによるある．例えば，自分の所属機関が eduroam に参加して類似した文字を排除するなど，システム設計の工夫もて端末の設定を行う必要がある．一方，ID・パスワー

手動設定のみで無線 LAN に接続できるという利点がいないが，参加した国際会議でビジター用の eduroam

アカウントが配布されているようなケースが，これにに余計なスペースを入れてしまう，ハイフン (–) とよ

認証失敗に多くの利用者と管理者が悩まされている．
あるが，手動設定の負担と誤入力の問題は残る．

該当する．しかしながら，eduroam を十分に安全に利

2.2

eduroam CAT

定も必要で，手作業での接続設定は煩雑である．

ている．eduroam の IdP (Identity Provider) となる

eduroam の接続設定を容易にするために，eduroam

用できるようにするためには，本来はサーバ認証の設

CAT (Conﬁguration Assistant Tool) [3] が運用され

EAP-TTLS と PEAP では，利用者認証に先立っ機関の管理者が，ID・パスワードを除く設定情報を仕て，これから接続しようとする基地局とネットワー

込んだプロファイルを，予め eduroam CAT のサーバ

クが偽物ではないことを確認するための，サーバ認証に登録しておく．利用者は，eduroam CAT からこのが，利用者認証に用いられる MS-CHAPv2 のセキュに読み込ませる．これにより，図 1 のように ID・パス

局に誘導されるとパスワードが解析・窃取される恐れが可能である．

れている．

ple の iOS, iPadOS, macOS では，MDM (Mobile

者認証に使われる Inner Identity とは別に，Outer(.mobileconﬁg) が利用でき，端末に特別なアプリをが行われる．PEAP ではサーバ認証の省略もできる
リティが十分ではないため，巧妙に細工された偽基地がある．このため，サーバ認証の有効化が強く推奨さ
さらに，プライバシー保護のために，実際に利用

プロファイルをダウンロードして，eduroam installer

ワードを入力するだけで，安全な eduroam 接続設定

eduroam CAT は幅広い OS に対応している．Ap-

Device Management) 向けの共通のプロファイル形式

Identity に匿名 ID を設定することが望ましい．機関導入しなくても無線 LAN 設定が可能である．一方，能である．

自の .eap-conﬁg 形式のプロファイルが発行され，利用ワードに加えて，サーバ認証のための情報 (サーバ証み込ませることで，端末の無線 LAN 設定が行われる．

のポリシーに依って，匿名 ID を設定しない運用も可

以上をまとめると，認証方式の選択の後，ID・パス

明書の検証に使う CA (Certiﬁcate Authority) 証明書

Android と Windows については，eduroam CAT 独者がこれをダウンロードして eduroam installer に読

執筆時点で，eduroam CAT のサーバ周りのシステの名前と，サーバ証明書の SAN (Subject Alternative

ムは運用継続されているが，アプリのメンテナンスがであり，これを利用者が手作業で行うことは難しい．

が進められている．

Name) など)，および，Outer Identity の入力が必要

行われておらず，後述する geteduroam [4] への移行

― 44 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）
アクセスするためのネットワーク接続が別途必要である．Apple 以外の端末では，予めアプリを導入しておく必要もある．

3 ウェブベース Wi-Fi プロビジョニングの最新動向

図 2 .eap-conﬁg と geteduroam app による無線

LAN 設定.

3.1

プロファイルを用いた無線 LAN 設定

教 育・研 究 機 関 向 け の eduroam に 加 え て ，市 民

一般向けのセキュアな無線 LAN ローミング基盤の実現が望まれるようになり，国内では著者らによるCityroam [5] が 2018 年に，世界では Wireless Broad-band Alliance (WBA) による OpenRoaming [2] が2020 年に運用開始された．OpenRoaming では Pass-point [6] と呼ばれる仕組みが導入されているが，これは eduroam における WPA2 Enterprise と同様の設定に加えて，さらに細かいパラメータを端末に設定する必要がある．このため，手作業による設定は困難であり，設定に必要な情報をまとめたプロファイルを端

末に電子的に流し込む，プロビジョニングの仕組みが開発されるようになった．ウェブベースの Wi-Fi プロ
ビジョニングの機能を使うことで，利用者はオンライ
ンサインアップ (OSU, Online Sign-Up) の機能を用いて，煩雑な手順を踏まずにセキュアな無線 LAN に接続できるようになった．Passpoint に対応したプロ
図 3 geteduroam による接続設定.

ファイルは，特に，Passpoint プロファイルと呼ばれている．

一部のプロファイルには有効期限を設定する項目もあり，期限切れのアカウントによる大量の認証要求の2.3 geteduroam

eduroam の接続設定をさらに容易にするために，

geteduroam と い う 名 前 の ア プ リ が 開 発 さ れ て い
る [4]．geteduroam では，eduroam CAT と同じ .eap-

conﬁg 形式のプロファイルが利用できる．

執筆時点で，geteduroam の基本機能は eduroam

発生を抑制することも可能である．eduroam では大勢の卒業生の端末に設定が残っていることがローミン
グ基盤の負担になっており，有効期限が設定できることは負荷軽減に貢献すると考えられる．

次節より，代表的な OS のウェブベース Wi-Fi プロ

ビジョニングの対応状況と仕組みを説明する．

CAT のアプリと同様であるが，インタフェースの洗練

3.2

iOS/iPadOS である (図 2)．iOS/iPadOS と macOS(Per-Provider Subscription Management Object) とが進められている．対応 OS は，Android，Windows，Android (PPS MO)

Android では，Passpoint [6] で定義された PPS MO

については，eduroam CAT のウェブサイトで発行さ呼ばれる形式のプロファイルが利用される．このプロ質的には Android と Windows で特に有用なアプリと式で記述されている．利用者がウェブサイトで Pass-れるプロファイルのみを用いて設定が可能なため，実ファイルは XML (eXtensible Markup Language) 形なっている．

point 設定などのボタンをタップすると，Passpoint

をバックエンドに利用しており，ID とパスワードの入無線 LAN 設定のメニューに遷移する (図 4)．利用者

geteduroam は基本的に eduroam CAT のシステム

力はあいかわらず必要である (図 3)．また，eduroamの接続設定の際に，eduroam CAT のウェブサイトに

プロファイルが端末にダウンロードされて，自動的にが入力しなければならないようなパラメータは一切な
く，数タップの操作のみで設定が完了する．

Wi-Fi プロファイルを用いた eduroam/OpenRoaming の パスワードレス設定
3.3― 45 ―

iOS/iPadOS/macOS (.mobileconﬁg)

Apple の iOS, iPadOS, macOS の 各 OS で は ，MDM 向けの.mobileconﬁg 形式のプロファイルが共通のプロファイル形式 (.mobileconﬁg) が利用される．
この形式では，無線 LAN の一通りの設定が網羅されており，WPA2 Enterprise だけでも，Passpoint を組

み合わせても，いずれでも利用できる．

利用者がウェブサイトで Passpoint 設定などのボタ

図 4 PPS MO による Android の Passpoint 設定．

ンをタップすると，プロファイルが端末にダウンロードされる．続いて，プロファイルをインストールする操作が必要である (図 5)．利用者が入力しなければならないようなパラメータは一切なく，数タップの操作のみで設定が完了する．

プロファイルには有効期限の埋め込みも可能であり，期限切れのプロファイルを削除するように，利用者に操作を促すことができる．

.mobileconﬁg 形式のプロファイルは，XML 形式で記述されており，S/MIME (Secure / Multipurpose

図 5 .mobileconﬁg による iOS の Wi-Fi 設定．

Internet Mail Extensions) による署名に対応している．署名付き・署名なしのいずれでも利用できるが，署名なしの場合はプロファイルのインストールの際に赤字で警告が表示される．署名に用いる証明書は，OSが標準対応しているパブリック CA から発行されたものが必要である．制約条件は厳しくないので，利用者に無用な心配をさせないためにも，署名付きのプロファイルを発行することが望ましい．

3.4

Windows (ms-settings: URI スキーム)

Windows 10 および Windows 11 では，ms-settings:

図 6 ms-settings: URI スキームによる Windows

11 の Wi-Fi 設定．

Android の リ フ ァ レ ン ス 実 装 で は ，EAP-TTLS,

URI スキームを用いて，プロファイルによる無線 LANの設定が可能になっている．XML で記述されたプロファイルをウェブサイトからダウンロードする際に，URL の前に ms-settings:wiﬁ-provisioning?uri= を付けることで，Windows の「ネットワークとインター

ネット > Wi-Fi」メニューが自動的に立ち上がり，プ

EAP-TLS, EAP-SIM, EAP-AKA, EAP-AKA’ の形

ロファイルを取り込む仕組みになっている．図 6 のよpoint の機能を伴わない従来の WPA2 Enterprise のだけで，接続設定が完了する．

設定には利用できないという問題がある．

Passpoint との併用でも利用できる．EAP-TTLS やと言えるレベルに達したのが Android 10 であり，調ころ，PEAP は利用できなかった．EAP-TLS にも対式がサポートされている．PPS MO 形式は，Pass-

みの設定には対応していない．すなわち，eduroam のAndroid の Passpoint 周りの実装は，ほぼ実用的

査した限りにおいて，安定な動作には 11 以降が必要である．プロファイルには有効期限を示す Expira-tionDate の定義も含まれているが，Android 12 以前
では機能しないようである．

うに，利用者が Wi-Fi ネットワークの追加を承認する
このプロファイルは，WPA2 Enterprise のみでも，

EAP-AKA などに対応しているが，実機で検証したと応していない．Passpoint の場合でも SSID の設定が省略できないなど，まだ仕様が十分に固まっていない
ように見える．

プロファイルには XML 署名が必須で，省略はでき― 46 ―
ない．また，この署名には EV (Extended Validation)

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）
しにくいという問題があった．無線 LAN 業界でも，対応のコード署名用証明書が必要であり，非 EV の署

プロファイルの生成に各社が苦労している状況であっされて，ネットワークが追加できない．Windows 11に動作する基本的なものが必要と考え，プロファイル

名では赤字で「署名が無効です。
」というエラーが表示

22H2 アップデートでは，この制約が緩和されて，非EV の署名も受け付けられるようになった．

現在は Windows 10 の端末も数多く使われているた

た．そこで，十分に洗練されていなくても，まずは正常の生成を用意にするツールキットを開発して，GitHub

でオープンソースソフトウェアとして公開した．初めに，OpenRoaming 用のシステムを開発する事業者のめ，当面の間，EV 証明書を用いた運用が望まれる．

ために，Passpoint/OpenRoaming 向けのツールキッ

する項目が見当たらなかった．

開した [7]．続いて，同じコードをベースにしながら，

Windows 用のプロファイルには，有効期限を設定

3.5 .eap-conﬁg の利用

OS の仕組みではないが，代用品として優れた性質を持っているので，2.2 で説明した .eap-conﬁg についてここで補足説明しておく．

.eap-conﬁg は eduroam CAT や geteduroam で用トを Passpint Provisioning Tools の名称で開発，公学校・大学でも利用しやすいように，eduroam 専用にパッケージ化した eduroam Provisioning Tools を開発，公開した [8]．

Provisioning Tools は，IdP となる機関で自前のプロファイル発行システムを開発しやすいように，CGI

いられているプロファイル形式であり，XML で記(Common Gateway Interface) Perl スクリプトとしTTLS, EAP-TLS, PEAP に対応しており，Passpoint

み込みの用途でも，適応のための書き換えは難しくな述される．この形式は，WPA2 Enterprise の EAPにも限定的ながら対応している．標準的な eduroamて開発した．Perl スクリプトなので，CGI 以外の組
い．生成されるプロファイルの形式は OS ごとに異なでは世界で統一された SSID “eduroam” が用いられるが，埋め込むパラメータは共通のものが多いため，

は RCOI (Roaming Consortium Organization Iden-

利用するには，ウェブサーバ上にコードを置き，設定

るが，Passpoint による接続も規定されており，後者でtiﬁer) によって接続先の基地局が選ばれる．Open-

Roaming でも RCOI が使われていることから，この.eap-conﬁg 形式は OpenRoaming にも応用できる．

しかしながら，SIM 認証に対応していないという制約

共通の設定ファイルにまとめた．このツールキットをファイルを自機関向けにカスタマイズし，無線 LANのアカウントをデータベースから読み出すための自前のコードを追加する．

プロファイルを生成するスクリプトは，ウェブサイがある．

ト上の利用者用ポータルなど，何らかの利用者認証にduroam の運用では，ID・パスワードを手作業で入力

により，ウェブサイトにログイン中の利用者を判別し2 で述べたように，現在の eduroam CAT や gete-

ないしコピー・ペーストすることが多い．.eap-conﬁg

よってアクセス制御されている場所に設置する．これて，その利用者の無線 LAN アカウントをプロファイ

形式には UserName, Password の項目も定義されてルに埋め込むようにする．ウェブサイトのログインにな，ID・パスワードレスな接続設定が実現できる．こ定しており，SSO (Single Sign On) や，最近普及しており，予めこれらを埋め込んでおけば，手作業が不要れを実現するには，無線 LAN のアカウントを保有しは，ウェブアクセス用の認証方式を利用することを想きた FIDO2 [9] などのパスワードレス認証も利用できている各機関，すなわち IdP が，自前で UserName,

るだろう．EAP-TTLS では，もちろん内部的に ID・る必要がある．

れることはなく，無線 LAN 認証用のトークンとみな

Password を埋め込んだプロファイルを生成・発行す.eap-conﬁg 形式には ValidUntil の項目があり，有効期限の埋め込みも可能である．

4 Provisioning Tools を用いた ID・パスワー
ドレスな無線 LAN 設定

パスワードが利用されるが，これらは利用者の目に触すことができる．つまり，この意味で，「無線 LAN の

ID・パスワードレス設定」が実現できる．

Passpoint Provisioning Tools は，ほぼそのままの形でフリー Wi-Fi 向けの OpenRoaming (settlement-

free model) に利用できるように設計した．対応 OS

無線 LAN 設定に用いるプロファイルの形式が OS

は，Android 10 以上 (11 以上を推奨)，iOS/iPadOS

報が十分ではなく，正しく動作する条件や環境が見出

eduroam Provisioning Tools は，ほぼそのままの形

ごとに異なる上に，形式や署名方法に関する公開情14 以上, macOS 10 以上，Windows 10 以上である．

Wi-Fi プロファイルを用いた eduroam/OpenRoaming の パスワードレス設定
で eduroam に利用できるように設計した．対応 OS
は，iOS/iPadOS 14 以上, macOS 10 以上，Windows

10 以上であり，geteduroam で使える.eap-conﬁg 形式のプロファイルも生成できるようにした．先に説明したように，PPS MO 形式が Passpoint 専用のため，

Android では OS 単体でウェブベースの eduroam 設

定ができない．geteduroam などの外部プログラムに― 47 ―

参考文献[1] eduroam JP: https://www.eduroam.jp/(2022 年 9 月 30 日参照)

[2] WBA OpenRoaming:

https://wballiance.com/openroaming/(2022 年 9 月 30 日参照)

頼る必要がある．

[3] eduroam CAT: https://cat.eduroam.org/

したプロファイルを用いて，実際の端末画面をキャプ[4] geteduroam: https://www.geteduroam.app/

図 4, 5, 6 はいずれも，Provisioning Tools で生成チャしたものである．

ウェブベースの無線 LAN 設定には，他にネット

ワーク利用手段のない場所では使えないという不利な(2022 年 9 月 30 日参照)
(2022 年 9 月 30 日参照)

[5] Cityroam: https://cityroam.jp/(2022 年 9 月 30 日参照)点がある．しかしながら，現在はネットワークの常時[6] Wi-Fi Alliance, “Passpoint – Wi-Fi ホットス

利用できることもある．最近の学生ならば，キャンパな接続を実現.” https://www.wi-fi.org/ja/

利用が一般化しており，短時間ならば他の接続手段がポットネットワークへのシームレスでセキュア

ス無線 LAN に接続する前に，自宅のネット回線や携

discover-wi-fi/passpoint/

線 LAN ローミングが社会に普及するにつれて，オン[7] Passpoint Provisioning Tools:

帯電話のテザリングを利用できるのが普通だろう．無サイトでの接続設定が必要な機会は減ってくるものと考えられる．

5 むすび

本研究では，最近の主要な OS に組み込まれている，

ウェブベースの無線 LAN 設定機能について，技術と対応状況を調査した．また，機関の情報システムに組み込んで Wi-Fi プロファイルを発行できるようにするためのツールキットを開発した．組織のアカウントなどを用いてログイン済みの情報システムから，プロファイルを電子的手段で端末に流し込み，ID・パス
ワードレスな eduroam/OpenRoaming 設定を実現できる．利用者による入力ミス・設定ミスの可能性を極力排除することで，サービスの利便性と安定性の向上が期待される．

現時点では，OS や利用者端末の仕様や実装にまだ流動的なところが多く，現場で欲しい機能が十分に実装されているわけではない．今後も引き続き，実際のニーズに即した技術仕様の検討を進めて，OS ベンダ

や無線 LAN 業界に改良を働きかけていく予定である．
本研究の一部は，令和 4 年度国立情報学研究所公募

型共同研究の助成を受けた．Passpoint および Open-

Roaming に関する調査と開発は，国立研究開発法人情報通信研究機構 (NICT) の委託研究 Beyond 5G 国際

協働研究型プログラムにより実施した．

(2022 年 9 月 30 日参照)

https://github.com/hgot07/
PasspointProvisioningTools/(2022 年 9 月 30 日参照)

[8] eduroam Provisioning Tools:
https://github.com/hgot07/
eduroamProvisioningTools/(2022 年 9 月 30 日参照)

[9] FIDO Alliance:

https://fidoalliance.org/(2022 年 9 月 30 日参照)

― 48 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）[ 大学 ICT 推進協議会

2022 年度年次大会論文集より ]学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam における IoT デバイス・周辺機
器の接続手法の調査検討
原田 寛之 1), 後藤 英昭 2) , 漆谷 重雄 3)1) 札幌学院大学 情報処理課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
3) 国立情報学研究所
se-harada@e.sgu.ac.jp

Survey and investigation of connection methods for IoT devices andperipherals in eduroam, an academic wireless LAN roaming infrastructure
Hiroyuki Harada 1), Hideaki Goto2), Shigeo Urushidani3)
1) Information Processing Division, Sapporo Gakuin University
2) Cyberscience Center, Tohoku University3) National Institute of Informatics
概要
キャンパス無線 LAN 環境においては，WPA2 Enterprise を使用する方式が多く使われており，認証基盤を相互接続して利用者がキャンパス無線 LAN をローミング利用できる
eduroam への加入機関も年々増加の傾向にある．一方，WPA2 Enterprise を利用できないクライアントへの対応のため，WPA2 Personal とキャプティブポータルによる Web 認証を用いた独自 SSID によるキャンパス無線 LAN 環境を並行運用している機関も少なくない．
WPA2 Personal によるサービス提供については安全性の懸念点があることに加え，2022 年
現在においては利用者の PC やスマートフォンについてはほぼ全てが WPA2 Enterprise に対応していることから，札幌学院大学ではキャンパス無線 LAN を eduroam および市民向けのCityroam のみの運用とし，WPA2 Personal による独自 SSID の廃止に踏み切った．しかしながら，キャンパス内には IoT デバイスや周辺機器などをキャンパス無線 LAN に接続した
いというニーズが一定数存在する．本研究では，このような機器を eduroam にローミング接続されたキャンパス無線 LAN に接続するにあたり，ネットワークポリシーやアカウント管理における課題を明らかにすると共に，クライアント側に必要となる WPA2 Enterprise 実
装状況を調査した．また加えて個人所有の機器以外で eduroam に接続されているキャンパ
ス無線 LAN への接続を実現した事例を挙げる．

1 はじめに始してから 2017 年頃までの間は，利用者が持ち込む一部のメーカーのスマートフォンの独自実装

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam[1]は，によって，WPA2 Enterprise による無線 LAN 接

国内 348 機関（2022 年 8 月現在）
，世界 106 か国

続設定に特別な手順が必要であるなどの問題があ（地域）が参加する基盤へと成長し，参加機関のり，キャンパス無線 LAN においても独自 SSID に

構成員は相互にキャンパス無線 LAN を利用可能て WPA2 Personal（事前共有キー）によるキャプな仕組みが広く運用されている．クライアントがティブポータル認証方式を併設している例が見ら

eduroam に接続する際に用いられるのは WPA2れた．しかしながら 2022 年現在では利用者が持Enterprise（IEEE 802.1X）である．キャプティ

ち込む PC やスマートフォンのうち OS ベンダー

ブポータル認証（Web 認証）については，国立情によるサポートが継続しているものはほぼ全てが

報学研究所 eduroam JP サービス技術基準・運用

WPA2 Enterprise に標準的な手法で接続できるよ

基準[2]において安全性の問題から明示的に禁止

うになっており，持ち込み端末のためのサービスされている．eduroam JP が 2006 年にサービス開

提 供 の 観 点 か ら は 独 自 SSID に よ る WPA2

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam における IoT デバイス・周辺機器の接続手法の調査検討 ― 49 ―Personal の接続サービスは廃止できる状況にあス無線 LAN の市民への開放に対応するため，セる．

キュア公衆無線 LAN ローミング研究会 [3] が一方，キャンパス内には WPA2 Enterprise に対2017 年に次世代ホットスポット（NGH）基盤と応していない IoT デバイスや周辺機器などで，キして整備した Cityroam [4] に 2018 年より接続し，ャンパス無線 LAN に接続したいというニーズが市民へのキャンパス無線 LAN 開放を行っている．

存在する．これらは，大学が全体のサービス提供

 2021 年度までは WPA2 Enterprise に対応してのために設置するものと，利用者が自己の利用のいないデバイスの接続のため，接続方式を WPA2

ために持ち込むものに分けられるが，キャンパス

Personal としキャプティブポータル認証や MAC

無線 LAN の安全性の確保の面からは， WPA2

アドレスの事前登録を経て利用できる独自のPersonal やキャプティブポータルといった安全

SSID と，WPA2 Enterprise による独自の SSID

性に問題があるサービス提供を永続的に続けていも併用してサービス提供してきた．しかし，利用

くことは避けるべきである．

者 の 持 込 ク ラ イ ア ン ト に つ い て は ほ ぼ WPA2

本稿では，第 2 章で実際に WPA2 Personal にEnterprise に対応した状況にあることに加え，イよる独自 SSID の廃止に踏み切った札幌学院大学

ンターネット上の Web サイトの常時 SSL 化が進のキャンパス無線 LAN の構成と運用について述

み利用者が接続時にトラブルを抱えやすくなった

べる．第 3 章では，キャンパス内の IoT デバイス

こと，WPA2 Personal では偽基地局の判別が行なや周辺機器のキャンパス無線 LAN 接続にあたりえず安全性に問題があるといった懸念点を排除す

検討すべき課題を明らかにし，実際の各機器のるため，従来の独自 SSID の廃止に踏み切った．

WPA2 Enterprise 対応状況や，個人所有の機器以

現 在 ， 運 用 中 の キ ャ ン パ ス 無 線 LAN 環 境 は外で eduroam に接続されているキャンパス無線

eduroam/Cityroam のみとなっている．

LAN への接続を実現した事例について述べる．第4 章は本稿のまとめである．

2.2 独自 SSID の廃止に至る経緯
無線 LAN 環境においては，アクセスポイント

2 札幌学院大学のキャンパス無線 LANの構成と運用
2.1 札 幌 学 院 大 学 に お け る キ ャ ン パ ス 無 線 LANの構成

が SSID ごとに一定時間毎にビーコンを送信している．クライアントはプローブリクエストを周辺に向け一斉に送信し，これを受けたアクセスポイ
ントは SSID ごとにプローブレスポンスをクライ
アントに応答している．このような仕組みにより，札幌学院大学では 2011 年にキャンパス内に導キャンパス内で多数の SSID を運用している環境

入学部の違いなどから複数存在していた無線下においては，ビーコンやプローブのような管理

LAN を統合すると共に，利用可能エリアをキャン

制御用の通信でチャンネルが占有されてしまう．

パス内全域に拡張し，学生及び教職員がキャンパ

これは，利用できるチャンネル数が少ない 2.4GHz

ス内でどこでも無線 LAN 接続にできる環境を整帯の無線 LAN 環境において顕著である．このよ備した．更に 2012 年に eduroam に参加し，本学うな観点から，大学キャンパスのように限られた構成員のみならず eduroam アカウントを持つ学空間に多数のアクセスポイントを高密度で設置す外者がキャンパス無線 LAN の全てのアクセスポ

る場合，発信する SSID はなるべく少なくするこ

イントを利用できる環境を整備した．また本学でとが望ましい．本学キャンパスにおいては，各ア

は図書館やホール，産学連携拠点といった設備を

クセスポイントが eduroam/Cityroam の SSID に市民が利用することが想定されており，キャンパ加え，独自の SSID2 つの計 4 つの SSID を送出し

― 50 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）ている状況であった． 2021 年 4 月に新たに開設ていたが，レルム無しの設定では他機関訪問時にした本学新札幌キャンパスにおいては，6 階建て

は接続できない問題があった．これについては学の建屋１つに無線 LAN コントローラで管理され内に周知広報したうえで，RADIUS Proxy 側でレるアクセスポイントを 205 基設置しており，ビー

ルム無しの認証要求については拒絶するよう設定

コンやプローブによるチャンネルの占有を抑えるを変更した．

ことが利用者のキャンパス無線 LAN へのつながりやすさに寄与すると考えられた．
 また本学の構成員は，本学キャンパスでは独自の SSID に接続し，他機関訪問時にのみ eduroamに接続する利用形態を取るものが多かったが，他機関訪問時に初めて eduroam への接続トラブル（ID やパスワードの誤りなど）に気づくケースがあり，他機関での無線 LAN のスムーズな利用の面で課題があった．これは，自機関においても

図 1 札幌学院大学におけるキャンパス無線

eduroam を常用することで未然に抑制すること

LAN の VLAN とアクセスネットワーク．

が可能であるため，本学キャンパス内で本学構成員が利用するキャンパス無線 LAN を eduroam と このような経緯を経て 2022 年度に独自 SSIDする方針とした．

を廃止し，本学の構成員が本学キャンパスで利用

この実現のためには， eduroam を利用する学するキャンパス無線 LAN は eduroam に統一した．
 

外者用のネットワークと，本学構成員が利用する

これにより，本学構成員は学内・他機関訪問時

ネットワークを分離する必要がある．具体的には，を問わず常時 eduroam を使用することとなり，学学内限定公開しているサーバ等へのアクセス制限

会等で他機関を訪れた際に eduroam が利用できの必要性の他に，図書館で契約している電子ジャなかったとの相談（多くは当日に解決できず事後

ーナルは契約の関係上ゲスト利用が許可されていに相談に来られる状況であった）は減少した．まないためである．このため，キャンパス無線 LAN

た学生の留学先など本学のスタッフのサポートがにおいて認証 VLAN の仕組みを構築し，自機関の受けられない環境においても，本学が発行した

レルムによる認証は学内者向け VLAN に，自機関

eduroam アカウントの利用が増加している（外部以外のレルムによる認証はゲスト用 VLAN にクラから本学への認証要求件数による）．

イアントを収容する構成とした．ゲスト用 VLANの上流には，国立情報学研究所が提供している
eduroam アクセスネットワーク収容サービスを利用することで，ゲストがインターネットにアクセスする際の接続元 IP アドレスについても学内者のものとは別になっている（図 1）．
また，自キャンパス内の eduroam においては，
本学で発行したアカウントについてはレルムを付与して設定するよう案内していたものの，実際にはレルム無しでの認証も可能としていた．利用者にとっての接続トラブルを減らすことを目的とし

2.3 独自 SSID の廃止で生じた課題
独自 SSID においては，利用者の持込クライアン
トだけではなく，プロジェクター等の周辺機器な
ど，WPA2 Enterprise に対応していない機器が一部収容されていた．独自 SSID の廃止に伴い，現状こ
れらの機器については学内 LAN から切断し，それぞれの機器に対してアドホックでクライアントが接続して利用する方式としている．しかしながら
例えばプロジェクターにおいては，クライアントから投影しながら学内 LAN に接続したいといったニーズには対応することができない．この解決

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam における IoT デバイス・周辺機器の接続手法の調査検討 ― 51 ―のためには，プロジェクター等の周辺機器をては，eduroam IdP におけるアカウント管理とし

eduroam によるキャンパス無線 LAN に収容するこて“全てのアカウントは，当該の機関が管理するとが必要となる．このような機器の接続にあたっ

有効な利用者情報に基づかなければならない”とてどのような点に留意すべきか，現状を調査して規定されている．このため， IoT デバイスや周辺整理し実現可能性を検討することとした．

機器などを大学側がキャンパス無線 LAN に接続するにあたっては，接続に用いるアカウントは3 eduroam へのキャンパス内 IoT デバイ
スや周辺機器の接続
3.1 前提条件と検討すべき課題
IoT デバイスや周辺機器が eduroam に接続する
ためには，まず機器側が WPA2 Enterprise による接続をサポートしている必要がある．機器自身がこれをサポートしていない場合は，何らかの中継装置を用いて eduroam と機器を相互接続することも考えられるが，この場合は当該機器の利用に

eduroam アカウントではなく，あくまで自機関のキャンパス無線 LAN に WPA2 Enterprise で接続するためのアカウントとして発行する必要がある．
本学においては，仮に当該機器が他機関に持ち出されたとしても他機関のキャンパス無線 LAN を
eduroam クライアントとして利用することがな
いよう，認証情報のレルム等を自機関でのみ有効なものとしている．
3.2 2022 年現在の周辺機器等のサポート状況

あたりどのようなネットワークにおける接続性

そこでまず，キャンパス内で主に利用されてい（リーチャビリティ）が必要なのかも合わせて検るネットワーク接続が必要な周辺機器を洗い出し，討する必要がある．例えば，測定値をクラウドに

その WPA2 Enterprise による無線 LAN 接続のサ送信するセンサーのような IoT デバイスは単にイ

ポート状況を確認することとした．

ンターネットへのアクセスがあればよいが，プロ
ジェクターやプリンターのように利用者の持込ク
ライアントと双方向に通信して動作するものは，
当該機器が学内 LAN 側から検出できることや，
学内 LAN 上の他のクライアントとの相互通信が必要となる．札幌学院大学においては，キャンパ
ス無線 LAN クライアント間の通信については無線 LAN コントローラ側で遮断するクライアント
アイソレーションの構成にて運用しているため，
このような機器の運用についてはネットワークのポリシーに手を加える必要がある．
また，IoT デバイスや周辺機器は不特定多数がキャンパス施設内に無人で設置されることがある
ため，機器の盗難や設定情報へのアクセスにより認証情報が漏洩することは避けなくてはならない．
設定情報へのアクセスは管理者パスワード等で防止できる機器もあるが，平文で EAP-TTLS の認証
情報を格納するような 機器については注意しなければならない．
さらに，eduroam JP サービス運用基準におい3.2.1 プロジェクター（セットトップボックス）

キャンパス内に設置されているプロジェクタ
ーの一部には，セットトップボックス（STB）と呼ばれる持込クライアントからの入力映像や，
各種ストリーミングサービス等の受信映像をプ
ロジェクターに投影できるものがある．代表的な STB としては，Apple の Apple TV，Googleの ChromeCast，
Amazon の Amazon Fire TV，
また汎用的な機器として内田洋行の Wivia [5]がよく利用されている．Apple TV は管理者がプロ フ ァ イ ル を 適 用 す る こ と で WPA2Enterprise による無線 LAN に接続可能である．
一 方 ， ChromeCast や Amazon Fire TV は
WPA2 Enterprise に対応していない．Wivia についても従来対応していなかったが，最新のWivia R+（2021 年 12 月～）については標準でWPA2 Enterprise (PEAP/MSCHAPV2 またはEAP-TTLS/MSCHAPv2)に対応している．但し，キャンパス無線 LAN 上で PC 等と Wivia が相― 52 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

互通信することとなるため，無線 LAN クライ

サイネージ導入担当部署と事前にコンテンツ更アント間の通信を遮断するポリシーで運用して新方法について調整しておくことが重要となる．

いる場合は注意が必要となる．Wivia について
は有線 LAN も搭載されているため，本学では有線 LAN で学内 LAN に接続することを原則としている．
3.2.2 プリンター

3.2.4 サーマルカメラ・防犯カメラ
コロナ禍の対策の１つとして，キャンパス建屋の入館時に検温を行うサーマルカメラが設置されている．本学ではスリーアールソリューションの3R-TMC03 を採用しているが，利用者への検温とキャンパス内には，利用者が共同で利用でき音声による注意喚起のみの運用で設置している．

るプリンターが設置されており，現状は全て有

当該機器は有線/無線のネットワークインターフ

線 LAN による．しかしながら教員からはまれにェースを搭載していない．また，導入時に他に提研究室内での無線 LAN によるプリンター接続案があった機器として HIKVISION の製品があについて相談があることから，合わせて調査しるが，こちらは有線 LAN インターフェースを有た．2022 年 8 月の大学生協カタログに掲載されしている．サーマルカメラにおいて無線 LAN 接ているプリンターメーカーは，ブラザー，エプ

続が必要なものは確認できなかった．

ソン，NEC，OKI，キャノン，リコーであった．

キャンパス各所に設置している防犯カメラにつ

各社共に WPA2 Enterprise による無線 LAN 接続

いては，学内 LAN に接続せずローカルで運用しに対応している機種が販売されている．ただしているものと，学内 LAN に接続しレコーダー等

安価な機種においては WPA2 Enterprise 非対応に映像送信しているものがある．いずれも設置にのものが多いため注意が必要である．また，プ

あたっては施設に工事を伴って設置することがほ

ロジェクターと同様に無線 LAN クライアント

とんどであり，今後もあまり無線 LAN への接続

間の通信となるため，現在の本学のネットワーのニーズは本学ではないと考えられる．

クポリシーでは利用に問題が生じる．
3.2.3 サイネージ

キャンパス内には，複数個所に従来の掲示板を置き換える目的でサイネージが設置されている．学内 LAN とは接続されておらずローカルで運用されているものあるが，一部はコンテンツ

一方で，研究室等では小型の Wi-Fi 接続できるカメラを研究等の目的で設置することがある．アトムテックの ATOM Cam 2 は非常に安価でありよく利用されているが，実装されている無線 LANへの接続方式は WPA2 Personal に留まっている．
3.2.5 施設設備管理系

配信サーバがクラウド上にあり，コンテンツ更キャンパス内の空調機器等，施設設備管理装

新のためにインターネットへのアクセスが必要

置等の一部には，ネットワーク接続により集中である．本学で運用中のサイネージについては，管理を行っているものがある．本学においては全て制御部に Windows が使用されており，

学内 LAN に専用の VLAN を設定し，全て有線

WPA2 Enterprise によるキャンパス無線 LAN へ

LAN での接続を行っているため，無線 LAN 接の接続は容易である． 但し，EAP-TLS による接続の要望はいまのところない．また機械室等は続については，設置個所によっては証明書の定キャンパス無線 LAN のエリア外であることが期的な更新作業の負荷に注意する必要がある．

多く，そのような点からも有線 LAN での接続

また，コンテンツの更新のために学内 LAN 上のが多いものと考えられる．

他のクライアントと相互通信が必要な場合は，

 また一部の部屋の入退室・施錠解錠に IC カ

ネットワークポリシーにより利用できないため，

ードリーダーを使用している．これは現状，キ

学術無線 LAN ローミング基盤 eduroam における IoT デバイス・周辺機器の接続手法の調査検討 ― 53 ―ャンパス内に物理的に独立した LAN を構築しており，キャンパス LAN とは接続されていな
い．
3.2.6 その他の IoT デバイス

本学では設置事例がないが，IoT 機器においては内部に Wi-Fi を内蔵するマイクロコントロー
ラがよく利用されている．特に，ESP32 チップ[6]は低コスト，低消費電力であり，これを搭載する ESP32 モジュールは多く利用されている．
こ れ を 利 用 し て 小 山 高 専 学 内 無 線 LAN のWPA2 Enterprise への接続が可能な IoT デバイ
ス の 試 作 が 行 わ れ て い る [7] ． 認 証 情 報 はArduino IDE のスケッチファイルに平文で記述する実装[8]を元にしているため，EEPROM の吸い出しによる認証情報の漏洩等に注意する必要がある．
また ESP32 においては，WPA2 Personal であればスマートフォンからアプリ経由で設定が行える ESP-TOUCH プロトコル[9]と SDK が提供されている．この仕組みを利用するなどして，将来的には ESP32 を利用する組み込み機器のようなヘッドレスデバイスにおいても，
WPA2 Enterprise による接続時のアカウントの登録や確実な失効を行う手法の開発に繋げられる可能性がある．

図 2 PC 自動貸出ロッカー
貸出 PC は全て学内の Active Directory にコン
ピュータとして登録されており，学生は貸出 PC 起
動後に自分の Active Directory アカウントにてログインして利用を開始する．この際，AD アカウン
トでの認証にはネットワーク接続が必要であることから，貸出 PC はログイン前の時点でキャンパ
ス無線 LAN に接続されている必要がある．これは，Active Directory のグループポリシーにおいて、ユーザーログオン前にコンピュータの認証としてワイヤレスネットワーク接続を行うよう設定することで実現している（図 3）．当該ポリシーにより，ユーザーがログインする際に AD アカウン
トによるキャンパス無線 LAN への認証が再度行われる．

3.3 個人所有の機器以外で，eduroam への接続を実現した例
2021 年度に開設した新札幌キャンパスでは，学生が学生証を用いて無人の貸出ロッカー（図 2）より自動で貸出を受けられるノート PC を 80 台配
置した．貸出 PC は貸出ロッカーへの格納中に充電とディスクイメージ配信サーバからのイメージ
受信・復元を兼ねて USB Type-C ケーブルで有線
LAN により学内 LAN に接続されている．学生に

図 3 貸出 PC に適用したグループポリシー

より貸出手続きが行われると貸出ロッカーの１つが自動で開錠され利用可能な状態となり，貸出 PC

この一連の動作において WPA2 Enterprise のは USB Type-C ケーブルの抜去以降は全てキャン

PEAP 認証に用いられるユーザー名は下記の通り

パス無線 LAN に接続された状態で動作する．

となる．

― 54 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）１）起動直後（コンピュータの認証）
host/コンピュータの FQDN 名[3]２）ユーザーのログイン時（ユーザの認証）
AD ドメイン名¥ユーザー名
キャンパス内の無線 LAN アクセスポイントからの認証要求を処理する RADIUS Proxy におい

[4]
[5]

ては、通常想定されている eduroam アカウント以外の上記の認証要求についても，自機関の上位サーバに転送するようルールを記述している．具体[6]

的には、FreeRADIUS で構築した RADIUS Proxyの sites-available/default において， StrippedUser-Name が上記１）または２）に合致する場合[7]

は自機関の上位サーバに転送するようにしている．
いずれも，eduroam JP ではルーティングされないレルムであり，また Active Directory は学外からは直接参照できないため，本学キャンパス内[8]での利用に限定される，という仕組みを実現して
いる．

4 まとめ
本 稿 で は ， 札 幌 学 院 大 学 に お け る WPA2Enterprise による eduroam/Cityroam でのキャン
パス無線 LAN 統合と WPA2 Personal による独自
SSID の廃止により生じた IoT デバイス・周辺機
器のキャンパス無線 LAN への接続における課題について調査した．また，通常の個人の持込端末と異なり，不特定多数の学生が貸出利用する貸出PC においても，利用者を紐づけてキャンパス無線
LAN 配下で運用できることを示した．今後，さらに無人で運用される人が介在しない機器の接続についても検討を進めていきたい．本研究の一部は，
令和 4 年度国立情報学研究所公募型共同研究の助成を受けた．

参考文献[1] eduroam JP: https://www.eduroam.jp/(2022 年 9 月 28 日参照)
[2] 国 立 情 報 学 研 究 所 , “ 国 立 情 報 学 研 究 所
eduroam JP サービス技術基準・運用基準.”:[9]https://www.eduroam.jp/document/81/（2022 年 10 月 11 日参照）
セキュア公衆無線 LAN ローミング研究会（NGHSIG）: https://nghsig.jp/（2022 年 9 月 28 日参照）
Cityroam: https://cityroam.jp/（2022 年 9 月 28 日参照）
株式会社内田洋行，ワイヤレス画面転送装置
Wivia[ワイビア] :https://www.uchida.co.jp/wivia/（2022 年 9 月 28 日参照）
Espressif Systems, ESP32.:
https://www.espressif.com/en/products/socs/esp32/（2022 年 10 月 11 日参照）
加藤康弘,“ESP32 モジュールの開発環境構築と IoT 機器の試作.”，第 24 回高専シンポジウ
ム 講演要旨集 PI-33:
https://www.oyamact.ac.jp/24sympo_bk/contents/24sympoyoushi.html（2022 年 10 月 11 日参照）
JeroenBeemster/ESP32-WPA2-Enterprise:https://github.com/JeroenBeemster/ESP32WPA2-enterprise/（2022 年 10 月 11 日参照）
Espressif Systems, ESP-Touch Overview:https://www.espressif.com/en/products/software/e
sp-touch/overview/（2022 年 10 月 16 日参照）

SENAC Vol. 56, No. 1（2023. 1）[報― 55 ―

告]第  回高性能シミュレーションに関するワークショップ :663 を開催しました
スーパーコンピューティング研究部滝沢寛之
東北大学サイバーサイエンスセンターは、ドイツのシュトゥットガルト大学高性能計算セン
ター +/56 、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 -+3&1 、+3&, コンソーシアムおよび 1(& のご協力を得て、 年  月  日 月 ～ 日 火 に高性能計算に関する国際ワークショップ「第  回:RUNVKRSRQ6XVWDLQHG6LPXODWLRQ3HUIRUPDQFH :663 」を開催しました。本ワークショップは、国際的に活躍している計算科学の研究者及びスーパーコンピュータ
設計者を招いて、高性能・高効率大規模科学計算に関する最新の研究成果の情報交換を行うとともに、今後のスーパーコンピュータの研究開発のあり方を議論することを目的としています。
第  回 :663 では技術講演として全部で  件の発表があり、日本、ドイツ、サウジアラビ
アの研究者により、+3& 技術動向、+3& システム評価、アプリケーション開発の幅広い分野のトピックの講演がありました。 名もの参加登録があり、すべてのセッションで多くの方々にご参加いただきました。
海外からは、+/56 センター長の 0LFKDHO 5HVFK 氏によるドイツにおける +3& 技術開発と将来展望に関する講演、ドイツ気候計算センター '.5= センター長の 7KRPDV/XGZLJ 氏による同センター新 +3& システムに関する講演、キング・アブドゥッラー科学技術大学 .$867 の +DWHP/WDLHI 氏による行列ベクトル積実装と様々なシステム上での性能評価に関する講演などがありました。
日本からは、神戸大学理学研究所の坪倉誠氏、京都大学の深沢圭一郎氏、東京大学の加藤千幸氏、大阪大学の伊達進氏、核融合科学研究所の沼波政倫氏、神戸大学の横川三津夫氏に加えて、多数の 1(& の技術者が講演を行いました。さらに、主催である東北大学サイバーサイエン
スセンターからも、スーパーコンピュータ $2%$ の将来展望など合計  件の講演を行いました。
今回の :663 は、新型コロナウイルス感染対策のために聴講者はオンライン参加のみに限定
し、講演者と関係者のみが仙台会場で現地参加するというハイブリッド形式での開催となりました。新型コロナ流行後、海外の講演者も含めて仙台会場に集まるのは  年  月の第  回
:663 以来、 年半ぶりです。今冬も新型コロナ流行の波が来るのは避けられそうにありません
が、次回は以前のように聴講者も含めて現地参加できることを願っています。
第  回 :663 に関するその他の詳細は、以下のページをご覧ください。
KWWSVZZZVFFFWRKRNXDFMSZVVSMDLQGH[KWPO

― 56 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

SENAC Vol. 56, No. 1（2023. 1）― 57 ―

[報 告]
[報 告]

シュトゥットガルト大学高性能計算センターとの研究協定を締結しました

東北大学サイバーサイエンスセンターとドイツシュトゥットガルト大学高性能計算センター(Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, HLRS) （以下「HLRS」という。）は、これまでの高性能計算に関する協力関係をより一層強化発展させるために、連携・協力に関する協定を締結しました。HLRS と当センターは、高性能計算に関するワークショップ(Workshop on Sustained
Simulation Performance, WSSP)を年 2 回のペースで開くなど、最新の研究成果に関する情報交換や連携を継続的に続けてきました。また、これまでに研究者の受入など、相互の人材交流も行ってきました。
本協定の締結に基づいてこれまでの取り組みを今後も継続し、さらには新しい連携の可能性も模索して、連携関係をさらに発展させていきます。
協定締結期間：2023 年４月１日～2028 年 3 月 31 日

（写真左から）サイバーサイエンスセンター 滝沢副センター長
シュトゥットガルト大学高性能計算センター（HLRS）レッシュセンター長
サイバーサイエンスセンター 小林センター長特別補佐
HLRS のご紹介
シュトゥットガルト大学高性能計算センター (Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart,
HLRS)は、ドイツ初の国立高性能計算センターとして 1996 年に設立されました。ヨーロッパ有数の大規模高性能計算システムを運用し、ドイツ国内のみならずヨーロッパ全体の様々な科学
技術計算分野を支えています。
HLRS ウェブサイト

― 58 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）［スーパーコンピュータ AOBA のお知らせより］
東北大学サイバーサイエンスセンター大規模科学計算システムウェブサイトに掲載されたお知らせの一部を転載しています。

https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/information/

AOBA-A, AOBA-C 向けマニュアル「プログラム開発・実行環境利用手順書」の修正について

AOBA-A および AOBA-C での MPI プログラムを実行するジョブスクリプトの記述方法について、マニュアルの修正を行いました。記述を見直すことでプログラムの実行性能が改善するなどの効果が得られる場合があります。
修正点：mpirun のコマンドオプションに -venode を指定する（必須）
修正前コマンドイメージ： mpirun -np32./a.out
修正後コマンドイメージ： mpirun -venode -np32./a.out
AOBA-Aプログラム開発・実行環境利用手順書ダウンロード(共同利用支援係）

計算機利用負担金の請求について

2022 年度の計算機利用負担金の請求（請求書の送付または学内振替請求）も、10 月上旬（4〜9 月利用分）と 4 月上旬（10〜3 月利用分）の年 2 回となります。4 月上旬の利用負担金請求は、次のよ
うに実施いたします。
1．通常の請求【連絡の必要なし】
2022 年 10 月から 2023 年 3 月末までの利用実績に基づき、4 月上旬に請求を行います。（4〜9 月
利用額が 5,000 円未満であった場合は、4 月上旬の請求に加算します。）
2．4 月上旬より前に請求が必要な場合【連絡の必要あり】
請求書到着期日の 10 日前までに利用金額を確定し、請求を行います。
共同利用支援係（cc-uketuke[at]grp.tohoku.ac.jp）まで早めに、請求書の到着期日をお知らせください。請求金額確定日以降の利用分は、4 月上旬に請求を行います。現在の利用負担金については、利用者ポータルで確認ができます。（課金システムの日次処理により、表示される請求予定額と実際の請求金額が異なることがあります。）
ログインページ -> PJ 課金明細 「今期請求予定額」（共同利用支援係）

SENAC Vol. 56, No. 1（2023. 1）― 59 ―― SENAC 執筆要項 ―１．お寄せいただきたい投稿内容
サイバーサイエンスセンターでは、研究者・技術者・学生等の方々からの原稿を募集しております。
以下の内容で募集しておりますので、皆さまのご投稿をお待ちしております。なお、一般投稿いただ
いた方には、謝礼として負担金の一部を免除いたします。
・一般利用者の方々が関心をもたれる事項に関する論説・センターの計算機を利用して行った研究論文の概要
・プログラミングの実例と解説・センターに対する意見、要望
・利用者相互の情報交換

２．執筆にあたってご注意いただく事項(1)原稿は横書きです。
(2)術語以外は、「常用漢字」を用い、かなは「現代かなづかい」を用いるものとします。
(3)学術あるいは技術に関する原稿の場合、200 字～400 字程度のアブストラクトをつけてください。
(4)参考文献は通し番号を付し末尾に一括記載し、本文中の該当箇所に引用番号を記入ください。
・雑誌：著者,タイトル,雑誌名,巻,号,ページ,発行年
・書籍：著者,書名,ページ,発行所,発行年
３．原稿の提出方法
原稿のファイル形式は Word を標準としますが、PDF での提出も可能です。サイズ*は以下を参照してください。ファイルは電子メールで提出してください。
－用紙サイズ・文字サイズ等の目安－
・サイズ：A4
・余白：上＝30mm 下＝25mm 左右＝25mm 綴じ代＝0
・標準の文字数（45 文字 47 行）
・表題＝ゴシック体 14pt 中央 ・副題＝明朝体 12pt 中央
・氏名＝明朝体 10.5pt 中央
・所属＝明朝体 10.5pt 中央
・本文＝明朝体 10.5pt
・章・見出し番号＝ゴシック体 11pt～12pt*余白サイズ、文字数、文字サイズは目安とお考えください。
４．その他(1)一般投稿を頂いた方には謝礼として、負担金の一部を免除いたします。免除額は概ね 1 ページ
1 万円を目安とします。詳細は共同利用支援係までお問い合わせください。
(2)投稿予定の原稿が 15 ページを超す場合は共同利用支援係まで前もってご連絡ください。
(3)初回の校正は、執筆者が行って、誤植の防止をはかるものとします。
(4)原稿の提出先は次のとおりです。
東北大学サイバーサイエンスセンター内 情報部情報基盤課共同利用支援係
e-mail cc-uketuke@grp.tohoku.ac.jp
TEL022-795-3406

― 60 ―

SENAC Vol. 56, No. （1 2023. 1）

スタッフ便り
 研究室を片平から青葉山に移して、 年が経過しました。 サイクル、それぞれのシーズンを過ごしてみて、改めて青葉山の自然の美しさを再認識しています。
 周りがそもそも青葉山の大自然に囲まれているので
笑 、それほど目立たないためか、あまり言及する人がいませんが、実は本センターは、植栽がとても充実しています。見えるところでも、春紅葉、躑躅、椿、
銀杏、レッドロビン、ハナミズキ、ソメイヨシノ、などなど。裏庭もあって、そちらにも何種類か植わっています。今年は、とある理由により夏の終わりに強剪定を実施したため、残念ながら銀杏の紅葉は見られませんでしたが、それぞれの季節でこれらの木々の成長や変化が楽しめます。周囲の新しい建物ではなかなかこれほどの充実ぶりはなく、このエリアでは本センターが異彩を放っていると言っても過言ではないでしょう。昔ながらの国立大学のセンターっぽさを残しています。
また、センター本館の入口から入ると、玄関の真ん中に、職員がメンテナンスしてくれている生け花が置かれていて、来訪者の心を和ませてくれています。私自身も毎日、外の植栽や、この生け花を眺めて、日々、心穏やかにセンター業務に取り掛かれています。
そんな、自然を愛する(?)、昔ながらの当センターですが、中身については日々成長・変化を続けています。昨年  月の改組で  研究部が新設され、 月には新研究部に外部から新教授を迎え入れるな
ど、組織に新しい風が吹き込んでいます。また、センターの中核であるスパコンは、今年  月に大幅増強が予定されていて、それに向けた作業が進行中。さらに、キャンパスネットワーク 7$,16 も、
6,1(7 接続が強化されるとともに、学内のコアネットワークも今年更新を行って、高速化される予定です。これらの基盤整備によって、センター利用者の皆様には、これまで以上に充実したサービスを提供することが可能となると思いますので、ぜひご活用いただければと思います。 菅沼 
令和もあっという間に  年。 年振りに行動制限のないお正月でしたが、皆様どう過ごされたでしょうか。私は元旦に近場の神社に初詣に行ったのですが、駐車場への待機車列から始まり、いつもそれほど混んでいない境内にも参拝者の列、おみくじの代金箱から溢れている小銭、と驚きの光景を目の当たりにしました。「こんなに人が多いのは初めてみた」と並んでいる方々も驚いていました。ち
なみに、おみくじは末吉で「物事は時間が解決してくれるのを待ちましょう」とのことでした…。
そして仙台と言えば初売りですが、今年は人出も大分戻ってきたようで、某百貨店では  月  日の開
店前には  人の列が出来ていたそうです（それでもコロナ前の  割というから驚きですが）。:LWK
コロナ時代、引き続き感染対策には気を付けつつ過ごしていきたいと思います。本年もよろしくお願
いいたします。（.1）


6(1$& 編集部会
滝沢寛之 水木敬明後藤英昭 高橋慧智
今野義則 早坂和勝大泉健治小野敏 斉藤くみ子    

令和  年  月発行編集・発行 東北大学      サイバーサイエンスセンター      仙台市青葉区荒巻字青葉       郵便番号 
3') 作成  株式会社 東誠社ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ AOBA ࢩࢫࢸ୍࣒ぴィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒

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Vol.56 No.1 2023-1[巻頭言]
6G時代における高速コンピューティングの役割 …………………………… 加藤寧[共同研究成果]
長期（2001‒2020年）日本域を対象とした
領域大気再解析の再現性検証 ………………… 福井
真・曽我 大輝・小原 涼太
臼井健・瀧口 海人・小野 佳祐
廣瀬 大河・松島 沙苗・白川 栄一
伊藤 純至・岩崎 俊樹・山崎
剛
斉藤 和雄・瀬古弘
熱分解反応シミュレーションにおける温度の変動 ……………………………………… 松川

嘉也・松下

洋介・青木

秀之

1

3

6

近傍界領域におけるリフレクトアレーの設計法 …………… 今野

佳祐・陳

強 13

複数領域FDTD法を用いた大規模モデル電磁界散乱特性の解析 ………………………… 有馬

卓司・宇野

亨 19

リカレント型ビット演算による多様な縦渦挙動の創発― 縦渦挙動を支配する本質的なパラメータは何か？ …………………… 松岡

浩 24[大学ICT推進協議会 2022年度年次大会論文集より]クラウドサービスAOBA-Cの紹介 …………… 大泉 健治・森谷 友映・佐々木大輔 37
齋藤 敦子・山下
毅・小野
敏
滝沢 寛之
Wi-Fiプロファイルを用いたeduroam/OpenRoamingのパスワードレス設定 …………………………… 後藤 英昭・原田

寛之・漆谷

重雄 42

学術無線 LAN ローミング基盤eduroamにおけるIoTデバイス・周辺機器の接続手法の調査検討…… 原田

英昭・漆谷

重雄 48

[報 告]
第34回高性能シミュレーションに関する
ワークショップ(WSSP)を開催しました ……………………………………… 滝沢

寛之 55

寛之・後藤

シュトゥットガルト大学高性能計算センターとの研究協定を締結しました …………

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[スーパーコンピュータAOBAのお知らせより]
AOBA-A, AOBA-C向けマニュアル「プログラム開発・実行環境利用手順書」の修正について …………………………………………………………………………………

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計算機利用負担金の請求について …………………………………………………………

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執筆要項

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スタッフ便り……………………………………………………………………………………

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