jh190056‐MDH
HPCと高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム実証試験（代表）村田健史、（副代表）深沢圭一郎、江川隆輔、菅沼拓夫、建部修見、樋口篤志、Pavarangkoon Praphan、山本和憲、片桐孝洋、荻野正雄、嶋田創、岡部寿男、木村映善、大川恭行、前原一満、岡村耕二、笠原義晃、南里豪志、小野謙二、木村智樹、垰千尋、土屋史紀、北元、村上豪、水原隆道、影林佑哉、柿澤康範、村永和哉、鵜川健太郎、菊尾勇、野呂賢、後藤悠、山地正倫、有馬大輔、森良太、金城裕也、水井賢文、森本賢治、長門剛史

jh200038‐MDH
HPCと高速通信技術の融合による大規模データの拠点間転送技術開発と実データを用いたシステム実証試験（代表）村田健史、（副代表）深沢圭一郎、江川隆輔、菅沼拓夫、建部修見、樋口篤志、Pavarangkoon Praphan、山本和憲、片桐孝洋、荻野正雄、嶋田創、岡部寿男、木村映善、大川恭行、前原一満、岡村耕二、笠原義晃、南里豪志、小野謙二、木村智樹、垰千尋、土屋史紀、北元、村上豪、水原隆道、影林佑哉、柿澤康範、村永和哉、鵜川健太郎、菊尾勇、野呂賢、後藤悠、山地正倫、有馬大輔、森良太、金城裕也、水井賢文、森本賢治、長門剛史

2018年度課題：HpFPの基礎性能検証①②③④

HpFP2の新しい輻輳制御についての技術開発とSINET5上での試験
HpFP2を基盤として開発したファイル転送ツール（HCP）の各拠点へのセットアップと基礎通信テスト
HCPを用いた拠点間でのドメイン研究データ高速伝送
Gfarm ストレージの高速化の実証実験

2019年度課題：HpFPツールの実データへの応用
①
②
③

通信技術
開発

アプリ開発

AIを用いた気象衛星データからの気象情報抽出とTDWを活用した地域防災への活用システム開発
高性能シーケンサーデータの高速伝送とゲノム情報可視化のためのコンカレント処理システムGfarmストレージの高速化の実証実験
広域分散映像IoTデータの深層学習による情報抽出

システム化

2020年度課題：拠点間高速通信を用いたデータ利活用システム構築①②

HpFPプロトコルを基盤としたビッグデータ解析のための広域分散クラウド
気象衛星ひまわりデータリアルタイム処理、大規模可視化および地域気象との連携

3

防災ICTのキーワードは“リアルタイム”
国際展開

ひまわりリアルタイム
•
•
•
•
•

•

リアルタイム（最短で10分以内）にすべて（全16バンド画像＋可視画像）を提供
全画像で最高解像度の画像（最高で500m解像度）を提供
アジア圏を中心に12言語化
Webアプリ／スマホアプリ
ひまわりクラウド（気象庁）とVLAN接続／HpFPツールによってさらに高速化（2020年度～）
運用開始からの全データ提供（気象庁でも実施していない）「気象衛星データを1ビットも漏らさず最高解像度でリアルタイム提供」••

JGN／SINET
利活用

ひまわり＋気象データ＋IoT
センサー（リアルタイム）

超高速データ通信（HpFP）技術（リアルタイム性向上）
並列分散可視化処理（大量タイル画像のリアルタイム生成）•

JGNを活用したひまわりリアルタイムミラーサイト（2017～）

地域展開
千曲川
30mm/hを超える豪雨エリア••

利用者数は年々増加（海外利用比率増加）
2019年10月（台風19号時）は50万アクセスが集中•

千曲市あんずプロジェクト（2018～）

設置カメラによる千曲川増水（リアルタイム）

そらまめくん追加予定

4

5

気象データ利活用①

図２ ひまわりリアルタイム（左）とGOESリアルタイム（右）図A２ 2018年と2019年のひまわりリアルタイムWebアクセス数（年間で約300万ページビュー）：台風19号（2019年10月）は他の台風時と比較してもアクセスが突出（50万アクセス以上）していることが分かる。
6

気象データ利活用②

図４ ひまわりリアルタイムWebのアジア諸国へのミラーリング

図３ 地域気象Web GIS(JST/CREST、JST/eASIA、NIIデータサイエンス、NICT地域連携などプロジェクト成果融合)7

ひまわりゲーム（気象教育）

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Receiving system

Transmission system
Relay Server

Movie file

Image file

Monitoring

WAN

京都大NICT

Deep learning
Image processingUser
Web Server

GPGPU computer
Super Computer

JGN

Storage

九大・名古屋大
NICT
Tiled Display Wall

Kyoto University

映像IoT技術

鳥の目・魚の目・虫の目見守り
270度～350度スキャン

鳥の目カメラ虫の目カメラ（画角固定）

魚の目カメラ（手持ち）‐ 10 ‐

11【参考】レジリエント⾃然環境計測IoT技術による⾼度耐災害社会のイメージ
鳥の目カメラ

火災
監視

BS衛星

火山
監視

LPWA衛星

電力
消失

津波
監視

自立型LPWA通信システム

超低周波音
センサー

土砂災害

水門制御

マルチホップ型
長距離伝送

発電
予測

砂防センサー（伸縮計、傾斜計…）インテリジェントシングルボード（エッジ処理）

気象ステーション

交通渋滞

水災害

交通
事故

時空間
3次元WebGIS
連動可視化

虫の目カメラ

家庭用BSアンテナ
水位計
環境センサー
高齢者
見守り

河川氾濫

室内環境
魚の目カメラ

犯罪
被害

雨域
推定
AI並列処理研究開発用
クラウド

映像IoT技術とJHPCN計画
NICT広域IoTカメラ網
オーロラモニタリ
ング

京都大千葉大データ処理サーバ
スパコン（並列型TensorFlow）
大規模ストレージ（全期間画像データ保存）

雨雲モニ
タリング

36面TDW（ChOWDER）

九州大

多面TDW
（ChOWDER）

地滑りモ
ニタリン
グ

SINET5
理研

星モニタ
リング

JGN
多面TDW
（ChOWDER）

河川モニ
タリング

名古屋大

降雪（積雪）モニタリング

Webサーバ（大規模画像表示
Webアプリ）
分散ストレージ（大規模可視化処理）

NICT

高解像度ディスプレー
OpenGL高速可視化ツール

虫の目カメラ（長野県千曲市上山田CCカメラ閲覧画面）
2019年10月12日••

万葉橋欄干直下まで水位が上がっていることが分かる。
‐ 13 ‐
夜間については街灯の下に取り付けることでもう少し河川の様子を確認できることが期待される。

虫の目カメラWeb（長野県千曲市雨宮カメラ管理画面）

各種パラメータ設定••

現在時刻画像、過去画像を閲覧可能
カメラパラメータ設定機能‐ 14 ‐

魚の目カメラ
魚の目カメラGIS
カメラは自由に選択

SDI/HDMI

防水タイプ

高感度タイプ

安価・軽量タイプ

方位取得タイプ

HDMI/SDI⇒IPコンバータ
Raspberry Pi
ここに地理情報などを表示（モバイルルータ）バッテリー
5V/12V同時供給

カメラの向きリアルタイム映像伝送••

車載や自転車等への装備も可能（移動がより自由に）
カメラはHDMIタイプ、SDIタイプから自由に選択• 方位角センサー付き魚の目カメラにより画像と撮像対象エリアをGIS上でリアルタイム表示• 複数カメラの映像を同時表示（実装中）魚の目カメライメージ（車載カメラ映像）• 車載カメラからのリアルタイム動画像伝送の例（福岡市内の小規模河川近郊）• 1080p/30fpsの映像をほぼリアルタイム（遅延数秒）で伝送• 本案件では手持ちカメラを想定（バッテリー駆動）‐ 16 ‐

17

鳥の目カメラPTZ遠隔制御デモ動画像（４G/LTE）https://youtu.be/cNCGVany0BQ

魚の目カメラ＋WebGIS••

WebGIS上にカメラ移動軌跡と画像をリアルタイム表示。複数カメラ（上記は3カメラの場合）の軌跡および画像表示が可能。
アーカイブデータも表示可能。
‐ 18 ‐

WebGIS：鳥の目・虫の目カメラからの水位データを使った3D WebGIS水位マッピング••••

水位を立体表示（陰影表示）できるWebGISはほとんどない。
iTownsによる立体表示は可能であるが地図データがラスタ系となるため動作がやや「重い」。
ArgGISはコストがかかる。QGISでは機能が限定的。
都市域の場合は建物浸水が重要。3Dデータ作成はコストがかかる。

福岡市内の航空測量による3D建物データ事例（現在、MapboxGLやiTownsへの移植作業中）

iTownsによる篠ノ井地区周辺の3D表示（現在、地理院DEMによるマップを作成中）‐ 19 ‐

映像IoTとWebGISオーバーレイ技術

図８ 映像IoTによる見守りカメラ画像：筑波山設置カメラ画像とWeb GISツール（iTowns）の重ね合わせ：赤線はNICTがバイナリベクタタイル化した町丁目境界データ。火災発生
位置がどの市区町村・町丁目であるかリアルタイムにオーバーレイ表示できる。
20

21

鳥の目カメラのWebGISへのリアルタイムマッピング

動画像のWebGISマッピング例（透明度30％で地図に動画像を貼り付けた場合）

映像IoTによる降雪検出・AI処理

図５ 降雪検出システム（雪片サイズと個数から降雪判定）

図６ 長野県千曲市設置の降雪検出システム：市内カメラ設置位置（上）とモニタリン
グWeb（下）22

ChOWDERによる大規模可視化・分散強調可視化

図７ ChOWDERによるiTowns（Web GIS）のTDW表示例
23

ChOWDER：複数気象観測データのTDW同時表示• パネル数は自由に設定可能（最低数１）• 衛星データ等を表示している事例• 単一画像を拡大表示することも可能

24

【参考】ポストコロナ時代に向けた農業教育における遠隔指導・実習の実証研究•••

遠隔実習・指導システムを構築し、農地実習担当の生徒が遠隔から実習担当教員による作業指導を受け、それを在宅学生が仮想体験することで、ポストコロナ時代の遠隔指導・実習スキームの実証実験を実施。具体的には宮城県加美農業高校の園芸作物の農場実習において遠隔実習を試行。
高品質・低遅延映像伝送技術を活用し、農業教育で最も重要な体系化・明文化が容易ではない暗黙知伝達とグループディスカッションを実施し、その効果を検証。
令和2年度は問題点のフィードバックとシステム改良を実施。

宮城県内の農業高校教諭や科学館の学芸員等を協力者とし、遠隔実習・指導システムを用いた実習スキームの検討・開発、教育方法の開発等に取り組む。

Epigenome Data Transfer

Kyushu Univ. total output (HiSeq1500/2000)
Output per Run
Single Reads Passing Filter

450 Gb (~300Gbyte)
4.5 billion reads

NovaSeq (2018年導入）
Output per Run
Single Reads Passing Filter

2.0-6.0 Tb
2-20 billion reads(b: base)

九大：大川研究室
SINET

京大：メディアセンター

Data server(SGI)
VM server
10Gbps

10Gbps

10Gbps

10GbpsSequencer•

NAS(QNAP)

The human cell atlas
white paper

イルミナ社
Novaseq

1PB• 産出データ: 画像ファイル（〜10万）, 〜 5Tbyte• 配列に変換後のデータ: ~100GB/file × 数十 files• 機器の価格: 2億円（日本に5台）• 運用コスト: ~500万円/解析

2020年度は別テーマ（代表：長崎先生）で採択

High‐speed data transfer in JHPCN（～2019）

L3ネットワークの限界（2019年度成果）
図１ HpFPとTCPの速度比較（2019年度JHPCN成果）～10Mbps
Up to 96 GB per day

Up to 82 GB per day

Daily data transmission from
SmartSight cameras to Kyoto
University （LTE/4G）

Daily data transmission from
SmartSight cameras to Chiba
University （LTE/4G）
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2020年度計画

図A１ 構築するL2ネットワークに寄る広域分散クラウドシステムとドメイン研究テーマ（■はJHPCN拠点大学）：全拠点のデータ通信サーバがHpFPのフロントエンドとなる。5拠点大学の各リソース説明は「施設利用計画」に示した。
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2020提案：遠隔バックアップシステム

図A３ 遠隔バックアップシステム概要：ユーザはHpFTP（HCP）クライアントアプリのファイル転送またはファイル同期機能を用いて名大ストレージ（キャッシュ領域として利用する）にいったんデータファイルを保存し、スケジューリングに従って磁気ディスクに保存される。
2020年度はバックアップ機能のみを実装し、リストア機能は2021年度以降に検討する。

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まとめ
• HpFP2（プロトコル）の基礎技術開発はおおむね完了• HCP（ツール）の実装完了・知財化完了• WindowsおよびRaspberry Pi（Raspbian）のクライアントアプリ開発中• JHPCN（SINET5）での基礎通信試験終了• 継続的に性能検証を続ける（事例と知見の蓄積が重要）• 2019年度実績• JHPCNを利活用する各種アプリケーション開発• ひまわりリアルタイムWeb・映像IoT• L3ネットワークの限界（特にFWの影響）• 2020年度計画• 多大学＋海外拠点VLAN設置• データ共有化（リアルタイム）＋アプリケーション（サービス）実現