学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

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
村田 健史（情報通信研究機構）、深沢 圭一郎（京都大学）
概要
本研究テーマ（継続案件）では 2019 年度までに L3（レイヤ 3）による拠点間ネットワー
クを構築し、データ処理（AI や画像処理、可視化など）を行ってきた。2020 年度計画では SINET のブロードバンドネットワーク性能を最大限に引き出しつつ、ビッグデータを伝送・共有・保存するための東北から九州および海外までの広域拠点を L2（レイヤ 2）結ぶ分散クラウドシステムを実装した。具体的には、各拠点のサーバにおいてジャンボフレームおよび 10Gpbs 通信を目指した TCP/UDP のバッファサイズ拡張設定を行った。
さらに、各拠点ネットワークおよび JGN/SINET 中継局においてもジャンボフレーム疎通設定を行った。これにより、デファクトスタンダードプロトコルである TCP プロトコルと情報通信研究機構が中心となり開発している HpFP プロトコルの通信性能比較を実施した。並行して、分散クラウド上において各分野のドメイン研究者がビッグデータ処理や可視化を行った。特に、上記 L2VPN ネットワークの高速性を活用し、国内外に展開している映像 IoT デバイスから伝送される大規模映像データを、機械学習技術を活用して処理し、降雪検出や気象衛星データのリアルタイム可視化システムを構築した。

1. 共同研究に関する情報(3) 参加研究者の役割分担(1) 共同研究を実施した拠点名

本研究テーマ（継続案件）推進にあたり、シ東北大学／東京大学／名古屋大学／京都ステム構築を担当するシステム開発チームと大学／九州大学（他の VLAN 接続拠点：システムを利用して研究開発を進めるドメイ

NICT／千葉大／信州大／筑波大）ン研究チームを構成する。前者は、すべての拠点大学担当者から構成され、後者 5-はそれ以外(2) 共同研究分野の大学・研究機関からの参加者から構成される。

超大規模データ処理系応用分野

研究代表者（村田）が主としてドメイン研究チ

超大容量ネットワーク技術分野ームを、副代表者（深沢）が主としてシステム

超大規模情報システム関連研究分野開発チームを取りまとめた。

図 2-1 2020 年度構築の L2VPN 網を用いた学術研究における JHPCN 広域分散クラウド 2021 システム：赤文字はリソース申請分

1

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

2. 研究の目的と意義めのエコシステム（データ収集技術、データ通本研究テーマ（継続案件）では 2019 年度まで

信技術、データ処理技術、データ可視化技術、に L3（レイヤ 3）による拠点間ネットワークをデータ保存技術）はこの数年間の計画で実用レ構築し、スパコンや大規模ストレージによるデベルでの準備が整っている。

ータ処理環境整備を行ってきた。2020 年度計画

4. 前年度までに得られた研究成果の概要

では SINET のブロードバンドネットワーク性能を最大限に引き出しつつ、ビッグデータを伝村田が代表申請者として過去に申請（採択）送・共有・保存するための東北から九州およびした関連プロジェクトは表 4-1 のとおりである。

海外までの広域拠点を L2（レイヤ 2）結ぶ分散

これらの成果についてまとめると次のとおりクラウドシステム（図 2-1）を実装する。さらである。本研究開発の目的は、JHPCN 拠点大学に分散クラウド上において各分野のドメインの情報基盤センターのコンピュータリソース研究者がビッグデータ処理や可視化を行う。

（高性能スーパーコンピュータ、大規模ストレージ、大画面可視化デバイス/ディスプレイ）、3. 当拠点公募型研究として実施した意義

および各種 IoT センサー（特に映像 IoT デバイ

当拠点公募型共同研究として実施する意義ス）を融合的に活用するビッグデータサイエンとして、本研究で構築する広域分散クラウドサ

ス基盤となる JHPCN 広域分散クラウド（図 2-1）

ービスは 5 つ（東北大・東大・名大・京大・九構築である。デバイス環境の融合のためには、大）の JHPCN 拠点大学および国内外大学の分散高速インフラストラクチャネットワークリソースを融合することが挙げられる。このよ（SINET、JGN、および国際ネットワーク）の有うな大規模な広域分散計算環境の構築は当拠効活用が必要となる。上記研究では、NICT 等が点公募型共同研究でなくては実現が難しい。本

開発している TCP と共通なインターフェースを提案の 5 拠点のうち、名大・京大・九大の 3 拠有するトランスポート層プロトコルである

点は、広域分散クラウド上でそれぞれの特性をHpFP（High-performance and Flexible Protocl）生かした役割を果たす。他の研究機関はこれをおよび高速ファイル転送ツール HCP tools を用一つの統合システムとして利用する。

いた基礎性能検証を行ってきた。HpFP は UDP ベ

SINET5 および JGN のブロードバンドネットースで設計されており、HCP tools は HpFP 版とワーク性能を 100％引き出すことができる通信TCP 版がある。HpFP や HCP tools を用いてコンプロトコルおよびファイル転送ツールにより、ピュータリソースや IoT デバイスを組み合わせ

各研究機関が自らの研究データを目的に応じ年度て柔軟で快適に利用できる環境は JHPCN 自身の

表 4-1 これまでの JHPCN 採択プロジェクト
タイトル

2015 クラウドを活用したビッグデータポスト処理環境実現のためのデータ伝送実験、（jh150033-IS02）2016 SINET を活用したエピゲノムビッグデータ可視化システム技術開発、萌芽（九州大学、JPHCN-Q、EX1682）
2016 クラウドを活用した遠隔データの大規模可視化処理
実験、一般課題学、HPC 科学計算コラボレーション
PJ 研究、EX1651）
2017 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、（jh170034-ISH）
2018 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、（jh180054-ISJ）
2019 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、（jh190005-MDH）

最終目的の一つであろう。一方、このような広域分散クラウドはそれ自身の開発だけを目的とすることは許されるべきではない。ドメイン研究においてこれまでの単一クラウド環境では不可能であった高い学術成果および社会実証・社会実装を達成して初めてその価値が評価されるべきである。本課題では地域気象およびAI 画像処理において高い成果を挙げてきたドメイン研究者が本システム上でその腕を存分に振るうことでその目標を達成できる。そのた2

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

ることでビッグデータ処理システムを構築し、

表 5-１ 各拠点準備状況（現状）

ビッグデータサイエンス分野の様々なケーススタディを実施してきた。なお、これらの成果は国際会議で採択されている[4][9][10]。

5. 今年度の研究成果の詳細
テーマ①：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では、10Gbps 通信環境（一部、1Gbps 通信環境）を活用した拠点間データ伝送・共有を進めた。各拠

表 5-2 TCP 計測結果（iperf3 による）

点大学・参加拠点の通信実験準備状況は表 5-1の通りである。東京大、京都大、九州大、NICT、筑波大、千葉大は VLAN 設定およびジャンボフレームのためのスイッチ設定が完了している。
10Gbps 通信のためには通信ノードにおける TCPおよび UDP バッファサイズの拡張が必要であるが、名古屋大、九州大を除いて設定済みである。
表 5-3 HpFP/UDP 計測結果（hperf による）

東北大、名古屋大および信州大は環境構築中のため、2020 年度には計測ができなかった。
2020 年度はさらに、構築したネットワーク環境で高速データ伝送のための基礎通信性能測定を行った。通信スループットの測定結果を表5-2（TCP）および表 5-3（HpFP）にまとめる。
また、リモートにあるストレージへのファイル転送の計測結果を表 5-4、表 5-5 および表 5-6

では TCP でも十分な高速化を達成しており、にまとめる。なお、hperf は iperf3 に合わせてHpFP の有利性はそれほど高くない。成果の詳細作成した HpFP ベースのネットワーク環境計測

は表 5-4-1～表 5-4-3 と表 5-5-1～表 5-5-3、表ツールである。2020 年度のサーバおよびネット

5-6 にまとめるが、2021 年度中に論文として成ワーク環境整備状況（表 5-1）よりすべての計果を報告する予定である。なお、基礎通信実験測を実施することは難しく、計測可能であった以外の設定および実験実施状況は次のとおり通信路のみを計測した。これらによると、次のである。

ことが明らかになった。①2019 年度までの L3

京都大には、VM サーバ上に HpFP サーバ環境環境での計測結果と比較すると総合的に L2VPNを整備し、600TB ストレージへの HpFP プロトコ環境でのデータ通信速度が高速化している。②

ルツールによるデータ伝送環境を整備した。

環境整備（ネットワークおよびサーバ）が整っ

NICT からのひまわり衛星データ伝送についてている環境ではスループットとして 10Gpbs には 6 か月で 200TB のデータ伝送を完了した。ま近い速度を達成している。一方、達成できていた、映像 IoT システムからの映像データ（静止ない通信環境（たとえば京都大→筑波大）もあ画像、動画像）については、191 台の観測拠点り、これらについては 2021 年度に原因究明と（カメラ）からの画像を総計で 98TB（ファイル対策検討を実施する。③パケットロスレス環境3

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

表 5-4-1 各 10GB×1 ファイル転送：cp 計測（TCP）

表 5-5-１ 各 1MB×10000 ファイル転送：cp 計測（TCP）

表 5-4-2 10G×1 ファイル転送：HCP 計測（HpFP/UDP）

表 5-5-2 1MB×10000 ファイル転送：HCP 計測（HpFP/UDP）

表 5-4-3 10GB×1 ファイル転送：HCP 計測（HpFP/TCP）

表 5-5-3 1MB×10000 ファイル転送：HCP 計測（HpFP/TCP）

数 4 千 833 万）伝送した。残りの 100TB は 2018

らの高速ファイル転送環境整備が完了した。こ年度から継続している計算機シミュレーショ

れにひまわり衛星に関するデータ（総データサ

ンデータ保存に利用した。京都大学スパコン

イズ 48TB、総データファイル数 850 万）を不老

XC40 への H.264 コーデックおよび ffmpeg のセのホットストレージに転送した。さらに、これットアップに着手した。これにより、スパコンらのファイルをコールドストレージシステムを活用した並列分散型画像処理を 2021 年度にに自動保存する仕組みを構築した。これにより、実現する。名古屋大においては、HCP サーバを

図 5－1 に示す遠隔データのコールドストレーセットアップし、他拠点の HCP クライアントかジの自動バックアップシステムの基盤は完成した。九州大については、テーマ③の ChOWDER

表 5-6 リモートマウント計測（dd コマンド）による大規模データ可視化のための基礎環境（タイルドディスプレイ）整備は完了した。
L2VPN 上の京都大 VM サーバ上に ChOWDER サーバを起動し、そこに接続した九州大タイルドディスプレイで超高解像度コンテンツ表示が可能なことを確認した。また、NICT に地図と数値標高データの配信サーバを構築した。今後は、

4

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

図 5-1 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）にデータファイルを伝送・保存し、スケジューリングに従って磁気ディスクに保存する。

これらのサービスを千葉大のタイルドディス

テーマ②：気象衛星ひまわりデータリアルタ

プレイを含めて同期レンダリングする実験をイム処理、大規模可視化および地域気象との連検討する。信州大は、テーマ②について図 5-

携では、HTML5 の iframe 技術を用いて、ひまわ3(後述)のひまわりゲームサーバに高速接続し、りリアルタイム Web をベースとしたひまわりゲスムーズな時系列データ可視化を行う PC を設ーム（図 5-3）の開発・公開を行った。特に「台置し、ひまわりゲームを高速に体験することに風の軌跡を学ぶ」アプリケーションは気象組織成功した。将来的には信州大に 10G 接続されたの専門会と相談した上で子どもたちに何を学小中学校において同実験を児童たちに対してんでもらいたいかを十分に検討した。

行う。筑波大については、NICT から Gfarm 実験用のサーバ群 20 台（総コア数 208、総メモリサ
イズ 1,648GB）の移設および UPS の設置を完了した。2021 年度実験に向けて Gfarm 最新版（バージョン 2.7.18）のセットアップを準備中である。その際、システムの一部を、筑波大開発のコンシステントハッシュファイルシステム（CHFS）[21]で利用することとした。国立極地
図 5-2 jQuery 公開 Web サイト（Timeline および TileViewer）

研究所は情報通信研究機構が独自開発したオ

http://k2go.jp/public/

ープンソースの jQuery である Timeline およびTileViewer を用いた時系列高解像度オーロラ画像データセットの準備と閲覧用 Web アプリケーション開発が進んでいる。Timeline およびTileViewer はオープンソースとして Web 公開し（図 5-2）、現在、Github での公開準備中であ

図 5-3 ひまわりゲーム（台風の軌跡を学ぶ）る。ビッグデータ利活用（東北大、情報通信研
ひまわりリアルタイム Web の高度化について

究機構、宇宙航空研究開発機構：HpFP プロトコ

は、2020 年度は図 5-4 に示すとおり、3 拠点でル を ベ ー ス と し て 開 発 し た HCP ツ ー ル のひまわりリアルタイム Web を負荷分散化した。

Windows クライアント版を用いたデータファイ

2020 年 12 月に 3 拠点への均等なコネクション

ル実験準備中である。（クライアントプリはお分配による負荷テストを開始し、2021 年 1 月かおむね完成しており動作検証中である。
）

らは実運用に入る。2021 年度はさらに冗長性を高めるために 5 拠点以上に拡張し、2021 年 6 月

5学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

図 5-4 ひまわりリアルタイム Web 負荷分散システム（NICT／京大／千葉大は 2020 年完成、九州大／信州大は 2021 年度計画）

図 5-5 鳥の目カメラ画像特徴検出によるパノラマ写真再構成（ステッチング）

からの出水期に備える（年間 1000 万アクセス、1 日 100 万アクセスに対応できる予定である）。
さらに、CPU 負荷、ストレージ負荷、ネットワーク負荷を総合的に加味したインテリジェン
ト負荷分散アルゴリズムを検討する。
テーマ③：映像 IoT 技術を活用した多地点カ
メラ画像処理による地域見守りでは、3 次元WebGIS（iTowns）上に映像 IoT 技術により取得した映像をオーバーレイする技術開発と、iTowns アプリケーションをタイルドディスプレイ上に可視化するためのミドルウェア（ChOWDER）を用いたシステム開発を進めている。現在、鳥の目カメラ（高所カメラ）による画像と航空写真とのマッチング技術や高ズー
ム率画像をステッチングすることでレンズゆがみの影響を受けにくい超高解像度画像処理技術開発を進めている（図 5-5）。並行して降雪自動検出アルゴリズム開発を進めており、実用レベルでの自動判定が可能となった（図 5-6）。

図 5-6 （上図）長野県千曲市の映像 IoT カメラによる降雪画像、（下図）画像処理技術による千曲市降雪自動検出結果：
カラーバーは目視結果・グラフは雪片数の自動検出結果

大規模可視化については、VLAN（L2VPN）上で九6

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書(1) 学術論文（査読あり）[1] P. Pavarangkoon(+), K. T. Murata, K. Yamamoto, K.
Muranaga, A. Higuchi, T. Mizuhara, Y. Kagebayashi, C.
Charnsripinyo(+), N. Nupairoj(+), T. Ikeda, J. Tanaka
and K. Fukazawa, "Development of international
mirroring system for real-time web of meteorologicalsatellite data," Earth Science Informatics, vol. 13, no.
4, pp. 1461-1476, 2020, doi: 10.1007/s12145-02000488-z.

群が京都大 VM サーバ上の ChOWDER サーバにア[2] R. Ando, S. Watanabe, K. T. Murata and P.
Kunakornvong(+), "Exploration of the earth
environment using “Himawari-8” data of meteorologicalsatellite and deep learning," UTK Research Journal,
vol. 14, no. 2, pp. 1-9, 2020.

クセスしてユーザ PC から送出された超高解像(2) 国際会議プロシーディングス（査読あり）

度画像データを大画面表示するための基礎試[1] M. M. Sein, K. Htet, K. T. Murata and P. Somnuk,"Object Detection, Classification and Counting forAnalysis of Visual Event ," in 2020 IEEE 9th Global
Conference on Consumer Electronics (GCCE), Kobe,
Japan, Oct. 13-16, pp. 274-275, 2020, doi:
10.1109/GCCE50665.2020.9292058.

図 5-7 九州大タイルドディスプレイにおける ChOWDER を用いた超高解像度画像コンテンツ表示試験

州大のタイルドディスプレイスレーブサーバ

験を完了した（図 5-7）。
上記の降雪判定用の CNN（畳み込みニューラルネットワーク）プログラムについては、京都大学 XC40 の並列型 TensorFlow にポーティング[2] P. Pavarangkoon, K. T. Murata, K. Yamamoto, N.
Fujita, H. Ohkawa, H. Mikai, Y. Ikehata, K. Muranaga, T.
Mizuhara, A. Takaki and Y. Kakizawa, "Performance
Evaluation of High-Performance and Flexible Protocol
on Data Mover Challenge," in 2020-5th International
Conference on Information Technology (InCIT),
ChonBuri, Thailand, Oct. 21-22, pp. 265-269, 2020, doi:
10.1109/InCIT50588.2020.9310956.

し、性能評価を行っている。JHPCN が提供する他の並列計算機型 GPGPU 環境に対して CPU ベースの並列計算は処理速度の点では不利であるが、潤沢なメモリ空間を活用して処理する画像解像度を大きくとることができる利点がある。

[3] S. Phon-Amnuaisuk, K. T. Murata, L. Kovavisaruch,
T. Lim, P. Pavarangkoon and T. Mizuhara, "VisualBased Positioning and Pose Estimation," NeuralInformation Processing, Part of the CCIS, vol. 1332,
Online, , Nov. 18-22, pp. 597-605, 2020, doi:
10.1007/978-3-030-63820-7_68.

フル HD 解像度画像（1080p）からの降雪検出を試みた詳細は中間報告書に記載済みであるが、256×256 ピクセル（雪片平均 10 個）のエリアを抽出し、目視による判定結果とともに学習データとすることで、エポック数、学習損失、モ[4] T. Connie, M. K. O. Goh, V. C. Koo, K. T. Murata andS. Phon-Amnuaisuk, "Improved Parking Space
Recognition via Grassmannian Deep Stacking Networkwith Illumination Correction," International Conference
on Computational Intelligence in Information System,
vol. 1321, Tokyo, Japan, Nov. 13-15, pp. 150-159,
2021, doi: 10.1007/978-3-030-68133-3_15.

デル精度は十分ではないが、一般的な 32×32 ピ
クセルでは実現できない降雪検出学習が可能であることがわかった。

6. 今年度の進捗状況と今後の展望[5] M. Kasim, K. T. Murata, N. Midun, T. Mizuhara, P.
Pavarangkoon and S. Phon-Amnuaisuk, "Use Case of
HPVT in Counting Stars: A Vision-Based Approach of
Monitoring Natural Events," International Conference
on Computational Intelligence in Information System,vol. 1321, Tokyo, Japan, Nov. 13-15, pp. 172-181,
2021, doi: 10.1007/978-3-030-68133-3_17.

2020 年度計画は目標をおおむね達成し、その成果をもとに 2021 年度継続申請を行った。
2021
年度はリソース要求を含めておおむね採択されており、基盤技術開発は最終段階に入り、テーマの主題は JHPCN 広域分散クラウドによるこれまでにない学術研究成果の達成に重点を移す。

7. 研究業績一覧
7[6] K. Sangrit, K. Tungpimolrut, U. Lewlompaisarl, M.
Chatpoj, J. Karnjana, K. T. Murata, W. S. H. Suhaili, J.
D. Cruz, F. Asarias, P. Siharath, D. Bouangeune and T.
L. L. Thein, "Experiments on LoRa Communication
Used in a Relay Station Network for Disaster
Management," International Conference on

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 2020 年度共同研究 最終報告書

Joint Meeting 2020, オンライン, 日本, Jul. 12-16, pp.
MGI41-06, 2020.

Computational Intelligence in Information System, vol.
1321, Tokyo, Japan, Nov. 13-15, pp. 225-232, 2021,
doi: 10.1007/978-3-030-68133-3_22.

(3) 国際会議発表[11] J. Karnjana, P. Aimmanee, A. Tanatipuknon, P. Dillon
and K. T. Murata, "Change Detection in Multi-temporal
Remote Sensing Images for Landslide Monitoring," inASEAN IVO Forum 2020, Online, Japan, Oct. 28-28,2020.

（査読なし）[1] P. Pavarangkoon, K. T. Murata, K. Yamamoto, A.
Higuchi, T. Mizuhara, Y. Kagebayashi, A. Takaki, K.
Muranaga, C. Charnsripinyo, B. B. R. Lara, J. J. S.
Marciano, Jr., E. Yen, S. C. Lin and K. Fukazawa,"Himawari Data Transfer to Asian Countries," in JpGU
- AGU Joint Meeting 2020, Virtual, Japan, Jul. 12-16,
pp. MGI41-P01, 2020.

[12] J. Karnjana, S. Keerativittayanun, K. Sangrit, P.
Dillon, A. Tanatipuknon, P. Aimmanee and K. T. Murata,"Real-time Monitoring System Based on WirelessSensor Networks and Remote Sensing Techniques forLandslide-prone Areas in the Northern Region ofThailand," in Virtual Conference on DISASTER RISKREDUCTION, Online, , Mar. 19-21, 2021, in print.

[2] P. Pavarangkoon, K. T. Murata, T. Yumura, K.
Yamamoto, T. Mizuhara, Y. Kagebayashi, Y. Kakizawa
and K. Muranaga, "An Initial Report of StarBED for
HpFP Development," in JpGU - AGU Joint Meeting
2020, Virtual, Japan, Jul. 12-16, pp. MGI41-P02, 2020.

(4) 国内会議発表（査読なし）[1] 建部修見、"CHFS: コンシステントハッシュファイル
システムの設計," 情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）, vol. 22021-HPC178, no. 22, pp.1-8, 2021.

[3] 柿澤康範, 高木文博, 水原隆道, 影林佑哉,
Pavarangkoon Praphan, 村永和哉, 山本和憲, 村田健
史, "HpFP：高速データ伝送アプリケーション開発 (1),"in JpGU - AGU Joint Meeting 2020, オンライン, 日本,
Jul. 12-16, pp. MGI41-P03, 2020.

[2] 北本朝展, 村田健史, "歴史的行政区域データセット
β版をはじめとする地名情報基盤の構築と歴史ビッグデータへの活用," 情報処理学会研究報告, vol. 2020CH-124, no. 1, オンライン, 日本, Sep. 5-5, pp. 1-8,2020.

[4] 青木俊樹, 水原隆道, 村田健史, 山本和憲, 山崎孝成, Pavarangkoon Praphan, 村永和哉, "Raspberry
Pi による映像 IoT の独自プログラミング開発手法 (3),"in JpGU - AGU Joint Meeting 2020, オンライン, 日本,
Jul. 12-16, pp. MGI41-P04, 2020.

(5) 公開したライブラリなど[1][5] ヌリシラジ マハダド, 水原隆道, 青木俊樹, 村田健史, 山本和憲, 村永和哉, Pavarangkoon Praphan,"Raspberry Pi の耐久性検証とインテリジェントウオッチ
ドッグ開発," in JpGU - AGU Joint Meeting 2020, オン
ライン, 日本, Jul. 12-16, pp. MGI41-P05, 2020.

Timeline（jQuery）

http://k2go.jp/public/Timeline/TileViewer[2]

ひまわりゲーム

http://k2go.jp/public/TileViewer/[6] 水谷耕平, 村田健史, 山本和憲, Praphan
Pavarangkoon, 村永和哉, 水原隆道, "千曲市センサー
ネットワークによるデータ収集," in JpGU - AGU JointMeeting 2020, オンライン, 日本, Jul. 12-16, pp.
MGI41-P07, 2020.

[3]

千曲市降雪画像（Youtube）

https://youtu.be/Wx_rxbPTzig(6) その他（特許，プレスリリース，著書等）[1] “ひまわりリアルタイムアプリ 「宇宙開発利用大賞」
国土交通大臣賞”, 電波タイムズ, 2020/5/18.

[7] 村永和哉, 村田健史, 山本和憲, Pavarangkoon
Praphan, "時空間同期 Web による大規模 4 次元 GIS
アプリケーション（１）," in JpGU - AGU Joint Meeting
2020, オンライン, 日本, Jul. 12-16, pp. MGI41-P09,2020.

[2] “小笠原諸島・西之島は溶岩流出で拡大継続 火山活動の変化を気象衛星でも捉える”, Infoseek ニュース他, 2020/6/28.

[8] 北本朝展, 村田健史, "歴史的行政区域データセット
β版をはじめとする幾何データ共有サイト「Geoshape」の構築," in JpGU - AGU Joint Meeting 2020, オンライン, 日本, Jul. 12-16, pp. MGI41-15, 2020.

[3] “球磨川から流出の大量の土砂 気象衛星で捉える”, Infoseek ニュース 他, 2020/7/04.

[9] 水原隆道, 青木俊樹, ヌリシラジ マハダド, 山本和憲, 村田健史, 村永和哉, Pavarangkoon Praphan, 淺井信行, Tungpimolrut Kanokvate, LewlomphaisarlUdom, Karnjana Jessada, "LPWA（LoRa）と映像 IoT 技術開発 (1)," in JpGU - AGU Joint Meeting 2020, オンライン, 日本, Jul. 12-16, pp. MGI41-18, 2020.

[5] “台風の勢力 衛星画像で探る 「ひまわり 8 号」データ活用 発達する「目」や雲の動き より正確に”, 朝日新聞（19 面）, 2020/9/10.

[4] “東京など関東南部で「かなとこ雲」が目撃される”,
Infoseek ニュース 他, 2020/8/31.

[6] “【サイエンス BOX 追う】台風直接観測 強さ予測へ「目」の付近 気圧・風速機器投下”, 読売新聞,
2020/10/9.

[10] 村田健史, "STARS : Spatially and TemporallyAcquired Records Synchronizer," in JpGU - AGU

8