学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 24 年度共同研究 最終報告書 2013 年 5 月

12-MD05

グリッドデータファームによる大規模分散ストレージの構築とサイエンスクラウド技術の研究
村田健史（情報通信研究機構）
独立行政法人情報通信研究機構(NICT)では、JGN-X テストベッドネットワーク上に構築された科学研究用クラウドシステム（NICT サイエンスクラウド）の開発を進めている。ネットワーク上には、複数のスパコン、WS、ストレージ、各種商用および専用アプリケーション、可視化デバイスなど、大規模データ処理に必要なあらゆるホストが接続される。さらに、NICT サイエンスクラウドを国内の主要大学に L2 ネットワークで接続することで、研究者が直接リソースを利用できるクラウドコンピューティング環境を提供している。これらのリソースは、インターネット上からも一般のクラウドサービスと同様に利用できる。これにより、（１）研究者は、安価な端末を JGN-X に接続するだけであらゆる研究リソースを利用できる環境を手に入れることができる、（２）NICTサイエンスクラウド内部で複数の研究者が仮想ラボを作り、情報共有（リアルタイムコミュニケーションを含む）を行うことができる、（３）NICT サイエンスクラウド内で行った研究活動（の一部）を、研究成果のサービスとして、TDW（タイルドディスプレー）や Web 等を通じて外部に提供することができる。本稿では、NICT サイエンスクラウドについて利活用面から議論することで、サイエンスクラウドの定義を行うとともに、今後、サイエンスクラウドを活用した科学研究手法・環境構築についての筋道を示す。

これまで、大学等の情報基盤センターが運用す1. 研究の目的と意義
独立行政法人情報通信研究機構(NICT)では、る計算資源は、それぞれが独立したストレージをJGN2+テストベッドネットワーク上に構築された有するが、利用者は、それぞれの情報基盤センタ宇宙天気のクラウドシステム（NICT 宇宙天気クラーごとに利用申請を行う必要がある。そのため、ウド）の開発を進めている。ネットワーク上には、数値シミュレーションのための入力データや結果複数のスパコン、WS、ストレージ、各種商用およとして得られたデータを他の情報基盤センターのび専用アプリケーション、可視化デバイスなど、計算資源から参照するためには、その都度利用者大規模データ処理に必要なあらゆるホストが接続が明示的に手動で転送しなくてはならなかった。

される。さらに、NICT 宇宙天気クラウドを国内のグリッドデータファームを用いた大規模分散スト主要大学に L2 ネットワークで接続することで、研レージを構築することにより、計算シミュレーシ究者が直接リソースを利用できるインサイド型のョン結果を逐次的に参照することが可能となり、クラウドコンピューティング環境を提供する。こ

自律的なシミュレーション・ワークフローの記述

れらのリソースは、インターネット上からも一般が行える。それと同時に、シミュレーションが終のクラウドサービスと同様に利用できる。これに了し、データがすべて出力される時間に拘束されより、（１）研究者は、安価な端末を JGN‑X に接続ることなく、パイプライン型の研究遂行が可能とするだけであらゆる研究リソースを利用できる環なる。本研究では、NICT サイエンスクラウドユー境を手に入れることができる、（２）NICT 宇宙天気

ザへの計算資源提供を課題として、それに必要なクラウド内部で複数の研究者が仮想ラボを作り、データフローを実現するための環境構築と関連す情報共有（リアルタイムコミュニケーションを含るミドルウェアの開発を行うことを目的とする。

む）を行うことができる、（３）NICT 宇宙天気クラウド内で行った研究活動（の一部）を、研究成果

2. 当拠点公募型共同研究として実施した意義のサービスとして、Web 等を通じて外部に提供する(1) 共同研究を実施した大学名と研究体制ことができる。

・
1

大阪大学

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現状の Gfarm ノードを継続運用した。現在、大本システムでは、SINET ではなく JGN を用いるこ

阪大学におけるシミュレーションデータを Gfarmとで、L2 ネットワークの実現が可能となった。こ上で解析する計画の検討中である。大阪大学スパ

れは、多くの大学において JGN の AP（アクセスポコンのクラウド接続は完了しており、現在、基礎イント）が基盤センターに置かれているためであ的なパフォーマンスの実験中である。

る。これにより、JGN を用いた各基盤センターの・リソース（スパコン、ストレージなど）を接続す名古屋大学ることが比較的容易になったためである。

JGN2plus が JGN‑X となり、その際に、名古屋大学（情報基盤センター）の AP が廃止となった。そのため、一時的に Gfarm ノードを停止させた。そ3. 研究成果の詳細と当初計画の達成状況の後、SINET 経由で VLAN を引き、改めて NICT サ(1) 研究成果の詳細についてイエンスクラウドへの L2 接続を行った。（帯域は背景1Gbps である。）名古屋大学スパコンのクラウド接

これまでに発展してきた実験科学（第 1 の柱）、続は完了しており、現在、基礎的なパフォーマン理論科学（第 2 の柱）、計算科学（第 3 の柱）に対スの実験中である。

して、データ指向型科学は科学的発見のための第・4 の柱であると Jim Gray は提唱した。申請代表者

九州大学
現在、Gfarm ノード設置および九州大学スパコ（村田）は、実験科学を支えるインフラストラクンのクラウド接続の計画中であったが、H。24 年

チャは実験装置や観測装置（宇宙科学研究では科度は接続を見送った。

学衛星観測やロケット実験など）であり、計算科・学を行う基盤となるのがスーパーコンピュータでその他
本事業申請には含めていないが、国立極地研究あるのに対して、データ指向型科学を支えるイン所、宇宙科学研究本部（JAXA）、愛媛大学医学部とフラとして提案するのが、科学研究専用のクラウの間で、L3 接続による Gfarm 利用計画を検討中でドシステム（サイエンスクラウド）であると考えある。また、申請時にある東北大学については、ている。

震災の影響により現在は計画を止めているが、今サイエンスクラウドは、2008 年ごろにイリノイ後は、当大学の状況を見ながら検討を行う予定で大学によって提唱された。2010 年に第 1 回サイエあるン ス ク ラ ウ ド ワ ー ク シ ョ ッ プ （ ScienceCloudWorkshop）が米国・シカゴにおいて開催された。
その後、毎年 1 回の同ワークショップが開催され、(2) 共同研究分野サイエンスクラウドについての議論が進められて超大規数値計算系応用分野、大規模データ処理きた。

系応用分野、超大容量ネットワーク技術分野、大これらのワークショップにおいてなされた議論

規模情報システム関連研究分野

は、クラウド基盤上での科学研究事例検討、クラウド環境および技術の有効性評価、クラウドシス(3) 当公募型共同研究ならではという事項など
現在、様々な分散データ処理や分散データベーテムの耐障害性（fault tolerance）および信頼性、スの研究開発が進められている。本事業は、国内クラウド上でのデータ指向型研究の工程やツール、規模での分散型システムを実現するという点が特Map Reduce などのプログラミングモデルの利用、長である。このような国内規模での分散システム、クラウドストレージ設計、クラウド内での I/O や特に各大学の基盤研究センターを接続したシステデータ管理、クラウド内のワークフローやリソームの研究開発が求められており、NAREGI などがこス管理、NoSQL などのクラウド技術の科学研究へれにあたる。の利用、データストリーミングや動的アプリケー

このような大学研究拠点を結ぶ国内規模での分ション、HPC 環境におけるクラウドコンセプトの散システムの実現が難しかった理由は、遅延を含応用、高機能並列分散ファイルシステムと仮想環

むネットワークパフォーマンスやファイアウォー

境接続、クラウドセキュリティーに関する研究おル等の運用とセキュリティーポリシーの統一など、 よび実験などと多岐にわたる。
技術的な問題と運用上の問題の 2 つが挙げられる。
2

これらの議論からわかることは、データ指向型

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科学研究のインフラストラクチャとしてサイエン

IT ビジネス分野の中心となりつつあるビッグデ

スクラウドは重要であるという共通認識はあるもータという概念は、科学研究分野でも適用され始のの、多くのクラウド技術は商用クラウドに共通めている。第 3 の研究手法である数値シミュレーしたものであり、それらの技術を科学研究に流用ションなどにおいて大規模計算の中核をなす技術しているにすぎないという点である。すなわち、の一つが HPC（High Performance Computing）で技術的議論を通じての多くの参加者の興味や目的ある。HPC は計算指向型（compute‑intensive）とは、サイエンスクラウドとは何か、いわばサイエ言われており、個別のアプリケーション（プログンスクラウドの定義を行う事である。サイエンス

ラムや数値計算コード）の処理速度を最大化するクラウドが、ビッグデータ科学のインフラストラことが主目的となる。しかし、データ指向型（data‑intensive）科学では、数値シミュレーションを含むあらゆる科学データを処理することが目的である。クラウド内の多種多様で大規模なデータを目的に応じて高速処理するために考えられたのが MTC（Many‑Task Computing）という概念である。MTC では、（クラウド内の）多様な計算機リソースを融合し、データ分散、並列データ処理やコンピュータとデータファイルをローカライズする工夫など、総合的なデータ処理環境をめざす。 特定パターンの商用サービスを実現することが多い民間クラウドと比較すると、複雑で特殊な目的実現型のサイエンスクラウドでは、HPC

図 １

NICT サイエンスクラウド基本コンセプトはその一部であり、MTC 環境の実現が重要となる。
現在欧米を中心にサイエンスクラウドに関すクチャとして位置付けられることには誰も異論がる取り組みが行われているが、特定の研究目的にないが、具体的に何をどのように問題解決するも設計されたものや、民間のクラウドを模したシスのであるかという事が明確ではない。

テムも多い。その結果、汎用性が高く複数の大規

本稿ではサイエンスクラウドの技術について議模プロジェクトで成果を達成したサイエンスクラ論するのではなく、主として利用面からのサイエウドはほとんどない。

ンスクラウドを提案する。サイエンスクラウドを本稿で議論する NICT サイエンスクラウドは、あ使った研究手法（研究スタイル）を規定すること

らゆる科学分野でほとんどのデータがディジタルで、サイエンスクラウドにより期待される科学研化されている現在、科学研究の第 1 の柱、第 2 の究成果や、サイエンスクラウドに求められる技術柱、第 3 の柱によるあらゆる科学データを収集・が明らかになるからである。

保存・解析(可視化)・公開データ処理するデータ指向型科学研究環境として設計された（図１）。

サイエンスクラウドとビッグデータ

サイエンスクラウド構築においては、利用者（す現在、欧米諸国を中心に様々なサイエンスクラなわち研究者）の視点が欠かせない。NICT サイエウド（ScienceCloud）またはそれに準ずるシステ

ンスクラウドはユーザ指向型の設計を行うため、ムが提案または運用されている。サイエンスクラ2010 年ごろからプロトタイプを構築してユーザのウドは、前述のとおりその定義が議論されている声を集めると並行して、積極的なヒアリングを行状況であり、これらのシステムを通じてその有効ってきた。情報通信研究機構（NICT）は、2012 年

性や必要とされる技術が検討されている。特定のより ICSU/WDS の事務局（WDS‑IPO）を運用してい研究テーマについてテストケースとしての成果がる。特に、WDS 関係の活動を通じて、広く科学研挙がっているものはあるが、複数の研究テーマで究者が要求または期待する要件を収集した。これ大きな成果を挙げた汎用性の高いサイエンスクラまでに調査したサイエンスクラウドに求められるウドはまだ存在しない。

機能またはサービス要件を分析すると、クラウド
3

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サービスとしての機能とデータ指向型科学研究のインフラストラクチャの 2 つの側面があることが分かった。
クラウドサービス機能は、サイエンスクラウドの利便性に関わる機能である。民間クラウドと共通する機能であり、研究者がサーバ、ネットワーク、ユーザ管理等の管理から解放されることで研究の利便性が向上する側面がある。民間クラウド

図２バーチャルラボラトリーの概念図と異なるのは、研究専用サービス（アプリケーション、ツール、システム等）が有効である点である。民間クラウドは、一般には計算機リソースや商用アプリケーションサービスの提供が主体となるが、サイエンスクラウドは研究に特化したサービスや研究用にカスタマイズできるツールを提供することで有効性が高まり、また商用クラウドとの差別化も行われると考えられる。
データ指向型科学研究のインフラストラクチャ
機能は、サイエンスクラウドの高度利用に関わる

図３

NICT サイエンスクラウドデータセンター

図４

NICT サイエンスクラウドシステム構成図機能である。その中でも、特に、大規模データ処理（ビッグデータ科学）と複合型データ処理が要求される機能の中心である。大規模データ処理では、単に大規模なストレージにデータを保存するだけではなく、それらのデータの収集、管理、公開と処理が期待される。また、複合型データ処理
では、データ観測や数値計算、可視化やアウトリーチなど、サイエンスクラウド上においてすべてのプロセスを実現することが期待される。
大型科学研究プロジェクト推進では、協調的研究環境としてのサイエンスクラウド利活用も重要である。近年、ほとんどの大型研究計画は国際プロジェクト化されており、高い成果を挙げるためには国際的協調研究環境が必須である。NICT サイ
エンスクラウドの重要な機能の一つが、国際的協調研究を行うための仮想研究室(バーチャルラボラトリー)機能である（図２）。国際的協調研究環
境を NICT サイエンスクラウド上に構築することにより、これまでよりもはるかに短い期間で、多ンター間のインターコネクトには、情報通信機構くの研究成果を生み出すことが期待される。の広域テストベッドネットワークである JGN‑X を用いている。
図４に、NICT サイエンスクラウドのシステム構

NICT サイエンスクラウドのシステム概要
本節では、NICT サイエンスクラウドのシステム成図を示す。図４はクラウドリソース全体を表し概要について議論する。NICT サイエンスクラウドており、すべてのクラウドユーザが利用できる安は、広域分散型のクラウドシステムであり、2013

定で冗長化されたクラウド共通リソースと、ビッ

年現在で国内 5 か所の DC（データセンター）を L2

グデータ処理または定常データ処理を対象とする接続することで構成されている（図３）。データセクラウド拡張リソースから構成される。NICT サイ4

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エンスクラウドは、図４に加えて、各種研究支援

ョンが利用できることも、サイエンスクラウドのサービスを行うサーバ群と独自研究環境（ハウジ利便性の一つである。これまでは、多くの研究者ング・ホスティングサーバ群）から構成されていが個別にこのような研究環境を構築・運用してきるが、本節ではクラウドリソースについて議論すたが、NICT サイエンスクラウドを用いることで構る。

築・運用から解放され、研究に集中できることが期待される。

図５は、NICT サイエンスクラウドリソース利用を、クラウドリソース利用と研究開発システム利研究が進展すると、NICT サイエンスクラウド利用に分けて示している。多くの研究者は、クラウ用目的は、単純な利便的利用から、処理データのド利用を小規模な研究からスタートする。図６に大規模化や特殊化、多目的化などに発展することが多い。また、独自研究環境をサイエンスクラウドに移植し、クラウドリソースを活用して目的を達成することもある。
NICT サイエンスクラウドの研究支援サービス
商用クラウドでは、多くのソリューションが特定ベンダの独自技術と仕様に基づいており、その結果として囲い込み（ベンダロックイン）がユー

図５

ザの利便性を損なうことが多かった。この状況を

NICT サイエンスクラウド利活用概要

改善するため、ソフトウェア開発者、SIer、クラウド事業者、さらにクラウドユーザといったステークホルダーによる、オープンソースのクラウド基盤ソフトウェアの利用と協業によるクラウドサービスやクラウドソリューションの提供という流れがある。オープンクラウドで市場を活性化し、共存共栄で成長するクラウドの生態系をつくり出そうという取り組みはオープンクラウドエコシステムと呼ばれている。
エコシステムは商用クラウドで提案された概念であるが、Helix Nebula のようにサイエンスクラウドでもエコシステムに取り組む事例もある。

図６ クラウド研究環境利活用（クラウド的利用）

Helix Nebula のエコシステムは、科学データから価値のある情報を抽出することを目的としており、示すのはクラウド的利用であり、商用クラウド利これにより科学研究者と民間産業を結ぶつける試用と比較的似た利用である。クラウド的利用の場みである。

合には、安定性・冗長性に優れた共通リソースのしかし、NICT サイエンスクラウドユーザへのヒ利用が必須である。データの保存が多重化されてアリングによると、クラウド基盤を使った新しいいるだけではなく、システム停止の頻度も小さいサイエンス（特にビッグデータ科学）を行う場合ため、継続的な研究環境が保障されるからである。には研究テーマごとの特殊性が高く、エコシステまた、NICT サイエンスクラウド側がファイアウォ

ムの実現は容易ではない。ただし、商用クラウドール（IPS を含む）、ユーザ管理（LDAP）、データと比較すると専門性は高いが、科学研究分野で汎ファイルのウィルススキャンなどを行うことで、用性があるアプリケーション、ツールおよびシス研究者（ユーザ）の利便性は独自の研究環境と比テムは可能である。筆者らのグループでは、この較して高くなる。また、NICT サイエンスクラウドような汎用的な科学研究用アプリケーション・ツにライセンスされた民生品の研究用アプリケーシール・システム（科学研究用エコシステム）を開発し、公開してきた。
5学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 24 年度共同研究 最終報告書 2013 年 5 月

図７

NICT 次世代ドップラーレーダーデータ処理システム（開発中を含む）

NICT サイエンスクラウドを活用したシステム
例
これまでに述べた NICT サイエンスクラウドの様々な機能を融合し、特定の科学研究目的を達成するためのシステム開発も進んでいる。図７にその例を示す。システムでは、クラウド基盤機能として NICT サイエンスクラウドが運用するファイアウォールやゲートウェイサーバ、LDAP を活用している。研究支援サービス（科学研究用エコシス

図８

分散処理実験システムテム）として、データ収集機能、データ転送機能などを活用し、さらにサイエンスクラウドのビッグデータ処理のための計算環境を活用する計画である。バーチャルラボにより国際的なデータ処理環境を実現し、Web 公開や可視化結果の研究利用なども視野に入れている。
ビッグデータ処理技術開発
最後に、NICT サイエンスクラウドにおいて分散ストレージシステム（Gfarm）と Gfarm のためのワークフローシステム（Pwrake）を用いた並列分散処理実験結果について報告する。近年、データ指図９向型科学という概念が提唱され、我が国では京コ
66 台のクラスタ計算機での負荷分散学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 24 年度共同研究 最終報告書 2013 年 5 月

ンピュータの利用も始まり、TB または PB 以上のこれらの手法は、近年、予算の大型化に伴うメガ大規模科学データが研究対象となっている。一方、サイエンスとなっている。それに伴い、出力されこれらのような特別なプロジェクトではなく、大るデータも大規模化されている。宇宙科学では、学や研究機関の小〜中規模研究プロジェクトにお他の科学研究分野同様に、観測とシミュレーショいてもデータの大規模化は始まっている。10TB をンの融合が研究のブレークスルーとなることが期超えるデータ処理（例えば大規模可視化）や 100TB待されているが、二つのメガサイエンスの融合はを超えるデータ検索（たとえば特徴検出）などは、20 世紀後半に期待されたほどには進んでいない。

プロジェクト規模によらずこれからのデータ指向

これは、保存された大量のデータファイルから有型科学研究では重要である。

益な情報を抽出する環境と手法が不十分であることを示唆している。

これらのデータ処理は、処理時間とデータ読み書き（I/O）時間が同規模となることがあるため、このような背景のもと提唱されているのが、第

これまでの HPC 型数値計算環境ではなく I/O の高4 のパラダイムであるデータ指向型科学研究であ速化がなされているクラウド環境が有効となる。

る。一般にデータ指向型科学研究の基盤となるの本稿では、NICT サイエンスクラウドにおいて分散がサイエンスクラウドであると考えられているが、ストレージシステム（Gfarm）と Gfarm のためのワサイエンスクラウドについては、技術的側面およークフローシステム（Pwrake）を用いた並列分散び利活用面からの議論が始まったばかりである。

処理実験（図８）を行った。

言い換えると、どのような方法でサイエンスクラページ制限の関係で実験結果の詳細（図９）はウドがデータ指向型科学研究を実現するのかは明別稿に譲るが、実験の結果、サイズや処理時間が確ではない。本稿では、情報通信研究機構（NICT）

ばらついた TB スケールの大規模・大量のデータフで構築した科学研究用クラウドである NICT サイ「サイエンスクラウドとァイルをクラウド環境下で並列処理する場合には、 エンスクラウドについて、(1)データファイルの配置、(2)I/O の分散化を考は何か」「サイエンスクラウドには何ができるか」

慮した最適化が必要であることが分かった。という視点で議論を行った。
NICT サイエンスクラウドがデータ指向型科学研(2) 当初計画の達成状況について究に対して貢献できるのは、バーチャルラボラト当初の目標であった拠点データセンターを接続リー構築を含むクラウドの利便性とビッグデータしての NICT サイエンスクラウドの構築は完了し処理を含む大規模データ科学研究環境の提供といた。その利便性を検討し、真に科学研究に利用でう 2 本柱の機能提供である。本稿では、特に前者

きるクラウドシステムの構築が H.24 年度の目標に重点をおいて議論を行った。サイエンスクラウ

であったが、これについてもおおむね達成できた。

ドにより真に大規模な研究プロジェクトを進める基盤となる大規模分散ストレージシステムについためには、商用クラウドの様に計算機リソースをては、本報告書には紙面の都合上記載していない仮想化して提供するだけでは不十分である。セキが、安定化・冗長化を図り、おおむね達成した。

ュリティ対策やシステム冗長化はもちろんのこと、また、このストレージシステムを活用したビッグバーチャルラボラトリーを構築するためのユーザデータの分散処理に着手しており、これについて管理、商用アプリケーションライセンスの提供、は今年度に進行中である。
（ただし、諸般の事情で研究目的に特化したアプリケーションやシステム学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点計画の提供、独自研究環境とクラウドリソースの融合には申請しておらず、別の形での報告となる。
）などが総合的に機能して、初めてサイエンスクラウドとしての成果が期待できる。セキュリティに

4. 今後の展望

ついても、システムセキュリティーの担保だけで宇宙科学研究分野では、科学研究分野の中では研はなく、研究成果を Web 等で公開するためのセキ究規模が大きな分野である。宇宙科学の主要な研ュリティ対策のガイドラインなども必要である。

究手法である衛星観測および広域地上観測に対し後者のビッグデータ科学については、現在、て、数値シミュレーションは観測を補完する手法

Gfarm による大規模データ処理の技術開発と実運であり、宇宙科学研究の二本柱と言ってもよい。

用を並行して進めている。2013 年度の本拠点申請
7

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は行っていなため、NICT サイエンスクラウドによAnるビッグデータ処理の成果は別稿において報告しMultipointたい。

Watanabe, H., Yamamoto, K., Tsugawa, T.,

ビッグデータ科学の重要性が認識されつつある

IntegratedManagement

Space

Weather

SystemofObservation,

Nagatsuma, T., Watari, S., Murayama, Y. and現在、今後も研究リソースを一か所に集約するこ

Murata, K., T., Data Science Journal, Vol. 12,とでサイエンスクラウドを構築する研究機関が増(投稿中).

えであろう。しかし、単に大規模な計算環境を作っても、サイエンスクラウドとしては機能しない。
本論文は、真に実用的なサイエンスクラウド構築

Research Environment and Information Serviceの助けになるだろう。

of Space Weather Cloud, Watari, S., Kato, H.,
Murata, K., T. Yamamoto, K., Watanabe, H.,
Kubota, Y. and Kunitake, M., Data Science

5. 研究成果リスト

Journal, Vol.12, pp. WDS209-WDS212 (2013).

(1) 学術論文
Visualization of flux rope generation process

A numerical simulation of a negative solar windusing large quantities of MHD simulation data

impulse: Revisited, Fujita, S., Yamagishi, H.,Kubota, Y., Yamamoto, K., Fukazawa, K. andMurata, K., T., Den, M. and Tanaka, T., Journal

Murata, K., T., Data Science Journal, Vol. 12,of Geophysial Research, vol.117, A09219 (2012).

pp.WDS134-WDS138 (2013)

On Post-Midnight Field-Aligned Irregularities

Solar-Terrestrial data Analysis and Reference

Observed with a 30.8-MHz Radar at a Low

System (STARS) – Its High Potentiality for
Collaborative

Research,

Kunitake,

Latitude: Comparison with F-Layer Altitude

M.,

near the Geomagnetic Equator, Nishioka, M.,

Yamamoto, K., Watari, S., Ukawa, K., Kato, H.,

Otsuka, Y., Shiokawa, K., Tsugawa, T., Effendy,Kimura, E., Murayama, Y. and Murata, K., T.,

Supnithi, P., Nagatsuma, T. and Murata, K., T.,

Data Science Journal, Vol. 12, (投稿中).

JournalMurata, K., T, Watari, S., Nagatsuma, T.,

DesignKunitake, M., Watanabe, H., Yamamoto, K.,
Kimura,E.,

Tatebe,flux

forecast

multivariate

Sakaguchi,K.,autoregressive
Miyoshi,Y.,

SystemusingofFile

Timestamp

IEICE-112 (250), pp.79-84 (2012).

at3 次元可視化パラメータ共有による多地点遠隔ボ
リュームコミュニケーションシステム，渡邉 英伸,

model,

Saito,

Implementationand Murata, K., T., IEICE Technical Report, Vol.

geostationary orbit using Kalman filter basedon

Vol.117,Ogaki, T., Watanabe, H., Iwama, T., Den, M.

Journal, Vol. 12, pp. WDS139-WDS146 (2013) .
electronResearch,

Mechanism for a Distributed File System,O.,

Fukazawa, K. and Murayama, Y., Data Science

RelativisticandAuthentication

Kubota, Y., Kato, H., Tsugawa, T., Ukawa, K.,K.,

Geophysial

A08337 (2012).

A Science Cloud for Data Intensive Sciences,

Muranaga,of

山本 和憲, 村田 健史, 木村 映善, 亘 慎一, 村山S.,泰啓, 宮地 英生, 荻野 瀧樹, 深沢 圭一郎，電子Nagatsuma, T., Seki, K. and Murata, K., T.,

情 報 通 信 学 会 論 文 誌 (D), Vol. J95-D (5),Space Weather, Vol. 11, pp.79-89 (2013).

pp.1160-117 (2012)．
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学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 平成 24 年度共同研究 最終報告書 2013 年 5 月(2) 国際会議プロシーディングス(3) 国際会議発表
Asia-Oceania Space Weather Alliance: AOSWA,
AOGS 2012, Singapore, Aug. 2012.
TopicsofSpace

Weather

ResearchandOperation Activities at NICT and Future
Outlook, AOGS 2012, Singapore, Aug. 2012,(invited).
A Virtual Observation Network System forGlobal

Ground-Based

Observatorie,Japan

Geoscience Union Meeting (JpGU), May 2012.
(4) 国内会議発表(5) その他（特許、プレス発表、著書等）

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