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シ ス テ ム 技 術 分 科 会

選 出

SS 研 ICT フォーラム 2018 より

大学における情報セキュリティの取組み～大学の情報セキュリティポリシー～
曽根 秀昭(東北大学)኱Ꮫ䛻䛚䛡䜛᝟ሗ䝉䜻䝳䝸䝔䜱䛾ྲྀ⤌䜏䡚኱Ꮫ䛾᝟ሗ䝉䜻䝳䝸䝔䜱䝫䝸䝅䞊䡚䠎䠌䠍䠔䠊䠔䠊䠏䠍ᮾ໭኱Ꮫ 䝃䜲䝞䞊䝃䜲䜶䞁䝇䝉䞁䝍䞊䠋ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ 㧗➼ᩍ⫱ᶵ㛵䛻䛚䛡䜛᝟ሗ䝉䜻䝳䝸䝔䜱䝫䝸䝅䞊᥎㐍㒊఍᭮᰿⚽᫛᝟ሗ䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐ⟇(2005)

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8

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シ ス テ ム 技 術 分 科 会

選 出

SS 研 ICT フォーラム 2018 より効率的かつ効果的な CSIRT 運営へ
松本 多恵(島根大学)

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選 出

システム技術分科会 2018 年度会合 より

NII-SOCS の運用から浮上してきた
セキュリティ対策の課題～高度化するサイバー攻撃にどう向き合うか～
高倉 弘喜(国立情報額研究所)

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教 育 環 境 分 科 会

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SS 研教育環境フォーラム 2018 よりアクティブラーニングの失敗事例-教育現場が抱える問題とその解決に向けて-

亀倉 正彦(名古屋商科大学)

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By. Masahiko Kamekura- 22 -

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By. Masahiko Kamekura- 24 -

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By. Masahiko Kamekura- 25 -

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By. Masahiko Kamekura- 26 -

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By. Masahiko Kamekura- 27 -

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2015ফ6া ॔ॡॸॕঈছ‫ॽش‬থॢଷ૷হ୻ଢ଼஢৅਀
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2016ফ3া ِଷ૷হ୻ऊै৾वপ৾दभ॔ॡॸॕঈছ‫ॽش‬থॢّᇰ෩‫ূ؞‬ਦൡ‫ق‬དྷ঱ඦ঳‫؞‬਎੃প৾ઇ౸૰ఊ‫ك‬
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By. Masahiko Kamekura- 28 -

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5. ੔যभ૥ষ჻ෙभॹ‫ॱش‬ঋ‫ش‬५৲э ਈੂभ঳న॑౷ाলघົਞ॑ଖइॊ

By. Masahiko Kamekura- 29 -

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By. Masahiko Kamekura- 30 -

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By. Masahiko Kamekura- 31 -

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By. Masahiko Kamekura- 34 -

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By. Masahiko Kamekura- 35 -

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पऩॊ‫؛‬↓‫ٹ‬୦॑ुढथଷ૷घॊभऊऋৠीपऎः‫؛‬‫௴ٹ‬௄घॊযभ਌௴पेढथु౮ऩॊ‫؛‬‫॔ٹ‬ॡॸॕঈছ‫ॽش‬থॢ৯৓भ੸੎ਙ
⋇਌৬ਙ‫৾⋈ ؚ‬ಆਛટ→ତ৶घॊ૑ਏ

By. Masahiko Kamekura- 36 -

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ALଷ૷হ୻ঁথॻঈॵॡऊै
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↓ٌஂোऋਖ਻धऩॊ৻਀৓ऩ10भॣ‫ش‬५ٍ‫ٷ‬ૌ૘ஂোभॣ‫ش‬५(=ঽ਌ਙ๑੎)…੐଑1(a),2(b),3(c),4(d),௬੼4(e),౎5(f)a৾ਗঐॼ‫ ش‬/ b৾ಆ৯৓஫୸ / c৸৩૞ਸ / d৾ਗ൥౰ / eୖ਻धਛౚ௬੼भ৴৿ / f৾েभੴ௙ચৡ৐઀भઅൟ
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By. Masahiko Kamekura- 37 -

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By. Masahiko Kamekura- 38 -

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By. Masahiko Kamekura- 41 -

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By. Masahiko Kamekura- 42 -

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By. Masahiko Kamekura- 50 -

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By. Masahiko Kamekura- 53 -

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By. Masahiko Kamekura- 55 -

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By. Masahiko Kamekura- 56 -

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kamekura@nucba.ac.jp

By. Masahiko Kamekura- 57 -

教 育 環 境 分 科 会

選 出

教育環境分科会 2018 年度会合 より高等学校新学習指導要領におけるデータサイエンスの扱いについて
大橋 真也(千葉県立千葉中学校・千葉高等学校)

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科 学 技 術 計 算 分 科 会

選 出

SS 研 HPC フォーラム 2018 より

全脳シミュレーションに向けた京による大脳皮質-視床-小脳の神経回路シミュレーション
五十嵐 潤(理化学研究所)

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Yamazaki et al.,
2018
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Kunkel et al., 2013䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁つᶍ䛿䚸䝮䞊䜰䛾ἲ๎䛻ᚑ䛖ィ⟬ᶵᛶ⬟ୖ᪼䛸䛸䜒䛻ᣑ኱䛧䛶
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Glasser et al., 2016

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Petrovici et al.,2017⤖ㄽ䛸௒ᚋ
•We investigated parallel computing method of layered sheet types ofspiking neural networks for human scale whole brain simulation using
exascale computers•

Proposed method of combination of tile partitioning and reduction ofcommunication frequency realized ideal scaling performance for corticalcerebellar, and cortico-thalamo-cerebellar circuit, which suggests further
scaling-up of network size by exascale computers•

In the next step, we will introduce multiple cortical, thalamic, andcerebellar regions, and basal ganglia, and study interactions between
cortico-thalamo-basalgingila loop and cortico-thalamo-cerebellar loop.

•

We expect comparison between large-scale simulation and large-scalemeasurement will bring new insight for understanding circuit mechanisms.

ㅰ㎡• Tadashi Yamazaki, and Hiroshi Yamaura (University ElectorCommunication)• Kenji Doya, and Carlos Enrique Gutierrez(Okinawa Institute of
Science and Technology)

This work was supported by Post K Exploratory Challenge #4"Understanding the neural mechanisms of thoughts and its
applications to AI“科 学 技 術 計 算 分 科 会

選 出

科学技術計算分科会 2018 年度会合 より

HPCI を活用した FMO 創訳技薬技術の開発
福澤 薫(星薬科大学)

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Watanabe et al., J. Chem. Inf. Model. 57, 2996 (2017)Ҿ‫܇‬1̾↝ᢌⅳ↖෇ࣱ
ⅻ200̿≆A typical example of “activity cliff”
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Watanabe et al., J. Chem. Inf. Model. 57, 2996 (2017)

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Pro123
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Lys67S
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Leu174S

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0

DI

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CT

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–36.9

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2

2

–471.2–451.3

–37.8

–68.9

3

3

–473.3–451.6

–36.2

–68.8

4

53

–461.1–443.1

–36.6

–68.6

5

92

–464.7–446.9

–36.7

–68.6

6

447

–460.0–441.6

–36.2

–68.2

R2 with pIC50

0.68

0.74

0.29

0.74

Watanabe et al., J. Chem. Inf. Model. 57, 2996 (2017)᰾ෆཷᐜయ WG

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Mol. Biol., 144 (2014) 201.
Takeda, et. al., J. Steroid Biochem.
Mol. Biol., 171,75 (2017).

⎔ᵓ㐀䛾ഹ䛛䛺㐪䛔䛻䜘䜛άᛶ್䛾๻ⓗ䛺ኚ໬䜢FMOィ⟬䛻䜘䜚᫂䜙䛛䛻䛩䜛
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DI
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Aly э 䜰䝉䝏䝹໬Lys

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J. Med. Chem 2012, 55, 9831
2

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1
1
+

2

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1
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2

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12 4.8uM

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+

2

17 0.22uM

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(12)

13

(13)

-20

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0

0

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(14)

17

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(17)

-20

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Pep

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-20
-25
-30

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M. Ozawa, T. Ozawa, and K. Ueda, J. Mol. Graph. Model. 74, 73-82 (2017).


(Pep)

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Sheng, et. al., Comp. Struct. Biotech. J., submitted.

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Ͳ60
Ͳ80

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Ͳ100

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Ͳ140

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pIC50(Median)䛭䛾௚ ୰ᛶ

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IFIEͲSUM[kcal/mol]

Ͳ20
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Ͳ80

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R²=0.6634

Ͳ120
Ͳ140

pIC50(Median)[nM]䜻䝘䞊䝊 WG

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FMOィ⟬್䛸άᛶ್䛸䛾ẚ㍑
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7
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4

pIC50

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Total IFIE (kcal/mol)

Total IFIE (kcal/mol)

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WG6-50⤖ᬗỈ䛾⪃៖

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Okuwaki et al., J. Phys. Chem. B, 122 (2018) 338. / ዟ⬥䜙, J. Comp. Chem. Jpn., 17 (2018) 102.

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[2]H.I.Petracheetal,BiophysicalJournal,Vol.86,No.3,2004,pp.1574Ͳ1586.

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合 同 分 科 会

選 出

合同分科会 2018 年度会合 より

日本発 空飛ぶクルマ'SkyDrive'開発への挑戦
中村 翼(有志団体 CARTIVATOR 共同代表)

日本発 空飛ぶクルマ’SkyDrive’開発への挑戦

2018.10.26
SS研合同分科会2018年度会合
有志団体CARTIVATOR共同代表

中村翼

Biography
1984年

東京都生まれ

2009年

慶應義塾大学大学院理工学研究科修了
大手自動車会社に入社し、量産設計部隊へ

中村 翼 (34)2012年

有志活動CARTIVATOR発足

2014年

空飛ぶクルマの開発を開始

2017年

慶應大SDM研究科と共同研究開始

CARTIVATOR共同代表
慶應大SDM研究員
目次
1. 有志団体活動紹介
2. 空飛ぶクルマの開発経緯・状況
3. 慶應大SDM研究科での研究内容

1. 有志団体活動紹介自動車・航空エンジニア、各分野専門家など・・から成る最強のボランティア有志団体

1. CARTIVATORとは
活動時間：平日夜＋土曜
活動場所：ものづくり創造拠点＠豊田市
TechShop Japan＠赤坂のミッションモビリティを通じて次世代に夢を提供する

夢①今出来ないことを出来るようにする②次世代により良い世界を届ける



ビジョン

2050年までに誰もが自由に空を飛べる時代を創る- 3次元交通システムの確立 -

ビジョン

機体設計

ビジネス設計- 要求仕様明確化- 概念・基本・詳細設計- ビジネスモデル- 実現ロードマップ

インフラ設計法規・ルール- 離発着場- 充電ステーション- 法規新設・交通ルール- 地域住民の受容性考慮2020年向けデモフライト機

SD-XX

2. 空飛ぶクルマの開発経緯・状況1/5スケール試作機 (2014)

1/1スケール試作機 (2015)
飛行試験 (2016)

メンバー100名超 (2017)
無人機浮上試験成功 (2018)2020年までのスケジュール’18/秋 無人機デモフライト’19/春 有人機完成・試験開始’20/夏 有人機デモフライト3. 慶應大SDM研究科での研究内容- 慶應義塾大学院システムデザイン・マネジメント研究科との共同研究- ベンチャー企業を起こす前提での事業計画および要求仕様作り
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研究内容

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実現に向けた課題（一部）

1. 騒音
2. 自動操縦

3. 管制

4. バッテリー

5. 耐風性

音響的な騒音に加え、心理的な恐怖感・嫌悪感も払拭が必要
パイロット不足やコストの低減に向けて、自動操縦が必要
交通量が増えた場合を考慮した、無人機も含めたルール作りが必要
現状の約150Wh/kgから、2倍の約300Wh/kg
までの高性能化が必要
上昇・下降気流、ビル風への対応のため、機体のみ
ならず、インフラ側と強調した技術開発が必要

管制に関する研究

３次元交通管理システムのアーキテクチャ
部品サプライヤー
需要新エアモビリティ運航管理

供給

国土交通省
補足データ
サービス提供者
機体メーカー
地理データ
その他ステー
地理データ クホルダ
天候データ
要求 天候
供給
監視情報
要求
制限
National Airspace System
登録(NAS) データサービス
制約、注意喚起 公共安
指令 エアモビリティ
全監視
エアモビリティ
航空管制システム
サービスネット
優先制約、
交通管理システムワーク≈
飛行禁止
既存航空宇宙システム
飛行計画等の情報共有
注文
サービス
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II”, AIAA SciTech Forum, 2018 

飛行要求, データ,
リアルタイム情報
オペレータ

オペレータ

オペレーション
ドローン

オペレータ

市民
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空飛ぶクルマ V2V 空飛ぶクルマ
（緊急用）
（一般用）

END

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飛行制約、
軌道修正

ご 参 考2018

年 度 活 動 一 覧■分科会・システム技術分科会
・教育環境分科会
・科学技術計算分科会
・合同分科会■WG
・クラウド時代のデータ共有技術 WG
・メニーコア時代のアプリ性能検討 WG
・情報システムの効率的エネルギー活用検討 WG
・汎用 VR システムの活用研究 WG
・大規模データ処理システム最適化 WG
・サイバーセキュリティ・情報倫理 e ラーニング教育の課題解決 WG■タスクフォース
・変革期の科学技術を支える大学の情報部門のﾐｯｼｮﾝをﾃﾞｻﾞｲﾝする■委員会
・活動推進委員会

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