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概

況

織

予

算

PART 1

組

補助金等

−−

組

組

織

織

組織図
情 報 メ デ ィ ア 教 育 専 門 委 員 会
学 術 情 報 電 子 化 専 門 委 員 会
センター運営委員会
ネ ッ ト ワ ー ク 専 門 委 員 会
スーパーコンピューティング専門委員会

情報メディア教育研究部門
研究部

学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
学際情報科学研究体
情報教育支援係情 報 メ デ ィ ア 教 育 系

センター長
情報リテラシー教育支援係
電子教材係
図書館システム係

図 書 館 電 子 化 系

デジタル・ライブラリ係
事務部
諮問委員会

学術情報リテラシー係
分散システムセキュリティ支援係

ネ ッ ト ワ ー ク 系

ネットワーク係システム管理係

スーパーコンピューティング系

システム運用係
総務係
研究支援係
拠点運営委員会
会計係
用度係
アプリケーション支援係

職員数
専
センター長
教
授
准 教 授
講
師
助
教
研 究 員
事 務 職 員
技 術 職 員
事務補佐員
技術補佐員
派 遣 職 員
合
計

任
5
8

兼

務
1
2

9

特

任
1
1
3
4

3
24
24
12
13
4
99
−−

1
1
1
6

12

H24.3.31
合 計
1
6
11
3
13
3
24
25
13
14
4
117

組

織

教職員
平成 24 年 3 月 31 日現在
情報基盤センター長

石 川裕（情報理工学系研究科教授）
秘書（特任専門職員）渡 邉 かがり
研究部
情報メディア教育研究部門
教 授

柴 山 悦 哉准教授

田 中 哲 朗准教授

品 川 高 廣助 教

関 谷 貴 之助 教

丸 山 一 貴学術情報研究部門
教 授

中 川 裕 志准教授

杉 本 雅 則

助 教

吉 田

助 教

佐 藤 一 誠特任講師

清 田 陽 司事務補佐員

吉 冨 美 樹

事務補佐員

山 崎

弘 美

教 授

若 原

恭

准教授

中 山 雅 哉准教授

小 川 剛 史准教授

関 谷 勇 司助 教

中 村 文 隆助 教

妙 中 雄 三助 教

宮 本 大 輔

客員研究員

加 藤

事務補佐員

川 崎 しのぶ

臨時用務員

吉 澤 文 代稔

ネットワーク研究部門

朗

スーパーコンピューティング研究部門
教 授

中 島 研 吾

−−

組

教 授

金 田 康 正准教授

佐 藤 周 行准教授

片准教授（兼務）

田 浦 健次朗

准教授（兼務）

黒 田

助 教

大 島 聡 史助 教

實 本 英 之特任教授

横 手 靖 彦

特任講師

松 野

裕

特任講師

稲 岡

創

特任助教

鴨志田 良 和

特任助教

藤 田

特任助教

林

特任助教

伊 東

客員研究員

堀

敦 史

客員研究員

山 本

啓 二

特任専門職員

原 田浩

学術支援専門職員 山 内

久 典

桐 孝 洋
久 泰

肇
雅 江
聰

事務補佐員

亀 田 文美代

事務補佐員

高 橋 弘 美

派遣職員

蒲 地

穣

学際情報科学研究体
教 授（兼務）

柴 山 悦 哉教 授（兼務）

中 島 研 吾准教授（兼務）

関 谷 勇 司准教授（兼務）

佐 藤 周 行准教授（兼務）

片 桐 孝 洋助 教（兼務）

妙 中 雄 三

助

實 本

教（兼務）

特任准教授

英 之

伊 藤 祥 司特任講師（兼務） 清 田 陽 司
特任助教（兼務） 鴨志田 良 和
事務補佐員

福 島 たかね

−−

織

組

織

事務部
事務長

根 岸

茂

副事務長

西 澤 明 生

（研究支援担当）

副事務長

早 野 裕 士（業務担当）

専門員

植 木

祐 輔

風 間

勉

専門員

本 多

玄

主

渡

邉

康

平

野

光 敏

（総務担当）

専門員（財務・研究協力担当）

査（会計担当）

主査（スーパーコンピューティング担当）

専門職員

後 藤

和 彦

中 村

昇 平

（総務担当）

専門職員（研究支援担当）総務係
係 長（兼務）

後

藤 和 彦

専門職員

岩 崎 直 樹

主 任

宮 地

主 任

柳 川 圭 介一般職員

中 田 幸 夫

事務補佐員

麦 谷 真 弓

亨

研究支援係
専門職員

中 村

昇 平

（研究支援担当）主 任

高 橋 朝 一一般職員

諏 佐 賢 司

会計係
主

査

渡

邉

康

（会計担当）主 任

木 崎 信 一

−−

組

用度係
係 長

大 橋 公一郎主 任

岡 戸 彰 二主 任

山 口 挙 史

事務補佐員

池 田

由 香

アプリケーション支援係
係 長（兼務）

早

野 裕 士

技術職員

永 岡 陽 香［情報メディア教育系］ チーフ 有 賀浩

情報教育支援係
係 長

有 賀

浩

技術職員

松 本 浩 一技術職員

安 部 達 巳

技術補佐員

宮 北 美 保派遣職員

後 閑 直 子

派遣職員

竹 尾 朋 子

派遣職員

岡 野 珠 子情報リテラシー教育支援係
係 長

松 岡 喜美代

専門職員

前 田 光 教

技術職員

秋 田

英 範

電子教材係
係 長

伊 藤 真 之主 任

坂 井 朱 美主 任

岩 藤 健 弘技術補佐員

加 藤 康 一

［図書館電子化系］ チーフ 本 多

玄図書館システム係係 長（兼務）

本 多

玄

専門職員

小 松 陽 一一般職員

田 口 忠 祐

−−

織

組

織

デジタル・ライブラリ係
係 長

吉 田 幸 苗一般職員

胡 内 奈都子

学術情報リテラシー係
係 長

成 澤 めぐみ主 任

濱 田 智恵子

一般職員

笹 原 可 恵事務補佐員

芳 賀 里 歩［ネットワーク系］ チーフ 早 野 裕 士
専門職員

中 山 仁 史分散システムセキュリティ支援係係 長

井 爪 健 雄主 任

小 薗 隆 弘

技術補佐員

阿 部

大

ネットワーク係
係 長

下

田 哲 郎

技術職員

友 西

大

［スーパーコンピューティング系］ チーフ 平 野 光 敏
専門職員

丹 下

藤 夫

係 長

宮 嵜

洋

専門職員

小 川 大 典専門職員

佐 島 浩 之事務補佐員

高 橋 陽 子システム管理係

システム運用係
係 長

石 崎

勉

技術職員

佐 藤 孝 明− 10 −

組

織

平成２３年度中の人事異動（転入・昇任・配置換等）
23. 4．1

品 川 高 廣情報メディア教育研究部門准教授／新規

23. 4．1

佐 藤 一 誠学術情報研究部門助教／新規

23. 4．1

宮 本 大 輔ネットワーク研究部門助教／新規

23. 4．1

伊 東

スーパーコンピューティング研究部門特任助教／新規

聰（任期 23.4.1～25.3.31）
23. 4．1

西 澤 明 生副事務長（研究支援担当）／主査（研究支援担当）から

23. 4．1

植 木 祐 輔専門員（総務担当）／先端科学技術研究センター事務部企
画調整チーム専門員から

23. 4．1

渡 邉康

主査（会計担当）／大学院人文社会系研究科事務部財務・研究支援チーム主査から

23. 4．1

成 澤 めぐみ

学術情報リテラシー係長／附属図書館事務部情報管理課資料管理係長から

23. 4．1

井爪 健 雄

分散システムセキュリティ支援係長／放送大学学園教育研
究支援部情報推進課ネットワーク係長から

23. 4．1

諏 佐 賢 司研究支援係／文部科学省研修生から

23. 4．1

胡 内 奈都子

デジタル・ライブラリ係／お茶の水女子大学図書・情報チーム資料管理係から

23. 4．1

渡邉かがり

総務係特任専門職員／新規

23. 4．1

柏芳 美

電子教材係技術補佐員／新規

23. 4．1

柳 川 圭 介総務係主任／総務係から

23. 4．1

高 橋 朝 一

研究支援係主任／研究支援係から

23. 4．1

濱 田 智恵子

学術情報リテラシー係主任／学術情報リテラシー係から

23. 4．1

小 薗 隆 弘分散システムセキュリティ支援係主任／分散システムセキ
ュリティ支援係から

23. 4．1

岩 藤 健 弘電子教材係主任／電子教材係から

23. 5．1

伊 東 雅 美スーパーコンピューティング研究部門事務補佐員／新規

23. 6．1

福 島 たかね

学際情報科学研究体事務補佐員／新規

23. 7．1

杉 本 雅 則学術情報研究部門准教授／工学系研究科准教授から

23. 7．1

関 谷 勇 司ネットワーク研究部門准教授／ネットワーク研究部門講師
から

23. 7．1

中 村 昇 平専門職員（研究支援担当）／文部科学省大臣官房国際課専
門職／(併)内閣府独立行政法人国立公文書館アジア歴史資料センター事業第二係長から

23. 7．1

山 崎 弘 美学術情報研究部門事務補佐員／新規

23. 7．1

吉 澤 文 代ネットワーク研究部門臨時用務員／新規− 11 −

組

織

23. 7．1

早 野 裕 士アプリケーション支援係長（兼務）

23. 7．1

有 賀

情報教育支援係長／電子教材係長から

23. 7．1

伊 藤 真 之電子教材係長／情報教育支援係専門職員から

23. 7．1

松 本 浩 一

情報教育支援係／ネットワーク係から

23. 9．1

芳 賀 里 歩学術情報リテラシー係事務補佐員／新規

23.10．1

原 田

スーパーコンピューティング研究部門特任専門職員／新規

23.12．1

片 桐 孝 洋スーパーコンピューティング研究部門准教授／新規

23.12．1

岩 崎 直 樹専門職員／公立学校共済組合総務部情報システムセンター

浩

浩

システム管理班主査（総括）から
23.12．1

井 上 直 子スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／新規

24. 1．1

笹 原 可 恵学術情報リテラシー係／新規（転出・退職等）
23. 4．1

大 塚 浩 一副事務長／生産技術研究所総務課人事・厚生チーム副課長
へ

23. 4．1

小 村

昇

専門職員（会計担当）／JAXA 財務部財務サブマネージャ（併）宇宙科学研究所科学推進部へ

23. 4．1

森 田 美由紀

学術情報リテラシー係長／農学系事務部総務課図書チーム
専門員へ

23. 4．1

椿 山 惣一郎

分散システムセキュリティ支援係長／放送大学学園教育研
究支援部情報推進課ネットワーク係長へ

23. 4．1

上 杉 将 史研究支援係長／国立大学財務・経営センター総務部施設助成課管理係長へ

23. 4．1

小野澤 さわ子

デジタル・ライブラリ係主任／工学系事務部情報図書課
情報サービスチーム主任へ

23. 7．1

増 田均

情報教育支援係長／日本学術振興会総務部企画情報課課長
代理へ

23. 7．1

岩 崎 直 樹アプリケーション支援係長／公立学校共済組合総務部情報システムセンターシステム管理班主査（総括）へ

23.11.30

片 桐 孝 洋スーパーコンピューティング研究部門特任准教授／辞職

23.12.31

笹 原 可 恵学術情報リテラシー係事務補佐員／辞職

24. 3.31

横 手 靖 彦スーパーコンピューティング研究部門特任教授／任期満了

24. 3.31

松 野

スーパーコンピューティング研究部門特任講師／任期満了

24. 3.31

清 田 陽 司学術情報研究部門特任講師／任期満了

24. 3.31

根 岸

事務長／定年退職

24. 3.31

笹 原 可 恵学術情報リテラシー係／任期満了

24. 3.31

芳 賀 里 歩学術情報リテラシー係事務補佐員／任期満了

24. 3.31

井 上 直 子スーパーコンピューティング研究部門技術補佐員／任期満了

裕茂− 12 −

組

東京大学情報基盤センター運営委員会委員名簿
任期：平成２３年４月１日～平成２５年３月３１日
平成２３年４月１日
氏

名

石

川

金

属

・

職

名

適

用

情報基盤センター長

規則第３条第１号

田 康 正

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

中川 裕 志

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

若原

恭

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

柴山 悦 哉

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

中

島 研 吾

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

太

田 勝 造

大学院法学政治学研究科・教授

規則第３条第３号

相田仁

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

浩 一

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

隆

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

堀

裕

所

近

山

佐

藤 隆 夫

大学院人文社会系研究科・教授

規則第３条第３号

星野 真 弘

大学院理学系研究科・教授

規則第３条第３号

新井 富 雄

大学院経済学研究科・教授

規則第３条第３号

山口 和 紀

大学院総合文化研究科・教授

規則第３条第３号

山

口

大学院総合文化研究科・教授

規則第３条第３号

森

下 真 一

大学院新領域創成科学研究科・教授

規則第３条第３号

杉原 正 顯

大学院情報理工学系研究科・教授

規則第３条第３号

須田 礼 仁

大学院情報理工学系研究科・教授

規則第３条第３号

泰

喜連川

優

生産技術研究所・教授

規則第３条第３号

林譲

史料編纂所・教授規則第３条第３号

古田 元 夫

附属図書館長

規則第３条第４号

オブザーバー 瀧田 正人

総長補佐（宇宙線研究所・准教授）− 13 −

織

予

予

算

算

収入・支出
平成２３年度決算額
収入
区分

決算額（千円）

奨学寄附 金収 入

０００２，０００

受託研究費等収入

３，１７８，８９４

自

己

収

入

３６０，３０５

計

３，５４１，５９９

支出
区分

決算額（千円）人件

費５６６，１９８

物件

費４，２１５，９３５

計

４，７８２，１３３

外部資金
１）科学研究費補助金（平成２３年度）
内

訳

受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門

２

５，３３０

学術情報研究部門

５２２，０２０

ネットワーク研究部門

３

６，５５２

スーパーコンピューティング研究部門

７

１０，５３０１７

４４，４３２

計２）受託研究（平成２３年度）
内

訳

受入件数

情報メディア教育研究部門

受入額（千円）

１４１

３

１３６，４９２

４

１３６，５３３

学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
計− 14 −

予３）共同研究（平成２３年度）
内

訳

受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門
学術情報研究部門

４

３，９００

ネットワーク研究部門

３５２５

スーパーコンピューティング研究部門

７

１，９００

１４

６，３２５

計

４）政府系委託費（平成２３年度）
内

訳

受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門
学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
計２

６７，６０４２

６７，６０４

５）政府系補助金（科学研究費補助金を除く。）（平成２３年度）
内

訳

受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門
学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
計

１

２，９２４，０００

１２，９２４，０００

６）奨学寄附金受入（平成２３年度）
内

訳

受入件数

受入額（千円）

情報メディア教育研究部門
学術情報研究部門

１

２，０００

１

２，０００

ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
計− 15 −

算

補助金等

補助金等
平成２３年度

科学研究費助成事業採択状況

研究代表者

教授 中川 裕志

研究種目

基盤研究（A）

研究期間

平成 21～23 年度

研究課題

機械学習によるロングテール現象の解決方法に関する研究

研究費

14,560,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 21～23 年度

研究課題

メニーコア・超並列時代に向けた自動チューニング記述言語の方
式開発

研究費

4,160,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 杉本 雅則

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 22～24 年度

研究課題

ロボットと拡張現実手法を融合したテーブルトップ協調学習支
援環境の構築と評価

研究費

5,200,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 金田 康正

研究種目

基盤研究（C）

研究期間

平成 21～23 年度

研究課題

科学技術計算に有用な高速 4 倍長演算に関する研究

研究費

1,300,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 小川 剛史

研究種目

若手研究（B）

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

モバイルセンサネットワークにおけるプッシュ型放送を用いたデータ収集・管理方式

研究費

1,950,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

助教 吉田 稔

研究種目

若手研究（B）− 16 −

補助金等

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

テキスト中の数値表現からの知識発見に関する研究

研究費

1,040,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 品川 高廣

研究種目

若手研究（B）

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

仮想化技術による分散ストレージ管理基盤

研究費

1,820,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

助教 妙中 雄三

研究種目

研究活動スタート支援

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

個別管理されたアクセスポイント群における WｉFｉエリア制御に関する研究研究費

1,482,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

日本学術振興会特別研究員 松島 慎

研究種目

特別研究員奨励費

研究期間

平成 23～24 年度

研究課題

データストリーム環境におけるオンライン学習アルゴリズムの研究（受入研究者：中川裕志）

研究費

700,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 佐藤 周行

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 23～25 年度

研究課題

認証・権限情報を制御可能なワークフロー特定ドメイン言語シス
テムの研究

研究費

1,690,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 関谷 勇司

研究種目

基盤研究（C）【基金】

研究期間

平成 23～25 年度

研究課題

ＤＮＳＳＥＣに対応した広域分散ＤＮＳサービス環境シミュレータの設計と実装

研究費

3,120,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

助教 丸山一貴

研究種目

若手研究（B）【基金】− 17 −

補助金等

研究期間

平成 23～24 年度

研究課題

視覚的コンテキストによる検索結果の提示とナビゲーション

研究費

3,510,000 円（平成 23 年度）

研究分担者

助教 實本 英之（研究代表者：東京工業大学・松岡聡教授）

研究種目

基盤研究（S）

研究期間

平成 23 年度

研究課題

１０億並列・エクサスケールスーパーコンピュータの耐故障性基盤（分担事項等：エクサスケールシステム障害復旧機構）

研究費

1,300,000 円（平成 23 年度）

研究分担者

教授 中島 研吾（研究代表者：電気通信大学・今村俊幸准教授）

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 23 年度

研究課題

マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術（分担事項等：適応型自動チューニング機能＋前処理付反復法
ソルバの開発）研究費

650,000 円（平成 23 年度）

研究分担者

准教授 片桐 孝洋（研究代表者：電気通信大学・今村俊幸准教授）

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 23 年度

研究課題

マルチコア複合環境を指向した適応型自動チューニング技術（分担事項等：固有地ソルバのチューニング・適応型チューニ
ング方式の研究）

研究費

650,000 円（平成 23 年度）

研究分担者

特任准教授 伊藤 祥司（研究代表者：理化学研究所・姫野龍太郎センター長）

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 23 年度

研究課題

マルチプラットフォームの大規模数値シミュレーションを支援するフレームワークの構築（分担事項等：数値計算アルゴリズム
性能評価とデータ処理方式開発）

研究費

780,000 円（平成 23 年度）

研究分担者

准教授 杉本 雅則− 18 −

補助金等（研究代表者：神戸大学・武田義明教授）
研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 23 年度

研究課題

位置計測技術を応用してフル・ボディ・インタラクションを実現
した環境問題学習ゲーム（分担事項等：システム開発・評価）

研究費

平成２３年度

520,000 円（平成 23 年度）

受託研究費受入状況

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 23 年度

研究課題

並列・分散型組込みシステムのためのディペンダブルシングルシステムイメージ OS

研究費85,662,200 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 23 年度

研究課題

自動チューニング機構を有するポストペタスケールアプリケー
ション開発・実行環境のための基盤ソフトウェア

研究費

37,830,000 円（平成 23 年度）

究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 23 年度

研究課題

ポストペタスケールコンピューティングのためのヘテロジニア
ス環境向けアプリケーション開発基盤

研究費

13,000,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 品川 高廣

相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 23 年度

研究課題

高セキュリティを実現する仮想マシンモニタ（ＢｉｔＶｉｓｏｒ）の実用化検証

研究費

平成２３年度

41,600 円（平成 23 年度）

共同研究費受入状況− 19 −

補助金等

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名（独）国立環境研究所地球環境研究センター

研究期間

平成 23 年度

研究課題

大量ジョブの効率的な処理方式に関する研究

研究費

1,600,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名

ソニー（株）システム技術研究所

研究期間

平成 23 年度

研究課題

自然言語処理による知識抽出技術の研究

研究費

2,000,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

大成建設（株）技術センター

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

地下多相流体挙動解析の並列計算手法に関する技術開発

研究費0 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中島 研吾

相手機関名

AQALINC RESERCH LIMITED

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

Development of parallel iterative solvers for FEMWATER

研究費

0 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名（独）理化学研究所

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

次世代スーパーコンピュータにおける高度利用環境の構築

研究費

0 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 石川 裕相手機関名（株）日立製作所

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

高性能高可搬性ライブラリに関する研究研究費0 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名（株）富士通研究所

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

単一実行時環境に関する研究− 20 −

補助金等

研究費0 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 片桐 孝洋

相手機関名（株）アールフロー

研究期間

平成 23～24 年度

研究課題

粉体解析の高度並列化に関する研究

研究費

300,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名（株）日立製作所

研究期間

平成 23 年度

研究課題

テキストベース保守履歴情報処理手法の研究

研究費

1,500,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

助教 宮本 大輔

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成 23～24 年度

研究課題

人間の弱点を守るサイバーセキュリティの研究研究費0 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 中川 裕志

相手機関名（株）ネクスト

研究期間

平成 23 年度

研究課題

地域密着型メディアにおける情報レコメンデーション

研究費

0 円（平成 23 年度）

研究代表者

助教 妙中 雄三

相手機関名（株）ＮＴＴＰＣコミュニケーションズ

研究期間

平成 23～24 年度

研究課題

高機能無線メッシュルータのプロトタイプ開発に関わる研究

研究費

525,000 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 中山 雅哉

相手機関名（独）情報通信研究機構

研究期間

平成 23～27 年度

研究課題

センサーネットワークに関する研究研究費0 円（平成 23 年度）

研究代表者

准教授 杉本 雅則

相手機関名（独）情報通信研究機構・ホンダエンジニアリング（株）− 21 −

補助金等

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

超音波を用いた位置認識システム

研究費

400,000 円（平成 23 年度）

平成２３年度

政府系委託費受入状況

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 23 年度

研究課題

シームレス高生産・高性能プログラミング環境

研究費

37,288,500 円（平成 23 年度）

研究代表者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 23 年度

研究課題

ＨＰＣＩの詳細仕様に関する調査検討

研究費30,316,000 円（平成 23 年度）

平成２３年度政府系補助金受入状況

研究分担者

教授 石川 裕

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 23 年度

研究課題

ｅサイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの高
度利用促進

研究費

平成２３年度2,924,000,000 円（平成 23 年度）

奨学寄附金受入状況

研究分担者

准教授 杉本 雅則

相手機関名

公益財団法人ＮＳＫメカトロニクス技術高度化財団

研究期間

平成 23 年度

研究課題

メカトロニクス技術の研究助成のため

研究費2,000,000 円（平成 23 年度）− 22 −

PART 2

センター活動報告

その他− 23 −PART 2

学際情報科学研究体

学
際
情
報
科
学
研
究
体

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体概要
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点
e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの
高度利用促進およびHPCI構築
PKI− 25 −

学際情報科学研究体

学際情報科学研究体
概要

研究体長

柴山悦哉

学際情報科学研究体は、部門を横断する形で 2010 年 10 月より活動を開始した組織であり、以下のようなミッションを持つ。

• 学際情報科学およびそれを支える情報基盤に関する研究• 学際大規模情報処理に関わる人材育成のための関係教育部局と連携した教育活動• 学際大規模情報処理に関わる学内教育・研究基盤構築• 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点活動の推進• HPCI コンソーシアムに関わる活動の推進• PKI の運用・普及
今年度、学際情報科学研究体に所属したのは、次に掲げる専任の特任准教授 1 名と各研究部門を本務とする教員 9 名であった。
柴山悦哉 (研究体長)
中島研吾 (副研究体長)
佐藤周行
片桐孝洋
関谷勇司
伊藤祥司
清田陽司
妙中雄三
實本英之
鴨志田良和

教授 (兼務; 情報メディア教育研究部門)
教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; ネットワーク研究部門)
特任准教授
特任講師 (兼務; 学術情報研究部門)
助教 (兼務; ネットワーク研究部門)
助教 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
特任助教 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)

この PART では、学際情報科学研究体として今年度行なった以下の活動について報告する。各教員の研究成果等については、各研究部門の活動報告のページをご覧いただきたい。
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点: 情報基盤センターは、8 大学のスーパーコンピュータ
センターから構成されるネットワーク型の共同利用・共同研究拠点の中核拠点として活動している。今年度は 8 大学全体で 39 件の公募型研究課題を採択し、共同研究を実施した。

e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの高度利用促進: 大 容 量 ス ト レ ー ジ 、
データ解析と可視化のためのクラスタ群などを整備し、若手・女性研究者を対象とした課題公募と資源提供を行った。

− 27 −

学際情報科学研究体

革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI): 「京」コンピュータを中心に大学のスーパーコンピュータなどを連携して利用するためのインフラである HPCI が、2012 年度秋
より本格運用される予定である。そのために必要となる運用手順や支援システムなどに関する詳
細仕様の検討を行った。

PKI: CSI UPKI プロジェクトが新たに開始した「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、従来から行っていたサーバ証明書の発行を継続した。また、情報基盤センターが運営する SSL-VPN
試行サービスにも協力した。さらに、認証フェデレーションの GakuNin、無線 LAN ローミング
サービスの Eduroam などの実験にも参加した。

− 28 −

学際情報科学研究体

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点

伊藤 祥司

1

研究支援係

共同利用・共同研究拠点 “ Joint Usage / Research Center ”

本節では、まず、文部科学省が説明している「共同利用・共同研究拠点の概要」を引用し、拠点制度の実施背景について説明する。次いで、拠点制度の性質と形態について説明し、平成 20～22 年度における認定状況について説明する。
『我が国の学術研究の発展には、個々の大学の枠を越えて大型の研究設備や大量の資料・デー
タ等を全国の研究者が共同で利用したり、共同研究を行う「共同利用・共同研究」のシステムが大きく貢献してきました。
共同利用・共同研究は、従来、国立大学の全国共同利用型の附置研究所等を中心に推進されてきましたが、我が国全体の学術研究の更なる発展のためには、国公私立大学を問わず大学の研究
ポテンシャルを活用し、研究者が共同で研究を行う体制を整備することが重要です。
このため、文部科学省では、科学技術・学術審議会学術分科会研究環境基盤部会の報告を踏まえ、平成 20 年 7 月に、学校教育法施行規則を改正し、国公私立大学を通じたシステムとして、新たに文部科学大臣による共同利用・共同研究拠点の認定制度を設けました。
本制度の実施により、広範な研究分野にわたり、共同利用・共同研究拠点が形成されるなど、我が国の学術研究の基盤強化と新たな学術研究の展開が期待されます。』
これまでの国立大学の全国共同利用型附置研究所等は一分野につき一拠点とすることが原則であったが、今後国公私立大学を通じた共同利用・共同研究拠点では、研究分野によっては、一定の役割分担の下で複数の拠点を設けて相互に連携を図るなど、柔軟な形態による当該研究分野の特性や研究者コミュニティの議論を踏まえた最適な拠点構成の方向性が謳われている。このような拠点のタイプとしては、単一機関内に設置される「単独型」と、複数の拠点により構成される「ネットワーク型」とがある。後者は、「特定の国公私立大学の研究所等が中心となって、他の研究組織とネットワー
クを形成する形態」の拠点である。
これまでに認定された拠点数は、平成 20 年度が単独型 7 件、平成 21 年度が単独型 70 件、ネッ
トワーク型 3 件、平成 22 年度が単独型 4 件である。

2

学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点（情報基盤拠点）について

本章のタイトルでもある「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」が正式名称であり、略称
として「情報基盤拠点」が用いられる。英語表記の正式タイトルは、“Joint Usage / Research Center forInterdisciplinary Large-Scale Information Infrastructures”である。また、本拠点正式発足に向けては、
当事業の特長を示す研究分野の英語名から “JHPCN : Japan High Performance Computing and
Networking plus Large-scale Data Analyzing and Information Systems” というキーワードも用意した。

2.1

本拠点の目的

本拠点は、北海道大学、東北大学、東京大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大
学、九州大学にそれぞれ附属するスーパーコンピュータを持つ 8 つの共同利用施設から構成され、− 29 −

学際情報科学研究体

東京大学情報基盤センターがその中核機関として機能する「ネットワーク型」の共同利用・共同研究拠点である。
我が国の学術情報基盤全体の構築と次世代スーパーコンピュータとの連携という観点から、従来の大型計算機センターから発展してきた 7 つのスーパーコンピュータセンターと東京工業大学のそれが、緊密なネットワークを形成して共同利用・共同研究の拠点を構築することは、国家的観点から大変に意義深い。
本ネットワーク型拠点の目的は、超大規模計算機と大容量のストレージおよびネットワークなどの情報基盤を用いて、地球環境、エネルギー、物質材料、ゲノム情報、Web データ、学術情報、センサ
ーネットワークからの時系列データ、映像データ、プログラム解析、その他情報処理一般の分野における、これまでに解決や解明が極めて困難とされてきた、いわゆるグランドチャレンジ的な問題について、学際的な共同利用・共同研究を実施することにより、我が国の学術・研究基盤の更なる高度化と恒常的な発展に資することにある。

2.2

拠点の全体計画の概要

本ネットワーク型拠点が共通的に対象とする研究分野は、地球環境、エネルギー、物質材料などの超大規模数値計算系応用分野、ゲノム情報や学術情報コンテンツに対する高度なアクセスや検索などの超大規模データ処理系応用分野、超大規模データを共有するため等の超大容量ネットワーク技術分野、および、これらの技術分野を統合した大規模情報システム関連研究分野を想定する。
共同利用・共同研究拠点の重要事項は、8 大学内外の教員・研究者から構成され、中核機関に置かれる運営委員会において審議される。拠点が実施する共同研究の公募課題の設定や実施課題の採択等の重要事項は、運営委員会が審議する。

2.3

拠点の目指す役割

本ネットワーク型組織は、我が国の学際大規模情報基盤の共同利用・共同研究の拠点として、地球環境、エネルギー、物質材料、ゲノム情報、学術情報、プログラム解析等の分野を中心に、グランドチャレンジ的な問題に取り組む研究を、計算科学・工学および計算機科学に基づき、学際的に遂行・支援する中心的な役割を果たす。さらに、神戸に開設される次世代スーパーコンピュータ拠点に対して、本拠点は戦略性をもつ支援体制や共同研究体制を整備する役割を担う。また、次世代スー
パーコンピュータが想定していない超大規模データ処理系応用分野においては、スーパーコンピュ
ータを利用した学際共同研究を推進するという大きな役割を果たす。

2.4

拠点形成の必要性

超大規模数値計算系応用分野、超大規模データ処理系応用分野、超大容量ネットワーク技術分
野、および、大規模情報システム関連研究分野における技術や知見は、科学技術の飛躍的発展に不可欠であり、我が国の持続的繁栄を支える基盤となる。8 大学の施設から構成されるネットワーク
型の拠点では、大規模計算資源を集中的に連携させ、かつ運営委員会を通して、これらの分野の共同利用・共同研究を戦略的に遂行していく。
また、ネットワーク型拠点が可能にする緊密な連携とシナジー効果により、それぞれの施設が実施可能な特徴的な研究課題が他の多くの施設にも共有されるだけでなく、他の施設が持つ研究ポテン
シャルを援用することによって問題解決が容易になり、一つの施設では解決不能と思われていた問題を解決・解明する。シナジー効果は研究能力の側面にとどまらず、ネットワークを構成する各大学センターのもつ設備を、ネットワーク内のルールに基づき、極めて柔軟性の高い形で集約・結合し、互いの共同利用・共同研究の資することが可能になるので、この点においても従来解決が困難とされていた諸問題への対処が可能になる。
このような拠点形成の必要性は、関係する研究者コミュニティからも明言されており、本拠点の申請に当たっては、以下の学会から推薦をいただいた。

− 30 −

学際情報科学研究体

日本計算工学会、 日本応用数理学会、 情報処理学会、 電子情報通信学会、
人工知能学会、 言語処理学会
さらに、拠点形成の必要性の要望について、拠点全体および拠点を構成する各大学に対しては、上記学会のほか、以下の研究者コミュニティからも要望書が寄せられた。
統計関連学会連合、 計算機学術利用北海道地区協議会、 航空宇宙学会、
日本機械学会 計算力学部門、 気象庁予報部数値予報課、理化学研究所 情報基盤センター、 北陸先端大学 先端融合領域研究院、
産業技術総合研究所 計算科学部門、
情報・システム研究機構 国立情報学研究所 学術基盤推進部、
情報・システム研究機構 国立情報学研究所 リサーチグリッド研究開発センター、
宇宙航空研究開発機構 情報・計算工学センター、 京都高度技術研究所、愛媛大学 総合情報メディアセンター、 日本バーチャルリアリティー学会、
大型計算機利用大阪地区（第６地区）協議会、 日本機械学会 計算力学部門、分子科学会、 西日本地区大学情報関連センター長会議、財団法人九州先端科学技術研究所、 財団法人福岡県産業・科学技術振興財団

2.5

全国的な学術研究の発展への寄与

本拠点（8 大学）のもつ施設は、国内では唯一の巨大な計算基盤であり、これが上記の研究分野の大半の研究者によって共同利用・共同研究として利用されることになる。このため、本ネットワーク
型拠点の共同利用・共同研究による成果は、わが国における上述グランドチャレンジ的研究の成果
全体のなかで非常に大きな部分を占めることになり、国内のみならず海外からも注目されることが期待できる。また本拠点では、このような研究分野を中心にしながら、ネットワークを構成する各センタ
ーがもつ特徴を生かすことにより、研究分野に広がりを持たせ、さらにスーパーコンピュータの資源や研究者を量的に集積・確保することにより、質・量双方の観点から当該コミュニティの中心的存在となり、総じて本ネットワーク型拠点が全国的な学術研究の発展へ大きく貢献できると考えている。

3

平成 23 年度公募型共同研究の活動内容
平成 23 年度の活動内容は以下のとおり。

3.1

主なスケジュール
平成 22 年 11 月 2 日
平成 22 年 12 月 10 日
平成 23 年 1 月 7 日
平成 23 年 2 月 10 日
平成 23 年 3 月 11 日
平成 23 年 4 月 1 日
平成 23 年 7 月 14，15 日
平成 24 年 3 月 15 日
平成 24 年 5 月 15 日

3.2

平成 23 年度拠点共同研究の日程を掲載
平成 23 年度拠点共同研究の募集要項を公開
課題応募受付開始
課題応募受付締切
採否通知
共同研究開始第 3 回シンポジウム
共同研究終了成果報告書提出

課題応募数と採択課題

課題応募数は 41 件であった。課題審査委員による審査を経て、下表の 39 課題（69 共同研究拠点）が採択された。
研究課題名の冒頭に* が付いた課題は平成 23 年度の負担金免除課題を表す。
研究分野の略称は以下のとおり。

− 31 −

学際情報科学研究体

数：超大規模数値計算系応用分野，デ：超大規模データ処理系応用分野，
ネ：超大容量ネットワーク技術分野，情：超大規模情報システム関連研究分野
研究課題名

研究課題代表者
（所属）

研究
分野

共同研究拠点高精度行列‐行列積アルゴリズムにおける並列化
手法の開発

片桐孝洋
(東京大学)

数

東大

炭化水素系燃料の超音速乱流燃焼の数値シミュ
レーション

滝田謙一
(東北大学)数

東北大

GPGPU の地震ハザード予測シミュレーションへの 青井 真(防災科
適応性評価
学技術研究所)数

東工大

マルチフィジックスおよび最適化問題に向けたハイパフォーマンス計算力学

樫山和男(中央大学)

数京大

超並列分子軌道法プログラム OpenFMO の性能
評価と高性能化

南 一生(理化学研究所)

数

九大

次世代ジオスペースシミュレーション拠点の構築

荻野竜樹(名古屋大学)数ネ情東大，名大，九大

生体分子の大規模分子動力学計算に対する時系
列解析の新展開戸田幹人(奈良女子大学)

デ

九大

MHD ダイナモシミュレーションとその可視化

陰山 聡(神戸大学)

数

東大

精度保証付き多倍長並列演算環境の構築と計算機援用解析への展開

山本野人(電気通信大学)

数九大

宇宙物理学を対象とする GPGPU 磁気流体シミュ
レーションのさらなる開拓と普及

村主崇行(京都大学)

数

東工大

都市圏レベルの交通・都市システム評価モデル（活動・交通行動マイクロシミュレーション及び情報可視化）の開発

森川高行(名古屋大学)数

名大分散クラウドシステムにおける遠隔連携技術棟朝雅晴(北海道大学)

情北大，東大，東工大，九大

CIP-基底関数法に基づく偏微分方程式汎用数値 内海隆行(山口東
解法の高度化京理科大学)

数

北大

高並列海洋モデルの開発を通した海洋循環のプ
ロセス研究

羽角博康
(東京大学)

数

東大

移動境界問題の大規模流体シミュレーションと動的負荷分散の評価

高橋公也(九州工業大学)

数

九大

巨大地震発生サイクルシミュレーションの高度化

平原和朗(京都大学)

数東大，京大

量子 i.i.d.状態のシミュレーション

坂下達哉(電気通信大学)

数東大

環オホーツク圏を中心とした大気・海洋シミュレー
ション

中村知裕
(北海道大学)数北大

超高エネルギーガンマ線連星系における相互作
用と高エネルギー放射

岡崎敦男(北海学園大学)

数北大− 32 −

学際情報科学研究体

粗視化分子動力学法による高分子系シミュレーシ
ョン基盤の計算機科学的高度化検討

萩田克美(防衛大学校)

数情

北大，東大，名大，阪大

電子情報の大学間相互保持に向けた遠隔バックアップ技術の研究

西村浩二(広島大学)

情九大

次世代ペタスケール CFD のアルゴリズム研究

中橋和博(東北大学)

数情

東北大，名大，阪大

原子衝突による材料科学のための大規模シミュレーション基盤

青木学聡(京都大学)

数

京大

天体活動現象の輻射磁気流体シミュレーション

松元亮治(千葉大学)

数東大* マルチパラメータサーベイ型シミュレーションを支える システム化技術に関する研究奥田洋司(東京大学)

数デ情

北大，東北大，東
大 ，東 工 大 ，名 大 ，京大，阪大，九大

計測融合オペレーション実現のための大規模計算機空気冷却風速場の実時間解析

松岡 浩(理化学研究所)

数デ
情

東北大，阪大，九大

雲マイクロ物理解明のための計算科学的基盤構 後藤俊幸(名古屋
築
工業大学)

数

名大

並列 GPU を用いた大規模地震波伝播シミュレー
ション

竹中博士
(九州大学)

数

東工大* 学術グリッド基盤の構築・運用技術に関する研究

合田憲人(国立情報学研究所)

情北大，東北大，東
大 ，東 工 大 ，名 大 ，京大，阪大，九大

超多自由度複雑流動現象解明のための計算科学石原 卓(名古屋大学)数名大

災害影響評価のための大規模マルチフィジックス・
シミュレータの構築

田上大助(九州大学)

数

九大

市街地における建築・都市環境の総合数値予測坂本雄三(東京大学)

数

東大

３次元有限要素法による光導波路解析の高速化と最適設計に関する検討

辻 寧英(室蘭工業大学)

数

北大

陰的時間積分法による核融合プラズマの佐藤雅彦(核融合
非線形 MHD シミュレーションの高速化に関する科学研究所)
研究

数東大

グリッドデータファームによる大規模分散ストレージ 村田健史(情報通の構築とサイエンスクラウド技術の研究
信研究機構)

数デ
ネ情

東北大，名大阪
大，九大

超並列宇宙プラズマ粒子シミュレーションの研究

大村善治(京都大学)

数

京大

毛細血管流までを再現する冠循環マルチスケー
ルシミュレーション

久田俊明(東京大学)

数

東大

負荷バランスや通信性能が予測困難な状況を想定した集団通信アルゴリズムの動的選択技術に関
する研究

黒川原佳
(理化学研究所)

情

九大

核融合・基礎プラズマの超並列シミュレーションに
関する研究

岸本泰明
(京都大学)

数京大− 33 −

学際情報科学研究体

3.3

拠点シンポジウム

平成 23 年度は、シンポジウムを 1 回開催した。開催後には、文教速報、文教ニュース、学内広報に開催報告の記事を掲載した。また、発表資料や報告書は各回の Web ページに掲載している。
第 3 回シンポジウム
開催日時： 平成 23 年 7 月 14 日(木)，15 日(金)開催場所： THE GRAND HALL（品川）主な内容： 平成 22 年度採択課題の最終審査（口頭発表）
平成 23 年度採択課題の研究紹介（ポスター発表）
参加者数： 220 名（大学 134 名、独法等研究機関 27 名、企業他 59 名）
案内 URL： http://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/sympo/3nd/4

拠点関連委員会の活動

拠点には運営委員会と課題審査委員会があり、下記の活動が行われた。各々の委員会活動の実
務は、各拠点の教員から構成されるワーキンググループによっても推進された。

4.1

運営委員会

拠点運営委員会では、情報基盤拠点の長の諮問に応じて、主に「当拠点の組織に関する事項」「共同利用・共同研究の実施方針及び実施計画に関する事項」「共同利用・共同研究の概算要求及び予算に関する事項」を審議する。公募課題の審議については課題審査委員会が実施する。
第 5 回 平成 23 年 7 月 15 日
主な議題：
1. 平成 22 年度予算決算について
2. 平成 23 年度予算について
3. 平成 24 年度の課題審査委員会体制について
4. 平成 24 年度の拠点運営委員会体制について
5. 実施要領の検討について
6. HPCI と拠点との課題の棲み分けについて
7. 平成 24 年度の拠点共同研究の方向性探索と募集要項案についての意見交換
8. 拠点の自己点検評価と外部評価について
第 6 回 平成 23 年 11 月 11 日
主な議題：
1. HPCI の現況について
2. 平成 24 年度の運営委員会体制について
3. 平成 24 年度の課題審査委員会体制について
4. 規則改正と共同研究課題実施要領について
5. 平成 24 年度の課題募集要項について
6. 拠点の自己点検評価と外部評価について
第 7 回 平成 24 年 3 月 7 日
主な議題：
1. 平成 24 年度の課題審査委員会体制について
2. 平成 24 年度公募型共同研究の採択について
3. 平成 24 年度公募型共同研究成果報告書について− 34 −

学際情報科学研究体

4.
5.
6.
7.
8.
9.

4.2

課題代表者の所属について
共同研究課題の実施要領の改正について
HPCI の現況について
拠点の自己点検評価と外部評価について
平成 24 年度実施計画について
第 4 回拠点シンポジウム

課題審査委員会

第 4 回 平成 23 年 7 月 14 日
主な議題：
1. 平成 22 年度実施課題の最終評価について
2. 平成 24 年度の課題審査委員会体制
3. 実施要領の検討について
4. HPCI と拠点との課題の棲み分け
5. 平成 24 年度の拠点共同研究の方向性探索と募集要項案についての意見交換
第 5 回 平成 24 年 3 月 7 日
主な議題：
1. 平成 24 年度の課題審査委員会体制について
2. 平成 24 年度公募型共同研究課題審査について
3. 共同研究課題審査委員会規則について
4. 共同研究課題実施要領について
5. 採択課題代表者の年間の報告について
その他にも、随時、メールにて下記作業も行った。主に、課題審査委員長と中核拠点担当者にて検討・調整の後、課題審査委員会 ML にて協議した。
1) 平成 24 年度共同研究募集要項、課題申込書の改訂
2) 平成 24 年度共同研究 応募課題審査要領の改訂
3) 中間審査の報告書フォーマット作成、中間審査評価シート作成、審査要領作成
4) 最終審査の報告書フォーマット作成、最終審査評価シート作成、審査要領作成

4.3

拠点活動に関するその他の取り組み

1) 東日本大震災後の対応
ネットワーク型拠点として 8 つの構成拠点から形成されているため、平成 23 年 3 月 11 日の
東日本大震災では、拠点間で連携し計算機リソースを特別配分していただくよう、中核拠点としての取りまとめも行った。
2) 拠点 Web ページ[http://jhpcn-kyoten.itc.u-tokyo.ac.jp/]の整備
前年度に構築しているが、共同研究の案内に留まらず、各拠点からの情報発信や研究成果
紹介のページを目指して継続的に更新している。特に、各構成拠点における研究内容紹介のページを充実させ、構成拠点の個々の研究者のアクティビティもアピールしている。また、英語版のページも用意した。拠点関係のファイル提出（アカウント認証によりログインする）の頻度か
ら、Web サーバのセキュリティ向上の主旨で、Web サーバを外部業者のレンタルサーバへ移行
し、SSL サーバとしてサーバ証明書も取得した。
3)英文パンフレットと英語ポスター作成
4 ページ（表紙含む）構成の英文パンフレットと SC11 で展示するポスターA1 サイズ２枚を作− 35 −

学際情報科学研究体成した。その際に、当拠点の活動をイメージするイラスト等も作成し、Web ページにも掲載している。

− 36 −

学際情報科学研究体

e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの
高度利用促進および HPCI 構築
實本英之

鴨志田 良和研究支援係

システム管理係

システム運用係

プロジェクト概要

1e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの高度利用促進プロジェクトはわが国の科学技術をより強化し、研究分野や国・地域を越えた連携を推進するためのパラダイムシフトを可能とする基盤設備の充実を図るプロジェクトである。主として、気象シミュレーションやゲノム解析等の研究成果創出、HPCI 構築事業への寄与、そして基盤設備の充実と資源優先利用枠の創設から若手・女性研究者の研究環境改善を行った。なお、e-サイエンス事業で利用した資源環境は、引き続き HPCI構築事業へと利用される予定である。一方 HPCI 構築事業は、我が国の科学技術振興の中心となり、世界最高水準の成果創出と成果の社会還元を推進する研究開発基盤を整備するものである。この研究開発基盤は、次世代スーパーコンピュータ「京」を中核とし、「京」と国内の計算資源を連携して利用するためのもので、計算資源を所有する機関やユーザコミュニティ機関等からなるコンソーシアムの主導によって構築され、「京」の共用が始まる 2012 年 11 月からの運用を予定している。本センターも計算資源提供機関として各種システムの構成、運用体制の検討を行っている。

2e-サイエンス事業

2.1

資源環境

• 東拠点・ストレージシステム

HPCI ストレージ共有の中核となるシステム。
HDD 部分容量: 6.3PB + 5.5PB
テープ部分容量: 20PB

• 東拠点・データ解析・可視化システム「京」と連携する小規模な計算処理システム、および処理結果の出力装置
ノード : Fujitsu PRIMERGY RX200S6 87 ノード
CPU: Intel X5680(3.33GHz) × 2 × 87 (1044core)
Memory: 96GB × 87 (8.35TB) HDD: 600GB × 87
Network: InfiniBand 4xQDR (40Gbps), 1000Base-T (1Gbps)• 東拠点・データ解析・可視化システムアクセラレーション部「京」と連携する小規模な計算処理システム、GPGPU 目的の nVidia Tesla を備える
ノード: HP ProLiant SL390s G7 2U 35 ノード
CPU: Intel X5670(2.93GHz) × 2 × 35 (560core)
Memory: 48GB × 35 (1.7TB) HDD: 1TB × 35
GPU: Tesla M2050 × 32 Network: InfiniBand 4xQDR (40Gbps), 1000Base-T (1Gbps)− 37 −

学際情報科学研究体• 西拠点・ストレージシステム

HPCI ストレージ共有の中核となるシステム。
HDD 部分容量: 10PB + 10PB
テープ部分容量: 60PB

• 西拠点・データ解析システム「京」と連携する小規模な計算処理システム
ノード: JCS 2USBLH6 22 台 88 ノード (4 ノード/台)CPU: Intel X5670(2.93GHz) × 2 × 88 (1056core)
Memory: 96GB × 88 (8.45TB) HDD: 292GB × 20 + 146GB × 68
Network: InfiniBand 4xQDR (40Gbps), 1000Base-T (1Gbps)• 西拠点・可視化システム 3D ディスプレイや音響機器等の出力装置

2.2

若手・女性研究者利用／研究支援

前述の目的の元、二回に渡り若手・女性研究者を対象として課題を公募し、資源提供を行った。第一回の利用に関しては、理化学研究所計算科学研究機構にて成果発表会を行った。第二回に関しては次年度に同様の成果発表会を行う予定である。採択課題は、表 1 に示した。

• Winter School:第一回・若手女性研究者向け並列コンピュータ＆ストレージ利用発表会
2 月 27 日〜2 月 28 日
http://pslogin.cspp.cc.u-tokyo.ac.jp/escience/publicinvitation/42.html

3

HPCI 構築基本仕様

昨年度は、HPCI 準備段階コンソーシアムでの検討を踏まえ、HPCI の整備に必要な機能を明確にし、HPCI の基礎的な仕様をまとめた。本仕様は最終的に全てのインフラが継続的に運用できることも意識したものになっており、運用手順やドキュメントの整備などを含んだものになっている。本年度は、昨年検討された仕様をさらに詳細に検討し、構築・運用マニュアルを整備を行った。また各資源提供機関において、認証基盤の構築（Phase1 構築）を行った。

各種検討・構築作業は 1) 認証基盤、2) 利用支援、3) ストレージ共有、4) ネットワーク基盤、5) 先端ソフトウェア運用基盤の 5 つのサブワーキンググループに分かれている。このうち、本センターでは、とくにユーザ管理支援に関する詳細仕様策定について、加えてプロジェクト全体の総合的推進を行った。作業に際し、共同事業参画機関である国立情報学研究所と共に、協力機関として、北海道大学、東北大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学、筑波大学、および「京」運用機関である理化学研究所計算科学研究機構と連携した。

3.1

サブワーキンググループにおける活動

ユーザ管理支援に関する詳細仕様策定として、昨年度おこなった、計算資源群の利用認可に必要となる事務手続きフロー、アカウンティング、障害対応などのユーザ利用管理支援に必要となるソフトウェ
ア整備および運用に関しての調査検討を元に、ヘルプデスクの構築・運用手順の検討およびマニュア
ル整備を行った。また、ストレージ共有サブ WG、先端ソフトウェア運用基盤サブ WG においても、
詳細仕様検討、マニュアル作成の補助を行った。

− 38 −

学際情報科学研究体

表 1: 若手・女性研究者利用／研究支援

第一回

採択課題

遠里 由佳子実数型遺伝的アルゴリズムによる大規模代謝モデルのパラメータ分析と最適化

伊賀晋一

気象数値シミュレーションモデルにおける grid refinement 手法の開発

白川

知之

林

雅江

大野
中谷
小林
山本

善之
洋一郎
千草
啓二

Andrei Pisliakov
中村 朋健
第二回
城地 保昌
山地 一代
清木 達也
安井 隆
緑川 博子
萩田 克美
伊賀 晋一
吉永 一美
宮本 佳明
池田 恒平
清水 森人
吉田 龍二
品川 高廣

3.2

メニーコアクラスタ環境に適した領域分割手法の開発

大規模高性能計算における many small I/O の高効率化の研究

5d 遷移金属酸化物の電子状態計算
大規模エピゲノム解析と複数ゲノム配列の比較に基づく進化解析
カルシウムポンプにおけるイオン輸送機構の解析
エクサスケールに向けた並列ファイルシステムの研究
Molecular Dynamics Simulations of Nitric Oxide Reductases
XcalableMP-IO の性能評価，および，XcalableMP でサポートするファイルの選定
SACLA と大型計算機施設の融合利用による生体超分子構造解析に向けた実証実験
大気物質輸送モデルによる東アジア地域大気汚染のマルチスケールシミュレーション
降水によるエアロゾル除去過程のモデリング
単一実行時環境に必要なファイル I ／ O 系ミドルウェアの開発
グローバルビューを持つ並列 API と並列処理実行システムの設計と構築
超大規模系における高分子緩和モードの時間相関解析のＨＰＣ効率化に関する検討
気象数値シミュレーションモデルにおける grid refinement 手法の開発２
高スケーラブルな MPI 通信基盤の実現に関する研究
大気―海洋境界における物理過程のモデル化と大気大循環モデルへの適用
高解像度化学輸送モデルを用いた春季東アジアにおける越境大気汚染の定量化
並列計算機による医療用リニアック高エネルギー X 線の高精度線量計算
最適な力学コア開発を目指した正 20 面体格子気候モデルのモデル間比較
次世代スパコン向けの軽量な仮想計算環境の実現に向けた研究開発

Phase1 認証基盤環境構築

利用支援・認証基盤サブ WG が中心となりの Phase1 環境構築を行った。このために複数回の会議を行った。これの達成に基づき、HPCI の暫定運用フローを実現する Phase2 暫定運用環境構築を 3 月末より開始した。

• 会議日程2011 年 5 月 17 日、6 月 16 日、7 月 21 日、8 月 22 日、10 月 21 日
2012 年 3 月 1 日

3.3

プロジェクトの総合的推進

協力機関と共にサブ WG をもうけ、昨年度作成した基本仕様を元に、マニュアルの整備を行った。この構築・運用マニュアルの検討、および告知のためにそれぞれ二回の合宿と中間報告・意見交換会を行った。

• 合宿日程2011 年 8 月 4〜5 日、2012 年 1 月 12〜13 日− 39 −

学際情報科学研究体• 会議日程2011 年 4 月 4 日、4 月 11 日、10 月 20 日
• HPCI システム基盤詳細設計中間報告＆意見交換会
2011 年 10 月 21 日
http://hpci.cc.u-tokyo.ac.jp/pub/hpci-workshop/1st.html• 第二回 HPCI システム基盤詳細設計中間報告＆意見交換会
2012 年 2 月 17 日
http://hpci.cc.u-tokyo.ac.jp/pub/hpci-workshop/2nd.html− 40 −

学際情報科学研究体

PKI
佐藤周行

PKI 概要PKI はプロジェクトとして、CA（認証局）を安定的に運用するための運用技術を、発足以来重要項目として検討してきたが、いくつかの試行錯誤を経て、UT-CA としてキャンパス PKI のための CA を実際に構築し、運用技術を蓄積するために、インソースでの運用でのプロトタイプを構築してきた。
さらに NII が主導している CSI UPKI プロジェクトが開始した「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、パブリックサーバ証明書発行のための学内の体制を安定して運用している。ここにおいても分散 RA 方式を取っている。2012 年 3 月末で参加部局は 11 部局を数え、それを含めサーバ証明書を発行したドメインは 28、運用開始からの審査枚数は 575 枚に及ぶ。
証明書に関係するものの他に、「認証」一般についての係りの中でより一般的なサービスにおけるアイデンティティ管理の重要さを強調している。それには、2010 年度から参加した Eduroam でのアイデンティティ管理とさらに、NII が主導する認証フェデレーションでの東大内でのアイデン
ティティ管理の問題が含まれる。両者とも、学内一般の中で、正しいデザインのもとに行われることが重要である（ことが他大学の例を見るまでもなくわかっている）が、テスト環境の構築とテスト参加を通して学術的な検討を進めている。さらに、学内の機関が LIGO プロジェクトに参加して国際連携を行うときの基盤を提供している。

1

運用報告

1.1

UT-CA

http://www.pki.itc.u-tokyo.ac.jp/UT CA-top.html

1.2

TRA

http://www.pki.itc.u-tokyo.ac.jp/cerpj/
NII が主導している CSI UPKI プロジェクトが開始した「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、パブリックサーバ証明書発行のための学内の体制を構築した。ここにおいても分散 RA 方式を取っている。2012 年 3 月末で参加部局は 11 部局を数え、サーバ証明書を発行したドメインは28、累計発行枚数は 575 枚に及ぶ。
東大は、学内体制として TRA を立ち上げ、CP/CPS を公開した上で可能ならば発行にともなう審査を部局に委譲するモデルを取っている。これは従来からあった UTnet が安定して運用されて− 41 −

学際情報科学研究体いることに大きく依存するモデルであった。この運用モデルは成功し、参加部局の広がりが見られるようになった。2011 年度は新たに 3 部局が参加している。
2009 年末より、EV 証明書の発行権利を購入し、学内にサービスすることとなっていたが、そのサービスを終了した。
2011 年度の部局別発行枚数の統計は以下のとおりである。
部局

枚数 (アクティブ)

TRA (直接審査・発行)
生産技術研究所
本部事務局
史料編纂所
情報基盤センター
理学系研究科情報学環
数理科学研究科
医学部附属病院
空間情報科学研究センター
総合文化研究科
新領域創成科学研究科

63
37
35
29
24
23
11
9
6
6
6
4

開始時からの累計

575
253アクティブな証明書

1.3

認証フェデレーション

Shibboleth を利用した SSO への対応として、国立情報学研究所が主導する GakuNin にテスト参加し、Shibboleth のテスト運用を積極的に行った。
さらに、テスト環境を使って、国際重力波観測プロジェクトである LIGO の東大側で必要な IDの発行を支援した。
さらに、日本のフェデレーションにおけるオンライントラストの構築の一部を担った。具体的には、米国 NiH の運用するデータベースを提供する協定のための交渉において、GakuNin のセキュ
リティや運用ポリシーの見直しに意見を述べた。

1.4

EduRoam への参加

ヨーロッパを中心に展開され、2010 年からは北米でも急速に広まっている Eduroam に 2010 年テスト参加し、ID を提供した。現在、認証サーバをテスト運用している。この運用の中で発行された ID は 14、部局の数は 4 つを数える。出張先での Eduroam の利用が主たる目的だと考えられる。
学内での Eduroam の電波は livedoor-eduroam のものを利用し、現在山上会館で利用可能である。
Eduroam は、参加者の属する組織の運用ポリシーと訪問先の運用ポリシーのすり合わせに問題を抱えているが、それが実用的なレベルで解決されれば十分利用可能であると考えている。

− 42 −

学際情報科学研究体

1.5

SSL-VPN 試行サービス

図書館のもつ電子ジャーナルを ECCS の運用管理する ID 体系でサービスしている。理工系にとどまらず、広い分野でアクセスがなされている。2008 年度からはサービス可能な電子ジャーナルの数が大幅に増え、主だったところがサービス対象になり、利用が増大している。運用に対して、
PKI プロジェクトは主にセキュリティの観点から関与している。ID を提供する参加 LDAP として、新たに新領域が加わった。

− 43 −

そ の 他

その他

東日本大震災後の消費電力削減のための試み− 45 −

東日本大震災後の消費電力削減のための試み

東日本大震災後の消費電力削減のための試み
TSCP 推進委員会

スーパーコンピューティング部門

情報基盤センターの運用するスーパーコンピュータシステムは空調も含めて 2011 年 3 月時点で約 2MW 弱の電力を消費しており、センター全体の電力消費量の 90％以上を占めている。2011 年
3 月 11 日に発生した東日本大震災後、全学電力危機対策会議における決定に従い、消費電力削減のための様々な試みを実施した。
基本的には 1,000 人を超える利用者を有する HA8000 クラスタシステム（T2K）をできるだけフル稼働させ、リプレースを 2011 年 10 月に控え、電力効率の比較的低い SR11000 の稼働ノード数を減らすことで対応した。計算資源不足分については類似アーキテクチャのシステムを運用している北海道大学、九州大学の協力を得て、一部の利用者に対しては当情報基盤センターが負担金を全額負担して、これら 2 大学のシステムを利用していただいた。具体的には図 1 に示すようなスケジュール
で運転を実施した。


3 月 12 日～25 日の間は全システム運用中止

3 月 25 日から運転再開、HA8000 は全系、SR11000 は 128 ノードのうち 24 ノード縮退運転

6 月 2 日から SR11000 も全 128 ノード運転再開



7 月 12 日から再び SR11000 の運用ノード数を 64 ノードに縮退運転

8 月 8 日～22 日の 2 週間の間、全システム運用中止（通常は 1 週間）



10 月 3 日より SR16000 運用開始



10 月 14 日に SR11000 運用停止、撤去

HA8000 の消費電力は図 2 に示すように 2010 年度と 2011 年度で大きな差は無いが、SR11000
に関しては、図 3 に示すように、縮退運転による消費電力削減の効果が顕著であり、更に SR16000の導入によって更に消費電力が低下している。SR11000 と SR16000 を比較すると、ピーク演算性能
は 18.8 TFLOPS から 54.9 TFLOPS へ約 3 倍弱増加しているが、空調も含めた消費電力量は 35%程度に低下している。消費電力当りの演算能力に換算すると 8.34 倍と非常に効率が高くなっている。
結果的に図 4 に示すように、10 月以降は消費電力が前年度同時期と比較して大幅に低下している。具体的な削減量をまとめると以下のようになる。


2011 年 5 月末（SR11000 縮退運転（24 ノード））：前年比 25 ％削減

2011 年 7 月末（SR11000 縮退運転（64 ノード））：前年比 20 ％削減

2011 年 10 月末（SR16000 に完全リプレース後）：前年比 30 ％削減− 47 −

東日本大震災後の消費電力削減のための試み

図 1 東日本大震災後のスーパーコンピュータシステム運転状況− 48 −

東日本大震災後の消費電力削減のための試み

1200
1000

空調

kWh

計算機

震災 3/11

800
600
400
200
0

図 2 HA8000 クラスタシステム（T2K）使用電力量の推移（2010 年度～2011 年度）
kWh
1200

震災 3/11

SR16000稼働

空調

1000

計算機

800
SR11000撤去

600
400
200

0

SR16000

SR11000

図 3 SR11000/SR16000 使用電力量の推移（2010 年度～2011 年度）
2500

2010年度
2011年度

2000

1500

1000

500

0
4月1日 5月1日 6月1日 7月1日 8月1日 9月1日 10月1日 11月1日12月1日 1月1日 2月1日 3月1日

図 4 2010 年度～2011 年度電力量比較− 49 −

PART 3
各研究部門

研究活動報告学術情報研究部門
ネットワーク研究部門
スーパーコンピューティング研究部門
学際情報科学研究体− 51 −PART 3

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門概要
柴山 悦哉

ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究田中 哲朗

ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣

準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之

教育支援システムの開発と運用
̶カリキュラム分析 他̶

丸山 一貴

Web 検索結果ページの改善と教育用計算機システムの設計− 53 −

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門
概要

部門長

柴山悦哉

情報メディア教育研究部門は、情報メディア教育部門の研究部門であり、今年度は、教授 1 名、准教授 2 名、助教 2 名が在籍して以下にあげるような研究を行った。
実運用システムの設計・改善等を直接の目的とした研究: 情報メディア教育部門が業務として運用している教育用計算機システムなどは、教育機関が管理運用するエンドユーザ向けの情報基盤としては、我が国の中でも有数の規模と複雑度を有する。そのため、既存のノウハウだけに頼っていては、安定的かつ効率的な運用は不可能であり、研究として解決すべき課題も多い。また、この規模と複雑さのシステムの実運用から得られた知見やノウハウには、他の組織にとって有用なものも多く、これらを系統的な形にまとめて公開することが研究活動として意味を持つこともある。
今年度は、教育用計算機システム ECCS の更新にあたり、学外サービスやユーザ所有機器との連携による利便性の向上、省電力、災害時のサービス継続性の向上、システム管理運用コストの抑制などのゴールを設定し、それを達成するための設計を行った。そして、その学術的な成果を発表するとともに、報道機関向けの説明も行った。
情報システムの構成や開発に関連した研究: 情報メディア教育部門が業務として運用しているシステ
ムを直接的に対象とするものではなく、より一般的に、情報基盤を開発・運用するための技術に関連した研究も行っている。今年度は以下のような研究と成果発表を行った。

• 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関する研究 (柴山)• Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 (柴山)• 将棋プログラムの大規模並列実行 (田中)• 仮想マシンモニタによる透過的ネットワークブート方式 (品川)• 仮想マシンモニタによる透過的 VPN 障害回復方式 (品川)• 仮想マシンモニタによるバックグラウンド暗号化 (品川)• 仮想マシンモニタによるストレージアクセスの高速化 (品川)

情報メディアの使い勝手の向上と教育支援に関連した研究: 情報メディア教育部門では、約 4 万人のエンドユーザを対象に情報基盤を提供している。システムのユーザビリティの向上、情報メディアに容易にアクセスするための支援、情報技術を用いた教育の支援は重要な課題であり、これに関連した技術の研究開発も行っている。今年度は次のような研究と成果発表を行った。

• カリキュラム分析 (関谷)• プログラミング能力の分析 (関谷)• Web 検索結果ページの改善 (丸山)その他の研究: 今年度は、コンピュータゲームに関する次のような研究と成果発表を行った。

• 入玉指向の将棋プログラムの作成 (田中)− 55 −

情報メディア教育研究部門

情報メディア教育研究部門 成果要覧
査読付論文
[査読付 1] Yoshiaki Yamaguchi, Kazunori Yamaguchi, Tetsuro Tanaka, Tomoyuki Kaneko: InniteConnect-Four is Solved: Drawn, Proceedings of Advances in Computer Games 13, Tilburg,
Nov. 2011.
[査読付 2] 金子知適, 田中哲朗: GPS 将棋とテキストプロトコルによる大規模将棋ソフトウェアの組み立て, コンピュータソフトウェア, Vol. 29, No. 1, pp. 75-81, 2012 年 2 月.
[査読付 3] 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦: 仮想マシンモニタによる透過的ネットワークブート方式, 情報処理学会論文誌：コンピューティングシステム, 第 4 巻, 第 4 号, pp228-245, 2011 年 10 月.
[査読付 4] Yohei Matsuhashi, Takahiro Shinagawa, Yoshiaki Ishii, Nobuyuki Hirooka, Kazuhiko Kato:Transparent VPN Failure Recovery with Virtualization, Future Generation Computer Systems,
Elsevier, Vol. 28, No. 1, pp. 78-84, Jan. 2012.
[査読付 5] Yoshihiro Oyama, Tran Giang, Yosuke Chubachi, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato: Detecting Malware Signatures in a Thin Hypervisor, In Proceedings of the 27th ACM Symposium On
Applied Computing (ACM SAC 2012), pp. 1807-1824, Mar 2012.
[査読付 6] Yushi Omote, Yosuke Chubachi, Takahiro Shinagawa, Tomohiro Kitamura, Hideki Eiraku, Katsuya Matsubara: Hypervisor-based Background Encryption, In Proceedings of the 27th ACM
Symposium On Applied Computing (ACM SAC 2012), pp. 1829-1836, Mar. 2012.
[査読付 7] 関谷 貴之, 山口 和紀: カリキュラム標準 J07-CS と CC2001CS の比較に関する報告, 情報教
育シンポジウム SSS2011, pp.3–10, 2011 年.
[査読付 8] Yamamoto, M., Sekiya, T., and Yamaguchi, K.: Relationship between Programming Concepts
Underlying Programming Skills, ITHET 2011, Proceedings of 10th International Conference on
Information Technology Based Higer Education and Training, PS7-1, Kusadasi, Turkey, 2011.
[査読付 9] Kazutaka Maruyama, Masato Igeta, Minoru Terada: Search Engine Result Page with VisualContext and Already Rendered Snippets, In Proceedings of the 7th International Conference on
Web Information Systems and Technologies (WEBIST2011), pp.340–345, 2011.
[査読付 10] 大井 彩香, 寺田 実, 丸山 一貴: Web ページの分類と閲覧時間を利用したコンテンツフィル
タリング, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講
演論文集 (第 4 分冊), RO-007, pp.137–140, 2011.
[査読付 11] 太田 侑介, 寺田 実, 丸山 一貴: Twitter におけるリツイート経路の重ね合わせによるユーザ
発見支援, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講
演論文集 (第 4 分冊), RM-008, pp.73–76, 2011.

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉: ソフトウエアの時間, 情報処理, Vol. 52, No. 6, pp. 650–652, 2011 年.
[発表 2] 合田憲人, 東田学, 漆谷重雄, 天野浩文, 坂根栄作, 小林克志, 青木道宏, 柴山悦哉, 石川裕: 広域
分散環境を提供する HPCI ネットワーク・認証・ユーザ管理支援基盤の設計, 情報処理学会研究報告, 2011-HPC-130(69), pp. 1–8, 2011 年 7 月.

− 56 −

情報メディア教育研究部門[発表 3] 柴山悦哉: 高等教育機関における OSS の活用と今後の展望, 大学 ICT 推進協議会年次大会,
2011 年 12 月.
[発表 4] 柴山悦哉: ネクスト情報「学」爆発, パネルディスカッション, 国際シンポジウム「情報爆発を越えて」, 2012 年 1 月.
[発表 5] 久米出, 柴山悦哉: オブジェクト指向フレームワークの内部挙動を抽象化する実行モデル, 情報処理学会ソフトウェア工学研究会ウィンターワークショップ, 2012 年 1 月.
[発表 6] 久米出, 柴山悦哉: トレース解析手法を利用した逸脱コードの特定, 情報処理学会研究報告,2012-SE-175(13), pp. 1-10, 2012 年 3 月.
[発表 7] 柴山悦哉: ソフトウェアセキュリティ研究チームの活動報告, 情報セキュリティ研究センター
最終報告会, 2012 年 3 月.
[発表 8] 山口慶晃, 山口和紀, 田中哲朗, 金子知適: 箱積みが最善引き分けの証明の別解, 情報処理学会
ゲーム情報学研究会, Vol.2011-GI-26, No.12, pp. 1-8, 松江, 2011 年 7 月.
[発表 9] 滝瀬竜司, 田中哲朗: 入玉指向の将棋プログラムの作成, 第 16 回ゲーム・プログラミングワー
クショップ 2011, pp. 25-31, 箱根, 2011 年 11 月.
[発表 10] 田中哲朗: 完全プレイのためのデータベースのサイズの削減, 情報処理学会ゲーム情報学研
究会, Vol.2011-GI-27, No.12, pp. 1-6, 東京, 2012 年 3 月.
[発表 11] 大久保 諒、品川 高廣，加藤 和彦: VMM による SSD のランダム書き込み性能の改善, 第 117回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会，情報処理学会研究報告，第2011-OS-117 巻，第 12 号，情報処理学会， 2011 年 4 月.
[発表 12] 丸山 一貴, 関谷 貴之: 学外システム連携による教育用計算機システムプリントサービス, 情報処理学会研究報告, Vol.2012-IOT-16, No.9, 2012.
[発表 13] 猪俣 順平, 寺田 実, 丸山 一貴: PAD を利用したパズル型プログラミング学習システム, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講演論文集 (第 3 分冊), K-005, pp.717–720, 2011.
[発表 14] 前田 光教, 丸山 一貴: 学内組織向け DNS ホスティングサービスの運用, 大学 ICT 推進協議会
2011 年度年次大会論文集, pp.307–310, 2011.
[発表 15] 丸山 一貴, 関谷 貴之: 学外システム連携による教育用計算機システムプリントサービス, 情報処理学会研究報告, Vol.2012-IOT-16, No.9, 2012.

公開ソフトウエア[公開 1] 田中哲朗, 金子知適, 森脇大悟, 副田俊介, 林芳樹, 竹内聖悟: osl-for-csa (バージョン 0.8), コン
ピュータ将棋協会コンピュータ将棋選手権使用可能ライブラリ, 2012 年 1 月.
[公開 2] 田中哲朗, 金子知適, 森脇大悟, 副田俊介, 林芳樹, 竹内聖悟: gpsshogi-for-csa (バージョン 0.8),
コンピュータ将棋協会コンピュータ将棋選手権使用可能ライブラリ, 2012 年 1 月.
[公開 3] BitVisor 1.2, http://www.bitvisor.org/, 2011 年 10 月

− 57 −

情報メディア教育研究部門

特許申請／取得[特許 1] 品川 高廣, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 北村 朋宏, 榮樂 英樹, 松原 克弥: 情報処理装置及びプログラム,
特願 2012-066264, 国立大学法人東京大学・株式会社イーゲル, 2012 年 3 月.

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 21 回世界コンピュータ将棋選手権 6 位, コンピュータ将棋協会, 2011 年 5 月.
[特記 2] GPS 将棋: Computer Olympiad 2011 将棋部門優勝, ICGA, 2011 年 11 月.
[特記 3] 田中哲朗: ゲーム情報学: 0. 編集にあたって, 情報処理学会誌, Vol. 53, No. 2, pp. 100-101, 2012
年 2 月.

報道関連[報道 1] 週刊新潮 2011 年 6 月 2 日号: サイエンス宅配便.
[報道 2] フジテレビ 2011 年 6 月 14 日「たけしのコマ大数学科」 .
[報道 3] クラウド Watch: 純国産・オープンソースの仮想マシンモニター「BitVisor」最新版公開，2011
年 11 月 8 日.
[報道 4] マイナビニュース, 「自動化」がカギ! クラウド時代のクライアント管理術 (3) 東京大学が Mac ＆Windows 混在 PC 1,321 台を Kaseya で管理: http://news.mynavi.jp/series/Kaseya/003/index.html,
2012.
[報道 5] 日経コンピュータ 2012 年 3 月 15 日号, ホットニュース: 「NEC が東大の教育用システムを構
築、受注額 7 億円超」のタイトルで ECCS2012 での新しい取り組みを紹介, pp.12, 2012.
[報道 6] PC Online, 東 京 大 学 情 報 基 盤 セ ン タ ー 、学 生・教 職 員 用 の 新 情 報 シ ス テ ム を 披 露:
http://pc.nikkeibp.co.jp/article/news/20120323/1044562/, 2012.
[報道 7] ITmedia エンタープライズ, 1321 台の iMac をブートキャンプ、東大が構築した新「教育用計算機システム」: http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1203/23/news073.html, 2012.
[報道 8] マイナビニュース, 東大情報基盤センターが教育用計算機システム刷新、NEC/EMC 製品を採用: http://news.mynavi.jp/news/2012/03/26/005/, 2012.
[報道 9] ZDNet Japan, 東 京 大 学 情 報 基 盤 セ ン タ ー 、教 育 用 シ ス テ ム 稼 働--iMac1300 台 導 入:
http://japan.zdnet.com/os/case-study/35015464/, 2012.
[報道 10] RBB TODAY, 東京大学情報基盤センター、教育用計算機システムを刷新 · · · · · ·NEC と EMCがシステム構築: http://www.rbbtoday.com/article/2012/03/23/87580.html, 2012.
[報道 11] 日 刊 工 業 新 聞 ニュー ス, Ｎ Ｅ Ｃ 、東 大 の シ ス テ ム を 構 築 － ２ 拠 点 で デ ー タ 複 製:
http://www.asahi.com/digital/nikkanko/NKK201203260018.html, 2012.

− 58 −

情報メディア教育研究部門

ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究
柴山 悦哉

1

概要

今日の社会は情報技術に強く依存している。重要インフラを含む社会の構成要素の多くの部分が、コンピュータに制御されており、さらに通信ネットワークに接続されている。そのため、コンピュータ
やネットワーク機器の制御ロジックを記述するソフトウェアの信頼性やセキュリティに問題があると、大きな事件・事故につながる可能性がある。
そこで、このようなソフトウェアの重要性に鑑み、ソフトウェアの信頼性やセキュリティを向上させるための研究活動を以前より行っている。今年度は、主としてプロトコルやインタラクションの界面で発生する問題に着目し、以下のような研究を行った。

1. 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関する研究 [発表 7]
2. Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 [発表 5, 発表 6]
最初のものは、ネットワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働するソフトウェア
で、通信プロトコルを処理するものを対象に、信頼性やセキュリティを向上させるために行った研究である。このために、厳密性と網羅性を特長とする形式検証とサンプリングに基づくより軽量の手法であるソフトウェアテストを組み合わせた技法を構想し、この構想に沿った形で各要素技術の研究を行った。なお、この研究は、情報通信研究機構委託研究開発課題「通信プロトコルとその実装の安全性評価に関する研究開発 — 形式手法によるプロトコル実装の検証技術と形式仕様に基づく網羅的ブ
ラックボックス検査技術の開発」の代表者として、産業技術総合研究所情報セキュリティ研究センターにおいて行ったものである。
2 番目のものは、ソフトウェアの設計や動作の理解を促進するための支援技術に関する研究である。
既在ソフトウェアの改修等を行う時に使うことを想定しており、特に、副作用を伴うオブジェクト間
インタラクションの理解支援に重点をおいている。システム開発は以前から行っており、今年度は、事例研究を中心に据えた。具体的には、アプリケーションフレームワークを用いて構築された Java ア
プリケーションで、アプリケーション側からフレームワーク側のメソッドを呼び出す際に不整合があるケースを対象とし、原因箇所をインタラクティブに発見しようと試みるユーザに対して情報提示を行う方式について検討を行った。
これらの他に、今年度は、2012 年度秋から本格運用が開始される予定の革新的ハイパフォーマン
ス・コンピューティング・インフラ (HPCI) の構築に向けて、ユーザ管理支援の詳細仕様の検討を行った [発表 2]。これは、全国に分散配置され、従来は個別に運用・利用されていたスーパーコンピュータや大規模ストレージを、シングルサインオンで連携して利用可能とするためのものである。そのために、申請、登録、運用、年度末の各フェーズでの手順や利用シナリオを検討した。また、ヘルプデ
スクシステムとコンテンツ管理システム (CMS) については、仮構築も行った。なお、この項目は、文部科学省委託「HPCI の詳細仕様に関する調査検討」により行ったものである。

− 59 −

情報メディア教育研究部門

表 1: 検証・検査方式のトレードオフ
定理証明支援系による形式検証

モデル検査

ソフトウェア
テスト

手法

数学的証明

抽象化と網羅探索

サンプリング

対象モデル
ソースコードモデル
ソースコード実行時の挙動

低い

中くらい

目的

スケーラビリティ
仕様の自由度正しさの保証低い
高い

正しさの保証
バグの発見

中くらい

バグの発見

高い

2

通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関

2.1

背景

する研究

インターネットや Web は、今日の我々の社会において不可欠なインフラとなっている。TCP/IP, HTTP,
SSL などの主要な通信プロトコルの重要性を疑う者はもはやいないであろう。しかし、これらのプロ
トコルが実行されるとき、社会的要請に応えるに十分な信頼性が伴っているとは限らない。プロトコ
ルの設計自体に問題が指摘されるケースもあれば、ネットワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働するプロトコル実装のバグが指摘されるケースもある。そのうちの少なくとも一部
は、ネットワーク停止やセキュリティ侵害など、社会基盤の信頼性やセキュリティに深刻な影響を与えるものである。
ネットワークプロトコル設計の正当性や妥当性を検証するための研究は、以前から多くの研究者により行われている。一方、ネットワークプロトコルを実装するソフトウェアの正しさに関する研究は、それに比べればはるかに遅れている。設計と実装のギャップは意外に大きく、たとえば、パケットの構文解析部のバグ程度でも、重大事故に結びつくケースが少なくない。規約に違反した長さのパケッ
トを受け取った結果として、ネットワーク機器が不調をきたし、本センターのサービスに重大な障害が発生したケースも現に存在する。
一方、近年、ソフトウェアの検証あるいは検査を行うための技術として、定理証明支援系を用いた形式検証、モデル検査、テストケースの自動生成、フォルトインジェクションなどの研究が進んでいる。これらの技術を組み合わせることで、ネットワークプロトコルを実装するソフトウェアの信頼性やセキュリティを向上させることができる可能性がある。
ソフトウェアの正当性を示すために現在または近い将来に利用可能な技術には、一長一短がある (表1 参照)。高度な厳密性と広範囲の仕様を対象にできるという意味では、機械的な定理証明に基づく形式検証方式が最も優れている。しかし、この方式は人的な負担が重く、スケーラビリティに難がある。
すなわち、高度な技能を持ったエンジニアを必要とする上に、一人のエンジニアが検証できるソフト
ウェアのサイズはあまり大きくない。一方、サンプリングを基本とするソフトウェアテストは、網羅性という点で形式検証には及ばないが、自動化できる部分が多く、サイズの大きなソフトウェアにも適用できる。さらに、ブラックボックステストであれば、ソースコードが秘匿された場合でもある程度の検査が可能となる。以上のような事情があるので、実用上は、これらの方式の短所を補い合い、長所を活かすような形で組合わせて利用することが重要となる。

− 60 −

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規格


翻訳


翻訳


証

検

実装
（C言語）

形式仕様
（文法記述）
プロトコル
インタプリタ

仮想マシン


参照実装
テストケース生成
ファジング
カバレージ解析
ロールバック

ブラック
ボックス
テスト


 
ロールバックフォルト注入図 1: 統合方式の概要

2.2

内容

前節で説明したように各方式にはトレードオフがあること、形式検証やテストの際に参照すべき仕様
自体が形式的な形では通常与えられていないこと、ソフトウェアテストの際には挙動を細かく観察する手法が必要なことなどを考慮し、基本的な枠組みを考案し、さらにその枠組みの中で要素技術の開発を行った。
まず、以下のような方針で統合的なソリューションを考案することとした。

• 厳密性を重んじる箇所には形式手法を適用する。
• 形式手法の適用可能範囲には量的限界があるので、限界を超える部分については、ソフトウェア
テストの手法を用いる。
• ソフトウェアテストの網羅性を高めるために、テストケースの網羅的自動生成を可能な範囲で試みる。
• ソフトウェアテスト時の実行結果の確認についても、可能な範囲で自動化を試みる。
以上の方針を具体化し、次のような統合方式を考案した (図 1)。

1. 自然言語等で記述されたプロトコルの仕様 (図 1 では「規格」) を形式的で機械可読な形式に翻訳した形式仕様を作成する。
2. ソースコードが入手可能なプロトコル実装 (図 1 では「実装 (C 言語)」) の形式検証を 1 で得られた形式仕様に基づき行う。
3. 1 で得られた形式仕様から実行可能なプログラムを抽出し、参照実装を得る。
4. 参照実装とテスト対象となる実装 (図 1 では「実装 (バイナリ)」) を対向でつなげてテストを行う。
RFC などのプロトコル定義は、パケットの構文規則などの形式的に記述しやすい部分を除くと、自然言語で記述される場合が多い。一方、形式的な手法を用いたり、コンピュータによる自動化を促進するためには、まずは、機械可読な定義が必要になる。このギャップについては、自動的に埋める方法がない。これは仕方がないので、1 の過程では、自然言語で書かれた規格文書を人間が解釈し、形式仕様に人手で翻訳することとした。

− 61 −

情報メディア教育研究部門

2 については、産業技術総合研究所のチームにより、以前から C 言語やアセンブリ言語で記述した
低レベルプログラムにも適用可能な検証方式に関する研究が進められていた。定理証明支援系の Coqを用いて、分離論理 (separation logic) に基づく言語モデルが構築されている。今年度は、以下のような点で改善を行った。
• 通信プロトコルのパケットでは、ヘッダー等にパケットの長さやレイアウトに関する情報を埋め込むことがよくある。このようなデータ構造をうまく扱うために、依存型の概念を用いた記述体系を考案し、その実装を Coq 上で行った。さらに事例研究として、TLS の仕様の一部に対して適用を行った。
• C 言語の仕様には、コンパイラ実装に依存する箇所が多々ある。そして実際に世の中で使われているプログラムの中には、特定のコンパイラを仮定している (すなわちポータブルでない) ものが少なくない。そこで、たとえば、エンディアンの違いによる挙動の違いを扱えるような方式を考案した。
3 は、形式仕様からのプログラム抽出に相当する過程である。ただし、今年度のところは、比較的抽出が行いやすい仕様をベースに作業を行った。
4 でのテストのために、以下のような技術やアイデアが盛り込まれている。
• 1 の仕様から、プロトコル仕様に適合するパケット列のサンプルと適合しないパケット列のサン
プルを、テスト入力として自動生成する機能: これにより、正常系のみならず異常系のテストも行うことができる。
• テスト対象となる実装を仮想マシン内で動かし、実行時における OS のメモリやドライバの状態についても、仮想マシンモニタの機能を用いてモニタリングする機能: これにより、ネットワー
クを流れるパケットを観測するだけでなく、実装の内部状態まで観測することができるようになり、不整合を検知できる可能性が高まる。
• お互いに対向する参照実装のインタプリタと仮想マシンが協調・連携し、TCP/IP レベルのコネク
ションを保ったまま、両者の状態をロールバックする機能: これにより、プロトコルの状態遷移に枝分かれがあるような場合でも、バックトラックを繰り返しながら網羅的にテストを行うことができる。暗号プロトコルでよく用いられる (擬似) 乱数生成に依存したプログラムにおいても、矛盾なくロールバックが可能となっている。

2.3

具体的成果

暗号プロトコルとして著名な TLS プロトコルの仕様の一部を対象に事例研究を行い、その知見に基づく形で、以下のような成果を得た。

• プロトコルのパケット形式と状態遷移規則を形式的に記述する言語の設計とその言語を用いた記述事例• C 言語コンパイラの実装に挙動が依存するような低レベルプログラムをも対象とする C 言語プロ
グラム検証方式• 対向する参照実装のインタプリタと連携して、仮想マシンの状態をロールバックし、さまざまなブランチを効率的にテスト可能とする仮想マシンベースのテスト環境− 62 −

情報メディア教育研究部門

3

Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究

3.1

背景

近年のアプリケーション開発では、オブジェクト指向アプリケーションフレームワークを利用することがよくある。一般に、アプリケーションフレームワークを利用する際には、定められたメソッドの呼び出し手順や制約を守る必要がある。ところが、そのような取り決めに反するコードが作成されるケースが少なくない。原因としては、プログラマによるフレームワークの理解が不十分なこともあれば、単純な勘違いもある。これらの取り決めのうちの一部は、Java の型チェックなどで適合性を判定できるが、それ以外のものについては、自動検査は困難である。
このような取り決め違反によりアプリケーションが異常な挙動を示したとき、ソースコード上で問題のある箇所を特定するのは容易でない場合が多い。これは原因から症状に至る依存関係の解読が難しいためであり、主として以下のような事情による。
制御フローの複雑さ: オブジェクト指向アプリケーションフレームワークを用いるプログラムでは、
アプリケーション側とフレームワーク側の双方から、相手側で定義されたメソッドが呼び出される。そのため、呼び出しが一方向に定まる古典的なライブラリに比べ、呼び出し関係は複雑になる。しかも、多くのプログラマにとって、フレームワークの内側はブラックボックスである。したがって、たとえば、アプリケーション側が引数として渡したオブジェクトのインスタンス変数
を、フレームワーク側が変更するようなケースを追跡するのは容易ではない。
データフローの複雑さ: 一般に、オブジェクト指向プログラミングでは、プログラム中のどこかでインスタンス変数の値を更新した影響が、遠く離れた箇所に及ぶことがある。たとえば GUI を例にとると、あるボタンやメニューに対する操作がアプリケーションの状態を変更し、後続の処理に影響を与えることはよくある。このような副作用を伴うインタラクションが頻繁に発生するため、症状の原因を追いかけるためには、データフローを逆向きに追う必要がある。これは通常のデバッガ等を用いても困難な作業となる可能性が高い。

3.2

内容

アプリケーション側からフレームワーク側のメソッドを誤った方法で呼び出し、アプリケーションフ
レームワークの取り決めを逸脱するようなケースで、しかも直接的な症状がフレームワーク内のコードで発生するような状況を対象とした事例研究を行った。そして、症状の原因となった操作 (インスタンス変数への代入等) を追跡する方式の有効性を評価した。
前節で述べたような事情があるため、フレームワーク内で症状が発生すると、通常のデバッガ等のツールを用いたとしても、処理の流れを追跡するのは容易でない。なお、フレームワークの設計や実装に原因があるケースについては、この研究の対象外とする。すなわち、フレームワークの実装は正
しく、フレームワーク内で例外等の異常な症状が発生したとしても、その原因はアプリケーション側にあることを前提とする。
この事例研究のために、プログラミング言語としては Java、アプリケーションフレームワークとしては GEF(Graphical Editing Framework) を用いた。GEF は、Eclipse で利用されているグラフィカルエ
ディタのためのフレームワークである。そして、事例アプリケーションとしては GEFDemo を用い、UML クラス図形の編集時に例外が発生するバグの原因追跡を行った。なお、このバグの原因は、例
外発生時点で既に実行を終了しているメソッド内にあるため、バックトレースを追うだけでは見つけることができないタイプのものである。
このような事例に対応するために、以下のようなトレースの生成と解析に基づく手法を採用した。

− 63 −

情報メディア教育研究部門

1. アプリケーションを構成する Java バイトコードにインストゥルメンテーションを施し、制御フ
ローやデータフローなどを再現するために必要な情報を含む各種イベントのトレースを、実行時に生成・記録する。
2. 1 で取得したトレースのうち、重要な箇所に焦点をあて、それ以外の箇所は抽象化して表示する。
この抽象化の制御については、簡単なヒューリスティックスを用いる。また、ユーザの指示により、焦点をあてる箇所を変更する。
1 で取得される情報は、基本的にはスライシングと類似のものであり、その分量は通常膨大となる。
原理的な意味では、ソースコード上で症状の発生した箇所からその原因の箇所まで辿るために必要な情報を含んでいるが、人間がそのすべてを眺めるのは不可能と考えた方が良い。そこで、情報提示の手法が重要となる。この研究では、初期状態において、以下のような方針でユーザに対する情報の提示を行う。
• コールグラフ上で例外等が発生した箇所までのパスは表示する。
• フレームワークやシステム組込みのメソッドの内側で閉じた状態は隠蔽する。
そして、フレームワークや組込みメソッドの外部から観測可能な状態のみを参照することにより、依存グラフを遡ることで、目的の箇所を探索する。

3.3

具体的成果

共に第三者が開発したアプリケーションフレームワークである GEF とそれを用いたアプリケーション
GEFDemo を対象に、アプリケーションフレームワークの取り決めに反する箇所をソースコード上で特定する事例を通じて手法の有効性を確認した。

4

成果要覧

その他の発表論文[発表 1] 柴山悦哉: ソフトウエアの時間, 情報処理, Vol. 52, No. 6, pp. 650–652, 2011 年.
[発表 2] 合田憲人, 東田学, 漆谷重雄, 天野浩文, 坂根栄作, 小林克志, 青木道宏, 柴山悦哉, 石川裕: 広域
分散環境を提供する HPCI ネットワーク・認証・ユーザ管理支援基盤の設計, 情報処理学会研究報告, 2011-HPC-130(69), pp. 1–8, 2011 年 7 月.
[発表 3] 柴山悦哉: 高等教育機関における OSS の活用と今後の展望, 大学 ICT 推進協議会年次大会,
2011 年 12 月.
[発表 4] 柴山悦哉: ネクスト情報「学」爆発, パネルディスカッション, 国際シンポジウム「情報爆発を越えて」, 2012 年 1 月.
[発表 5] 久米出, 柴山悦哉: オブジェクト指向フレームワークの内部挙動を抽象化する実行モデル, 情報処理学会ソフトウェア工学研究会ウィンターワークショップ, 2012 年 1 月.
[発表 6] 久米出, 柴山悦哉: トレース解析手法を利用した逸脱コードの特定, 情報処理学会研究報告,2012-SE-175(13), pp. 1-10, 2012 年 3 月.
[発表 7] 柴山悦哉: ソフトウェアセキュリティ研究チームの活動報告, 情報セキュリティ研究センター
最終報告会, 2012 年 3 月.

− 64 −

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ゲームプログラミングに関する研究
田中哲朗

概要

1

ゲームプログラミング研究の一環として、2003 年から他研究室と共同でオープンソース将棋プログラ
ムの開発を行っている [査読付 2]。昨年度から大規模クラスタ環境用の並列探索に関する研究に取り組み、いくつかの大会に入賞する強さのクラスタ並列版プログラムを作成した。
他にも、入玉指向の将棋プログラムの作成 [発表 2]、Connect4 というゲームの盤面サイズを無限に広げたゲームの解析 [査読付 1, 発表 1]、強解決済みのゲームの完全プレイのためのデータベース削減[発表 3] などゲームプログラミング関連の研究をおこなった。

2

将棋プログラムの大規模並列実行

2.1

背景

1997 年に、チェスプログラムが初めて人間の世界チャンピオンを破ったが、将棋も同様のレベルに達しつつあり、コンピュータ将棋に関する研究は一番面白い時期を迎えようとしている。
コンピュータ将棋研究の全体的なレベルアップを狙って、公開を前提で将棋プログラムの開発を 2003
年からおこなっている [公開 1, 公開 2]。将棋プログラム名は GPS 将棋で、開発メンバーは田中研究室の学生の他に、総合文化研究科の教員、学生、会社員などが加わっている。2011 年度はクラスタ並列化を主なテーマに研究をおこなった。
2.1.1

クラスタ上でのゲーム木探索

主記憶を共有するマルチコアマシン上でスレッドを複数用いて、ゲーム木探索を効率的におこなう手法としては PVS(Principal Variation Splitting) およびその改良の様々な手法が考案され、コンピュー
タ将棋の分野でも広く使われるようになっている。
一方、主記憶を共有しないクラスタ環境のゲーム木探索への適用は遅れている。これは、マルチス
レッドによる並列化と比較して、以下のような不利な点があるためと考えられる。

• 通信遅延プロセッサと主記憶上との通信と比較して、別プロセッサ間の通信はスループットが数桁小さい
が、通信遅延の方は更に差が大きい。そのため、全体の性能を落とさないためには、細かい通信ではなく、まとまった単位での通信をおこなう必要がある。
• トランスポジションテーブル共有の困難
合流がある木探索の場合は、トランスポジションテーブルを共有しないと同じノードを重複して探索する可能性がある。トランスポジションテーブルの参照、更新は高頻度で発生するので通信のみで実現するとオーバーヘッドが大きい。

− 65 −

情報メディア教育研究部門

MasterUSI

USI

Worker̲0

Worker̲1

Worker̲2

Worker̲N

図 1: マスターワーカーモデルによる実現• 負荷分散の困難
通信遅延が大きいため、実行すべきタスクを持たないプロセッサがあり、別のプロセッサに実行可能なタスクが余っていても、タスクの割り当ては瞬時にはおこなわれない。
• 不要な探索の即時中断の困難
枝刈りの結果、あるノード以下の木を探索することが不要になることもあるが、探索の中断と別のタスクへの割当てが瞬時に行われない。
研究レベルでは、これらの弱点を克服するための有望なアルゴリズムがいくつか発表されているが、多くのプログラムが開発されているコンピュータチェスの世界でもクラスタ並列化は一般的にはなっていない。
将棋における大規模クラスタ並列化には、GPS 将棋が昨年度から取り組んでいるが、今年度は研究を更に進展させて、耐故障性の向上や探索の効率化に取り組んだ。

2.2

内容

2.2.1

GPS 将棋のクラスタ並列化

一般には台数に比例するスピードアップを並列化の目標とすることが多いが、GPS 将棋では、台数の平方根に比例するスピードアップしか実現できない並列化モデルを用いている。
実装を容易にするために図 1 のようなマスター・ワーカーモデルを用いると共に、必要なプロセス数を抑えるための工夫をおこなっている。以下に概要を述べる。

• 一手ごとの探索時間は局面の進行度と持ち時間、経過時間、手数などから決定する。
• 短い時間 (制限時間 1 秒) で、PV 候補のいくつかの手について、複数のワーカーを使って並列に探索 (presearch) し、その時の rank(順序) に応じて、子供ノードにリソース (ワーカー群) の数を調整して割り当てる。昨年度まではワーカー 1 つに複数の PV を探索させていたが、複数のワーカーを使うことにより、この段階でより深い読みをおこなうことが可能になった。
• 残り時間が少ない場合は実現確率のみで候補手を生成する。
• 親から渡される「ワーカー群」のサイズが 1 になったら 1 ワーカーで残り時間いっぱいそのノードを探索させる。
• 「残りの手」は 1 ワーカーで探索をおこなう。
第 21 回世界コンピュータ選手権に以下の構成で参加した。

• マスター Xeon X5365(3GHz) x 2, 8core, perl プログラムのみを動かす。
• ワーカー− 66 −

情報メディア教育研究部門

表 1: 世界コンピュータ将棋選手権決勝での GPS 将棋の対戦
対戦相手

GPS の手番
勝敗

1 回戦
YSS
後手
負

2 回戦
ボンクラーズ後手負3 回戦
Blunder
先手勝

4 回戦
ponanza
先手
負

5 回戦
激指
先手
勝

6 回戦
習甦
後手
負

7 回戦
Bonanza
先手勝– Xeon X5570(2.93GHz) x 2, 8core 41 台
– Xeon X5470(3.33GHz) x 2, 8core– Xeon X5365(3.00GHz) x 2, 8core– Opteron 2376 (2.3GHz) x 2, 8 core 4 台– Xeon W3680(3.33GHz), 6 core
– Core 2 Quad Q9650(3.00GHz), 4 core
– Core 2 Quad Q9550(2.83GHz), 4 core
– Core 2 Quad Q6700(2.66GHz), 4 core
– Phoenom II X4 965(3.4GHz), 4 core
– Core 2 duo (2GHz), 2 core 208 台

2.3

具体的成果

前節で示す構成でクラスタ並列版で動かした GPS 将棋の第 21 回世界コンピュータ将棋選手権における成績は表 1 に示すように、3 勝 4 敗で 6 位に終わった。

11 月に参加した Computer Olympiad 将棋部門では、有力プログラムの参加は少なかったが、第 21回世界コンピュータ将棋選手権 2 位となった Bonanza を破って優勝した [特記 2]。

3

入玉指向の将棋プログラムの作成

3.1

背景

対コンピュータ将棋戦略を研究しているアマチュア強豪の多くが、コンピュータ将棋の苦手な展開がいくつかあることを指摘している。そこで指摘されている展開の一つが入玉絡みの展開である。

自分の玉を敵陣 (相手側の 3 段以内) に移動する入玉と言う。入玉して成駒で周りを固めると、敵から詰まされにくくなるので有利になる。両方の玉が入玉すると、両者共に相手玉を詰ますことができなくなり、勝負が終わらなくなるので、駒の点数を計算して、それによって勝敗および持将棋 (引き分け) を判定する。

コンピュータ将棋の特徴を決めるのは評価関数と探索だが、コンピュータ将棋が入玉絡みの局面を苦手としている原因としては、入玉絡みの局面の評価関数が適切でないことがあると指摘されている。
図 2 は、先手勝勢だがオープンソースの強豪将棋プログラムとして知られる Bonanza は後手良しと判
断する。

3.2

内容

Bonanza の最新版 (Bonanza version 6) では、評価関数の特徴として玉を含むすべての 3 駒の関係 (駒の種類と座標) を用いていて、これらの特徴に対応する重みパラメータを入れるファイル中の重みパラメータ数は約 9300 万個にもなっているが、これだけの数の特徴を用いた評価関数でも、入玉が絡む局面の評価を適切に行うことができないと考えられる。

− 67 −

情報メディア教育研究部門

９

８

７

６

５

４

３

２

１

飛飛
持
歩歩
歩 駒
角
歩歩歩
歩歩歩
銀
金銀香 桂
金桂王 香

▽

王
ととと馬
と

歩歩
歩 金銀歩
桂

香

歩

一
二
三
四

▲
持
六 駒
五

七 金

銀
桂
九 香
八

図 2: 先手勝勢だが Bonanza が後手良しと判断する局面

図 3: 入玉ステップ数計算のための玉の動き
そこで、入玉可能性の高い局面を検出する特徴である「入玉ステップ数」を以下のような探索によって求め、その重みパラメータを学習によって決定した評価関数を用いる方法を提案する。

•••

図 3 左のように入玉側の指し手は玉が前、または斜め前に移動する手のみ
図 3 右のように移動の際に相手の駒は取らない ( 移動できるのは空きマスのみ )。また、敵の利きのある地点には移動しない。
敵側は何も指さない。

このルールで許された動きだけをおこなって、入玉ができない時は、「入玉ステップ数」を ∞ とし、入玉できる時は玉側が必要な手数を「入玉ステップ数」とし、既に入玉済みの時は、「入玉ステップ
数」は 0 と定義する。
この特徴を加えて、Bonanza 本来の特徴に関する重みパラメータは変更せずに、「入玉ステップ数」の値の 0 ∼ 6 に対応する 7 つの重みパラメータだけを変更するように Bonanza の学習プログラムを修正して、プロの棋譜と将棋倶楽部 24 の棋譜集の棋譜計 525119 棋譜の中から、入玉して勝った 7822
棋譜中の 6000 局の勝ったプレイヤの着手だけを教師として、パラメータ学習をおこなった。「入玉ステップ数」が ∞ の時の重みパラメータは 0 に固定した。

− 68 −

情報メディア教育研究部門

プログラム

BonanzaStd
EkingStep

表 2: 「入玉ステップ数」の重みパラメータ
入玉ステップ数
0
1
2
3
4
5

6

重みパラメータ23

先手番
勝ち (入玉) 負け
256(13)235
130(16)
116

304

269

239

141

113

24

表 3: 対戦結果
引き分け
9
4

勝ち (入玉)235(7)
136(13)

後手番
負け
256
108

引き分け
9
6

勝率

入玉勝率 (%)

0.5
0.532

2
5.8

得られた重みパラメータを表 2 に示す。駒割に換算すると、歩 1 枚の重みが 87 となっているので、入玉した状態の価値は約歩 3.5 枚と学習されたことが分かる。

3.3

具体的成果

提案する手法の有効性を確認するために、以下の条件で、提案手法のプログラム (EkingStep) と標準の Bonanza(BonaznaStd) 対戦実験をおこなった。

• 相手時間を使用した先読み (ponder) は用いない。
• 思考ノード数を 250000(用いた計算機では一秒程度の思考時間に相当) に制限。
• 評価値が手番のプレイヤにとって、-5000 を下回った時に投了• 総手数が 2048 手になったら引き分けとする。
• 先手、後手それぞれ

250 局の計 500 局対戦

結果を表 3 に示す。表 3 のように、BonanzaStd 同士の場合の入玉勝率が 2% なのに対して、EkingStep
は 5.8%の入玉勝率を達成した。EkingStep の入玉勝率が BonanzaStd の入玉勝率を上回ることは、フィッシャーの正確確率検定により有意性を確認できた。一方、勝率は先手番、後手番共に 5 割を上回った
が、カイ二乗検定によって有意性が言えるほどの差は出ていない。「入玉指向の将棋プログラムを作成する」という目的は果たしたが、それ「強い将棋プログラムを作成する」につなげるのが今後の課題として残っている。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Yoshiaki Yamaguchi, Kazunori Yamaguchi, Tetsuro Tanaka, Tomoyuki Kaneko: InﬁniteConnect-Four is Solved: Drawn, Proceedings of Advances in Computer Games 13, Tilburg,
Nov. 2011.
[査読付 2] 金子知適, 田中哲朗: GPS 将棋とテキストプロトコルによる大規模将棋ソフトウェアの組み立て, コンピュータソフトウェア, Vol. 29, No. 1, pp. 75-81, 2012 年 2 月.

その他の発表論文[発表 1] 山口慶晃, 山口和紀, 田中哲朗, 金子知適: 箱積みが最善引き分けの証明の別解, 情報処理学会
ゲーム情報学研究会, Vol.2011-GI-26, No.12, pp. 1-8, 松江, 2011 年 7 月.

− 69 −

情報メディア教育研究部門[発表 2] 滝瀬竜司, 田中哲朗: 入玉指向の将棋プログラムの作成, 第 16 回ゲーム・プログラミングワー
クショップ 2011, pp. 25-31, 箱根, 2011 年 11 月.
[発表 3] 田中哲朗: 完全プレイのためのデータベースのサイズの削減, 情報処理学会ゲーム情報学研究会, Vol.2011-GI-27, No.12, pp. 1-6, 東京, 2012 年 3 月.

公開ソフトウエア[公開 1] 田中哲朗, 金子知適, 森脇大悟, 副田俊介, 林芳樹, 竹内聖悟: osl-for-csa (バージョン 0.8), コン
ピュータ将棋協会コンピュータ将棋選手権使用可能ライブラリ, 2012 年 1 月.
[公開 2] 田中哲朗, 金子知適, 森脇大悟, 副田俊介, 林芳樹, 竹内聖悟: gpsshogi-for-csa (バージョン 0.8),
コンピュータ将棋協会コンピュータ将棋選手権使用可能ライブラリ, 2012 年 1 月.

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 21 回世界コンピュータ将棋選手権 6 位, コンピュータ将棋協会, 2011 年 5 月.
[特記 2] GPS 将棋: Computer Olympiad 2011 将棋部門優勝, ICGA, 2011 年 11 月.
[特記 3] 田中哲朗: ゲーム情報学: 0. 編集にあたって, 情報処理学会誌, Vol. 53, No. 2, pp. 100-101, 2012
年 2 月.

報道関連[報道 1] 週刊新潮 2011 年 6 月 2 日号: サイエンス宅配便.
[報道 2] フジテレビ 2011 年 6 月 14 日「たけしのコマ大数学科」.

− 70 −

情報メディア教育研究部門

準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究
品川 高廣

1 概要
本研究は、仮想マシンモニタ（もしくはハイパーバイザ）と呼ばれるシステムソフトウェアに関するものである。仮想マシンモニタとは、オペレーティングシステム（OS）の下で動作してハードウェア
を仮想化するソフトウェアであり、既存の OS に依存することなく新たな機能を安全かつ容易に実現できるといった利点があることから、近年様々な応用に向けた研究が盛んにおこなわれている。
本研究で対象としているのは、我々が考案した「準パススルー型」という新しいアーキテクチャの仮想マシンモニタである。準パススルー型とは、物理的なハードウェアを敢えて仮想化せずに可能な
限り OS に対して直接そのまま見せる、すなわち OS からハードウェアへのアクセスをなるべく通過（パススルー）させつつ、必要最小限のアクセスだけを捕捉・変換する方式である。準パススルー型
アーキテクチャは、(1) OS よりも高いセキュリティを実現できる、(2) OS の機能に依存せずに新たな機能を追加できるといった仮想マシンモニタの利点を保ちつつも、 VMWare や Xen のような従来型
アーキテクチャの仮想マシンモニタと比べて、 (1) 仮想化のオーバーヘッドを大幅に削減できる、 (2)
ゲスト OS がハードウェアの機能を最大限活用できる、といった利点がある。
平成 23 年度は、準パススルー型アーキテクチャを実装した仮想マシンモニタ「BitVisor」をベースとして、主に以下の 4 つのテーマに関して研究成果の発表を行った。

• 仮想マシンモニタによる透過的ネットワークブート方式 [査読付 1]

任意の OS を修正や特別な設定なしでネットワークブートを可能にしつつ、ローカルブートと同等の性能や機能、使い勝手を実現することを可能にした。

• 仮想マシンモニタによる透過的 VPN 障害回復方式 [査読付 2]

ネットワークや VPN サーバに障害が発生しても、クライアント・サーバ間の TCP 接続が切断されることなく、VPN 接続を継続して行える機能を OS から透過的に実現することを可能にした。

• 仮想マシンモニタによるバックグラウンド暗号化 [査読付 4]

仮想マシンモニタによる暗号化を導入する際に、既存の OS をインストール済みの PC に対して、暗号化の完了を待つことなくすぐに使い始めることができるシステムの実現を可能にした。

• 仮想マシンモニタによるストレージアクセスの高速化 [発表 1]

仮想マシンモニタでストレージのセクタの配置変換をおこない、任意の OS のストレージ・アク
セスを高速化する機能を実現した。

これらの研究は、以下の競争的研究資金による支援によりおこなった。

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情報メディア教育研究部門• 総務省 戦略的情報通信研究開発推進制度（SCOPE）ICT イノベーション促進型研究開発「ディペンダブルな自律連合型クラウドコンピューティング基盤の研究開発」
連携研究者（研究代表者：筑波大学 加藤和彦）• JST 研究成果最適展開支援事業（A-STEP） フィージビリティスタディ【FS】ステージ
シーズ顕在化タイプ「高セキュリティを実現する仮想マシンモニタ（BitVisor）の実用化検証」
研究責任者（企業責任者：株式会社イーゲル 松原克弥）• 文部科学省 科学研究費補助金 若手研究 (B) 「仮想化技術による分散ストレージ管理基盤」
研究代表者
総務省 SCOPE による研究成果の一部は、国際論文誌に掲載された [査読付 2] ほか、電気通信大学の大山准教授と共著で国際会議での発表をおこなった [査読付 3]。JST の A-STEP による研究成果の一部は、オープンソースとしてソフトウェアの公開をおこなった [公開 1]。また、共同研究をおこなっている株式会社イーゲルからプレスリリースをおこない、その内容が株式会社 Impress Watch の Web
サイト「クラウド Watch」で紹介された [報道 1]。また、共同で特許出願をおこない [特許 1]、その内
容を国際会議で発表した [査読付 4]。科学研究費補助金若手研究 (B) による研究成果は、国内論文誌に掲載された [査読付 1]。また、この論文の元となった国内シンポジウムでの発表が評価され、第一著者の学生が情報処理学会 2011 年度コンピュータサイエンス領域奨励賞を受賞した。また、当該学生は本受賞などが評価され、筑波大学のコンピュータサイエンス専攻長表彰も受賞している。

2 仮想マシンモニタによる透過的ネットワークブート方式
2.1 背景近年、ネットワークブート方式のシンクライアントが広く普及している。ネットワークブート方式とは、OS やアプリケーションなどソフトウェア資源をサーバに置き、クライアント端末からネットワー
ク経由で読み込んで起動する方式である。ネットワークブート方式の利点としては、ソフトウェア資源をサーバで集中管理することにより、管理コストを削減できる点が挙げられる。例えば、OS やア
プリケーションのインストールやアップデート、セキュリティパッチの適用、バックアップ、障害復帰などのシステム管理作業をサーバで完結させることができるため、クライアント端末を個々に管理しなくてもよい。こうした利点が着目され、ネットワークブート方式のシンクライアントは多くの企
業や教育機関などで導入されている。
本研究の目的は、ソフトウェア資源はサーバで集中管理しつつ、クライアント端末ではなるべく通常の PC と同等の環境を提供できるシステムの実現である。例えば、管理者にとっては、既存の OSやアプリケーションが特別な設定をせずに、通常の PC と同様に動作すると管理が容易になる。また、ユーザにとっては、クライアント端末の内蔵機器や周辺機器が通常の PC と同様に機能すると便利である。さらに、実行速度や応答性などの点でも、なるべく通常の PC と同等であることが望ましい。すなわち、(1) 動作環境、(2) 機能、(3) 性能の三つの観点で、ユーザや管理者及びソフトウェアから透過的なシステムの実現を目指している。
ネットワークブート方式では、OS やアプリケーションがクライアント端末で動作するため、通常の PC と同等の環境を実現することは比較的容易である。しかし、従来のシステムでは、サーバのストレージにアクセスするために、OS に依存した方式や複雑な設定が必要になり、必ずしも通常の PCと同様の動作環境は実現していない。また、クライアント端末で仮想マシンモニタを動作させ、ゲスト OS が通常の PC と同様の方式でストレージにアクセスできる方式も提案されているが、従来の仮想マシンモニタでは計算機全体が仮想化されるため、クライアント端末の内蔵機器や周辺機器を通常の PC と同様に活用することは難しい。また、仮想化により様々なオーバーヘッドが生じるなど、機能や性能の点で必ずしも透過的でない。

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情報メディア教育研究部門

図 1: 透過的ネットブート方式の概要

2.2 内容本研究では、仮想マシンモニタを用いた透過的なネットワークブート方式を提案している。OS が通常の PC と同様の方式でサーバのストレージにアクセスできるようにするために、仮想マシンモニタでストレージデバイスへのアクセスを捕捉し、ネットワークを介したサーバへのアクセスに変換する。
これにより、既存の OS を一切改変せずにネットワークブートすることが可能になる。また、クライ
アント端末の機能を通常の PC と同様に使えるようにするために、ストレージとネットワーク以外のデバイスへのアクセスは基本的にパススルーとする。これにより、OS はクライアント端末の内蔵機
器や周辺機器に直接アクセスして、通常の PC と同様に機能させることが出来る。

図 1 に提案方式の概要を示す。提案方式では、クライアント端末上に仮想マシンモニタを配置し、サーバの OS イメージをネットワーク経由でブートする。透過的なネットワークブートを実現するた
めに、仮想マシンモニタでゲスト OS からストレージへのアクセスを捕捉し、それをネットワーク経由でサーバへ転送する。図 1 では、OS における「ストレージへのアクセス」が、仮想マシンモニタ
内の各モジュールやドライバ及びネットワークデバイスを経由して、「サーバへのアクセス」に変換されている様子を示している。
一方、機能面と性能面での透過性を得るために、ネットワークブートに使用するストレージ及びネッ
トワーク以外のデバイスは基本的にパススルーとし、ゲスト OS に直接操作させる。図 1 では、「内蔵機器」や「周辺機器」へのアクセスがパススルーになっている。通常の PC クライアント端末上で動作する OS は元々1 つであるため、仮想マシンモニタ上でもゲスト OS は 1 つだけ動作させる。これにより、ゲスト OS 間のスケジューリングやリソース管理などを省いて仮想化のオーバヘッドが抑えられるほか、ゲスト OS が通常の PC と同様に内蔵機器や周辺機器にアクセスできるため、機能面や性能面での透過性が向上する。

提案方式の実装は、準パススルー型の仮想マシンモニタである BitVisor をベースにおこなった。OSからストレージへのアクセスを透過的にするために、 ATA デバイスへのアクセスを捕捉する機能を実装した。また、ストレージへのアクセスをネットワーク経由で行うために、ATA デバイスへのアクセ
スを AoE（ATA over Ethernet）プロトコルに変換する機能と、ネットワークデバイスである Intel Pro
1000 経由で AoE プロトコルのパケットを送受信する機能を実装した。仮想化によるオーバーヘッドを削減するために、ATA デバイスは完全には仮想化せず、必要最小限のアクセスのみを捕捉することで上記の機能を実現した。

− 73 −

情報メディア教育研究部門

2.3 具体的成果実装したシステムの動作確認により、通常の PC 向けの既存の Linux ディストリビューション（Debian）
を一切改変することなく、そのままネットワークブートできることを確認した。また、USB デバイスなどをクライアント端末に接続して通常の PC と同様に利用できることも確認した。性能評価により、OS をローカルディスクから起動した場合と比べて、提案方式では起動時間が 7 秒程度増加するものの、BitVisor 上で OS をローカルディスクから起動した場合と比べると 7 秒程度短縮されることが分かった。研究成果は、情報処理学会 ACS 論文誌に掲載された [査読付 1]。

3 仮想マシンモニタによる透過的 VPN 障害回復方式
3.1 背景コンピュータ資源への要求の増大に伴い、クラウド・コンピューティングという形態によってインター
ネット経由でサービスを提供する仕組みが普及しつつある。クラウド・サービスは個人向けのサービス
だけではなく、様々な法人向けのサービスも提供するようになってきていることから、クライアントとクラウド間のセキュリティを確保することの重要性もますます大きくなってきている。 VPN（Virtual
Private Network）接続は、暗号と認証の技術を用いることでインターネット経由で安全な通信路を構築できることから、ネットワークのセキュリティを確保する上で重要な技術である。実際、法人向けサービスを VPN 経由で提供するクラウドベンダーもいくつか登場している。
しかし、VPN 接続経由でサービスを提供した場合、 VPN 生涯が発生するとクライアントはクラウ
ドのサービスを利用することが出来なくなってしまう。 VPN において生じる障害は二つに大別される。一方はネットワークレイヤに起因する障害であり、クライアントからクラウドまではそもそもネッ
トワークレイヤで到達できない。もう一方は VPN レイヤ自身に起因する障害であり、双方のノードがネットワークレイヤで到達可能であっても、クラウドのサービスを利用できない。いずれの場合においても、クライアントは同じ VPN サーバに再接続を試みるか、別の VPN サーバに接続しなおすことで、VPN 接続を回復することができる。しかし、VPN 再接続には VPN クライアントの再起動など
ユーザの層が必要であったり、再接続によって IP アドレスが変わってしまうために、確立中の TCP接続が切断されてしまうなどの問題が生じる可能性がある。
VPN の可用性向上を図る手法として、VPN 機器の多重化がある。この手法は、VPN 機器に障害が生じた際に、スタンバイ状態にある他の VPN 機器に切り替えるものである。しかし、VPN 機器の多重化だけではネットワークレイヤで生じる障害には対応できないほか、 VPN 切り替えを行うことでサーバがクライアントを一意に識別できなくなり、クライアント・サーバ間の通信が切れてしまう。
また、VPN 障害の検知や VPN 切り替えに係る対応はクライアントの OS やアプリケーションから透過でない。クライアントとクラウド間で専用線を用いることにより、ネットワークの可用性を向上することが可能であるが、各クライアントごとに専用線を用意することは非常にコストが大きい。本研
究の目標は、ソフトウェア的な手法によりプラットフォームとして透過的に VPN 障害の影響を軽減する仕組みを実現することで、 VPN 接続の可用性を向上させることである。

3.2 内容本研究では、仮想化技術により VPN 障害をユーザや OS から隠蔽して、透過的に VPN 障害から回復する仕組みを提案している。本方式では、透過性を実現するために、仮想マシンモニタの層で VPN 接続の確立や VPN 障害の検出をおこなう。また、VPN サーバやネットワークの障害の影響を軽減する
ために、VPN サーバを地理的に分散して配置し、それらを専用線でクラウド内のサーバと接続する。
これにより、クライアントは分散配置された複数の VPN サーバの中から、ネットワーク的に到達可
能かつ利用可能なものを一つでも見つけ出せれば VPN 接続経由でクラウド内のサーバにアクセスすることが出来るようになるため、可用性を向上させることが出来る。IP アドレスが変更された場合の− 74 −

情報メディア教育研究部門

Application
OS
VMM
Relay Client

ClientFa

ayervery Leco
ilure R

Relay Server

ServiceCloud

VPN GW 1

Leased Line

VPN Layer
VPN GW 2

Cloud

図 2: 仮想マシンモニタによる透過的 VPN 障害回復方式の概要
影響を軽減するために、パケット中継システムを新たに導入して、クライアントとサーバでやり取りされる IP パケットをカプセル化し、 TCP 接続が切断されないようにする。
図 2 に提案方式の概要を示す。クライアントは、インターネット経由で VPN GW1 または VPN GW2に接続して、クラウド・サービスを利用する。 VPN GW1 と VPN GW2 は地理的に分散して配置されており、インターネットの途中の経路で障害が発生したり、災害などで物理的な障害が発生した場合でも、いずれかの VPN サーバに接続できればクラウド・サービスにアクセス可能である。 VPN GWの数を増やすことにより、可用性の向上が見込まれる。複数の VPN GW はクライド・ベンダーが用意した専用線で接続されており、どの VPN GW に接続しても同等のサービスを受けられる。クライアン
トの VMM（Virtual Machine Monitor: 仮想マシンモニタ）内とクラウド内には、それぞれ Relay Client
及び Relay Server を配置して、IP アドレスの変更を隠蔽することで、ネットワーク経路が変わっても
TCP 接続を維持できるようにする。
提案方式を、BitVisor をベースにして実装した。 BitVisor が既に内蔵している IPsec による VPN 接
続機能に加え、 ICMP プロトコルによりネットワークの状態を監視する障害検出モジュールと、新たな VPN 接続先を探して再接続を行う VPN 切り替えモジュールを実装した。再接続を開始するまでの時間の決定には、Jacobson のアルゴリズムにより決定した RTT(Round Trip Time) をベースに見積もった RTO(Retransmission Time Out) を利用している。また、クライアントの BitVisor 内とサーバ側とで連携して IP パケットのカプセル化を行うパケット中継機構を実装した。

3.3 具体的成果
実際に国内にあるデータセンターを用いて提案方式の評価をおこなった。東京、横浜、福岡の 3 カ所にある富士ソフト社のデータセンターを利用して、それぞれ VPN サーバを配置し、各データセンター
間を JGN2plus やフレッツ網などを介した VPN 接続により仮想的な専用線で接続した。提案システムから接続して、仮想的にネットワークに障害を発生させたところ、自動的に VPN 接続先が切り替わ
り、切り替え前後で TCP 接続のスループットがが 3.2 秒以内に回復することを確認した。研究の成果
は、Elsevier 社の Future Generation Computer Systems 誌に掲載された [査読付 2]。

4 仮想マシンモニタによるバックグラウンド暗号化
4.1 背景近年の調査によると、毎年ノート PC の 10%に盗難や紛失が発生している。情報漏えいを防止するために、多くの企業はコンピュータのディスク暗号化を導入している。 BitLocker などに代表される OS
ベースの完全ディスク暗号化が数多く提供されており、それらはシンプルかつ迅速に導入できることなどから、実際に様々な状況で取り入れられている。一方、仮想マシンモニタで暗号化をおこなう方
式は、OS でおこなう方式と比べて安全性が高い、起動用も含めた OS のディスク領域の全てを暗号化できる、特定の OS に依存せず共通のプラットフォームで暗号化を導入できるといった利点があり、− 75 −

情報メディア教育研究部門

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 # 図 3: 仮想マシンモニタによるバックグラウンド暗号化の概要
近年様々な方式が提案されている。しかし、OS ベースの方式と違って、仮想マシンモニタ方式の導入
コストはあまり議論されていない。

多くの OS ベースの暗号化方式では、ディスク全体の暗号化を待つことなく PC を利用することが出来るバックグラウンド暗号化方式を提供している。しかし、仮想マシンモニタで暗号化をおこなう
方式では、バックグラウンド暗号化に対応しておらず、ユーザは暗号化の終了を待たなければならない。また、OS ベースの方式では通常アプリケーションと同様に容易にインストールできるのに対し、仮想マシンモニタでおこなう方式を既存のシステムに導入するためには、様々な面倒で時間のかかる作業が必要である。初期導入時であっても、従来の仮想マシンモニタの導入には通常の OS と同様のコストがかかるほか、暗号化された仮想マシンモニタベースのシステム上に通常の OS のインストー
ルをおこなうと、仮想化と暗号化のオーバーヘッドによってインストールの時間が非常に長くかかってしまう。
バックグラウンド暗号化を実用的におこなうためには、ユーザの操作に対する影響を最小限にとどめつつ暗号化を速やかに行うために、OS に挙動を注意深く監視して、暗号化の速度を適切に調整す
ることが不可欠である。しかし、OS の挙動を仮想マシンモニタから監視することは、OS 自身で監視する場合と比べて困難である。これは、仮想マシンモニタからは、OS とハードウェアの間の低レベ
ルのやり取りしか監視することが出来ないため、OS 上で何が行われているかといった意味情報が失われてしまうためである。更に、P2V と呼ばれる物理環境を仮想環境に移行する非常にコストのかかる操作を避けるためには、既存のディスクイメージや OS の設定と互換性のある形でバックグラウン
ド暗号化を導入する必要がある。従来の仮想マシンモニタでは、このような形でバックグラウンド暗号化をサポートすることは困難であった。

4.2 内容本研究では、仮想マシンモニタによるバックグラウンド暗号化方式を提案している。この方式では、既存のシステムに対して完全ディスク暗号化を即座に導入することを可能にしている。効率の良いバッ− 76 −

情報メディア教育研究部門

クグラウンド暗号化を実現するために、仮想マシンモニタでディスク I/O やキーボード・マウス I/O、
外部割込みなど低レベルのイベントを監視して、OS の挙動を正しく推定し、暗号化の速度を適切に調整する。また、P2V 操作を不要にして既存の OS がインストール済みのシステムに容易に導入できるようにするために、準パススルー型の仮想マシンモニタを用いて、ゲスト OS からディスクへの I/O
を横取りして透過的に暗号化・復号をおこないつつ並行して、仮想マシンモニタからディスクアクセ
スをおこなって、未暗号化セクタの読み込み・暗号化・書き込みをゲスト OS と競合しないように適切なタイミングでおこなう。
図 3 に、提案方式の概要を示す。提案方式は Observation Module、Filter Module, Piggyback Module,Management Module の 4 つのモジュールから構成される。 Observation Module はゲスト OS の挙動を推定する。キーボードやマウス I/O、外部割込みなどの情報を記録した上で、それらをハードウェアにそのまま伝える（パススルーする）。これらの I/O の頻度はゲスト OS の挙動と密接に関連している
ため、これらを監視することでゲスト OS の挙動を高い精度で推定することが出来る。Filter Module
はゲスト OS とディスクとの間のデータ転送を横取りして、暗号化・復号をおこなう。バックグラウ
ンド暗号化の進行中には、ディスク上のセクタには暗号化されたものとまだされていないものが混在している。暗号化されたセクタへの読み書き時には、仮想マシンモニタでその内容を横取りし、適宜
暗号化・復号処理をおこなう。一方、まだ暗号化していないセクタは、そのまま通過させる。
Piggyback Module は未暗号化セクタを仮想マシンモニタから読み書きする。ゲスト OS からディス
ク I/O へのアクセス要求の合間をぬって、仮想マシンモニタ自身からのディスクアクセス要求も実行できるようにする。これは、ハードウェア・デバイスのインターフェイスの仕様に従って、ゲスト OSに干渉しないように適切なタイミングで実施することにより、ゲスト OS は暗号化前と全く同じような構成でディスクアクセスを継続することが出来る。Management Module は全体的なバックグラウン
ド暗号化のプロセスを管理する。Observation Module からゲスト OS の挙動に関する情報を入手し、バックグラウンド暗号化の速度やタイミングを調整する。ゲストに干渉しないタイミングで Piggyback
Module を用いてディスク I/O をおこない、ディスク領域の暗号化をおこなう。また、進捗状況を Filter
Module に伝えて、ゲスト OS に対して正しく復号したデータを渡せるようにする。
ゲスト OS がシャットダウン／リブートやサスペンド／リジュームした場合にも、暗号化の進捗状
況を正しく維持できるようにするために、これらのイベントが発生した時には Management Module が進捗状況をディスクに保存する。仮想マシンモニタは、これらの状況に関する情報や仮想マシンモニ
タ自身の実行イメージを格納するために、ディスク上の使われていない領域を活用する。この領域はゲスト OS からはアクセスできないように仮想マシンモニタでアクセス制御をおこなう。

4.3 具体的成果
Windows 7 上で PCMark Vantage というベンチマークソフトを用いた実験をおこない、バックグラウ
ンド暗号化を実行中であってもゲスト OS の性能には大きな影響を与えないことを確認した。ゲスト
OS のシーケンシャルディスクアクセス性能に与える影響は、最大でも 24%程度に抑えることが出来た。また、ディスク暗号化のスループットは 1.02GB/min 程度であり、これは他のバックグラウンド
暗号化システムと比べてもそん色ない性能が実現できていることが分かった。研究成果は、国際会議
ACM SAC 2012 で発表した [査読付 4]。

5 仮想マシンモニタによるストレージアクセスの高速化
5.1 背景近年、ハードディスク (HDD: Hard Disk Drive) に代わるストレージデバイスとして SSD(Solid-State
Drive) が注目されている。SSD は NAND フラッシュメモリを用いたストレージであり、データの読み書きの為にハードディスクにおける磁気ヘッドのような機構を持たない。このため SSD においては目− 77 −

情報メディア教育研究部門

的セクタまで磁気ヘッドを動かすシーク時間が発生しないため、ランダムリード性能が HDD より非常に高いという利点が存在する。
しかし SSD はデータの保存に NAND フラッシュメモリを使用している為、ランダムライト性能がシーケンシャルライト性能と比較して極端に低いという特徴がある。ランダムライトの性能低下の理由は、シーケンシャルライトと比較して、本来の書き込み対象では無いデータに対しての内容の退避、消去、新規書き込みといった操作が必要になることにある。この問題は、フラッシュメモリに対する書き込み処理が既存データに対する上書き処理が行えない事と、データ書き込みと消去の処理の対象となるデータサイズに差異がある事に起因している。

SSD のランダムライト性能改善に関連する既存研究として、ハードウェア内部のコントローラを改善する手法が存在するが、この手法を適用したコントローラを採用する SSD の高速化に限られてしまう。また、デバイスドライバレベルでランダムライトのコストを低減する手法も提案されているが、OS への修正を要することになってしまう。

5.2 内容本研究では仮想マシンモニタを用いて、 SSD のランダムライト性能の高速化を図っている。仮想マシ
ンモニタを用いて性能改善を行うことによって、SSD の NAND コントローラといったハードウェアの性能に関係無く性能を向上することができる。また、デバイスドライバの追加といった OS 側への修正を要さず、かつ OS の種類に依存することなくランダムライト性能の向上を図ることが可能となる。
本システムでは、ランダムライトをシーケンシャルライトに変換することで、オーバーヘッドの大
きいランダムライトの直接的な実行を避ける事で高速化を実現する。具体的には、SSD に対してランダムライトが発生した際に、データの書き込み先アドレスを書き換えることによりシーケンシャルラ
イトが実行されるよう変換する。ランダムライトの検出は、書き込みデータのサイズを検査する事によって行う。書き込みデータサイズが十分に大きい場合、SSD 内部ではシーケンシャルライトが実行されると判断し、書き込まれるデータの配置変換を行わない。対してデータサイズの小さな書き込みの場合にはランダムライトが発生していると判断し、配置変換を実行する。また提案システムでは、
配置変換されたデータに対する正常なアクセスを可能にする。そのため本システムでは、変換前の書
き込み先アドレスと、配置変換されたデータを参照する為に必要な情報を示すマッピングテーブルを保持する。
本研究では、準パススルー型仮想マシンモニタである BitVisor をベースにしてストレージのセクタの配置変換を実装した。 BitVisor が持つ ATA 準パススルードライバを改変して、 OS のデバイスドラ
イバによって発行された I/O をフックし、セクタ・アドレスを変換する機能や変換テーブルを管理する機能などを追加することで実装を行った。

5.3 具体的成果
提案システムの効果を検証する為ディスク I/O ベンチマークを測定して、提案システムによって SSDのランダムライト性能の高速化が行われる事を確認した。ディスク I/O ベンチマークを測定するにあたり、Iozone を用いて二種類の SSD に対してランダムライト性能の測定を行った。ベンチマーク実行
環境として、OS を直接起動する場合と機能追加が行われていない BitVisor を用いる場合、そして提案システムを導入した BitVisor を用いる場合において測定を行った。これは BitVisor を用いる事によるオーバーヘッドの検証と、提案システムによるランダムライト性能改善の効果を測定するためである。実験結果として提案システムを導入した場合、小データサイズのランダムライトが高速化され、SSD のハードウェア性能によっては OS を直接起動した場合の性能と比較し最大 8 倍程度の高速化が実現できることを確認した。

− 78 −

情報メディア教育研究部門

6 成果要覧
査読付論文[査読付 1] 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦: 仮想マシンモニタによる透過的ネットワークブート方式, 情報処理学会論文誌：コンピューティングシステム, 第 4 巻, 第 4 号, pp228-245, 2011 年 10 月.
[査読付 2] Yohei Matsuhashi, Takahiro Shinagawa, Yoshiaki Ishii, Nobuyuki Hirooka, Kazuhiko Kato:Transparent VPN Failure Recovery with Virtualization, Future Generation Computer Systems,
Elsevier, Vol. 28, No. 1, pp. 78-84, Jan. 2012.
[査読付 3] Yoshihiro Oyama, Tran Giang, Yosuke Chubachi, Takahiro Shinagawa, Kazuhiko Kato: Detecting Malware Signatures in a Thin Hypervisor, In Proceedings of the 27th ACM Symposium On
Applied Computing (ACM SAC 2012), pp. 1807-1824, Mar 2012.
[査読付 4] Yushi Omote, Yosuke Chubachi, Takahiro Shinagawa, Tomohiro Kitamura, Hideki Eiraku, Katsuya Matsubara: Hypervisor-based Background Encryption, In Proceedings of the 27th ACM
Symposium On Applied Computing (ACM SAC 2012), pp. 1829-1836, Mar. 2012.

公開ソフトウエア[公開 1] BitVisor 1.2, http://www.bitvisor.org/, 2011 年 10 月

特許申請／取得[特許 1] 品川 高廣, 忠鉢 洋輔, 表 祐志, 北村 朋宏, 榮樂 英樹, 松原 克弥: 情報処理装置及びプログラム,
特願 2012-066264, 国立大学法人東京大学・株式会社イーゲル, 2012 年 3 月.

その他の発表論文[発表 1] 大久保 諒、品川 高廣，加藤 和彦: VMM による SSD のランダム書き込み性能の改善, 第 117回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会，情報処理学会研究報告，第2011-OS-117 巻，第 12 号，情報処理学会， 2011 年 4 月.

報道関連
[報道 1] クラウド Watch: 純国産・オープンソースの仮想マシンモニター「BitVisor」最新版公開，2011
年 11 月 8 日.

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情報メディア教育研究部門

教育支援システムの開発と運用—カリキュラム分析 他—
関谷 貴之

1

概要

教育を支援するシステムとして、教育用計算機システムと学習管理システム CFIVE に関する開発と運用を行っている。また、講義のシラバスを用いてカリキュラムを分析する研究を行っている。その他、プログラミング能力 (スキル) の分析などを行っている。

2

カリキュラム分析

2.1

背景

シラバスに含まれる単語の分布を分析して可視化することで、カリキュラムの分析に活用するための研究を行っている。
大学等の高等教育機関はシラバスや年間授業計画の概要などを公表することが求められるようになった。従って、カリキュラムを分かりやすく比較可能な形で公開することが以前にも増して重要になっている。しかし、学習内容を取捨選択して、系統的に教育するカリキュラムを設計することは専門家にとっても容易ではない。そこで、学会が、カリキュラムの模範となるカリキュラムモデルを提案することがある。
例えば、ACM と IEEE は計算機科学分野にかかわるカリキュラムの模範的なモデルを古くから提案している。例えば、2001 年には Computing Curricula 2001 Computer Science (CC2001CS) を公開しており、2008 年にも CC2001CS を改訂した Computer Science Curriculum 2008 (CS2008) を発表している。一方、国内では、情報処理学会が CC2001 を参考にした上で多数の変更と追加を加えた独自のものとして、コンピュータ科学カリキュラム標準 J07-CS を提案している。
情報科学技術の発展の速さを考えると、学会も世の中の変化に追従してなるべく早くカリキュラムのモデルを更新しなければならないが、提案されているカリキュラムモデルは過去のものと比べてどの程度変化しているかは注目に値する。

2.2

内容

2011 年度は、Latent Dirichlet Allocation(LDA) と Isomap を用いたカリキュラム分析手法を応用して、異なるカリキュラム標準 CC2001CS と J07-CS の相違点を分析した。
2.2.1

カリキュラム分析手法

カリキュラム分析にあたっては、次の 3 種類のカリキュラムを導入する。ここでは、カリキュラム
はシラバスの集合と定義する。

Target Curriculum Ctarget : 本手法を用いて分析するカリキュラム。

− 80 −

情報メディア教育研究部門

Model Curriculum Cmodel : Target Curriiculum が対象とする学問分野を広くカバーする標準的かつ模範的なカリキュラム。
Reference Curriculum Cref : Target Curriculum の分析にあたって比較基準となるカリキュラム。
カリキュラムの分析は次の 3 つのステップによって実施する。

Step 1: Model Curriculum からのトピックの抽出
標準的なカリキュラム Cmodel を LDA で分析することで、当該学問分野におけるトピックの生成モデ
ルを推定する。以降の Step では、この生成モデルを固定して、分析対象となるカリキュラムの標準的なトピック空間として用いる。
Step 2: Reference Curriculum を用いた基準となるマップの生成
まず Step 1 の生成モデルを利用して、Cref の各シラバスのトピック空間内の位置を LDA で推定する。
これにより、Cref の全シラバスを、基準となるトピック空間に配置する。しかし、トピック空間は T
次元の空間であり、このままでは、カリキュラムの全体構造を把握することが困難である。そこで本研究では、高次元空間内でのシラバスの分布がなるべく保たれるように、多様体構造を保持したままこれを広げるようにして次元を縮退する手法である Isomap を用いる。
この結果、Cref のシラバスを二次元平面上に展開したカリキュラムのマップが得られる。

Step 3: Target Curriculum のマップへの投影
最初に、Step 2 と同様に生成モデルに基づいて、Ctarget の各シラバスを LDA で推定する。これによりトピック空間に Ctarget が配置される。

次に、各シラバスを、 Step 2 で求めたマップに投影する。この結果、Ctarget の全てのシラバスが、
Step 2 で求めた Cref のマップと同一の二次元平面上に投影され、異なるカリキュラムを同一のマップ上で比較できる。

2.2.2

カリキュラム標準の比較方法

カリキュラム標準 CC2001CS と J07-CS においては、対象とする分野全体を、Knowledge Area や
エリア1 と呼ぶ十数個のまとまりに分けている。そこで、このエリア同士が似ているか否かを判断する。
異なるカリキュラム標準をそれぞれ Model Curriculum として用いて、あるカリキュラムを Target
Curriculum として分析するならば、当該シラバスを基準として、カリキュラム標準のエリア 同士を比較できる。
また、トピック空間の基準となるそれぞれのトピックについては、文書に含まれる単語との関連の強さが LDA の処理結果として得られる。ここで、トピックはカリキュラム標準のエリアと一致する
ように調整していることから、エリアを特徴付ける単語が明らかになる。カリキュラム標準 CA のエ
リア KA と関係の強い単語の集合と、対応するカリキュラム標準 CB のエリア KB と関係の強い単語の集合は、KA と KB の内容が近ければ、ほぼ一致することが期待される。つまり、カリキュラム標準の比較手法は以下の通りである。

1. カリキュラム標準 CA を Model Curriculum として、2.2.1 節の Step 1 を実施する。これによって、CA の各エリアに対応する LDA のトピック、つまり CA のエリアに関わる単語の集合を得る。
2. あるカリキュラム C を Target Curriculum として、2.2.1 節の Step 3 を実施する。これによって、CA のエリアと C のシラバスとの関係を得る。
1以下では、特に一方のカリキュラム標準について言及する場合を除き、いずれも「エリア」と表記する。

− 81 −

情報メディア教育研究部門

3. カリキュラム標準 CB を Model Curriculum として、また 2 で用いたのと同じカリキュラム C を
Target Curriculum として、上記の 1,2 を実施する。これによって CB の各エリアに関わる単語の集合と、CB のエリアと C のシラバスとの関係を得る。
4. 上記 1, 3 の結果から以下の 2 つについて評価する。
A. 関連の強い単語に基づくエリアの比較 CA と CB において、互いに関連があるそれぞれのエリアに対応する単語の集合が一致するか。
B. 関連の強いシラバスに基づくエリアの比較 C のシラバスで最も強く関連のあるエリアが、CAと CB で一致するか。
2.2.3

実験

CC2001CS は、計算機科学の分野を 14 個の Knowledge Area に分類した上で、個々の Area には
約 10 個程度の Knowledge Unit を定義している。この Unit が計算機科学分野の大学生が学習すべき内容に相当する。
一方、J07-CS は、国内の多くの理工系情報学科を想定する一方で、特に米国カリキュラムモデル
CC2001CS との整合性を考慮し、かつ日本の科学技術の特長と独自性を活かすべく提案された内容になっている。計算機科学分野を 15 のエリアに分けた上で、さらにユニットという単位に分ける点
は、CC2001CS と同様である。個々のエリアは J07-CS と CC2001CS はほぼ一対一対応するものの、CC2001CS に無い「MR: マルチメディア表現」というエリアが J07-CS では設けられている。エリア毎の対応関係を表 1 に示す。
なお、J07-CS の分析にあたっては、テキストから単語を抽出する際に形態素解析ツール mecab を用いて、名詞のみを抽出した。形態素解析に用いる辞書は特に変更していない。一方、 CC2001CS の分析にあたっては、英文の分かち書きに基づいて単語を抽出し、stop word の除去 と stemming を行っている。
A. 関連の強い単語に基づくエリアの比較
J07-CS の各単語について、CC2001CS の上位 20 語の中に同じ意味を持つと考えられる英単語がある場合はそれを太字で示している。これより J07-CS の単語上位 20 個には CC2001CS の単語 6 個があり、特に J07-CS の上位 10 語のみに絞ると 2 語が含まれている。
同様に他のエリアについても単語の一致を調べた結果と、エリア毎の単語の一致個数の平均を表 2に示す。数字を太字で示しているのは、全てのエリアの平均よりも一致する語が少ない場合である。
あるエリアについて、上位 20 語と 10 語の両方が平均より少ない場合、エリアのタイトルも太字で示している。 ここから一致する単語が少ないエリアとして、DS:離散構造, AL:アルゴリズム, HC:ヒューマンコンピュータインタラクション, IM:情報管理, SP:社会的視点と情報倫理は J07-CS と CC2001CSとで内容が異なると考える。
B. 関連の強いシラバスに基づくエリアの比較
国内のある大学の学科の情報系のカリキュラムを Target Curriculum として分析した。但し、CC2001CS は英語で、分析対象の学科のカリキュラムは日本語で記述されていることから、分析にあたってはカリキュラムの内容を英訳する必要がある。そこで、今回の実験では、Google 翻訳2 を用いて、学科のカリキュラムを英訳し、その結果を用いて CC2001CS と比較している。表 3 に、各シラバ
スと最も関係が強いエリア を示す。12 個の内 9 個の講義シラバスで最も関係の強いトピックが一致している。この結果から以下の点が推測される。
• あるシラバスについて、J07-CS と CC2001CS とでエリアが一致しない場合、そのエリア は内容が異なる。→ HC:ヒューマンコンピュータインタラクション、CN:計算科学と数値計算
2

http://translate.google.com/− 82 −

情報メディア教育研究部門

表 1: J07-CS と CC2001CS との比較

J07-CS
離散構造

CC2001CS
Discrete Structures

プログラミングの基礎
アルゴリズムProgramming
Fundamentals
Algorithms
and Complexity

AR

アーキテクチャと構成

OS

オペレーティン
グシステム

Architecture
and Organization
Operating
Systems

NC

ネットワークコ
ンピューティン
グ
プログラミング
言語
ヒューマンコンピュータインタラクション
マルチメディア
表現
グラフィックスとビジュアル・コンピューティング
インテリジェン
トシステム
情報管理

DS

PF
AL

PL
HC

MR
GV

IS
IM

SP

社会的視点と情報倫理

SE

ソフトウェア工学

CN

計算科学と数値
計算

Net-Centric
Computing
Programming
Languages
HumanComputer
Interaction—
Graphics
andVisualComputing

J07-CS から見た CC2001CS との違い
“set theory,” “graph theory,” “combinatorics” のような専門用語が少ない。CC2001CS DS の 6 つの Unit と AL の一部“AL7. Automata theory” が含まれる。
ほぼ同内容。
“Floyd’s Algorithms,” “PRAM (Parallel Random Access
Machine)” などの具体的用語が CC2001CS に比べてやや少ない。「主成分分析」などを説明する「AL9 データ分析アルゴ
リズム」等の独自のユニットあり。
ほぼ同内容。

“Scripting (OS12)” が無い。
「分散ファイルシステム」や「セキュアオペレーティングシステム」などの新しい用語がある。
全体の説明やユニット構成は大体近い。
全体の説明やユニット構成は大体近い。但し、 “Compression
and decompression (NC7)” や “Multimedia data technologies (NC8)” のマルチメディア関連の記述が異なる。
「PL8 論理型言語」や「PL9 スクリプト言語」という独自のユニットが含まれる違いがある。
エリア全体の説明で “interactive software,” や “user interface” 等の具体的用語が少ない。個々のユニットの記述は同様。

全体としては CC2001CS を踏襲しているが、「メタボール」
や「ボクセル」などの用語や、ユニット「GV3 2 次元画像の生成と加工」が含まれることが独自。

「SVM」「PAC 学習」等を含むユニット「IS8 機械学習のニュー
ラルネット」 がより詳しい。全体的には CC2001CS に近い。
オブジェクト指向モデルの「継承」や「カプセル化」、トランザクションに関する「ACID 特性」のような、具体的な用語を多く含むが、全体としては同様の内容。
Socialand ユニットの構成はほぼ同様。“International issues” が無いがProfessional「情報関連法」や「P2P」が加わるなど、国内事情に合わせて
Issues調整。また、エリア全体の説明が非常に簡潔。
Software Engi- エリア全体の説明が要約されている一方で、「リファクタリン
neering
グ」や「アジャイル開発」などの用語が追加。ただし、ユニットの構成など全体としてはほぼ同様。
Computational ユニット構成はほぼ同様だが、エリア全体の説明で “Molecular
Scienceand dynamics” など適用範囲の具体例が省略されていたり、各ユ
Numerical
ニットで “Markov models and chains,” “Petri nets” などのMethods
具体的用語が含まれていない。
− 83 −

Intelligent
Systems
Information
Management情報メディア教育研究部門

表 2: J07-CS の各エリアの単語集合の内 CC2001CS と一致する個数
エリア
上 位 上 位
20 語
10 語

DS: 離散構造
PF: プログラミングの基礎
AL: アルゴリズム
AR: アーキテクチャと構成
OS: オペレーティングシス
テム
NC: ネットワークコンピューティング
PL: プログラミング言語
HC: ヒューマンコンピュー
タインタラクション
MR: マルチメディア表現
GV: グラフィックスとビジュ
アル・コンピューティング
IS: インテリジェントシステ
ム
IM: 情報管理
SP: 社会的視点と情報倫理
SE: ソフトウェア工学
CN: 計算科学と数値計算
平均

6
10
6
9
10

2
6
3
6
6

10

6

10
7

8
5

11

5

15

6

9
9
12
9
9.5

5
5
7
6
5.4

• あるシラバスについて、J07-CS と CC2001CS とでエリア が一致する場合、そのエリア は内容が類似している。→ DS:離散構造、PF:プログラミングの基礎、OS:オペレーティングシステム、GV:
グラフィックスとビジュアル・コンピューティング、SP:社会的視点と情報倫理、SE:ソフトウェア
工学
C. テキストとしての比較「A. 関連の強い単語に基づくエリアの比較」と「B. 関連の強いシラバスに基づくエリアの比較」の分析結果の差異について検討する。
まず、表 1 の最右列には、J07-CS と CC2001CS の各エリア全体を説明する文章と、そのエリアに属するユニットでトピックや学習成果として挙げられている内容とを、著者らが読み取って比較した結果を示している。その結果、全体の説明やユニットの内容が異なるエリアとしては、DS:離散構造、
AL:アルゴリズム、PL:プログラミング言語、HC: ヒューマンコンピュータインタラクション、SP:社会的視点と情報倫理, GV:グラフィックスとビジュアル・コンピューティング, CN:計算科学と数値計算が挙げられる。
表 4 は、J07-CS と CC2001CS とで、対応するエリアがよく一致しているかそれとも異なっているかについて、A と B で示した分析結果と、著者らの判断結果とをまとめたものである。一致すると考えられる場合「○」、異なると考えられる場合は「△」、判断できない場合は「–」としている。
例えば DS は、単語による評価結果より J07-CS と CC2001CS とが異なると判断され、テキストを見るとエリア全体の説明やユニットに違いがあることが分かった。CC2001CS DS には無い「文脈自− 84 −

情報メディア教育研究部門

表 3: 各シラバスと関係が強いエリア
シラバス名
J07-CS
CC2001CS

c01:複合系計画
論 II
c02:情報システ
ム科学 I
c03:情報システ
ム科学 II
c04:情報システ
ム科学 III
c05:情報システ
ム科学 IV
c06:情報システ
ム科学 V
c07:情報システ
ム科学実習 I
c08:システム基礎科学実験 I
c09:システム基
礎数学 III
c10:システム数
理演習
c11:システム理論 II
c12:システム理
論演習

SP

0.346

SP

0.250

DS

0.501

DS

0.258

SE

0.211

SE

0.273

OS

0.292

OS

0.264

HC

0.193

GV

0.179

GV

0.582

GV

0.701

PF

0.347

PF

0.260

AL

0.200

IM

0.227

DS

0.411

DS

0.232

CN

0.402

AL

0.187

AL

0.231

AL

0.343

DS

0.522

DS

0.353

由言語」などを扱うユニットが、J07-CS に含まれており、その結果としてエリアを特徴付ける単語として「言語」などが得られている。
単語かシラバスのいずれかの方法で内容が異なると推測したエリアは、テキストの上でも内容が異なり、今回の手法が、カリキュラム標準の相違点の分析において参考にできると考えられる。

2.3

具体的成果

LDA を用いたカリキュラム分析手法を応用して、カリキュラム標準を比較する手法を示した。その成果を [査読付 1] で発表して論文賞を受賞した。

3

プログラミング能力の分析

3.1

背景

プログラミング教育を支援する上では、初学者がどのようにプログラムを作成できるようになるのか、
どのような問題で躓くのかを分析した上で、教育方法を検討する必要がある。しかし、分析のために学生に多くの課題を与えたりすることは、学生にとっても教員にとっても大きな負担となる。そこで本研究では、定期試験においてプログラミングに関わる各種のスキルや概念に対応する設問を用意し、各設問の得点結果を統計的に処理する事でスキルや概念間の関係を分析することを試みている。

− 85 −

情報メディア教育研究部門

表 4: J07-CS と CC2001CS との比較
A. 単語 B. シラバス C. テキスト

DS
PF
AL
AR
OS
NC
PL
HC
MR
GV
IS
IM
SP
SE
CN

3.2

△
–
△
–
–
–
–
△
–
–
–
△
△
–
–

○
○
–
–
○
–
–
△
–
○
–
–
○
○
△

△
○
△
○
○
△
△
△
–
△
○
○
△
○
△

内容

コンピュータ科学教育に関するカンファレンス ITiCSE 2001 の McCracken らのワーキンググループ
は、プログラミングに関わるスキルとして、プログラムの流れを追うスキル (Trace)、プログラムの意
味を説明するスキル (Explain)、与えられたメソッドを用いてプログラムを組み立てるスキル (Writing)などを提案している。
本研究では McCracken らのスキルに加えて、既存のプログラムを与えられた要件に合わせて修正するスキル (Modiﬁcation) と一からプログラムを作成するスキル (Programming) を提案し、各スキルに合わせた設問で構成されるプログラミング能力を測る筆記試験を作成した。各設問では、条件分
岐 (if 文) を扱っているか、ループ構造 (for や while) を含むかなど、プログラミングスキルとは別に、プログラム構成要素による違いも有る。そこで、試験の解答結果を統計的に処理することで、スキル間の関係だけでなく、構成要素同士の関係も得られる。
上記の試験を、プログラミング初心者である約 80 名の大学生に対して実施した。事前に被験者は、Ruby による初歩的なプログラミングの授業を約 3ヶ月 (11 回) 受講している。被験者の成績を、スキル毎と構成要素毎得点の相関や四分位で分けた人数分布から、以下のような知見が得られた。

• Modiﬁcation や Programming が、他のスキルとは異なるスキルである。
• ループよりも条件分岐の方が、初学者には難しい。
• ループや条件分岐が二重化されると、初学者にはよりいっそう難しくなる。

3.3

具体的成果

研究で明らかになった知見を [査読付 2] で発表した。

− 86 −

情報メディア教育研究部門

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 関谷 貴之, 山口 和紀: カリキュラム標準 J07-CS と CC2001CS の比較に関する報告, 情報教
育シンポジウム SSS2011, pp.3–10, 2011 年.
[査読付 2] Yamamoto, M., Sekiya, T., and Yamaguchi, K.: Relationship between Programming Concepts Underlying Programming Skills, ITHET 2011, Proceedings of 10th International
Conference on Information Technology Based Higer Education and Training, PS7-1,
Kusadasi, Turkey, 2011.

その他の発表論文[発表 1] 丸山 一貴, 関谷 貴之: 学外システム連携による教育用計算機システムプリントサービス, 情報処理学会研究報告, Vol.2012-IOT-16, No.9, 2012.

− 87 −

情報メディア教育研究部門

Web 検索結果ページの改善と教育用計算機システムの設計
丸山 一貴

背景

1

検索エンジンによる結果提示は、検索にヒットしたページの (1) タイトル、(2)URL、(3) 文字ベースのスニペットからなる。ユーザは検索結果ページ（SERP）で示された各ページが自分の所望の情報を含
むかを、これら 3 つの情報に基づいて判断し、クリックするかどうかを決める。一般的な検索エンジンが提示する文字ベースのスニペットは、1 つのページに関する情報を限られたスペースで示すという制約がある。一方で、1 つのページにはキーワードが複数現れるし、それぞれの出現箇所では異なる話題を扱っている可能性もあるため、検索エンジンユーザに文字ベースのスニペットで適切に情報を与えることは自ずから限界がある。また、ユーザが本来欲していたのは「知りたい情報が書いてあるかもしれない Web ページ」ではなく「Web ページに書いてある情報そのもの」であるはずである。

内容2

本研究では、我々は Visual Patch（以下、VP）と呼ぶ「視覚的コンテキストに基づくスニペット」を提案する。これは Web ページを実際にレンダリングし、検索キーワード付近をトリミングして提示するものである。これにより、ページという単位ではなく、ページの中の具体的な情報という単位で検索結果を提示できることができる（図 1）。

この例では (1) 列の左と中央、(2) 列の中央に所望の情報である approval rating が表示されていることが分かる。図にある 9 個の VP は全てキーワードを含んでいるが、注目すべきものがすぐに分かることが重要である。

2.1

実装

図 1 の SERP を実現するために実装したシステムの構成図を図 2 に示す。システムは大きく以下 3 つの部分に分かれている。

• ユーザとのインタラクションを行うクライアント側• ページをレンダリングして VP を生成し、SERP を作るサーバ側• 検索キーワードから検索結果として URL のリストを返す Yahoo!の検索 API
クライアント側とサーバ側にはいずれも、我々が開発したアドオンを組み込んだ Firefox があり、VPの生成や VP をクリックしたときの表示において自動的なナビゲーションを行うよう設定されている。
ユーザがシステムにページ検索キーワードと VP キーワードを入力して検索すると、図中の (8) で示したステップが実行されて図 1 の結果が提示される。ユーザが特定の VP をクリックすると、(9) 及び(10) が実行され、該当ページの該当箇所がクライアント側のブラウザに表示される。

−  −

情報メディア教育研究部門

図 1: Visual Patch のみによる SERP。ページ検索キーワードは “obama approval rating” 、VP キーワー
ドは “average” とした例。

Yahoo! Web Search API
(3)
User
(1)
(8)

(4)

Apache + PHP

(9)
(10)

(2)
(7)

(5)

(6)

Firefox + Add-on

Firefox + Add-on

Client side

Server side

図 2: 試作システムの構成−  −

情報メディア教育研究部門

試作システムではユーザへのレスポンスタイムを長くしすぎないために、ステップ 5 でサーバ側
Firefox に渡す URL を検索結果の上位 10 個に制限している。サーバ側 Firefox は 10 個の URL をレンダリングした上で VP キーワードを探して VP を生成する。現在は CPU に Intel Core i7 2.8GHz、メモ
リ 4GB 搭載のコンピュータをサーバとして使用しているが、SERP の表示には 15 秒程度を要しており、VP 生成手法の改善と並列化、レンダリングしたページの情報をキャッシュに残す等の高速化が必
要である。

2.2

定性評価

予備実験として学生 9 名に検索タスクを実行してもらい、定性的な評価を行った。SERP で視覚的な情報が得られることや、探している情報が具体的な場合には有効であるというポジティブな意見があった一方で、VP キーワードの入力が煩雑であるとか、ページ検索キーワードの選択によってはごく少数の結果しか得られないといった指摘も見られた。

VP キーワードは、短期的にはページ検索キーワードのうち末尾のものを自動的に割り当てるという方法がある。一方、複数の単語で検索した場合にそれぞれの単語を含む VP をどのようにレーティングして表示順序を制御するか検討する必要がある。多量の VP を表示する場合にはコンテンツによるクラスタリングが重要になると考えられ、この問題は、より長期的にはその表示方法において検討
すべき課題の 1 つである。
ページ検索キーワードによって結果が少なくなってしまう問題は、現在の実装と処理時間の問題に起因している。サーバ上で単一のブラウザによって VP を処理している方式を並列化することで、より多数のページを処理できるものと考えられる。

2.3

具体的成果

共著で論文を執筆し、国際会議で登壇発表を行った（成果要覧の [査読付 1]）。

3

教育用計算機システムの設計

3.1

背景

情報基盤センターの教育用計算機システム（以下、ECCS という）は教養学部における前期課程教育（全科類で必修）、各学部 / 研究科における専門課程教育のための環境を提供している。ECCS には演習室や各部局に分散配置する端末、これらを利用するユーザのためのメールシステムがあり、加えて学内各組織のメールサーバを代行運用するメールホスティングサービスがあり、学内の全ての構成員の教育活動を支援している。端末は約 1,300 台、端末を利用するユーザは登録者数約 40,000 人、実利用者数約 22,000 人、メールホスティングサービスのユーザ数約 26,000 人という大規模システムであるだけでなく、教育・研究・業務遂行上で重要なメールシステムを含むことから、授業時間帯のみならず 24 時間 365 日の安定したサービス提供が求められている。

ECCS の端末に対する学内需要は依然として高く、利用者数は大学院生や教員を中心に増加傾向にある。メールホスティングサービス利用者数も引き続き増え続けており、システムの重要性は高まっている。一方で、システム運用の担当者数は変化がなく、予算は縮減の傾向にあり、サービスレベルを維持しながら、少人数でより効率よく運用できるシステムが望まれている。
2012 年 3 月にシステム更新を行い、ECCS2012 を導入した。今回の更新ではこれまで運用してきたシステムでの経験を活かしつつ、授業担当教員の要求への柔軟な対応や学外サービスとの連携、学生が所有する機器からのシステム利用支援、システム全体での機器及び管理コストの低減と省電力化を目指した。

− 0 −

情報メディア教育研究部門

(1)
(1)

(2)
ECCS内印刷用

ECCS端末(3)
ECCS内プリンタ

プリント管理サーバ(2)

学外にありECCS2012と(2) (3)

連携する機器
(2)

(3)

(3)
学外印刷用

システム外

プリントポータル

クライアント(富士ゼロックス)

学外プリンタ(セブンイレブン)(1) システム内から，システム内のみへ印刷するジョブ(2) システム内から，ネットプリント用仮想プリンタへ送信したジョブ(3) システム外から，ECCS専用プリンタドライバで送信したジョブ

図 3: ECCS2012 におけるプリントジョブの流れ

3.2

内容

ECCS2012 では様々な取り組みを行ったが、ここでは主要な 5 点について述べる。
3.2.1

デュアルブートを利用した端末の一本化

従来は Unix 端末としての Apple 社製 iMac と、Windows 端末としての NEC 社製 Express を別々の演習室に整備して、教員は講義内容に応じてこれらを使い分ける必要があった。ECCS2012 ではハードウェアを iMac に統一し、Mac OS と Windows のデュアルブート環境を構築することによりこの問題を解決した。
これに伴って、従来の NetBoot 方式による集中管理から、ローカル起動方式と管理ツールによる集中管理に移行した。端末 OS の管理方法がこれまでと変更されるが、複数のツールにより柔軟性を高めた構成としている。

3.2.2

システム外からの端末利用

システム外から端末環境を利用する場合、従来はコマンドラインでしか利用することができなかっ
たが、ECC2012 では Mac OS のデスクトップ環境を利用可能とした。非常勤講師が教材を準備する場
合や、学生が自宅から自習する場合の利便性を高めることで、学習の機会をより広く提供することを可能とした。

3.2.3

プリントサービスの利便性向上

プリンタ台数を 41 台から 28 台に大幅削減する一方で、利用者の利便性を高めるために、端末から送信した印刷ジョブを学外のプリンタでも出力可能なシステムとした。ECCS2012 では富士ゼロック
ス社のネットプリントサービスと連携することにより、システム内のプリンタに印刷するのと同様に全国のセブンイレブン店舗へ印刷ジョブを送り、出力結果を得ることができる。逆に、研究室や自宅のようなシステム外のコンピュータから、システム内のプリンタへ印刷ジョブを送ることも可能としている（図 3）。利用者の利便性向上のみならず、ECCS のプリンタの利用機会を高めることで東京大学全体としてのプリンタへの投資を効率化することに寄与する。
ECCS ではプリンタ出力にかかる費用を利用者に課金しているが、決済方法として従来のプリペイドカードだけでなく交通系電子マネーも利用可能とした。これにより、少額利用をしようとする利用−  −

情報メディア教育研究部門

者の利便性を向上したと言える。

3.2.4

データの自動階層化とレプリケーションによるバックアップ

フラッシュのような高速だが高価なドライブと、SATA のような低速だが大容量のドライブ、これらの中間に位置する FC ドライブを組み合わせて利用することで、アクセス速度を向上しながら低消費電力化を達成する仕組みを導入した。この仕組みではブロックごとのアクセス頻度を解析しており、頻繁にアクセスされるブロックは高速なドライブへ、アクセス頻度が低いブロックは低速なドライブ
へ自動的に移動する。ECCS 端末のように講義時間割によって利用者が入れ替わるようなシステムでは有効に機能することが期待される。
従来のシステムでは、ファイルサーバのバックアップジョブが夜間に終了しない場合があることや、
バックアップデータも同じサーバ室に保管していたため、建屋自体が機能を停止するような災害に脆弱であるという問題があった。ECCS2012 では主ファイルサーバを駒場に、副ファイルサーバを本郷に設置し、主ファイルサーバから副ファイルサーバに最短 10 分間隔でレプリケーションを行う構成とした。ECCS のファイルサーバではバックアップデータの世代管理が不要であったことにより、この構成で前述の問題を解決した。

3.2.5

シングルサインオンの導入とユーザ管理システムの刷新

端末で Web メールや学習管理システム（CFIVE）を利用する際、従来は端末ログインに加えて各Web システムでのログインが必要となっていた。ECCS2012 では、端末でこれら Web システムを利用する際には個別のログインを不要とするシングルサインオンを実現している。
また、従来は完全に内製していたユーザ管理システムを、(1) 商用システムの標準機能、(2) カスタ
マイズ部分、(3) 内製が必要な部分に分割して再構築した。これにより業務フローに合わせた柔軟性を維持しながら、業務担当者の運用コスト削減を実現している。

3.3

具体的成果

プリントサービスの設計と構成について、発表を行った（成果要覧の [発表 3]）。プレスリリースの発表
及び見学会を開催するとともに、取材対応を行った（成果要覧の [報道 1]、[報道 2]、[報道 3]、[報道 4]、[報道 5]、[報道 6]、[報道 7]、[報道 8]）。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Kazutaka Maruyama, Masato Igeta, Minoru Terada: Search Engine Result Page with VisualContext and Already Rendered Snippets, In Proceedings of the 7th International Conference on
Web Information Systems and Technologies (WEBIST2011), pp.340–345, 2011.
[査読付 2] 大井 彩香, 寺田 実, 丸山 一貴: Web ページの分類と閲覧時間を利用したコンテンツフィル
タリング, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講
演論文集 (第 4 分冊), RO-007, pp.137–140, 2011.
[査読付 3] 太田 侑介, 寺田 実, 丸山 一貴: Twitter におけるリツイート経路の重ね合わせによるユーザ
発見支援, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講
演論文集 (第 4 分冊), RM-008, pp.73–76, 2011.

− 92 −

情報メディア教育研究部門

その他の発表論文[発表 1] 猪俣 順平, 寺田 実, 丸山 一貴: PAD を利用したパズル型プログラミング学習システム, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 10 回情報科学技術フォーラム (FIT2011) 講演論文集 (第 3 分冊), K-005, pp.717–720, 2011.
[発表 2] 前田 光教, 丸山 一貴: 学内組織向け DNS ホスティングサービスの運用, 大学 ICT 推進協議会
2011 年度年次大会論文集, pp.307–310, 2011.
[発表 3] 丸山 一貴, 関谷 貴之: 学外システム連携による教育用計算機システムプリントサービス, 情報処理学会研究報告, Vol.2012-IOT-16, No.9, 2012.

報道関連[報道 1] マイナビニュース,「自動化」がカギ! クラウド時代のクライアント管理術 (3) 東京大学が Mac ＆Windows 混在 PC 1,321 台を Kaseya で管理: http://news.mynavi.jp/series/Kaseya/003/index.html,
2012.
[報道 2] 日経コンピュータ 2012 年 3 月 15 日号, ホットニュース: 「NEC が東大の教育用システムを構
築、受注額 7 億円超」のタイトルで ECCS2012 での新しい取り組みを紹介, pp.12, 2012.
[報道 3] PC Online, 東 京 大 学 情 報 基 盤 セ ン タ ー 、学 生・教 職 員 用 の 新 情 報 シ ス テ ム を 披 露:
http://pc.nikkeibp.co.jp/article/news/20120323/1044562/, 2012.
[報道 4] ITmedia エンタープライズ, 1321 台の iMac をブートキャンプ、東大が構築した新「教育用計算機システム」: http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1203/23/news073.html, 2012.
[報道 5] マイナビニュース, 東大情報基盤センターが教育用計算機システム刷新、NEC/EMC 製品を採用: http://news.mynavi.jp/news/2012/03/26/005/, 2012.
[報道 6] ZDNet Japan, 東 京 大 学 情 報 基 盤 セ ン タ ー 、教 育 用 シ ス テ ム 稼 働–iMac1300 台 導 入:
http://japan.zdnet.com/os/case-study/35015464/, 2012.
[報道 7] RBB TODAY, 東京大学情報基盤センター、教育用計算機システムを刷新……NEC と EMC がシステム構築: http://www.rbbtoday.com/article/2012/03/23/87580.html, 2012.
[報道 8] 日 刊 工 業 新 聞 ニュー ス, Ｎ Ｅ Ｃ 、東 大 の シ ス テ ム を 構 築 − ２ 拠 点 で デ ー タ 複 製:
http://www.asahi.com/digital/nikkanko/NKK201203260018.html, 2012.

− 93 −

学術情報研究部門

学術情報研究部門概要
中川 裕志

統計的機械学習とその応用

杉本 雅則

アダプティブセンサアレイを用いた音響イメージング

吉田稔

テキストマイニングの基盤技術・応用技術に関する研究̶ テキストマイニングによる機器異常診断支援 ̶

佐藤 一誠

確率的潜在変数モデルの統計的学習理論に関する研究-ネットワークデータへの応用-

清田 陽司

組織間の「緩やかな連携」が生み出す価値− 95 −

学
術
情
報
研
究
部
門

学術情報研究部門

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− 97 −

学術情報研究部門

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http://www.ustream.tv/recorded/18443150, 㛤ദ࣏࣮ࣞࢺ : http://2011.libraryfair.jp/node/279)[ᣍᚅ 7]Ύ⏣㝧ྖࣄࢺ࡜♫఍ࡀ኱つᶍࢹ࣮ࢱฎ⌮࡟ồࡵ࡚࠸ࡿࡇ࡜ࡣఱ࠿㸽࣐࢖ࢽࣥࢢ
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ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Shingo Takamatsu, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa䠖 Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction. ACL 2012(Association of Computational Lingusitics). Jeju, Korea
on July 8-14, 2012 (accepted as oral presentation).
[ᰝㄞ௜ 2] Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomoya, Hiroshi Nakagawa: Personalized Reading Support for Second-Language Web Documents. ACM Transactions on Intelligent Systems andTechnology, 2010. (accepted).
[ᰝㄞ௜ 3] ኱ᒾ⚽࿴㸪ᯇᓥៅ㸪୰ᕝ⿱ᚿ≉ᚩࡢฟ⌧ᅇᩘ࡟ᛂࡌࡓ / ṇ๎໬ࢆᐇ⌧ࡍࡿᩍᖌ࠶ࡾ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦ᡭἲ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅVol.50 TOM 4(3). pp.84-93. 2011 ᖺ 7 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 4] ᳃஭ṇぬ㸪బஂ㛫῟㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ : ⤫ྜࡋࡓࢢࣛࣇࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩಖㆤࣜ
ࣥࢡゎᯒ㸬᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, Vol.50 TOD 4(2). pp.52-60. 2011 ᖺ 5 ᭶.

− 98 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 5] Bing Yang, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Secure Clustering in Private Networks. 11th
IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), pp.894-903. Vancouver, Canada. Dec.1114, 2011[ᰝㄞ௜ 6] Hidekazu Ooiwa, Shin Matsushima, Hiroshi Nakagawa : Probabilistic Frequency-aware
Truncated methods for Sparse Online Learning. The European Conference on Machine Learning
and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2011) , Springer
Lecture Notes Artificial Intelligence (LNAI)6911, ECML PKDD , Part II . pp.533-548, Athens,
Greek. Sept. 9, 2011[ᰝㄞ௜ 7] Shingo Takamatsu, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. “ Probabilistic Matrix Factorization
Leveraging Contexts for Unsupervised Relation Extraction”. PAKDD2011, Springer Lecture Notes
Artificial Intelligence (LNAI)6634, Part I. pp.87-99, Shenzhen, China. May. 2011.
[ᰝㄞ௜ 8]Sugimoto, M., Fujita, T., Mi, H., Krzywinski, A.: RoboTable2: A Novel Programming Environment using Physical Robots on a Tabletop Platform, ACM Computers in Entertainment (2012,
to appear).
[ᰝㄞ௜ 9] Pantuwong, N., Sugimoto, M.: A Novel Template-Based Automatic Rigging Algorithm for
Articulated-Character Animation, Computer Animation and Virtual Worlds (2012, to appear).
[ᰝㄞ௜ 10] ⸨⏣ ᬛᶞ, ⡿ ᾏ㭉, ᮡᮏ 㞞๎: 䝔䞊䝤䝹䝖䝑䝥⎔ቃ䛻䛚䛡䜛᪂䛧䛔䝻䝪䝑䝖䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ᡭἲ䛾ᥦ᱌, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, Vol. 53, No. 3, pp.1101-1109 (2012).
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− 99 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 19] Mi. H., Sugimoto, M.: HATs: Interact Using Height-Adjustable Tangibles in Tabletop
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for Tangible Tabletops, In Proceedings of ACM ITS 2011, Kobe, Japan, pp.268-269, November,2011.
[ᰝㄞ௜ 21] Sangsuriyachot, N., Mi, H., Sugimoto, M.: Novel Interaction Techniques by Combining
Hand and Foot Gestures on Tabletop Environments, In Proceedings of ACM ITS 2011, Kobe, Japan,
pp. 278-279, November, 2011.
[ᰝㄞ௜ 22] Sugimoto, M., Fujita, T., Mi, H.: RoboTable2: A Novel Programming Environment using
Physical Robots on a Tabletop Platform, In Proceedings of ACM ACE2011, Lisbon, Portugal, November, 2011.
[ᰝㄞ௜ 23] Nakamura, S., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Measuring Phase Characteristics of Ultrasonic Microphones for Accurate Ultrasonic Localization Systems, In Proceedings of IEEE IUS
2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 24] Mizutani, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: 3D Reconstruction from Adaptive Matrix
Microphone Array Signals using Back Projection Algorithm, In Proceedings of IEEE IUS 2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 25] Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: A Robust Doppler Ultrasonic 3D-imaging
System with MEMS Microphone Array and Configurable Processor, In Proceedings of IEEE IUS
2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 26] Laokulrat, N., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Synthetic Transmit Aperture 3D Image Reconstruction Using 2D Transmitter Array, In Proceedings of IEEE IUS 2011, Orlando, FL, October
2011.
[ᰝㄞ௜ 27] Nakamura, S., Sato, T., Terabayashi, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: An Accurate andCompact 3D Positioning System for a Moving Target by Integrating Extended Phase Accordance
Method and Particle Filter, In Proceedings of IEEE IPIN 2011, Guimaraes, Portugal, September
2011.
[ᰝㄞ௜ 28] Sato, T., Nakamura, S., Terabayashi, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Design and Implementation of a Robust and Real-time Ultrasonic Motion-capture System, In Proceedings of IEEE
IPIN 2011, Guimaraes, Portugal, pp.1-6, September 2011.
[ᰝㄞ௜ 29] Mi, H., Sugimoto, M.: Design, Implementations and Applications of Bidirectional Tangible Interfaces in a Tabletop Computing Platform, In UbiComp 2011 Workshop on the Role of Design in UbiComp Research and Practice, Beijing, China, September 2011(http://211.151.90.25/ubicomp2011/ dates.html)[ᰝㄞ௜ 30] Deguchi, A., Takeda, Y., Kusunoki, F., Tanaka, M., Inagaki, S., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Development and Evaluation of a Digital Environmental Learning Game for Children, In
Proceedings of ESERA2011, Lyon, France, September 2011.
[ᰝㄞ௜ 31] Kusunoki, F., Takeda, Y., Tanaka, M., Yamaguchi, E., Deguchi, A., Kamiyama, S.,
Inagaki, S., Sugimoto, M.: Evaluation of the User Interface Design on Vegetation Interaction Gamefor Children, In Proceedings of ACM VINCI 2011, Hong Kong, China, August 2011.
[ᰝㄞ௜ 32] Deguchi, A., Kusunoki, F., Takeda, Y., Tanaka, M., Inagaki, S., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Improvement and Evaluation of Vegetation Interaction Game, In Proceedings of IADIS GET
2011, Rome, Italy, pp. 114-118, July 2011.

− 100 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 33] Deguchi, A., Kusunoki, F., Inagaki, S., Takeda, Y., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Vegetation Interaction Game: Digital SUGOROKU to Learn Vegetation Succession for Children, In
Proceedings of CSCL 2011, Hong Kong, China, pp.896-897, July 2011[ᰝㄞ௜ 34] Sugimoto, M., Dao, V.N., Seki, E.: An Adaptive Projection Technique for Monochromatic Non-flat Surfaces using a Handheld Projector-Camera System, In Proceedings of Mobile andPersonal Projection 2011, Vancouver, Canada, May 2011. 㻌 (http://www.mhci.unidue.de/mp2/pdf/sugimoto _mp2.pdf).
[ᰝㄞ௜ 35] Mizutani, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Acoustic Imaging Reconstruction from
Adaptive Microphone Array Signals using Back Projection, In Proceedings of 31st International
Acoustical Imaging Symposium (AI-31), Warsaw, Poland, April 2011 (in press).
[ᰝㄞ௜ 36] Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: MEMS Microphone Array and Signal Pocessor for Realtime Acoustic Object Detection, In Proceedings of 31st International Acoustical Imaging Symposium (AI-31), Warsaw, Poland, April 2011 (in press).

බ㛤䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛺䛧≉チ⏦ㄳ䠋ྲྀᚓ
[≉チ 1] ㊥㞳㢪୰.

ᐃ᪉ἲཬ䜃䝺䞊䝎䞊⿦⨨䠈≉チฟ㢪 2012-036383䠄2012 ᖺ 2 ᭶ 22 ᪥䠅, ᅜෆ䠈ฟ䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] బ⸨ ୍ㄔ, ᰩཎ ㈼୍, ⏣୰ ᐀, ᐑୗ ⢭஧, ୰ᕝ ⿱ᚿ: 㔞Ꮚ䜰䝙䞊䝸䞁䜾䛻䜘䜛↓㝈ΰྜ䝰䝕䝹䛾୪ิ᭱㐺໬(ᶵᲔᏛ⩦䛸䛭䛾ᛂ⏝)㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌. IBISML, ᝟ሗㄽⓗᏛ⩦⌮ㄽ䛸ᶵᲔᏛ⩦ 111(87). pp.111-117. 2011 ᖺ 6 ᭶.
[Ⓨ⾲ 2] బ⸨ ୍ㄔ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: 㝵ᒙ Pitman-Yor 䝖䝢䝑䜽䝰䝕䝹(୍⯡ㅮ₇(Ꮫ⩦䛾⌮ㄽ),ᶵᲔᏛ⩦䛸䛭䛾ᛂ⏝)㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᢏ⾡◊✲ሗ࿌. IBISML, ᝟ሗㄽⓗᏛ⩦⌮ㄽ䛸ᶵᲔᏛ⩦ 110(76).
pp.33-39. 2010 ᖺ 6 ᭶.
[Ⓨ⾲ 3] ྜྷ⏣ ⛱, ୰ᕝ ⿱ᚿ , ῰㇂ ஂᜨ, ๓⏣ ಇ஧ : 䝔䜻䝇䝖䝬䜲䝙䞁䜾䛻䜘䜛ᶵჾ␗ᖖデ᩿ᨭ᥼䛾ヨ䜏: ➨ 4 ᅇ䝕䞊䝍ᕤᏛ䛸᝟ሗ䝬䝛䝆䝯䞁䝖䛻㛵䛩䜛䝣䜷䞊䝷䝮䠄➨ 10 ᅇ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ᖺḟ኱఍䠅F5-4, 2012 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 4] Ụཎ㐶, బ⸨୍ㄔ, ୰ᕝ⿱ᚿ:䝤䞊䝖䝇䝖䝷䝑䝥ἲ䛾䛯䜑䛾⬟ືᏛ⩦. ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍➨ 18 ᅇᖺḟ኱఍. F1-1. 2012 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 5] ㇂⏣࿴❶, Ⲩ∾ⱥ἞, బ⸨୍ㄔ, ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ: ࢯ࣮ࢩ࣓ࣕࣝࢹ࢕࢔࡟ࡼࡿ㢼㑧ὶ⾜ࡢண . ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍➨ 18 ᅇᖺḟ኱఍. A3-5. 2012 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 6]㇂⏣࿴❶, Ⲩ∾ⱥ἞, బ⸨୍ㄔ, ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ: Twitter 䛻䜘䜛㢼㑧ὶ⾜䛾᥎⬟Ꮫ఍᝟ሗ⦅⧩◊✲఍➨ 6 ᅇ◊✲఍, ᮾி, 2011 ᖺ 10 ᭶.

, ேᕤ▱[Ⓨ⾲ ] ᯇ஭⸨஬㑻䠈▼⏣ᬛஓ䠈୰ᔱၨᾈ䠈࿴Ἠ₩䠈ྜྷ⏣⛱䠈୰ᕝ⿱ᚿ: ᪂⪺グ஦䜢ᑐ㇟䛸䛧䛯᫬⣔ิ䝔䜻䝇䝖ศᯒ䛻䜘䜛ᕷሙண , ➨ 7 ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍䝣䜯䜲䝘䞁䝇䛻䛚䛡䜛ேᕤ▱⬟ᛂ⏝◊✲఍䠄SIG-FIN䠅, 2011 ᖺ 10 ᭶.

− 101 −

学術情報研究部門[Ⓨ⾲ 8] ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ, ▼⏣ᬛஓ, ୰ᔱၨᾈ, ᯇ஭⸨஬㑻, ࿴Ἠ₩, ụ⏣⩧, ᮏከ㝯⹡, 䝙䝳䞊䝇グ஦䜽䝷䝇䝍䝸䞁䜾䛻䜘䜛ྲྀᘬ㧗ண 䛾ヨ䜏, ேᕤ▱⬟Ꮫ఍➨ 25 ᅇ඲ᅜ኱఍, 2H1-OS18-7, ┒ᒸ,2011 ᖺ 6 ᭶.
[Ⓨ⾲ 9] ࿴Ἠ₩, ụ⏣⩧, ▼⏣ᬛஓ, ୰ᔱၨᾈ, ᯇ஭⸨஬㑻, ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ, ᮏከ㝯⹡: 䝔䜻䝇䝖ศᯒ䛻䜘䜛ᴗ✀ูᖹᆒᰴ౯䛾ືྥ᥎ᐃ, ேᕤ▱⬟Ꮫ఍➨ 25 ᅇ඲ᅜ኱఍, 2H1-OS18-6, ┒ᒸ,2011 ᖺ 6 ᭶.
[Ⓨ⾲ 10]᪥ྥ㔝㐩㑻 , ቑ⏣ⱥᏕ ,Ύ⏣㝧ྖ , ୰ᕝ⿱ᚿ : MediaWiki ࢆ฼⏝ࡋࡓᶵ㛵ᶓ᩿ᆺᩥ⊩᝟ሗ⤫ྜࢩࢫࢸ࣒ , ➨ 20 ᅇ Web ࢖ࣥࢸࣜࢪ࢙ࣥࢫ࡜࢖ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥ◊✲఍ (㟁Ꮚ᝟ሗ㏻
ಙᏛ఍ SIGWI2),ࢧ࣭ࣥࣜࣇࣞภ㤋 , ໭ᾏ㐨ภ㤋ᕷ, 2011 ᖺ 9 ᭶.
[Ⓨ⾲ 11]᪥ྥ㔝㐩㑻 , ቑ⏣ⱥᏕ , ᒣ⏣๛୍ , Ύ⏣㝧ྖ , ୰ᕝ⿱ᚿ : ᶵ㛵ᶓ᩿ᆺᩥ⊩᝟ሗ Wiki㹼ࢥ࣑ࣗࢽࢸ࢕࣮࣋ࢫࡢ࣓ࢱࢹ࣮ࢱᑐᛂ௜ࡅࡢヨࡳ㹼 , ➨ 22 ᅇ Web ࢖ࣥࢸࣜࢪ࢙ࣥࢫ࡜࢖
ࣥࢱࣛࢡࢩࣙࣥ◊✲఍ (㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ SIG-WI2), ୰ኸ኱Ꮫᚋᴦᅬ࢟ࣕࣥࣃࢫ , ᮾி㒔,2012 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 12]ᇉෆ ⣖᫂, ᮡᮏ 㞞๎, ᑿᓮ ᠇ᖾ, Ⳣཎ Ⰻ୍䠖ᗄఱගᏛ䝰䝕䝹䛻ᇶ䛵䛟䝣䝻䞁䝖䜺䝷䝇≧䛾㞵⁲᳨ฟ䠈᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝡䝆䝵䞁䛸䜲䝯䞊䝆䝯䝕䜱䜰(CVIM)◊✲఍, ᮾᕤ኱, ᮾி(2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 13] ୰ᮧ ᡂᕼ, ஭ୖ ⿱㈗, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖఩┦୍⮴ἲ䜢⏝䛔䛯ගᏛⓗ㊥㞳䛾タィ䛸ᐇ⿦, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ಙྕฎ⌮◊✲఍, ᪂₲኱Ꮫ, ᪂₲ (2012 ᖺ 3 ᭶).

ᐃᡭἲ[Ⓨ⾲ 14] ᡂᕝ ᘯᶞ, 䝟䞁䝖䜳䜸䞁䜾 䝘䝍䝫䞁, ᮡᮏ 㞞๎䠖≀⌮ⓗ䛺䜻䝱䝷䜽䝍䞊䜢᧯స䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜛䜰䝙䝯䞊䝅䝵䞁⏕ᡂ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᮾிᨭ㒊Ꮫ⏕఍◊✲Ⓨ⾲఍, ᮾᾏ኱Ꮫ㧗㍯䜻䝱䞁䝟䝇䠈ᮾி (2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 15] ஭ୖ ⿱㈗, ୰ᮧ ᡂᕼ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖㧗㏿ኚㄪග䜢⏝䛔䛯㧗㏿㧗⢭ᗘ ㊥ᡭἲ䛾ᐇ⿦䛸ホ౯, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᮾிᨭ㒊Ꮫ⏕఍◊✲Ⓨ⾲఍, ᮾᾏ኱Ꮫ㧗㍯䜻䝱䞁䝟䝇䠈ᮾி(2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 16] ᶫ∎ ᏹ㐩, ᮡᮏ 㞞๎䠖㉸㡢Ἴ䝏䝵䝑䝟䞉䝺䞊䝎䞊䛾ᥦ᱌, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 17] ⽣Ụ ᩍె, ୰ᮧ ᡂᕼ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖༢║䜹䝯䝷䛸㉸㡢Ἴ䛻䜘䜛㧗⢭ᗘ୕ḟඖ఩⨨ㄆ㆑ᡭἲ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 18] Laokulrat, N., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Improvement of Synthetic Transmit Aperture
3D Acoustic Imaging Using Compensation of Transmitter’s Radiation Pattern, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 19] Ỉ㇂ ாᖹ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖1 ḟඖ䝉䞁䝃䜰䝺䜲䜢⏝䛔䛯㉸㡢Ἴ⏬ീ໬䛻䛚䛡䜛
Deconvolution Filter 䛾ᇶ♏᳨ウ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 20] Laokulrat, N., Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Evaluation of Synthetic Transmit
Aperture 3D Acoustic Imaging Using 2D Transmitter Array, ㉸㡢Ἴ䜶䝺䜽䝖䝻䝙䜽䝇䛾ᇶ♏䛸ᛂ⏝䛻㛵䛩䜛䝅䞁䝫䝆䜴䝮䠄USE 2011), Kyoto University, Kyoto, November, pp.309-310 (2011).
[Ⓨ⾲ 21] 䝃䞁䝇䝸䝲䝏䝵䝑䝖 䝘䝍䝫䝹, ⡿ ᾏ㭉, ᮡᮏ 㞞๎: ᡭ䛚䜘䜃㊊䝆䜵䝇䝏䝱䜢⤌䜏ྜ䜟䛫䜛䛣䛸䛻䜘䜛䝔䞊䝤䝹䝖䝑䝥⎔ቃ䛷䛾᪂䛧䛔䜲䞁䝍䝷䜽䝅䝵䞁ᡭἲ䛾ᥦ᱌, 䜶䞁䝍䝔䜲䞁䝯䞁䝖䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾 2011, ᪥ᮏ⛉Ꮫᮍ᮶㤋䠈ᮾி㻌 (2011 ᖺ 10 ᭶)䠊

≉グ஦㡯

− 102 −

学術情報研究部門[≉グ 1] ᖹᡂ 23 ᖺᗘ≉チᩥ⊩䛾ᶵᲔ⩻ヂ䛾䛯䜑䛾㎡᭩䝕䞊䝍ᩚഛ䛻㛵䛩䜛ㄪᰝሗ࿌᭩ (≉チᗇ䠖≉チᩥ⊩䛾ᶵᲔ⩻ヂ䛾䛯䜑䛾㎡᭩䝕䞊䝍ᩚഛ䛻㛵䛩䜛ㄪᰝጤဨ఍䠖ጤဨ㛗) 䠊 2012 ᖺ 3 ᭶[≉グ 2] బ⸨୍ㄔ: ☜⋡ⓗ⏕ᡂ䝰䝕䝹᭱๓⥺—Statistical Machine Learning, Topic Modeling andBayesian Nonparametrics—, DEIM2012 䝏䝳䞊䝖䝸䜰䝹ㅮ₇, ⚄ᡞ, 2012 ᖺ 3 ᭶ 03 ᪥.
[≉グ 3] బ⸨୍ㄔ: ⤫ィⓗᶵᲔᏛ⩦䛻䛚䛡䜛㔞Ꮚ䜰䝙䞊䝸䞁䜾, ㅮ₇䠖᝟ሗ⤫ィຊᏛ䛾᭱๓⥺-᝟ሗ䛸ᦂ䜙䛞䛾ไᚚ䛾≀⌮Ꮫ䜢┠ᣦ䛧䛶-, ி㒔, 2012 ᖺ 3 ᭶ 23 ᪥.
[≉グ 4] Ύ⏣㝧ྖ , ᒸᮏ┿࡯࠿ : ࠗᅗ᭩㤋࠘ࡢᮍ᮶ࢆ᥈ࡿຮᙉ఍࣐࢖ࢽࣥࢢ᥈᳨఍ (࣐࢖ࢱࣥ),2010 ᖺ 4 ᭶㹼. http://www.mi-tan.jp/[≉グ 5] ᰴᘧ఍♫ࢿࢡࢫࢺ : ➨ 13 ᅇᅗ᭩㤋⥲ྜᒎࠕ࣐࢖ࢽࣥࢢ᥈᳨఍࣓ࠖࣥࣂ࣮ᡂᯝ≀࣏࣮ࢱࣝ , 2011 ᖺ 11 ᭶. http://littel-lab.next-group.jp/mitan.html[≉グ 6] Sugimoto, M.: Policy, Practices and Research on WMUTE/DIGITEL in Formal and Informal
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2011.
(http://www.uv.uio.no/intermedia/english/research/news-and-events/events/guest-lectures/
sugimoto.html)[≉グ 10] Sugimoto, M.: An Localization Technique for Smart and Secure Environments, Public Lecture, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden, September, 2011.
(http://www.chalmers. se/ait/EN/news-events/event-section/guest-talks-in6833)[≉グ 11] Sugimoto, M.: Adding New Dimension to Mobile and Tabletop Systems, Public Lecture,
Chalmers
UniversityofTechnology,
Gothenburg,
Sweden,September,
2011.
(http://www.chalmers.se/ait/EN/ news-events/event-section/guest-talks-in2206)[≉グ 12] Sugimoto, M.: Communicating Research: From Idea to Prototype to Paper 䡚from my experiences 䡚 , PhD Workshop in Multimodal UIs, Augmented Reality, Handheld & Tabletops,
Chalmers
UniversityofTechnology,
Gothenburg,
Sweden,September,
2011.
(http://www.ait.gu.se/english/current/news/newsdetail/?languageId=100001&contentId=1039185&
disableRed-rect=true&returnUrl=http%3A%2F%2Fwww.ait.gu.se%2Faktuellt%2Fnyheter%
2Ffulltext%2F%2Fworkshop-kring-interaktionen-mellan-det-digitala-och-det-fysiska-samlarforskare-och-studenter.cid1039185)[≉グ 13] ≉㞟䛂ⱝᡭ◊✲⪅䛜㑅䜆Ꮫ఍䛷ぢ䛴䛡䛯ὀ┠◊✲䛃䠖㏦ཷಙಙྕฎ⌮䛻䜘䜚䠈㡢㡪ィ䛾⢭ᗘྥୖ䠖㉸㡢Ἴ䝔䜽䝜 2011 ᖺ 5-6 ᭶ྕ, pp.32-33.
[≉グ 14] 䝎䜸 䞂䜱䞁䝙䞁䠖A 3D Acquisition Technique in Dynamic Environments Using Structured
Light Patterns, ≉㞟䛂◊✲఍᥎⸀༤ኈㄽᩥ㏿ሗ䛃,᝟ሗฎ⌮ 53 ᕳ 3 ྕ, 2012.
[≉グ 15] Sugimoto, M.: Rapid and Precise Localization Methods for Interaction Technology, INRIAUniv. of Tokyo GCOE Symposium on Information Technologies, Paris-Rocquencourt, France, January 2012.
[≉グ 16] Sugimoto, M.: Ultrasound Localization and Imaging, In Proceedings of International Symposium on Secure Life Electronics, Tokyo, Japan, January 2012.

− 103 −

学術情報研究部門[≉グ 17] 䛂୧㠃䝍䝑䝏䛾ヨసရ HybridTouch (ᮾி኱Ꮫᮡᮏ◊✲ᐊ)䛃䠖䝍䝑䝏䝟䝛䝹䛜䜟䛛䜛ᮏ, 䜸䞊䝮♫, p.79, 2011.
[≉グ 18] ᮡᮏ 㞞๎䠖ᦠᖏ䝥䝻䝆䜵䜽䝍䜹䝯䝷䝅䝇䝔䝮䜢⏝䛔䛯䝰䝞䜲䝹䝠䝳䞊䝬䞁䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䛾䛯䜑䛾ᗄఱᏛ⿵ṇᡭἲ,⏬ീ䝷䝪, Vol. 22, No.8, pp. 54-59 (2011).

ሗ㐨㛵㐃[ሗ㐨 1] ᅜ❧ᅜ఍ᅗ᭩㤋: CiNii Ⓩ㘓ㄽᩥ࠿ࡽ⮬ศዲࡳࡢㄽᩥࢆ⾲♧࡛ࡁࡿࠕನ CiNiiࠖ, ࢝ࣞࣥࢺ࢔࢙࢘࢔ࢿࢫ -R, 2011 ᖺ 11 ᭶. http://current.ndl.go.jp/node/19501− 104 −

学術情報研究部門

統計的機械学習とその応用


中川裕志
 概要
 年度は、主に統計的機械学習とその応用に関して研究を行った。具体的には、以下に示すテーマの研究を行った。
 機械学習におけるブートストラップ法を応用して、英語学習者の語彙能力推定を行う
アルゴリズム開発およびシステム構築を行った。>査読付 @>発表 @

Twitter の記事（ツイート）1 年間分を用いて、風邪の流行予測を行う数理モデル化と実験評価を行った。風邪の流行度合いは風邪薬販売量で近似する。ツイートからは、
風邪の流行に相関が高い単語を抽出する。ツイートから抽出する単語は多くなると処理が重くなってしまうため、小数だが有力な単語集合を選択するアルゴリズムが求められる。そこで、最小冗長性最大関連性 PLQLPXP5HGXQGDQF\0D[LPXP5HOHYDQF\ という数理モデルとビームサーチを組み合わせた結果、抽出した 4 単語によって従来よりも高い予測性能を得た。>発表 @

非負行列分解 1RQQHJDWLYH0DWUL[)DFWRUL]DWLRQ を用いた知識抽出手法を開発した。抽出されるのは、たとえば（人物、生誕地）のような情報の組を特定するための言語表
現である。この例だと、´;;EHERUQLQ<<´あるいは、´;;¶VELUWKSODFHLV<<´というような表現である。非負行列分解は統計的機械学習において最近使われ始めている技術であり、この研究では :LNLSHGLD（英文）を対象データとして用いた。この成果は機械学習ないし自然言語処理の難関国際会議で論文が採択された。>査読付 @>査読付
@

統計的機械学習においては、教師データ（入力と正しい分類の対）を用いてデータの各素性の重みを成分とする重みベクトル Z によって入力ベクトル [ があるカテゴリに分類されれば [7Z＞分類されなければ [7Z＜となるような重みベクトル Z を以下の最適化問題で求める。
Z

DUJPLQZ 損失 [Z正しい分類 正則化項 Z 

損失は  乗誤差あるいはヒンジ誤差などである。正則化項は Z が不必要に複雑になることを避ける目的で導入された。従来、正則化項には解析の容易さから  乗ノルム / ノルム が用いられたが、最近はより強力に複雑さを低減させる各素性値の絶対値の和で表されるノルム/ ノルム も用いられ始めた。ただし、/ ノルムを正則化項に用いると、素性の重みをゼロ化する力が強すぎて、Z の重要な成分までゼロにしてしまう傾向がある。我々は、この / ノルム正則化の問題点を緩和する数理モデルを考案し、高い分類性能と Z の簡素さを両立させることに成功した。重要なポイントは、学習において不安定な変化が多い成分のみを素性の重みをゼロにすることである。より具体的には / ノルムの各素性対応する重みに、その重みの変化回数を乗ずる。この結果、少ない素性で高い予測性能を持つ学習器 Z を構成できた。この結果は機械学習分野の難関国際会議で論文が採択さた。>査読付 @>査読付 @− 105 −

学術情報研究部門



プライバシー保護データマイニングは、データベースに格納されているプライベート
なデータの流出を防いだうえで、データベースからデータマイニングを行う技術として 2000 年代に入って発展してきた技術である。この技術についていくつかの重要な成果をあげた。>査読付 @>査読付 @

紙数の関係から、以下では、プライバシー保護データマイニングについて述べる。

2 プライバシー保護データマイニング
この省では、まず  でプライバシー保護データマイニング 以下では 33'0 と略記する の概念および社会的要請について説明し、2.1.2 で 33'0 の３種類のカテゴリーの技術の概略を説明する。続いて、 では我々が提案した暗号化を利用した 33'0 をネットワークデータに応用するアルゴリズムについて説明する。

 背景 社会的要請
社会的要請は 2 つの側面に分けるとよい。
第 1 の側面 複数の機関が保持するデータベースを統合してデータマイニングを行うと社会で役立つことが多い。例えば、複数の病院がインフルエンザなどの感染病患者のデータを統合してデータマイニングすると、流行が酷い地域、流行が懸念される地域、年齢層など予防に役立つ情報が得られるだろう。しかし、感染者のデータは患者の個人情報であり他機関に流出してはならない。患者名を消去して匿名化すればよいと思われるかもしれないが、Sweeney は[1]で次のような反例を挙げている。米国マサチューセッツ州では、個人名、生年月日、性別、郵便番号からなる選挙人名簿を公開している。生年月日、性別、郵便番号の組み合わせを見ると多くの場合、個人がユニークに特定できる。したがって、病院のカルテにおいて生年月日、性別、郵便番号が記載されていれば、かりに匿名化されていても個人の病歴が漏洩するという問題がある。
第 2 の側面 ビッグデータが情報処理の対象として強く認識されている現在、それをデー
タマイニングなどによって最大限に活用したいという状況である。しかし、一方で、ビッグデータには個人情報も大量に含まれるため、データマイニングで個人情報が漏洩する危険性がある。例えば、データベース全体は公開しないが，データベースへの質問によって，質問の条件を満たすデータの件数を答と質問者に返す情報検索サービスについて考えてみよう。
この場合の危険性として，以下のような例が考えられる。すなわち，ある病院の病歴データ
ベースに対する質問が「エイズの感染者数」であり，来院患者が１名増えた前後で，この質問を繰り返し，答えが１名増えていれば，その時刻に来院した新規患者がエイズであることが暴露されてしまう。つまり，データベースの時間的変化分 以下では差分と呼ぶ。 の情報が漏洩する危険がある。したがって、ここでの問題は、個人のプライバシーに係わる情報を保護した上でのデータマイニングという要請として認識できる。
 分類
上記の社会的要請に応える技術として 2000 年代に入り発展してきたのがプライバシー保護
データマイニング(以下では PPDM と略記する)である。データマイニングは個々人の個人情報を直接参照したり公開したりするものではない。使われる結果はあくまでもデータベースにおける大量の個人情報を統計処理した結果である。ただし，その処理の過程で個々人の個人情報が漏洩しないようにするための技術が 33'0 である。
PPDM には大別して、情報源のデータベースを改変する方法、データベースへの質問に対する応答に雑音を加算する方法、暗号技術を利用する方法がある。以下で、その各々について説明する。

− 106 −

学術情報研究部門

D 情報源のデータベースを改変する PPDM
前述の米国マサチューセッツ州での個人情報漏洩のようなタイプの問題を回避し，かつデータベース全体を公開してデータマイニングを行う方法として N匿名化という方法が提案された。
N匿名化では，生年月日，性別，郵便番号の情報の精度を落とすことでプライバシー漏洩に対処する。例えば，生年月日は生年月だけにして日は消去する 例： 年  月  日 年  月 ，あるいは郵便番号は下の何桁かを公開しない 例：
，など。このように情報の精度を落とすようにデータベースを改変し，データベース上で同一の生年月日，性別，郵便番号 を持つ人が少なくても N 人存在するようにする。この方法によって個人の完全な特定を防ぐ一方で，少々性能は落ちるにしてもデータマイニングは可能にするのが，N匿名化である。
N匿名化の応用について述べる。病歴の場合，このようなデータマイニングによって複数の病院が共同して感染症の発生地域などを絞り込めるなどの効果が期待される。また，最近
は *36 や ,& タグを用いて個人の行動履歴情報が収集できるようになってきている。個人の時刻毎の居場所はプライバシー情報であるので，そのままでは使いにくい。また，情報提供者がオプトインしてくれにくい。そこで，居場所の情報の精度を落とすことによって N匿名化を行ってオプトインしてもらい，行動履歴をビジネス，安心安全あるいは買い物やレストランの案内に役立てようという試みが可能になる。

E データベースへの質問に対する応答に雑音を加算する PPDM
データベース全体は公開しないが，データベースへの質問によって，質問の条件を満たす
データの件数を答と質問者に返す情報検索サービスにおける前述の病院へ来た患者がエイズであることが漏洩する問題について考えてみよう。差分プライバシー[2]はこのようなデータ
ベースの差分が漏洩するリスクを回避する数理モデルである。上記のようなデータベースへの質問への答の人数に適当な雑音を加算した結果を質問者への返す答とする。例えば，デー
タベースからの答の人数が  名だった場合，雑音として－ 名し  名，あるいは雑音として＋ 名して  名などという答を質問者に返す。
もう少し正確に定義すると次のようになる。データベース ' に新たに  個のデータが追加
され ' となったとする。同じ質問を ' にした場合の答と ' にした場合の答だけを見て比較しても，' と ' のどちらのデータベースを使って出した答かを判別できる確率を予め定められた値より小さくするように，上記の例のような雑音を加算する仕掛けである。雑音が大きければ判別できる確率は小さくなる。すなわちプライバシー保護は強くなるが，データ
ベース検索結果の精度は落ち，データマイニングの結果に悪影響を及ぼす。データベース検索結果の精度を上げたければ，雑音を小さくすればよいが，差分のプライバシーの保護が弱くなる。そこで，データベースにおける差分プライバシーの設計は，プライバシー漏洩のリ
スクを一定範囲内に抑えたうえで，検索結果の精度を最大化することになる。実際の利用にあたっては，漏洩リスクに対してデータベース内容に寄与した個人がオプトインしないといけない。
33'0 技術に対する実用の局面においては、個人の行動履歴や健康に関する情報，すなわ
ち自己情報コントロール権の確保が個人情報保護の前提である。一方，自己情報は社会的，経済的価値を持つ。例えば，個人の行動履歴も大人数について集めれば，公共交通システムの設計，公共安全，あるいは商品情報の提供などビジネスチャンスに結びつく。一歩進めれば，自己情報は財産価値を持つこともあるわけで，自己情報コントロール権とは，漏洩や不本意な開示に対する防衛機能の確保した上での個人的あるいは社会的な有効利用の面を考えていくことができる権利という側面が出てきている。翻ってみれば，協調フィルタリングは
商品購買サイトにオプトインしている状態であり，自分の行動履歴情報の利用に関する社会的認知が進んできている現状は理解しておく必要がある。

− 107 −

学術情報研究部門(c)暗号技術を利用する PPDM
複数の組織の間で、各々が保持するデータベースを統合してデータマイニングを行えば、社会的背景の第 1 の側面で述べたように有用な結果が得られる。しかし、各組織とも自組織の保持するデータベースは他の組織に開示したくない。暗号化すれば開示してもデータベースの内容が漏洩しないが、データマイニングの計算がそのままではできない。幸いなことに、
公開鍵暗号の一種である準同型性公開鍵暗号を用いると、暗号化したままでも加算が可能である。すなわち、(QF ; (QF < (QF ;<ただし、(QF = とは元データ = の暗号化の結果である)という関係が成立する。この関係を繰り返し使えば暗号化したままで乗算も可能である。
しかし、加算、乗算を使って計算した結果も秘密鍵で復号しないと結果を得ることができない。そこで、暗号技術を利用する PPDM では、準同型性公開鍵暗号を利用し、さらに雑音データを適宜加算する、あるいは元データをいくつかにランダムに分解して別組織が共有した上で種々に計算を行う手法(ランダムシェアと呼ばれる)を組み合わせた分散したデータベースの間での計算プロトコルを開発してきた。一例として Alice の持つベクトル [ と Bob の持つベクトル \ の内積を計算するプロトコルを以下に示す。
Alice
公開鍵 pk を生成FL (QFSN [L  L «G 

pk を Alice から Bob に送るFLを $OLFH から %RE に送るBob


'HFVN Z¶   [$ 7\%±U%

Z¶を %RE から $OLFH に送るZL FL\L
L «G (QF [$ 7\% 
乱数U%を生成Z¶ Z (QFSN U% 

準同型性公開鍵暗号を利用した内積計算プロトコル

この状態で、$OLFH は [$ 7 \% ± U% を知り、%RE は U% を知っている、すなわち [$ 7 \% が $OLFHと %RE にランダムシェアされているので、両者がこの二つを交換して加算すれば内積 [$ 7\%は共有できるが、それ以外の情報は共有されない。
このようなプロトコルを開発することによって、平均や分散はもちろん、K-means や EM ア
ルゴリズムの暗号化したままでの分散する組織間でのデータベース全体に対して計算できることが知られている[3]。

 内容

プロバイダＡ

プロバイダＢ ネットワーク構造への応用
上記の背景に述べた 33'0 のうち、我々は

暗号化を利用した 33'0 をネットワークデ
ータに応用するアルゴリズムを考案した。右の図のような例で問題を説明する。複数のネ ットワークプロバイダが存在し、各プロバイ
図１．プロバイダの知識の状態
ダは自分の顧客間のアクセス頻度は知ってい る。他のプロバイダに関しては、自分の顧客と他のプロバイダの顧客間のアクセス頻度は知っているが、他のプロバイダの顧客間のアクセス頻度は知らないとする。つまり、図１の例
だと、プロバイダＡは実線の部分についてはアクセス頻度を知っているが点線の部分については知らない。

− 108 −

学術情報研究部門

スペクトラルランキング
スペクトラルランキングとはページランクや +,76 アルゴリズムのようなアルゴリズムであり、この例では、各顧客の重要度を計算することに相当する。
ここで、各プロバイダは自分のアクセス頻度の知識を他のプロバイダに漏らすことなく、
ネットワークの顧客全体に対する接続行列の主固有ベクトルを計算するスペクトラルランキ
ングのアルゴリズムを設計した。このアルゴリズムを応用すると各顧客のページランクを求めることもできる。
主固有ベクトルの計算には以下の更新式で計算するベキ乗法を用いる。

[は各次元が顧客に対応するベクトル。3は要素3L  Mが顧客L M間のアクセス頻度を表す行列
初期値としてL [L   [     [    3
W

7

W  7として以下の更新式を繰り返す[ W  [ W 
[ W 

ベキ乗法の更新式

この繰り返し計算においてベクトル [ と行列 3 の積などの計算で、前記の準同型性公開鍵暗号を利用した内積計算プロトコルに類似したアルゴリズムを用いることにより、各プロバイダは自分の顧客間のアクセス頻度を他のプロバイダに知られることなく固有ベクトル [ を計算できる>査読付 @。
クラスタリング
図１に描かれた状況において、顧客同士のアクセス状態（あるいは接続状況）に応じたクラスタリングを行う 33'0 アルゴリズムも提案した>査読付 @。以下にクラスタのモデルを示す。


5はL M成分が顧客L M間のアクセスの有無をで表す行列、はハイパーパラメタD Eはクラスタ、 QDはクラスタD中の顧客数、Qは全顧客数
1はクラスタ集合、&はクラスタ数
P D E はクラスタDとEの顧客間でのアクセスのあるペア数
0 D E はクラスタDとEの顧客間でのアクセスのないペア数%HWD はベータ関数

]Lは顧客Lが属するクラスタを示す隠れ変数、とするとき以下の関係が成立する。
%HWD P D E    0 D E  %HWD   
D E1

3U 5 _ ]  

QD  
Q    &
3U ]L _ 5  ] L  3U 5 _ ] 3U ]L _ ] L

3U ]L  D _ ] L 

クラスタリングのモデル化

このモデル化において各顧客が属するクラスタを表す行列 5 を計算する方法としてはギッブスサン
プリングを用いる。ただし、5 DE をプロバイダ間でランダムシェアし、プロバイダ間でのデータの授受は準同型性公開鍵暗号によって暗号化することによってプロバイダ間での顧客情報の漏洩は起こら
ないようなクラスタリングを行う 33'0 プロトコルを開発した。詳細は>査読付 @に示されている。

− 109 −

学術情報研究部門


意義および今後の展望
ここで述べたような暗号技術を利用する 33'0 プロトコルは、従来、暗号化および復号化にかかる計
算時間が長く実用的ではないと思われてきた。しかし、昨今では筑波大で暗号化した化学式の検索手
法、日立ではクラウド上で暗号化したデータの検索手法が開発され、徐々に実用化に向かって動き出している。我々の研究もその方向への技術的寄与となる可能性がある。


参考文献>@6ZHHQH\/N$QRQ\PLW\$0RGHOIRU3URWHFWLQJ3ULYDF\,QWHUQDWLRQDO-RXUQDORQ8QFHUWDLQW\)X]]LQHVVDQG.QRZOHGJHEDVHG6\VWHPV
>@C. Dwork: Differential privacy. In ICALP6SULQJHU/HFWXUH1RWHVRQ&RPSXWHU6FLHQFHYRO
>@-ヴァイダヤ，<0ズー，&:クリフトン 嶋田茂清水將吾訳 プライバシー保護データマイニング（シュプリンガー・ジャパン）

 成果要覧
受賞関連
>受賞 @ 情報処理学会コンピュータサイエンス領域奨励賞：大岩秀和（中川が大学院にて指導）数
理モデル化と問題解決研究発表会 036' 年

査読付論文
>査読付 @6KLQJR7DNDPDWVX,VVHL6DWR+LURVKL1DNDJDZD：5HGXFLQJ:URQJ/DEHOVLQ'LVWDQW6XSHUYLVLRQIRU5HODWLRQ([WUDFWLRQ$&/ $VVRFLDWLRQRI&RPSXWDWLRQDO/LQJXVLWLFV -HMX.RUHDRQ-X
O\ DFFHSWHGDVRUDOSUHVHQWDWLRQ >査読付 @<R(KDUD1REX\XNL6KLPL]X7DNDVKL1LQRPR\D+LURVKL1DNDJDZD3HUVRQDOL]HG5HDG
LQJ6XSSRUWIRU6HFRQG/DQJXDJH:HE'RFXPHQWV$&07UDQVDFWLRQVRQ,QWHOOLJHQW6\VWHPVDQG
7HFKQRORJ\ DFFHSWHG >査読付 @ 大岩秀和，松島慎，中川裕志 : 特徴の出現回数に応じた L1 正則化を実現する教師ありオンライン学習手法. 情報処理学会論文誌, 9RO720  SS 年  月
>査読付 @森井正覚，佐久間淳，佐藤一誠，中川裕志統合したグラフのプライバシ保護リ
ンク解析．情報処理学会論文誌9RO72'  SS 年  月
>査読付 @%LQJ<DQJ,VVHL6DWR+LURVKL1DNDJDZD6HFXUH&OXVWHULQJLQ3ULYDWH1HWZRUNVWK,(((,QWHUQDWLRQDO&RQIHUHQFHRQ'DWD0LQLQJ ,&'0 SS9DQFRXYHU&DQDGD'HF
>査読付 @+LGHND]X2RLZD6KLQ0DWVXVKLPD+LURVKL1DNDJDZD3UREDELOLVWLF)UHTXHQF\DZDUH7UXQ
FDWHGPHWKRGVIRU6SDUVH2QOLQH/HDUQLQJ7KH(XURSHDQ&RQIHUHQFHRQ0DFKLQH/HDUQLQJDQG3ULQ
FLSOHVDQG3UDFWLFHRI.QRZOHGJH'LVFRYHU\LQ'DWDEDVHV (&0/3.'' 6SULQJHU/HFWXUH
1RWHV$UWLILFLDO,QWHOOLJHQFH /1$, (&0/3.''3DUW,,SS$WKHQV*UHHN6HSW
>査読付 @6KLQJR7DNDPDWVX,VVHL6DWR+LURVKL1DNDJDZD³3UREDELOLVWLF0DWUL[)DFWRUL]DWLRQ/HYHUDJLQJ&RQWH[WVIRU8QVXSHUYLVHG5HODWLRQ([WUDFWLRQ´3$.''6SULQJHU/HFWXUH1RWHV$UWLIL
FLDO,QWHOOLJHQFH /1$, 3DUW,SS6KHQ]KHQ&KLQD0D\

その他の発表論文
>発表 @佐藤一誠栗原賢一田中宗宮下精二中川裕志量子アニーリングによる無限混合モデルの並列最適化 機械学習とその応用 電子情報通信学会技術研究報告,%,60/情報
論的学習理論と機械学習   SS 年  月

− 110 −

学術情報研究部門>発表 @佐藤一誠中川裕志階層 3LWPDQ<RU トピックモデル 一般講演 学習の理論 機械学

習とその応用 電子情報通信学会技術研究報告,%,60/情報論的学習理論と機械学習  SS 年  月>発表 @吉田稔中川裕志渋谷久恵前田俊二テキストマイニングによる機器異常診断支援の試み第  回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（第  回日本データベース学会年次大会）) 年  月>発表 @江原遥佐藤一誠中川裕志ブートストラップ法のための能動学習言語処理学会第  回
年次大会) 年  月>発表 @谷田和章荒牧英治佐藤一誠吉田稔中川裕志ソーシャルメディアによる風邪流行の予測言語処理学会第  回年次大会$ 年  月

特記事項>特記@平成年度特許文献の機械翻訳のための辞書データ整備に関する調査報告書 特許庁：
特許文献の機械翻訳のための辞書データ整備に関する調査委員会：委員長 ．年月

− 111 −

学術情報研究部門

࢔ࢲࣉࢸ࢕ࣈࢭࣥࢧ࢔ࣞ࢖ࢆ⏝࠸ࡓ㡢㡪䜲䝯䞊䝆䞁䜾ᮡᮏ㻌 㞞๎

1

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学術情報研究部門

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[ᰝㄞ௜ 1] Sugimoto, M., Fujita, T., Mi, H., Krzywinski, A.: RoboTable2: A Novel Programming Environment using Physical Robots on a Tabletop Platform, ACM Computers in Entertainment,
Vol.10 (2012, to appear).
[ᰝㄞ௜ 2] Pantuwong, N., Sugimoto, M.: A Novel Template-Based Automatic Rigging Algorithm for
Articulated-Character Animation, Computer Animation and Virtual Worlds, Vol. 23 (2012, to appear).
[ᰝㄞ௜ 3] ⸨⏣ ᬛᶞ, ⡿ ᾏ㭉, ᮡᮏ 㞞๎: 䝔䞊䝤䝹䝖䝑䝥⎔ቃ䛻䛚䛡䜛᪂䛧䛔䝻䝪䝑䝖䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ᡭἲ䛾ᥦ᱌, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, Vol. 53, No. 3, pp.1101-1109 (2012).
[ᰝㄞ௜ 4] Mi, H., Krzywinski, A., Fujita, T., Sugimoto, M: RoboTable: An Infrastructure for Intuitive Interaction with Mobile Robots in a Mixed Reality Environment, Journal of Advances in Human-Computer Interaction, Volume 2012, ID 301608, 10 pages (2012).
[ᰝㄞ௜ 5] Mizutani, M., Ito, T., Sugimoto, M., Hashizume, H.: TSaT-MUSIC: A Novel Algorithm
for Rapid and Accurate Ultrasonic 3D Localization, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2011:101 (doi:10.1186/1687-6180-2011-101).
[ᰝㄞ௜ 6] Ito, T., Sugimoto, M., Hashizume, M.: Evaluation of Acoustic Imaging System using Correlation Division in Synthetic Transmit Aperture with Multicarrier Signals, IEICE Transactions on
Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol. E94-A, No. 10, pp.
1907-1919 (2011).
[ᰝㄞ௜ 7] Sugimoto, M.: A Mobile Mixed Reality Environment for Children's Storytelling using a
Handheld Projector and a Robot, IEEE Transactions on Learning Technologies, No.4, Vol.3,
pp.249-260 (2011).
[ᰝㄞ௜ 8] Siriborvornratanakul, T., Sugimoto, M.: ipProjector: A Vision-Based Framework for Unsupervised Ubiquitous Object Augmentation Using a Portable Projector-Camera System, EURASIP− 114 −

学術情報研究部門

Journal on Advances in Signal Processing, Volume 2011 (2011), Article ID 572596, 17 pages, (doi:
10.1155/2011/572596).
[ᰝㄞ௜ 9] Pantuwong, N., Sugimoto, M.: A Novel Framework for 3D Computer Animation Systems
for Nonprofessional Users Using an Automatic Rigging Algorithm, In Proceedings of IEEE ICME
2012, Melbourne, Australia (2012, to appear).
[ᰝㄞ௜ 10] Pantuwong, N., Sugimoto, M.: A Fully Automatic Rigging Algorithm for 3D Character
Animation, In Proceedings of SIGGRAPH ASIA 2011, Hong Kong, December,
2011.
(http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2073337)[ᰝㄞ௜ 11] Siriborvornratanakul, T., Sugimoto, M.: Cooperative Personal Projection Using Multiple
DLP Projectors, In Proceedings of SIGGRAPH ASIA 2011, Hong Kong, December, 2011.
(http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2073329)[ᰝㄞ௜ 12] Mi. H., Sugimoto, M.: HATs: Interact Using Height-Adjustable Tangibles in Tabletop
Interfaces, In Proceedings of ACM ITS 2011, Kobe, Japan, pp. 71-74, November, 2011.
[ᰝㄞ௜ 13] Ali, A., Kunz, A., Sugimoto, M., Fjeld, M.: Dual Mode IR Position and State Transfer for
Tangible Tabletops, In Proceedings of ACM ITS 2011, Kobe, Japan, pp.268-269, November, 2011.
[ᰝㄞ௜ 14] Sangsuriyachot, N., Mi, H., Sugimoto, M.: Novel Interaction Techniques by Combining
Hand and Foot Gestures on Tabletop Environments, In Proceedings of ACM ITS 2011, Kobe, Japan,
pp. 278-279, November, 2011.
[ᰝㄞ௜ 15] Sugimoto, M., Fujita, T., Mi, H.: RoboTable2: A Novel Programming Environment using
Physical Robots on a Tabletop Platform, In Proceedings of ACM ACE2011, Lisbon, Portugal, pp.18, November, 2011. (http://dl.acm.org/citation.cfm?doid=2071423.2071436)[ᰝㄞ௜ 16] Nakamura, S., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Measuring Phase Characteristics of Ultrasonic Microphones for Accurate Ultrasonic Localization Systems, In Proceedings of IEEE IUS
2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 17] Mizutani, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: 3D Reconstruction from Adaptive Matrix
Microphone Array Signals using Back Projection Algorithm, In Proceedings of IEEE IUS 2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 18] Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: A Robust Doppler Ultrasonic 3D-imaging
System with MEMS Microphone Array and Configurable Processor, In Proceedings of IEEE IUS
2011, Orlando, FL, October 2011.
[ᰝㄞ௜ 19] Laokulrat, N., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Synthetic Transmit Aperture 3D Image Reconstruction Using 2D Transmitter Array, In Proceedings of IEEE IUS 2011, Orlando, FL, October
2011.
[ᰝㄞ௜ 20] Nakamura, S., Sato, T., Terabayashi, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: An Accurate andCompact 3D Positioning System for a Moving Target by Integrating Extended Phase Accordance
Method and Particle Filter, In Proceedings of IEEE IPIN 2011, Guimaraes, Portugal, September
2011.
[ᰝㄞ௜ 21] Sato, T., Nakamura, S., Terabayashi, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Design and Implementation of a Robust and Real-time Ultrasonic Motion-capture System, In Proceedings of IEEE
IPIN
2011,
Guimaraes,
Portugal,
pp.1-6,
September
2011.
(http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6071907)[ᰝㄞ௜ 22] Mi, H., Sugimoto, M.: Design, Implementations and Applications of Bidirectional Tangible Interfaces in a Tabletop Computing Platform, In UbiComp 2011 Workshop on the Role of De-− 115 −

学術情報研究部門

sign in UbiComp Research and Practice,(http://211.151.90.25/ubicomp2011/dates.html)

Beijing,

China,

September2011[ᰝㄞ௜ 23] Deguchi, A., Takeda, Y., Kusunoki, F., Tanaka, M., Inagaki, S., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Development and Evaluation of a Digital Environmental Learning Game for Children, In
Proceedings of ESERA2011, Lyon, France, September 2011.
[ᰝㄞ௜ 24] Kusunoki, F., Takeda, Y., Tanaka, M., Yamaguchi, E., Deguchi, A., Kamiyama, S.,
Inagaki, S., Sugimoto, M.: Evaluation of the User Interface Design on Vegetation Interaction Gamefor Children, In Proceedings of ACM VINCI 2011, Hong Kong, China, August 2011.
[ᰝㄞ௜ 25] Deguchi, A., Kusunoki, F., Takeda, Y., Tanaka, M., Inagaki, S., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Improvement and Evaluation of Vegetation Interaction Game, In Proceedings of IADIS GET
2011, Rome, Italy, pp. 114-118, July 2011.
[ᰝㄞ௜ 26] Deguchi, A., Kusunoki, F., Inagaki, S., Takeda, Y., Yamaguchi, E., Sugimoto, M.: Vegetation Interaction Game: Digital SUGOROKU to Learn Vegetation Succession for Children, In
Proceedings of CSCL 2011, Hong Kong, China, pp.896-897, July 2011[ᰝㄞ௜ 27] Sugimoto, M., Dao, V.N., Seki, E.: An Adaptive Projection Technique for Monochromatic Non-flat Surfaces using a Handheld Projector-Camera System, In Proceedings of Mobile andPersonal Projection 2011, Vancouver, Canada, May 2011.㻌 (http://www.mhci.uni-due.de/mp2/pdf/
sugimoto _mp2.pdf).
[ᰝㄞ௜ 28] Mizutani, K., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Acoustic Imaging Reconstruction from
Adaptive Microphone Array Signals using Back Projection, In Proceedings of 31st International
Acoustical Imaging Symposium (AI-31), Warsaw, Poland, April 2011 (in press).
[ᰝㄞ௜ 29] Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: MEMS Microphone Array and Signal Pocessor for Realtime Acoustic Object Detection, In Proceedings of 31st International Acoustical Imaging Symposium (AI-31), Warsaw, Poland, April 2011 (in press).

ゎㄝ[ゎㄝ 1] ᮡᮏ 㞞๎䠖ᦠᖏ䝥䝻䝆䜵䜽䝍䜹䝯䝷䝅䝇䝔䝮䜢⏝䛔䛯䝰䝞䜲䝹䝠䝳䞊䝬䞁䜲䞁䝍䝣䜵䞊䝇䛾䛯䜑䛾ᗄఱᏛ⿵ṇᡭἲ,⏬ീ䝷䝪, Vol. 22, No.8, pp. 54-59 (2011).

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] ᇉෆ ⣖᫂, ᮡᮏ 㞞๎, ᑿᓮ ᠇ᖾ, Ⳣཎ Ⰻ୍䠖ᗄఱගᏛ䝰䝕䝹䛻ᇶ䛵䛟䝣䝻䞁䝖䜺䝷䝇≧䛾㞵⁲᳨ฟ,᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝡䝆䝵䞁䛸䜲䝯䞊䝆䝯䝕䜱䜰(CVIM)◊✲఍, ᮾᕤ኱, ᮾி(2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 2] ୰ᮧ ᡂᕼ, ஭ୖ ⿱㈗, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖఩┦୍⮴ἲ䜢⏝䛔䛯ගᏛⓗ㊥㞳䛾タィ䛸ᐇ⿦, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ಙྕฎ⌮◊✲఍, ᪂₲኱Ꮫ, ᪂₲ (2012 ᖺ 3 ᭶).

ᐃᡭἲ[Ⓨ⾲ 3] ᡂᕝ ᘯᶞ, 䝟䞁䝖䜳䜸䞁䜾 䝘䝍䝫䞁, ᮡᮏ 㞞๎䠖≀⌮ⓗ䛺䜻䝱䝷䜽䝍䞊䜢᧯స䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜛䜰䝙䝯䞊䝅䝵䞁⏕ᡂ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᮾிᨭ㒊Ꮫ⏕఍◊✲Ⓨ⾲఍, ᮾᾏ኱Ꮫ㧗㍯䜻䝱䞁䝟䝇,ᮾி (2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 4] ஭ୖ ⿱㈗, ୰ᮧ ᡂᕼ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖㧗㏿ኚㄪග䜢⏝䛔䛯㧗㏿㧗⢭ᗘ ㊥ᡭἲ䛾ᐇ⿦䛸ホ౯, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ᮾிᨭ㒊Ꮫ⏕఍◊✲Ⓨ⾲఍, ᮾᾏ኱Ꮫ㧗㍯䜻䝱䞁䝟䝇,ᮾி
(2012 ᖺ 3 ᭶).
[Ⓨ⾲ 5] ᶫ∎ ᏹ㐩, ᮡᮏ 㞞๎䠖㉸㡢Ἴ䝏䝵䝑䝟䞉䝺䞊䝎䞊䛾ᥦ᱌, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍,᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).

− 116 −

学術情報研究部門[Ⓨ⾲ 6] ⽣Ụ ᩍె, ୰ᮧ ᡂᕼ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖༢║䜹䝯䝷䛸㉸㡢Ἴ䛻䜘䜛㧗⢭ᗘ୕ḟඖ఩⨨ㄆ㆑ᡭἲ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 7] Laokulrat, N., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Improvement of Synthetic Transmit Aperture
3D Acoustic Imaging Using Compensation of Transmitter’s Radiation Pattern, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 8] Ỉ㇂ ாᖹ, ᮡᮏ 㞞๎, ᶫ∎ ᏹ㐩䠖1 ḟඖ䝉䞁䝃䜰䝺䜲䜢⏝䛔䛯㉸㡢Ἴ⏬ീ໬䛻䛚䛡䜛
Deconvolution Filter 䛾ᇶ♏᳨ウ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍㉸㡢Ἴ◊✲఍, ᪥㔝, ᮾி (2012 ᖺ 2 ᭶).
[Ⓨ⾲ 9] Laokulrat, N., Maeda, Y., Sugimoto, M., Hashizume, H.: Evaluation of Synthetic Transmit
Aperture 3D Acoustic Imaging Using 2D Transmitter Array, ㉸㡢Ἴ䜶䝺䜽䝖䝻䝙䜽䝇䛾ᇶ♏䛸ᛂ⏝䛻㛵䛩䜛䝅䞁䝫䝆䜴䝮䠄USE 2011), Kyoto University, Kyoto, November, pp.309-310 (2011).
[Ⓨ⾲ 10] 䝃䞁䝇䝸䝲䝏䝵䝑䝖 䝘䝍䝫䝹, ⡿ ᾏ㭉, ᮡᮏ 㞞๎: ᡭ䛚䜘䜃㊊䝆䜵䝇䝏䝱䜢⤌䜏ྜ䜟䛫䜛䛣䛸䛻䜘䜛䝔䞊䝤䝹䝖䝑䝥⎔ቃ䛷䛾᪂䛧䛔䜲䞁䝍䝷䜽䝅䝵䞁ᡭἲ䛾ᥦ᱌, 䜶䞁䝍䝔䜲䞁䝯䞁䝖䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾 2011, ᪥ᮏ⛉Ꮫᮍ᮶㤋,ᮾி㻌 (2011 ᖺ 10 ᭶).

≉チ[≉チ 1] ㊥㞳୰.

ᐃ᪉ἲཬ䜃䝺䞊䝎䞊⿦⨨,≉チฟ㢪 2012-036383䠄2012 ᖺ 2 ᭶ 22 ᪥䠅, ᅜෆ,ฟ㢪≉グ஦㡯[≉グ 1] Sugimoto, M.: Policy, Practices and Research on WMUTE/DIGITEL in Formal and Informal
Learning Contexts, IEEE DIGITEL 2012 Panel, Takamatsu, Japan (panelist).
[≉グ 2] ᮡᮏ 㞞๎: 䝇䜴䜵䞊䝕䞁⁫ᅾグ, ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ㄅ, Vol. 26, No. 6, pp.692-693, 2011.
[≉グ 3] Sugimoto, M.: Adding New Dimension to Mobile and Tabletop Systems, Invited Lecture,
University of Bergen, Bergen, Norway, September, 2011.
[≉グ 4] Sugimoto, M.: Adding New Dimension to Mobile and Tabletop Systems, Invited Lecture,
University
of
Oslo,
Oslo,
Norway,September,
2011.
(http://www.uv.uio.no/intermedia/english/research/news-and-events/events/guest-lectures/
sugimoto.html)[≉グ 5] Sugimoto, M.: An Localization Technique for Smart and Secure Environments, Public Lecture, Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden, September, 2011.
(http://www.chalmers. se/ait/EN/news-events/event-section/guest-talks-in6833)[≉グ 6] Sugimoto, M.: Adding New Dimension to Mobile and Tabletop Systems, Public Lecture,
Chalmers
UniversityofTechnology,
Gothenburg,
Sweden,September,
2011.
(http://www.chalmers.se/ait/EN/ news-events/event-section/guest-talks-in2206)[≉グ 7] Sugimoto, M.: Communicating Research: From Idea to Prototype to Paper 䡚from my experiences 䡚 , PhD Workshop in Multimodal UIs, Augmented Reality, Handheld & Tabletops,
Chalmers
UniversityofTechnology,
Gothenburg,
Sweden,September,
2011.
(http://www.ait.gu.se/english/current/news/newsdetail/?languageId=100001&contentId=1039185&
disableRed-rect=true&returnUrl=http%3A%2F%2Fwww.ait.gu.se%2Faktuellt%2Fnyheter%
2Ffulltext%2F%2Fworkshop-kring-interaktionen-mellan-det-digitala-och-det-fysiska-samlarforskare-och-studenter.cid1039185)[≉グ 8] ≉㞟䛂ⱝᡭ◊✲⪅䛜㑅䜆Ꮫ఍䛷ぢ䛴䛡䛯ὀ┠◊✲䛃䠖㏦ཷಙಙྕฎ⌮䛻䜘䜚,㡢㡪ィ⢭ᗘྥୖ䠖㉸㡢Ἴ䝔䜽䝜 2011 ᖺ 5-6 ᭶ྕ, pp.32-33.

− 117 −

䛾

学術情報研究部門[≉グ 9] 䝎䜸 䞂䜱䞁䝙䞁䠖A 3D Acquisition Technique in Dynamic Environments Using Structured
Light Patterns, ≉㞟䛂◊✲఍᥎⸀༤ኈㄽᩥ㏿ሗ䛃,᝟ሗฎ⌮ 53 ᕳ 3 ྕ, 2012.
[≉グ 10] Sugimoto, M.: Rapid and Precise Localization Methods for Interaction Technology, INRIAUniv. of Tokyo GCOE Symposium on Information Technologies, Paris-Rocquencourt, France, January 2012.
[≉グ 11] Sugimoto, M.: Ultrasound Localization and Imaging, In Proceedings of International Symposium on Secure Life Electronics, Tokyo, Japan, January 2012.
[≉グ 12] 䛂୧㠃䝍䝑䝏䛾ヨసရ HybridTouch (ᮾி኱Ꮫᮡᮏ◊✲ᐊ)䛃䠖䝍䝑䝏䝟䝛䝹䛜䜟䛛䜛ᮏ, 䜸䞊䝮♫, p.79, 2011.

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学術情報研究部門

テキストマイニングの基盤技術・応用技術に関する研究— テキストマイニングによる機器異常診断支援 —
吉田 稔

1 概要
今年度は、昨年度に引き続き、大量のテキストデータを活用するためのテキストマイニングについて、以下の研究を行った。本稿では、このうち「テキストマイニングによる機器異常診断支援の研究」に関して、詳細に解説を行う。

• テキストマイニングによる機器異常診断支援の研究 [発表 1]

機器メンテナンスレポートを対象にテキストマイニングを行い、将来の機器異常診断に役立てるための研究を行った。

• Twitter での頻出語と風邪流行の関連性の研究 [発表 2][発表 3]

テキストと時系列データとの関連性に関する研究の一環として、Twitter での単語出現頻度の時系
列上の推移と、風邪薬販売量の時系列上の推移との関連性を分析する研究を行った。

• 株価とテキストの関連分析に関する研究 [発表 4][発表 5][発表 6]

企業に関するニュース記事と、その企業の株価等の指標の関連を分析する研究。本年度は、トピッ
クモデルを用いた記事のクラスタリングと、その取引高・株価予測への応用について研究した。

• テキスト中の数値表現検索システムに関する研究

テキスト中の数値表現を対象としたテキストマイニングシステムの研究。本年度は、数値を含む文字列に対して検索支援を行う手法について、より大きなコーパスに対する処理の高速化を行った。

• Web 文書構造の解析

Web 文書のレイアウトを解析し、文書構造を抽出する研究。本年度は、レイアウトに対する新たな確率モデルの実装、およびパラメータ推定の高速化を行った。

• 同義語・類義語抽出に関する研究 [特記 1]

テキストから自動的に同義語・類義語を抽出するための研究。本年度は、検索システムの維持管
理の他、解説記事の執筆を行った。

2 テキストマイニングによる機器異常診断支援の試み
設備機器運用の際に電子的に蓄積された管理レポートを、実際の機器運用に役立てるための、テキスト
マイニング技術を応用した支援システムの構築について報告する。提案システムは、文書集合をトピッ
クモデルにより分析し、各トピックの要約を提示することで、文書全体を俯瞰することを補助する。

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学術情報研究部門

2.1 背景本研究で対象とする機器には、各種センサーにより検知された値に基づき異常を知らせる警報が装備されており、この警報が発せられた場合、担当者が、当該機器のメンテナンスを行う。マイニング対象とするのは、この機器のメンテナンスの際に蓄積される業務レポートテキストデータである。

各テキストデータには、「具体的にどのような状況であったか」、また、「それに対してどのように対処を行ったか」がテキストで記述されているため、これらを自動的にマイニングすることで、「過去にどのような事象が起こり、それに対してどのような対策を講じたか」を俯瞰することが可能となり、将来のメンテナンスをより効率的に行えることが期待できる。

レポートは、主に、様々な事象（「どんな種類の警報が鳴っているのか」「どんな原因が推測されるか」「どんな種類の対処法を取ったか」等）が混合されてできており、これらが組み合わさって一つのシナリオとなる。（「警報 A が鳴る」→「原因 B を推測」→「対処法 C を適用」、等。）本研究では、「文書集合中にどのような事象が記述されているか」という「事象のマイニング」と、「実際のイベン
トで、それらの事象がどのように組み合わさっているのか」という「シナリオマイニング」の２つの側面からのテキストマイニングを行うシステムを提案する。

2.2 内容提案システムは、近年普及の著しいトピックモデルと、自然言語処理分野で盛んに研究される文書要約技術を組み合わせることで、効率的な文書集合の俯瞰を可能とする。トピックモデルとしては、近年広く用いられる Latent Dirichlet Allocation (LDA) を，文書クラスタリングに応用できるよう拡張した Dirichlet-Enhanced Latent Semantic Analysis (以下，DELSA) と呼ばれるモデルを用いる。DELSAを用いることで、それぞれの事象を「単語トピック」として、また、それぞれのシナリオを「文書トピック」として推測できる。
より具体的には、提案システムは、• DELSA により、各文書の文書トピック（クラスタ）、及び、各単語の単語トピック（クラスタ）を同時に推定する• 各トピックを、文書要約技術により俯瞰するという２段階の処理を行うシステムである。

2.2.1 問題設定及び使用データ
入力として、文書コレクション D =< d1 , d2 , · · · , dn > が与えられるとする。このとき、di には、
それに付随する木構造 ti が与えられている。各 ti は、di 中の各文節の依存構造グラフであり、文節間の依存構造と、文節および、それを単語分割及び形態素解析した結果の単語リストを保持する。例えば、di が「問題発生した機器について復帰完了した」という一文であった場合、その依存構造木1 は、(“復帰完了した”, (“機器について”, (“問題発生した”))) となり、各ノード（文節）にはさらに、それを形態素解析した結果の単語リストが付随する。
本研究で使用するデータセットは、表形式で提供されており、テキスト本文のほかに、警報の種類、
警報の起こった日付等のデータが付与されている。テキスト本文には、状況および対応の様子が記述されており、多くの場合は時系列に沿って文が並んでいる。また、本文に加え、「アラーム」や「対策」といった列があり、それぞれ、どの警報が鳴ったのか、および、どのような対策が行われたのか
がまとめられている。提案システムでは、各文に対し単語分割・形態素解析および依存構造解析を行
1

本稿では、各木構造は S 式で表現する。

− 120 −

学術情報研究部門

う。本研究では、形態素解析の結果を利用し、各文から名詞のみを取り出し2 、後述のトピックモデル
及び木構造マイニングの対象とする。

「STEP以下、具体的な手法について解説する。手法は、「STEP-1: DELSA によるトピック推定」と、
2: 各トピックの要約」の２段階に分かれ、 STEP-1 の結果としてギブスサンプリングによって得られる各単語の単語トピック番号、および各文書の文書トピック番号が出力され、 STEP-2 の入力として与えられる。

2.2.2 トピックモデルによる単語・文書トピックの推定
Latent Dirichlet Allocation (LDA) LDA は，文書等の，スパースなベクトルを効率良くモデル化するための生成的確率モデルである．LDA においては，文書中の各単語は，トピックから生成されると仮定される．ここでトピックとは，単語の出現確率を表す分布（多項分布）であり，例えば，電気に関するトピックは「電圧」や「kV」といった単語に高い確率を与える分布，対策一般に関するトピッ
クは「推定」や「対策」といった単語に高い確率を与える分布として表現される．LDA を用いること
により，文書中の各単語に対し，その単語がどのトピックから生成されたかの推定値（トピックの番号）を与えることができる．
Dirichlet-Enhanced Latent Semantic Analysis (DELSA) LDA においては，各文書に一つずつトピッ
ク分布（＝各トピックの出現確率を表す多項分布）が与えられるが，このトピック分布は，単一のディリクレ分布から，それぞれ独立に生成される．DELSA では，このディリクレ分布の代わりに，ディリ
クレ分布を基底として持つディリクレ過程を用いて，各文書のトピック分布を生成する．ディリクレ
過程は，離散確率分布を生成する確率分布（確率分布の確率分布）であり，基底分布と呼ばれる分布（この場合，ディリクレ分布）から，可算無限個のサンプル（この場合，ディリクレ分布からのサンプ
ル，すなわち，多項分布）と，その混合比を生成することができる3 ．すなわち，この場合，ディリク
レ分布から可算無限個のトピック分布が，その混合比とともに生成されることになる．その後，混合比にしたがって，各文書のトピック分布が選ばれる．
DELSA における文書の生成過程を，以下に示す．

1. ディリクレ過程から，可算無限個のトピック分布と，その混合比を生成．
2. 各文書毎に，1. で得られた混合トピック分布（＝混合多項分布, Multinomial Mixture）の中から，トピック分布を一つ選ぶ．
3. 文書内の各単語のトピックを，得られたトピック分布（＝多項分布）からサンプルする．
4. 各単語を，その単語に割り当てられたトピック（＝単語比率を表す多項分布）から生成する．
上記第 2 ステップで，各文書毎にトピック分布が一つ選ばれるが，このとき，同一のトピック分布が選ばれた文書は，同一の話題に属すると考えることができる．すなわち，同一のトピック分布が割り当てられた文書同士を同一のクラスタにまとめることで，文書クラスタリングを行うことができる．
「各単語に割り当てられるトピック（＝単語分布）を推定することによる
このように， DELSA では，単語クラスタリング」と「各文書に割り当てられるトピック分布を推定することによる文書クラスタリング」を同時に行うことができる．
2
本研究で対象としている機器異常診断レポートにおいては、「見る」「食べる」等の一般的な動詞の頻度は少なく、「実施する」「調査する」等の、「サ変名詞＋する」形式の表現が多かった。このため、名詞だけを取得すればマイニングに十分なデータが得られると判断した。
3
このとき，混合比（各サンプルの確率分布）は，基底分布と似た分布となる．

− 121 −

学術情報研究部門

2.2.3 要約によるトピック俯瞰
DELSA は、単語トピック、文書トピックを同時に推定するモデルである。これは、本研究で提案するシステムにおいて、単語の側面と、文書の側面という２つの視点から文書集合を要約できることを意味する。本節では、実際にこれらのトピックを要約表示する手法について説明する。
単語クラスタ（トピック）の要約 通常、トピックモデルにおいて、得られた単語トピックの性質を俯瞰するためには、各トピックにおける確率上位の単語を列挙することが広く行われている。これに類似した結果が得られる手法として、「ギブスサンプリングにより各単語にトピックラベルを付け、それを集計し、各トピックの頻出単語を列挙する」という手法も取ることができる。本研究では、後者の手法を用い、各単語トピック毎に頻出単語リストを表示することで、単語トピックの要約とする。
文書クラスタ（トピック）の要約 文書クラスタにおいては、各クラスタが「単語の分布」ではなく「トピックの分布」で表現されているため、「確率の高いトピックを列挙する」という方法では、間接的な表現方法となり、直感的にわかりづらい表現となってしまう。

また、単語トピックと同様に、「ギブスサンプリングにより各文書にトピックラベルを付け、それを集計し、各トピックの頻出文書を列挙する」という手法も考えられるが、これも、そのままでは文書
トピックに適用することは困難である。何故なら、文書集合中で「全く同一の文書」が出現することは稀であり、同一の文書が出現しなければ、各文書の頻度はすべて１となり、集計しても文書トピッ
クを特徴づけることが困難であるからである。

このため、本研究では、トピックを文書要約により俯瞰する手法を提案する。これは、各文書トピッ
クにおいて、そのトピックラベルを付与された文書を集めてクラスタを作り、そのクラスタに対し、
文書要約の技術を適用することで、クラスタ、ひいてはトピックを代表するような文字列を得ることを目的とする。
本研究では、クラスタから、それをできるだけ代表するような文書を数個選び、それをクラスタの要約として表示する「選択による要約」と、各文書をより簡潔に表現する「圧縮による要約」の２種類の要約を考える。
文書選択による要約 文書選択による要約には、文書要約において広く用いられる手法である、MMR(Maximum Marginal Relevance) を使用する。MMR は、以下の式で定義されるスコアである。

M M R(x, A) = λsim(x, q) − (1 − λ)max sim(x, y)y∈A

この MMR スコアが高い文書を順に選択していく。ここで、x は評価対象の文書、 A は既に選択された要約の集合である。ここで q はクエリ（何らかの理想とする文書）であるが、本研究では、これをクラスタの重心とする。
文圧縮による要約では、木構造マイニングを文書集合 D に適用することにより、頻出木構造を取得する。ここで頻出木構造とは、 D 中の依存構造木の集合で、しきい値（現在は 2）以上の回数出現する部分木構造のことである。 4

問題設定の項で述べたとおり、各文には依存構造木 ti が付随している。依存構造木の各ノードは、文節を表しており、エッジは文節どうしの依存関係を表す。さらに、文書内の複数文を一つの木で表すことにより、頻度の高いイベント連鎖を取得できるようになる。例えば、「警報 A が発生」
「装置 Bを修復」という表現が共に出現する文書が多かった場合、「((発生, (警報 A)) (修復, (装置 B)))」という木構造の頻度が高い、という事象としてマイニングできることになる。頻出木構造の取得には、一般的に用いられる FREQT アルゴリズムを用いる。

ただし、レポートの中には、全く同じ長文が重複して登場することがあり、このとき、頻出木構造の種類が非常に多くなり、スコア付けに悪影響を及ぼすことがあるため、木構造のサイズに上限（現在は 7）を設けている。
4− 122 −

学術情報研究部門

その後、頻出木構造に基づき、 D 中の依存構造木における各文節をスコア付けする。現在のシステ
ムでは、各頻出木構造 t に、以下のスコアを付与する。

score(t) = |t| · log(f req(t))
ここで |t| は、木構造 t のノード数を表す。各文節 c のスコアは、c を含む木構造ののスコアのうち、最大のものを、その文節のスコアとして定義する。
この文節のスコアに基づき、システムは、各構文木の木構造の根から、与えられた文長を超えないように、再帰的に子ノードを探索していく。各ノードは各文節に対応しており、ノードの探索は、スコアの高い文節に対応するノードから優先的に行われる。与えられた文長を超えた時点で探索は打ち切られ、それまで辿られたノードから文を生成する。
依存構造木からの要約文の生成は、日本語の依存構造が、「前の文節から後の文節にかかる」および「依存関係が交差しない」という性質を持つことから、自明に行うことができる。

2.3 具体的成果生成された要約の評価には、一般的に用いられる ROUGE スコアを用いた。ROUGE スコアとは、何らかの正解（参照要約と呼ばれる）を準備し、その要約の再現率をもとに機械生成要約の良さを評価する手法であり、ROUGE-N スコアは、以下で定義される。

�x∈sr min(f req(x, sm ), f req(x, sr ))�x∈sr f req(x, sr )ここで、sm は、機械生成による要約、 sr は参照要約、x ∈ s は、x が s の部分として含まれる N グ
ラム（N 単語連接）であることを示し、 f req(x, s) は、x の s 中に含まれる頻度を表す。
本研究では、レポート中の表形式における「アラーム」列および「対策」列を擬似的な参照要約として用いる。これらの列には、どのような問題が起こったか（どのようなアラームが反応したか）および、起こった問題に対してどのような対策を採ったかが簡潔に記述されており、本文中の問題および対策記述部分が、より簡潔な形で示されていると考えられる。我々は、各レポートについて、この「アラーム」列と「対策」列を参照要約とし、クラスタ上位 k 個のテキストが、クラスタ中の各レポー
トにおける参照要約をどれほど再現できたかを、レポート毎に ROUGE スコアで計算する。その後、これらの ROUGE スコアを平均することで、システム全体のスコアとする。
文圧縮の際は、文字数の上限値 L を設定し、文の長さが L を超えるまで、ルートノードから開始
し、子のノードに相当する文節を順次選択していく。このさい、文節にスコアが与えられている場合、最もスコアの高い文節を選択し、そうでない場合はランダムに文節を選択する。実験では、L = 25 とし、また、MMR のパラメータ λ は、λ = 0.5 と設定した。
文圧縮の精度を調べるため、提案手法（部分木の抽出による手法, 表中 “TREE”）と、ランダムに文節を選択する手法 (表中 “RANDOM”) を比較する。また、文書選択手法には MMR を用いるが、比較対象として、ランダムに文書を選択する手法 (表中「ランダム」) と、参照要約を見て最も ROUGE ス
コアを上昇させる文書を選ぶ手法（表中「オラクル」）を用いた。
表 1 に結果を示す。MMR による代表文書抽出は、Top-1 ではランダムとオラクルの平均程度の値を示したが、Top-5 まで文書を増やすにつれ、オラクルとの差が拡大している。このため、複数文書の選択において、 MMR よりもより効率的な手法を用いる必要があると考えられる。文圧縮による要約
抽出は、“TREE” と “RANDOM” の差がある程度観察され、木構造による文圧縮の効果が見られた。

− 123 −

学術情報研究部門

表 1: 10 回試行による平均の ROUGE-1 スコア（単位：％）。Top-k は上位 k 件のテキストを使用したことを示す。TREE は木構造マイニングによる文圧縮、 RANDOM は乱数による文圧縮を示す。

Algorithm Top-1 Top-2 Top-3
文書選択：MMR
TREE
24.53 34.22 39.13
RANDOM 21.66 31.23 35.87
文書選択：ランダム
TREE
12.81 21.80 29.43
RANDOM 10.76 18.71 24.45
文書選択：オラクル（理想値）
TREE
36.13 48.14 54.72
RANDOM 34.88 46.95 53.47

Top-4

Top-5

42.67
39.84

45.38
42.48

33.76
29.13

37.90
32.70

59.02
57.71

62.03
60.73

3 成果要覧
その他の発表論文[発表 1] 吉田稔, 中川裕志, 渋谷久恵, 前田俊二: テキストマイニングによる機器異常診断支援の試み,
第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM 2012), F5-4, 神戸, 2012 年 3月.
[発表 2] 谷田和章, 荒牧英治, 佐藤一誠, 吉田稔, 中川裕志: ソーシャルメディアによる風邪流行の予測,
言語処理学会 第 18 回年次大会, 広島, 2012 年 3 月.
[発表 3] 谷田和章, 荒牧英治, 佐藤一誠, 吉田稔, 中川裕志: Twitter による風邪流行の推測, 人工知能学
会情報編纂研究会第 6 回研究会, 東京, 2011 年 10 月.
[発表 4] 松井藤五郎，石田智也，中嶋啓浩，和泉潔，吉田稔，中川裕志: 新聞記事を対象とした時系列
テキスト分析による市場予測, 第 7 回 人工知能学会 ファイナンスにおける人工知能応用研究会（SIG-FIN）, 2011 年 10 月.
[発表 5] 吉田稔, 中川裕志, 石田智也, 中嶋啓浩, 松井藤五郎, 和泉潔, 池田翔, 本多隆虎, ニュース記事
クラスタリングによる取引高予測の試み, 人工知能学会第 25 回全国大会, 2H1-OS18-7, 盛岡,
2011 年 6 月.
[発表 6] 和泉潔, 池田翔, 石田智也, 中嶋啓浩, 松井藤五郎, 吉田稔, 中川裕志, 本多隆虎: テキスト分析による業種別平均株価の動向推定, 人工知能学会第 25 回全国大会, 2H1-OS18-6, 盛岡, 2011 年 6月.

特記事項[特記 1] Minoru Yoshida, Hiroshi Nakagawa, Akira Terada: On-demand Synonym Extraction Using Suffix
Arrays, Chapter in Book: Information Extraction from the Internet, Nan Tang (editor), iConcept
Press, pp. 73-87, 2011.

− 124 −

学術情報研究部門

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ωοτϫʔΫσʔλͷΫϥελϦϯάͱ͸ɺ֤ϊʔυΛͦͷϦϯΫؔ܎͔Βɺ͍͔ͭ͘ͷάϧʔϓʹ෼͚Δ͜ͱͰ͋Δɻྫ͑͹ɺιʔγϟϧωοτϫʔΫσʔλ΍ Web ϦϯΫղੳͰ͸ɺίϛϡχςΟͱ͍͔ͯͭ͘͠ͷάϧʔϓʹ෼͚ΒΕΔɻ·ͨɺֶज़৘ใॲཧͰ͸ɺ࿦จؒͷࢀরؔ܎΍‫ڞ‬ஶऀؔ܎ΛωοτϫʔΫσʔλͱͯ͠‫ه‬ड़͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ͨΊɺ͜ͷΑ͏ͳωοτϫʔΫσʔλղੳ͸ॏཁͰ
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− 125 −

学術情報研究部門

a. Assorta�ve network

b. Disassorta�ve networkc. Mixture of assorta�ve and disassorta�ve networkਤ 1: ωοτϫʔΫσʔλͷྫ2֬཰తજࡏม਺ϞσϧʹΑΔωοτϫʔΫσʔλΫϥελϦϯά

2.1

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2.2

಺༰

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network Ͱ͸ɺάϧʔϓؒͰͷ݁ͼ͖͕ͭ‫͍ڧ‬ωοτϫʔΫͰιʔγϟϧωοτϫʔΫͳͲʹྑ͘‫ݟ‬ΒΕΔߏ଄Ͱ͋ΔɻDisassortative network Ͱ͸ɺछྨͷҟͳΔϊʔυؒͷؔ܎Λදͨ͠ωοτϫʔΫͰɺϢʔβʔͷߪങσʔλͳͲʹ‫ݟ‬ΒΕΔߏ଄Ͱ͋Δɻྨࣅͨ͠ߏ଄ͱͯ͠ɺೋ෦άϥϑߏ଄͕͋Δ
͕ɺಉ͡छྨΛ࣋ͭϊʔυؒͰͷϦϯΫ͕͋ͬͯ΋Α͍ͨΊɺೋ෦άϥϑߏ଄Λ಺แ͍ͯ͠Δͱߟ͑ͯ΋ྑ͍ɻ͞Βʹɺ͜ͷ྆ऀͷࠞ߹ωοτϫʔΫ (ਤ 1 c) ΋ߟ͑ΒΕΔɻֶज़෼໺ؒͷؔ܎͸ओʹ͜ͷΑ͏ͳࠞ߹άϥϑͷߏ଄Λ͍ͯ͠Δͱߟ͑ΒΕΔɻ௨ৗɺωοτϫʔΫσʔλΛΫϥελϦϯά͢Δ৔߹͸ɺ(1) ϦϯΫ͠߹͍ͬͯͯΔϊʔυಉ࢜Λ·ͱΊΔ (a ʹ༗ޮ)ɺ(2) ϦϯΫ͍ͯ͠Δ૬ख͕ಉ− 126 −

学術情報研究部門

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3

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3.1

എ‫ܠ‬

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− 127 −

学術情報研究部門

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3.2

಺༰

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1
2

http://www.casos.cs.cmu.edu/computational tools/datasets/external/netscience/
http://www.cs.umd.edu/projects/linqs/projects/lbc/index.html− 128 −

学術情報研究部門

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4ϓϥΠϕʔτωοτϫʔΫσʔλͷΫϥελϦϯά [ࠪಡ෇ 1]

4.1

എ‫ܠ‬

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4.2

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[ࠪಡ෇ 1] Bin Yang, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Secure Clustering in Private Networks, pp.894-903,
IEEE 11th International Conference on Data Mining, Canada, 2011/12.

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[ൃද 1] ୩ా࿨ষ, ߥ຀ӳ࣏, ࠤ౻Ұ੣, ٢ాູ, த઒༟ࢤ: ιʔγϟϧϝσΟΞΛ༻͍ͨ෩अༀൢചྔͷ༧ଌ, ‫ॲޠݴ‬ཧֶձ ୈ 18 ճ೥࣍େձ, ޿ౡ, 2012 ೥ 3 ݄.
[ൃද 2] ୩ా࿨ষ, ߥ຀ӳ࣏, ࠤ౻Ұ੣, ٢ాູ, த઒༟ࢤ: Twitter ʹΑΔ෩अྲྀߦͷਪଌ, ਓ޻஌ೳֶ
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[ൃද 3] ࠤ౻Ұ੣, ‫ݡݪ܀‬Ұ, ాதफ, ‫ٶ‬Լਫ਼ೋ, த઒༟ࢤ:ྔࢠΞχʔϦϯάʹΑΔແ‫߹ࠞݶ‬Ϟσϧͷฒྻ࠷దԽ, ৘ใ࿦తֶशཧ࿦ͱ‫ػ‬ցֶश‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬, 2011 ೥ 6 ݄.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ࠤ౻Ұ੣: ֬཰తੜ੒Ϟσϧ࠷લઢ —Statistical Machine Learning, Topic Modeling and BayesianNonparametrics—, DEIM2012 νϡʔτϦΞϧߨԋ, ਆ‫ށ‬, 2012 ೥ 3 ݄ 03 ೔.
[ಛ‫ ه‬2] ࠤ౻Ұ੣: ౷‫ܭ‬త‫ػ‬ցֶशʹ͓͚ΔྔࢠΞχʔϦϯά, ߨԋɿ৘ใ౷‫ֶྗܭ‬ͷ࠷લઢ-৘ใͱ༳Β͗ͷ੍‫ޚ‬ͷ෺ཧֶΛ໨ࢦͯ͠-, ‫౎ژ‬, 2012 ೥ 3 ݄ 23 ೔.

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− 134 −

学術情報研究部門

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学術情報研究部門

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 11 á.
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[Įż 2] Ö\ƶ ƬƲ, oĦ Ŷ, Ħ @, ĎĦ ǁV,  ſ«: úƽùÒiÐĞ¯m Wiki ɪȭɒɗɁȼȟɌɢȳȅɔȷȽɢȷ¬Ǭȅƍȏɪ, Ŋ 22 b Web ȠɠȼɛȲȢɠȳȀȠɠȷɚȩȱəɠĻň(Ǉ~¯mƤ' SIG-WI2), xu¦ófȨɖɠɅȳ, èƴ, 2012  3 á.

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ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門概要
若原恭

ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究

関谷 勇司

広域分散クラウドを支える要素技術とネットワーク性能に関する研究中村 文隆

マイクロコンピューティングと情報処理技術教育環境

妙中 雄三

無線ネットワークでの品質改善に関する研究

宮本 大輔

悪意あるウェブサイトの対策に関する研究− 139 −

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門
概要

部門長 若原 恭

情報通信ネットワークは、情報社会の発展とともに、経済・社会・文化等に係わる日々の活動に必要不可欠な社会基盤となっている。このようなネットワークへの要求は拡大する一方であり、これに応えるため、ネットワークの構築と運用、ネットワーク応用システム、及びネットワークセキュリティ
技術等に関し、基礎技術から実用技術まで幅広く研究に取り組んでいる。2011 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りであり、これらの研究に対し、指導学生の受賞を含め、総務省や関連学会等から計７件の表彰を受けた。
ネットワークの構築と運用に関しては、複数の無線ノードを中継するマルチホップ無線ネットワー
ク、ルータや基地局等のインフラ設備を必要としないアドホックネットワークやセンサーネットワー
ク、同報性や広域性等の特長を持ち大震災にも強い衛星インターネット等が今後の本格的なユビキタ
ス社会において益々重要になるとの考えから、それらに係わる基本課題の解決から実用化まで目指して取り組んだ。
マルチホップ無線ネットワークは、今後の本格的ユビキタス社会では基本であり重要な位置付けを占めるものと考えられるが、一般に情報転送スループットが極めて低いという問題がある。そこで、
スループットを徹底的に分析し、その低下の原因が複数の無線リンクにおける情報転送の衝突、及び衝突の繰り返しによる転送待ち時間の急激な増大にあることを明らかにした。そして、このような情報転送の衝突を回避するとともに、複数ホップ間で同期した情報転送を可能とするための制御法を考案し、実験によりその有効性を実証した。一方、マルチホップ無線ネットワークにおいては転送品質が一般に低下するという問題もある。そこで、無線メッシュネットワークを実際に構築し、実機を用いた現場試験を行って転送品質の動的特性を評価した。更に、無線ネットワークでは、電波伝搬状況や転送トラヒック状況に依存してスループットが一般に大きく変化する。そこで、広く普及している
情報転送プロトコル TCP を前提とし、アプリケーションから TCP を適切に制御することによってス
ループットを向上させる手法について検討を進めた。
アドホックネットワークについては、複数のノードから構成される情報転送ルートが、ノードの移動によって冗長になるという問題を解決するため、SVM(Support Vector Machine) を応用した学習機能
によってルーティングを実現する方法を考案し、シミュレーション実験によって、情報転送ルートの
障害時の修復を含め、冗長部分の除去が適切に実現できることを実証した。
センサーネットワークについては、東日本大震災で被災した岩手県大槌町の大気海洋研究所に気象センサー、マイク及びカメラを設置し、衛星を介して本郷/柏キャンパスで映像/音声/気候情報のアー
カイブを行うとともに、現地のサウンドスケープ情報を配信することで被災地の復興状況を遠隔地からでも体感できる環境の提供を行った。更に、衛星を用いたインターネット接続環境の大きな特徴の一つは同報性であり、IP マルチキャスト機能の実現が特に有効である。そこで、宇宙航空研究開発機
構 JAXA と情報通信研究機構 NICT が共同開発した「きずな衛星」を用いて、IP マルチキャスト機能の実現方法の検討と実証実験を行った。
昨今、特定のサーバを持たず各ノードが対等な役割を持つ P2P(Peer to Peer) アプリケーションの利用がネットワーク上で増え続けている。そのような一例としてオンラインネットワークゲームが有力− 141 −

ネットワーク研究部門視されている。しかし、ゲーム情報が利用者のノードに格納されることになるため、ゲーム情報の悪用の恐れが出てくる。この問題に対処するため、ゲーム情報の悪用を詳細に分析して体系的に整理し、その結果に応じてゲーム情報を３種類に分割して、それぞれを異なる利用者ノードで分散管理するとともに、ゲームの進行に伴って必要となる処理も適切に分散させる方法を考案した。そして、この分散管理法によってゲーム情報の悪用を防御できることを理論的に証明した。
ネットワークの応用システムとして、クラウドの利用が最近急速に拡大している。特に、企業内の業務フローを変更することなく業務システムを移行可能な IssS(Infrastructure as a Service) が急速に展開されている。しかし、セキュリティや信頼性の確保・維持等が深刻な課題となっており、クラウド
利用の大きな障害となっている。そこで、IaaS 環境を前提として、低コスト化による競争力維持とセキュリティ・性能面における信頼性確保による優位化を想定して、オープンソース仮想化基盤のネッ
トワーク技術に関して、性能、導入・運用コスト、機能の観点から評価と分析を行った。その結果、現在の IaaS クラウドサービスは、広域分散した拠点間でのリソース共有や障害回避というクラウドならではの特性を十分活かしたサービスとなっていないことを明らかにした。そこで、クラウドの特性を活かし、拠点レベルでのリソース共有と障害回避を目指した広域分散クラウドの設計と構築の方法について検討を進めた。
昨今スーパーコンピュータやクラスタ型 PC などの多様なコンピュータ資源がネットワークを介して接続され、どこからでも利用できる環境が整ってきたが、これらコンピュータ資源を有効に活用するためには、ネットワークや個々のコンピュータの特性を熟知している必要があり、実際には効率的な利用が困難な状況にある。このため、実行するプログラムに応じて、適切なコンピュータ資源にタ
スクを自動的に割り当てて分散処理することが可能なミドルウェアの研究開発を行った。更に、研究開発したミドルウェアを用いて、大規模インターネット実証実験環境 StarBED と T2K スーパーコン
ピュータを、新世代通信網テストベッド JGN-X 網を用いて相互利用する環境を構築し、実証実験により性能評価を行った。
ネットワークの応用システムは極めて豊富になっており、コンピュータが生成した仮想物体等の電子情報を現実世界に重畳して、現実世界に直観的に分かりやすく情報を提示する拡張現実感（AR:Augmented
Reality）技術を活用したシステムの検討を進めた。具体的には、ユーザの体の上を仮想物体が動き回る際の触覚を提示可能とすることを目指し、視覚と触覚を融合した刺激の提示手法を考案し、少数の振動モータで広範囲に触覚を提示するための手法を実現するため、(1) 振動モータを結ぶ線分外へ触知覚位置を転移させる条件、振動モータ数の削減が触知覚に与える影響、(2) 刺激部位による触知覚の差異の明確化等に関して、実験を含めて検討を進めた。
ネットワークの一基本技術はコンピュータ技術であり、技術的基礎に裏付けされた技術者の育成は今後益々重要となる。そのような意識の下、特定のメーカや機種に依存せず、必要最小限の仕様をもつコンピュータアーキテクチャとして、情報処理推進機構 IPA が定義する仮想コンピュータ COMETとアセンブラ言語 CASL をターゲットとするシミュレータを開発し公開した。このシミュレータには、現実のマイクロコンピュータ環境における開発の理解と学習にも役立つよう、実機を模した拡張入出力機能を具備している等の特長がある。
昨今、悪意のあるサイトが、ネットワークセキュリティの観点で大きな脅威となっている。このようなサイトでは、マルウェアをダウンロードさせて感染させたり、フィッシング攻撃によって利用者の個人情報を窃盗したりする等、大きな被害をもたらしている。このようなサイトへの対策を目的として、サイトを解析することによって悪意の有無を判断する方針の下、抽象構文木を応用してサイトのプログラムの類似性を分析する方法について実験的に検討を進めた。また、フィッシング対策シス
テムの試験や改善を効率よく実施するため、フィッシングサイトの再現の試みを行った。

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ネットワーク研究部門

成果要覧
受賞関連
[受賞 1] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: 研究奨励賞, 電子情報通信学会ネットワークソフトウェア研究会, 2012 年 1 月.
[受賞 2] 中山雅哉: 平成 23 年度「情報通信月間」関東総合通信局長表彰, 関東総合通信局, 2011 年 6
月 1 日.
[受賞 3] 藤井裕士, 小川剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2011年 10 月.
[受賞 4] 藤井裕士, 小川剛史: ヒューマンコミュニケーション賞, 電子情報通信学会ヒューマンコミュ
ニケーショングループ, 2011 年 12 月.
[受賞 5] 新島有信, 小川剛史: 優秀発表賞, 日本バーチャルリアリティ学会サイバースペースと仮想都市研究会, 2011 年 12 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 藤井裕士, 小川剛史: 色盲者支援のための混同線理論に基づく認識困難領域検出, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループシンポジウム, 2011 年 12 月.
[招待 2] 関谷勇司: ShowNet に見た IPv4 枯渇対策と IPv6 移行技術の可能性, Move Innovation A10
Forum2011 IPv4 枯渇対策/IPv6 移行セミナー, A10 ネットワークス株式会社, 東京コンファレ
ンスセンター品川, 2011 年 9 月.
[招待 3] 関谷勇司: 広域分散型クラウドとそれを支えるネットワーク技術の最新動向 〜WIDE Pro-ject
大学間クラウドと ShowNet の事例から〜, 第二回事業継続 IT ソリューションセミナー 2011,
株式会社ナノオプトメディア, 東京ミッドタウン, 2011 年 9 月.
[招待 4] 関谷勇司: IaaS クラウドを構築するソフトウェア技術 〜 WIDE クラウドを事例として 〜, 日
本ソフトウェア科学会コンピュータソフトウェア (採録通知受領済).

著書／編集[著書 1] 中村文隆: シミュレータで理解しながら習得するアセンブラ言語 CASL, CQ 出版社, 2012 月 3
月.

査読付論文
[査読付 1] 山崎健生, 宮本大輔, 中山雅哉: C++ 用タスクマッピングライブラリの実装と異種混合環境での評価, 情報処理学会 HPCS2012, pp.15–22, 2012 年 1 月.
[査読付 2] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Inﬂuence Analysis of Visual Stimuli on Localizationof Tactile Stimuli in Augmented Reality, Proc. of The 19th IEEE Virtual Reality Conference(VR2012), Orange County, CA, USA, pp.105–106, Mar. 2012.
[査読付 3] 新島有信, 小川剛史: 拡張現実感における視覚刺激と触覚刺激の提示位置の距離が触知覚位置に与える影響, VR 学研報, Vol.16, No.CS–4, CSVC2011–54, pp.11–14, 2011 年 12 月.

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ネットワーク研究部門[査読付 4] Yanjue Xu and Yuji Sekiya: Scheme of Resource Optimization using VM Migration for Federated Cloud, Proceedings of Asia Paciﬁc Advanced Network, ISSN 2227-3026, pp.36–44, New
Delhi, Aug. 2011.
[査読付 5] 石原知洋, 関谷勇司, 村井純: DNS における認証情報管理手法の提案, 日本ソフトウェア科
学会コンピュータソフトウェア, Vol.28 (2011) , No.4, pp.97–107, 2011 年 11 月.
[査読付 6] Blanc Gregory, Daisuke Miyamoto, Mitsuaki Akiyama, Youki Kadobayashi: Characterizing Obfuscated JavaScript using Abstract Syntax Trees: Experimenting with Malicious Scripts, In Procedings of the 8th International Symposium on Frontiers of Information Systems and Network
Applications (FINA), Mar. 2012.

公開ソフトウエア[公開 1] 中村文隆: CASL シミュレータ CC22, Version 1.00, 2012 年 3 月.

その他の発表論文[発表 1] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Automatic Route Shortening for Performance Enhancement in Ad Hoc Wireless Networks, 13th Network Software (NWS)
Conference, Kushiro, Hokkaido, Japan, June 2011.
[発表 2] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Automatic Route Shortening
Based on Support Vector Machine in Wireless Ad Hoc Networks, in Proceedings of IEICE Society
Conference, Sapporo, Hokkaido, Japan, Sep. 2011.
[発表 3] Yasushi Wakahara, Takefumi Ogawa, Yuzo Taenaka, and Zilu Liang: Route Maintenance for Mobile Ad Hoc Network (MANET), in Proceedings of the International Symposium on Secure-Life
Electronics, Tokyo, Japan, Jan. 2012.
[発表 4] 山崎弘太郎, 妙中雄三, 若原 恭: P2P Massively Multi-player Online Role Playing Game におけるゲーム情報の悪用を防ぐ分散管理手法の提案と評価, 電子情報通信学会技術研究報告,
IN2011–150, pp.79–84, 2012 年 3 月.
[発表 5] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, and Yasushi Wakahara: Applying Support Vector Machine to Automatic
Route Shortening in Wireless Ad Hoc Networks, 電子情報通信学会・総合大会, BS–3–40, pp.S–
77–S–78, 2012 年 3 月.
[発表 6] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: Governance-free secure domain naming system, 電子情報通信学会・総合大会, BS–3–3, pp.S–5–S–6, 2012 年 3 月.
[発表 7] 山崎健生, 中山雅哉: C++用タスク割り当てライブラリ tpdplib の T2K オープンスーパーコン
ピュータ上での実装と NPB による評価, 情報処理学会 HPC 研究会, Vol.2011–HPC–129, No.26,
pp.1–8, 2011 年 5 月.
[発表 8] 中山雅哉, 朴澤佐智子: きずな衛星を用いた IP マルチキャスト機能実験, 電子情報通信学会 IA
研究会, 2012 年 2 月.
[発表 9] 斎藤馨, 中山雅哉, 小林博樹, 中村和彦, 藤原章雄: 大槌サウンドスケープ配信, 電子情報通信学会総合大会 2012, BS–6–2, 2012 年 3 月.

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ネットワーク研究部門[発表 10] 新島有信, 小川剛史: 拡張現実感における視覚刺激を利用した上肢への触覚提示手法に関する一考察, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.111, No.479, MVE2011–117, pp.127–132, 2012
年 3 月.
[発表 11] 新島有信, 小川剛史: 拡張現実感における仮想物体の動きが触知覚に与える影響に関する一考察, VR 学研報, Vol.16, No.CS–1, CSVC2011–7, pp.37–42, 2011 年 4 月.
[発表 12] Keiichi Shima, Yuji Sekiya and Katsuhiro Horiba: Network Portability Requirements and Models
for Cloud Environment, draft-shima-clouds-net-portability-reqs-and-models-01, Internet Engineering Task Force, Oct. 2011.
[発表 13] 関谷勇司: インターネット新技術の標準化動向, インターネットウィーク 2011, IP meeting
2011, 富士ソフトアキバプラザ, 2011 年 12 月.
[発表 14] Yuji Sekiya: Overview of the Researches in ITC, CNRS / U-TOKYO GCOE Symposium, Paris,
France, Jan. 2012.
[発表 15] Yuji Sekiya: Challenges for Large Distributed Inter-IaaS Cloud –WIDE Cloud –, 4th EU-Japan
Symposium on the New Generation Network and the Future Internet, Tokyo, Jan. 2012.
[発表 16] 関谷勇司: 広域分散クラウドへの挑戦と課題, 電子情報通信学会, 信学技報, Vol.111, No.375,
IA2011–63, pp.49–54, 2012 年 1 月.
[発表 17] 妙中雄三, 勝間田賀章, 無線メッシュルータ試作機のフィールド実験の報告, 電子情報通信学会 2012 総合大会, B–7–62, 岡山大学, 2012 年 3 月.
[発表 18] 宮本大輔, ブラングレゴリー, 秋山満昭: 抽象構文木を用いた Javascript ファイルの分類に関する一検討, コンピュータセキュリティシンポジウム, 2011 年 10 月.
[発表 19] ブラングレゴリー, 秋山満昭, 宮本大輔, 門林雄基: 難読化されたスクリプトにおける特徴的な構文構造のサブツリー・マッチングによる同定, コンピュータセキュリティシンポジウム,
2011 年 10 月.
[発表 20] Daisuke Miyamoto: Anti Phishing and Web Security Technologies, INRIA-U.Tokyo GCOE Symposium on Information Technologies, Jan. 2012.
[発表 21] 宮本大輔, 妙中雄三: PhishCage: Reproduction of Fraudulent Websites in the Emulated Internet,
GCOE セキュアライフ・エレクトロニクス報告会, 2012 年 3 月.

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− 4 −

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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, 1] Z. Liang, Y. Taenaka, T. Ogawa, and Y. Wakahara : $%,, 1
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022"'>58/[#* 1] Z. Liang, Y. Taenaka, T. Ogawa, and Y. Wakahara, Automatic Route Shortening for
Performance Enhancement in Ad Hoc Wireless Networks, 13th Network Software (NWS)
Conference, Kushiro, Hokkaido, Japan, June 2011.
[#* 2] Z. Liang, Y. Taenaka, T. Ogawa, and Y. Wakahara, Automatic Route Shortening Based on
Support Vector Machine in Wireless Ad Hoc Networks, in Proceedings of IEICE Society
Conference, Sapporo, Hokkaido, Japan, Sep. 2011.
[#* 3] Y. Wakahara, T. Ogawa, Y. Taenaka, and Z. Liang, Route Maintenance for Mobile Ad Hoc
Network (MANET), in Proceedings of the International Symposium on Secure-Life Electronics,
Tokyo, Japan, Jan. 2012.
[#* 4]2 ., 0, ( , P2P Massively Multi-player Online Role Playing Game7359?HE 8":/4&! 86+, 1 -)$%, IN2011-150, pp.79-84, 2012  3 .
[#* 5] Z. Liang, Y. Taenaka, and Y. Wakahara: Applying Support Vector Machine to Automatic
Route Shortening in Wireless Ad Hoc Networks, 1 -G', BS-3-40, pp.S77-S-78, 2012  3 .
[#* 6] M. Vyshegorodtsev, D. Miyamoto, and Y. Wakahara: Governance-free secure domain
naming system, 1 -G', BS-3-3, pp.S-5-S-6, 2012  3 .

− 152 −

ネットワーク研究部門

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究
中山雅哉

1

概要

Internet に代表される広域分散環境は、今日の社会生活に不可欠な存在となっている。これまでは、コンピュータをノードとしてネットワークを構成することが中心であったが、最近では、気象センサーや振動センサーといった様々な小型デバイスや映像や音声を定期的に取得する定点観測装置などもネットワークの構成要素として接続される様になってきた。これら小型デバイスから得られる情報は、社
会生活における安心情報や環境教育などの素材としても活用されるようになってきた。
東京大学は、秩父演習林において長期間の定点観測映像アーカイブを保有しており、これらを高校や小中学校などの教育機関で環境教育の授業で活用する方法について検討が進められている。これらの研究で培われた定期的な定点観測映像のアーカイブ技術を用いることで、東日本大震災で被災した
岩手県大槌町の大気海洋研究所に気象センサ、ステレオマイクや web カメラを設置し、衛星インター
ネットを介して本郷/柏キャンパスで映像/音声/気候情報のアーカイブを行うとともに、現地のサウン
ドスケープ配信を行うことで被災地の復興状況を遠隔地からでも体感できる環境の提供を行っている。
この様に、広域災害が発生した場合や山間部などでは地上インフラネットワークが提供されないことが多く、衛星を用いたインターネット接続環境の提供が重要な役割を果たすことになる。衛星を用いたインターネット接続環境では、同報性が大きな特徴であり、IP マルチキャスト機能の実現が特に有効である。そこで、JAXA と NICT が共同開発した「きずな衛星」を用いて、同機能の実現方法の検討と実証実験を行った。
また、Internet には、スーパーコンピュータやクラスタ型 PC などの多様な計算機資源が接続され、どこからでもネットワークを介して利用できる環境が整ってきたが、複数の計算機資源を有効に活用するためには、ネットワークや個々の計算機の特性に関して利用者が熟知している必要があり、実際には効率的な利用が困難な状況にある。このため、実行するプログラムに応じて、適切な計算機資源にタスクを分散処理してくれるミドルウェアの研究開発を行った。研究開発したミドルウェアを用いて、StarBED と T2K スパコンを JGN-X 網を用いて相互利用する環境を構築し、実証実験により性能評価を行った。
本研究室では、上述したように広域分散環境における高度基盤技術に資する基礎技術の確立を中心とした各種の研究に取り組んでいる。

2

小型センサーや定点観測映像の活用に関する研究

2.1

背景

今日の社会生活に不可欠な存在である広域分散環境 (Internet) には、最近は計算機だけでなく気象センサーや振動センサーなどの様々な小型センサーがノードとして接続される様になってきた。
これらの小型センサーは、自律分散ノードとして観測されたデータを集約ノードなどに常時送信する機能を持っており、集約ノードに集められた情報に基づいて、社会生活に対する安心情報としてネッ− 153 −

ネットワーク研究部門

トワーク利用者に提供されている。
これまでは、小型の気象センサを都市部の工業高校や大学を中心に集中展開することで、ゲリラ豪
雨やヒートアイランド現象などの都市部特有の現象を観測し可視化する方法の検討を進めてきた。
また、新領域創成科学研究科では、秩父演習林に設置された定点観測装置を用いて 15 年以上に渡って観測が続けられており、これらの映像アーカイブを用いた遠隔授業を大学と小中学校を結んで環境教育の授業実践を通じて活用方法の検討が行われてきた。
これらの研究で培われた技術を組み合わせることで本年の研究を行った。

2.2

内容

本研究では、図 1 に示す様な気象観測ユニット (Vaisala 社の WXT510 ウェザートランスミッター
や Oregon Scientific 社の WM918 気象ステーション) と 小型ネットワーク PC (Atmark Techno 社のArmadillo 210 や Echelon 社の i.LON 100) を組み合わせた「ディジタル百葉箱」を小型センサーとして用い、インターネット網を介して集約サーバ (Live E! Server) に SOAP ／ XML の形態で定期的に観測データを転送するシステムを構築している。

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図 1: ディジタル百葉箱の構成
また、新領域創成科学研究科では、秩父演習林内にビデオカメラを用いた定点観測装置を設置して、15 年以上に渡って観測が続けられている CyberForest プロジェクトが行われている。この映像アーカ
イブを用いて、大学と小中学校を結んだ環境教育の遠隔授業の実践が行われ、観測映像等の活用方法の検討が進められている。
本年度は、これらの研究で培われた技術を組み合わせ、東日本大震災で被災した岩手県大槌町の大気海洋研究所に気象センサ、ステレオマイクや web カメラを設置して、衛星インターネットを介して
本郷/柏キャンパスで映像/音声/気候情報のアーカイブを行うとともに、現地のサウンドスケープ配信を行うこととした (図 2)。

− 154 −

ネットワーク研究部門

大槌サウンドスケープ配信

気象センサー
ステレオマイク
Webカメラ
衛星パラボラ

大槌湾、ひょっこりひょうたん島を望むセンター屋上に設置
23

図 2: サウンドスケープ配信システムの構成
これにより被災地の復興状況を避難場所などの遠隔地からリアルタイムに体感できる環境を提供できる状態となった。

2.3

具体的成果

本研究に関して、電子情報通信学会総大会において発表を行った [発表 3]。

この研究は、東京大学の復興支援プロジェクトの一つとして位置づけられており、被災により浜を離れて避難生活する被災者の精神的よりどころとして役立っている。

3

きずな衛星の機能評価に関する研究

3.1

背景

JAXA と NICT で共同開発された「きずな衛星」は、Ka 帯を用いた通信衛星で、ATM ベースバンド
交換機 (ABS) を搭載しており最大 155Mbps の通信を行う機能を有した衛星で、2008 年 2 月 23 日に種子島宇宙センターから打ち上げられた。
衛星開発機関 (JAXA および NICT) では、衛星の基本機能の有効性を検証する実証実験が行われてきた。
本研究は JAXA における招聘研究員として実施した基本実験に関してまとめたものである。

3.2

内容

「きずな衛星」は、「e-Japan 重点計画」に基づいて研究開発された世界最高水準の高度情報ネットワー
クの形成を目指して開発された衛星で、将来の情報ネットワークの更なる高速・大容量化を想定して構築されたものである。
打ち上げ後、衛星開発機関 (JAXA および NICT) では、衛星の基本機能の有効性を検証するための−  −

ネットワーク研究部門

様々な実証実験が行われてきた。これらの検証には、衛星の搭載機器の健全性確認を行う実験の他に、衛星を用いた通信応用実験も多く含まれている。
特に衛星通信は、広域性・同報性・耐災害性を持つため、教育、医療、災害対策などの各分野での衛星利用の実証実験が行われてきた。例えば、日本と東南アジアの国を結んだ遠隔教育利用や、本島と離島の医療機関を結んだ遠隔医療、東日本大震災における災害対策本部間での情報交換などでの活用に用いられてきた。
衛星の同報性の特徴を活かすために「きずな衛星」には、搭載交換機 (ABS) 上で情報を複製するマルチキャスト機能を有しているが、インターネット上のルータで実現されている IP マルチキャスト機
能とは異なる方式であるため、本研究では、ABS の持つマルチキャスト機能を用いた IP マルチキャ
スト機能の検証実験を行ったものである。

3.3

具体的成果

「きずな衛星」では、接続相手先の端末の ARP 情報を各地球局に設定することで、ARP などのブロードキャスト通信が衛星間で行われることを削減する工夫がなされている。この機能のため、マルチキャ
スト Ethernet フレームも同様に ARP 情報の設定を行わなければ衛星間の通信として扱われないこととなる。そこで、IP マルチキャストアドレス宛の Ethernet フレームや PIM などの router 間でのマルチキャスト通信に対する ARP 情報を各地球局に記載するとともに、衛星に搭載されている ABS マル
チキャスト機能を有効にすることで、IP マルチキャスト機能を実現できることを示した [発表 2]。

4

並列分散処理の動的タスク割当て技術に関する研究

4.1

背景

Internet には、スーパーコンピュータやクラスタ型 PC などの多様な計算機資源が接続される様になり、どこからでもネットワークを介して利用できる環境が整ってきた。
しかし、最近の計算機は、マルチコア CPU を複数台搭載した機種も多くなり、並列分散処理を行うプログラムを利用者が記述して、複数の計算機資源を有効に活用するためには、それぞれの計算機の特性やネットワークに関して熟知している必要があり、場合によっては、利用できる計算機資源の特性に合わせて、プログラムの構成方法も変更する必要がある。
新たにコア数や CPU 数が大きな計算機が開発される度に、その計算機の特性に合わせてユーザがプログラムを変更しなければならない事態は、著しく生産効率の低下を招くことになる。
そこで、利用者が記述したプログラムを複数の計算機資源が利用可能な環境で実行するにあたり、その処理タスクの適正に応じて適切な計算機資源に処理タスクを分散処理してくれる様な機構が必要であると思われる。

4.2

内容

本研究では、C++ 言語の次期標準 (C++0x) において標準ライブラリとして導入されるスレッドライブ
ラリと同様にして、明示的なタスク割当てを行うことができるライブラリの開発を行った。
開発したライブラリ (PDPTL: Parallel and Distributed Processiong Template Library) では、タスクの割当てをデータの割当てと同様に階層化し、計算素子 (PE: Processing Element) の確保・タスク割当て・アルゴリズム処理を分離して設計できるようにした。このため、利用者が明示的に PE の割当てを意識したプログラムを記述できる一方で、計算機の構造を意識しないでシステムに自動的なタスク割当てを任せることも可能な構成をとることができる。
本年は、これまでに実装を進めてきた PDPTL ライブラリを用いて実際の複合計算機環境での性能評価実験などを行った。

− 156 −

ネットワーク研究部門

4.3

具体的成果

まず、開発した PDPTL ライブラリの基本性能を確認するため NPB (NASA Advanced Supercomputing
Parallel Benchmark) Ver3.3.1 の中から IS と EP を実装し、T2K スパコン (4core 4CPU: OS RedHat
Enterprise Linux 5) 上で UPC の実装と比較評価を行った。この結果、両者はほぼ等価の性能を得ることが明らかとなった [発表 1]。
また、分散した位置にある複数の計算機環境における負荷分散の効果を確認するために、StarBED の計算ノード (6 core 2CPU: OS Debian 6.02) 5 台と T2K スパコンの計算ノード (4core 4CPU: OS RedHat
Enterprise Linux 5) 4 台に研究室内のパソコン (4core 1CPU: OS ubuntu 10.04LTS) 2 台を JGN-X 網を用
いて相互利用し、簡単な計算プログラムを用いてタスクマッピングアルゴリズムの負荷分散の効果を調べる実験を行った [査読付 1]。この結果、各タスクの実行時間を動的に検証する方式を用いること
で処理性能の異なる各計算ノードを有効に活用する負荷分散を実施できることが検証された。
今後、利用者が作成した負荷の異なる実システムにおいても、利用できる計算機の構造を意識しないでライブラリの持つ機能で自動的にタスク割当てを任せた場合に、適切な計算機資源の割当てが行われるかの検証を進めたい。

5

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 中山雅哉: 平成 23 年度「情報通信月間」関東総合通信局長表彰, 関東総合通信局, 2011 年 6
月 1 日.

査読付論文[査読付 1] 山崎健生, 宮本大輔, 中山雅哉: C++ 用タスクマッピングライブラリの実装と異種混合環境での評価, 情報処理学会 HPCS2012, pp.15-22, 2012 年 1 月.

その他の発表論文[発表 1] 山崎健生, 中山雅哉: C++用タスク割り当てライブラリ tpdplib の T2K オープンスーパーコン
ピュータ上での実装と NPB による評価, 情報処理学会 HPC 研究会, Vol.2011-HPC-129, No.26,
pp.1-8, 2011 年 5 月.
[発表 2] 中山雅哉, 朴澤佐智子: きずな衛星を用いた IP マルチキャスト機能実験, 電子情報通信学会 IA
研究会, 2012 年 2 月.
[発表 3] 斎藤馨, 中山雅哉, 小林博樹, 中村和彦, 藤原章雄: 大槌サウンドスケープ配信, 電子情報通信学会総合大会 2012, BS-6-2, 2012 年 3 月.

− 157 −

ネットワーク研究部門

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究
小川 剛史

1

概要

拡張現実感 (AR: Augmented Reality) 技術とは、コンピュータが生成した仮想物体などの電子情報を現
実世界に重畳して、現実世界に直感的に分かりやすく情報を提示するための技術で、多くのマニュア
ル参照を必要とする航空機整備のような作業の支援や、街中での効果的な広告やゲーム、外科手術の支援など様々な分野での応用が期待されている。筆者は、人々の日常生活を豊かにすることを目的に
AR 技術を応用したシステムの構築を進めており、主に、インタフェース技術、実空間認識技術に関する研究を行っている。

2

拡張現実感における視触覚融合型インタフェース

2.1

背景

AR 技術を用いた従来のアプリケーションでは、ユーザに対して正確に情報を伝えるために、仮想物
体と現実世界の幾何学的な整合性を保つことが重要とされ、これまでにカメラの位置・姿勢を推定するための様々な手法が提案されてきた。一方、ユーザの仮想物体に対するインタラクションのリアリ
ティを向上させるために、ユーザに触覚フィードバックを与える研究も盛んに行われるようになってきており、例えば、ユーザが仮想物体を叩いたときの衝撃や仮想物体がユーザの体の上を動くときの感覚の実現を目的とした研究が存在する。しかし、これまでに提案されているシステムでは、ユーザに対して触覚を提示できる場所がデバイスを装着している場所に限定されていることが多く、ユーザの体の上を自由に動き回る仮想物体からの触覚を提示するには全身にデバイスを装着しなければならないなど多くの問題があった。本研究では、多数の触覚デバイスを装着しなくても、図 1 に示すような、ユーザの体の上を仮想物体が動き回る際の触覚を提示できるシステムの構築を目指し、視覚と触図 1: アプリケーション例（仮想ペットのイメージ図）− 158 −

ネットワーク研究部門

図 2: 実験環境

図 3: モータ配置

覚を融合した刺激の提示手法について検討している。これまでに、2 個の振動モータ間の線分上で視覚刺激と触覚刺激を異なる位置に提示すると視覚刺激によって振動刺激の知覚位置が転移すること、
また、提示する仮想物体の移動方向によって視覚刺激の影響力が変化することを示した。
本年度は、少数の振動モータで広範囲に触覚提示するための手法を実現するため、以下の 3 点について検討を進めた。

• 振動モータを結ぶ線分外へ触知覚位置を転移させる条件• 振動モータ数の削減が触知覚に与える影響• 刺激部位による触知覚の変化

2.2

振動モータの線分外へ触知覚位置を転移させる条件

2 個の振動モータを結ぶ線分上であれば、ファントムセンセーションによる振動刺激と視覚刺激（仮想物体）の提示位置が異なっている場合に、ユーザの触知覚位置は振動刺激位置ではなく、視覚刺激位置に一致もしくは近くなる傾向があるという知見が得られていたが、これは振動モータ設置位置、振動
刺激位置、視覚刺激位置がすべて同一直線上に並んでいる条件での結果であり、これだけでは振動モータを削減することは困難である。そこで、これらの位置が同一直線上に並ばない場合でも、ユーザの触知覚位置を視覚刺激位置に近づけることが可能であるかを検証する実験を行った。具体的には、視覚刺激位置方向へ触知覚位置を転移させることが可能な視覚提示位置と触覚提示位置の距離を調べた。
実験環境を図 2 に示す。被験者は利き腕ではない前腕中央内側に 9 個の振動モータを 2cm 間隔で格子上に配置する (図 3)。振動モータを設置した部位をカメラで撮影し、ARToolKit を用いて HMD のモ
ニタ上で仮想ボールを重畳表示する。振動モータに与える電圧は Arduino で PWM 制御する。同時に振動するモータ数は 1 個、または 2 個とする。
2.2.1

実験手順

振動モータの振動パタンは 1 個のモータのみを振動させる場合の 9 通りと 2 個のモータを選択して振動させる場合の 36 通りの合計 45 通りとなる。触覚提示位置は、振動モータ 1 個が振動している場
合はその振動モータの位置とし、2 個が振動している場合はファントムセンセーションにより 2 個の振動モータの中間の位置とする。各振動モータに与える電圧は 3V で、その際の振動数は約 200Hz となる。触覚提示に合わせて視覚刺激として半径 5mm の青い仮想ボールを提示する。仮想ボールは高さ 1cm で 1 秒間隔で跳ねており、視覚提示位置は図 3 の 1 から 9 の 9 箇所とした。視覚提示位置と触覚提示位置はランダムに決定する。
被験者は HMD を通して自分の腕を見ながら震えていると感じた振動位置にマウスポインタを合わせてマウスをクリックすることで回答し、その回答位置を触知覚位置とする。1 回ごとに触知覚位置− 159 −

ネットワーク研究部門

図 4: 視覚提示位置と触覚提示位置および触知覚位置の関係

図 5: モータ数削減による触知覚の変化と触覚提示位置の距離を測定する。振動モータは被験者が回答するまで 1 秒間隔で振動と停止を繰り返し、回答後は次にランダムに選ばれたモータが同様に 1 秒間隔で振動する。試行回数は 500 回とする。なお、被験者にはそれぞれの提示位置関係について何も伝えていない。

2.2.2

実験結果と考察

図 4 に被験者 3 名の実験結果を示す。視覚提示位置と触覚提示位置の距離が 0mm, 10mm, 20mm,
30mm, 40mm の場合の測定データを抽出し、それぞれの場合の視覚提示位置と触知覚位置の平均距離を縦軸で示している。測定結果より、常に、ユーザの触知覚位置は、触覚提示位置よりも視覚提示位
置に近く、特に視覚提示位置と触覚提示位置の距離が 20mm 以内の場合、触知覚位置はほぼ仮想ボール付近となった。

2.3

振動動モータ数の削減が触知覚に与える影響

利用する振動モータを限定しても、視覚刺激位置を触知覚位置とできるかどうかを検証するための実験を行った。実験環境は 2.2 節と同じである。

2.3.1

実験手順

2.2 節と同様に 9 個の振動モータを使って触覚を提示する場合と、利用するモータを図 3 の 4, 5, 6に限定して触覚を提示する場合の実験を行い、結果に違いがあるかないかを検証する。仮想ボールは提示場所を 45 箇所からランダムに選択する。9 個の振動モータを利用する場合は、触覚提示位置と視覚提示位置と一致するように、3 個の振動モータしか利用しない場合は、視覚提示位置と触覚提示位
置が最短となるように振動モータを選択して振動させる。回答については 2.2 節と同様の方法で回答させることとした。被験者は 20〜30 歳台の 5 名である。試行回数は 200 回ずつとした。
2.3.2

実験結果と考察

実験結果を図 5 に示す。振動モータを 9 個使用した場合と振動モータを 3 個使用した場合での視覚
提示位置または触覚提示位置と触知覚位置の距離を縦軸で示す。各被験者ともモータ 3 個の場合に、触覚提示位置よりも視覚提示位置付近を回答している傾向が見られた。また、モータ数が 9 個の場合と同程度の精度で視覚提示位置を回答している傾向が見られた。それぞれの被験者についてモータ数の違いによる有意差があるかについて t 検定を行ったところ、被験者 A は t=-4.30, p<0.05 となり有意水準 5%で有意差があったが、その他の被験者では有意差が見られなかったか 3 個の場合の方が精度が高くなっていた。したがって、視覚提示位置と触覚提示位置の距離を適切に保ちながら視覚刺激を提示する場合は、振動モータ数を削減しても触知覚精度に影響を与えないと言える。

− 160 −

ネットワーク研究部門

2.4

図 6: 前腕の触知覚精度

図 7: 手のひらの触知覚精度

図 8: 前腕の回答率

図 9: 手のひらの回答率

刺激部位の違いによる触知覚の変化

一般に、手のひらは前腕よりも刺激に対して敏感であり空間解像度が高いことが知られている。手のひらにおいても、前腕のように触知覚の位置を転移させることができるのかを検証する。

2.4.1

実験手順

まず、仮想ボールを表示しない条件の下、9 個の振動モータから 1 個をランダムに選択して振動させ、振動しているモータを被験者が正しくが認識できるかどうかを、前腕と手のひらで調べた。次に、手のひらにおいても前腕と同様に、視覚刺激の影響を受けて触知覚位置が変化するかを検証した。
仮想ボールの提示位置は図 3 の 1 から 9 とし、視覚提示位置と触覚提示位置の距離は 0mm または
20mm とする。各触覚提示位置における視覚提示位置は先の実験結果の中で誤答率が高いものを抽出して設定する。例えば、触覚提示位置が 2 の場合、視覚提示位置と触覚提示位置が一致している場合
として仮想ボールを 2 の位置に提示し、x 軸方向に 20mm ずれた場合として 1 の位置に提示し、y 軸方向にずれた場合として 5 の位置に提示する。各触覚提示位置および視覚提示位置における被験者の触知覚位置を測定する。被験者は 20〜30 歳台の 6 名である。試行回数は 200 回とする。

2.4.2

実験結果と考察

前腕と手のひらでの正答率測定の結果を図 6、7 に示す。横軸の振動モータの番号は図 3 に対応しており、縦軸は正答率を表している。前腕においては、中央部の振動モータ位置 (4, 5, 6) は正答率が60%と高く、手首側の振動モータ位置 (1, 2, 3) は正答率が 20–30%と低くなっている。全体の平均正答率は約 50%である。一方、手のひらにおいては、全体的に高い正答率を示しており、特に小指の付け根付近の 3 の位置や親指の付け根付近の 7 の位置では 70%を超える正答率となっている。全体の平均
正答率は約 60%となっており、前腕よりも高い値である。これは前腕よりも手のひらの方が空間分解− 161 −

ネットワーク研究部門

図 10: 視覚提示位置と触知覚位置 図 11: 視覚提示位置と触知覚位置 図 12: 視覚提示位置と触知覚位置の一致率 (距離:0mm)の一致率 (距離:x 軸方向に 20mm の一致率 (距離:y 軸方向に 20mm
差)
差)

能が高いことに起因すると考えられる。手のひらと前腕での平均正答率に有意差があるかを調べるた
めに片側 t 検定を行ったところ、t=-1.82, p<0.05 となり、有意水準 5%で有意差があった。また、各触覚提示位置における回答位置の割合について示したものが図 8 および図 9 である。前腕では、y 軸方
向 (1, 4, 7 の方向) に間違える傾向が見られた。一方、手のひらでは上部の指の付け根 (1–3) とそれ以外 (4–9) で誤答関係がほとんど見られないことから、指の付け根とそれ以外では振動の感じ方が大きく異なると言える。
視覚提示位置と触知覚位置の距離について、視覚提示位置と触覚提示位置が一致した場合を図 10、
視覚提示位置と触覚提示位置が x 軸方向に 20mm ずれている場合を図 11、視覚提示位置と触覚提示位
置が y 軸方向にずれている場合を図 12 に示す。視覚提示位置と触覚提示位置が一致している場合は80–100%の高い確率で触知覚位置も一致している。一方、x 軸方向または y 軸方向に 20mm の距離をおいて仮想ボールを提示した場合、40–80%の確率で視覚提示位置を触知覚していることがわかった。
触覚提示位置によって視覚提示位置と触知覚位置の一致率にばらつきがあり、また、x 軸と y 軸のどちらの方向にずれているかという視覚提示位置と触覚提示位置の位置関係によっても一致率が変化する
ことがわかった。位置関係によって一致率に有意な差が生じるかを調査するために片側 t 検定を行ったところ、触覚提示位置 1 のとき t=1.93, p<0.05、触覚提示位置 5 のとき t=2.43, p<0.05 となり有意水
準 5%で有意差があった。その他の位置では有意差は見られなかった。触覚提示位置 1, 5, 8 は視覚提示位置と触知覚位置の一致率が高く、触覚提示位置 4, 7 は視覚提示位置と触知覚位置の一致率が低い
ことから、先の実験で誤答率が高い位置ほど視覚刺激の影響を受けて触知覚している傾向があった。
したがって、視覚提示位置を触知覚させる場合は、触知覚位置が混同しやすい位置や方向に視覚刺激を提示することが効果的だと考えられる。

2.5

具体的成果

視覚刺激を積極的に触覚刺激位置とは異なる位置に提示することで、振動モータおよび触覚刺激位置と同一直線上でなくても、視覚刺激位置に触知覚させることができ、振動モータ数を削減しても視覚による触錯覚が実現できる可能性が確認された。また精度に違いはあるが、手のひらと前腕のどちらでも同様の結果を得た。これらの研究成果は、国際会議 [査読付 1]、国内シンポジウム [査読付 2]、国内研究会 [発表 1, 発表 2] にて発表し、国内シンポジウムでは優秀発表賞 [受賞 3] を受賞した。
また本研究に関連して、色盲者支援のためのウェアラブルインタフェースに関する研究を行ってきたが、本年度は 2 度表彰 [受賞 1, 受賞 2] され、招待講演 [招待 1] も行った。

− 162 −

ネットワーク研究部門

3

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 藤井 裕士, 小川 剛史: MVE 賞, 電子情報通信学会マルチメディア・仮想環境基礎研究会, 2011年 10 月.
[受賞 2] 藤井 裕士, 小川 剛史: ヒューマンコミュニケーション賞, 電子情報通信学会ヒューマンコミュ
ニケーショングループ, 2011 年 12 月.
[受賞 3] 新島 有信, 小川 剛史: 優秀発表賞, 日本バーチャルリアリティ学会サイバースペースと仮想都市研究会, 2011 年 12 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 藤井 裕士, 小川 剛史: 色盲者支援のための混同線理論に基づく認識困難領域検出, 電子情報通信学会ヒューマンコミュニケーショングループシンポジウム, 2011 年 12 月.

査読付論文[査読付 1] Arinobu Niijima and Takefumi Ogawa: Inﬂuence Analysis of Visual Stimuli on Localizationof Tactile Stimuli in Augmented Reality, Proc. of The 19th IEEE Virtual Reality Conference(VR2012), Orange County, CA, USA, pp.105–106, Mar. 2012.
[査読付 2] 新島 有信, 小川 剛史: 拡張現実感における視覚刺激と触覚刺激の提示位置の距離が触知覚位置に与える影響, VR 学研報, Vol.16, No.CS–4, CSVC2011–54, pp.11–14, 2011 年 12 月.

その他の発表論文[発表 1] 新島 有信, 小川 剛史: 拡張現実感における視覚刺激を利用した上肢への触覚提示手法に関する一考察, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.111, No.479, MVE2011–117, pp.127–132, 2012
年 3 月.
[発表 2] 新島 有信, 小川 剛史: 拡張現実感における仮想物体の動きが触知覚に与える影響に関する一考察, VR 学研報, Vol.16, No.CS–1, CSVC2011–7, pp.37–42, 2011 年 4 月.

− 163 −

ネットワーク研究部門

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1

M. Armbrust, A. Fox, R. Griffith, A. D. Joseph, R. H. Katz, A. Konwinski, G. Lee, D. A. Patterson, A. Rabkin, I. Stoica, and Matei Zaharia,“Above the Clouds: A Berkeley View of Cloud Comput- ing”, EECS Department, University of California, Berkeley, Technical Report No.
UCB/EECS-2009- 28, February 20092
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3
Google, “Google App Engine - Google Code”, http://code.google.com/intl/ja/appengine/− 164 −

ネットワーク研究部門

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 1 : WIDE

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4

Widely Integrated Distributed Environment (WIDE) Project, “WIDE Pro ject”, http://www. wide.ad.jp/−  −

ネットワーク研究部門

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A. Kivity, Y. Kamay, D. Laor, U. Lublin, and A. Liguori, “kvm: the Linux Virtual Machine Mon- itor”, Proceedings of the Ottawa Linux
Symposium 2007, pp.225–230, Ottawa, Canada, June 2007
6
B. Dragovic, K. Fraser, S. Hand, T. Harris, A. Ho, I. Pratt, A. Warfield, P. Barham, and R. Neuge- bauer, “Xen and the Art of Virtualization”, SOSP ’03 Proceedings of the nineteenth ACM symposium on Operating systems principles, New York, U.S.A., October 2003
7
Kazutaka Morita, Tomonori Fujita, and Satoshi Moriai, “Sheepdog: Distributed Storage System for QEMU”, KVM Forum 2010, Boston,
U.S.A., Au- gust 2010
8
Sage Weil and Scott A. Brandt and Ethan L. Miller and Darrell D. E. Long and Carlos Maltzahn, “Ceph: A Scalable, High-Performance
Distributed File System”, Proceedings of the 7th Conference on Operating Systems Design and Implementation (OSDI '06), November 2006
9
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10
V. Devarapalli, R. Wakikawa, A. Petrescu, and P. Thubert, “Network Mobility (NEMO) Basic Sup- port Protocol”, The Internet Society,
Request for Comments 3963, January 2005
11
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ネットワーク研究部門

 3 : NEMO    /57!'ǹȃǕ VM Ə6öƙƿǤǝǠȀȃǏƬƄNEMO ǂöƊƞǶǧǇǽǽȃǛ VM ƩƼơƤ¥!ƖǀƄǹ
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12
13

Keiichi Shima, “map646 IPv6/IPv4 Translator”, https://github.com/ keiichishima/map646
WIDE Cloud WG, “WIDE Cloud Controller”, https://wcc.wide.ad.jp/−  −

ネットワーク研究部門

2.3

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−  −

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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A10 Forum2011 IPv4 Äáuĕ/IPv6 ĊĴǙǳǢȃ, A10 ǤǝǠȀȃǏǘÇĈ, ÁǓȁǫǄǾ
ȁǘǙȁǛȃVy, 2011  9 ¼

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ネットワーク研究部門[Æņ 1] ăE āÝ, ŭŋ >M, ¿ ę : DNS ƩƍƓƿńłcėóÛƫ¥É, ²¾ǚǫǠǈǉǅĉnǓȁǪǸȃǛǚǫǠǈǉǅ, Vol. 28 (2011) , No. 4, pp.97--107, 2011  11 ¼[Æņ 2] Yanjue Xu and Yuji Sekiya : "Scheme of Resource Optimization using VM Migration forFederated Cloud", Proceedings of Asia Pacific Advanced Network, ISSN 2227-3026, pp.36--44,
New Delhi, August 2011.

488

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[úĶ 1] ŭŋ>M : a4«ǏǻǈǡƱƫ¡ƦŇƀ, ŹlcŚ$n, $nc, vol. 111, no.
375, IA2011-63, pp. 49-54, 2012  1 ¼[úĶ 2] Yuji Sekiya : Challenges for Large Distributed Inter-IaaS Cloud --WIDE Cloud --, 4th EUJapan Symposium on the New Generation Network and the Future Internet, Tokyo, January 2012.
[úĶ 3] Yuji Sekiya : Overview of the Researches in ITC, CNRS / U-TOKYO GCOE Symposium,
Paris, France, January 2012.
[úĶ 4] ŭŋ >M : ǇȁǛȃǤǝǠ¯ĵƫÐæA?Q, ǇȁǛȃǤǝǠǈǆȃǏ 2011, IP meeting
2011, tgǚǫǠǅǎǧǭǻǕ, 2011  12 ¼
[úĶ 5] Keiichi Shima, Yuji Sekiya and Katsuhiro Horiba : Network Portability Requirements andModels for Cloud Environment, draft-shima-clouds-net-portability-reqs-and-models-01, Internet
Engineering Task Force, October, 2011.

− 173 −

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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− 177 −

ネットワーク研究部門

無線ネットワークでの品質改善に関する研究
妙中 雄三

概要

1

無線 LAN は無線通信であるという特性上、広いエリアで利用される事が期待されている。また一方で、災害時やスマートフォン利用による通信需要の増加並びにコンテンツ容量の増加に伴って、高速・大容量通信が求められている。これらの相反する要求を満たすためにはアンテナや信号処理、符号方式等での基礎技術に加えて、ネットワーク技術による対策が検討されている。本研究では、このネットワーク技術における通信品質の改善並びにカバー範囲の拡大を対象とし、下記の 2 点について検討を行っている。

• 無線 LAN への端末集中時の通信効率化の検討• 無線メッシュネットワークの規模性と通信品質調査のためのフィールド実験

2

無線 LAN への端末集中時の通信効率化の検討

2.1

背景

現在、スマートフォンが爆発的に普及し、携帯電話の生成するデータ通信が急増している。スマートフォンが消費するデータ通信量は携帯電話網の容量を超える勢いで成長しており、携帯電話会社各社
により、無線 LAN へのデータ通信のオフロードが推進されている。つまり、スマートフォンは極力携
帯電話網を使わず、無線 LAN を経由してデータ通信を行う仕様となった。その結果、無線 LAN が設営されている場所では、全てのスマートフォンが通信を自動的にオフロードするため、アクセスポイ
ントに大量のアソシエーションとデータ通信が集中するという現象が発生している。
また、昨年発生した東日本大震災では、3G 回線や衛星回線を上流としたインターネット接続が避難所で供給され、共有の PC での利用に加えて、無線 LAN 接続が避難所で提供された。東日本大震災では、被災地情報や生活に必要な情報が SNS（Twitter や mixi、facebook 等）で流通し、消息確認が web
サイト（Google Person Finder 等）を通して行われ、インターネット接続が災害時に重要な役割を果たす事が実証されている。将来、大都市直下型の大地震が発生する事も予想されており、災害時のイン
ターネット接続を展開するに際して、東日本大震災時以上に大量の被災者が避難所の無線 LAN を使用する事が想定される。
上記のように日常から緊急時まで無線 LAN に端末が集中するという状況が発生している。一つの無線 LAN に端末が集中すると、共有メディアを使用している事から、各端末のメディア専有時間が短くなりそれぞれの通信帯域が減少してしまう。加えて、端末集中が進むと専有時間は端末数に比例せず、全ての端末が通信不能となってしまう。本研究では、通信不能となる端末数（収容可能端末数）を増やす手法をネットワーク技術の視点から検討する。収容可能端末数はデータ通信の形態に応じて異なり、本研究では端末としてはスマートフォンを想定し、web ブラウジングや各種モバイルアプリ
ケーションが TCP 通信を行う上での収容数の向上を対象とする。

− 178 −

ネットワーク研究部門

2.2

端末密集環境での品質低下・通信不能原因の検討

端末密集による通信品質の低下は MAC レイヤの制御に起因する問題と MAC レイヤ及び TCP 両方の制御に起因する問題があると予測している。本報告書では、それらについての予備検討の内容を紹介する。まず、１つ目の問題について説明する。無線通信は空間を経由する電波を用いた通信であるためメディアの信頼性が低く、IEEE802.11 の無線 LAN では MAC プロトコルによるフレームの再送処理で信頼性の低いメディアでのデータ通信を実現している。また、無線通信の共有メディアという特徴から、無線 LAN では CSMA/CA を用いたランダムアクセス手法を用いている。これらの仕組みに
より、通信が集中しない場合には CSMA/CA を用いたフレーム送信がフレーム衝突を避け、再送が低いメディア品質の補完を実現し、これらを組み合わせる事で良好なデータ通信を実現している。しかしながら、通信が集中すると、CSMA/CA でバックオフが頻繁に発生し、フレーム衝突で再送が起き、バックオフを繰り返す事で本来使用できる時間を浪費する結果となり、通信の増加以上の品質低下につながり、収容可能端末数が限られてしまう。
上記に加えて、2 つ目の問題が起きる。TCP では、エンド間での信頼性の高い通信を実現するために、データパケットの送信制御を行う。具体的には、データ受信者が受け取ったパケットについて確認応答（ACK）を送信者に送り、送信者は受け取った ACK に応じて順次新しいデータをパケットとして送信する。一定期間受信者からの ACK が届かない時には該当するデータパケットが損失したと扱い（タイムアウト）、送信者がデータパケットを再送する。よって、無線 LAN を使用する環境では無線区間での信頼性向上・衝突回避のためのメカニズムが動き、さらにエンド端末間でも信頼性向上のための制御が行われる。その結果、無線 LAN 区間でバックオフや再送を繰り返している間に TCPの再送が行われてしまい、冗長なパケット送信が発生し、そのパケットの送信のための無線専有時間が必要となる。さらに、複数の通信が行われている環境では無線区間の混雑によりパケット損失やタ
イムアウトが発生することで、それぞれの TCP コネクションのウインドウサイズが小さくなる。それに伴い、無線区間の混雑は解消するが、混雑しない状態になった事によって TCP コネクションすべて
でウインドウサイズが増やされる事になる。この制御により、無線区間の混雑とその解消が繰り返される事になり、無線メディアの利用効率が下がってしまう。

2.3

通信効率向上へのアプローチとまとめ

本節では前節で取り上げた品質低下の問題を解決するアプローチを検討する。まず、現状の無線 LAN
規格に則り、通信効率を最大限向上させる事で収容可能端末数を増やす手段を考える。前述の通り、
無線 LAN を経由して TCP 通信を行うと、無線 LAN でのフレーム送信制御と TCP での通信制御がそれぞれ独立に働くために通信品質が低下する。そこで、MAC プロトコルの制御状況を利用した、TCP
制御手法を検討する。そのために、無線 LAN のアクセスポイントで TCP コネクションを透過的に終端し、無線区間のエンド間での TCP 制御を取り入れる。その結果、無線送信を制御している MAC レ
イヤの状態を収集する事ができるようになり、通信量と制御状態に応じてウインドウサイズの過度な増減を抑制し、無線メディアの帯域をできる限り効率的に利用できる手法を検討する予定である。
また、メディアの利用効率が高い状態における収容端末数の増加を目指して、ユーザが体感する品
質を利用する手法も検討している。web ブラウジングでは web ページを読み込み始めてから表示されるまでの時間に対して、品質が低下したと感じるまでにある程度の許容遅延が存在する。そのため、その許容遅延より十分に短い時間で通信を行うコネクションを許容遅延よりやや短い時間程度まで制御する。それによって生じたメディアの空きを、他のコネクションでのデータ送信に利用する事で、収容端末数の増加することを想定している。今後は上記の検討内容を実証するとともに、対策手法の設計を行う。なお、上記の議論は次年度開催の研究会へ投稿中である。

− 179 −

ネットワーク研究部門

表 1: 使用機材一覧(a) レイヤ 2 メッシュ

機材名

役割

Cisco AIR-2125-K9
Cisco AIR-1262N-Q-K9
Cisco AIR-PWRIJN4Cisco WS-C3560CG-8PC-S

無線 LAN コントローラ 1 台
無線 LAN アクセスポイント 10 台
PoE アダプタ
PoE スイッチ(b) レイヤ 3 メッシュ

機材名

NTTPC コミュニケーションズ MR1200

役割

無線 LAN アクセスポイント 10 台
（カスタマイズ済み OpenWRT）

3

無線メッシュネットワークの規模性と通信品質調査のためのフィールド

3.1

背景

実験

無線 LAN を広域面展開する技術として無線メッシュネットワークが有望と考えられている。また、昨年度の東日本大震災のような大災害時において、既存の通信設備が大きな損壊を受けた場合の通信イ
ンフラの代替手段としても有用だと考えられている。しかしながら、現実に無線 LAN を面展開する
場合には、有線ネットワークを敷設する事が多く、利用者が接続するアクセス網のラスト 1 ホップのみ無線 LAN で提供されることがほとんどである。災害時においても、衛星リンクを外部接続回線として、衛星通信機器より延びたケーブルにアクセスポイントを接続し、ラスト 1 ホップを無線 LAN で提供する事が多かったと報告されている。
無線メッシュネットワークが面展開の技術として優れ、設置や管理が容易に行えると認知されているものの、前述の通りその技術を実際の運用で利用する場面はほとんど存在しない。技術としての標準化は現在も進んでいるが、実際の環境で使える無線通信技術とするためには、通信性能の限界を知り、管理運用するための技術の確立が重要である。ここでは運用や実績を重ねるための第一弾として、2012 年 3 月 5 日から 8 日にかけて開催された WIDE プロジェクトの合宿研究会において、レイヤ 2とレイヤ 3 のメッシュネットワークを研究会参加者のインターネット接続用インフラとして提供する
フィールド実験を行った結果を報告する。

3.2

使用機材

研究会ではレイヤ 2 とレイヤ 3 のメッシュネットワークのそれぞれに対して、異なる機材を利用した。
表 1 に示す通り、レイヤ 2 はシスコシステムズ社製の無線 LAN コントローラによる制御を用いたもの、レイヤ 3 は NTTPC 社製の OpenWRT（Linux）ベースでそれぞれの機器が独立して動作するものを利用した。

3.3

設定パラメータ

3.3.1

レイヤ 2 メッシュネットワーク

シスコシステムズ社製のメッシュネットワークは無線 LAN コントローラの設定を行う事で、無線LAN コントローラがすべてのアクセスポイントの設定を行う形となる。レイヤ 2 メッシュネットワー
クではバックホール側のチャネルを IEEE802.11a の 5Ghz 帯を用い、シングルバンドの場合は 36ch、
チャネルボンディングを利用する場合は 36 と 40ch を利用した。レイヤ 2 メッシュネットワークを構築− 180 −

ネットワーク研究部門維持するためのプロトコルはシスコシステムズ社独自開発の AWPP（Advanced Wireless Path Protocol）
を用いた。なお、利用者が接続する無線 LAN は IEEE802.11g の 2.4Ghz 帯を用い、コントローラによる自動設定とした。

3.3.2

レイヤ 3 メッシュネットワーク

NTTPC 社製の機材は、OpenWRT によるメッシュネットワークであり、各アクセスポイントへの設定作業が必要であった。バックホール側のチャネルは IEEE802.11n の 5Ghz 帯で 36ch を使用した。
レイヤ 3 メッシュネットワークを構築位時するためのプロトコルはオープンソースで開発されている
OLSRv2 を用いた。なお、利用者が接続する無線 LAN は IEEE802.11g の 2.4Ghz 帯を用い、アクセス
ポイント設置時に隣接アクセスポイントで同一チャネルを利用しない様に割り当てた。

3.4

トポロジ構成と推移

レイヤ 2、レイヤ 3 メッシュネットワークの実験はそれぞれ異なる時間帯に行った。図 1 はそれぞれ、
3 月 5 日 20:00 時点でのレイヤ 2 メッシュネットワークと、3 月 6 日 12:00 時点でのレイヤ 3 メッシュ
ネットワークのトポロジ情報を示す。
図 1(a) 中の赤い矢印はレイヤ 2 メッシュネットワークの出口に向かってリンクを確立しているノードの関係を示す。矢印の先が上流（インターネット側）になる。図 1(b) 中の赤い矢印は、レイヤ 3 メッシュルータの next hop 情報を示す。また灰色の矢印は、ルータの経路表 に登録されていないが、近隣ノードとして認識しているノードの関係を示す。

本運用で用いた レイヤ 2 メッシュネットワークを構成する技術では、OLSRv2 を用いた レイヤ 3
メッシュネッ トワークよりもトポロジがシンプルに構成されていた ことがわかる。これは、AWPP を用いたメッシュネットワークの運用では、各ノードは無線 LAN コントローラに向かうトンネルリンク
を作成するようにトポロジが構成されるためである。トンネルリンクの構成には CAPWAP が用いられている。利用者端末のトラフィックは一旦インターネットゲートウェイ（図中 AP-01）へトンネルされた後、最終宛先へ向けて転送される。これに対して、レイヤ 3 メッシュネットワークはそれぞれのメッシュルータが対等な立場でトポロジを構成する。それぞれのルータは、自分が管理する利用者向けサブネットの経路情報を広告する。ネットワーク内のリンク品質、最終目的アドレスまでのホップ数などから OLSRv2 の経路選択アルゴリズムに従って経路表が作成される。今回、インターネット
への経路は、デフォルト経路として AP-01 より広告された。利用者端末からのトラフィックは、メッシュネットワーク内であればインターネットゲートウェイを経由することなく、そのときの最短と思われる経路を通って転送される。

時系列の変化を比較するとレイヤ 2 メッシュネットワークの方がトポロジ変化が少なく安定しているように見える。経路の変化は利用者の通信の切断などに繋がるため、少ない方がよい事は間違いな
いが、無線の場合は周りの環境や人の動きによってリンクの品質が大きく変化するため、最適な経路探索と安定したトポロジ構成のトレードオフが重要である。

3.5

帯域計測

構築したメッシュネットワーク上で、iperf を用いた TCP 性能計測を実施した。図 2(a) はレイヤ 2 メッシュネットワーク上での結果を示したものである。レイヤ 2 メッシュネットワークでは、メッシュノー
ド単体での計測ができなかったため、2 台のクライアント端末を用いて計測している。1 台を無線 LAN
コントローラが接続しているスイッチと同じスイッチに有線にて接続し、もう 1 台を移動させながら計測した。たとえば、7 の右端の値は、2 台目のクライアント端末を AP-10 に接続して計測した場合を示している。図中の “UP” はメッシュネットワークの末端方面からインターネットゲートウェイに向かう方向に iperf を実行 (末端方面が iperf クライアント、ゲートウェイ方面が iperf サーバ) した場合
で、“DOWN” は逆方向を意味する。

− 181 −

ネットワーク研究部門(a) レイヤ 2 メッシュネットワーク(b) レイヤ 3 メッシュネットワーク

図 1: トポロジ構成− 2 −

ネットワーク研究部門(a) レイヤ 2 メッシュネットワーク(b) レイヤ 3 メッシュネットワーク

図 2: 帯域計測結果
レイヤ 2 メッシュネットワークでは、メッシュネットワークを運用したときに見られる、ホップ数の増加に伴う性能の低下も確認できる。ただし、図 2(a) の AP-9-8-5-1 の例のように、例外的に想定される性能よりも高い性能がでていることもある。これは環境的な要因ではないかと考えている。
図 2(b) にレイヤ 3 メッシュネットワークの帯域測定結果を示す。レイヤ 3 メッシュネットワークの測定では、レイヤ 2 の場合と異なりクライアントノードは利用していない。メッシュルータ自体 iperfを実行しているため、レイヤ 2 の場合と若干環境が異なる。具体的には AP-1 と他のアクセスポイン
トの間で iperf を実行している。図中の “UP” はメッシュの末端で iperf クライアントを、AP-1 で iperf
サーバを実行した場合の値、“DOWN” はに対して iperf に対してそれぞれ図からわかる通り、レイヤ
2 で用いた技術と比較して、ホップ数が増えた場合の帯域の現象度合いが急激であることがわかる。

3.6

まとめ

現在我々は無線によるインターネット延伸を実現するための運用経験を重ね、何がそれを阻害する要因となっているのかを調査している段階である。その一環として、今回我々は 2 種類の異なる無線メッ
シュネットワークを用いた会議ネットワークの運用を試みた。
どちらの技術を用いた場合でもメッシュネットワーク自体を構築することはできたが、性能や安定性の面で差が生じた。製品として販売されているレイヤ 2 メッシュネットワークはトポロジの時間変化を見る限り、レイヤ 3 メッシュネットワークよりも安定していた。帯域は 5 ホップのときに 1Mbpsと、一般的なアクセスポイントとして運用した場合と比較すると大きく落ちている。この値は、現実−  −

ネットワーク研究部門的な環境での製品レベルの性能として一定の指標となると考えられる。レイヤ 3 メッシュネットワー
クでは、ひとつのメッシュルータが収容できる利用者数の上限が小さく、20 名程度を頭に急激に安定性が落ちていく事が観測されている。これは、使用している無線チップセットの性能や、ハードウェ
ア構成に依存している部分が大きいと予想され、安価な無線ルータを構築する際の問題点のひとつと考えられる。また、ホップ数を増やしたときの帯域の減衰は、レイヤ 2 の時と比較してより急激であることもわかった。これらの問題を解決できない限り、無線メッシュネットワークが既存の有線延伸とアクセスポイントを置き換えることはできないと考えられる。

その他の発表論文[発表 1] 妙中雄三, 勝間田賀章. 無線メッシュルータ試作機のフィールド実験の報告. 電子情報通信学会 2012 総合大会, B-7-62, 岡山大学, 2012 年 3 月.
[発表 2] [2] 山崎弘太郎, 妙中雄三, 若原恭. P2P Massively Multi-player Online Role Playing Game におけるゲーム情報の悪用を防ぐ分散管理手法の提案と評価. 電子情報通信学会技術研究報告書,
IN2011-150, 宮崎シーガイア, 2012 年 3 月.

− 184 −

ネットワーク研究部門

悪意あるウェブサイトの対策に関する研究
宮本 大輔

1

概要

本研究は、近年様々な問題を引き起こす発端となっている悪意のあるウェブサイトへの対策を目的としている。とりわけ、マルウェア感染を引き起こすウェブサイト、個人情報を盗むウェブサイトについて下記に示す対策手法の研究を行った。

• 悪意を含むスクリプトの類型化の研究

エンドユーザのコンピュータをマルウェアに感染させる Drive-by-Download 攻撃が猛威を奮っている。この攻撃は悪意のあるウェブサイトを介して実行されており、この悪意の内容を解析する必要性が高まっている。しかし、これらのウェブサイトは Javascript を用いて難読化された状態で記述されることが多く、問題の対策への大きな妨げとなっている。この解析を効率的に行うため、本研究では抽象構文木を使ったプログラムの類似性を測定する研究に着目する。そして、抽象構文木に基づいて生成する Fingerprint を指標として用い、マルウェア対策のための研究用デー
タセットから抽出した Javascript コードの比較及び分類を試み、この結果を分析する。

• フィッシングサイトの再現研究

フィッシング攻撃は、偽りのウェブサイトを設置してインターネットを利用するエンドユーザに機密情報を送信させることを目的とする攻撃である。近年、フィッシング攻撃に用いられる手法は多様化し、フィッシング攻撃の対策手法にも高度化が求められている。本論文では、高度なフィッ
シングサイト検知システムの検証基盤の作成を試みる。

2

悪意を含むスクリプトの類型化の研究

2.1

背景

ウェブサイトに含まれている悪意について、その内容を解析する必要性が高まっている。本来、ウェブ
サイトは HTML 文法で記述されており、その解析は容易と思われてきた。しかし近年は Javascript に代表されるスクリプト言語によってウェブサイトを難読化する技術が普及している。悪意のあるウェ
ブサイトもこのような難読化技術を採用する傾向があり、解析は困難なものとなりつつある。
そこで我々の研究グループは、難読化された Javascript に使われた難読化手法の特定を目的とする。
難読化技術も多様であるとされているが、仮に複数のソースコードが同じ手法によって難読化されていた場合、その難読化されたソースコードは何らかの類似性を持つのではないかと考えられる。そこ
で、我々はプログラムのソースコードの類似性を発見する研究領域に着目した。この分野の先行研究
は、複数のソースコードの類似性を何らかの指標によって計測することにより、ソースコードの盗用を発見するために用いられている。

− 185 −

ネットワーク研究部門

クラスタ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

図 1: AST の例

2.2

サンプル数
5
5
4
1
2
1
1
23
23
109

類似性
(584, 1.00)(806, 1.00)(588, 1.00)(194, 0.98)(612, 1.00)(829, 1.00)(6.33, 0.15)

表 1: 研究用データセットのクラスタ分析結果

内容

本研究では Javascript コードの抽象構文木の Fingerprint を用いて解析する手法に着目する。この構造の類似性を調べることにより、難読化技術の特定、あるいはファイルに含まれる悪意の内容を調査できるかについて、実験を通じた検討を行う。
マルウェア解析ワークショップが用意する検体をデータセットとして用い、Javascript を含んでいると思わしき 252 ファイルを個別に保存した。これらのうち、78 ファイルはその内容が全く同じものであったため、残りの 174 ファイルを用いて分析を行う。まず、参考文献 [発表 2] に示す通り、プログラ
ム言語 Ruby のライブラリである johnson、nokogiri を使い Javascript コードの構文解釈を行い、図 1 に示すような中小構文木 (AST) への置換を行う。さらに、Chilowicz らが 2009 年に提案した Fingerprint
作成手法により、AST Fingerprint (ASTF) を作成する。
複数の ASTF の類似性を評価する手法について、本研究では ASTF の最も高い重みを調べる。しかし、木構造のノード数が増えた場合、全体的には一致していなくても重みが高くなる可能性がある。
反対に、少ない重みの部分木が多数一致しているような木構造の場合、全体的には一致していても重みが低くなる可能性がある。この点を考慮し、全体的な一致率についても同様に調べ、この 2 つ (重み, 一致率) の値を類似性の指標として用いることとした。
本データセットにおける 174 ファイルから得られた ASTF の一意な値を調べたところ、1826 種類の ASTF が得られた。次に、この ASTF から特徴変数を抽出し、クラスタリングによる分類を試みる。まずデータセット全体で一意な ASTF を調べ、その個数を特徴変数の数とする。ここで、任意のASTFi に対し、各ファイル毎の ASTF における ASTFi の出現回数 ni を調べる。この値に、ASTFi の重み wi を乗算した値を、特徴変数の値とする。仮に ASTFi (1 ≤ i ≤ 1826) の重み wi が 10 とすると、任意のファイルに ASTFi に該当するノードが 3 箇所発見された場合、ファイルの特徴変数の値は 30(= 10 × 3) となる。

このように値を計算し、174 行 1826 列からなる特徴ベクトルを得て、EM 法によるクラスタ分析を行った。なお、今回の実験ではクラスタ数を 10 とした。分析結果を表 1 に示す。クラスタ 10 を除き、複数のファイルが分類されているクラスタでは、そのクラスタ内におけるファイル間の類似性が高くなっている。なお、ASTF によらず直接ファイルの内容を目視し、またブラウザのレンダリングエンジンにより動的解釈した結果を観測したが、このファイル群の内容及び悪意の内容も類似していることが確認された。例えばクラスタ 5 に分類された 2 個のファイルは、符号化されたデータを getElementByID
メソッドを通じて HTML 文書から取得、この内容を解釈し、新たな JavaScript コードを出力するという内容であった。この出力結果も似通っており、内容はどちらも Drive-by-Download 攻撃を行うものであった。なお、クラスタ間については、類似性はあまり発見されなかった。ただし、クラスタ 1 とクラスタ 8、クラスタ 2 とクラスタ 9 では、それぞれ類似性が (418, 0.83) と (469,0.96) となり、似通っていた。クラスタ 1 で用いられている関数名と、クラスタ 8 で用いられている関数名にも一致する箇− 186 −

ネットワーク研究部門所がみられた。また、クラスタ 2 とクラスタ 9 では同じライブラリを用いている様子が見られた。

2.2.1

具体的成果

本研究の成果をまとめ、2011 年におけるマルウェア解析人材育成ワークショップにおいて [発表 1]、[発表 2] として投稿した。また、この内容を組み合わせたものについて、 [査読付 1] として投稿し、再
録された。

3

フィッシングサイトの再現研究

3.1

背景

近年、フィッシング攻撃に対する対策技術の重要性が高まっている。フィッシング攻撃とは、インター
ネットを利用するエンドユーザを騙すことにより、ユーザの個人情報を盗む攻撃である。フィッシング
攻撃を行う攻撃者はエンドユーザのメールアドレスを収集し、このメールアドレスに銀行などを装った偽りの電子メールを送信する。このメールは、銀行や電子商取引サイトと全く同じ外観をもつ偽のウェブサイトにエンドユーザを誘導するのが目的である。攻撃者は、騙されたエンドユーザがウェブ
サイトに入力した個人情報を盗み取り、悪用を行う。この偽のウェブサイトはフィッシングサイトと呼ぶ。
こうした問題に対し、フィッシングサイトを検知し、エンドユーザに報告するシステムの研究が行われている。しかし、フィッシングサイトは、サイトが作成されてから消滅するまでの期間が数時間程度であることが知られており、検知システムを評価するのに十分な量のフィッシングサイトを観測することは難しい。また、フィッシングサイトを作成する手口は次から次に変わることが知られている。このため、一つのフィッシングサイト検知手法が提案されたとしても、その手法の有効性が現在出現しているフィッシングサイトについてのみ有効なのか、普遍的に有効なのかを評価できない。こ
うした問題を解決するため、現存しているフィッシングサイトだけでなく、過去に出現したフィッシン
グサイトを保存し、活用する方法が考えられる。

3.2

内容

本研究ではインターネットにおけるトポロジをテストベッド上に再現する技術である模倣インターネッ
トに着目する。模倣インターネットは、インターネット規模のアプリケーションやプロトコルを検証する目的で開発されたものである。このような技術は、実際にインターネットにおいて有効性を試す
ことが理想ではあるが、インターネットは様々な組織によって独立して運用されており、検証のための操作や観測を行うことは極めて困難である。このため、テストベッド空間にインターネットを再現するというアプローチによって、アプリケーションやプロトコルの検証が進められている。この技術を活用し、本研究では、取得したフィッシングサイトを模倣インターネット上に再現するシステムを
実現する。

3.2.1

動作概念

模倣インターネットに取得したフィッシングサイトを再現するにあたり、本研究では Phishtank とフィッシング対策協議会から URL の提供を受けた。Phishtank は、フィッシングサイト検知の研究に頻繁に利用されるサービスであり、フィッシングサイトの URL を共有できるサービスである。このサ
イトを定期的に監視し、新規に登録された URL の有無を調査する。次に、この URL に示されるウェブサイトのコンテンツを、ウェブクローラを用いて取得する。ただし、フィッシングサイトに見られる悪意あるウェブサイトはコンテンツの内容が難読化されており、一般的なウェブクローラではコン
テンツをクロールできるとは限らない。そこで、広く用いられているブラウザである Microsoft 社のInternet Explorer のレンダリングエンジンを用いたブラウザを開発し、本ブラウザを操作してウェブコ
ンテンツをクロールし、プロキシサーバにおいてコンテンツを保存する方式を採用した。

− 187 −

ネットワーク研究部門

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図 3: 再現されたフィッシングサイト

図 2: 再現実験の構成図

フィッシングサイトの模倣インターネットにおける再現において、ウェブブラウザの送信する HTTP
リクエストは、フィッシングサイトが存在した AS を担当する模倣イターネット上のノードに到達するべきである。フィッシングサイトの URL スキームにおけるホスト部がドメイン名で記述されている場
合、名前解決が行われる。この名前解決を行う DNS サーバは、実際にフィッシングサイトが存在していた AS に該当する模倣インターネット上のノードの IP アドレスを応答する。このため、フィッシン
グサイトを記録する際に、IP アドレスや AS 番号についての情報も併せて記録することとした。また、フィッシングサイトのホスト部が IP アドレスである場合は、この IP アドレスが属する AS に該当する
模倣インターネット上のノードに、当該 IP アドレスをエイリアス IP として設定することで解決した。

3.2.2

フィッシングサイトの再現実験

2011 年 11 月に北陸 StarBED 技術センターにあるテストベッドである「StarBED」の PC ノードを
11 台利用し、フィッシングサイトの再現実験を行った。実験の構成図を図 2 に、手順を以下に示す。
1. 図 2 の通り、StarBED 物理ノード 10 台にフィッシングサイトを再現する模倣インターネット用のVM インスタンスを合わせて 100 台分稼働させる。
2. StarBED ノード 1 台にフィッシングサイト閲覧用の VM インスタンスを 1 台分稼働させる
3. 保存してあるフィッシングサイトのデータベースを、フィッシングサイト再現用データベースに移植する。
4. テストベッド生成ツール AnyBed1 により、日本国内において相互している相手の数の多い上位 100
AS のトポロジを作成する。
5. フィッシングサイトが発見された AS が、手順 4 で選択した 100AS に含まれている観測する。
6. データベースには存在しているが、TOP 100 には含まれない AS の番号をピックアップする。今回の実験では 5 つの AS が該当した。
7. AnyBed により、日本国内の上位 95AS と、フィッシングサイトのある 5AS の合計 100AS をリスト化し、このリストを基にトポロジを生成する。
8. 作成したトポロジに含まれている AS の個数が 100 個であるかを調べる。今回の実験では離れ小島問題もあり 99 個の AS しか発見できなかった。そこで、含まれなかった AS のリンクを持つ
1AS を加え、先ほどのフィッシングサイトが発見された 5AS と日本国内の上位 94AS によるトポロジを作成することで 100AS の環境を実現した。
1

http://sourceforge.net/projects/anybed/− 188 −

ネットワーク研究部門

9. フィッシングサイトの FQDN に対して DNS 正引きを行うと、実際のインターネットにおけるフィッ
シングサイトが発見された AS と同じ番号の AS に誘導されるよう、フィッシングサイト再現用
DNS サーバの DNS レコードを設定する。
10. 模倣インターネット用の各ノードで HTTP サーバを起動し、フィッシングサイトを再現する。
手順 4 では、日本国内に絞って AS 隣接構造を再現することとした。しかし、フィッシングサイト
はボットネット内のエンドユーザの PC に存在することが多いとされており、そうした PC はネット
ワークの中心部に位置する AS ではなく、末端の AS に属することが多い。このため、末端の AS だけ
でネットワークトポロジを作成しようとすると、その AS と AS の橋渡しを行うトランジット AS の部
分が欠けるという、いわゆる離れ小島問題が発生した。2011 年の 11 月の実験ではこの問題を手順 8の通り、接続相手の多い 100AS ではなく 94AS、フィッシングサイトが発見された 5AS、そしてその橋渡しとなる 1AS を取り入れた 100AS での実験環境とすることで解決を試みた。

2012 年 1 月に行われた実験では、このような問題の対策として、日本国内及び近隣の 469AS すべてを模倣インターネットに射影することを考えた。先行実験と同様に 11 台の PC ノードを利用し、そのうち 1 台にフィッシングサイト再現データベース、DNS サーバ、HTTP サーバを稼動し、10 台に各47 台の VM インスタンスを稼働させた。これより、離れ小島問題が解決できることを確認した。再現されたフィッシングサイトの数は、2011 年 9 月から 2012 年 11 月に観測された 58200 サイトのうち、日本国内の AS に発見された 835 サイトであった。ただし、フィッシングサイトの報告に重複もみられ、実際には 774 サイトが確認された。ウェブサイトを正しく取得できなかったものを除いては、図 3に示す通り再現できることを目視によって確認した。
なお、実際のインターネットにおけるフィシングサイト検知ツールが、模倣インターネット内においても動作するか否かの懸賞も行った。フィッシングサイト検知ツールとして著名な CANTINA を独自に実装し、模倣インターネット内で動かすことを試みたところ、10 行程度の書き換えが必要だった。
書き換えが必要なものについては、フィッシングサイトの内容ではなく、フィッシングサイトのドメイ
ン名の登録情報や、キーワードを自然言語抽出したものを検索エンジンに入力した際の検索結果、という言わば外部からの入力といったものであった。こうした内容を模倣インターネット内にデータベースとして持ち込み、プログラムにおける調査箇所をこのデータベースから応答することで解決した。

3.3

具体的成果

本研究の成果をまとめ、INRIA 東京大学シンポジウム [発表 5]、GCOE シンポジウム [発表 6] として
発表した。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Blanc Gregory, Daisuke Miyamoto, Mitsuaki Akiyama, Youki Kadobayashi: Characterizing Obfuscated JavaScript using Abstract Syntax Trees: Experimenting with Malicious Scripts, In Procedings of the 8th International Symposium on Frontiers of Information Systems and Network
Applications (FINA), March 2012.

その他の発表論文[発表 1] 宮本 大輔, ブラン グレゴリー, 秋山 満昭: 抽象構文木を用いた Javascript ファイルの分類に関する一検討, コンピュータセキュリティシンポジウム、2011 年 10 月.

− 189 −

ネットワーク研究部門[発表 2] ブラン グレゴリー, 秋山 満昭, 宮本 大輔, 門林 雄基: 難読化されたスクリプトにおける特徴的な構文構造のサブツリー・マッチングによる同定, コンピュータセキュリティシンポジウム,
2011 年 10 月.
[発表 3] 山崎 健生, 宮本 大輔, 中山 雅哉: C++用タスクマッピングライブラリの実装と異種混合環境での評価, ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム、2012 年 1 月.
[発表 4] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara: Governance-free secure domain
naming system, 電子情報通信学会総合大会, 2012 年 3 月.
[発表 5] Daisuke Miyamoto: Anti Phishing and Web Security Technologies, INRIA-U.Tokyo GCOE Symposium on Information Technologies, January 2012.
[発表 6] 宮本 大輔, 妙中 雄三: PhishCage: Reproduction of Fraudulent Websites in the Emulated Internet,
GCOE セキュアライフ・エレクトロニクス報告会 2012 年 3 月.

− 190 −

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門概要

中島 研吾

實本 英之

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能

金田 康正

横手 靖彦

スーパーコンピューターに基づく大規模数値計算に関する研究

DEOS Runtime Environment に関する研究・開発

佐藤 周行

検証付き言語処理系とサービス体系におけるセキュリティ保証の研究
Optimization Verifying Compiler,
Privilidge Design in Federation Service,
and Trust Models in Security

松野

裕

稲岡

創

システムのディペンダビリティ保証のためのツールとプロセスの構築

大規模分子動力学シミュレーションによる気液混相流の研究−計算機シミュレーションによる沸騰流の再現に向けて−

片桐 孝洋

ソフトウェア自動チューニングおよび
高性能数値計算ライブラリの研究と HPC 教育

鴨志田 良和並列アプリケーションと共存可能な
細粒度モニタリングに関する研究

田浦 健次朗

高生産・高性能並列プログラミング言語
・データ処理フレームワークの研究藤田肇

ディペンダブルな単一システムイメージ OS

黒田 久泰

シームレス高生産・高性能プログラミング環境―高効率・高可搬性ライブラリの研究開発―

林雅江

ポストペタスケールを目指した統合数値計算ライブラリの開発

伊東

大島 聡史

聰

ポストペタスケール計算機環境におけるシミュレーションソフトウェアの開発環境に関する研究

GPUを用いた高性能計算に関する研究− 191 −

スーパーコンピューティング研究部門

スーパーコンピューティング研究部門
概要
部門長 中島 研吾

1

はじめに計算科学が、理論、実験に続く「第三の科学」と呼ばれるようになって久しい。スーパーコンピュー
ティングは計算科学を支える重要な基盤であり、ペタスケール、エクサスケールコンピューティングの時代を迎えて、スーパーコンピューティング研究部門の果たすべき役割は大きい。
スーパーコンピューティング研究部門は、2012 年 3 月現在で 12 名のセンター専任教員（教授：2、准教授：2、助教：2、特任講師：2、同助教：4）、3 名の兼任教員（特任教授 1，准教授 2）を擁しており、大学院兼担教員による大学院生としては、工学系研究科電気系工学専攻，情報理工学系研究科数理情報学専攻から博士課程 3 名、修士課程 4 名の合計 7 名が在籍している。
専門分野は、計算機システムからコンパイラ、数値アルゴリズム、各種科学技術アプリケーション、
セキュリティまで、また理論的研究から実用的研究まで多岐にわたっているほか、業務部門と協力してスーパーコンピューターシステム（SR11000/J2、HA8000 クラスタシステム､SR16000/M1）の運用にあたり、利用環境の向上、利用者拡大のための広報・普及活動を実施している。成果は各分野の学会において研究論文等として発表されており、高い評価を得ている。また各学会の役員、各種会合
運営、セッションオーガナイザ等としても活発に活動している。
以下に研究、教育活動の概要を示す。

2

主な研究プロジェクト

スーパーコンピューティング研究部門として取り組んでいるプロジェクトとして以下のようなものがある：

2.1

並列・分散型組込みシステムのためのディペンダブルシングルシステムイメージ OS（JST CREST）

2006 年度から、科学技術振興機構戦略的想像研究推進事業（JST CREST） 「実用化を目指した
組込みシステム用ディペンダブル・オペレーティングシステム」研究領域（DEOS）において、ディペン
ダブルな並列分散 OS 機構・ディペンダブルシステム構築手法について研究を行っている。

2.2「シームレス高生産・高性能プログラミング環境」（文部科学省）

2008 年度から、次世代 IT 基盤構築のための研究開発「e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの研究開発」（文部科学省）の一環として、京都大学 学術情報メディアセンター、筑波大学 計算科学研究センターと共同で研究開発を進めている「シームレス高生産・高性能プログラ
ミング環境」では、研究室レベルで使用されている PC クラスタから HA8000 クラスタシステムに相当する大規模クラスタ、次世代スーパーコンピュータまでをシームレスに利用できるためのシステムソフ
トウェアの開発を行なっており、学術的な成果のみならず、HA8000 クラスタシステムの運用にあたっても有用な成果が得られている。

− 193 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.3「ポストペタスケールコンピューティングのためのヘテロジニアス環境向けアプリケー
ション開発基盤」（JST-ANR）2010 年度から、戦略的国際科学技術協力推進事業 （共同研究型） 日本（JST）－フランス（ANR）共同研究「ポストペタスケールコンピューティングのためのフレームワークとプログラミング（FP3C）」の一環として、京都大学 学術情報メディアセンター、筑波大学 計算科学研究センター、東京工業大学学術国際情報センター及びフランス側各機関との国際協力プロジェクトとして実施しており、統合数値計算ライブラリと実行時環境に関する研究から構成される。統合数値計算ライブラリに関する研究では、様々な科学技術手法の様々な処理に対応するライブラリの集合体に基づく科学
技術アプリケーション開発基盤を開発し、ポストペタスケール環境における移植性、信頼性の高い科
学技術アプリケーションの効率的な開発のためのフレームワークを提供する。実行時環境に関する研究では、マルチコア/メニーコア、GPU やそれらのクラスタ等の計算機システム向けに 1) 高性能通
信ライブラリの研究開発、2) GPU、ネットワーク、ファイルシステム、ノードを含む計算資源の故障を検知し、故障をプログラムに通知するための機構の研究開発、を実施し XMP 処理系に統合する。

2.4「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行環境（ppOpen-HPC）」（JST CREST）

2011 年度から、科学技術振興機構戦略的想像研究推進事業（JST CREST）「ポストペタスケール
高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出」研究領域において、東京大学各部局（大気海洋研究所、大学院情報学環、人工物工学研究センター）、京都大学 学術情報メディアセンター、海洋研究開発機構と協力して開発を進めている。複雑化、大規模化するスーパーコンピュータ（スパコン）上でのプログラム開発とその安定な実行は困難な課題である。本研究では、計算機の専門家
でない科学者や技術者がスパコン向けの様々なシミュレーションプログラムを容易に開発し、高速・安定に実行するための環境 ppOpen-HPC を開発する。異なるスパコンでも、自動チューニング機構
ppOpen-AT によりプログラムの修正無しに最適な性能で安定に実行可能となり、本研究の成果は、スパコンを利用して新しい科学を開拓する人材の育成にも大いに貢献する。

3

研究活動項目

3.1

計算機システムソフトウェア








3.2






3.3



耐故障アルゴリズムの比較フレームワーク
システムのディペンダビリティ保証のためのツールとプロセスの構築
MPI3.0 における耐故障仕様の検討・調査
分散ワークフロー処理系に関する研究
分散ファイルシステムに関する研究
効率的な細粒度モニタリングに関する研究

ディペンダブル OS
システムのディペンダビリティ保証のためのツールとプロセスの構築
Dependability ベンチマークツールとのツールチェーン
ディペンダブルな単一システムイメージ OS
サーバのダウンタイムを短縮する投機的 SYN パケット受信機構
DS-Bench: ディペンダビリティ計測ベンチマークのためのフレームワーク

プログラム開発環境
プログラムの性能改善のためのコンパイラ最適化の理論の研究
自動チューニング機構を有するアプリケーション開発環境 ppOpen-HPC− 194 −

スーパーコンピューティング研究部門

GPU プログラミング環境に関する研究

3.4

数値計算ライブラリ・アルゴリズム

SR110000/J2、HA8000 クラスタシステム、SR16000/M1 を主たるターゲットとし、ペタスケール・エク
サスケールシステムに向けて高性能数値計算手法・ライブラリの研究開発を実施した。PC からスー
パーコンピュータに至る広範な計算機環境において、自動的に性能チューニングが達成できるソフト
ウェア（ソフトウェア自動チューニング）に関する、理論、方式、言語、およびライブラリに関する総合的研究を実施したほか、並列プログラミングモデルに関する研究も実施した。この他、基礎的な数理
アルゴリズムに関する研究も実施した。










3.5

並列プログラミングモデルに関する研究
ソフトウェア自動チューニング研究
GPU を用いたアプリケーション高速化に関する研究
高効率・高可搬性ライブラリの研究開発
超並列高性能数値計算ライブラリ研究開発
ヘテロジニアス環境のための統合数値計算ライブラリの開発
並列多重格子法アルゴリズムに関する研究
マルチコア／メニーコアクラスタ環境に向けた大規模有限要素解析のための ILU(k) 前処理付
き反復解法の並列化
GPU を用いた疎行列ベクトル積に関する研究

大規模並列シミュレーション

並列計算機を使用した大規模シミュレーションについて、アプリケーションの研究開発とそれを使用した科学的な研究の他､並列アプリケーション開発に必要な基盤技術の研究開発を実施した。








3.6

将棋における合議への集団学習の適用
Lenard-Jones 粒子系の衝撃波管のシミュレーション
Lenard-Jones 粒子系による沸騰のシミュレーション
GPU を用いた有限要素法に関する研究
拡張階層型領域分割に基づく有限要素法の開発
並列前処理手法、領域分割手法に関する研究
大規模並列形状処理に関する研究

セキュリティ関連分野



オンライントラストの研究
Graded Trust の研究
セキュリティの対費用効果の検討

4

教育活動

人材育成の取り組みの一環として，本センターが所有するスーパーコンピュータを受講学生が活用できる新しい形態の全学的な教育プログラム（学際計算科学・工学人材育成プログラム）を，本センターが主導して実施している。工学系、理学系、情報理工学系、新領域創成科学の各研究科との緊密な協力のもと、2008 年度から学部・修士課程を中心としたカリキュラム策定のためのワーキンググループを組織している。従来スーパーコンピューティング研究部門教員が担当している下記の 3
科目については、継続して実施した：− 195 −

スーパーコンピューティング研究部門






スパコンプログラミング（工学部・工学系研究科共通科目）
並列計算プログラミング・先端計算機演習（大学院理学系研究科地球惑星科学専攻、理学系研究科大学院教育高度化プログラム）
科学技術計算Ⅰ・Ⅱ（有限要素法プログラミング）（大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻）
コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ（有限要素法プログラミング）（大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻）

基礎的な並列プログラミング教育を目的とした、国内に例を見ないユニークな取り組みとして「お試しアカウント付きスパコン利用講習会」がある。2011 年度は同講習会を 9 回実施した。

5

共同研究プロジェクトの推進

研究プロジェクトとしては、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究」、「スーパーコンピュータ若手利用者推薦」を実施した。
2010 年 4 月より、北大、東北大、東大、東工大、名古屋大、京大、阪大、九州大の大型スーパーコ
ンピュータを有する 8 大学の情報基盤センターによる学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点が正式に発足し、活動を開始した 。本共同利用・共同研究拠点は 8 機関によるネットワーク型拠点であり、東京大学情報基盤センターはその中核拠点である。
2010 年 12 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、3 月に外部委員を含む審査委員会による厳正な審査の結果、応募 41 課題のうち 39 課題が採択された。東大情報基盤センターと共同研究を行うのはこのうち 14 課題である。このうち 3 件は新規採択課題である。平成 22 年度報告会，
平成 23 年度採択課題紹介を兼ねた第 3 回シンポジウムは 2011 年 7 月 14 日（木）・15 日（金）にTHE GRAND HALL（品川）で開催された。
「スーパーコンピュータ若手利用者推薦」は、概ね４5 歳以下の若手研究者（学生を含む）を対象としており、採択された課題の計算機利用負担金（半年分）をセンターが負担する。年 2 回公募し、年間で 4 件程度の優れた研究提案を採択する。継続申請と再審査の上で、最大で 1 年間の無料利用ができる。2011 年度は、前期 4 件、後期 6 件（うち 3 件は前期よりの継続）の合わせて 10 件の課題を採択した。

6

広報・研究会活動

業務部門と協力して､広報誌「スーパーコンピューティング」を 6 回発行した。
部門の研究活動として、2010 年度は先進スーパーコンピューティング環境研究会（Advanced Supercomputing Environment, ASE）（略称：ASE 研究会）を 2 回開催した。

− 196 −

スーパーコンピューティング研究部門

εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά‫ڀݚ‬෦໳ ੒Ռཁཡड৆ؔ࿈
[ड৆ 1] ย‫޹ۅ‬༸ɿฏ੒ 23 ೥౓ɹจ෦ՊֶେਉදজɹएखՊֶऀ৆ɹड৆ɼ‫໊੷ۀ‬ʮιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯάͷ‫ڀݚ‬ʯɼ2011 ೥ 4 ݄ɽট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications on Post-Petascale Supercomputers with Automatic Tuning (AT), International Workshop on Collaborative Development of Simulation Software of Next Generation(CO-DESIGN), Beijing, China, 2011.
[ট଴ 2] ԣखɹ༃඙ɿσΟϖϯμϒϧγεςϜͷ࣮ߦ‫ڥ؀‬, ET2011 εϖγϟϧηογϣϯΦʔϓϯγεςϜσΟϖϯμϏϦςΟ͕ੈքΛม͑ΔʙมԽ͚ͭͮ͠ΔγεςϜͷαʔϏε‫ܧ‬ଓͱઆ໌੹೚ͷશ͏Λ໨ࢦͯ͠ʙ, 2011 ೥ 11 ݄.
[ট଴ 3] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Description Language to Heterogeneous Computing Environment, Fifth International Workshop on High-level Parallel Programming and Applications(HLPP 2011) (Afﬁliated to ICFP 2011, Sponsored by ACM SIGPLAN), September 2011.
[ট଴ 4] Yutaka Matsuno, D-Case Editor: A Typed Assurance Case Editor, OSADL 13th Real-Time Linux
Workshop, Czech Technical University in Prague, Czech, Oct 2011.
[ট଴ 5] Yutaka Matsuno, D-Case Editor: A Free Assurance Case Editor, OSADL session in Embedded
World, Nuremberg, Germany, March 2012.
[ট଴ 6] Yutaka Matsuno, DEOS and D-Case for Open Systems Dependability. Presented at RTES Forum,
Open Group Conference, San Francisco, USA, Jan 2012.
[ট଴ 7] γεςϜͷσΟϖϯμϏϦςΟɺ҆શੑอূͷ‫ࡏݱ‬, দ໺༟, ా‫࣏ݚޱ‬, SICE ηϛφʔ, ‫ܭ‬ଌࣗಈ੍‫ֶޚ‬ձ, ࢈૯‫ྟݚ‬ւ෭౎৺ηϯλʔ, 2011 ೥ 11 ݄.
[ট଴ 8] ࣇ‫ۄ‬༞ӻɼ‫ࢁؙ‬௚໵ɼۙ౻ਖ਼ষɼ‫ݐ‬෦म‫ݟ‬ɼመຊӳ೭ɼ‫ؠ‬Լ෢࢙.10 ೥‫ޙ‬ͷେֶ‫ػࢉܭ‬ηϯλʔͷ‫ػࢉܭ‬ɹʵʵͦͷ࢓༷ͱ՝୊ʹ͍ͭͯʵʵ, T2K γϯϙδ΢Ϝ 2011, ύωϧσΟεΧο
γϣϯ, November, 2011.
[ট଴ 9] መຊӳ೭ɺεύίϯ଱‫ނ‬ো̍̌̍ʙΤΫαεέʔϧʹΉ͚ͯɺ೔ຊԠ༻਺ཧֶձɹ 2011 ೥ɹएखͷձɹ୯ಠ‫ڀݚ‬ձ, December, 2011.
[ট଴ 10] ྛխߐ: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉΞϓϦέʔγϣϯͷ OpenMP/MPI ϋΠϒϦουฒྻԽɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮएखͷձʯ୯ಠ‫ڀݚ‬ձɼૣҴాେֶ੢ૣҴాΩϟϯύε (ཧ޻Ωϟϯύε)ɼ2011 ೥ 12 ݄ɽஶॻʗฤू[ஶॻ 1] Yasuhiko Yokote: Runtime Environment for DEOS Process and Architecture (Chapter 6 and others), in Mario Tokoro, ed.: Open Systems Dependability - Dependability Engineering for EverChanging Systems, CRC Press, 2012.

− 197 −

スーパーコンピューティング研究部門

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] தౡ‫ޗݚ‬ɼϚϧνίΞ࣌୅ͷฒྻલॲཧख๏ɼ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ڀߨॴڀݚ‬࿥ 1733ɼ1-10ɼ
2011.
[ࠪಡ෇ 2] தౡ‫ޗݚ‬ɼ౦‫ژ‬େֶʹ͓͚Δʮֶࡍ‫ࢉܭ‬Պֶɾ޻ֶਓࡐҭ੒ϓϩάϥϜʯɼϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάٕज़ͷਐలͱ‫ࢉܭ‬Պֶ΁ͷల։ɼԠ༻෺ཧୈ 80 ‫ ר‬7 ߸ɼ585-589ɼ
2011.
[ࠪಡ෇ 3] Nakajima, K., New Strategy for Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using
OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, ACM Proceedings of PPoPP/PMAM 2012, ACM
Digital Library (DOI: 10.1145/2141702.2141713), 2012.
[ࠪಡ෇ 4] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA, Implementation and Evaluation of 3D Finite Element Method Application for CUDA, 10th International
Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe,
Japan, 2012. ʢ࠾࿥ܾఆࡁΈʣ[ࠪಡ෇ 5] Masae Hayashi, Kengo Nakajima: OpenMP/MPI Hybrid Parallel ILU(k) Preconditioner
for FEM Based on Extended Hierarchical Interface Decomposition for Multicore Clusters, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science(VECPAR2012), Kobe, Japan(2012). (to appear)[ࠪಡ෇ 6] ย‫޹ۅ‬༸ɼࠤ౻խ඙ɿૄߦྻ-ϕΫτϧੵʹ͓͚ΔϒϩοΫԽ BSS ๏ͱߴεϨουฒྻ‫؀‬‫Ͱڥ‬ͷੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽɿACSɼVol.4ɼNo.3 ɼpp. 1-8ɼ2011 ೥ 5 ݄ɽ[ࠪಡ෇ 7] ࡔԼୡ࠸ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௕Ԭߒ࢘ɿྔࢠ i.i.d. ঢ়ଶͷԾઆ‫ݕ‬ఆʹؔ͢Δ਺஋తख๏ͱͦͷ‫ࠩޡ‬෼ੳɼ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽɿACSɼVol.4ɼNo.4ɼpp. 214-227ɼ2011 ೥ 10 ݄ɽ[ࠪಡ෇ 8] ҏ౻঵࢘ɼย‫޹ۅ‬༸ɼᓎҪོ༤ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼࠇా‫ٱ‬ହɼ௚໺݈ɿBiCGStab ๏ͷલॲཧ෇͖ΞϧΰϦζϜʹର͢Δվળɼ̎̌̍̎೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶ࿦จू̨̝̥̘̎̌̍̎ɼ̨̝̥̘̎̌̍̎࿦จूɼ2012 ೥ 1 ݄ɽ[ࠪಡ෇ 9] ҏ౻঵࢘ɼย‫޹ۅ‬༸ɼᓎҪོ༤ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼࠇా‫ٱ‬ହɼ௚໺݈ɿBiCGStab ๏ͷલॲཧ෇͖ΞϧΰϦζϜʹର͢Δվળɼ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽɿACSɼ2012 ೥ɽҹ࡮தɽ[ࠪಡ෇ 10] Ting Chen and Kenjiro Taura. ParaLite: supporting collective queries in database system toparallelize user-deﬁned executable. In CCGrid, 2012. (to appear)[ࠪಡ෇ 11] Nan Dun and Kenjiro Taura. An empirical performance study of chapel programing language.
In International Workshop on High-Level Parallel Programming Models and Supportive Environments. (to appear)[ࠪಡ෇ 12] Kentaro Hara and Kenjiro Taura. Half-process: A process partially sharing its address spacewith other processes. IPSJ Journal of Information Processing, 20(1):1–15, 2011.
[ࠪಡ෇ 13] Kentaro Hara and Kenjiro Taura. Parallel computational reconﬁguration based on a PGAS
model. IPSJ Journal of Information Processing, 20(1):1–14, 2011.
[ࠪಡ෇ 14] Katsuaki Ikegami and Kenjiro Taura. Design and implementation of a high productivity language with communication aggregation for parallel scientiﬁc computation. ৘ใॲཧֶձ࿦จ
ࢽϓϩάϥϛϯάʢPROʣ, 5(1):17–25, 3 2012. (to appear)− 198 −

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 15] Kenjiro Taura, Takuya Matsuzaki, Makoto Miwa, Yoshikazu Kamoshida, Daisaku Yokoyama,
Nan Dun, Takeshi Shibata, Choi Sung Jun, and Jun ʟichi Tsujii. Design and implementation of
GXP make—a workﬂow system based on make. Future Generation Computer Systems, (0):in
press, 2011.
[ࠪಡ෇ 16] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, தౡ५, and ాӜ݈࣍࿕. ΞυϨεۭؒͷେ͖͞ʹ੍‫͞ݶ‬Εͳ͍εϨουҠಈΛ࣮‫͢ݱ‬Δ PGAS ॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, 4(1):27–65, 2011.
[ࠪಡ෇ 17] தౡ५ and ాӜ݈࣍࿕. ߴޮ཰ͳ I/O ͱܰྔੑΛཱ྆ͤ͞ΔϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ϓϩάϥϛϯά (PRO), 4(1):13–26, 2011.
[ࠪಡ෇ 18] ງ಺ඒ‫ ر‬and ాӜ݈࣍࿕. ޿Ҭ෼ࢄϑΝΠϧγεςϜͷͨΊͷదԠతͳઌಡΈख๏. In
SACSIS, 2012. (to appear)[ࠪಡ෇ 19] ྛ৳໵, Ӝߊ, ࡾྠ੣, ాӜ݈࣍࿕, and ۙࢁོ. ࣗ‫ݾ‬ରઓ‫ع‬ේΛར༻ͨ͠൒‫͋ࢣڭ‬ΓֶशʹΑΔক‫ع‬ͷධՁؔ਺ͷֶश. In ୈ 16 ճήʔϜϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ, 2011.
[ࠪಡ෇ 20] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Yoshihiro Nakabo, Akira Ohata, Iterative and Simultaneous
Development of Embedded Control Software and Dependability Case, Workshop on Dependable
Systems of Systems, Sep 2011, University of York, York UK.
[ࠪಡ෇ 21] Yutaka Matsuno, Makoto Takeyama, Jin Nakazawa, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Proceedings of Inconsistency Robustness, Aug 2011, Stanford University, California USA.
[ࠪಡ෇ 22] Hajime Fujita, Yutaka Matsuno, Toshihiro Hanawa, Mitsuhisa Sato, Shinpei Kato, Yutaka
Ishikawa: ”DS-Bench Toolset: Tools for Dependability Benchmarking with Simulation and Assurance”, The 42nd Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems andNetworks (DSN 2012), Jun 2012 (to appear).
[ࠪಡ෇ 23] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Scaling relation and regime map of explosive gas-liquid ﬂow of binary Lennard-Jones particle system, Physica A, Vol. 391, pp.423–438,
Feb.2012.
[ࠪಡ෇ 24] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: ”Anytime Available Single IP Address Cluster”, The 13th
IEEE International High Assurance Systems Engineering Symposium (HASE 2011), pp. 168ʕ
173, Nov 2011 .(Short Paper))[ࠪಡ෇ 25] ‫ޙ‬౻࿨࠸ɼࢤլ३ೋɼྛխߐɼԭాହྑɼԞా༸࢘ɼΞηϯϒϦߏ଄ղੳͷͨΊͷଟ఺߆ଋલॲཧ෇͖ฒྻ൓෮ղ๏ɼ೔ຊ‫ػ‬ցֶձ࿦จू (A ฤ) (‫ࡌܝ‬༧ఆ).

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] cpulock: a small utility to exclusively assign cpus to processes. http://code.google.com/p/cpulock/.
[ެ։ 2] GXP grid & cluster shell. http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[ެ։ 3] MassiveThreads:
a lightweight thread
http://code.google.com/p/massivethreads/.

libraryforhighproductivity

languages.

[ެ։ 4] ParaTrac: Make your analysis of data-intensive applications easier and more effective.
http://code.google.com/p/paratrac/.

− 199 −

スーパーコンピューティング研究部門[ެ։ 5] SSHFS-MUX: Have fun with
http://code.google.com/p/sshfsmux/.

your

data

and

let

sshfs-mux/gmountrock!

[ެ։ 6] textshot: a very simple csv-like format and its converter to slog2 format for event visualization
using jumpshot-4. http://code.google.com/p/textshot/.

ಛ‫ڐ‬ਃ੥ʗऔಘ[ಛ‫ ڐ‬1] ԣख ༃඙ɺॴ ᚸཧ༤ɺࢁຊ मҰ࿠ɺদ໺ ༟: σΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔɺσΟϖϯμϏ
ϦςΟҡ࣋γεςϜɺσΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔͷ੍‫ํޚ‬๏ɺ੍‫ޚ‬ϓϩάϥϜ͓ΑͼͦΕΛ‫ه‬࿥ͨ͠ίϯϐϡʔλಡΈऔΓՄೳͳ‫ه‬࿥ഔମ, ಛ‫ ئ‬2011-177322, ࠃࡍग़‫ئ‬Ҡߦ, 2011 ೥
08 ݄ 12 ೔.
[ಛ‫ ڐ‬2] ԣख ༃඙ɺॴ ᚸཧ༤ɺࢁຊ मҰ࿠ɺদ໺ ༟: σΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔɺσΟϖϯμϏ
ϦςΟҡ࣋γεςϜɺσΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔͷ੍‫ํޚ‬๏ɺ੍‫ޚ‬ϓϩάϥϜ͓ΑͼͦΕΛ‫ه‬࿥ͨ͠ίϯϐϡʔλಡΈऔΓՄೳͳ‫ه‬࿥ഔମ, PCT-JP2011-076219, 34 ৚ิਖ਼த, 2011 ೥
11 ݄ 14 ೔.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] தౡ‫ޗݚ‬ɼࠤ౻ਖ਼थɼ‫ݹ‬ଜ޹ࢤɼԞా༸࢘ɼ‫ؠ‬Լ෢࢙ɼࡕ‫ ޱ‬ल ʮࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬Λ༗͢ΔΞϓϦέʔγϣϯ։ൃɾ࣮ߦ‫ ڥ؀‬ppOpen-HPCʯɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂʢHPC-130-44ʣɼ
2011.
[ൃද 2] Nakajima, K., Hayashi, M., Ohshima, S.: Infrastructure for Application Development on Heterogeneous Parallel Computers, 7th International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM 2011): Creating the Next Generation of High Performance Numerical Computing Capabilities Part-III of IV, Vancouver, Canada, 2011.
[ൃද 3] தౡ‫ޗݚ‬ɼྛխߐɼେౡ૱࢙ɼ֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬ϋΠϒϦουฒྻϓϩάϥϛ
ϯάϞσϧ޲͚લॲཧख๏ɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣɼ2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰࣛࣇౡʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓ
ʢSWoPP ࣛࣇౡ 2011ʣɼ2011.
[ൃද 4] Nakajima, K.: ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications on Post-Petascale Supercomputers with Automatic Tuning (AT),
ATRG (Automatic Tuning Research Group) Open Academic Session, Tokyo, Japan, 2012.
[ൃද 5] Nakajima, K.: Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, 15th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientiﬁc Computing (PP12):
Parallel Programming Models, Algorithms and Frameworks for Scalable Manycore Systems PartIII of IV, Savannah, Georgia, USA, 2012.
[ൃද 6] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛ SMP ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔ (HITACHI SR16000 Ϟσϧ M1) ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-133),
3 ݄ 19 ೔ൃߦ, ༗അϏϡʔϗςϧ͏ΒΒ, 3 ݄ 26-27 ೔, 2012 ೥.
[ൃද 7] Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima, Kengo Nakajima, Yoshikazu Kamoshida,
Hideyuki Jitsumoto: Development of ppOpen-AT –An Auto-tuning Description Language for
ppOpen-HPC–, 2nd AICS International ɹ Symposium-Computer and Computational Sciences for
Exascale Computing, March 2012. (A Poster)− 200 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 8] Takao Sakurai, Takahiro Katagiri, Ken Naono, Kengo Nakajima, Satoshi Ohshima, Shoji Itoh,
Hisayasu Kuroda, Mitsuyoshi Igai: Evaluation of Numerical Policy Function on Generalized AutoTuning Interface OpenATLib, SIAM Conference on Parallel Processing (PP12), MS6:Towards
Smart Auto-tuning for HPC–The State-of-the-art of Auto-tuning Technologies and Future Directions - Part I of III, Hyatt Regency Savannah(Savannah, Geogia), Feb. 15-17, 2012.
[ൃද 9] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementationof FEM application on GPU, SIAM Conference on Parallel Processing (PP12), MS47 Parallel
Programming Models, Algorithms and Frameworks for Scalable Manycore Systems - Part IV ofIV, Hyatt Regency Savannah(Savannah, Geogia), Feb. 15-17, 2012.
[ൃද 10] େౡ૱࢙ɼመຊӳ೭ɼ‫ྑాࢤי‬࿨ɼย‫޹ۅ‬༸ɼాӜ݈࣍࿕ɼதౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛ SMP ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔ (HITACHI SR16000 Ϟσϧ M1) ͷߏ੒ͱੑೳ, HPCS2012, ໊‫ݹ‬԰େֶ ๛ాߨಊ γϯϙδΦϯϗʔϧ, 1 ݄ 24-26 ೔, 2012 ೥. ʢϙελʔൃදʣ[ൃද 11] ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, ࠇా‫ٱ‬ହ, தౡ‫ޗݚ‬, ழ֋ޫ঵, େౡ૱࢙, ҏ౻঵࢘: ࣗಈνϡʔχϯάΠϯλʔϑΣʔε OpenATLib ʹ͓͚Δࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳͷධՁ, 2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰࣛࣇౡʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ࣛࣇౡ 2011ʣ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ),
SWoPP2011, 7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 12] ྛխߐ, େౡ૱࢙, தౡ‫ޗݚ‬: ϔςϩ‫ڥ؀‬Λ໨ࢦ֦ͨ͠ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂ๏ʹ‫࣍ߴͮ͘ج‬ϑΟϧΠϯલॲཧख๏ͷߴ଎Խ, 2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰࣛࣇౡʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ࣛࣇౡ 2011ʣ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ), SWoPP2011, 7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 13] େౡ૱࢙, ྛխߐ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ࡾ࣍‫ݩ‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ΞϓϦέʔγϣϯʹ͓͚Δߦྻੜ
੒ॲཧͷ CUDA ޲͚࣮૷, 2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰࣛࣇౡʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ࣛࣇౡ 2011ʣ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ), SWoPP2011, 7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 14] ྛ խߐɼதౡ‫ޗݚ‬: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ɼ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձɼୈ 16 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύεɼ 2011 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 15] ྛ խߐ, ɹதౡ‫ޗݚ‬:֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ෼ׂʹΑΔ ILU(k) લॲཧ෇͖൓෮ղ๏ͷ MPI/OpenMP ϋΠϒϦουฒྻԽɼ
ʮe-αΠΤϯε࣮‫ݱ‬ͷͨΊͷγεςϜ౷߹ɾ࿈‫ܞ‬ιϑτ΢ΣΞͷߴ౓ར༻
ଅਐʯWinter School ୈҰճएखঁੑ‫͚޲ऀڀݚ‬ฒྻίϯϐϡʔλˍετϨʔδར༻ൃදձɼ
ཧԽֶ‫ࢉܭॴڀݚ‬Պֶ‫ߏػڀݚ‬ɼ2012 ೥ 2 ݄ɽ[ൃද 16] ླ໦ ༸ฏ, ࡾྠ ੣, ۚా ߁ਖ਼: ߹ٞͷͨΊͷଟ༷ͳক‫ع‬ϓϨΠϠͷूஂֶश, ୈ 16 ճήʔϜϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ, pp. 17-24, 2011.
[ൃද 17] അ ཕ, ࠤ౻पߦ: An Annotated Type System for Inlining, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ
PRO-84, 2011.
[ൃද 18] Sato, Hiroyuki: Trust Engineering in Distributed ICT Environments, 2-30, Proceedings of International Symposium of Secure-Life Electronics – Advanced Electronics and Information Systems
for Quality Life and Society, 2-30, 2012.

− 201 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 19] ௽஦࢙, ࠤ౻पߦ: ґଘ৚݅άϥϑͷղੳʹΑΔ੍‫ޚ‬ϑϩʔ༧ଌͷ‫ີݫ‬Խ, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ PRO-87, 2012.
[ൃද 20] Tran Quang, ࠤ౻पߦ: MapReduce ʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔͷख๏ͷఏҊ, 2D1-5E, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS 2012), 2012.
[ൃද 21] Takahiro KatagiriɼMasahiko SatoɿAn Auto-tuning Method for Run-time Data Transformationfor Sparse Matrix-Vector Multiplicationɼ2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰࣛࣇౡʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ࣛࣇౡ 2011ʣɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ HPC-130ɼ2011 ೥ 7 ݄ɽ[ൃද 22] Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Language of Numerical Libraries in Heterogeneous
Computing Era , SIAM ICIAM 2011-7th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, MS335, Creating the Next Generation of High Performance Numerical Computing Capabilities - Part I of IV (Organizer: Michael A. Heroux, Sandia National Laboratories, USA, Kengo
Nakajima, University of Tokyo, Japan, Serge G. Petiton, CNRS/LIFL and INRIA, France), July2011.
[ൃද 23] ย‫޹ۅ‬༸ɿࣗಈνϡʔχϯά‫ه‬ड़ઐ༻‫ ޠݴ‬ppOpenAT/Static ͷ։ൃɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2011೥౓೥ձɼਖ਼ձһओ࠵ OS ʗࣗಈνϡʔχϯάɼ༧ߘूɼpp.187-188ɺ2011 ೥ 9 ݄ɽ
[ൃද 24] ย‫޹ۅ‬༸ɿ࣮ߦ࣌ʹσʔλߏ଄ม‫׵‬Λߦ͏ૄߦྻϕΫτϧੵͷࣗಈνϡʔχϯάํࣜɼେ‫ن‬໛‫ࢉܭ‬ίϩΩ΢Ϝɼ2011 ೥ 9 ݄ɽ
[ൃද 25] ย‫޹ۅ‬༸ɿૄߦྻ൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦʹ͓͚Δ࣮ߦ࣌ࣗಈνϡʔχϯάͷ௅ઓɹʵૄߦྻ
σʔλߏ଄ม‫׵‬Λྫʹͯ͠ʵɼୈ 4 ճେ‫ن‬໛‫ࢉܭ‬ϫʔΫγϣοϓ ʙ ϚϧνϓϥοτϑΥʔϜͷେ‫ن‬໛਺஋γϛϡϨʔγϣϯΛࢧԉ͢ΔϑϨʔϜϫʔΫͷߏங ʙɼ2011 ೥ 9 ݄ɽ
[ൃද 26] ย‫޹ۅ‬༸ɿppOpen-ATɿϙετϖλεέʔϧ࣌୅ͷ਺஋γϛϡϨʔγϣϯ‫ج‬൫ιϑτ΢ΣΞ
ppOpen-HPC ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ɼ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ूڀݚॴڀݚ‬ձʮՊֶٕज़
‫͚͓ʹࢉܭ‬Δཧ࿦ͱԠ༻ͷ৽ల։ʯɼ2011 ೥ 10 ݄ɽ[ൃද 27] ย‫޹ۅ‬༸ɼඌ࡚ࠀ‫ٱ‬ɼԮా෢࢙ɼେੴਐҰɿߴਫ਼౓ߦྻʖߦྻੵΞϧΰϦζϜͷεϨουฒྻԽͱ ABCLibScript ΁ͷ‫ػ‬ೳ࣮૷ɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ HPC-133 ɼ2012 ೥ 3 ݄ɽ[ൃද 28] Takahiro Katagiri: Xabclib and OpenATLib Ver.1.0: A Fully Auto-tuned Sparse Iterative Library
and Its Auto-tuning Interfaces, International Workshop on Peta-Scale Computing Pro-gramming
Environment, Languages and Tools (WPSE 2012), February 2012.
[ൃද 29] ย‫޹ۅ‬༸ɿΞϓϦέʔγϣϯͰಇ͘খਓΛ‫͚ͭݟ‬ΒΕΔ͔ʁ ʙ਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦʹΑΔந
৅Խͷ௅ઓʙɼୈ 74 ճ৘ใॲཧֶձશࠃେձɼηογϣϯʮΤΫαεέʔϧίϯϐϡʔςΟϯά΁޲͚ͨιϑτ΢ΣΞٕज़։ൃϩʔυϚοϓʯɼ2012 ೥ 3 ݄ɽ[ൃද 30] ย‫޹ۅ‬༸ɿppOpen-ATɿϙετϖλεέʔϧ࣌୅ͷ਺஋γϛϡϨʔγϣϯ‫ج‬൫ιϑτ΢ΣΞ
ppOpen-HPC ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ɼ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ूڀݚॴڀݚ‬ձʮՊֶٕज़
‫͚͓ʹࢉܭ‬Δཧ࿦ͱԠ༻ͷ৽ల։ʯɼ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ڀߨॴڀݚ‬࿥ɼ2012 ೥ɼҹ࡮தɽ[ൃද 31] Ting Chen and Kenjiro Taura. Supporting Collective Queries in Database System for Dataintensive Workﬂow Applications. In Summerer Workshop on Parallel Processing, 7 2011.
[ൃද 32] Kenjiro Taura. MassiveThreads: a thread library for massively parallel machines. In Workshop on
Trends in High Performance Distributed Computing.

− 202 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 33] Ճล༑໵ and ాӜ݈࣍࿕. PARP: ϓϩϑΝΠϧൺֱʹ‫ͮ͘ج‬ฒྻΞϓϦέʔγϣϯͷੑೳղ
ੳ. In ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔαϚʔϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2011ʣ, 2011.
[ൃද 34] Տ໺ӯ and ాӜ݈࣍࿕. ॏ৺ϘϩϊΠ෼ׂΛ༻͍ͨฒྻཻࢠ๏ͷͨΊͷಈతෛՙ෼ࢄ๏. Inฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔαϚʔϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2011ʣ, 2011.
[ൃද 35] ळࢁໜथ, தౡ५, and ాӜ݈࣍࿕. େҬΞυϨεۭؒʹ‫౓ཻࡉͮ͘ج‬ϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬.
In ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔαϚʔϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2011ʣ, 2011.
[ൃද 36] ஑্ࠀ໌ and ాӜ݈࣍࿕. ฒྻՊֶٕज़‫ʹࢉܭ‬ରͯࣗ͠ಈతͳ௨৴ͷू໿Λߦ͏ߴ͍ੜ࢈ੑΛ࣋ͭ‫ޠݴ‬ͷઃ‫૷࣮ͱܭ‬. In ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔαϚʔϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2011ʣ,2011.
[ൃද 37] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢ (1). εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 1 ݄ 2011.
[ൃද 38] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢ (2) ฒྻੑͷ‫ه‬ड़. εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 5 ݄ 2011.
[ൃද 39] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢ (3) ήʔϜ໦୳ࡧ. εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 7 ݄ 2011.
[ൃද 40] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢ (4) ήʔϜ໦୳ࡧͷฒྻԽ. εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 9 ݄ 2011.
[ൃද 41] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢ (5) ෼ࢠಈྗֶγϛϡϨʔγϣϯ. εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 11 ݄ 2011.
[ൃද 42] ງ಺ඒ‫ ر‬and ాӜ݈࣍࿕. Mogami: ߴ஗Ԇ‫޿͍͓ͯʹڥ؀‬ଳҬΛୡ੒͢Δ෼ࢄϑΝΠϧγε
ςϜ. In ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔαϚʔϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2011ʣ, 2011.
[ൃද 43] ‫ྑాࢤי‬࿨, ాӜ݈࣍࿕: ࡉཻ౓ϞχλϦϯάͱτϨʔεϩάΛ࢖༻ͨ͠ฒྻΞϓϦέʔγϣϯͷ஗Ԇ‫ݪ‬Ҽͷಛఆ, ৴ֶٕใ, vol. 111, no. 163, CPSY2011-23, pp. 85-88, ࣛࣇౡ, 2011 ೥ 7
݄.
[ൃද 44] Makoto Takeyama, Kenji Taguchi, Yutaka Matsuno, Mechanizing Assurance Cases, Presented in
System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Sep 2011[ൃද 45] Luke Emmet, Yutaka Matsuno, Assurance Case Repository Whitepaper (Draft), Presented in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Sep 2011[ൃද 46] Yutaka Matsuno, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, presented in RTES Forum,
Open Group Conference, San Diego, USA, Jan 2012.
[ൃද 47] ҴԬɹ૑, ҏ౻ɹ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔিܸ೾؅ͷγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊ෺ཧֶձ̎̌̍̍೥ळ‫ق‬େձ, ෋ࢁେֶ‫ޒ‬෱Ωϟϯύε, 2011 ೥ 9 ݄.
[ൃද 48] ҏ౻ɹ৳ହ, ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་: രൃ‫ݱ‬৅ͷඇฏߧ෼ࢠಈྗֶγϛϡϨʔγϣϯ, ୈ̎ճ‫ࢉܭ‬౷‫ܭ‬෺ཧֶ‫ڀݚ‬ձ, ۚ୔େֶ֯ؒΩϟϯύε, 2011 ೥ 9 ݄.
[ൃද 49] Hajime Inaoka and Nobuyasu Ito: Scaling relation of Lennard-Jones shock tube, 21th ACP Workshop, The University of Tokyo, Tokyo, Japan, Apr.2010.

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 50] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Molecular dynamics simulation of gas-liquid
ﬂow of a binary Lennard-Jones particle system, International Symposium on Complex Systems
2011 – Perspectives on the Legacy of Torahiko Terada –, Koshiba Hall, The University of Tokyo,
Tokyo, Japan, Dec. 2011.
[ൃද 51] ҴԬɹ૑, ҏ౻ɹ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔ෸ಅͷγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊ෺ཧֶձୈ̒̓ճ೥࣍େձ, ؔ੢ֶӃେֶ੢‫্ٶ‬ϲ‫ݪ‬Ωϟϯύε, 2012 ೥ 3 ݄.
[ൃද 52] ௕௩Ү, େౡ૱࢙, ฏᖒকҰ, ۙ౻ਖ਼ষ, ຊଟ߂थ: ෳ਺ GPU ޲͚ͷ CUDA ίʔυΛੜ੒͢Δ
OpenMP ॲཧ‫ܥ‬ͷఏҊ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-133), 3 ݄ 19 ೔ൃߦ, ༗അϏϡʔϗςϧ͏ΒΒ, 3 ݄ 26-27 ೔, 2012 ೥.
[ൃද 53] େౡ૱࢙: SC11 ใࠂ, Φʔϓϯ CAE γϯϙδ΢Ϝ 2011, ࠃཱΦϦϯϐοΫ‫ه‬೦੨গ೥૯߹ηϯλʔ, 12 ݄ 1-2 ೔, 2011 ೥. ʢ୹࣌ؒ‫ޱ‬಄ൃදͷΈʣ[ൃද 54] େౡ૱࢙: ະ౿Ϣʔε͔ΒҭͬͨλϨϯτͨͪʲPART 1 ɹए͍ະ౿ΫϦΤʔλ͔Βͷϝοηʔδʳ
ɿ13. ൃ۷͠ɼҭ੒͠ɼͭͳ͙৔ॴ, ৘ใॲཧֶձձࢽ Vol.52 No.12 12 ݄ p.1496, 2011೥. ʢֶձࢽ΁ͷ‫ߘد‬ʣ[ൃද 55] େౡ૱࢙: Implementation of 3D FEM program on GPU, ୈ 10 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 10 ݄ 13 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 56] େౡ૱࢙: ࠷৽ͷฒྻ‫ࣄࢉܭ‬৘ͱ CAE, Φʔϓϯ CAE ϫʔΫγϣοϓ 2011, ౦‫ژ‬େֶ, 6 ݄
26 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 57] େౡ૱࢙: ෋࢜௨ PRIMEHPC FX10 νϡʔχϯά࿈ࡌߨ࠲ɹ 1. ϋʔυ΢ΣΞ֓ཁ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.14 No.2, 3 ݄, 2012 ೥.
[ൃද 58] େౡ૱࢙: HITACHI SR16000/M1 νϡʔχϯάߨ࠲ 1. ϋʔυ΢ΣΞ֓ཁ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.14 No.1, pp.21-24, 1 ݄, 2012 ೥.
[ൃද 59] ‫ྑాࢤי‬࿨: γεςϜιϑτͱࣗಈνϡʔχϯά, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2011 ೥ձ, ‫౎ژ‬, 2011
೥ 9 ݄.
[ൃද 60] Yoshikazu Kamoshida: Jitter Quantiﬁcation on a Supercomputer in Operation, 11th Advanced
Supercomputing Environment (ASE) Seminar, Tokyo, Mar 2012.
[ൃද 61] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Yoshihiro Nakabo, Akira Ohata, Assuring Dependability of Consumer Devices: Automobiles, Consumer Robots, Smart Houses, Avionics, etc., OMG White Paper,
System Assurance Task Force, OMG, Sep 2011.
[ൃද 62] መຊӳ೭ɺ‫ݐ‬෦म‫ݟ‬ɺࠤ౻ਔɺੴ઒༟. ޿Ҭ෼ࢄ‫ڥ؀‬Λఏ‫͢ڙ‬Δ HPCI γεςϜιϑτ΢ΣΞ
‫ج‬൫ͷઃ‫֓ܭ‬ཁͱ‫ڞ‬༗ετϨʔδߏங, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά,2011-HPC-130,67,pp1-6, July 2011.
[ൃද 63] ୌᖒਅҰ࿕ɺ౩ேխ੖ɺӉ໺ಞ໵ɺখྛହࡾɺመຊӳ೭ɺদԬ૱ɺੴ઒༟. ޿Ҭ෼ࢄ‫ڥ؀‬Λఏ‫͢ڙ‬Δ HPCI ઌ୺ιϑτ΢ΣΞӡ༻‫ج‬൫ͷઃ‫ܭ‬, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά,2011-HPC-130,68,pp1-7, July 2011.
[ൃද 64] መຊӳ೭ɺVM Λߟྀͨ͠δϣϒεέδϡʔϦϯάγεςϜͷ։ൃɺΞΧσϛοΫΫϥ΢υ
γϯϙδ΢Ϝ 2011 ˏ๺ւಓେֶɺ‫ޱ‬಄ൃදɺAugust 2011.

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 65] ߾ ါथ, ౻ా ഹ, ੴ઒ ༟: ʮϋΠόωʔτதͷԾ૝Ϛγϯʹର͢ΔಁաతΞΫηε‫ߏػ‬ʯ, ॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ (OS-118 SWoPP 2011), ul 2011.
[ൃද 66] ౻‫ ݪ‬༞ೋ, ౻ా ഹ, ੴ઒ ༟: ʮ଱‫ނ‬ো෼ࢄϩοΫ‫ߏػ‬ͷઃ‫ূݕͱܭ‬ʯ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ
(OS-118 SWoPP 2011), Jul 2011.
[ൃද 67] Satoshi Ito, Kazuya Goto, Kenji Ono: Automatically optimized core mapping for subdomains ofparallel ﬁnite element method on multicore parallel environments, Parallel CFD 2011, Barcelona,
May 2011.
[ൃද 68] ҏ౦ᡏ: Ϧίʔμʔ಄෦؅ͷ਺஋ྲྀମγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊྲྀମྗֶք, ୈ 25 ճ਺஋ྲྀମ
ྗֶγϯϙδ΢Ϝ, େࡕ, 2011 ೥ 12 ݄.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] தౡ‫ޗݚ‬: ʮ࣮༻ΞϓϦͷՃ଎ͷͨΊʹԿ͕ඞཁ͔ɿPC ΫϥελίϯιʔγΞϜʹԿ͕Ͱ͖Δ͔ʯɼୈ 11 ճ PC Ϋϥελγϯϙδ΢Ϝɼ2011.
[ಛ‫ ه‬2] தౡ‫ޗݚ‬: General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics).
[ಛ‫ ه‬3] தౡ‫ޗݚ‬: Associate Editorɼ SIAM Journal for Scientiﬁc Computing.
[ಛ‫ ه‬4] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Program Committee, The Eighteenth International Parallel and Distributed
Processing Symposium (IPDPS11), 2011.
[ಛ‫ ه‬5] தౡ‫ޗݚ‬: ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձୈ 16 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ ࣮ߦҕһ, 2011.
[ಛ‫ ه‬6] தౡ‫ޗݚ‬: Vice-Chair, Local Organizing Committee, International Conference on Computational
Science (ICCS 2011), 2011.
[ಛ‫ ه‬7] தౡ‫ޗݚ‬: Co-chair, Program Committee, First International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES), 2011.
[ಛ‫ ه‬8] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC ʟ11), 2011.
[ಛ‫ ه‬9] தౡ‫ޗݚ‬: Co-organizer of Mini-Symposium, 2011International Council for Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2011), ʠ Creating the next generation of high performance numericalcomputing capabilities ʡ, 2011.
[ಛ‫ ه‬10] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Program Committee, the 14th IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE 2011), 2011.
[ಛ‫ ه‬11] தౡ‫ޗݚ‬: Vice-Chair, Euro-Par 2011, Topic 15: High Performance and Scientiﬁc Applications,2011.
[ಛ‫ ه‬12] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Technical Papers Committee, 2011 IEEE International conference on highperformance computing, networking, storage, and analysis (SC11)ɼ2011.
[ಛ‫ ه‬13] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Program Committee, The 18th International Conference on High Performance Computing (HiPC), 2011.

− 205 −

スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬14] தౡ‫ޗݚ‬: Co-organizer of Mini-Symposium, SIAM 15th Conference on Parallel Processing for
Scientiﬁc Computing (PP10)ɼʡParallel Programming Models, Algorithms and Frameworks for
Scalable Manycore Systems Part I-IV ʡ, 2012.
[ಛ‫ ه‬15] தౡ‫ޗݚ‬: Member of International Scientiﬁc Committee, 10th World Congress of Computational
Mechanics (WCCM 2012) , 2012.
[ಛ‫ ه‬16] தౡ‫ޗݚ‬: Secretary General, Organizing Committee, 10th International Meeting on HighPerformance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), 2012.
[ಛ‫ ه‬17] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Program Committee, 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), 2012.
[ಛ‫ ه‬18] தౡ‫ޗݚ‬: Member of Program Committee, The Nineteenth International Parallel and Distributed
Processing Symposium (IPDPS12), 2012.
[ಛ‫ ه‬19] தౡ‫ޗݚ‬: Vice-Chair, Euro-Par 2012, Topic 15: High Performance and Scientiﬁc Applications,2012.
[ಛ‫ ه‬20] தౡ‫ޗݚ‬: ֶࡍ‫ࢉܭ‬Պֶɾ޻ֶਓࡐҭ੒ϓϩάϥϜɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/.
[ಛ‫ ه‬21] தౡ‫ޗݚ‬: ฒྻ‫ࢉܭ‬ϓϩάϥϛϯάɼઌ୺‫ػࢉܭ‬ԋशɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃཧֶ‫ڀݚܥ‬Պ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/11e/.
[ಛ‫ ه‬22] தౡ‫ޗݚ‬: Պֶٕज़‫ ࢉܭ‬IɾIIɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬Պ਺ཧ৘ใֶઐ߈ɼ
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/11s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/11w/.
[ಛ‫ ه‬23] தౡ‫ޗݚ‬: ίϯϐϡʔλՊֶಛผߨٛ IɾIIɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬ՊίϯϐϡʔλՊֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/11s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/11w/.
[ಛ‫ ه‬24] தౡ‫ޗݚ‬, ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, ‫ྑాࢤי‬࿨, ҏ౦ᡏ, ྛխߐ: ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձɿ2011 ೥ 6 ݄ 8 ೔ʙ9 ೔ɺ2011 ೥ 9 ݄ 6 ೔ʙ7 ೔ɺ2011 ೥ 12 ݄ 21 ೔ʙ22
೔ɺ2012 ೥ 2 ݄ 21 ೔ʙ22 ೔ɼ2012 ೥ 3 ݄ 21 ೔ʙ22 ೔ ͷ 5 ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬25] ย‫޹ۅ‬༸: εʔύʔίϯϐϡʔλएखར༻ऀਪન੍౓ 2011 ೥౓ʢલ‫ظ‬ʣ̑݅ʢ৽‫݅̑ن‬ɼ‫ܧ‬ଓ̌݅ʣɼ2011 ೥౓ʢ‫ظޙ‬ʣ̒݅ʢ৽‫݅̏ن‬ɼ‫ܧ‬ଓ̏݅ʣɽ[ಛ‫ ه‬26] ย‫޹ۅ‬༸: ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά෦໳ओ࠵ɼ Advanced
Supercom-puting Environment (ASE) ‫ڀݚ‬ձ: ୈ 10 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2011 ೥ 10 ݄ 13 ೔ʢ໦ʣʣɺ
ୈ 11 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2012 ೥ 3 ݄ 16 ೔ʢۚʣʣɺͷ 2 ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬27] ย‫޹ۅ‬༸: ϛχγϯϙδ΢ϜɾΦʔΨφΠβʔɼSIAM Conference on Parallel Processing (PP12),
Towards Smart Auto-tuning for HPC–The State-of-the-art of Auto-tuning Technologies and Future
Directions, Savannah, GA, USA, February 2012.
[ಛ‫ ه‬28] দ໺༟: DS-Bench/TEST ENV/D-Case ౷߹σϞɺD-RE σϞɺD-Case σϞɺET2011ɺԣ඿ɺ
2011 ೥ 11 ݄.
[ಛ‫ ه‬29] দ໺༟: มԽ͠ଓ͚ΔγεςϜͷσΟϖϯμϏϦςΟ߹ҙ‫ܗ‬੒ͱπʔϧ, ET2011 εϖγϟϧ
ηογϣϯ C-7-2, ET2011, ԣ඿, 2011 ೥ 11 ݄.

− 206 −

スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬30] େౡ૱࢙: ϓϩάϥϜҕһձ෭ҕһ௕ʢ޿ใɺϙελʔ୲౰ʣ, HPCS2012 2012 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ໊‫ݹ‬԰େֶ ๛ాߨಊ γϯϙδΦ
ϯϗʔϧ, 1 ݄ 24-26 ೔, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬31] େౡ૱࢙: ཧࣄ, Φʔϓϯ CAE ֶձ, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬32] େౡ૱࢙: ϓϩάϥϜҕһ, SACSIS2011 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, ळ༿‫ݪ‬ίϯϕϯγϣϯϗʔϧʢळ༿‫ݪ‬ΫϩεϑΟʔϧυ μΠϏϧʣ, 5 ݄ 25-27 ೔, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬33] ‫ྑాࢤי‬࿨: ֶज़άϦου‫ج‬൫ͷߏஙɾӡ༻ٕज़ʹؔ͢Δ‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬34] ‫ྑాࢤי‬࿨: ϚϧνύϥϝʔλαʔϕΠ‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯΛࢧ͑ΔγεςϜԽٕज़ʹؔ͢Δ‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬35] ‫ྑాࢤי‬࿨: ߴฒྻւ༸Ϟσϧͷ։ൃΛ௨ͨ͠ւ༸॥‫؀‬ͷϓϩηε‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬36] ‫ྑాࢤי‬࿨: ࢢ֗஍ʹ͓͚Δ‫ݐ‬ஙɾ౎ࢢ‫ڥ؀‬ͷ૯߹਺஋༧ଌ ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬37] ౻ాഹ: OS Supported Dependable Single IP Address Cluster, ౦‫ژ‬େֶֶҐ࿦จ, ത࢜ (৘ใཧ޻ֶ), ฏ੒ 24 ೥ 3 ݄.

− 207 −

スーパーコンピューティング研究部門

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ℂ䈎䉌᭴ᚑ䈘䉏䈩䈍䉍䇮ฦ䊒䊨䉶䉴䉕ᦨㆡൻ䈜䉎䈖䈫䉅䉁䈢⑼ቇ⠪䇮ᛛⴚ⠪䈮䈫䈦䈩䈲࿎㔍䈭૞ᬺ䈪䈅䉎䇯ᧄ⎇ⓥ䈪䈲䇮⸘▚ᯏ䈱ኾ㐷ኅ䈪䈭䈇⑼ቇ⠪䉇ᛛⴚ⠪䈏䉴䊌䉮䊮ะ䈔䈱᭽䇱䈭䉲䊚䊠䊧䊷䉲䊢䊮䊒䊨䉫䊤䊛䉕ኈᤃ䈮㐿⊒䈚䇮㜞ㅦ䊶቟ቯ䈮ታⴕ䈜䉎䈢䉄䈱ၮ⋚䉕㐿⊒䈜䉎䇯⇣䈭䉎䉴䊌䉮䊮䈪䉅䇮⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫ᯏ᭴䈮䉋䉍䊒䊨䉫䊤䊛䈱ୃᱜή䈚䈮ᦨㆡ䈭ᕈ⢻䈪቟ቯ䈮ታⴕน⢻䈫䈭䉎䇯[᜗ᓙ 1] [⊒⴫ 1,2,4]䇯

− 208 −

スーパーコンピューティング研究部門

x HPC ᢎ⢒䇸ቇ㓙⸘▚⑼ቇ䊶Ꮏቇੱ᧚⢒ᚑ䇹ᆔຬળ䋨ᆔຬ㐳䋺᧻ᧄᵗ৻㇢೽ቇ㐳䋩䈱ᵴേ䈱৻Ⅳ䈫䈚䈩ోቇ⊛䈭 HPC ᢎ⢒䊒䊨䉫䊤䊛䈱╷ቯ䉕ታᣉ䈚䈢䈾䈎䇮⻠⟵䇮Ṷ⠌䉕ታᣉ䈚䈢[ᩏ⺒ઃ 1] [․⸥ 20䌾
23]䇯

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2.1

᭎ⷐ

ᧄ⎇ⓥ䈪䈲䇮䊖䉴䊃 CPU 䈫䉝䉪䉶䊤䊧䊷䉺䈮䉋䉎䊓䊁䊨䉳䊆䉝䉴䈭䉝䊷䉨䊁䉪䉼䊞䈮䉋䉎⸘▚䊉䊷䊄䉕᦭䈜䉎䊘䉴䊃䊕䉺䉴䉬䊷䊦䉲䉴䊁䊛䉕ᗐቯ䈚䇮䈠䈱ಣℂ⢻ജ䉕లಽ䈮ᒁ䈐಴䈜⑼ቇᛛⴚ䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮䈱ല₸⊛䈭㐿⊒䇮቟ቯ䈭ታⴕ䈮⾗䈜䉎䇸⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫ᯏ᭴䉕᦭䈜䉎䉥䊷䊒䊮䈭䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮㐿⊒䊶ታⴕⅣႺ䋨ppOpen-HPC䋬pp䋽post-petascale䋩䇹䈱⎇ⓥ㐿⊒䉕ⴕ䈉[᜗ᓙ 1] [⊒⴫ 1,2,4]䇯
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スーパーコンピューティング研究部門

ᬌ⸽䈜䉎䈢䉄䈱 ppOpen-APPL䇮ppOpen-MATH/VIS䇮ppOpen-AT/STATIC 䈮䈧䈇䈩ᦨૐ㒢䈱ᯏ⢻䉕ḩ⿷䈜䉎ᯏ⢻䈱౏㐿䉕ታᣉ䈜䉎੍ቯ䈪䈅䉎䇯

2.2

ppOpen-APPL

ppOpen-APPL 䈮䈧䈇䈩䈲䇮䉁䈝ฦ㔌ᢔൻᚻᴺ䈮䈍䈔䉎ᔅⷐ䊂䊷䉺䇮ౝኈ䇮ᩰ⚊ᒻᑼ╬䈮䈧䈇䈩
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ppOpen-AT䈮⾗䈜䉎䈖䈫䉕⋡⊛䈫䈚䈩䇮ታ䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮䉕૶↪䈚䈢㜞ㅦൻ䇮ᦨㆡൻ䈮㑐䈜䉎ᬌ⸛䉕ታᣉ䈚䈢䇯

2.3

ppOpen-MATH

ppOpen-MATH/MP 䈲䇮ⶄᢙ䈱䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮䉕⚿ว䈚䇮ᄢⷙᮨ䊂䊷䉺ォㅍ䇮ᄌ឵䉕ታᣉ䈜䉎ᒙㅪᚑ䈱䈢䉄䈱䉦䉾䊒䊥䊮䉫䉿䊷䊦䈱㐿⊒䈪䈅䉎䇯ᧄᐕᐲ䈲䉿䊷䊦䈱㐿⊒䈮ะ䈔䈩䇮䉦䉾䊒䊤䊷䈱ᬌ⸛䈫䊙䉾䊏䊮䉫䉿䊷䊦䈱㐿⊒䇮ᄢ᳇ᶏᵗ䊝䊂䊦䋨NICAM䇮COCO䋩䉕↪䈇䈢⚿ว⹜㛎䉕ⴕ䈦䈢䇯ᄙ㊀ᩰ
ሶᴺ䊤䉟䊑䊤䊥 ppOpen-MATH/MG 䈮䈧䈇䈩䈲䇮☻䈇ᩰሶ䊧䊔䊦䈮䈍䈔䉎䉸䊦䊋䊷䈱෼᧤ᕈᡷༀ䇮ㅢା㊂೥ᷫ䈮㑐䈜䉎ᬌ⸛䉕ታᣉ䈚䈢[ᩏ⺒ઃ 1,3] [⊒⴫ 5]䇯ਗ೉นⷞൻ䊤䉟䊑䊤䊥 ppOpenMATH/VIS 䈮䈧䈇䈩䈲䇮৻᭽Ꮕಽᩰሶ䉕ኻ⽎䈫䈚䈢䊥䉝䊦䉺䉟䊛นⷞൻಣℂ䊤䉟䊑䊤䊥䈱䊒䊨䊃䉺䉟䊒䉕ታᣉ䈚䈢䇯

3ቇ㓙⸘▚⑼ቇ䊶Ꮏቇੱ᧚⢒ᚑ䊒䊨䉫䊤䊛

3.1

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スーパーコンピューティング研究部門

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3.2⑼ቇᛛⴚ⸘▚㸇䊶㸈䋯䉮䊮䊏䊠䊷䉺⑼ቇ․೎⻠⟵㸇䊶㸈䋨⑼ቇᛛⴚ⸘▚䊒䊨䉫䊤䊚䊮䉫䋨᦭㒢ⷐ⚛ᴺ䋩䋩䋨ᄢቇ㒮ᖱႎℂᎿቇ♽⎇ⓥ⑼䋩

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FX10 䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䉺䉲䉴䊁䊛䋨Oakleaf-FX䋩䉕૶↪䈜䉎੍ቯ䈪䈅䉎䇯− 211 −

スーパーコンピューティング研究部門

4

ᚑᨐⷐⷩ

᜗ᓙ⻠Ṷ
[᜗ᓙ 1] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post-Petascale Supercomputers with Automatic Tuning (AT),International Workshop on Collaborative Development of Simulation Software of Next Generation(CO-DESIGN), Beijing, China, 2011.

ᩏ⺒ઃ⺰ᢥ䊥䉴䊃
[ᩏ⺒ઃ 1]ਛፉ⎇๋䋬䊙䊦䉼䉮䉝ᤨઍ䈱ਗ೉೨ಣℂᚻᴺ䋬੩ㇺᄢቇᢙℂ⸃ᨆ⎇ⓥᚲ⻠ⓥ㍳ 1733䋬
1-10䋬2011.
[ᩏ⺒ઃ 2] ਛፉ⎇๋䋬᧲੩ᄢቇ䈮䈍䈔䉎䇸ቇ㓙⸘▚⑼ቇ䊶Ꮏቇੱ᧚⢒ᚑ䊒䊨䉫䊤䊛䇹䋬䊊䉟䊌䊐䉤䊷䊙䊮䉴䉮䊮䊏䊠䊷䊁䉞䊮䉫ᛛⴚ䈱ㅴዷ䈫⸘▚⑼ቇ䈻䈱ዷ㐿䋬ᔕ↪‛ℂ╙ 80 Ꮞ 7 ภ䋬585-589䋬
2011.
[ᩏ⺒ઃ 3] Nakajima, K., New Strategy for Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using
OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, ACM Proceedings of PPoPP/PMAM 2012, ACM
Digital Library (DOI: 10.1145/2141702.2141713), 2012.

䈠䈱ઁ⊒⴫⺰ᢥ䊥䉴䊃[⊒⴫ 1] ਛፉ⎇๋䋬૒⮮ᱜ᮸䋬ฎ᧛ቁᔒ䋬ᅏ↰ᵗม䋬ጤਅᱞผ䋬㒋ญ ⑲ 䇸⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫ᯏ᭴䉕᦭䈜䉎䉝䊒䊥䉬䊷䉲䊢䊮㐿⊒䊶ታⴕⅣႺ ppOpen-HPC䇹䋬ᖱႎಣℂቇળ⎇ⓥႎ๔䋨HPC-130-44䋩䋬
2011.
[⊒⴫ 2] Nakajima, K., Hayashi, M., Ohshima, S.: Infrastructure for Application Development on
Heterogeneous Parallel Computers, 7th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2011): Creating the Next Generation of High Performance Numerical Computing Capabilities Part-III of IV, Vancouver, Canada, 2011.
[⊒⴫ 3] ਛፉ⎇๋䋬ᨋ㓷ᳯ䋬ᄢፉ⡡ผ䋬㓏ጀဳ㗔ၞ㑆Ⴚ⇇ಽഀ䈮ၮ䈨䈒䊊䉟䊑䊥䉾䊄ਗ೉䊒䊨䉫䊤䊚䊮䉫䊝䊂䊦ะ䈔೨ಣℂᚻᴺ䋬ᣣᧄᔕ↪ᢙℂቇળ䇸ⴕ೉䊶࿕᦭୯໧㗴䈱⸃ᴺ䈫䈠䈱ᔕ↪䇹⎇ⓥㇱ
ળ䋨MEPA䋩䋬2011 ᐕਗ೉䋯ಽᢔ䋯ද⺞ಣℂ䈮㑐䈜䉎 䇺㣮ఽፉ䇻䉰䊙䊷䊶䊪䊷䉪䉲䊢䉾䊒䋨SWoPP㣮ఽፉ 2011䋩䋬2011.

− 212 −

スーパーコンピューティング研究部門[⊒⴫ 4] Nakajima, K.: ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post-Petascale Supercomputers with Automatic Tuning (AT),
ATRG (Automatic Tuning Research Group) Open Academic Session, Tokyo, Japan, 2012.
[⊒⴫ 5] Nakajima, K.: Coarse Grid Solvers in Parallel Multigrid Methods using OpenMP/MPI Hybrid Programming Models, 15th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing(PP12): Parallel Programming Models, Algorithms and Frameworks for Scalable Manycore Systems Part-III of IV, Savannah, Georgia, USA, 2012.

․⸥੐㗄[․⸥ 1] 䇸ታ↪䉝䊒䊥䈱ടㅦ䈱䈢䉄䈮૗䈏ᔅⷐ䈎䋺PC 䉪䊤䉴䉺䉮䊮䉸䊷䉲䉝䊛䈮૗䈏䈪䈐䉎䈎䇹䋬╙ 11
࿁ PC 䉪䊤䉴䉺䉲䊮䊘䉳䉡䊛䋬2011.
[․⸥ 2] General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[․⸥ 3] Associate Editor䋬 SIAM Journal for Scientific Computing[․⸥ 4] Member of Program Committee, The Eighteenth International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS11), 2011.
[․⸥ 5] ᣣᧄ⸘▚Ꮏቇળ╙ 16 ࿁⸘▚Ꮏቇ⻠Ṷળ ታⴕᆔຬ, 2011.
[․⸥ 6] Vice-Chair, Local Organizing Committee, International Conference on Computational Science (ICCS 2011), 2011.
[․⸥ 7] Co-chair, Program Committee, First International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES), 2011.
[․⸥ 8] Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC’11),2011.
[․⸥ 9] Co-organizer of Mini-Symposium, 2011International Council for Industrial and Applied
Mathematics (ICIAM 2011), “Creating the next generation of high performance numerical computing capabilities” , 2011.
[․⸥ 10] Member of Program Committee, the 14th IEEE International Conference on Computational
Science and Engineering (CSE 2011), 2011.
[․⸥ 11] Vice-Chair, Euro-Par 2011, Topic 15: High Performance and Scientific Applications, 2011.
[․⸥ 12] Member of Technical Papers Committee, 2011 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC11)䋬2011.
[․⸥ 13] Member of Program Committee, The 18th International Conference on High Performance
Computing (HiPC), 2011.

− 213 −

スーパーコンピューティング研究部門[․⸥ 14] Co-organizer of Mini-Symposium, SIAM 15th Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP10)䋬㵱Parallel Programming Models, Algorithms and Frameworks for Scalable
Manycore Systems Part I-IV㵱, 2012.
[․⸥ 15] Member of International Scientific Committee, 10th World Congress of Computational Mechanics (WCCM 2012) , 2012.
[․⸥ 16] Secretary General, Organizing Committee, 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), 2012.
[․⸥ 17] Member of Program Committee, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), 2012.
[․⸥ 18] Member of Program Committee, The Nineteenth International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS12), 2012.
[․⸥ 19] Vice-Chair, Euro-Par 2012, Topic 15: High Performance and Scientific Applications, 2012.
[․⸥ 20] ቇ㓙⸘▚⑼ቇ䊶Ꮏቇੱ᧚⢒ᚑ䊒䊨䉫䊤䊛䋬http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[․⸥ 21] ਗ೉⸘▚䊒䊨䉫䊤䊚䊮䉫䋬వ┵⸘▚ᯏṶ⠌䋬᧲੩ᄢቇᄢቇ㒮ℂቇ♽⎇ⓥ⑼࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇ
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スーパーコンピューティング研究部門− 215 −

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スーパーコンピューティング研究部門− 219 −

スーパーコンピューティング研究部門− 220 −

スーパーコンピューティング研究部門− 221 −

スーパーコンピューティング研究部門− 222 −

スーパーコンピューティング研究部門− 223 −

スーパーコンピューティング研究部門− 224 −

スーパーコンピューティング研究部門‫ॲޠݴ͖෇ূݕ‬ཧ‫ͱܥ‬αʔϏεମ‫͚͓ʹܥ‬ΔηΩϡϦςΟอূͷ‫ڀݚ‬

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and Trust Models in Security
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− 225 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.1

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2.2

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− 226 −

スーパーコンピューティング研究部門

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3.1

എ‫ܠ‬

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Control ͱ͍ͬͨɺ૊৫಺Λ౷੍͢Δ֓೦͕ద༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱʹ͋ΔɻISO 27000 γϦʔζ͕҉໧ͷ͏ͪʹԾఆ͍ͯ͠Δ૊৫͕Ϋϥ΢υͰ͸Ϋϥ΢υϕϯμʔʹ͓͖͔ΘΓɺ͔͠΋ɺͦͷ౷੍͸ SLA ͱ͍͏ैདྷΑΓͣͬͱΏΔ͍‫͞ݱ࣮͔͠Ͱܗ‬Εͳ͍ɻ

3.2

಺༰

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スーパーコンピューティング研究部門

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3.3

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4.1

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4.2

಺༰

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スーパーコンピューティング研究部門

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6

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ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] SATO Hiroyuki., Kanai Atsushi, Tanimoto Shigeaki: Building a Security Aware Cloud by Extending Internal Control to Cloud, Proceedings of 10th IEEE International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS 2011), 323–326, 2011.
[ࠪಡ෇ 2] Shigeaki Tanimoto, Manami Hiramoro, Motoi Iwashita, Hiroyuki Sato, Atsushi Kanai: Risk
Management on the Security Problem in Cloud Computing, Proceedings of Conference on Computers, Networks, Systems and Industrial Engineering (CNSI 2011), 147–152, 2011.
[ࠪಡ෇ 3] SATO Hiroyuki, KUBO Akira.: Graded Trust of Certiﬁcates and its Management with Extended
Path Validation, Journal of Information Processing, vol. 19, 263–273, 2011.
[ࠪಡ෇ 4] Shigeaki Tanimoto, Masahiko Yokoi, Hiroyuki Sato, tsushi Kanai: Quantifying Cost Structureof Campus PKI, Proceedings of 11th IPSJ/IEEE International Symposium on Applications andthe Internet (SAINT), MIDARCH 2011, 315–320, 2011.
[ࠪಡ෇ 5] SATO Hiroyuki, NISHIMURA Takeshi: Federated Authentication in a Hierarchy of IdPs byusing Shibboleth, Proceedings of 11th ISPJ/IEEE International Symposium on Applications andthe Internet (SAINT), MIDARCH 2011, 327–332, 2011.
[ࠪಡ෇ 6] SATO Hiroyuki: A New Formula of Information Security Risk Analysis that takes Risk Improvement Factor into Account, Proceedings of IEEE 3rd International Conference on Privacy,
Security, Risk and Trust, 1243–1248, 2011.

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スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 7] ౻‫ר‬จ޹ɼۚҪರɼ੪౻య໌ɼ୩ຊໜ໌ɼࠤ౻पߦ: ৘ใࢿ࢈Ձ஋Λ༻͍ͨ࠷దอଘઌܾఆ
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200–207, 2011.
[ࠪಡ෇ 8] Tatsuya Miyagami, Atsushi Kanai, Noriaki Saito, Shigeaki Tanimoto, Hiroyuki Sato: Alternation
methodology of schedule information on public cloud for preserving privacy, Proceedings of
IARIA International Conference on Digital Society, 132–139, 2012.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] അ ཕ, ࠤ౻पߦ: An Annotated Type System for Inlining, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ
PRO-84, 2011.
[ൃද 2] Sato, Hiroyuki: Trust Engineering in Distributed ICT Environments, 2-30, Proceedings of International Symposium of Secure-Life Electronics – Advanced Electronics and Information Systems for
Quality Life and Society, 2-30, 2012.
[ൃද 3] ௽஦࢙, ࠤ౻पߦ: ґଘ৚݅άϥϑͷղੳʹΑΔ੍‫ޚ‬ϑϩʔ༧ଌͷ‫ີݫ‬Խ, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ PRO-87, 2012.
[ൃද 4] Tran Quang, ࠤ౻पߦ: MapReduce ʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔͷख๏ͷఏҊ, 2D1-5E, ҉߸ͱ৘ใηΩϡϦςΟγϯϙδ΢Ϝ (SCIS 2012), 2012.

− 230 −

スーパーコンピューティング研究部門

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スーパーコンピューティング研究部門

3䝫䝇䝖䝨䝍䝇䜿䞊䝹᫬௦䛻䛚䛡䜛ᩘ್ィ⟬䝭䝗䝹䜴䜵䜰 ppOpen-HPC 䛾䛯䜑䛾⮬ື䝏䝳䞊䝙䞁䜾ᶵᵓ ppOpen-AT 䛾◊✲㛤Ⓨ

3.1

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3.2

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スーパーコンピューティング研究部門

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㻌

3.3

ලయⓗᡂᯝ

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スーパーコンピューティング研究部門

㻌 ᮾி኱Ꮫ䛾ྂᮧᩍᤵ䛛䜙㡬䛔䛯ᆅ㟈䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䝁䞊䝗䛻䛚䛔䛶䚸䛒䜛䜹䞊䝛䝹䜢䝃䞁䝥䝹䛸䛧䛶౑⏝䛧䛯䚹䠄䠍䠅⠇䛷♧䛧䛯 㻭㼀 ᶵ⬟䜢᭷䛩䜛 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛾ᛶ⬟ホ౯䜢⾜䛳䛯䚹⮬ື⏕ᡂ䛥䜜䜛䝁䞊䝗䛿௨ୗ䛾 㻣 ✀䛷䛒䜛䠖㻌㻏㻝㻌㻦㻌ඖ䛾 㻟 㔜䝹䞊䝥䠗㻏㻞㻦㻌㻵㻙䝹䞊䝥䛷䝹䞊䝥ศ๭䠗㻏㻟㻦㻌㻶㻙䝹䞊䝥䛷䝹䞊䝥ศ๭䠗㻏㻠㻦㻌㻷㻙䝹䞊䝥䛷䝹䞊䝥ศ๭䠗㻏㻡㻦㻌㻏㻞 䛻ᑐ䛩䜛䝹䞊䝥⼥ྜ䠗㻏㻢㻦㻌㻏㻝 䛻ᑐ䛩䜛 㻝 㔜䝹䞊䝥໬䠗㻏㻣㻌㻦㻌㻏㻝 䛻ᑐ䛩䜛 㻞 㔜䝹䞊䝥໬䠗㻌㻌 䜎䛯䚸฼⏝䛧䛯ィ⟬ᶵ⎔ቃ䛿௨ୗ䛷䛒䜛䠖㻌z ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛾 㻴㻵㼀㻭㻯㻴㻵㻌㻿㻾㻝㻢㻜㻜㻜㻛㻹㻝㻌䛾 㻝 䝜䞊䝗㻔㻼㼛㼣㼑㼞㻣㻌㻔㻟㻚㻤㻟㻌㻳㻴㼦㻕䠈㻟㻞 䝁䜰㻕㻌z 㻝 䝁䜰㎶䜚 㻟㻜㻚㻢㻠㻌㻳㻲㻸㻻㻼㻿䚸㻝 䝜䞊䝗ᙜ䛯䜚㻌㻥㻤㻜㻚㻠㻤㻌㻳㻲㻸㻻㻼㻿䚸㻞㻜㻜㻳㻮 䝯䝰䝸䚹㻌z ᪥❧᭱㐺໬ 㻲㼛㼞㼠㼞㼍㼚㻥㻜 䝁䞁䝟䜲䝷䜢฼⏝䚹㻻㼜㼑㼚㻹㻼 䛻䜘䜛୪ิ໬䜢ᣦᐃ䚹㻌z 㻟㻞 䝇䝺䝑䝗䜢㉸䛘䜛䝇䝺䝑䝗ᐇ⾜䛿 㻿㻹㼀㻌㻔㻿㼕㼙㼡㼘㼠㼍㼚㼑㼛㼡㼟㻌㻹㼡㼘㼠㼕㻙㼀㼔㼞㼑㼍㼐㼕㼚㼓㻌㻕ᐇ⾜䛸䛺䜚䚸㻝 䝁䜰ᙜ䛯䜚 㻞 䝇䝺䝑䝗䛜๭䜚ᙜ䛶䜙䜜䜛䚹᭱኱ 㻢㻠㻿㻹㼀 ᐇ⾜䛜ྍ⬟䚹㻌z 㻟㻞 䝇䝺䝑䝗䜎䛷䛿 㻝 ≀⌮䝁䜰䛒䛯䜚 㻝 䝇䝺䝑䝗䜢ᣦᐃ㻔㻴㻲㼋㻮㻵㻺㻰㻼㻾㻻㻯㼋㻿㼀㻾㻵㻰㻱㻩㻞㻕㻌z 䝯䝰䝸䜰䝣䜱䝙䝔䜲䛿ᒁᡤ໬䠄㻹㻱㻹㻻㻾㼅㼋㻭㻲㻲㻵㻺㻵㼀㼅㻩㻹㻯㻹䠅䜢ᣦᐃ㻌ᅗ䠎䛻⤖ᯝ䜢㍕䛫䜛䠊㻌㻌

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㻌− 235 −

スーパーコンピューティング研究部門

4

HPC ᩍ⫱㛵㐃ᴗົ

4.1

⫼ᬒ

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スーパーコンピューティング研究部門

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高生産・高性能並列プログラミング言語・データ処理フレーム
ワークの研究田浦 健次朗1

はじめに大規模並列計算機上で, 高生産性と高性能を両立するためのプログラミング環境を目指して, 図 1 のロードマッ
プで研究を進めている. 並列プログラミングにおいて高生産性と高性能を両立させることは困難な課題であるが,我々はそのための鍵は「階層的な並列アルゴリズム」を簡潔に記述し, 効率よく実行できるプログラミングモデ
ルを設計・実現することであると考えている. そもそも現在及び今後の計算機では, ノード間でもノード内でも,逐次アルゴリズムであっても並列アルゴリズムであっても, 参照の局所性を活かすことが性能のために最重要で,そのために計算を階層的に分割して行くアルゴリズムがしばしば用いられる. 現在支配的な, MPI, MPI+OpenMP,

MPI+CUDA などのモデルでは, このような階層性を活かすためのプログラミングは煩雑になりがちである.
適応格子, 粒子系応用のためのDSL

応用

既存言語
への適用

MPP用スレッドライブラリ
MassiveThreads/DM

軽量スレッドライブラリ
MassiveThreads

タスク並列用PGASライブラリ

図 1: 高生産・高性能言語ロードマップ
一方, タスク並列性をサポートするプログラミングモデルではそのようなアルゴリズムは再帰的な関数で記述された分割統治法により簡潔に記述できる. ワークスティーリングに基づいたスケジューラがそれらを, 計算の粒度を大きく保ったまま自動的に負荷分散する. 我々はそれを大域アドレス空間 (PGAS) と組み合わせて, 分散
メモリ計算機でも共有メモリ環境と同様の記述で実行できることを目指している.
以下では本年度までの成果の一部として以下について述べる.

• 1 ノード内で, Pthread 互換な API で低いオーバーヘッドと高いスケーラビリティを達成する軽量スレッド
ライブラリ MassiveThreads の実装と公開 (2 節)• MassiveThreads による高性能な行列積 (3 節)• MassiveThreads による, 横田らによる ExaFMM の並列化 (4 節)2MassiveThreads 軽量スレッドライブラリ

MassiveThreads は, Pthreads と互換の API を持ちながら, 非常に低いオーバーヘッドでスレッドを生成できるライブラリである1 . 表 1 に, 各種処理系におけるタスク (スレッド) の生成および終了にかかる時間を示す. この中
1 http://code.google.com/p/massivethreads/− 240 −

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処理系

表 1: タスク生成・終了時間
タスク生成・終了時間 (ns)MassiveThreads
Cilk
Qthreads

71.9
24.1
860.8

Nanox
TBB

923.8
88.6

で, Cilk は fork-join 並列性のみをサポートしており, かつ専用のプリプロセッサもしくはコンパイラが必要である. その他の処理系はすべて, 通常の C/C++コンパイラと組み合わせて用いる純粋なライブラリである.

Cilk と MassiveThreads の負荷分散・スケジューリング方式はほぼ同じで, 負荷分散はコア (ワーカ) 間のワー
クスティーリングに基づいて行われる. 各コア内では, work-ﬁrst, LIFO に基づくスケジューリングを行い, 負荷分散が行われない限り, 各コアでは, スレッド生成があたかも単なる関数呼び出しであったかのような順序で計算が実行される. この性質により, ワークスティーリング方式は再帰的な分割統治法の実行に極めて効果的である.

3密行列積での評価

3.1

密行列積のタスク並列処理系での記述

密行列積 C = AB は, A を M × K, B を K × N の行列としたときに, 最も単純には以下の 3 重ループで表現できる計算である.

for (i = 0; i < M; i++)for (j = 0; j < N; j++)for (k = 0; k < K; k++)c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];計算量が 2M N K ﬂops, 参照データ量が (M K + KN + M N ) であり, M ≈ N ≈ K ならば前者が O(N 3 ), 後者が O(N 2 ) で, その比が O(N ) となる. 別の言葉で言えば, 同一の要素が O(N ) 回, 計算に利用されていることになり, データの再利用が頻繁に行われる. そのためメモリへの負担が少なく, CPU 律速なカーネルとして知られている.
しかしながら実際にこれを高性能につなげるには, ある要素が一旦アクセスされたら, それがキャッシュやレジスタから追い出される前に多数回再利用されるように, 計算を順序付けてやる必要がある. 例えば上記の単純な ijk ループでは, 最内ループで (2K + 1) 要素の参照と 2K ﬂops の計算が行われ, ここでは計算/参照データ比
はほぼ 1 である. (2K + 1) 要素が L1 キャッシュにおさまらなければ, L1 キャッシュでのデータの再利用は一切おこらならないことになる.
データを再利用するためには内側のループでも, 計算/参照データ比が高くなるようにループを変形する必要があり, 通常これをブロッキングと呼んでいる. ブロッキングの実現 (コーディング) には様々な方法がある. 一
つはループをさらに多重化して, 内側のループで計算/参照データ比を高く保つ. 例えば以下のようにfor (ii = 0; ii < M; ii += B)
for (jj = 0; jj < N; jj += B)
for (kk = 0; kk < K; kk += B)
for (i = ii; i < ii + B; i++)for (j = jj; j < jj + B; j++)for (k = kk; k < kk + B; k++)c[i][j] += a[i][k] * b[k][j];すると, 内側の 3 重ループでの計算量 = 2B 3 ﬂops, 参照データ量 = 3B 2 要素となる. 3B 2 要素があるレベルのキャッシュに収まるように B を選べば, 内側の 3 重ループで同一要素が O(B) 回再利用される.
このようなループの書き換えをキャッシュの各レベルに応じて行おうとすると, 煩雑な作業が必要で, プログ
ラムの移植性も損なわれる. さらにそれを並列化するには, c[i][j] への書き込みの競合も考慮した分割が必要で,− 241 −

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分散メモリ上での並列化はさらに煩雑になる.
ブロッキングのもうひとつの表現方法は再帰呼び出しを用いることで, 行列積を, 小行列の積に再帰的に分割していく. これだけで, あらゆる階層のキャッシュに対するブロッキングの効果が自然に得られる. これは再帰的な関数を用いて自然に記述することが出来, さらにタスク並列処理系を用いればそれを自然に並列化することもできる. 以下はこの考えに基づいた行列積 (逐次版) であり, ポイントは, 再帰呼び出しをもちいて行列積を分割する際, 常に M, N, K のうち最大のものを分割するようにすることである. このようにすることで各行列の縦横比が 1 に近く保たれ, 関数 mm の呼び出しは常に高い計算/参照データ量比を保つことができる.
/* C += A * B を計算
A : MxK, B : KxN, C : MxN */void mm(int M, int N, int K,
real * A_, real * B_, real * C_) {if (M + K + N <= THRESHOLD) {mm_leaf(M, N, K, A_, B_, C_, alpha);} else if (M >= K && M >= N) { // A を上下に分割
int M0 = M/2; int M1 = M - M0;mm(M0, N, K, A_,
B_, C_);mm(M1, N, K, &A(M0,0), B_, &C(M0,0));} else if (N >= K) {// B を左右に分割
int N0 = N/2; int N1 = N - N0;mm(M, N0, K, A_, B_,
C_);
mm(M, N1, K, A_, &B(0,N0), &C(0,N0));} else { // A を左右, B を上下に分割
int K0 = K/2; int K1 = K - K0;mm(M, N, K0, A_,
B_,
C_);
mm(M, N, K1, &A(0,K0), &B(K0,0), C_);}}なお, 上記では M, N, K を再帰呼び出し時に (奇数の場合の端数を除き) 半分にしているが, 実際にはリーフにおける処理 mm leaf において, M, N, K が 4 や 8 の倍数であることが望ましいため, 実際には再帰呼び出しに与えられる行列の大きさ (M を分割した場合, M 0 と M 1) のうち, 少なくともひとつが適当な数の倍数 (ここでは 32) になるようにしている.
タスク並列処理系はこのような再帰的な関数を極めて簡潔に並列化できる. M , N を分割した場合に C への書き込みの競合がおこらないため, それらの場合に二つの再帰呼び出しを並列に行うだけである. 以下は C++のクロージャと, Intel TBB を用いた記述であるが, MassiveThreads を用いて, これと同一の API を実装しているた
め, MassiveThreads においても以下と全く同じ記述が可能である.
/* C += A * B を計算
A : MxK, B : KxN, C : MxN */void mm(int M, int N, int K,
real * A_, real * B_, real * C_) {if (M + K + N <= THRESHOLD) {mm_leaf(M, N, K, A_, B_, C_, alpha);} else if (M >= K && M >= N) {int M0 = M/2; int M1 = M - M0;
task_group tg;
tg.run([=] { mm(M0, N, K, A_,
B_,
mm(M1, N, K, &A(M0,0), B_, &C(M0,0));tg.wait();} else if (N >= K) {int N0 = N/2; int N1 = N - N0;
task_group tg;
tg.run([=] { mm(M, N0, K, A_, B_,
mm(M, N1, K, A_, &B(0,N0), &C(0,N0));
tg.wait();} else {int K0 = K/2; int K1 = K - K0;mm(M, N, K0, A_,
B_,
C_);

− 242 −

C_) });

C_) });

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mm(M, N, K1, &A(0,K0), &B(K0,0), C_);
}
}

3.2

性能評価

6 コア 4 ソケット (合計 24 コア, 48 ハードウェアスレッド), 2.0GHz の Nehalem ノードでの性能が図 2 である. このマシンの理論上のピーク性能は, 8 (ﬂops/cycle) × 2.0GHz × 24 = 384 GFLOPS である. 上記プログラムで再帰をやめるための閾値 THRESHOLD は 96 で, M = N = K = 32 程度でリーフにおける処理が呼び出されることが多くなる. 作られるタスク数はおよそ M N/1024 で, M = N = K = 2000 のとき 4000, M = N = K = 4000のとき 16000 程度である.
ピーク性能に比べると 60%強程度であるが, 台数効果としてはほぼリニアに出ており, ピーク性能とのギャッ
プはリーフの性能がそのまま反映されているものである.

MassiveThreads
250

M=N=K=2000
M=N=K=3000
M=N=K=4000

GFLOPS

200
150
100
50
0

0

5

10

15

20

25

図 2: 密行列積 (単精度) の評価

4

ExaFMM への適用

4.1

FMM のタスク並列処理系による記述

FMM は粒子間に働く遠距離力を高速に計算する手法であり, その基本的なアイデアは, 空間内のある部分に存在する多数の点が及ぼす力を, 一つの場の力として一度に計算するところにある. ExaFMM は横田らによって開発されている2 オープンソースの高速多重極子展開法 (Fast Multipole Method; FMM) の, 高速な実装である.
その本質的な部分は以下のような再帰的な関数によって, 簡潔に表現することができる.
// calc force to all particles in C1 by all particles in C2
1: traverse(cell C1, cell C2) {2:
if (C1 and C2 are leaves) do_leaf(C1, C2);
3:
else if (can_approximate(C1, C2)) approximate(C1, C2);
4:else if (C1 is larger) {5:
for each child c of C1 {6:
traverse(c, C2);7:}8:
} else {9:for each child c of C2 {10:
traverse(C1, c);
11:
}
12:
}
13: }
2 https://bitbucket.org/exafmm/exafmm− 243 −

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ここで, C1, C2 は空間内のある矩形 (3 次元の場合は直方体) 領域を表すデータ構造である. 2 行目は C1, C2
がこれ以上細分化できないリーフである場合 (通常 FMM では, ある一定数以下の粒子を持つ領域をリーフとする) で, 3 行目は両者の力が近似可能な場合で, C1, C2 間の距離がそれら大きさに比べて十分大きいときに発動される.
それ以外の場合, C1 と C2 のどちらが大きいかによって大きいほうの領域を分割して再帰的に計算する. 例えば C1 を分割した場合, C1 を分割した各領域と, C2 との相互作用を計算する.

FMM もこのような再帰的な構造を持っているため, タスク並列処理系を用いれば極めて容易に並列化・負荷分散できる. 本質的には, 以下のように, C1 を分割したケースで再帰呼び出しを並列に行うだけである.
// calc force to all particles in C1 by all particles in C2
1: traverse(cell C1, cell C2) {2:
if (C1 and C2 are leaves) do_leaf(C1, C2);
3:
else if (can_approximate(C1, C2)) approximate(C1, C2);
4:else if (C1 is larger) {4+:
task_group tg;
5:for each child c of C1 {6’:
tg.run([=] { traverse(c, C2); });7:}
7+:
tg.wait();8:} else {9:for each child c of C2 {10:
traverse(C1, c);
11:
}
12:
}
13: }

変更点は, 4+, 6’ 7+と記された行である. なお, 上記のプログラムは, C2 が C1 へ及ぼす力を計算して, その結果を C1 (のみ) に書きこむ. すなわち C2 の更新は別途 traverse(C2, C1) という呼び出しによって行われる. 従って 5 行目のループは並列化しても競合は生じないが, 9 行目はそのままでは並列化出来ない.

4.2

性能

6 コア 4 ソケット (合計 24 コア, 48 ハードウェアスレッド), 2.0GHz の Nehalem ノードを用い, 上記 traverse 部分の台数効果を計測した結果が図 3 である. thresh は再帰呼び出しを並列に行うか否かの閾値で, thresh= 0 はすべての再帰呼び出しを並列に行うことに相当し, thresh= 100000000 は決して並列に行わないことに相当する. この簡便な記述で良好な台数効果が得られていることがわかる.

speedup of traverse phase 1000000 particles
25

thresh=0
thresh=10
thresh=20
thresh=50
thresh=100
thresh=500
thresh=1000000000

speedup

20
15
10
5
0

0

5

10

15

20

25

cores
図 3: ExaFMM の台数効果− 244 −

スーパーコンピューティング研究部門

FMM には traverse 以外にも木構造の生成や, 力の計算の前処理・後処理のフェーズが存在する. それらの処理時間の内訳を示したものが図 4 である. traverse 部分の台数効果が良好でも, 全体の台数効果は, 現在まだ並列化されていない部分の性能に律速されていることが明らかである.

time (sec)breakdown of time spent in phases. 1000000 particles, thresh=500
3.5
3
2.5
2
1.5
1
0.5
0

downward
traverse
upwardlink tree
grow tree
set domain

0

5

10

15

20

25

30

cores
図 4: ExaFMM の台数効果
それらは一般に費用対効果という面では traverse よりも費用が大きいが, それらの部分の並列化も再帰的な記述を用いて自然に行えるため, 今後実証していく予定である.

5

展望: MPP 上での PGAS およびタスク並列処理

これまでのところ, 1 ノード内の共有メモリを用いた環境で, 良好な記述性と高い絶対性能を実証することができた. 今後の目標は同様な記述とスケーラビリティを, より大規模な, 分散メモリ環境でも実証していくことにある. そのための第一歩として, C 言語で書かれたスレッドをノード間で移送可能なワークスティーリング処理系を実装し, その初期評価が完了している. 大域アドレス空間を実現する処理系として, 大域アドレス空間内の領域の一部分, プロセスのローカルなアドレス空間にアドレス間のオフセットを保ったままマップすることができる処理系を設計している. これにより大域データへのアクセスを少ない追加記述と, 少ないオーバーヘッドで行えることを目指している.
無論, 性能面ではノード間の通信性能とノード間の通信性能は, オーバーヘッド, 遅延, バンド幅, すべての面で一桁近くないしそれ以上の違いがあるため, 全く同じワークスティーリング方式がスケールするとは考えられな
い. しかしながら「計算/参照データ比」が高い分割を行うという, アルゴリズム設計上の原則自体は, 現在の計算機においては普遍的な原則と言ってよく, 環境のパラメータが変わったからと言って変化するものではない.
よって我々は, このようなスタイルでの記述をプログラマに要請, あるいは処理系の「デフォルト」の計算分割
方式としつつ, あとは無駄のない計算配置や通信を行う処理系を実装することで, 初期の目標の達成に大きく貢献でると考えている.

6

基盤センター業務関連活動• 2010 年末より, センター機関誌スーパーコンピューティングニュースへ, 連載記事を執筆した (高生産言語を使いこなす: [発表 7, 発表 8, 発表 9, 発表 10, 発表 11]). 並列プログラムを記述する選択肢として有望でありながら, 必ずしも多くのユーザに馴染みのないものを含め, 多数の言語 (UPC, X10, Chapel, Cilk, TBB,OpenMP, MPI) を, 実際に動作検証を行った上で比較・解説した. ユーザへの一般的な啓蒙記事としてとともに, HA8000 上での設定方法などの情報を含む記事になっている (総計 117 ページ).
• 例年通り, スーパーコンピューティング部門の一員として, PC クラスタシステム (HA8000) 運用に関わる業
務活動への参加, 新 SMP (SR16000), 新 MPP (FX10) の仕様策定, 運用案策定に参加した.

− 245 −

スーパーコンピューティング研究部門• それに伴う各種会議 (部門会議, 仕様策定ワーキンググループ, 運用案策定ワーキンググループ) などへ, 講義などとの重複がない限り参加し, 各種案の策定に参加した.

7

成果要覧

査読付論文

[査読付 1] Ting Chen and Kenjiro Taura. ParaLite: supporting collective queries in database system to parallelize user-deﬁned
executable. In CCGrid, 2012. (to appear).
[査読付 2] Nan Dun and Kenjiro Taura. An empirical performance study of chapel programing language. In International Workshop
on High-Level Parallel Programming Models and Supportive Environments. (to appear).
[査読付 3] Kentaro Hara and Kenjiro Taura. Half-process: A process partially sharing its address space with other processes. IPSJ
Journal of Information Processing, 20(1):1–15, 2011.
[査読付 4] Kentaro Hara and Kenjiro Taura. Parallel computational reconﬁguration based on a PGAS model. IPSJ Journal of
Information Processing, 20(1):1–14, 2011.
[査読付 5] Katsuaki Ikegami and Kenjiro Taura. Design and implementation of a high productivity language with communication
aggregation for parallel scientiﬁc computation. 情報処理学会論文誌プログラミング（PRO, 5(1):17–25, 3 2012. (toappear).
[査読付 6] Kenjiro Taura, Takuya Matsuzaki, Makoto Miwa, Yoshikazu Kamoshida, Daisaku Yokoyama, Nan Dun, Takeshi Shibata, Choi Sung Jun, and Jun ʼichi Tsujii. Design and implementation of GXP make—a workﬂow system based on
make. Future Generation Computer Systems, (0):in press, 2011.
[査読付 7] 原健太朗, 中島潤, and 田浦健次朗. アドレス空間の大きさに制限されないスレッド移動を実現する PGAS 処理系.
情報処理学会論文誌, 4(1):27–65, 2011.
[査読付 8] 中島潤 and 田浦健次朗. 高効率な I/O と軽量性を両立させるマルチスレッド処理系. 情報処理学会論文誌 プログ
ラミング (PRO), 4(1):13–26, 2011.
[査読付 9] 堀内美希 and 田浦健次朗. 広域分散ファイルシステムのための適応的な先読み手法. In SACSIS, 2012. (to appear).
[査読付 10] 林伸也, 浦晃, 三輪誠, 田浦健次朗, and 近山隆. 自己対戦棋譜を利用した半教師あり学習による将棋の評価関数の学習. In 第 16 回ゲームプログラミングワークショップ, 2011.

公開ソフトウエア[公開 1] cpulock: a small utility to exclusively assign cpus to processes. http://code.google.com/p/cpulock/.
[公開 2] GXP grid & cluster shell. http://www.logos.ic.i.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[公開 3] MassiveThreads: a lightweight thread library for high productivity languages. http://code.google.com/p/massivethreads/.
[公開 4] ParaTrac: Make your analysis of data-intensive applications easier and more effective. http://code.google.com/p/paratrac/.
[公開 5] SSHFS-MUX: Have fun with your data and let sshfs-mux/gmount rock! http://code.google.com/p/sshfsmux/.
[公開 6] textshot: a very simple csv-like format and its converter to slog2 format for event visualization using jumpshot-4.
http://code.google.com/p/textshot/.

その他の発表論文[発表 1] Ting Chen and Kenjiro Taura. Supporting Collective Queries in Database System for Data-intensive Workﬂow Applications. In Summerer Workshop on Parallel Processing, 7 2011.
[発表 2] Kenjiro Taura. MassiveThreads: a thread library for massively parallel machines. In Workshop on Trends in High Performance Distributed Computing.
[発表 3] 加辺友也 and 田浦健次朗. PARP: プロファイル比較に基づく並列アプリケーションの性能解析. In 並列／分散／協調処理に関するサマーワークショップ（SWoPP2011）, 2011.
[発表 4] 河野瑛 and 田浦健次朗. 重心ボロノイ分割を用いた並列粒子法のための動的負荷分散法. In 並列／分散／協調処理に関するサマーワークショップ（SWoPP2011）, 2011.
[発表 5] 秋山茂樹, 中島潤, and 田浦健次朗. 大域アドレス空間に基づく細粒度マルチスレッド処理系. In 並列／分散／協調処理に関するサマーワークショップ（SWoPP2011）, 2011.
[発表 6] 池上克明 and 田浦健次朗. 並列科学技術計算に対して自動的な通信の集約を行う高い生産性を持つ言語の設計と実装. In 並列／分散／協調処理に関するサマーワークショップ（SWoPP2011）, 2011.
[発表 7] 田浦健次朗. 高生産言語を使いこなす (1). スーパーコンピューティングニュース 東京大学情報基盤センター, 1 月
2011.
[発表 8] 田浦健次朗. 高生産言語を使いこなす (2) 並列性の記述. スーパーコンピューティングニュース 東京大学情報基盤センター, 5 月 2011.

− 246 −

スーパーコンピューティング研究部門[発表 9] 田浦健次朗. 高生産言語を使いこなす (3) ゲーム木探索. スーパーコンピューティングニュース 東京大学情報基盤センター, 7 月 2011.
[発表 10] 田浦健次朗. 高生産言語を使いこなす (4) ゲーム木探索の並列化. スーパーコンピューティングニュース 東京大学
情報基盤センター, 9 月 2011.
[発表 11] 田浦健次朗. 高生産言語を使いこなす (5) 分子動力学シミュレーション. スーパーコンピューティングニュース 東
京大学情報基盤センター, 11 月 2011.
[発表 12] 堀内美希 and 田浦健次朗. Mogami: 高遅延環境において広帯域を達成する分散ファイルシステム. In 並列／分散／協調処理に関するサマーワークショップ（SWoPP2011）, 2011.

− 247 −

スーパーコンピューティング研究部門

シームレス高生産・高性能プログラミング環境― 高効率・高可搬性ライブラリの研究開発 ―

黒田 久泰

1

概要

2008 年度から文部科学省の次世代 IT 基盤構築のための研究開発「e-サイエンス実現のためのシステム統合・連携ソフトウェアの研究開発」で採択された課題「シームレス高生産・高性能プログラミ
ング環境（研究代表者：石川裕教授）」に取り組んでいる。本課題の目標は、PC クラスタからスーパ
ーコンピューターまでをプログラムを改変せずに各環境で最適に実行するためのシステムソフトウェアを開発することである。サブテーマとして「高性能並列プログラミング言語処理系の研究開発」、「高生産並列スクリプト言語の研究開発」、「高効率・高可搬性ライブラリの研究開発」があり、私は「高効率・高可搬性ライブラリの研究開発」に関連して自動チューニング機構を含む数値計算ライブ
ラリの開発に取り組んでいる。

2

高効率・高可搬性ライブラリの研究開発

2.1

背景

数値計算ソフトウェアの開発において、性能チューニングコストの増大が問題となっている。これは、一口に計算機といっても、PC クラスタからスーパーコンピューターまで様々なアーキテクチャー毎に性能チューニングを行わなくてはならないからである。また、実行時に与えられるデータセットの内容
によっては、最適な数値計算アルゴリズムや実装方式の選択を行うことで、そのためのオーバーヘッ
ドを加味してもなお大幅な速度向上が得られる可能性もある。そのため、自動チューニング機構を含む数値計算ライブラリの役割は大きい。また、これまでの自動チューニング機能付きライブラリでは、汎用的なユーザーインターフェースが存在していなかったので、自動チューニング機能の再利用性が低く、開発コストが増大する傾向にあった。そこで、ライブラリ開発者やユーザー自身が自動チュー
ニング機能付きライブラリを容易に開発したり、機能を追加したりできるような API を提供することの意味は大きい。

2.2

内容

汎用的自動チューニングAPIとしてOpenATLibの設計及び開発を行っている。OpenATLibは数値計算ライブラリにおけるAT機能を規格化してAPI化し、その参照実装を提供することを目的としている。2008年度にはOpenATLibα版を開発、2009年度に開発したOpenATLibβ版では、新たにユーザーからのAT方針の指定機能である数値計算ポリシーの設定が可能となった。2010年度は、さらに下記の機能を備えたOpenATLib 2011を開発している。
・マルチスレッド動作のためのスレッドセーフへの対応
・連立一次方程式の反復解法であるBiCGStab法への対応
・固有値問題の解法であるArnoldi法への対応
・BSS法のスキャンベクトル長の動的変更機能− 248 −

スーパーコンピューティング研究部門

・自動チューニングを行わないオプションの導入
・内部関数の充実
・実行時間、反復回数等の取得インターフェースの追加
OpenATLibを利用した数値計算ライブラリをXabclibと呼んでいるが、現在、疎行列に対する対称標準固有値問題の解法であるリスタート付きLanczos法、非対称標準固有値問題の解法であるリスター
ト付きArnoldi法、連立一次方程式の解法であるGMRES(m)法とBiCGStab法が実装済となっている。
そして、2011年度は下記に示すような機能強化を行った。
(1) OpenATLibの機能強化(a) 行列-ベクトル積自動チューニング機能の強化
非対称行列向け行列-ベクトル積自動チューニング機能OpenATI_DURMVにおけるSegmented Scan方式について、Segment Vectorの本数を示すパラメータを自動設定する機能の実装(b) リスタート周期自動チューニング機能の強化
リスタート周期自動チューニング機能OpenATI_DAFRTにおいてリスタート周期が小さいと判断された場合にリスタート周期に加算する値を示すパラメータを外部から指定可能とする機能の実装(c) 数値計算ポリシー機能の強化(c-1) ライブラリ利用者の要求するメモリ使用量、最大演算時間、出力される近似解の精度およ
びそれらの優先順位の入力を受け付ける機能(c-2) 上記入力に従い、ライブラリのパラメータおよび実装方式が自動選択される機能(c-3) 最大演算時間を越えた際に演算を打ち切り、その時点の近似解を出力する機能(c-4) 連立一次方程式解法についてソルバを自動選択する機能(c-5) 連立一次方程式解法について前処理を自動選択する機能(2) Xabclibの機能強化(a) Xabclib_GMRES、Xabclib_BiCGSTABの前処理機能強化
ILUT前処理の実装(b) Xabclib_BiCGSTABの機能強化
積型反復解法の実装

2.3

具体的成果

OpenATLib 及びそれを用いて実装された自動チューニング機能付き数値計算ライブラリ Xabclib
は下記サイトにて公開中である。
http://www.abc-lib.org/Xabclib/
また、前処理付き BiCGStab 法の改善アルゴリズムを提案した。具体的には、前処理付き BiCG 法に CGS 法の導出手順を適用すると、CGS 法の合理的な前処理付きアルゴリズムが構成される。この手法を前処理付き BiCGStab 法へと拡張するに当たり、BiCGStab 法に現れる MR 演算に対し論理面からの新たな考察を行い、適用できることを示した。本提案アルゴリズムが従来の前処理付き
BiCGStab 法よりも合理的であること、及び、数値実験により本提案の有効性を示した。[査読付 1, 2]− 249 −

スーパーコンピューティング研究部門

3

成果要覧

査読付論文リスト[査読付１] 伊藤祥司，片桐孝洋，櫻井隆雄，猪貝光祥，大島聡史，黒田久泰，直野健：BiCGStab
法の前処理付きアルゴリズムに対する改善，2012 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム(HPCS2012)論文集，2012 年 1 月．
[査読付 2] 伊藤祥司，片桐孝洋，櫻井隆雄，猪貝光祥，大島聡史，黒田久泰，直野健：BiCGStab
法の前処理付きアルゴリズムに対する改善，情報処理学会論文誌コンピューティングシステム，
2012 年．印刷中．

その他の発表論文リスト[発表 1] 櫻井隆雄，片桐孝洋，直野健，黒田久泰，中島研吾，猪貝光祥，大島聡史，伊藤祥司：自動チューニングインターフェース OpenATLib における自動チューニング機能の評価，情報処理学会研究報告，Vol.2011-HPC-130，No.43，2011 年 7 月．
[発表 2] Takao Sakurai, Takahiro Katagiri, Ken Naono, Kengo Nakajima, Satoshi Ohshima, Shoji
Itoh, Hisayasu Kuroda, and Mitsuyoshi Igai： Evaluation of Numerical Policy Function on Generalized Auto-Tuning Interface OpenATLib ， SIAM Conference on Parallel Processing (PP12),
MS6:Towards Smart Auto-tuning for HPC--The State-of-the-art of Auto-tuning Technologies andFuture Directions - Part I of III, Feb. 2012.

− 250 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 251 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.1

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2.2

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− 252 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 253 −

スーパーコンピューティング研究部門

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スーパーコンピューティング研究部門

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3

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3.2

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スーパーコンピューティング研究部門

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3.3

۩ମత੒Ռ

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CUDPP) Ͱ΋ੑೳΛଌఆͯ͠ൺֱͨ͠ɻGPU Λ༻͍ͨ‫͍ͯͭʹࢉܭ‬͸ CPU-GPU ؒͷ࣮ߦ࣌ؒΛআ֎
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スーパーコンピューティング研究部門

4

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementation and Evaluation of 3D Finite Element Method Application for CUDA, 10th International
Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe,
Japan, 2012. ʢ࠾࿥ܾఆࡁΈʣ[ࠪಡ෇ 2] ҏ౻঵࢘, ย‫޹ۅ‬༸, ᓎҪོ༤, ழ֋ޫ঵, େౡ૱࢙, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈: BiCGStab ๏ͷલॲཧ෇͖ΞϧΰϦζϜʹର͢Δվળ, ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ:ACS, 2012 ೥.ʢ࠾࿥ܾఆࡁΈʣ[ࠪಡ෇ 3] ҏ౻঵࢘, ย‫޹ۅ‬༸, ᓎҪོ༤, ழ֋ޫ঵, େౡ૱࢙, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈: BiCGStab ๏ͷલॲཧ෇͖ΞϧΰϦζϜʹର͢Δվળ, HPCS2012 2012 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ໊‫ݹ‬԰େֶ ๛ాߨಊ γϯϙδΦϯϗʔϧ, 1 ݄ 24-26 ೔, 2012 ೥.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛ SMP ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔ (HITACHI SR16000 Ϟσϧ M1) ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-133),
3 ݄ 19 ೔ൃߦ, ༗അϏϡʔϗςϧ͏ΒΒ, 3 ݄ 26-27 ೔, 2012 ೥.
[ൃද 2] ௕௩Ү, େౡ૱࢙, ฏᖒকҰ, ۙ౻ਖ਼ষ, ຊଟ߂थ: ෳ਺ GPU ޲͚ͷ CUDA ίʔυΛੜ੒͢Δ
OpenMP ॲཧ‫ܥ‬ͷఏҊ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-133), 3 ݄ 19 ೔ൃߦ, ༗അϏϡʔϗςϧ͏ΒΒ, 3 ݄ 26-27 ೔, 2012 ೥.
[ൃද 3] Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima, Kengo Nakajima, Yoshikazu Kamoshida,
Hideyuki Jitsumoto: Development of ppOpen-AT –An Auto-tuning Description Language for
ppOpen-HPC–, 2nd AICS International Symposium-Computer and Computational Sciences for
Exascale Computing, March, 2012. ʢϙελʔൃදʣ[ൃද 4] Takao Sakurai, Takahiro Katagiri, Ken Naono, Kengo Nakajima, Satoshi Ohshima, Shoji Itoh,
Hisayasu Kuroda, Mitsuyoshi Igai: Evaluation of Numerical Policy Function on Generalized AutoTuning Interface OpenATLib, SIAM Conference on Parallel Processing (PP12), MS6:Towards
Smart Auto-tuning for HPC–The State-of-the-art of Auto-tuning Technologies and Future Directions - Part I of III, Hyatt Regency Savannah(Savannah, Geogia), Feb. 15-17, 2012.
[ൃද 5] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementationof FEM application on GPU, SIAM Conference on Parallel Processing (PP12), MS47 Parallel
Programming Models, Algorithms and Frameworks for Scalable Manycore Systems - Part IV ofIV, Hyatt Regency Savannah(Savannah, Geogia), Feb. 15-17, 2012.
[ൃද 6] େౡ૱࢙ɼመຊӳ೭ɼ‫ྑాࢤי‬࿨ɼย‫޹ۅ‬༸ɼాӜ݈࣍࿕ɼதౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛ SMP ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔ (HITACHI SR16000 Ϟσϧ M1) ͷߏ੒ͱੑೳ, HPCS2012, ໊‫ݹ‬԰େֶ ๛ాߨಊ γϯϙδΦϯϗʔϧ, 1 ݄ 24-26 ೔, 2012 ೥. ʢϙελʔൃදʣ[ൃද 7] େౡ૱࢙: SC11 ใࠂ, Φʔϓϯ CAE γϯϙδ΢Ϝ 2011, ࠃཱΦϦϯϐοΫ‫ه‬೦੨গ೥૯߹ηϯλʔ, 12 ݄ 1-2 ೔, 2011 ೥. ʢ୹࣌ؒ‫ޱ‬಄ൃදͷΈʣ[ൃද 8] େౡ૱࢙: ະ౿Ϣʔε͔ΒҭͬͨλϨϯτͨͪʲPART 1 ɹए͍ະ౿ΫϦΤʔλ͔Βͷϝοηʔδʳ
ɿ13. ൃ۷͠ɼҭ੒͠ɼͭͳ͙৔ॴ, ৘ใॲཧֶձձࢽ Vol.52 No.12 12 ݄ p.1496, 2011 ೥.
ʢֶձࢽ΁ͷ‫ߘد‬ʣ

− 257 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 9] େౡ૱࢙: Implementation of 3D FEM program on GPU, ୈ 10 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 10 ݄ 13 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 10] தౡ‫ޗݚ‬, ྛխߐ, େౡ૱࢙: ֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬ϋΠϒϦουฒྻϓϩάϥϛϯ
άϞσϧ޲͚લॲཧख๏, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ),7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 11] ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, ࠇా‫ٱ‬ହ, தౡ‫ޗݚ‬, ழ֋ޫ঵, େౡ૱࢙, ҏ౻঵࢘: ࣗಈνϡʔχϯάΠϯλʔϑΣʔε OpenATLib ʹ͓͚Δࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳͷධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ), SWoPP2011,7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 12] ྛխߐ, େౡ૱࢙, தౡ‫ޗݚ‬: ϔςϩ‫ڥ؀‬Λ໨ࢦ֦ͨ͠ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂ๏ʹ‫࣍ߴͮ͘ج‬ϑΟϧΠϯલॲཧख๏ͷߴ଎Խ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ), SWoPP2011, 7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 13] େౡ૱࢙, ྛխߐ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ࡾ࣍‫ݩ‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ΞϓϦέʔγϣϯʹ͓͚Δߦྻੜ
੒ॲཧͷ CUDA ޲͚࣮૷, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-130), 7 ݄ 20 ೔ ൃߦ, ͔͝͠·‫ݝ‬ຽަྲྀηϯλʔ (ࣛࣇౡ‫ࣇࣛݝ‬ౡࢢ), SWoPP2011, 7 ݄ 27-29 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 14] Nakajima, K., Hayashi, M., Ohshima, S.: Infrastructure for Application Development on Heterogeneous Parallel Computers, 7th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2011): Creating the Next Generation of High Performance Numerical Computing Capabilities Part-III of IV, Vancouver, Canada, July 18-22, 2011.
[ൃද 15] େౡ૱࢙: ࠷৽ͷฒྻ‫ࣄࢉܭ‬৘ͱ CAE, Φʔϓϯ CAE ϫʔΫγϣοϓ 2011, ౦‫ژ‬େֶ, 6 ݄
26 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 16] େౡ૱࢙: ෋࢜௨ PRIMEHPC FX10 νϡʔχϯά࿈ࡌߨ࠲ɹ 1. ϋʔυ΢ΣΞ֓ཁ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.14 No.2, 3 ݄, 2012 ೥.
[ൃද 17] େౡ૱࢙: HITACHI SR16000/M1 νϡʔχϯάߨ࠲ 1. ϋʔυ΢ΣΞ֓ཁ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.14 No.1, pp.21-24, 1 ݄, 2012 ೥.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ϓϩάϥϜҕһձ෭ҕһ௕ʢ޿ใɺϙελʔ୲౰ʣ, HPCS2012 2012 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ໊‫ݹ‬԰େֶ ๛ాߨಊ γϯϙδΦϯϗʔϧ, 1 ݄
24-26 ೔, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬2] ߨशձͷҰ෦Λ୲౰, ୈ 18 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ ʮՊֶٕज़‫ܭ‬ࢉͷͨΊͷϚϧνίΞϓϩάϥϛϯάೖ໳ɿHybrid ฒྻϓϩάϥϛϯάϞσϧ΁ͷಓʯ, ౦‫ژ‬େֶ ઙ໺Ωϟϯύε ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 12 ݄ 6-7 ೔, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬3] ߨशձͷҰ෦Λ୲౰, ୈ 17 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ ʮMPI Ԡ༻ฤɿฒྻΞϓϦέʔγϣϯ։ൃೖ໳ʯ, ౦‫ژ‬େֶ ദΩϟϯύε ୈ 2 ૯߹‫ڀݚ‬౩, 11 ݄ 8-9 ೔,2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬4] ཧࣄ, Φʔϓϯ CAE ֶձ, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬5] ϓϩάϥϜҕһ, SACSIS2011 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, ळ༿‫ݪ‬ίϯϕϯγϣϯ
ϗʔϧʢळ༿‫ݪ‬ΫϩεϑΟʔϧυ μΠϏϧʣ, 5 ݄ 25-27 ೔, 2011 ೥.

− 258 −

スーパーコンピューティング研究部門

エクストリームスケール高性能計算を対象とした耐故障機能
實本

英之

概要

1

エクストリームスケールの HPC 環境（以降、エクストリームスケール環境）を実現するに当たり、故障に対処する機能は必須となっている。エクストリームスケール環境では、環境を構成する要素が非
常に大規模であるため、現在運用されている数十万並列規模の環境と比較し、故障率は飛躍的に高まっている。並列アプリケーションの耐故障機能に関しては、先進的な幾つかの数十万並列規模の環境において運用が始まっているが、ここで利用されているアルゴリズムは、故障復旧に必要なコストが大きすぎるため、エクストリームスケール環境の高故障率に耐えられない。このためエクストリームス
ケール環境に対応するための手法について検討する。

• 耐故障アルゴリズムの比較フレームワーク

エクストリームスケール環境において、軽量な対故障アルゴリズムは必要不可欠であるが、提案されている耐故障アルゴリズムのコストは、アプリケーションの構成やハードウェア実装、実行時環境により違いがある。このため、これらのコンポーネントをパラメータとして受け入れ、耐故障アルゴリズムを評価、モデル化するための比較フレームワークを作成した。本研究の一部
は、米国の NCSA UIUC(National Center for Supercomputing Application at the University of Illinois
Urbana-Champaign) の Franck Cappello 教授の下に 2ヶ月間滞在して行った。

• MPI3.0 における耐故障仕様の検討・調査

並列計算のデファクトスタンダードミドルウェアである MPI には耐故障に関する仕様がなく、エクストリームスケール環境での実行に耐えない。このため、MPI3.0 仕様では耐故障機能を実装することになり、これに関して仕様策定会議に参加し、検討／情報収集を行った。

また、上記の他にも HPCI の基礎技術およびストレージ関する発表、および耐故障機能に関する技術紹介の講演を行った。また、次世代エクストリーム環境についてのパネル討論にシステムソフトウェ
アの面から討論者として参加した。

2

耐故障アルゴリズムの比較フレームワーク

2.1

背景

エクストリームスケールのスーパーコンピュータを構成する要素の数は、ハードウェア/ソフトウェア
共に増大していくと考えられ、これらの要素を利用して実行される大規模アプリケーションの故障率
は全ての要素の故障率の総和として増大していく傾向にある。加えて、各要素自身の故障率も増加傾向にあり、例として、ハードウェアにおいては、エクストリームスケールを実現する為の部品の高集積化や微細化、低電力化などが、故障率の増加につながっている。こうした結果、エクストリームス− 259 −

スーパーコンピューティング研究部門

ケールの並列性を持つアプリケーションの平均故障間隔 (MTBF: Mean Time Before Failure) または平均中断間隔 (MTTI:Mean Time To Interrupt) は極めて短くなり、35 から 39 分になるとの試算もある。

このような環境において正常にアプリケーションを実行するためには耐故障技術が必要不可欠であり、これまでに故障検知/伝播、故障復旧といった技術について、様々な研究が行われている。ハード
ウェア分野では ECC や冗長実行を利用した耐故障が主として提案され、実際に利用されている。ソフ
トウェア分野では、正常実行時にアプリケーションの状態を保存しておき、故障発生時に保存した状態から再開するチェックポイント/リスタートを主とし、冗長実行、学習による故障予測と予防復旧などがある。これに加え、並列アプリケーションにおいては、構成プロセスの持つ冗長イメージの一貫性保証アルゴリズムについて多くの提案がある。

システムレベルの耐故障実装はアプリケーションユーザに故障情報を隠蔽し、プログラムの変更なしに耐故障機能を実現できるという特徴から、従来の主流であった。しかしながら、故障範囲や、復旧に必要な情報の限定が不完全であり、不要なコストが発生する。エクストリームスケールを迎えるに当たり、これらの不要コストの累積が、耐故障技術を破綻させる場合がある。例としてチェックポ
イント/リスタートについて、チェックポイントは安定したストレージへ保存する必要があり、その代表例が共有ストレージであるが、盲目的にアプリケーションイメージを共有ストレージに保存する手法では、アプリケーション規模に応じてチェックポイントサイズが増大し、ノード数も膨大なため、
チェックポイント保存時間がシステムの MTBF を上回ってしまい、耐故障機能が破綻することになる。

これに対応するために、システムレベル耐故障機能を、アルゴリズムレベルで洗練し、エクストリー
ムスケールの計算環境に耐えうるものにするという提案が行われている。しかしながら、これらの提案はそれぞれ、アプリケーションの種類、実行環境、および頻発する故障種等によって有利・不利があり、最適な提案アルゴリズムを使い分ける必要がある。このため、耐故障アルゴリズムを比較し、モデル化することが必要だが、従来のように並列化ミドルウェアに特定の耐故障アルゴリズムを適用したものをそれぞれ比較すると、耐故障アルゴリズムがミドルウェア実装に依存することで正しい評価が行えない。また、耐故障並列化ミドルウェアの開発は難度が高く、様々な耐故障アルゴリズムを容易に比較することができない。

このため、耐故障アルゴリズムをコンポーネント化し、実行環境、並列化ミドルウェア、アプリケー
ションから切り離すことによって耐故障アルゴリズム自身を精度良く比較するフレームワークを構築した。本フレームワークは現状では、チェックポイント/リスタートアルゴリズムを対象とする。また、実装を容易にするために、故障発生によるプログラムの停止、およびリスタートにかかるコストをア
プリケーションプロセスのウェイトとしてシミュレーションする。このため、実際にはアプリケーショ
ンプロセスを異常終了する必要がなく、並列化ミドルウェアに大きな変更を必要としない。このため、耐故障アルゴリズムの実装難度を大きく下げることができる。また、NCSA の Franck Cappello 氏の協力の下、幾つかの耐故障アルゴリズムをコンポーネント実装し、性能コストの比較を行った。

2.2

設計

2.2.1

概要と動作シナリオ

提案フレームワークはアプリケーションプロセスと、プロセスマネージャから成る。このプロセスマネージャは並列化ミドルウェア初期化時に生成され、アプリケーションプロセスのプロセス停止の開始/終了をシグナルとして命令することにより、故障状態をシミュレートする（図 1）。アプリケー
ションプロセス側は初期化時のプロセスマネージャ生成と特定シグナルがきたときにプロセスウェイ
トを開始、終了するシグナルハンドラの追加のみが通常のアプリケーション実行に比したときの改変となる。チェックポイントを行うときの動作例は以下の様になる。

1. Rank0 のマネージャが特定時間にチェックポイントを開始せよという記述をシナリオファイルから読み込む− 260 −

スーパーコンピューティング研究部門

2. 他のランクにイベントを伝えるとともに、チェックポイントにかかるコストの計算を行う
3. アプリケーションプロセスに停止シグナルを送るとともに、上で計算したコスト時間後に再開シグナルを発行するタイマを生成する
4. 次のシナリオをファイルから読み込み、処理を行いつつ、タイマが規定時間に達したら再開シグ
ナルをアプリケーションプロセスに送る�����������

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�������


図 1: 耐故障フレームワーク動作シナリオ

2.2.2

耐故障アルゴリズムコンポーネント

並列チェックポイントは、複数プロセスのチェックポイントを一貫性の取れた状態で保存する必要がある。これは、チェックポイントから、故障した場所まで再実行するときに非決定性をもつイベン
トによる各プロセス間の因果関係の矛盾を生じさせないためで、基本的には以下の 2 種のスタンスが存在する。

Coordinated Checkpoint 全てのプロセスが、非決定イベントを含まない区間の間にチェックポイントを取るもの。ナイーブな実装では、全てのプロセスを同期し、プロセス間の通信路を完全にドレインした後、チェックポイントを取るという手法となる。
Uncoordinated Checkpoint おのおののプロセスが勝手なタイミングでチェックポイントを取り、故障発生時に取得しておいたチェックポイント群から因果関係が保たれるようなチェックポイントを選ぶ手法。依存関係によっては、因果関係を保つラインが実行開始時点まで遡っていくことがある。このように復旧ラインが遡っていく現象をドミノ・エフェクトといい、本手法の大きな弱点と成っている。
さらに、これらと組み合わせて用いる手法として代表的な物がロギングである。平常の実行時に通信メッセージのステータス（送信元、受信先、メッセージの内容等）をログに残すことにより、非決定性のイベントを強制的に決定したイベントに変更することができる。

− 261 −

スーパーコンピューティング研究部門

最低限、この 3 つの手法を組み合わせた耐故障アルゴリズムを本フレームワーク上で記述できるよ
うに、耐故障アルゴリズムコンポーネントを以下の要素に分割定義した。
トリガーイベント定義 シナリオファイルに記述されるイベントの種類と、そのハンドラの定義。例としては、チェックポイントシグナルや故障発生シグナルがどのようなコマンドでシナリオファイ
ルに記述されているか及び、外部から与えられたときに何を実行するかを定義する。
プロセス停止処理定義 プロセス側がウェイト前、後に行う動作を定義する。チェックポイント後のプロセス同期や、実験結果の計測・出力等に用いるメッセージマネージメント 通信関数のラッパ関数として与えられる。メッセージのロギングや通信回数の測定に利用する。また、メッセージのドレイン処理等もここに記述する。

2.3

実装

2.3.1

フレームワーク

本フレームワークは MPI に試験実装した。これは、MPI が並列化のデファクトスタンダードなミド
ルウェアであり、さらに他の多くの並列化ミドルウェアが下位レイヤに MPI を利用していることが多いためで、この特徴により、多くの並列アプリケーションをサポートすることができる。さらに、MPI仕様に含まれる API ラッパ層、PMPI を用いることにより、一般的な運用スーパーコンピュータ環境においても、特別な管理者側の対応を必要とせずに利用することができる。図 2 は本フレームワークのレイヤ構成である。FTSIM ABFT Module の部分は、アプリケーションレベルの耐故障機能定義を行う部分で、現在検討中である。

Application

FTSIM ABFT Module

MPI Interface
FTSIM SysFT Module(Massage Manager)(Proc Wait method)

FTSIM Base Module(Signal handler etc..)

FTSIM
Process
Manager

PMPI Interface

Various MPI Implementation
図 2: FTSIM:耐故障フレームワークレイヤ構造

2.3.2

耐故障アルゴリズムコンポーネント

本フレームワークを用いて、以下の 3 つの耐故障アルゴリズムの実行コスト比較を行った。それぞれのアルゴリズムはチェックポイントを行うが、その保存先はローカルディスク、および共有ディスクのどちらかを選択できる。以下ではローカルディスクに保存する場合の実装を説明する。各種数式は以下を示す: Ccheckpoint : チェックポイントにかかる時間、 Crestart :リスタートにかかる時間、B: ロー− 262 −

スーパーコンピューティング研究部門

表 1: NPB CG/EP CLASS=D 32 プロセス
(sec.) UN
UNCL CO
故障無し

CG
EP

2179
301

1708
333

1467
348

1200 程度
280 程度カルディスクのバンド幅、S: 1 プロセスのメモリサイズ、T : 再開するチェックポイントから故障が起きるまでに経過した時間

Coordinated Checkpoint with Reliable Network(CO) 全てのプロセスで同期的にチェックポイントを取得する手法である。ネットワークのドレインは行わず、リスタート後に送受信バッファをチェッ
クして不足分を再送する仕組みを持っていると仮定する (Reliable Network)。これは、ある種のロギングと考えることができ、チェックポイントを同期的に行っている間の非決定性イベントを強制的に決定性イベントに変換する意味を持つ。リスタート時には、全てのプロセスがチェックポ
イントまで戻ってから再実行される。各コストは Ccheckpoint = S/B, Crestart = S/B + T となる。
Uncoordinated Checkpoint with Message Logging(UN) 全てのプロセスがそれぞれのタイミングでチェックポイントを取りながら、全てのメッセージをロギングしておく手法。ロギングにより、Uncoordinated 手法の弱点となるドミノエフェクトを防止できる。しかし、全てのメッセージをロギングするため、メモリ領域への圧迫や、ログ書き出しコストが問題になる。リスタート時は故障
プロセスのみがチェックポイントに戻り、さらに再実行中の通信にかかる時間 (Com) はログから直接読み込むのでほぼ 0 に短縮可能とする。チェックポイントのタイミングは、今回は全てのプロセスが同時に行うとした。各コストは Ccheckpoint = S/B, Crestart = S/B + T − Com となる。
Uncoordinated Checkpoint with Clustering Message Logging (UNCL) NCSA Franck Cappello 氏のチームが提唱する、軽量並列チェックポイントアルゴリズムで、上記 UN を拡張している。UN の
弱点は、ロギングコストが膨大になることだが、アプリケーションプロセスをグルーピング、グ
ループ内は Coordinated な手法、グループ外は Uncoordinated な手法を利用し、グループ間通信
のみをロギングすることによりロギングコストの軽減を行う。グループ間通信に利用した時間をComg としたとき、各コストは Ccheckpoint = S/B, Crestart = S/B + T − Comg となる。
以上のコストモデルを考えると、予測される性能は、平均的には CO < U N CL < U N になると考えられる。以降の評価では、Uncoordinated な手法における、部分リスタートによる全体フローへの影
響と、UNCL, UN 間の性能変化を確認することを目的とした。

2.4

評価

前節で解説した 3 種の耐故障アルゴリズムに対して、NAS Parallel Benchmark に含まれる代表的な 5つの計算手法 (CG/EP/FT/LU/MG CLASS=D) を適用し、32 プロセスの並列実行時間を測定した。実行
機会の都合により CG のみが 5 実行の平均となっている。平均故障間隔はジョブ全体で 100 秒、チェッ
クポイント間隔は 50 秒に設定されており、ローカルディスクの帯域は 250MB/s(一般的な SSD の速度)とした。うち、CG, EP についての結果が表 1 である。CG は通信回数の多いプログラムであり、逆にEP は通信回数がほぼ 0 のプログラムである。
これを見ると、EP は殆ど同じ時間になっているのに対し、CG は予想に反して、性能が U N <U N CL < CO と成ってしまっている。この原因に関して、当初は部分リスタートによる通信タイミ
ングのずれが影響するのではないかと考えていたが、本シミュレーションでは図 3 に示すとおり、UNは、CO より定性的に実行時間が同じ、もしくは少なくなることが分かる。UN の場合、健全なプロセ
スが故障プロセスと通信をする予定であったとしても、その受信時刻は、CO を使ったときに受信時− 263 −

スーパーコンピューティング研究部門

刻と同時か、短くなるからである。この性能見積もりの食い違いに関しては引き続き調査を続ける予
定である。

CO

UN

COCO
図 3: CO と UN におけるリスタートの違い：右側に行くほど時間が経過し、最初の四角はチェックポ
イントをロードするのにかかる時間、UN の二つ目の四角は、プロセスが通信を待ってウェイトする
時間を示す。

2.5

具体的成果

エクストリームスケール計算環境に対応した、耐故障アルゴリズムを比較・モデル化し、自動チュー
ニングの足がかりとするための、比較フレームワークを構築した。これに伴い、代表的なチェックポ
イントアルゴリズムとエクストリームスケール計算環境のために拡張したチェックポイントアルゴリ
ズムをコンポーネントとして実装し、比較した。この結果に関しては、より深い考察が必要で、パラメータや計算規模を変えながら検証を続ける予定である。

3

MPI3.0 における耐故障仕様の検討・調査

3.1

背景

並列計算のデファクトスタンダードミドルウェアである MPI には耐故障に関する仕様がなく、エクス
トリームスケール環境での実行に耐えない。これに対して、FT-MPI, MPICH-V, OpenMPI 等の独自拡張による耐故障 MPI が研究された。これらを総括し、さらに仕様としての最低限度の機能と実装可能性を検討した結果、アプリケーションレベルの耐故障関数群を MPI3.0 に含めることとした。本テーマではこの耐故障関数群の検討に参加し、そこで決定した内容について簡単に紹介する。しかしながら本関数群は未だ検討中であり、ここで紹介する内容はあくまでも暫定的なものである。

3.2

内容

MPI3.0 の耐故障機能は Fail-Stop モデル、アプリケーションレベル耐故障を対象としており、昨年度までに策定していた Run-Through Stabilization の仕様に関して、ワーキンググループから策定委員会全体への提案を初夏に行った。結果として、あまりにも提案された仕様が複雑すぎたうえ、実装難度も高く、実現性が低いのではないかという話になり、再度新たな手法を考えることなり、新たに User-Level
Failure Mitigation という提案が行われ、Run-Through Stabilization の議論は一度停止することとなった。
結果、故障復旧手法は 1) 故障検知と周知 (User-Level Failure Mitigation)、2) プロセスの復旧 (Process− 264 −

スーパーコンピューティング研究部門

Recovery) からなる。また、これを補助するために、構成プロセスの状態を保持する Process State という状態変数がある。
3.2.1

Process State

MPI3.0 で は 構 成 プ ロ セ ス ご と に Process State と い う 状 態 変 数 を 新 た に 追 加 し て お り、
通 常 状 態 (MPI RANK STATE OK)、未 承 認 故 障 状 態 (MPI RANK STATE FAILED)、承 認 済 み 故
障 状 態 (MPI RANK STATE NULL)、復 旧 状 態 (MPI RANK STATE RESTORING)、復 旧 終 了 状 態(MPI RANK STATE RESTORED)、グループ未参加状態 (MPI RANK STATE UNJOINED) が設定されている。すでに故障していることが確認されている承認済み故障状態のプロセスに対する通信を行った場合、なにもせず通信成功を返すことにより通信のブロックを回避し復旧処理を行うことができる。
3.2.2

User-Level Failure Mitigation

本仕様は、今まで非同期にこだわっていた故障検出を、必要なときは同期的に行うことにより、これまでの耐故障仕様を簡略化したものである。基本的に、エラーは MPI 関数からの返値として与えられ、MPI 関数が集団通信であった場合を含め、通信中にエラーが起こった場合にはその結果が通信に関わった全プロセスへ同期される仕組みである。つまり、MPI 関数からエラーコードが帰らない場合は必ず正しい通信ができている状態であるということが、以前までに提案されていた仕様と違う部分である。また、もし通信中にエラーが出たとしても、エラーが発生した通信路以外の部分は最大限利用可能にすることが要求される。これは復旧時に MPI 通信関数を利用可能とするためである。
本実装のコストは未だ正確なものが分かっていないため、今後は試験実装とコスト確認が行われる予定である。また、RMA, FileI/O の対応に関しては、まだ研究途上分野ということでサポート外の状態になっている。

3.3

具体的成果

並列プログラミングのデファクトスタンダードとなっている MPI の耐故障機能は必須である。アプ
リケーションレベル耐故障コーディングの容易化の研究においても下請けの通信ミドルウェアとして利用されることを想定する必要がある。横断的で効率の良い故障復旧を行う為には、アプリケーショ
ンとミドルウェアの協調は不可欠であり、ミドルウェアの検討を通じ、情報を得たこと、およびアプ
リケーションで利用したい耐故障機能を議論にかけ標準仕様としてまとめていることが成果である。
MPI Forum Home Page1 にて、まとめられた成果や検討事項を確認することができる。

成果要覧

4

招待講演／招待論文[招待 1] 児玉祐悦，丸山直也，近藤正章，建部修見，實本英之，岩下武史.10 年後の大学計算機セン
ターの計算機 −−その仕様と課題について−−, T2K シンポジウム 2011, パネルディスカッション, November, 2011.
[招待 2] 實本英之、スパコン耐故障１０１〜エクサスケールにむけて、日本応用数理学会
若手の会 単独研究会, December, 2011.

2011 年

その他の発表論文[発表 1] 實本英之、建部修見、佐藤仁、石川裕. 広域分散環境を提供する HPCI システムソフトウェア
基盤の設計概要と共有ストレージ構築, 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,2011-HPC-130,67,pp1-6, July 2011.
1

http://www.mpi-forum.org/− 265 −

スーパーコンピューティング研究部門[発表 2] 滝澤真一朗、棟朝雅晴、宇野篤也、小林泰三、實本英之、松岡聡、石川裕. 広域分散環境を提供する HPCI 先端ソフトウェア運用基盤の設計, 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,2011-HPC-130,68,pp1-7, July 2011.
[発表 3] 實本英之、VM を考慮したジョブスケジューリングシステムの開発、アカデミッククラウド
シンポジウム 2011 ＠北海道大学、口頭発表、August 2011.

− 266 −

スーパーコンピューティング研究部門

DEOS Runtime Environment (#')*"
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1

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2.1

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スーパーコンピューティング研究部門

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− 268 −

スーパーコンピューティング研究部門

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スーパーコンピューティング研究部門

3

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-$[a 1] Yasuhiko Yokote: Runtime Environment for DEOS Process and Architecture (Chapter 6 andothers), in Mario Tokoro, ed.: Open Systems Dependability - Dependability Engineering for EverChanging Systems, CRC Press, 2012.

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ĜąPĒĔĜĬÓĝąĩķęĤĳĜąPòBYsÓBĨĶĎĲĬÜüôçĀĂ§ÃäèĐķĥİĹĘ¬øþð§Ã1 , PCT-JP2011-076219, 34 f¢n, 2011 : 11 b 14 \− 270 −

スーパーコンピューティング研究部門

システムのディペンダビリティ保証のためのツールとプロセスの構築
松野 裕

概要

1

本研究は、システムのディペンダビリティ保証を補助するためのツールおよびプロセスの研究開発を目的として行っている。JST CREST 「実用化を目指した組込みシステム用ディペンダブル・オペレー
ティングシステム」研究領域（DEOS プロジェクト) における、「並列・分散型組込みシステムのためのディペンダブルシングルシステムイメージ OS (研究代表者: 石川裕情報基盤センター長)」課題において、2010 年度より行っている。以下の活動は、DEOS プロジェクト内のサブチームである、東大、慶大、産総研、富士ゼロックス, JST からの研究者よりなる D-Case/Metrics チームという、システムのディペンダビリティの保証・評価に関する研究チームのリーダーとして行ったものである。
システムのディペンダビリティ保証のための手法として近年イギリスなどで注目されている Assurance
Case に着目し、Assurance Case の記述支援を行なうためのツールおよびプロセスの開発、およびエレベータなどの組み込みシステムを例にした Assurance Case 記述実験を行っている。また研究開発成果の国際規格標準化を目指して、Object Management Group (OMG), Open Group などの国際規格化団体に参加し、Assurance Case における型の導入やパターンの形式化など、我々独自の提案を行ってきた。
今年度の研究開発内容は以下である。

• Assurance Case 記述ツール「D-Case Editor」開発。D-Case とは、DEOS プロジェクトで開発されている、型やパターンなどによって拡張された Assurance Case である。D-Case Editor は、DEOS
プロジェクトで開発中の OS などとツールチェーンを成すことにより、開発者、運用者などがシステムのディペンダビリティ情報を容易に記述、参照できるよう、補助を行なうことを目的として開発している。
• D-Case 記述プロセスの開発、標準化。システムライフサイクルのどのようなときに、誰が、誰にディペンダビリティの保証を行なうかなどの手順のプロセス化を行っており、OMG, Open Groupなどで、Assurance Case Process として提案中である。
• DS-Bench/D-Cloud とのツールチェーン。これまで DEOS 石川チームおよび筑波大学の佐藤三久チームで研究開発を行なってきたディペンダビリティベンチマークツールとのツールチェーンを
構築した。

2

システムのディペンダビリティ保証のためのツールとプロセスの構築

2.1

背景

Assurance Case とは、主にイギリスなど欧米において、Safety critical なシステムを開発運用する際に、認証機関に提出することが義務付けられるほどに普及している、システムの安全性などを議論するための文書一式である。Case とは法廷用語の「根拠」を意味する。システムの安全性 (Safety) を議論す

− 271 −

スーパーコンピューティング研究部門

る場合は Safety Case、ディペンダビリティなどを議論する場合は、Dependability Case などと呼ばれる。その基本構造は木構造であり、議論すべきゴール（システムの安全性など）をトップに置き、それをサブゴールに分割することにより詳細化する。詳細化されたサブゴールは、最終的に、エビデンスによって保証される。図 1 に基本構造を示す。

図 1: Assurance Case の基本構造

Assurance Case は、その木構造を明示的に示し議論しやすくするために、グラフィカルな記法でしばしば書かれる。主要な記法は、イギリスの York 大学で開発された Goal Structuring Notation (GSN)と、イギリス Adelard 社で開発された Claim, Argument, Evidence (CAE) である。GSN を用いた簡単なAssurance Case を図 2 に示す。
図２において、議論すべきトップゴールは「C/S Logic では欠陥が生じない」である。もちろん、すべての欠陥が生じないことは保証できないので、ここでは、リスク分析の結果から得られた、２つの欠陥 A, B について議論している。トップゴールにつけられた、丸みがついた長方形のノードは、コン
テキストノードと呼ばれ、ゴールを議論する際の環境情報が記述される。ゴールの下につく、平行四辺形のノードは、ストラテジと呼ばれ、そのゴールを分割する際の理由が記述される。ここでは、欠陥 A, B を分けて議論することが記述されている。ストラテジの下のゴールは、欠陥 A, B についてであり、欠陥 A は、FTA 解析の結果によるエビデンス（楕円形のノード）によって、保証されている。
一方、欠陥 B に関するゴールに与えられた菱形のノードは、欠陥 B に対してエビデンスが現時点では与えられていないことを示している。

Assurance Case が普及した背景には、1988 年におきた、死者 167 名を出した北海油田事故など近年イギリスで発生した深刻な障害がある。単にシステムの開発や運用を手順通りにするだけでなく、その開発や運用で、なぜシステムが安全になるのか、エビデンスをもとに議論する必要性がイギリスで広く認識された。以後原子力発電所など、Safety Critical なシステムの開発運用においては、Safety
Case の記述が義務付けられるようになった。Safety Case に関しては、特にイギリス York 大学の Tim
Kelly らのグループによる研究が有名であり、GSN を用いて、どのようにより安全性を確かにできるような Safety Case を記述できるのか、リスク分析手法などとの組み合わせ、複雑なシステムにおける記述の検討などにより、活発に行われている。Assurance Case ツールの数は現在それほど多くはない。
Aderald 社で開発されている ASCE ツールが最も広く使われている。Assurance Case の重要性が高まるにつれて、いくつかの Assurance Case ツールが開発されている。

− 272 −

スーパーコンピューティング研究部門

Context:C_1

Goal:G_1

Risk Analysis Result:
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C/S Logic is freefrom possible faults

Strategy:S_1
Argue over eachpossible fault

Goal:G_2

Goal:G_3

C/S Logic is freefrom fault A

C/S Logic is freefrom fault B

Evidence:E_1

Undeveloped:U_1

FTA analysis
ResultNo evidence iscurrently given

図 2: GSN で書かれた Assurance Case の例

2.2

内容

2.2.1

ディペンダビリティ保証ツール研究開発

図 3 に、開発中の D-Case Editor のスナップショットを示す。D-Case Editor は、Eclipse GMF 上で開発されている。利用者は、GSN のノードを選択し、キャンパスに貼り、リンクをすることにより記述を行なう。本年度は特に後述する DS-Bench/D-Cloud とのツールチェーン構築を行った。

2.2.2

D-Case 記述プロセスの開発、標準化

D-Case 記述プロセスの提案を行い、OMG、Open Group で標準化の提案を行った。また、D-Case の形式やレポジトリの標準化の提案を行った。[発表 3, 招待 3, 発表 1, 発表 2]。

2.3

具体的成果

査読付きの国際ワークショップ発表を２件行った [査読付 1, 査読付 2]。

D-Case Editor は、フリーウエア公開したことにより、組込みシステムのワークショップなどで招待講演を行った [招待 1, 招待 2, 招待 4]。企業、研究機関などからの問い合わせなどをいくつか受けた。
DEOS プロジェクトで開発中のアーキテクチャとの連携のための仕組みを発明し、国際特許出願を行った [特許 1, 特許 2]。この仕組みを、ET2011 においてデモ、講演を行った [特記 1]。
国際規格標準化に関して、OMG、Open Group において、D-Case Editor、D-Case に関する発表を行い、広く認知を得た。Open Group のエンタープライズ・アーキテクチャのプロセスである TOGAF に
D-Case 記述プロセスの組み込みを進めることになった [招待 3, 発表 3]。
OMG において、トヨタの大畠明氏、産総研の田口研治氏、中坊嘉宏氏らと、介護ロボットなどの消費者機械の開発プロセスに関する標準化の提案を行い、ホワイトペーパーを提出した [発表 4]。こ− 273 −

スーパーコンピューティング研究部門

図 3: D-Case Editor のスナップショットの中には、D-Case 記述プロセスが入る予定である。この標準化のための委員会が IPA SEC において立ち上がり、委員として参加し DEOS, D-Case の標準化を進めた。

3

Dependability ベンチマークツールとのツールチェーン

システムのディペンダビリティを保証するため、ベンチマークテストの結果などを D-Case においてエビデンスとして用いるためのツールセット DS-Bench を藤田肇特任助教、塙敏弘筑波大准教授、富士ゼロックス上野肇氏らと開発した [査読付 3]。本稿では D-Case Editor の部分を主に示す。DS-Bench の詳
細については藤田特任助教の報告に詳しい。図 4 に DS-Bench Toolset の概要を示す。DS-Bench Toolset
は先述した D-Case Editor と、ディペンダビリティベンチマークをするための、ベンチマークやアノー
マリーツールなどを管理する DS-Bench ツール、実機や Virtumal Machine 上で障害などをシミュレー
ションする D-Cloud ツールよりなりたつ。DS-Bench Toolset の利用者は、まず D-Case Editor でシステ
ムのディペンダビリティを記述する。詳細化していくなかで、必要となるエビデンスとして、ベンチマークを実行する。DS-Bench Toolset では、D-Case Editor から DS-Bench を呼び出し、DS-Bench から D-Cloud を実行し、障害をシミュレーションすることにより、システムが障害から自動復旧できることなどを、開発時のテスト段階で保証する。図 5 に Wiki システムを対象として記述した Assurance
Case の一部分を示す。この部分は、Wiki システム内の一つのウエブサーバがダウンしても、要求されるディペンダビリティが保たれることを議論している。左の部分木は、シミュレーション設定の妥当性に関する議論であり、右の部分木が、実際に一つのウエブサーバがダウンするシミュレーションを行い、その結果を登録している。図 5 では、サーバが一つダウンしても、レスポンスタイムが、3000
ミリ秒以内であるというディペンダビリティ要件を、実際のシュミレーション結果 (664.0 ミリ秒) を
エビデンスとして保証している。図中のエビデンスが青くなっているのは、要件が満たされていることを示している。

3.1

具体的成果

DS-Bench Toolset における D-Case Editor の役割は、ベンチマーク結果が、ディペンダビリティを保証するためのエビデンスであることを示すことである。[査読付 3] がディペンダビリティ分野で歴史のある DSN(Dependable System Netowork) 学会に採択されたことは、ディペンダビリティの分野におい− 274 −

スーパーコンピューティング研究部門

図 4: DS-Bench Toolset [査読付 3] の概要

図 5: エビデンスとして用いられるベンチマーク結果 [査読付 3]− 275 −

スーパーコンピューティング研究部門ても、ベンチマーク結果などをエビデンスとして、システム全体のディペンダビリティを議論することの重要性が認識されはじめていることのあらわれであると考える。

4

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Yutaka Matsuno, D-Case Editor: A Typed Assurance Case Editor, OSADL 13th Real-Time Linux
Workshop, Czech Technical University in Prague, Czech, Oct 2011
[招待 2] Yutaka Matsuno, D-Case Editor: A Free Assurance Case Editor, OSADL session in Embedded
World, Nuremberg, Germany, March 2012.
[招待 3] Yutaka Matsuno, DEOS and D-Case for Open Systems Dependability. Presented at RTES Forum,
Open Group Conference, San Francisco, USA, Jan 2012.
[招待 4] システムのディペンダビリティ、安全性保証の現在, 松野裕, 田口研治, SICE セミナー, 計測
自動制御学会, 産総研臨海副都心センター, 2011 年 11 月

査読付論文
[査読付 1] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Yoshihiro Nakabo, Akira Ohata, Iterative and Simultaneous
Development of Embedded Control Software and Dependability Case, Workshop on Dependable
Systems of Systems, Sep 2011, University of York, York UK[査読付 2] Yutaka Matsuno, Makoto Takeyama, Jin Nakazawa, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Proceedings of Inconsistency Robustness, Aug 2011, Stanford University, California USA[査読付 3] Hajime Fujita, Yutaka Matsuno, Toshihiro Hanawa, Mitsuhisa Sato, Shinpei Kato, Yutaka
Ishikawa, DS-Bench Toolset: Tools for Dependability Benchmarking with Simulation and Assurance, DSN, June 2012, to appear.

その他の発表論文[発表 1] Makoto Takeyama, Kenji Taguchi, Yutaka Matsuno, Mechanizing Assurance Cases, Presented in
System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Sep 2011
[発表 2] Luke Emmet, Yutaka Matsuno, Assurance Case Repository Whitepaper (Draft), Presented in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Sep 2011
[発表 3] Yutaka Matsuno, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, presented in RTES Forum, OpenGroup Conference, San Diego, USA, Jan 2012.
[発表 4] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Yoshihiro Nakabo, Akira Ohata, Assuring Dependability of Consumer Devices: Automobiles, Consumer Robots, Smart Houses, Avionics, etc., OMG White Paper,
System Assurance Task Force, OMG, Sep 2011.

特許申請／取得[特許 1] 横手 靖彦、所 眞理雄、山本 修一郎、松野 裕: ディペンダビリティ維持装置、ディペンダビ
リティ維持システム、ディペンダビリティ維持装置の制御方法、制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体, 特願 2011-177322, 国際出願移行, 2011 年
08 月 12 日− 276 −

スーパーコンピューティング研究部門[特許 2] 横手 靖彦、所 眞理雄、山本 修一郎、松野 裕: ディペンダビリティ維持装置、ディペンダビ
リティ維持システム、ディペンダビリティ維持装置の制御方法、制御プログラムおよびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体, PCT-JP2011-076219, 34 条補正中, 2011 年
11 月 14 日

特記事項[特記 1] DS-Bench/TEST ENV/D-Case 統合デモ、D-RE デモ、D-Case デモ、ET2011、横浜、2011 年
11 月[特記 2] 松野裕, 変化し続けるシステムのディペンダビリティ合意形成とツール, ET2011 スペシャル
セッション C-7-2, ET2011, 横浜, 2011 年 11 月

− 277 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 278 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.2

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2

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0

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スーパーコンピューティング研究部門

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γϛϡϨʔγϣϯ͸ਤ̍ͷΑ͏ͳিܸ೾؅ঢ়ͷ‫ܥ‬Λ༻͍ͯߦΘΕΔɻ͜ͷ؅ঢ়ͷ‫ܥ‬ͷ྆୺ʹ͸ɺཻࢠ͕࿙Εग़͞ͳ͍Α͏ʹϙςϯγϟϧোน͕ઃ͚ΒΕ͍ͯΔɻॳ‫ظ‬ঢ়ଶͰ͸؅ͷதԝ෦ʹ΋ϙςϯγϟ
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2.3

۩ମత੒Ռ

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∂t
∂z
{
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[{
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∂ 1 2
1 2
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∂t 2
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2

(4)
(5)
(6)

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

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

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

(7)
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
 

F =  f2  = 
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(9)

(10)

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− 280 −

スーパーコンピューティング研究部門

101

t = 320
160
80
40
20

P

0.1

P

1

t = 320
160
80
40
20

0.1

0.01

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4

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ζ

� 4

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4

ζ

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Lennard-Jones ཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔিܸ೾؅ͷγϛϡϨʔγϣϯͰ͸ɺ೪ੑͷޮՌ΍ӷణͷ‫ܗ‬੒ͷޮՌʹΑΔεέʔϦϯάؔ܎ͷഁΕ͕‫؍‬ଌ͞ΕΔɻਤ̎ʹγϛϡϨʔγϣϯͷ݁ՌಘΒΕͨѹྗͷϓϩϑΝΠ
ϧؔ਺ͷྫΛࣔ͢ɻਤͰ͸࣌ࠁ t = 20ɺ40ɺ80ɺ160ɺ320 Ͱ‫؍‬ଌͨ͠ѹྗΛ࣌ࠁͱεέʔϧ͞ΕͨҐஔ ζ = z/t ͷؔ਺ P (ζ, t) ͱͯ͠ϓϩοτ͍ͯ͠Δɻ͜ͷͨΊɺεέʔϦϯάؔ܎͕੒ཱ͍ͯ͠Ε͹ɺશͯͷ࣌ࠁͷϓϩϑΝΠϧؔ਺͸̍ͭͷ‫ۂ‬ઢ্ʹॏͳΔഺͰ͋Δɻਤ̎ࠨଆ͸γϛϡϨʔγϣϯͷॳ‫ظ‬Թ౓͕ T = 3.0 ͷ΋ͷͰ͋Δɻζ = 4.0 ͷ෇ۙʹ௿ີ౓ྖҬதΛਐߦ͢Δিܸ೾͕͋Γɺ͜ͷ෦෼Ͱ೪ੑͷޮՌʹΑΔεέʔϦϯάؔ܎ͷഁΕ͕‫ݟ‬ΒΕΔɻਤ̎ӈଆ͸ॳ‫ظ‬Թ౓͕ T = 1.2 ͷ΋ͷͰ͋Γɺζ = 2.0 ෇ۙʹিܸ೾͕͋Δɻিܸ೾ͷ෇ۙʹ͸೪ੑͷޮՌʹΑΔए‫ׯ‬ͷεέʔϦϯάؔ܎ͷഁΕ͕‫ݟ‬ΒΕΔɻT = 1.2 ͷ৔߹ʹ͸೪ੑͷޮՌʹՃ͑ɺ‫ݮ‬ѹʹΑΔԹ౓௿ԼͰӷణͷ‫ܗ‬੒͕‫͜ى‬ΔͨΊɺζ = � 1.0ʙ0.0 ͷ෇ۙͰεέʔϦϯάؔ܎ͷഁΕ͕‫ݟ‬ΒΕΔɻ͜ΕΒͷ೪ੑͷޮՌ΍ӷణͷ‫ܗ‬੒ͷޮՌ͸ɺ‫ʹڞ‬ɺঢ়ଶํఔࣜͷΑ͏ͳฏߧ‫ܥ‬ͷ෺ཧֶͷΈͰ͸‫ه‬ड़Ͱ͖ͳ͍΋ͷͰ͋Δɻ͜ͷΑ͏ʹฏߧ‫ܥ‬ͷ෺ཧֶ͕༗ޮੑΛࣦ͏Α͏ͳ‫ݱ‬৅͕ൃ‫͢ݱ‬Δ෦෼Ͱ͸ɺεέʔϦϯάؔ܎ͷഁΕ͕ੜ͡Δ͜ͱΛ෼ࢠಈྗֶγϛϡϨʔγϣϯͰ֬ೝ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͨɻ͜ͷ‫ڀݚ‬ͷ݁Ռʹ͍ͭͯ͸[ൃද 1] ͰൃදΛߦͬͨɻ− 281 −

スーパーコンピューティング研究部門

3

Lennard-Jones ཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔ෸ಅͷγϛϡϨʔγϣϯ

3.1

എ‫ܠ‬

ɹલষͷഎ‫Ͱܠ‬ड़΂ͨΑ͏ʹɺզʑͷ໨ඪ͸෼ࢠಈྗֶϞσϧΛ༻͍ͯ෸ಅྲྀΛ࠶‫͢ݱ‬Δ‫ػࢉܭ‬γϛϡϨʔγϣϯΛߦ͏͜ͱͳͷͰ͋Δ͕ɺ͜Εʹ͸ലେͳ‫͕ྗࢉܭ‬ඞཁͱͳΔɻͦ͜Ͱࡢ೥౓·Ͱɺ̎छྨͷཻࢠͷࠞ߹෺͕‫ݮ‬ѹ๲ு͢Δࡍʹੜ͡Δ‫ؾ‬ӷೋ૬ྲྀͷੑ࣭ʹ͍ͭͯେ‫ن‬໛෼ࢠಈྗֶγϛϡϨʔγϣϯʹΑΔ‫ڀݚ‬Λߦ͖ͬͯͨɻ͜Ε͸ɺ̎छྨͷཻࢠΛ༻͍ͨ΄͏͕ɺӷ૬͔Βͷ‫ؾ‬૬ͷ෼཭͕‫ى‬͜Γ΍͘͢ɺ‫ؾ‬ӷೋ૬ྲྀΛ࡞Γ΍͍ͨ͢ΊͰ͋Δɻ͔͠͠ɺ‫࣮ݱ‬ͷ෸ಅ‫ݱ‬৅Ͱ͸ɺྫ͑͹ਫͳͲͷ෸ಅͷ৔߹ɺ̍छྨͷ෼ࢠͷू߹͔ΒͳΔӷମ͕Ճ೤͞ΕΔ͜ͱʹΑͬͯӷ૬͔Β‫ؾ‬૬΁ͷ૬సҠ͕࿈ଓతʹ‫͜ى‬Γɺੜͨ͡‫ؾ‬૬͕‫ؾ‬๐ͱͳͬͯӷ૬͔Β෼཭͢Δɻ͜ͷͨΊɺ෸ಅྲྀͷ࠶‫ݱ‬ͷͨΊʹ͸ɺ̍छྨͷཻࢠ͔ΒͳΔӷମΛՃ೤͢Δ͜ͱʹΑͬͯ෸ಅΛ࠶‫͢ݱ‬Δٕज़ͷཱ͕֬ඞཁͱߟ͑ΒΕΔɻҎ্ͷཧ༝͔Βຊ೥౓‫ޙ‬൒Ͱ͸ɺ̍छྨͷ Lennard-Jones ཻࢠ͔ΒͳΔӷମͷՃ೤ʹΑΔ࿈ଓతͳ෸ಅͷγϛϡϨʔγϣϯΛࢼΈͨɻ

3.2

಺༰

ɹγϛϡϨʔγϣϯ͸લষͷিܸ೾؅ͷγϛϡϨʔγϣϯͱಉ༷ɺLennard-Jones ཻࢠͷू߹Ͱ‫಺ܥ‬ͷӷମͱ‫ؾ‬ମΛߏ੒͢Δɻ೚ҙͷཻࢠϖΞؒͷ૬‫༻࡞ޓ‬͸ࣜ (2) ͷ Lennard-Jones ϙςϯγϟϧͰ༩͑ΒΕɺ‫ܥ‬ͷ࣌ؒൃల͸ӡಈํఔࣜΛ਺஋ੵ෼͢Δ͜ͱͰߦΘΕΔɻγϛϡϨʔγϣϯΛߦ͏‫ܥ‬ͷߏ੒Λਤ̏ʹࣔ͢ɻ‫ܥ‬ͷ֎‫ܗ‬͸ബ͍൘ঢ়Ͱ͋Γɺ‫಺ܥ‬ͷཻࢠʹ͸Լ޲͖ʹॏྗ͕࡞༻͢Δɻ͜ͷͨΊɺ͜ͷ‫ܥ‬ͷ Hamiltonian ͸ࣜ (3) ʹॏྗͷޮՌΛՃ͑ͨ

H=

∑1
i

2

|pi |2 +∑i�j(i<j)ϕ(|q i � q j |) + HW +∑ig � qi(11)

ͱͳΔɻ࠷‫ޙ‬ͷཻ߲͕֤ࢠʹ࡞༻͢ΔॏྗΛ‫ه‬ड़͠ɺg ͸Լ޲͖ͷॏྗՃ଎౓Λද͢ϕΫτϧͰ͋Δɻ‫ܥ‬ͷఈͷ෦෼ʹ͸ɺLennard-Jones ཻࢠΛ֨ࢠঢ়ʹฒ΂ͯ‫ݻ‬ମΛ໛ͨ͠ߏ଄෺͕͋Γɺ͜ͷதʹߴԹͷ
Langevin ೤ཋ͕ஔ͔Ε͍ͯΔɻ·ͨɺ‫ܥ‬ͷ্෦ʹ͸ৠ‫ ͨͬͳͱؾ‬Lennard-Jones ཻࢠΛ‫ٵ‬ऩͯ͠औΓআͨ͘Ίͷߏ଄͕഑ஔ͞Ε͍ͯΔɻ͜͜ͰऔΓআ͔Εཻͨࢠ͸ྫྷ٫͞Εɺ‫ܥ‬ͷఈ໘ͷ୺ͷ෦෼͔Β‫ܥ‬಺ʹ໭͞ΕΔɻॳ‫ظ‬ঢ়ଶͰ͸ɺਂ͞ 300 ·Ͱີ౓ 0.7 Ͱ Lennard-Jones ཻࢠΛ٧ΊࠐΈɺ‫ܥ‬શମΛ Langevin ೤ཋʹ઀৮ͤͯ͞Թ౓Λ 1.0 ʹอͭɻ͜ͷঢ়ଶͰ‫ܥ‬ͷ؇࿨Λ 1000 ఔ౓ͷ࣌ؒߦͬͨ‫ޙ‬ɺ‫ܥ‬શମʹ઀৮͍ͯ͠

ཻࢠআ‫ڈ‬
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LJ ཻࢠͷӷମ‫ݻ‬ମߏ଄
ߴԹ೤ཋཻࢠ‫څڙ‬
ਤ 3: γϛϡϨʔγϣϯΛߦ͏‫ܥ‬ͷ໛ࣜਤ− 282 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 4: γϛϡϨʔγϣϯʹΑΓ࠶‫͞ݱ‬Εͨ֩෸ಅͱບ෸ಅ
ͨ Langevin ೤ཋΛऔΓআ͖ɺ‫ݻ‬ମߏ଄಺ͷ Langevin ೤ཋΛ࡞ಈͤ͞Δɻ͢ΔͱɺLangevin ೤ཋ͔Β‫͞څڙ‬ΕΔ೤͸ɺपғͷ‫ݻ‬ମߏ଄Λհͯ͠‫ݻ‬ମߏ଄ʹ઀৮͍ͯ͠Δ෦෼ͷ Lennard-Jones ӷମʹ఻Θ
ΔɻLangevin ೤ཋͷԹ౓͕ߴ͘ɺे෼ͳ೤͕ Lennard-Jones ӷମʹ఻ΘΕ͹ɺӷମ͸‫ؾ‬ମʹ૬సҠ͠‫ؾ‬๐Λ࡞Δɻ͜ͷΑ͏ʹͯ͠࿈ଓతʹ‫ؾ‬๐ੜ੒͕ߦΘΕΕ͹ɺ෸ಅͷγϛϡϨʔγϣϯͱͯ͠͸੒ޭ
Ͱ͋Δɻ͜ͷγϛϡϨʔγϣϯͷ‫ن‬໛͸ 66 ສཻࢠఔ౓Ͱ͋Δɻ

3.3

۩ମత੒Ռ

ɹॏྗ৔தͰӷମΛՃ೤͢Δ͜ͱͰ‫͜ى‬Δ෸ಅ͸ϓʔϧ෸ಅͱ‫ݺ‬͹Εɺਫதʹ೤‫ݯ‬Λ௜ΊՃ೤͢Δ͜
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スーパーコンピューティング研究部門

4

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[ࠪಡ෇ 1] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Scaling relation and regime map of explosive gas-liquid ﬂow of binary Lennard-Jones particle system, Physica A, Vol. 391, pp.423–438,
Feb.2012.

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[ൃද 1] ҴԬɹ૑, ҏ౻ɹ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔিܸ೾؅ͷγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊ෺ཧֶձ̎̌̍̍೥ळ‫ق‬େձ, ෋ࢁେֶ‫ޒ‬෱Ωϟϯύε, 2011 ೥ 9 ݄.
[ൃද 2] ҏ౻ɹ৳ହ, ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་: രൃ‫ݱ‬৅ͷඇฏߧ෼ࢠಈྗֶγϛϡϨʔγϣϯ, ୈ̎ճ‫ࢉܭ‬౷‫ܭ‬෺ཧֶ‫ڀݚ‬ձ, ۚ୔େֶ֯ؒΩϟϯύε, 2011 ೥ 9 ݄.
[ൃද 3] Hajime Inaoka and Nobuyasu Ito: Scaling relation of Lennard-Jones shock tube, 21th ACP Workshop, The University of Tokyo, Tokyo, Japan, Apr.2010.
[ൃද 4] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Molecular dynamics simulation of gas-liquid
ﬂow of a binary Lennard-Jones particle system, International Symposium on Complex Systems
2011 – Perspectives on the Legacy of Torahiko Terada –, Koshiba Hall, The University of Tokyo,
Tokyo, Japan, Dec.2011.
[ൃද 5] ҴԬɹ૑, ҏ౻ɹ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔ෸ಅͷγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊ෺ཧֶձୈ̒̓ճ೥࣍େձ, ؔ੢ֶӃେֶ੢‫্ٶ‬ϲ‫ݪ‬Ωϟϯύε, 2012 ೥ 3 ݄.

− 284 −

スーパーコンピューティング研究部門

並列アプリケーションと共存可能な
細粒度モニタリングに関する研究
鴨志田 良和概要

1

計算ノードの統計情報やアプリケーションの性能情報を取得するモニタリングシステムを軽量化し、高頻度で情報収集することで、アプリケーションの性能問題のトラブルシューティングや動的な自動チューニングに役立てることが可能になるため、効率的な細粒度モニタリングに関する研究を行っている。また、情報基盤センターにおけるスパコンの導入及び運用支援を行っている。具体的には、以下の項目について実施した。

• 効率的な細粒度モニタリングに関する研究

アプリケーションのログ情報と、低負荷な方法で細粒度に取得したモニタリング情報を元に、並列アプリケーションの遅延原因となるプロセスの推定と遅延の影響の定式化を行った [発表 1]。また、この細粒度モニタリングについての性能評価を行った [発表 3]。細粒度モニタリングを含む
システムソフトウェアの、自動チューニングへの応用について調査を行った [発表 2]。

• スパコン運用支援

本センターのスーパーコンピューティング部門でサービスを提供する SR11000、HA8000 クラス
タシステム、SR16000 の各種運用支援を行った。さらに、スパコン利用促進のため、スパコン講
習会 [特記 1] での講義の実施に貢献した。また、学際情報科学研究体の一員として、HPCI 基本
仕様検討会議での議論や、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の共同研究プロジェクトへの参加をした。

2

効率的な細粒度モニタリングに関する研究

2.1

背景

クラスタベースの大規模分散計算環境において、計算ノードの統計情報やアプリケーションの性能情報を取得するモニタリングシステムを実行する場合、取得できる情報の細かさとアプリケーションに及ぼす性能劣化はトレードオフの関係にある。より細かい情報をより少ない性能劣化で取得することが可能になればモニタリングシステムを、アプリケーションの性能問題のトラブルシューティングや動的な自動チューニングに役立てることが可能になるため、効率的な細粒度モニタリングに関する研究を行っている。
大規模な並列アプリケーションの性能を低下させる要因の一つとしてジッタ問題が知られている。
この問題を図で示したものが、図 1 である。図 1 は、定期的に同期を行う並列計算が進んでいく様子を示したものである。各計算ノードは一定時間の計算フェーズ (白) を実行した後、同期フェーズ (グレー) に入り、同期が終わると再び計算フェーズに入る。図 1(0) のようにこの 2 つのフェーズだけが繰り返されるのが、理想的であるが、実際はそうならない。OS 上で動作している、各種のデーモン− 285 −

スーパーコンピューティング研究部門

(0)

(1)
Noise

Wait

(2)

(3)
Computation phase

Synchronization phaseTime

図 1: ノイズが並列アプリケーションに与える影響
プロセスなどのノイズ (黒) があると、一部の計算ノードの計算フェーズが遅延されるため、他の計算ノードで同期のための待ち時間 (斜線) が発生する。ノイズが各計算ノードでばらばらに発生した場合(図 1(1))、多くの計算フェーズが遅延されるため、全体の計算時間もその分遅延されることになる。また、同期フェーズ中にノイズが発生した場合は、同期処理が連鎖的に遅延する場合 (図 1(2)) も考えられる。このような問題への対処の仕方の一つとして、ノイズを計算ノード間で同期させることが知られている。ノイズが同期して発生した場合 (図 1(3))、無駄な待ち時間が減り、全体の計算時間への影
響も少なくなる。
本研究では、OS 上で実行されている、アプリケーション以外のプロセスについて、それぞれがア
プリケーションの遅延に対してどの程度影響しているかを明らかにすることを目標にする。このために計算ノードの各プロセスの情報を取得する細粒度のモニタリングシステムが必要となる。細粒度モ
ニタリングは情報収集の CPU 負荷を軽減するのに加えて、モニタリング自体が並列アプリケーションを大きく遅延させないよう、並列計算におけるジッタ問題にも対応する必要がある。
このため、上に述べたような軽量化を適用したモニタリングシステムを実装し、その性能評価を
行った。

2.2

内容

本研究で対象とするモニタリングシステムは、計算ノード上で動いている、アプリケーション以外のプロセスに関する情報を取得する。この情報取得は、ナイーブな方法で実装すると 1 回の情報取得あたり 20 ミリ秒程度の時間が掛かる。例えば 100 万程度の自由度を持つ 3 次元静弾性問題を有限要素法で解く場合、CG 法の 1 回の反復にかかる時間は 10 から数百ミリ秒である。1 反復ごとの情報取得を考えると、ナイーブな方法では、負荷が高すぎる。よって、より高頻度のモニタリングには適した、別の方法で情報取得を行う必要がある。
以下に、プロセススキャンの効率化の方法を説明した後、ジッタ問題を回避するためのモニタリン
グシステムの計算ノード間での同期方法について述べる。そして、プロセスの活性度に着目したさらなる効率化の方法について述べた後、性能評価について述べる。

2.2.1

プロセススキャンの効率化

proc ファイルシステムを用いたプロセス情報の取得はプロセスごとにファイルの open, read,close を行う必要があり、これらの処理が遅いため、効率が悪い。Linux システムでは、ユーザプロ
セスが利用できるプロセス情報の取得方法は他にもあり、こちらを使用することで情報取得を高速化− 286 −

スーパーコンピューティング研究部門

CPU

表 1: Taskstats API を用いたプロセススキャンの性能
TaskstatsPs
GHz Kernel per task (µs) per task (µs)

Intel Core i7 965
AMD Opteron 2380
Intel Xeon E5530
Intel Xeon E5410
Intel Core 2 6400
AMD Opteron 8356

3.20
2.50
2.40
2.33
2.13
2.30

2.6.282.6.262.6.262.6.262.6.262.6.18

3.99
3.13
3.18
3.78
4.81
3.01

81
77
53
79
90
74

Speedup
20.3
24.6
16.7
20.9
18.7
24.6

することが可能である。それが、Linux のプロセスアカウンティング機能の一部である、Taskstats イ
ンタフェースである。このインタフェースは、netlink ソケット (Linux カーネルとユーザ空間の通信を、ソケット通信を用いて行うインタフェース) を利用して、プロセス ID(またはタスク ID) を指定してリクエストを送り、そのプロセスに関する情報をレスポンスとして受け取る API を提供している。
この API で取得できる情報には、例えば、使用 CPU 時間 (Kernel 2.6.18 以降で利用可能)、コマンド
名、実行ユーザ・グループ ID、実行開始時刻、ページフォルトの回数、I/O を行った回数・バイト数(Kernel 2.6.19 以降で利用可能) などがある。
この API を使用した場合、ps コマンドと同様に、proc ファイルシステムのみを使用して情報を取得した場合と比較して 15 から 20 倍程度の高速化を達成できる (表 1)。

2.2.2

エージェントの同期

モニタリング用のプロセス (エージェント) を同期させる方法としては、各計算ノードでローカル時
計を元に同期する方法と計算中に実行される同期型通信に合わせてエージェントを起動する方法を検討した。後者は、MPI 等の、アプリケーションの実行モデルに合わせた実装をする必要があるが、モニタリング用に別プロセスを起動する必要がなく、また、MPI 関数の呼び出し時刻等のアプリケーショ
ン固有の情報も取得が可能であるという特徴がある。後述の性能評価では、後者の方法を使用した。

2.2.3

プロセスによる情報取得頻度の変更

情報取得の頻度を上げていくと、スキャンのたびに取得される統計値が前回から変化していない可能性も上がっていく。したがって、値が変化する可能性が高いプロセスのみを高頻度で調べることで、全体の負荷を低く保ちつつ高精度な情報を取得することが可能になる。
このために、統計値の時間変化を元に、プロセスを以下の 3 種類に分類する。

• 活性プロセス
ジョブ実行中にもスケジュールされ、ある程度の CPU 資源を使用する可能性があるプロセス• 低活性プロセス
ジョブ実行中には資源を使用する可能性が低いプロセス• 非活性プロセス
プロセスが生成されてから相当の時間 (Tinactive ) が経過しており、現在まで、ほとんど資源を使用されたことがないプロセス
活性プロセスについては高頻度で (short interval ごとに) 情報取得を行い、低活性プロセスについては低頻度で (long interval ごとに) 情報取得を行う。また、非活性プロセスについてはプロ
セススキャンから除外し、情報取得を行わない。非活性プロセスで、情報取得を行った際に統計値に変化があったプロセスについては、活性プロセスへ昇格させる。

− 287 −

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スーパーコンピューティング研究部門

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図 2: プロセススキャン時間の分布

2.2.4

性能評価

実験環境に東京大学 HA8000 クラスタシステムを使用し、性能評価を行った。CPU は Quad core
Opteron (Barcelona) 2.3GHz x 4 sockets、メモリは 32GB、OS は、RHEL5 (Kernel 2.6.18) で、使用した計算ノードは 16 ノードである。アプリケーションは、各計算ノードで 16 プロセス、合計 256 プロセスで動作し、各プロセスは約 120 ミリ秒のローカル計算を行った後、全体の同期通信を MPI Allreduce
を用いて行う、ベンチマークプログラムである。
以下の評価では、Tinactive は 3 時間として、3 時間以上前に生成され、使用した CPU 時間が 0 のプ
ロセスを、非活性プロセスとした。また、long interval には 8 反復 (約 1 秒)、short intervalには 1 反復 (約 120 ミリ秒) を設定し、アプリケーションが同期通信を行うタイミングでプロセスス
キャンの処理を実行した。これらのパラメータは実行するアプリケーションや、取得したい情報の精度に基づいて変化させる必要があると思われるが、パラメータを自動的に決定する方法について今後研究を進める予定である。
アプリケーションの繰り返しの回数は 1024 回としたため、実行時間は約 2 分である。今回の実験
環境では 1 分程度の間隔で動作するデーモンプロセスを予め活性プロセスとして認識しておくため、1分間の間隔を空けた 2 回の全プロセスのスキャンを実行した後にアプリケーションの実行を開始した。
実行の結果、プロセススキャンにかかった時間の分布を、図 2 に示す。グラフからは最初の 2 回のスキャン (15 ミリ秒程度) は除いてある。横軸は時間で、縦軸は横軸で示される時間以内で終了したス
キャンの割合である。図より、約 83%が 100 マイクロ秒以内に終了していることが分かる。平均は約235.2 マイクロ秒であった。ナイーブな方法と比較すると約 2 ケタの高速化が実現できている。

2.2.5

遅延原因プロセスの推定

遅延原因の推定問題は、以下の情報が与えられると仮定して、各ノイズプロセスがアプリケーショ
ンの実行時間遅延にどの程度影響しているかを推定する問題である。

• アプリケーションで同期通信を行った時刻• 連続する 2 回の同期通信の間の、理想的な実行時間と実際の実行時間• ノイズプロセスの実行が開始した時刻と実行時間− 288 −

スーパーコンピューティング研究部門

上記の情報が全て正確に与えられるなら、ある連続する 2 回の同期通信の間での理想的な実行時間と実際の実行時間を D とするとき、その間に実行されたノイズプロセス x の遅延への影響 Cx は、

Cx = D × (x の実行時間)/(その間の全ノイズプロセスの実行時間)のように表せる。しかし、上の仮定が全て満たされることはなく、単純には各ノイズプロセスの遅延への影響を求めることはできない。理想的な実行時間については、アプリケーションの各繰り返しの時間は一定である仮定の下では、上の理想的な実行時間は、繰り返しの時間の最小値に近似できる。
しかし、ノイズプロセスの実行タイミングについては、Linux カーネルではプロセスの CPU 時間の統計は 4 ミリ秒単位で保持されており、例えば 1 度に 4 ミリ秒の時間が使用されたのか、適当な間隔で1 ミリ秒ずつ 4 回使用されたのかを正確に判別することはできない。したがって、OS が提供するプロ
セスの CPU 時間情報の精度も十分とはいえず、ポーリングベースのモニタリングになるため、ノイズ
プロセスの実行タイミングも正確には測定できない。このため、プロセスが使用した CPU 時間の分布を推定する必要がある。これまで、幾つかの単純な分布モデル (統計値カウンタが変化する直前に
単位時間の負荷が発生したという考え方や、前回カウンタが変化した時から今回までの間に、均等に負荷が発生したという考え方など) で、どの程度正確に推定できるかを検討してきたが、今後も継続的に研究をすすめる必要がある。

2.3

具体的成果

上記の、軽量なモニタリング手法についての研究について [発表 1, 発表 3] において発表を行った。また、このモニタリング手法を含む、システムソフトウェアを自動チューニングへ応用する研究の構想について [発表 2] で発表を行った。

3

スパコン運用支援3.1

背景2008 年 6 月より運用開始した HA8000 クラスタシステムは、PC クラスタベースのシステムであり、無料の試行期間の利用者に対して行ったアンケートによれば、半数が本学のスーパーコンピュータの利用経験がなく、さらにその半数はスーパーコンピュータ自体の利用経験がない利用者である。また、2011 年 10 月より運用開始した SR16000 システムは、これまでの SR11000 システムの利用者からの継続性を考慮して運用を行う必要がある。このような新規利用者を含むスパコン利用者の利用実態を把握し、幅広い利用者の新規開拓とシステム運用の改善を継続的に行っていくことが重要である。

3.2

内容

日常的にスパコンシステムの運用支援を行っている中で、特に以下に挙げる活動などを継続的に実施している。

• 質問対応SR11000、HA8000、SR16000 の利用方法等に関する相談・質問への対応• スパコン仕様検討
今後のスパコン調達に必要となる情報収集並びに仕様検討• 広報・利用促進
学会等でのスパコン及び部門の研究成果の周知、また、講習会、広報誌を通してスパコンの効率的な利用方法の案内• HPCI 環境構築
HPCI のシステム構成機関の一員としての、2012 年度の本格利用開始に向けた一連の作業− 289 −

スーパーコンピューティング研究部門

3.3

具体的成果

相談・質問については他の教職員と協力し、迅速かつ正確な対応を行うことに務めた。また、部門内で使用している相談・質問管理システムに全文検索エンジンを導入し、情報の検索性を向上させた。
2012 年 4 月から運用が開始される Oakleaf-FX10 システムの仕様検討並びに運用の詳細についての検討を行った。
スパコン利用促進のため、広報誌スパコンニュースでの情報発信及びスパコン講習会 [特記 1] での講義を行った。また、ISC’11、SC’12 での Exhibition においてスパコン及び部門での研究の紹介を行った。
HPCI については、全国共同利用施設であるスパコンセンターを設置する 7 大学と筑波大学、東京工業大学、国立情報学研究所による連携のもと、学際大規模情報基盤 共同利用・共同研究拠点の共同
研究 [特記 2] として位置づけ、環境構築及び試験を行った。また、HPCI の詳細仕様検討会議に参加
し、HPCI の仕様についての議論を行った。
また、HPCI 環境構築以外にも学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の共同研究プロジェク
トに、学際情報科学研究体の一員として複数のプロジェクト [特記 2, 特記 3, 特記 4, 特記 5] に関わっ
てきた。

4

成果要覧

その他の発表論文[発表 1] 鴨志田良和, 田浦健次朗: 細粒度モニタリングとトレースログを使用した
並列アプリケーションの遅延原因の特定, 信学技報, vol. 111, no. 163, CPSY2011-23, pp. 85-88,
鹿児島, 2011 年 7 月.
[発表 2] Yoshikazu Kamoshida: システムソフトと自動チューニング, 日本応用数理学会 2011 年会, 京
都, 2011 年 9 月.
[発表 3] Yoshikazu Kamoshida: Jitter Quantiﬁcation on a Supercomputer in Operation, 11th Advanced Supercomputing Environment (ASE) Seminar, Tokyo, Mar 2012.

特記事項[特記 1] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会: 2011 年 6 月, 2011 年 9 月, 2012 年 3 月.
[特記 2] 学術グリッド基盤の構築・運用技術に関する研究 共同研究者, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2011 年.
[特記 3] マルチパラメータサーベイ型シミュレーションを支えるシステム化技術に関する研究 共同研
究者, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2011 年.
[特記 4] 高並列海洋モデルの開発を通した海洋循環のプロセス研究 共同研究者, 学際大規模情報基盤
共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2011 年.
[特記 5] 市街地における建築・都市環境の総合数値予測 共同研究者, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2011 年.

− 290 −

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ディペンダブルな単一システムイメージ OS
藤田肇

概要

1

本研究は JST CREST のプロジェクト「実用化を目指した組込みシステム用ディペンダブル・オペレー
ティングシステム」の一部として、ディペンダブルな並列・分散システムの構築を目指したものである。平成 23 年度には、平成 22 年度に引き続き、以下の研究開発を行った。

• ブロードキャスト型単一 IP アドレスクラスタにおいて、サーバのダウンタイムを短縮する投機
的 SYN パケット受信機構の研究開発。
• TCP で通信を行うクライアント-サーバ系において、サーバアプリケーションの状態をクライアント側に保存し、サーバ障害時にはこの状態を利用してサーバアプリケーションの動作状態を復元するクライアントサイドチェックポインティング機構の研究開発。
• システムのディペンダビリティを計測し記録するための、ベンチマーク実行フレームワーク DSBench の研究開発。
本報告では、これらのうち、投機的 SYN パケット受信機構及び DS-Bench について報告する。

2

サーバのダウンタイムを短縮する投機的 SYN パケット受信機構

2.1

背景

インターネット上のサーバを高性能化・高信頼化するために、複数の計算機を 1 つのサーバのように見せて運用する手法が用いられている。筆者は特に、複数の計算機に単一の IP アドレスを与える単一IP アドレスクラスタについての研究を行っている。
単一 IP アドレスクラスタサーバでは、あるサーバノードに故障が発生した場合、このノードをクラスタから除外し、それ以降のクライアントからのリクエストを生き残ったノードで処理することによって、故障をクライアント側のユーザに対して隠蔽できるとされている。しかし実際には、故障が発生してから故障ノードが除外されてクラスタが再構成されるまでの期間があり、この期間にはサーバノードが故障していることがクライアントから観測できてしまう可能性がある。クライアントがサーバに対して TCP 接続を開始しようとするとき、その接続が故障サーバに割り当てられたとすると、当然ながら接続は成功しない。
TCP は通信相手ホストから返答がない場合、一定時間待った後に再度通信を試みるため、故障サーバがすみやかにクラスタから除外されれば、この接続はやがて成功することになる。ただしその場合、クライアントが一定時間待った後に再送するまでの待ち時間が発生してしまう。これは、Windows やLinux といった典型的なクライアント OS では最低 3 秒程度であり1 、この間ユーザは待たされること
1

ただし、最近リリースされた Linux カーネル 3.1 からは 1 秒に引き下げられた。

− 291 −

スーパーコンピューティング研究部門

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図 1: SSPA の動作概要になる。また、このダウンタイムを短縮するために、ノードの生存確認を頻繁に行ったとすると、生存確認パケットの送受信が頻繁に発生し、通常時の負荷を上げてしまうことになる。

2.2

内容

そこで、サーバ故障があってもクライアント側のユーザが体感する TCP 接続確立までの所要時間を短く保つための機構、投機的 SYN パケット受信機構 (SSPA: Speculative SYN Packet Acceptance) を提案した。この機構は、応答の遅いサーバノードにかわり他のノードが投機的に応答を返すことにより、
サーバノード故障時にユーザが体感する遅延を大幅に削減するものである。

SSPA 機構はブロードキャスト型と呼ばれる単一 IP アドレスクラスタを前提に設計されている。ブ
ロードキャスト型単一 IP アドレスクラスタは、クライアントからサーバに向かうすべてのパケットを全サーバノードにブロードキャストされるように設定し、クラスタ中の 1 ノードがそれに返答を返すことによって単一 IP アドレスクラスタを実現するものである。この方式では、ブロードキャストによって、全ノードがクライアントからの入力パケットの内容を共有することができる。
SSPA では、まずクラスタのサーバノードの中から、ある TCP 接続に対してプライマリノードとセ
カンダリノードの 2 つを決定する。名前の通り、通常時はプライマリノードがこの接続に対して応答し処理を行う。万が一プライマリノードが故障している場合には、セカンダリノードがかわってクライアントに返答を返し、処理を行う。SSPA の特徴は、セカンダリノードが投機的にプライマリノー
ドの故障を推測し、返答を行うという点である。これにより短時間での応答が可能になる。
2.2.1

SSPA の動作概要

SSPA の動作概要を図 1 に示す。故障がない通常時、クライアントからの TCP 接続開始要求 (SYN
ビットの立った TCP パケット、以下 SYN パケット) がプライマリノード、セカンダリノード双方に同時に配送される (図 1 (1))。各サーバノードには SSPA 機構を実現するためのカーネルモジュールが配置されており、これがパケットフィルタの機能を果たす。プライマリノードではこのパケットは即座にカーネル内のネットワークプロトコルスタックへと渡されるが、セカンダリノードにおいては、こ− 292 −

スーパーコンピューティング研究部門のパケットは一旦パケットフィルタに補足され、しばらく保持される。プライマリノードでは、ネッ
トワークプロトコルスタックが SYN パケットを受信し、それに対する応答として SYN ビットと ACK
ビットの立ったパケット (SYN+ACK パケット) を送信する (図 1 (2))。これは TCP の仕様で定められた挙動である。サーバからの SYN+ACK パケットを受け取ったクライアントは、これに対して ACKを返してくる (図 1 (3))。これをプライマリノードが受信すると、TCP 接続が確立される。このとき、この ACK パケットはセカンダリノードにも届いており、この ACK を見ることによって、セカンダリ
ノードはプライマリノードが動いていて、クライアントに SYN+ACK を返したということを知ることができる。なぜならば、他のノードがクライアントに SYN+ACK を返答しない限り、クライアントから ACK が来ることはないからである。よってセカンダリノードが保持していた SYN パケットはもはや不要であるので、SYN パケットは破棄される。
一方プライマリノードが故障している場合、プライマリノードが SYN+ACK を返さないので、そのままではクライアントから ACK が来ることはない。セカンダリノードは、クライアントからの ACKの到着を一定時間待ち、その間に ACK が来なければ、セカンダリノードが応答していないとみなしてパケットフィルタに保持しておいた SYN パケットを通過させ、ネットワークプロトコルに受信させる (図 1 (4))。これ以降、セカンダリノードが SYN+ACK を返し (図 1 (5))、それに対してクライアントが応答する (図 1 (6))。セカンダリノードが ACK 到着を待つ時間を調整することにより、クライ
アントが観測する接続遅延を調整し短縮することが可能となる。

2.2.2

投機失敗時への対応

SSPA では、セカンダリノードは ACK が到着しないことをもってプライマリノードの故障を判断している。この方式は、セカンダリノードに対して能動的な生存確認を行わないため、生存確認に起因する負荷を低く抑えることができる一方、パケットロスや、処理の一時的な遅延によってプライマリ
ノードの故障を誤判定する可能性がある。誤判定が起きた場合、プライマリノード、セカンダリノー
ドの双方が同時に SYN+ACK パケットを返送する事態となる。このような事態への対処として、それぞれのノードのパケットフィルタにおいて、出て行った SYN+ACK パケットのシーケンス番号と、返ってきた ACK の ACK 番号とを比較する。自分の送った SYN+ACK への応答ならば、ACK の番号
は SYN+ACK のシーケンス番号より 1 だけ大きいものになっているはずである。そうでない場合、他のノードが送った SYN+ACK に対する応答の ACK が来たということであり、自分はこれ以上通信を続けるべきでないと判断できる。また、2 つのノードが送り出す SYN+ACK のシーケンス番号がたま
たま一致、ないし近い値になるとこの判別が機能しなくなる場合があるので、2 つのシーケンス番号がなるべく離れた値となるよう、パケットフィルタにおいてシーケンス番号の書き換えを行う。
2.2.3

評価

提案機構がサーバ故障に対して有用であることを示すため、クラスタサーバに故障を発生させる評
価実験を行った。クラスタサーバは HTTP サーバを実行し、1 台のサーバノードを故障させたときにクライアントで観測される遅延がどれくらいになるかを計測した。サーバノードとして、組み込みサー
バ Plat’Home OpenBlockS 266 を 4 台使用した。サーバノードは単一 IP アドレスクラスタを構成し、クラスタの構成法として、2 種類の構成を比較した。

SSPA 提案手法。セカンダリノードは ACK の到着を 200ms 待つ。クライアントの IP アドレス/ポー
ト番号をもとにしたハッシュ値により、そのコネクションに対するプライマリノード/セカンダリ
ノードを決定する。
NoSSPA 提案手法を用いないブロードキャスト型単一 IP アドレスクラスタ。SSPA においてプライマ
リノードを決定するのと同じ手法で、あるコネクションに対する担当ノードを決定する。

− 293 −

スーパーコンピューティング研究部門

SSPA
NoSSPA

Number of Requests

10000
1000
100
10
1
0.1

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0 -3 00
30 00 00
0 -2 0
20 00 00
0 0
10 0-1 00
0 0
90 0-9 00
0 0
80 0-8 00
0 0
70 0-7 00
0 0
60 0-6 00
0 0
50 0-5 00
0 0
40 0-4 00
0 0
30 0-3 00
0 0
20 0-2 0
0 0
10 -100 0
90 -900 0
80 -800 0
70 -700 0
60 -600 0
50 -500 0
40 -400 0
30 -300 0
20 -200
10 00
10Request Processing Time [ms]図 2: 故障注入試験の結果 (Heartbeat Low)
また、サーバノードの状態を監視し、故障ノードが確認されたらそのノードを除外してクラスタを再構成するため、クラスタ監視ツール Heartbeat を利用した。NoSSPA では Heartbeat が動かない限り、ノードの故障を検知してクラスタを再構成することができない。また、SSPA においても、2 台以上のノード故障に対応できない場合があること、プライマリノードが故障している状況では最低 200ms の余計な遅延が発生することから、故障発生後何らかのタイミングでクラスタを再構成する必要がある
ため、Heartbeat を用いる。

Heartbeat の設定として、Low および High の 2 種類を用いた。これらは Heartbeat がノードの状況を確認する間隔が異なり、Low では生存確認パケット (heartbeat) を 2 秒ごとに送出し、6 秒間このパケットが確認できないノードを故障と判定する。High ではこれらの値はそれぞれ 0.5 秒、1.5 秒となる。
実験結果を図 2 および図 3 に示す。これは、各リクエストが完了までに要した時間をヒストグラムとしたものである。SSPA では、ほぼ全てのリクエストが 400ms 以内に完了している一方、NoSSPA では 3000ms 近辺や 9000ms 近くの遅延を観測したリクエストが多数見られる。NoSSPA では、Heartbeatの間隔を頻繁にすることにより高遅延を観測するリクエスト数を削減することができ、特に 9000ms
近いレイテンシを観測するリクエストはなくすことができるものの、依然として 3000ms 程度のレイ
テンシは観測される。これにより、提案機構 SSPA を用いることによってサーバノード故障時にクライアントから観測される遅延を低く抑えられていることがわかる。

2.3

具体的成果

研究成果を論文としてまとめ、国際会議で発表を行った [査読付 1]。また、この研究成果も含め、これまで単一 IP アドレスクラスタサーバに関して行なってきた研究成果を学位論文としてまとめた [特記 1]。

3
3.1

DS-Bench: ディペンダビリティ計測ベンチマークのためのフレームワーク
背景

情報システムは複雑化する一方、社会における役割はますます高くなっているため、情報システムは高いディペンダビリティを持つことが求められる。開発中のシステムが必要なディペンダビリティ要− 294 −

スーパーコンピューティング研究部門

SSPA
NoSSPA

Number of Requests

10000
1000
100
10
1
0.1

d
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Fa 00 00
0 -3 00
30 00 00
0 -2 0
20 00 00
0 0
10 0-1 00
0 0
90 0-9 00
0 0
80 0-8 00
0 0
70 0-7 00
0 0
60 0-6 00
0 0
50 0-5 00
0 0
40 0-4 00
0 0
30 0-3 00
0 0
20 0-2 0
0 0
10 -100 0
90 -900 0
80 -800 0
70 -700 0
60 -600 0
50 -500 0
40 -400 0
30 -300 0
20 -200
10 00
10Request Processing Time [ms]図 3: 故障注入試験の結果 (Heartbeat High)件を満たすかどうかを確かめるためにベンチマークやテストが行われるが、高いディペンダビリティを確保するためには様々な要素を考慮する必要がある。まずはじめに、システムが異常状態においても正しい振る舞いをするかどうか、種々の異常状態を作り出した上でテストを行わなければならない。
また、対象とするシステムごとに必要とされる要件は異なるので、必要に応じた様々なベンチマーク
プログラムを実行できなければならない。

3.2

内容

システムのディペンダビリティ計測を行うためのベンチマーク実行フレームワーク DS-Bench の研究開発を行った。DS-Bench はベンチマークの実行と結果の管理を行うためのフレームワークである。
DS-Bench は、ユーザが作成したベンチマークシナリオに基づいてベンチマークを実行する。シナリ
オには、ベンチマークを実行するターゲットマシン、実行するベンチマークの開始時刻、さらには異常状態を模擬するための Anomaly load の実行タイミングなどを指定する。DS-Bench の web インタ
フェース画面イメージを図 4 に示す2 。

DS-Bench は単独で動作するのではなく、筑波大学で開発された D-Cloud と連携して動作する。DCloud はベンチマークターゲットとなる物理マシンおよび仮想マシンを管理し、DS-Bench の要求に応じて必要な計算資源の割り当てを行う他、電源断、ネットワークリンク断といった、マシン外部に変化を起こす異常状態の生成を行う。また、D-Cloud が提供する仮想マシン (FaultVM) は、メモリのデー
タ化け等、実際のハードウェアでは起こすことが難しい故障を模擬する。また、DS-Bench は D-Case
Editor と連携する機能も備えている。D-Case はディペンダビリティ要件に関するステークホルダー間の議論をまとめた文書であり、D-Case Editor その作成を支援するツールである。D-Case Editor のユー
ザは Editor から現在ディペンダビリティを議論している対象システムに対して行うベンチマークを選択し、実行することができる。得られたベンチマーク結果は Editor に返され、システムがディペンダ
ビリティ要件を満たしたかどうかが D-Case に証拠として記録される。D-Case および D-Case Editor については、スーパーコンピューティング研究部門 松野特任講師の報告に詳しい。
DS-Bench 及び関連するツール群は CREST プロジェクトのもと、東京大学、筑波大学、および富士
ゼロックス株式会社によって共同開発された。筆者は DS-Bench のユーザインタフェースや、他のツー
2

画面は開発段階のもので、最新版とは細部が異なる。

− 295 −

スーパーコンピューティング研究部門

図 4: DS-Bench 画面イメージ
ルとの通信プロトコルの設計を担当した。

3.3

具体的成果

DS-Bench 及び関連ツール群について、Embedded Technology 2011 でデモを行った。また、DS-Bench
及び関連ツール群について論文を執筆して国際会議に投稿し、採録が決定した [査読付 2]。2012 年 6月に発表予定である。また、開発したツール群はソフトウェアパッケージとしてまとめ、一般公開する予定である。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa, Anytime Available Single IP Address Cluster, The 13th IEEE
International High Assurance Systems Engineering Symposium (HASE 2011), pp. 168–173,
Nov 2011 (Short Paper)[査読付 2] Hajime Fujita, Yutaka Matsuno, Toshihiro Hanawa, Mitsuhisa Sato, Shinpei Kato, Yutaka
Ishikawa, DS-Bench Toolset: Tools for Dependability Benchmarking with Simulation and Assurance, The 42nd Annual IEEE/IFIP International Conference on Dependable Systems and Networks (DSN 2012), Jun 2012 (to appear)

その他の発表論文[発表 1] 轟 侑樹, 藤田 肇, 石川 裕, ハイバネート中の仮想マシンに対する透過的アクセス機構, 情報処
理学会研究報告 (OS-118 SWoPP 2011), Jul 2011
[発表 2] 藤原 祐二, 藤田 肇, 石川 裕, 耐故障分散ロック機構の設計と検証, 情報処理学会研究報告 (OS118 SWoPP 2011), Jul 2011

特記事項
[特記 1] 藤田 肇, OS Supported Dependable Single IP Address Cluster, 東京大学学位論文, 博士 (情報理工学), 平成 24 年 3 月− 296 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.1

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スーパーコンピューティング研究部門

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Level4

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スーパーコンピューティング研究部門

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OpenMP ౳Ͱฒྻ‫͢ࢉܭ‬Δࡍʹ֤εϨουʹׂΓ౰ͯΔ෼ׂྫΛࣔ͢ɽ

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A,B ͷೋ఺͕‫·ؚ‬ΕΔͷͰɼೋ఺ؒͷӨ‫ڹ‬͸ߟྀՄೳʹ͸ͳΔͷ͕ͩɼA ͱ B ͸ಉҰϨϕϧʹ͋Δͨ
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− 299 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 4: ໰୊‫ن‬໛ (1003 ཁૉ) Λ‫ݻ‬ఆ͠ Hybrid 4x4 ͷฒྻϓϩάϥϛϯάϞσϧͷԼͰϊʔυ਺Λ૿Ճ͍ͤͯͬͨ͞৔߹ͷશ൓෮ʹ͔͔ͬͨ‫ؒ࣌ࢉܭ‬ͷมԽɽࠨ͕ HID-HID ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹ɼӈ͕
HID-MC ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹.

2.2

಺༰

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ﬁll-in Ϩϕϧ͕ 1 ͷ࣌͸ྡ઀અ఺ͷྡ઀·Ͱɼﬁll-in Ϩϕϧ 2 ͷ࣌͸ྡ઀અ఺ͷྡ઀ͷྡ઀·Ͱ‫ؚ‬Ίͯ৭෼͚ϧʔϧΛద༻͢Δɽैͬͯɼﬁll-in Ϩϕϧ্͕͕Δ΄Ͳඞཁͳ৭਺͸ଟ͘ͳΔɽ൓෮ղ๏ʹ͸ɼ
GPBiCG ๏ (Generalized Product-type method based on BiCG) Λ࢖༻ͨ͠ɽ࣮‫ʹڥ؀ݧ‬͸ T2K Φʔϓϯεύίϯ (౦େ)(T2K(౦େ)) Λ࢖༻ͨ͠ɽT2K(౦େ) ͸ɼcc-NUMA(Cache-CoherentNUMA) ΞʔΩςΫνϟʹ‫ ͖ͮج‬AMD quad-core Opteron(2.3GHz) 4 ιέοτɼ߹‫ ܭ‬16 ίΞ͔Βߏ੒͞Ε͍ͯΔ͜ͱ͔Βɼone process/socket, one thread/core ͱͳΔ 4x4 Hybrid ϓϩάϥϛϯάϞσϧ (4 process/nodeɼ4
thread/process) Λద༻͠ετϩϯάεέʔϦϯάʹΑΔੑೳධՁΛ࣮ࢪͨ͠ɽ໰୊αΠζΛ 1003 ཁૉ(໿ 300 ສࣗ༝౓) ʹ‫ݻ‬ఆ͠ɼ16 ϊʔυ (256 ίΞ) ·Ͱϊʔυ਺ (ίΞ਺) Λ૿΍͍ͯͬͨ͠৔߹Ͱ‫ࢉܭ‬࣌ؒΛਤ 4 ʹࣔ͢ɽHID-HID ͱ HID-MC ͸ಉ༷ͳεέʔϥϏϦςΟΛ͕ࣔ͢ɼશൠతʹ HID-HID ͷ๏͕‫͍୹͕ؒ࣌ࢉܭ‬ɽਤ 5 ͱਤ 6 ʹͯɼಉ࣮‫͚͓ʹݧ‬Δऩଋ·Ͱʹ͔͔ͬͨ൓෮ճ਺ͱ ILU(1), ILU(2)Λ࣮ࢪͨ͠৔߹ͷҰϓϩηε͋ͨΓͷ ﬁll-in ਺Λࣔ͢ɽ͜ΕΒͷ݁ՌΑΓɼHID-HID Λ༻͍ͨํ͕ऩ
ଋ·Ͱʹ͔͔Δ൓෮ճ਺͕୹͘ɼﬁll-in ͷ਺΋গͳ͍͜ͱ͕Θ͔ΔɽHID-HID Λ༻͍ͨ৔߹ͷํ͕ɼऩଋੑ͕Α͘ɼﬁll-in ΋গͳ͍ͨΊ݁Ռͱͯ͠‫ͳ͘୹͕ؒ࣌ࢉܭ‬ΔɽҰํɼ໰୊αΠζ͓Αͼϓϩηε਺ΛҰఆͱͨ͠৔߹ʹ 1 ϓϩηε͋ͨΓͷεϨου਺ 1 ͔Β 16 ·ͰมԽͤͨ͞৔߹ʹ͍ͭͯ HID-HID
ͱ HID-MC Λൺֱͨ͠ɽ͜͜Ͱͷ໰୊αΠζ͸ɼΛ 803 ཁૉ (໿ 160 ສࣗ༝౓) Ͱϓϩηε਺͸ 8 ͱͨ͠ɽ͜ͷ৔߹Ͱ΋ HID-HID ͷํ͕ऩଋੑ͕Α͘ɼHID-MC ͸ͷ൓෮ճ਺͸ HID-HID Λৗʹ্ճͬͨɽ
ͨͩ͠ɼHID-MC ͷ৔߹ʹ͸ɼεϨου૿Ճʹର͢Δ൓෮ճ਺ͷ૿ՃʢऩଋੑͷѱԽʣ͕΄ͱΜͲͳ͘ɼ1 ϓϩηε͋ͨΓͷίΞ਺͕૿͑ͨ৔߹ʹ͸ HID-HID ʹରͯ͠ΑΓϩόετͳฒྻԽख๏ʹͳΓ͏Δ͜ͱ͕ࣔ͞Εͨɽ− 300 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 5: ໰୊‫ن‬໛ (1003 ཁૉ) Λ‫ݻ‬ఆ͠ Hybrid 4x4 ͷฒྻϓϩάϥϛϯάϞσϧͷԼͰϊʔυ਺Λ૿Ճ͍ͤͯͬͨ͞৔߹ͷ൓෮ճ਺ͷมԽɽࠨ͕ HID-HID ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹ɼӈ͕ HID-MC ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹.

ਤ 6: HID-HID ͓Αͼ HID-MC ʹΑͬͯฒྻ ILU(1) લॲཧɼฒྻ ILU(2) લॲཧΛ࣮ࢪͨ͠৔߹ʹੜͨ͡Ұϓϩηε౰ͨΓͷ ﬁll-in ਺ͷൺֱɽ໰୊‫ن‬໛ (1003 ) ʹ‫ݻ‬ఆ͠ Hybrid4x4 ͷԼͰϊʔυ਺Λ૿Ճͤ͞Δɽࠨ͕ HID-HID ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹ɼӈ͕ HID-MC ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹.

ਤ 7: 803 ཁૉͷྫ୊ʹ͓͍ͯ MPI ϓϩηε਺͸‫ݻ‬ఆ͠ɼҰϓϩηε͋ͨΓͷεϨου਺ΛมԽͤͨ͞
৔߹ͷฒྻ ILU(k) લॲཧ෇͖ GPBiCG ๏Ͱऩଋ·Ͱʹཁͨ͠൓෮ճ਺ɽࠨ͕ HID-HID ʹΑΔฒྻԽ
ͨ͠৔߹ɼӈ͕ HID-MC ʹΑΔฒྻԽΛͨ͠৔߹ɽ

− 301 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.3

۩ମత੒Ռ

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ΞΫϥελ‫ ͚޲ڥ؀‬Hybrid ฒྻԽख๏ʹ͍ͭͯɼ࣮૷͓ΑͼධՁΛߦͬͨɽILU(k) લॲཧΛϩόετʹฒྻԽͤ͞Δख๏ͱͯ͠ HID/Extended HID ๏Λϕʔεʹೋͭͷ Hybrid ฒྻԽΞϧΰϦζϜΛ༻͍ೋऀΛൺֱͨ͠ɽ‫ʹڞ‬ɼ࣮‫ ͨ͠༻࢖ʹݧ‬256 ίΞ·ͰฒྻԽޮՌΛಘ͕ͨɼίΞ਺ͷখ͍͞͏ͪ͸
HID-HID ͷํ͕ऩଋੑ͕Α͘ ﬁll-in ͷൃੜ཰͕খ͍͜͞ͱ͔Β‫ࢉܭ‬ίετ͕খ͘͞ɼίΞ਺͕େ͖͘
ͳΔͱ HID-MC ͷํ͕ΑΓϩόετͳฒྻԽख๏ʹͳΓ͏Δ͜ͱΛࣔͨ͠ɽຊ‫ڀݚ‬੒Ռ VecPar2012
ͷൃද࿦จͱͯ͠࠾୒͞Εɼ2012 ೥ 7 ݄ʹൃද༧ఆͰ͋Δɽ

3

੒Ռཁཡ

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[ট଴ 1] ྛխߐ: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉΞϓϦέʔγϣϯͷ OpenMP/MPI ϋΠϒϦουฒྻԽɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮएखͷձʯ୯ಠ‫ڀݚ‬ձɼૣҴాେֶ੢ૣҴాΩϟϯύε (ཧ޻Ωϟϯύε)ɼ2011 ೥ 12 ݄ɽࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Masae Hayashi, Kengo Nakajima: OpenMP/MPI Hybrid Parallel ILU(k) Preconditioner
for FEM Based on Extended Hierarchical Interface Decomposition for Multicore Clusters, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science(VECPAR2012), Kobe, Japan(2012) (to appear)[ࠪಡ෇ 2] ‫ޙ‬౻࿨࠸ɼࢤլ३ೋɼྛխߐɼԭాହྑɼԞా༸࢘ɼΞηϯϒϦߏ଄ղੳͷͨΊͷଟ఺߆ଋલॲཧ෇͖ฒྻ൓෮ղ๏ɼ೔ຊ‫ػ‬ցֶձ࿦จू (A ฤ) (‫ࡌܝ‬༧ఆ)ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ྛ խߐɼதౡ‫ޗݚ‬: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ɼ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձɼୈ 16 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύεɼ 2011 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 2] ྛ խߐɼେౡ૱࢙ɼதౡ‫ޗݚ‬ɿϔςϩ‫ڥ؀‬Λ໨ࢦ֦ͨ͠ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ෼ׂʹ‫࣍ߴͮ͘ج‬ϑΟϧΠϯલॲཧख๏ͷߴ଎Խɹɼ2011 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹ͔Μ͢ΔʮࣛࣇౡʯαϚʔɾϫʔΫγϣοϓ (SWoPP2011)ɼ͔͝͠·‫ݝ‬ຽηϯλʔɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2011-HPC-130,
No.5ɼ2011 ೥ 8 ݄ɽ[ൃද 3] ྛ խߐ, ɹதౡ‫ޗݚ‬:֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ෼ׂʹΑΔ ILU(k) લॲཧ෇͖൓෮ղ๏ͷ MPI/OpenMP ϋΠϒϦουฒྻԽɼ
ʮe-αΠΤϯε࣮‫ݱ‬ͷͨΊͷγεςϜ౷߹ɾ࿈‫ܞ‬ιϑτ΢ΣΞͷߴ౓ར༻
ଅਐʯWinter School ୈҰճएखঁੑ‫͚޲ऀڀݚ‬ฒྻίϯϐϡʔλˍετϨʔδར༻ൃදձɼ
ཧԽֶ‫ࢉܭॴڀݚ‬Պֶ‫ߏػڀݚ‬ɼ2012 ೥ 2 ݄ɽ

− 302 −

スーパーコンピューティング研究部門

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1

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ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃɾ࣮ߦ‫ڥ؀‬ʯ(ppOpen-HPC) ͷҰ෦ͱͯ͠ߦΘΕ͍ͯΔɻຊ೥౓ߦͬͨ‫ڀݚ‬͸ओʹҎԼͷೋͭͰ͋Δɻ

• ppOpen-HPC ͷ‫ૅج‬ઃ‫ܭ‬ຊ೥౓͸ ppOpen-HPC ͷ I/O γεςϜɺσʔλߏ଄ɺ͓ΑͼϑΝΠϧϑΥʔϚοτʹؔ͢Δ‫ૅج‬ઃ‫ܭ‬ΛߦͬͨɻϑΝΠϧϑΥʔϚοτʹؔͯ͠͸େ‫ن‬໛ϑΝΠϧதͷ೚ҙσʔλ΁ͷΞΫηεੑɺ཭ࢄԽख๏ʹґଘ͠ͳ͍൚༻‫ͭ׌‬؆қͳϑΥʔϚοτͰ͋Δ netCDF Λϕʔεͱͨ͠ϑΥʔϚοτʹܾఆͨ͠ɻ

• ppOpen-AT ಋೖΛ໨ࢦͨ͠ OpenFOAM ͷߴ଎Խ

ppOpen-HPC ͷಛ௃ͷҰͭ͸ࣗಈνϡʔχϯά‫͋Ͱߏػ‬ΔɻϚϧνίΞɺਂ͍ϝϞϦ֊૚ɺGPGPUͳͲͷΞΫηϥϨʔλͳͲɺෳࡶԽ͢Δεʔύʔίϯϐϡʔλ্Ͱߴ͍ύϑΥʔϚϯεΛ࣮‫͢ݱ‬Δʹ͸ϋʔυ΢ΣΞ͝ͱͷ࠷దԽ͕͔ܽͤͳ͍͕ɺ։ൃऀ΁ͷٕज़తɾ࣌ؒతෛ୲͕େ͖͍ɻࣗಈ
νϡʔχϯά‫ߏػ‬͸ͦͷෛ୲Λେ෯ʹܰ‫͖Ͱݮ‬Δɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸ OpenFOAM Λର৅ʹɺࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬ͷ૊ΈࠐΈʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ΛߦͬͨɻຊใࠂͰ͸ OpenFOAM ͷߴ଎Խʹؔ͢Δ‫ه‬ड़Λߦ͏ɻ

2

OpenFOAM ͷߴ଎Խ

2.1

എ‫ܠ‬

ྲྀମղੳ͸޻্ֶͷॏཁ෼໺Ͱ͋ΓɺϙϯϓͳͲͷྲྀମ‫ػ‬ցɺࣗಈंͳͲͷߴ଎Ҡಈं྆ɺཱྀ٬‫Ͳͳػ‬ͷߤۭ‫Ͳͳػ‬ɺͦͷղੳର৅͸ଟ‫ʹذ‬ΘͨΔɻҰൠʹɺ਺஋ྲྀମղੳͷ‫ࢉܭ‬ෛՙ͸େ͖͍ͨΊɺεʔύʔίϯϐϡʔλΛ༻͍ͨ‫͕ࢉܭ‬ओྲྀͰ͕͋ͬͨɺ‫ػࢉܭ‬ੑೳͷ޲্ʹΑͬͯ PC Ϋϥελ౳Λ༻͍ͨ‫ࢉܭ‬΋ՄೳʹͳΓͭͭ͋Δɻ·ͨɺ‫ྲྀڥ؀‬ମͷΑ͏ͳෳ߹ྖҬʹ͓͚Δྲྀମղੳͷधཁ΋ߴ·Γͭͭ͋Δɻ਺஋ྲྀମղੳͰ͸ɺର৅ͱ͢Δ‫ݱ‬৅ʢີ౓ɺ೪ੑɺεέʔϧɺetcʣʹ߹Θͤͯద੾ͳΞϧΰϦζϜɺ‫ڥ‬ք৚݅ॲཧΛ࣮૷͢Δඞཁ͕͋ΔɻͦͷͨΊɺ࣮૷ͷ೉͍͜͠ΕΒͷॲཧΛߦ͏ʹ଍Δϓϩάϥϛ
ϯάೳྗͱղੳର৅ʹର͢Δਂ͍ཧղͷ྆ํ͕ඞཁͰ͋Γɺ͜Ε·Ͱ CFD ͷઐ໳ՈҎ֎͕ίʔυͷ։ൃͱղੳΛߦ͏͜ͱ͸ࠔ೉Ͱ͋ͬͨɻ
͜ͷΑ͏ͳഎ‫͔ܠ‬Βɺۙ೥ OpenFOAM ͸஫໨ΛूΊ͍ͯΔɻOpenFOAM(Open source Field Operation
And Manipulation) ͸ϑϦʔͷΦʔϓϯιʔε CFD πʔϧΩοτͰ͋Δɻภඍ෼ํఔࣜΛฏқͳ‫ه‬ड़− 303 −

スーパーコンピューティング研究部門

r e g i s t e r const l a b e l nCells = diag ( ) . size ( ) ;f o r ( r e g i s t e r l a b e l c e l l = 0 ; c e l l <n C e l l s ; c e l l ++){ApsiPtr [ c e l l ] = d i a g P t r [ c e l l ]∗ p s i P t r [ c e l l ] ;}r e g i s t e r const l a b e l nFaces = upper ( ) . s i z e ( ) ;f o r ( r e g i s t e r l a b e l f a c e = 0 ; f a c e <n F a c e s ; f a c e ++){A p s i P t r [ u P t r [ f a c e ] ] += l o w e r P t r [ f a c e ] ∗ p s i P t r [ l P t r [ f a c e ] ] ;A p s i P t r [ l P t r [ f a c e ] ] += u p p e r P t r [ f a c e ] ∗ p s i P t r [ u P t r [ f a c e ] ] ;}ਤ 1: The partial source of SpMV๏ͰఆٛͰ͖ɺ཭ࢄԽ࣍਺ɺཚྲྀϞσϧɺ‫ڥ‬ք৚݅ͳͲͷ‫ػ‬ೳ͕๛෋ͳͨΊɺCFD ίʔυ։ൃͷ‫ݧܦ‬ͷগͳ͍΋ͷͰ΋༰қʹίʔυ։ൃΛߦ͏͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻར༻ऀɺద༻ൣғͷ֦େͱ‫ʹڞ‬େ‫ن‬໛ղੳ΁ͷཁ๬͕૿͓͑ͯΓɺ଎౓໘Ͱͷ໰୊͕ࢦఠ͞Ε͖͍ͯͯΔɻ

2.2

಺༰

ຊ‫ڀݚ‬ςʔϚͰ͸ɺOpenFOAM ΁ͷࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬ʢAuto-tuning:ATʣ૊ΈࠐΈΛ೦಄ʹɺखಈʹΑΔߴ଎Խͱ AT Խͷ‫ݕ‬౼Λߦͬͨɻ·ͣ͸͡ΊʹɺOpenFOAM ʹ͓͚Δॲཧෛՙͷߴ͍෦෼ͷચ͍ग़͠ΛߦͬͨɻOpenFOAM ʹ͸࣮૷ࡁΈͷΞϓϦέʔγϣϯ͕ଟ਺ଘࡏ͢Δ͕ɺຊใࠂͰ͸ͦͷதͰ࠷΋࢖༻ස౓ɾ൚༻ੑͷߴ͍ඇѹॖྲྀମղੳίʔυʢicoFoamʣΛର৅ͱͨ͠ɻicoFoam Ͱ͸෼཭‫ܕ‬ղ๏ͷҰछͰ͋Δ PISO ๏Λ࠾༻͠
͍ͯΔɻPISO Ͱ͸λΠϜεςοϓϧʔϓதͰྲྀ଎ͱѹྗʹରͯ͠ઢ‫ܗ‬୅਺ιϧόʔΛ‫ͼݺ‬ग़͍ͯ͠Δɻॲཧ࣌ؒͷେ෦෼͸͜ͷιϧόʔ෦෼ʢಛʹѹྗʹؔ͢Δ‫ٻ‬ղ෦෼ʣ͕઎Ί͓ͯΓɺ͜Ε͸ଞͷҰൠతͳඇѹॖྲྀମղੳίʔυͱಉ༷Ͱ͋Δɻ
ιϧόʔ෦෼Ͱॲཧ࣌ؒͷେ͖͍෦෼͸લॲཧ͓ΑͼߦྻϕΫτϧੵͰ͋Δɻ͜͜Ͱ͸ߦྻϕΫτϧੵ෦෼ͷߴ଎Խʹ͍ͭͯઆ໌͢ΔɻߦྻϕΫτϧੵԋࢉ͸ BLAS ʹ͓͚Δ Lv2 ԋࢉͰ͋ΔɻOpenFOAM
ͷ཭ࢄԽख๏͸༗‫ݶ‬ମੵ๏Λϕʔεͱ͍ͯ͠ΔͨΊɺߦྻ͸ૄߦྻͰ͋ΔɻૄߦྻϕΫτϧੵʢSpMVʣ͸ Byte/Flop ஋͕ߴ͍ԋࢉͰ͸ͳ͍ͷͰɺϨδελɾΩϟογϡΛ༗ޮར༻͢Δԋࢉॱংɾσʔλߏ଄ͷ࠾༻͕༗ޮͰ͋Δɻਤ 1 ʹ SpMV ෦෼ͷιʔεϓϩάϥϜΛࣔ͢ɻ
SpMV ෦෼Ͱ࠾༻͞Ε͍ͯΔߦྻσʔλͷ֨ೲ‫ࣜܗ‬͸ LDU ෼ղ͞Εͨ COO ‫͋Ͱࣜܗ‬Δɻຊ‫ࣜܗ‬͸൚༻త͔ͭ༰қͳ֨ೲํ๏Ͱ͋Δ͕ɺؒ઀ࢀর͕ଟ͘ԋࢉੑೳͷ‫͔఺؍‬Β͸๬·͍͠΋ͷͱ͸‫͑ݴ‬
ͳ͍ɻ

2.3

۩ମత੒Ռ

2.3.1

νϡʔχϯά݁Ռ

SpMV ߴ଎ԽͷͨΊʹ͸ɺؒ઀ࢀর਺ͷ௿‫ͱݮ‬σʔλͷ࿈ଓΞΫηεΛ୲อ͢Δ͜ͱ͕ॏཁͰ͋Δɻ
ͦ͜Ͱɼ֤छߦྻ֨ೲ‫ʹࣜܗ‬ର͢ΔϕϯνϚʔΫΛߦ͍ɺOpenFOAM ʹ͓͚ΔߦྻԋࢉੑೳͷมԽΛௐ΂ͨɻςετͨ͠‫ࣜܗ‬͸ද 1 ͷ௨ΓͰ͋Δɻ
࣮ߦ‫ڥ؀‬͸ T2Kɺ֤έʔεʹରͯ͠ OpenFOAM νϡʔτϦΞϧͷ cavity Ϟσϧ͔Β‫਺ࢠ֨ࢉܭ‬Λ
10,000ɺ 40,000ɺ 90,000ɺ 160,000ɺ 250,000 ͷ 5 ύλʔϯʹมԽ࣮ͤͯ͞ߦ࣌ؒΛଌఆͨ͠ɻଌఆ

− 304 −

スーパーコンピューティング研究部門

ද 1: Test case for SpMV

Case

಺༰

Original
UrollX
CRS
CRS2
FDS

OpenFOAM ඪ४‫ࣜܗ‬ʢCOOʣ
Original ʹରͯ͠ X ஈͷΞϯϩʔϦϯά
LDU ෼཭‫ ܕ‬CRS ‫ࣜܗ‬
LDU ౷߹‫ ܕ‬CRS ‫ࣜܗ‬
5 ॏର֯ઐ༻‫ࣜܗ‬ਤ 2: SpMV Time for each data structure݁ՌΛਤ 2 ʹࣔ͢ɻࠓճͷςετͰ͸ 1 ίΞͷΈΛ༻͍ͨγϦΞϧ࣮ߦͰͷੑೳൺֱͱͳ͍ͬͯΔɻCRSʢLDU ෼཭‫ܕ‬ʣ͸΄΅͢΂ͯͷέʔεʹ͓͍͔ͯͳΓͷੑೳྼԽ͕‫ݟ‬ΒΕͨɻ͜Ε͸ߦྻ੒෼Λ LDU ʹ෼ղ͓ͯ͠
ΓɺຊςετέʔεͰ͸ 1 ߦ౰ͨΓͷඇθϩ੒෼਺͕ 1 ͋Δ͍͸ 2 ͔͠ͳ͘ɺؒ઀ࢀর਺͕ COO ͱ΄΅มΘΒͳ͍ʹ΋͔͔ΘΒͣɺԋࢉͷϓϩγʔδϟ͕ 3 ഒʹͳ͍ͬͯΔͨΊͰ͋ΔɻCRS2 ΍ Uroll ʹ͍ͭͯ͸σʔλαΠζʹΑͬͯए‫ׯ‬ͷҧ͍͸͋Δ΋ͷͷɺੑೳతʹେ͖ͳҧ͍͸‫ݟ‬ΒΕͳ͔ͬͨɻҰ
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− 305 −

スーパーコンピューティング研究部門

ද 2: Measurement result of SpMV(FDS)

d.o.f.

Convert(sec)

SpMV(sec)

Total(sec)

GFlops

10000
40000
90000
1600002500001.334E-04
9.791E-04
3.357E-03
6.045E-03
9.493E-03

7.998E-05
4.492E-04
2.163E-03
4.519E-03
7.243E-03

2.134E-04
1.428E-03
5.521E-03
1.056E-02
1.673E-02

1.125E+00
8.013E-01
3.743E-01
3.186E-01
3.106E-01

ද 3: Measurement result of SpMV(CRS2)

d.o.f.

Convert(sec)

SpMV(sec)

Total(sec)

GFlops

10000
40000
90000
1600002500004.140E-03
3.907E-02
9.200E-02
1.667E-01
2.612E-01

1.612E-03
1.185E-02
2.813E-02
5.079E-02
7.893E-02

5.753E-03
5.092E-02
1.201E-01
2.175E-01
3.401E-01

5.881E-02
3.374E-02
3.134E-02
3.099E-02
3.095E-02

ͷσʔλαΠζ͕େ͖͍΋ͷͰ͸֓Ͷ 300MFlops ͔͠ग़͍ͯͳ͍ɻT2K ͷ CPU1 ίΞ͋ͨΓͷཧ࿦ԋࢉੑೳ͸ 9.2GFlops Ͱ͋ΓɺϐʔΫੑೳͷ 3ʙ10 ‫͘·͏͕ߏػ‬ಇ͍͍ͯͳ͍͜ͱͱਪଌ͞ΕΔɻ

T2K ͸ SSE3 ໋ྩΛαϙʔτ͍ͯ͠Δ͕ɺίϯύΠϧΦϓγϣϯʹΑΔ SSE3 ໋ྩൃߦ͸͏·͘‫ػ‬ೳ͠ͳ͔ͬͨɻͦ͜Ͱ FDS ͷԋࢉ෦෼ʹ͍ͭͯɺ௚઀ SSE3 ໋ྩΛ࢖ͬͨϓϩάϥϜʹॻ͖‫͑׵‬Δ͜
ͱͰ SIMD ԽΛࢼΈͨ1 ɻਤ 3 ʹ SSE3 ໋ྩΛ༻͍ͯॻ͖‫ͨ͑׵‬ɼFDS ߦྻϕΫτϧੵϓϩάϥϜͷ
ιʔεΛࣔ͢ɻ
x0ʙx6 ͸ xmm Ϩδελม਺Ͱ͋Δɻഒਫ਼౓ม਺ͷԋࢉΛߦ͏ͨΊɺxmm Ϩδελͷσʔλ‫ܕ‬͸ m128d ͱͳ͍ͬͯΔɻ m128d ‫ܕ‬͸ύοΫυ‫ݺͱܕ‬͹ΕΔ SSE ໋ྩ༻σʔλ‫ܕ‬ͷҰͭͰ͋Γɺഒਫ਼౓ม਺ (64bit) ೋͭͰҰͭͷσʔλͱͯ͠ѻ͏σʔλ‫͋Ͱܕ‬Δɻਤ 3 Ͱ͸ A1*PSI+A2*PSI ͱ͍͏ԋࢉΛɺ2 ΧϥϜ෼Ұ౓ʹߦ͍ͬͯΔɻͦͷͨΊɺfor จͷϧʔϓΧ΢ϯλ͸ 2 ‫ͭͣݸ‬ਐΜͰ͍ΔɻSIMD
Խͨ͠΋ͷ (ҎԼɼFDSintr) ʹର͠ɺ֨ࢠ఺਺ 10,000 ͱ 250,000 ͷ 2 έʔεʹ͍ͭͯԋࢉੑೳΛଌఆͨ͠ɻ֨ࢠ఺਺ 10,000 Ͱ໿ 4.12GFlopsʢରϐʔΫ 44.8%ʣɺ250,000 Ͱ 0.89GFlopsʢରϐʔΫ 9.67%ʣ
ͱͳΓɺFDS ʹରͯ͠ 3ʙ4 ഒߴ଎Խ͞Εͨɻ
2.3.2

ࣗಈνϡʔχϯάͷํ਑

T2K ্Ͱͷ୯ମੑೳ޲্ͱͯ͠͸ɺn ॏର֯༻σʔλߏ଄ FDS ʹΑͬͯΦϦδφϧίʔυ͕ 10 ഒఔ౓ૣ͘Ͱ͖Δ͜ͱΛ֬ೝͨ͠ɻ·ͨɺFDS Λ SSE Խ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ϐʔΫੑೳͷ࠷େ 45 ߏ଄֨ࢠͷ৔߹͔͠ར༻Ͱ͖ͳ͍ɻ
OpenFOAM Ͱ͸ FVM Λ༻͍ͨඇߏ଄֨ࢠΛѻ͑Δ͕ɺର৅ͷଟ͕͘ྲྀମղੳͰ͋Γ snappyHexMeshΛհͯ͠ੜ੒͞ΕΔ‫ࢠ֨ࢉܭ‬͸େ෦෼͕ߏ଄֨ࢠత഑ஔͱͳΔɻͦ͜ͰɺFDS ͸ߏ଄֨ࢠͷ৔߹ʹ͔͠࢖༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱΛ‫צ‬Ҋ͠ɼFDS ͱ CRS ʹΑΔϋΠϒϦουϑΥʔϚοτΛ‫ݕ‬౼͍ͯ͠ΔɻOpenFOAM
ͷ‫ࢠ֨ࢉܭ‬৘ใ͔Β྆ऀͷ੾Γ෼͚͸༰қͰ͋ΓɺΠϯϓοτσʔλʹ‫ ͍ͯͮج‬AT ‫ʹߏػ‬ΑΓ࠷దͳσʔλߏ଄Λબ୒͢Δ͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸୯ମੑೳʹؔ͢Δߴ଎Խ͓Αͼ AT ʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼Λߦ͕ͬͨɼOpenMP Λ༻͍ͨεϨουฒྻ͸ຊ‫ڀݚ‬ͷ಺༰ͱ͸ผʹ࣮ࢪՄೳͰ͋Γɺ྆ऀΛ૊Έ߹ΘͤΔ͜ͱͰ͞ΒͳΔߴ଎Խ͕‫·ࠐݟ‬ΕΔɻ
1

CRS2 ଞͷ‫ͯؔ͠ʹࣜܗ‬͸ɺؒ઀ࢀর͕ೖ͍ͬͯΔͨΊ SIMD Խʹෆ޲͖Ͱ͋Δɻ

− 306 −

スーパーコンピューティング研究部門

f o r ( r e g i s t e r l a b e l c e l l = 1 ; c e l l <n C e l l s −1; c e l l +=2){x0 = m m l o a d p d ( A1+ c e l l ) ;x1 = m m l o a d p d ( PSI + c e l l − 1 ) ;x2 = m m l o a d p d ( A2+ c e l l ) ;x3 = m m l o a d p d ( PSI + c e l l + 1 ) ;x4 = mm mul pd ( x0 , x1 ) ;x5 = mm mul pd ( x2 , x3 ) ;x6 = mm add pd ( x4 , x5 ) ;m m s t o r e p d ( AP , x6 ) ;}ਤ 3: The partial source of SSE3-FDS

3

੒Ռཁཡ

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Satoshi Ito, Kazuya Goto, Kenji Ono: Automatically optimized core mapping for subdomains ofparallel ﬁnite element method on multicore parallel environments, Parallel CFD 2011, Barcelona,
May 2011.
[ൃද 2] ҏ౦ᡏ: Ϧίʔμʔ಄෦؅ͷ਺஋ྲྀମγϛϡϨʔγϣϯ, ೔ຊྲྀମྗֶք, ୈ 25 ճ਺஋ྲྀମྗ
ֶγϯϙδ΢Ϝ, େࡕ, 2011 ೥ 12 ݄.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] Ұ෦ߨशձͷߨࢣΛ୲౰, ୈ 17 ճ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʮMPI Ԡ༻ฤɿฒྻΞϓϦέʔγϣϯ։ൃೖ໳ʯ, ౦‫ژ‬େֶ ദΩϟϯύε ୈ 2 ૯߹‫ڀݚ‬౩, 11 ݄ 8 ೔-9೔, 2011 ೥.

− 307 −

学際情報科学研究体

伊藤 祥司

線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善、および、センター業務への取り組み

学
際
情
報
科
学
研
究
体
− 309 −

学際情報科学研究体⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ồゎရ㉁䛾ᨵၿ䚸䛚䜘䜃䚸䝉䞁䝍䞊ᴗົ䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏
ఀ⸨ ⚈ྖ

1

ᴫせ

2011 ᖺᗘ䛿䚸䛂⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ồゎရ㉁䛾ᨵၿ䛃䛾◊✲䛸䛧䛶䚸ୗグ䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹1) ๓ฎ⌮௜䛝 CGS ἲ䠄ṧᕪ䝜䝹䝮᭱ᑠ₇⟬䜢క䜟䛺䛔ゎἲ䠅䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿᚑ᮶䛛䜙⏝䛔䜙䜜䛶䛔䜛๓ฎ⌮௜䛝 CGS䠄PCGS䠅ἲ䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ၥ㢟Ⅼ䛻ᑐ䛧䚸䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ᩘ⌮ᵓ㐀㠃䛾ྜ⌮ⓗ䛺ᨵၿ䜢⾜䛳䛯䚹ᩘ್ᐇ㦂䛻䛚䛔䛶䜒䚸ᚑ᮶∧䛷䛿ồゎ䛷䛝䛺䛛䛳䛯ၥ㢟䛷䜒䚸ᙜᨵၿ∧䛻䜘䜚ồゎྍ⬟䛸䛺䛳䛯஦౛䜢☜ㄆ䛧䛯[Ⓨ⾲ 2][Ⓨ⾲ 3]䚹
2) ๓ฎ⌮௜䛝 BiCGStab ἲ䠄ṧᕪ䝜䝹䝮᭱ᑠ₇⟬䜢క䛖ゎἲ䠅䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿ
ୖ ㏙ 䛾 PCGS ἲ 䛾 䜰 䝹 䝂 䝸 䝈 䝮 ᨵ ၿ 䛛 䜙 ὴ ⏕ 䛩 䜛 ◊ ✲ 䛷 䛒 䜛 䚹 CGS ἲ 䛻 䛿 MR
䠄Minimum Residual norm䚸ṧᕪ䝧䜽䝖䝹䛾䝜䝹䝮᭱ᑠ໬䠅₇⟬䛜↓䛟䚸BiCGStab ἲ䛻䛿
MR ₇⟬䛜䛒䜛䛯䜑䚸MR ₇⟬䜢క䛖๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ᣑᙇ䜢⾜䛳䛯䚹2011ᖺᗘ䛾◊✲ᡂᯝ䛿[ᰝㄞ௜ 1][ᰝㄞ௜ 2][Ⓨ⾲ 1]䛻䛶ሗ࿌䛧䚸e-Science 䝥䝻䝆䜵䜽䝖䛷㛤Ⓨ䛧䛶䛔䜛 Xabclib 䛻䜒ᐇ⿦䛥䜜䛯䚹䝉䞁䝍䞊ᴗົ㛵ಀ䛷䛿䚸1) Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝䞉ඹྠ◊✲ᣐⅬ䠄᝟ሗᇶ┙ᣐⅬ䠅䛻䛚䛡䜛సᴗຠ⋡䛾ᨵၿ2) 䜶䞁䝗䝴䞊䝄ᩍ⫱㛵㐃䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹

2⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ồゎရ㉁䛾ᨵၿ

2.1

⫼ᬒ

⮬↛⌧㇟䜔ᕤᏛ⌧㇟䛾ゎ᫂䛷䛿䚸ᩘ್䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䜢⏝䛔䛯ゎᯒ䛜┒䜣䛷䛒䜛䚹䛭䛾㐣⛬䛷䛿䚸ከ䛟䛾ሙྜ䚸኱つᶍ䛺 n u n 䛾ಀᩘ⾜ิ䜢ᣢ䛴⥺ᙧ᪉⛬ᘧ
Ax b 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 (1)㻌 㻌 㻌䛾ồゎ䛻ᖐ╔䛥䜜䚸䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛻せ䛩䜛᫬㛫䛾ከ䛟䛜䛣䛾ィ⟬䛻㈝䜔䛥䜜䜛䚹䛸䛣䜝䛜䚸⥺ᙧ᪉⛬ᘧ䛾ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䛿ᵝ䚻䛺䜒䛾䛜Ꮡᅾ䛧䚸ᑐ㇟䛸䛩䜛ၥ㢟䛾ᛶ㉁䛻䜘䛳
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学際情報科学研究体䛭䜜䜙ၥ㢟Ⅼ䛻୪ิィ⟬䛾ẁ㝵䛷┤㠃䛧䛯䜚䚸㧗ᗘ䛺ィ⟬䝁䞊䝗䛾ᛶ⬟ྥୖ䜢ᅗ䛳䛯ᚋ䛷┤㠃䛧䛯ሙྜ䛻䛿䚸䛭䛣䛷䛾ၥ㢟ゎỴ䛿㏲ḟィ⟬䛾ሙྜ䛸ẚ㍑䛧䛶㐶䛛䛻」㞧䛷䛒䜛䚹䛧䛯䛜䛳䛶䚸㏲ḟィ⟬䛾ẁ㝵䛷᪤䛻₯ᅾ䛩䜛䇾ồゎရ㉁䇿䜢኱䛝䛟ᦂ䛥䜆䜛ၥ㢟Ⅼ䛾Ⓨぢ䛸ゎỴ䛜㠀ᖖ䛻㔜せ䛷䛒䜛䚹䛭䛾୍ᡭẁ䛸䛧䛶䜒䚸ᕤᏛⓗ䛺᪉ἲㄽ䛻䜘䜚䚸ရ㉁⟶⌮䠄QC: Quality Control䠅ᡭἲ䛺䛹䛻ᇶ䛵䛔䛯య⣔ⓗ䛺ᛶ⬟ホ౯䜔≉ᛶศᯒ䛾◊✲䛜Ḟ䛛䛫䛺䛔䚹䛣䛾䜘䛖䛺ほⅬ䛛䜙䚸⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛䇾య⣔ⓗᛶ⬟ホ౯䛸≉ᛶศᯒ䇿䛜㔜せ䛷䛒䜚䚸䛭䜜䜢䛸䛚䛧䛶ぢ䛴䛛䛳䛯ၥ㢟Ⅼ䜔஦㇟䛾ゎᯒ䛜䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ᨵၿ䜈䛸Ⓨᒎ䛧䛯䚹

2.2

ෆᐜ

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K L K R 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 (3)㻌 㻌 㻌䛷䛒䜛䠄(3)䛷䛿䜺䜴䝇ᾘཤἲ䛻ᇶ䛵䛟 LU ศゎ䜢⏝䛔䛶䛔䜛䠅䚹䛣䛾䛸䛝䚸ኚ᥮ᚋ䛾ಀᩘ⾜ิK L1 AK R1 䛿༢఩⾜ิ I 䛻㏆䛟䛺䜚䚸ᛶ㉁䛾Ⰻ䛔䠄ゎ䛝᫆䛔䠅ၥ㢟䜈䛸ኚ䜟䜛䛣䛸䛜ᮇᚅ䛥䜜䜛䚹ᚑ᮶䛛䜙䛾ᐃ⩏䛻ᇶ䛵䛟䛸䚸䛣䛣䛷䛾๓ฎ⌮ኚ᥮䛸䛿䚸ಀᩘ⾜ิ䛾୧ഃ䛛䜙๓ฎ⌮⾜ิ䜢స⏝䛥䛫䛶䛔䜛䛾䛷䇾୧ഃ๓ฎ⌮䇿䛸䜒࿧䜀䜜䚸 K L K , K R I 䛾ሙྜ䛿䇾ᕥ๓ฎ⌮䇿䚸 K L I , K R K 䛾ሙྜ䛿䇾ྑ๓ฎ⌮䇿䛸࿧䜀䜜䜛䚹䛧䛛䛧䚸ᐇ㝿䛻䛿䚸(1)䛛䜙(2)䛺䛹䜈䛾ኚ᥮⮬య䛿⾜䜟䛪䚸(2)䛾ኚ᥮䛸➼౯䛸䛺䜛䜘䛖䛻䚸KSP ἲ䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮୰䛻⾲䜜䜛⾜ิ䜔䝧䜽䝖䝹䜢ኚ᥮䛧䛶๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜢グ㏙䛩䜛䚹䛩䛺䜟䛱䚸ඖ䚻䛾(1)䛻ᑐ䛧䚸䇾๓ฎ⌮௜䛝 KSP ἲ䇿䜢㐺⏝䛧䛶ồゎ䛩䜛䚹䛣䛾䛸䛝䚸๓ฎ⌮䛻㛵䜟䜛₇⟬䛿ᚲ䛪䛧䜒(3)䛾ศゎ䜢⾜䛖ᚲせ䛿↓䛟䚸๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾୰䛷䛿䚸ఱ䜙䛛䛾ᡭẁ䛷 u = K-1v 䛾₇⟬䠄๓ฎ⌮₇⟬䠅䜢⾜䛘䜀Ⰻ䛔䚹๓ᖺᗘ䛾◊✲ᡂᯝ䛷䛿䚸๓ฎ⌮᪉ྥ䛸䜰䝹䝂䝸䝈䝮୰䛷グ㏙䛥䜜䛶䛔䜛ṧᕪ䝧䜽䝖䝹䛸䛾㛵ಀ䛸䚸䛭䜜䛻ᑐ䛩䜛཰᮰ุᐃ䛾⾲⌧᪉ἲ䛻䛴䛔䛶㆟ㄽ䛧䛯[Ⓨ⾲ 4]䚹䛭䛾㆟ㄽ䜢ᵝ䚻䛺๓ฎ⌮⣔䜔ᵝ䚻䛺䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᣑᙇ䛧య⣔໬䛧䛶䛔䛟୰䛷䚸ᚑ᮶䛛䜙ᅜ㝿ⓗ䛻䜒ᶆ‽䞉඾ᆺⓗ䛸䛥䜜䛶䛝䛶䛔䜛๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾グ㏙䛷䛿䚸ᩘᏛୖ䛾ၥ㢟Ⅼ䛜䛒䜛䛣䛸䛜ศ䛛䛳䛯䚹ᮏ◊✲䛷䛿䚸䛭䛾ၥ㢟Ⅼ䛻ᑐ䛩䜛㐺ṇ໬䚸ゝ䜟䜀䚸䇾䜰䝹䝂䝸䝈䝮グ㏙䛾ရ㉁ᨵၿ䇿䛻ᡂຌ䛧䛯䚹䛭䛧䛶䚸ᚑ᮶䛛䜙⏝䛔䜙䜜䛶䛝䛶䛔䜛䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛷䛿ồゎ䛷䛝䛺䛛䛳䛯ၥ㢟䛻ᑐ䛧䛶䚸ᮏᥦ᱌ᡭἲ䛻䜘䜚ồゎྍ⬟䛸䛺䜛஦౛䜒☜ㄆ䛥䜜䛯䚹ᮏᥦ᱌ᡭἲ䛾㐺⏝⠊ᅖ䛿䚸䠍䛴䛾ゎἲ䛻㝈䜙䛪䚸䇾཮䝷䞁䝏䝵䝇⣔⤫䇿䛸࿧䜀䜜䜛ゎἲ⩌඲䛶䛻ᑐ䛧䛶㐺⏝䛷䛝䜛䜒䛾䛷䛒䜚䚸䛭䛾Ἴཬຠᯝ䛿䛿䛛䜚▱䜜䛺䛔䚹௒ᖺᗘ䛿䚸཮䝷䞁䝏䝵䝇⣔⤫䛾 KSP ἲ䛾୰䛛䜙䚸CGS ἲ䠄Conjugate Gradient Squared method䠈⮬஌ඹᙺ໙㓄ἲ䠅䛾๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜢ྲྀ䜚ୖ䛢䚸ㄽ⌮ᵓ㐀䜢ศᯒ䛧䛯䚹䛥䜙䛻䚸๓ฎ⌮௜䛝CGS䠄PCGS: Preconditioned CGS䠅ἲ䛾㆟ㄽ䜢䚸๓ฎ⌮௜䛝 BiCGStab ἲ䛻䜒ᛂ⏝䛧䚸୧䜰䝹䝂䝸䝈䝮㛫䛾ᩘ⌮ᵓ㐀䛾≉ᚩ䛻䛴䛔䛶䜒㆟ㄽ䛧䛯䚹⥺ᙧ᪉⛬ᘧ(1)䛾㠀ᑐ⛠䛺ಀᩘ⾜ิ A 䜢㌿⨨䛧䛯⾜ิ䜢ಀᩘ⾜ิ䛸䛩䜛཮ᑐ⣔䠄䝅䝱䝗䜴⣔䛸䜒࿧䜀䜜䜛䠅− 312 −

学際情報科学研究体

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2.3

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2.3.1

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学際情報科学研究体

ᅗ㸯㸬3&*6 ἲࡢ཰᮰≧ἣᨵၿࡢ୍౛
2.3.2

๓ฎ⌮௜䛝 BiCGStab ἲ䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿ

ୖ㏙䛧䛯 PCGS ἲ䜔䚸䛭䛾ᇶ䛸䛺䜛 PBiCG䠄๓ฎ⌮௜䛝 BiCG䠅ἲ䛾ඹ㏻䛧䛯≉ᚩ䛸䛧䛶䚸๓ฎ⌮ኚ᥮᪉ྥ䛜୧ഃ䞉ᕥ䞉ྑ䛾䛔䛵䜜䛷䛒䛳䛶䜒䚸᭱⤊ⓗ䛻ᚓ䜙䜜䜛๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛿ྠ䛨䜒䛾䛷䛒䜛䠄ᡃ䚻䛾◊✲䛾୰䛷䛿䇾୍⮴ᛶ䇿䛸࿧䜣䛷䛔䜛䠅䠊୍᪉䛷䚸BiCGStab ἲ䜢䛿䛨䜑䛸䛩䜛ከ䛟䛾ゎ
ἲ䛷䛿䚸BiCG ἲ䛾཮┤஺ᛶ䛾௚䛻䚸⥺ᙧ⣔䛻ᑐ䛩䜛 MR䠄Minimum Residual norm䚸ṧᕪ䝧䜽䝖䝹䛾䝜䝹䝮᭱ᑠ໬䠅₇⟬䠖Zk

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PCGS 䛷䛾ᨵၿ䛾㆟ㄽ䛿䚸཮ᑐ⣔䛾๓ฎ⌮ኚ᥮䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿ䛷䛒䜚 PBiCG ἲ䛸䛾୍⮴ᛶ䜢๓ᥦ䛸䛧䛶䛔䜛䛯䜑䚸PBiCGStab ἲ䛾䜘䛖䛺୍⮴ᛶ䜢᭷䛧䛶䛔䛺䛔䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛧䛶䛿䚸䛒䜙䛯䜑䛶㆟
ㄽ䛩䜛ᚲせ䛜䛒䜛䚹䛣䛾䜘䛖䛺ほⅬ䛷䚸ྑ๓ฎ⌮ኚ᥮䛷䛒䜜䜀䚸PBiCG ἲ䛛䜙 PBiCGStab ἲ䛾ᑟฟ
䜒 PCGS ἲ䛷䛾ᨵၿ᪉ἲ䜒ྜ⌮ⓗ䛻ᙜ䛶䛿䜑䜛䛣䛸䛜䛷䛝䚸䛥䜙䛻䚸ᚑ᮶∧䛛䜙䛾 PBiCGStab ἲ䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮グ㏙ୖ䛾₇⟬㔞䜒ቑ䜔䛥䛪䛻ᨵၿ䛷䛝䜛䛣䛸䜢☜ㄆ䛧䛯䚹䛣䛣䜎䛷䛾◊✲ᡂᯝ䛿䚸[ᰝㄞ௜ 1][ᰝㄞ௜ 2][Ⓨ⾲ 1]䛻䛶ሗ࿌䛧䚸e-Science 䝥䝻䝆䜵䜽䝖䛷㛤Ⓨ䛧䛶䛔䜛 Xabclib 䛻䜒ᐇ⿦䛥䜜䛯䚹௒ᚋ䛿䚸๓ฎ⌮⣔䛸୍⮴ᛶ᭷↓䛾ᩘ⌮ᵓ㐀䛻╔┠䛧䛯ゎᯒ䜈䛸◊✲ᒎ㛤䛩䜛ணᐃ䛷䛒䜛䚹

3䝉䞁䝍䞊ᴗົ䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏

3.1

⫼ᬒ

Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝䞉ඹྠ◊✲ᣐⅬ䠄᝟ሗᇶ┙ᣐⅬ䠅䜢୺䛻ᢸᙜ䛧䛶䛔䜛䚹䜎䛯䚸ᙜ䝉䞁䝍䞊䛾䜶䞁䝗䝴䞊䝄ᩍ⫱䛾୍⎔䛸䛧䛶䚸䇾䛚ヨ䛧䜰䜹䜴䞁䝖௜䛝୪ิ䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ㅮ⩦఍䛂䝷䜲䝤䝷䝸฼⏝䠖㧗ᛶ⬟䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ึ⣭ධ㛛䛃䇿䛾ㅮ⩦఍䜢㒊ศⓗ䛻ᢸᙜ䛧䛶䛔䜛䚹

3.2

ෆᐜ

(1) ᝟ሗᇶ┙ᣐⅬ䛻䛚䛡䜛సᴗຠ⋡䛾ᨵၿ
ᙜᣐⅬ஦ᴗ䛷䛿䚸ㄢ㢟௦⾲⪅䠄ྛᖺᗘ 40 ྡ⛬ᗘ䠅䛸ㄢ㢟ᑂᰝጤဨ䠄17 ྡ䠅䛸䛾䝣䜯䜲䝹䛾䜔䜚䛸䜚䛾ᅇᩘ䛜ከ䛔䛯䜑䚸ᴟຊ䚸䝥䝻䜾䝷䝮䛷ᑐᛂ䛩䜛䛣䛸䛜ᚲ㡲䛷䛒䜛䚹౛䛘䜀䚸ඹྠ◊✲䛾ㄢ㢟᥇ᢥ䛸᥇ᢥᚋ䛾ㄢ㢟䛻ᑐ䛧䛶䛿䚸− 314 −

学際情報科学研究体

1) ᛂເㄢ㢟䛾ᑂᰝ䛸䛭䛾ᑂᰝ⎔ቃᩚഛ䚸⥅⥆ㄢ㢟䛻ᑐ䛧䛶䛿๓ᖺᗘ䛾ሗ࿌᭩➼䛾ཧ↷⎔ቃ䜢ᩚഛ2) ྛ◊✲ㄢ㢟䛾ᴫせ䜢ධຊ3) ᙜヱᖺᗘ䛾䝅䞁䝫䝆䜴䝮䛻䛶䝫䝇䝍䞊Ⓨ⾲䠄䝫䝇䝍䞊༳ๅ䛿ᣐⅬഃ䛷ᐇ᪋䠅4) ୰㛫ሗ࿌᭩ᥦฟ䛸䛭䛾୰㛫ᑂᰝ5) ඹྠ◊✲ᮇ㛫⤊஢ᚋ䛾᭱⤊ሗ࿌᭩ᥦฟ䛸⩣ᖺᗘ䛾䝅䞁䝫䝆䜴䝮䛷᭱⤊ሗ࿌䛸䛭䛾᭱⤊ᑂᰝ䛾ྛ䚻䛷䝣䜯䜲䝹䛾䜔䜚ྲྀ䜚䜔䝣䜯䜲䝹ཷಙ☜ㄆ䛾䝯䞊䝹㏦ಙ➼䛜⏕䛪䜛䛯䜑䚸䛣䜜䜙䜢෇⁥䛻⾜䛖䛯䜑䛾䝅䝇䝔䝮⎔ቃ䜢ᩚഛ䛩䜛ᚲせ䛜䛒䜛䚹๓ᖺᗘ䛷䛿䚸ㄢ㢟 ID䚸ጤဨ ID ➼䜢Ỵ䜑䚸䛭䜜䜙 ID 䛻ᇶ䛵䛟ㄆド⏝䜰䜹䜴䞁䝖䜢‽ഛ䛧䚸㛵ಀ⪅඲ဨ䛻㓄ᕸ䛾ୖ䚸䝣䜯䜲䝹ᥦฟ➼䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹௒ᖺᗘ䛿䚸䛥䜙䛻ᡭసᴗ䜢ῶ䜙䛩䜘䛖䚸ྛ䝥䝻䝉䝇䛻ᑐᛂ䛩䜛䝥䝻䜾䝷䝮䜢෌฼⏝ྍ⬟䠄ᵝ䚻䛺䜲䝧䞁䝖䛻ᑐᛂྍ⬟䠅䛺䝰䝆䝳䞊䝹䛸䛧䛶ᩚ䛘䛯䚹䜎䛯䚸ᣐ
Ⅼ䛾 Web 䝨䞊䝆⮬య䜒ືⓗ⏕ᡂ䛩䜛䜘䛖స䜚ኚ䛘䛯䚹(2) 䜶䞁䝗䝴䞊䝄ᩍ⫱㛵ಀ䇾䛚ヨ䛧䜰䜹䜴䞁䝖௜䛝୪ิ䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ㅮ⩦఍䛂䝷䜲䝤䝷䝸฼⏝䠖㧗ᛶ⬟䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ึ⣭ධ㛛䛃䇿䛻䛶䚸␯⾜ิ⥺ᙧ᪉⛬ᘧྥ䛡䝷䜲䝤䝷䝸䜢⏝䛔䛯ㅮ⩦఍䜢⾜䛳䛶䛔䜛䚹䛣䛣䛷⏝䛔䛶䛔䜛䝷䜲䝤䝷䝸䛿䚸2䚸3 ⠇䛷㏙䜉䛯◊✲䛷䜒౑⏝䛧䛶䛔䜛䜒䛾䛷䛒䜚䚸ᮏே䛾౑⏝⤒㦂䛻ᇶ䛵䛔䛯ෆᐜ䛷ㅮ⩦఍䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹䜎䛯䚸䛭䛾䝷䜲䝤䝷䝸䜢⏝䛔䛯◊✲ᡂᯝ䛾୍㒊䛻䛿䚸ᩘ್ィ⟬䛾ᇶᮏ஦㡯䠄䛧䛛䛧䚸ᚑ᮶䛛䜙య⣔௜䛡䛶㆟ㄽ䛥䜜䛶䛔䛺䛔䚸┣Ⅼ䛸䜒䛺䛳䛶䛔䛯ヰ㢟䠅䛻ᙜ䛯䜛䜒䛾䜒䛒䜚䚸ㅮ⩦఍䛾୰䛷䜒ྲྀ䜚ୖ䛢䛶ゎㄝ䛧䛶䛔䜛䚹

3.3

ලయⓗᡂᯝ

(1) ᝟ሗᇶ┙ᣐⅬ䛻䛚䛡䜛సᴗຠ⋡䛾ᨵၿ
ᖹᡂ 22 ᖺᗘ䛾᭱⤊ሗ࿌᭩ᥦฟ䛷䛿䚸◊✲௦⾲⪅ྛ⮬䛾 ID 䛷 Web 䝨䞊䝆䛻䝻䜾䜲䞁䛧䚸䝣䜯䜲䝹ᥦฟ䛩䜛䛸䚸⮬ືⓗ䛻䛂᭱⤊ሗ࿌᭩ཷ㡿䛃䛾᪨䛾ཷಙ䝯䞊䝹䛜Ⓨ㏦䛥䜜䚸ᥦฟ䝣䜯䜲䝹ྡ⮬య䜒୍⯡බ㛤䜔᭱⤊ᑂᰝ⏝䛻ྡ๓௜䛡䠄JHPCN10-${ㄢ㢟 ID}_FinalRep.pdf䠅䛥䜜䜛䜘䛖䛻䛧䛯䚹䛣䛾୍㐃䛾ฎ⌮䛿䚸◊✲⤂௓䝫䝇䝍䞊䜔୰㛫ሗ࿌᭩䛾ᥦฟ䛷䜒ྠᵝ䛷䛒䜛䛯䜑䚸௒ᖺᗘ䛿䚸Web 䝥䝻䜾䝷䝮䛾ᡤᐃ䛾䝟䝷䝯䝍್䛻ฎ⌮✀ู䜢♧䛩್䜢タᐃ䛩䜛䛰䛡䛷䚸䝃䞊䝞ୖ䛾䝣䜯䜲䝹ྡ䚸䝯䞊䝹ᮏᩥ䜔䝍䜲䝖䝹䛾㡯┠䜒඲䛶ษ䜚᭰䜟䜛䜘䛖䛻䛧䛯䚹⌧≧䛷䛿䚸ㄢ㢟௦⾲⪅ྥ䛡䛾䝨䞊䝆䛻ᑐ䛧䚸䛣䛾䝅䝇䝔䝮䜢ᐇ⿦䛧䛶䛔䜛䛜䚸ḟᖺᗘ䛷䛿䚸ㄢ㢟ᑂᰝጤဨྥ䛡䛾䝨䞊䝆䛻ᑐ䛧䛶䜒䛣䛾䜘䛖䛺䝅䝇䝔䝮䜈ኚ᭦䛩䜛ணᐃ䛷䛒䜛䠄⌧≧䛷䛿䚸ㄢ㢟ᑂᰝጤဨ䛾䝨䞊䝆䛿䚸ᡭసᴗ䜒ྵ䜐༙⮬ື໬䛻䜘䜛ษ䜚᭰䛘䛷䛒䜛䚹⫼ᬒ䛸䛧䛶䛿䚸ᣐⅬ䛾ึᖺᗘ䛾◊✲ㄢ㢟䛻ᑐ䛧䛶䛿䚸ᖺ㛫䛾䜲䝧䞁䝖䛾ᐇ᪋䝇䝍䜲䝹䛜☜ᐃ䛧䛶䛔䛺䛛䛳䛯䛜䚸2 ᖺ┠䛛䜙䜘䛖䜔䛟ⴠ䛱╔䛔䛶䛝䛯䛯䜑䛷䛒䜛䠅䚹䜎䛯䚸๓ᖺᗘ䛻䛚䛔䛶䛿䚸䝅䞁䝫䝆䜴䝮䛾䝨䞊䝆䜢ືⓗ䛻⏕ᡂ䛧䚸ㅮ₇䝥䝻䜾䝷䝮㒊ศ䛾䛂ㄢ㢟ྡ䛃䚸䛂◊✲௦⾲⪅ྡ䛃䚸䛂ᡤᒓ᝟ሗ䛃䛿䚸php 䝁䞊䝗䛻䛶 Web 䝃䞊䝞ୖ䛾䝕䞊䝍䝧䞊䝇䜢ཧ↷䛩䜛᪉ᘧ䜈ኚ᭦䛧䛯䚹௒ᖺᗘ䛿䚸ᣐⅬ䛾䝩䞊䝮䝨䞊䝆⮬య䜒䛭䛾䜘䛖䛺᪉ᘧ䛻ኚ᭦䛧䛯䚹ලయⓗ䛻䛿䚸䛂᥇ᢥㄢ㢟䛃䝨䞊䝆䛸䚸䛭䛣䛛䜙䝸䞁䜽䛥䜜䛶䛔䜛䛂Abstract & Reports䛃䛾䝨䞊䝆䛷䛒䜛䚹䛥䜙䛻䚸㢖⦾䛺᭦᪂䜔ᐃᆺⓗ䛺グ㏙䛾ከ䛔䚸䛂䝖䝑䝥䝨䞊䝆䛃䛾᭱᪂᝟ሗḍ䚸䛂ᵓᡂᣐⅬ䛾᱌ෆ䛸◊✲䝔䞊䝬䛃䛾䝨䞊䝆䜒ྠᵝ䛾௙⤌䜏䛻䛧䛯䚹౛䛘䜀䚸䝖䝑䝥䝨䞊䝆䛾᭱᪂᝟ሗ䛾ྛ㡯┠䛿䚸䛂᱌ෆ⾲♧䛩䜛஦᯶䛃䚸䛂䝸䞁䜽ඛ䛾 URL䛃䚸䛂䝸䞁䜽ඖ䛾 LABEL䛃䛾䝟䝷䝯䝍䛻್䜢タᐃ䛧䛯䝣䜯䜲䝹䠄䝣䜯䜲䝹ྡ䛿 Web ᥖ㍕᪥䠅䜢సᡂ䛧䚸䝖䝑䝥䝨䞊䝆䛻䛶ᡤᐃ䛾㛵ᩘ䛾ᘬᩘ䛸䛧䛶ᣦᐃ䛩䜜䜀䚸⮬ືⓗ䛻 table ᙧᘧ䛷䛂᭱᪂᝟ሗ䛃ḍ䛜⏕ᡂ䛥䜜䜛䚹䛣䜜䛻䜘䜚䚸html グ㏙䛾෕㛗䛺సᴗ䛜ῶ䛳䛯䚹(2) 䜶䞁䝗䝴䞊䝄ᩍ⫱㛵ಀ
ୖ㏙䛾ㅮ⩦఍䜢 2012 ᖺ 12 ᭶ 22 ᪥䛸 2012 ᖺ 2 ᭶ 22 ᪥䛾 2 ᅇᐇ᪋䛧䛯䚹ෆᐜ䛿ᐇ⩦ᙧᘧ䛷䛒䜚䚸➹⪅䛾䛣䜜䜎䛷䛾ྛ✀ᤵᴗᐇ᪋⤒㦂䠄᝟ሗฎ⌮ᐇ⩦䚸UNIX ධ㛛䚸ᩘ್ィ⟬ἲ䠖඲䛶⟃Ἴ኱Ꮫ䛻䛶Ꮫ㒊⏕ᑐ㇟䛾ᤵᴗᐇ⦼䛒䜚䚹UNIX ධ㛛䛸ᩘ್ィ⟬ἲ䛿⮬స䝔䜻䝇䝖䛸⮬సᐇ⩦౛㢟䜢౑⏝䠅䛻䜒ᇶ䛵䛝䚸ㅮ⩦఍䝔䜻䝇䝖䜢సᡂ䛾ୖ䚸OJT ᪉ᘧ䛷ᐇ᪋䛧䛯䚹− 315 −

学際情報科学研究体

4

ᡂᯝせぴ

ᣍᚅㅮ₇
[ᣍᚅ 1] ఀ⸨⚈ྖ: ཯᚟ゎἲ䝷䜲䝤䝷䝸䜢౑䛳䛶㐃❧ 1 ḟ᪉⛬ᘧ䜢ゎ䛔䛶䜏䜘䛖䠈⚄ᡞ኱Ꮫィ⟬⛉Ꮫ䝉䝭䝘䞊䠈⚄ᡞ኱Ꮫ䠄⚄ᡞᕷ䠅䠈2011 ᖺ 7 ᭶䠊ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] ఀ⸨⚈ྖ䠈∦᱒Ꮥὒ䠈Ḉ஭㝯㞝䠈⊦㈅ග⚈䠈኱ᓥ⪽ྐ䠈㯮⏣ஂὈ䠈┤㔝 ೺: BiCGStabἲ䛾๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿ䠈2012 ᖺ䝝䜲䝟䝣䜷䞊䝬䞁䝇䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䛸ィ⟬⛉Ꮫ䝅䞁䝫䝆䜴䝮(HPCS2012)䠈pp.117䇵126䠈ྡྂᒇ኱Ꮫ䠄ྡྂᒇᕷ䠅䠈2012 ᖺ 1 ᭶䠊[ᰝㄞ௜ 2] ఀ⸨⚈ྖ䠈∦᱒Ꮥὒ䠈Ḉ஭㝯㞝䠈⊦㈅ග⚈䠈኱ᓥ⪽ྐ䠈㯮⏣ஂὈ䠈┤㔝 ೺: BiCGStabἲ䛾๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ᨵၿ䠈᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝅䝇䝔䝮(ACS38)䠈䠄᥇㘓Ỵᐃ䠅䠊බ㛤䝋䝣䝖䜴䜵䜰[ බ 㛤 1] Shoji Itoh: SESNA: Survey and Evaluation System for Numerical Algorithms,
http://sesna.jp/ .

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ䝸䝇䝖[Ⓨ⾲ 1] ఀ⸨⚈ྖ䠈∦᱒Ꮥὒ䠈Ḉ஭㝯㞝䠈⊦㈅ග⚈䠈኱ᓥ⪽ྐ䠈㯮⏣ஂὈ䠈┤㔝 ೺䠈୰ᓥ◊࿃: ๓ฎ⌮௜䛝 BiCGStab ἲ䛾ၥ㢟Ⅼ䛻ᑐ䛩䜛ᨵⰋ䠈➨ 16 ᅇィ⟬ᕤᏛㅮ₇఍䠈ᮾி኱Ꮫ᯽䜻䝱䞁䝟
䝇䠈2011 ᖺ 5 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 2] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷: ᑟฟ㐣⛬䛻╔┠䛧䛯๓ฎ⌮௜䛝 CGS ἲ䛾㐺ษ䛺䜰䝹䝂䝸䝈䝮䠈2011 ᖺ୪ิ䠋ศᩓ䠋༠ㄪฎ⌮䛻㛵䛩䜛䛂㮵ඣᓥ䛃䝃䝬䞊䞉䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥䠄SWoPP 㮵ඣᓥ 2011䠅䠈
䛛䛤䛧䜎┴Ẹ஺ὶ䝉䞁䝍䞊䠈2011 ᖺ 7 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 3] ఀ⸨⚈ྖ: ᑟฟ㐣⛬䛻╔┠䛧䛯๓ฎ⌮௜䛝 CGS ἲ䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䠈ᖹᡂ䠎䠏ᖺᗘᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤඹྠ◊✲㞟఍䛂኱つᶍ␯⾜ิ䜢ಀᩘ⾜ิ䛻ᣢ䛴ᝏ᮲௳⥺ᙧ᪉⛬ᘧ䛻ᑐ䛩䜛㧗㏿䛺ᩘ್ィ⟬ἲ䛻㛵䛩䜛◊✲䛃䠈ᅜ㝿㧗➼䝉䝭䝘䞊䝝䜴䝇䠄㍍஭ἑ䠅䠈2011 ᖺ 8 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 4] ఀ⸨⚈ྖ: ᩘ್ィ⟬䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛య⣔ⓗ䛺ᛶ⬟ホ౯䛸≉ᛶศᯒ䠈ᖹᡂ䠎䠏ᖺᗘᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤඹྠ◊✲㞟఍䛂኱つᶍ␯⾜ิ䜢ಀᩘ⾜ิ䛻ᣢ䛴ᝏ᮲௳⥺ᙧ᪉⛬ᘧ䛻ᑐ䛩䜛㧗㏿䛺ᩘ್ィ⟬ἲ䛻㛵䛩䜛◊✲䛃䠈ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ䠄༓௦⏣༊䠅䠈2012 ᖺ 3 ᭶䠊≉グ஦㡯[≉グ 1] ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ 䝝䜲䝟䝣䜷䞊䝬䞁䝇䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾◊✲఍ 㐠Ⴀጤဨ఍ጤဨ
[≉グ 2] ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ㄽᩥㄅ䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝅䝇䝔䝮 ⦅㞟ጤဨ఍ጤဨ
[≉グ 3] ᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍ 䛂⾜ิ䞉ᅛ᭷್ၥ㢟䛸䛭䛾ゎἲ䛃◊✲㒊఍ 㐠Ⴀጤဨ఍ጤဨ
[≉グ 4] ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊 ᐈဨ◊✲ဨ[≉グ 5] ᩘ್ゎᯒ䠈୰ኸ኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊 ව௵ㅮᖌ[≉グ 6] 䝝䜲䝟䝣䜷䞊䝬䞁䝇䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䠈ᮾி㟁ᶵ኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊 㠀ᖖ໅ㅮᖌ− 316 −

PART 4
各部門

教育・サービス活動報告

図書館電子化部門
ネットワーク部門
スーパーコンピューティング部門− 317 −PART 4

情報メディア教育部門

情報メディア教育部門

教育用計算機システム iMac 端末（ 駒場情報教育棟大演習室１）− 319 −

情報メディア教育部門

情報メディア教育部門
概要

部門長 柴山悦哉

情報教育支援係長

有賀浩

情報メディア教育部門の主要なミッションは、教育研究目的で利用可能なさまざまな機器、ソフト
ウェア、サービスなどを、東京大学に所属する学生および教職員に対して提供することである。そして、これに付随する管理運用、ユーザサポート、システム設計、研究開発などの業務も行っている。
今年度は、3 月に教育用計算機システムのリプレースが行われ、クライアント、サーバ、プリンター、
ネットワーク機器などが刷新された。
現在提供中のシステムやサービスには以下のようなものがある。これらは、研究室、学科、部局等で個別に運用管理を行うことが困難であったり、大学全体で共有して管理運用を集約化する方が費用面等で有利であったりするものである。
教育用計算機システム (ECCS)： 年度末時点で約 28,000 名の登録ユーザに対し、本郷、駒場、柏の 3キャンパスに分散配置した 1,321 台の iMac により、Mac OS X 環境と Windows 環境の利用サービスを提供している。両環境には、Ofﬁce スイートや数式処理システムなどの商用アプリケーショ
ンと多数のフリーソフトウェアが用意されており、授業などの教育目的を中心にさまざまな用途に利用されている。この他に、ネットワーク経由で最大 30 名が同時に Mac OS X 環境を利用できるリモートアクセスサービスも提供している。また、3 キャンパスで計 28 台の複合機を設置
し、ECCS の iMac からだけでなく、自宅や研究室の PC からのリクエストにも対応可能なプリン
トサービスを提供している。このプリントサービスは、全国のセブン-イレブンに設置されたマルチコピー機への出力、学内設置複合機での交通系電子マネー (Suica, PASMO など) による決済などにも対応している。
一般ユーザが直接触れることはないが、分散配置された多数の機器を一元管理するために、認証
サーバ、ファイルサーバ、管理サーバなどを用いた集中管理体制を取っている。他にも、メールサービスなどを各ユーザに対して提供している。また、新規利用者向け講習会の開催、ヘルプデスクの設置、相談員（学生アルバイト）の雇用などによりソフトなサービスにも力を入れている。
メールホスティング： 学内組織を対象にメールホスティングサービスを提供しており、年度末時点で445 ドメイン、約 17,000 名のユーザが利用している。ECCS ユーザ向けのメールサービスと合わせると、延ユーザ数は約 45,000 名に達する。

Web ホスティング： 学内組織を対象に Web ホスティングサービスを提供しており、年度末時点で 735
組織が利用している。
DNS ホスティング： 学内組織を対象とした DNS ホスティングサービスを提供しており、年度末時点
で 19 組織が利用している。昨年度までは無料の実験サービスという位置づけだったが、今年度より有料の正式サービスとなった。
ストリーミングサービス： 映像配信用のストリーミングサーバを利用したサービスの提供を行っており、UTOCW, TODAI TV, 卒業式中継をはじめさまざまな用途に利用されている。また、映像作− 321 −

情報メディア教育部門

成のための機材の提供も行っている。

CFIVE： 講義支援のためのオープンソースシステムとして CFIVE の開発と運用を行っており、学生証を用いた出欠管理、課題の出題とレポートの提出、教材のオンライン配信、クイズの出題と回答、掲示板などを支援する機能を提供している。今年度は 165 の講義で利用された。
遠隔講義支援: テレビ会議システムを備えた遠隔講義室、多地点接続装置などを用意しており、遠隔講義や遠隔会議に利用されている。
部局負担による携帯端末接続環境: 教育用計算機システムの携帯端末接続環境 (無線および有線 LAN)と同様の機器の一部を部局が負担し、センターが運用・管理することにより、ユーザ認証後にイ
ンターネットに接続できる環境を提要している。
その他のサービス: 部局設置機器の管理代行、認証情報の提供、大判プリンターのサービスなどを提供している。このうち認証情報に関しては、SSL-VPN などのセンターサービスの他に、部局所
有機器への提供サービスも行っている。

− 322 −

情報メディア教育部門

教育用計算機システム運用報告

情報教育支援係

1

運用報告

1.1

ECCS2008 の運用

情報リテラシー教育支援係

1.1.1 Mac(iMac、Xserve)2012 年 2 月までの間は旧システム(ECCS2008)を前年度に引き続き運用した。ECCS2008 は標準端末として iMac 端末(1,176 台)を設置していた。iMac 端末はブートサーバ(Apple Xserve)からOS(Mac OS X)のイメージを読み込んで起動していた。1 台のブートサーバは iMac 端末 30 数台を制御し、33 台(駒場 20 台、本郷 13 台)のサーバを設置していた。また、iMac 端末にインストールしていた Parallels Desktop というソフトウェア上で Windows Vista を起動し、Windows 環境を利用することができた。
システムイメージの更新は OS のバージョンアップ、セキュリティアップデート、アプリケーションのイ
ンストールやアップデートに伴って行っていた。
2011 年度の主な更新は以下の通りである。
iMac 端末(Mac 環境)
2011 年 4 月 8 日 iMac 端末のシステム更新‐Xcode 3.2.6‐Java for mac 1.0‐Safari 5.0.4‐iTunes 10.2.1‐MacOSX 10.6.7‐iDVD 7.1.1‐Mathematica 8、ライセンス更新‐JMP9‐Adobe Reader 10.0.2‐Firefox 3.6.16‐Adobe flash player 10.2.153.1‐Thunderbird 3.1.9
2011 年 4 月 15 日 iMac 端末のシステム更新‐Microsoft Office 2011 インストール‐Microsoft Office 2008 削除
2011 年 5 月 24 日 iMac 端末のシステム更新‐iTunes 10.2.2‐Safari 5.0.5‐セキュリティアップデート 2011-002‐SnowLeopard フォントアップデート 1.0‐MODELLER 9.9‐Firefox 3.6.17‐Adobe Flash player 10.3.181.14− 323 −

情報メディア教育部門‐Thunderbird 3.1.10‐Adobe Reader 10.0.3‐Microsoft Office 2004 更新プログラム 11.6.3‐Microsoft Office 2011 14.1.1 update‐Flip4Mac 2.3.8.1‐JMP 9.0.2、ライセンス更新
2011 年 7 月 6 日 iMac 端末のシステム更新‐MacOSX 10.6.8‐AirMac ユーティリティ 5.5.3‐iTunes 10.3
‐R 2.13.0‐Firefox 3.6.18‐Adobe Flash Player 10.3.181.34‐Thunderbird 3.1.11‐Adobe Reader X 10.1.0‐Microsoft Office 2011 14.1.2 update‐Microsoft Office 2004 11.6.4 更新プログラム‐Google Chrome 12.0.742.112 新規インストール‐Scifinder scholar 2007 削除
2011 年 9 月 15 日 iMac 端末のシステム更新‐Parallels Desktop update build9376‐Safari 5.1‐iDVD 7.1.2‐iTunes 10.4.1‐MacOSX 10.6.8 追加アップデート 1.0‐Java for Mac OS X 10.6 update5 1.0‐Firefox 3.6.22‐Firefox 6.0.2‐Adobe flash player 10.3.183.7‐Thunderbird 3.1.14‐Thunderbird 6.0.2‐Google Chrome 13.0.782.220‐Adobe photoshop element 4 削除
2011 年 10 月 5 日 iMac 端末のシステム更新‐セキュリティアップデート 2011-005‐Adobe Reader 10.1.1‐Firefox 3.6.23‐Firefox 7.0.1‐Google chrome 14.0.835.186‐Adobe flash player 10.3.183.10‐Microsoft Office 2004 11.6.5 更新プログラム‐Microsoft Office 2011 14.1.3 Update‐Thunderbird 3.1.15‐Thunderbird 7.0‐MATLAB2010b 削除‐MATLAB2011b インストール− 324 −

情報メディア教育部門

2011 年 11 月 18 日 iMac 端末のシステム更新‐Safari 5.1.1‐iTunes 10.5.1‐セキュリティアップデート 2011-006‐Java for Mac OSX 10.6 アップデート‐mi 2.1.11r1‐Google chrome 15.0.874.120‐flash player 11.1.102.55‐Thunderbird 3.1.16‐Thunderbird 8.0‐Firefox 3.6.24‐Firefox 8.0
2012 年 1 月 26 日 iMac 端末のシステム更新‐Safari 5.1.2‐iTunes 10.5.3‐Firefox 3.6.25‐Firefox 9.0.1‐Google chrome 16.0.912.77‐Thunderbird 3.1.17‐Thunderbird 9.0.1‐Microsoft Office 2004 11.6.6 更新プログラム‐Microsoft Office 2011 14.1.4 update‐Adobe Reader X 10.1.2
iMac 端末(Windows 環境)
2011 年 5 月 17 日 iMac 端末の Windows 環境のシステム更新‐Java 1.6.0_24‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン‐Firefox 3.6.17‐Adobe Flash Player 10.2.159.1‐Windows Update‐Thunderbird 3.1.10
2011 年 7 月 5 日 iMac 端末の Windows 環境のシステム更新‐Java 1.6.0_26‐Windows Update‐Adobe Reader X 10.1.0‐Adobe Flash Player 10.3.181.26‐Firefox 3.6.18‐R 2.13.0‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン‐Thunderbird 3.1.11‐Adobe Flash Player 10.3.181.34
2011 年 9 月 15 日 iMac 端末の Windows 環境のシステム更新‐Windows Update‐Firefox 3.6.22‐Firefox 6.0.2‐Adobe Flash Player 10.3.183.7− 325 −

情報メディア教育部門‐Thunderbird 3.1.14‐Thunderbird 6.0.2‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン‐Parallels tools アップデート‐Norton Security scan 削除2011 年 10 月 28 日 iMac 端末の Windows 環境のシステム更新‐Windows Update‐Adobe Reader X 10.1.1‐Firefox 3.6.23‐Firefox 7.0.1‐Thunderbird 3.1.15‐Thunderbird 7.0.1‐Adobe Flash Player 11.0.1.152‐Java 1.6.0_29‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン
2012 年 1 月 31 日 iMac 端末の Windows 環境のシステム更新‐Windows Update‐Firefox 9.0.1‐Firefox 3.6.25‐Adobe Flash Player 11.1.102.55‐Thunderbird 9.0.1‐Thunderbird 3.1.17‐Adobe Reader X 10.1.2‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン
1.1.2 CAD 端末
CAD 端 末 は 、 CAD の ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 必 要 と す る 講 義 な ど で 用 い る こ と を 想 定 し た
WindowsVista ネットブート型シンクライアントシステムの端末であり、本郷・駒場に合計 186 台設置していた。
ディスクイメージファイルの更新は OS のセキュリティアップデート、ウイルス対策ソフトのパターンフ
ァイル、アプリケーションのインストールやアップデートに伴って行った。
2011 年度の主な更新は以下の通りである。
CAD 端末2011 年 4 月 12 日 CAD 端末のシステム更新‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン‐Mathematica 8 ライセンス更新‐Firefox 3.6.16‐Adobe Flash Player 10.2.153.1
2011 年 5 月 18 日 CAD 端末のシステム更新‐Windows Update‐Firefox 3.6.17‐Adobe Flash Player 10.3.181.14‐Thunderbird 3.1.10‐VLC 1.1.9‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン− 326 −

情報メディア教育部門

2011 年 7 月 19 日 CAD 端末のシステム更新‐Windows Update‐Java 1.6.0_26‐ffdshow rev3154‐R 2.13.0‐Adobe Flash Player 10.3.181.34‐Firefox 3.6.18‐Thunderbird 3.1.11‐Adobe Reader 10.1.0‐VLC 1.1.10‐JMP 9.0.2‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン
2011 年 10 月 4 日 CAD 端末のシステム更新‐Windows Update‐Quick Time 7.7‐Adobe Reader 10.1.1‐Firefox 3.6.23‐Firefox 7.0.1‐Thunderbird 3.1.15‐Thunderbird 7.0‐Adobe Flash Player 10.3.183.10‐VLC メディアプレイヤー 1.1.11‐ウイルスバスター 定義ファイル更新、フルスキャン‐MATLAB2010b 削除
2011 年 12 月 1 日 CAD 端末のシステム更新‐Windows Update‐Java 1.6.0_29‐QuickTime 7.7.1‐Firefox 3.6.24‐Firefox 8.0.1‐Thunderbird 3.1.16‐Thunderbird 8.0‐Adobe Flash Player 11.1.102.55‐WinSCP 4.3.5‐ウイルスバスター 定義ファイル更新、フルスキャン
2012 年 2 月 1 日 CAD 端末のシステム更新‐Windows Update‐Adobe Reader X 10.1.2‐Firefox 3.6.25‐Firefox 9.0.1‐Thunderbird 3.1.17‐Thunderbird 9.0.1‐ウイルスバスター2010 定義ファイル更新、フルスキャン− 327 −

情報メディア教育部門

1.2 新しい教育用計算機システム(ECCS2012)について
1.2.1 システム更新の経緯
2012 年 3 月に教育用計算機システムの更新を行った。以下にその経緯について述べる。
(仕様検討)
情報メディア教育専門委員会の下に「教育用計算機システム導入作業部会」が組織され、2010
年 11 月 15 日、 12 月 20 日に同部会を開き、センターホームページで集計した「ECCS に関するアンケート」の結果、および同年 9 月 16 日、17 日に開催した公聴会での意見等を参考に、次期システム案の大枠について検討した。
(資料提供招請の公示)2011 年 1 月 6 日 資料提供招請の官報公示をした。
(導入説明書の作成)
教育用計算機システム導入作業部会での検討結果を受け、導入説明書を作成した。
(導入説明会)
1 月 14 日 導入説明会を開催した。
(仕様策定委員会)
教育用計算機システム仕様策定委員会を設置して、3 月 22 日、4 月 4 日、4 月 13 日、5 月 18日、6 月 13 日、7 月 1 日、8 月 3 日の 7 回開催し、次期システムの仕様書を作成した。
(仕様書案の説明会)
4 月 28 日 仕様書案について説明会を行った。
(入札の公示)7 月 11 日 入札の官報公示をした。
(入札説明会)
7 月 15 日 次期システムの仕様書の説明、および事務手続きの説明を行った。
(入札)
9 月 8 日 入札締切
(技術審査委員会)
教育用計算機システム技術審査委員会が 9 月 13 日、9 月 21 日に行われ、入札に参加した 2社の提案を合格とした。
(開札)
9 月 30 日 日本電気株式会社(NEC)が落札した。
(納入)
2012 年 2 月 29 日 納入期限
3 月 1 日から新教育用計算機システム(ECCS2012)によるサービスを開始した。
1.2.2 ECCS2012 システム利用説明会
教育用計算機システムを利用して授業を行う教員、ティーチングアシスタントと分散配置端末管理者・担当責任者を対象に、新システムの利用説明会を本郷・駒場の両会場で開催した。
本郷： 3 月 19 日(月) 13:30～15:20 情報基盤センター1F 大演習室 2
駒場: 3 月 21 日(水) 15:10～17:00 情報教育棟 3 階大演習室 2
また、この説明会では教育用計算機システムの一部として運用している学習管理システム CFIVEの説明も行った。
1.2.3 ECCS2012 の概要
ECCS2012 の概要について紹介する。
【端末】
・21.5 インチ Apple iMac(1321 台)
・Mac OS X 10.7 と Microsoft Windows 7 の両方が動作− 328 −

情報メディア教育部門

・Intel Core i5 2.5GHz クワッドコア
・メモリ 4GB・ハードディスク 500GB・DVD±R DL、DVD±RW、CD-RW 対応光学ドライブ
・1920 x 1080 ドット 21.5 インチ・Happy Hacking Keyboard Lite2 for Mac 日本語配列
・縦横スクロール可能な 3 ボタンレーザー式マウス(エレコム M-LS6ULSV)ECCS2008 との相違
・端末の一本化と台数減少(1362 台→1321 台)
・端末一本化により演習室の有効活用が可能に・ハードディスクからの OS 起動
OS のアップデート等は専用ソフト Kaseya での集中管理
・CPU 速度はコア単体で向上(Core2 Duo 2.0GHz(iMac 端末)、2.4GHz(CAD 端末)→Core i5
2.5GHz)、コア数は 2 倍(2→4)
・メモリは倍増(2GB → 4GB)
・画面サイズが 20 インチ(1680 x 1050 ドット)から 21.5 インチ(1920 x 1080 ドット)に【ソフトウェア】
・プログラミング言語環境
C/C++言語、 Java 言語、Ruby 言語が Mac、Windows 環境で利用可能
Fortran 言語が Mac 環境で利用可能
・統計処理ソフトウェア
JMP が Windows、Mac 環境で利用可能(別調達)
・数式処理ソフトウェア
Mathematica が Mac、Windows 環境で利用可能
・CAD ソフトウェア
AutoCAD Inventor、3ds max が Windows 環境で利用可能(別調達)・オフィスアプリケーション
MS-Office が Windows、Mac 環境で利用可能
・ウイルス対策ソフト
Sophos Anti-Virus が Windows、Mac 環境で利用可能 (別調達)・Unix フリーソフト
Mac 環境で、可能な限り ECCS2008 と同様の Unix フリーソフトを提供
・部局負担による導入ソフト
MATLAB、TSP、OxMetrix、Stata
ECCS2008 との相違
・SAS の利用者が少ないため導入しない
・Photoshop Elements は導入せず、gimp 等のフリーソフトで代用
・MS-Office、プログラミング言語等は Windows 環境にも用意
・Mac 環境でもウイルス対策ソフトを導入【プリンタ】・フルカラーデジタル複合機(富士ゼロックス ApeosPort-IV C4470 PFS) 28 台・スキャナー、コピー機能の提供
・A3、A4 用紙利用可能− 329 −

情報メディア教育部門

・印刷速度は ECCS2008 の主力機(IPSiO CX3500)の 2 倍以上
・プリペイドカードおよび電子マネー(Suica 及び PASMO が利用可能)に対応した課金
・USB メモリの PDF、TIFF、JPEG、Word、Excel、PowerPoint ファイルを印刷可能
・研究室や自宅の PC からも、システム内の複合機に出力可能
・オンデマンドネットプリントサービスを利用して、端末からセブンイレブン店舗設置のプリンタへも出力可能
ECCS2008 との相違
・利用の少ないプリンタは廃止(41 台→28 台)
・全台を A3 での印刷可能な複合機に・プリペイドカードは生協設置のコピー機と共通化
・ポストペイ方式は利用者が少ないため廃止【リモートアクセスシステム】
・システム外部から Mac OS X の GUI 環境を利用するためのシステムを導入
同時に 30 人が利用可能
VNC を使うので、Mac OS X 以外の PC からの利用も可能
・Windows に関してはライセンスの関係でリモートアクセス環境は導入しない
ECCS2008 との相違
・ECCS2008 では ssh で入るだけの Unix サーバ 3 台のみ【ファイル転送サーバ】
・システム外部から WebDAV により、システムのホームディレクトリにアクセスするためのサーバ・ソフトウェアは North Grid Proself Enterprise Edition
同時に 400 人が利用可能
ECCS2008 との相違
・ECCS2008 では Unix サーバに scp 等でアクセス【ファイルサーバ】
・EMC Symmetrix VMAX(駒場)、VNX5700(本郷)・総容量 60TB で現システムの約 1.5 倍・スナップショットの活用
誤って削除したファイルを、ユーザ操作によりスナップショットから復元可能
・SSD/FC/SATA を併用
高速化と低消費電力化の期待
・本郷、駒場での冗長構成
障害や災害時のリカバリが可能
ECCS2008 との相違
・ホームディレクトリが Mac 環境と Windows 環境とで分離
・互いの環境のホームディレクトリはファイル転送サーバ経由で読み書き可能【メールシステム】
・DEEPSoft MailSuite(ECCS2008 と同じ)
・メールホスティングと一体で、2012 年 9 月から稼働(それまでは ECCS2008 のメールシステム)− 330 −

情報メディア教育部門

ECCS2008 との相違
・メールホスティングに関しては、Mailhosting-M と Mailhosting-D の 2 種類のシステムから一本化
・メールホスティングのメーリングリスト機能は Mailman から MailSuite に移行(自身のドメインで運用可能)【ネットワークデバイス】
・基幹スイッチは Brocade MLXe-4、TurboIron 24X・エッジスイッチは NEC QX-S5250P・Palo Alto Networks PA-5020 を用いた NAT によるインターネット接続
ECCS2008 との相違
・基幹スイッチ間の通信をすべて 10Gbps 化【その他】
・シングルサインオンにより、端末にログインすると教育用計算機システムと連携した Web サービス(MailSuite、CFIVE 等)での認証を不要にする仕組みを導入
・各種サーバを仮想化し、耐故障性を向上

2

講習会開催報告2.1

新規利用者向け講習会

学部学生、大学院生および研究生が教育用計算機システムの利用を新規に申し込む際には、新規利用者向け講習会を受講する必要がある。本講習会についてはセンター主催が基本であるが、部局からの依頼による出張講習会も行っている。
2011 年度の実施状況は以下の通りである。
表 1. センター主催の新規利用者向け講習会受講者数
本郷地区
駒場地区
情報基盤センター
福武ホール
情報教育棟
4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
1月
2月
3月
合計

柏地区
柏図書館

開催数

受講者数

開催数

受講者数

開催数

受講者数

開催数

受講者数

3

95

40
36
44
40
36
37
40
40
35
36

490
202
67
46
24
56
232
60
49
31

135
25

2

30

14
1,271

197
17
10
6
2
3
23
6
2
1
0
3
270

2
1

42
426

13
5
5
2
2
2
4
4
2
2
1
2
44

5

190

2

7

5

102

− 331 −

情報メディア教育部門

開催日
4月1日
4月6日
4月7日
10 月 5 日

表 2. 部局依頼による出張講習会
依頼部局
対象者
法科大学院
法科大学院新入生
教養学部
学部新入生(文科)教養学部
学部新入生(理科)教養学部
AIKOM 学生

3

サービス統計3.1

部局別実利用者数

受講者数
223
1,279
1,819
18

教育用計算機システムを一度でも利用したことのある学部学生、大学院生、研究生、教職員の月
毎累積の部局別実利用者数を図１に示す。比較のため、2011 年度(各月右側)と 2010 年度(同左側)を載せてある。
注：システム更新があったため、2011 年 2 月、3 月のデータは不掲載とした。

図 1. 部局別実利用者数− 332 −

情報メディア教育部門

3.2

端末利用状況

教育用計算機システムの端末は本郷、駒場、柏の各キャンパスに配置している。本郷地区では情報基盤センター(浅野地区)の演習室に端末を集中配置するとともに、総合図書館、福武ホール、各学部/研究科等の 15 箇所にも端末を分散配置している。駒場地区では、情報教育棟に端末を集中配置し、駒場図書館にも端末を配置している。柏地区は柏図書館に端末を配置している。
これらの配置場所のうち、利用の多い本郷の総合図書館と駒場の情報教育棟、駒場図書館のiMac 端末(ECCS2008)利用状況を図 2 から図 6 に示す。

図 2. 駒場情報教育棟 1F 自習室 (123 台)

図 3. 駒場情報教育棟 2F 大演習室 1 (158 台)− 333 −

情報メディア教育部門

図 4. 駒場情報教育棟 3F 大演習室 2 (144 台)

図 5. 駒場図書館 1F-メディアパーク (53 台)

図 6. 総合図書館 2F-メディアプラザ 2、3F メディアプラザ 3 (69 台)− 334 −

情報メディア教育部門

3.3

利用者対応

利用者への対応について、窓口件数、電話対応件数、メールによる対応件数を表 3．に示す。

4月
5月
6月
7月
8月
9月
10 月
11 月
12 月
1月
2月
3月
合計

情報基盤センター
窓口対応 電話対応
407
311
1207
173
556
108
341
90
188
74
232
93
391
84
257
52
230
68
228
47
206
108
213
166
4,456
1,374

表 2. 利用者対応件数
福武ホール
駒場情報教育棟
窓口対応 電話対応 窓口対応 電話対応
320
7
893
33
232
10
846
34
182
5
298
21
161
7
171
10
121
5
82
13
142
25
106
11
232
31
263
8
172
24
119
11
155
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メール
201
214
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1,408

情報メディア教育部門

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− 336 −

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情報メディア教育部門

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− 337 −

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− 338 −

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− 339 −

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情報メディア教育部門

遠隔講義支援サービス運用報告
電子教材係

1

運用報告

201１ 年度においては、遠隔講義支援に関わる設備等は次の利用回数があった。なお、会議等の利用状況については、学外との接続利用のみの回数である。

1) 本郷 情報基盤センター413 遠隔講義室
2) 駒場 情報教育棟 E49 遠隔講義室
3) 貸出用テレビ会議システム
4) MCU:テレビ会議システム多地点接続制御装置
5) インターネットライブ中継

会議等(回数)28
14

講義等(講座数)
15
8

1
45
5

―
4
5

以下にその詳細を記す。

2

IP 遠隔会議システム
2.1

会議等利用状況 (学外接続利用のみ抜粋)

2.1.1

本郷 情報基盤センター413 遠隔講義室

2011 年 04 月 26 日(火) 18:30-20:00 情報基盤センター 丸山 一貴
2011 年 05 月 11 日(水) 10:00-12:00 情報基盤センター 関谷 勇司
2011 年 05 月 12 日(木) 16:20-18:00 新領域創生科学研究科 杉田 精司
2011 年 05 月 13 日(金) 10:00-12:00 情報基盤センター 関谷 勇司
2011 年 05 月 18 日(水) 13:00-15:30 情報基盤センター 丸山 一貴
2011 年 06 月 07 日(火) 10:00-12:00 情報基盤センター 中山 雅哉
2011 年 06 月 16 日(木) 16:20-18:00 新領域創生科学研究科 杉田 精司
2011 年 06 月 29 日(水) 15:30-18:00 情報基盤センター 柴山 悦哉
2011 年 07 月 13 日(水) 12:00-18:00 情報基盤センター 西澤 明生
2011 年 07 月 14 日(木) 11:00-18:00 情報基盤センター 関谷 勇司
2011 年 08 月 10 日(水) 11:00-16:00 情報基盤センター 鴨志田 良和
2011 年 08 月 26 日(金) 10:00-12:00 情報基盤センター 小川 剛史
2011 年 08 月 26 日(金) 15:00-18:00 情報基盤センター 中山 雅哉
2011 年 08 月 30 日(火) 15:00-17:00 情報基盤センター 坂井 朱美
2011 年 09 月 02 日(金) 13:00-15:00 大規模集積システム設計教育研究センター 落合 秀也
2011 年 09 月 13 日(火) 10:30-12:00 情報基盤センター 中山 雅哉
2011 年 09 月 16 日(金) 12:30-18:00 生産技術研究所 山本 成一
2011 年 10 月 13 日(木) 14:00-18:00 情報基盤センター 片桐 孝洋
2011 年 10 月 14 日(金) 10:00-12:00 情報基盤センター 宮本 大輔
2011 年 10 月 14 日(金) 15:30-18:00 情報基盤センター 柴山 悦哉
2011 年 10 月 27 日(木) 09:00-18:00 情報基盤センター 若原 恭
2011 年 10 月 28 日(金) 12:00-16:00 情報基盤センター 大橋 公一郎− 341 −

情報メディア教育部門

2011 年 11 月 02 日(水) 13:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭
2011 年 11 月 30 日(水) 13:00-14:30 情報基盤センター 丸山 一貴
2012 年 02 月 01 日(水) 09:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭
2012 年 02 月 02 日(木) 09:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭
2012 年 02 月 24 日(金) 14:00-16:00 情報基盤センター 諏佐 賢治
2012 年 03 月 16 日(金) 12:30-18:00 情報基盤センター 片桐 孝洋
2.1.2

駒場情報教育棟 E49 遠隔講義室

2011 年 04 月 20 日(水) 16:50-18:30 総合文化研究科
2011 年 04 月 27 日(水) 16:50-18:30 総合文化研究科
2011 年 05 月 25 日(水) 16:20-18:30 総合文化研究科
2011 年 06 月 29 日(水) 16:20-18:30 総合文化研究科
2011 年 07 月 20 日(水) 16:20-18:30 総合文化研究科
2011 年 10 月 26 日(水) 17:50-18:00 総合文化研究科
2011 年 11 月 21 日(月) 12:30-15:00 総合文化研究科
2011 年 11 月 30 日(水) 17:50-18:00 総合文化研究科
2011 年 12 月 21 日(水) 17:50-18:00 総合文化研究科
2012 年 01 月 25 日(水) 17:50-18:00 総合文化研究科
2012 年 01 月 25 日(水) 08:30-09:00 大総センター
2012 年 01 月 30 日(月) 13:00-18:00 大総センター
2012 年 02 月 02 日(木) 12:30-15:00 総合文化研究科
2012 年 02 月 14 日(火) 17:50-19:00 総合文化研究科

2.2

講義等利用状況

2.2.1

本郷 情報基盤センター413 遠隔講義室

増原 英彦
増原 英彦
増原 英彦
増原 英彦
増原 英彦
増原 英彦
伊藤 元己
増原 英彦
増原 英彦
増原 英彦
藤原 毅夫
藤原 毅夫
伊藤 元己
増原 英彦

2011 年 04 月 11 日 - 2011 年 07 月 11 日 毎週月曜日 13:00-14:45
新領域創成科学研究科 先端エネルギー工学輪講
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 04 月 11 日 - 2011 年 07 月 11 日 毎週月曜日 16:20-18:00
新領域創成科学研究科 複雑理工学輪講
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 05 月 19 日(木)、20 日(金) 09：30 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「MPI 応用編：並列アプリケーション開発入門」
2011 年 06 月 08 日(水)、09 日(木) 10：00 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「MPI 基礎：並列プログラミング初級入門」
2011 年 06 月 30 日(木)、07 月 01 日（金） 10：00 - 17：30
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」− 342 −

情報メディア教育部門

2011 年 07 月 06 日(水)、07 日(木) 9:00-18:00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「筑波大学 HPC サマーセミナー遠隔講義」
2011 年 09 月 06 日(火)、07 日(水) 10：00 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」
2011 年 10 月 28 日 - 2012 年 01 月 13 日 毎週金曜日 10:15-11:55
工学系研究科 融合情報学輪講 I・II
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 10 月 03 日- 2012 年 02 月 27 日 毎週月曜日 13:00-14:45
新領域創成科学研究科 先端エネルギー工学輪講
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 10 月 03 日 - 2012 年 02 月 06 日 毎週月曜日 16:20-18:00
新領域創成科学研究科 複雑理工学輪講 I
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 10 月 20 日(木) 16:20-18:00
新領域創成科学研究科 複雑理工学輪講 II
本郷遠隔講義室 - 柏キャンパス
2011 年 12 月 6 日(火)、７日(水) 10：00 - 17：30
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」
2011 年 12 月 21 日(水)、22 日(木) 10：30 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」

2012 年 02 月 21 日(火)、22 日(水) 10：30 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」
2012 年 03 月 21 日(水)、22 日(木) 10：00 - 17：00
情報基盤センター スーパーコンピューティング部門「お試しアカウント付き並列プログラム講習会」
2.2.2

駒場情報教育棟 E49 遠隔講義室

2011 年 04 月 19 日～2011 年 07 月 12 日 毎週火曜日 09:00-10:30
総合文化研究科 情報システム科学 V・総合分析情報学持論 II
駒場遠隔講義室 - 本郷情報学環
2011 年 04 月 11 日- 2011 年 04 月 18 日 毎週月曜日 09:20-12:30
教養学部前期課程 学術俯瞰講義「青い鳥」はいるか－経済学で考える
駒場遠隔講義室 - 駒場 18 号館ホール− 343 −

情報メディア教育部門

2011 年 10 月 12 日 - 2012 年 01 月 11 日 毎週水曜日 16:20-17:50
教養学部前期課程 LAP 東京大学－南京大学同時開催テーマ講義
駒場遠隔講義室 - 南京大学
2011 年 10 月 17 日- 2012 年 01 月 31 日 毎週月曜日 10:40-12:10
教養学部前期課程 学術俯瞰講義 正義を問い直す
駒場遠隔講義室 - 駒場 18 号館ホール
2011 年 10 月 12 日 - 2012 年 01 月 25 日 毎週水曜日 16:20-17:50
教養学部前期課程 テーマ講義「記憶と記録」
駒場遠隔講義室 - 南京大学
2011 年 12 月 22 日(木) 14:00-18:00
教養学部前期課程 モンゴル語 初級・中級
駒場遠隔講義室 - モンゴル国立大学
2011 年 12 月 22 日(木) 18:00-20:00
南京大学集中講義「変容」プレ講演
駒場遠隔講義室 - 南京大学
2012 年 1 月 31 日(火) 7:00-11:00
教養学部前期課程 学術俯瞰講義補講
駒場遠隔講義室 - ハーヴァード大学

2.3

貸出用テレビ会議システム

2012 年 03 月 13 日(火) - 03 月 26 日(月) 薬学系研究科 津谷喜一郎 会議
テレビ会議システム Sony PCS-TL50 １台、データソリューションボックス 1 台

3

MCU サービス
3.1

会議等利用状況2011 年 04 月 11 日(月) 12:00-16:00 情報理工学系 江崎 浩（慶応大、名大、奈良先端大、他） 10 地点
2011 年 04 月 12 日(火) 13:00-17:00 情報基盤センター 関谷 勇司（名大、奈良先端大、慶応、他） 6 地点
2011 年 04 月 21 日(木) 17:30-20:00 情報基盤センター 柴山 悦哉（情基、法政大、筑波大） 3 地点
2011 年 04 月 26 日(火) 15:00-18:30 情報基盤センター 関谷 勇司（名大、奈良先端大、慶応、他） 6 地点
2011 年 04 月 27 日(水) 17:00-19:00 情報基盤センター 石川 裕（情基、産総研、他） 4 地点
2011 年 05 月 10 日(火) 13:00-16:30 情報基盤センター 関谷 勇司（名大、奈良先端大、慶応、他） 7 地点
2011 年 05 月 17 日(火) 09:00-19:00 新領域創成科学研究科 杉田 精司 4 地点
2011 年 05 月 19 日(木) 17:30-20:00 情報基盤センター 柴山 悦哉（情基、法政大、関西学院大） 3 地点
2011 年 05 月 24 日(火) 13:00-16:30 情報基盤センター 関谷 勇司（名大、奈良先端大、慶応、他） 7 地点
2011 年 06 月 13 日(月) 09:00-13:00 情報基盤センター 関谷 勇司（名大、奈良先端大、慶応、他） 8 地点
2011 年 06 月 23 日(木) 08:50-12:30 本部国際企画課 二宮 宣明（本部、新領域、北京、他） 6 地点
2011 年 07 月 01 日(月) 09:00-13:00 情報基盤センター 関谷 勇司（情理、名大、慶応、他） 9 地点
2011 年 07 月 21 日(木) 08:50-12:30 本部国際企画課 大西 由美子（本部、医科研、北京、他） 5 地点
2011 年 07 月 22 日(火) 12:30-16:00 情報基盤センター 関谷 勇司（情理、名大、慶応、他） 9 地点

− 344 −

情報メディア教育部門

2011 年 08 月 11 日(木) 12:00-18:00 情報基盤センター 関谷 勇司（情理、名大、慶応、他） 9 地点
2011 年 08 月 26 日(金) 15:00-18:00 情報基盤センター 中山 雅哉（情基、広島大、上智大、他） 6 地点
2011 年 08 月 31 日(水) 09:00-19:00 情報基盤センター 関谷 勇司（情理、名大、慶応、他） 9 地点
2011 年 09 月 08 日(木) 08:50-12:30 本部国際企画課 大西 由美子（本部、医科研、北京、他） 5 地点
2011 年 09 月 16 日(金) 12:30-19:30 生産技術研究所 山本 成一（情基、法政大、北陸先端大、他） 8 地点
2011 年 10 月 04 日(火) 09:00-16:00 情報基盤センター 関谷 勇司（情理、名大、奈良先端、他） 9 地点
2011 年 10 月 12 日(水) 12:30-17:00 理学系研究科 山本 智（京大、台湾、オランダ、他） 6 地点
2011 年 10 月 14 日(金) 10:00-17:00 大規模集積 落合 秀也（情理、名大、奈良先端、他） 9 地点
2011 年 10 月 19 日(水) 16:30-21:00 理学系研究科 佐藤 将春 4 地点
2011 年 10 月 25 日(火) 10:00-14:00 大規模集積 落合 秀也（情理、慶応大、北陸先端、他） 12 地点
2011 年 11 月 02 日(水) 13:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭（天文台、千葉工大、岡山大、他） 4 地点
2011 年 11 月 10 日(木) 08:50-12:30 本部国際企画課 大塚 真衣（本部、医科研、北京、他） 5 地点
2011 年 11 月 15 日(火) 09:00-16:00 大規模集積 落合 秀也（情理、共愛大、北陸先端、他） 12 地点
2011 年 12 月 02 日(金) 15:00-21:00 大規模集積 落合 秀也（情理、名大、NICT、他） 14 地点
2011 年 12 月 08 日(木) 08:50-12:30 本部国際企画課 大塚 真衣（本部、新領域、北京、他） 5 地点
2011 年 12 月 15 日(木) 14:00-18:00 本部国際交流課 上村 桜子（本部、東北大、九州大、他） 4 地点
2011 年 12 月 26 日(月) 12:00-17:00 大規模集積 落合 秀也（情理、慶応大、NICT、他） 14 地点
2012 年 01 月 12 日(月) 08:50-12:30 本部国際企画課 大塚 真衣（本部、柏、北京、他） 5 地点
2012 年 01 月 16 日(月) 15:00-20:00 大規模集積 落合 秀也（工学部、名大、奈良先端、他） 16 地点
2012 年 01 月 17 日(火) 09:00-14:00 大規模集積 落合 秀也（情理、慶応大、NICT、他） 15 地点
2012 年 01 月 30 日(月) 16:00-21:00 情報基盤センター 関谷 勇司 6 地点
2012 年 02 月 01 日(水) 09:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭 7 地点
2012 年 02 月 02 日(木) 09:00-18:00 総合研究博物館 宮本 英昭 7 地点
2012 年 02 月 07 日(火) 13:30-18:00 本部国際企画課 豊木 麻起子（本部、立命館大、九州大、他） 4 地点
2012 年 02 月 09 日(木) 10:00-13:30 本部国際企画課 大塚 真衣（本部、北京、インド、他） 6 地点
2012 年 02 月 15 日(水) 13:00-18:00 大規模集積 落合 秀也（情理、慶応大、NICT、他） 15 地点
2012 年 02 月 17 日(金) 09:00-20:00 大規模集積 落合 秀也 6 地点
2012 年 02 月 27 日(月) 12:00-18:00 大規模集積 落合秀也（情報理工、奈良先端、慶応、他） 15 地点
2012 年 03 月 08 日(木) 10:00-14:00 本部国際化推進学部入試担当室 谷井 賢治（本部、柏、インド、他） 6 地点
2012 年 03 月 19 日(月) 13:00-15:00 本部国際部交流課 木谷 由佳（本部、インド、他） 6 地点
2012 年 03 月 29 日(木) 12:00-18:00 大規模集積 落合 秀也（情報理工、名大、北陸先端、他） 15 地点

3.2

講義等利用状況2011 年 10 月 05 日(水) 09:45-12:00 新領域創成科学研究科 小野 亮（新領域、工学部） 2 地点
2012 年 03 月 07 日(水) 09:00-19:00 新領域創成科学研究科 小柴公也（全て新領域） 4 地点
2012 年 03 月 08 日(木) 09:00-19:00 新領域創成科学研究科 小柴公也（全て新領域） 4 地点
2012 年 03 月 09 日(金) 09:00-19:00 新領域創成科学研究科 小柴公也（全て新領域） 4 地点

4

インターネットライブ中継
2011 年度 夏学期 毎週月曜日 10:30-12:10 全 13 回中 8 回
学術俯瞰講義 「青い鳥」はいるか－経済学で考える(配信範囲: 学内のみ)
2011 年度 夏学期 毎週水曜日 16:20-17:50 全 13 回中 10 回
学術俯瞰講義 「かたち」と「はたらき」の生物進化－偶然か必然か(配信範囲: 学内のみ)

2011 年度 冬学期 毎週月曜 10:30-12:10 全 13 回
学術俯瞰講義「正義を問い直す」(配信範囲: 学内のみ)− 345 −

情報メディア教育部門

2011 年度 冬学期 毎週水曜日 16:20-17:50 全 13 回
学術俯瞰講義 「国境なき数学－ことばを越えて社会とともに」(配信範囲: 学内のみ)
2011 年 9 月 27 日(火) 10:00-11:10 安田講堂
平成 23 年度 東京大学秋季学位記授与式・卒業式(配信範囲: 制限なし)

2011 年 10 月 4 日(火) 10:00-11:10 安田講堂
平成 23 年度 東京大学秋季入学式(配信範囲: 制限なし)

2011 年 12 月 21 日（水） 14:30-18:10 山上会館
本部防災訓練(配信範囲: 制限なし)

2012 年 2 月 8 日（火) 11:00-12:00 本部棟 12 階第会議室
本部広報課記者会見(配信範囲: 制限なし)

2012 年 03 月 16 日(水) 13:30-16:00 薬学部総合研究棟講堂
杉山教授最終講義(配信範囲: 制限なし)

2012 年 03 月 22 日(木) 、23 日（金） 09:00-12:30 安田講堂
平成 23 年度 東京大学学位記授与式・卒業式(配信範囲: 制限なし)

5

その他

関連 URL http://elearn.itc.u-tokyo.ac.jp/− 346 −

情報メディア教育部門

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情報メディア教育部門

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情報メディア教育部門

㻠㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻞㻕㻌᳜⏣୍༤㻌㻠㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻞㻕㻌㛤୍ኵ㻌㻠㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻟㻕㻌

୰㇂ከဢᏊ㻌㻠㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻟㻕㻌⨾㤿⚽ᶞ㻌㻠㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻠㻕㻌ᒣཱྀ࿴⣖㻌㻠㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ⅆ 㻠㻕㻌ရᕝ㧗ᘅ㻌㻠㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻝㻕㻌ቑཎⱥᙪ㻌㻠㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻞㻕㻌୰ᮧᨻ㝯㻌㻠㻥㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻞㻕㻌ᗈ⏣ග୍㻌㻡㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻟㻕㻌⶧ᮾ⏕㻌㻡㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻟㻕㻌

⚟Ọ䜰䝺䝑䜽䝇㻌㻡㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻠㻕㻌⶧ᮾ⏕㻌㻡㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔㔠 㻠㻕㻌㇂ᕝᬛὒ㻌㻡㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻝㻕㻌⋢஭ဴ㞝㻌㻡㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻟㻕㻌

Ἑෆ㇂ᖾᏊ㻌㻡㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻟㻕㻌➲⏣⪔୍㻌㻡㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻠㻕㻌⏣ᮧ⫕㻌㻡㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻠㻕㻌ᰘᒣᝋဢ㻌㻡㻥㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔᭶ 㻡㻕㻌⏣୰ဴᮁ㻌㻢㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻞㻕㻌ཎ⏣⮳㑻㻌㻢㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻞㻕㻌㛤୍ኵ㻌㻢㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻟㻕㻌᪥ᬽᰤ἞㻌㻢㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻟㻕㻌⸨ᇉ⿱Ꮚ㻌㻢㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻠㻕㻌ཎ⏣⮳㑻㻌㻢㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔Ỉ 㻠㻕㻌⸨ᇉ⿱Ꮚ㻌㻢㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ᮌ 㻝㻕㻌୰㔝බᙪ㻌㻢㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ᮌ 㻞㻕㻌ᒣཱྀὈ㻌㻢㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ᮌ 㻞㻕㻌୰㔝බᙪ㻌㻢㻥㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ᮌ 㻟㻕㻌୰ᮧᨻ㝯㻌㻣㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ㻔ᮌ 㻟㻕㻌㎮ᕫ୔ኵ㻌㻣㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ䝅䝇䝔䝮฼⏝ධ㛛㻔㔠 㻡㻕㻌⋢஭ဴ㞝㔠Ꮚ▱㐺㻌㻣㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌᝟ሗ⛉Ꮫᴫㄽ 㻵㻔ⅆ 㻡㻕㻌ቑཎⱥᙪ㻌㻣㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ⅆ 㻟㻕㻌ຍ⸨㐨ኵ䞉ዉᑿಙⱥ㻌㻣㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ⅆ 㻠㻕㻌ዉᑿಙⱥ䞉ຍ⸨㐨ኵ㻌㻣㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔㔠 㻟㻕㻌ሐỤ⨾Ꮚ㻛ᶓᒣ䜖䜚䛛㻌㻣㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔㔠 㻠㻕㻌ᶓᒣ䜖䜚䛛㻛ሐỤ⨾Ꮚ㻌㻣㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔᭶ 㻟㻕㻌⏣୰୍㑻䚸㐨ᕝ㝯ኈ㻌㻣㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔᭶ 㻠㻕㻌㐨ᕝ㝯ኈ㻛⏣୰୍㑻㻌㻣㻥㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔Ỉ 㻟㻕㻌㔠஭ᓫ㻛᯽ཎ㈼஧㻌㻤㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔Ỉ 㻠㻕㻌

᯽ཎ㈼஧䠈㔠஭ᓫ㻌㻤㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ᮌ 㻞㻕㻌῝㔝ᬡ㞝㻛⯓▱ᏹ㻌㻤㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ᮌ 㻟㻕㻌⯓▱ᏹ㻛῝㔝ᬡ㞝㻌㻤㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ₇⩦ 㻵㻵㻔ᮌ 㻝㻕㻌ᒣཱྀὈ㻌㻤㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊ᚋᮇㄢ⛬㻌ᩘ⌮᝟ሗᏛ 㻵 ₇⩦㻔㔠 㻟㻕㻌㰺⸨ᐉ୍㻌㻤㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌⏕࿨⛉Ꮫ 㻵㻔㔠 㻠㻕㻌㇏ᓥ㝧Ꮚ㻌㻤㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌⏕࿨⛉Ꮫ 㻵㻔᭶ 㻟㻕㻌బ⸨┤ᶞ㻌㻤㻣㻌 ᕤᏛ㒊㻌ඛ➃ᢏ⾡䛸♫఍≉ูㅮ⩏䠥㻔ᮌ 㻟㻕㻌⨾㤿⚽ᶞ㻌− 349 −

情報メディア教育部門

㻤㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᆅ⌫⎔ቃㄽ㻔ᮌ 㻡㻕㻌୸ᒣᗣྖ㻌㻤㻥㻌 ἲᏛ㒊㻌ẚ㍑ᨻ἞䊡䠄Ⓨᒎ㏵ୖᅜ䛾ᨻ἞䠅㻔Ỉ 㻝㻕㻌኱୵࿴㞝㻌㻥㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ᖹ࿴䛾䛯䜑䛻ᮾ኱⏕䛜䛷䛝䜛䛣䛸㻔ⅆ 㻢㻕㻌ᒸ⏣᫭ᯞ㻌㻥㻝㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊ᚋᮇㄢ⛬㻌ᖹ࿴䝥䝻䝉䝇䛸ᅜ㝿༠ຊ 㻵㻵䠖ே㛫䛾Ᏻ඲ಖ㞀䛸ᖹ࿴ᵓ⠏㻔ⅆ 㻠㻕㻌ᮾ኱స㻌㻥㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌ἲ䛸♫఍㻔ᮌ 㻠㻕㻌ᒾ⏣ኴ㻌㻥㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌೔⌮ 㻵㻔ⅆ 㻝㻕㻌ᒣᮏⰾஂ㻌

3.2 ෤Ꮫᮇ䛷䛾฼⏝෤Ꮫᮇ䠄2011 ᖺ 10 ᭶䠉2012 ᖺ 2 ᭶䠅䛻 CFIVE 䜢฼⏝䛧䛯ㅮ⩏䛿௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹㻝㻌 බඹᨻ⟇኱Ꮫ㝔㻌㻯㼍㼟㼑㻿㼠㼡㼐㼥㻌㻔᭶ 㻡㻕㻌㛗㇂ᕝᴿ୍㻌㻞㻌 බඹᨻ⟇኱Ꮫ㝔㻌㻯㼛㼙㼜㼍㼞㼍㼠㼕㼢㼑㻭㼚㼍㼘㼥㼟㼕㼟㼛㼒㻶㼍㼜㼍㼚㼑㼟㼑㻱㼏㼛㼚㼛㼙㼕㼏㻼㼛㼘㼕㼏㼥㻙㻹㼍㼗㼕㼚㼓㻼㼞㼛㼏㼑㼟㼟㻔ⅆ 㻡㻕㻌ᯘⰋ㐀㻌㻟㻌 බඹᨻ⟇኱Ꮫ㝔㻌㻿㼑㼘㼑㼏㼠㼑㼐㼀㼛㼜㼕㼏㼟㼕㼚㻱㼚㼑㼞㼓㼥㻼㼛㼘㼕㼏㼥㻔ⅆ 㻞㻕㻌᪥ୗ୍ṇ㻌㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊ᚋᮇㄢ⛬㻌䜰䝯䝸䜹ᛮ᝿䝔䜽䝇䝖ศᯒ㻔ⅆ 㻟㻕㻌䝍䝑䜹䞊䝸䞊㻌㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌䝁䞁䝢䝳䞊䝍ཬ䜃₇⩦㻔Ỉ 㻝㻕㻌㜿ஂὠዲ᫂㻌㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊ᚋᮇㄢ⛬㻌䝅䝇䝔䝮ᩘ⌮ 㻵㻵㻔Ỉ 㻞㻕㻌ᒣཱྀὈ㻌㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊ᚋᮇㄢ⛬㻌䝅䝇䝔䝮⌮ㄽ 㻵㻔᭶ 㻟㻕㻌⚟Ọ䜰䝺䝑䜽䝇㻌㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊๓ᮇㄢ⛬㻌䝅䝇䝔䝮ㄽ㻔᭶ 㻞㻕㻌⚟Ọ䜰䝺䝑䜽䝇㻌㻥㻌 ᕤᏛ㒊㻌

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情報メディア教育部門

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− 351 −

情報メディア教育部門

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情報メディア教育部門

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図書館電子化部門

データベースリーフレット

ネットでアカデミック

学術情報へのアクセスガイド

東京大学 OPAC− 355 −

図
書
館
電
子
化
部
門

図書館電子化部門

図書館電子化部門
概要

専門員 本多 玄

図書館電子化部門は
 本学の学生・教職員の学習・教育・研究活動にとって必要不可欠な学術情報をデジタルコン
テンツとして提供すること

本学で日々生産・蓄積される研究成果を電子化し、社会に向けて発信すること

電子的学術情報資源を利用者が充分に利活用できるよう、講習会等による情報リテラシー
支援を行なうことを目的としており、「図書館システム係」「デジタル・ライブラリ係」「学術情報リテラシー係」の３係が附属図書館とも連携しながら事業を行なっている。図書館電子化部門が提供しているサービス・事業の主なものは以下である。
 東京大学 OPAC


GACoS



「ネットでアカデミック」等の発行



各種講習会、情報探索ガイダンス等の実施

東京大学学術機関リポジトリ（UT Repository）



学位論文データベース



電子ジャーナル・ブック等の利用環境整備



貴重書電子化2011 年度は上記に関連して以下の事業を行なった。
 システム改修による新図書館システムの運用安定化


各種サーバの更新



リポジトリシステムのバージョンアップ、コンテンツ登録



学位論文データベースへのコンテンツ登録

電子ジャーナル等利用環境の統合作業貴重書電子化

情報探索・データベース講習会の実施

「ネットでアカデミック」や「図書館利用ガイド」等印刷出版物の内容改訂

「GACoS」の内容メンテナンスやメールマガジン「Litetopi」の発行− 357 −

図書館電子化部門

デジタルコンテンツサービス

デジタル・ライブラリ係

1

運用報告

1.1 東京大学学術機関リポジトリの構築
東京大学学術機関機関リポジトリ～UT Repository～とは、東京大学で生産されたさまざまな研究成果を電子的な形態で集中的に蓄積・保存し、学内外に公開することを目的としたインターネット上の発信拠点である。2004 年度から附属図書館と連携し学術機関リポジ
トリの構築を行い、2006 年 4 月 1 日から「東京大学学
術機関リポジトリ(UT Repository)」としてサービスを開始した。
(http://repository.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)
2011 年度は、基本的に内部で紀要論文等の電子化を行う一方で、国立情報学研究所の学術機関リポジ
トリ構築連携支援事業の枠組みで「博士論文発信支援
パッケージ開発プロジェクト」を実施、一定の成果を収めている。また、国立国会図書館による博士論文の電子化事業にも協力し、2012 年 3 月現在で 549 件登録している。
1.1.1 コンテンツ作成と著作権許諾処理
紀要、学位論文、学術雑誌論文を中心としてコンテンツの収集と作成を行い、3 月末には約27,000 件のデータを公開しており、前年度以前と比較しても順調に増加している。
機関リポジトリでは本文そのものを PDF 等で公開するため、単に電子化作業を行うだけではなく、著作権の許諾処理を必須として作業を行っている。著者本人や共著者の許諾はもちろんであるが、学術雑誌掲載論文では出版者の許諾も必要であるため、機関リポジトリへの掲載許諾情報を調査し、必要に応じて学協会等へ個々に許諾の確認を取る作業を行った。

1.2 電子ジャーナルのゲートウェイサービス
ゲートウェイとして、SSL-VPN Gateway サービス（試行版）を実施、3 月末現在で約 90 件のデータベースや電子ジャーナルのパッケージに、外部から当該ゲートウェイ
を介してアクセス可能である。
電子ジャーナルの提供を円滑に行うため、本学が契約する電子ジャーナル及びフリーの電子ジャーナルのリ
ンク管理ソフトをバックボーンとしたポータルサイト「EJournal Portal」の学内へのサービスを行っている。なお、− 358 −

図書館電子化部門

従来、職員によって構築・維持管理されてきた電子ジャーナルリンク集データベースは、上記ポータルサイトに統合されることとなった。
（http://www.lib.u-tokyo.ac.jp/ext/ejportal/）

1.3 東京大学学位論文要旨データベースの構築
学位論文データベースは従来冊子体で刊行されていた「東京大学博士学位論文の内容の要旨と審査結果の要旨」を電子化して公開しているものである。
2011 年度は 2009 年度論文要旨約 1,300 件の電子化を行った。昨年度同様に、提出電子ファイルを全面的に利用し、データベース作成の効率化と経費の削減を図った。
(http://gakui.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/)

1.4 貴重資料の公開支援
毎年、総合図書館で作成した貴重書の電子ファイルをサーバ上にアップロードし、web サイトを作成して、ネット上に公開している。今年度は下記の資料を公開した。

1.4.1 紀州熊野浦諸鯨之圖
本書は、一帖の中に内容・紙質が異なる三種の資料が見られる。また資料の継ぎ目には、それぞれ旧蔵者田中芳男氏の筆とみられる付箋があることから、恐らく巻子などの体裁で別々に存在した３つの資料を氏が合冊し折本として製本したものと思われるが、資料相互の関係性は不明である。一つ目の資料では、鯨のほか、サメ、イルカ、マンボウまで紹介されているが、その末尾に「享保八年卯年御尋に付紀州熊野浦二分口役所において吟味之上書
指上げ候魚之図 干時享保十五歳戌初夏写之」との識語がある
ため、これが折本の題箋が指す『紀州熊野浦諸鯨之圖』に相当すると思われる。総合図書館所蔵。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/kujira/)− 359 −

図書館電子化部門

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図書館電子化部門

1.2.4

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1.4

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図書館電子化部門

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図書館電子化部門

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図書館電子化部門

図書館関係システム運用・管理

図書館システム係

1

運用報告

図書館システム係では、「附属図書館学術情報システム」を中心に附属図書館 Web サーバも含めた図書館関係サーバ群の運用管理を行なっている。本年度は昨年度にリプレイスした「附属図書館
学術情報システム」の運用安定化のための改修、その他の図書館関係サーバの機種更新等を行な
った。

1.1

附属図書館学術情報システムの運用管理

附属図書館学術情報システムは 2011 年 3 月 22 日から新システムが稼動したが、その基本はパッケージシステムであり、本学独自のサービスや図書館業務での使用に際し合理的とは言えない部分について附属図書館と調整しながら改修要求を行なっている。
また、通常の図書館業務システム画面からでは処理困難な各種データの一括登録・変更や削除処理について図書館側の要望に沿って作業を行なった。
なお、パッケージシステムとしての定期的アップデートもあるため、テスト環境での事前評価も附属
図書館業務別部会の協力を得ながら実施している。

1.2

その他の図書館関係サーバの運用管理

図書館システム係では、附属図書館の Web サーバ、全学の図書系職員のための Wiki サーバ、原簿サーバ等の管理も行なっている。このうち 2011 年度は附属図書館 Web サーバと Wiki サーバ
についてはハードウエア及び OS の更新を行なうとともに、セキュリティ面も従来より強化した。

1.3

その他の業務以下について日常的に対応を行なっている。
 図書館 VLAN、総合図書館内支線 LAN の IP アドレス管理業務


総合図書館内ネットワーク障害やインシデントの調査・対応



メールホスティング・サービスにおける図書館ドメイン内の管理− 372 −

図書館電子化部門

2

サービス統計

− 373 −

ネットワーク部門

光ケーブルが集線されているスプライシングボックス− 375 −

UTnet3の代表的な機器（レイヤ3スイッチ）ネットワーク部門

ネットワーク部門
概要
部門長

若原 恭

副事務長

早野裕士

■東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理
本学の情報ネットワークシステム UTnet3(University of Tokyo network system 3)は、各建物内の支線
ネットワーク(支線)及び建物間接続や学外との接続のための基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。情報基盤センターの本ネットワーク部門は、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。
１．基幹ネットワークの運用管理
基幹の中核を占めるネットワーク機器は、本郷地区、駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各ハブサイトに設置したレイヤ 3 スイッチ（L3SW）であり、基幹の基本トポロジーは情報基盤センターを中心にしたスター型になっている。基幹の L3SW 相互間の信頼性向上、対外回線の増強等を実施した。
２．基幹ネットワークと支線ネットワークとの接続
各建物にレイヤ 2 スイッチ（L2SW）を設置し、基幹の L3SW と支線を接続しているが、ネットワーク利用の増大への対応と高機能化のため、2011 年度も 2010 年度に引き続き、L2SW の順次更新を行った。
また、新設された本郷キャンパスの伊藤国際学術研究センター、生命科学総合研究棟、弥生講堂・ア
ネックス、駒場Ⅰキャンパスの理想の教育棟、駒場Ⅱキャンパスの第 2 管理棟に L2SW を設置した。
３．VLAN 対応
UTnet3 では仮想 LAN(VLAN: Virtual LAN)に対応している。VLAN によって、部局や研究室が複数の建物やキャンパスに分散して配置されている場合でも部局や研究室のまとまりごとに同一のサブネッ
トに収容することを可能としている。本学では、建物の新設や組織変更等が少なくなく、それに伴った
VLAN に関する要求は非常に多く、それら要求に応じてネットワーク機器の設定変更や増設等を実施した。
４．遠隔地施設接続
本部情報システム部（学務システム）を公衆イーサ網で UTnet 接続した。

６．無線 LAN サービス
山上会館、武田先端知ビル内の武田ホール、弥生講堂・一条ホール、柏地区の柏図書館内メディアホール、医学部教育研究棟１４階 鉄門記念講堂、ならびに、新規に弥生講堂・アネックス、工学部１号
館、工学部１１号館において、無線 LAN サービスを提供した。また、キャンパスの様々な場所で利用できる全学共通無線 LAN サービス（utroam）を試行的に運用した。
７．その他関連業務− 377 −

ネットワーク部門

全学法定点検のための停電措置による基幹のギガビットスイッチ(L3)の停止を回避するために HUB
サイト内に設置している無停電電源装置（UPS：Uninterruptible Power Supply）のバッテリー増強ならびに無停電電源装置の遠隔監視システムの追加、ならびに、計画停電や節電に備えた仮設発電機の設置をした。また、ドメイン名の割り当て、DNS(Domain Name System)のサービス、UTnet 光ファイバケー
ブル専用利用の各業務に取り組んだ。

■セキュリティ対応
最近のネットワークおいてはセキュリティへの対応が必須となっており、本学においてもセキュリティイ
ンシデントは日常茶飯事と言っても過言ではないほどに頻繁に発生している。特にコンピュータへの
不正侵入の試み、電子メールや Web ページを通してのウィルス感染、P2P（Peer to Peer）、SPAM メー
ル等が問題となっている。そこで、本学のセキュリティの維持確保に向け、以下の通り、セキュリティ対
応業務を実施した。
１．不正侵入の監視
学外と学内との間の通信に関し、基幹部分において不正侵入の試みを検知し事前に予防する仕組みとして、 UTnet3 では不正侵入検知装置 (IDS: Intrusion Detection System)と異常トラフィック
監視システムを導入して監視し、その結果に応じて必要な対処を実施した。
２．ウィルス感染への対応
メールや Web ページ等を通してのウィルス感染に関する対策として、情報基盤センターでは、適切なウ
ィルス対策ソフトウェア製品を学内利用者の希望に応じて配布し、予防に役立てた。また、新しいウィル
ス対策ソフトウェアの導入による検知対象範囲の拡大等、ウィルス対策の強化を積極的に進めた。
３．迷惑メール（SPAM）対策
全学的に激増する SPAM メールに対して、全学的な対策として、本部事務組織と連携協力して、メール
サーバ単位での SPAM 対策の運用を実施した。

■ 東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携
UTnet3 ではセキュリティに関する対応として、基幹部分のギガビットスイッチ(L3)で、全学的に問題となる事象や各部局の個別の事象についてのフィルタを設定している。東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）から委託業務を受け、このフィルタを活用することによって、全学的なセキ
ュリティ対策を行った。
■ 学内ソフトウェアライセンス
学内に利用者の多いソフトウェアについて、全学サイトライセンスを取得し、そのライセンス管理と配布サービスを行った。
■ハウジングサービス
空調設備やラックなどの設備を提供し電源を供給するハウジングサービスを2010 年10 月から開始しており、2011 年度も引き続き実施した。
■ 関係委員会

情報ネットワークに関する事項について、全学的視点から企画、立案及び審議を行う情報基盤
センターネットワーク専門委員会が下記のとおり行われた。
2011 年 5 月 25 日 第 40 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2011 年 7 月 28 日 第 41 回情報基盤センターネットワーク専門委員会− 378 −

ネットワーク部門

2011 年 10 月 26 日 第 42 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
2012 年 1 月 16 日 第 43 回情報基盤センターネットワーク専門委員会
主な検討事項および承認事項
・基幹ネットワークの構成変更について
・ドメイン申請について・歴史的 PI アドレスへの課金案について
・UTnet 負担金について・遠隔地の接続状況について− 379 −

ネットワーク部門

東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理

ネットワーク係

1

運用報告

本学の情報ネットワークシステムは UTnet（University of Tokyo network system）と称し、これまでの更新経緯に応じて現在は UTnet3 と呼ばれている。UTnet3 は支線ネットワーク（支線）と基幹ネットワーク（基幹）とから構成されている。支線は、各建物内に設置されたネットワークで、当該部局によって運用管理されている。基幹は、支線の相互接続及び学外との接続のために設置されたネットワークで、情報基盤センターの本ネットワーク部門が運用管理している。本部門では、以下に示す通り、基幹の運用管理に加え、これに関連する業務も含めて取り組んだ。

1.1 基幹ネットワークの運用管理

本郷地区の基幹には、5 ヶ所の HUB サイト（情報基盤センター、電話庁舎、附属図書館、工学部 8号館、農学部 3 号館）がある。各 HUB サイトにはコア用レイヤ 3 スイッチ（L3SW）を設置し、基幹は情報基盤センターを中心にしたスター型の構成としている。駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地
区、中野地区の各郊外地区についても、L3SW を設置した HUB サイトから専用回線等を介して本郷地区と接続している。このような基幹の運用管理について、主に以下の取り組みを行った。
－対外接続用ルータ（副）の機能増強（CPU 増強、10Gbps（以下、Gbps を G と略す）I/F 増強、 1G
I/F 増強）－ダークファイバ（DF）の中継局を対象とした、商用 VPN 網を用いた遠隔監視網の設置
以上の通り、安定化運用の対策・監視の強化等を行い、基幹に対する学内からの要求に応えることによって、本学の研究・教育の一層の円滑な推進を図った。基幹のネットワーク構成を図 1 に示す。
また、本郷地区と、駒場Ⅰ地区、駒場Ⅱ地区、柏地区、白金地区、中野地区の各キャンパス間のトラ
フィック量の推移を図 2 に示す。

1.2 基幹ネットワークと支線ネットワークとの接続

基幹と各支線の接続については、各建物に設置したエッジ用レイヤ 2 スイッチ（L2SW）で行っており、
この L2SW は HUB サイトの L3SW から伸ばした光ファイバに接続されている。 UTnet3 導入（2001 年度）当初には L2SW を約 200 台設置した。以来、撤去や新設で台数の増減はあったものの、現在では約 230 台の L2SW を設置している。これらの L2SW は老朽化したものから優先的に更新しており、支線との接続速度がギガビットに対応した機種を配置している。また、更新時の I/F 使用量に応じて、I/F
数の少ない省電力機種を中心に設置している。今年度は 34 台の L2SW を更新し、11 台を新設、3 台を撤去した。

1.3 VLAN 対応
部局や研究室が、複数の建物やキャンパスに分散配置されたり、他部局の建物内に入居するケースがある。UTnet では、部局や研究室と同一のサブネットを VLAN で延長することができる。このような VLAN 機能を持つ基幹に関して、今年度に行った構成変更及びサブネットの割当を表１に示す。

− 380 −

ネットワーク部門

1.4 キャンパス間接続及び対外ネットワーク接続
以下の通り、学内キャンパス間接続及び対外ネットワークとの接続に関して、高機能化・高速化を行った。
－本郷～駒場Ⅰ地区間の DF 回線において、1G の波長多重伝送装置（WDM）を 10G の WDM に交換し、2G（1Gx2 チャンネル）だった帯域を 20G（10Gx2 チャンネル）に増速－本郷～柏地区間の DF 回線において、既設の WDM に 10G インタフェースを 2 チャンネル増設
し、帯域を 40G（10Gx4 チャンネル）に増速

1.5 遠隔地接続
以下の通り、遠隔研究施設等の接続構成変更を行った。
－2011 年 9 月に、新世代網（NGN）の親回線にあたる情報基盤センターの 100Mbps を 500Mbpsに増速－2011 年 12 月に、データセンタに移設した学務システムを NGN（100Mbps）にて新規接続

1.6 その他関連業務（1）ドメイン名の割当等
ネットワーク専門委員会の承認を経て、3 件を新規に割り当て、1 件を廃止した。詳細を表 2 に示す。
（2）UTnet 光ファイバケーブル専用利用
建物間を横断する UTnet 光ファイバケーブル専用利用の変更、及び割当を行った。結果を表 3 に示す。
（3）無線 LAN サービス
運用方法の見直しを行い、SSID を一本化して WEB で ID 認証する統合管理方式での本格運用を始めた。また、工学部共通講義室等のうち、1 号館、11 号館についても、無線 LAN サービスを展開した。それらの部局別の申請利用状況を表 4 に示す。
（4）非常時の停電対策
東日本大震災以降の電力不足に伴う東京電力の計画停電、もしくは夏の大停電事故に備え、
UTnet を継続運用できるように、仮設発電機（リース）を情報基盤センターに設置して、必要な機器に給電できる体制を整えた。非常時には、最小限のネットワーク機器構成で運用できるよう備えたが、非常には至らなかった。また、本郷地区の各 HUB サイト、各郊外地区に設置している L3SW は、
日常的に UPS 経由で給電されており、常設発電機で連続給電される拠点を除き、約 4 時間程
度までならばバッテリから連続給電される。

2

講習会・研究会開催報告[第 9 回 UTnet Meeting]
情報ネットワークの直近の動向や管理の問題点に関して情報交換を行うため、UTnet Meeting を開催した。参加者は、情報基盤センターの関係者を含め 57 名であった。
・期間 2011 年 10 月 31 日（水）・場所 理学部小柴ホール
プログラムは次の通り
1. UTnet update
下田哲郎係長2. セキュリティ報告（ウイルス、迷惑メール）
井爪健雄係長3. UT-CERT 報告
数理科学研究科
一井信吾准教授
4. 全学共通無線 LAN サービス（utroam）
新領域創成科学研究科 藤枝俊輔助教
5. SINET4 and the Great East Japan Earthquake
国立情報学研究所
蓑毛堅一郎係長
6. フリーディスカッション− 381 −

ネットワーク部門[平成 23 年度コンピュータネットワーク研修]
本学技術職員及び事務職員のうち、研究室やセンター等においてコンピュータやコンピュータネットワ
ークを利用する初心者レベルの利用者で、特にセキュリティ対策に興味のある者を対象に、セキュリテ
ィ対応を含むコンピュータやコンピュータネットワークの利用に関する研修を、以下の通り実施した。参加者は 14 名であった。
・期間 2011 年 12 月 13 日（火）～12 月 15 日（木）（3 日間）
・場所 情報基盤センター１階小演習室 1 および４階遠隔講義室− 382 −

ネットワーク部門

図１ UTnet 基幹構成図− 383 −

ネットワーク部門

図２ UTnet のキャンパス間トラフィック− 384 −

ネットワーク部門

表 1 基幹ネットワークの構成変更及びサブネットワークの割当
項番

申請部局名

設置場所

変更内容

1

本部事務組織建物間 VLAN の申請

2

大学院医学系研究科

工学部 13 号館
医学部総合中央館、附属病院管理研究棟

3

大学院情報学環

4

本部事務組織5

大学院総合文化研究科

情報基盤センター、大講堂、新領域基盤棟、本郷第一ビル
情報教育棟

6

宇宙線研究所

情報基盤センター、宇宙線研究所

7

本部事務組織受変電設備棟8

大学院工学系研究科

工学部列品館9

大学院情報理工学系研究科

理学部 1 号館別館 A 棟、理学部 7 号館

10

情報基盤センター

情報基盤センター

基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

11

大学院総合文化研究科

教養学部 2 号館

建物間 VLAN の申請

12

大学院工学系研究科

工学部 1 号館

建物間 VLAN の申請

13

本部事務組織

総合図書館

建物間 VLAN の申請

14

本部事務組織医学部 1 号館

建物間 VLAN の申請

15

生産技術研究所

生産技術研究所

サブネットアドレスの申請

16

情報基盤センター

第 2 総合研究棟

建物間 VLAN の申請

17

大学院総合文化研究科

教養学部 16 号館

建物間 VLAN の申請

18

大学院情報理工学系研究科

理学部 7 号館

建物間 VLAN の申請

19

大学院総合文化研究科

建物間 VLAN の申請

20

大学院総合文化研究科

21

大学院総合文化研究科

数理科学研究科棟
教養学部[1,18]号館、教養学部 900 番
教室、教養学部学生会館、駒場ファカル
ティハウス
数理科学研究科棟

22

大学院工学系研究科

第 2 総合研究棟

23

本部事務組織

駒場第 2 キャンパス第 2 管理棟

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更

24

大学院総合文化研究科

情報教育棟

建物間 VLAN の申請

25

柏地区共通事務センター

柏地区設備センター

建物間 VLAN の申請

26

大学院総合文化研究科

駒場コミュニケーションプラザ北館

建物間 VLAN の申請

27

大学院総合文化研究科

情報教育棟、アドミニストレーション棟

基幹ネットワークの構成変更

28

大学院総合文化研究科

情報教育棟

29

情報基盤センター

情報基盤センター

30

本部事務組織

総合図書館

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

31

大学総合教育研究センター

薬学部本館、本部アネックス

建物間 VLAN の申請

32

本部事務組織

薬学部本館

建物間 VLAN の申請

33

情報基盤センター

情報基盤センター

建物間 VLAN の申請

34

大学院情報学環

先端研 4 号館

35

大学院総合文化研究科

理想の教育棟36

本部事務組織本部棟

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
サブネットアドレスの申請

37

東洋文化研究所

医学部 1 号館

建物間 VLAN の申請

38

大学院総合文化研究科

理想の教育棟建物間 VLAN の申請

通信機器室、地震研 1 号館

− 385 −

基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

建物間 VLAN の申請

ネットワーク部門

39

情報基盤センター

情報基盤センター

サブネットアドレスの申請

40

情報基盤センター

総合研究博物館

建物間 VLAN の申請

41

情報基盤センター

情報基盤センター

建物間 VLAN の申請

42

本部事務組織本部アネックス

建物間 VLAN の申請

43

情報基盤センター

情報学環暫定アネックス

建物間 VLAN の申請

44

大学院情報学環

建物間 VLAN の申請

45

大学院情報学環

46

大学院情報学環

47

大学院工学系研究科

情報学環暫定アネックス
第 2 本部棟、総合図書館、法学部 1 号
館、情報学環暫定アネックス
本部棟、第 2 本部棟、情報学環・学際情報学府、地震研 1 号館
工学部列品館

48

医科学研究所

医科学研究所 2 号館

建物間 VLAN の申請

49

大学院情報学環

建物間 VLAN の申請

50

大学院情報学環

51

大学院情報学環

本部棟
地震研 1 号館、情報学環・学際情報学
府
情報学環・学際情報学府

52

大学院工学系研究科

工学部 8 号館

基幹ネットワークの構成変更

53

大学院情報学環

情報学環・学際情報学府

建物間 VLAN の申請

54

大学院工学系研究科

工学部 8 号館

建物間 VLAN の申請

55

医学部附属病院

附属病院管理研究棟

建物間 VLAN の申請

56

本部事務組織

教養学部身体運動科学研究棟

建物間 VLAN の申請

57

ICT インフラ整備専門部会

情報基盤センター

サブネットアドレスの申請

58

物性研究所

基幹ネットワークの構成変更

59

ICT インフラ整備専門部会

60

情報基盤センター

物性研究所
情報基盤センター、通信機器室、小石川植物園、工学部 8 号館、情報教育棟、理想の教育棟、生産技術研究所、新領域
基盤棟
情報基盤センター

61

大学院総合文化研究科

教養学部 7 号館

62

情報基盤センター

情報基盤センター

63

本部事務組織情報基盤センター

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

64

東洋文化研究所

医学部 1 号館

建物間 VLAN の申請

65

東洋文化研究所

総合図書館

66

情報基盤センター

情報基盤センター

67

情報基盤センター

情報教育棟

サブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

68

本部事務組織

山上会館

建物間 VLAN の申請

69

本部事務組織本部棟

建物間 VLAN の申請

70

大学院工学系研究科

工学部列品館

建物間 VLAN の申請

71

東洋文化研究所

東洋文化研究所

基幹ネットワークの構成変更

72

本部事務組織本部棟、情報基盤センター

基幹ネットワークの構成変更

73

大学院情報理工学系研究科

工学部 8 号館

74

大学院総合文化研究科

教養学部身体運動科学研究棟

75

本部事務組織

本部棟

基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

76

情報基盤センター

情報教育棟

サブネットアドレスの申請

77

本部事務組織伊藤国際学術研究センター

建物間 VLAN の申請

78

本部事務組織本部棟

建物間 VLAN の申請

79

本部事務組織伊藤国際学術研究センター

建物間 VLAN の申請− 386 −

基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

建物間 VLAN の申請
建物間 VLAN の申請

ネットワーク部門

80

分子細胞生物学研究所

生命科学総合研究棟 B

基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請

81

情報基盤センター

82

情報基盤センター

総合図書館、薬学系総合研究棟、柏図書館、教育学部、福武ホール、法文 1 号
館(法学部・文学部)、法文 2 号館、医学部総合中央館、通信機器室、工学部 6号館
情報基盤センター

83

生産技術研究所

国立情報学研究所千葉分館

基幹ネットワークの構成変更

84

大学院法学政治学研究科

伊藤国際学術研究センター

85

大学院総合文化研究科

情報教育棟、理想の教育棟

86

先端科学技術研究センター

総合図書館

87

本部事務組織第 2 本部棟、医学部 2 号館

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

88

大学院農学生命科学研究科

生命科学総合研究棟 B

建物間 VLAN の申請

89

ICT インフラ整備専門部会

情報基盤センター

サブネットアドレスの申請

90

大学院理学系研究科

情報基盤センター

91

情報基盤センター

情報基盤センター

92

大学院工学系研究科

工学部 12 号館

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

93

大学院経済学研究科

経済学研究科棟

建物間 VLAN の申請

94

情報基盤センター

情報基盤センター、第 2 総合研究棟

建物間 VLAN の申請

95

大学院総合文化研究科

建物間 VLAN の申請

96

医学部附属病院97

大学院理学系研究科

98

大学院工学系研究科

情報教育棟
附属病院管理研究棟、医学部教育研究
棟、医科学研究所総合研究棟
通信機器室
工学部新 2 号館、工学部 8 号館、工学部列品館、情報基盤センター

99

分子細胞生物学研究所

分子細胞生物学研究所

100

大学院総合文化研究科

教養学部 3 号館

101

情報基盤センター

建物間 VLAN の申請

102

ICT インフラ整備専門部会

103

大学院総合文化研究科

情報教育棟
情報基盤センター、通信機械室、情報学
環・学際情報学府、東洋文化研究所、経済学研究科棟、伊藤国際学術研究セン
ター、工学部新 2 号館、小石川植物園、
本郷第一ビル、教養学部[1,11,13,102]号
館、教養学部 900 番教室、アドミニストレーション棟、情報教育棟、駒場ファカルテ
ィハウス、理想の教育棟、生産技術研究所、新領域基盤棟
情報教育棟

104

本部事務組織情報基盤センター、

105

大学院農学生命科学研究科

生命科学総合研究棟 B

106

大学院情報理工学系研究科

理学部 7 号館

建物間 VLAN の申請
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
サブネットアドレスの申請

107

大学院理学系研究科

通信機械室

建物間 VLAN の申請

108

大学院工学系研究科

工学部 6 号館

建物間 VLAN の申請

109

情報基盤センター

経済学研究科棟

建物間 VLAN の申110

大学院工学系研究科

工学部 8 号館

基幹ネットワークの構成変更− 387 −

基幹ネットワークの構成変更

建物間 VLAN の申請

基幹ネットワークの構成変更
サブネットアドレスの申請
基幹ネットワークの構成変更
基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請
建物間 VLAN の申請

基幹ネットワークの構成変更及びサブネットアドレスの申請

建物間 VLAN の申請

ネットワーク部門

表 2 ドメイン名の割当及び廃止
項番
1

ドメイン名

申請部局名

備考

fc.u-tokyo.ac.jp

フューチャーセンター推進機構

フューチャーセンター推進機構

新規

2

hsp.u-tokyo.ac.jp

海洋基礎生物学研究推進センター

新規

3

cbri.u-tokyo.ac.jp

創薬オープンイノベーションセンター

4

platinum.u-tokyo.ac.jp

大学院工学系研究科

海洋基礎生物学研究推進センター(旧)生物機能制御化合物ライブラ
リー機構「プラチナ社会」総括寄付講座

廃止
新規

表 3 UTnet 光ファイバケーブル専用利用の変更及び割当
項番
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

申請部局
人工物工学研究センター
人工物工学研究センター
新領域創成科学研究科
情報基盤センター
情報基盤センター
大学院工学系研究科
本部事務組織情報基盤センター
経済学研究科
経済学研究科
本部事務組織情報基盤センター
情報基盤センター
情報基盤センター
情報基盤センター
大学院理学系研究科
先端科学技術研究センター

18

大学院医学系研究科

19

大学院医学系研究科

利用区間
柏地区総合研究棟 - 物性研究所
柏地区総合研究棟 - 柏プレハブ研究 A 棟
柏地区総合研究棟 - 物性研究所
第２総合研究棟 – 物性研究所
第２総合研究棟 – 柏地区総合研究棟
理学部１号館 - 工学部 6 号館
通信機器室 – 総合図書館
情報基盤センター – 総合図書館
経済学研究科棟 – 赤門総合研究棟
経済学研究科棟 – 赤門総合研究棟
山上会館 - 山上会館龍岡門別館
第２総合研究棟 – 柏地区総合研究棟
情報教育棟 – 教養学部 15 号館
第２総合研究棟 – 物性研究所
情報教育棟 – 駒場図書館
理学部 1 号館 – 理学部旧 1 号館
先端研 4 号館 – 生産技術研究所 C 棟
起点：医学部教育研究棟
終点：医学部[1,3,5]号館、医学部 3 号館別館、医学部総合中央館、生命科学実験棟
医学部教育研究棟 – 医学部 2 号館

− 388 −

種類
SM2 芯
SM4 芯
SM2 芯
SM2 芯
SM8 芯
SM2 芯
GI2 芯
SM4 芯
SM2 芯
GI2 芯
SM2 芯
SM8 芯
SM2 芯
SM4 芯
SM4 芯
GI2 芯
GI2 芯

新規
新規
新規
新規
新規
新規
新規
新規
新規
廃止
新規
廃止
新規
新規
新規
廃止
廃止

各 GI2 芯

新規

GI4 芯

新規

ネットワーク部門

表 4 無線 LAN サービス利用の申請部局・組織別申請件数
項番

申請部局・組織1

地球観測データ統融合連携研究機構

2

知の構造化センター

3

産学連携本部

4

卒業生室

5

保健・健康推進本部

6

国際部

7

人事部

8

資産管理部

9

人工物工学研究センター

10

情報基盤センター

11

素粒子物理国際研究センター

12

医学系研究科13

医学部附属病院14

工学系研究科15

人文社会系研究科

16

農学生命科学研究科

17

総合文化研究科18

教育学研究科19

新領域創成科学研究科

20

情報理工学系研究科

21

情報学環

22

公共政策大学院23

東洋文化研究所

24

社会科学研究所

25

生産技術研究所

26

史料編纂所

27

分子細胞生物学研究所

28

宇宙線研究所

29

物性研究所

30

34

柏地区共通事務センター
東大 GCOE「セキュアライフ・エレクトロニクス」
東大 GCOE「学融合に基づく医療システム
イノベーション」
東大 GCOE「世界を先導する原子力教育研
究イニシアティブ」
日本航空宇宙学会

35

CMO ワールドワイド株式会社

36

GITA-JAPAN

37

三満日会

38

有人宇宙システム株式会社

39

日本ウォータージェット学会

40

理化学研究所

31
32
33

山上
会館

武田
ホール

弥生
講堂

柏
図書館

鉄門
記念
講堂

1
1

1
1

向ヶ岡
ﾌｧｶﾙﾃｨ
ﾊｳｽ

2

工学部

2
1
1

1
1
1
1
2
1
1
1
1
5

1
2
1
1
1
2

8
1
11

1
1
3

8

1
2
2
1

2

5

1
1

1
1

2
1
1

1
1
1

1

2
1
1
1
1
1

1
1
1
1
1
1
1

1

− 389 −

ネットワーク部門

41

宇宙開発フォーラム実行委員会

42

株式会社三菱総合研究所

43

MPLS JAPAN44

科学技術振興機構

45

WIDE プロジェクト

46

東京大学学生国際交流機構

47

文部科学省研究振興局

48

大阪大学

49

奈良先端科学技術大学院大学

50

エネルギー総合工学研究所

51

地盤学会

52

日本保全学会53

物質・材料研究機構

54

宇宙航空研究開発機構

55

日本折紙学会56

ACM CoNEXT 2011 実行委員会

57

地籍問題研究会

58

日本加圧トレーニング学会

59

日本ペインクリニック学会

60

中山間地域フォーラム

61

国際研究型大学連合

62

資源・素材学会

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
2
1
1
1
1

− 390 −

ネットワーク部門

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ネットワーク部門

1.3 ㏞ᝨ䝯䞊䝹䠄SPAM 䝯䞊䝹䠅ᑐ⟇㻌඲Ꮫⓗ䛺㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝䜢⾜䛳䛯䚹ᮾி኱Ꮫ⫋ဨ䝯䞊䝹䝅䝇䝔䝮䛻䛴䛔䛶䜒ᮏ䝅䝇䝔䝮䛷㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䜢⾜䛳䛯䚹2012 ᖺ 3 ᭶ᮎ᫬Ⅼ䛷䛾ཧຍᩘ䛿 65 䝗䝯䜲䞁䚸⣙ 11,151 䝯䞊䝹䜰䜹䜴䞁䝖䛷䛒䜛䚹
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− 392 −

ネットワーク部門

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ネットワーク部門

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ネットワーク部門

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ネットワーク部門

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Pro/ENGINEER

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SAS9

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MATHEMATICA

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ネットワーク部門

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− 397 −

スーパーコンピューティング部門

スーパーコンピュータ
HITACHI SR16000 モデル M1

スーパーコンピュータ
HITACHI HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大版））

ベクトル並列型スーパーコンピュータ
HITACHI SR11000 モデル J2− 399 −

スーパーコンピューティング部門

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− 401 −

スーパーコンピューティング部門

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2011 p 7  ƍSR11000 éċďĉƍ64 ŴƋűƎƎƒ5p² 20 ƌ4¹
2011 p 10  ƍSR16000 ň_&ƃŹƅƋŪyƎƒ5p² 30 ƌ4¹%'OTF@AJ=/ÎÖŹƆũşţŰņĺńŋĩĬ^ě[ù­VUÌ(I1ÆƊ(IÎÖ½Ĩ ':T(IÎÖĭĩ
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− 402 −

スーパーコンピューティング部門

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[VĐ 1] äÅ©ìĨ 2011 p 11  15 Ĩ ŪŵťƈĬ
[VĐ 2] ÅäìĨ 2011 p 11  15 Ĩ ĬĳŕC¯E´ĭPÆ¯á%cXČĩ£[ň 50 !+ŅĭÈč÷Ĩ Ūŵťƈ[R|®ňvŏĨ cXČĩ£[[VĐ 3] ¡ä¸ìĨ 2011 p 11  15 Ĩ PÆ0G¯Ś£[ňá%ōĨ cXČĩƑƏ!+ŅE´[VĐ 4] .l©ìĨ 2011 p 11  15 Ĩ £[ĳŕŪŵťƈE´Ĩ cXČĬ
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[VĐ 5] ITmedia ŲſƋŪĨ 2011 p 11  15 Ĩ cXČŊŪŵťƈĩ£[VUÌūƈŬƋĳŕ
E´[VĐ 6] msn ÅäŲſƋŪĨ 2011 p 11  15 Ĩ cXČĴ£[ŪŵťƈE´ĬE´ĭŊC¯Ņ0Ŋ[VĐ 7] asahi.comĨ 2011 p 11  15 Ĩ cXČĩ£[ĳŕŪŵťƈE´[VĐ 8] Yahoo!JAPANĨ ŲſƋŪ 2011 p 11  16 Ĩ cXČĩPÆŪŵťƈĬPRIMEHPC FX10ĭŚ£ [^VUÌūƈŬƋō
[VĐ 9] MENAFN NewsĨ 2011 p 11  16 Ĩ Fujitsu Receives News Supercomputer System Order from University of Tokyo[VĐ 10] ForbesĨ 2011 p 11  16 Ĩ Fujitsu Sells Petaflops Supercomputer to University of Tokyo[VĐ 11] .l©ìĨ 2011 p 11  28 Ĩ Øõĩ£[ňá%ĺĿŪŵťƈĴ¡§Õ[VĐ 12] äÅ©ìĨ 2011 p 11  29 Ĩ Øõĩ£[Ņî6 6 ŪŵťƈÕ

− 403 −

スーパーコンピューティング部門[VĐ 13] ITmediaĨ 2011 p 11  25 Ĩ £[VUÌūƈŬƋĩØõŪŵťƈŊ¡§ÕŬƋŰ[VĐ 14] RBBTodayĨ 2011 p 11  25 Ĩ £ŵƋťƈŷſƋŬƋŨŪůŽĭŚ¡§ÕŚŪ[^VUÌūƈŬƋĩĬ[ù­ SMP /ŪƋ− 404 −

スーパーコンピューティング部門

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2011  3 ¯Ƥçáƕƛ¶©²eŔÕƥ ŘƤƯƲƃeĞÂƣœ:ĶþƤrƗƪƐƃ¨jƥǇǫǖǫǃǩǘǡǫǋǫǅǇǎǟ (HA8000 ǁǤǇǋǅǇǎǟƃSR11000 ǅǇǎǟ) ƦŅǄǫǗǇƥ
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− 405 −

スーパーコンピューティング部門

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− 406 −

スーパーコンピューティング部門

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http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/application/kitei/− 407 −

スーパーコンピューティング部門

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1,275,000 ./

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− 408 −

スーパーコンピューティング部門

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1,254 ?
58.59 ?
135,322.04 ?
61.6 ?
9,949,244 ?
201106382 ? 134 ? 3,447 ?
5,564 ?
135.58 ?
544,943.06 ?
41.1 ? 10,763,425 ?
201107386 ? 120 ? 3,033 ?
2,841 ?
91.82 ?
511,338.47 ?
52.9 ? 11,288,839 ?
201108386 ? 107 ? 1,911 ?
1,530 ?
82.10 ?
300,349.89 ?
76.9 ? 11,678,572 ?
201109388 ? 132 ? 3,123 ?
2,196 ?
133.65 ?
475,202.45 ?
75.6 ? 10,620,505 ?
201110388 ? 158 ? 1,807 ?
1,068 ?
107.13 ?
236,083.71 ?
77.1 ?
8,768,692 ?
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5.2

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617.05 ? 5,523,619.91 ?
75.2 ? 142,623,573 ?
201105 1,183 ? 275 ? 6,952 ? 13,966 ? 1,066.79 ? 4,584,397.04 ?
70.7 ? 113,567,702 ?
201106 1,241 ? 297 ? 8,437 ? 19,088 ?
773.97 ? 5,675,411.15 ?
76.0 ? 119,517,095 ?
201107 1,240 ? 297 ? 7,345 ? 19,930 ?
628.94 ? 5,935,963.47 ?
76.1 ? 117,333,579 ?
201108 1,263 ? 270 ? 4,888 ? 12,498 ?
474.41 ? 3,007,255.36 ?
75.2 ? 126,086,904 ?
201109 1,288 ? 290 ? 7,907 ? 14,319 ?
848.14 ? 5,365,940.48 ?
80.1 ? 125,422,006 ?
201110 1,296 ? 298 ? 7,595 ? 15,051 ?
680.02 ? 5,914,978.42 ?
82.9 ? 140,137,211 ?
201111 1,280 ? 283 ? 8,587 ? 19,600 ? 1,060.99 ? 6,375,625.38 ?
85.5 ? 141,281,290 ?
201112 1,283 ? 343 ? 8,235 ? 19,451 ? 1,088.61 ? 6,826,319.07 ?
85.8 ? 143,441,768 ?
201201 1,355 ? 290 ? 8,380 ? 19,281 ? 1,269.19 ? 6,506,297.03 ?
81.6 ? 144,648,575 ?
201202 1,372 ? 332 ? 7,502 ? 19,289 ? 1,004.38 ? 5,732,296.74 ?
78.5 ? 140,534,489 ?
201203 1,386 ? 261 ? 5,690 ? 21,373 ? 1,106.85 ? 6,230,672.36 ?
76.8 ? 135,228,130 ?
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89,111 ? 209,615 ? 10,619.34 ? 67,678,776.41 ?  ?
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− 409 −

スーパーコンピューティング部門

5.3

SR16000 IKNSBJUQ&%!

Ě 3. ǆǣǚ/ßÚË
CPU ¬Ō
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ǔǫǐ
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/home Ǚƶƹǥ
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ãņ (MB)
(¬Ō)
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(%)
(¬Ō)
201110405 ? 126 ? 2,481 ?
3,722 ?
72.73 ?
159,342.68 ?
26.2 ?
4,826,946 ?
201111
419 ? 111 ? 2,754 ?
7,503 ?
52.42 ?
296,541.93 ?
39.3 ?
6,339,188 ?
201112
342 ? 109 ? 5,105 ? 10,103 ?
99.42 ?
829,344.68 ?
72.5 ? 11,927,558 ?
201201
347 ? 100 ? 4,348 ? 14,766 ?
188.60 ?
818,944.00 ?
70.0 ? 18,489,147 ?
201202350 ? 113 ? 4,939 ?
7,031 ?
736.00 ?
782,354.96 ?
74.1 ? 23,984,061 ?
201203360 ?
99 ? 5,704 ?
6,584 ? 1,437.45 ?
922,422.66 ?
78.0 ? 25,475,948 ?
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25,331 ? 49,709 ? 2,586.62 ? 3,808,950.91 ?  ?
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172

スーパーコンピューティング部門

6.2

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2011 Ʀƃ«ƍưƏĉƏƆĿĸįǳŢáâ4ġĩƵƉƒƣƗƇƵĸƕƃVol. 14
No.1 (2012  1 ¯) JƍưƦƆHITACHI SR16000/M1 ƌƯƧp`Ľ PRIMEHPC FX10 ǌǡǫǒǩ
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− 411 −

スーパーコンピューティング部門

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− 412 −

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2011 RIKEN AICS HPC
Summer School

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2.1

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2.2

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15:45-17:00 MPI 7C!@:D!l¶ IIIÔ¶Õ

2.3

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16:00-17:00 MPI 7C!@;l¶ IÔ¶Õ
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15:45-17:00 MPI 7C!@:D!l¶ IIIÔ¶Õ

2.5

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スーパーコンピューティング部門


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Hybrid 'ŉŗıŔōŘıŏŀŖĘđþēĠyrę-9Ĩ¹ Ċďú¼ 7×° 18 aÍT2011 v
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2.7

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10:30-12:00
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13:00-15:00 ICCG 8)D­x)B2F
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16:45-17:30 F+AD!
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15:45-17:30 ¨¯JR²Ll¶Å¤ 19 

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¼ 8×° 19 aÍT2011 v
12  21ÔÕ

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15:15-17:00 7C!@;l¶ IÔBLASÕÔ¶Õ
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10:30-12:30
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15:45-17:00 ´yNd©ÔwjÕOº«^ 20 

HA8000 İŔĹļķĹĿŎĨĊďùpÏµŔīňŔŕ)ĘĢĥ@ª¤ė÷^ÆŉŗıŔōŘ
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− 416 −

スーパーコンピューティング部門¼ 9×° 20 aÍT2012 v
2  21ÔÕ

2  22ÔÕ

2.9

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¼ 10×° 21 aÍT32012 v
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16:00-17:00 MPI 7C!@;l¶ IÔ¶Õ
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10:00-12:30
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2011 RIKEN AICS HPC Summer School

2011 R 8 z 1 uśzŜš5 uśëŜù.E©²cś©ŜÏµ®E©²śAdvanced Institutefor Computational ScienceŝAICSŜĘāþēùû2011 RIKEN AICS Summer SchoolüśŞ.E©
²cÏµ®E©²ù­bDEDEòķĹĿŎ_BE©²®ù DE_B@¥ĻŘļŚŜă
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d©²ÂĨKÖĘù'ÏµĨþĈėČďğęŉŗıŔōŘıdś'ÏµŉŗıŔōŘıŜę
@ªĨEÀČĥĈĕĨ¦¤ĕĊēû üăÐ¾ĉĦĥ©Ïµ®E©²ś!V¨­bPŜĔîĉĦďúĵŌŚĹİŚŖę"JĚùË 11 ĂģĠħĂĥĢÿĘùĈĦĝĔXĻŘļŚĔGtĊēĄďûāÑĊ
ĩĮĬŘŁĄÕÀüę"JĘ@ĒþēþĥúGÀĘĚDę HA8000 İŔĹļķĹĿŎĨĊďú− 417 −

スーパーコンピューティング部門¼ 11×2011 RIKEN AICS Summer School ¿
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=.B− 418 −

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4

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2011 R 7 z 6 uš7 uù´DEăČĥ T2K ĭŚŉŘĹņĳŘĘðáČĥĻōŃŚāĢě
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û÷'.Ïµęďğę HPC ĩŚįĿİĽŐę@ªüśŞÏµÙ®EīńķĩĿĪňśCMSI:
Computational Materials Science InitiativeŜŜăîĉĦďúCMSI ÈdeÊ Ěù Ïµ®EùÙ®Eę&êĔÛĉĦēþĥ©²ÂĨZĘä;ĉĦēāĤù(1) 'ÏµeÊę±¤ėĕĉģėĥ£Nù(2) 6&êĔ£NĊēĄďW*ėÏµeÊřÔ¤dĨ&êĨÚĀē {ČĥĈĕù(3) ĈĦģĨÞċď¡&êïę§£NùĨ¦iĊē-ĊēþĥúĘù ßĳŘŇőŚļû üęĢÿĘù8 ę CPUśŅŚłŜĂģ`ĉĦĥÚ'ÏµĨ{,ČĥďğĘĚù
÷þ'.,ĕGÉ,ăÍĉĦĥúÏµ®EĕÙ®Eę*Ĩ7ħčĥĈĕĔù®EÏµę4Æ^ĨSćùrďė©²?5ĨĞ%ČeÊ Ĩi9ĊēþĥúęÅxĨìĞù÷'ÏµĨlãĊēþąďğĘùŉŗĻľĵġĩŚįĿİĽŐĨÎČĥĈĕă[ÍĘėĐēþĥúĎĈ
Ĕ =Ěù2ęLíIĨÕQĘfĄù@ªĂģyÝę-9ĨÕ¿ČĥĈĕĨ¦¤Ęù}ĻōŃŚĚ ĉĦďúXĻŘļŚĂģĚù#nkăpÏµŔīňŔŕę)ùāĢěÌp CPU yç.ęÀęďğęÕQĕĊē1+Ċďú

− 419 −

スーパーコンピューティング部門

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− 427 −

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− 428 −

スーパーコンピューティング部門

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1.1



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1.2

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ASPťApplication Service ProviderŦ

¼− 429 −

スーパーコンピューティング部門

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1.3

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スーパーコンピューティング部門







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 ! !1.1ęÖãİ¯
1. Endoh, Takahiro, Hiroyuki Tsujino, and Toshiyuki Hibiya: The effect of Koshu Seamount on the formationof the Kuroshio large meander south of Japan: Journal of Physical Oceanography, 41, 9, 1624-1629.
2. T. Yamamoto: A numerical simulation for the omega band formation: Journal of geophysical research,
American Geophysical Union, 116, A02207.
Éĸ¯
3. Bu Z, Kato S.: Wind-induced ventilation performances and airflow characteristics in an areaway-attachedbasement with a single-sided opening: Building and Environment, Elsevier, Vol.46, No.4, pp.911-921.
4. Bu Z, Kato S.: Probability analysis of wind-driven natural ventilation potential in areaway-attached basements: ASHRAE HVAC & R Research, Taylor & Francis.
ľÁ¯
5. R. Yano and K. Suzuki: Kinetic analysis of thermally relativistic flow with dissipation: Physical Review D,
APS, 83, 023517.
6. Ryosuke Yano and Kojiro Suzuki: Kinetic description of finite-wall catalysis for monatomic molecular
recombination: Phys. Fluids, AIP, 23, 11, 117101.

1.2

.(!"/ęÖãİ¯
7. ŹŐŨĆ, ůŽ\, àþŦĻ\: ƐĐ¦őœÍØňÀĈºïh.

− 432 −

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2

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2.1

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8. ü`ƆƇ, Ĕñ­Ć, ģŽs, Ɛğ[ą, Z¼Ĩ, Ęŧwĭ, ¦¼Ń, gŐĭ: Ŋ3KT;R)!R2TA#T. OpenATLib  Ŋ3KT;R)ûņšn: Õ }Ě¯hĨĳ 
HPC-130.
9. Ĕñ­Ć: Ŋ3KT;R)şű·ĞŝŢ ppOpenAT/Static Ƃġ: àêÓĞÞĚ¯h 2011 ÆÈÆh]ĲƉ, pp.187-188.
10. zŬō», āUŀ, ůğĬU, Ý, Yéŀ¨ź, ħ¿ŗ: ?!CM!R Two-Phase I/O 
Lustre  Ôņšn: Õ }Ě¯hĨĳ , Õ }Ě¯h, vol.132, No.35.
ĕĚ¯
11. ă`Ļ, ŏ¿ŋ©: Lattice study of N=2 Landau-Ginzburg model using a Nicolai map: Physical Review
D, American Physical Society, Vol.83, Issue 7, 074502.
12. Taichi Kosugi, Takashi Miyake, Shoji Ishibashi, Ryotaro Arita and Hideo Aoki: First-principles structural
optimization and electronic structure of the superconductor picene for various potassium doping levels:
Physical Review B, 84, 214506(1-8).
13. Taichi Kosugi, Takashi Miyake, Shoji Ishibashi, Ryotaro Arita, and Hideo Aoki: Ab initio electronic structure of solid coronene: Differences from and commonalities to picene: Physical Review B, 84, 020507(1-4).
14. Taichi KOSUGI, Takashi MIYAKE, and Shoji ISHIBASHI: Slab Thickness Dependence of Rashba Splitting on Au(111) Surface: First-Principles and Model Analyses: J. Phys. Soc. Jpn., 80, 074713(1-7).
ęÖãİ¯
15. Ohtani, M., K. Hirahara, Y. Takahashi, T. Hori, M. Hyodo, H. Nakashima, and T. Iwashita: Fast computation of quasi-dynamic earthquake cycle simulation with Hierarchical Matrices: Procedia Computer Science,
Elsevier, Vol 4, 1456-1465.
16. Kazuya Kusahara, Hiroyasu Hasumi and Guy D. Williams: Impact of the Mertz Glacier Tongue calving on
dense water formation and export: Nature Communications, NPG, doi:10.1038/ncomms1156.
17. Y. Hoshika, T. Hajima, Y. Shimizu, M. Takigawa, K. Omasa: Estimation of stomatal ozone uptake of deciduous trees in East Asia: Annals of Forest Science, EDP Sciences.
18. Masaru Yamamoto: Microscale simulations of Venus' convective adjustment and mixing near the surface:thermal and material transport processes: Icarus, 211, 993-1006.
19. Kazuya Kusahara, Hiroyasu Hasumi and Guy D. Williams: Dense shelf water formation and brine-driven
circulation in the Adlie and George V Land region: Ocean Modelling, Elsevier, 37, 122-138.
20. ĉĂUź, òğƆ\, R. J. Walker, ŎŽđù, ĎvĊß: HA8000 ĞãĩÿƏŜtÈƋ
ĩćm,HKPT,LR: =!?A%TGR.*R@KT6 R)Şķİ¯,RF-"IţßƉ, pp. 157-162.
21. T. Umeda, T. Kimura, K. Togano, K. Fukazawa, Y. Matsumoto, T. Miyoshi, N. Terada, T. K. M. Nakamura, T. Ogino: Vlasov simulation on the interaction between solar wind and a dielectric body: Physics ofPlasmas, American Institute of Physics, Vol.18, No.1, 012908_1-7.
ÓĞĕĚ¯SÁ¯Ī
22. K. Shimada, A. Zenpuku, K. Fujiwara, K. Hazu, S. F. Chichibu, M. Hata, H. Sazawa, T. Takada, and T.
Sota: Spontaneous polarization and band gap bowing in YxAlyGa1-x-yN alloys lattice-matched to GaN:
Journal of Applied Physics, American Institute of Physics, 110, 7, Art. No. 074114.
23. ¦řĵƍ, Ə±Įù, Ə±ŀl¬: fõƃÊ<48QT( role Ŝí: ĽŞÞĚĨĳÙ{ĨĳN
FT8, 259, 7, pp.55-59.
24. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: POWER LAWS IN REAL ESTATE PRICES DURING BUBBLE PERIODS: CARF Working Paper, December 2011, F-263.

− 433 −

スーパーコンピューティング部門

2.2

.(!"/Õ ¯
25. Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Description Language to Heterogeneous Computing Environment:
Fifth International Workshop on High-level Parallel Programming and Applications (HLPP 2011), Proceedings of the fifth international workshop on High-level parallel programming and applications.
26. Takahiro Katagiri: Towards Auto-tuning Language of Numerical Libraries in Heterogeneous Computing
Era: SIAM ICIAM 2011-7th International Congress on Industrial and Applied Mathematics.
27. Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, Kengo Nakajima, Satoshi Ohshima, Shoji
Itoh, Mitsuyoshi Igai: Development of Xabclib: A Sparse Iterative Solver with Numerical Computation
Policy Interface: SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), MS55, Advanced
Performance Auto-tuning for Computer Systems and Numerical Libraries - Part II of II.
28. Susumu Yamada, Toshiyuki Imamura, Masahiko Machida: Parallelization Design on Multi-core Platforms
in Density Matrix Renormalization Group toward 2-D Quantum Strongly-correlated Systems: SC11, the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Proceedingsof SC11.
29. º½sĜ, Zºƈ: YÜ}Ěě¢ 2.(ÌM!BMN ŠŞ C++´Ŗšn: HPCS2011, HPCS2011 ,RF-"IţßƉ, p.82.
30. º½sĜ, Zºƈ: C++Ğ2.(ÌM!BMN tpdplib  T2K &T CR.T?T*R@K
T2V´Ŗ NPB šn: = !?A%TGR.*R@KT6 R)Ĩĳh, HPC-129.
31. Ryusuke Kenmochi, Takashi Nakakuki, Mariko Okada, Chiharu Ishii: Particle simulation of epidermal
growth factor receptor in prostate cancer cells: 18th IFAC World Congress, Proc. of the 18th IFAC World
Congress (accepted).
§ß¯
32. ìêrâ: ƅŜĄĞĩ¡ÜŶŷıÞqŜĄ: àê§ß¯h 2011 Æį®Æh, àê§ß¯
h 2011 Æį®ÆhŤď]ĲƉ, P58b.
ĕĚ¯
33. T. Abe, P. Maris, T. Otsuka, N. Shimizu, Y. Utsuno, and J. P. Vary: Benchmark calculation of no-coreMonte Carlo shell model in light nuclei: International Symposium on New Faces of Atomic Nuclei, AIP
Conf. Proc. Vol. 1355, pp.173-176.
34. d`ù, ŌîxĄ, Manfred Sigrist: ¥>R9ūi¸m Sr2RuO4 $4-ė× ĩÿĢÔŪ
ŭŲĖÔ: àêĕĚ¯h, àêĕĚ¯höŚƉ, 692.
ęÖãİ¯
35. ŹŐŨĆ: RIAMOM  semi-prognostic Ą¸y: ĈŸ¦¯jčİ¯ĨĳÙ{ĞĨĳƉh
²Ŧæć« ¶Ǝæćĺ£J';/I.
36. òğƆœ, ĉĂUź, Øœąŗ: ēŔĴCM/GūYBM1A,HKPT,LR: 2011 Æ=!?A%TGR.*R@KT6 R)Şķİ¯,RF-"I.
37. òğƆœ: ēŔĴCM/GūYBM1A,HKPT,LR: ýXe.T?T*R@KT6 R)S,RF-"I 2010.
ÓĞĕĚ¯SÁ¯Ī38. ¦řĵƍ, Ə±Įù, Ə±ŀl¬: fõƃÊƄo<48QT(÷ų: ĽÞĨĨĳh
īhĕĚ¯¹è.
39. ¦řĵƍ, Ə±Įù, gŐƆÛ, úêu¬, ČŮ , Ə±ŀl¬: Ŵô³ĞÃ¡nð£ĤƄô~: ÅØ 22 ÆÈĽÞĨĨĳhļċĕĚ¯ ŮĶ 2 Ĩĳh.
40. ¦řĵƍ, ĀŽŨ\, ĊĀË, ČŮ : k°nðnð>BOĖÒ: àêĕĚ¯
hĶ 66 Æý¦h, àêĕĚ¯hŤďöŚƉ Ķ 66 ÂĶ 1 Ķ 2 |, pp.328.
41. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Takatoshi Ito, Yuko Hashimoto, Tsutomu Watanabe, Misako Takayasu: A comprehensive directional motion analysis of market fluctuations: International Conference on Econophysics 2011.
42. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Detection of bubbles in Japanese house prices: International Workshop on Coping with Crises in Complex Socio-Economic Systems
2011.
43. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Characteristics of bubble inhouse price distribution of Japan: International Conference on Statistical Physics (SigmaPhi 2011).

− 434 −

スーパーコンピューティング部門

44. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Takatoshi Ito, Yuko Hashimoto, Tsutomu Watanabe, Misako Takayasu: Recurrence interval analysis of high-frequency returns on foreign exchange: European Conference on
Complex Systems 2011.
45. ¦řĵƍƓƏ±Įù, gŐƆÛ, úêu¬, ČŮ , Ə±ŀl¬: Ŵ¤ĒçPT8ĖÔ: àêĕĚ¯h 2011 Æį®¦h, àêĕĚ¯hŤďöŚƉ Ķ 66 ÂĶ 2 Ķ 2 |, pp.226.
46. ¦řĵƍ, Ə±Įù, Ə±ŀl¬: Ê<48QT( fõET-MR(Øƀ: àêĕĚ¯h 2011 Æį®¦h, àêĕĚ¯hŤďöŚƉ Ķ 66 ÂĶ 2 Ķ 2 |, pp.276.
47. ¦řĵƍ: ¦śøÕ *R6R5Wĝ>BOô~: ¦śøÕ *R6R5åeƏÈICT ·ƁńõcŅØ^õ ĶƔ,RF-"I.
48. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: On the evolution of the house
price distribution: the 58th World Statistics Congress of the International Statistical Institute (ISI).
49. ¦řĵƍ: ſŒÃ¡ƌ³Ä : QT(,L4CŘƊĺ 7T2íÑƕŇīh.
50. ¦řĵƍ: fõƃÊ<48QT(ÞĚ÷ų: aż¦¯ GCOE Ħť)N49*0H:T.
ûóÁ¯
51. Yuuki Watanabe, Akihisa Konno: Investigation of effect of flow and channel condition against brash icechannel resistance: The 26th International Symposium on Okhotsk Sea & Sea Ice, Proceedings of The 26th
International Symposium on Okhotsk Sea & Sea Ice, 103-109.
52. Miura, T., Matsubara, K. and Sakurai, A.: Flow Visualization of Turbulent Structure in a Channel with aSingle Rib: The 11th Asian Symposium on Visualization, Proceedings of The 11th Asian Symposium on
Visualization, 07-13(6pp.).

2.3



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53. ºğŵ, _¾b, ªëƈÎ, dëpÇ, ĠğáÎ: ž¬¥mĺSƏĹÈ,HKPT,LRĨĳƂġƕµÈœĿŰŁĄūY¦śøŞķ: D.8&T+TũƑţßŻƁƒ, àêÓĞÞĚ¯h.
54. Ĕñ­Ć: 1A8"#Ŋ3KT;R)Ĩĳ: ÅØ 23 ÆÈßŻİ¯¦ŉŕÏŌÚİ¯łũ, ßŻİ¯ĥ.

− 435 −

スーパーコンピューティング部門

その他イベント
研究支援係

1

システム管理係

システム運用係

平成 23 年度先端科学技術にふれる理科研修会（埼玉県立総合教育セン
ター）

2010 年 7 月 14 日に、情報基盤センター主催による高校生向けスパコンセミナー「スーパーコンピ
ュータの最前線を体験しよう！」1が開催され、埼玉県立春日部高等学校、同 大宮高等学校、開成高等学校の 3 校から、引率教員も含めて合計 89 名が参加した。講演会終了後、各校の先生方との意見交換の機会があった。高校生たちにとっては大変貴重な体験だったようで、最初の試みとしてはまずまずの成功であった。先生方からは、生徒達のニーズに応えるためには、「教員に対する教育」がむしろ重要であるという意見があった。また、この意見交換会を通じて、高校生向け並列プログ
ラミング講習会の話が持ち上がり、8 月 23 日～25 日に 3 高校の生徒 10 名（教員 2 名）を対象とした講習会2を早速実施した。
2011 年 7 月 13 日に情報基盤センター（浅野）で開催された「平成 23 年度先端科学技術にふれる理科研修会」は、昨年 7 月の意見交換会での要望を受けて、埼玉県立総合教育センターの依頼により埼玉県のスーパーサイエンスハイスクール（SSH）指定校を中心とした高等学校の理数系教員を対象として実施したものである。以下のような 3 部構成で実施した。出席者は 15 名（高校教員 12名、総合教育センター3 名）であった。
（第 1 部）講演・見学
13:00～13:40
計算科学とスーパーコンピュータ、情報基盤センター紹介
中島研吾（情報基盤センター・教授（スーパーコンピューティング研究部門））
13:45～14:00
T2K オープンスパコン（東大）見学
鴨志田良和（情報基盤センター・特任助教（同上））（第 2 部）講演
14:05～15:05
気候変動予測シミュレーションの現状とこれから
羽角博康（大気海洋研究所・准教授）
15:15～16:15
コンピュータの中に『物質』をつくる－シミュレーションを使った物質科学研究の最前線－
常行真司（大学院理学系研究科・教授（物理学専攻））（第 3 部）ディスカッション他
16:15～16:55
今後の教育活動への応用
久保健丸（埼玉県立総合教育センター・指導主事）
16:55～17:00
閉会挨拶
小川 剛（埼玉県立総合教育センター・指導主事）

1

http://www.cc.utokyo.ac.jp/publication/news/VOL12/No5/201009_SSH.pdf
2
http://www.cc.utokyo.ac.jp/publication/news/VOL12/No5/201009_otameshi-rev1.pdf− 436 −

スーパーコンピューティング部門

3 つの講演、講演者も交えたディスカッションでは活発な議論が交わされた。高校の教育現場でのシミュレーション教育の実態についても紹介された。現状では、高校生の教材として使えるような日本語のフリーソフトウェアが無く、中々難しいということである。昨年のセミナーに引率教員として参加した出席者も居り、「高校の教員が教えるよりも、やはり大学から専門家に来てもらって話をしていただ
いた方が迫力がある」というような意見もあった。
埼玉県は県内に 8 つの SSH 指定校を有し、県立総合教育センターを中心に今後も計算科学教
育に取り組んでいくとのことである。
昨年の紹介記事でも述べたが、情報基盤センターとしては、高校生の段階で「スパコンが新しい科学的発見に役立つ」という認識を身につけてもらうことが、日本と世界の科学技術の発展に貢献するとともに、センタースパコンの利用者拡大にもつながることから、埼玉県の取り組みには積極的に協力していただきたいと考えている。
常行教授、羽角准教授には、今回の催しの趣旨に賛同いただき、ご多忙中にもかかわらず講演を引き受けていただいた。この場を借りて篤く御礼申し上げたい。今回のような試みはセンタースパコンのユーザーを中心とした学内外の研究者の協力が重要であり、学内の体制整備に引き続き取り組む
ことが重要である。

写真：ディスカッション（左）、T2K オープンスパコン見学会（右）の一コマ

2

Lawrence Livermore National Laboratory 副所長ら来訪

我が国における HPC 事情視察のための来日中の米国 Lawrence Livermore National Laboratory（以下 LLNL）の幹部が 2012 年 2 月 23 日（木）に情報基盤センター（柏キャンパス）を訪問した。訪問者は、以下の 3 名である：
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Ms. Dona L. Crawford（Associate Director, Computation Directorate）
Mr. John Grosh（Deputy Associate Director，Computation Directorate）
Dr. Frederick H. Streitz（Director, Institute for Scientific Computing Research）

LLNL の紹介のあと、情報基盤センターにおけるスーパーコンピュータ導入の現状、研究活動紹介、施設見学を実施し、情報交換・意見交換を実施した。
LLNL は米国エネルギー省（US Department of Energy，DOE）配下の国立研究所として HPC 分
野では最もアクティビティの最も高い研究所の一つであり、ASCI White、Blue Gene/L などのスーパ
ーコンピュータを導入・稼働させて来た実績がある。現在は Sequoia（ピーク性能 20 PFLOPS 級、
IBM Blue Gene/Q ベース）の導入を実施中であり、完成・稼働の暁には TOP 500 の上位を占めることは間違いない。

− 437 −

スーパーコンピューティング部門

またマルチグリッド法を中心とした大規模並列計算機向け数値アルゴリズムの研究開発においても世界をリードしており、hypre などのライブラリを公開している。様々な研究機関との共同研究の他、最近は企業利用も開始したということであり、当センターにおける企業利用への取り組みについても熱心な質疑があった。また当センターにおける研究活動、特に自動チューニング（Automatic Tuning、AT）分野の研究、当センターのアメリカを中心とした国際的な研究協力活動についても様々な議論があった。
当情報基盤センターと LLNL とはこれまで組織的な交流が無かったが、今後は情報交換・意見交
換を積極的に実施していこうということで閉会となった。

写真：意見交換（左）、石川センター長から説明を受ける Crawford LLNL 副所長（右）− 438 −

PART 5

そ の 他

講習会・セミナー
報道関係一覧

− 439 −PART 5

委員会委員等

委員会委員等委員会委員等
教員名
柴山 悦哉

委員会委員等名

任期

社団法人情報処理学会 調査研究運営委員会委員

22. 5.31～23. 6. 2

財団法人りそな中小企業振興財団 中小企業優秀新技術・新製品賞

22. 9. 1～24. 8.31

専門審査委員会委員
学際大規模情報基盤共同拠点・共同研究拠点 運営委員会委員

23. 1. 1～24. 3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

23. 4. 1～23. 9.30

独立行政法人産業技術総合研究所 招へい研究員

23. 4. 1～24. 3.31

日本ソフトウェア科学会 理事

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学 キャンパス計画室員

23. 4. 1～25. 3.31

情報セキュリティ大学院大学 客員教授

23.10. 1～24. 3.31

田中 哲朗

東京大学教養学部 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

品川 高廣

筑波大学生命領域学際研究センター 客員研究員

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学キャンパス計画室 交通計画部会地区ワーキング・グルー

23. 4. 1～25. 3.31

プ委員

関谷 貴之

丸山 一貴

中川 裕志

東京大学教養学部 非常勤講師

23. 4. 1～23. 9.30

東京工業大学 非常勤講師

23.10. 1～24. 3.31

専修大学 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

東京学芸大学 非常勤講師

23. 4. 6～24. 3.23

早稲田大学 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

桜美林大学 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

電気通信大学 非常勤講師

23.10. 1～24. 3.31

東京大学柏図書館 運営委員会委員

21. 4. 1～24. 3.31

東京大学駒場図書館 運営委員会委員

22. 4. 1～24. 3.31

京都大学学術情報メディアセンター 全国共同利用運営委員会委員

22. 4. 1～24. 3.31

東京大学大学院工学系研究科 非常勤講師

23. 4. 1～23. 9.30

社団法人人工知能学会 評議員

22. 8. 1～24. 6.30

東京大学キャンパス計画委員会 本郷地区部会委員

22.11. 1～24. 3.31

東京大学大学院工学系研究科 非常勤講師

23. 4. 1～23. 9.30

北海道大学情報基盤センター 共同利用・共同研究委員会委員

23. 4. 1～25. 3.31

一般財団法人日本特許情報機構 特許文献の機械翻訳のための辞書

23.11.28～24. 2.29

整備に関する調査委員会委員
杉本 雅則

東京大学工学部 非常勤講師

23. 7. 1～24. 3.31

清田 陽司

言語処理学会 編集委員

22.10. 1～24.10.31

若原

独立行政法人情報処理推進機構 情報処理技術者試験委員

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学情報セキュリティ委員会委員

22. 4. 1～24. 3.31

社団法人電子情報通信学会 ネットワークソフトウェア技術とその22. 7.29～23. 4. 1

恭応用特集号編集委員
東京大学バリアフリー支援室員

23. 4. 1～25. 3.31

社団法人電子情報通信学会 人・社会を支えるネットワーク・ソフ

23. 6.20～24. 4. 1

トウェア技術とその応用特集編集委員− 441 −

委員会委員等
社団法人電子情報通信学会通信ソサイエティ フェロー推薦委員会

23.12.14～24. 5.14

委員
中山 雅哉

株式会社日本レジストリーサービス 地域型 JP ドメイン名再構築

22. 5. 1～23. 4.30

検討部会チェア
独立行政法人宇宙航空研究開発機構 招聘職員

23. 4. 1～24. 3.31

独立行政法人情報・システム研究機構 学術情報ネットワーク作業

23. 4. 1～24. 3.31

部会委員
小川 剛史

東京大学文学部 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

日本バーチャルリアリティ学会 論文委員会委員

23. 4. 1～25. 3.31

慶應義塾大学 SFC 研究所 上席所員

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学大学院情報理工学系研究科 非常勤講師

23.10. 1～24. 3.31

東京大学理学部 非常勤講師

23.10. 1～24. 3.31

社団法人電子情報通信学会 Communications Express 編集委員

23.12. 1～27.11.30

妙中 雄三

社団法人電子情報通信学会 情報ネットワーク研究専門委員会委員

23. 5.28～25. 5.31

中島 研吾

東京大学物性研究所附属物質設計評価施設 スーパーコンピュータ

22. 4. 1～24. 3.31

関谷 勇司

共同利用委員会委員
東京大学物性研究所附属物質設計評価施設 スーパーコンピュータ

22. 4. 1～24. 3.31

共同利用課題審査委員会委員
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 共同研究課題審査委

22. 4.23～24. 3.31

員会委員
一般社団法人日本計算工学会 評議員

22. 6.23～24. 5.31

東京大学キャンパス計画室 柏地区部会員

22.11. 1～24. 3.31

東京大学大学院理学系研究科 非常勤講師

23. 4. 1～23. 9.30

東京大学フューチャー推進機構 運営委員会委員

23. 4. 1～25. 3.31

筑波大学計算科学研究センター 並列プログラミング言語検討委員

23. 4. 1～24. 3.31

会委員
独立行政法人理化学研究所 客員主管研究員

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学物性研究所 計算物質科学イニシアティブ関係委員

23. 4. 1～24. 3.31

日本応用数理学会 評議員

23. 5.23～24. 3.31

独立行政法人理化学研究所 HPCI 検討委員会・人材育成検討ワー

23. 9. 6～24. 3.31

キンググループ委員
金田 康正

大阪大学サイバーサイエンスセンター 運営委員会委員

22. 4. 1～24. 3.31

鶴岡工業高等専門学校 非常勤講師

23. 4. 5～23. 9.30

独立行政法人国立環境研究所地球環境研究センター スーパーコン

23. 9. 9～24. 3.31

ピュータ研究利用専門委員会委員
佐藤 周行

独立行政法人情報・システム研究機構 学術情報ネットワーク運23. 6.28～24. 3.31

営・連携本部認証作業部会委員
エクスジェン・ネットワークス株式会社 ID&IT Management

23. 9.14～23. 9.16

Conference2011 講師
片桐 孝洋

独立行政法人理化学研究所 客員研究員

23. 4. 1～24. 3.31

日本応用数理学会 JSIAM Letters 編集委員会委員

23. 4. 1～24. 3.31

日本応用数理学会 行列・固有値問題とその解法研究部会幹事

23. 4. 1～24. 3.31

− 442 −

委員会委員等
独立行政法人理化学研究所計算科学研究機構 2011 RIKEN AICS

23. 8. 1～23. 8. 5

HPC Summer School 講師

松野裕

東京大学大学院工学系研究科 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

23. 4. 1～24. 3.31

独立行政法人情報処理推進機構 統合系システム・ソフトウェア信23.12. 6～24. 3.31

頼性基盤整備推進委員会委員
大島 聡史

一般社団法人オープン CAE 学会 理事(非常勤)23. 6.26～24. 6.25

伊藤 祥司

一般社団法人情報処理学会 HPCS2012 プログラム委員

23. 9. 1～24. 1.31

中央大学 非常勤講師

23.10. 1～24. 3.31

独立行政法人理化学研究所 客員研究員

23. 4. 1～24. 3.31

東京電機大学 非常勤講師

23. 4.15～23. 9.15

− 443 −

講習会・セミナー⻠⠌ળ࡮࠮ࡒ࠽࡯

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4/20, 4/22, 4/27, 5/6, 5/12, 5/18, 5/24, 5/30, 6/3, 6/9,
6/15, 6/21, 6/27, 7/5, 7/20, 8/2, 8/19, 9/5, 9/22,
10/3, 10/11, 10/19, 10/27, 11/4, 11/14, 11/22, 11/30
12/8, 12/16, 1/12, 1/24, 2/6, 3/6, 3/21

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4/1, 4/6, 4/7, 10/5
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− 444 −

講習会・セミナー࿑ᦠ㙚㔚ሶൻㇱ㐷ߦࠃࠆ߽ߩ
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4/22, 4/26, 5/19, 10/12, 12/8, 1/11

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5/12, 5/24, 6/8, 7/19, 10/20, 11/18, 12/16, 1/24,
2/15, 3/13

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7/8, 12/13

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9/14, 9/22

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SciFinder

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7/21

Business Source Complete

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− 445 −

講習会・セミナー

4/6, 4/12, 4/13, 4/14, 4/15, 4/18, 4/19, 4/20, 4/22,

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[$r 1] q;L 2011 - 6 A 2 <: ¶)s.

[$r 2] ª¡µ¨ 2011 - 6 A 14 <z®&9(W{.
[$r 3] ³¤ Watch 2011 - 11 A 8 <: ^!Q·¸¬¶¸2®¶°¦¸zBitVisor{@;Nu.
[$r 4] ®¥¨¦²¸: zf{~! ³¤=³¶£[Og(3) C&(~ Mac¹Windows J" PC 1,321  Kaseya [O,http://news.mynavi.jp/series/Kaseya/003/index.html, 2012.
[$r 5] <a¶©²¸ 2012 - 3 A 15 <, ­ £¦²¸: zNEC ~C&8dR¡¯
F\yIw 7 n{£´ ECCS2012 ;|`_, pp.12, 2012.
[$r 6] PC Online, C&(1$#U¶¸y(P·8cR;1$¡¯4v:
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[$r 7] ITmedia ¶¸¬³, 1321  iMac «¸£±¶¬yC&~F\;z8dRl
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[$r 8] ®¥¨¦²¸, C&1$#U¶¸~8dRlZH¡¯;yNEC/EMC i6R: http://news.mynavi.jp/news/2012/03/26/005/, 2012.
[$r 9] ZDNet Japan, C&(1$#U¶¸y8dR¡¯X
http://japan.zdnet.com/os/case-study/35015464/, 2012.

--iMac1300 +:[$r 10] RBB TODAY, C&(1$#U¶¸y8dRlZH¡¯;· · · · · ·NEC
EMC ~¡¯F\: http://www.rbbtoday.com/article/2012/03/23/87580.html, 2012.
[$r 11] <,E;b¦²¸, À¿¾yC&¡¯F\º¼5M¢¸ji:
http://www.asahi.com/digital/nikkanko/NKK201203260018.html, 2012.

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[$r 1] !Y!

?x: CiNii Ttm:}f'm:hVz-R, 2011  11 !. http://current.ndl.go.jp/node/19501.

CiNii{, µ[$r 1] <aQE;b 2011 - 11 A 15 < §¶z{RH]*%oyC& 50

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[$r 2] Qa;b 2011 - 11 A 15 < z{Spk §¶&!/G. *%oyC&}
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[$r 3] <BaK;b 2011 - 11 A 15 < RHC&] *%oy½»

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[$r 4] <,E;b 2011 - 11 A 15 < C&}§¶I *%oz{ 70P}.

− 447 −

報道関係一覧[$r 5] ITmedia ¦²¸ 2011 - 11 A 15 < *%o;§¶yC&1$#U¶¸}
I.
[$r 6] msn Qa¦²¸ 2011 - 11 A 15 < *%o~C&§¶Iz{>HI.
[$r 7] asahi.com 2011 - 11 A 15 < *%oyC&}§¶I.
[$r 8] Yahoo!JAPAN ¦²¸ 2011 - 11 A 16 < *%oyR§¶zPRIMEHPC FX10{C&(1$#U¶¸.
[$r 9] MENAFN News 2011 - 11 A 16 < Fujitsu Receives News Supercomputer System Orderfrom University of Tokyo.
[$r 10] Forbes 2011 - 11 A 16 < Fujitsu Sells Petaflops Supercomputer to University of Tokyo.
[$r 11] <,Eᣂ⡞ 2011 - 11 A 28 < <Yi3yC&]§¶~BDX[$r 12] <aQEᣂ⡞ 2011 - 11 A 29 < <Yi3yC&e 6

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[$r 13] ITmedia 2011 - 11 A 25 < C&1$#U¶¸y<Yi§¶BDX¸£.
[) 14] RBBToday 2011  11 ! 25#& "$'.

− 448 −

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