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巻頭言

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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
4
1
7

兼

務
1
3

特

任
1
3
4
3

3
23
26
11
7
7
91
−−

7

11

H23.3.31
合 計
1
6
10
5
10
3
23
26
11
7
7
109

組

織

教職員
平成 23 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（事務補佐員）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

助 教

関 谷

貴 之

助 教

丸 山

一 貴

教 授

中 川

裕 志

准教授（兼務）

杉 本

雅 則

助 教

吉 田

稔

特任講師

清

幸

特任講師

清 田

陽 司

事務補佐員

吉 冨

美 樹

教 授

若 原

恭

准教授

中 山

雅 哉

准教授

小 川

剛 史

講 師

関 谷

勇 司

助 教

中 村

文 隆

助 教

妙 中

雄 三

客員研究員

加 藤

朗

事務補佐員

川 崎

しのぶ

事務補佐員

吉 澤

文 代

学術情報研究部門

水 伸

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
教 授

中 島

研 吾

教 授

金 田

康 正

准教授

佐 藤

周 行

准教授（兼務）

田 浦

健次朗

−−

組

准教授（兼務）

黒

田 久

泰

助 教

大 島

聡 史

助 教

實 本

英 之

特任教授

横 手

靖 彦

特任准教授

片 桐

孝 洋

特任准教授

吉 廣

保

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

肇

特任助教

林

雅

江

客員研究員

堀

敦

史

客員研究員

山

本 啓

二

学術支援専門職員 山

内 久

典

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

派遣職員

原 田

浩

派遣職員

石 川

力

派遣職員

會 津

直 樹

教 授（兼務）

柴 山

悦 哉

教 授（兼務）

中 島

研 吾

准教授（兼務）

佐 藤

周 行

特任准教授

伊 藤

祥 司

特任准教授（兼務）片 桐孝 洋

講 師（兼務）

関 谷

勇 司

特任講師（兼務）

清 田

陽 司

助 教（兼務）

妙 中

雄 三

助

實

学際情報科学研究体

教（兼務）

本 英

之

特任助教（兼務）

鴨志田

良 和

事務長

根 岸

茂

副事務長

大 塚

浩 一

事務部

（総務担当）

−−

織

組

織

副事務長

早 野

裕 士

（業務担当）

専門員

風

間

勉

専門員

本 多

玄

为 査

西 澤

明 生

（財務・研究協力担当）（研究支援担当）

为

査

平

野 光

敏

（スーパーコンピューティング担当）

専門職員

後

藤 和

彦

小

村

昇

（総務担当）

専門職員（会計担当）

専門職員

柏

芳

美

（e ラーニング支援担当）

総務係
係 長（兼務）

後 藤

和 彦

为 任

宮 地

亨

一般職員

柳 川

圭 介

一般職員

中 田

幸 夫

事務補佐員

麦 谷

真 弓

係 長

上 杉

将 史

一般職員

高 橋

朝 一

小 村

昇

木 崎

信 一

係 長

大 橋

公一郎

为 任

岡 戸

彰 二

为 任

山 口

挙 史

事務補佐員

池

田 由

香

事務補佐員

北

郷 明

子

研究支援係

会計係
専門職員
（会計担当）

为 任
用度係

−−

組

アプリケーション支援係
係 長

岩 崎

直 樹

技術職員

永 岡

陽 香

［情報メディア教育系］

チーフ

増 田

柏

芳 美

専門職員

均

（e ラーニング支援担当）

情報教育支援係
係 長

増 田

均

専門職員

伊 藤

真 之

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

朊 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

有 賀

浩

为 任

坂 井

朱 美

技術職員

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

デジタル・ライブラリ係
係 長

吉 田

幸 苗

为 任

小野澤

さわ子

−−

織

組

織

学術情報リテラシー係
係 長

森 田

美由紀

一般職員

濱 田

智恵子

事務補佐員

笹 原

可 恵

［ネットワーク系］ チーフ 早

野 裕

専門職員

中 山

士

仁 史

分散システムセキュリティ支援係
係 長

椿 山

惣一郎

技術職員

小 薗

隆 弘

技術補佐員

阿 部

大

係 長

下 田

哲 郎

技術職員

友

西

大

技術職員

松 本

浩 一

ネットワーク係［スーパーコンピューティング系］ チーフ 平 野
専門職員

丹

下 藤

夫

システム管理係
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

係 長

石 崎

勉

技術職員

佐 藤

孝 明

諏 佐

賢 司

システム運用係

文部科学省研修生
一般職員− 10 −

光

敏

組

織

平成２２年度中の人事異動（転入・昇任・配置換等）
22. 4．1

石川

裕

センター長／新規

22. 4．1

小川 剛

史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

22. 4．1

妙中 雄

三ネットワーク研究部門助教／新規

22. 4．1

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／新規（任期

22. 4．1

清水 伸

幸

22.4.1～24.3.31）

学術情報研究部門特任講師／学術情報研究部門特任助教から（任期 22.4.1～23.3.31）

22. 4．1

松野裕

スーパーコンピューティング研究部門特任講師／新規（任期

22. 4．1

加藤朗

22.4.1～24.3.31）

ネットワーク研究部門客員研究員／ネットワーク研究部門
特任教授から22. 4．1

根

岸茂

事務長／本部教育・学生支援系学生支援グループ長から

22. 4．1

伊藤 真

之

専門職員／大学入試センター事業部事業第三課専門職員から

22. 4．1

小松 陽

一

専門職員／図書館システム係から

22. 4．1

小川 大

典

専門職員／東京国立博物館学芸企画部博物館情報課情報管理室専門職員から

22. 4．1

佐島 浩

之

22. 4．1

小野澤 さわ子

専門職員／文部科学省研究振興局情報課研修生から
デジタル・ライブラリ係主任／デジタル・ライブラリ係から

22. 4．1

中田 幸夫

総務係／柏地区事務部センター支援グループ副課長から

22. 4．1

高橋 朝

一

研究支援係／柏地区事務部新領域担当課予算・決算係から

22. 4．1

安部 達

巳

情報教育支援係／システム運用係から

22. 4．1

秋田 英

範

情報リテラシー教育支援係／情報教育支援係から

22. 4．1

佐藤 孝

明システム運用係／システム管理係から

22. 4．1

高橋 陽

子

システム管理係事務補佐員／新規

22. 5．1

山本 啓

二スーパーコンピューティング研究部門特任助教／新規（任期

22. 5．1

山

内 久

典

22.5.1～23.3.31）

スーパーコンピューティング研究部門学術支援専門職員／
新規

22. 5．1

笹原 可恵

学術情報リテラシー係事務補佐員／新規

22. 6．1

麦谷 真

弓

総務係事務補佐員／新規

22. 6.28

北

郷 明

子

用度係事務補佐員／新規

22. 7．1

實本 英

之スーパーコンピューティング研究部門助教／新規− 11 −

組

織

22. 7．1

後藤 和彦

専門職員（総務担当）・総務係長（兼務）／国文学研究資
料館管理部総務課人事係長から

22. 7．1

前田 光

教専門職員／国文学研究資料館管理部学術情報課システム管理係長から

22. 8．1

稲岡創

スーパーコンピューティング研究部門特任講師／大学院工学系研究科特任研究員から（任期22. 8．1

林雅江

22.8.1～25.7.31）

スーパーコンピューティング研究部門特任助教／人工物工学研究センター特任研究員から（任期 22.8.1～25.3.31）

22.10．1

伊藤 祥

司

学際情報科学研究体特任准教授／スーパーコンピューティ
ング研究部門特任准教授から（任期22.10.1～27.3.31）

22.10．1

清田 陽

司

学術情報研究部門特任講師／新規

22.10．1

柴山 悦

哉

学際情報科学研究体教授（兼務）／情報メディア教育研究部門教授から22.10．1

中島 研

吾

学際情報科学研究体教授（兼務）／スーパーコンピューテ
ィング研究部門教授から22.10．1

佐藤 周

行

学際情報科学研究体准教授（兼務）／スーパーコンピュー
ティング研究部門准教授から22.10．1

片桐 孝

洋

学際情報科学研究体特任准教授（兼務）／スーパーコンピューティング研究部門特任准教授から22.10．1

関谷 勇

司

学際情報科学研究体講師（兼務）／ネットワーク研究部門
講師から22.10．1

清田 陽

司

学際情報科学研究体特任講師（兼務）／学術情報研究部門
特任講師から22.10．1

妙中 雄

三

学際情報科学研究体助教（兼務）／ネットワーク研究部門
助教から

22.10．1

鴨志田 良

和

学際情報科学研究体特任助教／スーパーコンピューティン
グ研究部門特任助教から22.11．1

杉本 雅

則

学術情報研究部門准教授（兼務）／大学院工学系研究科准教授から22.11.15

堀淳

史スーパーコンピューティング研究部門客員研究員／新規

22.11.15

山

本 啓

二

スーパーコンピューティング研究部門客員研究員／新規

23. 2．1

宮北 美

保

情報教育支援係事務補佐員／新規

23. 3．1

實本 英之

学際情報科学研究体助教（兼務）／スーパーコンピューテ
ィング研究部門助教から

23. 3．1

池田 由

香

用度係事務補佐員／新規（転出・退職等）− 12 −

組

織

22. 4．1

大星 敏

明

事務長／本部総務部副部長（法務課長（兼務））へ

22. 4．1

草開 泰之研究支援係主任／農学系事務部総務課附属演習林秩父演習林事務室係長へ

22. 4．1

山本 和男

情報教育支援係主任／大学入試センター事業部事業第三課
専門職員へ

22. 4．1

田川 善

教

情報リテラシー教育支援係主任／東京国立博物館学芸企画
部博物館情報課情報管理室専門職員へ

22. 4．1

諏佐 賢

司システム管理係／文部科学省研修生へ

22. 7．1

二宮

崇

学術情報研究部門講師／愛媛大学大学院理工学研究科准教
教授へ

22. 7．1

米山浩

総務係長／生産技術研究所総務課総務・広報チーム専門職員へ

22. 7．1

佐々木馨

情報リテラシー教育支援係主任／国文学研究資料館管理部
学術情報課システム管理係長へ

22. 8．1

渡辺 宙

志スーパーコンピューティング研究部門特任講師／物性研究所助教へ

22. 9.30

堀淳

史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

22. 9.30

清

田 陽

司

学術情報研究部門助教／辞職

22. 9.30

松

岡 敦

美

学術情報研究部門事務補佐員／任期満了

22.10.17

山

本 啓

二

スーパーコンピューティング研究部門特任助教／辞職

22.10.31

宮

北 美

保

情報教育支援係技術補佐員／任期満了

23. 1.29

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／任期満了

23. 3.31

吉廣保スーパーコンピューティング研究部門特任准教授／任期満了

23. 3.31

清

水 伸

幸

学術情報研究部門特任講師／任期満了

23. 3.31

吉

澤 文

代

ネットワーク研究部門事務補佐員／任期満了

23. 3.31

柏芳美専門職員（e ラーニング支援担当）／定年退職

23. 3.31

渡邉 かがり

総務係事務補佐員／任期満了

23. 3.31

北郷 明

用度係事務補佐員／任期満了

子− 13 −

組

織

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２１年４月１日～平成２３年３月３１日
平成２２年４月１日現在
氏

名

石

川

裕

金

田

中

所

属

・

職

名

適

用

情報基盤センター長

規則第３条第１号

康 正

情報基盤センター・教授

規則第３条第２号

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

大学院工学系研究科・教授

規則第３条第３号

堀
近

山

隆

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

泰

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

喜連川

優

生産技術研究所・教授

規則第３条第３号

横

山

伊 徳

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

西成 活裕 総長補佐（先端科学技術研究センター・教授）− 14 −

予

予

算

収入・支出
平成２２年度決算額
収入
区分

決算額（千円）

奨学寄附金収入０００００３２

受託研究費等収入

３，０９３，１４０

自

己

収

入

４１７，８１７

計

３，５１０，９８９

支出
区分

決算額（千円）人件

費５６９，５６４

物件

費

５，７１５，２８０

計

６，２８４，８４４

外部資金
１）科学研究費補助金（平成２２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

１

１０，５００

学術情報研究部門

５

２４，０６０

ネットワーク研究部門

２

３，５８８

スーパーコンピューティング研究部門

７

１１，４４０１５４９，５８８計２）受託研究（平成２２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

２

７，５５０

スーパーコンピューティング研究部門

３

６３，０８２

５

７０，６３２

計− 15 −算予算３）共同研究（平成２２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

２，４２０

ネットワーク研究部門

１０

スーパーコンピューティング研究部門

７

４，９８０

９

７，４００

計

４）政府系委託費（平成２２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

６９，２８７２

６９，２８７５）政府系補助金（科学研究費補助金を除く。）（平成２２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

１８，５６１２

２，９２７，２６０

３

２，９４５，８２１

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６）奨学寄附金受入（平成２２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）

１

３２

１

３２

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− 16 −

補助金等

補助金等
平成２２年度

科学研究費採択状況

研究代表者

教授 柴山

悦哉

研究種目

特定領域研究研究期間

平成 18～22 年度

研究課題

情報爆発に対応する高度にスケーラブルでセキュアなソフト
ウェア構成・更新方式

研究費

10,500,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中川

研究種目

特定領域研究研究期間

平成 21～22 年度

研究課題

Web 上のテキスト情報の信頼性と有益性の評価システムに関

裕志

する研究
研究費

5,000,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中川

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

14,950,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

准教授 佐藤 周行

研究種目

基盤研究（B）

研究期間

平成 20～22 年度

研究課題

階層的なアルゴリズム選択機構を有する自動チューニング方式

裕志

の研究
研究費

2,600,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

特任准教授

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

片桐 孝洋

式開発
研究費

4,160,000 円（平成 22 年度）− 17 −

補助金等

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 22 年度）

研究代表者

講師 二宮

研究種目

基盤研究（C）

研究期間

平成 22～23 年度

研究課題

重要な特徴を自動的に発見する系列ラべリング学習の研究

研究費

1,690,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

特任講師

研究種目

若手研究（B）

研究期間

平成 19～22 年度

研究課題

非ハミルトンダイナミクスにおける統計力学諸概念の力学から

崇

渡辺 宙志

の基礎付け
研究費

780,000 円（平成 22 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 22 年度）

研究代表者

助教 吉田

研究種目

若手研究（B）

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

1,820,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

日本学術振興会特別研究員

研究種目

特別研究員奨励費

研究期間

平成 20～22 年度

研究課題

確率的生成モデルにおけるノンバラメトリックベイズ学習と自

稔

佐藤

一誠

然言語処理への応用（受入研究者：中川裕志）
研究費

600,000 円（平成 22 年度）

研究分担者

教授 中島

研吾

− 18 −

補助金等（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 22 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

780,000 円（平成 22 年度）

研究分担者

特任准教授

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 22 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

780,000 円（平成 22 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 22 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

1,040,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

助教 妙中

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

雄三に関する研究研究費

平成２２年度1,638,000 円（平成 22 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 22 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− 19 −

補助金等

研究費

48,782,500 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中島

相手機関名

（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 22 年度

研究課題

ペタスケール大規模並列シミュレーション用ミドルウェア構築

研究費

1,300,000 円（平成 22 年度）

研究分担者

准教授 中山 雅哉

研吾（研究代表者：本学工学系研究科・藤野陽三教授）
相手機関名（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 22 年度

研究課題

都市基盤広域センシングに関する手法・データ伝送と処理・統合リスク評価そしてフィールド適応に関する研究

研究費5,200,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中島

相手機関名

（独）科学技術振興機構

研究期間

平成 22 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

研吾

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 22 年度）

研究代表者

講師 関谷

相手機関名

（独）日本学術振興会（フランス CNRS）

研究期間

平成 22 年度

研究課題

One Lab システムにおける要素技術と拡張に関する研究

研究費2,350,000 円（平成 22 年度）

平成２２年度勇司 他

共同研究費受入状況

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 22 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 22 年度）

研究代表者

教授 中川

相手機関名

ソニー（株）システム技術研究所

裕志− 20 −

補助金等

研究期間

平成 22 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

2,420,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中島

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

550,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中島

相手機関名

住友ゴム工業（株）

研究期間

平成 22 年度

研究課題

粒度分布を有する二次元リバースモンテカルロ法（RMC）のコー

研吾

研吾

ドの計算機科学的高速化検討
研究費

1,200,000 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 中島

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

1,630,359 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 石川

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 22 年度）

研究代表者

教授 石川

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 22 年度）

研究代表者

教授 石川

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研究費0 円（平成 22 年度）

研吾

裕

裕

裕

− 21 −

補助金等

研究代表者

講師 関谷

相手機関名

朝日放送（株）研究期間

平成 22 年度

研究課題

クラウドを利用した分散型コンテンツ配信に関する研究研究費0 円（平成 22 年度）

平成２２年度勇司

政府系委託費受入状況

研究代表者

教授 石川

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 22 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

50,587,500 円（平成 22 年度）

研究代表者

教授 石川

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 22 年度

研究課題

ＨＰＣＩの基本仕様に関する調査検討

研究費

18,700,000 円（平成 22 年度）

平成２２年度裕

裕

政府系補助金受入状況

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 22 年度

研究課題

先端的大規模計算利用サービス

研究費

26,560,000 円（平成 22 年度）

研究分担者

教授 中川

裕志

（研究代表者：本学情報理工学系研究科・辻井潤一教授）
相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 22 年度

研究課題

日中・中日言語処理技術の開発研究

研究費

18,561,077 円（平成 22 年度）

研究分担者

教授 石川

相手機関名

文部科学省

研究期間

平成 22 年度

裕− 22 −

補助金等

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

2,900,700,000 円（平成 22 年度）− 23 −

PART 2

センター活動報告

その他− 25 −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概要
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点
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）
構築への取り組み
PKI− 27 −

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今年度 10 月に発足した新しい組織であり、専任の特任准教授 1 名の他に各研究部門を本務とする教員 9 名が所属した。情報基盤センターでは、今年度から始まった学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の中核拠点、さらに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) コンソーシアムのメンバーとしての活動を始めており、先端研究ならびに教育部局と連携した教育も行なっている。そのための、戦略的研究推進体制の構築と学内外を先導する研究・教育の推進が研究体の主なミッションである。具体的な業務としては、次のようなものがあげられる。

• 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教員は次の通りである。
柴山悦哉 (研究体長)
中島研吾 (副研究体長)
佐藤周行
伊藤祥司
片桐孝洋
関谷勇司
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)
特任准教授
特任准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
講師 (兼務; ネットワーク研究部門)
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• 革新的ハイパフォーマンス・コンピューティン・インフラ• PKI− 29 −

学際情報科学研究体

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2.1

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学際情報科学研究体

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2.2

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2.3

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2.4

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学際情報科学研究体᪥ᮏィ⟬ᕤᏛ఍䚸㻌 ᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍䚸㻌 ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍䚸㻌 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍䚸ேᕤ▱⬟Ꮫ఍䚸㻌 㻌 ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍䛥䜙䛻䚸ᣐⅬᙧᡂ䛾ᚲせᛶ䛾せᮃ䛻䛴䛔䛶䚸ᣐⅬ඲య䛚䜘䜃ᣐⅬ䜢ᵓᡂ䛩䜛ྛ኱Ꮫ䛻ᑐ䛧䛶䛿䚸ୖグᏛ఍䛾䜋䛛䚸௨ୗ䛾◊✲⪅䝁䝭䝳䝙䝔䜱䛛䜙䜒せᮃ᭩䛜ᐤ䛫䜙䜜䛯䚹⤫ィ㛵㐃Ꮫ఍㐃ྜ䚸㻌 ィ⟬ᶵᏛ⾡฼⏝໭ᾏ㐨ᆅ༊༠㆟఍䚸㻌 ⯟✵ᏱᐂᏛ఍䚸᪥ᮏᶵᲔᏛ఍ ィ⟬ຊᏛ㒊㛛䚸㻌 Ẽ㇟ᗇணሗ㒊ᩘ್ணሗㄢ䚸⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䚸㻌 ໭㝣ඛ➃኱Ꮫ ඛ➃⼥ྜ㡿ᇦ◊✲㝔䚸⏘ᴗᢏ⾡⥲ྜ◊✲ᡤ ィ⟬⛉Ꮫ㒊㛛䚸᝟ሗ䞉䝅䝇䝔䝮◊✲ᶵᵓ ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ Ꮫ⾡ᇶ┙᥎㐍㒊䚸᝟ሗ䞉䝅䝇䝔䝮◊✲ᶵᵓ ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ 䝸䝃䞊䝏䜾䝸䝑䝗◊✲㛤Ⓨ䝉䞁䝍䞊䚸Ᏹᐂ⯟✵◊✲㛤Ⓨᶵᵓ ᝟ሗ䞉ィ⟬ᕤᏛ䝉䞁䝍䞊䚸㻌 ி㒔㧗ᗘᢏ⾡◊✲ᡤ䚸ឡ፾኱Ꮫ ⥲ྜ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰䝉䞁䝍䞊䚸㻌 ᪥ᮏ䝞䞊䝏䝱䝹䝸䜰䝸䝔䜱䞊Ꮫ఍䚸኱ᆺィ⟬ᶵ฼⏝኱㜰ᆅ༊䠄➨䠒ᆅ༊䠅༠㆟఍䚸㻌 ᪥ᮏᶵᲔᏛ఍ ィ⟬ຊᏛ㒊㛛䚸ศᏊ⛉Ꮫ఍䚸㻌 す᪥ᮏᆅ༊኱Ꮫ᝟ሗ㛵㐃䝉䞁䝍䞊㛗఍㆟䚸㈈ᅋἲே஑ᕞඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡◊✲ᡤ䚸㻌 ㈈ᅋἲே⚟ᒸ┴⏘ᴗ䞉⛉Ꮫᢏ⾡᣺⯆㈈ᅋ

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3.1

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3.2

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学際情報科学研究体

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− 33 −

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学際情報科学研究体

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− 37 −

学際情報科学研究体

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− 38 −

学際情報科学研究体

PKI
佐藤周行

プロジェクト概要
PKI プロジェクトは、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。2009 年 3 月末で参加部局は 8 部局を数え、サーバ証明書を発行した部
局は 24、運用開始からの審査枚数は 394 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、2011 年 3 月の東日本大震災において、電子ジャーナルへのアクセスができなくなった被災者にアイデンティティを提供して、アクセスを可能にする総合図書館の震災対応に対して、このプロジェクトで運用中の SSL-VPN を提供できた。

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。2011 年 3 月末で参加部局は 8 部局を数え、サーバ証明書を発行した部局は 24 部署、394件に及ぶ。
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。

− 39 −

学際情報科学研究体

さらに、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た。TRA は申請を代行する立場にあるが、申請に当たって、従来の審査を援用することで信頼を得るようにした。
2010 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

史料編纂所
TRA (直接審査・発行)
情報基盤センター
本部事務局
数理科学研究科
生産技術研究所
医学部附属病院
理学系研究科開始時からの累計

アクティブな証明書

1.3

枚数

21
20
15
13
8
6
3
2
394
214

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。
Shibboleth の運用は、そのバックにある LDAP の運用を含む。本運用ではないテスト環境という運用の柔軟性を活かし、いくつかの先端的なプロジェクトに対する Shibboleth 環境の提供を行った。その中で、本学総合図書館が参加した、総務省の 2010 年度新 ICT 利活用サービス創出支援事業「研究・教育機関における電子ブック利用拡大のための環境整備」において Shibboleth 環境を実証実験への協力の形で提供した。ここでは、利用者の属性をどの程度細かく制御すると利用者とサービス提供者それぞれについて利便性が上がるかの実験をしたが、そこでも属性提供において、LDAP を柔軟に運用することができた。
また、GakuNin ユーザに対し、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 年テスト参加した。現在、認証サーバをテスト運用している。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。

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。

2

東日本大震災対応

2011 年 3 月の東日本大震災では、多くの大学が被災し、情報サービスの一部が利用不可能になった。
特にサービス利用のためのアイデンティティ提供が受けられなくなると事態はより深刻である。この
典型的なものが電子ジャーナルであった。総合図書館は、この状況に対して、被災した大学の研究者− 40 −

学際情報科学研究体

や学生に対してアイデンティティを与え、電子ジャーナルへのアクセスを可能にすることを決断した。
サービスを提供する電子ジャーナル側もこれに賛同し、2011 年 3 月 16 日には運用を開始できた。
http://www.lib.u-tokyo.ac.jp/koho/news/news/fuzokuto 11 03 16.html
これに運用中の SSL-VPN を活用した。従来行ってきた ECCS の ID 体系とは独立にアイデンティ
ティを与えることが可能だったために、順調に運用することができた。4 月はじめの時点で東北大、筑波大などを含む 72 人から申し込みがあり、被災地支援の一環として役に立つことができた。
なお、このサービスは、多くのメディアの取り上げるところとなった。例えば日経メディカルオン
ライン (http://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/all/hotnews/int/201103/518925.html) など。

− 41 −

そ の 他

CO2 排出量削減への取り組み− 43 −

CO2 排出量削減への取り組み

CO2 排出量削減への取り組み

TSCP 推進委員会

1

概要

情報基盤センターにおける CO2 排出は本質的に電気消費に依るものが大部分であり、2009 年度より
CO2 排出量の削減を目的として消費電力量の節減に向け、本学の TSCP 室の行動シナリオにも沿った
積極的な取り組みを開始した。センターで測定した 2009 年度と 2010 年度の消費電力量の比較結果の概要を、内訳を含めて図 1 に示す。図 1 から、情報基盤センターにおける消費電力量については以下の特徴がある。
－総消費電力量の大部分をスーパーコンピュータ本体及び空調が占めており、その割合は 90%以上となっている。
－2010 年度の消費電力量は、2009 年度に比較してやや増加する傾向で推移していたが、2011 年 3月に発生した大震災に依る電力供給量の大幅な低減に伴って積極的に節電に努めた結果、3 月分
は半分近くになり、年間全体としては約 8％減尐した。

1,800,000

kwh

1,600,000

2009年度
2010年度

1,400,000

その他

1,200,000

SR空調+
個別空調
SR本体

1,000,000

800,000

HA空調

600,000

HA本体

400,000
200,000
0
4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

2

図 1 情報基盤センターにおける消費電力量（HA、SR：2 台のスーパーコンピュータの略称）− 45 −

3月

CO2 排出量削減への取り組み

2

スーパーコンピュータに関する取り組み

２.１ 背景スーパーコンピュータの大規模化とともに、電力消費量が増加し、電力料金という経済的な問題の他、CO2 排出量の増加という環境への影響も生じている。特にスーパーコンピュータの最も重要な用途の一つが温暖化など気候予測シミュ
レーションであることもあり、世界的に業界全体として消費電力量削減の取り組みが始まりつつある。
スーパーコンピュータの性能を比較する「TOP500 List1」というサイトがあるが、2007 年からは消費電力あたりの性能を比較する「Green 500 List2」というカテゴリーも登場している（図 2）。
図 2：Green500 Top Page
（http://www.green500.org）

図3

TOP500 の変遷（http://www.top500.org/）

2010 年 6 月現在、世界最高速の計算機は 1.759 PFLOPS である（PFLOPS：Peta (1015) of FloatingPoint Operations per Second、1 秒間に 1015 回の浮動小数点演算）（図 3）。最も電力効率の良いシステム
全体の消費電力（冷却設備除く定格消費電力より算出）あたりの性能は 500 MFLOPS/W（MFLOPS：
Million (106) of Floating-Point Operations per Second、1 秒間に 106 回の浮動小数点演算）程度であるた
め、1PFLOPS では約 2MW の消費電力となる。ただし、この 500MFLOPS/W という数字は TOP500 の下
1
2

http://www.top500.org/
http://www.green500.org/− 46 −

CO2 排出量削減への取り組み

位に属する小型のシステムの数字であり、上位のシステムは、大型化に伴いファイルシステムやネットワー
クの消費電力量も増大するため、これに比較すると 50%程度の効率である。
2018 年頃に登場すると言われているピーク性能 1ExaFLOPS（1018FLOPS）のシステムを、現実的な数字と思われる定格消費電力 20MW 程度で運用するためには、この効率を 100 倍、すなわち 50、000MFLOPS/W 程度まで高める必要がある。そのために様々な技術開発が行われている。
スーパーコンピュータの大規模化によって、電力消費量だけでなく設置面積も増加している。この影響をできるだけ抑えるために、様々な部品の小型化及び高集積化が進められている。高集積化によって、単位面積あたりの電力消費量（発熱量）が著しく増加するため、最新のスーパーコンピュータシステムは効率の良い水冷方式を採用する場合がほとんどであり、水冷に依存するシステムがしばらくは主流となるものと考えられる。
２.２ スーパーコンピュータ本体に関する取り組みの内容

現在、情報基盤センターには表 1 に示す 2 つのスーパーコンピュータシステムを有している。それらの稼働率は図４に示すようにいずれも 90％に近く、合計 1,500 人程度の利用者によって様々な研究開発用
途に使用されている。特に、現状では国内で特別な制限無く利用可能な最大な計算資源であることから利用申込みが殺到しており、新規申込みを制限している状況である。
これらのスーパーコンピュータシステムを利用して、エンジニアリング、ナノ・バイオ、地震防災、気候変動など様々な分野で研究が進められており、国際的に高い評価を受けている事例も多数ある。また、スーパーコンピュータ運用に関わる教員が所属するスーパーコンピューティング研究部門はハイエンド計算機
環境向けのシステムソフトウェア、数値計算ライブラリ、大規模科学技術シミュレーションに関する世界でもトップクラスの研究を推進しており、その研究成果をスーパーコンピュータシステムの運用に還元することによって、利用環境の向上に努めている。
表 1：情報基盤センター現有スーパーコンピュータシステム
ベクトル並列型スーパー超並列型スーパー
コンピュータシステム
コンピュータシステム
Hitachi HA8000 クラスタシ
Hitachi SR11000/J2
型 番
ステム（T2K オープンスパ
コン（東大））
Architecture
Power 5+Quad-core AMD Opteron
システム定格消費電力
1.345 MW（0.716 MW）
1.734 MW（1.0512 MW）（うち計算機本体）
日単位平均実効消費電力
0.988 MW（0.462 MW）
0.792 MW（0.534 MW）（うち計算機本体）
日単位ピーク実効消費電力
1.135 MW（0.515 MW）
1.001 MW（0.675 MW）（うち計算機本体）
冷却方式
空冷（空調機は一部水冷）
空冷
16
16
コア数
ノ ピーク性能（GFLOPS）
147.2
147.2
｜ メモリ容量（GB）
128（コア当たり 8GB）
32（一部 128）
ド BYTE／FLOP
0.924
0.272
（物理性能）
128
952
ノード数
2,048
15,232
全 コア数
体 ピーク性能（TFLOPS）
18.84
140.1316.38
32.00
メモリ容量（TB）
2005 年 3 月
稼動開始時期2008 年 6 月（2007 年アップグレード）
リプレース時期2011 年 10 月
2014 年 4 月以降− 47 −

CO2 排出量削減への取り組み

表 1 に示す 2 システムのうち、ベクトル並列型スーパーコンピュータシステム（Hitachi SR11000/J2）は2011 年度にリプレース時期を迎える。次期マシンは柏キャンパスに 2011 年 4 月末竣工予定の新研究棟に設置され、2011 年 10 月以降に稼動開始の予定である。この次期マシンの仕様策定では、性能もさることながら、環境に配慮したエネルギー効率の高いシステムを導入することを重要と考え、利用者のニーズも踏まえてバランスの良いシステムを導入する方針とした。

図4

情報基盤センタースパコンの稼働率変遷（2008 年 4 月～2011 年 3 月）

消費電力あたりの性能を高めるための技術革新は、前節でも触れたようにスーパーコンピュータを構成するプロセッサ、メモリ、ネットワーク、ファイルシステムなど様々な分野で日々進められおり、できるだけ最新のシステムを導入することが、消費電力を削減し、環境に配慮することにつながる。特に、情報基盤センターのスーパーコンピュータのリプレース周期は 6 年であるため、あらゆる観点から技術開発の動向、
上記のバランスを考慮して、最適な解を得ることが重要と考えている。
現在の Hitachi SR11000/J2 のシステム全体の消費電力あたりの性能は 26MFLOPS/W であるが、次期システムでは最高では 400MFLOPS/W を超えるものと予想されている。
前節でも述べたように、高集積化によって単位面積あたりの電力消費量（発熱量）が著しく増加するため、最新のスーパーコンピュータシステムは効率の良い水冷方式を採用する場合がほとんどであり、水冷に依存するシステムがしばらくは主流となるものと考えられる。前節で述べたような 100 倍の効率化が達成できれば、空冷が主流となる可能性も否定はできないが、尐なくとも 2011 年、2014 年に予定されているリプレースにおいて、限られた面積で利用者のニーズに応えるためには、水冷方式によるシステムが中心となる。柏キャンパスで建造が進んでいる新研究棟もそのような傾向を考慮して設計を実施した。
２.３ スーパーコンピュータの空調機器に関する取り組み内容

Hitachi HA8000 クラスタシステム用空調機器の PUE は約 1.5 でかなり効率が良い。一方、
SR11000/J2 用の空調機器は古いものであるため、PUE が約 2.0 と低い効率である。消費電力の削− 48 −

CO2 排出量削減への取り組み

減のためには、SR11000/J2 用の空調機器をリプレースすることが考えられる。また、スクリュー
冷凍機の交換部品の製造がすでに中止されていることにより、故障への対応ができなくなっていることからも更新が必要と考えられる。しかし、
 SR11000/J2 はリプレースに伴い 2011 年 10 月頃には運用が終了する予定である
 新しい空調機器の導入には多大な費用を要する
 空調機器のリプレースの間、長期にわたって計算機システムを止めなくてはならず、図 4 に示した稼働状況を考慮すると非現実的であるという問題点がある。
したがって、 SR11000/J2 システムの運用が完全に終了する 2011 年 10 月末まで現在の空調機器を使い続けることが総合的に適切であると判断した。そして、SR11000/J2 用空調機器については、以下の示すとおり、様々な努力を進め、できる限りの消費電力量削減に努めた。
 空調設定温度の変更と空調機の停止による削減
図 5 に示す通り、計算機システム内の各部の詳細な温度測定と記録を可能な状態とした上で、システム内部温度の上限値を超える程度まで空調吹出温度を上げ（1～2℃の上昇）、さらに可能
な限りパッケージ型空調機を停止（3 台まで）する取り組みを行った。
これによりパッケージ型空調機の消費電力は 1 日あたり最大で 1,000kWh 程度の削減ができた。
しかし、空調機故障時の余力と冗長性がなくリスクが高く、温度異常が疑われるシステム障害の発生頻度に上昇傾向がみられたため、限度を超えないように慎重に行った。

図5

計算機室の空調機と温度制御のイメージ

 冷凍機運転時間の変更による削減
冷凍機としては、スクリュー冷凍機（能力・消費電力大）とターボ冷凍機（能力・消費電力小）の 2 機を交代で運転しているが、図 6 に示す通り、消費電力の大きいスクリュー冷凍機をできるだけ使用せず、ターボ冷凍機を優先的に使用するよう 7 月から運転パターンを見直した。

− 49 −

CO2 排出量削減への取り組み

図6

スクリュー冷凍機とターボ冷凍機の運転時間

これにより、表 2 に示すように冷凍機高圧動力の電力量は昨年と比較して 7、 8 月が 1 日平均で100kWh、9 月は 300kWh 程度の削減となった。さらに効率を求めてターボ冷凍機のみの運転を試みたが、2010 年の猛暑の影響もあってか冷凍機が緊急停止することがあり、その計画は断念した。以降は、冬季の運転パターンを試行している。なお、冬季の運転パターンとしては、ターボのみの運転を 1 日おきに実施することを 10 月から始めており、ターボのみを基本としてスクリ
ューの運転を週 2 回程度まで減らすこととした。
表 2 冷凍機運転時間の変更による電力量削減

7月
8月
9月

3

2009 年度
スクリューターボ
235 時間283 時間162 時間232 時間191 時間276 時間2010 年度
スクリューターボ
164 時間395 時間
91 時間
343 時間
89 時間
413 時間

1 日平均電力量
前年差－101kWh－104kWh－303kWh

ソフト面での消費電力量削減の取り組み

CO2 排出量削減を効果的に進めるため、ソフト面でも消費電力量の削減を目指して積極的に取り組んだ。特に、本学の TSCP 室の方針と歩調を合わせることとし、加えてセンター独自の施策も考案して、それらを総合した具体的な施策を表 3 の通り整理し、実施した。また、2011 年 3 月に発生した大震災によって電力会社の電力供給能力が大幅に低減したため、積極的に節電を推進した。具体的には、スーパーコンピュータの一時停止と縮退運転、研究・実験機器の一部停止、各部屋の空調設備の停止、蛍光灯の更なる間引き等を推進した。

− 50 −

CO2 排出量削減への取り組み

表 3 消費電力量削減に向けた実施済み施策
・ 照明スイッチへの「節電ラベル」貼り付けによる利用者の節電意識向上
・ 廊下・通路など共用部分における蛍光灯の点灯間引き（約 50 本取り外し）
・ 利用頻度が低い廊下等の蛍光灯の原則消灯
・ 洗浄便座の保温温度「低」設定への変更
・ 空調設備の冬季設定温度 20℃（夏季設定温度 28℃）の徹底
・ 室不在時における照明消灯の徹底
・ パソコン・プリンター等 OA 機器のスリープ設定の徹底
・ パソコン・プリンター等 OA 機器の長時間不使用時及び帰宅時の電源遮断
・ 洗浄便座の非使用時の便座蓋閉じの徹底
・ 両面印刷や 2 アップ機能による印刷用紙枚数の適正化・不要なカラー印刷の削減
・ 女子トイレ擬音装置設置による節水・ 天吊型空調機へのファンの取り付けによる空調効率の向上
・ 廊下・トイレ等の照明器具の人感式スイッチへの取替え− 51 −

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− 53 −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

ソフトウェアセキュリティと言語処理系に関する研究田中 哲朗

ゲームプログラミングに関する研究

関谷 貴之

教育支援システムの開発と運用
̶講義データベース 他̶

丸山 一貴

Web 検索結果インタフェースの改善− 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
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 1 名、助教 2 名が在籍して以下にあげるような研究を行なった。
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、情報メディア教育部門が運用するシステムのうち WEB PARK に関係した次のような研究成果の発表を行なった。これらは、業務部門を研究部門がサポートした成果である。

• 学内向け Web ホスティングサービスの運用 (丸山、関谷)
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なわれている。今年度は以下のような研究成果の発表を行なった。

• Web アプリケーションのセキュリティテストの自動化およびその効率化に関する研究 (柴山)• プログラミング言語の動的処理の高速化に関する研究 (柴山)• 将棋プログラムの大規模並列実行 (田中)

このうち将棋プログラムの大規模並列実行に関しては、コンピュータ将棋と女流トッププロの対戦「清水市代女流王将 vs. あから 2010」が行なわれ、「あから 2010」を構成する四つのトッププ
ログラムの一つとして、この研究で大規模並列処理の可能性が実証された GPS 将棋が組込まれ、「あから 2010」の歴史的勝利に貢献した。
情報メディアの使い勝手の向上に関連した研究: 情報メディア教育部門では、3 万人を超えるエンド
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や情報メディアに容易にアクセスするため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なわれている。今年度は次のような研究成果の発表を行なった。

• 講義データベース (関谷)• プログラミング能力の分析 (関谷)• Web 検索結果インタフェースの改善 (丸山)− 57 −

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
招待講演／招待論文[招待 1] 田中哲朗: 将棋プログラムの大規模並列実行, 第 13 回プログラミングおよびプログラミング
言語ワークショップ (PPL2011), 札幌, 2011 年 3 月.

査読付論文
[査読付 1] Salikh Zakirov, Shigeru Chiba, Etsuya Shibayama: Optimizing Dynamic Dispatch with FineGrained State Tracking, Proceedings of Dynamic Language Symposium, ACM, pp. 15–26, October 2010, doi:10.1145/1869631.1869634.
[査読付 2] Thanh-Binh Dao, Etsuya Shibayama: Coverage Criteria for Automatic Security Testing of Web
Applications, Proceedings of International Conference on Information Systems Security, Lecture
Notes in Computer Science, Springer, Vol. 6503, pp. 111–124, December 2010, doi:10.1007/9783-642-17714-9 9.
[査読付 3] Thanh-Binh Dao, Etsuya Shibayama: Security Sensitive Data Flow Coverage Criterion for Automatic Security Testing of Web Applications, Proceedings of International Symposium on Engineering Secure Software and Systems, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 6542,
pp. 101–113, February 2011, doi:10.1007/978-3-642-19125-1 8.
[査読付 4] 金子知適, 田中哲朗, 山口和紀, 川合慧: 新規節点で固定深さの探索を行う df-pn の拡張, 情報処理学会論文誌, Vol. 51, No. 11, pp. 2040-2047, 2010 年 11 月.
[査読付 5] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Development of a Curriculum Analysis Tool, ITHET2010, Proceedings of 9th International Conference on Information Technology Based Higer Education and Training, pp.413–418, Cappadocia, Turkey.
[査読付 6] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Analysis of Computer Science Related Curriculumon LDA and Isomap, ITiCSE’10, Proceedings of the 15th Annual SIGCSE Conferenc e on Innovation and Technology in Computer Science Education, pp.48–52, Bilkent, Ankara, Turkey,
2010.

その他の発表論文[発表 1] Salikh Zakirov, Shigeru Chiba, Etsuya Shibayama: Towards JIT compilation for IO language, 日
本ソフトウェア科学会第 27 回大会論文集, 2A-2, 2011.
[発表 2] 柴山悦哉: 学際計算科学・工学人材育成プログラム, 情報教育関連合同シンポジウム「情報科学技術における高度人材育成の取り組み」, 情報処理学会全国大会, 2011.
[発表 3] 田中哲朗, 金子知適: 将棋プログラムの大規模並列実行, 情報処理学会ゲーム情報学研究会,
Vol.2010-GI-24, No.2, pp. 1-8, 奈良, 2010 年 6 月.
[発表 4] 山本一成, 竹内聖悟, 金子知適, 田中哲朗: コンピュータ将棋における Magic Bitboard の提案と実装, 第 15 回ゲーム・プログラミングワークショップ 2010, pp. 42-48, 箱根, 2010 年 11 月.
[発表 5] 金子知適, 田中哲朗: 善手の予測に基づくゲーム木探索の分散並列実行, 第 15 回ゲーム・プロ
グラミングワークショップ 2010, pp. 126-133, 箱根, 2010 年 11 月.

− 58 −

情報メディア教育研究部門[発表 6] 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, 情報処理学会ゲーム
情報学研究会, Vol.2011-GI-25, No.1, pp. 1-8, 東京, 2011 年 3 月.
[発表 7] 坂井 朱美, 丸山 一貴, 関谷 貴之, 有賀 浩, 岩藤 健弘: 学内向け Web ホスティングサービスの運用, 平成 22 年度情報教育研究集会講演論文集, B3-2, 2010.
[発表 8] 丸山一貴, 井桁正人, 寺田実: 視覚的コンテキストによる検索結果提示, 夏のプログラミング・
シンポジウム「みんなが使えるみんなのためのプログラミング」報告集, pp.11–16, 2010.
[発表 9] 田中英人, 丸山一貴, 寺田実: Web 情報を用いたキーワード抽出によるタグ付け支援, 情報処理学会研究報告, Vol.2010-HCI-140, No.18, 2010.
[発表 10] 井桁正人, 丸山一貴, 寺田実: PatchworkVision: 視覚的コンテキストを用いた検索結果の提示,
第 18 回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS2010）論文集, pp.159–160, 2010.
[発表 11] 佐藤和哉, 平井重行, 丸山一貴, 寺田実: CodeDrummer: プログラム実行における関数呼び出しの可聴化手法, 情報処理学会報告集, Vol.2010-HCI-089, No.14, 2011.
[発表 12] 佐藤和哉, 平井重行, 丸山一貴, 寺田実: CodeDrummer: リズムに着目したプログラム可聴化システム, インタラクション 2011 論文集, pp.435–438, 2011.

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 0.7), 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, 2011 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 0.7),
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, 2011 年 1 月.

特記事項
[特記 1] 柴山悦哉: プログラミング言語, 情報処理学会 50 年のあゆみ, pp. 216–218, 2010.
[特記 2] GPS 将棋: 第 20 回世界コンピュータ将棋選手権 3 位, コンピュータ将棋協会, 2010 年 5 月.
[特記 3] GPS 将棋: Computer Olympiad 2010 将棋部門 3 位, ICGA, 2010 年 9-10 月.
[特記 4] あから 2010: 「清水市代女流王将 vs. あから 2010」, 東京大学, 2010 年 10 月.
[特記 5] 田中哲朗, 金子知適: コンピュータ将棋の不遜な挑戦 : 4。大規模クラスタシステムでの実行-GPS 将棋の試み-, 情報処理学会誌, Vol. 51, No. 8, pp. 1008-1015, 2010 年 8 月.
[特記 6] 田中哲朗: 特集「ゲームプログラミング」の編集にあたって, 情報処理学会論文誌, Vol. 51, No.
11, p. 2020, 2010 年 11 月.

報道関連[報道 1] 週刊将棋 2010 年 5 月 5 日号-7 月 21 日号:第 2 回週将アマ COM 平手戦.
[報道 2] 週刊将棋 2010 年 5 月 12 日号:激指が 2 年ぶり 4 度目の優勝.
[報道 3] 産経新聞 2010 年 8 月 2 日 12 面: 将棋女流王将に挑むコンピューター.
[報道 4] 朝日新聞 2010 年 10 月 12 日夕刊 10 面: 将棋ソフト プロに初勝利.

− 59 −

情報メディア教育研究部門[報道 5] 週刊将棋 2010 年 10 月 20 日号:あから 2010 歴史に残る勝利.
[報道 6] 朝日新聞 2010 年 10 月 20 日夕刊 5 面: 冷めた計算に軍配.
[報道 7] AERA 2010 年 11 月 1 日号: 「あから」が羽生を破る日.
[報道 8] 週刊朝日 2010 年 11 月 12 日: 「どうぶつしょうぎ」のかわいくて深い世界.
[報道 9] フジテレビ 2010 年 12 月 14 日「とくダネ!」:「どうぶつしょうぎ」特集.

− 60 −

情報メディア教育研究部門

ソフトウェアセキュリティと言語処理系に関する研究
柴山 悦哉

概要

1

日常生活から重要インフラにいたるまで社会全体にソフトウェアが浸透した今日、もはやソフトウェ
アに依存せずには何もできないに等しい時代となった。一方、優れたソフトウェアの設計・開発は非常に難しく、世の中で実際に使われているソフトウェアの中にも、安全性／信頼性、利便性、性能などに関して何らかの問題を抱えているものが少なくない。そこで、今年度は、これらの問題の中から、
セキュリティと実行性能に注目し、以下のような研究活動を行なった。

1. Web アプリケーションのセキュリティテストの自動化およびその効率化に関する研究 [査読付 2,
査読付 3]
2. プログラミング言語の動的処理の高速化に関する研究 [査読付 1, 発表 1]
最初のものはソフトウェアのセキュリティに関する研究であり、今や世界中で利用さている Web アプ
リケーションの安全性／信頼性の向上を目指すものである。一方、2 番目のものは、Ruby, IO などの動的言語を対象に、これらに特徴的な動的処理の高速化を目的とした研究であり、実行時の柔軟性が高く、しかも実行性能も高いソフトウェアを簡便に開発するために重要となるものである。

2

Web アプリケーションのセキュリティテストの自動化およびその効率化に関する研究2.1

背景Web アプリケーションは、Web サーバや Web ブラウザなどの既存のソフトウェアインフラに多くを依存した形での開発が可能であり、一般的なインターネットのサーバアプリケーションと比べて、比較的開発が容易である。これは一見すると良い性質であるが、この開発の容易さが、逆に、脆弱性を含んだ Web アプリケーションを多数生み出す原因となっている面もある。Web アプリケーション開発
者の技術レベルは必ずしも高くないことが多い。また、少人数かつ短期間で開発することが多く、セキュリティ対策の専門家が開発チーム内に含まれる可能性も低い。そのため、高度な技術者の存在を前提としたセキュリティ対策は実効性が乏しい。
数年前までは、報告されたソフトウェアの脆弱性の中で、バッファオーバーフローなどの C 言語の
メモリモデルに起因するバグが多数を占めていた。ところが、近年では、クロスサイトスクリプティ
ングや SQL インジェクションのような Web アプリケーションに潜む脆弱性の件数の方が多くなっている。もちろん、単純な件数だけの比較から影響の深刻さを正確に読み取ることができるとは限らない。とはいえ、Web アプリケーションに多くの深刻な問題が潜んでいることは間違いない。
Web アプリケーションの脆弱性対策を考えるときには、量の多さと質の低さを念頭におく必要がある。手作業で書き換えるには量が多すぎるし、開発者に高度な技能を要求する対策技術は、使える局− 61 −

情報メディア教育研究部門

面が限定される。ここで鍵となるのは、一般の開発者にも利用できるような自動化された検証あるいはテストの方式である。

2.2

内容

昨年度までに行なってきた Web アプリケーションのセキュリティテストを自動的に行なう方式の研究を発展させ、テストケースの網羅的生成の効率を向上させる枝刈り方式を考案するとともに、その有効性を現実的な Web アプリケーションを対象とした実証実験により示した。なお、実証実験は PHP で記述された Web アプリケーションの SQL インジェクション脆弱性を対象として行なった。この研究の手法自体は、外部からのリクエストがセキュリティに関してクリティカルな操作（以降、セキュリ
ティシンクと呼ぶ）に悪影響を及ぼすタイプの Web アプリケーションの脆弱性に対して有効である。

2.2.1

テストケースの生成と脆弱性判定

まず、脆弱性の判定は、テストケース実行時に、動的なテイント追跡を細粒度で行なう方式を採用した。SQL インジェクション脆弱性を対象とした場合、テイント追跡は以下のようにして行なわれる。

1. Web アプリケーションに外部から与えられた入力リクエストの文字列に含まれる各文字が汚染されている (tainted) と考える。
2. 汚染されたデータを用いた計算結果は汚染されていると考え、汚染の伝播を追跡する。これは Perlのテイントモードと類似の仕組みであるが、文字単位で追跡を行なう点が異なる。
3. 汚染された文字がセキュリティシンクに到達し、しかも SQL のクエリの構文構造に影響を与える場合に脆弱性の疑いがあると判定する。
一方、テストケースの生成は 2 段階で行なわれる。

1. プログラム中の分岐をなるべく多く通すための入力リクエストの生成
2. 脆弱性を発現させるための入力リクエストの生成
第 1 段階については、各ページに対し、入力リクエストの URL パラメータ部分を変えることで、プログラムの分岐をなるべく多く辿るような仕組みを組込んだ。そして、第 1 段階でセキュリティシンクに到達した入力リクエストに攻撃用コードを追加し、第 2 段階の処理を行なった。

2.2.2

カバレージの判定

テストケースの生成は可能な限り網羅的に行なうのが基本だが、脆弱性と無関係な分岐の探索は無駄であり、これは避けたい。そこで、以下のような考え方に注目し、無駄な探索の枝刈りを行なうことにした。

• セキュリティシンクになるのは比較的少数の組込み関数（たとえば、PHP で SQL インジェクショ
ン脆弱性を対象とする場合は mysql query）である。そこで、セキュリティシンクは静的にすべて発見可能と仮定する。すると、その分岐を選ぶと、以降絶対にセキュリティシンクに到達しない分岐は、選んでもしかたがないことがわかる。
• セキュリティシンクとなる関数が、プログラム中の多くのコールサイトから呼び出されるアプリ
ケーションもあれば、特定のラッパ関数の中からのみ呼び出されるアプリケーションも存在する。
後者の場合、セキュリティシンクのステートメントレベルのカバレージが 100%に達したとしても、十分に網羅的なテストが行なえたとは言えない可能性が高い。

− 62 −

情報メディア教育研究部門

アプリケーション
名

種類

行数

jobhutmycrocms
pastelcms
easymoblog
phpaaCMS

Job board
CMS
CMS
Blog
CMS

2,278
4,256
4,929
9,996
13,434分岐数

セキュリティシンク
出現数

94
380
279
768
368

1
9
1
86
4

表 1: 実験対象の Web アプリケーション• Web アプリケーションの外部から入力リクエストとして与えられた文字列の一部または全部（に依存するデータ）が、セキュリティシンクに到達するデータフローのパスが存在する場合に問題が生じうる。したがって、入力リクエストを起点とするデータフローが、セキュリティシンクに到達する可能性が残っているような分岐以外は選択してもしかたがない。
2.2.3

実験結果

実験を行なうにあたり、Cyber Security Bulletins of US-Cert から既知の SQL 脆弱性を持つバージョンの Web アプリケーションをランダムに 5 つ選んだ。表 1 に掲載したのがこれらの Web アプリケー
ションである。この表を見るとわかるように、easymoblog はセキュリティシンクがプログラム中の多くの箇所に出現するが、jobhut と pastelcms は 1 箇所にしか出現しない。このようにアプリケーショ
ンによってセキュリティシンクの使い方には大きな差がある。
実験の方法としては、6 種類のカバレッジ基準に基づき、その基準でカバレッジが増える可能性のある分岐のみを可能な限り探索した。そして、その際にかかる時間と見つかった脆弱性の個数を計測した。なお、各カバレッジ基準に基づくテストケース生成を行なう前に、ファズテスティング型のブ
ラックボックステストも行なっている。また、第 2 段階のテストに用いる攻撃用の文字列としては、

1’ OR 1=1 -のみを用いた。このようにしたのは、テストケース生成と脆弱性判定の基本的な仕組みが優れている
ので、攻撃用コードとしては単純なもののみを選んでも、脆弱性発見の効果は十分に得られると考えたためである。

6 種類のカバレッジ基準のうち以下の 3 種類の計測結果を表 2 に示す。なお、実行時間と発見した
脆弱性の個数には、網羅的なテストケース生成を行なう前段階のブラックボックステストによるものも含めているが、その値はすべてのカバレッジ基準で共通となる。
SC (Sink Coverage): セキュリティシンクの全出現のうちテスト済みのものの割合
BC (Branch Coverage): 全分岐のうちテスト済みのものの割合
SSDFC (Security Secnsitive Data Flow Coverage): セキュリティシンクにデータフローが到達する可能性がある全分岐のうちテスト済みのものの割合
計測結果を示した 3 種類のカバレッジ基準のうち、SC と BC は既存のものであり、SC は高速だが発見できる脆弱性の個数は少なく、BC は発見できる脆弱性の個数は多いが実行時間は長い。これに対して、SSDFC が本研究で提案するものである。SC よりは遅いが、BC よりは早く、多くの場合、発見できる脆弱性の数が BC と同等になる。

− 63 −

情報メディア教育研究部門

アプリケーション
名

カバレッジ
基準

Jobhut

SC
BC
SSDFC
SC
BC
SSDFC
SC
BC
SSDFC
SC
BC
SSDFC
SC
BC
SSDFC

mycrocms

pastelcms

easymoblog

phpaaCMS

実行時間
(秒)

発見した
脆弱性の数

分岐
テスト率

セキュリティシンク
テスト率

33
152
66
544
6,908
1,550
65
251
102
948
4,676
1,115
75
187
133

12
19
19
8
9
9
1
3
3
7
10
10
17
31
31

46%
69%
62%
34%
42%
39%
11%
14%
13%
20%
21%
21%
17%
24%
23%

100%
100%
100%
66%
77%
77%
100%
100%
100%
38%
43%
43%
100%
100%
100%

表 2: 実験結果

2.3

具体的成果

巧妙に仕組んだ入力リクエストにより、Web アプリケーションの脆弱性をつくタイプの攻撃への耐性を調べるための網羅的セキュリティテストをなるべく効率的に行なうための基本的な考え方をまとめることができた。そして、この成果を査読付き国際会議で発表した [査読付 2, 査読付 3]。

3

プログラミング言語の動的処理の高速化に関する研究

3.1

背景

ソフトウェアに求められる機能は年々増加傾向にある。また、一度構築したソフトウェアに対し、一部の機能を修正したり、新しい機能を追加したりする作業を、迅速に行いたいという要求も年々強まっている。24 時間 365 日稼働し続けるタイプのアプリケーションでは、稼働中のアプリケーションを止めずに機能を変更・追加したいという要請さえある。
このような要求に応えるための一つの考え方として、Ruby や Python のようなスクリプト言語を用いる場合がある。これらの言語は、C 言語などの従来の主流言語に比べ、以下のような特長を持つ。

• プログラムをコンパクトに記述するための言語機構が豊富• プログラムの実行時に動的に機能を追加・修正することが可能
しかし、スクリプト言語は一般に実行性能が低く、C 言語より 2 桁程度遅いことも珍しくない。さらに、後者の機能に関しては、平均的な実行頻度が高くないこともあり、多くの処理系で、その性能は極端に低く設定されている。別の見方をすると、処理系の性能が低いから多用しづらいとも言え、卵と鶏のような関係になっている。
一方で、Ruby on Rails のように実社会で多用されているシステムが、この動的に機能を追加・修正するタイプの処理に大きく依存している現実もある。スクリプト言語の動的処理の高速化をはかることで、新たな応用分野を開拓できる可能性がある。

− 64 −

情報メディア教育研究部門

1 class P
2
...
3 end
4
5 class C < P
6
7 module M
8
...
9 end
10
11 C . c l a s s e v a l do
12
include M
13 end

図 1: Dynamic mixin の例

3.2

内容

この節では以降、Ruby 言語を対象とした議論を行なう。Ruby 言語は、eval のような高度に動的な機能も含んでおり、すべての動的機能を対象に高速実行を実現するのは困難である。そこで、dynamic
mixin に焦点を絞り、dynamic mixin の典型的利用形態である追加・削除を繰り返すパターンでの高速化を試みることにした。そのために、細粒度の状態管理、多相インラインキャッシュ、状態キャッシュを組み合わせて用いる技法を考案し、その有効性を実験により確かめた。

3.2.1

Ruby の dynamic mixin

Ruby 言語で動的にクラス階層を変更する例を図 1 に模式的に示す。この例では、1–3 行目でクラス
P が定義され、5 行目でクラス P をスーパークラスとしてクラス C が定義される。そして、7–9 行目
で mixin M が定義され、11–13 行目でクラス C に追加される。この追加を行なうと、C のインスタン
スに対するメソッド検索は、C, M, P の順に行なわれるようになる。
なお、既存の Ruby の処理系では mixin の動的削除をサポートしていないが、これをサポートする
ための修正は比較的軽微である。そこで、以降、動的削除も容易にサポートできるものとして議論を
行なう。
3.2.2

高速化技法

既存の Ruby の処理系では、クラス階層の一部だけに変更が生じても、すべてのメソッドキャッシュの無効化が行なわれる。そのため、mixin の動的追加・削除を頻繁に行なうと、大きなオーバーヘッ
ドが発生する。そこで、本研究では、以下のようなアイデアに基づき、動的な mixin の追加・削除を頻繁に行なった場合のオーバーヘッドの削減を試みた。
細粒度状態管理の導入 既存の Ruby 処理系では、クラス階層の変更が発生するとグローバルなカウンタがインクリメントされ、このカウンタの値によりバージョン管理を行なう。このカウントが一つしかないため、局所的なクラス階層の変化に対して、大域的な無効化が行なわれる。そこで、メソッドの探索径路毎に別のカウンタを準備し、より細粒度の管理を行なうことで、局所的なクラス階層の変更の影響を局所化する方法を考案した。
多相インラインキャッシュ Mixin の追加・削除を繰り返すパターンの場合、バージョン番号が増えるだけでなく、削除すれば元に戻る。この場合、古いバージョンに対応するメソッドキャッシュも残しておいた方が良い可能性がある。そこで、単純なインラインキャッシュではなく、多相インライン
キャッシュの技法を用いて、一つのコールサイトに複数バージョンのインラインキャッシュを持てるようにした。

− 65 −

情報メディア教育研究部門

既存方式

本研究の方式

hit/miss
インラインキャッシュhit
メソッドキャッシュhit
メソッドキャッシュmiss
インラインキャッシュhit
メソッドキャッシュhit
メソッドキャッシュmiss

時間 (ナノ秒)

33.5 ± 0.9
43.1 ± 0.9
52.7 ± 0.5
59.6 ± 0.6
78 ± 1105 ± 1

表 3: 通常メソッド呼び出し 1 回あたりの時間

既存方式

本研究の方式

メソッド定義の場所

時間 (ナノ秒)

3200 ± 303200 ± 303200 ± 30
464 ± 5479 ± 8495 ± 4

C
P
M, P
C
P
M, P

表 4: 動的な mixin の追加・削除およびメソッド呼び出しに要する時間
状態キャッシュ 特に、mixin の追加・削除が繰り返される場合を想定し、mixin の削除時に迅速に元の状態に戻せるようにするためのキャッシュを導入した。

3.2.3

実験結果

前節で述べた手法の有効性を評価する実験を行なった。ここで測りたいのは次の 2 点である。

• 動的 mixin を全く使わない場合に通常のメソッド呼び出しがどれくらい遅くなるか。
• Mixin の頻繁な追加・削除を行なった場合のオーバーヘッドをどれくらい削減できるか。
各項目を計測するためのマイクロベンチマークの結果を、それぞれ、表 3 および表 4 に示す。 実験は、
Ruby の処理系を改造して行なった。表 3 では、キャッシュが hit する場合と miss する場合のメソッド呼び出し 1 回あたりの時間を計測している。本研究の方式を用いると、多相インラインキャッシュ等の導入により、より単純な従来方式より性能が低下していることがわかる。また、表 4 の結果は、図 1と同じような関係になる P, C, M に対し、探索するメソッドがどこで定義されているかを変えながら、
M の追加・削除とメソッドの呼び出しに要する時間を計測した。通常の Ruby の処理系では、mixin の動的追加・削除のオーバーヘッドが非常に大きいことがわかる。そして、本研究の方式を導入することで、このオーバーヘッドを大幅に削減できる見通しを示すことができた。

3.3

具体的成果

動的言語で実現される動的なクラス階層更新のうち、比較的利用頻度が高いパターンのものに対し、高速化の手法を提案し、その有効性の実験的評価を行なった。この技法を実装した処理系を用いることにより、機能の追加・削除を頻繁に繰り返すプログラムの実効性を向上させることができる。この成果を査読付き国際会議で発表した [査読付 1]。

− 66 −

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] Salikh Zakirov, Shigeru Chiba, Etsuya Shibayama: Optimizing Dynamic Dispatch with FineGrained State Tracking, Proceedings of Dynamic Language Symposium, ACM, pp. 15–26, October 2010, doi:10.1145/1869631.1869634.
[査読付 2] Thanh-Binh Dao, Etsuya Shibayama: Coverage Criteria for Automatic Security Testing of Web
Applications, Proceedings of International Conference on Information Systems Security, Lecture
Notes in Computer Science, Springer, Vol. 6503, pp. 111–124, December 2010, doi:10.1007/9783-642-17714-9 9.
[査読付 3] Thanh-Binh Dao, Etsuya Shibayama: Security Sensitive Data Flow Coverage Criterion for Automatic Security Testing of Web Applications, Proceedings of International Symposium on Engineering Secure Software and Systems, Lecture Notes in Computer Science, Springer, Vol. 6542,
pp. 101–113, February 2011, doi:10.1007/978-3-642-19125-1 8.

その他の発表論文[発表 1] Salikh Zakirov, Shigeru Chiba, Etsuya Shibayama: Towards JIT compilation for IO language, 日
本ソフトウェア科学会第 27 回大会論文集, 2A-2, 2011.
[発表 2] 柴山悦哉: 学際計算科学・工学人材育成プログラム, 情報教育関連合同シンポジウム「情報科学技術における高度人材育成の取り組み」, 情報処理学会全国大会, 2011.

特記事項[特記 1] 柴山悦哉: プログラミング言語, 情報処理学会 50 年のあゆみ, pp. 216–218, 2010.

− 67 −

情報メディア教育研究部門

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。今年度は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。作成したプログラムは女流トップとの対戦でも用いられた。
他にも、コンピュータ将棋の盤面の表現に適したデータ構造の研究 [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 [発表 4] 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るという事件が起きたが、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。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。2010 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− 68 −

情報メディア教育研究部門

6

6

Max node
Min node

6

8

6

6

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8

3

9

3

9

6 3

3

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1

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7

3

図 1: 単純なミニマックス法の並列実行とアルファベータ法との比較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。

• 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。

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、今年度は、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た。
木探索に関しては、「実質的なスピードアップがマシン数の平方根になる高速化は容易」と言われることが多い。これは、以下の考察に基づくものである。

• 木のルートから決められた深さまですべてのノードを展開して、それより深い木探索部分を別プ
ロセスで並列に実行するという方法で容易に並列化することができる。
• この時、決められた深さまでの展開ノードはその深さまでの単純なミニマックス法の探索ノード数と等しい。
• 理想的なアルファベータ法の探索ノード数は単純なミニマックス法の探索ノード数の平方根となる。
図 1 の左側に、この方法で深さ 3 まで展開してその下を並列に探索する木の例を示す。この図では深さ 3 の 18 個のノードを別プロセスの逐次プログラムで探索することになる。
この木は、左の子供ほど良い手になるように並べているが、この順でアルファベータ法で探索をおこなった時に探索する部分を図の右側の黒で、不要になる部分を灰色で示す。この図では、18 個のノードのうち 8 個のノードしか有効な探索をしていないということがわかる。展開を打ち切る深さが深くなるにつれて、有効な探索をおこなうノードの数はノード数の平方根に収束するので、無駄になる割合が大きくなっているわけである。
実際のゲーム木の探索では、− 69 −

情報メディア教育研究部門

MasterUSI

USI

Worker̲0

Worker̲1

Worker̲2

Worker̲N

図 2: マスターワーカーモデルによる実現• ゲームの局面は木ではなく合流やサイクルのあるグラフだが、逐次探索ではトランスポジション
テーブルにより合流を扱える。トランスポジションテーブルを共有せずに並列化するだけでは合流は扱えない。
• アルファベータ法では適切な探索ウィンドウ (アルファベータ法における α 値、β 値の組) が設定されているが、この並列化では探索ウィンドウが [−∞, ∞] となっているので、 そのノード以下の探索ノード数が増える。
ことがあるので、台数の平方根のスピードアップが得られない可能性はある。一方で、実際の探索が理想的なアルファベータ法ではないために、台数の平方根以上のスピードアップが実現される可能性もある。
このモデルに基づく並列化であるが、実際に将棋に適用するのはそれほど自明ではない。平均分岐数 80 の将棋でトップレベルで全幅探索を用いると、深さ 2 で展開しても 802 = 6400 プロセスが必要になるためである。
今年度のクラスタ並列化では、実装を容易にするために図 2 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、Multi PV(root で PV 以外のノードの探索のウィンドウ幅を広めにして、PV よりも少し劣る手も求める) で探索し (以下では presearch と呼ぶ) 、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。
• presearch 中に別ワーカーを使って並列に詰み探索もおこなう• 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。
子供へのワーカー群の割当は root では、 14 , 14 × 34 , 14 × ( 34 )2 , . . . 非 root では 12 , ( 12 )2 , ( 21 )3 , . . . のように rank に応じて台数を減らす形でおこなっている。図 3 に木の探索の際にワーカーを割当てていく様子を示す。
これは、表 1 のように、presearch での rank が高い手が最終的に選択される確率が高く、rank に応じて選択確率が指数関数的に下がってきているという観察に基づいている。

− 70 −

情報メディア教育研究部門

workermove̲1move̲1othermove̲2othermove̲2move̲1othermove̲1

図 3: rank による子供へのワーカー群の割当
表 1: presearch による順位と最終的な選択確率
順位
0
1
2
3
4
5 その他
選択確率 (%)

2.2.2

46.3

21.4

12.0

6.65

4.70

2.78

5.93

評価

予備実験として、Xeon X5365(3GHz) x 2 = 8 core のサーバを使って、• 8 スレッド使ったスレッド並列版• 1 スレッド 8 ワーカーを使ったクラスタ並列版
を指定局面から 30 秒の秒読み先読みなしで 40 戦わせたところ、前者が 26 勝 14 敗と勝ち越した。一方• 4 スレッド使ったスレッド並列版• 1 スレッド 8 ワーカーを使ったクラスタ並列版
で同じ条件で対戦させたところ、20 勝 20 敗と互角の結果を得た。
このことから、マシン 1 台ごとにスレッド並列版をワーカーとして 1 つ動かして、それをまとめた
クラスタ並列構成にしている。
各ワーカーの能力が異なるヘテロな環境では、• あるノードを探索する際には、まず、1 番速いワーカーで presearch を 2 番目に速いワーカーで詰み探索をおこなう.
• 複数の候補が見つかったあとで、「その他の手」は 1 つのワーカーでしか実行できないので、1 番
速いワーカーを使う。他の候補手には、2 番目に速いワーカーからラウンド・ロビンで割り当てていく。
というアルゴリズムで割り当てをおこなう。
第 20 回世界コンピュータ選手権に以下の構成で参加した。

− 71 −

情報メディア教育研究部門

表 2: 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
芝浦将棋
後手
勝

2 回戦
激指
先手
勝

3 回戦
YSS
後手
勝

4 回戦
習甦
先手
負

5 回戦
Bonanza Feliz
後手
勝

6 回戦
ボンクラーズ
先手
負

7 回戦
大槻将棋
先手
勝

• マスター Xeon X5365(3GHz) 8core 8 thread, ruby プログラムのみを動かす。
• ワーカー– Xeon X5570(2.93GHz) x 2, 8core, 16 thread– Xeon X5470(3.33GHz) x 2, 8core, 8 thread– Opteron 2376 (2.3GHz) x 2, 8 core, 8 thread 4 台– Opteron 280 (2.4GHz) x 2, 4 core, 4 thread– Core 2 duo (2GHz), 2 core, 2 thread 307 台実行できる時間が限られていたため、限られた評価しかおこなっていない。まず、人間用の問題集「ラクラク次の一手 2」の問題 216 問を 1 手 20 秒で解かせてみた。結果は 216 問中正解が 196 問となり、Xeon X5570 x 2 のスレッド並列版で 1 手 30 秒の制限時間で解かせた時の正解数である 186 問よりも改善されていた。また、Xeon X5570 x 2 のスレッド並列版と上記構成から該当マシンのみを除いたクラスタ並列版を、持ち時間 25 分で指定局面からの連続対戦をさせたところ、途中でバグが出たのを除くと 13 連勝となった。

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 20 回世界コンピュータ将棋選手権における成績は表 2 に示すように、5 勝 2 敗で 3 位に終わった。
また、9-10 月に参加した Computer Olympiad 将棋部門では、小規模なクラスタで参加したが、こちらも 3 位に終わった。
女流トップとの対戦「清水市代女流王将 vs. あから 2010」においては、GPS 将棋が「あから 2010」を構成する 4 つのプログラムの一つとして用いられるだけでなく、他のプログラムのクラスタ並列化にも GPS 将棋のクラスタ化コードが用いられ、「あから 2010」の勝利に貢献した。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] 田中哲朗: 将棋プログラムの大規模並列実行, 第 13 回プログラミングおよびプログラミング
言語ワークショップ (PPL2011), 札幌, 2011 年 3 月.

査読付論文
[査読付 1] 金子知適, 田中哲朗, 山口和紀, 川合慧: 新規節点で固定深さの探索を行う df-pn の拡張, 情報処理学会論文誌, Vol. 51, No. 11, pp. 2040-2047, 2010 年 11 月.

その他の発表論文[発表 1] 田中哲朗, 金子知適: 将棋プログラムの大規模並列実行, 情報処理学会ゲーム情報学研究会,
Vol.2010-GI-24, No.2, pp. 1-8, 奈良, 2010 年 6 月.

− 72 −

情報メディア教育研究部門[発表 2] 山本一成, 竹内聖悟, 金子知適, 田中哲朗: コンピュータ将棋における Magic Bitboard の提案と実装, 第 15 回ゲーム・プログラミングワークショップ 2010, pp. 42-48, 箱根, 2010 年 11 月.
[発表 3] 金子知適, 田中哲朗: 善手の予測に基づくゲーム木探索の分散並列実行, 第 15 回ゲーム・プロ
グラミングワークショップ 2010, pp. 126-133, 箱根, 2010 年 11 月.
[発表 4] 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, 情報処理学会ゲーム
情報学研究会, Vol.2011-GI-25, No.1, pp. 1-8, 東京, 2011 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 0.7), 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, 2011 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 0.7),
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, 2011 年 1 月.

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 20 回世界コンピュータ将棋選手権 3 位, コンピュータ将棋協会, 2010 年 5 月.
[特記 2] GPS 将棋: Computer Olympiad 2010 将棋部門 3 位, ICGA, 2010 年 9-10 月.
[特記 3] あから 2010: 「清水市代女流王将 vs. あから 2010」, 東京大学, 2010 年 10 月.
[特記 4] 田中哲朗, 金子知適: コンピュータ将棋の不遜な挑戦 : 4。大規模クラスタシステムでの実行-GPS 将棋の試み-, 情報処理学会誌, Vol. 51, No. 8, pp. 1008-1015, 2010 年 8 月.
[特記 5] 田中哲朗: 特集「ゲームプログラミング」の編集にあたって, 情報処理学会論文誌, Vol. 51, No.
11, p. 2020, 2010 年 11 月.

報道関連[報道 1] 週刊将棋 2010 年 5 月 5 日号-7 月 21 日号:第 2 回週将アマ COM 平手戦.
[報道 2] 週刊将棋 2010 年 5 月 12 日号:激指が 2 年ぶり 4 度目の優勝.
[報道 3] 産経新聞 2010 年 8 月 2 日 12 面: 将棋女流王将に挑むコンピューター.
[報道 4] 朝日新聞 2010 年 10 月 12 日夕刊 10 面: 将棋ソフト プロに初勝利.
[報道 5] 週刊将棋 2010 年 10 月 20 日号:あから 2010 歴史に残る勝利.
[報道 6] 朝日新聞 2010 年 10 月 20 日夕刊 5 面: 冷めた計算に軍配.
[報道 7] AERA 2010 年 11 月 1 日号: 「あから」が羽生を破る日.
[報道 8] 週刊朝日 2010 年 11 月 12 日: 「どうぶつしょうぎ」のかわいくて深い世界.
[報道 9] フジテレビ 2010 年 12 月 14 日「とくダネ!」:「どうぶつしょうぎ」特集.

− 73 −

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—講義データベース 他—
関谷 貴之

概要

1

広い意味で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、講義データベースと題して、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

講義データベース

2.1

背景

教材や論文のレポジトリ、オンラインシラバスという形で電子化されたコンテンツが大量に存在する
現在、コンテンツの検索や類似度を算出する研究は広く行われている。これに対して、コンテンツが対象とする分野の範囲や、その分野の中でのコンテンツの位置づけを全体的に把握する研究は比較的少ないと考えられる。そこで、コンテンツ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。

2.2

内容

2010 年度は、これまでに開発した Latent Dirichlet Allocation(LDA) と Isomap を用いた分析手法と、分析結果を可視化する Web システムを用いて、情報教育に関するカリキュラムや教科書の分析などを実施した。
2.2.1

カリキュラムの分析方法

本研究では、シラバスの文章が講義の特徴を表しているとの仮定の下で、多数のシラバスで構成されるカリキュラムの分析において、カリキュラムのマップを作成することで、カリキュラムの構造を可視化することを試みている。
異なるカリキュラムを可視化して分析するには、以下の条件を満たさなければならないと考える。

1. シラバスの可視化のための基準を設けること。
2. シラバス同士の関連度が可視化された空間内の距離として反映されること。
3. 異なるカリキュラムを比較するために、同一のマップに示すこと。
この条件を満たすカリキュラムの分析手法を以下に説明する。また、その手法の概念図を図 1 に示す。

Step 1. 条件 1 を満たすために、分析するカリキュラムが扱う分野において基準となるカリキュラム “Model
Curriculum” Cmodel を導入する。Cmodel を LDA で分析することで、分析の基準となるトピック− 74 −

情報メディア教育研究部門

Topic Space / トピック空間

Step 1. Model Curriculum からのトピックの抽出

Cmodel(a)
Topic Estimation

Step 2. Reference Curriculum を用いた基準となるマップの生成

Cref

LDA

(b)

Isomap(c)

Topic Inference

Ctarge のシラバスのt近傍にある Cref

Step 3. Target Curriculum の投影

Ctargetマップ

manifold(d)のシラバスの抽出

Topic Inference

(e)

座標の算出

project

図 1: カリキュラム分析手法の概念図を抽出する。ここで抽出したトピックは、今後分析対象となるカリキュラムの特徴を可視化するための標準的な高次元空間 “Topic Space” となる (図 1(a))。

Step 2. 次に、分析するカリキュラムが扱う分野を有る程度広くカバーすると考えられる参照用のカリキュ
ラム “Reference Curriculum” Cref を導入する。まず Cmodel のトピックに基づいて、Cref を分析することで、前述の Topic Space の中に Cref を配置する (図 1(b))。Topic Space は高次元空間であり、カリキュラムの全体構造を目で見て判断することができない。そこで、高次元空間内の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 Isomap を用いる。その結果、条件 2 を満たすように Cref を二次元平面上に展開したマップが得られる (図 1(c))。
Step 3. 次に分析対象となるカリキュラム “Target Curriculum” Ctarget を Cref と比較する。最初に、Crefと同様に Cmodel のトピックに基づいて、Ctarget を分析することで、前述の Topic Space の中に
Ctarget を配置できる (図 1(d))。次に、Ctarget の個々のシラバスについて、Topic Space 内で近傍に有る Cref のシラバスを抽出する。更に抽出したシラバスに対応する図 1(c) のマップ上のベクトルを合成することで、Ctarget のシラバスをマップ上に投影する。これによって、Ctarget を Cref のマップ上に投影して比較が可能となり、条件 3 を満たすことができる (図 1(e))。
2.2.2

カリキュラム分析ツール

2.2.1 節で述べた手法に基づいて、カリキュラムの分析を行う Web ベースのツール1 を開発している。ツール全体は Perl CGI と PostgreSQL データベースで実装しているが，行列演算処理では GNU
1

http://www.sekiya.ecc.u-tokyo.ac.jp/coursedb/− 75 −

情報メディア教育研究部門

ユーザインタフェース
Edit Course Syllabus

Title: Course1
Content:
In this Course,
students learn
fundamental...

講義データベース

Target Curriculum
のシラバス
トピックと
シラバスの座標

Candidate Words

Reference
Curriculum

Topic3
Software Computer
Visualization Tool

マップ

可視化
ツール

シラバス
トピックと
シラバスの座標

解析エンジン
トピックと
関連用語

トピック
トピック
Topic
Topic
トピック

Model
Curriculum

図 2: カリキュラム分析ツールの構成

Octave を呼び出すなど，一部で Perl 以外の外部プログラムを利用している．図 2 にツールのアーキ
テクチャを示す．
講義データベースは，利用者がユーザインタフェースから入力したタイトルや内容などの Target
Curriculum の情報を保存する．また，Reference Curriculum のシラバスなどの可視化に必要なデー
タ， つまり Step 1, 2 を実行して得られたデータを保存する．
解析エンジンは 2.2.1 節の手法を実装したカリキュラム分析用のエンジンである．LDA を用いたト
ピックの抽出や各シラバスの座標値の算出を行う他に，利用者が入力したシラバスと指定したトピックに基づいて，関連のある用語を提示することが出来る．
可視化ツールは解析エンジンで生成したマップを表示するツールである．Ajax の技術を用いて，表示されたマップを拡大・縮小・移動することができる．
2.2.3

カリキュラムの分析例

ACM Education Board と IEEE Computer Society’s Education のタスクフォースがまとめた Computer Science Curriculum 2008 (CS2008) は、計算機科学分野に関するカリキュラムの模範的なモデルとして有名である。このタスクフォースは、1991 年と 2001 年にも CS2008 と同様のカリキュラムモ
デルである Computing Curricula 1991 (CC1991) と Computing Curricula 2001 Computer Science(CC2001) を発表している。CC1991, CC2001, CS2008 の 3 つのモデルを、我々が提案するカリキュラ
ム分析手法を用いて分析すれば、過去約 20 年間の計算機科学分野の変化を知ることが出来ると考えられる。以下では、CS2008 を Model Curriculum, ならびに Reference Curriculum として、CC2001
を Target Curriculum として本手法を適用した結果を示す。
LDA のトピック数は Area の数と同じ 14 として，更に CC2001 と比較する上では，Area と LDAのトピックが一対一対応していた方が理解しやすい．そこで，CS2008 を Model Curriculum として取り扱う際には，個々の Knowledge Area に関する記述を，当該 Area に含まれる個々の Unit の説
明に加えることで，同じ Area の Unit であれば，同じ LDA のトピックと関連が強くなるように調整した．表 1 に，LDA のトピックの ID，CS2008 の Knowledge Area を示すタグ (アルファベット 2 文字)， Knowledge Area の名称を示す．

− 76 −

情報メディア教育研究部門

表 1: CS2008 の LDA のトピック (番号) と Knowledge Areas．

Topic
1
2
3
4
5
6

Tag
IS
PF
AL
IM
PL
HC

7
8
9

SP
OS
GV

10
11

NC
AR

12
13
14

SE
CN
DS

Knowledge Areas
Intelligent Systems
Programming Fundamentals
Algorithms and Complexity
Information Management
Programming Languages
Human-Computer Interaction
Social and Professional Issues
Operating Systems
Graphics and Visual Computing
Net Centric Computing
Architecture and Organization
Software Engineering
Computational Science
Discrete Structures

次に Reference Curriculum として，Model Curriculum と同じ CS2008 を用いた．但し，今度はArea の記述を Unit の記述としては加えていない．分析の結果得られた 142 個の Unit を投影したマッ
プを図 3 に示す．丸い記号が Unit を表わし，その記号の下には Unit を識別する ID を表示している．
いずれの Unit も複数の LDA のトピックと関わるが，最も関連の強いトピックに応じて色分けし，表1 に示したトピックの ID を白抜きの数字で示している．マップ上で近くに配置される Unit 同士は互いに関係が有る可能性が有る．
表 1 に示した幾つかの Area のうち，その Area に含まれる Unit が顕著に固まって分布しているものについて，記号と同じ色で囲んでいる．この結果からは以下を読み取ることが出来る．

• 同じ Area に属する Unit が，ほぼ同じ LDA のトピックと関連付けられ，図 3 のマップ上でも互いに近くに配置された．
• 他の Unit から離れて配置されている Unit については，次のような特徴を読み取れる．
– HC 07:HC/MultimediaAndMultimodalSystems
Human-Computer Interaction (HC) の Unit だが，マップ上で Information Management(IM) の Unit 群に近い． Unit の説明を読むと，Web や Database というキーワードが含まれており，IM と関係がある．
– AR 08:AR/DistributedArchitectures
Architecture and Organization (AR) の Unit だが，やや Net-Centric Computing (NC) の方にずれて配置されている． Unit の説明を読むと，Network 関連の内容を含んでおり， NC
とも関連がある．
– SP 05:SP/Risks
Social and Professional Issues (SP) の Unit だが，SP の Unit 群と Software Engineering− 77 −

情報メディア教育研究部門

08̲ref: CS2008 (as reference curriculum) <2010-08-09 13:40:48>
blei̲lda̲CS2008/ui̲14)
AR_08:
AR/DistributedArchitectures
OS
L/BasicAnalysis
OS̲03
OS̲14

OS̲01
OS̲04
OS̲06
OS̲05
OS̲02
OS̲07
OS̲09
OS̲12
OS̲08
OS̲10
OS̲11
OS̲13

ysis [core] Minimum
e time: 4 hours
ptotic analysis oferage complexity
fying differences
verage, and worsts Big O, little o,heta notation
plexity classes
surements ofTime and space
gorithms Using
ations to analyze
rithms Learning
Explain the use of big
d theta notation toamount of work donem. 2. Use big O,
heta notation to giveper, lower, and tightme and

AR̲08
AR̲07
AR̲09

AR

AR̲01

CN
GV

SP

CN̲01
CN̲03
CN̲02

GV̲02
SP̲05
AL̲06
AL̲05
AL̲04
AL̲11
AL̲08
AL̲10
AL̲02
AL̲01
AL̲07
AL̲03
SE̲12

SE̲11
SE̲02
SE̲03
SE̲13
SE̲10
SE̲09
SE̲04
SE̲14
SE̲01
SE̲06
SE̲07
SE̲05
SE̲08

More Info

SE

L/AlgorithmicStrategies

AL̲09

HC_07:
HC/MultimediaAndMultimodalSystems

AL

HC̲07

IM̲08
IM̲02

HC̲10
DS̲02
DS̲01
DS̲06
DS̲03
DS̲04
DS̲05
HC̲09
HC̲06
HC̲02
HC̲05
HC̲08
HC̲03
PF̲02HC̲04
HC̲01

DS

IM̲14
IM̲13
IM̲09
IM̲04
IM̲15
IM̲10
IM̲06
IM̲05
IM̲11
IM̲03
IM̲12
IM̲01
IM̲07

IM

HC

PF̲05
PF̲07

PF̲04
PF̲08
PF̲03
PF̲01

PL̲11
PL̲02

PF

cStrategies [core]e coverage time: 6
Brute-force
eedy algorithms
nquer Backtracking
ound Heuristics

NC̲07
NC̲03
NC̲09
NC̲08
NC̲02
NC̲05
NC̲01
NC̲04
NC̲06

IS

AR̲04
AR̲05
AR̲10
AR̲03AR̲02
AR̲06
IS̲05
IS̲09
IS̲08
IS̲02
IS̲01
IS̲03
IS̲06
IS̲10
IS̲04
IS̲07
IS̲11
SP̲02
SP̲04
SP̲06
SP̲10
SP̲08
SP̲09
SP̲03
SP̲07
SP̲11
SP̲01

GV̲03
GV̲04
GV̲05
GV̲08
GV̲09
GV̲12
GV̲06 GV̲10
GV̲07 GV̲11
GV̲01

SP_05:
SP/Risks

NC

PL̲10
PL̲07
PL̲05
PF̲06
PL̲03
PL̲01
PL̲08
PL̲06
PL̲04
PL̲09

PL

Copyright(C) 2009 The Information Technology Center, The University of Tokyo. All rights reserved.

図 3: CS2008 のカリキュラムマップ(SE) の Unit 群の間くらいに配置されている．Unit の説明によれば， Software に関する
Risk の内容が含まれており，SE とも関連がある．
次に，CC2001 を Target Curriculum として分析して，132 個 の Unit を投影したマップを図 4 に示す．最も関連の強いトピックを表わす記号の色や， Area の範囲は図 3 と同じである．この図から次のような点が読み取れる．

• Operating Systems (OS) や SE, NC などについては，Unit の分布に CS2008 と大きな違いが無い．これは，CS2008 が “Interim Revision of CS2001” と呼ばれるもので， CS2001 の内容に近く，これらの Area については CC2001 においてもカバーされていたことが分かる．
• AR の Unit は，CS2001 に比べて広い範囲に散らばっている．そこで，改めて CS2008 と CC2001のそれぞれの AR を比較すると，幾つかの Unit が CS2008 で追加されるなど，CC2001 の内容が改定されている．

2.3

具体的成果

主にツールについては [査読付 1] で発表した。理論的な背景については、[査読付 2] で発表した。

− 78 −

情報メディア教育研究部門
legendmanual

1: Computing Curricula 2001 Computer Science (CC2001)

001-

creditOS

L1. Basic

mic analysis

OS̲03
OS̲01
OS̲06
OS̲02
OS̲04
OS̲07
OS̲09
OS̲12
OS̲08
OS̲05
OS̲10

AR

OS̲11

gorithmic analysis

AR̲09m core coverage
Topics: Asymptotic

pper and averageounds Identifying

AR̲07

CN

mong best, average,..
More Info

GV

001L2.

SP
GV̲09
GV̲04
GV̲05
GV̲06
GV̲10
GV̲07GV̲11
GV̲08
GV̲01

mic

NC
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More Info

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IS

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Units in AR(CC2001)PL

Copyright(C) 2009 The Information Technology Center, The University of Tokyo. All rights reserved.

図 4: CC2001 のカリキュラムマップ

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間の関係を分析することを試みている。
プログラミングのスキルに関して、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が、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)、プログラムを書くスキル (Writing) などを想定し、これらのスキル間の関係を明らかにする事を試みており、本研究も McCracken らの手法にほぼ沿ったものである。

3.2

内容

まず、プログラミングの初心者と考えられる約 80 名の大学生に、Ruby による初歩的なプログラミン
グの授業を実施した。期間は 2010 年 4 月から 7 月までの約 3ヶ月である。授業期間の最後に、3.1 節で示したスキルに対応する 10 個の設問を含む期末試験を実施した。試験は筆記式で、多くの学生が90 分以内に解答を終えることが出来た。
上記の結果ならびに同様の試験を実施した他の教育機関の試験結果に対して、重回帰分析や共分散− 79 −

情報メディア教育研究部門

構造分析などの幾つかの手法を用いて、設問毎の関係つまりスキル間の関係を求めた。

3.3

具体的成果

スキル間のパス図は、分析手法や教育機関によっても結果が異なり、必ずしも McCracken グループ
が示したような階層的なスキル間の関係が得られないことが分かった。これは、設問の難易度や設問に含まれるプログラミングに関わる項目などの条件を揃えることが容易でないからでは無いかと推測しているが、現時点で明確な結論が得られていない。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Development of a Curriculum Analysis Tool,
ITHET 2010, Proceedings of 9th International Conference on Information Technology
Based Higer Education and Training, pp.413–418, Cappadocia, Turkey.
[査読付 2] T. Sekiya, Y. Matsuda, and K. Yamaguchi: Analysis of Computer Science Related Curriculum on LDA and Isomap, ITiCSE’10, Proceedings of the 15th Annual SIGCSE Conferenc
e on Innovation and Technology in Computer Science Education, pp.48–52, Bilkent,
Ankara, Turkey, 2010.

その他の発表論文[発表 1] 坂井 朱美, 丸山 一貴, 関谷 貴之, 有賀 浩, 岩藤 健弘: 学内向け Web ホスティングサービスの運用, 平成 22 年度情報教育研究集会講演論文集, B3-2, 2010.

− 80 −

情報メディア教育研究部門

Web 検索結果インタフェースの改善
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。文字ベースのスニ
ペットはページ本来の見た目とは異なるため実際にそのページを表示すると想定したものではなかったということも多い。例えば以下のようなケースがある。

• キーワード近辺の文脈が読み取れない• 広告のテキストに含まれるだけで、そのキーワードについて言及したページではないことがある• HTML/CSS で加工される実際の表示とは異なる
ここで言う文脈とは文章における意味の流れだけを表すのではなく、HTML/CSS による段組や文字
サイズ、文字色の変更を含んでいる。例えばあるキーワードについて、それが文章中で他とは異なる色を与えられているか、複数のリストアイテムの 1 つであるのか、表の中で見出しとして扱われているのか、といったことを把握するための情報を含んでいると定義する。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。ページ全体を 1 つのスニペットにまとめてしまうことはこの問題に対する解決にならない。

2

内容本研究では、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になる。この方式が有効であることを予備的なユーザ実験を通じて定性的な評価を行った。

2.1

Visual Patch による検索結果ページの改善

先行研究では、Web ページ内のキーワード出現箇所を画像としてリストアップする、という手法を提案してきたが、これは Web ページを探すというシチュエーションでも有効である。検索エンジンが探し出した Web ページの中で、キーワードが出現する位置を VP としてリストすれば、SERP は Web− 81 −

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。
ページではなくページ内の的確な情報を提示できるようになる。図 1 は、我々の試作システムで VPのみによる SERP を生成した例を示している。現在のシステムには 2 つの入力を与える：(1) ページ検索キーワードと (2) ページ内検索キーワードである。前者をページ検索キーワード、後者を VP キー
ワードと呼称する。図の例は、SEQ として”obama approval rating”, VP キーワードとして”average” を指定した例である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。また、(1) 列の右や (2) 列の左は見出しの中であり、希望のものでないことが分かるし、(2) 列の右や (3) 列の左は総合的な支持率でなく個別の項目に関するデータであることも分かる。VPの枠は Web ページごとに異なる色が割り当てられている。(1) 列の左と中央は異なるページであることが分かるが、内容が同一であり、どちらか一方だけを見ればよいことも分かる。。ページのデザイン
から Wikipedia であることも気づくかもしれない。この SERP は単にスニペットを画像で置き換えただけではない。ページの要約を表すことでユーザを補助するものでもなく、調べている情報そのものを表示しているということが重要な点である。

2.2

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
1(1) から (3) の数字は、説明のために追加している。

− 82 −

情報メディア教育研究部門

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
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。
図中の矢印で示した 10 のステップはそれぞれ以下のような動作を意味している。

1. 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。
2. サーバ上にある、PHP で構成された CGI にキーワードを送信。
3. ページ検索キーワードを Yahoo!検索 API に送信。
4. Yahoo!から検索結果としての URL リストを受信。
5. 各 URL をサーバ側 Firefox で表示させると同時に、VP キーワードを指定する。
6. 各ページをレンダリングし、ページ内に現れる VP キーワードをハイライトしてその出現位置周辺をキャプチャし、VP を生成して CGI に送信。
7. VP を含む SERP を生成してクライアント側の Firefox に送信。
8. ステップ 2 で送信した CGI へのアクションの結果として、VP つきの SERP をユーザに提示。
9. ユーザが特定の VP をクリック。
10. その VP が含まれるページを表示した上で、ページ内の該当箇所へ自動的にスクロールしてユーザに提示。
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。

− 83 −

情報メディア教育研究部門

2.3

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。

3

具体的成果

共著で論文を執筆し、発表を行った（成果要覧の [発表 1], [発表 4]）。

4

成果要覧

その他の発表論文[発表 1] 丸山一貴, 井桁正人, 寺田実: 視覚的コンテキストによる検索結果提示, 夏のプログラミング・
シンポジウム「みんなが使えるみんなのためのプログラミング」報告集, pp.11–16, 2010.
[発表 2] 田中英人, 丸山一貴, 寺田実: Web 情報を用いたキーワード抽出によるタグ付け支援, 情報処理学会研究報告, Vol.2010-HCI-140, No.18, 2010.
[発表 3] 坂井朱美, 丸山一貴, 関谷貴之, 有賀浩, 岩藤健弘: 学内向け Web ホスティングサービスの運用,
平成 22 年度情報教育研究集会報告集, pp.149–152, 2010.
[発表 4] 井桁正人, 丸山一貴, 寺田実: PatchworkVision: 視覚的コンテキストを用いた検索結果の提示,
第 18 回インタラクティブシステムとソフトウェアに関するワークショップ（WISS2010）論文集, pp.159–160, 2010.
[発表 5] 佐藤和哉, 平井重行, 丸山一貴, 寺田実: CodeDrummer: プログラム実行における関数呼び出しの可聴化手法, 情報処理学会報告集, Vol.2010-HCI-089, No.14, 2011.
[発表 6] 佐藤和哉, 平井重行, 丸山一貴, 寺田実: CodeDrummer: リズムに着目したプログラム可聴化シ
ステム, インタラクション 2011 論文集, pp.435–438, 2011.

− 84 −

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

二宮

崇

吉田

稔

自然言語処理のための基礎理論―隠れマルコフモデルの集合型学習―

テキストマイニングの基盤技術に関する研究̶ Twitter を対象とした組織名曖昧性解消 ̶清水 伸幸

知識発見と機械翻訳の自然言語処理要素技術
̶辞書と意味関係の抽出̶

清田 陽司

Web データマイニング技術の普及に向けた取り組み− 85 −

学術情報研究部門

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学術情報研究部門

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(3)PassiveAggressive ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡜࿧ࡤࢀࡿ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᩍᖌ࠶ࡾᏛ⩦࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡟
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ᖌ࠶ࡾᏛ⩦࡟ᛂ⏝ࡍࡿ᪉ἲࢆᥦ᱌ࠊホ౯ࡋࡓ[ᰝㄞ௜ 1]ࠋ
(4)࢜ࣥࣛ࢖ࣥᩍᖌ࡞ࡋᏛ⩦࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡜ࡋ࡚ࠊ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ LDA(₯ᅾࢹ࢕ࣜࢡࣞ㓄⨨)ἲࢆᥦ᱌ࡋࡓࠋLDA ࡢ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ໬ࡣࠊฎ⌮ᑐ㇟ࢆ 1 ࢹ࣮ࢱࡎࡘ࣓ࣔࣜ࡟ㄞࡳ㎸ࡳࠊࢺࣆࢵࢡ
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࣮ࢱ࠿ࡽࡢᏛ⩦⤖ᯝ࡜㔜ࡳ௜ࡅࡋ࡚ຍ⟬ࡍࡿᡭἲࢆ᥇ࡾࠊ࣓ࣔࣜ㔞ࡢ๐ῶࢆィࡗࡓࠋࡇࡢ㔜ࡳ௜ࡅࡢࡓࡵࡢ㔜ࡳಀᩘ࡛࠶ࡿࡀࠊᩘ⌮ࣔࢹࣝࢆᕤኵࡋ࡚᭱㐺࡞㔜ࡳಀᩘࢆồࡵࡿࡇ࡜࡟ᡂ
ຌࡋࡓࠋࡇࡢᡂᯝࡣ[ᰝㄞ௜ 18] ࡟᥇ᢥࡉࢀࠊ[ཷ㈹ 4]ࢆཷࡅࡿ࡞࡝ࡢホ౯ࢆᚓࡓࠋ
(5)ࡇࢀ௨እ࡟ࡣ Pitman-Yor 㐣⛬ࢆ฼⏝ࡋ࡚ࣟࣥࢢࢸ࣮ࣝᑐᛂࢆᅗࡗࡓࢺࣆࢵࢡࣔࢹࣝᢳ
ฟࡢᶵᲔᏛ⩦࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࢺࣆࢵࢡࣔࢹࣝࡢᥦ᱌[ᰝㄞ௜ 15]ࠊWikipedia ࠿ࡽࡢẼ࡙ࡁ࡟ࡃ࠸᭷⏝࡞᝟ሗࡢᢳฟ[ᰝㄞ௜ 9]ࠊL1 ṇ๎໬ࢆⓎᒎࡉࡏࡓ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦[ᰝㄞ௜ 7]࡞࡝ࡢ◊✲ᡂᯝࢆ࠶ࡆࡓࠋ

2 ᅗ᭩㤋㟁Ꮚ໬◊✲㒊㛛 ᡂᯝせぴᣍᚅㅮ₇䠋ᣍᚅㄽᩥ
[ᣍᚅ 1] Ύ⏣ 㝧ྖ: ᪂䛯䛺᝟ሗ䜲䞁䝣䝷䛸䛧䛶䛾 Hadoop 䛾ά⏝, Hadoop Hack Night Vol. 2, ᰴᘧ఍♫ᢏ⾡ホㄽ♫䠋䝲䝣䞊ᰴᘧ఍♫ඹദ, ᮾி䝭䝑䝗䝍䜴䞁, ᮾி㒔, 2010 ᖺ 8 ᭶.
[ᣍᚅ 2] Ύ⏣ 㝧ྖ: ኱つᶍ䝕䝆䝍䝹໬᫬௦䛻䛚䛡䜛䛄▱䛅䛸䛾᥋Ⅼ䠉Wikipedia䚸㟁Ꮚ᭩⡠䚸Twitter䛾₻ὶ䜢䝷䜲䝤䝷䝸䜰䞁䛿䛹䛖ཷ䛡Ṇ䜑䜛䛛, ➨ 12 ᅇᅗ᭩㤋⥲ྜᒎ/Ꮫ⾡᝟ሗ䜸䞊䝥䞁䝃䝭䝑䝖2010 䝣䜷䞊䝷䝮௻⏬, ᰴᘧ఍♫䝛䝑䝖䜰䝗䝞䞁䝇୺ദ, 䝟䝅䝣䜱䝁ᶓ὾, ᶓ὾ᕷ, 2010 ᖺ 11 ᭶.
[ᣍᚅ 3] Ύ⏣ 㝧ྖ: ၟ⏝ⓒ⛉஦඾䛸 Wikipedia 䛾ẚ㍑䛛䜙ぢ䛘䛶䛟䜛䜒䛾, ➨ 12 ᅇᅗ᭩㤋⥲ྜᒎ/Ꮫ⾡᝟ሗ䜸䞊䝥䞁䝃䝭䝑䝖 2010 䝭䝙䞉䝣䜷䞊䝷䝮䠃䝥䝺䝊䞁䝔䞊䝅䝵䞁௻⏬, ⣖ఀᅧᒇ᭩ᗑ୺ദ,䝟䝅䝣䜱䝁ᶓ὾, ᶓ὾ᕷ, 2010 ᖺ 11 ᭶.

− 88 −

学術情報研究部門[ᣍᚅ 4] Ύ⏣ 㝧ྖ: 䝬䜲䝙䞁䜾᥈᳨఍䛾▱ぢ, Code4Lib JAPAN 䝇䝨䝅䝱䝹䞉䝟䝛䝹䛂䝅䝇䝔䝮䝷䜲䝤䝷䝸䜰䞁䛾せㄳ䛸㣴ᡂ䛃, ➨ 40 ᅇ䝕䜱䝆䝍䝹ᅗ᭩㤋䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥, ⟃Ἴ኱Ꮫᮾி䜻䝱䞁䝟䝇, ᮾி㒔, 2011 ᖺ 3 ᭶.
[ᣍᚅ 5] Yoshida䠈 Minoru䠈 Hiroshi Nakagawa: Web People Search: Person Name Disambiguation
and Other Problems䠈 Tutorial of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML 2010)䠈
Nov䠊 8䠈 2010

ཷ㈹㛵㐃[ཷ㈹ 1] 㯮⃝ 㞞ே, బ⸨ ୍ㄔ, ᯇᓥ ៅ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: NLP ⱝᡭ䛾఍ ➨ 5 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮ዡ
ບ㈹, NLP ⱝᡭ䛾఍, 2010 ᖺ 9 ᭶.
[ཷ㈹ 2] Ụཎ 㐶: ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ HCI ◊✲఍ 2010 ᖺᗘ Ꮫ⏕ዡບ㈹, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ HCI ◊✲఍,2011 ᖺ 3 ᭶.
[ཷ㈹ 3] Shin Matsushima䠈 Nobuyuki Shimizu㸪 Kazuhiro Yoshida㸪 Takashi Ninomiya㸪 Hiroshi
Nakagawa: Top 12 papers of SIAM SDM’2010: Exact Passive-Aggressive Algorithm for MulticlassClassification Using Support Class㸪 The 2010 SIAM International Conference on Data Mining(SDM'2010), April 2010㸬
[ཷ㈹ 4] బ⸨ ୍ㄔ:ᖹᡂ 22 ᖺᗘᒣୗグᛕ◊✲㈹䠈 ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍䠈 2011 ᖺ 3 ᭶.

ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] ᯇᓥ ៅ, బ⸨ ୍ㄔ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: PA 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䛚䛡䜛䝷䝧䝹䛺䛧䝕䞊䝍䛾฼⏝, ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, vol. 9, no. 1, pp. 82-87, 2010 ᖺ 6 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 2]ྜྷ⏣⛱䠈ụ⏣㞞⣖䠈ᑠ㔝┿࿃䠈బ⸨୍ㄔ䠈୰ᕝ⿱ᚿ: ஧ẁ㝵ࢡࣛࢫࢱࣜࣥࢢࢆ༢ㄒ㔜ࡳ௜୚࡟ᛂ⏝ࡋࡓேྡ᭕᫕ᛶゎᾘ㸪 ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ㄽᩥㄅ䠈 9䠈 2䠈 pp䠊 19-24䠈 2010ᖺ 10 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 3]బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: Succinct Semi-structured Data Mining Based on FREQT㸪 ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ㄽᩥㄅ㸪 Vol㸬9㸪 No㸬1㸪 pp㸬 76-81㸪 2010 ᖺ 7 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 4]ᰘᒣ┤ᶞ䠈୰ᕝ⿱ᚿ䠖☜⋡ⓗ₯ᅾព࿡ゎᯒ䛻䛚䛡䜛≉␗್⾜ิ䛾㠀ᑐゅ໬䛾ゎ㔘䛸䛭䛾ホ౯䠈 ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ㄽᩥㄅ 26䠈1䠈 pp䠊262-272䠈 2011 ᖺ 1 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 5] ᯇᓥ ៅ, ΎỈ ఙᖾ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: ከ䜽䝷䝇㆑ูၥ㢟䛻䛚䛡䜛 Passive- Aggressive䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ຠ⋡ⓗཝᐦゎἲ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ㄽᩥㄅ D, vol. J93-D, no. 6, pp. 724-732,
2010 ᖺ 6 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 6] ᯇᓥៅ㸪ΎỈఙᖾ㸪ྜྷ⏣࿴ᘯ㸪஧ᐑᓫ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: ከࢡࣛࢫ㆑ูၥ㢟࡟࠾ࡅࡿ
Passive- Aggressive ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢຠ⋡ⓗཝᐦゎἲ㸪 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ㄽᩥㄅ㸸᝟ሗ⇿Ⓨ≉㞟ྕ㸪Vol㸬J93-D㸪 No㸬6㸪 pp724-732㸪 2010 ᖺ 6 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 7] ኱ᒾ⚽࿴㸪ᯇᓥៅ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸≉ᚩࡢฟ⌧ᅇᩘ࡟ᛂࡌࡓ L1 ṇ๎໬ࢆᐇ⌧ࡍࡿᩍᖌ࠶ࡾ࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦ᡭἲ. ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, Vol.50 TOM. 2011.(᥇㘓Ỵᐃ)[ᰝㄞ௜ 8] ᳃஭ṇぬ㸪బஂ㛫῟㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸⤫ྜࡋࡓࢢࣛࣇࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩಖㆤࣜ
ࣥࢡゎᯒ㸬᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, Vol.50 TOD. 2011.(᥇㘓Ỵᐃ)[ᰝㄞ௜ 9] Yohei Noda, Yoji Kiyota, Hiroshi Nakagawa: Discovering Serendipitous Information from
Wikipedia by Using its Network Structure, In Proceedings of 4th Int'l AAAI Conference on Weblogs
and Social Media (ICWSM 2010), poster session, pp. 299-302, Washington, D.C., USA, 2010 ᖺ 5
᭶.

− 89 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 10] Shin Matsushima, Nobuyuki Shimizu, Kazuhiro Yoshida, Takashi Ninomiya and Hiroshi
Nakagawa: Exact Passive-Aggressive Algorithm for Multiclass Classification Using Support Class,In the Proceedings of the Tenth SIAM International Conference on Data Mining (SDM10). pp. 303314, 2010.
[ᰝㄞ௜ 11] Minoru Yoshida㸬 Hiroshi Nakagawa: Mining Numbers in Text Using Suffix Arrays
and Clustering Based on Dirichlet Process Mixture Models㸪 The 14th Pacific-Asia Conferenceon Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010) Part II㸬 Springer LNAI 6119㸪 pp㸬
230-237㸪 June 㸪 2010.
[ᰝㄞ௜ 12] Yang Bin㸪 Hiroshi Nakagawa: Computation of Ratios of Secure Summations in Multi-Party Privacy-Preserving Latent Dirichlet Allocation㸪 The 14th Pacific-Asia Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010) Part I㸬 Springer LNAI 6118㸬 pp㸬
189-197㸬 June 㸪 2010.
[ᰝㄞ௜ 13] Nobuyuki Shimizu㸪 Masashi Sugiyama㸪 Hiroshi Nakagawa: Spectral Methods andText Mining: Automatic Expansion of User㸪 IEICE Transactions㸪 E93-D㸪 6㸪special issues
on “Info-Plosion”㸪 pp㸬1378-1385㸪 June 2010.
[ᰝㄞ௜ 14] Nobuyuki. Shimizu and Hiroshi. Nakagawa: Features for Detecting Hedge Cues, in Proceedings of the Fourteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL).
Uppsala, Sweden. July 2010.
[ᰝㄞ௜ 15] Issei Sato㸪 Hiroshi Nakagawa㸬 Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor
Process㸬 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining㸪(KDD2010) pp㸬673-682 㸪 July 2010.
[ᰝㄞ௜ 16] Bin Yang㸪 Hiroshi Nakagawa㸪 Issei Sato㸪 Jun Sakuma㸸Collusion-Resistant Privacy-Preserving Data Mining㸪 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining㸪(KDD2010) pp㸬483-492 㸪 July 2010 .
[ᰝㄞ௜ 17] Minoru Yoshida㸪 Masaki Ikeda㸪 Shingo Ono㸪 Issei Sato㸪 Hiroshi Nakagawa:
Person Name Disambiguation by Bootstrapping㸪 The 33rd Annual ACM SIGIR Conference㸬pp㸬10-19㸪 July㸪 2010.
[ᰝㄞ௜ 18] Issei Sato㸪 Kenich Kurihara㸪 Hiroshi Nakagawa: Deterministic Single-Pass Algorithm
for LDA㸪 Neural Information Processing Systems Conference (NIPS2010)㸬Vancouver㸪 B㸬
C.㸪 Canada㸪 December 2010.
[ᰝㄞ௜ 19] Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Nobuyuki Shimizu, Hiroshi Nakagawa: Deterministic shift-reduce parsing for unification-based grammars, Natural Language Engineering. Cambridge University Press (to appear).
[ᰝㄞ௜ 20] Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomoya, Hiroshi Nakagawa: Persona-

lized Reading Support for Second-Language Web Documents. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. 2010. (to appear)බ㛤䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛺䛧≉チ⏦ㄳ䠋ྲྀᚓ
䛺䛧䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ− 90 −

学術情報研究部門[Ⓨ⾲ 1] ᳃ 㐩ஓ, ቑ⏣ ⱥᏕ, ୰ᕝ ⿱ᚿ, Ύ⏣ 㝧ྖ: Wikipedia 䛛䜙䛾෌฼⏝ྍ⬟䛺ᵓ㐀໬䝕䞊䝍䛾ᢳฟᡭἲ, ➨ 3 ᅇ䝕䞊䝍ᕤᏛ䛸᝟ሗ䝬䝛䝆䝯䞁䝖䛻㛵䛩䜛䝣䜷䞊䝷䝮/➨ 9 ᅇ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ᖺḟ኱఍(DEIM 2011), 䝷䝣䜷䞊䝺ಟၿᑎ, 㟼ᒸ┴, 2011 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 2] 㯮⃝ 㞞ே, బ⸨ ୍ㄔ, ᯇᓥ ៅ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: HMM 䛻䛚䛡䜛䜰䞁䝃䞁䝤䝹Ꮫ⩦, NLP ⱝᡭ䛾఍ ➨ 5 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮, ᮾி, 2010 ᖺ 9 ᭶.
[Ⓨ⾲ 3] Ụཎ 㐶, ஧ᐑ ᓫ, ΎỈ ఙᖾ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: en.newikipedia.org: ⱥㄒ∧ Wikipedia ୰䛾䝴䞊䝄䛜▱䜙䛺䛔ⱥ༢ㄒ䜢ண 䛩䜛䝴䞊䝄ཧຍᆺㄞゎᨭ᥼䝅䝇䝔䝮, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ࿌ Vol.
2010-HCI-138 No. 4, 2010 ᖺ 5 ᭶.
[Ⓨ⾲ 4] ኱஭ ೺࿃, ஧ᐑ ᓫ: 䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛾䜰䞁䝃䞁䝤䝹Ꮫ⩦, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ➨ 73 ᅇ඲ᅜ኱఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟, vol. 1, pp. 301-302, 2011 ᖺ 3 ᭶.
[Ⓨ⾲ 5] ྜྷ⏣⛱䠈୰ᕝ⿱ᚿ䠈▼⏣ᬛஓ䠈୰ᔱၨᾈ䠈ᯇ஭⸨஬㑻䠈࿴Ἠ₩䠈ụ⏣⩧䠈ᮏከ㝯⹡: 䝙䝳䞊䝇グ஦䛾ぢฟ䛧䜢฼⏝䛧䛯ྲྀᘬ㧗ண 䛾ヨ䜏, ➨ 6 ᅇ ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ 䝣䜯䜲䝘䞁䝇䛻䛚䛡䜛ேᕤ▱⬟ᛂ⏝◊✲఍(SIG-FIN), ᮾி, 2011 ᖺ 1 ᭶
[Ⓨ⾲ 6]࿴Ἠ₩, ∾㔝㱟ᙪ, ▼⏣ᬛஓ, ୰ᔱၨᾈ, ᯇ஭⸨஬㑻, ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ, ᮏከ㝯⹡: 䝔䜻䝇䝖ศᯒ䛻䜘䜛ᴗ✀ูᖹᆒᰴ౯䛾ືྥ᥎ᐃ, ➨ 5 ᅇ ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ 䝣䜯䜲䝘䞁䝇䛻䛚䛡䜛ேᕤ▱⬟ᛂ⏝◊✲఍(SIG-FIN), ᮾி, 2010 ᖺ 10 ᭶[Ⓨ⾲ 7]ᮏከ㝯⹡, ࿴Ἠ₩, ᯇ஭⸨஬㑻, ྜྷ⏣⛱, ୰ᕝ⿱ᚿ, ▼⏣ᬛஓ, ୰ᔱၨᾈ, Ⳣཎಇ἞: ᪥ḟ䝙䝳䞊䝇ᴗ⏺ูグ஦ᢳฟ䛻䜘䜛ᰴ౯ኚືண ➨ 5 ᅇ ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ 䝣䜯䜲䝘䞁䝇䛻䛚䛡䜛ேᕤ▱⬟ᛂ⏝◊✲఍(SIG-FIN), ᮾி, 2010 ᖺ 10 ᭶[Ⓨ⾲ 8]Minoru Yoshida, Shin Matsushima, Shingo Ono, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa:
ITC-UT: Tweet Categorization by Query Categorization for On-line Reputation management, WePS-3, CLEF 2010 Labs, Padua, Italy, September, Sept., 2010. (ホ౯ᆺ䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥:5 䝏䞊䝮୰ 2 ఩)[Ⓨ⾲ 9] ᳿ ᩩ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: EM ἲ࡟ᇶ࡙ࡃΰྜࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾ࡅࡿࢡࣛࢫࢱࣜࣥࢢἲ㸬 ➨3 ᅇᴦኳ◊✲㛤Ⓨࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㸬 ୺ദ㸸ᴦኳᰴᘧ఍♫ ᴦኳᢏ⾡◊✲ᡤ 2010 ᖺ 12 ᭶.
[Ⓨ⾲ 10] ▼஭⪽୍㸪 ⚟ཎ▱ᏹ㸪 ቑ⏣ⱥᏕ㸪 ୰ᕝ⿱ᚿ㸸࢔ࣇ࢕࢚ࣜ࢖ࢺ ID ࢆ⏝࠸ࡓࢫࣃ࣒
ࣈࣟࢢ཰㞟ᡭἲ㸪DEIM2011:➨ 3 ᅇࢹ࣮ࢱᕤᏛ࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮࣒ࣛ&➨ 9 ᅇ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ᖺḟ኱఍㸪F2-4㸪 2011 ᖺ 2 ᭶[Ⓨ⾲ 11] ᳃஭ṇぬ㸪 బஂ㛫῟㸪 బ⸨୍ㄔ㸪 ୰ᕝ⿱ᚿ:」ᩘࣃ࣮ࢸ࢕࣮࡟࠾ࡅࡿ⤫ྜࡋࡓࢢࣛࣇࡢࣉࣛ࢖ࣂࢩಖㆤࣜࣥࢡゎᯒ DEIM2011:➨ 3 ᅇࢹ࣮ࢱᕤᏛ࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮࣒ࣛ&➨ 9 ᅇ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ᖺḟ኱఍㸪C5-4㸪 2011 ᖺ 2 ᭶≉グ஦㡯
[≉グ 1] Ύ⏣ 㝧ྖ, ᒸᮏ┿䜋䛛: 䛄ᅗ᭩㤋䛅䛾ᮍ᮶䜢᥈䜛ຮᙉ఍ 䝬䜲䝙䞁䜾᥈᳨఍(䝬䜲䝍䞁), 2010
ᖺ 4 ᭶䡚. http://www.mi-tan.jp/, http://wiki.mi-tan.jp/[≉グ 2] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop 䜢౑䛳䛶䜏䜛, 䜏䛶䜟䛛䜛䜽䝷䜴䝗䝬䜺䝆䞁 vol. 1, ᪥⤒ BP ♫, 2010 ᖺ 4
᭶.
[≉グ 3] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop Ⓩሙ䛾⫼ᬒ, Software Design 2010 ᖺ 5 ᭶ྕ, ᢏ⾡ホㄽ♫, 2010 ᖺ 4
᭶.
[≉グ 4] Ύ⏣ 㝧ྖ: ௻ᴗ䛷౑䜟䜜䜛 Hadoop (㐃㍕ 4 ᅇ), Think IT, 䜲䞁䝥䝺䝇䝡䝆䝛䝇䝯䝕䜱䜰,2010 ᖺ 6 ᭶. http://thinkit.co.jp/book/2010/06/04/1574− 91 −

学術情報研究部門[≉グ 5] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop 䜽䝷䝇䝍䞊䛾ຊ䜢ᘬ䛝ฟ䛩タィ䝟䝍䞊䞁䛸㈇Ⲵほᐹ: MapReduce 䝕䝄䜲䞁䝺䝅䝢, ASCII.technologies 2011 ᖺ 1 ᭶ྕ, 䜰䝇䜻䞊䞉䝯䝕䜱䜰䝽䞊䜽䝇, 2010 ᖺ 12 ᭶.
[≉グ 6] Viktors Garkavijs, ΎỈ ఙᖾ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: ᪥୰ᑐヂࢥ࣮ࣃࢫ࠿ࡽࡢᑐヂᢳฟ࡜ᩥ⊩᳨⣴ࢡ࢚࣮ࣜࢧࢪ࢙ࢫࢺ㎡᭩ᵓ⠏, ࠕᶵᲔ⩻ヂᢏ⾡ࡢ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥࠖࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ ࢭ࣑
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[≉グ 7] Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Yusuke Miyao, Yoshimasa Tsuruoka and Jun'ichi
Tsujii: HPSG Parsing with a Supertagger, In Harry Bunt, Paola Merlo and Joakim Nivre (eds.),
Trends in Parsing Technology: Dependency Parsing, Domain Adaptation, and Deep Parsing, pp.
243-256, Springer-Verlag, 2010.
[≉グ 8] ྜྷ⏣⛱䠈୰ᕝ⿱ᚿ: 䝔䜻䝇䝖䝬䜲䝙䞁䜾䛾ά⏝(ゎㄝグ஦), ᝟ሗ䛾⛉Ꮫ䛸ᢏ⾡ 60 ᕳ 6 ྕ,
pp.230-235, 2010.
[≉グ 9] ⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠≉ᐃ㡿ᇦ◊✲䛂᝟ሗ⇿Ⓨ䠥䠰ᇶ┙䛃ሗ࿌᭩(௦⾲⪅) A01-05䠊 2010.

ሗ㐨㛵㐃[ሗ㐨 1] ᪥⤒⏘ᴗ᪂⪺ 2010 ᖺ(ᖹᡂ 22 ᖺ)4 ᭶ 2 ᪥ 17 㠃: ࠕ࠾⸀ࡵၟရࠖࢶ࢖ࢵࢱ࣮ศᯒࡋ⾲♧ ᮾ኱Ⓨ VB ࣜࢵࢸࣝ EC ࢧ࢖ࢺྥࡅ㛤Ⓨ.
[ሗ㐨 2] ࣖࣇ࣮࣭ࢢ࣮ࢢࣝᥦᦠ㸸᳨⣴࢚ࣥࢪࣥ௨ᚋࡢࣅࢪࢿࢫ࡟ᮇᚅ㸪 ᮾி኱Ꮫ᪂⪺ 2010
ᖺ 8 ᭶ 31 ᪥ 2 㠃.

− 92 −

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− 93 −

学術情報研究部門

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学術情報研究部門

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Online Passive-Aggressive Algorithms㸬 Journal of Machine Learning Research㸪 7㸪 pp㸬551–
585㸪 2006㸬

3

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ᣍᚅㅮ₇䠋ᣍᚅㄽᩥ
[ᣍᚅ 1] Yoshida䠈 Minoru䠈 Hiroshi Nakagawa: Web People Search: Person Name Disambiguation
and Other Problems䠈 Tutorial of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML 2010)䠈
Nov䠊 8䠈 2010

− 97 −

学術情報研究部門

ཷ㈹㛵㐃
[ཷ㈹ 1] Shin Matsushima䠈 Nobuyuki Shimizu㸪 Kazuhiro Yoshida㸪 Takashi Ninomiya㸪 Hiroshi
Nakagawa: Top 12 papers of SIAM SDM’2010: Exact Passive-Aggressive Algorithm for MulticlassClassification Using Support Class㸪 the 2010 SIAM International Conference on Data Mining(SDM'2010)㸪 April 2010㸬
[ཷ㈹ 2] బ⸨ ୍ㄔ:ᖹᡂ 22 ᖺᗘᒣୗグᛕ◊✲㈹䠈 ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍䠈 2011 ᖺ 3 ᭶ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1]ᰘᒣ┤ᶞ䠈୰ᕝ⿱ᚿ䠖☜⋡ⓗ₯ᅾព࿡ゎᯒ䛻䛚䛡䜛≉␗್⾜ิ䛾㠀ᑐゅ໬䛾ゎ㔘䛸䛭䛾ホ౯䠈 ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ㄽᩥㄅ 26䠈1䠈 pp䠊262-272䠈 2011 ᖺ 1 ᭶[ᰝㄞ௜ 2]ྜྷ⏣⛱䠈ụ⏣㞞⣖䠈ᑠ㔝┿࿃䠈బ⸨୍ㄔ䠈୰ᕝ⿱ᚿ: ஧ẁ㝵ࢡࣛࢫࢱࣜࣥࢢࢆ༢ㄒ㔜ࡳ௜୚࡟ᛂ⏝ࡋࡓேྡ᭕᫕ᛶゎᾘ㸪 ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ㄽᩥㄅ䠈 9䠈 2䠈 pp䠊 19-24䠈 2010ᖺ 10 ᭶
[ᰝㄞ௜ 3]బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: Succinct Semi-structured Data Mining Based on FREQT㸪 ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ㄽᩥㄅ㸪 Vol㸬9㸪 No㸬1㸪 pp㸬 76-81䠈 2010 ᖺ 7 ᭶[ᰝㄞ௜ 4] ᯇᓥៅ㸪బ⸨୍ㄔ㸪஧ᐑᓫ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: PA ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒࡟࠾ࡅࡿࣛ࣋ࣝ࡞ࡋࢹ࣮
ࢱ࠿ࡽࡢᏛ⩦㸪 ᪥ᮏࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫᏛ఍ㄽᩥㄅ㸪 Vol㸬9㸪 No㸬1㸪 pp㸬 82-87䠈 2010 ᖺ 7᭶[ᰝㄞ௜ 5] Minoru Yoshida䠊 Hiroshi Nakagawa: Mining Numbers in Text Using Suffix Arrays andClustering Based on Dirichlet Process Mixture Models䠈 The 14th Pacific-Asia Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010) Part II䠊 Springer LNAI 6119䠈 pp䠊230237䠈 June 䠈 2010[ᰝㄞ௜ 6] Yang Bin䠈 Hiroshi Nakagawa: Computation of Ratios of Secure Summations in MultiParty Privacy-Preserving Latent Dirichlet Allocation䠈 The 14th Pacific-Asia Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010) Part I䠊 Springer LNAI 6118䠊 pp䠊189197䠊 June 䠈 2010[ᰝㄞ௜ 7] Nobuyuki Shimizu䠈 Masashi Sugiyama䠈 Hiroshi Nakagawa: Spectral Methods and Text
Mining: Automatic Expansion of User䠈 IEICE Transactions䠈 E93-D䠈 6䠈special issues on “Info-Plosion”䠈 pp䠊1378-1385䠈 June 2010[ᰝㄞ௜ 8] ᯇᓥៅ㸪ΎỈఙᖾ㸪ྜྷ⏣࿴ᘯ㸪஧ᐑᓫ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: ከࢡࣛࢫ㆑ูၥ㢟࡟࠾ࡅࡿ
Passive- Aggressive ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢຠ⋡ⓗཝᐦゎἲ㸪 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ㄽᩥㄅ㸸᝟ሗ⇿Ⓨ≉㞟ྕ㸪Vol㸬J93-D㸪 No㸬6㸪 pp724-732㸪 2010 ᖺ 6 ᭶[ᰝㄞ௜ 9] Issei Sato䠈 Kenich Kurihara䠈 Hiroshi Nakagawa: Deterministic Single-Pass Algorithm
for LDA䠈 Neural Information Processing Systems Conference (NIPS2010)䠊 Vancouver䠈 B䠊
C䠊䠈 Canada䠈 December 2010[ᰝㄞ௜ 10] Issei Sato䠈 Hiroshi Nakagawa䠊 Topic Models with Power-Law Using Pitman-Yor
Process䠊 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining䠈(KDD2010) pp䠊673-682 䠈 July 2010[ᰝㄞ௜ 11] Bin Yang㸪 Hiroshi Nakagawa㸪 Issei Sato㸪 Jun Sakuma㸸Collusion-Resistant Privacy-Preserving Data Mining㸪 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining䠈(KDD2010) pp䠊483-492 䠈 July 2010[ᰝㄞ௜ 12] Minoru Yoshida䠈 Masaki Ikeda䠈 Shingo Ono䠈 Issei Sato䠈 Hiroshi Nakagawa: Person
Name Disambiguation by Bootstrapping䠈 The 33rd Annual ACM SIGIR Conference䠊 pp䠊10-19䠈
July䠈 2010

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学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 13] Minoru Yoshida䠊 Hiroshi Nakagawa: Mining Numbers in Text Using Suffix Arrays andClustering Based on Dirichlet Process Mixture Models䠈 The 14th Pacific-Asia Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010)䠊 pp䠊230-237䠈 June 2010[ᰝㄞ௜ 14] Yang Bin䠈 Hiroshi Nakagawa: Computation of Ratios of Secure Summations in MultiParty Privacy-Preserving Latent Dirichlet Allocation䠈 The 14th Pacific-Asia Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining(PAKDD 2010)䠊 pp䠊189-197䠈 June䠈 2010[ᰝㄞ௜ 15] Yohei Noda䠈 Yoji Kiyota䠈 Hiroshi Nakagawa: Discovering Serendipitous Informationfrom Wikipedia by Using its Network Structure䠈 Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2010) 䠈 pp䠊299-302䠈 May 2010[ᰝㄞ௜ 16] Matsushima㸪 Nobuyuki Shimizu㸪 Kazuhiro Yoshida㸪 Takashi Ninomiya㸪 Hiroshi
Nakagawa: Exact Passive-Aggressive Algorithm for Multiclass Classification Using Support
Class㸪 the 2010 SIAM International Conference on Data Mining (SDM'2010) pp㸬301-314㸪
April 2010㸬

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] Minoru Yoshida䠈 Shin Matsushima䠈 Shingo Ono䠈 Hiroshi Nakagawa: ITC-UT:Tweet Categorization by Query Categrization for On-line Reputation management 䠈 Conference on
Multilingual and Multimodal Information Access Evaluation 䠄CLEF 2010䠅 Labs WePS䠈 p䠊94䠈
Padua䠈 Italy䠊 Sept䠊 2010
[ Ⓨ ⾲ 2] Nobuyuki Shimizu 䠈 Hiroshi Nakagawa: Features for Detecting Hedge Cues 䠈 ACL
CoNLL2010-ST 2010䠈 Uppsala䠈 Sweden July 䠈 2010[Ⓨ⾲ 3] ᳿ ᩩ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: EM ἲ࡟ᇶ࡙ࡃΰྜࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡ࡟࠾ࡅࡿࢡࣛࢫࢱࣜࣥࢢἲ㸬 ➨ 3 ᅇᴦኳ◊✲㛤Ⓨࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㸬 ୺ദ㸸ᴦኳᰴᘧ఍♫ ᴦኳᢏ⾡◊✲ᡤ 2010 ᖺ
12 ᭶[Ⓨ⾲ 4] ▼஭⪽୍㸪 ⚟ཎ▱ᏹ㸪 ቑ⏣ⱥᏕ㸪 ୰ᕝ⿱ᚿ㸸࢔ࣇ࢕࢚ࣜ࢖ࢺ ID ࢆ⏝࠸ࡓࢫࣃ࣒ࣈࣟࢢ཰㞟ᡭἲ㸪DEIM2011:➨ 3 ᅇࢹ࣮ࢱᕤᏛ࡜᝟ሗ࣐ࢿࢪ࣓ࣥࢺ࡟㛵ࡍࡿࣇ࢛࣮ࣛ
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[≉グ 1] ⛉Ꮫ◊✲㈝⿵ຓ㔠≉ᐃ㡿ᇦ◊✲ࠕ᝟ሗ⇿Ⓨ㹇㹒ᇶ┙ࠖሗ࿌᭩(௦⾲⪅) A01-05㸬
2010

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学術情報研究部門⮬↛ゝㄒฎ⌮䛾䛯䜑䛾ᇶ♏⌮ㄽ䇷㞃䜜䝬䝹䝁䝣䝰䝕䝹䛾㞟ྜᆺᏛ⩦䇷

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Markov Model, HMM)䛾㞟ྜᆺᏛ⩦䛾◊✲䜢⾜䛳䛯䚹HMM 䛿䚸⣔ิ䝕䞊䝍䜢⾲⌧䛩䜛ᇶᮏⓗ䛺䝰䝕䝹䛷䛒䜚䚸㡢ኌㄆ㆑䜔ရモゎᯒ䛺䛹ከ䛟䛾ᐇ⏝ⓗ䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛻䛚䛔䛶⏝䛔䜙䜜䛶䛔䜛䚹
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Passive-Aggressive ᡓ␎䛾ཝᐦゎἲ䛻䜘䜛䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦ [ᰝㄞ௜ 1][ᰝㄞ௜ 2] [ᰝㄞ௜ 3] ᮏ◊✲䛷䛿 Passive-Aggressive ᡓ␎䛸࿧䜀䜜䜛䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦䛾ᯟ⤌䛻䛚䛡䜛ཝᐦゎἲ䛻䜘䜛᪂䛧䛔䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦ᡭἲ䜢ᥦ᱌䛩䜛䚹ᚑ᮶䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛿 Passive-Aggressive ᡓ␎䛻ᑐ䛩䜛⦆࿴ၥ㢟䜔㏆ఝゎ䛻䜘䜚ᑟฟ䛥䜜䛶䛝䛯䛜䚸ᮏ◊✲䛷䛿䛣䛾ᡓ␎䛻䛚䛡䜛ཝᐦゎ䜢㛢䛨䛯ᘧ䛷ᑟฟ䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸᪂䛧䛔䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦䜰䝹䝂䝸䝈䝮䜢ᑟฟ䛧䛯䚹ᡃ䚻䛾ᥦ᱌䛩䜛䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛿㠀䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦䜘䜚䜒Ⰻ䛔Ꮫ⩦㏿ᗘ䚸䝯䝰䝸ຠ⋡䜢ᐇ⌧䛧䛺䛜䜙䚸ྠ᫬䛻㠀䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦䛸ྠ⛬ᗘ䛾⢭ᗘ䜢㐩ᡂ䛩䜛䛣䛸䛻ᡂຌ䛧䛯䚹䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛾㞟ྜᆺᏛ⩦ [Ⓨ⾲ 3] ᶵᲔᏛ⩦䛻䛚䛡䜛㆑ู䝰䝕䝹䛾≉ᚩ㛵ᩘ䛿ேᡭ䛻䜘䜛ヨ⾜㘒ㄗ䛷タィ䛥䜜䛶䛔䜛䛜䚸ᩘ༑୓䛛䜙ᩘⓒ୓䛻ཬ䜆≉ᚩ㛵ᩘ䜢ேᡭ䛷Ⓨぢ䞉ไᚚ䛩䜛䛣䛸䛿㠀ᖖ䛻ᅔ㞴䛺సᴗ䛸䛺䛳䛶䛔䜛䚹䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛿䚸≉ᚩ㑅ᢥ䛸᭱㐺໬䜢ྠ᫬䛻୚䛘䜛ᡭἲ䛷䛒䜚䚸᭱ึ䛿✵䛾⣲ᛶ㞟ྜ䛛䜙ጞ䜑䚸ᚎ䚻䛻⣲ᛶ䜢ቑ䜔䛩䛯䜑䚸ᣦᩘ⇿Ⓨⓗᩘ䛾⣲ᛶ㞟ྜ䛻ᑐ䛧䛶䜒㐺⏝ྍ⬟䛸䛺䜛䚹䛧䛛䛧䚸䛭䛾୍᪉䛷䚸䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛻䜘䜛᭱㐺໬䛿䚸カ⦎䝕䞊䝍䛻ᑐ䛧䚸㐣Ꮫ⩦䜢㉳䛣䛩䛣䛸䛜▱䜙䜜䛶䛚䜚䚸㢖ᗘ䛾ప䛔㠀ᖖ䛻」㞧䛺ྜᡂ≉ᚩ㛵ᩘ䛜㑅ᢥ䛥䜜䚸⤖ᯝ䛸䛧䛶⢭ᗘ䛾㧗䛔㆑ูჾ䛾ᐇ⌧䛿㞴䛧䛟䛺䛳䛶䛔䜛䚹ᮏ◊✲䛷䛿䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛾㐣Ꮫ⩦䜢ᢚไ䛩䜛䛯䜑䛻䚸䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛾㞟ྜᆺᏛ⩦䜢ᥦ᱌䛩䜛䚹ලయⓗ䛻䛿䚸䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛻䜘䜚」ᩘ䛾㆑ูჾ䜢Ꮫ⩦䛧䚸䛭䜜䜙䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛾ᖹᆒ䜢ᚓ䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸䜘䜚䝔䝇䝖䛻㡹೺䛺㆑ูჾ䜢ᐇ⌧䛩䜛䚹ⱥᩥㄞゎᨭ᥼䝅䝇䝔䝮 [ཷ㈹ 2][Ⓨ⾲ 2] ⱥᩥㄞゎ䜢ᨭ᥼䛩䜛䛯䜑䛻䚸⮬ືⓗ䛻㎡᭩䜢ᘬ䛔䛶ㄒ⩏䛾䜰䝜䝔䞊䝅䝵䞁䜢୚䛘䜛䝅䝇䝔䝮䜢ᥦ᱌䛩䜛䚹஦๓䛻୚䛘䜙䜜䛯฼⏝⪅䛾ㄒᙡຊ䛻㛵䛩䜛− 100 −

学術情報研究部門

᝟ሗ䜢カ⦎䝕䞊䝍䛸䛧䛶㆑ูჾ䛻୚䛘䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸฼⏝⪅䛻䛸䛳䛶ᮍ▱䛾ㄒᙡ䜢≉ᐃ䛧䚸฼⏝⪅䛾ⱥㄒ⩦ᚓ䝺䝧䝹䛻㐺ᛂ䛧䛯䜰䝜䝔䞊䝅䝵䞁䜢⾜䛖䚹༢୍໬ᩥἲ䛾䛯䜑䛾Ỵᐃⓗ䝅䝣䝖䝸䝕䝳䞊䝇ᵓᩥゎᯒ [ᰝㄞ௜ 4] ༢୍໬ᩥἲ䛾䛯䜑䛾Ỵᐃⓗᵓᩥゎᯒ䛾◊✲䜢⾜䛳䛯䚹༢୍໬ᩥἲ䛿ไ⣙䛻䜘䜚グ㏙䛥䜜䜛䛯䜑䚸CFG 䛾䛯䜑䛾Ỵᐃⓗᵓᩥゎᯒᡭἲ䜢༢⣧䛻㐺⏝䛩䜛䛸䚸ไ⣙㐪཯䛻䜘䜚ゎᯒ䛻ኻᩋ䛧䚸Ỵᐃⓗ䛻ゎᯒ䜢㐍䜑䜛䛣䛸䛜䛷䛝䛺䛔䚹ᮏ◊✲䛿䚸䝕䝣䜷䝹䝖༢୍໬䛸࿧䜀䜜䜛䜋䜌ኻᩋ䜢䛩䜛䛣䛸䛜䛺䛔≉Ṧ䛺༢୍໬䜢⏝䛔䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸༢୍໬ᩥἲ䛻䛚䛡䜛Ỵᐃⓗᵓᩥゎᯒ䜢ᐇ⌧䛩䜛䚹
HPSG ᵓᩥゎᯒ䛾䛯䜑䛾䝇䞊䝟䞊䝍䜺䞊[≉グ 1] ୺㎡㥑ືྃᵓ㐀ᩥἲ(Head-driven Phrase
Structure Grammar, HPSG)䛾ᵓᩥゎᯒ䛾䛯䜑䛾᪂䛧䛔☜⋡䝰䝕䝹䛾◊✲䜢⾜䛳䛯䚹ᥦ᱌䛩䜛䝰䝕䝹䛿䚸䝇䞊䝟䞊䝍䜺䞊䛸࿧䜀䜜䜛㎡᭩㡯┠㆑ูჾ䛻䜘䛳䛶୚䛘䜙䜜䜛☜⋡ศᕸ䜢᭱኱䜶䞁䝖䝻䝢䞊䝰䝕䝹䛻䛚䛡䜛ཧ↷ศᕸ䛸䛧䛯☜⋡ⓗ HPSG 䛷䛒䜛䚹䛣䛾ᡭἲ䛻䜘䜚䚸3䡚4 ಸ䛾㧗㏿໬䛸䛚䜘䛭 2%䝫䜲䞁䝖䛾 F 䝇䝁䜰䛾ྥୖ䜢☜ㄆ䛧䛯䚹ᮏ◊✲ሗ࿌䛷䛿䚸ୖグ䛾୰䛛䜙 HMM 䛾㞟ྜᆺᏛ⩦䛻䛴䛔䛶ሗ࿌䛩䜛䚹

2

HMM 䛾㞟ྜᆺᏛ⩦

2.1

⫼ᬒ

HMM 䛿䚸⣔ิ䝕䞊䝍䜢⾲⌧䛩䜛ᇶᮏⓗ䛺䝰䝕䝹䛷䛒䜚䚸㡢ኌㄆ㆑䜔་Ꮫ⏕≀Ꮫ䛾㡿ᇦ䛻䛚䛔䛶䚸⮬ື㡢ኌㄆ㆑ჾ䜔 DNA 䛾䝅䞊䜿䞁䝇䜰䝘䝷䜲䝄䞊䛾ᐇ⌧䛾䛯䜑䛻ᗈ䛟⏝䛔䜙䜜䛶䛔䜛䚹HMM 䛜ᗈ䛟⏝䛔䜙䜜䛶䛔䜛኱䛝䛺⌮⏤䛿䚸㡢⣲䜔㎡᭩䛺䛹䛾 HMM 䛾ලయⓗ䛺䝰䝕䝹䛜୚䛘䜙䜜䛯᫬䛻䚸䝔䜻䝇䝖䚸㡢⣲ิ䚸DNA 䛺䛹䛾ṇゎ䝷䝧䝹䛺䛧䝕䞊䝍䛛䜙䚸⌧ᐇⓗ䛺ィ⟬䝁䝇䝖䛸⢭ᗘ䛷ᩍᖌ↓䛧Ꮫ⩦䜢ᐇ⌧䛷䛝䜛䚸䛸䛔䛖䛣䛸䛜䛒䜛䚹୍᪉䚸Ꮫ⩦⌮ㄽ䜔ᶵᲔᏛ⩦䛾ศ㔝䛷䛿䚸ᩘ༑ᖺ䛻䜟䛯䜚䚸⣔ิ䛾䛯䜑䛾₯ᅾኚᩘ䜢ᣢ䛴⏕ᡂ䝰䝕䝹䛸䛧䛶◊✲䛜┒䜣䛻⾜䜟䜜䛶䛔䜛䚹HMM 䛾Ꮫ⩦⌮ㄽ䛻䛚䛔䛶䛿䚸୍⯡䛻䚸䛭䛾₯ᅾኚᩘ䛻䚸㡢⣲䜔ရモ䝍䜾䛸䛔䛳䛯≉ᐃ䛾≧ែ䜢๭䜚ᙜ䛶䛺䛔ỗ⏝ HMM 䛛䜙Ꮫ⩦䛩䜛䛣䛸䜢᝿ᐃ䛧䛶䛚䜚䚸䜎䛯䛭䛾ỗ⏝ HMM 䛿௵ព䛾≧ែ䛛䜙௵ព䛾≧ែ䜈㑄⛣䛩䜛䛣䛸䜢᝿ᐃ䛧䛶䛔䜛䚹䛒䜛䝕䞊䝍䛻ᑐ䛧䛣䛾ỗ⏝ HMM 䛾ᑬᗘ㛵ᩘ䜢᭱኱໬䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸䛺䜣䜙䛛䛾≧ែ䜢Ꮫ⩦䛧䛯≉Ṧ䛺 HMM 䛜ᚓ䜙䜜䚸Ꮫ⩦㐣⛬䛻䛚䛔䛶䛿ᚎ䚻䛻ྛ≧ែ䛜䛺䜣䜙䛛䛾≉Ṧ䛺䜹䝔䝂䝸䞊䛻ᑐᛂ䛧䛶䛔䛟䚹䛣䛾䜘䛖䛻䛧䛶Ꮫ⩦䛥䜜䛯 HMM 䛿䚸㡢ኌㄆ㆑䜔ᶵᲔ⩻ヂ䛾ゝㄒ䝰䝕䝹䛸䛧䛶⏝䛔䜛䛺䛹䚸ከ䛟䛾䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛷⏝䛔䜛䛣䛸䛜䛷䛝䚸䜎䛯䚸ᩍᖌ↓䛧Ꮫ⩦䛻䜘䜛ရモゎᯒჾ䜔䚸䝉䞁䝃䞊䛛䜙䛾␗ᖖ᳨್ฟ䛺䛹䛻䜒⏝䛔䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛䚹䛧䛛䛧䚸䛣䛾䜘䛖䛺 HMM 䛾Ꮫ⩦䛻䛿㐣Ꮫ⩦䛾ၥ㢟䛜ᣦ᦬䛥䜜䛶䛔䜛䚹ṇ๎໬䛻䜘䜛Ꮫ⩦䛿䛣䛾㐣Ꮫ⩦䛾ၥ㢟䜢⦆࿴䛩䜛䛣䛸䛜▱䜙䜜䛶䛔䜛䛜䚸ṇ๎໬䛰䛡䛷䛿୙༑ศ䛷䚸㐣Ꮫ⩦䜢ᢚไ䛩䜛䛯䜑䜰䞊䝸䞊䝇䝖䝑䝢䞁䜾䛺䛹䛾ฎ⨨䛜ᚲせ䛸䛺䛳䛶䛔
䜛䚹

2.2

ෆᐜ

ᮏ◊✲䛿䚸」ᩘ䛾 HMM 䜢㞟✚䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸HMM 䛻䛚䛡䜛㐣Ꮫ⩦䜢⦆࿴䛩䜛ᡭἲ䜢ᥦ᱌䛩䜛䚹᭱ึ䛻ᩘ༑䛾 HMM 䜢␗䛺䜛ึᮇ್䛷Ꮫ⩦䛧䚸䛭䜜䜙䛾Ꮫ⩦䛥䜜䛯 HMM 䛾୰䛷ᑬᗘ䛜 n 䝧䝇䝖䛷䛒䜛䜒䛾䛾䝟䝷䝯䞊䝍䜢ᖹᆒ໬䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸୍䛴䛾 HMM 䜢ᚓ䜛䚹୍⯡䛾 HMM 䛾Ꮫ⩦䛻䛚䛔䛶䜒䚸䜘䜚Ⰻ䛔ᒁᡤ᭱኱䛾ᑬᗘ䜢ᣢ䛴 HMM 䜢ぢ䛴䛡䜛䛯䜑䛻䚸」ᩘ䛾 HMM 䜢Ꮫ⩦䛧䛶䛔䜛䛜䚸䛭䛾୰䛷᭱䜒ᑬᗘ䛾㧗䛔 HMM 䛾䜏䛜⏝䛔䜙䜜䛶䛚䜚䚸䛭䜜௨እ䛾 HMM 䛿⏝䛔䜙䜜䜛䛣䛸䛜䛺䛔䚹ᮏᥦ᱌ᡭἲ䛿䛣䜜䜙䛾ᚑ᮶⏝䛔䜙䜜䛺䛛䛳䛯 HMM 䜢෌฼⏝䛧䚸㐣Ꮫ⩦䜢⦆࿴䛩䜛䚹䛣䜜䜙䛾 n 䝧
䝇䝖䛾 HMM 䛾䝟䝷䝯䞊䝍䜢ᖹᆒ໬䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸ᴟ➃䛻኱䛝䛺್䜢ᣢ䛴䝟䝷䝯䞊䝍䛾್䛜⦆࿴䛥䜜䜛䛣䛸䛻䛺䜛䚹䝟䝷䝯䞊䝍䛾ᖹᆒ໬䜢⾜䛖䛯䜑䛻䛿䚸ྛ HMM 䛻䛚䛡䜛ྛ≧ែ䛾ᑐᛂ䛜䜟䛛䜙䛺䛔䛸䛔䛡䛺䛔䛜䚸䛣䛾ᑐᛂ䛿ỗ⏝ HMM 䛾ᯟ⤌䜏䛾୰䛷䛿᫂♧ⓗ䛻୚䛘䜙䜜䛶䛔䛺䛔䚹ᮏ◊✲䛷䛿ᑐᛂ䜢䛸䜛䛯䜑䛾୕䛴䛾ᡭἲ䜢ᥦ᱌䛩䜛䚹− 101 −

学術情報研究部門

ᮏ◊✲䛾㔜せ䛺Ⅼ䛿䚸n 䝧䝇䝖䛾 HMM 䛾䝟䝷䝯䞊䝍ᖹᆒ䜢ồ䜑䜛䛸䛣䜝䛻䛒䜛䚹䛣䛾ᖹᆒ໬䛻䜘䜚䚸㐣Ꮫ⩦䛥䜜䛶䛧䜎䛳䛯≉Ṧ䛺≧ែ䛻ᑐ䛩䜛㔜䜏䜢⦆࿴䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䚸䛣䛾ᡭἲ䛿୍✀䛾䝟䝷䝯䞊䝍ṇ๎໬䛸䜒⪃䛘䜙䜜䜛䚹ᚑ᮶䛾ṇ๎໬ᡭἲ䛿䚸᠜␲ⓗ䛻ᆒ➼䛻඲䛶䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛻ᑐ䛧䝨䝘䝹䝔䜱䜢୚䛘䛶䛔䛯䛜䚸ᮏᡭἲ䛷䛿䚸n 䝧䝇䝖䛾୰䛷≉␗䛺≧ែ䛻ᑐ䛩䜛䝟䝷䝯䞊䝍䛻䛾䜏䝨䝘䝹䝔䜱䜢୚䛘䜛䛣䛸䛻䛺䜚䚸ᚑ᮶ᡭἲ䜘䜚䜒䜘䜚⣽䛛䛺ṇ๎໬䛾ไᚚ䜢୚䛘䜛䛣䛸䛜ྍ⬟䛸䛺䛳䛶䛔䜛䚹
2.2.1

ၥ㢟タᐃ

HMM 䛿䚸༢ㄒ㞟ྜV䚸≧ែ ID{1, ‫ ڮ‬, S}䚸㑄⛣⾜ิA(= a୧୨ )䚸ฟຊ⾜ิB(= b୧୴ )䚸ึᮇ≧ែ䝧䜽䝖䝹Ɏ(= Ɏ୧ )䛛䜙䛺䜛䚹䛯䛰䛧䚸a୧୨ 䛿≧ែ IDi䛛䜙≧ែ IDj䛻㑄⛣䛩䜛☜⋡䚸b୧୴ 䛿≧ែ IDi䛻䛚䛔䛶༢ㄒv䜢ほ 䛩䜛☜⋡䚸Ɏ୧ 䛿ึᮇ≧ែ ID 䛜i䛻䛺䜛☜⋡䜢⾲䛧䛶䛚䜚䚸σ୨ a୧୨ = 1 , σ୴ b୧୴ = 1, σ୧ Ɏ୧ = 1䜢‶䛯䛩䚹
X(= {xଵ , ‫ ڮ‬, x୬ })䜢ほ 䛥䜜䛯༢ㄒ䛾⣔ิ䚸Z(= {zଵ , ‫ ڮ‬, z୬ })䜢X䛻ᑐ䛩䜛㞃䜜≧ែ䛾ิ䚸Ʌ䜢䝰䝕䝹䝟䝷䝯䞊䝍{A, B, Ɏ}䛸䛩䜛䚹䛣䛾䛸䛝ྠ᫬☜⋡p(X, Z|Ʌ)䛿ḟ䛾䜘䛖䛻ᐃ⩏䛥䜜䜛䚹p(X, Z|Ʌ)= p(Z|Ʌ)p(X|Z, Ʌ)= p(Z|A, Ɏ)p(X|Z, B)䝟䝷䝯䞊䝍䛿p(X|Ʌ)䜢᭱኱໬䛩䜛Ʌ䜢ồ䜑䜛䛣䛸䛻䜘䜚ᚓ䜙䜜䜛䚹䜎䛯䚸p(X|Ʌ)䛿p(X, Z|Ʌ)䛻䛴䛔䛶Z䛷
࿘㎶໬䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚ᚓ䜙䜜䜛䚹EM 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䜘䜛ྛ䝟䝷䝯䞊䝍䛾᭦᪂ᘧ䛿ḟ䛾䛸䛚䜚䛻䛺䜛䚹
(୬ୣ୵)

a୧୨

= ෍ ɀ୲ (i, j)൘෍ ɀ୲ (i),

(୬ୣ୵)
b୧୴
=

୲

෍ ɀ୲ (i)൘෍ ɀ୲ (i),୲:୶౪ ୀ୴
(୬ୣ୵)

Ɏ୧

୲

= ɀଵ (i)୲䛯䛰䛧䚸ɀ୲ (i) = p(z୲ = i|X), ɀ୲ (i, j) = p(z୲ = i, z୲ାଵ = j|X)䛸䛩䜛䚹䝟䝷䝯䞊䝍Ꮫ⩦䛻䛚䛔䛶䛿䚸㐣Ꮫ⩦䜢㜵䛠䛯䜑䛻 EM 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻஦๓ศᕸ䜢ᑟධ䛧䚸MAP ᥎ᐃ䛻䜘䜚䚸䛭䛾䝟䝷䝯䞊䝍䜢ồ䜑䜛䚹༢ㄒฟຊ䛻ᑐ䛩䜛஦๓ศᕸ䜢ᑟධ䛩䜛䛯䜑䚸䝕䜱䝸䜽䝺ศᕸ䛜䜘䛟⏝䛔䜙䜜䜛䚹
p(Ʌ|X)
p(B|Ƚ)‫ ן‬p(X|Ʌ)p(Ʌ)= ෍ p(Z|A, Ɏ)p(X|Z, B)p(B|Ƚ)୞Ȟ(σ୴ Ƚ)=ෑ b஑ିଵ୧୴ς୴ Ȟ(Ƚ)୴䛯䛰䛧䚸p(B|Ƚ)䛿ฟຊ☜⋡䛻ᑐ䛩䜛䝕䜱䝸䜽䝺ศᕸ䛷䛒䜚䚸Ƚ䛿䝕䜱䝸䜽䝺ศᕸ䛾䝟䝷䝯䞊䝍䛷䛒䜛䚹䛣䛾䛸䛝䚸EM 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䜘䜛᭦᪂䛿ḟ䛾䛸䛚䜚䛻䛺䜛䚹
(୬ୣ୵)

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2.2.2

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学術情報研究部門

୒1
Ʌ = ൝Ʌ(ଵ) + ෍ Ԅ(Ʌ(ଵ) , Ʌ(୧) )ൡ
N୧ୀଶ䛯䛰䛧䚸N䛿 HMM 䛾⥲ᩘ䚸Ʌ(୧) 䛿i␒┠䛾 HMM 䛾䝟䝷䝯䞊䝍䚸Ԅ䛿஧䛴䛾 HMM 䝟䝷䝯䞊䝍䛻䛚䛡䜛≧ែᑐᛂ௜䛡䛾㛵ᩘ䛷䛒䜛䚹
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(୩)

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(୩)
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(୩)

(ଵ)

(୩)

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ୗ

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ቱ
ቱ

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ୗ

(୩)

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q୧୨ ‫{ א‬0,1}(i = 1, ‫ ڮ‬, S)
(j = 1, ‫ ڮ‬, S)䛣䛾ၥ㢟䛿䚸᏶඲஧㒊䜾䝷䝣䛻䛚䛡䜛᏶඲䝬䝑䝏䞁䜾䛾ၥ㢟䛸➼౯䛷䛒䜛䛯䜑䚸ᐇ㦂䛻䛚䛔䛶䛿䚸䝝䞁䜺䝸䜰䞁ἲ䜢⏝䛔䛶䛣䛾⥺ᙧィ⏬ၥ㢟䜢ゎ䛔䛯䚹− 103 −

学術情報研究部門㈎ḧᑐᛂ௜䛡: 䛣䛾ᑐᛂ௜䛡䛻䛚䛔䛶䛿䚸M (ଵ) 䛻䛚䛡䜛≧ែi䛻ᑐ䛧䚸M (୩) 䛾≧ែj(j = 1, ‫ ڮ‬, S)(୩)
䛾୰䛛䜙᭱䜒㊥㞳䛜ᑠ䛥䛔≧ែ䜢㑅ᢥ䛩䜛䚹䛴䜎䜚䚸≧ែi䛻ᑐ䛧䚸h୧୨ 䛾್䛜᭱䜒ᑠ䛥䛔
j(j = 1, ‫ ڮ‬, S)䜢㑅ᢥ䛩䜛䚹䛣䛾ᑐᛂ௜䛡䛿ḟ䛾⥺ᙧィ⏬ၥ㢟䛸䛧䛶ᐃ⩏䛷䛝䜛䚹ୗୗ(୩) (୩)argmin ෍ ෍ q୧୨ h୧୨ቱ ୯(ౡ)౟ౠ୧ୀଵ ୨ୀଵ
ୗቱsubject toቱ(୩)෍ q୧୨ = 1୨ୀଵ(୩)
q୧୨ ‫{ א‬0,1}
(i = 1, ‫ ڮ‬, S)

㜈್ᑐᛂ௜䛡: 䛣䛾ᑐᛂ䛵䛡䛷䛿䚸䛒䜛㜈್䜘䜚㏆䛔㊥㞳䛾≧ែ䜢඲䛶ᑐᛂ䛵䛡䜛䚹(୩)
1q୧୨ = ቊ0(୩)

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ഥ=
A

୒

1 (ଵ)
୘
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2.2.3

ᐇ㦂

ᮏ◊✲䛷䛿䚸Penn Treebank 䛻཰㘓䛥䜜䛶䛔䜛 Wall Street Journal 11,000 ᩥ䜢⏝䛔䛶ᐇ㦂䜢⾜䛳䛯䚹
10,000 ᩥ䛿カ⦎䛻⏝䛔䚸1000 ᩥ䛿䝔䝇䝖䛻⏝䛔䛯䚹ᛶ⬟䛿䝔䝇䝖䝕䞊䝍䛻ᑐ䛩䜛㈇ᑐᩘᑬᗘ(䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ, Test negative log-likelihood)䛷ホ౯䛧䛯䚹䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ䛿ᑠ䛥䛡䜜䜀ᑠ䛥䛔䜋䛹Ⰻ䛔ᛶ⬟䜢♧䛧䛶䛔䜛䛣䛸䛻䛺䜛䚹ᅗ 1 䛿≧ែᩘ䛻ᑐ䛩䜛䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ䜢♧䛧䛶䛚䜚䚸ᅗ 2 䛿Ꮫ⩦᫬䛻䛚䛡䜛཯᚟ᅇᩘ䛻ᑐ䛩䜛䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ䜢♧䛧䛶䛔䜛䚹ᅗ 1,2 䛻䛚䛡䜛 random 䛿≧ែ䛾ᑐᛂ௜䛡䜢䝷䞁䝎䝮䛻୚䛘䛯ሙྜ䛾⤖ᯝ䜢⾲䛧䛶䛚䜚䚸max training 䛿カ⦎䝕䞊䝍䛻ᑐ䛧ᑬᗘ᭱኱䛸䛺䛳䛯 HMM 䜢⏝䛔䛯ሙྜ䛾⤖ᯝ䛷䛒䜚䚸max test 䛿䝔䝇䝖䝕䞊䝍䛻ᑐ䛧ᑬᗘ᭱኱䛸䛺䛳䛯 HMM 䜢⏝䛔䛯ሙྜ䛾⤖ᯝ䛸䛺䛳䛶䛔䜛䚹䜎䛯䚸perfect 䛿᏶඲ᑐᛂ௜䛡䚸greedy 䛿㈎ḧᑐᛂ௜䛡䚸threshold 䛿㜈್ᑐᛂ௜䛡䛻䜘䜛⤖ᯝ䜢⾲䛧䛶䛔䜛䚹ᅗ 1 䛾⤖ᯝ䜘䜚䚸ᚑ᮶ᡭἲ䛷䛿≧ែᩘ䛻ᑐ䛧㐣Ꮫ⩦䜢㉳䛣䛧䛶䛚䜚䚸≧ែᩘ䛜ቑ䛘䜛䛻䛴䜜୍ᗘᛶ⬟䛜ྥୖ䛩䜛䜒䛾䛾䚸䛥䜙䛻≧ែᩘ䛜ቑ䛘䜛䛸ᛶ⬟䛜పୗ䛩䜛䛣䛸䛜䜟䛛䜛䚹ᡃ䚻䛾ᥦ᱌ᡭἲ䛷䛿᏶඲ᑐᛂ௜䛡䚸㈎ḧᑐᛂ௜䛡䚸㜈್ᑐᛂ௜䛡䛾䛹䛾ሙྜ䛷䜒㐣Ꮫ⩦䜢㉳䛣䛩䛣䛸䛺䛟ᛶ⬟− 104 −

学術情報研究部門

Test Negative Log-Likelihood

4.3730E+07

4.3725E+07

random

4.3720E+07

max training
max test

4.3715E+07

perfect
greedythreshold4.3710E+07

4.3705E+07
0

10

20

30

40

50

60

statesᅗ 1 ≧ែᩘ䛻ᑐ䛩䜛䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ (Test negative log-likelihood)䛜ྥୖ䛩䜛䛣䛸䛜ᅗ䜘䜚䜟䛛䜛䚹䜎䛯䚸䛣䜜䜙䛾୕䛴䛾ᥦ᱌ᡭἲ䛾୰䛷䛿㜈್ᑐᛂ௜䛡䛜᭱䜒Ⰻ䛔⤖ᯝ䜢♧䛧䛯䚹ᅗ 2 䛿Ꮫ⩦᭤⥺䜢♧䛧䛶䛚䜚䚸ᚑ᮶ᡭἲ䛷䛿㐣Ꮫ⩦䛾䛯䜑䚸Ꮫ⩦䛾཯᚟ᅇᩘ䜢ቑ䜔䛩䛸༷䛳䛶ᛶ⬟䛜పୗ䛩䜛䛣䛸䛜ᅗ䜘䜚䜟䛛䜛䚹䛣䛾䛯䜑䚸ᚑ᮶ᡭἲ䛷䛿ู䛾䝕䞊䝍䜢⏝ព䛧䛶䚸ᛶ⬟䛜పୗ䛧ጞ䜑䜛䛸䛣䜝䛷䚸Ꮫ⩦䜢ᙉไⓗ䛻⤊஢䛥䛫䜛䜰䞊䝸䞊䝇䝖䝑䝢䞁䜾䛜ᚲせ䛻䛺䜛䛣䛸䛜䜟䛛䜛䚹ᥦ᱌ᡭἲ䛷䛿䚸Ꮫ⩦䛾཯᚟ᅇᩘ䜢ቑ䜔䛧䛶䜒ᛶ⬟䛜పୗ䛩䜛䛣䛸䛺䛟䚸Ꮫ⩦䜢⥆䛡䜜䜀⥆䛡䜛䜋䛹ᛶ⬟䛜ྥୖ䛩䜛䛣䛸䛜ᅗ䜘䜚䜟䛛䜛䚹䜎䛯䚸ᅗ 1 䛻䛚䛔䛶䜒䚸ᅗ 2 䛻䛚䛔䛶䜒䚸ᚑ᮶䛾ᡭἲ䜘䜚䜒ᥦ᱌ᡭἲ䛾䜋䛖䛜Ⰻ䛔ᛶ⬟䜢♧䛧䛶䛔䜛䛣䛸䛜䜟䛛䜛䚹

2.3

ලయⓗᡂᯝ

ᮏ◊✲䛷䛿 HMM 䛾Ꮫ⩦䛻䛚䛡䜛㐣Ꮫ⩦䛾ၥ㢟䜢⦆࿴䛩䜛᪂䛧䛔ᡭἲ䜢ᥦ᱌䛧䛯䚹ᮏᡭἲ䛷䛿␗䛺䜛ึᮇ್䛷Ꮫ⩦䛥䜜䛯ᩘ༑䛾 HMM 䛾䝟䝷䝯䞊䝍䜢ᖹᆒ໬䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸୍䛴䛾 HMM 䜢ᚓ䜛䚹ᐇ㦂䛻䜘䜚䚸ᮏᡭἲ䛻䜘䜚ᚓ䜙䜜䛯 HMM 䛿䚸㐣Ꮫ⩦䜢༑ศ䛻ᢚไ䛧䚸䜎䛯䚸カ⦎䝕䞊䝍䛻䛚䛔䛶᭱䜒Ⰻ䛔ᑬᗘ䛾 HMM 䜘䜚䜒Ⰻ䛔ᛶ⬟䜢♧䛧䛯䚹䝟䝷䝯䞊䝍䛾ᖹᆒ໬䛾䛯䜑䛻䚸᏶඲ᑐᛂ௜䛡䚸㈎ḧᑐᛂ௜䛡䚸㜈್ᑐᛂ௜䛡䛾 3 ✀㢮䛾≧ែ䛾ᑐᛂ௜䛡䜢ᥦ᱌䛧䛯䚹ᐇ㦂䛻䜘䜚䚸㈎ḧᑐᛂ௜䛡䛸㜈್ᑐᛂ௜䛡䛿䜋䜌ྠ䛨ᛶ⬟䜢♧䛧䛯䛜䚸᏶඲ᑐᛂ௜䛡䛿䛣䜜䜙஧䛴䛾ᑐᛂ௜䛡䜘䜚䜒ⱝᖸᛶ⬟䛜ᝏ䛛䛳䛯䚹䛣䜜䛿䚸୍ᑐከ䛾㛵ಀ䛻䛒䜛≧ែ䛾ᑐᛂ䛻ᑐ䛧䚸୍ᑐ୍䛾ᑐᛂ௜䛡䜢ᙉไ䛧䛯䛣䛸䛻䜘䜛䜒䛾䛸⪃䛘䜙䜜䜛䚹− 105 −

学術情報研究部門

4.3730E+07

Test Negative Log-Likelihood

4.3728E+07
4.3726E+07
4.3724E+07
random

4.3722E+07

max training

4.3720E+07

max test

4.3718E+07

perfect

4.3716E+07

greedy4.3714E+07

threshold4.3712E+07
4.3710E+07
1

100

200

300

400

500

iterations

ᅗ 2 Ꮫ⩦䛾཯᚟ᅇᩘ䛻ᑐ䛩䜛䝔䝇䝖㈇ᑐᩘᑬᗘ (test negative log-likelihood)

3

ᡂᯝせぴ

ཷ㈹㛵㐃
[ཷ㈹ 1] 㯮⃝ 㞞ே, బ⸨ ୍ㄔ, ᯇᓥ ៅ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: NLP ⱝᡭ䛾఍ ➨ 5 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮ዡ
ບ㈹, NLP ⱝᡭ䛾఍, 2010 ᖺ 9 ᭶.
[ཷ㈹ 2] Ụཎ 㐶: ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ HCI ◊✲఍ 2010 ᖺᗘ Ꮫ⏕ዡບ㈹, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ HCI ◊✲఍,2011 ᖺ 3 ᭶.

ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Shin Matsushima, Nobuyuki Shimizu, Kazuhiro Yoshida, Takashi Ninomiya and Hiroshi
Nakagawa: Exact Passive-Aggressive Algorithm for Multiclass Classification Using Support Class,In the Proceedings of the Tenth SIAM International Conference on Data Mining (SDM10), pp. 303314, 2010.
[ᰝㄞ௜ 2] ᯇᓥ ៅ, బ⸨ ୍ㄔ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: PA 䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻䛚䛡䜛䝷䝧䝹䛺䛧䝕䞊䝍䛾฼⏝, ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ㄽᩥㄅ, vol. 9, no. 1, pp. 82-87, 2010 ᖺ 6 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 3] ᯇᓥ ៅ, ΎỈ ఙᖾ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: ከ䜽䝷䝇㆑ูၥ㢟䛻䛚䛡䜛 Passive- Aggressive䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ຠ⋡ⓗཝᐦゎἲ, 㟁Ꮚ᝟ሗ㏻ಙᏛ఍ㄽᩥㄅ D, vol. J93-D, no. 6, pp. 724-732,
2010 ᖺ 6 ᭶.
[ᰝㄞ௜ 4] Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Nobuyuki Shimizu, Hiroshi Nakagawa: Deterministic shift-reduce parsing for unification-based grammars, Natural Language Engineering, Cambridge University Press (to appear).

− 106 −

学術情報研究部門

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] 㯮⃝ 㞞ே, బ⸨ ୍ㄔ, ᯇᓥ ៅ, ஧ᐑ ᓫ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: HMM 䛻䛚䛡䜛䜰䞁䝃䞁䝤䝹Ꮫ⩦, NLP ⱝᡭ䛾఍ ➨ 5 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮, ᮾி, 2010 ᖺ 9 ᭶.
[Ⓨ⾲ 2] Ụཎ 㐶, ஧ᐑ ᓫ, ΎỈ ఙᖾ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: en.newikipedia.org: ⱥㄒ∧ Wikipedia ୰䛾䝴䞊䝄䛜▱䜙䛺䛔ⱥ༢ㄒ䜢ண 䛩䜛䝴䞊䝄ཧຍᆺㄞゎᨭ᥼䝅䝇䝔䝮, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ࿌ Vol.
2010-HCI-138 No. 4, 2010 ᖺ 5 ᭶.
[Ⓨ⾲ 3] ኱஭ ೺࿃, ஧ᐑ ᓫ: 䜸䞁䝷䜲䞁䜾䝷䝣䝔䜱䞁䜾䛾䜰䞁䝃䞁䝤䝹Ꮫ⩦, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ➨ 73 ᅇ඲ᅜ኱఍ㅮ₇ㄽᩥ㞟, vol. 1, pp. 301-302, 2011 ᖺ 3 ᭶.

≉グ஦㡯[≉グ 1] Takashi Ninomiya, Takuya Matsuzaki, Yusuke Miyao, Yoshimasa Tsuruoka and Jun'ichi
Tsujii: HPSG Parsing with a Supertagger, In Harry Bunt, Paola Merlo and Joakim Nivre (eds.),
Trends in Parsing Technology: Dependency Parsing, Domain Adaptation, and Deep Parsing, pp.
243-256, Springer-Verlag, 2010.

− 107 −

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テキストマイニングの基盤技術に関する研究— Twitter を対象とした組織名曖昧性解消 —
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「Web 検索における同名曖昧性解消に関する研究」に関して、新たに「組織名曖昧性解消」の問題に取り組み、国際ワークショップへの参加を行ったため、これについて詳細に解説を行う。

• Web 検索における同名曖昧性解消に関する研究 [査読付 1][査読付 2][発表 4][特記 2]

Web における人名検索結果の曖昧性解消のための研究。本年度は、新たに、「Twitter 上の発言における組織名の曖昧性解消」の問題に取り組み、国際ワークショップ WePS-3 に参加した。また、国際会議および論文誌での成果発表のほか、タスク全体を概観するチュートリアルを国際会議
ACML2010 において行った。

• テキスト中の数値表現検索システムに関する研究 [査読付 3]

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、数値に対す
る検索支援を行う手法について、より多くの数値表現を扱えるような拡張を行った。

• 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、新たなコーパスへの適用の検討が主であった。そのほか、関連する解説記事の執筆を行った。

• 株価とテキストの関連分析に関する研究 [発表 1][発表 2][発表 3]

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、記事のキーワード絞り込みによる取引高予測精度向上のための研究を行った。

• 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、昨年度に引き続き、レイアウトに対する新たな確率モデルの検討を行った。

2 Twitter 上の発言に対する組織名曖昧性解消
2.1 背景本年度、我々は、人名曖昧性解消に関する評価型ワークショップ「WePS (Web People Search) 」のサブタスクである On-line Reputation Management Task に参加した。本タスクは、「組織の評判情報をツイッターで検索する状況」を想定し、組織名で検索した結果のツイートが、本当に当該組織への言及− 108 −

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なのか否かを判定するというものである。例えば、Apple 社に関するツイートを検索語「Apple」で取得した場合、「... Apple PC ...」というツイートは正解、「... Apple Pie ...」というツイートは不正解ということになる。これは、名前の参照曖昧性解消問題の一形態と捉えることができ、近年盛んに研究されている「人名曖昧性解消タスク」の技術が応用できると考えられる。しかしながら、本タスクの特徴として、対象となる文書 (ツイート) が非常に短いということが挙げられる。これは、通常の人名
曖昧性解消タスクが Web 文書を対象としていたことに比較すると、曖昧性解消のために使える文脈情報があまり多く得られないという点で、より難しいタスクとなっていることが予想される。
このタスクに対して、我々は、「ツイート分類の前に、組織名そのものを『分類の簡単な組織名』と『分類の難しい組織名』に判別する」というアイデアに基づくアルゴリズムを提案した。具体的には、「McDonald’s」のように、「固有名詞
前述の「Apple」のように、「一般語として使われやすい語」と、らしい語」を予め判別しておき、判別結果に応じて、その後のツイート分類を、「一般語と組織名を分類するアルゴリズム」と「大部分が組織名の中から、そうでないノイズを除くアルゴリズム」といったそれぞれ別々のアルゴリズムで行うというものである。実際に、訓練データ中の TRUE ツイート (＝ツイートが確かに当該組織に言及している場合) と、FLASE ツイート (＝ツイートが当該組織に言及していない場合) の比率を計算してみると、その値は、対象組織によって大きく異なることがわかった (例えば、検索語「nikon」の場合は 98%、検索語「Renaissance」の場合は 1%以下であった。)

2.1.1 タスク設定
訓練データ、テストデータ共に、組織名 (例:「marriott international」 ) と、ツイートを得るための検索語 (例:「Marriott」)、その組織のホームページ URL、そして、検索で得られた 700 ツイートからなる。さらに、訓練データ中の各ツイートには、そのツイートがその組織に言及しているかを表す、
TRUE か FALSE のラベルがつけられている。On-line Reputation Management Task は、テストデータ
中の各ツイートに TRUE(「当該組織に言及」) か FALSE(「当該組織に言及していない」) のラベルを付与する問題である。

2.2 内容前述の通り、アルゴリズムは、二段階に分かれている。第一段階 (Stage 1) は「クエリ分類」、第二段
階 (Stage 2) は「ツイート分類」である。以下、各段階について詳述する。

2.2.1 Stage 1: クエリ分類
第一段階では、各クエリを、「組織名らしさ」 (そのクエリが、(何の文脈もないときに) 単独で現れたときに、組織名を表している可能性) に従って、3 ないし 4 のクラスに分類する。
まず、訓練データの各クエリを、全ツイート中での TRUE ツイートの割合 (以下、t で表す) に従って、各クラスに分類する。我々は、3 クラスと 4 クラスの 2 種類のクラス分類を試した。 3 クラス分類
においては、各クエリを、以下のルールで分類する。

Class 1: TRUE 寄りクエリ: if t > θ1 ,Class 2: FALSE 寄りクエリ: if t < θ2 ,Class 3: 中立クエリ: それ以外の場合。
また、4 クラス分類の場合は、以下のルールとなる。

Class 1: TRUE 寄りクエリ: if t > θ1 ,Class 2: FALSE 寄りクエリ: if t < θ2 ,Class 3: 中立クエリ: if θ3 < t ≤ θ1 ,− 109 −

学術情報研究部門

Class 4: やや FALSE 寄りクエリ: それ以外の場合。
これらのルールにおいて、しきい値 θi と θi は、訓練データを見て人手で決定した値であり、 3 ク
ラス分類ルールにおいては θ1 = 0.66.. および θ2 = 0.33..、4 クラス分類ルールにおいては θ1 = 0.9,θ2 = 0.1, および θ3 = 0.5 となっている。
自動分類のさいに用いる素性 (特徴量) としては、単語頻度等、複雑な言語的素性は用いず、パター
ンマッチングによる単純な素性 (以下で説明する、「略語か否か？」の素性等) のみを用いた。これは、今回の問題において、訓練データとテストデータでは、異なる組織に関するツイートが用いられているため、言語的素性があまり有効ではないと判断したためである (有効な言語的素性、典型的には、その組織に関連する単語等は、組織によって変わると考えられるため。) その代わりに、提案手法では、
URL 等のメタデータを素性として用いて分類器を学習させた。学習器は、以下の 6 種の二値素性を用いた Naive Bayes 分類器である。(分類器は、機械学習のパッケージとしてよく用いられる Weka1 ツー
ルキットを利用した。)
クエリと組織名が同一か否か？ この素性は、例えば組織名「Apple」に関してクエリが「Apple」であれば真となり、例えば組織名「Amazon.com」に対してクエリが「Amazon」となっているような場合に偽となる。これは、クエリと組織名が異なっている場合は、クエリが組織を特定するのに不十分である可能性が高いという予想に基づいて導入した素性である。(例えば、「Delta Holding」
に対してクエリが「Delta」であった場合は、「Delta Air Lines」と混同される可能性が高い。 )URL(のうち、ドメイン部分) が、クエリや組織名を含んでいるか？ この素性は、例えばクエリ「Apple」に対して、URL が正規表現 http://(www.)?apple.[a-z]/で表現される場合に真となる。これが真になるということは、その組織が独自ドメインを持っているということであり、ある程度大きな組織である可能性が高い。
Wikipedia に、クエリ文字列に関する「曖昧性回避のためのページ」が存在するか？ 曖昧性回避ペー
ジがあるということは、それだけそのクエリ文字列が曖昧性を持っており、さらに、それぞれの意味がある程度メジャーであることを意味する。従って、この素性が真の場合、分類は難しくなる可能性が高い。
クエリが略語 (acronym) となっているか？ 略語 (acronym) は、一般的に、2〜3 文字で構成されるため、異なる概念の略語がたまたま同じとなり、曖昧性を持つことが多い。従って、この素性が真である場合は、曖昧性が高く、分類の難しい問題である可能性が高い。
検索エンジンにクエリを投げた結果の最上位の URL が、与えられた URL と一致するか？ もしも問題の組織がクエリ文字列の表す代表的な組織であった場合、検索結果の最上位に当該組織がリストされるはずであり、その場合、関連するツイートもその組織を表している (TRUE となる) 可
能性が高い。
クエリ文字列が、辞書の見出しに存在するか？ これは、クエリ文字列が一般的な語か否かを判定するための素性である。クエリ文字列が辞書に登録されている場合、それはそのクエリが一般語として用いられることを意味し、そのクエリで検索されたツイートは、より組織名以外の一般の概念としてそのクエリ文字列を用いている可能性が高い。

2.2.2 Stage 2: ツイート分類
第二段階では、問題中のそれぞれのツイートを、「当該組織に言及している」(TRUE) か否 (FALSE)
かに分類する。これらは、以下に説明する単純なルールに基づいて決定される。
1

http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/− 110 −

学術情報研究部門

まず、システムは、それぞれのツイート中の単語に、品詞タグと固有名詞タグを付与する。品詞タグは、
http://nlp.stanford.edu/software/tagger.shtml で、固有名詞タグは、 http://nlp.stanford.edu/software/CRFNER.shtml で入手できるツールを用いた。ツイート分類ルールは、これらのタグに基づき、以下の通り各ツイートを TRUE と FALSE に分類する。（前述の通り、クエリのクラスタ分類結果に基づき、異なるルールが用いられる。）

Class 1: TRUE 寄りクエリの場合 クエリが TRUE 寄りだった場合、それぞれのツイートは、以下の条件 (クエリが組織名でないことを示す強い証拠がある場合) に当てはまるときのみ FALSE とし、それ以外はすべて TRUE と判定する。
1. もしも、クエリ文字列に、固有名詞タグ「人名」あるいは「場所名」が付与されていれば、FALSE
2. それ以外の場合、TRUE
Class 2: FALSE 寄りクエリの場合 一方、FALSE 寄りクエリの場合については、逆に、「ツイート中のクエリ文字列が目的の組織名を指す」という強い証拠がある場合のみ TRUE と判定し、残りの場合をすべて FALSE とする。具体的な分類ルールは以下である。
1. もしも、組織名が 2 単語以上で構成され (例:「Cisco Systems」)、それらの単語がすべてツイートに含まれていれば、 TRUE と判定
2. もしもツイートが対象組織の URL を含んでいれば、 TRUE と判定
3. どちらも成り立たなければ、 FALSE と判定
Class 3: 中立クエリの場合 クラス 3(中立クエリ) の場合のツイート分類ルールは、クラス 1(TRUE
寄りクエリ) のルールに、さらに多くの FALSE ツイートを見つけるルールを追加したものである。これは、クラス 3 のクエリに対しては、より多くの FALSE ツイートが存在するという仮定に基づく。具体的な分類ルールは以下である。
1. もしも、クエリ文字列の NE タグが「人名」か「地名」であれば、FALSE
2. もしも、クエリ文字列の品詞タグが「固有名詞」でなければ、FALSE
3. それ以外の場合、TRUE
さらに、検証のため、上記のルール 2 を以下のものに変えたバージョンも作成した。これは、ルール 2(クエリ文字列が固有名詞以外だった場合をすべて FALSE と判定) の FALSE 検出能力を弱めたものである。(固有名詞は同時に名詞でもあることに注意されたい。 ) 以後、上記のルール 2 を「強フィルタ」、下記のルール 2 を「弱フィルタ」と呼ぶ。

2. もしも、クエリ文字列の品詞タグが「名詞」でなければ、FALSEClass 4: 弱 FALSE 寄りクエリ 4 クラス分類を採用した場合のみ用いられる。このクラスでは、クラス 2(FALSE 寄りクエリ) 用のルールに、より多くの TRUE ツイートを検出するための新たなルールを加える。(クラス 2 よりも多くのツイートが TRUE であると予想されるため。) 具体的には、以下のルールとなる。
1. もしも、組織名が 2 単語以上で構成され (例:「Cisco Systems」)、それらの単語がすべてツイートに含まれていれば、 TRUE と判定
2. もしもツイートが対象組織の URL を含んでいれば、 TRUE と判定
3. もしもクエリ文字列の NE タグが「組織名」であれば、TRUE と判定。
4. どれも成り立たなければ、 FALSE と判定− 111 −

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表 1: 性能評価結果
システム名

正解率

LSIR,EPFL 1
ITC-UT 1
ITC-UT 2
ITC-UT 3
ITC-UT 4

0.83
0.75
0.73
0.67
0.64

Precision
(正例)
0.71
0.75
0.74
0.70
0.69

Recall
(正例)
0.74
0.54
0.62
0.47
0.55

F-measure
(正例)
0.63
0.49
0.51
0.41
0.43

Precision
(負例)
0.84
0.74
0.74
0.71
0.70

Recall
(負例)
0.52
0.60
0.49
0.65
0.55

F-measure
(負例)
0.56
0.57
0.47
0.56
0.46

提出システムの設定 ワークショップには、以下の 4 種類の分類ルール設定のシステムを作成し、それぞれを参加させた。(なお、ワークショップのルールでは、参加システム上限は、一チーム 5 システ
ムまでであった。)

ITC-UT 1: 3 クラス分類採用、クラス 3 のルール 2 で、強フィルタ (固有名詞以外は FALSE) 使用
ITC-UT 2: 3 クラス分類採用、クラス 3 のルール 2 で、弱フィルタ (名詞以外は FALSE) 使用
ITC-UT 3: 4 クラス分類採用、クラス 3 のルール 2 で、強フィルタ (固有名詞以外は FALSE) 使用
ITC-UT 4: 4 クラス分類採用、クラス 3 のルール 2 で、弱フィルタ (名詞以外は FALSE) 使用

2.3 具体的成果
上記提案システムを、WePS-3 評価キャンペーンに参加させた。システムの評価は、正例、負例それぞれについて正解率 (accuracy)、精度 (precision)、再現率 (recall)、F 値 (F-measure) といった、標準的な評価指標を計算したもので算出される。我々の提出システムと、ワークショップでトップの成績だった
システム (「LSIR,EPF 1」) の結果を、表 1 に示す。提出システムの中では、ITC-UT 1 が最も高い正解率となった。また、ワークショップ全参加システムの中でも、2 位の成績となった。4 クラス分類 (「弱FALSE 寄りクエリ」クラスの導入) を用いたシステムの性能は、「負例に対する recall」を除くほとん
どの指標で、3 クラス分類よりも下となった。負例に対する recall の上昇は、「弱 FALSE 寄りクエリ」
用のルールが、「中立クエリ」用のルールよりもより多く FALSE を出力することを考えれば、自然な結果といえる。それ以外の指標での性能低下は、「弱 FALSE 寄り」に、必要以上に多くのクエリを分類してしまったことが原因と考えられる。結果論としては、学習データ作成時に用いた「弱 FALSE 寄り」のしきい値設定範囲を、より狭くする必要があったといえる。
表からわかる通り、クラス 3 用ルールで強フィルタを用いた場合と弱フィルタを用いた場合では、「正例に対する再現率」を除くすべての指標で前者の性能が上となった。弱フィルタは、より多くのTRUE ツイート (真陽性) を拾える代わり、より多くの FALSE ツイートも TRUE と判定してしまう (偽陽性)。評価結果は、前者による性能向上が、後者による性能低下をカバーできなかったことを示している。
次に、提出システムの性能を、ワークショップのトップシステム (LSIR,EPFL 1) と比較する。多くの指標で、LSIR のほうが高い性能であったが、「正例に対する精度」と「負例に対する再現率」では、提出システムが高い性能となった。このことから、提出システムでは、より多くのツイートを FALSEに分類する傾向があることがわかる。ツイート分類ルール、特にクラス 3(中立クラス) におけるツイー
ト分類ルールを、あまり FALSE が多くならないよう改良することで、より提出システムの性能を向上させられると考えられる。
今後の課題としては、提案したツイート分類ルールが非常に単純であるため、これを改良していくことが挙げられる。また、現在、第一段階における訓練データの作成は、人手で決め打ちしたしきい値でクエリを分類した結果を用いているが、このしきい値を、例えば交差検定等の標準的なパラメー− 112 −

学術情報研究部門

タ設定手法を用いることにより、 (あるいは、単純に訓練データでの正解率を最大化するようなパラメータを発見することにより、) より第二段階のルールに対して適切となるよう調節することにより、性能を向上させられると考えている。

3 成果要覧
査読付論文[査読付 1] 吉田稔, 池田雅紀, 小野真吾, 佐藤一誠, 中川裕志: 二段階クラスタリングを単語重み付与に応用した人名曖昧性解消, 日本データベース学会論文誌 Vol.9, No.2, pp.19-24, 2010 年 11 月
[査読付 2] Minoru Yoshida, Masaki Ikeda, Shingo Ono, Issei Sato, and Hiroshi Nakagawa: Person Name
Disambiguation by Bootstrapping, Proceedings of SIGIR-2010 (the 33rd Annual ACM SIGIR
Conference), pp. 10-17, Geneva, Swiss. July, 2010.
[査読付 3] Minoru Yoshida, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa, and Akira Terada: Mining Numbers in Text
Using Sufﬁx Arrays and Clustering Based on Dirichlet Process Mixture Models, Proceedings of
PAKDD-2010 (The 14th Paciﬁc-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining),
Springer (LNAI 6119), pp. 230-237, Hyderabad, India, June, 2010.

その他の発表論文[発表 1] 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
記事の見出しを利用した取引高予測の試み, 第 6 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), 東京, 2011 年 1 月[発表 2] 和泉潔, 牧野龍彦, 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, 第 5 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), 東京, 2010 年 10 月
[発表 3] 本多隆虎, 和泉潔, 松井藤五郎, 吉田稔, 中川裕志, 石田智也, 中嶋啓浩, 菅原俊治: 日次ニュース
業界別記事抽出による株価変動予測, 第 5 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), 東京, 2010 年 10 月
[発表 4] Minoru Yoshida, Shin Matsushima, Shingo Ono, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: ITC-UT: Tweet
Categorization by Query Categorization for On-line Reputation management, WePS-3, CLEF 2010
Labs, Padua, Italy, Sept., 2010 (評価型ワークショップ:5 チーム中 2 位)

特記事項
[特記 1] 吉田稔，中川裕志: テキストマイニングの活用 (解説記事), 情報の科学と技術 60 巻 6 号, pp.230235, 2010
[特記 2] Minoru Yoshida, Hiroshi Nakagawa: Web People Search: Person Name Disambiguation and Other
Problems (Tutorial), the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML 2010), Tokyo, Nov.,
2010− 113 −

学術情報研究部門▱㆑Ⓨぢ䛸ᶵᲔ⩻ヂ䛾⮬↛ゝㄒฎ⌮せ⣲ᢏ⾡—㎡᭩䛸ព࿡㛵ಀ䛾ᢳฟ—
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2.1

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2.2

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学術情報研究部門

2.3

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3.2

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− 115 −

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3.3

ලయⓗᡂᯝ

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4.1⫼ᬒရモ䝦䝑䝆䛸䛿䚸䛣䛣䛷䛿ヰ䛧ᡭ䜎䛯䛿᭩䛝ᡭ䛜㏙䜉䛶䛔䜛ෆᐜ䛻ᑐ䛩䜛୙☜ᐇᛶ䜢⾲䛩⾲⌧䛾䛣䛸䛷䛒䜛䚹᝟ሗᢳฟ䛺䛹䚸⮬↛ゝㄒฎ⌮䛷▱㆑䜢䝔䜻䝇䝖䛛䜙ᢳฟ䛩䜛䛻䛒䛯䜚䚸୙☜ᐇᛶ䛜㧗䛔᝟ሗ䛸䛭䛖䛷䛺䛔᝟ሗ䜢༊ู䛩䜛䛯䜑䚸ゝㄒ䝦䝑䝆䛾᳨ฟ䛿㔜せ䛺䝍䝇䜽䛷䛒䜛䚹

4.2

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4.3

ලయⓗᡂᯝ

ᮏ◊✲䛿 CoNLL2010 Shared Task 䛾䝩䞊䝮䝨䞊䝆䛻䛚䛔䛶䚸䝅䝇䝔䝮䛾ᛶ⬟䛜බ㛤䛥䜜䛶䛔䜛䚹䝅䝇䝔䝮䛾ᴫせ䛿[ᰝㄞ௜ 1]䛻䛚䛔䛶ᅜ㝿఍㆟䛷Ⓨ⾲䛧䛯䚹䜎䛯䚸Ꮫ⩦⤖ᯝ䛿ᶵᲔᏛ⩦䝔䞁䝥䝺䞊䝖䝷䜲䝤䝷䝸䛾୍㒊䛸䛧䛶බ㛤䛥䜜䛯䚹

5

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− 116 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 1] N. Shimizu and H. Nakagawa: Features for Detecting Hedge Cues, in Proceedings of the
Fourteenth Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL). Uppsala, Sweden.
2010.

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[≉グ 1] Viktors Garkavijs, ΎỈ ఙᖾ, ୰ᕝ ⿱ᚿ: ᪥୰ᑐヂࢥ࣮ࣃࢫ࠿ࡽࡢᑐヂᢳฟ࡜ᩥ⊩᳨⣴ࢡ࢚࣮ࣜࢧࢪ࢙ࢫࢺ㎡᭩ᵓ⠏, ࠕᶵᲔ⩻ヂᢏ⾡ࡢ࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥࠖࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ ࢭ࣑ࢼ
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− 117 −

学術情報研究部門

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2.1

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学術情報研究部門

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2.2

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2.3

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学術情報研究部門¾

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3.1

⫼ᬒ

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学術情報研究部門

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Hadoop 䛾ά⏝᪉ἲ䛾㐺ษ䛺⌮ゎ䜢ጉ䛢䚸Hadoop ᑟධ䛾ቨ䛸䛺䛳䛶䛔䜛≧ἣ䛜ከ䛟ぢ䜙䜜䜛䚹

3.2

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3.3

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䛄Software Design䛅ㄅ [≉グ 3] 䜈䛾ᐤ✏䜢⾜䛳䛯䚹䛭䜜䜙䛾グ஦䛜ὀ┠䛥䜜䛯⤖ᯝ䚸Web 䝙䝳䞊䝇䝃䜲䝖䛻䛚䛡䜛㐃㍕௻⏬[≉グ 4]䜔䚸䛄ASCII.technologies䛅ㄅ䜈䛾ᐤ✏౫㢗[≉グ 5]䜒ཷ䛡䜛䛣䛸䛻䛺䛳䛯䚹䜎䛯䚸䝲䝣䞊♫䛛䜙䛾ᣍᚅㅮ₇౫㢗䜢ཷ䛡䚸200 ྡ㏆䛔ཧຍ⪅䜢㞟䜑䛶⾜䜟䜜䛯䜲䝧䞁䝖䛄Hadoop Hack Night䛅䛻䛚䛔䛶ㅮ₇䜢⾜䛳䛯[ᣍᚅ 1]䚹䛥䜙䛻䚸⚾䛜වᴗ䛷ᦠ䜟䛳䛶䛔䜛኱ᏛⓎ䝧䞁䝏䝱䞊௻ᴗ䛷㛤Ⓨ䛥䜜䛶䛔䜛䝅䝇䝔䝮䛜䚸Hadoop 䛾ά⏝౛䛸䛧䛶᪂⪺グ஦䛻ྲྀ䜚ୖ䛢䜙䜜䛯[ሗ㐨1]䚹
Wik-IE 䜢ά⏝䛧䛶ᚓ䜙䜜䛯◊✲䛾▱ぢ䛻䛴䛔䛶䛿䚸DEIM 2011 䛻䛶Ⓨ⾲䛧䛯[Ⓨ⾲ 1]䚹

2

http://wik-ie.sourceforge.jp/ , ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙ࢭࣥࢱ࣮ᖺሗ➨ 10 ྕ, 2008 ᖺᗘ, pp. 81-88 ࡟ᥖ㍕.

− 121 −

学術情報研究部門

4

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[ᣍᚅ 1] Ύ⏣ 㝧ྖ: ᪂䛯䛺᝟ሗ䜲䞁䝣䝷䛸䛧䛶䛾 Hadoop 䛾ά⏝, Hadoop Hack Night Vol. 2, ᰴᘧ఍♫ᢏ⾡ホㄽ♫䠋䝲䝣䞊ᰴᘧ఍♫ඹദ, ᮾி䝭䝑䝗䝍䜴䞁, ᮾி㒔, 2010 ᖺ 8 ᭶.
[ᣍᚅ 2] Ύ⏣ 㝧ྖ: ኱つᶍ䝕䝆䝍䝹໬᫬௦䛻䛚䛡䜛䛄▱䛅䛸䛾᥋Ⅼ䠉Wikipedia䚸㟁Ꮚ᭩⡠䚸Twitter䛾₻ὶ䜢䝷䜲䝤䝷䝸䜰䞁䛿䛹䛖ཷ䛡Ṇ䜑䜛䛛, ➨ 12 ᅇᅗ᭩㤋⥲ྜᒎ/Ꮫ⾡᝟ሗ䜸䞊䝥䞁䝃䝭䝑䝖2010 䝣䜷䞊䝷䝮௻⏬, ᰴᘧ఍♫䝛䝑䝖䜰䝗䝞䞁䝇୺ദ, 䝟䝅䝣䜱䝁ᶓ὾, ᶓ὾ᕷ, 2010 ᖺ 11 ᭶.
[ᣍᚅ 3] Ύ⏣ 㝧ྖ: ၟ⏝ⓒ⛉஦඾䛸 Wikipedia 䛾ẚ㍑䛛䜙ぢ䛘䛶䛟䜛䜒䛾, ➨ 12 ᅇᅗ᭩㤋⥲ྜᒎ/Ꮫ⾡᝟ሗ䜸䞊䝥䞁䝃䝭䝑䝖 2010 䝭䝙䞉䝣䜷䞊䝷䝮䠃䝥䝺䝊䞁䝔䞊䝅䝵䞁௻⏬, ⣖ఀᅧᒇ᭩ᗑ୺ദ,䝟䝅䝣䜱䝁ᶓ὾, ᶓ὾ᕷ, 2010 ᖺ 11 ᭶.
[ᣍᚅ 4] Ύ⏣ 㝧ྖ: 䝬䜲䝙䞁䜾᥈᳨఍䛾▱ぢ, Code4Lib JAPAN 䝇䝨䝅䝱䝹䞉䝟䝛䝹䛂䝅䝇䝔䝮䝷䜲䝤䝷䝸䜰䞁䛾せㄳ䛸㣴ᡂ䛃, ➨ 40 ᅇ䝕䜱䝆䝍䝹ᅗ᭩㤋䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥, ⟃Ἴ኱Ꮫᮾி䜻䝱䞁䝟䝇, ᮾி㒔, 2011 ᖺ 3 ᭶.

ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Yohei Noda, Yoji Kiyota, Hiroshi Nakagawa: Discovering Serendipitous Information from
Wikipedia by Using its Network Structure, In Proceedings of 4th Int'l AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2010), poster session, pp. 299-302, Washington, D.C., USA, 2010
ᖺ 5 ᭶.

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] ᳃ 㐩ஓ, ቑ⏣ ⱥᏕ, ୰ᕝ ⿱ᚿ, Ύ⏣ 㝧ྖ: Wikipedia 䛛䜙䛾෌฼⏝ྍ⬟䛺ᵓ㐀໬䝕䞊䝍䛾ᢳฟᡭἲ, ➨ 3 ᅇ䝕䞊䝍ᕤᏛ䛸᝟ሗ䝬䝛䝆䝯䞁䝖䛻㛵䛩䜛䝣䜷䞊䝷䝮/➨ 9 ᅇ᪥ᮏ䝕䞊䝍䝧䞊䝇Ꮫ఍ᖺḟ኱఍(DEIM 2011), 䝷䝣䜷䞊䝺ಟၿᑎ, 㟼ᒸ┴, 2011 ᖺ 3 ᭶.

≉グ஦㡯[≉グ 1] Ύ⏣ 㝧ྖ, ᒸᮏ┿䜋䛛: 䛄ᅗ᭩㤋䛅䛾ᮍ᮶䜢᥈䜛ຮᙉ఍ 䝬䜲䝙䞁䜾᥈᳨఍(䝬䜲䝍䞁), 2010
ᖺ 4 ᭶䡚. http://www.mi-tan.jp/, http://wiki.mi-tan.jp/[≉グ 2] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop 䜢౑䛳䛶䜏䜛, 䜏䛶䜟䛛䜛䜽䝷䜴䝗䝬䜺䝆䞁 vol. 1, ᪥⤒ BP ♫, 2010 ᖺ 4
᭶.
[≉グ 3] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop Ⓩሙ䛾⫼ᬒ, Software Design 2010 ᖺ 5 ᭶ྕ, ᢏ⾡ホㄽ♫, 2010 ᖺ 4
᭶.

− 122 −

学術情報研究部門[≉グ 4] Ύ⏣ 㝧ྖ: ௻ᴗ䛷౑䜟䜜䜛 Hadoop (㐃㍕ 4 ᅇ), Think IT, 䜲䞁䝥䝺䝇䝡䝆䝛䝇䝯䝕䜱䜰,2010 ᖺ 6 ᭶. http://thinkit.co.jp/book/2010/06/04/1574[≉グ 5] Ύ⏣ 㝧ྖ: Hadoop 䜽䝷䝇䝍䞊䛾ຊ䜢ᘬ䛝ฟ䛩タィ䝟䝍䞊䞁䛸㈇Ⲵほᐹ: MapReduce 䝕䝄䜲䞁䝺䝅䝢, ASCII.technologies 2011 ᖺ 1 ᭶ྕ, 䜰䝇䜻䞊䞉䝯䝕䜱䜰䝽䞊䜽䝇, 2010 ᖺ 12 ᭶.

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− 123 −

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・管理の合理化̶ アドホックネットワーク、P2P ネットワーク ̶

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

耐障害性を有した広域分散サービスの設計・構築
ならびにその計測手法に関する研究中村 文隆

インターネットトラフィックの最適化とラピッドプロトタイピングによるユーザーインターフェース

妙中 雄三

独立管理された無線LAN群下における移動端末の通信品質管理− 125 −

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、ネットワーク自体の構築と運用、ネットワーク利用基盤、ネットワーク応用システム等に関し、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。
2010 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りである。
ネットワーク自体の構築と運用に関しては、複数の無線 LAN が独立に運用管理されている
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を目指して取り組んだ。
まず複数の無線 LAN から構成される環境において移動ノードの通信品質を適切なレベルで維持管理するため、異なる無線 LAN 間でのハンドオーバをシームレスに実現する手法、及び無線 LAN 間での相互電波干渉を回避するためのエリア制御について検討を進めた。特に、考案したシームレスハンドオーバによって、無線 LAN の切り替えタイミングの適切な制御が可能となり、また切り替え回数も削減でき、総合的な通信品質の向上が図れることを実験で明らかにした。次に、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不安定になったり冗長になったりするという問題を解決するためのルーティング技術を考案し、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と冗長部分の除去が迅速に実現できることを実証した。更に、センサーネッ
トワークについては、気象センサーや振動センサーのような小型デバイスから得られるセンサ
ー情報を社会生活に係わる安心情報として広く活用できるようにするため、都市部で顕著に現れるゲリラ豪雨やヒートアイランドなどの現象を、ディジタル百葉箱を用いて可視化するシステムの構築を進めた。そして、2010 年 7 月に実際に首都圏で発生した局所的な大雨等の様子の可視化を行ったところ、東京都環境科学研究所等からその有用性に関し高い評価を得ることができた。
ネットワークを活用するための基盤として、広域テストベッドネットワークを用いたデー
タ配信の実証的研究を行った。具体的には、テストベッドネットワークとして情報通信研究機構(NICT)が構築し運用しているJGN2plusを用いて、本学新領域創成科学研究科が保有する農学部演習林の映像・音声アーカイブ(約15年分)等のコンテンツを、小中学校の環境学習向けに
リアルタイムに配信して遠隔授業の実証実験を行い、有効性を検証した。特に、高画質映像を伝送するための装置と音声を伝送するための装置のエンコード遅延が異なるために生じていた品質劣化問題を、ネットワーク遅延回路を用いて解決する方法の検証を行うことができた。
昨今、ネットワーク基盤として、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増え続けている。今後そのような一例として− 127 −

ネットワーク研究部門

オンラインゲームが有力視されている。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、ゲーム情報の悪用や不正処理の恐れが出てくる。この問題に対処するため、ゲーム情報を適切に分割して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の検討を進めた。
ネットワークの利用に欠かせない基盤の一つはDNS(Domain Name System)であり、DNSの性能や特性を多地点から計測する分散計測手法についてこれまで検討し技術を確立してきた。
そして、この分散計測手法を実装した計測システムを構築して世界各地に設置し、運用と実際の計測を進めた。更に、異なる性格を持つ計測システムの利点を生かし、より広域な計測を行うための計測システム相互接続法に関する検討を行った。具体的には、日仏共同研究の枠組みに基づき、フランス側研究者が持つ計測システムとの相互接続を試行し、各計測シス
テムの長所を活かすとともに弱点を相互に補完することによって総合的に優れた計測結果を収集することができるよう図った。
ネットワーク上を流れるトラヒックにおいては、最近動画ストリームの占める割合が最大になってきている。そのため、動画トラヒックのアクセス分布やダウンロード状況等を明らかにし冗長なトラヒックを適宜集約することによって、ネットワークの帯域リソースの有効利用を図る技術が重要となっている。そこで、キャンパスネットワークを対象として、動画
トラヒックの解析を実施した。その結果、複数ユーザが生み出す冗長トラヒックが尐なくないことを確認でき、データキャッシュを適切に活用することによって冗長トラヒックを削減できるとの見通しを得た。
ネットワークの応用システムとしては、最近クラウドコンピューティングが急速に拡大しており、プラ
イベートクラウド同士を相互接続して広域に展開される連邦型クラウドを形成するための研究に取り組んでいる。本年度は、連邦型ネットワーククラウドに必要となる要素技術の研究
開発と、そのテストベッドとしての大学間クラウドを、慶應義塾大学、奈良先端科学技術大
学院大学、北陸先端科学技術大学院大学と共同で設計し構築した。そして、このテストベッ
ド上で、リソース管理技術、VM(Virtual Machine)冗長化技術、広域分散ストレージ技術等、
拠点単位の冗長性を確保するための技術の実験的検討を行った。
昨今スーパーコンピュータやクラスタ型PCなどによる多様な計算機資源がネットワークで接続されるようになり、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、複数のマルチコアCPU等の計算機資源を有効に活用するためには、それぞれの計算機やネットワークの特性を熟知している必要があり、利用できる計算機資源の特性にあわせてプログラムの構成方法を変更する必要が生じる場合もある。特に、複数の計算機資源が利用可能な環境で利用者が記述したプログラムを実行するにあたり、その処理タスクに応じて適切な計算機資源を自動的に割り当て処理する機構が重要となる。そこで、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、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進めた。その特徴
は、利用者が計算機資源の割当てを意識したプログラムを明示的に記述できる一方で、計算機の構造を意識しないで自動的なタスク割当てをシステムに任せることも可能な点にある。
ネットワークの応用システムは極めて豊富になっているが、中でも、実際にはユーザが直接見ることのできない情報を現実空間に提示可能な拡張現実感(AR)技術は、今後の実用の期
待が極めて大きい。しかしながら、これまでに提案されているAR技術では、ユーザに対して触覚を提示可能な場所が、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、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、視覚と触覚を融合した刺激の提示手法について検討を進めた。その結果、適切に視覚刺激を提示することで、実際には触覚刺激を与えていない場所が震えたと利用者に感じさせること− 128 −

ネットワーク研究部門が可能となり、視覚による触錯覚発生の可能性を確認できた。
急速な普及が近年進んでいるPCやプリンタ、プロジェクタなどでは、例えば、色を変えて語句を強調する、複数の色を用いて異なるものの区別を容易にするなど、視覚的に分かりやすくしており、重要な情報を色によって提示する機会も急増している。しかし、遺伝的背景や、白内障などの疾患が原因で、色覚は人によって異なり、色による情報は相手によって正確に内容を伝達できない場合がある。そこで、カメラから取り込んだ画像の中で支援すべき
色遣いのある領域を検出し、その領域のみ色変換などの処理を行うことで、色盲者が日常生
活において認識困難な色遣いがある箇所を意識せずに利用できるシステムの検討を進めた。
その結果、混同する可能性のある色が集中している箇所を的確に抽出する方式を考案し、ユーザの動きや状況に応じて、提示すべき注釈情報を制御することが有効である等の実証的成果を得た。
ネットワークにアクセスするユーザ端末は多様化し拡大する一方である。しかし、ネット
ワークプログラミングの習熟が必ずしも容易でないこと、マイクロコンピュータと各種センサー等の現実環境とのインタフェース機能の実現事例が不足している等の問題があり、マイクロコンピュータのネットワーク接続やネットワークアプリケーション開発を妨げてきた面がある。一方、Arudinoやmbed等、ラピッドプロトタイピングを可能とする組み込みマイク
ロコンピュータシステムが最近登場してきている。そこで、Arduinoをプラットホームとする様々な開発事例を通してネットワークプログラミングリテラシの習得を可能とする書籍を執筆し、この分野における技術の啓蒙活動を進めた。

− 129 −

ネットワーク研究部門*(),-& 
[9Ģ 1] ` ľC: ISS ½1-.Ģ, ŁQ{KĩS, 2010 j 6 ƞ.[Ă 1]  ĺƟ Arduino fţťŽŤţĿ, CQ $Êà, 2011 j 3 ƞ[Ă 2] Shigeru Kashihara, Muhammad Niswar, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto,Suguru Yamaguchi, and Yuji Oie: VoIP Technologies, chapter End-to-End Handover
Management for VoIP Communications in Ubiquitous Wireless Networks, In-Tech,
Feb. 2011, ISBN: 978-953-307-549-5ƞ

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[t 1] ĸğ 0<: NSķŭƓŦſÐLśWÍŚ?ŐŖ, âéNS{Kü4 NSüŘ{K,Vol.19, No.4, pp.2-4, 2011 j 3 ƞ[t 2] ĸğ 0<: ťƘŸƚƁźžĄś­Å21?, Internet Week 2011 IP Meeting, Japan Network Information Center, YMŷƇžţŬƃƉƓŲ, 2010 j 11 ƞ[¥Ě 1] `d ¼nƝþ6 xƟGÎċ®ŗ7ŒŠŽŤŴŸƕƇŢŭųƍƔƠŁĕóƇŢŭųƍƔś
ÞèĶÖŘFļ­Å2ƠƝŁQ{KĩSƝĩŷűťŨżŤƌūŴƘ B-PlusƝNo.14,
pp.70-73, 2010 ãƞ[¥Ě 2] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: ProReactive Route Recovery with Automatic Route Shortening in Wireless Ad Hoc Networks, Proc. of The 10th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS2011), Tokyo & Hiroshima, Japan, pp.57-64, Mar. 2011ƞ[¥Ě 3] Daisuke Takada, Takefumi Ogawa, Kiyoshi Kiyokawa, and Haruo Takemura:
A Context-Aware Wearable AR System with Dynamic Information Detail Control
based on Body Motion, Proc. of the 3rd Korean Japanese Workshop on Mixed Reality(KJMR), Apr. 2010ƞ[¥Ě 4] Takefumi Ogawa, Tatsuya Shinjo, Shinya Kitajima, Takahiro Hara, and Shojiro Nishio: Node Control Methods to Reduce Power Consumption Using Push-BasedBroadcast for Mobile Sensor Networks, Journal of Mobile Multimedia, Vol.6, No.2,
pp.114-127, Jun. 2010ƞ[¥Ě 5]  8X, ķ N, ]e +;, Âe Â, ì ¹Ľ: ŦŧţƓƈƕSøųŵżƎśŔ
ŜśĈŶƘűšÒŉŔæ1ñĥŗś(ÒûŰƘżŬŵžėĞ±¬, ƏŽŤţüÞè, Vol.7,
No.1, pp.28-34, 2010 j 10 ƞ[¥Ě 6] ă ćM, ]e +;: ýčśgÕŚŝŠ{KśęĭšĹŏėĞEŀîßŻƚƕśĔ, VR SÞK, Vol.15, No.CS-4, pp.15-18, 2010 j 11 ƞ

− 130 −

ネットワーク研究部門[¥Ě 7] ĉe ÛU, ķ N, ]e +;, Âe Â, ì ¹Ľ: ƐƃťƕÐLŚŋŐŠŰƘżŬ
ŵžėĞŘŵůŴƑƚƕ ÃŚJŕŎƌƕŹƏŽŤţŰƘżƘŻś1×"Ñ)v, ŁQ{KĩSĜĖƛD-IIƜ, Vol.94, No.1, pp.147-158, 2011 j 1 ƞ[¥Ě 8] Bu-Sung Lee, Yu Shyang, Tan, Yuji Sekiya, Atsushi Narishige, Susumu Date:
Availability and Effectiveness of Root DNS servers: A long term study, Proc. of the
12th IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium (NOMS 2010),
pp.862-865, Osaka, Japan, Apr. 2010ƞ[¥Ě 9] Yuki Okamura, Hideaki Imaizumi, Kenji Hisadome, Osamu Ishida, Yuji
Sekiya and Hiroyuki Morikawa: An Evaluation of Effects on Packet Loss Rate by Optical Packet Multiplexing Based on BGP Flow Aggregation, PS2010 (Photonics in
Switching 2010), Monterey, California, USA, Jul. 2010ƞ[¥Ě 10] Yanjue Xu and Yuji Sekiya: Virtual Machine Migration Strategy in Federated Cloud, Internet Conference 2010, Proc. of Internet Conference 2010, pp.25-31, Tokyo, Japan, Oct. 2010ƞ[¥Ě 11] Muhammad Niswar, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto,Youki Kadobayashi, and Suguru Yamaguchi: Seamless vertical handover management
for VoIP over intermingled IEEE 802.11g and IEEE 802.16e, Proc. of 8th Asia-PacificSymposium on Information and Telecommunication Technologies (APSITT 2010), Kuching, Sarawak, Malaysia, Jun. 2010ƞ[¥Ě 12] Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, and Yuji Oie: Seamless Handover Management Scheme under Multi-Rate WLANs, In proceedings of the
8th International Conference on Advances in Mobile Computing & Multimedia(MoMM2010), pp. 148–156, Paris, France, Nov. 2010ƞ!""
[Öą 1] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Automatic Route Recovery Based on Relay Nodes in Wireless Ad Hoc Networks, Proc. of the
IEICE Society Conference 2010, BS-7-24, Sept. 2010ƞ[Öą 2] Yasushi Wakahara, Yuji Sekiya and Pakornsiri Akkhara: Efficient Broadcastingof Alarm Message via Vehicle to Vehicle Communication, Global COE Symposium on
Se-cure-Life Electronics, 2.31, Tokyo, Nov. 2010ƞ[Öą 3] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Fast andLow-overhead Local Route Recovery in Ad Hoc Wireless Network, IEICE Technical
Report, Vol.110, No.372, NS2010-146, pp.25-30, Jan. 2011ƞ[Öą 4] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Incorporating Route Recovery Information to Gossip Routing in Wireless Ad Hoc Networks,
Proc. of the IEICE General Conference 2010, BS-4-16, Mar. 2011ƞ[Öą 5] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: A ProReactive Route Recovery Scheme in Wireless Ad Hoc Networks, Proc. of the 1st International Symposium of Multidisciplinary Research, Mar. 2011ƞ[Öą 6] `d nOİ, P Ľ, þ6 x: P2P H Massively Multiplayer Online RolePlaying Game (MMORPG) ŚŋŐŠ{KzÒšĹ²ŒŠ%ïÏ»ś¨, ŁQ{KĩSô=N, D-9-2, p.630, 2011 j 3 ƞ

− 131 −

ネットワーク研究部門[Öą 7] !ă ¿Ɲ]e +;Ɲþ6 xƟP2P ƁźžƗƚŭśŔŜśƂƚſśTVwšú}őŔ
DHT ïÏ»ƝŁQ{KĩSƙô=N, {KƙųŵżƎSÑƋŵŸƚŶźųƒƘ, 2011 j
3 ƞ
[Öą 8] ă Ņ,  Aq, NĨ µ, ĠÓ Ōŋş, ` ľC, ă6 êĽ, T R , ba ³5:ƈƀś¤āŘšÒŉŔ]S§ÏäĮĻ«, í 121 D©¢SN, Vol.121, p.307,
2010 j 4 ƞ[Öą 8] ` ľC, ·d ¿, Ý6 á°: Live E! ŶƘűśĲŚŋŐŠ_Ķ ň ņNĪƉƖŴŧŭž ň, Live E! ųƘƋŴŦƎ 2010 çĿ, pp.1-4, 2010 j 9 ƞ[Öą 9] `d Ñ, ` ľC: '%#ÏÐLŚŋŐŠŸŵŭ,şpŖƓťƈƓƔśĒĐŘ C++ŗśWĆŘē, {K#ÏS HPCS2011, pp.4-3, 2011 j 1 ƞ[Öą 10] ` ľC: ŶƘű{K¾ĩJØś¬ðŘœś(Ò, {K#ÏS í 73 DFN,ťƊƘžÔ JGN2plus ś£ŘœśuòƉƖŴŧŭž, ĝÆ-2, 2011 j 3 ƞ[Öą 11] `d Ñ, ` ľC: C++ ÒŸŵŭ,şpŖƓťƈƓƔ tpdplib ś T2K ũƚƉƘŵƚƄ
ƚŰƘƆƑƚŸŗśWĆŘ NPB ŚŝŠē, {K#ÏS HPC Þè, Vol.2011-HPC129, No.26, pp.1-8, 2011 j 3 ƞ[Öą 12] ă Ņ,  Aq, ă6 êĽ, ba ³5, ]¢ 5°, ` ľC, ă¤ ħ:NSåÉÆø¢ƈƀ¢ŌŞśƓťƈĳŘţƚŪťƈšÒŉŔ]S§©¢ÐLĮĻ«, í
122 D©¢SN, Vol.122, pp.352, 2011 j 3 ƞ[Öą 13] ņÓ Nħ, ]e +;, Âe Â, ì ¹Ľ: Ħ1ŚJŕōß{Kš&şŊŠŰƘżŬŵžţŦŧţřŦŧţƓƈƕ oÍW|ųŵżƎ, ųŵżƎ)v{KSÞèÖąĝÆĝÆĜĿ, F253, 2010 j 5 ƞ[Öą 14] ă ćM, ]e +;: ýÙûśŔŜśÁ=õÏĜŚJŕŎėĞEŀńIª$, SK, Vol.110, No.456, MVE2010-166, pp.189-194, 2011 j 3 ƞ[Öą 15] c , ]e +;: oÍW|ŚŋŐŠďč*ÇŚ\ŒŠČč*ÇśsŃŚĸŒ
ŠúZ, SK, Vol.110, No.456, MVE2010-167, pp.195-200, 2011 j 3 ƞ[Öą 16] Yuji Sekiya: The Design and Implementation of Federated Cloud in WIDE Project, 3rd CAIDA-WIDE-CASFI Joint Measurement Workshop, Apr. 2010.
[Öą 17] Yanjue Xu and Yuji Sekiya: Virtual Machine Migration Strategy in Federated
Cloud, ŁQ{KĩS, SK, Vol.110, No.116, IN2010-27, pp.25-30, 2010 j 7 ƞ[Öą 18] ĸğ 0<: NSķŭƓŦſś¬ðŘ½Ò, kiIƁźžƗƚŭ(ÒŚĸŒŠƗƚŭųƒźƉ
(ADVNET 2010),
NS´ÓëÛƅƕ, 2010 j 9 ƞ[Öą 19] a yġ, ĵ Ę, º ÿ, ĸğ 0<, ©e 5: ƔƘŮƁźžƗƚŭŚŋŐŠi
I(Ò/Ì?śŔŜśƄůźžŵůŴƑƚƔƘŮ», ŁQ{KĩS, SK,
PN2010-57, pp.15-18, 2011 j 2 ƞ[Öą 20] a ~N, [Ó Ú÷, Ĥă , a ćQ, ĸğ 0<, ¸= ¦¹, ăe A(, Ý6
á°: ŭƓŦſŰƘƆƑƚżŤƘŮšÒŉŔNċ®ŰƘżƘŻĳJØś¬ðŘīÒ, {K#ÏS í 12 DťƘŸƚƁźžŘīÒĄÞèÖą(IOT12), 2011 j 2 ƞ[Öą 21] a yġ, ĵŇ Ę, ÜÓ öh, º ÿ, ĸğ 0<, ©e 5: ł>ƄůźžƔ
ƘŮŚŋŐŠņiI(Ò/ÌƄůźžįm, ŁQ{KĩS, ô=N, B-10-96, 2011
j 3 ƞ

− 132 −

ネットワーク研究部門[Öą 22] Tă ù, ^ rU,  ĺ: ƁźžƗƚŭŨźŴŚŋŐŠƅŽũ űƚƅŵžƓƇ
ŤźŭśĴĈlśĎ¡, SK, Vol.110, No.448, NS2010-282, pp.675-680, 2011 j 3 ƞ[Öą 23] © A, P Ľ, ¯6 Ā, `: ÿ: Èõ LAN ţŭŶŵƋťƘžŚŋŐŠĊ¶Bģš Ä Ŕ ő Ŕ Ũ Ɣţ ª $ ś Ŕ Ŝ ś B ģ  ­ ś ě ¥ , Ł Q { K ĩ  S   Ą Þ è K @ , MoMuC2010-18, pp.1-6, 3ÀĬNSfSı, 2010 j 7 ƞ[Ëđ 1] Yasushi Wakahara: Organization of special session: Networks Software, 10th
International Symposium on Autonomous Decentralized System (ISADS 2011), Tokyo& Hiroshima, Japan, Mar. 2011ƞ'+)$%#[Ķ 1] Yuji Sekiya: WIDE Cloud Controller, https://wcc.wide.ad.jp/, 2011 j 3 ƞ

− 133 −

ネットワーク研究部門

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— アドホックネットワーク、P2P ネットワーク —
若原 恭

1

概要

情報通信ネットワークは、そのアプリケーションの急激な発展とともに、転送情報量の増
大と規模的な拡大に加え、機能面の質的な変革も必要となる。このような認識のもと、情報通信に係わる各種リソースの最大限の利活用によって、複雑化・大規模化が進む一方の情報
通信ネットワークの機能面における高度化のあり方を探求するとともに、そのようなネット
ワークの設計・運用・保守・管理をできる限り合理的なものにすることを目標にしている。
具体的には、以下に示す諸技術に焦点を当て、理論と実験の両面から研究を進めた。


アドホックネットワークの運用

主として移動可能な無線ノードから構成されるアドホックネットワークは、本格的なユ
ビキタス社会において必須になると考えられている。そのようなアドホックネットワー
クでは、運用に係わる多くの基本技術が課題として山積している。そのうち、ノードの移動によって切断されて不安定となったり冗長になったりする情報転送ルートの効率的な維持方法として、ルートが切断した場合の迅速な修復法及びルートが冗長となった場
合にルートを短縮して無駄を省く方法について検討を進めた。
P2P ネットワークの管理

昨今、音楽や映像等ユーザが持つファイルを自由に交換する目的等に利用される P2P ネ
ットワークの発展が著しく、インターネットで流れるトラヒックの大きな割合を占めるようになった。今後、その応用は、様々な情報の流通に加えオンライゲーム等更に拡大していくものと予想される。しかし、P2P ネットワークにおいてオンラインゲームを行う
場合、ゲーム情報の悪用や不正操作の可能性があり、その対策が必須となる。そこで、
このような対策の検討を開始した。特に、ゲーム情報の悪用を防ぐ分散管理処理法についての検討に着手した。

2

アドホックネットワークの運用制御

2.1

背景

アドホックネットワーク MANET(Mobile Ad-hoc Network)は、ルータやアクセスポイント
等のインフラ設備を用いることなく、主として移動可能な無線端末ノードから一時的に構成されるネットワークである。例えば、イベント会場や旅行先での情報交換、走行中の車同士の間での情報交換等、近い将来と予想される本格的なユビキタス社会において重要な役割を果たすものと考えられている。このため近年研究が活発になってきているが、未解決の基本的な技術課題も多く、その一つとして、ノードの移動によって適切な情報転送ルートの維持が困難になるという問題があり、この問題を解決するための検討を進めた。

− 134 −

ネットワーク研究部門

2.2

内容

一般に MANET においては、２個のノード間での情報授受を実現するため、直接電波が届かない場合には、他のノードを中継するルートに従ってパケット単位で情報を転送する。ノードの移動に伴ってノード間リンクの距離が大きくなりルートが切断された場合は、送信側のノードからルートを設定し直すことが必要となる。しかし、ノードの移動によってはルートの再設定の頻度が高くなり、それに伴う情報転送の中断や損失等品質の劣化が大きくなる。
また、ルート設定に伴う制御情報の交換も多くなりトラヒック負荷も大きくなる。これらの問題を解決するため、図１に例を示す次の原理に基づき、ルートの切断を迅速に検知し修復可能な方法を考案した。
・ルート周辺のノードは、常にルート内のノードが送受するパケットをモニタし続け、パケットの送受が失敗したことを検知したときにそのようなパケットを中継することによってその送受を達成できる場合には、この旨を送信ノードに伝える。
・送信ノードは、受信ノードからパケットの受信確認応答を受け取れず、パケットを送信できないと判断したときは、中継が可能な周辺のモニタノードに中継をさせるルートを用いることによってルートを修復し受信ノードにパケットを届ける。
この原理に基づくルート切断の自動検知修復法によって、次の特長が得られる。
・実質的にルート全体を再設定するのでなく、切断したリンク付近でのローカルな処
理でルートを修復するので、ルートの再設定のために従来採用していた制御パケットの放送を不要とでき、ルート修復に伴う制御パケットのトラヒック負荷が少ない。
・ルートが切断する前に予備のルートをローカルに準備することになり、ルート切断
後直ちにデータパケットを予備のルートを経由して届けることが可能で、結果的にルート修復に要する時間が極めて小さい。

データパケットのモニタ
S

AR

データパケットの中継
BC

データパケットの転送失敗

D

N

無線リンク
パケット転送パケットモニタ
パケット再送ノード

図１ リンクの切断に伴うルートの修復の例（ノード A と B の間のリンクが切断した場合、そのリンクをモニタしていたノード R がパケットを中継することによってルートが修復される）
更に、MANET では、ノードの移動によって、一つのノードが同一のパケットを複数回受信する可能性がある。例えば、図１の例で、ルートがノード S,A,B,C,D で構成されているもの
として、ノード C と D が移動し、ノード C がノード A からパケットを直接受信できるようになったものとする。この場合、ノード B を経てノード C にパケットを転送することは無駄であり、ノード C はパケット A からパケットを受け取ったら直ちにノード D に送出すれば十分である。つまり、ルートを、ノード S,A,C,D で構成するように変更すればよい。そこで、上述のルート修復法を基に、次の原理で無駄を検知し除去してルートを短縮する方法を考案した。

− 135 −

ネットワーク研究部門

・ルート修復時、宛先ノードまでのホップ数がより少ないパスをモニタノードが保有していれば、そのようなパスを修復ルートに含める。
・一般にモニタしたルートに比較して宛先ノードが同一でホップ数が少ないパスをモ
ニタノードが保有していた場合、ルート修復とは関係なく、そのルートにこのパスを含めるよう変更する。
このルート短縮法には、新たな制御情報を交換するというオーバーヘッドを追加することなく実現できるという特長がある。
以上のルート修復法とルート短縮法を組み合わせた結果得られる提案法の効果の一部を図２に示す。この図からわかるように、従来法に比較して、宛先ノードにパケットが正しく到着する割合（パケット到着率）をほぼ維持させたまま、制御パケットによるトラヒックオー
バーヘッド量を削減でき、かつパケット転送遅延時間を短縮できる。

(a) パケット到達率(b) トラヒックオーバーヘッド（相対値）

図２(c)パケット転送遅延時間（秒）シミュレーションによる比較評価の例− 136 −

ネットワーク研究部門

2.3

具体的成果

前節で述べたルート修復法とルート短縮法は、今後の期待が大きいアドホックネットワー
ク MANET が現在抱えている基本問題の解決を目指すもので、その有効性も明らかにできた。
具体的には、パケット損失率をほぼ維持したまま、制御パケットのトラヒックオーバーヘッ
ド量の削減とパケット転送遅延時間の短縮が実現でき、総じてパケット転送に係わる通信品
質の向上が図れることを定量的に実証した。このような成果に関し、国際学会や国内の研究会・大会等において論文発表やポスター発表等を行った。[査読付き 2], [発表 1, 3, 4,5]。なお、ルート周辺のノードがモニタすることによって消費電力が増大するという問題があり、これを解決するためモニタを最小限に留める必要があり、今後は最小限のモニタを実現する方法の検討を進める予定である。

3

P2P ネットワークの管理

3.1

背景

情報ネットワークの応用の一つはオンラインゲームであり、昨今、多数の利用者がプレーヤとしてネットワーク越しに仮想ゲーム環境で遊ぶオンラインゲームの利用が急激に拡大
し て い る 。 こ の よ う な ゲ ー ム は MMORPG(Massively Multiplayer Online Role PlayingGame)等と呼ばれているが、ゲーム情報を集中的に管理し仮想環境上での処理を集中的に行うサーバの処理負荷が過大となりサーバ自体やそのネットワーク接続に係わる設備の投資が過剰になっていくという問題がある。この問題を解決する有力な方法の一つは、サーバ機能
を利用者のノードに分散して分担する P2P ネットワークの応用にある。しかし、P2P ネット
ワーク上の MMORPG では、利用者が他の利用者のゲーム情報を管理し処理することになり、
ゲーム情報の悪用や処理の不正が可能となってしまう。そこで、このような悪用や不正を防止するための技術の確立が重要となる。
本研究では、ゲーム情報の悪用に着目し、これを防止するための新しいゲーム情報の分散管理法と分散処理法を開拓し技術確立することを目標とした。

3.2

内容

MMORPG では、各プレーヤが仮想ゲーム環境上で操作するキャラクタ(PC)に加え、ゲーム
環境に制御されるキャラクタ(NPC)、及び PC や NPC によって利用される様々なオブジェクトがある。これらをまとめて entity と総称する。ゲームでは、プレーヤが自分の PC を操作し他の entity との戦いや取引等の相互インタラクションを行うことによって他の entity に影響を与え最終的には勝敗を競う。従って、ゲームの実現には、仮想ゲーム環境の維持に加え、
entity ごとの攻撃力、防御力、位置等のゲーム情報を管理し、ゲームの進行に伴ってゲーム情報を更新していくことが必要である。
このようなゲーム情報の悪用対策の最初の検討として、まずプレーヤ単独による悪用に限定する方針で、ゲーム情報を悪用できるための条件を分析した。その結果、ゲーム情報には、他の entity が知ることによって利益が生じる、つまり悪用できるものと、利益にならず悪用にならないものに２分割できることをまず確認し、前者を sensitive 情報、後者を非
sensitive 情報と命名した。悪用の対象は sensitive 情報のみとなるが、sensitive 情報の悪用には、そのようなゲーム情報が属す entity を知ることが必要になること、及びこのentity を特定する方法には、ゲーム情報を構成するいくつかの要素をゲーム情報要素と呼ぶことにして、次の２通り存在することを明らかにした。

− 137 −

ネットワーク研究部門(a) 単独で entity と直接結びつけることが可能なゲーム情報要素(b) 単独では entity と結びつけることができないが、他のゲーム情報要素と組み合わせ
ることによって entity と結びつけることが可能となるゲーム情報要素(a)のゲーム情報要素としては、プレーヤの名称、IP アドレス等の ID 情報がある。(b)のゲーム情報要素は多々あるが、その一例としては、仮想環境で唯一のオブジェクトを所有しているというゲーム情報要素とそれを所有していることが外観から判断できるゲーム情報要素がある。検討の結果、(a)のゲーム情報要素は、すべて非 sensitive であることを確認した。
以上の分析結果に基づき、本研究では、次の原理に基づくゲーム情報の分散管理法を考案した。
(1) ゲーム情報要素を、sensitive 情報と非 sensitive 情報に区分する。両情報要素は、それぞれ異なるプレーヤが管理する。
(2)ゲーム情報要素を、上述の(a)と(b)に分類し、(a)に属すゲーム情報要素と(b)に属す
ゲーム情報要素は、異なるプレーヤが管理する。
このように分散管理したゲーム情報要素はゲームの進行に伴って更新する必要があるが、その処理についても不正を防ぐ必要がある。特に、更新時には、ゲーム情報要素をそれが所
属する entity と対応付ける必要が生じるため、そのときに悪用の可能性が生じるという問題がある。そこで、本研究では、ゲーム情報要素が所属する entity を直接表す ID 情報をゲーム情報要素に対応付けるのではなく、両者を媒介する仮 ID を用意し、この仮 ID をゲーム
情報要素に与えておき、仮 ID と真 ID との対応付けは別途行う分散処理法を考案した。一般に、ゲーム情報要素にアクセスする場合、真 ID から仮 ID を見出し、その後ゲーム情報要素にアクセスすることになるが、この分散処理法では、真 ID から仮 ID への対応付けを担当する管理ノードと仮 ID とゲーム情報要素を対応付けて管理するノードを別とする。これによって、各プレーヤが単独で真 ID とゲーム情報要素を対応付けて知ることを防止でき、ゲーム情報の悪用を防ぐことが可能となる。
以上のゲーム情報の分散管理法と分散処理法を合わせて分散管理処理法と命名した。
一方、このような P2P ネットワークでは、ノードを構成する PC の電源のオンオフや移動等に伴ってノードが離脱する可能性があり、その結果、分散して情報を管理し処理する場合には、情報が存在せず処理不可能となったり、存在するのにアクセスできなくなる等、適切な情報検索が困難になるという問題が生じる。この問題は churn 問題とも呼ばれ、その解決を図ることを目的として、離脱予測の的中率の高いノードに優先的に情報を管理させる方法
や離脱ノードを検知した場合にその旨を迅速に無駄なく他のノードに通知する方法等の新しい分散検索制御法のアイデアを得て、方式の基本設計を進めた。
3.3

具体的成果

本検討が解決を目指すゲーム情報悪用防止課題は、これまで研究ではあまりとりあげられていないものである。そして考案したゲーム情報分散管理処理法は、これまでの研究では見られないオリジナリティの高い技術である。まだ複雑なゲームでの有効性を検証するまでには至っていないが、MMORPG の一つの基本モデルに対して、この分散管理処理法を適用して検討したところ、ゲーム情報の悪用を防止できることを確認できた。この検討結果の概要を、国内学会の大会で論文発表した。[発表 6]今後、より規模が大きく複雑な機能を持つ MMORPG
モデルに対し、このゲーム情報分散管理処理法によってゲーム情報の悪用を防止できるよう− 138 −

ネットワーク研究部門

検討を深め拡張していく計画である。一方、新分散検索制御法については、概要について電子情報通信学会の大会で発表した。 [発表 7]

4

成果要覧

査読付論文リスト[査読付 1] 山崎 泰弘，若原 恭：地球規模で普及するディジタルファクシミリ～電話網ファク
シミリの研究開発と国際標準化～，電子情報通信学会，通信ソサイエティマガジン B-Plus，no.14, pp.70-73, 2010 秋.
[ 査読付 2] Zilu Liang, Takefumi Ogawa and Yasushi Wakahara: Pro-Reactive Route Recovery with Automatic Route Shortening in Wireless Ad Hoc Networks, 10th International
Symposium on Autonomous Decentralized System (ISADS 2011), Tokyo & Hiroshima, Japan,
March 2011.

その他の発表論文リスト[ 発 表 1] Zilu Liang, Takefumi Ogawa and Yasushi Wakahara: Automatic Route Recovery
Based on Relay Nodes in Wireless Ad Hoc Networks, IEICE Society Conference, BS-7-24,
Osaka, Japan, September 2010.
[発表 2] Yasushi Wakahara, Yuji Sekiya and Pakornsiri Akkhara: Efficient Broadcastingof Alarm Message via Vehicle to Vehicle Communication, Global COE Symposium on Secure-Life Electronics, 2.31, Tokyo, November 2010.
[発表 3] Zilu Liang, Takefumi Ogawa and Yasushi Wakahara: Fast and Low-Overhead Route
Recovery in Wireless Ad Hoc Networks, IEICT Technical Report, NS2010-146, vol.110,
no.372, pp.25-30, Kagawa, Japan, January 2011.
[発表 4] Zilu Liang, Takefumi Ogawa and Yasushi Wakahara: Incorporating Route Recovery
Information to Gossip Routing in Wireless Ad Hoc Network, IEICE General Conference
2010, BS-4-16, Tokyo, Japan, March 2011.
[発表 5] Zilu Liang, Takefumi Ogawa and Yasushi Wakahara: A Pro-Reactive Route Recovery Scheme in Wireless Ad Hoc Networks, poster presentation in the 1st International Symposium of Multidisciplinary Research, Tokyo, Japan, March 2011.
[発表 6] 山崎 弘太郎，妙中 雄三，若原 恭：P2P 型 Massively Multiplayer Online RolePlaying Game(MMORPG)における情報悪用を防止する分散管理手法の提案 , 電子情報通信学
会・総合大会, D-9-2, p.630, 2011 年 3 月.
[発表 7] 内藤 浩一，小川 剛史，若原 恭：P2Pネットワークのためのノードの安定性を考慮したDHT管理手法，電子情報通信学会・総合大会, 情報・システム学生ポスターセッション,
2011年3月.

特記事項[特記事項 1] Organization of special session :Networks Software, 10th International
Symposium on Autonomous Decentralized System (ISADS 2011), Tokyo & Hiroshima, Japan,
March 2011.

− 139 −

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、社会生活への安心情報として広く活用されるようになってきた。そこで、ディジタル百葉箱を用いて都市部で顕著に現れるゲリラ豪雨などの現象を可視化するシステムの検討を行っている。
また、Internet の利用は大学などの研究機関だけでなく、高校や小中学校などの教育機関でも広がっており、文字や静止画だけでなく、音声や動画などの大容量の情報を授業でも活用する方法が検討されている。東京大学には、環境教育用の演習林のアーカイブ映像資料を保有しているため、いくつかの初等教育機関を広帯域な研究開発テストベッドネットワークで接続し、リアルタイムなコンテンツ
配信を用いた遠隔授業を実践することで、その有効性の検証を進めている。
一方、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ている。
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

小型センサーを用いた効率的な情報流通技術と可視化に関する研究

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トワーク利用者に提供されている。
本研究では、各種センサー情報を効率的に分散管理するための基礎技術の確立をはかるとともに、都市部の工業高校や大学を中心に気象センサーを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、都市部で顕著に現れる現象を可視化する方法の検討を行うこととした。

− 140 −

ネットワーク研究部門

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、複数の小型センサーからの観測情報を複数の教育・研究目的で利用できる仕組みの構築を行っている。

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図 1: ディジタル百葉箱の構成
この研究は、産学共同の研究プロジェクト (Live E!) として実施しており、本年度は、東京都下の工業高校 8 校と東京大学、上智大学、慶応義塾大学など 8 箇所にディジタル百葉箱を分散配置し、都市部で顕著に現れるゲリラ豪雨やヒートアイランド現象を可視化するソフトウェアの開発を NICT と共
に行った。

2.3

具体的成果

小型センサーなどの自律分散ノードから得られる情報を集約し、社会生活に対する安心情報をネット
ワーク利用者に提供する仕組みの一つとして、「ディジタル百葉箱」を用いて環境情報の収集と提供を行う実験を NICT と共に行ってきた。これまでの研究成果のまとめを情報処理学会全国大会の企画
セッションで発表した [発表 4]。
また、東京の都市部に配置したディジタル百葉箱から得られる環境情報の可視化ソフトウェアを開発したことで、2010 年 7 月 5 日に首都圏で発生した局所的な大雨 (板橋区で 1 時間に 107mm の猛烈な雨が観測され、練馬区や北区などで床上・床下浸水の被害が出た) では、特定箇所で局所的に豪雨が観測された様子を可視化することができ [発表 2]、東京都環境科学研究所などで高い評価を受けた。

− 141 −

ネットワーク研究部門

3

広域テストベッド網を用いたデータ配信に関する研究

3.1

背景

現在は、大学などの研究機関はもとより、高校や小中学校などの教育機関や一般家庭も Internet に接続される様になり、はば広く情報収集や情報発信などで活用されている。この情報収集や情報発信は、
文字や静止画による情報流通が主体であったが、最近では、音声や動画などの大容量の情報も利用される様になってきた。
しかし、特に初等教育機関におけるネットワーク環境は、まだ十分に広帯域での利用には適さない状況にある。一方、NICT では、研究開発テストベッドネットワーク (JGN2plus) 網が構成され、全国各地に (場所によっては 100Mbps の拠点もあるが) 1Gbps 以上の広帯域ネットワークが提供されており、この網を用いた広帯域データ配信に関する研究を行うことができる環境にある。
いくつかの初等教育機関は、地域イントラネットや県の情報ハイウェイなどに接続されており、JGN2plus 網と相互接続することで大学などの研究機関との間で大容量データ通信を行うことも可能になってきた。

3.2

内容

現状の初等教育機関の学校インターネット環境だけでは、映像・音声のコンテンツを授業の時間中にリアルタイム配信を受けて利用することは困難であるが、JGN2plus 網と地域情報ハイウェイなどを相互接続することで、東京大学新領域創成科学研究科が保有する農学部演習林の映像・音声アーカイブ(約 15 年分) を、初等教育機関の環境学習で利用することが可能となる。
本研究では、茨城大学教育学部付属小学校、麗澤中学校や、甲斐市立竜王東小学校と東京大学をJGN2plus 網を用いた実証実験ネットワークで接続し、リアルタイムなコンテンツ配信を用いた遠隔授業の有効性と、その技術的課題の検討を行った。

3.3

具体的成果

2009 年 7 月に茨城大学教育学部付属小学校と東京大学を結んで実施した遠隔授業では、JGN2plus 網と IBBN (いばらきブロードバンドネットワーク) を結んだ初めての実証実験となった。この試みでは、児童との質疑で HDV カメラによる高画質な映像伝送を行うことでスムーズに行うことができ広帯域化の有効性が示された [発表 1]。
また、2011 年 2 月に甲斐市立竜王東小学校と東京大学を結んで実施した遠隔授業では、JGN2plus
網と山梨県情報ハイウェイおよび甲斐市イントラネットを接続して実証実験を行った [発表 6]。この実証実験では、高画質映像を伝送するための装置と音声を伝送するための装置のエンコード遅延が異なるために生じていたリップシンクが取れなかった問題をネットワーク遅延回路を用いて解消する方法の検証も行うことができた。

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。

− 142 −

ネットワーク研究部門

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ている。
開発を行っているライブラリ (tpdplib) 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。

4.3

具体的成果

現在開発を行っている tpdplib についての構成方法とベンチマークプログラムを用いた性能評価の結果について発表 [発表 3] を行うとともに、具体的なプログラムインタフェースについて示した [発表 5]。
現在は、利用者が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た場合に、適切な計算機資源の割当てを行う方法の検討と実装を進めている。

5

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 中山雅哉: ISS 活動功労賞, 電子情報通信学会, 2010 年 6 月 1 日.

その他の発表論文[発表 1] 斎藤馨, 中村和彦, 大辻永, 豊田かおり, 中山雅哉, 藤原章雄, 安東孝二, 岩岡正博: ブナの枝葉と映像を用いた小学校理科遠隔授業, 第 121 回日本森林学会大会, Vol.121, pp.307, 2010 年 4 月.
[発表 2] 中山雅哉, 江崎浩, 砂原秀樹: Live E! センサの東京都における展開 – 高大連携プロジェクト –,Live E! シンポジウム 2010 予稿集, pp.1-4, 2010 年 9 月.
[発表 3] 山崎健生, 中山雅哉: 並列分散処理環境におけるタスク割り当てライブラリの設計と C++ での実装と評価, 情報処理学会 HPCS2011, P4-3, 2011 年 1 月.
[発表 4] 中山雅哉: センサ情報流通基盤の構築とその利用, 情報処理学会 第 73 回全国大会, イベント
企画 JGN2plus の成果とその後継プロジェクト, 講演-2, 2011 年 3 月.
[発表 5] 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 3 月.
[発表 6] 斎藤馨, 中村和彦, 藤原章雄, 岩岡正博, 小林博樹, 中山雅哉, 藤枝俊輔: 東京大学秩父演習林ブナ林からのライブ配信と映像アーカイブを用いた小学校森林環境遠隔授業, 第 122 回日本森林学会大会, Vol.122, pp.352, 2011 年 3 月.

− 143 −

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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%CD!
[ÖŠ 1] Daisuke Takada, Takefumi Ogawa, Kiyoshi Kiyokawa, and Haruo Takemura:
A Context-Aware Wearable AR System with Dynamic Information Detail Control
based on Body Motion, Proc. of the 3rd Korean Japanese Workshop on Mixed Reality(KJMR), Apr. 2010ȗ[ÖŠ 2] Takefumi Ogawa, Tatsuya Shinjo, Shinya Kitajima, Takahiro Hara, and Shojiro Nishio: Node Control Methods to Reduce Power Consumption Using Push-BasedBroadcast for Mobile Sensor Networks, Journal of Mobile Multimedia, Vol.6, No.2,
pp.114-127, Jun. 2010ȗ[ÖŠ 3] Ñ K|, ƈ r,  :P, î î, ĤÑ èƏ: ǡǢǞȌȀȎxĵǬǮǶȆǅƸ
ǐǅōºǯȒǪǛĂƥƸĞ>įŭƿǅ5ĂķǩȒǶǤǮǸŝťÞÛ, ȇǷǟǞ¹ĸĚĢ, Vol.7,
No.1, pp.28-34, 2010  10 Íȗ[ÖŠ 4] ł ŋn,  :P: ŀŒǅ ĈǃǔǗ¢iǅşŽǛƊƭŝť_ƒĨ¨²ĜǵȔȎǅś, VR xĚi, Vol.15, No.CS-4, pp.15-18, 2010  11 Íȗ[ÖŠ 5] Ŏ ęy, ƈ r,  :P, î î, ĤÑ èƏ: ȈǼǠȎĀlǃƨƮǗǩȒǶǤ
ǮǸŝťǀǮǧǭȉȔȎ ðǃhƽƬȄȎǳȇǷǟǞǩȒǶȒǵǅ>Ď.ā6, Ɠu¢iŸ!xţ¼ŜȕD-IIȖ, Vol.94, No.1, pp.147-158, 2011  1 Íȗ[ÖŠ 6] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: ProReactive Route Recovery with Automatic Route Shortening in Wireless Ad Hoc Net-− 149 −

ネットワーク研究部門

works, Proc. of The 10th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS2011), Tokyo & Hiroshima, Japan, pp.57-64, Mar. 2011ȗ

RVV.:D!
[Čň 1] Ɯă rű,  :P, î î, ĤÑ èƏ: Ů>ǃhƽƫ²Ĝ¢iǛ2ǖÌƧǗǩȒ
ǶǤǮǸǞǡǢǞǂǡǢǞȌȀȎ¬þ{¥ǬǮǶȆ, ǬǮǶȆ6¢ixĚĢČňŤóŤóţ¼Ɛ, F253, 2010  5 Íȗ[Čň 2] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Automatic Route Recovery Based on Relay Nodes in Wireless Ad Hoc Networks, Proc. of
the IEICE Society Conference 2010, BS-7-24, Sept. 2010ȗ[Čň 3] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Fast andLow-overhead Local Route Recovery in Ad Hoc Wireless Network, IEICE Technical
Report, Vol.110, No.372, NS2010-146, pp.25-30, Jan. 2011ȗ[Čň 4] ł ŋn,  :P: ŀēķ¸´ǅƸǐǅíSĲÿţǃhƽƬŝť_ƒƘgØ0, !
xªi, Vol.110, No.456, MVE2010-166, pp.189-194, 2011  3 Íȗ[Čň 5] ¿ Î!,  :P: ¬þ{¥ǃƨƮǗŔŒ8ôǃƴǗőŒ8ôǅƖǃƉƴǗ
Ķ~, !xªi, Vol.110, No.456, MVE2010-167, pp.195-200, 2011  3 Íȗ[Čň 6] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Incorporating Route Recovery Information to Gossip Routing in Wireless Ad Hoc Networks,
Proc. of the IEICE General Conference 2010, BS-4-16, Mar. 2011ȗ[Čň 7] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: A ProReactive Route Recovery Scheme in Wireless Ad Hoc Networks, Proc. of the 1st International Symposium of Multidisciplinary Research, Mar. 2011ȗ− 150 −

ネットワーク研究部門*:F;> KWRMB0/V(@DCA=B/! A9<E&'

94

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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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http://www.linux-kvm.org/
https://github.com/keiichishima/map646
3
http://www.nautilus6.org/
4
http://libvirt.org/
5
http://www.eucalyptus.com/
6
http://www.openstack.org/
2− 153 −

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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30
31

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Los Angeles, U.S.A.
Tokyo (WIDE), Japan
Sao Paulo, Brazil
Tokyo (WIDE), Japan
Osaka (WIDE), Japan
Osaka (WIDE), Japan
Paris, France
Brisbane, Australia
Bangkok, Thailand
Klong Luang, Thailand
Tokyo, JapanTokyo (The University of Tokyo), JapanTokyo, Japan
Seoul, Korea
Kuala Lumpur, Malaysia
San Diego, U.S.A.
Barcelona, Spain
Colombo, Sri Lanka
Napoli, Italy
Auckland, New Zealand
Bangkok, Thailand
Chicago, U.S.A.
Klong Luang, Thailand
Taipei, Taiwan
Amsterdam, Netherlands
Nairobi, Kenya
Nairobi, Kenya
Singapore Singapore
Hong Kong, China
Pretoria, South Africa
Kathmandu, Nepal− 155 −

ネットワーク研究部門

32
33
34

Paris, France
Quezon City, Philippine
Bandung, IndonesiaǍƺơǺȇȍǪ CNRS ǂǆ8`ĝĦǅǀơŗüǨǪǱȁǆę¹ķǅƋƵǕťţǂǼȋǳǭǛǼǅ
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3.3

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Institute)ƩǓ Root DNS ǦȏǶǅƵǕCŽ¤ǄǓǊǅ£ī¤ŃǅƋƵǕŗüĴÜǘl 4 ǅơǛȍǴǵǨǙǆ ITB(Institut Teknologi Bandung)ƩǓǆŗüĴÜǘl 5 ǅğƵƢ

 4 : ASTI  Root DNS 

78

(!(2010/8 - 2010/12)

http://www.top-hat.info/
http://www.onelab.eu/− 156 −

ネットワーク研究部門

 5 : ITB  Root DNS 4(! (2010/9 - 2010/11)

-.

3"X2
[µ 1] ƋŦ J]: {ƊǡȇǜǴĈwǆ
Vol. 19, No. 4, pp2-4, 2011  3 Ñąǅaƭǀ, Ģħ{¦tÂłO {Âłǂ¦t,[µ 2] ƋŦ J]: ǛȍǭȏǵǯǳÇ²ŌǆëþMKa, Internet Week 2010 IP Meeting, Japan
Network Information Center, xǬǺǳǙǠǶǼȇǧ, 2010  11 Ñ12[ßş 1] Yanjue Xu and Yuji Sekiya : Virtual Machine Migration Strategy in Federated Cloud, Internet Conference 2010, Proceedings of Internet Conference 2010, pp. 25-31, Tokyo Japan, Oct.
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Based on BGP Flow Aggregation, PS2010 (Photonics in Switching 2010), Monterey, California,
USA, July 2010.
[ßş 3] Bu-Sung Lee, Yu Shyang, Tan, Yuji Sekiya, Atsushi Narishige, Susumu Date : Availability and Effectiveness of Root DNS servers: A long term study, Proceedings of the 12th IEEE/IFIP
Network Operations and Management Symposium (NOMS 2010), pp.862-865, Osaka, Japan, April
2010.

7NSPHIG[7Ɖ 1] Yuji Sekiya : WIDE Cloud Controller, https://wcc.wide.ad.jp/ , 2011  3 Ñ=BB#,2
[ēō 1] Ø¥ŨȎƇÖƙ ŞȎěČĻȎøņËȎƋŦJ]ȎåR : Ɠ`Õ4ǷǣǯǳȈȍǢǅ
ƨƭǕƘrBċIĄǷǣǯǳƀ´È, ƒ¦tŸ', Ĺ_{, B-10-96, 2011  3 Ñ[ēō 2] ×«{, ČĘĽ, ūŊ) , ×ŏ, ƋŦJ], õ_àö, ŊeB, ĜSġî : ǡȇǜǴǥȍǹȄȏǱǚȍǢǘċƥƺ{ŔìǥȍǱȍǰƃ'sĖǆéĮǂŻċ, ¦t=ć ĩ 12kǛȍǭȏǵǯǳǂŻċ²ŌĝĦēō(IOT12), 2011  2 Ñ(ĉ}HŪ)− 157 −

ネットワーク研究部門[ēō 3] Ø ¥Ũ, ƇÖ Ş, ø ņË, ƋŦ J], å R : 4ȈȍǢǵǯǳȌȏǡǅƨƭǕrBċIĄaǆƺǏǆǷǣǯǳǪǣǩȄȏȈȍǢ°ù, ƒ¦tŸ', ź²t, PN2010-57,
pp.15-18, 2011  2 Ñ[ēō 4] ƋŦ J] : {ƊǡȇǜǴǆéĮǂúċ, rǵǯǳȌȏǡBċǅƋƵǕȌȏǡǨȆǯǼ
(ADVNET 2010), Ú{ñČ3ĨĚǸȉ, 2010  9 Ñ[ēō 5] Yanjue Xu and Yuji Sekiya : Virtual Machine Migration Strategy in Federated Cloud, ƒ¦tŸ', '²t, vol. 110, no. 116, IN2010-27, pp. 25-30, 2010  7 Ñ.
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CAIDA-WIDE-CASFI Joint Measurement Workshop, Osaka, Japan, April 2010.

− 158 −

ネットワーク研究部門&=0>4122;6%1*"
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2.1

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ネットワーク研究部門

2.2

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2.3

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− 160 −

ネットワーク研究部門

3;5137<20&5=+

3.1

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3.2

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3.3

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ô§ĂŕōőŮűļı¼¥ĒĚYYĞĝĠßdAı×òēįÓŝũōőşűţĠô§ĂFlashĠ$_ıÌĆŝũōőşűţĠô§ĂĞĝıĜĒĚŝŭĽũŢůĽŪŏũńıq¯ēįĜĜĪğĂ!LÄğĪQyğŝŭĽũŢůĽĠbĂøJ:äĠPÏjÍĊÁ^ěċįĬĆğïfĒĖ[É| 1]ı@µĒĂCQ °ĬĮĒĖă

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− 161 −

ネットワーク研究部門

独立管理された無線 LAN 群下における移動端末の通信品質管理
妙中 雄三

概要

1

現在、無線 LAN は家庭内や会社内、公共の場等あらゆる場所で使用されている。これらの無線 LAN
はだれでも安価で高速な無線通信基盤を実現できるという利点から、個人やサービスプロバイダーといった様々な管理者によって設置・管理されている。今後もこれまでと同様に無線 LAN は拡大を続け、広範囲をカバーする無線ネットワークインフラの一つとなる。そこでは独立管理された無線 LAN群、つまり異なる IP サブネットに所属する多数の無線 LAN が重なり合うことでどこでもネットワー
ク接続が可能な環境が実現する。本稿では特に、複数の独立管理された無線 LAN によって構築される上記のネットワーク環境をユビキタス無線 LAN 環境と呼ぶ。
このユビキタス無線 LAN 環境下では、次世代携帯電話による IP ネットワーク上での音声・ビデオ
通信や、携帯端末からクラウドサービスを利用する大容量データ通信が求められている。しかし、無線 LAN 環境下では周辺環境の影響や、周囲での無線送信状況に応じて通信品質が大幅に変動し、音声通信の途切れやデータ通信の大幅な帯域減少が問題となる。そのため移動端末の通信品質維持を実現するための技術開発が不可欠である。本年度は下記に挙げる２点について研究に取り組んだ。

• 異ドメインに所属する無線 LAN 間のシームレスハンドオーバ• アクセスポイント間の相互無線干渉を避けるエリア制御

2

異ドメインに所属する無線 LAN 間のシームレスハンドオーバ

2.1

背景

ユビキタス無線 LAN 環境下では、無線 LAN は異なる管理者により管理されており、それぞれ異なる
IP サブネットに所属している。その状況において、移動端末は通信品質の低下を防ぎながら使用している無線 LAN を切り替えるシームレスハンドオーバ機構が求められる。具体的には下記の 3 項目を満たさなければならない。
要件 1: 適切なハンドオーバ開始の判断
要件 2: レイヤ 2、3 アソシエーションによる通信中断の防止
要件 3: ハンドオーバ処理に起因する通信品質劣化の回避
要件 1 では使用中の無線 LAN の品質低下を検知し、適切にハンドオーバ開始を判断する必要がある。
無線 LAN の品質は一般的に電波強度を用いて判定されるが、ユビキタス無線 LAN 環境では無線エリアが重複しているため、干渉や輻輳等の電波強度では判定できない品質低下の原因が存在し、電波強度では適切なハンドオーバ開始判定を行えない。要件 2 では無線 LAN を切り替える際にハンドオー− 162 −

ネットワーク研究部門

AP2

Transport
Handover Manager (HM)
使用パス制御Network
MAC

MAC

PHY

PHY

WIF1

WIF2

マルチホームアーキテクチャ(a) アーキテクチャ

クロスレイヤ（フレーム再送回数通知）

AP1
WLAN2

WLAN1
移動端末

ハンドオーバ

WIF1
WLAN1

WIF2

WIF1

WIF2
WLAN2

(b) ハンドオーバ処理手順

図 1: ハンドオーバの処理手順
バ先のアクセスポイントとのアソシエーション確立や IP アドレスの設定のために発生する無通信期間を削減する必要がある。また、要件 3 ではハンドオーバ前に比べてハンドオーバ後の通信品質が向上
する適切な切り替え処理が求められる。
先行研究では上記の要件全てを満たし、実時間・非実時間通信のそれぞれを対象としたハンドオー
バ手法を提案した。そこではフレーム再送をハンドオーバ開始の判定指標に使用し、複数の無線イン
タフェースを搭載するマルチホームアーキテクチャを採用した。また、MAC 層で得られる再送回数の情報をトランスポート層の handover manager（HM）で品質指標として使用するために、MAC 層とトランスポート層間の情報交換のためのクロスレイヤアーキテクチャも使用した。本研究では、この先行研究の提案手法に基づいて実環境の特性並びに実システムの制約を考慮したハンドオーバ制御機構の設計と実装・評価を行う。つまり、実環境に適したフレーム再送回数の利活用とマルチホームアー
キテクチャによる複数パスの管理手法、クロスレイヤ構造を実時間・非実時間通信の特性に即して設計・実装する。

2.2

ハンドオーバ機構のアーキテクチャと処理手順

本節では先行研究で提案したハンドオーバ制御について説明する。図 1 にハンドオーバ機構のアーキ
テクチャとそのハンドオーバ処理手順を示す。初めに図 1(a) のアーキテクチャを上記の要件に基づいて説明する。まず、要件 2 を実現するためにマルチホームアーキテクチャとトランスポート層の HMを使用する。マルチホームアーキテクチャは移動端末に 2 つの無線インタフェースを搭載し、同時に異なる 2 つの無線 LAN へ接続を可能とする。さらにエンド端末間の通信はトランスポート層で制御されるため、トランスポート層の HM において 2 つの無線 LAN 間で使用するパスを切り替える事で通信中断を防止する。
次に、要件 1 のために本研究ではフレーム再送回数に着目した。無線 LAN ではパケットを送信する
際、MAC 層において ACK フレームが受信できない場合はフレームの再送を規定の回数繰り返す。その後、そのパケットはパケットロスとして扱われるため、実際に通信品質が低下する前にハンドオー
バ開始の判定を行えるようになる。また、フレーム再送回数は MAC 層で計測できるため、クロスレ
イヤアーキテクチャを使用し、MAC 層からトランスポート層の HM へ情報を知らせる構造をとる。
要件 3 を満たすために、再度マルチホームアーキテクチャとフレーム再送を使用する。マルチホー
ムアーキテクチャによってハンドオーバ中に 2 つの無線インタフェースを同時に使用できるため、HMは 2 つの無線 LAN の品質をフレーム再送回数に基づいて比較する事ができる。その結果、HM はより品質の良い無線 LAN を選択でき、マルチホームアーキテクチャによってシームレスに通信を切り替える事が可能となる。

− 163 −

ネットワーク研究部門

ハンドオーバマ
ネージャ (HM)

Network

情報取得
WIF2

MAC

Network

再送回数
保存

PHY

index

index

WIF1

共有メモリ

ハンドオーバマ
ネージャ (HM)Transport(要素100個の配列)

マルチホーム

WIF1

WIF2

MAC

クロスレイヤPHYアクティブ(a) 実時間通信

定期的な監視Transport

セッションテーブル- アクティブコネクション- 代替コネクション
管理代替(b) 非実時間通信

図 2: 設計
以上のアーキテクチャに基づいて、図 1(b) のハンドオーバ処理の手順を説明する。移動端末は 2 つの無線インタフェースを持ち、それぞれ異なる無線 LAN に接続する。一方のインタフェース（WIF1）で通信し、移動する。通信品質の低下をフレーム再送回数によって検知し、ハンドオーバを開始する。
このとき、移動端末は同時に二つの無線 LAN に接続しているため、フレーム再送回数に基づいて通信品質を比較する。その後、良好な無線 LAN を介して通信を継続する（図中では WLAN2 経由の通信に切り替える）。この手順を繰り返す事で品質低下を防止しながら移動することが可能となる。

2.3

実装の概要

前述のハンドオーバ制御機構を実システムに実装するにあたって、図 2 に示す設計を行った。まず、フレーム再送回数を計測するために、MAC 層の無線ドライバにおいてパケットの送信毎にフレーム再送回数を取得する機構を実装する。得られたフレーム再送回数はクロスレイヤアーキテクチャを介してトランスポート層の HM へ通知するが、実システムではパケットの送信毎に通知すると頻繁な割り込み処理が発生してしまいシステム性能が著しくて以下してしまう。そこで、実時間・非実時間通信の特性を考慮したクロスレイヤ機構を設計した。実時間通信はパケット配送のリアルタイム性が重視され、パケットロスが品質低下に大きく影響するため、パケットロスが発生する以前に通信品質の低下を検知する必要がある。そこで、共有メモリを用いてクロスレイヤを実現した。MAC 層からパケット送信毎にフレーム再送回数を共有メモリに保存し、トランスポート層でのデータ送信の度に情報を共有メモリから取得、ハンドオーバの判定を行う。
一方、非実時間通信ではグッドプットが重視されるため、切り替え時にグッドプットが低下する無線 LAN の切り替えの回数を最小限に抑える必要がある。そこで、MAC 層ではフレーム再送回数を計測・保持し続け、トランスポート層から一定の間隔で取得し、通信品質の判定を行う。また、実時間
通信はコネクション型であるため、エンド間通信を制御するトランスポート層において異なる 2 つの無線 LAN を介する 2 つのコネクション制御も行う。

2.4

評価の概要

本節では実時間・非実時間通信のそれぞれに対する性能評価を行う。実験では、2 つのアクセスポイン
トを離して設置し、その間を移動端末がアクセスポイントからルータを介して有線で接続している固定端末と通信を行いながら移動するという手順で行った。なお、移動端末は予め 2 つの無線 LAN に接続しているものとする。図 3 に実時間通信における実験トポロジとハンドオーバ機構の性能評価の結果を示す。ここでは実時間通信として VoIP による音声通話を利用している。図 3(b) 中では各無線
LAN を介したパケット数と発生したフレーム再送回数を累積で示している。実験結果から、フレーム− 164 −

- VoIP通信: G.711コーデック
192.168.2.0/24

固定端末
100Mbps/30ms
192.168.1.0/24

100Mbps/10ms
192.168.0.0/24

AP1

RouterAP2

45 meters

移動端末

Cumulative packets transmitted by MN

800- IEEE802.11b
伝送レート: 11Mbps
可変レート: 無効
RTS/CTS: 無効

14

AP1 (WIF1)AP2 (WIF2)
Multi-path
Retry (WIF1)
Retry (WIF2)

700
600

12
10

500

8

400

6

300

4

200
100

歩行

0

Cumulative packets with MP_TH or more frame retries

ネットワーク研究部門

WIF1
0

5

2

WIF2
10

15

(a) 実験トポロジ

20
Time [s]

25

30

35

40

0

(b) 実験結果- HTTP通信: 移動端末から固定端末
上の10GBのファイルをダウンロード
192.168.2.0/24

固定端末
100Mbps/10ms
192.168.0.0/24

100Mbps/30ms
192.168.1.0/24

AP1

802.11b

Router802.11b

25 meters

移動端末

AP2

歩行

(a) 実験トポロジ

7

40

6

35
30

5

25

4

20

3

15

2

10

1
0

Frame Retransmission Ratio (FRR) [%]- 802.11b
伝送レート: 11Mbps
可変レート: 無効
RTS/CTS: 無効

Goodput [Mbps]

図 3: 実時間通信の性能評価

5
0

5

10

15
Time [s]Goodput (WIF1)
Goodput (WIF2)
FRR (WIF1)

20

25

30

0

FRR (WIF2)
Handover initiation(b) 実験結果

図 4: 非実時間通信の性能評価
再送の発生と共に適切に使用する無線 LAN を切り替えていることがわかる。
非実時間通信における実験トポロジと実験結果を図 4 に示す。ここでは非実時間通信として http ダウンロードを使用し、移動端末から固定端末上にある 10GB のファイルをダウンロードする。実験結果より、2 つの無線 LAN 間の移動において、切り替え処理は 1 度のみ実行されていることがわかる。
また、移動後のグッドプットが移動前より大きい事から、適切に使用する無線 LAN を選択できていることがわかる。

2.5

具体的な成果上記の実システムへの実装と実環境での評価については現在投稿中である。昨年度までの先行研究で取り扱った実時間通信を対象としたハンドオーバ手法とシミュレーションによる評価についは VoIP 通
信の技術に着目した書籍を執筆し出版した [著書 1]。また、無線 LAN にとどまらず WiMAX におけるハンドオーバ開始の判定指標を検討した結果を国際会議で発表した [査読付 1]。さらに、これまでは複雑さを回避するために無線 LAN の可変伝送レートは使用していなかったが、より実環境に近づけるための可変レート無線 LAN 環境下におけるハンドオーバ手法の提案と評価も国際会議で発表した[査読付 2]。

− 165 −

ネットワーク研究部門

10.0.1.2

10.0.1.1

10.0.0.2
移動端末 アクセスポイント

10.0.0.1
固定端末

図 5: 実験トポロジ

3

アクセスポイント間の相互無線干渉を避けるエリア制御

ユビキタス無線 LAN 環境では端末へ常に良好な通信品質の無線接続を供給する必要がある。一方で、異なる管理者によりアクセスポイントが独立して設置されるため、無線エリアの過度な重複が発生する。そのため、多数の無線 LAN の混在による無線干渉が頻繁に発生し、移動端末の通信品質を低下させてしまう。よって、過度のエリア重複を避け各無線 LAN エリアを適切に組み合わせる必要がある。しかし、個別管理であることから共通の管理者が無線 LAN エリア内の品質を計測・調節し，品質低下を回避することが困難である。

そこで、アクセスポイントが自律的に連携して無線 LAN エリアを制御する手法に着目した。具体（２）検出した無線
的には，アクセスポイントが（１）要求品質を満たした無線 LAN エリアの検出、LAN エリア情報の共有、（３）品質低下エリアの検出、（４）エリア制御を繰り返し実行する。これまでに（１）について各アクセスポイントが自律的に無線エリア内の品質計測とエリア検出を可能とす
るアーキテクチャを提案し、シミュレーションによって評価した。しかし、実環境における通信品質の推定方法とエリア検出の可能性を確認していない。そこで、本年度は実環境に置ける無線計測を行い、アクセスポイント側で計測でき、エリア判定に使用できる品質指標の調査を行った。

3.1

計測実験の概要

図 5 に実験トポロジを示す。移動端末と固定端末には Linux OS をインストールし、固定端末にのみ
無線ドライバの madwiﬁ に無線計測機構を実装している。実験ではアクセスポイントから 1 メートル毎に実験を行い、通信品質を品質指標の相関を調査する。計測では、移動端末が固定端末から HTTP
ダウンロードを行い、スループットを計測する。計測した数値は計測地点での通信品質として利用する。その後、200 バイトの UDP パケットを 60 秒間 20 ミリ秒間隔で双方向に送信する。この通信期間
中、アクセスポイントが無線計測機構によりパケット単位での計測を行う。この手順を各地点で行う事で通信品質を推定する品質指標を検討する。

3.2

評価の概要

図 6 に CRC エラー率・フレーム再送率とスループットの相関を示す。図 6(a) より TCP・UDP の両方で同じ CRC エラー率において、同程度のスループットが計測されている。そのため CRC エラー率は
スループットを推定する品質指標として使用可能である可能性がある。一方、アクセスポイントからの送信時の品質指標としてフレーム再送率があるが、図 6(b) より再送率 15%までは TCP および UDPのどちらも同程度のスループットが観測されている。しかし、再送率が 30%を超えると TCP と UDPの間でスループットに乖離がみられる。そのため再送率から一様にスループットを推定することは困難である。したがって再送率はスループットを推定するための品質指標として用いることが困難であると考えられる。

3.3

具体的な成果上記の無線計測を行った結果を国内研究会において発表した [発表 1]。

− 166 −

ネットワーク研究部門

1600

TCP
UDP

1400
1200

Throughput [KB/s]

Throughput [KB/s]

1600

1000

800
600
400
200

0

0

10

20
30
40
50
CRC Error Rate [%]60(a) CRC エラー率とスループット相関

TCP
UDP

1400
1200
1000

800
600
400
200

0

0

10

20
30
40
Retry Rate [%]5060(b) フレーム再送率とスループット相関

図 6: 通信品質と品質指標との相関

著書／編集[著書 1] Shigeru Kashihara, Muhammad Niswar, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto, Suguru Yamaguchi,
and Yuji Oie: VoIP Technologies, chapter End-to-End Handover Management for VoIP Communications in Ubiquitous Wireless Networks, In-Tech, February 2011, ISBN: 978-953-307-549-5.

査読付論文[査読付 1] Muhammad Niswar, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Kazuya Tsukamoto, Youki Kadobayashi,and Suguru Yamaguchi: Seamless vertical handover management for VoIP over intermingled
IEEE 802.11g and IEEE 802.16e, In Proceeding of 8th Asia-Paciﬁc Symposium on Information
and Telecommunication Technologies (APSITT 2010), Kuching, Sarawak, Malaysia, June 2010.
[査読付 2] Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, and Yuji Oie: Seamless Handover Management Scheme under Multi-Rate WLANs, In proceedings of the 8th International Conference
on Advances in Mobile Computing & Multimedia (MoMM2010), pp. 148–156, Paris, France,
November 2010.
[査読付 3] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Pro-Reactive Route Recovery with Automatic Route Shortening in Wireless Ad Hoc Networks, In proceedings of the10th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS2011), Tokyo &Hiroshima, Japan, March 2011.

その他の発表論文[発表 1] 森久和昭, 妙中雄三, 樫原茂, 山口英: 無線 LAN アクセスポイントにおける要求品質を満たしたエリア検出のための品質指標の調査, 電子情報通信学会技術研究報告, MoMuC2010-18, pp.
1–6, 北海道大学 工学部, 2010 年 7 月.
[発表 2] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Automatic Route Recovery
Based on Relay Nodes in Wireless Ad Hoc Networks, 電子情報通信学会ソサイエティ大会講演
論文集, BS-7-24, 大阪府立大学 中百舌鳥キャンパス, 2010 年 9 月.
[発表 3] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Fast and Low-overhead Local
Route Recovery in Ad Hoc Wireless Network, 電子情報通信学会技術研究報告, NS2010-146, pp.
25–30, 香川大学, 2010 年 1 月.

− 167 −

ネットワーク研究部門[発表 4] 山崎弘太郎, 妙中雄三, 若原恭: P2P 型 Massively Multiplayer Online Role-Playing Game(MMORPG) における情報悪用を防止する分散管理手法の提案, 電子情報通信学会 2011 総合大会, D-9-2, 東京都市大学 世田谷キャンパス, 2011 年 3 月.
[発表 5] Zilu Liang, Yuzo Taenaka, Takefumi Ogawa, and Yasushi Wakahara: Incorporating Route Recovery Information to Gossip Routing in Wireless Ad Hoc Networks, 電子情報通信学会 2011 総合大会, BS-4-16, 東京都市大学 世田谷キャンパス, 2011 年 3 月.

− 168 −

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

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

吉廣

保

松野

裕

稲岡

創

先端的大規模計算利用サービス

金田 康正

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

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

気液混相流の大規模分子動力学シミュレーション

鴨志田 良和大規模分散計算環境を有効活用するソフトウェアの研究

田浦 健次朗藤田

生産性と性能を両立させる並列処理のための枠組み

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 ―

大島 聡史

肇

林

雅江

堀

敦史

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

Catwalk ファイルステージングシステムの T2K 上での評価

GPU を用いた高性能計算に関する研究

山本 啓二

實本 英之

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

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− 169 −

単一実行環境を実現する汎用バッチジョブシステムの研究

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
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、2011 年 3 月現在で 12 名のセンター専任教員（教授：2、准教授：1、助教：2、特任准教授：2、同講師：2、同助教：3）、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、新領域創成科学研究科基盤情報学専
攻，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 4 名、修士課程 4 名の合計 8 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）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。

1

計算機システムソフトウェア

2008 年度から、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。
主な研究開発項目は以下の通りである：














並列アプリケーションのトレースログの効率的なオンライン圧縮アルゴリズムの評価
単一実行環境を実現する汎用バッチジョブシステムの研究
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
高効率ファイルステージングシステムに関する研究
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に関する研究
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
データ集約的アプリケーションのアクセス解析に関する研究
分散環境における高性能通信に関する研究
資源の動的な伸縮が可能な大域アドレス空間に関する研究
クラスタからクラスタ外部へのネットワーク出力に関する研究
大規模分散計算環境上のリアルタイムモニタリングシステムに関する研究− 171 −

スーパーコンピューティング研究部門

2

ディペンダブル OS

2006 年度から、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」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。当プロジェクトに関連し、以下の研究開発を行った：

ディペンダブルな単一システムイメージ 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

3プログラム開発環境

以下の項目について､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研究、プログラム開発環境に関する研究を実施した：



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
アプリケーションレベル耐故障コーディングの容易化に関する研究

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。
主な研究開発項目は以下の通りである：









1017 までの双子素数生成と Brun 定数の計算
高効率・高可搬性ライブラリの研究開発
GPU を用いた疎行列ベクトル積に関する研究
ソフトウェア自動チューニング研究
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
並列プログラミングモデルに関する研究
GPU を用いたアプリケーション高速化に関する研究

5

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。
主な研究開発項目は以下の通りである：


二成分 Lenard-Jones 粒子系の爆発流に関する研究
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− 172 −

スーパーコンピューティング研究部門



ヘテロ環境における係数行列の合成の並列化
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

6

セキュリティ関連分野
セキュリティ関連分野について、以下の研究を実施した：






権限管理を行うための属性のデザインの研究。
クラウドにおけるトラストの研究
Graded Trust の研究
情報セキュリティの標準体系

7

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：


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）

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。2010 年度は同講習会を 4 回実施した。

8

高校生向け広報・普及活動

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！」が開催された。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。元々，高校の理数科教育の一環としての依頼であったが，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機会を提供し，将来のスパコン利用者の獲得にもつながることであるので，今後も継続して実施して行く予定である。
また，セミナー終了後に各高校の先生方と意見交換を行い，セミナー参加者を対象とした並列プ
ログラミング講習会，教員を対象としたセミナーの開催を決定した。前者については 2010 年 8 月 23
日～25 日に実施され，高校生 10 名，教員 2 名が参加した。後者については 2011 年度に実施予定である。

− 173 −

スーパーコンピューティング研究部門

9

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。
4 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、5 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 37 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。この中には 2010 年 3 月まで実施されていた「T2K オープンスパコ
ン（東大）共同研究プロジェクト」の 7 課題も含まれている。9 月 1 日に第一回シンポジウムが東京大
学山上会館で開催された。本年度成果報告会を兼ねた第二回シンポジウムは 2011 年 1 月 12 日
（火）・13 日（水）に理化学研究所計算科学研究機構（神戸）で開催された。課題採択グループのうち
スーパーコンピュータを利用するグループは HA8000 クラスタシステムの最大 64 ノード専用キューを利用できる。
「スーパーコンピュータ若手利用者推薦（試行）」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。2010 年度は、前期 3 件、後期 1 件（前期よりの継続）の合わせて 4 件の課題を採択した。

10 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 回発行した他、特集号として、「平成 21 年度公募型プロジェクト成果報告書（2011 年 3 月）」を 1 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 3 回開催した。

− 174 −

スーパーコンピューティング研究部門

εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά‫ڀݚ‬෦໳ ੒Ռཁཡड৆ؔ࿈
[ड৆ 1] தౡ‫ޗݚ‬: ฏ੒ 22 ೥౓஍൫޻ֶձ৆ʢ஍൫‫ڥ؀‬৆ʣʮ஍‫ٿ‬γϛϡϨʔλΛ༻͍ͨೋࢎԽ୸ૉ
஍Լஷཹͷେ‫ن‬໛γϛϡϨʔγϣϯγεςϜͷ։ൃͱ࣮༻Խʯʢ‫ڞ‬ಉड৆ʣ, 2011.

ট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] Nakajima, K.: Infrastructure for Development of Codes in Scientiﬁc Computing on Post-PetaScale Systems, IPAB (Initiative for Parallel Bioinformatics) Open Workshop in Okinawa 2010:”Seeds and Needs for Large Scale Computing 2010” -Next Generation Sequencer : Uniting IT and
Biotechnology -, 2010.
[ট଴ 2] Nakajima, K.: Infrastructure for Application Development on Heterogeneous Parallel Computers,
Fujitsu Open Petascale Libraries Workshop, 2010.
[ট଴ 3] Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Satoshi Ohshima, Mitsuyoshi Igai, Hisayasu Kuroda, Kengo
Nakajima, Ken Naono, Ken Naono and Shoji ItohɿNumerical Policy Function on Auto-tuned
Sparse Iterative Solver Xabclib, 2010 SIAM Annual Meeting, The David Lawrence Convention
Center, Pittsburgh, PA, MS105, Architecture-Aware Algorithms-Part I of II (Organizer: Xiaoye S.
Li (Lawrence Berkeley National Laboratory), July 2010.
[ট଴ 4] ۚా߁ਖ਼: ೔ຊʹ͓͚Δεʔύʔίϯϐϡʔλʔͷա‫ڈ‬, ‫ࡏݱ‬, ະདྷ, ஍‫ྲྀٿ‬ମσʔλʔղੳϫʔΫγϣοϓ, ౦‫ژ‬େֶཧֶ෦ 3 ߸‫ ؗ‬302 ߸ࣨ,2011 ೥ 3 ݄ 8 ೔.
[ট଴ 5] ย‫޹ۅ‬༸: ‫ݻ‬༗஋໰୊ʹؔͯ͠, ୈҰ‫ݪ‬ཧษ‫ڧ‬ձ, ౦‫ژ‬େֶཧֶ෦ 1 ߸‫ؗ‬தԝ౩ 2 ֊෺ཧ 206
߸ࣨ, 2010 ೥ 4 ݄.
[ট଴ 6] ย‫޹ۅ‬༸: ૄߦྻ൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦʹ͓͚Δࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳͷ։ൃ, ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղ
ੳ‫ॴڀݚ‬, ‫ूڀݚ‬ձ, Պֶٕज़‫ࢉܭ‬ΞϧΰϦζϜͷ਺ཧత‫ج‬൫ͱల։ʢ୅දऀɿେੴਐҰʢૣҴాେֶʣʣ, एखηογϣϯ, ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ڀߨॴڀݚ‬࿥, 2010 ೥ 10 ݄.
[ট଴ 7] ย‫޹ۅ‬༸: ີߦରশ‫ݻ‬༗஋ιϧό ABCLib DRSSED ʹ͓͚Δ௒ฒྻ޲͖σʔλ෼ࢄ๏ʙ਻࣠
ϕΫτϧॏෳॴ༗ͱ࣮ߦ଎౓ͷτϨʔυΦϑʙ, ୈ 3 ճ େ‫ن‬໛‫ࢉܭ‬ϫʔΫγϣοϓʙϚϧνϓϥοτϑΥʔϜͷେ‫ن‬໛਺஋γϛϡϨʔγϣϯΛࢧԉ͢ΔϑϨʔϜϫʔΫͷߏஙʙ, 2010೥ 10 ݄.
[ট଴ 8] ย‫޹ۅ‬༸: ࣗಈνϡʔχϯά‫ه‬ड़‫ޠݴ‬ͷਐల, ୈ 2 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ژ‬େֶ‫ڀݚֶࡁܦ‬Պֶज़ަྲྀ౩ʢখౡϗʔϧʣ2 ֊ίϯϑΝϨϯεϧʔϜ, 2010 ೥ 11 ݄.
[ট଴ 9] த๥Յ޺, দ໺༟: ϩϘοτͷ҆શͱ System Assurance, ೔ຊϩϘοτֶձࢽಛू߸ ϩϘοτٕज़ͷࠃࡍඪ४, 2 ท, ‫ࡌܝ‬༧ఆ, 2011 ೥ 5 ݄.

ஶॻʗฤू[ஶॻ 1] ۚా߁ਖ਼ ฤஶ, ย‫޹ۅ‬༸, ࠇా‫ٱ‬ହ, ࢁຊ༗࡞, ‫ޒ‬ඦ໦৳༸ɿฒྻॲཧγϦʔζ 9, ฒྻ਺஋ॲ
ཧ –ߴ଎Խͱੑೳ޲্ͷͨΊʹ–, 272 ท, ISBNɿ978-4-339-02589-7, 2010 ೥ 4 ݄.
[ஶॻ 2] ࠤ౻पߦ, ּদོ޾, ాଜ୓໵, খྛ༐ൣ: ৘ใηΩϡϦςΟ‫ج‬൫࿦, ‫ཱڞ‬ग़൛, 2010.

− 175 −

スーパーコンピューティング研究部門[ஶॻ 3] Takahiro Katagiri, ABCLibScript: A Computer Language for Automatic Performance Tuning,
Naono, K.; Teranishi, K.; Cavazos, J.; Suda, R. (Eds.)ɿSoftware Automatic Tuning, Springer,
pp.295-314, Sep. 2010.

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Kengo Nakajima: Parallel Multistage Preconditioners by Extended Hierarchical Interface Decomposition for Ill-Conditioned Problems, Advances in Parallel ComputingVol.19 ”From Multicores and GPU’s to Petascale”, IOS press, 99-106, 2010.
[ࠪಡ෇ 2] தౡ‫ޗݚ‬: ฒྻϓϩάϥϛϯάϞσϧͱࣗಈνϡʔχϯάʢಛूɿ਺஋‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯάʣ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձࢽୈ 20 ‫ ר‬4 ߸, 310-320, 2010.
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೥ 6 ݄.
[ࠪಡ෇ 6] ᓎҪོ༤, ௚໺݈, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬, ࠇా‫ٱ‬ହ, ழ֋ޫ঵: ਺஋‫ࢉܭ‬ϙϦγʔΠϯλʔϑΣʔε෇ߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦͷ։ൃͱධՁ, 2011 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶ࿦จू HPCS2011, 2011 ೥ 1 ݄.
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[ࠪಡ෇ 8] SATO, Hiroyuki, KANAI, Atsushi, TANIMOTO, Shigeaki: A Cloud Trust Model in Security
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Kazunori,MIZUHARA, Shinichi,MORIYA, Toshihiko,YOKOI, Masahiko,SATO, Hiroyuki,KANAI, Atsushi: Managing PKI Deployment and Operation Based on Assurance
Levels and Cost Structure, Proceedings of 5th International Conference on Project Management(ProMAC), 2010.
[ࠪಡ෇ 10] SATO, Hiroyuki, KANAI, Atsushi, TANIMOTO, Shigeaki: Building a Security Aware Cloudby Extending Internal Control to Cloud, Proceedings of 10th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS 2011), pp.323–326, 2011.
[ࠪಡ෇ 11] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa: Easy and instantaneous processing for dataintensive workﬂows. In Proceedings of the 3rd IEEE Workshop on Many-Task Computing on
Grids and Supercomputers (MTAGS2010), 2010.
[ࠪಡ෇ 12] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa: Fine-grained proﬁling for data-intensive
workﬂows. In CCGRID, pp.571–572, 2010.

− 176 −

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 13] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa: ParaTrac: a ﬁne-grained proﬁler for dataintensive workﬂows. In HPDC, pp.37–48, 2010.
[ࠪಡ෇ 14] Kentaro Hara and Kenjiro Taura: A global address space framework for irregular applications.
In HPDC (Short Paper), pp.296–299, 2010.
[ࠪಡ෇ 15] Takeshi Shibata, SungJun Choi, and Kenjiro Taura: File-access characteristics of data-intensive
workﬂow applications. In CCGRID, pp.522–525, 2010.
[ࠪಡ෇ 16] Takeshi Shibata, SungJun Choi, and Kenjiro Taura: File-access patterns of data-intensive workﬂow applications and their implications to distributed ﬁlesystems. In The Third International
Workshop on Data Intensive Distributed Computing, pp.746–755, 2010.
[ࠪಡ෇ 17] K. Taura, T. Matsuzaki, M. Miwa, Y. Kamoshida, D. Yokoyama, Nan Dun, T. Shibata, Choi
Sung Jun, and J. Tsujii: Design and implementation of GXP make – a workﬂow system basedon make. In e-Science (e-Science), 2010 IEEE Sixth International Conference on, pp.214 –221,
dec. 2010.
[ࠪಡ෇ 18] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, தౡ५, ాӜ݈࣍࿕: ΞυϨεۭؒͷେ͖͞ʹ੍‫͞ݶ‬Εͳ͍εϨουҠಈΛ࣮‫ݱ‬
͢Δ PGAS ॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ϓϩάϥϛϯά (PRO), 4(1):27–65, 3 2011.
[ࠪಡ෇ 19] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, ాӜ݈࣍࿕, ۙࢁོ: DMIɿ‫ݯࢿࢉܭ‬ͷಈతͳࢀՃ/୤ୀΛαϙʔτ͢Δେ‫ن‬໛෼ࢄ‫ڞ‬༗ϝϞϦΠϯλϑΣʔε. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, 3(1):1–40, 3 ݄ 2010.
[ࠪಡ෇ 20] தౡ५, ాӜ݈࣍࿕: ߴޮ཰ͳ I/O ͱܰྔੑΛཱ྆ͤ͞ΔϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ϓϩάϥϛϯά (PRO), 4(1):13–26, 2011.
[ࠪಡ෇ 21] ‫ྑాࢤי‬࿨, ాӜ݈࣍࿕: ฒྻॲཧʹରͯ͠ඇ৵ೖతͳࡉཻ౓‫ࢹ؂‬γεςϜͷͨΊͷϓϩηεҰཡํࣜ, SACSIS 2010 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, IPSJ Symposium SeriesVol. 2010, No.5, pp.225-232, 2010 ೥ 5 ݄.
[ࠪಡ෇ 22] Satoshi OHSHIMA, Shoichi HIRASAWA, Hiroki HONDA: OMPCUDA : OpenMP Execution
Framework for CUDA Based on Omni OpenMP Compiler, Beyond Loop Level Parallelism in
OpenMP: Accelerators, Tasking and More, Lecture Notes in Computer Science, pp.161–173,2010.
[ࠪಡ෇ 23] Satoshi OHSHIMA, Shoichi HIRASAWA, Hiroki HONDA: OMPCUDA : OpenMP Execution Framework for CUDA Based on Omni OpenMP Compiler, 6th International Workshop on
OpenMP (IWOMP 2010), Tsukuba, June, 2010.
[ࠪಡ෇ 24] ย‫޹ۅ‬༸: ϖλϑϩοϓε‫͚͓ʹڥ؀‬Δখ‫ن‬໛ߦྻ༻ରশີߦྻ‫ݻ‬༗஋ιϧόʹ޲͚ͯ ʵ‫ٯ‬ม‫׵‬ͷվྑʵ, ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽɿACS, Vol.3, No.2, pp. 1-8, 2010 ೥ 6 ݄.
[ࠪಡ෇ 25] Takahiro Katagiri and Shoji Itoh: A Massively Parallel Dense Symmetric Eigensolver with
Communication Splitting Multicasting Algorithm, 9th International Meeting on High Performance Computing for Computational Science (VECPAR’2010), After Proceedings of VECPAR’2010, High Performance Computing for Computational Science -VECPAR 2010, Lecture
Notes in Computer Science, Vol.6449/2011, pp.139-150, DOI: 10.1007/978-3-642-19328-6 15,2011.

− 177 −

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 26] ย‫޹ۅ‬༸, ࠤ౻խ඙: ૄߦྻ-ϕΫτϧੵʹ͓͚ΔϒϩοΫԽ BSS ๏ͱߴεϨουฒྻ‫ڥ؀‬ͰͷੑೳධՁ, 2011 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶ࿦จू HPCS2011,
2011 ೥ 1 ݄.
[ࠪಡ෇ 27] Jin Nakazawa, Yutaka Matsuno, Hideyuki Tokuda: Evaluating Degree of Systems’ Dependability with Semi-Structured Assurance Case, Proc. European Workshop on Dependable Computing(EWDC 2011), 2 pages, to appear, May 2011 (Short Paper).
[ࠪಡ෇ 28] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi: Parameterised Argument Structure for GSN Patterns, Proc.
IEEE 11th International Conference on Quality Software (QSIC 2011), 6 pages, to appear, July
2011 (Short Paper).
[ࠪಡ෇ 29] Yutaka Matsuno, Hiroki Takamura, Yutaka Ishikawa: A Dependability Case Editor with Pattern
Library, Proc. IEEE 12th International Symposium on High-Assurance Systems Engineering(HASE), pp. 170-171, Nov. 2010 (Fast Abstract).
[ࠪಡ෇ 30] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Midori Sugaya, Yutaka Ishikawa: Towarda Language for Communication among Stakeholders, Proc. 16th IEEE Paciﬁc Rim International
Symposium on Dependable Computing (PRDC’10), pp. 93-100, Dec. 2010.
[ࠪಡ෇ 31] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Spray ﬂow-network ﬂow transition ofbinary Lennard-Jones particle system, Physica A 389, 2500, Jul.2010.
[ࠪಡ෇ 32] Balazs Geroﬁ, Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: An Efﬁcient Process Live Migration Mechanism for Load Balanced Distributed Virtual Environments, 2010 IEEE International Conferenceon Cluster Computing (Cluster 2010), pp. 197-206, Sep 2010.
[ࠪಡ෇ 33] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: DTS: Broadcast-based Content-aware TCP Connection Handover, ୈ 22 ճ ίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ (ComSys 2010), pp. 21-30, Nov 2010.
[ࠪಡ෇ 34] Jun Kato, Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: Design and Implementation of a Fault TolerantSingle IP Address Cluster, The 16th IEEE Paciﬁc Rim International Symposium on Dependable
Computing (PRDC’10), pp. 175-183, Dec 2010.
[ࠪಡ෇ 35] Hajime Fujita, Motohiko Matsuda, Toshiyuki Maeda, Shin’ichi Miura, Yutaka Ishikawa: PBus: Programming Interface Layer for Safe OS Kernel Extensions, The 16th IEEE Paciﬁc Rim
International Symposium on Dependable Computing (PRDC’10), pp. 235-236, Dec 2010 (Fast
Abstract).
[ࠪಡ෇ 36] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: DTS: Broadcast-based Content-aware TCP Connection Handover, IPSJ Transactions on Advanced Computing Systems Vol.4 No.2 (ACS 33), pp. 59-69, Mar
2011.
[ࠪಡ෇ 37] ງರ࢙, ‫ྑాࢤי‬࿨, দ༿ߒ໵, ҆Ҫོ, ॅ‫ݩ‬ਅ࢘, ੴ઒༟: ϦϯάτϙϩδʔʹΑΔ MPI-IO
ॻࠐͷߴ଎Խٕ๏, SACSIS 2010, 2010.
[ࠪಡ෇ 38] ງರ࢙, ‫ྑాࢤי‬࿨, দ༿ߒ໵, ҆Ҫོ, ॅ‫ݩ‬ਅ࢘, ੴ઒༟: MPI-IO ॻࠐͷύΠϓϥΠϯॲཧʹΑΔߴ଎Խ, ৘ใॲཧֶձ ACS 32 ࿦จࢽ (to appear).

− 178 −

スーパーコンピューティング研究部門

ެ։ιϑτ΢ΤΞ
[ެ։ 1] Nan
Dun:
ParaMark:high
http://code.google.com/p/paramark/.
ParaTrac:a[ެ։ 2] Nan Dun:
http://code.google.com/p/paratrac/.

ﬁdelity

tracking

suite

parallelforﬁlesystembenchmark.

parallel/distributed

applications.

[ެ։ 3] Kenjiro Taura: GXP: Grid and cluster shell. http://www.logos.t.u-tokyo.ac.jp/gxp/.
[ެ։ 4] Atsushi HORI: SCore Cluster Sytem Version 7.0.1, http://www.pccluster.org/ja/score7.html, Dec
2010.
[ެ։ 5] Keiji Yamamoto: SCore Cluster System Version 7, http://www.pccluster.org/ja/score7.html, Nov
2010.

ಛ‫ڐ‬ਃ੥ʗऔಘ[ಛ‫ ڐ‬1] দ໺༟, ԣख༃඙: σΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔɺσΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋૷ஔͷ੍‫ํޚ‬๏ɺো֐ରԠγεςϜɺ੍‫ޚ‬ϓϩάϥϜ͓ΑͼͦΕΛ‫ه‬࿥ͨ͠ίϯϐϡʔλಡΈऔΓՄೳͳ‫ه‬࿥ഔମ, ಛ‫ ئ‬2010-267461, ग़‫ࡁئ‬, 2010 ೥ 11 ݄ 30 ೔.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] தౡ‫ޗݚ‬: OpenMP/MPI ϋΠϒϦουฒྻϓϩάϥϛϯάϞσϧͷଟॏ֨ࢠ๏΁ͷద༻, ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձୈ 15 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ, 2010.
[ൃද 2] தౡ‫ޗݚ‬: ߨٛ঺հɿฒྻ‫ࢉܭ‬ϓϩάϥϛϯά, ઌ୺‫ػࢉܭ‬ԋशʢ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶઐ߈ʣ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔεʢ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔʣ 12-3, 2010.
[ൃද 3] தౡ‫ޗݚ‬: ίϯϐϡʔλՊֶಛผߨٛ IɾII, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔεʢ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔʣ 12-3, 2010.
[ൃද 4] தౡ‫ޗݚ‬: ฒྻલॲཧ෇͖൓෮๏ͱྖҬ෼ׂ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣ, 2010 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰۚ୔ʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ۚ୔ 2010ʣ, 2010.
[ൃද 5] Nakajima, K.: Parallel Scalable Solvers using Hybrid Programming Models on Multicore Clusters,
7th ACES ʢAPEC Cooperation for Earthquake SimulationsʣWorkshop, 2010.
[ൃද 6] Okuda, H. and Nakajima, K.: Integrated Predictive Simulation System for Earthquake and Tsunami
Disaster (4): Framework for Development of Parallel Codes, 7th ACES ʢAPEC Cooperation for
Earthquake SimulationsʣWorkshop, 2010.
[ൃද 7] தౡ‫ޗݚ‬: ϚϧνίΞ࣌୅ͷલॲཧख๏, ‫౎ژ‬େֶ਺ཧղੳ‫ूڀݚॴڀݚ‬ձʮՊֶٕज़‫ࢉܭ‬ΞϧΰϦζϜͷ਺ཧత‫ج‬൫ͱల։ʯ, 2010.
[ൃද 8] Nakajima, K.: P Parallel Preconditioning Methods for Ill-Conditioned Problems on Multicore Clusters, 2011 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11): Parallel Programming Models and Algorithms for Scalable Manycore Systems Part-II of III, Reno, NV, USA ,2011.

− 179 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 9] ย‫޹ۅ‬༸, ᓎҪོ༤, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈, தౡ‫ޗݚ‬: Xabclib: ൚༻తࣗಈνϡʔχϯά APIʮOpenATLibʯΛ༻͍ͨ਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦʹ͓͚Δ਺஋‫ࢉܭ‬ϙϦγʔ‫ػ‬ೳͷੑೳධՁ, ୈ 15 ճ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձߨԋձ, ΦʔΨφΠζυηογϣϯʮϖλεέʔϧ‫࣌ػࢉܭ‬୅ͷ਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦͱࣗಈνϡʔχϯάٕज़ʯ, ‫۝‬भେֶҩֶ෦ඦ೥ߨಊ, ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձߨԋ࿦จू, 2010 ೥ 5
݄.
[ൃද 10] ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, ࠇా‫ٱ‬ହ, தౡ‫ޗݚ‬, ழ֋ޫ঵: ࣗಈνϡʔχϯάΠϯλʔϑΣʔε OpenATLib ʹ͓͚ΔૄߦྻϕΫτϧੵΞϧΰϦζϜ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-125,
No.2, 2010 ೥ 6 ݄.
[ൃද 11] ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, ࠇా‫ٱ‬ହ, தౡ‫ޗݚ‬, ழ֋ޫ঵: ߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ޲͚਺஋‫ࢉܭ‬ϙϦγʔΠϯλʔϑΣʔεͷఏҊ, 2010 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δʰۚ୔ʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2010ʣ, ۚ୔ࢢจԽϗʔϧ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126, No.1,
2010 ೥ 8 ݄.
[ൃද 12] େౡ૱࢙, ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈, ழ֋ޫ঵, ҏ౻঵࢘: Segmented
Scan ๏ͷ CUDA ޲͚࠷దԽ࣮૷, 2010 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δʰۚ୔ʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2010ʣ, ۚ୔ࢢจԽϗʔϧ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126, No.42,
2010 ೥ 8 ݄.
[ൃද 13] ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, ࠇా‫ٱ‬ହ, தౡ‫ޗݚ‬, ழ֋ޫ঵: Xabclib:਺஋‫ࢉܭ‬ϙϦγʔೖྗ‫ܕ‬ߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2010 ೥೥ձ, ΦʔΨφΠζυηογϣϯ: Ԡ༻਺ཧए
खͷձ, ໌࣏େֶॣՏ୆Ωϟϯύε, ೥ձ༧ߘू, pp.241-242, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 14] ࠇా‫ٱ‬ହ, ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, ௚໺݈, தౡ‫ޗݚ‬: ૄߦྻ൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦ Xabclib ʹ͓͚ΔϢʔβʔϙϦγʔ‫ػ‬ೳͷ࣮૷ͱධՁ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2010 ೥೥ձ, ਖ਼ձһओ࠵ΦʔΨφΠζυηογϣϯ:਺஋‫͚͓ʹࢉܭ‬Δࣗಈνϡʔχϯάͷ࠷৽ಈ޲–ϚϧνίΞ, GPU, ϔςϩδχΞε‫–͚ͯ޲΁ڥ؀‬, ໌࣏େֶॣՏ୆Ωϟϯύε, ೥ձ༧ߘू, pp.305-306, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 15] Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, and Kengo Nakajima: OpenATLib: A Generalized Auto-tuning Facility and Xabclib: Adaptation to Numerical Algorithm
Selection on an Iterative Method, Workshop on Advanced Auto-tuning on Numerical Software(AANS2010), 4F Tele-lecture room, Information Technology Center, The University of Tokyo,
2nd April, 2010.
[ൃද 16] Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, Kengo Nakajima, Satoshi
Ohshima, and Shoji Itoh, Mitsuyoshi Igai: Development of Xabclib: A Sparse Iterative Solver
with Numerical Computation Policy Interface, SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE11), MS55, Advanced Performance Auto-tuning for Computer Systems and Numerical Libraries - Part II of II, Mar. 2011.
[ൃද 17] େౡ૱࢙, ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈, ழ֋ޫ঵, ҏ౻঵࢘: Segmented
Scan ๏ͷ CUDA ޲͚࠷దԽ࣮૷, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-126), 7 ݄ 27 ೔, 2010 ೥.
[ൃද 18] Satoshi OHSHIMA, Takao SAKURAI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA, Hisayasu
KURODA, Ken NAONO, Mitsuyoshi IGAI, Shoji ITOH: Implementation of SpMV Using Indexed
Segmented Scan Method for CUDA, SIAM Conference on Computational Science and Engineering(CSE11), Reno, February 28 - March 4, 2011.

− 180 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 19] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementation and evaluation of FEM code for 3D Solid Mechanics on CUDA, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), Reno, February 28 - March 4, 2011.
[ൃද 20] େౡ૱࢙, ྛխߐ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ࡾ࣍‫ݩ‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ΞϓϦέʔγϣϯͷ CUDA ޲͚࣮૷ͱੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-129), 3 ݄ 8 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 21] Satoshi OHSHIMA, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA, Hisayasu KURODA, Shoji
ITOH: First Implementation of Segmented Scan Method on GPU, ICS’10, Epochal Tsukuba, June
1 - 4, 2010.
[ൃද 22] ྛխߐ, தౡ‫ޗݚ‬: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏, ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձ, ୈ 16 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ, 2011 ೥ 5 ݄.
[ൃද 23] ٢ా ਔ: ߴ଎ͳૉ਺Ϧετੜ੒ͱ Brun ఆ਺ͷ‫ࠩޡࢉܭ‬ղੳ, ౦‫ژ‬େֶάϩʔόϧ COE ηΩϡΞϥΠϑɾΤϨΫτϩχΫε, ฏ੒ 22 ೥౓ ത࢜՝ఔֶੜใࠂॻ pp.112–113.
[ൃද 24] ਗ਼໺ ળ༟: ਺ֶతର৅ͷ‫ػࢉܭ‬తূ໌ͱͦͷߴ଎Խ, ౦‫ژ‬େֶάϩʔόϧ COE ηΩϡΞϥ
ΠϑɾΤϨΫτϩχΫε, ฏ੒ 22 ೥౓ ത࢜՝ఔֶੜใࠂॻ pp.114–115.
[ൃද 25] T.Kishida, O. Jinnouch, M. Imori, S. Imada, M. Katsuno, Y. Kanada and Y. Unno: Low Voltage
Power Supply Using Stepdown Piezoelectric transformer, Topical Workshop on Elecgtronics for
Particle Physics, Aachen, Germany, September 20-24, 2010.
[ൃද 26] ਞ಺म, ࠓా‫ޛ‬, Ҫ৿ਖ਼හ, ւ໺ٛ৴, উ໺௒࢙, ۚా߁ਖ਼: ߱ѹ‫ܕ‬ѹిτϥϯεΛ༻͍ͨ ATLASγϦίϯ‫ݕ‬ग़‫༻ث‬ఆిѹి‫ݯ‬ͷ։ൃ, ෺ཧֶձશࠃେձ, ‫۝‬भ޻‫ۀ‬େֶ‫ށ‬ാΩϟϯύε,9 ݄ 11
೔–14 ೔,2010 ೥.
[ൃද 27] ୩ຊໜ໌, ࠇ࡚ ‫ޛ‬, ߴຊ߶ࢤ, ྛ ࿨ൣ, ਫ‫ݪ‬ਅҰ, क԰ར඙, ԣҪխ඙, ࠤ౻पߦ, ۚҪ ರ: Ωϟϯύε PKI ʹ͓͚Δίετߏ଄ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ LOIS ‫ڀݚ‬ձ (৴ֶٕใ Vol.
110, No. 207 LOIS2010-22), 25–30, 2010.
[ൃද 28] ࠤ౻पߦ, ۚҪರ, ୩ຊໜ໌: ηΩϡϦςΟɾΞ΢ΤΞɾΫϥ΢υɿ֓೦ͱϞσϧ, Computer
Security Symposium 2010 ࿦จू, 339–344, 2010.
[ൃද 29] SATO, Hiroyuki: Building a Security Aware Cloud by Extending Internal Control over Cloud,Proceedings of Global COE Symposium on Secure Life Electronics, 2010.
[ൃද 30] ਅࢠ୓അ, ࠤ౻पߦ: ΠϯϥΠϯల։ʹΑΔ࠷దԽͷՃ଎ͷ౓߹͍ͷ‫ܭ‬ଌ͓ΑͼϑΟʔυόοΫख๏, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ 82 (oral), 2011.
[ൃද 31] ୩ຊໜ໌, ࠇ࡚‫ޛ‬, ߴຊ߶ࢤ, ྛ࿨ൣ, ਫ‫ݪ‬ਅҰ, क԰ར඙, ԣҪխ඙, ࠤ౻पߦ, ۚҪರ: Ωϟϯύε PKI ͷίετߏ଄ఆྔԽʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձશࠃେձ༧ߘू D-9-36, 2011.
[ൃද 32] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, தౡ५, ాӜ݈࣍࿕: ΞυϨεۭؒͷେ͖͞ʹ੍‫͞ݶ‬Εͳ͍εϨουҠಈΛ࣮‫͢ݱ‬Δ PGAS ॲཧ‫ܥ‬, In SWoPP, 2010.
[ൃද 33] ࣲా߶ࢤ ాӜ݈࣍࿕: ޿Ҭ෼ࢄϫʔΫϑϩʔͷͨΊͷ଱஗Ԇੑͷߴ͍෼ࢄϑΝΠϧγες
Ϝ, In SWoPP, 2010.
[ൃද 34] தౡ५ ాӜ݈࣍࿕: ߴޮ཰ͳ I/O ͱܰྔੑΛཱ྆͢ΔϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬, In SWoPP, 2010.

− 181 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 35] ాӜ݈࣍࿕, ‫ྑాࢤי‬࿨, ԣࢁେ࡞, ቐঋ४, ࣲా߶ࢤ, ಴ೇ, ࡾྠ੣, দ࡚୓໵: ੜ໋Պֶ࿦จ
σʔλϕʔεͷશσʔλ͔ΒͷλϯύΫ࣭ʹؔ͢Δੜ໋ࣄ৅ͷநग़, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 2010 ೥ 11 ݄.
[ൃද 36] ాӜ݈࣍࿕: HA8000 ͷϑΝΠϧγεςϜʹ͍ͭͯ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 2010 ೥ 1 ݄.
[ൃද 37] ాӜ݈࣍࿕: HA8000 ͷϑΝΠϧγεςϜʹ͍ͭͯ (ii), ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 2010 ೥ 5
݄.
[ൃද 38] ాӜ݈࣍࿕: ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 2011 ೥ 1 ݄.
[ൃද 39] ‫ྑాࢤי‬࿨, ాӜ݈࣍࿕: ฒྻΞϓϦέʔγϣϯͷτϨʔεϩάͷޮ཰తͳΦϯϥΠϯѹॖΞϧΰϦζϜͷධՁ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126, ۚ୔, 2010 ೥ 7 ݄.
[ൃද 40] ࠇా‫ٱ‬ହ, ย‫޹ۅ‬༸, ਢాྱਔɿফඅిྗΛ཈͑ͨ‫ج‬ຊԋࢉϥΠϒϥϦͷ࣮૷ͱධՁ, 2010 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δʰۚ୔ʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP2010ʣ, ۚ୔ࢢจԽ
ϗʔϧ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣ‫ڀݚ‬ձ,2010 ೥ 8 ݄.
[ൃද 41] େౡ૱࢙: AT ͷ GPU ΁ͷల։, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ (JSIAM)2010 ೥౓೥ձ, ໌࣏େֶॣՏ୆
Ωϟϯύε, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 42] Satoshi OHSHIMA: GPGPU and Auto-tuning Framework, Workshop on Advanced Auto-tuning
on Numerical Software (AANS2010), The University of Tokyo, April 2, 2010.
[ൃද 43] Shoichi HIRASAWA, Satoshi OHSHIMA, Hiroki HONDA: Energy and Performance Tuning
Framework for Accelerator Environment, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), Reno, February 28 – March 4, 2011.
[ൃද 44] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (III) GPGPU ϓϩάϥϛϯά‫ڥ؀‬
CUDA ࠷దԽฤ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.3, pp.32–44, 2010 ೥ 5 ݄.
[ൃද 45] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (IV) ಛผฤ CUDA ϓϩάϥϛϯ
ά Windows ฤ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.4, pp.11–16, 2010 ೥ 7 ݄.
[ൃද 46] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (V) ૄߦྻϕΫτϧੵΛ୊ࡐͱͨ͠ CUDA ࠷దԽϓϩάϥϛϯά, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.5, pp.7–16,
2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 47] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (VI) ༷ʑͳ GPGPU ϓϩάϥϛϯ
ά‫ڥ؀‬, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.6, pp.13–25, 2010 ೥ 11 ݄.
[ൃද 48] መຊӳ೭, ੴ઒༟: ༰қͳΞυόΠε‫ه‬ड़๏Λ΋ͭ Fault Resilience ϓϩάϥϜ‫ߏڥ؀‬ஙʹΉ͚ͯ. ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2011-HPC-129, March 2011.
[ൃද 49] Nguyen Toan, Hideyuki Jitsumoto, Naoya Maruyama, Tatsuo Nomura, Satoshi Matsuoka: MPICUDA Applications Checkpointing. ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126 (SWoPP2010), August, 2010.
[ൃද 50] ୌᖒਅҰ࿕, দԬ૱, ࠤ౻ਔ, ౦ాֶ, ༑ੴਖ਼඙, መຊӳ೭: e-αΠΤϯε‫ج‬൫ͱͯ͠ͷ‫ࢉܭ‬‫ػ‬ηϯλʔ POP(Point-of-Presence) ࿈‫ܞ‬, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126 (SWoPP2010),
August, 2010.

− 182 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 51] Takahiro Katagiri and Shoji ItohɿA Massively Parallel Dense Symmetric Eigensolver with Communication Splitting Multicasting Algorithm, 9th International Meeting on High Performance
Computing for Computational Science (VECPAR’2010), Proceedings of VECPAR’2010, 13 pages,
Berkeley, California, USA, June 2010.
[ൃද 52] Takahiro Katagiri: Challenges of Run-time Auto-tuning for Sparse Iterative Solvers, Fifth International Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2010), Proceedings of VECPAR’2010,
2pages., Berkeley, California, USA, A Position Paper, June 2010.
[ൃද 53] ย‫޹ۅ‬༸, ࠤ౻խ඙: ߴฒྻεϨου‫Ͱڥ؀‬ͷվྑ Segmented Scan ๏ʹΑΔૄߦྻ-ϕΫτϧੵͷੑೳධՁ, 2010 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δʰۚ୔ʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓ
ʢSWoPP2010ʣ, ۚ୔ࢢจԽϗʔϧ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣ‫ڀݚ‬ձ, 2010 ೥ 8 ݄.
[ൃද 54] ย‫޹ۅ‬༸ɿT2K ͱ ES2 ʹΑΔີߦྻ‫ݻ‬༗஋ιϧόͷੑೳධՁ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.5, pp. 25-33 , 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 55] ย‫޹ۅ‬༸: ࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳ෇͖਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ Xabclib ͷ HITACHI SR16000/VL1ͰͷੑೳධՁ ʙૄߦྻ-ϕΫτϧੵΛத৺ʹʙ, ୈ̐ճγϛϡϨʔγϣϯՊֶγϯϙδ΢Ϝ, ࣗવՊֶ‫֩ ߏػڀݚ‬༥߹Պֶ‫ ॴڀݚ‬ओ࠵, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 56] Takahiro Katagiriɿ Development of C Language Version of ABCLibScript - The Impact To Autotuning Software, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), MS44,
Advanced Performance Auto-tuning for Computer Systems and Numerical Libraries - Part I of II,
Mar. 2011.
[ൃද 57] ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, ฏᖒকҰ, ຊଟ߂थ: HxABCLibScript:ඇ‫͚ࣗ޲ػࢉܭ࣭ۉ‬ಈνϡʔχϯά‫ه‬ड़‫֦ޠݴ‬ு, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-129), 2011 ೥ 3 ݄.
[ൃද 58] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Toshinori Takai, Takeo Matsuzaki, Kenji
Taguchi, Atsushi Ito, Hajime Ueno: Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Presented
in Real-time and Embedded Systems Forum, The Open Group Conference, San Diego, California,
USA, Feb. 2011.
[ൃද 59] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Toshinori Takai, Takeo Matsuzaki, Kenji
Taguchi, Atsushi Ito, Hajime Ueno: Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Presented in
System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Santa-Clara, California, USA, Dec. 2010.
[ൃද 60] দ໺༟: σΟϖϯμϏϦςΟҡ࣋γεςϜͷࢼ࡞, ୈ 11 ճ‫ܭ‬ଌࣗಈ੍‫ֶޚ‬ձγεςϜΠϯς
ά Ϩʔγϣϯ෦໳ߨԋձߨԋू, ౦๺େֶ઒಺Ωϟϯύε, 2010 ೥ 12 ݄.
[ൃද 61] দ໺༟: ૊ΈࠐΈγεςϜͷσΟϖϯμϏϦςΟධՁ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2010 ೥౓೥ձߨԋ༧ߘू, pp. 237-238, ໌࣏େֶॣՏ୆Ωϟϯύε, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 62] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Hiroki Takamura: Standardization of GSN Patterns in OMG
sysA PTF, Presented in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Cambridge, Massachusetts, USA, Sep. 2010.
[ൃද 63] ߴҪར‫ݑ‬, ҏ౦ರ, ෢ࢁ੣, ্໺ഹ, ߴଜത‫ل‬, দ໺ ༟: D-Case Λ༻͍ͨอূϓϩηεʹ͍ͭͯ, ୈ 8 ճσΟϖϯμϒϧγεςϜϫʔΫγϣοϓ (DSW2010) ࿦จू, ೔ຊιϑτ΢ΣΞՊֶձ, 9 ท, വ‫ؗ‬େপϓϦϯεϗςϧ, 2010 ೥ 7 ݄.

− 183 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 64] Toshinori Takai, Atsushi Ito, Makoto Takeyama, Hajime Ueno, Kenji Taguchi, Hiroki Takamura,Jin Nakazawa, Yutaka Matsuno: A White Paper on Assurance Case Process Metamodel, Presented
in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Minneapolis, Minnesota, USA, June2010.
[ൃද 65] দ໺༟: D-Case: εςʔΫϗϧμͱγεςϜΛͭͳ͙υΩϡϝϯτ, Bulletin JASA, Vol. 34, ࣾஂ๏ਓ૊ࠐΈγεςϜٕज़‫ڠ‬ձ, 2010 ೥ 6 ݄.
[ൃද 66] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of spray ﬂow by binary LennardJones particle system, 13th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan, Apr.2010.
[ൃද 67] ҴԬ ૑ɺ౬઒ ་ɺҏ౻ ৳ହ: 2 ੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷྲྀಈ༷ࣜ, ୈ
14 ճ ACP ϫʔΫγϣοϓɺ౦‫ژ‬େֶ, 2010 ೥ 5 ݄.
[ൃද 68] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of gas-liquid ﬂow by binary
Lennard-Jones particle system, STATPHYS 24: XXIV IUPAP Internal Conference on Statistical
Physics, Cairns, Australia, Jul.2010.
[ൃද 69] ҴԬ ૑ɺ౬઒ ་ɺҏ౻ ৳ହ: 2 ੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷγϛϡϨʔγϣϯ, ୈ 4 ճγϛϡϨʔγϣϯՊֶγϯϙδ΢Ϝ, ࣗવՊֶ‫֩ߏػڀݚ‬༥߹Պֶ‫ॴڀݚ‬, 2010
೥ 9 ݄.
[ൃද 70] ҴԬ ૑ɺ౬઒ ་ɺҏ౻ ৳ହ: 2 ੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷྲྀಈ༷ࣜ, ೔ຊ෺ཧֶձ 2010 ೥ळ‫ق‬େձɺେࡕ෎ཱେֶதඦઉௗΩϟϯύε, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 71] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of explosive gas-liquid ﬂow
by binary Lennard-Jones particle system, 17th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan,
Oct.2010.
[ൃද 72] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Regime map of explosive gas-liquid ﬂow
by binary Lennard-Jones particle system, 19th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan,
Jan.2011.
[ൃද 73] Hajime Inaoka and Nobuyasu Ito: Molecular dynamics simulation of Lennard-Jones shock-tube
model, 20th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan Mar.2011.
[ൃද 74] ҴԬ ૑ɺ౬઒ ་ɺҏ౻ ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷεέʔϦϯάؔ܎,೔ຊ෺ཧֶձୈ 66 ճ೥࣍େձɺ৽ׁେֶ‫ेޒ‬ཛྷΩϟϯύε, 2011 ೥ 3 ݄.
[ൃද 75] Yoshikazu Kamoshida: VGXP: a Real-time Monitoring and Visualization Tool for Large-scale
Distributed Computing Systems, 2nd JFLI workshop, Paris, Oct 2010.
[ൃද 76] ‫ྑాࢤי‬࿨: ϞχλϦϯάπʔϧ VGXP ΛԠ༻ͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯੑೳͷϦΞϧλΠϜՄࢹԽ, ୈ 8 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬, 2010 ೥ 12 ݄.
[ൃද 77] ౻ాഹ: γϯάϧ IP ΞυϨεΫϥελͱ OS ‫ূݕ‬, ΦϖϨʔςΟϯάγεςϜͱ‫ࣜܗ‬ख๏ɾ‫ؔ͢ʹূݕࣜܗ‬ΔϫʔΫγϣοϓ in ۚ୔, ۚ୔, Dec 2010.

− 184 −

スーパーコンピューティング研究部門

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] தౡ‫ޗݚ‬: ύωϦετ, ʮେ‫ن‬໛ΞϓϦͷ։ൃ‫ڥ؀‬͸͜͏ࡏΓ͍ͨʯ, ୈ 10 ճ PC Ϋϥελγ
ϯϙδ΢Ϝ, 2010.
[ಛ‫ ه‬2] Kengo NAKAJIMA: General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[ಛ‫ ه‬3] Kengo NAKAJIMA: Associate Editor, SIAM Journal for Scientiﬁc Computing[ಛ‫ ه‬4] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, The Eighteenth International Parallel andDistributed Processing Symposium (IPDPS10), 2010.
[ಛ‫ ه‬5] தౡ‫ޗݚ‬: ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձୈ 15 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ ࣮ߦҕһ, 2010.
[ಛ‫ ه‬6] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, 2010 IEEE International Workshop on HPC
and Grid Applications (IWHGA2010), 2010.
[ಛ‫ ه‬7] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, 24th ACM/SIGRAPH International Conference on Supercomputing (ICS’10), 2010.
[ಛ‫ ه‬8] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, 22nd International Symposium on Computer
Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2010), Rio de Janeiro, Brazil, Oct.
2010.
[ಛ‫ ه‬9] Kengo NAKAJIMA: Member of Technical Papers Committee (Area Co-Chair in Application),2010 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, andanalysis (SC10), 2010.
[ಛ‫ ه‬10] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, The 17th International Conference on High
Performance Computing (HiPC), 2010.
[ಛ‫ ه‬11] Kengo NAKAJIMA: Member of International Program Committee, IASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks (PDCN 2011), 2011.
[ಛ‫ ه‬12] Kengo NAKAJIMA: Member of Program Committee, The Nineteenth International Parallel andDistributed Processing Symposium (IPDPS11), 2011.
[ಛ‫ ه‬13] தౡ‫ޗݚ‬: ηογϣϯΦʔΨφΠβ, ೔ຊ‫ֶ޻ࢉܭ‬ձୈ 15 ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձʮେ‫ن‬໛γϛϡϨʔγϣϯͱฒྻલॲཧख๏ʯ, 2010.
[ಛ‫ ه‬14] தౡ‫ޗݚ‬: ηογϣϯΦʔΨφΠβ, ୈ 24 ճ਺஋ྲྀମྗֶγϯϙδ΢Ϝʮฒྻ‫ࢉܭ‬ɾదԠ֨ࢠʯ, 2010.
[ಛ‫ ه‬15] Kengo NAKAJIMA: Co-organizer of Mini-Symposium, 2011 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), ”Parallel Programming Models and Algorithms for Scalable Manycore Systems Part I-III”, 2011.
[ಛ‫ ه‬16] தౡ‫ޗݚ‬: ֶࡍ‫ࢉܭ‬Պֶɾ޻ֶਓࡐҭ੒ϓϩάϥϜ, http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[ಛ‫ ه‬17] தౡ‫ޗݚ‬: ฒྻ‫ࢉܭ‬ϓϩάϥϛϯά, ઌ୺‫ػࢉܭ‬ԋश, ౦‫ژ‬େֶେֶӃཧֶ‫ڀݚܥ‬Պ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶઐ߈, http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10e/− 185 −

スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬18] தౡ‫ޗݚ‬: Պֶٕज़‫ ࢉܭ‬IɾII, ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬Պ਺ཧ৘ใֶઐ߈,http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10s/, http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10w/[ಛ‫ ه‬19] ʢಛू‫ࣄه‬ʣ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ ֶձࢽ ʮԠ༻਺ཧʯʢ‫ؠ‬೾ॻళʣ, ಛूɿ਺஋‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά, ย‫޹ۅ‬༸ʮฤूʹ͋ͨͬͯʯ, 20 ‫ ר‬3 ߸, pp.2-4 , 2010 ೥ 9 ݄. ย‫޹ۅ‬༸,ᓎҪོ༤, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈, தౡ‫ޗݚ‬ɿXabclibɿ൚༻తࣗಈνϡʔχϯάΠϯλʔϑΣʔε
OpenATLib Λར༻ͨ͠൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦͷ։ൃ, 20 ‫ ר‬4 ߸, pp.25-37, 2010 ೥ 12 ݄.
[ಛ‫ ه‬20] େౡ૱࢙: ύωϦετ, T2K γϯϙδ΢Ϝ 2010@౦େ ύωϧσΟεΧογϣϯʮϙετ T2K
࣌୅ͷηϯλʔϚγϯʯ, 7 ݄ 12 ೔, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬21] େౡ૱࢙: 1 ηϛφʔͷߨࢣΛ୲౰, GPGPU ͷ‫΁ࢉܭྻߦͱૅج‬ͷ‫༻׆‬, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ
̏෦ձ࿈‫ ܞ‬Ԡ༻਺ཧηϛφʔ, ࠃཱ৘ใֶ‫ॴڀݚ‬, 11 ݄ 26 ೔, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬22] େౡ૱࢙: ϓϩάϥϜҕһ, 2011 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ HPCS2011, 1 ݄ 18 ೔-19 ೔, 2011 ೥.
[ಛ‫ ه‬23] ߴߍੜͷͨΊͷʮ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʢࢼߦʣʯ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 8 ݄ 23 ೔-25 ೔, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬24] εʔύʔίϯϐϡʔλएखར༻ऀਪનʢࢼߦʣ੍౓ 2010 ೥౓ʢલ‫ظ‬ʣ3 ݅ʢ৽‫ ن‬2 ݅, ‫ܧ‬ଓ
1 ݅ʣ, 2010 ೥౓ʢ‫ظޙ‬ʣ1 ݅ʢ৽‫ ن‬0 ݅, ‫ܧ‬ଓ 1 ݅ʣ.
[ಛ‫ ه‬25] ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά෦໳ओ࠵, Advanced Supercomputing
Environment (ASE) ‫ڀݚ‬ձ: ୈ 7 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2010 ೥ 4 ݄ 2 ೔ʢۚʣʣɺୈ 8 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձ
ʢ2010 ೥ 12 ݄ 6 ೔ʢ݄ʣʣɺୈ 9 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2011 ೥ 2 ݄ 17 ೔ʢ໦ʣʣͷ 3 ճ࣮ࢪ.
[ಛ‫ ه‬26] ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձɿ2010 ೥ 5 ݄ 13 ೔ʙ14 ೔ɺ2010 ೥ 7 ݄
29 ೔ʙ30 ೔ɺ2010 ೥ 9 ݄ 2 ೔ʙ3 ೔ɺ2010 ೥ 9 ݄ 27 ೔ʙ28 ೔ͷ 4 ճ࣮ࢪ.
[ಛ‫ ه‬27] ย‫޹ۅ‬༸: ϛχγϯϙδ΢ϜɾΦʔΨφΠβʔ, SIAM Conference on Computational Scienceand Engineering (CSE11), MS55, Advanced Performance Auto-tuning for Computer Systems andNumerical Libraries, Reno, Nevada, USA, Mar. 2011.
[ಛ‫ ه‬28] দ໺༟: આ໌੹೚Λࢧԉ͢Δٕज़ (1) ΦʔϓϯγεςϜσΟϖϯμϏϦςΟ͕ੈքΛม͑Δ:
σΟϖϯμϏϦςΟͱઆ໌੹೚εϖγϟϧηογϣϯ, ET2010, ύγϑΟίԣ඿, 2010 ೥ 12 ݄.
[ಛ‫ ه‬29] ງರ࢙: Catwalk Tutorial,PC ΫϥελϫʔΫγϣοϓ at ౦‫ߨژ‬ԋ,2010 ೥ 10 ݄ 22 ೔.
[ಛ‫ ه‬30] ງರ࢙: Catwalk Tutorial,PC ΫϥελϫʔΫγϣοϓ at ‫ߨ౎ژ‬ԋ,2010 ೥ 10 ݄ 29 ೔.
[ಛ‫ ه‬31] ࢁຊ‫ܒ‬ೋ: XQSUB νϡʔτϦΞϧ, e-Science νϡʔτϦΞϧ in ౦‫ژ‬, 2010 ೥ 10 ݄.
[ಛ‫ ه‬32] ࢁຊ‫ܒ‬ೋ: XQSUB νϡʔτϦΞϧ, e-Science νϡʔτϦΞϧ in ‫౎ژ‬, 2010 ೥ 10 ݄.

− 186 −

スーパーコンピューティング研究部門

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育
中島 研吾

1

概要
有限要素法を中心とした、大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育を実施した。主な実施項目を以下に示す：
 並列前処理手法、領域分割手法に関する研究
科学技術シミュレーションにおいて、有限要素法等の離散化を使用して得られる大規模疎行列を係数行列とする連立一次方程式を、並列計算機上で反復法によって解く場合の前処理手法、領域分割手法について研究を実施した。実問題において得られる悪条件な行列では適切な前処理手法、領域分割手法の選択が重要である。有限要素法における悪条件問題を中心に、問題、要素の特性に基づいた前処理・領域分割手法（選択的 Fill-in、選択的オーバーラップ）を提案し、様々な実問題における検証を実施したほか、Hierarchical Interface Decomposition （HID）の実問題向け拡張に関する研究を実施した [査読付 1,2][発表 5,9]。
 並列プログラミングモデルに関する研究
近年プロセッサのマルチコア化が進み、並列プログラミングモデルとして、ノード（ソケット）内にOpenMP などのスレッド、ノード（ソケット）間にメッセージパッシング（MPI）を適用する「Hybrid」並
列プログラミングモデルが再び脚光を浴びている。多重格子法を中心として、T2K オープンスパ
コン（東大）を使用して様々な Hybrid 並列プログラミングモデルの評価、最適化を実施した[査読付 4][発表 1,6,8]。
 ハイエンド計算機環境におけるアプリケーション開発環境に関する研究
昨今、マルチコアクラスタ、GPU など様々な HPC 環境の利用が可能となっているが、科学技術計算に携わる科学者、技術者にとって、ハードウェアの能力を充分に引き出し、効率的なアプリケー
ションプログラムを開発することは至難の業である。一般に科学技術アプリケーションは様々な処理から構成されており、各プロセスを最適化することもまた科学者、技術者にとっては困難な作業である。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基盤を開発する。異なるスパコン
でも、自動チューニング機構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る[招待 1,2]。

− 187 −

スーパーコンピューティング研究部門

 HPC 教育
「学際計算科学・工学人材育成」委員会（委員長：松本洋一郎副学長）の活動の一環として全学的な HPC 教育プログラムの策定を実施したほか、講義、演習を実施した [特記 16～18]。

2

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
2018 年頃にはエクサスケールシステムが実現すると言われているが、そのためには様々な技術革新が必要である。エクサスケールシステムに向けて、数値アルゴリズム、アプリケーションにおけるキ－ワードは、以下の 5 点に集約され、これらを考慮した研究開発が必要である：① ヘテロジニアスなアーキテクチャ (Multicore, Manycore，GPU)② 混合精度演算（Mixed Precision Computation）③ 自動チューニング（Auto-Tuning）④ 耐故障性（Fault Tolerant）⑤ 通信削減アルゴリズム（Communication Reducing Algorithms）
本研究ではこの 5 点を念頭に置き、ホスト CPU とアクセラレータによるヘテロジニアスなアーキテクチ
ャによる計算ノードを有するポストペタスケールシステムを想定し、その処理能力を充分に引き出す
科学技術アプリケーションの効率的な開発、安定な実行に資する「自動チューニング機構を有する
オープンなアプリケーション開発・実行環境（ppOpen-HPC、pp＝post-petascale）」の研究開発を行う。
離散化手法としては、大規模シミュレーションに適した有限要素法（FEM）、差分法（FDM）、有限体積法（FVM）、境界要素法（BEM）、個別要素法（DEM）に限定し、各手法の特性に基づきハードウ
ェアに依存しない共通インタフェースを有するアプリケーション開発用ライブラリ群、耐故障機能を含
む実行環境を実現する。
ppOpen-HPC は：

ppOpen-APPL：

ppOpen-MATH： 各離散化手法に共通の数値演算ライブラリ群

ppOpen-AT：

科学技術計算のための自動チューニング（AT）コンパイラ



ppOpen-SYS：

ノード間通信、耐故障機能に関連するライブラリ群

各手法に対応した並列プログラム開発のためのライブラリ群から構成される。ユーザープログラムから ppOpen-APPL、ppOpen-MATH、ppOpen-SYS のライブラリ
群を呼び出し、自動チューニングコンパイラ ppOepn-AT を使用することによって、ハイブリッド並列化・CUDA・OpenCL 等に煩わされることなく、またハードウェアに依存したチューニング、ホスト CPU～アクセラレータ間の負荷分散等を考慮することなく、ポストペタスケールシステムに対して最適化された耐故障機能をもつアプリケーションを容易に開発できる。また、最適化されたライブラリ群が自動的に生成される。メモリアクセス最適化、資源配分に関するハードウェア依存のチューニングのプロ− 188 −

スーパーコンピューティング研究部門

セスを ppOpen-AT に集約することにより、計算機環境が変化しても、 ppOpen-AT の変更によって対応できる。
本研究の成果は、平成 26 年度以降に東京大学情報基盤センターに導入予定の数十ペタフロッ
プス（PF）級システム上で検証、改良、更に公開し、大規模シミュレーションによる計算科学の進歩に貢献する。更に改良を進めることによって、エクサスケールシステムにおけるアプリケーション開発・実行環境へと発展させていくことを目標とする。

3

学際計算科学・工学人材育成プログラム

3.1

並列計算プログラミング・先端計算機演習（理学系研究科）「学際計算科学・工学人材育成プログラム」の一環として、大学院理学系研究科地球惑星科学専
攻で「並列計算プログラミング・先端計算機演習」を実施した[特記 17]。2010 年度夏季集中講義として、2010 年 8 月に 7 回の講義と演習を実施した。本講義・演習は、21 世紀 COE プログラム「多圏地球システムの進化と変動の予測可能性（観測地球科学と計算地球科学の融合拠点の形成）」（2003年度～2007 年度）において 2004 年度より開講されたもので、2008 年度からは「理学系研究科大学
院教育高度化プログラム」に認定され、夏季集中講義として開講された。
本講義・演習は、科学技術計算プログラミングに必須の項目である「SMASH（Science-ModelingAlgorithm-Software-Hardware）」を、できるだけ幅広くカバーし、広い視野を持った人材を育成することを最終的な目標とし、特に、MPI（Message Passing Interface）を使って、差分法、有限要素法、境界要素法等によるアプリケーションを並列化する能力を身につける、ことを重視している。
プログラミング能力を高めるためには実習が必須である。本講義・演習では T2K オープンスパコ
ン（東大）を使用したプログラミング実習を実施した。2010 年度は合計 39 名の受講者があった。2011年度は同様の内容で 9 月 12 日～21 日の間に集中講義として実施する。

3.2

科学技術計算Ⅰ・Ⅱ（科学技術計算プログラミング（有限要素法））（情報理工学系研究科）「学際計算科学・工学人材育成プログラム」の一環として、大学院情報理工学系研究科地球惑星科学専攻で「科学技術計算Ⅰ・Ⅱ：科学技術計算プログラミング（有限要素法）」を 2010 年夏・冬学期に実施した[特記 18]。偏微分方程式の数値解法として、様々な科学技術分野のシミュレーションに使用されている有限要素法について、背景となる基礎的な理論から、実用的なプログラムの作成
法まで、連立一次方程式解法などの周辺技術も含めて講義を実施し、情報基盤センター教育用計算機システム（ECCS2008）を使用したプログラミングの実習を行なった。題材としては一次元及び三次元弾性静力学を扱った（夏学期：Ⅰ）。更に、冬学期（Ⅱ）では、並列計算プログラミングのためのデータ構造の考え方、並列アルゴリズム、並列プログラムの作成法に関する講義、T2K オープンス
パコン（東大）実習を実施した。
有限要素法は計算機と深い関係にあり、計算機の発展とともに進歩してきた分野であるが、本学の各学部、研究科において実施されている有限要素法関連の講義は、理論、アルゴリズムに関する− 189 −

スーパーコンピューティング研究部門

教育が中心で、プログラミングまでカバーしているものはほとんどない。また、有限要素法は最終的には疎行列を係数とする大規模な連立一次方程式を解くことに帰着されるため、疎行列を係数とする行列解法と密接な関係を持っている。有限要素法を学ぶためには、背景となる物理、変分法などの基礎的な理論の他に、疎行列解法、特にプログラミングのためには疎行列の係数格納法に習熟することが不可欠であるが、疎行列解法まで含んだ教育を実施している講義はない。本講義は有限要素法そのものだけでなく、連立一次方程式解法についても学習できる非常にユニークな試みである。大規模並列シミュレーションにおいては、科学・工学と数理科学、計算機科学の専門家の密接な協力が必要である。本講義は、単に並列アプリケーション開発技術を習得するだけでなく、特に数理情報学専攻の学生がアプリケーション側のニーズを把握し、両分野の融合領域を開拓する問題意識を育てることを目的としている。2010 年度は夏学期（41 名）と冬学期（14 名）の受講者があった。
2011 年度は数理情報学専攻「科学技術計算Ⅰ・Ⅱ」およびコンピュータ科学専攻「コンピュータ科学
特別講義Ⅰ・Ⅱ」として開講の予定である。

4

成果要覧

受賞
[受賞 1] 平成 22 年度地盤工学会賞（地盤環境賞）「地球シミュレータを用いた二酸化炭素地下貯留の大規模シミュレーションシステムの開発と実用化」（共同受賞）, 2011.

招待講演[招待 1] Nakajima, K., Infrastructure for Development of Codes in Scientific Computing on PostPeta-Scale Systems, IPAB (Initiative for Parallel Bioinformatics) Open Workshop in Okinawa
2010: "Seeds and Needs for Large Scale Computing 2010" -Next Generation Sequencer : Uniting IT
and Biotechnology -, 2010.
[招待 2] Nakajima, K., Infrastructure for Application Development on Heterogeneous Parallel Computers, Fujitsu Open Petascale Libraries Workshop, 2010.

査読付論文リスト[査読付 1] Kengo Nakajima: Parallel Multistage Preconditioners by Extended Hierarchical Interface
Decomposition for Ill-Conditioned Problems, Advances in Parallel ComputingVol.19 “From Multicores and GPU’s to Petascale”, IOS press, pp.99-106, 2010.
[査読付 2] 中島研吾：並列プログラミングモデルと自動チューニング（特集：数値計算のための自動チューニング），日本応用数理学会誌第 20 巻 4 号，pp.310-320, 2010.

− 190 −

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 3] Hosoi, A., Washio, T., Okada, J., Kadooka, J., Nakajima, K., and Hisada, T. , A MultiScale Heart Simulation on Massively Parallel Computers, ACM/IEEE Proceedings of SC10, 2010.
[査読付 4] Nakajima, K., Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Programming Models on Multi-Core/Multi-Socket Clusters, Lecture Notes in Computer Science 6449, pp.185-199,
2010.

その他発表論文リスト[発表 1] 中島研吾：OpenMP/MPI ハイブリッド並列プログラミングモデルの多重格子法への適用，日本計算工学会第 15 回計算工学講演会 2010.
[発表 2] 中島研吾：講義紹介：並列計算プログラミング，先端計算機演習（地球惑星科学専攻），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） 12-3，2010.
[発表 3] 中島研吾：コンピュータ科学特別講義Ⅰ・Ⅱ，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） 12-3，2010.
[発表 4] 中島研吾：並列前処理付き反復法と領域分割，日本応用数理学会「行列・固有値問題の解法とその応用」研究部会（MEPA），2010 年並列／分散／協調処理に関する 『金沢』サマー・ワ
ークショップ（SWoPP 金沢 2010），2010.
[発表 5] Nakajima, K., Parallel Scalable Solvers using Hybrid Programming Models on Multicore
Clusters, 7th ACES （APEC Cooperation for Earthquake Simulations）Workshop，2010.
[発表 6] Okuda, H. and Nakajima, K., Integrated Predictive Simulation System for Earthquake andTsunami Disaster (4): Framework for Development of Parallel Codes, 7th ACES （APEC Cooperation for Earthquake Simulations）Workshop，2010.
[発表 7] 中島研吾：マルチコア時代の前処理手法，京都大学数理解析研究所研究集会「科学技術計算アルゴリズムの数理的基盤と展開」， 2010.
[発表 8] Nakajima, K., P Parallel Preconditioning Methods for Ill-Conditioned Problems on Multicore Clusters, 2011 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11): Parallel Programming Models and Algorithms for Scalable Manycore Systems Part-II of III, Reno, NV,
USA ，2011.

特記事項[特記 1] パネリスト，「大規模アプリの開発環境はこう在りたい」，第 10 回 PC クラスタシンポジウム，2010.

− 191 −

スーパーコンピューティング研究部門[特記 2] General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[特記 3] Associate Editor， SIAM Journal for Scientific Computing[特記 4] Member of Program Committee, The Eighteenth International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS10), 2010.
[特記 5] 日本計算工学会第 15 回計算工学講演会 実行委員, 2010.
[特記 6] Member of Program Committee, 2010 IEEE International Workshop on HPC and Grid Applications (IWHGA2010) , 2010.
[特記 7] Member of Program Committee, 24th ACM/SIGRAPH International Conference on Supercomputing (ICS'10), 2010.
[特記 8] Member of Program Committee, 22nd International Symposium on Computer Architectureand High Performance Computing (SBAC-PAD 2010), (Rio de Janeiro, Brazil, 2010.10)[特記 9] Member of Technical Papers Committee (Area Co-Chair in Application), 2010 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC10)，2010.
[特記 10] Member of Program Committee, The 17th International Conference on High Performance
Computing (HiPC), 2010.
[特記 11] Member of International Program Committee, IASTED International Conference on Paralleland Distributed Computing and Networks (PDCN 2011), 2011.
[特記 12] Member of Program Committee, The Nineteenth International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS11), 2011.
[特記 13] セッションオーガナイザ，日本計算工学会第 15 回計算工学講演会「大規模シミュレー
ションと並列前処理手法」，2010．
[特記 14] セッションオーガナイザ，第 24 回数値流体力学シンポジウム「並列計算・適応格子」，
2010．
[特記 15] Co-organizer of Mini-Symposium, 2011 SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE11)，”Parallel Programming Models and Algorithms for Scalable Manycore Systems Part I-III”，2011．
[特記 16] 学際計算科学・工学人材育成プログラム，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[特記 17] 並列計算プログラミング，先端計算機演習，東京大学大学院理学系研究科地球惑星科学
専攻，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10e/[ 特 記 18] 科学技術 計算 Ⅰ ・Ⅱ，東 京大学大学院 情報理工学系 研究科 数 理情報学 専攻 ，
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10s/，http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/10w/− 192 −

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

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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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2.1

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− 204 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.3

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3.1

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3.2

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3.3

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− 205 −

スーパーコンピューティング研究部門

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4.1

എ‫ܠ‬

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4.2

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4.3

۩ମత੒Ռ

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5

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5.1

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− 206 −

スーパーコンピューティング研究部門

5.2

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5.3

۩ମత੒Ռ

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Processing ΁ͷ࠾࿥͕ܾ·͍ͬͯΔɻ
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• Sato, H., Nishimura, T.: Federated Authentication in a Hierarchy of IdPs by using Shibboleth, to appear
in SAINT 2011.

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6.1

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6.2

۩ମత੒Ռ

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7

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[ஶॻ 1] ࠤ౻पߦ, ּদོ޾, ాଜ୓໵, খྛ༐ൣ: ৘ใηΩϡϦςΟ‫ج‬൫࿦, ‫ཱڞ‬ग़൛, 2010.

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] KUBO, Akira, SATO, Hiroyuki: Design of Graded Trusts by Using Dynamic Path Validation,
Trust Management IV (IFIP AICT 321), pp.172–183, 2010.

− 207 −

スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 2] SATO, Hiroyuki, KANAI, Atsushi, TANIMOTO, Shigeaki: A Cloud Trust Model in Security
Aware Cloud, Proceedings of 10th International Symposium on Applications and the Internet(SAINT 2010), pp.121–124, 2010.
[ࠪಡ෇ 3] TANIMOTO, Shigeaki, KUROSAKI, Satoru,, TAKAMOTO Tsuyoshi,HAYASHI,
Kazunori,MIZUHARA, Shinichi,MORIYA, Toshihiko,YOKOI, Masahiko,SATO, Hiroyuki,KANAI, Atsushi: Managing PKI Deployment and Operation Based on Assurance
Levels and Cost Structure, Proceedings of 5th International Conference on Project Management(ProMAC), 2010.
[ࠪಡ෇ 4] SATO, Hiroyuki, KANAI, Atsushi, TANIMOTO, Shigeaki: Building a Security Aware Cloudby Extending Internal Control to Cloud, Proceedings of 10th International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS 2011), pp.323–326, 2011.

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[ൃද 1] ୩ຊໜ໌, ࠇ࡚ɹ‫ޛ‬, ߴຊ߶ࢤ, ྛɹ࿨ൣ, ਫ‫ݪ‬ਅҰ, क԰ར඙, ԣҪխ඙, ࠤ౻पߦ, ۚҪɹರ:Ωϟϯύε PKI ʹ͓͚Δίετߏ଄ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ LOIS ‫ڀݚ‬ձ (৴ֶٕใVol. 110, No. 207 LOIS2010-22), pp.25–30, 2010.
[ൃද 2] ࠤ౻पߦ, ۚҪರ, ୩ຊໜ໌: ηΩϡϦςΟɾΞ΢ΤΞɾΫϥ΢υɿ֓೦ͱϞσϧ, Computer
Security Symposium 2010 ࿦จू, pp.339–344, 2010.
[ൃද 3] SATO, Hiroyuki: Building a Security Aware Cloud by Extending Internal Control over Cloud,Proceedings of Global COE Symposium on Secure Life Electronics, 2010.
[ൃද 4] ਅࢠ୓അ, ࠤ౻पߦ: ΠϯϥΠϯల։ʹΑΔ࠷దԽͷՃ଎ͷ౓߹͍ͷ‫ܭ‬ଌ͓ΑͼϑΟʔυόοΫख๏, ৘ใॲཧֶձϓϩάϥϛϯά‫ڀݚ‬ձ 82 (oral), 2011.
[ൃද 5] ୩ຊໜ໌, ࠇ࡚‫ޛ‬, ߴຊ߶ࢤ, ྛ࿨ൣ, ਫ‫ݪ‬ਅҰ, क԰ར඙, ԣҪխ඙, ࠤ౻पߦ, ۚҪರ: Ωϟϯύε PKI ͷίετߏ଄ఆྔԽʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձશࠃେձ༧ߘू D-9-36, 2011.

− 208 −

スーパーコンピューティング研究部門

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1

http://www.intrigger.jp/wiki/index.php/Applications− 209 −

スーパーコンピューティング研究部門

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Jin-Dong Kim et al. Overview of BioNLP ʟ09 shared task on event extraction. In BioNLP, 2009Λɺࣗવ‫ॲޠݴ‬ཧʹؔ͢Δৄࡉʹ͍ͭͯ͸

Makoto Miwa et al. Event extraction with complex event classiﬁcation using rich features. JBCB,
8(1):131–146, February 2010Λɺฒྻॲཧख๏ʹ͍ͭͯ͸ɺԼ‫ൃ[ ه‬ද 4] Λࢀর͞Ε͍ͨɻ3ͦͷଞ: ‫ۀ‬຿ʹؔΘΔ‫׆‬ಈ‫ج‬൫ηϯλʔͷӡӦʹؔΘΔ‫ۀ‬຿‫׆‬ಈͱͯ͠ɺHA8000 ʹɺର࿩తར༻ʹ͓͚ΔԠ౴ੑɺฒྻೖग़ྗ
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2

Corie Lok. Literature mining: Speed reading. Nature, 463(7281):416-418, 2010.

− 210 −

スーパーコンピューティング研究部門

4

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[ࠪಡ෇ 1] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa. Easy and instantaneous processing for dataintensive workﬂows. In Proceedings of the 3rd IEEE Workshop on Many-Task Computing on
Grids and Supercomputers (MTAGS2010), 2010.
[ࠪಡ෇ 2] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa. Fine-grained proﬁling for data-intensive workﬂows. In CCGRID, pp. 571-572, 2010.
[ࠪಡ෇ 3] Nan Dun, Kenjiro Taura, and Akinori Yonezawa. ParaTrac: a ﬁne-grained proﬁler for dataintensive workﬂows. In HPDC, pp. 37-48, 2010.
[ࠪಡ෇ 4] Kentaro Hara and Kenjiro Taura. A global address space framework for irregular applications.
In HPDC (Short Paper), pp. 296-299, 2010.
[ࠪಡ෇ 5] Takeshi Shibata, SungJun Choi, and Kenjiro Taura. File-access characteristics of data-intensive
workﬂow applications. In CCGRID, pp. 522-525, 2010.
[ࠪಡ෇ 6] Takeshi Shibata, SungJun Choi, and Kenjiro Taura. File-access patterns of data-intensive workﬂow applications and their implications to distributed ﬁlesystems. In The Third International
Workshop on Data Intensive Distributed Computing, pp 746-755, 2010.
[ࠪಡ෇ 7] K. Taura, T. Matsuzaki, M. Miwa, Y. Kamoshida, D. Yokoyama, Nan Dun, T. Shibata, Choi Sung
Jun, and J. Tsujii. Design and implementation of GXP make – a workﬂow system based on make.
In e-Science (e-Science), 2010 IEEE Sixth International Conference on, pp. 214-221, dec. 2010.
[ࠪಡ෇ 8] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, தౡ५, and ాӜ݈࣍࿕. ΞυϨεۭؒͷେ͖͞ʹ੍‫͞ݶ‬Εͳ͍εϨουҠಈΛ࣮‫͢ݱ‬Δ PGAS ॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ϓϩάϥϛϯά (PRO), 4(1):27–65, 3 2011.
[ࠪಡ෇ 9] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, ాӜ݈࣍࿕, and ۙࢁོ. DMIɿ‫ݯࢿࢉܭ‬ͷಈతͳࢀՃ/୤ୀΛαϙʔτ͢Δେ‫ن‬໛෼ࢄ‫ڞ‬༗ϝϞϦΠϯλϑΣʔε. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, 3(1):1–40, 3 ݄ 2010.
[ࠪಡ෇ 10] தౡ५ and ాӜ݈࣍࿕. ߴޮ཰ͳ I/O ͱܰྔੑΛཱ྆ͤ͞ΔϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ ϓϩάϥϛϯά (PRO), 4(1):13–26, 2011.

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[ެ։ 1] Nan Dun.
ParaMark:
http://code.google.com/p/paramark/.

highﬁdelity[ެ։ 2] Nan Dun.
ParaTrac:a
http://code.google.com/p/paratrac/.

tracking

suite

parallelforﬁlesystembenchmark.

parallel/distributed

applications.

[ެ։ 3] Kenjiro Taura. GXP: Grid and cluster shell. http://www.logos.t.u-tokyo.ac.jp/gxp/.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ‫݈ݪ‬ଠ࿕, தౡ५, and ాӜ݈࣍࿕. ΞυϨεۭؒͷେ͖͞ʹ੍‫͞ݶ‬Εͳ͍εϨουҠಈΛ࣮‫͢ݱ‬Δ PGAS ॲཧ‫ܥ‬. In SWoPP, 2010.
[ൃද 2] ࣲా߶ࢤ and ాӜ݈࣍࿕. ޿Ҭ෼ࢄϫʔΫϑϩʔͷͨΊͷ଱஗Ԇੑͷߴ͍෼ࢄϑΝΠϧγε
ςϜ. In SWoPP, 2010.

− 211 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 3] தౡ५ and ాӜ݈࣍࿕. ߴޮ཰ͳ I/O ͱܰྔੑΛཱ྆͢ΔϚϧνεϨουॲཧ‫ܥ‬. In SWoPP,
2010.
[ൃද 4] ాӜ݈࣍࿕, ‫ྑాࢤי‬࿨, ԣࢁେ࡞, ቐঋ४, ࣲా߶ࢤ, ಴ೇ, ࡾྠ੣, and দ࡚୓໵. ੜ໋Պֶ࿦
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[ൃද 5] ాӜ݈࣍࿕. HA8000 ͷϑΝΠϧγεςϜʹ͍ͭͯ. Technical Report 1, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 1 ݄ 2010.
[ൃද 6] ాӜ݈࣍࿕. HA8000 ͷϑΝΠϧγεςϜʹ͍ͭͯ (ii). Technical Report 3, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 5 ݄ 2010.
[ൃද 7] ాӜ݈࣍࿕. ߴੜ࢈‫ޠݴ‬Λ࢖͍͜ͳ͢. Technical Report 1, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 1 ݄2011.

− 212 −

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」における選定課題「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、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チューニングしなくてはな
らないためである。また、実行時に与えられるデータセットの内容により最適な数値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も大きい。

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OpenATLibβ版を開発した。2010年度は、さらに下記の機能を備えたOpenATLib 2011を開発した。
・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BiCG-Stab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− 213 −

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、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BiCG-Stab法を実装した数値計算ライブラリをXabclibと呼んでいる。OpenATLib
2011を用いて開発された Xabclib は Xabclib 2011 と呼び、2010年度はOpenATLib 2011の開発と合わせてXabclib 2011の開発も行った。

2.3

具体的成果

Ｘａｂｃｌｉｂβ版は PC クラスタコンソーシアムの Score Cluster System Version 7 download page(http://www.pccluster.org/ja/score7.html) からダウンロードできる。また、オープンソースダウンロー
ドサイトの SourceForge.net からも下記の URL からプログラムをダウンロードすることができる。・
http://escore.cvs.sourceforge.net/viewvc/escore/score7-src/eScience/
一般ユーザーのアカウントでも下記のようにバージョン管理システムのコマンド cvs を用いてダウンロードを行い、ライブラリの構築を行うことが可能である。
$ cvs -d:pserver:anonymous@escore.cvs.sourceforge.net:/cvsroot/escore co –P score7-src/
eScience/xabclib$ cd score7-src/eScience/xabclib/Xabclib/$ ./make.all
OpenATLib 2011 及びそれを用いて実装された Xabclib 2011 は 2011 年内に公開予定である。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Satoshi Ohshima, Mitsuyoshi Igai, Hisayasu Kuroda,
Kengo Nakajima, Ken Naono, Ken Naono and Shoji Itoh: Numerical Policy Function on Autotuned Sparse Iterative Solver Xabclib，2010 SIAM Annual Meeting, The David Lawrence Convention Center, Pittsburgh, PA, MS105, Architecture-Aware Algorithms-Part I of II (Organizer:
Xiaoye S. Li (Lawrence Berkeley National Laboratory)), July 2010.

著書／編集[著書 1] 金田康正 編著, 片桐孝洋, 黒田久泰, 山本有作, 五百木伸洋:並列処理シリーズ 9, 並列
数値処理 －高速化と性能向上のために－, 272 頁, ISBN：978-4-339-02589-7, 2010 年 4 月.

査読付論文リスト[査読付 1] 櫻井隆雄, 直野健, 片桐孝洋, 中島研吾, 黒田久泰: OpenATLib：数値計算ライブラリ向け自動チューニングインターフェース, 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム, Vol.3,
No.2, pp.39-47, 2010 年 6 月.
[査読付 2] 櫻井隆雄, 直野健, 片桐孝洋, 中島研吾, 黒田久泰, 猪貝光祥:数値計算ポリシーインタ
ーフェース付行列計算ライブラリの開発と評価, 2011 年ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学論文集 HPCS2011, 2011 年 1 月.

− 214 −

スーパーコンピューティング研究部門

その他の発表論文リスト[発表 1] 片桐孝洋, 櫻井隆雄, 黒田久泰, 直野健, 中島研吾: Xabclib:汎用的自動チューニング
API「OpenATLib」を用いた数値計算ライブラリにおける数値計算ポリシー機能の性能評価, 第 15回日本計算工学会講演会, オーガナイズドセッション「ペタスケール計算機時代の数値計算ライ
ブラリと自動チューニング技術」, 九州大学医学部百年講堂, 計算工学会講演論文集, 2010 年 5月.
[発表 2] 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 直野健, 黒田久泰, 中島研吾, 猪貝光祥:自動チューニングインター
フェース OpenATLib における疎行列ベクトル積アルゴリズム, 情報処理学会研究報告 2010－
HPC－125, No.2, 2010 年 6 月.
[発表 3] 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 直野健, 黒田久泰, 中島研吾, 猪貝光祥:行列計算ライブラリ向け数
値計算ポリシーインターフェースの提案, 2010 年並列／分散／協調処理に関する『金沢』サマー・ワークショップ（SWoPP2010）, 金沢市文化ホール, 情報処理学会研究報告 2010－HPC－126,
No.1, 2010 年 8 月.
[発表 4] 大島聡史, 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 中島研吾, 黒田久泰, 直野健, 猪貝光祥, 伊藤祥司:
Segmented Scan 法の CUDA 向け最適化実装, 2010 年並列／分散／協調処理に関する『金沢』サマー・ワークショップ（SWoPP2010）, 金沢市文化ホール, 情報処理学会研究報告 2010-HPC126, No.42, 2010 年 8 月.
[発表 5] 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 直野健, 黒田久泰, 中島研吾, 猪貝光祥: Xabclib:数値計算ポリシー
入力型行列計算ライブラリ, 日本応用数理学会 2010 年年会, オーガナイズドセッション: 応用数理若手の会, 明治大学駿河台キャンパス, 年会予稿集, pp.241-242, 2010 年 9 月.
[発表 6] 黒田久泰, 櫻井隆雄, 片桐孝洋, 直野健, 中島研吾: 疎行列反復解法ライブラリ Xabclib におけるユーザーポリシー機能の実装と評価, 日本応用数理学会 2010 年年会, 正会員主催オーガナイズドセッション:数値計算における自動チューニングの最新動向－マルチコア, GPU, ヘテロ
ジニアス環境へ向けて－, 明治大学駿河台キャンパス, 年会予稿集， pp.305-306, 2010 年 9 月.
[発表 7] Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, and Kengo Nakajima:
OpenATLib:A Generalized Auto-tuning Facility and Xabclib:Adaptation to Numerical Algorithm
Selection on an Iterative Method, Workshop on Advanced Auto-tuning on Numerical Software(AANS2010), 4F Tele-lecture room, Information Technology Center, The University of Tokyo,
2nd April, 2010.
[発表 8] Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, Kengo Nakajima, Satoshi
Ohshima, and 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, Mar. 2011.

特記事項[特記 1] （特集記事）日本応用数理学会 学会誌 「応用数理」（岩波書店）, 特集：数値計算のための自動チューニング, 片桐孝洋, 櫻井隆雄, 黒田久泰, 直野健, 中島研吾: Xabclib:汎用的自動
チューニングインターフェース OpenATLib を利用した反復解法ライブラリの開発, 20 巻 4 号,
pp.25-37, 2010 年 12 月.

− 215 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 216 −

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2.2

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− 217 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.3

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CUDPP) Ͱ΋ੑೳΛଌఆͯ͠ൺֱͨ͠ɻGPU Λ༻͍ͨ‫͍ͯͭʹࢉܭ‬͸ CPU-GPU ؒͷ࣮ߦ࣌ؒΛআ֎
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− 218 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 2: IBSS ๏ͷੑೳਤ 3: ߦྻͷ‫ܗ‬ঢ়

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3.1

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Gradient Method, CG ๏) ͷద༻͕ҰൠతͰ͋Γɺલॲཧͱ߹Θͤͯద༻͞ΕΔ͜ͱ͕ଟ͍ɻ
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3.2

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− 219 −

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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Ξ CPU(XeonW3520, 2.67GHz, 4 ίΞ, άϥϑதͰ͸ PC ͱද‫ )ه‬ΛɺGPU ͱͯ͠͸ GPU(Tesla C2050,
1.15GHz, 448 ίΞ, ্‫ه‬ͷ PC ʹ౥ࡌ, άϥϑதͰ͸ GPU ͱද‫ )ه‬Λ༻͍ͨɻCG ๏ʹ͍ͭͯ͸ɺCG ๏ͷଟ͘Λ઎ΊΔૄߦྻϕΫτϧੵͷੑೳΛଌఆͨ͠ɻཁૉ਺͸ 512,000 ͱ
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スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 4: CG ๏ͷੑೳਤ 5: ߦྻੜ੒ͷੑೳೝͰ͖ͨɻ‫ࡏݱ‬ͷ GPU ࣮૷Ͱ͸ϒϩοΫԽͷੑೳʹର͢ΔӨ‫·͕͋ڹ‬Γ‫͕͍ͳ͍ͯ͑ݟ‬ɺϒϩοΫԽʹ߹ΘͤͨΑΓྑ͍࣮૷Λ͢Δ͜ͱͰੑೳ্͕͕Δ͜ͱ͕‫ظ‬଴͞ΕΔɻ
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4

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Satoshi OHSHIMA, Shoichi HIRASAWA, Hiroki HONDA: OMPCUDA : OpenMP Execution
Framework for CUDA Based on Omni OpenMP Compiler, Beyond Loop Level Parallelism in
OpenMP: Accelerators, Tasking and More, Lecture Notes in Computer Science, pp.161–173,2010.
[ࠪಡ෇ 2] Satoshi OHSHIMA, Shoichi HIRASAWA, Hiroki HONDA: OMPCUDA : OpenMP Execution Framework for CUDA Based on Omni OpenMP Compiler, 6th International Workshop on
OpenMP (IWOMP 2010), Tsukuba, June 14 - 16, 2010.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] େౡ૱࢙: AT ͷ GPU ΁ͷల։, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ (JSIAM)2010 ೥౓೥ձ, ໌࣏େֶॣՏ୆Ωϟϯύε, 9 ݄ 6 ೔-9 ೔, 2010 ೥.
[ൃද 2] େౡ૱࢙, ᓎҪོ༤, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬, ࠇా‫ٱ‬ହ, ௚໺݈, ழ֋ޫ঵, ҏ౻঵࢘: Segmented
Scan ๏ͷ CUDA ޲͚࠷దԽ࣮૷, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-126), 7 ݄ 27 ೔, 2010 ೥.

− 221 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 3] Satoshi OHSHIMA: GPGPU and Auto-tuning Framework, Workshop on Advanced Auto-tuning
on Numerical Software (AANS2010), The University of Tokyo, April 2, 2010.
[ൃද 4] Satoshi OHSHIMA, Takao SAKURAI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA, Hisayasu
KURODA, Ken NAONO, Mitsuyoshi IGAI, Shoji ITOH: Implementation of SpMV Using Indexed
Segmented Scan Method for CUDA, SIAM Conference on Computational Science and Engineering(CSE11), Reno, February 28 - March 4, 2011.
[ൃද 5] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementationand evaluation of FEM code for 3D Solid Mechanics on CUDA, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), Reno, February 28 - March 4, 2011.
[ൃද 6] େౡ૱࢙, ྛխߐ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ࡾ࣍‫ݩ‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ΞϓϦέʔγϣϯͷ CUDA ޲͚࣮૷ͱੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-129), 3 ݄ 8 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 7] ย‫޹ۅ‬༸, େౡ૱࢙, ฏᖒকҰ, ຊଟ߂थ: HxABCLibScript:ඇ‫͚ࣗ޲ػࢉܭ࣭ۉ‬ಈνϡʔχϯά‫ه‬ड़‫֦ޠݴ‬ு, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-129), 3 ݄ 8 ೔, 2011 ೥.
[ൃද 8] Satoshi OHSHIMA, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA, Hisayasu KURODA, Shoji ITOH:First Implementation of Segmented Scan Method on GPU, ICS’10, Epochal Tsukuba, June 1 - 4,2010.
[ൃද 9] Shoichi HIRASAWA, Satoshi OHSHIMA, Hiroki HONDA: Energy and Performance Tuning
Framework for Accelerator Environment, SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE11), Reno, February 28 - March 4, 2011.
[ൃද 10] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (III) GPGPU ϓϩάϥϛϯά‫ڥ؀‬
CUDA ࠷దԽฤ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.3, pp.32–44, 2010 ೥ 5 ݄.
[ൃද 11] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (IV) ಛผฤ CUDA ϓϩάϥϛϯ
ά Windows ฤ, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.4, pp.11–16, 2010 ೥ 7 ݄.
[ൃද 12] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (V) ૄߦྻϕΫτϧੵΛ୊ࡐͱͨ͠ CUDA ࠷దԽϓϩάϥϛϯά, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.5, pp.7–16,
2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 13] େౡ૱࢙: ͜Ε͔Βͷฒྻ‫ࢉܭ‬ͷͨΊͷ GPGPU ࿈ࡌߨ࠲ (VI) ༷ʑͳ GPGPU ϓϩάϥϛϯ
ά‫ڥ؀‬, εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.12, No.6, pp.13–25, 2010 ೥ 11 ݄.

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[ಛ‫ ه‬2] Ұ෦ߨशͷߨࢣΛ୲౰, ߴߍੜͷͨΊͷʮ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձʢࢼߦʣʯ, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 8 ݄ 23 ೔-25 ೔, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬3] 1 ηϛφʔͷߨࢣΛ୲౰, GPGPU ͷ‫΁ࢉܭྻߦͱૅج‬ͷ‫༻׆‬, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ ̏෦ձ࿈‫ܞ‬Ԡ༻਺ཧηϛφʔ, ࠃཱ৘ใֶ‫ॴڀݚ‬, 11 ݄ 26 ೔, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬4] ϓϩάϥϜҕһ, 2011 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ
HPCS2011, 1 ݄ 18 ೔-19 ೔, 2011 ೥.

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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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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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#pragma XPT subscribe CR_RST,CR_CKPT#pragma XPT try{for(iter i){
calculate(i, data);#pragma XPT assert ast(data)>0 AP_SERR#pragma XPT chk{ CR_CKPT
write i to file;write data to file;#pragma XPT chk}#pragma XPT label RST}#pragma XPT catch CR_RST return RST
read i from file;
read data from file;#pragma XPT try}
#pragma XPT unsubscribe CR_RST,CR_CKPT#pragma XPT fini
}

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ਤ 5: Silent Error ʹରԠՄೳͳΞυόΠε
ྫ֎ॲཧΛར༻ͨ͠ΞυόΠε‫ه‬๏ sigsetjmp/siglongjmpɺ͓Αͼ CiFTS ͷΠϕϯτߪಡ API Λར༻ͨ͠ɻΠϕϯτߪಡ API ͸ಛఆͷΠϕϯτΛड৴ͨ͠ࡍʹొ࿥͓͍ͯͨؔ͠਺ΛεϨου࣮ߦ͢Δ΋ͷͰ͋Δɻຊ࣮૷Ͱ͸ɺ͜ͷؔ਺ͱͯ͠ɺϝΠϯεϨουʹ pthread kill Λ༻͍ͨγάφϧૹ৴Λߦ͏΋ͷΛొ࿥͍ͯ͠Δɻ·ͨɺtry ։࢝࣌ʹ͸ sigsetjmp Λൃߦ͠ɺpthread kill ʹΑΓൃߦ͞ΕΔγάφϧͷϋϯυϥͱͯ͠ siglongjmp Λൃߦ͢Δɻ͜ΕʹΑΓɺม਺είʔϓΛ‫ݩ‬ίʔυͱ‫ڞ‬༗͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻຊ࣮૷ͷར༻γφϦΦ͸ɺ֎෦ʹδϣϒΛϚωʔδϝϯτ͢Δεέδϡʔϥ͕ଘࡏ͢Δ͜ͱΛԾఆ
͢Δɻ֎෦εέδϡʔϥ͸ΞϓϦέʔγϣϯʹରͯ͠ఆ‫ظ‬తʹνΣοΫϙΠϯτΠϕϯτ CR CKPT Λൃߦ͍ͯ͠Δɻ·ͨɺεέδϡʔϦϯάͷ࠶഑ஔ౳Λཧ༝ʹɺΞϓϦέʔγϣϯΛ‫੍ڧ‬ऴྃͤ͞Δ͜
ͱ͕͋Δɻ‫੍ڧ‬ऴྃ͞ΕͨΞϓϦέʔγϣϯ͸εέδϡʔϥͷλεΫ͕ऴྃ͠ɺࢿ‫ʹݯ‬༨༟͕Ͱ͖࣍
ୈɺνΣοΫϙΠϯτ͔Β࠶։Λߦ͏ɻͦͷࡍεέδϡʔϥ͸ɺϓϩάϥϜΛ࠷ॳ͔Β࠶‫ى‬ಈ͠ɺϦελʔτՄೳͳঢ়ଶʹͳͬͨ͜ͱΛࣔ͢ CR RDY ͕ΞϓϦέʔγϣϯ͔Βൃߦ͞Εͨ͜ͱΛ֬ೝ͔ͯ͠ΒɺCR RST ΠϕϯτΛΞϓϦέʔγϣϯʹରͯ͠ൃߦ͢Δɻ
ਤ 6 ͸ਤ 5 ͔ΒνΣοΫϙΠϯτʗϦελʔτʹؔΘΔ෦෼Λ࣮૷ͨ͠΋ͷͰ͋Δɻ࣮ࡍͷ HPL Ͱ͸ calculate ؔ਺෦෼ʹɺLU ෼ղΛ 1 εςοϓ෼ߦ͏ؔ਺͕ೖ͍ͬͯΔɻ·ͨɺϦελʔτ͕Մೳͱ
ͳΔ࣌఺ΛϞχλʹใࠂ͢ΔͨΊʹΠϕϯτͷૹ৴จ͕௥Ճ͞Ε͍ͯΔɻͳ͓ɺCiFTS API Λ‫ؚ‬ΉҰ෦ͷؔ਺ͷҾ਺͸؆ུԽ͍ͯ͠Δɻίʔυͷӈ෦ʹࣔͨ͠ͷ͸ରԠ͢ΔσΟϨΫςΟϒΛ͍ࣔͯ͠Δɻ
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ํͱ΋࣮ߦʹ͸ OpenMPI Λར༻͍ͯ͠ΔɻHPL ͷ໰୊αΠζ (Ns) ͸ 2048ɺMPI ʹΑΔ 4 ฒྻ࣮ߦΛߦ͍ɺશͯͷϓϩηε͔Β࡞੒͞ΕͨνΣοΫϙΠϯταΠζͷ૯࿨Λଌఆͨ͠ɻ݁ՌɺAPPL. Ͱ͸
33.9MBɺSYS. Ͱ͸ 44.5MB ͱͳΓɺΞϓϦέʔγϣϯʹ͓͍ͯ࠷௿‫ݶ‬ඞཁͳσʔλΛϓϩάϥϚ͕ΞυόΠε͢Δ͜ͱʹΑΓɺνΣοΫϙΠϯτͷαΠζ͕཈͑ΒΕ͍ͯΔ͜ͱ͕Θ͔Δɻ

− 227 −

スーパーコンピューティング研究部門

pthread_t pid;sigjmp_buf jbuf;
int main(){
pid = pthread_self();���・・・ initFTB Initiali�ing Functions;���
・・・ init
FTB_Subscribe(CR_CKPT, handler(&event_status)); ・���・・ subscribe
FTB_Subscribe(CR_RST, handler(&event_status)); ・���・・ subscribeif(sigsetjmp(jbuf)==0){���
・・・ try{FTB_Publish(CR_RDY);���
・・・ throwfor(iter i){
calcurate(i, data);
sigmask(SIGUSR1);���・・・ chk{if(FTB_Poll_Event(CR_CKPT)){���
・・・ chk{
checkpointing;}���・・・ chk}sigunmask(SIGUSR1);���・・・ chk}
CR_RST:���
・・・ label}}else if(event_status�name=="CR_RST"){���・・・ catch
restarting;goto CR_RST:}���・・・ try}}void handler(*event_status){
pthread_kill(pid,SIGUSR1);}
void sigusr1handler(){siglongjmp(jbuf);}ਤ 6: νΣοΫϙΠϯτʗϦελʔτ࣮૷ͷུ֓

2.3

۩ମత੒Ռ

Fault Resilience ‫ނ͍͓ͯʹڥ؀‬োରԠΛߦ͏ΞυόΠείʔυΛฏқʹ‫ه‬ड़͢ΔϑϨʔϜϫʔΫʹ͍ͭͯ‫ݕ‬౼͠ɺྫ֎ॲཧͱ৚݅෼‫ذ‬Λ໛ͨ͠ΞυόΠε‫ه‬ड़ख๏ΛఏҊͨ͠ɻఏҊϑϨʔϜϫʔΫ͸‫ط‬ଘίʔυʹσΟϨΫςΟϒΛ௥Ճ͢Δ͜ͱʹΑΓΞυόΠεΛ‫ه‬ड़Մೳͱ͢Δ΋ͷͰɺϓϩάϥϛϯ
άʹඞਢͰ͋Δ if અʹΑΔ৚݅෼‫ذ‬ɺC++΍ JAVA ͳͲʹར༻͞Ε͍ͯΔ try/catch-like ͳྫ֎ॲཧͱ
͍ͬͨϓϩάϥϚʹͱͬͯͳ͡Έਂ͍ϑϨʔϜϫʔΫΛ༻͍͍ͯΔɻ·ͨɺΞυόΠεͱ‫ط‬ଘίʔυͷม਺είʔϓͷ‫ڞ‬༗΍ɺΞυόΠε΁ͷೖग़Ґஔͷ໌֬ԽʹΑΓɺΞϓϦέʔγϣϯϓϩάϥϚ͕ฏқʹΞυόΠεΛ‫ه‬ड़Ͱ͖Δ࢓૊ΈΛఏ‫͍ͯ͠ڙ‬Δɻ͜ͷఏҊΛར༻͠ɺ࣮ࡍͷϕϯνϚʔΫΞϓϦέʔγϣϯͰ͋Δ HPL ʹνΣοΫϙΠϯτʗϦελʔτ‫ػ‬ೳΛࢼ‫͢૷࣮ݧ‬Δ͜ͱʹΑΓϑϨʔϜϫʔΫͷ࣮‫ݱ‬ੑΛ‫݁͠ূݕ‬ՌɺΞϓϦέʔγϣϯ͔ΒͷΞυόΠεʹΑΔ‫ނ‬োରԠίετ࡟‫͖Ͱݱ࣮͕ݮ‬ͨɻ͜Εʹؔͯ͠͸ɺ5 ݄தʹ։࠵༧ఆͷ৘ใॲཧֶձ HPC ‫ڀݚ‬ձ 129 ʹͯൃදΛߦ͏༧ఆͰ͋Γɺ͢Ͱʹ‫ڀݚ‬ձࢽʹ͸ऩ࿥͞Ε͍ͯΔ [ൃද 1]ɻ

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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

MPI3.0 ʹ͓͚Δ଱‫ނ‬ো࢓༷ͷ‫ݕ‬౼ɾௐࠪ

3.1

എ‫ܠ‬

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Βຊؔ਺‫܈‬͸ະͩ‫ݕ‬౼தͰ͋Γɺ͜͜Ͱ঺հ͢Δ಺༰͸͋͘·Ͱ΋࢑ఆతͳ΋ͷͰ͋Δɻ

3.2

಺༰

MPI3.0 ͷ଱‫ނ‬ো‫ػ‬ೳ͸ Fail-Stop ϞσϧΛର৅ͱ͓ͯ͠Γɺͦͷ‫ނ‬ো෮‫چ‬ख๏͸ 1) ‫ނ‬ো‫ݕ‬஌ͱप஌(Run-Through Stabilization)ɺ2) ϓϩηεͷ෮‫( چ‬Process Recovery) ͔ΒͳΔɻ·ͨɺ͜ΕΛิॿ͢Δ
ͨΊʹɺߏ੒ϓϩηεͷঢ়ଶΛอ࣋͢Δ Process State ͱ͍͏ঢ়ଶม਺͕͋Δɻ
3.2.1

Process State

MPI3.0 Ͱ ͸ ߏ ੒ ϓ ϩ η ε ͝ ͱ ʹ Process State ͱ ͍ ͏ ঢ় ଶ ม ਺ Λ ৽ ͨ ʹ ௥ Ճ ͠ ͯ ͓ Γɺ௨ ৗ ঢ় ଶ (MPI RANK STATE OK)ɺະ ঝ ೝ ‫ ނ‬ো ঢ় ଶ (MPI RANK STATE FAILED)ɺঝ ೝ ࡁ Έ ‫ނ‬ো ঢ় ଶ (MPI RANK STATE NULL)ɺ෮ ‫ چ‬ঢ় ଶ (MPI RANK STATE RESTORING)ɺ෮ ‫ چ‬ऴ ྃ ঢ় ଶ(MPI RANK STATE RESTORED)ɺάϧʔϓະࢀՃঢ়ଶ (MPI RANK STATE UNJOINED) ͕ઃఆ͞Ε
͍ͯΔɻ͢Ͱʹ‫ނ‬ো͍ͯ͠Δ͜ͱ͕֬ೝ͞Ε͍ͯΔঝೝࡁΈ‫ނ‬োঢ়ଶͷϓϩηεʹର͢Δ௨৴Λߦͬͨ৔߹ɺͳʹ΋ͤͣ௨৴੒ޭΛฦ͢͜ͱʹΑΓ௨৴ͷϒϩοΫΛճආ͠෮‫ॲچ‬ཧΛߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ
3.2.2

Run-Through StabilizationฒྻϓϩηεΛߏ੒͢Δߏ੒ϓϩηεͷ͍ͣΕ͔͕‫ނ‬োͨ͠৔߹ʹɺଞͷߏ੒ϓϩηεʹ‫ނ‬োΛ఻ୡ͢Δඞཁ͕͋Δɻ͜Εʹ͸ओͱͯ͠ಉ‫ͱܕظ‬ඇಉ‫ܕظ‬ͷख๏͕͋Δ͕ɺΤΫετϦʔϜεέʔϧ‫ʹڥ؀‬ରԠ͢ΔͨΊʹ͸ඇಉ‫͋Ͱܕظ‬Δ͜ͱ͕๬·͍͠ɻMPI3.0 ʹ͓͚Δো֐‫ݕ‬஌ʹ͍ͭͯ΋ඇಉ‫ͨ͠ͱͱ͜͏ߦͰܕظ‬ɻ֤ߏ੒ϓϩηε͸ɺ૬खϥϯΫ΁௨৴Τϥʔ͔ɺProcess State Λ໰͍߹Θ
ͤΔ MPI Comm validate ‫ܥ‬ͷؔ਺Λ‫ʹͱ͜Ϳݺ‬ΑΓɺฒྻϓϩηε಺ͷ‫ނ‬োΛ‫ݕ‬஌͢Δɻ‫ނ‬োΛ‫ݕ‬஌ͨ͠ϓϩηε͸‫ج‬ຊతʹ͸ΞϓϦέʔγϣϯͷ࣮ߦΛதஅ͠ɺ෮‫ॲچ‬ཧΛ࢝ΊΔΑ͏ϓϩάϥϜ
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− 229 −

スーパーコンピューティング研究部門

3.2.3

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3.3

۩ମత੒Ռ

ฒྻϓϩάϥϛϯάͷσϑΝΫτελϯμʔυͱͳ͍ͬͯΔ MPI ͷ଱‫ނ‬ো‫ػ‬ೳ͸ඞਢͰ͋ΔɻΞϓϦέʔγϣϯϨϕϧ଱‫ނ‬োίʔσΟϯάͷ༰қԽͷ‫͍͓ͯʹڀݚ‬΋Լ੥͚ͷ௨৴ϛυϧ΢ΣΞͱͯ͠ར༻͞ΕΔ͜ͱΛ૝ఆ͢Δඞཁ͕͋ΔɻԣஅతͰޮ཰ͷྑ͍‫ނ‬ো෮‫چ‬Λߦ͏ҝʹ͸ɺΞϓϦέʔγϣϯͱϛυϧ΢ΣΞͷ‫ڠ‬ௐ͸ෆՄܽͰ͋Γɺϛυϧ΢ΣΞͷ‫ݕ‬౼Λ௨͡ɺ৘ใΛಘͨ͜ͱɺ͓ΑͼΞϓϦέʔγϣϯͰར༻͍ͨ͠଱‫ނ‬ো‫ػ‬ೳΛٞ࿦ʹ͔͚ඪ४࢓༷ͱͯ͠·ͱΊ͍ͯΔ͜ͱ͕੒ՌͰ͋Δɻ
MPI Forum Home Page1 ʹͯɺ·ͱΊΒΕͨ੒Ռ΍‫ݕ‬౼ࣄ߲Λ֬ೝ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ

4

੒Ռཁཡ

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] መຊӳ೭, ੴ઒༟. ༰қͳΞυόΠε‫ه‬ड़๏Λ΋ͭ Fault Resilience ϓϩάϥϜ‫ߏڥ؀‬ஙʹΉ͚ͯ. ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2011-HPC-129, March 2011[ൃද 2] Nguyen ToanɼHideyuki JitsumotoɼNaoya MaruyamaɼTatsuo Nomura, Satoshi Matsuoka. MPICUDA Applications Checkpointing. ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126 (SWoPP2010), August2010[ൃද 3] ୌᖒਅҰ࿕, দԬ૱, ࠤ౻ਔ, ౦ాֶ, ༑ੴਖ਼඙, መຊӳ೭. e-αΠΤϯε‫ج‬൫ͱͯ͠ͷ‫ػࢉܭ‬ηϯλʔ POP(Point-of-Presence) ࿈‫ܞ‬, In ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126 (SWoPP2010),
August 20101

http://www.mpi-forum.org/− 230 −

スーパーコンピューティング研究部門

䉸䊐䊃䉡䉢䉝⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫䈍䉋䈶㜞ᕈ⢻ᢙ୯⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥䈱⎇ⓥ䈫 HPC ᢎ⢒
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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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2.2

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2.3

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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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− 236 −

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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6

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㪲ᩏ⺒ઃ 㪈㪴㩷 ᩿ቁᵗ䋺䊕䉺䊐䊨䉾䊒䉴ⅣႺ䈮䈍䈔䉎ዊⷙᮨⴕ೉↪ኻ⒓ኒⴕ೉࿕᦭୯䉸䊦䊋䈮ะ䈔䈩㩷䋭ㅒᄌ឵䈱ᡷ⦟䋭䋬ᖱႎಣℂቇળ⺰ᢥ⹹䋺㪘㪚㪪䋬㪭㫆㫃㪅㪊䋬㪥㫆㪅㪉㪃㩷㫇㫇㪅㩷㪈㪄㪏䋬㪉㪇㪈㪇 ᐕ 㪍 ᦬䋮㩷㪲ᩏ⺒ઃ 㪉㪴ᰞ੗㓉㓶䋬⋥㊁ஜ䋬 ᩿ቁᵗ䋬ਛፉ⎇๋䋬㤥↰ਭᵏ䋺㪦㫇㪼㫅㪘㪫㪣㫀㪹䋺㩷 ᢙ୯⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥ะ䈔⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫䉟䊮䉺䊷䊐䉢䊷䉴䋬ᖱႎಣℂቇળ⺰ᢥ⹹䋺㪘㪚㪪䋬㪭㫆㫃㪅㪊䋬㪥㫆㪅㪉㪃㩷 㫇㫇㪅㪊㪐㪄㪋㪎䋬㪉㪇㪈㪇ᐕ 㪍 ᦬䋮㩷

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スーパーコンピューティング研究部門

㪲ᩏ⺒ઃ 㪊㪴㩷 㪫㪸㫂㪸㪿㫀㫉㫆㩷 㪢㪸㫋㪸㪾㫀㫉㫀㩷 㪸㫅㪻㩷 㪪㪿㫆㫁㫀㩷 㪠㫋㫆㪿㪑㩷 㪘㩷 㪤㪸㫊㫊㫀㫍㪼㫃㫐㩷 㪧㪸㫉㪸㫃㫃㪼㫃㩷 㪛㪼㫅㫊㪼㩷 㪪㫐㫄㫄㪼㫋㫉㫀㪺㩷 㪜㫀㪾㪼㫅㫊㫆㫃㫍㪼㫉㩷㫎㫀㫋㪿㩷㪚㫆㫄㫄㫌㫅㫀㪺㪸㫋㫀㫆㫅㩷㪪㫇㫃㫀㫋㫋㫀㫅㪾㩷㪤㫌㫃㫋㫀㪺㪸㫊㫋㫀㫅㪾㩷㪘㫃㪾㫆㫉㫀㫋㪿㫄㪃㩷㪐㫋㪿㩷㪠㫅㫋㪼㫉㫅㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷㪤㪼㪼㫋㫀㫅㪾㩷㫆㫅㩷㪟㫀㪾㪿㩷㪧㪼㫉㪽㫆㫉㪄㫄㪸㫅㪺㪼㩷 㪚㫆㫄㫇㫌㫋㫀㫅㪾㩷 㪽㫆㫉㩷 㪚㫆㫄㫇㫌㫋㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷 㪪㪺㫀㪼㫅㪺㪼㩷 㩿㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩾㪉㪇㪈㪇㪀㪃㩷 㪘㪽㫋㪼㫉㩷 㪧㫉㫆㪺㪼㪼㪻㫀㫅㪾㫊㩷 㫆㪽㩷㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩾㪉㪇㪈㪇㪃㩷㪟㫀㪾㪿㩷㪧㪼㫉㪽㫆㫉㫄㪸㫅㪺㪼㩷㪚㫆㫄㫇㫌㫋㫀㫅㪾㩷㪽㫆㫉㩷㪚㫆㫄㫇㫌㫋㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷㪪㪺㫀㪼㫅㪺㪼㩷㵨㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩷㪉㪇㪈㪇㪃㩷㪣㪼㪺㪄㫋㫌㫉㪼㩷 㪥㫆㫋㪼㫊㩷 㫀㫅㩷 㪚㫆㫄㫇㫌㫋㪼㫉㩷 㪪㪺㫀㪼㫅㪺㪼㪃㩷 㪭㫆㫃㪅㪍㪋㪋㪐㪆㪉㪇㪈㪈㪃㩷 㫇㫇㪅㪈㪊㪐㪄㪈㪌㪇㪃㩷 㪛㪦㪠㪑㩷 㪈㪇㪅㪈㪇㪇㪎㪆㪐㪎㪏㪄㪊㪄㪍㪋㪉㪄㪈㪐㪊㪉㪏㪄㪍㪶㪈㪌㪃㩷㪉㪇㪈㪈㪅㩷㪲ᩏ⺒ઃ 㪋㪴㩷 ᰞ੗㓉㓶㪃㩷 ⋥㊁ஜ㪃㩷 ᩿ቁᵗ㪃㩷 ਛፉ⎇๋㪃㩷 㤥↰ਭᵏ㪃㩷 ⁿ⽴శ␽㪑㩷 ᢙ୯⸘▚䊘䊥䉲䊷䉟䊮䉺䊷䊐䉢䊷䉴ઃⴕ೉⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥䈱㐿⊒䈫⹏ଔ䋬㪉㪇㪈㪈 ᐕ䊊䉟䊌䊐䉤䊷䊙䊮䉴䉮䊮䊏䊠䊷䊁䉞䊮䉫䈫⸘▚⑼ቇ⺰ᢥ㓸 㪟㪧㪚㪪㪉㪇㪈㪈䋬㪉㪇㪈㪈 ᐕ 㪈 ᦬䋮㩷㪲ᩏ⺒ઃ 㪌㪴 ᩿ቁᵗ㪃㩷 ૒⮮㓷ᒾ䋺⇹ⴕ೉㪄䊔䉪䊃䊦Ⓧ䈮䈍䈔䉎䊑䊨䉾䉪ൻ 㪙㪪㪪 ᴺ䈫㜞䉴䊧䉾䊄ਗ೉ⅣႺ䈪䈱ᕈ⢻⹏ଔ䋬㪉㪇㪈㪈 ᐕ䊊䉟䊌䊐䉤䊷䊙䊮䉴䉮䊮䊏䊠䊷䊁䉞䊮䉫䈫⸘▚⑼ቇ⺰ᢥ㓸 㪟㪧㪚㪪㪉㪇㪈㪈䋬㪉㪇㪈㪈 ᐕ 㪈 ᦬䋮㩷㩷䈠䈱ઁ䈱⊒⴫⺰ᢥ䊥䉴䊃㪲⊒⴫ 㪈㪴㩷㪫㪸㫂㪸㪿㫀㫉㫆㩷㪢㪸㫋㪸㪾㫀㫉㫀㩷 㪸㫅㪻㩷㪪㪿㫆㫁㫀㩷㪠㫋㫆㪿䋺㪘㩷㪤㪸㫊㫊㫀㫍㪼㫃㫐㩷㪧㪸㫉㪸㫃㫃㪼㫃㩷㪛㪼㫅㫊㪼㩷㪪㫐㫄㫄㪼㫋㫉㫀㪺㩷㪜㫀㪾㪼㫅㫊㫆㫃㫍㪼㫉㩷㫎㫀㫋㪿㩷㪚㫆㫄㫄㫌㫅㫀㪺㪸㫋㫀㫆㫅㩷㪪㫇㫃㫀㫋㫋㫀㫅㪾㩷㪤㫌㫃㫋㫀㪺㪸㫊㫋㫀㫅㪾㩷㪘㫃㪾㫆㫉㫀㫋㪿㫄䋬㪐㫋㪿㩷㪠㫅㫋㪼㫉㫅㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷㪤㪼㪼㫋㫀㫅㪾㩷㫆㫅㩷㪟㫀㪾㪿㩷㪧㪼㫉㪽㫆㫉㫄㪸㫅㪺㪼㩷㪚㫆㫄㫇㫌㫋㫀㫅㪾㩷㪽㫆㫉㩷㪚㫆㫄㫇㫌㫋㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷㪪㪺㫀㪼㫅㪺㪼㩷㩿㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩾㪉㪇㪈㪇㪀㪃㩷㪧㫉㫆㪺㪼㪼㪻㫀㫅㪾㫊㩷㫆㪽㩷㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩾㪉㪇㪈㪇㪃㩷㪈㪊㩷㫇㪸㪾㪼㫊㪃㩷㪙㪼㫉㫂㪼㫃㪼㫐㪃㩷㪚㪸㫃㫀㪽㫆㫉㫅㫀㪸㪃㩷㪬㪪㪘㪃㩷㪡㫌㫅㪼㩷㩷㪉㪇㪈㪇㪅㩷㪲⊒⴫ 㪉㪴㩷㪫㪸㫂㪸㪿㫀㫉㫆㩷㪢㪸㫋㪸㪾㫀㫉㫀㪑㩷㪚㪿㪸㫃㫃㪼㫅㪾㪼㫊㩷㫆㪽㩷㪩㫌㫅㪄㫋㫀㫄㪼㩷㪘㫌㫋㫆㪄㫋㫌㫅㫀㫅㪾㩷㪽㫆㫉㩷㪪㫇㪸㫉㫊㪼㩷㪠㫋㪼㫉㪸㫋㫀㫍㪼㩷㪪㫆㫃㫍㪼㫉㫊㪃㩷㪝㫀㪽㫋㪿㩷㪠㫅㫋㪼㫉㫅㪸㫋㫀㫆㫅㪸㫃㩷 㪮㫆㫉㫂㫊㪿㫆㫇㩷 㫆㫅㩷 㪘㫌㫋㫆㫄㪸㫋㫀㪺㩷 㪧㪼㫉㪽㫆㫉㫄㪸㫅㪺㪼㩷 㪫㫌㫅㫀㫅㪾㩷 㩿㫀㪮㪘㪧㪫㪉㪇㪈㪇㪀㪃㩷 㪧㫉㫆㪺㪼㪼㪻㫀㫅㪾㫊㩷 㫆㪽㩷㪭㪜㪚㪧㪘㪩㩾㪉㪇㪈㪇㪃㩷㪉㫇㪸㪾㪼㫊㪅㪃㩷㪙㪼㫉㫂㪼㫃㪼㫐㪃㩷㪚㪸㫃㫀㪽㫆㫉㫅㫀㪸㪃㩷㪬㪪㪘㪃㩷㩷㪘㩷㪧㫆㫊㫀㫋㫀㫆㫅㩷㪧㪸㫇㪼㫉㪃㩷㪡㫌㫅㪼㩷㪉㪇㪈㪇㪅㩷㪲⊒⴫ 㪊㪴㩷 ᩿ቁᵗ䋬ᰞ੗㓉㓶䋬㤥↰ਭᵏ䋬⋥㊁ஜ䋬ਛፉ⎇๋㪑㩷 㪯㪸㪹㪺㫃㫀㪹㪑᳢↪⊛⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫㪘㪧㪠䇸㪦㫇㪼㫅㪘㪫㪣㫀㪹䇹䉕↪䈇䈢ᢙ୯⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥䈮䈍䈔䉎ᢙ୯⸘▚䊘䊥䉲䊷ᯏ⢻䈱ᕈ⢻⹏ଔ䋬╙ 㪈㪌࿁ᣣᧄ⸘▚Ꮏቇળ⻠Ṷળ䋬䉥䊷䉧䊅䉟䉵䊄䉶䉾䉲䊢䊮䇸䊕䉺䉴䉬䊷䊦⸘▚ᯏᤨઍ䈱ᢙ୯⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥䈫⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫ᛛⴚ䇹䋬਻Ꮊᄢቇකቇㇱ⊖ᐕ⻠ၴ䋬⸘▚Ꮏቇળ⻠Ṷ⺰ᢥ㓸䋬㪉㪇㪈㪇 ᐕ 㪌᦬䋮㩷㪲⊒⴫ 㪋㪴ᰞ੗㓉㓶䋬 ᩿ቁᵗ䋬⋥㊁ஜ䋬㤥↰ਭᵏ䋬ਛፉ⎇๋䋬ⁿ⽴శ␽䋺⥄േ䉼䊠䊷䊆䊮䉫䉟䊮䉺䊷䊐䉢䊷䉴 㪦㫇㪼㫅㪘㪫㪣㫀㪹 䈮䈍䈔䉎⇹ⴕ೉䊔䉪䊃䊦Ⓧ䉝䊦䉯䊥䉵䊛䋬ᖱႎಣℂቇળ⎇ⓥႎ๔ 㪉㪇㪈㪇䋭㪟㪧㪚䋭㪈㪉㪌䋬㪥㫆㪅㪉䋬㩷㪉㪇㪈㪇 ᐕ 㪍 ᦬䋮㩷㪲⊒⴫ 㪌㪴ᰞ੗㓉㓶䋬 ᩿ቁᵗ䋬⋥㊁ஜ䋬㤥↰ਭᵏ䋬ਛፉ⎇๋䋬ⁿ⽴శ␽䋺ⴕ೉⸘▚䊤䉟䊑䊤䊥ะ䈔ᢙ୯⸘▚䊘䊥䉲䊷䉟䊮䉺䊷䊐䉢䊷䉴䈱ឭ᩺䋬㪉㪇㪈㪇 ᐕਗ೉䋯ಽᢔ䋯ද⺞ಣℂ䈮㑐䈜䉎䇺㊄ᴛ䇻䉰䊙䊷䊶䊪䊷䉪䉲䊢䉾䊒䋨㪪㪮㫆㪧㪧㪉㪇㪈㪇䋩䋬㊄ᴛᏒᢥൻ䊖䊷䊦䋬ᖱႎಣℂቇળ⎇ⓥႎ๔ 㪉㪇㪈㪇䋭㪟㪧㪚䋭㪈㪉㪍䋬㪉㪇㪈㪇 ᐕ 㪏 ᦬䋮㩷㪲⊒⴫ 㪍㪴 ᩿ቁᵗ䋬૒⮮㓷ᒾ䋺㜞ਗ೉䉴䊧䉾䊄ⅣႺ䈪䈱ᡷ⦟ 㪪㪼㪾㫄㪼㫅㫋㪼㪻㩷 㪪㪺㪸㫅 ᴺ䈮䉋䉎⇹ⴕ೉㪄䊔䉪䊃
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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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スーパーコンピューティング研究部門

先端的大規模計算利用サービス

吉廣 保

1

概要

先端的大規模計算利用サービスの施設共用技術指導研究員として、大学で開発された応用ソフ
トウェアを、スーパーコンピュータへ移植する作業をなど、企業がスーパーコンピュータを利用するために必要な支援を行った。また、研究対象が「施設利用の高度化に関する研究」に限定されているため、本年度もこれまで開発してきたグラフィカル・ユーザ・インタフェースで、情報基盤センターのスーパーコンピュータを利用できるような整備を行った。

2

文部科学省 研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業） 先端的大規模計算利用サービス

2.1

背景

独立行政法人・大学等の研究機関等の保有する先端的な研究開発に係る施設及び設備（以下「先端研究施設」）の中には、広範な分野や多様な研究等に活用されることにより、様々な研究等に大きな成果をもたらす可能性のあるものが多数あるが、利用者支援等の共用のための体制が整備されていないことから十分に活用されていない。「研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設
共用促進事業） 」は、それらの先端研究施設の共用を促進し、基礎研究からイノベーション創出に至るまでの科学技術活動全般の高度化を図るとともに国の研究開発投資の効率化を図るために2009 年度から文部科学省が開始した事業である。
本事業を通じて、産学官の研究者による戦略的かつ効率的な研究開発や、研究機関・研究分野を越えた横断的な研究開発活動を推進することにより、継続的に産学官の知の融合によるイノベー
ションを加速していくことを目指している。
全国共同利用施設であるスーパーコンピュータを有する７大学（北海道大学、東北大学、東京大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学）は、2007 年 7 月より 2009 年 3 月まで文部科学
省先端研究施設共用イノベーション創出事業の支援を受け「先端的大規模計算シミュレーションプ
ログラム利用サービス」を通じ、社会貢献の一環として、大学で開発された応用ソフトウェアとスーパ
ーコンピュータの民間企業への提供を実施してきた。
2009 年度からは、「先端研究施設共用促進事業」の支援を受け「先端的大規模計算利用サービス」として、より幅広い研究課題に対してスーパーコンピュータの提供を実施している。
本事業の特徴は、各大学が開発した応用ソフトウェア（シミュレーションソフトウェア等）と各大学が持つ国内有数のスーパーコンピュータを、それらの利用支援サービスと一体化して民間企業に提供することにある。このようにサービス、ソフトウェア、ハードウェアの 3 つを同時に支援する試みは、国内外を通じて初めてのものである。この事業の目的は、大学の持つ知と施設によって我が国の経済発展に貢献することである。

− 241 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.2

内容

施設共用技術指導研究員として、「革新的シミュレーションソフトウェアの研究開発（RSS21）」で開発されたソフトウェアを 7 大学の計算機へインストール・整備・サポートを行う。また、課題実施企業がスーパーコンピュータの利用に不慣れな場合のサポート等を行う。その他に、ASP（Application Service Provider）事業を考えている企業に関しての全般的なサポートを行う。
「施設利用の高度化に関する研究」に関してのみ研究活動が行えるため、グラフィカル・ユーザ・イ
ンタフェース（GUI）によるスーパーコンピュータの操作性向上に関する研究等に取り組む。

2.3

具体的成果

本年度は RSS21 ソフトウェアを利用する課題がなかったため、HA8000 クラスタシステムの一般的な利用サポートを実施した。システムの利用方法から並列化に関する質問まで、様々な問題を主にメールのやり取りで、必要に応じて面談でのサポートを行った。
「施設利用の高度化に関する研究」に関しては、これまで作成してきた GUI を基に、汎用的に使用できるインタフェースの実装についてと、データの暗号化について昨年度の設計、試作を基に本格的な実装に取り組んだ。本事業や、センターで実施している HA8000 クラスタシステムの企業利用支援では、企業側からの要望として、データの安全性が求められることが多い。その解決策の 1 つとして、ユーザが設定する暗号化の方式を使用してデータエンコードを行い、センターのディスク上には常に暗号化されたデータのみが存在し、実際にデータを使う際に復号化を行いつつ計算を行う仕組みについて、いくつかの手法を模索している。
先端研究施設共用促進事業としては、2010 年 2 月 1 日から 3 月 5 日までで 2010 年度第 1 期公募を行い、12 件（継続課題を含む、うち東京大学は 0 件）の採択課題が 4 月 1 日より計算機利用を開始した。また、7 月 1 日より 9 月 3 日まで第 2 期公募を行い、8 件（継続課題を含む、うち東京大学
は 2 件）の採択課題が 10 月 1 日より計算機利用を開始した。また。2009 年度第 3 期採択課題の継続申請 1 件（大阪大学利用）を第 1.5 期公募として審査し、7 月 1 日より計算機利用を開始した。

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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 9 名の研究者よりなる 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いる。
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。
• Assurance Case Process の構築。ディペンダビリティの保証は、システムのライフサイクルを通じて行われる。我々は、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。

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− 243 −

スーパーコンピューティング研究部門

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 Aderald 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。

− 244 −

スーパーコンピューティング研究部門

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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。

Tim Kelly ら York 大学の研究者らは、Assurance Case 記述の困難さを低減し、優れた Assurance Caseの再利用のために、GSN パターンを提案している。GSN パターンは実際の Safety Critical システムのAssurance Case 記述に用いられている。
通常の描画機能に加え、既存のツールにないパターンライブラリを実装した [査読付 3]。これにより優れた Assurance Case の再利用を、ツール上を用いて容易に実現できるようになる。これまでは、
GSN パターンは、論文などの文献においてのみ公開されていた。
我々はさらに、プログラミング言語の技術を応用して、パターンの利用における変数に対して型を世界で、Assurance Case において初めて導入し、その簡単な型チェックシステムを提案した [査読付 2]。
図 4 は、簡単な GSN パターンである。X, Y , Z はパラメータである。システム X は Safety Integrity
Level (SIL) Y をみたすことをトップゴールに、議論しており、それをシステム X の各機能ごとに議論している（ここではある機能 Z のみ記述している）。機能 Z が SIL レベル Y を満たしていることのエビデンスがリーフノードとして置かれている。本論文では、GSN パターンに出てくるパラメータに型と、そのパラメータ適用範囲（スコープ）を形式的に定義した。この例では、X, Y , Z はそれぞれシステム型、１から４までのいずれかの値をとりうる enum 型、さらに機能型というオブジェクト型が与えられている。各パラメータが正しい型を持っていて、そのスコープの範囲内で用いられていることをチェックする型チェックシステムを定義した。さらに、そのプロトタイプ実装を D-Case Editor− 245 −

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

図 4: GSN パターンの例− 246 −

スーパーコンピューティング研究部門で行った。我々が知る限り、世界で初めてである。従来の GSN パターンでは、型という概念は存在しておらず、パラメータのスコープもインフォーマルに定義されているのみであった。 本研究の実用性の提示はこれからであるが、プログラミング言語の基礎的な概念がシステムの安全性、ディペンダ
ビリティ研究に貢献できうることを示したと考える。これは、安全性、ディペンダビリティの議論や保証などが、いまだ膨大な自然言語によるドキュメントによりなされていることを示している。

2.2.2

ディペンダビリティ保証プロセス研究開発

システムのライフサイクルにおいて、いつ、誰が、誰に、システムのどのようなディペンダビリティに対して保証、議論を行なうかについての手順を、Assurance Case Process として開発中である。共同研究を行っている企業におけるエレベータ開発の知見をもとにした Assurance Case 記述実験、ET2010
におけるデモシステムを例にした記述実験を通して、検討を行っている。2010 年度はその必要性を認識し、OMG、Open Group などでその規格化の提案を行った。

2.3

具体的成果

研究成果として、First Author として IEEE 国際会議に Regular, Short, Fast Abstract それぞれ 1 本づつ採択された [査読付 2, 査読付 3, 査読付 4]。また Second Author として国際ワークショップに、Short Paperが 1 本 [査読付 1] 採択された。
開発成果として、D-Case Editor のプロトタイプを DEOS プロジェクト内でリリースした。今後、オープンソースとして公開し、広くディペンダビリティ分野における普及を目指す。また、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、特許出願を行った [特許 1]。
この仕組みを、ET2010 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、プロセスに関する発表を行い、広く認知を得、OMG System Assurance 部門の Co-chair に、D-Case/Metrics チームの田口研治氏が選出される予定である。また、Open Group において、Assurance Case Process の必要性が認識され、Open Group で継続して議論することが合意された。また、我々の OMG における標準化活動を、
日本ロボット学会誌において紹介する予定である [招待 1]。
2010 年度は、学会発表、研究交流などで積極的に国内・海外出張を行い、ディペンダビリティに関する先進的な研究者、機関（CNRS LAAS, York 大学、City University London、Aderald、名古屋大学、
OMG, Open Group など）との交流を得た。日本において、ディペンダビリティはますます重要性を増すと考える。研究、国際標準化活動を通して、日本のディペンダビリティ研究開発に貢献していき
たい。

3

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] 中坊嘉宏, 松野裕: ロボットの安全と System Assurance, 日本ロボット学会誌特集号 ロボット技術の国際標準, 2 頁, 掲載予定, 2011 年 5 月.

査読付論文
[査読付 1] Jin Nakazawa, Yutaka Matsuno, Hideyuki Tokuda: Evaluating Degree of Systems’ Dependability
with Semi-Structured Assurance Case, Proc. European Workshop on Dependable Computing(EWDC 2011), 2 pages, to appear, May 2011 (Short Paper).
[査読付 2] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi: Parameterised Argument Structure for GSN Patterns, Proc.
IEEE 11th International Conference on Quality Software (QSIC 2011), 6 pages, to appear, July
2011 (Short Paper).

− 247 −

スーパーコンピューティング研究部門[査読付 3] Yutaka Matsuno, Hiroki Takamura, Yutaka Ishikawa: A Dependability Case Editor with Pattern
Library, Proc. IEEE 12th International Symposium on High-Assurance Systems Engineering(HASE), pp. 170-171, Nov. 2010 (Fast Abstract).
[査読付 4] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Midori Sugaya, Yutaka Ishikawa: Towarda Language for Communication among Stakeholders, Proc. 16th IEEE Paciﬁc Rim International
Symposium on Dependable Computing (PRDC’10), pp. 93-100, Dec. 2010.

その他の発表論文[発表 1] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Toshinori Takai, Takeo Matsuzaki, Kenji
Taguchi, Atsushi Ito, Hajime Ueno, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Presented
in Real-time and Embedded Systems Forum, The Open Group Conference, San Diego, California,
USA, Feb. 2011.
[発表 2] Yutaka Matsuno, Jin Nakazawa, Makoto Takeyama, Toshinori Takai, Takeo Matsuzaki, Kenji
Taguchi, Atsushi Ito, Hajime Ueno, Dependability Case for Open Systems Lifecycle, Presented
in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Santa-Clara, California, USA, Dec.
2010.
[発表 3] 松野裕: ディペンダビリティ維持システムの試作, 第 11 回計測自動制御学会システムインテ
グ レーション部門講演会講演集, 東北大学川内キャンパス, 2010 年 12 月.
[発表 4] 松野裕: 組み込みシステムのディペンダビリティ評価, 日本応用数理学会 2010 年度年会講演
予稿集, pp. 237-238, 明治大学駿河台キャンパス, 2010 年 9 月.
[発表 5] Yutaka Matsuno, Kenji Taguchi, Hiroki Takamura: Standardization of GSN Patterns in OMG sysA
PTF, Presented in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Cambridge, Massachusetts, USA, Sep. 2010.
[発表 6] 高井利憲, 伊東敦, 武山誠, 上野肇, 高村博紀, 松野 裕: D-Case を用いた保証プロセスについて,
第 8 回ディペンダブルシステムワークショップ (DSW2010) 論文集, 日本ソフトウェア科学会,
9 頁, 函館大沼プリンスホテル, 2010 年 7 月.
[発表 7] Toshinori Takai, Atsushi Ito, Makoto Takeyama, Hajime Ueno, Kenji Taguchi, Hiroki Takamura,Jin Nakazawa, Yutaka Matsuno: A White Paper on Assurance Case Process Metamodel, Presented
in System Assurance Task Force, OMG Technical Meeting, Minneapolis, Minnesota, USA, June2010.
[発表 8] 松野裕: D-Case: ステークホルダとシステムをつなぐドキュメント, Bulletin JASA, Vol. 34, 社
団法人組込みシステム技術協会, 2010 年 6 月.

特許申請／取得[特許 1] 松野裕, 横手靖彦: ディペンダビリティ維持装置、ディペンダビリティ維持装置の制御方法、障害対応システム、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 2010-267461, 出願済, 2010 年 11 月 30 日.

特記事項[特記 1] 松野裕: 説明責任を支援する技術 (1) オープンシステムディペンダビリティが世界を変える:
ディペンダビリティと説明責任スペシャルセッション, ET2010, パシフィコ横浜, 2010 年 12 月.

− 248 −

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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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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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[ࠪಡ෇ 1] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Spray ﬂow-network ﬂow transition of binary
Lennard-Jones particle system, Physica A, Vol. 389, pp.2500–2509, Jul.2010.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of spray ﬂow by binary LennardJones particle system, 13th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan, Apr.2010.
[ൃද 2] ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་, ҏ౻ɹ৳ହ: ̎੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷྲྀಈ༷ࣜ, ୈ̍̐ճ̖̘̥ϫʔΫγϣοϓ, ౦‫ژ‬େֶ, 2010 ೥ 5 ݄.

− 252 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 3] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of gas-liquid ﬂow by binary
Lennard-Jones particle system, STATPHYS 24: XXIV IUPAP Internal Conference on Statistical
Physics, Cairns, Australia, Jul.2010.
[ൃද 4] ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་, ҏ౻ɹ৳ହ: ̎੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷγϛϡϨʔγϣϯ, ୈ̐ճγϛϡϨʔγϣϯՊֶγϯϙδ΢Ϝ, ࣗવՊֶ‫֩ߏػڀݚ‬༥߹Պֶ‫ڀݚ‬ॴ, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 5] ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་, ҏ౻ɹ৳ହ: ̎੒෼Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷྲྀಈ༷ࣜ, ೔ຊ෺ཧֶձ̎̌̍̌೥ळ‫ق‬େձ, େࡕ෎ཱେֶதඦઉௗΩϟϯύε, 2010 ೥ 9 ݄.
[ൃද 6] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Simulation of explosive gas-liquid ﬂow bybinary Lennard-Jones particle system, 17th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan,
Oct.2010.
[ൃද 7] Hajime Inaoka, Satoshi Yukawa, and Nobuyasu Ito: Regime map of explosive gas-liquid ﬂow
by binary Lennard-Jones particle system, 19th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan,
Jan.2011.
[ൃද 8] Hajime Inaoka and Nobuyasu Ito: Molecular dynamics simulation of Lennard-Jones shock-tube
model, 20th ACP Workshop, The University of Tokyo, Japan, Mar.2011.
[ൃද 9] ҴԬɹ૑, ౬઒ɹ་, ҏ౻ɹ৳ହ: Ϩφʔυδϣʔϯζཻࢠ‫ʹܥ‬ΑΔരൃྲྀͷεέʔϦϯάؔ܎, ೔ຊ෺ཧֶձୈ̒̒ճ೥࣍େձ, ৽ׁେֶ‫ेޒ‬ཛྷΩϟϯύε, 2011 ೥ 3 ݄.

− 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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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

0.25

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0.2

Compress ratio

0.1

CPU %

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0.1

0.01

0.001
0.05

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2.2.3

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− 257 −

スーパーコンピューティング研究部門

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2.3

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3.1

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3.2

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ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ΍ϓϩάϥϛϯάίϯςετΛ௨ͯ͠εύίϯͷޮ཰తͳར༻ํ๏ΛҊ಺ͨ͠ɻ• άϦου഑උɾӡ༻ଞେֶͱߴ଎ͷωοτϫʔΫͰ઀ଓ͢Δ 2 ͭͷάϦου‫( ڥ؀‬T2K άϦουɺCSI άϦου) ͷ഑උͱӡ༻Λߦͬͨɻ

3.3

۩ମత੒Ռ

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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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ʹɺֶࡍ৘ใՊֶ‫ڀݚ‬ମͷҰһͱͯ͠ෳ਺ͷϓϩδΣΫτ [ಛ‫ ه‬3, ಛ‫ ه‬4, ಛ‫ ه‬5, ಛ‫ ه‬6, ಛ‫ ه‬7] ʹؔΘ͖ͬͯͨɻ

4

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[ࠪಡ෇ 1] ‫ྑాࢤי‬࿨, ాӜ݈࣍࿕: ฒྻॲཧʹରͯ͠ඇ৵ೖతͳࡉཻ౓‫ࢹ؂‬γεςϜͷͨΊͷϓϩηεҰཡํࣜ, SACSIS 2010 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, IPSJ Symposium SeriesVol. 2010, No.5, pp. 225-232, 2010 ೥ 5 ݄.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] ‫ྑాࢤי‬࿨, ాӜ݈࣍࿕: ฒྻΞϓϦέʔγϣϯͷτϨʔεϩάͷޮ཰తͳΦϯϥΠϯѹॖΞϧΰϦζϜͷධՁ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2010-HPC-126, ۚ୔, 2010 ೥ 7 ݄.
[ൃද 2] Yoshikazu Kamoshida: VGXP: a Real-time Monitoring and Visualization Tool for Large-scale
Distributed Computing Systems, 2nd JFLI workshop, Paris, Oct 2010.
[ൃද 3] ‫ྑాࢤי‬࿨: ϞχλϦϯάπʔϧ VGXP ΛԠ༻ͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯੑೳͷϦΞϧλΠϜՄࢹԽ, ୈ 8 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձ, ౦‫ژ‬, 2010 ೥ 12 ݄.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ୈ 3 ճΫϥελγεςϜ্Ͱͷฒྻϓϩάϥϛϯάίϯςετ ࣮ߦҕһ, 2010 ೥ 10 ݄ʙ2011೥ 5 ݄.
[ಛ‫ ه‬2] ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձ (ࢼߦ): 2010 ೥ 7 ݄, 2010 ೥ 9 ݄.
[ಛ‫ ه‬3] ֶज़άϦου‫ج‬൫ͷߏஙɾӡ༻ٕज़ʹؔ͢Δ‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬4] େ‫ن‬໛ੜ෺σʔλॲཧͷͨΊͷฒྻσʔλϕʔε ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬5] ϚϧνύϥϝʔλαʔϕΠ‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯΛࢧ͑ΔγεςϜԽٕज़ʹؔ͢Δ‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ݚ‬‫ऀڀ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬6] ߴฒྻւ༸Ϟσϧͷ։ൃΛ௨ͨ͠ւ༸॥‫؀‬ͷϓϩηε‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬7] ࢢ֗஍ʹ͓͚Δ෩ɾԹ೤ɾޫɾԻ‫ڥ؀‬૯߹਺஋༧ଌσʔλϕʔεͷ։ൃ ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2010 ೥.
[ಛ‫ ه‬8] άϦου഑උɾӡ༻λεΫϑΥʔε.
[ಛ‫ ه‬9] NAREGI ΞʔΩςΫτλεΫϑΥʔε.

− 259 −

スーパーコンピューティング研究部門

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 22 年度においては、平成 21 年度に引き続き、以下の研究を行った。

• DTS: 柔軟な負荷分散を可能にする単一 IP アドレスクラスタ
ブロードキャスト型の単一 IP アドレスクラスタにおいて、クライアントからのリクエスト内容に応じたリクエスト割り振りを可能にする機構 DTS (Distributed TCP Splicing) を提案し、性能評価を行った。
• P-Bus: 安全な OS カーネル拡張のためのプログラミングインターフェース層
OS カーネル拡張を安全に行うため、カーネル拡張に用いるプログラミングインターフェースとその形式的な仕様を定義し、モデル検査器によって、新しいカーネル拡張が OS を安全に利用することを検証することを目指した研究を行っている。平成 22 年度は主に情報理工学系研究科前田助教のもとで行われているモデル検査器の開発に参加し、検査器の改良に対する助言を行った。
本報告では、前者の内容について報告する。

2

DTS: 柔軟な負荷分散を可能にする単一 IP アドレスクラスタ

2.1

背景

高性能・高可用性を持つインターネットサーバを構築するための要素技術として、単一 IP アドレスク
ラスタの研究開発を行っている。これは、複数の計算機から構成されるクラスタを 1 つのサーバとして運用するために、単一の IP アドレスをクラスタに対して割り振り、1 つのサーバとして運用する手法である。
著者は単一 IP アドレスクラスタのうち、ブロードキャスト型という種類のシステムに対する研究を行っている。これは、1) クラスタの全ノードに同一の IP アドレスを割り振り、2) クライアントからのパケットを全ノードにブロードキャスト配送するようスイッチやルータを設定 3) 各ノードが自分宛のパケットかどうかを判断して自分宛のもののみ受信する、とすることによって単一 IP アドレスクラスタを構成するものである。この方式は、クライアントからのパケットを受信するにあたってパケッ
トを集中的に転送する役割のノードが存在しないため、あるノードの故障が他のノードに一切影響を及ぼさないという利点がある。一方で、このタイプのクラスタにおけるリクエスト振り分けの実現方式についてはあまり研究がなされていない。
平成 21 年度の研究において、ブロードキャスト型単一 IP アドレスクラスタにおいてクライアント
からのリスクエスト内容に応じたリクエスト振り分けを実現するための機構として、DTS (Distributed− 260 −

スーパーコンピューティング研究部門

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図 1: DTS における TCP 接続移送の様子

TCP Splicing) を提案し、平成 21 年度年報において紹介した。平成 22 年度は、DTS を拡張してリクエ
スト解析処理の負荷分散を行うようにするとともに、システム全体の性能評価を行ったので、それらについて報告する。

2.2

内容

提案手法 DTS の詳細な動作は平成 21 年度年報において報告済みであるが、ここでは概略を述べる。
DTS はあるサーバノードで受理した TCP 接続のサーバ側接続端点を別のサーバノードに移送する機構である。この機構が有用なのは、クライアントからのリクエスト内容に応じて適切なサーバノードに処理を振り分ける場合である。例えば、要求されたデータが特定のノード上のローカルディスクにのみ存在するような場合にこのような処理が必要となる。リクエスト内容に応じて接続先を決めるた
めには、まずクライアントとあるサーバノード (リクエスト解析ノードと呼ぶ) との間で TCP 接続を確立し、クライアントからリクエストを受け取って内容を解析する必要がある。その時点ではじめて、最も適切な接続先ノード (リクエスト処理ノードと呼ぶ) を判断することが可能になるため、接続確立済みの TCP 接続端点をリクエスト解析ノードからリクエスト処理ノードに移動させる必要がある。

図 1 に DTS の動作の概要を示す。(1) まずはじめに、クライアントが新しい TCP 接続をサーバに対して試みる。DTS はブロードキャスト型クラスタで用いることを前提にしているため、このパケット
はクラスタの全ノードに同時に配送されるが、1 つのサーバノードのみがコネクションを受理するようなルールを定める。このルールについては後に詳述する。図 1 においては、クラスタ内のノードは 2つとし、図中上側のノードがリクエスト解析ノードに、下側のノードがリクエスト処理ノードになるものとする。リクエスト解析ノードにおいては、リクエストインスペクタ (RI) と呼ぶプログラムがまずクライアントからのコネクションを受けつけ、リクエスト内容を受信して内容の解析を行う。(2) 次に、RI はリクエスト内容に応じて最適なリクエスト処理ノードを 1 つ選び、DTS カーネルモジュールに対してサーバ側 TCP 接続端点をリクエスト処理ノードに移送するよう要求する。カーネルモジュー
ルは新しい TCP 接続をリクエスト処理ノードに対して確立し、クライアントから受け取ったリクエス
ト内容を送信する。このとき、受信側となるリクエスト処理ノード側では、DTS カーネルモジュール
によって、リクエスト解析ノードからのパケットヘッダ (IP アドレス、ポート番号、TCP シーケンス
番号等) が書き換えられ、この TCP 接続があたかもクライアントから直接やってきたように見えるよ
うになる。(3) リクエスト処理ノード上のサーバアプリケーション (例えば web サーバ) はこの TCP 接
続を受け取り、要求された処理を行ってクライアントに結果を返す。

DTS はクライアントやサーバアプリケーションに対して透過的である。サーバ OS にカーネルモ
ジュールを組み込めば、クライアントアプリケーションやサーバアプリケーションは変更する必要が− 261 −

スーパーコンピューティング研究部門

�

����

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�������
�������
�����

図 2: コンシステントハッシングのハッシュ値空間
ない。

2.2.1

リクエスト解析ノードの決定

前述の説明では、最初にリクエスト解析ノードをどのように決定するかが明らかになっていなかった。リクエスト解析ノードでは、一旦クライアントからの接続を受け付けてリクエスト内容の解析処理を行うため、この処理は多くのノードに分散できることが望ましい。平成 22 年度は、提案手法 DTSにリクエスト解析ノードの負荷分散機構を加えた。
この負荷分散は、コンシステントハッシング1 を用いて行われる。それぞれのサーバノードに、ノー
ドごとの IP アドレスのようなユニークな ID をもとにしたハッシュ値を持たせる。また、クライアン
トからの TCP 接続ごとに、クライアントの IP アドレスとポート番号から、接続のハッシュ値を計算する。次に、ハッシュ関数の値域からなる仮想的な円を考える (図 2)。ハッシュ関数の値域のうち、0と最大値の部分は連続しているものとする。そのうえで、各ノードのハッシュ値および各 TCP 接続のハッシュ値を円上にプロットする。このとき、IP アドレス a、ポート番号 p からの接続は以下の条件を満たすときノード i に受理されることとする。

h(ni ) ≤ h(a, p) < h(nj )ただし、h はハッシュ関数である。
ここで、各ノードが 1 つの点のみを円上にプロットすると、ノード間の間隔、すなわち各ノードが処理する接続の割合が大きく異なることが考えられる。そこで、Amazon Dynamo で用いられている
ように、各ノードが円上に複数の点 (仮想ノード) を持つようにし、各ノードの負荷がなるべく均一化
されるように調整している。

2.2.2

評価

提案手法 DTS の評価として、1) ノード数を変えたときのスケーラビリティの評価、2)Web サーバに適用し、リクエスト内容に応じたリクエスト分散を行った時の性能評価を行った。実験には最大 8台のサーバノードと最大 6 台のクライアントノードを使用した。各ノードのおおまかな仕様は以下の通りである。

• サーバノード: 最大 8 台
CPU: Intel Xeon L5520 (2.26GHz, 4 cores) / Memory: 3GB / OS: Ubuntu 10.04 amd64• クライアント A: 5 台
CPU: AMD Opteron 175 (2.2GHz, 2 cores) / Memory: 2GB / OS: Ubuntu Linux 8.04 i686
1

Karger, D., Lehman, E., Leighton, T., Panigrahy, R., Levine, M. and Lewin, D.: Consistent hashing and random trees: distributed caching protocols for relieving hot spots on the World Wide Web, STOC 97: Proceedings of the twenty-ninth annual
ACM symposium on Theory of computing, New York, NY, USA, ACM, pp.654-63 (1997).

− 262 −

スーパーコンピューティング研究部門

90000
80000

140000Throughput (conn/s)

Throughput (conn/s)

160000120000100000
80000
60000
40000

Single RI
Multiple RIs

20000
0

2

3

4
5
6
Server Nodes

70000
60000
50000
40000
30000
20000

Single RI
Multiple RIs

10000
7

0

8

図 3: 4 バイト

2

3

4
5
6
Server Nodes78

図 4: 1024 バイト• クライアント B: 1 台
CPU: Intel Xeon X5520 (2.67GHz, 4 cores) × 2 / Memory: 12GB / OS: Ubuntu Linux 10.04 amd64

各計算機は 1Gbps のネットワークで共通のネットワークスイッチに接続されている。また、サーバノー
ドはそれぞれ 2 つのネットワークインターフェースを持ち、対クライアント通信とサーバノード間通信で別々のネットワークインターフェースを使うように設定した。
スケーラビリティに関する評価結果のグラフを図 3 および図 4 に示す。この実験では、単純な echo
サーバをサーバアプリケーションとして使用し、クライアントから固定長のデータをサーバに送信し、サーバがそれをクライアントに送り返すという処理をどのくらいの頻度で行えるか計測した。クライアントから送信されたデータは一旦リクエストインスペクタに受信された後、ラウンドロビン方式でリクエスト解析ノードが 1 つ選ばれ、TCP 接続の移送が行われる。サーバクラスタ構成は 2 通りとし、リクエストインスペクタを 1 ノードだけで動作させる場合 (図中”Single RI”) と、クラスタ中の全ノードで動作させる場合 (図中”Multiple RIs”) とを比較した。複数のリクエストインスペクタへのアクセスの分散はコンシステントハッシングに基づき、各サーバノードが 63 個の仮想ノードを持つように設定した。クライアントからサーバへ送るデータのサイズは 4 バイト (図 3) および 1024 バイト (図 4)とした。グラフの横軸は合計でのサーバノード数を表す。グラフから、複数のリクエストインスペク
タを用いることで、リクエストインスペクタが 1 つの場合よりも高いスループットを得られることがわかる。リクエストインスペクタが単一の場合、これがボトルネックとなって、サーバノード数を増やしても性能はほとんど上がらない。一方図 4 においては、複数のリクエストインスペクタを用いても 85,000 接続毎秒程度で性能が頭打ちになっている。このケースでは、各接続は 1KB のデータを転送することから、も 85,000 接続毎秒はおよそ 85MB/s に相当し、ネットワーク帯域 (1Gbps) をほぼ使い切っているものと思われる。
次に、リクエスト内容に応じたアクセス分散の効果を確かめるため、Web アプリケーションを用いたベンチマークを行った。ベンチマークとして、SPECweb2005 に含まれる”Support” アプリケーショ
ンを使用した。これはユーザサポートのためのダウンロードファイルを提供する web サイトを模擬した web アプリケーションである。この実験にはサーバノード 4 台と、クライアント A を 5 台使用した。Web サーバおよび JSP サーバとして、Apache Tomcat を使用した。
Web サーバに対するアクセス振り分けのアルゴリズムとして、L4(Layer-4) と L7(Layer-7) の 2 種類を用いて比較した。L4 アルゴリズムは、サーバに対するアクセスをクライアントの IP アドレス/ポー
ト番号に基づいてハッシュした結果のみに基づいて担当サーバノードを決定する。一方 L7 アルゴリ
ズムでは、Web サーバへのリクエスト内容を解析するために、HTTP を理解するリクエストインスペ
クタを実装した。リクエスト振り分けアルゴリズムの擬似コードを図 5 に示す。このアルゴリズムは
以下のような動作をする。

• L4 アルゴリズムと同様にリクエスト解析ノードを決定する。
− 263 −

スーパーコンピューティング研究部門

uri = read_http_request_uri();
A: if (!contains(uri, "/downloads/")
B:|| contains(uri, "dir000000000")) {target = myself;}
else {
hash = md5_hash(uri);C:target = node_from_consistent_hash(hash);}request_handover(target);

図 5: L7 リクエスト分散アルゴリズムの擬似コード
表 1: SPECweb2005 Support ベンチマークテストの結果アルゴリズムファイル
種別

合計
リクエスト数

L7

Download
JSP
Download
JSP

21040
28849320859
286878

L4

QoS
Good
20879
28811220643
284938QoS
Tolerable
109
378
116
1935

QoS
Fail
52
3
100
5

• リクエストされた URI にハッシュ関数を適用し、ハッシュ値から担当すべきリクエスト処理ノードを決定する。これは同一のファイルを同一のノードから取得させることによってファイルアク
セスを空間的に局所化することが目的である。
• ただし、SPECweb の性質から、非常に頻繁にアクセスされることがわかっているファイル (“/downloads/” 以下にある、もしくは “dir000000000” を含むもの) については、それぞれのノードにキャッシュされている可能性が高いとし、リクエストインスペクタと同じノードで処理を行う。
表 1 に結果を示す。ここでは、静的ファイルのダウンロード速度に関する評価である、“Download”の行に注目する。結果は特定の QoS(Quality of Service) 基準を満たしたリクエストの数であり、それぞれ “Good” は 990KB/s 以上、“Tolerable” は 990KB/s 未満 950KB/s 以上、“Fail” は 950KB/s 未満である2 。結果を比較すると、L7 アルゴリズムの方が総リクエスト数および QoS の点で L4 アルゴリズム
よりもよい結果を出している。特に、L7 では L4 よりも約 1.1%多くのファイルが “Tolerable” の基準
内でダウンロードできているうえ、“Fail” と判定されたファイルの数は L4 の約半数となっている。

表 2 はこのベンチマークを行った際のサーバのディスク I/O 統計値を示したものである。各升の 4つの数値は、左からそれぞれサーバノード 0,1,2,3 のものを示す。L7 アルゴリズムでは、L4 に比べて
表 2: ベンチマーク実行中のディスク I/O 統計
アルゴリズム ディスク I/O 待ち中の 平均ディスク読み込み速度
平均スレッド数(KB/s)

L7
L4
2

0.028/0.011/0.061/0.22
0.20/0.12/0.21/0.12

2839/3196/7330/10169
11038/10294/11970/11513

ディスクアクセス速度の違いが結果の違いに反映されやすいよう、SPECweb 標準の基準値から値を変更している。

− 264 −

スーパーコンピューティング研究部門

ディスクアクセス量が減っていることがわかる。ここから、L7 アルゴリズムによって空間的局所性を考慮したことによって、ディスクキャッシュのヒット率が向上したことがわかる。

2.3

具体的成果

本研究内容を論文としてまとめ、情報処理学会のシンポジウム [査読付 2] および論文誌 [査読付 5] において発表した。

3

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Balazs Geroﬁ, Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: An Efﬁcient Process Live Migration Mechanism
for Load Balanced Distributed Virtual Environments, 2010 IEEE International Conference on
Cluster Computing (Cluster 2010), pp. 197-206, Sep 2010.
[査読付 2] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: DTS: Broadcast-based Content-aware TCP Connection Handover, 第 22 回 コンピュータシステム・シンポジウム (ComSys 2010), pp. 21–30, Nov 2010.
[査読付 3] Jun Kato, Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: Design and Implementation of a Fault Tolerant Single IP Address Cluster, The 16th IEEE Paciﬁc Rim International Symposium on Dependable
Computing (PRDC’10), pp. 175–183, Dec 2010.
[査読付 4] Hajime Fujita, Motohiko Matsuda, Toshiyuki Maeda, Shin’ichi Miura, Yutaka Ishikawa: P-Bus:
Programming Interface Layer for Safe OS Kernel Extensions, The 16th IEEE Paciﬁc Rim International Symposium on Dependable Computing (PRDC’10), pp. 235-236, Dec 2010 (Fast
Abstract).
[査読付 5] Hajime Fujita, Yutaka Ishikawa: DTS: Broadcast-based Content-aware TCP Connection Handover, IPSJ Transactions on Advanced Computing Systems Vol.4 No.2 (ACS 33), pp. 59-69,
Mar 2011.

その他の発表論文[発表 1] 藤田肇: シングル IP アドレスクラスタと OS 検証, オペレーティングシステムと形式手法・形式検証に関するワークショップ in 金沢, 金沢, Dec 2010.

− 265 −

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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ؔ͢Δೋͭͷ‫͔ڀݚ‬Βߏ੒͞Εɼࢲ͸ओʹ౷߹਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦͷ։ൃʹैࣄ͍ͯ͠Δɽ༗‫ݶ‬ཁૉ๏ (FEM), ༗‫ݶ‬ମੵ๏ (FVM), ࠩ෼๏ (FDM) ͱ͍ͬͨՊֶٕज़ख๏ʹ͓͚Δ༷ʑͳॲཧʹରԠ͢ΔϥΠϒϥϦΛ։ൃ͠ɼmulti/many-coreɼGPGPU ΍ͦΕΒͷΫϥελ౳Ͱߏ੒͞ΕΔϔςϩδχΞε‫؀‬‫͍͓ͯʹڥ‬ɼߴ͍Ҡ২ੑɾ৴པੑΛ༗͢ΔՊֶٕज़ΞϓϦέʔγϣϯͷޮ཰తͳ։ൃͷͨΊͷϑϨʔϜϫʔΫͷఏ‫ڙ‬Λ໨ࢦ͍ͯ͠Δɽຊใࠂॻʹ͓͍ͯ͸ɼ࣍ͷೋͭͷ‫಺ڀݚ‬༰• ɹ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ͷ։ൃ• ɹϔςϩ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ܎਺ߦྻͷ߹੒ͷ࠷దԽʹ͍ͭͯใࠂ͢Δɽ

2

֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭ෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏ͷ։ൃ

2.1

എ‫ܠ‬

FEM, FVM, FDM ౳ͷ཭ࢄԽख๏Λ༻͍ͨ৔߹ɼ࠷ऴతʹ‫ؼ‬ண͢Δ࿈ཱҰ࣍ํఔࣜͷ܎਺ߦྻ͸ૄߦ
ྻͱͳΔ͜ͱ͔ΒɼԋࢉྔɾϝϞϦ༰ྔͷ‫఺؍‬ΑΓɼ൓෮ղ๏ͷద༻͕ҰൠతͰ͋Δɽ൓෮ղ๏ͷऩଋಛੑ͸܎਺ߦྻͷ‫ݻ‬༗஋෼෍ʹґଘ͢ΔͨΊɼ࣮༻తͳ໰୊ʹద༻͢ΔͨΊʹ͸લॲཧΛࢪ͕͢ɼѱ৚݅໰୊ʹͳΕ͹ͦͷద༻͕ෆՄܽͰ͋ΔɽBlock Jacobi ‫ܕ‬લॲཧ͸ɼྖҬ֎͔ΒͷӨ‫ڹ‬Λແࢹ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɼલॲཧ͕‫ॴہ‬Խ͞ΕΔ͜ͱ͔Βɼฒྻ‫ࢉܭ‬Λߦ͏৔߹ʹ޿͘ར༻͞ΕΔɽ͔͠͠ͳ
͕ΒɼຊདྷͷେҬతͳ‫ͳͱࢉܭ‬ΔલॲཧͷԋࢉΛແࢹ͢ΔͨΊɼྖҬ਺͕૿͑Δ΄ͲͦͷޮՌ͕ऑ·Γɼ൓෮ճ਺͕ஶ͘͠૿Ճ͢Δ৔߹͕͋ΔɽैͬͯɼޮՌతͳલॲཧख๏Λ‫ݕ‬౼͢Δ্ͰɼྖҬ෼ׂख๏ʹ͍ͭͯ΋ಉ࣌ʹ޻෉ͯ͠Ώ͘͜ͱ͕؊ཁͰ͋Δɽ
Multi/many-core ‫͚͓ʹڥ؀‬ΔޮՌతͳฒྻલॲཧख๏Λ։ൃͯ͠Ώ্͘Ͱɼຊ‫͕ڀݚ‬஫໨͍ͯ͠Δ
ྖҬ෼ׂख๏͕ɼ֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂ (Hierarchical Interface Decomposition, HID) ๏Ͱ͋ΔɽHID ๏͸ɼ௚઀ղ๏ͷղ๏தʹੜ͡Δ Fill-in Λ࠷খ‫͢ʹݶ‬Δ͜ͱΛ໨తʹߦ͏ Fill-reducing Ordering ΍ͦͷฒྻԽख๏ͱͯ͠༻͍ΒΕΔ Nested Deissection ๏ (ҎԼ ND ๏) ΛΑΓ‫͏ߦʹີݫ‬΋ͷͰ͋Δɽਤ 1
ʹࣗવͳ൪߸෇͚ʹΑΔ FEM ϝογϡͱͦͷߦྻɼਤ 2 ʹ ND ๏ʹΑΔΦʔμϦϯάΛࢪͨ͠‫ޙ‬ͷFEM ϝογϡͱͦͷߦྻͷྫΛࣔ͢ɽND ๏Ͱ͸ɼղੳྖҬΛ͍͔ͭ͘ͷ෦෼ྖҬ (ྫͰ͸ 4 ͭ) ͱͦΕΒͷؒʹଘࡏ͢Δઅ఺͔Βߏ੒͞ΕΔ‫ڥ‬քྖҬ (separator ྖҬ, અ఺ 16 ͔Β 24) ʹ෼͚ɼ4 ͭͷ෦෼

− 266 −

スーパーコンピューティング研究部門

ྖҬʹଐ͢Δઅ఺͔Βઌʹ൪߸෇͚ͨ͠‫ ʹޙ‬separator ྖҬͷઅ఺Λ൪߸෇͚ͯ͠Ώ͘ɽ͜͏͢Δ͜ͱ
Ͱɼ֤෦෼ྖҬͷઅ఺͸௚઀݁߹͠ͳ͍ͨΊɼߦྻͷϓϩϑΝΠϧʹ͸ 4 ͭͷϒϩοΫ͕‫ݱ‬Εɼ֤෦෼ྖҬʹ͍ͭͯͷ LU ෼ղ͸ಠཱʹߦ͏͜ͱ͕Ͱ͖ΔɽHID ๏Ͱ͸ɼ͜ͷ separator ྖҬʹ͍ͭͯ΋ߋʹ
ND ๏Λద༻͠ɼ௚઀݁߹͠ͳ͍ෳ਺ͷ separator ΁ͱ࠶෼ׂͯ͠Ώ͘ɽHID ๏ʹΑͬͯฒྻԽ k ͨ͠ෆ‫׬‬શ LU ෼ղ (ҎԼ ILU)ɼෆ‫׬‬શ Cholesky ෼ղ (ҎԼ IC) લॲཧͰ͸ɼྖҬ਺૿ՃʹΑΔ൓෮ճ਺૿
ՃΛޮՌతʹ཈ࢭ͢Δ͜ͱ͕ࣔ͞Ε͓ͯΓɼHID ๏͸ɼΑΓ҆ఆͳऩଋͱߴ͍ฒྻੑೳΛಘΔࣄ͕Ͱ͖ΔྖҬ෼ׂख๏ͱ͍͑Δɽͨͩ͠ɼΦϦδφϧͷ HID ๏Ͱ͸ɼྖҬ֎ͷઅ఺͔Βͷߴ࣍ ﬁll-in ʹ͍ͭͯ͸ߟྀ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͣɼѱ৚݅໰୊Ͱ͸ඞͣ͠΋҆ఆͱ͸͍͑ͳ͍ɽͦ͜ͰɼྖҬ֎અ఺͔Βͷߴ࣍ ﬁll-in ͷӨ‫ڹ‬ΛಋೖՄೳͳख๏ͱͯ͠ɼ֦ு֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ෼ׂ (Extended HID) ๏ (ҎԼɼExHID๏) ͕ఏҊ͞ΕͨɽExHID ๏͸ separator ྖҬΛ֦ு͠ɼͦͷްΈΛ૿΍͢͜ͱͰྖҬ֎ʹ͋Δઅ఺͔Βͷߴ࣍ͷ ﬁll-in ΛߟྀՄೳͱ͢ΔྖҬ෼ׂख๏Ͱ͋ΔɽExHID ๏͸ɼ෼ࢄσʔλͷ‫ॴہ‬ੑ͕ߴ͍ͨ
ΊɼT2K Λ͸͡Ίͱ͢Διέοτ਺ͷଟ͍ multi/many-core ‫͚͓ʹڥ؀‬ΔฒྻԽख๏ͱͯ͠ߴ͍ੑೳ
͕‫ظ‬଴͞Ε͍ͯΔɽ
0

1

2

3

4

0
1

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2
3

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4

5

6

7

8

5

9

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7
8

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9
10

10

11

12

13

11

14

12
13
14
15

15

16

17

18

16
17

19

18
19
20
21

20

21

22

23

22

24

23
24

ਤ 1: Assembled matrix and associated FEM mesh according to natural order.

0

1

16

0

5

4

1

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18

15

14

17
18
19
20
21
22

8

9

19

13

12

23
24

ਤ 2: Assembled matrix and associated FEM mesh after Nested Deissection ordering.

2.2

಺༰

ExHID ๏Λ‫ॴہ‬తͳෆ‫࣭ۉ‬ੑΛߟྀͨ͠ FEM ʹΑΔࡾ࣍‫ݩ‬੩త஄ੑྗֶ໰୊ʹద༻͠ɼOpenMP ʹΑΔ multi-core ‫͚޲ڥ؀‬ίʔυΛ࣮૷ͨ͠ɽιϧόʔʹ͸࠷େͰ 2 ࣍·Ͱͷ ﬁll-in Λ‫͢ڐ‬ϒϩοΫILU(BILU) લॲཧ෇͖ GPBiCG ๏ (Generalized Product-type method based on BiCG) Λ༻͍ɼࢦఆ͢Δﬁll-in ϨϕϧʹԠͯ͡ ExHID ʹ͓͚Δ separator ྖҬͷްΈΛมߋͯ͠ར༻͢Δɽ։ൃͨ͠ίʔυΛ
T2K Φʔϓϯεύίϯ (౦େ) ͷ 1 ϊʔυ 16 ίΞΛར༻͠ɼεέʔϥϏϦςΟͱऩଋੑʹ͍ͭͯධՁ͠
ͨɽT2K(౦େ) ֤ϊʔυͷߏ੒͸ɼcc-NUMA(Cache-Coherent NUMA) ΞʔΩςΫνϟʹ‫ ͖ͮج‬AMD
quad-core Opteron(2.3GHz) 4 ιέοτɼ߹‫ ܭ‬16 ίΞ͔Βߏ੒͞Ε͍ͯΔɽ·ͨɼैདྷɼ‫ڞ‬༗ϝϞϦ‫؀‬‫ ͍͓ͯʹڥ‬ILU લॲཧͷฒྻԽख๏ͱ࣮ͯ͠੷͕͋Δ Multi-Color ordering ๏ (MC ๏) Λ༻͍ͨ৔߹
ʹ͍ͭͯ΋ͦͷεέʔϥϏϦςΟͱऩଋੑΛධՁ͠ɼ྆ऀΛൺֱ͢Δɽྫ୊͸ෆ‫࣭ۉ‬෺ੑ෼෍Λ΋ཱͭํମ‫ܗ‬ঢ়ʹ͓͚Δࡾ࣍‫ݩ‬੩త஄ੑ໰୊Ͱɼ໰୊αΠζ͸ 125,000 ཁ− 267 −

スーパーコンピューティング研究部門

ૉɼ132,651 અ఺Ͱ͋ΔɽཁૉλΠϓʹ͸Ұ࣍ิؒؔ਺ʹ‫ͮ͘ج‬࿡໘ମΞΠιύϥϝτϦοΫཁૉΛ࢖༻͍ͯ͠ΔɽϙΞιϯൺ͸શཁૉͰ 0.30 Λ༩͑ΔҰํɼϠϯά཰ʹ͍ͭͯ͸ɼத৺෦෼ͷཁૉʹ͸
E = 1, 000 ΛɼͦΕҎ֎ͷཁૉʹ͸ E = 1.00 Λ༩͑ͨɽ͜͏ͨ͠ෆ‫࣭ۉ‬ੑΛ࣋ͭ໰୊Ͱ͸ɼϒϩοΫର֯εέʔϦϯά౳ͷ؆୯ͳલॲཧख๏Ͱ͸༰қʹऩଋ͠ͳ͍ࣄ͕஌ΒΕ͍ͯΔɽ࣮‫Ͱݧ‬͸ɼﬁll-in ϨϕϧΛ ﬁll-in ͳ͔͠Β࠷େ 2 ࣍·ͰมԽͤ͞Δͱಉ࣌ʹɼ1 ࣍ͷ ﬁll-in Λߟྀ͢Δ৔߹ʹ͸ɼseparatorͷްΈʹ 3 ૚·ͨ͸ 5 ૚ͷೋ௨ΓΛɼ2 ࣍ͷ ﬁll-in Λߟྀ͢Δ৔߹ʹ͸ separator ͷްΈΛ 5 ૚Λࢦఆͨ͠ɽ͢ͳΘͪɼϑΟϧΠϯϨϕϧ l ͱηύϨʔλͷްΈ t ͷ૊Έ߹ΘͤͰલॲཧ BILU(l,t) Λࢦఆ͢
ΔͱɼBILU(0,1)ɼBILU(1,1)ɼBILU(1,3)ɼBILU(1,5)ɼBILU(2,1)ɼBILU(2,3)ɼBILU(2,5) ɹͷ 7 ௨Γʹ͍ͭͯऩଋੑͷධՁΛߦͬͨɽҰํɼMC ๏ΛฒྻԽʹ༻͍ͨ৔߹ͷલॲཧ͸ BILU(0)ɼBILU(1)ɼ
BILU(2) ͷ 3 ௨ΓͰ͋ΔɽMC ๏Λར༻͢Δ৔߹ʹ͸ ﬁll-in Ϩϕϧ͕ 1 ࣍ɼ2 ࣍ͱߴ࣍ʹͳΔʹͭΕɼ৭෼͚ͷࡍʹྡ઀અ఺ͷྡ઀અ఺ɼ͋Δ͍͸ྡ઀અ఺ͷྡ઀અ఺ͷྡ઀અ఺ͱ͍ͬͨΑΓਂ͍݁߹·ͰΛௐ΂ͯ৭෼͚Λ࣮ࢪ͍ͯ͠Δɽ
ਤ 3 ʹ͓͍ͯɼExHID ๏ͱ MC ๏֤ख๏Λ༻͍ͯ 16 εϨουͰฒྻ‫͖ͱͨ͠ࢉܭ‬ͷऩଋ·Ͱʹ͔͔ͬͨ൓෮ճ਺Λ֤લॲཧख๏͝ͱʹࣔ͢ɽExHID ๏ɼMC ๏ͱ΋ ﬁll-in Ϩϕϧ্͕͕Δ΄Ͳɼ·ͨɼ
ExHID ๏ʹ͓͍ͯ͸ηύϨʔλͷްΈΛް͘͢Δ΄Ͳ൓෮ճ਺͕‫ݮ‬গ͢Δ͜ͱ͕֬ೝ͞Εɼख๏ؒͰ
ൺ΂ΔͱɼExHID ๏ͷํ͕ΑΓ୹͍൓෮ճ਺Ͱऩଋ͕ಘΒΕͨɽਤ 3: Iterations when increasing ﬁll-in level with thicker separators using 16 cores on T2K/Tokyo for the 3D
linear elasticity model with 125,000 elements, 397,953 DOF.

࣍ʹ࣮ࡍʹऩଋ·Ͱʹ͔͔ͬͨ‫͍ͯͭʹؒ࣌ࢉܭ‬Λਤ 4 ʹࣔ͢ɽਤͰࣔ͢ͷ͸ɼ൓෮‫ࢉܭ‬෦෼ʹ͔͔ͬͨ࣌ؒͰɼεϨου਺Λ 4, 8, 16 ͱͨ͠৔߹ͷ‫ܭ‬ଌ࣌ؒͰ͋Δɽ·ͨɼຊ։ൃίʔυͰ͸ɼ֤εϨουׂ͕౰Βಘͨ෦෼ྖҬͷσʔλΛϩʔΧϧͳϝϞϦʹΞαΠϯ͢ΔΑ͏ʹɼॳ‫ظ‬Խ౳ͷॲཧʹ͓͍ͯϑΝʔετλονϧʔϧ (ҎԼ FT) Λߟྀ͍ͯ͠Δɽ࣮ߦ࣌ͷ numactl ϙϦγʹ͸ʮ–cpunodebind=$SOCKET–localallocʯΛద༻ͨ͠ɽͦͷ݁Ռɼ‫ؒ࣌ࢉܭ‬͸શମతʹ ExHID ๏ͷํ͕୹͘ɼ࠷୹ͱͳͬͨͷ͸ɼ
ExHID ๏ʹΑΔ ILU(2,5) Λ༻͍ͨ৔߹ͱͳͬͨɽฒྻԽޮ཰ʹ͍ͭͯ͸ɼ4 εϨουͷ‫ؒ࣌ࢉܭ‬Λ‫ج‬४ͱͨ͠৔߹ɼﬁll-in Ϩϕϧʹ΋ґΔ͕ɼ྆ख๏ͱ΋ʹɼ8 εϨουͰ໿ 1.3-1.8 ഒ͕ͩɼ16 εϨου
Ͱ ExHID ๏͕ 1.5-2.0 ഒʹͱͲ·ͬͨͷʹର͠ɼMC ๏Ͱ͸໿ 2.0-2.8 ഒۙ͘·Ͱ޲্ͨ͠ɽ
ຊίʔυ͸ࠓ‫ޙ‬ɼϊʔυؒฒྻՄೳͳ΋ͷ΁֦ு͠ɼmany-core ‫ ڥ؀‬MPI/OpenMPHybrid ฒྻίʔυΛ։ൃ͢Δ༧ఆͰ͋ΔɽϊʔυؒͷฒྻԽख๏ʹ͸ɼ෼ࢄσʔλͷ‫ॴہ‬ੑ͕ߴ͍ ExHID ๏Λϕʔεͱ͠ɼϊʔυ಺ฒྻʹ MC ๏౳ͷΦʔμϦϯάख๏ (CM ๏ɼRCM ͳͲ) ͱ ExHID ๏Λ༻͍ɼmany-core‫͚͓ʹڥ؀‬ΔޮՌతͳฒྻԽख๏Λ‫ݕ‬౼ͯ͠Ώ͘ɽ− 268 −

スーパーコンピューティング研究部門

MC

Extended HID

ਤ 4: Elapsed time for solver time by BILU with level of ﬁll-ins from 0th to 2nd by ExHID and MC ordering,using 1 to 16 cores(1node) on T2K/Tokyo for the 3D linear elasticity model with 125,000 elements, 397,953
DOF.

2.3

۩ମత੒Ռ

ExHID ๏͓Αͼ MC ๏Λ༻͍ͨϊʔυ಺ฒྻίʔυΛ։ൃ͠ɼT2K1 ϊʔυ্ʹͯεέʔϥϏϦςΟ
ͱऩଋੑʹ͍ͭͯධՁͨ͠ɽ‫ڀݚ‬੒Ռʹ͍ͭͯ͸ɼ2011 ೥ 5 ݄ͷ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձʹͯൃද༧ఆͰ͋Δ[ൃද 1]ɽ

3ϔςϩ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ܎਺ߦྻͷ߹੒ͷฒྻԽ

3.1

എ‫ܠ‬

FEM Λ͸͡Ίͱ͢Δ‫ࢉܭ‬ख๏ʹ͓͍ͯ͸ɼ͜Ε·Ͱߴ଎Խͷର৅ͱͯ͠ιϧόʔ͹͔Γ͕औΓ্͛ΒΕ͖͕ͯͨɼ܎਺ߦྻͷੜ੒෦෼΋ιϧόʔʹଓ͍ͯίετͷߴ͍෦෼Ͱ͋ΔɽຊϥΠϒϥϦͰఏ‫ڙ‬
͢ΔҰ෦ͱͯ͠ɼϔςϩ‫͚͓ʹڥ؀‬Δཁૉߦྻͷ߹੒෦෼ͷฒྻԽʹ͍ͭͯऔΓ૊ΜͰ͍Δɽ·ͨɼཁૉߦྻͷ߹੒෦෼ʹ͓͍ͯ͸ɼฒྻԽʹ൐͏௨৴͸ൃੜ͠ͳ͍ͨΊɼGPGPU ͱͷ࿈‫ߴ͕ܞ‬଎Խɾ࠷దԽख๏ʹෆՄܽͰ͋Δɽ

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

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− 270 −

スーパーコンピューティング研究部門

Catwalk ファイルステージングシステムの T2K 上での評価
堀 敦史

1

概要

クラスタはコストパフォーマンスの高い科学技術計算用コンピュータとして広く使われるようになった。一方、PC のコストパフォーマンスの著しい向上によりクラスタのコストパフォーマンスも向上し、
比較的小規模な構成のクラスタでも数十〜数百プロセスにより MPI プログラムを実行可能となった。

一方、並列プログラムから並列にアクセス可能なファイルシステムは、大規模クラスタにおいては専用のネットワークと専用のストレージクラスタを持つことで、大規模な並列プログラムからの高い要求に耐える並列ファイルシステムを持つことができるが、小規模のクラスタで専用のハードウェア
を別途持ち、並列ファイルシステムを構築することはコスト的に難しい。しかしながら、分散ファイ
ルシステムとして広く使われている NFS ではせいぜい数十プロセスからの同時アクセスが上限であり、100 を超えるプロセス数からの同時アクセスには応えることは非常に困難となっている。

昨年度までに開発されたファイルステージングシステム Catwalk と、その MPI-IO への機能拡張が施された Catwalk-ROMIO は、ファイルステージングシステムでありながら、それをユーザからは透過なものとし、一見、普通の並列アクセス可能なファイルシステムとなるべく設計、実装されている。
Catwalk(-ROMIO) は並列ファイルアクセスを、意図的に逐次アクセスに変換し、同時に、より高い
ディスクアクセスの性能を引き出すべく、ファイルアクセスパターンを変換する。さらに、Catwalk(ROMIO) は任意のファイルシステム上で動くことができるため、逐次アクセスしかできないようなファイルシステムに対しても、理論ハードウェア性能の上限に近い性能を並列ファイルアクセス時に引き出すことが可能である。これにより、高価は並列ファイルシステムを使わなくてもそれなりの性能を発揮するクラスタシステムの構築が容易となる。

本年度では、Catwalk-ROMIO の性能が、そのベースとするファイルシステムの違いが、どのように性能に影響を与えるのかをしらべるため、T2K のメンバーである東大、筑波大、京都大の各クラス
タ上で Catwalk-ROMIO を動かし、性能を比較した。その結果、ファイルのアクセスパターンによっては Catwak-ROMIO の性能が他の（並列）ファイルシステムの性能を上回ることが確認された。

2

T2K 上での評価

評価プログラムとしては並列ベンチマークスイートの中に含まれる BT-IO を用いた。Catwalk-ROMIOが用いるファイルシステムは、各 T2K のクラスタ上に使うことができるファイルシステムを使用した。また、併せて Gfarm を用いた評価もおこなった。

図 1 に各クラスタ上での BT-IO の実行時間を示す。X 軸上に、例えば “Full-A” とあるのは、BT-IOの問題サイズ A で、ファイルアクセスパーアンが full（collective I/O) であることを示し、”Simple-C”とあるのは、問題サイズが C で、ファイルアクセスパターンが simple（non-collecitve I/O）であることを示す。各グラフの凡例において、例えば “Local Disk - Cat” とあるのは、ローカルディスク（/tmpを使用）上で、Catwalk-ROMIO を動かしたことを意味し、単に “NFS” とあるのは Catwalk-ROMIO を− 271 −

スーパーコンピューティング研究部門

使わずに直接 NFS を用いた場合を示している。また、Catwalk-ROMIO が用いるファイルシステムがLustre の場合、全てのケースにおいてストライピングは 1 となっている。また、種々の都合により計測出来なかった場合は、棒グラフが存在していない。
以上の結果を概観すると、BT-IO の full（collective I/O）では Catwalk-ROMIO の方が性能が低い場
合が多く、simple（non-collective I/O）の場合では Catwalk-ROMIO の性能が高い場合が多い。しかしながら、simple の場合の Catwalk-ROMIO を使った場合と Catwalk-ROMIO を使わなかった場合の差は、例えば特に筑波大の T2K で非常に顕著である。
このことから、用いる（並列）ファイルシステムの特性と、アクセスパターンの違いにより CatwalkROMIO を使うか使わないかを選択することで、より高い並列ファイルアクセス性能を得ることができることが確認された。

3 成果要覧
査読付論文[査読付 1] 堀敦史，鴨志田良和，松葉浩也，安井隆，住元真司，石川裕: リングトポロジーによる MPI-IO
書込の高速化技法，SACSIS 2010, pp.319-327, 2010.
[査読付 2] 堀敦史，鴨志田良和，松葉浩也，安井隆，住元真司，石川裕: MPI-IO 書込のパイプライン処理による高速化，情報処理学会 ACS 32 論文誌 (to appear).

公開ソフトウエア[公開 1] Atsushi HORI: SCore Cluster Sytem Version 7.0.1, http://www.pccluster.org/ja/score7.html, Dec
2010.

特記事項
[特記 1] 堀敦史：Catwalk Tutorial，PC クラスタワークショップ at 東京講演，2010 年 10 月 22 日.
[特記 2] 堀敦史：Catwalk Tutorial，PC クラスタワークショップ at 京都講演，2010 年 10 月 29 日.

− 272 −

スーパーコンピューティング研究部門

Exec. Time [Sec.]

14000
12000
10000 Tsukuba
8000
6000
4000
2000

Local Disk - Cat
GFarm - Cat
Lustre (str=1) - Cat

500

Lustre (str=1)

250

0
2000

Full-A Full-B Full-C Smpl-A Smpl-BSmpl-C
Local Disk - Cat

Exec. Time [Sec.]

1800 Tokyo
1600

Lustre (str=1) - Cat

1400

HSFS - Cat

1200

NFS - Cat

1000
800

Lustre(str=1)

600

HSFS

400

NFS

200
0
3000

Exec. Time [Sec.]

2500

Full-A Full-B Full-C Smpl-ASmpl-BSmpl-C
Local Disk - Cat

K yotoGFarm - Cat
GFS - Cat

2000

GFS

1500
1000
500
0

Full-A Full-B Full-C Smpl-A Smpl-BSmpl-C
図 1: T2K の各クラスタ上での BT-IO の性能− 273 −

スーパーコンピューティング研究部門

単一実行環境を実現する汎用バッチジョブシステムの研究
山本 啓二

1 概要
クラスタやセンターのスパコンに対して単一実行環境を提供するために、まずバッチジョブシステムに注目し、様々なバッチジョブシステムへの共通のインターフェイスを設計し汎用のバッチジョブシ
ステムを実装した。バッチジョブスクリプトの標準記述を定義し、各バッチジョブシステムのスクリ
プト記述への変換器を用いることでバッチジョブシステムの違いを吸収している。
バッチジョブシステムが異なる筑波大学、東京大学、京都大学の T2K スーパーコンピュータシステ
ムに対して、ひとつのバッチジョブスクリプトを使ってジョブ投入に成功した。開発したシステムはオープンソースにて公開した。

2 単一実行環境を実現する汎用バッチジョブシステムの研究
2.1 背景多人数で利用されるスーパーコンピュータやクラスタシステムでは、一般に計算リソース管理のためにバッチジョブシステムが導入されている。このような環境ではユーザはジョブスクリプトを記述し
バッチジョブシステムを経由してプログラムを実行しなければならない。計算環境によっては導入されているバッチジョブシステムが異なることがある。このため、ユーザは各バッチジョブシステムの利用方法を学ぶ必要がある。
バッチジョブシステムへの要求は、基本的に資源の確保とプログラムの実行に集約される。バッチ
ジョブシステムへの共通インターフェイスを整備することで、どのようなシステムでも共通の操作でプログラムの実行が可能になる。
本研究では、バッチジョブシステムによって異なるバッチジョブスクリプト記述に対して標準記述を提案する。また、あるバッチジョブスクリプト記述から、別のバッチジョブスクリプト記述への変換器を設計、実装する。また、実装したソフトウェアをオープンソースで公開する。

2.2 内容本研究で提案する XBS は、一つのバッチジョブスクリプトから様々なバッチジョブシステムを利用できる汎用バッチジョブシステムである。 XBS はバッチジョブを投入する xqsub コマンド、バッチジョ
ブの状態を確認する xqstat コマンド、バッチジョブをキューから削除する xqdel コマンドから構成される。XBS それ自身はシステムに導入されている既存のバッチジョブシステムのラッパーとして動作する。
ジョブの投入には、xqsub コマンドを用いてバッチジョブスクリプトを受け取り、ターゲットのバッチ
ジョブシステムに対応したバッチジョブスクリプトに変換しジョブを投入する。XBS では GJSL(GenericJob Script Language) と呼ぶジョブスクリプト記述を定義している。 GJSL のオプションとスクリプト
記述の例を図 1 に示す。スクリプト中の#XBS で始まる行は XBS へのディレクティブである。

− 274 −

スーパーコンピューティング研究部門

オプション

内容

–queue–job name–job memory size–job cpu time–job elapse time

実行するキュー
ジョブ名
メモリ量の最大値
CPU 時間の最大値
実行時間の最大値

01: #XBS --job_elapse_time 60
07: #XBS@cluster_b
02: #XBS@cluster_a --queue debug 08: cd /work/user_name/
03: #XBS@cluster_b --queue test 09: #XBS@cluster_a,cluster_b
04: #XBS --job_name example
10: date
05: #XBS@cluster_a
11: #XBS@*
06: cd /home/user_name/
12: ./a.out
図 1: GJSL オプションとスクリプトの例

GJSL は様々な実行環境に対するオプションを指定できる。システム固有のオプションは “@” の後にシステム名を付けて指定する。例えば図 1 の 2 行目は--queue debug オプションを Cluster A
環境向けに指定しており、3 行目は--queue test オプションを Cluster B 環境向けに指定している。つまり、Cluster A 環境では debug キューにジョブが投入され、 Cluster B 環境では test
キューにジョブが投入される。また、図 1 の 6 行目や 8 行目ではプログラム実行時のディレクトリを
環境毎に切り替えている。
GJSL で記述したバッチジョブスクリプトを、 Torque や GridEngine 等の各種システムに対応したスクリプトに変換するためにスクリプト変換器が必要である。変換器には各種システムに容易に対応できる柔軟性が必要である。本研究では、 GJSL と各システムのスクリプト記述間の変換ルールをJSON(JavaScript Object Notation) を用いて記述する。
図 2 に GJSL と Torque 間の変換ルール記述の一部を示す。queue と job elapse time は GJSL で定義する Generic オプションである。istring,ifilter には対象システムのバッチジョブオプショ
ンから Generic オプションへ変換するルールを書くことができる。GJSL の queue オプションは torqueの-q オプションにそのまま対応することを示している。 job elapse time オプションは torque の-l オプション中の walltime に対応することを示している。ifilter はオプションの修正用フィル
ターで、以下の式によってオプション文字列が修正される。parse csv や from time は xqsub に実装されている関数である。新しいバッチジョブシステムに対応する関係で、独自処理のために新たな関数が必要な場合に関数を追加し、呼び出すことができる。
tmp = parse_csv("walltime=00:01:00", "walltime")
job_elapse_time = from_time(tmp)
ostring,ofilter は Generic オプションから対象のシステムのバッチジョブオプションへ変換する
ルールを書くことができる。基本的に Generic オプションを ostring に代入する。代入前に ofilterを使ってオプションのフォーマットを変換することができる。例えば、job elapse time は to time
によってフォーマット変換され、その結果が ostring に代入される。
変換ルールは GJSL と対象のバッチジョブシステム間にて定義される。よって、Torque スクリプトをGJSL を経由して GridEngine スクリプトに変換することも可能である。実際の Torque から GridEngine
スクリプトへの変換例を図 3 に示す。
xqsub コマンドは、各バッチジョブシステムの qsub コマンド実行時の終了コードや標準出力も変換する。これらの変換はパターンマッチ等を組み合わせた数行程度の python コードとして xqsub に実装− 275 −

スーパーコンピューティング研究部門"queue": {"istring": "-q","ostring": "-q %s",},
"job_elapse_time": {"istring": "-l","ifilter": [["parse_csv", "walltime"], "from_time"],"ostring": "-l walltime=%s","ofilter": ["to_time"],}
図 2: バッチジョブスクリプトの変換ルール記述

�#PBS -q debug_queue#PBS -l walltime=00:01:00

�Torque スクリプト��#XBS --queue debug_queue#XBS --job_elapse_time 60

��

XBS Generic スクリプト��#$ -q debug_queue#$ -l s_rt 60

��

GridEngine スクリプト��

図 3: Torque, XBS generic, GridEngine スクリプトの例
されている。xqstat,xqdel コマンドも xqsub 同様に終了コードや標準出力を変換している。 XBS を用いることでクラスタやスーパーコンピュータに導入されている各種バッチジョブシステムを共通の手法で利用でき、ユーザの利便性が向上する。

2.3 具体的成果
上記 XBS を筑波大学、東京大学、京都大学の T2K スーパーコンピュータシステムに対応させ、ひとつのバッチジョブスクリプトを用いてそれぞれのシステムにジョブ投入可能であることを確認した。また、ジョブの状態確認やバッチキューからのジョブ削除を共通の手法で操作できることを確認した。東大のクラスタシステムに XBS を導入し利用講習会 [特記 1, 特記 2] を行った。開発した XBS は PC クラ
スタコンソーシアムの SCore Cluster System に含まれ、オープンソースにて公開されている [公開 1]。

3 成果要覧
公開ソフトウエア[公開 1] Keiji Yamamoto: SCore Cluster System Version 7, http://www.pccluster.org/ja/score7.html, Nov
2010.

特記事項
[特記 1] 山本啓二: XQSUB チュートリアル, e-Science チュートリアル in 東京, 2010 年 10 月.
[特記 2] 山本啓二: XQSUB チュートリアル, e-Science チュートリアル in 京都, 2010 年 10 月.

− 276 −

学際情報科学研究体

伊藤 祥司

数値計算アルゴリズムに対する体系的性能評価と特性分析、および、センター業務への取り組み− 277 −

学際情報科学研究体ᩘ್ィ⟬䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛య⣔ⓗᛶ⬟ホ౯䛸≉ᛶศᯒ䚸䛚䜘䜃䚸䝉䞁䝍䞊ᴗົ䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏
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2.1

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学際情報科学研究体㛵䜟䜙䛪䚸ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮඲⯡䜢ᒎᮃ䛧䚸ồゎရ㉁䠄ᮏ✏䛷䛿䚸ồゎ㏿ᗘ䜔Ᏻᐃᛶ䛺䛹䜒ྵ䜑䛯ồゎ⢭ᗘ䛺䛹䜢ᣦ䛩䠅䛻䛴䛔䛶ศᯒ䞉ホ౯䛩䜛◊✲䛜䛺䛥䜜䛶䛔䛺䛔䚹

2.2

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2.3

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subSPace)ἲ䛻ᇶ䛵䛟ゎἲ䜢ᑐ㇟䛸䛧䛶䛝䛶䛚䜚䚸䛭䜜䜙䛾ゎἲ䛸ే⏝䛩䜛๓ฎ⌮䛾ᙳ㡪䜒ే䛫䛶㆟ㄽ䛧䛶䛝䛶䛔䜛䚹䛣䛣䛷䛿䚸䛒䜙䛯䜑䛶䚸ゎἲ䛸๓ฎ⌮ᢏἲ䛸䜢⤌䜏ྜ䜟䛫䛯䜒䛾䜢䇾ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䇿䛸࿧䜆䛣䛸䛻䛩䜛䚹
1. ᮏ◊✲ᐇ᪋䛾䛯䜑䛾᝟ሗᇶ┙ᵓ⠏䛻ᑐ䛩䜛ලయⓗᡂᯝ䛸䛧䛶䚸[බ㛤 1][≉チ 1][≉チ 2]䛜
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2. ᪉ἲㄽ䜢᳨ウ䛧ồゎရ㉁䛻䛴䛔䛶䛾㆟ㄽ䛸᪂䛯䛺▱㆑Ⓨぢ䛾ලయⓗᡂᯝ䛿䚸[ᰝㄞ௜ 2]䛷
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KSP ἲ䛾཰᮰ᛶ䛻ཬ䜌䛩ᙳ㡪䛿ゎἲ䛾㐪䛔䜘䜚䜒๓ฎ⌮䛾㐪䛔䛾᪉䛜኱䛝䛔䛣䛸䛜☜ㄆ䛥䜜䛯䚹䛣䛾䜘䛖䛺ᐃ㔞䞉ᐃᛶⓗศᯒᡭἲ䛿ᚑ᮶⾜䜟䜜䛶䛔䛺䛔䜒䛾䛷䛒䜚䚸䛣䛣䛷ᚓ䜙䜜䛯▱ぢ䜒䚸ᮏᡭἲ䜢㏻䛧䛶䛿䛨䜑䛶඲యീ䛜᫂䜙䛛䛻䛥䜜䛯䜒䛾䛷䛒䜛䚹
3. 䜎䛯䚸䛣䛾䜘䛖䛺᪉ἲㄽ䛻䜒ᇶ䛵䛟ศᯒ䞉ホ౯䛿䚸ᵝ䚻䛺◊✲䛻䜒㐺⏝䛷䛝䜛䚹[ᰝㄞ௜ 3][Ⓨ⾲
5]䛺䛹䛿䛭䛾୍౛䛸䜒ゝ䛘䜛䚹
4. 䛥䜙䛻䚸ᵝ䚻䛺 KSP ἲ䛻ᑐ䛩䜛๓ฎ⌮ኚ᥮䜢⌮ㄽ㠃䛛䜙䜒య⣔ⓗ䛻ศᯒ䛩䜛䛸䚸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[Ⓨ⾲ 1][Ⓨ⾲ 2][Ⓨ⾲ 4]

3⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ồゎရ㉁䛾ᨵၿ

3.1

⫼ᬒ

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− 280 −

学際情報科学研究体

3.2

ෆᐜ

๓㏙䛾䛸䛚䜚䚸⥺ᙧ᪉⛬ᘧ(1)䛻ᑐ䛧䛶䚸KSP ἲ䜢⏝䛔䛶ゎ䛟ሙྜ䚸ከ䛟䛾ሙྜ䚸๓ฎ⌮ᢏἲ䜢ే⏝䛩䜛䚹䛣䛾๓ฎ⌮䛾ຠᯝ䛸䛿䚸኱㞧ᢕ䛺䛜䜙୍⯡ⓗ䛺ㄝ᫂᪉ἲ䛻ᇶ䛵䛟䛸䚸ಀᩘ⾜ิ A 䛻ᑐ䛧䚸K | A 䛸䛺䜛䜘䛖䛺๓ฎ⌮⾜ิ K 䜢ఱ䜙䛛䛾᪉ἲ䛷⏕ᡂ䛧䚸ඖ䛾⥺ᙧ᪉⛬ᘧ䜢

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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࿧䜀䜜䜛䚹㻌 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⟬䜢ゎ䛡䜀Ⰻ䛔䚹㻌 ௨ୖ䛿䚸ᩍ⛉᭩䛹䛚䜚䛾ㄝ᫂䛷䛒䜛䚹䛣䛣䛛䜙䛜ၥ㢟䛷䛒䜛䚹ୖグ䛷୧ഃ䞉ᕥ䞉ྑ๓ฎ⌮䛸 3 ✀㢮䛾๓ฎ⌮᪉ྥ䛜ᐃ⩏䛥䜜䛶䛔䜛䛜䚸䛣䛣䛷䛾๓ᥦ䜢ྲྀ䜚㐪䛘䜛䛸䚸⤖ᯝⓗ䛻ᚓ䜙䜜䜛๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾グ㏙䜔཰᮰ุᐃᘧ䜎䛷䛜␗䛺䜛䜒䛾䛻䛺䛳䛶䛧䜎䛖䚹䜎䛯䚸ୖ㏙䛾๓ฎ⌮䛸ఝ䛯䜒䛾䛷䇾䝇䜿䞊䝸䞁䜾䇿䛸䛔䛖ᢏἲ䠄ᗈ⩏䛾๓ฎ⌮䛾୍䛴䛷䛒䜛䠅䜒䛒䜚䚸䛣䜜䜎䛷ㄝ᫂䛧䛶䛝䛯䠄⊃⩏䛾䠅๓ฎ⌮䛸ྠᵝ䛻཰᮰ุᐃᘧ䛸ᐦ᥋䛺㛵ಀ䛜䛒䜛䚹䛣䛾䜘䛖䛺䛣䛸䛿୍⯡໬䛧䛶ㄽ䛨䜙䜜䛶䛚䜙䛪䚸ᅜෆእ䛾ᩘ್ィ⟬䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ㄽᩥ䚸ⴭ᭩䚸䝷䜲䝤䝷䝸䜢ぢΏ䛩䛸䚸ྲྀ䜚㐪䛘䛯๓ᥦ䛻ᇶ䛵䛔䛶䛔䜛䛸ᛮ䜟䜜䜛䜒䛾䛜ᩓぢ䛥䜜䜛䚹䛥䜙䛻䛿䚸๓ฎ⌮᪉ྥ䜢䠏✀㢮ᐃ⩏䛧䛯䛻䜒㛵䜟䜙䛪䚸䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ᩘ⌮ⓗᵓ㐀䛾䛯䜑䛻䚸⤖ᯝⓗ䛻ᚓ䜙䜜䜛๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛜୍⮴䛩䜛ゎἲ䜒䛒䜜䜀䚸୍᪉䛷䚸ᩘ⌮ⓗᵓ㐀䛾䛯䜑䛻䚸୍⮴䛧䛺䛔ゎἲ䜒䛒䜛䚹䛣䛾䜘䛖䛺ほⅬ䛛䜙䛾㆟ㄽ䛜↓䛔ヂ䛷䛿䛺䛔䜒䛾䛾䚸㆟ㄽ䛥䜜䜛ሙྜ䛷䜒䚸≉ᐃ䛾ゎἲ䛾ㄽᩥ୰䛷ᢅ䜟䜜䜛䛻␃䜎䜚䚸ᮍ䛰య⣔ⓗ䛻ㄽ䛨䜙䜜䛶䛚䜙䛪䚸㠀ᖖ䛻ぢ㏻䛧䛜Ⰻ䛟䛺䛔䚹䛣䜜䜙䛻ᑐ䛧䛶య⣔ⓗ䛻㆟ㄽ䛧䚸᳨ド䛸䛧䛶䛾య⣔ⓗᛶ⬟ホ౯䜢⾜䛳䛯䚹

3.3

ලయⓗᡂᯝ

ᮏ◊✲䛿 2007 ᖺ䛛䜙⥅⥆䛧䛶ྲྀ䜚⤌䜣䛷䛝䛯䚹䛣䛣䛷䛾◊✲ᡂᯝ䛿䚸2.3 ⠇䛾ලయⓗᡂᯝ 4.䜈䛸ὴ⏕䛧䛶䜒䛔䜛䚹
1. 䠄ᗈ⩏䛾䠅๓ฎ⌮᪉ᘧ䛸཰᮰ุᐃ䛾㛵ಀ䛻䛴䛔䛶㆟ㄽ䛧䚸య⣔ⓗホ౯䛻䜘䜚䚸䛭䛾ᙳ㡪䛾኱䛝䛥䜢ホ౯䛧䛯䚹䛣䛣䛷䛾㆟ㄽ䛸◊✲ᡂᯝ䛿䚸ᩘ್ィ⟬䝷䜲䝤䝷䝸㛤Ⓨ䛻ᑐ䛩䜛ရ㉁ᨵၿ䛻䜒᭷⏝䛺ᡂᯝ䛷䛒䜚䚸4 ⠇䛷㏙䜉䜛ㅮ⩦఍ཷㅮ⪅䛻䜒⤂௓䛧䚸䝉䞁䝍䞊㐠⏝䛻䜒ᙺ❧䛶䛶䛔䜛䚹[ᰝㄞ௜ 1]2. 䠄⊃⩏䛾䠅๓ฎ⌮ኚ᥮䛻䜘䜚 3 ᪉ྥ䛾ኚ᥮䜢᪋䛧䛶䜒䚸᭱⤊ⓗ䛻ᚓ䜙䜜䜛๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛜୍⮴䛩䜛䇾୍⮴ᛶ䇿䛻䛴䛔䛶㆟ㄽ䛧䛯䚹䛥䜙䛻䛿䚸ᚑ᮶䛛䜙ᅜ㝿ⓗ䛻䜒ᶆ‽䞉඾ᆺⓗ䛸䛥䜜䛶䛝䛶䛔䜛๓ฎ⌮௜䛝 CGS ἲ䛾グ㏙䛾ᩘᏛୖ䛾ၥ㢟Ⅼ䜢㐺ṇ໬䛩䜛䛣䛸䛷䚸๓ฎ⌮᪉ྥ䛻ᑐ䛩䜛ᗄఱᏛⓗ䛺䇾ᑐ⛠ᛶ䇿䛜ᡂ䜚❧䛴䛣䛸䜢♧䛧䛯䚹䛣䜜䛿䚸๓ฎ⌮↓䛧䛾 CGS ἲ䛾ᑟฟ㐣⛬䛸↷䜙䛧ྜ䜟䛫䛶䜒䚸ྜ⌮ⓗ䛺㐺ṇ໬䛷䛒䜛䚹[Ⓨ⾲ 1][Ⓨ⾲ 2]
3. ୖ㏙䛾◊✲ᡂᯝ䜢᥀䜚ୗ䛢䜛䛸䚸ᚑ᮶䛾୧ഃ䞉ᕥ䞉ྑ 3 ᪉ྥ䛾๓ฎ⌮ኚ᥮䛾ᐃ⩏䛷䛿䚸๓ฎ⌮⣔䜢ྜ⌮ⓗ䛻ㄝ᫂䛷䛝䛺䛔䛣䛸䜢ᣦ᦬䛧䚸᪂䛧䛔๓ฎ⌮᪉ྥ䜢ᐃ⩏䛧䚸๓ฎ⌮᪉ྥ䛻ᑐ䛩䜛ᴫᛕ䜢య⣔໬䛧䛯䚹[Ⓨ⾲ 1][Ⓨ⾲ 3]− 281 −

学際情報科学研究体

4䝉䞁䝍䞊ᴗົ䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏

4.1

⫼ᬒ

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4.2

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4.3

ලయⓗᡂᯝ

(1) ᝟ሗᇶ┙ᣐⅬ䛻䛚䛡䜛సᴗຠ⋡䛾ᨵၿ౛䛘䜀䚸➨ 1 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮᱌ෆ䛾 Web 䝨䞊䝆䛿 html 䛷䝇䝍䝔䜱䝑䜽䛻సᡂ䛧䛯䛜䚸➨ 2 ᅇ䝅䞁䝫䝆䜴䝮䛾䝨䞊䝆䛿 php 䛻䜘䜚䚸䜰䜽䝉䝇᫬䛻䝎䜲䝘䝭䝑䜽䛻⏬㠃⾲♧䛥䜜䜛䜘䛖䛻䛧䛯䠄᭱⤊∧䛜☜ᐃ䛧䛯᫬Ⅼ䛷䝇䝍䝔䜱䝑䜽䛺 html 䝣䜯䜲䝹䛻ᕪ䛧᭰䛘䠅䚹➨ 2 ᅇ䝨䞊䝆䛾䝥䝻䜾䝷䝮㒊ศ䛾䛂ㄢ㢟ྡ䛃䚸䛂◊✲௦⾲⪅ྡ䛃䚸䛂ᡤᒓ᝟ሗ䛃䛿䚸Web 䝃䞊䝞ୖ䛾䝕䞊䝍䝧䞊䝇䜢ཧ↷䛧䚸html ⏕ᡂ䜒䜟䛪䛛ᩘ⾜䛾
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1 䛴䛾䜏䛷Ⰻ䛔䚹− 282 −

学際情報科学研究体(2) 䜶䞁䝗䝴䞊䝄ᩍ⫱㛵ಀᙜㅮ⩦఍䜢 2010 ᖺ 9 ᭶ 28 ᪥䛻ᐇ᪋䛧䛯䚹2011 ᖺ 2 ᭶ 3 ᪥䛻䜒㛤ദ䛩䜛ணᐃ䛷䛒䛳䛯䛜䚸᫬ᮇ䛜ᝏ䛟䚸ཷㅮᕼᮃ⪅ᩘ䛜ᑡ䛺䛛䛳䛯䛯䜑䚸7 ᭶䛻㛤ദ䛩䜛䛣䛸䛸䛺䛳䛯䚹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ᐇ᪋ᐇ⦼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

5

ᡂᯝせぴ

ᰝㄞ௜ㄽᩥ
[ᰝㄞ௜ 1] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷䠈ጲ㔝㱟ኴ㑻: 䜽䝸䝻䝣㒊ศ✵㛫ἲ䛻ᑐ䛩䜛๓ฎ⌮᪉ᘧ䛸཰᮰ุᐃ䛻䛴䛔䛶䠈᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ㄽᩥㄅ䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝅䝇䝔䝮(ACS)䠈Vol.3䠈 No.2䠈pp.9䇵19䠈2010ᖺ 6 ᭶䠊
[ᰝㄞ௜ 2] Shoji Itoh, Masaaki Sugihara: Systematic performance evaluation of linear solvers using
quality control techniques, Software Automatic Tuning From Concepts to State-of-the-Art Results(eds. Ken Naono, Keita Teranishi, John Cavazos and Reiji Suda), pp.135-152, Springer, Sep., 2010.
[ᰝㄞ௜ 3] Takahiro Katagiri and Shoji Itoh: A Massively Parallel Dense Symmetric Eigensolver with
Communication Splitting Multicasting Algorithm, LNCS (the post-conference book of
VECPAR'10), pp.139-150, Nov., 2010.

බ㛤䝋䝣䝖䜴䜵䜰
[බ㛤 1] Shoji Itoh: SESNA: Survey and Evaluation System for Numerical Algorithms, http://sesna.jp,
Sep., 2010.

≉チ⏦ㄳ䠋ྲྀᚓ
[≉チ 1] ఀ⸨⚈ྖ: ཰᮰ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮ᛶ⬟⾲♧⿦⨨䛚䜘䜃཰᮰ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮ᛶ⬟⾲♧᪉ἲ,≉チ➨ 4576535 ྕ, ≉チྲྀᚓ, 2010 ᖺ 9 ᭶.
[≉チ 2] ఀ⸨⚈ྖ: ཰᮰ồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ᛶ⬟ẚ㍑⾲♧⿦⨨ཬ䜃ᛶ⬟⾲♧ẚ㍑䝅䝇䝔䝮,≉チ➨ 4576536 ྕ, ≉チྲྀᚓ, 2010 ᖺ 9 ᭶.

䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ䝸䝇䝖[Ⓨ⾲ 1] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷: ཮䝷䞁䝏䝵䝇⣔⤫䛾๓ฎ⌮௜䛝䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾ᨵၿ䠈ィ⟬ᕤᏛㅮ₇఍ㄽᩥ㞟䠈Vol.15䠈pp.171-174䠈2010 ᖺ 5 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 2] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷: ཮䝷䞁䝏䝵䝇⣔䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾๓ฎ⌮ኚ᥮䛻䛴䛔䛶䠈᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍䠈2010 ᖺᗘᖺ఍䠈᫂἞኱Ꮫ䠈2010 ᖺ 9 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 3] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷 䠈䜽䝸䝻䝣㒊ศ✵㛫ἲ䛻ᑐ䛩䜛๓ฎ⌮᪉ྥ䛸䝷䜲䝤䝷䝸ᐇ⿦䛻䛚䛡䜛ὀ
ពⅬ䠈᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍ 2010 ᖺᗘᖺ఍䠈᫂἞኱Ꮫ䠈2010 ᖺ 9 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 4] Shoji Itoh, Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu Kuroda, Ken Naono, Kengo Nakajima, An improvement in preconditioned BiCGStab method,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ㄽᩥ㞟䠈 pp.62-62 (Poster)䠈⏘⥲◊䠄䛴䛟䜀䠅䠈2011 ᖺ 1 ᭶.
[Ⓨ⾲ 5] Tetsuro Ogi, Takashi Furumura, Shoji Itoh, Hanxiong Chen, Takahiro Katagiri, Osamu
Tatebe, Atsuyuki Morishima, Hiroto Tadano and Kengo Nakajima: Visual Data Mining for Seismic− 283 −

学際情報科学研究体

Data Analysis Using Super High Definition Image towards Petascale Computational Science, The
1st Data Intensive Science Workshop, Poster(P9), The University of Tokyo, Mar., 2011.

≉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] 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 HPCS2011 ᐇ⾜ጤဨ఍ 䝥䝻䜾䝷䝮ጤဨ఍๪ጤဨ㛗䠄ㄽᩥᢸᙜ䠅[≉グ 4] ᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍ 䛂⾜ิ䞉ᅛ᭷್ၥ㢟䛸䛭䛾ゎἲ䛃◊✲㒊఍ 㐠Ⴀጤဨ఍ጤဨ
[≉グ 5] Organizing Committee of the Fifth International Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2010), 2010.
[≉グ 6] ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊 ᐈဨ◊✲ဨ[≉グ 7] ᩘ್ゎᯒ䠈୰ኸ኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊 ව௵ㅮᖌ[≉グ 8] 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− 284 −

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− 285 −PART 4

情報メディア教育部門

情報メディア教育部門

情報基盤センター１階大演習室１内の教育用計算機システム iMac端末− 287 −

情報メディア教育部門

᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱㒊㛛ᴫせ㒊㛛㛗㻌 ᰘᒣ㻌 ᝋဢ㻌 㻌 ᝟ሗᩍ⫱ᨭ᥼ಀ㛗㻌 ቑ⏣㻌 ᆒ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱㒊㛛䛾୺せ䛺䝭䝑䝅䝵䞁䛿䚸ᩍ⫱◊✲┠ⓗ䛷฼⏝ྍ⬟䛺䛥䜎䛦䜎䛺ᶵჾ䚸䝋䝣䝖䜴䜵䜰䚸䝃䞊䝡䝇䛺䛹䜢䚸ᮾி኱Ꮫ䛻ᡤᒓ䛩䜛Ꮫ⏕䛚䜘䜃ᩍ⫋ဨ䛻ᑐ䛧䛶ᥦ౪䛩䜛䛣䛸䛷䛒䜛䚹䛭䛧䛶䚸䛣䜜䛻௜㝶䛩䜛⟶⌮㐠⏝䚸䝴䞊䝄䝃䝫䞊䝖䚸䝅䝇䝔䝮タィ䚸◊✲㛤Ⓨ䛺䛹䛾సᴗ䜒⾜䛳䛶䛔䜛䚹௒ᖺᗘ䛿䚸⚟Ṋ䝩䞊䝹䠄ᮏ㒓䜻䝱䞁䝟䝇䠅䛷䛾ᴗົయไ䜢ᙉ໬䛧䚸ᚑ᮶䜘䜚せᮃ䛾ᙉ䛛䛳䛯ཷ௜䛸᪂つ฼⏝⪅ㅮ⩦఍䛾ᴗົ䜢ᮏ᱁ⓗ䛻㛤ጞ䛧䛯䚹⌧ᅾᥦ౪୰䛾䝅䝇䝔䝮䜔䝃䞊䝡䝇䛻䛿௨ୗ䛾䜘䛖䛺䜒䛾䛜䛒䜛䚹䛣䜜䜙䛿䚸◊✲ᐊ䚸Ꮫ⛉䚸㒊ᒁ➼䛷ಶู䛻㐠⏝⟶⌮䜢⾜䛖䛣䛸䛜ᅔ㞴䛷䛒䛳䛯䜚䚸኱Ꮫ඲య䛷ඹ᭷䛧䛶⟶⌮㐠⏝䜢㞟⣙໬䛩䜛᪉䛜㈝⏝㠃➼䛷᭷฼䛷䛒䛳䛯䜚䛩䜛䜒䛾䛷䛒䜛䚹㻌ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮㻔㻱㻯㻯㻿㻕㻌 䠖ᮏ㒓䚸㥖ሙ䚸᯽䛾䠏䜻䝱䞁䝟䝇䛻ศᩓ㓄⨨䛧䛯 1,176 ྎ䛾 iMac ➃ᮎ䛸 186 ྎ䛾 Windows ➃ᮎ䜢⣙ 24,000 ྡ䛾Ⓩ㘓䝴䞊䝄䛻ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹䛣䜜䜙䛾➃ᮎ䛻䛿䚸
Office 䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䜔ᩘᘧฎ⌮䝅䝇䝔䝮䛺䛹䛾ၟ⏝䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛸ከᩘ䛾䝣䝸䞊䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛜ᦚ㍕䛥䜜䛶䛚䜚䚸ᤵᴗ䛷䛾฼⏝䜢䛿䛨䜑䛸䛧䛯ᩍ⫱┠ⓗ䜢୰ᚰ䛻䛥䜎䛦䜎䛺⏝㏵䛻฼⏝䛥䜜䛶䛔䜛䚹➃ᮎ䛾௚䛻䜒䚸䝥䝸䞁䝖䝃䞊䝡䝇䚸䝯䞊䝹䝃䞊䝡䝇䚸㐲㝸䝻䜾䜲䞁䝃䞊䝡䝇䛺䛹䜢ྛ䝴䞊䝄䛻ᑐ䛧䛶ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹㻌䝯䞊䝹䝩䝇䝔䜱䞁䜾䠖Ꮫෆ䛾䝗䝯䜲䞁䜢༢఩䛸䛧䛯䝯䞊䝹䝩䝇䝔䜱䞁䜾䝃䞊䝡䝇䜢ᥦ౪䛧䛶䛚䜚䚸417㻌 㻌䝗䝯䜲䞁䛻ᡤᒓ䛩䜛 18,135 ྡ䛾䝴䞊䝄䛜฼⏝䛧䛶䛔䜛䚹 ECCS 䝴䞊䝄ྥ䛡䛾䝯䞊䝹䝃䞊䝡䝇䛸ྜ䜟䛫䜛䛸䚸ᘏ䝴䞊䝄ᩘ䛿⣙ 40,000 ྡ䛻㐩䛩䜛䚹㼃㼑㼎 䝩䝇䝔䜱䞁䜾䠖Ꮫෆ䛾 723 䛾䝗䝯䜲䞁䛻ᑐ䛧䛶䚸Web 䛾䝩䝇䝔䜱䞁䜾䝃䞊䝡䝇䜢ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹䝇䝖䝸䞊䝭䞁䜾䝃䞊䝡䝇䠖ᫎീ㓄ಙ⏝䛾䝇䝖䝸䞊䝭䞁䜾䝃䞊䝞䜢฼⏝䛧䛯䝃䞊䝡䝇䛾ᥦ౪䜢⾜䛳䛶䛚㻌 㻌
䜚䚸UTOCW,TODAITV,༞ᴗᘧ୰⥅䜢䛿䛨䜑䛥䜎䛦䜎䛺⏝㏵䛻฼⏝䛥䜜䛶䛔䜛䚹䜎䛯䚸ᫎീసᡂ䛾䛯䜑䛾ᶵᮦ䛾ᥦ౪䜒⾜䛳䛶䛔䜛䚹㻯㻲㻵㼂㻱㻌 䠖㻌 ㅮ⩏ᨭ᥼䛾䛯䜑䛾䜸䞊䝥䞁䝅䝇䝔䝮䛸䛧䛶 CFIVE 䛾㛤Ⓨ䛸㐠⏝䜢⾜䛳䛶䛚䜚䚸Ꮫ⏕ド䜢⏝䛔䛯ฟḞ⟶⌮䚸ㄢ㢟䛾ฟ㢟䛸䝺䝫䞊䝖䛾ᥦฟ䚸ᩍᮦ䛾䜸䞁䝷䜲䞁㓄ಙ䛺䛹䜢ᨭ᥼䛩䜛ᶵ⬟䜢ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹 CFIVE 䛿䚸157 ㅮ⩏䛷฼⏝䛥䜜䛶䛔䜛䚹㐲㝸ㅮ⩏ᨭ᥼䠖䝔䝺䝡఍㆟䝅䝇䝔䝮䜢ഛ䛘䛯㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䚸ከᆅⅬ᥋⥆⿦⨨䛺䛹䜢⏝ព䛧䛶䛚䜚䚸㐲㝸ㅮ⩏䜔㐲㝸఍㆟䛻฼⏝䛥䜜䛶䛔䜛䚹㒊ᒁ㈇ᢸ䛻䜘䜛ᦠᖏ➃ᮎ᥋⥆⎔ቃ䠖ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䛾ᦠᖏ➃ᮎ᥋⥆⎔ቃ䛸ྠᵝ䛾ᶵჾ䛾୍㒊䜢㒊ᒁ䛜㈇ᢸ䛧䚸䝉䞁䝍䞊䛜㐠⏝䞉⟶⌮䜢䛩䜛䛣䛸䛻䜘䜚䚸䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖䛻᥋⥆䛷䛝䜛⎔ቃ䜢ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹

− 289 −

情報メディア教育部門

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情報メディア教育部門ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮㐠⏝ሗ࿌᝟ሗᩍ⫱ᨭ᥼ಀ

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1.1 Mac(iMac, Xserve)ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮඲య䛷䛿ᶆ‽➃ᮎ䛸䛧䛶 iMac ➃ᮎ(1,176 ྎ)䜢タ⨨䛧䛶䛔䜛䚹iMac ➃ᮎ䛿䝤䞊䝖䝃䞊䝞(Apple Xserve)䛛䜙 OS(Mac OS X)䛾䜲䝯䞊䝆䜢ㄞ㎸䜣䛷㉳ື䛩䜛䚹1 ྎ䛾䝤䞊䝖䝃䞊䝞䛿 iMac ➃ᮎ 30 ᩘྎ䜢ไᚚ䛧䚸33 ྎ(㥖ሙ 20 ྎ䚸ᮏ㒓 13 ྎ)䛾䝃䞊䝞䜢タ⨨䛧䛶䛔䜛䚹䜎䛯䚸iMac ➃ᮎ䛻䜲䞁䝇䝖䞊䝹䛥䜜䛶䛔䜛 Parallels Desktop 䛸䛔䛖䝋䝣䝖䜴䜵䜰ୖ䛷 Windows Vista 䜢㉳ື䛧䚸Windows ⎔ቃ䜢฼⏝䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛䚹䝅䝇䝔䝮䜲䝯䞊䝆䛾᭦᪂䛿 OS 䛾䝞䞊䝆䝵䞁䜰䝑䝥䚸䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜰䝑䝥䝕䞊䝖䚸䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛾䜲䞁䝇䝖䞊䝹䜔䜰䝑䝥䝕䞊䝖䛻క䛳䛶⾜䛳䛶䛔䜛䚹2010 ᖺᗘ䛾୺䛺᭦᪂䛿௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹iMac ➃ᮎ(Mac ⎔ቃ)2010 ᖺ 4 ᭶ 27 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- MacOSX 10.6.3- Adobe Reader 9.3.2- 䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜰䝑䝥䝕䞊䝖 2010-003
2010 ᖺ 5 ᭶ 27 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Java for Mac OSX 10.6
- iTunes 9.1.1- Xcode 䜰䝑䝥䝕䞊䝖 3.2.2- JMP8 䝷䜲䝉䞁䝇᭦᪂- Firefox 3.5.9- Firefox 3.6.3- Thunderbird 3.0.4- Microsoft Office 2004 for Mac 11.5.8
2010 ᖺ 7 ᭶ 22 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- MacOSX 10.6.4- Safari 5.0- Mail 4.3- Firefox 3.6.6- Adobe Reader 9.3.3- Adobe Flash Player 10.1
- Microsoft Office 2008 for Mac 12.2.5- Microsoft Office 2004 for Mac 11.5.9
2010 ᖺ 9 ᭶ 2 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- iTunes 9.2.1- Safari 5.0.1- Xcode 3.2.3- Security Update 2010-005- FireFox 3.6.8− 291 −

情報メディア教育部門- Thunderbird 3.1.2- Adobe Reader 9.3.4- Adobe Flash Player 10.1.82.76- Microsoft Office 2008 for Mac 12.2.6- Microsoft Office 2004 for Mac 11.6.0- mi 2.1.10- RealPlayer 12.0.0- VLC media player 1.1.3
2010 ᖺ 12 ᭶ 2 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- MacOSX 10.6.5- Mail 4.4- iTunes 10.1
- Safari 5.0.3- Xcode 3.2.4- Security Update 2010-007- 䝸䝁䞊䝥䝸䞁䝍䝋䝣䝖䜴䜵䜰- Java for Mac OS X 10.6 update 3- FireFox 3.6.12- Adobe Flash Player 10.1.102.64- Adobe Reader 9.4.1- Microsoft Office 2008 for Mac 12.2.7- Microsoft Office 2004 for Mac 11.6.2- Thunderbird 3.1.6- WPBD(west point bridge designer) 2010
- MATLAB R2010b- OpenCV 2.1.0- write-N-cite 2.5
iMac ➃ᮎ(Windows ⎔ቃ)2010 ᖺ 5 ᭶ 19 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾 Windows ⎔ቃ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Reader 9.3.2- Firefox 3.6.3- Firefox 3.5.9- Thunderbird 3.0.4- R learnBayes 䝟䝑䜿䞊䝆- Java Version 6 Update 202010 ᖺ 8 ᭶ 5 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾 Windows ⎔ቃ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1
- Adobe Reader 9.3.3- Firefox 3.6.8- Thunderbird 3.1.1
2010 ᖺ 11 ᭶ 30 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾 Windows ⎔ቃ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update− 292 −

情報メディア教育部門- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1.102.64- Adobe Reader X- Firefox 3.6.12- Thunderbird 3.1.6- OxMetrics5- Lhaplus 1.5.9
2011 ᖺ 2 ᭶ 22 ᪥ iMac ➃ᮎ䛾 Windows ⎔ቃ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.2.152.26- Adobe Reader X 10.0.1- Firefox 3.6.13- Thunderbird 3.1.7- Java 1.6.0.23- OpenOffice 3.3.0

1.2 CAD ➃ᮎ(Windows)
CAD ➃ ᮎ 䛿 䚸 CAD 䛾 䜰 䝥 䝸 䜿 䞊 䝅 䝵 䞁 䜢 ᚲ せ 䛸 䛩 䜛 ㅮ ⩏ 䛺 䛹 䛷 ⏝ 䛔 䜛 䛣 䛸 䜢 ᝿ ᐃ 䛧 䛯WindowsVista 䝛䝑䝖䝤䞊䝖ᆺ䝅䞁䜽䝷䜲䜰䞁䝖䝅䝇䝔䝮䛾➃ᮎ䛷䛒䜚䚸ᮏ㒓䞉㥖ሙ䛻ྜィ 186 ྎタ⨨䛧䛶䛔䜛䚹Windows 䛻䛚䛔䛶䚸䝕䜱䝇䜽䜲䝯䞊䝆䝣䜯䜲䝹䛾᭦᪂᫬䛻䛿 OS 䛾䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜰䝑䝥䝕䞊䝖䛸䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇䝋䝣䝖䛾䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹᭦᪂䜢ᚲ㡲䛻⾜䛔䚸䛭䛾௚䛻䝋䝣䝖䜴䜶䜰䛾᭦᪂䛺䛹䜢⾜䛳䛯䚹2010 ᖺᗘ䛾୺䛺᭦᪂䛿௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹
CAD ➃ᮎ
2010 ᖺ 4 ᭶ 28 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Reader 9.3.2- Firefox 3.6.3- Firefox 3.5.9- Thunderbird 3.0.4- Java Version 6 Update 202010 ᖺ 6 ᭶ 11 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- JMP8 䝷䜲䝉䞁䝇᭦᪂- SAS 9.2
- QuickTime Player 7.6.6
2010 ᖺ 8 ᭶ 16 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1
- Adobe Reader 8.2.3- Firefox 3.6.8− 293 −

情報メディア教育部門- Firefox 3.5 ๐㝖- Thunderbird 3.1.2- OpenOffice 3.2- VLC 䝯䝕䜱䜰䝥䝺䜲䝲䞊 1.1.2
2010 ᖺ 8 ᭶ 25 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1.82.76- Adobe Reader 8.2.4- QuickTime Player 7.6.7- TeraPad ver0.93 䜲䞁䝇䝖䞊䝹2010 ᖺ 10 ᭶ 27 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1.85.3- Adobe Reader 8.2.5- Firefox 3.6.11- Thunderbird 3.1.5- QuickTime Player 7.6.8- VLC 䝯䝕䜱䜰䝥䝺䜲䝲䞊 1.1.4- Java Runtime Environment 1.6.0.22- write-N-cite- TSP 5.1
- OxMetrics 6.0- EViews 7- GiveWin2 ๐㝖2010 ᖺ 12 ᭶ 27 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.1.102.64- Adobe Reader X- FireFox 3.6.13- Thunderbird 3.1.7- TeraPad 1.05
- QuickTime 7.6.9- MATLAB R2010b
2011 ᖺ 3 ᭶ 11 ᪥ CAD ➃ᮎ䛾䝅䝇䝔䝮᭦᪂- Windows Update- 䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊2010 䝟䝍䞊䞁䝣䜯䜲䝹➼ update- Adobe Flash Player 10.2.152.26- Adobe Reader X 10.0.1- FireFox 3.6.15- Thunderbird 3.1.9- Office 2010
- JMP 9- Mathematica 8- VLC 䝯䝕䜱䜰䝥䝺䜲䝲䞊 1.1.7- Java 1.6.0.24− 294 −

情報メディア教育部門- OpenOffice 3.3- SAS 9.1 ๐㝖- RealPlayer SP ๐㝖- Westpoint Bridgr Designer 2007 ๐㝖

2䝃䞊䝡䝇㛵ಀ

2.1 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛾㛤ጞ
2010 ᖺ 11 ᭶ 8 ᪥(᭶)䛛䜙䚸ECCS 䛷ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䝯䞊䝹䝃䞊䝡䝇䚸Mailhosting M 䝃䞊䝡䝇䚸
Mailhosting D 䝃䞊䝡䝇䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹䞉䜴䜱䝹䝇ᑐ⟇䝃䞊䝞䛻䛚䛔䛶䚸㏞ᝨ䝯䞊䝹䛸ุ᩿䛧䛯䝯䞊䝹䜢฼⏝⪅䛾䝯䞊䝹䝪䝑䜽䝇䛻㓄㏦䛩䜛๓䛻㝸㞳䛩䜛㐠⏝䛻ษ䜚᭰䛘䛯䚹㝸㞳䛧䛯䝯䞊䝹䛾ᴫせ䛿䚸䛂㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䝸䝇䝖䛃䛸䛧䛶ᐃ᫬䛻ྛ฼⏝⪅䛻䝯䞊䝹䛷㏦ಙ䛥䜜䜛䚹䛣䛾䝯䞊䝹䛾ᮏᩥ୰䛻䛒䜛䝸䞁䜽䛛䜙㝸㞳䛥䜜䛯ಶ䚻䛾䝯䞊䝹ᮏᩥ䛺䛹䛜☜ㄆ䛷䛝䚸ᚲせ䛻ᛂ䛨䛶฼
⏝⪅⮬㌟䛜⮬ศ䛾䝯䞊䝹䝪䝑䜽䝇䛻㏦ಙ䛩䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜛䚹

3㒊ᒁูᐇ฼⏝⪅ᩘᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䜢୍ᗘ䛷䜒฼⏝䛧䛯䛣䛸䛾䛒䜛Ꮫ㒊Ꮫ⏕䚸኱Ꮫ㝔⏕䚸◊✲⏕䚸ᩍ⫋ဨ䛾᭶ẖ⣼✚䛾㒊ᒁูᐇ฼⏝⪅ᩘ䛷䛒䜛䚹ẚ㍑䛾䛯䜑䚸2010 ᖺᗘ(ྛ᭶ྑഃ)䛸 2009 ᖺᗘ(ྠᕥഃ)䜢ᥖ䛫䛶䛒䜛䚹

ᅗ 1. 㒊ᒁูᐇ฼⏝⪅ᩘ− 295 −

情報メディア教育部門

3.1 ➃ᮎ฼⏝≧ἣ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱㒊㛛䛷䛿䚸ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䜢⟶⌮䛧䛶䛚䜚䚸䛭䛾➃ᮎ➼䜢ᮏ㒓䜻䝱䞁䝟䝇䛸㥖ሙ䜻䝱䞁䝟䝇䛻㓄⨨䛧䛶䛔䜛䚹ᮏ㒓ᆅ༊䛷䛿䚸᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊(ὸ㔝ᆅ༊)䛾₇⩦ᐊ䛻➃ᮎ➼䜢㞟୰㓄⨨䛩䜛䛸ඹ䛻䚸⥲ྜᅗ᭩㤋䚸␃Ꮫ⏕䝉䞁䝍䞊䚸⚟Ṋ䝩䞊䝹䚸ྛᏛ㒊䠋◊✲⛉➼䛾 15 ⟠ᡤ䛻䜒➃ᮎ䜢ศᩓ㓄⨨䛧䛶䛔䜛䚹㥖ሙᆅ༊䛷䛿䚸᝟ሗᩍ⫱Ჷ䛻➃ᮎ➼䜢㞟୰㓄⨨䛩䜛䛸ඹ䛻㥖ሙᅗ᭩㤋䛻䜒➃ᮎ䜢ศᩓ㓄⨨䛧䛶䛔䜛䚹䜎䛯䚸᯽ᆅ༊䛷䛿᯽ᅗ᭩㤋䛻➃ᮎ䜢ศᩓ㓄⨨䛧䛶䛔䜛䚹䛣䜜䜙䛾㓄⨨ሙᡤ䛾䛖䛱䚸฼⏝䛾ከ䛔ᮏ㒓䛾⥲ྜᅗ᭩㤋䛸㥖ሙ䛾᝟ሗᩍ⫱Ჷ䛸㥖ሙᅗ᭩㤋䛾iMac ➃ᮎ฼⏝≧ἣ(2010 ᖺ 12 ᭶ 10 ᪥)䛿ᅗ 2 䛛䜙ᅗ 6 䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹ᅗ 2. 㥖ሙ᝟ሗᩍ⫱Ჷ 1 㝵⮬⩦ᐊ (123 ྎ)ᅗ 3. 㥖ሙ᝟ሗᩍ⫱Ჷ 2 㝵኱₇⩦ᐊ 1 (158 ྎ)− 296 −

情報メディア教育部門

ᅗ 4. 㥖ሙ᝟ሗᩍ⫱Ჷ 3 㝵኱₇⩦ᐊ 2 (144 ྎ)

ᅗ 5. 㥖ሙᅗ᭩㤋 䠍F-䝯䝕䜱䜰䝟䞊䜽 (53 ྎ)

ᅗ 6. ⥲ྜᅗ᭩㤋 2F-䝯䝕䜱䜰䝥䝷䝄 2䠈3F-䝯䝕䜱䜰䝥䝷䝄 3 (69 ྎ)− 297 −

情報メディア教育部門

4ḟᮇ䝅䝇䝔䝮䛻䛴䛔䛶᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸2012 ᖺ 3 ᭶䛻ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮(ECCS:2008 ᖺ 3 ᭶ᑟධ)䛾᭦᪂䜢ணᐃ䛧䛶䛔䜛䚹䛣䛣䛻䚸䝅䝇䝔䝮᭦᪂䛻ྥ䛡䛶⾜䛳䛯ᡭ⥆䛝➼䜢ᥖ㍕䛩䜛䚹

4.1 䜰䞁䜿䞊䝖➨ 36 ᅇ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᑓ㛛ጤဨ఍䠄2010 ᖺ 7 ᭶ 7 ᪥䠅䛷䚸⌧⾜䝅䝇䝔䝮䛾฼⏝≧ἣ䚸ḟᮇ䝅䝇䝔䝮䜈䛾せᮃ䛺䛹䜢฼⏝⪅䛻ఛ䛖䛯䜑䛾䜰䞁䜿䞊䝖ᐇ᪋䛻䛴䛔䛶ㄝ᫂䛜䛒䛳䛯䚹䜰䞁䜿䞊䝖䛿䚸ㅮ⩏ᢸᙜᩍဨྥ䛡䛾䛂ECCS2008 䛻㛵䛩䜛䜰䞁䜿䞊䝖 – ᩍဨྥ䛡 -䛃䛸඲฼⏝⪅ྥ䛡䛾䛂ECCS2008 䛻㛵䛩䜛䜰䞁䜿䞊䝖䛃䛾 2 ✀㢮䜢⏝ព䛧䛯䚹ᅇ⟅᪉ἲ䛿䚸ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䛾䜰䜹䜴䞁䝖䜢⏝䛔䛯䝴䞊䝄ㄆド(CFIVE ฼⏝)䛻䜘䜚䚸1 ே 1 ᅇ䛾䜏䛸䛧䚸ᅇ⟅ᮇ㛫䛿 2010 ᖺ 8 ᭶ 2 ᪥䡚10 ᭶ 31 ᪥䛸䛧䛯䚹ㄪᰝ㡯┠䛿௨ୗ䛾䜒䛾䜢タᐃ䛧䛯䚹[ᩍဨྥ䛡䜰䞁䜿䞊䝖]
1 ᢸᙜ䛧䛶䛔䜛ㅮ⩏䛻䛴䛔䛶
2 ㅮ⩏䛷฼⏝䛧䛶䛔䜛䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛻䛴䛔䛶
3 ᤵᴗ䛷䛾༳ๅ฼⏝䛻䛴䛔䛶
4 Apple Remote Desktop(ARD)䛻䛴䛔䛶
5 Parallels 䛻䛴䛔䛶
6 ㅮ⩏䛷฼⏝䛧䛯䛔䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛻䛴䛔䛶[඲฼⏝⪅ྥ䛡䜰䞁䜿䞊䝖]
1 ECCS 䜢฼⏝䛩䜛୺䛺┠ⓗ䛻䛴䛔䛶
2 iMac ➃ᮎ䛻䛴䛔䛶
3 CAD ➃ᮎ䛻䛴䛔䛶
4 䝣䜯䜲䝹䝃䞊䝞䛻䛴䛔䛶
5 䝯䞊䝹䛻䛴䛔䛶
6 ༳ๅ⎔ቃ䛻䛴䛔䛶
7 ᦠᖏ➃ᮎ⎔ቃ䛻䛴䛔䛶
8 Unix 䝃䞊䝞䛻䛴䛔䛶
9 ➃ᮎ䛷฼⏝䛧䛶䛔䜛䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛻䛴䛔䛶
10 ECCS 䛷‶㊊䛧䛶䛔䜛Ⅼ䛻䛴䛔䛶
11 ECCS 䛷୙‶䛺Ⅼ䛻䛴䛔䛶
12 ᪂ ECCS 䛻ᚲせ䛺䜒䛾䛻䛴䛔䛶

4.2 බ⫈఍ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䜢฼⏝䛧䛶ᤵᴗ䜢ᢸᙜ䛥䜜䛶䛔䜛ᩍ⫋ဨ䜢ᑐ㇟䛻ḟᮇ䝅䝇䝔䝮䛾ᇶᮏ䝅䝇䝔䝮᱌䜢ㄝ᫂䛧䚸せᮃ䛺䛹䜢ఛ䛳䛯䚹䜎䛯䚸䜰䞁䜿䞊䝖䛾୰㛫ሗ࿌䜒ే䛫䛶⾜䛳䛯䚹බ⫈఍䛿䚸ᮏ㒓ᆅ༊(2010 ᖺ 9 ᭶ 16 ᪥) 䚸㥖ሙᆅ༊(2010 ᖺ 9 ᭶ 17 ᪥)䛷㛤ദ䛧䛯䚹

4.3 ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮ᑟධసᴗ㒊఍䚸ᑟධㄝ᫂఍
᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᑓ㛛ጤဨ఍(10/8)䛷䚸ྠᑓ㛛ጤဨ఍䛾ୗ䛻䛂ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮ᑟධసᴗ㒊఍䛃䜢⤌⧊䛩䜛䛣䛸䛸䛧䛯䚹సᴗ㒊఍䛿ྛᏛ㒊䛛䜙䛾௦⾲➼䛻䜘䜚ᵓᡂ䛥䜜䜛䚹− 298 −

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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− 300 −

情報メディア教育部門

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2011/1/31

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− 301 −

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2010 ᖺ
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8 ᭶ 31 ᪥㻌 㞀ᐖ᝟ሗ䠖䝯䞊䝹䛾㏦ཷಙ㞀ᐖ
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10 ᭶ 28 ᪥㻌 10/28(ᮌ) Mailman 䛾㞀ᐖ䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 04 ᪥㻌 䛆⟶⌮⪅ྥ䛡䛇SPAMBlock 䛾⟶⌮
11 ᭶ 04 ᪥㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛾㛤ጞ䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 08 ᪥㻌 11/8(᭶) SPAMBlock 䛾䝯䞁䝔䝘䞁䝇సᴗ
11 ᭶ 09 ᪥㻌 䛆฼⏝⪅ྥ䛡䛇㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䝸䝇䝖䛾ᑐฎ᪉ἲ
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11 ᭶ 09 ᪥㻌 SPAM ุᐃ䝹䞊䝹䛾ㄗ䛳䛯㐺⏝䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 17 ᪥㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳᫬䛾ືసタᐃኚ᭦䛻䛴䛔䛶
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2011 ᖺ
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3 ᭶ 23 ᪥㻌 ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈䛻㛵㐃䛧䛯⠇㟁ᑐ⟇䛻䜘䜛䝯䞊䝹䝃䞊䝞䛾㐠⏝䛻䛴䛔䛶3 ᭶ 29 ᪥㻌 3 ᭶ 29 ᪥(ⅆ) SPAMBlock 䛾䝯䞁䝔䝘䞁䝇సᴗ3 ᭶ 31 ᪥㻌 ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈䛻㛵㐃䛧䛯⠇㟁ᑐ⟇䛚䜘䜃ᮾி㟁ຊ㍯␒೵㟁䜈䛾 ECCS䝃䞊䝡䝇ᑐᛂ≧ἣ3 ᭶ 31 ᪥㻌 4 ᭶ 14 ᪥(ᮌ) Active!mail 䛾䝞䞊䝆䝵䞁䜰䝑䝥సᴗ䝯䞊䝹䝩䝇䝔䜱䞁䜾 D2010 ᖺ
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8 ᭶ 31 ᪥㻌 䝯䞊䝹䛾㏦ཷಙ㞀ᐖ
10 ᭶ 28 ᪥㻌 10/28(ᮌ) Mailman 䛾㞀ᐖ䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 04 ᪥㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛾㛤ጞ䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 04 ᪥㻌 䛆⟶⌮⪅ྥ䛡䛇MailSuite 䛷䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛾⟶⌮11 ᭶ 08 ᪥㻌 11/8(᭶) MailSuite 䛾䝯䞁䝔䝘䞁䝇సᴗ
11 ᭶ 09 ᪥㻌 䛆฼⏝⪅ྥ䛡䛇㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䝸䝇䝖䛾ᑐฎ᪉ἲ
11 ᭶ 09 ᪥㻌 䜶䜲䝸䜰䝇䚸䝯䞊䝸䞁䜾䝸䝇䝖䚸Mailman 䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛻䛴䛔䛶
11 ᭶ 17 ᪥㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳᫬䛾ືసタᐃኚ᭦䛻䛴䛔䛶
12 ᭶ 07 ᪥㻌 䝗䝯䜲䞁⟶⌮䜲䞁䝍䞊䝣䜵䞊䝇㞀ᐖ
12 ᭶ 28 ᪥㻌 䝯䞊䝹䛾䝃䜲䝈ไ㝈䛜↓ຠ䛻䛺䜛− 302 −

情報メディア教育部門

2011 ᖺ
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2011-033 ᭶ 17 ᪥㻌 ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈䛻㛵㐃䛧䛯ᮾி㟁ຊ㍯␒೵㟁䛻ᑐ䛩䜛䝃䞊䝡䝇䛾ᙳ㡪⠊ᅖ䛻䛴䛔䛶
3 ᭶ 23 ᪥㻌 ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈䛻㛵㐃䛧䛯⠇㟁ᑐ⟇䛻䜘䜛䝯䞊䝹䝃䞊䝞䛾㐠⏝䛻䛴䛔䛶3 ᭶ 31 ᪥㻌 ᮾ໭ᆅ᪉ኴᖹὒἈᆅ㟈䛻㛵㐃䛧䛯⠇㟁ᑐ⟇䛚䜘䜃ᮾி㟁ຊ㍯␒೵㟁䜈䛾 ECCS䝃䞊䝡䝇ᑐᛂ≧ἣ− 303 −

情報メディア教育部門

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2010 ᖺ 10 ᭶ 27 ᪥(Ỉ) 14:00-17:00 ᅜ㝿᥎㐍Ꮫ㒊ධヨᢸᙜᐊ㻌 ㇂஭ ㈼἞
2010 ᖺ 11 ᭶ 15 ᪥(᭶) 10:00-12:00 ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊㻌 ቑ⏣㻌 ᆒ
2010 ᖺ 11 ᭶ 17 ᪥(Ỉ) 17:50-20:00 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 㻌 ቑཎ ⱥᙪ
2010 ᖺ 11 ᭶ 24 ᪥(Ỉ) 14:00-17:00 ᅜ㝿᥎㐍Ꮫ㒊ධヨᢸᙜᐊ㻌 ㇂஭ ㈼἞
2010 ᖺ 12 ᭶ 08 ᪥(Ỉ) 17:50-20:00 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 㻌 ቑཎ ⱥᙪ
2010 ᖺ 12 ᭶ 27 ᪥(᭶) 15:00-18:00 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 㻌 ᯇᑿ ᇶஅ
2011 ᖺ 01 ᭶ 19 ᪥(Ỉ) 17:50-20:00 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 㻌 ቑཎ ⱥᙪ
2011 ᖺ 02 ᭶ 16 ᪥(Ỉ) 17:50-20:00 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 㻌 ቑཎ ⱥᙪ
2011 ᖺ 03 ᭶ 22 ᪥(ⅆ) 10:00-12:00 ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊㻌 ቑ⏣㻌 ᆒ− 307 −

情報メディア教育部門

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2.2.1

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2.2.2

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2010 ᖺ 10 ᭶ 18 ᪥ - 2011 ᖺ 01 ᭶ 24 ᪥㻌 ẖ㐌᭶᭙᪥ 16:20䌦17:50
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2011 ᖺ 03 ᭶ 24 ᪥(ᮌ) 䚸2011 ᖺ 03 ᭶ 25 ᪥(㔠) 09:30-13:00
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情報メディア教育部門

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2011 ᖺ 03 ᭶ 10 ᪥(ᮌ) - 03 ᭶ 18 ᪥(ᅵ)㻌 ⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㻌 ⳥ᕝⰾኵ䝔䝺䝡఍㆟䝅䝇䝔䝮㻌 TANDBERG 1000 1 ྎ

3

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3.1

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情報メディア教育部門

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2011 ᖺ 02 ᭶ 28 ᪥(᭶) 16:30-19:00 ⌮Ꮫ⣔◊✲⛉㻌 㕥ᮌ 㝯ᩄ 6 ᆅⅬྠ᫬᥋⥆
2011 ᖺ 03 ᭶ 07 ᪥(᭶) 09:30-18:00 ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊㻌 ୖᮡ ᑗྐ 4 ᆅⅬྠ᫬᥋⥆
2011 ᖺ 03 ᭶ 08 ᪥(ⅆ) 17:00-21:00 ⌮Ꮫ⣔◊✲⛉㻌 ᪩㔝 㱟஬ 4 ᆅⅬྠ᫬᥋⥆
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3.2

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㛵㐃 URL http://elearn.itc.u-tokyo.ac.jp/− 311 −

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情報メディア教育部門

4㻢㻞㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌᝟ሗ⛉Ꮫᴫㄽ 㻵㻔ⅆ 㻡㻕㻌ቑཎⱥᙪ㻌㻢㻟㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ⅆ 㻟㻕㻌ຍ⸨㐨ኵ䞉ዉᑿಙⱥ㻌㻢㻠㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔ⅆ 㻠㻕㻌ዉᑿಙⱥ䞉ຍ⸨㐨ኵ㻌㻢㻡㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔㔠 㻟㻕㻌ሐỤ⨾Ꮚ䚸῝㔝ᬡ㞝㻌㻢㻢㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔㔠 㻠㻕㻌῝㔝ᬡ㞝䚸ሐỤ⨾Ꮚ㻌㻢㻣㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔᭶ 㻟㻕㻌⏣୰୍㑻㻌㻢㻤㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔᭶ 㻠㻕㻌㐨ᕝ㝯ኈ㻌㻢㻥㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔Ỉ 㻟㻕㻌㔠஭ᓫ㻘᯽ཎ㈼஧㻌㻣㻜㻌 ᩍ㣴Ꮫ㒊㻔๓ᮇㄢ⛬㻕㻌ᅗᙧ⛉Ꮫ 㻵㻵㻔Ỉ 㻠㻕㻌

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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

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2010/04/14
2010/04/19
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2011/03/14

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− 321 −

図書館電子化部門

図書館電子化部門
概要

専門員 本多 玄

図書館電子化部門の事業目的は、


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

である。
この目的に沿って、「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係が置かれ、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
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
東京大学で利用できる電子ジャーナル検索
貴重書電子化「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

2010 年度は上記に関連して以下の事業を実施した。
 新図書館システムの仕様策定とリリース
 リポジトリシステム増強
 貴重書電子化支援（総合文化研究科「大日本海志」等）
 学位論文データベースへのコンテンツ追加
 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− 323 −

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/)
2010 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23,000 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の電子ジャーナルリンク集データベース（約 8，400 件）のメンテナン
ス及び維持・管理と、本学が契約するデータベースを経由して利用できる電子ジャーナルとフリーの電子ジャー− 324 −

図書館電子化部門

ナルについての管理ソフトを導入した E-Journal Portal（約 100,000 件）の学内へのサービスを行っ
ている。

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。
2010 年度は 2008 年度論文要旨約 1,400 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

貴重資料のデータベース化支援

1.4.1 大日本海志編纂資料
1883 年に農商務省駅逓局から古来船舶制度調査事
業を引き継いだ海軍省は、日本海志の編纂を企て、資料の収集に努めた。収集資料は大日本海志編纂資料として海軍省の海軍文庫に収められ、戦後、駒場図書館に移された。水軍書と造船関係資料の充実振りは他に類例がなく、起絵図と呼ばれる、立体的な絵図面も含まれている。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/kaishi/)

1.4.2 『三十六歌撰』絵巻
これは、総合図書館所蔵の資料であり、南葵文庫旧蔵の一品である。歌人名と和歌は蜀山人太田南畝が染筆し、絵師の高田円乗が和歌に詠われた風景を描いている。なお、所蔵のものは、斎宮女御と源重之が欠けている。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/kasen/)

1.4.3 『百鬼夜行』絵巻
今回の電子化に使用した総合図書館所存の原本は、百鬼夜行絵巻の源流とされる京都・大徳寺真珠庵の「百鬼夜行絵巻」を江戸時代に模写したものである。
室町時代の土佐行秀の画を蔭山源広迢が写した。
(http://gazo.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/hyakki/)− 325 −

図書館電子化部門

学術情報リテラシー支援

学術情報リテラシー係

1

運用報告

1.1

情報探索ポータルサイト GACoS(Gateway to Academic Contents System)の運用

電子的な学術情報にアクセスするためのポータルサイトとして、GACoS（日本語・英語・中国語・韓国語版）を継続的に構築、運用した。
（http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/）

1.2

リテラシー支援資料の作成･改訂

1.2.1「ネットでアカデミック」

東京大学における文献収集のガイドブック「ネットでアカデミック 2011」（日本語・英語・中国語・
韓国語版）を作成し、東京大学 OPAC のリリースに 対 応 した 内 容 に改 訂 した 。 また 、 PDF 版 を
GACoS 上で公開した。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/net.html）
1.2.2

リーフレット「文献探しのヒント」

東京大学で利用できるデータベース等のサー
ビスについて、各々の概要や機能を紹介したリーフレット 4 種（日本語・英語版）を作成した。平成
22 年度は、タイトルをより大きく表示し、目的を明確にした。そのほか、画面操作の流れを盛り込むな
どの改訂を行った。PDF 版を GACoS 上で公開した。
(http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/literacy.html)
リーフレット「文献探しのヒント」4 種類は次のとおり。
① 目的に合ったデータベースを探すには？（GACoS）② データベースの検索結果で本文へのリンクが無かったら？（UT Article Link）③ 本や雑誌論文を入手するには？
（東京大学 OPAC）④ 自宅からデータベースや電子ジャーナルを使うには？（SSL-VPN Gateway サービス）
1.2.3「図書館利用ガイド」

東京大学の図書館を初めて利用する学生等を対象とした、「図書館利用ガイド 201１」（附属図書館学術情報リテラシー教育部会編集、日本語・英語版）の作成に協力した。東京大学 OPAC のリリースに伴って内容を大幅に見直し、A5 判、8p のコンパクトなものにした。

− 326 −

図書館電子化部門

1.2.4

クイックガイド

アニメーション教材のクイックガイドを、東京大学 OPAC のリリースに伴って改訂した。
クイックガイド６種類は以下のとおり。
・目的に合ったデータベースを探すには？
・自宅からデータベースや電子ジャーナルを使うには？
・「UT Article Link」はどう使うの？
・電子ジャーナルで論文を入手するには？
・これを使えば探せます！
・参考文献リストの見かた（http://www.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/gacos/literacy.html）

1.3

Litetopi メールマガジンの発行

東京大学構成員を対象に、新規サービスや講習会の情報を発信する「Litetopi（リテトピ）メールマ
ガジン」を、年 35 回発行した。購読登録者は約 1,700 人に達した。バックナンバーは GACoS 上で
公開した。

1.4

Twitter の発信

講習会の臨時開催や新規サービスなどをタイムリーに広報する手段として、Twitter の発信を新たに開始した。

2

講習会・説明会開催報告

2.1

情報探索ガイダンスの実施概要

データベース等の電子的学術資料を学習・教育・研究に効率的に利用してもらうことを目的とし、情報探索ガイダンス各コースを開催した。平成 22 年度は計 175 回開催し、1,736 人の参加があった。
2.1.1

テーマ別ガイダンス

1 つのテーマについて検索実習を交えながら解説する、テーマ別ガイダンスを 21 コース実施した。
平成 22 年度は、医学・経済学分野等の基本的な文献の探し方や、 Web 版文献管理ツール
RefWorks の応用コース等の講習会を、新たに 10 コース実施した。
コース名
月日
回数 人数
内容
4
36
日 本の論 文 を探 す 4/26, 5/20, 7/8,
CiNii の使い方を中心に、日本の雑誌
10/15
には?
論文を検索できるデータベースを紹介
849
自宅から検索するに 4/12, 5/10, 5/21,
学外からも利用できるデータベース、電
7/7,
10/6,
12/9,
は?
子ジャーナルの利用手続きやアクセス
2/3, 3/2
方法
文献検索早わかり

4/16,5/7, 5/26,
7/29, 9/17, 11/26,
12/15

7

63

電子ジャーナルで論文を入手はじめての論文の探し方(※)

5/13, 5/28, 6/17,
7/23, 12/21
10/8, 10/27,
12/21, 1/18

5

22

4

41

− 327 −

図書や電子ジャーナル、雑誌論文、新聞記事など、各種の文献検索方法をコ
ンパクトに紹介
雑誌論文を電子ジャーナル等で入手する方法
参考文献リストの見方、図書や電子ジャーナル、雑誌論文など、基本的な文献

図書館電子化部門

1/26, 3/8

2

9

2/10

1

8

6/10, 1/21

2

7

3/10

1

6

学 位論 文 を探す に 3/4
は？(※)
知っておきたい検索 12/22, 2/8のコツ(※)

1

8

2

6

RefWorks を 使 う に 5/14, 6/29, 7/27,
9/22, 10/14,
は？
12/17, 1/28, 2/4,
3/3(※※)
9/14, 11/30
電子ジャーナルで論文を入手&
RefWorks で す っ き
り整理(※)CiNii で国内の論文 11/18, 2/16
検索&RefWorks ですっきり整理(※)
5/21
Web で文献の「検索」から「整理」まで～PubMed＋
RefWorks～
EndNote Web を使う 7/20, 10/12, 1/20
には？

9

78

2

26

2

23

1

7

3

21

6/8, 6/22, 2/18

3

37

7/9

1

2

9/28, 11/10

2

12

11/12

1

7

はじめての医学系
論文の探し方(※)
はじめての経済学
論文・企業情報の探し方(※)
国 内の新 聞記 事 を探すには？
海 外の新 聞記 事 を探すには？

Web で文献の「検索」から「整理」まで～Web of Science＋
EndNote Web～Web of Science を使
うには？
Web of Science（応用編）&インパクトファクターミニ講座(※)
はじめての CNKI(※)

− 328 −の検索方法
医中誌 Web、PubMed の基本的な検索方法
Business Source Complete、eol の基本的な検索方法
朝日新聞、毎日新聞、読売新聞の記事の検索方法
ProQuest News&Newspapers、
LexisNexis Academic などの海外新聞記事の検索方法東京大学内、国内、海外の学位論文の検索ツールの紹介とその検索方法
論理演算、前方一致検索、フレーズ検索等、知っておくと便利な検索方法を紹介
RefWorks を使った文献検索結果の保存・整理方法、参考文献リストの作成方
法
電子ジャーナルで論文を入手する方法、およびその書誌データを RefWorksに取り込み、参考文献リストを自動生成する方法
CiNii の基本的な検索方法、およびその書誌データを RefWorks に取り込み、参考文献リストを自動生成する方法
PubMed の検索方法、およびその書誌データを RefWorks に取り込み、参考
文献リストを自動生成する方法
EndNote Web を使った文献検索結果の保存・整理方法、参考文献リストの作
成方法
Web of Science の検索方法、およびその書誌データを EndNote Web に取り込み、参考文献リストを自動生成する
方法
Web of Science の基本的な検索方法
Web of Science の応用的な検索方法、
およびインパクトファクターの調べ方とその読み取り方CNKI の 基 本 的 な 検 索 方 法 、 お よ び
CNKI 利用にあたって必要なツール等を紹介

図書館電子化部門

eol 企業情報データ 11/19
ベース(※)
合計

1

6

62 回

474
名

eol の基本的な検索方法※新規コース※※12/17 は「じっくりコース」、2/4 は「クイックコース」、3/3 は「人文社会科学系のためのコース」として開催。（3/11「自然科学系のためのコース」は、東北地方太平洋沖地震のため中止。）
2.1.2

留学生向け情報探索ガイダンス

留学生を対象に韓国語および中国語コースを開催した。両コースともに外国人講師が講習を担当した。中国語コースについては、昨年度より開催時期を早めたほか、講習会名称を「留学生のためのはじめての論文の探し方講習会」と改称し、初心者が対象であることを明確にした。その結果、受講者が 3.5 倍に増加した。
コース名
月日
時間
人数
5/12
16:00-17:00
4
韓国語コース
留学生向け情報探索ガイダンス
10/20
28
15:00-16:00
中国語コース
合計
2回
32 名
2.1.3

データベースユーザトレーニング

データベースの提供元から講師を招き、各分野の主要なデータベースの講習会を実施した。従来のものを大幅に見直しし、高度な専門性を必要とするデータベース、新規導入のデータベース、大幅なリニューアルのあったデータベースのみを対象に開催した。 なお、初めての試みとして、
Springer Materials、OECD iLibrary については、英語による講習会も開催した。
コース名
月日
時間
人数
会場
6/2（水）
15:00-16:30
11
総合図書館
eol
11/9（火）
15:00-16:00
20
柏図書館
6/2（水）
15:00-16:00
9
数理科学研究科
MathSciNet
6/3（木）
15:00-16:00
6
数理科学研究科
6/4（金）
13:00-14:30
10
柏図書館
SciFinder
6/16（水）
15:00-16:30
17
総合図書館
Business Source Complete
6/10（木）
15:00-16:00
16
総合図書館
Lexis.com
6/11（金）
13：30-15:00
8
総合図書館
LexisNexis Academic
6/11（金）
15:15-16:15
9
総合図書館
SpringerMaterials（英語）6/14（月）13:30-14:30
8
柏図書館
SpringerMaterials（日本語）
6/14（月）15:00-16:00
13
柏図書館
Zentralblatt Math
6/16（水）
15:00-16:00
6
数理科学研究科
6/17（木）
15:00-16:00
17
総合図書館
OECD iLibrary
6/17（木）
16:00-17:00
9
総合図書館
BIOSIS Previews
6/22（火）
15:00-16:00
6
柏図書館
D1-Law.com
9/15（水）
15:00-16:00
16
総合図書館
OECD iLibrary（英語）10/29（金）15:00-16:00
6
総合図書館
国際連合と情報/資料
11/12（金）13:15-14:45
20
総合図書館
合計
18 回
207 名

− 329 −

図書館電子化部門

2.1.4

秘書さんのためのはじめての論文の探し方講習会

従来の事務職員講習会を発展的に解消し、要望の高かった研究補助従事者を対象に限定した。
また、予約優先制にしたことで、聴講のみ（端末実習なし）の受講者を解消することに成功した。その結果、両日ともに１回ずつ追加開催するなど、大変好評であった。
月日
時間
人数
内容
8/5
11:00-12:00
11
8/5
16:00-17:00
13
8/10
11:00-12:00
16 参考文献リストの見方、図書や電子ジャーナル、雑誌論文など、基本的な文献の検索方法
8/10
15:00-16:00
18
合計
2.1.5

4回

58 名

出張・オーダーメイド講習会

利用者（教員、学生等）からの依頼に合わせた内容で行なう、出張講習会を実施した。各部局図書館・室との共催講習会が増加したほか、個人単位の講習要望にも応えた。初めての試みとして、グローバル 30 および医学図書館との共催で、留学生を対象とした英語の出張講習会も開催した。
オーダーメイド講習会
研究科・研究室名など
学際情報学府

総合文化研究科言語情報科学専攻松本ゼミ

月日

時間

4/5

11:3012:00

4/9

14:4015:40

4/16
教養学部「基礎演習」

4/23
5/13

11:2012:10
13:0014:30
13:0014:30

文学部現代文芸論研
究室「現代文芸論入門」

4/22

10:3012:00

学際情報学府「社会情
報学」

4/27

13:0014:30

医学系研究科健康科
学専攻

4/27

14:3016:45

医学系研究科医学専
攻

5/7

16:4018:00

人数

講習内容
JapanKnowledge+、
OPAC、電子ジャーナ
91
ル、CiNii 、Web of
Science 等
OPAC、電子ジャーナル、CiNii 、Web of
5 Science、LLBA、
MLA、学位論文の探し
方等

会場
福武ホール
ラーニングシアター
駒場情報教育棟4階
中演習室 2

28
JapanKnowledge+、
25 OPAC、Webcat Plus、
CiNii 等25
電子ジャーナル、
11 JSTOR、LRC、文学部
図書室ツアー等
JapanKnowledge+、
OPAC、電子ジャーナ
13ル、CiNii 、Web of
Science 等
PubMed, RefWorks,
OPAC、Webcat、電子15
ジャーナル、CiNii、
Web of Science 等
10 PubMed, RefWorks 等− 330 −

駒場情報教育棟4階
中演習室 2

総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー

総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー図書館電子化部門

新領域創成科学研究
科自然環境学専攻

文学部 Academic
Writing(I): Introductory

5/10

5/20
11/4

15:0016:30
15:0016:00
15:0016:00

12

13
10

OPAC、Webcat、電子ジャーナル、CiNii、
Web of Science、新聞
記事、RefWorks 等
JapanKnowledge+、
OPAC、Webcat、CiNii、Web of
Science、PIO 等
JapanKnowledge+、
OPAC、電子ジャーナル、CiNii、Web of
Science、RefWorks 等
電子ジャーナル、Web
of Science、Engineerinｇ Village 等
RefWorks、CiNii、Webcat、雑誌論文、聞蔵 II 等

柏キャンパス
環境棟 5 階自然環境学専攻
講義室
総合図書館講習会コーナー

工学部・工学系研究科
建築学専攻
藤井研究室

6/9

15:3017:00

8

工学部社会基盤学専
攻国際プロジェクト研究室

7/8

15:0016:00

4

個人オーダーメイド

8/9

14:0015:00

1

個人オーダーメイド

9/7

9:0010:00

1

RefWorks、Web of
Science 等

総合図書館講習会コーナー

個人オーダーメイド

9/24

15:0016:45

1

RefWorks、Web of
Science 等

総合図書館講習会コーナー

個人オーダーメイド

9/28

13:3014:30

医中誌 Web、
1 Cochrane Database、
PubMed 等

総合図書館講習会コーナー

個人オーダーメイド

10/6

13:3014:45

1

PubMed、EndNote
Web 等

総合図書館講習会コーナー

工学部精密工学科「精密工学輪講」

10/7

13:0014:30

42

個人オーダーメイド

10/26

13:0014:00

1

10/27

10:0011:00

12

11:0012:00

11

文学部社会心理学調
査実習 1
10/27
個人オーダーメイド

11/10

教育学部「教育資料調
査演習」

11/11

15:0015:40
10:4012:10

1
23− 331 −

JapanKnowledge+、
OPAC、電子ジャーナル、CiNii、Web of
Science、Engineering
Village 等
医中誌 Web、PubMed、EndNote Web 等
OPAC、Webcat、電子ジャーナル、CiNii、
PsycINFO、Web of
Science 等、総合図書
館、文学部図書室ツア
ーCiNii、医中誌 Web、
D1-Law、PubMed 等
NDL-OPAC、OPAC、
CiNii、ERIC 等

総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー

工学部 14 号
館 3 階計算機
演習室（326 号室）
総合図書館講習会コーナー

総合図書館講習会コーナー

総合図書館
駒場キャンパス情報教育棟図書館電子化部門

個人オーダーメイド

12/17

個人オーダーメイド

12/21

個人オーダーメイド

3/1

16:1517:30
16:0016:30
15:0016:00

1

PubMed、MEDLINE、Web of Science 等

1 RefWorks 等
1 学位論文の探し方

28 回

368
名

月日

時間

人数

4/5

13:3014:00

1 OPAC, Webcat 等

4/5

14:0014:30

0 OPAC, Webcat 等

4/6

13:3014:00

12 OPAC, Webcat 等

4/6

14:0014:30

4 OPAC, Webcat 等

4/7

13:0013:30

13

4/9

13:0013:30

14

4/12

15:0015:30

4

4/13

11:0011:30

OPAC, 電子ジャーナ
6 ル, 自宅からの利用方
法等

4/15

13:0013:30

1

4/19

13:0013:30

7

4/23

17:0017:30

15

合計

4階
中演習室 2
総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー

附属図書館・室との共催講習会
研究科・研究室名など

文学部図書室
ガイダンス

総合図書館
OPAC 入門（日本語）

講習内容

場所

文学部図書室− 332 −

総合図書館講習会コーナー図書館電子化部門

総合図書館
留学生ガイダンス
(日本語)

4/8

14:3015:00

4/8

15:0015:30

13

10/7

14:3015:00

13

10/7

15:0015:30

13

4/14

11:0011:30

6

4/20

13:0013:30

22

4/14

13:3014:00

10

10/8

13:1513:45

8

10/8

13:4514:15

7

10/15

15:3016:00

14

10/15

16:0016:30

9

10/21

14:3015:00

11

10/21

15:0015:30

11

10/21

16:0016:30

7

総合図書館
OPAC 入門（英語）

総合図書館
留学生ガイダンス(英語)

理学部生物学図書室
動物学・植物学コース

5/6

14:0015:00

理学部生物学図書室
人類学コース

5/11

11:0012:00

11

OPAC, 電子ジャーナル, 自宅からの利用方
法等

総合図書館講習会コーナーOPAC, 電子ジャーナル, 自宅からの利用方
法等

総合図書館講習会コーナーOPAC, 電子ジャーナル, 自宅からの利用方
法等

総合図書館講習会コーナーJapanKnowledge+、
Web of Science、
15
PubMed、OPAC、生物学図書室案内等JapanKnowledge+、1
Web of Science、− 333 −

総合図書館講習会コーナー
総合図書館講習会コーナー図書館電子化部門

PubMed、生物学図書
室案内等
5/11
5/12
5/14
5/19
5/21
工学・情報理工学図書
館
文献検索早わかりコー
ス

5/25
10/18
10/19
10/20
10/21
10/22
10/22

15:0016:00
11:0012:00
12:0013:00
12:0013:00
15:0016:00
12:0013:00
12:0012:50
12:0012:50
12:0012:50
12:0012:50
12:0012:50
15:0015:50

3
8
8
10
OPAC、Webcat、電子ジャーナル、CiNii、
Web of Science、3
Engineerinｇ Village 等
3

7
1
6
5

5/18

駒場図書館
RefWorks 講習会

6/3

柏図書館
PubMed＋RefWorks 講
習会

6/15

15:0016:30

6/18

16:3018:00

18

6/24

16:3018:00

8

10/26

16:3018:00

11

6/23

13:30-

24

柏図書館

工学部 2 号館
図書室グルー
プ学習室

5

医学図書館
RefWorks 講習会

農学生命科学図書館
レポート&論文作成対策講習会

15:0016:00

6

23 RefWorks

13:0014:00

8 RefWorks

10 PubMed、RefWorks− 334 −

雑誌論文の探し方、
Web of Science、
EndNote Web 等
雑誌論文の探し方、
Web of Science、
RefWorks 等
CiNii、日本語雑誌論
文の探し方、EndNote
Web 等
Web of Science、

医学図書館
3 階 333 会議室
駒場図書館
地下 1 階会議室
柏図書館コンファレンスルーム

農学生命科学図書館 3 階PC 端末室

柏図書館コン

図書館電子化部門

Web of Science＋
EndNote Web 講習会
駒場図書館
Web Science＋
EndNote Web 講習会

柏図書館
Web of Science（応用編）講習会
柏図書館
秘書さんのためのはじめての論文の探し方
ガイダンス
工学・情報理工学図書
館 RefWorks コース
工学・情報理工学図書
館 EndNote Web コー
ス
生産技術研究所図書室・先端科学技術研究
センター図書室
はじめての論文の探し方講習会 in 駒場 II
医学図書館
医者なら誰でも知っている!?～医学系文献検
索入門
柏図書館
はじめての論文の探し
方柏図書館
はじめての Web of
Science
医学図書館
Introduction to Medical
Document Databases
as Research Tools（英語）
地震研究所図書室
論文の探し方&図書館

15:00

EndNote Web

6/25

13:0014:30

Web of Science（自然8 科学分野）、EndNote Web

6/25

14:4016:10

Web of Science（人文
12 社会科学分野）、EndNote Web

6/30
11/17

15:0016:00
15:0016:00

12

ファレンスルーム
駒場図書館
地下 1 階会議室

Web of Science

柏図書館ラー
ニングサポー
トサービス

OPAC、電子ジャーナル、CiNii、Web of
Science 等

柏図書館ラー
ニングサポー
トサービス

16

9/21

13:0014:00

22

9/21

14:3015:30

18

10/19

13:0014:00

5 RefWorks

10/21

13:0014:00

4 EndNoteWeb

10/28

15:0016:00

OPAC、電子ジャーナ
17 ル、CiNii、Web of
Science 等

生産技術研究所 An 棟 4 階
小セミナー室20

医学図書館 1階マルチメディアコーナー

10/29
10/29

15:3016:30
17:3018:30

15

電子ジャーナル、医中誌 Web、PubMed、等

工学部 2 号館
図書室グループ学習室
工学部 2 号館
図書室グループ学習室

11/5

15:0016:00

OPAC、電子ジャーナ
4 ル、CiNii、Web of
Science 等

11/11

15:0016:00

9 Web of Science 等

2/2

13:3014:30

雑誌論文の探し方、
7 PubMed、Web of
Science 等

医学図書館 3
階 310 会議室

2/3

14:0015:00

13

OPAC、電子ジャーナル、CiNii、Web of

地震研究所 1号館 3F セミ− 335 −

柏図書館ラー
ニングサポー
トサービス
柏図書館ラー
ニングサポートサービス

図書館電子化部門

サービスの使い方講習
会＠地震研

Science、新聞記事の
探し方等
合計

61 回

597
名

− 336 −

ナー室

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「附属図書館学術情報システム」のリプレイスを行い、2011 年 3 月 22 日より新システムによるサービスを開始している。

1.1

附属図書館学術情報システムの調達

以下の日程で調達を行なうとともに、附属図書館職員や本部の情報システム部とも仕様案について調整を行なった。
2010 年 4 月 26 日 第一回仕様策定委員会
2010 年 5 月 10 日 仕様書原案提出
2010 年 6 月 11 日 官報公示
2010 年 6 月 18 日 仕様書原案説明会
2010 年 7 月 7 日 第二回仕様策定委員会
2010 年 7 月 13 日 仕様書最終原稿提出
2010 年 8 月 11 日 入札公告官報公示2010 年 8 月 26 日 入札説明会
2010 年 10 月 6 日 技術審査委員会
2010 年 10 月 21 日 開札
開札および技術審査の結果、日本電気株式会社に決定した。

1.2

新システムの特徴

大学をめぐる予算状況が厳しい中、従前のシステムを一層改善する部分、現状維持とする部分、縮小もしくは廃止する部分に分けて仕様の検討を行なった。
改善部分としては、OPAC を通した利用者向けの各種サービスが挙げられる。認証を必要とするサービスは総じて「MyOPAC」で提供することとした。
「MyOPAC」は認証を必要とする OPAC であるが、一度ログインすれば個々のサービスごとのログインは不要となり、さらに利用者の所属部局や身分をシステム的に参照することによって、検索結果
を自部局・自キャンパス優先で表示させたり、身分に応じて利用可能なサービスを提示させることが可能である。また、利用者個人宛の図書館室からのメッセージ等も画面上に表示させることができる。
なお、従来提供していた「MyLibrary」機能は上述の「MyOPAC」に主要な機能を引継ぎ、「Bookコンテンツ」機能は国立情報学研究所で同種のサービスが提供されているため廃止した。
業務システム面では、学内での文献・図書の取寄サービスに関連して従来の業務の流れを見直し、簡潔に処理できるよう改めた。

− 337 −

図書館電子化部門

1.3

その他の図書館関係サーバ

セキュリティパッチの摘要、インシデント対応、ハードウェア障害への対応等、日常的にサーバの保守・管理作業を行なっている。

2

サービス統計（4 月の統計データはなし）− 338 −

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− 339 −

UTnet3の代表的な機器（レイヤ3スイッチ）ネットワーク部門



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ŜŔŒ VLAN ŜČŐŪé«ŞĔjŜSŉľőūŨé«ŜwŏŗƊƅƈơƤŹ¥DŝïYQŦPïÎŭZŎŒĿ
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¶ľú%HđX·^áľãXăĎeã¸³Iŭ!äŲƤŽØŦ ĲĭİĪĳĦ EÚŘ ĴĳķĶĺ ŜÖŎŒĿğğƭƧ²Ú LAN ŽƤƎƀ− 341 −

ネットワーク部門fĜľ©¹ÌÄƎƞ#ŝ©¹ƔƤƞľp·õMƣƔƤƞľJ/ŝGĜ#ƗƇűŰƔ
Ƥƞľ0XăßÅÊƨƫďğ ĈĉîxõMŘ²Ú LAN ŽƤƎƀŭŎŒĿŢŒľ{NžƀƆƖ
¼öƣICT ŲƢƐƜaĉăņŨŝéóŜLŖňľőŝ X"û²Ú LAN ŽƤƎƀ¡%ÈřüŎŗľŷƘƢƍƀŝ¤ŀśOŘ(¸ŘňŪ X"û²Ú LAN ŽƤƎƀƥutroamƦŝžƀ
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ŽŲƈ#ŜïÝŎŗłŪ²ēē¯æÝƥĴıĲƯUninterruptible Power SupplyƦŝƌƅƆƝƤPqśŨş
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ÁêžƀƆƖŭbŎŗÁêŎľőŝÕŜwŏŗvéś`$ŭZŎŒĿŢŒľ`REÚŇ 20Gbps
ŜPqōūŒŝŘľ¨ ÄæÝťú,ŎŒĿğƩƧųűƞƀ}Šŝ`wƗƤƞŦ Web ƓƤſÎŭûŎŗŝųűƞƀ}ŜČŐŪ`ÏřŎŗľ{NLÂƁƢƃƤŘŞľā&śųűƞƀ`ÏƂƐƈųŴŰçAŭX#(¸ÞŝiŜwŏŗąhŎľčŜsËŗŒĿŢŒľŎłųűƞ
ƀ`ÏƂƐƈųŴŰŝbŜŧŪ Ä`÷ÑFŝTÎľųűƞƀ`Ïŝq.ŭÉ¢ÀŜýŤŒĿğƪƧĲıĨį `Ïğ
XÀŜ°PŐŪ ĲıĨį ƗƤƞŜ`Ŏŗľ XÀś`ÏřŎŗľă-ÓÜřü1+ŎŗľƗƤƞ
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`wƄƤƖƥUT-CERTƦņŨVí¡-ŭ8ŊľŋŝƐűƞƃŭ®¸ŐŪŋřŜŧŔŗľ XÀśƁŷ
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XÀê±ņŨ»ľË5ş_öŭåŃ{NLÂ− 342 −

ネットワーク部門

ƁƢƃƤƊƅƈơƤŹaĉVBŇîŝřŅũåŬūŒĿ
2010 k 5  18  Í 36 E{NLÂƁƢƃƤƊƅƈơƤŹaĉVB2010 k 7  23  Í 37 E{NLÂƁƢƃƤƊƅƈơƤŹaĉVB2010 k 10  19  Í 38 E{NLÂƁƢƃƤƊƅƈơƤŹaĉVB2011 k 1  18  Í 39 E{NLÂƁƢƃƤƊƅƈơƤŹaĉVBğ ś ìĕŅŧşñĕƣLlƊƅƈơƤŹŝ£~QŜŕłŗƣƉƗŲƢºóŜŕłŗ
ƣª:À PIƥProvider IndependentƦŰƉƟƀŠŝòćŜŕłŗƣŽƤƌƋųſƢźŽƤƎƀŜŕłŗ
ƣĆŷƘƢƍƀŝEÚÔøŜŕłŗ
ƣĀĐJŝÖµ¬Ŝŕłŗ− 343 −

ネットワーク部門

FJlBŵŮűƒƖŢŨŪůƇƗUTnet3ƘŐó¦¿¢ŵŮűƒƖŢ1

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G¹źƚŻƝŔƃŽƁƙƝŲþĆłù²É°ņŏĽţĻþĆŐŕĺœ¿ňôŢĺGdŔù²É°œ(ĿĺńŤœĉ÷ňţ*Ş8ŝŏ1ŢÍŧŋĻ

1.1 GdƃŽƁƙƝŲŔù²É°ĕ ÿE,ŔGdœŕĺ5 ƛuŔ HUB ŶūƁƞqIG¹źƚŻƝĺďéeÜĺĊ\AđĺaQþ 83đĺðQþ 3 3đƟłļţĻ4 HUB ŶūƁœŕŵũ²ƗūƑ 3 ŹūŽżƞL3SWƟŦçÔņĺGdŕq
IG¹źƚŻƝŦnœņŊŹŻƝFŔtőņŏĽţĻĒJ ķ E,ĺĒJ ĸ E,ĺE,ĺ¶ăE,ĺāE,Ŕ4üME,œŎĽŏŞĺL3SW ŦçÔņŊ HUB ŶūƁŁšX²@ÒÇŦ ņŏÿE,őyÐņŏĽţĻńŔŠľŒGdŔù²É°œŎĽŏĺœŔ1ŢÍśŦÞōŊĻ
ƠÿE,Ŕ L3SW ŔÛwkƞCPU Klĺ10GbpsƞĺGbps Ŧ G őµňƟI/F Klĺ 1G I/FKlƟƠE,Ŕ L3SW ŔÛwkƞOS ƟƠAđ HUB ŶūƁçÔŔ«ďď¥áÔŔƅŽſƕKç
ƠqIG¹źƚŻƝŁš¶ăE,ĺĒJ ĸ E,ĺE,Ŕ HUB ŶūƁřĺ=² VPN ÑŦ²ĽŊûČ¸åÑŔçÔ

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SAS9



MATHEMATICA− 359 −

スーパーコンピューティング部門

ベクトル並列型スーパーコンピュータ HITACHI SR11000モデルJ2

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) )− 361 −

スーパーコンピューティング部門

スーパーコンピューティング部門
概要
部門長 中島 研吾

1

主査 平野 光敏

スーパーコンピュータシステムの運用

スーパーコンピューティング部門では、学術研究および教育に供することを目的として、全国の大学・研究機関等に在籍する大学教員、大学院学生、および卒業研究や授業を目的とした学生に対して、スーパーコンピュータシステムを用いた高度かつ大規模な計算サービスを提供している。
当部門では Hitachi SR11000/J2（128 ノード、2,048 コア、ピーク性能 18.84TFLOPS）、Hitachi
HA8000 クラスタシステム（T2K オープンスパコン（東大））（952 ノード、15,232 コア、ピーク性能
140.1TFLOPS）の 2 システムを有している。2010 年度末の稼働率はともに約 80%であり、学内外の幅広い利用者に研究・教育のために利用されている。
2005 年 3 月より稼働を開始した SR11000/J2 は 2011 年 10 月にリプレース時期を迎える予定であり、ピーク性能 54.9TFLOPS を有する次期機種の導入が既に決定している。また、2012 年 1 月稼働開始を目指して、ピーク性能 1PFLOPS を有する大規模超並列スーパーコンピューターシステム導入のための検討を実施した。
2008 年 6 月より稼働した HA8000 クラスタシステムは、順調な稼働を続けている。
2010 年度は利用者拡大、サービスの向上を目的として以下のような様々な試みを実施している：


2

SR11000/J2
 先端的大規模計算利用サービス
 広報活動HA8000 クラスタシステム
 研究プロジェクトの推進 512 ノードサービス
 先端的大規模計算利用サービス
 企業ユーザー利用支援
 講習会
 広報活動

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。
4 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し、5 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 37 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。この中には 2010 年 3 月まで実施されていた「T2K オープンスパコ
ン（東大）共同研究プロジェクト」の 7 課題も含まれている。9 月 1 日に第一回シンポジウムが東京大− 363 −

スーパーコンピューティング部門

学山上会館で開催された。本年度成果報告会を兼ねた第二回シンポジウムは 2011 年 1 月 12 日
（火）・13 日（水）に理化学研究所計算科学研究機構（神戸）で開催された。
課題採択グループのうちスーパーコンピュータを利用するグループは HA8000 クラスタシステムの最大 64 ノード専用キューを利用できる。
「スーパーコンピュータ若手利用者推薦（試行）」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。2010 年度は、前期 3 件、後期 1 件（前期よりの継続）の合わせて 4 件の課題を
採択した。

3

512 ノードサービス
2010 年度から「512 ノードサービス」を開始した。実施要項は以下の通りである：








1 ヶ月に一回、月末処理前の木曜日 9:00～金曜日 9:00 までの 24 時間の間、A512 系を利用して実施する。
2010 年度は 6 月末から開始する。
課題は公募制とし、センター外部からの審査委員も含む審査委員会による審査、選定を実施する。年 3～4 回課題を募集し、各月に 1 グループ採用を原則とする。2010 年度は3 回の募集を予定している（申込状況によっては変更の可能性がある）。
応募資格を現ユーザーに限定せず、広く参加者を募集する。
利用者には報告書を提出していただき、「スーパーコンピューティングニュース」記事として出版させていただく。

2010 年度は 3 回に分けて募集を行い、合計 11 件が採択された。

4

先端的大規模計算利用サービス

文部科学省が 2009 年度から開始した補助金事業「研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業）」から支援を受け、全国共同利用施設である 7 大学（北海道大学、東北大学、
東京大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学）が連携して、スーパーコンピュータシステ
ム及び応用ソフトウェア（シミュレーションソフトウェア等）を社会貢献の一環として民間企業へ提供する事業を実施した。2010 年度は第 2 期に 2 件の応募があり、採択された。また、2010 年 7 月に「第 4回先端的大規模計算シミュレーションプログラム利用シンポジウム」を開催した。

5

企業ユーザー利用支援2008 年度から、大規模高性能並列計算によるイノベーションと科学技術の発展に寄与することを目的として、HA8000 クラスタシステムの資源のうち最大 10％（上記先端研究施設共用促進事業利用を含む）までを企業利用に有償で提供することとし、利用規程の変更を含む制度の改定を実施し、2008 年 10 月より企業利用支援の制度を開始した。2010 年度は、課題の公募を 3 回（4 月、8 月、12月）実施し、4 月に 3 社の応募（いずれも前年度からの）があり、3 件が採択された。8 月、12 月はそれぞれ 1 社からノード数拡大の応募があったが、新規応募はなかった。

− 364 −

スーパーコンピューティング部門

6

講習会・広報活動

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並列プログラミング講習会」がある。2010 年度は同講習会を 4 回実施した。
2010 年度は広報誌「スーパーコンピューティングニュース」を 6 回発行した他、特集号として、「平成 21 年度公募型プロジェクト成果報告書（2011 年 3 月）」を 1 回発行した。

7

高校生向け広報・普及活動

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！」が開催された。埼玉県立春日部高等学校、埼玉県立大宮高等学校、
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。元々、高校の理数科教育の一環としての依頼であったが、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機会を提供し、将来のスパコン利用者の獲得にもつながることであるので、今後も継続して実施して行く予定である。
また、セミナー終了後に各高校の先生方と意見交換を行い、セミナー参加者を対象とした並列プ
ログラミング講習会、教員を対象としたセミナーの開催を決定した。前者については 2010 年 8 月 23
日～25 日に実施され、高校生 10 名、教員 2 名が参加した。後者については 2011 年度に実施予定である。

8

利用規程改正、利用負担金

2010 年度は、教育・人材育成、企業利用に関連して「東京大学情報基盤センタースーパーコンピューターシステム利用規程（以下、利用規程）」の改正と実施要領、補則制定を実施、第 13 回スーパーコンピューティング専門委員会（2010 年 10 月 12 日）での審議を経て同日より発効している。以下の実施要領が制定された：






トライアルユース
試用アカウント配布型講習会
512 ノード利用大規模 HPC 研究
スーパーコンピューター教育利用
スーパーコンピューター若手利用

また、HA8000 クラスタシステムについては、これまでの負担金収入、必要電力料金、新機種導入の影響等も考慮して、2011 年度より利用負担金の引き下げを実施する。第 13 回スーパーコンピュ
ーティング専門委員会（2010 年 10 月 12 日）での審議を経て承認され、併せて利用規程別表の修正も実施した。

9

参考文献

報道関連
[報道 1] 日本テレビ 2010 年 4 月 1 日 ズームイン！！SUPER 東京都の二酸化炭素排出削減義務化[報道 2] テレビ朝日 2010 年 6 月 14 日 東京サイト 都市と地球の環境～東大 CO2 削減チャレンジ～− 365 −

スーパーコンピューティング部門[報道 3] 産経新聞 2010 年 7 月 29 日 【県立学校だより】春日部高校の生徒が東大のスパコン施設
見学[報道 4] 毎日放送 2010 年 10 月 30 日 知っとこ！ スーパーコンピューターとは− 366 −

スーパーコンピューティング部門

スーパーコンピューティング業務

システム管理係

1

システム運用係

2010 年度のシステム整備状況

本部門で提供しているスーパーコンピューターシステムのサービスについて、2010 年度中に行ったシステム整備状況を以下に述べる。
SR11000 システムについては、従来からのサービスを継続して行った。HA8000 クラスタシステム
については、利用者から要望の多かった、512 ノードサービスを月 1 回、正式サービスとして実施、
性能モニタ機能を提供するなど、利用者環境を充実させた。また、教育利用への支援など、従来から継続して行ってきたサービスに加え、利用支援のため講習会や研究会を随時実施した。
2011 年 3 月に発生した東日本大震災を受け、大規模な電力不足に対応すべく、システムの縮退運転を行うなどの運用変更を随時行った。

1.1

教育利用

前年度に引き続き、教育利用のためのシステム提供 (HA8000 クラスタシステム) を無料で行い、並列プログラミング教育として 13 件の利用があった。
・東京大学工学部・工学系研究科 (前期) 「スパコンプログラミング(1),(I)」・東京大学工学部・工学系研究科 (後期) 「スパコンプログラミング(1),(I)」・東京大学工学系研究科「実践的シミュレーションソフトウェア開発演習」
・東京大学理学部「理論演習Ⅰ」・東京大学理学系研究科「並列計算プログラミング・先端計算機演習」
・東京大学情報理工学系研究科「科学技術計算Ⅰ」・東京大学情報理工学系研究科「科学技術計算Ⅱ」・東京大学情報理工学系研究科「実践コンピュータシステムⅡ」・東京大学情報理工学系研究科「並列数値計算論」
・東京大学教養学部 「全学ゼミナール：スパコンプログラミング」
・電気通信大学情報理工学研究科「並列分散計算法特論」
・電気通信大学情報理工学研究科「ハイパフォーマンスコンピューティング基礎論」
・高校生向け「スパコンプログラミング体験学習セミナー」

2

2011 年度のシステム整備計画

現在サービスを行っている SR11000 システムの更新を行う予定である。今回のシステム更新では、
従来の利用者サービスを継続するだけでなく、京速コンピュータ「京」の利用に向けた開発環境の整
備、人材育成などの利用目的を満たすべく、 2 式のスーパーコンピューターの導入を予定しており、
2011 年度中のシステム導入及びサービス開始を予定している。

− 367 −

スーパーコンピューティング部門

3

専門委員会報告

本センター運営委員会のもとにスーパーコンピューティング専門委員会を設置し、全国共同利用
スーパーコンピューターシステム及びその運用に関する事項について、企画、立案及び審議を行っている。2010 年度に開催した同専門委員会の主な議事内容は以下のとおりである。
第 13 回スーパーコンピューティング専門委員会
日時 : 2010 年 10 月 12 日 (火) 15:00 ～議題 : ・東京大学情報基盤センタースーパーコンピューターシステム利用規程の改正について
・東京大学情報基盤センタースーパーコンピューターシステム利用規程実施要領および利用規程に関する補則の制定について
・東京大学情報基盤センタースーパーコンピューターシステム利用負担金の改定について
・東京大学情報基盤センタースーパーコンピューター利用資格者審査委員会内規の改正について
・次期スーパーコンピューターシステム調達状況について・文部科学省最先端研究基盤事業「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」について
・HA8000 クラスタシステム 512 ノードサービス報告
・平成 21 年度公募型プロジェクト成果報告会（5 月 21 日）報告
・お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行）報告
・高校生のためのセミナーおよびプログラミング講習会実施報告
・「T2K シンポジウム 2010＠東大」実施報告
・学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点報告
・平成 21 年度スーパーコンピューティング部門決算報告・プログラム相談状況
・システム稼動状況報告
・その他

4

スーパーコンピューターシステム利用規程の改正

教育・人材育成、企業利用、大規模計算など利用形態の拡大に伴い、サービスの提供には、より円滑な運用が求められるために、スーパーコンピューターシステム利用規程（以下、利用規程）の改正を実施し、利用資格者の規定を見直すとともに、実施要領ならびに利用規程の補則の整備を行った。また、システムの経年や運転経費を考慮し、利用負担金額の改訂も行っている。
1.

利用規程の改正（利用資格者）
第 3 条 1 号 「教員および学生」→「教職員および学生」
第 3 条 6 号（旧 5 号） 「科学技術研究費補助金等の公的資金の交付を受けて」を追加（補則） 条文を追加
第 17 条 この規程に定めるもののほか，計算機システムの利用に関し必要な事項は別に定める。

− 368 −

スーパーコンピューティング部門

2.

実施要領の制定

新たにトライアルユース制度を設けるほか、これまで「試行」として実施してきたサービスを正式に実施するための規則を実施要領として整備した。
・ トライアルユース
・ 試用アカウント配布型講習会
・ 512 ノード利用大規模 HPC 研究
・ スーパーコンピューター教育利用
・ スーパーコンピューター若手利用者推薦
3.

利用規程に関する補則の制定

これまで明文化されて来なかった事項（資源利用割合、教育）を明確にし、利用規程の補則として整備した。
4.

利用規程別表の改訂

HA8000 クラスタシステムについて、経年による性能価値の相対的低下を伴う計算機システムの適正な利用負担金額について、運転経費および、大学、研究機関と企業の格差是正を考慮し、見直しを行った結果、2011 年度より、下表のように引下げを実施することとした。なお、下表は専用キューの場合であるが、パーソナルコース、ノード固定もこれに準ずる。

大学等
研究機関等
企業

5

旧負担金
（8 ノード，1 年）
1,000,000 円
2,000,000 円
4,000,000 円

新負担金（8 ノード，1 年）
850,000 円
1,700,000 円
2,400,000 円

システム利用状況

2010 年度におけるジョブ統計は表 1 、表 2 のとおりである。スーパーコンピューターの利用状況については、SR11000 システムでは、ノード稼動率が 70% を越える月が 10 ヶ月になるなど、今年度も多数の利用者に利用された。また、HA8000 クラスタシステムにおいては、ノード稼動率が 80% を超える月が 9 ヶ月となるなど利用が増加している。
なお、3 月に発生した東日本大震災の影響を受け、システムを停止したため、CPU 時間、処理件数等が通常月よりも尐なくなっている。

− 369 −

スーパーコンピューティング部門

5.1

SR11000 システム (AIX 5L) のジョブ処理状況

年月201004
201005201006201007
201008201009201010201011
201012
201101
201102
201103
合計

登録
者数

実
利用
者数

417
418
420
423
425
428
433
435
442
446
448
451

143
132
148
147
150
159
177
156
162
168
163
158

TSS
件数
5,017
4,266
5,132
5,458
4,138
5,499
6,350
5,847
5,999
7,012
5,533
2,474
62,725

表 1. ジョブ処理状況
CPU 時間
NQS
sr11000-s
NQS
件数
(時間)
(時間)
4,866
3,956
5,238
10,908
9,327
10,079
4,799
6,882
6,100
6,109
4,658
2,115
75,037170.14148.33190.17233.61
192.04179.71253.00262.72340.22336.44224.59147.17
2,678.14

895,572.54
779,868.73
1,016,084.62
945,142.74
688,041.98
975,295.76
841,640.99
889,605.37
1,079,990.50
1,074,032.53
1,024,431.08
465,063.49
10,674,770.33

ノード/batchファイル
稼動率
使用量 (MB)
(%)
68.5
67.1
76.4
74.4
74.3
82.2
86.3
74.0
79.6
81.1
80.9
78.7

9,868,236
9,235,793
9,017,418
10,254,779
10,282,176
10,735,791
11,816,777
12,038,599
12,158,590
12,253,767
12,800,697
12,743,426(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

5.2

HA8000 クラスタシステムのジョブ処理状況
表 2. ジョブ処理状況
登録
者数

年月
201004
201005201006201007
201008201009201010201011
201012
201101
201102
201103
合計

532
602
752
790
848
902
1,030
1,068
1,102
1,116
1,123
1,132

実
利用
者数
232
260
254
285
283
261
238
286
323
304
293
268

TSS
件数

NQS
件数

5,944
7,144
7,806
9,228
6,344
7,156
7,094
9,653
10,371
9,277
8,866
5,206
94,08918,222
21,17722,226
21,075
10,293
14,153
12,98915,333
16,402
14,23013,868
7,961
187,929

CPU 時間
NQS
ログイン
(時間)
(時間)
300.115106577.71
520.51
4,921,716.24
596.87
6,070,983.05
907.66
6,491,736.63
994.52
4,177,004.47
603.886,036,537.40
1,130.94
5,312,322.36
1,449.69
6,624,731.35
888.586,332,174.00
736.476,440,010.69
1,103.33
5,526,747.82
270.62
3,307,056.41
9,503.18 66,347,598.13

ノード/home ファイル
稼動率
使用量 (MB)(%)
79.8
68,773,560
83.9
76,265,076
86.5
79,950,904
84.7
68,318,434
80.2
94,913,691
83.1 117,496,055
78.1 124,408,808
86.6 126,857,872
83.0 140,195,274
82.3 152,978,700
81.5 147,663,736
78.5 143,783,098(注) ノード稼動率とは 1 ノードが 100% 稼動したと仮定した場合のサービスノードに対する稼動率である。

− 370 −

スーパーコンピューティング部門

6

プログラム相談と刊行物

6.1

プログラム相談サービスの一環として、利用者からのプログラム相談を受け付けているが、オープンフロアサービ
スを行っていないため、プログラム相談員を常設せず、事前予約により本センター教職員の面談による対応を行っている。また、以前と同様に E-Mail による相談も受け付けている。
表 3. 相談状況
2010 年 4 月
2010 年 5 月
2010 年 6 月
2010 年 7 月
2010 年 8 月
2010 年 9 月
2010 年 10 月
2010 年 11 月
2010 年 12 月
2011 年 1 月
2011 年 2 月
2011 年 3 月
小計

6.2

対面相談
0
0
0
1
1
0
1
0
0
0
1
0
4

E-Mail 相談
13
14
21
10
14
15
20
16
30
14
14
16
197

合計
13
14
21
11
15
15
21
16
30
14
15
16
201

刊行物

2010 年度に刊行したものは以下のとおりである。
・・

スーパーコンピューティングニュース Vol.12 No.3 ～ Vol.13 No.2 (2010 年度)
スーパーコンピューティングニュース Vol.13 No. Special Issue 1 2011.3「平成 21 年度公募型プロジェクト報告」「スーパーコンピューティングニュース」は、スーパーコンピューティング部門の教員、職員が部門
連絡会議等で討議のうえ掲載事項・内容を検討し、スーパーコンピューターの利用者に対して利用に関する適切な情報提供を行うとともに、センターへの要望・提案を受け付けている。スーパーコンピ
ューター利用者へよりわかりやすく情報伝達を行うとともに、スーパーコンピューター利用サービスの改善に役立てている。さらに同じ内容を本センターの Web ページにも掲載している。
2010 年度は、昨年度から引き続き「これからの並列計算のための GPGPU 連載講座」を掲載し、Vol. 13 No.1 (2011 年 1 月) 号からは「連載講座：高生産並列言語を使いこなす」を新連載している。
より一層利用者の皆様に役立つものとするよう推進していく。
また従来から発行しているものには、以下のものがある。
・ HA8000 クラスタシステム 利用の手引き 第 2 版 (2009.3)
・ 東大センターにおけるスーパーコンピューター利用入門 – SR11000 編 – 第 4 版 (2009.3)
・ ベクトル並列型スーパーコンピューターSR11000 チューニングガイド（2005.5）− 371 −

スーパーコンピューティング部門

7

職員による研究開発活動

業務系の職員は、日々利用者サービスの向上やシステム運用の効率化・高度化を図りながら業務に携わっており、その成果を発表することで更なる動機付けに期待される。このような成果の発表の場として、全国共同利用情報基盤センター長会議のもとに研究開発連合発表会講演会が毎年開催されている。

7.1

第 32 回全国共同利用情報基盤センター 研究開発連合発表講演会

名古屋大学情報基盤センターの当番で、第 32 回全国共同利用情報基盤センター研究開発連合発表講演会が 2010 年 11 月 11 日 (木) に開催され、本センターからも職員が参加し発表を行った。
本講演会は日々急激に進展するスーパーコンピューターを中心とした計算機、ソフトウェア及びネットワークに関する最新の技術について知識・サービスの発表・討議を行い、情報基盤センター群相互の情報交換を図るものである。
＜本センターの研究開発論文＞（東京大学情報基盤センター）
・「HA8000 クラスタシステムでの大規模ジョブ実行サービス」 －佐島 浩之 (発表者)－
HA8000 クラスタシステムで行っている大規模ジョブ実行サービスの概要、サービス向上のための取り組み、利用状況などを報告したものである。
詳しくは、「研究開発論文集 No.32 平成 22 年 11 月全国共同利用情報基盤センター」（P31 ～P34）をご覧願いたい。

− 372 −

スーパーコンピューティング部門

講習会
研究支援係

1

システム管理係

システム運用係

概要

2010 年度は表 1 に示すような並列計算プログラミングに関連した講習会を開催した。スーパーコ
ンピュータ（HA8000 クラスタシステム）の試用アカウントを無料で発行しての講習会は国内でも他に例が無い先駆的な取り組みであり、学習効果の促進とともに利用者の拡大にも貢献している。受講者はノート PC を持参してもらい、無線 LAN 経由でスーパーコンピュータにログインする。受講者が復習できるように、アカウントの有効期限は、講習会の日から 1 週間程度としている。受講者は、これまでは、スーパーコンピュータの利用資格者（学生、教育機関・研究機関教職員）に限定してきたが、2008 年 10 月より、社会貢献の一環として企業ユーザーもスーパーコンピュータの利用が可能となっており、企業ユーザーも講習会を受講できるようになった。
また本年度は社会貢献の一環として、スーパーコンピュータの利用や並列プログラミングに興味のある高校生を対象に、高性能計算や並列処理の技術習得を目的にした講習会を実施した。

名称
第 9 回お試しアカウント付
き並列プログラミング講習会（試行）「MPI 応用編：並列アプリ
ケーション開発入門」
第 10 回お試しアカウント付き並列プログラミング講
習会（試行）「MPI 基礎：並列プログラミ
ング初級入門」
第 11 回お試しアカウント付き並列プログラミング講
習会（試行）「MPI 基礎：並列プログラミ
ング初級入門」
第 12 回お試しアカウント付き並列プログラミング講
習会（試行）「ライブラリ利用：高性能プ
ログラミング初級入門」
高校生のための「お試しアカウント付き並列プログラミ
ング講習会（試行）」CCS HPC サマーセミナー
2010

表 1：2010 年度に開催した講習会
開催日
利用計算機

申込者数

2010 年 5 月 13 日～14日

37 人

2010 年 7 月 29 日～30
日

14 人

2010 年 9 月 2 日～3 日

HA8000
クラスタ
システム

情報基盤セ
ンター主催
12 人

2010 年 9 月 27 日～28
日

8人

2010 年 8 月 23 日～25
日

延べ 12 名2010 年 7 月 8 日 ～7月9日− 373 −

―

備考

10 人

開成高校、
春日部高
校
筑波大学
主催

スーパーコンピューティング部門

2

お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行）2010 年度は本センター主催による初心者向け並列プログラミングを表 1 に示すように 4 回実施した。以下に概要を示す。詳細はホームページを参照されたい1。

2.1

第 9 回講習会

HA8000 クラスタシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。本講習会
では、有限体積法による熱伝導解析プログラムを、MPI を使用して並列化するための手順、特に並列分散データ構造に関する考え方を中心に講義・実習を実施した。
表 2：第 9 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行） スケジュール
講 師
内 容
開催日
時 間


2010 年5 月 13 日（木）1300～1730
1000～1200
5 月 14 日（金）
1300～1730

2.2

はじめに
 本講習会の概要
 T2K オープンスパコン（東大）について T2K オープンスパコン（東大）へのログイン
並列アプリケーション開発入門（I）
 並列プログラミングの学び方
 有限体積法 1CPU 用計算プログラム eps_fvm
 演習

並列アプリケーション開発入門（II）
 並列分散メッシュデータ
 領域分割 MPI 超入門
並列アプリケーション開発入門（III）
 並列 FVM コードの開発
 実習

中島研吾

中島研吾

中島研吾

第 10 回講習会

HA8000 クラスタシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プロ
グラミングの基礎、MPI、並列アプリケーション入門について講義・実習を実施した。
表 3：第 10 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行） スケジュール
講 師
内 容
開催日
時 間
2010 年7 月 29 日（木）1030～1230

ノートパソコンの設定、テストプログラムの実行など（演習）

1400～1545
1600～1700

並列プログラミングの基本（座学）
MPI プログラム実習 I（演習）プログラミングの基礎（分割コンパイル）（演習）
MPI プログラミング実習 II（演習）MPI プログラミング実習 III（演習）1000～1230
7 月 30 日（金）11400～1530
1545～1700

http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/publication/kosyu/− 374 −

片桐孝洋
片桐孝洋
片桐孝洋
鴨志田良和
片桐孝洋
片桐孝洋

スーパーコンピューティング部門

2.3

第１１回講習会

HA8000 クラスタシステムを使用した、初心者向け並列プログラミング講習会を実施した。並列プログ
ラミングの基礎、MPI、並列アプリケーション入門について講義・実習を実施した。
表 4：第 11 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行） スケジュール
講 師
内 容
開催日
時 間
2010 年
9 月 2 日（木）1030～1230

ノートパソコンの設定、テストプログラムの実行など（演習）

1400～1545
1600～1700

並列プログラミングの基本（座学）
MPI プログラム実習 I（演習）プログラミングの基礎（分割コンパイル）（演習）
MPI プログラミング実習 II（演習）MPI プログラミング実習 III（演習）1000～1230
9 月 3 日（金）2.4

1400～1530
1545～1700

片桐孝洋
片桐孝洋
片桐孝洋
鴨志田良和
片桐孝洋
片桐孝洋

第１２回講習会

HA8000 クラスタシステムを使用した、数値計算ライブラリ利用による基礎的な高性能プログラミングの講習会を実施した。並列処理の基礎概念の説明、数値計算ライブラリの解説、簡単な数値計算プ
ログラムによるライブラリ利用の実習を実施した。
表 5：第 12 回お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行） スケジュール
講 師
内 容
開催日
時 間
2010 年
9 月 27 日（月）1030～1230

ノートパソコンの設定、テストプログラムの実行など（演習）

1400～1500
1515～1700

並列プログラミングの基本（座学）
プログラム実習 I（BLAS）(演習)
プログラム実習Ⅱ(LAPACK、ScaLAPACK)（演習）
プログラム実習Ⅲ（Lis）（演習）
線形代数の基礎（座学）

1030～1230
9 月 28 日（火）31400～1530
1545～1700

片桐孝洋
片桐孝洋
片桐孝洋
片桐孝洋
伊藤祥司
伊藤祥司

高校生のための「お試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行）」

本センターにおける社会貢献の一環として、スーパーコンピュータの利用、および C 言語と MPI（Message Passing Interface）による並列プログラミングに興味のある高校生を対象に、高性能計算や並列処理の技術習得を目的として HA8000 クラスタシステムを使用した並列プログラミング講習会を実施した。
表 6：高校生のためのお試しアカウント付き並列プログラミング講習会（試行） スケジュール
講 師
内 容
開催日
時 間
1030～1200 スパコンへのログイン（実習）片桐孝洋
1300～1400 UNIX コマンドの使い方（実習）大島聡史
2010 年
1415～1515 emacs の使い方（実習）8 月 23 日（月）1530～1630 サンプルプログラムの起動と説明（実習）片桐孝洋
1630～1700 自由時間・自由討議
講師全員− 375 −

スーパーコンピューティング部門

8 月 24 日（火）8 月 25 日（水）4

1000～1200

C 言語の基礎 I（実習）1300～1400

C 言語の基礎 II（実習）1415～1515

並列プログラミング概論（座学）

1530～1700

MPI 概論（座学）

1000～1200

並列化実習 I （演習）1300～1500

並列化実習 II（演習）1515～1700

自由時間・質疑応答

實本英之

片桐孝洋

片桐孝洋

講師全員

T2K 連携セミナー・講習会

筑波大学が主催する T2K オープンスパコンに関連するセミナーおよび講習会を、連携の一環として、本センターの遠隔講義室を利用し公開講座を行った。

− 376 −

スーパーコンピューティング部門

シンポジウム・研究会
研究支援係

1

システム管理係

システム運用係

平成 21 年度公募型プロジェクト報告会

本スーパーコンピューティング部門では、通常のスパコン資源提供サービスの他、様々なサービスを実施している。平成 22 年 5 月 21 日（金）に東京大学武田先端知ホールにおいて、以下に示す 2 つの公募型プロジェクト：

平成 21 年度「T2K オープンスパコン（東大）共同研究プロジェクト」（7 件）
平成 21 年度「スーパーコンピューター若手利用者推薦（試行）」（後期）（4 件）

採択課題の報告会「ペタ／エクサスケールコンピューティングへの道 2010」を開催した。
当日のプログラムは次ページ表 1 に示す通りである。合計 71 名の出席者があった。発表者も含めて 32 名が大学教職員であったが、企業からの参加者も 25 名あった。
「T2K オープンスパコン（東大）共同研究プロジェクト」は平成 21 年度を以て終了し、8大学ネットワーク型拠点「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」公募型共同研究へと発展的に解消する。
「スーパーコンピューター若手利用者推薦（試行）」は、平成 22 年度からはメニーコア、
10 万コア超える超並列環境など、将来の先端的なスーパーコンピュータ環境を目指した提案を優先的に採択するため、HA8000 クラスタシステムを利用する課題のみ受け付ける。また、若手研究者の登竜門として、本制度に採択された課題が終了後、得られた成果をもとに、競争的資金による発展研究、「学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点」が行う公募型共同研究への進展を一層期待するものである。

− 377 −

スーパーコンピューティング部門

表 1：ペタ／エクサスケールコンピューティングへの道 2010

プログラム

2010 年 5 月 21 日（金）東京大学武田先端知ホール
開会10:20～10:30
10:30～11:00

共同研究プ
ロジェクト

石川 裕

はじめに

（東京大学情報基盤センター長）

電磁流体コードによる惑星磁

深沢圭一郎（九州大学宙空環境研

気圏シミュレーション究センター）

地球ダイナモの新しいシミュ
11:00～11:30

報告（1）レーションコード開発とその応用

11:30～12:00

陰山聡（神戸大学大学院システ

ム情報学研究科）

天体活動現象の輻射磁気流体

松元亮治

シミュレーション（千葉大学大学院理学研究科）

Study of QCD and effective models in the context of equilibriumand out of equilibrium quantum
13:10～13:35

field theory with application to
Heavy Ion Collisions, the QuarkROTHKOPF, Alexander（東京大学大学院理学系研究科）

Gluon Plasma and Early Universe
dynamics

若手利用者
推薦報告

13:35～14:00

量子 i.i.d.状態のシミュレーシ

坂下達哉（電気通信大学大学院情ョンとその理論的考察

報システム学研究科）

実対称固有値問題に対する多14:00～14:25

分割の分割統治法の分散メモ
リ型並列計算機への実装

14:25～14:50

高木洋平の流動現象シミュレーション（静岡大学工学部）

ール・マルチフィジックス心臓シミュレーション

共同研究プ
ロジェクト

市街地における風・温熱・
15:40～16:10

光・音環境総合数値予測デー
タベースの開発報告（2）16:10～16:40
16:40～17:10

17:10～17:30

久田俊明（東京大学大学院新領域
創成科学研究科）
坂本雄三（東京大学大学院工学系研究科）

津波発生伝播の大規模 3 次元

古村孝志（東京大学大学院情報学

シミュレーション

環・総合防災情報研究センター）

海洋大循環のマルチスケール

羽角博康

連結階層モデリング（東京大学大気海洋研究所）

公募型プロジェクトの今後と閉会（埼玉大学大学院理工学研究科）

直接メタノール形燃料電池内
超並列計算によるマルチスケ

15:10～15:40

田村純一

学際情報基盤共同利用・共同
研究拠点− 378 −

中島研吾
（東京大学情報基盤センター）

スーパーコンピューティング部門

2

T2K シンポジウム

筑波大学、東京大学、京都大学の 3 大学の連携により進められてきた「T2K Open Supercomputer
Alliance」のもと、各大学における T2K オープンスパコンの運用開始から 2 年を迎え、様々なアプリ
ケーションが実行され、大規模 PC クラスタの運用経験も蓄積されている。
T2K Open Supercomputer Alliance では、これまで 4 回のシンポジウムを各拠点で実施してきたが、2010 年 7 月 12 日（月）に第 5 回目となるシンポジウム「T2K シンポジウム 2010＠東大」を東京大学武田先端知ホールで開催した。本シンポジウムでは、文部科学省 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」での採択課題「シームレス高生産・高性能プログラミング環境」プロジェクトの成果発表、ポスト T2K システムについて
若手研究者によるパネルディスカッションを実施した。
合計 92 名（大学関係 32 名、研究機関 7 名、企業 53 名）の参加者があり盛況のうちに終了した。
プログラムは表 2 の通りである。
表 2：T2K シンポジウム 2010＠東大プログラム
第1部
13:00～13:05

石川 裕（東京大学情報基盤セ
ンター長）

ご挨拶

T2K オープンスパコン東大版の稼働報告と今中島研吾（東京大学）
後の動向
第 2 部 eScience プロジェクト成果報告概要
石川 裕（東京大学）
単一実行環境 Xruntime
石川 裕（東京大学）
自動チューニング機能付き数値計算ライブラ
片桐孝洋（東京大学）
13:35～15:20
リ Xabclib
高性能並列プログラミング言語処理系
中尾昌広（筑波大学）
XcalableMP
高生産並列スクリプト言語 Xcrypt
平石拓（京都大学）
第 3 部パネルディスカッション「ポスト T2K 時代のセンターマシン」
モデレータ：石川 裕（東京大学）
15:40～17:20
パネリスト：多田野寛人（筑波大学），大島聡史（東京大学），平石 拓（京都大学），安島雄一郎（富士通），櫻井隆雄（日立），菅真樹（NEC）
13:05～13:35

3

スーパーコンピュータの最前線を体験しよう！（高校生向けスパコンセミナ
ーの開催）

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！」が開催された。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。
本セミナーは、本年 4 月に池内仁史先生（埼玉県立春日部高等学校・数学科）から、「T2K オー
プンスパコンを見学し、スパコンに関する話を聴きたい」という依頼を頂いたのが発端である。春日部
高校は本年度から文部科学省「スーパーサイエンスハイスクール（SSH）」に指定されており、池内先
生は SSH 推進部主任としてその中心的な役割を果たされている。2002 年度から始まった「スーパーサイエンスハイスクール」は未来を担う科学技術系人材を育てることをねらいとして、理数系教育の充実をはかる取り組みである。
本広報誌でも何回か記事を掲載してきたように、情報基盤センターは、全学的な HPC 教育のための「学際計算科学・工学人材育成プログラム」を関連部局と協力して推進している。計算科学が、理− 379 −

スーパーコンピューティング部門

論、実験に続く「第 3 の科学」と言われて久しいが、学部学生レベルでは「スパコンを駆使した大規模シミュレーション」と「新しい科学の開拓」が明確に結びついておらず、プログラミング学習へのモチベーションが今一つ高まらない要因となっていると考えている。これは、日本の科学技術の発展にとっては由々しき事態であり、情報基盤センターとしても、将来のスパコンユーザーを獲得のためには解決しなければならない重大な課題である。
そのような観点から、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機会を提供することを模索していたこともあり、今回の春日部高校からの依頼は情報基盤センターにとっては「渡りに舟」だったのである。
当日のプログラムは以下の通りで、講演、見学の 2 部構成である：（第 1 部）講演（工学部 2 号館 213 講義室）
14:00～14:20 情報基盤センター紹介
石川 裕（情報基盤センター長、大学院情報理工学系研究科教授）
14:20～14:55 コンピュータシミュレーションで予測する巨大地震の強い揺れと大津波
古村孝志（大学院情報学環総合防災情報研究センター／地震研究所 教授）
14:55～15:30 DNA の謎を超高速計算により読み解く森下真一（大学院新領域創成科学研究科情報生命科学専攻 教授）（第 2 部）見学（情報基盤センター（浅野））
16:00～17:00 T2K オープンスパコン（東大）見学
講演は、地震、生命科学という身近な分野だったこともあり、高校生達が熱心に聴き入っているのが印象的であった。古村教授、森下教授からは、特定の分野に興味を持って深く勉強することがまず大切だが、計算機を使いこなすためには、数学、情報科学の知識も必要なので、幅広く勉強する
ことが重要であるというアドバイスがあった。講演、見学ともに活発な質疑応答があった。
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。そのような検討も含めて、今後も積極的に取り組み、日本と世界の科学技術の発展に貢献し、センタースパコンの利用者拡大を図ることができればと考えている。
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を早速実施した。詳細は担当教員による報告記事が本号に掲載されているので詳しくはそちらを参照されたい。
古村教授、森下教授はセンタースパコンのヘビーユーザーであるが、今回のセミナー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、まずは学内の体制整備に取り組む必要がある。

4

情 報 基 盤 セ ン タ ー 公 開 セ ミ ナ ー 「 The Path to Petascale Computing in
China」

2010 年 11 月に New Orleans で開催された国際会議 SC101で、恒例の TOP 500 List2が発表された。TOP500 とは世界で最も高速なコンピュータシステムの上位 500 位までを年 2 回（6 月、11 月）ランク付けし、評価するプロジェクトである。1993 年に発足し、今回が 36 回目とな
1
2

http://sc10.supercomputing.org/
http://www.top500.org/− 380 −

スーパーコンピューティング部門

る。2010 年 11 月版 TOP 500 の大きなトピックは、「Tianhe-1A（天河一号 A）（中国国防科
学技術大学（National University of Defense Technology、NUDT））」が 2.566 PFLOPS3の性能を記録し、中国のシステムとして初めて一位となったことである。この他、中国のシステムとしては「Nebulae（国家超級計算深圳中心（National Supercomputing Centre in Shenzhen、NSCS））」も 1.271 PFLOPS を記録して 3 位となっている。これらのシステムはいずれもIntel の CPU と GPU によるヘテロジニアスなノード構成を有している。
このように、中国の High-Performance Computing が世界の注目を集める中、Xue-bin Chi 博士（中国科学院超級計算中心主任（センター長）（Director, Supercomputing Center in Chinese
Academy of Sciences，SCCAS））4が来日し、2010 年 12 月 9 日に東京大学情報基盤センター
大会議室で「The Path to Petascale Computing in China」と題して講演を行った。
講演内容は、①中国における HPC の歴史、②SCAAS の概要、③中国のグリッド環境、④
スーパーコンピュータを利用した計算例紹介、⑤将来の HPC 環境など多岐にわたる興味深
いものであった。中国のシステムが TOP 10 入りしたのは 2004 年の Dawning 4000（上海超級計算中心（Shanghai Supercomputer Center，SSC）、ピーク性能 11 TFLOPS）が最初であり、6 年の間に急速に進歩を遂げたことになる。興味深かったのが予算の出所で、Nebulae、Tianhe-1A 共に 3 分の 1 を中国科学技術部（Ministry of Science and Technology，MOST）が拠出し、3 分の 2 を設置場所の地元自治体が負担していることである。スパコン誘致を巡る政治的な背景もあるらしいが、大変興味深い。
SCAAS は 1996 年に創立され、1998 年には東大情報基盤センターでも使用されていた
Hitachi SR2201（32 CPU、ピーク性能 9.6 GFLOPS）が導入されている。
現在は 2008 年に稼働を開始した Lenovo DeepComp 7000（ピーク性能 150 TFLOPS、SGI
Altix、IBM 3950、IBM Blade の複合システム）を運用しており、2009 年には更にピーク性能
300 TFLOPS 級の GPU クラスタが導入されている。2012 年には PFLOPS 級のシステム、更に2015 年には北京市と協力して 10 PFLOPS 級のシステムを導入する予定だそうである。
登録利用者数は 320 名程度、主として中国科学院の研究者、大学院生であり、外部ユーザ
ーは 50 名程度とのことである。運用に関わるスタッフは 40 名以上で、そのうち約 20 名はアプリケーションの並列化支援などに従事している。可視化専門のスタッフも 5 名居るそうである。SCCAS 自体の研究としては AMR（Adaptive Mesh Refinement）、固有値解法、高速多重極展開法、グリッドミドルウェアなどの様々なソフトウェア基盤に関する課題に取り組んでいる。Tianhe-1A、Nebulae の例からもわかるように中国は現在、GPU クラスタ設置、利用を積極的に推進している。2010 年 7 月には哈爾浜で GPU-SMP（International Workshop of
GPU Solutions to Multiscale Problems in Science and Engineering）5が開催され、中国の研究者による GPU を利用した様々な科学技術シミュレーションの計算例が発表されている。中国科
学院では SCCAS も含め、GPU クラスタを合計 10 システム設置しており、合計ピーク性能
は 1.914 PFLOPS に達している。当面の問題は GPU プログラミングの教育であり、現在のところは一部の先進的な利用者が科学技術シミュレーションに適用して成果をあげているとのことである。ハードウェア、ソフトウェアの両面で様々な技術革新が順調に進めば、2018 年にはエクサ（Exa）スケールのシステムが登場すると言われている。Chi 博士によると、中国では：

2011 年～2015 年には多くのペタスケールシステムが各地に設置され、そのうち尐なくとも一つは 50～100 PFLOPS のピーク性能である。予算は全体で約 40 億元（約 500 億

PFLOPS：Peta FLoating point Operations Per Second，1 秒間に 1015 回の浮動小数点演算能力，
GFLOPS：Giga FLOPS（109），TFLOPS：Tera FLOPS（1012），ExaFLOPS（1018）4
http://www.sccas.cn/gb/index.html
5
http://gpu-smp.csp.escience.cn/dct/
3− 381 −

スーパーコンピューティング部門

円）であり、60％を MOST が、40％を各自治体が負担する。
2016 年～2020 年には 1～10 ExaFLOPS のシステムが登場する。

ということである。何ともスケールの大きな話であるが、エクサスケールのシステムが本当に実現できるのかどうか様々な議論がなされている中で、公式の場で「10 ExaFLOPS」のシ
ステムについて言及されたのは、世界でもこれが初めてかも知れない。

5

研究会

5.1

概要

2010 年度は表 3 に示すように 3 回の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）を開催した。
表 3：2010 年度に開催した研究会
名称
開催日
第 7 回 ASE 研究会
2010 年 4 月 2 日（金）第 8 回 ASE 研究会
2010 年 12 月 6 日（月）第 9 回 ASE 研究会

5.2

2011 年 2 月 17 日（木)

参加者数
19 人
20 人
19 人

第 7 回 ASE 研究会

2010 年 4 月 2 日（金）10 時 20 分～17 時 10 分、本センター４階遠隔講義室にて、第 7 回
先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。なお、本研究会は科学技術研究費補助金基盤（Ｂ）、自動チューニング研究会との共催研究会であり、数値計
算ソフトウェアにおける先進自動チューニングに関するワークショップ（Workshop on Advanced Auto-tuning on Numerical Software（AANS2010））として開催した。
招待講演として、米国カリフォルニア大学バークレー校（現、Reservoir Labs, Inc．）
から Kaushik Datta 博士、台湾国立中央大学から Feng-Nan Hwang 博士、米国ローレンスバークレー国立研究所から Tony Drummond 博士の 3 名を招へいした。
Kaushik Datta 博士 の講演 は、差分 法などに現れ る規則的 な計算パター ンのコー ド（Stencil Code）の性能チューニングについて、現存するマルチコア型の並列計算機上で詳細にチューニング効果を調べることで、効果的な技法に関する知見の蓄積とチューニング作業の自動化に向けた研究であり、活発な議論が行われた。

5.3

第 8 回 ASE 研究会

2010 年 12 月 6 日（月）14 時 00 分～17 時 45 分、本センター3 階大会議室にて、第 8 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
プログラムは表 4 に示すように、招待講演 2 件と本センタースーパーコンピューティング
研究部門に所属する教員による 1 件、および若手利用者の 1 講演から構成されている。

表 4：第 8 回 ASE 研究会 プログラム− 382 −

スーパーコンピューティング部門

講演者
荻田武史 准教授（東京女子大学）（招待講演）
下川辺隆史 氏（東京工業大学）（招待講演）
鴨志田良和（東大・情報基盤センター）
坂下達哉 氏（電気通信大学）

講演タイトル
数値線形代数における精度保証付き数値計算法の現状
TSUBAME 2.0 の 4000 GPU を用いた次世代気象モデルの大規模高性能計算
モニタリングツール VGXP を応用したアプリケーション性能のリアルタイム可視化
量子 i.i.d.状態のシミュレーションとその理論的考察

荻田武史准教授の講演は、いままで検証なしに行われていた数値計算について、解の存在範囲内の保証をしつつ行う「精度保証計算」の分野の紹介である。数値線形代数の精度保証
計算技術の現状と今後の課題をわかりやすく紹介した。スーパーコンピュータを用いたシミュレーションで精度保証しつつ数値計算する事例はほとんどない。しかし、数値計算の問題
サイズが超大規模化している現状を鑑みると、予期しない精度劣化が生じる可能性がある。
今後、重要な研究分野となると思われる。
下川辺隆史氏の講演は、気象シミュレーションプログラムを GPU 向きに改良して実装し高速化した事例である。東京工業大学の GPU を搭載したスーパーコンピュータ TSUBAME で性能評価をした。GPU を搭載した計算機環境での数値計算は、非均質計算（Heterogeneous Computing）と呼ばれ、現在もっとも注目され研究されている。次々世代のスーパーコンピュー
ティング環境であるエクサスケール・コンピューティング環境で必須となる技術といわれて
いる。

5.4

第 9 回 ASE 研究会

2011 年 2 月 17 日（木）14 時 00 分～17 時 30 分、東京大学情報基盤センター3 階大会議室
にて、第 9 回先進スーパーコンピューティング環境研究会（ASE 研究会）を開催した。
プログラムは表 5 に示すように、招待講演 1 件と情報基盤センタースーパーコンピューテ
ィング研究部門に所属する教員による 2 件から構成されている。
表 5：第 9 回 ASE 研究会 プログラム
講演者
講演タイトルDr. Osni Marques（Lawrence Berkeley National
Extreme Levels of Computing: Challenges and OpportuLaboratory）
nities（招待講演）
Kengo Nakajima
Effect of coarse grid solver of parallel multigird（Information Technology Cenpreconditioning for Krylov iterative method on multer, The University of Tokyo）
ti-core cluster with 8,192 cores
Takahiro Katagiri
Xabclib2011 : A Sparse Iterative Solver with an Au（Information Technology Cento-tuning Facility -- New AT Functions Developed inter, The University of Tokyo）
2011 --− 383 −

スーパーコンピューティング部門

Osni Marques 博士の講演は、現在の高性能計算についてエクサスケールのスパコンへの適用シナリオと、米国エネルギー省（DOE）の科学部門（Office of Science (SC)）における、先進科学計算研究プログラム（Advanced Scientific Computing Research (ASCR) Program）に関する、人員、研究、計画に関するものであった。現在の高性能計算のシナリオは、
スパコンランキングで著名な Top500 の第 36 回ランキングで 1 位と 3 位を受賞したスパコンを有する中国における情勢などを紹介した。また ASCR プログラムでは、オークリッジ国立研究所、アルゴンヌ国立研究所、ローレンスバークレー国立研究所のスパコンとその運用状
況について紹介した。特に、Osni 博士が所属するローレンスバークレー国立研究所では、スパコンのユーザ数が 1000 人以上、かつ、100 件以上のプロジェクトを管理・運営されている。その他の米国の主要な国立研究所に対し、その数が１桁も大きい規模である。参加者間で活発な質疑応答がなされた。

− 384 −

スーパーコンピューティング部門

研究プロジェクト
研究支援係

1システム管理係

システム運用係

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 平成
22 年度採択課題

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。
表 1：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平成 22 年度採択課題（東大分）
代表者名
課題名
分類
他大学
（所属）
巨大地震発生サイクルシミュレーションの高度
平原和朗
A
数
京大
化
（京都大学）
地震と津波の大規模並列シミュレーションとそ
古村孝志
A
数
の可視化
（東京大学）
市街地における風・温熱・光・音環境総合数値
坂本雄三
A
数
予測データベースの開発（東京大学）
高並列海洋モデルの開発を通した海洋循環のプ
羽角博康
A
数
ロセス研究
（東京大学）荻野竜樹
A 次世代ジオスペースシミュレーション拠点構築
数ネ情
名大、九大
（名古屋大学）
松元亮治
A 天体活動現象の輻射磁気流体シミュレーション
数（千葉大学）陰山聡
A MHD ダイナモシミュレーション
数（神戸大学）
大規模並列計算における陰的時間積分法を使用
佐藤雅彦（核融B
数した MHD 非線形コードの高速化
合科学研究所）
粗視化分子動力学法による高分子系シミュレー
萩田克美
北大、名大、阪B
数デ情ション基盤の計算機科学的高度化検討（防衛大学校）大
超並列計算によるマルチスケール・マルチフィ
久田俊明
B
数
ジックス心臓シミュレーション（東京大学）
大規模生物データ処理のための並列データベー
森下真一
C
デ
ス
（東京大学）
言語間差異を活用した Web 情報資源へのアクセ増田英孝（東京
C
デスシステムに関する研究
電機大学）
学術グリッド基盤の構築・運用技術に関する研D
情合田憲人（NII） 全 8 大学
究
マルチパラメータサーベイ型シミュレーション
奥田洋司
北大、名大、京D
数デ情を支えるシステム化技術に関する研究（東京大学）
大、阪大
注： A：シミュレーション（地球・宇宙・環境）、B：シミュレーション（それ以外）、
C：大規模データ処理、D：情報基盤技術
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− 385 −

スーパーコンピューティング部門

4 月に本年度公募型共同研究の課題募集を開始し（4 月 30 日締切り）、5 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 37 課題が採択された。表 1 は東大情報基盤センターと共同研究を行う 14 課題である。この中には 2010 年 3 月まで実施されていた「T2K オ
ープンスパコン（東大）共同研究プロジェクト」の 7 課題も含まれている。9 月 1 日に第一回シンポジ
ウムが東京大学山上会館で開催された。本年度成果報告会を兼ねた第二回シンポジウムは 2011
年 1 月 12 日（火）・13 日（水）に理化学研究所計算科学研究機構（神戸）で開催された。
課題採択グループのうちスーパーコンピュータを利用するグループは HA8000 クラスタシステムの最大 64 ノード専用キューを利用できる。

2

HA8000 クラスタシステム 512 ノードサービス

2.1

背景

本センターの超並列型スーパーコンピュータ「HA8000 クラスタシステム」は合計 15，000 コア以上を有している。そのうち同時利用可能な最大単位は 512 ノード（8,192 コア）で、国内で一般に利用可
能なコア数としては最大級のものである。
人類は 2008 年から 10 万以上のコアを有する計算機を使用したペタスケール・コンピューティングの時代に突入した。現在我が国で開発されている「次世代スーパーコンピュータ」も数十万コアを有するシステムになると考えられ、少なくとも 1 万コアくらいで練習しておく必要がある。
当センターの重要なミッションの一つは「次世代スーパーコンピュータ」への橋渡しであり、「次世代スパコン」を利用するユーザーの育成である。そのためには、できるだけ多くのコア数を利用できるサービスを提供することが重要である。
これまで、当センターでは月末の週末に 256 ノード（4,096 コア）を利用できるサービス M256 を実施している。これは一回最長 6 時間までのジョブに限られている。また、4,096 コアは「地球シミュレー
タ（第一世代）」の最大利用可能プロセッサ数と同じであり、実は、日本の大規模計算機利用者にとっては決して大きな数字ではない。512 ノード、8,192 コアはその 2 倍ではあるが、「次世代スパコン」
利用に備えるために最低限必要な計算機資源と言うことができる。
HA8000 クラスタシステムについては、試行期間限定 HPC 特別研究プロジェクト（2008 年 6 月～9月）で 512 ノードサービスを実施した実績があり、応募 29 グループから厳選された 10 グループによりレベルの高い成果が得られた（スーパーコンピューティングニュース Vol.11 特集号 2「特集：試行
期間限定 T2K オープンスパコン（東大）HPC 特別プロジェクト」参照）。この 10 件の課題を通して得られた経験は、その後のシステム運用にも多いに貢献している。また、このサービスは大変好評で、経験者からは再開を望む声が多く上がっていた。

2.2

概要

このような背景のもと、2010 年度から「512 ノードサービス」を開始した。実施要項は以下の通りである：







1 ヶ月に一回、月末処理前の木曜日 09:00～金曜日 09:00 までの 24 時間の間、A512 系を利用して実施する。
2010 年度は 6 月末から開始する。
課題は公募制とし、センター外部からの審査委員も含む審査委員会による審査、選定を実施する。年 3～4 回課題を募集し、各月に 1 グループ採用を原則とする。2010 年度は
表 1 に示す 3 回の募集を予定している（申込状況によっては変更の可能性がある）。
応募資格を現ユーザーに限定せず、広く参加者を募集する。
利用者には報告書を提出していただき、「スーパーコンピューティングニュース」記事− 386 −

スーパーコンピューティング部門として出版させていただく。
表 1：512 ノードサービス募集スケジュール（2010 年度）
実施時期
募集締切
審査
採択通知
2010 年 6～9 月 （4 回） 2010 年 5 月上旬
2010 年 5 月中旬
2010 年 5 月下旬
2010 年 10～12 月（3 回） 2010 年 9 月上旬
2010 年 9 月中旬
2010 年 9 月下旬
2011 年 1～3 月 （3 回） 2010 年 12 月上旬 2010 年 12 月中旬
2010 年 12 月下旬

2.3

採択課題

2010 年度の採択課題を以下に示す：
第 1 回募集
課題名
流 体 解 析 ソ フ ト ウ ェ ア
FrontFlow/blue ver.6.0 の大規模ベンチマークテスト
電磁流体コードによる宇宙天
気シミュレーション性能測定
密行列固有値解析の大規模並列化のための通信性能評価
超並列計算によるマルチスケ
ール・マルチフィジックス心臓シミュレーション
酸化チタンと金属材料の界面構造の電子状態

代表者名
加藤

千幸

深沢 圭一郎
大島

聡史

久田

俊明

大野

隆央

所属
東京大学生産技術研究所革新的
シミュレーションセンター
九州大学宙空環境研究センター
東京大学情報基盤センター
東京大学新領域創成科学研究科
東京大学生産技術研究所

第 2 回募集課題名
電磁流体コードによる宇宙天
気シミュレーション性能測定
毛細管血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
高並列計算機に適した海洋非静力学モデルの開発
高並列アプリケーションプロ
グラムの研究開発

代表者名所属

深沢 圭一郎

九州大学宙空環境研究センター

久田俊明

東京大学新領域創成科学研究科

松村義正

東京大学大気海洋研究所

南一生

理化学研究所次世代スーパーコ
ンピュータ開発実施本部

第 3 回募集課題名
ペタスケール時代に向けた高性能固有値ソルバーの開発
ADVENTURE_Solid による大規模並列構造解析

代表者名

所属

今村

俊幸

電気通信大学情報理工学研究科

吉村忍

東京大学大学院工学系研究科− 387 −

スーパーコンピューティング部門

2.4

2011 年度の予定

2011 年度は学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の研究課題とも連携し、より共同研究
プロジェクトとしての色彩を強めた、HA8000 クラスタシステム「512 ノード利用大規模 HPC 研究」として実施していく予定である。

3

スーパーコンピューター若手利用者推薦

本センターでは、概ね 45 歳以下の若手研究者（学生を含む）を対象とした利用者向けの、スーパ
ーコンピューター若手利用者推薦（以降、若手推薦（試行））による課題の公募を開始する。スーパ
ーコンピューティング部門の教員により審査の上、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。採択の方には、報告書の提出、研究成果の発表の際に若手推薦（試行）を利用したことの明記、およびセンターが発行する「スーパーコンピューティングニュース」誌の原稿執筆を採択の条件とする。
スーパーコンピュータを利用することで学術的にインパクトがある成果を創出できると期待される点、大規模計算、テーマの重要性、既発表文献の観点から以下の課題を採択した。

3.1

2010 年（前期）採択課題

採択課題①
課題名
ビン型雲モデルを用いた雲・エアロゾル相互作用に関する研究
代表者
佐藤 陽祐
所 属
東京大学 大気海洋研究所
採択課題②
課題名
渦解像モデリングによる南大洋水塊変質過程の定量化
代表者
浦川 昇吾
所 属
東京大学 大気海洋研究所
採択課題③
課題名
量子 i.i.d.状態のシミュレーションとその理論的考察
代表者
坂下 達哉
所 属
電気通信大学 大学院情報システム学研究科 ネットワークシステム学専攻

3.2

2010 年（後期）採択課題

採択課題①
課題名
代表者
所 属

ビン型雲モデルを用いた雲・エアロゾル相互作用に関する研究佐藤 陽祐
東京大学 大気海洋研究所− 388 −

スーパーコンピューティング部門

4

参考文献

広報誌
[広報誌 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） 12-3，2010．
[広報誌 2] 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） 12-4，2010．
[広報誌 3] 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） 12-5，2010．
[広報誌 4] 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） 12-6，2010．
[広報誌 5] 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） 13-1，2011．
[広報誌 6] スーパーコンピューティングニュース 特集：平成 21 年度公募型プロジェクト報告（東京大学情報基盤センター） 13-S.1，2011．

− 389 −

スーパーコンピューティング部門

文部科学省 研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業）

先端的大規模計算利用サービス

研究支援係

1

文部科学省 研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業） 先端的大規模計算利用サービス

1.1

事業の趣旨と概要

独立行政法人・大学等の研究機関等の保有する先端的な研究開発に係る施設及び設備（以下「先端研究施設」）の中には、広範な分野や多様な研究等に活用されることにより、様々な研究等に大きな成果をもたらす可能性のあるものが多数ある。しかし、利用者支援等の共用のための体制が整備されていないことから十分に活用されていない。「研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業） 」は、それらの先端研究施設の共用を促進し、基礎研究からイノベーション創出に至るまでの科学技術活動全般の高度化を図るとともに、国の研究開発投資の効率化を図る
ために平成 21 年度から文部科学省が開始した事業である。
本事業を通じて、産学官の研究者による戦略的かつ効率的な研究開発や、研究機関・研究分野を越えた横断的な研究開発活動を推進することにより、継続的に産学官の知の融合によるイノベー
ションを加速していくことを目指している。
全国共同利用施設であるスーパーコンピュータを有する７大学（北海道大学、東北大学、東京大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学）は、平成 19 年 7 月より平成 21 年 3 月まで文部科学省先端研究施設共用イノベーション創出事業の支援を受け「先端的大規模計算シミュレーショ
ンプログラム利用サービス」を通じ、社会貢献の一環として、大学で開発された応用ソフトウェアとスーパーコンピュータの民間企業への提供を実施してきた。
平成 21 年度からは、「先端研究施設共用促進事業」の支援を受け「先端的大規模計算利用サー
ビス」として、より幅広い研究課題に対してスーパーコンピュータの提供を実施している。
本事業の特徴は、各大学が開発した応用ソフトウェア（シミュレーションソフトウェア等）と各大学が持つ国内有数のスーパーコンピュータを、それらの利用支援サービスと一体化して民間企業に提供することにある。このようにサービス、ソフトウェア、ハードウェアの 3 つを同時に支援する試みは、国内外を通じて初めてのものである。この事業の目的は、大学の持つ知と施設によって我が国の経済発展に貢献することである。
 国立大学法人 東京工業大学において同プログラムからの支援を受けた「 『みんなのスパコン』TSUBAME によるペタスケールへの飛翔」プログラムと連携し、民間企業へのスーパーコ
ンピュータ提供事業を行っている。

1.2

支援内容

本事業は大きく 2 つの目的から成り立つ。
 一企業では試すことが困難な大規模高性能並列計算支援− 390 −

スーパーコンピューティング部門

文部科学省が進める次世代スーパーコンピュータプロジェクトでは、10 ペタフロップス規模のスパコンが実現され、産業界でも期待されている。一方で、企業では PC や PC を集めた PC
クラスタと呼ばれる コンピュータ上で、小規模な計算が行われているのが現状である。大規模並列計算を行ってみようと思っても、費用対効果も見込めないため、大規模計算資源を利用できていない。本支援は、このような企業に対して計算資源を提供する。
 ASP 事業者支援
計算シミュレーションによるもの作りの方法論が確立できていない企業の支援を目的とする、
ASP 事業者を支援する。ASP 事業者により、今までスパコンを利用した「もの作り」を行ったことのない企業の利用促進が期待される。
募集課題については、「大規模計算利用（有償利用）」課題と「トライアルユース（無償試用）」課題の 2 つのカテゴリに分類し支援を行う。ただし、平成 22 年度までは委託事業から補助金事業への移行課題が残っており、「先端的大規模計算シミュレーションプログラム利用サービス」で採択されていた「戦略分野利用推進」課題についても支援を行った。
1.2.1

大規模計算利用（有償利用）

従来の「戦略分野利用推進」と同様に、ライフサイエンス、もの作り技術、情報通信、環境エネルギ
ー、社会基盤の対象課題分野を維持しつつ、他の分野における特に優れた課題にも対応できるようにするため、「大規模計算利用」と改称した。利用成果は従来どおり公開を原則とし、利用期間も従来どおり１年間とするが、継続回数は特に規定していない。大規模計算利用では、計算機利用料の一部が文部科学省の補助金によって負担されるので、通常の有償利用より安価で計算機を利用可
能である。
1.2.2

トライアルユース（無償試用）

新しいニーズを掘り起こしイノベーション創出につながる利用課題も民間企業から募っている。
分野は特定していない。産業界の潜在的高性能計算需要を掘り起こし、ソフトウェア、ハードウェ
アを有償で利用してもらえる下地を作ることが目的である。
1.2.3

戦略分野利用推進（無償利用・第 1 期公募で継続のみ受付）

ライフサイエンス、もの作り技術、情報通信、環境エネルギー、社会基盤分野を対象に、大学で開発された先端的シミュレーションソフトウェアとスーパーコンピュータの利用課題を民間企業から募り、企業によるイノベーション創出を支援する。民間企業が有するアプリケーションを利用した課題ある
いは新規アプリケーションを開発する課題も募っていく。
 タンパク質機能シミュレータによる創薬開発
 ナノマテリアルシミュレータによる新材料開発
 音・熱・力の解析シミュレータによるものづくり 機器・システムレベルのシミュレータ開発・利用実験による次世代情報通信技術開発
 地盤と拡散物質・構造物解析シミュレーション技術の開発
1.2.4









利用可能なソフトウェア
革新的シミュレーションソフトウェアの研究開発（RSS21）で開発されたソフトウェア群
時間領域差分法に基づく大規模電磁界解析ソフトウェア JetFDTD
光導波路解析のための高精度・高速シミュレータ YT-FEM
粗視化分子動力学法ソフトウェア 並列版 OCTA/COGNAC
全電子第一原理計算ソフトウェア TOMBOTAS-code（Tohoku University Aerodynamic Simulation Code）
数値タービンシミュレーション
分子動力学法に基づくソフトウェア OCTA

− 391 −

スーパーコンピューティング部門






電磁界解析ソルバー
可視化システム KVS
計算機マテリアルデザイン統合パッケージ CMD®Pack
タンパク質構造解析ソフトウェア myPresto／AMOSS※AMOSS は日本電気株式会社の製品
上記以外で企業がすでに利用しているアプリケーションをスパコンで実行することも可能。また、企業によるソフトウェアの新規開発も可能。

1.3

公募日程

利用課題の募集は、年 2 回（第 1 期、第 2 期）の定期募集を原則とするが、平成 22 年度は、平成
21 年度第 3 期で採択した課題の継続申請を受け付けるため、継続申請のみを受け付ける第 1.5 期
公募を実施した。
1.3.1

平成 22 年度第 1 期公募

2 月 1 日(月)3 月 5 日(金)3 月 24 日(水)4 月 1 日(木)

受付開始
受付締め切り
採択通知
利用手続き開始

東京大学情報基盤センターでは 2 月 23 日に公募説明会を実施した。
1.3.2

平成 22 年度第 1.5 期公募（継続申請のみ受付）

平成 21 年度第 3 期課題が 6 月 30 日で終了するため、7 月 1 日利用開始課題として申請を受け付け、審査を実施した。
1.3.3

平成 22 年度第 2 期公募

7 月 1 日(木)9 月 3 日(金)9 月 15 日(水)10 月 1 日(金)

受付開始
受付締め切り
採択通知
利用手続き開始

東京大学情報基盤センターでは 7 月 15 日と 7 月 28 日に公募説明会を実施した。

1.4

採択結果

1.4.1

平成 22 年度第 1 期公募



戦略分野利用推進（継続のみ）
 申請 2 件（東京大学利用希望は 0 件）
 採択 2 件（東京大学での採択は 0 件）
 株式会社 Hyper-SIT 新技術・事業開発室「極限構造超微細新機能デバイスの開発」
 株式会社コベルコ科研 技術本部エンジニアリングメカニクス事業部 CAE・実験解析技術部 熱流体・ナノ構造解析技術室「エンジン燃焼室内の熱空力環境の予測技術の開発」
トライアルユース
 申請 10 件（うち継続申請 4 件、東京大学利用希望は 0 件）
 採択 10 件（うち継続課題 4 件、東京大学での採択は 0 件）

− 392 −

スーパーコンピューティング部門











1.4.2


1.4.3




ホンダエンジニアリング株式会社 車体研究開発部「塗装微粒化シミュレーション実
現可能性の検討」
トヨタテクニカルディベロップメント株式会社 第 1CAE 技術部「有限要素法のための，高分子材料の物性値推定技術の開発」
株式会社東芝 京浜事業所「蒸気タービン高圧段翼列設計への数値タービンの実用」
株式会社ルネッサンス・エナジー・リサーチ「触媒・材料分野の大規模計算化学シミュレーション」
株式会社デンソー 研究開発 3 部「車載電子機器の自動車搭載状態における電磁環境解析」
三ツ星ベルト株式会社 研究開発本部「大規模計算によるゴム複合材料のミクロ構
造解析と物性予測」
バンドー化学株式会社 R&D センター 要素技術開発部 先端機能材料グループ「有機分子におけるアモルファスバルク中の電子状態計算」
株式会社京都コンステラ・テクノロジーズ「相互作用マシンラーニング法によるバー
チャル化合物ライブラリーの開発」
三井情報株式会社 総合研究所「網羅的データ解析とインシリコスクリーニングを中核とした創薬向け IT サービス環境の構築」
大阪ガス株式会社 エネルギー技術研究所「オープンソース系 CFD ソフトウェアによる応用計算と並列性能評価」

平成 22 年度第 1.5 期公募（継続申請のみ受付）
トライアルユース（継続のみ）
 申請 1 件（東京大学利用希望は 0 件）
 採択 1 件（東京大学での採択は 0 件）
 大塚化学株式会社 総合研究所「電気二重層キャパシタの材料評価」
平成 22 年度第 2 期公募
大規模計算利用 申請 2 件（東京大学利用希望は 0 件）
 採択 2 件（東京大学での採択は 0 件）
 三菱航空機株式会社 機体設計部「民間航空機空力弾性設計への CFD 解析技術の適用」
 東電設計株式会社「地盤強非線形問題に対する並列有限要素法解析法の開発」
トライアルユース
 申請 7 件（うち継続申請 4 件、東京大学利用希望は新規申請 3 件）
 採択 6 件（うち継続課題 4 件、東京大学での採択は新規課題 2 件）
 トヨタテクニカルディベロップメント株式会社 第 1CAE 技術部「有限要素法のための，高分子材料の物性値推定技術の開発」
 株式会社アールフロー「粒子法（代表粒子モデル）による鉱石粒子の大規模計算」
 株式会社ヴィスコア 研究開発グループ「大規模メッシュの並列生成とデータ処理の並列化」
 三ツ星ベルト株式会社 研究開発本部「大規模計算によるゴム複合材料のミクロ構
造解析と物性予測」
 三井情報株式会社 総合研究所「網羅的データ解析とインシリコスクリーニングを中核とした創薬向け IT サービス環境の構築」− 393 −

スーパーコンピューティング部門



1.5

大阪ガス株式会社 エネルギー技術研究所「オープンソース系 CFD ソフトウェアによる応用計算と並列性能評価」

広報活動

学会誌に公募広告を掲載した。また 4 ページの事業リーフレットと 8 ページの 7 センター紹介パン
フレットを 600 部増刷し、各種セミナー、展示会などで配布を行い、本事業の認知度を高める努力を行った。関係機関のメーリングリストへ公募説明会情報などの送信を依頼し配布した。共用ナビへの公募情報、シンポジウム情報を掲載した。
東京工業大学と連携して広報活動を行い、雑誌広告などは重複しないように担当を分けて掲載を
行った。
1.5.1

雑誌広告



1.5.2

展示会へのブース出展等



1.6

日本化学会「化学と工業 8 月号」（8 月 1 日）
日本機械学会「日本機械学会誌 8 月号」（8 月 5 日）

科学・技術フェスタ in 京都－平成 22 年度産学官連携推進会議（国立京都国際会館、6
月 5 日）
第 21 回設計・製造ソリューション展（東京ビッグサイト、6 月 23～25 日、東京工業大学出展
ブースへのパンフレット等配布依頼）

シンポジウム開催

7 月 1 日に本プログラムの現状報告、採択企業からの本年度の成果報告などを実施するシンポジ
ウムを行った。参加者は 120 名であった。
先端的大規模計算利用サービス 第 4 回シンポジウム
開催日時： 2010 年 7 月 1 日（木） 13:30～18:30
開催場所： 丸ビルホール
定員：
200 名
主催：
北海道大学情報基盤センター 、東北大学サイバーサイエンスセンター、
東京大学情報基盤センター、
名古屋大学情報基盤センター、
京都大学学術情報メディアセンター、
大阪大学サイバーメディアセンター、
九州大学情報基盤研究開発センター
趣旨：「先端的大規模計算利用サービス」は、文部科学省研究開発施設共用等促進費補助金（先端研究施設共用促進事業）の支援を受けて、平成 21 年度から全国共同利用施設であるスーパーコンピュータを有する 7 大学が、社会貢献の一環として、大学で開発された応用ソ
フトウェアとスーパーコンピュータの民間企業への提供を行っているプログラムである。
平成 19、 20 年度に、文部科学省先端研究施設共用イノベーション創出事業の支援を受けて実施した「先端的大規模計算シミュレーションプログラム利用サービス」よりも幅広い
研究課題に対して、スーパーコンピュータの提供を実施している。本シンポジウムでは、
本取り組みによる課題の成果報告と、現在の採択課題の中間報告を口頭発表、ポスター発表にて行う。

− 394 −

スーパーコンピューティング部門

プログラム：
13:00～
13:30～14:00

14:00～15:00

15:00～15:20
15:20～16:20

16:20～16:45
16:45～17:30

17:30～18:30

受付開始
主催者挨拶
石川 裕（東京大学 情報基盤センター センター長）
文部科学省挨拶
柳 孝（文部科学省研究振興局 研究環境・産業連携課 課長）
採択企業からの報告（口頭発表 1）
採択企業から 3 社
 「エンジン燃焼室内の熱空力環境の予測技術の開発（第１報）」満田
正彦（株式会社コベルコ科研）
 「蒸気タービン高圧段翼列設計への数値タービンの実用」新関良樹（株式会社東芝）
 「大規模計算結果の遠隔可視化システムに関する技術開発と実証試
験」黒木勇（サイバネットシステム株式会社（旧・株式会社ケイ・ジ
ー・ティー））
休憩
採択企業からの報告（口頭発表 2）
採択企業から 3 社
 「流動場中のナノ液滴の分子動力学シミュレーション」金城友之（株式会社豊田中央研究所）
 「固体高分子型燃料電池材料の in silico 設計」岡本穏治（日本電気株式会社）
 「極限構造超微細新機能デバイスの開発」山田隆博（株式会社 HyperSIT）
ポスターセッション概略紹介
ポスター展示企業 1 件につき 2～3 分
ポスターセッション（採択企業から 8 社）
 「自動車部品から発生する空力騒音予測手法の開発」濱本直樹（三菱自動車工業株式会社）
 「量子化学計算 ASP におけるアプリケーションレベルの有効な資源配分の研究」渡邊啓正（HPC システムズ株式会社）
 「自動車触媒の金属表面での排ガス分子の挙動解析」荒木真剛（北興化学工業株式会社）
 「FMO 法による電子状態計算と超並列機による性能評価」橋祐一（株式会社日立東日本ソリューションズ）
 「塗装微粒化シミュレーション実現可能性の検討」福野純一（ホンダエンジニアリング株式会社）
 「はんだ熱疲労長寿命化に向けた解析精度向上および時間短縮化の検討」近藤邦仁（ソニーイーエムシーエス株式会社）
 「有機分子のアモルファスバルク状態での電子状態計算」加藤秀之（バンドー化学株式会社）
 「有限要素法のための，高分子材料の物性値推定技術の開発」木村陽介（トヨタテクニカルディベロップメント株式会社）
順不同
懇親会− 395 −

スーパーコンピューティング部門

HA8000 クラスタシステムの企業利用支援
研究支援係

1

HA8000 クラスタシステムの企業利用支援

1.1

企業利用趣旨工学系研究者、産業界における大規模計算シミュレーションに対する期待が高まっている一方で、その利用が進んでいない。また、企業におけるスパコン導入の動きは必ずしも旺盛ではない。その理由として、PC レベルでの小規模計算シミュレーションを大量に処理したいというユーザが多いこと、
小規模計算シミュレーションを行っているユーザが大規模計算シミュレーションを行うような機会がな
いために、費用対効果を検討できないということもあげられる。さらに多くの現場では、計算シミュレーションの方法論が浸透していないということもあげられる。
一方、文部科学省は、世界が研究開発にしのぎを削る分野で日本の国際競争力を高めようと、大学や独立行政法人等の公的研究機関がもつ先端研究装置の企業への開放を拡大する方針を打ち出している。
このような状況を背景として、情報基盤センターは、次世代スーパーコンピュータにつながるユー
ザ育成も視野に入れつつ、大規模高性能並列計算を必要とする企業に対して計算資源を提供する。
企業利用については、企業における単なる計算需要の負荷を肩代りするのではなく、以下の項目に合致するテーマを支援するものである。
(1) 将来の科学技術発展に寄与する。
(2) 大規模高性能並列計算分野の発展に寄与する。
(3) 大規模高性能並列計算によるイノベーションに寄与する。

1.2

支援内容

企業利用へ提供する資源は、HA8000 クラスタシステム全資源の 10%以内である。この 10%には先端研究施設共用促進事業の企業利用も含まれる。
以下の 2 つの利用者カテゴリで課題を公募し、審査委員会での審査を行う。企業利用では、
HA8000 クラスタシステムの専用キューコースかノード固定コースの利用を申し込むことができる。これらのコースは 8 ノードを 1 単位とし、企業が必要なノード数を決定する。ただし、限られた資源を有効に利用するために、採択可能な課題に対して優先順位を付ける。提供可能な計算資源を勘案して申込内容の調整を行い、採択課題を決定する。


アプリケーション開発者あるいは利用者
企業の開発現場において既に確立されている計算シミュレーションによるものづくりに使われるのではなく、産業利用として先端性を有する計算シミュレーションおよび応用分野の課題を支援する。このような先端性を有する計算シミュレーションでは、大規模な並列計算が必要であると考えられる。

− 396 −

スーパーコンピューティング部門



ASP（Application Service Provider）事業者
計算シミュレーションによるものづくりを行ってきていない企業に対し、計算シミュレーションによる高度なものづくりを支援するためには、計算シミュレーションソフトウェアの性質を理解し、入力データの作成、シミュレーション結果の解析などの、きめ細かい支援が必要である。産業界に対して、このような広範な支援を大学が行うのは難しいので、支援を行っていく企業との連携が不可欠である。そのため、計算シミュレーションによるものづくりを従来行っていない企業への支援体制が整っている ASP 事業者を支援する。

大学が提供する計算資源は限られている。本来、企業は自前でスパコンを確保すべきものである。
企業において大規模計算シミュレーションによるものづくりの可能性が得られた場合に、本支援を終了する。ASP 事業者においては、ASP 事業者が自前でスパコンを確保できる環境が整い次第、支援を終了する。

1.3

平成 22 年度企業利用

平成 22 年度は 4 月、8 月、12 月利用開始の 3 回の課題公募を実施した。4 月利用開始の公募
では、平成 21 年度までに利用していた 3 社が継続して応募し、新規の応募はなかった。8 月利用開始の公募では、課題実施中の企業１社からノード数拡大の応募があったが、新規の応募はなかった。
12 月利用開始の公募では、別の課題実施中の企業 1 社からノード数拡大の応募があったが、新規の応募はなかった。


平成 22 年度第 1 回公募（4 月以降利用開始）
 申請 3 件（うち継続申請 3 件）
 採択 3 件（うち継続課題 3 件）
 みずほ情報総研株式会社 サイエンスソリューション部「大規模流体解析サービス“MIZUHO FLOW STATION”」
 富士通アドバンストテクノロジ株式会社 HPC 適用推進センター・富士通株式会社「情報機器における大規模流体解析」
 NEC ソフト株式会社 ニューソリューション事業部 エンジニアリング SI グループ
「科学技術計算 ASP サービス」
平成 22 年度第 2 回公募（8 月以降利用開始）
 申請 1 件（ノード数拡大）
 採択 1 件（ノード数拡大）
 富士通アドバンストテクノロジ株式会社 HPC 適用推進センター・富士通株式会社「情報機器における大規模流体解析」
平成 22 年度第 3 回公募（12 月以降利用開始）
 申請 1 件（ノード数拡大）
 採択 1 件（ノード数拡大）
 NEC ソフト株式会社 ニューソリューション事業部 エンジニアリング SI グループ
「科学技術計算 ASP サービス」− 397 −

スーパーコンピューティング部門

䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䉺೑↪䈮䉋䉎⎇ⓥᚑᨐႎ๔(2010 ᐕ)䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䊁䉞䊮䉫ㇱ㐷

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1.1

⺰ᢥ

‫‛ޣ‬ℂቇ‫ޤ‬
1. H. Nakada: Modified parameter-sets of M3Y-type semi-realistic nucleon-nucleon interaction for nuclear
structure studies: Physical Review C, American Physical Society, 81, 2, 027301.
2. H. Nakada: Shell structure in neutron-rich Ca and Ni nuclei under semi-realistic mean fields: Physical Review C, American Physical Society, 81, 5, 051302(R).
3. K. Hida, K. Takano and H. Suzuki: Quantum Phase Transitions in Alternating-Bond Mixed Diamond
Chains with Spins 1 and 1/2: J. Phys. Soc. Jpn., Physical Society of Japan, 79, 044702.
4. K. Hida, K. Takano and H. Suzuki: Haldane Phases and Ferrimagnetic Phases with Spontaneous Translational Symmetry Breakdown in Distorted Mixed Diamond Chains with Spins 1 and 1/2: J. Phys. Soc. Jpn.,
Physical Society of Japan, 79, 114703.
‫ޣ‬࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇ‫ޤ‬
5. Onitsuka, G., N. Hirose, K. Miyahara, T. Ota, J. Hatayama, Y. Mitsunaga, and T. Goto: Numerical simulation of the migration and distribution of diamond squid (Thysanoteuthis rhombus) in the southwest Sea ofJapan: Fisheries Oceanography, ᳓↥ᶏᵗቇળ, 19, 1, 63-75.
6. Tozuka, T., T. Yokoi, and T. Yamagata: A modeling study of interannual variations of the Seychelles
Dome: Journal of Geophysical Research, 115, C04005.
7. Doi, T., T. Tozuka, and T. Yamagata: The Atlantic Meridional Mode and its coupled variability with the
Guinea Dome: Journal of Climate, 23, pp.455-475.
8. Morioka, Y., T. Tozuka, T. Yamagata: Climate Variability in the Southern Indian Ocean as Revealed by
Self-Organizing Maps: Climate Dynamics, 35, 1075-1088.
9. T. Kawasaki and H. Hasumi: Role of localized mixing around the Kuril Straits in the Pacific thermohaline
circulation: Journal of Geophysical Research Oceans, American Geophysical Union, 115, C11002, doi:
10.1029/2010JC006130.
‫ޣ‬ᔕ↪‛ℂቇ࡮Ꮏቇၮ␆‫ޤ‬
10. T. Kumagai, M. Kaizu, H. Okuyama, S. Hatta, T. Aruga, I. Hamada, Y. Morikawa: Symmetric hydrogenbond in a water-hydroxyl complex on Cu(110): Phys. Rev. B, The American Physical Society, 81, 0454021-5.
11. Hamada, K. Lee, Y. Morikawa: Interaction of water with a metal surface: Importance of van der Waals
forces: Phys. Rev. B, The American Physical Society, 81, 115452-1-6.
12. Ikutaro Hamada, Minoru Otani: Comparative van der Waals density-functional study of graphene on metal
surfaces: Physical Review B, The American Physical Society, 82, 11, 153412-1-4.
13. Ikutaro Hamada: A van der Waals density functional study of ice Ih: The Journal of Chemical Physics,
American Institute of Physics, 133, 214503.
14. ↰᧛⚐৻, ဝ⼱ᕀ, ᪀ፉ⼾, ㊀ේቁ⤿: ታኻ⒓࿕᦭୯໧㗴ߦኻߔᄙಽഀߩಽഀ⛔ᴦᴺߩಽᢔਗ೉ࠕ࡞
ࠧ࡝࠭ࡓߩឭ᩺: ᖱႎಣℂቇળ⺰ᢥ⹹: ࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣࠪࠬ࠹ࡓ, Vol.3, No.2, pp.20-29.
‫ޣ‬ᑪ▽ቇ‫ޤ‬
15. Bu Z, Kato S., Takahashi T.: Measurements and numerical modeling of flow field and pollutant dispersion
in areaway space: Building Simulation: An International Journal, Springer, Vol.3, No.1, pp.25-38.

− 398 −

スーパーコンピューティング部門

16. ⩵ᧄ⧷♿, ᄢጟ㦖ਃ, 㤛ᒄ, 㚅᦬ჽ੫, દ⮮৻⑲: LES ߦࠃࠆ 2 ᰴర㐽ⓨ㑆ౝߩੂᵹ႐ߦ߅ߌࠆੑಽ
ሶൻቇ෻ᔕ⃻⽎ߩᢙ୯⸃ᨆ : ࡑࠗࠢࡠࠬࠤ࡯࡞ᄢ᳇ᳪᨴ੍᷹ࠪࠬ࠹ࡓߩ㐿⊒ ߘߩ 1: ᣣᧄᑪ▽ቇ
ળⅣႺ♽⺰ᢥ㓸, ᣣᧄᑪ▽ቇળ, 75, 653, pp. 629-636.

1.2ญ㗡䊶䊘䉴䉺䊷⊒⴫‫‛ޣ‬ℂቇ‫ޤ‬17. ⷰጊᱜ㆏, ૒‫৻⌀ޘ‬: ೻ᢿᵹਅࠦࡠࠗ࠼⚿᥏ߦኻߔࠆ೻ᢿ₸࠯ࡠᭂ㒢ߩ․⇣ᕈ: ᣣᧄ‛ℂቇળ╙ 65࿁ᐕᰴᄢળ.
‫ޣ‬࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇ‫ޤ‬
18. Endoh Takahiro, and Kaoru Ichikawa: Numerical study of the penetration of the subsurface Kuroshio water
onto the continental shelf northeast of Taiwan: Ocean Sciences Meeting 2010.
19. Tozuka, T., T. Yokoi, and T. Yamagata: Simulated interannual variations of the Seychelles Dome: 2010
Ocean Sciences Meeting.
20. ᧲Ⴆ⍮Ꮖ, ࿯੗ᆭᔒ, ችဈ⾆ᢥ, ጊᒻବ↵: ᄢ᳇ᶏᵗ⚿วࡕ࠺࡞ߦࠃࠆᄢ⷏ᵗ⿒㆏ၞߩᶏ㕙᳓᷷ߩౣ⃻ᕈ: 2010 ᐕᐲᣣᧄᶏᵗቇળᤐቄᄢળ.
21. Doi, T., T. Tozuka, and T. Yamagata: The Atlantic Meridional Mode and its coupled variability with the
Guinea Dome: 2010 Ocean Sciences Meeting.
22. Takao Kawasaki, and Hiroyasu Hasumi: Role of locally enhanced vertical mixing around the Kuril Straits
in the Pacific thermohaline circulation: Ocean Science Meeting 2010, American Geophysical Union, Ocean
Science Meeting 2010, Scientific Abstracts.
23. Tozuka, T., Y. Morioka, T. Yamagata: Indian Ocean Subtropical Dipole Mode and Its Influence on theSouthern African Region: ᣣᧄ࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇㅪว 2010 ᐕᄢળ.
24. Tozuka, T., T. Qu, T. Yamagata: Role of the South China Sea Throughflow in the Global Climate System:2010 Western Pacific Geophysics Meeting.
25. ᧲Ⴆ⍮Ꮖ, T. Qu, ጊᒻବ↵: ᄢ᳇ᶏᵗ⚿วࡕ࠺࡞ࠍ↪޿ߚධࠪ࠽ᶏㅢㆊᵹߦ㑐ߔࠆ⎇ⓥ: 2010 ᐕᐲᣣᧄᶏᵗቇળ⑺ቄᄢળ.
26. Tozuka, T., Y. Morioka, J. Hermes, S. K. Behera, T. Yamagata: Indian Ocean Subtropical Dipole Modeand Its Influence on the Agulhas Current: ╙ 3 ࿁ OFES ࡢ࡯࡚ࠢࠪ࠶ࡊ.
27. Yokoi, T., T. Tozuka, T. Yamagata: Seasonal and interannual variations of the SST over the Seychelles
Dome: CYNDY/DYNAMO Workshop.
28. Tozuka, T., Y. Morioka, T. Kataoka, T. Yamagata: Indian Ocean Subtropical Dipole Mode and Its Influence of the Southern African Region in Coupled Models: South Africa-Japan SATREPS Kick-Off Symposium.
29. Tozuka, T., T. Yamagata: Indian Ocean Subtropical Dipole Mode and Its Influence on the Southern African
Region in UTCM: SATREPS Workshop on Seasonal and Inter-Annual Climate Variability.
30. ᫪ጟఝᔒ, ᧲Ⴆ⍮Ꮖ, ጊᒻବ↵: ධᄢ⷏ᵗ੝ᾲᏪ࠳ࠗࡐ࡯࡞ࡕ࡯࠼ߩᷫ⴮ᯏ᭴: 2010 ᐕᐲᣣᧄᶏᵗቇળ⑺ቄᄢળ.
31. Morioka, Y., T. Tozuka, T. Yamagata: The generation of the subtropical dipole mode in the South Atlantic:
2010 SASAS conference.
32. ᮮ੗ቁᥙ, ᧲Ⴆ⍮Ꮖ, ጊᒻବ↵: ࠮࡯ࠪࠚ࡞࠼࡯ࡓၞߦ߅ߌࠆᷙวጀ᳓᷷ߩ⚻ᐕᄌേ: 2010 ᐕᐲᣣ
ᧄᶏᵗቇળ⑺ቄᄢળ.
33. Morioka, Y., T. Tozuka, T. Yamagata: The Generation of the Subtropical Dipole Mode in the South Atlantic: Mini-Workshop on Seasonal to Interannual Climate Variations.
34. Kataoka, T., T. Tozuka, Y. Masumoto, T. Yamagata: Indian Ocean Subtropical Dipole Mode Simulated in
the CMIP3 Models: Mini-Workshop on Seasonal to Interannual Climate Variations.
35. M. Yamamoto, and M. Takahashi: Modeling of planetary-scale waves using a Venus middle atmosphere
GCM: ᣣᧄ࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇㅪว 2010 ᐕᄢળ, ᄢળ੍Ⓜ㓸, U002-08.
36. M. Yamamoto, and M. Takahashi: Application of GCM to the Venus middle atmosphere dynamics: International Venus Conference Aussois, France, Book of abstract, p36.
37. M. Yamamoto, M. Takagi, K. Ikeda, M. Takahashi, and Y. Matsuda: Development of Venus GCM toward
the AKATSUKI mission: 2010 VEXAG International Workshop, Abstract summaries, p24.
38. ጊᧄൎ, 㜞ᯅᱜ᣿: ㊄ᤊਛጀᄢ᳇ GCM ߩਛߩᖺᤊࠬࠤ࡯࡞ᵄߣ⿥࿁ォ: ᣣᧄ᳇⽎ቇળ⑺ቄᄢળ,2010 ᐕ⑺ቄᄢળ੍Ⓜ㓸, p152.

− 399 −

スーパーコンピューティング部門

39. Tozuka, T., T. Qu, T. Yamagata: Role of the South China Sea Throughflow in the global climate system:
Mini-Workshop on Seasonal to Interannual Climate Variations.
40. Tozuka, T., Y. Morioka, T. Yamagata: Subtropical Dipole Modes and Their Influence on the Southern African Region: IOC ഃ⸳ 50 ๟ᐕࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ‫ޟ‬᳇୥ᄌൻߣᄌേߦ߅ߌࠆࠗࡦ࠼ᵗߣᄥᐔᵗߩᓎഀ‫ޠ‬.
41. Yokoi, T., T. Tozuka, T. Yamagata: Seasonal and Interannual Variations of the SST above the Seychelles
Dome: SATREPS Symposium on Climate Prediction and Information for the Society.
42. Tozuka, T., T. Doi, T. Miyasaka, N. Keenlyside, T. Yamagata: Toward Realistic Simulation of the Equatorial Atlantic Zonal SST Gradient in a CGCM: SATREPS Symposium on Climate Prediction and Information for the Society.
43. Morioka, Y., T. Tozuka, T. Yamagata: SISD and SASD Variations in SINTEX-F1 Model Simulations:
SATREPS Symposium on Climate Prediction and Information for the Society.
44. ૒⮮㓁␭, ਛፉᤋ⥋, ੗ญ੨㆏, ㋈ᧁஜᄥ㇢: ࡆࡦဳ㔕ࡕ࠺࡞ࠍ↪޿ߚ᧲ㇱᄥᐔᵗߦ߅ߌࠆጀⓍ㔕ߩౣ⃻ታ㛎: ᣣᧄ᳇⽎ቇળ⑺ቄᄢળ, ᣣᧄ᳇⽎ቇળ⑺ቄᄢળ ੍Ⓜ㓸, P394.
45. ૒⮮㓁␭: ᧲ㇱᄥᐔᵗߦ߅ߌࠆጀⓍ㔕ߩౣ⃻ታ㛎: ᳇⽎ቇળ⧯ᚻᄐߩቇᩞ, ᳇⽎ቇળ⧯ᚻᄐߩቇᩞ
੍Ⓜ㓸, A22.
46. Endoh, Takahiro, Hiroyuki Tsujino, and Toshiyuki Hibiya: The effect of Koshu Seamount on the formationof the Kuroshio large meander south of Japan: American Geophysical Union 2010 Fall Meeting.
47. Sato Y.,T. Nakajima, K. Suzuki: Application of a Monte-Carlo integration method to collision and coagulation growth processes of hydeometeors in a bin-type model.: 13th Conference on Cloud Physics, 13th Conference on Cloud Physics ੍Ⓜ㓸, P1.50.
48. Sato Y., T. Nakajima, T. Iguchi: Numerical Simulation of stratocumulus off the coast of California.: FirstInternational Workshop on Nonhydrostatic Numerical Models, First International Workshop on Nonhydrostatic Numerical Models ੍Ⓜ㓸.
49. Sato Y., T. Nakajima, K. Suzuki, T. Iguchi, I.-J. Choi: A study of the microphysical mechanism for correlation patterns between droplet radius and optical thickness of warm clouds off the coast of California as
simulated by a downscaling spectral bin microphysical model.: American Geophysical Union Fall meeting,
American Geophysical Union Fall meeting ੍Ⓜ㓸, A21C-101.
50. Ꮉፒ㜞㓶, ⠀ⷺඳᐽ: ࡜ࡉ࡜࠼࡞ᶏߦ߅ߌࠆᷓጀኻᵹߣਛⷙᮨ᷵ߩࡕ࠺࡝ࡦࠣ: ᣣᧄᶏᵗቇળ 2010
ᐕ⑺ቄᄢળ.
‫ޣ‬ᔕ↪‛ℂቇ࡮Ꮏቇၮ␆‫ޤ‬51. ↰᧛⚐৻, ဝ⼱ᕀ, ᪀ፉ⼾, ㊀ේቁ⤿: ታኻ⒓࿕᦭୯໧㗴ߦኻߔࠆᄙಽഀߩಽഀ⛔ᴦᴺߩಽᢔਗ೉ࠕ
࡞ࠧ࡝࠭ࡓߩឭ᩺: 2010 ᐕࡂࠗࡄࡈࠜ࡯ࡑࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ
HPCS2010, HPCS2010 ⺰ᢥ㓸, pp. 35--42.
‫ޣ‬ᑪ▽ቇ‫ޤ‬
52. ⩵ᧄ⧷♿, ᄢጟ㦖ਃ: ੂᵹ᜛ᢔ႐ߦ߅޿ߡੑಽሶൻቇ෻ᔕ߇ᄢ᳇ᳪᨴ‛⾰ߩỚᐲ෸߮ャㅍߦਈ߃ࠆ
ᓇ㗀: ╙ 21 ࿁㘑Ꮏቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ, ╙ 21 ࿁㘑Ꮏቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ⺰ᢥ㓸, pp. 91-96.
53. Hideki Kikumoto, Ryozo Ooka: Numerical Studies of Bi-Molecular Reactions in an Urban Street Canyon
using Large-Eddy Simulation: Urban Environmental Pollution.
‫✚ޣ‬วᎿቇ‫ޤ‬54. ᄢ㆏ാ຦, ㋈ᧁብੑ㇢: ╙ 24 ࿁ᢙ୯ᵹ૕ജቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ: ᭂ⿥㖸ㅦᵹࠇߦ߅ߌࠆࠠࡖࡆ࠹ࠖࠍ᦭
ߔࠆ‛૕߹ࠊࠅߩ CFD ⸃ᨆ, ╙ 24 ࿁ᢙ୯ᵹ૕ജቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ⻠Ṷ㓸.

1.3

ฃ⾨ᖱႎ

55. Ambe Daisuke, Takahiro Endoh, Toshiyuki Hibiya, and Shiro Imawaki: Transition to the large meander
path of the Kuroshio as observed by satellite altimetry: ᣣ੽ᶏᵗቇળ⺰ᢥ⾨, ᣣ੽ᶏᵗቇળ.

− 400 −

スーパーコンピューティング部門

2⿥ਗ೉ဳ䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䉺 HA8000 䉪䊤䉴䉺䉲䉴䊁䊛㩷 2010 ᐕ(2010 ᐕ 1 ᦬䌾2010 ᐕ 12 ᦬)䈮䈍䈔䉎䇮⿥ਗ೉ဳ䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䉺 HA8000 䉪䊤䉴䉺䉲䉴䊁䊛䈱೑↪䈮䉋䉎⎇ⓥᚑᨐႎ๔䈮䈧䈇䈩䈲એਅ䈱䈫䈍䉍䈪䈅䉎䇯

2.1

⺰ᢥ

‫ޣ‬ᖱႎቇ‫ޤ‬56. ᰞ੗㓉㓶, ⋥㊁ஜ, ᩿ቁᵗ, ਛፉ⎇๋, 㤥↰ਭᵏ: OpenATLib: ᢙ୯⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ะߌ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣࠗࡦ࠲࡯ࡈࠚ࡯ࠬ: 2010 ᐕࡂࠗࡄࡈࠜ࡯ࡑࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇ⺰ᢥ㓸, ᖱႎಣℂቇળ, pp. 99-106.
57.
᩿ቁᵗ: ࡍ࠲ࡈࡠ࠶ࡊࠬⅣႺߦ߅ߌࠆዊⷙᮨⴕ೉↪ኻ⒓ኒⴕ೉࿕᦭୯࠰࡞ࡃߦะߌߡ 㧙ㅒᄌ឵ߩᡷ⦟㧙: HPCS2010 ⺰ᢥ㓸, ಴ ੍ቯ.
58.
᩿ቁᵗ: ࡍ࠲ࡈࡠ࠶ࡊࠬⅣႺߦ߅ߌࠆዊⷙᮨⴕ೉↪ኻ⒓ኒⴕ೉࿕᦭୯࠰࡞ࡃߦะߌߡ 㧙ㅒᄌ឵ߩᡷ⦟㧙: ᖱႎಣℂቇળ⺰ᢥ⹹: ACS, ᖱႎಣℂቇ, Vol.3, No.2, pp. 1-8.
59. ᰞ੗㓉㓶, ⋥㊁ஜ, ᩿ቁᵗ, ਛፉ⎇๋, 㤥↰ਭᵏ: OpenATLib: ᢙ୯⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ะߌ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣࠗࡦ࠲࡯ࡈࠚ࡯ࠬ: ᖱႎಣℂቇળ⺰ᢥ⹹: ACS, ᖱႎಣℂቇળ, Vol.3, No.2, pp.39-47.
60. Takahiro Katagiri, and Shoji Itoh: A Massively Parallel Dense Symmetric Eigensolver with Communication Splitting Multicasting Algorithm: 9th International Meeting on High Performance Computing for
Computational Science (VECPAR'2010), Proceedings of VECPAR'2010.
61.
᩿ ቁ ᵗ , ᰞ ੗ 㓉 㓶 , 㤥 ↰ ਭ ᵏ , ⋥ ㊁ ஜ , ਛ ፉ ⎇ ๋ : Xabclib: ᳢ ↪ ⊛ ⥄ േ ࠴ ࡘ ࡯ ࠾ ࡦ ࠣ API‫ޟ‬OpenATLib‫ߚ޿↪ࠍޠ‬ᢙ୯⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ߦ߅ߌࠆᢙ୯⸘▚ࡐ࡝ࠪ࡯ᯏ⢻ߩᕈ⢻⹏ଔ: ╙ 15 ࿁ᣣᧄ⸘▚Ꮏቇળ⻠Ṷળ‫▚⸘࡞࡯ࠤࠬ࠲ࡍޟޔࡦ࡚ࠪ࠶࠮࠼࠭ࠗ࠽ࠟ࡯ࠝޔ‬ᯏᤨઍߩᢙ୯⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ߣ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣᛛⴚ‫ޠ‬, ᣣᧄ⸘▚Ꮏቇળ⻠Ṷળ.
62. ᰞ੗㓉㓶, ᩿ቁᵗ, ⋥㊁ஜ, 㤥↰ਭᵏ, ਛፉ⎇๋, ⁿ⽴శ␽: ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣࠗࡦ࠲࡯ࡈࠚ࡯ࠬ
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63. ᰞ੗㓉㓶, ᩿ቁᵗ, ⋥㊁ஜ, 㤥↰ਭᵏ, ਛፉ⎇๋, ⁿ⽴శ␽: ⴕ೉⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ะߌᢙ୯⸘▚ࡐ࡝ࠪ࡯ࠗࡦ࠲࡯ࡈࠚ࡯ࠬߩឭ᩺: 2010 ᐕਗ೉/ಽᢔ/ද⺞ಣℂߦ㑐ߔࠆ‫ޡ‬㊄ᴛ‫ࠪࠢ࡯ࡢ࡮࡯ࡑࠨޢ‬࡚࠶ࡊ(SWoPP2010), ᖱႎಣℂቇળ⎇ⓥႎ๔ 2010-HPC-126.
64. ᄢፉ⡡ผ, ᰞ੗㓉㓶, ᩿ቁᵗ, ਛፉ⎇๋, 㤥↰ਭᵏ, ⋥㊁ஜ, ⁿ⽴శ␽, દ⮮␽ม: SegmentedScan ᴺ
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65.
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66. 㤥↰ਭᵏ, ᰞ੗㓉㓶, ᩿ቁᵗ, ⋥㊁ஜ, ਛፉ⎇๋: ⇹ⴕ೉෻ᓳ⸃ᴺ࡜ࠗࡉ࡜࡝ Xabclib ߦ߅ߌࠆ࡙
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67.
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68.
᩿ቁᵗ, ᰞ੗㓉㓶, 㤥↰ਭᵏ, ⋥㊁ஜ, ਛፉ⎇๋: Xabclib: ᳢↪⊛⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣࠗࡦ࠲࡯ࡈࠚ
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69. Takahiro Katagiri, and Shoji Itoh: A Massively Parallel Dense Symmetric Eigensolver with Communication Splitting Multicasting Algorithm: After Proceedings of VECPAR'2010, High Performance Computing
for Computational Science VECPAR 2010, Springer Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6449/2011,,
pp.139-150.

− 401 −

スーパーコンピューティング部門‫⑼ࡓࡁࠥޣ‬ቇ‫ޤ‬70. Reginaldo Kuroshu, Junichi Watanabe, Sumio Sugano, Shinichi Morishita, Yutaka Suzuki, Masahiro Kasahara: Cost-effective sequencing of full-length cDNA clones powered by a de novo-reference hybrid assembly: PLoS ONE, The Public Library of Science, in press.
‫‛ޣ‬ℂቇ‫ޤ‬
71. T. Yamazaki, Y. Kuramashi, and A. Ukawa for PACS-CS Collaboration: Helium nuclei in quenched lattice
QCD: Physical Review D, The American Physical Society, 81, 1115p4.
72. N. Shimizu, Y. Utsuno, T. Mizusaki, T. Otsuka, T. Abe, and M. Honma: Novel extrapolation method in theMonte Carlo shell model: Physicsal Review C, American Physical Society, Vol.82, Issue. 6, 061305.
73. T. Kawanai and S. Sasaki: Charmonium-nucleon potential from lattice QCD: Physical Review D, American
Physical Society, 82, 091501.
74. T. Kawanai and S. Sasaki: Study of charmonium-nucleon interaction in lattice QCD: AIP conference proceedings, American Institute of Physics, 1296, 294-297.
75. Y-K. Choe, E. Tsuchida, T. Ikeshoji, A. Ohira, and K. Kidera: An Ab Initio Modeling Study on a Modeled
Hydrated Polymer Electrolyte Membrane, Sulfonated Polyethersulfone (SPES): Journal of Physical Chemistry B, Americal Chemical Society, 114, 7, pp.2411-2421.
76. Yoshihide Yoshimoto: Melting of MgO Studied Using a Multicanonical Ensemble Method: J. Phys. Soc.
Jpn, IPAP, Vol. 79, No. 3, p.034602.
‫ޣ‬࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇ‫ޤ‬
77. Takeuchi, N.: Simulation of heterogeneity sections obtained by neutrino radiography: Earth Planets Space,
Terrapub, Vol.62, No.2, pp.215-221.
78. Kazuya Kusahara, Hiroyasu Hasumi, and Takeshi Tamura: Modeling sea ice production and dense shelfwater formation in coastal polynyas around East Antarctica: Journal of Geophysical Research (Oceans),
American Geophysical Union, 115, C10006, doi: 10.1029/2010JC006133.
‫ޣ‬ၮ␆ൻቇ‫ޤ‬
79. Yanli Mao, Zhiguo Shang, Yosuke Imai, Tyuji Hoshino, Ryugo Tero, Motohiko Tanaka, Naoki Yamamoto,Katsuhiko Yanagisawa, Tsuneo Urisu: Surface-induced phase separation of a sphingomyelin/cholesterol/ganglioside GM1-planar bilayer on mica surfaces and microdomain molecular conformation:
Biochimica et Biophysica Acta-Biomembranes, ELSEVIER, in printing, published on line at
http://dx.doi.org/10.1016/j.bbamem.2010.03.003.
‫ޣ‬ᔕ↪‛ℂቇ࡮Ꮏቇၮ␆‫ޤ‬80. ਛፉ⎇๋: ᜛ᒛ㓏ጀဳ㗔ၞ㑆Ⴚ⇇ಽഀߦၮߠߊᖡ᧦ઙ໧㗴ะߌਗ೉೨ಣℂᚻᴺ: ‫ࡑ࡯ࠜࡈࡄࠗࡂޟ‬ࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ HPCS2010‫⺰ޠ‬ᢥ㓸, ᖱႎಣℂቇળ, 91-98.
81. ਛፉ⎇๋: OpenMP/MPI ࡂࠗࡉ࡝࠶࠼ਗ೉ࡊࡠࠣ࡜ࡒࡦࠣࡕ࠺࡞ߩᄙ㊀ᩰሶᴺ߳ߩㆡ↪: ᖱႎಣℂቇળ⎇ⓥႎ๔, ᖱႎಣℂቇળ, HPC-124.
82. ᄢ⷏┙㗼, 㜞቟⑲᮸, 㜞቟⟤૒ሶ: ડᬺ㑆ขᒁࡀ࠶࠻ࡢ࡯ࠢߩࡕ࠴࡯ࡈ᭴ㅧ: ⛔⸘ᢙℂ⎇ⓥᚲ౒ห⎇ⓥ࡝ࡐ࡯࠻, 241, pp.63-67.
83. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: Network Motifs in Inter-firm Network: Journal of
Economic Interaction and Coordination, Springer, 5, 2, 171-180.
84. ᄢ⷏┙㗼, 㜞቟⑲᮸, 㜞቟⟤૒ሶ: ડᬺ㑆ࡀ࠶࠻ࡢ࡯ࠢߩᢙℂ᭴ㅧ: ᔕ↪ᢙℂ, ጤᵄᦠᐫ, 20, 3, 37-49.
85. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Takatoshi Ito, Yuko Hashimoto, Tsutomu Watanabe, Misako Takayasu: On the Nonstationarity of the Exchange Rate Process: Research Center for Price Dynamics Working
Paper, 65.
‫ޣ‬ᯏ᪾Ꮏቇ‫ޤ‬
86. M. Kohiyama, M. Ohsaki, T. Miyamura, K. Onda, D. Isobe, H. Akiba, M. Hori, K. Kajiwara, and T. Ine:
DYNAMIC PROPERTY EVALUATIONS OF FULL-SCALE 4-STORY STEEL FRAME USING PARALLEL FE-ANALYSIS: Proceedings of 9th US National and 10th Canadian Conference on Earthquake
Engineering.
87. Iwai, H., Shikazono, N., Matsui, T., Teshima, H., Kishimoto, M., Kishida, R., Hayashi, D., Matsuzaki, K.,
Kanno, D., Saito, M., Muroyama, H., Eguchi, K., Kasagi, N., Yoshida, H.: Quantification of SOFC AnodeMicrostructure Based on Dual Beam FIB-SEM Technique: Journal of Power Sources, ELSEVIER, Vol.195,
Is.4, pp.955-961.
88. Alfredo Pinelli, Markus Uhlmann, Atsushi Sekimoto, Genta Kawahara: Reynolds number dependence ofmean flow structure in square duct turbulence: Journal of Fluid Mechanics, Cambridge University Press,
Volume 644, pages 107-122.

− 402 −

スーパーコンピューティング部門

89. ㊄㊁␽ਭ: ⦁⥾ߩ࠴ࡖࡀ࡞ౝ᳖ ឃ㒰⢻ജߩᢙ୯ࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦߦࠃࠆផቯ(╙ 4 ႎ: ᳖ ឃ㒰⢻ജߦኻߔࠆ⦁૕๟ࠅᵹࠇ႐ߩᓇ㗀): ኙ࿾ᛛⴚ⺰ᢥ࡮ႎ๔㓸, 25, 202-206.
‫ޣ‬࿯ᧁᎿቇ‫ޤ‬90. ዊ᧻㓶ੑ࡮૒‫ᧁޘ‬ᷕ࡮᧻ਣ੫: 㕖᭴ㅧᩰሶࡕ࠺࡞ࠍ↪޿ߚࡃࡦ࠳ࠕ࠴ࠚߦ߅ߌࠆ 2004 ᐕࠗࡦ࠼ᵗᄢᵤᵄߩㅊ▚: ࿯ᧁቇળ⺰ᢥ㓸 B2, ࿯ᧁቇળ, 66, 1, 256-260.
‫⮎ޣ‬ቇ‫ޤ‬
91. S. Matsuyama, A. Aydan, H. Ode, M. Hata, W. Sugiura, T. Hoshino: Structural and Energetic Analysis on
the Complexes of Clinically-isolated Subtype C HIV-1 Proteases and Approved Inhibitors by Molecular
Dynamics Simulation: J. Phys. Chem. B, American Chemical Society, 114, pp. 521-530.
‫ޤઁߩߘޣ‬92. Watanabe H., Yuki A., Kikuchi N., Hayashi K., Kawazoe F., Takahashi F., Yokota T.: GOSAT higher level
Product status 1.5 year after the launch: Proc. of SPIE, Vol. 7826.
93. Watanabe H., Yuki A., Hayashi K., Kawazoe F., Kikuchi N., Takahashi F., Matsunaga T., Yokota T.: GOSAT higher level product status more than 1.5 years after the launch and planned improvement: Proceedings of SPIE, Vol.7862, pp.1-12.

2.2

ญ㗡䊶䊘䉴䉺䊷⊒⴫‫ޣ‬ᖱႎቇ‫ޤ‬
94. Takao Sakurai, Ken Naono, Hisayasu Kuroda, Takahiro Katagiri, and Kengo Nakajima: OpenATLib: A
General Auto-tuning Interface for Numerical Solvers: 14th SIAM Conference on Parallel Processing for
Scientific Computing (PP2010).
95. Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, and Kengo Nakajima: A Branchless Segmented Scan Method forSparse Matrix-vector Multiplications: 14th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP2010).
96. Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Hisayasu Kuroda, Ken Naono, and Kengo Nakajima: Development of
numerical computation policy facility and its effect on Xabclib: 2nd International Workshops on Advancesin Computational Mechanics (IWACOM-II).
97. Tatsuya Sakashita, Hiroshi Nagaoka: A Numerical Study of Hypothesis Testing for Quantum I.I.D. States:
Asian Conference on Quantum Information Science 2010, Asian Conference on Quantum Information Science 2010, pp.213-214.
98. ဈਅ㆐຦, 㐳ጟᶈม: ㊂ሶ i.i.d.⁁ᘒߩࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦߣߘߩℂ⺰⊛⠨ኤ: ᣣᧄᔕ↪ᢙℂቇળ, ᣣᧄᔕ↪ᢙℂቇળ 2010 ᐕᐲᐕ࿁ ⻠Ṷ੍Ⓜ㓸, pp.245-246.
99. Takao Sakurai, Ken Naono, Takahiro Katagiri, Hisayasu Kuroda, and Kengo Nakajima: OpenATLib: A
Generalized Auto-tuning Facility and Xabclib: Adaptation to Numerical Algorithm Selection on an Iterative Method: Workshop on Advanced Auto-tuning on Numerical Software (AANS2010).
100. ᩿ቁᵗ: ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣᯏ⢻ઃ߈ᢙ୯⸘▚࡜ࠗࡉ࡜࡝ Xabclib ߩ HITACHI SR16000/VL1 ߢߩᕈ⢻⹏ଔ 㨪⇹ⴕ೉-ࡌࠢ࠻࡞Ⓧࠍਛᔃߦ㨪: ╙ 4 ࿁ࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦ⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ‫⥄ޔ‬ὼ⑼ቇ
⎇ⓥᯏ᭴ ᩭⲢว⑼ቇ⎇ⓥᚲ ਥ௅.
101. Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Satoshi Ohshima, Mitsuyoshi Igai, Hisayasu Kuroda, Kengo Nakajima,
Ken Naono, and Shoji Itoh: Numerical Policy Function on Auto-tuned Sparse Iterative Solver Xabclib:2010 SIAM Annual Meeting,.
102. ᩿ቁᵗ: ⇹ⴕ೉෻ᓳ⸃ᴺ࡜ࠗࡉ࡜࡝ߦ߅ߌࠆ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣᯏ⢻ߩ㐿⊒: ੩ㇺᄢቇᢙℂ⸃ᨆ⎇ⓥᚲ‫⎇ޔ‬ⓥ㓸ળ‫⑼ޔ‬ቇᛛⴚ⸘▚ࠕ࡞ࠧ࡝࠭ࡓߩᢙℂ⊛ၮ⋚ߣዷ㐿(ઍ⴫⠪: ᄢ⍹ㅴ৻(ᣧⒷ↰ᄢቇ)),੩ㇺᄢቇᢙℂ⸃ᨆ⎇ⓥᚲ⻠ⓥ㍳.
103. ᩿ቁᵗ: ኒⴕኻ⒓࿕᦭୯࠰࡞ࡃ ABCLib_DRSSED ߦ߅ߌࠆ⿥ਗ೉ะ߈࠺࡯࠲ಽᢔᴺ 㨪ᨔゲࡌࠢ
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ࡈࠜ࡯ࡓߩᄢⷙᮨᢙ୯ࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦࠍᡰេߔࠆࡈ࡟࡯ࡓࡢ࡯ࠢߩ᭴▽ 㨪.
104. ᩿ቁᵗ: ⥄േ࠴ࡘ࡯࠾ࡦࠣ⸥ㅀ⸒⺆ߩㅴዷ.
105. ᫪┥਽, Ⴧ↰⧷ቁ, ᷡ↰㓁ม, ਛᎹ⵨ᔒ: Wikipedia ߦ߅ߌࠆ⸒⺆㑆ߩᏅ⇣ࡑࠗ࠾ࡦࠣ: ᖱႎಣℂቇળ
╙ 72 ࿁ో࿖ᄢળ, ᖱႎಣℂቇળ╙ 72 ࿁ో࿖ᄢળ ⻠Ṷ⺰ᢥ㓸, 5ZN-6.
106. ᫪┥਽, Ⴧ↰⧷ቁ, ᷡ↰㓁ม, ਛᎹ⵨ᔒ: Wikipedia ࠍᵴ↪ߒߚ⸒⺆㑆Ꮕ⇣Ყセࠪࠬ࠹ࡓߩឭ᩺: ╙ 2࿁࠺࡯࠲Ꮏቇߣᖱႎࡑࡀࠫࡔࡦ࠻ߦ㑐ߔࠆࡈࠜ࡯࡜ࡓ DEIM2010, A5-5.
107. ᷡ↰㓁ม: Apache Hadoop ߦࠃࠆᄢⷙᮨ࠺࡯࠲ߩ⎇ⓥᵴ↪੐଀: ↥ቇㅪ៤౒ห⎇ⓥࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ
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− 403 −

スーパーコンピューティング部門

108. ᷡ↰㓁ม: Hadoop ߦࠃࠆᄢⷙᮨಽᢔ࠺࡯࠲ಣℂ: ↥ᬺᛛⴚᄢቇ㒮ᄢቇ InfoTalk ╙ 16 ࿁.
109. ᫪┥਽: ಽᢔಣℂࡊ࡜࠶࠻ࡈࠜ࡯ࡓ Hadoop ߦࠃࠆ Wikipedia ࠺࡯࠲ߩ⸃ᨆ: Wikimedia Conference
Japan 2010.
110. ೶ᜬ┥੺, ਛ⨍㓉, ጟ↰⋿㉿ሶ, ⍹੗ජᤐ: ೨┙⣼≸⚦⢩ߦ߅ߌࠆ਄⊹ᚑ㐳࿃ሶฃኈ૕ߩ☸ሶࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦ: ╙ 53 ࿁⥄േ೙ᓮㅪว⻠Ṷળ.
‫⑼ࡠࠢࠗࡑ࡮ࡁ࠽ޣ‬ቇ‫ޤ‬111. ↰ญ᣹, ↰ਛ⌀ᖗ, ⑺↰⍮᮸, 㚅Ꮉᱜᙗ, ၳผ⺑: fcc-Au ਄ߦⓍጀߒߚ Pd ߩ㔚ሶ⁁ᘒߩ╙৻ේℂ⸘▚ߦࠃࠆ⹏ଔ: ᣣᧄ‛ℂቇળ╙ 65 ࿁ᐕᰴᄢળ.
112. ↰ญ᣹, ↰ਛ⌀ᖗ, ⑺↰⍮᮸, 㚅Ꮉᱜᙗ, ၳผ⺑: ࠛ࠴࡟ࡦࠍๆ⌕ߒߚ Au-Pd(100)ࠬ࡜ࡉߩ╙৻ේℂ⸘▚: ᣣᧄ㊄ዻቇળ 2010 ᤐᦼᄢળ.
113. Noboru Taguchi, Shingo Tanaka, Tomoki Akita, Masanori Kohyama, Fuminobu Hori: C2H4 adsorption on
Pd surface stacked on Au(100): OpenMX/QMAS workshop 2010.
114. Yutaka Mera, Koji Maeda: Defect generations in single walled carbon nanotubes induced by electronic
excitations: NanoteC 10 Carbon Nanoscience and Nanotechnology.
115. ⋡⦟⵨, ဈ↰ବ, ᧻Ꮉᥓ຦, ૒⮮ᒄ⚫, ೨↰ᐽੑ: ࡊࡠ࡯ࡉബ⿠ߦࠃߞߡනጀࠞ࡯ࡏࡦ࠽ࡁ࠴ࡘ࡯ࡉ
ߦ⺃⿠ߐࠇߚᰳ㒱ߩࡊࡠ࡯ࡉ㔚ᵹ⺃⿠᜛ᢔ: ᣣᧄ‛ℂቇળ 2010 ᐕ⑺ቄᄢળ.
‫␠ޣ‬ળ࡮቟ోࠪࠬ࠹ࡓ⑼ቇ‫ޤ‬
116. 㚅Ꮉᢘ↢, ࡍ࠻ࡅࡦ࡮ࠕ࠽࠻࡝, ➚➓৻⿠, ਃቛᒄᕺ, ቶ⼱ᥓሶ, 㢬᧪㓷ੱ: ධᶏ࿾㔡ߩ㐳๟ᦼ࿾㔡േ੍᷹ߩߚ߼ߩ࿾ਅ᭴ㅧࡕ࠺࡞: ᣣᧄ࿾㔡ቇળ 2010 ᐕ⑺ቄᄢળ, ᣣᧄ࿾㔡ቇળ⻠Ṷ੍Ⓜ㓸 2009 ᐕ⑺ቄᄢળ, P1-19.
117. Kagawa, T., A. Petukhin, K. Koketsu, H. Miyake, S. Murotani, and M. Tsurugi: 3-D velocity structure
model for long-period ground motion simulation of the hypothetical Nankai Earthquake: AGU 2010 Fall
Meeting, Abstracts presented at 2010 Fall Meeting, AGU, San Francisco, Calif., 13-17 Dec., S51A-1910.
‫‛ޣ‬ℂቇ‫ޤ‬118. T. Kawanai and S. Sasaki: Study of charmonium-nucleon interaction in lattice QCD: The International
Workshop XI Hadron Physics.
119. ᴡౝᄥ৻, ૒‫ᧁޘ‬ൎ৻, ೋ↰ື↵: ᩰሶࠥ࡯ࠫℂ⺰ߦၮߠߊ࠴ࡖ࡯ࡕ࠾ࡘ࡯ࡓ࡮ᩭሶ⋧੕૞↪ߩ⎇ⓥ: ᣣᧄ‛ℂቇળ╙ 65 ࿁ᐕળ.
120. ૒‫ᧁޘ‬ൎ৻: ࠴ࡖ࡯ࡕ࠾࠙ࡓේሶᩭߩน⢻ᕈࠍតࠆ: ⑼ቇ⎇ⓥ⾌ᣂቇⴚ⎇ⓥ‫⚛ޟ‬ᩭቝቮⲢว‫ࡦࠪޠ‬ࡐࠫ࠙ࡓ.
121. ᑧਈ૫ሶ, 㜞ᯅᔀ: SU(2)ᩰሶ QCD ߦࠃࠆࡂ࠼ࡠࡦ⋧੕૞↪ߩ⎇ⓥ: ᣣᧄ‛ℂቇળ ╙ 65 ࿁ᐕᰴᄢળ, ᣣᧄ‛ℂቇળ੍Ⓜ㓸.
122. ᷡ᳓ೣቁ, ቝㇺ㊁ⓛ, ᳓ፒ㜞ᶈ, ᄢႦቁᴦ, 㒙ㇱ༜, ᧄ㑆㆏㓶: Extrapolation method in the Monte Carlo
Shell Model: Second EMMI-EFES Workshop on Neutron-Rich Exotic Nuclei (EENEN 10).
123. ᷡ᳓ೣቁ, ቝㇺ㊁ⓛ, ᳓ፒ㜞ᶈ, ᄢႦቁᴦ, 㒙ㇱ༜, ᧄ㑆㆏㓶: ࡕࡦ࠹ࠞ࡞ࡠᲖᮨဳߦ߅ߌࠆᄖᝌᴺ:ᣣᧄ‛ℂቇળ⑺ቄᄢળ.
124. ᷡ᳓ೣቁ, ቝㇺ㊁ⓛ, ᳓ፒ㜞ᶈ, ᄢႦቁᴦ, 㒙ㇱ༜, ᧄ㑆㆏㓶: Extrapolation method in the Monte Carlo
Shell Model and its applications: International Symposium ``New Faces of Atomic Nuclei''.
125. ศᧄ⧐⧷: ╙৻ේℂ⸘▚ߣࡑ࡞࠴ࠞࡁ࠾ࠞ࡞ᴺߦࠃࠆ㊄ዻ♽ߩ⎇ⓥ: ᣣᧄ‛ℂቇળ ╙ 65 ࿁ᐕᰴᄢળ.
‫ޣ‬࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇ‫ޤ‬
126. ┻ౝᏗ: ᄥᐔᵗਅᦨਅㇱࡑࡦ࠻࡞ߩᓸ⚦ో૕௝: ᣣᧄ࿾㔡ቇળ, C12-07.
127. Masao Kurogi, Hiroyasu Hasumi, Yukio Tanaka: Development of a parallel nested-grid ocean circulation
model for petaflop supercomputers: The 12th International Specialist Meeting on The Next Generation
Models on Climate Change and Sustainability for Advanced High Performance Computing Facilities.
128. ጊᧄൎ: ㊄ᤊᄢ᳇ߩ 1 জࠬࠤ࡯࡞ᡓੂߩᢙ୯ታ㛎: ᣣᧄᖺᤊ⑼ቇળ⑺ቄ⻠Ṷળ, 2010 ᐕ⑺ቄ⻠Ṷળ੍Ⓜ㓸, pp.121.
129. Sato Y., T. Nakajima, K. Suzuki, T. Iguchi, I.-J. Choi: A study of the microphysical mechanism for correlation patterns between droplet radius and optical thickness of warm clouds off the coast of California as
simulated by a downscaling spectral bin microphysical model.: American Geophysical Union Fall meeting,
American Geophysical Union Fall meeting ੍Ⓜ㓸, A21C-101.
130. Sato Y., T. Nakajima, T. Iguchi: Numerical Simulation of stratocumulus off the coast of California.: FirstInternational Workshop on Nonhydrostatic Numerical Models, First International Workshop on Nonhydrostatic Numerical Models ੍Ⓜ㓸.

− 404 −

スーパーコンピューティング部門

131. Sato Y., T. Nakajima, and K. Suzuki: Application of a Monte-Carlo integration method to collision andcoagulation growth processes of hydeometeors in a bin-type model.: 13th Conference on Cloud Physics,
13th Conference on Cloud Physics ੍Ⓜ㓸, P1.50.
132. ૒⮮㓁␭, ਛፉᤋ⥋, ੗ญ੨㆏, ㋈ᧁஜᄥ㇢: ࡆࡦဳ㔕ࡕ࠺࡞ࠍ↪޿ߚ᧲ㇱᄥᐔᵗߦ߅ߌࠆጀⓍ㔕ߩౣ⃻ታ㛎: ᣣᧄ᳇⽎ቇળ⑺ቄᄢળ, ᣣᧄ᳇⽎ቇળ⑺ቄᄢળ ੍Ⓜ㓸, P349.
133. ૒⮮㓁␭: ᧲ㇱᄥᐔᵗߦ߅ߌࠆጀⓍ㔕ߩౣ⃻ታ㛎: ᳇⽎ቇળ⧯ᚻᄐߩቇᩞ, ᳇⽎ቇળ⧯ᚻᄐߩቇᩞ
੍Ⓜ㓸.
134. Masayuki Takigawa: Comparison of the distribution of mineral dust calculated by WRF/Chem with Mie
scattering Lidar observation in East Asia: Workshop on “Impact of Asian megacity development on local to
global climate change”.
135. ᷓᴛ࿻৻㇢, ᪢↰㓉ⴕ, ⩆㊁Ἇ᮸: 㜞ല₸ਗ೉㔚⏛ᵹ૕ࠦ࡯࠼ߦࠃࠆ HA8000 ࠢ࡜ࠬ࠲ࠪࠬ࠹ࡓߩ
ᕈ⢻⹏ଔ: 2010 ᐕࡂࠗࡄࡈࠜ࡯ࡑࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ, HPCS2010 ⺰ᢥ㓸, pp.133-140.
136. ᪢↰㓉ⴕ, ᷓᴛ࿻৻㇢, ᩓ㊁ஜᄥ㇢, ᧻ᧄᵗ੺: ᰴ਎ઍࡉ࡜࠰ࡈࠦ࡯࠼ߦࠃࠆࠫࠝࠬࡍ࡯ࠬࠪࡒࡘ࡟
࡯࡚ࠪࡦ: 2010 ᐕࡂࠗࡄࡈࠜ࡯ࡑࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ, 2010 ᐕࡂࠗࡄࡈࠜ࡯ࡑࡦࠬࠦࡦࡇࡘ࡯࠹ࠖࡦࠣߣ⸘▚⑼ቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ ⺰ᢥ㓸, p.51.
137. ᷓᴛ࿻৻㇢, ᪢↰㓉ⴕ, ⩆㊁Ἇ᮸, ↰ਛ㜞ผ: ᭽‫ߚߞ૶ࠍ࠲࡯ࡘࡇࡦࠦ࡯ࡄ࡯ࠬဳ࡯࡜ࠞࠬߥޘ‬ᖺᤊ⏛᳇࿤ MHD ࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦ: ᣣᧄ࿾⃿ᖺᤊ⑼ቇㅪว 2010 ᐕᄢળ.
138. T. Umeda: Effect of ion cyclotron motion on the structure of wakes: 5th Alfven Conference on Plasma Interaction with Non-magnetized Planets/Moons and its Influence on Planetary Evolution.
139. T. Umeda, K. Fukazawa, Y. Nariyuki, Y. Matsumoto, T. K. M. Nakamura: Highly scalable full electromagnetic Vlasov solver for cross-scale coupling in space plasma: SC2010.
140. ᪢↰㓉ⴕ: ࠙ࠚࠗࠢᒻᚑߦኻߔࠆࠗࠝࡦࠫࡖࠗࡠㆇേߩലᨐ: ╙ 128 ࿁࿾⃿㔚⏛᳇࡮࿾⃿ᖺᤊ࿤ቇળ.
‫ޣ‬ᔕ↪‛ℂቇ࡮Ꮏቇၮ␆‫ޤ‬141. Nakajima, K.: Framework for Development of Parallel Codes in “Integrated Predictive Simulation System
for Earthquake and Tsunami Disaster”: SIAM 14th Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP10).
142. Nakajima, K.: Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Programming Models on MultiCore/Multi-Socket Clusters: SIAM 14th Conference on Parallel Processing for Scientific Computing(PP10).
143. ᄢ⷏┙㗼, ᳓㊁⾆ਯ, ᷡ᳓ජᒄ, ᷰㄝദ: ࡑࡦ࡚ࠪࡦଔᩰߩ⛔⸘ᕈ: ᐔᚑ 21 ᐕᐲ⛔ᢙ⎇⎇ⓥળ‫⚻ޟ‬ᷣ
‛ℂቇߣߘߩ๟ㄝ‫ ╙ޠ‬2 ࿁⎇ⓥળ.
144. ᄢ⷏┙㗼, 㜞቟⑲᮸, 㜞቟⟤૒ሶ: ડᬺ㑆ࡀ࠶࠻ࡢ࡯ࠢߩࡄ࡯ࠦ࡟࡯࡚ࠪࡦߣ⥃⇇․ᕈ II: ᣣᧄ‛ℂቇળ╙ 65 ࿁ᐕᰴᄢળ, ᣣᧄ‛ℂቇળ⻠Ṷ᭎ⷐ㓸╙ 65 Ꮞ╙ 1 ภ╙ 2 ಽౠ, pp.312.
145. ᄢ⷏┙㗼, 㜞቟⑲᮸, 㜞቟⟤૒ሶ: ડᬺ㑆ขᒁࡀ࠶࠻ࡢ࡯ࠢߩࡍ࡯ࠫ࡜ࡦࠢ: ╙ 81 ࿁ᢙℂࡕ࠺࡞ൻߣ໧㗴⸃᳿⎇ⓥ, Vol.2010-MPS-81 No.1, Vol. 2010-BIO-23 No.1.
146. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Takatoshi Ito, Yuko Hashimoto, Tsutomu Watanabe, Misako Takayasu: Detecting and analyzing nonstationarity in foreign exchange market: Econophysics Colloquium 2010.
147. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: PageRank for characterizing growth possibility inJapanese inter-firm network: 2nd Workshop on Complex Networks.
148. Takaaki Ohnishi, Misako Takayasu, Hideki Takayasu: Structural motif-based classification of nodes inJapanese inter-firm network: Statphys 24.
149. ᄢ⷏┙㗼, ᳓㊁⾆ਯ, ᷡ᳓ජᒄ, ᷰㄝദ: ૑ቛଔᩰߩࡄ࡟࡯࠻ೣߩ⿠Ḯ: ᣣᧄ‛ℂቇળ 2010 ᐕ⑺ቄᄢળ, ᣣᧄ‛ℂቇળ⻠Ṷ᭎ⷐ㓸 ╙ 65 Ꮞ╙ 2 ภ╙ 2 ಽౠ, 236.
150. ᄢ⷏┙㗼, ᳓㊁⾆ਯ, ᷡ᳓ජᒄ, ᷰㄝദ: ૑ቛଔᩰಽᏓ߆ࠄߺߚࡃࡉ࡞ߩ․ᓽ: ᐔᚑ 22 ᐕᐲ⛔ᢙ⎇⎇ⓥળ‫⚻ޟ‬ᷣ‛ℂቇߣߘߩ๟ㄝ‫ ╙ޠ‬1 ࿁⎇ⓥળ.
151. ᄢ⷏┙㗼, 㜞቟⑲᮸, 㜞቟⟤૒: ડᬺ㑆ߩขᒁ㑐ଥߦߺࠄࠇࠆࡀ࠶࠻ࡢ࡯ࠢ᭴ㅧ: ⛔ᢙ⎇⎇ⓥળ‫␠ޟ‬
ળ‛ℂቇߩዷᦸ‫ޠ‬.
‫ޣ‬ᯏ᪾Ꮏቇ‫ޤ‬152. ኹ↰⡡,ᷰㆺ⠍,㊄㊁␽ਭ: OpenFOAM ࠍ↪޿ߚ 2 ᰴరࡇ࠶࠴ࡦࠣ+ࡅ࡯ࡆࡦࠣㆇേ⠢߹ࠊࠅߩੂᵹ
ᵹࠇ႐⸃ᨆ: ╙ 24 ࿁ᢙ୯ᵹ૕ജቇࠪࡦࡐࠫ࠙ࡓ, CD-ROM.
‫ޣ‬㔚᳇㔚ሶᎿቇ‫ޤ‬153. ᷡ᳓ஜ, ᦝደᜏ຦, ᐔᧄବ㇢: ᱡߺߦࠃࠆ(110)㕙ᭂ⭯ SOI MOSFET ߩᱜሹ⒖േᐲะ਄ߩ‛ℂ⊛⿠Ḯ:╙ 57 ࿁ᔕ↪‛ℂቇ㑐ㅪㅪว⻠Ṷળ, ᔕ↪‛ℂቇ㑐ㅪㅪว⻠Ṷળ੍Ⓜ㓸, 18a-B-5.

− 405 −

スーパーコンピューティング部門

154. ฎ⾐⵨᣿: GaAs(111)B ౐ⷺ࡝ࡦࠣౣ᭴ᚑࡕ࠺࡞ߩ╙৻ේℂ⊛ᬌ⸛: ╙ 57 ࿁ᔕ↪‛ℂቇ㑐ଥㅪว⻠Ṷળ, ╙ 57 ࿁ᔕ↪‛ℂቇ㑐ଥㅪว⻠Ṷળ⻠Ṷ੍Ⓜ㓸, p.15-295.
155. 㑐ᩮᤩᄥ, ጊፒᙗ: TLM ᴺࠍ↪޿ߚᵄ㕙วᚑᴺߩᔕ↪: ╙ 43 ࿁ᣣᧄᄢቇ↢↥Ꮏቇㇱቇⴚ⻠Ṷળ㔚᳇㔚ሶㇱળ, ╙ 43 ࿁ᣣᧄᄢቇ↢↥Ꮏቇㇱቇⴚ⻠Ṷળ㔚᳇㔚ሶㇱળ⻠Ṷ⺰ᢥ㓸, pp.63-66.
‫✚ޣ‬วᎿቇ‫ޤ‬156. Y. Idomura, S. Jolliet: Rotation scan numerical experiment of ITG turbulence using GT5D: ╙ 15 ࿁ᢙ୯࠻ࠞࡑࠢ⎇ⓥળ.
‫⑼‛↢ޣ‬ቇ‫ޤ‬157. 㜞᧻૓৻㇢, ⮮⼱⑲┨, ᵤᧄᶈᐔ, ੗ේ⨃↵, ᵿ┄㓉㓶, ఽ₹㦖ᒾ: Molecular dynamics simulation andbinding free energy calculation for Henn Egg Lysozyme(HEL)-antibody, and streptoavidin-biotin complex.: Keystone Symposia, Computer-Aided Drug Design (Z7).
‫⮎ޣ‬ቇ‫ޤ‬158. 㚅Ꮉⅇᄹ, ᐔ㊁⑲ౖ, ᵏጟ㗼ᴦ, ቟੗ᱜੱ: 㔚⸃ᶧਛߦ߅ߌࠆ⢽⾰ੑ㊀ጀ⤑ߩᵹേᕈૐਅߣ᳓ߩ࠳ࠗ
࠽ࡒࠢࠬᄌൻߣߩ㑐ଥ: ╙ 24 ࿁ಽሶࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦ⸛⺰ળ, ╙ 24 ࿁ಽሶࠪࡒࡘ࡟࡯࡚ࠪࡦ⸛⺰ળ⻠Ṷⷐᣦ㓸, pp. 134-135.
159. 㚅Ꮉⅇᄹ, ᐔ㊁⑲ౖ, ᵏጟ㗼ᴦ, ቟੗ᱜੱ: Analysis of the effect of water molecules on lipid bilayer dynamics: ╙ 48 ࿁ᣣᧄ↢‛‛ℂቇળ, ╙ 48 ࿁ᣣᧄ↢‛‛ℂቇળ⻠Ṷ੍Ⓜ㓸, S62.
‫ޤઁߩߘޣ‬160. Watanabe H., Yuki A., Kikuchi N., Hayashi K., Kawazoe F., Takahashi F., Yokota T.: GOSAT higher levelproduct status 1.5 year after the launch: SPIE Eur.Remote Sens.2010, Program, Vol. 7826.
161. Watanabe H., Yuki A., Hayashi K., Kawazoe F., Kikuchi N., Takahashi F., Matsunaga T., Yokota T.: GOSAT higher level product status more than 1.5 years after the launch and planned improvement: SPIE AsiaPac.Remote Sensing 2010, Program, Vol. 7862.

2.3

⪺ᦠ

162. ᫪┥਽: Wikipedia ࠍ⸃ᨆ! Hadoop ߦࠃࠆ MapReduce ಣℂࠍ⹜ߔ, Software Design 5 ᦬ภ: ᛛⴚ⹏⺰
␠.
163. Takahiro Katagiri: Software Automatic Tuning, Naono, K.; Teranishi, K.; Cavazos, J.; Suda, R. (Eds.),
ABCLibScript: A Computer Language for Automatic Performance Tuning: Springer.

2.4

ฃ⾨ᖱႎ

164. ᷡ᳓ஜ: Physical Understandings of Si (110) Hole Mobility in Ultra-Thin Body pFETs by <110> and<111> Uniaxial Compressive Strain: IEEE EDS Japan Chapter Award, IEEE Electron Device Society, Japan Chapter.

− 406 −

PART 5

そ の 他

講習会・セミナー
報道関係一覧

− 407 −PART 5

委員会委員等

委員会委員等

平成２２年度委員会委員等
教員名
柴山 悦哉

委員会委員等名

任 期

東京大学教養学部 非常勤講師

22. 4. 1～22. 9.30

独立行政法人産業技術総合研究所 招へい研究員

22. 4. 1～23. 3.31

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

田中 哲朗

東京大学教養学部 非常勤講師

22. 4. 1～23. 3.31

関谷 貴之

専修大学 非常勤講師

22. 4. 1～23. 3.31

東京学芸大学 非常勤講師

22. 4. 1～22. 9.30

丸山 一貴

早稲田大学 非常勤講師

22. 4. 1～23. 3.31

中川 裕志

東京大学駒場図書館 運営委員会委員

22. 4. 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

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

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

21. 4. 1～23. 3.31

東京大学大学院工学系研究科 非常勤講師

22. 4. 6～22. 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 大学史料収集・管理のあり方に関するワーキンググルー

22. 2.15～

プ委員
吉田

稔

清田 陽司

若原

恭

社団法人情報処理学会 論文誌ジャーナル/JIP 編集委員会編集委員

21. 6. 1～23. 5.31

社団法人情報処理学会 情報基礎とアクセス技術研究会 運営委員

22. 4. 1～24. 3.31

社団法人情報処理学会 論文誌 数理モデル化と応用 編集委員

22. 4. 1～24. 3.31

人工知能学会全国大会 プログラム委員

22.10. 1～24. 6.30

株式会社リッテル 上席研究員

22. 4. 1～22. 9.30

言語処理学会 編集委員

22.10. 1～24.10.31

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

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時限研究専

22. 4. 1～23. 3.31

門委員会委員
東京大学情報セキュリティ委員会委員

22. 4. 1～24. 3.31

東京大学評価支援室 室員

22. 4. 1～23. 3.31

東京大学バリアフリー支援室 室員

22. 4. 1～23. 3.31

東京大学バリアフリー支援室 支援促進ワーキンググループメン

22. 4. 1～23. 3.31

バー
東京大学情報システム戦略会議 ICT インフラ整備専門部会部会長

22. 6. 1～23. 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

応用特集号編集委員
東京大学教養学部 非常勤講師

22.10. 1～23. 3.31

東京大学情報システム戦略会議 ICT インフラ整備専門部会全学共22.12. 1～23. 3.31

通無線 LAN サービス作業分科会委員− 409 −

委員会委員等
中山 雅哉

社団法人電子情報通信学会 「Special Section on Architectures,

22. 1.22～22.11. 1

Protocols and Applications for the Future Internet」編集委員会
編集委員
情報・システム研究機構 学術情報ネットワーク運営・連携本部

22. 4. 1～23. 3.31

ネットワーク作業部会委員
独立行政法人情報通信研究機構 招へい専門員

22. 4. 1～23. 3.31

独立行政法人宇宙航空研究開発機構 招聘職員

22. 4. 1～23. 3.31

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

小川 剛史

総務省 情報通信技術の研究開発の評価に関する会合評価検討会

22. 6.16～22. 7.30

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21. 1. 1～23.12.31

委員会幹事

関谷 勇司

電子情報通信学会ネットワークシステム研究会専門委員

21. 5.23～23. 5.22

東京大学文学部 非常勤講師

22. 4. 1～23. 3.31

社団法人電子情報通信学会 英文論文誌 B 編集委員会編集委員

20. 5.27～23. 5.26

慶應義塾大学 SFC 研究所 上席所員（訪問）22. 4. 1～23. 3.31

財団法人地方自治情報センター 地方自治体推進における IPv4 ア

22. 9. 2～23. 2. 4

ドレスの枯渇への対応に関する研究調査委員会委員
東京大学大学院工学系研究科 非常勤講師

22.10. 1～23. 3.31

東京大学理学部 非常勤講師

22.10. 1～23. 3.31

中村 文隆

法政大学 非常勤講師

22. 4. 1～22. 9.30

中島 研吾

東京大学フューチャー推進機構 運営委員会委員

22. 2. 1～23. 3.31

独立行政法人海洋研究開発機構 招聘技術研究主幹

22. 4. 1～23. 3.31

東京大学大学院理学系研究科 非常勤講師

22. 4. 1～22. 9.30

独立行政法人理化学研究所 研究主幹

22. 4. 1～23. 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

22. 4. 1～23. 3.31

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

東京大学物性研究所 次世代スーパーコンピュータ戦略機関プログ

22. 9.27～23. 3.31

ラム 分野 2 ｢計算物質科学イニシアティブ｣スパコン連携小委員会
委員

金田 康正

東京大学キャンパス計画室 柏地区部会員

22.11. 1～24. 3.31

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

22. 4. 7～22. 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

22. 6.10～23. 3.31

ピュータ研究利用専門委員会委員− 410 −

委員会委員等
佐藤 周行

国立情報学研究所 学術情報ネットワーク運営・連携本部認証作業

22. 4. 1～23. 3.31

部会委員
片桐 孝洋

伊藤 祥司

独立行政法人理化学研究所 客員研究員

22. 4. 1～23. 3.31

日本応用数理学会 評議員

22. 4. 1～23. 3.31

日本応用数理学会 「行列・固有値問題とその解法」研究部会主査

22. 4. 1～23. 3.31

日本応用数理学会 学会誌編集委員会委員

22. 4. 1～23. 3.31

日本応用数理学会 JSIAM Letters 編集委員会委員

22. 4. 1～23. 3.31

東京大学教養学部 非常勤講師

22.10. 1～23. 3.31

中央大学 兼任講師

22. 4. 1～22. 9.30

独立行政法人理化学研究所 客員研究員

22. 4. 1～23. 3.31

社団法人情報処理学会 論文誌コンピューティングシステム編集委

22. 4. 1～23. 3.31

員会委員
社団法人情報処理学会 ハイパフォーマンスコンピューティング研

22. 4. 1～23. 3.31

究会
日本応用数理学会 「行列・固有値問題とその解法」研究部会運営

22. 4. 1～23. 3.31

委員会委員
社団法人情報処理学会 HPCS2011 プログラム委員会副委員長

22. 5. 1～23. 1.31

東京電機大学 非常勤講師

22. 9.15～23. 3.31

− 411 −

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4/20, 4/22, 4/28, 5/7, 5/12, 5/17, 5/25, 6/2,
6/10, 6/18, 6/28, 7/6, 7/21, 8/6, 8/17, 9/6,
9/24, 10/1, 10/6, 10/14, 10/19, 10/25, 11/4,
11/9, 11/15, 11/26, 12/2, 12/8, 12/14, 1/13,
1/21, 1/31, 2/8, 2/16, 2/24, 3/4ᨰࠠࡖࡦࡄࠬ

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SciFinder

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Lexis.com

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LexisNexisAcademic

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Zentralblatt Math

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OECD iLibrary

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BIOSIS Previews

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D1-Law.com

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報道関係一覧

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[ႎ㆏ 2] ㅳೀ዁ᫎ 2010 ᐕ 5 ᦬ 12 ᣣภ ỗᜰ䈏 2 ᐕ䈹䉍 4 ᐲ⋡䈱ఝൎ.
[ႎ㆏ 3] ↥⚻ᣂ⡞ 2010 ᐕ 8 ᦬ 2 ᣣ 12 㕙 ዁ᫎᅚᵹ₺዁䈮᜸䉃䉮䊮䊏䊠䊷䉺䊷.
[ႎ㆏ 4] ᦺᣣᣂ⡞ 2010 ᐕ 10 ᦬ 12 ᣣᄕೀ 10 㕙 ዁ᫎ䉸䊐䊃 䊒䊨䈮ೋൎ೑.
[ႎ㆏ 5] ㅳೀ዁ᫎ 2010 ᐕ 10 ᦬ 20 ᣣภ 䈅䈎䉌 2010 ᱧผ䈮ᱷ䉎ൎ೑.
[ႎ㆏ 6] ᦺᣣᣂ⡞ 2010 ᐕ 10 ᦬ 20 ᣣᄕೀ 5 㕙 ಄䉄䈢⸘▚䈮ァ㈩.
[ႎ㆏ 7] AERA 2010 ᐕ 11 ᦬ 1 ᣣภ 䇸䈅䈎䉌䇹䈏⠀↢䉕⎕䉎ᣣ.
[ႎ㆏ 8] ㅳೀᦺᣣ 2010 ᐕ 11 ᦬ 12 ᣣ 䇸䈬䈉䈹䈧䈚䉊䈉䈑䇹䈱䈎䉒䈇䈒䈩ᷓ䈇਎⇇.
[ႎ㆏ 9] 䊐䉳䊁䊧䊎 2010 ᐕ 12 ᦬ 14 ᣣ䈫䈒䉻䊈!䇸䈬䈉䈹䈧䈚䉊䈉䈑䇹․㓸.

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[ႎ㆏ 2] 䊁䊧䊎ᦺᣣ 2010 ᐕ 6 ᦬ 14 ᣣ ᧲੩䉰䉟䊃 ㇺᏒ䈫࿾⃿䈱ⅣႺ䌾᧲ᄢ CO2 ೥ᷫ䉼䊞䊧䊮䉳䌾.
[ႎ㆏ 3] ↥⚻ᣂ⡞ 2010 ᐕ 7 ᦬ 29 ᣣ 䇼⋵┙ቇᩞ䈣䉋䉍䇽ᤐᣣㇱ㜞ᩞ䈱↢ᓤ䈏᧲ᄢ䈱䉴䊌䉮䊮ᣉ⸳⷗ቇ.
[ႎ㆏ 4] Ფᣣ᡼ㅍ 2010 ᐕ 10 ᦬ 30 ᣣ ⍮䈦䈫䈖䋣 䉴䊷䊌䊷䉮䊮䊏䊠䊷䉺䊷䈫䈲.

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