年報 第 14 号
2012 年度

Annual Report No.14
2012東京大学情報基盤センター
Information Technology Center
The University of Tokyo目

次

巻頭言 ·········································································· 1

3$57 概組

況 ································································· 3

織 ··········································································· 5
組織図 ········································································· 5
職員数 ········································································· 5
教職員 ········································································· 6
平成 24 年度中の人事異動 ······················································ 11
東京大学情報基盤センター運営委員会委員名簿 ··································· 17

予算 ·········································································· 18
収入・支出 ···································································· 18
外部資金 ······································································ 18

補助金等 ········································································ 20
平成 24 年度科学研究費助成事業採択状況 ········································ 20
平成 24 年度受託研究費受入状況 ················································ 24
平成 24 年度共同研究費受入状況 ················································ 24
平成 24 年度政府系委託費受入状況 ·············································· 27
平成 24 年度政府系補助金受入状況 ·············································· 27

3$57 センター活動報告 ·················································· 29
学際情報科学研究体 ····························································· 31
学際情報科学研究体概要························································ 33
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 ····································· 35
HPCI（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） ·············· 45
PKI ··········································································· 47

3$57 各研究部門 研究活動報告 ········································· 49
情報メディア教育研究部門 ······················································ 51
情報メディア教育研究部門概要 ················································· 53
柴山 悦哉 ····································································· 59
ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究

田中 哲朗 ····································································· 65
ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣 ····································································· 71
準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之 ····································································· 77
初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析及び計算機科学関連
カリキュラムの分析

丸山 一貴 ····································································· 84
Twitter におけるリツイート伝播分析とデュアルブート端末管理方式の研究

学術情報研究部門 ······························································· 89
学術情報研究部門概要 ·························································· 91
中川 裕志 ····································································· 94
統計的機械学習とその応用

吉田

稔 ···································································· 100
テキストマイニングの基盤技術・応用技術に関する研究 —テキストと数値の関連性分析—

佐藤 一誠 ···································································· 108
確率的潜在変数モデルの統計的機械学習に関する研究 —周辺化変分ベイズ法の理論と応用—

ネットワーク研究部門 ························································· 115
ネットワーク研究部門概要 ···················································· 117
若原

恭 ···································································· 124
ネットワークの機能の高度化と設計・運用・保守・管理の合理化

中山 雅哉 ···································································· 132
広域分散環境の高度基盤技術に関する研究

小川 剛史 ···································································· 136
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 ···································································· 143
クラウド構築運用のための仮想化ネットワークに関する研究

中村 文隆 ···································································· 151
情報教育環境としてのシングルボードコンピューター

妙中 雄三 ···································································· 153
災害時を想定した通信システムの研究

宮本 大輔 ···································································· 161
悪意あるウェブサイトの対策に関する研究

スーパーコンピューティング研究部門 ·········································· 169
スーパーコンピューティング研究部門概要 ······································ 171
中島 研吾 ···································································· 188
大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

金田 康正 ···································································· 198
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

佐藤 周行 ···································································· 204
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

片桐 孝洋 ···································································· 211
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

田浦 健次朗 ·································································· 220
高生産・高性能並列プログラミング言語・処理系の研究大島 聡史 ···································································· 229
GPU を用いた高性能計算に関する研究

實本 英之 ···································································· 237
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

鴨志田 良和 ·································································· 243
クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェア伊東

聰 ···································································· 249
OpenFOAM の高速化に関する研究 —行列格納形式の自動選択—林

雅江 ···································································· 255
ポストペタスケール環境に向けた大規模疎行列解法の研究

学際情報科学研究体 ···························································· 261
伊藤 祥司 ···································································· 263
線形方程式求解アルゴリズムに対する求解品質の改善、および、センター業務への取り組み

3$57 教育・サービス活動報告 ········································· 271
情報メディア教育 ······························································ 273
情報メディア教育支援サービス概要 ············································ 275
教育用計算機システム運用報告 ················································ 277
学内組織向けメールサーバ（MAILHOSTING）運用報告 ·························· 285
WEB PARK サービス運用報告 ·················································· 288
学内組織向け DNS ホスティング運用報告 ······································· 290
遠隔講義支援サービス運用報告 ················································ 291
CFIVE 運用報告 ······························································ 293
部局負担による携帯端末接続環境運用報告 ······································ 300
その他のサービス運用報告 ···················································· 301

学術情報 ······································································· 303
学術情報チーム概要 ··························································· 305
デジタルコンテンツサービス ·················································· 306
学術情報リテラシー支援······················································· 308
図書館関係システム運用・管理 ················································ 320

ネットワーク ·································································· 323
ネットワーク概要 ····························································· 325
東京大学情報ネットワークシステム（UTnet3）の運用管理 ························ 328
セキュリティ対応 ····························································· 338
東京大学情報システム緊急対応チーム（UT-CERT）との連携 ······················ 341
学内ソフトウェアライセンス ·················································· 343
ハウジングサービス ··························································· 345

スーパーコンピューティング ··················································· 347
スーパーコンピューティング概要 ·············································· 349
スーパーコンピューティング業務 ·············································· 352

講習会 ······································································· 364
シンポジウム・研究会 ························································· 369
公募型研究プロジェクト······················································· 373
スーパーコンピュータの企業利用支援 ·········································· 378
スーパーコンピュータ利用による研究成果報告（2012 年） ························ 381
その他イベント ······························································· 386

3$57 その他 ······························································· 391
委員会委員等 ································································· 393
講習会・セミナー ····························································· 396
報道関係一覧 ································································· 399

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−7−

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PART 2

センター活動報告− 29 −PART 2

学際情報科学研究体

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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
HPCI（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）
PKI− 31 −

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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、情報基盤センターの研究部門を横断する形で活動する組織であり、以下のようなミッションを持つ。

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

教授 (兼務; 情報メディア教育研究部門)
教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
准教授 (兼務; 情報メディア教育研究部門)
准教授 (兼務; ネットワーク研究部門)
特任准教授
助教 (兼務; スーパーコンピューティング研究部門)
助教 (兼務; ネットワーク研究部門)
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。各兼務
教員の研究成果等については、それぞれが所属する研究部門の活動報告のページをご覧いただきたい。
学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点: 情報基盤センターは、8 大学 (東京大学の他に、北海道大学、東北大学、東京工業大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学) のスーパーコン
ピュータセンターから構成されるネットワーク型の共同利用・共同研究拠点の中核機関として活動している。今年度は 8 大学全体で 35 件の公募型共同研究課題を採択し、共同研究を実施した。
革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI): 「京」コンピュータを中心に大学のスーパーコンピュータや大容量共用ストレージなどを連携させた、最先端の科学技術のための研究基盤である HPCI が、2012 年 9 月 28 日より本格運用を開始した。情報基盤センターでは、
スーパーコンピュータや共用ストレージなどの資源を HPCI に提供するとともに、HPCI の運営に必要となる手順や支援システムなどを整備し、また実際の運営を行なった。

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PKI: CSI UPKI プロジェクトの「オープンドメイン証明書発行実験」に参加し、従来から行っていたサーバ証明書の発行を継続した。また、無線 LAN ローミングサービス eduroam の実験などにも参加した。

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学際情報科学研究体

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学際情報科学研究体

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2.4

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学際情報科学研究体䛣䛾䜘䛖䛺ᣐⅬᙧᡂ䛾ᚲせᛶ䛿䚸㛵ಀ䛩䜛◊✲⪅䝁䝭䝳䝙䝔䜱䛛䜙䜒᫂ゝ䛥䜜䛶䛚䜚䚸ᮏᣐⅬ䛾⏦ㄳ䛻ᙜ䛯䛳䛶䛿䚸௨ୗ䛾Ꮫ఍䛛䜙᥎⸀䜢䛔䛯䛰䛔䛯䚹᪥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఍䚸㻌 ศᏊ⛉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఍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䝉䞁䝍䞊䚸ྡྂᒇ኱Ꮫ᝟ሗ㐃ᦠᇶ┙䝉䞁䝍䞊฼⏝⪅᠓ㄯ఍䚸㻌 Sakai Foundation䠄ᮏ㒊䠖⡿ᅜ䠅䚸᪥ᮏὶయຊᏛ఍䚸㻌 ㈈ᅋἲே ⛉Ꮫᢏ⾡஺ὶ㈈ᅋ䠄ឡ▱┴䠅䚸㻌 ி㒔㧗ᗘᢏ⾡◊✲ᡤ䚸ឡ፾኱Ꮫ ⥲ྜ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰䝉䞁䝍䞊䚸㻌 ㇏ᶫᢏ⾡⛉Ꮫ኱Ꮫ䚸᪥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᪥ᮏᶵᲔᏛ఍ ィ⟬ຊᏛ㒊㛛䚸㻌 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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2.5඲ᅜⓗ䛺Ꮫ⾡◊✲䛾Ⓨᒎ䜈䛾ᐤ୚

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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

5.3

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− 42 −

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6

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6.1

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6.2

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7

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7.1

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− 44 −

学際情報科学研究体

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学際情報科学研究体

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学際情報科学研究体

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− 47 −

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− 48 −

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− 49 −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

情報メディア教育研究部門概要
柴山 悦哉
ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究田中 哲朗
ゲームプログラミングに関する研究

品川 高廣
準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究

関谷 貴之
初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析
及び計算機科学関連カリキュラムの分析

丸山 一貴
Twitterにおけるリツイート伝播分析とデュアルブート端末管理方式の研究− 51 −

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では、今年度、教授 1 名、准教授 2 名、助教 2 名 (うち 1 名は 2013 年 1月から客員研究員) が在籍して以下にあげるような研究を行った。
実運用システムの設計・改善等を直接の目的とした研究: 本研究部門が企画、設計、調達、構築、運用などに関与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、2012 年 3 月から運用を開始した教育用計算機システム ECCS2012 が、授業などで本格的に利用されるようになった最初の年である。そこで、設計上のゴールとして設定した学外サー
ビスやユーザ所有機器との連携による利便性の向上、省電力、災害時のサービス継続性の向上、システム管理運用コストの抑制などの達成状況の評価を始めたところである。今年度の研究成果発表としては、以下のような内容のものを行なった。

• デュアルブート端末管理方式の研究 (丸山)
情報システムの構成や開発に関連した研究: 業務として運用しているシステムを直接的に対象とする
ものではなく、より一般的に、情報基盤を開発・運用するための技術に関連した研究も行っている。今年度は以下のような研究と成果発表を行った。

• 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関する研究 (柴山)• Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 (柴山)• 将棋プログラムの大規模並列実行 (田中)• 仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現 (品川)• 仮想マシンモニタによる OS 起動時間短縮 (品川)• 仮想マシンモニタによるスーパーコンピュータ向け仮想計算環境の実現 (品川)
情報メディアの使い勝手の向上と教育支援に関連した研究: 本研究部門は、教育用計算機システム、
メールホスティングサービスなど延べ合計では 4 万人以上のエンドユーザを対象に情報基盤を提供している。そのため、システムのユーザビリティの向上、情報メディアに容易にアクセスするための支援、情報技術を用いた教育の支援は重要な課題であり、これに関連した技術の研究開発も行っている。今年度は次のような研究と成果発表を行った。

• 初学者によるプログラムとレーシングにおける誤答に関する分析 (関谷)− 53 −

情報メディア教育研究部門• 計算機科学関連カリキュラムの分析 (関谷)• Twitter におけるリツイート伝播分析 (丸山)その他の研究: 今年度は、コンピュータゲームに関する次のような研究と成果発表を行った。

• 将棋プログラムの大規模並列実行 (田中)
• 入玉指向の将棋プログラムの作成 (田中)− 54 −

情報メディア教育研究部門

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[ট଴ 2] ඼઒ ߴኍɿSingle-VM Virtualization ʙ ࠷৽ٕज़ͱ‫ڀݚ‬ಈ޲ ʙɼ೔ຊιϑτ΢ΣΞՊֶձୈ
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Framework Applications, Proceedings of International Conference on Software Technology andEngineering, pp. 589-594, 2012.
[ࠪಡ෇ 2] Kuniyasu Suzaki, Kengo Iijima, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, Etsuya Shibayama: Nested Virtual
Machines and Proxies for Easily Implementable Rollback of Secure Communication, USENIX
Symposium on Operating Systems Design and Implementation, Poster, 2012.
[ࠪಡ෇ 3] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: Toward Comprehension of Side Effects
in Framework Applications as Feature Interactions, Proceedings of Asia-Paciﬁc Software Engineering Conference, pp. 713-716, 2012.
[ࠪಡ෇ 4] Kuniyasu Suzaki, Kengo Iijima, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, and Etsuya Shibayama: Rollback
Mechanism for Secure Communication Test with Nested Virtual Machines, ACM ASPLOS Workshop on Runtime Environments, Systems, Layering and Virtualized Environments (RESoLVE),
2013.
[ࠪಡ෇ 5] ۚࢠ஌ద, ాத఩࿕: ࠷ળखͷ༧ଌʹ‫ͮ͘ج‬ήʔϜ໦୳ࡧͷ෼ࢄฒྻ࣮ߦ, ৘ใॲཧֶձ࿦
จࢽ, Vol. 53, No. 11, pp. 2517-2524, 2012 ೥ 11 ݄.
[ࠪಡ෇ 6] ୌ੉ཽ࢘, ాத఩࿕: ೖ‫޲ࢦۄ‬ͷক‫ع‬ϓϩάϥϜͷ࡞੒, ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, Vol. 53, No.
11, pp. 2544-2551, 2012 ೥ 11 ݄.
[ࠪಡ෇ 7] ؔ୩ ‫و‬೭, ࢁ‫ ޱ‬࿨‫ل‬, ࢁຊ ࡾ༤: ॳֶऀʹΑΔϓϩάϥϜτϨʔγϯάʹ͓͚Δ‫ޡ‬౴ʹؔ͢Δ෼ੳ, ৘ใ‫ڭ‬ҭγϯϙδ΢Ϝ SSS2012, pp. 113–120, 2012 ೥ 8 ݄.
[ࠪಡ෇ 8] ؔ୩ ‫و‬೭, দా ‫ཱݯ‬, ࢁ‫ ޱ‬࿨‫ل‬: LDA ͱ Isomap Λ༻͍ͨ ‫ػࢉܭ‬Պֶؔ࿈ΧϦΩϡϥϜͷ
෼ੳ, ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, Vol.54, No.1, pp.423–434, 2013 ೥ 1 ݄.
[ࠪಡ෇ 9] M. Yamamoto, T. Sekiya, and K. Yamaguchi. Skill Hierarchy Revised by SEM and Additional
Skills. ITHET 2012, 11th International Conference on Information Technology Based Higer
Education and Training, Istanbul, TURKEY, 2012 ೥ 6 ݄.
[ࠪಡ෇ 10] ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ؔ୩ ‫و‬೭, ຓ઒ ཽ༤, ࿨ా Ղ‫ٱ‬: ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜʹ͓͚ΔΤʔδΣϯτํࣜʹΑΔσϡΞϧϒʔτ୺຤؅ཧ, ৘ใॲཧֶձΠϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδ΢Ϝ
2012 ࿦จू, pp.39–46, 2012 ೥ 12 ݄.
[ࠪಡ෇ 11] ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ؔ୩ ‫و‬೭, ຓ઒ ཽ༤, ࿨ా Ղ‫ٱ‬: ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜʹ͓͚ΔΤʔδΣϯτํࣜʹΑΔσϡΞϧϒʔτ୺຤؅ཧ, Πϯλʔωοτͱӡ༻ٕज़γϯϙδ΢Ϝ 2012(IOTS2012),
pp.39–46, 2012.

− 55 −

情報メディア教育研究部門[ࠪಡ෇ 12] Yusuke Ota, Kazutaka Maruyama, Minoru Terada: Discovery of Interesting Users in Twitter byOverlapping Propagation Paths of Retweets, Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI’12), pp.274–279, 2012.

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[ൃද 1] ‫ٱ‬ถग़, தଜ‫ڡ‬ल, ࣲࢁӻ࠸: ϑϨʔϜϫʔΫΞϓϦέʔγϣϯʹԙ͚Δҳ୤ޮՌͷಛ௃෇͚ख๏, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ձใࠂ, 2012-SE-177(7), pp. 1-8, 2012.
[ൃද 2] ࣲࢁӻ࠸, ࣗ෼ͨͪͷ಄Ͱߟ͑Ζ!, ৘ใॲཧ, Vol. 53, No. 11, p. 1217, 2012.
[ൃද 3] ‫ٱ‬ถग़, தଜ‫ڡ‬ल, ৽ా௚໵, ࣲࢁӻ࠸: ಈతղੳʹΑΔϑϨʔϜϫʔΫֶशʹ޲͚ͯ, ৘ใॲཧֶձ ιϑτ΢ΣΞ޻ֶ‫ڀݚ‬ձ΢ΟϯλʔϫʔΫγϣοϓ, 2013.
[ൃද 4] ࣲࢁӻ࠸, ৽੣Ұ, ‫ٶ‬஍ॆࢠ, ాதӳ඙, ‫ؠ‬໺࿨ੜ: ύωϧ౼࿦ʮ৽࣌୅ͷ৘ใηΩϡϦςΟʯ,৘ใॲཧֶձશࠃେձ, 2013.
[ൃද 5] ୌ੉ཽ࢘, ాத఩࿕: ೖ‫ޙۄ‬ධՁؔ਺ͷ࡞੒, ୈ 17 ճήʔϜɾϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ
2012, pp. 159-162, ശࠜ, 2012 ೥ 11 ݄.
[ൃද 6] ஧ു ༸ี, ඼઒ ߴኍ, Ճ౻ ࿨඙ɿ௚‫ײ‬తϙϦγʔઃఆΛՄೳʹ͢Δಈతͳࢿ‫ߏػ཭ִݯ‬ɼୈ
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[ൃද 8] ඼઒ ߴኍɿ࣍ੈ୅εύίϯ޲͚ͷܰྔͳԾ૝‫ڥ؀ࢉܭ‬ͷ࣮‫ڀݚ͚ͨ޲ʹݱ‬։ൃɼE-αΠΤϯεएखɾঁੑ‫ऀڀݚ‬γϯϙδ΢Ϝ 2012ɼദɼ2012 ೥ 10 ݄ɽ[ൃද 9] ‫۔‬઒ େ஍, ද ༞ࢤ, ඼઒ ߴኍ, Ճ౻ ࿨඙ɿ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼௗऔɼ2012 ೥ 7 ݄ɽ[ൃද 10] ౡా ‫ګ‬ฏ, ද ༞ࢤ, ඼઒ ߴኍ, Ճ౻ ࿨඙ɿ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢ΔʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼௗऔɼ2012 ೥ 7 ݄ɽ[ൃද 11] ழມ ॱฏ, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ࣉా ࣮: υϥοάૢ࡞ʹΑΔ Java ϓϩάϥϜϦϑΝΫλϦϯάγες
Ϝ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ ιϑτ΢ΣΞ޻ֶ (SE), Vol.2013–SE–179, No.30, pp.1–6, 2013.
[ൃද 12] େҪ ࠼߳, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ࣉా ࣮: ཤྺ৘ใ͓ΑͼΞϓϦέʔγϣϯར༻ঢ়‫گ‬Λߟྀͨ͠ Web Ӿཡঢ়‫گ‬೺Ѳࢧԉ, ୈ 5 ճσʔλ޻ֶͱ৘ใϚωδϝϯτʹؔ͢ΔϑΥʔϥϜ, B6–1, 2013.
[ൃද 13] ҆෦ ୡາ, ాத ఩࿕, ؔ୩ ‫و‬೭, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, લా ޫ‫ڭ‬, ༗լ ߒ: ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬Ϣʔβ؅ཧγεςϜͷվળͱӡ༻ධՁ, େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ 2012 ೥౓೥࣍େձ࿦จू, pp.277–281, 2012.
[ൃද 14] ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ؔ୩‫و‬೭: ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜ ECCS2012 ͷߏ੒, େֶ ICT ਪਐ‫ڠ‬ٞձ 2012 ೥౓೥࣍େձ࿦จू, pp.330–335, 2012.
[ൃද 15] ੴ઒ ੪, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ࣉా ࣮: SNS ͷ‫ػ‬ೳΛར༻ͨ͠ϓϩάϥϛϯάֶशࢧԉ, ৘ใॲཧֶձɾ
ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ ୈ 11 ճ৘ใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜ (FIT2012) ߨԋ࿦จू, K–032, 2012.

− 56 −

情報メディア教育研究部門[ൃද 16] ࠤʑ໦ Ղ༞, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ࣉా ࣮: εϚʔτϑΥϯͰͷར༻ʹಛԽͨ͠ Wiki γεςϜͷ։ൃ, ৘ใॲཧֶձɾిࢠ৘ใ௨৴ֶձ ୈ 11 ճ৘ใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜ (FIT2012) ߨԋ࿦จू, M–015,2012.
[ൃද 17] ฏࢁ ୓࿕, ‫ ࢁؙ‬Ұ‫و‬, ࣉా ࣮: Web ϒϥ΢βΛ༻͍ͨखॻ͖ϝϞ‫ڞ‬༗γεςϜͷఏҊ, ৘ใॲཧֶձɾిࢠ৘ใ௨৴ֶձ ୈ 11 ճ৘ใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜ (FIT2012) ߨԋ࿦จू, J–001,2012.

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[ެ։ 1] ా த ఩ ࿕, ۚ ࢠ ஌ ద, ৿ ࿬ େ ‫ޛ‬, ෭ ా ढ़ հ, ྛ ๕ थ, ஛ ಺ ੟ ‫ޛ‬:
http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi , 2012 ೥ 11 ݄.

gpsﬁsh (rev. 24),

[ެ։ 2] BitVisor 1.3, http://www.bitvisor.org/, 2012 ೥ 9 ݄ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] GPS ক‫ع‬: ୈ 22 ճੈքίϯϐϡʔλক‫ع‬બख‫ݖ‬༏উ, ίϯϐϡʔλক‫ڠع‬ձ, 2012 ೥ 5 ݄.
[ಛ‫ ه‬2] ాத఩࿕: ಛूʮήʔϜϓϩάϥϛϯάʯͷฤूʹ͋ͨͬͯ, ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽ, Vol. 53, No.
11, page 2516, 2012 ೥ 11 ݄.
[ಛ‫ ه‬3] ాத఩࿕: ήʔϜͷղܾ, ʮ਺ֶʯ೔ຊ਺ֶձฤू ‫ؠ‬೾ॻళൃച, Vol. 65, No. 1, pp. 93-102,
2013 ೥ 1 ݄.
[ಛ‫ ه‬4] BitVisor Summit ։࠵ʢୈ 24 ճίϯϐϡʔλγεςϜɾγϯϙδ΢Ϝ ซઃΠϕϯτʣɼ2012೥ 12 ݄ɼhttp://www.bitvisor.org/summit/ใಓؔ࿈[ใಓ 1] ே೔৽ฉ 2012 ೥ 5 ݄ 8 ೔༦‫ץ‬: 1 ඵʹ 2 ԯखಡΜͰ V.
[ใಓ 2] ಡച৽ฉ 2012 ೥ 6 ݄ 5 ೔༦‫ץ‬: Ϙφϯβ 2 ࣍༧બഊୀ.
[ใಓ 3] ಡച৽ฉ 2012 ೥ 6 ݄ 12 ೔༦‫ץ‬: GPS ক‫ ͕ع‬2 ౓໨༏উ.
[ใಓ 4] ि‫ץ‬ক‫ ع‬2012 ೥ 5 ݄ 16 ೔߸:GPS ক‫ ع‬V2.
[ใಓ 5] ि‫ݱץ‬୅ 2012 ೥ 6 ݄ 9 ೔߸: ໊উෛࠓੲ෺‫ޠ‬.
[ใಓ 6] χίχίੜ์ૹ 2012 ೥ 12 ݄ 15 ೔: ୈ 2 ճిԦઓ‫ऀه‬ձ‫ݟ‬.
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− 58 −

情報メディア教育研究部門

ソフトウェアの信頼性とセキュリティに関する研究
柴山 悦哉

1

概要

今日では、社会の隅々にまで情報システムが浸透するようになった。同時に、人々は情報システムにより強く依存するようになり、日々の生活にとって情報システムが不可欠な存在となっている。しかも、この傾向は今後さらに強くなることが予想されている。一方で、このように社会基盤化した情報システムでは、わずかな綻びがネットワーク効果により拡大することが珍しくない。また、情報シス
テムを制御するソフトウェアは、巨大化・複雑化の一途をたどり、バグや脆弱性などの綻びの種が世の中に蔓延している。システム障害や悪意ある攻撃が、大事故・大事件につながる可能性は無視できないくらい大きい。
そこで、情報システムを制御するソフトウェアの信頼性、安定性、セキュリティなどを向上させるための研究活動を以前より行っている。今年度は、昨年度に引き続き、主として以下のような研究を行った。

1. 通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関する研究 [査読付 2,
査読付 4]
2. Java アプリケーションを対象としたプログラム理解支援に関する研究 [査読付 1, 査読付 3, 発表 1,
発表 3]
最初の項目は、ネットワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働するソフトウェアのうち、通信プロトコルの処理を行なうものを対象に、信頼性、安定性、セキュリティなどを向上させるために行なった研究に関するものである。このために、厳密性と網羅性を特長とする形式検証とサンプリングに基づくより軽量の手法であるソフトウェアテストを組み合わせた技法を、以前から提案している。今年度は、セキュリティプロトコルとして有名で、インターネットで広く使われている
TLS (Transport Layer Security) のソフトウェア実装を対象とした事例研究などを行なった。また、通信プロトコルのソフトウェア実装のためのブラックボックステストを自動化するツールを構築するにあたり、二重にネストした仮想マシンを用いる手法を提案し、その有効性を評価するための実証実験も行なった。
2 番目の項目は、ソフトウェアの設計や動作の理解を促進するための支援技術に関する研究である。
今年度は、フレームワークを用いて構築される Java アプリケーションを対象に、ソフトウェアを構成するクラスを、(1) フレームワークに属するもの、(2) Java の標準ライブラリなどのフレームワーク以外のライブラリに属するもの、(3) アプリケーション固有のものの三種類に分け、これらの境界を超えるメソッド呼び出しに注目することで、Inversion of Control などのプログラム理解の妨げとなる現象の了解性を高める方式について検討を行なった。
これらの研究の他に、今年度は、2012 年 9 月 28 日から本格運用が開始された革新的ハイパフォー
マンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) の利用者支援システムの整備を行なった。この利用者− 59 −

情報メディア教育研究部門

規格


翻訳


翻訳


証

検

実装
（C言語）

形式仕様
（文法記述）
プロトコル
タ
インタプリタ参照実装
テストケース生成
生成
ファジング
カバレージ解析
ロールバック

仮想マシン
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ボックス
テスト

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フォルト注入図 1: 全体の構成
支援システムは、HPCI 利用者のためのヘルプデスクとコンテンツマネジメントシステム (CMS) から構成されている。HPCI では、スーパーコンピュータやストレージが複数の機関に分散配置されており、運用担当者も全国に分散しているが、この利用者支援システムを用いることで、利用者の問い合
わせや広報の窓口を一カ所にまとめることができる。

2

通信プロトコルのソフトウェア実装を対象とした形式検証とテストに関
する研究

2.1

背景

インターネットや Web は、今日の我々の社会において必要不可欠なインフラとなっている。そして、
このインフラを構成する要素技術として、TCP/IP, HTTP, SSL/TLS などの通信プロトコルは非常に重要なものであり、これらプロトコルの実装が安定動作しないと、社会に大きな不安を引き起こす可能性がある。
しかし、これらプロトコルの実装が、社会的要請に応えるに十分な信頼性を持っているとはとは必ずしも言えないのが現状である。プロトコルの設計自体に問題が指摘されるケースもあれば、ネット
ワーク機器やネットワークに接続されたコンピュータで稼働するプロトコル実装のバグが指摘されるケースもある。これらのうちの一部は、ネットワーク停止やセキュリティ侵害など、社会基盤としての情報システムの信頼性やセキュリティに深刻な影響を与えるものである。しかも、些細な実装のミスが、大問題に発展することもある。たとえば、パケットの構文解析部のバグにより、規約に違反した長さのパケットを受け取った時にネットワーク機器が不調をきたし、本センターのサービスに重大な障害が発生したケースも現に存在する。
一方で、ソフトウェアの検証あるいは検査を行うための技術は少しずつではあるが進歩しており、定理証明支援系を用いた形式検証、モデル検査、テストケースの自動生成、フォルトインジェクショ
ンなどの研究が進んでいる。これらの技術を組み合わせることで、ネットワークプロトコルを実装するソフトウェアの信頼性やセキュリティを向上させることができる可能性がある。

2.2

内容

前節で述べたような検証や検査の技術を組み合わせることで、通信プロトコルのソフトウェア実装の信頼性、安定性、セキュリティを高める方式について、一昨年度から継続して研究を行なっている。
基本的なアイデアは次のようなものである (図 1)。

− 60 −

情報メディア教育研究部門

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図 2: 形式検証

1. 自然言語等で記述されたプロトコルの仕様 (図 1 では「規格」) を形式的で機械可読な形式に翻訳した形式仕様を作成する。
2. ソースコードが入手可能なプロトコル実装 (図 1 では「実装 (C 言語)」) の形式検証を 1 で得られた形式仕様に基づき行う。
3. 1 で得られた形式仕様から実行可能なプログラムを抽出し、参照実装を得る。
4. 参照実装とテスト対象となる実装 (図 1) では「実装 (バイナリ)」) を対向でつなげてテストを行う。
今年度は、以上のような方式を実現するための要素技術の開発とこの方式の妥当性を評価するための実証実験を行なった。実証実験では、セキュアプロトコルとして重要な TLS (Transport Layer Security)を対象とした。
形式検証の対象としたのは、TLS のソフトウェア実装の一つである PolarSSL のソースコードのうち、TLS の ClientHello メッセージの構文解析を行なう関数 (ssl parse client hello) である。この関数は、コメント等を除いて 85 行程度の規模で、C 言語により記述されている。形式検証方式の概要は次の通りである (図 2)。

1. プロトロルの形式仕様を記述する言語を設計し、TLS の仕様である RFC 5426 から、手作業でこの仕様記述言語に変換を行なう。
2. 形式仕様記述言語と C 言語の意味モデルを定理証明支援系 Coq を用いて定義する。
3. 1 で作成した形式仕様記述と ClientHello の定義に対し、PolarSSL の ssl parse client hello関数がこのメッセージの構文解析を行なうものであることを Coq を用いて半自動的に検証
ssl parse client hello 関数の定義は短いものではあるが、典型的なバイナリプロトコルの構文解析を行なっており、この分野での、この方式自体の実用性は高いと予想される。
一方、テストの対象としたのは、TLS の四つのソフトウェア実装 (OpenSSL, CyaSSL, GnuTLS, PolarSSL) であり、実際に実証実験に用いたのは、各実装のハンドシェーク (ただし SSL 証明書の検証部
は除く) の処理を行なう部分である。このような選択を行なったのは、セキュアプロトコルとして重要で脆弱性が問題となりやすい箇所が、ハンドシェークの部分に集中的に現れるためである。
参照実装とテスト対象となる実装を対向でつなげてテストを行なうときに重要となる要素技術として、次の 2 項目がある。
• 異常系を含むテストケースの自動生成− 61 −

情報メディア教育研究部門

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図 3: 二重の仮想化

表 1: ブラックボックステストの結果
テスト
回数

CyaSSL 2.4.2
GnuTLS 3.1.5
OpenSSL 1.0.1c
PolarSSL 1.2.3

2324
2311
2311
2311

Handshake
失敗
1354
279
249
279

予期せぬ
TCP 切断

597
585
185
574

Timeout すべき箇所でせずに返答
120
113
119
122

未分類
の失敗

5
3
247
18

• ブラックボックス実装のロールバックを含むテストの制御

最初の要素技術を用いて、網羅的なテストのためのテストケースを生成し、2 番目の要素技術を用いて、バックトラック実行を可能とすることで網羅的なテストを効率的に行なう。
以下では、2 番目の要素技術の概要を述べる。ブラックボックス実装を仮想マシンの中で動かした
場合、仮想マシンモニタの機能を用いてスナップショットを取ることができる。単純に考えると、このスナップショットから過去の仮想マシンの状態を復元することで、ロールバックが容易に行なえると思うかもしれない。しかし、この方法で復元できるのは 1 台の仮想マシンの状態である。対向で通信する 2 台のコンピュータによるテストの状態を復元するためには、分散スナップショットを取る必要がある。すなわち、2 台のコンピュータとその間のネットワークの状態に関して、矛盾の無いスナッ
プショットが必要になる。
そこで、仮想マシンを二重にネストさせ、さらに二つのプロキシを用いる方式を考案した (図 3)。この方式では、ネットワークの状態を図 3 の内部プロキシに持たせ、内部プロキシを外部仮想マシン上で稼働させることにする。さらに外部プロキシには状態を持たせないようにすることで、外部仮想マ
シンモニタのスナップショット機能により、ロールバックに必要な状態を取得することが可能となる。
なお、実験では、内部仮想マシンモニタとして QEMU、外部仮想マシンモニタとして KVM を用いた。
この仕組みと自動生成した異常系のテストケースを用いて、上で述べた 4 種類のソフトウェア実装をテストした結果を表 1 に示す。

2.3

具体的成果

基本的な方式と事例研究を通して、具体的な形式仕様記述言語の設計、TLS 仕様の一部を対象とした記述例、異常系を含むテストケースと参照実装を自動生成するツール、ロールバックを含むブラック
ボックステストの自動実行系などを開発した。また、実際に使われている TLS 実装のバグを 3 件発見
し、開発者に報告した。

− 62 −

情報メディア教育研究部門

3

HPCI の整備

3.1

背景2012 年 9 月 28 日より、革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ (HPCI) の本格運用が始まった。これは、スーパーコンピュータ「京」、9 大学センターに設置されたスーパーコンピュー
タ群、大容量の共用ストレージ、高速ネットワークを利用し、計算科学に基づく先端的研究開発を推進する国家事業である。
スーパーコンピュータなどの資源を提供する全国のセンター群は、従来、基本的に独立に活動してきた。その結果、申請や問い合わせの窓口、発行されるアカウントがセンター毎に分かれており、複数センターのスーパーコンピュータ間でのデータの共有や交換も容易ではなかった。特に、複数センターを利用して先端的科学研究を行なう研究者にとって、利便性の問題が大きかった。

3.2

内容

今年度は、文部科学省委託業務「HPCI 共通運用システムの整備」により、複数センターの利用を円滑に行なうために、次のような仕組みを導入するための整備が行なわれた。

1. 申請支援システム、ヘルプデスクシステム、コンテンツマネジメントシステム (CMS) の導入による申請、問い合わせ、広報窓口の統一
2. シングルサインオンによるスーパーコンピュータや大容量ストレージの利用
3. SINET によるスーパーコンピュータの高速ネットワークへの接続
4. 大容量ストレージによるデータ共有
このうち、ヘルプデスクシステムと CMS の整備を担当した。これらのシステムは、概ね次のような利用方法を想定したものである (図 4)。

1. 課題採択者等が、ワンストップの窓口であるヘルプデスクシステムを介して、問い合わせを行なう。
2. ヘルプデスク担当者が切り分けを行い、問い合わせを適切な機関に転送する。
3. 問題を解決した機関からの回答が、ヘルプデスクシステム経由で通知される。
4. 各センターの担当者が、運用や障害などに関する広報を作成する。全国のセンターの広報が一カ所に集められ、課題採択者等の閲覧に供される。
5. HPCI の採択課題を単位とした閉じた情報共有の空間を作り、課題採択者間で Wiki や Blog のインタフェースによる情報共有を行なう。

3.3

具体的成果

HPCI の本格運用が開始した 9 月 28 日から HPCI ヘルプデスクの運用も開始し、実用に供されている。
今年度は、ユーザからの 1000 件以上の問い合わせの処理や記録のために利用されている。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: Toward Understanding Side Effects in
Framework Applications, Proceedings of International Conference on Software Technology andEngineering, pp. 589-594, 2012.

− 63 −

情報メディア教育研究部門-."',.






  
 


 

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図 4: HPCI ヘルプデスクシステムと HPCI 情報共有 CMS[査読付 2] Kuniyasu Suzaki, Kengo Iijima, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, Etsuya Shibayama: Nested Virtual
Machines and Proxies for Easily Implementable Rollback of Secure Communication, USENIX
Symposium on Operating Systems Design and Implementation, Poster, 2012.
[査読付 3] Izuru Kume, Masahide Nakamura, Etsuya Shibayama: Toward Comprehension of Side Effects
in Framework Applications as Feature Interactions, Proceedings of Asia-Paciﬁc Software Engineering Conference, pp. 713-716, 2012.
[査読付 4] Kuniyasu Suzaki, Kengo Iijima, Akira Tanaka, Yutaka Oiwa, and Etsuya Shibayama: Rollback
Mechanism for Secure Communication Test with Nested Virtual Machines, ACM ASPLOS Workshop on Runtime Environments, Systems, Layering and Virtualized Environments (RESoLVE),
2013.

その他の発表論文[発表 1] 久米出, 中村匡秀, 柴山悦哉: フレームワークアプリケーションに於ける逸脱効果の特徴付け
手法, 情報処理学会研究会報告, 2012-SE-177(7), pp. 1-8, 2012.
[発表 2] 柴山悦哉, 自分たちの頭で考えろ!, 情報処理, Vol. 53, No. 11, p. 1217, 2012.
[発表 3] 久米出, 中村匡秀, 新田直也, 柴山悦哉: 動的解析によるフレームワーク学習に向けて, 情報処
理学会 ソフトウェア工学研究会ウィンターワークショップ, 2013.
[発表 4] 柴山悦哉, 新誠一, 宮地充子, 田中英彦, 岩野和生: パネル討論「新時代の情報セキュリティ」,
情報処理学会全国大会, 2013.

− 64 −

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 [公開 1]。2010 年度から大規模クラスタ環境用の並列探索に関する研究に取り組み、大会で優勝する強さのクラスタ並列版プログラムを作成した [査読付 1]。
他にも、入玉指向の将棋プログラムの作成 [査読付 2, 発表 1] などゲームプログラミング関連の研究をおこなった。

2

将棋プログラムの大規模並列実行

2.1

背景

1997 年に、チェスプログラムが初めて人間の世界チャンピオンを破ったが、将棋も同様のレベルに達しつつあり、トッププロに挑戦するイベントが開かれるなど [報道 6]、コンピュータ将棋に関する研究は一番面白い時期を迎えようとしている。
コンピュータ将棋研究の全体的なレベルアップを狙って、公開を前提で将棋プログラムの開発を 2003
年からおこなっている [公開 1]。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卒業
生の他に、総合文化研究科の教員、ポスドク、会社員などが加わっている。2012 年度はクラスタ並列化を主なテーマに研究をおこなった。
2.1.1

クラスタ上でのゲーム木探索

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

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

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MasterUSI

USI

Worker̲0

Worker̲1

Worker̲2

Worker̲N

図 1: マスターワーカーモデルによる実現• 負荷分散の困難
通信遅延が大きいため、実行すべきタスクを持たないプロセッサがあり、別のプロセッサに実行可能なタスクが余っていても、タスクの割り当ては瞬時にはおこなわれない。
• 不要な探索の即時中断の困難
枝刈りの結果、あるノード以下の木を探索することが不要になることもあるが、探索の中断と別のタスクへの割当てが瞬時に行われない。
研究レベルでは、これらの弱点を克服するための有望なアルゴリズムがいくつか発表されているが、多くのプログラムが開発されているコンピュータチェスの世界でもクラスタ並列化は一般的にはなっていない。
将棋における大規模クラスタ並列化には、GPS 将棋が 2010 年度から取り組んでいるが、今年度は研究を更に進展させて、耐故障性の向上，再探索により深い探索をおこなわせる試みに取り組んだ。

2.2

内容

2.2.1

GPS 将棋のクラスタ並列化

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

• 一手ごとの探索時間は局面の進行度と持ち時間、経過時間、手数などから決定する。
• 短い時間 (制限時間 1 秒) で、PV 候補のいくつかの手について、複数のワーカーを使って並列に探索 (presearch) し、その時の rank(順序) に応じて、子供ノードにリソース (ワーカー群) の数を調整して割り当てる。昨年度まではワーカー 1 つに複数の PV を探索させていたが、複数のワーカーを使うことにより、この段階でより深い読みをおこなうことが可能になった。
• 残り時間が少ない場合は実現確率のみで候補手を生成する。
• 親から渡される「ワーカー群」のサイズが 1 になったら 1 ワーカーで残り時間いっぱいそのノードを探索させる。
• 「残りの手」は 1 ワーカーで探索をおこなう。
• 木の浅いところの「残りの手」が有力そうだと分かった時は、他のノードを探索中だった複数のワーカーを再割り当てして、深く読ませる。
第 22 回世界コンピュータ選手権に以下の構成で参加した。

• マスター Xeon X5365(3GHz) x 2, 8core, マスタープログラム (C++) のみを動かす。

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表 1: 世界コンピュータ将棋選手権 2 次予選での GPS 将棋の対戦

対戦相手

GPS の手番
勝敗

1 回戦
技巧
先手
勝

2 回戦
Blunder
後手
勝

3 回戦
YSS
先手
負

4 回戦
Selene後手勝

5 回戦
Puella α
後手
勝

6 回戦
激指
後手
勝

7 回戦
習甦
先手
勝

8 回戦
ponanza
先手
勝

9 回戦
ツツカナ
後手
負

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
激指
後手
勝

2 回戦
習甦
先手
勝

3 回戦
Blunder
後手
勝

4 回戦
YSS
先手
勝

5 回戦
ツツカナ
後手
勝

6 回戦
Puella α
先手負7 回戦
ponanza
先手勝• ワーカー– Xeon X5690(3.47GHz) x 2, 12core– Xeon X5570(2.93GHz) x 2, 8core– Xeon X5470(3.33GHz) x 2, 8 core
– Xeon W3680(3.33GHz), 6 core
– Opteron 2376 (2.3GHz) x 2, 8 core 3 台– Phoenom II X4 965(3.4GHz), 6 core
– Core i5(2.5GHz), 4 core 788 台

2.3

具体的成果

前節で示す構成でクラスタ並列版で動かした GPS 将棋の第 22 回世界コンピュータ将棋選手権における成績は表 1, 2 に示すように、二次予選 7 勝 2 敗、決勝 6 勝 1 敗の成績で優勝した [報道 1, 報道 2,
報道 3, 報道 4]。
選手権での優勝により、GPS 将棋はコンピュータ将棋と将棋のプロ棋士との団体戦である第 2 回電王戦の出場権を得た。第 2 回電王戦は 2013 年 3 月から 4 月にかけておこなわれ、GPS 将棋は 4 月 20
日に三浦八段と対戦する。

3

入玉指向の将棋プログラムの作成

3.1

背景

対コンピュータ将棋戦略を研究しているアマチュア強豪の多くが、コンピュータ将棋の苦手な展開がいくつかあることを指摘している。そこで指摘されている展開の一つが入玉絡みの展開である。
自分の玉を敵陣 (相手側の 3 段以内) に移動する入玉と言う。入玉して成駒で周りを固めると、敵から詰まされにくくなるので有利になる。両方の玉が入玉すると、両者共に相手玉を詰ますことができなくなり、勝負が終わらなくなるので、駒の点数を計算して、それによって勝敗および持将棋 (引き分け) を判定する。
コンピュータ将棋の特徴を決めるのは評価関数と探索だが、コンピュータ将棋が入玉絡みの局面を苦手としている原因としては、入玉絡みの局面の評価関数が適切でないことがあると指摘されている。

− 67 −

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９

８

７

６

５

４

３

２

１

飛飛
持
歩歩
歩 駒
角
歩歩歩
歩歩歩
銀
金銀香 桂
金桂王 香
王
ととと馬
と

▽

歩歩
歩 金銀歩
桂

歩

一
二
三
四

▲
持
六 駒
五

七 金

銀
桂
九 香
八

香

図 2: 先手勝勢だが Bonanza が後手良しと判断する局面
図 2 は、先手勝勢だがオープンソースの強豪将棋プログラムとして知られる Bonanza は後手良しと判断する。
2011 年度は、入玉可能性の高い局面を検出する特徴である「入玉ステップ数」を以下のような探索によって求め、その重みパラメータを学習によって決定した評価関数を用いる方法を提案し、効果を確かめた [査読付 2] が、2012 年度は、どちらかの玉が入玉を果たした後に勝ちに近づけるような評価関数の作成を試みた [発表 1]。

3.2

内容

Bonanza の最新版 (Bonanza version 6) では、評価関数の特徴として玉を含むすべての 3 駒の関係 (駒の種類と座標) を用いている。その重みパラメータを、どちらかの玉が敵陣 (相手側の 3 段以内) に入った局面 (以下では入玉局面とする) から指された手のみを教師として、学習によって決定した評価関数(以下では入玉後評価関数) を作成し、入玉局面の探索では、非入玉局面用の評価関数と切り替えて用いる方法を提案する。

3.3

具体的成果

プロの棋譜と将棋倶楽部 24 の棋譜集の棋譜計 525119 棋譜の中から入玉した 16185 棋譜中の 15000 局を用いて、入玉後評価関数の学習を行った。
提案する手法の有効性を確認するために、以下の条件で、提案手法のプログラム (AfterEking) と標
準の Bonanza 対戦実験をおこなった。

• プロの棋譜と将棋倶楽部 24 の棋譜で学習に用いなかった棋譜で入玉した局面から開始する。
• 相手時間を使用した先読み (ponder) は用いない。
• 思考ノード数を 250000(用いた計算機では一秒程度の思考時間に相当) に制限。
• 評価値が手番のプレイヤにとって、-5000 を下回った時に投了• 宣言法による勝ち条件が満たされたプレイヤは宣言勝ちをおこなう。
• 総手数が 2048 手になったら引き分けとする。

− 68 −

情報メディア教育研究部門

表 3: 対戦結果 (対戦相手は BonanzaStd)
プログラム

AfterEking

勝ち (宣言勝ち)282(38)• 先手、後手それぞれ

先手番
負け (宣言勝ち)217(22)

引き分け
1

勝ち (宣言勝ち)305(37)

後手番
負け (宣言勝ち)194(19)

引き分け
1

勝率

0.588

500 局の計 1000 局対戦

対局に用いた棋譜は、学習に用いなかった 1185 棋譜の中から選んだ。棋譜を選ぶ基準として、入玉後の指し手の総数を考え、入玉後 15 手以上指している棋譜とした。これは入玉棋譜の中では入玉した後にすぐ詰まされるものも多いが、将棋の熟達者によると入玉後 15 手以上指していれば、差のついた局面である可能性は低いということで 15 手以上とした。
対戦実験の結果を表 3 に示す。
入玉局面で学習させた AfterEking は勝率 0.588 と５割を大きく上回り、カイ二乗検定によって有意に勝ち越していることが確認できた。また、宣言勝ちの回数についても標準の bonanza の倍近く増加
した。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 金子知適, 田中哲朗: 最善手の予測に基づくゲーム木探索の分散並列実行, 情報処理学会論文誌, Vol. 53, No. 11, pp. 2517-2524, 2012 年 11 月.
[査読付 2] 滝瀬竜司, 田中哲朗: 入玉指向の将棋プログラムの作成, 情報処理学会論文誌, Vol. 53, No.
11, pp. 2544-2551, 2012 年 11 月.

その他の発表論文[発表 1] 滝瀬竜司, 田中哲朗: 入玉後評価関数の作成, 第 17 回ゲーム・プログラミングワークショップ
2012, pp. 159-162, 箱根, 2012 年 11 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:
http://gps.tanaka.ecc.u-tokyo.ac.jp/gpsshogi , 2012 年 11 月.

gpsﬁsh (rev. 24),

特記事項
[特記 1] GPS 将棋: 第 22 回世界コンピュータ将棋選手権優勝, コンピュータ将棋協会, 2012 年 5 月.
[特記 2] 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. 53, No.
11, page 2516, 2012 年 11 月.
[特記 3] 田中哲朗: ゲームの解決, 「数学」日本数学会編集 岩波書店発売, Vol. 65, No. 1, pp. 93-102,
2013 年 1 月.

報道関連
[報道 1] 朝日新聞 2012 年 5 月 8 日夕刊: 1 秒に 2 億手読んで V.
[報道 2] 読売新聞 2012 年 6 月 5 日夕刊: ボナンザ 2 次予選敗退.
[報道 3] 読売新聞 2012 年 6 月 12 日夕刊: GPS 将棋が 2 度目優勝.

− 69 −

情報メディア教育研究部門[報道 4] 週刊将棋 2012 年 5 月 16 日号:GPS 将棋 V2.
[報道 5] 週刊現代 2012 年 6 月 9 日号: 名勝負今昔物語.
[報道 6] ニコニコ生放送 2012 年 12 月 15 日: 第 2 回電王戦記者会見.

− 70 −

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準パススルー型仮想マシンモニタ「BitVisor」の研究
品川 高廣

1

概要

本研究は、仮想マシンモニタやハイパーバイザと呼ばれるシステムソフトウェアに関するものである。
仮想マシンモニタとは、オペレーティングシステム（OS）の下で動作してハードウェアを仮想化する
ソフトウェアであり、既存の OS に依存することなく新たな機能の追加を安全かつ容易に実現できるといった利点がある。そのため、近年様々な応用に向けた研究が盛んにおこなわれている。
本研究で対象としているのは、我々が考案した「準パススルー型」という新しいアーキテクチャの仮想マシンモニタである。準パススルー型とは、物理的なハードウェアを敢えて仮想化せずに可能な
限り OS に対して直接そのまま見せる、すなわち OS からハードウェアへのアクセスをなるべく通過（パススルー）させつつ、必要最小限のアクセスだけを捕捉・変換する方式である。準パススルー型
アーキテクチャは、(1) OS よりも高いセキュリティを実現できる、(2) OS の機能に依存せずに新たな機能を追加できるといった仮想マシンモニタの利点を保ちつつも、VMWare や Xen のような従来型
アーキテクチャの仮想マシンモニタと比べて、(1) 仮想化のオーバーヘッドを大幅に削減できる、(2)
ゲスト OS がハードウェアの機能を最大限活用できる、といった利点がある。
平成 24 年度は、準パススルー型アーキテクチャを実装した仮想マシンモニタ「BitVisor」をベースとして、主に以下の 4 つのテーマに関して研究をおこなった。

• 仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現 [発表 4]
企業等の科学技術計算を一般ユーザの PC 上で行うボランティアコンピューティングにおいて、情報漏洩や情報破壊、計算結果の改ざんなど、一般ユーザ側と企業側の双方のセキュリティ問題
を同時に解決しつつ、オーバーヘッドも低く抑えられる計算基盤を実現した。

• 仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現 [発表 5]
物理デバイスのデバイスドライバのデバッグや検証を目的として、仮想マシンモニタにより物理
デバイスの状態を微妙に変化させることによって通常は起こりにくい状況を作り出し、デバイス
ドライバが適切に対応できるかどうか検証できる環境を実現した。

• 仮想マシンモニタによる OS 起動時間短縮 [発表 2]
OS の起動時間短縮を目的として、OS 起動時のディスクへのランダムアクセスがシーケンシャル
アクセスになるように OS からは透過的にディスクの配置変換をおこない、OS 起動の初期フェー
ズにおいてもディスクアクセスがボトルネックにならないようにすることを可能にした。
• 仮想マシンモニタによるスーパーコンピュータ向け仮想計算環境の実現 [発表 3]
多数のノードから構成されるスーパーコンピュータ環境において、OS のオーバヘッドを最小化するために OS のカスタマイズを可能にしつつ、必要な安全性や管理を仮想マシンモニタを用いて極めて低いオーバーヘッドで実現する仕組みについて研究をおこなった。

− 71 −

情報メディア教育研究部門

これらの研究は、主に科学研究費補助金基盤研究 (C) による支援によりおこなわれた。また、一部
は平成 24 年度 E-サイエンス若手・女性研究者助成事業の支援も受けた。研究成果は情報処理学会のシステムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会や第 24 回コンピュータシステム・シンポ
ジウムなどで発表をおこなった [発表 2, 発表 3, 発表 4, 発表 5]。
また、昨年度まで科学技術振興機構の競争的研究資金である A-STEP による支援を受けておこなっていた研究の成果などを含むソフトウェアである BitVisor 1.3 をオープンソースで 9 月に公開した [公開 1]。
さらに、研究成果や BitVisor 1.3 の公開を広報するプレスリリースを東京大学及び株式会社イーゲルの共同でおこなった [報道 5, 報道 6]。その結果、日刊工業新聞や複数の Web サイトで記事として取り上げられた [報道 1, 報道 2, 報道 3, 報道 4]。12 月には、第 24 回コンピュータシステム・シンポジウムの併設イベントとして、BitVisor Summit を企画立案・開催した。本サミットは 3 件の招待講演と 7 件の一般発表で構成し、40 名前後の参加者があった。
また、本年度は依頼により、アカデミッククラウドシンポジウム２０１２において、以前からおこなっている BitVisor に関する研究をまとめた内容で講演をおこなった [招待 1]。また、日本ソフトウェ
ア科学会第 29 回大会に併設されたチュートリアルにおいて、より一般的な仮想化技術全般に関するチュートリアルをおこなった [招待 2]。
さらに、本年度はセキュア OS に関する研究もおこなった [発表 1]。本研究では、セキュア OS におけるポリシー記述の難しさに対応するために、ユーザが直感的に扱えるように適切な抽象度でのポリシー設定を可能にしつつ、OS カーネルにおいて動的に情報を追跡することにより、抽象度の高いポ
リシーを適切なアクセス制御に変換して実施する仕組みを研究した。
以下、2 章では、仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現について、3
章では、仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現について、4 章では、仮想マ
シンモニタによる OS 起動時間短縮について、概要を述べる。

2

仮想マシンモニタによるボランティアコンピューティング基盤の実現

2.1

背景

多数のコンピュータをネットワークで繋いで分散処理する技術の一つとして、ボランティアコンピュー
ティングがある。ボランティアコンピューティングでは、一般の PC ユーザーがボランティアとして自身の所有している計算資源（CPU やメモリ等）の余剰分を提供し、企業や研究機関がその計算資源を用いて計算処理をおこなう。そのため、企業や研究機関は高価なコンピュータを持つことなく大規模計算を行うことができるという利点がある。以下では、企業や研究機関のことを組織と呼び、自身の PC を提供する一般の PC ユーザーのことをボランティアと呼ぶ。
ボランティアコンピューティングには、組織側及びボランティア側のそれぞれにとって問題が存在する。まず組織側の問題点としては、悪意のあるボランティアが組織側の計算コードや計算結果を漏洩・改竄してしまう恐れがある点が挙げられる。計算処理はボランティア側の PC 上でおこなわれており、通常は組織側からボランティアの PC 上の動作を制御することは出来ない。従って、組織側のノウハウが詰まった計算コードが流出したり、重要な計算結果が外部に流出してしまう危険性がある。
また、そもそも計算結果が正しいことを保障することが困難である。
既存研究では、計算結果の改竄を検出するために、複数のボランティアに同じ計算を送り、返ってきた計算結果を比較することにより結果の正しさを検証する Redundant Computing がある。しかしこの方法では、複数の PC で同じ計算を行うので非効率になってしまうほか、結果の採択は多数決によって決まるので必ずしも計算結果が正しいことは保証できない。計算コードや計算結果の漏洩を防止する手法としては、ボランティアからはアクセスできない closed-box VM と呼ばれる VM を用いて機密性を高める方法がある。しかし、この手法では汎用の仮想マシンモニタ（VMM）を利用するため、仮想化のための VMM のオーバーヘッドが大きくなるほか、VMM を導入するための手間がかかる。

− 72 −

情報メディア教育研究部門

ボランティア側の問題点としては、組織が送り込んだ計算コードがボランティアのマシン環境を壊してしまう恐れがある点が挙げられる。ボランティアコンピューティングでは基本的には組織は信頼できることを想定しており、悪意のあるコードが実行されることは必ずしも想定していないが、組織側の計算コードのバグによってマシン環境が壊されてしまう可能性は否定できない。Entropia Virtual
Machine では、仮想マシン内のサンドボックスで処理をすることにより、ボランティアのマシン環境の破壊を防ぐ事が出来るが、仮想化のための VMM のオーバーヘッドが大きくなるほか、VMM 自身を導入するために手間がかかる。

2.2

内容

本研究では、信頼できる VMM を用いて、ボランティアコンピューティングにおける組織側及びボラ
ンティア側の双方のセキュリティを実現する手法を提案する。まず、(1) 組織が用意した計算コードや計算結果の漏洩・改竄を防止するために、計算処理をボランティアの PC 上で動作する VMM の内部でおこなう。VMM は OS よりも高い特権で動作しており、ボランティアの OS 側から VMM 内の計算
コードやデータにアクセスすることを防止できる。組織側は、VMM と暗号通信を介して計算コード
や計算結果のやりとりをおこなうほか、Intel TXT と TPM を活用して VMM 自身が改竄されていないことを確認する。これにより、Redundant Computing をおこなうことなく正しい計算を効率よく安全におこなうことが出来る。
また、(2) ボランティア側のマシン環境が壊されてしまうことを防止するために、組織側から送られてきた計算コードは、VMM 内部の保護ドメインを用いてアクセス権が制限された環境で実行する。
保護ドメイン内では、あらかじめ割り当てられたメモリ領域へのアクセスや送信元の組織とのネット
ワーク通信のみが可能であり、計算コードが VMM の本体のメモリ領域にアクセスしたり、VMM の権限を用いてゲスト OS にアクセスすることを防止する。これにより、ボランティアのマシン環境を保護する事が出来る。
さらに、VMM のオーバーヘッドや導入コストを削減するために、準パススルー型の VMM である
BitVisor を利用する。ゲスト OS からハードウェアへのアクセスの大部分をパススルーとしつつ、計算コードに最低限必要な CPU・メモリなどの計算資源の確保と、計算コードの実行環境に対する保護のみを VMM で実現することにより、VMM が介在することによるコストを削減するほか、既存のインストール済みの環境に対する導入を容易にする。

2.3

具体的成果

提案手法に基づいてボランティアコンピューティング基盤のプロトタイプの設計と実装をおこなった。
VMM の内部に UDP プロトコルを実装し、ELF 形式の実行ファイルをサーバから入手できるようにした。入手した実行ファイルは、VMM 内の保護ドメインで実行し、計算結果を UDP でサーバに送るための機能も実装した。無限ループに対応するために、別プロセッサで実行を監視してプロセッサ間
割り込みにより強制終了させる仕組みも実装した。
実装したプロトタイプを用いて予備的な実験をおこなった。モンテカルロ法により円周率計算をおこなうプログラムを実装し、VMM に制御が戻って来るたびに一定回数の計算をおこなうようにした。
実験の結果、VMM に制御が 10 回戻るたびに 1 回計算し、1 回の計算当たり 10 万点を堕天する程度であれば、ボランティアのゲスト OS に著しい負荷をかけずに計算を実行できることがわかった。この場合、10 億点を打点するのに 43 秒ほどかかることが分かった。
今後の課題として、計算コードがゲスト OS に与える性能の影響を抑えるために、計算コードに専用のコアを割り当てて隔離した環境で実行する手法を検討している。
研究成果は、情報処理学会の第 122 回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会（SWoPP 2012 として開催）で発表した [発表 4]。

− 73 −

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3

仮想マシンモニタによる物理デバイスドライバ検証環境の実現

3.1

背景

現在一般的に利用されている Windows や Linux のなどのオペレーティングシステム（OS）において、システムクラッシュの原因の多くは、デバイスドライバにある。例えば、Linux カーネルではデバイ
スドライバのコードが約 70%を占め、その不具合の密度はデバイスドライバ以外のコードに比べて、3〜7 倍であることが知られている。そのため、運用するシステムや OS の安定性を維持するために、デバイスドライバの検証を行うことが重要である。しかし、特定のまれな条件やタイミングでのみ起こるような不具合は、再現することが難しく。十分に検証を行えない場合がある。
従来のデバイスドライバの検証を行う手法として、ソースコードを元にした静的解析があるが、この手法では、デバイスドライバのソースコードが公開されている必要がある。また、検証用のコードを入れるためにデバイスドライバのコードに修正が必要であり、修正することで不具合が再現しなくなる可能性がある。仮想マシン上に作成した仮想デバイスを用いてデバイスドライバのテストを行う
手法もあるが、この手法では、予め検証対象となるデバイスと同じ挙動を示す仮想デバイスを用意する必要がある。すなわち、これらの手法ではデバイスドライバに変更を加えずに、物理マシン上で直接動作するデバイス（実デバイス）のデバイスドライバ（実デバイスドライバ）の検証を行うことが困難である。

3.2

内容

本研究では仮想マシンモニタ（VMM）を用いて、OS やハードウェア、デバイスドライバのソースコー
ドに依存せずに、一般的なハードウェア上で実デバイスドライバの検証を行う手法を提案する。まず、デバイスドライバとデバイスの状態を VMM で把握するために、検証対象となるデバイスドライバが動作する OS を、準パススルー型 VMM 上で動作させることにより、ゲスト OS のデバイスドライバに物理デバイスを直接見せて制御させつつ、デバイスドライバから物理デバイスへの I/O を監視する。
また、検証対象となるデバイスの状態遷移を監視するために、デバイスの仕様に基づいて状態遷移を監視するオートマトンを VMM 内で動作させる。特定のまれな条件やタイミングで不具合が発生しないことを検証するために、VMM で指定したタイミングで I/O やレジスタの値を強制的に変更する。
これにより、仕様では規定されているものの通常はめったに発生しない状態遷移を意図的に引き起こ
し、デバイスドライバが正しく動作することを検証する。

3.3

具体的成果

準パススルー型 VMM である BitVisor をベースとして、HDD や SSD などのディスクアクセスの際に使われる標準的なインターフェイスである AHCI（Advanced Host Controller Interface）1.3 のデバイス
ドライバを検証するシステムを実装した。仕様書をもとに状態遷移を監視するオートマトンを実装し、Windows 7 及び Ubuntu 10.10 のデバイスドライバがデバイスにアクセスする際の状態遷移に正しく追随できることを確認した。このとき、AHCI デバイスは主に 7 通りの状態の間を遷移すること、通常時には初期状態を除いた 6 通りの状態を一定のパターンで遷移することを確認した。また、実際にVMM で強制的に状態遷移を発生させて、デバイスドライバが正しく動作することを確認した。
今後の課題としては、デバイスドライバの仕様から、シナリオコードを作成する方法を検討することが挙げられる。今回の実験では、ランダムなどの単純な I/O の書き換えしか行っておらず、また手動で BitVisor のソースコードを書き換える必要がある。より複雑な検証を行うために、デバイスの仕様から検証項目を見つけ、適切なシナリオコードを作成することが必要である。
研究成果は、情報処理学会の第 122 回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会（SWoPP 2012 として開催）で発表した [発表 5]。

− 74 −

情報メディア教育研究部門

4

仮想マシンモニタによる OS 起動時間短縮

4.1

背景

OS の起動は電源投入後に必要な処理であり、起動時間の長さはユーザビリティに直結する。シマン
テック社の調査によると、OS の起動に要する時間が長くなるとユーザにかかるストレスは大きくなる。OS の起動処理には様々な要因が関係しているが、ディスク I/O がボトルネックになり OS の起動
時間が延びてしまうことが多い。そのため、ディスク I/O を高速化することにより OS の起動時間を短縮することができると考えられる。Windows に搭載された OS 起動時間を短縮する機能としては、Windows ReadyBoot がある。これは OS 起動時のディスクアクセスがされているかを監視、解析し次回起動時にキャッシュ管理を工夫することで OS の起動に要する時間を短縮する。Linux 向けには systemdという OS 初期化のプロセスを制御する機構がある。これは OS 起動処理を可能な限り並列化し、かつ不必要なプロセスの起動を回避する事で OS の起動時間を短縮する。しかし、これらの既存技術は特定の OS にのみ適用可能であるか、OS に機能追加を行わなければならず OS に依存した手法である。

4.2

内容

本研究では、OS 起動時のディスクアクセスパターンに着目し、仮想マシンモニタ（VMM）を用いてディスクアクセスを高速化することにより OS の起動時間を短縮する。具体的には、OS 起動時に発生するランダムアクセスされるデータをシーケンシャルアクセスとして先読みする事によりディスク
I/O を高速化し、それにより OS の起動時間を短縮する。OS の下のレイヤで動作する VMM を用いる
ことで、OS の種類に依存せず、かつ OS への修正を要さずに起動時間を短縮することを可能とする。
本研究の提案する手法は、(1) ディスクアクセスを最適化するフェーズと、(2) 最適化されたディス
クアクセスにより高速起動するフェーズの二段階で構成される。まず OS の起動時にどのようなディ
スクアクセスが発生しているかのログを記録する。そして起動処理後にこのログを用い、OS 起動時にアクセスされるデータを、ディスク上の連続的な領域に配置する。つぎに、連続した領域に並べられたデータを使用して、(2) 高速起動フェーズにおいて、OS の起動に先立ち連続的な領域に配置されたデータをシーケンシャルアクセスにより先読みし、本来発生するランダムアクセスを避け、代わりに先読み済データへのアクセスに変換する。これよりランダムアクセスを回避し、I/O の発生回数を集約することでディスクアクセスの高速化が可能となる。

4.3

具体的成果

提案手法により OS の起動時間が短縮されることを確認するため、OS を直接起動する場合と提案手法を適用した場合について、電源投入後ブートローダの選択画面が表示されるまでと、OS のログイン
画面が表示されるまでの時間を測定した。また、提案手法を適用した場合は BitVisor の起動に要する時間も測定時間に加算した。測定対象の OS は Windows 7 と Ubuntu 10.04 である。
実験の結果、モバイル PC 向けに用いられる 2.5 インチのハードディスクを用いた場合、提案シス
テムにより OS 起動時のディスクアクセス性能が向上し、Windows 7 において最大約 16 秒、 Ubuntu
において最大約 18 秒の起動時間短縮効果がみられた。また 3.5 インチハードディスクの場合では、Windows7 において ReadyBoot が効いていない場合は最大約 7 秒、Ubuntu においては最大約 1 秒程度
起動時間が短縮された。
研究成果は、情報処理学会の第 24 回 コンピュータシステム・シンポジウム (ComSys 2012) ポスター
セッションで発表し、学生ポスター賞を受賞した [発表 2]。

− 75 −

情報メディア教育研究部門

5

成果要覧

招待講演／招待論文[招待 1] 品川 高廣：クライアント向け仮想化ソフトウェア BitVisor のクラウドへの応用，アカデミッ
ククラウドシンポジウム２０１２＠北海道大学，札幌，2012 年 8 月．
[招待 2] 品川 高廣：Single-VM Virtualization 〜 最新技術と研究動向 〜，日本ソフトウェア科学会第29 回大会併設チュートリアル: 仮想化技術最前線，東京，2012 年 8 月．

公開ソフトウエア[公開 1] BitVisor 1.3, http://www.bitvisor.org/, 2012 年 9 月

その他の発表論文[発表 1] 忠鉢 洋輔, 品川 高廣, 加藤 和彦：直感的ポリシー設定を可能にする動的な資源隔離機構，第124 回システムソフトウェアとオペレーティング・システム研究会，情報処理学会研究報告，
第 2012-OS-124 巻，情報処理学会，2013 年 3 月．
[発表 2] 大久保 諒, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦：第 24 回 コンピュータシステム・シンポジウム(ComSys 2012) ポスターセッション，東京，2012 年 12 月．
（学生ポスター賞受賞）[発表 3] 品川 高廣：次世代スパコン向けの軽量な仮想計算環境の実現に向けた研究開発，E-サイエンス若手・女性研究者シンポジウム 2012，柏，2012 年 10 月．
[発表 4] 芹川 大地, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦：2012 年並列／分散／協調処理に関する『鳥取』サマー・ワークショップ（SWoPP 鳥取 2012），鳥取，2012 年 7 月．
[発表 5] 島田 恭平, 表 祐志, 品川 高廣, 加藤 和彦：2012 年並列／分散／協調処理に関する『鳥取』サマー・ワークショップ（SWoPP 鳥取 2012），鳥取，2012 年 7 月．

特記事項
[特記 1] BitVisor Summit 開催（第 24 回コンピュータシステム・シンポジウム 併設イベント），2012
年 12 月，http://www.bitvisor.org/summit/

報道関連[報道 1] 日刊工業新聞：東大など、ＰＣにセキュリティーソフトを瞬時導入する技術開発，2012 年 9月 28 日．
[報道 2] @IT: 国産セキュア VM、「BitVisor」がバージョンアップ，2012 年 9 月 27 日．
[報道 3] Cloud Watch: セキュリティ用の仮想マシンモニター「BitVisor」新版〜性能向上など，2012
年 9 月 27 日．
[報道 4] ScanNetSecurity: 純国産セキュリティ対策仮想マシンモニタの最新版、より高速化を実現，2012 年 9 月 26 日．
[報道 5] 東京大学情報基盤センター（プレスリリース）：国産仮想化ソフトウェア「BitVisor」の最新版を公開―セキュア VM の瞬時導入が可能に―，2012 年 9 月 26 日．
[報道 6] 株式会社イーゲル（プレスリリース）：64 ビットゲスト OS、バックグラウンド暗号化に対応し、より高速化した純国産セキュリティ対策仮想マシンモニタ、BitVisor の最新版 Version1.3をリリース，2012 年 9 月 26 日．

− 76 −

情報メディア教育研究部門

初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答の分析
及び計算機科学関連カリキュラムの分析
関谷 貴之

1

概要

プログラムをトレースする能力とプログラミング能力との関係に関する研究や、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。

2

初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析

2.1

背景

プログラミングの初学者に対する教育に関して、プログラミングに関わる能力に注目した様々な研究があるが，そこではプログラムを読むスキルや、読んだコードを説明できるスキル、プログラム中の変数の値などの変化を追うスキル (トレーシング)、書くスキル (ライティング) などが提案されている。
その中でもトレーシングは基本的かつ重要なスキルであるが、初学者にとっては困難であるといわれる。また、トレーシングはテストなどで用いて能力を身に付けたか否かを判定することが、他のスキルと比較すると比較的容易である。
しかし、単にトレーシング問題を解かせて変数の値を答えさせた場合、トレーシングスキルが身に付いていないことが原因の誤答なのか，単に解答時の不注意だったのかを判断する必要が有る。そこで本研究では、トレーシングにおいて初学者が陥りやすい誤った解釈に注目して、その解釈と同様の出力を与えられたプログラムから得る仕組みを開発している。この仕組みを用いて，初学者の誤りのパターンを見つけた上で，更にその誤答パターンと成績との関係を分析している。

2.2

内容

2.2.1

誤答の分析手法

本研究では for ループと if-then を組み合わせなど非常に簡単なコードを用いた複数の設問からなるトレーシングの試験を実施する。その学生の解答を比較すると，似た設問で同じような誤りが見られる．つまり，学生は適当に解答しているのでは無く，構成要素を正確には理解していないものの，
彼らなりの何らかの規則性に基づいて解答していると考えられる．例えば，図 1 で a=3 及び a=4 とした時の出力として，3 及び 4 とする学生が約 42%1 おり，これは for ループによる反復を解せず，ルー
プ内の式が 1 回のみ実行されるかのような誤った解釈をしていると推測される．このように，同様の構造を持つコードで共通して見られる誤った解釈を本研究では誤答パターンと呼ぶ．
このような誤答パターンを再現するには，初心者の思考過程と同様にコードを解釈する一種のインタプリタを構築する方法が考えられる．しかし，図 1 に示したような比較的短いコードであれば，想定する誤答パターンに基づいてコードを変換することでインタプリタの代りとなると考えた．
そこで本研究では，以下の手順でトレーシング能力を問う試験の解答結果を分析する．
1

ある大学の初学者向けのプログラミング講義での例。受講者は数学を専攻する 2 年生。

− 77 −

情報メディア教育研究部門

def a3(a)ans = 0for i in 1..aans = ans + a
end
p ans
end
図 1: a3.rb

1. Ruby のコードから ruby parser2 を用いて構文木を生成．
2. 想定する誤答パターンに基づいて，1 で生成した構文木を変換し，変換後の構文木から Ruby のコードを生成．
3. 2 で得たコードに適当な入力を与えて実行した際の出力を保持．
4. 3 と同じ入力を与えて，1 のコードを実行した際の出力を問う試験を学生に対して実施．
5. 3 の出力と 4 の解答を比較して，学生がどの誤答パターンに当てはまるかを分析．
2.2.2

実験

本研究で用いたトレーシング能力を問う試験は 10 個の Ruby のコードについて，それぞれ 2 種類の入力を与えた際の出力を問うもので，全部で 20 問の設問で構成される．それぞれ異なる講義と異なる学生に対して合計 5 つの講義 (G2011S, G2012S, T2011W, T2012S, T2012W) で実施した．3 つの講義
では筆記試験として，Ruby のコードをコンピュータ上で実行せずに解答することを被験者に求めた．
2 つの講義では Web ベースのオンラインテストとして実施した．講義内容は、Ruby を用いた初心者向けのプログラミング学習 (G2011S, G2012S) や、Ruby を用いた情報科学の諸概念の習得 (T2011W,
T2012W)、グラフ，リスト，集合，木などの基本的なデータモデル (T2012S) で、分析に用いた受講者の人数はそれぞれの講義で 47 名から 81 名である。
まず最初に，表 1 に示す誤答パターンを設定した．これらのパターンは実験 G2011S のトレーシン
グ試験の解答結果や著者らの過去のプログラミング教育における経験から推測し，かつ 2.2.1 節で述
べたコード変換の仕組みで表現できたものを示している．例えば，NFL と呼ぶパターンに基づくと，
図 1 のコードは図 3 のコードとして解釈される．出題された元のコードがループを含んでいない場合
は，NFL パターンで解釈しても，元のコードと違いが無く，当然出力も同じになる．また，パターンの適用によって得られたコードが正しく動作しないこともあり得る．参考のために，誤答パターンに基づくコードの解釈を図 2 に示す．表 1 には，試験で用いた 20 問のうち，それぞれのパターンの適用によって，元のコードと異なる出力が得られる設問数を示している．
表 2 は，それぞれの解答について，どのパターンに一致するかを示したものである．解答数は全員の回答を人数で割ったものである．パターン名の列にある「無解答」とは答案の対応する解答欄が空白であった解答を，「一致無し」とは答案の解答欄に記入された値が，いずれの誤答パターンとも一致しないことを意味する．例えば、G2011S では，NFL や CVIL に一致する解答が多く，for ループを苦手とした学生が多かったことが推測される．なお，いずれかのパターンに一致する誤答が約 64.4%で，誤答パターンによって 6 割以上の誤答を説明できている．全体を通じて、NFL、CVIC2、CVIL の誤答パターンに当てはまる学生が多く、誤答の 42.1% から 71.7% を説明できている。
次に，特定の誤答パターンに当てはまる学生がどの程度存在するかを考える．個々の被験者を見た
場合，多数の誤答の一部が偶然このパターンの誤答と一致することもあり得る．表 3 は，NFL のパ2

http://rubyforge.org/projects/parsetree/− 78 −

情報メディア教育研究部門

def a3(a)ans = []
for i in 1 .. aans.push(i)
end
p ans
end

RAA

def a3(a)ans = 0for i in 1..aans = ans + a
end
p ans
end

def a3(a)ans = 0ans = ans + a
p ans
end

NFL

CVISL
def a5(a)ans = 0for i in 1 .. aif i > 3 thenans = ans + ielse
ans = ans - i
end
end
p ans
end

def a7(a)ans = 0for i in 1 .. a
if a > 3 thenans = ans + aelse
ans = ans - a
end
end
p ans
end

CVIL

CVIL2

def a5(a)ans = 0for i in 1..a
if a > 3
ans = ans + aelse
ans = ans - a
end
end
p ans
end

def a7(a)ans = 0for i in 1..aif i > 3
ans = ans + ielse
ans = ans - i
end
end
p ans
end

CVIC

CVIC2

def a3(a)ans = 0for i in 1 .. aans = ans + i
end
p ans
end
def a5(a)ans = 0for i in 1 .. aif i > 3 thenans = ans + aelse
ans = ans - a
end
end
p ans
end

def a7(a)ans = 0for i in 1 .. a
if a > 3 thenans = ans + ielse
ans = ans - i
end
end
p ans
end

図 2: 誤答パターンに基づくコードの解釈．中央が元のプログラム．それぞれの誤答パターンによって変化した箇所を赤字で示している．

def a3(a)ans = 0ans = ans + a
p ans
end
図 3: 誤答パターン “NFL” に基づく図 1 のコードの解釈
ターンで考えられる 8 個の設問について，実際にそのパターンに一致する誤答の個数と被験者の人数との関係を示している．半分以上一致する学生を，NFL のパターンに基づいて解答したとみなすなら
ば，実験 G2011S ではこのパターンで考えたと見られる学生が 40.8% 存在する．
他の誤答パターンについても，同一の学生が当該パターンでの解釈可能な設問のうち，半分以上の設問でそのパターンの解釈結果と一致する場合を算出したのが，表 4 である．学生全体で，20.6-66.2%
がいずれかの誤答パターンに一致しており、NFL や CVIC2 に一致する学生が比較的多いことが分
かる．

2.2.3

誤答パターンと成績との関係

誤答パターンと成績との関係について分析する．個々の学生について，特定のパターンに基づく誤答の数が当該パターンの誤答の候補と半分以上一致する場合，そのパターンと同じ誤答を行っていると考える．そこで，ある誤答パターンに基づく解答をした被験者について，期末試験の得点との関係− 79 −

情報メディア教育研究部門

表 1: 推測した誤答パターンと誤答パターンによって正答と異なる解が得られる設問数
パターン名
説明
設問数

CVIC
CVIC2
CVIL
CVIL2
CVISL
NFL
RAA

for ループ内の if 文の条件式のなかに現れる for 文の終端の変数を，for 文の制御変数 がそこにあると解釈する．
CVIC とは反対に，for ループ内の if 文の条件式のなかに現れる for 文の制御変数を，for 文の終端の変数 がそこにあると解釈する．
for ループ内に現れる for 文の終端の変数を，for 文の制御変数と解釈する．
CVIL とは反対に，for ループ内に現れる for 文の制御変数を，for 文の終端の変数と解釈する．
CVIL と同様だが，for ループの中が代入式 1 個の場合のみ，for 文の終端の変数を for 文の制御変数と解釈する．
for ループを解釈しない．
答えとなる変数を配列と解釈．

3
3
8
6
4
8
13

表 2: 誤答パターンに一致する解答数が全設問に占める割合 (各実験毎の 2 列中の左，単位は%) 及び誤答中に占める割合 (同右，単位は%)G2011S
G2012S
T2011W
T2012W
T2012S

CVIC
CVIC2
CVIL
CVIL2
CVISL
NFL
RAA
いずれかに一致
一致無し
Error
無回答
正答

0.1
4.4
6.9
0.8
3.7
15.4
1.0
26.2
14.5
40.7
3.4
55.9

0.2
10.7
17.0
2.1
9.0
37.7
2.4
64.4
35.6
100.0
—
—

0.2
3.5
6.8
0.1
3.4
15.3
1.0
24.6
19.3
43.9
1.7
54.4

0.4
7.9
15.5
0.3
7.7
34.9
2.3
56.1
43.9
100.0
—
—

0.2
1.4
3.9
0.1
1.7
8.3
0.0
12.7
5.0
17.7
0.6
81.7

1.2
7.8
22.3
0.6
9.6
47.0
0.0
71.7
28.3
100.0
—
—

0.7
1.4
0.6
0.7
0.3
1.5
0.0
4.8
6.7
11.5
9.4
79.0

6.2
12.4
5.5
6.2
2.8
13.1
0.0
42.1
57.9
100.0
—
—

表 3: G2011S において NFL と一致する個数と該当者数
一致数 (個) 該当者 (名) 該当者 (割合%)

0
1
2
3
4
5
6
7
8

31
4
4
3
1
4
8
3
13

− 80 −

43.7
5.6
5.6
4.2
1.4
5.6
11.3
4.2
18.3

0.6
1.4
2.2
0.0
1.9
0.9
0.3
5.2
2.8
8.0
4.3
87.7

7.8
17.1
27.1
0.0
23.3
10.9
3.9
65.1
34.9
100.0
—
—

情報メディア教育研究部門

について分析する．
表 5 は，G2011S と G2012S についてトレーシング問題での誤答パターンに一致した学習者ごとに，期末試験の成績に基づいて分けたグループ A-D に含まれる人数と被験者総数に対する割合を示している．A-D は基本的には四分位だが，最初成績上位 A，B と下位 C，D のグループの人数がほぼ等しくなるように 2 分した上で，それぞれを 2 分した．各グループの人数は G2011S では 19，17，18，16
名，G2012S では 16, 19, 18, 18 名である．CVIL 及び CVISL に一致する学習者については，期末試験の成績にあまり顕著な傾向はないものの，CVIC2 又は NFL に一致する学習者については，成績下位の C， D のグループの人数が多い傾向があることがわかる．
なお，実験 G2011S の学習者を，NFL に該当する 29 名と該当しない 41 名との 2 つのグループに分
けて t 検定を行ったところ，平均値に有意な差があることがわかった (両側検定 p = 0.001136 < 0.05)．
同様の手順で t 検定を行うと G2011S における CVIC2 は p = 0.04792 < 0.05 である．但し，G2012S
における NFL は p = 0.05076 > 0.05，CVIC2 は p = 0.209 > 0.05 であり，G2011S のような有意な差はなかった．基本的な統計量を表 6 に示す．
以上の実験の結果から，トレーシングの段階で 誤答パターン NFL に一致する学生は，for 文を正しく理解しておらず，トレーシング以外の能力も問われる試験であっても成績が低くなる傾向があると推測される．従って，その誤った理解を早い段階で正せば，成績の改善に結びつくことが期待される．

2.3

具体的成果

以上の誤答パターンに注目したトレーシング能力の分析について、その成果を [査読付 1] として発表
して論文賞を受賞した。なお、関連する研究として、プログラミングに関連するスキル階層について、[査読付 3] で発表している。

表 4: 誤答パターンに一致する学生の人数と割合
G2011S
G2012S T2011W T2012W

CVIC
CVIC2
CVIL
CVIL2
CVISL
NFL
RAA
いずれかに一致
合計

0
22
7
1
17
29
0
47
71

0.0
31.0
9.9
1.4
23.9
40.8
0.0
66.2
—

0
17
9
0
16
34
1
52
81

0.0
12.0
11.1
0.0
19.8
42.0
1.2
64.2
—

− 81 −

0
4
2
0
5
10
0
16
47

0.0
8.5
4.3
0.0
10.6
21.3
0.0
34.0
—

4
5
0
1
1
2
0
13
63

6.3
7.9
0.0
1.6
1.6
3.2
0.0
20.6
—

T2012S
3
6
0
0
10
1
0
19
81

3.7
7.4
0.0
0.0
12.3
1.2
0.0
23.5
—

情報メディア教育研究部門

表 5: G2011S と G2012S における誤答パターンと成績との関係．成績グループ A–D に含まれる人数(各実験毎の 2 列中の左) 及び学習者全体に占める割合 (同右、単位は%)G2011S
G2012S
A
B
C
D
A
B
C
D

CVIC
CVIC2
CVIL
CVIL2
CVISL
NFL
RAA

0
3
2
0
4
1
0

0.0
4.3
2.9
0.0
5.7
1.4
0.0

0
5
2
1
4
7
0

0.0
7.1
2.9
1.4
5.7
10.0
0.0

0
5
1
0
3
11
0

0.0
7.1
1.4
0.0
4.3
15.7
0.0

0
9
2
0
5
10
0

0.0
12.9
2.9
0.0
7.1
14.3
0.0

0
2
2
0
3
2
0

0.0
2.8
2.8
0.0
4.2
2.8
0.0

0
3
3
0
4
6
0

0.0
4.2
4.2
0.0
5.6
8.5
0.0

0
5
1
0
4
11
0

0.0
7.0
1.4
0.0
5.6
15.5
0.0

0
6
2
0
3
9
1

0.0
8.5
2.8
0.0
4.2
12.7
1.4

表 6: 誤答パターン NFL, CVIC2 にそれぞれ一致するグループと一致しないグループでの基本的な統計量
G2011S
G2012S
人数 最低点 平均点 最高点
SD 人数 最低点 平均点 最高点
SD

NFL
Not NFLCVIC2
Not CVIC2

29
41
22
48

70.0
50.0
70.0
50.0

132.8
160.5
135.9
155.0

190.0
200.0
190.0
200.0

29.3
38.9
35.2
37.5

− 82 −

28
43
16
55

40.0
10.0
40.0
10.0

127.2
149.1
127.7
144.2

200.0
200.0
200.0
200.0

42.9
48.6
44.4
48.0

情報メディア教育研究部門

3

計算機科学関連カリキュラムの分析

3.1

背景

大学等のカリキュラムを把握しやすくするために，講義内容を説明するシラバスの相互関係に従って配置したマップを生成する方法を研究している．マップを可視化することにしたのは，カリキュラムに知識のある人が読み取る事で，その人の知識を活用し，機械的には抽出が困難な情報も読み取れることを期待してる。
マップ生成のための手法としては，確率的な文書モデルである Latent Dirichlet Allocation (LDA)と次元圧縮手法である Isomap を用いている．LDA を用いることで，カリキュラム標準に定義された領域をトピックとして抽出し，抽出したトピックを用いて，学会等が作成したカリキュラム標準の領域に基づくトピック空間の中に、一般のカリキュラムのシラバスを配置することができる．また，
Isomap を用いることで，空間中の局所的な関係をできるだけ保存したままで，全体を平面上に射影することができる．

3.2

内容

2012 年度は、これまでのカリキュラム分析の成果を文章としてまとめ、不足する実験データを加える
ことなどに終始しており、大きな変更点はない。

3.3

具体的成果

情報処理学会が作成したコンピュータ科学に関するカリキュラム標準 J07-CS を用いた情報系学科のカリキュラムの比較の成果について、[査読付 2] で発表した。

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] 関谷 貴之, 山口 和紀, 山本 三雄: 初学者によるプログラムトレーシングにおける誤答に関する分析, 情報教育シンポジウム SSS2012, pp. 113–120, 2012 年 8 月.
[査読付 2] 関谷 貴之, 松田 源立, 山口 和紀: LDA と Isomap を用いた 計算機科学関連カリキュラムの分析, 情報処理学会論文誌, Vol.54, No.1, pp.423–434, 2013 年 1 月.
[査読付 3] M. Yamamoto, T. Sekiya, and K. Yamaguchi. Skill Hierarchy Revised by SEM and Additional Skills. ITHET 2012, 11th International Conference on Information Technology
Based Higer Education and Training, Istanbul, TURKEY, 2012 年 6 月.
[査読付 4] 丸山 一貴, 関谷 貴之, 妹川 竜雄, 和田 佳久: 教育用計算機システムにおけるエージェント方式によるデュアルブート端末管理, 情報処理学会インターネットと運用技術シンポジウム
2012 論文集, pp.39–46, 2012 年 12 月.

− 83 −

情報メディア教育研究部門

Twitter におけるリツイート伝播分析とデュアルブート端末管理方式の研究
丸山 一貴

1

Twitter におけるリツイート伝播分析

1.1

背景

Twitter を利用して有益な情報を多く得ようとすると，有益なツイートやリツイートを行うユーザを多数フォローすることが必要である．結果として，タイムラインには多量のツイートが流れ，有益な情報は雑多な情報の中に埋もれてしまう．
Twitter におけるリツイートはツイートを拡散するという意味を持つ．そこで我々は，リツイートを行うユーザに着目し，そのユーザは自分に届いたツイートを，リツイートという形でフィルタリング
していると捉えることとした．すなわち，自分にとって有益なリツイートを行っているユーザは，自分にとって有益な情報源たり得るということである．そのようなユーザを発見して直接フォローする
ことで，タイムラインにおいて有益な情報の割合を向上させることができる．

1.2

内容

Twitter 利用中に自分がリツイートしたツイートは，他のユーザも同じくリツイートしている場合がある．Twitter の API を用いてそうしたユーザを発見し，フォロー関係と組み合わせることにより図 1 のようなリツイートの伝播経路が得られる．
これを，自身がリツイートした複数のツイートについて行い，伝播したグラフを重ね合わせることで，図 2 を得る．これをオーバーラップグラフと呼ぶ．
この図の例では，多数のエッジが集中するユーザが自分自身であり，ノードの濃淡は同じリツイートを行った回数（グラフを重ね合わせる際に登場した回数）を表している．図中右上に A で示した
ユーザは，自分自身からはホップ数が大きい，遠方のユーザであるが，同じリツイートを行った回数

図 1: リツイートの伝播経路− 84 −

情報メディア教育研究部門

図 2: オーバーラップグラフ

が多いことが分かり，フォローすべき対象として発見できた．
このようにして発見したユーザが有益であるかを，実際に同じリツイートを行った回数（Numberof retweet）と有益と判断したリツイートの回数（Number of good retweet），リツイートの内容をカテゴリーに分類して得られたコサイン距離（Cosine similarity）を計測することで検証した．結果を表 1に示す．ここで，ユーザ A から C はオーバーラップグラフを用いて選出した有益と見られるユーザであり，前述の尺度がいずれも高い数値を示している．ユーザ V から Z はグラフに登場する他のユーザ
からランダムに選択しており，一部の尺度では高い数値を示すものの，尺度全体では有益と見られな
い．これらのことより，オーバーラップグラフの有効性が確認された．

1.3

具体的成果

共著で論文を執筆し，国際会議で登壇発表を行った（成果要覧の [査読付 2]）．

User

Number of retweet

A
B
C
V
W
X
Y
Z

11
11
26
18
5
2
19
1

表 1: 検証結果
Number of good retweet Ratio of good retweet

8
10
20
6
1
1
0
1

0.72730.90900.76920.33330.20000.50000
1− 85 −

Cosine similarity
0.01540.01230.01750.00920.00030.054200.0386

情報メディア教育研究部門

Mac OS用

Windows用

ブートサーバ x 33

ブートサーバ x 6
Mac

Win

ネットブート

ネットブートWindows端末及びMac端末 x 1176

プリンタ操作端末 x 227

図 3: Mac OS 及び Windows のネットブートシステム
TMMブートサーバ TMMブートサーバ TMMブートサーバ
x 6（駒場）

Macx 4（本郷）

Win

Mac

Win

x 1（柏）Mac

TMMサーバx1（駒場）Win

PC端末 x 861

PC端末 x 448

PC端末 x 12

（駒場）

（本郷）

（柏）

ネットブート
起動管理
ファイル供給ファイルサーバ（OSイメージ配布用）

図 4: TMM サーバ群の構成

2

デュアルブート端末管理方式の研究

2.1

背景

情報基盤センターの教育用計算機システム（以下，ECCS という）は教養学部における前期課程教育（全科類で必修），各学部 / 研究科における専門課程教育のための環境を提供している．ECCS には演習室や各部局に分散配置する，約 1,300 台の端末があるが，従来は Unix 端末としての Apple 社製 iMacと，Windows 端末としての NEC 社製 Express を別々の演習室に整備して，教員は講義内容に応じてこれらを使い分ける必要があった（図 3）．
ECCS2012 ではハードウェアを iMac に統一し，Mac OS と Windows のデュアルブート環境を構築することによりこの問題を解決した．これに伴って，従来の NetBoot 方式による集中管理から，ロー
カル起動方式と管理ツールによる集中管理に移行した．

2.2

内容

端末 OS の管理方法がこれまでと変更されたが，2 つの管理ツールを併用することにより柔軟な運用管理を実現した．
第 1 の管理ツールはキヤノン IT ソリューションズ社製の Total Manager for Mac （以下，TMM という）であり，図 4 のように構成される．TMM では主に以下のような機能を利用する．

• 端末の電源管理（自動起動，定時シャットダウン）• 起動 OS の管理− 86 −

情報メディア教育研究部門

Kaseyaサーバ

Mac

Win

Kaseya DBサーバ

Mac

Win

Mac

Win

PC端末 x 861

PC端末 x 448

PC端末 x 12

（駒場）

（本郷）

（柏）
Kaseya内部情報
動作指示
ファイル供給ファイルサーバ（インストーラ配布用）

図 5: Kaseya サーバ群の構成• 端末内に格納された OS イメージの再インストール
iMac は遠隔から起動する Wake On LAN に対応しないため，授業のない夜間に自動起動する設定を行うことで，無人での OS 更新作業を実現した．
第 2 の管理ツールは Kaseya 社製の Kaseya であり，図 5 のように構成される．TMM が持つ OS イ
メージの完全な再インストール機能だけでは，1,300 台を超える端末の更新作業をタイムリーに行うことが難しい．パッチ適用や単一のアプリケーションインストールといった差分更新を実現することも必要であり，Kaseya によりこれを実装した．Kaseya による更新を行う際は，以下のような手順で実施する1 ．
1. TMM による夜間起動設定と，Kaseya による差分更新設定を行う．
2. 端末が夜間に自動起動すると，TMM の制御により，更新対象の OS が起動する．
3. 端末上の Kaseya エージェントが Kaseya サーバと通信し，指定された差分更新を適用する．
ECCS の端末は夜間の利用がほとんど 0 であるため，これら管理ツールにより更新作業は深夜 1 時
から朝の 8 時までに完了していればよい．OS イメージの配信や，各 OS に対する差分更新はこの時間内に終了しており，授業への支障なく運用を行っている．

2.3

具体的成果

共著で論文を執筆し，国内会議で登壇発表を行った（成果要覧の [査読付 1]，[発表 4]）．

成果要覧

3

査読付論文
[査読付 1] 丸山 一貴, 関谷 貴之, 妹川 竜雄, 和田 佳久: 教育用計算機システムにおけるエージェント方式によるデュアルブート端末管理, インターネットと運用技術シンポジウム 2012(IOTS2012),
pp.39–46, 2012.
[査読付 2] Yusuke Ota, Kazutaka Maruyama, Minoru Terada: Discovery of Interesting Users in Twitter byOverlapping Propagation Paths of Retweets, Proceedings of the 2012 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI’12), pp.274–279, 2012.
1

実際には，環境復元ツールである Deep Freeze も導入しているため，その解除と再設定というステップも必要となる．

− 87 −

情報メディア教育研究部門

その他の発表論文[発表 1] 猪俣 順平, 丸山 一貴, 寺田 実: ドラッグ操作による Java プログラムリファクタリングシステ
ム, 情報処理学会研究報告 ソフトウェア工学 (SE), Vol.2013–SE–179, No.30, pp.1–6, 2013.
[発表 2] 大井 彩香, 丸山 一貴, 寺田 実: 履歴情報およびアプリケーション利用状況を考慮した Web 閲
覧状況把握支援, 第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, B6–1, 2013.
[発表 3] 安部 達巳, 田中 哲朗, 関谷 貴之, 丸山 一貴, 前田 光教, 有賀 浩: 教育用計算機ユーザ管理シス
テムの改善と運用評価, 大学 ICT 推進協議会 2012 年度年次大会論文集, pp.277–281, 2012.
[発表 4] 丸山 一貴, 関谷貴之: 教育用計算機システム ECCS2012 の構成, 大学 ICT 推進協議会 2012 年
度年次大会論文集, pp.330–335, 2012.
[発表 5] 石川 斉, 丸山 一貴, 寺田 実: SNS の機能を利用したプログラミング学習支援, 情報処理学会・
電子情報通信学会 第 11 回情報科学技術フォーラム (FIT2012) 講演論文集, K–032, 2012.
[発表 6] 佐々木 佳祐, 丸山 一貴, 寺田 実: スマートフォンでの利用に特化した Wiki システムの開発, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 11 回情報科学技術フォーラム (FIT2012) 講演論文集, M–015,
2012.
[発表 7] 平山 拓朗, 丸山 一貴, 寺田 実: Web ブラウザを用いた手書きメモ共有システムの提案, 情報処理学会・電子情報通信学会 第 11 回情報科学技術フォーラム (FIT2012) 講演論文集, J–001,
2012.

報道関連
[報道 1] アルファシステムズ（プレスリリース）: 東京大学情報基盤センター「教育用計算機システ
ム」に授業支援ソフトウェア『V-Class』を導入，2012 年 4 月 26 日．
[報道 2] 富士ゼロックス（プレスリリース）: いつでもどこでも簡単に出力できる機能など利便性の高いプリント環境を提供，2012 年 5 月 1 日．

− 88 −

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

吉田稔

テキストマイニングの基盤技術・応用技術に関する研究̶テキストと数値の関連性分析̶

佐藤 一誠
確率的潜在変数モデルの統計的機械学習に関する研究
̶周辺化変分ベイズ法の理論と応用̶

− 89 −

学術情報研究部門

学術情報研究部門

学術情報研究部門

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1

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学術情報研究部門

2

ᡂᯝせぴ

ⴭ᭩䠋⦅㞟
[ⴭ᭩ 1] Yang Bin, Hiroshi Nakagawa : Privacy-Preserving EM Algorithm for Clustering on Social
Network䠈P.-N. Tan et al. (Eds.): PAKDD 2012, Part I, LNAI 7301, pp. 542-553, Springer-Verlag
Berlin Heidelberg 䠈2012[ⴭ᭩ 2] ୰ᕝ⿱ᚿ䠖㻌 ᝟ሗἲ䠈䠄Ᏹ㈡ඞஓ䠈㛗㇂㒊ᜤ⏨㻌 ⦅䠖➨ 8 ❶㻌 䝕䞊䝍䝧䞊䝇䝃䞊䝡䝇䛸䝁䞁䝔䞁䝒䠅, pp.133-159䠈᭷ᩫ㛶䠈2012 ᖺ 9 ᭶ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomiya, Hiroshi Nakagawa䠖Personalized Reading Support for Second-Language Web Documents䠈ACM Transactions on Intelligent Systems andTechnology, 4(2)䠈 2013. (to be published)[ᰝㄞ௜ 2] Yo Ehara, Issei Sato, Hidekazu Oiwa, Hiroshi Nakagawa: Mining words in the minds of
second language learners: learner-specific word㻌 difficulty䠈25th International Conference on Computational Linguistics(COLING 2012), pp.799-814. Mumbai, India. Dec., 2012 (long paper)[ᰝㄞ௜ 3]㻌 Hidekazu Oiwa, Shin Matsushima, Hiroshi Nakagawa: Healing Truncation Bias : Selfweighted Truncation framework for Dual Averaging, 12th IEEE International Conference on Data
Mining(ICDM)䠈pp.575-584䠈(long paper) Brussels. Dec. 10-13, 2012[ᰝㄞ௜ 4] Issei Sato, Ken-ich Kurihara, Hiroshi Nakagawa䠖 Practical Collapsed Variational Bayes
Inference for Hierarchical Dirichlet Process䠈 16th ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, (KDD 2012) 䠈 pp.105-113, Beijing, China, (Research
Track), Augst 12- August 16 , 2012[ᰝㄞ௜ 5]㻌 Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Rethinking Collapsed Variational Bayes Inference for
LDA, 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)䠈 pp. 999-1006, Edinburgh,
Scotland, June 26-July 1 , 2012[ᰝㄞ௜ 6]㻌 Shingo Takamatsu, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa䠖㻌 Reducing Wrong Labels in DistantSupervision for Relation Extraction䠈ACL 2012. pp.721-729, Jeju, Korea on July 8-14, 2012[ᰝㄞ௜ 7] Bing Yang, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Privacy-Preserving EM Algorithm for Clustering on Social Network, The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2012)䠈Kuala Lumpur, Malaysia, May29-June 1, 2012[ᰝㄞ௜ 8] ⸝ᮏ㈗ஂ㸪࿴Ἠ₩㸪ྜྷᮧᚸ㸪▼⏣ᬛஓ㸪୰ᔱၨᾈ㸪ᯇ஭⸨஬㑻㸪ྜྷ⏣⛱㸪୰ᕝ⿱ ᚿ: ᪂⪺グ஦ࡢࢸ࢟ࢫࢺ࣐࢖ࢽࣥࢢ࡟ࡼࡿ㛗ᮇᕷሙືྥࡢศᯒ㸦㏿ሗㄽᩥ㸧, ேᕤ▱⬟Ꮫ఍ㄽᩥㄅ,Vol.28, No.3, pp.291–296, 2013 ᖺ3 ᭶䛭䛾௚䛾Ⓨ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] ኱ᒾ⚽࿴䠈ᯇᓥៅ䠈୰ᕝ⿱ᚿ䠖䜸䞁䝷䜲䞁Ꮫ⩦䛻䛚䛡䜛䝕䞊䝍㐺ᛂⓗṇ๎໬ᡭἲ䠈➨ 26
ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍䠈3B1-R-2-8䠈ᒣཱྀ┴ᩍ⫱఍㤋䠈2012 ᖺ 6 ᭶[Ⓨ⾲ 2] ᡂ⏣ ᩔ༤㸪బ⸨ ୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: 䜸䞁䝷䜲䞁㌿⛣Ꮫ⩦䛻䛚䛡䜛⬟ືᏛ⩦ἲ, ➨ 26 ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍, 3B1-R-2-9, ᒣཱྀ┴ᩍ⫱఍㤋, 2012 ᖺ 6 ᭶− 92 −

学術情報研究部門[Ⓨ⾲ 3] 㣤⏣⣫ኈ㸪຾ᮌᏕ⾜㸪ᜍ⚄㈗⾜㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸࣋࢖ࢬ᥎ᐃࢆ⏝࠸ࡓᣦᩘᛀ༷ᆺ⮬ᕫᅇᖐࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿࢺࣞࣥࢻ㸪Ꮨ⠇ᛶࢆྵࡴࢹ࣮ࢱࡢண 㸪➨ 92 ᅇᩘ⌮ࣔࢹࣝ໬࡜ၥ㢟ゎỴ◊✲఍㸪A5(17), Ṋ㞝ᕷᩥ໬఍㤋, 2013 ᖺ 2 ᭶[Ⓨ⾲ 4] ᑠᐑᒣ⣧ᖹ㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸 ࣟࢵࢡ࢔ࢵࣉᮇ㛫࡟ࡼࡿไ⣙ࢆ⪃៖ࡋࡓ☜⋡ⓗࣂࣥࢹ࢕ࢵࢺၥ㢟㸪➨ 92 ᅇᩘ⌮ࣔࢹࣝ໬࡜ၥ㢟ゎỴ◊✲఍㸪A3(10), Ṋ㞝ᕷᩥ໬఍㤋,2013 ᖺ 2 ᭶[Ⓨ⾲ 5] Ụཎ㐶, బ⸨୍ㄔ, ୰ᕝ⿱ᚿ䠖䠖䝤䞊䝖䝇䝖䝷䝑䝥ἲ䛾䛯䜑䛾⬟ືᏛ⩦㸪ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍➨ 18ᅇᖺḟ኱఍㸪F1-1ྡྂᒇ኱Ꮫ㸪2013 ᖺ 3 ᭶[Ⓨ⾲ 6] ᑠᐑᒣ⣧ᖹ㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸ࣂࣥࢹ࢕ࢵࢺၥ㢟ࡢ㠀ᐃᖖ≧ែ࡬ࡢᣑᙇ࡟ࡘ࠸
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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

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ⴭ᭩㸭⦅㞟
[ⴭ᭩ 1] Yang Bin, Hiroshi Nakagawa : Privacy-Preserving EM Algorithm for Clustering on Social
Network㸪P.-N. Tan et al. (Eds.): PAKDD 2012, Part I, LNAI 7301, pp. 542-553, Springer-Verlag
Berlin Heidelberg 㸪2012[ⴭ᭩ 2] ୰ᕝ⿱ᚿ㸸 ᝟ሗἲ㸪㸦Ᏹ㈡ඞஓ㸪㛗㇂㒊ᜤ⏨ ⦅㸸➨ 8 ❶ ࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫࢧ࣮ࣅ
ࢫ࡜ࢥࣥࢸࣥࢶ㸧, pp.133-159㸪᭷ᩫ㛶㸪2012 ᖺ 9 ᭶ᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Yo Ehara, Nobuyuki Shimizu, Takashi Ninomiya, Hiroshi Nakagawa㸸Personalized Reading Support for Second-Language Web Documents㸪ACM Transactions on Intelligent Systems andTechnology, 4(2)㸪 2013. (to be published)[ᰝㄞ௜ 2] Yo Ehara, Issei Sato, Hidekazu Oiwa, Hiroshi Nakagawa: Mining words in the minds of
second language learners: learner-specific word difficulty 㸪25th International Conference on
Computational Linguistics(COLING 2012), pp.799-814. Mumbai, India. Dec., 2012 (long paper)− 98 −

学術情報研究部門[ᰝㄞ௜ 3] Hidekazu Oiwa, Shin Matsushima, Hiroshi Nakagawa: Healing Truncation Bias : Selfweighted Truncation framework for Dual Averaging, 12th IEEE International Conference on Data
Mining(ICDM)㸪pp.575-584㸪(long paper) Brussels. Dec. 10-13, 2012[ᰝㄞ௜ 4] Issei Sato, Ken-ich Kurihara, Hiroshi Nakagawa㸸 Practical Collapsed Variational Bayes
Inference for Hierarchical Dirichlet Process㸪 16th ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, (KDD 2012)㸪pp.105-113, Beijing, China, (Research
Track), Augst 12- August 16 , 2012[ᰝㄞ௜ 5] Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Rethinking Collapsed Variational Bayes Inference for
LDA, 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012)㸪 pp. 999-1006, Edinburgh, Scotland, June 26-July 1 , 2012[ᰝㄞ௜ 6] Shingo Takamatsu, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa㸸 Reducing Wrong Labels in DistantSupervision for Relation Extraction㸪ACL 2012. pp.721-729, Jeju, Korea on July 8-14, 2012[ᰝㄞ௜ 7] Bing Yang, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa: Privacy-Preserving EM Algorithm for Clustering on Social Network, The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2012)㸪Kuala Lumpur, Malaysia, May29-June 1, 2012

ࡑࡢ௚ࡢⓎ⾲ㄽᩥ[Ⓨ⾲ 1] ኱ᒾ⚽࿴㸪ᯇᓥៅ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸࢜ࣥࣛ࢖ࣥᏛ⩦࡟࠾ࡅࡿࢹ࣮ࢱ㐺ᛂⓗṇ๎໬ᡭἲ㸪➨ 26 ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍㸪3B1-R-2-8㸪ᒣཱྀ┴ᩍ⫱఍㤋㸪2012 ᖺ 6 ᭶[Ⓨ⾲ 2] ᡂ⏣ ᩔ༤㸪బ⸨ ୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ: ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㌿⛣Ꮫ⩦࡟࠾ࡅࡿ⬟ືᏛ⩦ἲ, ➨ 26 ᅇேᕤ▱⬟Ꮫ఍඲ᅜ኱఍, 3B1-R-2-9, ᒣཱྀ┴ᩍ⫱఍㤋, 2012 ᖺ 6 ᭶[Ⓨ⾲ 3] 㣤⏣⣫ኈ㸪຾ᮌᏕ⾜㸪ᜍ⚄㈗⾜㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸࣋࢖ࢬ᥎ᐃࢆ⏝࠸ࡓᣦᩘᛀ༷ᆺ⮬ᕫᅇᖐࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿࢺࣞࣥࢻ㸪Ꮨ⠇ᛶࢆྵࡴࢹ࣮ࢱࡢண 㸪➨ 92 ᅇᩘ⌮ࣔࢹࣝ໬࡜ၥ㢟ゎỴ◊✲఍㸪A5(17), Ṋ㞝ᕷᩥ໬఍㤋, 2013 ᖺ 2 ᭶[Ⓨ⾲ 4] ᑠᐑᒣ⣧ᖹ㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸 ࣟࢵࢡ࢔ࢵࣉᮇ㛫࡟ࡼࡿไ⣙ࢆ⪃៖ࡋࡓ☜⋡ⓗࣂࣥࢹ࢕ࢵࢺၥ㢟㸪➨ 92 ᅇᩘ⌮ࣔࢹࣝ໬࡜ၥ㢟ゎỴ◊✲఍㸪A3(10), Ṋ㞝ᕷᩥ໬఍㤋,2013 ᖺ 2 ᭶㸸ࣈ࣮ࢺࢫࢺࣛࢵࣉἲࡢࡓࡵࡢ⬟ືᏛ⩦㸪ゝㄒฎ⌮Ꮫ఍[Ⓨ⾲ 5] Ụཎ㐶, బ⸨୍ㄔ, ୰ᕝ⿱ᚿ㸸➨ 18 ᅇᖺḟ኱఍㸪F1-1, ྡྂᒇ኱Ꮫ㸪2013 ᖺ 3 ᭶[Ⓨ⾲ 6] ᑠᐑᒣ⣧ᖹ㸪బ⸨୍ㄔ㸪୰ᕝ⿱ᚿ㸸ࣂࣥࢹ࢕ࢵࢺၥ㢟ࡢ㠀ᐃᖖ≧ែ࡬ࡢᣑᙇ࡟ࡘ࠸
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᭶− 99 −

学術情報研究部門

テキストマイニングの基盤技術・応用技術に関する研究— テキストと数値の関連性分析 —
吉田 稔

1 概要
近年、様々なテキストデータが電子的に流通しているが、その中には、テキストに数値的情報が付随したデータも少なくない。今年度は、主にそのようなデータを研究対象とし、「テキストと数値の関
連性マイニング」というテーマで研究を行った。本稿では、このうち「テキストと数値の組からなる
データへのマイニング」および「位置データ付きテキストからの、位置と言語の関連マイニング」に関して、詳細に解説を行う。

• テキストと数値の組からなるデータへのマイニング手法の研究 [発表 2]
テキストと数値が関連付けされたデータを対象に、機械学習により、評価値付き辞書を生成するための研究を行った。

• 位置データ付きテキストからの、位置と言語の関連マイニングに関する研究 [発表 1]
位置データ付きのテキスト、具体的には、緯度経度情報の付随したマイクロブログのテキストを対象に、地域固有の語彙を抽出するための研究を行った。

• 株価とテキストの関連分析に関する研究 [査読付 1][発表 4]
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、ベイズ確率モデルに基づく単語と株価の関連のモデル化に関して研究を行った。

• テキスト中の数値表現検索システムに関する研究 [発表 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、主に、テキスト・数値の対話検索のためのインターフェースの開発を行った。

• Web 文書構造の解析
Web 文書のレイアウトを解析し、文書構造を抽出する研究。本年度は、レイアウトに対する新たな確率モデルの解析精度の向上に関する研究を行った。

2 テキストと数値の組からなるデータへのマイニング手法の研究
2.1 背景企業ではコールセンターにおける通話の内容記録や、特に製造業では製品サポートのための修理作業に伴うレポートなどがテキストデータとして蓄積される。製造元の企業規模が大きければ、このようなデータは人手で分析できないほど膨大となる。このような膨大なデータの中には十分に活用しきれていないものや、利用されず蓄積されているものがある。本研究では特に、修理作業レポートとその作− 100 −

学術情報研究部門

図 1: 本研究における入出力業にかかった金銭コストのような、テキストとそのテキストと関係する付随値により構成されるデー
タを対象とする。このようなデータからデータマイニングにより情報を抽出し、データを有効に活用することを考える。修理作業レポートの例では重要な語彙を抽出しそれらの語彙をもとに検索し易くする等、データの管理に役立てることが考えられる。そして本研究ではこのようなテキストと数値の組からなるデータから重要な語彙を抽出することを目的とする。
テキストは 5 から 10 語彙程度で構成される比較的短い一文を想定し、全文書中語彙数 D とすると、テキストは x = (x1 , x2 , . . . , xD ) と表記できる。ベクトルの各要素は対応する語彙が文書に含まれるか否かで {1, 0} の値をとる。そしてテキストに対応する数値を t とする。これらの組が N 個観測されるとき、(x1 , t1 ), (x2 , t2 ), . . . , (xN , tN ) のように表現できる。
次に重要度付き辞書を p として定義する。これは、語彙数を D とすると p = (p1 , p2 , . . . , pD ) となり、各要素は対応する語彙の重要度を示している。この重要度は「語彙がテキストに含まれることによりテキスト付随値に与える影響」を数値化したものである。そして、本稿では (x1 , t1 ), (x2 , t2 ), . . . , (xN , tN )を入力として、p を求めることを問題とする (図 1)。
また辞書の評価や教師データとしての利用のため、専門家により頻度 9 以上の語彙にラベルが与えられている。これは以下の様に離散的に与えられたものである。

• 高い値段の文書に出現しやすい単語には “+1”
• 安い値段の文書に出現しやすい単語には “−1”• どちらともいえない場合には “0”

2.2 内容提案手法では、まず、与えられたラベルを利用せず、文書に付随する数値のみから、語彙の評価値を推定する。その後、算出された重要度を素性として用いることにより、各単語のラベルを予測する。

2.2.1 語彙の評価値推定
文書の数値から語彙の評価値を推定するための手法として、図 2 に示された 4 つの手法を用いた。
これらは、回帰モデルに基づく手法（図 2 左側）と、回帰モデルを仮定せず直接評価値を算出する手法（図右側）に大別される。
回帰モデルを用いる手法では、テキスト x を説明変数、付随値 t を目的変数とし、t̂ = f (x) という回帰モデルを想定する。この最も単純な例は線形回帰モデル

f (x) = α0 + α1 x1 + α2 x2 + · · · + αD xD(1)である。ここで線形モデルでは x の各要素が語彙に対応し、テキスト中に含まれるか否かで {1, 0} をとることを考えると、 x にかかる係数 α1 , α2 , . . . , αD がそれぞれの語彙の重要度であると考えること− 101 −

学術情報研究部門

図 2: 評価値算出手法ができる。つまり重要度付き辞書に対しp = (α1 , α2 , . . . , αD )(2)とすることができる。
本稿では、このような手法として LASSO 回帰を取り扱う。この手法は最小化すべき目的関数の誤差項に L1 ノルムのペナルティー項を加える方法であり、自然に素性選択ができる点が特徴的である。
回帰モデルを用いる手法として、最もシンプルなものは二乗誤差を最小化することを目的とする重回
帰分析の手法である。しかしこの手法では文書を説明変数とする場合、次元が大きいことから多重共線性の問題などが発生する等の問題点があり直接実行していない。
また、回帰の際、説明変数として直接語彙を用いず、似た語彙をまとめた「語彙クラスタ」を用いる手法も考えられる。本研究では、このような手法として、次元圧縮手法である特異値分解（SVD）
を用いるほか、語彙クラスタリングとクラスタの評価値推定を同時に行う Supervised Latent Dirichlet
Allocation(sLDA) を用いる手法についても実験を行った。
また、回帰を用いない手法としては、語彙と付随値の関係のみを考慮し、付随値のベイズ的生成モ
デルに基づいて語彙の評価値を推定するスムージング平均法を用いた。

2.2.2 語彙のラベル予測
各語彙について推定された評価値をもとに、教師あり学習によって語彙のラベル {+1, −1} を推定する。語彙が D 個あり、それらに K 通りの手法を用いて値段を実数値予測する。これらの予測値をw = (w1 , . . . , wK ) と全ての手法についてまとめたベクトルを定義する。また語彙ラベルが教師データ
s として与えられている。いま、回帰式

y(w) = λT w + b
によりラベル s を y(w) を用いて予測する問題を考える。具体的には、各語彙の素性は、“スムージン
グ平均法”、“LASSO 回帰”、“SVD 回帰”、“sLDA” それぞれの手法による評価値であり、4 次元の実数
値ベクトル (K=4) となる。この問題を SVM を用いて解くことにより、語彙のラベルを予測した。

2.3 具体的成果
人手で与えられた+1、-1 のラベルを正解データとして、ラベル予測精度を測定した。表 1 では、SVMの実行結果をクロスバリデーションによる正答率の評価で示している。
SVM におけるカーネルは線形カーネルとガウスカーネルの 2 種類を試している。ラベル比率は-1 が59%であり、単純なベースライン（全て-1 と予測）は 59%となる。また、別のベースラインとして、各手法による語彙評価値（の偏差値）を単純平均した偏差値平均法を用いた。

− 102 −

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表 1: ラベル予測精度
RBF-SVM 線形-SVM 偏差値平均法

70.03%

68.32%

67.42%

図 3: 機能の相互関係

表 1 の正答率の結果を比較するとガウスカーネルによる SVM が最も良い結果であり、 70% を越える正答率となっている。そして学習に用いる語彙数に関わらずガウスカーネルを用いた SVM が偏差値平均法や線形カーネル SVM を上回る結果となっている。これは単純に各手法の評価値を平均する
ことに比べ、高次元特徴空間上での分類が各手法の特性を取り入れることに成功していることを示している。このように LASSO 回帰や sLDA 等の特徴の異なる手法を統合することで重要語の検出がうまく行われることがわかった。

3 位置データ付きテキストからの、位置と言語の関連マイニングに関する研究
3.1 背景本研究ではソーシャルメディア上の位置情報が付与されたテキストを用いて、地理的な情報に対するさまざまな要求を満たすような検索システムを提案する。本研究では、ソーシャルメディアとしてTwitter 上のデータを用いる。Twitter は数多くのユーザが利用しているマイクロブログのサービスであり、Twitter 上の投稿にはテキストデータだけでなく、位置情報が付与されているデータが存在するためである。
位置とテキストが与えられたデータへの検索として、「位置をクエリとして、テキストを返す検索」と、「テキストをクエリとして、位置を返す検索」の 2 種類が考えられる。また、これとは別に、いわゆるクエリサジェスト機能として、「エリア毎のキーワード表示」という機能も考えられる。本シス
テムは、これら 3 種類の機能、すなわち、エリア指定検索、単語検索、表現俯瞰図の機能を実装している。これらはそれぞれ、検索要求として、「位置がはっきりしているが単語がわからない場合」「単語がわかっているが位置がわからない場合」「位置も単語もわからない場合」に相当している。これ
らの機能は図 3 のように、相互に利用されることを想定している。例えば、単語検索の結果から興味のあるエリアを更に調べることや、表現俯瞰図から更に特定のエリアについて詳細な情報を調べるな
ど、多様なユーザの要求に対して対応が可能であると考えられる。

− 103 −

学術情報研究部門

図 4: エリア選択検索の画面例

3.2 内容地図の表示には GoogleMaps API を用いた。本システムで使用したデータは、 Twitter API から取得した 2011/07/14 から 2011/07/31 までの期間の位置情報付きのツイート 800,344 件である。

3.2.1 エリア指定検索
本節ではエリア指定検索の機能やその検索の流れについて述べる。エリア指定検索は緯度経度によりエリアを指定して、そのエリア内のツイートに含まれる単語を取得し、スコアリングを行い、単語のランキングを出力する。
具体的には、各単語 w に対し、以下の計算式によりスコアを計算する。

score1(w) =指定エリア内の単語 w の頻度
日本全体内の単語 w の頻度(3)

単純頻度でなく、他のエリアでの頻度も考慮に入れた相対頻度を用いることで、「エリア内で頻度が高く」「他のエリアに出現しづらい」単語に高いスコアを与えることができる。
2011/07/14 から 2011/07/31 の日付の期間で、名詞、動詞、形容詞を指定し、渋谷近辺を検索した。
検索したエリアは 0.01 度× 0.01 度のメッシュ内のエリアであり、図 4 の下部にある地図の赤い部分である。検索された単語は 355 件得られた。表 2 に上位 10 件の単語のランキングを示す。

3.2.2 単語検索
続いて、単語検索の概要について述べる。単語検索機能は、単語を入力して、それに関連する場所とその内容を得ることを目的とする。単語検索機能では、単語及び、日付の期間を入力し、その単語が出現するツイートが投稿された地点にマーカーをプロットする。そしてマーカーを選択するとツイー
トの内容を見ることができる。
単語検索の画面を図 5 に示す。単語検索では、図 5 の上部にある入力画面で単語及び、日付の期間を入力し、日付の期間内でその単語が含まれるツイートの地点を地図上にプロットする。図 5 は入力− 104 −

学術情報研究部門

図 5: 単語検索の画面例“花火”を検索した際の結果である。東京近辺では、江戸川近辺にツイートが集中していた。これは、2011 年 7 月 26 日に行われた葛飾納涼花火大会に関するツイートであると考えられる。
3.2.3 表現俯瞰図
表現俯瞰図は、入力なしで各地点を特徴付ける情報を俯瞰することを目的とする。この機能では、
あらかじめメッシュに区切ったエリア内の重要な単語を地図上に表示する。なお、メッシュの大きさ
は、1 度× 1 度であり、ここでいう特徴語とは式 (3) により計算されたスコアが最も高い単語を指す。
表現俯瞰図の画面を図 6 に示す。この図は九州に関しての結果である。地域名に関する単語が多く出現していることがわかる。しかし、上部には “市”のような地域によらない単語が出現している。

3.3 具体的成果比較のため、式 (3) だけでなく、以下の 2 つのスコアの計算を含めた 3 つのスコアにより得られた単語のランキングに対して評価を行った。
指定エリア内の単語 w の頻度
log(日本全体内の単語 w の頻度)

(4)

指定エリア内の単語 w の頻度 + α
日本全体内の単語 w の頻度 + α ∗ C(5)score2(w) =score3(w) =横浜駅、秋葉原駅、博多駅、仙台駅、名古屋駅、東京駅、大阪駅、札幌駅、京都駅、渋谷駅、那覇ターミナル、富士山頂の 12 点を対象に実験を行った。それぞれの点の周辺エリアから 3 種のスコア付
け手法それぞれで上位 10 単語を抽出し、それらの混成リストに対し、 5 人の被験者が人手による順位付けを行った。順位に応じて各単語に点数 (1 位 10 点、2 位 9 点、... 11 位以下 0 点) を与え、その合計点の多寡により正解データ (各単語の順位) を算出する。この正解データに基づき、nDCG による評価を行った。全エリアの評価値を平均したところ、score1 が 0.79、score2 が 0.50、score3 が 0.65 となり、単純なスコア付け手法が最も高い評価となった。

− 105 −

学術情報研究部門

図 6: 表現俯瞰図の画面例
表 2: 渋谷付近の検索結果
順位
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

score1 の結果
ラックス
ハチ公
ミツバチ
ラウ
新南
道玄坂
長持ち
バックアップスクランブル
桜丘

score2 の結果
渋谷
1
4
駅
2
区
道玄坂
0
3
the

score3 の結果
道玄坂
ハチ公
渋谷
桜丘
ミツバチ
ラウ
バックアップスクランブル
東横線
新南

score2 では、数字をはじめとするノイズが上位に抽出される傾向があり、全体の数値を押し下げていたことから、対数を用いることにより正規化の効果が薄れてしまったことが伺える。score1 と score3の評価値をエリア別に見ると、渋谷駅と京都駅では score3 の評価値が上回ったが、その他のエリアでは score1 の評価値が高くなった。那覇のように、特徴的な単語に多様性が少ないエリアでは、 score1の単純なスコア付けが効果を発揮し、渋谷のように、特徴的な単語が多様なエリアでは、 score3 のス
ムージングが効果を発揮したものと推測される。
各スコアに関する渋谷の検索結果の上位 10 件を表 2 に示す。score1 の結果を見ると、 1 位の “ラックス”はリラクゼーションサロンの店名の一部であった。 2、5、6、9、10 位は地名や建物に関する語であった。3 位は “ミツバチ”は渋谷ミツバチプロジェクトに関するツイートの一部である。4、8 位はツイートの内容を見ると、“クラウドバックアップセミナー”の “ラウ”と “バックアップ”が単語として表されている。7 位は”長持ち”はまつげエクステサロンの内容であった。
実用性に関して検討をすると、現時点でのスコア関数では、上位に特徴的な地名や建造物は抽出されているが、このような情報は、既存の地図検索サービスでも得られる情報である。そして、出現した単語に関して評価を行う必要もある。また、日付の期間に関する特徴が含まれていないことから、ある期間にのみ出現している単語を重み付けするといったように、日付の期間も考慮したスコア関数− 106 −

学術情報研究部門を検討する必要がある。また、得られる単語が複合名詞の一部であるものが多く見られたため、正確に単語を分割する必要性もあると考えられる。

4 成果要覧
査読付論文[査読付 1] 藏本貴久，和泉潔，吉村忍，石田智也，中嶋啓浩，松井藤五郎，吉田稔，中川裕志: 新聞
記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析（速報論文） , 人工知能学会論文誌,
Vol.28, No.3, pp.291–296, 2013 年 3 月

その他の発表論文[発表 1] 加藤宏紀, 荒牧英治, 宮部真衣, 吉田稔, 佐藤一誠, 中川裕志: ソーシャルメディアからの地域固有表現の抽出, 第 4 回集合知シンポジウム, 東京, 2012 年 12 月
[発表 2] 山本 忠, 吉田 稔, 中川裕志, 渋谷久恵, 前田俊二: 製品修理作業レポートと付随する数値データの関係性分析, 第 15 回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2012), I-5, 東京, 2012 年 11 月
[発表 3] 吉田稔, 杉浦隆博, 廣川敬真, 山田剛一, 増田英孝, 中川裕志: テキスト中の数値情報マイニン
グと情報編纂：MuST 参加から見えてきたもの, 人工知能学会第 26 回全国大会 (JSAI 2012),
3B3-NFC-4-1, 山口, 2012 年 6 月[発表 4] 蔵本貴久, 和泉潔, 吉村忍, 石田智也, 中嶋啓浩, 松井藤五郎, 吉田稔, 中川裕志: 新聞記事のテキストマイニングによる長期市場動向の分析, 人工知能学会第 26 回全国大会 (JSAI 2012),
4E1-OS-15-4, 山口, 2012 年 6 月

特記事項[特記 1] 谷田和章, 荒牧英治, 佐藤一誠, 吉田稔, 中川裕志: ソーシャルメディアによる風邪流行の予測,
言語処理学会 第 18 回年次大会, 広島, 2012 年 3 月, 若手奨励賞受賞（2013 年 3 月表彰）.

− 107 −

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ϜΛҰൠԽ͠ɺύϥϝʔλͰ͋Δ α ͷ‫ڍ‬ಈΛߟ࡯͢Δ͜ͱͰɺपลԽม෼ϕΠζ๏ͷ‫ڍ‬ಈΛཧ࿦తʹղੳͨ͠ɻͦͷ݁Ռɺಛఆͷ࣍਺ʹΑΔۙࣅ͸ɺपลԽม෼ϕΠζ๏ʹ͓͚ΔʮZero-forcing
effectʯͱ‫ݺ‬͹ΕΔޮՌΛܰ‫͢ݮ‬Δ͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻʮZero-forcing effectʯ͕‫͍ڧ‬৔߹ɺ൚Խੑೳ
ͷѱ͍‫ॴہ‬ղ΁࠷దԽ͞Εͯ͠·͏͜ͱ͕͋ΔͨΊɺ͜ͷޮՌΛܰ‫͢ݮ‬Δ͜ͱͰ LDA ͷֶशͱͯ͠ੑೳ͕ྑ͘ͳ͍ͬͯΔͱ͍͏͜ͱ͕Θ͔ͬͨɻ• HDP-LDA ʹ͓͚ΔলϝϞϦͰ࣮૷͕༰қͳपลԽม෼ϕΠζ๏ͷ։ൃ [ࠪಡ෇ 2]:্‫ͨͬߦͰه‬पลԽม෼ϕΠζ๏ͷཧ࿦ղੳΛ‫ ʹݩ‬LDA ͷ֦ுϞσϧͰ͋Δ֊૚ Dirichlet աఔ
LDA (HDP-LDA:Hierarchical Dirichlet Process enhanced Latent Dirichlet Allocation) ʹ͓͚Δपล
Խม෼ϕΠζ๏ͷ‫ڀݚ‬ΛߦͬͨɻLDA Ͱ͸ɺજࡏม਺ͷ࣍‫਺ݩ‬Λ༧ΊܾΊ͓ͯ͘ඞཁ͕͋Δɻ
HDP-LDA Ͱ͸ɺ͜ͷ࣍‫਺ݩ‬Λਪఆ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔɻHDP-LDA ͷपลԽม෼ϕΠζ๏͸͢ͰʹఏҊ͞Ε͍ͯΔ͕ɺLDA ͷ৔߹ͱൺ΂ͯۙࣅ‫ʹࢉܭ‬ෳࡶͳ਺஋‫ࢉܭ‬Λ൐͏ͨΊɺ࣮૷͕ෳࡶʹͳΔɻ·ͨɺσʔλͷे෼౷‫ྔܭ‬ͷ෼ࢄ஋Λอ͓࣋ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δɻྫ͑͹ɺจॻղੳʹ͓͍ͯ͸ɺ֤୯‫ޠ‬ຖʹ͜ͷ෼ࢄ஋Λજࡏม਺ͷ࣍‫͚ͩ਺ݩ‬อ࣋͢Δඞཁ͕͋Γɺେ‫ن‬໛σʔλͰ͸޷·͘͠ͳ͍ɻ·ͨɺ෼ࢄͷ‫ࢉܭ‬͸࣮૷ͷෳࡶԽΛॿ௕͢Δɻ࣮͸ɺLDA ʹ͓͍ͯʮZero-forcing
effectʯΛܰ‫͢ݮ‬Δ࣍਺ͰͷۙࣅΛߦͬͨ৔߹ɺ͜ΕΒͷ෼ࢄͷ‫ࢉܭ‬Λ͢Δඞཁ͕ͳ͍ͱ͍͏ར
఺͕͋ͬͨɻ͔͠͠ɺHDP-LDA Ͱ͸ґવͱͯ͜͠ͷ෼ࢄ஋Λ‫͢ࢉܭ‬Δඞཁ͕͋Δɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺ

− 108 −

学術情報研究部門

LDA ͱಉఔ౓ʹ࣮૷͕༰қͰɺ෼ࢄ஋ͷ‫ࢉܭ‬ΛඞཁͱͤͣɺʮZero-forcing effectʯΛܰ‫͢ݮ‬Δप
ลԽม෼ϕΠζ๏Λ։ൃͨ͠ɻԠ༻ͱͯ͠ɺֶज़৘ใͷτϐοΫղੳ΍ωοτϫʔΫσʔλͷϦϯΫղੳʹΑΓैདྷख๏ʹൺ΂ͯੑೳ͕޲্͢Δ͜ͱΛ࣮‫ݧ‬తʹࣔͨ͠ɻຊߘͰ͸ɺಛʹʮपลԽม෼ϕΠζ๏ͷཧ࿦ղੳʯʹ͍ͭͯߋʹৄ͘͠આ໌͢Δɻ

2

Latent Dirichlet allocation (LDA)

2.1

എ‫ܠ‬

LDA ͸ɺ౰ॳɺจॻͷ֬཰తੜ੒Ϟσϧͱͯ͠ఏҊ͞Εͨɻ֤จॻʹ͸τϐοΫ͕͋ΔͱԾఆ͠ɺ͜
ͷτϐοΫ৘ใΛજࡏతม਺ͱͯ͠ϞσϧԽ͢Δ͜ͱͰநग़Ͱ͖Δɻಛʹ LDA Ͱ͸ɺจॻʹ͸ෳ਺ͷτϐοΫ͕ଘࡏ͢ΔͱԾఆ͠ɺͦͷτϐοΫͷ෼෍ΛϞσϧԽ͢Δɻ͜Ε·ͰɺLDA Λվྑ༷ͨ͠ʑ
ͳϞσϧ͕ఏҊ͞Εʢ૯শͯ͠τϐοΫϞσϧͱ‫ݺ‬͹ΕΔʣɺۙ೥ͷ‫ػ‬ցֶशͰ͸ɺओཁͳ‫ڀݚ‬෼໺ͷҰͭͱͳ͍ͬͯΔɻͦͷཧ༝ͷ̍ͭͱͯ͠ɺτϐοΫϞσϧ͕ɺจॻͷ༷࣋ͭʑͳ৘ใʢஶऀ΍ࢀরϦϯΫͳͲʣΛॊೈʹϞσϧԽ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ɺ·ͨࣗવ‫ॲޠݴ‬ཧʹཹ·Βͣɺը૾ॲཧɺԻ੠ॲ
ཧɺιʔγϟϧωοτϫʔΫղੳɺ৘ใ‫ࡧݕ‬ɺ৘ใਪનͳͲ͞·͟·ͳ෼໺ͰԠ༻ՄೳͰ͋Δ͜ͱʹ‫ى‬Ҽ͢Δɻ

2.2

ఆࣜԽ֬཰తજࡏม਺ϞσϧͰ͸ɺજࡏม਺ͱ͍͏֬཰ม਺Λ֬཰Ϟσϧʹಋೖ͢ΔɻLDA ͷ৔߹ɺจॻத
ͷ֤୯‫͕ޠ‬ɺ཭ࢄ஋ΛऔΔજࡏม਺Λ΋͓ͬͯΓɺͦͷજࡏม਺ͷ஋͕ಉ͡୯‫ޠ‬͸ɺಉ͡τϐοΫʹ
ଐ͢Δͱ͍͏Ծఆ (ϞσϧԽ) Λߦ͏ɻจॻ਺Λ N ͱ͢Δɻ୯‫ޠ‬ͷछྨ਺Λ V ͱͯ͠ɺ୯‫߹ूޠ‬Λ V = {1, 2, · · · , V } ͱ͢Δɻจॻ d ͷi ൪໨ͷ୯‫ޠ‬Λ wj,i ∈ V ͱͯ͠ɺจॻ௕Λ nd ͱ͢Δɻ֤୯‫ ޠ‬wj,i ʹରԠͯ͠જࡏม਺ zj,i ΛԾఆ͠ɺ཭ࢄ஋ 1, 2, · · · , T ΛͱΔɻ֤જࡏม਺ͷ஋͸ɺજࡏτϐοΫͱ‫ݺ‬͹ΕɺͦΕͧΕ୯‫ޠ‬ͷग़‫ݱ‬෼෍
φt (t = 1, 2, · · · , T ) ʹରԠ͢Δɻ୯‫ޠ‬ͷग़‫ݱ‬෼෍ φt = (φt,1 , · · · , φt,V ) ͸ɺV ্ͷ֬཰෼෍Ͱɺφt,v͸ɺજࡏτϐοΫ t Ͱ୯‫ ޠ‬v ͕ग़‫͢ݱ‬Δ֬཰Λද͢ɻLDA Ͱ͸ɺจॻ͸ෳ਺ͷτϐοΫ͔Βߏ੒͞Εɺͦͷߏ੒ൺΛ཭ࢄ෼෍ͱͯ࣋ͭ͠ɻθd,t Λɺจॻ d ͰτϐοΫ t ͕ग़‫͢ݱ‬Δ֬཰ (จॻ d ͰͷτϐοΫt ͷߏ੒ൺ཰) ͱ͠ɺτϐοΫ෼෍Λ θ d = (θd,1 , · · · , θd,T ) ͱ͢ΔɻҎԼɺLDA ʹ͓͚Δจॻͷੜ੒աఔʹ͍ͭͯઆ໌͢Δɻφt ΍ θ d ͸ɺ֬཰ϕΫτϧͰ͋ΔͷͰɺ֬཰ϕΫτϧ্ͷ֬཰෼෍ͱͯ͠ɺDirichlet ෼෍ (Dir(·) ͱද‫ )ه‬ΛԾఆ͢Δɻ·ͨɺ୯‫ ޠ‬wd,i ΍જࡏτϐοΫ zd,i ͸཭ࢄ஋ͳͷͰɺଟ߲෼෍ (Multi(·) ͱද‫ )ه‬Λੜ੒෼෍ͱͯ͠Ծఆ͢Δɻ͢ͳΘͪɺθ d ∼ Dir(γ) (d = 1, · · · , N ), φt ∼ Dir(β) (t = 1, · · · , T ),(1)͜͜Ͱɺγ = (γ1 , · · · , γT ) ͸ T ࣍‫ݩ‬ϕΫτϧɺ β = (β1 , · · · , βV ) ͸ V ࣍‫ݩ‬ϕΫτϧͰɺ͍ͣΕ΋
Dirichlet ෼෍ͷύϥϝʔλͰ͋Δ.
֤จॻ d(= 1, · · · , N ) ʹ͓͍ͯɺ֤୯‫ޠ‬͸ҎԼͷੜ੒աఔΛԾఆ͢Δɻ

zd,i ∼ Multi(θ d ) (i = 1, · · · , nd ), wd,i ∼ Multi(φzd,i ) (i = 1, · · · , nd ).

2.3

(2)

ֶशํ๏

LDA Ͱ͸ɺ౷‫ܭ‬తֶशͱͯ͠ϕΠζֶशΛߦ͏ɻϕΠζֶशͰ͸ɺσʔλू߹ D ͕༩͑ΒΕͨԼͰɺજࡏม਺΍ଞͷ֬཰ม਺ͷࣄ‫཰֬ޙ‬෼෍Λਪఆ͢Δ͜ͱͰ౷‫ܭ‬తͳ৘ใΛநग़͠ɺσʔλղੳ΍༧ଌΛߦ͏ɻͨͩ͠ɺ͜ͷࣄ‫཰֬ޙ‬෼෍ͷਪఆ͸ɺզʑ͕ѻ͏େྔͷσʔλʹ͓͍ͯ͸‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉Ͱ
͋ΔͨΊɺۙࣅ‫ࢉܭ‬Λ൐͏ɻLDA Ͱ͸ɺۙࣅख๏ͱͯ͠ɺม෼ϕΠζ๏΍Ϛϧίϑ࿈࠯ϞϯςΧϧϩ

− 109 −

学術情報研究部門

๏͕༻͍ΒΕ͖͕ͯͨɺۙ೥ߴਫ਼౓ͳۙࣅख๏ͱͯ͠पลԽม෼ϕΠζ๏͕ఏҊ͞ΕͨɻҎԼɺपลԽม෼ϕΠζ๏ʹ͍ͭͯ֓ཁΛઆ໌͢Δɻ

LDA Ͱ͸ɺࣄ‫ޙ‬෼෍ͱͯ͠ɺp(z, θ, φ|w) Λਪఆ͢Δඞཁ͕͋Δɻ͜͜Ͱɺw = {wd }N
d=1 ɺz =NNT{z d }d=1 ɺθ = {θ d }d=1 ɺφ = {φt }t=1 ͱͨ͠ɻ͔͠͠ɺ͜ͷࣄ‫ޙ‬෼෍͸‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉Ͱ͋ΔͨΊɺม෼ϕΠζ๏Ͱ͸ɺҎԼͷۙࣅ෼෍Λਪఆ͢Δɻq ∗ (z)q ∗ (θ)q ∗ (φ) = argmin KL[q(z)q(θ)q(φ)|p(z, θ, φ|w)].

(3)

n d

N
T
ͨͩ͠ɺq(z) = N
d=1
d=1 q(θ d )ɺq(φ) =t=1 q(φt ) ͱಠཱੑΛԾఆɻ্‫ه‬ͷ
i=1 q(zd,i )ɺq(θ) =࠷దԽ໰୊͸ɺۙࣅ෼෍ q ∗ (z)q ∗ (θ)q ∗ (φ) ͕ɺ‫ʹ͍ޓ‬ಠཱͰ͋ΔΑ͏ʹۙࣅ (ฏ‫ۉ‬৔ۙࣅ) ͢Δ͜ͱʹΑͬͯɺղੳతʹղ͘͜ͱ͕ՄೳͰ͋Δɻ
౰વɺ͜ͷಠཱԾఆ͕ਪఆਫ਼౓ʹѱӨ‫ڹ‬Λ‫͢΅ٴ‬ɻͦ͜ͰɺपลԽม෼ϕΠζ๏Ͱ͸ɺ·ͣҎԼͷΑ͏ͳఆࣜԽΛߟ͑Δɻ

q ∗ (z)q ∗ (θ, φ|z) = argmin KL[q(z)q(θ, φ|z)|p(z, θ, φ|w)].

(4)͔͠͠ɺ͜ͷఆࣜԽ͸ɺ‫ྔࢉܭ‬తʹࠔ೉ͳ q ∗ (θ, φ|z) Λ‫ؚ‬ΜͰ͠·͍ͬͯΔͨΊɺ࠷దԽ͸ࠔ೉Ͱ͋Δɻͦ͜Ͱɺp(z, θ, φ|w) ʹ͓͚Δ θ ͱ φ ΛपลԽ (ੵ෼ফ‫͠ )ڈ‬ɺ͢ͳΘͪ p(z|w) =p(z, θ, φ|w)dθdφͱ͠ɺҎԼͷ࠷దԽ໰୊Λղ͘͜ͱΛߟ͑Δɻ

q ∗ (z) = argmin KL[q(z)|p(z|w)].

(5)

n d

ͨͩ͠ɺq(z) = N
d=1
i=1 q(zd,i ) ͱಠཱੑΛԾఆɻ͜ͷ࠷దԽ໰୊Λղੳతʹղ͘͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺಠཱੑͷԾఆ͕ม෼ϕΠζ๏ʹൺ΂ͯ؇࿨͞Ε͍ͯΔͨΊɺपลԽม෼ϕΠζ๏͸ΑΓߴਫ਼౓ͳֶश
ΞϧΰϦζϜͱ‫͑ݴ‬Δɻ࣮ࡍʹ͸ɺ͜ͷ࠷దԽ͸ղੳతʹղ͘ࣄ͕Ͱ͖ͳ͍͕ɺςΠϥʔల։ʹΑΔ
ۙࣅʹΑͬͯղ͘͜ͱ͕ՄೳͰ͋Γɺม෼ϕΠζ๏ΑΓ΋ Perplexity ͱ‫ݺ‬͹ΕΔ൚Խੑೳ͕ߴ͘ͳΔ
͜ͱ͕࣮‫ݧ‬తʹ஌ΒΕ͍ͯΔɻ

3 LDA ʹ͓͚ΔपลԽม෼ϕΠζ๏ͷཧ࿦ղੳ
3.1

എ‫ܠ‬

nd,t (z) Λจॻ d ʹ͓͚ΔτϐοΫ t ͷग़‫ݱ‬ස౓ͱ͢Δɻnt,v (w, z) ΛτϐοΫ t ͔Β୯‫ ޠ‬v ͕ੜ੒͞Εͨස౓ͱ͢Δɺ·ͨ nt,· (z) =v nt,v (w, z)ɻ؆୯ͷͨΊɺ nd,t , nt,v nt,· ͱ‫ه‬ड़͢Δɻ“\d, i”
ͰରԠ͢Δ౷‫͔ྔܭ‬Β wd,i ΋͘͠͸ zd,i ͷ৘ใΛ࡟আ͢Δ͜ͱΛද͢ɻྫ͑͹, w\d,i = w\{wd,i },\d,iz \d,i = z\{zd,i } Ͱɺnt,v ͸ zd,i Λ೷͍ͯ୯‫ ޠ‬v ͕τϐοΫ t ͔Βੜ੒͞Εͨස౓ͱ͢Δ. E[x] Ͱ x ͷ‫ظ‬଴஋ ɺV[x] = E[x2 ] − E[x]2 Λ෼ࢄͱ͢Δ.
࠷దԽ໰୊ (5) ͷղ͸ҎԼͷΑ͏ʹ‫·ٻ‬Δɻ
q(zd,i = t) ∝ exp E[log p(wd,i = v, w\d,i , z \d,i , zd,i = t|γ, β)]q(z\d,i ) ,

 
\d,i
nt,v + β\d,i(nd,t + γt ),∝ exp E log \d,int,· + V β\d,i∝exp E[log(nt,v + β)]\d,iexp E[log(nt,· + V β)]\d,iexp E[log(nd,t + γt )].

(6)͜ͷߋ৽ࣜʹ͓͚Δ‫ظ‬଴஋‫ࢉܭ‬͸ղੳతʹղ͘͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ͨΊɺlog(x) ͷςΠϥʔల։ʹΑΔۙ

− 110 −

学術情報研究部門

ࣅΛߦ͏ɻ͜͜Ͱɺ2 ࣍ͷۙࣅΛ༻͍ΔͱҎԼΛಘΔɻ
\d,iq(zd,i = t) ∝β + E[nt,wd,i ]\d,iV β + E[nt,· ]

⎛

\d,i

(γt + E[nd,t ])
⎞

\d,i

⎛

⎞

\d,i
\d,i
V[nd,t ]V[nt,· ]
⎝
⎠
⎝
⎠,
+
exp −
exp −
\d,i
\d,i 2\d,i 222(β + E[nt,wd,i ])2(V β + E[nt,· ])2(γt + E[nd,t ])V[nt,wd,i ](7)‫ظ‬଴஋΍෼ࢄ͸ҎԼͷΑ͏ʹ‫ٻ‬ΊΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻnd

E[nd,t ] =ndq(zd,i = t), V[nd,t ] =i=1

E[nt,v ] =q(zd,i = t)(1 − q(zd,i = t)).

(8)

i=1

q(zd,i = t)I(wd,i = v), V[nt,v ] =d,iq(zd,i = t)(1 − q(zd,i = t))I(wd,i = v).

(9)

d,i

ςΠϥʔల։ͷ 0 ࣍ۙࣅͰ͸ɺ෼ࢄ߲Λ‫͢ࢉܭ‬Δඞཁ͕ͳ͘ɺΑΓ؆୯ͳߋ৽ࣜͱͳΔɻ\d,iq(zd,i = t) ∝β + E[nt,wd,i ]\d,iV β + E[nt,· ]\d,i(γt + E[nd,t ]).

(10)͜ͷۙࣅ͸ɺม෼ϕΠζ๏΍̎࣍ۙࣅͷपลԽม෼ϕΠζ๏ʹൺ΂ͯ൚Խੑೳ͕ྑ͍͜ͱ͕‫ݧܦ‬తʹ஌ΒΕ͍ͯΔɻ͜͜Ͱٙ໰ͳͷ͸ɺʮςΠϥʔల։ͷۙࣅͱͯ͠ਫ਼౓ͷ௿͍ 0 ࣍ۙࣅ͕Կ‫ ނ‬2 ࣍ۙࣅΑΓ΋ LDA ͷֶशͱͯ͠͸ྑ͍ͷ͔ʯͱ͍͏͜ͱͰ͋Δɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸ɺ͜ͷٙ໰ʹର͢Δཧ࿦తͳղੳΛߦͬͨɻ3.2

α ৘ใྔʹΑΔࣹӨͱͯ͠ͷֶश͜͜Ͱ͸ɺ४උͱͯ͠ α ৘ใྔ‫ࣹͼٴ‬Өͱͯ͠ͷֶशΞϧΰϦζϜʹ͍ͭͯ֓આ͢Δɻα ৘ใྔ͸ α ∈ (−∞, ∞) Λύϥϝʔλͱͯ֬͠཰෼෍ؒͷ৘ใྔΛ࣍ͷΑ͏ʹҰൠԽͨ͠΋ͷͰ͋Δ.
αp(x) + (1 − α)q(x) − p(x)α q(x)1−α dx,(11)
Dα [p||q] =α(1 − α)͜͜Ͱɺॏཁͳ఺ͱͯ͠ p(x)ɺq(x) ͸ਖ਼‫ن‬Խ͞Ε͍ͯΔඞཁ͸ͳ͍ɻp = q ͷͱ͖ α ৘ใྔ͸ 0 ͱͳ
Δɻྫ͑͹ɺಛघͳ৔߹ͱͯ͠ҎԼ͕͋Δɻ
(q(x) − p(x))2
1
dx
(12)
D−1 [p||q] =2p(x)lim Dα [p|q] = KL[q(x)||p(x)] D0.5 [p||q] = 2 ( q(x) − p(x))2 )dx

α→0

lim Dα [p|q] = KL[p(x)||q(x)]
1(p(x) − q(x))2D2 [p||q] =
dx.
2
q(x)

α→1

(13)
(14)
(15)
(16)

पลԽม෼ϕΠζ๏Ͱ༻͍Δ KL ৘ใྔ͸ α = 0 ʹରԠ͍ͯ͠Δɻ͜ ͜ · Ͱ ड़ ΂ ͯ ͖ ͨ Α ͏ ʹ ɺֶ श Ξ ϧ ΰ Ϧ ζ Ϝ ͸ ɺ͋ Δ ‫ ࠔ ࢉ ܭ‬೉ ͳ ֬ ཰ ෼ ෍ p(x) (x ={x1 , x2 , · · · , xn }) Λۙࣅ෼෍ q(x) = ni=1 q(xi ) Ͱۙࣅ͢Δ͜ͱ͕໨తͱͳ͍ͬͯΔɻͦ͜Ͱɺզʑ͸− 111 −

学術情報研究部門

α ৘ใྔ (11) Λ໨తؔ਺ͱͨ͠࠷దԽ໰୊ͱֶͯ͠शΞϧΰϦζϜͷҰൠԽΛߟ͑Δɻ͜ͷ࣌ɺߋ৽ࣜ͸ҎԼͷΑ͏ʹ༩͑ΒΕΔ 1
p(x) α αq(xi ) ∝E(17)q(x\i )
q(x\i )
ଟ͘ͷ໰୊Ͱ͸ɺ͜ͷ‫ظ‬଴஋‫ࢉܭ‬͸‫ࠔࢉܭ‬೉ͱͳΔ৔߹͕ଟ͍͕ɺ
α  1

α
\i )
p(x
q(xi ) ∝Ep(xi |x\i ),
q(x\i )
\i

(18)

q(x )

Ͱ͋Δ͜ͱ͔Βɺ p(x\i ) Λ q(x\i ) ͱަ‫ͯ͠׵‬ɺ1
αq(xi ) ∝E p(xi |x\i )α
.
\i

(19)

q(x )

ͱ͢Δɻ͜ͷߋ৽ࣜ͸ α = 1 ͷ৔߹ɺ Belief Propagation (BP) ·ͨ͸ Expectation Propagation (EP) ͱ‫ݺ‬͹ΕΔख๏Ͱ͋Δɻ·ͨɺ͜ͷߋ৽ࣜ͸ɺ࣍ͷΑ͏ʹ‫ॴہ‬తʹ α ৘ใྔΛ༻͍ࣹͨӨͱ‫ݟ‬Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ

q ∗ (xi ) = argmin Dα [p(xi |x\i )q(x\i )||q(x)].

(20)

q(xi )

࣍ͷઅͰ͸ɺ͜ͷࣹӨΞϧΰϦζϜͱपลԽม෼ϕΠζ๏ͷؔ܎ʹ͍ͭͯड़΂Δɻ

3.3

ղੳ݁Ռ

α ৘ใྔʹΑΔࣹӨʹରͯ͠ LDA Λద༻͢Δͱq ∗ (zd,i ) = argmin Dα [p(zd,i |w, z \d,i )q(z \d,i )||q(z)].

(21)

q(zd,i )

ߋ৽ࣜ͸


1
α
q(zd,i = t) ∝E p(zd,i = t|wd,i = v, w\d,i , z \d,i )α
,
\d,i

∝E

\d,i
(nd,t + γt )α\d,i(nt,v + β)α\d,i(nt,· + V β)α

 α1

q(z

)

.

(22)

q(z \d,i )࣍ͷఆཧΛ༻͍Δͱɺα → 0 ͷ࣌ɺߋ৽ࣜ (21) ͸ɺपลԽม෼ϕΠζ๏ͷߋ৽ࣜ (6) ͱͳΔɻ
ఆཧ 1 (Liapunov’s inequality) x ͕ඇෛ֬཰ม਺Ͱɺ࣮਺஋ α1 , α2 ͕ α2 > α1 ͷ࣌11E[xα2 ] α2 ≥ E[xα1 ] α1 .

(23)

·ͨ
1

lim E[xα ] α = exp E[log(x)].

α→0

(24)

͞Βʹɺ0 ۙࣅͨ͠पลԽม෼ϕΠζ๏͸ɺα → 1 ͱͨ͠৔߹ͷۙࣅʹͳ͍ͬͯΔ͜ͱΛࣔ͢͜ͱ
͕Ͱ͖Δɻα → 0 ͷ৔߹ɺʮZero-forcing effectʯͱ‫ݺ‬͹ΕΔޮՌ͕ɺਪఆʹ‫د‬༩͢Δ͜ͱ͕஌ΒΕ͓ͯΓɺपลԽม෼ϕΠζ๏͸͜ͷӨ‫ڹ‬Λड͚Δɻ͔͠͠ɺα → 1 ͷ৔߹͸ɺ͜ͷӨ‫͕ͱ͍͜ͳ͕ڹ‬஌ΒΕ͓ͯΓɺ0 ࣍ۙࣅͨ͠पลԽม෼ϕΠζ๏͸ɺ‫ݩ‬ͷपลԽม෼ϕΠζ๏ͱ͸ҟͳΔੑ࣭Λ΋ͭɻ
ʮZero-forcing effectʯ͸ɺਪఆ͢Δ෼෍͕Ϟʔυʹରͯ͠γϟʔϓʹͳΔ܏޲ʹ͋ΓʢϞʔυϑΟοςΟ
ϯάʣɺਪఆਫ਼౓ʹѱӨ‫ڹ‬Λ‫͕ͱ͜͢΅ٴ‬஌ΒΕ͍ͯΔɻͭ·Γɺ2 ࣍ۙࣅͨ͠पลԽม෼ϕΠζ๏͸ɺۙࣅͷਫ਼౓Λਖ਼֬ʹͨͨ͠ΊʹɺຊདྷपลԽม෼ϕΠζ๏ʹඋΘ͍ͬͯΔʮZero-forcing effectʯͷӨ‫ڹ‬Λड͚ɺ0 ࣍ۙࣅΑΓ΋ੑೳ͕ྼΔ͜ͱ͕ߟ͑ΒΕΔɻ࠷‫ʹޙ‬ɺද 1 ʹ݁ՌΛ·ͱΊΔɻ− 112 −

学術情報研究部門

ද 1: ֶशΞϧΰϦζϜؒͷؔ܎θ, φ ͷपลԽʢੵ෼ফ‫ڈ‬ʣα ৘ใྔ

Zero-forcing ޮՌม෼ϕΠζ๏

͠ͳ͍͋ΓपลԽม෼ϕΠζ๏͢Δ

0 ࣍ۙࣅपลԽม෼ϕΠζ๏
Expectation Propagation

͢Δ

α→0
α→0
ۙࣅతʹ α → 1
α→1ֶशΞϧΰϦζϜ

4

͠ͳ͍

͋Γ
ͳ͠
ͳ͠

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. “Rethinking Collapsed Variational Bayes Inference for LDA”.
29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012) pp. 999-1006, Edinburgh,
Scotland, June 26-July 1 , 2012, (long paper acceptance ratio 27.3%)[ࠪಡ෇ 2] Issei Sato, Ken-ich Kurihara, Hiroshi Nakagawa. “Practical Collapsed Variational Bayes Inference for Hierarchical Dirichlet Process”. 16th ACM SIGKDD International Conference on
Knowledge Discovery and Data Mining, (KDD 2012),pp.105-113, Beijing, China , Augst 12August 16 , 2012, (Research Track 133 / 734 = 18.1%).
[ࠪಡ෇ 3] Shingo Takamatsu, Issei Sato, Hiroshi Nakagawa. “Reducing Wrong Labels in Distant Supervision for Relation Extraction”. ACL 2012. pp.721-729, Jeju, Korea on July 8-14, 2012 (accepted
as oral presentation: 19%)

− 113 −

ネットワーク研究部門

ネットワーク研究部門概要
恭中山 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
クラウド構築運用のための仮想化ネットワークに関する研究中村 文隆
情報教育環境としてのシングルボードコンピューター

妙中 雄三
災害時を想定した通信システムの研究

宮本 大輔
悪意あるウェブサイトの対策に関する研究− 115 −

ネ ット ワ ー ク 研 究 部 門

若原

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

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、ネットワーク基盤技術、ネットワーク応用システム、及びネットワークセキュリティ技術等に関し、基礎技術から実用技術まで幅広く研究に取り組んでいる。2012 年度の研究の取り組みの概要は以下の通りであり、これらの研究に対し、指導学生の受賞を含め、関連学会等から計 4 件の表彰を受けた。

[１] ネットワーク基盤技術
大規模な自然災害による被害を抑えることが可能で、強い回復力を持つレジリエンスの高い都市の実現を目指し、災害時にも情報通信を維持可能とするため、スマートフォンを用いたバケツリレー型
蓄積運搬（すれ違い）通信による情報通信基盤の研究を進めた。具体的には、スマートフォンが持つBluetooth の認証無し接続機能を利用してユーザの操作なしにバックグラウンドでスマートフォン通信を実現する基盤ソフトウェアを開発し、現場試験を行ってその機能動作の有効性を確認した。
ノートパソコン、スマートフォン、タブレット端末等の発展に伴って無線ネットワークの利用は拡大する一方である。しかし、一般に無線ネットワークでは情報転送容量の制限が厳しく、特に、マルチホップの無線ネットワークでは情報転送スループットが極めて低い。この問題を解決するため、特に、電波到達範囲よりも電波干渉範囲が大きく伝送誤りがあるという実際的な環境においても高い情報転送スループットを維持可能な新しい情報転送制御法の考案と実験評価を進めた。
スマートフォンを含む携帯端末の急速な普及に伴い、無線 LAN 環境において多数のユーザが一つの基地局を同時に利用することが多くなってきた。このような場合、多数の通信フローが限られた無線帯域を共有することになるため、通信遅延が増大してしまうことがある。この対策を目的として、
一定時間に応答が完了するフローの数を最大化するための様々な優先制御手法を考案し、シミュレー
ションによる比較評価を行った。
ネットワークの構築・運用から応用までコンピュータは大きな役割を果たしているが、コンピュータ
リテラシー教育に加え、初等中等教育から高等教育に至る各段階におけるコンピュータサイエンスの学習の促進を果たすためには、プログラミング環境を備えた Linux を標準 OS として搭載し各種の I/O機能を持つ安価なシングルボードコンピュータの広範な普及が有用であると考えられる。そこで、このようなコンピュータとしてラズベリーパイを調査分析し、その導入と運用、各種インタフェースの接続原理と応用例、プログラミングの習得に有用なスクラッチの活用事例等を含む教科書を執筆した。
[２] ネットワーク応用システム
ネットワークに様々なセンサーデバイスを接続し社会生活に広く活用するための研究を進めた。具
体的には、様々な気象センサー等で構成したディジタル百葉箱を東京近郊の大学や高校に多数設置し、観測データを集約サーバに定期的に転送するシステムを構築した。そして、この観測情報と気象庁や東京都等から得られた気象データを用いて、短時間強雨やヒートアイランド現象などの都市部特有の気象現象の発生状況に関する実態把握のための解析を行った。また、環境情報の計測及び可視化を行う実用的プログラミングの実践的教育を実施した。

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無線ネットワークの応用として、道路における車両トラヒックを効率良く制御する方法の検討を行った。その主目的は、車両混雑の回避によって所要走行時間の短縮やエネルギー消費量の削減等を図ることにある。具体的な検討として、シミュレーション実験によって、車両の走行時間の測定誤差が制
御特性に与える影響の評価と分析を行った。
ネットワークの応用システムとして、クラウドの利用が最近急速に拡大しており、特に、業務フローを変更することなく業務システムを移行可能な IssS（Infrastructure as a Service）が急速に展開されている。このようなクラウドの機能の柔軟化の実現に加え、その柔軟な構築と管理を実現できる仮想化
ネットワーク技術について検討を進めた。更に、そのような仮想化ネットワーク技術に基づいたクラウドの設計と構築を行い、有効性を評価した。 ネットワークの応用システムは極めて豊富になっており、コンピュータが生成した仮想物体等の電子情報を現実世界に重畳して、現実世界に直観的に分かりやすく情報を提示する拡張現実（AR: Augmented Reality）技術を活用したシステムの検討を進めた。具体的には、まず、ユーザの体の上を仮想物体が動き回る際の触覚を提示可能とすることを目指し、視覚と触覚を融合した刺激の提示手法を検討した。特に、少数の振動モータで広範囲に触覚を提示するための手法を実現するため、振動モータ数の削減が触知覚に与える影響を実験評価し、横方向よりも縦方向の認識率が低い等の知見を得た。次に、振動モータ等のデバイスを用いず、力触覚を提示可能な擬似触覚の可能性を探求した。そのポイントは、体性感覚の情報と視覚情報に不整合を生じさせることであり、ビデオ映像の再生速度を変更することによって、このような不整合を発生させる方法を考案し、被験者実験を含めて調査検討を進めた。
[３] ネットワークセキュリティ技術
現在のインターネットでは必ずしも十分高い信頼度（トラスト）が得られるとは限らない。信頼できる一つの組織を前提とし、その組織が信頼する別の組織も信頼するという信頼連鎖によって信頼範囲を拡大し日常的なトラストを維持する方法が広く採られている。しかし、信頼できる大元の組織が攻撃を受けて乗っ取られてしまうとトラストが完全に崩壊してしまう。そこで、このように集中的でなく分散的にトラストを管理する技術について検討を進めた。
近年フィッシングサイトによって重要な個人情報等を盗まれる被害が増大し社会問題となっている。
一般に、フィッシングサイトであるか否かの判断には、ユーザの過去の判断経験が精度向上に有効であると考えられているが、ユーザによってはそうでない場合がある。そこで、過去の判断経験が有効であるか否かに基づいてユーザを区分するため、コンテンツのみで判断を行っているか、URL や SSLの確認を行っているか、当該サイトを過去に利用したことがあるか等の観点で分類する方法を考案し、実験を行って、その方法の有効性を分析した。
フィッシング対策等のネットワークセキュリティ技術の研究では、ネットワークと攻撃の再現が必要不可欠である。そのうち、正常な通信によるトラフィックの再現は一般に容易ではない。そこで、実際のネットワークに流れているトラヒックデータを収集し、これを AS（Autonomous System）単位で分割し、インターネットをエミュレートした模倣インターネット上の各 AS が協調してトラヒックを発生するプログラムを開発し実装した。

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ネットワーク研究部門 成果要覧
受賞関連
[受賞 1] 石川 圭也, 妙中 雄三, 中山 雅哉: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インターネットアーキテク
チャ研究会, 2013 年 3 月.
[受賞 2] 新島 有信, 小川 剛史: サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティ学会サイバース
ペースと仮想都市研究会, 2012 年 4 月.
[受賞 3] 廣井 慧, 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 横山 仁, 砂原 秀樹: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インター
ネットアーキテクチャ研究会, 2013 年 3 月.
[受賞 4] 廣井 慧, 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 横山 仁, 砂原 秀樹: ポスタープレゼンテーション賞, インターネットコンファレンス 2012, 2012 年 11 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 若原 恭: 国際標準ディジタルファクシミリ G3 FAX の符号化技術, IEEE Mile-stone 認定記念
講演, KDDI 研究所, 2012 年 5 月．
[招待 2] 小川 剛史: デジタルコンテンツでつなぐ未来, 情報処理学会第 75 回全国大会, 2013 年 3 月．

著書／編集
[著書 1] 角田 良明, 若原 恭他: ネットワークソフトウェア, 共立出版, 2013 年 1 月．
[著書 2] 赤堀 侃司, 永野 和男, 東原 義訓, 一井 信吾, 榎本竜二, 小泉 力一, 後藤 貴裕, 坂元 章, 佐藤 義
弘, 中山 雅哉, 西澤 廣人, 松田 美佐, 宮寺 庸造, 山内 祐平:情報の科学, 東京書籍, 2013.
[著書 3] 赤堀 侃司, 永野 和男, 坂元 章, 飯田 秀延, 榎本 竜二, 川角 博, 小泉 力一, 後藤 貴裕, 中山 雅哉,
西澤 廣人, 松田 美佐, 宮寺 庸造, 山内 祐平:社会と情報, 東京書籍, 2013.
[著書 4] 関谷 勇司, 岩田 淳, 佐宗 大介, 下條 真司, 河合 栄治: 次世代網を実現する OpenFlow 技術最新動向 2013, インプレス R&D, ISBN–13:978–4844395522, 2012 年 10 月.
[著書 5] 中村 文隆: スクリプト言語 Python で使い倒すラズベリーパイ入門, CQ 出版社, 2013 年 3 月.

査読付論文
[査読付 1] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: Reputation Scoring System
Using an Economic Trust Model – A distributed approach to evaluate trusted third parties on theInternet, In Proceedings of the 7th International Symposium on Security and Multimodality in
Pervasive Environment (SMPE2013), Barcelona, Spain, Mar. 2013.
[査読付 2] 廣井 慧, 横山 仁, 中谷 剛, 瀬戸 芳一, 安藤 晴夫, 三隅良平, 妙中 雄三, 中山 雅哉, 砂原 秀
樹: 短時間強雨等の局地的極端現象に対する高校生の防災意識向上に向けた気象センサネッ
トワークの活用, 情報処理学会論文誌: コンシューマ・デバイス＆システム, Vol. 3, No. 1,
pp. 10–20, 2013 年 3 月.
[査読付 3] 廣井 慧, 山内 正人, 瀬戸 芳一, 安藤 晴夫, 横山仁, 中谷 剛, 三隅 良平, 中山 雅哉, 砂原 秀樹:
短時間強雨等の局地的極端現象に対する高校生の防災意識向上に向けた気象センサネット
ワークの活用, 情報処理学会, DICOMO2012, pp. 886–895, 2012 年 7 月.

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ネットワーク研究部門[査読付 4] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: A Depth Cue Method Based on Blurring Effect in Augmented
Reality, in Proceedings of the International Conference on Augmented Human, Stuttgart, Germany, pp. 81–88, Mar. 2013．
[査読付 5] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた力覚フィードバックの実現に関する検討, VR 学研報, Vol. 17, No. CS–４, CSVS2012–46, pp. 9–12, 2012 年 12 月．
[査読付 6] 新島 有信, 小川 剛史: 拡張現実感における視覚刺激位置が触知覚位置に与える影響の分析,
日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 17, No. 2, pp. 73–78, 2012 年 6 月．
[査読付 7] Kentaro Yoshida, Daisuke Miyamoto, and Yuji Sekiya: Design and Evaluation of Area Limited Multicast with OpenFlow, In Proceedings of the 3rd Annual International Conference on
Network Technogies & Communications (NTC), ISSN: 2251–2233, Oct. 2012.
[査読付 8] Ryo Nakamura, Yukito Ueno, Katsuhiro Horiba, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki: Route Optimization for Geographically Distributed IaaS Platform Through the Integration of LISP and
VXLAN, AsiaFI 2012 Summer School, Aug. 2012.
[査読付 9] Kentaro Yoshida, Daisuke Miyamoto, and Yuji Sekiya: Area Limited Multicast with OpenFlow,In AsiaFI School, Workshop, and Meetings (poster sesseion), Aug. 2012.
[査読付 10] Keiichi Shima, Wataru Ishida, and Yuji Sekiya, Design, Implementation, and Operation of IPv6only IaaS System with IPv4-I Pv6 Translator for Transition toward the Future Internet Datacenter, In Proceedings of 2nd International Conference on Cloud Computing and Services Science(CLOSER2012), pp. 306–314, Apr. 2012.
[査読付 11] Daisuke Miyamoto, Yuzo Taenaka, Toshiyuki Miyachi, Hiroaki Hazeyama: PhishCage: Reproduction of Flaudulent Websites in the Emulated Internet, In Proceedings of the 1st Workshop on
Emulation Tools, Methodology and Techniques, Mar. 2013.
[査読付 12] Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Yuji Oie: An Efﬁcient Handover Decision Method Based on Frame Retransmission and Data Rate for Multi-rate WLANs, Elsevier Ad
Hoc Networks, Vol. 11, Issue 1, pp. 324–338, Jan. 2013.
[査読付 13] 島 慶一, 坂根 昌一, 妙中 雄三: WIDE 合宿研究会での WiFi メッシュ無線ネットワークサー
ビス運用実験を通じた課題定義, 第 13 回インターネットテクノロジーワークショップ, 2012
年 5 月.
[査読付 14] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: Toward Automated Reduction of Human Errors basedon Cognitive Analysis, In Proceedings of the 7th International Workshop on Advances in Information Security, July 2013 (Accepted).
[査読付 15] Daisuke Miyamoto, Toshiyuki Miyachi: COSMO: Emulation of Internet Trafﬁc, In Proceedingsof the 1st Workshop on Emulation Tools, Methodology and Techniques (poster session), Mar.
2013.
[査読付 16] Daisuke Miyamoto, Takuji Iimura: PACKTER: Implementation of Internet Trafﬁc Visualizer
and Extension for Network Forensics, Journal of Computing, Nov. 2012.

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ネットワーク研究部門[査読付 17] Daisuke Miyamoto, Hiroaki Hazeyama, Youki Kadobayashi, Takeshi Takahashi: Behind HumanBoost: Analysis of Users Trust Decision Patterns for Identifying FraudulentWebsites, Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 4, No. 4, pp. 319–329, Nov. 2012.
[査読付 18] Eimatsu Moriyama, Takeshi Takahashi, Daisuke Miyamoto: DNS-based Defense Against IP
Spooﬁng Attacks, In Proceedings of the 5th International Workshop on Data Mining and Cybersecurity, Nov. 2012.

公開ソフトウエア[公開 1] Yuji Sekiya and WIDE Project
https://wcc.wide.ad.jp/, 2012 年 4 月.

Cloud

WG

:

WIDE

Cloud

Controller(WCC),

特許申請／取得[特許 1] 若原 恭, Zilu Liang, and Xinru Yao: マルチホップ無線ネットワークの情報転送制御, 出願番号
61/643589, アメリカ合衆国, 2012 年 5 月．

その他の発表論文[発表 1] Zilu Liang, John Polak, and Yasushi Wakahara: Simulation Studies on the Beneﬁt of Route Guidance Generated from Imperfect Trafﬁc Data, IEE Technical Report, ITS–13–007, Mar. 2013.
[発表 2] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto and Yasushi Wakahara: Comparative study of ﬁnancial
and voting-based reputation systems, IEICE Technical Report, IN2012–173, pp. 113–118, Mar.
2013.
[発表 3] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto and Yasushi Wakahara: Evaluation of the economybased trust model in peer-to-peer networks, IEICE General Conference, BS–1–19, Mar. 2013.
[発表 4] Xinru Yao and Yasushi Wakahara: Modiﬁed Synchronized Multi-Hop Protocol for IEEE 802.11
based Multi-Hop Wireless Network, IEICE General Conference, BS–1–29, Mar. 2013.
[発表 5] Zilu Liang, John Polak, and Yasushi Wakahara: Investigation on the Per-formance of Route Guidance System with Imperfect Input, IEICE General Conference, BS–1–42, Mar. 2013.
[発表 6] Xinru Yao, Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Synchronized Multi-Hop Proto-col with Fast Transmission Failure Recovery for IEEE 802.11 Multi-Hop Wireless Network under Large Interference
Range, IEICE Technical Report, NS2012–120/RCS2012–195, pp. 19–24(NS)/pp. 71–76(RCS),
Dec. 2012.
[発表 7] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Reliable Local Recovery in Wireless Ad Hoc Networks, IEICE
Technical Report, NS2012–139, pp. 133–138, Dec. 2012.
[発表 8] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, and Yasushi Wakahara: Providing user account validation in anchor-less networks, anti Malware Engineering Workshop 2012 (MWS 2012), 3B2–2,
Nov./Dec. 2012.
[発表 9] Xinru Yao, Zilu Liang, and Yasushi Wakahara: Extending the Synchronized Multi-Hop Protocol
with Fast Transmission Failure Recovery for Multi-Hop Wireless Networks, IEICE Network Software Conference, Oct. 2012.

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ネットワーク研究部門[発表 10] Zilu Liang, Xinru Yao and Yasushi Wakahara: A New Intelligent Transport System for Trafﬁc
Congestion Management, IEICE Society Conference, BS–5–16, Sept. 2012.
[発表 11] Xinru Yao, Zilu Liang, and Yasushi Wakahara: SMHP: an IEEE 802.11 based MAC Protocol for
Solving the Throughput Problem of a Multi-Hop Wireless Network, IEICE Society Conference,
BS–5–28, Sept. 2012.
[発表 12] Zilu Liang and Yasushi Wakahara: Performance Improvement of Route Shortening in Wireless
Ad Hoc Networks, IEICE Network Software Conference, June 2012.
[発表 13] 結城 皖曠, 山田 豊通, 山崎 泰弘, 若原 恭: Ｇ３ファクシミリの２次元符号化技術と国際標準化, 電気学会電気技術史研究会, HEE–12–014, 2012 年 6 月．
[発表 14] Xinru Yao, Zilu Liang, and Yasushi Wakahara: Proposal for Improving Throughput of Multi-Hop
Wireless Network, IEICE Technical Report, IN2012–20, pp. 49–54, May 2012.
[発表 15] 石川 圭也, 妙中 雄三, 中山 雅哉: レスポンスタイムを一定時間内とするための帯域使用率に基づくフロー間優先制御方式の提案と評価, 電子情報通信学会技術研究報告書, Vol. 112, No. 489,
IA2012–97, pp. 127–132, 2013 年 3 月.
[発表 16] 滑川 敬章, 落合 秀也, 山内 正人, 高岡 詠子, 中山 雅哉, 江崎 浩, 砂原 秀樹: 情報系高校における環境情報を計測・可視化する実用的なプログラミング教育の実践, 情報処理学会, Vol. 2012–
CE–116, No. 16, pp. 1–8, 2012 年 10 月.
[発表 17] Masaya Nakayama, Hiroshi Esaki, Masato Yamanouchi, Hideki Sunahara, Eiko Takaoka, andNobutaka Fukudome: Effors of Cooperation Program Using ’Live E! sensors’ Between HighSchools and Universites, APNG Camp 2012, 2012 年 8 月.
[発表 18] 瀬戸 芳一, 横山 仁, 安藤 晴夫, 廣井 慧, 青木 正敏, 楠 研一, 中山 雅哉, 高橋 日出男: 2011 年
8 月 26 日に東京都区部で発生した短時間強雨事例の解析ー降水量分布と地上風系との関係についてー, 気象学会 2012 年度春季大会, D157, 2012 年 5 月.
[発表 19] 石川 圭也, 妙中 雄三, 中山 雅哉: 端末密度の高い無線 LAN 環境における通信品質低下の改善に向けた検討, 電子情報通信学会技術研究報告書, Vol. 112, No. 28, IN2012–21, pp. 55–60,
2012 年 5 月.
[発表 20] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた仮想物体の重量知覚に関する一
検討, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 112, No. 472, MVE2012–123, 2013 年 3 月．
[発表 21] 高村 将大, 小川 剛史: おてがみ：個人の手書き文字フォントを用いたコミュニケーションシ
ステム, 情報処理学会研究報告, Vol. 2013–GN–87, No. 18, 2013 年 3 月．
[発表 22] 佐川 俊介, 小川 剛史: 映像とのインタラクションを可能にするバブルディスプレイの提案,
情報処理学会研究報告, Vol. 2013–DCC–3, No. 13, 2013 年 1 月．
[発表 23] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた引力提示に関する一検討, VR 学
研報, Vol. 17, No. CS–3, CSVS2012–40, pp. 109–114, 2012 年 9 月．
[発表 24] 新島 有信, 小川 剛史: 視触覚提示インタフェースにおけるアクチュエータ削減が触知覚に与える影響の評価, VR 学研報, Vol. 17, No. CS–1, CSVS2012–1, pp. 1–6, 2012 年 4 月．

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ネットワーク研究部門[発表 25] 関谷 勇司: 広域分散 IaaS クラウドの設計と構築 〜 WIDE Cloud 〜, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 112, No. 236, IA2012–26, pp. 7–10, 2012 年 10 月.
[発表 26] 浅見 徹, 江崎 浩, 関谷 勇司, 斎藤 賢爾, 山下 達也, 岩波 剛太: P2P のこれまでとこれから –ネットワーク高度利用推進協議会活動の歴史とともに –, 電子情報通信学会, Vol. 95, No. 9,
pp. 809–814, 2012 年 9 月.
[発表 27] 吉田賢太郎, 宮本大輔, 関谷勇司: OpenFlow を用いたエリア限定マルチキャスト, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 112, No. 134, IN2012–34, pp. 7–12, 2012 年 7 月.
[発表 28] 廣井 慧, 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 横山 仁, 砂原 秀樹: 河川洪水の危険指標生成モデルの提案,
電子情報通信学会技術研究報告書, Vol. 112, No. 489, IA2012–96, pp. 123–126, 2013 年 3 月.
[発表 29] 山口 真之介, 大西 淑雅, 西野 和典, 湯川 高志, 福村 好美, 妙中 雄三: 複数撮影による高精細板
書型講義動画の配信方式, 電気学会技術研究報告 (通信), CMN–13–006, 2013 年 1 月.
[発表 30] 大西 淑雅, 山口 真之介, 西野 和典, 坪倉 篤志, 伊藤 研, 妙中 雄三: メディアコンテンツを用いた分散型相互評価の試み, 大学 ICT 推進協議会年次大会講演論文集, 2012 年 12 月.
[発表 31] 廣井 慧, 妙中 雄三, 松井 加奈絵, 横山 仁, 砂原 秀樹: 河川水位観測に基づく河川リスク情報の生成と提供, インターネットコンファレンス 2012, pp. 109–110, 2012 年 11 月.
[発表 32] 山口 真之介, 大西 淑雅, 西野 和典, 湯川 高志, 福村 好美, 妙中 雄三: 高精細板書型講義動画に関する配信効率化方式, 電気学会技術研究報告 (通信), CMN12–38, No. 188, pp. 115–119, 2012
年 8 月.

特記事項[特記 1] 若原 恭: 過去の研究成果の貢献によって、当時所属していた企業である KDD（現 KDDI）及び NTT が IEEE から IEEE Milestone「G3 ファクシミリの国際標準化」の認定を 2012 年 4 月に受けた。

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

広域分散環境の高度基盤技術に関する研究
中山雅哉

1

概要

Internet に代表される広域分散環境は、今日の社会生活に不可欠な存在となっている。これまでは、コンピュータをノードとしてネットワークを構成することが中心であったが、最近では、気象センサーや振動センサーといった様々な小型デバイスや映像や音声を定期的に取得する定点観測装置などもネットワークの構成要素として接続される様になってきた。
これらの小型デバイスの一例として、東京近郊の高校や大学に設置された小型気象センサーで観測される環境情報を用いて都市部特有の短時間強雨 (ゲリラ豪雨) の発生状況の状態把握や防災意識向上のための降雨情報提供システムの構築を行うことで、高校や小中学校などの教育機関で環境教育の授業で活用する研究を行っている。また、小型気象センサなどを用いた環境情報の計測や、各種センサから得られた情報を可視化する実用的プログラミングを高校の情報教育の一貫として実施する研究も行っている。
一方、最近では、タブレット型 PC や携帯端末などの小型 PC が急速に普及したことで、無線 LAN
環境をオフロードとして利用する形態が多くなってきた。このため、同一 AP に収容される無線端末数が増加し、複数フローが限られた通信帯域を共有するため、各端末の通信遅延が増大する問題が生じる様になってきた。この様に、多様な計算機資源がネットワークに接続され、どこでも高速なネットワークが利用できる状況になった反面、複数の計算機資源を有効に活用するためには、個々の通信特性に応じた柔軟な通信制御方式の導入が不可欠となっている。そこで、我々は、同時期に通信を行うフロー間で一定時間内に応答が終了するフロー数を多くするための動的優先制御方式を検討し、シミュレータによる有効性検証を進めている。
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

小型センサーの高等学校における活用に関する研究

2.1

背景

今日の社会生活に不可欠な存在である広域分散環境 (Internet) には、最近は計算機だけでなく気象センサーや振動センサーなどの様々な小型センサーがノードとして接続される様になってきた。
これらの小型センサーは、自律分散ノードとして観測されたデータを集約ノードなどに常時送信する機能を持っており、集約ノードに集められた情報に基づいて、社会生活に対する安心情報としてネットワーク利用者に提供されている。
その一例として、小型の気象センサを都市部の工業高校や大学を中心に集中展開することで、短時間強雨やヒートアイランド現象などの都市部特有の現象を観測し可視化する方法の検討を進めてきた。
これまでの研究で培われた技術を組み合わせることで本年の研究を行った。

− 132 −

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ている。

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この小型気象センサーを東京近郊の高校や大学 30 箇所以上に設置して、環境学習」に関する高大連携事業を実施し、教育／研究の両面で小型センサーから得られた情報の活用を行っている。

2.3

具体的成果

今年度は、先に述べた小型気象センサーを用いて観測された環境情報と気象庁のアメダスや東京都水防災雨量計、待機汚染常時監視測定局の気象データを用いて短時間強雨の発生状況について実態把握のための解析を行い、東京都環境研と共に日本気象学会春期大会にて発表を行った [発表 2]。
さらに、短時間強雨に関する防災意識向上のための降雨情報提供システムのプロトタイプを構築
し、高校生を対象として評価実験を行った。この結果を情報処理学会 DICOMO2012 にて発表を行い[査読付 1]、その後、CDS 論文誌に推薦論文として掲載された [査読付 2]。
また、柏の葉高等学校の情報理数科において、小型気象センサなどを用いた環境情報の計測および可視化を行う実用的プログラミングの教育実践を 2011 年度から 2012 年度にかけて、科学技術振興機
構のサイエンス・パートナーシップ・プログラム (SPP) として実施した。これらの結果について情報処理学会 CE 研究会において発表を行った [発表 4]。
柏の葉高等学校で行った教育実践の結果、高校生による環境情報の計測および可視化ソフトウェアの構築において目覚ましい成果が得られたため、韓国で開催された国際ワークショップ (APNG Camp)− 133 −

ネットワーク研究部門

において、高大連携事業の紹介 [発表 3] とともに生徒による発表機会を設けることができた。
このように、本研究は小型気象センサーによる観測データの利用に関する側面や、観測データの処
理方法を含めた教育／研究の側面など幅広い分野で成果をあげることができた。
関連して、平成 25 年度から高等学校の情報教科で使用される教科書の編集に携わり、東京書籍から発行された [著書 1, 著書 2]。

3

フロー間優先制御に関する研究

3.1

背景

携帯端末の急速な普及に伴い、特に無線 LAN 環境において、多数のユーザが同一 AP に収容されるケースが多くなってきた。この様な環境では、複数の通信フローが限られた通信帯域を共有することになるため、通信遅延が増大する問題が生じている。
本研究は、複数の端末が同時期に通信を行う環境で、一定時間内に応答が終了するフローの数を多くするフロー間優先制御手法について検討したものである。

3.2

内容

通信ネットワークでは、複数のフローが限られた帯域幅を共有することで通信遅延が増大する問題がある。特に多数のユーザが同一 AP に収容される無線 LAN 環境では、同時に通信されるフロー数の増加に伴って、全ての通信で遅延が増大する問題が生じることになる。
本研究では、同一 AP に収容されている各ユーザ端末から同時に通信が行われる状況で、各フローの送信に必要な残りデータ量と無線 LAN で利用可能な通信帯域の割合から、n 本の各フロー i の送信に必要な帯域使用率 Ri を計算し、その値に基づいて動的に各フローの優先制御を AP で行う新しい通信方式について検討を行った。
各フローの優先制御方式として、優先制御対象となる m(≤ n) 本の各フローに対する通信機会を、

全優先制御対象のフローの帯域使用率の和 m
j=1 Rj に対するフロー j の帯域使用率 Rj の割合に応じて与える方式 (提案方式 A) と、常に最小の Rj の値を持つフロー j に優先的に通信機会を与える方式(提案方式 B) を従来からの通信方式や IEEE802.11e による優先制御方式とシミュレーションによる比較を行った。

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図 2: シミュレーション結果− 134 −

ネットワーク研究部門

3.3

具体的成果

本研究の背景となる無線端末の増加に伴って、通信遅延が増大する問題が MAC 層やトランスポート層
で独立に行われている改善方式だけではうまく解決せず、両者を複合的に扱う手法が必要であること
を電子情報通信学会 IN 研究会にて示し [発表 1]、各フローの帯域使用率を用いた具体的な提案方式とQualNet を用いたシミュレーション結果について、電子情報通信学会 IA 研究会で発表した [発表 5]。
シミュレーション結果は、上図 2 に示すように、同時通信フロー数が増加し、混雑した環境が発生する同時 13 フロー以上の環境においても IEEE802.11e 方式と比較しても高い割合で閾値時間内で応答するフロー数の割合を保つことできることが明らかとなった。

4

成果要覧

著書／編集
[著書 1] 赤堀侃司, 永野和男, 東原義訓, 一井信吾, 榎本竜二, 小泉力一, 後藤貴裕, 坂元章, 佐藤義弘, 中山雅哉, 西澤廣人, 松田美佐, 宮寺庸造, 山内祐平: 情報の科学, 東京書籍,2013.
[著書 2] 赤堀侃司, 永野和男, 坂元章, 飯田秀延, 榎本竜二, 川角博, 小泉力一, 後藤貴裕, 中山雅哉, 西澤
廣人, 松田美佐, 宮寺庸造, 山内祐平: 社会と情報, 東京書籍,2013.

査読付論文[査読付 1] 廣井慧, 山内正人, 瀬戸芳一, 安藤晴夫, 横山仁, 中谷剛, 三隅良平, 中山雅哉, 砂原秀樹: 短時
間強雨等の局地的極端現象に対する高校生の防災意識向上に向けた気象センサネットワー
クの活用, 情報処理学会, DICOMO2012, pp.886-895, 2012 年 7 月.
[査読付 2] 廣井慧, 横山仁, 中谷剛, 瀬戸芳一, 安藤晴夫, 三隅良平, 妙中雄三, 中山雅哉, 砂原秀樹: 短時
間強雨等の局地的極端現象に対する高校生の防災意識向上に向けた気象センサネットワー
クの活用, 情報処理学会, 論文誌 CDS, Vol.3, No.1, pp.10-20, 2013 年 3 月.

その他の発表論文[発表 1] 石川圭也, 妙中雄三, 中山雅哉: 端末密度の高い無線 LAN 環境における通信品質低下の改善に向けた検討, 信学技法 Vol.112, No.28, IN2012-21, pp.55-60, 2012 年 5 月.
[発表 2] 瀬戸芳一, 横山仁, 安藤晴夫, 廣井慧, 青木正敏, 楠研一, 中山雅哉, 高橋日出男: 2011 年 8 月
26 日に東京都区部で発生した短時間強雨事例の解析ー降水量分布と地上風系との関係についてー, 気象学会 2012 年度春季大会, D157, 2012 年 5 月.
[発表 3] Masaya Nakayama, Hiroshi Esaki, Masato Yamanouchi, Hideki Sunahara, Eiko Takaoka, Nobutaka Fukudome: Effors of cooperation program using ’Live E! sensors’ between high schools anduniversites, APNG Camp 2012, 2012 年 8 月.
[発表 4] 滑川敬章, 落合秀也, 山内正人, 高岡詠子, 中山雅哉, 江崎浩, 砂原秀樹: 情報系高校における環境情報を計測・可視化する実用的なプログラミング教育の実践, 情報処理学会, Vol2012-CE-116,
No.16, pp.1-8, 2012 年 10 月.
[発表 5] 石川圭也, 妙中雄三, 中山雅哉: レスポンスタイムを一定時間内とするための帯域使用率に基づくフロー間優先制御方式の提案と評価、信学技法 Vol.112, No.489, IA2012-97, pp.127-132,
2013 年 3 月.

− 135 −

ネットワーク研究部門

人々の実生活を支援する情報メディア技術に関する研究
小川 剛史

1

概要

拡張現実感 (AR: Augmented Reality) 技術とは、コンピュータが生成した仮想物体などの電子情報を現
実世界に重畳して、現実世界に直感的に分かりやすく情報を提示するための技術で、多くのマニュア
ル参照を必要とする航空機整備のような作業の支援や、街中での効果的な広告やゲーム、外科手術の支援など様々な分野での応用が期待されている。本研究室では、人々の日常生活を豊かにすることを目的に AR 技術を応用したシステムの構築を進めており、主に、クロスモダリティを応用したインタ
フェース技術、新しいインタラクションを実現するディスプレイシステム、感性情報を用いたコミュ
ニケーション支援システムに関する研究に取り組んでいる。

2

拡張現実感における視触覚融合型インタフェース

2.1

背景

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

図 1: アプリケーション例（イメージ図）− 136 −

ネットワーク研究部門

図 2: 実験環境

図 3: モータ配置

図 4: 触覚刺激のみ提示した場合の触知覚位置

図 5: モータ数の違いによる触知覚精度

な、仮想物体に触れることができるシステムの実現を目指し、視覚と触覚を融合した刺激の提示手法について検討している。これまでに、少数の振動モータを用いて広範囲に触覚提示するために、視覚刺激を適切に用いることで振動モータの線分外に触知覚を転移できることや、刺激部位による触知覚の変化を調査してきた。
本年度は、振動モータの削減がユーザの触知覚に与える影響の調査、振動モータのような物理デバ
イスを利用しない触覚提示方式について研究を行った。

2.2

内容

2.2.1

振動モータ削減がユーザの触知覚に与える影響

体の二点に同時に触覚刺激を与えた場合に、その刺激位置の感覚がある閾値以内であれば、二点が刺激されたとは感じずに、その中間の一点が刺激されたと錯覚する現象がファントムセンセーションと呼ばれる触錯覚で、その触錯覚を用いて、2 個の振動モータでどこまで広い範囲を刺激できるかを
これまで調査してきた。
システムの構成図を図 2 に示す。図 3 のように上腕に振動モータを配置し、振動刺激のみを与えた
ところ、被験者の触覚の知覚位置は、図 4 のようになった。図の四角がモータの位置を示し、三角は対応する番号のモータを振動させたときに、被験者が振動していると知覚した位置を示している。この図から分かる通り、振動刺激のみを与えた場合、横方向と比較して縦方向の認識率が悪いことが分かる。
振動モータを 9 個使用した場合と振動モータを 3 個使用した場合における、触知覚位置から視覚提示位置および触覚提示位置までのそれぞれの距離を計測したところ、図 5 に示す通りの結果となり、振動モータ 3 個であっても 9 個の場合と同様の視触覚提示が可能であることが明らかになった。

− 137 −

ネットワーク研究部門

図 6: ユーザの様子

図 7: 提示画像

図 8: システムのモジュール構成

図 9: 擬似触覚提示のための再生速度制御

2.2.2

物理デバイスを利用しない触覚提示方式

これまでユーザの腕などに装着した振動モータによる触覚刺激と、HMD に提示する視覚刺激を用いて、視触覚融合型インタフェースを構築していたが、振動モータのような物理デバイスはユーザの活動を制限することが多く、日常生活を支援するためには支障をきたす場合が考えられる。そこで本研究では、物理デバイスを利用せずに、人に力触覚を提示することができる擬似触覚に注目した。
擬似触覚は、体の動きと視覚から得られる対象の動きに不整合が発生した際に，体性感覚よりも視覚による情報が脳内で優勢になるという特性から生じる触錯覚である．例えば、ユーザのマウス操作とは独立して、マウスポインタの移動速度を変化させることで、マウスを重く知覚させたり、ディスプレイに凹凸があるように知覚させることが可能であることが報告されている。擬似触覚を生起させるためのポイントは、体性感覚の情報と視覚情報に不整合を生じさせるために、対応する部位（マウスの例では手、もしくはマウス）を見せないことである。しかし、AR 環境において仮想物体を操作するのは、マウスやコントローラではなく、ユーザ自身の手や体であるため、通常、ユーザの視界から手を除くことができない。
擬似触覚を提示するための AR システムの概略を図 6 から図 8 に示す。本システムでは、カメラで取得したビデオ映像を HMD に提示することでユーザに仮想物体が合成された拡張空間を見せているが、HMD に提示するビデオ映像の再生速度を変更することで、体性感覚と視覚刺激の不整合を発生させている。

HMD に提示するビデオ映像の再生速度制御の例を図 9 に示す。通常は、カメラから取得したフレー
ムをリアルタイムに HMD に提示するため、特に体性感覚と視覚刺激に不整合は生じないが、例えばフレームの更新速度を遅らせると、実際の手の動きよりも眼に見える手の動きが遅くなり、手が重く− 138 −

ネットワーク研究部門なったような感覚を受ける。フレームの更新速度を遅らせると、提示していないフレームが蓄積されるため、これらのフレームを短い更新間隔で提示すれば加速再生の状態となり、逆に手が軽くなったような感覚を受ける。
ユーザに与えるこれらの擬似触覚の強さを検証するために、被験者実験による調査を行った。具体的には、転がってくる仮想球を打ち返す動作をした場合に、遅延速度や遅延時間によって仮想球の重量に違いを感じることができるか、加速速度や加速時間を変更した場合に、磁石のような引力を感じることができるかを調査した。重量知覚に関しては、再生速度を遅くすればするほど、遅延時間を長くすればするほど、仮想球を重く感じることが分かった。一方で、HMD に提示するフレームを遅らせれば、実際の手の位置とユーザが見ている手の位置の違いが大きくなるため、続けて他の作業を行う場合などに問題が生じることが考えられる。したがって、実際の手の位置との変位をできる限り小さくし、かつ重量を感じさせることができる最適な条件を見つけることが重要である。引力に関して
は、加速している時間が長い方がユーザが、擬似的な引力を感じやすい傾向にあることが分かった。
実際のフェライト磁石の引力をシミュレートした場合も実験を行ったが、物理現象そのもののパラメ
タを使ってもユーザはあまり強い力を感じないことが分かった。

2.3

具体的成果

振動モータ削減に関する調査については研究成果を、論文誌 [査読付 1] および国内研究会 [発表 1] で発表した。これに関連して、バーチャルリアリティ学会サイバースペースと仮想都市研究会で昨年度に発表された研究の中で最も優れた研究として表彰された [受賞 1]。AR 環境における擬似触覚を用いた力覚フィードバックに関する研究については、国内シンポジウム [査読付 3]、国内研究会 [発表 2, 発表 4]にて発表した。
本テーマに関連して、拡張現実感におけるぼけ効果に基づく奥行き表現に関する研究も進めた。ユー
ザが拡張された空間を正しく安全に理解するためには、現実物体と仮想物体の位置関係を即座に理解できる環境を構築する必要がある。本研究では、実世界と仮想世界を重畳するための方式であるビデ
オシースルー方式において、現実環境を撮影するカメラの性能や焦点ずれによるぼけなどの画質劣化を考慮した画像の合成方式を提案し、カメラ画像と CG の画質による整合性問題を解決し、仮想物体と実物体、もしくは仮想物体同士の位置関係の把握を支援している。本研究の成果を国際会議 [査読付 2]にて発表した。

3

映像とのインタラクションを可能にするバブルディスプレイ

3.1

背景

SNS のような情報伝達手段やスマートフォンなどの小型デバイスの発達により我々が扱う情報の量は劇的に増加し、その形式も多様化してきている. しかし、ほとんどのデバイスで表示・出力に用いられる既存のディスプレイでは、ただ視覚的に情報を表示するだけの一方向のものでしかなく、また、
途中でディスプレイの形状、サイズを変えることができないなど、多様化する情報に対して十分に対応できていない。そのため、今後はユーザの要求に対して、柔軟に形状を変化できることや直感的に操作が可能なディスプレイが求められる。そのようなディスプレイの例として有機 EL ディスプレイ
などが挙られるが、特殊な素材と技術を必要とするため生産コストが高い。そこで注目されているのが水を媒体としたディスプレイである。水ディスプレイのひとつであるフォグスクリーンは、既にアミューズメント施設などのエンターテイメント分野において実用化されており、水という自然な素材であるためパブリックスペースなどにも受け入れられやすい。また、水独特の波や濡れという現象を用いることで聴覚や触覚を刺激し、マルチモーダルな表現方法も可能となる。他にも水ディスプレイ
は下記のような特長をもつ。(1) 水の透過性を利用した透過型ディスプレイである。(2) 形状・サイズに制限がなく、大規模な演出が可能である。(3) 人に対する安全性、周辺環境への親和性が高い。本研− 139 −

ネットワーク研究部門

図 10: バブルディスプレイのシステム構成

図 11: 気泡への画像の投影

図 12: インタラクション例：切断

図 13: インタラクション例：攪拌

究では、今までの水ディスプレイとは異なり、水中に発生させた気泡に映像を投影するディスプレイ
を提案する。水をかき混ぜたり、波を起こすといったユーザの行動によって変化する気泡の動きや形状に着目し、気泡の形状変化に対応した画像を提示することでユーザと映像とのインタラクションを可能にする。

3.2

内容

3.2.1

バブルディスプレイ

バブルディスプレイのシステム構成と気泡に気泡に映像を投影している様子をそれぞれ図 10、図 11に示す。90 × 90 × 75mm の透明なプラスチックケースに水を入れ、エアーポンプから送られる空気を，直径 60mm のエアストーンで気泡として発生させている．プラスチックケースの背面にあるカメラからの映像を用いて気泡の形状を取得し、プロジェクタで気泡に映像を投影している。
十分に小さい透明な気泡へ投影された光は，大部分が反射せずに透過し，通り抜ける過程で光を散乱させる．そのため，気泡はレンズのような役割を果たし，まるで自らが発光しているかのように見えるようになり，気泡一つ一つがドット一つに対応するように，気泡が集まることでディスプレイとしての機能を果たしている。基本的にプロジェクタから投影された光が透過するため、図 10 のユーザがいる前面からは映像が見えるが、側面からは映像が見えない特徴がある。

3.2.2

バブルディスプレイにおけるインタラクション

水中に気泡を生成し，上昇していく気泡にプロジェクタで映像を投影することで，気泡をスクリーンとした新しい水ディスプレイを提案する．また，上昇する気泡をユーザが直接触れる事で気泡の形状が変わり，その形状を検出し，リアルタイムで投影する映像を変化させるインタラクティブ水ディ
スプレイを目指す．水中で発生した気泡は独特の揺らぎをもちながら浮力によって上昇し，水面にて破裂する．この一連の動作過程において，水中の気泡に対しユーザがさまざまなインタラクションを起こすことで，リアルタイムに投影される映像が変化する。図 12、13 に想定しているインタラクションの例を示す．図 12 は透明のアクリル板などで敷居を作り，形成される気泡群の形状を変えたときの− 140 −

ネットワーク研究部門(a) 差分画像(b) 輪郭抽出結果(c) 形状変化させたとき (d) 形状変化させたときの差分画像の輪郭抽出結果

図 14: 気泡群の検出例である．通常時はそのままのりんごが投影されているが，透明板によって気泡群を中心から半分に割ると，それに合わせてりんごも切られたように投影される．板の挿入の仕方によって，気泡群の輪
郭はさまざまに変化し，それに対応するように映像が切り替わる．一方、図 13 は攪拌によって，気泡が拡散したときの例である．いちょうの木が投影されている気泡を指でかき混ぜることにより，拡散された気泡一つ一つがいちょうの葉になったかのように黄色に投影されている．通常気泡は，動きのない水の中では浮力によって上昇していくだけであるが，指などで水中をかき混ぜると，渦を巻くようにして拡散する．この拡散する気泡一つ一つをトラッキングし，対応した映像を投影する．他のイ
ンタラクションとしては注射器を使用して，水圧で気泡を吹き飛ばす，あるいは水中の何もない所か
ら気泡を発生させるといった，注入によるインタラクションなども想定している．

3.2.3

気泡群の検出本システムでは，発生した気泡をトラッキングし、その形状に応じて画像を切り換える。そのため，画像処理によって気泡の形状を検出することとした。気泡の映像はプロジェクタ上に固定したカメラから毎秒 30 フレームで取得する．取得した映像から毎フレーム，1 フレーム前の画像と現在のフレームの画像との差分絶対値を取り，設定した閾値を境に二値化することで，リアルタイムで動いている
気泡群の輪郭を抽出した．図 14 気泡群を検出している様子を示す。同図 (a) は 1 フレーム前との差分を二値化して得られた画像である．同図 (b) はその画像から輪郭線を描画した画像である．気泡群の形状を変化させる目的で，水の中に透明なプラスチック板を斜めに挿入し，発生した気泡の上昇する
方向を制限することで気泡群の形状を三角形に変化させた様子を同図 (c) および (d) に示す．気泡群の形状が変化した場合でも、同様に輪郭線を検出している。

3.3

具体的成果

映像情報にユーザが直接インタラクションできるディスプレイの実現を目指してバブルディスプレイ
を提案し、そのプロトタイプを実装した。これらの研究成果は、国内研究会 [発表 3] にて発表した。
本テーマに関連して、個人の手書き文字フォントを用いたコミュニケーション支援システムに関する研究も行った。ソーシャルメディアの拡大により、活字による情報発信やコミュニケーションが急激に増加している。一方、自筆の手紙や年賀状などの一筆など、手書きによるメッセージが、人々にうれしさや満足感を与えていることに注目して、円滑で充実したコミュニケーションを実現するために手書き文字による twitter クライアントを実現した。実装したシステムを Apple の AppStore で公開
し、研究成果については国内研究会 [発表 5] にて発表した。
また、[招待 1] では、本研究室で取り組んでいる人々の日常生活を豊かにするための AR システムに関連する講演を行った。

− 141 −

ネットワーク研究部門

4

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 新島 有信, 小川 剛史: サイバースペース研究賞, 日本バーチャルリアリティ学会サイバース
ペースと仮想都市研究会, 2012 年 4 月.

招待講演／招待論文[招待 1] 小川 剛史: デジタルコンテンツでつなぐ未来, 情報処理学会第 75 回全国大会, 2013 年 3 月．

査読付論文
[査読付 1] 新島 有信, 小川 剛史: 拡張現実感における視覚刺激位置が触知覚位置に与える影響の分析,
日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol. 17, No. 2, pp. 73–78, 2012 年 6 月．
[査読付 2] Xueting Lin and Takefumi Ogawa: A Depth Cue Method Based on Blurring Effect in Augmented
Reality, in Proceedings of the International Conference on Augmented Human, Stuttgart, Germany, pp. 81–88, Mar. 2013．
[査読付 3] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた力覚フィードバックの実現に関する検討, VR 学研報, Vol. 17, No. CS–４, CSVS2012–46, pp. 9–12, 2012 年 12 月．

その他の発表論文[発表 1] 新島 有信, 小川 剛史: 視触覚提示インタフェースにおけるアクチュエータ削減が触知覚に与える影響の評価, VR 学研報, Vol. 17, No. CS–1, CSVS2012–1, pp. 1–6, 2012 年 4 月．
[発表 2] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた引力提示に関する一検討, VR 学
研報, Vol. 17, No. CS–3, CSVS2012–40, pp. 109–114, 2012 年 9 月．
[発表 3] 佐川 俊介, 小川 剛史: 映像とのインタラクションを可能にするバブルディスプレイの提案, 情報処理学会研究報告, Vol. 2013–DCC–3, No. 13, 2013 年 1 月．
[発表 4] 大塚 隆史, 小川 剛史: 拡張現実感における擬似触覚を用いた仮想物体の重量知覚に関する一
検討, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol. 112, No. 472, MVE2012–123, 2013 年 3 月．
[発表 5] 高村 将大, 小川 剛史: おてがみ：個人の手書き文字フォントを用いたコミュニケーションシ
ステム, 情報処理学会研究報告, Vol. 2013–GN–87, No. 18, 2013 年 3 月．

− 142 −

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ネットワーク研究部門

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ƺǤƼ/ǇƿǃǣǦưƏųŰƊŪŋæǖƹƣĭêžƜƀŷżƂŞpƑDWƌƎƠƎƍŪ¾ąŪŋæƑĠ
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ö$ƀƠźƌŵƋŶƠŪLayer 2 over Layer 3 ǇƿǃǣǦưƑIėƏƈŰƊ»ħƣĜƇƄū

2.3

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ネットワーク研究部門

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TRILL )w.\ Layer 2 over Layer 3 . VXLAN #~v$VTEP Ñ^$
MAC 8ZHU"§.\ VTEP Ó#LE<Q[ZJEHY[<$8ZIK[I#
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4000 g`]Ã!#!,%TRILL #'1¯JEHY[<1¶ .
A=SZH 4000 g`]Ã"!.~v$VM 1³r¯. HV j"BNH67
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1
2

RFC6235
IEEE 802.1aq− 145 −

ネットワーク研究部門

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3.1

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IaaS Ƒ VM ƣ4æƀƠźƌƏƝƇƊŪƵǦǋƹCƋǈǦǄƨƩƥƣæƀƠźƌƎŷŪĉ¦ŷƵǦǋƹƑ¾ąƣĜűźƌŵIėƌƎƇƄūƘƄŪ>ìƎĵØƑŃ<Ɯ7śĂƛIėƌƎƟŪġƎƌŶƏ
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ŰƇƄġÇƛäƘơŪƬǍǏǡǖƹã_ƣæŰƄǏǞƧǑǦǃưǞƨǄƑ¾ąŵíƤƏĜƢơƊŰƠū
áĜƑÝâƷƹǁǗƣƃƑƘƘƃƇŷƟ IaaS ưǞƨǄƏùĜƀƠƄƚƏƒŪƵǦǉ?ĝƑƙƎƞƁǇƿǃǣǦưƑ?ĝƛġƌƎƠūƃƑƄƚŪIaaS ưǞƨǄƏƊǇƿǃǣǦư?ƣĜű
ƄƚƑĝŵĠŗêżơŪ"żơfƚƊŰƠūžŴžŪưǞƨǄ¼ĖŘƏƘƄŵƇƊ¨ŌìƏ
4æƋŶƠĝƒƘƅhYƂƁŪǜǦƶƒĘĻƋĝƣŐlžŪr+ƀƠġƏŁƞơƊŰƠūƃ
źƋ°õýƋƒŪưǞƨǄ¼ĖŘƏƘƄŵƇƊ¨ŌìƏ4æƋŶƠ IaaS ưǞƨǄ?ǇƿǃǣǦ
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3.2

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IaaS ã_ƏųŰƊŪ VM ƒƃƑ OS ŴƞƥǏǟƲǦƷǝǤƘƋŪ,ƊǜǦƶƑƏƝƇƊƴǤǃǢǦ
ǠżơƠūVM ŵƍƑƝűƎǊƲƿǃ ƣń%ƀƠŴƒ ƋŶƎŰƄƚŪVM ŵĐżơƠǇƿǃǣǦ
ưƒŪǜǦƶÅƏ2:żơƄ¾ƣƌƠġŵůƠūƘƄŪIaaS ã_ƋƒŪ1 ǜǦƶŵġƏſƊĠƑǇƿǃǣǦưƺƱǘǤǃƣæŰƠĂŪµļƎǇƿǃǣǦưƣ¾ąƋŶƠġŵůƠūžŴž8łƑņƟŪ£hƑǇƿǃǣǦư?ÎƋůƠ VLAN ƒŪ4096 &ƑƺƱǘ ǤǃžŴ@3ƀƠźƌŵƋ
ŶƎŴƇƄūƘƄŪVLAN ƣ HV ŘƏƘƄŵƇƊĨlƀƠ]MŪHV ŘƏhYƀƠ,ƊƑÀVƏų
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Virtual eXtensible LAN(VXLAN) ƌ Location Identifier Separation Protocol (LISP) ƑČƙMƢƂƏ
ƝƠŪǂǦƼƺǤƼǦǇƿǃǣǦưŏæǙǂǠƣ¹žƄūũ VXLAN ƒŪƧǦƵǍǡǦǗƣ IP ƋƭǏƺǠ?ƀƠƬǦǉǦǡƧƑ L2 |ĝƋůƠūVXLAN
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VTEP Ƒ IP ƥǄǡƹƑƺƿǃƣƪǤǃǟƌž Ɗ Forwarding Database (FDB) ƣ¾ąƀƠūƘƄŪVXLAN
ƒƭǏƺǠ?ƀƠŝƏ VXLAN ǐƿƽ/Ə Virtual Network Identifier (VNI) ƌŰű 24bit ƑĲ3gƣƀƠūVTEP ƒźƑ VNI ÅƏ FDB ƣ ¾ąƀƠźƌƏƝƇƊŪć 1677 ƑıâƺƱǘ Ǥ
ǃƣĲ3ƀƠźƌŴŵƋŶƠū
ũ °\RƑĚĖƋůƠřĴŵF<žƊŰƠŪåiňõýǏǢƸƩưǃƋůƠ WIDE ǏǢƸƩưǃ3/ƏhYƀƠ Cloud WG4 ƋƒŪVXLAN ƌ LISP ƣæŰƄưǞƨǄǂǦƼƺǤƼǦǇƿǃǣǦưǙǂǠƣ
¹žŪnğƀƠźƌƋnĩnŧƣĜƎƇƄūřĴƒ Cloud WG ƑĳŖƋůƟŪƃƑ¹ƌnĩnŧƣ ržƄū
3
4

http://www.wide.ad.jp/
https://wcc.wide.ad.jp/− 146 −

ネットワーク研究部門

3.3

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vxland ŵŪǊƲƿǃƑĽńƜ FDB ƑĄâƣ ĜŰŪvxlanctl ƴǕǤǄƣæŰƊ VNI ÅƏ tap ƧǤ ƼǦǍƩǦƹƑŪ7śƣĜűūźƑ VXLAN nğƣæŰƊŪCloud WG ƏƊ¾ążơƄ WIDE ưǞƨǄ[ 1]/ŒƑǇƿǃǣǦưƣ¾ąžƄūVXLAN ƣr+žnĩnŧƣĜƇƄĎ´ŪVXLAN ƏƝƇƊǇƿǃǣǦưƣĆCƏıâìƏ2:ƀƠźƌŵIėƏƎƇƄ¢ƋŪzZƋŋæƀƠ]MƏƒǕ
ǠƾƯǚƹǃUţŵhYƀƠźƌŵƢŴƇƄūVXLAN ƒƭǏƺǠ?Ə IP ǕǠƾƯǚƹǃƣæŰƠƄ
ƚŪ£hƑƧǤƼǦǇƿǃǉƿưǓǦǤƛžŷƒǂǦƼƺǤƼŘǇƿǃǣǦưƏƊǕǠƾƯǚƹǃŵ>ƀƠġŵůƠūžŴžáYƑƧǤƼǦǇƿǃƋƒŪL3 ǄǘƧǤƣĸŲƊ IP ǕǠƾƯǚƹǃƣ>żƂƠźƌŵŠžŰūƃƑƄƚŪVXLAN ƑƬǦǉǦǡƧǄǘƧǤƛŪO¿Ə L3 ǄǘƧǤƣĸŲƊŋæƀƠ
źƌŵŠžŰūźƑUţƣĤÊƀƠƄƚƏŪLISP ƏƝƠǇƿǃǣǦưǃǤǇǟǤƱƌƑæǙǂǠƣ¹žƄūLISP ƒ 2007 y 7 ¬Ə Internet-Draft ŵ¹żơƄǏǢǃƴǠƋůƟŪƃƑnŧǥ»ĩƣïìƌžƊ LISP Beta Network5ŵŋæżơƊŰƠūCloud WG ƋƒŪ2011 y 7 ¬ƝƟ LISP Ƒnŧǥ»ĩƣïìƌžƊ LISP Beta Network ƏF<žƊųƟŪWIDE ưǞƨǄƑŒƋůƠŪē^di×BěËƯǚǤǊƹ/Ə LISP Beta Network ƌƑĐǠǦƼƣĨĒžƊŰƠūũ ÂƏŪCloud WG ƏųŰƊ LISP nğƣĜƇƄūLISP ƒ£ƏŰŷƈŴƑnğŵżơƊŰƠŵŪ
IETF 76 ƏƊñŋæīŧŵĜƢơƄÄŜƋƒŪ ǂǛƥǠƹƼƿưƋ control-plane ƑÀėƣƇƄƬǦǏǤƻǦƹnğƒhYžƊŰƎŴƇƄūƃƑƄƚŪCloud WG ƋƒŪ¡ƄƏƬǦǏǤƻǦƹ
Ƌ control-plane ƑÀėƣƆŪǂǛƥǠƹƼƿưƏqžƄ LISP XTR ƑnğƋůƠ lix ƣ žƄūlix ƑnğƒŪLinux kernel 2.6.32  C ĥĮ (gcc version 4.4.5) ƣ æžƊĜƇƄūlix Ūdata-plane ƏřňƀƠÀėƒǢǦƽǎǠƭǦǇǠǙƸǛǦǠ (LKM) ƌžƊ>ƀƠū ƘƄ controlplane ƏřňƀƠÀėƒǜǦƶǞǤǄƋǂǦǙǤƌžƊ>ƀƠūlix Ƒ ITR nğƑ½ġƣX 2 ƏŪETR nğƑ½ġƣX 3 Ə÷ƀū 
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X 2 : ITR nğ½ġ5

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ネットワーク研究部門

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X 3 : ETR nğ½ġ
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Linux ƑǍƫǣǦǂƦǤƱƪǤƸǤ/Ƌ FORWARD ƾƩƧǤƏ+ƇƄǊƲƿǃƣǍƿưƀƠūƘƄŪǒ
ǔƸǁƦǎƯǚƿƷǛƌǇƮǁƦǎƯǚƿƷǛƑĄâÎGƕǢǤƳƹǃǕƿƾƒ Radix-Tree ¢}ƋnğžƄūǍƿưžƄǊƲƿǃƑm*ƥǄǡƹŵƯǚƿƷǛƏǕƿƾžƄ]MƒŪǐƿƽ<ŪƭǦǇǠ
API ƣ4æžƊ OS /ƑǠǦǁƦǤƱǁǦǎǠƏ[ƉŰƊǊƲƿǃƣń%ƀƠūƯǚƿƷǛƏǕƿƾž
ƎŰm*ƥǄǡƹƣƈǊƲƿǃƣǍƿưžƄ]MƒŪƃƑm*ƥǄǡƹƣ temporary cache ƌžƊ
map-cache table ƏëŕžƄŪǜǦƶǞǤǄþŘƑ control-plane ƣņſƊ map-cache ƑĤÊƣī
ƙƠūźƑƌŶŪƭǦǇǠþŘƌǜǦƶǞǤǄƑņ%Əƒ netlink ƧǤƼǦǍƩǦ ƹƣæŰƠūcontrolplane ƒŪmap-server ŴƞĎ´ŵƞơƄ]MŪ0ƕ netlink ƧǤƼǦǍƩǦƹƣņſƊ ƭǦǇǠþ
ŘƑ data-plane ƏĎ´ƣń%ƀƠūĎ´ŵƞơƎŴƇƄ]MƒŪl§ŘčōƏ temporary
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4341 émƑǊƲƿǃƣǍƿưƀƠġŵůƠū źơƛ ITR Ƒ§ƌO¿ƏŪnetfilter ƏqžƊǈǤǄǞ ƣëŕžŪLinux ƑǠǦǁƦǤƱƪǤƸǤ/Ƌ INPUT ƾƩƧǤƏ+ƇƄǊƲƿǃƣǍƿưžŪUDP 
4341 émƑƛƑƣŐ3ƀƠźƌƋnážƄūƭǏƺǠ?ĤśƑ)ƑǊƲƿǃƒŪǙƸǛǦǠƣǢǦǄžƄ ŝƏżơƠƧǤƼǦǍƩǦƹƏó%żƂƠźƌƏƝƇƊ Linux ƑǍƫǣǦǂƦǤƱƪǤ
ƸǤƏ0+;žŪARP ƘƄƒ ND ƑĤÊƣĜƇƄƑƆ EID 'ƑǒƹǃƏ5ŎƀƠūX 4 : WIDE Cloud ƖƑ LISP Network Ƒr+− 148 −

ネットワーク研究部門

ũ «ƏŪX 4 Ə WIDE Cloud ƖƑ LISP À¾Ƒr+½ġƣ÷ƀūdetr.fujisawa ƒŪLISP Beta
Network Ŵ ƞƑ LISP ǊƲƿǃƣċĀƀƠƄƚƑ ETR ū detr.fujisawa ƌ pxtr.fujisawa ƒðĐżơƊųƟŪdetr.fujisawa Ə5ŎžƄ LISP ǊƲƿǃƒƭǏƺǠ?ƣĤśžƄƋƀƗƊ
pxtr.fujisawa ƏĽńżơƠūpxtr.fujisawa ƋƒŪdetr.fujisawa ƝƟĽńżơƊŶƄǊƲƿǃƣ Cloud
WG ŵàĘƏĨĒžƄ map-server ƑƈčĺƏŰŪnŧǥ»ĩæƑ ETR ĂƏƭǏƺǠ?žƄƋĽńƀƠūźƑƝ űƏŪ¥ detr.fujisawa  LISP Beta Network Ŵƞ ƑƀƗƊƑǊƲƿǃƣċĀžŪ
pxtr.fujisawa Ŵƞ*ƒ àĘƑčĺ6ƌƀƠźƌƋŪLISP Beta Network ƝƟ:Ɵ~ƊƣHŸƄǏǡ
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ƑņƟŪVXLAN ƌ LISP ƣæŰƊưǞƨǄǂǦƼƺǤƼǦǇƿǃǣǦưƣ¾ąƀƠƄƚƑǙǂ
Ǡlēƌnr+ƣņžƄ»ĩƣĜƇƄūźƑĬĊƏřžƊƒŪ[¶į 2]ƏƊłƗƞơƊŰƠūáYWIDE Cloud /ŒƋ VXLAN ƌ LISP ƣæŰƊŰŷƈŴƑnƵǦǉŋæƣĜƎƇƊŰƠūŪƝƟcŷƑnƵǦǉƣsŗžŪėƜjlƎƍƑĪ#ŪƎƞƕƏr+ƴƹǃƌŞp§Ƒq¢ÎƏř
ƀƠĪ#ƣĐŸƊŰŷhƋůƠū

4

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.J-[ 1] řĴ =L : IaaS ưǞƨǄƣ¾ąƀƠƻǍǃƨƩƥĝ : WIDE ưǞƨǄƣ!ƌžƊ, ¤°ƻǍǃƨƩƥøi, ƴǤǌǛǦƼƻǍǃƨƩƥ 29(2), pp 2-15, 2012 y 5 ¬&J$3[Ěª 1] řĴ=L, vç Õ, k d, º òL, ÌM ·Í : ŭÂđƣnáƀƠ OpenFlow
ĝ«¡>P 2013Ů, ƧǤǏǡƹ R&D, ISBN-13: 978-4844395522, 2012 y 10 ¬,-[¶į 1] Kentaro Yoshida, Daisuke Miyamoto, and Yuji Sekiya : Design and Evaluation of Area
Limited Multicast with OpenFlow, In Proceedings of the 3rd Annual International Conference on
Network Technologies & Communications (NTC), ISSN: 2251-2233, October 2012.
[¶į 2] Ryo Nakamura, Yukito Ueno, Katsuhiro Horiba, Yuji Sekiya, and Hiroshi Esaki, "Route
Optimization for Geographically Distributed IaaS Platform Through the Integration of LISP and
VXLAN", AsiaFI 2012 Summer School, Aug. 2012.
[¶į 3] Kentaro YOSHIDA, Daisuke MIYAMOTO, and Yuji SEKIYA, "Area Limited Multicast
with OpenFlow", AsiaFI 2012 Summer School, Aug. 2012.
[¶į 4] Keiichi Shima, Wataru Ishida, and Yuji Sekiya, "Design, Implementation, and Operationof IPv6-only IaaS System with IPv4-I Pv6 Translator for Transition toward the Future Internet Datacenter", In Proceedings of 2nd International Conference on Cloud Computing and Services Science (CLOSER2012), pp.306-314, April 20, 2012

1AFC>?=[ - ŗ 1] Yuji Sekiya and WIDE Project Cloud WG : WIDE Cloud Controller (WCC),
https://wcc.wide.ad.jp/, 2012 y 4 ¬6::(-[êĞ 1] řĴ =L : zZ2 IaaS ưǞƨǄƑĨĦƌ¾ą  WIDE Cloud , šg\ņ%i,%i\, vol. 112, no. 236, IA2012-26, pp. 7-10, 2012 y 10 ¬− 149 −

ネットワーク研究部門[êĞ 2] NçĶeő, o°dľ, řĴ=LǧOpenFlow ƣæŰƄƪǟƥŚlǕǠƾƯǚƹǃ, šg\ņ%i, %i\, vol. 112, no. 134, IN2012-34, pp. 7-12, 2012 y 7 ¬[êĞ 3] ÑĢ , Èw Ò, řĴ =L, ě ĶÜ, u Ŏ , vÏ 9e : P2P ƑźơƘƋƌźơŴƞ
-- ǇƿǃǣǦưŨ{4æŉAĳÐ>ƑÃKƌƌƛƏ --, šg\ņ%i, Vol.95, No.9, pp.
809-814, 2012 y 9 ¬− 150 −

ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

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ネットワーク研究部門

災害時を想定した通信システムの研究
妙中雄三

1

概要

大規模自然災害が発生すると、生活・通信インフラが停止してしまい、更なる被害が発生するだけでなく、平常状態への回復が遅れてしまう。この様な状況に対して、我々は災害による被害を和らげ、回復力を強める高いレジリエンスを兼ね備えた都市の実現を目指している。本研究では、災害発生時に途絶してしまう情報通信に着目し、災害時でも継続的に情報を伝達できるインフラの実現を目的とする。現在一般に使われている無線 LAN や 3G/LTE 等の通信手段が使えない災害時では、代替手段として各個人が持つスマートフォン間で相互通信し、バケツリレーの形で情報を伝搬する通信（すれ違い通信）が有効であると言われている。また、災害時には普段から使い慣れたアプリケーション・サー
ビスが使われる事が知られている。すれ違い通信では伝達できる情報量や大きな遅延等の特徴がある
ため、本研究ではアプリケーション設計とその特性を考慮したネットワーク基盤に取り組む。今年度は、すれ違い通信の基盤（SABA）部分を Android OS 上で実現し、基礎実験を実施した。

2

すれ違い通信基盤 SABA の設計・実装

2.1

はじめに

2011 年に発生した東日本大震災以降、大規模自然災害に対する危機感が高まっている。東日本大震災の様な大規模自然災害が発生すると都市部では社会/生活基盤となる各種インフラが崩壊し、人々の暮らしの維持が困難な非常時状態となってしまう。この様な災害に伴う被害を和らげ、非常時状態から平常状態に出来る限り早く回復することができる、高いレジリエンスを兼ね備えた都市・システムを早急に構築することが強く望まれている。
都市のレジリエンスを高めるには災害への耐性が強く、回復力に優れたインフラの構築・維持が必
須課題となる。昨今では、水道・ガス・電気・交通等に加えて、情報通信が重要インフラとなっている。情報通信は、災害発生時に被害情報や避難情報（双方向通信の場合に限り安否情報や救助依頼）等を共有する事が可能であるため、災害発生後の二次被害軽減や非常時から平常時への回復力を高める上で極めて重要なインフラとなっている。
災害時の情報通信は防災無線やテレビ、ラジオによる放送型の情報伝達、人々が情報ネットワーク（インターネット）を介して収集する能動型の情報伝達に使用される。但し、災害時には停電や有線ケーブル切断、無線基地局への利用者の集中により、情報ネットワークを介した情報収集が困難となる。一方で、放送型では遠距離からの電波送信で伝達されているため受信機さえあれば、災害時に情報収集できる事が多い。しかし、デレビ・ラジオでは地域に対する情報は地域毎で順番に放送されるため、情報収集までに時間がかかってしまう。加えて、被災地域それぞれについてきめ細かな情報提供は行われない。また、放送型では放送局から人々への一方向通信のみとなってしまい、被災地の人々
からの情報発信（詳細な被害情報や安否情報、救助依頼等）が困難である。被災地域内での連絡手段も無いため被災者間での情報断絶が発生してしまう。よって、都市のレジリエンス向上のためには、− 153 −

ネットワーク研究部門

被災地内での情報共有と被災地から外部への情報発信を兼ね備えた情報通信基盤が必要となる。さらに、その情報通信基盤を用いた、被災時情報共有サービス・アプリケーション基盤が必要となる。
災害発生時に情報発信・共有用途で使用するアプリケーションは人々の身近なもので実現できる必要がある。実際に東日本大震災発生時には、インターネットへ接続性が維持された地域における情報共有手段として Twitter や Google Person Finder 等が使われた。特に Twitter は災害情報共有のためのサービスではなく、東北震災発生当時に流行しており多くの人が使い慣れていたという理由で利用されたにすぎない。つまり、災害が発生すると、普段から使い慣れているサービス・アプリケーション
でない限り人々が災害時に有効活用できない。また、Google Person Finder のインタフェースは目的別に選択するシンプルな形に設計されており、普段からサービスを使用してない人が使用できる程度であったと考えられる。よって、情報通信の観点で都市のレジリエンスを高めるためには、情報通信基
盤のみの実現では不十分で、その通信基盤を日常的に利用するアプリケーション・操作インタフェー
スを含めて設計し、平常時と災害時のいずれの状況においても使用できる形の災害時情報共有アプリ
ケーションが必要となる。
そこで、本研究ではスマートフォンを用いた蓄積運搬型（すれ違い）通信を情報通信基盤として利用し、すれ違い通信基盤技術の提案と平常時・非常時のアプリケーション設計を行う。日本国内では、発売される携帯電話端末の殆どがスマートフォンとなっており、すでに多くの人が所持している。また、通信手段の失われた被災地では平常時と同じ手段での情報共有が困難なことは明らかで、人がすれ違う間に無線通信で情報共有を行うすれ違い通信を災害時に利活用できる可能性が高いと考えられる。以上より、本研究では災害時の電力供給・ネットワーク通信手段が失われた状態でも、スマートフォンを用いて人々の間ですれ違い通信を行うことで被災地内での情報通信基盤の実現を目指す。加
えて、すれ違い通信を行った人々がインターネット接続性のある場所に移動することで情報が運搬され、被災地外への情報発信が可能となる。但し、人がすれ違う僅かな時間で情報を共有し、その情報を人の手で運搬するすれ違い通信の特性上、全ての情報が伝搬せず、情報の伝達速度も遅くなってしまう。これらの点は本研究を進めるにあたって検討すべき事項となる。
ここでは、上記の研究目標の実現を目指して、スマートフォンを用いてすれ違い通信を実現する通信基盤（SABA: Surechigai Application Based on Android）の設計・試作を行った。スマートフォンはAndroid OS を搭載したものを対象とした。また、SABA の通信基盤を用いたアプリケーションとしてメッセージ共有アプリケーションを実装した。実装したアプリケーションは、WIDE 研究会1 にて参加
者の内、20 名程度のスマートフォンにインストールしてもらい数時間動作検証を行った。その間のすれ違い情報をログ収集した。本稿では実験の手順と基本的な結果にとどめる。

SABA の設計

2.2

本節では、すれ違い通信基盤である SABA の設計と基礎実験用途で実装したアプリケーションについて説明する。2.2.1 節で SABA の詳細、2.2.4 節でアプリケーションについて説明する。

2.2.1

SABA の設計

SABA では、人がすれ違う僅かな時間内に無線接続を確立し、データの送受信を行うため、通信は無線接続が必須で、人の操作を必要としない技術である必要がある。一般的なスマートフォンでは、
3G/LTE と無線 LAN（IEEE802.11）、Bluetooth での無線通信が可能となっている。これらの技術を用いて、端末間で直接通信するためには無線 LAN を用いたアドホック接続と無線 LAN の Wi-Fi Direct、Bluetooth 接続の 3 つが選択肢に挙がる。しかし、Android の仕様上、無線 LAN のアドホック接続は無効化されており、WiFi Direct は他の端末と接続する毎にユーザの同意（確認のダイアログが表示され同意ボタンを押下）が必要となる。Bluetooth も同様に端末間の接続処理（ペアリング）にユーザの操作が必要となるが、パスコードで接続の認証を行う場合に限られる。つまり、認証を用いずに接1

WIDE プロジェクト（http://www.wide.ad.jp/）内で開催されるクローズドな研究会− 154 −

ネットワーク研究部門

アプリケーション
制御命令/送受信データ

SABA
メインスレッド
送受信データ、
管理情報の保存

サーバスレッド

SQLiteデータベース

データ送受信スレッド

図 1: SABA のアーキテクチャ

データID

作成者 作成者 作成 作成場所 作成場所 ホップ 再拡散 有効 更新 データ
端末ID
名
時刻 （緯度） （経度）数
フラグ 期限 時刻 内容(a) 受信データテーブル、送信データテーブル共通の構造
拒否する
端末ID

名前

(b) 接続拒否情報を保存するテーブル

図 2: SABA で使用するデータベース構造
続する場合2 は、ユーザの操作を必要とせず、バックグラウンドで端末間通信を実現できる。よって、
SABA では以後、Bluetooth の認証無し接続を通信手段として使用することとする。

2.2.2

SABA のアーキテクチャ

SABA はアプリケーションと独立して開発できるように、ライブラリ形式で設計している。図 1 にSABA のアーキテクチャを示す。SABA はアプリケーションからの制御指示を受けて動作を決定する。
動作中は、SABA のメインスレッドに加えて、Bluetooth のサーバ待ち受け処理とデータ送受信の処理がそれぞれスレッド（サーバスレッドとデータ送受信スレッド）として稼働する。メインスレッドはすれ違い通信の開始/停止制御、近接端末の検索を行う。サーバスレッドは常時 Bluetooth での接続を待ち受けている。一方、データ送受信スレッドは、新しく近接端末を発見した場合とサーバへ新しい
端末からの接続を受けた場合に実行され、端末間のデータ送受信を行う。
SABA が送受信するデータは Android 内の記憶領域に SQLite 形式のデータベースとして保存される。データベースには受信データを保存するテーブル（受信データテーブル）と送信データを保存するテーブル（送信データテーブル）、接続を拒否する端末を登録するテーブル（拒否テーブル）の 3 つのテーブルがある。各テーブルの構造は図 2 に示す。但し、受信データテーブルと送信データテーブ
ルは同一となるため、図 2(a) に示す。また、SABA 間で送受信されるデータの構造は SABA が保有する受信テーブル（図 2(a)）と同等の構造となる。
SABA が送信データをアプリケーションから受け取るか他の端末からデータを受け取った場合に、
図 2(a) に示す受信データテーブルか送信データテーブルへ情報が保存される。他の端末での SABA 間
通信でデータを受け取った場合は、ホップ数のフィールドのみ+1 し、受信したデータをそのまま受信テーブルへ挿入する形となる。アプリケーションから新規送信データを受け取った場合は、作成者端
2

Android では、createRfcommSocketToServiceRecord と listenUsingInsecureRfcommWithServiceRecord メソッドを使用する。

− 155 −

ネットワーク研究部門

開始

終了

対象デバイスと接続確立

通信完了をメイン
スレッドへ通知

接続確立をメイン
スレッドへ通知

データ送受信（全二重通信）、切断

図 3: データ送受信スレッド処理開始

サーバソケットを開く
accept待ち（ブロッキング）

新規接続有り？

データ送受信スレッド実行図 4: サーバスレッド処理
末 ID とデータ内容、作成時間の 3 つのフィールドを合わせてハッシュ値を取り他のものと重複がない
形のデータ ID とする。作成者端末 ID は Bluetooth の MAC アドレス、作成者名はアプリケーションから設定された任意の文字列、作成時刻はアプリケーションからデータを受け取った時点での時刻に設定する。また、作成場所はデータ作成時点での位置情報（経度・緯度）を取得利用し、ホップ数・
拡散フラグは初期値 0 となる。有効期限は SABA 内で事前に設定しておく任意の時間 t msgvalid 分、
更新時刻は作成時刻と同じ値を使用する。

2.2.3

データ送受信の手順

2.2.2 節で述べた通り、SABA はメインスレッドに加えて、サーバスレッドとデータ送受信スレッドの 2 つのスレッドで構成される。メインスレッドでは近隣端末の検索とクライアントスレッドの実行、サーバスレッドでは Bluetooth のサーバソケットを開き接続を待ち受け、データ送受信スレッドは接続端末とのデータ送受信を行う。
初めに、データ送受信スレッドから説明する。データ送受信スレッド（図 3）は、データ交換の必要がある都度実行され、Bluetooth 接続確立からデータ交換、接続切断までを行う。接続確立と接続切
断の度にメインスレッドに「デバイス接続確立」と「通信完了」をそれぞれ通知する。データ通信は双方向通信で実施され、交換するデータ全てが送受信されるか電波強度低下による接続切断かのどちらかの状態になるまでデータ送受信が行われる。送信するデータは送信データテーブル（図 2(a)）内にあるデータのうち、「有効期限」を過ぎていないデータを送信する。送信順序は、最新のデータから順番に送信する。送信データテーブル内のデータを全て送信終わると、次は受信データテーブル内のデータを同様に送信する3 。
サーバスレッド（図 4）は、SABA 実行直後に起動される。起動後に Bluetooth サーバのソケットを開き、accept が戻るまでブロッキング状態で待機する。他の端末からの接続試行があり、accept が戻ってくるとデータ送受信スレッドを実行して、データ交換を行う。
メインスレッドの処理を図 5 に示す。SABA が動作開始すると、メインスレッドが実行される。メインスレッドは、サーバスレッドを起動後、Bluetooth によるデバイス探索を Android OS へ指示する。
3

受信データテーブルのデータを送信する事でデータが中継されて広く拡散する事になる。

− 156 −

ネットワーク研究部門

開始

サーバスレッド実行
Bluetoothデバイス
探索開始
デバイス接続確立

デバイス探索完了

イベント？
デバイス発見
通信完了

Bluetoothデバイ
ス探索停止

Bluetoothデバイ
ス探索再開
通信済みデバイスを記憶

接続の可否確認t_srch 秒後にBluetoothデバ
イス探索開始デバイス探索停止
データ送受信スレッド実行

図 5: メインスレッド処理
その後は、Android OS からの Bluetooth に関わるイベント（端末発見やデバイス探索終了）とサーバ
スレッドからの通知に応じて処理を実行する。Android OS からデバイス発見のイベントが届いた場合
は、まず接続の可否を確認する。ここでは、同一端末と繰返し通信しないために、直前の t int 秒内に接続した端末は接続しない。また、直近の t f ail 分内に Bluetooth 接続後に通信不可能であった端末も接続しない。その後、デバイス探索を停止し、データ送受信スレッドを実行して、データ交換を行う。データ送受信スレッドからデバイス接続確立が通知された場合は、Android OS へ Bluetooth デバ
イスの探索の停止を指示する。通信完了の通知を受け取った場合は、デバイス探索を再開指示し、接続済みデバイスとして記憶する。また、デバイス探索の終了イベントを Android OS から受け取った
場合は、t srch 秒後に再度デバイス探索の開始を予約し、t srch 秒間隔で必ずデバイス探索が行われる様にする。

2.2.4

SABA を利用するアプリケーション

本節では、2.2.1 節で説明した SABA を使用したアプリケーションを設計する。アプリケーションはテキストメッセージを SABA で交換するデータとして扱う。アプリケーションには、受信メッセージ・
送信メッセージそれぞれを持つ。受信データは SABA の受信データテーブルの情報が表示され、送信データは送信データテーブルの情報が表示される。図 6 に受信/送信メッセージ一覧の画面を示す。図6(a) では、「SC-02D」と「Nexus 7」という名前の端末からメッセージ受信している事を示している。
図 6(b) では、自分の端末「SC-02D」を送信者としてメッセージを送信している事を示している。
新規メッセージを作成する際は、送信メッセージ一覧画面（図 6(b)）の最下部のボタンを押下する事で、図 7 に示す新規メッセージ作成画面が表示される。送信するメッセージを入力後、「送信メッ
セージとして登録」を押下すると送信データテーブルに必要な位置情報収集と初期パラメータが設定された後、送信データテーブルへ保存される。保存されたデータは SABA 内のデータ送受信スレッドが実行された時に参照されて送信される。

2.3

基礎実験

本節では、2.2 節で説明した SABA 及びテキストメッセージ共有アプリケーションの動作実験について説明する。2.4 節で基礎実験の内容とその結果を説明する。

− 157 −

ネットワーク研究部門(a) 受信メッセージ一覧画面(b) 送信メッセージ一覧

図 6: 受信・送信メッセージ一覧画面

2.4

実験内容と結果

実験は 2013 年 3 月に開催された WIDE プロジェクトのメンバのみが参加できる研究会で行った。研
究会会場はホテルの 1 フロアを貸し切りで利用し、参加者は部屋間を徒歩で移動したり、特定の部屋で座っていたりする環境となっている。この研究会中にポスターセッションの時間枠があり、SABAのポスター・デモを行いながら、聴講に来られた参加者へアプリをインストールして夜まで使ってもらう形とした。各参加者の持つスマートフォンで提供元不明のアプリケーションのインストールを許可する設定をしてもらい、事前にビルドしておいた apk ファイルをダウンロードする形でインストールした。実験で使用したパラメータとして、メッセージの有効期限（t msgvalid）は 10 分、重複接
続/接続失敗を回避するための時間（t int/t f ail）はどちらも 1 分、Bluetooth のデバイス探索の間隔
は 15 秒と設定した。
基礎実験の結果、ポスターセッション以後に SABA を使用したユニーク端末数は 22 台あった。また、ポスターセッションの始まる直前から数えて、新規メッセージ作成数は 70 件、交換されたメッセージ数はのべ 1132 件あった。 現時点で SABA にはメッセージのループ検出は備えていないため、同一のメッセージが何度も送受信されることとなった。図 6 の送信メッセージと受信メッセージの重複がある事からも確認できる。また、受信メッセージの詳細（図 8）から、送信メッセージ作成時に収集する負荷情報が転送されてきている事がわかり、設計時の想定通りの動作となっている事が確認
できる。

2.5

おわりに

本研究では、都市のレジリエンスを高めるための通信基盤となる、すれ違い通信基盤（SABA）を実装した。SABA は、一般的な無線 LAN や 3G/LTE 等の通信インフラを必要とせず、スマートフォン
間でのバケツリレー型情報通信を実現する基盤である。また、SABA を用いて、最大 200 文字のテキストメッセージを交換するアプリケーションを実装し、基礎実験を行った。プロトタイプアプリケー
ションで実験した結果、20 名程度ですれ違い通信が実現できていることがわかり、問題なく動作する事を示した。

− 158 −

ネットワーク研究部門

図 7: 新規メッセージ作成画面

図 8: 受信メッセージ詳細画面

今後は、すれ違い通信での伝搬手法の検討や都市のレジリエンス向上に即したアプリケーションの設計を行う予定である。SABA は大規模災害時の通信インフラ断絶状態においても重要な情報の転送・運搬が可能となると考えられるが、大量の人が行き交う場所でデータ交換を行った場合に全てのデー
タが交換されない事が予測される。この様な状況における、転送制御が必要となる。また、平常時・非常時に有効となるアプリケーションを設計しておく事で、非常時での有効性を高めると共に、そのアプリケーションの通信特性に合わせたすれ違い通信の制御が実現できるのではないかと考えている。
今後は上記のアプリケーション設計・ネットワーク制御をあわせて検討していく予定である。

3

具体的な成果

前項で述べたすれ違い通信の実装について、研究会の原稿を投稿中である。災害に関わる研究として、水害に関する研究を共同で実施した [査読付 1, 発表 1, 発表 5]。また、災害時の避難所や会議で一時的に供給される無線 LAN に対して、利用者が集中することで全ての通信が滞る問題について共同で研究を行った [発表 2, 発表 7]。

4

成果要覧

受賞関連
[受賞 1] 廣井慧, 妙中雄三, 松井加奈絵, 横山仁, 砂原秀樹: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インターネッ
トアーキテクチャ研究会, 2013 年 3 月.
[受賞 2] 石川圭也, 妙中雄三, 中山雅哉: 学生奨励賞, 電子情報通信学会インターネットアーキテクチャ研究会, 2013 年 3 月.
[受賞 3] 廣井慧, 妙中雄三, 松井加奈絵, 横山仁, 砂原秀樹: ポスタープレゼンテーション賞, インターネットコンファレンス 2012, 2012 年 11 月.

− 159 −

ネットワーク研究部門

査読付論文[査読付 1] 廣井慧, 横山仁, 中谷剛, 瀬戸芳一, 安藤晴夫, 三隅良平, 妙中雄三, 中山雅哉, 砂原秀樹: 短時
間強雨等の局地的極端現象に対する高校生の防災意識向上に向けた気象センサネットワー
クの活用, 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス＆システム, Vol. 3, No. 1, pp. 10–20,
2013 年 3 月.
[査読付 2] Daisuke Miyamoto, Yuzo Taenaka, Toshiyuki Miyachi, Hiroaki Hazeyama: PhishCage: Reproduction of Fraudulent Websites in the Emulated Internet, In proceedings of the 6th International
ICST Conference on Simulation Tools and Techniques (SIMUTools 2013), March 2013.
[査読付 3] Kazuya Tsukamoto, Shigeru Kashihara, Yuzo Taenaka, Yuji Oie: An Efﬁcient Handover Decision Method Based on Frame Retransmission and Data Rate for Multi-rate WLANs, Elsevier Ad
Hoc Networks, Vol. 11, Issue 1, pp. 324–338, January 2013.
[査読付 4] 島慶一, 坂根昌一, 妙中雄三: WIDE 合宿研究会での WiFi メッシュ無線ネットワークサービ
ス運用実験を通じた課題定義, 第 13 回 インターネットテクノロジーワークショップ, 2012
年 5 月.

その他の発表論文[発表 1] 廣井慧, 妙中雄三, 松井加奈絵, 横山仁, 砂原秀樹: 河川洪水の危険指標生成モデルの提案, 電子
情報通信学会技術研究報告書, vol.112, no.489, IA2012-96, pp.123–126, 2013 年 3 月.
[発表 2] 石川圭也, 妙中雄三, 中山雅哉: レスポンスタイムを一定時間内とするための帯域使用率に基づくフロー間優先制御方式の提案と評価, 電子情報通信学会技術研究報告書, vol.112, no.489,
IA2012-97, pp.127–132, 2013 年 3 月.
[発表 3] 山口真之介, 大西淑雅, 西野和典, 湯川高志, 福村好美: 妙中雄三: 複数撮影による高精細板書型
講義動画の配信方式, 電気学会技術研究報告 (通信), CMN-13-006, 2013 年 1 月.
[発表 4] 大西淑雅, 山口真之介, 西野和典, 坪倉篤志, 伊藤研, 妙中雄三: メディアコンテンツを用いた分散型相互評価の試み, 大学 ICT 推進協議会年次大会講演論文集, 2012 年 12 月.
[発表 5] 廣井慧, 妙中雄三, 松井加奈絵, 横山仁, 砂原秀樹: 河川水位観測に基づく河川リスク情報の生
成と提供, インターネットコンファレンス 2012, pp. 109–110, 2012 年 11 月.
[発表 6] 山口真之介, 大西淑雅, 西野和典, 湯川高志, 福村好美, 妙中雄三: 高精細板書型講義動画に関する配信効率化方式, 電気学会技術研究報告 (通信), CMN12-38, No.188, pp. 115–119, 2012 年 8月.
[発表 7] 石川圭也, 妙中雄三, 中山雅哉: 端末密度の高い無線 LAN 環境における通信品質低下の改善に向けた検討, 信学技報, vol. 112, no. 28, IN2012-21, pp. 55–60, 2012 年 5 月.

− 160 −

ネットワーク研究部門

悪意あるウェブサイトの対策に関する研究
宮本 大輔

1

概要

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

• フィッシングサイト検知技術の個人に合わせた調整手法の研究
本研究課題では、ユーザの過去の判断 (Past Trust Decision, PTD) の記録を活用したフィッシング
サイト検知についての考察を行う。我々の先行研究では、ユーザがウェブサイトを見て「正規サイトである」「フィッシングサイトである」という判断を行った結果を、既存のヒューリスティク
スを用いたフィッシングサイト検知手法に取り入れることを提案している。しかし先行研究では平均的な精度こそ向上していたものの、ユーザによっては彼/彼女らの PTD を用いない場合に精度が向上する場合が確認された。そこで本論文では、PTD を活用すべきユーザ、そうでないユー
ザについて考察を行う。ユーザを分類する手法として、ユーザの判断能力の構成要素をコンテン
ツの文言のみで判断を行っていないこと、URL や SSL を確認し怪しさに気付いていること、当該サイトを過去に利用した経験を判断に活用できていることなどあると仮定し、これら要素に基づいたクラスタ分析を行う。また、クラスタ毎に先行研究の提案によるフィッシングサイト検知を行い、活用すべき PTD をもつユーザの傾向について考察を行う。

• フィッシングサイトの再現研究
フィッシング攻撃は、偽りのウェブサイトを設置してインターネットを利用するエンドユーザに機密情報を送信させることを目的とする攻撃である。近年、フィッシング攻撃に用いられる手法
は多様化し、フィッシング攻撃の対策手法にも高度化が求められている。昨年度はフィッシング
サイトをテスト環境上に再現する研究を行ったが、他のインシデントも同時に発生させ、インシ
デントの温床であるボットネットの対策研究を考える。

2

フィッシングサイト検知技術の個人に合わせた調整手法の研究

フィッシングサイトの対策技術の 1 つに、ユーザが閲覧しているウェブサイトがフィッシングサイト
であるかどうか検知する技術があり、代表的な検知手法としてヒューリスティクス方式が知られている。この方式は、ウェブサイトの URL やドメイン名を分析してフィッシングサイトらしさを計算し、そのスコアによってフィッシングサイトの検知を行う。ヒューリスティクス方式の課題は検知精度であり、新しいヒューリスティクスの開発や、複数のヒューリスティクスの組み合わせ手法などにより、精度の向上を目的とした研究がなされている。
HumanBoost 方式は、エンドユーザがウェブサイトを信頼できる、信頼できないといった判断を行った結果 (Past Trust Decision, PTD) を、フィッシングサイトの検知に活用するという提案である。エン− 161 −

ネットワーク研究部門

表 1: 判断基準と平均誤り率
ページの内容v

URL

セキュリティ

v
v
v
v
v

v
v
v

v
v
v

誤り率
61.9 %
25.5 %
36.8 %
51.7 %
60.0 %
17.9 %
49.8 %

ドユーザはウェブサイトに個人情報を入力する時、つねに何らかの意思決定を行っていると考えられる。言い換えれば、エンドユーザはウェブサイトに対し正規サイトあるいはフィッシングサイトであるという出力を行う装置であるとも考えられる。ここで、各エンドユーザに PTD のデータベースが存在していると考える。データベースのスキーマはウェブサイトの URL 及びそのサイトの実際の状
況、さらにユーザの意思決定の結果と、N 個のヒューリスティクスの結果によって構成される。すな
わち、PTD のデータベースを N + 1 個の説明変数と 1 個の目的変数を持つバイナリ行列とみなすと、フィッシングサイトの検知は機械学習における分類問題の一種であると捉えられる。
そこで、エンドユーザにウェブサイトを閲覧させ PTD を作成し、PTD を用いた場合、用いない場
合の比較検討を行った。機械学習手法には AdaBoost を利用した。理由の 1 つは、我々の先行研究において AdaBoost の性能が高かったためである。他の理由としては AdaBoost は、あるヒューリスティ
クスが正確に解答できなかったウェブサイトについて、正しく解答できた他のヒューリスティクスに高い重みを割り当てるという理論的背景があるためである。これにより、エンドユーザが間違えやすいフィッシングサイトを正しく判別できるヒューリスティクスに高い重みが割り当てられ、各エンドユーザの能力に応じた検知が行えるのではないかと期待した。
先行研究では平均的な精度こそ向上していたものの、ユーザによっては彼/彼女らの PTD を用いない場合に精度が向上する場合が確認された。そこで本論文では、PTD を活用すべきユーザ、そうでな
いユーザについて考察を行う。ユーザを分類する手法として、ユーザの判断能力の構成要素をコンテ
ンツの文言のみで判断を行っていないこと、URL や SSL を確認し怪しさに気付いていること、当該サイトを過去に利用した経験を判断に活用できていることなどあると仮定し、これら要素に基づいた
クラスタ分析を行う。また、クラスタ毎に先行研究の提案によるフィッシングサイト検知を行い、活用すべき PTD をもつユーザの傾向について考察を行う。

2.1

内容

2010 年 7 月にインターネット調査企業に依頼して 309 人分の解答を採取した。この 309 人のうち、男性は 131 人で、女性は 178 人であった。職業は技術職の会社員が 48 人、事務職の会社員が 58 人、主婦が 61 人、学生が 18 人であった。本節ではこの内容の解析を行う。
実験結果から、このような選択基準がウェブサイトの判断に好影響をもたらすのか、あるいは悪影
響をもたらすのかを調査した。利用経験がないと答えられたウェブサイトの平均誤り率は 48.6% であったのに対し、利用経験があるサイトでは 42.7% であることが観測された。これから、利用経験の有無は意思決定の結果に何らかの好影響を及ぼしていると推測し得る。
次に、各項目と平均誤り率についての調査を行った。その結果を表 1 に示す。v は該当する選択肢が選択された事を示す。例えば、ページの内容によってのみ判断している被験者の平均誤り率は 62.1%であった。表 1 からは、ページの内容のみによって判断している場合は誤り率が高く、ウェブサイト
の URL とブラウザの表示するセキュリティ情報をみて判断している場合に誤り率が少ない。従って、ページの内容に頼って判断することは意思決定の結果に何らかの悪影響を及ぼしており、ウェブサイ
トの URL とセキュリティ情報をみて判断することは好影響を及ぼしていると考えられる。なお、選択肢として「その他」を定義したが、選択される頻度が少なかったため本論文では分析の対象外とする。

− 162 −

ネットワーク研究部門

表 2: 被験者グループのクラスタリング
クラスタ ID
1
2
3
4
5
6
7
8

被験者数
48
30
61
17
71
11
34
37

要素 1
0.827
0.576
0.591
0.753
0.411
0.561
0.124
0.441

要素 2
0.766
0.580
0.405
0.953
0.160
0.000
0.006
0.290

要素 3
0.787
0.479
0.674
0.953
0.168
0.014
0.008
0.177

要素 4
0.543
0.835
0.047
0.039
0.058
0.000
0.000
0.421

要素 5
0.787
0.240
0.965
0.992
0.950
1.000
1.000
0.822

図 1: 各クラスタの誤り率
そこで、被験者らがフィッシングサイトを判断するための能力の構成要素は、以下の 5 項目であると仮定する。また、これらの各構成要素について、(0 · · · 1) に正規化された範囲内における数値化を試みた。
要素 1. 過去に利用経験のあるウェブサイトについては、この経験を活かした判断を行うこと。
要素 2. ページの内容に基づいた判断を行っていないこと。
要素 3. ウェブサイトの URL に基づいた検知を行っていること。
要素 4. SSL (EV SSL) を利用しているサイトでは、ブラウザの表示するセキュリティ情報に基づいた判断を行っていること。
要素 5. SSL (EV SSL) を利用していないサイトでは、ブラウザの表示するセキュリティ情報に基づいた判断を行っていないこと。
次にこれらの数値化された 5 個の構成要素に基づいたエンドユーザのクラスタリングを行う。本研
究では、クラスタリング手法の選定として、代表的なクラスタリングのアルゴリズムである EM 法を用いた。なお、クラスタ数はベイズ情報量規準を用いて探索した結果から 8 クラスタとした。
クラスタリング結果を表 2 に示す。クラスタ ID は便宜上付与した名前であり、それぞれ 8 個のクラスタを意味している。被験者数は各クラスに分類された被験者数である。要素 1〜5 の数字は、数値化された被験者の能力の構成要素について、クラスタ毎に平均を計算した値である。例えばクラス
タ 1 のユーザは、利用経験のあるサイトを正しく判定でき、コンテンツの内容より URL やブラウザのセキュリティ情報に重きをおいて判断していることがわかる。
各クラスタごとの平均誤り率を図 1 に示す。青色のグラフが被験者クラスタ毎の判別の誤り率の平均、赤色のグラフがヒューリスティクスによる誤り率の平均、黄色のグラフが HumanBoost 方式を用いた場合の、各被験者クラスタにおける誤り率の平均である。既存のヒューリスティクスによる誤り− 163 −

ネットワーク研究部門

図 2: 実験トポロジ
率は 10.5%、各被験者の誤り率は 40.5%、HumanBoost による誤り率は 9.6% であった。クラスタ 1〜5に属するユーザの誤り率は、既存のヒューリスティクスによる誤り率より低いという観測結果から、これらのユーザは PTD を活用すべきユーザであると考えられる。反対に、クラスタ 6〜8 に属するユーザの誤り率は、既存のヒューリスティクスより高くなってしまっている。これは、これらのユーザのPTD は活用せず、ヒューリスティクスに任せた検知を行うべきだと推測される。
最も平均誤り率が低かったクラスタは 1 であった。この結果から、HumanBoost 方式で活用すべき
PTD を持つユーザは、「事前知識を検知に役立てることができる」かつ「ページの内容に頼った判断を行っていない」「ウェブサイトの URL に基づいた検知を行える」事ができ、また「ブラウザの表示するセキュリティ情報を注目できる」といった能力を持つ被験者であると考察できる。

2.2

具体的成果

本研究の成果をまとめ、論文 [査読付 3] として投稿し、採択された。また、本研究を発展させ、人間の視線観測のサイバーセキュリティへの展望について論文 [査読付 1] として投稿し、採択された。

3

フィッシングサイトの再現研究

本研究ではインターネットにおけるトポロジをテストベッド上に再現する技術である模倣インターネッ
トに着目する。模倣インターネットは、インターネット規模のアプリケーションやプロトコルを検証する目的で開発されたものである。このような技術は、実際にインターネットにおいて有効性を試す
ことが理想ではあるが、インターネットは様々な組織によって独立して運用されており、検証のための操作や観測を行うことは極めて困難である。このため、テストベッド空間にインターネットを再現するというアプローチによって、アプリケーションやプロトコルの検証が進められている。この技術− 164 −

150
50

100

Replay
Real

0

500

1000

1500

2000

Bandwidth (kbps)

2500

ReplayReal

0

Number of Packets (pps)

3000

ネットワーク研究部門

0

20000

40000

60000

80000

0

Time (seconds)

20000

40000

60000

80000

Time (seconds)(a) パケット数(b) トラフィック流量

図 3: 単位時間あたりの再現されたデータの値と、データセットの値との比較を活用し、本研究では、取得したフィッシングサイトを模倣インターネット上に再現するシステムを実現する。これにより、対策システムをより現実的な環境で試験ができ、システムの有効性の検証を目指している。

2011 度は模倣インターネットを用いたテストベッドの作成及びフィッシングサイトの再現を行った。
2012 年度はフィッシング攻撃以外のサイバー攻撃を同じテストベッド上に発生させ、その二つを協調して検知するような対策技術の方式研究を行った。

3.1

内容

ヒューリスティクスに基づいたフィッシングサイトの検知システムは、フィッシングサイトらしさを算出し、この値としきい値を比較する。例えば、フィッシングサイトらしさを 0〜1 の範囲で算出する
アルゴリズムを考える。1 はフィッシングサイト、0 は正規サイトを示し、フィッシングサイトらしさの値が 0.5 以上か否かでフィッシングサイトであるかを判断する。
ここで、算出されたフィッシングサイトらしさの値が、しきい値に近い 0.4 のような値であった場合を考える。当然、しきい値を下回るため正規サイトと判定するのであるが、仮にこのサイトがボットネット上にホスティングされていた場合はどうであろう。正規のサイトであればボットネットではなく著名なクラウド・データセンターを利用していることが多いと考えられうる。このような情報を用いれば、フィッシングサイトらしさの判断をより高度化できる可能性があるのではなかろうか。0.4というフィッシングサイトらしさの値を 0.5 以上に押し上げるだけの要因となりえるのではないか。
そこでボットネットを介して行われる代表的なサイバー攻撃であるサービス運用妨害 (Denial ofService, DoS) と、フィッシングサイトの検知技術の協調した解析を考える。DoS 攻撃では発信源の IP
アドレスが偽装されることが多く、発信源の探索には IP トレースバック技術が必要となる。トレース
バック技術は、本研究と同じく模倣インターネットの環境で実験されており、フィッシングサイトとDoS 攻撃を同時に再現することは可能であると考える。
そこで、フィッシングサイトと DoS を同時に再現し、評価をするテスト基盤を研究する。まず、図 2に示す構成を用い、日本国内の 469 AS を再現する模倣インターネットを作成する。なお、模倣イン
ターネットの利用、フィッシングサイトの再現に関しては 2011 年度の季報を参照していただきたい。
次に、模倣インターネットにおけるトラフィックの再現を考える。テストベッド上で DoS 攻撃を− 165 −

ネットワーク研究部門

再現し、検知する技術を評価する際には、DoS 攻撃だけでなく、正常状態の通信も再現できる必要がある。DoS 攻撃はパケットを大量に生成するだけで簡単に再現できるが、正常状態の通信の再現は難しい。
そこで、正常状態の通信と思われるトラフィックデータセットを入手し、これを AS 単位に分割した
上で、模倣インターネットの各 AS から協調してトラフィックを送出するプログラムを実装した。なお、
今回使用したデータセットは全て DNS トラフィックであり、UDP データグラムによって構成されているという特徴があった。また、再現されたトラフィックに起因するであろう ICMP Port Unreachable
メッセージを抑制するよう、模倣インターネットの各ノードを設定した。
トラフィックの再現結果を図 3(a)、 3(b) に示す。横軸はトラフィックが観測された時間 (秒)、縦軸
はそれぞれパケットの数 (個数) と使用した帯域 (Kbps) である。赤線は実インターネット上で観測されたトラフィック、青線は模倣インターネットで再現したトラフィックを示す。線がほぼ重なっているた
め、紫色で表示されている。念のため時系列回帰を行ったところ、どちらの場合も時差が 0 の場合に最も高い相関係数が観測された。これらの結果から、本データセットに関しては正常状態のトラフィッ
クを模倣インターネット上で再現できていると考えられる。
本研究で開発したソフトウェアは、トラフィックを各 AS 単位に分離するもの、分離されたトラフィッ
クを送信するものの 2 種類から構成される予定であった。ところが、送信を担うプログラムについて、
送信時間の制御がうまくいかない不具合があった。例えば、n 秒と m 秒 (m > n) において観測された
トラフィックを再現するとき、n 秒にトラフィックを送信、(m − n) 秒間ウェイトしてから、m 秒に観測されたトラフィックを送信、というような処理となる。このウェイトが想定通りに働かないという不具合であった。実験では著名なトラフィック再生ツールである tcpreplay を用いることによって解決したが、このツールでは、「トラフィックを 2 倍速で再現する（待ち時間を半分にする）」など、
テストベッドの特性を用いた実験を行うことが難しい。実験の要求項目を整理した上で、このウェイ
ト時間問題の解決を試みることは今後の課題である。

3.2

具体的成果

本研究の成果をまとめ、論文 [査読付 6] としてポスター論文として投稿し、採択された。また、前年度の研究であるフィッシングサイトの再現についても論文 [査読付 5] として投稿し、採択された

4

成果要覧

査読付論文
[査読付 1] Daisuke Miyamoto, Takeshi Takahashi: Toward Automated Reduction of Human Errors basedon Cognitive Analysis, In Proceedings of the 7th International Workshop on Advances in Information Security, July 2013 (Accepted)[査読付 2] Daisuke Miyamoto, Takuji Iimura: PACKTER: Implementation of Internet Traffic Visualizer andExtension for Network Forensics, Journal of Computing, November 2012.
[査読付 3] Daisuke Miyamoto, Hiroaki Hazeyama, Youki Kadobayashi, Takeshi Takahashi: Behind HumanBoost: Analysis of Users’ Trust Decision Patterns for Identifying Fraudulent Websites, Journal of Intelligent Learning Systems and Applications, Vol. 4, No.4, pp.319-329, November 2012.
[査読付 4] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara Reputation Scoring System Using an Economic Trust Model - A distributed approach to evaluate trusted third parties on theInternet, In Proceedings of the 7th International Symposium on Security and Multimodality in
Pervasive Environment, March 2013.

− 166 −

ネットワーク研究部門[査読付 5] Daisuke Miyamoto, Yuzo Taenaka, Toshiyuki Miyachi, Hiroaki Hazeyama: PhishCage: Reproduction of Flaudulent Websites in the Emulated Internet, In Proceedings of the 1st Workshop on
Emulation Tools, Methodology and Techniques, March 2013.
[査読付 6] Daisuke Miyamoto, Toshiyuki Miyachi: COSMO: Emulation of Internet Traffic, In Proceedingsof the 1st Workshop on Emulation Tools, Methodology and Techniques (poster session), March2013.
[査読付 7] Eimatsu Moriyama, Takeshi Takahashi, Daisuke Miyamoto: DNS-based Defense Against IP
Spoofing Attacks, In Proceedings of the 5th International Workshop on Data Mining and Cybersecurity, November 2012.
[査読付 8] Kentaro Yoshida, Daisuke Miyamoto, Yuji Sekiya: Design and Evaluation of Area Limited Multicast with OpenFlow, In Proceedings of the 3rd Annual International Conference on Network
Technogies & Communications, October 2012.
[査読付 9] Kentaro Yoshida, Daisuke Miyamoto, Yuji Sekiya: Area Limited Multicast with OpenFlow, In
AsiaFI School, Workshop, and Meetings (poster sesseion), August 2012.

その他の発表論文[発表 1] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara: Comparative study of financial andvoting-based reputation systems, 電子情報通信学会技術研究報告, 2013 年 3 月.
[発表 2] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara: Evaluation of the economy-based
trust model in peer-to-peer networks, 電子情報通信学会 総合大会, 2013 年 3 月[発表 3] Marat Vyshegorodtsev, Daisuke Miyamoto, Yasushi Wakahara: Providing user account validationin anchor-less networks, コンピュータセキュリティシンポジウム, 2012 年 11 月
[発表 4] 吉田 賢太郎, 宮本 大輔, 関谷 勇司: OpenFlow を用いたエリア限定マルチキャスト, 信学技報112(134) (IN2012-34) pp.7-12, 2012 年 7 月− 167 −

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

大島 聡史

大規模並列シミュレーション手法に関する研究、教育

GPUを用いた高性能計算に関する研究

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

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
対故障機能

鴨志田 良和クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェア

伊東

片桐 孝洋

聰

OpenFOAMの高速化に関する研究
̶行列格納形式の自動選択̶

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

田浦 健次朗林

高生産・高性能並列プログラミング言語・処理系の研究− 169 −

雅江

ポストペタスケール環境に向けた大規模疎行列解法の研究

スーパーコンピュー ティング研 究 部 門

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

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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− 171 −

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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GPU 䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾⎔ቃ− 172 −

スーパーコンピューティング研究部門

x୪ิᐇ⾜ᛶ⬟䛾㧗䛔ᩘ್ィ⟬䝷䜲䝤䝷䝸ཬ䜃䝥䝻䜾䝷䝮㛤Ⓨ⎔ቃ

3.3

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3.4

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Lenard-Jones ⢏Ꮚ⣔䛻䜘䜛Ἓ㦐䛾䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁GPU 䜢⏝䛔䛯᭷㝈せ⣲ἲ䛻㛵䛩䜛◊✲ᣑᙇ㝵ᒙᆺ㡿ᇦศ๭䛻ᇶ䛵䛟᭷㝈せ⣲ἲ䛾㛤Ⓨ୪ิ๓ฎ⌮ᡭἲ䚸㡿ᇦศ๭ᡭἲ኱つᶍ୪ิᙧ≧ฎ⌮

3.5

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3.6

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スーパーコンピューティング研究部門

4

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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

εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά‫ڀݚ‬෦໳ ੒Ռཁཡট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning (AT),Proceedings of the ATIP/A*CRC Workshop on Accelerator Technologies for High-Performance
Computing: Does Asia Lead the Way?, ACM Digital Library (ISBN: 978-1-4503-1644-6), 2012,
Singapore, 2012.5.8[ট଴ 2] Nakajima, K., Parallel Multigrid Methods on Post-Peta/Exascale Systems, The 6th Korea-Japan
Workshop on Computational Mechanics, Kyoto, 2012.5.31[ট଴ 3] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning (AT), The
First Spain-Japan Workshop on Computational Mechanics, Barcelona, Spain, 2012.9.17[ট଴ 4] Nakajima, K., Automatic Tuning of Preconditioned Iterative Solvers with Hybrid Parallel Programming Models, International Workshop on Collaborative Development of Simulation Softwareof Next Generation (CO-DESIGN), Beijing, China, 2012.10.25[ট଴ 5] Nakajima, K.: ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications with Automatic Tuning (AT), CUG Seminar (China University ofGeosciences), Beijing, China, 2012.10.26[ট଴ 6] Nakajima, K., Parallel Multigrid Method on Post-Peta/Exa Scale Supercomputer Systems, Advances in Computational Mechanics (ACM 2013) – A Conference Celebrating the 70th Birthdayof Thomas J.R. Hughes: Parallelism in Matrix Computations, San Diego, CA, USA, 2013.2.25[ট଴ 7] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications with Automatic Tuning (AT), SDSC Seminar, San Diego Supercomputer Center, San Diego, CA, USA, 2013.2.26[ট଴ 8] Nakajima, K., Y. Ishikawa and T. Katagiri, HPCI towards Exascale Era, 17th Workshop on Sustained Simulation Performance (WSSP 2013), Tokyo, Japan, 2013.3.12[ট଴ 9] Nakajima, K., Automatic Tuning of Preconditioned Iterative Solvers with Hybrid Parallel Programming Models, Climate 2013 Workshop (The next-generation of climate models and knowledge
discoveries through the extreme high-performance simulations and big data), Berkeley, CA, USA,
2013.3.21[ট଴ 10] Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers with Hybrid Parallel Programming
Models, Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing (2013@2HPSC), National Taiwan University, Taipei, Taiwan, 2013.3.28[ট଴ 11] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, and Satoshi Ohshima: Adaptation of ppOpen-AT To Nu-merical
Kernels on Explicit Method, 2012 SIAM Annual Meeting (SIAM AN12), MS105: Pro-gramming
Paradigms, Algorithms and Frameworks for High Performance Scalable Manycore Sys-tems - Part
III of III, (Organizer: Serge G. Petiton (CNRS/LIFL and INRIA, France), Michael A. Heroux(Sandia National Laboratories, USA), Kengo Nakajima (University of Tokyo, Japan)), July 2012.

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スーパーコンピューティング研究部門[ট଴ 12] ҏ౦ᡏ: OpenFOAM ߴ଎ԽͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥एखͷձ ୯ಠ‫ڀݚ‬ձ, 2012 ೥ 12 ݄.

ஶॻʗฤू[ஶॻ 1] ۚా߁ਖ਼ʢஶऀʣ:ʮεύίϯͱ͸Կ͔ʵ 1 Ґ͔ 2 Ґ͔ɺԿ͕໰୊͔ʁʯ, ΢Τοδબॻ 46, ΢Τοδ,2012 ೥ 6 ݄, 220p.
[ஶॻ 2] ย‫޹ ۅ‬༸ɹஶɿεύίϯϓϩάϥϛϯάೖ໳ʵฒྻॲཧͱ MPI ͷֶशʵɼ౦େग़൛ձɼ
ISBN978-4-13-062453-4ɼ2013 ೥ 3 ݄ɽࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Fujitsu FX10 Supercomputer
System, IEEE Proceedings of 2012 International Conference on Cluster Computing Workshops,
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[ࠪಡ෇ 2] Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Parallel Programming Models, Selected Papers of 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Lecture Notes in Computer Science
7851, 435-450, 2013. (in press)[ࠪಡ෇ 3] Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu Kuroda, Ken
Naono and Kengo Nakajima: Control Formats for Unsymmetric and Symmetric Sparse Matrixvector Multiplications, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR’2012) Proceedings of VECPAR’2012, July 2012.
[ࠪಡ෇ 4] Ken Naono, Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu
Kuroda, Shoji Itoh and Kengo Nakajima: A Fully Run-time Auto-tuned Sparse Iterative Solver
with OpenATLib, The 4th International Conference on Intelligent and Advanced Systems(ICIAS2012), Proceedings of ICIAS2012, June 2012.
[ࠪಡ෇ 5] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementation and Evaluation of 3D Finite Element Method Application for CUDA, Lecture Notes in
Computer Science, vol.7851, pp.140-148, 2013. (in press)[ࠪಡ෇ 6] Ken Naono, Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu
Kuroda, Shoji Itoh, Kengo Nakajima: A Fully Run-time Auto-tuned Sparse Iterative Solver
with OpenATLib, The 4th International Conference on Intelligent and Advanced Systems(ICIAS2012), Proceedings of ICIAS2012, June 2012.
[ࠪಡ෇ 7] Masae Hayashi and Kengo Nakajima: OpenMP/MPI Hybrid Parallel ILU(k) Preconditioner for
FEM Based on Extended Hierarchical Interface Decomposition for Multicore Clusters, Lecture
Notes in Computer Science, vol.7851, 2013. (in press)[ࠪಡ෇ 8] Shigeaki Tanimoto, Masahiko Yokoi, Hiroyuki Sato, Astushi Kanai: Quantifying Cost Structureof Campus PKI Based on Estimation and Actual Measurement, Journal of Information Processing 20(3), 640–648, 2012.
[ࠪಡ෇ 9] ౡԬਖ਼‫ج‬, ੢ଜ݈, ‫ݹ‬ଜོ໌, தଜૉయ, ࠤ౻पߦ, Ԭ෦णஉ, ીࠜ‫ొݪ‬: ֶज़‫ؔػ‬ͷͨΊͷαʔόূ໌ॻൃߦϑϨʔϜϫʔΫ, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ, B, J95-B(7), 871–882, 2012.

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スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 10] Tran Quang, Hiroyuki Sato: A Solution for Privacy Protection in MapReduce, Proceedings of
36th IEEE International Computer Software and Applications Conference, 515–520, 2012.
[ࠪಡ෇ 11] Shigeaki TANIMOTO, Shinichi MIZUHARA, Msasahiko YOKOI, Hiroyuki SATO, Atsushi
KANAI: Analysis of Security of PKI Operation with Multiple CP/CPS Based on Level of Assurance, Proceedings of IEEE Computer Software and Applications Conference Workshop (Middleware Architecture in the Internet), 100–105, 2012.
[ࠪಡ෇ 12] ԣ୩ ඦ߹, ‫ ্ٶ‬ୡ໼, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: Ϋϥ΢υεέδϡʔϧαʔϏεʹ͓͚Δ೔෇ِ૷ͷͨΊͷ‫ڞݤ‬༗ํࣜͷ‫ݕ‬౼, Proceedings of DPS Workshop 2012 (30), 2012.
[ࠪಡ෇ 13] ‫ ্ٶ‬ୡ໼, ԣ୩ ඦ߹, ۚҪ ರ, ੪౻ య໌, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: Ϋϥ΢υεέδϡʔϧαʔϏεʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔอ‫ޢ‬ͷͨΊͷ೔෇ِ૷ํࣜͷධՁ, Proc. DPS Workshop 2012(31), 2012.
[ࠪಡ෇ 14] Sato, Hiroyuki: A Formal Model of LoA Elavation in Online Trust, Academy of Science andEngineering Science Journal 1(4), 166–178, 2012.
[ࠪಡ෇ 15] Takahiro Katagiri, Pierre-Yves Aquilanti, and Serge Petiton: A Smart Tuning Strategy for
Restart Frequency of GMRES(m) with Hierarchical Cache Sizes, The Seventh International
Workshop on Automatic Performance Tuning (iWAPT2012), Proceedings of iWAPT2012, July
2012.
[ࠪಡ෇ 16] Satoshi Ito, Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri: SSG-AT: An Auto-tuning Method of Sparse
Matrix-vector Multiplication for Semi-Structured Grids - An Adaptation to OpenFOAM -, Special Session of Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG), Proceedings of2012 IEEE 6th International Symposium on Embedded Multicore SoCs (MCSoC2012), pp.191197, September 2012.
[ࠪಡ෇ 17] Ting Chen and Kenjiro Taura. A comparative study of data processing approaches for text
processing workﬂows. In Proceedings of Many-Task Computing on Grids and Supercomputers,
pages 1260–1267, 2012.
[ࠪಡ෇ 18] Ting Chen and Kenjiro Taura. Paralite: Supporting collective queries in database system toparallelize user-deﬁned executable. In Proceedings of the 2012 12th IEEE/ACM International
Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (ccgrid 2012), pages 474–481, 2012.
[ࠪಡ෇ 19] Miki Horiuchi and Kenjiro Taura. Acceleration of data-intensive workﬂow applications byusing ﬁle access history. In Proceedings of the 7th Workshop on Workﬂows in Support of LargeScale Science, pages 157–165, 2012.
[ࠪಡ෇ 20] Jun Nakashima, Sho Nakatani, and Kenjiro Taura. Design and implementation of a customizable work stealing scheduler. In Proceedings of International Workshop on Runtime and Operating Systems for Supercomputers, 2013. (to appear).
[ࠪಡ෇ 21] Jun Nakashima and Kenjiro Taura. Massivethreads: A thread library for high productivity languages. In Proceedings of Concurrent Objects and Beyond — From Theory to High-Performance
Computing, 2012. (to appear).

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スーパーコンピューティング研究部門[ࠪಡ෇ 22] Kenjiro Taura, Jun Nakashima, Rio Yokota, and Naoya Maruyama. A task parallelism meets
fast multipole methods. In Proceedings of Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms
for Large-Scale Systems (ScalA), pages 617–625, 2012.
[ࠪಡ෇ 23] ງ಺ඒ‫ ر‬and ాӜ݈࣍࿕. ޿Ҭ෼ࢄϑΝΠϧγεςϜͷͨΊͷదԠతͳઌಡΈख๏. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, 2012.
[ࠪಡ෇ 24] ງ಺ඒ‫ ر‬and ాӜ݈࣍࿕. ޿Ҭ෼ࢄϑΝΠϧγεςϜͷͨΊͷదԠతͳઌಡΈख๏. ৘ใॲཧֶձ࿦จࢽίϯϐϡʔςΟϯάγεςϜ (ACS), 5(5):128–137, 2012.
[ࠪಡ෇ 25] େ౵༟೭, தౡ५, and ాӜ݈࣍࿕. λεΫฒྻॲཧ‫͚͓ʹܥ‬Δ cpu ͷར༻ޮ཰ʹண໨ͨ͠εέδϡʔϦϯάख๏. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ (๖ժ࿦จ), 2013. (toappear).
[ࠪಡ෇ 26] ྛ৳໵ and ాӜ݈࣍࿕. จࣈྻ‫͚͓ʹࡧݕ‬ΔѹॖΠϯσοΫεߏஙͷলϝϞϦͳฒྻԽख
๏. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ (๖ժ࿦จ), 2013. (to appear).
[ࠪಡ෇ 27] Shinichiro Takizawa, SATOSHI MATSUOKA, Masanaru Munetomo, Taizo Kobayashi,
HIDEYUKI JITSUMOTO. A Virtual Machine Hosting System on e-Scinece Cyberinfrastructure, The 1st International Workshop on Cloud Computing and Applications (IWCCA 2012),
Dec. 2012.

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

libraryforhighproductivity

languages.

[ެ։ 3] cpulock: a small utility to exclusively assign cpus to processes. http://code.google.com/p/cpulock/.
[ެ։ 4] textshot: a very simple csv-like format and its converter to slog2 format for event visualization
using jumpshot-4. http://code.google.com/p/textshot/.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Post-Peta/Exa Scale Supercomputer Systems, HPC in Asia Workshop, ISC ʟ12, Hamburg, Germanyɼ2012 ೥ 6 ݄ 17 ೔
[ൃද 2] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of LargeScale Scientiﬁc Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning (AT),
SIAM Annual Meeting 2012 (AN12), Programming Paradigms, Algorithms and Frameworks forHigh Performance Scalable Manycore Systems - Part III of III, Minneapolis, MN, USA, 2012 ೥ 7
݄ 13 ೔
[ൃද 3] தౡ‫ޗݚ‬ɼOakleaf-FX ʹ͓͚Δલॲཧ෇൓෮๏ͷ࠷దԽɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձʮߦྻɾ‫ݻ‬༗஋໰୊ͷղ๏ͱͦͷԠ༻ʯ‫ڀݚ‬෦ձʢMEPAʣɼ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼ2012 ೥ 8 ݄ 1 ೔[ൃද 4] தౡ‫ޗݚ‬ɼϝχΟίΞΫϥελ޲͚ฒྻଟॏ֨ࢠ๏ΞϧΰϦζϜɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥೥ձɼஓ಺ɼ2012 ೥ 8 ݄ 29 ೔

− 179 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 5] Nakajima, K., Overview of ppOpen-HPC, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation (SPNS2012), ‫౎ژ‬ɼ2012 ೥ 12 ݄ 6 ೔[ൃද 6] Nakajima, K., Development of Applications on ppOpen-HPC, 2013 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE13): Parallel Programming Models, Algorithms and Applications for Scalable Manycore Systems Part-III of III, Boston, MA, USA, 2013 ೥ 2 ݄ 27 ೔[ൃද 7] ย‫޹ۅ‬༸ɼᓎҪོ༤ɼҏ౻঵࢘ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼࠇా‫ٱ‬ହɼ௚໺݈ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼऩଋো֐ (Fault Convergence)ɿ਺஋‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞʹ͓͚Δ৽͍҆͠શੑͷ֓೦ɼ৘ใॲཧֶ
ձ‫ڀݚ‬ใࠂ HPC-134ɼ2012 ೥ 6 ݄ɽ[ൃද 8] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘ɿXabclibɿιϧόɾલॲཧࣗಈબ୒‫ػ‬ೳΛඋ͑ͨૄߦྻϥΠϒϥϦɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɼ
ਖ਼ձһओ࠵ OS:ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά‫࠷ڀݚ‬લઢ 2012 ʕϙετϖλεέʔϧ΁ͷద༻ͱΤΫαεέʔϧ΁޲͚ͯʕɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ[ൃද 9] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ ޺थɼඉ‫ ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ ాؠ‬५Ұɼ಺ా ࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉ɿϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ͷͨΊͷΞϓϦέʔγϣϯͱੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-137ɼୈ 194 ճ ARCɾୈ 137 ճ HPC ߹ಉ‫ൃڀݚ‬දձʢHOKKE-20ʣɼ2012 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 10] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘: ૄߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ޲͚લॲཧɾղ๏ࣗಈબ୒ํࣜͷఏҊɼ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ
[ൃද 11] େౡ૱࢙, ҏ౦ᡏ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ߦྻ֨ೲ‫ࣜܗ‬ͷม‫׵‬Λߟྀͨ͠ GPU ޲͚ૄߦྻιϧόͷ։ൃ, GTC JAPAN 2012, ౦‫ژ‬ϛουλ΢ϯϗʔϧˍΧϯϑΝϨϯε, 7 ݄ 26 ೔ʢ໦ʣ,2012 ೥. ʢϙελʔൃදʣ[ൃද 12] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛௒ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔγεςϜ Oakleaf-FX(FUJITSU PRIMEHPC FX10) ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ݚ‬‫ڀ‬ใࠂ (HPC-135), 7 ݄ 25 ೔ൃߦʢVol.2012-HPC-135 No.43ʣ, SWoPP2012 ௗऔ, ͱΓ͗ΜจԽձ‫ؗ‬, 8 ݄ 1 ೔ʢਫʣ-3 ೔ʢۚʣ, 2012 ೥.
[ൃද 13] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Kengo Nakajima, Samuel Thibault, Raymond Namyst: Implementation of FEM Application on GPU with StarPU, SIAM CSE13, The Westin Boston Waterfront (Boston, Massachusetts), Feburuary 25-March 1, 2013.
[ൃද 14] ย‫޹ۅ‬༸ɼᓎҪོ༤ɼҏ౻঵࢘ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼࠇా‫ٱ‬ହɼ௚໺݈ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼऩଋো֐ (Fault Convergence)ɿ਺஋‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞʹ͓͚Δ৽͍҆͠શੑͷ֓೦ɼ৘ใॲཧֶ
ձ‫ڀݚ‬ใࠂ HPC-134ɼ2012 ೥ 6 ݄ɽ[ൃද 15] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘ɿXabclibɿιϧόɾલॲཧࣗಈબ୒‫ػ‬ೳΛඋ͑ͨૄߦྻϥΠϒϥϦɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɼ
ਖ਼ձһओ࠵ OS:ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά‫࠷ڀݚ‬લઢ 2012 ʕϙετϖλεέʔϧ΁ͷద༻ͱΤΫαεέʔϧ΁޲͚ͯʕɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ
[ൃද 16] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ ޺थɼඉ‫ ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ ాؠ‬५Ұɼ಺ా ࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉ɿϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾ− 180 −

スーパーコンピューティング研究部門

ߴޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ͷͨΊͷΞϓϦέʔγϣϯͱੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-137ɼୈ 194 ճ ARCɾୈ 137 ճ HPC ߹ಉ‫ൃڀݚ‬දձʢHOKKE-20ʣɼ2012 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 17] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘: ૄߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ޲͚લॲཧɾղ๏ࣗಈબ୒ํࣜͷఏҊɼ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ
[ൃද 18] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬, ”େ‫ن‬໛௒ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔγεςϜ Oakleaf-FX(FUJITSU PRIMEHPC FX10) ͷੑೳධՁ”, ৘ใॲཧֶձ
‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-135, July 2012.
[ൃද 19] ྛխߐ, தౡ‫ޗݚ‬: ෺ੑ஋෼෍Λߟྀͨ͠ Block-multicoloring ʹΑΔฒྻ ILU(k) લॲཧख๏,‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ, ‫ڭ౎ژ‬ҭจԽηϯλʔ, 2012 ೥ 5 ݄[ൃද 20] ྛխߐ, தౡ‫ޗݚ‬: ϚϧνίΞΫϥελ‫͚͓ʹڥ؀‬Δ֊૚‫ྖܕ‬Ҭؒ‫ڥ‬ք෼ׂʹ‫ͮ͘ج‬༗‫ݶ‬ཁૉΞϓϦέʔγϣϯͷ OpenMP/MPI Hybrid ฒྻԽ, ୈ 23 ճઢ‫ڀݚࢉܭܗ‬ձ, ౦‫ژ‬େֶຊ‫ڷ‬Ωϟϯύε޻ֶ෦ 6 ߸‫ؗ‬, 2012 ೥ 6 ݄[ൃද 21] ྛխߐ, தౡ‫ޗݚ‬, ੴ઒༟: ϙετϖλεέʔϧ‫͚͓ʹڥ؀‬Δେ‫ن‬໛ૄߦྻղ๏ͷͨΊͷ਺஋‫ࢉܭ‬ɾ௨৴ϥΠϒϥϦʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬, ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔɾεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯάχϡʔε, Vol.15, pp.71-85, No.Special Issue1, 2013 ೥ 2 ݄[ൃද 22] ླ໦ ༸ฏ, ۚా ߁ਖ਼ɿଟ༷ੑʹ஫໨ͨ͠ক‫ع‬ϓϨΠϠͷूஂֶशʹؔ͢Δௐࠪ, ୈ 17 ճήʔϜϓϩάϥϛϯάϫʔΫγϣοϓ, ৘ใॲཧֶձ,pp. 30-37, 2012.
[ൃද 23] Kazu Yamaji, Hiroyuki Sato, Takeshi Nishimura, Motonori Nakamura: Progress of Japanese academic access federation GakuNin in FY2011 ?Introduction to LoA-, TERENA Networking Conference 2012.
[ൃද 24] ӿຊਅ໵ɺۚҪɹರɺ୩ຊໜ໌ɺࠤ౻पߦ: μΠφϛοΫʹ੍‫͢ޚ‬Δ৘ใ࿙ӮରࡦγεςϜͷ‫ݕ‬౼, ୈ 11 ճ৘ใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜʢFIT2012ʣ࿦จू, 2012.
[ൃද 25] ্ଜ फ࢚, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: ِ૷‫ʹڥ؀‬ΑΔ̥̘อ‫ͱޢ‬ෆਖ਼ૢ࡞ऀ৘ใऩूٕ
ज़ͷఏҊ, Proceedings of Computer Security Symposium 2012, 677–684.
[ൃද 26] ຤࣍ ਖ਼ਓ, ӿຊ ਅ໵, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: ৵ೖऀͷ‫ʹ཭ڑ‬ΑΓμΠφϛοΫʹ
ηΩϡϦςΟϨϕϧΛ੍‫͢ޚ‬ΔγεςϜͷ‫ݕ‬౼, ୈ 154 ճ ৘ใॲཧֶձ DPS ‫ڀݚ‬ձ, 4A-25,
2013.
[ൃද 27] ถా ᠳҰ, ຀໺ ॣ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: ಈతϦεΫධՁʹ‫ͮ͘ج‬ηΩϡϦςΟ৔ͷఏҊ, ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ, 1501, 2013.
[ൃද 28] ‫ݟ‬໨ ༔ฏ, ٠஍ म, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: ৘ใηΩϡϦςΟϚωδϝϯτʹ͓͚Δ
อূϨϕϧʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼, ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ, 1502,
2013.
[ൃද 29] ୩ຊ ໜ໌, খ഼ େี, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: BCP Ϋϥ΢υԽʹର͢Δඅ༻ରޮՌʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬,ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ, 1503, 2013.

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 30] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼҏ౦ᡏɿppOpen-HPC ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ։ൃɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɺOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼVol.17ɼ 2012 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 31] ҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɼย‫޹ۅ‬༸ɿppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ߴ଎ԽͷऔΓ૊Έɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɼOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼ
Vol.17ɼ2012 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 32] ย‫޹ۅ‬༸ɼย‫޹ۅ‬༸ɼҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɿϙετϖλεέʔϧ‫ڥ؀‬ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ৽‫ػ‬ೳʹ͍ͭͯɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɺਖ਼ձһओ࠵ OS:ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά‫࠷ڀݚ‬લઢ 2012 ʕϙετϖλεέʔϧ΁ͷద༻ͱΤΫαεέʔϧ΁޲͚ͯʕɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ[ൃද 33] ࿨ా௚थɼߴ໦ᠳɼԬେथɼ஛ా޺ɼย‫޹ۅ‬༸ɼງ୺߁ળɿཻࢠ઀৮൑ఆ‫ࢉܭ‬ͷ OpenMP ʹΑΔ࠷దԽɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-136ɼ2012 ೥ 10 ݄ɽ[ൃද 34] ߴ໦ᠳɼ࿨ా௚थɼԬେथɼ஛ా޺ɼย‫޹ۅ‬༸ɼງ୺߁ળ: ཻࢠ෼෍Λߟྀཻͨ͠ࢠ઀৮൑
ఆ‫ࢉܭ‬ͷ MPI ͓Αͼ OpenMP ʹΑΔฒྻԽɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-137ɼୈ 194
ճ ARCɾୈ 137 ճ HPC ߹ಉ‫ൃڀݚ‬දձʢHOKKE-20ʣɼ 2012 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 35] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima and Satoshi Ito: ppOpen-AT: An Auto-tuning Language for
ppOpen-HPC —Its New function and Impact to Application Software, TIMS Workshop on Stateof-the-Art Technologies for High Performance Computing Software Auto-Tuning (in conjunction
with EASIAM 2012), June 2012.
[ൃද 36] ย‫޹ۅ‬༸ɼࠤ౻խ඙ɿࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳ෇͖਺஋‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ Xabclib ͷ৽‫ػ‬ೳͱӄ
ղ๏ MHD ίʔυ΁ͷద༻ͷࢼΈɼϓϥζϚγϛϡϨʔλγϯϙδ΢Ϝ 2012ɼ2012 ೥ 9 ݄ɽ[ൃද 37] ย‫޹ۅ‬༸ɿ࣮ߦ࣌ࣗಈνϡʔχϯά‫ػ‬ೳ෇͖ૄߦྻ൓෮ղ๏ϥΠϒϥϦͷΤΫαεέʔϧ
Խɼୈ 4 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝɼ2012 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 38] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, and Satoshi Ohshima: Early Experience of Adaptation of ppOpenAT: An Auto-tuning Description Language, SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE13), MS153, Auto-tuning Technologies for Tools and Development En-vironmental
Extreme-Scale Scientiﬁc Computing - Part I of III (Organizer: Takahiro Katagiri (University ofTokyo, Japan), Osni A. Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Leroy A. Drummond (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Hiroyuki Takizawa (Tohoku University,
Japan)), February 2013.
[ൃද 39] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, and Satoshi Ohshima: Early Experiences of Adaptation of
ppOpen-AT: Towards Performance Portability for Exa-ﬂops Era, 2013 Conference on Advanced
Topics and Auto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing, March 2013.
[ൃද 40] େౡ૱࢙, Luo Cheng, ฏᖒকҰ, ย‫޹ۅ‬༸, ਢాྱਔ, ຊଟ߂थ: ௒௿ফඅిྗߴੑೳ‫ʹࢉܭ‬޲͚ͨऔΓ૊Έ, ୈ 54 ճϓϩάϥϛϯάɾγϯϙδ΢Ϝ, ϥϑΥʔϨ‫ڧ‬ཏ, 1 ݄ 11 ೔ʢۚʣ-13೔ʢ೔ʣ, 2013 ೥.
[ൃද 41] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼҏ౦ᡏɿppOpen-HPC ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ։ൃɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɺOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼVol.17ɼ 2012 ೥ 5 ݄ɽ

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 42] ҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɼย‫޹ۅ‬༸ɿppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ߴ଎ԽͷऔΓ૊Έɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɼOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼ
Vol.17ɼ2012 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 43] ย‫޹ۅ‬༸ɼย‫޹ۅ‬༸ɼҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɿϙετϖλεέʔϧ‫ڥ؀‬ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ৽‫ػ‬ೳʹ͍ͭͯɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɺਖ਼ձһओ࠵ OS:ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά‫࠷ڀݚ‬લઢ 2012 ʕϙετϖλεέʔϧ΁ͷద༻ͱΤΫαεέʔϧ΁޲͚ͯʕɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ[ൃද 44] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Satoshi Ito: ppOpen-AT: An Auto-tuning Language for
ppOpen-HPC —Its New function and Impact to Application Software, TIMS Workshop on Stateof-the-Art Technologies for High Performance Computing Software Auto-Tuning (in conjunction
with EASIAM 2012), June 2012.
[ൃද 45] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, Satoshi Ohshima: Early Experience of Adaptation of ppOpenAT: An Auto-tuning Description Language, SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE13), MS153, Auto-tuning Technologies for Tools and Development En-vironmental
Extreme-Scale Scientiﬁc Computing - Part I of III (Organizer: Takahiro Katagiri (University ofTokyo, Japan), Osni A. Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Leroy A. Drummond (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Hiroyuki Takizawa (Tohoku University,
Japan)), February 2013.
[ൃද 46] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, Satoshi Ohshima: Early Experiences of Adaptation of ppOpenAT: Towards Performance Portability for Exa-ﬂops Era, 2013 Conference on Advanced Topics andAuto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing, March 2013.
[ൃද 47] ҏ౦ᡏ, େౡ૱࢙, ย‫޹ۅ‬༸: ppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ߴ଎ԽͷऔΓ૊Έ, ୈ 17 ճ‫ܭ‬ࢉ޻ֶߨԋձ, ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จू, Vol.17, 2012 ೥ 5 ݄.
[ൃද 48] Satoshi ITO, Satoshi OHSHIMA, Takahiro KATAGIRI: Implementation of ppOpen-AT into
OpenFOAM, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), poster session, July. 2012.
[ൃද 49] Ting Chen and Kenjiro Taura. Data-intensive text processing workﬂows with a parallel databasesystem. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135,2012.
[ൃද 50] ϫʔΫϑϩʔΞϓϦέʔγϣϯ‫ج‬൫ͱͯ͠ͷฒྻ DB ͷੑೳධՁ. த୩ᠳ and ting chen and ాӜ݈࣍࿕. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135,2012.
[ൃද 51] Տ໺ӯ and ాӜ݈࣍࿕. λεΫฒྻϞσϧΛ༻͍ͨ tree-based amr ͷධՁ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135, 2012.
[ൃද 52] ळࢁໜथ and ాӜ݈࣍࿕. ܰྔϚϧνεϨοσΟϯά޲͚େҬΞυϨεۭؒϥΠϒϥϦ. In‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135, 2012.
[ൃද 53] ஑্ࠀ໌ and ాӜ݈࣍࿕. ෼ࢄϝϞϦ‫͚͓ʹ্ڥ؀‬ΔλεΫฒྻॲཧ‫ ܥ‬massivethreads/dm
ʹର͢Δ‫ڞ‬༗ϝϞϦ‫Ͱ্ڥ؀‬ͷ໛ٖධՁ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135, 2012.

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 54] தౡ५, த୩ᠳ, and ాӜ݈࣍࿕. εέδϡʔϦϯάํ਑ΛΧελϚΠζՄೳͳܰྔεϨουॲཧ‫ܥ‬ͷఏҊ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135,2012.
[ൃද 55] தᖒོ‫ ٱ‬and ాӜ݈࣍࿕. Bitonic sort ͷߴ଎ͳฒྻԽ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯ
ϐϡʔςΟϯά (HPC), volume 2012-HPC-135, 2012.
[ൃද 56] ాӜ݈࣍࿕, தౡ५, ԣాཧԝ, and ‫ࢁؙ‬௚໵. Exafmm ͷλεΫฒྻॲཧ‫ ܥ‬massivethreads ʹΑΔฒྻԽͱͦͷධՁ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume
2012-HPC-135, 2012.
[ൃද 57] ງ಺ඒ‫ ر‬and ాӜ݈࣍࿕. ϑΝΠϧΞΫηεཤྺΛ༻͍ͨσʔλू໿తϫʔΫϑϩʔΞϓϦέʔγϣϯͷߴ଎Խ. In ‫ڀݚ‬ใࠂϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯά (HPC), volume
2012-HPC-135, 2012.
[ൃද 58] Nan Dun, Jun Nakashima, and Kenjiro Taura. Porting massivethreads thread library to fx10 supercomputer system. In ୈ 194 ճ ARCɾୈ 137 ճ HPC ߹ಉ‫ൃڀݚ‬දձ (HOKKE-20), 2012.
[ൃද 59] Jun Nakashima An Huynh and Kenjiro Taura. A performance analyzer for task parallel applications based on execution time stretches. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ (ϙελʔ),2013. (to appear).
[ൃද 60] ٠஍༔ฏ and ాӜ݈࣍࿕. Cellsql: େ‫ن‬໛σʔλॲཧͷͨΊͷද‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞ. In ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ (ϙελʔ), 2013. (to appear).
[ൃද 61] Satoshi OHSHIMA: Acceleration of FEM Application for GPU, 1st Joint CREST WS Toudai and
RIKEN, RIKEN AICS (Kobe), May 24-25, 2012.
[ൃද 62] େౡ૱࢙: GPU Λ༻͍ͨૄߦྻϕΫτϧੵ‫ࢉܭ‬ͷ࠷దԽ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձ,ஓ಺શ೔ۭϗςϧ, 8 ݄ 28 ೔ʢՐʣ-9 ݄ 2 ೔ʢ೔ʣ, 2012 ೥.
[ൃද 63] Satoshi OHSHIMA: Implementation of fast FEM library for GPU, International Workshop on
Software for Peta-scale Numerical Simulation (SPNS2012), Academic Center for Computing andMedia studies (North building), Kyoto University, December 6-7, 2012.
[ൃද 64] େౡ૱࢙: StarPU Λ༻͍ͨ FEM ΞϓϦέʔγϣϯͷ࠷దԽ, ࣗಈνϡʔχϯά‫ڀݚ‬ձΞΧσϛοΫηογϣϯ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύε৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 12 ݄ 10 ೔ʢ݄ʣ, 2012 ೥.
[ൃද 65] େౡ૱࢙: GPU ϓϩάϥϜ࠷దԽͷͨΊͷࢦࣔจΛ༻͍ͨνϡʔχϯά‫ߏػ‬ͷ։ൃ, ୈ 4 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ژ‬େֶ ࢁ্ձ‫ؗ‬, 12 ݄ 25 ೔ʢՐʣ, 2012 ೥.
[ൃද 66] Satoshi Ohshima: Effective SpMV Implementation on Modern Parallel Architectures, 2013 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing, National
Taiwan University (Taipei), March 27-29, 2013.
[ൃද 67] መຊ ӳ೭, ”௨৴ΦʔόʔϥοϓΛߟྀͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯϨϕϧνΣοΫϙΠϯτϑϨʔϜϫʔΫ”, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձٕज़‫ڀݚ‬ใࠂ DC2012-17 Vol. 112. No 174, pp. 1-5, July 2012.
[ൃද 68] ߾ ါथɼመຊ ӳ೭ɼࠤ౻ ࡾ‫ٱ‬ɼੴ઒ ༟, ”ύʔγϟϧϝοηʔδϩΪϯάΛվળ͢Δ଱‫ނ‬োੑ࣮‫ݱ‬ϑϨʔϜϫʔΫ”, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-ARC-194/HPC-137, March 2013.

− 184 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 69] Yoshikazu Kamoshida: Reordering MPI Ranks for Efﬁcient Barrier Collective Communications
on a Multi-Dimensional Torus Network, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Poster presentation, Kobe, July 2012.
[ൃද 70] ‫ྑాࢤי‬࿨: ΫϩείϯύΠϧ‫Ͱڥ؀‬Πϯετʔϧ࣌νϡʔχϯάΛ༰қʹ͢Δϛυϧ΢ΣΞͷ։ൃ, ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-135, No. 20, ௗऔ, 2012 ೥ 8 ݄.
[ൃද 71] Yoshikazu Kamoshida: Simplifying Install-time Auto-Tuning for Cross-Compilation Environments by Program Execution Forwarding, 18th IEEE International Conference on Parallel and Distributed Systems, Poster presentation, Singapore, December 2012.
[ൃද 72] ҏ౦ᡏ: ppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ࣗಈ࠷దԽ΁ͷऔΓ૊Έ, Φʔϓϯ CAE ϫʔΫγϣοϓ 2012, 2012 ೥ 6 ݄, ౦‫ژ‬.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ֶࡍ‫ࢉܭ‬Պֶɾ޻ֶਓࡐҭ੒ϓϩάϥϜɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[ಛ‫ ه‬2] ฒྻ‫ࢉܭ‬ϓϩάϥϛϯάɼઌ୺‫ػࢉܭ‬ԋशɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃཧֶ‫ڀݚܥ‬Պ஍‫ٿ‬࿭੕Պֶઐ߈ɼ
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12e/[ಛ‫ ه‬3] Պֶٕज़‫ ࢉܭ‬IɾIIɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬Պ਺ཧ৘ใֶઐ߈ɼhttp://nkl.cc.utokyo.ac.jp/12s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/[ಛ‫ ه‬4] ίϯϐϡʔλՊֶಛผߨٛ IɾIIɼ౦‫ژ‬େֶେֶӃ৘ใཧ޻ֶ‫ڀݚܥ‬ՊίϯϐϡʔλՊֶઐ߈ɼ
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12s/ɼhttp://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/[ಛ‫ ه‬5] General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[ಛ‫ ه‬6] Associate Editorɼ SIAM Journal for Scientiﬁc Computing[ಛ‫ ه‬7] Member of Program Committee, The 19th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS12), Shanghai, China, 2012.
[ಛ‫ ه‬8] Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS 2012),
Omaha, NE, USA, 2012.
[ಛ‫ ه‬9] Member of Program Committee, Second International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Omaha,
NE, USA, 2012.
[ಛ‫ ه‬10] Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC ʟ12),
Hamburg, Germany, 2012.
[ಛ‫ ه‬11] Co-organizer of Mini-Symposium, 2012 SIAM Annual Meeting (AN12): Programming
Paradigms, Algorithms and Frameworks for High Performance Scalable Manycore Systems Part
I-III , Minneapolis, MN, USA, 2012.
[ಛ‫ ه‬12] Member of International Scientiﬁc Committee, 10th World Congress of Computational Mechanics(WCCM 2012) , Sao Paulo, Brazil, 2012.
[ಛ‫ ه‬13] Secretary General, Organizing Committee, 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe, Japan, 2012.

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スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬14] Member of Scientiﬁc Committee, 10th International Meeting on High-Performance Computing
for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe, Japan, 2012.
[ಛ‫ ه‬15] Vice-Chair, Euro-Par 2012, Topic 15: High Performance and Scientiﬁc Applications, Rhodes
Island, Greece, 2012.
[ಛ‫ ه‬16] Member of Technical Papers Committee, 2012 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC12)ɼSalt Lake City, UT, 2012.
[ಛ‫ ه‬17] Member of Program Committee, The 19th International Conference on High Performance Computing (HiPC), Pune, India, 2012.
[ಛ‫ ه‬18] Member of Organizing Committee, 2013 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE13), Boston, MA, USA, 2013.
[ಛ‫ ه‬19] Co-organizer of Mini-Symposium, 2013 SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE13): Parallel Programming Models, Algorithms and Applications for Scalable Manycore Systems Part I-III, Boston, MA, USA, 2013.
[ಛ‫ ه‬20] Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS13), Boston, MA, USA, 2013.
[ಛ‫ ه‬21] Co-Chair of Technical Papers Committee, 2013 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC13)ɼDenver, CO, 2013.
[ಛ‫ ه‬22] Chair of Scientiﬁc Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing for
Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014.
[ಛ‫ ه‬23] εʔύʔίϯϐϡʔλएखར༻ऀਪન੍౓ 2012 ೥౓ʢલ‫ظ‬ʣ̎݅ʢ‫ܧ‬ଓ̎݅ɿHA8000 ‫ܧ‬ଓͷΈʣɼ2012 ೥౓ʢલ‫ظ‬ʣ̐݅ʢ৽‫݅̏ن‬ɼ‫ܧ‬ଓ̍݅ʣɽ[ಛ‫ ه‬24] ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔεʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά෦໳ओ࠵ɼAdvanced Supercom-puting
Environment (ASE) ‫ڀݚ‬ձ: ୈ 12 ճ ASE ‫ڀݚ‬ձʢ2012 ೥ 4 ݄ 25 ೔ʢਫʣʣɺୈ 13 ճ ASE ‫ݚ‬‫ڀ‬ձʢ2012 ೥ 12 ݄ 4 ೔ʢՐʣʣɺͷ 2 ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬25] ͓ࢼ͠ΞΧ΢ϯτ෇͖ฒྻϓϩάϥϛϯάߨशձɿ2012 ೥ 7 ݄ 2 ೔ʙ3 ೔ɺ2012 ೥ 9 ݄ 3 ೔
ʙ4 ೔ɺ2012 ೥ 12 ݄ 4 ೔ʙ5 ೔ɺ2012 ೥ 12 ݄ 19 ೔ʙ20 ೔ɺ2013 ೥ 3 ݄ 4 ೔ʙ5 ೔ɼ2013೥ 3 ݄ 6 ೔ɺ2013 ೥ 3 ݄ 11 ೔ʙ12 ೔ ͷ 7 ճ࣮ࢪɽ[ಛ‫ ه‬26] ϛχγϯϙδ΢ϜɾΦʔΨφΠβʔɼSIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE13), MS153, Auto-tuning Technologies for Tools and Development Environmental
Extreme-Scale Scientiﬁc Computing, Boston, Massachusetts, USA, February 2013.
[ಛ‫ ه‬27] ࠃࡍϫʔΫγϣοϓɾΦʔΨφΠβʔɼ2013 Conference on Advanced Topics and Auto Tuningin High Performance Scientiﬁc Computing, Taiwan, March 2013.
[ಛ‫ ه‬28] ϓϩάϥϜҕһ SC2012[ಛ‫ ه‬29] ϓϩάϥϜҕһ (τϥοΫνΣΞ), SACSIS2012 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, ਆ‫ށ‬ࠃࡍձٞ৔, 5 ݄ 16-18 ೔, 2012 ೥.

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スーパーコンピューティング研究部門[ಛ‫ ه‬30] ϓϩάϥϜҕһ, SACSIS2012 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, ਆ‫ࡍࠃށ‬ձٞ৔, 5 ݄
16-18 ೔, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬31] WEB support Chair, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation(SPNS2012), Academic Center for Computing and Media studies (North building), Kyoto University, December 6-7, 2012.
[ಛ‫ ه‬32] ϓϩάϥϜҕһ, HPCS2013 2013 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ۀ޻ژ‬େֶ ଂલձ‫͘ ؗ‬Β·͑ϗʔϧ, 1 ݄ 15-16 ೔, 2013 ೥.
[ಛ‫ ه‬33] ཧࣄ, Φʔϓϯ CAE ֶձ, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬34] Member of Program Committee, 2nd Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme Scale(FTXS2012), http://institute.lanl.gov/resilience/workshops/ftxs2012/[ಛ‫ ه‬35] ϚϧνύϥϝʔλαʔϕΠ‫ܕ‬γϛϡϨʔγϣϯΛࢧ͑ΔγεςϜԽٕज़ʹؔ͢Δ‫ڞ ڀݚ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬36] τϨΦχϯ߹੒߬ૉʹ͓͚Δ൓Ԡ੍‫ߏػޚ‬ͷཧ࿦తղ໌ ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬37] ࣮ࡏ஍Ҭʹ͓͚Δ‫ݐ‬ஙɾ౎ࢢ‫ڥ؀‬ͷ૯߹਺஋༧ଌ ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬38] ϩάղੳ‫ߏػ‬Λඋ͑ͨฒྻεΫϦϓτ࣮ߦγεςϜͷ ‫ڞ‬ಉ‫ऀڀݚ‬, ֶࡍେ‫ن‬໛৘ใ‫ج‬൫‫ڞ‬ಉར༻ɾ‫ڞ‬ಉ‫ڞܕืެ ఺ڌڀݚ‬ಉ‫ڀݚ‬, 2012 ೥.

− 187 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 188 −

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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୪ิ࡟ᐇ᪋ࡉࢀࡿࡀࠊ᭱ࡶ⢒࠸᱁Ꮚ࡛ࣞ࣋ࣝࡣ 1 ࢥ࢔࡟㞟ࡵ࡚ィ⟬ࢆᐇ᪋ࡍࡿࠋ

− 189 −

スーパーコンピューティング研究部門

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OpenMP ࡟ࡼࡿ୪ิ໬ࡀ⾜ࢃࢀࡿࠋྛ㡿ᇦ࡟࠾࠸࡚ࡣࠊ୙᏶඲ࢥࣞࢫ࣮࢟ศゎࡢࡼ࠺࡟኱ᇦ
ⓗ࡞౫Ꮡᛶࢆྵࡴࣉࣟࢭࢫ࡟ࡘ࠸࡚ࡣࠊྛせ⣲ࡢ୪࡭᭰࠼㸦reordering㸧࡟ࡼࡾ౫Ꮡᛶࢆ᤼㝖ࡋࠊ୪ิᛶࢆᢳฟࡍࡿᡭἲࡀᗈࡃ౑⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠝᘬ⏝ 2,3ࠞࠋᮏ◊✲࡛ࡣࠊ୪ิᛶࡀ㧗ࡃᝏ᮲௳ၥ㢟࡟ᑐࡋ࡚Ᏻᐃ࡞ CM-RCM ἲ࡟ࡼࡿ୪ࡧ᭰࠼ࢆ㐺⏝ࡋ࡚࠸ࡿࠝᘬ⏝ 2,3ࠞࠋᮏᡭἲ
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ἲ㸦cyclic multicoloring㸪CM㸧ࢆ⤌ࡳྜࢃࡏࡓࡶࡢ࡛࠶ࡿࠋCM-RCM ἲ࡛ࡣྛࠕⰍࠖෆࡢせ⣲ࡣ⊂❧࡛ࠊ୪ิ࡟ィ⟬ࢆᐇ⾜ࡍࡿࡇ࡜ࡀྍ⬟࡛࠶ࡿࠋCM-RCM ἲࡢⰍᩘࡢ᭱኱್ࡣ RCM
࡟࠾ࡅࡿࣞ࣋ࣝᩘࡢ᭱኱್࡛࠶ࡿࠋᮏ◊✲࡛ࡣከ㔜᱁Ꮚἲࡢྛࣞ࣋ࣝ࡟࠾࠸࡚ CM-RCM ἲࢆ㐺⏝ࡋ࡚࠸ࡿࠋ

2.2

Coarse Grid Aggregation ᪤Ꮡ◊✲ࠝᘬ⏝ 3࡛ࠞࡣ V ࢧ࢖ࢡࣝ࡟ࡼࡿከ㔜᱁Ꮚἲࡣᅗ 2 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡞ᡭ㡰࡛ᐇ᪋ࡉࢀ
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1)
2)

3)
4)
5)

Starting from finest level (level=1), a smoothing operation by IC(0),and restriction to coarser levels are applied. Operations at each MPI
process are done by a parallel manner with some communication.
At the coarsest level, information on each process is gathered into asingle MPI process, and a “coarse grid problem” is formed. The sizeof this coarse grid problem corresponds to the number of MPI
processes.
(Coarse Grid Solver): A serial multigrid solver by IC(0) is applied
for solving the coarse grid problem on a single core.
After the coarse grid problem is solved, the results of the coarse grid
solver are scattered to each MPI process.
Starting from the coarsest level, prolongation to a finer level withsmoothing at each level, is applied, until the finest level (level=1).
ᅗ 2 V ࢧ࢖ࢡࣝ࡟ࡼࡿከ㔜᱁Ꮚἲ− 190 −

スーパーコンピューティング研究部門

PE#0

PE#1

PE#2

PE#3

Multigrid procedure
on a single corelevel=1

level=2level=3level=4ᅗ 3 V ࢧ࢖ࢡࣝ࡟ࡼࡿ୪ิከ㔜᱁Ꮚἲ㸦4 MPI ࣉࣟࢭࢫ㸧࡟࠾ࡅࡿ Coarsening㸭Restriction

PE#0

PE#1

PE#2

PE#3

“Multithreaded” multigrid procedurelevel=1

level=2

ᅗ 4 Coarse Grid Aggregation ࡢ౛㸸level=2 ࡢィ⟬ࡢᚋࠊྛࣉࣟࢭࢫࡢ⤖ᯝࡣ
1 MPI ࣉࣟࢭࢫ࡟㞟ࡵࡽࢀࡿ୰ᓥ࡟ࡼࡗ࡚ᥦ᱌ࡉࢀࡓࠕCoarse Grid Aggregationࠖࠝᰝㄞ௜ 1࡛ࠞࡣᅗ 2 ࡢ 2㸧ࠊ4㸧࡟࠾ࡅࡿ MPI ࣉࣟࢭࢫࡢ⤫ྜ㸦aggregation㸧㸭ศ๭㸦disaggregation㸧ࡀࡼࡾ⣽࠿࠸㸦finer㸧࡛ࣞ࣋ࣝᐇ᪋ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋࠕCoarse Grid Solverࠖࠝᘬ⏝ 2,3ࠞ࡬ࡢ⛣⾜ࢆࡼࡾ⣽࠿࠸࡛ࣞ࣋ࣝᐇ᪋
ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡗ࡚ࠊ཰᮰ࡢᏳᐃᛶࠊ㏻ಙ࣮࢜ࣂ࣮࣊ࢵࢻࡢ๐ῶࡀᮇᚅࡉࢀࡿࡀࠊCoarse Grid
Solver ࡢゎࡃၥ㢟ࢧ࢖ࢬࡣ࢜ࣜࢪࢼࣝࡢタᐃ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࡼࡾ኱ࡁࡃ࡞ࡿࠋ᪤Ꮡ◊✲ࠝᘬ⏝3࡛ࠞࡣ Coarse Grid Solver ࡣ 1 ࢥ࢔ࡢࡳࢆ౑⏝ࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊࠝᰝㄞ௜ 1࡛ࠞࡣྛ MPI ࣉࣟࢭࢫୖࡢ඲ࢥ࢔ࢆ౑⏝ࡋ࡚ OpenMP ࡟ࡼࡿ୪ิ໬ࢆᐇ᪋ࡋ࡚࠸ࡿࠋ࣏ࢫࢺ࣌ࢱ㸭࢚ࢡࢧࢫࢣ࣮
ࣝࢩࢫࢸ࣒࡛ࡣࠊྛࣀ࣮ࢻࡣ O(102)つᶍࡢࢥ࢔ࢆྵࢇ࡛࠸ࡿࡶࡢ࡜ண

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− 191 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.3ィ⟬⤖ᯝ㸦Weak Scaling㸧ྛࢥ࢔࡟࠾ࡅࡿၥ㢟ࢧ࢖ࢬ㸦ࢭࣝᩘ㸧ࡣ 262,144㸦=643㸧ࢆᅛᐃࡋࡓ Weak Scaling ࡟ࡼࡿᛶ⬟ホ౯ࢆ Oakleaf-FX ࡢ᭱኱ 4,096 ࣀ࣮ࢻ㸦65,536 ࢥ࢔㸧ࢆ౑⏝ࡋ࡚ᐇ᪋ࡋࡓࠋ᭱኱ၥ㢟ࢧ
࢖ࢬࡣ 17,179,869,184 ࡛࠶ࡿࠋ௨ୗ࡟♧ࡍ 3 ✀㢮ࡢ OpenMP/MPI ࣁ࢖ࣈࣜࢵࢻ୪ิࣉࣟࢢࣛ
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x Hybrid 4×4㸦HB 4×4㸧: Oakleaf-FX ྛࣀ࣮ࢻ࡟ࢫࣞࢵࢻᩘ 4 ࡢ MPI ࣉࣟࢭࢫࢆ 4 ࡘ㉳ືx Hybrid 8×2㸦HB 8×2㸧: ྛࣀ࣮ࢻ࡟ࢫࣞࢵࢻᩘ 8 ࡢ MPI ࣉࣟࢭࢫࢆ 2 ࡘ㉳ືx Hybrid 16×1㸦HB 16×1㸧: ྛࣀ࣮ࢻ࡟ࢫࣞࢵࢻᩘ 16 ࡢ MPI ࣉࣟࢭࢫࢆ 1 ࡘ㉳ື(a)70(b) 20.0
15.0

sec.

Iterations

60
10.0

50
HB 4x4: org.
HB 16x1: org.
HB 8x2: new

HB 8x2: org.
HB 4x4: new
HB 16x1: new

5.0

HB 4x4: org.
HB 16x1: org.
HB 8x2: new

HB 8x2: org.
HB 4x4: new
HB 16x1: new

0.0

40
100

1000

10000

100000

100

1000

10000

100000

CORE#

CORE#

ᅗ 5 Oakleaf-FX ࡟࠾ࡅࡿ CM-RCM ἲ࡟ࡼࡿ MGCG ἲࡢィ⟬ᛶ⬟㸪Coarse Grid Aggregation ࡢຠᯝ㸪᭱኱ 4,096 ࣀ࣮ࢻ㸦65,536 ࢥ࢔㸧㸪Weak Scaling㸸ࢥ࢔ᙜࡓࡾၥ㢟ࢧ࢖ࢬ=262,144㸦=643㸧㸪᭱኱ၥ㢟ࢧ࢖ࢬ㸸17,179,869,184㸦a㸧MGCG ἲࡢ཯᚟ᅇᩘ㸪㸦b㸧MGCG ἲࡢィ⟬᫬㛫㸸HB 44㸦CM-RCM
㸦70㸧㸧㸪HB 82㸦CM-RCM㸦90㸧㸧㸪HB 161㸦CM-RCM㸦100㸧㸧

HB 82 ࡢ level=8ࠊHB 161 ࡢ level=9 ࡛ࡣ Coarse Grid Solver ࡣࠊࠝᘬ⏝ 3࡛ࠞࡣ 1 ࢥ࢔ୖ࡛ື࠸࡚࠸ࡿࠋࠝᘬ⏝ 3࡛ࠞࡣ ASDD ࡟ࡼࡿࠕᒁᡤᆺࠖIC(0)ࡀྛ MPI ࣉࣟࢭࢫ࡟࠾࠸࡚㐺⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋᮏ◊✲࡛ࡣ Coarse Grid Aggregation ࡟ࡼࡾ Coarse Grid Solver ࡀ 1 MPI ࣉࣟࢭࢫୖ࡛㐺⏝ࡉࢀ࡚࠸ࡿࡓࡵࠊIC(0)࡟ࡼࡿ⦆࿴ࡀᒁᡤᆺ IC(0)࡜ẚ㍑ࡋ࡚ࡼࡾຠᯝⓗ࡟⾜ࢃࢀ࡚࠸ࡿࠋᅗ 5 ࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ࠊࡼࡾ⣽࠿࠸ࣞ࣋ࣝ㸦level ࡀᑠࡉ࠸ሙྜ㸧࡟࠾࠸࡚ Coarse Grid
Solver ࡬⛣⾜ࡍࡿࡇ࡜࡟ࡼࡾ཰᮰ࡣᏳᐃࡋࠊ཯᚟ᅇᩘࡣῶᑡࡋ࡚࠸ࡿࡀࠊlevel=5ࠊlevel=6 ࡛ࡣ Coarse Grid Solver ࡢၥ㢟ࢧ࢖ࢬࡀ኱ࡁࡃ࡞ࡾࠊࡴࡋࢁィ⟬᫬㛫ࡀ࠿࠿ࡗ࡚࠸ࡿࠋHB 82ࠊ
HB 161 ࡜ࡶ࡟ level=7 ࡢሙྜࡀ᭱ࡶィ⟬᫬㛫ࡀ▷࠸ࠋࡲࡓࠊHB 44 ࡟࠾࠸࡚ࡶ level=7 ࡀ᭱㐺࡛࠶ࡿࠋᅗ 5㸦a㸧ࠊ㸦b㸧ࡣ Weak Scaling ࡟࠾ࡅࡿ Coarse Grid Aggregation ࡢຠᯝ࡛࠶
ࡿࠋ඲ࢣ࣮ࢫ࡛ level=7 ࡜ࡋ࡚࠸ࡿࠋᅗ 5㸦a㸧࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ࠊCoarse Grid Aggregation ࡟ࡼࡿ཰᮰ࡢᨵၿຠᯝࡣ㢧ⴭ࡛࠶ࡿࠋMGCG ἲࡢ Scalability ࡣᅗ 5㸦b㸧࡟♧ࡍࡼ࠺࡟ᨵၿࡉࢀ࡚࠸
ࡿࠋ4,096 ࣀ࣮ࢻ㸦65,536 ࢥ࢔㸧࡟࠾ࡅࡿィ⟬᫬㛫ࡣ 12.5 ⛊㸦HB 44㸧ࠊ11.8 ⛊㸦HB 8

− 192 −

スーパーコンピューティング研究部門2㸧ࠊ12.5 ⛊㸦HB 161㸧࡛࠶ࡿࠋ᪤Ꮡᡭἲࠝᘬ⏝ 3ࠞ࡜ẚ㍑ࡋ࡚ィ⟬᫬㛫ࡣ 20㸣⛬ᗘᨵၿࡉࢀ࡚࠸ࡿࠋ

3Ꮫ㝿ィ⟬⛉Ꮫ䞉ᕤᏛேᮦ⫱ᡂ䝥䝻䜾䝷䝮

3.1

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3.2⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬䊠䞉䊡䠋䝁䞁䝢䝳䞊䝍⛉Ꮫ≉ูㅮ⩏䊠䞉䊡䠄⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䠄᭷㝈せ⣲ἲ䠅䠅䠄኱Ꮫ㝔᝟ሗ⌮ᕤᏛ⣔◊✲⛉䠅䛂Ꮫ㝿ィ⟬⛉Ꮫ䞉ᕤᏛேᮦ⫱ᡂ䝥䝻䜾䝷䝮䛃䛾୍⎔䛸䛧䛶䚸኱Ꮫ㝔᝟ሗ⌮ᕤᏛ⣔◊✲⛉䛻䛚䛔䛶䛂⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬䊠䞉䊡䠖⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䠄᭷㝈せ⣲ἲ䠅䠄ᩘ⌮᝟ሗᏛᑓᨷ䠅䛃䚸䛂䝁䞁䝢䝳䞊䝍⛉Ꮫ≉ูㅮ⩏䊠䞉䊡䠄䝁䞁䝢䝳䞊䝍⛉Ꮫᑓᨷ䠅䛃䜢 2012 ᖺኟ䞉෤Ꮫᮇ䛻ᐇ᪋䛧䛯[≉グ 3䠈4]䚹೫ᚤศ᪉⛬ᘧ䛾ᩘ್ゎἲ䛸䛧䛶䚸ᵝ䚻䛺⛉Ꮫᢏ⾡ศ㔝䛾䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁䛻౑⏝䛥䜜䛶䛔䜛᭷㝈せ⣲ἲ䛻䛴䛔䛶䚸⫼ᬒ䛸䛺䜛ᇶ♏ⓗ䛺⌮ㄽ䛛䜙䚸ᐇ⏝ⓗ䛺䝥䝻䜾䝷䝮䛾సᡂἲ䜎䛷䚸㐃❧୍ḟ᪉⛬ᘧゎἲ䛺䛹䛾࿘㎶ᢏ⾡䜒ྵ䜑䛶ㅮ⩏䜢ᐇ᪋䛧䚸᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䠄ECCS2012䠅䜢౑⏝䛧䛯䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䛾ᐇ⩦䜢⾜䛺䛳䛯䚹㢟ᮦ䛸䛧䛶䛿୍ḟඖཬ䜃୕ḟඖᙎᛶ㟼ຊᏛ䜢ᢅ䛳䛯䠄ኟᏛᮇ䠖䊠䠅䚹᭦䛻䚸෤Ꮫᮇ䠄䊡䠅䛷䛿䚸୪ิィ⟬䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䛾䛯䜑䛾䝕䞊䝍ᵓ㐀䛾⪃䛘᪉䚸୪ิ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䚸୪ิ䝥䝻䜾䝷䝮䛾సᡂἲ䛻㛵䛩䜛ㅮ⩏䚸Fujitsu PRIMEHPC FX10䠄Oakleaf-FX䠅ᐇ⩦䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹2012 ᖺᗘ䛿ኟᏛᮇ䠄39 ྡ䠅䛸෤Ꮫᮇ䠄9 ྡ䠅䛾ཷㅮ⪅䛜䛒䛳䛯䚹2013 ᖺᗘ䜒ᘬ䛝⥆䛝㛤ㅮ䛾ணᐃ䛷䛒䜛䚹

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スーパーコンピューティング研究部門

4

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[ᣍᚅ 1] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), Proceedings of the ATIP/A*CRC Workshop on Accelerator Technologies for HighPerformance Computing: Does Asia Lead the Way?, ACM Digital Library (ISBN: 978-1-45031644-6), 2012, Singapore, 2012.5.8[ᣍᚅ 2] Nakajima, K., Parallel Multigrid Methods on Post-Peta/Exascale Systems, The 6th KoreaJapan Workshop on Computational Mechanics, Kyoto, 2012.5.31[ᣍᚅ 3] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), The First Spain-Japan Workshop on Computational Mechanics, Barcelona, Spain, 2012.9.17[ᣍᚅ 4] Nakajima, K., Automatic Tuning of Preconditioned Iterative Solvers with Hybrid Parallel
Programming Models, International Workshop on Collaborative Development of Simulation Software of Next Generation (CO-DESIGN), Beijing, China, 2012.10.25[ᣍᚅ 5] Nakajima, K.: ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), CUG Seminar (China Universityof Geosciences), Beijing, China, 2012.10.26[ᣍᚅ 6] Nakajima, K., Parallel Multigrid Method on Post-Peta/Exa Scale Supercomputer Systems,
Advances in Computational Mechanics (ACM 2013) — A Conference Celebrating the 70th Birthday of Thomas J.R. Hughes: Parallelism in Matrix Computations, San Diego, CA, USA, 2013.2.25[ᣍᚅ 7] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications with Automatic Tuning (AT), SDSC Seminar, San Diego Supercomputer Center, San Diego, CA, USA, 2013.2.26[ᣍᚅ 8] Nakajima, K., Y. Ishikawa and T. Katagiri, HPCI towards Exascale Era, 17th Workshop on
Sustained Simulation Performance (WSSP 2013), Tokyo, Japan, 2013.3.12[ᣍᚅ 9] Nakajima, K., Automatic Tuning of Preconditioned Iterative Solvers with Hybrid Parallel
Programming Models, Climate 2013 Workshop (The next-generation of climate models andknowledge discoveries through the extreme high-performance simulations and big data), Berkeley,
CA, USA, 2013.3.21− 194 −

スーパーコンピューティング研究部門[ᣍᚅ 10] Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers with Hybrid Parallel Programming Models, Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientific Computing (2013@2HPSC), National Taiwan University, Taipei, Taiwan, 2013.3.28

ᰝㄞ௜ㄽᩥ䝸䝇䝖
[ᰝㄞ௜ 1] Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Fujitsu FX10 Supercomputer System, IEEE Proceedings of 2012 International Conference on Cluster Computing
Workshops, 199-206, IEEE Digital Library: 10.1109/ClusterW.2012.35, 2012[ᰝㄞ௜ 2] Nakajima, K., Automatic Tuning of Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid
Parallel Programming Models, Selected Papers of 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Lecture Notes in Computer Science 7851,
435-450, 2013 (in press)

䛭䛾௚Ⓨ⾲ㄽᩥ䝸䝇䝖[Ⓨ⾲ 1] Nakajima, K., OpenMP/MPI Hybrid Parallel Multigrid Method on Post-Peta/Exa Scale Supercomputer Systems, HPC in Asia Workshop, ISC’12, Hamburg, Germany䠈2012 ᖺ 6 ᭶ 17 ᪥[Ⓨ⾲ 2] Nakajima, K., ppOpen-HPC: Open Source Infrastructure for Development and Execution of
Large-Scale Scientific Applications on Post-Peta-Scale Supercomputers with Automatic Tuning(AT), SIAM Annual Meeting 2012 (AN12), Programming Paradigms, Algorithms and Frameworks
for High Performance Scalable Manycore Systems - Part III of III, Minneapolis, MN, USA, 2012 ᖺ
7 ᭶ 13 ᪥[Ⓨ⾲ 3] ୰ᓥ◊࿃䠈Oakleaf-FX 䛻䛚䛡䜛๓ฎ⌮௜཯᚟ἲ䛾᭱㐺໬䠈᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍䛂⾜ิ䞉ᅛ᭷್ၥ㢟䛾ゎἲ䛸䛭䛾ᛂ⏝䛃◊✲㒊఍䠄MEPA䠅䠈2012 ᖺ୪ิ䠋ศᩓ䠋༠ㄪฎ⌮䛻㛵䛩䜛 䛄㫽ྲྀ䛅䝃䝬䞊䞉䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥䠄SWoPP 㫽ྲྀ 2012䠅䠈2012 ᖺ 8 ᭶ 1 ᪥
[Ⓨ⾲ 4] ୰ᓥ◊࿃䠈䝯䝙䜱䝁䜰䜽䝷䝇䝍ྥ䛡୪ิከ㔜᱁Ꮚἲ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䠈᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍ 2012ᖺᖺ఍䠈⛶ෆ䠈2012 ᖺ 8 ᭶ 29 ᪥[Ⓨ⾲ 5] Nakajima, K., Overview of ppOpen-HPC, International Workshop on Software for Peta-scale
Numerical Simulation (SPNS2012), ி㒔䠈2012 ᖺ 12 ᭶ 6 ᪥[Ⓨ⾲ 6] Nakajima, K., Development of Applications on ppOpen-HPC, 2013 SIAM Conference on
Computational Science and Engineering (CSE13): Parallel Programming Models, Algorithms andApplications for Scalable Manycore Systems Part-III of III, Boston, MA, USA, 2013 ᖺ 2 ᭶ 27 ᪥

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スーパーコンピューティング研究部門≉グ஦㡯
[≉グ 1] Ꮫ㝿ィ⟬⛉Ꮫ䞉ᕤᏛேᮦ⫱ᡂ䝥䝻䜾䝷䝮䠈http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/CSEedu/[≉グ 2] ୪ิィ⟬䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䠈ඛ➃ィ⟬ᶵ₇⩦䠈ᮾி኱Ꮫ኱Ꮫ㝔⌮Ꮫ⣔◊✲⛉ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫᑓᨷ䠈http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12e/[≉グ 3] ⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬䊠䞉䊡䠈ᮾி኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⌮ᕤᏛ⣔◊✲⛉ᩘ⌮᝟ሗᏛᑓᨷ䠈
http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12s/䠈http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/[≉グ 4] 䝁䞁䝢䝳䞊䝍⛉Ꮫ≉ูㅮ⩏䊠䞉䊡䠈ᮾி኱Ꮫ኱Ꮫ㝔᝟ሗ⌮ᕤᏛ⣔◊✲⛉䝁䞁䝢䝳䞊䝍⛉Ꮫᑓᨷ䠈http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12s/䠈http://nkl.cc.u-tokyo.ac.jp/12w/[≉グ 5] General Council Member , IACM (International Association for Computational Mechanics)[≉グ 6] Associate Editor䠈 SIAM Journal for Scientific Computing[≉グ 7] Member of Program Committee, The 19th International Parallel and Distributed Processing
Symposium (IPDPS12), Shanghai, China, 2012.
[≉グ 8] Member of Program Committee, International Conference on Computational Science (ICCS2012), Omaha, NE, USA, 2012.
[≉グ 9] Member of Program Committee, Second International Workshop on Advances in HighPerformance Computational Earth Sciences: Applications and Frameworks (IHPCES) , Omaha, NE,
USA, 2012.
[≉グ 10] Member of Research Paper Committee, International Supercomputing Conference (ISC’12),
Hamburg, Germany, 2012.
[≉グ 11] Co-organizer of Mini-Symposium, 2012 SIAM Annual Meeting (AN12): Programming
Paradigms, Algorithms and Frameworks for High Performance Scalable Manycore Systems Part IIII , Minneapolis, MN, USA, 2012.
[≉グ 12] Member of International Scientific Committee, 10th World Congress of Computational Mechanics (WCCM 2012) , Sao Paulo, Brazil, 2012.
[≉グ 13] Secretary General, Organizing Committee, 10th International Meeting on High-Performance
Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe, Japan, 2012.
[≉グ 14] Member of Scientific Committee, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR 2012), Kobe, Japan, 2012.
[≉グ 15] Vice-Chair, Euro-Par 2012, Topic 15: High Performance and Scientific Applications,
Rhodes Island, Greece, 2012.
[≉グ 16] Member of Technical Papers Committee, 2012 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC12)䠈Salt Lake City, UT, 2012.

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スーパーコンピューティング研究部門[≉グ 17] Member of Program Committee, The 19th International Conference on High Performance
Computing (HiPC), Pune, India, 2012.
[≉グ 18] Member of Organizing Committee, 2013 SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE13), Boston, MA, USA, 2013.
[≉グ 19] Co-organizer of Mini-Symposium, 2013 SIAM Conference on Computational Science andEngineering (CSE13): Parallel Programming Models, Algorithms and Applications for Scalable
Manycore Systems Part I-III, Boston, MA, USA, 2013.
[≉グ 20] Member of Program Committee, The 20th International Parallel and Distributed Processing
Symposium (IPDPS13), Boston, MA, USA, 2013.
[≉グ 21] Co-Chair of Technical Papers Committee, 2013 IEEE International conference on high performance computing, networking, storage, and analysis (SC13)䠈Denver, CO, 2013.
[≉グ 22] Chair of Scientific Committee, 11th International Meeting on High-Performance Computing
for Computational Science (VECPAR 2014), Eugene, OR, USA, 2014.

ᘬ⏝ᩥ⊩㻌[ᘬ⏝ 1] Deutsch, C.V., Journel, A.G., GSLIB Geostatistical Software Library and User's Guide, Second Edition.
Oxford University Press (1998)[ᘬ⏝ 2] Nakajima, K., Parallel Multigrid Solvers using OpenMP/MPI Hybrid Programming Models on MultiCore/Multi-Socket Clusters, Lecture Notes in Computer Science 6449, pp.185-199 (2011)[ᘬ⏝ 3] Nakajima, K., New strategy for coarse grid solvers in parallel multigrid methods using OpenMP/MPI
hybrid programming models, ACM Proceedings of the 2012 International Workshop on Programming Models and Applications for Multicores and Manycores, ACM Digital Library (DOI: 10.1145/2141702.2141713)(2012)− 197 −

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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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Privilidge Design in Federation Service,
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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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Compiler) ͱ‫͖΂Ϳݺ‬΋ͷͰ͋Δɻ
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− 205 −

スーパーコンピューティング研究部門

2.2

಺༰

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2.3

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3.1

എ‫ܠ‬

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Control ͱ͍ͬͨɺ૊৫಺Λ౷੍͢Δ֓೦͕ద༻Ͱ͖ͳ͍͜ͱʹ͋ΔɻISO 27000 γϦʔζ͕҉໧ͷ͏ͪʹԾఆ͍ͯ͠Δ૊৫͕Ϋϥ΢υͰ͸Ϋϥ΢υϕϯμʔʹ͓͖͔ΘΓɺ͔͠΋ɺͦͷ౷੍͸
SLA ͱ͍͏ैདྷΑΓͣͬͱΏΔ͍‫͞ݱ࣮͔͠Ͱܗ‬Εͳ͍ɻ− 206 −

スーパーコンピューティング研究部門

3.2

಺༰

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3.3

۩ମత੒Ռ

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4.1

എ‫ܠ‬

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͞Ε͍ͯΔɻैདྷͰ΋ Tor ౳ɺҰ෦‫ͳྗڧ‬ϓϩτίϧ͕ఏҊ͞Ε͖͕ͯͨɺӡ༻͕ܰྔͰ͋Δ͜ͱɺӅ΃͍͕ඞཁͳ৘ใ͕࣮ࡍʹӅ΃͍Ͱ͖Δ͜ͱɺͦͷ৘ใ͕ඞཁͳΤϯςΟςΟͷΈʹਖ਼͘͠఻ୡͰ͖Δ͜ͱ౳ͷอূΛ͢ΔͨΊʹ͸ɺৄࡉͳઃ‫͕ܭ‬ඞཁʹͳΔɻ

4.2

಺༰

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4.3

۩ମత੒Ռ

ҎԼͷϓϩτίϧͷઃ‫͓ܭ‬Αͼ࣮૷ΛߦͬͨɻϓϩδΣΫτͷ֓ཁʹ͍ͭͯ͸ɺԼͰൃදͯ͠
͍Δɻ࿦จʹΑΔൃදɺ۩ମతͳ੒ՌͷΦʔϓϯιʔεͰͷެ։ʹ͍ͭͯ͸ॱ࣍ߦ͏༧ఆͰ͋Δɻ

1. ೝূ࿈‫ ܞ‬Proxy αʔόʹର͢ΔϢʔβͷϓϥΠόγʔඇ։ࣔ‫ߏػ‬− 207 −

スーパーコンピューティング研究部門

2. ҉߸Խ͞ΕͨଐੑΞαʔγϣϯͷ಺༰Λ SP ͷΈ͕෮߸Ͱ͖Δ‫ߏػ‬
3. Privacy Enhancing Proxy ͷઃ‫૷࣮ͱܭ‬4. ར༻ऀ͕ SAML Ͱఏ‫͞ڙ‬ΕΔԾ໊ੑΛ୲อͭͭ͠ɺαʔϏεఏ‫͕ऀڙ‬ϢʔβಉҰੑΛ֬ೝ͢ΔͨΊͷ‫ߏػ‬ͷ࣮‫ݱ‬ɹ
• Hiroyuki Sato, Motonori Nakamura, Yasuo Okabe, Natsuhiko Sakimura, ”Privacy Enhancement
for Open Federated Identity/Access Management Platformsɿ Introduction and FY2012 Plan”,
2012 REFDES meeting (TF-EMC2), (ϕΦάϥʔυ, ηϧϏΞ‫ڞ‬࿨ࠃ: 2012/11/19)• தଜૉయɺ࡚ଜՆ඙ɺ੢ଜ݈ɺࠤ౻पߦɺԬ෦णஉɺ”SAMLɺOpenID ࿈‫ܞ‬ϓϩδΣΫτɿ֓ཁ”ɺJapan Identity & Cloud Summit ֶೝγϯϙδ΢Ϝηογϣϯ (౦‫ژ‬ɿ2013 ೥ 3 ݄ 5 ೔)• ࠤ౻पߦɺԬ෦णஉɺ”SAMLɺOpenID ࿈‫ܞ‬ϓϩδΣΫτɿ՝୊આ໌ 1-3/1-4”ɺJapan Identity& Cloud Summit ֶೝγϯϙδ΢Ϝηογϣϯ (౦‫ژ‬ɿ2013 ೥ 3 ݄ 5 ೔)

5ΦϯϥΠϯτϥετͷ۩ମతͳߏஙʹ͍ͭͯ

5.1

എ‫ܠ‬

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ͷ LoA (Level of Assurance) ͷ ISO ԽͳͲ͕‫࣮ݱ‬ͷ΋ͷͱͳΓɺ೔ຊ΍ϤʔϩούͰ΋ɺτϥετϑϨʔϜϫʔΫͷߏங͕‫ࢹʹ࣮ݱ‬໺ʹೖ͖͍ͬͯͯΔɻ೔ຊͷֶज़քʹ͓͚ΔτϥετϑϨʔϜϫʔΫͷߏஙΛ۩ମతʹਐΊΔͨΊʹɺ‫ج‬४ͷ੍ఆɺυΩϡϝϯτԽɺ‫ࠪ؂‬Λ‫ؚ‬ΊͨධՁମ੍ͷ੔උ͕ඞཁʹͳ͍ͬͯΔɻ

5.2

಺༰

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ͷτϥετϑϨʔϜϫʔΫͷߏஙɺಛʹ LoA1 ͷ۩ମతͳೝఆखଓ͖Λࡦఆͨ͠ɻ

5.3

۩ମత੒Ռ

ֶೝʹ͓͚ΔɺLoA1 ͷ۩ମతͳೝఆखଓ͖ͷࡦఆखଓ͖ʹؔ༩ͨ͠ɻ۩ମతʹɺԼͷ Open
Identity Exchange ʹΑΔχϡʔεϦϦʔε಺ͰͷʮFICAM LoA1 Assessor Credentialʯͷ୲౰ऀͱͯ͠ಇ͍͍ͯΔɻ͜ͷաఔͰɺ೔ຊʹద߹ͨ͠ϦεΫධՁͱϦεΫ؅ཧͷ‫ڀݚ‬ͷඞཁੑ͕໌Β͔ʹͳΓɺ৽ͨͳ‫ڀݚ‬ςʔϚͱͳΔ͜ͱ͕෼͔ͬͨɻ
·ͨɺධՁͷͨΊʹɺҎԼͷࢿ֨Λ֫ಘͯ͠‫͍ͯ͠༻׆‬Δɻ

• Certiﬁed Information Systems Auditor (CISA) , No. 12103601.
Ҏ্ʹ͍ͭͯ͸ҎԼͷΑ͏ʹੵ‫ۃ‬తʹൃ‫ݴ‬Λߦ͍ͬͯΔɻ

− 208 −

スーパーコンピューティング研究部門• ೔ຊͷτϥετϑϨʔϜϫʔΫߏஙͷίϥϘϨʔγϣϯʹؔ͢Δ Open Identity Exhange ʹΑΔχϡʔεϦϦʔε: The National Institute of Informatics/GakuNin Receives Open Identity Exchange FICAM LOA1 Assessor Credentials (http://openidentityexchange.org/press-releases/nationalinstitute-informaticsgakunin-receives-open-identity-exchange-ﬁcam-loa1-asse).
• ࠤ౻पߦ: ֶೝτϥετϑϨʔϜϫʔΫ, ֶೝ CAMP2012. (https://www.gakunin.jp/docs/ﬁles/sato.pdf)• ࠤ౻पߦଞɿΤϯλʔϓϥΠζ ID ʹऻ͍͔͔Δ ίϯγϡʔϚϥΠθʔγϣϯʹ͍ͭͯʢύωϧʣ, ID&IT Management Conference, 2012.
• ࢁ஍Ұఓ, ࠤ౻पߦ: ֶೝΞϯέʔτ͔ΒΈΔ IdP ͷӡ༻ঢ়‫ޙࠓͱگ‬ͷࢦ਑, ୈ 6 ճ౷߹ೝূ
γϯϙδ΢Ϝ, ࠤլେֶ, 2012.
• ࠤ౻पߦ, ࢁ஍Ұఓ: τϥετϑϨʔϜϫʔΫɹར༻ऀͷརӹΛकΔʗαʔϏεఏ‫ऀڙ‬Λ੍‫ޚ‬͢ΔͨΊʹ, ૯຿লύʔιφϧσʔλͷར༻ɾྲྀ௨ʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬ձ (ୈ 5 ճ), 2013.
• ࠤ౻पߦ: ֶೝτϥετϑϨʔϜϫʔΫ, Japan Identity and Cloud Summit, 2013.

6

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จϦετ
[ࠪಡ෇ 1] Shigeaki Tanimoto, Masahiko Yokoi, Hiroyuki Sato, Astushi Kanai: Quantifying Cost Structure of Campus PKI Based on Estimation and Actual Measurement, Journal of Information
Processing 20(3), 640–648, 2012.
[ࠪಡ෇ 2] ౡԬਖ਼‫ج‬, ੢ଜ݈, ‫ݹ‬ଜོ໌, தଜૉయ, ࠤ౻पߦ, Ԭ෦णஉ, ીࠜ‫ొݪ‬: ֶज़‫ؔػ‬ͷͨΊͷαʔόূ໌ॻൃߦϑϨʔϜϫʔΫ, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձ࿦จࢽ, B, J95-B(7), 871–882, 2012.
[ࠪಡ෇ 3] Tran Quang, Hiroyuki Sato: A Solution for Privacy Protection in MapReduce, Proceedings of
36th IEEE International Computer Software and Applications Conference, 515–520, 2012.
[ࠪಡ෇ 4] Shigeaki TANIMOTO, Shinichi MIZUHARA, Msasahiko YOKOI, Hiroyuki SATO, Atsushi
KANAI: Analysis of Security of PKI Operation with Multiple CP/CPS Based on Level of Assurance, Proceedings of IEEE Computer Software and Applications Conference Workshop(Middleware Architecture in the Internet), 100–105, 2012.
[ࠪಡ෇ 5] ԣ୩ ඦ߹, ‫ ্ٶ‬ୡ໼, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: Ϋϥ΢υεέδϡʔϧαʔϏεʹ͓͚Δ೔෇ِ૷ͷͨΊͷ‫ڞݤ‬༗ํࣜͷ‫ݕ‬౼, Proceedings of DPS Workshop 2012 (30), 2012.
[ࠪಡ෇ 6] ‫ ্ٶ‬ୡ໼, ԣ୩ ඦ߹, ۚҪ ರ, ੪౻ య໌, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: Ϋϥ΢υεέδϡʔϧαʔϏεʹ͓͚ΔϓϥΠόγʔอ‫ޢ‬ͷͨΊͷ೔෇ِ૷ํࣜͷධՁ, Proc. DPS Workshop
2012 (31), 2012.
[ࠪಡ෇ 7] Sato, Hiroyuki: A Formal Model of LoA Elavation in Online Trust, Academy of Science andEngineering Science Journal 1(4), 166–178, 2012.

− 209 −

スーパーコンピューティング研究部門

ͦͷଞͷൃද࿦จϦετ[ൃද 1] Kazu Yamaji, Hiroyuki Sato, Takeshi Nishimura, Motonori Nakamura: Progress of Japanese
academic access federation GakuNin in FY2011 ?Introduction to LoA-, TERENA Networking
Conference 2012.
[ൃද 2] ӿຊਅ໵ɺۚҪɹರɺ୩ຊໜ໌ɺࠤ౻पߦ: μΠφϛοΫʹ੍‫͢ޚ‬Δ৘ใ࿙ӮରࡦγεςϜͷ‫ݕ‬౼, ୈ 11 ճ৘ใՊֶٕज़ϑΥʔϥϜʢFIT2012ʣ࿦จू, 2012.
[ൃද 3] ্ଜ फ࢚, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: ِ૷‫ʹڥ؀‬ΑΔ̥̘อ‫ͱޢ‬ෆਖ਼ૢ࡞ऀ৘ใऩू
ٕज़ͷఏҊ, Proceedings of Computer Security Symposium 2012, 677–684.
[ൃද 4] ຤࣍ ਖ਼ਓ, ӿຊ ਅ໵, ۚҪ ರ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ: ৵ೖऀͷ‫ʹ཭ڑ‬ΑΓμΠφϛοΫʹη
ΩϡϦςΟϨϕϧΛ੍‫͢ޚ‬ΔγεςϜͷ‫ݕ‬౼, ୈ 154 ճ ৘ใॲཧֶձ DPS ‫ڀݚ‬ձ, 4A-25,
2013.
[ൃද 5] ถా ᠳҰ, ຀໺ ॣ, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: ಈతϦεΫධՁʹ‫ͮ͘ج‬ηΩϡϦςΟ
৔ͷఏҊ, ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ, 1501, 2013[ൃද 6] ‫ݟ‬໨ ༔ฏ, ٠஍ म, ୩ຊ ໜ໌, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: ৘ใηΩϡϦςΟϚωδϝϯτʹ͓͚
ΔอূϨϕϧʹؔ͢Δ‫ݕ‬౼, ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ,
1502, 2013.
[ൃද 7] ୩ຊ ໜ໌, খ഼ େี, ࠤ౻ पߦ, ۚҪ ರ: BCP Ϋϥ΢υԽʹର͢Δඅ༻ରޮՌʹؔ͢Δ‫ݚ‬‫ڀ‬, ϓϩδΣΫτϚωδϝϯτֶձ 2013 ೥౓य़‫ൃڀݚق‬දେձ, 1503, 2013.

− 210 −

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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スーパーコンピューティング研究部門

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2.1

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2.2

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2.3

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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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3.1

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3.2

ෆᐜ䠄䠍䠅 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻴㻼㻯 䛾ᴫせ㻌㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻴㻼㻯 䛾ᑐ㇟䛿䚸⌧ᅾ୺ὶ䛾ᩘ್ィ⟬ἲ䛻䜘䜛䝥䝻䜾䝷䝮䛷䛒䜛䚹୺䛻㻲㻱㻹䚸㻲㻰㻹䚸㻮㻱㻹䚸㻰㻱㻹䛻䜘䜛ᩘ್ィ⟬ἲ䜢ᑐ㇟䛸䛧䛶䛔䜛䚹୍᪉䚸⮬ື䝏䝳䞊䝙䞁䜾䠄㻭㼡㼠㼛㻙㼠㼡㼚㼕㼚㼓㻌 䠄㻭㼀䠅䠅ᢏ⾡䛜䚸ඛ㐍ⓗィ⟬ᶵ⎔ቃ䛷䛾㧗ᛶ⬟ィ⟬䛻䛿ᚲ㡲䛸䛺䜛䛸䛔䜟䜜䛶䛔䜛䚹䛭䛣䛷㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻴㻼㻯䛿㻭㼀ᢏ⾡䜢᥇⏝䛧䛶㛤Ⓨ䜢䛩䜛๓ᥦ䜢⨨䛟䚹㻌㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻴㻼㻯䛾䛯䜑䛾㻭㼀ᇶ┙䝋䝣䝖䜴䜵䜰䜢㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀䛸࿧䜆䚹ᅗ㻝䛻䚸㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻴㻼㻯䛻䛚䛡䜛㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀䛾఩⨨䛵䛡䛸䚸䛭䛾ᶵ⬟䜢䜎䛸䜑䜛䚹㻌㻌䠄䠎䠅 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 ᴫせ㻌㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛿䚸㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻹㻭㼀㻴 䛸 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻿㼅㻿 䛻 㻭㼀 ᶵ⬟䜢ᥦ౪䛩䜛䚹㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛾 㻭㼀 ᶵ⬟䜢฼⏝䛩䜛䛣䛸䛷䚸ィ⟬ᶵ㈨※㑅ᢥ䠄㻯㻼㼁 䛸 㻳㻼㼁 䜒䛧䛟䛿䝯䝙䞊䝁䜰䜈䛾⮬ືษ䜚᭰䛘䛾ᶵ⬟䛾ព࿡䠅䜢ᐇ⌧䛩䜛䚹㻭㼀 ᶵ⬟䛻䜘䜚䚸䝁䞊䝗䛾䝕䞊䝍䜰䜽䝉䝇䝟䝍䞊䞁䛾᭱㐺໬䜢⾜䛖䚹㻌ᅗ 㻝 䛾 㻭㼀 ᶵ⬟䛿䚸㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛾 㻭㼀 ᶵ⬟䛸䚸䝴䞊䝄⎔ቃ䛤䛸䛻␗䛺䜛䝁䞁䝟䜲䝷᭱㐺໬ᶵ⬟䜢ྜ䜟䛫䛶౑䛖䛣䛸䛻䜘䜚 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 ᑓ⏝䝥䝸䝥䝻䝉䝑䝃䜢㏻䛧ᐇ⌧䛥䜜䜛䚹䛣䛾䛣䛸䛷䚸ᖜᗈ䛔ィ⟬ᛶ⬟ྍᦙᛶ䛃䠅䇷
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スーパーコンピューティング研究部門

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

㻌

3.3

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スーパーコンピューティング研究部門

௨ୖ䛾 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛾ᶵ⬟䐟䡚䐢䜢ᐇ⿦䛧䛯䚹㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㻼㻼㻸㻌㻛㻌㻲㻰㻹 䛾୺せ䜹䞊䝛䝹䛻ᑐ䛧䠈௨ୗ䛻♧䛩」ᩘ䛾 㻯㻼㼁 ⎔ቃ䛷ᛶ⬟ホ౯䜢⾜䛳䛯䠖㻔㻝㻕㻌㻲㼄㻝㻜㻌㻔㻿㼜㼍㼞㼏㻢㻠㻌㻵㼄㼒㼤㻘㻌㻝㻢 䝁䜰㻕䚸㻔㻞㻕㻌㼀㻞㻷㻌㻔㻭㻹㻰㻌㻻㼜㼠㼑㼞㼛㼚㻌㻤㻟㻡㻢㻘㻌㻝㻢 䝁䜰㻕䚸㻔㻟㻕㻌㻿㼍㼚㼐㼥㻌㻮㼞㼕㼐㼓㼑㻌㻔㼄㼑㼛㼚㻌㻱㻡㻙㻞㻢㻣㻤㼃㻘㻌㻝㻢 ≀⌮䝁䜰䠈㻟㻞 䝇䝺䝑䝗㻕䚸㻔㻠㻕㻌㻿㻾㻝㻢㻜㻜㻜㻌㻔㻼㼛㼣㼑㼞㻣㻘㻌㻟㻞 ≀⌮䝁䜰䠈㻢㻠 䝇䝺䝑䝗㻕䚹ᛶ⬟ホ౯䛾⤖ᯝ䚸ၥ㢟䝃䜲䝈䛜኱䛝䛔ሙྜ䚸䝁䞁䝟䜲䝷᭱㐺໬䛾䜏䛾ᐇ⾜᫬㛫䠄䝧䞊䝇䝷䜲䞁䠅䛻ᑐ䛧 㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䜢㐺⏝䛩䜛䛣䛸䛷䚸㻝㻚㻡䡚㻝㻚㻥 ಸ䛾㏿ᗘྥୖ䛜☜ㄆ䛥䜜䛯䚹䜎䛯ၥ㢟䝃䜲䝈䛜ᑠ䛥䛔䛸䛝䛷䝇䝺䝑䝗ᩘ䛜 㻟㻞 䝇䝺䝑䝗䜢㉸䛘䜛㧗୪ิᐇ⾜᫬䛻䛚䛔䛶䛿䚸㻞㻚㻥䡚㻣㻚㻠 ಸ䜒䛾㧗䛔㏿ᗘྥୖ䛜☜ㄆ䛥䜜䛯䚹䛣䛾⌮⏤䛿䚸ၥ㢟䝃䜲䝈䛜ᑠ䛥䛟㧗䝇䝺䝑䝗୪ิ໬᫬䛿 㻻㼜㼑㼚㻹㻼 䛷୪ิᛶ䜢ᢳฟ䛷䛝䜛䛰䛡䛾䝹䞊䝥㛗䛜☜ಖ䛷䛝䛪䚸㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛻䜘䜛䝹䞊䝥⼥ྜᶵ⬟䛾䐠ᶵ⬟䛜ຠᯝⓗ䛻ാ䛟䛯䜑䛷䛒䜛䚹䛣䛾䜘䛖䛺≧ἣ䛿䠈䝫䝇䝖䝨䝍䝇䜿䞊䝹⎔ቃ䛷㢖ฟ䛩䜛䛸ண᝿䛥䜜䜛䛯䜑䚸㼜㼜㻻㼜㼑㼚㻙㻭㼀 䛻䜘䜛᭱㐺໬ᶵ⬟䛾ຠᯝ䛜ᮇᚅ䛷䛝䜛䠊㻌

4

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㻌

4.2
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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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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‫ۿ‬१‫ޓ‬わ‫ۿ‬ड़௾ഝໆ␓␩⏬␥␛␯⏬‫ګٿ‬わࡽ๲‫⎯ذ‬٥֋

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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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2.3

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− 231 −

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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− 232 −

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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スーパーコンピューティング研究部門

4

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ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Satoshi OHSHIMA, Masae HAYASHI, Takahiro KATAGIRI, Kengo NAKAJIMA: Implementation and Evaluation of 3D Finite Element Method Application for CUDA, Lecture Notes in
Computer Science, vol.7851, pp.140-148, 2013. (in press)[ࠪಡ෇ 2] Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu Kuroda, Ken
Naono, Kengo Nakajima: Control Formats for Unsymmetric and Symmetric Sparse Matrixvector Multiplications, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science (VECPAR’2012) Proceedings of VECPAR’2012, July 2012.
[ࠪಡ෇ 3] Ken Naono, Takahiro Katagiri, Takao Sakurai, Mitsuyoshi Igai, Satoshi Ohshima, Hisayasu
Kuroda, Shoji Itoh, Kengo Nakajima: A Fully Run-time Auto-tuned Sparse Iterative Solver
with OpenATLib, The 4th International Conference on Intelligent and Advanced Systems(ICIAS2012), Proceedings of ICIAS2012, June 2012.
[ࠪಡ෇ 4] Satoshi Ito, Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri: SSG-AT: An Auto-tuning Method of Sparse
Matrix-vector Multiplication for Semi-Structured Grids - An Adaptation to OpenFOAM -, Special Session of Special Session: Auto-Tuning for Multicore and GPU (ATMG), Proceedings of2012 IEEE 6th International Symposium on Embedded Multicore SoCs (MCSoC2012), pp.191197, September 2012.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] Satoshi OHSHIMA: Acceleration of FEM Application for GPU, 1st Joint CREST WS Toudai and
RIKEN, RIKEN AICS (Kobe), May 24-25, 2012.
[ൃද 2] େౡ૱࢙, ҏ౦ᡏ, ย‫޹ۅ‬༸, தౡ‫ޗݚ‬: ߦྻ֨ೲ‫ࣜܗ‬ͷม‫׵‬Λߟྀͨ͠ GPU ޲͚ૄߦྻιϧόͷ։ൃ, GTC JAPAN 2012, ౦‫ژ‬ϛουλ΢ϯϗʔϧˍΧϯϑΝϨϯε, 7 ݄ 26 ೔ʢ໦ʣ, 2012೥. ʢϙελʔൃදʣ[ൃද 3] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬: େ‫ن‬໛௒ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔγεςϜ Oakleaf-FX(FUJITSU PRIMEHPC FX10) ͷੑೳධՁ, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ (HPC-135), 7 ݄ 25 ೔ൃߦʢVol.2012-HPC-135 No.43ʣ, SWoPP2012 ௗऔ, ͱΓ͗ΜจԽձ‫ؗ‬, 8 ݄ 1 ೔ʢਫʣ-3 ೔ʢۚʣ, 2012 ೥.
[ൃද 4] େౡ૱࢙: GPU Λ༻͍ͨૄߦྻϕΫτϧੵ‫ࢉܭ‬ͷ࠷దԽ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձ,ஓ಺શ೔ۭϗςϧ, 8 ݄ 28 ೔ʢՐʣ-9 ݄ 2 ೔ʢ೔ʣ, 2012 ೥.
[ൃද 5] Satoshi OHSHIMA: Implementation of fast FEM library for GPU, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation (SPNS2012), Academic Center for Computing and Media studies (North building), Kyoto University, December 6-7, 2012.
[ൃද 6] େౡ૱࢙: StarPU Λ༻͍ͨ FEM ΞϓϦέʔγϣϯͷ࠷దԽ, ࣗಈνϡʔχϯά‫ڀݚ‬ձΞΧσϛοΫηογϣϯ, ౦‫ژ‬େֶദΩϟϯύε৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ, 12 ݄ 10 ೔ʢ݄ʣ, 2012 ೥.
[ൃද 7] େౡ૱࢙: GPU ϓϩάϥϜ࠷దԽͷͨΊͷࢦࣔจΛ༻͍ͨνϡʔχϯά‫ߏػ‬ͷ։ൃ, ୈ 4 ճࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ‫ݱ‬ঢ়ͱԠ༻ʹؔ͢Δγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ژ‬େֶ ࢁ্ձ‫ؗ‬, 12 ݄ 25 ೔ʢՐʣ, 2012 ೥.

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スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 8] େౡ૱࢙, Luo Cheng, ฏᖒকҰ, ย‫޹ۅ‬༸, ਢాྱਔ, ຊଟ߂थ: ௒௿ফඅిྗߴੑೳ‫޲ʹࢉܭ‬͚ͨऔΓ૊Έ, ୈ 54 ճϓϩάϥϛϯάɾγϯϙδ΢Ϝ, ϥϑΥʔϨ‫ڧ‬ཏ, 1 ݄ 11 ೔ʢۚʣ-13೔ʢ೔ʣ, 2013 ೥.
[ൃද 9] Satoshi Ohshima, Takahiro Katagiri, Kengo Nakajima, Samuel Thibault, Raymond Namyst: Implementation of FEM Application on GPU with StarPU, SIAM CSE13, The Westin Boston Waterfront(Boston, Massachusetts), Feburuary 25-March 1, 2013.
[ൃද 10] Satoshi Ohshima: Effective SpMV Implementation on Modern Parallel Architectures, 2013 Conference on Advanced Topics and Auto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing, National
Taiwan University (Taipei), March 27-29, 2013.
[ൃද 11] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼҏ౦ᡏɿppOpen-HPC ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ։ൃɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɺOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼVol.17ɼ 2012 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 12] ҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɼย‫޹ۅ‬༸ɿppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ߴ଎ԽͷऔΓ૊Έɼୈ̍̓ճ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձɼOS16 ࣗಈνϡʔχϯάٕज़ͷ࠷৽‫ڀݚ‬ಈ޲ɼ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จूɼ
Vol.17ɼ2012 ೥ 5 ݄ɽ[ൃද 13] ย‫޹ۅ‬༸ɼᓎҪོ༤ɼҏ౻঵࢘ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼࠇా‫ٱ‬ହɼ௚໺݈ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼऩଋো֐ (Fault Convergence)ɿ਺஋‫ࢉܭ‬ιϑτ΢ΣΞʹ͓͚Δ৽͍҆͠શੑͷ֓೦ɼ৘ใॲཧֶ
ձ‫ڀݚ‬ใࠂ HPC-134ɼ2012 ೥ 6 ݄ɽ[ൃද 14] ย‫޹ۅ‬༸ɼย‫޹ۅ‬༸ɼҏ౦ᡏɼେౡ૱࢙ɿϙετϖλεέʔϧ‫ڥ؀‬ͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ج‬൫ ppOpen-AT ͷ৽‫ػ‬ೳʹ͍ͭͯɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɺਖ਼ձһओ࠵ OS:ιϑτ΢ΣΞࣗಈνϡʔχϯά‫࠷ڀݚ‬લઢ 2012 ʕϙετϖλεέʔϧ΁ͷద༻ͱΤΫαεέʔϧ΁޲͚ͯʕɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ
[ൃද 15] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘ɿXabclibɿιϧόɾલॲཧࣗಈબ୒‫ػ‬ೳΛඋ͑ͨૄߦྻϥΠϒϥϦɼ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥౓೥ձɼ
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[ൃද 16] ย‫޹ۅ‬༸ɼେౡ૱࢙ɼதౡ‫ޗݚ‬ɼถଜਸɼ‫۽‬ಎ ޺थɼඉ‫ ޱ‬ਗ਼ོɼ‫ڮ‬ຊণɼߴࢁ߃Ұɼ౻ಊᚸ࣏ɼ‫ ాؠ‬५Ұɼ಺ా ࿨೭ɼࠤ౻ਖ਼थɼӋ֯ത߁ɼࠇ໦੟෉ɿϨΠςϯγίΞͷߴ౓Խɾߴޮ཰ԽʹΑΔকདྷͷ HPCI γεςϜʹؔ͢Δௐࠪ‫ڀݚ‬ͷͨΊͷΞϓϦέʔγϣϯͱੑೳධՁɼ৘ใॲཧֶձ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-HPC-137ɼୈ 194 ճ ARCɾୈ 137 ճ HPC ߹ಉ‫ൃڀݚ‬දձʢHOKKE-20ʣɼ2012 ೥ 12 ݄ɽ[ൃද 17] Takahiro Katagiri, Satoshi Ohshima, Satoshi Ito: ppOpen-AT: An Auto-tuning Language for
ppOpen-HPC —Its New function and Impact to Application Software, TIMS Workshop on Stateof-the-Art Technologies for High Performance Computing Software Auto-Tuning (in conjunction
with EASIAM 2012), June 2012.
[ൃද 18] ᓎҪོ༤ɼย‫޹ۅ‬༸ɼ௚໺݈ɼࠇా‫ٱ‬ହɼதౡ‫ޗݚ‬ɼழ֋ޫ঵ɼେౡ૱࢙ɼҏ౻঵࢘: ૄߦྻ‫ࢉܭ‬ϥΠϒϥϦ޲͚લॲཧɾղ๏ࣗಈબ୒ํࣜͷఏҊɼ2012 ೥ฒྻʗ෼ࢄʗ‫ڠ‬ௐॲཧʹؔ͢Δ ʰௗऔʱαϚʔɾϫʔΫγϣοϓʢSWoPP ௗऔ 2012ʣɼ2012 ೥ 8 ݄ɽ

− 235 −

スーパーコンピューティング研究部門[ൃද 19] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, Satoshi Ohshima: Early Experience of Adaptation of ppOpenAT: An Auto-tuning Description Language, SIAM Conference on Computational Science & Engineering (CSE13), MS153, Auto-tuning Technologies for Tools and Development En-vironmental
Extreme-Scale Scientiﬁc Computing - Part I of III (Organizer: Takahiro Katagiri (University ofTokyo, Japan), Osni A. Marques (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Leroy A. Drummond (Lawrence Berkeley National Laboratory, USA), Hiroyuki Takizawa (Tohoku University,
Japan)), February 2013.
[ൃද 20] Takahiro Katagiri, Satoshi Itoh, Satoshi Ohshima: Early Experiences of Adaptation of ppOpenAT: Towards Performance Portability for Exa-ﬂops Era, 2013 Conference on Advanced Topics andAuto Tuning in High Performance Scientiﬁc Computing, March 2013.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] ϓϩάϥϜҕһ, SACSIS2012 ઌਐత‫جࢉܭ‬൫γεςϜγϯϙδ΢Ϝ, ਆ‫ࡍࠃށ‬ձٞ৔, 5 ݄
16-18 ೔, 2012 ೥.
[ಛ‫ ه‬2] WEB support Chair, International Workshop on Software for Peta-scale Numerical Simulation(SPNS2012), Academic Center for Computing and Media studies (North building), Kyoto University, December 6-7, 2012.
[ಛ‫ ه‬3] ϓϩάϥϜҕһ, HPCS2013 2013 ೥ϋΠύϑΥʔϚϯείϯϐϡʔςΟϯάͱ‫ࢉܭ‬Պֶγϯϙδ΢Ϝ, ౦‫ۀ޻ژ‬େֶ ଂલձ‫͘ ؗ‬Β·͑ϗʔϧ, 1 ݄ 15-16 ೔, 2013 ೥.
[ಛ‫ ه‬4] ཧࣄ, Φʔϓϯ CAE ֶձ, 2012 ೥.

− 236 −

スーパーコンピューティング研究部門

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− 237 −

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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2.2.4

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− 240 −

スーパーコンピューティング研究部門

int main(){
int i, data[30];#pragma MICP init* ϑϨʔϜϫʔΫͷॳ‫ظ‬Խ
#pragma MICP enable i, data(0-29) * ҎԼͷϧʔϓͰ i, data[30] Λ* νΣοΫϙΠϯτ͢Δ
for(iter i){
calculate(i, data);#pragma MICP ckpt
* νΣοΫϙΠϯτ࣮ߦީิ}#pragma MICP disable* νΣοΫϙΠϯτϧʔϓͷऴྃ#pragma MICP fini* ϑϨʔϜϫʔΫͷऴྃ}ਤ 4: Ξϊςʔγϣϯͷར༻ํ๏͜ͱ͸Ͱ͖Δɻ‫ނ‬োϞσϧ δϣϒͷ͍ͣΕ͔ʹ‫ނ‬ো͕‫ʹ͖ͱ͖ͨى‬ɺδϣϒશମ͕࣮֬ʹఀࢭ͢Δ෮‫چ‬Ϟσϧ ͢΂ͯͷϓϩηεΛऴྃ͠ɺ͋Β͔͡Ί֬อ͓͍ͯͨ͠৑௕ϊʔυΛར༻ͯ͠ɺࢸۙͷνΣοΫϙΠϯτ͔ΒδϣϒશମΛ࠶࣮ߦ͢Δɻ

2.2.5

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2.2.6

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Checkpoint ϨΠϠʹͯ MPI δϣϒ͕‫ى‬ಈ࣌ʹࣗ਎Ͱ؅ཧαʔό‫܈‬Λ‫ى‬ಈ͢ΔΑ͏ʹ࣮૷͞Ε͍ͯΔɻ͜ͷ࣮ߦ‫ڥ؀‬͸ਤ 6 ͷΑ͏ʹߏ੒͞ΕΔɻ

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− 241 −

スーパーコンピューティング研究部門/W ^ĞƌǀĞƌΘŝƚƐW//W ůŝĞŶƚW//ŶƚĞƌǀĂůKƉƚŝŵŝǌĞƌ
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2.3

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3

੒Ռཁཡ

ࠪಡ෇࿦จ
[ࠪಡ෇ 1] Shinichiro Takizawa, SATOSHI MATSUOKA, Masanaru Munetomo, Taizo Kobayashi,
HIDEYUKI JITSUMOTO. A Virtual Machine Hosting System on e-Scinece Cyberinfrastructure, The 1st International Workshop on Cloud Computing and Applications (IWCCA 2012),
Dec. 2012.

ͦͷଞͷൃද࿦จ
[ൃද 1] መຊ ӳ೭, ”௨৴ΦʔόʔϥοϓΛߟྀͨ͠ΞϓϦέʔγϣϯϨϕϧνΣοΫϙΠϯτϑϨʔϜϫʔΫ”, ిࢠ৘ใ௨৴ֶձٕज़‫ڀݚ‬ใࠂ DC2012-17 Vol. 112. No 174, pp. 1-5, July 2012.
[ൃද 2] ߾ ါथɼመຊ ӳ೭ɼࠤ౻ ࡾ‫ٱ‬ɼੴ઒ ༟, ”ύʔγϟϧϝοηʔδϩΪϯάΛվળ͢Δ଱‫ނ‬োੑ࣮‫ݱ‬ϑϨʔϜϫʔΫ”, ৘ใॲཧֶձ ‫ڀݚ‬ใࠂ 2012-ARC-194/HPC-137, March 2013.
[ൃද 3] େౡ૱࢙, መຊӳ೭, ‫ྑాࢤי‬࿨, ย‫޹ۅ‬༸, ాӜ݈࣍࿕, தౡ‫ޗݚ‬, ”େ‫ن‬໛௒ฒྻεʔύʔίϯϐϡʔλʔγεςϜ Oakleaf-FX(FUJITSU PRIMEHPC FX10) ͷੑೳධՁ”, ৘ใॲཧֶձ ‫ݚ‬‫ڀ‬ใࠂ 2012-HPC-135, July 2012.

ಛ‫߲ࣄه‬[ಛ‫ ه‬1] Member of Program Committee, 2nd Workshop on Fault-Tolerance for HPC at Extreme Scale(FTXS2012), http://institute.lanl.gov/resilience/workshops/ftxs2012/− 242 −

スーパーコンピューティング研究部門

クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェア
鴨志田 良和概要

1

ローカルホストから通常の実行ファイルとリモートホスト向けの実行ファイルを透過的に実行可能にするミドルウェアに関する研究を行っている。これにより、ATLAS を始めとするインストール時自動チューニングを行うソフトウェアなど、クロスコンパイル環境でのビルドが困難なソフトウェアを容易にビルドできるようになり、Oakleaf-FX のようなログインノードと計算ノードで異なるアーキテク
チャを有するスパコンの利便性を向上させることが可能となる。また、情報基盤センターにおけるス
パコンの導入及び運用支援を行っている。具体的には、以下の項目について実施した。

• クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェアに関する研究
クロスコンパイルされた実行ファイルとそうでない実行ファイルを判定する機構と、execve シス
テムコールをフックし、クロスコンパイルされた実行ファイルを実行しようとすると、自動的にリモートホストへ実行を転送する機構を有する TLDT というツールを提案した [発表 2]。また、
このツールを高度化することで、より多くのケースで利用可能なものにした [発表 3]。

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

2

クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミド
ルウェアの開発

2.1

背景

近年のスーパーコンピュータのなかには、計算ノードとログインノードに異なるインストラクション
セットアーキテクチャを採用し、計算ノードの性能向上とログインノードの利便性を両立しようとしているものがある。そのようなシステムには、プログラムをビルドするためにクロスコンパイラが提供されている。しかしながら、既存のソフトウェアが必ずしもクロスコンパイルをサポートしている
わけではないため、クロスコンパイル環境でのビルドがうまくいかないことがある。典型的な例が、ビルド時に、まずソースコード生成するプログラムをコンパイルし、それを実行して、最終的に必要とされる実行ファイルのためのソースコードを生成するような処理を含む場合である。クロスコンパ
イル環境においてはソースコード生成プログラムは、実行環境 (計算ノード) で実行されるバイナリとなるが、クロスコンパイル環境でのビルドをサポートしていないソフトウェアの場合、それをビルド
環境 (ログインノード) で実行しようとしてしまい、エラーとなってしまう。Makeﬁle 等を書き換えて− 243 −

スーパーコンピューティング研究部門

対応することも可能だが、大きなソフトウェアでは変更箇所が多岐にわたることもありうるため、透過的な解決策が必要である。インストール時自動チューニングを行うソフトウェアは、そのような、クロスコンパイルをサポートすることが困難なソフトウェアの一種である。
インストール時チューニングの典型的な処理の流れは、以下のとおりである。

1. 実行環境の情報を得るためのプログラムをコンパイルする
2. チューニング可能なパラメータの組み合わせをひとつ選ぶ
3. 選んだパラメータを使用して 1 のプログラムを実行する
4. 1 から 3 を、すべてのパラメータの組み合わせについて繰り返す
5. 最良の性能となるパラメータの組み合わせを選択する
ここで、チューニング可能なパラメータの種類は数多くあり、種類ごとに様々な値を試行する必要があるため、探索すべき範囲は相当に広い可能性がある。
この処理の流れの中で、3 のプログラム実行の部分は、計算ノードで行う必要があり、クロスコンパ
イル環境でこのステップを正しく実行するためには、適切にバッチジョブを投入し、計算ノードで処理を実行するようにしなければならない。バッチジョブの実行は非同期的であるため、計算ノードとロ
グインノードのアーキテクチャが同一である場合には単純にコマンドを実行すればよかったところを、ジョブ投入、実行完了待ち、終了ステータスの処理を行うように変更する必要がある。Grid Engine のqrsh のように、rsh に似たインタフェースを持つバッチジョブ管理システムであれば、比較的簡単に計算ノードでの処理に切り替えることが可能な場合もあるが、ソフトウェアが大規模で複雑になると、必要なすべての箇所に上記の変更を加えることはより困難になる。
このような問題を透過的に解決するため、我々は TLDT というツールを提案する。TLDT は計算ノード向けの実行ファイルを自動的に判別し、ログインノードでそのような実行ファイルを実行しようとした場合に、自動的に計算ノードでの実行に切り替える。この処理は透過的に行われるため、利用者から見ると、計算ノード用のバイナリがあたかもログインノードで実行されるように見えることになる。このツールは、クロスコンパイル環境で様々なソフトウェアをインストールする際の生産性を大きく向上させることができると我々は考えている。
現在運用されているスーパーコンピュータの一部には、ログインノードとは別に、計算ノードと同じアーキテクチャを持ち、かつ対話的な処理が可能なインタラクティブ環境を提供しているものもある。多くの場合、ログインノードのほうが計算ノードよりコアあたりの性能が高いため、ビルド処理の速度を考慮したり、インタラクティブ環境の実行時間制限を考慮したりすると、このようなスーパーコンピュータにおいても、TLDT は威力を発揮できると考えられる。

2.2

内容

2.2.1

設計と実装

プログラムが実行される場所には、「ローカルホスト」と「リモートホスト」の 2 種類があると仮定する。ローカルホストは、クロスコンパイラがインストールされており、プログラムがコンパイル
されるコンパイル環境、例えば、スーパーコンピュータのログインノードを指す。リモートホストは、
実際の意味のある計算が行われる実行環境、例えば、スーパーコンピュータの計算ノードを指す。また、実行可能ファイルにも、それぞれに対応する、「ローカル実行ファイル」と「リモート実行ファイル」の 2 種類があると仮定する。すなわち、ローカル実行ファイルはローカルホストで実行可能な実行ファイル、リモート実行ファイルは、例えばクロスコンパイラでコンパイルされたプログラムのよ
うに、リモートホストで実行可能な実行ファイルを指す。

− 244 −

スーパーコンピューティング研究部門

表 2: Oakleaf-FX 計算ノードの仕様理論ピーク性能
表 1: 実行の転送のために必要な機能一覧
実行の
場所
ローカル

実行ファイルの形式
ローカル または 不明
通常実行

リモート
代替実行
ファイル

リモート

FORCE LIST の使用

自動転送

236.5 GFLOPS / ノード
14.8 GFLOPS / コアCPU

SPARC64 IXfx 1.848 GHz

CPU 数 (コア数)

1 (16)

メモリ

32 GB

メモリバンド幅

85 GB / sec

ネットワーク

5 GB/s × 2 (双方向)× 4 (同時使用可能リンク数)

透過的に両方の実行ファイルをローカルホストから実行できるようにするためには、表 1 に示すような複数の場合を考慮する必要がある。ローカル実行ファイルをローカルホストで実行することはOS に実装されている通常の実行であるから、特に何も気にする必要はない。例えばローカルホストのアーキテクチャが x86 64 で、リモートホストのアーキテクチャが SPARC V9 であれば、ELF 形式の実行ファイルならファイルのヘッダを調べることでリモート実行ファイルか否かを判定することができる。このような場合、実行ファイルの実際の実行は qsub、rsh など、計算環境によって提供されるリモート実行用のコマンドを使用して、リモートホストで行うことができる。この、実行ファイルの形式の自動判定と、リモート実行ファイルである場合に実行を自動的にリモートホストで行うことを、“自動転送” と呼ぶ。この自動転送が TLDT の基本的な機能である。
実行ファイルが本来実行されるべき場所と、実行を行う場所が異なる場合は、透過的な実行を行うための仕掛け必要となる。例えば、シェルスクリプトの場合など、ローカル実行ファイルかリモート実
行ファイルかを判定できないような場合、そのようなファイルをリモートホストで実行させたい場合、
あるいは、ローカル実行ファイルが存在するのと同一のパスでリモートホストにも存在する実行ファ
イルを実行したい場合などは、TLDT にそのことを伝える必要がある。このためには、FORCE LISTと呼ばれる実行ファイル一覧を作成する必要がある。このリストに記載された実行ファイルは、ファイルの形式にかかわらず、リモートホストでの実行を行うことにする。逆に、リモート実行ファイル
をローカルホストで実行しようとする場合、当然そのまま実行することはできないが、同じ機能を持つローカル実行ファイルが別な場所に存在するとわかっている場合は、そのことを事前に TLDT に伝えてある場合は、リモート実行を行う代わりに、代わりの実行ファイルをローカルホストで実行できることにする。
TLDT の実装は、execve システムコールの呼び出しをフックすることで実現されている。TLDTの機能は、代替の execve システムコールの実装を動的リンク可能ライブラリの形式で提供されている。Linux システムで、このライブラリを LD PRELOAD 環境変数に設定することで利用可能である。
TLDT を有効にした状態で execve が呼ばれると、実行ファイルの形式がリモートであるかがチェッ
クされ、実行場所がリモートホストである場合、TLDT はジョブ投入を行いプロセスマネージャを起
動し、プログラムの引数の転送・終了待ちを行う。

2.2.2

事例研究

TLDT を利用することによって、クロスコンパイル環境においてはビルド時にリモートノードで得られる情報を必要とするような様々な既存のソフトウェアを、無変更、あるいは僅かな変更でビルドすることができる様になる。ここでは、ソフトウェアを TLDT を使用してビルドする例いくつか紹介
し、TLDT の利便性について述べる。

− 245 −

スーパーコンピューティング研究部門

表 3: ATLAS の Conﬁgure オプション
オウンコンパイラ-A 34 -O 1 -t 16 -s 3 -v 3 -m 1848 –cc=gcc

表 4: ATLAS のビルド性能-C acg fcc -F acg ’-Xg -std=gnu99 -Kfast’

オウンコンパイラ-C xc gcc -F xc ’-O’

ビルド時間

20,880 秒-C if frt -F if ’-Kfast’
TLDT +-A 34 -O 1 -t 16 -s 3 -v 3 -m 1848 –cc=gcc

TLDT + クロスコンパイラ

クロスコンパイラ-C acg fccpx -F acg ’-Xg -std=gnu99 -Kfast’

ビルド時間

13,260 秒-C xc gcc -F xc ’-O’

ジョブ投入回数

1,846-C if frtpx -F if ’-Kfast’
実験は、Oakleaf-FX システムの上で実施した。Oakleaf-FX システムは、富士通 PRIMEHPC FX10
スーパーコンピュータを 4, 800 ノード使用して構成されている。CPU には、 SPARC64 IXfx プロセッ
サが使用されている。SPARC64 IXfx プロセッサは 16 コア、 12 MB の 共有 L2 キャッシュを搭載する。
計算ノードの OS は Linux カーネル 2.6.25 を元に富士通がカスタマイズしたものである。計算ノード
同士は、Tofu ネットワークと呼ばれる、6 次元メッシュ/トーラス型のネットワークで接続されている。
表 2 に、Oakleaf-FX システムの計算ノードの仕様をまとめた。

Oakleaf-FX システムは、6 台のログインノードと、システムを対話的に利用するための 50 台のイン
タラクティブノードを提供している。各ログインノードは x86 64 アーキテクチャのサーバで、6 コアの Intel Xeon L5640 CPU (2.27 GHz) を 2 台搭載し、Hyper-Threading テクノロジを有効にして運用している。メモリ容量は 48 GB である。OS は RHEL6 (Linux カーネルのバージョンは 2.6.32) であり、富士通製クロスコンパイラが提供されている。インタラクティブノードは計算ノードと同一のアーキテクチャで、クロスコンパイラを利用したビルドができないようなソフトウェアをコンパイル・イン
ストールしたり、並列プログラムをテスト・デバッグしたりする用途のために提供されている。1 ノード利用の場合は 2 時間、複数ノード利用の場合は 10 分の時間制限を設けて運用している。
実験環境でのバッチジョブ投入のオーバーヘッドを調査するため、実行時間がほとんどかからない
プログラムを TLDT 経由で実行した。具体的には、main 関数の中で何もせずに終了するプログラムを作成し、10 回連続でこれを実行して平均値を取り、1 回あたりの実行時間を求めた。その結果、1 回の実行あたり、平均して 1.70 秒かかることがわかった。

ATLAS (Automatically Tuned Linear Algebra Software) は、効率的な BLAS 実装、そして LAPACK の幾つかのルーチンへの C と Fortran77 のインタフェースを有する、数値計算ライブラリである。ATLAS
は実行環境で、様々な設定やカーネルルーチンを使用してベンチマーク計算を実施し、最適だったものを選択するという、典型的なインストール時自動チューニング機構を搭載する。
Oakleaf-FX システムは、計算ノード及びインタラクティブノードで実行可能な、「オウンコンパイ
ラ」を提供している。我々は、計算ノードで、オウンコンパイラを使用し、バッチジョブとして ATLAS
をビルドする場合と、ログインノードで TLDT を使用してビルドする場合の比較を行った。使用した ATLAS のバージョンは 3.8.4 である。configure 時の設定パラメータは、表 3 に示すとおりである。どちらの場合も、アーキテクチャ等の自動検出が機能しなかったため、プラットフォームには 34(Unknown Ultra SPARC) を、オペレーティングシステムには 1 (Linux) を、アセンブラのタイプには3 (SPARC) を、CPU 数には 16 を、そして CPU のクロック周波数には 1,848 MHz を手動で指定した。
表の中で、fcc と frt は、オウンコンパイラ、fccpx と frtpx は、クロスコンパイラである。
ATLAS はビルド時に複数の種類のコンパイラを使用する。オウンコンパイラを使用する場合は、− 246 −

スーパーコンピューティング研究部門

fcc と frt、gcc のいずれかを対応させることでビルドが可能であるが、TLDT を使用する場合は、“GOODGCC” と呼ばれる種類のコンパイラをクロスコンパイラ (fccpx) に置き換える必要がある。しかし、“GOODGCC” の値は “gcc” にハードコードされているため、この部分については手作業で置換する必要があった。TLDT を使用した場合、この小さな変更のみで、Oakleaf-FX の様なクロスコンパ
イル環境で ATLAS のビルド・インストールを行うことができた。
ATLAS のビルド性能をまとめたものを表 4 に示す。オウンコンパイラでビルドした時と比べると、
TLDT を使用してビルドした時の時間は 36%以上短縮されている事が分かる。この主な理由は、クロスコンパイラが実行されるログインノードが計算ノードよりも高速でメモリ容量も大きいためである。
Oakleaf-FX システムでは、クロスコンパイラ環境でビルドできないソフトウェアをビルドするために、
インタラクティブノードが提供されている。しかし、ATLAS のビルドには、インタラクティブノードの使用時間制限である 7,200 秒を超える時間がかかるため、TLDT を使用しなければ対話的環境で
ATLAS のビルドを行うことはできなかった。
自動転送が行われた回数は、 1,846 回であった。ジョブ投入のオーバーヘッドに着目すると、この回数に 1.7 秒を掛けた 3,138 秒が、ジョブ投入のための待ち時間ということになる。このオーバーヘッ
ドを取り除くことは今後の課題である。
ppOpen-AT は、JST-CREST の研究領域「ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフト
ウェア技術の創出」の研究課題である「自動チューニング機構を有するアプリケーション開発・実行
環境」の中で開発されている、ppOpen-HPC の主要なコンポーネントの一つである。これは 片桐准教
授が開発した ABCLibScript を拡張したもので、現時点のバージョンでは、効率的なスレッド実行やレジスタあふれの削減に効果がある、ループ分割などの “Explicit methods” 向けの自動チューニング
機能を提供している。ppOpon-AT はインストール時、実行時チューニングの双方の機能を有しているが、今回は、TLDT を使用して、そのインストール時チューニング機能を試した。実験の結果、以下の 3 つのサンプルプログラム (今回試したもののすべて) で、もともと ppOpen-AT のディレクティブが挿入されたソースコードに手を加えることなく、最適化を行うことができることを確認した。
• 行列-行列積• 姫野ベンチマーク• BEM (境界要素法) コード

2.3

具体的成果

上記のミドルウェアの設計、実装についての発表 [発表 2] を行った。また、ミドルウェアを高度化し、機能増強し、その実装についての発表 [発表 3] を行った。

3

スパコン運用支援3.1

背景2008 年 6 月より運用開始した HA8000 クラスタシステムは、PC クラスタベースのシステムであり、無料の試行期間の利用者に対して行ったアンケートによれば、半数が本学のスーパーコンピュータの利用経験がなく、さらにその半数はスーパーコンピュータ自体の利用経験がない利用者である。また、2011 年 10 月より運用開始した Yayoi は、これまでの SR11000 システムの利用者からの継続性を考慮して運用を行う必要がある。さらに、2012 年 4 月より運用開始した Oakleaf-FX は、京コンピュータの後継機種で構成されたシステムであり、クロスコンパイル環境、Intel 系 CPU とは異なる性能特性をもつなど、システムの特徴を把握して運用を行う必要がある。このような新規利用者を含むスパコン利用者の利用実態を把握し、幅広い利用者の新規開拓とシステム運用の改善を継続的に行っていくことが重要である。

− 247 −

スーパーコンピューティング研究部門

3.2

内容

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

• 質問対応Yayoi、HA8000 クラスタシステム、Oakleaf-FX の利用方法等に関する相談・質問への対応• 広報・利用促進
学会等でのスパコン及び部門の研究成果の周知、また、講習会、広報誌を通してスパコンの効率的な利用方法の案内• JHPCN プロジェクトへの参加
学際情報科学研究体の一員としての、JHPCN プロジェクトへの参加

3.3

具体的成果

相談・質問については他の教職員と協力し、迅速かつ正確な対応を行うことに務めた。また、スパコン
利用促進のため、広報誌スパコンニュースでの情報発信及びスパコン講習会 [特記 1] での講義を行った。また、ISC’12、SC’12 での Exhibition においてスパコン及び部門での研究の紹介を行った。
また、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点の共同研究プロジェクトに、学際情報科学研究体の一員として複数のプロジェクト [特記 2, 特記 3, 特記 4, 特記 5] に関わってきた。

4

成果要覧

その他の発表論文[発表 1] Yoshikazu Kamoshida: Reordering MPI Ranks for Efﬁcient Barrier Collective Communications on
a Multi-Dimensional Torus Network, 10th International Meeting on High-Performance Computing
for Computational Science (VECPAR 2012), Poster presentation, Kobe, July 2012.
[発表 2] 鴨志田良和: クロスコンパイル環境でインストール時チューニングを容易にするミドルウェ
アの開発, 情報処理学会研究報告 2012-HPC-135, No. 20, 鳥取, 2012 年 8 月.
[発表 3] Yoshikazu Kamoshida: Simplifying Install-time Auto-Tuning for Cross-Compilation Environments
by Program Execution Forwarding, 18th IEEE International Conference on Parallel and Distributed
Systems, Poster presentation, Singapore, December 2012.

特記事項[特記 1] お試しアカウント付き並列プログラミング講習会: 2012 年 7 月, 2012 年 9 月, 2013 年 3 月.
[特記 2] マルチパラメータサーベイ型シミュレーションを支えるシステム化技術に関する研究 共同研
究者, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2012 年.
[特記 3] トレオニン合成酵素における反応制御機構の理論的解明 共同研究者, 学際大規模情報基盤共
同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2012 年.
[特記 4] 実在地域における建築・都市環境の総合数値予測 共同研究者, 学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2012 年.
[特記 5] ログ解析機構を備えた並列スクリプト実行システムの 共同研究者, 学際大規模情報基盤共同
利用・共同研究拠点 公募型共同研究, 2012 年.

− 248 −

スーパーコンピューティング研究部門

OpenFOAM ͷߴ଎Խʹؔ͢Δ‫ڀݚ‬-ߦྻ֨ೲ‫ࣜܗ‬ͷࣗಈબ୒ҏ౦ ᡏ֓ཁ1ຊ‫ڀݚ‬͸ɺՊֶٕज़‫ߏػڀݚ‬ઓུత૑଄‫ڀݚ‬ਪਐࣄ‫ ۀ‬CREST ྖҬ໊ʮϙετϖλεέʔϧߴੑೳ‫ܭ‬ࢉʹࢿ͢ΔγεςϜιϑτ΢ΣΞٕज़ͷ૑ग़ʯɺH23 ೥౓࠾୒՝୊ʮࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬Λ༗͢Δ
ΞϓϦέʔγϣϯ։ൃɾ࣮ߦ‫ڥ؀‬ʯ(ppOpen-HPC) ͷҰ෦ͱͯ͠ߦΘΕ͍ͯΔɻ
OpenFOAM ͷԋࢉΧʔωϧ͸ૄߦྻϕΫτϧੵ (Sparse Matrix-Vector Multiply:SpMV) Ͱ͋Γɺͦͷߴ଎Խʹ͸ߦྻσʔλͷ֨ೲ‫ࣜܗ‬มߋ͕ޮՌతͰ͋Δ͜ͱΛࡢ೥౓ʹ֬ೝͨ͠ɻຊ೥౓͸࠷దͳ֨ೲ‫ࣜܗ‬ͷࣗಈબ୒Λߦ͏ࣗಈνϡʔχϯά‫ݕ͍ͯͭʹߏػ‬౼ɾ։ൃΛߦͬͨɻOpenFOAM ͷ SpMVΛ࠷΋ߴ଎ʹ࣮ߦͰ͖Δ֨ೲ‫ࣜܗ‬͸ Diagonal ‫( ࣜܗ‬DIA) Ͱ͋Δ͕ɺಉ‫ࣜܗ‬͸ߏ଄֨ࢠͷ৔߹ʹ͔͠ར༻Ͱ͖ͳ͍ɻOpenFOAM ͷ‫ࢠ֨ࢉܭ‬͸ඇߏ଄֨ࢠΛ‫ڐ‬༰͍ͯ͠ΔͨΊɺDIA ͷΈͰ͸͢΂ͯͷ‫ܭ‬ࢉ֨ࢠʹରԠͨ͠ SpMV ԋࢉΛ࣮‫͍ͳ͖Ͱݱ‬ɻͦ͜Ͱɺຊ೥͸ DIA ͱ CRS ͷϋΠϒϦουʹΑΔ
SpMV(Semi-structured grid AT:SSG-AT) ͷߴ଎Խʹ͍ͭͯ‫ڀݚ‬Λߦͬͨɻ2

OpenFOAM ༻ AT ‫ߏػ‬ͷఏҊ

2.1

ߦྻ֨ೲ‫ࣜܗ‬ߦྻ֨ೲ‫ ͕ࣜܗ‬SpMV ԋࢉͷੑೳʹ‫ۃ‬Ίͯେ͖ͳӨ‫ڹ‬Λ࣋ͭ͜ͱ͸‫ط‬ใͷ௨ΓͰ͋Δɻଟ͘ͷ৔߹ʹ͓͍ͯɺ͍ͣΕͷ֨ೲ‫࠷͕ࣜܗ‬దͰ͋Δ͔͸཭ࢄԽख๏΍‫ʹࢠ֨ࢉܭ‬ґଘ͍ͯ͠ΔɻOpenFOAM ͷσʔλ‫͋Ͱࣜܗ‬Δ polymesh ͸ඇߏ଄֨ࢠΛ‫ج‬ຊͱ͍ͯ͠Δɻ͜Ε͸ STL ౳ͷ‫ܗ‬ঢ়σʔλ͔Βό΢ϯσΟϯάϘοΫε಺ͷ‫ࢠ֨ࢉܭ‬Λੜ੒͠ɺͦͷྲྀΕ৔Λղ͘ͱ͍͏ OpenFOAM ͷ࠷΋‫ج‬ຊతͳ࢖͍
ํΛ૝ఆ͍ͯ͠Δ͔ΒͰ͋Ζ͏ɻҰํɺྲྀମղੳͱ͍͏͜ͱΛ೦಄ʹஔ͚͹ɺྖҬ಺ͷ֨ࢠ‫ܗ‬ঢ়͸ߏ଄֨ࢠతʹͳΔ͜ͱ͕ࣗવͰ͋ΔɻsnappyHexMesh ͷ‫ࢠ֨ࢉܭ‬ੜ੒աఔ (ਤ 1) ͔ΒΘ͔ΔΑ͏ʹɺ‫ܭ‬ࢉ֨ࢠͷେ෦෼͸ߏ଄֨ࢠͰߏ੒͞Εɺ෺ମۙ๣ʹ͓͍ͯ‫ڥ‬ք໘ͱͷ੔߹ΛਤΔΑ͏ʹඇߏ଄తͳ֨
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CRS ‫ͨ·( ࣜܗ‬͸ COO ‫ )ࣜܗ‬ͷϋΠϒϦου‫ࣜܗ‬ΛఏҊ͢Δɻ۩ମతʹ͸ɺೖྗσʔλʹରͯ͠ n ॏର֯੒෼ͱͦΕҎ֎ͷ෦෼ͷׂ߹Λ‫ٻ‬ΊΔɻೖྗσʔλʹ͸֤ηϧʹରͯ͠ྡ઀ؔ܎ͷ৘ใ͕‫·ؚ‬Ε͓ͯΓɺ͔ͦ͜Β n ॏର֯੒෼ͱͦΕҎ֎ͷඇθϩ੒෼Λ෼཭͢Δ͜ͱ͸༰қͰ͋Δɻ෼ੳ৘ใ͔Βɺ
FDS ୯ମɺϋΠϒϦουɺCRS ͷΈʹσʔλߏ଄Λύλʔϯ෼͚͠ɺΦϦδφϧσʔλ͔Βͷม‫׵‬Λߦ͏ɻ͜͜Ͱ໰୊ͱͳΔͷ͸σʔλม‫ʹ׵‬ཁ͢Δ࣌ؒͰ͋Δɻද 1 ͓Αͼද 2 ʹ T2K Ͱͷ CRS2 ͓Αͼ FDS ʹର͢Δ COO ‫͔ࣜܗ‬Βͷม‫( ؒ࣌׵‬୯Ґɿඵ) Λࣔ͢ɻදதͷ Convert ͕ม‫ؒ࣌׵‬ɺSpMV ͸ߦྻϕΫτϧੵ 1 ճͷ࣌ؒɺTotal ͸ม‫ͱ׵‬ԋࢉͷ߹‫ܭ‬ɺͦͯ͠ࢀߟσʔλͱͯ͠ SpMV ෦෼ͷ Flops
஋΋ද͍ࣔͯ͠Δɻσʔλม‫ʹ׵‬ཁ͢Δ࣌ؒ͸ CRS2 ͷ৔߹Ͱ SpMV3ʙ4 ճ෼ɺFDS Ͱ͸ 1ʙ2 ճ෼Ͱ͋Γɺશମͷ൓෮ճ਺ͱม‫ޙ׵‬ͷԋࢉੑೳΛߟྀ͢Ε͹े෼খ͍͞ͱ͍͑Δɻ
1

http://foam.sourceforge.net/docs/Guides-a4/UserGuide.pdf− 249 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 1: snappyHexMesh ʹΑΔ‫ࢠ֨ࢉܭ‬ੜ੒Πϝʔδ 1 .
ද 1: T2K ʹ͓͚Δ FDS ΁ͷϑΥʔϚοτม‫͓ؒ࣌׵‬Αͼ‫ؒ࣌ࢉܭ‬.
d.o.f.
Convert (ms) SpMV (ms) GFlops

10 00040 00090 000160 000
250 000

0.133
0.979
3.357
6.045
9.493

0.079
0.449
2.163
4.519
7.243

1.125
0.801
0.374
0.318
0.310

ද 2: T2K ʹ͓͚Δ CRS2 ΁ͷϑΥʔϚοτม‫͓ؒ࣌׵‬Αͼ‫ؒ࣌ࢉܭ‬.
d.o.f.
Convert (ms) SpMV (ms) GFlops

10 00040 00090 000160 000
250 000

2.2

4.140
39.07
92.00
166.7
261.2

1.612
11.85
28.13
50.79
78.93

0.588
0.337
0.313
0.309
0.309

SSG-AT: semi-structured grid ATલઅͰఏҊͨ͠ϋΠϒϦουϑΥʔϚοτΛར༻ͨࣗ͠ಈνϡʔχϯά‫( ߏػ‬SSG-AT) ʹ͍ͭͯઆ໌
͢Δɻຊ AT ‫ߏػ‬͸‫ࢠ֨ࢉܭ‬ͷେ෦෼͕ߏ଄֨ࢠͰ͋Γɺ͘͝Ұ෦෼ͷΈʹඇߏ଄֨ࢠΛ‫ؚ‬ΉΑ͏ͳ‫( ࢠ֨ࢉܭ‬ҎԼɺ͜ͷΑ͏ͳ‫ࢠ֨ࢉܭ‬Λ४ߏ଄֨ࢠ (semi-structured grid) ͱশ͢Δ) ʹదͨ͠‫͋Ͱߏػ‬Δɻ‫ج‬ຊతʹ͸ɺߏ଄֨ࢠ෦෼Λߴ଎ʹ‫ࢉܭ‬Մೳͳ DIA ϑΥʔϚοτͰॲཧ͠ɺͦΕҎ֎ͷ෦෼ʹͭ
͍ͯ CRS ϑΥʔϚοτΛ༻͍Δ͜ͱͰɺߴ଎Խͱ൚༻ੑΛཱ྆ͤ͞Δɻຊ‫ߏػ‬͸Πϯετʔϧεςʔδͱ࣮ߦεςʔδͷೋͭͷεςʔδͰߏ੒͞ΕΔɻ

2.2.1

ΠϯετʔϧεςʔδΠϯετʔϧεςʔδͰ͸ɺDIA,CRS ͓Αͼ COO ͷ֤֨ೲ‫͚͓ʹࣜܗ‬Δ SpMV ‫ؒ࣌ࢉܭ‬Λଌఆ͢
Δɻଌఆʹࡍ͠ɺαϯϓϧσʔλαΠζ͸Ωϟογϡ΍ϝϞϦͷαΠζΛߟྀܾͯ͠ఆ͢Δɻͦͷ‫ޙ‬ɺλʔήοτϚγϯʹ͓͍ͯද 1 ͓Αͼද 2 ʹࣔ͞Εͨॾ‫͍ͯͭʹݩ‬ଌఆΛߦ͏ɻ
DIAɺϋΠϒϦουɺCRS ౳ͷϑΥʔϚοτͷޮՌతͳ੾Γସ͑ͷͨΊɺ͜͜Ͱඇߏ଄֨ࢠ఺ͷׂ߹Λࣔ͢ύϥϝʔλ U N R(Unstructured Number Ratio) ΛҎԼͷΑ͏ʹఆٛ͢Δɿ

U N R = 1 − Nstr /Nall− 250 −

(1)

スーパーコンピューティング研究部門

͜͜ͰɺNstr ͓Αͼ Nall ͸ͦΕͧΕ DIA ʹ͓͚Δඇθϩཁૉ਺ɺର৅ͷߦྻͷશඇθϩཁૉ਺Λද͢ɻ͜͜Ͱॏཁͳͷ͸ɺαϯϓϧߦྻͷߏ଄ΛͲͷΑ͏ʹܾఆ͢Δ͔Ͱ͋Δɻຊ‫Ͱڀݚ‬͸ਤ 2 ʹࣔ͢ߦྻΛԾఆ͠ɺࣜ (1) ͔Β U N R Λ‫͢ࢉܭ‬Δɻ͜͜Ͱ͸ɺཚ਺Λ༻͍ͯ OpenFOAM ͷඇߏ଄֨ࢠʹରਤ 2: αϯϓϧߦྻͷ࡞੒Πϝʔδ.
͢Δߦྻͷߏ଄Λਪఆ͢Δɻਤ 2 ͷΑ͏ʹɺඇߏ଄֨ࢠ఺͕௥Ճ͞Εͨ৔߹ɺಉ͡ߦͷߏ଄֨ࢠ఺Λͻͱͭ࡟আ͢ΔɻͦͷͨΊɺαϯϓϧߦྻʹ͓͚Δ૯ඇθϩཁૉ਺͸ҰఆʹอͨΕΔɻ͜ͷஈ֊Ͱɺ
DIAɺϋΠϒϦουɺCRS ͷத͔Β࠷దͳϑΥʔϚοτΛબ୒͢Δ UNR ͷᮢ஋Λܾఆ͢Δ͜ͱ͕Մ
ೳͰ͋Δɻ

2.2.2

࣮ߦεςʔδ

࣮ߦεςʔδͰ͸ɺҎԼͷ 3 εςοϓͰߦྻ֨ೲ‫ࣜܗ‬Λܾఆ͢Δɻ͸͡ΊʹɺDIA ΁ͷม‫ؒ࣌׵‬(TF DS ) ͓Αͼ CRS ΁ͷม‫( ؒ࣌׵‬TCRS ) Λର৅ͱ͢ΔߦྻͷαΠζͱΠϯετʔϧεςʔδͰ‫ܭ‬ଌͨ͠ςʔϒϧΛ༻͍ͯ಺ૠʗ֎ૠ͔Β༧ଌ͢Δɻ࣍ʹɺର৅ߦྻͷ U N R Λ‫͢ࢉܭ‬ΔɻU N R ͔ΒɺϋΠϒϦουϑΥʔϚοτʹ͓͚Δ‫( ؒ࣌ࢉܭ‬THB ) ͓Αͼ COO ͷ‫( ؒ࣌ࢉܭ‬TCOO ) Λ‫ੵݟ‬΋Δɻ࠷‫ޙ‬ʹɺҎԼͷࣜͰఆٛ͞ΕΔ஋Λ‫͢ࢉܭ‬Δɿ

Accel = TCOO · Iter/(THB · Iter + TF DS + TCRS )(2)

͜͜Ͱ Iter ͓Αͼ Accel ͸ͦΕͧΕ SpMV ͷ༧ଌ൓෮਺͓ΑͼՃ଎཰Λࣔ͢ɻTF DS + TCRS ͸૯ม‫͋Ͱؒ࣌׵‬ΓɺϋΠϒϦουϑΥʔϚοτΛ༻͍Δࡍͷϩεʹ૬౰͢ΔɻΑͬͯɺAccel ͸ COO ͱϋΠϒϦουϑΥʔϚοτͷ࠷ऴతͳ࣌ؒൺΛද͓ͯ͠ΓɺAccel ͕ 1.0 ΑΓେ͖͚Ε͹‫ࢉܭ‬ͷߴ଎Խ͕‫·ࠐݟ‬ΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

2.3

SSG-AT ͷॲཧͷྲྀΕ

ਤ 3 ʹ OpenFOAM ʹ͓͚Δ SSG-AT ͷϑϩʔνϟʔτΛࣔ͢ɻͳ͓ɺU N R ͓Αͼͦͷᮢ஋͸લઅͷΠϯετʔϧεςʔδʹͯ‫ࢉܭ‬ɾܾఆ͞Ε͍ͯΔࣄʹཹҙ͢ΔɻOpenFOAM ʹ͓͍ͯ࠷΋‫ࢉܭ‬ෛՙͷߴ͍ॲཧ͸ઢ‫ܗ‬୅਺ιϧόʔͷૄߦྻϕΫτϧੵ (SpMV) Ͱ͋ΔɻΑͬͯɺSSG-AT ͸ SpMV ෦෼ʹରͯ͠ॲཧΛߦ͏ɻ·ͣ͸͡ΊʹɺU N R ͷ஋Λ‫ٻ‬ΊΔɻU N R ͕θϩͰ͋ͬͨ৔߹ɺ‫ࢠ֨ࢉܭ‬͸ߏ଄֨ࢠͰ͋Δ͔Β DIA Λ࢖༻͢Δɻ·ͨɺSSE ໋ྩ͕ར༻Մೳ͔Ͳ͏͔΋ಉ࣌ʹ൑அ͞ΕɺՄೳͰ͋
Ε͹ SSE ༻ԋࢉϧʔνϯ΁Ҡߦ͢ΔɻU N R ͕ᮢ஋ΑΓେ͖͍৔߹ɺϋΠϒϦουϑΥʔϚοτ͸ৗʹ COO ΑΓ஗͘ͳΔͨΊɺSSG-AT ͸σϑΥϧτϑΥʔϚοτ (COO) Λ࠾༻͢ΔɻͦΕҎ֎ͷ৔߹ɺ
SSG-AT ͸ࣜ (2) ʹैͬͯ Accel Λ‫͢ࢉܭ‬Δɻ͜ͷ‫ʹࢉܭ‬͸ SpMV ͷ༧૝൓෮਺͕ඞཁͰ͋Δ͜ͱʹཹҙ͢Δɻ൓෮਺͸ΞϓϦέʔγϣϯͷछྨɺߦྻͷαΠζͳͲʹґଘ͢ΔͨΊɺγεςϜଆͰઃఆ
͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ɻΑͬͯɺ͜ͷ஋͸Ϣʔβ͕͋Β͔͡Ίࢦఆ͓ͯ͘͠ඞཁ͕͋ΔɻAccel ͕ 1.0 ΑΓେ͖͍৔߹ɺϋΠϒϦουϑΥʔϚοτ͕બ୒͞ΕΔ͜ͱʹͳΔɻ

− 251 −

スーパーコンピューティング研究部門

ਤ 3: SSG-AT ϑϩʔνϟʔτ.

༧උ࣮‫ݧ‬

3ຊষͰ͸ SSG-AT ͷޮՌʹ͍ͭͯαϯϓϧσʔλʹΑΔ༧උධՁΛߦ͏ɻຊࢼ‫Ͱݧ‬͸ɺOpenFOAM ͷSpMV ʹର͢ΔϋΠϒϦουϑΥʔϚοτͷޮՌɺ͓Αͼ U N R Λ༻͍Δ SSG-AT ͷ࣮༻ੑʹ͍ͭͯ
ධՁ͢Δɻ

3.1

࣮‫ڥ؀ݧ‬‫ܭ‬ଌʹ༻͍ͨ‫ػࢉܭ‬͸౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͷ T2K Φʔϓϯεʔύʔίϯϐϡʔλ͓Αͼ Intel
Xeon Ϛγϯ (C1) Ͱ͋Δɻ֤‫ػࢉܭ‬ͷॾ‫ݩ‬Λද.3 ʹࣔ͢. ͜͜ͰɺSSG-AT ΠϯετʔϧεςʔδͰ༻͍Δαϯϓϧσʔλͷ࡞੒ํ๏ʹ͍ͭͯઆ໌͢ΔɻϕʔεͱͳΔͷ͸ɺOpenFOAM ෇ଐͷϝογϡ
δΣωϨʔλͰ͋Δ blockMesh Ͱ࡞੒͞ΕΔߏ଄֨ࢠʹରԠ͢ΔߦྻσʔλͰ͋Δɻ͜ͷσʔλʹର͠ɺҎԼͷૢ࡞Λߦ͏ɿ• ߦྻͷඇθϩ੒෼ͷ͏ͪɺඇର֯ཁૉΛϥϯμϜʹҰͭऔΓग़͢• औΓग़ͨ͠ඇର֯ཁૉΛϥϯμϜͳ֨ೲҐஔ΁഑ஔ͠ͳ͓͢
ද 3: ࢖༻‫ݩॾڥ؀ػࢉܭ‬.
C1 (Intel Xeon cluster)T2K (HITACHI HA8000 Cluster System)

Processor
Number of processors(cores)
MemoryNumber of nodes
Network

Intel Xeon X5550 2.67 GHz
2 (8)/node
24 GB/node, 32 GB/s/node
16
4 GB/s (bisection)− 252 −AMD Opteron 8356 2.3GHz
4(16)/node
32GB/node, 42GB/s/node952
5GB/s (bisection)

スーパーコンピューティング研究部門• ্‫ۀ࡞ه‬Λɺ༩͑ΒΕͨ U N R ʹରԠ͢Δඇߏ଄ཁૉ਺ (Nuns ) ෼‫܁‬Γฦ͢
DIA ͓Αͼ CRS ͷ‫༻ࢉܭ‬σʔλ͸ɺ͜ͷσʔλ͔Β࡞੒͞ΕΔɻͳ͓ɺDIA σʔλͷ͏ͪ੒෼ͷଘࡏ͠ͳ͍ཁૉʹؔͯ͠͸θϩύσΟϯά͞Ε͓ͯΓɺDIA Ͱ‫͢ࢉܭ‬Δཁૉ਺͸ৗʹҰఆͰ͋Δ͜ͱʹ
஫ҙ͢Δɻ

3.2

݁Ռ

ਤ 4 ʹ T2K ͓Αͼ C1 Ͱͷ֤ U N R ʹର͢Δ SpMV ͷ‫ؒ࣌ࢉܭ‬Λࣔ͢ɻςετσʔλ͸ 300×300 ֨ࢠͷΩϟϏςΟʔྲྀΕͰ͋Δɻ(ٙࣅ)2 ࣍‫ݩ‬ղੳͷͨΊɺຊσʔλʹ͓͚Δ DIA ͸ 5 ॏର֯ (Fivefold
Diagonal Storage:FDS) ͱͳΔɻT2K Ͱ͸ɺFDS ෦෼͸લड़ͷ௨Γ‫ ͕ྔࢉܭ‬U N R ʹґଘ͠ͳ͍ͨΊҰఆͷ‫͍ͯͬͳͱؒ࣌ࢉܭ‬Δɻ૯‫ؒ࣌ࢉܭ‬͸ U N R ʹൺྫͯ͠૿͑Δ܏޲Ͱ͋Δɻ͔͠͠ɺϋΠϒϦο
υϑΥʔϚοτ͸ΦϦδφϧϑΥʔϚοτͰ͋Δ COO ΑΓߴ଎Ͱ͋Δɻ͜ͷέʔεͰ͸ϋΠϒϦου
ϑΥʔϚοτ͕ৗʹ COO ΑΓ଎͍ͷͰɺU N R ͷᮢ஋͸ 100 ͱͳΔɻද 4 ͓Αͼද 5 ʹ C1 Ͱͷ FDS
͓Αͼ CRS ͷύϑΥʔϚϯεΛࣔ͢ɻͲͪΒͷ݁Ռ΋ T2K(ද 1 ͓Αͼද 2) ΑΓྑ͍ύϑΥʔϚϯεΛ͍ࣔͯ͠ΔɻU N R ͷେ͖ͳ෦෼Ͱ͸ɺϋΠϒϦουϑΥʔϚοτͷํ͕σϑΥϧτͷ COO ϑΥʔϚοτΑΓ‫ܭ‬ࢉ͕࣌ؒ௕͍͜ͱ͕֬ೝͰ͖Δɻάϥϑ͔ΒɺϑΥʔϚοτ੾Γସ͑ͷᮢ஋͸͓Αͦ U N R = 72 Ͱ͋Δɻਤ 5 ʹ T2K ͓Αͼ C1 ʹ͓͚ΔεϐʔυΞοϓͷ༧ଌ஋Λࣔ͢ɻ‫ੵݟ‬΋Γʹ༻͍ͨ Iter ͷ஋͸ߦྻαΠζͷ 0.1%ʹ͋ͨΔ 100 Ͱ͋Δɻ͜ͷׂ߹͸ CFD ͷઢ‫ܗ‬୅਺ιϧόʹʹ͓͚Δ൓෮ճ਺ͷׂ߹ͱͯ͠͸ҰൠతͰ͋Δɻਤ 5 ͔ΒɺU N R ͕ 60 ҎԼͷ৔߹ʹϋΠϒϦουϑΥʔϚοτ͕ OpenFOAM
Λߴ଎Խ͢Δ͜ͱ͕֬ೝͰ͖Δ [ࠪಡ෇ 1]ɻ

ਤ 4: ֤ U N R ʹର͢Δ‫ࠨ( ؒ࣌ࢉܭ‬: T2K, ӈ: C1).

ද 4: C1 ʹ͓͚Δ FDS ΁ͷϑΥʔϚοτม‫͓ؒ࣌׵‬Αͼ‫ؒ࣌ࢉܭ‬.
d.o.f.
Convert (ms) SpMV (ms) GFlops

10 00040 00090 000160 000
250 000

0.190
0.482
1.028
2.022
3.379

− 253 −

0.053
0.233
0.512
0.984
1.710

1.686
1.547
1.582
1.464
1.316

スーパーコンピューティング研究部門

ද 5: C1 ʹ͓͚Δ CRS2 ΁ͷϑΥʔϚοτม‫͓ؒ࣌׵‬Αͼ‫ؒ࣌ࢉܭ‬.
d.o.f.
Convert (ms) SpMV (ms) GFlops

10 00040 00090 000160 000
250 000

0.434
1.557
4.079
8.021
13.06

0.132
0.530
1.244
2.396
3.769

0.753
0.752
0.722
0.667
0.662

ਤ 5: Iter = 100 Ͱͷ༧૝Ճ଎཰.

4

੒Ռཁཡ

ট଴ߨԋʗট଴࿦จ
[ট଴ 1] ҏ౦ᡏ: OpenFOAM ߴ଎ԽͷͨΊͷࣗಈνϡʔχϯά‫ߏػ‬, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2012 ೥एखͷձ ୯ಠ‫ڀݚ‬ձ, 2012 ೥ 12 ݄.

ࠪಡ෇࿦จ[ࠪಡ෇ 1] Satoshi ITO, Satoshi OHSHIMA, Takahiro KATAGIRI: SSG-AT: An Auto-tuning Method ofSparse Matrix-vector Multiplicataion for Semi-Structured Grids - An Adaptation to OpenFOAM-, Proceedings of 2012 IEEE 6th International Symposium on Embedded Multicore SoCs (MCSoC2012), DOI 10.1109/MCSoC.2012.26, pp.191-197, Sep. 2012.

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[ൃද 1] ҏ౦ᡏ, େౡ૱࢙, ย‫޹ۅ‬༸: ppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ߴ଎ԽͷऔΓ૊Έ, ୈ 17 ճ‫ܭ‬ࢉ޻ֶߨԋձ, ‫ߨֶ޻ࢉܭ‬ԋձ࿦จू, Vol.17, 2012 ೥ 5 ݄.
[ൃද 2] ҏ౦ᡏ: ppOpen-AT ʹ͓͚Δ OpenFOAM ࣗಈ࠷దԽ΁ͷऔΓ૊Έ, Φʔϓϯ CAE ϫʔΫγϣοϓ 2012, 2012 ೥ 6 ݄, ౦‫ژ‬.
[ൃද 3] Satoshi ITO, Satoshi OHSHIMA, Takahiro KATAGIRI: Implementation of ppOpen-AT into OpenFOAM, 10th International Meeting on High-Performance Computing for Computational Science(VECPAR 2012), poster session, July. 2012.

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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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quad-core Opteron(2.3GHz) 4 ࢯࢣࢵࢺࠊྜィ 16 ࢥ࢔࠿ࡽᵓᡂࡉࢀ࡚࠸ࡿࡇ࡜࠿ࡽࠊone
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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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Science vol.7851࡟᥇㘓ணᐃ࡛࠶ࡿࠋ

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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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− 259 −

スーパーコンピューティング研究部門

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4 ᡂᯝせぴᰝㄞ௜ㄽᩥ[ᰝㄞ௜ 1] Masae Hayashi and Kengo Nakajima: OpenMP/MPI Hybrid Parallel ILU(k)Preconditioner for FEM Based on Extended Hierarchical Interface Decomposition for
Multicore Clusters, Lecture Notes in Computer Science, vol.7851, 2013(in press).

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学際情報科学研究体

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

学際情報科学研究体− 261 −

学際情報科学研究体⥺ᙧ᪉⛬ᘧồゎ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛻ᑐ䛩䜛ồゎရ㉁䛾ᨵၿ䚸䛚䜘䜃䚸䝉䞁䝍䞊ᴗົ䜈䛾ྲྀ䜚⤌䜏
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2.1

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2.2

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学際情報科学研究体䛸⥺ᙧ⣔(1)䛾ṧᕪ䝧䜽䝖䝹rkb  Axk 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 (6)㻌 㻌 㻌䛸䛾཮┤஺⣔䜢ᵓᡂ䛩䜛 BiCG ἲ䠄Bi-Conjugate Gradient method䠈཮ඹᙺ໙㓄ἲ䠅䜢ᇶ䛻䛧䛶䚸ᵝ䚻䛺཮䝷䞁䝏䝵䝇⣔⤫䛾䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛜ᥦ᱌䛥䜜䛶䛝䛯䚹䛣䛣䛷䚸(5)(6)䛻⾲䜜䜛ῧ䛘Ꮠ k 䛿཯᚟ᅇᩘ䛷䛒䜛䚹཮┤஺ᛶ䛸䛿䚸 ri # 䛸 rj 䛸䛾ෆ✚ ri # , rj 䛻ᑐ䛧ri # , rj z 0 (i z j ) 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 (䠓)㻌 㻌 㻌䛸䛺䜛䛣䛸䛷䛒䜚䚸k=0 䛾䛸䛝䚸 r0# , r0 z 0 䜢‶䛯䛩䜘䛖ึᮇ䝅䝱䝗䜴ṧᕪ䝧䜽䝖䝹 r0# 䜢୚䛘䜛䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 䜰䝹䝂䝸䝈䝮 1䠖㻌 ๓ฎ⌮௜䛝 BiCG

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2.3

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− 265 −

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2.3.2

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− 267 −

学際情報科学研究体

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3

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3.3

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学際情報科学研究体䝉䞁䝍䞊䛜ᥦ౪䛧䛶䛔䛯∧䛾୙ලྜ䜢ᨵၿ䛧䚸䝇䝟䝁䞁㐠⏝䛻䜒㈉⊩䛧䛯䚹䜎䛯䚸ㅮ⩦఍䛾ヰ㢟䛾୰䛷䛿䚸༢⣧䛺䝷䜲䝤䝷䝸฼⏝䛻␃䜑䛪䚸ᩘ್ィ⟬䛾┣Ⅼ䛸䛺䜚᫆䛔ὀព஦㡯䛻㛵䛩䜛ゎㄝ䜒⾜䛳䛯䚹

4

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[Ⓨ⾲ 3] ఀ⸨⚈ྖ䠈ᮡཎṇ㢷: ᵝ䚻䛺๓ฎ⌮௜䛝 CGS ἲ䛻ᑐ䛩䜛䜽䝸䝻䝣㒊ศ✵㛫䛻ὀ┠䛧䛯ゎᯒ䠈᪥ᮏᛂ⏝ᩘ⌮Ꮫ఍ 2013 ᖺ ◊✲㒊఍ 㐃ྜⓎ⾲఍䛂⾜ิ䞉ᅛ᭷್ၥ㢟䛾ゎἲ䛸䛭䛾ᛂ⏝䛃◊✲㒊఍䝉䝑䝅䝵䞁䠈ᮾὒ኱Ꮫ ⓑᒣ䜻䝱䞁䝟䝇䠄ᩥி༊䠅䠈2013 ᖺ 3 ᭶䠊[Ⓨ⾲ 4] ఀ⸨⚈ྖ: ᚑ᮶∧ PCGS 䛸ᨵၿ∧ PCGS 䛾䜽䝸䝻䝣㒊ศ✵㛫䛾ᵓ㐀䠈ᖹᡂ䠎䠐ᖺᗘᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤඹྠ◊✲㞟఍䛂኱つᶍ␯⾜ิ䜢ಀᩘ⾜ิ䛻ᣢ䛴ᝏ᮲௳⥺ᙧ᪉⛬ᘧ䛻ᑐ䛩䜛㧗㏿䛺ᩘ್ィ⟬ἲ䛻㛵䛩䜛◊✲䛃䠈ᅜ❧᝟ሗᏛ◊✲ᡤ䠄༓௦⏣༊䠅䠈2013 ᖺ 3 ᭶䠊≉グ஦㡯[≉グ 1] ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍ ㄽᩥㄅ䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝅䝇䝔䝮 ⦅㞟ጤဨ఍ጤဨ
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[≉グ 4] ⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊 ᐈဨ◊✲ဨ[≉グ 5] ୰ኸ኱Ꮫ⌮ᕤᏛ㒊 ව௵ㅮᖌ䠄ᢸᙜ⛉┠䠖ᩘ್ゎᯒ䠅

− 269 −

PART 4

教育・サービス活動報告

学術情報
ネットワークスーパーコンピューティング− 271 −PART 4

情報メディア教育情 報 メ ディ ア 教 育

情報メディア教育

教育用計算機システム iMac 端末（ 駒場情報教育棟大演習室１）− 273 −

情報メディア教育

情報メディア教育支援サービス
概要
部門長 柴山悦哉

専門職員 有賀浩

情報基盤センターでは、情報メディア教育サービスとして、教育研究目的で利用可能なさまざまな機器、ソフトウェア、サービスなどを、東京大学に所属する学生および教職員に対して提供している。
そして、これらに付随する運用・管理、ユーザサポート、システム設計、研究開発などの業務も行っている。
現在提供中のシステムやサービスのうち、代表的なものを以下で紹介する。これらは、研究室、学科・専攻、部局等で個別に運用・管理を行うことが困難であったり、大学全体で共有して運用・管理を集約化する方が費用面等で有利であったりするものである。
教育用計算機システム (ECCS)： 年度末時点で約 28,000 名の登録ユーザに対し、本郷、駒場、柏の 3キャンパスに分散配置した 1,321 台の iMac により、Mac OS X 環境と Windows 環境の利用サービスを提供している。両環境には、Ofﬁce スイートや数式処理システムなどの商用アプリケーショ
ンと多数のフリーソフトウェアが用意されており、授業などの教育目的を中心にさまざまな用途に利用されている。この他に、学内外からネットワーク経由で同時に最大 30 名が Mac OS X 環境を利用できるリモートアクセスサービスも提供している。また、3 キャンパスで計 28 台の複合機を設置し、ECCS の iMac からだけでなく、自宅や研究室の PC からのリクエストにも対応可能な
プリントサービスを提供している。このプリントサービスは、全国のセブン-イレブンに設置されたマルチコピー機への出力、学内設置複合機での交通系電子マネー (Suica, PASMO など) による決済などにも対応している。
一般ユーザが直接触れることはないが、分散配置された多数の機器を一元管理するために、認証
サーバ、ファイルサーバ、管理サーバなどを用いた集中管理体制を取っている。他にも、メールサービスなどを各ユーザに対して提供している。また、新規利用者向け講習会の開催、ヘルプデスクの設置、相談員（学生アルバイト）の雇用などによりソフトなサービスにも力を入れている。
メールホスティング： 学内組織を対象にメールホスティングサービスを提供しており、年度末時点で476 ドメイン、約 17,000 名のユーザが利用している。ECCS ユーザ向けのメールサービスと合わせると、延ユーザ数は約 45,000 名に達する。

Web ホスティング： 学内組織を対象に Web ホスティングサービスを提供しており、年度末時点で 783
組織が利用している。今年度から、データベースの試行サービスを開始した。
DNS ホスティング： 学内組織を対象とした DNS ホスティングサービスを提供しており、年度末時点
で 21 組織が利用している。
ストリーミングサービス： 映像配信用のストリーミングサーバを利用したサービスの提供を行っており、TODAI OCW、TODAI TV、卒業式中継をはじめさまざまな用途に利用されている。また、映像作成のための機材の提供も行っている。

− 275 −

情報メディア教育

CFIVE： 講義支援のためのオープンソースシステムとして CFIVE の開発と運用を行っており、学生証を用いた出欠管理、課題の出題とレポートの提出、教材のオンライン配信、クイズの出題と回答、掲示板などを支援する機能を提供している。今年度は 218 の講義で利用された。
遠隔講義支援: テレビ会議システムを備えた遠隔講義室、多地点接続装置などを用意しており、遠隔講義や遠隔会議に利用されている。
部局負担による携帯端末接続環境: 教育用計算機システムの携帯端末接続環境 (無線および有線 LAN)と同様の機器を部局が自己負担で導入し、情報基盤センターが運用・管理することにより、ユー
ザ認証後にインターネットに接続できる環境を提供している。
その他のサービス: 部局設置機器の管理代行、認証情報の提供、大判プリンターのサービスなどを提供している。このうち認証情報に関しては、utroam、SSL-VPN などの全学を対象としたサービスの他に、部局所有機器への提供サービスも行っている。

− 276 −

情報メディア教育ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮㐠⏝ሗ࿌᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᨭ᥼䝏䞊䝮

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1.1

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1,321 ྎタ⨨䛧䛶䛔䜛䚹OS 䛿➃ᮎ㉳ື᫬䛻 Mac OS㻔Mac ⎔ቃ㻕䛸 Windows㻔Windows ⎔ቃ㻕䛛䜙㑅ᢥ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䛳䛶⾜䛳䛶䛔䛯䚹2012 ᖺᗘ䛾୺䛺᭦᪂䛿௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹Mac ⎔ቃ
2012 ᖺ 6 ᭶ 26 ᪥
- MacOS X 10.7.4- Applicarion Loader 2.5.1- Safari 5.1.7- iTunes 10.6.3- Java for OS X Lion 2012-004 1.6.0_33- AirPortUtiloty 6.1- Microsoft Office 2011 14.2.2- Microsoft Error Reporting 2.2.8- Adobe Reader 10.1.3- Adobe Flash Player 11.3.300.257- Xerox 䝥䝸䞁䝍䝗䝷䜲䝞- Refworks㻔Word 䝥䝷䜾䜲䞁㻕- JMP Pro
- Paraview- MODELLER- valgrind
2012 ᖺ 10 ᭶ 19 ᪥
- iTunes 10.7
- Java for OS X 2012-005- Applicarion Loader 2.7.0- RAWCameraUpdate 3.14
- RemoteDesktopClient 3.6.1- Firefox 15.0.1- Thunderbird 15.0.1- Google Chrome 22.0.1229.79- Adobe Flash Player 11.4.402.265- Adobe Reader 10.1.4- MicrosoftAutoUpdate- Microsoft Office 2011 14.2.3 ᭦᪂䝥䝻䜾䝷䝮− 277 −

情報メディア教育- Microsoft Office 2011 14.2.4 ᭦᪂䝥䝻䜾䝷䝮- VLC 2.0.3- SophosAntiVirus 8.0.6
2013 ᖺ 3 ᭶ 18 ᪥
- Java Version 7 update17- MacOSX 10.7.5- Application Loader 2.8.0- Remote Desktop 䜽䝷䜲䜰䞁䝖䜰䝑䝥䝕䞊䝖 3.6.2- Java for OS X 2013-002 1.0- iTunes 11.0.2- AirMac 䝴䞊䝔䜱䝸䝔䜱 6.2- Safari 6.2- Adobe Reader 10.1.6- Firefox 19.0.2- Adobe Flash Player 11.6.602.171- Google Chrome 25.0.1364.160- Thunderbird 17.0.4- Webdav 䝅䝵䞊䝖䜹䝑䝖๐㝖- Microsoft Office2011 14.3.1- Microsoft Autoupdate 2.3.6- R 2.15.3- Realplayer SP 12.0.1- VLC 2.0.5- MATLAB 2012b- SophosAntiVirus ᐃ⩏䝣䜯䜲䝹᭦᪂䚸䝣䝹䝇䜻䝱䞁
Windows ⎔ቃ2012 ᖺ 6 ᭶ 21 ᪥
- 䝻䜾䜸䝣➼䛾ືసኚ᭦2012 ᖺ 6 ᭶ 26 ᪥
- Rinoceros 4.0- Adobe Flash Player 11.3.300.257- ᗃ⋞䛾㛫 20110824N- 䝬䜹䝸 2.0a
- 䝤䝸䝑䝆ධ㛛- Endnote Web㻔Word 䝥䝷䜾䜲䞁㻕- Refworks㻔Word 䝥䝷䜾䜲䞁㻕- Adobe Reader 10.1.3- VLC Player 2.0.1- JMP Pro 9.0.3- Visual C# 2012 Express 10.0.402.19.1
2012 ᖺ 8 ᭶ 27 ᪥
- VLC 2.0.3- x264vfw- 䝬䜹䝸㻌 䜰䞁䜲䞁䝇䝖䞊䝹2012 ᖺ 10 ᭶ 19 ᪥

− 278 −

情報メディア教育- Windows Update- SophosAntiVirus 10- 䝮䞊䝡䞊䝯䞊䜹䞊- IE 䝉䜻䝳䝸䝔䜱䝁䞁䝫䞊䝛䞁䝖- Bridge Base Online- Catalyst Control Center- Adobe Flash Player 11.5.502.110- Java Version 7 Update9- Teraterm 4.75
- Winscp 5.1.1- Firefox 16.0.2- Thunderbird 16.0.2- Google Chrome 23.0.1271.64- gimp 2.8.2- inkscape 0.48.2 r9819- VLC 2.0.4
2013 ᖺ 3 ᭶ 19 ᪥
- Rhinoceros 5- grasshopper- R 2.15.3- MATLAB 2012b- Windows Update- Adobe Reader 10.1.6- Adobe Flash Player 11.6.602.171- Java SE7 update17- Firefox 19.0
- Google Chrome 25.0.1346.152 m- Thunderbird 17.0.3- VLC 2.0.5- Real Player 16.0.0.282- Sophos Antivirs ᐃ⩏䝣䜯䜲䝹᭦᪂䚸䝣䝹䝇䜻䝱䞁

1.2⥅⥆฼⏝ᡭ⥆䛝䛾ኚ᭦

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− 279 −

情報メディア教育

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− 281 −

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情報メディア教育

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情報メディア教育3.2➃ᮎ฼⏝≧ἣ

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ᅗ 6. 㥖ሙᅗ᭩㤋 1F 䝯䝕䜱䜰䝟䞊䜽 (58 ྎ)㻌

ᅗ 7. ⥲ྜᅗ᭩㤋 2F,3F 䝯䝕䜱䜰䝥䝷䝄 2,3 (69 ྎ)− 283 −

情報メディア教育

3.3

฼⏝⪅ᑐᛂ

฼⏝⪅䜈䛾ᑐᛂ䛻䛴䛔䛶䚸❆ཱྀ䚸㟁ヰᑐᛂ௳ᩘ䚸䝯䞊䝹䛻䜘䜛ᑐᛂ௳ᩘ䜢⾲ 3 䛻♧䛩䚹

4᭶
5᭶
6᭶
7᭶
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3᭶
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492
394
353
212
274
130
267
94
169
108
230
122
513
135
298
104
210
62
209
75
155
93
196
137
3,366
1,666

⾲ 3.㻌฼⏝⪅ᑐᛂ௳ᩘ⚟Ṋ䝩䞊䝹㥖ሙ᝟ሗᩍ⫱Ჷ❆ཱྀᑐᛂ 㟁ヰᑐᛂ ❆ཱྀᑐᛂ 㟁ヰᑐᛂ
345
71
780
34
165
46
250
36
109
46
157
18
127
52
102
12
70
20
48
32
116
27
87
10
387
67
702
34
206
24
217
17
125
18
97
17
97
21
98
16
106
57
86
16
75
51
95
23
1,928
500
2,719
265

4

Ⓨ⾲

4.1

኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ 2012 ᖺᗘᖺḟ኱఍䛷䛾Ⓨ⾲

䝯䞊䝹
215
188
169
108
96
128
179
153
93
117
103
127
1,676

2012 ᖺ 12 ᭶ 17 ᪥䡚19 ᪥䛻䚸኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍୺ദ䛻䜘䜚⚄ᡞᕷ䛷⾜䜟䜜䛯䚸኱Ꮫ ICT ᥎㐍༠㆟఍ 2012 ᖺᗘᖺḟ኱఍䛻䛚䛔䛶䚸Ᏻ㒊୺௵䛜䛂ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝴䞊䝄⟶⌮䝅䝇䝔䝮䛾ᨵၿ䛸㐠⏝ホ౯䛃䛻䛴䛔䛶Ⓨ⾲䜢⾜䛳䛯䚹4.2

ᖹᡂ 24 ᖺᗘឡ፾኱Ꮫ⥲ྜᢏ⾡◊✲఍䛷䛾Ⓨ⾲

2013 ᖺ 3 ᭶ 7 ᪥䡚8 ᪥䛻ឡ፾኱Ꮫ䛷⾜䜟䜜䛯ᖹᡂ 24 ᖺᗘឡ፾኱Ꮫ⥲ྜᢏ⾡◊✲఍䛻䛚䛔䛶䚸๓⏣ಀ㛗䛜䛂ᮾி኱Ꮫ䛻䛚䛡䜛ᩍ⫱⏝ィ⟬ᶵ䝅䝇䝔䝮䛾᭦᪂䛸㐠⏝䛃䛻䛴䛔䛶Ⓨ⾲䜢⾜䛳䛯䚹− 284 −

情報メディア教育Ꮫෆ⤌⧊ྥ䛡䝯䞊䝹䝃䞊䝞(MAILHOSTING)㐠⏝ሗ࿌᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᨭ᥼䝏䞊䝮1⤒㐣㻌 Ꮫ ෆ ⤌ ⧊ ྥ 䛡 䝯 䞊 䝹 䝃 䞊 䝞 (MAILHOSTING) 䛾 ᭦ ᪂ 䛻 䛴 䛔 䛶 䛿 䚸 ᩍ ⫱ ⏝ ィ ⟬ ᶵ 䝅 䝇 䝔 䝮(ECCS2012)䛾ㄪ㐩䛻ྵ䜑䜛䛣䛸䛸䛧䛶䛔䜛䚹䛯䛰䛧䚸MAILHOSTING 䛻䛴䛔䛶䛿䚸2012 ᖺ 8 ᭶䛻䝅䝇䝔䝮䛾⛣⾜䜢⾜䛔䚸MAILHOSTING-M 䛸 MAILHOSTING-D 䜢 DEEPSoft ♫䛾 MailSuite 䛻⤫ྜ䛧䛯䚹㻌 ฼⏝㈇ᢸ㔠ච㝖ไᗘ䛾㐺⏝⥅⥆䜢ᕼᮃ䛧䛶䛔䛯 3 ⤌⧊䛻ᑐ䛧䛶䚸2012 ᖺ 9 ᭶ 25 ᪥ ➨ 43 ᅇ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᑓ㛛ጤဨ఍䛻䛚䛔䛶䚸ไᗘ䛾㐺⏝⥅⥆䛜ㄆ䜑䜙䜜䛯䚹

2

ཧຍ⤌⧊

2012 ᖺᗘᮎ᫬Ⅼ䛻䛚䛔䛶䚸ᮏ䝃䞊䝡䝇䜢฼⏝䛧䛶䛔䜛⤌⧊䛿䚸476 ⤌⧊䛷䛒䜚䚸䛭䜜䜙䛾⏦䛧㎸䜏ཱྀᩘ䛾ྜィ䛿 22,800 ཱྀ䛷䛒䜛䚹2011 ᖺᗘᮎ䛻ẚ䜉䚸31 ⤌⧊䚸1,635 ཱྀቑຍ䛧䛶䛔䜛䚹

2013/3/31

࣓࣮ࣝ࣍ࢫࢸ࢕ࣥࢢᖺᗘูⓏ㘓≧ἣ

24,00022,80022,00020,00018,00016,000

฼⏝ࢻ࣓࢖
ࣥᩘ
ᗫṆ⏦ㄳࢻ
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600
550
500
450

476

400

14,000350

12,000ཱྀᩘ㸦ཱྀ㸧

300

10,000

250

8,000

200

6,000

150

4,000

100

2,000

50

0

0
13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24ᖺᗘ㸦ᖺ㸧− 285 −

ࢻ࣓࢖ࣥᩘ㸦ಶ㸧

情報メディア教育3䝅䝇䝔䝮᭦᪂➼2012 ᖺ 8 ᭶ 11 ᪥(ᅵ)䡚12 ᪥(᪥)䛻䛛䛡䛶 Mailhosting-D 䛾⛣⾜䜢䚸8 ᭶ 13 ᪥(᭶)䡚18 ᪥(ᅵ)䛻
䛛䛡䛶 Mailhosting-M 䛾⛣⾜䜢⾜䛳䛯䚹୧⪅䛿 DEEPSoft ♫䛾 MailSuite 䛻⤫ྜ䛥䜜䛯䚹⛣⾜ᚋ䚸㈇ᢸ㔠䛾ኚ᭦䛺䛟୍ཱྀ䛒䛯䜚 200Mbyte 䛛䜙 400Mbyte 䛻ኚ᭦䛧䛯䚹䠄2012 ᖺ 6 ᭶ 1 ᪥䛾
➨ 42 ᅇ᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᑓ㛛ጤဨ఍䛷ᢎㄆ䠅䜎䛯䚸Maihosting-M ฼⏝⪅䛻ᑐ䛧䛶䝯䞊䝸䞁䜾䝸䝇䝖䝃䞊䝡䝇䜢ᥦ౪䛧䛶䛔䛯 Mailman 䛿 MailSuite 䛷ྠ➼䛾ᶵ⬟䛜ྵ䜎䜜䛶䛔䜛Ⅽ䚸2013 ᖺ 2 ᭶ᮎ䜢䜒䛳䛶⤊஢䛧䛯䚹

4฼⏝⪅⟶⌮䝅䝇䝔䝮

MAILHOSTING 䝃䞊䝡䝇䛾฼⏝ᡭ⥆䛝䛻䛴䛔䛶䚸䛣䜜䜎䛷䛿䚸᪂つ⏦ㄳ䚸⥅⥆⏦ㄳ䚸ྛ✀᝟ሗ䛾᭦᪂➼䛿䚸⏦ㄳ᭩䛻䜘䜛᪉ἲ䜢䛸䛳䛶䛔䛯䚹䛣䛾䛯䜑䚸䝉䞁䝍䞊ഃ䛷䛾䝕䞊䝍ධຊ䛾ᡭ㛫䜔䚸䝯䞊䝹䜰䝗䝺䝇➼䛾ㄗධຊ䛻䛴䛔䛶ᨭ㞀䜢䛝䛯䛧䛶䛔䛯䚹䛭䛣䛷䚸ྛ✀᝟ሗ䜢฼⏝⪅⮬㌟䛻ධຊ䚸᭦᪂䛧䛶䜒䜙䛖䛯䜑䛾฼⏝⪅⟶⌮䝅䝇䝔䝮䜢సᡂ䛧䛯䚹᪂つ⏦ㄳ䛻䛴䛔䛶䛿 2012 ᖺ 3 ᭶ 30 ᪥䛛䜙ཷ௜䜢㛤ጞ䛧䚸⥅⥆⏦ㄳ➼䛻䛴䛔䛶䛿 4 ᭶ 9 ᪥䛻Ⓩ㘓≧ἣ㏻▱᭩䛸ඹ䛻ᮏ䝅䝇䝔䝮⏝䛾䝟䝇䝽䞊䝗䜢㏻▱䛧฼⏝䜢㛤ጞ䛧䛯䚹

5ᗈሗᮏᖺᗘ䛻⾜䛳䛯୺䛺ᗈሗ䛿䚸௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹2012 ᖺ
6 ᭶ 26 ᪥㻌 ฼⏝㈇ᢸ㔠䛾ᨵᐃ䛻䛴䛔䛶7 ᭶ 5 ᪥㻌 Ꮫෆ⤌⧊ྥ䛡䝯䞊䝹䝃䞊䝞䛾฼⏝㈇ᢸ㔠䛻䛴䛔䛶8 ᭶ 6 ᪥㻌 䛆䝯䞊䝹䛇MailSuite ド᫂᭩䛾䜶䝷䞊䛻䛴䛔䛶䛆⤊஢䛇
8 ᭶ 10 ᪥㻌 䛆䝯䞊䝹䛇୍㒊䝯䞊䝹䜰䝗䝺䝇䜈䛾㏦ಙ䜶䝷䞊䛻䛴䛔䛶8 ᭶ 12 ᪥㻌 Ꮫෆ⤌⧊ྥ䛡䝯䞊䝹䝃䞊䝞 (MailHosting-M) 䛾䝅䝇䝔䝮䛾⛣⾜䛻䛴䛔䛶8 ᭶ 12 ᪥㻌 䝯䞊䝹䝪䝑䜽䝇(䝣䜷䝹䝎)䛾䝸䝇䝖⾲♧䛾ᩥᏐ໬䛡8 ᭶ 14 ᪥㻌 DNS 䛻ఱ䜢Ⓩ㘓䛧䛺䛡䜜䜀䛺䜙䛺䛔䛾䛷䛧䜗䛖䛛䠛8 ᭶ 14 ᪥㻌 䛆MailHosting-M䛇䝅䝇䝔䝮(mh002)䛾⛣⾜䛆⤊஢䛇
8 ᭶ 14 ᪥㻌 Mailhosting-M 䛛䜙᪂䝅䝇䝔䝮䜈䛾䝗䝯䜲䞁⛣⾜ᚋ䛻᪂䛧䛔䝯䞊䝹䛜ᒆ䛛䛺䛔䠊8 ᭶ 14 ᪥㻌 IE6 䛷䝯䝙䝳䞊䛾୍㒊䛜⾲♧䛥䜜䛺䛔8 ᭶ 15 ᪥㻌 Ꮫෆ⤌⧊ྥ䛡䝯䞊䝹䝃䞊䝞 (MailHosting-M) 䛾䝅䝇䝔䝮䛾⛣⾜䛻䛴䛔䛶8 ᭶ 15 ᪥㻌 Mailhosting-M 䛛䜙䛾⛣⾜ᚋ䛻 Thunderbird 䛾 IMAP ᥋⥆䛷䝃䝤䝣䜷䝹䝎䛜ぢ䛘䛺䛔
8 ᭶ 16 ᪥㻌 䛆MailHosting-M䛇䝅䝇䝔䝮(mh001)䛾⛣⾜䛆⤊஢䛇
8 ᭶ 17 ᪥㻌 䛆MailHosting-M䛇䝅䝇䝔䝮(mh003)䛾⛣⾜䛆⤊஢䛇
8 ᭶ 17 ᪥㻌 䝢䝸䜸䝗(.)䜢ྵ䜐䝴䞊䝄䛷䝻䜾䜲䞁䛷䛝䛺䛟䛺䛳䛯8 ᭶ 17 ᪥㻌 䝯䞊䝹䛾㌿㏦タᐃ᪉ἲ
8 ᭶ 18 ᪥㻌 䛆MailHosting-M䛇䝅䝇䝔䝮(mh004)䛾⛣⾜䛆⤊஢䛇
8 ᭶ 28 ᪥㻌 䝜䞊䝖䞁〇ရ䜢౑䛳䛶䛔䛶 MailSuite 䛻䝻䜾䜲䞁䛧䜘䛖䛸䛩䜛䛸䝤䝷䜴䝄䛜ᙉไ⤊஢䛩䜛
8 ᭶ 31 ᪥㻌 /etc/aliases ┦ᙜ䛾ᶵ⬟䛿䛒䜚䜎䛩䛛䠛9 ᭶ 3 ᪥㻌 Web 䝣䜯䜲䝹ᶵ⬟䛻䛴䛔䛶9 ᭶ 4 ᪥㻌 䛆⟶⌮⪅ྥ䛡䛇MailSuite 䛷䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䛾⟶⌮9 ᭶ 4 ᪥㻌 䛆฼⏝⪅ྥ䛡䛇㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳䝸䝇䝖䛾ᑐฎ᪉ἲ− 286 −

情報メディア教育9 ᭶ 6 ᪥㻌 Apple Mail 10.8 ௨㝆䛾䝯䞊䝷䜢౑䛳䛶䛔䜛䛸␗ᖖ⤊஢䛩䜛
9 ᭶ 7 ᪥㻌 9/13 ㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳ᑐᛂኚ᭦䛻䛴䛔䛶
9 ᭶ 13 ᪥㻌 Thunderbird/AppleMail 䛷ㄆド䛷䛝䛺䛟䛺䛳䛯
9 ᭶ 13 ᪥㻌 9/13 䝯䞊䝹䝅䝇䝔䝮䝯䞁䝔䝘䞁䝇䛆⤊஢䛇
9 ᭶ 19 ᪥㻌 10/1 POP3/IMAP ㄆド᪉ᘧ䛾ኚ᭦䛻䛴䛔䛶
10 ᭶ 16 ᪥㻌 䝯䞊䝸䞁䜾䝸䝇䝖సᡂ᫬䛾ὀពⅬ
11 ᭶ 5 ᪥㻌 11/5 䝣䜱䝑䝅䞁䜾䝯䞊䝹䛻ᑐ䛩䜛ὀពႏ㉳
11 ᭶ 19 ᪥㻌 䛆⟶⌮⪅ྥ䛡䛇Alias/䝯䞊䝸䞁䜾䝸䝇䝖䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹㝸㞳ືస
12 ᭶ 22 ᪥㻌 ᚟ᪧ 䝛䝑䝖䝽䞊䜽ᶵჾ䛾㞀ᐖ䛻䛴䛔䛶 (2012-12-22)
12 ᭶ 27 ᪥㻌 12/27 䝣䜯䜲䜰䜴䜷䞊䝹䛾⥭ᛴ䝯䞁䝔䝘䞁䝇䛆⤊஢䛇
2013 ᖺ
2 ᭶ 14 ᪥㻌 2/13 䝣䜱䝑䝅䞁䜾䝯䞊䝹䛻ᑐ䛩䜛ὀពႏ㉳2 ᭶ 28 ᪥㻌 Mailman 䛛䜙 MailSuite 䛾 ML 䜈䛾ษ䜚᭰䛘䛻䛴䛔䛶3 ᭶ 1 ᪥㻌 䝗䝯䜲䞁䛾䝕䜱䝇䜽౑⏝㔞䜢☜ㄆ䛧䛯䛔3 ᭶ 1 ᪥㻌 䝯䞊䝸䞁䜾䝸䝇䝖䛾ᢞ✏᪉ἲ䛾ಟṇ䛻䛴䛔䛶3 ᭶ 25 ᪥㻌 3/25 䝅䝇䝔䝮䝯䞁䝔䝘䞁䝇䛻క䛖䝃䞊䝡䝇୍᫬೵Ṇ䛻䛴䛔䛶䛆⤊஢䛇

− 287 −

情報メディア教育

WEB PARK 䝃䞊䝡䝇㐠⏝ሗ࿌᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᨭ᥼䝏䞊䝮

1

㐠⏝ሗ࿌

㻌 WEB PARK 䝃䞊䝡䝇䛿 2000 ᖺ䛛䜙㛤ጞ䛧䛯Ꮫෆ⤌⧊ྥ䛡䛾 Web 䝩䝇䝔䜱䞁䜾䝃䞊䝡䝇䛷䛒䜛䚹2009 ᖺᗘᮎ⾜䛳䛯䝅䝇䝔䝮᭦᪂ᚋ䠏ᖺ┠䛾㐠⏝䛸䛺䜛 2012 ᖺᗘ䛿䚸ᘬ䛝⥆䛝Ᏻᐃ䛧䛯䝃䞊䝡䝇ᥦ౪䛻ດ䜑䚸䛥䜙䛻䝃䞊䝡䝇䛾ᣑ඘䛸䛧䛶 WEB PARK 䝕䞊䝍䝧䞊䝇ヨ⾜䝃䞊䝡䝇䜢㛤ጞ䛧䛯䚹
1.1 ᶵ⬟㏣ຍ
2012 ᖺᗘ䛻 WEB PARK 䛻᪂䛯䛻㏣ຍ䛥䜜䛯ᶵ⬟䛿䚸௨ୗ䛾㏻䜚䛷䛒䜛䚹
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2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012ᖺᗘᅗ䠍㻌 ฼⏝⤌⧊ᩘ− 288 −

情報メディア教育㒊ᒁู฼⏝⤌⧊ᩘ䜢⾲䠍䛻♧䛩䚹⾲䠍㻌 㒊ᒁู฼⏝⤌⧊ᩘ䠄2013 ᖺ 3 ᭶ᮎ⌧ᅾ䠅㒊ᒁྡἲᏛ⣔◊✲⛉㸭ἲᏛ㒊་Ꮫ⣔◊✲⛉㸭་Ꮫ㒊ᕤᏛ⣔◊✲⛉㸭ᕤᏛ㒊⌮Ꮫ⣔◊✲⛉㸭⌮Ꮫ㒊㎰Ꮫ⏕࿨⛉Ꮫ◊✲⛉㸭㎰Ꮫ㒊⤒῭Ꮫ◊✲⛉㸭⤒῭Ꮫ㒊⥲ྜᩥ໬◊✲⛉㸭ᩍ㣴Ꮫ㒊ᩍ⫱Ꮫ◊✲⛉㸭ᩍ⫱Ꮫ㒊⸆Ꮫ⣔◊✲⛉㸭⸆Ꮫ㒊᪂㡿ᇦ๰ᡂ⛉Ꮫ◊✲⛉᝟ሗ⌮ᕤᏛ⣔◊✲⛉
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24

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7 ᭶ 18 ᪥㻌 䝣䝹䝃䞊䝡䝇䝸䝌䝹䝞䛸䛿ఱ䛷䛩䛛䠛
2013 ᖺ
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2 ᭶ 14 ᪥㻌 DNS 䝩䝇䝔䜱䞁䜾䜢฼⏝䛩䜛㝿䛻䚸ୖ఩䝗䝯䜲䞁䛷タᐃ䛩䜛 NS 䝺䝁䞊䝗2 ᭶ 14 ᪥㻌 䝁䞁䝔䞁䝒䝃䞊䝞ᶵჾ᭦᪂䛻క䛖䜰䜽䝉䝇᪉ἲ䛾ኚ᭦䛻䛴䛔䛶2 ᭶ 15 ᪥㻌 ㏫ᘬ䛝䛾タᐃ䜢䛧䛯䛔䛾䛷䛩䛜䠈䛹䛖䛧䛯䜙䜘䛔䛷䛧䜗䛖䛛2 ᭶ 15 ᪥㻌 ⟶⌮⏝䛾䝟䝇䝽䞊䝗䜢ᛀ䜜䛯䛾䛷䛩䛜䠈䛹䛖䛧䛯䜙Ⰻ䛔䛷䛧䜗䛖䛛2 ᭶ 15 ᪥㻌 ฼⏝䜢䜔䜑䜛䛻䛿䛹䛖䛩䜜䜀䜘䛔䛾䛷䛩䛛䠛2 ᭶ 15 ᪥㻌 (䜽䝷䜲䜰䞁䝖 OS 䛾タᐃ䛷) "DNS 䝃䞊䝞" 䛻䛿䠈ఱ䜢ᣦᐃ䛩䜜䜀Ⰻ䛔䛾䛷䛩䛛䠛− 290 −

情報メディア教育㐲㝸ㅮ⩏ᨭ᥼䝃䞊䝡䝇㐠⏝ሗ࿌᝟ሗ䝯䝕䜱䜰ᩍ⫱ᨭ᥼䝏䞊䝮

1

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1.1 㐲㝸ㅮ⩏ᐊ㐲㝸ᆅ䛸ㅮ⩏䞉఍㆟䛜䛷䛝䜛䜘䛖䛺 TV ఍㆟䝅䝇䝔䝮䜢ᮏ㒓䞉㥖ሙ䛾㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛻ᥦ౪䛧䛶฼⏝䛾䝃䝫䞊䝖䜢⾜䛺䛳䛶䛔䜛䚹2012 ᖺᗘ⾜䛳䛯ᮏ㒓䞉㥖ሙ䠖㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛾᪋タᨵၿ䛿௨ୗ䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹㻌 䞉ᮏ㒓㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛻䛴䛔䛶䚸4F413 䛛䜙 1F103 䜈䛾⛣タ䛸ᶵჾ᭦᪂䜢⾜䛺䛳䛯䚹㻌 2013 ᖺ 4 ᭶䛾ᤵᴗ䛛䜙䛿 1F103 䜢㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛸䛧䛶฼⏝ணᐃ䚹㻌 䞉㥖ሙ㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛻䛴䛔䛶ኳྞ䜹䝯䝷䛾᧔ཤ䚸᧜ᙳ䜹䝯䝷䛾 HD ໬䜢⾜䛺䛳䛯䚹
1.2 MCU(䝔䝺䝡఍㆟䝅䝇䝔䝮ከᆅⅬ᥋⥆ไᚚ⿦⨨䠅
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1.3 䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖䝷䜲䝤୰⥅Ꮫෆ䛷⾜䜟䜜䜛༞ᴗᘧ䚸䜲䝧䞁䝖䚸᭱⤊ㅮ⩏➼䛾䝷䜲䝤୰⥅䝃䝫䞊䝖䜢⾜䛺䛳䛶䛔䜛䚹2012 ᖺᗘ䛿䠐௳䛾୰⥅䝃䝫䞊䝖䜢⾜䛳䛯䚹2䝃䞊䝡䝇⤫ィ

2012 ᖺᗘ䛻䛚䛔䛶䛿䚸㐲㝸ㅮ⩏ᨭ᥼䛻㛵䜟䜛タഛ➼䛿ḟ䛾฼⏝ᅇᩘ䛜䛒䛳䛯䚹䛺䛚䚸఍㆟➼䛾฼⏝≧ἣ䛻䛴䛔䛶䛿䚸Ꮫእ䛸䛾᥋⥆฼⏝䛾䜏䛾ᅇᩘ䛷䛒䜛䚹䜎䛯㐲㝸ㅮ⩏ᐊ䛾ᤵᴗ฼⏝䠄ᮏ㒓䠖11ㅮ⩏䚸㥖ሙ䠕ㅮ⩏䠅䛻㛵䛧䛶䛿Ꮫᮇẖ䛻䜎䛸䜑䛶䠍ᅇ䛸䛧䛶㞟ィ䛧䛶䛔䜛䚹ᅗ 1.㐲㝸ㅮ⩏ᨭ᥼䝃䞊䝡䝇฼⏝ᩘ⤒ᖺኚ໬(2005-2012)− 291 −

情報メディア教育

㻌 MCU 䛾᥋⥆ᣐⅬᩘ䛸฼⏝㢖ᗘ䜢㞟ィ䛧䛯䚹MCU 䛾᥋⥆ᩘ䛿᭱኱䠍䠒ᣐⅬ䛾᥋⥆䛜ྍ⬟䛷䛒䜛䝝䞊䝗䜴䜵䜰䝸䝥䝺䜲䝇䜢⾜䛔 2013 ᖺ 4 ᭶䜘䜚᭱኱᥋⥆ᩘ 15 䜈䝃䞊䝡䝇ෆᐜ䛜ኚ᭦䛻䛺䜛䚹(᥋⥆ᣐⅬᩘ)ᅗ 2.MCU ᥋⥆ᣐⅬᩘู฼⏝㢖ᗘ(2012)3䛭䛾௚ 㛵㐃 URL http://elearn.itc.u-tokyo.ac.jp/

− 292 −

情報メディア教育

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1

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ᖺᗘ 35 ㅮ⩏䚸2006 ᖺᗘ 63 ㅮ⩏䚸2007 ᖺᗘ 104 ㅮ⩏䚸2008 ᖺᗘ 126 ㅮ⩏䚸2009 ᖺᗘ 143 ㅮ⩏䚸2010 ᖺᗘ 157 ㅮ⩏䚸2011 ᖺᗘ 165 ㅮ⩏䚸2012 ᖺᗘ 218 ㅮ⩏䛷฼⏝䛥䜜䛯䚹2012 ᖺᗘ䛻ᨵⰋ䛥䜜䛯ᶵ⬟䚸฼⏝䛥䜜䛯ㅮ⩏ྡ➼䜢௨ୗ䛻♧䛩䚹
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䠘㏣ຍᶵ⬟䠚㻌 䞉Ꮫෆ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛛䜙䛾 ECCS 䝅䞁䜾䝹䝃䜲䞁䜸䞁ᑐᛂ䠘ᶵ⬟ᨵၿ䠚
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− 295 −

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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

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学術情報

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1.2.2

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1.2.3

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1.2.4

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学術情報

1.2.5

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1.2.6

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1.3

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1.4

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ネットワーク

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ネットワーク[Adobe Campus Day㻌 䝴䞊䝄䞊య㦂䛻䛣䛭౯್䛜䛒䜛]ᮏᏛᩍ⫋ဨཬ䜃Ꮫ⏕䛾䛖䛱䚸䝋䝣䝖䜴䜵䜰㛤Ⓨ䜔 㻵㼀 䝔䜽䝜䝻䝆䛜䜒䛯䜙䛩䜲䝜䝧䞊䝅䝵䞁᳨ウ䝥䝻䝉䝇䛻⯆࿡䛜䛒䜛᪉䜢ᑐ㇟䛻䚸㻵㼀 ศ㔝䛻ᑐ䛩䜛䝴䞊䝄䞊䜶䜽䝇䝨䝸䜶䞁䝇㻔㼁㼄䠅᳨ウ䛾஦౛䜔䝥䝻䝉䝇䜢⤂௓䛩䜛䝉䝭䝘䞊䜢௨ୗ䛾㏻䜚ᐇ᪋䛧䛯䚹ཧຍ⪅䛿 㻞㻝 ྡ䛷䛒䛳䛯䚹㻌 䞉ᮇ㛫㻌 㻞㻜㻝㻞 ᖺ 㻣 ᭶ 㻟㻝 ᪥䠄ⅆ䠅㻌㻝㻠㻦㻡㻜㻌䡚㻌㻝㻢㻦㻞㻜㻌㻌 䞉ሙᡤ㻌 ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䠍㝵኱₇⩦ᐊ䠍㻌㻌[ᖹᡂ 24 ᖺᗘ䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝛䝑䝖䝽䞊䜽◊ಟ]ᮏᏛᢏ⾡⫋ဨཬ䜃஦ົ⫋ဨ䛾䛖䛱䚸◊✲ᐊ䜔䝉䞁䝍䞊➼䛻䛚䛔䛶䝁䞁䝢䝳䞊䝍䜔䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜢฼⏝䛩䜛ึᚰ⪅䝺䝧䝹䛾฼⏝⪅䛷䚸≉䛻䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐ⟇䛻⯆࿡䛾䛒䜛⪅䜢ᑐ㇟䛻䚸䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐᛂ䜢ྵ䜐䝁䞁䝢䝳䞊䝍䜔䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛾฼⏝䛻㛵䛩䜛◊ಟ䜢௨ୗ䛾㏻䜚ᐇ᪋䛧䛯䚹ཧຍ⪅䛿 㻝㻝ྡ䛷䛒䛳䛯䚹㻌 䞉ᮇ㛫㻌 㻞㻜㻝㻞 ᖺ 㻝㻝 ᭶ 㻞㻣 ᪥䠄ⅆ䠅䡚㻝㻝 ᭶ 㻞㻥 ᪥䠄ᮌ䠅䠄㻟 ᪥㛫䠅㻌㻌 䞉ሙᡤ㻌 ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䠍㝵኱₇⩦ᐊ 㻞 䛚䜘䜃䠐㝵㐲㝸ㅮ⩏ᐊ㻌
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− 333 −

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1.1 ୙ṇ౵ධ䛾┘ど㻌ᮏᏛෆ䛾䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛻ᑐ䛧䛶୙ṇ䛺䜰䜽䝉䝇䜢ヨ䜏䛶䛔䜛ྍ⬟ᛶ䜢᳨ฟ䛧䚸ᚲせ䛺䜙䜀ᙜヱ䝁䞁䝢䝳䞊䝍䛜཰ᐜ䛥䜜䛶䛔䜛䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛾⟶⌮⪅䛸㐃⤡䜢䛸䛳䛶୙ṇ౵ධ䜢㜵䛠䜉䛟ᑐᛂ䜢⾜䛳䛯䚹䛣䛾䜘䛖䛺୙ṇ䜰䜽䝉䝇䛾᳨▱䛻䛿䚸௨ୗ䛾䠎䝅䝇䝔䝮䜢ά⏝䛧䛯䚹䞉୙ṇ౵ධ᳨▱䝅䝇䝔䝮 (IDS :Intrusion Detection System)䛣䜜䛿䚸㏻ᖖ䛾䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜰䜽䝉䝇䛷䛿Ⓨ⏕䛧䛺䛔䜘䛖䛺䜰䜽䝉䝇䝟䝍䞊䞁 (౛䛘䜀ከᩘ䛾䝩䝇䝖䜢㡰䛻䝇䜻䝱䞁䛧䛶䛔䛟ືస䛺䛹)䜢ᑐ㇟䛸䛧䛶᳨▱䛧䚸㆙࿌䜢Ⓨ䛩䜛䝅䝇䝔䝮䛷䛒䜛䚹ලయⓗ䛻䛿䚸䝬䜹䝣䜱䞊♫䛾 M-8000 䜢䠎ྎే⏝䛧䚸Ꮫෆ䛸Ꮫእ䛸䛾㏻ಙ䜢䝍䝑䝥䛧䛶┘ど䜢⾜䛳䛯䚹䜎䛯䚸P2P ㏻
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䜎䛯䚸M-8000 䛻䛚䛔䛶㝃ᒓ⑓㝔ཬ䜃ᆅ㟈◊✲ᡤ䛾䝻䞊䜹䝹䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛾㏻ಙ᝟ሗ䜢㒊ᒁ䛾➃ᮎ䛷┘ど䛩䜛䛯䜑䛾䝃䞊䝡䝇䜢⥅⥆䛧䛶⾜䛳䛯䚹䞉␗ᖖ䝖䝷䝣䜱䝑䜽┘ど䝅䝇䝔䝮䛣䜜䛿䚸䝃䞊䝡䝇ጉᐖᨷᧁ䜎䛯䛿䝃䞊䝡䝇୙⬟ᨷᧁ䛺䛹䛸࿧䜀䜜䜛䚸䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖⤒⏤䛷䛾୙ṇ䜰䜽䝉䝇䛾 1 䛴䛷䚸኱㔞䛾䝕䞊䝍䜔୙ṇ䝟䜿䝑䝖䜢㏦䜚䛴䛡䜛⾜Ⅽ䛺䛹䛾୙ṇ䛺ᨷᧁ䜢᳨▱䛷䛝䜛䝅䝇䝔䝮䛷䛒䜛䚹ᐇ㝿䛻䛿䚸Ἀ㟁Ẽᕤᴗ♫〇 Secure Traffic Probe䠄䝋䝣䝖䜴䜵䜰䠅䜢ᑟධ䛧䚸Ꮫෆ䛸Ꮫእ䛸䛾㏻ಙ䜢䝍䝑䝥䛧䛶䚸䝫䞊䝖༢఩䛷䛾␗ᖖ䛺䝖䝷䝣䜱䝑䜽䛾ኚ໬䛻䛴䛔䛶┘ど䛧䛯䚹

1.2 䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇㻌䝟䝋䝁䞁䜔䝃䞊䝞䝬䝅䞁➼䛻䛚䛔䛶䚸䜴䜲䝹䝇䛾⬣ጾ䛸ឤᰁ⿕ᐖ䜢ᮍ↛䛻㜵䛠᭷ຠ䛺ᡭẁ䛸䛧䛶䚸䝁䞁䝢䝳䞊䝍䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛜䛒䜛䚹᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸ᘬ䛝⥆䛝䝖䝺䞁䝗䝬䜲䜽䝻♫䛾〇ရ䛻䛴䛔䛶䝃䜲䝖䝷䜲䝉䞁䝇ዎ⣙䜢ᣑ኱⥅⥆䛩䜛䛣䛸䛻䜘䛳䛶䚸Ꮫෆ䜈䛾Ᏻ౯䛺㓄ᕸ䝃䞊䝡䝇䜢᥎䛧㐍䜑
䛯䚹Mac OS䠄Intel ∧ Mac䠅ᑐᛂ䛸䛧䛶 Sophos Anti-Virus for Mac䚸ཬ䜃ከゝㄒᑐᛂ䠄ᇶᮏⓗ䛻䛿␃Ꮫ⏕ྥ䛡䠅䛸䛧䛶䚸 Windows OS 䛾⡆య୰ᅜㄒ䛸⦾య୰ᅜㄒ⏝䛾 Sophos Anti-Virus for Windows 䛾㓄ᕸ䝃䞊䝡䝇䜒ᘬ䛝⥆䛝⾜䛳䛯䚹䜎䛯䚸USB 䝯䝰䝸➼䛾䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇⏝䛸䛧䛶 ESET Smart Security 4.0 䠄䜻䝲䝜䞁 IT 䝋䝸䝳䞊䝅䝵䞁䝈䠅䛾㓄ᕸ䜒ᘬ䛝⥆䛝⾜䛳䛯䚹᭦䛻䚸᫖ᖺᗘ䛛䜙㓄ᕸ䜢㛤ጞ䛧䛯 Symantec Endpoint Protection 䛾 Windows ∧䛚䜘䜃 Mac ∧䛾㓄௜䜒ᘬ䛝⥆䛝⾜䛳䛯䚹− 338 −

ネットワーク

1.3 ㏞ᝨ䝯䞊䝹䠄SPAM 䝯䞊䝹䠅ᑐ⟇㻌඲Ꮫⓗ䛺㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝䜢⾜䛳䛯䚹ᮾி኱Ꮫ⫋ဨ䝯䞊䝹䝅䝇䝔䝮䛻䛴䛔䛶䜒ᮏ䝅䝇䝔䝮䛷㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䜢⾜䛳䛯䚹2013 ᖺ 3 ᭶ᮎ᫬Ⅼ䛷䛾ཧຍᩘ䛿 53 䝗䝯䜲䞁䚸⣙ 11,151 䝯䞊䝹䜰䜹䜴䞁䝖䛷䛒䜛䚹
㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䝅䝇䝔䝮䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹᳨▱⿦⨨ 3 ྎ䛾ෆ 1 ྎ䛜ಖᏲᮇ㝈ษ䜜䛾䛯䜑䚸௒ᖺᗘ䛷㐠⏝䜢⤊஢䛧䚸2 ྎᵓᡂ䛷㐠⏝䛩䜛䛯䜑䛾ᵓᡂኚ᭦䜢⾜䛳䛯䚹䜎䛯䚸᮶ᖺᗘ䛻䛿 2 ྎ┠䛾᳨▱⿦⨨䛾ಖᏲᮇ㝈䛜ษ䜜䜛䛣䛸ཬ䜃䚸䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛾䝃䝫䞊䝖ᮇ㝈䛜㏆䛵䛔䛶䛔䜛䛣䛸䛛䜙䚸ᚋ⥅䛾䝋䝣䝖䜴䜵䜰䜈䛾⛣⾜䛾᳨ウ䜢㐍䜑䛯䚹2012 ᖺᗘ䛾㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝≧ἣ䛿ᅗ䠍䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹㻌㻌㻌ᅗ䠍㻌 ㏞ᝨ䝯䞊䝹ᑐ⟇䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝≧ἣ㻌2ㅮ⩦఍䞉◊✲఍㛤ദሗ࿌䠄ᮾி኱Ꮫ᝟ሗ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䝅䝇䝔䝮䠄UTnet3䠅䛾㐠⏝⟶⌮䛾 2䠊䜢ཧ↷䠅

− 339 −

ネットワーク3䝃䞊䝡䝇⤫ィ
2012 ᖺᗘ䛾䝁䞁䝢䝳䞊䝍䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛾⏦ㄳ≧ἣ䛿⾲ 1 䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹⾲ 1㻌 䜴䜲䝹䝇ᑐ⟇䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛾⏦ㄳ≧ἣ䝋䝣䝖䜴䜵䜰ྡ௳ᩘ㒊ᒁᩘ䝷䜲䝉䞁䝇ᩘ

䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊䠄᪥ᮏㄒ∧䠅

692㻌

46㻌

24,125㻌䜴䜲䝹䝇䝞䝇䝍䞊䠄ⱥㄒ∧䠅

107㻌

27㻌

1,258㻌

Sophos Anti-Virus for Windows

26㻌

17㻌

908㻌

Sophos Anti-Virus for MacOS X

150㻌

31㻌

2,707㻌

ESET Smart Security (Windows)

56㻌

18㻌

2,089㻌

ESET Smart Security (Mac)

1㻌

1㻌

20㻌

Symantec Endpoint Protection (Windows)

11㻌

10㻌

393㻌

Symantec Endpoint Protection (Mac)

14㻌

11㻌

158㻌

Server Protect

45㻌

24㻌

195㻌

InterScan VirusWall

9㻌

7㻌

19㻌

InterScan VirusWall 䜶䞁䝍䞊䝥䝷䜲䝈䜶䝕䜱䝅䝵䞁

3㻌

3㻌

5㻌

㻌
㻌

− 340 −

ネットワークᮾி኱Ꮫ᝟ሗ䝅䝇䝔䝮⥭ᛴᑐᛂ䝏䞊䝮䠄UT-CERT䠅䛸䛾㐃ᦠ䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᢸᙜ1㐠⏝ሗ࿌᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸UTnet3 䛾ᇶᖿ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䛷䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐ⟇䜢ᐇ᪋䛧䛶䛔䜛䛣䛸䛛䜙䚸䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜢௓䛧䛯䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛻䛴䛔䛶䚸ᮾி኱Ꮫ᝟ሗ䝅䝇䝔䝮⥭ᛴᑐᛂ䝏䞊䝮 UTCERT(University of Tokyo-Computer Emergency Response Team)䛛䜙௨ୗ䛾ጤクᴗົ䜢ཷ䛡䚸UTCERT 䛸㐃ᦠ༠ຊ䛧䛺䛜䜙䚸඲Ꮫⓗ䛺䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐ⟇䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹䞉䝉䜻䝳䝸䝔䜱㛵㐃᝟ሗ䛾཰㞟䛸Ꮫෆ䜈䛾ὀពႏ㉳➼䝯䞊䜹䜔䝉䜻䝳䝸䝔䜱᝟ሗ䝃䜲䝖➼䛛䜙䚸䝉䜻䝳䝸䝔䜱䛾⬤ᙅᛶ䜔䜴䜲䝹䝇䛻ಀ䜟䜛᝟ሗ䜢཰㞟䛧䚸᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛸 UT-CERT 䛾 web 䝨䞊䝆䜈䛾ᥖ㍕䜔ᮾ኱䝫䞊䝍䝹䛷䛾୍ᩧ㏻▱䚸㒊ᒁ CERT䜈䛾㟁Ꮚ䝯䞊䝹䛷䛾㏻▱䛻䜘䛳䛶䚸䝉䜻䝳䝸䝔䜱ᑐᛂ䛻㛵䛩䜛ὀពႏ㉳䜢⾜䛳䛯䚹䞉Ꮫෆ䛸Ꮫእ䛸䛾㏻ಙ䛻䛚䛡䜛䝛䝑䝖䝽䞊䜽䜢௓䛧䛯䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾┘ど
IDS 䜔␗ᖖ䝖䝷䝣䜱䝑䜽┘ど䝅䝇䝔䝮䛷Ꮫෆ䛸Ꮫእ䛸䛾㏻ಙ䜢┘ど䛧䚸䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾᳨▱䜢⾜䛳䛯䚹
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䞉P2P ㏻ಙ᝟ሗ䛾㒊ᒁ CERT 䜈䛾㐃⤡P2P 䛾㏻ಙ䛾┘ど䜔㏻ಙ᝟ሗ䜢䚸ヱᙜ䛩䜛㒊ᒁ CERT ᢸᙜ⪅䜈䝯䞊䝹䛷㐃⤡䜢⾜䛳䛯䚹䜎䛯䚸㒊ᒁ CERT 䛛䜙䛾 P2P ㏻ಙ䛻ᑐ䛩䜛ヲ⣽᝟ሗᥦ౪➼䛾౫㢗䛻㛵䛩䜛ᑐᛂ䜢⾜䛳䛯 䚹䞉䜲䞁䝅䝕䞁䝖䝺䝫䞊䝖䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝⟶⌮㒊ᒁ CERT 䛛䜙䚸Ⓨ⏕䛧䛯䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾ෆᐜ䜔ᑐฎ➼䜢ᐃᆺⓗ䛺᭩ᘧ䛷ሗ࿌䛷䛝䜛䜘䛖䛻䚸䜲䞁䝅䝕䞁䝖䝺䝫䞊䝖䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝⟶⌮䜢⾜䛳䛯䚹䞉䜲䞁䝅䝕䞁䝖䝺䝫䞊䝖䛾㞟ィ㒊ᒁ CERT 䛛䜙ሗ࿌䛥䜜䛯䜲䞁䝅䝕䞁䝖䝺䝫䞊䝖䛻䛴䛔䛶䚸ẖ᭶㞟ィ䛧 UT-CERT 䛾 Web 䝨䞊䝆䠄http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/ut-cert/䠅䛻ᥖ㍕䛧䛯䚹䞉䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾ᙜヱ IP 䜰䝗䝺䝇䛾䝛䝑䝖䝽䞊䜽㐽᩿㒊ᒁ CERT 䛻㐃⤡䛧䛯䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾䛖䛱䚸Ⓨぢ᫬Ⅼ䛛䜙஦㇟䛜㐃⥆䛧䛶䛔䜛ሙྜ䛿䚸⥭ᛴᥐ⨨䛸䛧䛶䚸ᙜヱ IP 䜰䝗䝺䝇䛾䝩䝇䝖䛻䜘䜛㏻ಙ䜢 UTnet ᶵჾ䛷㐽᩿䛧䛯䚹䞉䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾㒊ᒁ CERT 䛾ᑐ⟇䜈䛾㐃ᦠ༠ຊ㒊ᒁ CERT 䛻㐃⤡䛧䛯䝉䜻䝳䝸䝔䜱䜲䞁䝅䝕䞁䝖䛾䛖䛱䚸ලయⓗ䛺ᑐฎ᪉ἲ➼䛻䛴䛔䛶䚸㒊ᒁ
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− 341 −

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1

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3 ḟඖ䛾 CAD 䛾䝋䝣䝖䜴䜵䜰䚹(2) JMP⤫ィゎᯒ䝋䝣䝖䜴䜵䜰䚹(3) SAS9⤫ィゎᯒ䝋䝣䝖䜴䜵䜰䚹(4) MATHEMATICA
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22㻌
Creo䠄ᪧ Pro/ENGINEER䠅
JMP
33㻌
SAS9
36㻌
MATHEMATICA
151㻌
ChemOffice32㻌
LabVIEW
116㻌
Autodesk Education Master Suite5㻌

− 343 −

㒊ᒁᩘ
9㻌
14㻌
10㻌
18㻌
11㻌
15㻌
4㻌

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Adobe ♫䛾 Acrobat䚸Photoshop ➼䛾〇ရ䜢⏕༠⤒⏤䛷Ᏻ౯䛻㉎ධ䛷䛝䜛䝷䜲䝉䞁䝇䚹2ㅮ⩦఍䞉◊✲఍㛤ദሗ࿌䠄ᮾி኱Ꮫ᝟ሗ䝛䝑䝖䝽䞊䜽䝅䝇䝔䝮䠄UTnet3䠅䛾㐠⏝⟶⌮䛾 2䠊䜢ཧ↷䠅

− 344 −

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(4) 䜰䜽䝉䝇ᅇ⥺䠄UTnet 䜈䛾䝛䝑䝖䝽䞊䜽᥋⥆䠅(5) ධ㏥ᐊ⟶⌮(6) 䝷䝑䜽䛾᪋㘄(7) ᏛෆἲᐃⅬ᳨䛻䛚䛡䜛ィ⏬೵㟁᫬䛾㟁※☜ಖ
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19 䜲䞁䝏 half 䝷䝑䜽

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3ᮏ

1ᮏ

− 345 −

スーパーコンピューティング

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））

スーパーコンピュータ
FUJITSU PRIMEHPC FX10
（Oakleaf-FX）− 347 −

スー パー コン ピュ ー ティン グ

スーパーコンピュータ
HITACHI SR16000 モデル M1（Yayoi）

スーパーコンピューティング䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾ᴫせ㒊㛛㛗㻌 ୰ᓥ ◊࿃1๪ㄢ㛗㻌 ᖹ㔝 ගᩄ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䛾㐠⏝ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸Ꮫ⾡◊✲䛚䜘䜃ᩍ⫱䛻౪䛩䜛䛣䛸䜢┠ⓗ䛸䛧䛶䚸඲ᅜ䛾኱Ꮫ䞉◊✲ᶵ㛵➼䛻ᅾ⡠䛩䜛኱Ꮫᩍဨ䚸኱Ꮫ㝔Ꮫ⏕䚸䛚䜘䜃༞ᴗ◊✲䜔ᤵᴗ䜢┠ⓗ䛸䛧䛯Ꮫ⏕䛻ᑐ䛧䛶䚸䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䜢⏝䛔䛯㧗ᗘ䛛䛴኱つᶍ䛺ィ⟬䝃䞊䝡䝇䜢ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䚹䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䛸䛧䛶䛿 Hitachi HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䠄T2K 䜸䞊䝥䞁䝇䝟䝁䞁䠄ᮾ኱䠅䠅䠄952 䝜䞊䝗䚸15,232 䝜䞊䝗䚸䝢䞊䜽ᛶ⬟ 140.1 TFLOPS䠅䚸Hitachi SR16000/M1䠄Yayoi䠅䠄56䝜䞊䝗䚸1,792 䝁䜰䚸䝢䞊䜽ᛶ⬟ 54.9 TFLOPS䠅䛾௚ 2012 ᖺ 4 ᭶䛛䜙 Fujitsu PRIMEHPC FX10
䠄FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䠄Oakleaf-FX䠅䠅䠄4,800 䝜䞊䝗䚸76,800 䝁䜰䚸䝢䞊䜽ᛶ⬟ 1.13
PFLOPS䠅䜢ຍ䛘䛯 3 䝅䝇䝔䝮䜢㐠⏝䛧䚸Ꮫෆእ䛾ᖜᗈ䛔฼⏝⪅䛻◊✲䞉ᩍ⫱䛾䛯䜑䛻฼⏝䛥䜜䛶䛔
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䠄8,192 䝁䜰䚸䝢䞊䜽ᛶ⬟ 75.4 TFLOPS䠅䜢౪ฟ䛧䛶䛔䜛䚹ᐇ᪋ᮇ㛫୰䛿 1 䜾䝹䞊䝥䛻䜘䜚 1 䞄᭶༢఩
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Fujitsu PRIMEHPC FX10䠄FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䠄Oakleaf-FX䠅䠅¾ බເᆺ◊✲䝥䝻䝆䜵䜽䝖䛾᥎㐍¾ ௻ᴗ䝴䞊䝄䞊฼⏝ᨭ᥼
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Oakleaf-FX 䛻䛴䛔䛶䛿䚸䝖䞊䜽䞁䜢౑䛔ᑾ䛟䛧䛯฼⏝⪅䜢ᑐ㇟䛸䛧䛯ప䝥䝷䜲䜸䝸䝔䜱䝆䝵䝤䛻㛵䛩䜛つ⛬䛾㏣ຍ䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹6䛭䛾௚䜲䝧䞁䝖

Oakleaf-FX 䛾ヨ㦂㐠㌿䛜㛤ጞ䛥䜜䛯 2012 ᖺ 4 ᭶ 2 ᪥䛻䚸᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮᯽ᣐⅬ㛤ᡤᘧ䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹䜎䛯 2012 ᖺ 10 ᭶ 26 ᪥䚸27 ᪥䛻ᐇ᪋䛥䜜䛯᯽䜻䝱䞁䝟䝇୍⯡බ㛤䛻䜒᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛸䛧䛶ึ䜑䛶ཧຍ䛧䛯䚹䜎䛯 2012 ᖺ 7 ᭶ 9 ᪥䛻䛿ᇸ⋢┴❧⥲ྜᩍ⫱䝉䞁䝍䞊䛸䛾ඹദ䛷 2011 ᖺᗘ䛛䜙ᐇ᪋䛧䛶䛔䜛䛂ඛ➃⛉Ꮫᢏ⾡䛻䜅䜜䜛⌮⛉◊ಟ఍䛃䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹䛭䛾௚䚸ᮏ㒓ᆅ༊䚸᯽ᆅ༊ྜ䜟䛫䛶 13 ௳䛾᪋タ᮶ゼ䛜䛒䜚䚸᝟ሗ஺᥮䚸᪋タぢᏛ䜢ᐇ᪋䛧䛯䚹− 350 −

スーパーコンピューティング

7

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− 351 −

スーパーコンピューティング䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾ᴗົ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝏䞊䝮㻌1

2012 ᖺᗘ䛾䝅䝇䝔䝮ᩚഛ≧ἣᮏ㒊㛛䛷ᥦ౪䛧䛶䛔䜛䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䝅䝇䝔䝮䛾䝃䞊䝡䝇䛻䛴䛔䛶䚸2012 ᖺᗘ୰䛻⾜䛳䛯䝅䝇䝔䝮ᩚഛ≧ἣ䜢௨ୗ䛻㏙䜉䜛䚹௒ᖺᗘ䛿䚸᯽䜻䝱䞁䝟䝇䛷 Fujitsu FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮 (Oakleaf-FX) 䛾䝃䞊䝡䝇䛜㛤ጞ䛥䜜䚸ᮏ䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸ᮏ㒓䜻䝱䞁䝟䝇䛷᪤䛻䝃䞊䝡䝇䜢⾜䛳䛶䛔䜛 Hitachi HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䚸Hitachi SR16000 䝅䝇䝔䝮䛸䛒䜟䛫䛶 3 ᘧ䛾䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䜢㐠⏝䛧䛶䛔䜛䚹

1.1

Oakleaf-FX 䛾䝃䞊䝡䝇㛤ጞ᯽䜻䝱䞁䝟䝇➨䠎⥲ྜ◊✲Ჷ䛻ᑟධ䞉タ⨨䛧䛯኱つᶍ㉸୪ิ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䝅䝇䝔䝮
Oakleaf-FX (Fujitsu PRIMEHPC FX10) 䛿䚸2012 ᖺ 4 ᭶ 2 ᪥䛛䜙䛾ヨ㦂㐠㌿䜢⤒䛶䚸ྠ 7 ᭶ 2 ᪥䜘䜚䚸ṇᘧ䝃䞊䝡䝇䜢㛤ጞ䛧䛯䚹ᚑ᮶䛾䝅䝇䝔䝮䛸฼⏝᪉ἲ䛜኱䛝䛟ኚ䜟䜛䛣䛸䛛䜙䚸ヨ㦂㐠㌿䚸ṇᘧ䝃䞊䝡䝇㛤ጞ䛻䛒䛯䛳䛶䛿䚸ᮏᏛ䛚䜘䜃Ꮫእ䛻䛚䛡䜛฼⏝ㄝ᫂఍䜢⾲ 1 䛻♧䛩䜘䛖䛻ᐇ᪋䛧䛯䚹䛺䛚䚸䛣䜜䜎䛷 HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䛷ᐇ᪋䛧䛶䛝䛯ᩍ⫱฼⏝䚸ㅮ⩦఍䚸ⱝᡭ฼⏝䚸௻ᴗ฼⏝䛚䜘䜃ඹྠ฼⏝䞉ඹྠ◊✲ᣐⅬㄢ㢟䛾฼⏝䜢ᮏ䝅䝇䝔䝮䛷ᘬ䛝⥅䛔䛷䝃䞊䝡䝇䜢⾜䛳䛶䛔䜛䚹

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− 352 −

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Oakleaf-FX 䛿䚸⌧⾜䛾 HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䛸ẚ㍑䛧䛶䚸ィ⟬䝜䞊䝗༢య䛾ᛶ⬟䛿䚸⌮ㄽ₇⟬
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16

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32 GByte䝥䝻䝉䝑䝃ྡ࿘ἼᩘSPARC64™ IXfx
1.848 GHz⌮ㄽ₇⟬ᛶ⬟ (䝁䜰)14.78 GFLOPS㻌ᅗ 1䠊Oakleaf-FX 䛾ᵓᡂᅗ

− 353 −

スーパーコンピューティング㻝 㻚㻝㻚㻞 䝋䝣䝖䜴䜵䜰㻌
Oakleaf-FX 䛿䚸Fortran, C, C++ ᐇ⾜⎔ቃ䛸䛧䛶ᐩኈ㏻♫〇䝁䞁䝟䜲䝷䛾䜋䛛䚸GNU 䝁䞁䝟䜲䝷䛜౑⏝䛷䛝䜛䚹ィ⟬䝜䞊䝗䚸䜲䞁䝍䝷䜽䝔䜱䝤䝜䞊䝗䛜ᑓ⏝ OS 䛾䛯䜑䚸䝻䜾䜲䞁䝜䞊䝗䛻䛿䚸䜽䝻䝇䝁䞁䝟䜲䝹⎔ቃ䜢⏝ព䛧䛶䛔䜛䚹୪ิ໬㏻ಙ䝷䜲䝤䝷䝸䛻䛿 MPI 2.1 䛻‽ᣐ䛧䛯 MPI 䝷䜲䝤䝷䝸䚸ᩘ್ィ⟬䝷䜲䝤䝷䝸䛻䛿ᐩኈ㏻♫〇 SSL II 䜔 BLAS/LAPACK/ScaLAPACK䚸䛭䛾௚䚸ከᙬ䛺䜸䞊䝥䞁䝋䞊䝇䝷䜲䝤䝷䝸䜔䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䜢ᑟධ䛧䛯䚹Oakleaf-FX 䛾䝋䝣䝖䜴䜵䜰ㅖඖ䛿䚸⾲ 3 䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹⾲ 㻟䠊Oakleaf-FX 䛾䝋䝣䝖䜴䜵䜰ㅖඖ㻌䝋䝣䝖䜴䜵䜰
㡯┠ィ⟬䞉䜲䞁䝍䝷䜽䝔䜱䝤䝜䞊䝗OSᑓ⏝ OS (XTCOS)

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ᐩኈ㏻♫〇䝁䞁䝟䜲䝷㻌 Fortran 77/90 䝁䞁䝟䜲䝷㻌 C 䝁䞁䝟䜲䝷㻌 C++ 䝁䞁䝟䜲䝷
GCC䠈g95䝻䜾䜲䞁䝜䞊䝗
RedHat Enterprise Linuxᐩኈ㏻♫〇䝁䞁䝟䜲䝷 (䜽䝻䝇⎔ቃ)㻌 Fortran 77/90 䝁䞁䝟䜲䝷㻌 C 䝁䞁䝟䜲䝷㻌 C++ 䝁䞁䝟䜲䝷
GCC䠈g95 (䜽䝻䝇⎔ቃ)

ᐩኈ㏻♫〇䝷䜲䝤䝷䝸㻌 SSL II (Scientific Subroutine Library II)㻌 C-SSL II㻌 SSL II/MPI䛭䛾௚䝷䜲䝤䝷䝸㻌 BLAS䚸LAPACK䚸ScaLAPACK䚸FFTW䚸SuperLU䚸PETSc䚸METIS䚸㻌 SuperLU_DIST䚸HDF5䚸NetCDF䚸Parallel NetCDF䚸ParMETIS㻌䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁

OpenFOAM
ABINIT-MP
PHASE
FrontFlow/blue
FrontISTRREVOCAP䝣䜯䜲䝹䝅䝇䝔䝮

FEFS (Fujitsu Exabyte File System)㻌− 354 −

スーパーコンピューティング㻝 㻚㻝㻚㻟 ฼⏝㈇ᢸ㔠㻌
Oakleaf-FX 䛷䛿䚸䝆䝵䝤ᐇ⾜䛻ᚑ䛳䛶䝜䞊䝗᫬㛫✚䠄䝜䞊䝗ᩘ㽢ᐇ⾜᫬㛫䠅䛰䛡䛂䝖䞊䜽䞁䛃䛜ῶᑡ䛩䜛௙⤌䜏䜢ㄢ㔠ไᗘ䛸䛧䛶᥇⏝䛧䛯䚹⏦㎸䝜䞊䝗ᩘ䜢㉸䛘䜛㉸㐣䝜䞊䝗ᩘ䛻ᑐ䛧䛶䛿ᾘ㈝ಀᩘ䜢஌䛨䛯ศ䜢ᾘ㈝䛩䜛䜘䛖䛻タᐃ䛧䛶䛚䜚䚸௜୚䛥䜜䛯䝖䞊䜽䞁㔞䛾⠊ᅖ䛷⏦㎸䝜䞊䝗ᩘ䜢㉸䛘䛯䝆䝵䝤䜢ᐇ⾜䛩䜛䛣䛸䜢ྍ⬟䛸䛧䛯䚹ᚑ᮶䛾ㄢ㔠ไᗘ䛷䛿䚸㈇ᢸ㔠㢠䜢ቑ㢠䛧䛶෌⏦㎸䜢⾜䜟䛺䛔㝈䜚䚸⏦㎸䝜䞊䝗ᩘ䛾ୖ㝈䜢㉸䛘䛶฼⏝䛩䜛䛣䛸䛿䛷䛝䛺䛛䛳䛯䛜䚸ᖺ㛫䜢㏻䛨䛶኱つᶍ䛺ィ⟬䜢ὶ䛧⥆䛡䜛䛾䛷䛿䛺䛟䚸ᚲせ䛺䛸䛝䛻ከ䛟䛾䝜䞊䝗䜢☜ಖ䛧䛯䛔䛸䛔䛖䝙䞊䝈䛻ᛂ䛘䜛䛣䛸䛜ྍ⬟䛸䛺䛳䛯䚹฼⏝㈇ᢸ㔠㢠䛿䚸௜୚䛩䜛䝖䞊䜽䞁㔞䛷Ỵ䜎䛳䛶䛚䜚䚸⾲ 4 䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹⾲ 㻠㻚 Oakleaf-FX ฼⏝㈇ᢸ㔠⾲
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24 䝜䞊䝗㉸ 2.00

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䠄103,680 䝜䞊䝗᫬㛫䠅䝴䞊䝄䛻䛴䛝
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− 355 −

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− 356 −

スーパーコンピューティング

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− 357 −

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Oakleaf-FX㻌 (FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮)㻌 䛿䚸እ㒊䝣䜯䜲䝹䝅䝇䝔䝮䛾ᶵ⬟䛻䜘䛳䛶ᛶ⬟䛻ᙳ㡪䛜ฟ䜛୙ලྜ䛜䛒䜛䛯䜑䚸እ㒊䝣䜯䜲䝹䝅䝇䝔䝮䜢 Lustre 䛛䜙 FEFS (Fujitsu Exabyte File
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㻌 㻌 㻌 㻌 䠄㟁Ꮚ䝯䞊䝹䛻䜘䜛㛤ദ䠅㆟㢟 : 䞉᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊஦ົ㒊⤌⧊ᨵ⦅䛻క䛖஦ົᡤᤸつᐃ䛾ᨵṇ䛻䛴䛔䛶➨ 17 ᅇ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾ᑓ㛛ጤဨ఍᪥᫬ : 2012 ᖺ 12 ᭶ 27 ᪥ (ᮌ) 13:00䡚
㆟㢟 : 䞉ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䝅䝇䝔䝮฼⏝つ⛬䛾ᨵᐃ䛻䛴䛔䛶- Oakleaf-FX 䝖䞊䜽䞁ᾘ㈝ᑐᛂ䛻䛴䛔䛶- HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮኱つᶍ䝜䞊䝗฼⏝䛻䛴䛔䛶- 䝖䝷䜲䜰䝹䝴䞊䝇ᐇ᪋せ㡿䛾ᨵṇ䛻䛴䛔䛶- ⱝᡭ฼⏝⪅᥎⸀ᐇ᪋せ㡿䛾ᨵṇ䛻䛴䛔䛶- ඹྠ฼⏝䞉ඹྠ◊✲ᣐⅬ᥇ᢥ⪅䛾฼⏝㈨᱁䛻䛴䛔䛶䞉᭱ඛ➃HPCᇶ┙᪋タ䠄௬⛠䠅䛻䛴䛔䛶䞉Oakleaf-FX 㛵㐃ሗ࿌䞉䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮ᩍ⫱฼⏝ሗ࿌䞉䛚ヨ䛧䜰䜹䜴䞁䝖௜䛝୪ิ䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ㅮ⩦఍ሗ࿌䞉䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍ⱝᡭ฼⏝⪅᥎⸀ሗ࿌− 358 −

スーパーコンピューティング䞉E-䝃䜲䜶䞁䝇ⱝᡭ䞉ዪᛶ◊✲⪅ຓᡂ஦ᴗሗ࿌䞉኱つᶍ HPC 䝏䝱䝺䞁䝆ᐇ᪋ሗ࿌䞉Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝䞉ඹྠᣐⅬሗ࿌䞉HPCI䠄㠉᪂ⓗ䝝䜲䝟䝣䜷䞊䝬䞁䝇䞉䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䞉䜲䞁䝣䝷䠅ᐇ᪋ሗ࿌䞉௻ᴗ฼⏝ሗ࿌
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1. HPCI ᥦ౪㈨※䜢౑⏝䛩䜛᥇ᢥㄢ㢟䛜䛺䛟䚸୍⯡฼⏝ྍ⬟䛺㈨※䛜☜ಖ䛷䛝䜛ሙྜ䛻㝈䜚䚸኱つᶍ䝜䞊䝗䝆䝵䝤䜢ᐇ⾜ྍ⬟䛸䛩䜛䜸䝥䝅䝵䞁䜢タᐃ䛧䛯䚹኱つᶍ䝜䞊䝗㏣ຍᥦ౪ྍ⬟䛺㈨※䛜☜ಖ䛷䛝䜛ᮇ㛫䛻㝈䜛㻌

8 䝜䞊䝗䛻䛴䛝㻌 䛆኱Ꮫ䞉බඹᶵ㛵➼ 27,500 ෇/᭶䛇㻌 㻌 ୪ิᐇ⾜䝜䞊䝗ᩘ㻌 㻌 ⏦㎸ᩘ(16CPU×⏦㎸ᩘ Node)䜎䛷㻌 㻌 䝕䜱䝇䜽ᐜ㔞
㻌 4 TB (⏦㎸ᙜ䜚)ణ䛧䠈ᇶᮏ䝉䝑䝖䛾୪ิᐇ⾜䝜䞊䝗䛸䛿␗䛺䜛㈨※䛸䛩䜛2. 䝕䜱䝇䜽ᐜ㔞㏣ຍ䛾㈇ᢸ㔠㢠䜢䛂100GB 䛻䛴䛝ᖺ㢠 12,000 ෇䛃䠄᭶㢠 1,000 ෇䠅䜢䛂100GB 䛻䛴䛝ᖺ㢠 2,160 ෇䛃䠄᭶㢠 180 ෇䠅䛻ᨵᐃ䛧䛯䚹㻠㻚㻟㻌㻌㻌FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䛾ู⾲ᨵṇ䠄ู⾲ 5,6䠅㻌

1. ィ⟬䝸䝋䞊䝇䛾⏦㎸ୖ㝈䛷䛒䜛䛂ᥦ౪ྍ⬟䛺䝜䞊䝗᫬㛫✚䛾 1.25 ಸ䛃䜢䛂ᥦ౪ྍ⬟䛺䝜䞊䝗᫬㛫✚䛾 1.5 ಸ䛃䛻ᣑ኱䛧䛯䚹
2. ᐇ⾜ඃඛᗘ䜢ୗ䛢䛯㠀ඃඛ䝆䝵䝤䜽䝷䝇䠄ప䝥䝷䜲䜸䝸䝔䜱䜻䝳䞊䠅䜢タᐃ䛧䚸䝖䞊䜽䞁䛾㏣ຍ⏦㎸䛜⥾䜑ษ䜙䜜䛯ᚋ䛻䝖䞊䜽䞁䜢ᾘ㈝䛧ᑾ䛟䛧䛯ሙྜ䛷䜒䚸฼⏝ᮇ㛫ෆ䛷䛒䜜䜀䝆䝵䝤䛾ᐇ⾜䜢ྍ⬟䛸䛧䛯䚹

− 359 −

スーパーコンピューティング5䝅䝇䝔䝮฼⏝≧ἣ2012 ᖺᗘ䛻䛚䛡䜛䝆䝵䝤⤫ィ䛿⾲ 7 䡚⾲ 9 䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䛻䛴䛔䛶䛿 2012 ᖺ 7 ᭶䛾ṇᘧ䝃䞊䝡䝇㛤ጞᚋ䚸Ⓩ㘓⪅ᩘ䛜ቑ䛘䚸✌ື⋡䛿ᴫ䛽 60% 䛷᥎⛣䛧䛯䛜䚸ᖺᗘ⤊┙䛻䛿 70% 䜢㉸䛘䜛㧗䛔✌ື⋡䛷฼⏝䛥䜜䛯䚹䜎䛯 SR16000 䝅䝇䝔䝮䛿๓ᖺᗘ䛻ᘬ䛝⥆䛝㧗✌ື⋡䜢⥔ᣢ䚹HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䛿๓ᖺᗘ䛻ẚ䜉䛶✌ື⋡䛜ప䜑䛻᥎⛣䛧䛶䛔䜛䛜䚸䛣䜜䛿 FX10 䛾ᑟධ䛻䜘䜛ᙳ㡪䛸ぢ䛶䛔䜛䚹

5.1

FX10 䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䝅䝇䝔䝮䛾䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣ
⾲ 7. 䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣᖺ᭶

201204
201205
201206201207
201208201209201210201211
201212
201301
201302
201303ྜィ௳ᩘ㻌CPU ᫬㛫 (᫬㛫)
䝣䜯䜲䝹
ᐇ
䝜䞊䝗
౑⏝㔞 (MB)Ⓩ㘓฼⏝ 䠄ୖẁ䠅䝻䜾䜲䞁 䝞䝑䝏㻌 䠄ୖẁ䠅䝻䜾䜲䞁✌ື⋡䠄ୖẁ䠅/home⪅ᩘ(%)⪅ᩘ 䠄ୗẁ䠅䜲䞁䝍䝷 䝆䝵䝤 䠄ୗẁ䠅䜲䞁䝍䝷 䝞䝑䝏䝆䝵䝤䠄ୗẁ䠅/group䜽䝕䜱䝤䝆䝵䝤
䜽䝕䜱䝤䝆䝵䝤
11,064
1,471.52
4,023,185
680 㻌 656 㻌
23,661
19,628,309.71 48.7 㻌
2,190 㻌1,370.43
57,278,525㻌
8,901
1,472.44
5,218,969
746 㻌 307 㻌
100,138
22,491,223.56 57.3 㻌
6,764 㻌2,432.17
111,733,809
12,4101,779.50
9,114,822
843 㻌 337 㻌
23,57130,602,820.71 66.1 㻌
3,732 㻌3,368.55
127,125,628
12,352
1,694.83
13,906,105
955 㻌 347 㻌
24,46825,521,829.41 53.1 㻌
3,549 㻌5,607.14
145,665,649
8,644
1,354.28
15,626,907
1,006 㻌 350 㻌
15,893
21,251,602.58 58.7 㻌
2,083 㻌2,325.81
207,851,353
12,084
1,547.36
17,346,857
1,006 㻌 333 㻌
26,15029,757,803.92 60.6 㻌
2,788 㻌1,475.26
265,164,560
11,3362,266.04
19,931,466
956 㻌 377 㻌
20,903
27,210,681.31 59.3 㻌
3,452
3,393.29
321,612,232
10,438
1,643.88
19,133,954
964 㻌 361 㻌
26,45827,149,000.41 58.3 㻌
6,339 㻌7,078.25
370,340,543
9,456
2,005.19
19,575,902
924 㻌 343 㻌
24,95525,474,678.58 55.4 㻌
5,461 㻌5,305.60
402,460,031
10,992
1,985.50
22,003,393
925 㻌 302 㻌
59,24030,623,812.77 60.4 㻌
4,793㻌
5,270.37
553,914,679
11,7102,255.04
23,352,694
927 㻌 312 㻌
65,87930,846,459.19 64.6㻌
3,022 㻌4,225.76
562,920,341
10,382
2,558.05
23,168,001
1,026 㻌 301 㻌
20,862
37,617,495.27 76.6 㻌
2,636 㻌2,998.07
612,489,205
129,769 㻌
22,033.63 㻌
432,178 㻌
328,175,717.42
46,809 㻌
44,850.70㻌
 㻌
 㻌
 㻌
 㻌

(ὀ) 䝜䞊䝗✌ື⋡䛸䛿 1 䝜䞊䝗䛜 100% ✌ື䛧䛯䛸௬ᐃ䛧䛯ሙྜ䛾䝃䞊䝡䝇䝜䞊䝗䛻ᑐ䛩䜛✌ື⋡䛷䛒䜛䚹− 360 −

スーパーコンピューティング

5.2

HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䛾䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣ

⾲ 8. 䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣᐇ௳ᩘCPU ᫬㛫 (᫬㛫)䝜䞊䝗Ⓩ㘓/home 䝣䜯䜲䝹
฼⏝
ᖺ᭶
✌ື⋡
NQS
NQS
䝻䜾䜲䞁
䝻䜾䜲䞁
⪅ᩘ
(%) ౑⏝㔞 (MB)⪅ᩘ
201204 1,041 㻌 217 㻌 2,603 㻌
3,777
582.19 㻌 2,952,598.00 42.6 㻌 99,623,846
201205403 㻌 112 㻌 2,844 㻌
4,742
220.84 㻌 3,592,029.57 55.8 㻌 25,923,523
201206410 㻌 120 㻌 3,419 㻌
9,690
333.78 㻌 5,357,537.79 61.1 㻌 26,961,324
201207386 㻌 110 㻌 3,490 㻌
9,630
814.74 㻌 4,966,500.20 57.8 㻌 31,486,084
201208390 㻌
98 㻌 2,071 㻌
5,724
375.97 㻌 2,644,057.07 41.0 㻌 30,468,695
201209456 㻌 119 㻌 2,364 㻌
3,809
327.88 㻌 3,167,719.95 40.9 㻌 31,281,445
201210510 㻌 124 㻌 2,923 㻌
4,005
252.02 㻌 1,942,103.93 42.8 㻌 36,171,561
201211529 㻌 125 㻌 3,128 㻌
4,186596.53 㻌 2,556,682.75 48.0 㻌 39,322,444
201212534 㻌 116 㻌 2,823 㻌
3,145
373.07 㻌 3,076,328.86 39.2 㻌 41,362,354
201301535 㻌 108 㻌 3,031 㻌
2,427
754.24 㻌 3,123,564.56 38.7 㻌 43,345,580
201302537 㻌 108 㻌 2,145 㻌
1,749
183.82 㻌 3,540,742.62 44.0 㻌 43,245,009
201303552 㻌
97 㻌 1,925 㻌
3,159
469.70 㻌 3,357,311.14 40.6 㻌 43,057,886
5,284.78 㻌 40,277,176.44
ྜィ㻌㻌 32,766 㻌 56,043
㻌㻌(ὀ) 䝜䞊䝗✌ື⋡䛸䛿 1 䝜䞊䝗䛜 100% ✌ື䛧䛯䛸௬ᐃ䛧䛯ሙྜ䛾䝃䞊䝡䝇䝜䞊䝗䛻ᑐ䛩䜛✌ື⋡䛷䛒䜛䚹

5.3

SR16000 䝅䝇䝔䝮䛾䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣ
⾲ 9. 䝆䝵䝤ฎ⌮≧ἣ௳ᩘCPU ᫬㛫 (᫬㛫)ᐇ䝜䞊䝗/home 䝣䜯䜲䝹
฼⏝
✌ື⋡
NQS
NQS
䝻䜾䜲䞁
䝻䜾䜲䞁
౑⏝㔞 (MB)(%)⪅ᩘ
201204364 㻌 110 㻌 4,528 㻌
5,303
696.41 㻌724,539.21 㻌 75.9
31,885,629
201205339 㻌98 㻌 3,631 㻌
4,735
307.90 㻌
667,502.68 㻌 77.5
34,199,121
201206348 㻌 114 㻌 3,884 㻌
5,932
423.33 㻌
815,034.22 㻌 78.7
41,074,609
201207354 㻌 101 㻌 4,292 㻌
5,606
591.29 㻌
782,015.45 㻌 78.8
44,132,296
201208354 㻌
97 㻌 2,697 㻌
4,235
210.07 㻌
401,568.15 㻌 70.0
45,121,783
201209360 㻌 108 㻌 3,583 㻌
3,796
212.13 㻌
628,336.70 㻌 74.4
49,054,375
201210360 㻌 105 㻌 3,382 㻌
3,456
219.35 㻌
662,141.91 㻌 76.8
58,174,917
201211369 㻌 110 㻌 5,046 㻌
4,027
403.27 㻌
825,336.35 㻌 81.3
72,199,357
201212375 㻌 111 㻌 4,585 㻌
3,545
308.56 㻌
858,237.08 㻌 81.2
82,258,735
201301378 㻌 107 㻌 4,124 㻌
3,791
547.06 㻌
767,994.84 㻌 74.8
87,562,760
201302381 㻌 106 㻌 3,163 㻌
4,342
824.32 㻌
622,450.18 㻌 68.2
74,096,543
201303384 㻌
97 㻌 3,713 㻌
2,981
1,129.04
561,668.53 㻌 65.9
76,231,331
46,628
㻌
51,7495,872.73
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− 361 −

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6.2

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Oakleaf-FX 䛂኱つᶍ HPC 䝏䝱䝺䞁䝆䛃䛂䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾䝙䝳䞊䝇䛃䛿䚸䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝔䜱䞁䜾㒊㛛䛾ᩍဨ䚸⫋ဨ䛜㒊㛛㐃⤡఍㆟➼䛷ウ㆟䛾䛖䛘ᥖ㍕஦㡯䞉ෆᐜ䜢᳨ウ䛧䚸䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䛾฼⏝⪅䛻ᑐ䛧䛶฼⏝䛻㛵䛩䜛㐺ษ䛺᝟ሗᥦ౪䜢⾜䛖䛸䛸䜒䛻䚸䝉䞁䝍䞊䜈䛾せᮃ䞉ᥦ᱌䜢ཷ䛡௜䛡䛶䛔䜛䚹䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊฼⏝⪅䜈䜘䜚䜟䛛䜚䜔䛩䛟᝟ሗఏ㐩䜢⾜䛖䛸䛸䜒䛻䚸䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊฼⏝䝃䞊䝡䝇䛾ᨵၿ䛻ᙺ❧䛶䛶䛔䜛䚹䛥䜙䛻ྠ䛨ෆᐜ䜢ᮏ䝉䞁䝍䞊䛾 Web 䝨䞊䝆䛻䜒ᥖ㍕䛧䛶䛔䜛䚹2012 ᖺᗘ䛿䚸᫖ᖺᗘ䛛䜙ᘬ䛝⥆䛝䛂HITACHI SR16000/M1 䛚䜘䜃ᐩኈ㏻ PRIMEHPC FX10 䝏䝳䞊䝙䞁䜾㐃㍕ㅮᗙ䛃䜢ᥖ㍕䛧䛶䛔䜛䚹䜘䜚୍ᒙ฼⏝⪅䛾ⓙᵝ䛻ᙺ❧䛴䜒䛾䛸䛩䜛䜘䛖᥎㐍䛧䛶䛔䛟䚹䜎䛯ᚑ᮶䛛䜙Ⓨ⾜䛧䛶䛔䜛䜒䛾䛻䛿䚸௨ୗ䛾䜒䛾䛜䛒䜛䚹䞉HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮㻌 ฼⏝䛾ᡭᘬ䛝㻌 ➨ 2 ∧㻌 (2009.3)− 362 −

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スーパーコンピューティングㅮ⩦఍◊✲ᨭ᥼䝏䞊䝮

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− 364 −

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http://www.cc.u-tokyo.ac.jp/support/kosyu/− 365 −

スーパーコンピューティング

16:00-17:00
10:00-12:30
9 ᭶ 4 ᪥㸦ⅆ㸧

2.3

14:00-15:30
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2.4

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2012 ᖺ
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10:30-12:30
14:00-15:00
15:15-17:00
10:30-12:30

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14:00-15:30
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− 366 −

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スーパーコンピューティング

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10:30-12:30

2013 ᖺ
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14:00-15:45
16:00-17:00
10:00-12:30

3 ᭶ 5 ᪥㸦ⅆ㸧

2.6

14:00-15:30
15:45-17:00

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MPI ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢᐇ⩦ III㸦₇⩦㸧

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2013 ᖺ
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3 ᭶ 6 ᪥㸦Ỉ㸧
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2.7

➨ 29 ᅇㅮ⩦఍

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2013 ᖺ
3 ᭶ 11 ᪥㸦᭶㸧

10:30-12:30
14:00-15:00
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15:45-17:00

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− 367 −

∦᱒Ꮥὒ
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スーパーコンピューティング

32012 RIKEN AICS HPC Summer Schoolᖹᡂ 24 ᖺ 8 ᭶ 6 ᪥䠄᭶䠅䡚10 ᪥䠄㔠䠅䚸⌮໬Ꮫ◊✲ᡤ䠄⌮◊䠅ィ⟬⛉Ꮫ◊✲ᶵᵓ䠄Advanced Institute for Computational Science䠈AICS䠅䛻䛚䛔䛶䚸䛂2012 RIKEN AICS Summer School䛃䠄୺ദ䠖⌮໬Ꮫ◊✲ᡤィ⟬⛉Ꮫ◊✲ᶵᵓ䚸⚄ᡞ኱Ꮫ኱Ꮫ㝔䝅䝇䝔䝮᝟ሗᏛ◊✲⛉䚸ᮾி኱Ꮫ᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䠅䛜㛤ദ䛥䜜䛯 2䚹ᮏ䝃䝬䞊䝇䜽䞊䝹䛿䚸䛂ி䛃䛻௦⾲䛥䜜䜛䝇䝟䝁䞁䜢㥑౑䛧䛶ఱ䛛᪂䛧䛔䛣䛸䛻ᣮᡓ䛧䛯䛔䛸⪃䛘䛶䛔䜛ⱝᡭ◊✲⪅䜢ᑐ㇟䛻䚸୪ิィ⟬ᶵ䜢౑䛔䛣䛺䛩䛯䜑䛾䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾ᡭἲ䠄୪ิィ⟬䝥䝻䜾䝷䝭䞁䜾䠅䛾ᇶ♏䜢Ꮫ⩦䛩䜛䛣䛸䜢┠ⓗ䛸䛧䛶ᖹᡂ 23 ᖺᗘ䜘䜚㛤ദ䛥䜜䛶䛔䜛䚹௒ᅇ䛿ᮾ኱᝟ሗᇶ┙䝉䞁䝍䞊䛿 8 ᭶ 9 ᪥䠄ᮌ䠅䛻ᐇ᪋䛥䜜䛯䛂ᩘ್ィ⟬䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛃䜢ᢸᙜ䛧䚸ࠕ⛉Ꮫᢏ⾡ィ⟬ࡢࡓࡵࡢ࣐ࣝࢳࢥ࢔ࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢධ㛛㸸Hybrid ୪ิࣉࣟࢢ࣑ࣛࣥࢢࣔࢹࣝ࡬ࡢ
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http://www.aics.riken.jp/jp/library/event/2012-summer-school.html− 368 −

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スーパーコンピューティング

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2.2

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− 375 −

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2.3

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3.1

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1.1

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1.2

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1.3

ᖹᡂ 24 ᖺᗘ௻ᴗ฼⏝ᖹᡂ 24 ᖺ 4 ᭶฼⏝㛤ጞ䛾බເ䛷䛿䚸฼⏝㈨᱁⪅ᑂᰝ䛾⤖ᯝ䚸7 ♫䛜᥇ᢥ䛥䜜䛯䚹4 ᭶䡚6 ᭶䛿ᑂᰝ䛾ୖ䚸↓ൾ䛷฼⏝䛜䛷䛝䜛ヨ㦂㐠㌿ᮇ㛫䛸䛧䚸7 ᭶䛛䜙ṇᘧ䛺㐠⏝㛤ጞ䛸䛧䛯䚹
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− 379 −

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1.1

ㄽᩥ

࠙≀⌮Ꮫࠚ
1. N. Shimizu, T. Abe, Y. Tsunoda, Y. Utsuno, T. Yoshida, T. Mizusaki, M. Honma, and T. Otsuka: New
generation of the Monte Carlo shell model for the K computer era: Prog. Theor. Exp. Phys., Oxford press,
2012(1), 01A205.
2. ୰㏕㞞⏤, ⱒཱྀ཭㝯, 㧗ᒣ⿱㈗, ᑠᯘ࿘, ඣ⋢΅, ᆏᮏၨኴ, ྜྷ␃⚅, ụཱྀ‶ᚨ: ࢥࣄ࣮ࣞࣥࢺ X ⥺ᅇᢡ࢖࣓࣮ࢪࣥࢢᵓ㐀ゎᯒ⌮ㄽࡢ㛤Ⓨ࡜ᒎᮃ: ᨺᑕගᏛ఍ㄅ, ᪥ᮏᨺᑕගᏛ఍, Vol. 26, No. 1, pp. 11-25.
3. ୰㏕㞞⏤, ⱒཱྀ཭㝯, 㧗ᒣ⿱㈗, ୰ᓥ┿, ᯇ஭ኤⰼ: ⺮ⓑ㉁Ỉ࿴ᵓ㐀ࡢᐇ㦂◊✲: ࢔ࣥࢧࣥࣈࣝ, ศᏊࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ◊✲఍, Vol. 15, No., pp. 7-18.
࠙ᛂ⏝≀⌮Ꮫ࣭ᕤᏛᇶ♏ࠚ
4. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Power Laws in Real Estate
Prices during Bubble Periods: International Journal of Modern Physics: Conference Series, Vol.16, No.1,
pp.61-81.
࠙ᶵᲔᕤᏛࠚ
5. ᐊ㇂ᾈᖹ, ኱ᆅ㞞ಇ, ⸨⃝ᬛග, ㉺ሯㄔ୍, ྜྷᮧᚸ: ParMETIS ࢆ⏝࠸ࡓ MPS 㝧ゎἲࡢศᩓ࣓ࣔࣜᆺ
୪ิ࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢ㛤Ⓨ: Transactions of Japan Society for Computational Engineering and Science,
20120012.
6. Ṋᒃ࿘, ᐊ㇂ᾈᖹ, ྜྷᮧᚸ, 㔠ᒣᐶ: ᩘ್ேయࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓ࣐࢖ࢡࣟἼᖏᇦࡢ᭷㝈せ⣲㟁☢⏺ゎᯒ: ᪥ᮏࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥᏛ఍.

1.2

ཱྀ㢌䞉䝫䝇䝍䞊Ⓨ⾲࠙᝟ሗᏛࠚ
7. ୕㍯ᚸ, ᭳⏣⩧, Ᏻᓥ㞝୍㑻, Ᏻ㔛ᙲ, ΎỈಇᖾ, ୰ᮧᏹ: FX10 ࡟࠾ࡅࡿ࢖ࣥࢱࢥࢿࢡࢺ࣭ࢥࣥࢺࣟ
࣮ࣛࡢ┬㟁ຊ໬ᡭἲࡢึᮇ᳨ウ: HOKKE20, ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ࿌ 2012-ARC-202/2012-HPC-137,
pp.1-10.
࠙≀⌮Ꮫࠚ
8. Tomotaka Oroguchi: Protein dynamics investigated by small angle X-ray solution scattering and molecular
dynamics simulations: SAS2012 International Small-Angle Scattering Conference, SAS2012 ProgrammeBook, pp. 29-30.
࠙ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫࠚ
9. Kosuke Ito, Takuya Kawabata, Yuki Honda, Teruyuki Kato, Yoichi Ishikawa and Toshiyuki Awaji: Simultaneous optimization of air-sea exchange coefficients and initial condition around a tropical cyclone by useof a 4D-VAR system: International workshop on nonhydrostatic model.
࠙ᛂ⏝≀⌮Ꮫ࣭ᕤᏛᇶ♏ࠚ
10. Takaaki Ohnishi: Spatial Heterogeneity and Real Estate Bubble: Econophysics-Kolkata VII.
11. ኱す❧㢧: ௻ᴗ㛫ྲྀᘬࡢ」㞧ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡศᯒ: ➨ 4 ᅇᶓᖿ㐃ྜ⥲ྜࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘.
12. ኱す❧㢧: ఫᏯࣂࣈࣝࢆ≉ᚩ࡙ࡅࡿ౯᱁ࡢ✵㛫┦㛵: ᪥ᮏ⾜ືィ㔞Ꮫ఍ ➨ 40 ᅇ኱఍.

− 381 −

スーパーコンピューティング

13. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Using Property Price Distribution to Detect Real Estate Bubbles: 6th CSDA International Conference on Computational and Financial
Econometrics (CFE 2012).
14. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: Characteristics of real estate bubble: ᪥ᮏ⤒῭Ꮫ఍ 2012 ᖺᗘ⛅Ꮨ኱఍.
15. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: ఫᏯᕷሙ࡟࠾ࡅࡿᢞᶵ⾜ື࡜ࣂࣈࣝ⏕ᡂ: ᪥ᮏ≀⌮Ꮫ఍
2012 ᖺ⛅Ꮨ኱఍.
16. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: Structure and function of inter-firm relationships
revealed by network motif analysis: XXXII Dynamics Days Europe.
17. ኱す❧㢧, 㧗Ᏻ⚽ᶞ, 㧗Ᏻ⨾బᏊ: ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࣔࢳ࣮ࣇࡀ᫂ࡽ࠿࡟ࡍࡿ௻ᴗ㛫ࡢྲྀᘬ㛵ಀ: ᖹᡂ
24 ᖺᗘ⤫ᩘ◊ඹྠ◊✲㞟఍ࠕ⤒῭≀⌮Ꮫ࡜ࡑࡢ࿘㎶ࠖ➨ 1 ᅇ◊✲఍.
18. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: Using Network Motif Analysis to Characterize Inter-firm Transactions: NetSci2012.
࠙ᶵᲔᕤᏛࠚ
19. Hiroshi Yokoyama, Akiyoshi Iida: ACOUSTIC RADIATION IN A UNIFORM FLOW AROUND A
TWO-DIMENSIONAL CYLINDER AT LOW REYNOLDS NUMBER: ICSV19, ICSV19 ண✏㞟.
20. ᑠ⏣ཎᐂ, ᶓᒣ༤ྐ, 㣤⏣᫂⏤: ࢟ࣕࣅࢸ࢕㡢ࡢ┤᥋ᩘ್ゎᯒ࡟࠾ࡅࡿ➃ᯈࡢᙳ㡪: ➨ 26 ᅇᩘ್ὶయຊᏛࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘, ➨ 26 ᅇᩘ್ὶయຊᏛࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ ㄽᩥ㞟, D04-1.
21. Ṋᒃ࿘, ᐊ㇂ᾈᖹ, ྜྷᮧᚸ, 㔠ᒣᐶ: ᩘ್ேయࣔࢹࣝࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍ full-wave 㟁☢⏺ゎᯒ: ➨ 24 ᅇ㟁☢ຊ㛵㐃ࡢࢲ࢖ࢼ࣑ࢡࢫࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘㸦SEAD24㸧.
22. ᐊ㇂ᾈᖹ, ኱ᆅ㞞ಇ, ⸨⃝ᬛග, ㉺ሯㄔ୍: ParMETIS ࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍศᩓ୪ิ MPS 㝧ゎἲࡢ㛤Ⓨ:➨ 17 ᅇィ⟬ᕤᏛㅮ₇఍.
23. ୕┠┤Ⓩ, ྜྷᮧᚸ, ᐊ㇂ᾈᖹ: ᭷㝈せ⣲ἲ࡜⢏Ꮚἲࢆ⏝࠸ࡓὶయᵓ㐀㐃ᡂゎᯒ: ➨ 17 ᅇィ⟬ᕤᏛㅮ
₇఍.
24. Amane Takei, Kohei Murotani, Shinobu Yoshimura, Hiroshi Kanayama: Large-scale full-wave analysis ofelectromagnetic field by the finite element method using numerical human body models: The 10th
WORLD CONGRESS ON COMPUTATIONAL MECHANICS (WCCM 2012).
25. Ṋᒃ࿘, ᐊ㇂ᾈᖹ, ྜྷᮧᚸ, 㔠ᒣᐶ: ᩘ್ேయࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿ኱つᶍ㟁☢⏺ゎᯒᡭἲࡢᛶ⬟ホ౯: 㟁ẼᏛ఍ 㟼Ṇჾ࣭ᅇ㌿ᶵྜྠ◊✲఍.
26. 㔠ᒣᐶ, ᮡᮏ᣺୍㑻, ᐊ㇂ᾈᖹ, ᑎ⏣ᡂ࿃, ⶶᮏᫍ▮: 㠀ᐃᖖ 㟁ὶゎᯒࡢᅇ㌿ᶵ࡬ࡢᛂ⏝: 㟁ẼᏛ఍㟼Ṇჾ࣭ᅇ㌿ᶵྜྠ◊✲఍.
27. Kohei MUROTANI, Masatoshi OOCHI, Toshimitsu FUJISAWA, Seiichi KOSHIZUKA: Hierarchical domain decomposition explicit MPS method for a billions-of-particle analysis: KSME-JSME Joint Symposium on CM & CAE.
28. ᮡᮏ᣺୍㑻, ᐊ㇂ᾈᖹ, Ἑྜᾈᚿ, ྜྷᮧᚸ: ⣽ศ๭ࢶ࣮ࣝࢆ⏝࠸ࡓ኱つᶍ୪ิ☢ሙゎᯒ: ᪥ᮏᶵᲔᏛ
఍➨ 25 ᅇィ⟬ຊᏛㅮ₇఍(CMD2012).
29. ᐊ㇂ᾈᖹ, ㉺ሯㄔ୍, ⸨⃝ᬛග, ୕┠┤Ⓩ, ྜྷᮧᚸ: 10 ൨⢏Ꮚゎᯒࡢࡓࡵࡢ࣐ࣝࢳࢫࢣ࣮ࣝࢢࣜࢵࢻ
ࢆ⏝࠸ࡓ㝵ᒙᆺ㡿ᇦศ๭ MPS 㝧ゎἲ࡜ὠἼゎᯒ࡬ࡢᛂ⏝: ᪥ᮏᶵᲔᏛ఍➨ 25 ᅇィ⟬ຊᏛㅮ₇఍
(CMD2012).
30. Ṋᒃ࿘, ᐊ㇂ᾈᖹ, ྜྷᮧᚸ, 㔠ᒣᐶ: ᩘ್ேయࣔࢹࣝ࡟ࡼࡿ኱つᶍ full-wave 㟁☢⏺ゎᯒᡭἲࡢᛶ⬟ホ౯: ᪥ᮏᶵᲔᏛ఍➨ 25 ᅇィ⟬ຊᏛㅮ₇఍(CMD2012).
31. ୕┠┤Ⓩ, ྜྷᮧᚸ, ᐊ㇂ᾈᖹ: ᭷㝈せ⣲ἲ࡜ MPS ἲࢆ⏝࠸ࡓὶయᵓ㐀㐃ᡂゎᯒ: ᪥ᮏᶵᲔᏛ఍➨ 25ᅇィ⟬ຊᏛㅮ₇఍(CMD2012).
32. Kohei MUROTANI, Seiichi KOSHIZUKA, Toshimitsu FUJISAWA, Naoto MITSUME, and Shinobu YOSHIMURA: Hierarchical domain decomposition explicit MPS method for a large-scale tsunami analysis:
JSME-CMD ICMS2012.
33. Seiichi KOSHIZUKA, Kohei MUROTANI, Kazuya SHIBATA and Toshimitsu FUJISAWA: Moving Particle Simulation for Complex Free Surface Flows: JSME-CMD ICMS2012.
34. ⚟⃝ὒᖹ, ᐩᒣ⚽ᶞ, ᰘ⏣࿴ஓ, ᐊ㇂ᾈᖹ, ㉺ሯㄔ୍: MPS ἲ࡟ࡼࡿ㧗⢓ᛶ㠀ࢽ࣮ࣗࢺࣥࣔࢹࣝࡢ㛤Ⓨ: ᪥ᮏὶయຊᏛ఍ ➨ 26 ᅇᩘ್ὶయຊᏛࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘.
35. 㔠ᒣᐶ, ᮡᮏ᣺୍㑻, ᐊ㇂ᾈᖹ, ᑎ⏣ᡂ࿃, ⶶᮏᫍ▮: 㠀ᐃᖖ 㟁ὶゎᯒࡢᅇ㌿ᶵ࡬ࡢᛂ⏝㸦➨㸰ሗ㸧: 㟁ẼᏛ఍ 㟼Ṇჾ࣭ᅇ㌿ᶵྜྠ◊✲఍.
36. ᐊ㇂ᾈᖹ: 10 ൨⢏Ꮚゎᯒࡢࡓࡵࡢ㝵ᒙᆺ㡿ᇦศ๭ MPS 㝧ゎἲ࡜ὠἼィ⟬࡬ࡢᛂ⏝: 㠀⥺ᙧゎᯒࣉࣟࢢ࣒ࣛ◊✲఍.

− 382 −

スーパーコンピューティング

37. ᐊ㇂ᾈᖹ: 10 ൨⢏Ꮚゎᯒࡢࡓࡵࡢ࣐ࣝࢳࢫࢣ࣮ࣝࢢࣜࢵࢻࢆ⏝࠸ࡓ㝵ᒙᆺ㡿ᇦศ๭ MPS 㝧ゎἲ࡜ὠἼゎᯒ࡬ࡢᛂ⏝: ➨ 24 ᅇ⢏Ꮚἲࢥ࣮ࢻ࣮ࣘࢨࢢ࣮ࣝࣉ఍ྜ.

2㉸୪ิᆺ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮㻌 2012 ᖺ(2012 ᖺ 1 ᭶䡚2012 ᖺ 12 ᭶)䛻䛚䛡䜛䚸㉸୪ิᆺ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊HA8000 䜽䝷䝇䝍䝅䝇䝔䝮䛾฼⏝䛻䜘䜛◊✲ᡂᯝሗ࿌䛻䛴䛔䛶䛿௨ୗ䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹

2.1

ㄽᩥ

࠙᝟ሗᏛࠚ
38. ∦᱒Ꮥὒ: ppOpen-AT㸸࣏ࢫࢺ࣌ࢱࢫࢣ࣮ࣝ᫬௦ࡢᩘ್ࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥᇶ┙ࢯࣇࢺ࢙࢘࢔
ppOpen-HPC ࡢࡓࡵࡢ⮬ືࢳ࣮ࣗࢽࣥࢢᇶ┙: ி㒔኱Ꮫᩘ⌮ゎᯒ◊✲ᡤㅮ✲㘓.
39. ∦᱒Ꮥὒ, ᑿᓮඞஂ, Ⲷ⏣Ṋྐ, ኱▼㐍୍: 㧗⢭ᗘ⾜ิ̺⾜ิ✚࢔ࣝࢦࣜࢬ࣒ࡢࢫࣞࢵࢻ୪ิ໬࡜
ABCLibScript ࡬ࡢᶵ⬟ᐇ⿦: ᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍◊✲ሗ࿌ HPC-133.
࠙≀⌮Ꮫࠚ
40. T. Abe, P. Maris, T. Otsuka, N. Shimizu, Y. Utsuno, and J. P. Vary: Benchmarks of the ab initio FCI,MCSM and NCFC methods: Phys. Rev. C, Americal Physical Society, 86, 054301.
41. N. Shimizu, Y. Utsuno, T. Mizusaki, M. Honma, Y. Tsunoda, and T. Otsuka: Variational procedure fornuclear shell-model calculations and energy-variance extrapolation: Phys. Rev. C, Americal Physical Society, 85, 054301.
42. Shoichi Sasaki: Hyperon vector form factor from 2+1 flavor lattice QCD: Physical Review D, American
Physical Society, 86, 114502.
43. Taichi KOSUGI, Takashi MIYAKE, and Shoji ISHIBASHI: First-Principles Electronic Structure of Superconductor Ca4Al2O6Fe2P2: Comparison with LaFePO and Ca4Al2O6Fe2As2: J. Phys. Soc. Jpn., 81,
014701(1-7).
࠙ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫࠚ
44. Mitsui, Y., N. Kato, Y. Fukahata and K. Hirahara: Megaquake cycle at the Tohoku subduction zone withthermal fluid pressurization near the surface: Earth and Planetary Science Letters, Elsevier, 325-326, 21-26.
45. L. Shogo Urakawa, Hiroyasu Hasumi: Eddy-Resolving Model Estimate of the Cabbeling Effect on the Water Mass Transformation in the Southern Ocean: Journal of Physical Oceanography, Vol.42, No.8, pp.1288-1302.
࠙ᛂ⏝≀⌮Ꮫ࣭ᕤᏛᇶ♏ࠚ
46. K. Shimada, M. Takouda, Y. Hashiguchi, S.F. Chichibu, M. Hata, H. Sazawa, T. Takada, and T. Sota:
First-principles study of spontaneous polarization and band gap bowing in ScxAlyGa1-x-yN alloys latticematched to GaN: Semicond. Sci. Technol., Institute of Physics, 27, 10, Art. No. 105014.
47. ኱す❧㢧: 㠀ᐃᖖᛶ࡟ᣮࡴእᅜⅭ᭰ᕷሙࡢ⛉Ꮫ: ࢩࢫࢸ࣒/ไᚚ/᝟ሗ, ࢩࢫࢸ࣒ไᚚ᝟ሗᏛ఍ㄅ,Vol.56, No.10, pp.550-555.
48. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Power Laws in Real Estate
Prices during Bubble Periods: International Journal of Modern Physics: Conference Series, Vol.16, No.1,
pp.61-81.
49. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Takatoshi Ito, Yuko Hashimoto, Tsutomu Watanabe, Misako Takayasu: On the Nonstationarity of the Exchange Rate Process: International Review of Financial Analysis,
Vol.23, pp.30-34.
50. ኱す❧㢧, 㧗Ᏻ⚽ᶞ, ఀ⸨㝯ᩄ, ᶫᮏඃᏊ, Ώ㎶ດ, 㧗Ᏻ⨾బᏊ: ෇ࢻࣝⅭ࣮᭰ࣞࢺࡢ㠀ᐃᖖᛶ: ⤫ィᩘ⌮◊✲ᡤඹྠ◊✲࣏࣮ࣜࢺ 271, 8, pp.64--69.
࠙ᅵᮌᕤᏛࠚ
51. Sasaki, J., Ito, K., Suzuki, T., Wiyono, R.U.A., Oda, Y., Takayama, Y., Yokota, K., Furuta, A. and Takagi,
H.: Behavior of the 2011 Tohoku earthquake tsunami and resultant damage in Tokyo Bay: Coastal Engineering Journal, World Scientific, 54, 1, in press.

− 383 −

スーパーコンピューティング

2.2ཱྀ㢌䞉䝫䝇䝍䞊Ⓨ⾲࠙᝟ሗᏛࠚ
52. Takao Sakurai, Hitachi, Takahiro Katagiri, Ken Naono, Kengo Nakajima, Satoshi Ohshima, Shoji Itoh,
Hisayasu Kuroda, Mitsuyoshi Igai: Evaluation of Numerical Policy Function on Generalized Auto-Tuning
Interface OpenATLib: SIAM Conference on Parallel Processing (PP12).
53. Takahiro Katagiri, Satoshi Ito, Satoshi Ohshima, Kengo Nakajima, Yoshikazu Kamoshida and Hideyuki
Jitsumoto: Development of ppOpen-AT --An Auto-tuning Description Language for ppOpen-HPC--: 2nd
AICS International Symposium-Computer and Computational Sciences for Exascale Computing.
54. ᒣᓮ೺⏕, ᐑඖ኱㍜, ୰ᒣ㞞ဢ: C++⏝ࢱࢫࢡ࣐ࢵࣆࣥࢢࣛ࢖ࣈࣛࣜࡢᐇ⿦࡜ ␗✀ΰྜ⎔ቃ࡛ࡢホ
౯: HPCS2012, HPCS2012 ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘ㄽᩥ㞟, p.15-22.
࠙ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫࠚ
55. Yamamoto, M: Microscale Simulations of Convective Mixing in the Venus Cloud Layer: Comparison with
Observations: AOGS-AGU(WPGM) Joint Assembly, Singapore.
56. Yamamoto, M: Wind structures after convective adjustment and in convective mixing near Venus' surface:EPSC2012.
࠙ᛂ⏝≀⌮Ꮫ࣭ᕤᏛᇶ♏ࠚ
57. ᓥ⏣࿴ᏹ, ⛛∗㔜ⱥ, ⛙㞞ᙪ, 㧗⏣᭸ᖾ, బἑὒᖾ, ᐀⏣Ꮥஅ: GaN ࡜᱁Ꮚᩚྜࡍࡿ ScxAlyGa1-x-yN
ࡢ⮬Ⓨศᴟ࡜㟁Ꮚᵓ㐀ࡢ➨୍ཎ⌮ィ⟬: 2012 ᖺ⛅Ꮨ➨㸵㸱ᅇᛂ⏝≀⌮Ꮫ఍Ꮫ⾡ㅮ₇఍, 2012 ᖺ⛅Ꮨ➨㸵㸱ᅇᛂ⏝≀⌮Ꮫ఍Ꮫ⾡ㅮ₇఍ㅮ₇ண✏㞟, 15-118.
58. K. Shimada, S. F. Chichibu, M. Hata, H. Sazawa, T. Takada, and T. Sota: Electronic structure and spontaneous polarization in ScxAlyGa1-x-yN alloys lattice-matched to GaN: A first-principles study: International Workshop on Nitride Semiconductors 2012, International Workshop on Nitride Semiconductors 2012
Abstract Book, p.281.
59. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: ౯᱁ศᕸ࠿ࡽࡳࡓఫᏯᕷሙࡢ≉ᚩ: ᖹᡂ 23 ᖺᗘ⤫ᩘ◊◊✲఍ࠕ⤒῭≀⌮Ꮫ࡜ࡑࡢ࿘㎶ࠖ➨ 2 ᅇ◊✲఍.
60. Takaaki Ohnishi: Spatial Heterogeneity and Real Estate Bubble: Econophysics-Kolkata VII.
61. ኱す❧㢧: ௻ᴗ㛫ྲྀᘬࡢ」㞧ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡศᯒ: ➨ 4 ᅇᶓᖿ㐃ྜ⥲ྜࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘.
62. ኱す❧㢧: ఫᏯࣂࣈࣝࢆ≉ᚩ࡙ࡅࡿ౯᱁ࡢ✵㛫┦㛵: ᪥ᮏ⾜ືィ㔞Ꮫ఍ ➨ 40 ᅇ኱఍.
63. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: Using Property Price Distribution to Detect Real Estate Bubbles: 6th CSDA International Conference on Computational and Financial
Econometrics (CFE 2012).
64. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: Characteristics of real estate bubble: ᪥ᮏ⤒῭Ꮫ఍ 2012 ᖺᗘ⛅Ꮨ኱఍.
65. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: ఫᏯᕷሙ࡟࠾ࡅࡿᢞᶵ⾜ື࡜ࣂࣈࣝ⏕ᡂ: ᪥ᮏ≀⌮Ꮫ఍
2012 ᖺ⛅Ꮨ኱఍.
66. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: Structure and function of inter-firm relationships
revealed by network motif analysis: XXXII Dynamics Days Europe.
67. ኱す❧㢧, 㧗Ᏻ⚽ᶞ, 㧗Ᏻ⨾బᏊ: ࢿࢵࢺ࣮࣡ࢡࣔࢳ࣮ࣇࡀ᫂ࡽ࠿࡟ࡍࡿ௻ᴗ㛫ࡢྲྀᘬ㛵ಀ: ᖹᡂ
24 ᖺᗘ⤫ᩘ◊ඹྠ◊✲㞟఍ࠕ⤒῭≀⌮Ꮫ࡜ࡑࡢ࿘㎶ࠖ➨ 1 ᅇ◊✲఍.
68. Takaaki Ohnishi, Hideki Takayasu, Misako Takayasu: Using Network Motif Analysis to Characterize Inter-firm Transactions: NetSci2012.
69. ኱す❧㢧, Ỉ㔝㈗அ, ΎỈ༓ᘯ, Ώ㎶ດ: ᪥⡿ࡢఫᏯ౯᱁ࡢศᕸ࡜ࣂࣈࣝ: ᪥ᮏ≀⌮Ꮫ఍➨ 67 ᅇᖺḟ኱఍.
70. Takaaki Ohnishi, Takayuki Mizuno, Chihiro Shimizu, Tsutomu Watanabe: House price distribution andbubbles in Japan and the U.S.: 10th German Probability and Statistics Days 2012.
࠙ᶵᲔᕤᏛࠚ
71. ᐊ㇂ᾈᖹ: 10 ൨⢏Ꮚゎᯒࡢࡓࡵࡢ࣐ࣝࢳࢫࢣ࣮ࣝࢢࣜࢵࢻࢆ⏝࠸ࡓ㝵ᒙᆺ㡿ᇦศ๭ MPS 㝧ゎἲ࡜ὠἼゎᯒ࡬ࡢᛂ⏝: ➨ 24 ᅇ⢏Ꮚἲࢥ࣮ࢻ࣮ࣘࢨࢢ࣮ࣝࣉ఍ྜ.

− 384 −

スーパーコンピューティング3኱つᶍ SMP ୪ิ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䝅䝇䝔䝮 SR16000

㻌 2012 ᖺ(2012 ᖺ 1 ᭶䡚2012 ᖺ 12 ᭶)䛻䛚䛡䜛䚸኱つᶍ SMP ୪ิ䝇䞊䝟䞊䝁䞁䝢䝳䞊䝍䞊䝅䝇䝔䝮 SR16000 䛾฼⏝䛻䜘䜛◊✲ᡂᯝሗ࿌䛻䛴䛔䛶䛿௨ୗ䛾䛸䛚䜚䛷䛒䜛䚹

3.1

ㄽᩥ

࠙≀⌮Ꮫࠚ
72. H. Nakada: Effects of Realistic Tensor Force on Nuclear Structure: AIP Conference Proceedings, American
Institute of Physics, 1491, pp. 246-249.
࠙ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫࠚ
73. Yousuke Sato, Takashi Y. Nakajima, and Teruyuki Nakajima: Investigation of the vertical structure ofwarm cloud microphysical properties using the cloud evolution diagram, CFODD, simulated by threedimensional spectral bin microphysical model: Journal of Atmospheric Sciences, American MeteorologicalSociety, 69, 6, pp. 2012-2030.
74. Y. Sato, K. Suzuki, T. Iguchi, I.-J. Choi, H. Kadowaki, and T. Nakajima: Characteristics of Correlation
Statistics between Droplet Radius and Optical Thickness of Warm Clouds Simulated by a ThreeDimensional Regional-Scale Spectral Bin Microphysics Cloud Model: Journal of Atmospheric Sciences,
American Meteorological Society, 69, 2, pp. 484-502.
75. Yamamoto, M and Takahashi, M.: Venusian middle-atmospheric dynamics in the presence of a strong
planetary-scale 5.5-day wave: Icarus, 217, 702-713.

3.2ཱྀ㢌䞉䝫䝇䝍䞊Ⓨ⾲࠙ᆅ⌫ᝨᫍ⛉Ꮫࠚ
76. Yamamoto, M and Takahashi, M.: Development of a middle atmosphere GCM for analyzing the Venus
meteorological data: 39th COSPAR Scientic Assembly.
࠙ᇶ♏໬Ꮫࠚ
77. ᾏ⪁ྡᡂு, ᒾ಴࠸ࡎࡳ, ⧊సᜨᏊ, ᑠฟⰾᘯ: ࢺࣜࢫࣄࢻࣟ࢟ࣀࣜࣥ࢔࣑ࣝࢽ࣒࢘ࡢ␗ᛶ໬཯ᛂ
(ⱝᡭㅮ₇㈹): ➨ 64 ᅇ᭷ᶵྜᡂ༠఍㛵ᮾᨭ㒊ࢩ࣏ࣥࢪ࣒࢘, ➨ 64 ᅇ᭷ᶵྜᡂ༠఍㛵ᮾᨭ㒊ࢩ࣏ࣥ
ࢪ࣒࢘ㅮ₇せ᪨㞟, 40-41.
࠙⥲ྜᕤᏛࠚ
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− 385 −

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PART 5

そ の 他

講習会・セミナー
報道関係一覧

− 391 −PART 5

委員会委員等

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− 395 −

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4/2, 4/3, 4/4, 4/5, 4/6, 4/9, 4/10, 4/11, 4/12, 4/13,
4/17, 4/19, 4/23, 4/25, 4/27, 5/8, 5/14, 5/18, 5/24,
5/30, 6/5, 6/11, 6/15, 6/21, 6/27, 7/6, 7/19, 8/22,
9/4, 9/21, 10/4, 10/12, 10/22, 10/30, 11/7, 11/26,
12/7, 12/19, 1/10, 1/22, 2/8, 2/20, 3/4, 3/21

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4/16, 4/20, 10/10, 10/15
4/2, 4/3, 4/5, 4/6, 10/3
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− 396 −

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4/11, 4/19, 5/18, 5/22, 10/11

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5/17, 5/30, 7/13, 8/30, 9/20, 10/2, 11/14, 1/21, 3/22

Web of Science+RefWorks

6/14, 6/27

CiNii ArticlesߣWeb of Science

7/11, 9/11, 11/8, 12/5, 1/16, 2/6, 3/14

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11/13, 1/17, 3/12

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6/21

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7/12

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11/5

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− 397 −

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4/5, 4/10, 4/12, 4/16, 4/17, 4/18, 4/20, 4/23, 4/24,

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Ꮏቇ࡮ᖱႎℂᎿቇ࿑ᦠ㙚‫↥↢ޔ‬ᛛⴚ⎇ⓥᚲ࿑ᦠቶ࡮ 5/31, 6/12, 6/13, 6/20, 6/22, 6/26, 6/28, 7/4, 7/17,వ┵⑼ቇᛛⴚ⎇ⓥ࠮ࡦ࠲࡯࿑ᦠቶ‫ޔ‬㒝ዻ∛㒮⋴⼔ㇱ‫ޔ‬7/27, 8/1, 8/3, 8/8, 8/20, 10/5, 10/12, 10/15, 10/16,ℂቇㇱ↢‛ቇ࿑ᦠቶ‫ޔ‬࿾㔡⎇ⓥᚲ࿑ᦠቶ‫ޔ‬

10/17, 10/18, 10/19, 10/24, 10/29, 11/2, 11/6, 11/9,

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11/15, 11/21, 11/22, 11/29, 11/30, 2/15, 3/5

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p.352

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10/17

p.369

− 398 −

報道関係一覧

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[ใಓ 2] ಡച৽ฉ 2012 ೥ 6 ݄ 5 ೔༦‫ץ‬: Ϙφϯβ 2 ࣍༧બഊୀ.
[ใಓ 3] ಡച৽ฉ 2012 ೥ 6 ݄ 12 ೔༦‫ץ‬: GPS ক‫ ͕ع‬2 ౓໨༏উ.
[ใಓ 4] ि‫ץ‬ক‫ ع‬2012 ೥ 5 ݄ 16 ೔߸: GPS ক‫ ع‬V2.
[ใಓ 5] ि‫ݱץ‬୅ 2012 ೥ 6 ݄ 9 ೔߸: ໊উෛࠓੲ෺‫ޠ‬.
[ใಓ 6] χίχίੜ์ૹ 2012 ೥ 12 ݄ 15 ೔: ୈ 2 ճిԦઓ‫ऀه‬ձ‫ݟ‬.
[ใಓ 7] ೔‫৽ۀ޻ץ‬ฉ: ౦େͳͲɺPC ʹηΩϡϦςΟʔιϑτΛॠ࣌ಋೖ͢Δٕज़։ൃ, 2012 ೥ 9 ݄28 ೔.
[ใಓ 8] @IT: ࠃ࢈ηΩϡΞ VMɺʮBitVisorʯ͕όʔδϣϯΞοϓ, 2012 ೥ 9 ݄ 27 ೔.
[ใಓ 9] Cloud Watch: ηΩϡϦςΟ༻ͷԾ૝ϚγϯϞχλʔʮBitVisorʯ৽൛ ੑೳ޲্ͳͲ, 2012 ೥
9 ݄ 27 ೔.
[ใಓ 10] ScanNetSecurity: ७ࠃ࢈ηΩϡϦςΟରࡦԾ૝ϚγϯϞχλͷ࠷৽൛ɺΑΓߴ଎ԽΛ࣮‫ݱ‬,
2012 ೥ 9 ݄ 26 ೔.
[ใಓ 11] ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ (ϓϨεϦϦʔε): ࠃ࢈Ծ૝Խιϑτ΢ΣΞʮBitVisorʯͷ࠷৽൛Λެ։ʕηΩϡΞ VM ͷॠ࣌ಋೖ͕Մೳʹʕ, 2012 ೥ 9 ݄ 26 ೔.
[ใಓ 12] ‫ࣜג‬ձࣾΠʔήϧ (ϓϨεϦϦʔε): 64 Ϗοτήετ OSɺόοΫάϥ΢ϯυ҉߸ԽʹରԠ͠ɺΑΓߴ଎Խͨ͠७ࠃ࢈ηΩϡϦςΟରࡦԾ૝ϚγϯϞχλɺBitVisor ͷ࠷৽൛ Version1.3 ΛϦϦʔε, 2012 ೥ 9 ݄ 26 ೔.
[ใಓ 13] ΞϧϑΝγεςϜζ (ϓϨεϦϦʔε): ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔʮ‫ڭ‬ҭ༻‫ػࢉܭ‬γεςϜʯʹत‫ࢧۀ‬ԉιϑτ΢ΣΞʰV-ClassʱΛಋೖ, 2012 ೥ 4 ݄ 26 ೔.
[ใಓ 14] ෋࢜θϩοΫε (ϓϨεϦϦʔε): ͍ͭͰ΋Ͳ͜Ͱ΋؆୯ʹग़ྗͰ͖Δ‫ػ‬ೳͳͲརศੑͷߴ͍ϓϦϯτ‫ڥ؀‬Λఏ‫ڙ‬, 2012 ೥ 5 ݄ 1 ೔.

εʔύʔίϯϐϡʔςΟϯά෦໳[ใಓ 1] Ϋϥ΢υ Watch 2012 ೥ 4 ݄ 2 ೔ ౦େ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͰεύίϯʮOakleaf-FXʯ͕Քಇɺ෋
࢜௨͕ߏங[ใಓ 2] ITmedia ΤϯλʔϓϥΠζ 2012 ೥ 4 ݄ 2 ೔ ʮ‫ژ‬ʯϕʔεͷεύίϯγεςϜɺ౦େ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͰӡ༻։࢝[ใಓ 3] ϚΠφϏχϡʔε 2012 ೥ 4 ݄ 2 ೔ ౦‫ژ‬େֶ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ৽εʔύʔίϯϐϡʔλγεςϜ͕Քಇ։࢝

− 399 −

報道関係一覧[ใಓ 4] ΠϯλʔωοτίϜ 2012 ೥ 4 ݄ 2 ೔ ෋࢜௨εʔύʔίϯϐϡʔλɺ౦େ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔ΋ಋೖ[ใಓ 5] RBBToday 2012 ೥ 4 ݄ 2 ೔ ౦‫ژ‬େֶɺ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔͷ৽εύίϯγεςϜʮOakleaf-FXʯ
Քಇ։࢝ ʮ‫ژ‬ʯͷٕज़Λ͞Βʹ޲্[ใಓ 6] ೔‫৽ۀ࢈ܦ‬ฉ 2012 ೥ 4 ݄ 3 ೔ ౦େεύίϯՔಇ ෋࢜௨ͷʮ‫ژ‬ʯ঎༻൛[ใಓ 7] ೔‫৽ۀ޻ץ‬ฉ 2012 ೥ 4 ݄ 3 ೔ লిྗͷ৽εύίϯຊՔಇ[ใಓ 8] ே೔৽ฉσδλϧ 2012 ೥ 4 ݄ 3 ೔ ౦େ৘ใ‫ج‬൫ηϯλʔɺলిྗͷ৽εύίϯຊՔಇ− 400 −

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