DEIM Forum 2017 I7-3

配列型データベースを用いた宇宙科学データの可視化システム酒井健†

廣田 雅春††

石川博†††

横山 昌平††††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1†† 大分工業高等専門学校〒 870-0152 大分県大分市大字牧 1666††† 首都大学東京システムデザイン学部 〒 191–0065 東京都日野市旭ヶ丘 6-6†††† 静岡大学情報学部 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3-5-1
E-mail: †cs13043@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††m-hirota@oita-ct.ac.jp, †††ishikawa-hiroshi@sd.tmu.ac.jp,††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし1969 年から 1977 年の 7 年半の間，NASA のアポロミッションにおいて，月面に設置された地震計を用いた連続観測により，膨大な量の月地震データが得られた．これまでの月地震データの解析により，同一震源における深発地震の波形には類似性があることが明らかにされている．そのため，この波形の類似性に注目した月地震分類研究が多く行われている．この月地震分類研究に着手するにあたり，月地震データのような膨大な量の波形データを扱う
ために，一般的な RDBMs を用いて管理することは困難である．そこで，本研究では，月の地震計によって得られた波形データを可視化し，特徴量を抽出するための Web システムを開発した．本システムでは，バックエンドに SciDBという配列型のデータベースシステムと Python を用いることで膨大な量の月地震データの処理に対応した．とくに

SciDB と PostgreSQL について比較実験を行い，月地震の波形データに対しては，処理速度，使用サイズの面において効果的であることを示した．
キーワード 月地震，SciDB

1. は じ め に同一震源から発生する深発月震の波形には類似性があり，波形を解析することで震源の特定をすることが可能である．

NASA の Apollo11 号のアポロミッションによって宇宙飛行

これらの研究により，深発月震には震源を判別するラベルが士の手により月面に地震計が設置され，はじめて月地震観測

付与されている．これらのラベルは当初，人手によって付与さが行われた．それ以降，Apollo12，14，15，16，17 号によっれ，その後，計算機による付与が行われ，現在，月震イベンて ALSEP(Apollo Lunar Surface Experiment Package) とい

トカタログとして公開されている．ラベルは震源ごとに，A1，

う観測装置群が設置された．

A2，…のように名付けられている．この月震イベントカタログ

その後，ALSEP の中に含まれている地震計を用いた月面上では様々な研究にもとづいて更新が行われている．しかし，PSE

月地震 (以後，月震と表記する) の連続観測を行う PSE(Passiveによって得られた 7 年半もののデータは膨大な量であり，月震

Seismic Experiment) と呼ばれる実験が行われた．その実験にデータには多くのノイズが含まれ，月震によっては分類できなより約 7 年半 (1969〜1977) にわたる月震記録が得られ，月にいものも存在し，間違ったラベルを付与される可能性があるとおける地震が初めて観測された．その実験によって得られた月いう課題がある．図 1 に月震の例を示す．図 1 は長周期地震計

震データは長周期地震計の XYZ 軸成分や短周期地震計の Z 軸によって観測された Z 軸成分の波形を表している．

成分などによって構成されている．
現在，月震データはすべて Web にて公開され，データの閲
覧，取得が可能となっている．[1]（注 1） PSE によって得られたデー
タは，アポロミッションから 40 年経った現在も解析が行われており，月震の発生原因，活動度，月の内部構造などの研究において使用される唯一のデータであり，多くの知見が得られている．最近の研究でも，新たに月震が発見された．[8] 例えば，月震クラス分類研究では，発生震度や発生要因などをもとに深発
月震，浅発月震，隕石衝突などのラベルを付与し，分類を行っている．特に深発月震については，同一震源から周期的に発生することが分かっているため，月と地球間に働く潮汐力と関連して，その発生原因について解析する研究も存在する．また，
図 1 月震の例：長周期地震計 Z 軸成分（注 1）：https://www.darts.isas.jaxa.jp/planet/seismology/apollo/app/

この図に表れているように，月の地殻と地球の地殻とでは，構造や物質が大きく異なることや，地球で起こる地震の波形とに，A1 を震源とする深発月震が多く発見され，震源が A1 である深発月震の特徴が顕著であることを示した．

比較して，月震の波形には P 波と S 波の特徴が現れないこともEndrum ら [4] による研究では，隠れマルコフモデルを用いあり，地球で用いられる地震の解析手法を直接用いることが困ることで，Apollo16 号によって観測された波形に含まれる，震難である．

源や発生原因の未分類の月震について，これまでに発見されてさらに，このような月震データを関係データベースシステム(RDBMS) によって扱うには不適切である．一般に RDBMS
は順序のないデータのみを扱う．しかし，月震データのようないなかった新たな月震を見つけ出した．

Weber ら [5] による研究では，月-地球間に働く潮汐力と関連した発生原因の解明の研究も行っている．

センサーデータは時系列により順序が存在するため，RDBMS

後藤ら [6] による SOM を用いた月震の可視化システムでは，で順序を表すためには時系列にソートする必要がある．このよ

従来の月震波形の相互相関係数ではなく周波数成分を特徴量と

うに RDBMS で時系列データを扱うにはコストがかかってしして教師なし学習のひとつである SOM による深発月震の分類

まう．

を可視化し，月震解析基盤には分散処理などを用いて RDBMS

近年では，このような順序付けデータを専門に扱うデータの高速化を図った．また，この研究により，これまで人手によっ

ベースシステムが多く開発されている．例えば，SciDB(science-て行われていた分類は，機械学習を用いた分類によって，さら（注 2）

oriented DBMS) がある．SciDB は Paradigm 社によって開発されたアレイデータベースシステムであり，順序付けのに容易になり，震源の分類基準の改良や新たな月震の発見を可能にした．

されているデータ，例えば遺伝子配列データ，センサーデータ，

これらの研究から，従来の分類基準を改良することや，波形

地理空間データなどを得意とするデータベースである．また，の前処理方法を改良することで，アポロミッションによる PSE

SciDB は，分散処理や並列処理を行うアーキテクチャによってで得られたデータからは未だに発見されていない月震を発見す

スケールアウトすることにより，より多くのデータを格納し，ることや，月震に誤って付与されたラベルを訂正することも可

アクセスできるという特徴がある．

能であることがいえる．

現在，月震データのアーカイブを公開している JAXA は，月また，Philippe ら [7] による研究では，SciDB と RDBMS の震データベースとして，PostgreSQL を使用している．また，ベンチマークを比較した．Philippe らは SS-DB という新たなベ

RDBMS で月震データを高速に扱うためにはインデクスを使

ンチマークテストを提案し，SciDB と RDBMS である MySQL

う等の細かなチューニングが必要である．小規模なデータであの性能を比較した．99GB と 990GB の 2 次元配列データをデー

れば，チューニングは容易に可能であるが，大規模なデータでタセットとし比較を行った結果，MySQL よりも SciDB の方がはそのチューニングには手間も時間も大きくなり，コストがか処理にかかった時間が短く，SciDB が配列データに適している

かってしまう．

ことを示した．

そこで，本研究では，SciDB を用いた月震解析を行うための月震データの解析・可視化システムを構築する．
本論文は，以下の構成に従う．2 章では，本研究に関する研究について述べる．3 章では，提案システムについて述べる．4

これらの関連研究から，本研究では SciDB を用いた月震分類研究のためのシステムを提案する．

3. 提案システム

章では，予備実験の結果と考察について述べる．5 章では，評3. 1 概価実験の結果と考察について述べる．6 章では，まとめと今後

本研究では月震データの解析と分類のためのファーストス

の課題について述べる．

2. 関 連 研 究
月震の分類に関する研究として，Nakamura [2] の研究が挙げられる．月震波形に対して，相互相関係数を用いた最短距離法

要テップとしての可視化システムを提案する．本システムは，月震データを様々な手法で分析した結果をグラフや数値で可視化，

Web で閲覧，取得を可能にし，分類のための新たな特徴量の発見や，研究者が解析しやすい環境を構築することなど，月震研究の補助を目的とする．

による階層的クラスタリングを行い，その結果に基づいて人手本システムで使用する月震データセットは 1TB を超える大による月震分類を行っている．この研究による分類が現在の月規模な時系列データであり，13058 件の月震を含んでいる．1

震研究の基準となっている．

セグメントの月震データに含まれる要素の一部を表 1 にまとめ

その後，様々な研究者により Nakamura ら [2] の研究によって発見できなかった月震が発見されている．

Bulow ら [3] の研究では，月震波形データの整形処理を改良

る．要素の time は観測した際の時刻を表している．lpx，lpy，lpz は長周期地震計の XYZ 成分を表している．
3. 2 システム構成した研究を行った．バンドパスフィルタ，デスパイキングなど

図 2 に本研究で提案するシステム概要図を示す．サーバサイを用いて波形のノイズ除去を行い，相互相関を類似度としたク

ドでは，大規模な月震データを高速に扱うために SciDB を用

ラスタリングを行い，多数の深発月震を新たに発見した．とくいる．SciDB は分散処理，並列処理を行うアーキテクチャであり，配列データを専門に扱うため，時系列データの扱いを得意（注 2）：http://www.paradigm4.com/としている．特に，SciDB は R や Python といった汎用の解表1

波形データ 1 セグメントに含まれる要素
要素名

要素の例

time

1971/4/17 7:00:00

lpx

521

lpy

520

lpz

511

(a) R による解析図(b) Python による解析図

図 3 CUI と GUI
図 2 提案システム概要図P SD(f ) =析ツールとも相性がよく，図 3 のように R によって CUI で操
作，Python によって GUI の操作を行うことができる．本シス
テムは，ブラウザでの閲覧を行うことのできる Web アプリにするため，Python を使用する．特に Python は Web フレームワークに加えて，機械学習や，統計解析のライブラリが豊富であるため，本システムでは Python を採用した．
このシステムは，ブラウザから時刻を 2 つ入力すると，その時刻の間に観測された波形データとその波形データに統計処理を行ったデータをブラウザにグラフとして表示する．
まず，ブラウザから開始時刻と終了時刻を入力する．次にサーバサイドでは，その時刻に対応する SciDB に格納された波形データの配列番号を MySQL によって取り出す．その配列番号を使って SciDB の Subarray() により部分波形データを取り出す．取り出されたデータを表示するにあたり，データ数が多い場合グラフの生成に時間がかかってしまうため，SciDB のRegrid を用いて間引き処理を行い，データの圧縮をする．
また，部分波形データに対し統計解析を行う．そして，ブラウザにおいて，圧縮されたデータと統計解析を行ったデータを可視化して表示する． 本研究において統計解析手法として PSDを用いた．その理由として，後藤らの研究 [6] により，様々な特徴量のうち，PSD を特徴量として用いた場合が，最も特徴が表れることが分かっているためである．PSD(パワースペクト
ル密度) とは，周波数成分毎に振幅の強度を計算したものであX(f )2
T(1)

PSD から特徴量を算出する手法のうち，広く用いられる手法
として，フレーム分割やローパスフィルタによるエンベロップ
を用いる手法があげられる．また，PSD の波形の形式には，波形データの値を直接用いる場合と，波形データの移動平均に基づいたエンベロップを用いる場合がある．後藤ら [6] はそれぞれの組み合わせに対し，予測結果と比較して，正しく予測できたかを表す適合率，正解データと比較して予測結果が網羅できた割合を表す再現率，そして，適合率と再現率の調和平均である F 値を用いて実験を行った．その結果，地震波形の値を用いた場合とエンベロップを用いた場合の両方において，PSD を特徴量に用いた場合の F 値の平均値が最も高く評価されたため，

PSD がより適切な特徴量であることを示した．
本システムも PSD による解析結果を可視化する．PSD を算出するにあたって，時系列の波形データに対し，直接 PSD を計算することはできない．波形データにはノイズが多く含まれるためである．当時，アポロミッションにおける地震計は月震を磁気テープによって観測していた．そのため，太陽光などの様々な原因によりノイズが含むデータとなった．
そこで，まず波形データに対し，外れ値を間引く処理によってノイズ除去を行う．その後，比較的高い周波数特徴を表す
データを得るために，波形データに対し，高周波低周波を除去するなどの処理を行って，PSD を算出する．
3. 3 可視化インターフェース

り，時系列データの時間相関分析などに用いられる．式 (1) は

サーバサイドで解析されたデータはブラウザ上で可視化されある周波数 f における PSD の式である．ただし，X(f) はある

る．図 4 にシステムの時刻入力画面を示す．図 5 にサーバサイ

時系列データ X(t) のフーリエ成分，T は X(t) の時間長 [sec]ドの解析結果を可視化した結果を示す．

である．

時刻入力画面では月震データの長周期地震計の Z 軸の波形が本実験ではデータの間引きと部分配列の取得にかかるそれぞれの処理速度を比較する．また，PostgreSQL はインデクスを付与することができるため，インデクスありとインデクスなし
についてそれぞれ時間を計測する．
まず，データの間引きの実験を行う．この実験は時系列のデータに対して，一定間隔ごとに代表値を算出し，データの圧縮を行うまでの時間を計測する．ここでいう代表値とは，波形の一定間隔内における極大値と極小値に対して，その間隔内の平均値からより離れている極値を選択した値のことをいう．代
表値は平均値と極大値，平均値と極小値の差を比較し，大きい方の値を選択する．データの圧縮について，例えば，1000 個の
図 4 システム：時刻入力画面

データに対し，10 個の間隔で代表値をとるとデータは 100 個に圧縮することができる．この実験で用いるクエリを表 3 に示す．

SciDB は Regrid 関数で間引きを行うことができる．”array”
は SciDB に格納されている時系列データを表し，”i”でデータの間引き間隔を指定する．そして，”max(lpz),min(lpz),avg(lpz)”
はそれぞれ”lpz”のデータの最大値，最小値，平均値をとることを示す．代表値の計算については SciDB と PostgreSQL に対して Python で書いた共通のアルゴリズムを使用する．

PostgreSQL は Window 関数 (ntile) と Group by 句を組み合わせてデータの間引き処理を行う．ntile 関数はテーブル内のデータを指定した値に分割する関数であり，その分割したグ
ループごとに Group by 句を用いて代表値を算出することで

SciDB と同様のクエリを再現することができる．
図5

システム：解析結果可視化画面

SciDB と PostgreSQL とで注意しなければいけない点がある．間引き間隔を与える引数について，例えば，SciDB は全表示される．波形を拡大縮小することが可能である．また，そデータを 100 個ごとに代表値を算出するのであれば，引数をの波形を確認しながら時刻の入力を行うことができる．送信を100 とする．それに対し，PostgreSQL では 100 個ごとにデー行うことで，解析結果画面に遷移する．

タを分ける場合，全データ数を 100 で割った値 (小数点切り上解析結果可視化画面では，入力した時刻の範囲に対し統計解げ) を引数として与えることに注意する．

析を行ったグラフと入力した時刻の範囲をピックアップした元次に部分配列の取得実験を行う．この実験は，連続する時系の波形を同時に可視化する．これらのグラフも同様に拡大縮小

列のデータに対して，その一部を取り出す処理を行うまでの時することができる．

間を計測する．この実験で用いるクエリを表 4 に示す．

SciDB は Subarray 関数を用いて部分配列を取得することが

4. 予 備 実 験できる．引数として，時系列データのアレイと，時系列データ

4. 1 概要に与えられている配列番号を 2 つ与える．これを実行すると時系列データである月震データに対し，PostgreSQL と比較

その配列番号間のアレイデータを取り出すことができる．まして SciDB を使用することがより効果的であることを示す．本

た，配列番号は 0 から始まるため，例えば，アレイの先頭から

実験では，提案システムで使用している SciDB のクエリと同30000 個のデータを取り出したい場合には，2 つの配列番号は様の結果を返すクエリを PostgreSQL で再現し，その処理速度

0 と 29999 を与えることに注意しなければならない．

等について比較，検証を行う．

PostgreSQL は取得する 2 点は Oﬀset 句と Limit 句を用いる

本 実 験 で 使 用 す る デ ー タ セット は 全 観 測 デ ー タ の う ちことで同様の結果を得ることができる．SciDB と違い，Post-

1971/4/17〜1971/4/19 における 2,279,160 件の観測データ

greSQL では取得開始位置を Oﬀset 句で定め，取得データ数はを使用する．

Limit 句で与える．例えば，先頭から 30000 件のデータを取得

4. 2 実験方法

する場合は Oﬀset 句を 0 とし，Limit 句を 30000 とする．

SciDB で扱うクエリと同様の結果を返すクエリをそれぞれ

また，この実験では取得開始位置の違いについては検討せず，

PostgreSQL で再現し，それぞれのクエリに対し，表 2 で表す

取得開始位置の引数は 0 に固定し，常に先頭から部分配列を取

値ごとに処理速度の比較を行う．また，各クエリはそれぞれ得する実験を行う．

100 回試行した平均値をその結果とする．

4. 3 実験結果
まず，データの間引きの処理時間の計測結果を図 6 に示す．

表 2 本実験で扱う各クエリの引数
クエリ

引数

データの間引き間隔

10,100,1000,10000,100000,1000000(Regrid)
部分配列の取得データ数

10,100,1000,10000,100000,1000000(Subarray)
表 3 データの間引き実験で扱うクエリ
データベースクエリ

SciDB

Regrid(”array”, i ,max(lpz),min(lpz),avg(lpz));

PostgreSQLSELECT MAX(lpz),MIN(lpz),AVG(lpz) FROM(SELECT NTILE(i) OVER(ORDER BY timeASC) AS id,time,lpz FROM moondata) AS

図7

部分配列の取得における各クエリの処理時間

moon GROUP BY moon.id ORDER BY id
共通

ASC;

う結果になった．しかし，本システムはデータの間引き処理とMAX = max(lpz)-avg(lpz)部分配列の取得処理を組み合わせたものであるため，処理時間

MIN = avg(lpz)-min(lpz)のみを考慮するとデータの間引きには SciDB を，部分配列の取if MAX > MIN:

得にはインデクスのありの PostgreSQL をそれぞれ用いると，MAXシステムのサイズがより大きくなってしまう．全観測データを

else:
MIN
表 4 部分配列の取得実験で扱うクエリ
データベースSciDB
PostgreSQL

その方法で格納すると巨大なストレージを必要とする．
表 5 に本実験で用いたデータセットのサイズを示す．この表に表れているように SciDB が必要としたサイズは PostgreSQL

クエリの必要とするサイズよりも小さい．そのうえ，PostgreSQL に

Subarray(”array”, i , j );はインデクスのサイズも含まれるため，およそ 2 倍の差となる．

SELECT * FROM moondata ORDER BY

本システムでは SciDB のみを使用した場合の方がサイズの面

time ASC LIMIT j OFFSET i;から効果的であるといえる．
また，データの間引きに要した時間と部分配列の取得に要し

縦軸は処理速度 [秒]，横軸はデータの間引き間隔である．SciDBた時間の和を比較するとインデクスありの PostgreSQL よりものクエリが最も処理時間が短い結果となった．SciDB とインデ

SciDB を用いた方が速いことがいえる．表 6 に SciDB とイン

クスなし PostgreSQL では約 5 秒の差があり，SciDB とインデデクスありの PostgreSQL について 2 つの実験の処理時間の和

クスあり PostgreSQL でも約 1 秒の差ある．

を示す．

次に，部分配列の取得の処理時間の計測結果を図 7 に示す．

本実験で用いた引数を全通り比較してもインデクスありの

縦軸は処理速度 [秒]，横軸は取得データ数である．インデクス

PostgreSQL の処理時間が速かったのは 2 パターンのみであっあり PostgreSQL が最も処理時間が短い結果となった．SciDBた．また，その 2 パターンの差の値はとても小さいため，そのと比較しても約 0.8 秒の差がある．また，取得データ数が増え

2 パターンの場合のみインデクスありの PostgreSQL が速いとるにつれて，処理時間は長くなった．

は考えにくい．したがって，多くのパターンで処理時間の和が4. 4 考察大きいことから処理時間の面から見ても SciDB が効果的であ

データの間引きの比較実験では，SciDB が速く，部分配列のるといえる．

取得の比較実験ではインデクスありの PostgreSQL が速いとい

5. 評 価 実 験
5. 1 概要
前章の比較実験より本システムにはインデクスあり Post-

greSQL よりも SciDB を用いた方が効果的であることが分かった．本システムでは，時刻を指定して部分波形を取り出してくるため，取得開始位置を 0 とすることはほとんどない．そこで，
本実験では取得開始位置の値を変化させ，その処理時間を測定
表 5 SciDB と PostgreSQL のサイズ

図 6 データの間引きにおける各クエリの処理時間

データベースサイズ [Mbytes]

SciDB

115

PostgresSQL

148

インデクス

48

表 6 2 つの実験の処理時間の和取得データ数

間引き間隔

SciDB

Postgres(index)

1010

1.659466774

4.586601722

2.927134948 SciDB

10

100

1.166108265

2.851298048

1.685189784 SciDB

10

1000

1.10647465

1.893851736

0.787377086 SciDB

10

10000

1.101690159

1.79596874

0.694278581 SciDB

101000001.106063597

1.769514568

0.663450971 SciDB

101000000

1.10494452

1.774001064

0.669056544 SciDB

100

10

1.660200906

4.586748397

2.926547492 SciDB

100

100

1.166842396

2.851444724

1.684602327 SciDB

100

1000

1.107208781

1.893998411

0.786789629 SciDB

100

10000

1.10242429

1.796115415

0.693691125 SciDB

100

1000001.106797729

1.796115415

0.689317687 SciDB

100

1000000

1.105678651

1.769661243

0.663982592 SciDB

1000

差

判定

10

1.661304843

1.774147739

0.112842896 SciDB

1000

100

1.167946334

4.586748397

3.418802063 SciDB

1000

1000

1.108312719

2.851444724

1.743132005 SciDB

1000

10000

1.103528228

1.893998411

0.790470183 SciDB

1000

1000001.107901666

1.796115415

0.688213749 SciDB

1000

1000000

1.106782589

1.769661243

0.662878654 SciDB

10000

10

1.756708839

1.774147739

0.0174389

10000

100

1.263350329

4.595229731

3.331879401 SciDB

10000

1000

1.203716714

2.859926057

1.656209342 SciDB

10000

10000

1.198932223

1.902479744

0.703547521 SciDB

10000

1000001.203305662

1.778142576

0.574836915 SciDB

10000

1000000

1.202186584

1.782629073

0.580442488 SciDB

100000101.820990131

4.663947489

2.842957358 SciDB

100000100

1.327631621

2.928643816

1.601012194 SciDB

1000001000

1.267998006

1.971197503

0.703199496 SciDB

10000010000

1.263213515

1.873314507

0.610100992 SciDB

1000001000001.267586954

1.846860335

0.579273381 SciDB

1000001000000

1.266467876

1.851346831

0.584878955 SciDB

1000000

10

2.854825416

5.370967236

2.51614182

1000000100

2.361466906

3.635663562

1.274196656 SciDB

10000001000

2.301833291

2.678217249

0.376383958 SciDB

1000000

10000

2.2970488

2.580334253

0.283285453 SciDB

1000000

1000002.301422238

2.553880081

0.252457843 SciDB

1000000

1000000

2.300303161

2.558366578

0.258063416 SciDB(a) 取得開始位置:0(b) 取得開始位置:10000

SciDB(c) 取得開始位置:100000(d) 取得開始位置:1000000

図 8 取得開始位置の実験結果

SciDB

いためである．Subarray() のデータ長の違いに関しては，取得開始位置が 0 と 100000 のデータ長 1000000 の場合に計測時
間のばらつきが見られた．それ以外は引数が変わってもほぼ同
じ処理時間になった．データ長が大きいと処理時間は増加する

する．その処理時間から，取得開始位置の違いがシステムに与える影響について考察を行う．

が，データ長 1000000 件の場合，観測時間約 1 日分，データ長100000 件の場合，観測時間約 2 時間分であり，取り出す時間

また，この実験では，データセットは前章と同じものを使用する．

の範囲が観測時間 2 時間分であれば処理時間は 10 分の 1 ほどであり，観測時間 1 日分を取り出すことは滅多にないため，処

5. 2 実験方法

理時間は十分に小さいといえる．

SciDB において，部分配列の取得開始位置を定め，Subar-

以上の点から，取得開始位置を変えたとしても，処理時間にray() によって部分配列を取得し，Regrid() によって間引きをは大きな影響を与えないため，本システムで，部分配列を取得行うシステムの一連の流れの処理時間を計測する．取得開始位する際にどの位置を切り出しても切り出し位置は処理時間には置として与える値を表 7 に示す．Subarray() と Regrid() に与影響がないといえる．

える引数は前章と同じものとする．

5. 3 実験結果

6. まとめと今後の課題

処理時間の計測結果を図 8 に示す．縦軸は処理時間 [秒] を表

本研究では，分類のための新たな特徴量の発見や，研究者がし，横軸は Subarray() による取得データ数を示している．折解析しやすい環境を構築することなど，月震研究の補助を目的

れ線グラフはそれぞれ取得開始位置を示している．6 つのグラとするシステムの実装を行った．大規模な波形データを高速にフの結果から，取得データ数が 0〜100000 の場合は処理時間に扱うために，時系列データを得意とする SciDB をサーバサイ

大きな差は見られないが，取得データ数が 1000000 の場合は，

ドで使用した．SciDB と PostgreSQL の処理時間，サイズにつ取得開始位置によってばらつきが見られた．特に取得開始位置

いての比較を行い，SciDB が月震を扱うデータベースとして効が 0 と 1000000 の場合は処理時間がほぼ同じ結果となり，取得

果的であることを示した．

開始位置が 10000 と 100000 の場合では処理時間が同じ結果となった．

現在，月震分類研究では機械学習を主に使うことが多くなっている．しかしながら，機械学習による月震分類の精度は完全

5. 4 考察とは言えない．そのため，専門家による目視の判断が必要と取得開始位置の違いは Subarray() の処理時間と Regrid() のなってくる．このシステムは月震波形の必要な部分を抽出して処理時間には大きな影響を与えないことがいえる．Regrid() に

波形データを表示しつつ，PSD を適用したグラフを同時に表取得開始位置の影響がないのは取得開始位置を引数に与えな示するため，専門家の目視による判断を補助することができると考えている．

表 7 取得開始位置
クエリ

引数

取得開始位置

0,10000,100000,1000000

今後は，システムを利用しつつ，全月震データセットに対して，震源位置の分類，未知の月震の発見の研究を進めていく予定である．また，課題として，全観測データを格納した場合の本システムの処理速度やユーザビリティを考慮した更なる改良を行うことが挙げられる．また，月震データだけでなく，他の惑星の観測データに対しても使用することのできる汎用性のあるシステムにしたいと考えている．

文

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