ISSN 2436-0066

Vol.57 No.1

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（2024. 1）

［巻頭言］
［巻頭言］

― 1 ―

ࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ AOBA ࢩࢫࢸ୍࣒ぴィ⟬ᶵࢩࢫࢸ࣒

ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒ AOBA-Sᶵ✀

SX-Aurora TSUBASA Type 30Aࢧࣈࢩࢫࢸ࣒ AOBA-A
TSUBASA Type 20Bスー
パ ー コ ン ピ ュ ー タ S X とSX-Aurora
歩んだ研
究者人生
ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒ AOBA-B

LX 406Rz-2

東北大学大学院
情報科学研究科 教授ࢧ࣮ࣂ࡜࣍ࢫࢺྡ

山本悟

ࣇࣟࣥࢺ࢚ࣥࢻࢧ࣮ࣂ㸦AOBA-S ⏝㸧sfront.cc.tohoku.ac.jp
私が東北大
学
大
学
院
工
学
研
究
科
の
D1だ
っ
た
昭
和
61年
(1986)の 5月 に 、NECの ス ー パ ーࢹ࣮ࢱ㌿㏦ࢧ࣮ࣂ㸦AOBA-S ⏝㸧sfile.cc.tohoku.ac.jp
コンピュータ（ 以 降 、 ス パ コ ン ） SX-1が型計算機センター（以降、大計セࣟࢢ࢖ࣥࢧ࣮ࣂ㸦AOBA-A,B⏝㸧 東 北 大 学 大login.cc.tohoku.ac.jp
ン タ ー ） に 導 入 さ れ て 運 用 が 開 始 し ま し た 。 そ れ か ら 37年 が 経 ち ま す 。 私 の 研 究 者 人ࣇࣟࣥࢺ࢚ࣥࢻ㸦AOBA-A,B ⏝㸧
front.cc.tohoku.ac.jp
生 は ま さ に SXと 共 に あ っ た と 言 っ て も 過 言 で は あ り ま せ ん 。現 役 の SXユ ー ザ ー と し てࢹ࣮ࢱ㌿㏦ࢧ࣮ࣂ㸦AOBA-A,B ⏝㸧
file.cc.tohoku.ac.jp
は 最 年 長 で は な い か と 思 い ま す 。 私 は 1980年 に 東 北 大 学 工 学 部 に 入 学 し て 、 当 時 す でに 数 値 流 体 力 学（ Computational Fluid
Dynamics、以 降 、CFD）で 先 駆 的 な 研 究 を 行 っࢧ࣮ࣅࢫ᫬㛫
ていた大宮司久明先生の研究室に配属になり、博士号を取得しました。その後も教員฼⏝ࢩࢫࢸ࣒ྡ➼として研究
・ 教 育 に 従 事 し て 、 現 在 は 情 報 科 学 研฼⏝᫬㛫ᖏ
究科の計算数理科学分野を担当してAOBA-S㐃け ⥆
い ま す 。 ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒
こ の 約 40年 間、 一 貫 し て CFDの 研 究 を 続
て き㐠
ま し㌿
た。
大 計 セ ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒
ンターとの付
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学
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学
時
か
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始
ま
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て
い
ま
AOBA-A㐃 ⥆ 㐠 ㌿す 。当 時 は ま だ ス パ コ ン
で は な く ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒
、大型汎用機ACOSが 運 用 さ れ て い ま し㐃
た 。⥆マ ー
AOBA-B㐠ク シ㌿ー ト 式 の カ ー ド に プ ロ グ
ラムを１行ずつ記入
便 で⥆大 計ྛ✀ࢧ࣮しࣂて 、束 ね た カ ー ド を 学 内㐃㐠セ ン
㌿タ ー に 送 付 し て い ま し た 。
だ い た い １ 週 間 後 に 結 果 を 印 刷 し た A3 サ イ ズ の シ ー ト が 返 送 さ れ て き て 、「 SYNTAX኱ุࣉࣜࣥࢱ
ᖹ᪥ 9:00㹼21:00
ERROR」 と 表 示 さ れ て い た こ と が 何 度 か あ り ま し た 。 学 部 4年 生 に な っ て 大 宮 司 研 究 室に 配 属 に な り 、 プ リ ンࢧࣈࢩࢫࢸ࣒
タ ー 型 の 端 末AOBA-S（ デ ィ ࡢ฼⏝ᙧែ࡜ไ㝈್
スプレイはありません）に触れた時は感動
し ま し た 。 RS232Cの モ デ ム 回 線 で 大 計 セ ン タ ー の ACOSと 接 続 さ れ て お り 、 プ ロ グ ラ ム᭱኱⤒㐣᫬㛫
VEいᩘたͤ キ ー ボ ᐇ⾜ᙧែ࣓ࣔࣜࢧ࢖ࢬ
฼⏝ᙧែ
を１行ず つ プ リ ࣮࢟ࣗྡンターに付
ー ド か ら 入 力 し᪤ᐃ್/᭱኱್
てい まし た。その 後 、大 学 院 生になった
頃 は 、デsxsf
ス ク ト ッ プ1 型 の PCを 大1VE
計 セ ン タ ー に1繋いでディ ス プ レ 96GB
イ上でプログ᫬㛫/1᫬㛫↓ᩱラ ミ ン グ で き る よ う に な り ま し た 。 研 究 室 で は 端 末 に 使 う た め 、 最 新 型 の NEC PC9801
ඹ⏝
sxs
1ࠥ2048
8VE ༢఩࡛☜ಖ72 ᫬㛫/720 ᫬㛫
を毎年のように購入していました。
96GB×VE ᩘ༨᭷
私は片平 キ ャ ン パ ス の 近 く に あ っ ಶูタᐃ
た下宿で大学院が修了するまで暮らしていました がͤ、2VE௨ୖࢆ฼⏝ࡋࡓ୪ิᐇ⾜࡟ࡣMPIࡢ฼⏝ࡀᚲ⏝
当時もめずらしい賄い付きの下宿でした。そのため、日中は大学で研究した後に 夕 食 を 食 べ に 下 宿 に 帰 り 、そ の 後 に 当 時 ま だ 片 平 キ ャ ン パ ス に あ っ た 大 計 セ ン タ ーࢧࣈࢩࢫࢸ࣒
に 行 っ て 、夜 9時 前 に「
蛍 の 光 」が 聞AOBA-A
こ え てࡢ฼⏝ᙧែ࡜ไ㝈್
き て 閉 館 に な る ま で 、引 き 続 き プ ロ グ ラ ミ
ン グ す る 生 活 を ほ ぼ 毎 日 繰 り 返 し て い ま し た 。直 接 計᭱኱⤒㐣᫬㛫
算機に繋がった端末を使った方ᐇ⾜ᙧែ࣓ࣔࣜࢧ࢖ࢬ
฼⏝ᙧែ࣮࢟ࣗྡ VE ᩘͤ
が 格 段 に 便 利 だ っ た の が 一 番 の 理 由 で し た が 、計 算 デ᪤ᐃ್/᭱኱್
ータをリール式の磁気テープに↓ᩱ
sxfロ ッ タ ー1 を 使 っ て 計1VE
᫬㛫/1
᫬㛫
記録した
り 、大 型 プ
算 結 果 を 出 力1したり、
大 計 セ ン 48GB
ターでないと
1
1VE
できないこともありました。
ඹ᭷sx
SX-1が 導 入 さ れ て か ら の
計 算 機 環8VE境や端 末 の 進 化 72
は ᫬㛫/720、日 進 月᫬㛫
歩 で 凄48GB×VE
まじいも
2ࠥ256
༢఩࡛☜ಖ
ᩘの があ
り ま し た 。SX-1が 、SX-2N、SX/3/44R、SX-4/128H4、SX-7、SX-9、SX-ACEと リ プ レ イ スಶูタᐃ༨᭷
し て 計 算 機 性 能 が 向 上 す る に 従 い 、 私 の 研 究 も 進 化 し ま し た 。 SX-4に な っ て 、 そ れ まͤ 2VE௨ୖࢆ฼⏝ࡋࡓ୪ิᐇ⾜࡟ࡣMPIࡢ฼⏝ࡀᚲ⏝で 水 冷 式 だ っ た も の が 空 冷 式 に な っ た こ と か ら 、 大 宮 司 研 究 室 と 他 2研 究 室 共 同 で 、2CPUの SX-4を 所 有 し て い た こ と も あ り ま し た 。PCの 性 能 が 毎 年 の よ う に 向 上 し て 、記 録ࢧࣈࢩࢫࢸ࣒ AOBA-B ࡢ฼⏝ᙧែ࡜ไ㝈್
媒 体 が 8イ ン チ フ ロ ッ ピ デ ィ ス ク か ら 、5イ ン チ 、3.5イ ン チ 、CD、MOデ ィ ス ク 、DVD、外 付᭱኱⤒㐣᫬㛫HDD、そし て USBと࣮࢟ࣗྡ記憶容量が桁違いに増加していき 、ネ ッ ト ワ ー ク も࣓ࣔࣜࢧ࢖ࢬ
RS232Cか ら 、TAINS、
฼⏝ᙧែ
ࣀ࣮ࢻᩘͤ
᪤ᐃ್/᭱኱್
SuperTAINS、StarTAINSと ど ん ど ん 高 速 化 し ま し た 。計 算 結 果 の 可 視 化 ソ フ ト も 有 料 、無
ඹ᭷
᫬㛫
料といろ
い ろ 利 用 でlxき る よ う に1ࠥ16
な り 、今 は 手72
元 ᫬㛫/720の PCで 何不 自 由 な く CFD研 究 が で き ま す 。
256GBࣀ࣮ࢻᩘ༨᭷ಶูタᐃ
ͤ 2ࣀ࣮ࢻ௨ୖࢆ฼⏝ࡋࡓ୪ิᐇ⾜࡟ࡣMPIࡢ฼⏝ࡀᚲ⏝

― 2 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

SX-1で 計 算 し て 大 計 セ ン タ ー で カ ラ ー 出 力 し た 可 視 化 結 果 が 、1991年 の 英 文 広 報 誌「 National Academic Computing Service of Japan」 の 表 紙 を 飾 っ て い た こ と を 最 近
思 い 出 し ま し た 。ガ ス タ ー ビ ン 圧 縮 機 三 次 元 翼 列 を 通 る 遷 音 速 流 れ を 計 算 し て 可 視 化
し た 結 果 で し た 。こ の と き は 翼 列 １ 流 路 の み の 計 算 で し た が 、当 時 と し て は 大 規 模 計
算 で し た 。 そ れ が SXの 進 化 と も に 、 現 在 は SX-Aurora TSUBASA (通 称 AOBA)を 使 っ て 、ガ ス タ ー ビ ン 遷 音 速 圧 縮 機 全 周（ ま る ご と ）計 算 が 1.3日 で 完 了 し ま す 。こ の 高 速 化 に
よ り 、様 々 な 異 な る 作 動 条 件 を 想 定 し た 、ま る ご と 計 算 を 数 十 ケ ー ス ま と め て 、1週 間
程 度 で 大 規 模 計 算 で き る よ う に な り ま し た 。さ ら に 、計 算 に よ り 得 ら れ た 数 百 ケ ー スの 時 系 列 ビ ッ ク デ ー タ を ク ラ ス タ リ ン グ し て 、 自 己 組 織 化 マ ッ プ (Self-organizing
Map, SOM)に す る AI技 術 も 開 発 し ま し た 。こ れ は「 デ ジ タ ル ツ イ ン 数 値 タ ー ビ ン 」と 命
名 し て 、 そ の 成 果 は 昨 年 6月 に メ デ ィ ア で も 報 道 さ れ ま し た 。 NECの エ ン ジ ニ ア か ら 多
大 な る 技 術 的 な 支 援 を 常 に 受 け て 、ベ ク ト ル 化 率 や 並 列 化 率 を 大 幅 に 向 上 さ せ て 計 算を 高 速 化 し て き た 結 果 、 SX-1を 利 用 し て 以 来 、 37年 後 に 実 現 し ま し た 。 合 わ せ て 、 私が 所 属 す る 情 報 科 学 研 究 科 に は 、長 ら く 計 算 機 使 用 料 を 代 わ り に 支 払 っ て い た だ き ま
した。これらの支援がなければ、決して成し得なかった研究の成果です。この場を借りて、関係各位に心から感謝申し上げます。
長 期 的 な 視 点 で 取 り 組 ま な け れ ば で き な い 研 究 が あ り ま す 。長 年 か け て SXと 共 に 研
究 開 発 し て き た 次 世 代 ア プ リ を さ ら に 進 化 さ せ る た め に も 、有 用 な ス パ コ ン 環 境 が 引
き続き提供され続けることを期待しています。

温度の変動の大きさを明らかにするための
SENAC
Vol. 57, No. （1 2024. 1）
LES シミュレーション― 3 ―［共同研究成果］

温 度 の 変 動 の 大 き さ を 明 ら か に す る た め の L ES シ ミ ュ レ ー シ ョ ン
松川 嘉也：東北大学大学院工学研究科
青木 秀之：東北大学大学院工学研究科

本研究では、化学反応を考慮した熱・物質移動を伴う流体計算(CFD)を実施し、壁からの対流伝
熱に伴う温度の変動の大きさを検討した。

1.

はじめに

熱分解反応は、さまざまな化学工業プロセスにおいて、目的の反応あるいは不本意な副反応として起こっている。プロセスを最適化するために、CFD と化学反応を連成させた解析が多く行われている。化学工業プロセスの多くは乱流場であり、産業界では乱流を表現するモデルとして計算コストの兼ね合いから Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS)や Large Eddy Simulation (LES)による解析が多く行われている。RANS から得られる温度場は時空間的に平均化されたものであり、LES から得られる温度場はフィルター操作が施された速度場によるものである。化学反応速度はArrhenius の式に代表されるように、温度の上昇に伴い指数関数的に増加するため、温度に変動がある場合に平均温度を絶対反応速度の算出に用いてしまうと実際の化学反応速度とかい離する可能性がある。前報[1]では、RANS によりどの程度があるのかを検討した。また、熱分解において平均温度に対する 1%程度の変動であれば、影響が小さいことを明らかにした。本報では、壁面からの伝熱を伴う LES シミュレーションを行い、RANS より高い精度で温度の変動の大きさを見積
もった。

2.

シミュレーションに用いるソフトウエア構成の検討

本研究では FORTRAN で記述された in-house コードにより流体計算を実施した。ライブラリとして、表 1 に示す行列計算ライブラリを用いた。Open MPI は AOBA-B にインストールされているものを用いた。AOCL、OpenBLAS および ScaLAPACK について、本研究を開始した 2020 年 11
月当初において、GCC 環境用のライブラリが提供されていなかったか、著者の力不足により使用できなかったため、GCC 環境においてはソースコードからコンパイルしたライブラリを用いた。
それ以外のライブラリはソースコードからコンパイルしたものを用いた。

表 1 シミュレーションに用いたライブラリ
ライブラリ名バージョン
Message Passing Interface
Open MPI
4.0
線形代数演算AOCL
2.2
OpenBLAS
0.3.10並列行列計算ScaLAPACK
2.1.0
疎行列直接解法
MUMPS
5.3.5
メッシュ分割ParMETIS
4.0.3
疎行列反復解法ソルバー
AMGS 並列版[2]1.10
AGMG [3-5]3.3.5

― 4 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

3. 解析手法・解析対象
熱移動を考慮した Large Eddy Simulation (LES)によって非定常乱流場の急拡大流れを解析することで実施した。解析対象を図 1 に示す。z 軸方向には 80 mm の幅を設け、同程度の格子幅で分割し対称境界とした。解析領域を約 200 万分割した。支配方程式にはフィルター操作を施した非圧縮性 Navier-Stokes 方程式を用いた。有限体積法に基づき離散化した。運動量に関する対流項および拡散項の離散化スキームには二次中心差分法を用いた。時間項の離散化スキームには 3 次のAdams-Bashforth 法を用いた。圧力と速度のカップリングには SMAC 法[6]を適用し、圧力補正値に関する行列方程式の解法には AMGS [2]を用いた。収束判定条件には流入質量流量で規格化した離散化した連続の式の誤差の絶対値の総和を用い、10−6 以下となった時点で収束解が得られたも
のとした。
2400

500
82.3

y

H = 41x(a) 解析対象の大きさ
Inlet

OutletAdiabatic wallwith wall function

Heating wall (1000 K)
with wall function(b) 境界条件
図1

LES の解析対象

入口から 500 K の空気を 2 or 4 m/s の速度で流入させ、急拡大後の壁温を 1000 K とすることで大きな温度差を与えた。温度の時間変動に関するサンプリングポイントを図 2 に示す。

0

100

300

500

700

1500

0
20

図2

温度の時間変化のサンプリング位置2000

温度の変動の大きさを明らかにするための LES シミュレーション

4.

― 5 ―

結果と考察

850

850

900

800

800

850

750

750

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750
700
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550

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0

0.1

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0.5 0.6
Time [s]

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600
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Time [s]

0.7

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1

Temperature [K]

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Time [s]

0.7

0.8

0.9

1

Temperature [K]750Temperature [K]

800

750

450

(g) Δx = 700,Δy = 10

0

0.1

0.2

0.3

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Time [s]

0.7

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650
600
550
450

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]0.70.8(j) Δx = 700,Δy = 20
図3

0.9

1

Temperature [K]800

Temperature [K]

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Time [s]

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0.3

0.4

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Time [s]

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0.8

0.9

1

0.9

1

(i) Δx = 2000,Δy = 10

800

500

0.1

500

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500

0

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550

1

600

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600

0.9

650

850

650

0.8

700

(h) Δx = 1500,Δy = 10

700

0.7

(f) Δx = 500,Δy = 20
850

500

0.5 0.6
Time [s]

500

800

500

0.4

550

850

550

0.3

600

800

600

0.2

650

850

650

0.1

700

(e) Δx = 300,Δy = 207000(c) Δx = 500,Δy = 10850(d) Δx = 100,Δy = 20

Temperature [K]700(b) Δx = 300,Δy = 10

Temperature [K]Temperature [K](a) Δx = 100,Δy = 10

Temperature [K]Temperature [K]950

Temperature [K]Temperature [K]初めに流入速度を 4 m/s とした場合について、急拡大位置からの x 方向距離Δx, 壁からの y 方
向距離Δy ごとに図 3 に温度の時間変動を示す。前報[1]の RANS による予想とは反して、比較的大きな温度の変動があることが分かった。壁に近いほど変動が大きく、下流(図 3 (h) and (i))では
約 100 K の振幅の振動があり、その振動数は 10 Hz に満たなかった。10–50 K の振幅で 10–20 Hz程度の振動があった。前報[1]の検討により、この程度の大きさの温度の変動は、熱分解において無視できない大きさであることが明らかになっている。

700
650
600
550
500

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]0.70.8(k) Δx = 1500,Δy = 20

0.9

1

450

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]0.70.8(l) Δx = 2000,Δy = 20

各位置における温度の時間変化(流入速度 4 m/s、壁温 1000K)

次に流入速度を 2 m/s とした場合について、図 4 に温度の時間変動を示す。流入速度が 4 m/s の場合と比較して大きな温度変動の振動数は 2–3Hz 程度でかなり小さかった。一方で振幅は上流でも壁面では 100 K 程度あり、かなり大きかった(図 4 (a) and (d))。

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

900

900

850

850

850

800

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700
650
600
550
500

750
700
650
600
550

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

500

1

(a) Δx = 700,Δy = 10

750
700
650
600
550

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

500

1

(b) Δx = 1500,Δy = 10
900

850

850

800

800

800

700
650
600
550
500

Temperature [K]

900

850
750

750
700
650
600

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]

3

3.5

500

4

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

1

3.5

4

750
700
650
600
550

550
0

0

(c) Δx = 2000,Δy = 10

900
Temperature [K]Temperature [K]Temperature [K]900Temperature [K]Temperature [K]

― 6 ―

0

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]

3

3.5

500

4

0

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]

3

900

900

850

850

850

800

800

800

750
700
650
600
550
500

750
700
650
600
550

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

500

1

(g) Δx = 700,Δy = 20

750
700
650
600
550

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

500

1

(h) Δx = 1500,Δy = 20
900

850

850

800

800

800

700
650
600

750
700
650
600

550

550

500

500

0

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]

3

3.5

4

Temperature [K]

900

850
750

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5 0.6
Time [s]

0.7

0.8

0.9

1

3.5

4

(i) Δx = 2000,Δy = 20

900
Temperature [K]Temperature [K]Temperature [K]900Temperature [K]Temperature [K](d) Δx = 700,Δy = 10 until 4 s (e) Δx = 1500,Δy = 10 until 4 s (f) Δx = 2000,Δy = 10 until 4 s

750
700
650
600
550

0

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]

3

3.5

4

500

0

0.5

1

1.5

2
2.5
Time [s]3(j) Δx = 700,Δy = 20 until 4 s (k) Δx = 1500,Δy = 20 until 4 s (l) Δx = 2000,Δy = 20 until 4 s
図4各位置における温度の時間変化(流入速度 2 m/s、壁温 1000K)

温度の変動の大きさを明らかにするための LES シミュレーション

4.

― 7 ―

結論

本研究の LES シミュレーションにより、壁面からの伝熱に伴う温度の変動の大きさが大きいことが示唆された。これは熱分解速度に大きく影響する変動の大きさのため、温度の変動を考慮するためには、最低でも LES のように非定常の温度変動を考慮可能な手法を用いる必要があることが示唆された。

謝辞
本研究は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで実現することができた。また、研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた。ここに謝意を示す。
参考文献[1] 松川嘉也, 松下洋介, 青木秀之, 熱分解反応シミュレーションにおける温度の変動, SENAC,
2023, 6-12.
[2] A. Fujii, T. Tanaka, H. P. C. Laboratory, AMGS library, 2010.
[3] Y. Notay, An aggregation-based algebraic multigrid method, Electronic Transactions on
Numerical Analysis 37 (2010) 123-146.
[4] A. Napov, Y. Notay, An Algebraic Multigrid Method with Guaranteed Convergence Rate, SIAM
Journal on Scientific Computing 34 (2012) A1079-A1109.
[5] Y. Notay, Aggregation-Based Algebraic Multigrid for Convection-Diffusion Equations, SIAM
Journal on Scientific Computing 34 (2012) A2288-A2316.
[6] A.A. Amsden, F.H. Harlow, A simplified MAC technique for incompressible fluid flow
calculations, J. Comput. Phys. 6 (1970) 322-325.

― 8 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）［共同研究成果］

複雑なコネクタ形状を含むプリント基板の FDTD 解析の実践例
長野工業高等専門学校

春日貴志

奈良先端科学技術大学院大学

北澤

太基

林

優一

1．はじめに情報機器同士を接続する方法として，USB や HDMI ケーブルが一般的に用いられている．例えば，USBの通信規格は情報の大容量化に伴い，より高速で大容量データを送ることができるように規格が更新されてきた．2023 年では USB3.2 Gen2 が一般的に普及しているが，更に高速の USB4（Thunderbolt 3 と互換）が 2019 年にリリースされ，一部のノート PC に搭載されている．USB4 の通信速度は 40Gbps であり，
1 レーン 10Gbps×4 レーンで 40Gbps を実現している[1]．
通信速度が高速化する中で，電子機器から発生する電磁ノイズ放射（Electromagnetic Interference：EMI）の増加や，信号品質（Signal Integrity：SI）の劣化，電磁波の漏れによるデータ漏洩のリスクが高まっている[2]~[5]．線路構造が変化する場所では信号の反射が発生し，コモンモード成分に比例して EMI が増加
することは一般的に周知の事実となっている．しかしながら，基板とケーブルを接続するコネクタでの SIの劣化や EMI の増加について明らかになっていない．この原因としてコネクタを含むモデル構造が複雑で実測による原因究明が困難であり，解析に複雑なコネクタモデルを組み込むことが難しいという背景があると推察される．
本稿では，コネクタを実装したプリント基板の電磁界解析法について提案し，実際の解析における高速化の手法について報告する．

2．コネクタを実装したプリント基板の電磁解析法
2. 1 システム概要
USB コネクタを実装したプリント基板の解析モデルを作成するためのシステムの概要図を図 1 に示す．
基板ならびに USB コネクタのモデルは，公表されている設計図面を基に 3DCAD により作図する．作成
した解析モデルを，3 次元形状を保存するための形式で用いられる stl ファイルとして出力する．CAD
から出力した stl ファイルを高さ方向にスライスするため，積層型 3D プリンターで用いられるスライサーソフトを使用する．スライサーソフトで stl ファイルを読み込み，解析モデルを高さ方向にスライスすることで，多層に区切られたデータを gcode ファイルとして出力する．
gocode ファイルを Microsoft Visual
C#で自作したプログラムによりバイナリ形式の FDTD 解析モデルに変換する．変換したファイルを
FDTD 解析を行う際に読み込むことで 3DCAD により作成した解析モデルの解析を可能にする．

複雑なコネクタ形状を含むプリント基板の FDTD 解析の実践例

図1

CAD から FDTD 解析へのデータ変換概要図

図2
2. 2

― 9 ―

3DCAD で作成した解析モデル

3DCAD によるモデルの作成

本システムを用いて解析を行うために，AutoDesk 社の Auto-CAD を用いて解析モデルを作成した．
基板同士をコネクタで相互接続したモデルを図 2 に示す．本研究では PCBA 基板と PCBB 基板を接続するために，嵌合状態の USB-TypeA を基板に取り付け，解析モデルとした．図 2 のように PCBA がPCBB よりも𝑦𝑦𝑦𝑦 方向に長いモデルをとしている．このようなモデルを用いた理由として，差動 TDR 法での立ち上がり時間が長くなる際の線路長を確保するためである．解析モデルの大きさは各方向それぞれ𝑥𝑥𝑥𝑥= 113.5 mm，𝑦𝑦𝑦𝑦 = 50 mm，𝑧𝑧𝑧𝑧 = 8.3 mm である．
2. 3 スライサーソフトによる gcode ファイルの出力
積層型 3D プリンターで用いられるスライサーソフトは無償で提供されているものが多くある．本研
究では Ultimaker 社の Cura を用いた．スライサーソフトは層の厚さを指定し高さ方向に分割していく
ことで，各層ごとの印刷経路を決めていく．厚み方向にスライス画像を出力し断層画像を作成する．通常，スライサーソフトはモデルをスライスした後，各層における印刷経路が記述された gcode ファイルを出力する．
gcode ファイルは積層型 3D プリンターを制御するためコードだが，本システムでは FDTD
法の解析モデルの作成過程で用いる．

― 10 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

2. 4 FDTD 解析モデルの出力
2. 4. 1 gcode ファイルから FDTD 解析モデルへの変換法
スライサーソフトによって出力された gcode ファイルはコードが記述されただけのファイルのため，
FDTD 法で解析が行えるデータに変換する必要がある．本システムでは図 3 に示す方法により，gcode
ファイルをバイナリ形式で記述された FDTD 解析モデルに変換するプログラムを作成した．
層の高さや分解能などを計算した後，水平面（𝑥𝑥𝑥𝑥𝑦𝑦𝑦𝑦 平面）における 2 次元配列を作成する．この配列はFDTD 解析の分解能と解析空間によってセル数が決定し，FDTD 解析の水平面における格子状のモデルに対応している．
その後 gcode からコマンドやパラメータを読み込み，配列に値を代入する．表 1 に gcode のコマンドの例を示す．主にプリンターの動きは G コマンドと座標値によって制御することができる．また，E パ
ラメータにより，フィラメントの有無（量）を指定することで印刷物を造形できる仕様になっている．これらのコマンドやパラメータから各層における 3D プリンターの印刷経路を読み取ることができる．

図3

gcode からラスタデータ（FDTD の材料定数データ）への変換
表1

G-code の代表的なコマンド

コード

機能

G00

位置決め（早送り）

G01

直線補間

G02

円弧補間 CW（時計回り）

G03

円弧補間 CCW（反時計回り）

E

フィラメントの送り出し距離

F

送り速度

2. 4. 2 連長圧縮法によるデータの圧縮
配列の作成，gcode ファイルの読み込みなどを各層ごとに行い層を重ねていくことで，格子状の 3 次
元 FDTD 解析モデルが完成する．しかし，1cell を 1byte のデータとして出力を行っても，モデルのファイルの容量は数 100MB を超える容量になる．
FDTD 解析を行う際に，大容量のファイルを読み込み，メモリに展開する処理は，膨大な計算時間を要することになる．
ファイル容量を減らすために，FDTD 解析の解析分解能を大きくすることや解析モデル自体を小さくすることで，総セル数を小さくすることは解析の汎用性を狭めるため好ましくない．そのため本システムで複雑なコネクタ形状を含むプリント基板の FDTD 解析の実践例― 11 ―

はデータの圧縮技術を自作したプログラムに組み込むこととした．
データの圧縮技術として画像処理の分野で多く用いられる連長圧縮（Run Length Encoding, RLE）法を 用 い た [6] ． 図 4 に 連 長 圧 縮 法 に よ る デ ー タ 削 減 手 法 に つ い て 示 す ． 連 長 圧 縮 法 は「AAAAACCCCEEEEEEEE· · · 」のようなデータがある場合に「A5C4E8· · · 」のように，同じデータは一括りにし，「データ」+「データの個数」のようにデータの形式を変換させ圧縮を行う手法である．
連長圧縮法は簡単な圧縮アルゴリズムであり実装が容易である．また，データが連続していない場合はデータがより膨らんでしまうという特徴があるが，逆に多数のデータが連続してある場合は効果を大きく発揮する．今回の USB を実装したプリント基板モデルでは，スライス画像は自由空間や基板など，同じ媒質が連続して配置しているため，連長圧縮法によるデータの圧縮効果は大きい．圧縮前は 704MB であったのに対し，圧縮後は 1.6MB になった．連長圧縮前は，FDTD 解析の際のデータ読み込み時間が非常にかかり，実際に解析することが困難であったが，圧縮後は読み込み時間が大幅に短縮され，解析が可能になった．

図4(a) USB-TypeA の勘合状態

連長圧縮法によるデータ削減手法(b) Print Circuit Board (PCBA)(c) USB-TypeA 内部の信号線

図 5 作成した解析モデルの詳細図

3. 数値解析3. 1 解析モデル
2. 2 節では図 2 に解析モデルの全体図を示した．図 5 に基板同士をコネクタで相互接続したモデルの詳細図を示す．図 5(a) は USB-TypeA の勘合状態の詳細図である．PCBA がプラグ（オス）側，PCBBがレセプタクル（メス）側となっている．基板間の信号線および GND はコネクタのみで接続されている．また，コネクタ形状の関係から PCBA と PCBB では基板の高さに差が生じている．また，PCBA お― 12 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

よび PCBB の基板厚は 1.6mm 厚である．基板は FR-4 基板を用いた．図 5(a) に示すように基板は 4 層の多層基板であり，2 層目はリターン（GND）層である．表層から 2 層目の距離は 0.2mm である．
図 5(b) は PCBA の詳細図である．USB2.0 の差動インピーダンスの規定値は 90Ω ± 20Ω（70 ∼ 110Ω）
である[7]．ここで MSL(Micro Strip Line) の特性インピーダンス𝑍𝑍𝑍𝑍0 および差動インピーダンス𝑍𝑍𝑍𝑍diff は以下の式で求めることができる[8]．
𝑍𝑍𝑍𝑍0 =87

�𝜀𝜀𝜀𝜀𝑟𝑟𝑟𝑟 +1.414

𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙𝑙

(1)

5.98ℎ

0.8𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤

𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑍𝑍𝑍𝑍𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 = 2𝑍𝑍𝑍𝑍0 �1 − 0.48−0.96ℎ �(2)

ここで𝜀𝜀𝜀𝜀𝑟𝑟𝑟𝑟 ，ℎ は基板の比誘電率と GND 層と信号層の距離であり，𝑤𝑤𝑤𝑤，𝑑𝑑𝑑𝑑，𝑡𝑡𝑡𝑡 はそれぞれ線路幅，線路間の距離，電極の厚みである．ここで，MSL の差動線路が 90Ω になるように線路幅と線路間の距離を決定した．電極の厚さ𝑡𝑡𝑡𝑡 および GND 層と信号層の距離 ℎ がそれぞれ𝑡𝑡𝑡𝑡 = 0.035 mm，ℎ = 0.2 mm なので，MSL
は𝑤𝑤𝑤𝑤PCB = 0.22 mm，𝑑𝑑𝑑𝑑PCB = 0.13 mm となる．本研究で用いた解析モデルは FR-4 の比誘電率を𝜀𝜀𝜀𝜀𝑟𝑟𝑟𝑟(PCB) = 4.3とすると，𝑍𝑍𝑍𝑍0 は 63.1Ω となり，𝑍𝑍𝑍𝑍diff は 91.9Ω となった．

図 5(c) は USB 嵌合部分の内部の詳細図である．USB 内部の信号線の線路幅や線路間の距離，USB の誘電体の厚さなどは文献[7] をもとに設計した．それぞれ𝑤𝑤𝑤𝑤USB = 1.0 mm，𝑑𝑑𝑑𝑑USB =1.0 mm である．また，誘電体の厚さはプラグ，レセプタクル共に 1.9 mm とした．USB の誘電体は主に PBT（Polybutylene
Terephthalate）や液晶ポリマー（Liquid Crystal Polymer, LCP）
，熱可塑性エラストマーなどが用いられている．今回は USB の誘電体の比誘電率𝜀𝜀𝜀𝜀𝑟𝑟𝑟𝑟(USB)=3.2 とした．

本研究では解析では，東北大学サイバーサイエンスセンターの SX-Aurora TSUBASA を使用した．解析

モデルファイルを読み込むためには連長圧縮法と逆のアルゴリズムを用いて展開を行う．メモリに展開を行った後，媒質のパラメータなどを計算し，FDTD の更新方程式を解いていく．
解析分解能はΔ𝑥𝑥𝑥𝑥 = 0.050 mm, Δ𝑦𝑦𝑦𝑦 = 0.044 mm, Δ𝑧𝑧𝑧𝑧 = 0.050 mm とした．時間ステップΔ𝑡𝑡𝑡𝑡 は Courant の安定化条件より Δ𝑡𝑡𝑡𝑡 = 91.9 fs となる．
3. 2 電磁界分布
本システムで作成した 3D モデルが適切に解析されているか評価するため電磁界分布を図 6 に示す．
𝑥𝑥𝑥𝑥𝑦𝑦𝑦𝑦 平面における電界表示は基板の高さや USB 内部の信号線の高さが異なるため，各信号線の上部の電界分布を表示している．Port1，3 で印加された電圧は時間経過とともに𝑥𝑥𝑥𝑥 方向に伝搬し，USB 内部を通過して Port2,4 に到達することが確認できた．このようなことから，FDTD 法において適切にモデルが解析できていることが確認できた．
図 6(b) ではコネクタ内部で多重反射を起こしているため, コネクタ内部や構造の不連続点で電界強度が高くなっていることがわかる．このように，電磁界分布の画像や動画表示などを用いると，実測だけではわからないコネクタ内部の反射や伝搬の様子を確認できることがわかる．

複雑なコネクタ形状を含むプリント基板の FDTD 解析の実践例― 13 ―(a) 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑦𝑦𝑦𝑦 平面における電界分布

図6(b) 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑧𝑧𝑧𝑧 平面における電界分布

PCBA に Gaussian パルスを印加した際の各平面の電界分布

4．差動 TDR 法による差動インピーダンスの評価
図 2 で示した解析モデルの Port1,3 に，逆位相のステップパルスを印加する．ステップパルスの立ち上
がり時間は，USB2.0 規格を想定した 400ps から，USB4 を想定した 10ps まで段階的に変化させた．差動TDR を行った結果を図 7 に示す． PCBA の差動線路の差動インピ―ダンスは約 96Ω であった．コネク
タ部の差動インピーダンス値ではいくつかのピークが観測できた．
𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅 = 400 ps ではコネクタ部の差動インピーダンスは規定の 70 ∼ 110Ω に収まっている．しかし，立ち

上がり時間を短くすると，ステップパルスに高周波成分がより含まれ，TDR 距離分解能が上がるため差動インピーダンスのピーク値がより増減し，規定の値を超えていることがわかる．実際，高周波の信号を印加した際の電磁界動画表示ではこれらの部分で信号の反射やコネクタ内部での多重反射が観測できる．
よって，これらの構造がインピーダンス不整合の要因になることが改めて確認できた．
さらに，コネクタ部のピークが立っていない部分でもインピーダンス値が 90Ω よりも高く測定された．
これらの要因として，コネクタ内部の信号線の設計パラメータが起因していると予想される．コネクタの信号線はプラグ，レセプタクルの誘電体に挟まれ，誘電体のまわりはコネクタの筐体で囲まれている．
そのため，コネクタ内部の断面図は SL（Strip Line）の構造と似ている．SL の特性インピーダンス𝑍𝑍𝑍𝑍0 お
よび差動インピーダンス𝑍𝑍𝑍𝑍diff は𝑍𝑍𝑍𝑍𝑜𝑜𝑜𝑜 =60√𝜀𝜀𝜀𝜀𝑟𝑟𝑟𝑟

ln

4𝑏𝑏𝑏𝑏

0.67𝜋𝜋𝜋𝜋𝑤𝑤𝑤𝑤(0.8+𝑡𝑡𝑡𝑡/𝑤𝑤𝑤𝑤)(3)

― 14 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

𝑑𝑑𝑑𝑑

𝑍𝑍𝑍𝑍diff = 2𝑍𝑍𝑍𝑍0 �1 − 0.374𝑒𝑒𝑒𝑒 −0.29𝑏𝑏𝑏𝑏 �(4)である[8]．ここで𝑏𝑏𝑏𝑏 は誘電体の厚さである．3. 1 節で示した，USB の信号線の設計パラメータを用いると，𝑍𝑍𝑍𝑍0 = 72.4Ω となり，𝑍𝑍𝑍𝑍diff = 119.5Ω となる．図 7 においても，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅 = 10 ∼ 100 ps では USB の信号線部分の差動インピーダンスは約 115Ω となった．計算結果と解析結果共に，既定の 90Ω よりも高い値を示した．より正確な結果を得るには，USB 内部の誘電体の誘電率の測定が必要だと考えられる．

USB2.0 の最大のディジタルクロック周波数は 240 Mbps のため，第 5 次高調波まで考えると 1.2 GHz程度である．差動 TDR 法の立ち上がり時間に換算して考えると，𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅 = 300 ps 程度になるため USB の線

路構造の不連続性の影響よるインピーダンス不整合は小さいと考えられる．

一方で，USB3.1 では信号線の数が 4 本から 9 本に増えるが，基板の取り付け部分や線路の不連続性の構造は USB2.0 と同様である．USB3.1 の差動 TDR 法の規定の立ち上がり時間は𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅= 40 ps （20 ∼ 80 %）であり，USB2.0 よりも短い時間である．しかし，USB3.1 の最大ディジタルクロック周波数は 2.5 Gbps
であるため，先ほど同様に考えると𝑇𝑇𝑇𝑇𝑅𝑅𝑅𝑅 = 28 ps 程度の差動 TDR 法による評価が必要になる．図 7 の結果から考えると，線路構造の不連続性によるインピーダンス不整合は大きくなり，規定値（USB3.1 の場合は 90±10Ω）は大幅に超えている[10]．

(a) TR=200～400ps(b) TR=10～100ps

図 7 差動 TDR 法による差動インピーダンス𝑍𝑍𝑍𝑍diff の解析結果

5.

まとめ

本研究では，コネクタの構造の不連続性や接触表面の劣化による SI や EMI への影響について明らかにするために，USB コネクタの 3D モデルを作成し，FDTD 解析に組み込むシステムを開発した．基板同士をコネクタで相互接続した USB-TypeA コネクタを解析モデルとし，FDTD 解析を行った．電磁界表示により，適切にモデルが解析できていることが確認でき，開発したシステムが有効であることが示せ
た．また，差動 TDR 法によって立ち上がり時間の変化によるコネクタの差動インピーダンスの変化を確認することができた．また，実波形における高調波や構造の不連続性によるインピーダンスの影響を考えると，差動 TDR 法による差動インピーダンスの評価は立ち上がり時間を適切に選択する必要があることがわかった．
コネクタのモデルにおいてより正確で効果的な解析を行うには，実際に使われているコネクタの内部構造を詳しくモデル化する必要がある．今後は，CT-Scan を活用したモデル製作を行う必要がある．

複雑なコネクタ形状を含むプリント基板の FDTD 解析の実践例― 15 ―

謝辞：
本研究は，令和 4 年度萌芽型課題「通信用コネクタ構造を組み込んだプリント基板解析の高速化」として行った．高速化に対して，東北大学サイバーサイエンスセンターからの支援に感謝する．
参考文献[1] USB-IF, "USB4TM Specification", [Online] (https://www.usb.org/document-library/usb4tm-specification)[2] 古賀隆治, "日本における EMC 技術の進歩発展と将来展望", 信学論-B, Vol.J90-B, no.11,pp.1083-1088,
Nov.2007[3] 佐藤利三郎他編, EMC 電磁環境学ハンドブック, 科学情報出版,三松, 2009[4] 井上浩, 萱野良樹, "プリント回路基板周辺の EMC 問題", 信学論-B, vol.J96-B, no.4,pp.378-388,
Apr.2013[5] 林優一, "ハードウェアに潜む電磁波セキュリティの脅威とその対策", IEICE Fundamentals Review,Vol.13 , No.1, pp.28-37, July 2019[6] 奥富正敏, ディジタル信号処理，画像情報教育振興協会, 東京,2011[7] USB-IF, "USB2.0 Specification", [Online] (https://www.usb.org/document-library/usb-20-specification)[8] Mark I. Montrose, EMC and the Printed Circuit Board: Design, Theory, and Layout Made Simple, IEEE, 1998
[9] 相原健志, 林優一, 水木敬明, 曽根秀昭, "電気接触の状態が高周波信号伝達特性へ及ぼす影響の研究", 信学技報, Vol.118, No.162,EMCJ2018-32, pp.61-66, July 2018[10] USB-IF, "USB3.1 Legacy Cable and Connector Revision 1.0", [Online] (https://www.usb.org/documentlibrary/usb-31-legacy-cable-and-connector-revision-10)

― 16 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）［共同研究成果］

レベルセ ット関数 を用いた 振動する 膜翼の流 体解析
佐々木大輔、船田光星
大阪公立大学高橋俊
東海大学（現所属：宇宙航空研究開発機構）
川本裕樹
東海大学
中矢敦士
金沢工業大学
火星探査航空機を想定した膜翼周りの空力係数を推算するために、等間隔直交格子法において非圧縮性非定常流体解析を実施した。翼形状をレベルセット関数により表現することで、変動する翼を効率的に解析することが可能である。本研究では、強制振動により変形する円弧形状の解析を行い、変動する翼における空力係数を推算すると共に、翼の変動が流れ場に与える影響について調べた。

1．

緒言

火星は他の太陽系惑星に比べて地球に近いが、未だに謎に包まれている部分が多い。そのため、現在でも多くの探査機が送り込まれ調査が進められている。火星は人類が移住可能な惑星として注目されており、どのような資源が存在しているか、生物存在の痕跡がないか、など、火星の環境について調査することは非常に重要である。現在活動している火星探査機は軌道衛星上から地形を観測するオービター、着陸地点から周囲を探索可能なランダーとローバーである。これらの探査機が抱える問題点として、オービターは地表の詳細な情報が確認できないこと、ランダーとローバーは探索範囲が狭いことが挙げられる。これらの課題を克服する新たな探索手法として航空機利用の検討が進められている。航空機による探査では、渓谷や谷など高低差のある場所でも制約なしに移動でき、広く探索が可能となる。
しかし、火星へ航空機を送り込むにあたって解決すべき大きな課題がある。火星の希薄な大気条件において揚力を得るためには面積の大きな翼を必要とし、火星探査用の航空機は大型化せざるを得ない。しかし、火星に輸送する際のペイロードには制約があり、折りたためる、丸められる等、小型化して輸送する必要がある。その一案として、膜翼を主翼に用いることの有効性が検討されている。山本らは、柔軟膜翼の風洞実験を通して、最大揚力係数、最大揚抗比が向上する
ことを示した[1]。その要因は、翼上面の非定常流れ場に応じて膜が振動するためであると述べているが、その詳細なメカニズムについては明らかになっていない。
そこで、本研究では変形した膜翼を模して、強制振動により変形する円弧形状の翼モデルの流体解析を行う。流体解析には等間隔直交格子を採用し、翼形状はレベルセット関数を使用して表現することで、格子の再生成を伴うことなく変動する翼の解析が可能である。解析結果により得られた翼周りの流れ場の変化を可視化し、形状の変動が流れ場へ与える影響を明らかにする。

レベルセット関数を用いた振動する膜翼の流体解析

2．

― 17 ―

解析手法

本解析における支配方程式は式(1)の連続の式と式(2)の 2 次元非圧縮性 Navier-Stokes 方程式
とする。
(1)

𝛻𝛻𝛻𝛻 𝛻 𝛻𝛻𝛻𝛻 = 0𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕
𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕𝜕

1𝜇𝜇𝜇𝜇+ 𝑈𝑈𝑈𝑈𝑈 𝛻𝛻𝛻𝛻𝑈𝑈𝑈𝑈 = − 𝛻𝛻𝛻𝛻𝛻𝛻𝛻𝛻 + 𝛻𝛻𝛻𝛻 2 𝑈𝑈𝑈𝑈
𝜌𝜌𝜌𝜌

𝜌𝜌𝜌𝜌

(2)

ここで、U は流体の速度、p は圧力、μ は粘性係数、ρ は密度である。式(1)と式(2)の時間発展には fractional step 法を用いており、離散化は完全等間隔直交格子上で行う。 空間の離散化手法
として式(2)の対流項に 5 次精度 WENO 法、粘性項に 2 次精度中心差分近似を用い、時間の離散化に対流項では 3 次精度 TVD Runge-Kutta 法、粘性項では 2 次精度 Crank-Nicolson 法を適用した。また、圧力の Poisson 方程式には SOR 法を用いている。
物体境界はレベルセット法を用いた埋め込み境界法で定義する[2、3]。セルの中心座標から物体境界までの垂直距離であるレベルセット関数で計算領域内のセルを流体セル、物体セル、物体と流体の中間に位置するゴーストセルに分類し、ゴーストセルの値に任意の境界条件を与える。本
研究ではゴーストセルの値の決定にイメージポイントを用いる。イメージポイントは物体表面から法線方向に伸びるプローブの先端にある点であり，その長さは格子幅の 1.45 倍とした。ゴース
トセルの速度 UGC はイメージポイントの値 UIP を用いて式(3)により決定する。
𝑑𝑑𝑑𝑑 +𝑑𝑑𝑑𝑑𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺(𝑈𝑈𝑈𝑈𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝑈𝑈𝑈𝑈𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 )𝑑𝑑𝑑𝑑𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑈𝑈𝑈𝑈𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺 = 𝑈𝑈𝑈𝑈𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 − 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼(3)

ここで、イメージポイントの値 UIP はその点を囲むセルから線形内挿により決定する。dGC はゴーストセルから物体表面までの法線方向距離、dIP はプローブの長さ、UIB は物体の移動速度である。ゴーストセルの圧力はイメージポイントに内挿された値をゴーストセルに用いることで物体近傍での勾配が 0 となるように決定した。

3．

解析対象および解析条件

本研究では、図 1 に示す平板翼、上面が変形する翼（上面変形翼）、上下面の両面が変形する翼（両面変形翼）を計算対象として空力係数を算出する。上面変形翼では、平板翼の上面が徐々に膨らみ円弧翼となり、その後また平板翼へと戻る形状変形を繰り返す。両面変形翼は一定の厚みを維持しながら上下共に円弧形状となり、平板翼へと戻る変形を繰り返す。平板翼では翼弦長 c
を 40×10−3 [m]、翼厚は 0.05c とする。上面変形翼では、平板翼と同じく翼弦長 40[mm]とし、変形後の円弧の厚みの最大値を 0.07c とする。両面変形翼では厚さ 0.05c を維持し、最大変形時は翼端を結ぶ弦から頂点までの距離を 0.07c とする。
翼形状の変形による影響を調べるために平板翼、変動する円弧翼ともにレイノルズ数
Re=1.0×104 で計算を実施する。変動する円弧翼では、平板翼の形状から翼弦長中心を頂点として楕円状に変形し、最大径を 0.07c とする形状まで変位を与える。その後、元の平板翼に形状に戻るといった形状変化を繰り返す。この際の振動数は 30[Hz]とする。今回の解析で使用した格子は、
格子幅 0.125×10−3 [m]、総格子数 512 万(=3200×1600)である。図 2 に両面変形翼まわりの格子と変形形状を示す。

― 18 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

0.07c
0.07c

0.05c
(a)平板翼(b)上面変形翼図 1 解析対象の翼モデル(a)最小変形時

4．

図 2 両面変形翼の変形と格子(c)両面変形翼(b)最大変形時

解析結果

平板翼・上面変形翼・両面変形翼の解析をして得られた平均揚力係数と平均抗力係数を図 3 に示す。平板と上面変形翼を比較すると揚力係数の差は少なく、両面変形翼に比べて低い揚力係数を示す。一方、抗力係数は上面変形翼が低いのに対し、両面変形翼と平板翼は同様の値である。
図 4 に、迎角 3 度における上面変形翼と両面変形翼における主流方向流速分布を示す。両面変形翼では、下面も変動することで、下面の流れ場だけではなく、上面にも低速部が現れている。
また、同様に迎角 6 度における主流方向流速分布を図 5 に示す。図 5 より、最小変形時・最大変
形時共に、両面変形翼の上面では低速域が上面変形翼に対して広くなっている。このことが、両面変形翼は揚力が大きく、かつ抗力も大きくなっている原因と考えられる。

(a) 揚力係数
図 3 時間平均化した空力係数（続く）

レベルセット関数を用いた振動する膜翼の流体解析― 19 ―(b) 抗力係数
図 3 時間平均化した空力係数(a)上面変形翼(b)両面変形翼図 4 迎角 3 度における瞬間の主流方向流速分布（左：最小変形時、右：最大変形時）

― 20 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）(a)上面変形翼(b)両面変形翼図 5 迎角 6 度における瞬間の主流方向流速分布（左：最小変形時、右：最大変形時）

5.

結言

本研究では、レベルセット法を用いた埋め込み境界法を適用した等間隔直交格子法により、
Re=1.0×104 における平板翼と変形する翼の流体解析を行った。平板翼と上面変形翼の円弧形状の際の流れ場を比較すると、上面変形翼は剥離領域が小さいことが確認できた。このことが上面変形翼が両面変形翼に比べて揚力・抗力共に低い要因である。今回、強制的に変形させた解析を実施したが、膜翼特有の現象を詳しく調査するためには、流体構造連成解析の実施に加えて、3 次元解析など、実際の膜翼に近い条件での解析が必要になる。レベルセット法を用いた埋め込み境界法を適用した等間隔直交格子法では、様々な形状変形に容易に対応可能であるため、本手法を拡張してより現実的な解析を実施する予定である。

謝辞
本研究は、令和 4 年度共同研究「直交格子法による移動境界問題の解法に関する研究」として実施した。研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をいただいた。また、
本解析は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで実現することができた。
加えて、本解析の可視化には、FieldView CFD 社の FieldView を使用した。

レベルセット関数を用いた振動する膜翼の流体解析― 21 ―

参考文献[1] 山本健太郎、藤田昂志、伊神翼、高橋幸一、永井大樹，“低レイノルズ数における柔軟膜翼の非定常流れ場の PIV 解析”、第 53 回流体力学講演会 / 第 39 回航空宇宙数値シミュレーション技
術シンポジウム講演論文集、東京、2021．
[2] Takahashi, S., Nonomura, T., Fukuda, K., “A numerical scheme based on an immersedboundary method for compressible turbulent flows with shocks: application to two-dimensionalflows around cylinders”, Journal of Applied Mathematics, Vol. 20, Article ID 252478, 2014.
[3] Kawamoto, Y., Takahashi, S., Ochiai, M., Azetsu, A., Yamamoto, K, “Prediction of oil
behavior in piston ring groove based on gas-liquid two-phase flow analysis”, Journal ofAdvanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing, Vol. 14, No. 6, 2020.

― 22 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）［共同研究成果］

平面大地 上の電磁 界問題に 対して有 効な解析 方法の開 発

東京農工大学有馬 卓司
工学部 知能情報システム工学科

車などの移動体の多くは路面や海水面上を移動している。移動体の安全運航には電波を用いたレーダが重要である。今後、自動車においては車同士が通信を行い、より高度かつ自律的に交通管制を行う事で、より効率的な移動が行えるようになる。移動体における電波利用を考える際は、
大地や海面で電波が反射するためにその影響を定量的に考慮する必要がある。本報告では、電磁界シミュレーション手法の一つである FDTD 法を用いて平面大地上の電磁界問題を効率よく解析する手法について述べる。

1.

平面大地上のアンテナが作る電磁界

図 1 に本報告で検討する、平面大地上のモデルを示す。このように、大地上のアンテナから放射された電波は、直接届く成分と、大地に反射して届く成分の合成となる。よって、図１に示す、E1 と E2 をそれぞれ求めればよい。一方、電磁界シミュレーション手法はいくつかあるが、なかでも FDTD(Finite Difference Time Domain)法は図 2 左図に示すように解析したいモデルをセルと呼ばれる微小領域に分割し解析する手法である。FDTD 法においては、まず解析領域を決め、その解析領域内を各方向の長さ∆x, ∆y, ∆z で構成される微小立方体に分ける。そしてこのセル内に図2 右図に示すように電界ベクトル、磁界ベクトルの各成分を配置する。このように FDTD 法において、各電磁界成分は同じ場所には配置されていない。そしてこれら電磁界に対してマクスウエルの方程式を差分し適用する手法である。
FDTD 法を用いて、アンテナから放射される電界 E(r)を求めるには、図 3 に示すように仮想的な閉曲面で囲い、その閉曲面上を流れる電流に対して(1)の計算を行えばよい。ここで、G(r,r’) はグリーン関数と呼ばれる既知の関数である。このグリーン関数は空気中は簡単に求まるが、大地などの複雑な媒質に対して有効な関数は一般化されておらず、求める必要がある。この求め方については後で述べる。一方、本報告で検討するモデルは車などを想定している。車は地面と設置しているために、車全体から放射される電波の放射界を求めるには図 3 に示すように、大地を横切る形で閉曲面を取る必要がある。そのため(1)式のグリーン関数は、直接波に対して有効な関数と、大地からの反射波に対して有効な関数が必要となる。

図1

平面大地上の電磁界問題の例

平面大地上の電磁界問題に対して有効な解析方法の開発

図2― 23 ―FDTD 法の概念

本報告に対して有効なグリーン関数と電流および電界の関係式は次式となる。

(2)
ここで、Je、Jm はそれぞれ電流、磁流である。

2.

平面大地上に対して有効なグリーン関数

本節では、平面大地に対して有効なグリーン関数の求め方について述べる。(2)式中のグリーン関数は(3)と表される。ここでは真空中のグリーン関数であり、は大地からの反射成分を表す

グリーン関数である。本報告では、(2)式をさらに(4)(5)とそれぞれ簡易な表現として平面大地上の電界を計算した。このように計算し最後に、これらを足し合わせることにより、平面大地上の電界を計算できる。

図3

平面大地上の電磁界を FDTD 法で求めるための仮想閉曲面

― 24 ―

3.

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

平面大地上の電磁界の計算結果

まず、提案手法の有効性を確認するために簡易なモデルで検討した。検討したモデルは図 4 に示すように、平面大地上に水平もしくは垂直に微小ダイポールアンテナが配置されたモデルである。これらモデルは厳密解が示されているので、精度の確認が容易に行えるためである。FDTD 法のセルサイズは、3 mm とし,解析した周波数は 5.8GHz である。平面大地は都市環境を考え比誘電率 5.31 のコンクリートでモデル化した。図 4 に示すようにどちらもアンテナは大地から 25.8 mm
上方に設置している。これは解析した周波数の半波長に当たる。

図4

図5

平面大地上の微小ダイポールアンテナモデル（左：垂直、右：水平）平面大地上の微小ダイポールアンテナの放射電界（左：垂直、右：水平）解析結果を図 5 に示す。実線が本報告の手法、点線が報告されている厳密解を用いて解析した結果である。どちらの結果もよく一致しており、本報告の手法は精度よく解析が出来ていることがわかる。
次に、実際の車が大地上におかれた際の放射電磁界を FDTD 法を用いて解析した結果を示す。車は図 6 に示すように実車サイズとした。本報告で用いた車の大きさは、Ly＝4.9 m、Lx=1.7 m としている。また、FDTD 法のセルサイズは、先と同じく、3 mm とし,解析した周波数は 5.8GHz である。自動車自体の解析領域は 770×1670×770 セルとした。FDTD 法では解析対象の周りに吸収境界が必要になり、吸収境界を含む余白の領域として 30 セル用いているので全体の解析領域は800×1700×800 セルとしている。よって全体の解析セル数は、計約 11 億セルを用いている。また、FDTD 法の計算タイムステップ数は 5 万ステップとした。そして、車のガラス部分に全長 15 mmのダイポールアンテナを貼り付けている。ガラスの比誘電率は 6.36 とした。平面大地は先と同じ
く都市空間を考え、コンクリート（比誘電率 5.31）としている。解析結果を図 6(右)に示す。こ
の結果は、平面大地のがあるとき（点線）と無いとき（実線）を示してる。大地に近い部分で差異が見られており、大地の効果が考慮できていることが示されている。

平面大地上の電磁界問題に対して有効な解析方法の開発

図6

4.

― 25 ―

平面大地上の車モデル（左）と平面大地上の放射電磁界の解析結果（右）まとめ

本報告では、大地上を移動する物体の電波の放射状況を調べるために、大地や海面で電波が反射する影響を定量的に評価する手法の開発を行った。電磁界シミュレーション手法は FDTD 法に対して有効な方法であった。まず、大地に対して有効なグリーン関数を導出し、実際に厳密解が与えられてる問題の解析を行い、比較する事により提案手法の有効性を確認した。さらに実際の車のモデルの解析を行い、大地の影響が考慮できていることを示した。
謝辞
本研究は、東北大学サイバーサイエンスセンターのスーパーコンピュータを利用することで実現することができた。また、研究にあたっては同センター関係各位に有益なご指導とご協力をい
ただいた。
参考文献
[1] K. Nishikawa, “Land vehicle antennas,” IEICE Trans. commun., vol.E86-B, no. 3, pp.
993-1004, Mar, 2003.
[2] T. KASHIWA, K. TAGUCHI, and S. IMAI, "Analysis of Radio Wave Propagation for
Vehicular Communications in IoT Era—Towards Realization of Intersection Collision
Prevention Using Inter-Vehicle Communications—," The IEICE Transactions C, vol. J99-C,
no. 10, pp. 468-475, 2016.
[3] T. Shoji, M. Muramoto, T. Hikage, and M. Omiya, “Radiation patterns of on-vehicle
antenna for simplified numerical vehicle models,” Proc. International Symposium on
Antennas and Propagation (ISAP), Taipei, Taiwan, 2008.
[4] O.Kagaya, K.Arai, T.Watanabe, T.Arima and T.Uno, ”Generation of Surface Wave inC-band Automotive On-glass Antenna and An Easily Realizable Suppression Method for
Improving Antenna Characteristics,” IEICE TRANS. COMMUN., vol. E105-B, no. 1, Jan,2022
[5] T. Uno, Y. He, and T. Arima, FDTD Method for Computational Electromagnetics:
Fundamentals and Practical Applications, Corona Publ., Tokyo 2016

― 26 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）［大学 ICT 推進協議会 2023 年度年次大会論文集より］

スーパー コンピュ ータ A O B A 新サブシステム A O B A - S の紹介
小野 敏 1), 山下 毅 1), 森谷 友映 1), 大泉 健治 1), 高橋 慧智 2), 滝沢 寛之 2)
1) 東北大学 情報部デジタルサービス支援課
2) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
ono@tohoku.ac.jp

Introduction of AOBA-S, a new subsystem of supercomputer AOBAONO Satoshi 1), YAMASHITA Takeshi 1), MORIYA Tomoaki 1), OIZUMI Kenji 1),
TAKAHASHI Keichi 2), TAKIZAWA Hiroyuki 2)1) Digital Services Support Division of Information Department, Tohoku Univ.
2) Cyberscience Center, Tohoku Univ.
概要
東北大学サイバーサイエンスセンターは、全国共同利用機関として大規模科学計算シス
テムの整備と、HPCI の資源提供機関としての役割を担っている。本稿では 2023 年 8 月から運用を開始したスーパーコンピュータ AOBA の新サブシステム AOBA-S について紹介する。

1

本稿では、新たに運用を開始したサブシステ

はじめに

ム AOBA-S の構成、利用者環境、高速化支援活動

東北大学サイバーサイエンスセンター(以下、について紹介する。

本センター) では、2020 年 10 月からスーパーコ
ンピュータ AOBA の運用を開始した。スーパー
コ ン ピ ュ ー タ AOBA は サ ブ シ ス テ ム
AOBA-A(SX-Aurora TSUBASA、日本電気株式会社
製)、サブシステム AOBA-B(LX 406Rz-2、日本電気株式会社製)の 2 種類の計算機システムと、スト
レージシステム等で構成される。
当初の導入計画では 2022 年にシステム増強を行う予定であったが、半導体製造に関する世界的な需給状況により、必要な設備の調達が困難であること分かり、約 1 年間導入計画を順延した。た

図 1 AOBA-S の外観写真

だ、計算需要は処理能力を大きく超える状況が続いていたため、クラウドサービス[1]を活用し、2022 年 10 月から 2023 年 7 月までクラウドサービ
ス AOBA-C[2]として計算環境を提供し、計算機シ
ステムの混雑緩和を図ってきた。2023 年 8 月からは当初の導入計画で増強予定であった新しいサブシステムとして、AOBA-S(SX-Aurora TSUBASA、
日本電気株式会社製)の運用を開始した。
図 1 に本センターの計算機室に設置されたサブシステム AOBA-S の外観写真を示す。また、図 2に現在のスーパーコンピュータ AOBA のシステ
ム構成図を示す。

2

AOBA-S の構成
AOBA-S は、演算サーバ、ストレージシステム、

ネットワーク装置のハードウェア群、およびプロ
グラミング環境、利用者管理と課金統計管理のソ
フトウェア群で構成される。
2.1 ハードウェア
SX-Aurora TSUBASA は、AOBA-A と同じベク
トルアーキテクチャを採用している。アプリケー
ション演算処理を行うベクトルエンジン(以下、スーパーコンピュータ AOBA 新サブシステム AOBA-S の紹介― 27 ―

図 2 スーパーコンピュータ AOBA の構成図
VE)部と、主に OS 処理を行うベクトルホスト(以504TB、総メモリバンド幅は 9.97PB/s となる。

下、VH)部により構成される。PCIe カードに搭

504 台の VH は InfiniBand NDR ネットワークで接載される VE 部はベクトルプロセッサ、および

続され広帯域・低遅延なデータ通信を可能として高速メモリから構成され、x86/Linux である VH

いる。

と PCIe 経由で接続される。
今回導入した VE(Type 30A) は、新規に開発さストレージシステムは、DDN 社製の Lustre ファイルシステムを採用し、高速アクセスかつ高密れた第三世代の VE で、SX-Aurora TSUBASA の心度ストレージである DDN ES400NVX2(DDN 社製)

臓部である。理論演算性能 4.91TFLOPS(倍精度)を導入した。AOBA-S 利用者専用のホーム領域ととなるマルチコア(16 コア) ベクトルプロセッサ

して利用し、RAID6 で構成され、実効容量は 4.5PB

を 1 台、主記憶は 96GB の HBM2e メモリを搭載である。

し、2.45TB/s という高メモリバンド幅でプロセッ
サと接続されることで、高い演算性能とメモリ性能の両立を実現している。VE の性能評価について は 文 献 [3] を 参 照 さ れ た い 。 本 セ ン タ ー の
AOBA-S は、1 台の VH と 8 台の VE が構成単位となる C401-8 モデルを採用し、サブシステム全体では 504 台の VH と 4,032 台の VE で構成される。
AOBA-S を構成する C401-8 の外観写真を図 3 に示す。
VE と VH を合わせたシステム全体の理論演算性能は、21.05PFLOPS(倍精度)、総主記憶容量は

図 3 AOBA-S を構成する C401-8 の外観写真

― 28 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

2.2 ソフトウェア

用者のファイルを置くストレージも AOBA-S 用の

プログラミング言語は AOBA-A と同じく、アストレージシステムを利用する。

プリケーションの実効性能を向上させる高度な自AOBA-S でプログラミングの際は、あらかじめ動ベクトル化・自動並列化機能を備えたプログラムファイルやデータファイルを AOBA-S

Fortran/C/C++コンパイラが利用できる。自動並列用のストレージシステムへ転送しておく必要があ

化機能および OpenMP による共有メモリ並列実行る。

と、システム構成に最適化された MPI ライブラリ

3.1 ログイン認証

による、分散メモリ並列実行が可能である。また

AOBA-S 用のフロントエンドサーバ、および科学技術計算ライブラリとして、VE に最適化さ

AOBA-S 用のデータ転送サーバへのログイン方法

れた数学ライブラリコレクション NEC Numeric

は、既存システムと同様に公開鍵認証方式によるLibrary Collection(NLC)が利用可能である。

SSH 接続を採用している。利用者の公開鍵は既存

AOBA-A で 動 作 し て い た プ ロ グ ラ ム をシステムで利用していたものと同一としているた

AOBA-S で実行する場合には、Type 30A に最適化

め、ローカル PC に保存済みの秘密鍵とパスフレ

された実行モジュールが必要なため、そのプログーズによるログインが可能であり、既存システム

ラムを再度コンパイルする必要がある。

の利用者は改めて鍵の作成をする必要はない。新

AOBA-S では、オープンソースソフトウェア

規利用者は、本センターウェブサイト上に提供さ(OSS) の Quantum Espresso やオープンソースのコれる利用者ポータルの「SSH 公開鍵登録」機能をンテナ型プラットフォームである Singularity、第用いてログインに必要な秘密鍵を作成することで、一原理計算コードの一種である FPSEID21 が利用

既存システム、AOBA-S の両システムへログインできる。また、今後も VE 向けに移植されたアプすることが可能である。また利用者の利便性を重

リケーションを拡充する予定である。

視し、利用者のローカル PC から直接 AOBA-S 用

3のフロントエンドサーバへログイン可能としてい利用者環境る。利用者は AOBA-S 用のフロントエンドサーバ

表 1 に AOBA-S 用の利用者向けサーバ名とホトの投入を行う。

スト名、および用途を示す。
表1

上でソースコードのコンパイルやバッチリクエス

AOBA-S 用の利用者向けサーバ

3.2 ファイル転送
AOBA-S のストレージシステムは既存システ

サーバ名

ホスト名

用途

フロントエンド

sfront.cc.tohoku.ac.jp

コンパイル、

ムとは別システムとなる。そのため AOBA-S で実ジョブ投入、

行するプログラムファイルやデータファイルは、

小規模データ

あらかじめ転送しておく必要がある。

サーバ

転送
データ転送

sfile.cc.tohoku.ac.jp

サーバ

大規模なデータ転送はデータ転送サーバの複数構

既存システム成としており、転送方法としては Windows、macOS

との大規模デのターミナルアプリケーションおよび Linux 上でータ転送
フロントエンド
サーバ(HPCI 用)

shpcif.cc.tohoku.ac.jp

小規模なデータ転送は、フロントエンドサーバ、ローカル PC、

HPCI 課題用のフロントエンドサーバの コ マ ン ド に よ る 操 作 と 、 SCP(Secure Copy
Protocol)や SFTP(SSH File Transfer Protocol)に対応した FTP クライアントアプリケーションを用いる
2 つの方法がある。既存システムとの間でデータを転送する方法は、AOBA-S 用のデータ転送サー

フロントエンドサーバ上でプログラムをコンパイルし、演算サーバへバッチリクエストとして投入しプログラムを実行する形態は、既存のAOBA-A および AOBA-B システム(以下、既存システム)と同じである。ただし、フロントエンドサ
ーバは AOBA-S 用のサーバを利用する。また、利バからコピーコマンド(cp) 等によるデータ転送が可能である。
3.3 ジョブの実行
フロントエンドサーバでコンパイル作業を行って作成したプログラムの実行は、バッチ処理と呼ばれる方法で計算機に実行を依頼する。本セン
タ ー で は バ ッ チ 処 理 に NEC Network Queuingスーパーコンピュータ AOBA 新サブシステム AOBA-S の紹介

System V（以下、NQSV）を採用している。
AOBA-S の バ ッ チ リ ク エ ス ト の 投 入 は 、
AOBA-S 用のフロントエンドサーバで行い、既存― 29 ―HPCI 採択課題へとステップアップしていくように、我々の高速化支援活動を継続的に続けていきたいと考える。

システムとは別システムとなっている。またバッ
チリクエストの基本的な操作手順については、既存システムと同じである。表 2 に AOBA-S のキュー構成を示す。利用者の利便性を考慮し、既存システムと同様に最大経過時間を規定値 72 時間、最大値 720 時間として長時間のリクエストを実行可能とした。利用 VE 数が 1 台という制限はあるが、1 時間以内の実行を無料とするデバッグ用のキュ

図 4 課題採択件数

ーも準備している。また、qlogin コマンドにより会話型キューを利用することで、VE 向けプログ
ラムの会話型実行も一部のノードで可能である。
3.4 利用負担金

5

おわりに
本稿では 2023 年 8 月に運用を開始した、サイスーパーコンピュータ AOBA の基本利用負担

バーサイエンスセンターのスーパーコンピュータ

金表を表 3 に示す。この表は大学・学術利用に適AOBA の新サブシステム AOBA-S の構成、利用者

用され、民間企業利用は成果公開型の場合で本表

環境、高速化支援活動について紹介した。研究室

記載の金額の 2 倍、成果非公開型の場合で本表記のサーバでは実行できなかったアプリケーション

載の金額の 4 倍となる。共有利用の利用負担額単やアイデアを実現する研究の強力なツールとして、

価は、課金対象時間あたり 100 円とし、後払いの最新鋭の AOBA-S を含むスーパーコンピュータ

従量制と負担金を前払いすることで一定の課金対

AOBA をご活用いただければ幸いである。今後も象時間まで利用できる定額制がある。繁忙期など

本システムを用いた研究をサポートし、様々な研他の研究グループのジョブによる影響を受けない究分野の発展に寄与していきたいと考える。

方法として、3 ヶ月単位での占有利用も準備している。

4

高速化支援活動本センターでは 1997 年より、ユーザアプリケーションの高精度化、大規模化の支援を目的とした高速化支援活動を、また 1999 年より共同研究制度を実施している。利用者、計算機科学を専門とするセンター教員、技術職員、およびベンダー
技術者が連携してアプリケーションの高速化に取り組んでいる。図 4 に 1999 年から本センターで取り組んでいるセンター独自の共同研究、学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点(JHPCN) 課
題および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)課題採択数の推移を示す。本センター独自の共同研究は恒常的に年 10課題ほど実施されていることがわかる。近年ではHPCI を介した研究課題数が少ない状況であるが、システム更新が遅れ、必要十分な計算機環境の提供が遅れたことも一因ではないかと考えられる。
今後はセンターの共同研究を通してユーザアプリ
ケ ー シ ョ ン を 高 度 化 ・ 大 規 模 化 し 、 JHPCN 、各システムの利用法の詳細、本センターからのお知らせ、問い合わせ、利用相談および高速化の依頼方法などついては本センターのウェブサイト
[4]を参照いただきたい。

参考文献[1] https://jpn.nec.com/press/202204/20220425_01.html.
[2] 大泉 健治, 森谷 友映, 佐々木 大輔, 齋藤
敦子, 山下 毅, 小野 敏, 滝沢 寛之, クラウドサービス AOBA-C の紹介, 大学 ICT 推進協
議会 2022 年度年次大会, 2022 年 12 月.
[3] Keichi Takahashi, Soya Fujimoto, Satoru Nagase,
Yoko Isobe, Yoichi Shimomura, Ryusuke Egawa,and Hiroyuki Takizawa, Performance Evaluationof a Next-Generation SX-Aurora TSUBASA
Vector Supercomputer, ISC High Performance2023: High Performance Computing.
[4] https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/

― 30 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

表 2 AOBA-S のキュー構成
利用形態

キュー名

VE 数※

無料

sxsf

1

共有

inter

1～8

共有

sxs

1
1〜2048

占有

実行形態

最大経過時間
既定値/最大値

メモリサイズ

1VE

1 時間/1 時間

96GB

会話型

1 時間/1 時間

1VE
8VE 単位で確保

72 時間/720 時間

96GB×VE 数

個別設定

表 3 基本利用負担金【大学･学術利用】
区 分

項

演算
負担経費

AOBA-S

目

利用
形態
共有
(無料)
共有
(従量)

負担額及び課金対象時間
利用 VE 数 1(実行数、実行時間の制限有)
課金対象時間 ＝（利用 VE 数÷8 を切上げた数）× 経過時間(秒)
課金対象時間 1 時間につきAOBA-A

共有(定額)
占有負担額 10 万円につき課金対象時間 1,000 時間分使用可能

共有
(無料)
共有
(従量)

利用 VE 数 1(実行数、実行時間の制限有)

利用 VE 数 8

利用期間 3 ヶ月につき

AOBA-B

ファイル
負担経費
出力
負担経費

100 円

216,000 円
無料

課金対象時間 ＝（利用 VE 数÷8 を切上げた数）× 経過時間(秒)
課金対象時間 1 時間につき

共有
(定額)
占有
共有
(従量)

無料

75 円

負担額 10 万円につき課金対象時間 1,400 時間分使用可能
利用 VE 数 8
利用期間 3 ヶ月につき課金対象時間 ＝ 利用ノード数× 経過時間(秒)
課金対象時間 1 時間につき共有
負担額 10 万円につき課金対象時間 4,600 時間分使用可能(定額)
占有
利用ノード数 1 利用期間 3 ヶ月につき
AOBA-S 固有領域
5TB まで無料、追加容量 1TB につき年額
AOBA-A,B 共有領域
5TB まで無料、追加容量 1TB につき年額
大判プリンタによるカラープリント
フォト光沢用紙 1 枚につきクロス 1 枚につき162,000 円
22 円

47,000 円
3,000 円
3,000 円
600 円
1,200 円

備考
１ 負担額が無料となるのは専用のキューで実行されたものとし、制限時間を超えた場合は強制終了する。
２ 演算負担経費の課金対象時間については半期毎(4 月から 9 月及び 10 月から 3 月)に合計し、1 時間未満を切上げて負担金を請求する。
３ 演算負担経費について定額制を選択した場合は AOBA-A 及び AOBA-B を課金対象時間の範囲内で共用できる。
４ 占有利用期間は年度を超えないものとし、期間中に障害、メンテナンス作業が発生した場合においても、原則利用期間の延長はしない。
５ ファイル負担経費については申請日から当該年度末までの料金とする。運用期間が 1 年に満たない場合は、月割りをもって計算した額とする。占有利用に申込した場合は 10TB まで無料とする。

eduroam/OpenRoaming
における現地情報通知
SENAC
Vol. 57, No. （1 2024.
1）― 31 ―［大学 ICT 推進協議会 2023 年度年次大会論文集より］

eduroam/OpenRoaming における現地情報通知
後藤英昭 1) ,原田寛之 2) ,漆谷重雄 3)

1) 東北大学 サイバーサイエンスセンター
2) 札幌学院大学 情報処理課
3) 国立情報学研究所

Venue Information Notiﬁcation on eduroam/OpenRoaming
Hideaki Goto1) , Hiroyuki Harada2) , Shigeo Urushidani3)
1) Cyberscience Center, Tohoku University
2) Information Processing Division, Sapporo Gakuin University3) National Institute of Informatics
概要

教育・研究機関向けの無線 LAN ローミング基盤である eduroam や，市民一般向けの OpenRoaming では，
WPA2/WPA3 Enterprise による利用者認証と無線接続が行われる．この方式では，高いセキュリティと自動接続
によって利便性の高い無線 LAN 利用環境が実現されるが，現地に固有の利用規約や注意事項，現地案内などの情報を利用者に提示する手段が十分に整備されていない．eduroam の参加機関や，OpenRoaming を導入する店舗・施設などから，このような情報提示を行いたいという要望が出ることがある．一方，公衆無線 LAN で現在主流のウェブ認証方式は，キャプティブポータルの仕組みを利用した情報提示が可能であるが，セキュリティ上の問題が多く，Enterprise 型のような自動接続が難しい．近年の OpenRoaming の普及に伴い，現地情報の提示が重要視されるようになり，そのための仕様が幾つか現れている．本研究では，現地情報の提供方法と，主要なオペレーティ
ングシステム (OS) によるサポート状況を調査した．また，新しい仕様に対応できていない OS もサポートできる

ように，キャプティブポータル技術の併用・応用の技術を含めて，情報提示の仕組みとソフトウェアを開発した．

Enterprise 型でも，利用者が容易にポータルサイトを見つけ，有益な情報を得ることができ，サービスの利便性向上が期待される．

一般にキャプティブポータルは，利用者の通信を

1 はじめに遮断し，利用者のログイン後に開放するという利用

る eduroam [1] や，市民一般向けの OpenRoaming [2]LAN システムとは相反するものであり，eduroam や

教育・研究機関向けの無線 LAN ローミング基盤であでは，WPA2/WPA3 Enterprise [3] による利用者認形態である．このため，自動接続を至上とする無線

OpenRoaming でキャプティブポータルを併用するこ証と無線接続が行われる．この方式では，高いセキュとは強く非推奨とされている．近年，OpenRoaming

用環境が実現されるが，現地に固有の利用規約や注なった．無線 LAN の接続時に，利用者の操作がなくリティと自動接続によって利便性の高い無線 LAN 利

意事項，現地案内などの情報を利用者に提示する手段

が十分に整備されていない．eduroam の参加機関や，OpenRoaming を導入する店舗・施設などから，このような情報提示を行いたいという要望が出ることがあの普及に伴い，現地情報の提示が重要視されるようにても通信が遮断されないような，情報提示のための仕様が幾つか現れている．

本研究では，現地情報の提供方法と，主要なオペレー

ティングシステム (OS) によるサポート状況を調査しる．一方，公衆無線 LAN で現在主流のウェブ認証方

た．また，新しい仕様に対応できていない OS もサ

仕組みを利用した情報提示が可能であるが，セキュリ

用・応用の技術を含めて，情報提示の仕組みとソフト

式では，キャプティブポータル (Captive Portal) のティ上の問題が多く，Enterprise 型のような自動接続が難しい．

ポートできるように，キャプティブポータル技術の併ウェアを開発した．これを用いると，WPA2/WPA3Enterprise のネットワークにおいても，利用者が容易

― 32 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）にポータルサイトを見つけ，有益な情報を得ることあれば，キャプティブポータルありと判断して，接続約を提示したり，ポータルサイトや車内・機内 Wi-Fiる．ただし，OS ベンダごとの独自手法に依るため，各を支援できる．サービスの提供者の視点では，利用規先のシステムから提示されるページを利用者に提示すサービスのメニューなどに利用者を誘導できるように

種 OS に対応したシステムを構築するのは容易ではな性向上が期待される．

や openNDS [5] などがある．

動向と，新しい情報提示の仕組みを説明する．本研究て，現在は RFC 8908, 8910 としてまとめられてい最近の各種 OS における現地情報 (Venue Info) 提示

る．端末が無線 LAN に接続され，DHCP (Dynamic

なる．これにより，様々な無線 LAN サービスの利便
本稿では，初めに，現行のキャプティブポータルので目標とするシステム要件を明らかにする．続いて，

い．オープンソースの実装としては，CoovaChilli [4]キャプティブポータルの仕組みの標準化が推進され

る [6, 7]. OS 側の基本的な動作は，以下のようになのサポート状況，および，キャプティブポータルの仕Host Conﬁguration Protocol) によって IP アドレス

各機関において極力小さなシステム変更で導入できたは Router Advertisement option 37 (DHCPv6) にウェアを紹介する．

OS はこの API とやり取りをして，ポータルサイトの組みを利用した代替手段について解説する．最後に，ることを目指して開発した，情報提示のためのソフト

2 キャプティブポータルと現地情報提示

公衆無線 LAN で広く使われているキャプティブ

ポータルは，基本的には利用者認証ないし利用規約提示・同意取得，および，アクセス制御を目的としたシステムである．このため，利用者が認証情報を入力す

るか，利用規約に同意するための操作を行うまでは，を取得する際に，DHCP option 114 (DHCPv4) ま

よって Captive Portal API のアドレスを受け取る．
アドレスなどを受け取り，必要に応じて利用者に通知

したりポップアップ画面を出す．また，必要に応じて，
ポータルサイト側で利用者認証や利用許諾の手続きを進める．API では venue-info-url というパラメータが定義されており，これらの処理を省略しても，任意のウェブサイトのアドレスを利用者に通知することができる．現地情報の通知だけが目的で，OS がそのよう

ポータルサイト以外への通信は遮断される．

な機能を提供しているなら，僅か数個の固定パラメー

ARP (Address Resolution Protocol) テーブルの値をすスクリプトと，DHCP サーバへのオプション追加のキャプティブポータルの初期の実装では，ルータでタを JSON (JavaScript Object Notation) 形式で返書き換えたり，ポート 80/TCP をリダイレクトする

みで実装できる．

スしようとする通信経路を捻じ曲げて，ポータルサイ

加えて，Passpoint [8] による基地局自動選択の仕組み

ことによって，利用者が任意のウェブサイトにアクセ

OpenRoaming では，WPA2/WPA3 Enterprise にトに誘導していた．この手法は広く使われているものが使われている．Passpoint Release 3 で Venue URLの利用が一般的になった現在では，利用者が明示的とで，現地情報 (Venue Info) などを含むウェブサイト

の，HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure)と呼ばれる属性値が追加された．この属性値を使うこにウェブブラウザに HTTP のアドレスを入力するまのアドレスを利用者に通知できる．しかしながら，執理的には中間者攻撃 (Man-In-The-Middle (MITM)

いようである．また，Passpoint を使わない eduroam

で機能しないという，実用性に乏しいものである．原

Attack) と変わらず，HTTPS に適用すると不正な証明書のエラーが表示されるという，セキュリティ上の問題もある．

利便性とセキュリティの向上のために，現在は主要な OS に独自のキャプティブポータル検出 (Captive

Portal Detection, CPD) の仕組みが組み込まれており，ネットワークの接続時に自動的に 80/TCP の通信が開始される．基本的な原理としては，OS が特定のウェブページにアクセスして，規定の応答があればキャプティブポータルなしと判断する．もし特定アドレスの通信先が変更されていて，規定と異なる応答が筆時点において，この属性値は有効に利用されていななどの無線 LAN では，利用できない．

本研究で開発するシステムでは，現地情報の提示が主目的である．Captive Portal API が利用できない

環境では，古いキャプティブポータルの仕組みを使うこともやむを得えないと考えられる．目標とするシス
テム要件を以下に示す．

• 情報提示を主目的として，利用者の操作をできるだけ排除できること．

• やむを得ず利用者の操作が必要となる場合でも，僅かの操作に留められること．

eduroam/OpenRoaming における現地情報通知― 33 ―

図 1 Android の Venue Info 通知（左上に扇型のア

図 2 Android のキャプティブポータルの例.

イコン）.

• ネットワーク接続の際に利用者に気付かれやすい

通知を出しつつ，あまり邪魔にならないようにできること．

• 新しい Captive Portal API の利用を優先する
こと．

• モバイル端末で用いられる多様な OS に対応できること．特に，学校・大学で利用されることの多い Android, iOS/iPadOS, macOS, Windows,

ChromeOS に対応することが望ましい．

• 極力，実装が容易であり，既存システムに組み入れやすいこと．

図 3 iOS のポータルページ通知.

3 各種 OS のキャプティブポータル/現地情報通知の対応状況

3.1 Android

Android 11 以降で，Captive Portal API に対応している．API で ”captive”: false とした JSON デー

サイトを知らせることができるという点で，現時点で最も用途に合致していると考えられる．

Android 11 以降では，Captive Portal API に準拠

タを端末に返すことで，ポータルサイトへのリンクをしたログイン画面を表示することもできる．実装例を独自仕様によるキャプティブポータルしか利用できすることで，ウェブブラウザがポータルサイトを表示

端末に通知できる．Android 10 以前では，Google のない．

Android 11 以降では，無線 LAN に接続されると通知音が鳴り，ステータスバーに通知アイコンが追加される（図 1）．この通知は venue-info-url と関連付けられており，利用者は随時この通知をタップするだけでポータルサイトに移動できる．

この実装は，大きなポップアップ画面で操作を邪魔するようなことがなく，ほぼ確実に利用者にポータル

図 2 に示す．ログイン画面に置かれたリンクをタップするようにできる．

3.2

iOS/iPadOS

実機で調査した限り，iOS/iPadOS 15 以降が Cap-port API に対応しており，実際に API へのアクセスが確認された．

API で ”captive”: false を返した場合，15 と 16 では利用者への通知が一切ない．iOS/iPadOS 17 では，Wi-Fi 設定の SSID をタップしたところに「ポータル

― 34 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

macOS 12 (Monterey) では，Capport API へのア

クセスがなかった．Apple 独自のキャプティブポータ

ル機能を実装することで，上記と同様の CNA 画面を表示させることは可能である．

Apple からは，2020 年に Captive Portal API の紹

図 4 iOS のキャプティブポータル.

介記事 [9] が出ている．今後，情報通知のみのユーザ

インタフェースが洗練されることを願っている．

3.4

Windows

Windows 10, 11 はいずれも Captive Portal API に非対応である．

Microsoft 独 自 の キ ャ プ テ ィ ブ ポ ー タ ルの 実 装 で は ，ネ ッ ト ワ ー ク 接 続 の 際 に ま ず

http://www.msftconnecttest.com/connecttest.txtを読み込む（Windows 10 Version 1511 以前では動作が異なる）．規定の文字列 “Microsoft Connect Test”

が返ってきた場合はキャプティブポータルなしと判断
図 5 macOS のキャプティブポータル.

ページを開く」という表示が追加された（図 3）．しかしながら，通知アイコンも通知音もないため，利用者する．基地局まわりのネットワークでこの接続を乗っ取り，別の文字列を返す．OS はキャプティブポータ

ルありと判断して，別のファイルからポータルサイトのアドレスを読み取り，ウェブブラウザでそのサイトを自動的に開く．

この実装では，端末が新しいネットワークに接続さがこれに気付くのは難しいと考えられる．

れるたびにウェブブラウザのタブが増えていくとい

ク接続時に端末に全画面のポップアップが表示される

きる上に，利用者が随時参照できるという点では好ま

API で ”captive”: true を返した場合，ネットワー（図 4）．利用者には邪魔になるかもしれないが，ほぼ確実に利用者に見て欲しい情報がある場合には，このう鬱陶しさがある．しかしながら，確実に情報提示でしい．

Windows は，ネットワークの利用中に，上記の確認

ような通知方法を採用するしかなさそうである．僅か

用ページを 20～30 秒間隔程度でポーリングする．こような実装が望ましい．

の機能であり，もし規定の文字列が得られなかった場のタップ数でキャプティブポータル画面を抜けられる

なお，iOS/iPadOS はキャプティブポータルを抜けた後でも，定期的に API をポーリングして，ネット
ワーク接続状況を確認する．API は端末の接続中に”captive”: false を返し続けるように実装する必要がある．

れは NCSI (Network Connectivity Status Indicator)

合はネットワーク切断状態と判断して，画面上のアイコンが地球儀の表示になる．ネットワークが利用可能な状態であっても，このような表示は利用者に不安を与えるため，Windows 向けの実装では正常接続の表示を出すような工夫が必要になる．

3.3 macOS

3.5

しており，実際に API へのアクセスが観測された．

て採用例が多いことから，十分な利便性の確保が必

場 合 は 利 用 者 へ の 通 知 が な い ．API で ”captive”:

でありながら，現行のバージョン 117 でも Captive

sistant (CNA) の大きな画面が表示される（図 5）．

ChromeOS では，Google 独自のキャプティブポー

macOS 13 (Ventura) 以降が Capport API に対応
しかしながら，API で ”captive”: false を返した

true を返した場合，画面中央に Captive Network As-

ChromeOS

ChromeOS は，学校向けの Chromebook 端末とし要である．しかしながら，Android と同じ Google 発

Portal API には対応していない．

iOS/iPadOS と同様に，利用者に見て欲しい情報があタル機能が利用できる．ネットワーク接続の際に，端うである．

アクセスする．ステータスコード 204 No Content

る場合には，このポップアップ画面に頼るしかなさそ

末 は ま ず http://www.gstatic.com/generate 204 にeduroam/OpenRoaming における現地情報通知― 35 ―

あっても，利用者のポータルサイトへの誘導が難しい．
このため，Apple 独自のキャプティブポータル機能を追加した．

Windows と ChromeOS は，いずれも現行バージョンが RFC 8908 に非対応のため，Microsoft と Googleのベンダ独自仕様のキャプティブポータル機能も追加

図 6 ChromeOS のポータルサイト通知.

した．

多 く の キ ャ プ テ ィ ブ ポ ー タ ル 実 装 で は ，特 定 のHTTP アクセスを横取りする仕組みが必要である．

端末に対して正規と異なる A/AAAA レコードを返すが返ってきた場合は，キャプティブポータルなしと判ために，手元の実装では Dnsmasq [12] を用いている．

れをウェブブラウザ開くための通知が表示される（図いため，同様のアドレス書き換えが実現できるならば，断する．HTTP のコンテンツが返された場合は，そ6）．

4 Venue Info Handler による通知機能の実装

現地情報を通知する機能は，基地局を提供する事業

Venue Info Handler は DNS サーバの種類に依存しな

他の DNS サーバを組み合わせることもできる．

RFC 8908 による venue-info-url の通知を除き，他の手法では，API が個々の端末を識別し，状態を把握しながら応答を返す必要がある．現状の OS の仕様

では，OS 内部のキャプティブポータル機能が HTTP

者ごとに実装する必要がある．大学や中小事業者，あサーバにリクエストを送る際に，端末の識別・追跡に利提示を主目的とする API プログラム群を開発して，側は，IP アドレスを頼りに端末を識別する以外になるいは個人でも容易に実装できるように，現地情報の用できるようなユニークな属性値を送出しない．API

Venue Info Handler という名前でパッケージ化した．

い．従って，Venue Info Handler の CGI プログラム

して GitHub で公開予定である．

正常に動作しない．Venue Info Handler は，基地局と装と異なり，Venue Info Handler にはアクセス制御

この制約は実装の手間につながるが，現行の OS の仕このプログラム群は，オープンソースソフトウェアと

openNDS [5] などの既存のキャプティブポータル実関係のコードが含まれていない．このため，ファイアウォールとの組み合わせを考える必要がなく，HTTP

は，NAT (Network Address Translation) を越えると同じネットワークセグメントに設置する必要がある．
様では致し方ない．

評価用の無線 LAN システムを研究室内に構築して，サーバと DHCP サーバ，および，DNS サーバの設定

Venue Info Handler を追加した．各種 OS を用いて，能として Redis [11] を用いているが，他のデータベー

図 1～6 は，構築したシステムを利用して実際の画面

易である．

5 むすび

変更のみで実装が可能である．唯一，データベース機

スシステムと比べて，Redis サーバの設定と起動は容Venue Info Handler では，まず RFC 8908/8910 を利用する情報提示のための API を実装した．具体的

OS ごとの挙動を分析しながら，動作確認を行った．
をキャプチャしたものである．

eduroam や OpenRoaming などの WPA2/WPA3には，venue-info-url を含む JSON データを返すだけEnterprise の無線 LAN では，接続が自動化されていグラムが主体である．端末に API の所在を知らせる

報を利用者に提示する仕組みが十分に整備されていの，簡便な CGI (Common Gateway Interface) プロ

ために，DHCP option 114 や RA option 37 を追加

するが，これは多くの DHCP サーバで容易に設定できる．

前章で説明したように，最近の主要な OS であっても，Captive Portal API (RFC 8908) のみでは十分な情報提示が難しい．Apple 製の OS（iOS/iPadOS,

macOS）では，RFC 8908 に準拠したバージョンでるため，現地に固有の利用規約や現地案内などの情なかった．ポータルサイトへの誘導のために，キャプ

ティブポータルを併用した場合，利便性の大幅な低下を招く問題があった．本研究では，なるべく利用者に負担を強いないように，ポータルサイトへのアクセス手段を提供する仕組みを検討した．

現地情報の提供方法と，主要 OS によるサポート状

況を調査した．また，新しい仕様に対応できていない

― 36 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

OS もサポートできるような，情報提示の仕組みとソポットネットワークへのシームレスでセキュアも利用者が容易にポータルサイトを見つけ，有益な情

discover-wi-fi/passpoint/

フトウェアを開発した．これにより，Enterprise 型で報を得ることができるようになり，無線 LAN サービ

スの利便性向上が期待される．

現時点では，OS ベンダの独自実装によるキャプティ

ブポータルの仕組みに頼らざるを得ないことが多い．
今後，Captive Portal API (RFC 8908/8910) の普及に伴って実装の煩わしさは減っていくものと考えられるが，現地情報の提示という観点では必ずしも使いやすいユーザインタフェースにはなっていないことから，OS ベンダや無線 LAN 業界に対して改良を働きかけていく予定である．

なお，キャプティブポータルの画面を強制表示する

仕組みは，Enterprise 型の自動接続という利点を少なからず犠牲にする．eduroam や OpenRoaming への採用は慎重に行うべきである．

本研究の一部は，令和 5 年度国立情報学研究所公募

型共同研究の助成を受けた．

参考文献[1] eduroam JP: https://www.eduroam.jp/(2023 年 10 月 5 日参照)

[2] WBA OpenRoaming:

https://wballiance.com/openroaming/(2023 年 10 月 5 日参照)

[3] Wi-Fi Alliance, “Discover Wi-Fi, Security.”
https://www.wi-fi.org/ja/
discover-wi-fi/security/(2023 年 10 月 5 日参照)

[4] CoovaChilli: https://coova.github.io/(2023 年 10 月 5 日参照)

[5] openNDS:

https://github.com/openNDS/openNDS/(2023 年 10 月 5 日参照)

[6] T. Pauly and D. Thakore, “Captive Portal
API.” https://datatracker.ietf.org/doc/
html/rfc8910(2023 年 10 月 5 日参照)

[7] W. Kumari and E. Kline,“Captive-Portal Identiﬁcation in DHCP and
Router Advertisements (RAs).”:https://

datatracker.ietf.org/doc/html/rfc8910(2023 年 10 月 5 日参照)

[8] Wi-Fi Alliance, “Passpoint – Wi-Fi ホットス

な接続を実現.” https://www.wi-fi.org/ja/(2023 年 10 月 5 日参照)

[9] Apple,“How to modernize your captive

network.”https://developer.apple.com/

news/?id=q78sq5rv(2023 年 10 月 5 日参照)

[10] Venue Info Handler:

https://github.com/

hgot07/VenueInfoHandler/(2023 年 10 月 5 日参照)

[11] Redis: https://redis.io/(2023 年 10 月 5 日参照)

[12] Dnsmasq:

https://thekelleys.org.uk/

dnsmasq/doc.html(2023 年 10 月 5 日参照)

降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパス
LAN の実効性評
SENAC
Vol. 57, No. （1 2024. 1）― 37 ―［大学 ICT 推進協議会 2023 年度年次大会論文集より］

降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパス LAN の実効性評価
原田 寛之 1）, 後藤 英昭 2） , 漆谷 重雄 3）1） 札幌学院大学 情報処理課
2） 東北大学 サイバーサイエンスセンター
3） 国立情報学研究所
se-harada@e.sgu.ac.jp

Evaluation of the Effectiveness of Campus LAN Using Millimeter-wave
Inter-site Communications in Snowy Areas
Hiroyuki Harada 1）, Hideaki Goto2）, Shigeo Urushidani3）
1） Information Processing Division, Sapporo Gakuin University
2） Cyberscience Center, Tohoku University3） National Institute of Informatics
概要
有線での直接接続が難しい拠点間の通信においては，無線通信にて拠点間接続を行うことが可能であるが，降雪地の冬季では悪天候時の伝送遅延や安定性が懸念される．一方，ミリ波を使用する機器では伝送速度・遅延共に有線 LAN に匹敵する性能で接続可能な比較的安価な製品が出てきている．教育研究活動においては，より高速広帯域の無線 LAN を利用できる環境が求められてきていることから，実際にキャンパス内の有線での直接接続が難しい施設をミリ波の中でも届出・免許不要で運用できる 60GHz 帯無線設備で接続し，利用者にキャンパス無線 LAN 接続環境を試験的に提供しながら，その実効性を検証し，降雪
地の冬季においてもミリ波による拠点間通信をバックボーンに用いたキャンパス無線 LAN
環境の構築が可能であることを示した．

1 は じめ にを認証 VLAN でサービス提供している．またeduroam の加 入機 関 以 外 の一 般 市 民向 け には

教育研究活動において，これまでキャンパス無Passpoint [2] を用いた市民向けの安全で利便性

線 LAN が整備されていなかった体育系施設の利の 高 い 公 衆 無 線 LAN 接 続 サ ー ビ ス で あ る

用者からも，無線 LAN を提供してほしいとの要

OpenRoaming [3] を 合 わ せ て 提 供 し て お り ，望が出されるようになってきた．それらの施設はeduroam と OpenRoaming ではどちらも認証に

LAN が既設されている拠点とは離れている上に

WPA2 Enterprise （IEEE 802.1X） が使用され敷地内に施設が点在しており，全てにケーブルをる．このため，エンドユーザーがクライアントの敷設した上で無線 LAN 基地局を設置することが接続を完了するためには IEEE 802.1X による認難しい．このように有線での直接接続が難しい拠証を完了させる必要があるが，特に本学が世界に点間を接続する通信方式として，伝送速度や遅延

先行して大学キャンパス全域で整備している

共に有線 LAN に匹敵する性能を持つミリ波無線

OpenRoaming においては，降雪地で拠点間通信を用いた製品がある．しかしながら，北海道のよを組み合わせた構成での構築事例がまだなく，そうな降雪地の冬季の運用については，悪天候時のの実効性が明確ではなかった．

伝送遅延や安定性が懸念される．

これを検証するため，本学の 700m 離れた 2 つ

札幌学院大学ではキャンパス無線 LAN を学内のキャンパス間をミリ波の中でも届出・免許不要の利用者・学外利用者共に教育・研究機関向けので運用できる 60GHz 帯ミリ波で拠点間接続し，無線 LAN ローミング基盤である eduroam [1]キャンパス無線 LAN 接続環境を試験的に提供し― 38 ―ながら，その実効性を検証した．
本稿では，第 2 章で遠隔拠点における通信環境
整備のニーズと，拠点間接続するにあたり検討した各接続方式の比較検討，冬季降雪地で 60GHz 帯
ミリ波無線設備を用いて拠点間接続した際の実効性評価について述べる．第 3 章では，実際に遠隔拠点に eduroam と OpenRoaming の基地局を設置して行ったキャンパス無線 LAN 基地局の構築と実用性の検証について述べる．第 4 章は本稿のSENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

2.2 各接続方式の比較検討
遠隔拠点をキャンパス LAN に収容する方法としてはまず，光ファイバーを敷設して有線 LAN 接続する方法が考えられる．電力用に設置されている自営柱に共架して光ファイバーを敷設することは不可能ではないが，キャンパス LAN が既設されている建屋と接続を検討する建屋の間は総延長でおよそ 1km の距離がある．総務省のデジタル・
ディバイド解消戦略会議の 2008 年 の報告資料

まとめである．

[4] によれば、光ファイバーの敷設コストは 1km

2 冬季降雪地における 60GHz 帯ミリ波無線設備での拠点間接続

で架空配線の場合およそ 430 万円が示されてお2.1 遠隔拠点における通信環境整備のニーズ

り，費用が高額となるため候補から外した．
電波を用いた拠点間の接続方法としては，2019
年 12 月に制度開始したローカル 5G がある．ロー札幌学院大学は北海道江別市に教室や研究室を

カル 5G では面でエリアを構成できるため，接続有する第一キャンパスと，体育施設を有する第二

したい建屋が複数近距離にある場合は 1 対多で高キャンパスがあり，うち第二キャンパスではキャ速な接続が可能であるメリットがあるが，その運

ンパス LAN は一部の建屋のみに整備されている．

用には免許が必要であり，構築運用費用の高額さ

第二キャンパス内には弓道場・野球場・室内練習に加えて運用の属人化が懸念される．また利用者

場など複数の小規模な建屋が点在しているが，学の持ち込み端末を自由にローカル 5G に接続させ生からコロナ禍を契機にキャンパス無線 LAN 環

ることもできないため，各建屋にはそれぞれ無線

境の整備について要望が上げられるようになってLAN 基地局を設置する必要が生じる．今回の規模

きた．コロナ禍においては，体育会系の部活動にでは光ファイバー敷設と同等以上の費用が想定さおいても感染防止のため活動には制限がかけられれたため，本学での導入は難しいと判断した．

ており，また他大学と実際に競技場で行う練習試

屋外型の無線 LAN 基地局を既設キャンパス

合等の実施も難しい状況にあったが，学生達は例

LAN がある建屋付近に設置し，直接遠隔拠点をキ

えば弓道部においては射場と的場にそれぞれ設置

ャンパス無線 LAN のエリア化する方法についてした Web カメラと PC を携帯電話キャリアによるポケット Wi-Fi を用いて他大学と相互接続し，実は，学生のニーズが映像と音声を用いた相互通信
であり，数 Mbps～数十 Mbps の帯域では十分な際に同じ弓道場に集まらずとも練習試合が行える

サービスを提供できない懸念があった．また，本環境を整え活動を継続していた．このような通信学のように冬季降雪地の屋外体育施設の構造は，環境のニーズはそれまで大学当局が想定していな

対積雪や防寒のために頑丈な構造となっており，かったものであるが，コロナ禍のような状況だけ

屋外からの電波を直接利用者端末が利用することでなくとも北海道のような地方に立地する本学のは困難である．

学生にとっては，通信環境が整備されることでよ

また，2022 年 10 月からは米国 SpaceX が運用

り活動の幅を広げることができると考えられ，従する低軌道衛星 Starlink [5] による衛星ブロード来キャンパス LAN を整備していなかった建屋等

バンドインターネットサービスが国内でも提供開についてもエリア化する手法の検討を開始する契始されている．このサービスにより従来インター機となった．

ネット接続環境の整備が困難であった地域にも高降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパス LAN の実効性評― 39 ―

速インターネット回線を整備することが可能となることができるため，高速大容量での通信が可能

ったが，キャンパス LAN との接続のためには別である．

途 VPN を構築するなどの必要があり，また商用

しかし，ミリ波は直進性が強く，空気や障害物サービスであるため拠点数分の月額のランニングによる減衰が起きやすいことから，本学が立地す

コストが発生することなどから，検討対象から外る降雪地においては，冬季の雪による通信品質へした．

の影響が懸念される．

これらの検討から，今回の環境構築については

ミリ波による拠点間通信の降雪の影響について

以下の要件を満たすものについて導入の検討を行は，2010 年にミリ波帯高速無線伝送システムに関うこととした．

する調査検討会（総務省信越総合通信局）が⚫

構築運用費用が比較的安価であること

80GHz 帯の通信装置を用いて行った調査報告 [6]⚫

構築運用にあたり免許を必要としないことが公表されており，アンテナ着雪対策を施さない⚫

学生の持込端末が自由に接続可能なこと

場合には距離 1.39km で降雪・着雪による減衰が⚫

高速な帯域が利用できること

30dB 程度発生することが示されている．また，⚫

キャンパス LAN に収容できること

2001 年には 60GHz 帯のミリ波無線伝送システム

2.3 ミリ波による拠点間通信の検討を用いて東京都で早稲田大学を中心とするグループが高速無線キャンパスネットワークの構成法に

拠点間を無線で高速接続する製品として、ミリ関する検討 [7] を行っており，370m 程度の距離

波（30GHz～300GHz）と呼ばれる周波数帯域を用までは空気や降雨の減衰が許容できるものとしている製品が実用化されており，国内では 60GHz 帯

示されている．いずれも免許不要で利用できる（57-66GHz）を使用する V-Band の製品と、IEEE802.11ay による 60GHz 帯ミリ波拠点間通70/80GHz 帯（71-76，81-86GHz）を使用する E-

信にそのまま適用できるものではないが，冬季降Band の製品がある．うち，70/80GHz 帯の製品に

雪地の拠点間通信方式として運用できる可能性がついては，2011 年の省令改正により国内でも利用あると考えられた．IEEE802.11ay による 60GHzできるようになっているが，無線局の開局にあた

帯ミリ波拠点間通信装置について情報収集を行っっては陸上移動局の免許を受ける必要があり，またところ，該当する製品を取り扱う株式会社ビーた運用者も第三級陸上特殊無線技士の資格が必要

マップより冬季降雪地における検証について協力となるため，今回の候補からは除外した．

の申し出があり，2022 年 11 月より 2023 年 3 月

一方 60GHz 帯を用いる製品については 2015 年に電波法施行規則が改正され，証明規則第 2 条第1 項第 19 号の 4 の 3 として，60GHz 帯小電力デ末まで共同で長期試験を実施することとなった．
2.4 IEEE802.11ay による 60GHz 帯ミリ波拠点間通信の検証環境の構築

ータ通信システムの無線局（空中線電力 10mW 以下）が設けられ，アンライセンスバンドとして免許不要での運用が可能となった．この周波数帯域
では IEEE 802.11ad（2012 年に標準化完了）の後継規格として，チャネルボンディングや MIMO を加えた IEEE 802.11ay が 2019 年に標準化を完了している．IEEE802.11ay ではチャネルあたりの検証環境の構築にあたっては，まずそれぞれの拠点に電源が確保できることが必要である．既設のキャンパス LAN が整備されている建屋であれ
ば PoE による給電も可能であるが，遠隔拠点側の建屋にはキャンパス LAN が未整備であるため，商用電源の確保が必要となる．またミリ波による占有帯域幅は 2.16GHz であり，4 チャネルの約

接続はその電波の直進性から経路の見通しの確保

9GHz 幅の帯域をチャネルボンディングで使用すが必要となるが，本学の第二キャンパスに設置されている弓道場は他の建物や森林が障害となって

― 40 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）キャンパス LAN が既設されている建屋を直接視認することができない．このため，キャンパス
LAN が既設されており唯一第二キャンパス側から視認できる第一キャンパスの G 館屋上と，電源が確保できる第二キャンパス体育センターの屋上をミリ波で接続し，体育センター屋上からさらにミリ波で延伸する計画とした．第一キャンパス G
館と第二キャンパス体育センターの間には公道や

図 2 ターゲットスコープ．

住宅地，他大学のキャンパス等が存在し，距離は通信品質と機器の状況を継続的に確認するため，

およそ 700m である（図 1）．2022 年度の検証に

映像配信用のカメラと監視機器を両拠点に配置し，おいては，まずこの 700m の距離を冬季降雪時に

次のような構成とした（図 3）．

安定して接続できるか確認することとした．

図 1 検証環境の位置関係． [8]
検 証 で は ， 台 湾 の Accton Technology 製 の
MLTG-CN LR を両拠点に配置し，P2P モードで

図 3 機器配置図．

稼働させることとした．本製品の最大通信距離は

両 拠 点 に は 2.5GbE の USB-Ethernet に て1km （ 対 向 に も MLTG-CN LR を 用 い て

Raspberry Pi 4 Model B をそれぞれ設置した．

IEEE802.11ay の MCS9 で運用する場合）である．

Raspberry Pi 間を直接接続した際のスループット

有線 LAN インターフェースとしては 2.5GBASE-

を iperf3 にて測定したところ，およそ 1.9Gbps でT を備えており，最大伝送速度は 1.8Gbps となっ通信可能であった．合わせて G 館側の Raspberryている．

Pi には湿温度スマートセンサーを接続し，検証環

機器の設置については，大学の施設管理部門の
安全確認のもと，単管パイプによる架台をそれぞれの屋上に設置して取り付けた．

境の天候を簡易的に記録することとした．
キャンパス LAN 自体の安定性を拠点間通信の安定性と混同しないよう，電子計算機センターの

MLTG-CN LR はフェーズドアレイアンテナをサーバ室に設置した計測用サーバにて，両拠点の搭載しており，対向機器の中心から 3 度のずれま

MLTG-CN LR に対し SmokePing で ping の応答では許容されるため，700m の距離ではおよそ

状況によりネットワークの遅延状況を視覚化した．

36m のずれまでは接続可能である．しかし，伝送

また，より実際の利用に近い検証として，両拠

速度はずれが無い場合において最大となることか

点に RTMP （Real-Time Messaging Protocol）にら，設置にあたっては専用のターゲットスコープてライブ配信可能な 4K カメラを設置し，映像を（図 2）を使用した．

YouTube Live で公開配信した．YouTube Live は

降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパス LAN の実効性評

カメラからの映像送信が途絶えると配信を自動ストップする機能があり，通信の継続性を確認する― 41 ―

検証期間中，湿温度計のデータは，2023 年 1 月
25 日早朝に－13.5℃を記録した（図 6）．

ことが可能である．
2.5 IEEE802.11ay による 60GHz 帯ミリ波拠点間
通 信 の 検証 結 果
設置した本環境において，Raspberry Pi 間で
iperf3 によりスループットを測定したところ，
1.3Gbps に達し，既設キャンパス LAN と遜色ない性能が得られることを確認した（図 4）．検証は設置期間中繰り返し実施し，常時概ね 1Gbps 以上のスループットが得られたことから，遠隔拠点にキャンパス無線 LAN を設置する際のバックホール回線として十分な性能を有していることが確認できた．

図 6 スマートセンサーによる湿温度計測．
気象庁の観測によれば，江別（石狩地方）の過去
最低気温は 2023 年 1 月 30 日の－26.6℃[9]，また江別市の統計によれば近年の日最大降雪量は2023 年 1 月 4 日の 35cm [10]であった．いずれも検証期間中に記録されたものであるが，YouTube
Live のライブ配信は，2022 年 11 月 26 日の配信開始から江別キャンパスの電気設備法定点検に伴う停電を実施した 2023 年 8 月 26 日までの 6,526

図 4 iperf3 によるスループット測定．

時間（271 日間），停止することなく配信を継続で

また計測用サーバにて両拠点の MLTG-CN LR

きた（図 7）．

に対し SmokePing でネットワークの遅延状況を継続的に計測した（図 5）．

図 7 YouTube Live によるライブ配信．
MLTG-CN LR には着雪対策として，アンテナ

図 5 SmokePing による応答時間計測．

部に庇が設けられており，この有効性と機器の稼応答時間の平均値は計測用サーバとキャンパス

働状況を確認するため監視カメラで映像を記録しLAN で直接接続されている親機が平均 1.1ms でた（図 8）．降雪時においては庇上への着雪や、機あるのに対し，IEEE802.11ay により 700m の距離を接続している子機が平均 1.6ms となり，0.5ms 程度の遅延が確認できた．

器下部への氷柱の発生があるものの，アンテナ部への着雪は発生しなかった．しかしながら，監視― 42 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

カメラの設置に際して建屋の屋根からの雪庇を考

ンパス LAN を野球場付近まで延伸した．Wireless慮しておらず，最も積雪が深い時期には機器の状

Wire は，IEEE802.11ad を使用する 60GHz 帯ミ

態を確認できない状況が生じた．冬季の屋上でのリ波通信装置であり，対向に Wireless Wire を使作業は危険で行うことができないため，監視の方用する場合の最大通信距離は 200m，最大伝送速法については今後検討が必要である．

度は 1Gbps であるが，安価に入手可能である．野球場付近には合わせて MikroTik 製の屋外型基地
局，mANTBox 52 15s を設置し，eduroam とOpenRoaming をそれぞれ利用できるよう設定した．mANTBox 52 15s は Wi-Fi の 2.4/5GHz 帯が利用可能である．
設置にあたっては，野球場隣接のトイレ屋上では電源ができなかったため，100W の太陽光パネ
ルにパススルー充電が可能な 320Wh のリン酸鉄
リチウムイオンバッテリー（LiFePO4）を用いた
ポ ー タ ブ ル 電 源 を 設 置 し ， Wireless Wire と
mANTBox 52 15s に給電する構成とした（図 9）．

図 8 機器の着雪状況（上：2022/12/23,

LiFePO4 バッテリーは－20℃の低温環境でも中：2023/1/19、下：2023/1/27）．

使用（放電）が可能であるものの，氷点下での充電

検証を通じて，着雪対策が施された MLTG-CNが行えない特性がある．このため，ポータブル電LR による IEEE802.11ay での拠点間接続は，バ源を格納するボックスには断熱材で保温措置を施

ックホール回線として冬季降雪時を含め十分な品

すなどの対策を行った．バッテリー容量が小さい質を有することが確認できた．

ため，特に冬季の日照時間が短い時期には夜間にこれらの長期試験環境は，現在も継続して札幌停止してしまう．停止したポータブル電源はその学 院 大 学 Poject60GHz の ウ ェ ブ サ イ ト

後充電されても自動的には給電を再開しないため，（https://project60ghz.sgu.ac.jp/）で公開してい電源出力にタイマースイッチを設置し，学生の利る．

用がない深夜帯には運用を停止し，翌朝給電を再3 バックホール回線として 60GHz 帯ミリ
波 拠 点 間 通 信 を 用 い た eduroam /OpenRoaming 基地局の実用性評価

開する構成とした．しかしながら，給電の停止に

3.1 利用者に提供するサービスの構築

よりシステムが停止してしまう事象を完全に無くすことは難しく，2023 年度はより大容量のポータ
ブル電源への入れ替えと，将来的には商用電源の設置を計画している．

バックホール回線としての IEEE802.11ay による 60GHz 帯ミリ波拠点間通信の評価と並行して，利用者が実際に端末を接続する弓道場に向け，拠点間接続の延伸を試みた．具体的には，MLTGCN LR を設置した第二キャンパス体育センター
屋上を中継拠点とし，新たにラトビアの MikroTik
製の Wireless Wire を体育センター屋上と，野球場に隣接するトイレ屋上に設置することで，キャ

図 9 太陽光パネルによる基地局の設置．

降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパス LAN の実効性評― 43 ―

この屋外型基地局では弓道場の内部までキャン
パス無線 LAN のエリア化することが難しいため，
株式会社ウェルソックが岩手県矢巾町で提供している屋外型基地局を加入者宅 CPE（Customer
Premises Equipment）と組み合わせて行っているサービス事例 [11] を参考に，弓道場に CPE を設置してエリア化することを検討している．
3.2 Passpoint を用いる OpenRoaming 基地局のバックホール回線としての 60GHz 帯ミリ波拠点
間 通 信 の実 用 性 検 証OpenRoaming 基地局においては、eduroam でも使用されている IEEE 802.1X 認証の前段として，基地局が発信するローミング情報をクライア
ント端末が受信し，自らが接続可能な場合にクライアントが自律的に接続試行を開始する

図 10 開発した Passpoint Provisioning

Passpoint が使用されている．Passpoint における

WebApp．

クライアントの接続試行の開始までは単に基地局

本システムで発行した OpenRoaming プロフとのやり取りで完結するが，IEEE 802.1X の認証

ァイルを Windows11 で動作するスティック PC

はバックホール回線の品質が悪いと安定したサーにインストールし、検証用クライアントとしてビスを提供することができない場合がある．

用いた（図 11）．PC は起動時に自動ログインす

バックホール回線として 60GHz 帯ミリ波拠点る設定とし，タスクで 5 分毎に自動的に再起動

間通信を用いた eduroam / OpenRoaming 基地局することで，約 5 分間隔で OpenRoaming に接の実用性を検証するため，商用電源により安定し続を繰り返す．

て稼働できている体育センター屋上の MLTG-CN
LR 付近に，別の OpenRoaming 基地局を設置し，検証用のクライアントで定期的に接続を繰り返して認証ログを解析することで，その実用性を評価することとした．
後藤ら（2022）が開発 [12] した Passpoint
Provisioning Tools [13] を元に，RADIUS データ
ベースから取得した認証情報を埋め込んだ

図 11 OpenRoaming 接続検証端末．

OpenRoaming 接続プロファイルを発行できる環基地局が接続されている RADIUS Proxy で境を Passpoint Provisioning WebApp として開発

検証用クライアントの認証ログを確認したとこした（図 10） [14]．本システムは、Python の Web

ろ，24 時間で 328 回の認証成功が記録されていアプリケーションサーバーGunicorn で動作する

ることが確認できた．5 分毎の認証が発生した

ため，セットアップが容易な利点がある．

とすれば 288 回となり，再認証を含めて安定して接続できていることが確認できた（図 12）．

― 44 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

0時台



12時台



1時台



13時台



2時台



14時台



3時台



15時台



4時台



16時台



5時台



17時台



6時台



18時台



7時台



19時台



8時台



20時台



9時台



21時台



10時台



22時台



11時台



23時台



図 12 接続成功回数（2023/9/23 計測）．
*+] 帯ミリ波拠点間通信をバックホール回線として用いた 2SHQ5RDPLQJ 基地局は実用的であるといえ， 年冬季に向けて，継続して安定性を確認していくこととしている．

4 ま とめ
本稿では，札幌学院大学における遠隔拠点で60GHz 帯拠点間通信を用いて，冬季降雪地であっても着雪対策が施された製品であればキャンパス
LAN を遠隔地に安定して提供することが可能であることを示した．今後，冬季の遠隔拠点における OpenRoaming 基地局での接続検証を進めるとともに，学生からの要望に応じて従来キャンパス
LAN を整備できていなかった拠点において整備を進めていきたい．
本研究の遂行にあたり，協力頂いた株式会社ビーマップに深謝する．本研究の一部は，JSPS 科研
費 23H05391 の 助 成 を 受 け た ． Passpoint
Provisioning WebApp の開発の部分については，
令和 5 年度国立情報学研究所公募型共同研究の助成を受けた．

参考文献[1] eduroam JP: https://www.eduroam.jp/(2023 年 9 月 24 日参照)
[2] Wi-Fi Alliance, “Passpoint – Wi-Fi ホットス
ポットネットワークへのシームレスでセキュ
アな接続を実現,” https://www.wi-fi.org/ja/
discover-wi-fi/passpoint/(2023 年 9 月 24 日参照)
[3] WBA OpenRoaming:
https://wballiance.com/openroaming/(2023 年 9 月 24 日参照)

[4] 八嶋弘幸，“ブロードバンドの全国整備に向けた有線・無線技術によるシステム構築モデ
ルと導入コストについて,”デジタル・ディバ
イド解消戦略会議 第 4 回資料 4－7，:
https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/joho_tsusin/policyreports/chousa/ddcon/080326_2.html(2023 年 9 月 23 日参照)
[5] Starlink:
https://www.starlink.com/(2023 年 9 月 24 日参照)
[6] 総務省信越総合通信局 ミリ波帯高速無線伝送システムに関する調査検討会, “ミリ波帯
高速無線伝送システムに関する調査検討報告書,”:
https://www.soumu.go.jp/soutsu/shinetsu/sbt/ken
kyu/kenkyu1.html（2023 年 9 月 23 日参照）
[7] 若原俊彦，大和哲二，カムギシャカザウラ，
松本充司，清水隆雄，“高速無線キャンパスネ
ットワークの構成法に関する検討,” 情報処
理 学 会 研 究 報 告 知 能 と 複 雑 系 （ ICS ）73(2001-ICS-125), 2001
（2023 年 9 月 23 日参照）
[8] 国土地理院 地図・空中写真閲覧サービス.:
https://mapps.gsi.go.jp/maplibSearch.do?specificationId=1806420（2023 年 9 月 23 日参照）
[9] 気象庁 江別（石狩地方）観測史上 1～10 位の値（年間を通じての値）. :https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/rara_a.php?prec_no=14&block_no=1507（2023 年 9 月 24 日参照）
[10] 江別市 年間総降雪量・再深積雪量年度別順位.:
https://www.city.ebetsu.hokkaido.jp/soshiki/yukit
aisaku/2292.html（2023 年 9 月 24 日参照）
[11] やはば WELSOC Wi-Fi:
https://iwate.welsoc-service.com/device/（2023 年 9 月 24 日参照）
[12] 後藤英昭，原田寛之，漆谷重雄,“Wi-Fi プロ
ファイルを用いた eduroam/OpenRoaming のパ
スワードレス設定,” 大学 ICT 推進協議会
2022 年度年次大会 論文集 13PM1C-4, 2022.
（2023 年 9 月 24 日参照）
[13] Passpoint Provisioning Tools:
https://github.com/hgot07/PasspointProvisioning
Tools/（2023 年 9 月 24 日参照）
[14] Passpoint Provisioning WebApp:
https://github.com/pirosap/PasspointProvisioning
WebApp/（2023 年 9 月 25 日参照）

SENAC Vol. 57, No. 1（2024. 1）― 45 ―［報 告］

S C 2 3 出 展・ 参 加 報 告高橋 慧智
東北大学サイバーサイエンスセンター スーパーコンピューティング研究部
2023 年 11 月 12 日から 17 日にかけて米国コロラド州デンバー市のコロラドコンベンションセンタ
ー に お い て ，The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, andAnalysis (SC23) が開催されました．SC は高性能分野における最大規模の国際会議・展示会ですが，
新型コロナウィルスの影響により SC20 はバーチャル開催，SC21 および SC22 は SC19 以前より縮小された規模で開催されました．今年の SC23 は約 14,000 名以上の参加者があり，新型コロナウイルス
流行以前の最多記録を超え，SC 史上最多の参加者数となりました．SC23 では 90 件の論文発表，72
件のポスター発表，51 の併設ワークショップ，400 以上の展示ブースなど，多数のプログラムにおいて最新の研究成果・技術の発表と，参加者間での活発な議論と交流が行われました．
当センターでは，本学の流体科学研究所，金属材料研究所，東北メディカル・メガバンク機構と共同で展示ブースを設置・運営しました．当センターからは教員 6 名および大学院生 2 名が参加し，展示ブースにおいてスーパコンピュータ「AOBA」のシステム構成や利用状況のほか，スーパコン
ピューティング研究部および高性能計算技術開発 (NEC) 共同研究部門の研究成果をポスターと動画を用いて紹介しました．

東北大学ブース関係者の集合写真

― 46 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

SC は毎年ドイツで開催される ISC High Performance と並び，スーパコンピュータの世界ランキン
グである Top500 リストが発表される場です. SC23 で発表された 2023 年 11 月 Top500 リストでは，米国オークリッジ国立研究所のエクサスケールマシン Frontier が昨年に引き続き首位を維持しました．
2 位は，米国アルゴンヌ研究所のエクサスケールマシン Frontier でした．しかし，今回の Aurora の性能測定はシステムの約半分のノードのみ使用しており，1 エクサ FLOPS に至りませんでした．来年以降，全システムを使用した性能測定結果が待たれます．3 位は，米国マイクロソフト社が自社のAzure クラウド上に構築したスーパコンピュータ Eagle でした．クラウドシステムとしては Top500 史上最も高い順位であり，参加者より大きく注目を集めていました．
本年 8 月からサービス提供を開始した当センターの新スーパーコンピュータは AOBA-S は，Top500 リ ス ト で 50 位 を 獲 得 し ま し た ． ま た ，Top500 リ ス ト で 性 能 測 定 に 用 い ら れ る High
Performance Linpack (HPL) ベンチマークより実アプリケーションの特徴に即するとされている High
Performance Conjugate Gradient (HPCG) ベンチマークを用いた HPCG リストでは，10 位を獲得しました．Top500 リストの編纂者の一人である Erich Strohmaier 氏からは，HPL において 50 位でありながら HPCG において 10 位という高効率性は特筆すべきであり，実アプリケーションにおける高い性能が期待できるという旨の講評がありました．
次回の SC24 は，2024 年 11 月 17 日から 22 日に米国ジョージア州アトランタ市のジョージアワー
ルドコングレスセンターで開催予定です．高性能計算分野にご興味のある方はぜひ参加を検討してみてはいかがでしょうか?

2023 年 11 月版 HPCG リスト (黄色くハイライトされているのが AOBA-S)

SENAC Vol. 57, No. 1（2024. 1）― 47 ―［報 告］第 36 回高性能シミュレーションに関するワークショップ (WSSP36)
開催報告
高橋 慧智
スーパーコンピューティング研究部
東北大学サイバーサイエンスセンターは，ドイツのシュトゥットガルト大学高性能計算センター (HLRS)，学際大規模情報基盤共同利用・共同研究拠点 (JHPCN)，HPCI コンソーシアムおよび
NEC のご協力を得て，2023 年 12 月 11 日 (月) ～12 日 (火) に高性能計算に関する国際ワークショッ
プ第 36 回 Workshop on Sustained Simulation Performance (WSSP36)を開催しました．本ワークショップ
は，国際的に活躍している計算科学の研究者およびスーパーコンピュータ設計者を招いて，高性
能・高効率大規模科学計算に関する最新の研究成果の情報交換を行うとともに，今後のスーパーコ
ンピュータの研究開発のあり方を議論することを目的としています．
第 36 回 WSSP では技術講演として合計 21 件の発表があり，日本およびドイツの研究者により，HPC 技術動向，システムソフトウェア，アプリケーション開発，データサイエンス，量子計算の幅広い分野のトピックの講演がありました．今回は 64 名もの参加登録があり，すべてのセッションで多くの方々にご参加いただきました．
海外からは，HLRS センター長の Michael Resch 氏によるドイツにおける HPC と AI 技術開発に関する講演，ドイツ気候計算センター (DKRZ) センター長の Thomas Ludwig 氏によるスーパコンピュー
タの経済性の考察に関する講演，アーヘン工科大学の Matthias Meinke 氏による階層型直交格子を用いた流体力学計算に関する講演などがありました．
日本からは，理化学研究所の佐藤賢斗氏による次世代計算基盤向けシステムソフトウェアの調査研究に関する講演，核融合科学研究所の伊藤篤史氏による分子動力学法のための近傍粒子探索手法に関する講演，海洋研究開発機構の黒木聖夫氏による海洋大循環モデルの性能分析・最適化に関する講演，大阪大学の田主英之氏によるデータ集約・公開基盤に関する講演に加えて，NEC の技術者らによる講演がありました．さらに，主催である東北大学サイバーサイエンスセンターからも，スーパーコンピュータ AOBA の現状報告と将来展望など合計 2 件の講演を行いました．
昨年の WSSP34 は，新型コロナウイルス感染対策のために聴講者はオンライン参加のみに限定し，講演者と関係者のみが仙台会場で現地参加するというハイブリッド形式で開催しました．今回のWSSP36 は，東北大学の行動指針 (BCP) レベルが 0 に引き下げられたこともあり，講演者および聴講者の全員が現地参加する対面開催の形式で開催しました．新型コロナ以前と同様の形式で対面開催するのは，2019 年 10 月に HLRS で開催された第 30 回 WSSP 以来，4 年ぶりとなります．やはり対面開催では活発に質疑応答が行われ，参加者間の交流も盛んであったように感じました．次回以降の WSSP も，ますます盛況となることを願っています．
第 36 回 WSSP に関するその他の詳細は，以下のページをご覧ください:https://www.sc.cc.tohoku.ac.jp/wssp36/ja/index.html

― 48 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

本センター5F 講義室での講演

本センター5F 大会議室での昼食

SENAC Vol. 57, No. 1（2024. 1）― 49 ―［スーパーコンピュータAOBAAOBAのお知らせより]のお知らせより］[スーパーコンピュータ
東北大学サイバーサイエンスセンター大規模科学計算システムウェブサイトに掲載されたお知らせの一部を転載しています。

https://www.ss.cc.tohoku.ac.jp/information/

計算機利 用負担金 の請求に ついて
令和 5 年度（2023 年度）の計算機利用負担金の請求（請求書の送付または振替請求）は運用システム（AOBA-S）の追加に伴い、8 月上旬（4〜7 月利用分）、10 月上旬（8,9 月利用分）
および 4 月上旬（10〜3 月利用分）の計 3 回となります。
上記以外で請求の必要がある場合は、共同利用支援係（ccuketuke[at]grp.tohoku.ac.jp）までお問合せください。
4 月上旬の利用負担金請求は、次のように実施いたします。
1．通常の請求【連絡の必要なし】
2023 年 10 月から 2024 年 3 月末までの利用実績に基づき、4 月上旬に請求を行います。
（4〜9 月利用額が 5,000 円未満であった場合は、4 月上旬の請求に加算します。加算した請求額が 5,000 円未満の場合は請求はありません。）
2．4 月上旬より前に請求が必要な場合【連絡の必要あり】
請求書到着期日の 10 日前までに利用金額を確定し、請求処理を行います。
請求書の到着期日を共同利用支援係（cc-uketuke[at]grp.tohoku.ac.jp）までお早めにお知らせください。
請求金額確定日以降の利用分は、4 月上旬に請求を行います。
現在の請求予定額については、利用者ポータルで確認ができます。（課金システムの日次処理により、表示される請求予定額と実際の請求金額が異なることがあります。）【鍵ペア作成・LDAP パスワード変更・AOBA-S 利用状況確認】【AOBA-A,B 利用状況確認】
User login -> PJ 課金明細 「今期請求予定額」（共同利用支援係）

― 50 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

研究成果 リスト提 出のお願 い（第 1 回）

本センターでは、学術研究を支える世界最高水準の大規模科学計算システムの導入と利用環
境の整備・拡充を行い、研究の発展に資することを心掛けてまいりました。今後もシステムの整備を進めていくには、大規模科学計算システムが多くの研究分野で必要不可欠であり、かつ研究成果が得られていることを広くアピールしていく必要があります。
つきましては、本センター大規模科学計算システムを利用して得られた研究成果を、下記により提出くださるようお願いいたします。今回(第 1 回）提出していただく研究成果は、2023
年 12 月 31 日までに発表されたものとします。2023 年度末までの成果は、後日第 2 回で提出をお願いいたします。
記
１．研究成果リスト：・学術雑誌・国際会議・講演・口頭発表・著書・紀要・受賞・その他に分類し、著者名、論文名、掲載誌、発表年等を提出＜記入例＞・学術雑誌 Tohoku Taro, Simulation of ～,Journal of ～, pp10-15,2023

２．提出方法

：

メールでお願いします。
提出先メールアドレス

３．締切り日：2024 年 1 月 31 日（水）４．問い合わせ先：

cc-uketuke[at]grp.ac.jp

seika[at]cc.tohoku.ac.jp<< 論文等への利用の明記について>>研究成果を論文等で発表する場合には、本センターを利用した旨を明記くださるようお願いいたします。
－ 記入例 －
「本研究の実験結果の一部は、東北大学サイバーサイエンスセンター大規模科学計算システムを利用して得られた。」
Part of the experimental results in this research were obtained using
supercomputing resources at Cyberscience Center, Tohoku University.
(共同利用支援係）

SENAC Vol. 57, No. 1（2024. 1）― 51 ―― SENAC 執筆要項 ―１．お寄せいただきたい投稿内容
サイバーサイエンスセンターでは、研究者・技術者・学生等の方々からの原稿を募集しております。
以下の内容で募集しておりますので、皆さまのご投稿をお待ちしております。なお、一般投稿いただ
いた方には、謝礼として負担金の一部を免除いたします。
・一般利用者の方々が関心をもたれる事項に関する論説・センターの計算機を利用して行った研究論文の概要
・プログラミングの実例と解説・センターに対する意見、要望
・利用者相互の情報交換

２．執筆にあたってご注意いただく事項(1)原稿は横書きです。
(2)術語以外は、「常用漢字」を用い、かなは「現代かなづかい」を用いるものとします。
(3)学術あるいは技術に関する原稿の場合、200 字～400 字程度のアブストラクトをつけてください。
(4)参考文献は通し番号を付し末尾に一括記載し、本文中の該当箇所に引用番号を記入ください。
・雑誌：著者,タイトル,雑誌名,巻,号,ページ,発行年
・書籍：著者,書名,ページ,発行所,発行年
３．原稿の提出方法
原稿のファイル形式は Word を標準としますが、PDF での提出も可能です。サイズ*は以下を参照してください。ファイルは電子メールで提出してください。
－用紙サイズ・文字サイズ等の目安－
・サイズ：A4
・余白：上＝30mm 下＝25mm 左右＝25mm 綴じ代＝0
・標準の文字数（45 文字 47 行）
・表題＝ゴシック体 14pt 中央 ・副題＝明朝体 12pt 中央
・氏名＝明朝体 10.5pt 中央
・所属＝明朝体 10.5pt 中央
・本文＝明朝体 10.5pt
・章・見出し番号＝ゴシック体 11pt～12pt*余白サイズ、文字数、文字サイズは目安とお考えください。
４．その他(1)一般投稿を頂いた方には謝礼として、負担金の一部を免除いたします。免除額は概ね 1 ページ
1 万円を目安とします。詳細は共同利用支援係までお問い合わせください。
(2)投稿予定の原稿が 15 ページを超す場合は共同利用支援係まで前もってご連絡ください。
(3)初回の校正は、執筆者が行って、誤植の防止をはかるものとします。
(4)原稿の提出先は次のとおりです。
東北大学サイバーサイエンスセンター内 情報部デジタルサービス支援課共同利用支援係
e-mail cc-uketuke@grp.tohoku.ac.jp
TEL022-795-3406

― 52 ―

SENAC Vol. 57, No. （1 2024. 1）

スタッフ便り新年、あけましておめでとうございます。
年末年始は、コロナウイルスが少し落ち着き、家族や親戚と集まることができました。積雪も少なく、過ごしやすく、充実した時期でした。リフレッシュした状態で、新しい年の業務やイベントに取り組んでまいります。今年は、毎日のジョギングなど継続的な運動を取り入れ、食
べ過ぎや飲み過ぎに注意しながら、健康的な生活を心がけていきます。
本年もどうぞよろしくお願いいたします。（K.K）

新年あけましておめでとうございます。本年もどうぞよろしくお願いいたします。
今年の年始は能登半島地震、羽田空港航空機事故と未曾有のお正月で始まりました。被害に遭われた方には、心よりお見舞い申し上げます。
さて、私のお正月は実家のある和歌山県新宮市に家族で帰省し、元旦に八咫烏で有名な「熊野速玉大社」「熊野本宮大社」「神倉神社」へ初詣巡りに行き、趣味となりつつある御朱印を頂いてまいりました。
その中でも、約 30 年振りに登った神倉山の中腹にある神倉神社は、熊野三山に祀られる熊野権現が初めて地上に降臨した伝承をもつ古社で、「国指定重要無形民族文化財」として登録されている御燈祭りが有名です。御燈祭りは約 2，000 人の白装束の上り子が山の中腹にある神倉神社に集結し、燃え盛るたいまつを持ち一番乗りを目指して、538 段の急峻な石段を一気に駆け下りる勇壮な火祭りです。
この石段は、源頼朝が寄進したといわれる自然石で組み上げられた非常に急で険しい石段がお社まで続いており、その道のりは恐怖心と体力との闘いでしたが、登った先の巨大なご神体のゴトビキ岩を間近で見上げたときには、恐怖心も疲れも吹っ飛びとても清々しい気持ちになりました。更に不思議なことに、しばらく痛めていた膝がこの日を境にとても調子が良くなり、少し不思議体験となったお正月でした。
皆様も、お近くにお越しの際は、是非一度 538 段の石段にチャレンジしてみてください。(Y.M)

SENAC 編集部会
滝沢寛之 水木敬明 後藤英昭
今野義則 早坂和勝 大泉健治
斉藤くみ子

編集・発行

PDF 作成船形山と泉ヶ岳（センター西側窓より）

高橋慧智
小野 敏

令和 6 年 1 月発行
東北大学
サイバーサイエンスセンター
仙台市青葉区荒巻字青葉 6-3
郵便番号 980-8578
株式会社 東誠社

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Vol.57 No.1 2024-1

悟1［共同研究成果］
温度の変動の大きさを明らかにするためのLESシミュレーション … 松川
青木
複雑なコネクタ形状を含むプリント基板のFDTD解析の実践例 …… 春日
北澤
林

嘉也
秀之
貴志
太基
優一

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レベルセット関数を用いた振動する膜翼の流体解析………………… 佐々木大輔
船田 光星
高橋
俊
川本 裕樹
中矢 敦士
平面大地上の電磁界問題に対して有効な解析方法の開発 ………… 有馬 卓司

16［大学ICT推進協議会 2023年度年次大会論文集より］
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スーパーコンピュータAOBA新サブシステムAOBA-Sの紹介 ……… 小野
山下
毅
森谷 友映
大泉 健治
高橋 慧智
滝沢 寛之
eduroam/OpenRoaming における現地情報通知 ……………………… 後藤 英昭
原田 寛之
漆谷 重雄
降雪地におけるミリ波拠点間通信を用いたキャンパスLANの実効性評価 ………………………………………… 原田 寛之
後藤 英昭
漆谷 重雄
［報 告］
SC23出展・参加報告 …………………………………………………… 高橋 慧智
第36回高性能シミュレーションに関するワークショップ（WSSP36）
開催報告…………………………………………………………………… 高橋 慧智

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［スーパーコンピュータAOBAのお知らせより］
計算機利用負担金の請求について……………………………………………………
研究成果リスト提出のお願い（第1回） ……………………………………………

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50

執筆要項…………………………………………………………………………………

51

スタッフ便り……………………………………………………………………………

52

SENAC 2023-10［巻頭言］
スーパーコンピュータSXと歩んだ研究者人生 ……………………… 山本