担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.  

DOI： 10.1109/LDAV.2017.8231856

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer Verlag  

DOI： 10.1007/978-3-319-57529-2_57

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担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/BigDataCongress.2016.58

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DOI： 10.1109/TBDATA.2016.2546301

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記述言語：日本語   出版者・発行元：日本データベース学会  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/VAST.2015.7347677

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/BigData.2015.7364108

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/BigData.2015.7363822

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担当区分：筆頭著者   記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

我々は，Bayesian Approachに基づいた新しいモンテカルロ木探索アルゴリズム（MCTS）を提案し，将棋に対して適用を試みた．提案手法は，(1)乱数を付加した評価関数によるゲーム木探索をシミュレーション試行として用いること，(2)評価値を確率分布として扱い，Bayesian Approachに基づいてゲーム木中を伝搬させること，という2点から構成される．これは，将棋に代表される，従来のMCTSが有効に利用できないtacticalなゲームへの適用を想定した手法である．問題領域特有の探索技法を多数利用しているトップレベルのコンピュータプレイヤを用いて実装を行い，大量の自己対戦による性能評価を行った結果，十分なリソースを利用可能であれば，提案手法によって従来のゲーム木探索を越える性能を実現できることが示された．また，提案手法の詳細な性能特性評価を通して，提案手法の設計指針に関する理解が得られた．We propose a new Monte-Carlo Tree Search (MCTS) algorithm based on Bayesian Approach to improve performance of game-tree search. It consists of two main concepts; (1) using multiple game-tree search with a randomized evaluation function as simulations, (2) treating evaluated values as probability distribution and propagating it through the game-tree using the Bayesian Approach concept. Proposed method is focusing on applying to tactical games such as Shogi, in which MCTS is not currently effective. We apply the method for shogi using a top-level computer player application which is constructed with many domain-specific search techniques. Through large amount of self-play evaluations, we conclude our method can achieve good win ratio against an ordinary game-tree search based player when enough computing resource is available. We also precisely examine performance behaviors of the method, and depict designing directions.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/CLOUD.2014.51

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/BigData.2014.7004260

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-319-08608-8_12

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1007/978-3-319-13560-1

DOI： 10.1007/978-3-319-13560-1_81

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer Verlag  

DOI： 10.1007/978-3-319-06608-0_44

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：The International Association for Computer and Information Science (ACIS)  

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記述言語：日本語  

ユーザからのサービス需要が時間とともに大きく変動するアプリケーションに対し，オンデマンドに使用リソースを変動させてサービス提供を行えるクラウドコンピューティングと呼ばれる計算環境が広く利用されている．近年では，リソース利用コストの削減に加え，消費電力量の削減が重要な要請になりつつあるが，電源管理において複数のインタフェース規格を使い分けなければならないこと，また計算機，通信機器，記憶装置などの複数のコンポーネントの電源を連携した状態で制御する必要があることなどに，課題があると考えられる．これらの問題点をふまえ，我々は，計算機クラスタ上でユーザプログラムが電源管理を容易に行える統合的インタフェースを提供し，必要なリソースのみ電源を供給することで省電力化を図ることが可能なシステムを構築した．大規模な実クラスタ上で取得されたタスクトレースを利用したシミュレーションを行ったところ，サービスレベルを保ちつつ13%程度の電力量削減が可能であるとの結論を得た．また，電力制御を加えた探索アプリケーションを実クラスタ上で動作させたところ，総消費電力量を14%から23%程度削減できることを確認した．Cloud computing environments that provide on-demand resource allocation features are widely used to serve applications with time-varying demands. On such applications, reducing electric energy consumption is highly required in these days as well as reducing resource consumption. Clusters are often built by several components that are controlled by the several independent power APIs that should be separately managed by application developers. However, these components, such as computing nodes, interconnects, and storages, depend on each others to execute required jobs, and should be controlled in a coordinated way. That makes it difficult to construct energy aware applications. We propose a power controlling interface on cluster environments that provides a simple and unified way to reduce energy consumption through shutting down components that are not required by running jobs. Through a simulation using a large scale task-trace of a real cluster, we show that our approach can reduce energy consumption by around 13%. We also examine an elastic tree-search application on our system, and show that we can reduce energy by between 14% and 23%.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：日本データベース学会  

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.2197/ipsjjip.21.17

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

DOI： 10.1016/j.future.2011.05.026

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

DOI： 10.1145/2480362.2480434

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その他リンク： http://dblp.uni-trier.de/db/conf/sac/sac2013.html#conf/sac/GrootGYNK13

記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE Computer Society  

DOI： 10.1109/SCC.2013.116

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記述言語：英語   出版者・発行元：Information and Media Technologies Editorial Board  

It is difficult to fully utilize the parallelism of large-scale computing environments in alpha-beta search. The naive parallel execution of subtrees would result in much less task pruning than may have been possible in sequential execution. This may even degrade total performance. To overcome this difficulty, we propose a two-level task scheduling policy in which all tasks are classified into two priority levels based on the necessity for their results. Low priority level tasks are only executed after all high priority level tasks currently executable have started. When new high priority level tasks are generated, the execution of low priority level tasks is suspended so that high level tasks can be executed. We suggest tasks be classified into the two levels based on the Young Brothers Wait Concept, which is widely used in parallel alpha-beta search. The experimental results revealed that the scheduling policy suppresses the degradation in performance caused by executing tasks whose results are eventually found to be unnecessary. We found the new policy improved performance when task granularity was sufficiently large.

DOI： 10.11185/imt.8.32

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

DOI： 10.1109/SNPD.2013.24

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

近年の計算資源の充足にともない，基礎的な特徴の組合せを用いた識別モデルが広く用いられるようになった．組合せ特徴は対象とする問題の知識によらず簡単に設計可能であるが，組合せ爆発を起こすために特徴数が膨大となり，高次の組合せ特徴を扱うことは現在の計算機では困難となっている．本稿では，組合せ特徴が利用される分野の1つであるコンピュータゲームプレイヤを題材に，基礎特徴間の関連性に注目して有効な組合せ特徴の絞り込みを行うことにより，従来よりも高次の組合せ特徴を活用する手法を提案する．将棋を例に既存手法と比較した結果，機械的に組合せを抽出した提案手法によって，既存評価関数と同程度の精度を維持しつつ，総特徴数を大きく削減することに成功した．Since massive computing resources have been recently available with the progress of information processing, constructing discriminative models with features based on all possible combinations of primitive features has become worth considering. Constructing all possible combinations is easy, and does not require any deep knowledge of the target problem. However, combinatorial explosion results in a huge number of features, which is difficult to be handled efficiently even with massive computational resources. In this paper, we propose a new method to pick out effective features from high dimensional conjunctive features. Our method succeeds in greatly reducing the number of features without the reduction of accuracy in the game of shogi.

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00079585/

掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE Computer Society  

DOI： 10.1109/eScience.2010.43

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

多数の計算機を長時間用いる大規模分散計算を行うためには，一部の計算機の故障に際しても全体の計算が破綻なく動き続ける，という耐故障性を実現することが特に重要である．このような要件を満たしつつ，組合せ最適化問題などに代表される大規模探索問題を解くための分散計算フレームワークとして，マスタ・ワーカ構成，ワークスティーリングなどの手法が提案され，適用されてきた．探索問題は一般に，親問題の解が多数の子問題の探索結果によって決まる，という再帰的な構造で表現されるが，多数の親問題間で同一の子問題を共有し，ある子問題の結果が多くの親問題に必要とされるような種類の探索問題も多い．ゲーム木探索などがその代表例である．前述のマスタ・ワーカ構成などを用いると，同一の子問題を多数重複して無駄に計算してしまうことになりがちであり，探索効率に悪影響を及ぼしてしまう．このような重複計算をさけるための手法として，ハッシングに基づく分散探索手法が提案されている．我々は，失われた子問題を再実行することでこの手法に耐故障性を付加し，大規模探索に適用することを試みた．本論文では，重複する子問題を持つような探索問題の構造をモデル化し，マスタ・ワーカなどの手法と提案手法との，探索効率および故障発生時の回復に必要となるコストについて，シミュレーションによって比較を行い，提案手法の特質を明らかにする．また，実問題に対して本手法を適用し，実システムでの性能評価を行う．For large-scale distributed processing of time-consuming computation with many computers, failures of some of the nodes should not cause failure of the whole computation. For this purpose, several fault-tolerant computation frameworks, such as master-worker and work-stealing methods, have been proposed and actually used. Search problems are generally defined recursively: A subproblem is solved using the results of its own child subproblems. Most practical search problems have subproblems shared as children of two or more subproblems. Game tree search is a typical example. With the master-worker framework, many subproblems are likely to be solved repeatedly leading to inefficiency. A search algorithm based on distributed hash table has been developed to eliminate such duplicated computation. Our proposal adds fault-tolerance to the algorithm through recomputation of subproblem results lost with faults. In this paper, a model of search problems with shared subproblems is formalized, and the proposed framework are compared with other methods such as one based on the master-worker framework in search efficiencies of cases with and without faults. The performance on real computers for some practical search problems is also shown.

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

DOI： 10.1109/CIG.2007.368108

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

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掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

DOI： 10.1007/11893318_37

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

近年の計算機ハードウェアの進化により，既存の計算量理論ではアルゴリズムの解析に十分とはいえない局面が多くなってきている．計算機のメモリ階層は深化し，RAM モデルと現実とは著しく乖離している．また，クラスタや大規模分散計算など，各計算機間の通信遅延やその違いを無視できない並列環境が一般的になっているが，現状の並列計算コストモデルは，通信遅延の差異を考慮しないものや特定のネットワークトポロジに特化したものしか存在しない．我々は，単一計算機内のメモリ階層から計算機間のネットワーク遅延の差異までを統一的に記述できる計算量モデル，「アクセス計算量モデル」を提案した．このモデルは，計算のコストの本質は演算ではなく通信にこそ存在するという立場をとる．このモデルは十分簡潔なものであり，並列アルゴリズムの計算量を解析的に求めることができることを，いくつかのアルゴリズムで実証することができた．また，bitonic sort アルゴリズムの実計算機上での実行と比較することで，このモデルの妥当性を示すことができた．Recent advances in computer hardware have been making existing computational complexity theory inappropriate for many cases. The random access memory (RAM) model was made unrealistic by large speed gap between the processing units and main memory systems. Distributed computing environments have obsoleted traditional models for parallel computation due to non-negligible diversity in communication delay. In this paper, we propose a new framework for computational complexity, named access complexity, in which the cost lies in data transfer rather than computation itself. The model tries to capture all levels of system hierarchy, from cache systems to globally distributed environments. It models these diverse access costs in a simple and uniform way. We apply the model to analyze some parallel algorithms, to show that the model can analyze well-known algorithms easily. We also show the appropriateness of the model, through comparing the predicted and the measured performance of bitonic sort algorithm.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

組合せ最適化問題は並列計算に向いた性質を持っているため，莫大な計算量が必要となる大規模問題を並列計算によって高速に解きたい，という要求は強い．並列プログラミングは特有の知識を必要とする困難な作業であるため，この並列化知識なしで簡単にプログラミングが行えるような，組合せ最適化問題向け並列化ライブラリがいくつか研究されてきた．しかし，既存の並列化ライブラリの多くは問題領域依存の知識が十分に活用できず，実問題の専門家たちにとって不満足なものとなっている．大規模実問題においては，問題領域に依存した知識を活用することで，計算量のオーダーを変えるほどのチューニングが行えることもしばしばだからである．Popエ-Kernは，問題領域依存知識の活用に重点をおいた汎用並列組合せ最適化ライブラリ・パッケージである．Popエ-Kernは，代表的な数種の並列組合せ最適化アルゴリズムを提供している．これらのアルゴリズムの問題領域依存部分をすべて利用者定義とし，問題領域に独立なアルゴリズムの枠組みのみをライブラリとして提供して，利用者定義部分をプラグインすることによって探索を行う，というのがPopエ-Kernの設計である．この設計により，利用者は高度な高速化技法を自由に記述することができ，かつ並列処理特有の専門知識を必要とする記述を行うことなく並列計算ができる．本論文では， Popエ-Kernの設計，実装，大規模問題への適用による評価を述べる．Solving large-scale combinatorial optimization problems demands for massive processing power. These problems are often amenable to parallel processing. As programming for parallel processing from scratch requires its own know-how, research has been widely conducted on designing easy-to-use libraries in this area. However, these existing libraries have not been used widely, as they do not allow users' fine tuning specific to problem domains. Domain-specific tuning sometimes reduces the amount of computation more drastically than application of parallel processing. Popエ-Kern is a general-purpose parallel combinatorial optimization library package that allows domain-specific fine tuning. Pop-Kern provides typical basic parallel combinatorial optimization algorithms. All problem-domain-specific parts are defined by the user. Problem-domain-independent frameworks of these algorithms are built in the kernel of the library. User-defined parts are plugged in to the kernel. With this design, users have large freedom of applying their expertise in writing user-defined parts, and can enjoy parallel processing without paying any attention to parallel processing details. In this paper, we describes the design and implementation of Pop-Kern. It also shows some evaluation results with huge combinatorial optimization problems.

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記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2023)  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：第26回ゲームプログラミングワークショップ(GPW2021)  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：日本ソフトウェア科学会  

DOI： 10.11309/jssst.33.4_3

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記述言語：日本語   出版者・発行元：Japan Society for Software Science and Technology  

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近年、SSDは容量の増加や、価格低下に伴いHDDに変わるストレージ機器として注目を集めている。SSDのアクセス特性としては、ランダムI/Oが高速な点や、並列アクセスによりスループットが上昇する点が挙げられる。大規模データのクエリ処理で多用されるハッシュテーブルを用いた演算は、ランダムI/Oの帯域が十分な環境では、テーブルサイズを小さくすることで、キャッシュ使用量を抑え、なおかつ利用効率が高まり全体の処理時間を短縮できる。本稿では、これを利用し複数問い合わせでキャッシュやI/O帯域を分割して使用することでスループットを向上させる手法について論じる。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：Japan Society for Software Science and Technology  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

既存のクラウドシステムに対して社会基盤として要求される高い信頼性や多様性に対する課題を解決するため，複数の異種クラウドシステム間で連携してリソースを監視，解析，制御するインタークラウドのシステムアーキテクチャを提案し，テストベッド評価した結果について報告する．

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

SSDはHDDの100倍から1000倍の転送レートを持つ高速なストレージデバイスとして注目されている。データインテンシプアプリケーションの処理性能は、HDDを用いた環境では入出力コストが支配的なため、SSDにより、その処理性能を大きく向上することが期待できる。一方で、処理コストに占める入出力コストが相対的に小さくなるため、HDDを使用していた際には気づかなかったアプリケーションの挙動が見えてくる。本稿では、関係データベースのハッシュジョインの処理性能を詳細に解析することで、HDDとSSDそれぞれを用いた場合の挙動の違いについて考察し、SSDの特性を考慮した処理コストモデルの必要性を明らかにする。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

SSD は HDD の 100 倍から 1000 倍の転送レートを持つ高速なストレージデバイスとして注目されている。データインテンシブアプリケーションの処理'性能は、HDD を用いた環境では入出力コストが支配的なため、SSD により、その処理'性能を大きく向上することが期待できる。一方で、処理コストに占める入出力コストが相対的に小さくなるため、HDD を使用していた際には気づかなかったアプリケーションの挙動が見えてくる。本稿では、関係データベースのハッシュジョインの処理性能を詳細に解析することで、HDD と SSD それぞれを用いた場合の挙動の違いについて考察し、SSD の特性を考慮した処理コストモデルの必要性を明らかにする。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

SSD は HDD の 100 倍から 1000 倍の転送レートを持つ高速なストレージデバイスとして注目されている。データインテンシブアプリケーションの処理'性能は、ＨＤＤ を用いた環境では入出力コストが支配的なため、SSD により、その処理'性能を大きく向上することが期待できる。一方で、処理コストに占める入出力コストが相対的に小さくなるため、HDD を使用していた際には気づかなかったアプリケーションの挙動が見えてくる。本稿では、関係データベースのハッシュジョインの処理性能を詳細に解析することで、HDD と SSD それぞれを用いた場合の挙動の違いについて考察し、SSD の特性を考慮した処理コストモデルの必要性を明らかにする。The SSDs are expected new storage devices whose transfer rate are thousands faster than that of HDDs. By employing SSDs on behalf of HDDs, performance of data intensive applications is likely to be improved drastically since I/O cost of HDDs is dominant in execution time of data intensive applications. Then, different behavior of data intensive application may be observed in case of SSDs, since SSD's I/O cost is relatively small in total execution time. In this report, we analyze the difference in behaviors of hash join operation on a relational database with both HDD and SSD environment, and clarify that it is necessary to consider the cost model by taking into account characteristics of SSDs

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記述言語：日本語  

SSD は HDD の 100 倍から 1000 倍の転送レートを持つ高速なストレージデバイスとして注目されている。データインテンシブアプリケーションの処理'性能は、ＨＤＤ を用いた環境では入出力コストが支配的なため、SSD により、その処理'性能を大きく向上することが期待できる。一方で、処理コストに占める入出力コストが相対的に小さくなるため、HDD を使用していた際には気づかなかったアプリケーションの挙動が見えてくる。本稿では、関係データベースのハッシュジョインの処理性能を詳細に解析することで、HDD と SSD それぞれを用いた場合の挙動の違いについて考察し、SSD の特性を考慮した処理コストモデルの必要性を明らかにする。The SSDs are expected new storage devices whose transfer rate are thousands faster than that of HDDs. By employing SSDs on behalf of HDDs, performance of data intensive applications is likely to be improved drastically since I/O cost of HDDs is dominant in execution time of data intensive applications. Then, different behavior of data intensive application may be observed in case of SSDs, since SSD's I/O cost is relatively small in total execution time. In this report, we analyze the difference in behaviors of hash join operation on a relational database with both HDD and SSD environment, and clarify that it is necessary to consider the cost model by taking into account characteristics of SSDs

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MapReduceをベースとするデータ処理基盤は，アドホックな問い合わせを行う解析基盤として重要性を増している．MapReduce環境では，Map処理時にすべてのレコードをスキャンし，処理を行う．例えば，同じようなレコード選択条件を持つクエリが繰り返し処理された場合でも，毎回，アドホックなクエリとして扱われ，レコードの全スキャンが繰り返される．本稿では，アドホックではあるが同じよう選択条件をもつ問合せ処理をMapReduce環境において効率良く処理するために，クエリの実行時にインデックスを生成，更新していくデータベースの技術であるAdaptive indexingの導入を検討する．Adaptive indexing適用モデルを提案し，基本的なデータ処理に関してシミュレーションによる評価を行った．

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

クラウドコンピューティングではeコマースやオンラインゲームなどデータベースをシステムの基盤とするようなアプリケーションでの利用が盛んである。それらのアプリケーションに必要なときに必要なだけの計算資源を提供するために、アプリケーションを構成するサーバ群の負荷分散が重要となっている。これらのシステムでは管理面、コスト面での利点から仮想化技術が利用されており、その負荷分散にはVMライブマイグレーションを利用することができる。本論文では複数のVMをクエリの発行元とするオンライントランザクション処理の負荷分散を考える際に、単純にVMライブマイグレーションを利用しただけではむしろ性能低下を招く可能性があり、データベースのキャッシュまで考慮したVMライブマイグレーションの必要性を示す。またデータベースサーバ間でVMがデータベースのどこを参照しているかの情報を共有することでオンライントランザクション処理の負荷分散による性能低下を防ぐ仕組みを検討する。さらにオンライントランザクション処理におけるVMの挙動を実機を用いて詳細に解析し、オンライントランザクション処理の負荷分散においてVMライブマイグレーションを利用した場合の課題について明らかにする。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

クラウドコンピューティングではeコマースやオンラインゲームなどデータベースをシステムの基盤とするようなアプリケーションでの利用が盛んである。それらのアプリケーションに必要なときに必要なだけの計算資源を提供するために、アプリケーションを構成するサーバ群の負荷分散が重要となっている。これらのシステムでは管理面、コスト面での利点から仮想化技術が利用されており、その負荷分散にはVMライブマイグレーションを利用することができる。本論文では複数のVMをクエリの発行元とするオンライントランザクション処理の負荷分散を考える際に、単純にVMライブマイグレーションを利用しただけではむしろ性能低下を招く可能性があり、データベースのキャッシュまで考慮したVMライブマイグレーションの必要性を示す。またデータベースサーバ間でVMがデータベースのどこを参照しているかの情報を共有することでオンライントランザクション処理の負荷分散による性能低下を防ぐ仕組みを検討する。さらにオンライントランザクション処理におけるVMの挙動を実機を用いて詳細に解析し、オンライントランザクション処理の負荷分散においてVMライブマイグレーションを利用した場合の課題について明らかにする。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

クラウドコンピューティングではeコマースやオンラインゲームなどデータベースをシステムの基盤とするようなアプリケーションでの利用が盛んである。それらのアプリケーションに必要なときに必要なだけの計算資源を提供するために、アプリケーションを構成するサーバ群の負荷分散が重要となっている。これらのシステムでは管理面、コスト面での利点から仮想化技術が利用されており、その負荷分散にはVMライブマイグレーションを利用することができる。本論文では複数のVMをクエリの発行元とするオンライントランザクション処理の負荷分散を考える際に、単純にVMライブマイグレーションを利用しただけではむしろ性能低下を招く可能性があり、データベースのキャッシュまで考慮したVMライブマイグレーションの必要性を示す。またデータベースサーバ間でVMがデータベースのどこを参照しているかの情報を共有することでオンライントランザクション処理の負荷分散による性能低下を防ぐ仕組みを検討する。さらにオンライントランザクション処理におけるVMの挙動を実機を用いて詳細に解析し、オンライントランザクション処理の負荷分散においてVMライブマイグレーションを利用した場合の課題について明らかにする。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

MapReduceをペースとするデータ処理基盤は,定型的かっ定期的な問い合わせとともに,アドホックな問い合わせを行う解析基盤として重要性を増している.MapReduce環境では,Map処理時にすべてのレコードをスキャンし,処理を行う.例えば,同じようなレコード選択条件を持つクエリが繰り返し処理された場合でも,毎回,アドホックなクエリとして扱われ,レコードの全スキャンが繰り返される.本稿では,アドホックではあるが同じよう選択条件をもつ問合せ処理をMapReduce環境において効率良く処理するために,データベースの技術であるAdaptiveindexingの導入を検討する.Adaptiveindexingとはクエリの実行時にインデックスを生成,更新していく手法であり,異なるレンジ検索が繰り返し発行されるごとに,インデックスを更新し,次のクエリにてそのインデクスを利用することで,クエリの処理時間が速くなる.Adaptiveindexing適用に関するMapReduce環境における課題を検討し,適用モデルを提案する.

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MapReduce をベースとするデータ処理基盤は，定型的かつ定期的な問い合わせとともに，アドホックな問い合わせを行う解析基盤として重要性を増している． MapReduce 環境では， Map 処理時にすべてのレコードをスキャンし，処理を行う．例えば，同じようなレコード選択条件を持つクエリが繰り返し処理された場合でも，毎回，アドホックなクエリとして扱われ，レコードの全スキャンが繰り返される．本稿では，アドホックではあるが同じよう選択条件をもつ問合せ処理を MapReduce 環境において効率良く処理するために，データベースの技術である Adaptive indexing の導入を検討する． Adaptive indexing とはクエリの実行時にインデックスを生成，更新していく手法であり，異なるレンジ検索が繰り返し発行されるごとに，インデックスを更新し，次のクエリにてそのインデクスを利用することで，クエリの処理時間が速くなる． Adaptive indexing 適用に関する MapReduce 環境における課題を検討し，適用モデルを提案する．MapReduce-based processing infrastructure is getting more important as a data analysis system,which executes ad-hoc queries, in addition to regular batch queries. In MapReduce environment, each map task scans all records and processes them. This all-scan access is repeated if similar queries is repeatedly issued for example the queries which have the range condition on the same column. In this paper, in order to process efficiently ad-hoc but with-similar-range-condition query in Map Reduce environment, we will consider the introduction of adaptive indexing techniques into Map Reduce environment. Adaptive indexing is a DBMS technique index creation and update during the query execution. Every query, index is updated so that subsequent queries will take shorter execution time by using this improved index. We will discuss the challenge around the adaptation of the adaptive indexing into MapReduce environment and propose some model.

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記述言語：日本語  

クラウドコンピューティングでは ｅ コマースやオンラインゲームなどデータベースをシステムの基盤とするようなアプリケーションでの利用が盛んである。それらのアプリケーションに必要なときに必要なだけの計算資源を提供するために、アプリケーションを構成するサーバ群の負荷分散が重要となっている。これらのシステムでは管理面、コスト面での利点から仮想化技術が利用されており、その負荷分散には VM ライブマイグレーションを利用することができる。本論文では複数の VM をクエリの発行元とするオンライントランザクション処理の負荷分散を考える際に、単純に VM ライブマイグレーションを利用しただけではむしろ性能低下を招く可能性があり、データベースのキャッシュまで考慮した VM ライブマイグレーションの必要性を示す。またデータベースサーバ間で VM がデータベースのどこを参照しているかの情報を共有することでオンライントランザクション処理の負荷分散による性能低下を防ぐ仕組みを検討する。さらにオンライントランザクション処理における VM の挙動を実機を用いて詳細に解析し、オンライントランザクション処理の負荷分散において VM ライブマイグレーションを利用した場合の課題について明らかにする。Cloud Computing is widely used for applications based on databases such as e-commerce or online game. Load distribution is important aspect for such applications to provide computational resources on demand. In these system, virtualization is used from the point of view of managing cost and monetary cost, and VM live migration can be used for load distribution. In this paper, we point out that just using VM live migration in the system where multple VMs issuing queries for load distribution can cause performance degradation, and VM live migration considering databases' caches is necessary. Then we consider the load distribution system prevents performance degradation by utilizing database cache information. Furthermore, we analyze VM behavior during OLTP, and clarify the problem of OLTP load distribution using VM live migration.

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記述言語：英語   出版者・発行元：情報処理学会  

It is difficult to fully utilize the parallelism of large-scale computing environments in alpha-beta search. The naive parallel execution of subtrees would result in much less task pruning than may have been possible in sequential execution. This may even degrade total performance. To overcome this difficulty, we propose a two-level task scheduling policy in which all tasks are classified into two priority levels based on the necessity for their results. Low priority level tasks are only executed after all high priority level tasks currently executable have started. When new high priority level tasks are generated, the execution of low priority level tasks is suspended so that high level tasks can be executed. We suggest tasks be classified into the two levels based on the Young Brothers Wait Concept, which is widely used in parallel alpha-beta search. The experimental results revealed that the scheduling policy suppresses the degradation in performance caused by executing tasks whose results are eventually found to be unnecessary. We found the new policy improved performance when task granularity was sufficiently large.------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.21(2013) No.1 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.21.17------------------------------It is difficult to fully utilize the parallelism of large-scale computing environments in alpha-beta search. The naive parallel execution of subtrees would result in much less task pruning than may have been possible in sequential execution. This may even degrade total performance. To overcome this difficulty, we propose a two-level task scheduling policy in which all tasks are classified into two priority levels based on the necessity for their results. Low priority level tasks are only executed after all high priority level tasks currently executable have started. When new high priority level tasks are generated, the execution of low priority level tasks is suspended so that high level tasks can be executed. We suggest tasks be classified into the two levels based on the Young Brothers Wait Concept, which is widely used in parallel alpha-beta search. The experimental results revealed that the scheduling policy suppresses the degradation in performance caused by executing tasks whose results are eventually found to be unnecessary. We found the new policy improved performance when task granularity was sufficiently large.------------------------------This is a preprint of an article intended for publication Journal ofInformation Processing(JIP). This preprint should not be cited. Thisarticle should be cited as: Journal of Information Processing Vol.21(2013) No.1 (online)DOI http://dx.doi.org/10.2197/ipsjjip.21.17------------------------------

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00087051/

記述言語：日本語  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会  

近年のクラウドコンピューティングでは,計算資源の管理に仮想化技術を利用している.仮想化技術の要素技術の一つであるVMライブマイグレーション等を利用することで,クラウドプロバイダではサービスを停止することなく計算資源の集約化や負荷分散が可能となる.現在,ウェブコンテンツ,センシングデータなどのデジタルデータが急増するなか,クラウドコンピューティングにおける大容量のデータを処理するアプリケーションの効率化が急務である.しかしながら,大規模I/O処理を行うVMライブマイグレーションの挙動は十分に解析されていない.本報告では,VMライブマイグレーション時の入出力挙動を実機を用いて詳細に解析し,大規模データ処理におけるVMライブマイグレーションにおける課題について明らかにする.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：情報処理学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：The Robotics Society of Japan  

DOI： 10.7210/jrsj.28.1082

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記述言語：日本語  

近年の計算資源の充足に伴い, ゲーム構成要素を単純に組み合わせた特徴がコンピュータゲームプ レイヤの評価関数に広く用いられるようになった. 組み合わせ特徴は対象とする問題の知識に依らず 簡単に設計可能であるが, 組み合わせ爆発を起こすために特徴数が膨大となり, 高次の組み合わせ特 徴を扱うことは現在の計算機では困難となっている. 本稿では, ゲーム構成要素間の関係性に注目し て有効な組み合わせ特徴の絞り込みを行うことにより, 従来扱うことが困難であった高次の組み合わ せ特徴を活用する手法を提案する. 将棋の評価関数を例に既存手法と比較した結果, 精度面で一定の 向上を得ることに成功した.

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記述言語：日本語  

従来の並列ゲーム木探索手法の多くは、プロセッサが数十という環境を想定しているため、計算量を抑制することに配慮するあまり並列度が低下し、多数のプロセッサを有効利用できない。本稿では、数百以上のプロセッサからなる環境において大きな速度向上を実現するために、必要なタスクの実行を妨げないようにスケジューリングしつつ、必要性が明らかでないタスクも投機実行することを提案する。提案手法を実装して評価したところ、タスクの粒度と優先度の設定が適切であれば、大きな速度向上が得られることがわかった。また、逐次探索プログラムとの対戦でも提案手法の優位性を示すことができた。Most of the conventional parallel game tree search methods try to prevent increased total computation in environments with dezens of processors, resulting in low parallelism, which cannot utilize a large number of processors effectively. In this paper, we propose a method to realize large speed-up in environments with hundreds of processors by executing speculative tasks, which may revealed to be unnecessary afterwords. These speculative tasks are controlled so as not to disturb mandatory tasks. Evaluation through implementing the proposed method shows high speed-up with appropriate granularity and priority settings. It also shows better performance than program with conventional method.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：The Robotics Society of Japan  

DOI： 10.7210/jrsj.28.241

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記述言語：日本語   出版者・発行元：The Robotics Society of Japan  

DOI： 10.7210/jrsj.28.1082

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

検索システムや文章要約においては同義語の獲得が必要である。検索システムでは同義語が分かっていれば同義語を用いて検索を行うことが可能であり、文章要約では同義語の一種である略語が分かっていれば、より短い文章を生成することが可能である。本研究では同義語の一種である略語を推定する手法について提案する。略語は人間が生成するものであるため、人間の感覚が重要であると考えられる。そこで人間の感覚を取り込むため、CRFの素性にモーラとシラブルを用いることにより入力された原語から略語を推定する。

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

ゲームの局面評価パラメータの調整において, 進化的アルゴリズム(EA) 及び強化学習を単独で用いた事例は数多く存在するが, これらの手法を組み合わせて用いた事例は極めて少ない. 本研究では,遺伝的アルゴリズム(GA) 及びTD(λ) 学習をハイブリッドGA の考え方に基づいて組み合わせる手法を提案する. 本手法をオセロの局面評価パラメータの調整に用い, GAとTD(λ) 学習のバランスを取るパラメータの最適値を実験的に決定した. そして, 本手法と従来手法を比較した結果, 本手法によって調整されたパラメータは従来手法によって調整されたパラメータに対して54.3%～69.5%の勝率を記録した.While evolutionary algorithms(EA) and reinforcement learning(RL) are widely used to adjust game stage evaluation parameters, there are few examples to combine these two methods. In this study, we propose a new method combining genetic algorithms(GA) and TD(λ) learning on the basis of hybrid GA. We applied the method to the adjustment of Othello stage evaluation parameters and decided optimal parameters of balancing GA with TD(λ) learning by experiments. A player with parameters tuned with the proposed method showed winning rates of between 54.3% to 69.5% against players tuned with published methods.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

正確な評価関数の生成はコンピュータゲームプレイヤにおいてその振舞いを決める重要な要素の1つである．評価関数はゲームにおける局面の特徴を表す評価要素の重み付き線形和で表現するのが一般的である．この評価要素の選択にはその対象とするゲームに関する深い知識が必要である．本稿ではゲームの履歴に基づいた高速でスケーラブルな評価要素の自動生成手法について提案する．本手法では多くのゲームに応用可能な2 クラスの分類問題を対象とし，評価要素を単純な特徴の組合せで表現し，頻度と条件付き相互情報量の2 つの指標を用いて選択する．本手法の評価としては200 000 のOthello の局面を用い評価要素の生成を行った．生成した評価要素を用いたNa¨ive Bayesian 分類器は他の分類器による単純な特徴を用いた分類よりも良い精度で分類できた．また分割処理によって大きな問題を扱え，並列化により高速に実行できることも確認できた．Accuracy of evaluation functions is one of the critical factors in computer game players. Evaluation functions are usually constructed manually as a weighted linear combination of evaluation features that characterize game positions. Selecting evaluation features and tuning their weights require deep knowledge of the game. In this paper, we propose a new fast and scalable method to automatically generate game position features based on game records to be used in evaluation functions. Our method treats two-class problems which are common in many types of games. Evaluation features are built as conjunctions of the simplest features representing positions. We select these features based on two measures: frequency and conditional mutual information. To evaluate the proposed method, we applied it to 200,000 Othello positions. The proposed selection method is found to be effective, because the Naive Bayesian classifier using automatically generated features is more accurate than other classifiers using simple features. We also show that this generation method can treat large problems by dividing them into small problems and can be parallelized easily.

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その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1001/00009784/

記述言語：日本語   出版者・発行元：日本ソフトウェア科学会  

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

大規模分散計算機環境 InTrigger について説明する。本プロジェクトでは国内の様々な教育・研究機関にクラスタを設置し、20-30 拠点 1000 コア以上の環境を構築することを目指しており、現在 6 拠点 514 コアが導入済みである。PXE ブートや IPMI などの技術を用いて多拠点に渡る分散計算機環境の構成を柔軟に変化させながら管理する方法を説明し、分散環境を使いこなすために本環境で提供されているツールをいくつか紹介する。また、InTrigger のような環境を構築することによって初めて行える実験があるということを示し、そのような実験を行うことによって得られた知見について述べる。We describe InTrigger, a large-scale distributed computing environment. Our goal is to install over 1000 cores spread out across 20 to 30 sites, and we have already installed 514 cores spread out across 6 sites. We explain how we use technologies such as PXE boot and IPMI in order to manage such a multi-site distributed computing environment while making flexible configuration changes. We also introduce a few of the tools that we provide to make it easier to use distributed environments. Finally, we show that some experiments can only be performed with an environment like InTrigger, and describe what we have learned by performing one such experiment.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

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記述言語：日本語  

大規模な分散環境で長時間の計算を行う際には耐故障性が必要である．これまでにも耐故障性を有する大規模な分散計算システムが実用化されている．しかしそれらは基本的にサーバ・クライアント方式に基づくもので，効率的に解ける問題は互いに依存関係のない部分問題に分割可能なものに限られる．そうではない問題の例として組合せ最適化問題やゲーム木探索といった探索問題がある．これらの問題を解く際にはタスクをより簡単な小さなタスクに分割することが再帰的に行われるが，その際に異なる親タスクが共通の子タスクを派生することがある．効率的な探索のためには計算ノードどうしが通信して共通部分を発見し，その結果を再利用することが必要になってくる．サーバ・クライアント方式では部分問題間のこのような依存性を扱うことは難しい．本発表では共通部分問題の結果を再利用し，かつ耐故障および計算途中のノードの参加・脱退が可能な枠組みとして分散ハッシュ表を用いた手法を提案する．本手法では故障時に問題を再実行することで耐故障を実現するが，その際にすでに求められている部分問題の解を効率的に再利用して故障からの迅速な復旧を試みている．本手法を実装し，ルービックキューブをアプリケーションとして63台のPCクラスタで実験を行ったところ48倍の台数効果を得ることができた．また，故意に故障を生じさせる実験を行い，本手法の耐故障性について検証を行った．Fault-tolerance is necessary for widely distributed, long-running, parallel computation. The server-client framework has been commonly used to solve many practical search problems demanding a large amount of computing resources. This framework, however, only can treat embarrassingly parallel problems that can be easily divided into mutually independent subproblems. Problems such as combinatorial optimization and game tree search can also be divided into smaller subproblems recursively, but different parent problems may generate common child problems. For efficiency, these shared child problems should be computed only once reusing the already computed results. The server-client framework cannot treat such dependencies. In this paper, we propose a framework of parallel computation for such problems using a distributed hash table. Fault tolerance is achieved by simply redoing the root problem. All the results of already solved subproblems are reused and thus the recovery process is quite efficient. We implemented this framework and evaluated it through applying it to A* search of Rubik's cube problem. We obtained 48 times speedup using 63 PCs of a cluster. We also tried to verify the fault tolerance of this framework through experiments of inserting artificial faults to some nodes.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

本稿では,2005年12月から2006年5月にかけて実施されたGrid Challenge in SACSIS2006において使用されたグリッド実験環境の構築・運用事例を報告する.Grid Challengeは,大学,研究所が提供する複数の計算資源からなるグリッド実験環境上で,参加者がプログラミング技術を競う大会であり,今大会では1200CPU超の計算資源からなるグリッド実験環境が運用された.本稿では,実験環境ハードウェアおよびソフトウェアの仕様を紹介するとともに,ユーザ管理,ジョブ管理,障害対応といった運用事例についても報告する.

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記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

コンピュータゲームプレイヤは、人工知能の黎明期から盛んに研究され続けており、現在まで多くのゲームで成功を収めているが、一方で将棋や囲碁など一部の複雑なゲームではたくさんの課題が残っている。それらゲームの問題の一部として、詰めを考える問題がある。詰将棋は、近年大きな進歩を遂げており、現在では、300手以上の手数を要する長編詰将棋が全て解かれている。一方詰碁の方では、まだ有効的な手段は見つかっていない。そこで、我々は現在AND/OR探索木で最も成功している探索手法の一つであるDepth-First Proof-Number(Df-pn)+探索に、盤面の形勢を評価するBouzy's 5/21 Algorithmを適用して、詰碁の一眼問題に対して実験を行った。Checking mates in Shogi and Go have been studied for a long time as a field of computer game players. Great success has been achieved in Shogi, but there are still many challenges in Go. We apply a static evaluation function "Bouzy's 5/21 algorithm'' which can estimate a state of position to Depth-First Proof-Number(Df-pn)+ search which is an advanced approach of AND/OR tree search have achived great successes in checking mates of Shogi and confirms an effect in Tsumego. This thesis presents the result of using this approach to a oneeye problem as a field of Tsumego.

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出版者・発行元：日本ソフトウェア科学会  

単一計算機内のメモリ階層から計算機間のネットワーク遅延の差異までを統一的に記述できる計算量モデル「計算連続体モデル」を提案している．このモデルでは，計算実体はメモリ上のあらゆる場所に存在し，場所を移動させながら計算を行なう．計算コストは，メモリアクセスに要するコストで表され，計算を行なっている実行場所からアクセス対象データが格納されている場所までの距離に基づいて表現される．これまでに，このモデルの検証に用いる仮想機械を開発しているが，低水準な命令セットであるため，大規模なプログラミングは効率上困難である．そこで，より高水準な記述のできる機械語の設計を行なった．設計した言語は，C言語をベースとし，実行場所を指定する構文とマルチスレッド並列処理の機能を有する．本稿では，この計算連続体モデルに基づく仮想機械用の高水準機械語の設計と実装について述べる．

DOI： 10.11309/jssstconference.2003.0.84.0

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発表場所：第51回情報処理学会ゲーム情報学研究会  

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発表場所：情報処理学会シンポジウム INTERACTION2024  

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発表場所：情報処理学会 第28回ゲームプログラミングワークショップ(GPW-2023)  

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発表場所：NLP若手の会(YANS)第18回シンポジウム  

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発表場所：第50回情報処理学会ゲーム情報学研究会  

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発表場所：第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2023)  

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発表場所：第49回情報処理学会ゲーム情報学研究会  

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発表場所：第27回ゲームプログラミングワークショップ(GPW-22)  

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発表場所：第84回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第84回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第84回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第63回プログラミング・シンポジウム  

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発表場所：第26回ゲームプログラミングワークショップ(GPW2021)  

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発表場所：第13回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2021)  

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発表場所：第83回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第83回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第83回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第83回情報処理学会全国大会  

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発表場所：第62回プログラミング・シンポジウム  

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発表場所：第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020)  

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発表場所：第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020)  

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発表場所：第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020)  

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発表場所：第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2019）  

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