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ふさこかいて
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1 セマンティック Web と高解像度可視化技術の融合の一提案 A Proposal of High-resolution Data Visualization Synchronized with Semantic Web 村田健史 1 渡邉英伸 1 是津耕司 1 黒澤隆 2 小嶋浩嗣 3 鵜川健太郎 4 木村映善 5 建部修見 6 田中昌宏 6 Ken T. Murata 1,Hidenobu Watanabe 1,Koji Zettsu 1,Takashi Kurosawa 2,Hirotsugu Kojima 3, Kentaro Ukawa 4, Eizen Kimura 5, Osamu Tatebe 6, and Masahiro Tanaka 6 1 情報通信研究機構 1 National Institute of Information and Communications Technology 2 株式会社日立ソリューションズ東日本 2 Hitachi Solutions East Japan, Ltd. 3 京都大学 3 Kyoto University 4 株式会社セック 4 Systems Engineering Consultants Co., LTD. 5 愛媛大学 5 Ehime University 6 筑波大学 6 University of Tsukuba 人工知能学会研究会資料 SIG-SWO-A Abstract: The NICT Science Cloud is one of the science clouds proposed for development of sciences. A variety of science data are collected and stored in the science cloud to be analyzed interdisciplinary. After the Internet is widely used, new concept and information technology haves shown up; semantic web and linked open data (LOD). These technologies enable information on the Internet machine readable. In many science fields, it is pointed out that the semantic web will play an important role for the interdisciplinary research works. However, there have been few ideas to be ever proposed as a methodology or roadmap to the interdisciplinary science using semantic web. Herein we present a concept of professional knowledge and academic knowledge following collective knowledge proposed as a Web 2.0. Based on the concept, we design an application for interdisciplinary science. はじめに現在欧米を中心にサイエンスクラウドに関する取り組みが行われているが, 特定の研究目的に設計されたものや, 民間のクラウドを模したシステムも多い. その結果, 汎用性が高く複数の大規模プロジェクトで成果を達成したサイエンスクラウドはほとんどない.NICT サイエンスクラウド [1] は, あらゆる科学分野でほとんどのデータがディジタル化されている現在, 科学研究の第 1 の柱 ( 観測実験 ), 第 2 の柱 ( 理論 ), 第 3 の柱 ( 計算機シミュレーション ) によるあらゆる科学データを収集保存可視化解析公開データ処理する第 4 の柱であるデータ指向型科学研究環境として設計された ( 図 1). 20 世紀後半のインターネットの普及に伴い,Web が重要な役割を果たしている.Web の発展を背景として,21 世紀に入ってセマンティック Web や LOD (Linked Open Data) 技術が登場した. これらは, 人間可読である Web 情報を機械可読な記述とすることにより, 幅広い分野の情報を連携融合することを目的の一つとしている. この連携融合の動きは特に近年の LOD で進んでおり,2011 年の LOD Cloud diagram では, 政府情報, 地理情報, マスメディア, ライフサイエンス, 図書館教育, ユーザ作成データが DBPedia を介してグローバルに接続されている [2]

科学研究分野でも, 学際研究 (Interdisciplinary) や分野横断研究の重要性が指摘されている. セマンティック Web や LOD の概念も領域横断に有効であることから, 学術および科学研究分野への応用が期待される. しかし, セマンティック Web や LOD は分野横断での情報交換や情報流通の基盤技術であり, そこからどのような科学が生まれるかについては明確ではない.

これは, 専門家が知識を共有し, その結果を専門家が学術的な知識として利活用するイメージである. 専門性が高いほど情報の収集と融合から学術知を生み出すことは容易ではなく, 著者の知る限り学術知の創出に成功した事例はない. しかし, サイエンスクラウドの視点からは, 学術知の成功は究極的な目標の一つである.

2 科学研究分野でも, 学際研究 (Interdisciplinary) や分野横断研究の重要性が指摘されている. セマンティック Web や LOD の概念も領域横断に有効であることから, 学術および科学研究分野への応用が期待される. しかし, セマンティック Web や LOD は分野横断での情報交換や情報流通の基盤技術であり, そこからどのような科学が生まれるかについては明確ではない. そこで, 本研究では, まず, セマンティック Web による科学研究が目指す方向について提案する. その概念に基づき,LOD を含むセマンティック Web 技術を活用した研究手法について, そのアプリケーションを提案する. 専門家の知識が融合することと同時に, その知識や判断, 情報が一般市民にも理解できるような形にブレークダウンすることが肝要となる. さらに進んだ形として学術知がある. これは, 専門家が知識を共有し, その結果を専門家が学術的な知識として利活用するイメージである. 専門性が高いほど情報の収集と融合から学術知を生み出すことは容易ではなく, 著者の知る限り学術知の創出に成功した事例はない. しかし, サイエンスクラウドの視点からは, 学術知の成功は究極的な目標の一つである. 図 2 集合知から専門知, 学術知へ図 1 NICT サイエンスクラウドコンセプト集合知専門知学術知 Web2.0 では, インターネットを通じて複数の一般ユーザが情報を蓄積交換し, それをもとに新しい知識知見を確立する集合知という概念が提唱された. 集合知を科学研究データに適用することで集合知の概念を拡張することができると著者らは考えている [3, 4]. 図 2 は, 著者らが考える専門知, 学術知の概念である. 集合知では, 情報の提供者と集合知の利用者はともに一般ユーザである. 専門知では, 情報提供者は研究者となる. 研究者は研究成果や議論などをネットワーク上で行い, そこに総合的な専門知識が蓄積される. この知識は専門知として Web 等を通じて一般利用者に提供される. 例えば, 筆者 ( 村田 ) の専門分野である太陽地球系物理研究分野では, 大規模フレア現象の地球への影響と言った事象の判断や, 太陽風が地球磁気圏にどのように影響を及ぼすかという基礎研究知識は単独の研究者によって判断されることは少なく, 一般には複数の研究者がデータ等から判断する. このような判断情報は専門知識を有する研究者以外では容易ではない. ここでは, 科学データ収集とビッグデータ処理データ収集と DB 化 NICT サイエンスクラウドでは, インターネット上で公開されている様々な科学データファイルのクローリングシステム (NICTY)[5] を開発構築運用し, これに基づいた RDF データベースを構築している. 現在,400 種類以上のデータファイルを 40 の研究機関から定常的に収集し,1300 万を超えるデータファイルをサイエンスクラウド上のデータベースで管理している. さらに, これらの収集データファイルをカプセル化し, 研究者がデータファイル構造やファイル情報を意識せずにデータ ( 数値データおよび画像データ ) を読み出すためのクラスライブラリを開発した [6, 7]. このクラスライブラリは,NICT サイエンスクラウドにおいて STARS (Solar-Terrestrial data Analysis and Reference System) の一環として開発したものである. さらに, このクラスライブラリを活用し,Widnows 上で動作するデータプロットアプリケーション (STARS Windows App) を実装した. STARS が対象とするデータは, サイズ, 種類ともに増加しており, データ処理速度の向上が求められている.NICT サイエンスクラウドは, 分散ファイル 01-02

システム (Gfarm) と Gfarm のために開発されたタスクスケジューラ (Pwrake) による並列分散処理技術開発も進めてきた.Pwrake を活用することにより, たとえば GEOTAIL 衛星のプラズマ波動データ (PWI データ ) 処理をこれまでの 100 倍以上の速度で行うことに成功した [8].

図 3 TDW( タイルドディスプレー ) の例 :NICT 研究開発用 36 面 TDW( 上 ) と NICT 小金井本部本館 TDW( 下 ) ビッグデータ表示上記のように収集可視化されたデータを科学研究で利活用するためには, それらのデータの表示が必要となる.

3 システム (Gfarm) と Gfarm のために開発されたタスクスケジューラ (Pwrake) による並列分散処理技術開発も進めてきた.Pwrake を活用することにより, たとえば GEOTAIL 衛星のプラズマ波動データ (PWI データ ) 処理をこれまでの 100 倍以上の速度で行うことに成功した [8]. 本研究でも,GEOTAIL 衛星の 20 年間の観測データを用いて画像ファイルを作成し, これによるアプリケーションを実装する. 図 3 TDW( タイルドディスプレー ) の例 :NICT 研究開発用 36 面 TDW( 上 ) と NICT 小金井本部本館 TDW( 下 ) ビッグデータ表示上記のように収集可視化されたデータを科学研究で利活用するためには, それらのデータの表示が必要となる. これまでの手法では, パーソナルコンピュータ上で画像ファイル表示やグラフツールによるデータ表示を行い, 研究を進めるスタイルが一般的である. しかし, 本研究が対象とするビッグデータについては, 情報量が膨大であり, 既存の方法での表示は容易ではない. さらに, これらに LOD で公開されているデータを重畳して表示する場合には, その表示方法に工夫が必要である. 本研究では, 二つの方法によるデータ表示を行う. 一つは超高解像度ディスプレーである TDW( タイルドディスプレー ) にデータ表示を行う手法, もう一つはポータブルユビキタス環境においてデータを容易に閲覧または検索できるタブレット ( スレート ) PC を対象とした Web アプリケーションである. TDW( タイルドディスプレー ) タイルドディスプレー (TDW: Tiled Display Wall) は, 既存のディスプレーを複数枚連続配置し, 一面の高解像度ディスプレーとして利用する. ディスプレー枚数は 10 枚から 100 枚程度が多く, 数 100 枚の大規模な TDW も存在する. 図 3 は NICT に設置された TDW の例である. TDW を利用するためのミドルウェアが様々提案されている. たとえばて evl (electronic visualization laboratory) で開発された SAGE(Scalable Adaptive Graphics Environment) などがある. これらのミドルウェアの多くは汎用性が高く設計されているが, 一方で, 大容量の高精細データ ( 画像 ) を連続して送信する場合には制約が大きい. 例えば, 非圧縮の静止画像を図 3 の 36 面 TDW に 1 秒間 30 枚送信するためには 50Gbps 以上の転送レートが必要であるが, このような高速伝送レートは一般的な TDW のミドルウェアではサポートされていない. また, これらのデータをストレージから読み出すためには同等の I/O 速度が必要であるが,5GB/sec 以上のデータ読み出し速度を有するストレージは一般的ではなく, 並列ストレージシステムや分散ストレージシステムが必要となる. NICT サイエンスクラウドでは,TDW に高精細 ( 非圧縮 ) 画像データを高速ネットワークにより並列伝送するための技術開発を行っている [9]. この技術では, ストレージと高速データ伝送を同期されて並列化することにより,TDW への高精細画像の連続送信と表示を可能としている. Ajax による Web アプリケーション Web ブラウザに実装されている JavaScript の HTTP 通信機能を使い,Web ページのリロードを伴わずにサーバと XML 形式のデータのやり取りを行って処理を進める対話型 Web アプリケーションの実装形態が Ajax であり,Jesse James Garrett が 2005 年に提案された.Ajax では, 指定した URL から XML ドキュメントを読み込む機能を使い, ユーザの操作や画面描画などと並行してサーバと非同期に通信を行うことで, サーバの存在を感じさせないシームレスな Web アプリケーションを実現できる. これにより Google Maps に代表される, 情報をディスプレー上に連続的に表示する Web アプリケーションが Ajax により開発されてきた. Ajax 技術は, 科学研究でも有効である. 例えば, 地球科学や宇宙科学では科学衛星や地上観測により 01-03

4 時系列にデータを取得する. 長期観測では観測期間が長期となるため, 研究者は長期データを連続的に閲覧したい. また, 現象の時間スケールへの対応も重要である. 例えば, 宇宙環境では太陽の活動周期 (11 年 ) に連動する現象, 地球の公転に連動する既設依存性 (1 年 ), 地球の自転に連動する現象 (1 日 ) などの比較的長期な現象から, オーロラ現象 ( 数時間 ), 電子の運動に伴うプラズマ現象 ( 数秒以下 ) など, 様々な時間スケールの現象がデータに含まれている. これまでの研究手法では, 時間スケールに合わせたデータプロットを作成していたために, スケールが異なる現象を同時に解析するのは容易ではなかった. Ajax 技術により, 時間スケールに応じた現象を連続的に閲覧することが可能となる. NICT サイエンスクラウドには, 冗長化された Web サーバが設置されており, また, 目的に応じた大規模データストレージも利用できる. したがって, 科学研究データ ( 高解像度画像や長期データ画像 ) をクラウド上に保存し, それを参照する Web アプリケーションの実装が可能である. 図 4 科学ビッグデータ表示とセマンティック Web による情報追加表示システムの概要科学ビッグデータ表示とセマンティック Web による情報追加表示本研究では, 前節までに紹介した NICT サイエンスクラウドの技術を融合的に活用して, 科学ビッグデータ表示とセマンティック Web による情報追加表示を行うシステム提案する. 図 4 はシステム概要である. サイエンスクラウド上に管理された科学ビッグデータを高解像度ディスプレー (TDW) やポータブル PC( タブレット PC) などに表示する. これらの情報に連動して各分野のセマンティック Web データベースから取得した情報をオーバーレイ表示する. 本稿執筆時点では TDW アプリケーションおよびタブレット用 Web アプリケーションは開発中である. 本稿では, 開発中の Ajax によるタブレット用 Web アプリケーションを紹介する. 図 5 は, 開発中の STARS touch をタブレット PC で捜査している様子である.STARS touch は Ajax により実装した太陽地球系物理分野のデータ表示 Web アプリケーションである.STARS touch では,STARS Web App を活用してあらかじめ長期間データを様々な時間分解能で可視化し, それらの画像ファイルを用いて作成した Web アプリケーションである. 現在は対象データを GEOTAIL プラズマ波動データとしているが, 今後, 様々なデータの登録を計画している. 図 6 は,STARS touch により時間方向にデータ表示を行っている様子である. タッチパネル上で横方向 ( 時間方向 ) にドラッグすることでデータを時間方向に連続で表示することができる. また, 図にはないが, 垂直方向にデータをドラッグすることで, 周波数方向へのデータの移動も可能である. 図 7 は,STARS touch で時間方向 ( 水平報告 ) にデータを拡大表示する様子である. タブレット PC 上で水平方向にピンチアウトすることで時間表示を拡大することができる.( ピンチインすることで縮小も可能である.) 図 8 は, 周波数方向 ( 垂直方向 ) にデータ表示を拡大する場合である. タブレット PC 上で垂直方向にピンチアウトすることで周波数表示を拡大することができる.( ピンチインすることで縮小も可能である.) 考察図 5 タブレットで動作する STARStouch 本稿では, 太陽地球系科学分野を対象に, 科学ビッグデータの表示技術とセマンティック Web データベースを活用した異分野情報の融合表示について提案を行った. また, 現在開発中の Ajax による Web 01-04

図 9 宇宙地球科学セマンティック Web アプリケーションについて紹介した. 本研究では, アプリケーションの開発を進めると並行して, 様々なデータの融合表示を検討している. 図 9 はそのイメージを表している. 研究者は, アプリケーションを通じて NICT サイエンスクラウドの様々なデータを閲覧する.

一方で, 学術研究は本来人間が知恵を絞ることにより発展する分野であり, 機械 ( コンピュータとネットワーク ) のみにより新しい科学的知見が得られることは考えにくい. 機械が主役であるセマンティック Web と人間が主役である科学研究をどのように埋めるのかは, これからのセマンティック Web 技術を考える際に重要である.

5 図 9 宇宙地球科学セマンティック Web アプリケーションについて紹介した. 本研究では, アプリケーションの開発を進めると並行して, 様々なデータの融合表示を検討している. 図 9 はそのイメージを表している. 研究者は, アプリケーションを通じて NICT サイエンスクラウドの様々なデータを閲覧する. 複数の研究者がこれらの情報を同時に閲覧し, 情報交換を行うことで専門知および学術知への発展が期待できると考えている. おわりにセマンティック Web は, 人間可読な Web 情報を機械可読にすることにより, 膨大なデータを処理し, 連携するという本来の技術だけではなく, それによる様々な推論や知識の発見が期待される Web 技術である. 一方で, 学術研究は本来人間が知恵を絞ることにより発展する分野であり, 機械 ( コンピュータとネットワーク ) のみにより新しい科学的知見が得られることは考えにくい. 機械が主役であるセマンティック Web と人間が主役である科学研究をどのように埋めるのかは, これからのセマンティック Web 技術を考える際に重要である. 筆者 ( 村田 ) は宇宙環境や地球環境といった自然環境研究分野の研究であり, 上記の問題についてこの研究分野の視点から検討を行った. その解決方法の一つとして, 本研究では, ビッグデータ処理の基盤となる NICT サイエンスクラウドを活用して, 基盤情報 ( 研究者の主要研究テーマ ) に関連情報 (LOD から取得される情報 ) を連動表示するアプリケーションの開発を試みた. 具体的には,TDW( タイルドディスプレー ) やタブレットといった大規模高精細ディスプレーやポータブルユビキタスなユーザビリティーの高いディスプレーに基盤情報と関連情報を表示する試みである. 関連分野や異分野の情報を連携連動して研究者に提示する方法は, 言い換えると多種多様で大量のデータを同時に研究者に提示することを意味している. 分野融合の視点では様々なデータが連動して提示されることは望ましいが, 一方でそれらをどのように整理して提示するかが重要となる. 複数の情報を乱雑に提示しても, 研究者がそれをもとに新たな知見を得ることにはつながらない. また, 提示情報量が増大するということはネットワークを流れる情報量が増大することを意味しており, 大容量データを伝送する技術との融合も無視できない. TDW は高解像度ディスプレーであるために多くの情報を同時に掲載できるが, 一方でデータ伝送量が無視できない.NICT サイエンスクラウドでは LFN (Long Fat Network) 上でビッグデータ伝送を行う技術開発を行っている [9]. さらにこれらの伝送データ情報を TDW に表示するシステム開発中である

6 本稿執筆時点ではシステム開発中であるが, 近日中にはプロトタイプが完成する予定である. タブレット PC( スレート PC) は,Windows や Macintosh に代表される一般的なパーソナルコンピュータと比べて可搬性と操作性がよい. 多くのタブレット PC は無線ネットワークでインターネットに接続され, 研究を含む日常生活のあらゆる場所で利用ができる. 高い操作性と狭帯域ネットワークは TDW の対極となるが, 本研究では TDW と同様に, 基盤研究情報と関連研究情報をタブレット PC で閲覧するための Web アプリケーション ( 仮称 STARS touch) を開発中である. 本稿執筆時には Web アプリケーション開発段階であるため本文では議論していないが, 今後,STARS touch を研究分野で公開し, その有効性や利便性, 問題点などを検証したい. 謝辞本研究は NICT サイエンスクラウドを活用して行われました. データ作成にご協力いただいた井上健二さんと戸田智恵さんに感謝します. Apr [6] Murata, K. T., Yahara, H. and Toyota, K., Software design via object-oriented methodology and network database for solar-terrestrial observation data, Information Processing Society of Japan DataBase System, 123-5, database, pp.31-36, [7] Murata, K. T., A Software System Designed for Solar-Terrestrial data Analysis and Reference via OMT Methodology, Today and Tomorrow of the Science and Technology Exchange between Ehime University-Japan and Ecole Centrale de Nantes-France,pp.16-22,2002. [8] Ken T. Murata, Hidenobu Watanabe, Kazunori Yamamoto, Eizen Kimura, Masahiro Tanaka, Osamu Tatebe, Kentaro Ukawa, Kazuya Muranaga and Yutaka Suzuki, A high-speed data processing technique for time-sequential satellite observation data, submitted to ComEX, IEICE, [9] UDT を用いた並列ファイル転送ツール基本性能評価, 渡邉英伸, 黒澤隆, 村田健史, 木村映善, 建部修見, 電子情報通信学会信学技報 Vol.113 No.256, ,IA ,2013. 参考文献 [1] Murata, K. T., Watari, S., Nagatsuma, T., Kunitake, M., Watanabe, H., Yamamoto, K., Kubota, Y., Kato, H., Tsugawa, T., Ukawa, K., Muranaga, K., Kimura, E., Tatebe, O., Fukazawa, K. and Murayama, Y., A Science Cloud for Data Intensive Sciences,Data Science Journal,Vol. 12, pp.wds139-wds146, Apr., [2] LOD クラウドダイアグラム (The Linking Open Data cloud diagram), [3] Murata, K. T., Kimura, E., Yamamoto, K., Watari, S., Kato, H., Morioka, Y., Zettsu, K., Kidawara, Y. and Shimojo, S., An STP Semantic Web Technique and Service Using RSS 1.0 and RDF, Journal of the National Institute of Information and Communication Technology, Vol.56, No.1-4, pp , [4] 村田健史, 木村映善, 山本和憲, 亘慎一, 加藤久雄, 森川靖大, 是津耕司, 木俵豊, 下條真司,RDF を用いたデータ収集技法による太陽地球系科学セマンティック Web 構築の試み, 情報通信研究機構季報,Vol. 55, Nos.1-4, pp , [5] 石倉諭, 村田健史, 久保卓也, 木村映善, 山本和憲, 篠原育, RSS1.0 を利用した科学衛星地上観測データのメタデータ自動収集, 電子情報通信学会論文誌 (B), Vol.J91-B, No.4, pp , 01-06

7 図 6 STARS touch ダンプイメージ図１時間方向へのスライド 01-07

8 図 7 STARS touch ダンプイメージ図２時間方向水平方向への拡大 01-08

9 図 8 STARS touch ダンプイメージ図３周波数方向垂直方向への拡大 01-09

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-HPC-139 No /5/29 Gfarm/Pwrake NICT NICT 10TB 100TB CPU I/O HPC I/O NICT Gf

情報処理学会研究報告 IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-HPC-139 No /5/29 Gfarm/Pwrake NICT NICT 10TB 100TB CPU I/O HPC I/O NICT Gf Gfarm/Pwrake NICT 1 1 1 1 2 2 3 4 5 5 5 6 NICT 10TB 100TB CPU I/O HPC I/O NICT Gfarm Gfarm Pwrake A Parallel Processing Technique on the NICT Science Cloud via Gfarm/Pwrake KEN T. MURATA 1 HIDENOBU WATANABE