We have developed and designed a problem solving enviroment(PSE), called DISTRAN which generates a fortran simulation program based on partial differential equations(PDEs). One of key issues in PSE and also scientific simulation is to determine a stable time-step size Δ t and to reduce computation CPU time. Usually Δ t is common for one set of grids. In this paper we propose an Individual Time Step(ITS) for Runge-Kutta Method, in which each grid has an individual Δ t which is variable depending on each grid point. In DISTRAN, each individual-time-step Δ t is automatically determined to be stable in Runge-Kutta Fehlberg Method. Even if PDEs have stiff problems, we can solve the difficulty of stability and reduce the CPU time in DISTRAN. DISTRAN implements the ITS method automatically and provides a fortran program to users.

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強化学習アルゴリズムは，演繹的知識を必要とせずエージェントの置かれた環境から報酬を受け取ることでエージェントの行動を決定できるひとつの手法である．これを用いることで，制御対象に目標を設定しておくだけで，目標までの過程を意識することなく目標を達成することが可能となる．このため，目標を到達するまでの過程を事前にルール化することが困難なロボットの行動獲得で用いられている．強化学習アルゴリズムには，開発を進める上でいくつかの問題があり，本論文では，アルゴリズムの確認を行うために，複数回の計算の実行，複数回のシミュレーションの結果の比較作業の2つの問題に着目した．1つ目の問題は，以下の要因によって発生する．強化学習アルゴリズムは，入力パラメータによって学習効率が異なる．アルゴリズムを変更した際，それに対しても入力パラメータを調整する．また，アルゴリズムを検証するために，異なる乱数系列を用いて統計的なシミュレーションを行う必要がある．これらによって，入力パラメータ，異なるアルゴリズム，乱数系列，それぞれの組み合わせで複数回の計算を実行しなければならない．2つ目の問題は，計算によって得られたシミュレーション結果から時間ステップごとの細かい推移を確認する必要があるために発生する．単に数値データの比較だけではアルゴリズムの検証を行うことは困難であり，多くのシミュレーション結果の比較によって，アルゴリズムの検証を行わなければならない．そこで，これらの解決方法として次の3つの支援を行った．それは，複数回の計算実行を効率的に行うための分散計算，データの検証作業の管理を行いやすくするための自動登録を持ったデータ管理，細かい推移の確認や比較を行うためのグラフの自動生成である．これら3つの機能を持ち，それらの専門知識を意識することなく本来の強化学習アルゴリズム開発に専念できるシステムがあればアルゴリズム開発の促進につながる．しかし，すでに開発されている(Problem Solving Environments: PSE)は，強化学習アルゴリズム開発で扱うデータと検証方法が異なるため，強化学習アルゴリズム開発特有の支援システムが必要となる．そこで，各分野でのPSEシステムを参考に，我々が過去に開発したPSEシステムを統合し，分散計算システム，データ管理システム，グラフ生成システムの3つのサブシステムを持ったPSEシステムを構築し，実際の強化学習アルゴリズムを用いたシミュレーションに適用した．その結果，各サブシステムを用いることで，計算実行時間は610.3秒から78.5秒，データ管理作業時間は266.7秒から1.9秒，シミュレーション結果の比較作業時間は1495.5秒から356.8秒に短縮され，比較作業時間において最も時間的な効率が得られた．短縮された時間の割合は，計算実行時間が約1/8，データ管理の作業時間が約1/140，シミュレーション結果の比較作業時間が約1/4となり，データ管理の作業時間の短縮の割合が最も高かった．このことから，データ管理の作業時間や比較作業の効率化が重要であることがわかった．一方，システム全体を用いた場合，平均経過時間は，2372.5秒から437.2秒となり，約1/5となった．仮に，計算時間のみを効率化した場合，平均経過時間は最大で約4/5，比較作業時間のみを効率化した場合，最大で約1/2にしかならない．このことから，サブシステムの組み合わせが重要であることがわかった．

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Computer aided engineering (CAE) is an essential in the engineering field. Various CAE softwares have been developed in science and engineering. Recently non-expert users have opportunities to use the CAE tools. In this study, we developed a platform and the related base modules to solve target problems by CAEs. The modules visualize 3D models by WebGL (Web Graphics Library) through general web browsers. Additionally, we have constructed a problem solving environment (PSE) for CAE by integrating the platform and the basic modules. The PSE for CAE was developed based on open-source softwares. Since the PSE is a web-based service, every user can use any devices which have a web browser. Therefore, the PSE is a useful tool for non-expert and educational CAE users.

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Exhaustively searching and analyzing bio-data are indispensable in researches on genome. In this paper we adopt grid technology for processing the large-scale and diversified bio-data, and construct problem solving environment (PSE) based on the grid for genome analysis system, which enables acquiring new results and comprehensive knowledge by linking bio-data based on workflow and web technology. Basic local alignment search tool (BLAST), which consumes a lot of computational time in genome analysis, is executed using distributed and parallel processing under the grid environment in this system. As a result, BLAST throughput time is improved significantly. Workflow system in this system is applied to designing a polymerase chain reaction (PCR) primer for single nucleotide polymorphism (SNP) typing. By applying this problem solving environment, productivity of the PCR primer design is improved remarkably.

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シミュレーションを必要とする多くの分野において，ユーザは自身が開発したプログラムの結果を得るために，日単位から月単位に及ぶ長期間を要する計算を行わなければならないケースが存在する．計算を計算機の障害から保護するために必要な計算機の障害対策は，Gridを実現する計算システムや分散計算環境を提供するシステムの機能として，これまでに計算途中のメモリ情報の保存と実行の再開，計算情報のマイグレーションを用いた利用計算機の変更，計算機の動的な構成とフォールトトレランスによって実現されてきた．一方で，あらかじめ障害対策が施された計算環境を用いず，個人の計算機（以下，Personal Computer: PC）を用いて長時間の計算を行うユーザは多く存在する．これは，管理者により提供されている計算環境がない，利用可能な計算環境が高い利用率で利用されている，ユーザのPCを利用する規約があるなど，個々のユーザが利用可能な計算環境自体やユーザの利用方法に制約があるためである．しかしながら，PCを用いる場合においても，ユーザは長時間の計算を失敗することなく1回の実行で確実に終わらせたい，またその時々で利用可能なPCを柔軟に組み合わせて，自身の管理下で安心して計算を実行したいというニーズを持つ．これらのニーズを満たすためには，次の2点を実現する必要がある．1つは，実行する計算を確実に終えるという観点から，同じ計算を並行して実行することで計算の多重化を行い，計算途中の計算を持続的に再開する仕組みの実現である．もう1つは，PC利用の観点から，ユーザのニーズに応じて多重化に用いるPCを自由に追加・解放が可能な環境の実現である．これらがPCのOperating System（OS）に関係なく利用でき，（Problem Solving Environments）の概念で示されるように，特別な知識を必要とせずに利用できれば，ユーザにとって実用的なシステムの実現につながる．そこで本研究では，PCを用いて長時間の計算を行うユーザを対象とし，ユーザの持つPC環境下で，ユーザの要求に応じて，計算中の計算を，計算状態を維持したまま異なるPCへ移動可能にする支援システムHolonを開発した．本システムは，計算の多重化と持続性を実現するRuntime，Runtimeに計算を投入するJob Submitter，計算のモニタリングやハンドリングを行う管理ツール，プログラムを容易にシステムへ導入するためのライブラリの4つの構成要素からなる．本システムにより実現されるミラーリング計算は，複数のPCを用いて計算を多重化し，チェックポイントに最も早く到達した計算の複製に基づき再度多重化を行うことで，PCに障害が生じた場合でも計算経過の損失を直近のチェックポイントからの計算量にとどめる計算手法である．ミラーリング計算では，各複製が独立に計算されるため，持続的な計算が可能になる．本システムは機種依存性を無くすためにJavaを用いて実装しており，ユーザの持つJavaで記述された計算プログラムを対象とする．適用事例として分子シミュレーションと協調行動シミュレーションを行い，長時間の計算でのシステムの効果と適用方法について評価した．その結果，どちらの計算プログラムにおいても，ミラーリング計算を用いた計算の移動によるシミュレーション結果の相違は無く，計算中にシステムへPCを追加した場合は直近の計算状態を用いた多重化が行われ，1台のPCを残して他のPCを全て解放した場合でも計算が停止することは無かった．また，ミラーリング計算を行うことで，システム全体のスループットはシステムを構成するPCの中で最もスループットが高いものと同等になり，特定のPCの負荷変動にはほとんど影響されないことが確認できた．意図的に計算中のPCに障害を発生させ，通常実行，チェックポイント・リスタートのみ，ミラーリング計算の3つの実行方法で計算終了までの所要時間を比較した結果，ミラーリング計算が最も短時間で計算を終えることが確認できた．さらに，広域でのミラーリング計算や，ノートPCを介した計算の移動も可能であった．適用に必要なソースコードの変更箇所は，分子シミュレーションにおいて364行中28行，協調行動シミュレーションにおいて1347行中242行であった．システムを用いることによるパフォーマンスオーバーヘッドは，それぞれ0.9%と1.4%であり，実用範囲内であることが確認できた．

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The framework system which enables scientists and engineers to do interdisciplinary studies of computational science and engineering is developed using open source software. The system is a web-based system which is composed of problem solving environment user interface and collaborative research environment. The framework system is applied to particle image velocimetry research of fluid, genome analysis using basic alignment search tool, and mobile communication system design. The framework system is an easy-to-use and powerful system for interdisciplinary studies.

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Electrical impedance of plants is related to condition of the plant's cell tissue. In existing works, the impedance has been utilized for understanding the condition of the plant. There are three kinds of electrode for measuring the impedance: a needle electrode, a metallic foil electrode, and a conductive gel electrode. However, these electrodes have problems. The needle electrode injures the plants. The metallic foil electrode does not stably contact to the plant because the plants has curve and convexo-concave surface. The conductive gel electrode including NaCl blasts the plants. We proposed a conductive unvulcanized rubber electrode for measuring the electrical impedance of the carrots. Characteristics of the conductive unvulcanized rubber electrode were soft, deformable, and self-adhesive. Thus, the electrode was noninvasive and did not damage to the carrots. In experiments, we showed that the conductive unvulcanized rubber electrode could be utilized for measuring electrical impedance of a carrot for 912 hours. Moreover, we observed that the contact area of the electrode was larger than the contact area of a conductive adhesive tape electrode.

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X-FEM proposed by Belytschko et al. uses interpolation functions, which can consider singularity and discontinuity of displacement fields near cracks without complex meshes. This method enables to evaluate stress intensity factors (SIF) and solve crack growth problems efficiently in the area of fracture mechanics. This paper describes the calculation condition such as a numerical integration method, nodal properties and etc. to obtain appropriate solutions for two-dimensional elastic problems. Also the method combining X-FEM with the virtual crack extension method is proposed and applied to evaluation of SIF. It was shown that X-FEM with appropriate calculation conditions can perform stress and eigenvalue analysis for structures containing cracks more easily than conventional FEM.

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自学自習の歴史において、様々な手法が提案されまた使われてきた。コンピュータの利用により自学自習をサポートできる可能性を秘めていることからｅラーニングは魅力的である。その上、ｅラーニングは学習者の時間や場所を選ばない。しかしながら、ｅラーニング単独では学習者のモチベーションを維持できないことも判明した。 (例外は、自分でモチベーションを保つことができる学習者) 学習者のモチベーションを維持するために、TIES (ｅラーニングだけでなく、ｅティーチングが利用できる。) を使った教育用PSEの開発を行って来た。

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Many incidents are occurred frequently, educations for digital forensics are necessary. In order to drive training for digital forensics effectively, we propose a problem solving environment to provide a guide for digital forensics works. To accelerate the users understanding of the works, this system provides user flowchart images are generated from log data of maintenance works in the forensics. We also adopt the recognition whether the works are correct or not by using a convolution neural network. As the result, users obtained accuracy is 98.1% as the recognition of correctness in particular conditions.

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In order to educate teenager internet literacy on social network service, we have developed a Problem Solving Environment to evaluate the literacy-level of their messages on twitter for their teachers and them. We propose a method the system provides effective recognition for their risks. And we adapt the Naive Bayes classifier to evaluation for tweets on Twitter based on pattern-based classifier. In this result, the classification accuracy for word patterns increases from 39.6-57.6% to 68.0-79.9% using Naive Bayes classifier on a set of 3000 training data sets, and users obtain internet literacy skills base on this system.

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コンピュータシステムの発展により従来困難であった大量のデータ処理を低コストで実現できるようになった.しかし,処理すべきデータ,必要とする計算性能も飛躍的に増大している.一方,インターネットの発展に伴い,IPネットワークの性能は急速に向上しており,コンピュータ資源の効率的な連携が重要になっている.すべてのコンピュータ資源をIPネットワークで連携することで,高性能計算システムを実現するアーキテクチャ「ALL-IPコンセプト」を提案する. ALL-IPコンセプトを実現する要素技術である,高性能IPスイッチ,可用性の高いストレージアーキテクチャ,グリッドコンピューティング技術を開発し, ALL-IPによる高性能計算システムが実現可能であることを示した.

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In order to recognize conditions of a plant growth in its seedling period effectively, we propose a problem solving environment to acquire both the growth information using sensors and the present conditions using image processing. To accelerate the user understanding of the conditions, we adopt distributed computing with Software Defined Networking. In the result, user obtains dataset related in the growth results effectively and the result indicates that it is possible to estimate provisioning on-demand computer resources for scalability.

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A software infrastructure was developed with distributed object technologies that enable us to connect heterogeneous computing environments. The software infrastructure, which was implemented with CORBA, Java, C++ and XML, establishes seamless connection between structural analysis components. The components include model generator, matrix calculation solver and visualization tool which are often running on the various computing hardware such as parallel computer, graphics workstation and so on. Software wrappers are integrated with the components in order to provide multi-protcol networking and asynchronous job control. A multi-faced problem solver for structural design and an eigenvalue analysis system for rotating shaft were developed onto the infrastructure to evaluate its applicability.

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