横山大作

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研究者氏名
横山大作
所属
明治大学
部署
理工学部
職名
専任准教授

研究分野

 
 

論文

 
Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Masaru Kitsuregawa
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 21st Pacific-Asia Conference, PAKDD 2017, Jeju, South Korea, May 23-26, 2017, Proceedings, Part II   734-746   2017年   [査読有り]
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Masaru Kitsuregawa
7th IEEE Symposium on Large Data Analysis and Visualization, LDAV 2017, Phoenix, AZ, USA, October 2, 2017   94-95   2017年   [査読有り]
Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda
2017 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2017, Boston, MA, USA, December 11-14, 2017   4861-4862   2017年   [査読有り]
Masashi Toyoda,Daisaku Yokoyama,Junpei Komiyama,Masahiko Itoh
2017 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2017, Boston, MA, USA, December 11-14, 2017   4841-4842   2017年   [査読有り]
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Masaru Kitsuregawa
2017 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2017, Boston, MA, USA, December 11-14, 2017   3426-3434   2017年   [査読有り]
Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda
2016 IEEE International Congress on Big Data, San Francisco, CA, USA, June 27 - July 2, 2016   361-368   2016年   [査読有り]
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Yoshimitsu Tomita,Satoshi Kawamura,Masaru Kitsuregawa
IEEE Trans. Big Data   2(1) 99   2016年   [査読有り]
鈴木 恵介, 早水 悠登, 横山 大作
DBSJ Japanese journal = 日本データベース学会和文論文誌   13(2) 19-25   2015年2月
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Masaru Kitsuregawa
2015 IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology, VAST 2015, Chicago, IL, USA, October 25-30, 2015   199-200   2015年   [査読有り]
Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda
2015 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2015, Santa Clara, CA, USA, October 29 - November 1, 2015   2877-2879   2015年   [査読有り]
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Masaru Kitsuregawa
2015 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2015, Santa Clara, CA, USA, October 29 - November 1, 2015   776-784   2015年   [査読有り]
横山 大作, 喜連川 優
情報処理学会論文誌   55(11) 2389-2398   2014年11月
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...
Daisaku Yokoyama,Masaru Kitsuregawa
PRICAI 2014: Trends in Artificial Intelligence - 13th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Gold Coast, QLD, Australia, December 1-5, 2014. Proceedings   8862 937-944   2014年   [査読有り]
Daisaku Yokoyama,Masahiko Itoh,Masashi Toyoda,Yoshimitsu Tomita,Satoshi Kawamura,Masaru Kitsuregawa
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 18th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2014, Tainan, Taiwan, May 13-16, 2014. Proceedings, Part I   8443 533-544   2014年   [査読有り]
Masahiko Itoh,Daisaku Yokoyama,Masashi Toyoda,Yoshimitsu Tomita,Satoshi Kawamura,Masaru Kitsuregawa
2014 IEEE International Conference on Big Data, Big Data 2014, Washington, DC, USA, October 27-30, 2014   431-440   2014年   [査読有り]
Keisuke Suzuki,Yuto Hayamizu,Daisaku Yokoyama,Miyuki Nakano,Masaru Kitsuregawa
Databases Theory and Applications - 25th Australasian Database Conference, ADC 2014, Brisbane, QLD, Australia, July 14-16, 2014. Proceedings   8506 135-146   2014年   [査読有り]
Jack Li,Qingyang Wang,Chien-An Lai,Junhee Park,Daisaku Yokoyama,Calton Pu
2014 IEEE 7th International Conference on Cloud Computing, Anchorage, AK, USA, June 27 - July 2, 2014   320-327   2014年   [査読有り]
横山 大作, 喜連川 優
情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS)   6(4) 72-82   2013年10月
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...
石田 渉, 横山 大作, 中野 美由紀
日本 データベース 学会 論文誌 = DBSJ journal   12(1) 73-78   2013年6月
Kunihito Hoki,Tomoyuki Kaneko,Daisaku Yokoyama,Takuya Obata,Hiroshi Yamashita,Yoshimasa Tsuruoka,Takeshi Ito
14th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing, SNPD 2013, Honolulu, Hawaii, USA, 1-3 July, 2013   466-471   2013年   [査読有り]
Sven Groot,Kazuo Goda,Daisaku Yokoyama,Miyuki Nakano,Masaru Kitsuregawa
Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing, SAC '13, Coimbra, Portugal, March 18-22, 2013   343-350   2013年   [査読有り]
Junhee Park,Qingyang Wang,Deepal Jayasinghe,Jack Li,Yasuhiko Kanemasa,Masazumi Matsubara,Daisaku Yokoyama,Masaru Kitsuregawa,Calton Pu
2013 IEEE International Conference on Services Computing, Santa Clara, CA, USA, June 28 - July 3, 2013   336-343   2013年   [査読有り]
Akira Ura,Daisaku Yokoyama,Takashi Chikayama
JIP   21(1) 17-25   2013年   [査読有り]
Kenjiro Taura,Takuya Matsuzaki,Makoto Miwa,Yoshikazu Kamoshida,Daisaku Yokoyama,Nan Dun,Takeshi Shibata,Choi Sung Jun,Jun'ichi Tsujii
Future Generation Comp. Syst.   29(2) 662-672   2013年   [査読有り]
矢野 友貴, 三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
情報処理学会論文誌   52(12) 3828-3838   2011年12月
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...
Kenjiro Taura,Takuya Matsuzaki,Makoto Miwa,Yoshikazu Kamoshida,Daisaku Yokoyama,Nan Dun,Takeshi Shibata,Choi Sung Jun,Jun'ichi Tsujii
Sixth International Conference on e-Science, e-Science 2010, 7-10 December 2010, Brisbane, QLD, Australia   214-221   2010年   [査読有り]
Makoto Miwa,Daisaku Yokoyama,Takashi Chikayama
Proceedings of the 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Games, CIG 2007, Honolulu, Hawaii, USA, 1-5 April, 2007   268-275   2007年   [査読有り]
野澤 康文, 横山 大作, 近山 隆
情報処理学会論文誌. プログラミング   47(31)    2006年10月
Makoto Miwa,Daisaku Yokoyama,Takashi Chikayama
Discovery Science, 9th International Conference, DS 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings   332-336   2006年   [査読有り]
横山 大作, 近山 隆
情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS)   46(12) 194-204   2005年8月
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...
Yoshimasa Tsuruoka,Daisaku Yokoyama,Takashi Chikayama
ICGA Journal   25(3) 145-152   2002年   [査読有り]
横山 大作, 近山 隆
情報処理学会論文誌プログラミング(PRO)   42(3) 49-64   2001年3月
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...

Misc

 
石川 冬樹, 馬谷 誠二, 小宮 常康, 林 晋平, 細部 博史, 横山 大作
コンピュータ ソフトウェア   33(4) 4_3-4_3   2016年
馬谷 誠二, 河野 恭之, 小宮 常康, 権藤 克彦, 細部 博史, 横山 大作
コンピュータ ソフトウェア   32(4) 4_2-4_2   2015年
鈴木恵介, 早水悠登, 横山大作, 中野美由紀, 喜連川優
第76回全国大会講演論文集   2014(1) 593-594   2014年3月
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...
馬谷 誠二, 河野 恭之, 小宮 常康, 権藤 克彦, 細部 博史, 横山 大作
コンピュータ ソフトウェア   31(4) 4_2-4_2   2014年
横山 大作
ゲームプログラミングワークショップ2013論文集   58-65   2013年11月
波戸邦夫, 上水流由香, 岡本隆史, 横山大作
デジタルプラクティス   4(4) 314-322   2013年10月
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.
鈴木 恵介, 早水 悠登, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連川 優
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   113(150) 117-122   2013年7月
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...
鈴木 恵介, 早水 悠登, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連川 優
研究報告情報基礎とアクセス技術(IFAT)   2013(21) 1-6   2013年7月
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...
鈴木 恵介, 早水 悠登, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連川 優
情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告   2013(21) 1-6   2013年7月
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...
鈴木 恵介, 早水 悠登, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連川 優
研究報告データベースシステム(DBS)   2013(21) 1-6   2013年7月
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...
横山 大作, 喜連川 優
先進的計算基盤システムシンポジウム論文集   2013 219-228   2013年5月
石田渉, 横山大作, 中野美由紀, 豊田正史, 喜連川優
第75回全国大会講演論文集   2013(1) 547-548   2013年3月
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...
奥寺昇平, 横山大作, 中野美由紀, 喜連川優
第75回全国大会講演論文集   2013(1) 85-86   2013年3月
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...
石田渉, 横山大作, 中野美由紀, 豊田正史, 喜連川優
全国大会講演論文集   2013(1) 547-549   2013年3月
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...
奥寺 昇平, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連 川優
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報   112(346) 131-136   2012年12月
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...
石田 渉, 横山 大作, 中野 美由紀, 豊田 正史, 喜連 川優
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報   112(346) 137-142   2012年12月
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...
奥寺 昇平, 横山 大作, 中野 美由紀, 喜連川 優
研究報告データベースシステム(DBS)   2012(22) 1-6   2012年12月
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...
石田 渉, 横山 大作, 中野 美由紀, 豊田 正史, 喜連川 優
研究報告データベースシステム(DBS)   2012(23) 1-6   2012年12月
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...
横山 大作
ゲームプログラミングワークショップ2012論文集   2012(6) 76-83   2012年11月
石田 渉, 横山 大作, 中野 美由紀, 豊田 正史, 喜連川 優
電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学   112(172) 35-40   2012年7月
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...
横山 大作, Daisaku Yokoyama, 東京大学生産技術研究所, Institute of Industrial Science the University of Tokyo
人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   26(6) 648-654   2011年11月
浦 晃, 三輪 誠, 横山 大作, 田浦 健次朗, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2011論文集   2011(6) 68-75   2011年10月
保木 邦仁, 金子 知適, 横山 大作, 小幡 拓弥, 山下 宏
情報処理   52(2) 162-169   2011年2月
高橋 桂太, 横山 大作
日本ロボット学会誌   28(9) 1082-1083   2010年11月
矢野 友貴, 三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2010論文集   2010(12) 15-22   2010年11月
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...
浦 晃, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2010論文集   2010(12) 134-141   2010年11月
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...
松本 潔, 原田 達也, 高橋 桂太, 檜山 敦, 横山 大作
日本ロボット学会誌   28(3)    2010年4月
高橋 桂太, 横山 大作
日本ロボット学会誌   28(9) 1082-1083   2010年
矢野 友貴, 三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2009論文集   2009(12) 1-8   2009年11月
和田 健太, 近山 隆, 横山 大作, 三輪 誠
研究報告自然言語処理(NL)   2009(36) 67-72   2009年3月
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。The ac...
矢野 友貴, 柴田 剛志, 横山 大作, 田浦 健次朗, 近山 隆
研究報告ゲーム情報学(GI)   2009(27) 63-70   2009年3月
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...
田野 文彦, 三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2008論文集   2008(11) 104-107   2008年10月
田中 五大, 横山 大作, 田浦 健次朗, 近山 隆
全国大会講演論文集   70(0) 397-398   2008年3月
斎藤 秀雄, 鴨志田 良和, 澤井 省吾, 弘中 健, 高橋 慧, 関谷 岳史, 頓楠, 柴田 剛志, 横山 大作, 田浦 健次朗
情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)   2007(80) 237-242   2007年8月
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...
横山 大作, 田浦 健次朗, 近山 隆
情報処理学会論文誌プログラミング(PRO)   48(4) 1-13   2007年3月
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...
横山 大作, Daisaku Yokoyama, 東京大学大学院新領域創成科学研究科, School of Frontier Sciences The University of Tokyo
人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   22(1) 95-103   2007年1月
三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2006論文集   2006 64-69   2006年11月
阿部 崇史, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2006論文集   2006 159-162   2006年11月
野澤 康文, 横山 大作, 近山 隆
情報処理学会論文誌プログラミング(PRO)   47(16) 88-88   2006年10月
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...
合田 憲人, 大澤 清, 大角 知孝, 笠井 武史, 小野 功, 實本 英之, 松岡 聡, 斎藤 秀雄, 遠藤 敏夫, 横山 大作, 田浦 健次朗, 近山 隆, 田中 良夫, 下坂 久司, 梶原広輝, 廣安 知之, 藤澤克樹
情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)   2006(87) 49-54   2006年7月
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,...
石井 宏和, 横山 大作, 近山 隆
情報処理学会研究報告ゲーム情報学(GI)   2006(23) 1-8   2006年3月
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-Fir...
三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2005論文集   2005(15) 48-55   2005年11月
三輪 誠, 横山 大作, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2004論文集   2004 143-150   2004年11月
渡邊 誠也, 横山 大作, 近山 隆, 小宮 常康, 湯淺 太一
日本ソフトウェア科学会大会講演論文集   2003(0) 84-84   2003年
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...
鶴岡 慶雅, 横山 大作, 丸山 孝志, 近山 隆
ゲームプログラミングワークショップ2001論文集   2001(14) 17-24   2001年10月
横山 大作, 近山 隆
全国大会講演論文集   57(0) 330-331   1998年10月

特許

 
平 哲也, 松本 潔, 中井 亮仁, 大村 吉幸, 友國 伸保, 岡部 康平, オット クリスティアン, ▲高▼畑 智之, 横山 大作, 檜山 敦, 高橋 桂太
平 哲也, 松本 潔, 中井 亮仁, 大村 吉幸, 友國 伸保, 岡部 康平, オット クリスティアン, ▲高▼畑 智之, 横山 大作, 檜山 敦, 高橋 桂太
平 哲也, 松本 潔, 中井 亮仁, 大村 吉幸, 友國 伸保, 岡部 康平, オット クリスティアン, ▲高▼畑 智之, 横山 大作, 檜山 敦, 高橋 桂太