JVO の研究開発（コスミックストリング探査への応 用） V04b 白崎裕治 1,8 、田中昌宏 1 、本田敏志 1 、大石雅寿 1 、水本好彦 1 、矢作日出樹 1 、小杉城治 1 、柏川伸成 1 、松崎英一 2 、安田直樹 3 、長 島雅裕 4 、増永良文 5 、石原康秀 6 、阿部勝巳 6 、堤純平 6 、中本啓之 7 、森田康裕 7 、小林佑介 7 、吉田徳夫 7 ( セック ) (1) 国立天文台, (2) 東工大･理, (3) 東大宇宙線研, (4) University of Durham, (5) 御茶ノ水女子大 （６） 富士通 (7) セック (8) JVO の発表資料は から入手できます。 コスミック・ストリングは初期宇宙の膨張に 伴って生じる相転移により形成されると考えら れている位相欠陥の一つであり、線状やリング 状の高密度物質として広く宇宙空間に分布して いることが予想されています。（図１） コスミック・ストリングの存在を観測的に検 証することができれば、初期宇宙の進化モデル や素粒子理論に対して強い制限が与えられます。 コスミックストリングが GUT スケールのエ ネルギー密度を持っているとすると、その背景 天体は重力レンズ効果により 5 秒角程度の離角 の二重像として観測されますので、それらを通 じて間接的にストリングの存在を調べることが 出来ます。 明るさ、カラー、形状がともに似ている、 離隔が５秒角以下のペア天体を選択し、それら の並び方と向きのコヒーレンス度の大きさから ストリングが存在するかを判断します。コヒー レンス度 S を以下の方法で計算します。（図２ 参照） 1. i 番目のペア天体 P i について考える。 2. j 番目のペア天体 (i ≠j) P j に対応するスト リングの向きと i 番目のストリングのなす 角が  ij  であるとき 3. P i と P j についての重みを W ij = exp(-  ij   ) とする。 4. S i = W i0 + W i1 + … + W ij + … (i ≠ j) 5. S = S 0 + S 1 + S 2 + … こうして求めたコヒーレンス度をストリングが 存在しない場合のコヒーレンス度と比較し、十 分大きな値をとる天空領域を探します。 図１．コスミック･ ストリングの発達 シミュレーション。 P1P1 P2P2 P3P3 図２. ストリング配置パラメータの定 義。 仮定したストリングの 延長線が P 1 -P 3 の場合 のように交わる場合は  -  ( 大きい角度の方 ) で 重みを計算。 ストリングがペア天体 を結ぶ線に対して直交 する向きにあると仮定。 バーチャル天文台（ VO ）により世界中の データベースが相互接続されるようになると、 様々な観測装置によって得られたデータを容易 に検索し取得することが可能となります。 また、そうして得られたデータから科学的 な発見を行うためのデータベースと連携した解 析環境を提供することもバーチャル天文台の目 的の一つです。 本ポスターでは VO の解析機能についての 実装方式を検討するために、サイエンスユース ケースの例として、「撮像データによるコス ミックストリングの検出」を取り上げ、そのた めの解析ツールを Japanese Virtual Observatory (JVO) へ実装し、その試験を行っ た結果を紹介します。 ２．バーチャル天文台の利用による データベース天文学 データベースを利用した研究を行おうとし た場合に最初にぶち当たる壁は何でしょう。 使いたいデータが色々なところにあって、 取ってくるのが大変。 便利な解析ツールが公開されているけど、そ れらを自分のマシンにインストールするのが大 変。使い方も難しい。 データを取ってきたけど、それだけでディス クが一杯。解析結果を保存するデータ領域があ りません。 データ 解析ツール データ ベース データ ベース 解析手順書 データ 解析結果 データ ベース データ ベース 解析指示 解析結果 バーチャル天文台により上にあげられた困 難が解決されます。 データサービスプロトコルの共通化をはか り、データベースサーバや解析サーバの自動連 携を実現します。 解析ツールをグリッドサービスとして公開 し、インストール作業等の手間を省きます。 データは必要なときに必要なだけデータ サーバへとりに行きます。解析結果のみを保存 すればよいので、ディスク容量の心配はいりま せん。 １．概要 OAI-PMH メタ DB SPCam カタログ DB メタ DB OAI-PMH Grid サービ ス OAI-PMH メタ DB SPCam 画像 DB Grid サービ ス OAI-PMH レジストリ Grid サービ ス VO コントロー ラ SQL パーサ スケジューラ エクゼキュー タ ユーザインターフェイス Tomcat + Struts (Servlet, JSP, Java Beans) 解析サービス 二重像探しサービス ストリング検出サー ビス カタログ作成サービ ス … ３．コスミックストリング ４. パターン認識によるストリング探 査 ５. JVO への実装 図３．実装のダイアグラム サービス情報の登録方法 OAI-PMH 等 未実装 サービス情報の公開場所 Registry 実装済 インターフェイス情報の記述 法 GWSDL 実装済 サービス実行方式 Grid サービス 実装済 サービス実行言語 Any （ Java を仲介） 実装済 データ転送方式 Soap, RFT, GSI-SFS 実装済 表１．解析サービスの実装方式 過去に作られた解析ツール資産を有効に活用でき るよう、実装するにあたって以下の点を考慮しました。 どのような言語の解析サービスでも利用可能なこと。 様々な言語で書かれている過去の解析ツールを利用するには不可欠で す。 柔軟性の高いインターフェイス記述方式。 解析の種類によって様々な入出力形式が考えられます。 サービスの公開、 JVO からの呼び出しが容易なこと。 誰もが自分の作った解析サービスを容易に公開でき、誰もが公開解析 サービスを自由に遠隔利用できる環境を提供します。 図４. コスミックストリング探しの結果。 数値銀 河カタログ（長島、矢作、榎）を利用し、コス ミックストリングによるレンズ効果をシミュレー トした。 Globus TK3 によるグリッド サービスは Java で記述する必 要がありますが、 Java から外 部コマンドを実行することに より、どのような言語でかか れたプログラムでも遠隔実行 できます。 解析サービスのインターフェ イス仕様を GWSDL というグ リッドサービスの標準仕様に 則って記述しました。 解析サービスに関するあらゆ るデータを XML データベース (Registry) に登録しました。 解析サービスの呼び出しに必 要な情報はすべて、 Registry から得ることができます。 実行手順書を作ることにより 全自動でデータベースにアク セスし、その結果を解析サー ビスに渡すことも可能にする 予定です。 すばる解析システム DASH や SDSS データベースとも連携 しコスミックストリングの自 動探査を行う予定です。 サービスの内 容 アクセス URL GWSDL URL データ検索･解析指示 レジストリ検索 結果 Tomcat container Grid Service & GSI-SFS RFTP HTTP/GET ・ POST HTTP/GET(OAI- PMH) ユーザ＠ ウェッブブラ ウザ 未実装 VO へのデータ 集中を避ける ため、データ 本体は必要な 時に必要なだ け直接データ サーバへとり にいくように する。 データサー ビス間での データ受け 渡し グリッド サービス による遠 隔サービ ス呼び出 し。