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 \maketitle
 \thispagestyle{fancy} 
 
-\section{はじめに}
-当研究室ではデータをData Segment、タスクをCode Segmentという単位で分割して記述する並列分散フレームワークAliceの開発を行っている。先行研究\cite{1}の水族館の例題等において、Alice が分散プログラムを記述する能力を有することは確認された。だが、実用的な分散プログラムを作成するためには、受け取ったデータをそのまま転送したい場合や圧縮されたデータ形式で通信を行いたい場合がある。
-
-本研究では、 Alice上に実用的なアプリケーションである画面共有システムTreeVNCを構築する。構築するにあたり必要となった転送・圧縮などの機能を AliceのMeta Computation として実装する。そしてJavaで書かれたTreeVNCとの比較を行うことでMetaComputationの役割と有効性を示す。
+\section{研究目的}
+当研究室ではデータをData Segment、タスクをCode Segmentという単位で分割して記述する分散フレームワークAliceの開発を行っている。
+本研究では、 Alice上に実用的なアプリケーションである画面共有システムTreeVNC\cite{1}を構築する。構築するにあたり必要となった転送・圧縮などの機能を AliceのMeta Computation として実装する。そしてAliceを使用していないTreeVNCとの比較を行うことでMetaComputationの役割と有効性を示す。
 
 \section{分散フレームワーク Alice の概要}
-AliceはデータをData Segment、（以下DS）タスクをとCode Segment（以下CS）という単位に分割してプログラミングを行う。
+AliceはデータをData Segment（以下DS）、タスクをとCode Segment（以下CS）という単位に分割してプログラミングを行う。
 DSはAliceが内部にもつデータベースによって管理されている。DSに対応する一意のkeyが設定されており、そのkeyを用いてデータベースを操作する。
 
 CSは実行に必要なDSが揃うと実行されるという性質を持ち、入力されたDSに応じた結果が出力される。
 CSを実行するために必要な入力DSはInputDS、CSが計算を行った後に出力されるDSはOutput DSと呼ばれる。データの依存関係にないCSは並列実行が可能である。（図\ref{fig:CS}）
-
-実際にはAliceはJavaで実装されている。
+実際にはAliceはJavaで実装されており、DSはJavaObjectでCSはRannableThreadである。
 
 \begin{figure}[htbp]
 \begin{center}
@@ -48,7 +46,9 @@
 
 \subsection*{[Data Segment]}
 Aliceはデータを分割して記述する。その分割されたデータをDSと呼ぶ。
-Javaの実装ではMessagePackで特定のオブジェクトにマッピングされ、マッピングされたクラスを通してアクセスされる。CSの実行においてDSは占有されるため、Aliceではデータが他から変更され整合性がとれなくなることはない。
+実際には整数や文字列などの基本的なデータの集まりのことを指し、Aliceの場合はJavaオブジェクトに対応する。
+CSの実行においてDSは占有されるため、Aliceではデータが他から変更され整合性がとれなくなることはない。
+
 
 \subsection*{[Data Segment Manager]}
 DSは実際にはqueueに保存される。queueには対になるkeyが存在し、keyの数だけqueueが存在する。
@@ -63,21 +63,21 @@
 \end{figure}
 
 \subsection*{[ComputationとMeta Computation]}
-Aliceでは、計算の本質的な処理をComputatin、Computationとは直接関係ないが別のレベルでそれを支える処理をMeta Computationとして分けて考える。
+Aliceでは、計算の本質的な処理をComputation、Computationとは直接関係ないが別のレベルでそれを支える処理をMeta Computationとして分けて考える。
 Alice の Computationは、keyによりDSを待ち合わせ、DSが揃ったCSを並列に実行する処理と捉えられる。
-それに対して、Alice の Meta Computation は、トポロジーの構成や切断・再接続の処理と言える。Aliceが動作するためにはトポロジーを決める必要がある。つまりトポロジーの構成はAliceのComputationを支えているComputationとみなすことができる。
+それに対して、Alice の Meta Computation は、Remoteノードとの通信時のトポロジーの構成や切断・再接続の処理と言える。つまりトポロジーの構成はAliceのComputationを支えているComputationとみなすことができる。
 
 プログラマーはCSを記述する際にトポロジーや切断、再接続という状況を予め想定した処理にする必要はない。プログラマーは目的の処理だけ記述する。そして、切断や再接続が起こった場合の処理を記述しMeta Computationで指定する。このようにプログラムすることで、通常処理と例外処理を分離することができるため、シンプルなプログラムを記述できる。
 Aliceの機能を追加するということは Meta Computation を追加すると言い換えられる。
 
 \section{AliceVNC}
-当研究室では授業向け画面共有システムTreeVNC\cite{2}の開発を行っている。
+当研究室では授業向け画面共有システムTreeVNCの開発を行っている。
 授業でVNCを使う場合、１つのコンピュータに多人数が同時につながるため、性能が大幅に落ちてしまう。
 この問題をノード同士を接続させ、木構造を構成することで負荷分散を行い解決したものがTreeVNCである。
-　Aliceが実用的なアプリケーションを記述する能力をもつことを確認するために、TreeVNCをAliceを用いて実装したAliceVNCの作成を行った。
+Aliceが実用的なアプリケーションを記述する能力をもつことを確認するために、TreeVNCをAliceを用いて実装したAliceVNCの作成を行った。
 
 \section{Alice の新機能}
-実用的なアプリケーションである TreeVNC を Alice 上で実装することで、Alice に必要な機能を洗い出 した。
+実用的なアプリケーションである TreeVNC を Alice 上で実装することで、Alice に必要な機能を洗い出した。
 \subsection*{[flip機能]}
 Data Segment APIを用いると、Output DSが毎回新しく作成され、出力するデータのコピーが行われる。しかし、Input DSとして取得したデータをそのまま子ノードにOutput Data Segmentとして出力する場合、コピーを行なうのは無駄である。
 そこで、Input DSとOutput DSにそのまま転送する機能をflip機能として実装することで、コピーのオーバーヘッドを減らした。TreeVNCでは親ノードから受け取った画面データをそのまま子ノードに配信するため、Meta Computationとしてflip機能が有用である。
@@ -93,16 +93,16 @@
 圧縮状態のまま子ノードに送信ができれば、解凍・再圧縮するオーバーヘッドを無くすことができる。
 
 そこで、１つのData Segmentに対し複数の表現を持たせることで、必要に応じた形式でDSを扱うことを可能にした。
-DSを扱うReceiveData.classに、次の3種類の表現を同時に持つことができる。
+DSを扱うクラスに、次の3種類の表現を同時に持つことができる。
 
 \begin{enumerate}
   \item 一般的なJavaのクラスオブジェクト
-  \item MessagePack for Javaでシリアライズ化されたバイナリオブジェクト
+  \item MessagePack for Java\cite{2}でシリアライズ化されたバイナリオブジェクト
   \item 2を圧縮したバイナリオブジェクト
 \end{enumerate}
 1はLocalDSMにDSを保存する場合に用いる。また、圧縮せずにRemoteDSMにDSを保存する場合は2のMessagePack形式で送られる。そしてLocal, Remote に対しDSを圧縮して保存する場合は3を用いる。
 
-さらに、圧縮状態を持つDSを扱うDSMとしてLocalとRemoteそれぞれにCompressed Data Segment Managerの追加した。Compressed DSMの内部では、DSが呼ばれた際にReceiveData.classが圧縮表現を持っていればそれを使用し、持っていなければその時点で圧縮表現を作って操作を行う。
+さらに、圧縮状態を持つDSを扱うDSMとしてLocalとRemoteそれぞれにCompressed Data Segment Managerの追加した。Compressed DSMの内部では、DSが呼ばれた際に圧縮表現を持っていればそれを使用し、持っていなければその時点で圧縮表現を作って操作を行う。
 これによりユーザは指定するDSMを変えるだけで、他の計算部分を変えずに圧縮表現を持つDSを扱うことができる。ノードは圧縮されたDSを受け取った後、そのまま子ノードにflipすれば圧縮状態のまま送信されるので、送信の際の再圧縮がなくなる。
 
 しかし、データの表現に圧縮したbyteArrayを追加したため、Remoteから受け取ったbyteArrayのDSが圧縮されているのかそうでないのかを判断する必要がある。
@@ -111,18 +111,19 @@
 
 \section{今後の課題}
 AliceVNCとTreeVNCを比較することにより実装したMeta Computationの有効性を示す必要がある。
-また、TreeVNCでは実装が困難であったNAT越えの機能を提供できると期待される。
+また、TreeVNCでは複雑な記述になってしまったNAT越えの機能を提供できると期待される。
 
 
 \begin{thebibliography}{9}
 
 \bibitem{1}
-{Yu SUGIMOTO and Shinji KONO}: 分散フレームワークAlice上のMeta Computationと応用，琉球大学工学部情報工学科平成26年度学位論文(修士) (2014).
+{MIWA OSHIRO, and Shinji KONO}:授業やゼミ向け画面配信システムTreeVNCの拡張機能，琉球大学工学部情報工学科平成26年度学位論文(学士) (2014).
 
 \bibitem{2}
-{MIWA OSHIRO, and Shinji KONO}:授業やゼミ向け画面配信システムTreeVNCの拡張機能，琉球大学工学部情報工学科平成26年度学位論文(学士) (2014).
+http://msgpack.org/
 
-
+\bibitem{3}
+{Yu SUGIMOTO and Shinji KONO}: 分散フレームワークAlice上のMeta Computationと応用，琉球大学工学部情報工学科平成26年度学位論文(修士) (2014).
 
 \end{thebibliography}
 \end{document}
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