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人間の動作や行動を実時間で計測する技術は，3次元アニメーションやビデオゲームにおけるCGキャラクタの行動生成，人間と機械との仮想空間上でのインタラクション，さらには人間型ロボットの遠隔操縦など，多くのアプリケーションへの利用が期待できる．現在，人間の動作情報を獲得するために，特別なマーカやセンサといったモーションキャプチャデバイスを装着する手法が実用化されているが，それらはユーザに身体的な制約を課し不快感を与えることもある．そこで，我々は，身体的制約の無い，画像解析によるモーションキャプチャシステムを開発した．本稿では，このシステムで必要となる被写体の身体的事前知識をビジョンベースで獲得する手法を提案し，姿勢推定の精度評価を行った．, In this paper, we discuss a vision-based real-time human motion capture system. Vision-based motion capture has a merit that it does not impose any physical restrictions on humans, which provides a natural way of measuring human motion. This system is useful for action generation of CG character in 3-dimensional animation or video games, man-machine interaction in a virtual space, remote control of humanoid robots, etc. Then, we have developed a vision-based real-time human motion capture system. This paper proposes a automatic mesurement of human body parameter and show the result of accuracy evaluation experiment for the system.

実生活環境において誰しもが利用可能な仮想環境インタフェースを構築するためには，機器の装着を強いられることなく，しかも実時間で人間の３次元的動作を計算機へ入力する手段が必要となる．本研究では，センサとしてカメラを用いて人間の頭部や手，足等の部位の３次元位置を追跡し，それらから人間の３次元動作を推定する手法について提案する．人体部位の追跡は色領域（blob）をベースに行い，複数視点からの観測結果を融合して部位の３次元位置を安定に求めている．しかし，この手法だけでは人間の姿勢推定に必要な肘，膝の位置が得られないので，これらの位置を求めるために逆運動学を実時間で近似的に解く方法を導入し，人間の３次元姿勢を実時間で推定することを可能にしている．, This paper presents a real-time human capture using skin-color-based blobs and human motion synthesis based on real-time inverse kinematics. Our purpose is to do seamless mapping of human motion in the real world into virtual environments. In general, virtual environment applications such as 'smart' interface require real-time human motion tracking system without special devices or markers. However, since such vision-based human motion tracking system is essentially unstable and can only acquire partially observable information, we have to establish a robust estimation mechanism of visual features from the observable information. In this paper, we demonstrate a real-time and on-line interaction system using multiple cameras which realizes human figure motion synthesis from limited perpetual cues.

本研究では,複数台のカメラによって撮影される映像から3次元モデルを復元することで,自由な視点からの映像を実時間で生成することを目指している.この自由視点映像生成システムの処理は,視体積交差法を用いた形状復元(ボクセル表現),ボクセル表現から三角パッチ表現への変換,三角パッチの色付けの大きく3段階に分かれる.しかしこのシステムには,対象物体の表面積が増加すると三角パッチの数が増加するため,処理時間が増加してしまうという問題点があった.これまでの研究で,形状復元時に空間解像度を対象にあわせて変化させ,多重解像度処理を行うことで,処理時間による処理の打ち切りを可能とすることで,処理時間を安定化させてきた.本橋ではさらに,三角パッチ数による処理の打ち切りを導入し,さらに処理時間を安定化させる.提案手法をPCクラスタ上に実装し,処理時間が安定することを確かめた., This paper proposes a method to stabilize the frame rate of real-time free-viewpoint video generation. When we apply real-time free-viewpoint video to live video programs, the frame rate of video processing should be constant. Otherwise, presented video gives viewers unnatural feeling due to time inconsistency. Our method to generate free-viewpoint video is based on 3-D shape reconstruction and visualization of the 3-D shape by CG technique, whose processing time mainly depends on the number of triangle patches of 3-D shape reconstructed. Therefore, processing time of the video generation, i.e., the frame rate, is not constant. To solve this problem, we propose a new method which flexibly varies the space resolution of the 3D-shape reconstruction stage and stabilizes the number of triangle patches, and which makes the processing time of free-viewpoint video nearly constant. We have implemented our method on a PC-cluster and realized real-time processing of the free-viewpoint video generation, whose experimental results show the effectiveness of our method.

本稿では人体や手などに代表される多関節物体の三次元姿勢を画像から推定する モデルフィッティングの技術についてサーベイする． 画像によるモデルフィッティングの枠組みを， 1)推定に利用される画像特徴, 2)画像と照合するモデルの表現と照合のパラメー タ空間, 3)照合時の評価関数と最適解の探索手法，にわけて多関節物体の三次元 姿勢推定に特徴的な要素を上記三つの観点から比較整理することを試みる．, In this paper, we present a survey report for the model fitting method to estimate 3-D posture of articulated objects such as human body and hand. We decompose the model fitting framework into the following three elements: 1) image feature, 2) model description and parameter space for model-image matching and 3) matching function and its optimization. From the viewpoint of these three issues, we try to compare the various methods of model fitting to each other and summarize them.

本稿では,3次元形状復元による自然な自由視点画像生成をPCクラスタを利用してオンラインで行う手法について述べる.提案するシステムでは,まず,対象形状を復元し,復元した形状を三角パッチ表現形式に変換する.次に,復元した対象形状表面の色情報を獲得し,最後に仮想視点位置に応じて自由視点画像を生成する.また,形状獲得の際には,形状の平滑化,対象形状に応じたボクセル空間の変形によりオンラインでの生成画像の高精度化を図る.実験により,提案手法によって実時間でより高精度な自由視点画像の生成が可能となることを確認した., In this paper, we present a system generating a free-viewpoint image effectively in real-time using multiple cameras and a PC-cluster. Our system firstly reconstructs a shape model of objects by the visual cone intersection method, secondly transforms the shape model represented in terms of a voxel form into a triangular patch form and smooths it, thirdly colors vertexes of triangular patches, and finally displays the shape-color model from the virtual viewpoint directed by a user. The key issue is 3D shape refinement to represent 3D object shapes more accurately without increase of processing time and memory space, which is effective to generate images with higher reality. Here, we describe implementation details of our system and show some experimental results.

近年，リアルタイム映像配信を用いた遠隔講義が一部の大学や予備校などで行われている．現在の遠隔講義で配信されている映像には，固定カメラによって撮影されたもの，カメラマンが撮影したもの，計算機でカメラを制御することにより撮影されたものがある．しかし，受講者側に提供される映像の多くは配信者側が提供しているため，必ずしも受講者が望んでいる箇所が撮影されているとは限らない．そこで，本システムでは，配信者側では固定カメラによって講義風景全体を撮影した映像を配信するだけにし，受信側の計算機上で配信されてきた講義映像に対して処理を施すことにより動きのある映像を提供する．さらに，受講者が注目したいと思う部分を講義映像中から選択し，その領域を拡大表示する機能などを付加することで従来の遠隔講義支援システムに比べ，受講者のニーズに応えるシステムを実装した．, We propose a supporting system for participants in a distant lecture. The system extracts an important scene from image sequence by image processing, and automatically makes a similar video (call the video an active video) which a camera-person took. Although systems with such functions already exist, a video which participants in a distant lecture want is not always captured. The video is processed at a distributing side on existing supporting systems in distant lecture. Therefore, we propose a new approach in order to solve this problem. We assume that a video is distributed without any processing at a distributing side and our system makes an active video on each participant’s computer. In addition, we implement a function which enables enlarge an area selected by participant from a displayed image on an interface. In this paper, we describe our system and our experimental results.

複数台のカメラによって撮影される映像から, 3次元モデルを復元することで自由な視点からの映像を生成する研究が近年さかんに行われている.自由視点画像生成は処理に時間がかかり, オンライン処理が難しいため, その研究の多くは, できる限り正確な3次元モデルの復元をオフラインで行う, あるいは, 陽には3次元形状を復元しないがオンラインで自由視点画像を生成する, というアプローチをとっている.本稿では, 3次元形状復元による自由視点画像生成をオンラインで行う手法について述べる.PCクラスタを利用して多視点カメラ画像からの視体積交差法によって3次元形状を復元し, 三角パッチで表現された3次元表面に, 仮想視点位置とカメラ画像を考慮した色を付けることで, 写実性の高い自由視点画像を生成する.このとき, 表面への色付けを高速に行うことが難しかったが, 本稿ではこの処理を高速に行うためのZバッファを利用した手法を提案する.また, 生成された自由視点画像を示し, 提案手法を評価する., Recently, there are a lot of researches for generating free-viewpoint videos by reconstructing 3D models from multiple camera images. Since it is difficult to generate free-viewpoint videos on-line for the large amount of computation, most of these researches aim to generate free-viewpoint videos off-line, or generate free-viewpoint videos without 3D model reconstruction. In this paper, we will propose a method that generates free-viewpoint videos by reconstructing 3D models on-line. The method first reconstructs 3D models by visual cone intersection method using multiple cameras, second colors the surfaces of 3D models in terms of triangular patch representation, and displays the colored models on a screen on-line. In these procedures, it is difficuld to color the surfaces. Then, we propose a new method for coloring, which is based on the Z-buffer method. And we show generated free-viewpoint images to estimate the method.

近年, 現実世界の対象を自由な視点から表示する自由視点映像のオンライン生成についての研究が盛んに行われている.既存のシステムの処理は, 視体積交差法を用いた形状復元(ボクセル表現), ボクセル表現から三角バッチ表現への変換, 三角バッチの色付けの大きく3段階に分かれる.ここで, 対象物体の表面積が増加すると三角バッチの数が増加するため, 処理速度が低下してしまう.そこで, 本研究では形状復元の空間解像度を変化させ三角バッチの数をほぼ一定にすることによりフレームレートを安定化させる手法を提案する.具体的には, 空間解像度を可変にするために, 8分木を利用した視体積交差法によって空間解像度を徐々に上げながら行い, 一定の時間が経過すると処理を打ち切る.このシステムを実装しフレームレートが安定することを確かめた., Recently, there are a lot of researches on on-line generation of a free-viewpoint video which shows objects in the real world from an arbitray viewpoint. The processing method is divided into three stages, reconstruction of a 3D model by the visual cone intersubsection method, conversion of 3D model representation from a voxel form to a triangular patch form, and coloring triangular patches. Here, if the surface area of objects becomes larger, the frame rare becomes lower since the processing time of the conversion and coloring depends on the number of triangular patches. Then, in this paper we propose a new method to stabilize the frame rate by changing the space resolution of 3D model reconstruction 3D for stabilizing the number of triangular patches. It is realized by raising the space resolution step by step and stopping the process when a time is over by using an octtree-based visual cone intersection method. And, experimental results show that our method makes the frame rate stabler.

複数のカメラ映像から3次元情報を復元することで,任意の視点からの映像,つまり3次元ビデオ映像を生成する研究が近年盛んに行われている.3次元ビデオ映像生成は処理に時間がかかり,オンライン処理が難しいため,その研究の多くは,できる限り正確な3次元モデルの復元をオフラインで行う,あるいは,陽には3次元形状を復元しないがオンラインで3次元ビデオ映像を生成するというアプローチをとっている.本稿では,PCクラスタを利用した3次元形状復元による自然な3次元ビデオ映像生成をオンラインで行う手法について述べる.視体積交差法によって3次元形状を復元し,三角パッチで表現された3次元表面に仮想視点位置とカメラ画像を考慮した色を付けることで,写実性の高い3次元ビデオ映像を生成する.また,生成された3次元ビデオ映像を示し,提案手法を評価する., Recently, there are a lot of researches for generating 3D video by reconstructing 3D models from multiple camera images. Since it is difficult to generate 3D video on-line for the large amount of computation, most of these researches aim to generate 3D video off-line, or generate 3D video without 3D model reconstruction. In this paper, we will propose a method that generates natural 3D video by reconstructing 3D models on-line. The method first reconstructs 3D models by visual cone intersection method using multiple cameras, second colors the surfaces of 3D models in terms of triangular patch representation, and displays the colored models on a screen on-line. And we show generated free-viewpoint images to estimate the method.

動画像という莫大な帯域を持つストリームを逐次解析するアプリケーションでは,出来るだけ高精度で高速な処理が要求される. しかし利用可能な計算機資源には限りがあり,システム設計者は利用可能な計算機資源の下で処理時間と精度のトレードオフを考えなければならない.つまり遅延は小さいが精度は悪いアルゴリズム,遅延は大きいが精度はよいアルゴリズムを状況に応じて使い分ける必要がある.信頼度駆動アーキテクチャとは,事前知識として与えられた精度と遅延の関係式を用いて,状況に応じて最適なアルゴリズムを選択する機構である.本稿では信頼度駆動を用いた分散共有メモリ機構を実現し,動画像から人間の動作を実時間で推定するアプリケーションを例にその有効性を示す., The algorithm for vision-based processing has a trade-off between the precision and the delay. The more complex algorithm becomes, the bigger delay will be. On the other hand, the delay should be small to keep throughput higher. So we have to choose the best algorithm which suits the situation. In this paper, we deal this trade-off as the synchronization matter of the confidence. We implement those algorithms as threads, and execute one as soon as satisfied with the its confidence, so that we can choose the best algorithm dynamically.

画像から精度の高い情報を得るためには,莫大な計算量が要求される.一方で,実時同性が要求されるアプリケーションでは,ある人力に対応する出力が得られるまでの遅延は小さければ小さいほどよい.つまり,計算結果の精度と遅延のトレードオフを考慮する必要がある.筆者らは,信頼度駆動という新しい概念により,精度と遅延のトレードオフの問題を簡潔なモデルで定式化する.そして,このモデルを利用するためのプログラミング・インタフェースとして信頼度駆動メモリを実装する.本論文では,シミュレーションおよびアプリケーションによる実験の結果から,信頼度駆動メモリの有効性を示す., To get accurate information from input-images, the huge amount of computation power is required. On the other hand, in real-time system we must take care of the latency. Under given hardware resources, we must make difficult trade-off between the precision and the latency. In this paper we propose Confidence-driven scheme and formulize the problem as a simple model. Here, we will present the Confidence-driven Memory architecture as its programming interface and show its efficiency based on some experimental results.

近年、大学およびその他の教育機関において遠隔講義が行われている。これらの遠隔講義においてはカメラを固定して撮影をしているか、カメラマンがカメラを操作して講義を撮影している。しかし、カメラを固定した場合には板書が見づらく、変化のない退屈した映像になってしまう。また、カメラマンを用意する方法では、毎回の講義にカメラマンを雇うのは難しい。本研究では、黒板を使用して進める講義を対象としてカメラで撮影した映像を計算機で処理し、カメラの向きやズームを計算機で制御することで講義を自動撮影するシステムACE(Automatic Camera control system for Education)の構築を目指している。本稿ではACEを模擬講義に適用した結果と考察を述べる。, The growth of a communication network technology enable us to attend a distance lecture. When the lecture seenes are taken for the distance lecture, a camera-person usually controls the camera in order to capture suitable scenes;otherwise, the camera sets up to capture the same position at all times. It is not easy, however, for every occasion to employ a camera-person. And the scene captured by a fixed camera is unable to give us the feeling at the live lecture. It is necessary, consequently, to control a camera automatically. We have developed ACE(Automatic Camera control system for Education)system which control a camera with computer vision techniques. This paper presents ACE system and an experiment with it.

教育機関へのコンピュータやLANの導入により, 教材をWebのデータとして作成した講義も行われている.しかし, 教材を電子化するだけではなく, コンピュータ世界の変化に対応した教育方法, 教育支援方法が必要とされている.教材に沿った練習問題があり, ブラウザ上で解答できる環境が整っていれば, 学生は容易に練習問題にチャレンジすることができる.これにより, 学生の理解を深めることが可能になる.本論文では, 教材として用意しているタグ付きテキストを利用して, 練習問題を生成するシステムAEGIS(Automatic Exercise Generator based on the Intelligence of Student)について述べる.AEGISは学生の理解力に応じた練習問題の出題を可能としている.また, 練習問題の出題形式を制限することで, 自動採点も可能にしている., Popularization of computers and the Internet enable us to hold lectures using Web contents as a teaching material. We should, however, make better use of the new computer and the Internet technologies, and have to develop a new lecture method using them. If we arrange some exercises which follow a lecture note and prepare an answering mechanism for the exercises through the Internet, every student can try the exercises any time. This system aims to help the students understand the lecture. In this paper, we propose AEGIS(Automatic Exercise Generator based on the Intelligence of Student)system which generates some kinds of exercises automatically based on the tagged documents with considering both the ability of a student and the abstrusity to solve the exercises. It realizes a feedback mechanism by restricting the exercise generation to the well-known three types.

我々は, 複雑で高度な動画像処理や, 複数のカメラを利用した動画像処理をリアルタイムで行うために, PCクラスタを利用したシステムについての研究を行っている。これは複数のPCを高速なネットワークで接続し, PC間で画像を転送しながら, 並列分散動画像処理を行うシステムである。本報告では, 本システムの概要について述べ, 本システムの性能評価のための実験を行い, PCクラスタの有効性について述べる。, We are researching a PC-cluster system, which realizes complex and high level video processing and multi-camera video processing in real-time. The system consists of ten PCs connected by a very high speed network. In this paper, we introduce the system and show some experimental results to evaluate performance of the system.

我々は, 動画像から対象物の位置・姿勢・形状に関する様々なパラメータを獲得し, そのパラメータを用いて3次元アニメーションを作成するシステムを開発している。一般に, 画像から物体の3次元形状や動きのパラメータを獲得する問題は, 何らかの事前情報がなければ解けない不良設定問題である。これに対し, 我々は, 問題毎に事前情報を付与するユーザの介在を認め, 仮想空間内に提示するために必要な情報=事前情報+獲得情報という枠の中で, 必要以上に情報獲得が難しくならずに, しかも手軽に事前情報を与えることができるようなシステムを作成する。本稿では, 対象物の位置・姿勢・動きパラメータを推定するために用いる初期モデルの構築を容易にするため, 画像から形状パラメータを半自動的に獲得する機能を備えた形状モデラを提案する。, We have been developing a system that estimates shape and pose parameters of 3D multi-part objects from video sequence and maps the objects into virtual environments. In general, estimating 3D parameters from 2D images is an ill posed problem. To solve this problem it is necessary for users to provide a priori informations about objects to the system. This paper describes a 3D modeler by which users can easily provide such a priori informations. A user roughly adjusts parts of an object model on multi-view object images and the system automatically adjusts the model and images to estimate parameters of the object.

マルチメディアアプリケーションに必要な高速な動画像処理のために, 様々なハードウェアアクセラレータが開発されている. しかし, 将来のマルチメディアでは双方向のVisual Interface等の複雑な処理が要求されるため, ハードウェアアクセラレータは不向きであると考えられる. 我々は, 次世代のマルチメディアアプリケーションのために, 並列計算機KUMP/Dを設計製作中である. KUMP/Dはメッセージをハードウェアで処理するFMP (Fine-grain Message Processor) と呼ぶ機構を設けており, 細粒度並列処理を効率良く行うことができる. 本稿では, KUMP/Dの構成を述べ, 細粒度並列処理において重要なメッセージ処理能力の評価を行う., High speed image and video processing is a key technology in multi-media applications. Currently, many hardware accelerators are developed and used in order to speed up such processing. However, the hardware accelerators are insufficient for the advanced multi-media applications such as bidirectional visual interface. Considering the above situation, we have been developing a multi-media processor KUMP/D (the Kyushu University Multi-media Processor on Datarol-II). The KUMP/D can efficiently execute a fine-grain multi-thread program by FMP (Fine-grain Message Processor). This paper describes the structure of the KUMP/D and the performance analysis of message handling, which is important for fine-grain multi-thread processing.

日本語文章は単語単位に分割して書かれないために，これを機械処理するには，まず形態素解析などの文法処理を行なうのが普通である．しかし，文法処理を行なっても，解が一意に定まらなかったり，解析時間がかかったりする問題がある．そのため，我々は，字面だけの情報で接続助詞 「が」や否定表現，受身形などの候補を抽出する方法を構築し，それを応用して日本語文章推敲支援ツール『推敲』を開発している．本論文では，簡単な表を利用した字面解析手法を用いて日本語文章中にある活用語の活用形を推定する方法(「活用チェック法」と呼ぶ)にについて述べる.活用語を語幹と語尾に分け,それぞれについて表を設ける.文を後ろから前に遡る方向にスキャンしながら,まず語尾の表と比較を行う.その後,語幹の表との比較を行う.語幹に関しては最後の1文字しか評価しない.活用チェック法で使用する表の大きさは32KB程度で,これを主記憶に載せたとしても,記憶域を圧迫するものではない.そのため,主記憶容量が小さな計算機であっても主記憶に載せることが可能である.従来の字面抽出法と比較するために,接続助詞「が」と否定表現の抽出に活用チェック法を適用し,抽出精度を比較した.その結果,従来の字面抽出法に比べて適合率が約10%向上した.再現率は100%を保っている.さらに,活用チェック法を使用した抽出法は,従来の抽出法と比較して,抽出に要する時間はほとんど変わらない., Japanese documents are usually analyzed with the grammatical analysis like the morphological analysis. Since this analysis requires much time, we constructed an extraction method with only textual information for the passive voice, the negative expressions, the conjunctive particle "GA," and so on. And we are developing a system of writing tools SUIKOU with the textual analysis method. This paper describes a method to estimate the conjugation of Japanese verbs and adjectives with a textual analysis. We prepare two kinds of tables for a conjugational part and a non-conjugational part of Japanese verbs and adjectives. This method analyzes a Japanese document from tail to head of a sentence with these tables. Using the method, we construct a new extraction method for the conjunctive particle "GA" and the negative expressions. This extraction method guarantees to extract all requested items, but it may extract some unrequested items. The precision of the new extracting method for the conjunctive particle "GA" is above 98%, and is improved by 7% in comparison with that of old one, although the new method is able to extract the conjunctive particle "GA" as fast as old one.

超並列計算機の設計において,もっとも大きな問題の1つにプロセッサ間通信やメモリアクセスに伴うレイテンシ問題がある.マルチスレッド処理によるレイテンシ隠蔽は本問題に対する有効な解決手段である.効果的なマルチスレッド処理を行うためにはプロセッサに高速なコンテクストスイッチ能力が必要とされる.しかしながら従来のRISC型のプロセッサでは,スレッドの切り替えに伴うレジスタの退避と回復のためのメモリアクセスがオーバヘッドとなり,細粒度マルチスレッド処理を効率的に実行することは困難である.本論文では細粒度マルチスレッド処理向きプロセッサDatarol- IIを提案する.本プロセッサはデータ駆動方式を最適化したDatarolにスレッド実行を導入し一般的なRISCプロセッサと同様のパイプライン処理および高速レジスタの利用を可能とした.また,自動レジスタロードストア機構によりコンテクストスイッチに伴うメモリアクセスを明示的なロードストア命令を用いずかつ通常の処理と並行して行うことにより細粒度処理におけるオーバヘッドを隠蔽する.さらに階層的なメモリシステムと負荷制御機構を導入し価格性能比に優れたメモリシステムを実現する.シュミレーションによる評価により,自動レジスタロードストア機構によるメモリアクセスオーバヘッドの隠蔽効果,優れた耐レイテンシ性能,負荷制御による効果的な階層メモリシステムの実現,が確認され,本プロセッサは超並列計算機用要素プロセッサとして有望であることが分かった., Latency, which is csused by remote memory accesses and remote procedure calls, is one of the most serious problems in massively parallel computers.In order to eliminate the idle time of processors caused by the long latencies, processors must perform fast context switching among fine-grain concurrent processes. However, since conventional RISC processers are designed for long thread executions,they are inefficient in a fine-grain multithread execution. In this paper, we propose a processor architecture, called Datarol-II, which realizes efficient fine-grain multithread execution by performing fast context swiching among fine-grain concurrent processes. In the Datarol-II processor, an implicit register load/store mechanism is embedded in the execution pipeline in order to reduce the memory access overhead caused by context switching. A two-level hierarchical meomry system and a load control mechanism are also introduced in order to reduse local memory access latency. Simulation results show the followings : the implicit register load/store mechanism reduces context swiching costs ; the Datarol-II processor is tolerable for the long latencies ; the load control mechanism reduces the memory access traffic enabling hierarchical memory system to work efficiently. By these results, it is shown that the datarol-II processor is suitable for a processor element of massively parallel computers.

データフロー実行モデルに基づく超並列V言語を提案し,既存の汎用並列計算機上での実装を通しその実用性を示す.データフロー関数型言語をベースに,その並列処理記述における利点を損なうことなく,状態を持つ並行プロセスを直観的に記述するための抽象化単位agentを導入した.agent間の明示的結合の記述に加え,要素間の論理構造/通信形態を指定してagentの集合を記述できる抽象化単位agent fieldを導入した.V言語はlenientなセマンティクスを持ち細粒度を含む様々な粒度の並列性を内在している.我々は,同期や通信などの非局所処理を削減し計算の局所性を活用できる,マルチスレッド実行を実現するコードを生成することにより特別に細粒度並列処理をサポートしていない汎用並列計算機においても効率の良い実装を可能とした.本稿では,疎結合並列計算機AP1000を対象にした実装について述べ,予備評価によりその実用性を示す.また agent間の関係記述は記述時だけでなく,効率の良い実装にも役立つよう意図したものであり,予備評価ではその効果も評価し効率向上を確認した., In this paper, we propose a dataflow-based massively parallel programming language, called V, which is based on a data-flow oriented functional programming language. The language provides a programming unit, called agent, to write parallel entities communicating with each other. In addition to connecting agents explicitly, abstraction of ensembles of agents on a predefined topology description is introduced, in order to write a massively parallel program that naturally reflects the structure of a problem. We also present some implementation issues and a preliminary evaluation of our compiler and runtime system developed for the Fujitsu AP1000, a distributed-memory parallel machine with conventional processors.