(57)【要約】  複雑なシステムにおいて、異常の種類・発生場所・原因を効率的に判断乃至判断支援する。  システムの状況を判断するコンピュータに適用される方法であり、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、前記複 数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップとを含む。
2012090718.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
システムの状況を判断するコンピュータに適用される方法であり、
前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、
各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、
前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記複数の分類の少なくとも一つは、階層的分類である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項５】
前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を前記システムの状況と判断する請求項１又は２に記載の方法。
【請求項６】
前記判断するステップは、前記複数の異常値の集合の経時変化に基づいて、前記システムの状況を判断する請求項１乃至５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
前記複数の属性の少なくとも一つは、前記計測対象の機能、ネットワーク構成、種類、設置場所、設置場所の管理組織、設置場所のセキュリティ・レベルのいずれかである請求項１乃至６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
前記演算するステップは、各計測対象の第一属性に対応する第一分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第一異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の第二属性に対応する第二分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第二異常値の集 合を演算するサブ・ステップとを含み、
前記判断するステップは、前記第一異常値の集合及び第二異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する
請求項１乃至７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
前記演算するステップは、各計測対象のネットワーク構成に対応するネットワークの階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてネットワーク異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の設置場所に対応する場所の階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算ア ルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブ・ステップとを含み、
前記判断するステップは、前記ネットワーク異常値の集合及び前記場所異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する
請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記演算するステップは、各計測対象の第三属性に対応する第三分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第三異常値の集合を演算するサブ・ステップを更に含み、
前記判断するステップは、前記第一異常値の集合、第二異常値の集合、及び第三異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する  請求項８に記載の方法。
【請求項１１】
前記演算するステップは、各計測対象の種別に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて種別異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の設置場所に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演 算するサブ・ステップと、各計測対象の設置場所のセキュリティ・レベルに対応する構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてセキュリティ異常値の集合を演算するサブ・ステップとを含み、
前記判断するステップは、前記種別異常値の集合、前記場所異常値の集合及び前記セキュリティ異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記システムの状況の判断結果をユーザに表示するステップを更に備える請求項１乃至１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の異常値の集合と前記システムの状況の判断結果とをユーザに表示するステップを更に備える請求項１乃至１２のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
前記システムは、インダストリアル・コントロール・システムである請求項１乃至１３のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータに、
前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、
各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、
前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップと
を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
システムの状況を判断するコンピュータであり、
前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取る入力部と、
各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算する演算部と、
前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断する判断部と
を含むコンピュータ。
【請求項１７】
前記演算アルゴリズム及び前記判断アルゴリズムを記憶する記憶部を更に備える請求項１６に記載のコンピュータ。
【請求項１８】
前記記憶部は、複数の異常値の集合とシステムの状況とを対応させて記憶しており、
前記判断部は、演算された複数の異常値の集合と記憶された複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項１７に記載のコンピュータ。
【請求項１９】
前記記憶部は、複数の異常値の集合を単純化したパターンとシステムの状況とを対応させて記憶しており、
前記判断部は、演算された複数の異常値の集合と記憶されたパターンとを比較することで、前記システムの状況を判断する請求項１７又は１８に記載のコンピュータ。
【請求項２０】
前記システムの状況の判断結果をユーザに表示する出力部をさらに備える請求項１６乃至１９のいずれかに記載のコンピュータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、システムの状況を判断乃至判断支援する技術に関し、特に、インダストリアル・コントロール・システムの状況の判断に好適な技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から複雑なシステム、とりわけ、複数のインダストリアル・コントロール・システム（ＩＣＳ）が混在する環境での異常時対応は益々困難になっている。つまり、異常の種類ごとに異なる対応が必要となるため、ＩＣＳの保守範囲における異常の検知のみならず、異常の種類、発生箇所、原因の切り分けを迅速かつ 正確に行うことが重要である。例えば、異常の種類とその対応との関係は、１．端末ソフトウェアエラーに対しては、再起動／バージョンアップが、２．端末ハードウェア故障に対しては、修理・交換が、３．ネットワーク障害に対しては、障害箇所の特定／NW機器修理・交換／再接続が、４．ネットワークへの侵入行為に対しては、侵入者遮断／侵入元の特定／他システムへの侵入防止が、５．物理的な不正行為に対しては、場所特定／犯人の確保／他への影響阻止が、６． 自然災害による障害に対しては、発生地域の限定／障害範囲・程度の把握、などが挙げられる。【０００３】
従来から、プラント等の複雑なシステムを対象する異常検知等を目的として、以下の特許文献１乃至３などの技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特公平６−３６３７号公報
【特許文献２】特開平１１−３４４５８９号公報
【特許文献３】特開平８−２３４８３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、全ての種類の異常のデータ傾向を人手で把握・表現するのは困難で、異常発生時のデータに対する前提知識は不足している。特に、異種混合的な端末・データが増えるにつれ、全てを統一的に扱える万能な異常検知技術は実現困難である。他方、ICSには可用性／対策アクションのリアルタイム性への厳しい要求が課せられており、迅速かつ正確な状況の判断（異常の種類・発生場所・原因の効率的な切り分け）はきわめて重要である。【０００６】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、複雑なシステムにおいて、異常の種類・発生場所・原因を効率的に判断乃至判断支援する方法、コンピュータ・プログラム、コンピュータを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明を方法として把握すると、以下の通りとなる。すなわち、本発明は、システムの状況を判断するコンピュータに適用される方法であり、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取るステップと、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算ア ルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算するステップと、前記複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するステップとを含む方法である。なお、分類は階層的分類としてもよいし、非階層的分類としてもよい。階層的分類の例としては、計測対象の機能 階層構造、ネットワーク上の階層構造、物理的な領域の階層構造、端末種別による階層構造を挙げることができる。また、複数の属性は相異なる独立なものを採用することができる。【０００８】
なお、対象のシステムは複数のサブ・システムによって構成され、個々のサブ・システムは様々な端末（計測対象）によって構成されるものを想定することができる。端末の具体例としては、センサー／アクチュエーター／制御機器／ネットワーク機器を挙げることができる。また計測データとして、各端末状態が時系 列的に計測可能とする。計測データの一つの具体例としては、物理的計測値（ICSの稼動状態、物理センサー情報）が挙げられ、さらに具体的には、発電プラ ント内部の温度情報、バルブの開閉イベントが挙げられる。計測データの他の具体例としては、非物理的計測値（ITシステムの状態）が挙げられ、さらに具体 的には、ネットワーク状態（アクセスログ、レイテンシー、パケットロス率）、ソフトウェア情報（バージョン情報、ジョブ記録、データ授受記録）、ハードウェア情報（ファームウェア情報）が挙げられる。【０００９】
各計測データから異常を検知する態様としては、１．正常か異常か判らないデータ集合から異常を検出する態様、２．正常時データと既知の異常データを元に既知の異常を検出する態様、３．正常時データのみを元に未知の異常を検出する態様が挙げられる。３．の態様では、例えば、学習データとして正常稼動中の ICS時系列物理的計測・イベントデータを得て、適用データとして最新のICS時系列物理的計測・イベントデータを得て、出力として正常・異常判定もしくは異常度（異常らしさを表す数値）を出力する。なお、代表的な異常検知手法としては、数値データに対するものとして、HotellingT＾2検定 / One-class SVM / LocalOutlier Factorが挙げられ、イベントデータに対するものとして非頻出パターン発見、ナイーブベイズ、隠れマルコフモデルが挙げられる。【００１０】
また、属性の具体例としては、前記計測対象の機能、ネットワーク構成、種類、設置場所、設置場所の管理組織、設置場所のセキュリティ・レベルを挙げることができる。機能属性における階層構造としては、例えば、原子力発電システム全体→大機能要素（蒸気発生器／タービン／発電機）→小機能要素（給水部／ナト リウム排出部／蒸気排出部）→各端末を挙げることができ、ネットワーク属性における階層構造としては、ネットワーク全体→各ローカルエリア→各ネットワーク端末を挙げることができ、物理的な領域属性における階層構造としては、監視（計測）対象施設全体→各施設→各階→各部屋を挙げることができ、端末種別属 性における階層構造としては、全端末→大分類（センサー／アクチュエーター／制御／ネットワーク機器）→小分類（温度センサー／圧力センサー／音センサー）→各端末種別（メーカー・製造番号・バージョン）を挙げることができる。なお、各分類・階層におけるデータ形式と異常検知アルゴリズムは任意であ り、例えば、プラントの物理状態時系列についてHotelling T＾2検定 を用い、ネットワーク機器のアクセスログに対してナイーブベイズ法を用いることができる。【００１１】
また、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合とを比較することで、前記システムの状況を判断することができる。さらに、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数 の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化したものとを比較することで、前記システムの状況を判断することもできる。さらに、前記判断するステップは、予め定められた前記システムの各状況に対応した前記複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合を単純化し たものとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を前記システムの状況と判断することもできる。なお、前記判断するステップは、前記複数の異常値の集合の経時変化に基づいて、前記システムの状況を判断してもよいし、経時変化に無関係に前記システムの状況を判断してもよい。【００１２】
また、複数の異常値の集合のパターンとは、各分類・階層で計算した異常スコア集合であり、異常度の高い分類・階層とそうでない分類・階層の可視化を図ることができる。また、複数の異常値の集合のパターンにおいて、時系列な変化も特徴として考慮（検出順序、検出頻度）することもできる。また、全て異常度が低 い時点ではパターンとして検出しないことが望ましい。複数の異常値の集合のパターンと演算された前記複数の異常値の集合との比較は、完全一致マッチングは計算困難及び汎用性が低く、特に分類が増えて階層構造が大きくなると計算量が爆発してしまうため、パターン間の類似度による緩いマッチング、類似度が高け れば同一の異常パターンと判定することが挙げられる。例えば、パターン木構造の編集距離、パターン木構造の部分構造の共通性に基づいて判断することができる。なお、異常パターン乃至アノマリー・パターンを予め用意された異常の特徴を現す異常値の集合（マッチングされる側）と現在の状態＝演算された前記複数 の異常値の集合（マッチングする側）として定義することができる。つまり、定型異常パターン（定型アノマリーパターン）と現異常パターン（現アノマリーパターン）とを比較することができる。【００１３】
相異なる二つの属性を前提にすると、前記演算するステップは、各計測対象の第一属性に対応する第一分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第一異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の第二属性に対応する第二分類に従い、各計測データと予め定められた演算アル ゴリズムとに基づいて第二異常値の集合を演算するサブ・ステップとを含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合及び第二異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断することができる。その具体例としては、前記演算するステップは、各計測対象のネットワー ク構成に対応するネットワークの階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてネットワーク異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の設置場所に対応する場所の階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算する サブ・ステップとを含み、前記判断するステップは、前記ネットワーク異常値の集合及び前記場所異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するものを挙げることができる。【００１４】
さらに相異なる三つの属性を前提にすると、前記演算するステップは、各計測対象の第三属性に対応する第三分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて第三異常値の集合を演算するサブ・ステップを更に含み、前記判断するステップは、前記第一異常値の集合、第二異常値の集合、及び 第三異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断することができる。その具体例としては、前記演算するステップは、各計測対象の種別に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて種別異常値の集合を演算するサブ・ステップ と、各計測対象の設置場所に対応する階層構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて場所異常値の集合を演算するサブ・ステップと、各計測対象の設置場所のセキュリティ・レベルに対応する構造に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいてセキュリティ異常値 の集合を演算するサブ・ステップとを含み、前記判断するステップは、前記種別異常値の集合、前記場所異常値の集合及び前記セキュリティ異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断するものを挙げることができる。【００１５】
また、前記システムの状況の判断結果をユーザに表示するステップを更に備えてもよく、前記複数の異常値の集合と前記システムの状況の判断結果とをユーザに表示するステップを更に備えてもよい。【００１６】
前記システムは、インダストリアル・コントロール・システムでもよいし、ＩＴシステムでもよい。【００１７】
本発明をこれらコンピュータ・プログラム、コンピュータ・システムとして把握した場合にも、上述した本発明を方法として把握した場合と実質的に同一の技術的特徴を備える事ができるのは当然である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、複雑なシステムにおいて、異常の種類・発生場所・原因を効率的に判断乃至判断支援することができる。すなわち、第一に、分類の簡単化を行うことができる。複数分類・階層構造における異常パターン可視化により、異常の種類・発生場所・原因の分類が簡単化し、様々な異常時のデータ傾向につい て知識が不足していてもこれらをおこなうことがでる。そして、異常パターンについて事前知識があれば利用可能であり、例えば、ある地域＆全てのICSで異 常→自然災害による障害、ある地域＆特定のICSで異常→物理的な不正行為、全地域＆特定のICSで異常→ネットワーク侵入行為と判断することができる。 第二に、異種混合的な環境における適用可能であり、計測対象の端末やデータ形式に適したアルゴリズムが利用可能である。第三に、リアルタイム性に優れており、検知した異常の速やかな分類によって迅速な対策アクションが可能となり、異常検知後にその種類・発生箇所・原因を調べる作業を軽減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】判断装置１の機能を示すブロック図
【図２】判断装置１の動作を示すフローチャート
【図３】適用対象となるシステムの例示
【図４】設置場所を説明する図
【図５】ネットワーク構成を説明する図
【図６】実施例１を説明する図
【図７】事例１−１を説明する図
【図８】事例１−２を説明する図
【図９】事例１−３を説明する図
【図１０】実施例２を説明する図
【図１１】事例２−１を説明する図
【図１２】事例２−２を説明する図
【図１３】事例２−３を説明する図
【図１４】判断装置１のハードウェア構成
【発明を実施するための形態】
【００２０】
実施形態
図１は、本実施態様に係る判断装置（コンピュータ）の機能ブロック図である。同図に示すように、この判断装置１は、入力部２と、演算部３と、記憶部４ と、判断部５と、出力部６とを備える。なお、判断装置１のより具体的なハードウェア構成については、図１４を参照して、後述する。
【００２１】
図２は、この判断装置１の基本的な動作を説明するフローチャートである。同図に示すように、この判断装置１は、前記システム中の複数の計測対象からそれぞれ計測データを受け取り（S２）、各計測対象の複数の属性に対応する複数の分類に従い、各計測データと予め定められた演算アルゴリズムとに基づいて複数の異常値の集合を演算し（S３）、複数の異常値の集合と予め定められた判断アルゴリズムとに基づいて、前記システムの状況を判断し（S５）、その判断結果を ユーザに出力する（S６）。
【００２２】
図３は、この判断装置１の適用対象となるシステムを例示したものである。この判断装置１は、インダストリアル・コントロール・システムに適用され、その具体例としては、発電施設群（図３（ａ））、工場施設群（図３（ｂ））、ビル施設群（図３（ｃ））、さらに図示はしないが、電力供給施設群、水供給施設群、 交通網施設群などを挙げることができる。
【００２３】
実施例１
以下、実施例１として、このような判断装置１が発電施設群（図３（ａ））、特に原子力発電施設群に適用される場合を例に挙げて説明する。また、かかる説明により、図１に示した判断装置１の各機能ブロックの機能、図２に示した判断装置１の各ステップの動作の意義をより明確にする。
【００２４】
図４は、この判断装置１が対象とする原子力発電施設群の設置場所を階層分類構造で説明するものである。この判断装置１が対象とする原子力発電施設群の設置場所は、上位階層としてグローバルエリア：Ａ（日本）であり、その下位の中位階層としてサブエリア：Ａａ（東日本）及びサブエリア：Ａｂ（西日本）が存 在し、さらにサブエリア：Ａａの下位の下位階層としてロケーション：Ａａ１（福島）及びロケーション：Ａａ２（新潟）が、サブエリア：Ａｂの下位の下位階層としてロケーション：Ａｂ１（福井）及びロケーション：Ａｂ２（佐賀）がそれぞれ存在する。
【００２５】
図５は、この判断装置１が対象とする原子力発電施設群のネットワーク構成を階層分類構造で説明するものである。この判断装置１が対象とする原子力発電施設群のネットワーク構成は、上位階層としてルートＩＣＳ：Ｘ（原子力発電施設）であり、その下位の中位階層としてハブＩＣＳ：Ｘａ（タービン系）及びハブ ＩＣＳ：Ｘｂ（原子炉系）が存在し、さらにハブＩＣＳ：Ｘａの下位の下位階層としてＩＣＳ：Ｘａ１（発電機：太陽マーク）及び：Ｘａ２（タービン：ハートマーク）が、ハブＩＣＳ：Ｘｂの下位の下位階層としてＩＣＳ：Ｘｂ１（蒸気発生器：稲妻マーク）及びＩＣＳ：Ｘｂ２（原子炉：星マーク）がそれぞれ存在す る。
【００２６】
図６は、図４及び図５で示した設置場所及びネットワーク構成を、それぞれ階層化されたツリー構造で表現し、各構成要素のアノマリー・スコア、設置場所及びネットワーク構成のアノマリー・パターンを説明するものである。
【００２７】
この判断装置１の入力部２は、原子力発電施設群中の多数の計測対象から直接的または間接的にそれぞれ計測データを受け取る（図２のステップＳ２）。この判断装置１の演算部３は、各計測対象の二つの属性（ここでは、原子力発電施設群の設置場所とネットワーク構成）に対応する二つの分類に従い、各計測データ と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれが複数のアノマリー・スコアで構成される二つのアノマリー・パターンを演算する（図２のステップＳ３）。なお、アノマリー・スコアは、ここでは平常状態を０、異常状態を１とした連続的な値で表現される。一方、アノマリー・パターンは、ここ では各アノマリー・スコアを三段階（平常：網掛けなし、低い異常：薄い網掛け、高い異常：濃い網掛け）で評価した（単純化した）パターンで表現される。
【００２８】
例えば、ロケーション：Ａｂ１（福井）に位置する原子力発電施設からの計測データに基づいて、ロケーション：Ａｂ１（福井）のアノマリー・スコアが演算され、ここではその値が０．１であった。同様に、ロケーション：Ａａ２（新潟）、Ａａ１（福島）、Ａｂ２（佐賀）のアノマリー・スコアの値がそれぞれ、 ０．２、０．０、０．２であった。また、サブエリア：Ａａ（東日本）及びサブエリア：Ａｂ（西日本）のアノマリー・スコアの値は、それぞれ下位のロケーション群のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、０．２、０．１と演算された。同様に、グローバル エリア：Ａ（日本）のアノマリー・スコアの値は、サブエリア：Ａａ（東日本）及びサブエリア：Ａｂ（西日本）の各アノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、０．２と演算された。
【００２９】
これらのアノマリー・スコアから図６の左側に示すアノマリー・パターンが演算される。具体的には、各アノマリー・スコアの値を平常（０．５未満）：網掛けなし、低い異常（０．５以上、０．８未満）：薄い網掛け、高い異常（０．８以上）：濃い網掛けで評価し、この場合は、いずれのアノマリー・スコアの値も ０．５未満であるので、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターンとしては、図に示した網掛けのないものとなる。
【００３０】
他方、ネットワーク構成上のＩＣＳ：Ｘｂ２（原子炉）に対応する原子力発電施設からの計測データに基づいて、ＩＣＳ：Ｘｂ２（原子炉：星マーク）のアノマリー・スコアが演算され、ここではその値が０．８であった。同様に、Ｘｂ１（蒸気発生器：稲妻マーク）、ＩＣＳ：Ｘａ２（タービン：ハートマーク）、 Ｘａ１（発電機：太陽マーク）、のアノマリー・スコアの値がそれぞれ、０．２、０．３、０．９であった。また、ハブＩＣＳ：Ｘａ（タービン系）及びハブＩＣＳ：Ｘｂ（原子炉系）のアノマリー・スコアの値は、それぞれ下位のＩＣＳ群のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに 基づいて、それぞれ、０．７、０．６と演算された。同様に、ルートＩＣＳ：Ｘ（原子力発電施設）のアノマリー・スコアの値は、ハブＩＣＳ：Ｘａ（タービン系）及びハブＩＣＳ：Ｘｂ（原子炉系）のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、０．６と演算された。
【００３１】
これらのアノマリー・スコアから図６の左側に示すアノマリー・パターンが演算される。具体的には、各アノマリー・スコアの値を平常（０．５未満）：網掛けなし、低い異常（０．５以上、０．８未満）：薄い網掛け、高い異常（０．８以上）：濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリー・スコアの値がそれぞれ ばらついているので、原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンとしては、図に示した濃い網掛け、薄い網掛け、網掛けなしが混在したものとなる。
【００３２】
なお、各アノマリー・スコアの値を演算する演算アルゴリズムとしては、数値データに対するものとして、HotellingT＾2検定 /One-class SVM / LocalOutlier Factorが挙げられ、イベントデータに対するものとして非頻出パターン発見、ナイーブベイズ、隠れマルコフモデル等を採用することができる。
【００３３】
また、ここでは、上位のアノマリー・スコアの値を演算するのに、下位のアノマリー・スコアの値のみを用いる例を説明したが、この他にも、例えば、他の計測対象からの計測データを用いて演算してもよい。
【００３４】
判断装置１の記憶部４は、既知の原子力発電施設群の状況（具体的には、（１）発生した異常の種類、（２）異常発生箇所、（３）異常の原因）と、その状況下での原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンとを対応させて 記憶している。
【００３５】
判断装置１の判断部５は、原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パ ターンのそれぞれ経時変化と、記憶部４に予め記憶している両アノマリー・パターンとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況を原子力発電施設群の状況として判断する（図２のステップＳ５）。以下、その具体例を（事例１−１）乃至（事例１−３）として説明する。
【００３６】
（事例１−１）  図７は、事例１−１における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、特定のロケーション、ロケーション：Ａａ２（新潟）のみのアノマリー・スコアの値が高く（０．９）、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンにおいては、全体的にアノマリー・スコアの値がやや高く（０．５乃至０．６）なっている。判断部５は、 類似する両アノマリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種類：自然災害、（２）異常発生箇所：主にロケーション：Ａａ２（新潟）、（３）異常の原因：地震によるＩＣＳへの影響と判断する。
【００３７】
（事例１−２）  図８は、事例１−２における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、特定のロケーション、ロケーション：Ａａ２（新潟）のみのアノマリー・スコアの値が高く（０．９）、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンにおいては、特定のＩＣＳ（Ｘｂ２（原子炉）及びＸａ１（発電機））のみでアノマリー・スコアの値がや や高く（０．５乃至０．６）なっている。判断部５は、類似する両アノマリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種類：不正行為、（２）異常発生箇所：ロケーション：Ａａ２（新潟）、（３）異常の原 因：Ｘｂ２（原子炉）及びＸａ１（発電機）への物理攻撃と判断する。
【００３８】
（事例１−３）  図９は、事例１−３における原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、原子力発電施設群の設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、全体的にアノマリー・スコアの値がやや高く（０．４乃至０．５）、かつ原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンにおいては、特定のＩＣＳ（Ｘｂ２（原子炉）及びＸａ１（発電機））のみでアノマリー・スコアの値がやや高く（０．５乃至０．６）なって いる。判断部５は、類似する両アノマリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応する原子力発電施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種類：侵入行為、（２）異常発生箇所：Ｘｂ２（原子炉）及びＸａ１（発電機）、（３）異常の原因：Ｘｂ２（原子炉）及び Ｘａ１（発電機）の脆弱性と判断する。
【００３９】
判断装置１の出力部６は、演算部３が演算した原子力発電施設群の設置場所に対応するアノマリー・パターン及び原子力発電施設群のネットワーク構成に対応するアノマリー・パターンと、判断部５が判断した原子力発電施設群の状況とを、ユーザに表示する（図２のステップＳ６）。
【００４０】
実施例２
以下、実施例２として、判断装置１がビル施設群（図３（ｃ））に適用される場合を例に挙げて説明する。また、かかる説明により、上述の実施例１とともに、図１に示した判断装置１の各機能ブロックの機能、図２に示した判断装置１の各ステップの動作の意義をより明確にする。
【００４１】
この判断装置１が対象とするビル施設群の場所は、上位階層としてグローバルエリア：Ａ（臨海都市）であり、その下位の中位階層としてサブエリア：Ａａ（ビジネス棟）及びサブエリア：Ａｂ（レジデンス棟）が存在し、さらにサブエリア：Ａａの下位の下位階層としてロケーション：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア） 及びロケーション：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）が、サブエリア：Ａｂの下位の下位階層としてロケーション：Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）及びロケーション：Ａｂ２（レジデンス棟高層エリア）がそれぞれ存在する。なお、ビジネス棟とレジデンス棟との管理主体（組織）が同一であってもよいし、異なっ ていてもよい。また、各棟の低層エリアと高層エリアとでその管理主体（組織）が同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【００４２】
また、この判断装置１が対象とするオフィスビル施設群のデバイス種類は、上位階層としてデバイス種類：Ｙ（温度センサ）であり、その下位の中位階層としてデバイス種類：Ｙａ（Ｙ社製）及びデバイス種類：Ｙｂ（Ｘ社製）が存在し、さらにデバイス種類：Ｙａの下位の下位階層としてデバイス種類：Ｙａ２（バー ジョン５．０）及び：Ｙａ１（バージョン３．０）が、デバイス種類：Ｙｂの下位の下位階層として温度センサ：Ｙｂ２（バージョン２．０）及び温度センサ：Ｙｂ１（バージョン１．３）がそれぞれ存在する。
【００４３】
さらに、この判断装置１が対象とするオフィスビル施設群のセキュリティ・レベルは、誰でも入場が許可されるセキュリティ・レベル：Ｚａ（パブリック・エリア）、限られた人（例えば、特定の企業の従業員）しか入場が許可されないセキュリティ・レベル：Ｚｂ（立入制限エリア）、通常は入場が許可されないセキュ リティ・レベル：Ｚｃ（立入禁止エリア）の三種類が存在する。
【００４４】
図１０は、判断装置１が対象とするオフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティ・レベルを、それぞれ階層化されたツリー構造乃至分類ごとに表現し、各構成要素のアノマリー・スコア、オフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティ・レベルのアノマリー・パターンを説明するものである。
【００４５】
この判断装置１の入力部２は、オフィスビル施設群中の多数の計測対象（デバイス）から直接的または間接的にそれぞれ計測データを受け取る（図２のステップＳ２）。この判断装置１の演算部３は、各計測対象の三つの属性（ここでは、オフィスビル施設群の場所、デバイス種類、セキュリティ・レベル）に対応する二 つの分類に従い、各計測データと記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれが複数のアノマリー・スコアで構成される二つのアノマリー・パターンを演算する（図２のステップＳ３）。なお、アノマリー・スコアは、ここでは実施例１と同様に平常状態を０、異常状態を１とした連続的な値で 表現される。一方、アノマリー・パターンは、ここでは実施例１と同様に各アノマリー・スコアを三段階（平常：網掛けなし、低い異常：薄い網掛け、高い異常：濃い網掛け）で評価した（単純化した）パターンで表現される。
【００４６】
例えば、設置場所：Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）に位置するオフィスビル施設群中のデバイスからの計測データに基づいて、設置場所：Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）のアノマリー・スコアが演算され、ここではその値が０．１であった。同様に、設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）、Ａａ１（ビジネ ス棟低層エリア）、Ａｂ２（レジデンス棟高層エリア）のアノマリー・スコアの値がそれぞれ、０．２、０．０、０．２であった。また、サブエリア：Ａａ（オフィス棟）及びサブエリア：Ａｂ（レジデンス棟）のアノマリー・スコアの値は、それぞれ下位の設置場所群のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶さ れた演算アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、０．２、０．１と演算された。同様に、グローバルエリア：Ａ（臨海都市）のアノマリー・スコアの値は、サブエリア：Ａａ（オフィス棟）及びサブエリア：Ａｂ（レジデンス棟）の各アノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、 ０．２と演算された。
【００４７】
これらのアノマリー・スコアから実施例１と同様にアノマリー・パターンが演算される。具体的には、各アノマリー・スコアの値を平常（０．５未満）：網掛けなし、低い異常（０．５以上、０．８未満）：薄い網掛け、高い異常（０．８以上）：濃い網掛けで評価し、この場合は、いずれのアノマリー・スコアの値も ０．５未満であるので、オフィスビル施設群中のデバイスの設置場所に対応するアノマリー・パターンとしては、網掛けのないものとなる。
【００４８】
また、判断装置１が対象とするオフィスビル施設群のデバイス種類：Ｙｂ１（バージョン１．３）に対応するデバイスからの計測データに基づいて、デバイス種類：Ｙｂ１（バージョン１．３）のアノマリー・スコアが演算され、ここではその値が０．２であった。同様に、Ｙｂ２（バージョン２．０）、Ｙａ１（バー ジョン３．０）、Ｙａ２（バージョン５．０）、のアノマリー・スコアの値がそれぞれ、０．０、０．７、０．９であった。また、デバイス種類：Ｙａ（Ｙ社製）及びデバイス種類：Ｙｂ（Ｘ社製）のアノマリー・スコアの値は、それぞれ下位のデバイス種類のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算 アルゴリズムとに基づいて、それぞれ、０．７、０．１と演算された。同様に、デバイス種類：Ｙ（温度センサ）のアノマリー・スコアの値は、デバイス種類：Ｙａ（Ｙ社製）及びデバイス種類：Ｙｂ（Ｘ社製）のアノマリー・スコアの値と記憶部４に予め記憶された演算アルゴリズムとに基づいて、０．３と演算さ れた。
【００４９】
これらのアノマリー・スコアから実施例１と同様にアノマリー・パターンが演算される。具体的には、各アノマリー・スコアの値を平常（０．５未満）：網掛けなし、低い異常（０．５以上、０．８未満）：薄い網掛け、高い異常（０．８以上）：濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリー・スコアの値がそれぞれ ばらついているので、オフィスビル施設群中のデバイスの種類に対応するアノマリー・パターンとしては、濃い網掛けと網掛けなしが混在したものとなる。
【００５０】
さらに、判断装置１が対象とするオフィスビル施設群のセキュリティ・レベル：Ｚａ（パブリック・エリア）に対応する原子力発電施設からの計測データに基づいて、セキュリティ・レベル：Ｚａ（パブリック・エリア）のアノマリー・スコアが演算され、ここではその値が０．１であった。同様に、セキュリティ・レベ ル：Ｚｂ（立入制限エリア）、Ｚｃ（立入禁止エリア）のアノマリー・スコアの値がそれぞれ、０．８、０．２であった。
同様に、これらのアノマリー・スコアからアノマリー・パターンが演算される。具体的には、各アノマリー・スコアの値を平常（０．５未満）：網掛けなし、低い異常（０．５以上、０．８未満）：薄い網掛け、高い異常（０．８以上）：濃い網掛けで評価し、この場合は、各アノマリー・スコアの値がそれぞればらつい ているので、オフィスビル施設群中のデバイスのセキュリティ・レベルに対応するアノマリー・パターンとしては、濃い網掛けと網掛けなしが混在したものとなる。
【００５１】
なお、本実施例では、設置場所：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア）がセキュリティ・レベル：Ｚｂ（立入制限エリア）に該当し、設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）がセキュリティ・レベル：Ｚｃ（立入禁止エリア）に該当し、設置場所：Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）及びＡｂ２（レジデンス棟高層エリ ア）がセキュリティ・レベル：Ｚａ（パブリック・エリア）に該当する。また、各設置場所には二つのデバイスがそれぞれ設置されており、設置場所：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア）にはデバイス種類：Ｙｂ１（バージョン１．３）及びＹａ２（バージョン５．０）が、設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層 エリア）にはデバイス種類：Ｙｂ２（バージョン２．０）及びＹａ１（バージョン３．０）が、設置場所：Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）にはデバイス種類：Ｙｂ１（バージョン１．３）及びＹａ１（バージョン３．０）が、設置場所：Ａｂ２（レジデンス棟高層エリア）にはＹｂ２（バージョン２．０）及び Ｙａ２（バージョン５．０）がそれぞれ設置されている。
【００５２】
判断装置１の記憶部４は、既知のオフィスビル施設群の状況（具体的には、（１）発生した異常の種類、（２）異常発生箇所、（３）異常の原因）と、その状況下での三種類のアノマリー・パターン（デバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティ・レベルにそれぞれ対応する３つのアノマリー・パター ン）とを対応させて記憶している。
【００５３】
判断装置１の判断部５は、三種類のアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化と、記憶部４に予め記憶している三種類のアノマリー・パターンとを比較し、その類似度の最も高いパターンに対応する状況をオフィスビル施設群の状況として判断する（図２のステップＳ５）。以下、その具体例を（事例２−１）乃至（事例 ２−３）として説明する。
【００５４】
（事例２−１）  図１１は、事例２−１におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティ・レベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、デバイスの設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、特定の設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）のみのアノマリー・スコアの値が高い（０．９）一方、隣接する設置場所：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア）を含め、他の設置場所のアノマリー・スコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリー・パ ターンにおいては、温度センサ：Ｙｂ２（バージョン２．０）及び温度センサ：Ｙａ１（バージョン３．０）（いずれも設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）に設置した）のアノマリー・スコアの値がやや高く（０．５乃至０．６）なっている。さらに、デバイスのセキュリティ・レベルに対応するアノマリー・パ ターンにおいては、セキュリティ・レベル：Ｚｃ（立入禁止エリア）のアノマリー・スコアの値のみが高い（０．８）。セキュリティ判断部５は、類似する両アノマリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種 類：立入禁止エリアへの人の侵入、（２）異常発生箇所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）、（３）異常の原因：内部犯行（Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）に隣接するＡａ１（ビジネス棟低層エリア）、Ａａ（ビジネス棟全体）のアノマリー・スコアが低い為）と判断する。
【００５５】
（事例２−２）  図１２は、事例２−２におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティ・レベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、デバイスの設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、地理的に離れた二つの設置場所：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア）とＡｂ２（レジデンス棟高層エリア）のみのアノマリー・スコアの値が高い（０．８乃至０．９）一方、隣接する設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）、Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）を含め、他の設置場所の アノマリー・スコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリー・パターンにおいては、温度センサ：Ｙａ２（バージョン５．０）のみ（Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）及びＡｂ１（レジデンス棟低層エリア）に設置した）のアノマリー・スコアの値が高く（１．０）なっている。さらに、デ バイスのセキュリティ・レベルに対応するアノマリー・パターンにおいては、セキュリティ・レベル：Ｚｂ（立入制限エリア）のアノマリー・スコアの値が高く（０．９）、セキュリティ・レベル：Ｚｃ（パブリック・エリア）のアノマリー・スコアの値もやや高い（０．５）。セキュリティ判断部５は、類似する両アノ マリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種類：特定のセンサー故障、（２）異常発生箇所：Ｙａ２（バージョン５．０）が設置されているＡａ２（ビジネス棟高層エリア）及びＡｂ１（レジデンス棟低層 エリア）、（３）異常の原因：Ｙａ２（バージョン５．０）のバグと判断する。
【００５６】
（事例２−３）  図１３は、事例２−２におけるオフィスビル施設群のデバイスの設置場所、デバイス種類、デバイスのセキュリティ・レベルにそれぞれ対応する三種類のアノマリー・パターンのそれぞれ経時変化を示すものである。同図に示すように、時刻Ｔから時間Ｔ＋１にかけて、デバイスの設置場所に対応するア ノマリー・パターンにおいては、地理的に離れた二つの設置場所：Ａａ２（ビジネス棟高層エリア）とＡｂ２（レジデンス棟高層エリア）のみのアノマリー・スコアの値が高い（０．８乃至０．９）一方、隣接する設置場所：Ａａ１（ビジネス棟低層エリア）、Ａｂ１（レジデンス棟低層エリア）を含め、他の設置場所の アノマリー・スコアの値はそれほど高くない。また、デバイスの種類に対応するアノマリー・パターンにおいては、温度センサ：Ｙｂ２（バージョン２．０）のアノマリー・スコアの値が高く（１．０）、Ｙ社製の温度センサに対応するアノマリー・スコアもやや高く（０．５乃至０．６）なっている。さらに、デバイス のセキュリティ・レベルに対応するアノマリー・パターンにおいては、セキュリティ・レベル：Ｚｃ（立入禁止エリア）のアノマリー・スコアの値が高く（０．８）、セキュリティ・レベル：Ｚａ（パブリック・エリア）のアノマリー・スコアの値もやや高い（０．５）。セキュリティ判断部５は、類似する両アノ マリー・パターンを記憶部４に探し、最も類似度の高い両アノマリー・パターンに対応するオフィスビル施設群の状況として、例えば（１）発生した異常の種類：センサー間の相性問題、（２）異常発生箇所：Ｘ社製バージョン２．０とＹ社製製品とが混在するＡａ２（ビジネス棟高層エリア）及びＡｂ２（レジデンス 棟高層エリア）、（３）異常の原因：Ｘ社製バージョン２．０とＹ社製製品とが混在により、不具合が発生したと判断する。
【００５７】
判断装置１の出力部６は、演算部３が演算したデバイスの設置場所、種類、セキュリティ・レベルにそれぞれ対応するアノマリー・パターンと、判断部５が判断したオフィスビル施設群の状況とを、ユーザに表示する（図２のステップＳ６）。
【００５８】
本実施形態に係る判断装置１のハードウェア構成及びソフトウェア構成を説明する。図１４は判断装置１のハードウェア構成を示す機能ブロック図である。
【００５９】
この判断装置１のハードウェア構成は、（低速及び高速の）バス４０、バスに接続されるＣＰＵ（演算制御装置）４１、ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）４２、ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）４３、ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）４４、通信インタフェース４５、入出 力インタフェース４６を備えている。さらに、入出力インタフェース４６に接続されるマウス（ポインティング装置）４７、フラット・パネル・ディスプレイ（表示装置）４８、キーボード４９等を備えている。なお、判断装置１は一般的なパーソナル・コンピュータ・アーキテクチャを採用するものとして説明した が、例えば、より高いデータ処理能力や可用性を求めて、ＣＰＵ４１やＨＤＤ４４等を多重化することができる。また、デスクトップ型の他、ラップトップ型やタブレット型のパーソナル・コンピュータ、或いはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、スマートフォンなど、様々なタイプの コンピュータ・システムを採用することができる。
【００６０】
この判断装置１のソフトウェア構成は、基本的な機能を提供するオペレーティング・システム（ＯＳ）と、OSの機能を利用するアプリケーション・ソフトウェアと、入出力装置のドライバ・ソフトウェアとを備えている。これらの各ソフトウェアは、RAM４２上にロードされ、CPU４１等により実行され、判断 装置１は全体として、図１に示す入力部２と、演算部３と、記憶部４と、判断部５と、出力部６としての機能を果たし、図２に示す動作を発現する。
【符号の説明】
【００６１】
1…判断装置、
２…入力部、
３…演算部、
４…記憶部
５…判断部
６…出力部
４…パーソナル・コンピュータ（コンピュータ・システム）、
４１…ＣＰＵ（演算制御装置）、
４２…ＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ：記憶装置）、
４３…ＲＯＭ（リード・オンリ・メモリ：記憶装置）、
４４…ＨＤＤ（ハード・ディスク・ドライブ：記憶装置）、
４７…マウス（ポインティング装置）、
４８…フラット・パネル・ディスプレイ、
【図１】
2012090718.tif 000003
【図２】
2012090718.tif 000004
【図３】
2012090718.tif 000005
【図４】
2012090718.tif 000006
【図５】
2012090718.tif 000007
【図６】
2012090718.tif 000008
【図７】
2012090718.tif 000009
【図８】
2012090718.tif 000010
【図９】
2012090718.tif 000011
【図１０】
2012090718.tif 000012
【図１１】
2012090718.tif 000013
【図１２】
2012090718.tif 000014
【図１３】
2012090718.tif 000015
【図１４】
2012090718.tif 000016
【国際調査報告】
2012090718.tif 000017
2012090718.tif 000018