(57)【要約】【課題】データの収集過程で欠落したデータを補間する際の精度を高める。【解決手段】データの欠落があると（Ｓ１０）、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、このデータ種のデータの時間変化傾向から欠落したデータの第一推定値ｑを求めると共に（Ｓ１２）、欠落したデータと異なるデータ種の欠落時の複数のデータの平均値から、欠落したデータの第第二推定値ｐを求める（Ｓ１３）。次に、同データ種の欠落後のデータと第一推定値との第一誤差、同データ種の欠落後のデータの第二推定値との第二誤差を求め（Ｓ１４）、各誤差の累積値を算出する（Ｓ１５）。両誤差の累積値の和に対する一方の誤差の累積値の比率を重みαとし（Ｓ１６）、この重みαを用いて、ｒ＝α・ｑ＋（１−α）・ｐで、欠落したデータの補間データｒを求める（Ｓ１７）。【選択図】図４
2010044618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類の数値データを収集し、収集したデータをデータ種毎に時系列に記憶装置に格納するデータ収集装置の欠落データの補間プログラムにおいて、
データ欠落の有無を検知する欠落検知ステップと、
前記記憶装置に格納されている各種データのうち、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、該データ種のデータの時間変化傾向を求め、該時間変化傾向から該欠落したデータの数値を第一の推定値として推定する第一の欠落データ推定ステップと、
前記記憶装置に格納されている前記欠落したデータと異なるデータ種のデータのうち、該欠落したデータの欠落時刻又は該欠落時刻に最も近い時刻のデータを統計処理して、該欠落したデータの数値を第二の推定値として推定する第二の欠落データ推定ステップと、
前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第一の推定値との差を第一の誤差として求めると共に、前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第二の推定値との差を第二の誤差として求める誤差算出ステップと、
前記第一の誤差及び前記第二の誤差を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める重み算出ステップと、
前記第一の推定値及び該第一の推定値に対する前記重みと、前記第二の推定値及び該第二の推定値に対する前記重みとを用いて、前記欠落したデータの数値を推定し、該推定値を前記欠落したデータの補間データとして、前記記憶装置に格納する第三の欠落データ推定ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
前記第二の欠落データ推定ステップでは、前記記憶装置に格納されている前記欠落したデータと異なるデータ種のうち、該欠落したデータと相関性が高いデータ種を予め定められた条件に従って選び出し、該データ種のデータであって、該欠落したデータの欠落時刻又は該欠落時刻に最も近い時刻のデータを統計処理して、該欠落したデータの数値を第二の推定値として推定する、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
前記第二の欠落データ推定ステップでは、前記欠落したデータと異なるデータ種から相関性の高いデータ種を選び出す前記条件には、該欠落したデータと時間的変化傾向の相関性が高いことを含む、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項４】
請求項２及び３のいずれか一項に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
データ種毎のデータの欠落回数を認識するステップと、
複数のデータ種のうちで、欠落回数の差が予め定められた差以内の複数のデータ種をグループとするグループ特定ステップと、
を前記コンピュータに実行させ、
前記第二の欠落データ推定ステップでは、前記欠落したデータと異なるデータ種から相関性の高いデータ種を選び出す前記条件には、該欠落したデータと同じ前記グループであることを含む、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
前記誤差算出ステップでは、前記同じデータ種にデータ欠落が生じる毎に、前記第一の誤差及び前記第二の誤差、又は前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を、前記記憶装置に格納し、
前記重み算出ステップでは、前記記憶装置に格納された複数の前記第一の誤差から得られる該第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差から得られる該第一の誤差の累積値、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び前記第二の誤差の数、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び該第二の誤差の累積値を求めるために累積した誤差の数が予め定められた値以上になると、該第一の誤差の累積値と該第二の誤差の累積値との差に応じて、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいか否かを判断する採用推定値判断ステップを、前記コンピュータに実行させ、
前記採用推定値判断ステップで、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいと判断された場合、前記第一の欠落データ推定ステップと前記第二の欠落データ推定ステップとのうち、該一方の推定値を求める欠落データ推定ステップで、該一方の推定値を求め、該一方の推定値を前記欠落したデータの補間データとする、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか一項に記載の欠落データの補間プログラムにおいて、
前記欠落検知ステップで、データ欠落が検知されると、前記記憶装置に予め記憶されている、データ種毎のデータの価値、又はデータ種毎の欠落したデータの補間実行の有無を参照して、欠落したデータを補間する必要があるか否かを判断する補間実行判断ステップを、前記コンピュータに実行させ、
前記補間実行判断ステップで、前記欠落したデータを補間する必要がないと判断されると、該欠落したデータに関して、前記第一の欠落データ推定ステップ、前記第二の欠落データ推定ステップ、前記誤差算出ステップ、重み算出ステップ、第三の欠落データ推定ステップを実行しない、
ことを特徴とする欠落データの補間プログラム。
【請求項８】
複数種類の数値データを収集し、収集したデータをデータ種毎に時系列に記憶装置に格納するデータ収集装置の欠落データの補間方法において、
データ欠落の有無を検知する欠落検知ステップと、
前記記憶装置に格納されている各種データのうち、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、該データ種のデータの時間変化傾向を求め、該時間変化傾向から該欠落したデータの数値を第一の推定値として推定する第一の欠落データ推定ステップと、
前記記憶装置に格納されている前記欠落したデータと異なるデータ種のデータのうち、該欠落したデータの欠落時刻又は該欠落時刻に最も近い時刻のデータを統計処理して、該欠落したデータの数値を第二の推定値として推定する第二の欠落データ推定ステップと、
前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第一の推定値との差を第一の誤差として求めると共に、前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第二の推定値との差を第二の誤差として求める誤差算出ステップと、
前記第一の誤差及び前記第二の誤差を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める重み算出ステップと、
前記第一の推定値及び該第一の推定値に対する前記重みと、前記第二の推定値及び該第二の推定値に対する前記重みとを用いて、前記欠落したデータの数値を推定し、該推定値を前記欠落したデータの補間データとして、前記記憶装置に格納する第三の欠落データ推定ステップと、
をコンピュータが実行することを特徴とする欠落データの補間方法。
【請求項９】
請求項８に記載の欠落データの補間方法において、
前記誤差算出ステップでは、前記同じデータ種にデータ欠落が生じる毎に、前記第一の誤差及び前記第二の誤差、又は前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を、前記記憶装置に格納し、
前記重み算出ステップでは、前記記憶装置に格納された複数の前記第一の誤差から得られる該第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差から得られる該第一の誤差の累積値、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める、
ことを特徴とする欠落データの補間方法。
【請求項１０】
請求項９に記載の欠落データの補間方法において、
前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び前記第二の誤差の数、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び該第二の誤差の累積値を求めるために累積した誤差の数が予め定められた値以上になると、該第一の誤差の累積値と該第二の誤差の累積値との差に応じて、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいか否かを判断する採用推定値判断ステップを、前記コンピュータが実行し、
前記採用推定値判断ステップで、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいと判断された場合、前記第一の欠落データ推定ステップと前記第二の欠落データ推定ステップとのうち、該一方の推定値を求める欠落データ推定ステップで、該一方の推定値を求め、該一方の推定値を前記欠落したデータの補間データとする、
ことを特徴とする欠落データの補間方法。
【請求項１１】
複数種類の数値データを収集し、収集したデータをデータ種毎に時系列に記憶装置に格納するデータ収集装置において、
データ欠落の有無を検知する欠落検知手段と、
前記記憶装置に格納されている各種データのうち、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、該データ種のデータの時間変化傾向を求め、該時間変化傾向から該欠落したデータの数値を第一の推定値として推定する第一の欠落データ推定手段と、
前記記憶装置に格納されている前記欠落したデータと異なるデータ種のデータのうち、該欠落したデータの欠落時刻又は該欠落時刻に最も近い時刻のデータを統計処理して、該欠落したデータの数値を第二の推定値として推定する第二の欠落データ推定手段と、
前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第一の推定値との差を第一の誤差として求めると共に、前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第二の推定値との差を第二の誤差として求める誤差算出手段と、
前記第一の誤差と前記第二の誤差とを用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める重み算出手段と、
前記第一の推定値及び該第一の推定値に対する前記重みと、前記第二の推定値及び該第二の推定値に対する前記重みとを用いて、前記欠落したデータの数値を推定し、該推定値を前記欠落したデータの補間データとして、前記記憶装置に格納する第三の欠落データ推定手段と、
を備えていることを特徴とするデータ収集装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載のデータ収集装置において、
前記誤差算出手段は、前記同じデータ種にデータ欠落が生じる毎に、前記第一の誤差及び前記第二の誤差、又は前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を、前記記憶装置に格納し、
前記重み算出手段は、前記記憶装置に格納された複数の前記第一の誤差から得られる該第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差から得られる該第一の誤差の累積値、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める、
ことを特徴とするデータ収集装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載のデータ収集装置において、
前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び前記第二の誤差の数、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差及び該第二の誤差の累積値を求めるために累積した誤差の数が予め定められた値以上になると、該第一の誤差の累積値と該第二の誤差の累積値との差に応じて、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいか否かを判断する採用推定値判断手段を備え、
前記採用推定値判断手段で、前記第一の推定値と前記第二の推定値とのうち、いずれか一方の推定値を前記欠落したデータの補間データにしてよいと判断された場合、前記第一の欠落データ推定手段と前記第二の欠落データ推定手段とのうち、該一方の推定値を求める欠落データ推定手段が、該一方の推定値を求め、該一方の推定値を前記欠落したデータの補間データとする、
ことを特徴とするデータ収集装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数種類の数値データを収集するデータ収集装置において、欠落したデータを補間する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、外部から収集するデータに欠落が発生した場合、欠落したデータを補間する方法として、以下の特許文献１及び非特許文献１に開示されている方法がある。
【０００３】
特許文献１には、欠落したデータと異なるデータであって、欠落したデータと相関性の高いデータを用いて、欠落したデータを推定する技術が開示されている。
【０００４】
また、非特許文献１には、欠落したデータの過去データの時間変化傾向から、欠落したデータを推定する技術が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特開2005−308581号
【非特許文献１】「入門  時系列解析と予測」、ブロックウェル、デービス著、シーエービー出版、2004年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、欠落したデータと相関性の高いデータが存在しない場合、欠落したデータに関する補間データの精度が悪くなってしまうという問題点がある。また、上記非特許文献１に記載の技術でも、欠落したデータに関する補間データの精度が悪くなってしまうという問題点がある。
【０００７】
本発明は、このような従来技術の問題点に着目し、欠落したデータに関する補間データの精度を高めることができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
複数種類の数値データを収集し、収集したデータをデータ種毎に時系列に記憶装置に格納するデータ収集装置において、欠落データの補間するため、
本発明では、
まず、データ欠落の有無を検知する。次に、データの欠落が検知されると、前記記憶装置に格納されている各種データのうち、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、該データ種のデータの時間変化傾向を求め、該時間変化傾向から該欠落したデータの数値を第一の推定値として推定する。さらに、前記記憶装置に格納されている前記欠落したデータと異なるデータ種のデータのうち、該欠落したデータの欠落時刻又は該欠落時刻に最も近い時刻のデータを統計処理して、該欠落したデータの数値を第二の推定値として推定する。
【０００９】
続いて、前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第一の推定値との差を第一の誤差として求めると共に、前記同じデータ種のうちで欠落直前に収集された又は欠落後の次に収集されたデータと前記第二の推定値との差を第二の誤差として求める。
【００１０】
次に、前記第一の誤差及び前記第二の誤差を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求め。そして、前記第一の推定値及び該第一の推定値に対する前記重みと、前記第二の推定値及び該第二の推定値に対する前記重みとを用いて、前記欠落したデータの数値を推定し、該推定値を前記欠落したデータの補間データとして、前記記憶装置に格納する。
【００１１】
ここで、前記第一の誤差及び第二の誤差を算出する際には、前記同じデータ種にデータ欠落が生じる毎に、前記第一の誤差及び前記第二の誤差、又は前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を、前記記憶装置に格納し、前記重みを算出する際には、前記記憶装置に格納された複数の前記第一の誤差から得られる該第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差から得られる該第一の誤差の累積値、又は前記記憶装置に格納された前記第一の誤差の累積値及び前記第二の誤差の累積値を用いて、前記第一の推定値に対する重み及び前記第二の推定値に対する重みを求める、ことが好ましい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、欠落したデータを二種類の方向で推定し、各推定値に誤差に応じた重みを付けし、これを欠落したデータの補間データとしているので、補間データの精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、本発明に係るデータ収集システムの各種実施形態について、図面を用いて説明する。
【００１４】
「第一の実施形態」
本発明に係るデータ収集システムの第一の実施形態について、図１〜図５を用いて説明する。
【００１５】
本実施形態のデータ収集システムは、図１に示すように、複数のサーバ２００，２００，…と、複数のサーバ２００，２００，…からネットワーク１０を介して、各サーバのリソースデータを収集するデータ収集装置１００とを備えている。
【００１６】
本実施形態において、リソースデータとは、サーバ２００のハードウェア資源の属性データである。なお、以下では、説明を簡略化するため、サーバ２００中のメモリやＣＰＵや、ハードディスクドライブ装置等のハードウェア資源の利用率をリソースデータとする。
【００１７】
各サーバ２００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ２１０と、ＣＰＵ２１０のワークエリア等になるメモリ２２０と、ハードディスクドライブ装置２３０と、ネットワークインタフェース２４０と、を備えている。ＣＰＵ２１０は、機能的に、サーバとしての機能を実現するためのサーバ機能部のほか、前述のリソースデータを収集して、収集したリソースデータをネットワークインタフェース２４０を介して、データ収集装置１００へ送るエータ収集エージェント部２１１を有している。このデータ収集エージェント部２１１は、ハードディスクドライブ装置２３０に格納されているデータ収集エージェントプログラムをＣＰＵ２１０が実行することで機能する。
【００１８】
データ収集装置１００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ１１０と、ＣＰＵ１１０のワークエリア等になるメモリ１２０と、ハードディスクドライブ装置等の記憶装置１３０と、ネットワークインタフェース１４０と、入出力インタフェース１５０と、キーボードやマウス等の入力装置１５１と、ディスプレイ等の出力装置１５２と、を備えている。
【００１９】
ＣＰＵ１１０は、機能的に、各サーバ１００へリソースデータを要求すると共に各サーバ２００から送られてきたリソースデータを記憶装置１３０に格納するデータ収集マネージャ部１１１と、記憶装置１３０に格納されたリソースデータを出力装置１５２に表示させる表示制御部１１２と、欠落したリソースデータを補間する欠落データ補間部１１３と、を有している。欠落データ補間部１１３は、データ収集マネージャ部１１１がリソースデータを取得できたか否か、言い換えると、データの欠落の有無を検知するデータ取得検知部１１４と、データ取得検知部１１４によりデータの欠落が検知されると、欠落したデータと同じデータ種の過去のデータを用いて、欠落したデータを推定する第一欠落データ推定部１１５と、欠落したデータと異なる複数のデータ種のデータを用いて、欠落したデータを推定する第二欠落データ推定部１１６と、欠落後の次に収集された同データ種のデータと欠落データに対する各推定値との差をそれぞれ誤差として求める誤差算出部１１７と、誤差算出部１１７で求められた各誤差を用いて、各推定値に対する重みを求める重み算出部１１８と、各推定値に重み付けして欠落データを補間する第三欠落データ推定部１１９と、を有している。
【００２０】
記憶装置１３０は、ＣＰＵ１１０に、各サーバ２００へリソースデータを要求させると共に各サーバ１００から送られてきたリソースデータを記憶装置１３０に格納させるためのデータ収集プログラム１３１と、ＣＰＵ１１０に、欠落したリソースデータを補間させるためのデータ補間プログラム１３２とが、予め格納されている。なお、前述のデータ収集マネージャ部１１１及び表示制御部１１２は、データ収集プログラム１３１をＣＰＵ１１０が実行することで機能する。また、前述の欠落データ補間部１１３は、データ補間プログラム１３２をＣＰＵ１１０が実行することで機能する。
【００２１】
記憶装置１３０には、さらに、データ収集マネージャ部１１１が収集したリソースデータが格納されるリソースデータ・データベース１３３と、誤差算出部１１７が算出した誤差等が格納される誤差データベース１３４とが設けられている。
【００２２】
リソースデータ・データベース１３３は、図２に示すように、リソースデータのＩＤが予め格納されているデータＩＤ領域１３３ａと、当該リソースデータがいずれのリソースであるかを示すためのリソースＩＤが予め格納されるリソースＩＤ領域１３３ｂと、当該リソースの名称が予め格納されているリソース名領域１３３ｃと、リソースデータ要求時刻毎のリソースデータが格納されるリソースデータ領域１３３ｄと、を有している。なお、図２において、データＩＤ領域１３３ａが「7499AB」のレコード中で、リソースデータ要求時刻ｔ0のリソースデータ領域１３３ｄ中の「＿」は、データ収集マネージャ部１１１による時刻ｔ0のリソースデータ要求に対して、リソースデータが得られなかったことを示している。また、データＩＤ領域１３３ａが「5843AB」のレコード中で、リソースデータ要求時刻ｔ-3のリソースデータ領域１３３ｄ中の「52」は、データ収集マネージャ部１１１による時刻ｔ-3のリソースデータ要求に対して、リソースデータが得られず、つまり、データが欠落し、これを補間した結果が「52」であることを示している。
【００２３】
誤差データベース１３４は、図３に示すように、リソースデータのＩＤが予め格納されているデータＩＤ領域１３４ａと、当該リソースデータに欠落が発生した際に求められた第一推定値ｑに対する第一誤差が格納される第一誤差領域１３４ｂと、第一誤差ｑのこれまでの累積値が格納される第一誤差累積値領域１３４ｃと、当該リソースデータに欠落が発生した際に求められた第二推定値ｐに対する第二誤差が格納される第二誤差領域１３４ｄと、第二誤差ｐのこれまでの累積値が格納される第二誤差累積値領域１３４ｅと、を有している。第一誤差領域１３４ｂ、第一誤差累積値領域１３４ｃ、第二誤差領域１３４ｄ及び第二誤差累積値領域１３４ｅは、いずれも、各リソースデータＩＤ毎に設けられていると共に、当該リソースデータが欠落した回毎にも設けられている。なお、第一推定値ｑとは、第一欠落データ推定部１１５により推定された欠落データの値であり、第二推定値ｐとは、第二欠落データ推定部１１６により推定された欠落データの値である。
【００２４】
次に、本実施形態のデータ収集システムの動作について説明する。
【００２５】
データ収集装置１００のデータ収集マネージャ部１１１は、予め定められた条件（例えば、一定の時間間隔）を満たすと、ネットワークインタフェース１４０を介して、各サーバ２００に対して各種リソースデータの送信を要求する。各サーバ２００のデータ収集エージェント部２１１は、ネットワークインタフェース２４０を介して、リソースデータ要求を受け付けると、各種リソースデータを計測及び/又は算出して取得する。そして、収集データエージェント部２１１は、取得した各種リソースデータをネットワークインタフェース２１１を介して、データ収集装置１００へ送信する。この際、一つのリソースデータに対して、そのデータＩＤと、リソースデータ要求のシーケンス番号とが組になったものがリソースデータパケットとして、データ収集装置１００へ送信される。
【００２６】
データ収集装置のデータ収集マネージャ部１１１は、ネットワークインタフェース１４０を介して、各サーバ２００から各種リソースデータパケットを受信すると、リソースデータパケット中に含まれているデータＩＤを参照して、リソースデータ・データベース１３３（図２）の該当データＩＤのレコード中のリソースデータ領域１３３ｄに、リソースデータパケット中のリソースデータを格納する。この際、リソースデータ領域１３３ｄ中であって、リソースデータパケット中に含まれているシーケンス番号に対応するリソースデータ要求時刻の欄に、リソースデータを格納する。
【００２７】
なお、このリソースデータ・データベース１３３のリソースデータ領域１３３ｄは、予め定められた数ｍの要求時刻欄が設けられており、リソースデータ領域１３３ｄの全要求時刻欄にリソースデータが格納されると、古いリソースデータが削除され、ここに最新のリソースデータが格納される。
【００２８】
データ収集マネージャ部１１１は、リソースデータ要求を送信してから、予め定められた時間が経過しても、リソースデータ要求に対応したリソースデータパケットを受信できない場合には、リソースデータ領域１３３ｄ中であって、リソースデータ要求のシーケンス番号に対応するリソースデータ要求時刻の欄に、前述したように「＿」を格納し、このリソースデータ要求時刻におけるリソースデータが欠落したことを示す。
【００２９】
次に、図４に示すフローチャートに従って、データ収集装置１００の欠落データ補間部１１３の動作について説明する。
【００３０】
欠落データ補間部１１３のデータ取得検知部１１４は、リソースデータ・データベース１３３のリソースデータ領域１３３ｄを監視して、データの欠落の有無を判断する（Ｓ１０）。具体的に、データ取得検知部１１４は、このリソースデータ領域１３３ｄに、データの欠落を示す「＿」が格納されているとデータの欠落有りと判断し、数値が格納されているとデータ取得と判断する。
【００３１】
データ取得検知部１１４は、データ取得、つまりデータの欠落無しと判断した場合には、ステップ１０に戻り、データの欠落ありと判断した場合には、ステップ１１に進み、この欠落したデータと同じデータ種、つまり同じデータＩＤに関する次データが取得されるまで待つ。
【００３２】
データ取得検知部１１４により、同じデータＩＤに関する次データが取得されたと判断されると、第一欠落データ推定部１１５が欠落したデータと同じデータＩＤの過去の複数のデータを用いて、この欠落したデータに関する第一推定値ｑを求めると共に（Ｓ１２）、第二欠落データ推定部１１６が欠落したデータと異なるデータＩＤの複数のデータを用いて、この欠落したデータに関する第二推定値ｐを求める（Ｓ１３）。
【００３３】
第一欠落データ推定部１１５は、ステップ１２において、以下の方法で第一推定値ｑを求める。第一欠落データ推定部１１５は、まず、欠落したデータと同じデータＩＤの過去のｎ個のデータをリソースデータ・データベース１３３から取得する。次に、このデータＩＤのデータの時間変化傾向を示す関数を、以下の数１に示すように、時刻ｔに対する線形一次式ｆ(ｔ)と仮定し、過去のｎ個のデータを用いて、数２に示すように、最小２乗法により、線形一次式の係数ａ，ｂを定める。
【００３４】
ｆ（ｔ）＝ａｔ＋ｂ  ・・・・・・・・・・・・・・・・（数１）
2010044618.tif 000003
【００３５】
そして、第一欠落データ推定部１１５は、係数ａ，ｂが定められた線形一次式に、欠落したデータに対するリソースデータ要求時刻ｔ0を代入して、欠落したデータの第一推定値ｑを求める。
【００３６】
なお、ここでは、データの時間変化傾向を線形一次式で近似しているが、二次関数等、他の関数で近似してもよいことは言うまでもない。
【００３７】
また、ここでは、データの欠落時ｔ0（＝欠落したデータのデータ要求時刻）より過去のデータのみを用いたが、データの欠落時ｔ0より過去のデータと共に、データの欠落時ｔ0より後に収集されたデータを用いて、第一推定値を求めてもよい。具体的には、欠落時ｔ0より過去の複数のデータと、欠落時ｔ0後に取得した同じデータＩＤの１又は複数のデータを用いて、以上と同様に、データの時間変化傾向を求めて、この時間変化傾向から第一推定値を求めてもよい。また、欠落時ｔ0より過去の１又は複数のデータと、欠落時ｔ0後に取得した同じデータＩＤの１又は複数のデータとの平均値を求め、この平均値を求めるために用いたデータの時間範囲内において、時間変化傾向が平均値で一定であるとし、この平均値を第一推定値としてもよい。
【００３８】
また、第二欠落データ推定部１１６は、ステップ１３において、以下の方法で第二推定値ｐを求める。第二欠落データ推定部１１６は、まず、欠落したデータと同じデータＩＤの過去のｎ個のデータをリソースデータ・データベース１３３から取得する。次に、図５に示すように、同じデータＩＤの過去のｎ個のデータを線分で結び、同種データライン１を形成する。次に、この同種データライン１に対して、±Ａの相関データ領域５を設定する。続いて、同種データライン１のデータ取得時間範囲内で、全てデータが相関データ領域５内に収まる他のデータＩＤをリソースデータ・データベース１３３から取得する。次に。この他のデータＩＤのデータを線分で結んで、異種データライン２ａ，２ｂ，２ｃを形成する。そして、同種データライン１と交わる異種データライン２ａ，２ｂに関するデータＩＤのみを選択する。最後に、選択で得られたデータＩＤの欠落時ｔ0のデータ３ａ，３ｂを取得し、このデータ３ａ，３ｂの平均値を第二推定値ｐとする。
【００３９】
すなわち、本実施形態では、欠落したデータに対して異なる種類のデータ種であって、欠落したデータと相関性のある異データ種のデータをリソースデータ・データベース１３３から抽出し、この相関性のある異データ種のデータのうちの欠落時ｔ0のデータ３ａ，３ｂを用いて、第二推定値ｐを得ている。このため、同種データライン１のデータ取得時間範囲内で、全てデータが相関データ領域５内に収まらない他のデータ種２ｄのデータや、全てデータが相関データ領域５内に収まるものの、同種データライン１と交わらない異種データライン２ｃのデータは、相関性のないデータとして、第二推定値ｐを求める際に排除されている。
【００４０】
なお、ここでは、欠落したデータと相関性のある異データ種の欠落時ｔ0のデータ３ａ，３ｂを用いて、第二推定値ｐを求めているが、欠落時ｔ0のより一回分過去、つまり欠落直前ｔ‐1の異データ種のデータのみを用いて、第二推定値を求めても、欠落時ｔ0のより一回分後ｔ＋1の異データ種のデータのみを用いて、第二推定値を求めても、要求時刻ｔ‐1，ｔ0，ｔ＋1のうち、いずれか２以上の要求時刻における異データ種のデータを用いて、第二推定値を求めてもよい。
【００４１】
以上のように、第一推定値ｑ及び第二推定値ｐが求められると（Ｓ１２，Ｓ１３）、誤差算出部１１７が第一推定値ｑ及び第二推定値ｐに対するそれぞれの誤差を求める（Ｓ１４）。誤差算出部１１７は、欠落したデータと同じデータＩＤの次のデータと第一推定値ｑとの差の絶対値を第一誤差として求め、この次のデータと第二推定値ｐとの差の絶対値を第二誤差として求め、それぞれを誤差データベース１３４（図３）中の該当データＩＤの第一誤差領域１３４ｂ、第二誤差領域１３４ｄに格納する。
【００４２】
次に、誤差算出部１１７は、誤差データベース１３４（図３）中の該当データＩＤの過去の第一誤差累積値に、ステップ１４で求めた第一誤差ｑを加えて、これを新たな第一誤差累積値として、第一誤差累積値領域１３４ｃに格納すると共に、該当データＩＤの過去の第二誤差累積値に、ステップ１４で求めた第二誤差ｐを加えて、これを新たな第二誤差累積値として、第二誤差累積値領域１３４ｅに格納する（Ｓ１５）。
【００４３】
次に、重み算出部１１８は、第一推定値ｑに対する重みα（0≦α≦1）と、第二推定値ｐに対する重み（１−α）を求める（Ｓ１６）。
【００４４】
重み算出部１１８は、以下の数３に示すように、該当データＩＤに関する第一誤差累積値と第二誤差累積値との和に対する第二誤差累積値の比率を、第一推定値ｑに対する重みαとする。
【００４５】
α＝第二誤差累積値/(第一誤差累積値＋第二誤差累積値)  ・・（数３）
また、第二推定値ｐに対する重み（１−α）は、１からαを引いた値とする。
【００４６】
次に、第三欠落データ推定部１１９は、以下の数４に示すように、第一推定値ｑに対して重みαを掛けた値と、第二推定値ｐに対して重み（１−α）を掛けた値の和を第三推定値ｒとし求め、これをリソースデータ・データベース１３３中で、欠落したデータの領域に格納する（Ｓ１７）。但し、この第三推定値ｒは、欠落したデータの推定値であること、言い換えると、欠落した補間データであることを示すために、前述したように、実際に取得したデータと区別できる形で格納される。
【００４７】
ｒ＝α・ｑ＋（１−α）・ｐ  ・・・・・・・・・・・・・・（数４）
欠落したデータの第三推定値ｒ、つまり補間データが求められると、再び、ステップ１０に戻る。
【００４８】
以上のように求められた補間データは、入力装置１５１からリソースデータの表示指示を受け付けた表示制御部１１２により、他の収集データと共に、出力装置１５２に表示させる。この際、補間データは、他の収集データと区別できる形で表示される。
【００４９】
以上のように、本実施形態では、欠落したデータと同データ種のデータを用いて欠落データを推定すると共に、欠落したデータと異データ種のデータを用いて欠落データを推定し、各推定値のうち、いずれが欠落したデータに対して相関性が高いのか、又は同等であるのか各推定値に対する誤差に応じて定め、この結果に基づいて、欠落したデータの補間データを求めているので、補間データの精度を高めることができる。特に、本実施形態では、各推定値に対する誤差の累積値を用いることで、相関性に関する学習を行うことになるので、誤差の累積数が多くなるに伴い補間データの精度を高めることができる。
【００５０】
なお、以上では、欠落したデータが検出された後（Ｓ１０）、この欠落したデータの次のデータの取得が検出されてから（Ｓ１１）、欠落したデータに対する第一推定値ｑ及び第二推定値ｐを求めているが（Ｓ１２，Ｓ１３）、欠落したデータが検出された後であって（Ｓ１０）、この欠落したデータの次のデータの取得が検出される前に（Ｓ１１）、欠落したデータに対する第一推定値ｑ及び第二推定値ｐを求めるようにしてもよい。
【００５１】
また、以上では、欠落したデータの次のデータと各推定値ｐ，ｑとの差の絶対値を誤差としているが、欠落時ｔ0のより一回分過去ｔ‐1のデータと各推定値ｐ，ｑとの差の絶対値を誤差としてもよい。この場合、ステップ１１の処理は省かれる。
【００５２】
また、以上では、欠落したデータと相関性のある異データ種を抽出する条件として、（１）全てデータが相関データ領域５内に収まること、（２）異データ種の異種データラインが同種データラインと交わること、の二つを採用しているが、さらに、（３）欠落したデータとデータ欠落回数がほぼ同じであること、を採用してもよい。
【００５３】
（３）の条件を採用するためには、各データＩＤ毎のデータ欠落回数を管理する必要がある。このため、記憶装置１３０に、各データＩＤ毎のデータ欠落回数を示すデータ欠落回数テーブルを設け、図６のフローチャートに示すように、データ欠落が検知された後（Ｓ１０）、このデータ欠落回数テーブルの該当データＩＤのデータ欠落回数を１増やし（Ｓ１８）、このデータＩＤがいずれの欠落回数グループに属するかを特定する（Ｓ１９）。そして、第二推定値ｐを算出する際（Ｓ１３ａ）、欠落したデータが属する欠落回数グループ内で欠落したデータに対する異データ種を抽出する。
【００５４】
図７に示すように、一定の欠落回数幅ａを一つのデータ欠落回数グループとして予め定めておき、該当データＩＤのデータ欠落回数が、いずれのグループの欠落回数範囲に含まれるかに応じて、該当データＩＤがどの欠落回数グループに属するかを特定する。
【００５５】
以上のように、各データＩＤ毎のデータ欠落回数を管理する場合、各データＩＤ毎のデータ欠落回数は、リソースデータをモニタする上で重要な情報の一つと考えられるので、これを出力装置１５２に表示できるようにすることが好ましい。
【００５６】
表示形態としては、例えば、図８に示すように、各グループ毎に、該当グループに含まれるデータＩＤ、このデータＩＤに関するリソースＩＤ、このリソースＩＤのリソース名、このリソースの所在等の情報が含むようにすることが好ましい。この表示のためのデータ作成及び表示制御は、データ収集プログラム１３１により行われてもよいし、データ補間プログラム１３２により行われてもよい。
【００５７】
また、以上では、欠落したデータと相関性のある異データ種を抽出する条件として、（１）〜（３）の三つの条件を示したが、これらの三つの条件のうち、いずれか二つの条件を採用するようにしてもよいし、いずれか一つの条件を採用するようにしてもよい。
【００５８】
「第二の実施形態」
本発明に係るデータ収集システムの第二の実施形態について、図９及び図１０を用いて説明する。
【００５９】
本実施形態のデータ収集装置は、第一推定値及び第二推定値の補間データに対する支配性がある程度学習できた時点で、この支配性に応じて一方の推定値のみを用いて補間データを求めて、装置負荷を軽減するものである。
【００６０】
このため、本実施形態のデータ収集装置１００ａの欠落データ補間部１１３ａには、第一の実施形態の欠落データ補間部１１３の各機能部１１４〜１１９に、採用推定値判断部１１４ａが付加されている。この採用推定値判断部１１４ａを含む欠落データ補間部１１３ａは、ＣＰＵ１１０ａが記憶装置１３０に格納されている補間データプログラム１３２ａを実行することで機能する。
【００６１】
なお、本実施形態のデータ収集システムは、以上の点を除き、第一の実施形態のデータ収集システムと同様である。
【００６２】
次に、本実施形態のデータ収集装置１００ａの動作について、図１０に示すフローチャートに従って説明する。
【００６３】
第一の実施形態と同様に、欠落データ補間部１１３ａのデータ取得検知部１１４は、リソースデータ・データベース１３３のリソースデータ領域１３３ｄを監視して、データの欠落の有無を判断する（Ｓ１０）。データ取得検知部１１４が、データの欠落ありと判断した場合には、採用推定値判断部１１４ａが、欠落したデータの同じデータ種の誤差の累積数は予め定められた数ｊ以上になったか否かを判断する（Ｓ２０）。採用推定値判断部１１４ａは、誤差データベース１３４（図３）を参照して、この判断を行う。
【００６４】
この誤差データベース１３４の第一誤差領域１３４ｂ、第一誤差累積値領域１３４ｃ、第二誤差領域１３４ｄ、第二誤差累積値領域１３４ｅは、いずれも、欠落回数ｊ回分の欄が予め設けられている。このため、採用推定値判断部１１４ａは、該当データＩＤに関して、ｊ個の欄に全てデータが格納されている場合には、誤差の累積数がｊ個以上であると判断する。なお、ｊ個の欄に全てデータが格納され、その後、新に欠落が発生した場合、最も古いデータの欄に、最新のデータが上書きされ、この欄が最新のデータの欄となる。
【００６５】
採用推定値判断部１１４ａが、欠落したデータの同じデータ種の誤差の累積数は予め定められた数ｊ以上になっていないと判断すると、前述の支配性に関する学習が十分でないとして、第一の実施形態において、データ取得検知部１１４がデータの欠落ありと判断した場合と同様、ステップ１１に進み、データ取得検知部１１４が、この欠落したデータと同じデータ種に関する次データが取得されるまで待ち、以降、ステップ１２〜ステップ１７の処理が実行される。
【００６６】
一方、採用推定値判断部１１４ａが、欠落したデータの同じデータ種の誤差の累積数は予め定められた数ｊ以上であると判断すると、この採用推定値判断部１１４は、第一推定値と第二推定値とのうち、一方の推定値のみで補間データを求めてもよいか否かを判断する（Ｓ２１）。なお、この判断手法に関しては、後述する。
【００６７】
採用推定値判断部１１４により、一方の推定値のみで補間データを求めてはいけないと判断された場合には、前述のステップ１１に進み、一方の推定値のみで補間データを求めてもよいと判断された場合には、この一方の推定値を算出する欠落データ推定部１１５ｏｒ１１６が、この一方の推定値を算出し、この一方の推定値を補間データとして、リソースデータ・データベース１３３（図２）中で、欠落したデータの領域に格納する（Ｓ２２）。
【００６８】
次に、採用推定値判断部１１４によるステップ２２での判断手法について説明する。
【００６９】
採用推定値判断部１１４は、第一誤差累積値と第二誤差累積値との差の絶対値を求め、この差の絶対値が予め定められた第一の閾値以上大きい場合、及びこの差の絶対値が予め定めた第二の閾値（＜第一の閾値）未満の場合には、第一推定値と第二推定値とのうち、一方の推定値のみで補間データを求めてもよいと判断する。
【００７０】
第一誤差累積値と第二誤差累積値との差の絶対値が予め定められた第一の閾値以上大きい場合は、第一誤差累積値と第二誤差累積値とのうち、一方の誤差累積値に対して他方の誤差累積値が極端に大きい場合である。このような場合、一方の誤差累積値が相対的に極端に小さいので、一方の誤差累積値に対応する一方の推定値は、平均的に誤差が極めて少ないことを意味し、補間データを求める際の一方の推定値の重みが極端に大きくなり、他方の推定値の重みが極端に小さくなる。言い換えると、補間データに対する一方の推定値の支配性が極端に大きくなる。そこで、採用推定値判断部１１４は、この一方の推定値のみで補間データを求めてもよいと判断する。
【００７１】
例えば、第一の閾値が「８０」で、あるデータＩＤに関するｊ回分の第一誤差累積値が「９９」で、第二誤差累積値が「１１」であるとき、両誤差累積値の差の絶対値は「８８」となり、この値は第一の閾値「８０」以上であるため、誤差累積値の小さい第二誤差累積値に対応する第二推定値のみで補間データを求めてよいと判断される。
【００７２】
また、第一誤差累積値と第二誤差累積値との差の絶対値が予め定められた第二の閾値未満の場合は、第一誤差累積値と第二誤差累積値との差が極端に小さい場合である。このような場合、補間データを求める際の両推定値に対するそれぞれの重みは、ほぼ等しくなり、補間データに対する両推定値の支配性はほぼ等しくなる。このことは、第一推定値のみで補間データを求めた場合、第二推定値のみで補間データを求めた場合、第一推定値及び第二推定値で補間データを求めた場合のいずれの場合でも、ほぼ同じ補間データが得られることになる。そこで、採用推定値判断部１１４は、二種類の推定値のうち、一方の推定値のみで補間データを求めてもよいと判断する。この場合、補間データを求める際の一方の推定値として、固定的に予め定められた一方の推定値（例えば、第二推定値）を採用するようにしてもよいし、誤差累積値の小さい方に対応する推定値を採用するようにしてもよい。
【００７３】
例えば、第二の閾値が「１０」で、あるデータＩＤに関するｊ回分の第一誤差累積値が「４２」で、第二誤差累積値が「４８」であるとき、両誤差累積値の差の絶対値は「６」となり、この値は第二の閾値「１０」未満であるため、固定的に予め定めた第二推定値のみを用いて補間データを求めてよい、又は、誤差累積値の小さい第一誤差累積値に対応する第一推定値のみで補間データを求めてよいと判断される。
【００７４】
なお、以上における第一の閾値及び第二の閾値は、いずれも、固定的な値であってもよいが、動的な値であってもよい。動的な値にする場合、例えば、第一誤差累積値と第二誤差累積値との和の８５％を第一の累積値とし、この和の１０％を第二の累積値としてもよい。
【００７５】
また、本実施形態では、一旦、二種類の推定値のうち、一方の推定値のみで補間データを求めるようにすると、以降、この一方の推定値のみしか補間データを求めることはないが、学習再開条件を満たすと、第一推定値及び第二推定値の補間データに対する支配性を再度学習するようにすることが好ましい。例えば、採用推定値判断部１１４が、リソースデータ・データベース１３３（図２）を参照し、あるデータＩＤに関する補間データの数が予め定められた数になると、各補間データと、その次のデータとの差を求め、この差の累積値が予め定められた値以上であると判断した場合、つまり、前述の学習再開条件を満たしたと判断した場合には、誤差データベース１３４（図３）中の当該データＩＤに関するデータを全て又は一部削除して、ステップ２０での判断で、誤差の累積数がｊ個以上ではないと判断されるようにし、第一推定値及び第二推定値の補間データに対する支配性を再度学習するようにする。
【００７６】
「第三の実施形態」
本発明に係るデータ収集システムの第三の実施形態について、図１１〜図１３を用いて説明する。
【００７７】
本実施形態のデータ収集装置は、欠落したデータに関して補完する価値がないと判断される場合には、この欠落したデータの補間データを求めないようにして、装置負荷を軽減するものである。
【００７８】
このため、本実施形態のデータ収集装置１００ｂの欠落データ補間部１１３ｂには、第一の実施形態の欠落データ補間部１１３の各機能部１１４〜１１９に、補間実行判断部１１４ｂが付加されている。この補間実行判断部１１４ｂを含む欠落データ補間部１１３ｂは、ＣＰＵ１１０ｂが記憶装置１３０に格納されている補間データプログラム１３２ｂを実行することで機能する。
【００７９】
また、本実施形態のデータ収集装置１００ｂの記憶装置１３０には、第一の実施形態の記憶装置１３０に格納されているデータ等の他に、補間実行判断部１１４ｂが欠落したデータに関して補完する必要性があるか否かを判断するためのデータ価値データベース１３５が予め設けられている。
【００８０】
このデータ価値データベース１３５は、図１２に示すように、データＩＤが格納されているデータＩＤ領域１３５ａと、リソース名が格納されているリソース名領域１３５ｂと、当該データＩＤのデータの価値が格納されているデータ価値領域１３５ｃとが設けられている。データの価値は、例えば、予め定められたルールに従って求めた、当該データを作成するためのランニングコスト及びイニシャルコストを合計した値等である。
【００８１】
なお、本実施形態のデータ収集システムは、以上の点を除き、第一の実施形態のデータ収集システムと同様である。
【００８２】
次に、本実施形態のデータ収集装置１００ｂの動作について、図１３に示すフローチャートに従って説明する。
【００８３】
第一の実施形態と同様に、欠落データ補間部１１３ｂのデータ取得検知部１１４は、リソースデータ・データベース１３３のリソースデータ領域１３３ｄを監視して、データの欠落の有無を判断する（Ｓ１０）。
【００８４】
データ取得検知部１１４が、データの欠落ありと判断した場合には、補間実行判断部１１４ｂが、データ価値データベース１３５を参照して、欠落したデータを補完する必要性の有無を判断する（Ｓ３０）。補間実行判断部１１４ｂは、まず、欠落したデータのデータＩＤに関するデータ価値をデータ価値データベース１３５から取得する。続いて、このデータ価値が予め定められた値（例えば、４）以上であるか否か判断する。このデータ価値が予め定められた値未満である場合には、欠落したデータを補完する必要がないと判断して、ステップ１０に戻る。また、このデータ価値が予め定められた値以上である場合には、欠落したデータを補完する必要がありと判断して、第一の実施形態において、データ取得検知部１１４がデータの欠落ありと判断した場合と同様、ステップ１１に進み、データ取得検知部１１４が、この欠落したデータと同じデータ種に関する次データが取得されるまで待ち、以降、ステップ１２〜ステップ１７の処理が実行される。
【００８５】
以上、本実施形態では、欠落したデータに関して補完する価値がないと判断される場合には、この欠落したデータの補間データを求めないので、装置負荷を軽減することができる。
【００８６】
なお、本実施形態において、欠落したデータの補間必要性の有無を判断するデータとして、各データＩＤ毎のデータ価値が格納されているデータ価値データベース１３５を用いているが、この替わりに、各データＩＤ毎の補間必要性の有無が格納されているデータベースを用いるようにしてもよい。
【００８７】
また、以上の実施形態では、いずれも、サーバ２００に対してリソースデータを要求したから、この要求に対応したリソースデータパケットを所定時間受信できない場合に、リソースデータが欠落したとして扱っているが、例えば、サーバ２００から予め定められた周期でリソースデータパケットが送信されるような場合には、この予め定められた周期に対応したタイミングから所定時間受信できない場合に、リソースデータが欠落したとして扱ってもよい。すなわち、リソースデータを取得できる予定時間帯に、このリソースデータを取得できない場合に、リソースデータが欠落したとして扱ってもよい。
【００８８】
また、以上の実施形態では、いずれも、時間変化するリソースデータを対象にしているが、本発明は、これに限定されるものではなく、時間変化する数値データであれば、いかなるデータを対象にしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００８９】
【図１】本発明に係る第一の実施形態におけるデータ収集システムの構成図である。
【図２】本発明に係る第一の実施形態におけるリソースデータ・データベースのデータ構成を示す説明図である。
【図３】本発明に係る第一の実施形態における誤差データベースのデータ構成を示す説明図である。
【図４】本発明に係る第一の実施形態におけるデータ収集装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明に係る第一の実施形態で、異データ種のデータを用いて、欠落したデータを推定する方法を示す説明図である。
【図６】本発明に係る第一の実施形態における変形例のデータ収集装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明に係る第一の実施形態における変形例のデータ収集装置で、欠落回数のグループ分けを示す説明図である。
【図８】本発明に係る第一の実施形態における変形例のデータ収集装置で、欠落回数のグループに関する情報の表示形態の一例を示す説明図である。
【図９】本発明に係る第二の実施形態におけるデータ収集システムの構成図である。
【図１０】本発明に係る第二の実施形態におけるデータ収集装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明に係る第三の実施形態におけるデータ収集システムの構成図である。
【図１２】本発明に係る第三の実施形態におけるデータ価値データベースのデータ構成を示す説明図である。
【図１３】本発明に係る第三の実施形態におけるデータ収集装置の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９０】
１００，１００ａ，１００ｂ…データ収集装置、１１０，１１０ａ，１１０ｂ…ＣＰＵ、１１１…データ収集マネージャ、１１２…表示制御、１１３，１１３ａ，１１３ｂ…欠落データ補間部、１１４…データ取得検知部、１１４ａ…採用推定値判断部、１１４ｂ…補間実行判断部、１１５…第一欠落データ推定部、１１６…第二補間データ推定部、１１７…誤算算出部、１１８…重み算出部、１１９…第三補間データ推定部、１２０…メモリ、１３０…記憶装置、１３１…データ収集プログラム、１３２，１３２ａ，１３２ｂ…データ補間プログラム、１３３…リソースデータ・データベース、１３４…誤差データベース、１３５…データ価値データベース、２００…サーバ、２１０…ＣＰＵ、２１１…データ収集エージェント、２２０…メモリ、２３０…ハードディスドライブ装置
【図１】
2010044618.tif 000004
【図２】
2010044618.tif 000005
【図３】
2010044618.tif 000006
【図４】
2010044618.tif 000007
【図５】
2010044618.tif 000008
【図６】
2010044618.tif 000009
【図７】
2010044618.tif 000010
【図８】
2010044618.tif 000011
【図９】
2010044618.tif 000012
【図１０】
2010044618.tif 000013
【図１１】
2010044618.tif 000014
【図１２】
2010044618.tif 000015
【図１３】
2010044618.tif 000016