(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定手段と、
を備えることを特徴とする機器同定装置。
【請求項２】
前記特徴ベクトル生成手段が生成した、比較対象の機器の特徴ベクトルに基づいて複数の機器を複数のグループに分割するグループ分割手段を備え、
前記同定手段は、同一の前記グループに含まれる機器全てで、特徴ベクトルの要素が共通の値をとる特徴量を比較対象から除外して、前記同定対象の機器を同定することを特徴とする請求項１に記載の機器同定装置。
【請求項３】
前記グループ分割手段が分割したグループごとの代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定手段と、
前記特徴ベクトル生成手段が生成した、前記同定対象の機器の特徴ベクトルと前記グループごとの代表ベクトルとを比較することで、複数のグループを抽出する類似グループ抽出手段と、
を備え、
前記同定手段は、前記類似グループ抽出手段が抽出した複数のグループ内の個々の機器に対する特徴ベクトルと前記同定対象の機器の特徴ベクトルとを比較することで、前記同定対象の機器を同定することを特徴とする請求項２に記載の機器同定装置。
【請求項４】
前記類似グループ抽出手段は、抽出したグループ内に存在する特徴ベクトルの数が予め決められた規定数以下の場合、その時点で機器同定を完了させることを特徴とする請求項３に記載の機器同定装置。
【請求項５】
比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定手段と、
を備えることを特徴とする機器同定システム。
【請求項６】
機器情報辞書サーバ装置と機器同定装置とを備える請求項５に記載の機器同定システムであって、
機器情報辞書サーバ装置は、前記機器の特徴量を保持する機器情報記憶部を備え、
前記機器同定装置は、前記特徴ベクトル生成手段と前記同定手段とを備え、前記特徴ベクトル生成手段は、前記機器情報辞書サーバ装置から前記機器の特徴量を取得することを特徴とする機器同定システム。
【請求項７】
特徴ベクトル生成手段が、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する手順と、
同定手段が、前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する手順と、
を有することを特徴とする機器同定方法。
【請求項８】
機器同定装置に、
比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、
前記特徴ベクトル生成ステップにより生成された比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器同定装置、機器同定システム、機器同定方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークに接続された家電製品に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及びパッシブパケットを受信し、その中から必要な情報を特徴として蓄積し、予め機器情報をマッピングされた特徴群の機器情報辞書から最も近い機器情報を家電製品の機器情報として推定する方式が提案されている（例えば非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】佐藤さわ子、梁田龍治、前大道浩之、「ホームネットワーク内機器同定方式の検討」、電子情報通信学会技術研究報告、ＩＣＭ、情報通信マネジメント：ＩＥＩＣＥ  ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  ｒｅｐｏｒｔ  １１０（４６６），８７−９２，２０１１−０３−０３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術は、機器同定を実行すると、予め登録されている辞書の機種ごとの特徴量と同定される機器の特徴量とを１つ１つ比較していた。しかしながら、登録される機種が増大し、辞書が大規模になった場合には、比較する機種数が多くなり、同定時間が非常に長くなるという問題がある。
【０００５】
また、他機種との識別には、充分な特徴数が必要であるが、辞書に登録される特徴群が多くなった場合には、比較する特徴数も多くなるため、さらに同定時間が長くなる。遠隔サポートサービス等で利用する場合には、短時間での対応が望まれており、利用シーンによっては、必要に応じて機器同定の機能を起動し実行する必要も生じる。このような状況において、同定時間が長くなる場合、遠隔サポートオペレータ・利用者の無駄な待ち時間が発生するという問題があった。
【０００６】
そこで本発明の一態様は、上記問題に鑑みてなされたものであり、より短時間で機器同定することを可能とすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は前記事情に鑑みなされたもので、本発明の一態様は、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定手段と、を備えることを特徴とする機器同定装置である。
【０００８】
（２）上記に記載の機器同定装置において、本発明の一態様は、前記特徴ベクトル生成手段は、ある特徴量が重要な特徴量の場合、該重要な特徴量が特徴ベクトル生成手段により変換された後の数値を前記重要な特徴量について予め決められた数だけ、前記生成した特徴ベクトルに挿入することを特徴とする。
【０００９】
（３）上記に記載の機器同定装置において、本発明の一態様は、前記特徴ベクトル生成手段が生成した、比較対象の機器の特徴ベクトルに基づいて複数の機器を複数のグループに分割するグループ分割手段を備え、前記同定手段は、同一の前記グループに含まれる機器全てで、特徴ベクトルの要素が共通の値をとる特徴量を比較対象から除外して、前記同定対象の機器を同定することを特徴とする。
【００１０】
（４）上記に記載の機器同定装置において、本発明の一態様は、前記グループ分割手段が分割したグループごとの代表ベクトルを決定する代表ベクトル決定手段と、前記特徴ベクトル生成手段が生成した、前記同定対象の機器の特徴ベクトルと前記グループごとの代表ベクトルとを比較することで、複数のグループを抽出する類似グループ抽出手段と、を備え、前記同定手段は、前記類似グループ抽出手段が抽出した複数のグループ内の個々の機器に対する特徴ベクトルと前記同定対象の機器の特徴ベクトルとを比較することで、前記同定対象の機器を同定することを特徴とする。
【００１１】
（５）上記に記載の機器同定装置において、本発明の一態様は、前記類似グループ抽出手段は、抽出したグループ内に存在する特徴ベクトルの数が予め決められた規定数以下の場合、その時点で機器同定を完了させることを特徴とする。
【００１２】
（６）本発明の一態様は、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定手段と、を備えることを特徴とする機器同定システムである。
【００１３】
（７）上記に記載の機器同定システムにおいて、本発明の一態様は、機器情報辞書サーバ装置と機器同定装置とを備える上記に記載の機器同定システムであって、機器情報辞書サーバ装置は、前記機器の特徴量を保持する機器情報記憶部を備え、前記機器同定装置は、前記特徴ベクトル生成手段と前記同定手段とを備え、前記特徴ベクトル生成手段は、前記機器情報辞書サーバ装置から前記機器の特徴量を取得することを特徴とする。
【００１４】
（８）本発明の一態様は、特徴ベクトル生成手段が、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する手順と、同定手段が、前記特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する手順と、を有することを特徴とする機器同定方法である。
【００１５】
（９）本発明の一態様は、機器同定装置に、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成ステップと、前記特徴ベクトル生成ステップにより生成された比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する同定ステップと、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１６】
この発明の一態様によれば、より短時間で機器同定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態による機器同定システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態による機器同定装置内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態による特徴蓄積ＤＢ、機器情報ＤＢ、端末情報ＤＢ、クラスタＤＢにおけるデータ構成例を示す概念図である。
【図４】本実施形態による機器同定装置の辞書作成段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図５】本実施形態による辞書解析機能の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】本実施形態による辞書解析機能の動作を説明するためのフローチャートである。
【図７】本実施形態による特徴ベクトル変換機能でのベクトル化ルールを説明するための概念図である。
【図８】本実施形態において、ベクトル化ルールを元に全ての特徴量を２値ベクトル化したものの一部を例示する概念図である。
【図９】本実施形態において、特徴ベクトル間の距離を説明するための概念図である。
【図１０】本実施形態によるノード間距離算出手順を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本実施形態によるベクトル間距離算出手順を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本実施形態によるクラスタリングを実施した結果のデンドログラム（樹形図）を示す概念図である。
【図１３】本実施形態による、同一グループ内のベクトルを例示する概念図である。
【図１４】本実施形態による機器同定装置の機器同定段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。
【図１５】図１４のステップＳｅ４における機器同定範囲抽出機能の動作を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本実施形態における機器同定システムは、登録されている辞書に対して、機器同定時に同定される機器と最も類似している機器範囲を抽出することによって、比較する機器数、及び比較する特徴数の双方を最小化し、辞書が大規模化した場合にも精度を担保しながら同定速度を高速化する。
【００１９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施形態による機器同定システムの構成を示すブロック図である。図１において、機器同定システム１は、機器情報辞書サーバ装置１０、機器同定装置１１、該機器同定装置１１にＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）に接続されたネットワーク家電１２−１〜１２−５からなる。機器情報辞書サーバ装置１０と機器同定装置１１とは広域ネットワーク（ＷＡＮ；Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）１３を介して接続されている。機器情報辞書サーバ装置１０は、機器情報辞書を管理し、各機器同定装置１１からの要求に応じて、機器同定装置１１から受信した特徴群に最も近い情報を持つ機器情報を抽出して返信する。但し、本実施形態では、機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されているケースも許容しており、その場合、機器情報辞書サーバ装置１０は不要となる。
【００２１】
機器同定装置１１は、ＬＡＮ内に接続されているネットワーク家電１２−１〜１２−５を検知し、個々のネットワーク家電１２−１〜１２−５のコマンド送信結果のレスポンスパケット、及びネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパッシブパケットを受信し、その中から必要な情報を特徴として蓄積する。また、機器同定装置１１は、蓄積した特徴群と機器情報辞書との比較を行い、最も近い機器情報を取得して表示する。機器情報辞書がＷＡＮ１３上に存在する場合には、特徴群とともに機器情報辞書サーバ装置１０に対して機器同定を依頼し、その結果を機器情報辞書サーバ装置１０から受信する。
【００２２】
図２は、本実施形態による機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示すブロック図である。図２において、機器同定装置１１は、キャプチャバンドル１１１、プロトコル特徴解析バンドル１１２、アクティブ計測バンドル１１３、ＤＢアクセスバンドル１１４、機器同定バンドル１１５、ＷｅｂＵＩバンドル１１６、特徴蓄積判定バンドル１１７、クラスタ分析バンドル１１８、機器クラスタ抽出バンドル１１９、ＯＳＧｉＦＷ（Ｏｐｅｎ  Ｓｅｒｖｉｃｅｓ  Ｇａｔｅｗａｙ  ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ  Ｆｒａｍｅ  Ｗｏｒｋ）１２０、特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、クラスタＤＢ１２４を備える。ここで、プロトコル特徴解析バンドル１１２は、プロトコル毎に複数存在する。また、アクティブ計測バンドル１１３も、プロトコル毎に複数存在する。
【００２３】
キャプチャバンドル１１１は、同一ネットワークに接続するネットワーク家電１２−１〜１２−５が送信するパケットをキャプチャし、該当プロトコルを識別して該当のプロトコル特徴解析バンドル１１２へ情報を引き継ぐ。プロトコル特徴解析バンドル１１２は、プロトコルごとの解析を実施し、機器同定に必要となる特徴を抽出し、ＤＢアクセスバンドル１１４にＤＢ登録を引き継ぐ。解析するプロトコルの例としては、ＴＣＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）解析・ＳＳＬ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｓｏｃｋｅｔ  Ｌａｙｅｒ）解析・ＷＯＬ（Ｗａｋｅ  Ｏｎ  ＬＡＮ）解析等がある。
【００２４】
アクティブ計測バンドル１１３は、同一ネットワークに接続するネットワーク家電１２−１〜１２−５に対してコマンドを送信し、応答結果から特徴を抽出してＤＢアクセスバンドル１１４に登録を引き継ぐ。具体例としては、ａｒｐｉｎｇコマンドを送信し、応答状況から機器を検出し、検出した情報から該当機種のＴＣＰポート開閉状況を確認する等がある。ＤＢアクセスバンドル１１４は、引き継いだ情報を指定のテーブルに登録する。ＤＢアクセスバンドル１１４は、指定の条件で特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、クラスタＤＢ１２４からデータを抽出する。
【００２５】
機器同定バンドル１１５は、機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されている場合に必要となる機能である。機器同定バンドル１１５は、ＷｅｂＵＩバンドル１１６から受信した１機種の特徴群と機器クラスタ抽出バンドル１１９から通知された機器情報の候補部に一致している機器情報辞書に登録されている特徴とのうち、全一致ベクトル項目ＩＤに登録されている特徴を除いて比較し、最も近い特徴を持つ機種情報を抽出して返信する。
【００２６】
ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、Ｗｅｂサーバとして、機器リスト画面と辞書登録画面とを作成し表示する。機器リスト画面では、ＭＡＣ（Ｍｅｄｉａ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｃｏｎｔｒｏｌ）アドレスごとに機器情報を出力する。ＷｅｂＵＩバンドル１１６は機器情報を、特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出してもよく、機器情報テーブルを設けて検出した機器を管理してもよい。機器情報には、ＭＡＣアドレスごとに辞書登録ボタンと機器同定ボタンとを持ち、辞書登録ボタンを押下した場合には、機器情報登録画面を表示し、機器同定ボタンを押下した場合には、特徴蓄積ＤＢ１２１から該当ＭＡＣアドレスを持つ特徴を抽出して機器同定バンドル１１５に通知し、結果を得て表示する。機器情報辞書サーバ装置１０を持つシステム構成の場合には、機器同定機能が、機器情報辞書サーバ装置１０にあるため、抽出した該当ＭＡＣアドレス群を機器情報辞書サーバ装置１０へ送信し、結果を受信する。
【００２７】
辞書登録画面では、特徴蓄積ＤＢ１２１から該当ＭＡＣアドレスを持つ特徴を抽出する。抽出した特徴群は、画面に表示してもしなくてもよい。また、該当ＭＡＣアドレスを持つ機種に対する機種情報（例えば、カテゴリ・メーカ名・製品名・型番名等）の入力エリアと登録ボタン・キャンセルボタンとを表示する。登録ボタンが押下された場合には、特徴群と機種情報を機器情報ＤＢ１２２に登録する。機器情報辞書サーバ装置１０を持つシステム構成の場合には、特徴群と機種情報を機器情報辞書サーバ装置１０に通知する。
【００２８】
特徴蓄積判定バンドル１１７は、周期的に検出済みの特徴抽出状況を監視し、辞書登録・機器同定を実行するのに十分な量が蓄積されているかを判定する。クラスタ分析バンドル１１８は、機器情報ＤＢ１２２の情報を用いて、機器の特徴ベクトルを作成し、クラスタＤＢ１２４に登録する。また、クラスタ分析バンドル１１８は、登録された特徴ベクトルを元にクラスタ分析アルゴリズムを実行し、実行結果をクラスタＤＢ１２４に登録する。機器クラスタ抽出バンドル１１９は、クラスタＤＢ１２４の情報を用いて、機器特定アルゴリズムの対象となる候補群を決定し、機器同定バンドル１１５に通知する。
【００２９】
特徴蓄積ＤＢ１２１は、特徴抽出蓄積機能を用いてパラメータ・値のデータを蓄積する。機器情報ＤＢ１２２は、型番テーブルと詳細データテーブルとを備え、学習した機器情報を蓄積する。端末情報ＤＢ１２３は、ネットワークＮＷに接続している機器の検出状況、及び機器同定結果を登録する。クラスタＤＢ１２４は、型番クラスタテーブル、ベクトル値テーブル、ベクトル名テーブル、クラスタ情報テーブル、一致ベクトル項目テーブルを備え、クラスタ分析バンドル１１８の辞書解析機能の結果情報を登録する。
【００３０】
図３は、本実施形態による、特徴蓄積ＤＢ１２１、機器情報ＤＢ１２２、端末情報ＤＢ１２３、及びクラスタＤＢ１２４におけるデータ構成例を示す概念図である。図３において、特徴蓄積ＤＢ１２１は、特徴抽出蓄積機能を用いてパラメータ・値のデータを蓄積する。特徴蓄積ＤＢ１２１は、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、特徴名、特徴値、記録日時からなる、特徴蓄積テーブル１２１ａを備えている。機器情報ＤＢ１２２は、学習した機器情報を蓄積し、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、カテゴリ、製造会社名、装置名、型番、コメント、学習日時からなる型番テーブル１２２ａと、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、特徴名、特徴値からなる詳細テーブル１２２ｂとを備えている。
【００３１】
端末情報ＤＢ１２３は、ネットワークＮＷに接続している機器の検出状況、及び機器同定結果を登録する。端末情報ＤＢ１２３は、端末ＩＤ、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレス、接続状態、蓄積状態からなる端末情報テーブル１２３ａと、端末ＩＤ、ポイント、カテゴリ、メーカ名、機種名、型番、コメントからなる指定情報テーブル１２３ｂとを備えている。
【００３２】
また、クラスタＤＢ１２４は、辞書解析機能の結果情報を登録する。クラスタＤＢ１２４は、型番クラスタテーブル１２４ａ、ベクトル値テーブル１２４ｂ、ベクトル名テーブル１２４ｃ、クラスタ情報テーブル１２４ｄ、及び一致ベクトル項目テーブル１２４ｅを備えている。型番クラスタテーブル１２４ａは、ベクトルＩＤ、辞書作成装置ＩＤ、学習ＩＤ、クラスタＩＤからなる。ベクトル値テーブル１２４ｂは、ベクトルＩＤ、ベクトル項目ＩＤ、ベクトル値からなる。
【００３３】
ベクトル名テーブル１２４ｃは、ベクトル項目ＩＤ、ベクトル項目名、変数性質フラグ、分析対象フラグからなる。クラスタ情報テーブル１２４ｄは、クラスタＩＤ、代表ベクトルＩＤ、ベクトルＩＤ、クラスタ分析日時からなる。一致ベクトル項目テーブル１２４ｅは、クラスタＩＤ、全一致ベクトル項目ＩＤからなる。
【００３４】
次に、本実施形態による機器同定装置１１の動作について説明する。
本実施形態による機器同定装置１１の動作は、大きく（ａ）辞書作成段階、（ｂ）機器同定段階の２つに分かれる。以下にそれぞれについて詳しく説明する
【００３５】
（ａ）辞書作成段階
図４は、本実施形態による機器同定装置１１の辞書作成段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。辞書作成段階は、ネットワークＮＷに接続されたネットワーク家電１２−１〜１２−５に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及びパッシブパケットを受信してその中から必要な情報を特徴として蓄積した上で機器情報辞書として作成し、作成した辞書に対して辞書解析機能を行い、機器情報をグループ化する処理である。従来技術との違いは、図４に示すフローチャートの破線で囲んだステップＳａ５〜Ｓａ７の「辞書解析機能」部分である。
【００３６】
まず、プロトコル特徴解析バンドル１１２、及びアクティブ計測バンドル１１３は、ネットワークＮＷに接続されたネットワーク家電Ａ、Ｂ、Ｃ、…が送信するパケット（家電製品に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及びパッシブパケット）を受信し、その中から必要な情報を特徴として解析する（ステップＳａ１）。次に、ＤＢアクセスバンドル１１４は、特徴蓄積ＤＢ１２１に特徴として登録する（ステップＳａ２）。
【００３７】
次に、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、辞書登録する機器の特徴データを特徴蓄積ＤＢ１２１から読み出して表示する（ステップＳａ３）。そして、機器データと入力されたデータ（利用者から入力される型番）をマッピングして機器情報ＤＢ１２２に辞書データとして登録する（ステップＳａ４）。
【００３８】
次に、クラスタ分析バンドル１１８は、機器情報ＤＢ１２２から機器の辞書データを取得し、ｎ次元空間の２値ベクトルに置き換え（ステップＳａ５；特徴ベクトル作成機能）、クラスタ分析を実施することにより、機器をグループに分割し（ステップＳａ６；クラスタ分析機能）、機器グループごとの代表ベクトルを決定し、クラスタＤＢ１２４に蓄積する。そして、クラスタ分析バンドル１１８は、グループ内のベクトル値と特徴量ごとの取りうる値の性質を基に、特徴値が一致しているものを解析しクラスタＤＢ１２４に登録する（ステップＳａ７；代表ベクトル選定機能）。具体的には、例えば、クラスタ分析バンドル１１８は、グループ内のベクトル値と特徴量ごとの取りうる値の性質を基に、明らかに特徴値が一致しているものにフラグをつける。ここで、グループ内の機器の全てでベクトル値が一致する全一致ベクトル項目は、ベクトル値をみただけで明らかにベクトル変換前の特徴値がグループ内の機器の全てで一致している。
【００３９】
＜辞書解析機能＞
上述した図４に示すフローチャートにおいて、破線で囲んだ辞書解析機能（ステップＳａ５〜Ｓａ７）は、機器情報をグループ化する機能であり、（１）特徴ベクトル作成機能、（２）クラスタ分析機能、（３）代表ベクトル決定機能を備えている。
【００４０】
図５、及び図６は、本実施形態による辞書解析機能の動作を説明するためのフローチャートである。
【００４１】
（１）特徴ベクトル作成機能
特徴ベクトル作成機能は、辞書に登録されている特徴量を読み込み、０または１のベクトル値に変換し、クラスタＤＢ１２４に登録する機能である。
【００４２】
まず、クラスタ分析バンドル１１８は、詳細テーブル１２２ｂから全ての情報を取得する（ステップＳｂ１）。具体的には、クラスタ分析バンドル１１８は、機器情報ＤＢ１２２から全ての特徴量を読み込む。次に、全機種名の特徴値を、０または１のベクトル値に変換し、型番クラスタテーブル１２４ａ、ベクトル値テーブル１２４ｂ、ベクトル名テーブル１２４ｃに登録する、特徴ベクトル変換機能を実行する（ステップＳｂ２）。次に、クラスタ分析バンドル１１８は、一例として、質的特徴で、かつ２値のみを取る特徴（例：ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿ＸＸ）から変換されたベクトル項目に変数性質フラグを付与する（ステップＳｂ３）。なお、クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴だけに限らず、質的特徴と量的特徴を含む全特徴のうち、特に分析対象としたい項目を選択し、選択した項目に変数性質フラグを付与してもよい。クラスタ分析バンドル１１８は、解析対象ベクトル項目にフラグを付与する（ステップＳｂ４）。なお、解析対象ベクトル項目は初期ファイルにおいて指定されていてもよい。
【００４３】
ここで、上述した特徴ベクトル変換機能について詳細に説明する。
特徴ベクトル変換機能では、特徴量ごとの取りうる値の性質に基づいて３種類に分けた上で、特徴量の性質に応じたそれぞれ異なるベクトル化ルールに従い、各要素が０または１の２値を取り得るベクトルに置きかえる。具体的には、特徴量は、その性質に応じて質的特徴量と量的特徴量の２つに大きく分けられ、質的特徴量は、さらに２つに分けられる。ここで、質的特徴量は質的な違いを分類する特徴量で、量的特徴量は量的な違いを分類する特徴量である。それぞれのベクトル化ルールについて、図７を参照して説明する。
【００４４】
図７は、本実施形態による特徴ベクトル変換機能でのベクトル化ルールを説明するための概念図である。ここで、特徴名は、特徴量の名称である。質的特徴名とは、質的な違いを表す質的変数を特徴値として持つ質的特徴量の名称である。質的特徴量は、データを区別することはできるが、数値の大小自体は何の意味も持たないものである。質的特徴量は、二つの値のどちらかを取る特徴（図７に示す特徴名の「１」）と、それ以外の特徴（図７に示す特徴名の「２」）とに分けられる。
【００４５】
例えば、特徴名「ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿ＸＸ」については、ＯＰＥＮ、またはＣＬＯＳＥのみのいずれかを取るため、この場合には、一方はベクトル値「１」、他方はベクトル値「０」の２値に変換する。また、それ以外の質的特徴名については、その特徴が取得できた場合には、取得される値に関わらずベクトル値「１」、特徴が取得できなかった場合については、ベクトル値「０」とし、２値に変換する。
【００４６】
量的特徴名とは、量的な違いを表す量的変数を特徴値として持つ量的特徴量の名称である。量的特徴量は、特徴値の大小に意味を持つ特徴量である（図７に示す特徴名の「３」）。量的特徴量についても、質的特徴量と同等に扱えるよう２値ベクトルに変換する。例えば、ある量的特徴量の値が大、中、小のいずれかを取るとする。その際には、３個の項目を持つベクトルに展開され、大（１，０，０）、中（０，１，０）、小（０，０，１）と変換できる。しかし、３個の項目のうち２個のベクトル値が０であるときには、残りは必ず「１」を取るので、２個の項目を持つベクトル値で表現する。すなわち、大（１，１）、中（０，１）、小（０，０）と変換すれば良い。この場合には、（大と中）間の距離と（中と小）間の距離は一致しており、さらに（大と小）間の距離はそれらの２つ分となる。
【００４７】
この表現方法を用いれば、量的特徴量を２値ベクトルに変換しながら量的特徴量の大きさによる違いを情報として持たせることができる。さらに、特徴量の値の数と同一数の項目を持つベクトルに変換した場合には、それぞれが独立の特徴項目となってしまうが、自由度を１つ減らした２個の項目を持つベクトルに変換した場合には、量的特徴の値の関係を距離として表現できる。ここでは量的特徴の値の数を「３」で説明したが、図７に示す特徴名の「３」に記載している例のように、大、中、小、なしのいずれかを取るような４つのいずれかをとる場合や、それ以上の変数となるでも同様に変換することができる。
このようにベクトル化することで、今後、さまざまな特性を持つ特徴が増えた場合にも対応可能である。
【００４８】
なお、本実施形態では、一例として、クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴量と量的特徴量それぞれを取り得る値が２値（０または１）のベクトル値に変換したが、これに限ったものではない。クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴量と量的特徴量それぞれを三つ以上の個数の数値に変換してもよい。その際、変換先の数値が取り得る値の個数が同じで、かつ取り得る値が共通していてもよい。例えば、クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴量を０、１または２のいずれかに変換し、量的特徴量を０、１または２が要素として取り得るベクトル値（例えば、（２，１，０）など）に変換してもよい。
また、変換先の数値が取りえる値の個数が同じで、かつ取り得る値が異なっていてもよい。例えば、クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴量を−１、０または１のいずれかに変換し、量的特徴量を０、１または２が要素として取り得るベクトル値（例えば、（２，１，０）など）に変換してもよい。
このことから、クラスタ分析バンドル１１８は、質的特徴量と量的特徴量それぞれを、取り得る数値の個数が予め決められているという条件の下でそれぞれの特徴量毎に決定された複数の数値に含まれる一の数値に変換してもよい。
【００４９】
図８は、本実施形態において、ベクトル化ルールを基に全ての特徴量を２値ベクトル化したものの一部を例示する概念図である。図８の例において、機器「ＰＣ  Ａ」については、特徴量「ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿２０」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿２」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＤＨＣＰ＿ＯＰＴ＿８」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＩＰｖ６ＤＩＳＴＥＲＤＥＲ」に対してベクトル値が「０」であることが示されている。すなわち、機器「ＰＣ  Ａ」の特徴ベクトルは、（０，１，１，０，…）である。
同様に、機器「Ｐｒｉｎｔｅｒ  Ｂ」については、特徴量「ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿２０」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿２」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＤＨＣＰ＿ＯＰＴ＿８」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＩＰｖ６ＤＩＳＴＥＲＤＥＲ」に対してベクトル値が「０」であることが示されている。すなわち、機器「Ｐｒｉｎｔｅｒ  Ｂ」の特徴ベクトルは、（０，１，０，０，…）である。
【００５０】
同様に、機器「ＴＶ  Ｃ」については、特徴量「ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿２０」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿２」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＤＨＣＰ＿ＯＰＴ＿８」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＩＰｖ６ＤＩＳＴＥＲＤＥＲ」に対してベクトル値が「０」であることが示されている。すなわち、機器「ＴＶ  Ｃ」の特徴ベクトルは、（０，０，１，０，…）である。
同様に、機器「ＴＶ  Ｄ」については、特徴量「ＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿２０」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＴＣＰ＿ＯＰＴ＿２」に対してベクトル値が「０」、特徴量「ＤＨＣＰ＿ＯＰＴ＿８」に対してベクトル値が「１」、特徴量「ＩＰｖ６ＤＩＳＴＥＲＤＥＲ」に対してベクトル値が「０」であることが示されている。すなわち、機器「ＴＶ  Ｄ」の特徴ベクトルは、（１，０，１，０，…）である。
【００５１】
また、図８に示す例において、例えば、ある特徴量が重要な特徴量の場合、クラスタ分析を実施する前に、クラスタ分析バンドル１１８は、その特徴量について予め決められた数（例えば、３回）だけ同じ列を挿入して特徴ベクトルとしてもよい。３回だけ同じ列を挿入し、その特徴量が異なる値の場合、異なる特徴量の距離を３回計算することになるので、距離が３×距離だけ増加する。このため、その特徴量が同定対象の機器と比較対象の機器との間で異なる場合、同定対象機器の特徴ベクトルと比較対象の機器の特徴ベクトルとの距離が離れるため、グループが分かれやすくなるので、その機器名で同定されにくくなる。このように、特徴ベクトル生成手段としてのクラスタ分析バンドル１１８は、ある特徴量が重要な特徴量の場合、該重要な特徴量が特徴ベクトル生成手段により変換された後の数値を重要な特徴量について予め決められた数だけ、生成した特徴ベクトルに挿入してもよい。
【００５２】
（２）クラスタ分析機能
クラスタ分析機能は、特徴量を０／１のベクトル値に変換した特徴ベクトルを、クラスタ分析アルゴリズムを用いてグループ化する機能である。クラスタ分析アルゴリズムでは、特徴ベクトル間の距離を定義し、全特徴ベクトル間の距離を算出し、近いものから全ての特徴ベクトルが一つのクラスタになるまで順次結合する手法であり、クラスタを形成していく過程をデンドログラム（樹形図）で表現できる。このデンドログラムを適当な高さで切断することで、個々の対象がカテゴリに分類されることになる。
【００５３】
図５において、クラスタ分析バンドル１１８は、ステップＳｂ５では、全ベクトルＩＤが１つのノードに含まれるまで、以下に説明するステップＳｂ６〜Ｓｂ８を繰り返す。まず、クラスタ分析バンドル１１８は、ノード間距離を算出し（ステップＳｂ６）、距離が最小となるノード対を抽出し（ステップＳｂ７）、距離が最小となるノード対に含まれるベクトルを新たなノードとしてノードテーブル（図５を参照）に登録する（ステップＳｂ８）。なお、ノード間距離の算出手順の詳細については後述する。
【００５４】
次に、クラスタ分析バンドル１１８は、しきい値より結合距離が短いノードを抽出し（ステップＳｂ９）、抽出されたノード配下に含まれる全てのベクトルを、同一クラスタＩＤとし、型番クラスタテーブル１２４ａ、クラスタ情報テーブル１２４ｄに登録する（ステップＳｂ１０）。
【００５５】
図９は、本実施形態において、特徴ベクトル間の距離を説明するための概念図である。特徴ベクトル間の距離については様々な定義があり、適切なものに自由に設定することができる。例えば、二つの特徴ベクトルα、βの距離Ｄαβを、図９に示すように定義する。ベクトル間の距離の定義については、設定ファイルに記述してもよく、ロジック内に固定しておいても良い。
【００５６】
複数の特徴ベクトルを含んだクラスタをノードとする。複数のベクトルを含んだノード間の距離の算出については、様々な手法があり、適切なものに自由に設定することができる。例えば、群平均法を用いた場合には、双方のノードが含むベクトル同士の組み合わせの距離の平均値となる。その他、例えば、最長距離法を用いた場合には、二つのノード間の距離は、双方のノードが含むベクトル同士の組み合わせの中で最も遠いベクトル間距離とする。また、例えば、最短距離法を用いた場合には、二つのノード間の距離は、双方のノードが含むベクトル同士の組み合わせの中で最も近いベクトル間距離とする。なお、複数のベクトルを含んだノード間の距離の算出方式は、これらに限らず、ウォード法や重心法などの他の方式を用いて、ノード間の距離を算出してもよい。
ノード間の距離の定義については、設定ファイルに記述してもよく、ロジック内に固定しておいても良い。
【００５７】
次に、ノード間距離算出を群平均法とし、ベクトル間距離を図９のように定義した場合のノード間距離算出について説明する。
図１０は、本実施形態によるノード間距離算出手順を説明するためのフローチャートである。まず、クラスタ分析バンドル１１８は、距離算出を行う二つのノードを選択する（ステップＳｃ１）。なお、ベクトルは、含まれるベクトルが１つのノードとみなす。次に、ステップＳｃ２で、クラスタ分析バンドル１１８は、ノードに含まれる全てのベクトルＩＤを順次設定する。次に、クラスタ分析バンドル１１８は、ベクトルＩＤが終了するまで、ベクトル間の距離算出（ステップＳｃ３）を繰り返す。ベクトル間の距離算出手順の詳細については後述する。その後、クラスタ分析バンドル１１８は、ノード間距離としてベクトル間距離の平均値を算出する（ステップＳｃ４）。なお、ノード間の距離は、初期ファイルにおいて距離の計算式を指定することが可能である。
【００５８】
図１１は、本実施形態によるベクトル間距離算出手順を説明するためのフローチャートである。まず、クラスタ分析バンドル１１８は、クラスタＤＢ１２４から距離算出を行う二つのベクトルα、βを抽出し（ステップＳｄ１）、ステップＳｄ２で、ベクトル項目ＩＤを順次設定する。次に、クラスタ分析バンドル１１８は、ベクトル項目ＩＤが終了するまで、後述するステップＳｄ３〜Ｓｄ１０を繰り返す。
【００５９】
まず、クラスタ分析バンドル１１８はベクトル項目が共に「１」であるか否かを判別し（ステップＳｄ３）、ベクトル項目が共に「１」である場合には（ステップＳｄ３のＹＥＳ）、要素数ａに「１」を加算する（ステップＳｄ４）。一方、ベクトル項目が共に「１」でない場合には（ステップＳｄ３のＮＯ）、クラスタ分析バンドル１１８はベクトル項目が「１」、「０」であるか否かを判別する（ステップＳｄ５）。そして、ベクトル項目が「１」、「０」である場合には（ステップＳｄ５のＹＥＳ）、クラスタ分析バンドル１１８は要素数ｂに「１」を加算する（ステップＳｄ６）。一方、ベクトル項目が「１」、「０」でない場合には（ステップＳｄ５のＮＯ）、クラスタ分析バンドル１１８はベクトル項目が「０」、「１」であるか否かを判別する（ステップＳｄ７）。
【００６０】
そして、ベクトル項目が「０」、「１」である場合には（ステップＳｄ７のＹＥＳ）、クラスタ分析バンドル１１８は要素数ｃに「１」を加算する（ステップＳｄ８）。一方、ベクトル項目が「０」、「１」でない場合には（ステップＳｄ７のＮＯ）、クラスタ分析バンドル１１８はベクトル項目が共に「０」であるか否かを判別する（ステップＳｄ９）。そして、ベクトル項目が共に「０」である場合には（ステップＳｄ９のＹＥＳ）、クラスタ分析バンドル１１８は要素数ｄに「１」を加算する（ステップＳｄ１０）。その後、ベクトル項目ＩＤが終了するまで、クラスタ分析バンドル１１８は上記ステップＳｄ３〜Ｓｄ１０を繰り返す。そして、上記ステップＳｄ３〜Ｓｄ１０が終了すると、クラスタ分析バンドル１１８は上記要素数ａ、ｂ、ｃ、ｄを用いて、二つの特徴ベクトルα、βの距離Ｄαβを算出する（ステップＳｄ１１）。なお、ベクトル間の距離は、初期ファイルにおいて距離の計算式を指定するようにしてもよい。
【００６１】
図１２は、本実施形態によるクラスタリングを実施した結果のデンドログラム（樹形図）を示す概念図である。図１２において、デンドログラムの切断する高さにより、分かれるグループ数は変化する。切断距離を低く設定した場合には、１クラスタ内に少数のベクトルを含む多数のクラスタに分かれ、高く設定した場合には１クラスタ内に多数のベクトルを含む少数のクラスタに分かれる。切断距離を０．０にした場合、各クラスタには、それぞれ全く同じベクトルだけが含まれる。このため、新たに機器同定しようとする対象については、ベクトルを計算すれば、どのクラスタに含まれるかということが判明するので、機器同定の速度が最も速くなる。
【００６２】
クラスタをどのように分けるかについては、クラスタリングを実施した結果を見てグループに含まれる機器数やその他の条件を指定することで切断する高さを決めてもよく、予め設定ファイルで高さを指定してもよい。
【００６３】
（３）代表ベクトル選定機能
次に、図６のフローチャートに説明を戻し、代表ベクトル選定機能の処理について説明する。デンドログラムを切断した結果、複数のクラスタに分かれたグループが作成される。各グループの代表点を１つ決定し代表ベクトルとする。代表ベクトルは、クラスタ内のベクトルを代表ベクトルに置き換えたときの誤差が最も少なくなるベクトルであり、適切なものを任意に設定することができる。例えば、クラスタ内のベクトルの距離の総和が最小になる点を代表ベクトルとして定義してもよい。その際には、代表ベクトルが示す座標と、対象となるクラスタに含まれる各点の座標との距離の総和が最も小さくなる代表ベクトルを求めればよい。
【００６４】
また、上述した（２）クラスタ分析機能を実施後、切断距離を充分に低く設定した場合には、１つのグループには同一のベクトルのみが存在するため、代表ベクトルはグループ内にある全ベクトルと一致しており、それを代表ベクトルとしてもよい。代表ベクトルの定義については、設定ファイルに記述してもよく、ロジック内に固定しておいても良い。
【００６５】
なお、従来は、２値のグループ化で代表ベクトルを決定することは行われていなかった。そのため、２値のグループ化で代表ベクトルを決定する際に、上記のように、距離の総和が最も小さくなる代表ベクトルを求めることは、本実施形態における処理の特徴の一つである。
【００６６】
図６において、ステップＳｂ１１で、クラスタ分析バンドル１１８はクラスタＩＤごとに、クラスタＩＤが終了するまで、ステップＳｂ１２〜Ｓｂ１８を繰り返す。まず、クラスタ分析バンドル１１８はベクトル値テーブル１２４ｂの全ての情報を取得し（ステップＳｂ１２）、ステップＳｂ１３で、クラスタＩＤを順次設定する。次に、クラスタ分析バンドル１１８はクラスタＩＤが終了するまで、ステップＳｂ１４、Ｓｂ１５を繰り返す。
【００６７】
まず、クラスタ分析バンドル１１８は全ベクトルとのベクトル間距離を算出し（ステップＳｂ１４）、ベクトル間距離の総和を算出する（ステップＳｂ１５）。次に、クラスタ分析バンドル１１８は距離の総和が最小となるベクトルＩＤを抽出し、代表ベクトルＩＤとしてクラスタ情報テーブル１２４ｄに登録する（ステップＳｂ１７）。次に、クラスタ分析バンドル１１８は全てのベクトルＩＤに対して、ベクトル項目ＩＤの変数性質フラグが「１」で、ベクトル値が「０」または「１」で一致しているもの、及びベクトル項目ＩＤの変数性質フラグが「０」で、かつ、ベクトル値が「０」となるベクトル項目ＩＤを抽出し、一致ベクトル項目テーブル１２４ｅに登録する（ステップＳｂ１８）。
【００６８】
同一のグループには、類似したベクトルが集約される。同一グループ内の全ベクトルで０値であるベクトル項目は、そのグループ内では特徴がないことで一致していることから機器同定時の比較対象から外すことが可能である。さらに、質的特徴名にあたるベクトル項目のうち、必ず二つのうちのいずれかの値をとるもの、例えばＴＣＰ＿ＰＯＲＴ＿ｘｘから作成された項目については、全ベクトルが値「１」の場合には、特徴値は全てＯＰＥＮを取るため、特徴が一致していることから機器同定の比較対象から外すことが可能である。そのため、同一グループ内の機器が多くなった場合も、同定機器の比較の際に比較対象となる特徴を省くことができるため、同定処理の高速化を実現することができる。
【００６９】
図１３は、本実施形態による、同一グループ内のベクトルを例示する概念図である。この例では、特徴量はα〜εまでの５つであり、α、β、δの変数性質フラグは１であり、特徴量βは全機器の特徴べクトルで「０」で一致し、特徴量δは全機器の特徴ベクトルで「１」で一致している。また、γ、εの変数性質フラグは０で、かつ、特徴量εはすべての機器ベクトルで「０」で一致している。βとδとεについては全機器の特徴ベクトルで全一致の項目であり、ベクトル変換前の特徴値も一致するため、比較対象から除いても同定精度にはなんら影響はなく、α、γのみの特徴値のみを機器同定時に比較対象とすればよい。
【００７０】
（ｂ）機器同定段階
図１４は、本実施形態による機器同定装置１１の機器同定段階における全体動作を説明するためのフローチャートである。機器同定段階は、ネットワークＮＷに接続された家電製品に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及びパッシブパケットを受信し、その中から必要な情報を特徴として蓄積し、グループ化された機器情報辞書から最も近い機器情報グループを抽出し、機器情報グループの中から最も近い機器情報を家電製品の機器情報として推定する処理である。従来技術との違いは、図１４に示すフローチャートの実線で囲んだステップＳｅ４の「機器同定範囲抽出機能」部分である。また、同図の破線で囲んだステップＳｅ５及びＳｅ６については、上述した辞書解析機能（図５、及び図６参照）により解析を行った結果、比較対象項目を省いて比較する処理である。
【００７１】
まず、プロトコル特徴解析バンドル１１２、及びアクティブ計測バンドル１１３は、ネットワークＮＷの機器Ｘが送信するパケット（家電製品に対してコマンドを送信した結果のレスポンスパケット、及びパッシブパケット）を受信し、その中から必要な情報を特徴として解析する（ステップＳｅ１）。次に、ＤＢアクセスバンドル１１４は、特徴蓄積ＤＢ１２１に特徴として登録する（ステップＳｅ２）。
【００７２】
次に、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は、利用者による機器同定が実行されると、機器Ｘの特徴データを特徴蓄積ＤＢ１２１から抽出する（ステップＳｅ３）。次に、機器クラスタ抽出バンドル１１９は、機器Ｘの特徴ベクトルを作成し、機器Ｘとクラスタ毎の代表ベクトル（クラスタＤＢ１２４）とを比較し、最も距離の近いクラスタを選定する（ステップＳｅ４；機器同定範囲抽出機能）。この処理の詳細は後述する。
【００７３】
次に、機器同定バンドル１１５は、選定されたクラスタ内の機器データを取得する（ステップＳｅ５）。次に、機器同定バンドル１１５は、選定されたクラスタ内の個々の機器データのうち、クラスタ内の全機器で値が一致する項目以外を比較する。その際、機器同定バンドル１１５は、機器データ毎に、同定対象の機器と比較対象の機器との間でベクトル項目が一致する一致ベクトル項目を除いたベクトル項目について、ベクトル変換前の特徴値を同定対象の機器と比較対象の機器との間で比較する。そして、機器同定バンドル１１５は、異なる特徴値×重みの総和を距離として算出する（ステップＳｅ６）。このように、特徴量のうち、クラスタに含まれる機器全てに共通の特徴量を比較対象から除くことにより、比較対象となる特徴量の数を減らすことができるので、同定精度になんら影響を与えることなく同定速度を向上させることができる。
【００７４】
例えば、図１３に示す例において、機器Ｘの特徴量αからεまでが全て「１」であるとして、機器ＸをＴＶ  Ｅと比較する場合、機器同定バンドル１１５はクラスタ内の全機器で値が一致する項目である特徴量βとδとεとを除く、特徴量α、γで比較する。この例ではαはベクトル値が「０」と「１」で異なるのでベクトル変換前の特徴値を比較する必要はなく特徴値が異なることが分かり、γはベクトル値は「１」と「１」で一致しているため、ベクトル変換前の特徴値の比較を行う。機器同定バンドル１１５は、異なる特徴値×重みの総和を距離として算出する。
【００７５】
そして、機器同定バンドル１１５は、機器Ｘと最も距離が近い機器Ａと推定し（ステップＳｅ７）、該機器Ａを表示するとともに、端末情報ＤＢ１２３に登録する（ステップＳｅ８）。
【００７６】
＜機器同定範囲抽出機能＞
該機器同定範囲抽出機能は、代表ベクトルと同定対象の機器のベクトルとを比較し、類似グループを抽出する機能である。被同定端末と各代表ベクトルとを比較し、類似グループを機器同定バンドル１１５に通知する例を以下に示す。類似グループとして通知するグループは、代表ベクトルとの距離が最短のものを１つ通知するが、最短のものが２つ以上あった場合には、その２つ以上を通知する。また、代表ベクトルと被同定端末のベクトルとを比較した結果、最短とその次以降の距離が十分近い場合には、それら２つ以上を類似グループとして通知するなど適切に定義してもよい。
【００７７】
図１５は、図１４のステップＳｅ４における機器同定範囲抽出機能の動作を説明するためのフローチャートである。まず、ＷｅｂＵＩバンドル１１６は同定対象となる特徴情報を取得し（ステップＳｆ１）、機器クラスタ抽出バンドル１１９は特徴名の特徴値を０／１のベクトル値に変換する（ステップＳｆ２）。次に、機器クラスタ抽出バンドル１１９はクラスタ情報テーブル１２４ｄから全ての代表ベクトルを取得し（ステップＳｆ３）、同定対象機器と代表ベクトルに共通するベクトル項目のみを解析対象とする（ステップＳｆ４）。
【００７８】
次に、ステップＳｆ５で、機器クラスタ抽出バンドル１１９は代表ベクトルの終了まで、同定対象機器の特徴ベクトルと代表ベクトルとの距離を算出する（ステップＳｆ６）。ベクトル間距離の算出の詳細については、図１１のフローチャートと同様であるので説明を省略する。次に、機器クラスタ抽出バンドル１１９は距離が最小となる代表ベクトルＩＤを決定する（ステップＳｆ７）。距離が最小となるものが複数あった場合には、機器クラスタ抽出バンドル１１９は複数のベクトルＩＤを決定する。
【００７９】
次に、機器クラスタ抽出バンドル１１９はクラスタ情報テーブル１２４ｄからクラスタＩＤを取得する（ステップＳｆ８）。距離が最小となる代表ベクトルだけでなく、小さい順で２番目まで等、幾つか選択することも可能である。次に、機器クラスタ抽出バンドル１１９は取得したクラスタＩＤに含まれる全ベクトルＩＤ数が「１」または規定数以下であるか否かを判別する（ステップＳｆ９）。
【００８０】
そして、取得したクラスタＩＤに含まれる全ベクトルＩＤ数が１つ、または規定数以下である場合には（ステップＳｆ９のＹＥＳ）、機器クラスタ抽出バンドル１１９は当該処理を終了する。類似グループとして抽出されたグループ内に存在するベクトルＩＤが１件、または規定数以下の場合には、機器クラスタ抽出バンドル１１９は機器同定範囲抽出機能のみで機器同定を完了することができる。その場合、機器クラスタ抽出バンドル１１９は機器同定バンドル１１５に通知する必要はない。
【００８１】
一方、取得したクラスタＩＤに含まれる全ベクトルＩＤ数が１つ、または規定数以下でない場合には（ステップＳｆ９のＮＯ）、機器クラスタ抽出バンドル１１９は機器同定バンドル１１５に取得したクラスタＩＤを通知し（ステップＳｆ１０）、当該処理を終了する。
【００８２】
以上、本実施形態において、機器の特徴量に基づいて同定対象の機器を同定する機器同定装置であって機器同定装置１１が備えるバンドルは以下の処理を行う。特徴ベクトル生成手段としてのクラスタ分析バンドル１１８は、比較対象の機器および同定対象の機器について、機器の特徴量が持つ性質に応じた所定のベクトル化ルールに基づいて、前記特徴量に含まれる質的特徴量と量的特徴量それぞれを予め決められた個数の数値に変換し、変換後のそれぞれの数値を要素とする特徴ベクトルを生成する。同定手段としての機器同定バンドル１１５は、特徴ベクトル生成手段が生成した比較対象の機器の特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを参照して、前記同定対象の機器を同定する。
【００８３】
上述した実施形態によれば、質的変数と量的変数の両方を用いて機器をグループ化することで、質的変数だけもしくは量的変数だけを用いて機器をグループ化するより、多くの特徴を用いて機器をグループ化できるので、より短時間で、かつ高精度で、より類似の機器をグループ化することができる。換言すると、類似の機器をグループ化する際の精度を向上させ、グループ化にかかる時間を短縮することができる。
【００８４】
また、グループ化の精度が向上するので、機器同定装置１１が誤ってある機器Ｘが属しないグループを選択してしまう頻度を低減することができる。このように、グループを選択する精度を向上させることができるので、その結果、機器同定の精度を向上させることができる。
【００８５】
上述した実施形態によれば、機器同定装置１１が質的変数と量的変数を両方とも２値ベクトルで表すことで、質的変数と量的変数とを同様に扱うことができるので処理を簡素化することができ、処理速度を向上させることができる。また、機器同定装置１１は予め辞書情報を２値ベクトル化の上クラスタリング手法によりグループ化し、被同定端末と類似するグループを抽出することで比較対象端末を最小限度にすることができるため、高い同定精度を保ちつつ、処理の高速化を実現することができる。
【００８６】
また、上述した実施形態によれば、グループ分割手段としてのクラスタ分析バンドル１１８は、特徴ベクトル生成手段が生成した、比較対象の機器の特徴ベクトルに基づいて複数の機器を複数のグループに分割する。同定手段としての機器同定バンドル１１５は、同一のグループに含まれる機器全てで、特徴ベクトルの要素が共通の値をとる特徴量を比較対象から除外して、同定対象の機器を同定する。ここで、同一のグループには、類似したベクトルが集約されるので、同一グループ内の全ての機器で値が共通する特徴量は、そのグループ内では特徴がない。このことから、同一グループ内の全ての機器で値が共通する特徴量を比較対象から除外することで高い精度を保ちつつ、処理の高速化を実現することができる。
【００８７】
代表ベクトル決定手段としてのクラスタ分析バンドル１１８は、前記グループ分割手段が分割したグループごとの代表ベクトルを決定する。類似グループ抽出手段としての機器クラスタ抽出バンドル１１９は、前記同定対象の機器の特徴ベクトルと前記グループごとの代表ベクトルとを比較することで、複数のグループを抽出する。同定手段としての機器同定バンドル１１５は、機器クラスタ抽出バンドル１１９が抽出した複数のグループ内の個々の機器に対する特徴ベクトルと同定対象の機器の特徴ベクトルとを比較することで、同定対象の機器を同定する。
これにより、例えば、同定対象の機器の特徴ベクトルと代表ベクトルとの距離が等しいグループが複数あったとしても、その複数のグループを抽出できる。これにより、上述した複数のグループに含まれる機器を比較対象とすることができるので、同定精度を向上することができる。
【００８８】
また、上述した実施形態によれば、類似グループ抽出手段としての機器クラスタ抽出バンドル１１９は、抽出したグループ内に存在する特徴ベクトルの数が予め決められた規定数以下の場合、その時点で機器同定を完了させる。これにより、機器同定範囲抽出機能（ステップＳｅ４）のみで機器同定を完了させることができるため、処理の高速化を実現することができる。
【００８９】
なお、複数の装置を備えるシステムが、本実施形態の機器同定装置１１の各処理を、それらの複数の装置で分散して処理してもよい。例えば、本実施形態では、機器同定装置１１内に機器情報辞書が内包されている場合の構成を示したが、これに限らず、機器同定装置１１内に機器情報辞書を内包しておらず、機器情報辞書サーバ装置１０が機器情報辞書を保持してもよい。その場合、機器同定システムは、例えば、以下の構成であってもよい。機器情報辞書サーバ装置は、機器の特徴量を保持する機器情報ＤＢ１２２を備える。機器同定装置１１の特徴ベクトル生成手段は、機器情報辞書サーバ装置１０から機器の特徴量を取得する。
また、本実施形態の機器同定装置１１の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、機器同定装置１１に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【００９０】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００９１】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００９２】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００９３】
１  機器同定システム
１０  機器情報辞書サーバ装置
１１  機器同定装置
１２  ネットワーク家電
１３  広域ネットワーク
１１１  キャプチャバンドル
１１２  プロトコル特徴解析バンドル
１１３  アクティブ計測バンドル
１１４  ＤＢアクセスバンドル
１１５  機器同定バンドル
１１６  ＷｅｂＵＩバンドル
１１７  特徴蓄積判定バンドル
１１８  クラスタ分析バンドル
１１９  機器クラスタ抽出バンドル
１２０  ＯＳＧｉＦＷ
１２１  特徴蓄積ＤＢ
１２２  機器情報ＤＢ
１２３  端末情報ＤＢ
１２４  クラスタＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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