(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンドの品質を測定してデータを入手し、
この入手したデータのうち、ネットワーク構成、背景トラヒックのような非数値データについては数量化理論で数量化し、
この得られた数値化データに対して複数の局所多項式回帰モデルの適合度を調べ、最も良く適合するモデルを最適モデルとして選定し、
該最適モデルに前記測定したＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンドの品質の値を表す確率変数Ｙ(ｘ）の分布の平均ｆ(ｘ）と分散Ｖ(ｘ）に対して、前 記測定したＭＩＢ情報とエンドエンドの品質に対して求めた回帰式ｆ(ｘ）と実 際のエンドエンドの品質の測定値ｙiから各サンプルの残差の平均値（ｙi−ｆ( ｘi))2を求め、この平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰式を求め、性能値の分散を表す関数Ｖ(ｘ）とし、
前記確率変数の分布を元にネットワーク性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢ値に対するしきい値を求め、
この管理しきい値を元にネットワークを管理すること
を特徴とする通信品質管理方法。
【請求項２】
前記確率変数Ｙ(ｘ）の分布として、分布の推定精度を上げ るために回帰式から予測される性能値よりも性能が上回っている場合と下回っている場合で異なる分散を持つ分布に従うと考え、
ｙi−ｆ(ｘi）が正のサンプルおよび負のサンプルの場合の２つに分け、それぞれに対して（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰を行い、求まった回帰式をそれぞれＶ1(ｘ）およびＶ2(ｘ）とすること
を特徴とする請求項１記載の通信品質管理方法。
【請求項３】
ネットワークのエンドエンド品質の管理をある閾値とその達成率であるαパーセントを元に行うとき、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンド品質を測定してデータを入手し、
この得られた数値化データ、ＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンド品質の値を表わす確率変数Ｙ(ｘ）の分布の前記αパーセントを表わす関数Ｑα(ｘ）を確率点回帰により求め、
予め設定した閾値Ｚと前記関数Ｑα(ｘ）とを比較し、閾値Ｚが関数Ｑα(ｘ）より大きくなる（Ｚ＞Ｑα(ｘ))ようなｘの範囲でネットワークが運用されるように管理すること
を特徴とする通信品質管理方法。
【請求項４】
前記確率点回帰を行う過程において、測定データから関数の適合度である尤度を計算するとき、各測定データに対して重みを付けて尤度を計算することを特徴とする請求項３記載の通信品質管理方法。
【請求項５】
種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンドの品質を測定してデータを入力する入力手段と、
この入力したデータのうち、ネットワーク構成、背景トラヒックのような非数値データについては数量化理論で数量化する数量化手段と、
この得られた数値化データに対して複数の局所多項式回帰モデルの適合度を調べ、最も良く適合するモデルを最適モデルとして選定するモデル選定手段と、
該最適モデルに前記測定したＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンドの品質の値を表す確率変数Ｙ(ｘ）の分布の平均ｆ(ｘ）と分散Ｖ(ｘ）に対して、前 記測定したＭＩＢ情報とエンドエンドの品質に対して求めた回帰式ｆ(ｘ）と実 際のエンドエンドの品質の測定値ｙiから各サンプルの残差の平均値（ｙi−ｆ( ｘi))2を求め、この平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰式を求め、性能値の分散を表す関数Ｖ(ｘ）とする分布決定手段と、
前記確率変数の分布を元にネットワーク性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢ値に対するしきい値を求めるしきい値算出手段と、
この管理しきい値を元にネットワークを管理する管理手段と
を有することを特徴とする通信品質管理装置。
【請求項６】
前記確率変数Ｙ(ｘ）の分布として、分布の推定精度を上げるために回帰式から予測される性能値よりも性能が上回っている場合と下回っている場合で異なる分散を持つ分布に従うと考え、
ｙi−ｆ(ｘi）が正のサンプルおよび負のサンプルの場合の２つに分け、それ ぞれに対して（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰を行い、求まった回帰式をそれぞれＶ1(ｘ）およびＶ2(ｘ）とすること
を特徴とする請求項５記載の通信品質管理装置。
【請求項７】
ネットワークのエンドエンド品質の管理をある閾値とその達成率であるαパーセントを元に行うとき、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンド品質を測定してデータを入手するデータ入手手段と、
この得られた数値化データ、ＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンド品質の値を表わす確率変数Ｙ(ｘ）の分布の前記αパーセントを表わす関数Ｑα(ｘ）を確率点回帰により求める関数算出手段と、
予め設定した閾値Ｚと前記関数Ｑα(ｘ）とを比較し、閾値Ｚが関数Ｑα(ｘ）より大きくなる（Ｚ＞Ｑα(ｘ))ようなｘの範囲でネットワークが運用されるよ うに管理する管理手段と
を有することを特徴とする通信品質管理装置。
【請求項８】
前記確率点回帰を行う過程において、測定データから関数の適合度である尤度を計算するとき、各測定データに対して重みを付けて尤度を計算する尤度計算手段を有することを特徴とする請求項７記載の通信品質管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、コンピュータネットワークにおける通信品質を推定して管理する通信品質管理方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータネットワークのユーザにとって意味のある品質は、エンドエンドスループットなどのエンドエンド品質であるが、エンドエンドの品質情報は容易に入手できない。容易に入手できるのは、ネットワーク内のネットワーク構成機器（以下、ＮＥと略称する）における品質情報、例えばＩＰネットワークにおけるＭＩＢ（Management Information Base：管理情報ベース）情報などであるので、このような容易に入手できる品質情報を用いて、コンピュータネットワークの品質管理を行うための方法として、従来、例えば特願２０００−２４８６６７号に記載されている通信品質推定方法および装置がある。
【０００３】
この従来の通信品質管理方法および装置では、ＭＩＢ情報に対する管理閾値を決めるために、（１）ＭＩＢ情報とネットワークのエンドエンドの品質を表す性能尺度の測定データを事前に測定し、（２）ＭＩＢ情報を入力した時のネットワーク性能尺度の測定結果が正規分布に従うという仮定をおいた上で事前測定のデータに対して多変量多項式回帰分析を適用し、ＭＩＢ情報の値を特定した時のネットワーク性能尺度の測定結果の平均と分散を求め、（３）この求めた分布を元にネットワーク性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢに対する閾値を求めている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述した従来技術では、正規分布を仮定しているが、実際の測定データは正規分布をしているわけではないとともに、更にＭＩＢ情報の値が変わると、分布の形そのものも変化することもあり、このような場合には、上述した従来技術を適用することができないという第１の問題がある。
【０００５】
また、上記従来技術では、多変量多項式回帰分析を適用していて、これにより全体の大まかな傾向を把握することができるが、局所的な変化がある場合、例えばＭＩＢ情報として使用率を考慮した時、全体的にはある多項式で近似できるが、使用率の高い場合の性能劣化が顕著な場合は、その部分のみ別の多項式で近似した方がよい場合があるが、このような場合には、通常の多項式回帰分析では不十分なことがあるという第２の問題がある。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、ＭＩＢ測定値により分布の形が変化する場合や局所的な変化がある場合には適確に適用することができる通信品質管理方法および装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１記載の本発明は、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンドの品質を測定してデータを入手し、この入手したデータのうち、ネットワーク構成、背景トラヒックのような非数値データについては数量化理論で数量化し、この得られた数値化データに対して複数の局所多項式回帰モデルの適合度を調べ、最も良く適合するモデルを最適モデルとして選定し、該最適モデルに前記測定したＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンドの品質の値を表す確率変数Ｙ(ｘ）の分布の平均ｆ(ｘ）と分散Ｖ(ｘ）に対して、前記測定したＭＩＢ情報とエンドエンドの品質に対して求めた回帰式ｆ(ｘ）と実 際のエンドエンドの品質の測定値ｙiから各サンプルの残差の平均値（ｙi−ｆ( ｘi))2を求め、この平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰式を求め、性能値の分散を表す関数Ｖ(ｘ）とし、前記確率変数の分布を元にネット ワーク性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢ値に対するしきい値を求め、この管理しきい値を元にネットワークを管理することを要旨とする。
【０００８】
また、請求項２記載の本発明は、請求項１記載の発明において、前記確率変数Ｙ(ｘ）の分布として、分布の推定精度を上げるために回帰式から予測される性 能値よりも性能が上回っている場合と下回っている場合で異なる分散を持つ分布に従うと考え、ｙi−ｆ(ｘi）が正のサンプルおよび負のサンプルの場合の２つ に分け、それぞれに対して（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰を行 い、求まった回帰式をそれぞれＶ1(ｘ）およびＶ2(ｘ）とすることを要旨とする。
【０００９】
更に、請求項３記載の本発明は、ネットワークのエンドエンド品質の管理をある閾値とその達成率であるαパーセントを元に行うとき、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンド品質を測定してデータを入手し、この得られた数値化データ、ＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンド品質の値を表わす確率変数Ｙ(ｘ）の分布の前記αパーセントを表わす関数Ｑα(ｘ）を確率点回帰により求め、予め設定した閾値Ｚと前記関数Ｑα(ｘ）とを比較し、閾値Ｚが関数Ｑα(ｘ）より大きくなる（Ｚ＞Ｑα(ｘ))ようなｘの範囲でネットワークが運用されるように管理することを要旨とする。
【００１０】
請求項４記載の本発明は、請求項３記載の発明において、前記確率点回帰を行う過程において、測定データから関数の適合度である尤度を計算するとき、各測定データに対して重みを付けて尤度を計算することを要旨とする。
【００１１】
また、請求項５記載の本発明は、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンドの品質を測定してデータを入力する入力手段と、この入力したデータのうち、ネットワーク構成、背景トラヒックのような非数値データについては数量化理論で数量化する数量化手段と、この得られた数値化データに対して複数の局所多項式回帰モデルの適合度を調べ、最も良く適合するモデルを最適モデルとして選定するモデル選定手段と、該最適モデルに前記測定したＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンドの品質の値を表す確率変数Ｙ(ｘ）の分布の平均ｆ(ｘ）と分散Ｖ(ｘ）に対して、前記測定したＭＩＢ情報とエンドエンドの品質に対し て求めた回帰式ｆ(ｘ）と実際のエンドエンドの品質の測定値ｙiから各サンプルの残差の平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2を求め、この平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに 対する局所多項式回帰式を求め、性能値の分散を表す関数Ｖ(ｘ）とする分布決 定手段と、前記確率変数の分布を元にネットワーク性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢ値に対するしきい値を求めるしきい値算出手段と、この管理しきい値を元にネットワークを管理する管理手段とを有することを要旨とする。
【００１２】
更に、請求項６記載の本発明は、請求項５記載の発明において、前記確率変数Ｙ(ｘ）の分布として、分布の推定精度を上げるために回帰式から予測される性能値よりも性能が上回っている場合と下回っている場合で異なる分散を持つ分布に従うと考え、ｙi−ｆ(ｘi）が正のサンプルおよび負のサンプルの場合の２つに分け、それぞれに対して（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する局所多項式回帰を行 い、求まった回帰式をそれぞれＶ1(ｘ）およびＶ2(ｘ）とすることを要旨とする。
【００１３】
請求項７記載の本発明は、ネットワークのエンドエンド品質の管理をある閾値とその達成率であるαパーセントを元に行うとき、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンド品質を測定してデータを入手するデータ入手手段と、この得られた数値化データ、ＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンド品質の値を表わす確率変数Ｙ(ｘ）の分布の前記αパーセントを表わす関数Ｑα(ｘ）を確率点回帰により求める関数算出手段と、予め設定した閾値Ｚと前記関数Ｑα(ｘ）とを比較し、閾値Ｚが関数Ｑα(ｘ）より大きくなる（Ｚ＞Ｑα(ｘ))ようなｘの範囲でネットワークが運用されるように管理する管理手段とを有することを要旨とする。
【００１４】
また、請求項８記載の本発明は、請求項７記載の発明において、前記確率点回帰を行う過程において、測定データから関数の適合度である尤度を計算するとき、各測定データに対して重みを付けて尤度を計算する尤度計算手段を有することを要旨とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について説明する。本実施形態の通信品質管理方法は、上述した従来技術の問題のうち、まず第１の問題を解決するために、確率点回帰（quantile regression）（J.Fan and I.Gijbels,Local Polynomial Modeling and Its Applications,Chapman & Hall,1996参照）を用いることにより、正規分布を仮定することなく、ネットワーク性能尺度の測定結果の確率点、例えば９０％値などの確率点を求め、その結果を用いて閾値を求めるものである。
【００１６】
また、前記第２の問題を解決するために、局所多項式回帰（ジェフリー．Ｓ．シモノフ、平滑化とノンパラメトリック回帰への招待、農林統計協会、2001、および W.H.Press,B.P.Flannery,S.A.Teukolsky and W.T.Vetterling，ニューメリカルレシピ・イン・Ｃ，技術評論社、1993参照）を用いることにより、全体を１つの多項式に当てはめるのでなく、それぞれのデータに重みづけをして局所的な回帰を行うものである。なお、局所多項式回帰を用いるために入力として与えなければならないものとして、従来技術で記載したＭＩＢ情報、ネットワークのエンドエンドの品質を表す性能尺度の測定データの他に、各点の重みづけに用いるカーネル関数、バンド幅、および局所多項式の次数がある。
【００１７】
カーネル関数は、例えばイパネクニコフカーネルなどのような有効なものが数種類明らかになっているので（ジェフリー．Ｓ．シモノフ、平滑化とノンパラメトリック回帰への招待、農林統計協会、2001）、その１つを選択して用いることができる。
【００１８】
また、多項式の次数は、偶数次よりも奇数次の方がより有効であることが示されている（ジェフリー．Ｓ．シモノフ、平滑化とノンパラメトリック回帰への招待、農林統計協会、2001参照）。高次を用いると、計算量が多くなるので、計算機の能力に応じて１次または３次などを用いる。
【００１９】
バンド幅は、適宜入力するか、または適したものが示されているので（ジェフリー．Ｓ．シモノフ、平滑化とノンパラメトリック回帰への招待、農林統計協会、2001参照）、その値を用いる。
【００２０】
上述した解決手段を踏まえて、本実施形態の通信品質管理方法を説明すると、まず種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンドの品質を測定してデータ（ｘi，ｙi）を入手する。但し、ｉは各回の測定を区別するためのインデックスであり、ｘiは１つのＭＩＢ情報に限るものでなく、複数ある場合には、ベク トルとして考える。
【００２１】
そして、上述したように入手したデータのうち、ネットワーク構成、背景トラヒックのような非数値データについては数量化理論で数量化する。
【００２２】
このようにして得られた数値化データに対して複数の局所多項式回帰モデルの適合度を調べ、最も良く適合するモデルを最適モデルとして選定して、局所多項式回帰モデルと局所多項式回帰式ｆ(ｘ）を求める。
【００２３】
そして、前記測定によって得られたＭＩＢ値ｘに対してエンドエンド品質の値を表す確率変数Ｙ(ｘ）の分布を後述するように考え、定常管理の場合には、エンドエンド品質の値が上記で考えた分布を元にネットワーク（ＮＷ）性能しきい値とその達成率から管理のためのＭＩＢ値に対するしきい値を求め、その管理しきい値を元にネットワークを管理する。
【００２４】
次に、上記確率変数Ｙ(ｘ）の分布の決定方法について説明する。まず、多項 式分散を考えた場合のエンドエンド品質の値の分布について説明する。
【００２５】
Ｙ(ｘ）は、平均ｆ(ｘ）、分散Ｖ(ｘ）を持つと考える。前記測定したＭＩＢ情報とエンドエンドの品質に対して求めた回帰式ｆ(ｘ）と実際のエンドエンドの品質の測定値ｙiから各サンプルの残差の平均値（ｙi−ｆ(ｘi))2を求める。 この平均値（ｙi−ｆ(ｘ))2のｘiに対する局所多項式回帰式を求め、性能値の分散を表す関数Ｖ(ｘ）とする。
【００２６】
次に、回帰式自体の分散を考えた場合のエンドエンド品質の値の分布について説明する。
【００２７】
上記では、分散Ｖ(ｘ）として平均値の推定値ｆ(ｘ）からサンプルの解離度のみを考えたが、ここでは更に回帰式ｆ(ｘ）自体の分散も考慮にいれる。すなわ ち、回帰式ｆ(ｘ）自体の分散をσy2とすると、上述した「多項式分散を考えた場合のエンドエンド品質の値の分布」でのＶ(ｘ）の代わりにＶ(ｘ）＋σy2を使用する。また、多項式回帰の場合は、重回帰式の各変数が多項式回帰における変数のべき乗と考えた場合に相当する。
【００２８】
次に、回帰式の上側および下側で異なる分散を考えた場合のエンドエンド品質の値の分布について説明する。
【００２９】
更に分布の推定精度を上げるために、回帰式から予測される性能（の平均）値よりも性能が上回っている場合と下回っている場合で異なる分散を持つ分布に従うと考える。
【００３０】
ｙi−ｆ(ｘi）が正のサンプルおよび負のサンプルの場合の２つに分け、それぞれに対して（ｙi−ｆ(ｘi))2のｘiに対する多項式回帰を行い、求まった回帰 式をそれぞれＶ1(ｘ）およびＶ2(ｘ）とする。
【００３１】
また、本発明の他の実施形態として、上述した第１の問題を解決するために用いると説明した確率点回帰を用いる場合について説明する。
【００３２】
本実施形態では、ネットワークのエンドエンド品質の管理をある閾値とその達成率であるαパーセントを元に行うとき、種々のネットワーク構成、背景トラヒックの条件の下でネットワーク内の各ネットワーク構成機器からＭＩＢ情報およびエンドエンド品質を測定してデータをデータ入手手段で入手する。
【００３３】
また、この得られた数値化データ、ＭＩＢ情報を入力して得られるエンドエンド品質の値を表わす確率変数Ｙ(ｘ）の分布の前記αパーセントを表わす関数Ｑ α(ｘ）を確率点回帰により関数算出手段で求める。
【００３４】
そして、予め設定した閾値Ｚと前記関数Ｑα(ｘ）とを比較し、閾値Ｚが関数 Ｑα(ｘ）より大きくなる（Ｚ＞Ｑα(ｘ))ようなｘの範囲でネットワークが運用されるように管理手段で管理する。
【００３５】
なお、前記確率点回帰を行う過程において、測定データから関数の適合度である尤度を計算するとき、各測定データに対して重みを付けて尤度を尤度計算手段で計算する。
【００３６】
次に、具体例として、パケット遅延時間（ＲＴＴ）とその経路上の回線使用率を表す２種類のＭＩＢ情報（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２）の測定結果に対して、ＲＴＴの８０％値がある一定値以下になるためのＭＩＢ１，ＭＩＢ２に対する管理閾値を決定する例について説明する。
【００３７】
まず、入力として以下のものを与える。
【００３８】
（１）ＭＩＢ１，ＭＩＢ２，ＲＴＴの測定結果の組を１４２４サンプル（ｘ1i，ｘ2i，ｙi）、但しｉ＝｛１，２，…，１４２４｝
（２）各サンプルの重みづけに用いるカーネル関数は、イパネクニコフカーネルとする。すなわち、
【数１】
0003726053.tif 000002
但し、ｕは（推定する点の予測変数と各サンプルの予測変数の距離）／バンド幅であり、（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２）＝（ｘ1，ｘ2）におけるＲＴＴの８０％値を推定する際は
【数２】
0003726053.tif 000003
となる。
【００３９】
（３）バンド幅は、全サンプルの１０％を含むバンド幅とする。すなわち、（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２）＝（ｘ1，ｘ2）におけるＲＴＴの８０％値を推定する際は
【数３】
0003726053.tif 000004
の下位１０％値とする。
【００４０】
（４）多項式の次数は、各々１次とする。
【００４１】
この時、次のようにして、様々なＭＩＢ１，ＭＩＢ２の値に対するＲＴＴの８０％の値の推定値を求める。
【００４２】
様々なＭＩＢ１，ＭＩＢ２の値に対するＲＴＴの８０％値の推定値は、次のように求める。すなわち、ＭＩＢ１は０から１の間、ＭＩＢ２は０から０．３の間でそれぞれ１０等分した値を考え、その格子点（１００点）に相当するＭＩＢ１，ＭＩＢ２の値が観測されたと仮定したときのＲＴＴの８０％値の推定値を次のように求める。
【００４３】
すなわち、ＭＩＢ１，ＭＩＢ２，ＲＴＴの観測値（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２，ＲＴＴ）＝（ｘ1i，ｘ2i，ｙi）を用いて（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２）＝（ｘ1，ｘ2）に おけるＲＴＴの８０％値の推定値を求めるには、まず（ＭＩＢ１，ＭＩＢ２）＝（ｘ1，ｘ2）におけるバンド幅ｈ(ｘ1，ｘ2）を求める。すなわち、各サンプル について
【数４】
0003726053.tif 000005
を計算し、その下位１０％値を求めｈ(ｘ1，ｘ2）とする。
【００４４】
次に、各サンプルの重み
【数５】
0003726053.tif 000006
を、入力して与えたＫ(ｕ）にしたがって計算し、前記局所多項式回帰を用いて 、ＲＴＴの８０％値を求める。すなわち、
【数６】
0003726053.tif 000007
とおいたときのＬを最小とするβ0，β1，β2を求める最適化問題を解く（局所 多項式回帰の適用）。
【００４５】
ｌ(ｔ）として
ｌ(ｔ）＝ｔ2                     …（６）
を用いれば、ＲＴＴの平均値を求めることになるが、ここでは、確率点回帰を適用し、
ｌ(ｔ）＝｜ｔ｜−（２α−１）ｔ    …（７）
とする。α＝０．８とおくと、上記の最適化問題の解ｆ(ｘ1，ｘ2）はＲＴＴの ８０％を表すものとなる。
【００４６】
上記の手法により得られた局所多項式確率点回帰の結果を図２に示す。ＭＩＢ１，ＭＩＢ２の管理閾値としては、グラフ上でＲＴＴが基準値を満たすような範囲内となるような値とすればよい。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、確率点回帰を用いて、正規分布を仮定することなく、ネットワーク性能尺度の測定結果の確率点、例えば９０％値などの確率点を求め、その結果を用いて閾値を求めるとともに、また局所多項式回帰を用いて、全体を１つの多項式に当てはめるのでなく、それぞれのデータに重みづけをして局所的な回帰を行うので、従来手法では困難であったＭＩＢ測定値によって分布の形が変化し、１つの式で表せない場合や正規分布などのパラメトリックに表せる分布ではない複雑な分布を持っている場合においても、ＭＩＢの値を特定した場合の性能尺度の測定値の分布を特定することができる。
【００４８】
また、本発明によれば、分布を表わす例えば平均値、分散や９０％値などのようなパラメータを回帰する場合、ＭＩＢの値の変化が多項式では表わしきれないような、より複雑な対応関係も表わすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る通信品質管理方法が適用される通信品質管理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る通信品質管理方法により得られた局所多項式確率点回帰の結果を示すグラフである。
【図１】
0003726053.tif 000008
【図２】
0003726053.tif 000009