(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに関する複数の計測値を昇順にソートするソート手段と、
ソートされた計測値の第１の数列のうち、予め設定された個数だけ前記第１の数列の両端から棄却して第２の数列を生成する棄却手段と、
前記第２の数列の隣同士の計測値の差を比較し、該差が、基準傾きより大きい計測値の間によって区切られた複数のグループに前記第２の数列に含まれる計測値を分類するグループ分類手段と、
を含む
ことを特徴とする計測値分類装置。
【請求項２】
前記グループ分類手段は、
前記基準傾きを、前記第２の数列の平均的な傾きに、予め設定されたマージンを乗算した値とする、
請求項１記載の計測値分類装置。
【請求項３】
前記グループ分類手段で分類されたグループごとに、該グループ内の計測値の個数、平均値、最小値、最大値を算出して出力する手段を含む
請求項１記載の計測値分類装置。
【請求項４】
前記平均的な傾きを対数軸で定義する
請求項２記載の計測値分類装置。
【請求項５】
ネットワークに関する複数の計測値を昇順にソートするソートステップと、
ソートされた計測値の第１の数列のうち、予め設定された個数だけ前記第１の数列の両端から棄却して第２の数列を生成する棄却ステップと、
前記第２の数列の隣同士の計測値の差を比較し、該差が、基準傾きより大きい計測値の間によって区切られた複数のグループに前記第２の数列に含まれる計測値をグループ分類ステップと、
をコンピュータが実行することを特徴とする計測値分類方法。
【請求項６】
前記グループ分類ステップにおいて、
前記基準傾きを、前記第２の数列の平均的な傾きに、予め設定されたマージンを乗算した値とする、
請求項５記載の計測値分類方法。
【請求項７】
前記グループ分類ステップで分類されたグループごとに、該グループ内の計測値の個数、平均値、最小値、最大値を算出して出力するステップ、
をコンピュータが実行することを特徴とする請求項５記載の計測値分類方法。
【請求項８】
コンピュータを、
請求項１乃至４のいずれか1項に記載の計測値分類装置の各手段として機能させるための計測値分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計測値分類装置及び方法及びプログラムに係り、特に、ネットワークの品質状態を把握するための計測値を取得して分類するための計測値分類装置及び方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のネットワーク計測は、例えば、非特許文献1に示すように、安定したネットワークにおける品質状態を数値化することが目的であったため、計測値の平均値、分類幅等を用いることが主流であった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】ITU-T勧告 Y.1540, p.17 6.2.1(mean IP packet transfer delay).
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、無線WAN(Wide Area Network)のようなネットワークでは品質が安定しないため、分布が幅広く、非特許文献1等の手法により平均値を求めてもその意義が薄れている。
【０００５】
さらには、複数の異なる状態から反映される分布が重なりあっているなどから、「分布の幅」の数値では実態値を記録・把握するのには十分適しているとはいえない。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、入力された計測値の分布に偏りがある場合でも、複雑な統計処理を行わずにグループ分けを行い、その特性を把握することが可能な計測値分類装置及び方法及びプログラム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】
【０００７】
一態様によれば、ネットワークに関する複数の計測値を昇順にソートするソート手段と、
ソートされた計測値の第１の数列のうち、予め設定された個数だけ前記第１の数列の両端から棄却して第２の数列を生成する棄却手段と、
前記第２の数列の隣同士の計測値の差を比較し、該差が、基準傾きより大きい計測値の間によって区切られた複数のグループに前記第２の数列に含まれる計測値を分類するグループ分類手段と、
を含む計測値分類装置が提供される。
【発明の効果】
【０００８】
一態様によれば、入力された計測値群の分布に偏りがある場合、複雑な統計処理を行わずに簡便にグループ分けが可能となり、その特性を把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施の形態における計測値分類装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施の形態における計測値分類装置の動作のフローチャートである。
【図３】本発明の一実施の形態における要素間の傾き（差分）比較の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１１】
従来の指標化では、複雑な状態に起因する分布を把握できないという問題を解決するためには分布形そのものを計測するのが一つの解決策であるが、「分布形」では数値化はできないため、何らかの手段で数値化を行う必要がある。
【００１２】
実際の計測対象は、「複数の離散的な状態」の重ね合わせとなることが多いため、簡便な手段で複数のグループに分離し、そのグループごとの分布を計測することでネットワーク計測結果とすることで、数値化した計測が可能である。
【００１３】
これには、計数値の累積分布を少数のグループにグループ分けを行い、そのグループ数とグループごとの代表値（平均値等）を算出する必要があり、その際に、事前には未知のグループ数・各グループの値範囲について少数の計測数でもそれなりの精度で分類ができる簡便な方法が必要である。
【００１４】
以下にその手法について示す。
【００１５】
本発明では、入力として、複数の計測値（典型的にはパケット転送遅延値やパケット損失率）が複数入力されたとき、その入力値群をソート（小さい順に並べ直す）し、異常となりやすい両端の値を除外した上で、当該入力値の各値をソートされた順序で小さい値から大きい値と順に比べる際に、一つ手前の値から「典型的な差の値」にマージンをかけた値よりも大きいか小さいかで「一つ手前の値と同じグループか否か」を判定することで、全体を複数のグループに分類する。分類結果として、グループの個数及び各グループの最大・最小・平均値・グループ内の個数等を出力する。
【００１６】
以下に具体的に説明する。
【００１７】
図１は、本発明の一実施の形態における計測値分類装置の構成を示す。
【００１８】
同図に示す計測値分類装置１は、遅延、損失率等の入力データを格納する入力データ記憶部ＤＢ１０、集計部２０、設定パラメータを格納する処理パラメータ記憶部３０を有する。
【００１９】
以下では、例として遅延値を10個計測した結果、以下の値であった場合について説明する。
【００２０】
入力されるパラメータの例を示す。
【００２１】
・計測値の個数：n=10
・計測値（設定パラメータではなく入力値：以下の例は昇順にソート済み）：
D = [D0,D1,…,D9]
D = [10.0，10.3，10.5，11.2，11.8，17.1，18,9，19.6，21.1，35.5]
・計測値の端値棄却マージン（計測値のうち、大・小それぞれ極端な値で統計処理に不適なものが含まれることがあるため、それを捨てる個数）
ZL = 1（大きい側を棄却する個数：1個（すなわち、最大値のみ棄却））
ZS = 1（小さい側を棄却する個数：1個（すなわち、最小値のみを棄却））
・計測値変換関数ｆ：  そのまま（他にはlog()などが利用可能）
・要素間の差を比較する際のマージンR: 1.2
図２は、本発明の一実施の形態における計測値分類装置の動作のフローチャートである。
【００２２】
ステップ１０１）  集計部２０は、上記のようなパラメータが入力され、上記Dで示すように、10個の計測値をソートする。
【００２３】
ステップ１０２）  次に、上記の端値棄却マージンZの設定に基づいて異常値を棄却する。
【００２４】
具体的には、典型的な差の値を決定する。まず、計測値群から大きい要素を上からZL個、小さい要素から小さい方からZS個棄却し、計測値群D'を作る。
【００２５】
D' = [f(Di ) where i  =  {1..8}]
= [10.3，10.5，11.2，11.8，17.1，18.9，19.6，21.1]
（要素数n−ZL−ZS = 10−1−1 = 8個）
典型的な差の値Savは、以下のように定義される。
【００２６】
ここで、（D'の数−1は「昇順にソートした要素間の差分の個数」の意味である。
【００２７】
Sav = (D'の最大値−D'の最小値／（D'の個数−１）
=> （上記の例では(21.1 − 10.3) / 7 = 1.54）
なお、対数軸で定義するSavを用いてもよい。その場合は、
Sav'＝（log(D'の最大値)−log(D'の最小値)）／（D'の個数−1）
Sav'を用いる場合には、以降の議論でのDの要素D iをlog(D i)に置き換えれば同じ議論ができる。なお、logを用いるか否かは元のデータの特性により判断するものとする。
【００２８】
ステップ１０３）  集計部２０は、基準傾きを算出する。
【００２９】
具体的には、D'の昇順にソートした数値例の隣同士の値の差を数値列D' Sをつくる。
【００３０】
DS'  = [(D2−D1)，(D3−D2…(D8−D7)]
= [0.2，0.7，0.6，5.3，1.8，0.7，1.5]
ステップ１０４）  集計部２０は、各要素D間の差分について基準傾きと比較する。図３に示すように、傾き（差分）が「平均的な傾き*マージン」以下である場合（図３中、△ａと△ｂ）は同じグループであると判断し、傾きが「平均的な傾き*マージン」よりも大きい場合（図３中、△ｂと△ｃ）は別のグループと判断する。
【００３１】
例えば、R=1.2のときに、DS'の各要素が1.54 * 1.2（つまり、Sav * R） = 1.85よりも大きいかどうかを計算する。
【００３２】
G = [D S' ＞ (S av * R)]
= [0，0，0，1，0，0，0]  （但し、0：偽、1：真）
ステップ１０５）  上記の真偽値が「０」（差分が小さい場合）は既存グループ（同じグループ）、「１」の場合（差分が大きい）は、新しいグループ（異なるグループ）と判定する。
【００３３】
Gの各要素について、「0」である場合は元の差分は「グループ内」と判定し、「１」である場合は元の前後の値は「異なるグループ」と判定する。
【００３４】
例えば、Gの最初の要素"0"は、D'と最初の2要素"10.3"と"10.5"の値が近い「同じグループ」であること、Gの4番目の要素"1"は、D'の"11.8"と"17.1"の差が大きく「異なるグループ」に属することを意味する。
【００３５】
また、Gの「1」の要素で区切られる、各グループは、今回の例のD'については以下の２つに分けられる。
【００３６】
D'1 = [10.3，10.5，11.2，11.8]
D'2 = [17.1，18.9，19.6，21.1]
このD'1、D'2について個数、平均値、最小値、最大値等の分析値を算出すると、表1のようになる。
【００３７】
【表１】
0005978183.tif 000002
【００３８】
ステップ１０６）  上記の分析結果を記憶手段、または、ユーザの表示装置に出力する。
【００３９】
上記の例では、グループの個数＝２、D'1，D'2の統計値を出力する。
【００４０】
これにより、入力された計測値群の分布に偏りがある場合、複雑な統計処理を行わず、簡便にグループ分けを行い、その特性を把握することができる。
【００４１】
なお、上記の集計部２０による図２に示す処理をプログラムとして構築し、計測値分類装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００４２】
本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能である。
【符号の説明】
【００４３】
１  計測値分類装置
１０  入力データ記憶DB
２０  集計部
３０  処理パラメータ記憶部
【図１】
0005978183.tif 000003
【図２】
0005978183.tif 000004
【図３】
0005978183.tif 000005