(57)【要約】本発明の装置は、情報プロダクトからなるリストを保持し、ユーザにとって精通したユーザ環境でユーザからの入力を受けるコンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、少なくとも１つのエキスパートにより発展されるエキスパート情報を保持しており、このエキスパート情報は、ユーザ環境とリストにおける情報プロダクトとの間の相関を与える。コンピュータシステムは、ユーザ入力とエキスパート情報との関数としてのプロダクトからなるサブセットを選択する。
2005530276.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報のプロダクトからなるリストを保持するステップと、
ユーザが精通しているユーザ環境でユーザからの入力を受けるステップと、
該ユーザ環境と該リストにおける情報プロダクトとの間の相関を与える少なくとも１つのエキスパートにより発展されるエキスパート情報を保持するステップと、
該ユーザ入力と該エキスパート情報の関数として該プロダクトからなるサブセットを選択するステップと、
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
該エキスパート情報を保持する該ステップは、それぞれの該プロダクトについて確率情報を保持するステップを含み、
該サブセットを選択する該ステップは、
該ユーザ入力と該エキスパート情報の関数として該リストから該プロダクトのグループを選択するステップと、
該プループにおける該プロダクトをランク付けするために該確率情報を使用するステップと、
最も高いランキングのプロダクトを該グループに含むために該サブセットを適合させるステップと、
を含む請求項１記載の方法。
【請求項３】
該サブセットを適合させる該ステップは、第三の確率が閾値よりも大きい該グループからプロダクトを選択するステップを含む、
請求項２記載の方法。
【請求項４】
該エキスパート情報を保持する該ステップは、それぞれの該プロダクトについて、属性からなるそれぞれのリストを保持するステップを含み、それぞれの該プロダクトの該確率情報は、当該プロダクトのそれぞれの該属性についてそれぞれの確率情報を含む、
請求項２記載の方法。
【請求項５】
該確率情報を保持する該ステップは、それぞれの該プロダクトのそれぞれの該属性について、当該プロダクトが存在するかを表す第一の確率と、当該プロダクトがユーザ入力により定義されるシナリオに関連する情報を含んでいる可能性が高いかを表す第二の確率を保持するステップを含む、
請求項４記載の方法。
【請求項６】
該ユーザ入力は、複数の予め決定されたシナリオのうちの１つを定義し、
該エキスパート情報を保持する該ステップは、それぞれの該シナリオについて、該プロダクトのそれぞれ対応するグループの定義を含み、該グループを選択する該ステップは、該ユーザ入力により識別されたそれぞれのシナリオに対応するグループを選択することで実行され、
該確率情報を保持する該ステップは、それぞれの該プロダクトのそれぞれの該属性について、当該プロダクトが対応するグループにあるそれぞれの該シナリオについての該第一の確率及び該第二の確率のそれぞれのセットを保持するステップを含む、
請求項５記載の方法。
【請求項７】
該サブセットを選択する該ステップは、それぞれの該プロダクトについて、当該プロダクトに関連される該属性のそれぞれについて該第一の確率及び該第二の確率の関数である第三の確率を計算するステップと、該第三の確率に基づいて該プロダクトの該ランク付けを行うステップとを含む、
請求項５記載の方法。
【請求項８】
該第三の確率を計算する該ステップは、ベイズ理論に従う計算を含む、
請求項７記載の方法。
【請求項９】
該ユーザ環境を軍事演習の環境に適合するステップを含み、インテリジェンスコミュニティの情報をそれぞれが含む複数のプロダクトを含むようにプロダクトからなる該リストを適合するステップを含む、
請求項１記載の方法。
【請求項１０】
情報のプロダクトからなるリストを維持し、
ユーザに精通するユーザ環境でユーザからの入力を受け、
該ユーザ環境と該リストにおける情報プロダクトとの間の相関を与える少なくとも１つのエキスパートにより発展されるエキスパート情報を保持し、
該ユーザ入力と該エキスパート情報の関数として該プロダクトからなるサブセットを選択するコンピュータシステムを備える装置。
【請求項１１】
該エキスパート情報は、それぞれの該プロダクトについて確率情報を含み、
該サブセットの選択を行うことについて、該コンピュータシステムは、
該ユーザ入力と該エキスパート情報の関数として該リストから該プロダクトのグループを選択し、
該グループにおける該プロダクトをランク付けするために該確率情報を使用し、
最も高いランキングのプロダクトを該グループに含むために該サブセットを適合させる、
請求項１０記載の装置。
【請求項１２】
該サブセットを適合させることについて、該コンピュータシステムは、第三の確率が閾値よりも大きい該グループからプロダクトを選択する、
請求項１１記載の装置。
【請求項１３】
該エキスパート情報は、それぞれの該プロダクトについて、属性からなるそれぞれのリストを含み、それぞれの該プロダクトの該確率情報は、当該プロダクトのそれぞれの該属性についてそれぞれの確率情報を含む、
請求項１１記載の装置。
【請求項１４】
該確率情報は、それぞれの該プロダクトのそれぞれの該属性について、当該プロダクトが存在するかを表す第一の確率と、当該プロダクトがユーザ入力により定義されるシナリオに関連する情報を含んでいる可能性が高いかを表す第二の確率を含む、
請求項１３記載の装置。
【請求項１５】
該ユーザ入力は、複数の予め決定されたシナリオのうちの１つを定義し、
該エキスパート情報は、それぞれの該シナリオについて、該プロダクトのそれぞれ対応するグループの定義を含み、該ランク付けを受けるプロダクトからなる該グループは、該ユーザ入力により識別されたそれぞれのシナリオに対応するプロダクトからなるグループであり、
該確率情報は、それぞれの該プロダクトのそれぞれの該属性について、当該プロダクトが対応するグループにあるそれぞれの該シナリオについての該第一の確率及び該第二の確率のそれぞれのセットを含む、
請求項１４記載の装置。
【請求項１６】
該プロダクトからなる該サブセットの選択について、該コンピュータシステムは、それぞれの該プロダクトについて、当該プロダクトと関連するそれぞれの該属性について該第一の確率及び該第二の確率の関数である第三の確率を計算し、該第三の確率に基づいて該プロダクトの該ランク付けを行う、
請求項１４記載の装置。
【請求項１７】
該第三の確率の計算について、該コンピュータシステムは、ベイズ理論に従う計算を利用する、
請求項１６記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索全般に関し、より詳細には、ソース名、コンテンツ及びソースケーパビリティのような関連した検索特性に精通していない人物による情報検索を容易にするための方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
データベース又は文書から構造化データ及び／又は非構造化データ、若しくは情報を人が検索する多くの応用が存在する。しかし、検索のソース名、環境及びソースのケーパビリティのような検索特性に知識を有していないか、すなわち精通していないことがある。結果として、関心のある利用可能な情報を全く探し出すことができない場合がある。
【０００３】
１つの特定の例として、軍事演習を計画することに関わる軍事責任者は、航空写真、天気情報、関連した地形に関するデータのような軍事作戦行動の計画を容易にする所定のインテリジェンス情報を探す場合がある。管理者は、軍事演習の環境及び用語に非常に精通しているが、彼又は彼女は、関心のある情報を記憶及び分類することにおいて、インテリジェンスコミュニティで使用される環境及び用語に関する知識を殆ど有していない場合がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この問題に対する１つの従来のアプローチは、ＳＱＬ（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ  Ｑｕｅｒｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）における複雑なテンプレートの生成である。しかし、これらのテンプレートは、実質的なユーザトレーニングを必要とし、使用することが難しく、さらに容易に拡張することができない。異なる公知のアプローチは、キーワード及び／又はコンセプトに基づいたサーチエンジンを使用することを含んでいる。しかし、かかるアプローチは、必要とされる情報の環境を記述するユーザに特化した状況の基準を受け入れない。したがって、これらのサーチエンジンは、限定されるものではないが実質的なユーザトレーニングについての必要を含めて、ＳＱＬテンプレートに関連する問題に類似した問題を与える。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記より、情報をアクセスすることに関する環境及び／又は用語とは異なった環境及び／又は用語に精通した人物により情報検索を行うための方法及び装置について必要が生じることが理解される場合がある。本発明によれば、この必要に対処するための方法及び装置が提供され、本方法は、情報のプロダクトからなるリストを保持するステップ、ユーザに精通したユーザ環境においてユーザからの入力を受けるステップ、ユーザ環境とリストにおける情報のプロダクトとの間の相関を与える少なくとも１つのエキスパートにより発展されるエキスパート情報を保持するステップ、及びユーザ入力とエキスパート情報の関数としてプロダクトからなるサブセットを選択するステップとを含んでいる。
【０００６】
本発明の良好な理解は、添付図面と共に以下に行われる詳細な説明から実現されるであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
図１は、コンピュータシステム１０である装置のブロック図である。コンピュータシステム１０は、パーソナルコンピュータ又はワークステーション１２を含んでおり、このパーソナルコンピュータ又はワークステーションは、ケーブル１３によりネットワーク１４に作用的に結合される。コンピュータ１２のハードウェアは、商業的に利用可能な構成であり、たとえば、テキサス州オースティンのＤｅｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ社から容易に商業的に利用可能なタイプのパーソナルコンピュータである場合がある。
【０００８】
ネットワーク１４は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、及び／又はコンピュータと対話可能な他の形態の通信装置のうちの一部又は全部を含んでいる場合がある。開示される実施の形態では、ネットワーク１４は、「シークレット」のようなセキュリティ分類を担うある情報を伝送するものであり、したがって、適切な許可をもつユーザによってのみアクセスすることができる閉じたネットワークであってセキュアなネットワークである。しかし、本発明にとって、ネットワークが公衆にオープンである他の応用が存在する。
【０００９】
コンピュータ１２に戻り更に詳細にすると、コンピュータ１２は、セントラルユニット１７を含んでおり、このセントラルユニットは、ディスプレイ１８に結合されており、キーボード２２及び／又はマウスのようなポインティングデバイス２３によりユーザ入力を受けることができる。セントラルユニット１７は、プロセッサ２６を含んでおり、このプロセッサは、開示される実施の形態では、カリフォルニア州サンタクララのＩｎｔｅｌ社からの登録商標ＰＥＮＴＩＵＭの下で商業的に利用可能なタイプのプロセッサである。しかし、代替的に、プロセッサ２６は、如何なる他の適切なタイプのプロセッサとすることができる。また、セントラルユニット１７は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２７を含んでいる。標準的な方式では、ＨＤＤ２７は、プロセッサ２６により実行されるオペレーティングシステム、プロセッサ２６により選択的に実行することができる１以上のアプリケーションプログラム、及びプロセッサ２６により利用することができるデータファイルである。
【００１０】
また、セントラルユニット１７は、幾つかのランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）２８を含んでおり、このＲＡＭは、プロセッサ２６が動作中にプログラム及び／又はデータの記憶のためにプロセッサ２６により使用される。セントラルユニット１７への電力がオフにされたときに、ＲＡＭ２８に記憶されている情報は失われ、このため、ＲＡＭ２８は、情報の一時的な記憶のためにのみ使用される。また、セントラルユニット１７は、インタフェース回路３１を含んでおり、このインタフェース回路は、セントラルユニット１７がケーブル１３を通してネットワーク１４と通信することを可能にする。インタフェース回路３１は、ケーブル１３を通してネットワーク１４へのインタフェースの特性に依存して、標準的なモデム、標準的なネットワークインタフェース、又は他の適切な回路を含んでいる場合がある。
【００１１】
ＨＤＤ２７は、プロセッサ２６により実行することができるインテリジェンス情報検索プログラム４１を記憶し、また、プログラム４１と関連されるデータ４２をも記憶する。プログラム４１及びデータ４２は、後に更に詳細に説明され、これより、プログラム４１は、ネットワーク１４内の１以上のロケーションで記憶されるプロダクト４４を選択的に検索するために使用されることが指摘されることは十分である。たとえば、プロダクト４４は、ネットワーク１４を通して分散される多数の異なるサーバから利用可能な場合がある。明確さのために、開示される実施の形態で使用される全てのプロダクトは、ネットワーク１４を通してアクセスされるが、代替的に、少なくとも幾つかのプロダクトをコンピュータ１２内、たとえばＨＤＤ２７に記憶することが可能である。
【００１２】
後に更に詳細に説明されるように、図１の実施の形態におけるコンピュータシステム１０は、軍事的な環境で使用されることがあり、特に、敵のモバイルロケットランチャーのような選択されたターゲットを探し出して破壊するような、軍事訓練を軍事管理者が計画するのに役立つ情報を軍事管理者が識別してアクセスするのに役立つものである。しかし、この軍事の環境は、本発明の応用の単なる一例である。本発明は、全くの非軍事的な応用を含めて情報検索を含む様々な他のアプリケーションで使用することができる。
【００１３】
図２は、プロダクト（ＰＲＯＤＵＣＴＳ）４４からなるリストを表す図である。図２におけるリストは、７つのプロダクトを含んでおり、これら７つのプロダクトは、本発明の１つの例示的な応用を説明するために適した例のプロダクトであると考えられる。図２に示されるリストは、図２に示されるプロダクトにとって更なるプロダクトを含んでいることがあるが、それらの更なるプロダクトは、本発明の明確な理解を伝達するため、本実施の形態では更に詳細に図示又は説明される必要がない。さらに、本発明は、関与するプロダクトが図２に示される例示的なプロダクトと全く異なるアプリケーションと互換性がある。
【００１４】
図２におけるプロダクトからなるリストを参照して、「航空任務命令“Ａｉｒ  Ｔａｓｋｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ”」プロダクトは、利用可能な航空機の現在の位置のような航空機のアサインメントからなるリストである。「ターゲットリスト“ＴＡＲＧＥＴ  ＬＩＳＴ”」プロダクトは、潜在的なターゲットからなるリストである。「電気光学イメージ“Ｅ／Ｏ  Ｉｍａｇｅｒｙ”」プロダクトは、電気光学映像を示し、又は言い換えれば、サーマル画像又はレーダー画像のような他の放射線タイプよりはむしろ、可視光に基づいた画像を示す。電気光学イメージは、たとえば、航空機又は衛星から撮影された偵察写真を含む場合がある。「レーダーイメージ“Ｒａｄａｒ  Ｉｍａｇｅｒｙ”」プロダクトは、レーダー技術を使用して、たとえば偵察機におけるレーダーシステムにより生成された画像を含んでいる。
【００１５】
「地形分析“Ｔｅｒｒａｉｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”」プロダクトは、特定された関心のある領域における地形のタイプ、及びその特定の地形の現在の状態に関する最新の情報である。たとえば、ある領域は、砂漠の地形を有している場合があり、異なる領域は、熱帯雨林の地形を有している場合がある。さらに、所与の領域について、現在の天気のような条件は、地形の状態に影響を及ぼす可能性がある。たとえば、通常乾燥している領域は、最近の大雨のために現在氾濫していることがある。「シグナルインテリジェンス“Ｓｉｇｎａｌｓ  Ｉｎｔｅｌ”」プロダクトは、敵による無線送信の傍受のような傍受された通信が含まれる。“Ｏｒｄｅｒ  ｏｆ  Ｂａｔｔｌｅ”プロダクトは、たとえば、世界中の利用可能な軍部及び軍事装置からなるリストである。
【００１６】
図２に示されるプロダクトのそれぞれは、１以上の属性と関連付けされる。図３は、開示される実施の形態で利用される属性（ＡＴＴＲＩＢＵＴＥＳ）からなるリストを示す図である。図３におけるリストは、２１の属性を含んでおり、これら２１の属性は、本発明の１つの例示的な応用を説明するために適切な例の属性であることが考慮されている。図３に示されるリストは、図３に特に列挙されている属性に対して更なる属性を含むことがあるが、それらの更なる属性は、本発明の明確な理解を伝達するため、本実施の形態では更に図示又は説明されない。さらに、本発明は、関与する属性が図３に示される例示的な属性とは全く異なる応用と互換性がある。
【００１７】
図３に列挙される特定の例示的な属性の更に詳細について、「ターゲット名“Ｔａｒｇｅｔ  Ｎａｍｅ”」属性は、“Ｃａｖｅ  ５２”又は“Ｚａｚｚｏ  Ａｉｒ  Ｂａｓｅ”のような、便宜上特定のターゲットに割り当てることができる任意の名前である。「ターゲットＩＤ番号“Ｔａｒｇｅｔ  ＩＤ  Ｎｕｍｂｅｒ”」属性は、特定のターゲットを識別することにおいて便宜かつ正確さのために特定のターゲットに割り当てることができる任意かつ固有な識別番号又はコードである。「ターゲット・オンタイム“Ｔｉｍｅ  ｏｎ  Ｔａｒｇｅｔ”」属性は、ターゲットが到達する時間である。１例として、航空機がターゲットを超える時間である場合がある。「ターゲット・ロケーション“Ｔａｒｇｅｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ”」属性は、関心のあるターゲットの位置であり、たとえば緯度及び軽度で表される。
【００１８】
「デイライト・ビジブル“Ｄａｙｌｉｇｈｔ  Ｖｉｓｉｂｌｅ”」属性は、関心のあるものが日中に目に見ることができるかを示している。アイテムが日中に目に見えるか否かに依存して、航空写真のような目に見える画像が有効な情報を与える場合があり、又は与えない場合がある。“Ｇｅｏ−Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ”属性は、画像を改善するように処理されている画像を識別するために使用される。たとえば、衛星から撮影された写真は、地球の表面の湾曲により生じる斜線を除くように調整される場合がある。「特徴の解像度“Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ”」属性は、レーダー画像又はＥ／Ｏ画像のような画像の解像度に関連しており、画像で見ることができる最小の特徴のサイズを識別する。たとえば、低解像度をもつ衛星写真では、オーシャン・ライナーを感知することができるが、オーシャン・ライナーのデッキに立っている人物の存在のような、より小さな詳細を感知することができない。他方で、高解像度をもつ衛星写真では、オーシャン・ライナーだけでなく、そのデッキに人物が立っているという事実のような、より小さな詳細をも感知することができる。「コレクションタイム“Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｔｉｍｅ”」属性は、時間フレーム、又は関連される情報が収集される時間的なポイントを識別する。「エリアカバレッジ“Ａｒｅａ  Ｃｏｖｅｒａｇｅ”」属性は、関連される情報によりカバーされる領域の量を示している。たとえば、航空写真は、１平方マイル、又は千平方マイルを示す場合がある。
【００１９】
「ウェザー・エフェクト“Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｅｆｆｅｃｔ”」属性は、関連される情報が天気により影響される範囲を示している。たとえば、その領域に現在雲がないか、又は激しい雲に覆われているかに依存して、特定された領域の衛星写真が有益である場合があり、又は有益でない場合がある。「車輌移動度“Ｖｅｈｉｃｌｅ  Ｍｏｂｉｌｉｔｙ”」属性は、車輌の速度、及び様々な異なる環境での操作性のようなその移動に関する様々な特性に関する。たとえば、ハードな表面で高速であって操作性が高い車輌は、関心のある領域に沼地が多い場合には現実的に役に立たない場合がある。「地形特徴“Ｔｅｒｒａｉｎ  Ｆｅａｔｕｒｅ”」属性は、地形の様々な特性に関する。地形及びその地形の組成の性質を含んでいる。「オブストラクション“Ｏｂｓｔｒｕｃｔｉｏｎ”」属性は、多くの車輌が横断することができない川、多くのタイプの車輌の進行を妨げる崖、又は使用不可能にされた橋のような、移動性に影響を及ぼす考慮に関する。
【００２０】
「移動の輪郭“Ｍｏｂｉｌｉｔｙ  Ｃｏｎｔｏｕｒｓ”」属性は、地形の特徴及び車輌の特徴のような要素に基づく解析的な評価を通して導出される情報を表している。一例として、輪郭は、それぞれ異なる時間内で特定のターゲットが前の既知のロケーションから移動した最大の距離に関するそれぞれの確率の輪郭を表すマップ上の一連のネスティングされたラインである場合がある。
【００２１】
「装置ＩＤ“Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ  ＩＤ”」属性は、特定の装置の一部を示すことにおいて便宜的かつ正確さのため、敵の軍事装置の一部に割り当てられる場合がある任意の識別番号である。たとえば、特定のモバイルロケットランチャーには、容易かつ正確に識別することができるため、固有の識別番号が割り当てられる。
【００２２】
「システム・アソシエーション“Ｓｙｓｔｅｍ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ”」属性は、特定のターゲットがより大型のシステムの一部である場合に、より大型のシステムのための識別コードである。「ファンクショナル・アセスメント“Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ  Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ”」属性は、関心のある特定のアイテムの機能及び能力に関する評価である。「戦力“Ｓｔｒｅｎｇｔｈ”」属性は、どの位多くの所与のタイプのアイテムが存在するかを示している。たとえば、関心のあるアイテムがモバイルロケットランチャーである場合、敵は、幾つかのモバイルロケットランチャーを有する場合があり、「戦力」属性は、これらモバイルロケットランチャーの数を与える。「コンポジション“Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ”」属性は、関心のあるアイテムが全て同じであるか、又は異なる能力を有するかに関して示している。たとえば、敵が幾つかのモバイルロケットランチャーを有する場合、あるランチャーはあるタイプから構成されており、他のランチャーは異なるタイプから構成されている場合がある。「コンポジション」属性は、これを反映し、それぞれのタイプのどれくらい多くがプリセットされているかについて意味をも与える。「提携“Ａｆｆｉｌｉａｔｉｏｎ”」属性は、特定のターゲット又は関心のあるアイテムと関連される国家又はエンティティを示している。「コース・オブ・アクション“Ｃｏｕｒｓｅｓ  ｏｆ  Ａｃｔｉｏｎ”」属性は、将来の能力又は計画に関する解析的なアセスメント又は評価を反映する。所与のターゲットがモバイルロケットランチャーであると仮定して、この属性は、（たとえば、燃料補給のために停止される間の少なくとも３０分）指定された時間の間に静止したままであることが期待されるか、又は（たとえば、５分以内で）比較的直ぐに移動することが期待されるか、に関するアセスメントを含む場合がある。
【００２３】
先に説明されたように、図２に示されたプロダクトのそれぞれは、図３に示される１以上の属性と関連される。この点に関して、図４は、開示される実施の形態において、図２に列挙されているプロダクトが図３に列挙される１以上の特定の属性とそれぞれどのように関連されるかを示すテーブル又はデータベースを示す図である。なお、所与の属性は、１以上のプロダクトと関連される場合がある。たとえば、図４は、“Ｔａｒｇｅｔ  Ｌｏｃａｔｉｏｎ”属性が“Ａｉｒ  Ｔａｓｋｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ”、“Ｔａｒｇｅｔ  Ｌｉｓｔ”、“Ｓｉｇｎａｌ  Ｉｎｔｅｌ”及び“Ｏｒｄｅｒ  ｏｆ  Ｂａｔｔｌｅ”を含めて、幾つかの異なるプロダクトと関連されることを示している。
【００２４】
図１を再び参照して、コンピュータプログラム４１は、ディスプレイ１８に入力スクリーンを与えることができ、この入力スクリーンは、ユーザにとって精通しかつ特別のトレーニングを必要としない環境で情報を入力するため、人間のオペレータ／ユーザが利用することができる。たとえば、図５は、提案される軍事演習又はミッションのプロファイル（ＰＲＯＦＩＬＥ）として本実施の形態では参照される、ユーザ入力を得るためにプログラム４１がディスプレイ１８に与えるスクリーンの図である。例示されるスクリーンは、３つのセクション６１，６２及び６３を含んでおり、これらのセクションは、「環境“Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ”」、ミリタリ「エシュロン“Ｅｃｈｅｌｏｎ”」及び関心のある「機能／ミッション“Ｆｕｎｃｔｉｏｎ／Ｍｉｓｓｉｏｎ”」に関する情報にそれぞれ対応している。
【００２５】
図５における環境セクション６１を参照して、ユーザは、６つのオプションから選択することができ、これらオプションは、「スペース“Ｓｐａｃｅ”」、「エア“Ａｉｒ”」、「ランド“Ｌａｎｄ”」、「アーバン“Ｕｒｂａｎ”」、「リトラル“Ｌｉｔｔｏｒａｌ”」及び「マリタイム“Ｍａｒｉｔｉｍｅ”」である。エシュロンセクション６２では、ユーザは、ミリタリエシュロンを特定することができ、このミリタリエシュロンは、提案される軍事演習のもとになる。この点では、図５は、ユーザがエシュロンについて８つの可能な選択を有していることを示しており、この選択は３列に配置されている。それぞれの列は、軍事階層内で異なるレベルを表しており、最も高いレベルが左にあり、最も低いレベルが右にある。利用可能なオプションは、“ＪＴＦ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｔａｓｋ  Ｆｏｒｃｅ：統合任務部隊）、“ＪＦＡＣＣ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｆｏｒｃｅｓ  Ａｉｒ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｃｏｍｍａｎｄｅｒ：統合航空部隊指揮官）、“ＪＦＬＣＣ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｆｏｒｃｅｓ  Ｌａｎｄ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｃｏｍｍａｎｄｅｒ：統合陸上部隊指揮官）、“ＪＦＭＣＣ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｆｏｒｃｅｓ  Ｍａｒｉｔｉｍｅ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｃｏｍｍａｎｄｅｒ：統合海上部隊指揮官）、“ＪＦＳＯＣ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｆｏｒｃｅｓ  Ｓｐｅｃｉａｌ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｍｍａｎｄｅｒ：統合特殊部隊指揮官）、“ＡＩＳ”（Ａｉｒ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  Ｓｑｕａｄｒｏｎ：航空情報師団）、ＤＯＣＣ（Ｄｅｅｐ  Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ  Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ  Ｃｅｌｌ：浸水演習調整部隊）、及び“ＣＩＣ”（Ｃｏｍｂａｔ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｃｅｎｔｅｒ：戦闘指揮所）である。図５におけるスクリーンの機能／ミッションのセクション６３は、ユーザに６つの可能な選択を与え、これら可能な選択は、「プラン“Ｐｌａｎｓ”」、「コレクションマネジメント“Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ”」、「ターゲティング“Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ”」、「オペレーション“Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ”」、「エクスプロイテーション“Ｅｘｐｌｏｉｔａｔｉｏｎ”」及び「リロケータブル・ターゲット・ディテクション“Ｒｅｌｏｃａｔａｂｌｅ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”」である。
【００２６】
なお、図５では、ユーザは利用可能なオプションのうちの４つを選択しており、これらのオプションは、ハイライト表示されたオプションであって、特定の提案された演習又はミッションを定義していることを述べておく。特に、図５における特定のハイライト表示されたオプションは、環境のセクション６１における“Ａｉｒ”、エシュロンのセクション６２における“ＡＩＳ”、機能／ミッションのセクション６３における“Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ”及び“Ｒｅｌｏｃａｔａｂｌｅ  Ｔａｒｇｅｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”である。
【００２７】
図５に示されるスクリーンは、入力プロファイルスクリーンがどのようにフォーマット化されるかに関する１例であるが、代替的に、スクリーンは、様々な他のコンフィギュレーションを有することができる。さらに、このスクリーンにおけるユーザにとって利用可能な特定の選択は例示的なものであって、代替的に、更なる選択を有することが可能であり、又は図５に示される選択とは全く異なるセレクションを有することも可能である。
【００２８】
図６は、図５に類似する図であって同じプロファイルスクリーンを示しているが、異なる提案されたミッション又は演習についてのプロファイルを表す異なるユーザ選択を示す図である。特に、図６では、ユーザは、環境のセクション６１における“Ｕｒｂａｎ”、エシュロンのセクション６２における“ＪＦＬＣＣ”（Ｊｏｉｎｔ  Ｆｏｒｃｅｓ  Ｌａｎｄ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｃｏｍｍａｎｄｅｒ）、機能／ミッションのセクション６３における“Ｔａｒｇｅｔｉｎｇ”及び“Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ”を選択している。
【００２９】
ここで、図１における参照符号４１で示される検索プログラムに戻って更に詳細にすると、図７は、情報がプログラム４１によりどのように処理されるかに関して選択された態様を非常にハイレベルに示しているブロック図である。情報のフローは、ユーザプロファイルのセクション１０１、関連するメモリのセクション１０２、及び検索プロダクトリストのセクション１０３を含む、３つの連続するセクションにより一般的に表されている。ユーザプロファイルセクション１０１では、ブロック１０６は、図５及び図６に示されるプロファイルスクリーンの形式で、ディスプレイ１８（図１）を通してユーザから取得された入力を表している。図５及び図６に示されるプロファイルスクリーンは、このケースでは軍事管理者である可能性がある、関連するユーザに非常に精通した環境での入力を要求及び受信する。したがって、図５及び図６のスクリーンで使用される用語及び構成は、軍事演習を中心に構築される。たとえば、非軍事での用途といった他の応用では、スクリーンの用語及び構成は、その応用のための特定のユーザに精通した環境に対してつくられる。
【００３０】
図７では、ユーザプロファイルのセクション１０１のブロック１０６で取得されたユーザ情報は、結合メモリセクション１０２、特に結合メモリセクション内の相関器１２１に供給される。相関器１２１は、ユーザ入力とデータベース１２２からの情報との相関をとる。開示される実施の形態では、データベース１２２は、ＨＤＤ２７に記憶されているデータ４２の一部（図１）である。しかし、代替的に、データベース１２２がどこに記憶されているかに関する情報をプログラム４１が有している場合に、データベース１２２は、ネットワーク１４内の他のロケーションで記憶される。
【００３１】
図８は、データベース１２２内に記憶されている情報を表すテーブルの図である。テーブルは、プロファイル情報を含む部分１２６、エキスパート情報を含む部分１２７を含んでいる。図８は、テーブルのうちの２行のみを示しており、これら２行は、参照符号１３１及び１３２でそれぞれ識別される。テーブルは、多数の更なる行を実際に含んでいるが、２つの例示される行１３１及び１３２は、本発明の理解を伝達するために十分である。
【００３２】
なお、行１３１におけるプロファイル情報１２６は、図５に示されるユーザ特定のプロファイル情報と同じであり、行１３２におけるプロファイル情報１２６は、図６においてユーザ特定されたプロファイル情報と同じであることを述べておく。異なって述べられるのは、ユーザが図５に示される特定のプロファイルアイテムの組み合わせを入力したとき、相関器１２１は、行１３１である、（データベース１２２内の）図８のテーブルにおける１つの対応する行をサーチする。同様に、ユーザが図６に示される特定のプロファイルアイテムの組み合わせを選択したとき、相関器１２１は、行１３２である、図８のテーブルにおける１つの対応する行をサーチする。
【００３３】
図８のテーブルにおけるそれぞれの行について、１以上のエキスパートがその行内の参照符号１２６で示される特定のプロファイルアイテムの組み合わせを取り、同じ行の部分１２７に示される関連するエキスパート情報を発展させている。たとえば、行１３１における参照符号１２６に示される特定のプロファイル情報について、１以上のエキスパートは、ユーザにより提案される演習（ＲＯＬＥ  ＤＥＦＩＮＩＴＩＯＮ）が航空攻撃（ＡＩＲ  ＡＴＴＡＣＫ）に関し、特に、タイプ（ＴＹＰＥ）としてターゲティング（ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ）、及び再配置可能なターゲットの検出（ＲＥＬＯＣＡＴＡＢＬＥ  ＴＡＲＧＥＴ  ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ）を含む航空攻撃に関連し、行為者（ＡＣＴＯＲＳ）として航空情報師団（ＡＩＲ  ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ  ＳＱＵＡＤＲＯＮ）により実行されることを決定している。さらに、図８のテーブルにおける右列を参照して、エキスパート情報は、１以上のプロダクトの識別を含んでおり、この１以上のプロダクトは、図２のリストからのプロダクトであって、１以上のエキスパートがかかる演習を計画しようとする人物にとって有効である可能性が高いプロダクトである。図２の行１３１では、図２からの全ての７つのプロダクトが識別されているが、図８のテーブルにおける他の行は図２に示されるプロダクトサブセットのみを識別する場合があり、及び／又は図２で特に識別されていないリストにおける他のプロダクトを識別する場合がある。
【００３４】
同様のやり方で、図８における行１３２を参照して、１以上のエキスパートは、参照符号１２６で説明された特定のプロファイルアイテムの組み合わせについて、コマンドエレメントターゲット（ＣＯＭＭＡＮＤ  ＥＬＥＭＥＮＴ  ＴＡＲＧＥＴＩＮＧ）、及び通信ラインの拒否（ＬＩＮＥＳ  ＯＦ  ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ  ＤＥＮＩＡＬ）を含む地上攻撃をユーザが提案しており、機動部隊による戦車と大砲（ＭＡＮＥＵＶＥＲ  ＦＯＲＣＥＳ，  ＴＡＮＫ  ＡＮＤ  ＡＲＴＩＬＬＥＲＹ）により実行されることが決定されている。さらに、図８における右列を参照して、１以上のエキスパートは、提案される演習について関連するプロダクトからなるリストを識別している。行１３２は、図２に特に列挙されている全ての７つのプロダクトをたまたま識別しているが、先に述べたように、これら７つのプロダクトからなるサブセットを識別すること、及び／又はプロダクトのリストの一部であるが図２で特に識別されていない他のプロダクトを識別することは、行１３２にとって可能である。
【００３５】
図７を再び参照して、相関器１２１は、図８のテーブルのうちの選択された行からの情報を受け、ベイジアン決定ネットワーク１４１に供給する。ベイジアン決定ネットワーク１４１は、属性データベース１４３、及びプロダクト属性の相対的確率データベース１４４からの情報を受ける。開示される実施の形態では、データベース１４３及び１４４は、コンピュータ１２のＨＤＤ２７に記憶されているデータ４２のそれぞれの部分である。しかし、代替的に、データベース１４３及び１４４のいずれか又は両者は、検索プログラム４１がこの情報のロケーションを知る限りにおいてネットワーク１４内の便利な位置に記憶することができる。
【００３６】
属性データベース１４３は、図４に示される情報を本質的に含み、又は言い換えれば、属性がそれぞれのプロダクトと関連される識別を含んでいる。この点で、属性がそれぞれのプロダクトと関連されるべき決定は、１以上のエキスパートにより行われる更なる別の決定であり、その後、ベイジアン決定ネットワーク１４１による使用のためにデータベース１４３に記憶される。確率データベース１４４は、大量の確率値を含んでおり、これらの確率値は、１以上のエキスパートにより決定されており、実際の経験又は他の要素に基づいて時間毎にエキスパートにより調節される場合がある。データベース１４４に記憶されている確率情報の性質は、ベイジアン決定ネットワーク１４１の動作に関して、以下の説明の文脈で更に明らかとなるであろう。
【００３７】
特に、ベイジアン決定ネットワーク１４１に戻り更なる詳細について、当業者は、ベイズ理論に精通しており、このベイズ理論は、事象の条件付き確率と特定の事象が起こる確率との間の関係を説明している。ベイズ理論は、本実施の形態では、特定のユーザにとって関心のある演習のイベントを反映するためのそれらの可能性について、特定の情報プロダクトのランク付け（優先付けされた値の記述）のために使用される。図５のユーザ入力（及び図８における行１３１）のような、又は他の図６のユーザ入力（及び図８における行１３２）のような特定の提案される演習について、利用可能な情報プロダクト（図２）がたとえば検出、識別及び／又はトラッキングを通して演習の事象を反映する可能性を最大にすることをユーザが望む、事象のセットが存在する。一般的なレベルで、このことは、以下のやり方でベイズ理論を使用して説明することができる。
【００３８】
【数１】
2005530276.tif 000003
この理論がベイジアン決定ネットワーク１４１に組み込まれるやり方は、図９を参照して理解することができ、図９は、トップにわたり列挙される図２の７つのプロダクトと、左側に沿って列挙される図３の２１の属性とを有するチャートである。なお、図９では、それぞれのプロダクトの列は、そのプロダクトに関連される属性の確率値（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ）のそれぞれを含んでいることを述べておく。１つの特定の例として、図４は、プロダクト“ＡＩＲ  ＴＡＳＫＩＮＧ  ＯＲＤＥＲ”は、４つの属性と関連されている。図９では、このプロダクトの列は、これら４つの関連する属性のそれぞれについての確率情報を含んでおり、特に、それぞれの属性について２つの確率値を含んでいることを述べておく。右の確率値は、特定のプロダクトが存在する可能性を反映する確率値（Ｒｅｆｌｅｃｔｓ）であり、左の値は、プロダクトが存在することを仮定して、プロダクトが関心のある事象又は情報を反映している確率値（Ｅｘｉｓｔｓ）を表している。図９に示される全ての確率値は、確率データベース１４４（図７）における情報の一部である。
【００３９】
図１０は、図６、及び図８の行１３２により表されるユーザ入力に対応する、異なるセットの確率値を含むことを除いて図９に類似の図である。したがって、開示される実施の形態では、確率データベース１４４は、図８のテーブルにおけるそれぞれの行の確率値からなるそれぞれのセットを効果的に含んでいる。先に説明されたように、データベース１４４における確率値は、図９及び図１０のテーブルに示される確率値を含めて、１以上のエキスパートにより決定され、経験及び他の関連する要素に基づいて、時間毎にエキスパートにより調節される場合がある。
【００４０】
図９及び図１０のテーブルのそれぞれでは、第二行から最後の行は、プロダクトに関連する確率値を含んでおり、これらの確率値は、同じ列におけるそれら先に述べた確率値からそれぞれ計算される。より詳細には、それぞれ“Ｒｅｆｌｅｃｔｓ”列における確率値は、以下の式に従って計算される。
【００４１】
【数２】
2005530276.tif 000004
この場合、Ｐｉは任意の確率であり、Ｎは列における任意の確率値の数である。さらに、それぞれの“Ｅｘｉｓｔｓ”列におけるプロダクトに関連する確率値（Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｒｅｌ．  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ）は、以下の式に従って計算される。
【００４２】
【数３】
2005530276.tif 000005
それぞれのテーブルにおける次の行から最後の行は、プロダクトの条件付き確率を示しており、このプロダクトの条件付き確率（Ｐｒｏｄｕｃｔ  Ｃｏｎｄ．  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｉｅｓ）は、以下の式に従って、直後の行におけるプロダクトに関連する確率値からそれぞれ計算される。
【００４３】
【数４】
2005530276.tif 000006
この場合、Ｐｉはプロダクトの確率であり、Ｎはプロダクトの数である。
【００４４】
図９及び図１０のテーブルでは、それぞれのテーブルの最後の行は、それぞれ列挙されたプロダクトについて、ランク値であるそれぞれ固有の整数を述べている。これらのランク値は、直後の行に示されるプロダクトの条件付き確率値の相対的な大きさにより直接決定される。したがって、たとえば、図９における最も高いプロダクトの条件付き確率値は、“ＡＩＲ  Ｔａｓｋｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ”プロダクトについて０．２４３であり、したがって、このプロダクトは、ランク値１で与えられる。第二に最も高いプロダクトの条件付き確率値は、“Ｒａｄｅｒ  Ｉｍａｇｅｒｙ”プロダクトについての０．２２４であり、したがって、ランク値２を受ける。なお、図９におけるプロダクトのランキング又は順番は、図１０における同じプロダクトのランキング又は順番とは異なる。このことは、図９により対処されるタイプの航空演習を計画するために有効である可能性が最も高いプロダクトは、図１０により対処されるタイプの陸上演習を計画するために有効である可能性が最も高いプロダクトとは異なる場合があることを反映している。
【００４５】
このように、開示される実施の形態においてベイズ理論を利用することで、観察されたイベントが所与の特化されたインテリジェンスの事象において反映される可能性の分析を通して、観察されるべき演習の事象と、情報収集のような他の特化された独立のイベントとの間の関係を記述し、それにより最適化するための手段が提供されることが認識される。特定の例として、再配置可能なミサイルランチャがインテリジェンスプロダクト及びプロダクトが存在する相対的確率で反映される、個々のインテリジェンスプロダクトの相対的確率の部分的な分析に基づいて再配置可能なミサイルランチャを予測することができることを、偵察画像形成のアクティビティが示す可能性、及びしたがってユーザに対してランク付けされた値である。
【００４６】
図７を参照して、ベイジアン決定ネットワーク１４１は、検索プロダクトリストのセクション１０３のコンパレータ２０１に、図９及び図１０に関連して先に説明されたやり方で決定された、ランク付けされたプロダクトのリストである。コンパレータ２０１は、（たとえば、図９及び図１０のテーブルの次の行から最後の行に示される）プロダクトの条件付き確率値をランキング閾値２０３に比較する。開示される実施の形態では、ランキング閾値は、１以上のエキスパートにより決定され、経験に基づいて時間毎にエキスパートにより調整される場合がある。しかし、代替的に、エキスパートにより決定されるランキング閾値２０３が初期又はデフォルトの閾値としての役割を果たすこと、ユーザがキーボード２２及び／又はマウス２３（図１）の使用により閾値２０３を選択的に調整するための能力を有することは可能である。
【００４７】
本実施の形態での説明では、例示のために、ランキング閾値２０３は、エキスパートにより決定された値０．２００を有することが仮定されている。コンパレータ２０１は、それぞれのプロダクトについて計算されたプロダクトの条件付き確率値を閾値２０３に比較し、最も高くランク付けされたプロダクト、すなわち閾値を上回るプロダクトの条件付き確率値を有するプロダクトのみを含むリストを出力する。したがって、図９を参照して、コンパレータ２０１によりその出力に通過されるプロダクトは、“Ａｉｒ  Ｔａｓｋｉｎｇ  Ｏｒｄｅｒ”、“Ｒａｄｅｒ  Ｉｍａｇｅｒｙ”、及び“Ｔａｒｇｅｔ  Ｌｉｓｔ”であり、これらのプロダクトは、それぞれ１，２及び３にそれぞれランク付けされる。図１０を参照して、コンパレータ２０１によりその出力に通過されるプロダクトは、“Ｔｅｒｒａｉｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ”、“Ｅ／Ｏ  Ｉｍａｇｅｒｙ”及び“Ｒａｄａｒ  Ｉｍａｇｅｒｙ”であり、これらのプロダクトは、１，２及び３にそれぞれランク付けされる。図９及び図１０の例は、閾値の要件に適合する３つのプロダクトをたまたま与えているが、コンパレータ２０１により出力されるプロダクト数は、より多いか、より少ないことがあり、あるユーザプロファイルから別のユーザプロファイルに典型的に変化する。コンパレータ２０１がその出力に供給するプロダクトからなるランク付けされたリストは、その後、公知のタイプの例示されていないプロダクトの検索エンジンに供給され、このプロダクトの検索エンジンは、ネットワーク１４（図１）からそれら選択されたプロダクトのそれぞれを検索し、次いで、検索されたプロダクトを調査及び分析のためにコンピュータ１２のユーザに提供する。
【００４８】
コンパレータ２０１の出力は、軍事演習の用語の形式で参照符号１０６でのユーザ入力を情報社会用語におけるプロダクトからなるリストに変換することを効果的に表している。このことは、軍事演習用語に精通したユーザにとって情報のプロダクト、情報社会の用語等におけるトレーニングを受ける必要なしに、情報の選択、及び関連する情報社会のプロダクトのユーザへの提供を容易にする。したがって、検索プロダクトのリストは、時間、位置、解像度、地理的な方位、センサタイプ、及び／又は移動の検出のような検索プロダクトの属性からなるリストを、レーダーマップ及び／又は赤外線画像のような検索するためのプロダクトからなるリストに変換したことの結果である。この変換は、プロダクトの冗長度に重きを置いて、プロダクトの属性を包含するために必要とされる最少のプロダクトのセットを決定するやり方で、属性のリストとプロダクトのリストとの相関をとることを含んでいる。
【００４９】
本発明は、多数の技術的な利点を提供する。かかる技術的な利点のうちの１つは、ユーザインタフェースの提供であり、このユーザインタフェースは、ユーザに精通した用語及び環境を使用してユーザと通信し、その後、ユーザ入力は、エキスパート情報の関数として、ユーザに精通していない用語及び／又は環境を使用する情報要求に変換される。これにより、特定の用語及び情報が記憶されている環境を知っている必要なしに、特定の用語及び情報が記憶されている環境に関して特化したトレーニングを受ける必要なしに、ユーザは関連する情報を取得することができる。この特定の態様として、ユーザ入力を異なる用語及び／又は異なる環境に変換することは、１以上のエキスパートにより展開された情報の関数として実行される。
【００５０】
１実施の形態が詳細に例示及び記載されたが、添付された特許請求の範囲により定義されるように、本発明の精神及び範囲から逸脱することなしに、置き換え及び代替が可能であることを理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の態様を具体化するコンピュータシステムのブロック図である。
【図２】図１のシステムで利用されるプロダクトからなるリストを示す図である。
【図３】図１のシステムで利用される属性からなるリストを示す図である。
【図４】図３の属性と図２のプロダクトとの間の関係を定義するテーブルを示す図である。
【図５】情報を図１のシステムに入力するために人が使用することができる例示的な入力スクリーンの図であり、ユーザ入力の１つの特定の例を示している。
【図６】図５に類似した図であるが、ユーザ入力の異なる特定の例を示している。
【図７】図１のコンピュータシステムの一部であるコンピュータプログラムにより実行される所定の動作を示すブロック図である。
【図８】図１のシステムにより使用されたテーブルを示す図であり、エキスパート情報をそれぞれのユーザ入力シナリオと関連付けする図である。
【図９】図５の特定の例示的なユーザ入力について図１のコンピュータシステムにより実行される決定プロセスの態様を示すテーブルの図である。
【図１０】図９のテーブルに類似したテーブルであるが、図６の特定の例示的なユーザ入力について決定プロセスの態様を示すテーブルの図である。
【図１】
2005530276.tif 000007
【図２】
2005530276.tif 000008
【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】
2005530276.tif 000013
【図８】
2005530276.tif 000014
【図９】
2005530276.tif 000015
【図１０】
2005530276.tif 000016
【国際調査報告】
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