(57)【要約】      （修正有）【課題】各端末の通信品質情報と属性情報を収集し、同時に通信品質状態を観測し、品質劣化検出時には該劣化要因を特定する。【解決手段】各端末の通信品質情報yと通信に関わる属性情報xからなる観測データを収集し、yとx→の組(x→,y)の集合を集合Sとし、通信品質情報yが正常状態にある品質と属性の組（x→,y）を抽出し、その集合を集合Soとし、該集合Soを用いて、正常状態における品質yと属性x→の関係式y=f(x→)を推定する。集合Sの中に、劣化状態にある観測データ（x→,y）が存在する場合、同時期に観測された他の観測データを抽出し、その集合を集合Stとし、f(x→)により正常状態品質を推定し、通信品質情報yと該f(x→)を用いて、該集合Stに属する各データに対して、品質劣化増加分y'を計算する。以上の手順で得られた(x→,y')の組の集合を用いて、各属性に起因する品質劣化増分を推定する。【選択図】図２
2015115672.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
通信ネットワークにおいて、各端末の通信品質情報を収集し、通信品質劣化検出時に、劣化要因を特定する通信品質劣化要因分析装置であって、
各端末のエンド・エンド通信品質情報（以下、「通信品質情報」と記す）yと通信に関わる属性情報x→（但し、x→は、
【数１８】
2015115672.tif 000020
を表す）からなる観測データを収集し、該通信品質情報yと該属性情報x→の組(x→,y)の集合を集合Sとし、記憶手段に格納する情報解析手段と、
前記記憶手段から集合Sを読み出して、前記通信品質情報yが予め定めた目標値を満たしているかを判定し、満たしている場合には「正常状態」とし、満たしていない場合は「劣化状態」とする品質状態把握手段と、
前記「正常状態」にある通信品質情報と属性の組（x→,y）を抽出し、その集合を集合Soとし、該集合Soを用いて、正常状態における通信品質情報yと属性x→の関係式y=f(x→)を推定する正常時品質推定手段と、
前記集合Sの中に、劣化状態にある観測データの組（x→,y）が存在する場合、該データと同時期に観測された他の観測データを抽出し、その集合を集合Stとし、前記関係式f(x→)により正常状態品質を推定し、前記通信品質情報yと該f(x→)を用いて、該集合Stに属する各データに対して、品質劣化増加分y'を計算し、以上の手順で得られた(x→,y')の組の集合を用いて、各属性に起因する品質劣化要因を推定する品質劣化要因推定手段と、
を有することを特徴とする通信品質劣化要因分析装置。
【請求項２】
前記正常時品質推定手段は、
前記関係式y=f(x→)を推定する際に、
属性数がd個あるとし、属性iの取り得る値をmi個のカテゴリに分類し、該属性iのカテゴリjとし、x(i,j)を該属性iのカテゴリがjのとき１、そうでなければ０をとる変数とし、該関係式f(x)を、
【数１９】
2015115672.tif 000021
と定義し（但し、a0, ai,jは係数）、
前記集合Soに属する観測データ(x→,y)がN個あるとし、k番目の観測値を(x→k,yk)とし、最小二乗法により、
【数２０】
2015115672.tif 000022
を最小にする係数を計算する手段を含み、
前記品質劣化要因推定手段は、
前記通信品質情報yに対する目標値をy*とし、（品質劣化状態にある観測値y>y*については、品質劣化増分y'をy'=y - f(x→)により計算し、品質維持状態にある観測値y<y*については、y'=0とし、前記集合Stの中に観測データがn個あるとし、k番目のy'とx→の組を(x→k, y'k) （k=1,…,n）とし、属性iのj番目のカテゴリに起因する品質劣化増分をzi,jとして、
【数２１】
2015115672.tif 000023
（但し、λは予め定める正の定数）
を最小にする変数としてzijの値を推定し（但し、
【数２２】
2015115672.tif 000024
で定義される) 、
前記zi,jを要素として持つベクトルz→を品質劣化増分ベクトルz→として出力する手段を含む
請求項１記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項３】
前記品質劣化要因推定手段で推定された前記品質劣化増分ベクトルz→を用いて、前記集合Stに属するk番目の通信に関する観測データx→kに対して、x→k・z→+f(x→k)（但し、x→k・z→ はx→kとz→の内積）により該端末の品質を推定し、yk<y*である観測データ（つまり正常状態にあるデータ）のうちyk_est≧y*となる割合A=P[yk_est≧y*|yk<y*]、および劣化状態にあるデータyk≧y*のうちyk_est<y*となる割合B=P[yk_est<y*|yk≧y*]を計算し、品質劣化増分ベクトルz→による誤検出率A、 およびzによる品質劣化を検出できない割合を見逃し率Bとして算出する第１の評価手段を更に有する
請求項２記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項４】
前記品質劣化要因推定手段で推定された前記品質劣化増分ベクトルz→の各要素のうち、値が大きい上位H個の各要素についてその値を1に変換し、それ以外の要素は値を0に変換した品質劣化要因ベクトルz'→を構成する品質劣化要因ベクトル推定手段と、
前記品質劣化要因ベクトルz'→を用いて、前記集合Stに属する属性ベクトルz→kに対して、
【数２３】
2015115672.tif 000025
に対してI(x→k, z'→)を計算し、yk<y*である観測データのうちI(x→k, z'→)が1となる割合A=P[I(x→k, z'→)=1|yk<y*]、およびyk≧y*である観測データのうちI(x→k, z'→)が0となる割合B=P[I(x→k, z'→)=0| yk≧y*]を計算し、品質劣化要因ベクトルz'→による誤検出率A、および、z'→による品質劣化を検出できない割合を見逃し率Bとして算出する第２の評価手段を更に有する
請求項２記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項５】
前記品質劣化要因推定手段で推定された前記品質劣化増分ベクトルz→の各要素zjの値に応じて、品質劣化要因である確率pjを決定し、pjをj番目の要素としてもつベクトルを品質劣化要因ベクトルz'→として構成する品質劣化要因ベクトル推定手段と、
前記品質劣化要因ベクトルz'→を用いて、前記集合Stに属する属性ベクトルx→kに対して、
【数２４】
2015115672.tif 000026
によりk番目の通信が品質劣化している確率P(x→k, z'→)を計算し（但し、xjはベクトルx→kの第j要素とし、Dはベクトルx→kの次元数であり、D=m1+m2+…+md）、yk<y*である観測データのうちP(x→k, z'→)が予め定めた閾値th以上となる割合A=P[P(xk, z'→)≧th|yk<y*]，およびyk≧y*である観測データのうちP(x→k, z'→)がth未満となる割合B=P[P(xk, z')<th|yk≧y*]を計算し、z'→による誤検出率A，z'→による品質劣化を検出できない割合を見逃し率Bとして算出する第３の評価手段を更に有する
請求項２記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項６】
前記集合Stに属する観測データ(x→k,yk)に対し、同じ属性ベクトルx→kを持つ観測データを同じグループに分類し、グループ毎にグループの品質代表値を計算し、グループkの属性ベクトルをx→k，品質代表値をykと置き換える通信品質分類手段を更に有する
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項７】
前記品質劣化要因ベクトル推定手段は、
前記λの値を数パターン用意し、前記誤検出率Aまたは前記見逃し率Bが小さいほど大きな値を取る、該誤検出率Aと該見逃し率Bの関数F(A,B)を構成し、該関数F(A,B)を最大にするλの値を求め、該λを用いたときの前記品質劣化増分ベクトルz→または前記品質劣化要因ベクトルz'→を出力する手段
を含む請求項４または５に記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項８】
前記品質劣化要因ベクトル推定手段は、
前記Hの値を数パターン用意し、前記誤検出率Aまたは前記見逃し率Bが小さいほど大きな値を取る、該誤検出率Aと該見逃し率Bの関数F(A,B)を構成し、該関数F(A,B)を最大にするHの値を求め、該Hを用いたときの品質劣化要因ベクトルz'→を出力する手段を含む
請求項４記載の通信品質劣化要因分析装置。
【請求項９】
前記品質劣化要因ベクトル推定手段は、
前記品質劣化要因ベクトルz'の非零要素のうち、いくつかの要素を０に変換して構成されるベクトルを品質劣化要因ベクトル候補z''→とし、z''→を数パターン用意し、前記誤検出率Aまたは前記見逃し率Bが小さいほど大きな値を取る、該誤検出率Aと該見逃し率Bの関数F(A,B)を構成し、該F(A,B)を最大にするz''→を求め、それを品質劣化要因ベクトルz''→として出力する手段を含む
請求項４または５記載の通信品質劣化要因分析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信品質劣化要因分析装置に係り、特に、IPネットワークの通信品質状態を評価する通信品質劣化要因分析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ネットワークが広く利用されてくるに伴って、通信品質保証に対する要求が高まっている。それに伴い、通信品質を測定して現在の通信品質状態を把握し、品質劣化検出時にはその要因を特定することが重要になってきている。エンドエンド遅延時間やパケット損失率、スループットといった品質を把握する直接的な方法としては、エンドエンド間で試験パケットを送受信することにより品質を能動的に測定する方法がある。例えば、pingコマンドによる往復遅延測定や、他pathchar等がある（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
他には、着目するエンドホスト間において、試験パケットによるラウンドトリップタイムやパケット損失率の測定および経路上のボトルネック帯域の測定を実施し、かつ、実際にTCP(Transmission Control Protocol)で通信を行ってスループットを測定し、TCPのウインドウサイズを徐々に大きくしていったときにTCPスループットが増加するかどうか等を詳細に解析する方法を提案している（例えば、非特許文献２参照）。
【０００４】
また、ネットワーク内の個々の構成要素（リンクやルータなど）毎に品質状態を測定する代わりに、複数の発信元・着信先ノードペア間で試験パケットを送出し、パケットが宛先に到達しない場合には該通信経路上のいずれかのノードやリンクが故障していると判断する方法がある（例えば、非特許文献３，４参照）。当該方法は、複数のノードペアで故障が検出された場合は、例えば、なるべく少ないリンク数でこれら故障検知ペアの全てを被覆できるようなリンクを故障リンクの候補として抽出する。また故障リンクが特定できない場合はなるべく少ない追加の測定を実施する。
【０００５】
発着ノードペアでの試験パケットでの品質測定（パケット損失率や遅延）から、ネットワーク内の各リンクでの品質を推定する方法も提案されている。例えば、複数の発着ノードペア間で、ユニキャスト通信により試験パケット測定をした場合には、各リンクの品質が一意に定まらない場合があるが、マルチキャスト通信で試験パケットを送信するか、あるいはパケットペアを送出することでその問題を解決している（例えば、非特許文献５参照）。
【０００６】
また、n本のリンクのうち、高々k本が品質劣化していると仮定し、リンクの品質推定・品質劣化リンクの特定に関する検討を行っている（例えば、非特許文献６，７，８，９参照）。非特許文献６では特にk=1のとき、品質劣化リンクを特定可能な、ネットワークのルーチングに対する条件を導出している。非特許文献７では、必要な測定パス数を導出している。
【０００７】
他の検討として、発着ノードペアの遅延測定から、各リンクの遅延分布を推定する方法がある（例えば、非特許文献１０参照）。ここでは、リンクiの遅延をパラメータλiの指数分布（混合分布のケースも扱っている）とし、各リンクのλiの値は異なると仮定し、EM(Expectation Maximization)アルゴリズムによるパラメータ推定を行う。また、複数のツリー上でのマルチキャスト測定結果から、リンクのパケット損失率を推定する方法がある（例えば、非特許文献１１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】http://www.caida.org/tools/utilities/others/pathchar/
【非特許文献２】的場 一峰, 阿多 信吾, 村田 正幸, "インターネットにおける計測に基づいたボトルネック特定手法," 電子情報通信学会 テレコミュニケーションマネジメント研究会, pp. 65 - 70, November 2000.
【非特許文献３】R. R. Komplella et al., "Detection and Localization of Network Black Holes," Infocom 2007.
【非特許文献４】P. Barford et al., "Network Performance Anomaly Detection and  Localization," Infocom 2009.
【非特許文献５】M. Coates et al., "Internet tomography," IEEE Signal Processing Magazine, May 2002.
【非特許文献６】M. H. Firooz et al., "Network tomography via compressed sensing," Globecom 2010.
【非特許文献７】W. Xu et al., "Compressive sensing over graphs: how many measurements are needed?", Forty-Eighth Annual Allerton Conference, 2010.
【非特許文献８】T. Matsuda et al., "Link quality classifier with compressed sensing based on l1-l2 optimization," IEEE Communication Letters, Vol. 15, No. 10, Oct. 2011.
【非特許文献９】竹本, 松田, 滝根,"圧縮センシングを用いたネットワークトモグラフィによる低品質リンク検出方法," 信学技報NS2013-1.
【非特許文献１０】Y. Xia et al., "Inference of Link Delay in Communication Networks," IEEE JSAC, Dec. 2006.
【非特許文献１１】T. Bu, N. Duffield, F. L. Presti, and D. Towsley, "Network tomography on general topologies," SIGMETRICS 2002.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記の方法は、ネットワーク上に試験パケットを送出して得られた情報と、試験パケットがネットワーク内のどのリンクを通るかというルーチング情報を用いて、ネットワークのリンクの品質を推定することを主眼においている。
【００１０】
一方、近年の端末の高機能化・多様化やネットワーク利用形態の多様化に伴い、特にモバイル端末を用いた通信品質は、そのときのアプリケーションや無線通信環境、端末の位置、アクセス先サーバ、端末のOSの種類やバージョン、利用するアクセスネットワーク（WiFiか3Gかなど）などに大きく依存すると考えられる。
【００１１】
上記で述べた、既存の方法（ネットワーク内に閉じた品質推定法）では、このような多様な通信条件を踏まえて、各端末の通信品質状況を把握して品質劣化時にその要因を分析できないという問題があった。
【００１２】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、各端末の通信品質情報と属性情報（端末機種，OS，アプリケーション，端末の位置，アクセスネットワークなど）を収集し、同時に通信品質状態を観測し、品質劣化検出時には該劣化要因を特定する通信品質劣化要因分析装置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】
【００１３】
一態様によれば、通信ネットワークにおいて、各端末の通信品質情報を収集し、通信品質劣化検出時に、劣化要因を特定する通信品質劣化要因分析装置であって、
各端末のエンド・エンド通信品質情報（以下、「通信品質情報」と記す）yと通信に関わる属性情報x→（但し、x→は、ベクトル
【００１４】
【数１】
2015115672.tif 000003
を表す）からなる観測データを収集し、該通信品質情報yと該属性情報x→の組(x→,y)の集合を集合Sとし、記憶手段に格納する情報解析手段と、
前記記憶手段から集合Sを読み出して、前記通信品質情報yが予め定めた目標値を満たしているかを判定し、満たしている場合には「正常状態」とし、満たしていない場合は「劣化状態」とする品質状態把握手段と、
前記「正常状態」にある通信品質情報と属性の組（x→,y）を抽出し、その集合を集合Soとし、該集合Soを用いて、正常状態における品質yと属性x→の関係式y=f(x→)を推定する正常時品質推定手段と、
前記集合Sの中に、劣化状態にある観測データの組（x→,y）が存在する場合、該データと同時期に観測された他の観測データを抽出し、その集合を集合Stとし、前記f(x→)により正常状態品質を推定し、前記通信品質情報yと該f(x→)を用いて、該集合Stに属する各データに対して、品質劣化増加分y'を計算し、以上の手順で得られた(x→,y')の組の集合を用いて、各属性に起因する品質劣化要因を推定する品質劣化要因推定手段と、を有する通信品質劣化要因分析装置が提供される。
【発明の効果】
【００１５】
一態様によれば、各端末の通信品質情報と属性情報（端末機種，OS，アプリケーション，端末の位置，アクセスネットワークなど）を収集し、通信品質状態を観測し、品質劣化検出時には該劣化要因を推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施の形態の関連を示す図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における通信ネットワークの基本構成の一例である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置のフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施の形態における品質劣化増分ベクトルの推定例である。
【図６】本発明の第２の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例である。
【図７】本発明の第３の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例である。
【図８】本発明の第６の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例である。
【図９】本発明の第６の実施の形態における関数F値の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１８】
以下では、図１に示すように、第１の実施の形態では品質劣化増分ベクトルの推定を、第２の実施の形態では推定ベクトルの評価値の計算を、第３の実施の形態では拡張（品質劣化増分ベクトルから品質劣化要因ベクトルの推定）を行い、推定ベクトルの評価値計算を、第４の実施の形態では拡張（品質劣化増分ベクトルから品質劣化要因ベクトルの推定）を行い、第５の実施の形態では入力する観測データ（通信品質情報と属性の組x→,y)）（但し、x→は、ベクトル
【００１９】
【数２】
2015115672.tif 000004
を表す）の構成方法を、第６の実施の形態では、評価値を用いたパラメータの調整（複数の推定ベクトルの候補から良いものを選択）を説明する。
【００２０】
［第１の実施の形態］
図２は、本発明の第１の実施の形態における通信ネットワークの基本構成の一例を示す。
【００２１】
図３は、本発明の第１の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例を示す。
【００２２】
同図に示す通信品質劣化要因分析装置１Ａは、情報解析部１１、情報管理部１２、品質状態把握部１３、正常時品質推定部１４、品質劣化要因推定部１５を有する。また、情報管理部１２は、管理テーブル１２１を有する。
【００２３】
本実施の形態における概要を説明する。
【００２４】
まず、図２に示すように、各端末２が通信を実施した後、当該通信の品質情報（例えば、あるサーバ３からデータをダウンロードしているとし、該サーバ３と端末２間でのエンド・エンド品質を測定（遅延等））及び当該通信に関する属性情報を、通信品質劣化要因分析装置１Aに送信する。属性の例として、端末機種、OS、アプリケーション、端末の位置、アクセスネットワーク（WiFiか3Gか等）、サーバ３の場所等がある。
【００２５】
通信品質劣化要因分析装置１Aは、各端末２から収集された上記観測データ（通信品質情報と属性の組(x→,y)）の集合をSとし、品質状態把握部１３は、集合Sのうち、品質yが予め定めた目標値を満たしているかをチェックし、品質を満たしている場合を正常状態、満たしていない場合を劣化状態とする。正常状態にある品質と属性の組(x→,y)を抽出し、その集合をSoとし、正常時品質推定部１４に転送する。Soは例えば同じ曜日の同じ最繁時間帯（時間幅Tn、例えばTn=1時間）に観測されたデータの集合であって、その時間帯の観測値はいずれも正常状態にあるようなデータの集合とする（以下のy=f(x→)の品質推定式を構築する上で、定常状態とみなせるデータの集合とする）。正常時品質推定部１４は、Soを用いて、正常状態における通信品質情報yと属性x→の関係式y=f(x→)を推定する。
【００２６】
次に、品質劣化要因推定部１５は、Sの中に、劣化状態にあるデータ（x→,y）が存在する場合、該データと同時期（時間幅Tr）に観測された他のデータを抽出し、その集合をStとする。該集合Stが観測された時間帯に対応するSo（例えばStがY月Z日の金曜日の午後１：００台であれば、Y月の毎週金曜午後１時台のSo）によって構築されたf(x→)により正常状態品質を推定し、yとf(x→)を用いて、Stに属する各データに対して、品質劣化増分y'を計算する。例えば品質が遅延の場合は、y'=y - f(x→)とする。以上の手順で得られた(x→,y')の組の集合を用いて、各属性に起因する品質劣化増分を推定する。
【００２７】
図４は、本発明の第１の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置のフローチャートを示す。
【００２８】
情報解析部１１は、端末２から品質・属性情報が到着したら（図４のステップ１）、品質情報と属性情報を読み出し、属性情報から属性ベクトルを以下の手順で構成する（図４のステップ２）。
【００２９】
属性数がd個あるとし、属性iの取り得る値をmi個のカテゴリに分類する。例えば、属性i＝アクセスネットワークとし、カテゴリをWiFi（登録商標）と3Gの２つとした場合、mi=2となる。このとき、端末の属性ベクトルx→を式(1)で表す。
【００３０】
【数３】
2015115672.tif 000005
ここで、x(,j)は、該端末の属性iのカテゴリがjのとき"1"、そうでなければ"0"をとる変数とする。例えば属性i=アクセスネットワークの例で、WiFiを1番目のカテゴリ、３Gを2番目のカテゴリとする。ある端末のアクセスネットワークがWiFiの場合、該端末２のx(i,j)の値は、 x(i,1) =1、 x(i,2)=0となる。上記属性ベクトルx→と該端末２の通信品質yの組(x→,y)を情報管理部１２へ送信する。
【００３１】
情報管理部１２では、観測データ(x→,y)にタイムスタンプを付与後、管理テーブル１２１にエントリする（図４のステップ３）。
【００３２】
一定期間経過後、品質状態把握部１３は、情報管理部１２内の管理テーブル１２１にエントリされている(x→,y)の集合（該集合をSとする）のうち、品質yが予め定めた目標値を満たしているかをチェックし、品質を満たしている場合を正常状態、満たしていない場合を劣化状態とする（図４のステップ４）。状態分類が完了したら、その旨を正常時品質推定部１４に通知する。
【００３３】
正常時品質推定部１４は、正常状態にある通信品質情報と属性の組(x→,y)を抽出し、その集合をSoとする。Soは例えば同じ曜日の同じ最繁時間帯（時間幅Tn，例えばTn=1時間）に観測されたデータの集合であって、その時間帯の観測値はいずれも正常状態にあるようなデータの集合とする（以下のy=f(x→)の品質推定式を構築する上で、定常状態とみなせるデータの集合とする）。Soを用いて、正常状態における通信品質情報yと属性x→の関係式y=f(x→)を以下の手順で推定する（図４のステップ５）。つまり、例えば曜日と時間帯毎にSoが構成され、それぞれのSoに対応するf(x→)が構築されることになる。
【００３４】
f(x→)を以下の式(2)のように定義する。
【００３５】
【数４】
2015115672.tif 000006
ここで、a0， ai,jは係数とする。集合Soに属する観測データ(x→,y)がN個あるとし、k番目の観測値を(x→k,yk)とし、最小二乗法により該係数を推定する。つまり、式(3)を最小にする該係数を計算する。
【００３６】
【数５】
2015115672.tif 000007
品質が遅延の場合は、観測値（通信品質情報）yをそのまま用いて上記手順を実施する。品質がパケット損失率の場合は、パケット損失率yを−log(1−y)と変換してから上記手順を実施する。
【００３７】
次に、品質劣化要因推定部１５は、情報管理部１２内の集合Sのうち、劣化状態にあるデータ（x→,y）が存在する場合、該データと同時期（時間幅Tr）に観測された他のデータを抽出し、その集合をStとする。正常時品質推定部１４において計算されたf(x→)のうち、該集合Stが観測された時間帯に対応するSo（例えばStがY月Z日の金曜日の午後１：００台であれば、Y月の毎週金曜午後１時台のSo）によって構築されたf(x→)を用いて、Stに属する各データに対して、品質劣化増分y'を以下の手順で推定する（図４のステップ６）。
【００３８】
観測値yに対する目標値をy*とし、観測値yがy>y*（つまり品質劣化状態にある観測値）については、品質劣化増分y'をy'=y - f(x→)により計算する。一方、y<y*（つまり品質維持状態にある観測値）については、y'=0とする。
【００３９】
今、集合Stの中に観測データがn個あるとし、k番目のy'とx→の組を(x→k, y'k)とする。(x→k,y'k)を用いて、品質劣化増分ベクトル（属性iのj番目のカテゴリに起因する品質劣化増分zi,jを要素とするベクトル）を以下の手順で推定する（図４のステップ７）。
【００４０】
式(4)を最小にする変数としてzi,jの値を推定する。ただし、式(4)で用いる記号は式(5)〜(7)で定義される。
【００４１】
【数６】
2015115672.tif 000008
また、式(4)において、
【００４２】
【数７】
2015115672.tif 000009
はベクトルwに対するl2ノルムといい、
【００４３】
【数８】
2015115672.tif 000010
である（wiはベクトルwのi番目の要素）。
【００４４】
【数９】
2015115672.tif 000011
はベクトルwに対するl1ノルムといい、
【００４５】
【数１０】
2015115672.tif 000012
である。またλは、上記の式（4）のl2ノルムに対するl1ノルム対する重み係数であって、l1ノルム最小化にどれだけ重みを与えるかを決めるパラメータであり、予め定める正の定数とする。
【００４６】
ここで、本実施の形態を適用した例を示す。複数の被験者が様々なモバイル端末を用いて、様々な場所から様々なサイトにアクセスし、そのときのアプリケーションレベルでの遅延時間を品質として集計する実験を行ったデータを用いる。観測された通信コネクション数は574である。各通信における属性ベクトルは、属性数と各属性に対するカテゴリ数を合わせて全体で９次元とした。品質の目標値y*をある値に設定し、正常状態と判定された通信コネクション数は348であった。この348個のデータを用いて、図４のステップ５の手順で正常状態における品質と属性の関係式を推定した。次に、574個の観測データを時系列順に並べ、スライディングウィンドウ（ウィンドウサイズ＝20）でデータを抽出する。つまり、i番目のウィンドウには、i番目からi+19番目までの20個のデータを含むようにする（i=1から554まで）。該ウィンドウ内に品質が劣化状態にあるデータと正常状態にあるデータがいずれも存在し、かつ各データの属性ベクトルが全て同じとなっていないかチェックし、その条件を満たす場合には、図４のステップ７の手順で品質劣化増分ベクトルzを推定する。この際、式(4)を最小にするzを計算するのに、非特許文献１２（S. -J. Kim et al., "An interior-point method for large-scale 1l-regularized least squares," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Dec. 2007.）のアルゴリズムを用いた。その結果を図５に示す。同図では、各ウィンドウ（図中「時刻」）における、品質劣化増分ベクトルzの各要素の値をプロットしている。これより、例えば400番目前後のウィンドウでは、属性ベクトルの3番目の要素に対応する属性が品質劣化要因となっていると推定することが可能となる。
【００４７】
［第２の実施の形態］
本実施の形態では、推定ベクトルの評価値の計算について説明する。
【００４８】
図６は、本発明の第２の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例を示す。
同図において、図３と同一構成部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００４９】
同図に示す通信品質劣化要因分析装置１Bは、図３の構成に評価部１６aを付加した構成である。
【００５０】
本実施の形態では、評価部１６aが、第１の実施の形態の品質劣化要因推定部１５で推定された品質劣化増分ベクトルz→（但し、z→は、
【００５１】
【数１１】
2015115672.tif 000013
を表す）を用いて、集合Stに属するk番目の通信に対する観測データx→kに対して、x→k・z→+f(x→k)により該通信の品質を推定し、それをyk_estとする。ここで、x→k・z→ はx→kとz→の内積を意味する。
【００５２】
これを各観測データx→kに対して実施し、yk<y*である観測データ（つまり正常状態にあるデータ）のうちyk_est≧y*となる割合
A=P[yk_est≧y*|yk<y*]，
およびyk≧y*である観測データ（つまり劣化状態にあるデータ）のうちyk_est<y*となる割合
B=P[yk_est<y*|yk≧y*]
を計算し、Aを品質劣化増分ベクトルz→による誤検出率（誤って品質劣化を検出する割合）、Bをz→による見逃し率（品質劣化を検出できない割合）として算出する。
【００５３】
［第３の実施の形態］
本実施の形態では、品質劣化要因推定部１５で推定された品質劣化増分ベクトルz→から品質劣化要因ベクトルz'→を推定する例を説明する。
【００５４】
図７は、本発明の第３の実施の形態における通信品質劣化要因分析装置の構成例を示す。同図において、図３、図６と同一構成部分には同一符号を付し、その説明を省略する。
【００５５】
図７に示す通信品質劣化要因分析装置１Ｃは、図６の構成に品質劣化要因ベクトル推定部１７を付加した構成である。
【００５６】
品質劣化要因ベクトル推定部１７は、品質劣化要因推定部１５から出力された品質劣化増分ベクトルz→の各要素のうち、値が大きい上位H個の各要素についてその値を１に変換し、それ以外の要素は値を0に変換したベクトルz'→を構成する。Hの値は、予め定め値に設定するか、あるいは、例えば、z→の各要素の平均avgzを計算し、z→の各要素のうちavgzを超える要素の個数をHとしてもよい。また、後述する第６の実施の形態に示すように複数のパターンを用意してその中から選定してもよい。
【００５７】
上記のベクトルz'→を品質劣化要因ベクトルと呼ぶ。例えば、z→=[100,0.5,0.2,51]とし、H=2とすると、z'→=[1,0,0,1]となる。z'→において１となる要素が品質劣化要因となる属性を意味する。z'→=[1,0,0,1]の場合、属性１のカテゴリ１と属性２のカテゴリ２が品質劣化要因と判定していることに対応する。
【００５８】
評価部１６ｂは、上記の品質劣化要因ベクトルz'→を用いて、第１の実施の形態における集合Stに属する観測データz→kに対して、上記式(8)のI(z→k, z'→)を計算する。
【００５９】
【数１２】
2015115672.tif 000014
これを各xkに対して実施し、yk<y*である観測データのうちI(x→k, z'→)が1となる割合
【００６０】
【数１３】
2015115672.tif 000015
およびyk≧y*である観測データのうちI(x→k, z'→)が0となる割合
【００６１】
【数１４】
2015115672.tif 000016
を計算し、Aを品質劣化要因ベクトルz'→による誤検出率、Bをz'→による見逃し率として算出する。
【００６２】
［第４の実施の形態］
本実施の形態では、上記の第３の実施の形態とは異なる品質劣化要因ベクトルの推定を行う。
【００６３】
通信品質劣化要因分析装置の構成は、図７の通信品質劣化要因分析装置１Ｃと同様である。
【００６４】
本実施の形態では、第３の実施の形態のように、品質劣化要因の各要素を"０"か"１"にする代わりに、品質劣化要因ベクトル推定部１７では、第１の実施の形態の品質劣化要因推定部１５で得られた品質劣化増分ベクトルz→の各要素zjの値に応じて品質劣化要因である確率pjを決定し、pjをj番目の要素としてもつベクトルを品質劣化要因ベクトルz'→として構成する。ここで、zjの値が大きいほどpjの値が大きくなるように設定する。例えば、品質が遅延の場合、z0をある定数とし、1パケットを処理するのに必要な処理時間に相当する量とする（z0<zjとする）。簡単のため、遅延時間が待ち行列モデルのM/M/1に従うとしたとき、平均遅延時間Tは、T=z0/(1−ρ)となる。ここで、ρは待ち行列でのサーバ使用率に相当する。一方、サーバでの処理待ちジョブ数（処理中のジョブを含む）がkとなる確率は(1−ρ)ρkとなるため、系内客数がある閾値k0を超える確率はρk0程度となる。今、要素zjの値が該当する属性に起因する平均遅延だとみなすと、zj=z0/(1−ρ)となり、ρ=1−z0/zjとなる。ここで、ρk0をpjとして用いるとする。すなわち、pj=(1−z0/zj)k0と設定する。あるいは、予め定めた値p0(0<p0<1)に対し、(1−z0/zj)k0>p0ならばpj=(1−z0/zj)k0、そうでなければpj=0としてもよい。
【００６５】
評価部１６ｂは、上記の品質劣化要因ベクトルz'を用いて、第１の実施の形態における集合Stに属する属性ベクトルxkに対して、式(9)のP(x→k, z'→)を計算する。
【００６６】
【数１５】
2015115672.tif 000017
ここで、xjはベクトルx→kの第j要素とし、Dはベクトルx→kの次元数であり、
D=m1+m2+…+md
である。P(x→k, z'→)はk番目の通信が品質劣化している確率を意味する。
【００６７】
これを各x→kに対して実施し、yk<y*である観測データのうちP(x→k, z'→)が予め定めた閾値th以上となる割合
【００６８】
【数１６】
2015115672.tif 000018
およびyk≧y*である観測データのうちP(x→k, z'→)がth未満となる割合
【００６９】
【数１７】
2015115672.tif 000019
を計算し、Aをz'→による誤検出率、Bをz'→による見逃し率として算出する。
【００７０】
［第５の実施の形態］
本実施の形態では、通信品質劣化要因分析装置１に入力される観測データの構成方法について説明する。
【００７１】
本実施の形態における通信品質劣化要因分析装置は、図３と同様の構成を有するものとする。本実施の形態では、情報解析部１１において同じ属性ベクトルを持つ観測データをグループ化する。
【００７２】
本実施の形態では、第１の実施の形態における集合Stに属する観測データ(x→k,yk)に対し、同じ属性ベクトルx→kを持つ観測データを同じグループに分類する。例えば、属性数dが2、属性1,2とも各々2つのカテゴリを持つとする。このとき、属性ベクトルが４次元となる。観測データがn=5個あったとし、x→1=[1, 0, 0, 1]， x→2=[1, 0, 1, 0]， x→3=[1, 0, 0, 1]， x→4=[1, 0, 1, 0]， x→5=[0, 1, 1, 0]とする。このとき、x→1， x→3がグループ１、x→2， x→4がグループ２、x→5がグループ３の３つのグループに分類される。グループ毎にグループの品質代表値を計算する。代表値としては平均、中央値、95パーセンタイル値などが例となる。上記の例では、グループ１の代表値（平均）は(y1+y3)/2となる。グループkの属性ベクトルをx→k、品質代表値をy→kと置き換える。
【００７３】
上記手順で得られた(x→k,yk)を、第１〜第４の実施の形態における品質状態把握部１３へ適用して以降の処理を行う、あるいは、第２〜第４の実施の形態における評価部１６へ適用して以降の処理を行うことが可能である。
【００７４】
[第６の実施の形態]
本実施の形態では、評価値を用いたパラメータの調整（複数の推定ベクトルの候補から良いものを選択）する例を説明する。
【００７５】
図８は、本発明の第６の実施の形態に置ける通信品質劣化要因分析装置の構成を示す。
【００７６】
同図の構成は図６，７にパラメータ調整部１８を付加した構成である。
【００７７】
本実施の形態では、第１の実施の形態におけるλの値を数パターン用意し、各λの値に対して、第２〜第４の実施の形態のいずれかの評価部１６a、１６bで、誤検出率Aと見逃し率Bを計算し、パラメータ調整部１８でAとBの関数F(A,B)を構成し、F(A,B)はAまたはBが小さいほど大きな値を取る関数とし、F(A,B)を最大にするλの値を求め、品質劣化要因推定部１５で該λを用いたときの品質劣化増分ベクトルz→または品質劣化要因ベクトルz'→を出力する。
【００７８】
あるいは、第３の実施の形態における品質劣化要因ベクトル推定部１７において、Hの値を数パターン用意し、パラメータ調整部１８が同様の手順でF(A,B)を最大にするHの値を求め、当該品質劣化要因ベクトル推定部１７が該Hを用いたときの品質劣化要因ベクトルz'→を出力する。
【００７９】
あるいは、第３，４の実施の形態のいずれかの品質劣化要因ベクトル推定部１７で品質劣化要因ベクトルz'→を構成し、該ベクトルの非零要素のうち、いくつかの要素を０に変換して構成されるベクトルを品質劣化要因ベクトル候補z''→とし、z''→を数パターン用意し、パラメータ調整部１８で構成されたF(A,B)を最大にするz''→を求め、それを品質劣化要因ベクトルとして出力する。
【００８０】
ここで、F(A,B)の例として、F値と呼ばれる評価尺度がある（例えば、非特許文献１３：http://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall参照）。まず、TP，FN，FP，FNを以下のように定義する。
・TP：真の状態が陽性（品質劣化）であり、かつ推定結果も陽性であるデータの割合
・FN：真の状態が陽性だが推定結果が陰性（正常状態）である割合
・FP：真の状態が陰性だが推定結果が陽性である割合
・TN：真の状態が陰性かつ推定結果も陰性である割合
このとき、誤検出率AはA=FP/(FP+TN)、見逃し率Bは
B=FN/(FN+TP)
となる。ここで真の状態が陰性である割合をRN=FP+TNとおくと、FP=A×RNとなる。真の状態が陽性である割合をRP=FN+TPとおくと、FN=B×RPとなる。
【００８１】
RN、RPは、集合Stに属するk番目の通信品質情報ykを用いて、
RN=P[yk<y*]、RP=P[yk≧y*]
により計算される（これらは推定結果に依存しない量となる）。
【００８２】
一方、適合率PrecisionをPrecision=TP/(TP+FP)、再現率Recallを
Recall=TP/(TP+FN)
とし、これらの調和平均Fを
F=2×Precison×Recall/(Precision+Recall)
と定義する。FをAとBで表すと以下のようになる。まず、Recall=1−Bとなる。
【００８３】
次にPrecisionについて考えると、
TP=RP−FN=(1−B)RP
より、
Precision=(1−B)RP/((1−B)RP+A×RN)
となる。よって、FをAとBの関数として表現でき、それをF(A,B)として用いる。
【００８４】
ここで、本実施の形態を適用した例を示す。第１の実施の形態で示した適用事例と同じデータを用いる。まず、第３の実施の形態の方法で品質劣化要因ベクトルz'→を構成する。このとき、第３の実施の形態で用いるHはz→の各要素の平均avgzを計算し、z→の各要素のうちavgzを超える要素の個数をHとした。該ベクトルz'→の非零要素のうち、いくつかの要素を０に変換して構成されるベクトルを品質劣化要因ベクトル候補z''→とし、z''→を数パターン用意した（z'の非零要素の組合せ数の分）。各パターンに対し、第５の実施の形態の観測データをグループ化する手順を経てから上記で定義したF値を計算し、F値を最大にするz''→を品質劣化要因ベクトルとした。このときの、各ウィンドウにおけるF値の値を図９上段に示す。ここでは、yk<y*である観測データ、ならびにyk≧y*となる観測データのいずれも存在するウィンドウに対して品質劣化要因ベクトルの計算を実施した。本図には該ベクトルの計算が完了したときの結果を示している（該ベクトルの計算が完了した（具体的には式(4)の解が収束して得られた）割合は99%であった）。また比較として、９次元バイナリベクトルの全ての組（９次元なので、29通りの組）に対してF値を最大にするベクトルを求め、そのときのF値の値も図９下段に示す（このF値が最適解に対応する）。これより、図９上段は図９下段に近いF値の値を得ることができていることが確認できる。
【００８５】
なお、上記の図３，６，７，８に示す通信品質劣化要因分析装置１の各構成要素の処理をプログラムとして構築し、通信品質劣化要因分析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。
【００８６】
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】
【００８７】
１，１A，1B，1C，1D  通信品質劣化要因分析装置
２  端末
３  サーバ
４  アクセスネットワーク
５  コアネットワーク
１１  情報解析部
１２  情報管理部
１３  品質状態把握部
１４  正常時品質推定部
１５  品質劣化要因推定部
１６a，１６b  評価部
１７  品質劣化要因ベクトル推定部
１８  パラメータ調整部
【図１】
2015115672.tif 000027
【図２】
2015115672.tif 000028
【図３】
2015115672.tif 000029
【図４】
2015115672.tif 000030
【図５】
2015115672.tif 000031
【図６】
2015115672.tif 000032
【図７】
2015115672.tif 000033
【図８】
2015115672.tif 000034
【図９】
2015115672.tif 000035