(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オペレータの通信ネットワークで用いるためにスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を自動的に生成する方法であって、スペクトルおよびサービスのプロファイルが、
ターゲットノイズマージン、
最大の許容可能遅延、
最大のビットレート、
最大のパワースペクトル密度、
のうちの１つまたは複数のリンク性能パラメータを含む、物理リンクの状態の定義を表わし、
データ収集ユニット（１２１）によって、個々の回線（１１１；１１２；１１３）に対し、物理層のパラメータ値を収集し、前記物理層パラメータが、ループ減衰、背景ノイズパワー、インパルスノイズレベル、伝送パワーレベルのうちの１つまたは複数を含み、
回線パラメータ最適化ユニット（１２２）によって、前記物理層パラメータから、前記個々の回線（１１１；１１２；１１３）のそれぞれに対し、最適化されたパラメータの最適化されたパラメータ値（ＬｉｎｅＰａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄ［ｌ］）の組を決定し、
プロファイルデータベース生成器（１２３）によって、以下の
複数の回線に対して決定された前記最適化されたパラメータ値から、前記最適化されたパラメータのうちのそれぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数（ｐｏｐｔｉｍ（ｘ））を生成し、
それぞれの最適化されたパラメータに対する前記確率密度関数（ｐｏｐｔｉｍ（ｘ））をダウンサンプリングし、それにより前記限定された組内のスペクトルおよびサービスプロファイルの数を制限し、
パラメータポリシおよびプロファイルポリシ（ポリシ）に従い、最適化されたパラメータ値の限定された組を選択して組み合わせ、
最適化されたパラメータ値の前記限定された組を相互組合せすることにより、スペクトルおよびサービスプロファイルの前記限定された組を生成すること
を含む、方法。
【請求項２】
それぞれの最適化されたパラメータに対する前記確率密度関数（ｐｏｐｔｉｍ（ｘ））を生成することが、それぞれの最適化されたパラメータに対するヒストグラムを決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ダウンサンプリングのために用いられるサンプリングステップが、現在の確率密度値と平均確率密度値との間の偏差によって決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
最適化されたパラメータ値の組を選択して組み合わせることが、最適化されたパラメータ値サンプルのすべての取りうる相互組合せを取ることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記パラメータポリシが、
パラメータ値の範囲と、
パラメータ値に対する粒度と、
のうちの１つまたは複数を含み、および
前記プロファイルポリシが
プロファイルの最大数と、
プロファイルの間の最小の変動と、
のうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
オペレータの通信ネットワークで用いるためにスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を自動的に生成する装置であって、スペクトルおよびサービスのプロファイルが、
ターゲットノイズマージン、
最大の許容可能遅延、
最大のビットレート、
最大のパワースペクトル密度、
のうちの１つまたは複数のリンク性能パラメータを含む、物理リンクの状態の定義を表わし、
個々の回線（１１１、１１２、１１３）に対し、物理層のパラメータ値を受け取る手段（１２１）を有し、前記物理層パラメータが、ループ減衰、背景ノイズパワー、インパルスノイズレベル、伝送パワーレベルのうちの１つまたは複数を含み、
前記物理層パラメータから、前記個々の回線（１１１、１１２、１１３）のそれぞれに対し、最適化されたパラメータの最適化されたパラメータ値の組を決定する手段（１２２）と、
複数の回線に対して決定された前記最適化されたパラメータ値から、前記最適化されたパラメータのうちのそれぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数を生成する手段（２１０）と、
それぞれの最適化されたパラメータに対する前記確率密度関数をダウンサンプリングし、それにより前記限定された組内のスペクトルおよびサービスプロファイルの数を制限する手段（２２０）と、
パラメータポリシおよびプロファイルポリシに従い、最適化されたパラメータ値の限定された組を選択して組み合わせる手段（２３０）と、
最適化されたパラメータ値の前記限定された組を相互組合せすることにより、スペクトルおよびサービスプロファイル（プロファイルパラメータ値）の前記限定された組を生成する手段と、
を含む、装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的には、例えばデジタル加入者回線（ＤＳＬ）ネットワークなどの通信オペレータのネットワークのためにスペクトルおよびサービスプロファイルを生成することに関する。そのようなスペクトルおよびサービスプロファイルは、最大ビットレート、ターゲットノイズマージン、許容される最大遅延および最大パワースペクトル密度（ＰＳＤ）などの多数のパラメータを通じて、性能、サービス品質、ロバスト性などに関する物理リンクの状態を定義する。ある特定のスペクトルおよびサービスプロファイルを用いることで、別のプロファイルと比較すると、例えば、提供されるビットレートとトレードオフの関係にある安定性の強化など、別の選択肢に対してある戦略的な選択肢を優先させることを可能にする。本発明は、更に詳しくは、そのようなスペクトルおよびサービスプロファイルの自動化された生成に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、スペクトルおよびサービスプロファイルは、典型的には、オペレータとの緊密な協力の下で、手動によって生成される。オペレータのネットワークは、性能を限定する可能性のある原因に関して、および、そのネットワークにおいて通常用いられる物理層のパラメータ値に関して、調査がなされる。この情報は、手動で解釈され、オペレータとの緊密な協力の下で、主要な問題に対処し全体的性能を向上させることを可能にするスペクトルおよびサービスプロファイルの一貫した組を決定するのに用いられる。
【０００３】
ＩＰＴＶ（インターネットプロトコルテレビ）、ＶｏＤ（ビデオオンデマンド）およびトリプルプレイサービスなどの出現しつつある新たなサービスの結果として、システム性能と顧客サポートとの管理への要求が増してきている。多くの場合、有線を経由してエンドユーザに情報を搬送する物理層が、サービス品質におけるボトルネックである。オペレータは、ネットワークアナライザを用いて物理層の問題を遠隔的に検出および診断し、結果的に、性能を向上させる行動を取る。
【０００４】
例えばアルカテルルーセント社の５５３０ＮＡなど、そのようなネットワークアナライザは、典型的には、回線の性能をモニタし回線の性能を向上させるための行動を取るダイナミック回線マネジャ（ＤＬＭ）を特徴とする。このＤＬＭは、オペレータとの協力の下に手動で生成されるスペクトルおよびサービスプロファイルを用いる。例えばＤＳＬネットワークでは、そのように手動で定義されたスペクトルおよびサービスプロファイルの組は、サーバからまたはＤＳＬＡＭにおいて入手可能である。スペクトルおよびサービスプロファイルの組は、典型的には、オフラインで構築され、例えばダイナミック回線管理（ＤＬＭ）サーバなどのサーバにおいて保存される。構築された後では、管理を単純化するために、これらのプロファイルの組は、ネットワークのそれぞれのＤＳＬＡＭの中にプッシュされるのが通常である。スペクトルおよびサービスプロファイルの組は、結果的にＤＳＬネットワークにおけるすべての機器に対して同一であり、一般的な状況のほとんどに対応するように構築され、結果的にＤＳＬネットワーク全体を管理するのに用いられる。ＤＬＭは、これらのプロファイルの間で切り替えを行い、それぞれの回線に対して最適なものを選択する。
【０００５】
スペクトルおよびサービスプロファイルを生成するための知られている方法における人間の労力は次のように非常に大きい：すなわち、既存のネットワークデータを詳細に解釈および解析することが要求され、パラメータ値の適切な組が識別されなければならず、オペレータとの協力の下にスペクトルおよびサービスプロファイルの組が決定されなければならない。結果的に、オペレータとネットワーク管理システムの供給者との労力と費用とが大きくなる。
【０００６】
スペクトルおよびサービスプロファイルを生成するための知られている手動での方法の更なる短所は、手動の方法は内在的に客観性を欠いているから、最適ではない振る舞いが結果的に生じる傾向を有することである。言い換えると、スペクトルおよびサービスプロファイルの組は、正確さが十分でない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の目的は、知られている手動の方法の上述した短所を克服する、スペクトルおよびサービスプロファイルを生成する方法およびツールを開示することである。更に詳しくは、より少ない人間の労力しか必要としないまたは人間の労力をまったく必要としない態様で、すなわち、オペレータとネットワーク管理システムの供給者とにとって費用および時間消費がより少なく、より最適なスペクトルおよびサービスプロファイルを生成するように、スペクトルおよびサービスプロファイルを生成することを教示することが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明によれば、上記に定義した目的は、オペレータの通信ネットワークで用いるためにスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を自動的に生成する方法であって：
−  個々の回線に対し、物理層のパラメータ値を収集するステップと、
−  個々の回線のそれぞれに対し、最適化されたパラメータ値の組を決定するステップと、
−  複数の回線に対する最適化されたパラメータ値に基づき、それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数を推定するステップと、
−  それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数をサンプリングするステップと、
−  パラメータおよびプロファイルポリシに従い、最適化されたパラメータ値の組を選択して組み合わせることにより、スペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を生成するステップと、
を含む、方法によって実現される。
【０００９】
このように、本発明は、基本的に、オペレータのネットワークからの収集されたフィールドデータを用いて、最適なスペクトルおよびサービスプロファイルの組を自動的に生成する方法である。本発明は、それぞれの最適化されたパラメータに対して確率密度関数が推定される学習フェーズからなる。第２に、パラメータ値領域が、サンプリングを通じて離散化される。最後のステップでは、スペクトルおよびサービスプロファイルの中に埋め込まれうるパラメータ値の組が、戻される。これらのパラメータ値は、例えばプロファイルの最大数やプロファイルの間の最小の変動などのプロファイルポリシに加え、例えば範囲の粒度などのパラメータポリシに従って、選択される。本発明による方法は、完全に自動化される。こうして、最適なパラメータ値に関する統計に基づき、スペクトルおよびサービスプロファイルのより正確な、したがってより最適な組が構築されうる。自動化されるという性質の結果として、スペクトルおよびサービスプロファイルの組を作成する際に集中的な人的なサポートが不要になり、これによって、労力、時間および費用が節約される。
【００１０】
任意選択で、請求項２によって定義されているように、それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数を推定するステップが、それぞれの最適化されたパラメータに対するヒストグラムを決定するステップを含む。
【００１１】
実際に、最適化されたパラメータの確率密度関数の推定を達成するには複数の方法が存在するが、ヒストグラムが、既に適切な結果を与える。
【００１２】
やはり任意選択で、請求項３によって定義されているように、それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数をサンプリングするステップが、それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数をダウンサンプリングするステップを含むことにより、限定された組におけるスペクトルおよびサービスプロファイルの数を制限する。
【００１３】
実際に、確率密度関数は、精度の理由により、高度にサンプリングされるのが通常である。本発明は出力されるスペクトルおよびサービスプロファイルの数を制限することを目的とするため、分布関数のダウンサンプリングが実行される。
【００１４】
更に任意選択で、請求項に定義されているように、ダウンサンプリングのために用いられるサンプリングステップが、現在の確率密度値と平均確率密度値との間の偏差によって決定される。
【００１５】
このように、確率密度関数の２つのサンプルの間のサンプリングステップは、現在の確率密度値と平均確率密度値との間の偏差の関数として決定されうる。偏差の符号が、ステップのサイズが一様なサンプリングにおいて用いられるものよりも小さいか大きいかを決定する。振幅が、一様な場合との偏差を決定する。
【００１６】
請求項５によって定義される更なる任意選択による態様によると、最適化されたパラメータ値の組を選択して組み合わせるステップは、最適化されたパラメータ値サンプルのすべての取りうる相互組合せを取るステップを含みうる。
【００１７】
実際に、サンプリングステップの出力は、異なる可能な複数の値を含むベクトルとして表されうる。そして、プロファイルは、パラメータ値のすべての取りうる相互組合せを取ることによって生成される。
【００１８】
請求項６によって示されるように、スペクトルおよびサービスプロファイルは：
−  ターゲットノイズマージンと、
−  最大の許容可能遅延と、
−  最大のビットレートと、
−  最大のパワースペクトル密度と、
のパラメータのうちの１つまたは複数を含みうる。
【００１９】
上述のリストは網羅的なものではなく、例えば最小のビットレートなど他のパラメータも同じように扱われうることを注意しておきたい。当業者によって理解されるように、本発明の適用可能性は、スペクトルおよびサービスプロファイルのパラメータの特定の選択またはリストに限定されない。
【００２０】
請求項７によって示されるように、物理層パラメータ値は：
−  ループ減衰と、
−  背景ノイズパワーと、
−  インパルスノイズレベルと、
−  伝送パワーレベルと、
のうちの１つまたは複数を含みうる。
【００２１】
物理層パラメータに関するこのリストもまた網羅的なものではない。
【００２２】
請求項８によって示されるように、パラメータおよびプロファイルポリシは：
−  パラメータ値の範囲（パラメータポリシ）と、
−  パラメータ値に対する粒度（パラメータポリシ）と、
−  プロファイルの最大数（プロファイルポリシ）と、
−  プロファイルの間の最小の変動（プロファイルポリシ）と、
のうちの１つまたは複数を含みうる。
【００２３】
パラメータおよびプロファイルポリシに関するこのリストもまた網羅的ではない。
【００２４】
請求項１によって定義されるスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を自動的に生成する方法に加え、本発明は、オペレータの通信ネットワークで用いるためにスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を自動的に生成する対応のツールにも関するのであって、請求項９によって定義されているツールは：
−  個々の回線に対し、物理層のパラメータ値を受け取る手段と、
−  個々の回線のそれぞれに対し、最適化されたパラメータ値の組を決定する手段と、
−  複数の回線に対し最適化されたパラメータ値に基づき、それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数を推定する手段と、
−  それぞれの最適化されたパラメータに対する確率密度関数をサンプリングする手段と、
−  パラメータおよびプロファイルポリシに従い、最適化されたパラメータ値の組を選択して組み合わせることにより、スペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を生成する手段と、
を含む。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明によるスペクトルおよびサービスプロファイルを生成するツールの実施形態１２３を含むダイナミック回線マネジャ（ＤＬＭまたは１２０）の機能ブロック図である。
【図２】図１のプロファイルデータベース作成器１２３によって実行される、本発明によるスペクトルおよびサービスプロファイルを生成する方法の実施形態を図解する図である。
【図３】本発明による方法の実施形態における確率密度関数に対する回線パラメータ最適化の効果の図解である。
【図４Ａ】本発明による方法の実施形態において、あるパラメータに対する確率密度関数を推定するステップの図解である。
【図４Ｂ】本発明による方法の実施形態において、別のパラメータに対する確率密度関数を推定するステップの図解である。
【図５】本発明による方法の実施形態において、一様なサンプリングを用いて確率密度関数をサンプリングするステップの図解である。
【図６】本発明による方法の実施形態において、適応サンプリングを用いて確率密度関数をサンプリングするステップの図解である。
【図７Ａ】図４Ａの確率密度関数に適用された適応サンプリングの図解である。
【図７Ｂ】図４Ｂの確率密度関数に適用された適応サンプリングの図解である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
図１は、図１に表されているＤＳＬネットワーク全体の回線の性能を、ＤＳＬＡＭ１０１、１０２および１０３とＤＳＬ回線１１１、１１２および１１３とによって向上させるためにダイナミック回線マネジャ１２０によって実行される最適化プロセスを図解している。
【００２７】
ネットワークアナライザを用いるときには、オペレータのＤＳＬネットワーク全体に拡がっているＤＳＬＡＭから物理データを大量に収集することが可能である。個々のＤＳＬ回線の物理的状態をモニタすることにより、伝送パワー、ループ減衰、背景ノイズパワーおよびインパルスノイズレベルのような回線パラメータ値を収集することができる。ただし、より多くのまたは他のパラメータのモニタが可能であるのだから、明らかに、上述した回線パラメータは例示的なものである。これらの測定されたデータは、ＤＬＭ１２０の中のデータ収集ユニット１２１によって収集され、またはこのデータ収集ユニット１２１に渡される。
【００２８】
そこで、回線パラメータ最適化ユニット１２２が、オペレータのネットワークにおける所与の個々の回線に対し、例えば、下りの最大ＰＳＤ、下りの実遅延、下りの最大ビットレートおよび下りのターゲットノイズマージンなど、複数のモデムパラメータの最適値を決定する。
【００２９】
つまり、ループ遅延や伝送パワーなど物理層パラメータの集まりが測定され、背景ノイズ推定器やインパルスノイズ推定器などいくつかの回線状態推定器が実行されていると推測される。これらの値に従い、モデムパラメータ値の最適化された組が、所与の個々の回線に戻される。物理層パラメータ値のためのこの最適化プロセスがネットワーク全体の個々の回線すべてにわたって反復されるのであるが、その結果として、ネットワークに存在する蓋然性が最も高い値と最適なパラメータ値の分布とを知るためには、統計的手法が適切なものとなる。
【００３０】
そのような統計的手法は、複数の回線からの最適なパラメータ値を処理し確率密度関数を生成しプロファイルの限定された組に対してパラメータ値を選択するプロファイルデータベース生成器１２３によって、適用される。換言するとプロファイルデータベース作成器１２３は、最適化されたスペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を本発明の原理に従って自動的に生成するツールの実施形態を表す。
【００３１】
生成されたスペクトルおよびサービスプロファイルは、プロファイルデータベース１２４に保存され、プロファイル選択器１２５が、ネットワーク全体のそれぞれの回線またはネットワークの一部に対して、データベース１２４に保存されている限定された組から、最適なパラメータに対応する最も適切なスペクトルおよびサービスプロファイル（複数可）を選択する。
【００３２】
図２は、プロファイルデータベース作成器１２３によって適用される自動プロファイルデータベース作成プロセスにおける異なるステップをより詳細に示している。学習フェーズ２１０では、プロファイルデータベース生成器１２３が、個々の回線に対する最適化されたパラメータ値ＬｉｎｅＰａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄ［ｌ］から、確率密度関数ｐｏｐｔｉｍ（ｘ）を生成する。確率密度関数ｐｏｐｔｉｍ（ｘ）の推定は、それぞれの最適化されたパラメータに対して実行される。このタスクを達成するためには、可能性がある方法が複数存在するが、ヒストグラムが既に妥当な結果を与える。適応サンプリングフェーズ２２０では、これらの確率密度関数ｐｏｐｔｉｍ（ｘ）がステップ２２１においてダウンサンプリングされ、サンプリングステップのサイズがステップ２２２において適応的に調整される。最後に、パラメータポリシとプロファイルポリシとが、プロファイル再サンプリングフェーズ２３０において、スペクトルおよびサービスプロファイルの限定された組を形成するように組み合わされるパラメータ値を選択するのに用いられる。
【００３３】
例えば遅延など所与のパラメータの確率密度に対する回線パラメータ最適化１２２の効果が、図３に図解されている。ここでは、現実のモデムパラメータ３０１から最適化されたパラメータ３０２への遅延の確率密度における値の変化が、示されている。最適化されたプロファイルの適応的な構築は、最適化されたパラメータ値のそのような確率密度に対して、直接に実行されることになる。
【００３４】
本発明による方法の目的は、その最適なサンプリングを提供するために、例えば３０２などの最適化された分布に可能な限り一致するスペクトルおよびサービスプロファイルの組を作成することである。ＤＳＬＡＭに入力されうるプロファイルの数は限定されているし、このようなプロファイルは容易に理解され維持されなければならないから、限定された数のプロファイルだけが用いられなければならない。
【００３５】
プロファイルパラメータ値の間で一様なサンプリングを選んでも、通常は、所与の回線に対して最適なプロファイルを選ぶことはできないし、ネットワーク全体に対してプロファイルの限定された最適な組に到達することに役立たない。ネットワーク全体に及ぶスケールでは、本発明の結果として、最適なプロファイルにより近い回線がより多く存在することになり、全体的な利益が達成される。
【００３６】
図４Ａは、図１のＤＳＬネットワークにおける複数の回線の最適化された最大パワースペクトル密度値に対して得られた確率密度関数４０１、すなわち、ｍａｘＰｓｄＤｓを示している。同様に、図４Ｂは、図１のＤＳネットワークにおける複数の回線の最適化されたターゲットノイズマージン値に対して得られた確率密度関数４０２、すなわち、ｔａｒｇｅｔＮｏｉｓｅＭａｒｇｉｎＤｓを示している。下りの最適な最大ＰＳＤと最適なターゲットノイズマージンとに対して一様なサンプリングを、例えば：
最適なｍａｘＰｓｄＤｓ＝［−４２  −４１  −４０  −３９  −３８  −３７  −３６］および
最適なｔａｒｇｅｔＮｍＤｓ＝［１  ３  ５  ７  ９  １１  ］のように選ぶのは、最も有利であるとはいえない。現在のフィールドオペレータにとって、−３９ｄＢｍ／ＨｚというｍａｘＰｓｄＤｓの値は、ほとんどまったく最適ではないし、１ｄＢというターゲットノイズマージンの値も同様である。これとは対照的に、６ｄＢのノイズマージンは、確率密度関数４０２において見られるように、通常最適である。そのような値を用いる可能性を提供しないのでは、必然的に最適性が欠けることを意味することになる。一様なサンプリングステップを用いた確率密度関数のダウンサンプリングが、確率密度関数３０１について、図５によって図解されている。
【００３７】
図２によって図解されている実施形態のサンプリングフェーズ２２０では、適応サンプリングの計算がなされており、更に正確には、連続的に調整可能なサンプリングレートを用いたパラメータ値領域の離散化がなされている。これは、ダウンサンプリングステップ２２１とそれに続くステップサイズの計算２２２とによって、達成されうる。確率密度関数は精度の理由のために高度なサンプリングがなされるのが通常であるため、そのような分布をダウンサンプリングすることにより、出力プロファイルの数を制限することが可能になる。
【００３８】
ステップ２２２では、２つのサンプルの間のサンプリングステップのサイズが、現在の確率密度値と平均の確率密度値ｐｍｅａｎとの間の偏差によって決定される。偏差の符号が、一様なサンプリングにおいて用いられるものよりもステップのサイズが小さいか大きいかを決定する。振幅が、一様な場合に対する偏差を決定する。このことが図６に図解されており、一様なサンプリングにおけるサンプリングステップ６０１は、例えば、現在の確率密度値６０３の平均確率密度値ｐｍｅａｎからの対応する偏差の結果として、サンプリングステップ６０２に縮小されている。
【００３９】
図７Ａは、ｍａｘＰｓｄＤｓの確率密度関数４０１に対する適応サンプリング７０１を図解している。図７Ｂは、ｔａｒｇｅｔＮｏｉｓｅＭａｒｇｉｎＤｓの確率密度関数４０２に対する適応サンプリング７０２を図解している。
【００４０】
このプロファイル再サンプリングフェーズ２３０では、プロファイルの中に埋め込まれうるパラメータ値の組が選択される。そこで、プロファイルデータベース作成器１２３は、例えばプロファイルの最大数やプロファイルの間の最小の変動などのプロファイルポリシに加えて、例えば範囲や粒度などのパラメータポリシを用いる。
【００４１】
再サンプリングフェーズ２３０の出力は、異なる可能な値を含むベクトルとして表現されうる。したがって、プロファイルは、値の間のすべての可能性がある相互組合せを取ることによって生成されるのであり、例えば：
−  ｍａｘＰｓｄＤｓ  ＝  ［−４２  −３９  −３６］、
−  ａｃｔｕａｌＤｅｌａｙＤｓ  ＝  ［３．５  ６  ６．５  ８  １０．５］、
−  ｍａｘＢｉｔｒａｔｅＤｓ  ＝  ［６０００  ７５００  ８０００  ８５００  ９５００］、および
−  ｔａｒｇｅｔＮｍＤｓ  ＝  ［１  ６．５  １１．５］である。
【００４２】
以上では本発明が特定の実施形態を参照することによって説明されてきたが、本発明はこれらの上述した説明のための実施形態の詳細には限定されないこと、また、本発明はその範囲から逸脱せずに様々な変更や修正を伴って実現されうることは、当業者に明らかであろう。したがって、以上で述べた実施形態はすべての点において説明目的のものであり制限的なものではなく、本発明の範囲は以上の説明ではなくて添付の特許請求の範囲によって示されるのであり、したがって、特許請求の範囲の均等の意味内容および範囲に属するすべての変更は本発明に包含されることが意図されている。換言するならば、本発明は、基本的であって基礎にある諸原理の範囲に属する任意のおよびすべての修正、変更または均等物に及ぶことが想定されており、その本質的な属性がこの特許出願において特許請求されているのである。また、「含んでいる」または「含む」という用語が他の構成要素またはステップを排除しないこと、「ひとつの（ａまたはａｎ）」という用語が複数を排除しないこと、そして、コンピュータシステム、プロセッサまたは別の集積化されたユニットなど単一の構成要素が特許請求の範囲に記載された複数の手段の複数の機能を満たす場合がありうることが、本特許出願の読者によって更に理解されるであろう。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、関係する対応の請求項を限定するものとして解釈されるべきではない。「第１の」、「第２の」、「第３の」、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」などの用語は、明細書または特許請求の範囲において用いられるときには、類似の構成要素またはステップを相互に区別するために導入されているのであって、シーケンシャルまたは時間的な順序を必ずしも述べるものではない。同様に、「頂部」、「底部」、「上」、「下」などの用語は、説明目的のために導入されているのであって、必ずしも相対的な位置を示すものではない。そのように用いられている用語は適切な状況下では相互に交換可能であること、また、本発明の実施形態は、本発明による他のシーケンスで、または、以上で述べられ説明されたもの（複数可）とは異なる向きで動作しうることを理解すべきである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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