(57)【要約】  複雑なシステムが動作している間に複雑なシステムの１つ又は複数の機械への動作フィードバックを生成するために、複雑なシステムの動作中に生成された信号のセット中のパターンを識別し、識別されたパターンを過去のコンディションの記録と組み合わせる、システム及び方法。
2021524644.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つ又は複数の機械の複数のセンサーによって生成された複数の時系列信号を受信することと、
前記複数の時系列信号の各信号について、
レンジ低減の反復プロセスによって前記信号のためのベース・レンジ変換ウィンドウを識別することであって、各反復が、レベル及びレベル・レンジに対応する、ベース・レンジ変換ウィンドウを識別することと、
各レベルについて、
前記対応するレベル・レンジを使用して、前記信号を複数のダイジェストに変換することと、
前記レベルのための変換ブロックを生成するためのトランスフォーマに、疑似時系列信号として、各レベルについての前記ダイジェストを入力することと、
レンジ・ダイジェスチョン・ブロック中で前記レベルのための前記変換ブロックを構成することと、
前記レンジ・ダイジェスチョン・ブロック及び既知のコンディション・エピソードからレゾルバ・ブロックを生成することと、
前記レンジ・ダイジェスチョン・ブロック及び前記レゾルバ・ブロックからコンディション認識ブロックを構成することと、
前記コンディション認識ブロックを前記１つ又は複数の機械に適用されるフィードバック信号に変換するために、教師なし学習と教師あり学習との組合せを適用することと
を含む、方法。
【請求項２】
前記フィードバック信号が、
前記既知のコンディション・エピソードのうちの１つのラベルと、
前記既知のコンディション・エピソードのうちの１つに一致しない発見されたコンディションを示す自動生成されたラベルと、
以前に遭遇していないコンディションを示す未知のコンディション、又は異常と
のうちの１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記コンディション認識ブロックが、前記レンジ・ダイジェスチョン・ブロックと前記レゾルバ・ブロックとを直列に配列することによって構成される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
教師なし学習技法と教師あり学習技法との組合せが、クラスタリングと、ランダム・フォレストと、最近傍変換とを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記トランスフォーマが、独立成分分析（ＩＣＡ）と長短期記憶（ＬＳＴＭ）とのうちの１つ又は複数を利用する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各レベルにおける前記複数のダイジェストを生成するために利用するための前記レベル・レンジが、対数スケール上のレベル間で変動する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
レベル・レンジの同じセットが、各信号のために使用される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
レベル・レンジの前記セットが、ダイジェスチョンされる前記信号の特定の特性に基づいて、各信号について動的に決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
レンジ低減の反復プロセスによって前記信号のための前記ベース・レンジ変換ウィンドウを識別することは、サブレンジのうちの１つが計算効率基準を満たすまで、選択されたトップレンジ値を前記サブレンジに分解することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記計算効率基準が、信号の数と、信号当たりのサンプル・レートと、利用可能な計算リソースとに基づく、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記サブレンジは、ユーザが与えたヒントと組み合わせて、エントロピー最小化などの数値最適化技法によって決定される、請求項９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（背景技術）
複雑な動作システムは、時間とともにコンディションの予想外の変化を受ける。それらの動作の副作用として、これらのシステムは、キャプチャされ得る複数の信号を生成する。これらの信号は、電流、温度、位置、力、材料特性などを含み得る。これらの信号中に存在するパターンは、複雑な動作システムが動作している際に、複雑な動作システムの現在又は将来のコンディションを理解するために使用され得る。たとえば、鋼製部品を製造するスタンピング機械は、定期的に、保守が必要とされるコンディションに入る。動作中、電流、力、及び温度の測定値がキャプチャされ、保守が必要とされるコンディションの開始を識別するために使用され得る。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００２】
利用可能な信号データから、多様で複雑な機械システムにおける動作コンディションを認識するためのシステム及び方法が開示される。これらの複雑な機械システムの典型的な例は、バッチ指向機械システム、及び連続的に動作する機械システム／プロセスを含む。バッチ機械システム又は連続機械システムのいずれかのためのコンディション認識を達成するために、システムは未加工信号データから特徴を学習する。これらの特徴は、次いで、当該の機械システムのコンディションを分類するために利用され得る。本システムは、任意の種類のシステムためのマルチレベル特徴学習及び分類を含む。本システムは、システムの状態が時間とともにどのように進展するかをさらに分析する。
【０００３】
本発明は、動作中の複雑な機械システムの効率及び正確さを改善するために、たとえば製造又は製品試験のための複雑な機械システムの構成要素として利用され得る。この点について、本発明は、複雑なシステムにおける特定のステーションの異常な挙動を識別し、それについて警告し、それによりコンディションの修正に人員を向けるか、又は自動修正手段をトリガする、そのようなシステムにおける開ループ又は閉ループ・フィードバック機構の構成要素として利用され得る。場合によっては、本発明は、自動的に「ループを閉じ」、それらの挙動を修正するために、異常な構成要素に対して制御信号をアサートし得る。複雑な機械システムを伴う使用に加えて、本発明はまた、とりわけ運動及びフィットネス・モニタにおいて有用であり得る。
【０００４】
任意の特定の要素又は行為の説明を容易に識別するために、参照番号における最上位の一桁又は複数桁の数字は、その要素が最初に導入された図番号を指す。
【図面の簡単な説明】
【０００５】
【図１】信号分類及び説明システム１００の一実施例を示す図である。
【図２】一実施例による信号分類及び説明システム１００のより多くの詳細を示す図である。
【図３】一実施例によるダイジェスト生成プロセス３００を示す図である。
【図４】一実施例によるマルチレベル・レンジ・ダイジェスチョン（range digestion）プロセス４００を示す図である。
【図５】一実施例による疑似信号変換プロセス５００を示す図である。
【図６】一実施例によるコンディション認識ブロック２２４を形成するためのプロセス６００を示す図である。
【図７】一実施例によるダイジェスト生成プロセス７００を示す図である。
【図８】一実施例によるレンジ・ダイジェスチョン・ブロック生成プロセス８００を示す図である。
【図９】本発明の実施例を組み込み得る計算デバイス９００の例示的なブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
様々な用語が本明細書で利用され、明確に又はコンテキストによって別段に示されていない限り、当技術分野におけるそれの通常の意味を与えられるべきである。
【０００７】
「ダイジェスト」は、立下り（trailing）時間期間の間の信号挙動を表すために使用される値のセットを指す。
【０００８】
「コンディション」は、機械が時間とともに進展するときの機械の状態又はステータスを指す。
【０００９】
「ブロック」は、ブロックのコンテンツがユニットとして操作（たとえば、通信、コピー、編成）され得るように、そのコンテンツを定義する境界を有する論理を指す。ブロックの例は、ファイル、クラス、テーブル、データベース、及びデータ構造である。
【００１０】
本明細書で開示するシステムは、時間とともにシステムが動作している間、機械のコンディションをどのように認識するかを学習するために、複雑なシステムの動作中に生成された信号のセットにおけるパターンを学習し、学習されたパターンを過去のコンディション（既知のコンディション・エピソード）の記録と組み合わせる。たとえば、複雑なシステムにおけるステーションが、部品を製造するために利用される際、ステーションは特定の動作を反復的に実行する。各ステージ中に、電流又は力などの様々な量が測定され、時変信号の形態でキャプチャされる。時間とともに、ステーションの動作コンディションは予想外の形で劣化又は変化し、ダウンタイム又は他の損失を防ぐための保守介入の必要性につながり得る。動作コンディションの継続的な知識は、性能目標を達成するための機械のオペレータの能力を向上させる。本明細書で開示するシステムは、複雑なシステムの動作中に生成された信号のセット中のパターンを識別し、
１．複雑なシステムが動作している間、複雑なシステムのコンディションを予測し、及び／又は
２．システムによって製造された製品の品質結果を予測する
ために、識別されたパターンを過去のコンディションの記録と組み合わせる。
【００１１】
一般に、機械の動作はＮ個の時系列信号トレースを生成する。各トレースは、時間経過に伴うその信号のための測定値のシーケンスのキャプチャを表す。測定値は、信号にわたる異なる不規則な間隔でキャプチャされ得る。信号データに加えて、動作データ・システムは、機械についての既知のコンディションの期間を特徴づけることができる、保守イベント、品質尺度、及び性能メトリックをキャプチャすることができる。
【００１２】
図１を参照すると、信号分類及び説明システム１００の例は外部システム１０２とデータ処理システム１１２とを備える。外部システム１０２は、複雑なシステム１０４と、動作データ・リポジトリ１０６と、監視ディスプレイ１０８とをさらに備える。
【００１３】
複雑なシステム１０４は、複雑なシステム１０４に取り付けられた複数のセンサーからの時系列信号１１０のデータ・ストリームを送るための動作データ・リポジトリ１０６に通信可能に結合され得る。時系列信号１１０は、複数のセンサーによって収集された複数のデータ観測値を表し得る。複雑なシステム１０４上の複数のセンサーの目的は、複雑なシステム１０４内の様々なポイントにおいて測定値を取ることである。
【００１４】
複雑なシステム１０４の１つの例は、風からエネルギーを生成する複数の風力タービンからなる発電所であり、その場合、複数のセンサーは、回転速度を測定するセンサー、様々なロケーションにおいて振動を測定するセンサー、各タービンについて電流及び電力を測定するセンサーを含み得る。別の例では、複雑なシステム１０４は反復動作作製機械を表し得る。各動作について、複数のセンサーは、力測定値と、位置測定値と、電流測定値とを含み得る、時間経過に伴う測定値をキャプチャする。特定のアプリケーションは、特定のコンピュータ・アプリケーションのための、ログ出力など、出力を生成する１つ又は複数のコンピュータ・クラスを含み得る。ログ出力生成クラスは、特定のコンピュータ・アプリケーション内で呼び出される複数のクラス及びオブジェクトの現在の状態を報告する組込み計装と考えられ得る。
【００１５】
一実施例では、動作データ・リポジトリ１０６は、サーバ・コンピュータが実行する１つ又は複数の記憶されたプログラムを使用して、複雑なシステム１０４上の複数のセンサーによって生成された時系列信号１１０を収集し、信号データ・タイプに基づいて時系列信号１１０を記憶し、時系列信号１１０上の様々なタイプの信号処理を実行するように構成又はプログラムされた、サーバ・コンピュータを表し得る。動作データ・リポジトリ１０６はまた、監視目的で信号データ値をユーザに提示する目的で、リアルタイム・データ又は記憶されたデータのいずれかを監視ディスプレイ１０８に送ることが可能であり得る。動作データ・ポジトリ１０６はまた、時間期間にわたる信号値の変化を示す集約された統計を作成するために、信号データを集約し得る。動作データ・リポジトリ１０６の実施例の特徴は、上記で説明した特徴に限定されない。動作データ・リポジトリ１０６は、市販されている監視プログラムを使用して実装され得、市販されている製品内の任意の監視機能を利用し得る。
【００１６】
監視ディスプレイ１０８は、動作データ・リポジトリ１０６から受信された信号データを表示するようにプログラムされたコンピュータ実装機械であり得る。監視ディスプレイ１０８は、信号データ処理システム１１０から入力されたデータを直接受信することが可能であり得る。
【００１７】
データ処理システム１１２は、動作データ・リポジトリ１０６からの信号データのデータ・ストリームを受信し、受信された信号データに関係する物理的コンディションを識別するように構成され得る。データ処理システム１１２は、さらに、ユーザが入来信号データに関係するコンディションをより良く識別することができるように、データを動作データ・リポジトリ１０６に送り返すか、又はデータを直接監視ディスプレイ１０８に送ることによって、識別された物理的コンディションを外部システム１０２に送るように構成され得る。
【００１８】
図２は、一実施例におけるデータ処理システム１１２の追加の態様を示す。データ処理システム１１２は学習システム２０２とストリーミング分析システム２０８とを備える。学習システム２０２は特徴学習論理２０４とコンディション学習論理２０６とを含む。ストリーミング分析システム２０８は、機械固有のレンジ・ダイジェスト・ブロック２１０と、機械固有のレゾルバ・ブロック２１２とを含む。学習システム２０２は、Ｎ個の信号２１６のための履歴時間レンジと特定の機械の既知のコンディション・エピソード２１８とから特定の機械についてのコンディションを認識することを学習する。認識されたコンディションは、コンディション認識ブロック２２４としてストリーミング分析システム２０８のコンディション報告論理２１４に出力される。動作中、特定の機械のためのＮ個の信号ストリーム２２０がストリーミング分析システム２０８に入力され、ストリーミング分析システム２０８は、Ｎ個の信号ストリーム２２０と特定の機械のためのコンディション認識ブロック２２４とからストリーミング・コンディション評価２２２を決定するために、適切な機械固有のレンジ・ダイジェスト・ブロック２１０と機械固有のレゾルバ・ブロック２１２とのうちの１つを適用する。ストリーミング・コンディション評価２２２は、動作、記録、及び／又はディスプレイ・システムに適用される。
【００１９】
次に図３〜図８を参照すると、コンディション認識ブロック２２４は、学習システム２０２によって作成され、時間レンジ［（ｔ−デルタ）〜ｔ］中の入来信号データを時間ｔについてのレンジ・ダイジェストに変換するレンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２と、時間ｔについてのレンジ・ダイジェストを時間ｔ０についてのコンディション値に変換するレゾルバ・ブロック６０４とから構成される。ここでｔ０≧ｔである。
【００２０】
学習システム２０２の特徴学習論理２０４は、立下りレンジ［（ｔ−デルタ）〜ｔ］についての特定の機械ＸのためのＮ個の信号２１６のための履歴時間レンジを時間ｔについての時間レンジ・ダイジェストに変換するレンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２を作成するために、マルチレベル・アルゴリズムを使用する。以下で説明するマルチレベル手法は、デルタの適切な値の決定と、その後の、レンジ［（ｔ−デルタ）〜ｔ］のサブレンジへの階層分解と、その後の、最小サブレンジから最大サブレンジへの変換の階層構成とを伴う。図７を参照すると、ダイジェスト生成プロセス７００は、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２を作成するために以下の行為を実行する。
【００２１】
１．各信号について適切なトップレベル評価レンジ（トップレベル・デルタ）を決定する（ブロック７０２）。このレンジは、時間経過に伴うＮ個の信号２１６のための履歴時間レンジの挙動を正確に特徴づけることができる、立下り履歴の実際的期間をキャプチャする。レンジは、（時間レンジ上の上限及び下限、又は機械が実行し得る反復動作の回数など）ユーザが提供したヒントと組み合わせてエントロピー最小化などの数値最適化技法を使用して、Ｎ個の信号２１６のための与えられた履歴時間レンジの信号ごとの分析によって決定される。
【００２２】
２．サブレンジのうちの１つ（「ベース・レンジ」、ここではデルタ０）が、信号の数、信号当たりのサンプル・レート、及び利用可能な計算リソースに基づく計算効率基準（決定ブロック７０６）を満たすまで、各信号についての選定されたトップレベル・レンジをｎ−１個の徐々に小さくなるサブレンジ（中間デルタ値、ブロック７０４）に階層的に分解する。サブレンジは、（時間レンジ上の上限及び下限、又は機械が実行し得る反復動作の回数など）ユーザが与えたヒントと組み合わせて、エントロピー最小化などの数値最適化技法によって決定される。
【００２３】
３．ベース・レンジ・ウィンドウ［ｔｉ−デルタ０〜ｔｉ］における未加工信号値のシーケンスを時間ｔｉにおける信号のためのダイジェストにマッピングする変換を生成する（ブロック７０８）ために、各信号について、信号にわたってベース・レンジ・ウィンドウをステップし、ベース・レンジ・ウィンドウの各ステップについて、レンジ・ダイジェスタ３０２を適用する。このプロセスは、レベル０について図３におけるダイジェスト生成プロセス３００によって示されている。特定の信号についてのトップレベル・レンジ中にＭ個のベース・レンジがある場合、これは、信号についてＭ０個のレベル０ダイジェストを生成する。変換は、変換をトレーニングするために各信号についてのデータの与えられた履歴レンジを使用して、独立成分分析（ＩＣＡ）又は長短期記憶（ＬＳＴＭ）再帰型ニューラル・ネットワークを含む様々な技法によって生成され得る。
【００２４】
一実施例では、レンジ・ダイジェスチョン・プロセスの各レベルにおいて使用するデルタ・サイズは、対数スケール上のレベル間で変動し、線形変化ではない。また、一実施例では、同じデルタが所与のレベルにおいて各信号のために使用される。他の実施例は、ダイジェストされる特定の信号の特定の特性に基づいて、各レベルにおけるデルタを動的に決定する。
【００２５】
次に図８を参照すると、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック生成プロセス８００は、次いで、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２の生成を完了するために以下の行為を実行する。
【００２６】
１．ベース・レンジ・レベルより上の信号のレンジ分解のｎ−１個のレベルの各レベルｊについて、
ａ．各ウィンドウがレンジ［ｔｉ−デルタｊ〜ｔｉ］（ｉ＝０〜Ｍｊ−１、デルタｊは分解のレベルｊのために使用するデルタである）を有する、ｉ個のウィンドウにわたって、レンジ・ダイジェスチョンが履歴信号時系列信号データに連続的に適用される（ブロック８０２）。図４におけるマルチレベル・レンジ・ダイジェスチョン・プロセス４００を参照されたい。これは、レベルｊにおける各信号についてのレンジ・ダイジェストのＭｊのシーケンスを、デルタｊ未加工データ信号のレンジに対応する各時間ｔｉについて１つ、形成する。これらのＭｊ個のレンジ・ダイジェストを、本明細書では、レベルｊのための疑似信号のセットと呼ぶ。Ｍｊの値はレベルごとに変動することに留意されたい。
ｂ．トランスフォーマ５０２は、レベルｊのための疑似信号（ブロック８０４）の各々を使用してレベルｊのＭｊ個のレンジ・ダイジェスト上に適用される（図５における疑似信号変換プロセス５００を参照されたい）。この変換はレベルｊのためのレンジ変換ブロックβｊを生成する。トランスフォーマ５０２は、トランスフォーマ５０２をトレーニングするためのデータの与えられた履歴レンジを使用して、独立成分分析（ＩＣＡ）又は長短期記憶（ＬＳＴＭ）を含む、様々な技法を利用することができる。
【００２７】
２．各信号についてのレベル０〜トップレベルｎ−１のためのレンジ変換ブロックβｊの構成されたシーケンス（図６におけるプロセス６００を参照されたい）は、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２である（ブロック８０６）。このブロックは、Ｎ個の信号２１６のための履歴時間レンジの時間レンジ［ｔ−デルタｎ−１〜ｔ］を時間ｔにおける信号のための組み合わせられたダイジェストにマッピングする。
【００２８】
次に、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２を、Ｎ個の信号２１６のために供給された履歴時間レンジと、履歴時間レンジのための既知のコンディション・エピソード２１８とに適用することによって、レゾルバ・ブロック６０４が生成され、コンディション認識ブロック２２４に追加される。ストリーミング分析システム２０８は、コンディション認識ブロック２２４を機械のためのストリーミング・コンディション評価２２２に変換するために、クラスタリングと、ランダム・フォレストと、最近傍（nearest neighbor）とを含む、教師なし学習（unsupervised learning）技法と教師あり（supervised learning）学習技法との組合せを使用する。このストリーミング・コンディション評価２２２は以下のうちの１つである。
ａ．与えられたエピソードのセットの中の既知のコンディション・ラベルのうちの１つ。
ｂ．既知のコンディション・エピソードが与えられなかった発見されたコンディションを示す自動生成された「ラベルなしＸ」ラベル。
ｃ．前に見られないコンディション又は異常を示す「未知」コンディション。
【００２９】
本システムは、次いで、レンジ・ダイジェスチョン・ブロック６０２とレゾルバ・ブロック６０４とを直列に構成することによってコンディション認識ブロック２２４をアセンブルする。これにより、コンディション値のシーケンスへのＮ個の信号のための時間のレンジにおける変換が生じる。
【００３０】
図９は、本発明の実施例を組み込み得る、計算デバイス９００の例示的なブロック図である。図９は、本明細書で説明する技術的プロセスの態様を実行するための機械システム（たとえば、データ処理システム１１２）を例示するためのものにすぎず、特許請求の範囲を限定するものでない。当業者は、他の変形形態、改変、及び代替を認識するであろう。一実施例では、計算デバイス９００は、一般に、モニタ又はグラフィカル・ユーザ・インターフェース９０２、データ処理システム９２０、通信ネットワーク・インターフェース９１２、入力デバイス９０８、出力デバイス９０６などを含む。
【００３１】
図９に示されているように、データ処理システム９２０は、バス・サブシステム９１８を介していくつかの周辺デバイスと通信する１つ又は複数のプロセッサ９０４を含み得る。これらの周辺デバイスは、入力デバイス９０８と、出力デバイス９０６と、通信ネットワーク・インターフェース９１２と、揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４などの記憶サブシステムとを含み得る。
【００３２】
揮発性メモリ９１０及び／又は不揮発性メモリ９１４は、コンピュータ実行可能命令を記憶し、それにより、プロセッサ９０４に適用され、プロセッサ９０４によって実行されたとき、本明細書で開示する分析及び制御プロセスの実施例を実装する、論理９２２を形成し得る。
【００３３】
入力デバイス９０８は、データ処理システム９２０に情報を入力するためのデバイスと機構とを含む。これらは、キーボードと、キーパッドと、モニタ又はグラフィカル・ユーザ・インターフェース９０２に組み込まれるタッチ・スクリーンと、ボイス認識システム、マイクロフォンなどの音声入力デバイスと、他のタイプの入力デバイスとを含み得る。様々な実施例では、入力デバイス９０８は、コンピュータ・マウス、トラックボール、トラック・パッド、ジョイスティック、ワイヤレス・リモート、ドローイング・タブレット、ボイス・コマンド・システム、アイ・トラッキング・システムなどとして実施され得る。入力デバイス９０８は、一般に、ユーザが、ボタンのクリックなどのコマンドを介して、モニタ又はグラフィカル・ユーザ・インターフェース９０２上に現れるオブジェクト、アイコン、制御領域、テキストなどを選択することを可能にする。
【００３４】
出力デバイス９０６は、データ処理システム９２０から情報を出力するためのデバイスと機構とを含む。これらは、当技術分野でよく理解されているように、モニタ又はグラフィカル・ユーザ・インターフェース９０２、スピーカー、プリンタ、赤外線ＬＥＤなどを含み得る。
【００３５】
通信ネットワーク・インターフェース９１２は、通信ネットワーク（たとえば、通信ネットワーク９１６）と、データ処理システム９２０の外部のデバイスとへのインターフェースを与える。通信ネットワーク・インターフェース９１２は、他のシステムからデータを受信し、他のシステムにデータを送信するためのインターフェースとして働き得る。通信ネットワーク・インターフェース９１２の実施例は、イーサネット（登録商標）・インターフェース、モデム（電話、衛星、ケーブル、ＩＳＤＮ）、（非同期）デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ＦｉｒｅＷｉｒｅ、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又はＷｉＦｉなどのワイヤレス通信インターフェース、近距離通信ワイヤレス・インターフェース、セルラー・インターフェースなどを含み得る。
【００３６】
通信ネットワーク・インターフェース９１２は、アンテナ、ケーブルなどを介して通信ネットワーク９１６に結合され得る。いくつかの実施例では、通信ネットワーク・インターフェース９１２は、データ処理システム９２０の回路板上に物理的に集積され得るか、又は、場合によっては、「ソフト・モデム」など、ソフトウェア又はファームウェアにおいて実装され得る。
【００３７】
計算デバイス９００は、ＨＴＴＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、ＲＴＰ／ＲＴＳＰ、ＩＰＸ、ＵＤＰなどのプロトコルを使用したネットワーク上での通信を可能にする論理を含み得る。
【００３８】
揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４は、本明細書で説明するプロセスの様々な実施例を実装するためのコンピュータ可読データ及び命令を記憶するように構成された有形媒体の例である。他のタイプの有形媒体は、リムーバブル・メモリ（たとえば、プラグ着脱可能なＵＳＢメモリ・デバイス、モバイル・デバイスＳＩＭカード）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの光学記憶媒体、フラッシュ・メモリ、非一時的（non-transitory）読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、バッテリー・バックアップ式揮発性メモリなどの半導体メモリ、ネットワーク化記憶デバイスなどを含む。揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４は、本発明の範囲内に入る、開示されたプロセスの機能及びそれの他の実施例を与える、基本プログラミング及びデータ構造（data construct）を記憶するように構成され得る。
【００３９】
本発明の実施例を実装する論理９２２は揮発性メモリ９１０及び／又は不揮発性メモリ９１４によって実装され得る。前記論理９２２は、揮発性メモリ９１０及び／又は不揮発性メモリ９１４から適用され、プロセッサ９０４によって実行され得る。揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４はまた、論理９２２によって使用されるデータを記憶するためのリポジトリを与え得る。
【００４０】
揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４は、プログラム実行中の命令及びデータの記憶のためのメイン・ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）と、読取り専用の非一時的命令が記憶される読取り専用メモリ（ＲＯＭ）とを含む、いくつかのメモリを含み得る。揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４は、プログラム及びデータ・ファイルのための永続（不揮発性）記憶を行うファイル記憶サブシステムを含み得る。揮発性メモリ９１０及び不揮発性メモリ９１４は、リムーバブル・フラッシュ・メモリなど、リムーバブル記憶システムを含み得る。
【００４１】
バス・サブシステム９１８は、データ処理システム９２０の様々な構成要素及びサブシステムが意図されたように互いと通信することを可能にするための機構を与える。通信ネットワーク・インターフェース９１２は単一バスとして概略的に示されているが、バス・サブシステム９１８のいくつかの実施例は複数の別個のバスを利用し得る。
【００４２】
計算デバイス９００は、スマートフォン、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、ラックマウント式コンピュータ・システム、コンピュータ・サーバ、又はタブレット・コンピュータ・デバイスなどのデバイスであり得ることは、当業者にとって容易に明らかになろう。当技術分野で一般的に知られているように、計算デバイス９００は複数のネットワーク化計算デバイスの集合として実装され得る。さらに、計算デバイス９００は、一般に、それのタイプ及び性質が当技術分野でよく知られているオペレーティング・システム論理（図示せず）を含む。
【００４３】
用語及び解釈
【００４４】
本明細書で使用する用語は、関連技術におけるそれらの通常の意味、又はコンテキストにおけるそれらの使用によって示される意味を与えられるべきであるが、明確な定義が与えられた場合、その意味が優先される。
【００４５】
このコンテキストにおける「回路」は、少なくとも１つの個別電気回路を有する電気回路、少なくとも１つの集積回路を有する電気回路、少なくとも１つの特定用途向け集積回路を有する電気回路、コンピュータ・プログラムによって構成される汎用計算デバイスを形成する回路（たとえば、少なくとも部分的に、本明細書で説明するプロセス若しくはデバイスを実行するコンピュータ・プログラムによって構成される汎用コンピュータ、又は少なくとも部分的に、本明細書で説明するプロセス若しくはデバイスを実行するコンピュータ・プログラムによって構成されるマイクロプロセッサ）、メモリ・デバイスを形成する回路（たとえば、ランダム・アクセス・メモリの形態）、又は通信デバイスを形成する回路（たとえば、モデム、通信スイッチ、又は光電気機器）を指す。
【００４６】
このコンテキストにおける「ファームウェア」は、読取り専用メモリ又は媒体に記憶されるプロセッサ実行可能命令として実施されるソフトウェア論理を指す。
【００４７】
このコンテキストにおける「ハードウェア」は、アナログ又はデジタル回路として実施される論理を指す。
【００４８】
このコンテキストにおける「論理」は、機械メモリ回路、非一時的機械可読媒体、並びに／又は、それの材料及び／若しくは材料エネルギー構成として、制御信号及び／若しくは手続き信号、及び／若しくはデバイスの動作に影響を及ぼすために適用され得る（抵抗、インピーダンス、キャパシタンス、インダクタンス、電流／電圧定格など）設定及び値を備える回路を指す。磁気媒体、電子回路、電気的及び光学的メモリ（揮発性と不揮発性の両方）、並びにファームウェアが論理の例である。論理は、特に、純粋な信号又はソフトウェア自体を除外する（しかしながら、ソフトウェアを備え、それによって物質の構成を形成する機械メモリを除外しない）。
【００４９】
このコンテキストにおける「ソフトウェア」は、機械メモリ（たとえば読取り／書込み揮発性又は不揮発性メモリ又は媒体）中にプロセッサ実行可能命令として実装される論理を指す。
【００５０】
本明細書で、「一実施例」又は「実施例」への参照は、必ずしも同じ実施例を指すとは限らないが、それらは同じ実施例を指し得る。コンテキストが明らかに別段に必要としない限り、説明及び特許請求の範囲全体にわたって、「備える（comprise）」、「備える（comprising）」などの単語は、排他的又は網羅的な意味とは反対に包括的な意味で、すなわち「含むが、限定はしない」という意味で解釈されるべきである。単数又は複数を使用する単語はまた、明確に単一のもの又は複数のものに限定されない限り、それぞれ複数又は単数を含む。さらに、「本明細書において」、「上記で」、「以下で」という単語、及び同様の趣旨の単語は、本出願において使用されるとき、全体として本出願を指し、本出願の特定の部分を指さない。特許請求の範囲が、２つ又はそれ以上の項目のリストに関して「又は」という単語を使用するとき、その単語は、明確に一方又は他方に限定されない限り、その単語の以下の解釈、すなわち、リスト中の項目のいずれか、リスト中の項目のすべて、及びリスト中の項目の任意の組合せ、のすべてを包含する。本明細書で明確に定義されていない用語は、関連技術における技能を有する者によって一般的に理解されるように、それらの従来の意味を有する。
【図１】
2021524644.tif 000003
【図２】
2021524644.tif 000004
【図３】
2021524644.tif 000005
【図４】
2021524644.tif 000006
【図５】
2021524644.tif 000007
【図６】
2021524644.tif 000008
【図７】
2021524644.tif 000009
【図８】
2021524644.tif 000010
【図９】
2021524644.tif 000011
【国際調査報告】
2021524644.tif 000012