(57)【要約】【課題】  ネットワーク信頼性の期待値の把握を行うのに多大な労力を要さなくても故障のデータから直接的に推定することを可能にする【解決手段】  故障データとして故障時間と故障により通信途絶したユーザ数を各故障毎に記憶し、故障データの収集期間に対する故障時間の割合（故障時間割合）を算出し、ユーザ１人あたりの故障を被った割合（罹障割合）を算出し、故障時間割合と罹障割合とを乗じることにより実績不稼働率を算出するとともに、各故障についての実績不稼働率を積算することにより不稼働率を算出する。【選択図】  図１３
2005080104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークの故障データを所定期間収集して該故障データからネットワークの信頼性を計算機を用いて推定する方法であって、
故障データとして故障時間と故障により通信途絶したユーザ数を各故障毎に計算機の記憶部に保持させ、
計算機の演算部が、前記記憶部の故障データから各故障毎に、故障データの収集期間に対する故障時間の割合（故障時間割合）を算出し、ユーザ１人あたりの故障を被った割合（罹障割合）を算出し、故障時間割合と罹障割合とを乗じることにより実績不稼働率を算出するとともに、各故障についての実績不稼働率を積算することにより不稼働率を算出する
ことを特徴とするネットワーク信頼性推定方法。
【請求項２】
前記罹障割合を、（故障により通信途絶したユーザ数／評価対象ネットワークにおける総ユーザ数）により算出する
ことを特徴とする請求項１記載のネットワーク信頼性推定方法。
【請求項３】
故障により通信途絶したユーザ数が所定数以上だった故障データのみを算出対象とする
ことを特徴とする請求項２記載のネットワーク信頼性推定方法。
【請求項４】
前記故障データとして、第１及び第２のエリア間における通信が途絶した場合の各エリアのユーザ数を記憶部に保持させ、
前記罹障割合を、（第１のエリアのユーザ数・第２のエリアのユーザ数／（評価対象ネットワークにおける総ユーザ数）2）により算出する
ことを特徴とする請求項１記載のネットワーク信頼性推定方法。
【請求項５】
第１のユーザ数と第２のユーザ数とを乗じた値が所定値以上だった故障データのみを算出対象とする
ことを特徴とする請求項４記載のネットワーク信頼性推定方法。
【請求項６】
前記請求項２に記載の方法により算出した不稼働率を２倍したものと、前記請求項４に記載の方法により算出した不稼働率を加算することにより、ネットワークにおけるエンドエンド不稼働率を算出する
ことを特徴とするネットワーク信頼性推定方法。
【請求項７】
ネットワークの故障データを所定期間収集して該故障データからネットワークの信頼性を推定する装置であって、
故障データとして故障時間と故障により通信途絶したユーザ数を各故障毎に保持する故障データ保持部と、
前記故障データ保持部の故障データから各故障毎に、故障データの収集期間に対する故障時間の割合（故障時間割合）を算出し、ユーザ１人あたりの故障を被った割合（罹障割合）を算出し、故障時間割合と罹障割合とを乗じることにより実績不稼働率を算出するとともに、各故障についての実績不稼働率を積算することにより不稼働率を算出する不稼働率算出部とを備えた
ことを特徴とするネットワーク信頼性推定装置。
【請求項８】
計算機を、
ネットワークの故障データとして故障時間と故障により通信途絶したユーザ数を各故障毎に保持する故障データ保持部と、
前記故障データ保持部の故障データから各故障毎に、故障データの収集期間に対する故障時間の割合（故障時間割合）を算出し、ユーザ１人あたりの故障を被った割合（罹障割合）を算出し、故障時間割合と罹障割合とを乗じることにより実績不稼働率を算出するとともに、各故障についての実績不稼働率を積算することにより不稼働率を算出する不稼働率算出部として機能させる
ことを特徴とするネットワーク信頼性プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークの信頼性の評価技術に関し、特に故障データからネットワークの信頼性を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
通信システムや情報システムにおいて、信頼性はシステムの重要な属性の１つであり、システムの構築の際に必ずといってよいほど検討される事項である。
【０００３】
これらのシステムにおいて、信頼性はシステムを構成する各要素（装置）自体の信頼性だけでなく、各装置に予備を設けるかどうかでも大きく左右される。そのため、システム構築に際しては、システムを構成する多くの装置に対し、予備の有無によって（または単に予備があるというだけではなく、その個数によって）システムとしての信頼性がいかに変化するかを幅広く検討し、妥当なコストでなるべく信頼性を高くするための構成が検討される。
【０００４】
そのために、システム構成を図１に示すような信頼性ブロック図と呼ばれる図で表示して、信頼性評価を行い（図２参照）、システム信頼性に大きな影響をおよぼす装置を特定し、その対策を検討するという方法が採られてきた。
【０００５】
ところで、このようにして設計されたシステム（またはネットワーク）が、運用時において、果たして所期の信頼性を実現しているかどうかを検証することは、設計の妥当性を確認したり、将来のシステム構築に反映したりするためにも重要なことである。
【０００６】
ところが、ネットワークの信頼性について、その実態を推定するのは簡単ではない。これは、ネットワークの信頼性とは、ユーザに通信サービスが提供できるかどうかの程度を表す尺度であり、装置自体の信頼性とは異なっているためである。
【０００７】
例えば、図３において、ユーザＡとユーザＢが通信できる確率がネットワークの信頼性評価の尺度の１つとして挙げられる。もっとも、ネットワークの利用者は必ずしもＡとＢには限られないので、このほかにもいろいろな尺度がある。例えば、東京都と大阪府がエリア同士として通信可能である確率、１万人のユーザがまとめて通信不能になる確率等様々ある。しかし肝心なことは、装置の故障する確率自体ではなく、装置故障の結果、ユーザの通信に支障をきたすかどうかの観点で考えることである。
【０００８】
このような確率を推定するためにユーザＡが通信できたかどうかのデータを直接取得しようとしても、１人のユーザから見た場合には故障などはめったに起こらないのでデータの収集は容易なことではない。
【０００９】
そこで、ネットワークの信頼性を推定するために、ネットワークを構成する装置の信頼性を故障データから推定し、しかるのち、その信頼性データに基づいて標準的ネットワークの信頼性モデルを評価することで信頼性の期待値を求めるという方法が採られている。
【００１０】
このような信頼性の期待値を求める方法について図３の例を参照して具体的に説明する。図３の例では、ユーザＡからユーザＢまでの間には、加入者ケーブル１１、加入者交換機１２，中継ケーブル１３，中継交換機１４等の装置が存在する。また、中継交換機１４と中継ケーブル１３は２重化されている。
【００１１】
まず、この系列を構成している装置（すなわち、加入者ケーブル１１，加入者交換機１２，中継ケーブル１３，中継交換機１４）の、ネットワーク全体での設備数量を求める。例えば、加入者ケーブル１１なら○○ｋｍというケーブル長、交換機１２又は１４なら××台というシステム台数である。その上で、故障時の修理時間についてもデータを取る。これにより、装置毎の故障件数と設備数量とから装置毎の故障率が求められる。また、故障時の修理時間のデータから、平均修理時間等が求められる。そして、これらの値を基に、図３をモデル化した図４の信頼性モデルの信頼性計算を行うことで、ユーザＡからユーザＢまでの不稼働率などが求められる。
【非特許文献１】能條哲、”罹障規模を考慮した信頼度同等性の評価”、信学論（Ａ）、Ｊ６４−Ａ、１、ｐｐ．９−１４（１９８１）
【非特許文献２】S.Nojo and H.Watanabe, "Reliability Specification for Communication Networks Based on the Failure-Influence", IEEE Globecom'87, pp.1135-1139, Tokyo, 1987
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
このような従来のネットワーク信頼性の期待値把握には、極めて多大な労力を要することとなっていた。特に、ネットワーク全体における同種の装置の数量を把握する作業には極めて多大な労力を要する。すなわち、発生した故障のデータについては、故障発生のたびに記録するだけでありまた件数もさほど多くはないので、該記録作業を実行するのは比較的たやすい。しかし、故障に無関係な設備の状況までも把握するのは、膨大な労力がかかるためである。
【００１３】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ネットワーク信頼性の期待値の把握を行うのに、上記のような多大な労力を要さなくても故障のデータから直接的に推定することを可能にすることにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、本願では、ネットワークの故障データを所定期間収集して該故障データからネットワークの信頼性を計算機を用いて推定する方法であって、故障データとして故障時間と故障により通信途絶したユーザ数を各故障毎に計算機の記憶部に保持させ、計算機の演算部が、前記記憶部の故障データから各故障毎に、故障データの収集期間に対する故障時間の割合（故障時間割合）を算出し、ユーザ１人あたりの故障を被った割合（罹障割合）を算出し、故障時間割合と罹障割合とを乗じることにより実績不稼働率を算出するとともに、各故障についての実績不稼働率を積算することにより不稼働率を算出することを特徴とするものを提案する。
【００１５】
より具体的には、前記罹障割合を、（故障により通信途絶したユーザ数／評価対象ネットワークにおける総ユーザ数）により算出する。ここで、故障の規模を該故障により通信途絶したユーザ数とすれば、故障により通信途絶したユーザ数が所定数以上だった故障データのみを算出対象とすることにより、規模別の不稼働率の推定値を得ることができる。
【００１６】
また、前記故障データとして、第１及び第２のエリア間における通信が途絶した場合の各エリアのユーザ数を記憶部に保持させ、前記罹障割合を、（第１のエリアのユーザ数・第２のエリアのユーザ数／（評価対象ネットワークにおける総ユーザ数）2）により算出する方法も挙げられる。これにより、エリア間の不稼働率の推定値を得ることができる。
【００１７】
さらに、前記規模別の不稼働率を２倍したものと、前記エリア間の不稼働率の推定値を加算することにより、ネットワークにおけるエンドエンド不稼働率の推定値を得ることができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ネットワークの各構成要素（装置）の数量を把握するという多大な労力を要することなく、ネットワークにおいて実際に生じた故障のデータという実績値のみから、ネットワークの信頼性の指標の１つとなる不稼働率の推定値を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
まず、本発明に係るネットワーク信頼性推定方法及び装置の基本原理について図面を参照して説明する。
【００２０】
いま、通信サービスが提供されているエリアを考える。図５に示すように、このエリア内にＮ人の通信ユーザが存在し、互いに通信しあっているものとする。ユーザ相互が通信する事は電話ネットワークでは普通であるが、例えばインターネット接続のように一般ユーザ相互の通信ではなく、一般ユーザが特定サーバにアクセスすることでサービスを受けている場合もある。しかし、そのような場合には、この「特定サーバ」をその中の１ユーザであると考えることにより、以下で述べる方法は適用可能である。
【００２１】
このようなエリア内において、一定期間（時間長Ｔとする）における、ユーザそれぞれの通信可否の実績は、図６に示すように、Ｎ人×Ｎ人×期間（Ｔ）の３次元マトリックスで表現可能である。ここで、Ｎ人×Ｎ人とは、発着のユーザを区別したものであり、図中の塗りつぶしたところは、そのユーザ間での通信ができなかったことを表す。
【００２２】
もし、全てのユーザの通信可否（通信可能な相手も含めて）を全期間に亘って把握できれば、図６の３次元マトリックスに示されるデータが得られることとなる。そして、そのようなデータが得られれば、ユーザ２毎の不稼働率が実績値として得られる。例えば、ユーザｉとユーザｊの間の通信に関する実績不稼働率は、２次元マトリクスで（ｉ，ｊ）要素又は（ｊ，ｉ）要素が塗りつぶされた故障の時間を合計し、これを２Ｔで割ったもの、となる。
【００２３】
ここで、分母が２Ｔであるのは、上記の計算では発ユーザと着ユーザを区別しており、両方向の通信が共に不可能な場合を通信不能とし、片方だけ可能な場合はその半分の影響度と見ているからである。
【００２４】
上記の算出方法は、特定の２ユーザを指定した場合の、実績としての不稼働率であるが、全てのユーザの組み合わせについて平均を取ったものが、ネットワークの信頼性期待値としての、２ユーザ間の不稼働率（これをＥ−Ｅ（エンド−エンド）不稼働率という）と考える。すると、このＥ−Ｅ不稼働率は次式で求められる。
【００２５】
【数１】
2005080104.tif 000003
ここで、Σはすべての故障についての和を取る。
【００２６】
このような手法により、ネットワーク構成の信頼性モデルを作成したり、装置毎の故障率を推定することなく、故障のデータから直接的にネットワーク信頼性の期待値が得られることとなる。
【００２７】
ところで、上記の方法では、全てのユーザ相互の通信可否を全時間に亘って把握することが必要となるので実際には現実的でない。そこで、現実に得られやすい故障データを基に、ネットワークの信頼性の期待値を推定できるよう、上記の方法を基に修正を加える。
【００２８】
現実の通信網の故障データとして得られるものは、以下の２つタイプが典型的である。
（イ）ｎ人のユーザが、このｎ人のユーザ相互間も含めて他の全てのユーザとの間で通信できなくなる（ｎ＝１を含む）。
（ロ）あるエリア（ユーザ数ｎ1人）と他のエリア（ユーザ数ｎ2人）の通信ができない。ただし、この場合、エリア内は通信可能とする。また、他のエリアとは、他の全てのエリア（したがって、ｎ2＝Ｎ−ｎ1）である場合も含む。
【００２９】
上記（イ）は、加入者交換機の故障のようなケースが該当する。また、（ロ）は、例えば東京都と大阪府の間の伝送路が切断されたような場合が該当する。これらの故障の場合、マトリクス表現はそれぞれ図７（ａ）及び図７（ｂ）に示すようなものとなる。
【００３０】
このようなデータが得られたときに、ネットワークの信頼性を推定することを考える。ただし、ネットワーク信頼性といっても各種の尺度がある。ここでは、以下のものを推定（計算）することを考える。
【００３１】
（１）Ｅ−Ｅ不稼働率
（２）規模別不稼働率
（３）エリア間不稼働率
これらの尺度はそれぞれ以下に示すような意味を有する。なお、（１）のＥ−Ｅ不稼働率については上述したのでここでは説明を省略する。
【００３２】
（２）の規模別不稼働率は以下の意味を有する。ネットワーク内の装置には、規模の大きいものも小さいものもあり、どの装置が故障するかにより、その故障のために通信不能になるユーザ数も様々である。そこで、自分も含めて何人のユーザ通信不能になったかを考え、故障の形態を通信不能になったユーザ数（故障規模という）で分類し、その規模毎の不稼働率を考える。これを規模別不稼働率という。この規模別不稼働率の概念について図８を用いて説明する。
【００３３】
図８（ａ）は、ネットワーク内の様々な規模の装置を模式的に表したものである。このような枝分かれ状態の構成を考える。ここで、図のユーザから見た場合、装置１，装置２，装置３のいずれが故障しても、このユーザは通信不能になる。一方、自分を含めてｎ1人のユーザがまとめて通信不能になるのは、装置１が故障したときに限られる。ｎ2人のユーザがまとめて通信不能になるのは、装置１又は装置２が故障したときである。したがって、自分を含めてｘ人のユーザ通信不能になる確率（不稼働率）は、図８（ｂ）のように表現される。この尺度は、ネットワーク内で大きな故障が起きやすいかどうかを判断するのに適しており、通信網の設計等でよく用いられるものである。
【００３４】
（３）のエリア間不稼働率は以下の意味を有する。通信網の構成は、図９に示すような階層構造をとっていることが多く、例えば最上位の中継交換機が、各都道府県を担当している。なお、ここでは話を単純にするために簡略化した構成について説明しているが、実際のネットワーク構成はもっと複雑である。
【００３５】
ここで、中継交換機や、これらを結ぶ伝送路が故障すると、例えば東京都と大阪府の間の通信が不能になる。この場合、東京都内部の通信は可能の場合もある。この故障形態は、前記（２）で述べたものとは異なるものであり、エリア間の通信不能となる。この確率をエリア間不稼働率という。図９から明らかなように、着目するエリアを都道府県とするか都市間とするかなど着目エリアに応じてエリア間不稼働率は異なったものとなる。
【００３６】
次に、上記（１）〜（３）に示した各不稼働率の推定方法について更に具体的に説明する。まず、上記（２）の規模別不稼働率を推定する方法について説明する。
【００３７】
規模別不稼働率は、前記（イ）のデータを基に算出する。ここで、図１０に示すエリアを考える。図１０に示すように、全エリアのユーザ総数が１００万人であり、且つ、着目期間（すなわち故障データの収集期間）が１年間とし、この着目期間中に、ユーザ数１０００人に影響し継続時間が１時間の故障（故障１）と、ユーザ数３０００人に影響し継続時間が２時間の故障（故障２）とが、発生したとする。この２件の故障から規模別不稼働率を推定するのは、以下の考え方による。
【００３８】
例えば、影響ユーザ数３０００人の故障が発生する箇所は、ネットワーク内には、１００万÷３０００＝３３３３３箇所あると考える。したがって、１年間に影響ユーザ数３０００の故障が１時間あったとすると、その故障によりユーザが影響を被る確率は、３３３３３分の１であり、それを不稼働率（実績不稼働率）に換算すると、１時間÷（３３３３３箇所×３６５日×２４時間）＝３．４２×１０-9となる。このような計算を全ての故障について積み上げると、規模別不稼働率の推定値となる。
【００３９】
その具体的方法は図１１に示すようなものであり、式で書けば以下である。  
【００４０】
【数２】
2005080104.tif 000004
ここで、Σは故障（その番号をｉ）毎に和を取ることを意味する。また、規模ｘ以上の故障データのみを集計することから、規模１以上の規模別不稼働率は、全ての故障データに基づいて算出したものとなる。
【００４１】
次に、前記（３）のエリア間不稼働率を推定する方法について説明する。エリア間不稼働率は、前記（ロ）のデータに基づき算出する。このエリア間不稼働率を問題にするときは着目エリアの大小が問題となるが、ここでは、エリア１のユーザ数とエリア２のユーザ数の積をパラメータＺとし、Ｚ以上のエリア間不稼働率を推定することとする。推定方法は以下のとおりとなる。
【００４２】
着目故障における、エリア１のユーザ数ｎ1とエリア２のユーザｎ2の積を取る。もし、ｎ1ｎ2＜Ｚならば不稼働率に算入せず、ｎ1ｎ2≧Ｚならば不稼働率に算入する。算入する不稼働率は、（ｎ1ｎ2／Ｎ2）（ｔ／Ｔ）により算出する。
【００４３】
そして、この不稼働率を全ての故障について積み上げる。こうすると、エリア間規模Ｚ以上の不稼働率が推定できる。式で書けば以下となる。
【００４４】
【数３】
2005080104.tif 000005
ここで、Σは故障（その番号をｋ）毎に和を取ることを意味する。
【００４５】
次に、前記（１）のＥ−Ｅ不稼働率を推定する方法について説明する。Ｅ−Ｅ不稼働率は、上記のようにして求めた規模別不稼働率で規模＝１とした値Ｕと、Ｚ＝１に対するエリア間不稼働率Ｗに基づき算出する。具体的には、Ｅ−Ｅ不稼働率＝２×Ｕ＋Ｗとなる。これは、図１２のように解釈できる。
【００４６】
また、この方法は、故障形態を表すマトリックスを用いて説明すると、以下のようになる。すなわち、ｎ人に影響するタイプ（イ）の故障のマトリックス表現は、図７（ａ）のようになるが、その塗りつぶし部分のマスの数は２（Ｎ−ｎ）ｎ＋ｎ2である。したがって、塗りつぶし部分のマスの数×時間の総数は以下に示すとおりとなる。
【００４７】
【数４】
2005080104.tif 000006
同様に、タイプ（ロ）の故障について塗りつぶし部分のマスの数×時間の総数は以下に示すとおりとなる。
【００４８】
【数５】
2005080104.tif 000007
したがって、これらを前述したＥ−Ｅ不稼働率を求めるときに用いた式（１）において適用すると、以下の式が導かれる。
【００４９】
【数６】
2005080104.tif 000008
この式を整理すると２×Ｕ＋Ｗが導かれる。つまり、塗りつぶし部分のマス数と時間の積を積算（Σ）してＮ2Ｔで割ったものがＥ−Ｅ不稼働率であるとの妥当な結論とも一致する。
【００５０】
次に、上述したネットワーク信頼性推定方法を実現するための具体的装置の一例について図１３を参照して説明する。図１３はネットワーク信頼性推定装置の概略ブロック図である。
【００５１】
このネットワーク信頼性推定装置１００は、図１３に示すように、所定期間（収集期間）において発生した故障データを記憶保持する故障データ記憶部１１０と、故障データ記憶部１１０に蓄積された故障データに基づき前述の算出方法により規模別不稼働率を算出する規模別不稼働率算出部１２０と、故障データ記憶部１１０に蓄積された故障データに基づき前述の算出方法によりエリア間不稼働率を算出するエリア間不稼働率算出部１３０と、規模別不稼働率算出部１２０及びエリア間不稼働率算出部１３０の算出結果に基づき前述の算出方法によりＥ−Ｅ不稼働率を算出するＥ−Ｅ不稼働率算出部１４０と、各算出部１２０〜１４０で算出された算出結果を記憶保持する算出結果記憶部１５０とを備えている。
【００５２】
規模別不稼働率算出部１２０は、故障データ記憶部１１０に蓄積された故障データのうち規模別不稼働率の算出に用いるデータを格納する規模別故障データ格納部１２１と、該規模別故障データ格納部１２１に格納された故障データから故障毎に不稼働率を算出する故障毎不稼働率算出部１２２と、故障毎不稼働率算出部１２２で算出された不稼働率を積み上げる規模別不稼働率積算部１２３とを備えている。
【００５３】
規模別故障データ格納部１２１に格納されるデータは、上記（イ）に係る故障データであり、各故障（番号ｉとする）毎に、故障により通信途絶したユーザ数ｎiと、その故障の継続時間ｔiである。故障毎不稼働率算出部１２２は、規模別故障データ格納部１２１に記憶された故障データに基づき、故障毎の不稼働率を（ｎi／Ｎ）（ｔi／Ｔ）により算出する。規模別不稼働率積算部１２３は、規模ｘ以上の故障ｉについての故障毎不稼働率を積算することにより規模別不稼働率を算出する。
【００５４】
エリア間不稼働率算出部１３０は、故障データ記憶部１１０に蓄積された故障データのうちエリア間不稼働率に用いるデータを格納するエリア間故障データ格納部１３１と、該エリア間故障データ格納部１３１に格納された故障データから故障毎に不稼働率を算出する故障毎不稼働率算出部１３２と、故障毎不稼働率算出部１３２で算出された不稼働率を積み上げるエリア間不稼働率積算部１３３とを備えている。
【００５５】
エリア間故障データ格納部１３１に格納されたデータは、上記（ロ）に係る故障データであり、各故障（番号ｋとする）毎に、故障により通信途絶した第１のエリアにおけるユーザ数ｎ1k及び第２のエリアにおけるユーザｎ2kと、その故障の継続時間ｔkである。故障毎不稼働率算出部１３２は、エリア間不稼働率算出部１３１に記憶された故障データに基づき、故障毎の不稼働率を（ｎ1kｎ2k／Ｎ2）（ｔk／Ｔ）により算出する。エリア間不稼働率積算部１３３は、規模Ｚ以上の故障ｋについての故障毎不稼働率を積算することによりエリア間不稼働率を算出する。
【００５６】
Ｅ−Ｅ不稼働率算出部１４０は、規模別不稼働率算出部１２０で算出された規模１以上の規模別不稼働率Ｕを２倍したものと、エリア間不稼働率算出部１３０で算出された規模１以上のエリア間不稼働率Ｗとを加算することによりＥ−Ｅ不稼働率を算出する。
【００５７】
算出結果記憶部１５０は、各算出部１２０〜１４０で算出された各算出結果を記憶する。
【００５８】
このネットワーク信頼性推定装置１００は、コンピュータ上で動作するプログラムとして前記各算出部１２０〜１４０を実現する。
【００５９】
このようなネットワーク信頼性推定装置１００によれば、収集された故障データに基づき、規模別不稼働率，エリア間不稼働率，Ｅ−Ｅ不稼働率が算出され、算出結果記憶部１５０に記憶される。この算出結果は必要に応じてディスプレイ等の表示装置や他の機器等に対して出力・送信等を行うことができる。
【００６０】
以上詳述したように、本実施の形態に係るネットワーク信頼性推定方法によれば、ネットワークの各構成要素（装置）の数量を把握するという多大な労力を要することなく、ネットワークにおいて実際に生じた故障のデータという実績値のみから、ネットワークの信頼性の指標の１つとなる不稼働率の推定値を得ることができる。したがって、構築したネットワークの検証等の作業を低コストで実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】信頼性ブロック図の一例を説明する図
【図２】信頼性の算出概念を説明する図
【図３】ネットワークの信頼性について説明する図
【図４】図３のネットワークの信頼性モデルを説明する図
【図５】ネットワーク図
【図６】通信の不通を表す３次元マトリックスの一例
【図７】典型的な故障における３次元マトリックスの一例
【図８】規模別不稼働率の概念を説明する図
【図９】エリア間通信を説明する図
【図１０】規模別不稼働率推定の概念を説明する図
【図１１】規模別不稼働率推定の具体的方法を説明する図
【図１２】各種の不稼働率の関係を説明する図
【図１３】ネットワーク信頼性推定装置のブロック図
【符号の説明】
【００６２】
１００…ネットワーク信頼性推定装置、１１０…故障データ記憶部、１２０…規模別不稼働率算出部、１３０…エリア間不稼働率算出部、１４０…Ｅ−Ｅ不稼働率算出部、１５０…算出結果記憶部
【図１】
2005080104.tif 000009
【図２】
2005080104.tif 000010
【図３】
2005080104.tif 000011
【図４】
2005080104.tif 000012
【図５】
2005080104.tif 000013
【図６】
2005080104.tif 000014
【図７】
2005080104.tif 000015
【図８】
2005080104.tif 000016
【図９】
2005080104.tif 000017
【図１０】
2005080104.tif 000018
【図１１】
2005080104.tif 000019
【図１２】
2005080104.tif 000020
【図１３】
2005080104.tif 000021