(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
異常運航船舶識別装置が行う異常運航船舶識別方法であって、
対象領域を運航する船舶の航跡データを収集するステップと、
前記対象領域を予め設定されたサイズの格子領域に分割するステップと、
前記分割された格子領域別に、前記収集された航跡データを学習して、前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップと、
前記算出された学習データを運航パターンに応じて、予め設定された個数の群集に分類して群集化（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップと、
前記群集化による群集別学習データを用いて、船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に群集別確率モデルを生成するステップと、
前記対象領域で運航する任意の船舶のリアルタイム位置値、針路値および速度値を含む航跡値の入力を受けるステップと、
前記対象領域から前記任意の船舶が運航する格子領域を抽出するステップと、
前記抽出された格子領域の船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別の群集別確率モデルと前記入力された航跡値とを比較して、前記航跡値の離隔度に応じて前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップとを含み、
前記群集別確率モデルを生成するステップは、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別にそれぞれ各格子領域に対する船舶の位置値、針路値または速度値の確率モデルを確率密度関数（ＰＤＦ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で生成し、
確率密度関数は、Ｇａｕｓｓｉａｎ−Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＫＤＥ）方法を用いて推定され、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に生成された前記群集別確率モデルそれぞれは、位置値、針路値および速度値の確率密度関数を含み、
前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップは、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に生成された前記群集別確率モデルと前記入力された位置値、針路値および速度値それぞれを比較して、船舶の位置、針路または速度それぞれに対する船舶の異常運航か否かを判別することを特徴とする異常運航船舶識別方法。
【請求項２】
前記収集された航跡データは、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）が担当する管制区域内を運航する各船舶に設置された船舶自動識別装置（ＡＩＳ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）から受信する航跡データおよびレーダーを介して取得する航跡データを含むことを特徴とする、請求項１に記載の異常運航船舶識別方法。
【請求項３】
前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップは、
入力と入力の対からなる学習データを生成するニューラルネットワークモデルであるオートエンコーダ（ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）モデルを用いて教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行い、
前記航跡データからなる入力データのみを用いて前記オートエンコーダモデルを学習させて前記対象領域の船舶の運航パターンを一般化することを特徴とする、請求項１に記載の異常運航船舶識別方法。
【請求項４】
前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップは、
前記収集された航跡データを正規化するステップと、
前記正規化された航跡データを前記オートエンコーダモデルを用いて教師なし学習して学習データを生成するステップと、
前記オートエンコーダモデルの学習が完了することにより、入力データを３次元データに投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）するエンコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ）、及びこれを復元するデコーダ（ｄｅｃｏｄｅｒ）を生成するステップとを含み、
前記オートエンコーダモデルの入力および出力データは、位置、針路および速度の３次元データで構成されることを特徴とする、請求項３に記載の異常運航船舶識別方法。
【請求項５】
前記群集化するステップは、
前記生成されたエンコーダを用いて、前記生成された学習データを３次元データに投影するエンコーディングを行い、３次元学習データを生成するステップと、
前記生成された３次元学習データをｋ−ｍｅａｎｓ群集化アルゴリズムを利用して群集化するステップとを含み、
最適の群集数を見つけるためにエルボー（ｅｌｂｏｗ）技法またはシルエット（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ）技法を用いることを特徴とする、請求項４に記載の異常運航船舶識別方法。
【請求項６】
異常運航船舶識別装置であって、
命令を格納するメモリと、
前記命令を実行するプロセッサとを含み、
前記命令は、
対象領域を運航する船舶の航跡データを収集するステップと、
前記対象領域を予め設定されたサイズの格子領域に分割するステップと、
前記分割された格子領域別に、前記収集された航跡データを学習して、前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップと、
前記算出された学習データを運航パターンに応じて、予め設定された個数の群集に分類して群集化（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップと、
前記群集化による群集別学習データを用いて、船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に群集別確率モデルを生成するステップと、
前記対象領域で運航する任意の船舶のリアルタイム位置値、針路値および速度値を含む航跡値の入力を受けるステップと、
前記対象領域から前記任意の船舶が運航する格子領域を抽出するステップと、
前記抽出された格子領域の船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別の群集別確率モデルと前記入力された航跡値とを比較して、前記航跡値の離隔度に応じて前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップとを含み、
前記群集別確率モデルを生成するステップは、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別にそれぞれ各格子領域に対する船舶の位置値、針路値または速度値の確率モデルを確率密度関数（ＰＤＦ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で生成し、
確率密度関数は、Ｇａｕｓｓｉａｎ−Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＫＤＥ）方法を用いて推定され、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に生成された前記群集別確率モデルそれぞれは、位置値、針路値および速度値の確率密度関数を含み、
前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップは、
船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に生成された前記群集別確率モデルと前記入力された位置値、針路値および速度値それぞれを比較して、船舶の位置、針路または速度それぞれに対する船舶の異常運航か否かを判別することを特徴とする異常運航船舶識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常運航船舶識別装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）は、海上交通量の暴走、危険貨物の増加、潜在的な環境汚染の危険性などに対して港湾の安全および港湾運営の効率性を向上させるための通航サービスを提供するシステムである。海上交通管制システムは、管制区域内で周辺状況、海上交通状況などの情報を適時に船舶に提供することにより、船舶から航海士の決定過程に役立つようにすることができる。
【０００３】
一方、海上交通管制システムを利用して管制業務を行う管制士を支援するためのシステムが多く開発された。ところが、開発されたほとんどのシステムは、ルールベース（ｒｕｌｅ−ｂａｓｅ）で動作するので、定義された規則に反する状況の判断が不可能である。すべての海上交通状況がいちいち定義されるのは不可能である。
【０００４】
これにより、船舶の異常運航状態を識別するための機械学習モデルベースの方法が開発されている。従来の方法は、対象領域全体を一つのモデルとして一般化するのに困難がある。つまり、対象領域内には非常に多様な運航パターンが存在するため、これを分類または識別するとは難しく、過去の航跡データに基づいて学習が行われる場合、頻度の低い運航パターンは異常運航と識別される可能性が高い。異常運航すると識別された船舶が、どんな理由で異常運航すると識別されたかが不明な場合が多い。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】韓国登録特許第１０−１９４７６７５号明細書（２０１９年２月７日）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）が担当する管制区域を分割し、分割された領域別に航跡データを学習して船舶の運航パターンに対する学習データを算出し、算出された分割領域別学習データを用いて船舶の異常運航を識別する異常運航船舶識別装置及び方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のある観点によれば、異常運航船舶識別装置が行う異常運航船舶識別方法が開示される。
【０００８】
本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法は、対象領域を運航する船舶の航跡データを収集するステップと、前記対象領域を予め設定されたサイズの格子領域に分割するステップと、前記分割された格子領域別に、前記収集された航跡データを学習して、前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップと、前記算出された学習データを運航パターンに応じて、予め設定された個数の群集に分類して群集化（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップと、前記群集化による群集別学習データを用いて群集別確率モデルを生成するステップと、前記格子領域別に生成された前記群集別確率モデルを用いて異常運航船舶を識別するステップとを含む。
【０００９】
前記収集された航跡データは、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）が担当する管制区域内を運航する各船舶に設置された船舶自動識別装置（ＡＩＳ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）から受信する航跡データおよびレーダーを介して取得する航跡データを含む。
【００１０】
前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップは、入力と入力の対からなる学習データを生成するニューラルネットワークモデルであるオートエンコーダ（ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）モデルを用いて教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行うが、前記航跡データからなる入力データのみを用いて前記オートエンコーダモデルを学習させて前記対象領域の船舶の運航パターンを一般化する。
【００１１】
前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップは、前記収集された航跡データを正規化するステップと、前記正規化された航跡データを前記オートエンコーダモデルを用いて教師なし学習して学習データを生成するステップと、前記オートエンコーダモデルの学習が完了することにより、入力データを３次元データに投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）するエンコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ）、およびこれを復元するデコーダ（ｄｅｃｏｄｅｒ）を生成するステップとを含むが、前記オートエンコーダモデルの入力および出力データは、位置、針路および速度の３次元データで構成される。
【００１２】
前記群集化するステップは、前記生成されたエンコーダを用いて、前記生成された学習データを３次元データに投影するエンコーディングを行い、３次元学習データを生成するステップと、前記生成された３次元学習データをｋ−ｍｅａｎｓ群集化アルゴリズムを利用して群集化するステップとを含むが、最適の群集数を見つけるためにエルボー（ｅｌｂｏｗ）技法またはシルエット（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ）技法を使用する。
【００１３】
前記群集別確率モデルを生成するステップは、各格子領域に対する船舶の位置値、針路値または速度値の確率モデルを確率密度関数（ＰＤＦ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で生成するが、確率密度関数は、Ｇａｕｓｓｉａｎ−Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＫＤＥ）方法を用いて推定され、前記群集別確率モデルは、位置値、針路値および速度値の確率密度関数を含む。
【００１４】
前記異常運航船舶を識別するステップは、前記対象領域で運航する任意の船舶のリアルタイム位置値、針路値および速度値を含む航跡値の入力を受けるステップと、前記対象領域から、前記任意の船舶が運航する格子領域を抽出するステップと、前記抽出された格子領域の群集別確率モデルと前記入力された航跡値とを比較して、前記航跡値の離隔度に応じて前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップとを含むが、前記任意の船舶の異常運航か否かを判別するステップは、前記群集別確率モデルと前記入力された位置値、針路値および速度値それぞれを比較して、船舶の位置、針路または速度それぞれに対する船舶の異常運航か否かを判別する。
【００１５】
本発明の他の観点によれば、異常運航船舶識別装置が開示される。
【００１６】
本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置は、命令を格納するメモリと、前記命令を実行するプロセッサとを含み、前記命令は、対象領域を運航する船舶の航跡データを収集するステップと、前記対象領域を予め設定されたサイズの格子領域に分割するステップと、前記分割された格子領域別に、前記収集された航跡データを学習して前記船舶の運航パターンに対する学習データを算出するステップと、前記算出された学習データを運航パターンに応じて、予め設定された個数の群集に分類して群集化（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）するステップと、前記群集化による群集別学習データを用いて群集別確率モデルを生成するステップと、前記格子領域別に生成された前記群集別確率モデルを用いて異常運航船舶を識別するステップとを含む異常運航船舶識別方法を行う。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置および方法は、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）が担当する管制区域を分割し、分割された領域別に航跡データを学習して船舶の運航パターンに対する学習データを算出し、算出された分割領域別学習データを用いて船舶の異常運航を識別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置が行う異常運航船舶識別方法を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を説明するための図である。
【図３】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を説明するための図である。
【図４】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を説明するための図である。
【図５】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を説明するための図である。
【図６】本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置の構成を概略的に例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本明細書で使用される単数の表現は、文脈上明らかに異なる意味ではない限り、複数の表現を含む。本明細書において、「構成される」または「含む」などの用語は、明細書上に記載された様々な構成要素、または様々なステップを必ずすべて含むものと解釈されてはならず、そのうちの一部の構成要素または一部のステップは含まなくてもよく、または追加の構成要素またはステップをさらに含んでもよいと解釈されるべきである。また、明細書に記載された「…部」、「モジュール」などの用語は、少なくとも一つの機能または動作を処理する単位を意味し、これは、ハードウェアまたはソフトウェアで実現されるか或いはハードウェアとソフトウェアの組み合わせで実現され得る。
【００２０】
以下、本発明の様々な実施形態を添付図面を参照して説明する。
【００２１】
図１は本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置が行う異常運航船舶識別方法を示すフローチャート、図２乃至図５は本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を説明するための図である。以下、図１を中心に、本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置が行う異常運航船舶識別方法を説明するが、図２乃至図５を参照する。
【００２２】
Ｓ１１０ステップで、異常運航船舶識別装置は航跡データを収集する。例えば、海上交通管制システム（ＶＴＳ：Ｖｅｓｓｅｌ  Ｔｒａｆｆｉｃ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）は、担当する管制区域内を運航する各船舶に設置された船舶自動識別装置（ＡＩＳ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ）から受信する航跡データまたはレーダーを介して取得する航跡データを収集して蓄積保存することができる。異常運航船舶識別装置は、各船舶から収集された航跡データを海上交通管制システムから受信して航跡データを収集することができる。船舶自動識別装置を搭載していない船舶の航跡データは、レーダーのみを介して収集できる。
【００２３】
ここで、船舶自動識別装置の航跡データは、船名、船舶の種類、船舶諸元（船舶の長さおよび幅）、時間による船舶の位置情報、時間による船舶の速度情報、時間による船舶の針路情報、および船籍貨物情報を含むことができ、レーダーの航跡データは、時間による物標の位置情報、時間による物標の速度情報、および時間による物標の針路情報を含むことができる。
【００２４】
Ｓ１２０ステップで、異常運航船舶識別装置は、対象領域を予め設定されたサイズの格子領域に分割する。ここで、対象領域は、海上交通管制システムが担当する管制区域であり得る。例えば、図２は格子領域１５に分割された対象領域１０を示す。
【００２５】
Ｓ１３０ステップで、異常運航船舶識別装置は、分割された格子領域別に収集された航跡データを学習して船舶の運航パターンに対する学習データを算出する。
【００２６】
つまり、異常運航船舶識別装置は、航跡データの特性上、入力と出力の対からなる学習データを生成することが難しいため、入力と入力の対からなる学習データを生成するニューラルネットワークモデルであるオートエンコーダ（ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）モデルを用いて教師なし学習（ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を行うことができる。そのため、異常運航船舶識別装置は、航跡データからなる入力データのみを用いてオートエンコーダモデルを学習させることにより、対象領域１０の船舶の運航パターンを一般化することができる。
【００２７】
例えば、異常運航船舶識別装置は、オートエンコーダモデルを用いて航跡データを教師なし学習するために、まず、収集された航跡データを０と１との間の実数値に正規化することができる。すなわち、異常運航船舶識別装置は、入力された航跡データ（すなわち、船舶の位置情報、針路情報および速度情報）を船舶別に分類し、分類された航跡データを予め設定された一定周期（例えば、１０秒）で補間（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）し、補間された航跡データを最大値および最小値を基準に０と１の間の実数値に正規化することができる。
【００２８】
次いで、異常運航船舶識別装置は、正規化された航跡データをオートエンコーダモデルを用いて教師なし学習して学習データを生成することができる。オートエンコーダモデルの入力および出力データは、位置、針路および速度の３次元データで構成でき、これにより、オートエンコーダモデルは、入力層と出力層がそれぞれ３つで構成できる。異常運航船舶識別装置は、入力層と出力層のデータができる限り同一になるまで教師なし学習を行うことができ、オートエンコーダモデルの学習が完了することにより、入力データを３次元データに投影（ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）するエンコーダ（ｅｎｃｏｄｅｒ）と、これを復元するデコーダ（ｄｅｃｏｄｅｒ）を生成することができる。
【００２９】
Ｓ１４０ステップで、異常運航船舶識別装置は、算出された学習データを運航パターンに応じて、予め設定された個数の群集に分類して群集化（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）する。
【００３０】
例えば、異常運航船舶識別装置は、学習完了したオートエンコーダモデルのエンコーダを用いて算出された学習データを３次元データに投影するエンコーディングを行うことにより３次元学習データを生成し、生成された３次元学習データを運航パターンに応じて分類して群集化することができる。このとき、異常運航船舶識別装置は、学習データを群集化するために、ｋ−ｍｅａｎｓなどの群集化アルゴリズムを利用することができ、最適の群集数を見つけるためにエルボー（ｅｌｂｏｗ）技法またはシルエット（ｓｉｌｈｏｕｅｔｔｅ）技法を用いることができる。
【００３１】
Ｓ１５０ステップで、異常運航船舶識別装置は、群集別学習データを用いて群集別確率モデルを生成する。
【００３２】
例えば、異常運航船舶識別装置は、各格子領域に対する船舶の位置値、針路値または速度値の確率モデルを、図３に示されたグラフのように、確率密度関数（ＰＤＦ：Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）で生成することができる。ここで、確率密度関数は、Ｇａｕｓｓｉａｎ−Ｋｅｒｎｅｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＫＤＥ）方法を用いて推定できる。
【００３３】
例えば、図４はｎ個の群集の確率モデル２０の例を示す。図４を参照すると、各群集別確率モデルは、位置値、針路値および速度値の確率密度関数を含むことができる。
【００３４】
また、群集別確率モデルは、船舶の種類別、船舶の大きさ別および時間帯別に区分されて生成できる。
【００３５】
Ｓ１５０ステップで、異常運航船舶識別装置は、格子領域別に生成された群集別確率モデルを用いて異常運航船舶を識別する。
【００３６】
例えば、異常運航船舶識別装置は、対象領域１０で運航する任意の船舶のリアルタイム航跡値（位置値、針路値および速度値）の入力を受けると、対象領域１０で当該船舶が運航する格子領域を抽出し、抽出された格子領域の群集別確率モデルと入力された航跡値とを比較して航跡値の離隔度に応じて当該船舶の異常運航か否かを判別することができる。つまり、異常運航船舶識別装置は、群集別確率モデルと入力された船舶の位置値、針路値および速度値それぞれを比較して船舶の位置、針路または速度それぞれに対する船舶の異常運航か否かを判別することができる。
【００３７】
例えば、図５は異常運航か否かを判別するための確率密度関数を概略的に例示して示すものである。図５を参照すると、航跡値の正常範囲は、確率密度関数で平均値（μ）を基準として左右各確率を３４．１％または３４．１％＋１３．６％のように設定して決定できる。このような確率値の調整を介して識別感度が調節できる。そのため、正常範囲の確率値としての３４．１％を左右各確率値に設定すると仮定すると、入力された任意の船舶の航跡値３０は正常範囲に含まれる。
【００３８】
このような航跡値の正常範囲に関する情報は、群集別確率モデルの生成時に、ユーザーによって入力されて群集別確率モデルに含まれ得る。
【００３９】
そして、群集別確率モデルは、位置値、針路値および速度値の正常範囲を決定するために制限区域情報、針路制限情報、最小および最大速度情報などのユーザー情報を含んでもよい。
【００４０】
図６は本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置の構成を概略的に例示する図である。
【００４１】
図６を参照すると、本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別装置は、プロセッサ６１０、メモリ６２０、通信部６３０およびインターフェース部６４０を含む。
【００４２】
プロセッサ６１０は、メモリ６２０に格納された処理命令を実行させるＣＰＵまたは半導体素子であり得る。
【００４３】
メモリ６２０は、さまざまな類型の揮発性または不揮発性記憶媒体を含むことができる。例えば、メモリ６２０はＲＯＭ、ＲＡＭなどを含むことができる。
【００４４】
例えば、メモリ６２０は、本発明の実施形態に係る異常運航船舶識別方法を行う命令を格納することができる。
【００４５】
通信部６３０は、通信網を介して他の装置とデータを送受信するための手段である。
【００４６】
インターフェース部６４０は、ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース、およびユーザインターフェースを含むことができる。
【００４７】
一方、前述した実施形態の構成要素は、プロセス的な観点から容易に把握できる。すなわち、それぞれの構成要素はそれぞれのプロセスから把握できる。また、前述した実施形態のプロセスは、装置の構成要素の観点から容易に把握できる。
【００４８】
また、前述した技術的内容は、多様なコンピュータ手段を介して実行できるプログラム命令の形で実現され、コンピュータ可読媒体に記録できる。前記コンピュータ可読媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独でまたは組み合わせて含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施形態のために特別に設計されて構成されたものであってもよく、コンピュータソフトウェアの当業者に公知されて使用できるものであってもよい。コンピュータ可読記録媒体の例には、ハードディスク、フロッピーディスク、および磁気テープなどの磁気媒体（ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｍｅｄｉａ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなどの光記録媒体（ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）などの磁気−光媒体（ｍａｇｎｅｔｏ−ｏｐｔｉｃａｌ  ｍｅｄｉａ）、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのプログラム命令を格納し実行するように特別に構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例には、コンパイラによって作られるような機械語コードだけでなく、インタプリターなどを用いてコンピュータによって実行できる高級言語コードを含む。ハードウェア装置は、実施形態の動作を行うために１つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成でき、その逆も同様である。
【００４９】
前述した本発明の実施形態は、例示の目的のために開示されたものであり、本発明についての通常の知識を有する当業者であれば、本発明の思想と範囲内で様々な修正、変更、付加が可能であり、それらの修正、変更及び付加も以下の特許請求の範囲に属するものと理解すべきである。
【符号の説明】
【００５０】
６１０    プロセッサ
６２０    メモリ
６３０    通信部
６４０    インターフェース部
【図１】
0006909275.tif 000002
【図２】
0006909275.tif 000003
【図３】
0006909275.tif 000004
【図４】
0006909275.tif 000005
【図５】
0006909275.tif 000006
【図６】
0006909275.tif 000007