(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の周辺デバイスからデータを受信するデバイスにおいて、
前記複数の周辺デバイスの各々は、対応するセンサで検知したデータを送受信する通信機能を有し、
前記複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信するデータ受信部と、
前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断するデータ判断部であって、蓄積された過去の受信データから決定される予測データ値と前記受信した現在データのデータ値との差に基づいて、前記受信した現在データが正常であるか否かを判断する、該データ判断部と、
前記データ判断部の判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出するデータ予測部と、
前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定するデータ受信決定部と、を含み、
前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータであり、
前記複数の周辺デバイスの各々は、前記デバイスと同じ各機能を発揮する前記データ受信部と、前記データ判断部と、前記データ予測部と、前記データ受信決定部を備え、互いに直接通信を介したデータの交換を行って該交換したデータを利用した処理を行う、デバイス。
【請求項２】
前記データ判断部は、
前記現在データと、既存に受信したデータとを比較し、前記現在データが正常データであるか否かを判断することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項３】
前記データ判断部は、
前記現在データが復旧が要求される損傷されたデータである場合、非正常データと判断することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項４】
前記データ予測部は、
下記数式により、前記次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）を算出することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
0006936871.tif 000012
式中、
Φ（ｔ）は、前記現在データが正常データである確率、
θ１は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための第１係数、
θ２は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の低下率を調整するための第２係数、
ａは、前記データ判断部において、前記現在データを正常データと判断すれば、１、非正常データと判断すれば、０の値を有する第３係数である。
【請求項５】
前記第１係数（θ１）は、正の値、前記第２係数（θ２）は、負の値を有する定数であることを特徴とする請求項４に記載のデバイス。
【請求項６】
前記第１係数（θ１）は、前記複数の周辺デバイスから正常データを受信した場合、補償が付与される学習により、前記補償が最大化されるように選定された値であることを特徴とする請求項４に記載のデバイス。
【請求項７】
前記データ受信決定部は、
前記算出された確率が基準値以上の値を有する場合、前記次のデータを受信するように決定し、
それ以外の場合、前記次のデータを受信しないように決定し、
前記基準値は、前記データ受信決定部が、前記次のデータを受信するか否かを決定するたびに、０以上１以下の範囲において、ランダムに生成される値であることを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項８】
前記データ予測部は、
前記データ受信決定部において、前記次のデータを受信しないように決定した場合、
次の次のデータが正常データである確率を、前記次のデータが正常データである確率と同一に設定することを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項９】
前記データ受信部は、前記複数の周辺デバイスと直接通信を行うことを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記複数の周辺デバイスと、事物インターネット環境において、通信を行うことを特徴とする請求項１に記載のデバイス。
【請求項１１】
デバイスのデータ受信方法において、
複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信する段階であって、前記複数の周辺デバイスの各々は、対応するセンサで検知したデータを送受信する通信機能を有する、該受信する段階と、
前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断する段階であって、蓄積された過去の受信データから決定される予測データ値と前記受信した現在データのデータ値との差に基づいて、前記受信した現在データが正常であるか否かを判断する、該判断する段階と、
前記判断する段階での判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出する段階と、
前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定する段階と、を含み、
前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータであり、
前記複数の周辺デバイスの各々は、前記デバイスの各段階の操作と同じ操作である、前記受信する段階と、前記判断する段階と、前記算出する段階と、前記決定する段階の各操作を実施し、互いに直接通信を介したデータの交換を行って該交換したデータを利用した処理を行う、データ受信方法。
【請求項１２】
前記次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）は、下記数式によって算出されることを特徴とする請求項１１に記載のデータ受信方法。
0006936871.tif 000013
式中、
Φ（ｔ）は、前記現在データが正常データである確率、
θ１は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための第１係数、
θ２は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の低下率を調整するための第２係数、
ａは、前記現在データが正常データと判断されれば、１、非正常データと判断されれば、０の値を有する第３係数である。
【請求項１３】
前記複数の周辺デバイスから正常データを受信した場合、補償を付与する学習を行い、前記第１係数（θ１）を算出する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のデータ受信方法。
【請求項１４】
前記第１係数（θ１）を算出する段階は、
前記第１係数（θ１）の値を設定する第１段階と、
前記設定された第１係数（θ１）に対して、複数の周辺デバイスから順次にデータを受信し、受信したデータが正常データであるならば、補償を付与し、受信したデータが非正常データであるならば、ペナルティを付与するエピソードを遂行する第２段階と、
前記補償と前記ペナルティとを総合して点数を算出する第３段階と、
前記第１段階ないし前記第３段階を複数回反復する第４段階と、
前記複数回のうち、前記エピソードに係わる最適の点数が算出された回において設定された前記第１係数（θ１）の値を出力する第５段階と、を含むことを特徴とする請求項１３に記載のデータ受信方法。
【請求項１５】
前記デバイスは、前記複数の周辺デバイスと、事物インターネット環境において、直接通信を行うことを特徴とする請求項１１に記載のデータ受信方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データを受信する方法に係り、さらに詳細には、複数の周辺デバイスから正常データを受信する確率を高めるためのデータ受信方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
事物インターネット（ＩｏＴ：internet of things）は、デバイスに、センサと通信機能とを内蔵させ、インターネットに連結する技術であり、無線通信を介して、複数のデバイスを連結する技術を意味する。
【０００３】
該事物インターネットの適用対象は、その名称から分かるように、全ての事物である。ただし、モバイルデバイスのように、独立した電源で動作するデバイスの場合、資源が制限されてしまい、そのようなデバイスを対象にする事物ネットワーク環境においては、コンピュータパワー、メモリ容量、バッテリパワーのような多様な環境的特殊性が考慮されなければならない。
【０００４】
一方、事物インターネット環境において、複数デバイス間のデータ送受信過程において、非正常データが拡散しうる。それを防止するために、従来には、単位時間ごとに、信頼度情報をアップデートし、それを互いに交換しなければならなかった。そのような従来方式の場合、デバイスの個数が増加するほど、信頼度情報交換に所要される時間、及び所要される資源が増大してしまう。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、複数デバイス間における非正常データ拡散を防止するための方法を提供する。
【０００６】
また、本発明は、周辺デバイスの個数が増加しても、デバイスで所要される資源を最小化させ、周辺デバイスからの非正常データ流入を防止することができる方法を提供する。
【０００７】
また本発明は、周辺デバイスからデータを受容する前、前もって予防的に、非正常データ流入を防止することができる方法を提供する。
【０００８】
本発明の課題は、以上で言及した課題に制限されるものではなく、言及されていない他の課題は、以下の記載から、当業者に明確に理解されるであろう。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前述の技術的課題を解決するための手段として、複数の周辺デバイスからデータを受信するデバイスは、前記複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信するデータ受信部と、前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断するデータ判断部と、前記判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出するデータ予測部と、前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定するデータ受信決定部と、を含み、前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータである。
【００１０】
前述の技術的課題を解決するための手段として、デバイスのデータ受信方法は、複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信する段階と、前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断する段階と、前記判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出する段階と、前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定する段階と、を含み、前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、次のデータが正常データである確率により、次のデータを選択的に受信するようにし、無条件に次のデータを受信することを前提としない。従って、非正常データがデバイスに流入されて拡散することを予防することができる。
【００１２】
また、本発明によれば、基準デバイスと、いずれか１つの周辺デバイスとの間における一対一でのデータを受信するか否かを決定せず、基準デバイスが、複数の周辺デバイスから送信されるデータを受信するか否かを決定する。従って、周辺デバイスの個数が増加しても、データを受信するか否かを決定するために必要となる資源は、一定に維持される。
【００１３】
本発明による効果は、以上で例示された内容によって制限されるものではなく、さらに多様な効果が本明細書内に含まれている。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態によるデータ受信方法の適用対象になる複数デバイスを示す図面である。
【図２】一実施形態による基準デバイス、及び複数の周辺デバイスを示す図面である。
【図３】一実施形態による基準デバイスの構成を示す図面である。
【図４】一実施形態による基準デバイスの構成を示す図面である。
【図５】一実施形態によるデータ受信方法を示す図面である。
【図６】一実施形態によるデータ受信方法を示す図面である。
【図７】θ１を学習させるための方法の一実施形態を示す図面である。
【図８】Φ（ｔ＋１）のグラフ概形の一実施形態を示す図面である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
一実施形態による、各々が対応するセンサで検知したデータを送受信する通信機能を有する複数の周辺デバイスからデータを受信するデバイスは、前記複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信するデータ受信部と、前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断するデータ判断部と、前記判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出するデータ予測部と、前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定するデータ受信決定部と、を含み、前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータである。前記複数の周辺デバイスの各々は、前記デバイスと同じ各機能を発揮する前記データ受信部と、前記データ判断部と、前記データ予測部と、前記データ受信決定部を備え、互いに直接通信を介したデータの交換を行って該交換したデータを利用した処理を行う。ある実施形態では、前記データ判断部は、蓄積された過去の受信データから決定される予測データ値と前記受信した現在データのデータ値との差に基づいて、前記受信した現在データが正常であるか否かを判断し得る。
【００１６】
前述のデバイスにおいて、前記データ判断部は、前記現在データと既存に受信したデータとを比較し、前記現在データが正常データであるか否かを判断する。
【００１７】
前述のデバイスにおいて、前記データ判断部は、前記現在データが復旧が要求される損傷されたデータである場合、非正常データと判断する。
【００１８】
前述のデバイスにおいて、前記データ予測部は、下記数式により、前記次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）を算出し、
【００１９】
【数１】
0006936871.tif 000002
【００２０】
前記Φ（ｔ）は、前記現在データが正常データである確率、前記θ１は、前記Φ（ｔ）に対する前記Φ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための第１係数、前記θ２は、前記Φ（ｔ）に対する前記Φ（ｔ＋１）の低下率を調整するための第２係数、前記ａは、前記データ判断部において、前記現在データを正常データと判断すれば、１、非正常データと判断すれば、０の値を有する第３係数である。
【００２１】
前述のデバイスにおいて、前記第１係数（θ１）は、正の値、前記第２係数（θ２）は、負の値を有する定数である。
【００２２】
前述のデバイスにおいて、前記第１係数（θ１）は、前記複数の周辺デバイスから正常データを受信した場合、補償が付与される学習により、前記補償が最大化されるように選定された値である。
【００２３】
前述のデバイスにおいて、前記データ受信決定部は、前記算出された確率が基準値以上の値を有する場合、前記次のデータを受信するように決定し、それ以外の場合、前記次のデータを受信しないように決定し、前記基準値は、前記データ受信決定部が、前記次のデータを受信するか否かを決定するたびに、０以上１以下の範囲において、ランダムに生成される値である。
【００２４】
前述のデバイスにおいて、前記データ予測部は、前記データ受信決定部において、前記次のデータを受信しないように決定した場合、次の次のデータが正常データである確率を、前記次のデータが正常データである確率と同一に設定する。
【００２５】
前述のデバイスにおいて、前記データ受信部は、前記複数の周辺デバイスと直接通信を行う。
【００２６】
前述のデバイスにおいて、前記複数の周辺デバイスと、事物インターネット環境において、通信を行う。
【００２７】
一実施形態によるデバイスのデータ受信方法は、複数の周辺デバイスのうちいずれか１つの周辺デバイスから現在データを受信する段階と、前記受信した現在データが正常データであるか否かを判断する段階と、前記判断結果により、次のデータが正常データである確率を算出する段階と、前記算出された確率により、前記次のデータを受信するか否かを決定する段階と、を含み、前記次のデータは、前記いずれか１つの周辺デバイス、または他のいずれか１つの周辺デバイスが送信したデータである。
【００２８】
前述の方法において、前記次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）は、下記数式によって算出され、
【００２９】
【数１】
0006936871.tif 000003
【００３０】
前記Φ（ｔ）は、前記現在データが正常データである確率、前記θ１は、前記Φ（ｔ）に対する前記Φ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための第１係数、前記θ２は、前記Φ（ｔ）に対する前記Φ（ｔ＋１）の低下率を調整するための第２係数、前記ａは、前記現在データが正常データと判断されれば、１、非正常データと判断されれば、０の値を有する第３係数である。
【００３１】
前述の方法は、前記複数の周辺デバイスから正常データを受信した場合、補償を付与する学習を行い、前記第１係数（θ１）を算出する段階をさらに含む。
【００３２】
前述の方法において、前記第１係数（θ１）を算出する段階は、前記第１係数（θ１）の値を設定する第１段階と、前記設定された第１係数（θ１）に対して、複数の周辺デバイスから順次にデータを受信し、受信したデータが正常データであるならば、補償（reward）を付与し、受信したデータが非正常データであるならば、ペナルティ（penalty）を付与するエピソードを遂行する第２段階と、前記補償と前記ペナルティとを総合して点数を算出する第３段階と、前記第１段階ないし前記第３段階を複数回反復する第４段階と、前記複数回のうち、前記エピソードに係わる最適の点数が算出された回において設定された前記第１係数（θ１）の値を出力する第５段階と、を含む。
【００３３】
前述の方法において、前記デバイスは、前記複数の周辺デバイスと、事物インターネット環境において、直接通信を行う。
【００３４】
以下、添付された図面を参照しながら、ただ、例示のための実施形態について詳細に説明する。下記説明は、実施形態を具体化させるためのものであるのみ、発明の権利範囲を制限したり限定したりするものではないことは言うまでもない。詳細な説明、及び実施形態から、当該技術分野の専門家が容易に類推することができることは、権利範囲に属するものと解釈される。
【００３５】
本明細書で使用される「構成される」または「含む」というような用語は、明細書上に記載された多くの構成要素、または多くの段階を必ずしもいずれも含むものであると解釈されるものではなく、そのうち一部構成要素または一部段階は、含まれず、または追加的な構成要素または段階をさらに含んでもよいと解釈されなければならない。
【００３６】
本明細書で使用される用語は、本発明での機能を考慮しながら、可能な限り現在汎用される一般的な用語を選択したが、それらは、当分野の当業者の意図、判例、または新たな技術の出現などによっても異なる。また、特定の場合、出願人が任意に選定した用語もあり、その場合、当該発明の説明部分において、詳細にその意味を記載する。従って、本発明で使用される用語は、単純な用語の名称ではなく、その用語が有する意味と、本発明の全般にわたる内容とを基に定義されなければならない。
【００３７】
図１は、一実施形態によるデータ受信方法の適用対象になる複数デバイスを示す。
【００３８】
複数デバイス１００は、互いにインターネット通信が可能なデバイスにおいて、家電機器、自動車、スマートフォンのような多様なデバイスからも構成される。すなわち、複数デバイス１００は、事物インターネットが接木されたデバイスでもある。
【００３９】
複数デバイス１００は、サーバまたはラウタなしに、直接通信を介して互いにデータを送受信することができる。複数デバイス１００は、有線／無線通信方式を利用することができ、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ（wireless fidelity）、ブルートゥース（登録商標）（Bluetooth（登録商標））、ＷＰＡＮ（wireless personal area networks）、ＬＴＥ（long-term evolution）、イーサネット（Ethernet）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｚ−Ｗａｖｅなどの通信方式を利用することができる。
【００４０】
図２は、一実施形態による基準デバイス、及び複数の周辺デバイスを示す。図３及び図４は、一実施形態による基準デバイスの構成を示す。図５及び図６は、一実施形態によるデータ受信方法を示す。以下においては、図２ないし図６を共に参照し、基準デバイスの構成及びデータ受信方法について説明する。
【００４１】
本発明の一実施形態によるデータ受信方法について説明するために、基準デバイス２００が２つの周辺デバイス３００，４００からデータを受信する場合と仮定する。それは、説明の便宜のためであるのみ、周辺デバイスの個数を制限するものではなく、周辺デバイスは、仮定とは異なり、３個以上のデバイスによっても構成される。また、説明の便宜のために、任意のデバイスを、基準デバイス２００に選定し、データ受信方法について説明するものであるが、以下で説明するデバイスの構成、及びデータ受信方法は、基準デバイス２００だけではなく、複数の周辺デバイスにも適用される。
【００４２】
まず、基準デバイスの構成について説明すれば、基準デバイス２００は、データ受信部２１０、データ判断部２２０、データ予測部２３０及びデータ受信決定部２４０を含んでもよい。
【００４３】
データ受信部２１０は、周辺デバイス３００，４００からデータを受信する機能を遂行することができる。データ受信部２１０は、データ受信決定部２４０により、データを受信すると決定された場合、それをトリガ（trigger）にし、周辺デバイス３００，４００からデータを受信することができる。
【００４４】
周辺デバイス３００，４００のうちいずれか１つの周辺デバイス３００だけデータを送信した場合、データ受信部２１０は、当該データを受信することができる。または、周辺デバイス３００，４００がいずれもデータを同時に送信した場合、データ受信部２１０は、そのうちいずれか一つを選択して受信することができる。
【００４５】
データ判断部２２０は、データ受信部２１０を介して受信した現在データが、正常データであるか否かを判断することができる。
【００４６】
データ判断部２２０は、既存に収集したデータと、受信した現在データとを比較し、受信した現在データが、既存に収集したデータのパターンと食い違う場合、非正常データと判断することができる。既存に収集したデータとの比較のためのパターンには、データに含まれた値、データ受信頻度などが使用される。
【００４７】
または、データ判断部２２０は、受信したデータが損傷されたデータである場合、非正常データと判断することができる。このとき、損傷されたデータだということは、利用することができないほどに損傷され、復旧が要求されるデータを意味する。
【００４８】
データ予測部２３０は、データ判断部２２０で判断した結果を基に、次のデータが正常データである確率を予測することができる。このとき、次のデータは、現在データ後、現在データを送信した周辺デバイスから送信されたデータであるか、あるいは他の周辺デバイスから送信されたデータでもある。
【００４９】
すなわち、次のデータは、複数の周辺デバイスから送信される全てのデータを対象にするので、基準デバイスが、いずれか１つの周辺デバイスとの一対一でデータを受信するか否かを決定せず、複数の周辺デバイスを対象に、データを受信するか否かを決定することができる。従って、周辺デバイスの個数が増加しても、データを受信するか否かを決定するために必要となる資源は、一定に維持される。
【００５０】
次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）は、以下の数式１を介しても計算される。
【００５１】
【数１】
0006936871.tif 000004
【００５２】
ここで、Φ（ｔ）は、受信した現在データが正常データである確率であり、データ予測部２３０によって現在データを受信する以前に、以前データが正常データである確率Φ（ｔ−１）を基に算出された確率を示す。
【００５３】
θ１は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための係数を示す。θ１は、上昇率を示すので、正の値を有する定数でもある。θ１は、任意の定数にも設定される。または、基準デバイス２００がデータ受信を始める前、学習部２５０を介して事前に学習を行い、その値が決定される。θ１を学習させる方法については、図７を参照して後述する。
【００５４】
θ２は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の低下率を調整するための係数を示す。θ２は、低下率を示すので、負の値を有する定数でもある。または、θ１と同様に、学習を介して決定される係数でもある。
【００５５】
ａは、データ判断部２２０によって受信した現在データが正常データと判断されれば、１、非正常データと判断されれば、０の値を有する係数を示す。
【００５６】
データ予測部２３０は、そのように、データ判断部２２０で現在データを対象として判断した結果を基に、次のデータが正常データである確率を予測することになる。もしデータ受信決定部２４０において、次のデータを受信しないと決定した場合、データ予測部２３０は、次の次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋２）を任意の値に設定するか、あるいは次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）で設定することができる。
【００５７】
データ受信決定部２４０は、データ予測部２３０によって算出された後、データが正常データである確率Φ（ｔ＋１）を基に、次のデータを受信するか否かを決定することができる。
【００５８】
そのために、データ受信決定部２４０は、算出されたΦ（ｔ＋１）の値と基準値とを比較し、Φ（ｔ＋１）の値が基準値以上である場合、次のデータを受信し、そうではない場合、次のデータを受信しないように決定することができる。
【００５９】
ここで、基準値は、０以上１以下の範囲において、ランダムに選定される値でもある。該基準値をランダムに選定する方法には、ユニフォームランダム変数、ガウシアンランダム変数のような多様なランダム変数が利用される。
【００６０】
そのように、データ受信決定部２４０で決定した結果により、次のデータを選択的に受信するので、無条件に次のデータを受信しない。従って、非正常データがデバイスに流入されて拡散することを予防することができる。
【００６１】
次に、基準デバイス２００において、周辺デバイス３００，４００からデータを受信する方法について説明する。
【００６２】
θ１が任意定数に設定される場合、設定されたθ１を利用し、図５に図示された方法により、データを受信するか否かを決定が決定される。
【００６３】
または、図６に図示されたように、データ受信前、θ１を学習アルゴリズムによって設定した後、設定されたθ１を利用し、データを受信するか否かを決定することができる。図５及び図６は、θ１を学習させる段階を含むか否かということのみ異なるので、以下では、図６を基準に、データ受信方法について説明する。
【００６４】
まず、段階１０において、学習部２５０が本格的なデータ受信に先立つ事前作業として、θ１を学習させることができる。θ１を学習させるために、基準デバイス２００が、周辺デバイス３００，４００からデータを受信し、正常データを受信した場合、補償が付与されるエピソードを遂行することができる。そのための学習方法として、Ｑ−learning、ＤＱＮ（deep Ｑ−networks）のような強化学習（reinforcement learning）が利用される。
【００６５】
図７は、θ１を学習させるための方法の一実施形態を示す。段階１０について、さらに具体的に説明するために、図７を共に参照し、θ１を学習させるための方法について説明する。
【００６６】
θ１を学習させるためには、任意のエピソードが適用される。任意のエピソードは、Ｋ個のステート（states）からも構成され、各ステートにおいては、周辺デバイス３００，４００の特性を考慮し、周辺デバイス３００，４００が、任意に正常データまたは非正常データを送信するようにも構成される。
【００６７】
例えば、Ｋ個のステートは、次の表１のようにも構成される。
【００６８】
【表１】
0006936871.tif 000005
【００６９】
このとき、１つのステートにおいて、周辺デバイス３００，４００がいずれもデータを送信する場合、基準デバイス２００は、ランダムにいずれか１つのデータだけ選択して受信することができる。任意のエピソードが選定されれば、段階１１において、θ１を学習させるために、θ１及びΦ（０）の初期値が選定される。θ１は、次のデータに対する受信確率を高める要因として作用するので、基本的に、正の値を有する定数にも選定される。例えば、初期値として、θ１＝０．２、Φ（０）＝１が選定される。
【００７０】
段階１２においては、選定された初期値に対し、以下の数式２が適用される。
【００７１】
【数２】
0006936871.tif 000006
【００７２】
ここで、Φ（ｋ＋１）は、ｋ＋１番目ステートで受信するデータが正常データである確率を示す。
【００７３】
Φ（ｋ）は、ｋ番目ステートで受信したデータが正常データである確率を示す。
【００７４】
θ２は、Φ（ｋ）に対するΦ（ｋ＋１）の低下率を調整するための係数を示す。例えば、θ２は、−０．５のような負の値を有する定数にも設定される。
【００７５】
ａは、ｋ番目ステージで受信したデータが正常データであるならば、１、非正常データであるならば、０の値を有する係数を示す。
【００７６】
段階１２において、学習部２５０は、前記数式２により、ｋ＋１番目ステートで受信するデータが正常データである確率を算出し、算出された確率により、ｋ＋１番目ステートにおいて、データを受信するか否かを決定する。
【００７７】
学習部２５０は、算出された確率が基準値以上である場合、ｋ＋１番目ステートでデータを受信するように、そうではない場合、データを受信しないように決定することができる。ここで、該基準値は、０以上１以下の範囲において、ランダムに選定される値でもある。該基準値をランダムに選定する方法には、ユニフォームランダム変数、ガウシアンランダム変数のような多様なランダム変数が利用される。
【００７８】
段階１２において、学習部２５０は、Ｋ番目ステートまでエピソードを進め、各ステートでデータを受信した結果について、補償またはペナルティを付与することができる。
【００７９】
該補償は、受信したデータが、実際正常データである場合（場合１）、または受信していないデータが、実際非正常データである場合（場合２）に付与される。
【００８０】
該ペナルティは、受信したデータが、実際非正常データである場合（場合３）、または受信していないデータが、実際正常データである場合（場合４）に付与される。
【００８１】
次の表２は、付与された補償及びペナルティの一実施形態を示す。
【００８２】
【表２】
0006936871.tif 000007
【００８３】
表２を参照すれば、１番目ステートにおいて、第１周辺デバイス３００からデータを受信した場合、受信したデータが、実際正常データであるので、補償が付与される。また、２番目ステートにおいて、第２周辺デバイス４００からデータを受信した場合、受信したデータが、実際非正常データであるので、ペナルティが付与される。また、３番目ステートにおいて、第１デバイス４００からデータを受信していない場合、受信していないデータが、実際正常データであるので、ペナルティが付与される。また、４番目ステートにおいて、第１周辺デバイス３００からデータを受信していない場合、受信していないデータが、実際非正常データであるので、補償が付与される。このとき、該補償は、受信したデータが、実際正常データである場合（場合１）が、受信していないデータが、実際非正常データである場合（場合２）よりもさらに大きいように付与される。また、該ペナルティは、受信したデータが、実際非正常データである場合（場合３）が、受信していないデータが、実際正常データである場合（場合４）よりもさらに大きいように付与される。
【００８４】
段階１３において、学習部２５０は、付与された補償及びペナルティを総合した点数を算出することができる。
【００８５】
段階１４において、学習部２５０は、θ１の値を増大させ、任意のエピソードをＮ回反復させることができる。例えば、θ１は、毎エピソードごとに、０．０１ずつ増大されるようにも設定される。
【００８６】
段階１５において、学習部２５０は、Ｎ回遂行されたエピソードについて、最適の点数を有するエピソードを選定し、選定されたエピソードで設定されたθ１の値を出力することができる。
【００８７】
例えば、Ｎ回遂行されたエピソードで算出された点数は、下記表３の通りである。
【００８８】
【表３】
0006936871.tif 000008
【００８９】
表３を参照すれば、エピソード３回で算出された点数３８点が最も高い点数である場合、学習部２５０は、当該エピソードで設定された値である０．２２を、θ１の値として出力する。以上、図７を参照した説明により、学習部２５０により、θ１の値が選定される。
【００９０】
次に、段階２０において、データ受信部２１０は、周辺デバイス３００，４００から現在データを受信することができる。現在データは、周辺デバイス３００，４００のうちいずれか１つの周辺デバイス３００から受信したデータでもある。
【００９１】
段階３０において、データ判断部２２０は、データ受信部２１０を介して受信した現在データが、正常データであるか否かを判断することができる。そのために、データ判断部２２０は、既存に収集したデータと、受信した現在データとを比較し、受信した現在データが、既存に収集したデータのパターンと食い違う場合、非正常データと判断することができる。既存に収集したデータとの比較のためのパターンには、データに含まれた値、データ受信頻度などが使用される。
【００９２】
または、データ判断部２２０は、受信したデータが損傷されたデータである場合、非正常データと判断することができる。このとき、損傷されたデータとは、利用することができないほどに損傷され、復旧が要求されるデータを意味する。
【００９３】
段階４０において、データ予測部２３０は、データ判断部２２０で判断した結果を基に、次のデータが正常データである確率を予測することができる。このとき、次のデータは、いずれか１つの周辺デバイス３００が、現在データを送信した後、いずれか１つの周辺デバイス３００が送信したデータであるか、あるいは他のいずれか１つの周辺デバイス４００が送信したデータでもある。
【００９４】
すなわち、次のデータは、複数の周辺デバイスから送信される全てのデータを対象にするので、基準デバイスが、いずれか１つの周辺デバイスとの一対一でデータを受信するか否かを決定せず、複数の周辺デバイスを対象にデータを受信するか否かを決定することができる。従って、周辺デバイスの個数が増加しても、データを受信するか否かを決定するために必要となる資源は、一定に維持される。
【００９５】
次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）は、下記数式３を介しても計算される。
【００９６】
【数３】
0006936871.tif 000009
【００９７】
ここで、Φ（ｔ）は、受信した現在データが正常データである確率であり、データ予測部２３０によって現在データを受信する前、以前データが正常データである確率Φ（ｔ−１）を基に算出された確率を示す。
【００９８】
θ１は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の上昇率を調整するための係数であり、図７を参照した説明により、学習部２５０において、強化学習によって前もって設定された値でもある。図７を参照した一実施形態においてθ１は、０．２２に設定された。強化学習により、基準デバイスが運用される環境に適するθ１を前もって設定することができ、それにより、周辺デバイスから正常データを受信する確率を向上させることができる。
【００９９】
θ２は、Φ（ｔ）に対するΦ（ｔ＋１）の低下率を調整するための係数を示す。該θ２は、任意に決定される負の値を有する定数でもある。
【０１００】
ａは、データ判断部２２０によって受信した現在データが正常データと判断されれば、１、非正常データと判断されれば、０の値を有する係数を示す。
【０１０１】
数式３によって計算される確率Φ（ｔ＋１）の概形は、図８の通りである。
【０１０２】
地点Ｃは、現在データが正常データと判断された場合、地点Ｄは、現在データが非正常データと判断された場合に該当する地点である。
【０１０３】
地点Ｃにおいてａは、１の値を有するので、数式３は、以下の数式４のように整理される。
【０１０４】
【数４】
0006936871.tif 000010
【０１０５】
θ１は、正の値を有するので、地点Ｃにおいて、確率Φ（ｔ＋１）のグラフは、上昇曲線を示すことになる。
【０１０６】
地点Ｄにおいてａは、０の値を有するので、数式３は、以下の数式５のように整理される。
【０１０７】
【数５】
0006936871.tif 000011
【０１０８】
θ２は、負の値を有するので、地点Ｄにおいて、確率Φ（ｔ＋１）のグラフは、下降曲線を示すようになる。
【０１０９】
段階５０において、データ受信決定部２４０は、データ予測部２３０によって算出された次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）を基に、次のデータを受信するか否かを決定することができる。
【０１１０】
そのために、データ受信決定部２４０は、算出されたΦ（ｔ＋１）の値と、基準値とを比較し、Φ（ｔ＋１）の値が基準値以上である場合、次のデータを受信するように、そうではない場合、次のデータを受信しないように決定することができる。
【０１１１】
ここで、該基準値は、０以上１以下の範囲において、ランダムに選定される値でもある。該基準値をランダムに選定する方法には、ユニフォームランダム変数、ガウシアンランダム変数のような多様なランダム変数が利用される。
【０１１２】
データ受信決定部２４０が次のデータを受信するように決定した場合、データ受信部２１０が次のデータを受信し、段階２０ないし段階５０が反復される。
【０１１３】
または、データ受信決定部２４０が次のデータを受信しないように決定した場合、データ受信部２１０は、次のデータを受信しない。その場合、データ予測部２３０は、次の次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋２）を任意の値に設定するか、あるいは次のデータが正常データである確率Φ（ｔ＋１）に設定することができる。
【０１１４】
そのように、本発明によるデータ受信方法は、次のデータが正常データである確率により、次のデータを選択的に受信するようにし、無条件に次のデータを受信することを前提としない。従って、非正常データがデバイスに流入されて拡散することを予防することができる。
【０１１５】
以上、実施形態について詳細に説明したが、本発明の権利範囲は、それらに限定されるものではなく、特許請求の範囲で定義している本発明の基本概念を利用した当業者の多くの変形、及び改良形態も、本発明の権利範囲に属する。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
本発明は、デバイスが複数の周辺デバイスからデータを受信するために使用される。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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