(57)【要約】  多数の電気器具のための波形データを収集するシステムと方法が提供される。ここで電気器具は、マルチポートコンセントモニタリング装置を使用する住宅または商業的設定で使用されるものであり、モニタリング装置は、器具ごとおよび／またはロケーションごとおよび／または使用ごとの電力消費を支持する電力消費プロフィールを獲得する。複数の器具が、電力消費プロファイルから同定される。方法実施形態によれば、未知の器具から伝送された波形データは、マルチポートコンセントモニタリング装置により経過期間にわたって独立して測定される独立して測定された波形データは、マルチポートコンセントモニタリング装置から同じ場所に配置されたシステムコントローラに無線で伝送される。このプロセスは、複数の器具署名を発生するため繰り返される。１つまたは複数の器具署名が、前もって格納された標準署名のデータベースと、器具のＩＤとの一致が存在するか否かを決定するために比較される。
2012526281.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの未知の器具を遠隔で同定するための方法であって、当該方法は、
ａ）前記少なくとも１つの未知の器具からの波形データを、少なくとも１つの対応するマルチポートモニタリング装置により経過時間にわたって独立して測定し、
ｂ）独立して測定された波形データを、前記マルチポートモニタリング装置から同じ場所に配置されたシステムコントローラに無線で伝送し、
ｃ）無線で伝送された波形データから前記少なくとも１つの未知の器具に対する１つまたは複数の器具署名を、前記同じ場所に配置されたシステムコントローラにおいて構築し、
ｄ）構築された１つまたは複数の器具署名をシステムコントローラにおいて処理し、前記少なくとも１つの未知の器具を同定する方法。
【請求項２】
前記マルチポートモニタリング装置は、前記少なくとも１つの未知の器具と電気的に接続されている、請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記独立して測定された波形データは、前記少なくとも１つの未知の器具により消費される電気エネルギーの特徴を含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つの未知の器具からの波形データを、経過時間にわたって独立して測定する前記ステップ（ａ）はさらに、
前記独立して測定した波形データを異なる時間スケールで収集することを含む、請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記異なる時間スケールは、前記少なくとも１つの未知の器具から１秒以下の期間で収集する短期波形と、前記少なくとも１つの未知の器具から１０秒以上の期間で収集する長期波形を含む、請求項４記載の方法。
【請求項６】
前記無線で伝送された波形データから前記少なくとも１つの未知の器具に対する１つまたは複数の器具署名を、前記同じ場所に配置されたシステムコントローラにおいて構築するステップ（ｃ）はさらに、
ａ）前記少なくとも１つの未知の器具に対して１つ以上の電子的署名を構築するステップ、
ｂ）前記少なくとも１つの未知の器具に対して１つ以上の非電子的署名を構築するステップ、
ｃ）前記電子的署名と前記非電子的署名を組み合わせて、前記１つまたは複数の器具署名を作成するステップ、
を有する、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つの未知の器具に対して１つ以上の非電子的署名を構築する前記ステップ（ｂ）はさらに、
前記少なくとも１つの未知の器具のタイムスタンプ時間と位置データを、同じ場所に配置されたプロセッサで受信するステップ；
前記器具の構築された各電子的署名を、タイムスタンプ時間および場所データに関連付け、前記１つまたは複数の非電子的署名を構築するステップ；
前記器具の構築された各電子的署名を、ユーザにより入力されたデータであって、人口統計学的データおよび器具に関連する嗜好を含むデータに関連付けるステップ；
前記器具の構築された各電子的署名を、現場でのユーザの行動であって、ユーザと特定のコンセントモニタリング装置との近接を含む行動に関連付けるステップ；
を有する、請求項６記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの未知の器具に対して１つ以上の電子的署名を構築する前記ステップ（ａ）はさらに、
ａ）前記少なくとも１つ未知の器具の動作モードを同定および特徴付けるステップ；
ｂ）各同定された動作モードを１つまた複数の共通の波形プロパティにしたがって特徴付けるステップ；
ｃ）前記動作モード間の移行を同定および特徴付けるステップ；
ｄ）前記動作モード間の経路を同定および特徴付けるステップ;
を有する請求項６記載の方法。
【請求項９】
前記動作モードを同定および特徴付けるステップ（ａ）はさらに、
正規変動の期間により特徴付けられる、前記波形における正規性の領域を同定するステップ；
を有する、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記正規変動の期間は、前記波形データにおいて、統計的分析、フーリエ分析、時系列分析、ウェーブレット分析、機械学習法、およびパターン認識法の１つまたは複数を使用して同定される、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
共通波形プロパティは、電圧波形プロパティ、電流波形プロパティ、電力レベル波形プロパティ、電力スペクトル波形プロパティ、特徴的上昇時定数または減少時定数波形プロパティ、ノイズレベル波形プロパティ、および通常モード波形プロパティの１つまたは複数を含む、請求項８記載の方法。
【請求項１２】
前記同定された動作モード間の移行を同定および特徴付けるステップ（ｃ）はさらに、
前記移行中の１つまたは複数の波形プロパティを同定するステップ；
を有する、請求項８記載の方法。
【請求項１３】
前記１つまたは複数の波形プロパティは、（ａ）スタートおよび終了電圧／電流、（ｂ）電圧／電流の上昇／下降時間、（ｃ）特徴的周波数での発振、（ｄ）特徴的なノイズレベル、および（ｅ）位相特徴を含む、請求項１２記載の方法。
【請求項１４】
前記同定された動作モード間の経路を同定および特徴付けるステップ（ｄ）はさらに、
前記少なくとも１つの未知の器具が１０秒以上の拡張時間インターバルにわたって訪れた動作モードを記録するステップ；
を有する、請求項８記載の方法。
【請求項１５】
前記構築された１つまたは複数の器具署名をシステムコントローラにおいて処理し、前記少なくとも１つの未知の器具を同定するステップ（ｅ）はさらに、
ａ）器具署名を、前もって格納された標準署名データベースと比較し、前記器具署名と前記前もって格納された標準署名の１つとの一致が存在するか否かを決定するステップ；
ｃ）前記少なくとも１つの未知の器具を、前記器具署名と前記前もって格納された標準署名と一致に基づいて同定するステップ；
ｄ）そうでなければ一致が存在しない場合に、ユーザに前記少なくとも１つの未知の器具の同定情報の提供を求めるステップ；
を有する、請求項１記載の方法。
【請求項１６】
前記標準署名は、（１）動作モードの一般化と、該一般された動作モード間の移行、（２）該一般化された動作モード間の経路の一般化、および（３）一般化された非電子的データを反映する統計的分析により特徴付けられる、請求項５記載の方法。
【請求項１７】
前記動作モードの一般化は、前記入力署名で同定された動作モードを、
・モードの標準署名セットにマッチングし、
・すべての入力署名についてすべての動作モードの連合体を形成することにより行われる、請求項１６記載の方法。
【請求項１８】
すべての入力署名についてのすべての動作モードの前記連合体はクラスタリング法で形成され、これにより前記モードは、類似のモードの部分集合であるクラスタにグループ分けされる、請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
類似のモードは、各動作モードに関連する波形プロパティによって測定される、請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
前記一般化された移行は、前記入力署名で同定された移行を、
・移行の標準署名セットにマッチングし、
・すべての入力署名についてすべての移行の連合体を形成することにより行われる、請求項１６記載の方法。
【請求項２１】
すべての入力署名についてのすべての移行の前記連合体はクラスタリング法で形成され、これにより前記移行は、類似の移行の部分集合であるクラスタにグループ分けされる、請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
類似の移行は、各移行に関連する波形プロパティによって測定される、請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
前記一般化された経路は、
・前記入力署名で同定された経路を、経路の標準署名セットにマッチングし、
・前記器具署名において特定のタイプの経路を観察する確率を記録し、
・当該確率をコンパクトな象徴的構造に要約することにより行われ、
移行マトリクスまたは隣接マトリクス、ネットワークダイヤグラム、および／または標識付けられたグラフを含む、請求項１６記載の方法。
【請求項２４】
さらに、作成された標準署名を、前もって格納された標準署名のデータベースに格納する、請求項１６記載の方法。
【請求項２５】
複数の未知の電気器具を検出し、同定するための同定および検出システムであって、該システムは、
（Ｉ）ローカルシステムコントローラ（５０）を有し、
該ローカルシステムコントローラは、
・器具署名データを前記ローカルシステムコントローラ（５０）からシステム管理ノード（１０２）に送信するよう構成されたデータアップロードモジュール（５２）と、
・前記データアップロードモジュール（５２）と動作的に接続されており、ネットワーク（６０）を介して伝送するための器具署名データを圧縮するように構成されたデータパッケージモジュール（５４）と、
・標準署名のローカルコピーを格納するように構成されたデータベース（５６）と、
・標準署名を構築し、未知の器具の器具署名を格納された標準署名のローカルコピーとマッチングするように構成されたプロセッサ（５８）と、
・それぞれ独立して測定された波形データを無線で受信するように構成されたデータ受信モジュール（６２）とを備え、
（ＩＩ）対応する複数の未知の器具から経過時間にわたり発生された波形データを独立して測定し、波形データをシステムコントローラ（５０）の無線で伝送するように構成された複数のマルチポートコンセントモニタリング装置（１２）を有し、
（ＩＩＩ）システム管理ノード（１０２）を有し、
該システム管理ノードは、
（ａ）独立して測定された波形データを複数のマルチポートコンセントモニタリング装置（１２）から受信し、
（ｂ）独立して測定され、受信された波形データを、複数の未知の器具を同定するために処理するよう構成されており、
（ＩＶ）管理システムノード（１０２）を有し、
該管理システムノードは、
（ｉ）複数のマルチポートコンセントモニタリング装置（１２）から、独立して測定された波形データをバッファし、サーバ負荷均衡を実施するよう構成されたサーバ（１０４）と、
（ｉｉ）データベース（１１６）への専用のアクセスを行うよう構成されたプロセッサ（１１４）と、
（ｉｉｉ）標準署名とタスクに関連する一般的器具検出との管理に関連する計算指令を実行するように構成された複数の分散計算ノード（１１２）と、
（ｉｖ）負荷分散、負荷均衡化を行い、および分散計算ノード（１１２）を管理するよう構成されたクラスタフロントエンド（１０６）と、
（ｖ）器具検出に関連する短期データおよび中期データを格納するための一時的データベース（１１０）とを備えるシステム。
【請求項２６】
前記システムコントローラ（５０）はさらに、器具の標準署名を格納するためのアーカイブデータベース（１１６）を有する、請求項２５記載のシステム。
【請求項２７】
さらに、複数のマルチポートコンセントモニタリング装置（１２）とシステムコントローラ（５０）との間での無線通信を管理するための、プロセッサ（５８）上で実行可能なプログラム指令を含む、請求項２５記載のシステム。
【請求項２８】
さらに、複数のマルチポートコンセントモニタリング装置（１２）から無線で受信された電子的データおよび非電子的データから器具署名を構築するためのプログラム指令を含み、該プログラム指令はプロセッサ（５８）上で実行されるソフトウエアとして実現されている、請求項２５記載のシステム。
【請求項２９】
さらに、器具署名を器具署名データベースにマッチングするためのプログラム指令を含み、該プログラム指令はプロセッサ（５８）上で実行されるソフトウエアとして実現されている、請求項２５記載のシステム。
【請求項３０】
さらに、システムコントローラ（５０）に供給されたユーザ応答を妥当化するためのプログラム指令を含み、該プログラム指令はプロセッサ（５８）上で実行されるソフトウエアとして実現されている、請求項２５記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
１．発明の開示
本発明は一般的に公共使用、監視および管理のための方法およびシステムに関連する。
【０００２】
２．関連分野の説明
地球温暖化に関する真剣な関心の増加とともに、市民および企業のエネルギー消費を改善しようとする努力はますます増大している。主要な米国都市は、２０１２年までに１９９０年より７％低い放射レベルに自主的に低減することを宣言している。新規のデベロッパーは、市場の増大と市民の圧力に答えて、エネルギーと環境デザインプログラムにおける米国グレーンビルディング評議会のリーダーシップ（ＬＥＥＤ）による標準枠組みを支持し始めている。最終的に多くの企業が、グリーンコーポレートエネルギー市場を開始し、可能であればグリーン製品ラインをキャンペーンし、増大している。
【０００３】
地球温暖化のメディア報道が増えるのに対応して、炭酸ガス放出の低減を望む平均的消費者は空前の高い割合であり、人口の６１％が地球温暖化を現実の関心事として捉えている。残念ながら現在のところ、この希望を正確に測定可能な環境保護努力に変えるシステマチックで費用効果のある方法はない。一方、個人的に資源を保護するための典型的で容易な方法は、数値化が困難である（たとえばシャワー時間の短縮）。他方、真摯な環境保護努力（たとえば太陽エネルギーへの転換）は非常に高価であり、ライフスタイルの大きな変化を必要とする。さらに消費者が環境保護を試みても、自分たちの集団的努力の効果を見ることができない。この情報の欠落は環境保護努力を萎えさせ、なぜ多くの人びとが企業を信頼し、政府がグリーンイニシアチブの多くを取るのかを部分的に説明する。
【０００４】
この関連で、個人的な環境保護努力に対して大きなポジティブな相違点を示すことのできるものはエネルギー管理の解決策である。エネルギー管理により、消費者は各電気製品または各ソケットのレベルで容易に自分の電力使用を追跡することができ、これにより消費者は、自分の毎日の活動に基づいて個人的な環境保護機会を正確に指摘することができる。器具レベルでのデータの細分化が重要である。なぜなら人びとはいずれの時点でも、家庭全体またはオフィス全体というより個別の器具と相互作用するからである。これは、エネルギー管理システムが、住宅でのまたは商業的なすべての形式の使用パターンでフレキシブルに動作することを必要とする。たとえば「プラグインユース」のための器具をエネルギー管理ソリューションにより自由に入れ替えることができる能力、何がプラグインされているかをシステムが知ることのできる能力を必要とする。
【０００５】
さらに必要なものは費用対効果であり、個人の使用行動を住民レベルにまでまとめる正確な手段である。これにより消費者は、自分の環境保護努力の累積的効果を見ることができ、自分の仲間との関係で、どれだけさらに節約が可能であるかを理解する。さらに収集されたデータは、各器具レベルで収集されるとさらに有益であろう。なぜならこれにより、ユーザと住民にわたって意味のある比較が可能だからである。たとえば「ユーザのコミュニティが先月、自分たちのエアコンの設定を２度上げたことにより、どれだけのエネルギーが節約されたか？」、または「どの器具が、現実的な使用パターンでもっともエネルギー効率がよいか？」である。これを可能にするためエネルギー管理ソリューションは、どの形式の器具がコンセント管理装置を使用して各コンセントで収集された電気消費レベルに対して責任があるのかを、査定し、妥当化し、学習するためのシステマチックで客観的なやり方を組み込まなければならないであろう。
【０００６】
本発明は、この問題を取り扱う。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、多数の電気器具のための波形データを収集するシステムと方法を提供することであり、ここで電気器具は、マルチポートコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）を使用する住宅または商業的環境で使用されるものであり、モニタリング装置は、器具ごとおよび／またはロケーションごとおよび／または使用ごとの電力消費を支持する電力消費プロフィールを獲得する。
【０００８】
本発明のさらなる課題は、住宅または商業的環境で使用することのできる各マルチポートコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）にプラグインされた複数の電気器具を、信頼性をもって同定することができるようにすることである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
少なくとも１つの未知の器具を遠隔で同定するための方法として、本発明の実施例は、前記少なくとも１つの未知の器具からマルチポートコンセントモニタリング装置を介して伝送された、経過時間にわたる波形データを独立して測定する工程と、マルチポートコンセントモニタリング装置から同じ場所に配置されたシステムコントローラに、独立して測定された波形データを無線で伝送する工程と、前記同じ場所に配置されたシステムコントローラで、少なくとも１つの未知の器具に対する１つまたは複数の器具署名を、無線で伝送された波形データから作成する工程と、作成された１つまたは複数の器具署名をシステムコントローラで処理し、少なくとも１つの未知の器国を同定する工程とを含む。
【００１０】
各マルチポートコンセントモニタリング装置にプラグインされた複数の器具を確実に同定するためのシステムとして本発明の１実施形態は、複数の未知の電気器具を検出し、同定するための同定および検出システムを含み、該システムは、
（Ｉ）図１Ｃに示したローカルシステムコントローラ５０を有し、ローカルシステムコントローラ５０は、（ｉ）器具署名データをローカルシステムコントローラ５０からシステム管理ノード１０３に送信するよう構成されたデータアップロードモジュール５２と、（ｉｉ）前記データアップロードモジュール５２と動作的に接続されており、ネットワーク６０を介して伝送するための器具署名データを圧縮するように構成されたデータパッケージモジュール５４と、（ｉｉｉ）標準署名のローカルコピーを格納するように構成されたデータベース５６と、図２から７のフローチャートに示したキーアルゴリズムステップを実施する１つまたは複数のソフトウエアモジュールを実行するように構成されたプロセッサ５８と、（ｖ）それぞれ独立して測定された波形データを無線で受信するように構成されたモジュール６７とを備え、
（ＩＩ）各複数の未知の器具から経過時間にわたり伝送された波形データを独立して測定し、波形データをシステムコントローラ５０の無線で伝送するように構成された、図１Ｂに示された複数のマルチポートコンセントモニタリング装置１２を有し、
（ＩＩＩ）図１Ａに示したシステム管理ノード１０２を有し、システム管理ノードは、（ｉ）複数のマルチポートコンセントモニタリング装置から独立して測定された波形データをバッファし、サーバ負荷均衡化を実施するゲートウエイコンピュータ１０４と、（ｉｉ）アーカイブデータベース１１６への専用のアクセスを行うよう構成されたプロセッサ１１４と、（ｉｉｉ）標準署名とタスクに関連する一般的器具検出との管理に関連する計算指令を実行するように構成された複数の分散コンピューティングノード１１２と、（ｉｖ）負荷分散、負荷均衡化を行い、および同様に分散コンピューティングノード１１２を一般的に管理するよう構成されたクラスタフロントエンド１０６と、（ｖ）器具検出に関連する短期データおよび中期データを格納するための一時的データベース１１０とを備える。
【００１１】
住宅または商用施設での複数ユーザおよび／または多重負荷によるエネルギー消費を消費者が知的管理することを可能にするためのコンピュータプログラムコードを含むコンピュータ読み出し可能媒体として、本発明の実施形態は以下のためのコンピュータプログラムを含む。
【００１２】
前記少なくとも１つの未知の器具からの波形データを、マルチポートコンセントモニタリング装置により経過時間にわたって独立して測定し、独立して測定された波形データをマルチポートコンセントモニタリング装置から同じ場所に配置されたシステムコントローラに無線で伝送し、無線で伝送された波形データから、前記少なくとも１つの未知の器具に対する１つまたは複数の器具署名を前記同じ場所に配置されたシステムコントローラにおいて作成し、作成された１つまたは複数の器具署名をシステムコントローラにおいて処理し、前記少なくとも１つの未知の器具を同定する。
【００１３】
図面の簡単な説明
本発明の対象、特徴および利点は、図面に関連する本発明の以下の詳細な説明から明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１Ａ】本発明の実施例による器具検知および同定のためのシステム１００の構造を示すブロック回路である。
【図１Ｂ】本発明の実施例による、図１Ａのシステム管理ノード１０２の詳細図である。
【図１Ｃ】本発明の実施例による、クライアントノード３の詳細図である。
【図２】本発明の実施例による同定および検知システムの実施方法のフローチャートである。
【図３】図２のステップ２０８に一般的に記述した「器具署名収集」ステップの実施方法の詳細なフローチャートである。
【図４】図２のステップ２１４に一般的に記述した「器具署名マッチング」ステップの実施方法の詳細なフローチャートである。
【図５】図２のステップ２１２に一般的に記述した「既存の標準署名の増強」ステップの実施方法の詳細なフローチャートである。
【図６】図２のステップ２１８に一般的に記述した「ユーザルーチン照会」ステップの実施方法の詳細なフローチャートである。
【図７】図２のステップ２２４に一般的に記述した「新たな標準署名の作成」ステップの実施方法の詳細なフローチャートである。
【図８】典型的な家庭用電気器具の電流および電圧を示す線図である。
【図９】典型的な家庭用電気器具の電流および電圧を示す線図である。
【図１０】典型的な家庭用電気器具の電流および電圧を示す線図である。
【図１１】典型的な家庭用電気器具の電流および電圧を示す線図である。
【図１２】典型的な器具署名のための電子成分を図示したものである。
【図１３】実施例のよる器具表１３００の分野記述である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下では、本発明を理解するために種々の特別の詳細を明らかにする。しかし当業者であれば、このような特別の詳細なしでも本発明を実施することができる。別の例では、周知のエレメントは概略的なブロック図の形で示されており、本発明を不要な詳細で曖昧にするのを避ける。ネットワーク通信、電磁的信号技術等に関する詳細は、そのような詳細が本発明の理解に必要でない限り省略されている。そのような詳細は、関連分野の当業者の一般的技術常識である。
【００１６】
ここでは、本発明の原理を説明する。当業者であれば、ここに説明が明示されていなくても種々の変形構成を実施することが可能であり、そのような変形格子も本発明の技術思想に含まれる。
【００１７】
ここに引用するすべての例および条件付言語は教育のためのものである。これにより読者は本発明の原理、発明者により貢献された概念をさらに理解することができる。これらの例は、特別に引用された例および条件への限定なしに組み立てられる。
【００１８】
さらにここに列挙する原理、側面のすべて、および発明の実施形態、それらの実施例は、構造的かつ機能的な等価物を包含する。加えてこのような等価物は、現在公知の等価物と、将来開発される等価物の両方を含む。すなわち同じ機能、構造を実施するよう開発されたすべてのエレメントを含む。
【００１９】
種々のエレメントの機能が図面に示されており、これらの機能は専用のハードウエアの使用により、また適切なソフトウエアと関連してソフトウエアを実施するハードウエアの使用により提供される。プロセッサにより提供される場合、機能は１つの専用プロセッサにより、１つの共有プロセッサにより、または複数の個別プロセッサにより提供される、それらのいくつかは共有される。さらに「プロセッサ」または「コントローラ」の用語の明示的使用は、ソフトウエア実行能力のあるハードウエアを除外するものであると解釈すべきでない。また制限なしで、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）ハードウエア、ソフトウエアを格納するための読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、および不揮発性記憶装置を暗黙的に含むものである。
【００２０】
従来のおよび／または特注の他のハードウエアも含まれる。同様に図面に示されたいずれのスイッチも概念的なものである。それらの機能は、プログラムロジックの演算により、専用ロジックにより、プログラム制御と専用ロジックの相互作用により、または手動でさえ、特定の機能が実現者によって、このコンテクストから理解されるよう実行することができる。
【００２１】
本発明の実施形態は、作業を実施する装置も含む。この装置は、所望の目的のために特別に構成することができる。または汎用コンピュータまたはデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）を有することができ、コンピュータに記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に作動または構築される。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータ読み出し可能記憶媒体、たとえばフロッピーディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気光学的ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的プログラミング可能読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去およびプログラミング可能読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気カードまたは光学カード、または電子指令を格納するのに適した任意の形式の媒体に記憶することができ、これらはコンピュータシステムバスに接続することができる。
【００２２】
ここに述べる処理および表示とは、特定のコンピュータまたは他の装置に生得的に関連するものではない。種々の汎用システムを、ここでの技術思想にしたがったプログラムとともに使用することができる。または所望の方法を実施する特別の装置を作製するのも有利である。これら種々のシステムに対する所望の構造は、以下の説明から明らかとなる。加えて本発明の実施形態は、特定のプログラミング言語に関連して記述されない。種々のプログラミング言語を、ここに述べる発明の技術思想の実現のために使用することができる。
【００２３】
ソフトウエア実現では、コンピュータソフトウエア（たとえばプログラムまたはその他の指令）および／またはデータが、機械読み出し可能媒体に、コンピュータプログラム製品の一部として記憶されており、コンピュータシステムまたは他のデバイスまたは機械に、リムーバル記憶ドライブ、ハードディスクまたは通信インタフェースを介してロードされる。コンピュータプログラム（いわゆるコンピュータ制御ロジック、またはコンピュータ読み出し可能プログラムコード）はメインメモリおよび／またはセカンダリメモリに記憶されており、１つまたは複数のプロセッサ（コントローラ等）によって実行され、ここに述べる発明の機能を１つまたは複数のプロセッサに実施させる。本明細書で「機械読み出し可能媒体」、「コンピュータプログラム媒体」および「コンピュータ使用可能媒体」は一般的に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、リムーバル記憶ユニット（たとえば磁気ディスク、光学ディスク、フラッシュメモリデバイス等）、およびハードディスクの意味で使用される。
【００２４】
定義
ここで「器具」は、壁ソケットに電気的に接続されるいずれかのデバイスを意味するために使用される。
【００２５】
「マルチプレキシング」または「マキシング」および「ｍｕｘ」は、２つ以上の入力データ流からまとめられた１つのデータ流を発生することの意味に使用される。
【００２６】
「デマルチプレキシング」は、マルチプレキシングとは反対の処理の意味に使用され、ここではマルチプレキシングされたオリジナルの信号を復元する。
【００２７】
「波形データ」は、時間の関数としての電流および／または電圧を意味するために使用される。時間の関数としての電力を意味することもできる。
【００２８】
「短時間」波形は、数秒以下の期間にわたり収集された器具波形データを意味する。一方、「長時間」波形は、少なくとも１０秒の期間にわたり収集された器具波形データを意味する。
【００２９】
「動作モード」は、器具動作の種々の態様を意味する。
【００３０】
「経路」は、単独使用中に器具が連続的に実行した動作モードの連続を意味する。
【００３１】
「過渡」は、２つの連続する動作モード間で収集された器具波形データを意味する。
【００３２】
「器具の標準署名」は、特定の器具に対して収集することのできるすべての署名の正確な要約表現であり、モード、経路、および過渡、およびそのようなモードと過渡の関連波形プロパティを意味する。標準署名は、地理的データおよび人口統計学的データのような、いわゆる「非電気」データも含む。もっとも一般的な形では、標準署名Ｓは、モードおよび過渡マトリクスのようなプロパティＰｉの集合であり、当該器具の特性である。Ｓ＝｛Ｐ１，Ｐ２，．．．Ｐｎ｝
【００３３】
「波形プロパティ」は、時間に依存する波形の数値的および／または記述的特徴を意味する。所定の波形に対するこのようなプロパティの例は、その絶対最大値および最小値、極値の数、その導関数または積分、またはその電力スペクトルである。
【００３４】
目次
以下の説明は、以下の節に一般的に分けられている。
Ｉ．イントロダクション
ＩＩ．システムデザイン
ＩＩＩ．住宅実施形態の例
ＩＶ．器具署名
１．器具署名の基本要素
２．電子的署名要素
３．電子的署名要素構造
４．非電子的署名要素構造
５．完全な器具署名構造
Ｖ．標準署名
１．標準署名の基本要素
２．標準署名構造
ＶＩ．標準署名データベース（ＣＳＤ）
１．標準署名データベースのデータ編成
２．教師なし学習法に基づく分類
３．標準署名データベースのデータ品質
ＶＩＩ．署名マッチング
１．分類アルゴリズムに基づくスコアリング
２．誤ったポジティブ性を低減するための分類器の学習
ＶＩＩＩ．プライバシー問題
ＩＸ．方法実施形態のフローチャート
【００３５】
第Ｉ節  イントロダクション
本発明の実施形態によれば、住宅または商用施設で使用することのできる各マルチポートコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）にプラグインされた複数の器具を、信頼性をもって同定することができる器具検出同定システムおよび関連する方法が提供される。
【００３６】
本発明のシステムの利点は、たとえばユーザが、各マルチポートコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）に接続された器具（たとえば食器洗浄機、トースター、ＴＶ）を確実に同定することができ、マルチポートＯＭＤ装置に接続および使用するための器具を自由に交換することができることである。
【００３７】
本発明の器具検出システムは、従来システムと比較して多数の利点を提供し、５つの非制限的特徴を有する。第１に、本発明のシステムは、複数のコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）を顧客の背景行動に溶け込ませることができる。言い替えると、本システムでのＯＭＤは、顧客の日常生活とシームレスに融合し、ＯＭＤの使用のために必要な行動変化を最小にする。第２に、本発明のシステムは、操作上の使用と器具同定の正確さの２つの点で非常に高い信頼性を有する。第３に、本システムは、リアルタイムまたは準リアルタイムで動作し、ユーザに直ちにフィードバックする。第４に、本システムはユーザのプライバシーを考慮する。第５に、ユーザは所望のように各ローカルシステムコントローラの動作を独立してコントロール、たとえばオン／オフすることができる。これら５つの利点は、単なる例であり限定ではないことは自明である。他の特徴も本発明の開示から明らかである。
【００３８】
前述の特徴は、以下の関連する要求をシステムに課す。本発明のシステムによって満たされるこれら要求のまず第１に信頼性である。したがってシステムは、種々のユーザによって使用することのできる器具の多数のやり方の代表である種々のデータアレイとともに動作できることが要求される。正確性。これによりシステムは間違った同定（たとえば間違ったポジティブ性）を低減するように設計され、最適化される。速度。これによりシステムは、約１０４〜１０５の広範な器具から特定の器具を迅速に同定できることが要求される。プライバシー。これにより個人化されたＯＭＤデータが、ユーザの住宅内に配置されたユーザの個人システムコントローラの外と通信することがない。データ効率性。これによりシステムは、システムコントローラがオフ状態のとき、測定された波形データをＯＭＤ装置にローカルで格納することができる。
【００３９】
第ＩＩ節  システムデザイン
図１Ａは、本発明の実施例による器具検出および同定のためのシステム１００の構造を示すブロック回路であるシステム１００は一実施形態では、システム管理ノード１０２を含む。システム管理ノード１０２は、器具および／またはロケーションベースおよび／または使用ベースおよび／またはユーザベースにおける電力消費を指示する電力消費プロフィールの収集、編成および普及、ならびに電力消費プロフィール源である複数の器具の信頼性ある同定に関連する無数の機能を実行する。通信媒体６０が、システム管理ノード１０２と、システム管理ノード１０２のからのリモートであるクライアントノード３（３つが例として図示されている）を接続する。通信媒体６０は、種々のパケット交換技術、たとえばインターネットプロトコル（ＩＰ）を使用するインターネット、エクストラネット、パケット交換ネットワーク、仮想プライベートネットワーク、フレームリレー、非同期転送モード（ＡＴＭ）等として実現することができる。クライアントノード３はまた、ワイヤレスネットワーク、たとえばセルラー通信ネットワークまたは衛星通信ネットワークを介して通信することもできる。
【００４０】
図１Ｂを参照すると、インフラストラクチャコンポーネントを含むシステム管理ノード１０２が図示されている。システム１００の各コンポーネントまたはサブシステムは、システム１００の別のコンポーネントと必要であれば通信することができ、たとえばリモートメソッドインボケーション（ＲＭＩ）、またはソフトウエアの場合には他のコンポーネントメッセージサービス、またはハードウエアの場合にはバス接続を使用して行うことができる。
【００４１】
例示的実施形態では、システム管理ノード１０２は、ゲートウエイコンピュータ１０４、計算クラスタフロントエンド１０６、分散コンピューティングノード１１２、ネットワーク使用可能ストレージ（ＮＡＳ）デバイス１０８、処理された標準署名関連データを、それらがクライアントノード３から収集されたときに格納する一時的データベース１１０、標準署名をしっかり格納するアーカイブデータベース１１６を専用に管理するプロセッサ１１４を含む。ゲートウエイ１０４は、それぞれのクライアントノード３に関連する複数の分散型システムコントローラ５０（図１Ａ参照）がシステム管理ノード１０２と通信媒体６０を介して通信するのを許可する玄関として動作する。ゲートウエイコンピュータ１０４は、周知の標準インターンネットサービス、たとえばファイヤウォールおよびデータフローバッファリングを提供し、好ましくはシステム管理ノード１０２の他のエレメントが、セキュリティのために通信媒体６０から確実に隔離されたままであることを保証するよう構築されている。ゲートウエイコンピュータ１０４はデータ／指令を分散型システムコントローラ５０から受信し、時にはその中で住宅クライアントコンピュータ５０として参照される。分散型システムコントローラ５０から受信されたデータ／指令は、たとえば使用パターンデータ、種々の器具に関するエネルギー使用データを含むことができ、標準器具署名の検索を要求する。ゲートウエイコンピュータ１０４により実行される機能の１つは、分散型システムコントローラ５０から受信されたデータ／指令が破壊されていないか、またはセキュリティ上のおそれがないかを検証することである。実施形態では、ゲートウエイコンピュータ１０４は、分散型システムコントローラ５０から受信されたデータ／指令を計算クラスタフロントエンド１０６に転送する。計算クラスタフロントエンド１０６は、（１）指令を複数の分散型コンピューティングノード１１２にディスパッチし、（２）データベース１１０，１１６との読み出し、書き込みを行い、（３）ネットワーク使用可能ストレージ（ＮＡＳ）デバイス１０８上でデータアクセスすることを含む種々の処理タスクを実行するように構成されたプロセッサである。
【００４２】
上記の機能に加えて、クラスタフロントエンド１０６はまた、ヒトまたは機械のために、複数の分散型システムコントローラ５０からの読み出し可能な報告について要求を、ゲートウエイコンピュータ１０４を介して受信する。クライアントノード３により要求されるヒト読み出し可能報告の例は、過去の特定期間中に使用された電気器具群がどれだけかを見る要求を含む。１つまたは複数のソフトウエアモジュールはシステム管理ノード１０２に常駐し、特定のクライアントノード３において使用された特定の電気器具群のエネルギーがどれだけかに関するアップデートを出力する。クライアントノード３により供給することのできる機械読み出し可能報告の例は、特定の器具に対する標準署名の受信に対する要求を含む。標準署名については以下に定義されている。（たとえばヒトまたは機械読み出し可能な）報告に対する要求を受信すると、ゲートウエイコンピュータ１０４は要求を検査し、セキュリティ上のおそれ、プライバシー侵害、または他の悪意のある要求のないことをまず確認する。報告に対する要求が、セキュリティ上のおそれ、プライバシー侵害、または他の悪意のある要求でない場合には、これがフロントエンドクラスタ１０６への要求となり、フロントエンドクラスタ１０６はデータベース１１０および／またはデータベース１１６を読み出すことができる。フロントエンドクラスタ１０６は、いくつかの場合では要求を実行し、別の場合では分散型コンピューティングノード１１２に実行のために要求をディスパッチする。そしてフロントエンドクラスタ１０６は、供給された情報をゲートウエイコンピュータ１０４の要求に応じて返信する。ゲートウエイコンピュータ１０４での返信された情報の受信に基づき、これは適切なヒトまたは機械読み出し可能フォーマットに変換され、要求したクライアントノード３に通信媒体６０を介して返答される。
【００４３】
一実施形態では、ゲートウエイコンピュータ１０４が計算クラスタフロントエンド１０６とのインタフェースでもあるので、必要であれば、ラウンドロビンまたはＩｂｎａｍｅｄのようなアルゴリズムを使用して負荷平衡を実施する。ここに明示しない他の負荷平衡アルゴリズムも本発明の予期の枠内である。ゲートウエイコンピュータ１０４は、クラスタフロントエンド１０６の使用可能性をモニタするため、ネットワークトラフィック分散を監視する。一実施形態では、ゲートウエイコンピュータ１０４は、冗長的に電力供給され、活線挿抜、大容量の１５，０００ＲＰＭ、ＳＡＴＡ、ＲＡＩＤＩを備えるDual Quad core Intel Xeonチップ（商標）として実現されている。
【００４４】
計算クラスタフロントエンド１０６は、ゲートウエイコンピュータ１０４またはアーカイブデータベース管理プロセッサ１１４から受信された大量の計算タスクを実行するために使用される。いくつかの実施形態では、非クラスタマシン（図示せず）はクラスタフロントエンド１０６とだけ相互作用することができる。この大量のタスクの非制限的例は、ユーザ記録のソートおよび器具署名分類の創成のようなＯＭＤデータ管理であり、後でさらに説明する。クラスタフロントエンド１０６の第１の機能は、受信した大量の計算タスクを分散型コンピューティングノード１１２にディスパッチし、負荷平衡を実行することである。
【００４５】
ＮＡＳデバイス１０８は、分散型コンピューティングノード１１２に固定共有ディスクスペースを割り当てるよう構成されている。一実施形態では一時的データベース１１０は、バイナリーツリーインデックスを備える関連のデータベースとして実現することができ、データが分散型コンピューティングノード１１２により処理される際に、データを短期または中期で記録する。
【００４６】
クラスタフロントエンド１０６に対する好ましいオペレーティングシステムは標準ＲＯＣＫＳであり、Dual Quad Intel Xeonチップをベースにするラック型マシンとしてのクラスタフロントエンド１０６および分散型コンピューティングノード１１２に対する典型的なハードウエアを備える。一実施形態では、高速Myrinet接続が、通信速度を最適化するために分散型コンピューティングノード１１２間で使用される。一実施形態では、クラスタフロントエンド１０６は、負荷分散／平衡のためにSun Grid Engineを使用する。ＮＡＳデバイスは、Ｇビットイーサネットカードを備える５ＴＢの最小容量を要求する。データベース１１０は、マルチプル1U twin Dual Quad Intel Xeonマシンを使用するＭｙＳＱＬクラスタデータベースとして実現することができる。
【００４７】
アーカイブデータベース１１６には、標準署名データベース（ＣＳＤ）が常駐することになる。このＣＳＤが器具検出システムのバックボーンを形成するから、アーカイブデータベース１１６はセキュアであり、高信頼性であり、かつ常に使用可能でなければならない。結果として、管理プロセッサ１１４は、冗長性の高い専用マシンとすべきである。このアーカイブデータベース１１６に対する典型的な構築は、たとえばバイナリーツリーインデックスを備える関連のオラクルまたはＭｙＳＱＬデータベースとすることができる。
【００４８】
図１Ｃを参照すると、実施例によるインフラストラクチャコンポーネント集合を含むクライアントノード３が図示されている。クライアントノード３の各コンポーネントまたはサブシステムは、クライアントノード３の別のコンポーネントと必要であれば通信することができ、たとえば無線通信プロトコル、リモートメソッドインボケーション（ＲＭＩ）、またはソフトウエアの場合には他のコンポーネントメッセージサービス、またはハードウエアの場合にはバス接続を使用して行うことができる。
【００４９】
実施例では、クライアントノード３は、システムコントローラ５０と、このシステムコントローラ５０と通信する複数のコンセントモニタリング装置（ＯＤＭ）とを含む。ここで述べるシステムコントローラ５０は、住宅クライアントコンピュータである。各コンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）１２は、特定の家庭電気器具とクライアントノード３において接続されている。データを収集するために器具に接続されたＯＭＤ１２の処理については、出願中の１２／２８４０５１に詳しく述べられており、全体を参照により取り入れる。
【００５０】
システムコントローラ５０は、システム管理ノード１０２と通信媒体６０を介して通信する。複数のＯＭＤ１２がシステムコントローラ５０と無線で通信する。
【００５１】
図１Ａ〜１Ｃを参照して、器具のリモート検出と同定および器具の電力消費プロフィールの決定に対する処理の外観を説明する。以下の詳細な説明は、住宅での実施例にしたがって行う。
【００５２】
図１Ａと１Ｃに示すように、各クライアントノード３にある複数のＯＭＤ１２は、接続された器具の電気的および非電気的情報を、それぞれ同じ場所に配置されたシステムコントローラ５０に無線で伝達する。たとえば特定のクライアントノード３に配置された特定の器具（たとえば食器洗浄機、ＴＶ等）に対して、この特定の器具に電気的に接続されたＯＭＤ１２が、一定の期間にわたるこの器具の電気的および非電気的情報を検出し、記録し、この情報をシステムコントローラ５０に伝達する。システムコントローラ５０は、特定の器具に接続されたＯＭＤ１２により収集され伝送されたデータを収集し、分析する。システムコントローラ５０は、このデータから器具署名を作成する。この処理は、付加的データを一定期間にわたりシステムコントローラ５０により収集し処理し、特定の器具に対する付加的器具署名を作成することにより継続される。システムコントローラ５０により作成された１つまたは複数の器具署名を使用して、特定の器具の同定が行われる。作成された１つまたは複数の器具署名から器具を同定する処理は、一般的に、システムコントローラ５０で作成された１つまたは複数の器具署名を、データベース５６（図１Ｃ参照）の標準署名と対照することである。システムコントローラ５０に配置された標準署名のデータベース５６は、システム管理ノード１０２でセキュリティ確保され、冗長的に維持されている大容量のアーカイブ標準署名データベース１１６のスケールダウンしたコピーであることは理解されよう。このスケールダウンしたコピーは、ユーザの人口統計学的プロフィール、過去および現在の器具所有履歴、日常の器具使用履歴、および他のプロパティを仮定して合理的な確率でユーザにより使用される器具のみを取り扱う。これにより器具検出システムは、システムコントローラ５０上で格段に高速に動作することができる。なぜなら標準署名データベース１１６は、ＯＭＤシステムが未知の器具と遭遇するたびに増大するからである。システム管理ノード１０２（図１Ｂ参照）と関連する大容量のアーカイブ標準署名データベース１１６は、多数のクライアントノード３からシステム管理ノード１０２により収集された器具署名の総体を含む。
【００５３】
第ＩＩＩ節  住宅実施形態の例
図１Ｃを参照すると、システムコントローラ５０の詳細が本発明の実施例で示されている。ここに説明し、添付図面に示されるように、器具検出および同定システム１００は、クライアントノード３内に配置されたシステムコントローラ５０を使用する。クライアントノード３は一実施形態では住宅であり、一家族住宅、またはアパートのような多家族住宅である。しかし本発明はさらに広い適用可能性を有する。とりわけ当業者であれば、器具検出および同定システム１００を、商業的、工業的および公益的事業を含む他の適切な状況で使用できよう。他の適切な状況は読者には明白である。
【００５４】
図１Ｃを参照すると、システムコントローラ５０は従来のコンピュータプロセッサ５８を有し、ここに説明する動作に必要な機能を提供するよう記述されたソフトウエアを実行する。プロセッサ５８は、他の形式のコンポーネント、たとえばオペレーティングシステム（たとえばインテルベースのＯＳ、ユニックスベースのＯＳ）とユーザインタフェース等を含む。設けられたインタフェースの１つは複数のコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ）と、無線リンク、優先リンクまたはそれらの組合せを介して通信する。ＯＭＤ１２は、住宅３内にある種々の電気コンセントと通信するように接続されている。住宅内にあるコンセントは一般的に、部屋および／または床に設置されている。
【００５５】
住宅３内の器具４は、種々のコンセントモニタリング装置（ＯＭＤ１２）と電気的に接続されている。ＯＭＤ１２は、接続された電気器具４に関連するデータを測定し、システムコントローラ５０に定期的にまたは要求に応じて伝送する。
【００５６】
複数のＯＭＤ１２が、接続された電気器具４の電力消費、電流、電圧、または電力の波形データの少なくとも１つの特徴を、システムコントローラ５０のインタフェース、すなわち無線伝送管理モジュール（ＷＴＭＭ）インタフェース６７に伝送する。ＷＴＭＭインタフェース６７は、タイムスタンプされたセキュアパケットメッセージをＯＭＤ１２から受信する。ＷＴＭＭインタフェース６７は、データパケット伝送をＦＩＦＯでそれぞれのＯＭＤ１２に要求する。
【００５７】
一実施形態では、ＯＭＤ１２はシステムコントローラ５０と無線リンクを介して、ＺｉｇＢｅｅプロトコル等の低電力無線通信プロトコルを使用して通信する。ＺｉｇＢｅｅは、ＩＥＥＥの世界標準８０２．１５．４として規格化されており、ＢｌｕｅｔｏｏｔｈやＷｉ−Ｆｉに似た規格である。
【００５８】
各住宅３に関連するＯＭＤ１２は、ＺｉｇＢｅｅまたは他の無線プロトコルを介してシステムコントローラ５０と通信するために必要なハードウエア回路とソフトウエアコンポーネントを含む。一実施形態では、各ＯＭＤ１２のコンポーネントとして含まれているＺｉｇＢｅｅモジュールによって通信が初期化され、ＵＳＢまたはシリアルポートを介してシステムコントローラ５０に伝送される。またはシステムコントローラ５０がＯＦＦ状態の場合には情報をキャッシュする。システムコントローラ５０上のＷＴＭＭインタフェース６７が情報を受信し、クライアント上で実行されているアプリケーションにそれを伝達する。
【００５９】
一実施形態では、電流および電圧波形データはＯＭＤ１２から、各コンセントで１ｋＨｚのサンプリング速度、１６ビットの分解能で伝送される。したがってこのような実施形態では、所定の（シングルコンセント用）ＯＭＤ１２からのデータ速度は、３２ｋｂｉｔ／ｓｅｃ（１ｋＨｚ＊データサンプルごとに１６ビット＊２波形）である。２つのコンセントに対しては、ＯＭＤ１２から要求されるデータ伝送速度は６４ｋｂｉｔ／ｓであり、これは２．４ＧＨｚ帯域におけるＺｉｇＢｅｅの２５０ｋｂｉｔ／ｓの能力に十分である。
【００６０】
少なくとも１つの実施形態では、システムコントローラ５０が、住宅施設３中に分散された器具４による電気エネルギー消費の少なくとも１つの特性に関連するデータを受信するように構成されている。このデータはシステムの複数のＯＭＤによってモニタされたものである。
【００６１】
システムコントローラ５０は、１つまたは複数のＯＭＤ１２から伝送された測定データを保存し、編成し、分析するよう構成されたソフトウエアを含む。各ＯＭＤ１２にはユニークなアドレスが割り当てられており、システムコントローラ５０はどのＯＭＤ１２がシステムコントローラ５０と相互作用しているのかを決定することができる。付加的にアドレスを使用して、必要であればシステムコントローラ５０は、選択したＯＭＤ１２に通信信号を伝送することができる。たとえばＯＭＤのソケットに接続された任意の器具４をオンまたはオフにするために、システムコントローラ５０によって選択することができる。ＯＭＤ１２はまた、選択されたＯＭＤ１２からの送信を要求するために、システムコントローラ５０によって選択することができる。
【００６２】
測定データの編成では、システムコントローラ５０が、たとえば多数の器具の中の各器具による、または多数のユーザの中の各ユーザによるエネルギー消費を個別に測定し記録する。消費データを括る別の方法も、本発明の枠内であり、読者には明白である。たとえばユーザは、ロケーション（たとえばリビングルーム）による括り、または１つまたは複数の装置（たとえば再充電可能装置）特性による括りを選択することができる。システムコントローラ５０は、測定データにアクセスし、測定データを記録し、各負荷および／またはユーザによるエネルギー消費ごとに測定データの要約を生成するように構成されている。測定データを使用すれば、各ユーザおよび／または各負荷に対するエネルギー消費のコストを計算することができ、多数のユーザおよび／または多数の負荷によるエネルギー消費をより良く管理することができる。
【００６３】
システムコントローラ５０は、ＯＭＤ装置１２から収集された波形データを、専用の信号処理アルゴリズムを使用して処理することにより測定データを獲得する。各データ収集セッションで、ＯＭＤデータがＯＤＭ装置１２から収集され、システムコントローラ５０で新規のデータフォーマットに編成され、ここでは後で詳細に説明する器具署名が参照される。器具署名は、ＯＭＤ１２から収集された電子的データ（電圧／電流／電力波形）および非電子的データ（時間／ロケーション／人口統計学的）の顕著なすべてのフューチャを簡潔に保存する。器具署名の基礎となる理論的枠組みは、器具使用の種々のアレイを取り扱うのに十分にフレキシブルである。
【００６４】
波形データは無線で伝送されるから、データ分解能は必然的に低下する。しかしサンプリングされた波形データの粗度は、波形サンプリング回路クロック速度、メモリ容量、およびＯＭＤの伝送帯域幅の上昇といった技術的前進によって改善することができる。
【００６５】
統計的に有意な数の器具署名が特定の器具４について収集されると、これらは結合され、標準署名が形成される。この処理は、システムコントローラ５０でまず実行される。標準署名は、特定の器具４について収集することのできるすべての署名の正確な要約表現である。したがって各器具４は特定の標準署名に関連する。これら標準署名は、これらが器具４の身元を表す他に、システム管理ノード１０２に配置されたアーカイブデータベース１１６に安全に冗長的に格納される。これについては下に説明する。
【００６６】
ＯＭＤ１２に差し込まれた器具４は、器具４の同定のためのアーカイブデータベース１１６に格納された標準署名データベースとその器具署名を照合することによってシステムコントローラ５０で同定される。有利な実施形態では、この署名マッチング手続に関連する検索時間を最小にするため、ツリー構造の分類システムが、標準署名の編成に使用される。このようなツリー構造の分類システムは、類似の器具形式は類似の標準署名を有するので、検索時間を効率化する。さらに署名マッチングの基礎となるアルゴリズムは、階層クラスタリングおよびサポートベクターマシンのような確立された機械学習技術に基づくものである。これらのアルゴリズムは、署名マッチング手続に関連する信頼レベルを決定する理論的方法を提供する。したがって間違ったポジティブ性の数は、署名マッチングの際に高い信頼性レベルを選択することにより調整することができる。
【００６７】
器具同定における基本的システム精度を最大にするために、標準署名の構築前にエラー源が注意深く取り扱われる。一実施形態では、信頼できない顧客からの入力は、標準署名構築に使用されない。同様に、標準署名データベースを構築する初期段階では、信頼のある顧客からの署名だけを使用する。
【００６８】
署名マッチング手続は、通常システム動作の間、ユーザのプライバシーを厳密に維持する。したがってアップロードするためにシステムコントローラ５０から収集されたＯＭＤデータは要求されない。顧客が承諾すると、その顧客のＯＭＤ装置により収集されたすべての署名がシステム管理ノード１０２に送信され、標準署名データベース１１６の拡張および改善に使用される。
【００６９】
第ＩＶ節  器具署名
電気分野ではよく知られているように、多くの器具の内部回路の詳細は専有物であり、使用することができない。したがってＯＭＤにプラグインされる器具は、ブラックボックスとして扱わなければならない。ＯＭＤ１２により収集することのできる器具特有の電気データは、器具により使用される電流および電圧の時間関数である。図８〜１１を参照すると、５つの典型的な家庭用電気器具の電流および電圧が示されている。各器具は非常に異なる電流／電圧線図を有する。しかし、器具は固定した回路を有し、ユーザの相互作用に応答して予測可能の挙動をするよう設計されているから、各プロフィールは、予測可能な（正規の）特性を有する電流および電圧線図である。
【００７０】
さらに他の製造業者から区別することのできる製品を含む器具カテゴリーについては、それぞれの製品が異なる電流／電圧プロフィールを示す。たとえばコンピュータラップトップカテゴリーでは、２つの製造業者により製作されたラップトップは、それらのバッテリ充電アルゴリズムが異なっていれば異なる電流／電圧プロフィールを示す。対比例として、異なる製造業者により製作された単純な６０Ｗスタンドランプは実質的に同じ電流／電圧プロフィールを示す。これが図８と１１に例として示されている。
【００７１】
この理論的解釈に基づいて、器具のクラスがユーザにとって十分に明確であれば、このクラスの器具はそれぞれの電流／電圧プロフィールにより独自のものとして識別することができる。器具の電流／電圧プロフィールは、予測可能な特性を有することが予期されるので、それらを器具波形と呼ぶ。この波形は、異なるタイムスケールで収集することができ、それによりタイプの異なる情報が得られる。短期波形は、一般的回路設計要素（たとえばトランス、電力供給部）の電気信号特性を提供するのに有利である。よく知られているように、短期波形データは、一般的レベルで器具を区別するツールとして使用することができる。たとえば高電圧の住宅電源を家電機器に適切なレベルに変換するに広く使用されている多くのスイッチング電源は、共通の非線形波形を特徴とする。さらなる例として、少なくとも１つのモータを含む器具は、位相がシフトされた共通の正弦波ＡＣ波形を特徴する。したがってスイッチング電源を使用する器具は、それらの短期波形データ特性により、モータを使用する器具から区別することができる。実際的な適用では、スイッチング電源を使用する器具を、短期波形データだけに基づいて区別するのは困難である。理由の１つは、類似のテブナン等価ＲＣ時定数を有するすべての器具は、類似する短期波形を有するからである。
【００７２】
「短期」波形だけを使用することによる制限を克服するために、一実施形態では、「長期」波形も収集される。「短期」波形とは異なり、この長期波形は何秒にもわたって収集される。長期波形データは、実際の生活状況で使用される器具と同じタイムスケールで電気データを探知する。したがって、長期波形データは、異なるユーザおよび器具の使用方法を正確に反映することが予期される。消費者であるエンドユーザの特徴が異なる２つの器具は異なる電力消費を示すと予期されるから、長期波形データには区別可能な特徴がある。このことは、器具の使用の仕方が異なっている場合に限り真であることに注意されたい。たとえば名称、色または形状のような非電気的相違は、いずれの波形データにも反映することができない。
【００７３】
たとえば図８〜１１に例として示された器具については、データを１秒の分解能で収集すれば、同定には十分である。さらに、器具は秒単位を超える期間にわたり使用されるから、測定された波形は、対応する器具がどのように使用されているかをユニークに反映する特徴の獲得を開始することを述べておく。
【００７４】
器具の同一性を予測するプロセスに役立つ波形において鍵となる変動を、単なるノイズであるランダムな変動から分離しなければならない。典型的なノイズ源はたとえば「固有ノイズ」であり、ＯＭＤベースの測定とは関係のない作用（たとえば電気／熱ノイズおよび住宅コンセントのＡＣ周波数変動）から発生する。別のタイプのノイズ源は「外部ノイズ」であり、ＯＭＤベースの測定手続の結果として直接的に発生する。固有ノイズは、器具同一性予測を行う目的に関連するとみなされる波形変動とは異なる頻度で発生することがしばしばである。そのような固有ノイズは、従来の波形処理手続を使用してろ波除去することができる。さらにたとえば住宅ＡＣ電源変動のような形式の固有ノイズは、多数の測定にわたり統計的に平均した波形データでは除去される。
【００７５】
外部源からのノイズの除去は簡単ではない。図８〜１１の波形図を参照すると、電流／電圧波形は、器具がどのように使用されるかに応じて非常に異なる形状を有することが分かる。これら使用法の相違により、たとえば波形のピークや谷の長さ、大きさ、数に大きな変化が生じる。これらの変化は、測定における外部ノイズの主な原因であり、それらの起源は事実上、人間である。この「ヒューマン」ノイズは、器具を使用する人びとと同じようにかなり「個性的」である。現在のところ、このタイプの外部ノイズを除去する方法は知られていない。本明細書の方法実施形態による、器具波形からの器具署名の構築は、少なくともこのタイプのノイズを制御するために開示された新規の方法である。
【００７６】
少なくともＯＭＤシステムは、ＯＭＤ１２にプラグインされたすべての器具の電気データを収集する。電気データは、器具により電圧と電流がどのように消費されたかを、図８に示されるように時間の関数として示す。これらの時間に依存する電圧／電流波形データは、器具の一般的な電気プロパティを含んでおり、従来の測定装置によって得ることができる。
【００７７】
しかし本明細書の方法実施形態によれば、単なる電圧／電流データの収集に加えてさらなる利点が得られる。とりわけ本発明の実施形態によれば、器具同定の精度の向上は、専用のＯＭＤデータ収集装置により得られるユニークな情報を、中央データ収集システムと協調して使用することによって達成される。このＯＭＤデータ収集装置は、出願中の１２／２８４０５１に開示されており、その全体を本明細書に取り入れる。中央データ収集システムは、人口統計的データ（たとえば年齢、性別）／地球物理的データ（たとえばコンセント位置、時間を収集された電圧／電流データと対応付けることができる。これらの人口統計的／地球物理的データは、それらの情報内容において基本波形データと直交しているから、それらを使用すればさらなる弁別力が得られる。
【００７８】
第ＩＶ．１節  器具署名の基本要素
この節では、「器具署名」と呼ばれるデータ構造の形成について述べる。「器具署名」は専用ＯＭＤシステムに結合された器具に付加して、器具を同定することができる。器具署名は２つの重要なフューチャから構成される。すなわち、電気的フューチャと非電気的（たとえば人口統計的／地球物理的）フューチャからなり、これらは結合された器具のユニークな特徴であり、専用ＯＭＤシステムを介して上記のようにアクセスすることができる。重要なことは、器具署名から器具を正確に同定することは、どのような情報がこの署名に含まれているかに応じてクリティカルなものだと言うことである。とくに、動作モード、経路、および過渡（これらについてはそれぞれ下で詳細に説明する）を包括することは、器具を使用する人びとの多数のやり方から生じる外部ノイズの収集に対してクリティカルである。
【００７９】
一実施形態では、器具署名が、器具４に接続されたＯＭＤ装置１２により収集され、伝送された器具波形から得られるデータプロパティである電子的要素を有する。加えて、器具署名は、ＯＭＤ装置１２から伝送された波形とは関係のないデータである非電子的要素、またはユーザによりシステムコントローラ５０を介して直接供給されたデータである非電子的要素を有する。たとえば後者は、人口統計的および地球物理的データである。
【００８０】
第ＩＶ．２節  電子署名要素
すべての器具波形が共有する共通の特徴がいくつかある。すなわち（ａ）動作モード、（ｂ）経路、（ｃ）過渡である。システムコントローラ５０が器具波形を分析のために受信すると、これら３つの特徴が器具波形を特徴付けるために使用される。典型的な器具署名に対する電子的署名要素が図１２に示されている。
【００８１】
動作モード
すべての長期器具波形は、電圧／電流消費安定率を表す。この安定率の特性は、器具が動作する特定のモードに関連付けられている。たとえばエアコンは、ユーザにより設定可能な３つの動作モードを有することができる。「電力セーブ」モード、「高」設定、「換気」設定である。これらの動作モードは、トースターのダイヤルのように、いくつかの器具では離散的に規定する必要はない。別のケースでは、動作モードがエンドユーザに対して透明ではないことがある。図８に示されるように、アップル・ラップトップ電源について観察された動作モードのシーケンスは、バッテリ管理ハードウエア／ソフトウエアによって管理されるが、これにはユーザがアクセスすることができない。
【００８２】
器具が特定の動作モードを獲得すると、器具による電圧および電流の消費は規則的な特徴を有すると予測される。すなわち所定の動作モードでの電圧／電流消費は、一定レベルを中心に変動するか、または良く規定された周波数スペクトルで周期的である。器具の動作モードが変化すると、電圧／電流消費は、新たな動作モードを規定する新たな正規の電圧／電流消費にシフトすることが予想される。動作モードが連続的に分散されている場合（ダイヤルを備える器具）、観察された動作モードを合理的な数のグループに単純に割り切る。器具のオンおよびオフ状態も動作モードとみなされる。各説明について、器具４のｉ番目の動作モードはＭｉとして示される。
【００８３】
図１２は、典型的な器具署名のための電子成分を図示したものである。緑の円は動作モードを表し、Ｍ０、Ｍ１からＭ６まである。Ｍ０モードは、器具のオフ状態を表す。周囲の太い矢印、すなわちＭ０、Ｍ１、Ｍ６、Ｍ５、Ｍ３、Ｍ０の順で巡る矢印は、動作モードの経路を表す。この経路に沿った各ステップ、たとえばＭ０→Ｍ１、Ｍ６→Ｍ５およびＭ５→Ｍ３が過渡を表す。
【００８４】
経路
たとえば特定の器具に対する、Ｍ１，Ｍ２，ＭＮと示された動作モードＮが同定されたと仮定する。デフォルトでＭ０モードを、器具のオフ状態にする。器具がスイッチオンされ、使用され、スイッチオフされる場合、器具の波形はＭ０（オフ状態）から始まり、連続的に種々の動作モードを巡り、最終的にＭ０で終わることが予想される。言い替えると、器具４の使用は動作モードを通る経路として表すことができる。数学的には、経路Ｐは異なるモードを通る一筆書きＰ＝Ｍ０→．．．Ｍｉ→．．．Ｍ０として表すことができ、矢印は出発モードと目的モードとの間の過渡を指示する（図１２参照）。指数ｉの付された中間モードの数は任意であり、指数ｉは１からＮまでの任意の値を取ることができる。（１）器具はスイッチオンし、（場合により）スイッチオフしなければならず、（２）器具は良く規定された複数のモードに手動または自動で入るから、経路は器具使用の直観的観念を獲得する。
【００８５】
過渡
経路に沿ったモード間の各過渡は、器具が目的モードの電圧／電流特徴を呈するから、電圧／電流変化の過渡によって同定される。多くの現代の器具では、これらの過渡は普通に予測される。なぜなら器具は、不意の電圧／電流サージおよび降下から保護されているからである。器具および出発モード／目的モードに応じて、これらの変化は緩慢であるか、またはかなり急である。したがって各過渡Ｍｉ→Ｍｊは、短期間の特徴的波形を有することが仮定される。過渡は、オン（オフ）状態から（への）運動に対しては良く定義される。器具がスイッチオンされると、器具による電圧／電流消費において、オフ状態（たとえばゼロ電圧／電流）から新たなモードに達するまで過渡の上昇が観察される。最後に器具がスイッチオフされると、最終モードからオフ状態への電圧／電流において過渡が減少する。
【００８６】
第ＩＶ．３節  電子署名要素構造
ＯＭＤ１２はまず、システムコントローラ５０に未知の器具に対する長期波形を、ＷＴＭＭインタフェース６７（図１Ｃ参照）を介して通知する。プロセッサ５８に常駐する器具署名作成ソフトウエア６５がこれらの入力波形を受信し、器具署名の３つの鍵電子要素を以下の手続にしたがい組み立てる。すなわちトップレベルでは、（１）動作の器具モードを同定および特徴付け、（２）経路を同定し、（３）過渡を同定および特徴付ける。
【００８７】
各入力長期波形（たとえば電圧波形、電流波形）は、正常の変化の広範囲な期間により特徴付けられる。すなわち典型的には（ａ）一定の電流／電圧消費または（ｂ）周期的な電流／電圧消費である。一実施形態では、線形プログラミング法が、各電圧／電流波形を最適に分けるやり方を見つけ出すために使用される。一実施形態では、フーリエスペクトル分析が、分割された波形における波形の変化が正規のものであるか否かをチェックするために使用される。正常性が同定された領域は、類似する波形プロパティ、すなわち電圧／電流レベル、電力スペクトル、または他の波形特性にしたがい比較され、グループ分けされる。これらの領域は、器具の動作モードとして指示される。各動作モードはまた、同じ動作モードのすべての事例にわたって平均された波形プロパティ集合によっても特徴付けられる。ケースバイケースに基づき、上記の手続は、（１）器具が動作モードで費やす総時間量を最大にし、（２）動作モード内での平均的類似性を最大にし、（３）規定された動作モードの数を最小にするために最適化される。いくつかの実施形態では、同定を検証し、洗練するために波形でのノイズフィルタリングが必要となる。同じ器具から複数の波形が時間にわたって収集されるから、動作モード同定の品質を向上するために上記のステップが繰り返される。
【００８８】
動作モードが同定され、入力長期波形について標識付けられた後、器具が訪れる動作モードの連続に入力波形を縮小することができる。これは、使用された器具により取られる経路である。器具が２つの異なる入力波形の間に同じようなやり方で使用された場合、各入力波形から抽出された経路は類似のものであると予期される。同様に、器具が固定コンピュータのアルゴリズムの下で動作した各時間に収集された入力波形から経路は、これが同じでなくても非常に類似すると予期される。
【００８９】
最後に、経路に沿って動作モードが切り替わる瞬間が存在する。ＯＭＤ１２により、このステップが生じているときに動作モードのスタートまたは出発地から動作モードの終点または目的地までに記録された短期波形は、移行波形である。したがって各移行は、動作モードの出発地と目的地、およびこの移行に関連する短期波形の電子的プロパティを同定することによって記述することができる。これら波形プロパティの例は、（ａ）スタートおよび終了電圧／電流、（ｂ）電圧／電流の上昇／下降時間、（ｃ）特徴的周波数での発振、そして（ｄ）特徴的なノイズレベルである。同じ移行で複数の事例が１つまたは複数の入力波形で観察される場合、動作モードの出発地と目的地を共有する移行に対する波形プロパティが平均される。したがって各動作モード移行は、この平均された模範波形プロパティ集合により特徴付けられる。
【００９０】
上記の処理が適用された最終結果は、器具署名の電気成分を表す。記号的には器具署名の電気成分は以下のように表すことができる。
・動作モード集合：Ｍ＝｛Ｍ０，Ｍｌ，．．．Ｍｎ｝
・各動作モードを特徴付ける波形プロパティ集合：ｐ（Ｍｉ）＝｛ｐ１（Ｍｉ），ｐ２（Ｍｉ），．．．，ｐｎ（Ｍｉ）］
・入力波形において観察された経路：Ｐ＝｛Ｍ０→Ｍａ．．．Ｍｌ→Ｍ０｝
・移行集合：Ｔ＝｛Ｔ（Ｍ０→Ｍａ），Ｔ（Ｍａ→Ｍｂ），．．．，Ｔ（Ｍｌ→Ｍｏ）｝
・各移行を特徴付ける波形プロパティ集合：ｐ（Ｔ（Ｍｉ→Ｍｊ））＝｛ｐｌ（Ｔ（Ｍｉ→Ｍｊ）），ｐｌ（Ｔ（Ｍｉ→Ｍｊ）），．．．，ｐｍ（Ｔ（Ｍｉ→Ｍｊ））｝
ここでＮは記録されたすべての入力波形にわたって当該器具について観察されたすべての動作モードの集合、ｎは動作モードを特徴付けるのに使用されたプロパティの数、そしてｍは移行を特徴付けるのに使用されたプロパティの数である。入力波形において発見されたモード、経路および移行だけが器具の電子署名の一部であるから、集合Ｔの大きさはその最大サイズ（＝Ｎ（Ｎ−１）／２）より小さいと考えられる。この最大サイズは、既知のすべての動作モード間で可能なすべての移行が観察された場合を表す。
【００９１】
第ＩＶ．４節  非電子的署名要素構造
一実施形態では、各収集された波形がその入力波形が記録された日時およびロケーションに割り当てられる。他に、ユーザがセットアップ段階で記録ＯＭＤ１２に関連付けた任意の付加的なデータも割り当てられる。ＯＭＤ１２により収集された時間とロケーションのデータは「地球物理学的データ」を構築する。セットアップ時にユーザは、システムコントローラ５０にあるＧＵＩ型インタフェースを通して、「人口統計学的データ」のような付加的データの提供が求められる。この人口統計学的データは、たとえば性別、年齢および職業を含む。ユーザ入力の受信に基づき、プロセッサ５８は、ユーザ応答確認ソフトウエア６１を実行し、応答が信頼できるものであることを保証する。
【００９２】
電子データとは異なり、器具署名の非電子的データ要素、すなわち地球物理学的および人口統計学データを構築するのには最小のアルゴリズム処理しか必要ない。含まれるデータ処理の例は、種々異なるカテゴリーにわたるヒストグラム、補間、およびノイズ低減である。
【００９３】
器具署名の非電子的データ要素は、前記動作モード、経路および移行のそれぞれを、ユーザが提供した地球物理学的データ（たとえば日時）およびユーザが提供した人口統計学データ（たとえば性別、年齢および職業）に関連することによって構築される。非電子的署名要素は電子署名に関連しない情報を提供するが、この情報は器具行動が類似している器具を区別するのに役立つことを述べておく。
【００９４】
第ＩＶ．５節  完全な器具署名構造
最後に、入力波形の完全な器具署名が、電子要素（モード、経路、移行、およびモードと移行の関連する波形プロパティ）を非電子的要素（地球物理学的および人口統計学データ）と組み合わせることにより、アレイのようなシングルデータ構造に構築される。プロセッサ５８は、ソフトウエアの形でシステムコントローラ５０に常駐する器具署名マッチングアルゴリズム６３を使用して、この構築された器具署名をデータベース５６に格納された標準署名と比較する。標準署名および器具マッチングアルゴリズムについての詳細を以下に説明する。
【００９５】
第Ｖ節  標準署名
標準署名は、単一の器具（または密に相関する器具の集合）にユニークに関連付けられており、関連付けられた器具から潜在的に発生するすべての署名の本質的特徴を含んでいなければならない。たとえば所定のラップトップから収集されたすべての波形署名は、この所定の形式のラップトップに関連付けられた標準署名ともっとも密に相関するはずである。反対に、一般的な６０Ｗディスクスタンドは、ブランドに関係なく単一の標準署名により特徴付けられると予期される。
【００９６】
単一の波形署名は、標準署名にある情報内容の部分的サンプルを提供するだけであることを認識すべきである。第一に、器具の動作特徴のすべてのモードを記録できるわけではない。第二に、各署名には一つの経路だけが関連しており、したがって可能な移行の小さな部分集合だけが単一の署名に含まれるであろう。最後に非電子的データは、単一の使用イベントの特徴しか反映しない。
【００９７】
結局、器具に対する標準署名の決定は、データ駆動型プロセスである。これは、少数の波形を使用して特定の器具に対する標準署名を論理的に推定させ得る物理的法規が存在しないためである。器具に対する正確な標準署名の構築には、その器具に対して収集された統計的に有意な数の署名の一般化が必要である。
【００９８】
第Ｖ．１節  標準署名の基本要素
前記の考察を前提に、同じ既知の器具に関連する十分に多数の波形署名がいったん収集されれば、標準署名をマルチステップ手続で形成することができる。標準署名は所定の器具に対する多数の入力署名の要約表現であるから、標準署名を形成する要素は、入力器具署名における類似要素の統計的一般化である。とりわけ標準署名の要素は、（１）動作の特定モデルの統計的サンプルから由来する、一般化された動作モードであり、（２）特定の経路の統計的サンプルから由来する、一般化された経路であり、（３）特定の移行の統計的サンプルから由来する、一般化された移行であり、（４）一般化された非電子的データである。下に説明する実施形態では、一般化された経路が、移行マトリクスとして表現され、一般化された非電子的データが、モード、移行、および移行マトリクスの特殊化された形として表現される。たとえば人口統計学に基づく使用嗜好は、別の移行マトリクス、Ｔｕｓｅｒにより定義することができる。このＴｕｓｅｒは、関連する人口統計学に対応する経路データの断面から移行マトリクスを構築することにより得られる。
【００９９】
第Ｖ．２節  標準署名構造
標準署名の各要素を計算するための方法の実施形態を、詳細に説明する。
【０１００】
動作モードは、入力署名について観察されたすべての動作モードの連合体を形成することにより一般化される。一実施形態ではこのことは、モードを類似モデルの部分集合にグループ分けする（すなわちクラスタ）ことを含むクラスタリングを使用して実行される。ここで類似性は、各動作モードに関連する波形プロパティによって測定される。このようにして、クラスタ化されたモードの各集合は、標準署名における明瞭なモードである。
【０１０１】
次に、入力署名中に発見されたモードをマッチングすることにより、第Ｖ．１節にアウトラインを述べた方法を使用して同定された一般化されたモードに移行が一般化される。入力署名にある各モードが今度は、特定の一般化モードと同一であるとみなされることになる。入力署名にある出発地モードと目的地モードの可能なすべてのペアを走査し、一般化されたモードの同じ出発地および目的地ペアを有する、観察されたすべての移行に関連する波形プロパティを平均する。その結果が、標準署名において一般化された移行を特徴付ける平均移行波形の集合である。
【０１０２】
最後に経路が、入力波形について観察された経路から次のように一般化される。とりわけ、これら観察された経路の長さは変化する。任意の長さの理論的に可能な経路の数は、器具を使用する異なるやり方の数であり、多数の組合せがある。リソース、メモリが制限されているので、観察されたすべての経路を計算するのは不可能である。しかし実際問題として、観察された経路の多数は冗長的であると予期される。なぜなら所定の経路セグメントが他の経路より強く嗜好されるからである。これら嗜好のいくつかは、器具に固定配線されている。たとえば、洗濯機がいったん脱水サイクルに入れば、この洗濯機が洗濯サイクルに戻ることはない。他の嗜好はユーザにより決定される。あるユーザは、洗濯サイクルの温度を変更することを強く嗜好するが、別のユーザは、自分の洗濯のすべてをデフォルト温度で行うかもしれない。これら嗜好の結果として、特定の経路を観察するための見込みを提供する器具固有の確率分布を正確に形成することができる。
【０１０３】
一実施形態では、数学分野ではよく知られているようにマルコフ連鎖理論を使用して、２進の経路嗜好を、２つのモードＭｉとＭｊの間の移行確率ｐｉｊにより表現することができる。これらの確率は、ｉおよびｊにおいて対照である必要はない。すなわち、ｐｉｊ≠ｐｉｊである。移行確率は、入力波形経路を分析することによって決定される。２進経路嗜好の全体集合は、Ｎ×Ｎの移行マトリクスＴに要約することができる。ここでは（ｉ，ｊ）番目のエレメントがｐｉｊにより与えられる。これら２進経路嗜好を仮定して、この経路に沿った各ステップに対応する移行確率をともに乗算することにより、特定の経路が得られる。この特別のプロセスの結果が、標準署名において一般化された経路を特徴付ける移行マトリクスである。
【０１０４】
２進経路嗜好に対する移行マトリクス形式主義は、高次の経路に容易に拡張できることを述べておく。嗜好はＮ×Ｎ×Ｎ移行マトリクスにより捕捉され、高次の経路に続く。高次の経路嗜好は、情報の豊かな標準署名につながるが、データ記憶のために大きな負担となる。高次の経路嗜好が器具検出精度のために必要か否かは、実際的問題である。好ましい実施形態は、２進経路に集中する。
【０１０５】
非電子的データは標準的統計方法を使用して一般化される。この方法は、入力波形と関連する地球物理学的および人口統計学データを、統計傾向を掴むために平均することを含む。好ましい方法実施形態は、地球物理学的／人口統計学的パラメータと、一般化されたモード、一般化された経路、および一般化された移行により表される器具使用パターンとの相関を決定することである。この実施形態での非電子的データ一般化の例は、（１）所定の個人タイプにより嗜好される一般的モードと経路、（２）一日の特定の時間に嗜好されるモードと経路、（３）家屋のどこでその器具がもっとも良く使用されるか、である。
【０１０６】
要約すると、標準署名は一般化された電子的要素の組合せにより構築される。すなわち（１）一般化された動作モード、（２）２進移行マトリクスが好ましい実施形態である一般化された経路、（３）一般化された移行、（４）一般化されたモード、一般化された移行の関連する平均波形プロパティを一般化された非電子的データとともに、アレイのような単一のデータ構造にすること。このプロセスは、好ましくはプロセッサ５８により、ソフトウエアモジュールの形で（すなわちコンピュータコード）システムコントローラ５０に常駐する器具署名形成アルゴリズムの実行によって行われる。
【０１０７】
第ＶＩ節  標準署名データベース
標準署名が、どの器具署名が比較されるかについての基準を提供すると適切である。同じ器具は、同じように使用されれば同じ器具署名を、固有ノイズレベル内で発生するであろう。しかし異なる人物が異なる環境で使用すれば、同じ器具も異なる器具署名を外部ノイズレベル内で発生することになる。標準署名は、そのようなノイズの作用を軽減するように設計されている。標準署名は、同じ器具に対応する器具署名の一般化として構築されているから、所定の器具署名は、それが収集された環境には関係なく対応する標準署名にもっとも類似することが予期される。このようにして、器具を同定するタスクの鍵は、器具ＩＤが既知である標準署名のデータベースに対して入力署名をマッチングすることである。比較のために規格では、時間に関してのＯＭＤデータから構築されたすべての標準署名を冗長的に、セキュアなやり方で格納しなければならない。この要求を満たす一実施形態では、標準署名が、システム管理ノード１０２の一部であるアーカイブデータベース１１６に格納される。
【０１０８】
標準署名データベース（ＣＳＤ）に置くべき理論的要求は、（１）高速の署名マッチングを可能にするデータ編成、および（２）データ品質を保証する明白なメカニズムである。これら２つの要求は、それぞれ器具検出の速度と精度に影響を及ぼす。
【０１０９】
これら要求の両方がアーカイブデータベース１１６の内容に関係するから、システム管理ノード１０２が、これら要求に関連するタスクに対して責任がある。とりわけ大容量のデータが含まれている場合、クラスタフロントエンド１０６は、ＣＳＤメインテナンスに関連する、たとえばＣＳＤ記録の再編成のような命令を分散型コンピューティングノード１１２に送信する。これら命令が実行されると、一時的データ記憶が一時的データベース１１０とＮＡＳ１０８により行われる。ＣＳＤメインテナンスがいったん完了すると、プロセッサ１１４は、ＣＳＤが適切にデータベースに保存されることを保証する。
【０１１０】
第ＶＩ．１節  標準署名データベースのデータ編成
標準署名は、署名マッチングプロセスで検索が長引かないように知的に編成しなければならない。たとえば少なくとも１０００の異なる器具形式（たとえばクロックラジオ、ＴＶ、ＶＴＲ等）が存在し、さらに少なくとも１０００の区別可能なブランドが存在する単純な評価に基づければ、全部で１００万の標準署名を、標準署名データベースに格納しなければならないことになる。データが線形アレイに格納された場合、未知の器具は最悪の場合、１００万の比較演算を必要とすることになる。各比較に１ｍｓしか掛からなくても、一回の署名マッチングプロセスは非現実的な２０分を必要とすることになる。一実施形態ではこの問題が、２つの標準署名間の類似性を測定するためのアブストラクト法と、この測定を使用するツリーベースの分類システムを形成することにより克服される。これについて以下に述べる。
【０１１１】
もっとも一般的な形では、標準的署名Ｓは、一般化されたモードおよび一般化された経路のようなプロパティＰｉの集合であり、当該器具Ｓ＝｛Ｐ１，Ｐ２，．．．Ｐｎ）の特性である。各プロパティごとに、２つのプロパティ値を使用して、それらの差の数値的特徴を形成する比較関数を規定する。タイプの異なるプロパティに対する比較関数は同じでなくても良い。たとえばプロパティがマトリクス（移行マトリクス）であれば、比較関数に対する論理的選択は、対応するマトリクスエレメント間の差の絶対値平均である。各プロパティは他のプロパティから独立しており、器具のユニークな側面を協調するから、２つの署名間の類似性を測定すれば、すべてのプロパティが考慮される。この理由のため、２つの器具間の類似性が、ｎ次元ベクトルとしてもっとも良く捕捉される。ここｆｒｉ番目のエレメントはｉ番目の比較関数の値に対応する。数学的に表現すると、２つの標準署名Ａ＝｛Ｐ１，Ｐ２，．．．Ｐｎ）とＢ＝｛Ｑ１，Ｑ２，．．．Ｑｎ）間の類似ベクトルΔ（Ａ，Ｂ）は、
Δ（Ａ，Ｂ）＝（ｆ１（Ｐ１，Ｑ１），．．．，ｆｎ（Ｐｎ，Ｑｎ））    式（１）
によって与えられる。
【０１１２】
Ｎ個の器具からなるユニバースに対しては、Ｎ（Ｎ−１）／２の類似ベクトルが存在する。これら類似ベクトルは、知的な標準署名分類のための基礎となる標準署名類似性の量を量る方法を提供する。
【０１１３】
第ＶＩ．２節  教師なし学習法に基づく分類
どの標準署名を互いにグループ分けするかを決定するアプリオリな情報は存在しないから、この分類問題に対する正解は存在しない。機械学習の言語では、この分類問題は「教師なし」と呼ばれる。したがって存在するよく知られた教師なし分類法にしたがえば、このような階級クラスタリングが使用される。間隔測定がまず規定される。ここで測定は、差ベクトルを標準署名の類似性を反映する数値量に変換する。１つの可能な間隔測定はすべての比較関数の重み付けされた和である。
【数１】
2012526281.tif 000003
ここでαｉは非ゼロ数である、αｉの値は、すべての間隔のこの数値測定を行う各プロパティ形式の寄与度を決定する重みである。一実施形態では、この間隔測定を使用して、階層クラスタリング法（たとえば平均リンケージとして）が適用される。この最終結果はツリー（または系統樹）であり、標準署名クラスタリングが間隔カットオフ値とともにどのように変化するかを表す。１つの限界内で、非常に小さなカットオフ（たとえば類似性に対して非常に厳密な規定）は、その固有の「形式」とみなされる各標準署名にたどり着く。この場合、Ｎ個の標準署名を有していれば、Ｎ個のクラスタを有することになる。しかしカットオフを上昇させると（すなわち類似性に対する規定を緩和する）、これらＮ個のクラスタのいくつかが、単一のクラスタに融合することが予期される。場合により、十分に高いカットオフ値のために、すべてのクラスタが１つに融合され、すべての標準署名が単一の形式の一部とみなされることになる。最後に間隔カットオフ値は、標準署名の最終的クラスタリングを決定するために、厳密に選択することが必要である。この選択は、とりわけ、（ａ）異なる初期データセットへのクラスタ規定がどの程度頑強であるか、そして（ｂ）さらなるクラスタリングからどれほどの付加的情報が得られるかに基づく。
【０１１４】
この分類手続の終了時には、標準署名がツリー状に編成されていることが予期される。このツリーの各枝イベントは、どこで大きなクラスタが２つの小さなクラスタに分かれたかを指示する。ツリーとして編成されたデータベース内の標準署名により、未知の署名をそのクラスタにマッチングするのに含まれる時間が、署名の数により対数でスケールされる。これは、とくにデータベースが大きくなるにつれ有意な時間的アドバンテージである。
【０１１５】
この分類の結果が、器具についての直観と正確にはマッチしないことは理解できるが、しかし望ましいものである。１つの直観的編成方法は、器具をまず形式にしたがって編成し、次にブランドおよび／または人口統計学により編成することである。この不均衡の基本的理由は、（使用パターンのような）人間の知覚可能なプロパティにのみ基づくためであり、一方、標準署名は、電気的使用パターン、人口統計学等すべてを含む豊富な情報構造である。したがい、標準署名のみを使用するアルゴリズムが、直観とは異なる結果を生むのは驚くことではない。
【０１１６】
別の実施形態では、アルゴリズム結果が直観とマッチすることが所望される場合、このことは、所望の分類が得られるように間隔測定を（たとえばαｉパラメータを変化することにより）変化することによって達成することができる。
【０１１７】
第ＶＩ．３節  標準署名データベースのデータ品質
標準署名は比較のための基準として使用されるから、標準署名データベースに含まれる情報にはできるだけエラーがないようにしなければならない。ＣＳＤには、強調すべき２つの外部エラー源がある。
【０１１８】
第１の外部エラー源は、本質的に統計的なものである。多くの人が同じ器具を所有し、これを様々な時間で使用するから、器具ごとに多数の署名を時間に関して収集されることが予期される。ＣＳＤでは、これらのデータが、器具を特徴付ける少数の標準署名に要約されることが予期される。この標準署名を形成することに関連するエラーは、（１）一人の人間がどれだけ多くの個人署名例を有しているか（サンプル空間の大きさ）と、（２）どれだけ狭く個人署名特徴が分散しているか（標準偏差）の関数である。幸運にも、これら統計的エラーの形式は、データマイニング適用ではありきたりなことであり、結果としてそれらを制御する多数の理論的方法が開発されている。これら方法の１つまたは複数を必要であれば使用するのが好ましい。
【０１１９】
第２の外部エラー源は人間である。このエラー源は、ユーザ入力を必要とする非電子的データにだけ影響を与える。これらデータの正確性は、これらが意図的であろうとなかろうと、データの不正確な入力のためであるから保証することができない。
【０１２０】
この問題の明白な解答は、ユーザをデータ入力作業からできるだけ遠ざけることである。このことは、付加的なコストで地球物理学的データのために容易に実行できる。いくつかの実施形態では、バッテリ給電される較正されたクロックをＯＭＤ１２に、または公式のＮＩＳＴ時間信号用のオンボードレシーバに配置することにより、日時が正確に決定される。ＯＭＤ１２の相対位置は、近隣のＯＭＤ１２から受信される無線ラジオ信号の強度を測定することにより得ることができる。この相対的位置データを、シングルＯＭＤレシーバにあるＧＰＳチップにより得られた絶対位置データと組み合わせれば、ＯＭＤネットワーク全体の絶対位置が決定される。
【０１２１】
残念なことに、この完全に自動化された解決策は、非地球物理的データ、非電子的データに対しては機能しない。なぜならユーザは単なる検証ポイントだからである。しかし部分的に自動化された解決策はより実際的である。このような解決策によれば、ユーザのＩＤがシステムコントローラ５０に、一度きり登録システムにより初めて記録された後には、ユーザＩＤがキーフォブ（またはＲＦＩＤタグ、または指紋認証システム等）を使用することで自動的に検出される。いったん、ユーザのＩＤが既知になれば、ユーザはデータ源として信頼性に関して資格が与えられる。一実施形態では、この資格付与が２つのステップ手続で、ソフトウエアの形でプロセッサ５８に常駐するユーザ応答妥当性アルゴリズム１６により決定される。まずこのユーザの下で収集されたすべてのデータが、類似の地球物理学的プロフィールを有する人びとに対する企業データと比較される。次に、この分析において、そのユーザが第２のエラーデータと関係しているらしいパターンが発生すれば、これは信頼のできないデータ源とみなされる。
【０１２２】
第ＶＩＩ節  署名マッチング
一実施形態では、サンプリングされた信号の単一例と標準署名との間の署名マッチングを評価するために、マルチコンポーネントスコアリングシステムが使用され、これにより未確認の器具署名（すなわち未知の器具に関連する）がデータベースに格納された標準署名と比較される場合には、多重スコアが計算される。各スコアは、器具署名の種々の部分に基づいており、この種々の部分は複数の情報、すなわちモード、経路、移行、および非電子的データの直交独立部分からなる。直交性は、意味のある弁別スコアの計算を促進する。たとえばスコアは、器具がいつどこで使用されたかに基づくマッチングを探索する地球物理学的データだけに基づいて形成することができる。この形式のスコアは、その情報内容において電子波形特徴だけを使用して形成された他の形式のスコアから非常に明確でなければならない。多重スコアを生成する１つの利点は、多重スコアがマッチング検証の多重点を提供することであり、これはマッチング精度を有意に向上させる。異なって重み付けされた各スコアを使用することを含むコンセンサススコアリングシステムは、未確認の器具署名と標準署名の１つとの間にマッチングが存在するか否かを決定するための最終判断を行う場合に使用される。
【０１２３】
第ＶＩＩ．１節  分類アルゴリズムに基づくスコアリング
単一の器具から収集された器具署名が、標準署名で捕捉された情報の代表的部分だけを使用することがある。基礎をなる各標準署名は、一般化された署名例の集合である。したがって署名マッチングのタスクは、特定の署名を、基礎となる特定の標準署名の集合の代表的構成部としてみなすことができるか否かの決定と等価である。スコアは、署名が特定の署名集合に所属するか否かを分類するための効率的な尺度である。分類アルゴリズムの背後にある理論、たとえばサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）およびパーセプトロンは、機械学習で深く研究されており、その使用は多くの技術的適用分野での共通のプラクティスである。この理由から、分類のための新たな理論的アプローチを形成するつもりはなく、既存の理論を我々の問題に適用する。
【０１２４】
一実施形態では、署名の２つの集合を区別する分類器が次のように構築される。分類器の１つの単純な形式は、２つの署名間の差のベクトル成分に基づく線形関数である。直観的に、この関数は、２つの署名間の差を提供する。ＳＶＭアルゴリズムをトレーニングデータセットに適用することにより発見することのできる理想的分類器は、各集合の構成部間の最大分離を提供する。たとえば質問署名については、特定の集合境界へのその間隔がマッチングスコアを形成する。直交的に規定された間隔関数に基づいて分類器を形成することにより、種々のスコアを形成することができる。
【０１２５】
第ＶＩＩ．２節  誤ったポジティブ性を低減するための分類器の学習
本発明により考慮される１つの高速な署名マッチング方法は、標準署名間の相互間隔を最大にするようトレーニングされた理想分類器を使用することである。したがって質問署名に対する最高スコアマッチングは、もっとも接近する標準署名となる。しかし複数の標準署名が相互に同じような間隔を有している場合、または特定の標準署名が可能な器具署名集合を適切に代表していない場合、これらのアプローチは失敗すると予期される。このような場合、標準署名に関連する署名の全集合と質問署名とを比較するプロセスが緩慢になると判断する。
【０１２６】
アルゴリズムの詳細には関係なく、マッチングスコアに関連する信頼レベルを知ることは非常に望まれることであり、有用である。これは、本発明のＯＭＤシステムの運用展開中に、器具同定間違いをするとそれは、顧客がそのＯＭＤシステムを使用し続けるか否かについて有意な影響を与えることになるからである。この視点から、器具をこのシステムで同定する際にユーザに支援を頼むのが望ましい。したがって、器具同定予測がいつ信頼できるか既知であれば、この予測は、これらがハイレベルの信頼性をもってクオリファイされた場合だけ提案すべきである。このことは同定間違い（誤ったポジティブ性）を低減し、ＯＭＤシステムの器具同定におけるユーザの信頼性を維持するのに助けになる。これら分類器に関連する信頼レベルは、ジャックナイフおよび交差妥当化のような標準的コントロールにより決定することができる。たとえばこれらのコントロールの使用に基づいて、分類境界が有意にシフトすれば、信頼性レベルは低い。好ましい実施形態は、分類器が署名マッチングをスコアするためにトレーニングされたときに、それらのコントロールを使用するであろう。
【０１２７】
第ＶＩＩＩ節  プライバシー問題
上に述べたように、データは各クライアント住居３から収集され、システム管理ノード１０２に送られる。結果として、ＯＭＤシステムシステムの使用は当然、プライバシーに関することである。ＯＭＤ１２が各エンドユーザコンピュータ（すなわちシステムコントローラ５０）におけるデータを連続的に記録し、格納する間に、この収集されたデータは、新規の標準署名が形成された場合、または既存の標準署名が増大された場合だけシステム管理ノード１０２に送られる。これらのイベントは一般的に、新規の器具が市場に導入されるときに生じる。一実施形態では、これらのデータは、顧客の同意の下でのみシステム管理ノード１０２にアップロードされる。さらに通信データは、標準署名の形にあり、これはユーザ特有データの重要なアブストラクトである。したがってエンドユーザデータの個人的同定に結び付くいずれの情報も効率的に除去される。
【０１２８】
重要なことは、器具署名マッチングの一般的処理のためには、システムコントローラ５０からシステム管理ノード１０２にデータをアップロードする必要がないことである。これは、標準署名データベースの全体または十分な部分が、システムコントローラ５０上のローカルデータベース５６にダウンロードされているからである。したがってシステムコントローラ５０は、器具署名マッチングアルゴリズム６３を、システム管理ノード１０２と通信することなしに実行することができる。
【０１２９】
したがってデータがユーザからアップロードされる唯一の状況は、標準署名データベースの構築中である。すべてのユーザがこのアップロードを拒否すれば、我々のデータベースの品質は改善されない。しかし、アップロードデータからエンドユーザのＩＤを追跡することは不可能であることをエンドユーザが理解すればほとんどあり得ないシナリオである。さらにエンドユーザがそのようなデータを提供することを、報奨的プログラムにより刺激することも考えられる。
【０１３０】
第ＩＸ節  方法実施形態のフローチャート
図２は、本発明の実施例による同定および検知システムの実施方法のフローチャートである。より詳細なフローチャートは以下に、所定のステップと関連して説明する。たとえば図３は、「器具署名収集ルーチン」のステップ２０８の詳細なフローチャートである。図４は、「器具署名マッチングルーチン」のステップ２１４の詳細なフローチャートである。図５は、「既存の標準署名の増大」のステップ２１２の詳細なフローチャートである。図６は、「質問ユーザルーチン」のステップ２１８の詳細なフローチャートである。図７は、「新規の標準署名の作成」のステップ２２４の詳細なフローチャートである。
【０１３１】
ステップ２００で、未知の器具がＯＭＤ装置にプラグインされる。ステップ２０２で、未知の器具に「未割当てである」の一時的ＩＤが割り当てられる。たとえばＯＭＤにプログインされたトースターを考察する。ＯＭＤはトースターの波形データを送信使用とするが、ステップ２０８で器具署名が構築されるまではトースターは「未割当てである」とされる。ステップ２０４で、器具がスイッチオンされたか否かに関して決定が行われる。スイッチオンされていればステップ２０８に進む。そうでなければステップ２０６に進む。ステップ２０６で、器具がＯＭＤ装置から切り離されたか否かに関して決定が行われる。ステップ２０４と２０６での決定は、各ＯＭＤ装置にある機械的スイッチによって行われる。このスイッチは、器具がプラグインされたときにＯＭＤ装置を作動させる。切り離された場合は終了し、それ以外の場合はステップ２０４にリターンする。ステップ２０８で、器具署名収集ルーチンが実行される（図３のフローチャートを参照）。ステップ２１０で、器具ＩＤが（ａ）既知、（ｂ）未割当て、または（ｃ）器具署名がデータベース５６に格納された複数の標準署名からの署名と一致しないので、署名をマニュアルで入力することをユーザに求める、に関する決定が行われる。器具ＩＤが既知であると決定された場合、ステップ２１２に進む。器具ＩＤが未割当てと決定された場合、プロセスはステップ２１４で継続される。ユーザに質問することが決定された場合、ステップ２２２に進む。それ以外で器具署名が一致しない場合には、ユーザに署名の入力が求められる。十分な署名が存在すれば、新規の標準署名が作成される。これは図２のフローチャートのステップ２２４に一般的に記述されており、以下、図７のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【０１３２】
ステップ２１０で、器具ＩＤが割り当てられていないことが決定されると、器具署名マッチングルーチンがステップ２１４でプロセッサ５８により実行される。器具署名マッチングルーチンの詳細は、以下に図４のフローチャートを参照して説明する。ステップ２１４で、入力署名とデータベース５６に格納された標準署名の１つとの一致があれば、一致した標準署名のＩＤがその器具に割り当てられる。この器具署名は、現在データベース５６にローカルに格納されている標準署名およびデータベース１１６に記録されている標準署名の質を改善する。このプロセスについては、図５のフローチャートを参照して詳細に説明する。その後、手続はステップ２０４にリターンし、より多くの器具署名データが収集され、マッチした標準署名の質の改善に使用される。
【０１３３】
ステップ２１４で、器具署名とデータベース５６に格納された標準署名との一致が発見されなければ、質問ユーザルーチンがステップ２１８でプロセッサ５８により実行される。このプロセスについては、図６のフローチャートを参照して詳細に説明する。このプロセスでは、データベース５６に器具署名の記録が存在しないので、問題となる器具のＩＤの入力がユーザに求められる。ユーザの応答は信頼できると確認されれば、ユーザの応答にしたがってその器具のＩＤが割り当てられる。そしてこの器具はステップ２２０で、ユーザの回答として割り当てられる。一方、ユーザの応答が信頼できないとして拒絶されると、ステップ２０４にリターンし、未割当てと指示された器具による器具同定プロセスが再スタートされる。
【０１３４】
ステップ２２２で、器具署名の基礎となるデータが標準署名に一般化するのに十分であるか否かに関する決定が行われる。一実施形態でこの決定は、器具署名成分の典型的標準署名に対するノイズレベルの比較によって行われる。標準署名を構築できると決定されれば、「新規の標準署名の作成ルーチン」がステップ２２４でプロセッサ５８により実行される。このプロセスについては、図７のフローチャートを参照して詳細に説明する。ユーザ割当てＩＤに関連する新規の標準署名が作成されると、既存の標準署名の編成で使用される分類にしたがって、これがアーカイブデータベース１１６に加えられる。これは、器具がスイッチオフされるか、またはＯＭＤから切り離されるまで続けられる。
【０１３５】
図３を参照すると、図２のステップ２０８に一般的に記述した「器具署名収集」ステップの方法実施形態が詳細にフローチャートに示されている。ステップ３０２で、ＯＭＤ１２の１つから波形がシステムコントローラ５０で受信される。ステップ３０４で、受信された波形が、Ｓ／Ｎ比の改善のためローパスフィルタのようなＷＴＭＭ６７により、典型的標準署名にかけられる。ステップ３０６で、器具署名作成アルゴリズム６５により、受信された波形の規則性の領域が同定される。各受信された波形（たとえば電圧波形、電流波形）は、正常の変化の広範囲な期間により特徴付けられる領域に分けられる。すなわち典型的には（ａ）一定の電流／電圧消費または（ｂ）周期的な電流／電圧消費である。一実施形態では、線形プログラミング法が、各電圧／電流波形を最適に分けるやり方を見つけ出すために使用される。一実施形態では、フーリエスペクトル分析が、分けられた波形における波形の変化が正規のものであるか否かをチェックするために使用される。正常性が同定された領域は、類似する波形プロパティにしたがい比較され、グループ分けされる。
【０１３６】
すなわち、電圧／電流レベル、電力スペクトル、または他の波形特徴である。これらの領域は、器具の動作モードとして指示される。各動作モードはまた、同じ動作モードのすべての事例にわたって平均された波形プロパティ集合によっても特徴付けられる。ケースバイケースに基づき、上記の手続は、（１）器具が動作モードで費やす総時間量を最大にし、（２）動作モード内での平均的類似性を最大にし、（３）規定された動作モードの数を最小にするために最適化される。いくつかの実施形態では、同定を検証し、洗練するために波形でのノイズフィルタリングが必要となる。同じ器具から複数の波形が時間にわたって収集されるから、動作モード同定の品質を向上するために上記のステップが繰り返される。
【０１３７】
ステップ３０６で、器具の種々の動作モードが同定され、特徴付けられると、ステップ３０８で経路同定が行われ、ここでは拡張された期間、典型的には１０秒以上にわたり器具が訪れた動作モードの順序およびシーケンスが記録される。この期間中に遭遇する動作モードでの変化は、この経路に沿った移行とみなされる。ステップ３１０で、同定された経路に沿った移行が、動作モードの出発地および目的地、ならびに動作モードの出発地と目的地の間の波形により同定される。ステップ３１２で、非電子的データが署名に加えられる。本発明のシステムおよび方法のキーフューチャ、は非電子的データが得られることである。すなわち各波形は、それが記録された日時と、ユーザが記録ＯＭＤデバイス１２に関連していた付加的データに関連付けられる。各ユーザは、システムコントローラ５０にあるＧＵＩインタフェースにより、プラグインされているＯＭＤデバイス１２の場所を入力する。ＯＭＤにより収集された時間とロケーションのデータは「地球物理学的データ」を構築する。いくつかの実施形態で、ユーザは、性別、年齢、職業を含む人口統計学データがステップ３１６で求められる。ステップ３１４で器具署名が形成される。
【０１３８】
図４を参照すると、図２のステップ２１４に一般的に記述した「器具署名マッチング」の方法実施形態が詳細にフローチャートに示されている。
【０１３９】
ステップ４０２で、同定された器具署名が器具署名マッチングアルゴリズム６３への入力として供給される。この器具署名マッチングアルゴリズム６３は、ソフトウエアモジュール（たとえばコンピュータコード）の形でプロセッサ５８に９常駐している。ステップ４０２より前の時点、すなわちステップ４１６で、標準署名データベースのすべてまたは十分に大部分が、アーカイブデータベース１１６からシステムコントローラ５０上のローカルデータベース５６にダウンロードされている。ステップ４０４で、データベース５６にある標準署名データベースのローカルコピーの見出し語が比較署名として選択される。ステップ４０６で、入力器具の電子的要素と選択された比較署名を使用して、第１の比較スコアが計算される。ステップ４０８で、入力器具の非電子的要素と選択された比較署名を使用して、第２の比較スコアが計算される。ステップ４１０で、コンセンサス比較スコアが、ステップ４０６および４０８でそれぞれ計算された第１と第２の比較スコアから構築される。ステップ４１２で、入力器具署名と選択された比較署名との一致が存在するか否かが、コンセンサス比較スコアに基づいて決定される。一致が存在する場合、プロセスはステップ４１４に進み、それ以外はステップ４２０に進む。ステップ４１４で、プロセッサ５８に一致が通知され、マッチング比較署名および「器具署名マッチング」プロセスが図２のステップ２１６にリターンして実行される。ステップ４１８で、ローカルにダウンロードされた標準署名データベースの次の部分が選択される。プロセスはステップ４０６にリターンする。ステップ４２０で、ローカルにダウンロードされた標準署名データベースのすべての部分が検査されたか否かの決定が行われる。真であれば、プロセスはステップ４２２に進み、それ以外はステップ４１８に進む。ステップ４２２で、プロセッサ５８には、入力器具署名とローカルにダウンロードされた標準署名データベースのすべての部分との間に一致が存在しないことが通知される。「器具署名マッチングプロセス」は図２のステップ２１８にリターンする。
【０１４０】
図５を参照すると、図２のステップ２１２に一般的に記述した「既存の標準署名の増強」ステップの実施方法の詳細なフローチャートが示されている。
【０１４１】
ステップ５０２で、器具署名が、ソフトウエアモジュールとしてコンピュータコードの形でプロセッサ５８に常駐する器具署名形成アルゴリズムに入力される。ステップ５０４で、以前のステップでの入力器具署名の電子的要素が、一致した標準署名の対応する要素と比較される（図２のステップ２１４参照）。ステップ５０６で、署名の電子的要素が、データベース５６または１１６に格納された既存の標準署名を一般化するために使用された過去のデータに沿った入力要素を使用して一般化される。ステップ５０８で、ユーザが信頼できるか否かを決定する。真であれば、プロセスはステップ５１０に進み、それ以外はステップ５１２に進む。ステップ５１０で、非電子的署名要素が、データベース５６または１１６から検索された過去のデータに沿った入力要素を使用して一般化される。ステップ５１２で、標準署名データベースにあるデータが再編成される。ステップ５１２の後、「既存の標準署名の増強」ルーチンを出て、図２のステップ２０４にリターンする。ステップ５１４で、標準器具署名が一致したと同定される。ステップ５１６で、ユーザの応答履歴が決定ステップ５０８に入力される。
【０１４２】
図６を参照すると、図２のステップ２１８に一般的に記述した「ユーザ質問ルーチン」の方法実施形態が詳細にフローチャートに示されている。
【０１４３】
ステップ６０２で、標準器具署名データベースにアクセスする。ステップ６０４で、ユーザの履歴が、標準器具署名データベース５６または１１６から検索されたデータと一致するか否かが決定される。真であれば、プロセスはステップ６０６に進み、それ以外はステップ６１２に進む。ステップ６０６で、このユーザは信頼できると決定される。ステップ６０８で、ユーザは、どの器具が未知の波形を発生したか決定するよう求められる。ステップ６１０で、器具に器具ＩＤがユーザにより割り当てられ、プロセスは終了する。ステップ６１２で、ユーザの応答履歴が検索され、このユーザ履歴がステップ６０４での標準データベースにあるデータと一致するか否かが決定される。
【０１４４】
図７を参照すると、図２のステップ２２４に一般的に記述した「新規の標準署名の作成」の方法実施形態が詳細にフローチャートに示されている。
【０１４５】
ステップ７０２で、収集された器具署名が、ソフトウエアモジュールとしてコンピュータコードの形でプロセッサ５８に常駐する器具署名作成アルゴリズム６５に入力される。ステップ７０４で、ユーザが信頼できるか否かを決定する。ユーザの応答履歴がステップ７１２で入力される。ユーザが信頼できると決定されれば、プロセスはステップ７０６に進み、それ以外ではプロセスが終了する。ステップ７０６で、このユーザは信頼できると決定される。ステップ７０８で、ステップ７１４で提供されたユーザ固有ＩＤにより新規の標準署名の作成がトリガされる。このプロセスへの入力は、器具に対して提供されたユーザＩＤである。ステップ７１０で、標準署名データベースにあるデータが再編成される。
【０１４６】
図１３は、一実施形態のよる器具表１３００の分野記述である。器具表は、主にブランド名である器具名により情報を格納する。器具表の分野は、少なくとも器具名称分野１３０２とブランド名１３０４を含む。器具名称分野１３０２は、器具のユーザ割当て名であり、その署名がシステムデータベース（１１６または５６）に格納されている。いくつかの実施形態では、他の同定表示、たとえば署名要素（動作モード１３０６，経路１３０８および移行１３１０）を含むことができる。クライアント機械上のユーザテーブルは、単列であるか、またはせいぜい各器具形式に対して１つの列である。そのためデータ構造に格納される情報は、この表とは別である。
【図１Ａ】
2012526281.tif 000004
【図１Ｂ】
2012526281.tif 000005
【図１Ｃ】
2012526281.tif 000006
【図２】
2012526281.tif 000007
【図３】
2012526281.tif 000008
【図４】
2012526281.tif 000009
【図５】
2012526281.tif 000010
【図６】
2012526281.tif 000011
【図７】
2012526281.tif 000012
【図８】
2012526281.tif 000013
【図９】
2012526281.tif 000014
【図１０】
2012526281.tif 000015
【図１１】
2012526281.tif 000016
【図１２】
2012526281.tif 000017
【図１３】
2012526281.tif 000018
【国際調査報告】
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