複数の装置の動作を監視するシステム100であって、前記複数の装置を監視するように構成されたサブシステム102を備えており、前記サブシステムは、計算モデルを記憶するメモリと、前記複数の装置の各々から、各装置の現状を示すパラメータを表す信号を受信し、各々のパラメータを計算モデルと比較し、複数の時間帯の各々に関して、前記比較に基づいて前記複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定し、前記複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな前記複数の装置の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定するようにプログラムされた1つ又は複数のプロセッサ130とを備える、システム100。前記複数の装置の1つ又は複数の現状を表示する表示装置を更に備える、請求項1に記載のシステム100。前記プロセッサ130は、比較したパラメータが所定の閾値以上又は以下であるかを決定するように更にプログラムされる、請求項1に記載のシステム100。前記計算モデルは、履歴データに基づいた閾値レベルを有する、請求項3に記載のシステム100。前記プロセッサは、前記予定された保守に必要な機器を予定するように更にプログラムされる、請求項1に記載のシステム100。前記数量閾値は、前記複数の装置の所定の割合である、請求項1に記載のシステム100。前記プロセッサ130は、表示用に、前記複数の時間帯の1つ又は複数を提供し、表示用に、前記複数の時間帯の前記1つ又は複数において故障しそうな前記複数の装置の数量の視覚的識別を提供するように更にプログラムされる、請求項1に記載のシステム100。コンピュータ実行可能なコンポーネントを有する1つ又は複数のコンピュータ可読媒体であって、前記コンポーネントは、少なくとも1つのプロセッサ130によって実行された時に、前記プロセッサに、複数の装置の各々から、各装置の現状を示すパラメータを表す信号を受信させる監視コンポーネント208と、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、前記プロセッサに、各々の受信パラメータを計算モデルと比較させる状態コンポーネント210と、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、前記プロセッサに、複数の時間帯の各々に関して、比較に基づいて前記複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定させる確率コンポーネント212と、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、前記プロセッサに、前記複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな前記複数の装置の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定させる予定コンポーネント220とからなる、1つ又は複数のコンピュータ可読媒体。前記プロセッサ130によって実行された時に、前記プロセッサに、表示用に、各コンポーネントの現状を提供させる表示コンポーネント214を更に備える、請求項8に記載の1つ又は複数のコンピュータ可読媒体。前記プロセッサによる前記表示コンポーネント214の実行によって、更に、前記プロセッサ130に、表示用に、前記複数の時間帯の1つ又は複数を提供させると共に、表示用に、前記複数の時間帯の1つ又は複数において故障しそうな前記複数の装置の数量の視覚的識別を提供させる、請求項8に記載の1つ又は複数のコンピュータ可読媒体。風力発電地帯の寿命を通して、風力タービンは、各々の風力タービン内の構成部品の定期保守を必要とする。特定の構成部品、例えば風力タービン上のギアボックスは、それについて保守を行なうために高価な設備例えば、クレーンが必要になる。しかしながら、たった1つの風力タービンの保守を行なうために直前に且つ/又は必要な場合に応じてクレーンを予定することは、非常に不経済且つ非実用的になる。そのため、特定数の風力タービンが故障し、且つ/又は保守を必要とする時間帯をより正確に予測する機能は、有益な手段となるであろう。一態様では、複数の装置の動作を監視する方法が提供される。該方法は、複数の装置の各々から、各装置の現状を示すパラメータを表す信号を受信するステップと、各々のパラメータを計算モデルと比較するステップと、複数の時間帯の各々に関して、比較に基づいて複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定するステップと、複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな複数の装置の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定するステップとを含む。更なる態様では、複数の装置の動作を監視するシステムが提供される。該システムは、複数の装置を監視するように構成されたサブシステムを含む。サブシステムは、計算モデルを記憶するメモリと、複数の装置の各々から、各装置の現状を示すパラメータを表す信号を受信し、各々のパラメータを計算モデルと比較し、複数の時間帯の各々に関して、比較に基づいて複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定し、複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな複数の装置の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定するようにプログラムされた1つ又は複数のプロセッサを含む。更に別の態様では、コンピュータ実行可能なコンポーネントを有する1つ又は複数のコンピュータ可読媒体が提供される。コンポーネントは、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、プロセッサに、複数の装置の各々から、各装置の現状を示すパラメータを表す信号を受信させる監視コンポーネントと、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、プロセッサに、各々の受信パラメータを計算モデルと比較させる状態コンポーネントと、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、プロセッサに、複数の時間帯の各々に関して、比較に基づいて複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定させる確率コンポーネントと、少なくとも1つのプロセッサによって実行された時に、プロセッサに、複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな複数の装置の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定させる予定コンポーネントとを含む。本発明は、複数の装置の動作を監視するシステム及び方法を提供する。一実施形態では、サブシステムは、複数の装置例えば、風力タービンの現状を監視する。ある実施形態では、サブシステムは、複数の装置の各々の監視コンポーネントから現状に関する情報を受信する働きをする。更に、サブシステムは、複数の時間帯の各々に関して、複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定する働きをする。一実施形態では、監視されている装置の各々に関して、履歴データのコンピュータ分析が記憶されて、計算モデル例えば、統計モデル又は神経モデルを作成するために使用される。そのような計算モデルは、各々の装置の寿命の期間中に発生する故障の確率に基づいている。各装置の現在のデータは内部の各コンポーネントの現状を提供し、そのようなデータは対応する計算モデルと比較される。比較に基づいて、複数の装置の各々が故障するかもしれない確率を決定することができる。従って、一群の装置が今後の時間帯に、例えば、保守を行なうためにクレーン等の高価な又は特定の機器を必要とする保守が必要になりそうだとわかっていれば、保守及び/又は何らかの必要な機器を予め注文できる。更に、各装置に関連するコストパラメータを使用して、各装置の保守にかかる費用を模式化する経済モデルを作成できる。精度が上がると、そのような経済モデルを使用して、各装置の寿命にわたっていかに保守費用が変化するかの推定を行なうことができる。本発明を風力タービンに関する特定の実施形態に関して説明したが、それらは例示のみを意図したものであって、本発明を限定するものではなく、当業者には、変更、追加又は削除が、本発明の技術的思想及び技術的範囲から逸脱することなく、開示の実施形態になされることが明らかであろう。例えば、本発明は、例えば太陽エネルギーブレード、水力発電プラント、燃料電池、及び/又は電池セルだがこれに限らないその他の発電システム並びに複数の装置を監視する任意のその他のシステムで使用できる。図1を参照すると、例示的な動作環境が示されており、電力システム100として全体的に表されている。電力システム100は、適切な環境の一例に過ぎず、本発明の使用又は機能の範囲に関していかなる限定を示唆することを意図するものではない。更に、電力システム100は、本明細書に示す構成要素のいずれか1つ又は組み合わせに関連する依存性又は必要性を有するものと解釈すべきではない。例示的実施形態では、電力システム100は、通信リンク116を介して電力システム100の風力タービン104と通信するように構成されるサブシステム102を含み、これはハードウェア及び/又はソフトウェアに実装できる。一実施形態では、通信リンク116は、当業者には知られている任意の有線又は無線通信プロトコルに従ってサブシステム102との間でデータ信号の遠隔通信を行なう。そのようなデータ信号は、各風力タービン104に関連する少なくとも1つの構成部品の現状を示す1つ又は複数の信号を含んでもよい。構成部品の現状がサブシステム102に伝達され、様々な指令信号をサブシステム102によって各風力タービン104に伝えることができる。例示的実施形態では、各風力タービン104は、少なくとも1つの監視装置110を含む。更に、例示的実施形態では、監視装置110は、各風力タービン104に関連する少なくとも1つの構成部品、例えば構成部品124の現状データを監視し、伝達する。構成部品124は、1つ又は複数のギアボックス、主軸受、或いは内部又は外部軸受を含んでもよいが、それのみを含むことに限定されるものではない。監視装置110から伝達された現状データは、構成部品124の現状状態と同様に、各風力タービンの現状状態も提供する。その後、現状データは、サブシステム102のメモリ領域に記憶された履歴データのコンピュータ分析と比較される。履歴データは、構成部品124の計算モデルを作成するために使用される。そのようなモデルは、各風力タービン104の寿命、より詳細には構成部品124の寿命の期間中に発生する故障の確率に基づいている。一実施形態では、各風力タービン104はメモリ装置118を含む。メモリ装置118は、構成部品124の現在のデータ条件に関連する時間データを記憶する。各風力タービン104は、1つ又は複数のプロセッサ130を更に含む。プロセッサ130は、現状データを受信して記憶するために構成部品124と通信している。プロセッサ130は、振動データ、風速及び/又は温度等の環境条件の時間平均を計算するために利用することもできる。一実施形態では、様々な構成部品の摩損を判定するために、時間平均には、異なる期間の1つ又は複数の移動時間窓に関する環境条件のローリング平均が含まれる。例えば、ローリング平均は、10分、30秒、3秒、又は更には1日の移動時間窓に関して計算してもよい。図2は、図1に示す電力システム100で使用できるサブシステムのブロック図を示す。具体的には、電力システム100の動作を監視するコンポーネントを保存する記憶領域202を有するサブシステム102の例示的なブロック図200が示されている。サブシステム102は、様々なコンピュータ可読媒体を含むことができる。例えば、この例に限らないが、コンピュータ可読媒体としては、ランダムアクセスメモリRAM、読出し専用メモリROM、電気的消去書込み可能な読出し専用メモリEEPROM、フラッシュメモリ又はその他のメモリ技術、CDROM、デジタル多用途ディスクDVD或いはその他の光学又はホログラフィック媒体、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置又はその他の磁気記憶装置、搬送波、又は所望の情報を符号化するために使用することができ、サブシステム102を介してアクセス可能である任意のその他の媒体を挙げることができる。サブシステム102は、ディスプレイ206と、様々な構成要素、例えばメモリ202からデータを読み込む少なくとも1つのプロセッサ204とを更に含む。ディスプレイ206は、例えば、容量性タッチスクリーンディスプレイ又はその他の適切なディスプレイ装置であってよい。更に、ディスプレイ206は、サブシステム102から分離し、例えば、インターネットを介してサブシステム102に通信可能に連結してもよい。ユーザ入力機能がディスプレイ206に設けられ、ディスプレイがユーザ入力選択装置の機能を果たす。更に、ディスプレイ206は、ディスプレイ206上のユーザ接触接点に応答して、選択的に機能を実行する。ディスプレイ206は、従来の方法で動作するキーパッドを更に含んでもよい。従って、ユーザは、ディスプレイ206の表面に接触することによってサブシステム102で利用可能な所望の機能を作動させることができる。メモリ領域202はまた、1つ又は複数のコンピュータ実行可能なコンポーネントを保存する。例示的なコンピュータ実行可能なコンポーネントとしては、監視コンポーネント208、状態コンポーネント210、確率コンポーネント212、表示コンポーネント214、インターフェースコンポーネント216、計算モデルコンポーネント218、及び予定コンポーネント220の少なくとも1つが挙げられるが、これに限定されるものではない。コンポーネントはメモリ領域202に保存されるように示されているが、コンポーネントは、サブシステム102から離れたメモリ領域に保存し、且つ/又はそこから実行してもよい。例えば、コンポーネントはクラウドサービスによって保存してもよく、コンポーネントの実行の出力をサブシステム102に提供してもよい。そのような実施形態は、サブシステム102の計算及びストレージ負荷の軽減を促進する。一実施形態では、プロセッサ204は、本明細書に記載の態様を実行するためのコンピュータ実行命令を実行する。例えば、監視コンポーネント208は、プロセッサ204によって実行できる。そのような例では、プロセッサ204は、各風力タービン104及び/又は構成部品124の現状を示す1つ又は複数のパラメータに対応する1つ又は複数の信号又はアクセス情報を受信する。プロセッサ204は、プロセッサ130、メモリ装置118、監視装置110と同様に、各風力タービン104内のピッチ制御システム、トルク制御システム、及び/又は電力制御システムと通信することができる。そのため、プロセッサ204は、構成部品124の現状に関して受信した信号に基づいて風力タービンの動作状態を変更するように構成できる。例えば、構成部品が故障したことを判定した場合、プロセッサ204によって、故障した構成部品に関連する風力タービンにシャットダウン動作を伝達できる。各風力タービン104及び/又は構成部品124の現状を示す1つ又は複数のパラメータを表す信号を受信すると、状態コンポーネント210は、プロセッサ204に、各風力タービン104及び/又は構成部品124の現状を計算モデルコンポーネント218によって提供された計算モデルと比較させる。一実施形態では、計算モデルは、構成部品、例えば構成部品124の寿命の期間中に発生する故障の確率に基づいている。次に、確率コンポーネント212は、プロセッサ204に、複数の時間帯の各々に関して、状態コンポーネント210の比較に基づいて各風力タービン104が故障するかもしれない確率を決定させる。一実施形態では、確率コンポーネント212は、比較した現状が所定閾値レベル以上又は以下であるかを決定する。例えば、計算モデルは、構成部品124の許容可能なパラメータレベルに関連する閾値レベルを含んでもよい。従って、計算モデルは、ある時間帯、例えば、数分、数時間、数日、数週、数年、或いは更に風力タービン又は風力タービン内の構成部品の寿命にわたって許容可能なパラメータレベルを示すパラメータ情報を含んでもよい。パラメータ情報は、時間帯の間、構成部品が適切に機能するように構成部品が含み得るパラメータの許容範囲を示すことができる。パラメータの許容範囲は、時間帯にわたって静的であるか、又は、例えば、使用及び経年数に基づいて動的に変化し得る。従って、比較後に、一実施形態において、プロセッサ204が、構成部品124のパラメータが許容範囲以上又は以下、例えば閾値レベル以上又は以下であると決定した場合、インターフェースコンポーネント216は、プロセッサ204に、構成部品124の現状が閾値レベル以上又は以下であることを示す保守依頼を伝達させる。更に、1つ以上の構成部品が各風力タービン104内で監視/比較されている場合、各構成部品が各閾値レベルと比較され、その後、各風力タービン104の構成要素の全てに関して故障の確率が決定される。更に、風力発電地帯全体に関する故障の確率もまた決定できる。本実施形態では、風力発電地帯の各風力タービンの故障の確率が決定され、これらの結果の組み合わせを用いて、風力発電地帯全体に関する故障の確率を決定できる。風力発電地帯全体の故障の確率を決定する際に考慮することがある要因は、例えば、時間帯の間に故障しそうな個々の風力タービンの数量、各風力タービンの故障のレベル例えば、故障を引き起こしている問題がどれほど深刻か、故障しそうな各風力タービンの重要度例えば、盛んに、又は少なくともより頻繁に利用される風力タービンは高レベルの風力タービンとみなすことができるのに対して、バックアップとして、又はケースバイケースでのみ利用される風力タービンは低レベルの風力タービンとみなすことができるであってよい。表示コンポーネント214は、プロセッサ204に、表示用の構成部品124に対応する監視された現状を、例えばディスプレイ206上に提供させる。特に、表示コンポーネント214は、構成部品124の現状と同様に、計算モデルコンポーネント218によって提供された情報を提供する。一実施形態では、表示コンポーネント214は、表示用に、計算モデルの閾値レベルと比較して、構成部品124の受信パラメータを提供する。更なる実施形態では、表示コンポーネント214は、表示用のデータをディスプレイ206に提供するのに加えて、又はその代わりに分離システムにデータを提供してもよい。予定コンポーネント220は、プロセッサ204に、複数の時間帯のうちの1つにおいて故障しそうな風力タービン104の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定させる。一実施形態では、予定コンポーネント220は、例えばディスプレイ206を介して、ユーザに保守予定を勧告する。更なる実施形態では、履歴データ及び/又は計算分析が僅かしかない又は少しもないため、二次的な考察として、ユーザは、提供された情報を利用して、各風力タービン104の保守の予定を決定/修正できる。例えば、ユーザは、構成部品124の現状を計算モデルコンポーネント218によって提供された計算モデルと比較することができ、ユーザの知識/経験にもとづいて、保守予定を提供/修正できる。図3は、少なくとも1つの構成部品を含む風力タービン104図1に示すの動作を監視するのに使用される例示的な方法の流れ図300を示す。まず、各風力タービン104に含まれる構成部品124図1に示すの現状を示すパラメータを表す信号が、監視コンポーネント208によって受信されるステップ302。パラメータの伝達及び/又はパラメータへのアクセスは、リアルタイムで、時間間隔で、及び/又はユーザからの要求に応じて実行できる。各々のパラメータは、計算モデル及び閾値レベルの表と比較されるステップ304。例えば、パラメータがサブシステム102によって受信されると、パラメータは、パラメータに対応する、メモリ領域202に記憶された計算モデル及び1つ又は複数の閾値レベルと比較されるステップ304。一実施形態では、パラメータの閾値レベルは、高、中、低といった範囲によってカテゴリー化することができる。ユーザが各カテゴリーに含まれる条件を定義してもよく、各カテゴリーの条件を製造者及び/又はユーザによって事前設定してもよい。例えば、計算モデルは、構成部品124の許容可能なパラメータレベルに関連する閾値レベルを含むことができる。従って、計算モデルは、構成部品の寿命を通して許容可能なパラメータレベルを示すパラメータ情報を有することができる。許容可能なパラメータ情報は、構成部品が構成部品の寿命の期間中に適切に機能するように構成部品が含み得るパラメータの許容範囲を示すことができる。パラメータの許容範囲は、構成部品の寿命を通して静的であるか、又は、例えば、使用及び経年数に基づいて動的に変化し得る。一実施形態では、各々のパラメータは、次いで、対応する計算モデルと比較される。その後、比較において、プロセッサ204は、構成部品124のパラメータが許容範囲以上又は以下、例えば閾値レベル以上又は以下であることを決定する。一実施形態では、インターフェースコンポーネント216は、プロセッサ204に、構成部品124のパラメータが許容可能な閾値レベル以上又は以下であることを示す保守依頼を伝達させることができる。サブシステム102は、次いで、複数の時間帯の各々に関して、比較に基づいて各風力タービン104が故障するかもしれない確率を決定するステップ306。例えば、サブシステム102は、受信パラメータと計算モデル内の情報例えば、閾値レベルとの差を利用して、各風力タービン104、又はより詳細には、各風力タービン104の構成部品例えば、構成部品124が例えば、故障によって保守を必要とするであろう所定の時間帯に関する確率を提供する。予定コンポーネント220は、次いで、この情報を利用して、複数の時間帯の1つにおいて故障しそうな風力タービン104の数量が数量閾値レベルを超えた場合に保守を予定するステップ308。当業者には、ある時間帯が、1分、1時間、1日、1週間、1ヶ月、1年、又はそれ以上の組み合わせであってもよいことがわかるであろう。更に、数量閾値は、風力タービンの製造者が予め定義しても、オペレータが選択してもよい。一実施形態では、所定の年の毎日、毎週、及び/又は毎月の風力タービンが故障するかもしれない確率を示す情報を載せたカレンダーがユーザに提示される。例えば、1000個の風力タービンを有する風力発電地帯では、数量閾値レベルは、風力タービンの総数の0.03パーセント例えば、30個の風力タービンにすることができる。従って、31個以上の風力タービンが特定の時間帯例えば、特定の日又は特定の週に故障しそうな場合、その時間帯までに保守が予定される。上記の例を続けると、1月1日時点で、風力発電地帯の1000個の全ての風力タービンのうち、900個の風力タービンは故障の可能性が1パーセントあり、100個の風力タービンは故障の可能性が5パーセントあると決定される。従って、1月1日時点で、故障の可能性が1パーセントある900個の風力タービンのうちの9個が故障するかもしれず、故障の可能性が5パーセントある100個の風力タービンのうちの5個が故障するかもしれない可能性があり、合計14個の風力タービンが1月1日までに故障しそうだということになる。しかしながら、14個の風力タービンは、この例の30個の風力タービンという数量閾値レベルを超えていないため、保守は予定されない。2月1日時点で、900個の風力タービンは依然として故障の可能性が1パーセントあるが、ここでは60個の風力タービンは故障の可能性が10パーセントあり、40個の風力タービンは故障の可能性が40パーセントあると決定される。従って、2月1日時点で、故障の可能性が1パーセントある900個の風力タービンのうちの9個が故障するかもしれず、故障の可能性が10パーセントある60個の風力タービンのうちの6個が故障するかもしれず、故障の可能性が40パーセントある40個の風力タービンのうちの16個が故障するかもしれない可能性があり、合計31個の風力タービンが2月1日までに故障しそうだということになる。従って、31個の風力タービンはこの例の30個の風力タービンという数量閾値レベルを超えているので、2月1日までに保守が予定される。当業者には、風力発電地帯が数百、更には数千もの風力タービンを含み得ることがわかるであろう。従って、風力発電地帯の複数の風力タービンが、例えば、高価な修理機器を必要とする保守が必要になりそうな時間帯を知ることの利点は、時間と費用を節約することだけでなく、複数の風力タービンが故障するのを防ぐことである。一実施形態では、1つ又は複数の風力タービン104の予定している保守の前、又は後、ユーザは、風力タービン104の保守の予定を決定/修正できる。例えば、予定コンポーネント220に正確な決定を下させることができる履歴データ及び/又は計算分析が僅かしかない、又は少しもないことがある。従って、二次考察として、ユーザは、サブシステム102によって提供され、ディスプレイ206上に表示された情報を利用して、風力タービン104の保守の予定を決定/修正できる。例えば、ユーザは、構成部品124の現状を計算モデルと比較することができ、ユーザの知識/経験に基づいて、保守予定を提供/修正できる。更に、ユーザは、保守に必要な機器の入手可能性に基づいて保守予定を提供/修正してもよい。更なる実施形態では、予定コンポーネント220が保守依頼を予定する前に、サブシステム102が機器供給者からの機器入手可能性情報を要求する。本実施形態では、予定コンポーネント220は、風力タービンの保守を予定する時に機器入手可能性情報を利用し、数量閾値レベルを超える数量の故障しそうな風力タービン104を含む時間帯に最も近い特定の日時に機器を自動的に予約/依頼する。一実施形態では、コストパラメータは、各風力タービン104及び/又は構成部品124の保守にかかる費用を示す経済モデルを作成するために、各風力タービン104及び/又は構成部品124に関連している。経済モデルは、風力発電地帯の寿命にわたっていかに保守費用が変化するかの指標を提供するために、風力発電地帯の全体にわたって最適化される。例示的な動作環境本明細書に記載されるような制御装置又は計算装置は、1つ又は複数のプロセッサ又は処理装置、システムメモリ、及びある形のコンピュータ可読媒体を有する。例えば、この例に限らないが、コンピュータ可読媒体としては、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体が挙げられる。コンピュータ記憶媒体としては、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール又はその他のデータ等の情報を記憶するためのあらゆる方法又は技術で実装される揮発性及び不揮発性の取り外し可能及び取り外し不可能な媒体が挙げられる。通信媒体は、一般的に、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、或いは搬送波又はその他の搬送機構のような変調されたデータ信号におけるその他のデータを具体化し、あらゆる情報配信媒体を含む。上記のいずれかの組合せもまた、コンピュータ可読媒体の範囲に含まれる。制御装置/計算装置は、1つ又は複数のリモートコンピュータ、例えば1つのリモートコンピュータへの論理接続を用いてネットワーク化された環境において動作できる。例示的なコンピューティングシステム環境に関して説明したが、本発明の実施形態は、数多くのその他の汎用又は専用コンピューティングシステム環境又は構成で動作可能である。コンピューティングシステム環境は、本発明のあらゆる態様の使用又は機能の範囲に関していかなる限定を示唆することを意図するものではない。更に、コンピューティングシステム環境は、例示的な動作環境において示した構成要素のいずれか1つ又は組み合わせに関連する依存性又は必要性を有するものと解釈すべきではない。本発明の態様で使用するのに適する可能性のある周知のコンピューティングシステム、環境、及び/又は構成の例としてはこれらに限定されないが、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルド又はラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電化製品、携帯電話、ネットワークPC、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステム又はデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などが挙げられる。本発明の実施形態は、1つ又は複数のコンピュータ或いはその他のデバイスによって実行される、プログラムモジュールなどのコンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明できる。コンピュータ実行可能命令は、1つ又は複数のコンピュータ実行可能コンポーネント又はモジュールで構成できる。一般に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、又は特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、及びデータ構造を含むが、これに限定されるものではない。本発明の態様は、いかなる数又は構成のそのようなコンポーネント又はモジュールによって実装してもよい。例えば、本発明の態様は、図に例示し、本明細書に記載した特定のコンピュータ実行可能命令或いは特定のコンポーネント又はモジュールに限定されるものではない。本発明のその他の実施形態は、本明細書に例示及び記載した以上又は以下の機能を有する異なるコンピュータ実行可能命令又はコンポーネントを含んでもよい。本発明の態様はまた、通信ネットワークを介してリンクされたリモート処理装置によってタスクが実行される分散コンピューティング環境において実施してもよい。分散コンピューティング環境において、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含むローカル及びリモートコンピュータ記憶媒体の両方に配置してもよい。本発明の態様は、本明細書に記載した命令を実行するように構成された場合、汎用コンピュータを専用計算装置に変換する。本明細書に例示及び記載した本発明の実施形態における動作の実行又は遂行の順序は、特に明記しない限り、重要ではない。即ち、動作は、特に明記しない限り、いかなる順序で実行してもよく、本発明の実施形態は、本明細書に開示したものよりも多くの又は少ない動作を含んでもよい。例えば、別の動作の前、それと同時、又はその後に特定の動作を実行又は遂行することは、本発明の態様の範囲に含まれると考えられる。本発明又はその実施形態の態様の要素を紹介するとき、数詞がないことや前記などの冠詞は、その要素が1つ以上存在することを意味するものとする。からなるcomprising、含むincluding及び有するhavingといった用語は包括的であり、その用語には列挙した要素以外の追加要素が存在し得ることを意味するものとする。本発明の態様を詳細に説明してきたが、添付の特許請求の範囲に規定する本発明の態様の範囲から逸脱することなく、修正及び変更が可能であることが明らかであろう。本発明の態様の範囲から逸脱することなく、上記の構成、製品、及び方法に様々な変更を行なうことができるので、上記の説明に含まれ、添付の図面に示された全ての事柄は、例示的であって限定的な意味で解釈されるべきではないものとする。本明細書は、実施例を使用して、最良の形態を含む本発明を開示し、更にあらゆる装置又はシステムを製作且つ使用すること及びあらゆる組み込まれた方法を実行することを含む本発明の実施を当業者が行うのを可能にする。本発明の特許性がある技術的範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が想到するその他の実施例を含むことができる。そのようなその他の実施例は、それらが特許請求の範囲の文言と相違しない構造的要素を有する場合、又はそれらが特許請求の範囲の文言と本質的でない相違を有する同等な構造的要素を含む場合には、特許請求の範囲の技術的範囲内に属することになるものとする。