特開 2024-76995 隊列走行システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析技法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024076995

(43)【公開日】2024-06-06

(54)【発明の名称】隊列走行システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析技法

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/34 20060101AFI20240530BHJP

   G06F 11/07 20060101ALI20240530BHJP

   G06F 11/30 20060101ALI20240530BHJP

【ＦＩ】

G06F11/34 147

G06F11/07 151

G06F11/07 140A

G06F11/30 140A

【審査請求】有

【請求項の数】20

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023197228

(22)【出願日】2023-11-21

(31)【優先権主張番号】10-2022-0160655

(32)【優先日】2022-11-25

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(71)【出願人】

【識別番号】518366555

【氏名又は名称】コリア アドバンスト インスティテュート オブ サイエンス アンド テクノロジー

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】ペ・ドゥファン

(72)【発明者】

【氏名】ヒョン・サンウォン

(72)【発明者】

【氏名】ソン・ジヨン

(72)【発明者】

【氏名】チ・ウンギョン

【テーマコード（参考）】

5B042

【Ｆターム（参考）】

5B042GA12

5B042MA08

5B042MA14

5B042MC40

(57)【要約】

【課題】隊列走行システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析技法を提供する。
【解決手段】一実施形態に係るコンピュータ装置で実行されるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳＯＳ）における時間パターン基盤の協調障害分析方法は、システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出する段階、および前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する段階を含む。
【選択図】図５

【特許請求の範囲】

【請求項1】

コンピュータ装置で実行されるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳＯＳ）における時間パターン基盤の協調障害分析方法であって、
システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出する段階、および
前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する段階
を含む、時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項2】

前記抽出する段階は、
前記システムオブシステムズで実行される相互作用ログと前記相互作用ログの通過タグおよび障害タグを利用して、前記相互作用ログが目標属性を満たしているかどうかを確認する段階
を含む、請求項１に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項3】

前記抽出する段階は、
前記障害タグを含む相互作用ログからメッセージ基盤のメッセージシーケンスを生成する段階
を含む、請求項２に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項4】

前記システムオブシステムズは、隊列走行システムオブシステムズを含み、
前記抽出する段階は、
前記隊列走行システムオブシステムズで生成された相互作用モデルを利用して、構成システム（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＣＳ）間の相互作用ログを車両間の通信メッセージシーケンスとして示す段階
を含む、請求項１に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項5】

前記抽出する段階は、
前記相互作用ログの多次元および時間的特徴を考慮したＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩＭｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）基盤の協調障害分析によって共通サブシーケンス（Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ：ＬＣＳ）を抽出する方式により、前記システムオブシステムズの相互作用協調障害パターンを抽出する段階
を含む、請求項１に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項6】

前記抽出する段階は、
時間重複クラスタリングによって障害タグを含む相互作用ログをグループ化することにより、前記抽出された相互作用協調障害パターンに対する複数の共通パターンを分類する段階
を含む、請求項５に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項7】

前記抽出する段階は、
ＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩｍｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）に基づいてメッセージシーケンスの類似性を計算する段階
を含む、請求項６に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項8】

前記抽出する段階は、
単一のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタのメッセージシーケンスと単一のメッセージシーケンスを利用して、各メッセージシーケンス間のＴＩＭＥ－ＬＣＳ関数から抽出された共同サブシーケンスの長さによって類似性を計算する段階
を含む、請求項７に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項9】

前記抽出する段階は、
２つ以上のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタの共同サブシーケンスパターンと単一のメッセージシーケンスを利用して共同サブシーケンスベースのシーケンス類似性を計算する段階
を含む、請求項７に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項10】

前記抽出する段階は、
前記類似性を計算するための閾値と前記類似性を計算するためのメトリックを使用して、メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加するか、あるいは新規クラスタを作成するかを決定する段階
を含む、請求項７に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項11】

前記抽出する段階は、
前記メッセージシーケンスを追加するほど類似するクラスタが存在しない場合は、前記メッセージシーケンスを有する新規クラスタを生成する段階
を含む、請求項１０に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項12】

前記抽出する段階は、
前記メッセージシーケンスが既存のクラスタに追加されるほど類似している場合は、前記メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加し、前記メッセージシーケンスを使用して既存のクラスタの共通サブシーケンスパターンを更新する段階
を含む、請求項１０に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項13】

前記抽出する段階は、
前記メッセージシーケンスが存在しなくなるまで時間重複クラスタリングプロセスを繰り返し実行して相互作用協調の障害パターンとクラスタリングされたログセットを返還する段階
を含む、請求項１０に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項14】

前記推定する段階は、
前記抽出された相互作用協調障害パターンからシステムオブシステムズ協調プロトコルコードに対する不審コードの位置を推定する段階
を含む、請求項１に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項15】

前記推定する段階は、
構成システムレベルの作業のためのコード範囲計算方法を使用して不審コードの位置を推定する段階
を含む、請求項１４に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項16】

前記推定する段階は、
構成システムレベルの作業を実行することによってコード範囲を測定することにより、各作業に対して実行されたコード行を記録するコード範囲セットを構築する段階
を含む、請求項１４に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項17】

前記推定する段階は、
前記構築されたコード範囲セットを使用して、障害原因の不審程度に応じて協調プロトコルの順位を付与する段階
を含む、請求項１６に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項18】

前記推定する段階は、
順次的重複回数に基づいて障害原因の不審程度を計算するＳｅｑＯｖｅｒｌａｐを利用して、相互作用協調障害パターンと関連する構成システムレベルの作業で繰り返し実行されるコード文に優先順位を付ける段階
を含む、請求項１６に記載の時間パターン基盤の協調障害分析方法。

【請求項19】

コンピュータ装置で実行されるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳＯＳ）における時間パターン基盤の協調障害分析方法を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムであって、
前記システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法は、
システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出する段階、および
前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する段階
を含む、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラム。

【請求項20】

コンピュータ装置であって、
メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ
を含み、
前記少なくとも１つのプロセッサは、
システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出し、
前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定すること
を特徴とする、コンピュータ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

以下の説明は、データ障害を分析する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

大規模複雑システムであるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｆ－Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳｏＳ）は、異種のシステムが互いに協調しながら、単一システムでは解決できない目標を達成するようにするシステムである。システムオブシステムズの代表的な例としては、スマートホーム、スマートプラント、知能型交通システムが挙げられるが、このような大規模システムは複数の構成システム（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）が緊密に相互作用することで特定の作業（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）を実行して、目標を達成する。例えば、知能型交通システムの一種である隊列走行システム（Ｐｌａｔｏｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）では、離脱（Ｌｅａｖｅ）、合流（Ｍｅｒｇｅ）、分割（Ｓｐｌｉｔ）のような作業を実行するのに平均１７回程度のメッセージを相互交換するが、これによって隊列を維持し、必要な車両の結合（Ｊｏｉｎ）と離脱（Ｌｅａｖｅ）を可能にする。

【0003】

相互作用基盤のシステムオブシステムズは、以前には頻繁に見つからなかった相互作用バグによってシステム協調障害を引き起こすという性質があった。しかし、このような相互作用バグを解決するために必要な情報を効率的に抽出して提供することに適した技術は、現在まで存在していないのが実情である。さらに、システム障害から相互作用バグを推測するためには、高レベルのシステム自体に関する背景知識を必要とする。特に、既存の研究では、システムオズシステムズの相互作用協調障害を分析するために、（１）相互作用ログ分析処理に対する技術的能力の不足、（２）連鎖的障害（Ｃａｓｃａｄｉｎｇ ｆａｉｌｕｒｅ）を考慮したクラスタリング技法の不在、（３）抽出された障害パターンからコード上のエラーに結びつける技法の不在など、多様な限界点を抱えている。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

多次元および時間的特徴を考慮した上で、正確な相互作用協調障害パターンを抽出するためのＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩｍｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）パターンマイニングを提供する。

【0005】

時間重複クラスタリングにより、システムオブシステムズの実行中に発生するすべての相互作用協調障害パターンを分類する。

【0006】

プロトコルコードの実行の順次性に合わせて協調プロトコルコードの不審程度を計算することで、相互作用協調障害パターンからエラー位置を推定する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

コンピュータ装置で実行されるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳＯＳ）における時間パターン基盤の協調障害分析方法は、システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出する段階、および前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する段階を含んでよい。

【0008】

前記抽出する段階は、前記システムオブシステムズで実行される相互作用ログと、前記相互作用ログの通過タグおよび障害タグを利用して、前記相互作用ログが目標属性を満たすかどうかを確認する段階を含んでよい。

【0009】

前記抽出する段階は、前記障害タグを含む相互作用ログでメッセージ基盤のメッセージシーケンスを生成する段階を含んでよい。

【0010】

前記システムオブシステムズは、隊列走行システムオブシステムズを含み、前記抽出する段階は、前記隊列走行システムオブシステムズで生成された相互作用モデルを利用して、構成システム（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＣＳ）間の相互作用ログを車両間の通信メッセージシーケンスとして示す段階を含んでよい。

【0011】

前記抽出する段階は、前記相互作用ログの多次元および時間的特徴を考慮したＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩｍｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）基盤の協調障害分析によって共通サブシーケンス（Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ：ＬＣＳ）を抽出する方式により、前記システムオブシステムの相互作用協調障害パターンを抽出する段階を含んでよい。

【0012】

前記抽出する段階は、時間重複クラスタリングによって障害タグを含む相互作用ログをグループ化することにより、前記抽出された相互作用協調障害パターンに対する複数の共通パターンを分類する段階を含んでよい。

【0013】

前記抽出する段階は、ＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩＭｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）に基づいてメッセージシーケンス間の類似性を計算する段階を含んでよい。

【0014】

前記抽出する段階は、単一のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタのメッセージシーケンスおよび単一のメッセージシーケンスを利用して、各メッセージシーケンスのＴＩＭＥ－ＬＣＳ関数で抽出された共同サブシーケンスの長さによって類似性を計算する段階を含んでよい。

【0015】

前記抽出する段階は、２つ以上のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタの共同サブシーケンスパターンと単一のメッセージシーケンスを利用して共同サブシーケンス基盤のシーケンス類似性を計算する段階を含んでよい。

【0016】

前記抽出する段階は、前記類似性を計算するための閾値と前記類似性を計算するためのメトリックを使用して、メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加するか、あるいは新規クラスタを作成するかを決定する段階を含んでよい。

【0017】

前記抽出する段階は、前記メッセージシーケンスを追加するほど類似するクラスタが存在しない場合は、前記メッセージシーケンスを有する新規クラスタを生成する段階を含んでよい。

【0018】

前記抽出する段階は、前記メッセージシーケンスが既存のクラスタに追加されるほど類似している場合は、前記メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加し、前記メッセージシーケンスを使用して既存のクラスタの共通サブシーケンスパターンを更新する段階を含んでよい。

【0019】

前記抽出する段階は、前記メッセージシーケンスが存在しなくなるまで時間重複クラスタリングプロセスを繰り返し実行して、相互作用協調障害パターンとクラスタリングされたログセットを返還する段階を含んでよい。

【0020】

前記推定する段階は、前記抽出された相互作用協調障害パターンからシステムオブシステムズ協調プロトコルコードに対する不審コードの位置を推定する段階を含んでよい。

【0021】

前記推定する段階は、構成システムレベルの作業を実行することによってコード範囲計算方法を使用して不審コードの位置を推定する段階を含んでよい。

【0022】

前記推定する段階は、構成システムレベルの作業を実行することによってコード範囲を測定することにより、各作業に対して実行されたコード行を記録するコード範囲セットを構築する段階を含んでよい。

【0023】

前記推定する段階は、前記構築されたコード範囲セットを使用して、障害原因の不審程度に応じて協調プロトコルの順位を付与する段階を含んでよい。

【0024】

前記推定する段階は、順次的重複回数に基づいて障害原因の不審程度を計算するＳｅｑＯｖｅｒｌａｐを利用して、相互作用協調障害パターンと関連する構成システムレベルの作業で繰り返し実行されるコード文に優先順位を付ける段階を含んでよい。

【0025】

コンピュータ装置で実行されるシステムオブシステムズ（Ｓｙｓｔｅｍ Ｏｆ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＳＯＳ）における時間パターン基盤の協調障害分析方法を実行させるためにコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されたコンピュータプログラムであって、前記システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法は、システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出する段階、および前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する段階を含んでよい。

【0026】

コンピュータ装置であって、メモリに含まれるコンピュータ読み取り可能な命令を実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサを含み、前記少なくとも１つのプロセッサは、システムオブシステムズで実行される相互作用ログから生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出し、前記抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定する。

【発明の効果】

【0027】

大規模複雑システム内で予測が不可能な相互作用バグを解決するために必要となる人的／時間的資源を減らすことができる。

【0028】

隊列走行相互作用ログで最も正確な相互作用協調障害パターンを生成し、連鎖的障害を考慮するときに相当に高い重複クラスタリングの精度を導き出し、スペクトル基盤の障害位置推定方法に比べて、相互作用協調障害エラー位置推定アルゴリズムがデバッグにかかるコストを効率的に削減できるようにするという効果を達成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】一実施形態における、シミュレータを利用し、シミュレーションから見つかった隊列走行作業の膠着状態のような障害を示した図である。

【図2】一実施形態における、隊列走行システムオブシステムズにおける車両間の通信メッセージシーケンスを示した図である。

【図3】一実施形態における、コンピュータ装置の構成を説明するための図である。

【図4】一実施形態における、システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法を説明するための図である。

【図5】一実施形態における、協調障害分析動作を説明するための図である。

【図6】一実施形態における、同一メッセージシーケンスで抽出されたＬＣＳパターンを異なる時間ウィンドウで示した図である。

【図7】一実施形態における、パターン基盤の障害位置を推定する動作を説明するための例示図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、実施例について、添付の図面を参照しながら詳しく説明する。

【0031】

図１は、一実施形態における、シミュレータを利用し、シミュレーションから見つかった隊列走行作業の膠着状態のような障害を示した図である。

【0032】

シナリオは、２つの隊列走行を示している。大きさが３の隊列走行１と大きさが４の隊列走行２である。ここで、Ｖ１とＶ５は、各隊列走行のリーダーとして表示される。この障害は、Ｖ５からの併合（Ｍｅｒｇｅ）とＶ７あからの離脱（Ｌｅａｖｅ）が同時に要請されたことによって発生する。この場合、Ｖ５が併合作業中であるため、Ｖ５は引き続きＶ７からの離脱操作を無視する。さらに、Ｖ５とＶ７の通信によって併合待機時間が超過するようになり、Ｖ５でも併合作業が正常に実行されない。このような複雑な相互作用による障害は、隊列走行という目標を達成する上で重要な課題であり、深刻な衝突につながる。

【0033】

図２は、一実施形態における、隊列走行システムオブシステムズにおける車両間の通信メッセージシーケンスを示した図である。

【0034】

先ず、システムオブシステムズで実行される相互作用ログのＬＣＳアルゴリズムと相互作用モデルについて説明する。ＬＣＳアルゴリズムは、２つの文字列に共通して含まれる最長のサブシーケンスを見つけるものである。ｍ、ｎ∈

、

∈、

、

と

がそれぞれｍとｎの長さを有する文字列であるとする。関数ＬＣＳ：Ｓｔｒｉｎｇ×Ｓｔｒｉｎｇ－＞Ｓｔｒｉｎｇは、２つの入力文字列を２つの文字列と関連する最長の共通サブシーケンスにマッピングする。ＬＣＳ関数は、次のように定義されてよい。

【0035】

【数1】

【0036】

関数

：Ｓｔｒｉｎｇ×Ｓｔｒｉｎｇ－＞Ｓｔｒｉｎｇは、２つの入力文字列からより長い文字列を選択する。２つの文字列の長さが０であれば、ＬＣＳ関数は空の文字列を出力する。演算子

は、被演算子の連結を意味する。２つの入力文字列に共通文字が含まれる場合、関数は文字をＬＣＳ（ｓ_ｍ－１、ｓ_ｎ－１）に再帰的に連結する。

【0037】

システムオブシステムズの協調障害を総合的に分析するために、構成システム（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＣＳ）の相互作用ログを中心に分析がなされるようにしてよい。システムオブシステムズの相互作用モデルは、相互作用ログを構成システム間のメッセージシーケンスで示す。メッセージとメッセージシーケンスの定義は、次のとおりである。

【0038】

【0039】

ここで、ｍ_ｎは、長さがｎであるメッセージの有限なシーケンスである。シーケンスの各ｍｓｇ_ｉは、連続性、同期化、送信者、受信者、コンテンツ、時間で構成される順序組（ｔｕｐｌｅ）である。例えば、図２は、隊列走行システムオブシステムズにおける車両間の通信メッセージシーケンスを示している。図２のシナリオでは、Ｖ１はＰｌａｔｏｏｎ１から離脱したいためＶ２にメッセージを送信する。Ｖ２に送信されたメッセージｍｓｇ_１は＜ＴＣ、Ｓｙｎｃ、Ｖ１、Ｖ２、ＬＥＡＶＥ＿ＲＥＱ、００：００：０１＞であるが、これは００：００：０１にＬＥＡＶＥ＿ＲＥＱ命令を使用したＶ１からＶ２への臨時（ＴＣ）および同期化（Ｓｙｎｃ）の通信を意味する。ＬＥＡＶＥ＿ＲＥＱからＳＰＬＩＴＥ＿ＳＴＡＲＴまでのメッセージシーケンスは、ｍ_４＝ｍｓｇ_１、ｍｓｇ_２、ｍｓｇ_３、ｍｓｇ_４で作成されてよい。このように、パターンマイニングで相互作用ログの時間ウィンドウを考慮する。したがって、ｍ_ｎは

に拡張されるが、ここで、ｔは時間ウィンドウの開始時間を示す。

【0040】

図３は、一実施形態における、コンピュータ装置の構成を説明するための図である。

【0041】

このようなコンピュータ装置３００は、メモリ３１０、プロセッサ３２０、通信インタフェース３３０、および入力／出力インタフェース３４０を含んでよい。メモリ３１０は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、ＲＡＭ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ｒｅａｄ ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）、およびディスクドライブのような永続的大容量記録装置を含んでよい。ここで、ＲＯＭやディスクドライブのような永続的大容量記録装置は、メモリ３１０とは区分される別の永続的記録装置としてコンピュータ装置３００に含まれてもよい。また、メモリ３１０には、オペレーティングシステムと、少なくとも１つのプログラムコードが記録されてよい。このようなソフトウェア構成要素は、メモリ３１０とは別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体からメモリ３１０にロードされてよい。このような別のコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、フロッピー（登録商標）ドライブ、ディスク、テープ、ＤＶＤ／ＣＤ－ＲＯＭドライブ、メモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を含んでよい。他の実施形態において、ソフトウェア構成要素は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体ではない通信インタフェース３３０を通じてメモリ３１０にロードされてもよい。例えば、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク１７０を介して受信されるファイルによってインストールされるコンピュータプログラムに基づいてコンピュータ装置３００のメモリ３１０にロードされてよい。

【0042】

プロセッサ３２０は、基本的な算術、ロジック、および入出力演算を実行することにより、コンピュータプログラムの命令を処理するように構成されてよい。命令は、メモリ３１０または通信インタフェース３３０によって、プロセッサ３２０に提供されてよい。例えば、プロセッサ３２０は、メモリ３１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって受信される命令を実行するように構成されてよい。

【0043】

通信インタフェース３３０は、ネットワーク３７０を介してコンピュータ装置３００が他の装置（一例として、上述した記録装置）と互いに通信するための機能を提供してよい。一例として、コンピュータ装置３００のプロセッサ３２０がメモリ３１０のような記録装置に記録されたプログラムコードにしたがって生成した要求や命令、データ、ファイルなどが、通信インタフェース３３０の制御にしたがってネットワーク３７０を介して他の装置に伝達されてよい。これとは逆に、他の装置からの信号や命令、データ、ファイルなどが、ネットワーク３７０を経てコンピュータ装置３００の通信インタフェース３３０を通じてコンピュータ装置３００に受信されてよい。通信インタフェース３３０を通じて受信された信号や命令、データなどは、プロセッサ３２０やメモリ３１０に伝達されてよく、ファイルなどは、コンピュータ装置３００がさらに含むことのできる記録媒体（上述した永続的記録装置）に記録されてよい。

【0044】

入力／出力インタフェース３４０は、入力／出力装置３５０とのインタフェースのための手段であってよい。例えば、入力装置は、マイク、キーボード、またはマウスなどの装置を、出力装置は、ディスプレイ、スピーカのような装置を含んでよい。他の例として、入力／出力インタフェース３４０は、タッチスクリーンのように入力と出力のための機能が１つに統合された装置とのインタフェースのための手段であってもよい。入力／出力装置３５０は、コンピュータ装置３００と１つの装置で構成されてもよい。

【0045】

また、他の実施形態において、コンピュータ装置３００は、図３の構成要素よりも少ないか多くの構成要素を含んでもよい。しかし、大部分の従来技術的構成要素を明確に図に示す必要はない。例えば、コンピュータ装置３００は、上述した入力／出力装置３５０のうちの少なくとも一部を含むように実現されてもよいし、トランシーバ、データベースなどのような他の構成要素をさらに含んでもよい。

【0046】

以下では、システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法および装置の具体的な実施例について説明する。

【0047】

コンピュータ装置３００のプロセッサ３２０は、システムオブシステムにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法を実行するための構成要素として実現されてよい。実施形態によると、プロセッサ３２０の構成要素は、選択的にプロセッサ３２０に含まれてもよいし除外されてもよい。また、実施例によって、プロセッサ３２０の構成要素は、プロセッサ３２０の機能の表現のために分離されてもよいし併合されてもよい。

【0048】

このようなプロセッサ３２０およびプロセッサ３２０の構成要素は、以下で説明する、システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法に含まれる段階を実行するようにコンピュータ装置３００を制御してよい。例えば、プロセッサ３２０およびプロセッサ３２０の構成要素は、メモリ３１０が含むオペレーティングシステムのコードと、少なくとも１つのプログラムのコードとによる命令（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）を実行するように実現されてよい。

【0049】

ここで、プロセッサ３２０の構成要素は、コンピュータ装置３００に記録されたプログラムコードが提供する命令にしたがってプロセッサ３２０によって実行される、互いに異なる機能（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ）の表現であってよい。

【0050】

プロセッサ３２０は、コンピュータ装置３００の制御と関連する命令がロードされたメモリ３１０から必要な命令を読み取ってよい。この場合、前記読み取られた命令は、プロセッサ３２０が以下で説明する段階を実行するように制御するための命令を含んでよい。

【0051】

以下、システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法を含む段階は、図に示した順序とは異なるように実行されてもよいし、段階の一部が省略されたり追加の過程がさらに含まれてもよい。

【0052】

図４は、一実施形態における、システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法を説明するための図である。

【0053】

段階４１０で、プロセッサ３２０は、システムオブシステムズで実行される相互作用ログを利用して相互作用モデルを生成してよい。プロセッサ３２０は、システムオブシステムズで実行される相互作用ログと相互作用ログの通過タグおよび障害タグを利用して、相互作用ログが目標属性を満たすかどうかを確認してよい。プロセッサ３２０は、障害タグを含む相互作用ログからメッセージ基盤のメッセージシーケンスを生成してよい。プロセッサ３２０は、隊列走行システムオブシステムズで生成された相互作用モデルを利用して、構成システム（Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ：ＣＳ）間の相互作用ログを車両間の通信メッセージシーケンスとして示してよい。

【0054】

段階４２０で、プロセッサ３２０は、生成された相互作用モデルで協調障害分析によって相互作用協調障害パターンを抽出してよい。プロセッサ３２０は、相互作用ログの多次元および時間的特徴を考慮したＴＩＭＥ－ＬＣＳ（ＴＩｍｅｄ Ｍｅｓｓａｇｅ ｐａｔｔｅｒｎ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ－Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）基盤の協調障害分析によって共通サブシーケンス（Ｌｏｎｇｅｓｔ Ｃｏｍｍｏｎ Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ：ＬＣＳ）を抽出する方式により、システムオブシステムズの相互作用協調障害パターンを抽出してよい。プロセッサ３２０は、時間重複クラスタリングによって障害タグを含む相互作用ログをグループ化することにより、抽出された相互作用協調障害パターンに対する複数の共通パターンを分類してよい。プロセッサ３２０は、ＴＩＭＥ－ＬＣＳに基づいてメッセージシーケンスの類似性を計算してよい。プロセッサ３２０は、単一のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタのメッセージシーケンスおよび単一のメッセージシーケンスを利用して、各メッセージシーケンス間のＴＩＭＥ－ＬＣＳ関数から抽出された共同サブシーケンスの長さによって類似性を計算してよい。プロセッサ３２０は、２つ以上のメッセージシーケンスがあるクラスタの場合、既存のクラスタの共同サブシーケンスパターンと単一のメッセージシーケンスを利用して共同サブシーケンス基盤のシーケンス類似性を計算してよい。プロセッサ３２０は、類似性を計算するための閾値と類似性を計算するためのメトリックを使用して、メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加するか、あるいは新規クラスタを生成するかを決定してよい。プロセッサ３２０は、メッセージシーケンスを追加するほど類似したクラスタが存在しない場合は、メッセージシーケンスを有する新規クラスタを生成してよい。プロセッサ３２０は、メッセージシーケンスが既存のクラスタに追加されるほど類似している場合は、メッセージシーケンスを既存のクラスタに追加し、メッセージシーケンスを使用して既存のクラスタの共通サブシーケンスパターンを更新してよい。プロセッサ３２０は、メッセージシーケンスが存在しなくなるまで時間重複クラスタリングプロセスを繰り返し実行して相互作用協調障害パターンとクラスタリングされたログセットを返還してよい。

【0055】

段階４３０で、プロセッサ３２０は、抽出された相互作用協調障害パターンから相互作用バグのエラー位置を推定してよい。プロセッサ３２０は、抽出された相互作用協調障害パターンからシステムオブシステムズ協調プロトコルコードに対する不審コードの位置を推定してよい。プロセッサ３２０は、構成システムレベルの作業のためのコード範囲計算方法を使用して不審コードの位置を推定してよい。プロセッサ３２０は、構成システムレベルの作業を実行することによってコード範囲を測定することにより、各作業に対して実行されたコード行を記録するコード範囲セットを構築してよい。プロセッサ３２０は、構築されたコード範囲セットを使用して、障害原因の不審程度に応じて協調プロトコルの順位を付与してよい。プロセッサ３２０は、順次的な重複回数に基づいて障害原因の不審程度を計算するＳｅｑＯｖｅｒｌａｐを利用して、相互作用協調障害パターンと関連する構成システムレベルの作業で繰り返し実行されるコード文に優先順位を付けてよい。

【0056】

図５は、一実施形態における、協調障害解析動作を説明するための図である。

【0057】

コンピュータ装置は、ＴＩＭＥ－ＬＣＳパターンマイニング(530)、ＴＩＭＥ重複クラスタリング(520)、およびパターン基盤の障害位置推定(540)を含む３つの技術で構成された接近方式によってＴＩＭＥ－ＬＣＳパターン基盤の協調障害を分析する。コンピュータ装置は、相互作用ログの多次元構造をカバーし、システムオブシステムの相互作用協調障害パターンを抽出するためのＴＩＭＥ－ＬＣＳアルゴリズムを定義する。また、ＴＩＭＥ－ＬＣＳアルゴリズムは、パターンマイニングの精度を高めるために相互作用の時間的特徴を考慮する。コンピュータ装置は、時間重複クラスタリングによって複数の相互作用協調障害パターンを分類して抽出してよい。時間重複クラスタリングでは、相互作用協調障害パターンが各グループの中心点として使用されるようにしてよい。したがって、クラスタリングに必要なメトリックは、ＴＩＭＥ－ＬＣＳアルゴリズムに基づいて定義される。コンピュータ装置は、相互作用協調障害パターンに基づいて協調障害の根本原因となる位置を推定する。

【0058】

コンピュータ装置は、２つの主要な入力を使用してよい。コンピュータ装置は、システムオブシステムズの相互作用ログと各ログの通過／障害タグを利用して、相互作用ログが特定の目標属性を満たしているかどうかを確認してよい。図２で説明したように、コンピュータ装置は、システムオブシステムズの相互作用モデル形式を基盤とする。したがって、前処理段階において、コンピュータ装置は、障害が発生したそれぞれのログですべてのメッセージ基盤の相互作用を抽象化して相互作用メッセージシーケンス（Ｍ）を返還することができる。例えば、図５の上側の例において、相互作用ログの最初のメッセージは、時間（０．００）、連続性（ＴＣ）、同期化（Ｓｙｎｃ）、送信者（Ｌｅａｄｅｒ）、受信者（Ｆｏｌｌｏｗｅｒ）、コンテンツ（ＳＰＬＩＴ ＲＥＱ）である。ここで、Ｖ１やＶ５のような送信者と受信者に対する具体的なインスタンスＩＤは使用しないが、他の車両と時間帯で発生するパターンを抽出するために、システムオブシステムズの構成システム（すなわち、ＬｅａｄｅｒまたはＦｏｌｌｏｗｅｒ）の役割に対するＩＤを抽象化する。

【0059】

コンピュータ装置は、相互作用メッセージシーケンス（Ｍ）を入力として使用し、ＴＩＭＥ－ＬＣＳパターンマイニングによって相互作用協調の障害パターンを抽出してよい。ＴＩＭＥ－ＬＣＳパターンマイニングアルゴリズムは、パターンマイニングで情報損失が発生しないように、相互作用ログの多次元および時間的特徴を取り扱うことに焦点を置いている。

【0060】

先ず、多次元性を取り扱うために、数式１の文字列基盤のＬＣＳ関数がメッセージシーケンス

の定義に基づいてＬＣＭＳ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｃｏｍｍｏｎ ｍｅｓｓａｇｅ ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）関数に拡張される。

【0061】

次のように、２つの入力メッセージシーケンスである

と

を最長の共通メッセージシーケンスにマッピングするＬＣＭＳ：

関数が定義される。

【0062】

【数2】

【0063】

関数ｍａｘＬｅｎＭにおいて、

は、２つの入力のうちから最長のメッセージシーケンスを選択する。数式１において、文字列を形成する２つの文字の比較は明らかである。しかし、２つの入力メッセージシーケンスのアイデンティティ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を確認するためには特別な関数が必要となる。したがって、２つの入力メッセージシーケンスであるアイデンティティ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を確認することが可能な時間関数ＭＣＴとメッセージ比較が定義されてよい。２つの入力メッセージシーケンスである

と

でそれぞれ以前に一致したメッセージｉｄを示す

、

∈

を仮定する。関数ＭＣＴ：

は、次のように２つの入力メッセージシーケンスがメッセージアイデンティティ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）のブーリアン（Ｂｏｏｌｅａｎ）値にマッピングされてよい。

【0064】

【数3】

【0065】

ＭＣＴ関数は、多次元だけでなく、相互作用の時間的特徴も含む。ＭＣＴ関数は、２つの入力メッセージシーケンスの伝達（ｄｅｌｉｖｅｒｙ）を比較し、特定のサブシーケンスが相当に異なる時間間隔で発生する状況を除外する。

は以前に一致したメッセージとともに１秒の間隔を含み、

は２０秒の間隔を含むものと仮定する。

と

の他のすべての値が同じであったとしても、伝達間隔が著しく異なる２つの入力メッセージシーケンスが同一すると判断されれば、抽出されたパターンの正確度に悪影響を及ぼすことがある。したがって、メッセージのアイデンティティ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）を確認する過程は２つのケースに分けられる。コンピュータ装置は、長い共通サブシーケンス（ＬＣＳ）パターンの抽出中に一致するメッセージがなければ、送信者、コンテンツ、受信者などのメッセージコンテンツのアイデンティティ（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）のみを確認する。そうでない場合、コンピュータ装置は、入力メッセージシーケンスの伝達間隔の差が遅延閾値の範囲内であるかどうかを追加で確認する。

【0066】

数式２と数式３によって提案されたＬＣＭＳ関数は、任意の２つの入力メッセージシーケンス間の相互作用メッセージのＬＣＳパターンを抽出する。しかし、提案されたＬＣＭＳ関数が、障害の根本原因を特定するために必要となる情報を正確に含む、最も「重要な」メッセージシーケンスを抽出するものであるとは言い切れない。「ｃｒｉｔｉｃａｌ」という用語は、協調障害と関連して特定の相互作用協調障害パターンが所有する情報の品質を示す。ＬＣＳ基盤のアルゴリズムは「最初に一致した」インスタンスから始まるため、ＬＣＳパターンは臨界点よりも前に完全に無意味な部分を含むことがある。

【0067】

図６は、一実施形態における、同一メッセージシーケンスから抽出されたＬＣＳパターンを異なる時間ウィンドウで示した図である。

【0068】

図６は、同一メッセージシーケンスから抽出された２つの例示的なＬＣＳパターンを異なる時間ウィンドウで示したものである。例えば、パターン１は、５３．０３秒から始まり、繰り返されるＭＥＲＧＥ＿ＲＥＱメッセージと複数の他のメッセージで構成される。パターン２は、８５．００秒から始まり、Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３、Ｖ５間のＬＥＡＶＥ＿ＲＥＱ、ＳＰＬＩＴ＿ＲＥＱ、ＭＥＲＧＥ＿ＲＥＱなどのような多様なメッセージを含む。パターン２は、Ｖ３がＶ２とＶ１の間でまだ離脱（Ｌｅａｖｅ）作業をしているときに、Ｖ５が繰り返しＶ３に併合（Ｍｅｒｇｅ）を要求する障害をより重要な理解として提供する。

【0069】

コンピュータ装置は、相互作用協調の障害パターンを抽出するために、入力メッセージシーケンスの複数の時間ウィンドウにしたがってＬＣＳパターンを抽出し、ＬＣＳの中から最も「クリティカル」なＬＣＳを選択するアルゴリズムを定義する。ｔ_１、ｔ_２∈Ｔ＝｛ｔ∈

｜ｔは時間ウィンドウの開始時間｝、Ｍはメッセージシーケンスの集合、ｎ、ｋ∈

はメッセージシーケンスの長さとする。ｔ_１とｔ_２から始まるサブメッセージシーケンスは、次のように定義されてよい。

【0070】

【0071】

選択されたＬＣＳの中から最も「ｃｒｉｔｉｃａｌ」なＬＣＳを適切に選択するために、ＬＣＳの品質を評価するのに必要となるパラメータを、ＬＣＳのコンテンツタイプの数とコンテンツタイプの長さで定義してよい。コンテンツタイプをより多く含み、長さが他のＬＣＳよりも短い場合、このＬＣＳは他のＬＣＳよりも「クリティカル」であり、重複メッセージの少ない、より多くの情報相互作業協調障害パターンのシーケンスを含むものと仮定する。このような定義は、障害のコンテキストと症状のうちで優先順位を基盤とする。コンテキストは、エラーが発生する条件と実行フローを示す。症状は障害の結果を示し、障害検出技術で障害の指標として頻繁に使用される。しかし、コンピュータ装置は、協調的な障害の分析、特に、根本原因の識別に焦点を当てている。このような分析プロセス中に、障害発生コンテキストは、根本原因を理解するのに役に立つ、より有意んｓ知識を提供する。したがって、コンピュータ装置は、より多くのコンテキスト情報を提供する多様なタイプの相互作用コンテンツがあるＬＣＳを優先する。

【0072】

ｋ、ｎ∈

とする。Ｔ－ＬＣＳとＴＩＭＥ－ＬＣＳに対して、上述した方法を次のように定義する。

【0073】

【数4】

【0074】

【数5】

【0075】

ここで、関数ＮｕｍＣｏｎｔｅｎｔＴｙｐｅｓ：

は、入力ＬＣＳを、与えられたＬＣＳに属するメッセージに含まれる独立したコンテンツタイプの数にマップする。アルゴリズムがＴ－ＬＣＳを計算するとき、Ｔのｔ_１とｔ_２から始まる離散時間ウィンドウによって

と

の各サブメッセージのシーケンスを有するＬＣＳセットを生成する。上述したように、ＴＩＭＥ－ＬＣＳは、先ず、数式５で、コンテンツタイプの数だけＴ－ＬＣＳからＬＣＳを選択する。コンテンツタイプの数が同じ場合は、ＬＣＳの長さを同点処理規則として使用する。

【0076】

コンピュータ装置は、時間重複クラスタリングを利用し、ＴＩＭＥ－ＬＣＳアルゴリズムに基づいて類似の障害ログを効果的にグループ化し、相互作用協調障害の共通パターンを抽出する。単一メッセージシーケンスであるｍ_ｉから多様なパターンを抽出するには重複クラスタリングが必要であると仮定するため、ｍ_ｉが複数の障害パターンを同時に有していると見なす場合は、ｍ_ｉを複数のクラスタに追加する。

【0077】

コンピュータ装置は、ＴＩＭＥ－ＬＣＳ関数に基づいて２つの類似性計算メトリック（すなわち、ＴＩＭＥＬｅｎとＴＩＭＥＳｉｍ）を定義する。このような２つのメトリックを提示する理由は、ＬＣＳ基盤のアルゴリズムは基本的にペアごとのアルゴリズムであるためである。したがって、コンピュータ装置は、（ａ）単一要素（すなわち、ｍ_ｉ）を有するクラスタと（ｂ）２つ以上の要素を有するクラスタを区分し、区分された各事例に対して互いに異なる類似性メトリックを使用する。コンピュータ装置は、単一要素（すなわち、ｍ_ｉ）があるクラスタの場合は、クラスタに対するＬＣＳパターンを生成することが可能な要素が十分にないため、既存のｃｌｕｓｔｅｒ_ｊのメッセージシーケンスと与えられたｍ_ｉを利用して類似性を計算してよい。例えば、最初のメッセージシーケンスであるｍ_０は、常に新規クラスタであるｃｌｕｓｔｅｒ_０を形成する。２番目に与えられたメッセージシーケンスであるｍ_１は、ｃｌｕｓｔｅｒ_０のｍ_０と比較される。したがって、単一要素（すなわち、ｍ_ｉ）があるクラスタの場合、２つのメッセージシーケンスの類似性は、メッセージシーケンス間のＬＣＳの長さで定義される。

【0078】

【数6】

【0079】

【数7】

【0080】

数式６で、

は、ｃｌｕｓｔｅｒ_ｊに位置する単独のメッセージシーケンスを示し、ｍ_ｉは、入力として与えられたメッセージシーケンスを示す。ＴＩＭＥＬｅｎ類似性値は、ＴＩＭＥ－ＬＣＳ関数から抽出されたＬＣＳの長さとなる。そうでなければ、クラスタに２つ以上の要素が存在する場合、数式７のＴＩＭＥｓｉｍが適用される。２つ以上の要素を有するクラスタの場合、ＴＩＭＥＳｉｍの対象は、既存のクラスタのＬＣＳパターンである

と与えられたメッセージシーケンスｍ_ｉを含む。コンピュータ装置は、ＴＩＭＥＳｉｍメトリックを利用して、ｍ_ｉと

の間のＬＣＳ基盤のシーケンスの類似性を計算する。

【0081】

コンピュータ装置は、閾値、ｌｅｎ閾値、類似度閾値とともに２つのメトリックを使用して、ｍ_ｉを既存のクラスタに追加するか、あるいは新規クラスタを作成するかを決定する。例えば、類似度閾値が０．８であり、ｍ_１０と

に対してＴＩＭＥＳｉｍ値が０．７５の場合、ｍ_１０はｃｌｕｓｔｅｒ_３に割り当てられない。これにより、ｍ_ｉから複数のパターンの同時抽出が可能となる。コンピュータ装置は、ｍ_ｉがｃｌｕｓｔｅｒ_ｊに追加されるほど類似している場合は、ｍ_ｉをｃｌｕｓｔｅｒ_ｊに追加し、既存のクラスタのＬＣＳパターンである

に対してｍ_ｉを使用して更新する。コンピュータ装置は、ｍ_ｉを追加するほど類似するクラスタが存在しない場合は、ｍ_ｉを有する新規クラスタを生成する。クラスタリングプロセスはｍ_ｉが存在しなくなるまで繰り返され、最終的に相互作業協調障害パターンとともにクラスタリングされたログセットを返還する。

【0082】

図７は、一実施形態における、パターン基盤の障害位置を推定する動作を説明するための例である。

【0083】

コンピュータ装置は、相互作用協調障害パターンに基づいて生成されたパターンに基づいて協調障害の根本原因を位置推定（ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）するために必要となる相当なコストを削減することが可能なシステムオブシステムズの協調プロトコルコードに対する不審コード位置推定技法を提案する。パターンには、ＣＳレベルの作業を含む通信メッセージシーケンスがコンテンツとして含まれる。コンピュータ装置は、位置推定技法により、ＳＰＬＩＴ＿ＲＥＱやＭＥＲＧＥ＿ＲＥＱなどのＣＳレベルの作業のためのコードカバレッジ計算方法を使用して不審コードを推測する。コンピュータ装置は、すべてのＣＳレベルの作業を実行してコードカバレッジを測定することにより、各作業に対して実際に実行されたコード行を記録するコードカバレッジセットを構築する。例えば、１３８１－１４３１行は、ＳＰＬＩＴ＿ＲＥＱの単一実行で実行される。

【0084】

コンピュータ装置は、各ＣＳレベルの作業のコード範囲セットを使用して、障害原因の不審程度に応じて協調プロトコルコードの順位を付与する。コード実行の適用範囲からコード行の不審程度を計算するためのスペクトル基盤のＳＢＦＬ（ｓｐｅｃｔｒｕｍ－ｂａｓｅｄ ｆａｕｌｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）に関する数多くの研究がある。しかし、ＳＢＦＬ技法は、順次的な実行順は考慮せず、作業範囲だけを考慮する。したがって、実施例では、コードの順次的重複回数に基づいて、不審順位方法であるＳｅｑＯｖｅｒｌａｐを適用する。ＳｅｑＯｖｅｒｌａｐ方法は、相互作用協調障害パターンのＣＳレベルの作業シーケンスで最も繰り返し実行されるコード文に優先順位を付けることを目標とする。例えば、図７の上側にある最初のメッセージであるＳＰＬＩＴ＿ＲＥＱの実行と関連するコードは１３８１－１３９３行を含む。次のメッセージはＳＰＬＩＴ＿ＡＣＣＥＰＴであり、関連コードは１３８１－１３９３行を含む。したがって、１３８１－１３９３行は、２つの順次的重複を有する。このような方式によって順次的重複回数を計算し、図７の下側に表示されたコードスニペット（ｓｎｉｐｐｅｔｓ）が整列されるようにする。この例において、コードスニペットは、隊列シミュレーションでＭＥＲＧＥ＿ＲＥＱとＡＣＫによって頻繁に実行されるため、８５３－８５９行に最初の順位が付けられる。

【0085】

一実施形態によると、実施例で提案された接近方式（システムオブシステムズにおける時間パターン基盤の協調障害分析方法）をＰＬＴＢｅｎｃｈ隊列走行システムオブシステムズのデータセットに適用する実験を実行した。この技術を、約８０００件の隊列走行システムのシミュレーションログを利用して既存のシステム障害分析およびパターンマイニングに使用される技法と比較して、実施例で提案した方法の性能を評価する。実験から得られた結果は、実施例で提案された方式が、既存のパターンマイニング技法のうちで隊列走行相互作用ログから最も正確な相互作用協調障害パターンを生成し、連鎖的障害を考慮したときに相当に高い重複クラスタリングの精度を示し、相互作用協調障害のエラー位置推定アルゴリズムがスペクトル基盤である障害位置推定（ＳＢＦＬ）方法と比べて、デバッグコスト削減においてより高い効率（平均１５％以上の精度）を達成することが確認された。

【0086】

このように、システムオブシステムズ（大規模複雑システム）は、単一システムでは達成することができなかった目標を達成可能にするシステムであり、多様な分野で活用することができる。代表的な例としては、スマートホーム、スマートシティ、スマートプラント、知能型交通システム、災害対応システムなどが挙げられる。実施例で提案された技術は、一般的なシステムオブシステムズを対象にしており、システムにおいて必要かつ主要な入力値がシステム実行記録であるという点において適用－応用分野が広範囲であると言える。近年は、サイバー物理システムと融合してサイバー物理システムオブシステムズ（ＣＰＳｏＳ）という名称で主に使用されているため、より広範囲な分野にまで広がっている。

【0087】

このようなシステムを作成するには多くの努力が必要となるが、システム内に存在するエラーを解決するために膨大な費用が必要となる。実施例で提案した方式は、大規模複雑システム内で予測することができなかった相互作用のバグを解決するために必要とされる人的／時間的資源を減らすために大いに役立つことが期待されている。

【0088】

上述した装置は、ハードウェア構成要素、ソフトウェア構成要素、および／またはハードウェア構成要素とソフトウェア構成要素との組み合わせによって実現されてよい。例えば、実施形態で説明された装置および構成要素は、例えば、プロセッサ、コントローラ、ＡＬＵ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、デジタル信号プロセッサ、マイクロコンピュータ、ＦＰＧＡ（ｆｉｅｌｄ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ）、ＰＬＵ（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、または命令を実行して応答することができる様々な装置のように、１つ以上の汎用コンピュータまたは特殊目的コンピュータを利用して実現されてよい。処理装置は、オペレーティングシステム（ＯＳ）およびＯＳ上で実行される１つ以上のソフトウェアアプリケーションを実行してよい。また、処理装置は、ソフトウェアの実行に応答し、データにアクセスし、データを記録、操作、処理、および生成してもよい。理解の便宜のために、１つの処理装置が使用されるとして説明される場合もあるが、当業者であれば、処理装置が複数個の処理要素および／または複数種類の処理要素を含んでもよいことが理解できるであろう。例えば、処理装置は、複数個のプロセッサまたは１つのプロセッサおよび１つのコントローラを含んでよい。また、並列プロセッサのような、他の処理構成も可能である。

【0089】

ソフトウェアは、コンピュータプログラム、コード、命令、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせを含んでもよく、思うままに動作するように処理装置を構成したり、独立的または集合的に処理装置に命令したりしてよい。ソフトウェアおよび／またはデータは、処理装置に基づいて解釈されたり、処理装置に命令またはデータを提供したりするために、いかなる種類の機械、コンポーネント、物理装置、仮想装置（ｖｉｒｔｕａｌ ｅｑｕｉｐｍｅｔ）、コンピュータ記録媒体または装置に具現化されてよい。ソフトウェアは、ネットワークによって接続されたコンピュータシステム上に分散され、分散された状態で記録されても実行されてもよい。ソフトウェアおよびデータは、１つ以上のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてよい。

【0090】

実施形態に係る方法は、多様なコンピュータ手段によって実行可能なプログラム命令の形態で実現されてコンピュータ読み取り可能な媒体に記録されてよい。前記コンピュータで読み取り可能な媒体は、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んでよい。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たものであってもよいし、コンピュータソフトウエアの当業者に公知された使用可能なものであってもよい。コンピュータ読み取り可能な記録媒体の例としては、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、および磁気テープのような磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭおよびＤＶＤのような光媒体、フロプティカルディスク（ｆｌｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）のような光磁気媒体、およびＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどのようなプログラム命令を記録して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としては、コンパイラによって生成されるもののような機械語コードだけではなく、インタプリタなどを使用してコンピュータによって実行される高級言語コードを含む。

【0091】

以上のように、実施形態を、限定された実施形態および図面に基づいて説明したが、当業者であれば、上述した記載から多様な修正および変形が可能であろう。例えば、説明された技術が、説明された方法とは異なる順序で実行されたり、かつ／あるいは、説明されたシステム、構造、装置、回路などの構成要素が、説明された方法とは異なる形態で結合されたりまたは組み合わされたり、他の構成要素または均等物によって対置されたり置換されたとしても、適切な結果を達成することができる。

【0092】

したがって、異なる実施形態であっても、特許請求の範囲と均等なものであれば、添付の特許請求の範囲に属する。

【符号の説明】

【0093】

３００：コンピュータ装置
３１０：メモリ
３２０：プロセッサ
３３０：通信インタフェース
３４０：入力／出力インタフェース
３５０：入力／出力装置
３７０：ネットワーク

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】