JP2009301298A - System, method and program for estimating response impossibility time of application - Google Patents

System, method and program for estimating response impossibility time of application Download PDF

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JP2009301298A JP2008154701A JP2008154701A JP2009301298A JP 2009301298 A JP2009301298 A JP 2009301298A JP 2008154701 A JP2008154701 A JP 2008154701A JP 2008154701 A JP2008154701 A JP 2008154701A JP 2009301298 A JP2009301298 A JP 2009301298A
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a system, method, and program for estimating the response impossibility time of an application by using a proper threshold by statistically calculating a threshold resulting in the generation of response impossibility in every execution environment when response impossibility is generated. <P>SOLUTION: This system includes: an operation event counting means 202 for counting the number of operation events including at least the number of key strokes from a user accepted in an application; a response impossibility log information DB 130 for, when the generation of an application response impossibility state is detected, storing the number of operation events from an application start time and the execution environment information of the application in association with the application as response impossibility log information by interrupt processing; and a response impossibility estimation means 110 for estimating the estimated number of operation events resulting in the generation of the response impossibility based on the information stored in the response impossibility log information DB 130. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

本発明は、アプリケーションの応答不能時を推定するシステム、方法、およびプログラムに関する。   The present invention relates to a system, method, and program for estimating when an application cannot respond.

アプリケーション使用中にキーボードやマウスからの操作に対して、アプリケーションが応答をしなくなる状態が発生することがあり、一般に、フリーズ又はハングアップ(以下、まとめて応答不能という)といわれる。応答不能が発生した際の対応策は、特殊なキーボード操作によりアプリケーションを強制終了させるか、それも受け付けないようならリセットスイッチを押す等によりコンピュータを再起動するしかない。そのため、応答不能が発生することをユーザが事前に知り、データを保存することや応答不能自体を防ぐことは重要である。   A state in which the application stops responding to an operation from the keyboard or mouse while the application is being used may occur, and is generally referred to as freezing or hang-up (hereinafter collectively referred to as unresponsiveness). The only way to deal with a failure to respond is to forcefully terminate the application through a special keyboard operation, or restart the computer by pressing the reset switch if it is not accepted. For this reason, it is important for the user to know in advance that a response failure will occur and to save data and prevent the response failure itself.

そこで、応答不能を事前にユーザに警告するための方法として、装置のメモリ使用量やガベージコレクション処理間隔を用いて、予め人により設定された応答不能が発生すると予測される閾値を越えた場合に警告する方法がある(例えば、特許文献1、および特許文献2)。
特開2006−285871号公報 特開2007−226399号公報
Therefore, as a method for alerting the user in advance of the inability to respond, when the memory usage amount of the apparatus and the garbage collection processing interval are used and the threshold that is predicted to be inadequate by the user is exceeded, There is a method of warning (for example, Patent Document 1 and Patent Document 2).
JP 2006-285871 A JP 2007-226399 A

しかしながら、上記技術によれば、予め人により設定された閾値を用いて、応答不能が発生するか否かを判断し、警告を行う。そのため、装置の性能が異なる場合やアプリケーションの起動環境が異なる場合等、つまり、閾値を設定した時と応答不能が発生する環境が変わった場合には、閾値が適切でなくなる。また、応答不能を発生する原因は様々あるが、メモリ使用量やガベージコレクション処理間隔では原因を特定することができない。そのため、閾値は様々な原因により起こる応答不能における平均値であり、適切でない場合もある。   However, according to the above technique, it is determined whether or not a response failure occurs by using a threshold value set in advance by a person, and a warning is given. Therefore, the threshold value is not appropriate when the performance of the apparatus is different or when the application startup environment is different, that is, when the environment where the response failure occurs is different from when the threshold value is set. There are various causes for the inability to respond, but the cause cannot be identified by the memory usage or the garbage collection processing interval. Therefore, the threshold value is an average value in response failure caused by various causes, and may not be appropriate.

そこで、本発明は上記課題に鑑み、応答不能が発生した際の環境毎に、応答不能が発生する閾値を統計学的に求めることにより、適切な閾値を用いて応答不能の発生時を推定することができるアプリケーションの応答不能時を推定するシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムを目的とする。   Therefore, in view of the above problems, the present invention estimates the threshold value at which an unresponsiveness occurs for each environment when the unresponsiveness occurs by estimating the occurrence of an unresponsiveness using an appropriate threshold. The present invention is directed to a system, method, and computer program for estimating when an application is unable to respond.

(1) アプリケーションの応答不能時を推定するシステムであって、
前記アプリケーションの起動を検知するアプリケーション検知手段と、
前記アプリケーション検知手段にて起動が検知されたことに応じて、前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントする操作イベントカウント手段と、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知する割込検知手段と、
前記割込検知手段により、前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶する応答不能ログ情報記録手段と、
前記応答不能ログ情報記録手段により記憶した前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定する応答不能推定手段と、
を備えるシステム。
(1) A system for estimating when an application cannot respond,
Application detection means for detecting the activation of the application;
An operation event counting unit that counts the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application in response to detection of activation by the application detection unit;
Interrupt detection means for detecting occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application by the interrupt detection means, the number of operation events calculated from the start of the application and the information on the execution environment from the start of the application are responded by interrupt processing. Response impossible log information recording means for storing in association with the application as impossible log information;
Based on the information on the execution environment of the application stored by the unresponsive log information recording unit and the number of operation events, the unresponsive log information is classified to estimate the estimated number of operation events to be unresponsive. Means,
A system comprising:

(1)の発明によれば、アプリケーションの起動時から起算した操作イベント数およびアプリケーションの実行環境の情報に基づいて、所定の実行環境におけるアプリケーションが応答不能となる操作イベント数を推定できることにより、実行環境毎に応答不能となる操作イベント数を推定することができる。それにより、実際に応答不能となる操作イベント数に近い推定操作イベント数を推定することができる。   According to the invention of (1), execution can be performed by estimating the number of operation events in which an application in a predetermined execution environment becomes unresponsive based on the number of operation events calculated from the start of the application and information on the execution environment of the application. It is possible to estimate the number of operation events that become unresponsive for each environment. Thereby, the estimated number of operation events close to the number of operation events that are actually unresponsive can be estimated.

なお、操作イベントとは、アプリケーションに対して行われた操作である。操作イベントは、大きく分けてキーボード操作によるイベントであるキーストロークとマウス操作によるイベントとの2つに分けられる。本発明は、アプリケーションの応答不能に強く関与するキーストロークを操作イベントに少なくとも含むものである。   An operation event is an operation performed on an application. The operation events are roughly divided into two, that is, keystrokes that are events by keyboard operation and events by mouse operation. The present invention includes at least a keystroke that is strongly involved in the inability to respond to an application as an operation event.

(2) 前記アプリケーションを起動したことに応じて、前記アプリケーションの実行環境の情報に基づいて前記推定操作イベント数を判定し、前記操作イベント数が、前記推定操作イベント数より少ない所定の閾値に達したことに応じて、前記アプリケーションのユーザにその旨を報知する報知手段と、を更に備える(1)に記載のシステム。   (2) In response to the activation of the application, the estimated number of operation events is determined based on information on an execution environment of the application, and the number of operation events reaches a predetermined threshold that is less than the estimated number of operation events. The system according to (1), further comprising: an informing unit that informs the user of the application to that effect.

(2)の発明によれば、ユーザの操作イベントを監視し、アプリケーションが応答不能となる推定操作イベント数から求められた所定の閾値に近づくと、ユーザに報知を行う。前記推定操作イベント数より少ない閾値とは、例えば、推定操作イベント数の80%の値等である。また、報知とは、例えば、メッセージを表示したり、アラームを鳴らすことである。それにより、応答不能が発生することをユーザが事前に知り、データを保存すること等により応答不能が発生した際の影響を最小限に抑えることができる。   According to the invention of (2), the user's operation event is monitored, and when the predetermined threshold value obtained from the estimated operation event number at which the application becomes unresponsive is approached, the user is notified. The threshold value smaller than the estimated operation event number is, for example, a value of 80% of the estimated operation event number. Moreover, alerting | reporting is displaying a message or sounding an alarm, for example. As a result, the user knows in advance that an unresponsiveness occurs, and the influence when the unresponsiveness occurs can be minimized by storing data.

(3) 前記推定操作イベント数の判定する要素に、前記アプリケーションの実行環境の情報と合わせて他のアプリケーションの実行状況を用いる(2)に記載のシステム。   (3) The system according to (2), wherein an execution status of another application is used as an element for determining the estimated number of operation events together with information on an execution environment of the application.

(3)の発明によれば、前記システムは、推定操作イベント数の判定する要素に他のアプリケーションの実行状況を合わせて用いる。その結果、前記システムは、推定操作イベント数の判定の際に、応答不能の発生に影響があると考えられる他のアプリケーションの実行状況を合わせて判定を行なうことにより、判定の精度を向上することができる。   According to the invention of (3), the system uses an execution status of another application in combination with an element for determining the estimated number of operation events. As a result, when the estimated number of operation events is determined, the system improves the accuracy of the determination by determining the execution status of other applications that are considered to have an effect on the occurrence of a response failure. Can do.

(4) 前記応答不能推定手段は、前記推定操作イベント数をサポートベクターとするサポートベクターマシンにより前記応答不能ログ情報を分類する(1)から(3)のいずれかに記載のシステム。   (4) The system according to any one of (1) to (3), wherein the response failure estimation unit classifies the response failure log information by a support vector machine using the estimated operation event number as a support vector.

(4)の発明によれば、サポートベクターマシンにより応答不能ログ情報を分類することにより、実行環境等が異なっていても同様の傾向を示す応答不能事例をクラス化することができ、推定操作イベント数はサポートベクターとして得られる。それにより、未知の事例に対して適切な推定操作イベント数を推定することができる。   According to the invention of (4), by classifying non-response log information by the support vector machine, it is possible to classify non-response cases showing the same tendency even if the execution environment is different, and the estimated operation event The number is obtained as a support vector. Thereby, it is possible to estimate an appropriate number of estimated operation events for an unknown case.

サポートベクターマシンとは、高次元特徴空間において線形関数の仮説空間を用いる学習システムである。詳細には、1995年にAT&TのV.Vapnikによって統計的学習理論の枠組で提案された学習機械のことであり、高次元特徴空間において線形関数の仮説空間を用いる学習システムである。   A support vector machine is a learning system that uses a hypothesis space of a linear function in a high-dimensional feature space. Specifically, in 1995, AT & T's V.C. It is a learning machine proposed by Vapnik in the framework of statistical learning theory, and is a learning system that uses a hypothesis space of a linear function in a high-dimensional feature space.

(5) 更に、前記割込検知手段により、前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数を保存する操作イベント数保存手段と、
前記操作イベント数保存手段に保存された前記操作イベント数、および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を送信する操作イベント数送信手段と、
を備える(1)から(4)のいずれかに記載のシステム。
(5) Furthermore, an operation event number storage unit that stores the number of operation events calculated from the start of the application by an interrupt process in response to detection of an inability to respond to the application by the interrupt detection unit; ,
The number of operation events stored in the operation event number storage means, and the number of operation event transmission means for transmitting information on the execution environment from the time of starting the application,
The system according to any one of (1) to (4).

(5)の発明によれば、操作イベント数保存手段はアプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数を保存することにより、応答不能時であっても操作イベント数を保存することができる。また、操作イベント数送信手段を備えることにより、操作イベント数等を1つに集約することができ、応答不能時の統計を取ることができる。   According to the invention of (5), the operation event number storage means responds by storing the operation event number calculated from the start of the application by interrupt processing in response to detecting that the application cannot respond. The number of operation events can be saved even when it is impossible. Further, by providing the operation event number transmission means, the number of operation events and the like can be integrated into one, and statistics when response is impossible can be obtained.

(6) 前記割込検知手段は、前記アプリケーションが停止した場合もしくは、前記アプリケーションの処理が遅滞している場合に応答不能となったと判定する(1)から(5)のいずれかに記載のシステム。   (6) The system according to any one of (1) to (5), wherein the interrupt detection unit determines that the response is disabled when the application is stopped or when the processing of the application is delayed. .

(6)の発明によれば、アプリケーションの処理が停滞している場合も応答不能に含めることで、実質的にアプリケーションが停止している状態についても、本発明を適用することができる。   According to the invention of (6), the present invention can also be applied to a state in which the application is substantially stopped by including the case where the processing of the application is stagnant in the inability to respond.

(7) 前記実行環境の情報は、前記アプリケーションが起動している装置の性能、および同時に起動しているアプリケーションの情報を含む(1)から(6)のいずれかに記載のシステム。   (7) The system according to any one of (1) to (6), wherein the information on the execution environment includes performance of a device in which the application is activated and information on an application that is simultaneously activated.

(7)の発明によれば、アプリケーション情報として前記アプリケーションが起動している装置の性能、および平行して起動されている他のアプリケーションの情報と操作イベント数とに基づいて推定操作イベント数が算出される。それにより、アプリケーションの応答不能の発生に影響があると考えられる要因を推定操作イベント数の算出に反映することができる。   According to the invention of (7), the estimated number of operation events is calculated based on the performance of the device in which the application is activated as the application information, and information on other applications activated in parallel and the number of operation events. Is done. Thereby, it is possible to reflect in the calculation of the estimated number of operation events a factor that is considered to have an influence on the occurrence of an unresponsiveness of the application.

(8) コンピュータにより、アプリケーションの応答不能時を推定する方法であって、
前記アプリケーションの起動を検知するステップと、
前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントするステップと、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知するステップと、
前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶するステップと、
前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定するステップと、
を含む方法。
(8) A method for estimating when an application cannot respond using a computer,
Detecting activation of the application;
Counting the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application;
Detecting the occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application, the number of operation events calculated from the start of the application by interrupt processing and the information on the execution environment from the start of the application are used as the response impossible log information. Associating and storing, and
Classifying the unresponsive log information based on information on the execution environment of the application and the number of operation events, and estimating an estimated number of operation events that result in unresponsiveness;
Including methods.

コンピュータに、(8)の方法を実行させることにより、(1)と同様の作用・効果が期待できる。   By causing the computer to execute the method (8), the same actions and effects as in (1) can be expected.

(9) コンピュータに、アプリケーションの応答不能時を推定させるプログラムであって、
前記アプリケーションの起動を検知するステップと、
前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントするステップと、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知するステップと、
前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶するステップと、
前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定するステップと、
を実行させるプログラム。
(9) A program for causing a computer to estimate when an application cannot respond,
Detecting activation of the application;
Counting the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application;
Detecting the occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application, the number of operation events calculated from the start of the application by interrupt processing and the information on the execution environment from the start of the application are used as the response impossible log information. Associating and storing, and
Classifying the unresponsive log information based on information on the execution environment of the application and the number of operation events, and estimating an estimated number of operation events that result in unresponsiveness;
A program that executes

コンピュータに、(9)のプログラムを導入して各ステップを実行させることにより、(1)と同様の作用・効果が期待できる。   By introducing the program (9) into a computer and executing each step, the same actions and effects as in (1) can be expected.

本発明によれば、応答不能が発生した際の環境毎に、応答不能が発生する閾値を統計学的に求めることにより、適切な閾値を用いて応答不能の発生時を推定することができるアプリケーションの応答不能時を推定するシステム、方法、およびコンピュータ・プログラムを提供することができる。   According to the present invention, for each environment when an unresponsiveness occurs, an application that can estimate the unresponsiveness occurrence time using an appropriate threshold value by statistically obtaining a threshold value at which unresponsiveness occurs. It is possible to provide a system, a method, and a computer program for estimating when a user cannot respond.

以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。   Hereinafter, the best mode for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings. This is merely an example, and the technical scope of the present invention is not limited to this.

[応答不能時推定システムの全体構成]
図1は、本実施形態に係る応答不能時推定システム1の全体構成を示す図である。応答不能時推定システム1における、クライアント端末200とサーバ装置100とは、インターネットやイントラネット等に代表されるネットワークの通信回線を介して接続される。なお、本構成におけるクライアント端末200およびサーバ装置100は必ずしも1台とは限らず、複数台で構成されてもよい。また、応答不能時推定システム1を装置として提供してもよいが、応答不能時が発生する閾値を求めるには、多くの事象を用いたほうがよいので、複数のクライアント端末200が接続されたシステムとするのが望ましい。
[Overall configuration of estimation system when unable to respond]
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of a response impossible estimation system 1 according to the present embodiment. The client terminal 200 and the server apparatus 100 in the response impossible time estimation system 1 are connected via a communication line of a network represented by the Internet, an intranet, or the like. In addition, the client terminal 200 and the server apparatus 100 in this structure are not necessarily one unit, and may be composed of a plurality of units. In addition, the response impossible time estimation system 1 may be provided as a device. However, in order to obtain a threshold value at which the response impossible time occurs, it is preferable to use many events, and thus a system in which a plurality of client terminals 200 are connected. Is desirable.

[応答不能時推定システムのクライアント端末の機能構成]
図1に示すように、クライアント端末200は、通信手段206および制御手段210を備える。制御手段210は、アプリケーション検知手段201、操作イベントカウント手段202、割込検知手段203、操作イベント数保存手段204、操作イベント数送信手段205、アプリケーション監視手段207、報知手段208を有する。
[Functional configuration of the client terminal of the response impossible estimation system]
As shown in FIG. 1, the client terminal 200 includes a communication unit 206 and a control unit 210. The control unit 210 includes an application detection unit 201, an operation event count unit 202, an interrupt detection unit 203, an operation event number storage unit 204, an operation event number transmission unit 205, an application monitoring unit 207, and a notification unit 208.

アプリケーション検知手段201は、クライアント端末200においてアプリケーションが起動されたことを検知する。操作イベントカウント手段202は、アプリケーション毎に、ユーザがキーボードやマウスにて行った操作イベント数をカウントする。ただし、操作イベントは少なくともキーストロークを含む。その理由については後述する。   The application detection unit 201 detects that an application has been started on the client terminal 200. The operation event counting means 202 counts the number of operation events performed by the user with a keyboard or mouse for each application. However, the operation event includes at least a keystroke. The reason will be described later.

割込検知手段203は、アプリケーションの応答不能の発生を検知し、操作イベント数保存手段204に応答不能となったアプリケーションの操作イベント数を記憶するように指示を行う。   The interrupt detection unit 203 detects the occurrence of an inability to respond to an application, and instructs the operation event number storage unit 204 to store the number of operation events of the application that has become unresponsive.

操作イベント数保存手段204は、割込検知手段203からの指示により、操作イベントカウント手段202から、その時点での操作イベント数を取得し、一時記憶する割込みルーチンを実行する。また、操作イベント数保存手段204は、操作イベント数を一時記憶すると、操作イベントカウント手段202のカウントをクリアする。なお、応答不能が発生すると、CPUにて実行されている処理は中断され、操作イベント数保存手段204が実行する割込みルーチンが優先して処理を行う。   In response to an instruction from the interrupt detection unit 203, the operation event number storage unit 204 acquires the number of operation events at that time from the operation event count unit 202 and executes an interrupt routine that temporarily stores the operation event number. Further, the operation event count storage unit 204 clears the count of the operation event count unit 202 when temporarily storing the operation event count. When the response failure occurs, the processing being executed by the CPU is interrupted, and the interrupt routine executed by the operation event number storage unit 204 performs the processing with priority.

操作イベント数送信手段205は、操作イベント数保存手段204にて一時記憶された操作イベント数、応答不能となったアプリケーション情報、およびそのアプリケーションの実行環境の情報を取得し、サーバ装置100へ送信する情報の準備を行い、通信手段206へ渡す。アプリケーションの実行環境の情報とは、クライアント端末200のCPU(Central Processing Unit)や仮想メモリのスペック等のクライアント端末200の性能や応答不能となった日時、平行して起動されているアプリケーションの情報等である。   The operation event number transmission unit 205 acquires the operation event number temporarily stored in the operation event number storage unit 204, the application information that has become unresponsive, and the execution environment information of the application, and transmits the information to the server device 100. Information is prepared and passed to the communication means 206. Information on the execution environment of the application includes the performance of the client terminal 200 such as the CPU (Central Processing Unit) of the client terminal 200 and the specifications of the virtual memory, the date and time when the response becomes impossible, the information of the application that is started in parallel, etc. It is.

アプリケーション監視手段207は、アプリケーション検知手段201にてアプリケーションが起動されたことが検知されると、そのアプリケーションが応答不能となると推定される推定操作イベント数をサーバ装置100から取得し、推定操作イベント数から求められた閾値を操作イベントカウント手段202から取得する操作イベント数が越えているか否か監視する。また、アプリケーション監視手段207は、操作イベント数が操作イベント閾値を越えた場合に、報知手段208に指示を出す。ここで、閾値とは、推定操作イベント数に基づいてシステム管理者等にて任意に設定された値であり、例えば、推定操作イベント数の80%の値を閾値とすることができる。なお、操作イベント数は、操作イベントカウント手段202から逐次取得する。   When the application detection unit 201 detects that the application has been started, the application monitoring unit 207 acquires the estimated operation event number estimated to be unresponsive to the application from the server device 100, and the estimated operation event number It is monitored whether or not the number of operation events acquired from the operation event counting means 202 exceeds the threshold obtained from the above. The application monitoring unit 207 issues an instruction to the notification unit 208 when the number of operation events exceeds the operation event threshold. Here, the threshold value is a value arbitrarily set by a system administrator or the like based on the estimated operation event number, and for example, a value of 80% of the estimated operation event number can be set as the threshold value. Note that the number of operation events is sequentially acquired from the operation event counting unit 202.

報知手段208は、アプリケーション監視手段207から指示を受けると、ユーザに対して出力部(図示せず)にて警告を行う。制御手段210は、アプリケーションが終了した時や、報知手段208にて行われた警告に従った操作をユーザが行った際に、操作イベントカウント手段202のカウントをクリアする。   When receiving the instruction from the application monitoring unit 207, the notification unit 208 gives a warning to the user at an output unit (not shown). The control unit 210 clears the count of the operation event counting unit 202 when the application is finished or when the user performs an operation according to the warning performed by the notification unit 208.

[応答不能時推定システムのサーバ装置の機能構成]
図1に示すように、サーバ装置100は、通信手段101、応答不能ログ情報記録手段102、応答不能推定手段110、推定応答不能情報取得手段120、応答不能ログ情報データベース(以下、簡略化のためDBとする)130、および応答不能推定DB131を備える。応答不能ログ情報記録手段102は、通信手段206,101を介してクライアント端末200から、応答不能となったアプリケーション情報、そのアプリケーションにおける応答不能時の操作イベント数、およびそのアプリケーションの実行環境の情報を取得し、応答不能ログ情報DB130に記憶する。
[Functional configuration of server device of estimation system when unable to respond]
As shown in FIG. 1, the server device 100 includes a communication unit 101, a response impossible log information recording unit 102, a response impossible estimation unit 110, an estimated response impossible information acquisition unit 120, a response impossible log information database (hereinafter, for simplification). DB) 130, and a response impossible estimation DB 131. The response impossible log information recording unit 102 receives application information indicating that the response is disabled, the number of operation events when the response is disabled in the application, and information on the execution environment of the application from the client terminal 200 via the communication units 206 and 101. Acquired and stored in the response impossible log information DB 130.

応答不能推定手段110は、応答不能ログ情報のクラス分類を行うことにより、推定操作イベント数を求めることができる。ここで、応答不能推定手段110は、クラス分類を行う学習機械であり、例えば、サポートベクターマシン(SVM:Support Vector Machine)やナイーブベイズがある。本実施形態においては、応答不能推定手段110は、サポートベクターマシンである場合について説明する。   The unresponsiveness estimation means 110 can determine the estimated number of operation events by classifying the unresponsiveness log information. Here, the unresponsiveness estimation unit 110 is a learning machine that performs classification, and includes, for example, a support vector machine (SVM) and naive bayes. In this embodiment, the case where the unresponsiveness estimation unit 110 is a support vector machine will be described.

本実施形態の一例では、サポートベクターマシンという信頼性のある手段を用いる。ここで、サポートベクターマシンの学習結果は、応答不能ログ情報DB130に記憶されている応答不能ログ情報をクラスに分類する識別面およびサポートベクターを含み、応答不能推定DB131に記憶される。複数のクラスに分類する場合には、複数のサポートベクターマシンを組み合わせる。   In an example of the present embodiment, a reliable means called a support vector machine is used. Here, the learning result of the support vector machine includes an identification surface and a support vector for classifying the non-response log information stored in the non-response log information DB 130 into classes, and is stored in the non-response estimation DB 131. When classifying into multiple classes, combine multiple support vector machines.

推定応答不能情報取得手段120は、クライアント端末200から取得した新たに起動されたアプリケーション情報およびそのアプリケーションの実行環境の情報に基づいて、応答不能推定DB131から推定操作イベント数を取得し、クライアント端末200へ送信する。   The estimated response impossibility information acquisition unit 120 acquires the estimated number of operation events from the response impossibility estimation DB 131 based on the newly started application information acquired from the client terminal 200 and the execution environment information of the application, and the client terminal 200. Send to.

応答不能ログ情報DB130は、応答不能ログ情報、つまり、クライアント端末200にて応答不能が発生した時のアプリケーションの操作イベント数および実行環境の情報を蓄積する。詳細については後述する。応答不能推定DB131は、応答不能推定手段110における学習結果、および応答不能推定手段110にて応答不能ログ情報が分類されるクラス毎に推定操作イベント数が蓄積されている。   The non-response log information DB 130 stores the non-response log information, that is, information on the number of operation events of the application and the execution environment when the response failure occurs in the client terminal 200. Details will be described later. In the unresponsiveness estimation DB 131, the learning result in the unresponsiveness estimation unit 110 and the estimated number of operation events are stored for each class into which unresponsiveness log information is classified by the unresponsiveness estimation unit 110.

なお、クライアント端末200およびサーバ装置100のハードウェア構成については、後述する。   The hardware configurations of the client terminal 200 and the server device 100 will be described later.

[応答不能推定手段]
図2は、応答不能推定手段110の詳細を示す図である。応答不能推定手段110は、クラス生成手段111、および推定操作イベント数決定手段112を有する。クラス生成手段111は、応答不能ログ情報DB130に蓄積されている応答不能ログ情報の特徴解析を行い、応答不能ログ情報のクラス分類を行う。推定操作イベント数決定手段112は、クラス生成手段111にて作成されたクラス毎に、応答不能が発生する推定操作イベント数を算出する。
[Response impossible estimation means]
FIG. 2 is a diagram showing details of the response impossible estimation means 110. The unresponsiveness estimation unit 110 includes a class generation unit 111 and an estimated operation event number determination unit 112. The class generation unit 111 performs feature analysis of the non-response log information stored in the non-response log information DB 130 and classifies the non-response log information. The estimated operation event number determination unit 112 calculates the estimated number of operation events that cause a response failure for each class created by the class generation unit 111.

ところで、応答不能時の推定を操作イベント数で行うのは、応答不能の原因であるメモリリークの発生を操作イベント数に基づいて予測することができるからである。メモリリークとは、アプリケーションソフトが処理のために占有したメモリ領域を、なんらかの理由で解放しないままの状態であり、操作イベント数が多いほど、開放されないメモリ領域が増える可能性がある。しかし、メモリリークは、メモリ使用量の監視によって発生を検知するのは難しい。なぜならば、プログラムが将来に使うためにメモリの確保をしているものと、そのような将来の使用の予定がないにもかかわらず占有し続けているものと、を区別することができず、単にメモリ使用量が多いからといって、メモリリークが発生しているとは必ずしも言えないからである。そこで、メモリ監視よりも有効な手段として、本発明においては操作イベント数に基づいて応答不能時を推定する。   By the way, the reason why the response failure is estimated based on the number of operation events is that it is possible to predict the occurrence of a memory leak that causes the response failure based on the number of operation events. The memory leak is a state in which the memory area occupied by the application software for processing is not released for some reason. As the number of operation events increases, the memory area that is not released may increase. However, it is difficult to detect the occurrence of the memory leak by monitoring the memory usage. Because it cannot distinguish between what the program reserves memory for future use and what it keeps occupying even though there is no plan for such future use, This is because just because the memory usage is large, it cannot be said that a memory leak has occurred. Therefore, as a means that is more effective than the memory monitoring, in the present invention, the response failure time is estimated based on the number of operation events.

なお、操作イベントは上述したように、キーボード操作によるイベントであるキーストロークの他に、マウス操作によるイベント等も含まれる。本発明においては、アプリケーションの応答不能に強く関与するイベントとしてキーストロークに注目している。というのも、マウスによるイベントはボタンの押下、URLのクリック等多岐にわたるため、メモリ領域の確保、開放との関係が必ずしも明確ではないのに対し、キーストロークはキャラクタ文字の入力、かな漢字変換等、メモリ領域の確保、開放との関係が安定的であり、アプリケーションの応答不能を推定するのに好適であるためである。   As described above, the operation event includes an event by a mouse operation in addition to a keystroke which is an event by a keyboard operation. In the present invention, attention is paid to a keystroke as an event that is strongly involved in the inability to respond to an application. This is because there are various events such as button presses, URL clicks, etc., because the relationship between the memory area reservation and release is not always clear, but the keystrokes are input of character characters, Kana-Kanji conversion, etc. This is because the relationship between securing and releasing the memory area is stable and suitable for estimating the inability to respond to an application.

[推定応答不能情報取得手段]
図3は、推定応答不能情報取得手段120の詳細を示す図である。推定応答不能情報取得手段120は、クラス決定手段121、および推定操作イベント数抽出手段122を有する。クラス決定手段121は、推定操作イベント取得要求のあったクライアント端末200のアプリケーション情報(少なくともアプリケーションIDを含む)およびそのアプリケーションの実行環境の情報2に基づいて、それらが属するクラスを決定する。推定操作イベント数抽出手段122は、クラス決定手段121にて決定されたクラスに基づいて、推定操作イベント数を応答不能推定DB131から取得する。
[Estimated response impossible information acquisition means]
FIG. 3 is a diagram showing details of the estimated response impossibility information acquisition means 120. The estimated response impossibility information acquisition unit 120 includes a class determination unit 121 and an estimated operation event number extraction unit 122. Based on the application information (including at least the application ID) of the client terminal 200 that has made the estimated operation event acquisition request and the execution environment information 2 of the application, the class determination unit 121 determines the class to which they belong. The estimated operation event number extraction unit 122 acquires the estimated operation event number from the response impossible estimation DB 131 based on the class determined by the class determination unit 121.

[応答不能ログ情報DB]
図4は、応答不能ログ情報DB130の応答不能ログ情報テーブルを示す図である。応答不能ログ情報テーブルは、アプケーションID(以下、簡略化のためにアプリIDという)、アプリケーション名(以下、簡略化のためにアプリ名という)、応答不能時の操作イベント数、応答不能日時に加えて、CPU、メモリ容量、および仮想ディスク要領等のアプリケーションの実行環境の情報2を含む項目から構成される。なお、ここに示した項目は例示であり、全てを含まなくとも、また、その他の項目を有してもよい。ただし、応答不能が発生する要因と関係すると考えられる情報であるのが望ましい。
[Non-response log information DB]
FIG. 4 is a diagram showing a response impossible log information table of the response impossible log information DB 130. The non-response log information table includes an application ID (hereinafter referred to as an application ID for simplification), an application name (hereinafter referred to as an application name for simplification), the number of operation events when the response is impossible, and an unresponsive time and date. In addition, it includes items including information 2 on the execution environment of the application such as CPU, memory capacity, and virtual disk procedures. In addition, the item shown here is an illustration, and may not have all and may have another item. However, it is desirable that the information be considered to be related to a factor that causes the inability to respond.

アプリIDには、アプリケーションを一意に特定する記号が格納される。なお、アプリIDは、サーバ管理者等が任意に決定してもよいし、一般に用いられているアプリIDを用いてもよい。アプリ名には、応答不能が発生したアプリケーションの名前が格納される。ただし、クライアント端末200から取得する情報にアプリ名が含まれていない場合には、アプリIDからアプリ名に変換することが必要である。そのため、アプリIDとアプリ名の対応を蓄積しているDBが必要である。   The application ID stores a symbol that uniquely identifies the application. The application ID may be arbitrarily determined by a server administrator or the like, or a commonly used application ID may be used. The application name stores the name of the application in which the response failure occurred. However, when the application name is not included in the information acquired from the client terminal 200, it is necessary to convert the application ID into the application name. Therefore, a DB that stores the correspondence between application IDs and application names is required.

応答不能時の操作イベント数には、応答不能が発生したアプリケーションにおいて、応答不能までに実行された操作イベント数が格納される。応答不能日時は、応答不能が発生した日時が格納され、この日時は、日本標準時間や世界標準時間である。CPU、メモリ容量、仮想ディスク容量は、応答不能が発生したクライアント端末200に搭載されているCPU、メモリ、仮想ディスクについての情報が格納される。なお、容量以外に、CPU名やメーカー名等を有してもよい。応答不能が発生したときの状況等を記憶しておくことで、統計的に応答不能が発生する時を推定することができる。   In the number of operation events when the response is disabled, the number of operation events executed until the response is disabled in the application where the response is disabled is stored. The date and time when the response failure occurred is stored as the response impossible date and time, and this date and time is Japan Standard Time or World Standard Time. The CPU, memory capacity, and virtual disk capacity store information about the CPU, memory, and virtual disk installed in the client terminal 200 where the response failure occurred. In addition to the capacity, the CPU name, manufacturer name, and the like may be included. By storing the situation when the response failure occurs, the time when the response failure occurs can be estimated statistically.

[応答不能推定DB]
図5は、応答不能推定DB131の応答不能推定テーブルを示す図である。応答不能推定テーブルは、クラスIDおよび推定操作イベント数等の項目から構成される。なお、ここに示した項目は例示であり、全てを含まなくとも、また、その他の項目を有してもよい。クラスIDは、応答不能推定手段110にて、応答不能ログ情報を分類するクラスを一意に特定する記号である。推定操作イベント数は、応答不能推定手段110にて求められた応答不能が発生すると推定される操作イベント数である。応答不能が起こるすると推定される操作イベント数を記憶しておくことで、新たなアプリケーションが起動された際に、そのアプリケーションに対して応答不能が起こると推定される操作イベント数を容易に提示することができる。
[Unresponsiveness estimation DB]
FIG. 5 is a diagram showing a response impossible estimation table of the response impossible estimation DB 131. The unresponsiveness estimation table includes items such as a class ID and an estimated number of operation events. In addition, the item shown here is an illustration, and may not have all and may have another item. The class ID is a symbol that uniquely identifies a class for classifying the unresponsive log information in the unresponsiveness estimating unit 110. The estimated number of operation events is the number of operation events estimated to cause a response failure determined by the response failure estimation unit 110. By storing the number of operation events estimated to cause inability to respond, when a new application is started, the number of operation events estimated to cause inability to respond to the application is easily presented. be able to.

[応答不能ログ情報のクラス分類]
図6は、応答不能推定手段110によるSVMのアルゴリズムを用いた機械学習の一例を示す図である。応答不能推定手段110は、応答不能ログ情報DB130に記憶された応答不能ログ情報を学習データとして用い、SVMのアルゴリズムを用いてこれらの学習データから2つのクラスに分類する識別面から最も近い学習データと当該識別面との距離が最大となるような識別面を設定する。そして、当該識別面に最も近い学習データをサポートベクターとして用い、それぞれのクラスにおける推定操作イベント数とする。
[Classification of unresponsive log information]
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of machine learning using the SVM algorithm performed by the response impossible estimation unit 110. The unresponsiveness estimation unit 110 uses unresponsiveness log information stored in the unresponsiveness log information DB 130 as learning data, and uses the SVM algorithm to learn data that is closest to the identification plane that classifies these learning data into two classes. And an identification surface that maximizes the distance between the identification surface and the identification surface. Then, the learning data closest to the identification surface is used as a support vector, and the number of estimated operation events in each class is set.

例えば、クラス1とクラス2とに分類する場合について説明する。その場合、以下に示す様に、それぞれクラス1およびクラス2に分類された応答不能ログ情報を学習データとしていくつか使用する。
クラス1:アプリケーション:○○ワード、CPU:1.5GHz、仮想ディスク容量:3GB、・・・・
クラス2:アプリケーション:○○シート、CPU:1.5GHz、仮想ディスク容量:3GB、・・・・
For example, the case of classifying into class 1 and class 2 will be described. In that case, as shown below, some unresponsive log information classified into class 1 and class 2 is used as learning data.
Class 1: Application: XX word, CPU: 1.5 GHz, Virtual disk capacity: 3 GB, ...
Class 2: Application: XX sheet, CPU: 1.5 GHz, Virtual disk capacity: 3 GB, ...

そして、応答不能推定手段110は、クラス1の学習データとクラス2の学習データを識別する識別面30同士の距離(マージン)が最大になるような識別面30を算出する。識別面30にもっとも近接するクラス1の学習データ11とクラス2の学習データ21をサポートベクターとして用いる。このように、応答不能推定手段110は、クラス1の応答不能ログ情報とクラス2の応答不能ログ情報とを学習データとして使用し、クラス1の応答不能ログ情報群10とクラス2の応答不能ログ情報群20とを区別するための識別データである識別面を生成するようになっている。そして、学習データ11はクラス1の推定操作イベント数を与え、学習データ21はクラス2の推定操作イベント数を与える。このように、サポートベクターマシンを用いることにより、応答不能ログ情報を分類し、また、分類されたクラスの推定操作イベント数を求めることができる。なお、上述したように2以上のクラスの分類についても、複数のサポートベクターマシンを用いて行うことができる。   Then, the unresponsiveness estimation means 110 calculates an identification surface 30 that maximizes the distance (margin) between the identification surfaces 30 that identify the class 1 learning data and the class 2 learning data. Class 1 learning data 11 and class 2 learning data 21 that are closest to the identification surface 30 are used as support vectors. In this way, the response impossible estimation means 110 uses the class 1 response impossible log information and the class 2 response impossible log information as learning data, and the class 1 response impossible log information group 10 and the class 2 response impossible log. An identification plane which is identification data for distinguishing the information group 20 is generated. The learning data 11 gives the number of estimated operation events of class 1, and the learning data 21 gives the number of estimated operation events of class 2. As described above, by using the support vector machine, it is possible to classify the unresponsive log information and obtain the estimated number of operation events of the classified class. As described above, classification of two or more classes can also be performed using a plurality of support vector machines.

[応答不能時推定処理]
図7は、応答不能時推定処理のフローチャートである。アプリケーション検知手段201が、クライアント端末200にて、新たなアプリケーションが起動されたことを検知すると処理が開始する。
[Estimation process when unable to respond]
FIG. 7 is a flowchart of the response impossible estimation process. When the application detection unit 201 detects that a new application has been started on the client terminal 200, the process starts.

S1:アプリケーション検知手段201は、アプリケーションが起動したことを検知すると、起動されたアプリケーションを特定するための少なくともアプリIDを取得し、操作イベント数のカウント要求を操作イベントカウント手段202に行う。   S1: When detecting that the application has been activated, the application detection unit 201 acquires at least an application ID for specifying the activated application, and makes a request for counting the number of operation events to the operation event counting unit 202.

S2:カウント要求を受け取った操作イベントカウント手段202は、アプリケーションにおける操作イベント数をカウントする。なお、複数のアプリケーションが起動されている場合には、アプリケーションそれぞれに対する操作イベント数をカウントする。応答不能はアプリケーション毎に発生し、原因はそのアプリケーションに対して行われた操作イベントによるからである。   S2: The operation event counting means 202 that has received the count request counts the number of operation events in the application. When a plurality of applications are activated, the number of operation events for each application is counted. This is because the unresponsiveness occurs for each application, and the cause is due to an operation event performed on the application.

S3:割込検知手段203は、アプリケーションに応答不能が発生しているか否かの判断を行い、応答不能が発生したことを検知すると、操作イベント数保存手段204に応答不能発生時の操作イベント数の保存要求を行う。   S3: The interrupt detection unit 203 determines whether or not a response failure has occurred in the application. When detecting that a response failure has occurred, the interrupt detection unit 203 stores the number of operation events when a response failure has occurred in the operation event number storage unit 204. Make a save request.

S4:一方、割込検知手段203にて、応答不能が検知されずにアプリケーションがユーザにて終了された場合には、制御手段210は、操作イベントカウント手段202の操作イベントカウントをリセットする。なお、このときリセットされるのは、終了されたアプリケーションの操作イベント数だけである。操作イベント数は、アプリケーション毎にカウントされているためである。   S4: On the other hand, when the interrupt detection unit 203 detects that the response failure is not detected and the user ends the application, the control unit 210 resets the operation event count of the operation event count unit 202. At this time, only the number of operation events of the terminated application is reset. This is because the number of operation events is counted for each application.

S5:ステップS4にて、アプリケーションに応答不能が発生し、操作イベント数記憶要求がなされると、操作イベント数保存手段204は、割り込みルーチンを実行し、操作イベントカウント手段202から取得した応答不能時の操作イベント数をメモリ等に一時記憶する。   S5: When response failure occurs in the application in step S4 and an operation event number storage request is made, the operation event number storage unit 204 executes an interrupt routine, and when the response cannot be obtained from the operation event count unit 202 Is temporarily stored in a memory or the like.

S6:操作イベント数送信手段205は、ステップS1にて取得されたアプリID等、ステップS5にて一時記憶されている応答不能時の操作イベント数、クライアント端末200の性能等を取得し、通信手段206を介してサーバ装置100へ送信する。応答不能を解消するために、クライアント端末200の再起動を行う場合がある。この場合、ステップS6にて情報がサーバ装置100へ送信される前にクライアント端末200の再起動が行われてしまうと、サーバ装置100が取得できる情報が少なくなってしまうという問題点が生じる。そのため、ユーザにてクライアント端末200の再起動が入力された際には、ステップS6まで終了した後にクライアント端末200の再起動がコンピュータにて実行されるようにしておくのが望ましい。   S6: The operation event number transmission unit 205 acquires the application ID acquired in step S1, etc., the operation event number when response is temporarily stored in step S5, the performance of the client terminal 200, etc., and the communication unit. It transmits to the server apparatus 100 via 206. In some cases, the client terminal 200 is restarted in order to eliminate the inability to respond. In this case, if the client terminal 200 is restarted before the information is transmitted to the server apparatus 100 in step S6, there is a problem that the information that can be acquired by the server apparatus 100 is reduced. For this reason, when the restart of the client terminal 200 is input by the user, it is desirable that the restart of the client terminal 200 is executed by the computer after the end of step S6.

S7:応答不能ログ情報記録手段102は、ステップS6にて送信されたアプリID等、ステップS5にて一時記憶されている応答不能時の操作イベント数、クライアント端末200の性能を通信手段101を介して取得し、応答不能ログ情報DB130に記録する。このようにして、サーバ装置100は、ネットワークを介して接続されているクライアント端末200にて発生した応答不能の情報を集めることができる。   S7: The response impossible log information recording unit 102 transmits the number of operation events when the response is impossible temporarily stored in step S5 and the performance of the client terminal 200 via the communication unit 101, such as the application ID transmitted in step S6. And is recorded in the response impossible log information DB 130. In this way, the server apparatus 100 can collect the information indicating that the response cannot be generated at the client terminal 200 connected via the network.

S8:応答不能推定手段110のクラス生成手段111は、上述したSVMのアルゴリズムを用いて、応答不能ログ情報DB130に蓄積されている応答不能ログ情報を学習データとして用いて識別面およびサポートベクターを求める。なお、ステップS8が実行されるタイミングは任意でよく、例えば、所定の期間毎に実行するとしてもよいし、サーバ装置管理者によって任意に実行するとしてもよい。ただし、推定操作イベント数は統計学的に求められるため、1つや2つの情報が増えたところで変化は生じない。そのため、ある程度情報が蓄積されたタイミングで実行するのが望ましい。なお、ステップS8は、自動的に実行されてもよいし、サーバ装置100の管理者等により手動で実行してもよい。   S8: The class generation unit 111 of the response impossible estimation unit 110 uses the SVM algorithm described above to obtain the identification plane and the support vector using the response impossible log information stored in the response impossible log information DB 130 as learning data. . Note that the timing at which step S8 is executed may be arbitrary. For example, it may be executed every predetermined period, or may be arbitrarily executed by the server apparatus administrator. However, since the estimated number of operation events is obtained statistically, no change occurs when one or two pieces of information increase. Therefore, it is desirable to execute at a timing when information is accumulated to some extent. Note that step S8 may be executed automatically or manually by an administrator of the server device 100 or the like.

S9:応答不能推定手段110の推定操作イベント数決定手段112は、ステップS8において求めた各クラスのサポートベクターにより、推定操作イベント数を求める。   S9: The estimated operation event number determination means 112 of the unresponsiveness estimation means 110 obtains the estimated operation event number from the support vector of each class obtained in step S8.

S10:応答不能推定手段110は、ステップS9にて求めた推定操作イベント数を、応答不能推定DB131に記憶する。このとき推定操作イベント数は、クラスIDに対応付けて記憶される。   S10: The response impossible estimation unit 110 stores the estimated operation event number obtained in step S9 in the response impossible estimation DB 131. At this time, the estimated number of operation events is stored in association with the class ID.

[応答不能報知処理]
図8は、応答不能報知処理のフローチャートである。アプリケーション検知手段201が、クライアント端末200にて、新たなアプリケーションが起動されたことを検知すると、このアプリケーションにおける応答不能時を報知する処理が開始する。
[Non-response notification process]
FIG. 8 is a flowchart of the response impossible notification process. When the application detection unit 201 detects that a new application has been activated on the client terminal 200, a process for notifying that the application cannot respond is started.

S11:推定応答不能情報取得手段120は、通信手段206,101を介してクライアント端末200から少なくともアプリIDとクライアント端末200の性能を取得する。なお、アプリID等はアプリケーション検知手段201にて取得され、クライアント端末200の性能はアプリケーション監視手段207にて取得される。   S11: The estimated response impossible information acquisition unit 120 acquires at least the application ID and the performance of the client terminal 200 from the client terminal 200 via the communication units 206 and 101. The application ID and the like are acquired by the application detection unit 201, and the performance of the client terminal 200 is acquired by the application monitoring unit 207.

S12:推定応答不能情報取得手段120のクラス決定手段121は、ステップS11にて取得した情報に基づいて、図7におけるステップS8にて作成された識別面から、新たに起動されたアプリケーションが応答不能となった場合の応答不能ログ情報が属するクラスを求め、クラスIDを特定する。クラスIDを特定するのは、応答不能推定DB131を検索するためである。なお、推定応答不能情報取得手段120は、ステップS11にて、クライアント端末200において起動している他のアプリケーションの実行状況も取得し、それも用いてクラスを決定してもよい。   S12: Based on the information acquired in step S11, the class determination unit 121 of the estimated response impossibility information acquisition unit 120 cannot respond to a newly started application from the identification plane created in step S8 in FIG. In this case, the class to which the response impossible log information belongs is obtained, and the class ID is specified. The class ID is specified in order to search the response impossible estimation DB 131. Note that the estimated response impossibility information acquisition unit 120 may also acquire the execution status of other applications running on the client terminal 200 in step S11, and use them to determine the class.

S13:推定応答不能情報取得手段120の推定操作イベント数抽出手段122は、ステップS12にて特定されたクラスIDに基づいて、応答不能推定DB131を検索し、推定操作イベント数を取得する。
S14:推定応答不能情報取得手段120は、ステップS13にて取得された推定操作イベント数をクライアント端末200のアプリケーション監視手段207に送信する。
S13: The estimated operation event number extraction unit 122 of the estimated response impossibility information acquisition unit 120 searches the response impossibility estimation DB 131 based on the class ID specified in step S12, and acquires the estimated operation event number.
S14: The estimated response impossibility information acquisition unit 120 transmits the estimated operation event number acquired in step S13 to the application monitoring unit 207 of the client terminal 200.

S15:アプリケーション監視手段207は、アプリケーションにおける操作イベント数が閾値に達したか否かの監視を行う。アプリケーションにおける操作イベント数は、操作イベントカウント手段202から取得する。閾値は、上述したように、推定操作イベント数に基づいてシステム管理者等にて任意に設定された値であり、推定操作イベント数よりも小さい値である。推定操作イベント数ではなく閾値に達したか否かの監視を行うのは、推定操作イベントに達してしまうと応答不能が発生してしまう恐れがあるからである。   S15: The application monitoring unit 207 monitors whether or not the number of operation events in the application has reached a threshold value. The number of operation events in the application is acquired from the operation event counting means 202. As described above, the threshold is a value arbitrarily set by the system administrator or the like based on the estimated number of operation events, and is a value smaller than the estimated number of operation events. The reason why the threshold value is reached instead of the estimated number of operation events is that there is a possibility that a response failure may occur if the estimated operation event is reached.

S16:報知手段208は、操作イベント数が閾値に達した場合に、ユーザに対して警告を行う。例えば、文書作成アプリケーションにおける警告であれば、「保存をしてください。」とメッセージを表示したりアナウンスを行う。また、メッセージと合わせて、保存ボタンを表示してもよい。なお、必ずしも、警告を行う必要はなく、警告を行わずに、自動でコンピュータが保存を行ってもよい。   S16: The notification unit 208 warns the user when the number of operation events reaches a threshold value. For example, if it is a warning in a document creation application, a message “Please save” is displayed or announced. A save button may be displayed together with the message. It is not always necessary to give a warning, and the computer may automatically save without giving a warning.

[ハードウェア構成図]
図9は、本実施形態に係る応答不能時推定システムを構成するクライアント端末200およびサーバ装置100のハードウェア構成例として情報処理装置500を示した図である。以下、この情報処理装置500のハードウェア構成の1例を示す。情報処理装置500は、制御部300を構成するCPU(Central Processing Unit)310(マルチプロセッサ構成ではCPU320等複数のCPUが追加されてもよい)、バスライン420、通信I/F(I/F:インタフェース)330、メインメモリ340、BIOS(Basic Input Output System)350、I/Oコントローラ360、ハードディスク370、光ディスクドライブ380、並びに半導体メモリ390を備える。尚、ハードディスク370、光ディスクドライブ380、並びに、半導体メモリ390はまとめて記憶装置410と呼ばれる。
[Hardware configuration diagram]
FIG. 9 is a diagram illustrating an information processing apparatus 500 as a hardware configuration example of the client terminal 200 and the server apparatus 100 that configure the response impossible time estimation system according to the present embodiment. Hereinafter, an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 500 will be described. The information processing apparatus 500 includes a CPU (Central Processing Unit) 310 (a plurality of CPUs such as a CPU 320 may be added in a multiprocessor configuration), a bus line 420, a communication I / F (I / F: An interface) 330, a main memory 340, a BIOS (Basic Input Output System) 350, an I / O controller 360, a hard disk 370, an optical disk drive 380, and a semiconductor memory 390. The hard disk 370, the optical disk drive 380, and the semiconductor memory 390 are collectively referred to as a storage device 410.

制御部300は、情報処理装置500を統括的に制御する部分であり、ハードディスク370(後述)に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。   The control unit 300 is a part that controls the information processing apparatus 500 in an integrated manner. By appropriately reading and executing various programs stored in the hard disk 370 (described later), the control unit 300 cooperates with the hardware described above. Various functions related to are realized.

通信I/F330は、インターネットを介して情報処理装置500が情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタである。通信I/F330は、モデム、ケーブル・モデムおよびイーサネット(登録商標)・アダプタを含んでよい。   The communication I / F 330 is a network adapter when the information processing apparatus 500 transmits and receives information via the Internet. The communication I / F 330 may include a modem, a cable modem, and an Ethernet (registered trademark) adapter.

BIOS350は、情報処理装置500の起動時にCPU310が実行するブートプログラムや、素性語選別装置1がハードウェアに依存するプログラム等を記録する。   The BIOS 350 records a boot program executed by the CPU 310 when the information processing apparatus 500 is started, a program on which the feature word selection apparatus 1 depends on hardware, and the like.

I/Oコントローラ360には、ハードディスク370、光ディスクドライブ380、および半導体メモリ390等の記憶装置410を接続することができる。   A storage device 410 such as a hard disk 370, an optical disk drive 380, and a semiconductor memory 390 can be connected to the I / O controller 360.

ハードディスク370は、本ハードウェアを情報処理装置500として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラムおよび後述するテーブルおよびレコードを記憶する。なお、情報処理装置500は、外部に別途設けたハードディスク(図示せず)を外部記憶装置として利用することもできる。   The hard disk 370 stores various programs for causing the hardware to function as the information processing apparatus 500, programs for executing the functions of the present invention, and tables and records to be described later. The information processing apparatus 500 can also use a hard disk (not shown) separately provided as an external storage device.

光ディスクドライブ380としては、例えば、DVD−ROMドライブ、CD−ROMドライブ、DVD−RAMドライブ、CD−RAMドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク400を使用する。光ディスク400から光ディスクドライブ380によりプログラム又はデータを読み取り、I/Oコントローラ360を介してメインメモリ340又はハードディスク370に提供することもできる。   As the optical disk drive 380, for example, a DVD-ROM drive, a CD-ROM drive, a DVD-RAM drive, or a CD-RAM drive can be used. In this case, the optical disk 400 corresponding to each drive is used. A program or data can be read from the optical disk 400 by the optical disk drive 380 and provided to the main memory 340 or the hard disk 370 via the I / O controller 360.

なお、本発明でいうコンピュータとは、記憶装置、制御部等を備えた情報処理装置をいい、情報処理装置500は、記憶装置410、制御部300等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。   Note that the computer in the present invention refers to an information processing device including a storage device, a control unit, and the like, and the information processing device 500 includes an information processing device including a storage device 410, a control unit 300, and the like. The information processing apparatus is included in the concept of the computer of the present invention.

本実施形態に係る応答不能時推定システムの全体構成を示す図である。It is a figure which shows the whole structure of the estimation system at the time of an impossible response which concerns on this embodiment. 応答不能推定手段の詳細を示す図である。It is a figure which shows the detail of an unresponsiveness estimation means. 推定応答不能情報取得手段の詳細を示す図である。It is a figure which shows the detail of an estimated response impossibility information acquisition means. 応答不能ログ情報DBの応答不能ログ情報テーブルを示す図である。It is a figure which shows the response impossible log information table of response impossible log information DB. 応答不能推定DBの応答不能推定テーブルを示す図である。It is a figure which shows the response impossible estimation table of response impossible estimation DB. 応答不能推定手段によるSVMのアルゴリズムを用いた機械学習の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the machine learning using the algorithm of SVM by an unresponsiveness estimation means. 応答不能時推定処理のフローチャートである。It is a flowchart of the estimation process at the time of a response impossible. 応答不能報知処理のフローチャートである。It is a flowchart of a response impossible notification process. 本実施形態に係る応答不能時推定システムを構成するクライアント端末およびサーバ装置のハードウェア構成例として情報処理装置を示した図である。It is the figure which showed the information processing apparatus as a hardware structural example of the client terminal and server apparatus which comprise the response impossible time estimation system which concerns on this embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

1 応答不能時推定システム
100 サーバ装置
101 通信手段
102 応答不能ログ情報記録手段
110 応答不能推定手段
120 推定応答不能情報取得手段
130 応答不能ログ情報DB
131 応答不能推定DB
200 クライアント端末
201 アプリケーション検知手段
202 操作イベントカウント手段
203 割込検知手段
204 操作イベント数保存手段
205 操作イベント数送信手段
206 通信手段
207 アプリケーション監視手段
208 報知手段
210 制御手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Response impossible estimation system 100 Server apparatus 101 Communication means 102 Response impossible log information recording means 110 Response impossible estimation means 120 Estimated response impossible information acquisition means 130 Response impossible log information DB
131 Response impossible estimation DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 200 Client terminal 201 Application detection means 202 Operation event count means 203 Interrupt detection means 204 Operation event number storage means 205 Operation event number transmission means 206 Communication means 207 Application monitoring means 208 Notification means 210 Control means

Claims (9)

アプリケーションの応答不能時を推定するシステムであって、
前記アプリケーションの起動を検知するアプリケーション検知手段と、
前記アプリケーション検知手段にて起動が検知されたことに応じて、前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントする操作イベントカウント手段と、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知する割込検知手段と、
前記割込検知手段により、前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶する応答不能ログ情報記録手段と、
前記応答不能ログ情報記録手段により記憶した前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定する応答不能推定手段と、
を備えるシステム。
A system that estimates when an application is unresponsive,
Application detection means for detecting the activation of the application;
An operation event counting unit that counts the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application in response to detection of activation by the application detection unit;
Interrupt detection means for detecting occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application by the interrupt detection means, the number of operation events calculated from the start of the application and the information on the execution environment from the start of the application are responded by interrupt processing. Response impossible log information recording means for storing in association with the application as impossible log information;
Based on the information on the execution environment of the application stored by the unresponsive log information recording unit and the number of operation events, the unresponsive log information is classified to estimate the estimated number of operation events to be unresponsive. Means,
A system comprising:
前記アプリケーションを起動したことに応じて、前記アプリケーションの実行環境の情報に基づいて前記推定操作イベント数を判定し、前記操作イベント数が、前記推定操作イベント数より少ない所定の閾値に達したことに応じて、前記アプリケーションのユーザにその旨を報知する報知手段と、を更に備える請求項1に記載のシステム。   In response to the activation of the application, the number of the estimated operation events is determined based on the execution environment information of the application, and the number of the operation events has reached a predetermined threshold that is smaller than the number of the estimated operation events. The system according to claim 1, further comprising notification means for notifying a user of the application to that effect. 前記推定操作イベント数の判定する要素に、前記アプリケーションの実行環境の情報と合わせて他のアプリケーションの実行状況を用いる請求項2に記載のシステム。   The system according to claim 2, wherein an execution state of another application is used as an element for determining the estimated operation event number together with information on an execution environment of the application. 前記応答不能推定手段は、前記推定操作イベント数をサポートベクターとするサポートベクターマシンにより前記応答不能ログ情報を分類する請求項1から請求項3のいずれかに記載のシステム。   The system according to any one of claims 1 to 3, wherein the unresponsiveness estimation unit classifies the unresponsiveness log information by a support vector machine using the estimated number of operation events as a support vector. 更に、前記割込検知手段により、前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数を保存する操作イベント数保存手段と、
前記操作イベント数保存手段に保存された前記操作イベント数、および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を送信する操作イベント数送信手段と、
を備える請求項1から4のいずれかに記載のシステム。
Furthermore, in response to the detection of the inability to respond to the application detected by the interrupt detection means, an operation event number storage means for storing the operation event number calculated from the start of the application by interrupt processing;
The number of operation events stored in the operation event number storage means, and the number of operation event transmission means for transmitting information on the execution environment from the time of starting the application,
The system according to claim 1, comprising:
前記割込検知手段は、前記アプリケーションが停止した場合もしくは、前記アプリケーションの処理が遅滞している場合に応答不能となったと判定する請求項1から請求項5のいずれかに記載のシステム。   The system according to any one of claims 1 to 5, wherein the interrupt detection unit determines that the response is disabled when the application is stopped or when the processing of the application is delayed. 前記実行環境の情報は、前記アプリケーションが起動している装置の性能、および同時に起動しているアプリケーションの情報を含む請求項1から請求項6のいずれかに記載のシステム。   The system according to any one of claims 1 to 6, wherein the information on the execution environment includes information on performance of an apparatus in which the application is activated and information on an application that is activated at the same time. コンピュータにより、アプリケーションの応答不能時を推定する方法であって、
前記アプリケーションの起動を検知するステップと、
前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントするステップと、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知するステップと、
前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶するステップと、
前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定するステップと、
を含む方法。
A method for estimating when an application is unresponsive by a computer,
Detecting activation of the application;
Counting the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application;
Detecting the occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application, the number of operation events calculated from the start of the application by interrupt processing and the information on the execution environment from the start of the application are used as the response impossible log information. Associating and storing, and
Classifying the unresponsive log information based on information on the execution environment of the application and the number of operation events, and estimating an estimated number of operation events that result in unresponsiveness;
Including methods.
コンピュータに、アプリケーションの応答不能時を推定させるプログラムであって、
前記アプリケーションの起動を検知するステップと、
前記アプリケーションに対して行われたユーザからの少なくともキーストローク数を含む操作イベント数をカウントするステップと、
前記アプリケーションの応答不能状態の発生を検知するステップと、
前記アプリケーションの応答不能が検知されたことに応じて、割り込み処理により前記アプリケーションの起動時から起算した前記操作イベント数および前記アプリケーションの起動時からの実行環境の情報を応答不能ログ情報として前記アプリケーションと関連付けて記憶するステップと、
前記アプリケーションの実行環境の情報および前記操作イベント数に基づいて、前記応答不能ログ情報を分類して、応答不能となる推定操作イベント数を推定するステップと、
を実行させるプログラム。
A program that causes a computer to estimate when an application cannot respond,
Detecting activation of the application;
Counting the number of operation events including at least the number of keystrokes from the user performed on the application;
Detecting the occurrence of an unresponsive state of the application;
In response to the detection of the inability to respond to the application, the number of operation events calculated from the start of the application by interrupt processing and the information on the execution environment from the start of the application are used as the response impossible log information. Associating and storing, and
Classifying the unresponsive log information based on information on the execution environment of the application and the number of operation events, and estimating an estimated number of operation events that result in unresponsiveness;
A program that executes
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