JP5236533B2 - ネットワークの設計を支援するための方法および装置 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワークの設計を支援するための技術に関し、特に車載ネットワークの最適設計を支援するための技術に関する。

近年、車の電子化が進み、車両内にはさまざまな機能をもつ多数のＥＣＵ（Electronic
Control Unit：電子制御ユニット）が搭載されるようになっている。これら複数のＥＣ
Ｕは車載ネットワーク（車載ＬＡＮ）に接続され、互いに情報を交換している（たとえば特許文献１、２参照）。また最近では、カーナビゲーションシステムや通信端末などを車載ネットワークに接続するものも提案されている。なお車載ネットワークの規格としては、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＭＯ
ＳＴ（Media Oriented Systems Transport）、ＦｌｅｘＲａｙなどが知られている。

特開２００８−２７９９１５号公報 特開２００７−２８４１１号公報

電子制御の対象や機能の増加に伴って、ＥＣＵの数およびネットワークの規模が増大している。車種によっては１台の車の中に百個以上のＥＣＵが搭載されているものもある。しかし、ＥＣＵやワイヤハーネスの設置空間には限りがあり、またコスト的な制約もあることから、最近では、ＥＣＵの統合化やネットワークの最適化などが求められるようになってきている。とはいえ、これを実現するには、ネットワーク上に存在するすべてのノード間の関係を考慮した上でネットワークを設計する必要がある。従前はデザイナ（設計者）が試行錯誤的に車載ネットワークの設計を行っているのが実情であるため、ネットワークの大規模化により最適な設計が困難となっていた。

本発明は上記実情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、ＥＣＵの統合化やネットワークの最適化を支援するための技術を提供することにある。

上記目的を達成するために本発明では、以下の構成を採用する。

本発明の第一態様は、複数のノードから構成されるネットワークの設計を支援するための方法であって、コンピュータが、ノード間の通信量に相関のある尺度で類似度を定義し、前記複数のノードにおける全てのノードの組み合わせについて類似度を算出するステップと、前記算出した類似度を用いてｎ次元の主座標分析を行い、前記複数のノードそれぞれのｎ次元座標を算出するステップと、前記算出したｎ次元座標に基づいてクラスタリングを行い、前記複数のノードを複数のグループ（クラスタ）に分割するステップと、前記クラスタリングの結果を出力するステップと、を実行することを特徴とする。

ここで「ノード」とは、ＥＣＵ等の物理的なノードに限らず、ＥＣＵで実行されている一つの機能（プログラム、タスク）のような論理的なノードも含む概念である。またノード間の「類似度」は、ノード間の通信量に相関のある尺度、すなわち、ノード間の通信量が大きければ類似度が高く、通信量が小さかったりノード間の通信が不能である場合（ネ
ットワークが接続されていないなどの物理的な制約がある場合も含む）には類似度が低くなるような尺度となるように定義すればよい。また「ｎ」は、１≦ｎ≦Ｎ（Ｎ：ノードの総数）を満たす整数である。

上述した主座標分析により得られるｎ次元座標は、ノード間の類似度、すなわちノード間の通信量の大小を反映した値となり、類似度が高いほどｎ次元空間上のノード間の距離は近くなる。それゆえ、クラスタリングにより、通信量の大きいノード同士が同じグループ（クラスタ）になるような分類が行われる。このようなクラスタリング結果をネットワークの設計者に提示することにより、効率的なネットワークの設計が容易となる。

また、コンピュータに、前記グループに対してサブネットを割り当てたネットワークの設計案を作成し出力するステップを実行させることも好ましい。さらに、コンピュータに、前記グループに含まれる複数のノードを単一のノードに置き換えたネットワークの設計案を作成し出力するステップを実行させることも好ましい。このような設計案を自動的に生成し、設計者に提示することにより、ネットワーク設計のさらなる効率化を図ることができる。

また、コンピュータに、前記複数のノードのそれぞれのｎ次元座標がプロットされたｎ次元空間を表示するステップを実行させることも好ましい。これにより、ノード間の関係を可視化することができる。このようにノード間の関係を可視化するだけでも、設計者にネットワーク設計のヒントや気付きを与えることができ、開発効率の向上を期待できる。

なお、本発明は、上記の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムや、そのプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として捉えることもできる。また本発明は、上記の各ステップを実現する機能手段を備えるネットワークの設計支援装置（設計支援システム）として捉えることもできる。なお上記機能手段およびステップの各々は可能な限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。

本発明によれば、ＥＣＵの統合化やネットワークの最適化を支援することが可能となる。

図１は、ネットワークの設計支援装置の機能構成を示すブロック図である。 図２は、設計支援装置の動作を示すフローチャートである。 図３は、設計情報の一例を模式的に示した表である。 図４は、分析結果の出力例を示す図である。 図５は、ネットワークの設計案の出力例を示す図である。

以下に図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を例示的に詳しく説明する。

（設計支援装置の構成）
図１は、ネットワークの設計支援装置の機能構成を示すブロック図である。この設計支援装置は、車載システムのネットワーク設計を支援するためのシステムであり、設計者に対して車載ネットワークの設計に有益な参考情報を提供することを目的とするものである。

ここで車載システムとは車両内に搭載される電子制御システムをいい、互いにネットワークで接続された複数のＥＣＵ、電子機器（たとえばカーナビゲーションシステム）など
から構成されるものである。ＥＣＵの機能としては様々なものがあり、代表的なものとしては、エンジン制御、ＡＢＳ制御、変速機制御、センサシステム、エアバッグシステム、プリクラッシュシステムなどがある。

設計支援装置は、その機能として、設計情報取得部１、類似度算出部２、主座標分析部３、クラスタ分析部４、結果出力部５を備えている。この設計支援装置は、ＣＰＵ、主記憶装置（メモリ）、補助記憶装置（ＨＤＤなど）、表示装置、入力装置（キーボードやマウスなど）、通信ＩＦなどを備えた汎用のコンピュータシステムにより構成可能であり、上述した各機能はＣＰＵが補助記憶装置等に格納されたプログラムを読み込み実行することにより実現されるものである。

（処理フロー）
図２のフローチャートに沿って、設計支援装置の各機能および処理について詳しく説明する。

まずステップＳ１０において、設計情報取得部１が、分析対象とする車載システムの設計情報を取得する。設計情報には、車載システムを構成する各ノード（ＥＣＵ、電子機器など）の通信状況を示す情報が含まれている。図３は設計情報の一例を模式的に示したものであり、この例では、送信ノード、送信ノードから送信されたデータの通信周期およびデータ量、そのデータの受信ノードといった情報が含まれている。なお図３では、○が付いている箇所がデータを受信する受信ノードを示しており、自ノードは必ず通信があるものとしている。たとえば２行目は、ノード２からノード３に対して５０ｍｓｅｃの周期で２ビットのデータが送信されていることを意味している。このような設計情報は、既存の車載システムの通信ログから生成してもよいし、シミュレーションにより仮想的に生成することもできる。

ステップＳ１１において、類似度算出部２が、設計情報を元にノード間の類似度を算出する。ノード間の類似度とは、ノード間の通信量に相関のある尺度であり、本実施形態ではノード間でやり取りされたデータ量をその通信周期で除した値を類似度と定義する。図３の例では、ノード２と他のノードとの類似度は以下のように求められる。ただし、ｒ_ｉｊは、ノードｉからノードｊへの類似度を示している（ｉ＝１，２，…，Ｎ；ｊ＝１，２，…，Ｎ；Ｎはノードの総数）。

ここで、ノード２から複数種類の送信がある場合には、図３に示す設計情報の中に、ノード２を送信ノードとする行が複数存在することとなる。その場合は、各行について上記のように類似度を計算した後、それらをノードの組毎に合算すればよい。

すべてのノードの組み合わせについて類似度ｒ_ｉｊを算出したら、続いて、類似度算出部２は類似度ｒ_ｉｊを要素とする類似度行列Ｒを作成する。ここで、類似度行列を対称行列とするため、下記式のように類似度行列Ｒを求める。

次に、ステップＳ１２において、主座標分析部３が、ノード間の類似度を用いて、類似度を反映したノードの空間配置を求める。この処理には、主座標分析を用いる。すなわち、まず主座標分析部３は、類似度行列Ｒより固有値λ_ｊと固有ベクトルｖ_ｊを求める。ここで固有ベクトルｖ_ｊを

と置くと、ノードｉの座標は、以下の通り求まる。

このような主座標分析により得られる座標は、ノード間の類似度、すなわちノード間の通信量の大小を反映した値となり、類似度が高いほど座標空間上のノード間の距離は近くなる。

なお、本実施形態ではＮ次元の座標を求めているが、場合に応じて、Ｎよりも少ない次元数で主座標分析を行うことも好ましい。たとえば、固有値の大きいものから順にｎ個（１≦ｎ≦Ｎ）の要素のみを用いて、ｎ次元の座標を求めればよい。ｎの値は固定でもよいし（たとえば、座標系の表示の便宜から、ｎ＝２またはｎ＝３に固定する）、類似度行列から求めた固有値・固有ベクトルに基づいて適応的にｎの値を変えてもよい。後者の一例としては、固有値から求まる累積寄与率を用いて閾値処理を行い、閾値以下の固有値に関連する部分を無視する、といった手法が考えられる。

次に、ステップＳ１３において、クラスタ分析部４が、ｎ次元座標に基づいてクラスタリングを行い、Ｎ個のノードを複数のグループ（クラスタ）に分割する。このクラスタリング処理によって、関連性の高い（つまり互いの通信量が大きい）ノード同士が同じグループになるような分類が行われる。なおクラスタリングの手法としてはＫ平均法など種々の手法が知られており、ここではそのいずれの手法を利用してもよい。

最後に、ステップＳ１４において、結果出力部５が分析結果を出力する。図４は分析結果の出力例を示している。図４の例は、６０個のノードから構成された車載ネットワークの設計情報を分析した結果である。主座標分析では３個の固有値を採用して、３次元座標を算出した。これをＫ平均法によりクラスタリングしたところ、図４に示すように、６０個のノードが３つのグループ（クラスタ）に分類されたことがわかる。

設計者は、このような分析結果を参考にすることで、ネットワークの設計を効率的に行うことが可能である。たとえば、図４の分析結果にしたがって、各グループにサブネットを設定したり、各ノードの物理的な配置を決定したり、同じグループ内の通信帯域を大きくする、といった改良が考えられる。また、同一のグループに含まれる複数のノード（ＥＣＵ）を統合し、単一のノード（ＥＣＵ）で置き換えるといった設計変更を行うこともで
きる。

（変形例）
上記実施形態は本発明の一具体例を例示したものにすぎない。本発明の範囲は上記実施形態に限られるものではなく、その技術思想の範囲内で種々の変形が可能である。

たとえば、分析結果の出力形式は図４の例に限られない。たとえば、クラスタリングを行わず、単に、複数のノードがプロットされたｎ次元空間を表す画像を表示するだけでもよい。これにより、ノード間の関係の強さ（通信の多さ、少なさ）を可視化できる。ノード間の関係を可視化したものを提示するだけでも、設計者にネットワーク設計のヒントや気付きを与えることができ、開発効率の向上を期待できる。また、グラフィカルな表示ではなく、単純に、グループ（クラスタ）別にノード一覧を出力するだけでもよい。分析結果の出力先に関しても、たとえば分析結果を表示装置に出力してもよいし、印刷装置でプリントアウトしてもよいし、あるいはデジタルデータを外部のコンピュータなどに出力してもよい。

また、単にクラスタリング結果などを出力するだけでなく、結果出力部５がネットワークの設計案（改良案）を自動で作成し出力することも好ましい。たとえば、結果出力部５が、それぞれのグループに対してサブネットを割り当てたり、グループ内の複数の近接ノードを一つの統合ノードに置き換えたりした、ネットワークの構成例を作成し出力することができる（図５参照）。このような設計案を提示することで、ネットワーク設計のさらなる効率化が期待できる。

また、上記実施形態では、ＥＣＵのような物理ノードの設計情報を用いる例を説明したが、本発明の適用範囲はこれに限らない。たとえば、ＥＣＵで実行されている機能（プログラム、タスク、アプリケーションということもできる）を一つのノードとして捉えることもできる。この場合も上記実施形態と同様、論理ノード間の通信量などから論理ノード間の類似度を算出し、主座標分析およびクラスタリングを行うことにより、論理ノードレベルでのグループ分けを行うことができる。さらに、論理ノードレベルの分析結果を用いて物理ノードレベルの設計を行うこともできる。すなわち、論理ノードレベルの分析で得られた各グループを一つの物理ノードに設定し、その物理ノードごとの通信量を計算する。そして、物理ノードごとの通信量から類似度を計算して、主座標分析およびクラスタリングを実行し、サブネット分割を行うのである。このように、本発明は、ノードや通信量をどのレベルで分析するかにより、ネットワークの各層（物理層、データリンク層、アプリケーション層など）における最適な設計が可能となる。

１…設計情報取得部
２…類似度算出部
３…主座標分析部
４…クラスタ分析部
５…結果出力部

Claims (6)

1. 複数のノードから構成されるネットワークの設計を支援するための方法であって、
   コンピュータが、
   ノード間の通信量に正の相関のある尺度で類似度を定義し、前記複数のノードにおける全てのノードの組み合わせについて類似度を算出するステップと、
   前記算出した類似度を用いてｎ次元の主座標分析を行い、前記複数のノードそれぞれのｎ次元座標を算出するステップと、
   前記算出したｎ次元座標に基づいてクラスタリングを行い、前記複数のノードを複数のグループに分割するステップと、
   前記クラスタリングの結果を出力するステップと、
   を実行することを特徴とするネットワークの設計支援方法。
2. 前記グループに対してサブネットを割り当てたネットワークの設計案を作成し出力するステップを更に備えることを特徴とする請求項１に記載のネットワークの設計支援方法。
3. 前記グループに含まれる複数のノードを単一のノードに置き換えたネットワークの設計案を作成し出力するステップを更に備えることを特徴とする請求項１または２に記載のネットワークの設計支援方法。
4. 前記複数のノードのそれぞれのｎ次元座標がプロットされたｎ次元空間を表示するステップを更に備えることを特徴とする請求項１〜３のうちいずれか１項に記載のネットワークの設計支援方法。
5. 請求項１〜４のうちいずれか１項に記載のネットワークの設計支援方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
6. 複数のノードから構成されるネットワークの設計を支援するための装置であって、
   ノード間の通信量に正の相関のある尺度で類似度を定義し、前記複数のノードにおける全てのノードの組み合わせについて類似度を算出する類似度算出手段と、
   前記類似度算出手段により算出した類似度を用いてｎ次元の主座標分析を行い、前記複数のノードそれぞれのｎ次元座標を算出する主座標分析手段と、
   前記主座標分析手段により算出したｎ次元座標に基づいてクラスタリングを行い、前記複数のノードを複数のグループに分割するクラスタリング手段と、
   前記クラスタリングの結果を出力する出力手段と、
   を備えることを特徴とするネットワークの設計支援装置。

Images