JP6009972B2 - Damage situation estimation device - Google Patents

Damage situation estimation device Download PDF

Info

Publication number
JP6009972B2
JP6009972B2 JP2013041257A JP2013041257A JP6009972B2 JP 6009972 B2 JP6009972 B2 JP 6009972B2 JP 2013041257 A JP2013041257 A JP 2013041257A JP 2013041257 A JP2013041257 A JP 2013041257A JP 6009972 B2 JP6009972 B2 JP 6009972B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
disaster
level
information
alarm
district
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2013041257A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2014171060A (en
Inventor
雅典 宮澤
雅典 宮澤
林 通秋
通秋 林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
KDDI R&D Laboratories Inc
Original Assignee
KDDI R&D Laboratories Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by KDDI R&D Laboratories Inc filed Critical KDDI R&D Laboratories Inc
Priority to JP2013041257A priority Critical patent/JP6009972B2/en
Publication of JP2014171060A publication Critical patent/JP2014171060A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6009972B2 publication Critical patent/JP6009972B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Computer And Data Communications (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Description

本発明は、地震等の自然災害時に通信ネットワークの被害状況を推定する技術に関する。   The present invention relates to a technique for estimating the damage status of a communication network during a natural disaster such as an earthquake.

通信ネットワークにおいては、各局舎に設置された各通信装置が、装置障害又は信号断等を検出すると、検出した内容を警報として監視システムに送信し、通信ネットワークの運用者は、この監視システムに到達する警報に基づき障害箇所を判定し、予備システムへの切り替え等の必要な措置を取っている(特許文献1、参照。)。   In a communication network, when each communication device installed in each station detects a device failure or signal loss, the detected content is transmitted to the monitoring system as an alarm, and the operator of the communication network reaches this monitoring system. The failure location is determined based on the alarm to be taken, and necessary measures such as switching to the spare system are taken (see Patent Document 1).

特開2009−246679号公報JP 2009-246679 A

しかしながら、例えば、地震等の自然災害が発生すると、多数の通信局舎において同時に複数の通信装置が障害となり、さらに、通信局舎間を接続する有線又は無線伝送路も複数切断され得る。この場合、多数箇所における同時障害発生により、そもそも、監視システムに届かない警報が大量に発生し、通信ネットワークの被害状況を把握することが困難になる。   However, for example, when a natural disaster such as an earthquake occurs, a plurality of communication apparatuses simultaneously fail in a large number of communication stations, and a plurality of wired or wireless transmission paths connecting the communication stations can be disconnected. In this case, a large number of alarms that do not reach the monitoring system occur in the first place due to simultaneous failures at a number of locations, making it difficult to grasp the damage status of the communication network.

本発明は、大規模災害時においても通信ネットワークの被害状況を把握する被害状況推定装置を提供するものである。   The present invention provides a damage situation estimation apparatus that grasps the damage situation of a communication network even in a large-scale disaster.

本発明の一態様によると、被害状況推定装置は、監視対象の通信ネットワークの通信装置が発出する警報を取得する警報取得手段と、インターネットから災害に関する災害情報を取得する災害情報取得手段と、前記警報取得手段が取得した警報に基づき前記通信ネットワークの各通信局舎の障害レベルを推定する第1推定手段と、前記災害情報に基づき予め定めた地区毎の災害レベルを推定する第2推定手段と、前記通信ネットワークの各通信局舎について、通信局舎の障害レベルと、当該通信局舎が属する地区の災害レベルに基づき当該通信局舎の被害レベルを推定する第3推定手段と、を備え、前記第1推定手段は、各警報の点数についての情報と、同時に発生する警報についての情報を保持しており、前記同時に発生する警報についての情報及び前記取得した警報に基づき、発生したが取得できなかったと考えられる警報である欠損警報を判定し、通信局舎毎に前記取得した警報及び前記欠損警報の点数を集計することで前記障害レベルを推定することを特徴とする。 According to one aspect of the present invention, the damage situation estimation device includes an alarm acquisition unit that acquires an alarm issued by a communication device of a communication network to be monitored, a disaster information acquisition unit that acquires disaster information related to a disaster from the Internet, First estimating means for estimating a failure level of each communication station building of the communication network based on an alarm acquired by the alarm acquiring means; second estimating means for estimating a disaster level for each predetermined area based on the disaster information; , For each communication station of the communication network, comprising a third estimation means for estimating the damage level of the communication station based on the failure level of the communication station and the disaster level of the district to which the communication station belongs , The first estimating means holds information about the points of each alarm and information about alarms that occur at the same time. Based on the information and the acquired alarm, the failure level is determined by determining a missing alarm that is an alarm that has occurred but could not be acquired, and totaling the score of the acquired alarm and the missing alarm for each communication station Is estimated .

通信ネットワークの通信装置が発出する警報に加えて、インターネットから災害情報を取得することで、大規模災害時においても通信ネットワークの被害状況を把握することができる。   By acquiring disaster information from the Internet in addition to alarms issued by communication devices of the communication network, it is possible to grasp the damage status of the communication network even during a large-scale disaster.

一実施形態による被害状況推定装置を含むシステム構成図。The system block diagram containing the damage condition estimation apparatus by one Embodiment. 一実施形態による被害状況推定装置の構成図。The block diagram of the damage condition estimation apparatus by one Embodiment. 災害情報に対応するベクトルを示す図。The figure which shows the vector corresponding to disaster information. 災害レベルの判定の説明図。Explanatory drawing of determination of a disaster level. 警報の点数例を示す図。The figure which shows the score example of an alarm.

以下、本発明の例示的な実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下の各図においては、実施形態の説明に必要ではない構成要素については図から省略する。   Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following drawings, components that are not necessary for the description of the embodiments are omitted from the drawings.

図1は、本実施形態によるシステム構成図である。被害状況推定装置100は、通信ネットワーク100の被害状況を推定するための装置であり、通信ネットワーク200の各通信装置からの警報を受信する。なお、各通信装置が被害状況推定装置100に送信する警報には、通信装置を特定するための情報が含まれており、被害状況推定装置100は、警報に含まれる当該情報により、警報を発出した通信装置が、どの通信局舎に設置されているものかを特定できる様になっている。   FIG. 1 is a system configuration diagram according to the present embodiment. The damage status estimation device 100 is a device for estimating the damage status of the communication network 100 and receives an alarm from each communication device of the communication network 200. Note that the alarm transmitted from each communication device to the damage status estimation device 100 includes information for identifying the communication device, and the damage status estimation device 100 issues an alarm based on the information included in the alarm. It is possible to specify in which communication station the communication apparatus is installed.

本実施形態による被害状況推定装置100は、さらに、インターネット300から所定の災害情報を収集する機能を有している。なお、インターネット300から収集する災害情報は、気象庁等のホームページで提供される各地区別の地震の震度に関する情報、津波の高さに関する情報、さらに、電力会社又は各ニュースサイトで提供される各地区別の停電情報を含む。さらに、災害情報は、多数の個人又は企業の担当者がインターネット300に発信する情報、例えば、Twitter(登録商標)で発信される情報を含む。   The damage situation estimation apparatus 100 according to the present embodiment further has a function of collecting predetermined disaster information from the Internet 300. In addition, disaster information collected from the Internet 300 includes information on the seismic intensity of earthquakes provided on the homepage of the Japan Meteorological Agency, etc., information on the height of the tsunami, and information on the location of each site provided by electric power companies or news sites. Includes power outage information. Further, the disaster information includes information transmitted to the Internet 300 by a large number of persons in charge of individuals or companies, for example, information transmitted by Twitter (registered trademark).

なお、図1においては、通信ネットワーク200と、インターネット300を独立したネットワークとして示しているが、実際には、インターネット300の一部は、通信ネットワーク200に含まれ得る。つまり、被害状況推定装置100の監視対象である通信ネットワーク200は、インターネット300とは無関係なネットワークと、インターネット300を構成する部分とに分けられる。同様に、インターネット300は、被害状況推定装置100の監視対象である通信ネットワーク200により構成される部分と、他の事業者の通信ネットワークにより構成される部分とに分けられる。   In FIG. 1, the communication network 200 and the Internet 300 are shown as independent networks, but actually, a part of the Internet 300 may be included in the communication network 200. That is, the communication network 200 to be monitored by the damage situation estimation apparatus 100 is divided into a network unrelated to the Internet 300 and a part constituting the Internet 300. Similarly, the Internet 300 is divided into a part configured by the communication network 200 that is a monitoring target of the damage situation estimation apparatus 100 and a part configured by a communication network of another provider.

図2は、本実施形態による被害状況推定装置100の構成図である。災害情報取得部11は、インターネット300から災害情報を取得し、災害状況推定部13に出力する。災害状況推定部13は、インターネット300から取得した災害情報に基づき、各地区の災害状況を所定のレベルに分類する。なお、以下の説明においては、例えば、災害レベルを最も低いレベル0から最も高いレベル9の10段階に分類するものとして説明を行う。なお、地区の粒度(例えば、市町村単位)は、あらかじめ決めておく。   FIG. 2 is a configuration diagram of the damage situation estimation apparatus 100 according to the present embodiment. The disaster information acquisition unit 11 acquires disaster information from the Internet 300 and outputs it to the disaster situation estimation unit 13. The disaster situation estimation unit 13 classifies the disaster situation of each district into a predetermined level based on the disaster information acquired from the Internet 300. In the following description, for example, the disaster level is classified into 10 levels from the lowest level 0 to the highest level 9. In addition, the granularity (for example, municipal unit) of a district is decided beforehand.

以下、災害状況推定部13の処理について説明する。災害状況推定部13は、災害情報のうち、気象庁等のホームページで提供される各地区別の地震の震度に関する情報、津波の高さに関する情報、さらに、電力会社又は各ニュースサイトで提供される各地区の停電情報を第1災害情報とし、地区ごとに図3に示すベクトルで表す。   Hereinafter, the process of the disaster situation estimation part 13 is demonstrated. The disaster situation estimation unit 13 includes information on the seismic intensity of each region-provided earthquake provided on the homepage of the Japan Meteorological Agency, etc., information on the height of the tsunami, and each district provided by the electric power company or each news site. The blackout information is first disaster information and is represented by a vector shown in FIG. 3 for each district.

図3のベクトルにおいて、"地区"には、地区を示す情報を格納する。また、"震度"には気象庁等のホームページから取得した当該地区の震度に対応する値を格納する。具体的には、例えば、震度5弱であれば"0.6"、震度5強であれば"0.7"といった様に震度と値との関係をあらかじめ決めておき、ホームページから取得した震度に基づき対応する値を"震度"に設定する。同様に、"津波高さ"には気象庁等のホームページから取得した当該地区の津波の高さに対応する値を格納する。震度と同様に、津波高さが10mであれば値"0.25"、20mであれば"0.5"といった様に、津波高さと値との関係をあらかじめ決めておき、ホームページから取得した津波高さに基づき対応する値を"津波高さ"に設定する。さらに、"停電有無"には、電力会社又は各ニュースサイトで提供される当該地区において停電しているか否かに応じて予め決めた値、例えば、停電していると値"0.5"を、停電していないと値"0"等を格納する。また、"日時"には、"震度"、"津波高さ"及び"停電有無"のうち、最後に情報を取得した日時を設定する。なお、第1災害情報の場合、"その他"には固定的な値、例えば、値"0"を設定する。   In the vector of FIG. 3, “district” stores information indicating the area. Further, the “seismic intensity” stores a value corresponding to the seismic intensity of the district acquired from a homepage such as the Japan Meteorological Agency. Specifically, for example, if the seismic intensity is less than 5, the relationship between the seismic intensity and the value is determined in advance, such as “0.6” if the seismic intensity is higher than 5, and the seismic intensity obtained from the homepage. Set the corresponding value to "Seismic intensity" based on. Similarly, the “tsunami height” stores a value corresponding to the height of the tsunami in the area acquired from the homepage of the Japan Meteorological Agency or the like. As with the seismic intensity, the relationship between the tsunami height and the value was determined in advance, such as “0.25” if the tsunami height was 10 m, and “0.5” if the tsunami height was 20 m. Set the corresponding value to "tsunami height" based on the tsunami height. In addition, the “presence / absence of power outage” is set to a value determined in advance depending on whether or not there is a power outage in the area provided by the electric power company or each news site, for example, the value “0.5” when there is a power outage. When there is no power failure, the value “0” is stored. In “date and time”, the date and time when information was last acquired is set among “seismic intensity”, “tsunami height”, and “power outage presence / absence”. In the case of the first disaster information, a fixed value, for example, a value “0” is set for “others”.

さらに、災害状況推定部13は、多数の個人又は企業の担当者がインターネット300に発信する情報、例えば、Twitter(登録商標)で発信される情報を取得し、これらを解析して第2災害情報として図3に示すベクトルで表す。なお、Twitter(登録商標)で発信される情報には、例えば、震度に関する情報が含まれているが、"津波高さ"や"停電有無"に関する情報が含まれていない場合があり得る。この場合、含まれていない情報についてはその値を"0"等の予め決めた値とする。なお、第2災害情報においては、震度、津波の高さ、停電の有無以外に、災害の発生を示すと思われる単語、例えば、"倒壊"、"通行不能"、"火災"等と、これら単語の点数を決めておき、あらかじめ決めた単語が、Twitter(登録商標)で発信される情報に含まれていると、含まれている単語の点数に応じた値を"その他"に設定する。なお、第2災害情報の1つのベクトルは、ある個人又は企業が発信した1つの情報に対応させる。したがって、第1災害情報は、1つの地区について1つのベクトルのみであるが、第2災害情報については、1つの地区について1つ以上のベクトルが生成され得ることになる。   Furthermore, the disaster situation estimation unit 13 acquires information transmitted to the Internet 300 by a large number of persons in charge of individuals or companies, for example, information transmitted via Twitter (registered trademark), analyzes them, and analyzes the second disaster information. As a vector shown in FIG. The information transmitted by Twitter (registered trademark) includes, for example, information on seismic intensity, but may not include information on “tsunami height” and “power outage presence / absence”. In this case, the value of information not included is set to a predetermined value such as “0”. In the second disaster information, in addition to the seismic intensity, the height of the tsunami, and the presence or absence of a power outage, words such as “collapse”, “impossible”, “fire”, etc. A word score is determined, and if a predetermined word is included in information transmitted by Twitter (registered trademark), a value corresponding to the score of the included word is set to “other”. One vector of the second disaster information corresponds to one piece of information transmitted from a certain individual or company. Therefore, although the first disaster information is only one vector for one district, one or more vectors can be generated for one district for the second disaster information.

災害状況推定部13は、"日時"が過去所定の期間内である第1災害情報及び第2災害情報の各ベクトルを、"震度"、"津波高さ"、"停電有無"、"その他"の4つの値を有する4次元座標上の点とし、この座標をK−means法により予め決めた数のクラスタに分割してグループ分けする。   The disaster situation estimation unit 13 obtains each vector of the first disaster information and the second disaster information whose “date and time” are within a predetermined period in the past as “seismic intensity”, “tsunami height”, “power outage presence / absence”, “other”. The points on the four-dimensional coordinates having the following four values are divided into a predetermined number of clusters by the K-means method and grouped.

続いて、災害状況推定部13は、各クラスタについて第1代表座標と、第2代表座標を算出する。あるクラスタの第1代表座標は、当該クラスタ内の第1災害情報に対応する座標の対応する要素の平均値とする。つまり、あるクラスタの第1代表座標の"震度"、"津波高さ"、"停電有無"、"その他"の値は、それぞれ、当該クラスタ内の第1災害情報に対応する座標の"震度"、"津波高さ"、"停電有無"、"その他"の平均値である。同様に、あるクラスタの第2代表座標は、当該クラスタ内の第2災害情報に対応する座標の対応する要素の平均値とする。続いて、災害状況推定部13は、クラスタの第1代表座表の各要素である"震度"、"津波高さ"、"停電有無"の値の合計を、当該クラスタの第1災害度(V1)として算出する。また、災害状況推定部13は、クラスタの第2代表座標の各要素である"震度"、"津波高さ"、"停電有無"の値の合計に"その他"の値を乗じたものを、当該クラスタの第2災害度(V2)として算出する。   Subsequently, the disaster situation estimation unit 13 calculates a first representative coordinate and a second representative coordinate for each cluster. The first representative coordinates of a certain cluster are the average values of the corresponding elements of the coordinates corresponding to the first disaster information in the cluster. That is, the values of “seismic intensity”, “tsunami height”, “power outage presence / absence”, and “other” in the first representative coordinates of a cluster are the “seismic intensity” of the coordinates corresponding to the first disaster information in the cluster, respectively. , “Tsunami height”, “Power outage presence / absence”, “Other” average values. Similarly, the second representative coordinate of a certain cluster is the average value of the corresponding elements of the coordinates corresponding to the second disaster information in the cluster. Subsequently, the disaster situation estimation unit 13 calculates the sum of the values of “seismic intensity”, “tsunami height”, and “power outage presence / absence”, which are each element of the first representative table of the cluster, as the first disaster degree ( V1) is calculated. In addition, the disaster situation estimation unit 13 multiplies the sum of the values of “seismic intensity”, “tsunami height”, and “power outage presence / absence”, which are the elements of the second representative coordinates of the cluster, by the value of “other”, Calculated as the second disaster degree (V2) of the cluster.

最後に、災害状況推定部13は、あるクラスタの、第1災害度(V1)及び第2災害度(V2)から、当該クラスタの災害度を以下の式で求める。
災害度=V1×w1+V2×w2
なお、上記式においてw1は予め定めた第1災害度の重みであり、w2は予め定めた第2災害度の重みであり、w1とは異なる値である。
Finally, the disaster situation estimation unit 13 obtains the disaster level of the cluster from the first disaster level (V1) and the second disaster level (V2) of a cluster using the following formula.
Disaster level = V1 x w1 + V2 x w2
In the above formula, w1 is a predetermined weight of the first disaster degree, w2 is a predetermined weight of the second disaster degree, and is a value different from w1.

災害状況推定部13は、予め決めた災害度と、災害レベル(本例では10段階)との関係に基づき、各クラスタの災害レベルを決定する。災害状況推定部13は、各クラスタの災害レベルを、当該クラスタに含まれる第1災害情報及び第2災害情報の地区の災害レベルとする。なお、1つの地区について1つの第1災害情報と、複数の第2災害情報が存在するため、これら災害情報が異なるクラスタに属する場合があり得る。この場合には、最も大きい災害レベルを当該地区の災害レベルとする。例えば、図4に示す様に4つのクラスタが存在し、地区#1についての災害情報(第1又は第2)がクラスタ#1及びクラスタ#2の両方に属する場合、地区#1の災害レベルは、その値が大きい災害レベル5と判定される。その他、図4に示す状態では、地区#2は災害レベル7となり、地区#3は災害レベル4となり、地区#4は災害レベル5となり、地区#5は災害レベル7となる。災害状況推定部13は、判定した各地区の災害レベルを被害状況推定部15に出力する。   The disaster situation estimation unit 13 determines the disaster level of each cluster based on the relationship between the predetermined disaster level and the disaster level (10 levels in this example). The disaster situation estimation unit 13 sets the disaster level of each cluster as the disaster level of the district of the first disaster information and the second disaster information included in the cluster. Since there is one first disaster information and a plurality of second disaster information for one district, these disaster information may belong to different clusters. In this case, the largest disaster level is set as the disaster level of the area. For example, as shown in FIG. 4, when there are four clusters and the disaster information (first or second) for district # 1 belongs to both cluster # 1 and cluster # 2, the disaster level of district # 1 is The disaster level 5 is determined to be large. In addition, in the state shown in FIG. 4, district # 2 is at disaster level 7, district # 3 is at disaster level 4, district # 4 is at disaster level 5, and district # 5 is at disaster level 7. The disaster situation estimation unit 13 outputs the determined disaster level of each district to the damage situation estimation unit 15.

なお、本実施形態では、上述した様に、ある地区の各災害情報が複数のクラスタに属する場合には、当該地区の災害レベルについては、当該地区が属するクラスタの災害レベルの内の最大のものとするが、最小値や平均値を使用することもできる。   In the present embodiment, as described above, when each disaster information of a certain district belongs to a plurality of clusters, the disaster level of the relevant district is the maximum of the disaster levels of the cluster to which the relevant district belongs. However, a minimum value or an average value can also be used.

図2に戻り、警報取得部12は、通信ネットワーク200の各通信装置から警報を取得し、障害状況推定部14に出力する。障害状況推定部14は、受信した警報に基づき各通信局舎の障害度を算出して、災害のレベルと同じ所定の段階、本例では、最も低いレベル0から最も高いレベル9の10段階に分類する。このため、障害状況推定部14は、図5(A)に示す各通信装置が発出する警報の点数と、図5(B)に示す様に、特定の通信装置と、欠損警報に対する調整係数を保持している。   Returning to FIG. 2, the alarm acquisition unit 12 acquires an alarm from each communication device of the communication network 200 and outputs the alarm to the failure state estimation unit 14. The failure situation estimation unit 14 calculates the failure degree of each communication station based on the received alarm, and at the same predetermined stage as the disaster level, in this example, from the lowest level 0 to the highest level 9 in 10 stages. Classify. For this reason, the failure state estimation unit 14 calculates the alarm score issued by each communication device shown in FIG. 5A, and the adjustment factor for the specific communication device and the deficiency alarm as shown in FIG. 5B. keeping.

以下、調整係数について説明する。例えば、図5(A)においては、WDM(波長多重装置)から警報Aを受信するとその点数は8点である。しかしながら、図5(B)に示す様に、WDM#1からの調整係数は2倍となっている。これは、特定の通信装置であるWDM#1から警報を受信すると、図5(A)に示す警報の点数を2倍とすることを示している。よって、WDM#1から警報Aを受信するとその点数は16点になる。なお、特定の通信装置の指定は、特定の通信局舎の特定の通信装置毎に指定することができる。また、特定の通信装置は、WDMの種類又はその容量により指定することもできる。   Hereinafter, the adjustment coefficient will be described. For example, in FIG. 5A, when an alarm A is received from a WDM (wavelength multiplexing apparatus), the score is 8. However, as shown in FIG. 5B, the adjustment coefficient from WDM # 1 is doubled. This indicates that when an alarm is received from WDM # 1 which is a specific communication device, the alarm score shown in FIG. 5A is doubled. Therefore, when alarm A is received from WDM # 1, the score is 16. In addition, designation | designated of a specific communication apparatus can be designated for every specific communication apparatus of a specific communication station building. A specific communication device can also be specified by the type of WDM or its capacity.

また、欠損警報とは、本来、発生していると思われるが、被害状況推定装置100が実際に受信しなかった警報を意味する。例えば、波長多重により複数の波長パスを1本の光ファイバで送信している場合、この光ファイバの切断により複数の波長パスが同時に障害となり、したがって、当該複数の波長パスで接続される複数の通信装置において警報が同時に発生する。障害状況推定部14は、この同時に発生する警報についての情報を保持しており、受信済みの警報から、同時に発生すべきであるが、受信しなかった警報を判定し、これを欠損警報とする。なお、同時に発生する警報についての情報は、通信ネットワーク200の各通信装置の種別と接続関係を示す情報から被害状況推定装置100は生成することができる。また、通常時において受信する警報から学習することで、同時に発生する警報についての情報を生成することもできる。図5(B)においては、欠損警報は図5(A)に示す半分の点数とする。   Further, the missing alarm means an alarm that is supposed to have occurred but was not actually received by the damage situation estimation apparatus 100. For example, when a plurality of wavelength paths are transmitted by a single optical fiber by wavelength multiplexing, a plurality of wavelength paths simultaneously become obstacles due to the cutting of the optical fiber, and therefore, a plurality of wavelengths connected by the plurality of wavelength paths An alarm is generated simultaneously in the communication device. The fault condition estimation unit 14 holds information about the alarms that occur at the same time, and should be generated at the same time from the alarms that have already been received. . Note that information about alarms that occur at the same time can be generated by the damage situation estimation apparatus 100 from information indicating the type and connection relationship of each communication apparatus of the communication network 200. In addition, by learning from a warning received at normal times, information about a warning that occurs at the same time can be generated. In FIG. 5 (B), the missing alarm is half the score shown in FIG. 5 (A).

障害状況推定部14は、受信した警報と欠損警報の点数を通信装置毎に集計し、さらに、各通信装置の点数を通信局舎毎に集計することで当該通信局舎の障害度を求める。そして、当該通信局舎の全通信装置で発生する全警報の合計点数で正規化することで、当該通信局舎の障害レベルを決定する。例えば、通信局舎Aに、3つの通信装置が存在し、それぞれの警報の点数が8点、12点、16点であると、通信局舎Aの障害度は36点である。また、当該通信局舎の全通信装置で発生する全警報の合計点数が100点であるものとする。この場合において、例えば、0〜10、11〜20、21〜30、31〜40、41〜50、51〜60、61〜70、71〜80、81〜90、91〜100を、それぞれ、障害レベル0、1、2、3、4、5、6、7、8、9とすると、通信局舎Aの障害レベルは3となる。障害状況推定部14は、求めた各通信局舎の障害レベルを被害状況推定部15に出力する。   The failure state estimation unit 14 calculates the received alarm and missing alarm scores for each communication device, and further calculates the failure degree of the communication station by counting the points of each communication device for each communication station. And the failure level of the said communication station is determined by normalizing with the total score of all the alarms which generate | occur | produce in all the communication apparatuses of the said communication station. For example, if there are three communication devices in the communication station A and the respective alarm points are 8, 12, and 16, the failure degree of the communication station A is 36 points. In addition, the total score of all alarms generated in all communication devices of the communication station building is 100 points. In this case, for example, 0-10, 11-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51-60, 61-70, 71-80, 81-90, 91-100, If the levels are 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, and 9, the failure level of the communication station A is 3. The failure situation estimation unit 14 outputs the obtained failure level of each communication station to the damage situation estimation unit 15.

被害状況推定部15は、災害状況推定部13から各地区の災害レベルD1と、障害状況推定部14から各通信局舎の障害レベルD2を受信する。被害状況推定部15は、ある地区の災害レベルD1を、当該地区に存在する通信局舎の災害レベルD1とする。そして、各通信局舎の被害レベルを以下の式により算出する。
被害レベル=(a1×D1+a2×D2)/(a1+a2) (小数点は四捨五入)
ここで、a1及びa2は所定の重みであり、上記式により各通信局舎の被害レベルを10段階で推定する。被害状況推定部15は、各通信局舎の被害レベルを表示部16に出力し、表示部16は各通信局舎の被害レベルを保守者に表示する。
The damage situation estimation unit 15 receives the disaster level D1 of each district from the disaster situation estimation unit 13, and the failure level D2 of each communication station from the failure situation estimation unit 14. The damage status estimation unit 15 sets the disaster level D1 of a certain district as the disaster level D1 of a communication station building in the district. And the damage level of each communication station building is calculated by the following formula.
Damage level = (a1 x D1 + a2 x D2) / (a1 + a2) (The decimal point is rounded off)
Here, a1 and a2 are predetermined weights, and the damage level of each communication station is estimated in 10 stages by the above formula. The damage status estimation unit 15 outputs the damage level of each communication station to the display unit 16, and the display unit 16 displays the damage level of each communication station to the maintenance person.

以上の構成により、大規模災害時においても通信ネットワークの被害状況を把握することが可能になる。   With the above configuration, it is possible to grasp the damage status of the communication network even during a large-scale disaster.

なお、本発明による被害状況推定装置は、コンピュータを上記被害状況推定装置として動作させるプログラムにより実現することができる。これらコンピュータプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記憶されて、又は、ネットワーク経由で配布が可能なものである。   The damage situation estimation apparatus according to the present invention can be realized by a program that causes a computer to operate as the damage situation estimation apparatus. These computer programs can be stored in a computer-readable storage medium or distributed via a network.

Claims (7)

監視対象の通信ネットワークの通信装置が発出する警報を取得する警報取得手段と、
インターネットから災害に関する災害情報を取得する災害情報取得手段と、
前記警報取得手段が取得した警報に基づき前記通信ネットワークの各通信局舎の障害レベルを推定する第1推定手段と、
前記災害情報に基づき予め定めた地区毎の災害レベルを推定する第2推定手段と、
前記通信ネットワークの各通信局舎について、通信局舎の障害レベルと、当該通信局舎が属する地区の災害レベルに基づき当該通信局舎の被害レベルを推定する第3推定手段と、
を備え
前記第1推定手段は、各警報の点数についての情報と、同時に発生する警報についての情報を保持しており、前記同時に発生する警報についての情報及び前記取得した警報に基づき、発生したが取得できなかったと考えられる警報である欠損警報を判定し、通信局舎毎に前記取得した警報及び前記欠損警報の点数を集計することで前記障害レベルを推定することを特徴とする被害状況推定装置。
An alarm acquisition means for acquiring an alarm issued by a communication device of a monitored communication network;
Disaster information acquisition means for acquiring disaster information related to disasters from the Internet;
First estimation means for estimating a failure level of each communication station of the communication network based on the alarm acquired by the alarm acquisition means;
Second estimating means for estimating a disaster level for each predetermined district based on the disaster information;
For each communication station of the communication network, third estimation means for estimating the damage level of the communication station based on the failure level of the communication station and the disaster level of the district to which the communication station belongs;
Equipped with a,
The first estimation means holds information about the points of each alarm and information about simultaneously generated alarms, and can be acquired based on the information about the simultaneously generated alarms and the acquired alarms. A damage situation estimation apparatus characterized by determining a failure alarm that is considered to have not occurred, and estimating the failure level by counting the number of the acquired alarm and the failure alarm for each communication station .
前記災害情報は、災害に関する情報を提供する機関のホームページから取得した第1災害情報と、インターネットに対して個人が発信した情報である第2災害情報を含むことを特徴とする請求項1に記載の被害状況推定装置。 The disaster information, according to claim 1, characterized in that it comprises a first disaster information obtained from the home page of the organization that provides information about the disaster, the second disaster information is information individuals originated to the Internet Damage situation estimation device. 前記第2推定手段は、前記第1災害情報に基づき、n個(nは2以上)の災害項目の値を有する地区別のベクトルを生成し、各個人が発信した第2災害情報に対応して、前記n個の災害項目の値を有する地区別のベクトルを生成し、生成したベクトルをn次元の座標として、クラスタリング法により所定数のクラスタに分割して各ベクトルが属するクラスタを判定し、クラスタに属するベクトルの前記n個の災害項目の値に応じて当該クラスタの災害レベルを判定し、前記地区の災害レベルを、当該地区のベクトルが属するクラスタの災害レベルから求めることを特徴とする請求項に記載の被害状況推定装置。 The second estimating means generates a vector for each district having values of n disaster items (n is 2 or more) based on the first disaster information, and corresponds to the second disaster information transmitted by each individual. Generating a vector for each district having the values of the n disaster items, dividing the generated vector into n-dimensional coordinates into a predetermined number of clusters by a clustering method, and determining a cluster to which each vector belongs, The disaster level of the cluster is determined according to the value of the n disaster items of the vector belonging to the cluster, and the disaster level of the district is obtained from the disaster level of the cluster to which the vector of the district belongs. Item 3. The damage status estimation apparatus according to Item 2 . 前記第2推定手段は、前記地区の災害レベルを、当該地区のベクトルが属するクラスタの災害レベルの最大値、最小値又は平均値とすることを特徴とする請求項に記載の被害状況推定装置。 The damage state estimation apparatus according to claim 3 , wherein the second estimation means sets the disaster level of the district as the maximum value, the minimum value, or the average value of the disaster levels of the cluster to which the vector of the district belongs. . 前記第2推定手段は、クラスタの災害レベルを判定するに際し、前記第1災害情報から生成したベクトルと、前記第2災害情報から生成したベクトルに異なる重みを適用することを特徴とする請求項又はに記載の被害状況推定装置。 It said second estimation means, upon determining the disaster level cluster, claim 3, characterized by applying the vectors generated from the first disaster information, different weights to vector generated from the second disaster information or damage situation estimating apparatus according to 4. 前記障害レベル及び前記災害レベルは同じ段階で表され、前記第3推定手段は、前記障害レベルに第1重みを乗じた値と、前記災害レベルに第2重みを乗じた値の和を求め、前記和を前記第1重みと前記第2重みの和で除することで通信局舎の被害レベルを推定することを特徴とする請求項1からのいずれか1項に記載の被害状況推定装置。 The failure level and the disaster level are represented in the same stage, and the third estimating means obtains a sum of a value obtained by multiplying the failure level by a first weight and a value obtained by multiplying the disaster level by a second weight, The damage state estimation apparatus according to any one of claims 1 to 5 , wherein a damage level of a communication station is estimated by dividing the sum by the sum of the first weight and the second weight. . 請求項1からのいずれか1項に記載の被害状況推定装置としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。 A program that causes a computer to function as the damage situation estimation apparatus according to any one of claims 1 to 6 .
JP2013041257A 2013-03-01 2013-03-01 Damage situation estimation device Expired - Fee Related JP6009972B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013041257A JP6009972B2 (en) 2013-03-01 2013-03-01 Damage situation estimation device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013041257A JP6009972B2 (en) 2013-03-01 2013-03-01 Damage situation estimation device

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014171060A JP2014171060A (en) 2014-09-18
JP6009972B2 true JP6009972B2 (en) 2016-10-19

Family

ID=51693151

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013041257A Expired - Fee Related JP6009972B2 (en) 2013-03-01 2013-03-01 Damage situation estimation device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP6009972B2 (en)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6676588B2 (en) * 2017-06-27 2020-04-08 日本電信電話株式会社 Stricken area identification device and method
JP6860721B1 (en) * 2020-03-04 2021-04-21 日本電気株式会社 Information processing equipment, information processing methods, information processing programs and information processing systems

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002324288A (en) * 2001-04-26 2002-11-08 Japan Atom Energy Res Inst Disaster information system having dual function in emergency and in normal time, time space of information and autonomous distributed management function, and method for estimating damage by the same
JP2007126261A (en) * 2005-11-04 2007-05-24 Toshiba Elevator Co Ltd Elevator control device
JP2013030826A (en) * 2011-07-26 2013-02-07 Ricoh Co Ltd Network monitoring system and network monitoring method
US9077614B2 (en) * 2012-12-17 2015-07-07 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Prioritizing network faults

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014171060A (en) 2014-09-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10154390B2 (en) Disaster information management apparatus, disaster information system, disaster information management method, disaster information management program, portable terminal, control method of portable terminal, and control program of controlling operation of portable terminal
CN105049253B (en) A kind of method for obtaining mobile network's fault location and fault pre-alarming
KR101553769B1 (en) Apparatus for data processing of Energy Management System
CN106027328A (en) Cluster monitoring method and system based on application container deployment
He et al. Modeling the damage and recovery of interdependent civil infrastructure network using Dynamic Integrated Network model
US10185614B2 (en) Generic alarm correlation by means of normalized alarm codes
Ashraf et al. Disaster-resilient optical network survivability: a comprehensive survey
CN107704387A (en) For the method, apparatus of system early warning, electronic equipment and computer-readable medium
CN103376348A (en) Method of controlling fault current in system for monitoring and controlling power system
JP6009972B2 (en) Damage situation estimation device
JP2013150083A (en) Network abnormality detection device and network abnormality detection method
CN108731731A (en) A kind of lighning proof type safety supervision system and lighning proof type safety supervision method
CN108009746A (en) A kind of active Outage Management Systems based on big data analysis
KR102359890B1 (en) System of hybrid earthquake early warning and the method thereof
Mijović et al. Ontology enabled decision support system for emergency management at airports
JP5819769B2 (en) Damage level determination apparatus and damage level determination method
WO2019103205A1 (en) System for predicting location-specific crime occurrence probability on basis of machine learning algorithm by using crime-related big data
KR101639713B1 (en) Outage-management system
KR101155867B1 (en) Outage-management system and its method
KR20220166087A (en) Integrated Monitoring Apparatus and Method for Pole Transformer
JP5724145B2 (en) Suspicious device determination device, determination method, and suspected device determination program
CN108181537A (en) A kind of protective device automatic testing method and system
KR102203470B1 (en) Apparatus and method for managing electric machinery
CN202422363U (en) Earthquake alarm system based on home appliance of Internet of things
CN104035411B (en) A kind of security against fire supervisory systems and method

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20150814

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20160526

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20160530

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20160719

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20160905

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20160915

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6009972

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

S533 Written request for registration of change of name

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees