(57)【要約】【課題】  時系列データの分割を容易に可能とする。【解決手段】  一実施形態に係る分割方法は、情報処理装置が実行する時系列データの分割方法であって、前記時系列データから特徴量を抽出する抽出処理と、前記特徴量に基づいて、複数の分割方法で前記時系列データを分割する分割処理と、分割された前記時系列データに基づいて、前記分割方法ごとの評価値を算出する評価処理と、前記評価値に基づいて、前記複数の分割方法の中から少なくとも１つの分割方法を選択する選択処理と、を備える。【選択図】  図３
2020135808.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置が実行する時系列データの分割方法であって、
前記時系列データから特徴量を抽出する抽出処理と、
前記特徴量に基づいて、複数の分割方法で前記時系列データを分割する分割処理と、
分割された前記時系列データに基づいて、前記分割方法ごとの評価値を算出する評価処理と、
前記評価値に基づいて、前記複数の分割方法の中から少なくとも１つの分割方法を選択する選択処理と、
を備える時系列データの分割方法。
【請求項２】
前記特徴量は、自己相関値、相互相関値、変化量、及びＤＴＷ値の少なくとも１つを含む
請求項１に記載の時系列データの分割方法。
【請求項３】
前記抽出処理は、前記時系列データからトレンドデータを生成し、生成したトレンドデータから前記特徴量を抽出する
請求項１又は請求項２に記載の時系列データの分割方法。
【請求項４】
前記抽出処理は、フィルタ処理、移動平均処理、及び畳み込み処理の少なくとも１つにより、前記トレンドデータを生成する
請求項３に記載の時系列データの分割方法。
【請求項５】
前記評価値は、分割された前記時系列データの部分同士の類似度に基づいて算出される
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の時系列データの分割方法。
【請求項６】
前記類似度は、スペクトル距離、相互相関値、及びＤＴＷ値の少なくとも１つを含む
請求項５に記載の時系列データの分割方法。
【請求項７】
前記選択処理は、前記評価値が最大の前記分割方法を選択する
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の時系列データの分割方法。
【請求項８】
選択された前記分割方法による前記時系列データの分割位置を表示する表示処理を更に備える
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の時系列データの分割方法。
【請求項９】
前記表示処理は、前記時系列データの分割位置をユーザが調整可能なように、前記時系列データの分割位置を表示する
請求項８に記載の時系列データの分割方法。
【請求項１０】
時系列データから特徴量を抽出する抽出部と、
前記特徴量に基づいて、複数の分割方法で前記時系列データを分割する分割部と、
分割された前記時系列データに基づいて、前記分割方法ごとの評価値を算出する評価部と、
前記評価値に基づいて、前記複数の分割方法の中から少なくとも１つの分割方法を選択する選択部と、
を備える時系列データの分割装置。
【請求項１１】
情報処理装置に、
時系列データから特徴量を抽出する抽出処理と、
前記特徴量に基づいて、複数の分割方法で前記時系列データを分割する分割処理と、
分割された前記時系列データに基づいて、前記分割方法ごとの評価値を算出する評価処理と、
前記評価値に基づいて、前記複数の分割方法の中から少なくとも１つの分割方法を選択する選択処理と、
を備える時系列データの分割方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、時系列データの分割方法及び分割装置、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、時系列データに含まれるパターンを抽出するために、各部分に当該パターンが含まれるように、時系列データを分割する作業が行われている。分割された時系列データの各部分は、機械学習によりパターンを学習するための教師データなどとして利用されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１４７４０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般に、時系列データの分割は、オペレータの目視によって行われている。このため、時系列データのデータ長が長い場合や、時系列データのファイルが大量にある場合には、分割作業に大きな手間がかかるという問題があった。
【０００５】
時系列データの分割を自動化するために、分割ルールに従って自動的に時系列データを分割する方法も提案されているが、この方法では、時系列データの特徴に応じた分割ルールを予め設定しておく必要があり、分割ルールの設定に手間がかかった。
【０００６】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、時系列データを容易に分割可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一実施形態に係る分割方法は、情報処理装置が実行する時系列データの分割方法であって、前記時系列データから特徴量を抽出する抽出処理と、前記特徴量に基づいて、複数の分割方法で前記時系列データを分割する分割処理と、分割された前記時系列データに基づいて、前記分割方法ごとの評価値を算出する評価処理と、前記評価値に基づいて、前記複数の分割方法の中から少なくとも１つの分割方法を選択する選択処理と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の各実施形態によれば、時系列データを容易に分割することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】分割装置のハードウェア構成の一例を示す図。
【図２】分割装置の機能構成の一例を示す図。
【図３】時系列データの分割方法の一例を示すフローチャート。
【図４】時系列データの一例を示す図。
【図５】図４の時系列データから生成されたトレンドデータの一例を示す図。
【図６】図５のトレンドデータから抽出された特徴量の一例を示す図。
【図７】分割された図４の時系列データの一例を示す図。
【図８】分割方法の評価値の一例を示す表。
【図９】分割位置を表示する画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重畳した説明を省略する。
【００１１】
一実施形態に係る時系列データの分割装置１について、図１〜図９を参照して説明する。本実施形態に係る分割装置１は、時系列データの分割処理を自動的に実行する情報処理装置（コンピュータ）である。本実施形態では、周期的なパターンを含む時系列データを、各部分に当該パターンが含まれるように分割することを想定している。時系列データは、例えば、センサデータであるが、これに限られない。
【００１２】
まず、分割装置１のハードウェア構成について説明する。図１は、分割装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図１の分割装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、入力装置１０５と、表示装置１０６と、通信インタフェース１０７と、バス１０８と、を備える。
【００１３】
ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することにより、分割装置１の各構成を制御し、分割装置１の機能を実現する。ＣＰＵ１０１が実行するプログラムは、ＣＤ（Compact Disk）、ＤＶＤ、フラッシュメモリなどの、コンピュータ読み取り可能な任意の記録媒体に記録され得る。
【００１４】
ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。
【００１５】
ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１に作業領域を提供する。
【００１６】
ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。分割装置１は、ＨＤＤ１０４と共に、又はＨＤＤ１０４の代わりにＳＳＤ（Solid State Drive）を備えてもよい。
【００１７】
入力装置１０５は、ユーザの操作に応じた情報を分割装置１に入力する。入力装置１０５は、例えば、タッチパッド、キーボード、マウス、又はハードウェアボタンであるが、これに限られない。
【００１８】
表示装置１０６は、ユーザの操作に応じた画面を表示する。表示装置１０６は、液晶ディスプレイ、又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイであるが、これに限られない。分割装置１は、タッチパッドと表示装置１０６が一体化されたタッチパネルを備えてもよい。
【００１９】
通信インタフェース１０７は、分割装置１をインターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークに接続する。分割装置１は、通信インタフェース１０７を介して、ネットワーク上の外部装置と通信する。
【００２０】
バス１０８は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、及び通信インタフェース１０７を相互に接続する。
【００２１】
なお、分割装置１のハードウェア構成は、図１の例に限られない。例えば、分割装置１は、図１の例のように、１つの情報処理装置により実現されてもよいし、インターネットやＬＡＮなどのネットワークを介して接続された複数の情報処理装置により実現されてもよい。
【００２２】
次に、分割装置１の機能構成について説明する。図２は、分割装置１の機能構成の一例を示す図である。図２の分割装置１は、抽出部１１と、分割部１２と、評価部１３と、選択部１４と、表示部１５と、を備える。これらの機能構成は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行し、他のハードウェア構成と協働することにより実現される。
【００２３】
抽出部１１は、時系列データＤ１から１つ又は複数の特徴量を抽出する。特徴量は、自己相関関数により算出される各時系列の値（以下「自己相関値」という。）、相互相関関数により算出される各時系列の値（以下「相互相関値」という。）、変化量計算により算出される各時系列の値（以下「変化量」という。）、及び動的時間伸縮法（ＤＴＷ）により算出される各時系列の値（以下「ＤＴＷ値」という。）を含むが、これに限られない。抽出部１１は、時系列データＤ１から特徴量を直接抽出してもよいし、時系列データＤ１からトレンドデータＤ２を生成し、生成したトレンドデータＤ２から特徴量を抽出してもよい。トレンドデータＤ２は、特徴量を抽出しやすいように時系列データＤ１を前処理したデータである。前処理は、例えば、フィルタ処理、移動平均処理、及び畳み込み処理を含むが、これに限られない。フィルタ処理は、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、バンドパスフィルタを含む。
【００２４】
分割部１２は、抽出部１１が抽出した時系列データＤ１の特徴量に基づいて、複数の分割方法で時系列データＤ１を分割する。言い換えると、分割部１２は、抽出部１１が抽出した時系列データＤ１の特徴量に基づいて、複数の分割方法で、時系列データＤ１の分割位置ｐを決定する。
【００２５】
分割部１２は、１つの特徴量に基づいて、１つの分割方法で時系列データＤ１を分割してもよいし、１つの特徴量に基づいて、複数の分割方法で時系列データＤ１を分割してもよい。分割部１２は、例えば、特徴量のピークＰで時系列データＤ１を分割してもよい。この場合、ピークＰの位置が分割位置ｐに相当する。また、分割部１２は、予め設定された閾値以上のピークＰで時系列データＤ１を分割してもよい。なお、時系列データＤ１の分割方法は上記の例に限られない。
【００２６】
評価部１３は、分割された時系列データＤ１に基づいて、当該時系列データＤ１を分割した分割方法を評価する。具体的には、評価部１３は、各分割方法の評価値ｓを算出する。評価値ｓは、分割方法の適切さを示す指標である。以下では、評価値ｓが大きいほど、分割方法が適切である場合を例に説明するが、評価値ｓと適切さの大小関係は逆でもよい。
【００２７】
評価値ｓは、分割された時系列データＤ１の部分同士の類似度に基づいて算出される。類似度は、例えば、スペクトル距離、相互相関値、及びＤＴＷ値を含むが、これに限られない。例えば、評価値ｓが相互相関値であり、時系列データＤ１が分割方法Ｘで分割された場合、評価部１３は、分割方法Ｘで分割された時系列データＤ１の部分同士の相互相関値を、分割方法Ｘの評価値ｓとして算出する。
【００２８】
また、評価値ｓは、複数の類似度に基づいて算出されてもよい。例えば、評価値ｓがスペクトル距離と相互相関値の合計であり、時系列データＤ１が分割方法Ｘで分割された場合、評価部１３は、分割方法Ｘで分割された時系列データＤ１の部分同士のスペクトル距離及び相互相関値をそれぞれ算出し、算出したスペクトル距離及び相互相関値を正規化し、正規化したスペクトル距離及び相互相関値の合計を、分割方法Ｘの評価値ｓとして算出する。
【００２９】
なお、評価値ｓの算出方法は、上記の例に限られない。評価値ｓは、３つ以上の類似度の合計であってもよいし、複数の類似度の平均であってもよいし、複数の類似度の重み付き合計であってもよい。
【００３０】
選択部１４は、評価値ｓに基づいて、複数の分割方法の中から評価値ｓが最大の分割方法を選択する。選択部１４は、評価値ｓが高い順に複数の分割方法を選択してもよい。
【００３１】
表示部１５は、選択部１４により選択された分割方法による時系列データＤ１の分割位置ｐを、時系列データＤ１と共に表示装置１０６に表示する。表示部１５は、表示された分割位置ｐを、入力装置１０５の操作によりユーザが調整可能なように、分割位置ｐを表示するのが好ましい。これにより、ユーザは、時系列データＤ１の分割位置ｐを微調整することができる。
【００３２】
次に、分割装置１が実行する時系列データＤ１の分割方法について説明する。図３は、時系列データＤ１の分割方法の一例を示すフローチャートである。
【００３３】
まず、分割装置１に時系列データＤ１が入力される（ステップＳ１０１）。図４は、時系列データＤ１の一例を示す図である。図４の例では、時系列データＤ１は、所定のパターンを４つ含んでいる。
【００３４】
次に、抽出部１１は、入力された時系列データＤ１からトレンドデータＤ２を生成する（ステップＳ１０２）。図５は、図４の時系列データＤ１から生成されたトレンドデータＤ２の一例を示す図である。図５のトレンドデータＤ２は、図４の時系列データＤ１にローパスフィルタを実施することにより生成されている。なお、上述の通り、フィルタ処理は、ローパスフィルタに限られない。
【００３５】
続いて、抽出部１１は、生成したトレンドデータＤ２から特徴量を抽出する（ステップＳ１０３）。図６は、図５のトレンドデータＤ２から抽出された特徴量の一例を示す図である。図６の特徴量は、図５のトレンドデータＤ２から抽出された相互相関値である。
【００３６】
時系列データＤ１の特徴量が抽出されると、分割部１２は、当該特徴量に基づいて、時系列データＤ１を分割する（ステップＳ１０４）。図６の例では、分割部１２が、特徴量のピークＰのうち、予め設定された閾値以上のピークＰを分割位置ｐとして決定する場合を想定している。予め設定された閾値が閾値Ｔｈ１である場合、ピークＰ１が分割位置ｐとして決定され、ピークＰ１で時系列データＤ１が分割される。予め設定された閾値が閾値Ｔｈ２である場合、ピークＰ１，Ｐ２が分割位置ｐとして決定され、ピークＰ１，Ｐ２で時系列データＤ１が分割される。予め設定された閾値が閾値Ｔｈ３である場合、ピークＰ１〜Ｐ３が分割位置ｐとして決定され、ピークＰ１〜Ｐ３で時系列データＤ１が分割される。
【００３７】
図７は、分割部１２により分割された図４の時系列データＤ１の一例を示す図である。図７の例では、図４の時系列データＤ１が、図６のピークＰ１〜Ｐ３で分割されている。すなわち、図４の時系列データＤ１が、ピークＰ１以前の部分ｄ１と、ピークＰ１からピークＰ２までの部分ｄ２と、ピークＰ２からピークＰ３までの部分ｄ３と、ピークＰ３以降の部分ｄ４と、に分割されている。
【００３８】
なお、上記の例では、複数の分割位置ｐが同時に決定される場合を想定しているが、分割位置ｐは１つずつ決定されてもよい。この場合、１つの分割位置ｐ（例えば、ピークＰ１）を決定した後、当該分割位置ｐ以降の時系列データＤ１について特徴量を改めて抽出し、得られた特徴量に基づいて、再び１つの分割位置ｐを決定すればよい。分割位置ｐが決定できなくなるまで、特徴量の抽出及び分割位置ｐの決定を繰り返すことにより、時系列データＤ１の全体を分割することができる。
【００３９】
分割部１２により時系列データＤ１を分割すると、評価部１３は、分割部１２が実行した分割方法の評価値ｓを算出する（ステップＳ１０５）。例えば、時系列データＤ１が図７のように部分ｄ１〜ｄ４に分割された場合、評価部１３は、部分ｄ１〜ｄ４の類似度に基づいて、評価値ｓを算出する。
【００４０】
複数の分割方法による時系列データＤ１の分割が完了していない場合（ステップＳ１０６：ＮＯ）、処理はステップＳ１０２に戻り、分割部１２が、前回とは異なる分割方法で時系列データＤ１を分割する。この際、抽出部１１が、前回と異なる生成方法でトレンドデータＤ２を生成してもよいし、前回と異なる抽出方法で特徴量を抽出してもよい。時系列データＤ１の分割方法、トレンドデータＤ２の生成方法、特徴量の抽出方法の対応関係は予め設定される。
【００４１】
一方、複数の分割方法による時系列データＤ１の分割が完了した場合（ステップＳ１０６：ＹＥＳ）、選択部１４は、各分割方法の評価値ｓに基づいて、複数の分割方法の中から評価値ｓが最大の分割方法を選択する（ステップＳ１０７）。
【００４２】
図８は、分割方法の評価値ｓの一例を示す表である。図８の例では、分割部１２は、３つの分割方法Ａ〜Ｃで時系列データＤ１を分割しており、評価部１３は、各分割方法について、６つの類似度１〜６を算出し、類似度１〜６の合計を評価値ｓとして算出している。図８の例では、評価値ｓが最大の分割方法として、分割方法Ａが選択される。
【００４３】
選択部１４により分割方法が選択されると、表示部１５は、選択された分割方法により決定された分割位置ｐを、時系列データＤ１と共に表示装置１０６に表示する（ステップＳ１０８）。
【００４４】
図９は、分割位置ｐを表示する画面Ｗの一例を示す図である。図９の画面Ｗは、図８の評価値ｓに基づいて分割方法Ａが選択された場合の画面Ｗに相当する。図９の画面Ｗには、時系列データＤと、選択部１４により選択された分割方法Ａにより決定された分割位置ｐ１〜ｐ３と、評価部１３により算出された分割方法Ａの類似度ａ〜ｆ及び評価値ｓと、画面Ｗに表示する分割方法を分割方法Ｂ〜Ｄに切り替えるための切替ボタンＢ１〜Ｂ３と、分割位置ｐを決定するための決定ボタンＢ４と、が表示されている。
【００４５】
図９のような画面Ｗを表示することにより、ユーザは、分割方法Ａによる時系列データＤの分割位置ｐ１〜ｐ３と、分割位置ｐ１〜ｐ３の適切さ（分割方法Ａの評価値ｓ）と、を容易に把握することができる。また、ユーザは、入力装置１０５の操作により、分割位置ｐ１〜ｐ３を随意に移動させ、調整することができる。また、ユーザは、入力装置１０５の操作により、切替ボタンＢ１を選択することにより、画面Ｗに表示された分割位置ｐを分割方法Ｂによる分割位置ｐに切り替え、画面Ｗに表示された類似度及び評価値ｓを分割方法Ｂの類似度及び評価値ｓに切り替えることができる。これは、切替ボタンＢ２，Ｂ３についても同様である。
【００４６】
また、ユーザは、入力装置１０５の操作により、決定ボタンＢ４を選択することにより、時系列データＤの分割位置ｐを、画面Ｗに表示された分割位置ｐに決定することができる。図９の例では、決定ボタンＢ４が選択されると、時系列データＤの分割位置ｐは、分割位置ｐ１〜ｐ３に決定される。ユーザにより時系列データＤの分割位置ｐが決定されると、決定された分割位置ｐと、時系列データＤを当該分割位置ｐで分割した各部分ｄと、がＨＤＤ１０４に保存される。こうして保存された各部分ｄは、機械学習によりパターンを学習するための教師データなどとして利用することができる。
【００４７】
以上説明した通り、本実施形態に係る分割装置１は、任意の時系列データＤを自動的に分割することができる。これにより、時系列データＤに応じた分割ルールの設定などの作業が不要となるため、時系列データＤを容易に分割することができる。
【００４８】
また、分割装置１は、時系列データＤを複数の分割方法で分割し、各分割方法をそれぞれ評価し、最も適切な分割方法による時系列データＤの分割位置ｐを画面Ｗに表示し、時系列データＤの最適な分割位置ｐをユーザにレコメンドすることができる。
【００４９】
なお、分割装置１は、最適な分割位置ｐをユーザにレコメンドすることなく、時系列データＤの分割位置ｐを最適な分割位置ｐに決定し、時系列データＤを当該最適な分割位置ｐで自動的に分割してもよい。
【００５０】
また、分割装置１は、評価値ｓに基づいて複数の分割方法を選択し、選択した複数の分割方法による分割位置ｐを画面Ｗに同時に表示してもよい。
【００５１】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【００５２】
１：分割装置
１１：抽出部
１２：分割部
１３：評価部
１４：選択部
１５：表示部
【図１】
2020135808.tif 000003
【図２】
2020135808.tif 000004
【図３】
2020135808.tif 000005
【図４】
2020135808.tif 000006
【図５】
2020135808.tif 000007
【図６】
2020135808.tif 000008
【図７】
2020135808.tif 000009
【図８】
2020135808.tif 000010
【図９】
2020135808.tif 000011