(57)【要約】【課題】  多数の多様なセンサそれぞれのセンサデータを取捨選択して非平常状態の検知精度を向上させる。【解決手段】  センサ１１１〜１１ｍによりそれぞれ異なるセンシング方法で任意の周期でユーザの行動をデータとして取得しデータベースサーバ１２に蓄積し、センサ選択処理装置１３により、蓄積された各センサデータを評価し、その評価結果に基づいてセンサデータを取捨選択し、ユーザ端末装置１４において、選択されたセンサデータを用いてユーザの異常、正常の判断を行う。上記センサ選択処理装置１３では、センサ毎に一連のセンサデータを取り出し、後のセンサ選択処理でセンサデータに統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する。特徴量として、センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を算出する。【選択図】      図１
2010117267.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを得る複数のセンサと、
前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択するセンサ選択処理手段と、
前記センサ選択処理手段で選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う検知処理手段と
を具備することを特徴とする非平常検知システム。
【請求項２】
前記センサ選択処理手段は、
前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択するセンサ選択手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の非平常検知システム。
【請求項３】
前記特徴量算出手段は、前記センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を特徴量として算出することを特徴とする請求項２記載の非平常検知システム。
【請求項４】
前記特徴量は、前記空間にプロットした、特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点への距離の総和をセンサデータの平均、分散の空間にプロットされた点数の総和で除したものとすることを特徴とする請求項３記載の非平常検知システム。
【請求項５】
複数のセンサにより対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを取得し、前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択し、選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う非平常検知システムに用いられ、
前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する算出処理と、
前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択する選択処理と
を備えることを特徴とする非平常検知システムのセンサ選択方法。
【請求項６】
前記算出処理は、前記センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を特徴量として算出することを特徴とする請求項５記載の非平常検知システムのセンサ選択方法。
【請求項７】
前記特徴量は、前記空間にプロットした、特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点への距離の総和をセンサデータの平均、分散の空間にプロットされた点数の総和で除したものとすることを特徴とする請求項６記載の非平常検知システムのセンサ選択方法。
【請求項８】
複数のセンサにより対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを取得し、前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択し、選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う非平常検知システムに用いられ、前記センサ選択処理をコンピュータに実行させるためのセンサ選択プログラムにおいて、
前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する算出処理ステップと、
前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択する選択処理ステップと
を備えることを特徴とする非平常検知システムのセンサ選択プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば多種多様な複数のセンサの出力データからユーザの異常な振る舞い等の対象物の非平常状態を検知する非平常検知システムと、このシステムに用いられ、各センサデータからセンサの適正を評価し適切なセンサを選択するセンサ選択方法及びセンサ選択プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多数の多様な複数のセンサを用いてユーザの異常な振る舞いを検知する異常検知システムにあっては、個々のセンサの出力データを統計的に解析し、センサデータの確率分布などを用いて、発生頻度の低いデータが得られた時を異常状態にあると判断する方法が提案されている。例えば特許文献１では、蓄積した各センサの出力データからそれぞれの予測値を統計的に求め、その予測値に対する各センサデータの乖離度を求めて、閾値処理により異常、正常を判断し、異常があった場合にユーザに通知を行うシステムが開示されている。このような統計的な手法を用いることで、想定外の異常も検知可能となることが期待されている。
【０００３】
しかしながら、日常におけるユーザの振る舞いによっては、あるセンサデータの統計的な分布を特定時間区間ごと生成し比較すると、その分布が１つに定まらない、という状況も想定される。例えば、毎日ほぼ決まった場所の往復しかしない人の位置情報をＧＰＳ（位置測位システム）でセンシングし、地図上に任意に定めた原点からの距離で１日の度数分布を作ると、その分布はほぼ毎日同じ形になるはずである。しかし、日々様々なところへ出かける人に対し、同じように度数分布を作成すると、分布の形や分布の中心値は日々異なることが予想され、基本的に統計モデルを生成すること自体が馴染まない。
【０００４】
このため、上記のような従来の異常検知システムでは、本来は統計モデルの生成に相応しくないデータを基に異常、正常の判断をすることがあり、本来ユーザにとって正常なのにその判断結果は異常となってしまった、という誤判断が発生してしまうことがあった。
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−２７９８８７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上述べたように、従来の非平常検知システムでは、多数の多様なセンサの中に被検知対象の統計モデルの生成に相応しくないデータであると、非平常状態の判断が誤ってしまうことがあった。
本発明の目的は、多数の多様なセンサそれぞれのセンサデータを取捨選択して非平常状態の検知精度を向上させることのできる非平常検知システムとこのシステムに用いられるセンサ選択方法及びセンサ選択プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために本発明に係る非平常検知システムは以下のような態様による構成とする。
（１）対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを得る複数のセンサと、前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択するセンサ選択処理手段と、前記センサ選択処理手段で選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う検知処理手段とを具備する。
【０００８】
（２）（１）の構成において、前記センサ選択処理手段は、前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択するセンサ選択手段と
を備える。
【０００９】
（３）（２）の構成において、前記特徴量算出手段は、前記センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を特徴量として算出する。
（４）（３）の構成において、前記特徴量は、前記空間にプロットした、特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点への距離の総和をセンサデータの平均、分散の空間にプロットされた点数の総和で除したものとする。
【００１０】
また、本発明に係る非平常検知システムのセンサ選択方法は以下のような態様による構成とする。
（５）複数のセンサにより対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを取得し、前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択し、選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う非平常検知システムに用いられ、前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する算出処理と、前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択する選択処理とを備える。
【００１１】
（６）（５）の構成において、前記算出処理は、前記センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を特徴量として算出する。
（７）（６）の構成において、前記特徴量は、前記空間にプロットした、特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点への距離の総和をセンサデータの平均、分散の空間にプロットされた点数の総和で除したものとする。
【００１２】
また、本発明に係る非平常検知システムのセンサ選択プログラムは以下のような態様による構成とする。
（８）複数のセンサにより対象物に対して互いに異なるセンシングを任意の周期で行ってセンサデータを取得し、前記複数のセンサそれぞれのセンサデータから統計的に再現性があるかを判断してセンサの適正を評価し、この評価結果に基づいてセンサを選択し、選択されたセンサのセンサデータを用いて非平常状態の検知処理を行う非平常検知システムに用いられ、前記センサ選択処理をコンピュータに実行させるためのセンサ選択プログラムにおいて、前記複数のセンサそれぞれについて、センサデータから統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する算出処理ステップと、前記特徴量を変数とした関数を用いてセンサの適性を評価し、その評価結果に基づいて使用するセンサを選択する選択処理ステップとを備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、多数の多様なセンサそれぞれのセンサデータがユーザにとって統計的に意味を成すものであるかどうかを判断し、自動的にセンサデータを取捨選択して非平常状態の検知精度を向上させることのできる非平常検知システムとこのシステムに用いられるセンサ選択方法及びセンサ選択プログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は本発明に係る非平常検知システムとして、多数の多様な複数のセンサを用いてユーザの異常な振る舞いを検知する異常検知システムの一実施形態を示すブロック構成図である。図１に示すシステムは、センサ１１１〜１１ｍ、データベースサーバ１２、センサ選択処理装置１３及びユーザ端末装置１４で構成される。
【００１５】
センサ１１１〜１１ｍは、それぞれ異なるセンシング方法で任意の周期でユーザの行動をデータとして取得する。データベースサーバ１２は、各センサ１１１〜１１ｎで順次得られるセンサデータを蓄積する。センサ選択処理装置１３はデータベースサーバ１２に蓄積された各センサデータを評価し、その評価結果に基づいてセンサデータを取捨選択する。ユーザ端末装置１４は、センサ選択処理装置１３で選択されたセンサデータを用いて、ユーザの異常、正常の判断を行い、適宜ユーザに提示する。
【００１６】
図２は上記センサ選択処理装置１３において、本発明のセンサ選択方法に基づくセンサ選択プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。この装置１３の処理は、特徴量算出処理ステップ１３１とセンサ選択処理ステップ１３２に大別される。特徴量算出処理ステップ１３１は、データベースサーバ１２からセンサ毎に一連のセンサデータを取り出し、後のセンサ選択処理ステップ１３２でセンサデータに統計的に再現性があるかを判断するための特徴量を算出する。特徴量として、センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合を算出する。
【００１７】
図３は、センサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合の例を示している。すなわち、特定時間区間ごとに毎回異なる分布となるセンサデータの場合、図３（ａ）に示すように、センサデータの平均、分散で張られる空間におけるセンサデータの分散具合は大きくなることが予想される。逆に、特定時間区間ごとの分布が毎回ほぼ同じになるセンサデータの場合、図３（ｂ）に示すように、センサデータの平均、分散で張られる空間におけるセンサデータの分散具合は小さくなることが予想される。
【００１８】
具体的に算出する特徴量として、上述の特徴量空間にプロットした、特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点への距離の総和をセンサデータの平均、分散の空間にプロットされた点数の総和で除したものとする。本実施形態における特徴量を算出するための式を以下に示す。  
【００１９】
【数１】
2010117267.tif 000003
ここでＥs,j、σs,jをそれぞれ特定時間区間ｊ(＝１，２，…，ｎ)のセンサｓのセンサデータの平均値、分散値とし、Ｄsをセンサｓのセンサデータの再現性を判断するための特徴量、ｄ(Ｅs,j，σs,j)を座標値(Ｅs,j，σs,j)と重心値(Ｅs-，σs-）(-は上線を示す)との距離とする。図４にセンサｓの座標値(Ｅs,j，σs,j)と重心値(Ｅs-，σs-）との距離から再現性が有効とされる範囲の例を示す。
【００２０】
センサ選択処理ステップ１３２では、特徴量Ｄsを変数とした関数ｆ(Ｄs)を用い、センサの適性を評価する。以下にｆ(Ｄs)の一例を示す。  
【００２１】
【数２】
2010117267.tif 000004
Thsは事前に定められた閾値である。以下のように、特徴量Ｄsがこの閾値Thsを上回っているか下回っているかで、センサｓのセンサデータをユーザの異常、正常判断に用いることが可能か判断し、判断結果をユーザ端末１４へ出力する。  
Ｄs−Ths≧０の場合：異常、正常判断へのセンサｓのセンサデータ使用は不可能  
Ｄs−Ths＜の場合:異常、正常判断へのセンサsのセンサデータ使用は可能
上述の判断処理により、ユーザの行動、状況に合わせた最適なセンサのセンサデータを選択が可能になる。
【００２２】
このような一連の処理によって、本発明の実施の形態によれば、ユーザの行動、状況に合わせた最適なセンサ選択が可能になり、ユーザ自身が異常検知に必要なセンサを把握し、選択する手間をとることなく、異常検知を行うことができるようになる。
したがって、多数の多様なセンサそれぞれのセンサデータがユーザにとって統計的に意味を成すものであるかどうかを判断し、自動的にセンサデータを取捨選択して異常検知精度を向上させることができる。
【００２３】
尚、上記実施形態では、異常検知の場合を例に示したが、正常か異常かの判断ではなく、平常状態か否かの判断に広く適用可能であることはいうまでもない。
その他、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成を削除してもよい。さらに、異なる実施形態例に亘る構成要素を適宜組み合わせても良い。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の一実施形態に係る異常検知システムの構成を示すブロック図。
【図２】上記実施形態のセンサ選択処理装置の処理の流れを示すフローチャート。
【図３】上記実施形態のセンサデータの平均、分散で張られる空間における特定時間区間ごとのセンサデータの分散具合の例を示す図。
【図４】上記実施形態において、任意のセンサにおける特定時間区間ごとの平均、分散の点の重心となる座標から各特定時間区間の平均、分散の点の座標への距離とそのセンサの有効となる範囲を示す図。
【符号の説明】
【００２５】
１１１〜１１ｍ…センサ、１２…データベースサーバ、１３…センサ選択処理装置、１４…ユーザ端末装置、１３１…特徴量算出処理ステップ、１３２…センサ選択処理ステップ。
【図１】
2010117267.tif 000005
【図２】
2010117267.tif 000006
【図３】
2010117267.tif 000007
【図４】
2010117267.tif 000008