(57)【要約】【課題】本発明は、センサデータの計算処理過程における高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成によって、センサ情報のリアルタイム表示を提供する。【解決手段】本発明は、センサからの測定データに基づいて演算処理するセンサ情報高速データ処理システムであって、前記測定データについて、近似化処理を行う受信データ管理機能部と、近似化処理された測定データと数値データが一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記近似化処理された測定データと前記数値データが一致すると判定された場合、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードを取得する計算処理制御機能部と、前記コードに対応する計算式を取得し、取得された前記計算式に対応する計算結果を取得するコード処理機能部とを備える。【選択図】図５
2014078134.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、
取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された計算式を取得し、取得された前記計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部と
を備えたことを特徴とするセンサ情報高速データ処理システム。
【請求項２】
１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、
記憶部と、
前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、
前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、
前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がなされ、前記一致しない判定がなされる頻度数が前記記憶部に予め設定された数値より低い場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、
前記通常計算の前記要求に従い各センサの前記測定データを前記近似化された測定データから得られた値を前記計算式に代入して前記通常計算を実行し、計算結果を取得する前記計算処理機能部と
を備えたことを特徴とするセンサ情報高速データ処理システム。
【請求項３】
前記近似化された測定データから得られた値が同じである回数が一番多い値を最頻値として抽出するモニタリングデータ管理機能部と、
抽出された前記最頻値を中心に前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開し、または前記近似化された測定データから得られた値が同じである前記回数の全てが同一の値であった場合、前記同一の値のみスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、
前記記憶部に予め設定された計算式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とをさらに備え、
前記計算処理機能部は、前記コードマップの作成と並行して、前記通常計算を実行することを特徴とする請求項２に記載されたセンサ情報高速データ処理システム。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載されたセンサ情報高速データ処理システムと、
表示APサーバとを備え、
前記表示APサーバは、
前記センサ情報高速データ処理システムから前記計算結果を受信し、前記表示APサーバに接続された端末の画面に前記計算結果を表示できるように前記計算結果を変換して、前記端末に送信することを特徴とするセンサ情報高速処理・表示システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサで検知した温度、電力等の測定値を演算処理するセンサ情報高速データ処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
通信ビル、データセンタ、通信機械室等において、消費される電力または空調制御に係る温度等をセンサで測定して数値化したデータを、計算してセンサを制御するデータ処理機能を具備するシステムが既に存在する。例えば非特許文献１には、センサが収集したデータとアプリケーションが予め設定したデータの配信条件とを、マッチングする高速ストリーム処理技術が記載されている。また、マッチングはデータを蓄積せずに行われる。非特許文献１に記載の技術は、複合イベント処理のアーキテクチャを用いた技術であり、DB（Database）に一度格納した後に処理を行わせる方法より、はるかに高速な処理が実現できる。複合イベント処理（Complex Event Processing）とは、メモリー上に保持された直近のデータに対し高速に処理を行い、パターンに適合したイベントを検出する機能である。
【０００３】
また、非特許文献２には、データセンタ全体をまるごとモデル化し、サーバの負荷集中や空調制御によって消費電力がどのように変化するか高速にシミュレーションできる技術が記載されている。そして、事前に温度や熱の流れのパターンを自動抽出することにより計算量を減らし、従来技術と比較して高速に計算できる計算処理機能を具備した技術が記載されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】日本電気株式会社プレスリリース、「毎秒約250万件のビッグデータ処理を実現する高速ストリーム処理技術を開発」２０１１年１０月２６日http://www.nec.co.jp/press/ja/1110/2604.html
【非特許文献２】株式会社富士通研究所、欧州富士通研究所プレスリリース、「世界初！データセンター全体をまるごとモデル化して、省電力効果を瞬時に検証できるシミュレーション技術を開発」２０１１年１０月１３日http://pr.fujitsu.com/jp/news/2011/10/13.html
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術では、計算処理部のロジックにおいて想定し得るスケールの最大範囲の組合せ計算処理を事前に実施する等の必要がある。従って、数値配列の規模に依存した演算処理を実行するため、莫大な処理時間がかかり、効率的に結果を求めることが困難にある。また、計算結果のデータテーブルも相当数を用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。
【０００６】
また、非特許文献２に記載の技術はあくまで熱流体のシミュレーション技術であり、しかも、非特許文献１に記載の技術と同様に、計算結果パターンのモデル化されたデータテーブルを相当数用意する必要があるなど、ハードウェアのリソースの点からも軽量化が図られたシステムであるとは言い難い。
【０００７】
図１に、従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部の構成を示す。従来、一般的な既存のセンサデータ処理システムでは、図１に示す通り、電力や温度センサから得られるデータの値を逆ポーランド記法に直し（Ｓ１１）、センサデータを取得していた（Ｓ１２）。しかし、電力や温度センサから得られるデータの値は常に変動する為、センサIDを用いた計算式を文字列として保持する必要がある。
【０００８】
また、文字列の計算式の後からの変更に対応する為、計算処理をプログラム中に直接記述する、ハードコーディングをする事が出来ない。よって、文字列の計算式を元に計算処理を行う為、処理の中で文字列のマッチング処理が行われる。このマッチング処理には、センサIDを判定し該当するセンサデータを置き換える際（Ｓ１３）のセンサとセンサデータのマッチング処理と、計算式を判定する際（Ｓ１４）の計算符号のマッチング処理とが実行されるため、計算時間に大きく影響する（Ａ、Ｂ）。
【０００９】
更に、按分式が含まれる計算処理においては、計算処理におけるデータを１つ変えると按分式にかかるデータが全て変わるので、計測ポイント数（重複含）だけ、DB（データベース）へのアクセスが発生する。つまり、Java（登録商標）の実行自体は時間が掛からないが、按分式に含まれる計測ポイント毎にJavaとPostgreSQL間の連携（SELECT,INSERT）が発生する。そのため従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部について、計算時間が増大するという問題があった。
【００１０】
また、一般的なセンサデータ処理システムでは、高速性を向上させる為にスケールアウト型のアーキテクチャを用いたハードウェアを構成（サーバーを増やして負荷分散処理する方法）するが、省エネ等環境配慮の観点から見ると現在の技術動向に逆行したセンサデータ処理システムであり、現在の社会トレンドにはそぐわないシステムとなりつつあるという問題があった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の実施形態において、従来技術のセンサデータ処理システムの計算処理部の課題に着目し、課題の解決方法として、（１）計算処理を予め複数データパターンにて計算しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく方法と、（２）センサからデータを取得した場合、センサデータをコード化して組み合わせたデータに対し、予め用意したマップとマッピング処理を行い、計算済みデータを取りだす。そして本発明の実施形態において、計算済みデータの計算のマッチング処理機能と、マップからのマッピング処理機能を具備することにより、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させることが可能となる。また、計算処理過程における課題の改善および高速応答性を向上させる機能を備えたセンサ情報高速データ処理技術（近似・スケーリングシステム（Approximation and Scaling System：ＡＳＳ））及びＡＳＳを下位PF（Platform：プラットフォーム）層サーバに具備するセンサ情報高速処理・表示システムを提供する。更に、高速に取り出した計算結果を上位AP（Application：アプリケーション）層サーバへ送信し、任意のクライアント端末の画面上に計算結果をグラフ等で表示し、且つRDBMS（Relational DataBase Management System：リレーショナルベース管理システム）やHadoop等、他のDBシステムとの計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを上位AP層サーバで具備することにより実現している。
【００１２】
本発明は、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件をクリアすることを目的とし、センサ情報のリアルタイム表示の実現を目指しており、センサ情報のリアルタイム表示の実現の為、本発明は以下のような構成を有している。
【００１３】
直近のセンサｎの測定データに対して、それぞれのパターンに適合したイベントを検出し、パターン配列の組合せ事前計算（任意の計算式）結果とのマッピングにより、高速で上位AP層サーバに計算結果を送信する機能を具備することを特徴とするセンサ情報高速データ処理システムにおいて、まず、センサデータから取得した測定値を、制約条件を満たす近似値に自動変換した上で、対象センサｎにおける測定値の変化量Δtをもとに、それぞれ適合したスケーリング長をモニタリング結果より自動判定する。そして検出されたイベントに基づく各行スケール生成（傾向分析により条件を満たす最も小さい各行スケールを高速探索）し、スケール内のブロック毎にコード化してメモリ上に保持する。ブロック毎にコード化されたデータを用いて、対象センサｎにおける計算処理を予め複数データパターンにて計算（数値配列の組合せ計算）しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく。次に、スケーリングの一連の処理後、対象センサｎからデータを取得した際、各センサデータに対してスケールマップ上の値と一致したブロックコードを探索し、計算式に必要な組み合わせコードマップとのマッピング処理を行い、計算済みデータを高速に取りだす。一方センサデータに対してスケールマップ上の値が一致しない場合は、スケールマップ上の値が一致しないセンサデータに関して再度スケーリングを行った上で新たな計算済みデータのマップを作成するか、通常の計算式を用いた計算を実行することを特徴とする。
【００１４】
また、高速に取り出した計算結果を上位AP層サーバへ送信し、任意のクライアント端末の画面上に計算結果をグラフ等で表示し、且つRDBMSやHadoop等、他のDBシステムとの計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを具備することを特徴とする。
【００１５】
更に、取得した近似値がスケールマップにない場合は、近似値がスケールマップにない頻度を確認し、頻度が少ない場合は通常計算を行い上位AP層サーバに計算結果を送信するが、頻度が多い場合には通常計算の処理と並行して再度モニタリングを行い、一連のシーケンスによる再スケーリング処理を実施し、処理完了までの間、通常計算にて上位AP層サーバへ計算結果を送信する。再スケーリング処理完了後は、通常計算処理からスケールマップとコードマップを用いた計算処理に自動切替し、高速で上位AP層サーバに計算結果を送信することを特徴とする。
【００１６】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致すると判定された場合、前記数値データの各々に対応する、前記数値データの各々に予め割り当てられたコードをそれぞれ取得する計算処理制御機能部と、取得された前記コードに対応する、前記記憶部に予め設定された計算式を取得し、取得された前記計算式に対応する、前記記憶部に予め設定された計算結果を取得するコード処理機能部とを備えたことを特徴とする。
【００１７】
請求項２に記載の発明は、１つまたは複数のセンサから測定データを取得し、前記測定データに基づいて演算処理を実行するセンサ情報高速データ処理システムであって、記憶部と、前記センサが取得した前記測定データについて、前記記憶部に予め設定された粒度で近似化処理を行って、近似化された測定データを生成する受信データ管理機能部と、前記近似化処理された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる数値データの各々がそれぞれ一致するか否かを判定するスケールマップ管理機能部と、前記スケールマップ管理機能部によって、前記近似化された測定データの各々と前記記憶部に予め設定されたスケールマップに含まれる前記数値データの各々がそれぞれ一致しない判定がなされ、前記一致しない判定がなされる頻度数が前記記憶部に予め設定された数値より低い場合、計算処理機能部に前記記憶部に予め設定された計算式を用いて計算する通常計算の要求を実行する計算処理制御機能部と、前記通常計算の前記要求に従い各センサの前記測定データを前記近似化された測定データから得られた値を前記計算式に代入して前記通常計算を実行し、計算結果を取得する前記計算処理機能部とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載されたセンサ情報高速データ処理システムであって、前記近似化された測定データから得られた値が同じである回数が一番多い値を最頻値として抽出するモニタリングデータ管理機能部と、抽出された前記最頻値を中心に前記記憶部に予め設定された範囲の値をスケールマップに展開し、または前記近似化された測定データから得られた値が同じである前記回数の全てが同一の値であった場合、前記同一の値のみスケールマップに展開するスケールマップ管理機能部と、前記記憶部に予め設定された計算式ごとに、前記スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、前記数値データの各々にコードを割り当てるコードマップを作成するコード処理機能部とをさらに備え、前記計算処理機能部は、前記コードマップの作成と並行して、前記通常計算を実行することを特徴とする。
【００１９】
請求項４に記載の発明は、センサ情報高速処理・表示システムであって、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載されたセンサ情報高速データ処理システムと、表示APサーバとを備え、前記表示APサーバは、前記センサ情報高速データ処理システムから前記計算結果を受信し、前記表示APサーバに接続された端末の画面に前記計算結果を表示できるように前記計算結果を変換して、前記端末に送信することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
以上の説明したように、本発明によれば、センサデータの計算処理過程における高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件を充足する。また本発明によれば、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う、高速フィードバック制御を可能とし、市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性を向上させることも可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部を示す構成図である。
【図２】本発明の実施形態にかかるシステム構成を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施形態にかかる機能を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態にかかる処理を示す概要図である。
【図５】本発明の第１の実施形態にかかる機能を示す構成図である。
【図６】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図７】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図８】本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの機能間シーケンス図である。
【図９】本発明の第１の実施形態にかかるスケーリング処理フロー図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態にかかるコード計算処理フロー図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの電力リアルタイム表示画面の図例である。
【図１２】本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速処理・表示システムの処理速度比較データ表示画面の図例である。
【図１３】本発明の第２の実施形態にかかる近似値がスケールマップにない場合の通常計算処理フロー図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態にかかる再スケーリング処理フロー図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態にかかる再スケーリング後のコード計算処理フロー図である。
【図１６】本発明の第２の実施形態にかかる通常計算および再スケーリング処理アルゴリズムを示す図である。
【図１７】本発明の第３の実施形態にかかる通常計算の並列化処理を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に図面と表を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００２３】
（第１の実施形態）  
図２に、本発明の実施形態によるセンサ情報高速データ処理システム２を含むセンサ情報高速処理・表示システム１の基本構成と機能ブロックについて示す。
【００２４】
本発明の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、計測機器１０と、データ収集・高速処理機器２０を具備するセンサ情報高速データ処理システム２と、配信コンテンツ作成・管理機器３０とを含む。計測機器１０は、電力センサおよび温度センサ等のセンサ１１と、ゲートウェイ１２とを含み、データ収集・高速処理機器２０は、下位PF層サーバ（例としてBOX-PC）２１を含む。配信コンテンツ作成・管理機器３０は、上位AP層サーバ３１を含み、上位AP層サーバ３１は、表示APサーバ３２と空調制御APサーバ３３を含む。
【００２５】
電力・温度センサ１１からセンサ系ネットワークを通じて得られた測定データはRS485のシリアル通信にて上位のゲートウェイ１２まで転送され、ゲートウェイ１２内でTCP/IPプロトコルに変換され、SNMPまたはHTTP等で上位のセンサ情報高速データ処理システム２（下位PF層サーバ２１：データ収集・高速処理部２０）に送られる。そして、センサ情報高速データ処理システム２により、取得したセンサの測定データに対して、それぞれのパターンに適合したイベントを検出する。センサ情報高速データ処理システム２は、パターン配列の組合せ事前計算（任意の計算式）結果とのマッピングにより、システム系ネットワークを通じて高速で上位AP層サーバ３１に計算結果を送信する。そして、上位のAP層サーバ３１（配信コンテンツ作成・管理部３０）にて計算済みデータを受取る。ここで、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するための配信コンテンツを作成し、上位のクライアント端末（PC）４１の画面上に電力・温度のグラフデータを展開する。また例えば、空調制御APサーバ３３では、本発明の高速データ処理システムによって高速で取得した温度情報をもとに、空調の逐次制御を行う高速フィードバック制御信号をBACnet IPを介して空調機４２側へ伝送する。
【００２６】
図３は、本発明の第１の実施形態にかかる、それぞれの機能ブロックを示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、下位PF層サーバ２１と、上位AP層サーバ３１と、ユーザI/F部５１とを含む。下位PF層サーバ２１は、外部連携I/F部５２と、データ収集・処理部５３と、パターン制御・管理部５４とを含む。上位AP層サーバ３１は、リアルタイム制御部５５と、データ蓄積・管理部５６と、配信コンテンツ作成・管理部５７と、DB（データベース）５８とを含む。
【００２７】
図３が示す通り、センサ情報高速データ処理システム２（下位PF層サーバ２１）の外部連携I/F部５２は、受信データ受付機能を有し、データ収集・処理部５３は、各センサデータを収集・処理するモニタリング制御、データ処理制御等を有する。また、パターン制御・管理部５４は、計算処理・スケールマップ等を行う計算処理制御、スケールマップ制御、受信データ管理、上位AP層サーバ３１とのデータ同期制御等を有する。そして、上位AP層サーバ３１、例えば表示APサーバ３２では、リアルタイムな電力・温度のグラフデータをクライアントに提供するためのリアルタイム制御部５５を有し、データ蓄積・管理部５６においては、下位PF層サーバ２１とのデータ同期制御、および、年・月・日単位でのデータ蓄積管理を制御し、情報単位でDBのテーブルに書き込む機能を有している。そして、配信コンテンツ作成・管理部５７では、ユーザI/F部５１を介したユーザ要求に対して、要求に合致した配信コンテンツを作成し、ユーザI/F部５１へ返却する機能等を有している。ユーザI/F部５１は前記機能等を有したクライアント側ノードとの接続I/Fを具備した機能となる。
【００２８】
図４は、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速データ処理システム２の処理概要を示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有するセンサ情報高速データ処理システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。図４が示す通り、以下の処理機能が実装されている。  
１．データ受信処理機能  
センサコントローラ１００からデータを受信する。センサコントローラ１００毎のデータ形式の差異を吸収する。  
２．近似化処理機能  
データ受信処理にて取得したデータを近似処理する。設定ファイル等の外部情報により設定された値を元に四捨五入や切り捨てを行い、一定間隔のデータに修正する。  
３．スケーリング処理機能  
一定期間の間、データを取得（モニタリング）し、取得した値にコードを割り当て、頻出した値を元に後述のコード処理を行う。  
４．コード処理機能  
計算式とスケーリング結果を元に、予め計算結果をマップデータにする処理を行う。また、センサデータ取得時は、取得したセンサデータの結合コードと予め計算しておいたコードマップをマッピングした処理結果をデータ送信処理に送る。  
５．データ送信処理機能  
計算済みのデータを送信する。メモリ内にてデコードされた処理結果を、上位AP層サーバ３１に送信する。
【００２９】
図５は、本発明の第１の実施形態にかかる機能構成を示した図である。本発明の第１の実施形態において、センサ情報高速処理・表示システム１は、センサコントローラ１００を有するゲートウェイ１２と、下位PF層サーバ２１を有するセンサ情報高速データ処理システム２と、上位AP層サーバ３１とを含む。下位PF層サーバ２１は、アダプタ機能部２００と、データ受信機能部３００と、データ処理制御機能部４００と、モニタリング制御機能部５００と、計算処理制御機能部６００と、受信データ管理機能部７００と、モニタリングデータ管理機能部８００と、スケールマップ管理機能部９００と、コード処理機能部１０００と、計算処理機能部１１００と、データ送信機能部１２００と、イニシャライズ機能部（記憶部）１３００とを含む。
【００３０】
図６から図８は、本発明の実施形態にかかる、図５の機能構成に基づく機能間シーケンスを示した図となる。なお本実施形態では、図６から図８の機能間シーケンスをベースに図５の機能構成と照らし合わせて説明することとする。
【００３１】
図６から図８にて示す通り、ゲートウェイ１２内に実装されたセンサコントローラ１００に対して、センサ情報高速データ処理システム２のアダプタ機能部２００を介して測定値（生データ）を取得する（Ｓ１１０）為に、データ受信機能部３００からアダプタ機能部２００に対して、測定値の取得要求をかける（Ｓ１００）。測定値の取得要求をかけることにより、取得データの通知を受ける（Ｓ１２０）ことができるとともに、データ処理制御機能部４００へデータ処理開始要求をかける（Ｓ１３０）。次にデータ処理制御機能部４００は、受信データ管理機能部７００に対して受信データ保持要求をかけることで（Ｓ１４０）、受信データ管理機能部７００は、得た測定値の近似化処理を開始し（Ｓ１５０）、近似化処理の結果をデータ処理制御機能部４００へ返却する（Ｓ１６０）。近似化されたデータは、各機能が随時参照することもできる。近似化処理の結果の返却タイミングでデータ処理制御機能部４００はモニタリング要求をモニタリング制御機能部５００に対してかける（Ｓ１７０）。次にモニタリング制御機能部５００は、モニタリングの要求タイミングでモニタリング要否の判定を実施する（Ｓ１８０）。（モニタリング要否の判定は、対象センサｎから生データを取得した際、各センサデータに対してスケールマップ上の値と一致したブロックコードを探索し、計算式に必要な組み合わせコードマップとのマッピング処理を行い、計算済みデータを高速に取りだす機能における、一連の事前処理が必要な取得データ（近似処理後のデータ）か、モニタリングにより得た傾向分析によるスケールマップ内におさまるデータかを判断する為の判定である。）ここで、要と判定されると、モニタリングデータ管理機能部８００に対して、モニタリングデータ更新要求をかける（Ｓ１９０）。そして、モニタリングデータ更新の要求に対してモニタリングデータ管理機能部８００は、モニタリングデータの更新を実施し（Ｓ２００）、傾向分析を開始し（Ｓ２１０）、完了通知をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ２２０）。そして完了通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、スケールマップ管理機能部９００に対して、スケールマップ更新要求をかける（Ｓ２３０）。そして、スケールマップ更新の要求に対してスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップの更新を実施し（Ｓ２４０）、実施後、スケールマップの更新の情報をモニタリング制御機能部５００に通知する（Ｓ２５０）。次に通知を受けたモニタリング制御機能部５００は、計算処理機能部１１００に対して計算式取得要求をかける（Ｓ２６０）。そして、計算式取得後（Ｓ２７０）、スケールマップ管理機能部９００に対してコード取得要求をかける（Ｓ２８０）。そして、要求を受けたスケールマップ管理機能部９００は、スケールマップ探索を開始し（Ｓ２９０）、スケールマップ探索の結果をモニタリング制御機能部５００に返す（Ｓ３００）。次にモニタリング制御機能部５００は、計算式とスケールマップをもとに計算処理機能部１１００に対して、組合せの通常計算を要求し（Ｓ３１０）、組合せの通常計算の要求に対して計算処理機能部１１００は、組合せ計算を開始し（Ｓ３２０）、計算処理後の計算結果をモニタリング制御機能部５００に返却する（Ｓ３３０）。そして、モニタリング制御機能部５００は、組合せ計算結果をコードマップとして生成する為、コード処理機能部１０００に対してコードマップの更新要求をかけることで（Ｓ３４０）、コード処理機能部１０００は、コードマップを更新する（Ｓ３５０）。そして、コードマップの更新の結果をモニタリング制御機能部５００に返却し（Ｓ３６０）、結果を受けたモニタリング制御機能部５００は、データ処理制御機能部４００にコードマップの更新の結果の情報を通知する（Ｓ３７０）。一連のシーケンスによってスケーリング処理が完了することとなる。
【００３２】
スケーリング処理の完了により、モニタリング不要と判定された取得データ（近似処理後のデータ）に対しての計算処理要求を“計算処理機能部１１００ではなく”、計算処理制御機能部６００を介した（Ｓ３８０）スケールマップ管理機能部９００に計算処理を要求することで、コード（計算処理制御機能部６００からコード取得要求をスケールマップ管理機能部９００に対してかける（Ｓ３９０））をもとにしたスケールマップ検索を実施し（Ｓ４００）、検索結果を計算処理制御機能部６００に返却する（Ｓ４１０）。そして結合コード生成（Ｓ４２０）後、コード計算要求をコード処理機能部１０００に対してかけ（Ｓ４３０）、コード処理機能部１０００が結合コードを検索（Ｓ４４０）、結合コードの検索の結果をデータ処理制御機能部６００に返却する（Ｓ４５０）。結合コードの検索の結果の返却によりスケーリング処理後の取得データの通常計算処理を不要としたリアルタイム性を実現している。そして最後に、データ処理制御機能部６００からデータ送信機能部１２００に対して、データ送信要求（Ｓ４６０）をかけることで上位AP層サーバ３１に計測情報通知を行い（Ｓ４７０）、上位AP層サーバ３１は計算済み計測情報をリアルタイムに取得することが可能となる。
【００３３】
次に、計算処理を予め複数データパターンにて計算しておき、組み合わせのコードと計算済みデータをマップ化しておく際や、センサデータからの測定値の近似値が、スケールマップにない場合の処理手順を具体例により示す。図９は、本発明の第１の実施形態にかかる、一定回数間に受信した値の傾向を分析（モニタリング）し、高い頻度で受信する値にコードを割り当てる、スケーリング処理のフローを示した図である。図９が示す通り、以下の処理機能が実装されている。図９中の「ＦＦ」とは「存在しない」という意味である。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、値ごとの取得回数を数える。近似化を指定回数（設定ファイルで指定）実施し、一番回数の多い値を最頻値として抽出する（モニタリング）。  
※図中の矢印（１）は、センサXXX1(S001)と、センサXXX3(S003)を例にとって示している。  
（２）最頻値を中心に指定された範囲（設定ファイルで指定）の値をスケールマップに展開する。ただし、スケールマップに展開するとき、モニタリング回数の全てが同一近似値であった場合、中心値のみ展開する。  
※図中の例では、S001は”10”が一番多いため、10を中心に前後1つずつの値をスケールマップに展開している。S003はすべて”13”が取得されたため、スケールマップには13のみ展開している。  
（３）指定された計算式（設定ファイルで予め指定）ごとに、スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、コードマップを作成する。
【００３４】
スケーリング処理が実施済みである場合、スケールマップとコードマップを用いて以下の手順を実行することにより、通常計算を行わずに計算処理結果を得ることが可能となる。図１０に本発明の第１の実施形態にかかる、スケールマップとコードマップを用いたコード計算処理フローを示す。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、スケールマップ上の値と一致したコード（GC：group code）を検索する。  
（２）計算式に必要なGCを組み合わせた組合せGCをキーに、それぞれの計算式のコードマップから計算結果を得る。
【００３５】
本発明の実施形態に示すように、スケーリング処理機能とコード処理機能を具備することにより、従来のセンサデータ処理システムにおける計算処理部の課題（リアルタイム性）を解決している。特に本システムは、複雑な四則演算等が必要な数値データであればあるほど、既存のセンサデータ処理システムと比較した際の機能優位性が顕著に表れる特徴を有している。なお、本実施形態で示した計算式を含む設定ファイル等は処理フローを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００３６】
次に、機能詳細として、起動時に各テーブルの初期化処理を行う、また、設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能について、表１に設定ファイルとしてシステムの動作に必要な値のうち、ユーザで任意に設定を行うことが可能な設定ファイルを示す。尚、マップ範囲の設定については、設定モードと自動モードがあり、自動モードは、最頻値（X≧50%）と、前後値1 or 2（Y,Y'≦25%モードと、10%≦Y,Y'≦15% and 0＜Z,Z'≦10%モード）が設定されており、傾向分析により自動判定する。なお、本実施形態で示した自動モードの最頻値ならびに前後値のパラメータは自動モードを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００３７】
【表１−１】
2014078134.tif 000003
【００３８】
【表１−２】
2014078134.tif 000004
【００３９】
表２は、本システムのハードウェア条件例（下位ＰＦ層サーバ２１のハードウェア例）を示した表である。表２からも見て取れるように、定格消費電力がAC-100V換算で、約21W強と省エネ性の高いハードウェア条件で、本システムは動作可能である。なお、本実施形態は本システムのハードウェア条件の一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００４０】
【表２】
2014078134.tif 000005
【００４１】
実際に本システムと、スタンダードPCを用いた通常計算における処理速度を比較した例を以下に示す。また、表３は通常計算に用いられる算出計算に関する情報の一覧である。以下の計算式を、本システムでは表２に示したハードウェア条件で、一方はスタンダードPC（CPU：インテルCeleron B815 1.60GHz , メモリ：4GB（4GB×1）/8GB , HD：640GB）を用いて通常計算処理を実施した。尚、空調機は5000台と設定した。
【００４２】
【表３】
2014078134.tif 000006
【００４３】
【数１】
2014078134.tif 000007
【００４４】
以上の仮定（センサ温度の推定式）（式１）の下で、下記の目的関数（分散）である（式２）が最小となる空調の吹出し温度設定値の組み合わせを探索する。
【００４５】
【数２】
2014078134.tif 000008
【００４６】
以上より、本システムでは約1秒以内であるのに対して、スタンダードPCを用いた通常計算処理では約10秒という結果となった。
【００４７】
図１１に、第１の実施形態で示したセンサ情報高速データ処理システムを下位PF層サーバ２１とし、上位AP層サーバ３１と組み合わせた、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの電力リアルタイムグラフ表示画面例を示す。第１の実施形態で示している通り、下位PF層サーバ２１のスケールマップとコードマップを用いた計算処理と、上位AP層サーバ３１のリアルタイム制御機能によって、秒単位（本実施形態では3秒単位：MAX-1s単位）での電力リアルタイムグラフ表示を可能としており、また、クライアントPC（端末）４１上に展開する機能を具備することで、ユーザがリアルタイムな電力使用状況を把握することが可能となる。尚、温度情報も同様に状況の把握が可能である。
【００４８】
図１２に、本発明の第１の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの処理速度比較データ表示画面例を示す。処理速度比較データ表示画面例で示している通り、下位PF層サーバ２１である高速データ処理システムでのスケールマップとコードマップを用いた計算処理速度の算出結果と、上位AP層サーバ３１での通常計算処理速度の算出結果の双方を、クライアントPC上に展開する機能を具備することで、ユーザが双方の計算処理状況を把握することが可能となる。
【００４９】
また、スケールマップの再構築、計算パターン判定を除いた、純粋な組合せの通常計算における処理過程の速度算出（ベンチマーク（処理速度計測））を実施するか否かを、同画面上の「純粋な組合せの通常計算比較」の「実行」ボタンを押すことにより任意に選択することが可能である。尚、「実行」ボタンを押すと、ボタン表示が「解除」という表示に変わり、次に「解除」ボタンを押すと、各SID（センサID）毎の順位付け処理の完了をキーとした、スケールマップの再構築、計算パターン判定を含む通常計算処理速度の算出結果に変わる。
【００５０】
本発明の実施形態の構成により、高速に取り出した計算結果を上位AP層サーバ３１へ送信し、任意のクライアント端末４１の画面上に計算結果を、本発明の実施形態にかかるセンサ情報高速・表示システムの電力リアルタイムグラフ表示画面例等で表示する。また、RDBMSやHadoop等の他のDBシステムとの組合せで、計算処理過程における処理速度比較を画面上で定量的に確認することが可能なGUIを上位AP層サーバ３１で具備することにより、視覚的にセンサの状況を把握しやすくなる。そして、センサの状況に応じて設定を変更すること等により、センサデータ（測定データ）の計算処理時間を減少させるようにセンサを制御することが可能となる。
【００５１】
（第２の実施形態）  
第１の実施形態において、センサデータの近似値が予め作成したスケールマップに無い場合、スケーリング処理を再度行い、新たに作成したスケールマップに基づいて計算結果を送信するが、スケールマップを新たに作成する処理が多発するとシステムの高速性が損なわれる。対応策としてセンサデータの近似値が予め作成したスケールマップに無い場合はASS処理を行わずに通常計算を実施する方法も考えられる。しかし、ASS処理を行わずに通常計算を実施する方法も同様にシステムの高速性を損ねる原因となる。そこで、取得した近似値がスケールマップにない場合は、近似値がスケールマップにない頻度を確認し、頻度が少ない場合は通常計算を行い上位AP層サーバ３１に計算結果を送信するが、頻度が多い場合には通常計算の処理と並行して再度モニタリングを行い、一連のシーケンスによる再スケーリング処理を実施し、処理完了までの間、通常計算にて上位AP層サーバ３１へ計算結果を送信する。再スケーリング処理完了後は、通常計算処理からスケールマップとコードマップを用いた計算処理に自動切替し、高速で上位AP層サーバ３１に計算結果を送信する。
【００５２】
図１３は、近似値がスケールマップ上にある場合と、ない場合（スコープ外の場合）が混在したモデルケースにおける本発明の第２の実施形態によるシステムの動作を示した図であり、センサｎの近似値がスケールマップ上に全て該当する場合は、スケールマップとコードマップを用いた計算処理を実施し、ない場合（スコープ外の場合）は通常計算の処理を実施する。図１３が示す通り、以下の処理機能が実装されている。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、スケールマップ上の値と一致したコード（GC）を検索する。  
（２）センサｎの近似値がスケールマップ上の値と全て一致（該当）する場合、計算式に必要なGCを組み合わせた組合せGCをキーに、それぞれの計算式のコードマップから計算結果を得る。また、スケールマップ上の値と一致しない場合（該当なし）は、設定ファイルで設定した計算式定義（計算式ID:計算式）に基づき通常計算を実施する。  
※図中の例では、設定ファイル(C002)を用いた通常計算を実施している。  
（３）スケールマップ上の値と一致しない状況が頻発（設定ファイルにより任意に設定することも可）する場合、再モニタリングを通常計算と並行して開始し、再スケーリング（図３参照）が完了するまで通常計算を実施する。
【００５３】
第２の実施形態に示すように、通常計算処理機能と再スケーリング機能を具備することにより、高速データ処理システムの計算処理制御部における課題の改善、および、上位AP層サーバ３１への応答性の向上に関する課題を解決している。
【００５４】
次に、図１４にスケールマップ上の値と一致しない状況が頻発する場合に、一定回数間に受信した値の傾向を再分析（再モニタリング）し、高い頻度で受信する値にコードを割り当てる、本発明の第２の実施形態による再スケーリング処理のフローを示す。図１４に示す通り、以下の処理機能が実装されている。  
（１）センサから取得した値を指定された粒度（設定ファイルで指定）で近似化し、値ごとの取得回数を数える。近似化を指定回数（設定ファイルで指定）実施し、一番回数の多い値を最頻値として抽出する（モニタリング）。  
※図中の矢印は、センサXXX4(S004)を例にとって示している。  
（２）最頻値を中心に指定された範囲（設定ファイルで指定）の値をスケールマップに再展開する。ただし、スケールマップに再展開するとき、モニタリング回数の全てが同一近似値であった場合、中心値のみ展開する。  
※図中の例では、S004は”10.5”が一番多いため、10.5を中心に前後1つずつの値をスケールマップに再展開している。  
（３）指定された計算式（設定ファイルで指定）ごとに、スケールマップの値の全ての組み合わせパターン分の計算を行い、コードマップを作成する。  
※図中の例では、設定ファイル(C002)を用いた組み合わせパターンの計算を実施している。
【００５５】
図１５に本発明の第２の実施形態にかかる再スケーリング後のコード計算処理フローを示す。図１４に示した再スケーリング処理の実施後は、スケールマップとコードマップを再度用いることにより、図１５に示すように通常計算を実施せずに計算処理結果が得られるようになる。
【００５６】
図１６に、本発明の第２の実施形態により、通常計算処理機能と再スケーリング機能に基づき計算処理を行うアルゴリズムを示す。図１６のアルゴリズムが示す通り、スケールマップ検索（Ｓ１６２０）によりスケールマップ上の値と一致しない場合（該当なし）は、通常計算（Ｓ１６７０）を実施し、且つ、発生頻度が高い場合、再モニタリング（Ｓ１６９０）を通常計算（Ｓ１６７０）と並行して開始し、再スケーリングが完了するまで通常計算（Ｓ１６７０）を実施する。図１６のモニタリングデータ更新（Ｓ１６９０）とコードマップ更新（Ｓ１７００）との間の再スケーリング処理は、第１の実施形態におけるスケーリング処理と同様である。具体的には図６から図８の通常計算機能追加の機能間シーケンス図のステップＳ２００からステップＳ３７０を参照されたい（Ｃ）。
【００５７】
また、表４に、機能詳細として、再スケーリング処理の設定ファイルの読み込みを行う、イニシャライズ機能を示す。そして、イニシャライズ機能１３００（図５に示す）は、全機能の初期処理を実施することができる。表４の設定ファイルにより、ユーザにて再スケーリング実施のパラメータ（はずれ値の連続性）を任意に設定することが可能である。
【００５８】
【表４】
2014078134.tif 000009
【００５９】
通常計算処理機能と再スケーリング機能を具備し、発生頻度により通常計算処理と再スケーリングを平衡して実施することにより、高速データ処理システムの計算処理制御部における課題の改善、および、上位AP層サーバ３１への応答性の向上に関する課題を解決している。
【００６０】
なお、本実施形態で示した計算式を含む設定ファイル等は処理フローを説明する上での一例であり、実現形態については本実施形態に限らない。
【００６１】
（第３の実施形態）  
図１７に、本発明の第３の実施形態により、組合せ通常計算を並列化処理し、高速化処理を実現させる機能を示す。図１７に示す通り、スケールマップ検索後に行う計算式ＩＤに基づく組合せ通常計算処理のプロセスを、マルチスレッドを用いて分割する事でデータ処理をパラレルに実施し、負荷の分散と処理時間の短縮を図ることが可能となる。
【００６２】
以上の説明によって、従来技術のセンサデータの計算処理過程における課題の改善と、高速応答性を向上させ、且つ、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成要件をクリアしており、高速性が求められている、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う、次世代空調制御技術で必須となる高速フィードバック制御を可能とし、また、現在課題となっている市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性を向上（夏季節電対策におけるピーク電力カットへの即時対応）させることも可能としている点にある。
【００６３】
そして、本システムは、得たセンサの測定データをもとに得た数値データの複雑な四則演算等を用いた計算結果が必要なケースであればあるほど、従来技術のセンサデータ処理システムと比較した際の機能優位性が顕著に表れる特徴を有している。
【００６４】
また、本発明の実施形態の構成により、高速性が求められている、温度情報をもとに空調の逐次制御を行う次世代空調制御技術で必須となる高速フィードバック制御を可能とし、また、現在課題となっている市中製品の電力見える化システムにおける消費電力表示のリアルタイム性、特に通信ビルやデータセンタ等、通信装置類（負荷変動（消費電力の変動）が少ない装置類）が多く設置されている通信機械室の空調フィードバック制御や、消費電力表示の更なる高速性に資する。そして、空調フィードバック制御や、消費電力表示の更なる高速性に資する機能を満たすハードウェア条件として、スケールアップ型のアーキテクチャにフォーカスし、低消費電力で機能化を果たす論理構成・ハードウェア構成（最小限のリソースでインテリジェントに処理する方法）を導き出し、機能化実装を実現している。
【符号の説明】
【００６５】
１  センサ情報高速処理・表示システム
２  センサ情報高速データ処理システム
１０  計測機器
１１  センサ
１２  ゲートウェイ
２０  データ収集・高速処理機器
２１  下位PF層サーバ
３０  配信コンテンツ作成・管理機器
３１  上位AP層サーバ
３２  表示APサーバ
３３  空調制御APサーバ
４１  クライアント端末
４２  空調機
５１  ユーザI/F部
５２  外部連携I/F部
５３  データ収集・処理部
５４  パターン制御・管理部
５５  リアルタイム制御部
５６  データ蓄積・管理部
５７  配信コンテンツ作成・管理部
５８  ＤＢ
１００  センサコントローラ
２００  アダプタ機能部
３００  データ受信機能部
４００  データ処理制御機能部
５００  モニタリング制御機能部
６００  計算処理制御機能部
７００  受信データ管理機能部
８００  モニタリングデータ管理機能部
９００  スケールマップ管理機能部
１０００  コード処理機能部
１１００  計算処理機能部
１２００  データ送信機能部
１３００  イニシャライズ機能部
【図１】
2014078134.tif 000010
【図２】
2014078134.tif 000011
【図３】
2014078134.tif 000012
【図４】
2014078134.tif 000013
【図５】
2014078134.tif 000014
【図６】
2014078134.tif 000015
【図７】
2014078134.tif 000016
【図８】
2014078134.tif 000017
【図９】
2014078134.tif 000018
【図１０】
2014078134.tif 000019
【図１１】
2014078134.tif 000020
【図１２】
2014078134.tif 000021
【図１３】
2014078134.tif 000022
【図１４】
2014078134.tif 000023
【図１５】
2014078134.tif 000024
【図１６】
2014078134.tif 000025
【図１７】
2014078134.tif 000026