(57)【要約】【課題】電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データを取得できるセンサ制御装置等を提供する。【解決手段】センサ制御装置は、測定設定部と、分析部と、パターン設定部と、推定部とを有する。測定設定部は、測定を行わせるセンサを測定周期ごとに巡回させるように複数のセンサの測定タイミングを設定する。分析部は、前記複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサによる測定値を推定するモデルを生成する。パターン設定部は、生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、前記測定タイミングごとの前記測定を行わせるセンサの選択パターンを設定する。推定部は、前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める。【選択図】図３
2018074325.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定を行わせるセンサを測定周期において巡回させるように複数のセンサの測定タイミングを設定する測定設定部と、
前記複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサの測定値を推定するモデルを生成する分析部と、
生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、前記測定タイミングごとの前記測定を行わせるセンサの選択パターンを設定するパターン設定部と、
前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める推定部と
を有することを特徴とするセンサ制御装置。
【請求項２】
前記推定誤差が閾値を超えた場合に、前記分析部は、前記参照センサの数を増加させてモデルを生成し直すことを特徴とする請求項１に記載のセンサ制御装置。
【請求項３】
前記分析部は、前記時系列データにおける測定値の相関性を基に算出された各センサの優先度に応じて、前記参照センサを選択することを特徴とする請求項１又は２に記載のセンサ制御装置。
【請求項４】
前記推定部における推定誤差を評価した結果に応じて、前記分析部は、モデルを生成し直すことを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のセンサ制御装置。
【請求項５】
設定された前記選択パターンに含まれるセンサについての推定誤差が許容値を超えた場合に、前記パターン設定部は、前記選択パターンの次の測定タイミングにおける選択パターンに当該センサを含めることを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載のセンサ制御装置。
【請求項６】
前記パターン設定部は、あらかじめ指定された測定規則に従って、前記選択パターンに含めるセンサを決定することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載のセンサ制御装置。
【請求項７】
複数のセンサと、
前記複数のセンサを管理するセンサ制御装置と、を有し、
前記センサ制御装置は、
測定を行わせるセンサを測定周期において巡回させるように前記複数のセンサの測定タイミングを設定する測定設定部と、
前記複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサの測定値を推定するモデルを生成する分析部と、
生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、前記測定タイミングごとの前記測定を行わせるセンサの選択パターンを設定するパターン設定部と、
前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める推定部と
を有することを特徴とするセンサシステム。
【請求項８】
情報処理装置が、
複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサの測定値を推定するモデルを生成し、
生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、測定タイミングごとの測定を行わせるセンサの選択パターンを設定し、
前記測定を行わせるセンサを測定周期において巡回させるように前記複数のセンサの前記測定タイミングを設定し、
前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める
処理を実行することを特徴とするセンサ制御方法。
【請求項９】
情報処理装置に、
複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサの測定値を推定するモデルを生成し、
生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、測定タイミングごとの測定を行わせるセンサの選択パターンを設定し、
前記測定を行わせるセンサを測定周期において巡回させるように前記複数のセンサの前記測定タイミングを設定し、
前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める
処理を実行させることを特徴とするセンサ制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ制御装置、センサシステム、センサ制御方法及びセンサ制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、分散配備されたセンサノードを有するセンサシステムにより環境に関する測定データを収集し、測定データの解析内容に基づいて情報を提供するＩｏＴ（Internet  of  Things）サービスが知られている。広域における任意の場所での測定を可能とするため、通常、センサノードには、主な電力源とされる電池が取り付けられる。センサシステムは、センサノードでの電池交換が頻発することによるメンテナンス負荷を軽減可能とするために、各センサノードの電力消費を低減させることが望まれる。
【０００３】
電力消費の低減のために、例えば、センサノードによる測定の頻度を単に下げた場合、測定対象の状態変化が見落とされ易くなり、測定データの精度を悪化させることになる。センサシステムは、センサノードの電力消費を低減させるとともに、高精度な測定データを得ることが求められている。
【０００４】
従来、通信ネットワークシステムに関し、センサによる個別の出力データから将来のデータを推定し、その推定誤差に応じてセンサノードを動作させる間隔を制御する技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−１３８２４５号公報
【特許文献２】特開２０１３−１９１１５６号公報
【特許文献３】国際公開第２００６／０９０４８０号
【特許文献４】特開２０１０−２０６５９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
環境に関する測定の場合、地形などの物理的な特性から、いくつかのセンサノードで得られる測定値の間に相関が生じることがある。個別の出力データを基にする予測では、測定値同士の相関性が反映されないために、測定が行われなくても測定データの精度への影響が小さいと考えられる地点での測定が多く行われる可能性がある。測定データの精度への影響の程度に関わらず地点ごとの測定が行われることで、無駄な電力消費が増大されることとなる。また、測定データの精度への影響が大きいセンサノードに測定を集中させた場合、センサシステム全体における電力消費が当該センサノードに偏ることで、結果として、メンテナンス負担の軽減が困難となる。
【０００７】
一つの側面では、電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データを取得できるセンサ制御装置等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】
【０００８】
一つの案では、センサ制御装置は、測定設定部と、分析部と、パターン設定部と、推定部とを有する。測定設定部は、測定を行わせるセンサを測定周期ごとに巡回させるように複数のセンサの測定タイミングを設定する。分析部は、前記複数のセンサによる測定値の時系列データを分析して、前記複数のセンサから選択された参照センサの測定値から前記複数のセンサによる測定値を推定するモデルを生成する。パターン設定部は、生成された前記モデルによる推定誤差を評価し、前記測定タイミングごとの前記測定を行わせるセンサの選択パターンを設定する。推定部は、前記測定タイミングごとの前記選択パターンに含まれるセンサによる測定値に、前記選択パターンに対応付けられている前記モデルを適用して、前記複数のセンサにおける推定値を求める。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面では、電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データを取得できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、実施例１のセンサシステムの一例を示す説明図である。
【図２】図２は、ノードの一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、測定サーバ装置の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、選択パターンの設定例を示す図である。
【図５】図５は、第１の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。
【図６】図６は、第２の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。
【図７】図７は、第３の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。
【図８】図８は、モデル係数テーブルの一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１における測定データの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図１０】図１０は、実施例１における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、パターン設定テーブルの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、時刻同期テーブルの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、測定タイミング設定テーブルの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２における測定データの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、推定誤差記録テーブルの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例３における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図１７】図１７は、許容誤差テーブルの一例を示す図である。
【図１８】図１８は、パターン設定テーブルの一例を示す図である。
【図１９】図１９は、モデル係数テーブルの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、実施例４における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図２１】図２１は、測定間隔指定テーブルの一例を示す図である。
【図２２】図２２は、実施例５における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図２３】図２３は、測定順序指定テーブルの一例を示す図である。
【図２４】図２４は、実施例６における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。
【図２５】図２５は、同時測定指定テーブルの一例を示す図である。
【図２６】図２６は、実施例１から６のセンサ制御プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す図である。
【図２７】図２７は、実施例１から６のセンサシステムを含む情報提供システムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて、本願の開示するセンサ制御装置、センサシステム、センサ制御方法及びセンサ制御プログラムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜組み合わせても良い。
【実施例１】
【００１２】
図１は、実施例１のセンサシステム１の一例を示す説明図である。図１に示すセンサシステム１は、複数のセンサノード（以下、ノードと称する）２と、測定サーバ装置３とを有する。センサシステム１に含まれるノード２の数は、任意であるものとする。
【００１３】
ノード２は、測定対象の状態を測定するセンサの機能を備えた端末装置である。ノード２は、屋外環境あるいは構造物の内部等における測定対象の状態、例えば、温度、湿度、水位、風向、人の動き等を測定する。各ノード２は、測定が実施される空間の測定地点ごとに散在している。測定サーバ装置３は、複数のノード２を管理するセンサ制御装置として機能する。測定サーバ装置３は、複数のノード２による測定値を収集して、測定データを生成する。測定サーバ装置３と各ノード２との間には、通信ネットワークが構築されている。通信ネットワークには、無線及び有線を問わず任意の種類の通信網が含まれても良く、測定サーバ装置３とノード２の間において通信を中継する中継装置が含まれても良い。
【００１４】
図２は、ノード２の一例を示すブロック図である。図２に示すノード２は、センサ素子１１と、電池１２と、制御部１３と、通信部１４と、記憶部１５とを有する。センサ素子１１は、測定対象の状態を測定して、測定の結果である測定値を出力する素子である。電池１２は、ノード２の電力源であって、例えば一次電池である。ノード２の各部は、電池１２からの電力を使用して駆動する。電池１２は、一次電池の他、各種発電素子で発電した電力を蓄電する二次電池を含むものであっても良い。
【００１５】
制御部１３は、ノード２全体を制御する。制御部１３は、設定に応じた測定タイミングにおいてセンサ素子１１による測定値を取得し、取得された測定値を処理する。通信部１４は、ノード２の外部の通信先との通信を行う。通信部１４は、例えば、中継装置との無線通信を行う通信インタフェースである。記憶部１５は、測定タイミングの設定を保持する。
【００１６】
図３は、測定サーバ装置３の一例を示すブロック図である。図３に示す測定サーバ装置３は、通信部２１と、制御部２２と、記憶部２３とを有する。通信部２１は、測定サーバ装置３の外部の通信先との通信を行う。通信部２１は、例えば、中継装置と通信する通信インタフェースである。制御部２２は、記憶部２３に格納されたセンサ制御プログラムを読み出し、読み出されたセンサ制御プログラムに基づき各種プロセスを機能として構成する。制御部２２は、測定設定部３１と、分析部３２と、パターン設定部３３と、推定部３４とを有する。
【００１７】
測定設定部３１は、複数のノード２の測定タイミングを設定する。測定タイミングは、測定を行わせるノード２を測定周期ごとに巡回させるように設定される。分析部３２は、学習データを分析して、複数のノード２から選択された参照センサの測定値から複数のノード２の測定値を推定するモデルを生成する。学習データは、複数のノード２による測定値の時系列データである。分析部３２は、例えば、学習データの回帰分析により、時系列における測定値の関係をモデル化させた自己回帰（Auto  Regression）モデルを生成する。
【００１８】
パターン設定部３３は、分析部３２で生成されたモデルによる推定誤差を評価し、測定タイミングごとの測定が行われるノード２の選択パターンを設定する。推定部３４は、測定タイミングごとの選択パターンに含まれるノード２による測定値に、選択パターンに対応付けられているモデルを適用して、複数のノード２における推定値を求める。
【００１９】
記憶部２３は、タイミング設定格納部３５と、パターン設定格納部３６と、モデル係数格納部３７と、データ格納部３８とを有する。タイミング設定格納部３５は、測定設定部３１で設定された測定タイミングの内容が格納される領域である。パターン設定格納部３６は、パターン設定部３３で設定された選択パターンの内容が格納される領域である。モデル係数格納部３７は、分析部３２で生成されたモデルの係数が格納される領域である。データ格納部３８は、測定値、推定値及び学習データが格納される領域である。
【００２０】
分析部３２は、学習データの時系列におけるある時刻、例えばＴ＝０の各ノード２の測定値を、Ｔ＝０から遡った時刻における参照センサの測定値の線形結合により推定して、Ｔ＝０における各ノード２の推定値を求める。分析部３２は、各ノード２について、時系列の各時刻における推定値を、Ｔ＝０の場合と同様の手法によって求める。分析部３２は、各時刻における推定値と学習データに含まれる実際の測定値との誤差が最小となるモデルを探索する。分析部３２は、かかる回帰分析により、参照センサの測定値である説明変数から各ノード２の測定値である目的変数を推定するための自己回帰モデルを、各ノード２について生成する。
【００２１】
パターン設定部３３は、生成されたモデルによる推定誤差が閾値以下である場合に、当該モデルの生成にて選択された参照センサを、当該モデルが適用される測定タイミングの選択パターンに含めるノード２と決定する。一方、推定誤差が閾値を超えた場合、分析部３２は、参照センサの数を増加させてモデルを生成し直す。パターン設定部３３は、生成し直されたモデルによる推定誤差が閾値以下であるか否かの評価を行う。
【００２２】
ある測定タイミングのモデルと選択パターンが決定されると、分析部３２は、次の測定タイミングについての新たなモデルを生成する。分析部３２は、先の測定タイミングにおける選択パターンのノード２については、先の測定タイミングのモデルからＡＲ次数が繰り上げられた項を、新たなモデルに含める。ＡＲ次数は、自己回帰モデルの次数である。また、分析部３２は、新たなモデルの参照センサとして、先の測定タイミングの選択パターンに含めたノード２以外のノード２を選択する。パターン設定部３３は、新たに生成されたモデルについて、推定誤差が閾値以下であるか否かの評価を行う。
【００２３】
分析部３２及びパターン設定部３３は、センサシステム１における全てのノード２が選択パターンに含められるまで、モデルの生成と選択パターンの設定を繰り返す。このようにして、測定サーバ装置３は、測定周期内の各測定タイミングにおける選択パターンと、選択パターンに対応するモデルとを決定する。
【００２４】
図４は、選択パターンの設定例を示す図である。図４には、測定を行わせるノード２を測定周期内の３つの測定タイミングにて巡回させる場合における選択パターンの設定例を示している。尚、本実施例の以下の説明では、複数のセンサである６個のノード２に対して選択パターンが設定されるものとする。６個のノード２は、１から６の整数で表されるセンサＩＤがそれぞれ付与されており、センサＩＤによって互いを識別可能とされている。
【００２５】
また、測定タイミングごとの選択パターンには、時系列順に、１から昇順の整数で表されるパターンＩＤが付与される。以下の説明にて、パターンＩＤ＝１の選択パターンを第１の選択パターン、パターンＩＤ＝２の選択パターンを第２の選択パターン、パターンＩＤ＝３の選択パターンを第３の選択パターン、とそれぞれ称することがある。
【００２６】
図４の上段に示された第１の選択パターンは、センサＩＤ＝３，４の２つのノード２を含む。第１の選択パターンに対応するモデルは、センサＩＤ＝３，４のノード２についてのＡＲ次数＝１の項を含む。ＡＲ次数＝１の項として表される説明変数は、目的変数である測定値の時刻Ｔから、時系列における単位時間を１つ遡った時刻Ｔ−１における測定値を表す。
【００２７】
第１の選択パターンの設定の際、分析部３２は、参照センサであるセンサＩＤ＝３，４のノード２の測定値ｘ３，１，ｘ４，１から各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６を求めるモデルを生成する。例えば、「ｘ３，１」の表記における添え字「３」及び「１」は、それぞれセンサＩＤ＝３及びＡＲ次数＝１を表している。分析部３２は、各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６と実際の測定値ｙ１〜ｙ６との誤差が最小となるモデルを探索する。例えば、「ｘ１」、「ｙ１」の表記における添え字「１」は、センサＩＤ＝１を表している。
【００２８】
図５は、第１の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。学習データは、過去の一定期間において実施された全てのノード２による一斉測定の結果を収集したものである。学習データは、例えば、ある日の１０時０分から１０時５９分までにおける６個のノード２の測定値が収集された時系列データとする。一斉測定は１分間隔で実施されている。かかる測定間隔の時間である１分が、学習データの時系列における単位時間とされる。推定データは、分析部３２での学習データの分析によって得られた推定値のデータとする。
【００２９】
例えば、分析部３２は、１０時０分におけるセンサＩＤ＝３，４のノード２の測定値「２．５２」と「２．７５」を参照して、１０時１分におけるセンサＩＤ＝１〜６の各ノード２の測定値を推定する。得られたノード２ごとの推定値と、学習データにおけるノード２ごとの実際の測定値との差分が、ノード２ごとの測定値の推定誤差となる。例えば、センサＩＤ＝１のノード２については、得られた推定値「２．９７」を、学習データの１０時１分における測定値「３」と比較した場合の差分「０．０３」が、１０時１分における測定値の推定誤差となる。分析部３２は、１０時２分以降についても、１０時１分の場合と同様に各ノード２の測定値を推定する。分析部３２は、ノード２ごとに、１０時１分から１０時５９分までにおける推定誤差が最小となるモデルを探索する。
【００３０】
パターン設定部３３は、かかる探索により生成されたモデルによる推定誤差が閾値以下である場合に、センサＩＤ＝３，４のノード２を、第１の選択パターンに含めるノード２と決定する。パターン設定部３３は、パターンＩＤ＝１へのセンサＩＤ＝３，４の対応付けを、パターン設定格納部３６に格納されているパターン設定テーブルへ書き込む。また、パターン設定部３３は、生成されたモデルの係数を、モデル係数格納部３７に格納されているモデル係数テーブルへ書き込む。
【００３１】
図４の中段に示された第２の選択パターンは、センサＩＤ＝５，６の２つのノード２を含む。第２の選択パターンに対応するモデルは、センサＩＤ＝５，６についてのＡＲ次数＝１の項と、センサＩＤ＝３，４についてのＡＲ次数＝２の項を含む。ＡＲ次数＝２の項として表される説明変数は、目的変数である測定値の時刻Ｔから単位時間を２つ遡った時刻Ｔ−２における測定値を表す。センサＩＤ＝３，４のノード２についてのＡＲ次数は、第１の選択パターンのモデルから１つ繰り上げられている。
【００３２】
第２の選択パターンの設定の際、分析部３２は、第１の選択パターンからＡＲ次数が繰り上げられた測定値ｘ３，２，ｘ４，２と、参照センサであるセンサＩＤ＝５，６のノード２の測定値ｘ５，１，ｘ６，１から、各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６を求めるモデルを生成する。分析部３２は、各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６と実際の測定値ｙ１〜ｙ６との誤差が最小となるモデルを探索する。
【００３３】
図６は、第２の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。例えば、分析部３２は、１０時１分におけるセンサＩＤ＝５，６のノード２の測定値「２．７１」及び「２．０６」と、１０時０分におけるセンサＩＤ＝３，４のノード２の測定値「２．５２」及び「２．７５」を参照する。分析部３２は、参照された測定値を基に、１０時２分におけるセンサＩＤ＝１〜６の各ノード２の測定値を推定する。分析部３２は、ノード２ごとに、１０時２分から１０時５９分までにおける推定誤差が最小となるモデルを探索する。
【００３４】
パターン設定部３３は、かかる探索により生成されたモデルによる推定誤差が閾値以下である場合に、センサＩＤ＝５，６のノード２を第２の選択パターンに含めるノード２と決定する。パターン設定部３３は、パターンＩＤ＝２へのセンサＩＤ＝５，６の対応付けをパターン設定テーブルへ書き込む。また、パターン設定部３３は、生成されたモデルの係数をモデル係数テーブルへ書き込む。
【００３５】
図４の下段に示された第３の選択パターンは、センサＩＤ＝１，２の２つのノード２を含む。第３の選択パターンに対応するモデルは、センサＩＤ＝１，２についてのＡＲ次数＝１の項と、センサＩＤ＝５，６についてのＡＲ次数＝２の項と、センサＩＤ＝３，４についてのＡＲ次数＝３の項を含む。ＡＲ次数＝３の項として表される説明変数は、目的変数である測定値の時刻Ｔから単位時間を３つ遡った時刻Ｔ−３における測定値を表す。センサＩＤ＝３，４，５，６のノード２についてのＡＲ次数は、第２の選択パターンのモデルからそれぞれ１つ繰り上げられている。
【００３６】
第３の選択パターンの設定の際、分析部３２は、第２の選択パターンからＡＲ次数が繰り上げられた測定値ｘ３，３，ｘ４，３，ｘ５，２，ｘ６，２と、参照センサであるセンサＩＤ＝１，２のノード２の測定値ｘ１，１，ｘ２，１から、各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６を求めるモデルを生成する。分析部３２は、各ノード２の推定値ｘ１〜ｘ６と実際の測定値ｙ１〜ｙ６との誤差が最小となるモデルを探索する。
【００３７】
図７は、第３の選択パターンにおける学習データ及び推定データの一例を示す図である。例えば、分析部３２は、１０時２分におけるセンサＩＤ＝１，２のノード２の測定値「３．０２」及び「２．６７」を参照する。これと併せて、分析部３２は、１０時１分におけるセンサＩＤ＝５，６のノード２の測定値「２．７１」及び「２．０６」と、１０時０分におけるセンサＩＤ＝３，４のノード２の測定値「２．５２」及び「２．７５」を参照する。分析部３２は、参照された測定値を基に、１０時３分におけるセンサＩＤ＝１〜６の各ノード２の測定値を推定する。分析部３２は、ノード２ごとに、１０時３分から１０時５９分までにおける推定誤差が最小となるモデルを探索する。
【００３８】
パターン設定部３３は、かかる探索により生成されたモデルによる推定誤差が閾値以下である場合に、センサＩＤ＝１，２のノード２を第３の選択パターンに含めるノード２と決定する。パターン設定部３３は、パターンＩＤ＝３へのセンサＩＤ＝１，２の対応付けをパターン設定テーブルへ書き込む。また、パターン設定部３３は、生成されたモデルの係数をモデル係数テーブルへ書き込む。
【００３９】
図８は、モデル係数テーブルの一例を示す図である。モデル係数テーブルは、モデル係数格納部３７に格納されている。モデル係数テーブルには、パターンＩＤの欄が設けられ、選択パターンと、モデルを表す係数とが互いに対応付けられている。パターンＩＤ＝１の欄には、第１の選択パターンに対応するモデルの係数が書き込まれる。第１の選択パターンに含まれるノード２を示すセンサＩＤ＝３，４の欄に、測定値の推定対象とされるノード２の各センサＩＤに対する係数が書き込まれる。また、センサＩＤ＝３，４に対応するＡＲ次数を表す数値「１」が書き込まれる。例えば、推定対象であるセンサＩＤ＝１のノード２の推定値を求める場合の係数として、センサＩＤ＝３，４の各ノード２の測定値に対してそれぞれ「０．５４」及び「０．５９」が設定されている。
【００４０】
パターンＩＤ＝２の欄には、第２の選択パターンに対応するモデルの係数が書き込まれる。第２の選択パターンに含まれるノード２を示すセンサＩＤ＝５，６の欄と、第１の選択パターンからＡＲ次数が繰り上げられるセンサＩＤ＝３，４の欄には、測定値の推定対象とされるノード２の各センサＩＤに対する係数が書き込まれる。また、センサＩＤ＝５，６に対応するＡＲ次数を表す数値「１」と、センサＩＤ＝３，４に対応するＡＲ次数を表す数値「２」とが書き込まれる。例えば、推定対象であるセンサＩＤ＝１のノード２の推定値を求める場合の係数として、センサＩＤ＝３〜６の各ノード２の測定値に対して、それぞれ「０．３０」、「０．３３」、「０．３２」及び「０．２４」が設定されている。
【００４１】
パターンＩＤ＝３の欄には、第３の選択パターンに対応するモデルの係数が書き込まれる。第３の選択パターンに含まれるノード２を示すセンサＩＤ＝１，２の欄と、第２の選択パターンからＡＲ次数が繰り上げられるセンサＩＤ＝３，４，５，６の欄には、測定値の推定対象とされるノード２の各センサＩＤに対する係数が書き込まれる。また、センサＩＤ＝１，２に対応するＡＲ次数を表す数値「１」と、センサＩＤ＝５，６に対応するＡＲ次数を表す数値「２」と、ＩＤ＝３，４に対応するＡＲ次数を表す数値「３」とが書き込まれる。例えば、推定対象であるセンサＩＤ＝１のノード２の推定値を求める場合の係数として、センサＩＤ＝１〜６の各ノード２の測定値に対してそれぞれ「０．２２」、「０．１９」、「０．１８」、「０．２」、「０．２」及び「０．１５」が設定されている。
【００４２】
６個のノード２の全てが第１の選択パターンから第３の選択パターンに含められたことで、分析部３２及びパターン設定部３３は、モデルの生成と選択パターンの設定を終了する。測定設定部３１は、パターン設定部３３による選択パターンの設定内容を基に、６個のノード２の測定タイミングを設定する。測定設定部３１は、設定内容に従い、測定を行わせるノード２を、センサＩＤ＝３，４、次にセンサＩＤ＝５，６、その次にセンサＩＤ＝１，２、と１分ごとに遷移させる。これにより、測定設定部３１は、測定周期である３分において６個のノード２における測定を巡回させるように各ノード２の測定タイミングを設定する。
【００４３】
測定サーバ装置３は、測定を行わせるノード２を測定周期において巡回させることで、各測定タイミングに全てのノード２に測定を行わせる場合に比べて、センサシステム１の電力消費を低減できる。測定サーバ装置３は、特定のノード２へ測定が集中する事態を回避でき、ノード２での電池１２の交換作業によるセンサシステム１のメンテナンス負担を軽減できる。また、測定サーバ装置３は、生成されたモデルの推定誤差を評価してノード２の選択パターンを設定することで、高精度な測定データを得ることができる。センサシステム１は、環境における物理的な特性を意識せずに複数のノード２を任意の態様で分散させても、各ノード２の電力消費を均等にさせるとともに測定データの誤差を低減できる。
【００４４】
次に、本実施例の測定サーバ装置３の動作について説明する。図９は、実施例１における測定データの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、測定データの生成に関わる処理として、設定に応じた測定タイミングにて複数のノード２に測定を行わせるとともに複数のノード２における測定値を推定するセンサ制御処理を実行する。測定サーバ装置３がセンサ制御処理の動作を開始させると、測定設定部３１は、パターン設定格納部３６を参照して、選択パターンが設定されているか否かを判定する（ステップＳ１）。選択パターンが設定されていない場合（ステップＳ１否定）、分析部３２及びパターン設定部３３は、学習データの回帰分析により、選択パターンと回帰モデルを生成する（ステップＳ２）。
【００４５】
選択パターンと回帰モデルが生成された後、あるいは選択パターンが設定されていた場合（ステップＳ１肯定）、測定設定部３１は、選択パターンの内容に従って、各ノード２の測定タイミングを設定する（ステップＳ３）。測定設定部３１は、設定された測定タイミングの内容を、タイミング設定格納部３５へ格納する。通信部２１は、測定タイミングの内容を各ノード２へ送信する。ノード２で受信された測定タイミングの内容は、ノード２の記憶部１５に格納される。
【００４６】
測定タイミングの設定に従って各ノード２から送信された測定値を通信部２１が受信すると（ステップＳ４肯定）、制御部２２は、受信された測定値をデータ格納部３８の測定テーブルに格納する。通信部２１が測定値を受信しない場合（ステップＳ４否定）、制御部２２は、測定値が受信されるまで待機する。測定値が受信されると、推定部３４は、ノード２での当該測定値の測定タイミングにおける選択パターンを示すパターンＩＤを判定する（ステップＳ５）。
【００４７】
推定部３４は、判定されたパターンＩＤに対応付けられているモデルの係数をモデル係数格納部３７から読み出す。推定部３４は、読み出された係数を使用して、複数のノード２の推定値を算出する（ステップＳ６）。推定部３４は、算出された推定値をデータ格納部３８の推定値テーブルに格納する（ステップＳ７）。測定サーバ装置３は、測定値テーブルに格納された測定値と推定値テーブルに格納された推定値とを含めた測定データを生成する。
【００４８】
制御部２２は、複数のノード２での測定を終了させる終了要求が発行されたか否かを判定する（ステップＳ８）。終了要求が発行されない場合（ステップＳ８否定）、制御部２２は、次の測定タイミングにおける測定値の受信を待機する（ステップＳ４）。終了要求が発行された場合（ステップＳ８肯定）、測定サーバ装置３は、図９に示す処理動作を終了する。
【００４９】
図１０は、実施例１における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３が学習データの分析及び選択パターンの生成に関わる処理動作を開始させると、制御部２２は、タイミング設定格納部３５に格納されている測定タイミングの内容を初期値に戻すことで、測定タイミングの設定を初期化させる（ステップＳ１１）。
【００５０】
分析部３２は、データ格納部３８に学習データが格納されているか否かを判定する（ステップＳ１２）。学習データが格納されていない場合（ステップＳ１２否定）、制御部２２は、全てのノード２による一斉測定を実施させて、学習データを取得する（ステップＳ１３）。一斉測定が実施される期間と測定間隔は、あらかじめ規定されているものとする。例えば、一斉測定は、１時間の期間において１分間隔で実施される。制御部２２は、取得された学習データをデータ格納部３８に格納する。
【００５１】
学習データが取得された後、あるいは学習データが格納されていた場合（ステップＳ１２肯定）、分析部３２は、ＡＲ次数ｒを設定する（ステップＳ１４）。図１０に示す処理動作を開始してから最初の本設定において、分析部３２は、ｒ＝１を設定する。これにより、分析部３２は、生成されるモデルを、１単位時間、例えば１分前まで測定値を遡る回帰モデルとすることを決定する。
【００５２】
分析部３２は、参照センサの数ｋを設定する（ステップＳ１５）。ＡＲ次数ｒが設定されてから最初における参照センサの数ｋの設定では、分析部３２は、ｋ＝１を設定する。次に、分析部３２は、学習データの分析により先に設定済みとされている選択パターンの有無を判定する（ステップＳ１６）。図１０に示す処理動作を開始してから最初の本ステップでは、設定済みの選択パターンは無しと判定される（ステップＳ１６否定）。分析部３２は、設定されたＡＲ次数ｒに応じて、回帰モデルの説明変数とする計画行列の設定と、目的変数とする目標ベクトルの設定とを、初期状態から更新させる（ステップＳ１８）。
【００５３】
分析部３２は、学習データにおける測定値の相関性を基に、各ノード２の優先度を算出する（ステップＳ１９）。優先度は、測定を優先させる度合いを表す数値とする。分析部３２は、優先度に応じて参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。例えば、６個のノード２の中で、センサＩＤ＝３のノード２の優先度が最も高い場合に、分析部３２は、ｋ＝１の設定に従い、６個のノード２のうちの１つであるセンサＩＤ＝３のノード２を参照センサとして選択する。分析部３２は、参照センサの測定値から求められた各ノード２の推定値と、学習データに含まれる実際の測定値との誤差が最小となる回帰モデルを探索する。
【００５４】
例えば、いくつかのノード２の測定値に高い相関関係が認められる場合、かかるノード２の中から選択されたノード２である鍵センサに測定を行わせ、鍵センサの測定値からその他のノード２の推定値を求めることが考えられる。この場合、一部のノード２の測定が省略されることで電力消費を低減でき、かつ相関性に基づく推定により高精度な推定値を得ることができる。測定サーバ装置３は、相関性に基づく優先度に応じた参照センサを選択することで、高精度な推定値を得ることが可能となる。尚、測定サーバ装置３は、いずれの手法によって複数のノード２の優先度を算出しても良い。優先度は、学習データに基づいて算出されるものに限られず、いずれの要素を基準として設定されたものであっても良い。優先度は、ノード２の設置状況などに応じてあらかじめ設定されたものであっても良い。
【００５５】
パターン設定部３３は、分析部３２で生成された回帰モデルによる推定誤差が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。閾値は、例えば、ノード２ごとにおける測定値の平均の５％に相当する値とする。推定誤差が閾値を超える場合（ステップＳ２１否定）、分析部３２は、参照センサの数ｋに１を加算して（ステップＳ２２）、回帰モデルを生成し直す（ステップＳ２０）。例えば、センサＩＤ＝３のノード２に次いでセンサＩＤ＝４のノード２の優先度が高い場合に、分析部３２は、ｋ＝２の設定に従い、センサＩＤ＝３，４の２つのノード２を参照センサとして選択する。
【００５６】
一方、推定誤差が閾値以下である場合（ステップＳ２１肯定）、パターン設定部３３は、当該回帰モデルの生成にて選択された参照センサを、選択パターンに含めるノード２と決定する。図１０に示す処理動作を開始してから最初に実施されるステップＳ１４からステップＳ２１までの手順により、第１の選択パターンと、第１の選択パターンに対応する回帰モデルが生成される。パターン設定部３３は、生成された選択パターンをパターン設定格納部３６に格納し、生成された回帰モデルの係数をモデル係数格納部３７に格納する（ステップＳ２３）。
【００５７】
図１１は、パターン設定テーブルの一例を示す図である。パターン設定テーブルは、パターン設定格納部３６に格納されている。パターン設定テーブルには、センサＩＤの欄とパターンＩＤの欄とが設けられている。例えば、センサＩＤ＝３，４のノード２を含む第１の選択パターンについては、センサＩＤ「３」及び「４」に対応付けて、パターンＩＤ「１」が書き込まれる。また、図８に例示するモデル係数テーブルにて、パターンＩＤ＝１の欄のうちセンサＩＤ＝３，４の欄に、生成された係数とＡＲ次数「１」が書き込まれる。
【００５８】
パターン設定部３３は、全てのノード２が選択パターンのいずれかに選択されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。例えば、センサＩＤ＝３，４のノード２を含む第１の選択パターンが設定された直後は、センサＩＤ＝１，２，５，６のノード２が選択されていないため、パターン設定部３３は、いずれの選択パターンにも選択されていないノード２が存在すると判定する（ステップＳ２４否定）。分析部３２は、ＡＲ次数ｒに１を加算する（ステップＳ２５）。第１の選択パターンが設定された直後の本ステップでは、分析部３２は、ｒ＝２を設定する。これにより、分析部３２は、次に生成されるモデルを、２単位時間である２分前まで測定値を遡る回帰モデルとすることを決定する。測定サーバ装置３は、ｒ＝２として、第２の選択パターンと回帰モデルの生成のためのステップＳ１５からの処理動作を実行する。
【００５９】
ｒ＝２とする動作を実行している時点では、第１の選択パターンが既に設定されていることから、分析部３２は、設定済みの選択パターンは有りと判定する（ステップＳ１６肯定）。分析部３２は、設定済みの選択パターンのノード２についてのＡＲ次数に１を加算する（ステップＳ１７）。分析部３２は、第１の選択パターンにおけるセンサＩＤ＝３，４の２つのノード２のＡＲ次数に「２」を設定する。測定サーバ装置３は、ステップＳ１８以降の処理動作を実行する。分析部３２は、設定済みの選択パターンに選択されていないノード２の中から、参照センサを選択する（ステップＳ２０）。分析部３２は、例えば、センサＩＤ＝１，２，５，６のノード２の中から、優先度に応じて参照センサを選択する。
【００６０】
ｒ＝２としてからのステップＳ１５からステップＳ２１までの手順により、第２の選択パターンと、第２の選択パターンに対応する回帰モデルが生成される。パターン設定部３３は、生成された選択パターンをパターン設定格納部３６に格納し、生成された回帰モデルの係数をモデル係数格納部３７に格納する（ステップＳ２３）。例えば、センサＩＤ＝５，６のノード２を含む第２の選択パターンが生成されたとすると、図１１に例示するパターン設定テーブルには、センサＩＤ「５」及び「６」に対応付けて、パターンＩＤ「２」が書き込まれる。また、図８に例示するモデル係数テーブルにて、パターンＩＤ＝２の欄のうちセンサＩＤ＝５，６の欄には、生成された係数とＡＲ次数「１」が書き込まれる。センサＩＤ＝３，４の欄には、生成された係数とＡＲ次数「２」が書き込まれる。
【００６１】
第２の選択パターンが設定された直後は、センサＩＤ＝１，２のノード２が選択されていないため、パターン設定部３３は、選択されていないノード２が存在すると判定する（ステップＳ２４否定）。分析部３２は、ＡＲ次数ｒに１を加算し、ｒ＝３を設定する（ステップＳ２５）。これにより、分析部３２は、次に生成されるモデルを、３単位時間である３分前まで測定値を遡る回帰モデルとすることを決定する。測定サーバ装置３は、ｒ＝３として、第３の選択パターンと回帰モデルの生成のためのステップＳ１５からの処理動作を実行する。
【００６２】
分析部３２は、ステップＳ１７において、第２の選択パターンであるセンサＩＤ＝５，６のノード２のＡＲ次数に「２」、第１の選択パターンであるセンサＩＤ＝３，４のノード２のＡＲ次数に「３」をそれぞれ設定する。分析部３２は、ステップＳ２０において、センサＩＤ＝１，２のノード２の中から、優先度に応じて参照センサを選択する。
【００６３】
ｒ＝３としてからのステップＳ１５からステップＳ２１までの手順により、第３の選択パターンと、第３の選択パターンに対応する回帰モデルが生成される。パターン設定部３３は、生成された選択パターンをパターン設定格納部３６に格納し、生成された回帰モデルの係数をモデル係数格納部３７に格納する（ステップＳ２３）。例えば、センサＩＤ＝１，２のノード２を含む第３の選択パターンが生成されたとすると、図１１に例示するパターン設定テーブルには、センサＩＤ「１」及び「２」に対応付けて、パターンＩＤ「３」が書き込まれる。また、図８に例示するモデル係数テーブルにて、パターンＩＤ＝３の欄のうちセンサＩＤ＝１，２の欄には、生成された係数とＡＲ次数「１」が書き込まれる。センサＩＤ＝５，６の欄には、生成された係数とＡＲ次数「２」が書き込まれる。センサＩＤ＝３，４の欄には、生成された係数とＡＲ次数「３」が書き込まれる。
【００６４】
第３の選択パターンが設定されると、６個全てのノード２が選択パターンに選択されているため、パターン設定部３３は、全てのノード２が選択されたと判定する（ステップＳ２４肯定）。これにより、測定サーバ装置３は、図１０に示す処理動作を終了する。測定設定部３１は、図１０に示す処理動作により設定された選択パターンに従って複数のノード２に測定を行わせるための各種情報を、タイミング設定格納部３５に書き込む。尚、ステップＳ２２における参照センサの数の増加は１つずつである場合に限られず、２つ以上を単位として参照センサの数を増加させても良い。また、ステップＳ１５において設定される参照センサの数は１つである場合に限られず、２つ以上であっても良い。
【００６５】
図１２は、時刻同期テーブルの一例を示す図である。時刻同期テーブルは、タイミング設定格納部３５に格納されている。時刻同期テーブルには、開始時刻、パターン周期及びパターン数の各欄が設けられている。開始時刻の欄には、タイミング設定格納部３５に格納されている内容に従った測定を開始する時刻が書き込まれる。パターン周期の欄には、パターン設定格納部３６に設定されている選択パターンを遷移させる周期が書き込まれる。パターン数の欄には、パターン設定格納部３６に設定されている選択パターンの数が書き込まれる。尚、パターン周期に選択パターンの数を乗算した結果が、測定を行わせるノード２を巡回させる測定周期に相当する。
【００６６】
図１２に示す時刻同期テーブルの内容は、測定日の１０時０分０秒から、３つの選択パターンを繰り返して６０秒おきの測定を行うことを表している。複数のノード２の測定が一巡する測定周期は１８０秒である。複数のノード２の測定は、１８０秒間における３つの測定タイミングに分散される。各ノード２は、選択パターンに応じたタイミングで、１８０秒おきの測定を行う。
【００６７】
図１３は、測定タイミング設定テーブルの一例を示す図である。測定タイミング設定テーブルは、タイミング設定格納部３５に格納されている。測定設定部３１は、ノード２で使用されるセンシングプロトコルに従い、各ノード２の測定タイミングを設定する。本実施例では、Zig  Bee（登録商標）により各ノード２のタイマを制御する場合の測定タイミングの設定例を説明する。
【００６８】
ノード２の制御部１３は、ＳＰ、ＳＮ、及びＳＴの各タイマを備える。ＳＰタイマには、スリープ状態の期間が設定される。ＳＮタイマには、ＳＰタイマで設定された期間を繰り返す回数が設定される。ＳＴタイマには、起動状態となる期間が設定される。測定タイミング設定テーブルには、全てのノード２を対象として設定される共通の情報が書き込まれる。測定タイミング設定テーブルのＳＰ、ＳＮ及びＳＴの各欄には、それぞれＳＰタイマ、ＳＮタイマ、ＳＴタイマに設定される内容が書き込まれる。
【００６９】
ノード２は、スリープ状態となって、ＳＰタイマに設定された期間をＳＮタイマに設定された回数分だけ繰り返してから起動し、ＳＴタイマに設定された期間の起動状態を経てスリープ状態に戻る、という動作を繰り返す。ノード２は、起動状態の期間において、センサ素子１１による測定値を取得し、測定値を送信する処理動作を行う。図１３に示す測定タイミング設定テーブルの内容は、ノード２が１７５秒間（５秒間×３５回）のスリープ状態と、５秒間の起動状態とを繰り返すことを表している。
【００７０】
さらに、測定設定部３１は、選択パターンに応じたオフセットを、各ノード２に設定する。例えば、測定設定部３１は、第２の選択パターンのノード２には、第１の選択パターンのノード２に対して、測定タイミング設定テーブルによる動作を６０秒遅らせるオフセットを設定する。測定設定部３１は、第３の選択パターンのノード２には、第１の選択パターンのノード２に対して、測定タイミング設定テーブルによる動作を１２０秒遅らせるオフセットを設定する。オフセットの秒数は、パターン設定テーブルから読み出されたパターンＩＤの数値に、時刻同期テーブルに格納されているパターン周期の秒数を乗算して求めても良い。これにより、測定設定部３１は、複数のノード２の測定タイミングを設定する。複数のノード２は、設定された測定タイミングに従って、測定値を送信する。
【００７１】
推定部３４は、図９に示すステップＳ５におけるパターンＩＤの判定において、タイミング設定格納部３５に格納されている情報を参照しても良い。推定部３４は、現在時刻と、時刻同期テーブルに格納されている開始時刻との間の経過時間を、時刻同期テーブルに格納されているパターン数で除算して、剰余値である整数を求める。推定値３４は、かかる剰余値に１を加算した値を、当該現在時刻の測定タイミングにおけるパターンＩＤと判定する。
【００７２】
測定サーバ装置３は、回帰モデルによる推定誤差を評価して測定タイミングごとのノード２の選択パターンを設定し、測定を行うノード２を巡回させる。その結果、センサシステム１の電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データを取得できる。
【００７３】
測定サーバ装置３は、推定部３４における推定誤差を評価した結果に応じて分析部３２においてモデルを生成し直すこととしても良く、その場合の実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。
【実施例２】
【００７４】
図１４は、実施例２における測定データの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、ステップＳ１からステップＳ６まで、図９と同様の処理動作を行う。推定部３４は、タイミング設定格納部３５に設定されている開始時刻から、測定値を推定するごとに推定回数のカウントに１を加算する（ステップＳ３１）。また、推定部３４は、推定値を求めると、推定誤差記録テーブルに推定誤差を書き込む。推定誤差は、推定値を得たときの測定タイミングにおける選択パターンごとに書き込まれる。
【００７５】
図１５は、推定誤差記録テーブルの一例を示す図である。推定誤差記録テーブルは、記憶部２３の所定の領域に格納される。推定誤差記録テーブルには、推定回数の欄と、パターンＩＤごとの欄が設けられている。パターンＩＤごとの欄には、推定回数の欄に示された推定回数ごとに推定部３４で得られた推定誤差が書き込まれる。図１５に示す推定誤差記録テーブルには、パターンＩＤ＝１〜６における推定誤差が記録されている。本実施例は、測定周期内の測定タイミングごとにおける６個の選択パターンが設定されているものとする。
【００７６】
例えば、図４に示すように、パターンＩＤ＝２の選択パターンに、センサＩＤ＝５，６の２つのノード２が含まれているとする。推定部３４は、かかる選択パターンの測定タイミングにて測定された測定値ｘ５，１，ｘ６，１と、当該測定タイミングの１つ前のパターンＩＤ＝１の測定タイミングでの推定による推定値ｙ５，ｙ６との誤差を平均して、パターンＩＤ＝１における推定誤差を求める。
【００７７】
推定部３４は、カウントされた推定回数が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３２）。推定回数が閾値以上である場合（ステップＳ３２肯定）、推定部３４は、推定誤差の標準偏差が閾値以上か否かを判定する（ステップＳ３３）ことで、推定誤差を評価する。推定誤差の標準偏差が閾値以上である場合（ステップＳ３３肯定）、パターン設定部３３は、パターン設定格納部３６における選択パターンの設定と、モデル係数格納部３７における回帰モデルの設定とをリセットする（ステップＳ３４）。分析部３２及びパターン設定部３３は、学習データの回帰分析を再度実施して、選択パターン及び回帰モデルを生成する（ステップＳ２）。このように、推定部３４における推定誤差のばらつきが大きいと評価された場合に、分析部３２及びパターン設定部３３は、選択パターン及び回帰モデルを生成し直す。
【００７８】
一方、推定回数が閾値未満である場合（ステップＳ３２否定）、あるいは推定誤差の標準偏差が閾値未満である場合（ステップＳ３３否定）、推定部３４は、算出された推定値をデータ格納部３８の推定値テーブルに格納する（ステップＳ７）。測定サーバ装置３は、ステップＳ７以降も、図９と同様の処理動作を行う。測定サーバ装置３は、回帰モデルの精度が低下した場合における回帰モデルの生成し直しを可能とすることで、高精度な測定データを取得することができる。尚、推定部３４は、ステップＳ３３において、推定誤差を標準偏差に基づいて評価する場合に代えて、推定誤差の分散あるいは平均値に基づいて推定誤差を評価しても良い。
【００７９】
実施例２の測定サーバ装置３は、推定部３４における推定誤差を評価して、評価の結果に応じてモデルを生成し直す。その結果、高精度な測定データを取得することができる。測定サーバ装置３は、選択パターンの生成において、先に設定された選択パターンのノード２を次の選択パターンに含めることとしても良く、その場合の実施の形態につき、実施例３として以下に説明する。
【実施例３】
【００８０】
図１６は、実施例３における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、ステップＳ１１からステップＳ１８まで、図１０と同様の処理動作を行う。分析部３２は、参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。本実施例において、分析部３２は、学習データから算出された優先度に代えて、あらかじめ設定された順序で参照センサを選択する。参照センサが選択される順序は、いずれの要素を基準として設定されたものであっても良い。
【００８１】
パターン設定部３３は、先に設定済みの選択パターンに含まれるノード２について、生成された回帰モデルによる推定誤差が許容値より大きいか否かを判定する（ステップＳ４１）。例えば、パターンＩＤ＝２の選択パターンの生成において、パターン設定部３３は、パターンＩＤ＝１の選択パターンに含めたセンサＩＤ＝３，４のノード２についての推定誤差が許容値を超えるか否かの評価を行う。推定誤差の許容値は、あらかじめ設定されており、許容誤差テーブルに格納されている。
【００８２】
図１７は、許容誤差テーブルの一例を示す図である。許容誤差テーブルは、記憶部２３の所定の領域に格納される。許容誤差テーブルには、センサＩＤの欄と、許容誤差の欄とが設けられている。許容誤差の欄には、センサＩＤに対応付けられた許容値が書き込まれる。図１７に示す許容誤差テーブルには、センサＩＤ＝１，２，３の各ノード２に対応する許容値が書き込まれている。例えば、パターン設定部３３は、図１７に示す許容誤差テーブルから、センサＩＤ＝３に対応付けられている許容値「０．５０」を読み出す。パターン設定部３３は、センサＩＤ＝３のノード２についての推定誤差が許容値より大きいか否かを判定する。
【００８３】
推定誤差が許容値より大きいと判定された場合（ステップＳ４１肯定）、パターン設定部３３は、パターンＩＤ＝１の次の測定タイミングにおけるパターンＩＤ＝２の選択パターンの参照センサに当該ノード２を組み入れる。また、分析部３２は、参照センサの組み入れに伴い、回帰モデルを生成し直す（ステップＳ４２）。回帰モデルが生成し直されてから、あるいは推定誤差が許容値以下と判定された場合（ステップＳ４１否定）、測定サーバ装置３は、ステップＳ２１以降、図１０と同様の処理動作を行う。測定サーバ装置３は、先に設定された選択パターンのノード２について、回帰モデルによる推定誤差が大きい場合に、次の選択パターンに再度そのノード２を含める。測定サーバ装置３は、かかるノード２については測定周期内の複数の測定タイミングで測定を行うことで、高精度な測定データを取得することができる。
【００８４】
図１８は、パターン設定テーブルの一例を示す図である。例えば、パターンＩＤ＝２の選択パターンについて生成された回帰モデルによるセンサＩＤ＝３のノード２の推定誤差が、センサＩＤ＝３の許容値「０．５０」より大きいとする。分析部３２は、パターンＩＤ＝２の選択パターンに、センサＩＤ＝３のノード２を含める。図１８に示すパターン設定テーブルには、パターンＩＤ＝２の選択パターンにセンサＩＤ＝３のノード２を含めることが示されている。
【００８５】
図１９は、モデル係数テーブルの一例を示す図である。図１９に示すモデル係数テーブルには、図１８に示す選択パターンの設定に対応して、パターンＩＤ＝２及びＡＲ次数＝１の欄と、パターンＩＤ＝３及びＡＲ次数＝２の欄とに、センサＩＤ＝３の欄が設けられる。かかるセンサＩＤ＝３の欄には、センサＩＤ＝３のノード２の測定値に対する係数が書き込まれる。
【００８６】
実施例３の測定サーバ装置３は、設定済みの選択パターンのノード２についての推定誤差が許容値を超えた場合に、次の測定タイミングにおける選択パターンに当該ノード２を含める。その結果、高精度な測定データを取得することができる。測定サーバ装置３は、あらかじめ指定された測定規則に従って、選択パターンに含めるセンサを決定することとしても良く、その場合の実施の形態につき、実施例４から６として以下に説明する。
【実施例４】
【００８７】
図２０は、実施例４における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、ステップＳ１１からステップＳ１８まで、図１０と同様の処理動作を行う。パターン設定部３３は、測定規則としてあらかじめ指定された測定間隔に該当するノード２があるか否かを判定する（ステップＳ５１）。かかる測定規則の内容は、測定間隔指定テーブルに格納されている。パターン設定部３３は、測定間隔指定テーブルの内容を読み出す。
【００８８】
図２１は、測定間隔指定テーブルの一例を示す図である。測定間隔指定テーブルは、記憶部２３の所定の領域に格納される。測定間隔指定テーブルには、センサＩＤの欄と、測定間隔の欄とが設けられている。測定間隔の欄には、センサＩＤに対応付けられた測定間隔が書き込まれる。センサＩＤの欄で指定されたノード２の測定タイミングが、その測定間隔に無条件に従うことが指定されている。図２１に示す測定間隔指定テーブルには、センサＩＤ＝３のノード２の測定間隔を「１」とすることが指定されている。測定間隔「１」は、時刻同期テーブルに設定されているパターン周期１つに相当する間隔とする。
【００８９】
指定された測定間隔に該当するノード２があると判定された場合（ステップＳ５１肯定）、パターン設定部３３は、該当するノード２を選択パターンに組み入れる（ステップＳ５２）。分析部３２は、選択パターンへ組み入れられたノード２以外の参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。パターン設定部３３は、例えば、センサＩＤ＝３のノード２については、測定間隔がパターン周期１つ分となるように、選択パターンを設定する。一方、指定された測定間隔に該当するノード２が無いと判定された場合（ステップＳ５１否定）、分析部３２は、図１０の処理動作と同様に参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。測定サーバ装置３は、ステップＳ２１以降、図１０と同様の処理動作を行う。
【実施例５】
【００９０】
図２２は、実施例５における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、ステップＳ１１からステップＳ１８まで、図１０と同様の処理動作を行う。パターン設定部３３は、測定規則としてあらかじめ指定された測定順序に該当するノード２があるか否かを判定する（ステップＳ６１）。かかる測定規則の内容は、測定順序指定テーブルに格納されている。パターン設定部３３は、測定順序指定テーブルの内容を読み出す。
【００９１】
図２３は、測定順序指定テーブルの一例を示す図である。測定順序指定テーブルは、記憶部２３の所定の領域に格納される。測定順序指定テーブルには、センサＩＤの欄と、後続センサＩＤの欄とが設けられている。後続センサＩＤは、センサＩＤの欄で指定されたノード２の測定タイミングの次の測定タイミングにおいて無条件に測定を行うことが指定されたノード２のセンサＩＤを表す。図２３に示す測定順序指定テーブルには、センサＩＤ＝３のノード２が測定を行った次の測定タイミングにセンサＩＤ＝１のノード２が測定を行うことが指定されている。
【００９２】
指定された測定順序に該当するノード２があると判定された場合（ステップＳ６１肯定）、パターン設定部３３は、該当するノード２を選択パターンに組み入れる（ステップＳ６２）。分析部３２は、選択パターンへの組み入れが決定されたノード２以外の参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。パターン設定部３３は、例えば、センサＩＤ＝３のノード２の測定タイミングに、センサＩＤ＝１のノード２の測定タイミングが連続するように、選択パターンを設定する。一方、指定された測定順序に該当するノード２が無いと判定された場合（ステップＳ６１否定）、分析部３２は、図１０の処理動作と同様に参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。測定サーバ装置３は、ステップＳ２１以降、図１０と同様の処理動作を行う。
【実施例６】
【００９３】
図２４は、実施例６における学習データの分析と選択パターンの生成に関わる処理動作の一例を示す図である。測定サーバ装置３は、ステップＳ１１からステップＳ１８まで、図１０と同様の処理動作を行う。パターン設定部３３は、測定規則として同時測定とすることがあらかじめ指定されたノード２があるか否かを判定する（ステップＳ７１）。かかる測定規則の内容は、同時測定指定テーブルに格納されている。パターン設定部３３は、同時測定指定テーブルの内容を読み出す。
【００９４】
図２５は、同時測定指定テーブルの一例を示す図である。同時測定指定テーブルは、記憶部２３の所定の領域に格納される。同時測定指定テーブルには、センサＩＤの欄と、同時センサＩＤの欄とが設けられている。同時センサＩＤは、センサＩＤの欄で指定されたノード２の測定タイミングと同じ測定タイミングにおいて無条件に測定を行うことが指定されたノード２のセンサＩＤを表す。図２５に示す同時測定指定テーブルには、センサＩＤ＝３のノード２の測定と同時に、センサＩＤ＝１のノード２が測定を行うことが指定されている。
【００９５】
同時測定が指定されたノード２があると判定された場合（ステップＳ７１肯定）、パターン設定部３３は、該当するノード２を選択パターンに組み入れる（ステップＳ７２）。分析部３２は、選択パターンへの組み入れが決定されたノード２以外の参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。パターン設定部３３は、例えば、センサＩＤ＝３のノード２を含む選択パターンには、センサＩＤ＝１のノード２が含まれるように、選択パターンを設定する。一方、同時測定が指定されたノード２が無いと判定された場合（ステップＳ７１否定）、分析部３２は、図１０の処理動作と同様に参照センサを選択し、回帰モデルを生成する（ステップＳ２０）。測定サーバ装置３は、ステップＳ２１以降、図１０と同様の処理動作を行う。
【００９６】
実施例４から６の測定サーバ装置３は、あらかじめ指定された測定規則に従って、選択パターンに含めるセンサを決定する。その結果、測定規則に従った測定により、測定データを取得することができる。
【００９７】
尚、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９８】
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）（又はＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【００９９】
ところで、各実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムを情報処理装置内のＣＰＵで実行させることによって実現できる。そこで、以下では、上記実施例と同様の機能を有するプログラムを実行する情報処理装置の一例を説明する。図２６は、実施例１から６のセンサ制御プログラムを実行する情報処理装置の一例を示す説明図である。図２６に示すセンサ制御プログラムを実行する情報処理装置１００は、通信部１１０と、ＲＯＭ１２０と、ＲＡＭ１３０と、ＣＰＵ１４０とを有する。
【０１００】
通信部１１０、ＲＯＭ１２０、ＲＡＭ１３０及びＣＰＵ１４０は、バス１５０を介して接続される。通信部１１０は、ノード２から情報を収集する通信インタフェースである。ＲＯＭ１２０には、上記実施例と同様の機能を発揮するセンサ制御プログラム１２０Ａが記憶されている。尚、ＲＯＭ１２０ではなく、図示せぬドライブでコンピュータ読取可能な記録媒体にセンサ制御プログラムが記録されていても良い。また、記録媒体としては、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ等でも良い。ＣＰＵ１４０は、センサ制御プログラム１２０ＡをＲＯＭ１２０から読み出してセンサ制御プロセス１３０ＡとしてＲＡＭ１３０上で機能する。
【０１０１】
情報処理装置１００内のＣＰＵ１４０は、回帰モデルによる推定誤差を評価して測定タイミングごとのノード２の選択パターンを設定し、測定を行うノード２を巡回させる。その結果、センサシステム１の電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データを取得できる。
【０１０２】
各実施例のセンサシステム１は、情報提供システム等のいずれのシステムに適用されても良い。そこで、以下では、上記実施例のセンサシステム１を有するシステムの一例を説明する。図２７は、実施例１から６のセンサシステム２１０を含む情報提供システム２００の一例を示す図である。図２７に示す情報提供システム２００は、センサシステム２１０と、アプリケーションサーバ装置２２０と、ユーザ端末２３０とを有する。センサシステム２１０は、実施例１から６のセンサシステム１のいずれであっても良い。センサシステム２１０は、例えば、下水道を流れる下水の水位の測定データを生成する。情報提供システム２００は、測定データの統計処理に基づく洪水予測情報等をユーザ端末２３０へ配信する。
【０１０３】
センサシステム２１０は、複数のノード２と、測定サーバ装置３と、複数のゲートウェイ装置２１１とを有する。センサシステム２１０に含まれるノード２の数とゲートウェイ装置２１１の数とは、任意であるものとする。ノード２は、下水道における水位の測定地点ごとに散在している。ノード２は、例えば下水道を覆うマンホールの裏面に取り付けられる。ノード２は、例えば、下水の水位を赤外線によって検知する検知装置であるセンサ素子１１を有する。ゲートウェイ装置２１１は、ノード２と測定サーバ装置３との間において通信を中継する中継装置である。ゲートウェイ装置２１１は、ノード２の無線範囲内における電柱等に取り付けられる。ノード２とゲートウェイ装置２１１とは、互いに無線通信を行う。測定サーバ装置３とゲートウェイ装置２１１とは、インターネットを含むネットワーク２４０を介して通信可能に接続されている。
【０１０４】
測定サーバ装置３は、水位の測定値と推定値とを含めた測定データを生成し、生成された測定データをアプリケーションサーバ装置２２０へ送信する。アプリケーションサーバ装置２２０とユーザ装置２３０とは、ネットワーク２４０を介して通信可能に接続されている。アプリケーションサーバ装置２２０に接続されるユーザ装置２３０の数は任意であるものとする。アプリケーションサーバ装置２２０は、測定データの統計処理を実施し、洪水予測情報を示したグラフィック表示等をユーザ装置２３０へ提供する。
【０１０５】
情報提供システム２００内の測定サーバ装置３は、回帰モデルによる推定誤差を評価して測定タイミングごとのノード２の選択パターンを設定し、測定を行うノード２を巡回させる。その結果、情報提供システム２００全体の電力消費を低減でき、かつ高精度な測定データに基づいた情報を提供することができる。
【符号の説明】
【０１０６】
１  センサシステム
２  センサノード
３  測定サーバ装置
３１  測定設定部
３２  分析部
３３  パターン設定部
３４  推定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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