(57)【要約】【課題】データの値が突発的に変化する場合に、データの要約の対象とする期間が長くなっても、データの要約を続けることができるようにする。【解決手段】本発明によるデータ要約装置は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれている近似式を選択する代表近似式選択手段と、前記代表近似式選択手段が選択した前記代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段とを備えたことを特徴とする。【選択図】図13
2011141777.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、
データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、
新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれている近似式を選択する代表近似式選択手段と、
前記代表近似式選択手段が選択した前記代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段と
を備えたことを特徴とするデータ要約装置。
【請求項２】
逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、
データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、
新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段と、
前記代表近似式選択手段が選択した前記代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段と
を備えたことを特徴とするデータ要約装置。
【請求項３】
逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、
データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、
新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する複数の近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段と、
前記代表近似式選択手段が選択した前記代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段と
を備えたことを特徴とするデータ要約装置。
【請求項４】
前記代表近似式選択手段は、
データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段と、
前記全近似式記憶手段が記憶する全ての近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が前記値域記憶手段に記憶されている前記値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段と、
前記第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を前記代表近似式として選択する第2の近似式選択手段とを含む
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のデータ要約装置。
【請求項５】
前記代表近似式選択手段は、
データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段と、
近似式が追加されたときに、前記代表近似式記憶手段が記憶する前記代表近似式を更新すべきか否かを判定する近似式更新判定手段と、
前記近似式更新判定手段によって前記代表近似式を更新すべきと判定されたときに、前記代表近似式記憶手段が記憶する前記代表近似式と、前記代表近似式記憶手段が記憶する前記代表近似式を過去に更新したとき以降に追加された近似式との中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が前記値域記憶手段に記憶されている前記値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段と、
前記第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から，予め定められた個数以内の近似式を前記代表近似式として選択する第2の近似式選択手段とを含む
請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のデータ要約装置。
【請求項６】
前記代表近似式選択手段は、
前記代表近似式記憶手段が使用可能なリソース量を監視する代表近似式リソース監視手段と、
前記代表近似式記憶手段が使用可能なリソース量に基づいて、前記代表近似式記憶手段に記憶させる前記代表近似式の個数を決定し、前記代表近似式記憶手段を更新させる代表近似式更新制御手段とを含む
請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のデータ要約装置。
【請求項７】
前記代表近似式選択手段は、
データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段と、
前記全近似式記憶手段が記憶する全ての近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が前記値域記憶手段に記憶されている前記値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段と、
前記第1の近似式選択手段が選択した近似式に基づいて前記代表近似式を選択する第2の近似式選択手段とを含み、
前記第2の近似式選択手段は、
前記第1の近似式選択手段が選択した近似式が予め定められた個数以内であるか否かを判定し、
予め定められた個数以内であると判定した場合には、前記第1の近似式選択手段が選択した近似式をそのまま前記代表近似式として決定し、
予め定められた個数以内でないと判定した場合には、前記第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を前記代表近似式として選択する
請求項１から請求項６のうちのいずれか1項に記載のデータ要約装置。
【請求項８】
前記代表近似式記憶手段が記憶する前記各代表近似式を用いてデータを近似する近似手段を備え、
前記近似手段は、
前記代表近似式記憶手段が記憶する前記各代表近似式を用いて算出した近似値と実データの値との誤差に基づいて、前記代表近似式記憶手段が記憶する前記各代表近似式の中から、データの近似に用いる近似式を決定する近似式決定手段と、
前記代表近似式記憶手段が記憶する前記各代表近似式の中にデータの近似に使用可能な近似式がない場合に、新たに近似式を生成する近似式生成手段とを含む
請求項１から請求項７のうちのいずれか1項に記載のデータ要約装置。
【請求項９】
逐次発生するデータを要約するデータ要約方法であって、
データを近似するための近似式を全近似式記憶手段に複数記憶し、
新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択し、
選択した前記代表近似式を代表近似式記憶手段に記憶する
ことを特徴とするデータ要約方法。
【請求項１０】
逐次発生するデータを要約するためのデータ要約プログラムであって、
データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段を備えたコンピュータに、
新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、前記全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて前記各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する処理と、
選択した前記代表近似式を代表近似式記憶手段に記憶させる処理と
を実行させるためのデータ要約プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、逐次的に発生するデータを逐次的に近似により要約して情報量を削減するデータ要約装置、データ要約方法、及びデータ要約プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
時系列データの値を複数の近似式により表して近似する技術が提案されている。例えば、特許文献1には、学習用データに基づいて、その学習用データを近似する関数を作成する関連技術が記載されている。
【０００３】
特許文献1に記載された関連技術では、学習用のデータをまずクラスタリングし、次に各クラスタに対してそのクラスタのデータを表す近似式を作成し、各クラスタの近似式の誤差を評価する。そして、近似式の誤差が大きなクラスタに対しては再帰的にクラスタリング、近似式作成、及び評価を行う。また、クラスタの情報と各近似式とはそれぞれ記憶され、入力データはまず所属クラスタを判定され、そのクラスタの近似式を用いて入力データの近似値が計算される。
【０００４】
また、例えば、特許文献2には、関連する技術として、プラントデータを近似式を用いて近似し保存するデータ圧縮保存装置が記載されている。また、特許文献2に記載された関連技術では、近似式により予想される値と実際の入力データの値との偏差を求め、求めた偏差が所定の閾値より大きい場合にはその入力データを保存すると判断して保存し、所定の閾値より小さい場合にはデータ保存の必要がないと判断することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−６５１６８号公報
【特許文献２】特許第３２４２９３６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献1に記載された関連技術では、精度が一定以上になるまでクラスタリングと近似式の作成とを再帰的に繰り返す。そのため、逐次的に発生し値が突発的に変化するデータを近似する場合には、クラスタと近似式の個数とが増加し続ける。すると、連続的に発生する時系列データを近似式で近似するデータ要約装置に特許文献1に記載された関連技術を適用し、長期間にわたり連続的に発生するデータを逐次的に扱い続けると、データ発生毎に行われるクラスタの判定の計算量が増加し続けることなる。そして、データが発生する毎の計算量が増加し続けてデータ要約装置の処理速度を越えてしまうと、近似式によるデータの近似が行えなくなる。
【０００７】
従って、特許文献1に記載された関連技術を用いても、逐次的に発生するデータの値が突発的に変化する場合には、データの要約の対象となる期間が長くなると、データの要約を続けることが難しくなる。
【０００８】
なお、逐次的に発生するデータであって、データ値が突発的に大きく変化するデータの一例として、CPUの使用率等が挙げられる。このように、データ値が不規則に突然大きく変化するデータの圧縮を行う場合には、特許文献1に記載された関連技術は適さない。
【０００９】
また、特許文献2に記載された関連技術を用いれば、実際の入力データの値が近似式で予想される値からどの程度離れているか否かを判別して保存対象のデータを選別することによって、データ保存を効率的に行っている。しかし、入力データの近似を１つの近似式のみを用いて行っており、入力データの値の変化傾向がある程度一定である場合にしか適さない。従って、特許文献2に記載された関連技術を用いて、突発的に変化するデータを近似することはできない。
【００１０】
そこで、本発明は、データの値が突発的に変化する場合に、データの要約の対象とする期間が長くなっても、データの要約を続けることができるデータ要約装置、データ要約方法、及びデータ要約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】
【００１１】
本発明によるデータ要約装置は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれている近似式を選択する代表近似式選択手段と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段とを備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明によるデータ要約装置の他の態様は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段とを備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明によるデータ要約装置のさらに他の態様は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する複数の近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段とを備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明によるデータ要約方法は、逐次発生するデータを要約するデータ要約方法であって、データを近似するための近似式を全近似式記憶手段に複数記憶し、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択し、選択した代表近似式を代表近似式記憶手段に記憶することを特徴とする。
【００１５】
本発明によるデータ要約プログラムは、逐次発生するデータを要約するためのデータ要約プログラムであって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段を備えたコンピュータに、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する処理と、選択した代表近似式を代表近似式記憶手段に記憶させる処理とを実行させるためのものである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、データの値が突発的に変化する場合に、データの要約の対象とする期間が長くなっても、データの要約を続けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】全近似式記憶手段が記憶する近似式を表すデータの一例を示す説明図である。
【図３】代表近似式管理部の構成例を示すブロック図である。
【図４】値域記憶手段が記憶する値域を表すデータの一例を示す説明図である。
【図５】代表近似式記憶手段が記憶する代表近似式を表すデータの一例を示す説明図である。
【図６】近似手段の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】予め定められた精度の制約を満たす近似式を選択する例を示す説明図である。
【図８】データ要約装置が実行する代表近似式の選択処理の処理例を示すフローチャートである。
【図９】代表近似式第1限定手段が実行する近似式の選択処理の例を示すフローチャートである。
【図１０】第2の実施形態によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】第2の実施形態によるデータ要約装置が実行する代表近似式の選択処理の処理例を示すフローチャートである。
【図１２】第3の実施形態によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】データ要約装置の最小の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。まず最初に、本発明によるデータ要約装置全体の概略を説明する。本発明によるデータ要約装置は、時間経過に沿って逐次的に発生するデータの情報量を削減する。情報量を削減することにより、データ自体をそのまま正確に記憶する場合に比べて、データを記憶するために必要となる記憶容量を抑えることができる。本実施形態では、このようにデータの情報量を削減することを「要約」という。
【００１９】
一般に、要約によってデータの精度は低下するが、本発明によるデータ要約装置は、時間経過に沿って逐次的に一定の傾向で発生するデータであって、データの傾向が不規則に変化することがあるデータを、精度よく、効率的に要約する。
【００２０】
逐次的に一定の傾向で発生するデータであって、データの傾向が不規則に変化することがあるデータの例として、例えば、「CPUの使用率」が挙げられる。なお、CPUの使用率に限らず、例えば、観測対象とするWebページの単位時間当たりのアクセス数や、Webページ公開後からの総アクセス数等の情報も、突発的に値が変化するので、「逐次的に一定の傾向で発生するデータであって、不規則に変化することがあるデータ」に該当する。また、例えば、ネットワーク機器の通信量等も「逐次的に一定の傾向で発生するデータであって、データの傾向が不規則に変化することがあるデータ」に該当する。なお、「逐次的に発生するデータ」は、「逐次的に観測可能なデータ」も含む概念である。
【００２１】
「逐次的に一定の傾向で発生するデータであって、不規則に変化することがあるデータ」として、以下の説明では、時間経過とともに発生する数値を例にして説明する。ただし、データ自体が数値でなくても、数値化可能であり、数値化したデータ同士の差分を導出できるデータであればよい。
【００２２】
なお、以下に示す例では、各データは、データ値と、そのデータ値の発生時刻とを対応付けて含む。以下の説明において、このデータ値の発生時刻を、単にデータの発生時刻と呼ぶ場合がある。
【００２３】
なお、以下の説明では、時系列に逐次的に発生するデータを用いる場合を示しているが、何らかの順序性をもつデータであれば、例えば、距離が近い順や遠い順等の位置的な順序性をもったデータを逐次的に入力して解析を行う場合にも適用できる。また、短い時間間隔（例えば、数秒間隔）で連続して発生されるデータに限らず、逐次的に発生するデータであれば、例えば、数時間や数日等の長い時間間隔で発生するデータや、発生間隔が一定しないようなデータを扱う場合にも適用できる。
【００２４】
また、本発明によるデータ要約装置は、発生したデータの集合に基づいて、発生時刻を変数とし、データ値（数値）を算出するための関数を導出する。この関数は、発生時刻に基づいてデータ値の近似値を求めるための近似式である。
【００２５】
（第1の実施形態）
次に、本発明の第1の実施形態を図面を参照して説明する。図1は、本発明によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、本実施形態は、データ要約装置は、代表近似式管理部1と、全近似式記憶手段2と、代表近似式記憶手段3と、データ入力手段91と、近似手段92とを含む。なお、データ要約装置は、具体的には、プログラムに従って動作するパーソナルコンピュータ等の情報処理装置によって実現される。
【００２６】
全近似式記憶手段2は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。全近似式記憶手段2は、過去のデータの値（近似値）を求めるための全ての近似式を、それぞれの近似式を識別するためのIDとともに対応付けて記憶する。例えば、過去のデータの値が1次元の実数で表され、データの値を当該データの発生時刻についての1次関数により近似する場合、全近似式記憶手段2は、近似式のID、1次関数の係数、及び定数項を対応付けて記憶すればよい。なお、このような情報の例は一例であり、全近似式記憶手段2が記憶する情報は、これらに限るものではない。
【００２７】
図2は、全近似式記憶手段2が記憶する近似式を表すデータの一例を示す説明図である。図2に示す例では、データの値xが当該データ発生時刻tの1次関数x=at+bにより近似される場合を示している。図2に示す例では、全近似式記憶手段2は、各近似式として、ID(T20)と、1次関数の係数(T21)と、定数項(T22)とを対応付けた組を記憶している。なお、以下、1次関数の係数(T21)のことを単に1次係数ともいう。
【００２８】
図2において、ID(T20)は、過去のデータの値を近似するための1次関数を識別するための識別子である。1次係数(T21)は、1次関数x=at+bにおける時刻tに関する1次の係数（1次関数における傾きの値）である。定数項(T22)は、1次関数の定数項（1次関数における切片の値）である。
【００２９】
代表近似式管理部1は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPU、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。代表近似式管理部1は、全近似式記憶手段2に記憶されている全ての近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を選出する機能を備える。また、代表近似式管理部1は、選出した近似式を代表近似式記憶手段3に出力して、代表近似式記憶手段3に近似式を記憶させる機能を備える。なお、代表近似式管理部1により選出された近似式を、以下、代表近似式と呼ぶ。
【００３０】
図3は、代表近似式管理部1の構成例を示すブロック図である。本実施形態では、代表近似式管理部1は、図3に示すように、値域記憶手段12と、代表近似式第1限定手段11と、代表近似式第2限定手段13とを含む。
【００３１】
値域記憶手段12は、データ入力手段91が入力するデータの値がとりうる範囲（値域）を記憶する。例えば、データ要約装置が要約対象とするデータがCPUの使用率[%]である場合には、入力データの値は0以上100以下の実数（すなわち[0,100]={x|0≦x≦100}）となる筈である。この場合、値域記憶手段12は、入力データがとりうる最小の値と最大の値とである0と100とを記憶する。なお、このような情報の例は一例であり、値域記憶手段12が記憶する情報は、これに限るものではない。
【００３２】
図4は、値域記憶手段12が記憶する値域を表すデータの一例を示す説明図である。図4に示す例では、データの値域が[0, 10]である場合が示されており、値域記憶手段12は、値域の最大値T121と最小値T122とを記憶している。
【００３３】
代表近似式第1限定手段11は、全近似式記憶手段2が記憶する過去のデータを表す全ての近似式の中から、代表近似式の候補として、現在時刻における値が値域に属しているもののみを抽出して代表近似式第2限定手段13に出力する機能を備える。
【００３４】
代表近似式第1限定手段11は、全近似式記憶手段2に記憶されている全ての近似式fi (i=1,2,.., n)を入力として受け取る（入力する）。また、代表近似式第1限定手段11は、入力した各近似式fiを用いて、現在時刻tnow における近似値fi(tnow)を求める。そして、代表近似式第1限定手段11は、全近似式記憶手段2が記憶する近似式のうち、求めた現在時刻tnow における値fi(tnow)が値域Vに属しているfiのみを選択して、代表近似式第2限定手段13に出力する。
【００３５】
なお、代表近似式第1限定手段11は、予め定めた一定時間毎に、全近似式記憶手段2から近似式を読み込んで、現在時刻における近似値が値域に属する近似式を選択する処理を行ってもよい。あるいは、代表近似式第1限定手段11は、ユーザ等の操作に従って、代表近似式を更新したい任意のタイミングで起動指示を入力して、全近似式記憶手段2から近似式を読み込んで、現在時刻における近似値が値域に属する近似式を選択する処理を行ってもよい。
【００３６】
代表近似式第2限定手段13は、代表近似式第1限定手段11が出力した近似式を入力として受け取り（入力し）、その中から予め定められた個数以下の近似式を選出する機能を備える。また、代表近似式第2限定手段13は、選出（選択）した近似式を代表近似式記憶手段3に出力、代表近似式記憶手段3に近似式を記憶させる機能を備える。
【００３７】
代表近似式第2限定手段13は、例えば、代表近似式第1限定手段11からの近似式のうち、所定個数の近似式を、近似式のIDの降順（すなわち、IDの値が大きい順）に選出（選択）すればよい。近似式IDが昇順に付与されている場合、IDの降順に選出すると、代表近似式第2限定手段13は、近似式の決定された時刻が新しい順に、予め定められた個数の近似式を選択して出力することができる。なお、そのような近似式の選択方法は一例であり、代表近似式第2限定手段13が近似式を選択する方法は、このような方法に限るものではない。例えば、逆に、近似式IDが降順に付与されている場合には、代表近似式第2限定手段13は、IDの昇順に近似式を選択するようにしてもよい。
【００３８】
代表近似式記憶手段3は、具体的には、磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。代表近似式記憶手段3は、代表近似式管理部1が選出した予め定められた最大個数N個の代表近似式を記憶する。なお、代表近似式記憶手段3は、例えば、全近似式記憶手段2が記憶するデータと同様のデータ形式でデータを記憶しても構わない。例えば、近似式が時刻tの1次関数で表わされている場合、代表近似式記憶手段3は、近似式のID、1次関数の係数、及び定数項を対応付けて記憶すればよい。また、代表近似式記憶手段3は、例えば、近似式のIDのみを記憶しても構わない。なお、このような情報の例は一例であり、代表近似式記憶手段3が記憶する情報は、これらに限るものではない。
【００３９】
図5は、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式を表すデータの一例を示す説明図である。図5に示す例では、データの値xが時刻の1次関数x=at+bで近似される場合を示している。図5に示す例では、代表近似式記憶手段3は、各近似式として、ID(T30)と、1次関数の係数(T31)と、定数項(T32)とを対応付けた組を記憶している。
【００４０】
データ入力手段91は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPU及び入力インタフェース部によって実現される。データ入力手段91は、時間経過にともなって逐次データを発生するデータ発生源からデータを取得（入力）する機能を備える。なお、データ発生源は、データの種類により異なる。例えば、CPU使用率を入力データとする場合には、CPU使用率を監視するユニットをデータ発生源としてもよい。また、例えば、Webページのアクセス数を入力データとする場合には、Webサーバをデータ発生源としてもよい。データ入力手段91は、データ発生源から、個々のデータとして、少なくとも、データ値と、そのデータ値の発生時刻とを対応付けて含むデータを入力する。
【００４１】
近似手段92は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPU、及び磁気ディスク装置や光ディスク装置等の記憶装置によって実現される。近似手段92は、データ入力手段91が取得（入力）したデータと、代表近似式記憶手段3が記憶する近似式とを入力として受け取る（入力する）機能を備える。また、近似手段92は、代表近似式記憶手段3から入力した近似式の中で十分小さい誤差でデータ入力手段91から入力したデータを表せるものが存在すれば、その近似式により入力データを近似する機能を備える。また、近似手段92は、十分小さい誤差の近似式が存在しなければ、新たな近似式を作成して全近似式記憶手段2に出力し、新たに作成した近似式を全近似式記憶手段2に記憶させる機能を備える。なお、近似手段92は、データ入力手段91からデータが入力される度に動作し、近似式を用いて入力データを近似する処理や近似式を生成する処理を実行する。
【００４２】
図6は、近似手段92の構成の一例を示すブロック図である。図6に示す例では、近似手段92は、近似式計算手段921と、出力手段922と、未確定データ記憶手段923と、新規近似式生成手段924とを含む。
【００４３】
近似式計算手段921は、代表近似式記憶手段3に記憶された近似式に対して、データ入力手段91から入力したデータ値の発生時刻に対応する値（近似値）を計算する機能を備える。すなわち、近似式計算手段921は、発生時刻の値を近似式に代入して、仮にその近似式を用いて入力データ値を近似した場合の近似値を求める。また、近似式計算手段921は、その求めた近似式に対する値とデータ入力手段91から入力したデータ値とに基づいて、入力したデータの近似値計算に適する近似式を選択する機能を備える。すなわち、例えば、近似式計算手段921は、近似式を用いて求めた近似値と、データ入力手段91から入力した実データとの値の誤差を求め、誤差が所定の許容値以内で且つ最も誤差の小さい近似式を最適な近似式として選択する。そして、近似式計算手段921は、選択した近似式とデータ値の発生時刻とを出力手段922に出力する機能を備える。
【００４４】
一方、適する近似式がなければ（例えば、誤差が所定の許容値以内の近似式がなければ）、近似式計算手段921は、未確定データ記憶手段923に、データ入力手段91から入力したデータ値をそのまま出力して記憶させる。
【００４５】
例えば、近似式計算手段921は、代表近似式記憶手段3に記憶された各近似式に対して、データ入力手段91から入力したデータの発生時刻を代入して計算した各近似値と、入力したデータの実際のデータ値とを比較する。そして、近似式計算手段921は、予め定められた精度を満たす近似式のうち、予め定められた条件に従って1つの近似式を特定する。
【００４６】
なお、近似式の特定方法は任意であり、例えば、近似式計算手段921は、予め定められた精度を満たす近似式のうち、精度が最も良い近似式を特定し、その特定した近似式を、入力したデータ値を近似するために用いると決定してもよい。あるいは、近似式計算手段921は、例えば、入力したデータを表わす近似式として選んだ際に、データ要約装置の記憶手段（例えば、磁気ディスク装置や光ディスク装置）で使用する記憶容量合計の増加が最小となる近似式を特定し、その特定した近似式を、入力したデータ値を近似するために用いると決定してもよい。
【００４７】
あるいは、近似式計算手段921は、例えば、時刻を代入した際の値の計算量が最小となる近似式を特定し、その特定した近似式を、入力したデータ値を近似するために用いると決定してよい。また、近似式計算手段921は、例えば、近似式を生成した時刻が最も新しい近似式を特定し、その特定した近似式を、入力したデータ値を近似するために用いると決定してよい。
【００４８】
なお、上記に示した近似式の特定方法は一例に過ぎず、近似式計算手段921が近似式を特定する方法は、これらに限るものではない。
【００４９】
一方、近似式計算手段921は、予め定められた精度を満たす近似式の中から1つの近似式を特定できない場合もある。すなわち、近似式計算手段921は、予め定められた精度を満たす近似式が代表近似式記憶手段3に存在しない場合、1つの近似式を特定することができない。その場合、近似式計算手段921は、近似式を選択せず、データ入力手段91から入力した新規のデータを未確定データ記憶手段923に出力して記憶させる。
【００５０】
次に、近似式計算手段921による近似式の特定処理の例を具体的に説明する。図7は、予め定められた精度の制約を満たす近似式を選択する例を示す説明図である。図7に示す例では、近似式計算手段921に入力される新たなデータの発生時刻をtiとし、そのデータ値をxiとする。図7に示す例では、値xiの新たなデータP1022が時刻tiに発生し、データ入力手段91から近似式計算手段921に入力されているものとする。また、代表近似式記憶手段3には、近似式x=f0(t)、x=f1(t)、x=f2(t)、及びx=f3(t)が記憶されているものとする。また、近似式に要求される精度の制約は、近似値と実際のデータとの差分がε未満であることとする。
【００５１】
近似式計算手段921は、各近似式に対して、時刻t=tiを代入して、それぞれ近似値X1010=f0(ti)、X1011=f1(ti)、X1012=f2(ti)、及びX1013=f3(ti)を計算する。図7に示す例では、近似式f2, f3を用いて算出した近似値X1012=f2(ti)、及びX1013=f3(ti)が精度の制約値εを満たしている。従って、近似式計算手段921は、この精度の制約条件を満たす近似式f2,f3の中から、予め定められた条件に従って1つの近似式を特定する。
【００５２】
例えば、近似式の精度が最良のものを特定するという条件に従って1つの近似式を特定する場合には、近似式計算手段921は、図7に示す例では、|xi-f3(ti)|＜|xi-f2(ti)|＜εであることから、近似式f3を特定して出力手段922に出力する。
【００５３】
未確定データ記憶手段923は、データ値の近似値を求めるための近似式がまだ特定されていないデータを記憶する記憶装置である。代表近似式記憶手段3が記憶する既存のいずれの近似式を用いて近似値を計算しても、実際のデータ値と近似値との差が大きいと判定されるデータが、未確定データ記憶手段923に記憶されていく。なお、本実施形態では、データを、発生時刻及びデータ値を座標とする点として捉えることができるので、その近似式が未確定のデータが位置する座標上の点を「未確定点」とも表現する。
【００５４】
入力データを近似する代表近似式が見つからない場合に新たに生成する、発生時刻を変数としてデータ値の近似値を求めるための近似式は、未確定データ記憶手段923に記憶される複数の未確定点に基づいて導出される。本実施形態では、近似式を決定するために必要な個数分のデータが揃うまで、未確定データ記憶手段923は、未確定点に該当するデータを記憶していく。なお、近似式を決定するために必要なデータの個数は、近似式の種類（１次式であるか、２次式であるか、又は三角関数を用いた式であるか等）や、近似式の決定アルゴリズムに依存する。近似式の種類や近似式決定アルゴリズムは予め決められていて、その近似式の種類や近似式決定アルゴリズムに応じて、近似式の決定に要するデータの個数も予め定められているものとする。
【００５５】
新規近似式生成手段924は、新たにデータが入力されたときに、未確定データ記憶手段923に記憶されている未確定点について、近似式を決定するために必要な個数分のデータが揃ったならば、それらのデータに基づいて、発生時刻を変数としてデータ値を算出するための関数（近似式）を生成する機能を備える。
【００５６】
例えば、近似式生成に要するデータ数がk個であり、未確定データ記憶手段923にk-1個の未確定点が記憶されているとする。このとき、未確定データ記憶手段923に新たに1つのデータが入力され記憶されることでk個のデータが揃うと、新規近似式生成手段924は、未確定データ記憶手段923に記憶されたk個のデータに基づいて新たな近似式を生成する。また、新規近似式生成手段924は、生成した近似式を、全近似式記憶手段2に記憶させる。また、新規近似式生成手段924は、出力手段922に、k個のデータに対して、それぞれ、そのデータの発生時刻と新たに生成した近似式とを対応付けた組を出力する。すなわち、新規近似式生成手段924は、データの発生時刻と新たに生成した近似式との組をk組出力する。
【００５７】
出力手段922は、近似式計算手段921又は新規近似式生成手段924から入力した1つ以上の近似式とデータの発生時刻との組を出力する。この場合、例えば、出力手段922は、ディスプレイ装置等の表示装置によって実現される場合には、近似式とデータの発生時刻との組を表示する。また、例えば、出力手段922は、近似式とデータの発生時刻との組を含むファイルを出力するものであってもよい。
【００５８】
なお、上記に示した近似手段92の構成例は一例であり、近似手段92の構成は、これに限るものではない。
【００５９】
なお、本実施形態において、データ要約装置の記憶装置は、逐次的に入力されるデータを要約する処理を実行するための各種プログラムを記憶している。例えば、データ要約装置の記憶装置は、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段を備えたコンピュータに、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する処理と、選択した代表近似式を代表近似式記憶手段に記憶させる処理とを実行させるためのデータ要約プログラムを記憶している。
【００６０】
次に、データ要約装置の動作を説明する。まず、代表近似式を選択する処理について説明する。図8は、データ要約装置が実行する代表近似式の選択処理の処理例を示すフローチャートである。まず、代表近似式第1限定手段11は、全近似式記憶手段2に記憶されている全ての近似式のうち、現在時刻における値が値域記憶手段12に記憶された値域に属しているもののみを取り出し、代表近似式第2限定手段13に出力する（ステップS11）。なお、この場合、代表近似式第1限定手段11は、近似式f1,f2,...,fnを選択して出力したものとする。
【００６１】
次に、代表近似式第2限定手段13は、入力された近似式の個数nと予め定められた個数Nとを比較する（ステップS12）。比較の結果、n≦Nであると判断した場合には（ステップS12のYes）、代表近似式第2限定手段13は、ステップS11で入力した全ての近似式を記憶させることによって、代表近似式記憶手段3の記憶内容を更新する（ステップS14）。一方、n＞Nであると判断した場合には（ステップS12のNo）、代表近似式第2限定手段13は、ステップS11で入力した近似式の中からn-N個の近似式を取り除き、N個の近似式を選択する（ステップS13）。そして、代表近似式第2限定手段13は、残りのN個の近似式を記憶させることによって、代表近似式記憶手段3の記憶内容を更新する（ステップS14）。
【００６２】
次に、ステップS11における代表近似式第1限定手段11が実行する近似式の選択処理の動作について説明する。代表近似式第1限定手段11は、全近似式記憶手段2に記憶されている全ての近似式fiについて、以下の処理を行う。図9は、ステップS11において全近似式記憶手段2に記憶された各近似式fiに対して行う代表近似式第1限定手段11が実行する近似式の選択処理の例を示すフローチャートである。
【００６３】
まず、代表近似式第1限定手段11は、現在時刻tnowにおける近似式fiの値fi(tnow)を求める（ステップS111）。次に、代表近似式第1限定手段11は、求めた近似値fi(tnow)と値域記憶手段12に記憶されている値域Vとについて、fi(tnow)∈Vとなるか否かを判定する（ステップS112）。評価の結果、fi(tnow)∈Vとなると判定した場合には（ステップS112のYes）、代表近似式第1限定手段11は、その近似式fiを代表近似式第2限定手段13に出力する（ステップS113）。一方、fi(tnow)∈Vとならないと判定した場合には（ステップS112のNo）、代表近似式第1限定手段11は、ステップS113に移行しないようにし、近似式fiを代表近似式第2限定手段13に出力しないように制御する。
【００６４】
以上の処理に従って、全近似式記憶手段2が記憶する近似式のうち所定の精度条件を満たし且つ所定の選択条件を満たした近似式が選抜されて、代表近似式として代表近似式記憶手段3に記憶される。そして、その後、データ要約装置は、選抜されて代表近似式記憶手段3に記憶される代表近似式に基づいて、入力データの要約処理を行う。なお、データ要約装置が図8及び図9に示す代表近似式を選抜する処理を所定期間毎や所定タイミングで繰り返し実行することによって、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の精度が保たれる。
【００６５】
以上に説明したように、本実施形態によれば、過去に生成した全ての近似式を用いて要約処理を行うのではなく、近似式の個数が増加し続けても代表近似式記憶手段2に記憶された、予め規定された個数以内の代表近似式のみを用いて要約処理を行う。そのため、データの要約の対象とする期間が長くなってもデータの要約を続けることが可能となる。また、そのように構成しても、所定の精度条件を満足するとともに所定条件に基づいて選択された代表近似式を用いて要約処理を行えるので、データ要約の精度が必要以上に落ちることを防止できる。従って、データの値が突発的に変化する場合に、データの要約の対象とする期間が長くなっても、データの要約を続けることができる。
【００６６】
（第2の実施形態）
次に、本発明の第2の実施形態を図面を参照して説明する。図10は、第2の実施形態によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態において、第1の実施形態と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。図10に示すように、本実施形態では、データ要約装置は、値域記憶手段12と、代表近似式第1限定手段11と、代表近似式第2限定手段13と、新規近似式追加管理手段21と、全近似式記憶手段2と、代表近似式記憶手段3と、近似式更新手段95とを含む。従って、本実施形態では、データ要約装置は、第1の実施形態で示した構成要素に加えて、近似式更新手段95を含む。また、データ要約装置の代表近似式管理部1は、第1の実施形態で示した構成要素に加えて、新規近似式追加管理手段21を含む。
【００６７】
近似式更新手段95は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。近似式更新手段95は、新たに近似式を生成し、全近似式記憶手段2に記憶させることによって、近似式を随時更新する機能を備える。また、近似式更新手段95は、新たな近似式を新規近似式追加管理手段21に出力する機能を備える。なお、近似式更新手段95は、例えば、新たに入力した近似式を全近似式記憶手段2に記憶させる処理を行うものであってもよい。また、近似式更新手段95は、例えば、第1の実施形態で示した新規近似式生成手段924によって実現されてもよい。
【００６８】
新規近似式追加管理手段21は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。新規近似式追加管理手段21は、近似式更新手段95から全近似式記憶手段2に追加すべき新しい近似式を入力として受ける（入力する）機能を備える。また、新規近似式追加管理手段21は、代表近似式第1限定手段11を起動すべきと判断すると、入力した近似式を含む新たな代表近似式の候補を代表近似式第1限定手段11に出力することで、代表近似式第1限定手段11を起動させる機能を備える。
【００６９】
なお、新規近似式追加管理手段21による代表近似式第1限定手段11の起動は、近似式更新手段95からの入力の度に行ってもよいし、近似式更新手段95から一定回数の入力がある毎に行っても構わない。あるいは、最後に新規近似式追加管理手段21が起動されてから一定以上の時間の経過毎に行っても、それら複数起動条件の組み合わせで行っても構わない。なお、そのような代表近似式第1限定手段11の起動方法は一例であり、代表近似式第1限定手段11を起動する方法は、これらに限るものではない。
【００７０】
次に、データ要約装置の動作を説明する。図11は、第2の実施形態によるデータ要約装置が実行する代表近似式の選択処理の処理例を示すフローチャートである。まず、新規近似式追加管理手段21は、近似式更新手段95から新しい近似式を入力する（ステップS21）と、代表近似式を更新すべきか否かを判定する（ステップS22）。なお、この場合、近似式更新手段95から入力した新しい近似式をfNEWとする。代表近似式を更新すべきであると判断すると（ステップS22のYes）、新規近似式追加管理手段21は、代表近似式の最後の更新時（すなわち、前回の代表近似式の選択処理時）以降に追加された近似式を全近似式記憶手段2から抽出し、新たな近似式fNEWとともに代表近似式第1限定手段11に出力する（ステップS23）。
【００７１】
例えば、前回の代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の更新処理時以降に、近似式更新手段95から近似式g1,g2,...,gmを入力している場合には、新規近似式追加管理手段21は、全近似式記憶手段2から、それらの近似式g1,g2,...,gmを読み込む。そして、新規近似式追加管理手段21は、読み込んだ近似式g1,g2,...,gmとともに、新たな近似式fNEWを代表近似式第1限定手段11に出力する。
【００７２】
一方、代表近似式を更新すべきでないと判断した場合には（ステップS22のNo）、データ要約装置は、代表近似式の更新を行うことなく、そのまま処理を終了する。
【００７３】
次いで、代表近似式第1限定手段11は、代表近似式記憶手段3が記憶する現在の近似式と、新規近似式追加管理手段21から入力した近似式とのうち、現在時刻における値が値域記憶手段12に記憶された値域に属しているもののみを取り出し、代表近似式第2限定手段13に出力する（ステップS24）。そして、データ要約装置は、第1の実施形態で示したステップS12〜S14と同様の処理に従って、代表近似値を更新する処理を行う。
【００７４】
以上に説明したように、本実施形態によれば、代表近似式第1限定手段11と代表近似式第2限定手段13とによる代表近似式の選出処理が、新しい近似式の決定のタイミングに応じて行われる。従って、データの発生タイミングが不規則で、新しい近似式の決定タイミングが予測不能な場合でも、新しい近似式の決定に応じて代表近似式の選出処理を行うことができるので、さらに新しくより適切な近似式を代表近似式とすることができる。
【００７５】
（第3の実施形態）
次に、本発明の第3の実施形態を図面を参照して説明する。図12は、第3の実施形態によるデータ要約装置の構成例を示すブロック図である。なお、本実施形態において、第1の実施形態と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。図12に示すように、本実施形態では、データ要約装置は、値域記憶手段12と、代表近似式第1限定手段11と、代表近似式第2限定手段13と、全近似式記憶手段2と、代表近似式記憶手段3と、代表近似式リソース監視手段31と、代表近似式管理制御手段32とを含む。従って、本実施形態では、データ要約装置の代表近似式管理部1は、第1の実施形態で示した構成要素に加えて、代表近似式リソース監視手段31と、代表近似式管理制御手段32とを含む。
【００７６】
代表近似式リソース監視手段31は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。代表近似式リソース監視手段31は、少なくとも、代表近似式を記憶する領域の使用可能なリソース量を監視し、その監視結果を代表近似式管理制御手段32に出力する機能を備える。すなわち、代表近似式リソース監視手段31は、代表近似式記憶手段3における使用可能なリソース量（例えば、情報処理装置が備える記憶装置の記憶領域のうち、代表近似式記憶手段3として割り当て可能な記憶領域の容量）を監視する。例えば、代表近似式記憶手段3が他の記憶手段と同一の記憶装置上で実現されているならば、代表近似式リソース監視手段31は、その記憶装置における使用可能なリソース量を監視すればよい。
【００７７】
例えば、代表近似式リソース監視手段31は、代表近似式記憶手段3として使用可能なリソース量の一例として、代表近似式記憶手段3を実現する物理メモリの空き容量を監視する。なお、このような代表近似式リソース監視手段31が監視するリソースの例は一例であり、代表近似式リソース監視手段31によって監視されるリソースは、これに限るものではない。例えば、代表近似式記憶手段3がディスク装置（磁気ディスク装置や光ディスク装置）によって実現される場合には、代表近似式リソース監視手段31は、ディスク装置の未使用率を監視してもよい。また、代表近似式リソース監視手段31は、例えば、使用可能なリソース量の代わりに、既に使用中のリソース量（例えば、メモリの使用容量）を監視してもよい。また、代表近似式リソース監視手段31は、例えば、監視対象のリソース量として、代表近似式を使用した近似の評価に使用するリソース（例えば、CPU時間）を監視しても構わない。
【００７８】
また、代表近似式リソース監視手段31は、例えば、リソースの監視タイミングとして、一定時間毎に代表近似式記憶手段3を監視しても構わない。あるいは、代表近似式リソース監視手段31は、例えば、ユーザ操作等に従って、任意のタイミングで監視を行うよう指示が入力された際に、リソースの監視を行ってもよい。
【００７９】
代表近似式管理制御手段32は、具体的には、プログラムに従って動作する情報処理装置のCPUによって実現される。代表近似式管理制御手段32は、代表近似式リソース監視手段31から入力した監視結果に応じて、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の最大個数Nを決定する機能を備える。また、代表近似式管理制御手段32は、最大個数Nが変化した場合に、代表近似式第1限定手段11を起動させて代表近似式を更新させる機能を備える。
【００８０】
例えば、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の最大個数の候補Nsmall、Nlarge（Nsmall＜Nlarge）を予め定めておき、代表近似式管理制御手段32は、代表近似式リソース監視手段31から監視結果として入力した使用可能なリソース量が閾値以上であるか否かを判定する。閾値以上であれば、代表近似式管理制御手段32は、最大個数としてNlargeを選択し、代表近似式記憶手段3にNlarge個の代表近似式を記憶させるように制御する。一方、閾値未満であれば、代表近似式管理制御手段32は、最大個数としてNsmallを選択し、Nsmall個の代表近似式を記憶させるように制御すればよい。すなわち、リソースに余裕があれば代表近似式の最大個数を多くし、リソースに余裕がなければ代表近似式の最大個数を少なくするように制御すればよい。
【００８１】
あるいは、例えば、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の最大個数としてN1,N2,...,Nk（N1＜N2＜...＜Nk）を予め定めておき、代表近似式管理制御手段32は、代表近似式リソース監視手段31から監視結果として入力可能なリソース量Rとk-1個の閾値T1,T2,...,Tk-1（T1＜T2＜...＜Tk-1）とを比較する。そして、代表近似式管理制御手段32は、代表近似式記憶手段3が記憶する代表近似式の最大個数Nを、R≦T1と判定した場合にはN=N1と決定し、Ti-1＜R≦Tiと判定した場合にはN=Ni（i=1,2,..,k-1）と決定し、Tk-1<Rと判定した場合にはN=Nkと決定してもよい。あるいは、例えば、代表近似式管理制御手段32は、代表近似式の最大個数Nを、R<T1と判定した場合にはN=N1と決定し、Ti-1≦R<Tiと判定した場合にはN=Ni（i=1,2,..,k-1）と決定し、Tk-1≦Rと判定した場合にはN=Nkと決定しても構わない。又は、代表近似式管理制御手段32は、代表近似式の最大個数Nを、使用可能な空きリソース量に関する有界な広義単調増加関数N(R)により、N=N(R)と定めてもよい。なお、そのような代表近似式の最大個数Nの決定方法は一例であり、最大個数Nの決定方法は、これに限るものではない。
【００８２】
以上に説明したように、本実施形態によれば、代表近似式を記憶するリソース量に応じて、代表近似式の最大個数Nを決定する。そのため、リソースに余裕があれば、多くの代表近似式を使用することで、より高精度にデータの値を近似することができる。一方で、リソースに余裕がなければ代表近似式の数を少なくして、必要最低限の代表近似式を用いてデータ要約を行うことができる。
【００８３】
なお、上記の各実施形態で示した各手段は、1台の計算機上で、CPUや、メモリ、ディスク装置を用いて実現しても構わない。あるいは、ネットワークで接続された互いに通信できる複数の計算機を用いて、上記の各実施形態で示した各手段を実現しても構わない。
【００８４】
次に、本発明によるデータ要約装置の最小構成について説明する。図13は、データ要約装置の最小の構成例を示すブロック図である。図13に示すように、データ要約装置は、最小の構成要素として、代表近似式管理部1と、全近似式記憶手段2と、代表近似式記憶手段3とを含む。
【００８５】
図13に示す最小構成のデータ要約装置において、代表近似式記憶手段3は、データを近似するための近似式を複数記憶する。また、代表近似式管理部1は、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段2が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれている近似式を選択する機能を備える。また、代表近似式記憶手段3は、代表近似式管理部1が選択した代表近似式を記憶する。
【００８６】
図13に示す最小構成のデータ要約装置によれば、データの値が突発的に変化する場合に、データの要約の対象とする期間が長くなっても、データの要約を続けることができる。
【００８７】
なお、上記に示した各実施形態では、以下の(1)〜(8)に示すようなデータ要約装置の特徴的構成が示されている。
【００８８】
(1)データ要約装置は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段（例えば、全近似式記憶手段2によって実現される）と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれている近似式を選択する代表近似式選択手段（例えば、代表近似式管理部1によって実現される）と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段（例えば、代表近似式記憶手段3によって実現される）とを備えたことを特徴とする。
【００８９】
(2)データ要約装置は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段（例えば、全近似式記憶手段2によって実現される）と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が、データがとりうる値の範囲である値域の範囲内に含まれており、且つ予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段（例えば、代表近似式管理部1によって実現される）と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段（例えば、代表近似式記憶手段3によって実現される）とを備えたことを特徴とする。
【００９０】
(3)データ要約装置は、逐次発生するデータを要約するデータ要約装置であって、データを近似するための近似式を複数記憶する全近似式記憶手段（例えば、全近似式記憶手段2によって実現される）と、新たに発生したデータを近似するための候補となる代表近似式として、全近似式記憶手段が記憶する複数の近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を選択する代表近似式選択手段（例えば、代表近似式管理部1によって実現される）と、代表近似式選択手段が選択した代表近似式を記憶する代表近似式記憶手段（例えば、代表近似式記憶手段3によって実現される）とを備えたことを特徴とする。
【００９１】
(4)データ要約装置において、代表近似式選択手段は、データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段（例えば、値域記憶手段12によって実現される）と、全近似式記憶手段が記憶する全ての近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が値域記憶手段に記憶されている値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段（例えば、代表近似式第1限定手段11によって実現される）と、第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を代表近似式として選択する第2の近似式選択手段（例えば、代表近似式第2限定手段13によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【００９２】
(5)データ要約装置において、代表近似式選択手段は、データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段（例えば、値域記憶手段12によって実現される）と、近似式が追加されたときに、代表近似式記憶手段が記憶する代表近似式を更新すべきか否かを判定する近似式更新判定手段（例えば、新規近似式追加管理手段21によって実現される）と、近似式更新判定手段によって代表近似式を更新すべきと判定されたときに、代表近似式記憶手段が記憶する代表近似式と、代表近似式記憶手段が記憶する代表近似式を過去に更新したとき以降に追加された近似式との中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が値域記憶手段に記憶されている値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段（例えば、代表近似式第1限定手段11によって実現される）と、第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から，予め定められた個数以内の近似式を代表近似式として選択する第2の近似式選択手段（例えば、代表近似式第2限定手段13によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【００９３】
(6)データ要約装置において、代表近似式選択手段は、代表近似式記憶手段が使用可能なリソース量を監視する代表近似式リソース監視手段（例えば、代表近似式リソース監視手段31によって実現される）と、代表近似式記憶手段が使用可能なリソース量に基づいて、代表近似式記憶手段に記憶させる代表近似式の個数を決定し、代表近似式記憶手段を更新させる代表近似式更新制御手段（例えば、代表近似式管理制御手段32によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【００９４】
(7)データ要約装置において、代表近似式選択手段は、データがとりうる値の範囲を示す値域情報を記憶する値域記憶手段（例えば、値域記憶手段12によって実現される）と、全近似式記憶手段が記憶する全ての近似式の中から、現在時刻に基づいて各近似式を用いて求められる近似値が値域記憶手段に記憶されている値域情報で示される値の範囲内に含まれている近似式のみを選択する第1の近似式選択手段（例えば、代表近似式第1限定手段11によって実現される）と、第1の近似式選択手段が選択した近似式に基づいて代表近似式を選択する第2の近似式選択手段（例えば、代表近似式第2限定手段13によって実現される）とを含み、第2の近似式選択手段は、第1の近似式選択手段が選択した近似式が予め定められた個数以内であるか否かを判定し、予め定められた個数以内であると判定した場合には、第1の近似式選択手段が選択した近似式をそのまま代表近似式として決定し、予め定められた個数以内でないと判定した場合には、第1の近似式選択手段が選択した近似式の中から、予め定められた個数以内の近似式を代表近似式として選択するように構成されていてもよい。
【００９５】
(8)データ要約装置は、代表近似式記憶手段が記憶する各代表近似式を用いてデータを近似する近似手段（例えば、近似手段92によって実現される）を備え、近似手段は、代表近似式記憶手段が記憶する各代表近似式を用いて算出した近似値と実データの値との誤差に基づいて、代表近似式記憶手段が記憶する各代表近似式の中から、データの近似に用いる近似式を決定する近似式決定手段（例えば、近似式計算手段921によって実現される）と、代表近似式記憶手段が記憶する各代表近似式の中にデータの近似に使用可能な近似式がない場合に、新たに近似式を生成する近似式生成手段（例えば、新規近似式生成手段924によって実現される）とを含むように構成されていてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、近似式による近似処理を用いてデータを要約するデータ要約装置の用途に好適に適用可能である。
【符号の説明】
【００９７】
1  代表近似式管理部
2  全近似式記憶手段
3  代表近似式記憶手段
11  代表近似式第1限定手段
12  値域記憶手段
13  代表近似式第2限定手段
21  新規近似式追加管理手段
31  代表近似式リソース監視手段
32  代表近似式管理制御手段
91  データ入力手段
92  近似手段
95  近似式更新手段
921  近似式計算手段
922  出力手段
923  未確定データ記憶手段
924  新規近似式生成手段
【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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