(57)【要約】【課題】本発明の課題は、様々な場所に設置されたセンサーノード群の通信状態から、異常状態を検知するシステムを供給することである。【解決手段】異常状態検知部を有するクラウドサーバが、ネットワーク経由で、センサーノードから所定の周期でセンシングデータを取得する。異常状態検知部は、センサーデータ処理部で当該周期の間に取得されてセンサーデータ格納部に格納されたセンサーデータと後で説明するセンサー属性格納部に格納された属性を参照し、センサーデータの取得に失敗したセンサーノードを抽出し、不通のセンサーノードの属性の偏りから異常状態の有無を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
異なる位置に設置され、一又は複数のキャリアに運営されたネットワークに接続された、複数のセンサーノードと、
前記センサーノード毎の位置情報、センシング対象、前記ネットワークを運営するキャリアの種別、電力供給を受け持つ送電系列の種別、構成機材の機種情報から選ばれる少なくとも１つのデータ項目を含む属性データを格納したデータベースと、
前記センサーノードと所定の周期で通信してセンシングデータを取得するクラウドサーバと、
を備えるシステムにおいて、
前記複数のセンサーノードのいずれかと前記クラウドサーバとの通信の不通となる場合と前記複数のセンサーノードのいずれかから取得したセンシングデータが異常値を示す場合から選ばれる少なくとも１つのセンサー異常の場合に、
（a）該センサー異常に係るセンサーノードに係る前記属性データの抽出をし、
（b）該抽出をされた属性データのデータ項目における項目値の偏りを検出し、
前記偏りに係るデータ項目の種類又は／及び項目値を判別して、前記センサー異常に係るセンサーノードの属する地域における異常状態の有無の推測をすることを特徴とするクラウドベース状態検知システム。
【請求項２】
前記偏りに係るデータ項目の種類が位置情報である場合、該当する位置情報が属する地域に異常状態が有るという推測をすることを特徴とする請求項１に記載のクラウドベース状態検知システム。
【請求項３】
前記偏りに係るデータ項目が前記キャリア種別である場合、該当するキャリアにおける障害であって、いずれかの地域の異常状態では無いという推測をすることを特徴とする請求項１又は２に記載の異常状態検知システム。
【請求項４】
前記偏りに係るデータ項目が送電系列の種別である場合、該当する送電系列に係る障害による停電であって、いずれかの地域の異常状態では無いという推測をすることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の異常状態検知システム。
【請求項５】
前記偏りに係るデータ項目に前記機種情報が含まれている場合、前記機種情報に係る歴史的故障情報を参照し、予め設定した故障頻度の閾値を超える歴史的故障情報を有する構成機材からなるセンサーノードに係る機種情報に偏っているとき、該構成機材の故障であって、いずれかの地域の異常状態では無いと推測することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の異常状態検知システム。
【請求項６】
前記センサーノードは、風速計であって、
前記センシングデータの異常値は、所定の値を超える風速値であって、
前記センサーノードが属する地域における異常状態として強風又は竜巻の発生を推測することを特徴とする請求項1乃至５のいずれかに記載の異常状態検知システム。
【請求項７】
前記センサーノードは、降雨計であって、
前記センシングデータの異常値は、所定の値を超える降雨量値であって、
前記センサーノードが属する地域における異常状態として水害の発生を推測することを特徴とする請求項1乃至５のいずれかに記載の異常状態検知システム。
【請求項８】
前記センサーノードとの通信は、前記センサーノードからのハートビートもしくは前記クラウドサーバから前記センサーノードへのポーリングであることを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載の異常状態検知システム。
【請求項９】
前記センサーノードは、構成機材が二重化されており、前記不通の原因が該構成機材の故障である可能性が減らされていることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載の停電検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常状態検知システムに関し、特にネットワークに接続した複数センサーノードとクラウドサーバーとの通信状態や取得したセンシングデータを分析した結果に基づいて所定の異常状態の有無を検知する異常状態検知システムに関する。
ここでクラウドとは、ネットワーク、サーバー、ストレージ、アプリケーション、サービスなどの構成可能なコンピューティングリソースの共用プールに対して、便利かつオンデマンドにアクセスでき、最小の管理労力またはサービスプロバイダ間の相互動作によって迅速に提供され利用できるという、モデルのコンピューティングサービスを言う。ネットワークとネットワークに接続したサーバー等の塊を雲として表記することに由来している。ネット接続してアクセスしてくるユーザーノードに所定のサービスを提供する、クラウドの一部を担うサーバーをクラウドサーバーと呼ぶこととする。
【背景技術】
【０００２】
近年、社会の内外に様々な種類のセンサーが入り込んで使われるようになり始めている。これらのセンサーがネットワークに繋がることで、これまでになかった情報を生成し、新しいサービスが可能になるであろうとの期待を込めて「センシングネットワーク」という造語も生まれている。防災上の観点から、社会のインフラの異常や気象の異常を検知するセンシングネットワークへの期待が高まっている。
【０００３】
従来の異常検知の技術として、屋内の通電状態と家屋と柱上変圧器の間にある引込み線の通電状態を２つの監視装置を用いて監視することで、停電の発生を検知する技術が知られている。
しかしながら、通電状態を監視する監視装置は、停電時でも情報の送信を可能にするため、装置内に電池を備える必要がある。
【０００４】
別の異常状態である異常気象発生の検知において、車載ナビゲーションシステムであって、サーバが車載位置に関連する雨量・積雪量等の地域特定情報を取得し、その地域別の閾値データをもとに危険度を判断しナビ補助データ（警告等）を作成するシステムが知られている
しかしながら、ゲリラ降雨や竜巻のような突発的又は局地的異常気象に対応するものではなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
停電検知に関して、特許文献１において、ネットワークに接続したスマートメーターの通信状態から停電を検知するシステムが記載されている。ネットワークを介してスマートメータと接続された自動検針システムが周期的にスマートメータから検針値データを取得する。この検針値データが取得できないスマートメータがある場合、データが送信できない要因を順次確認することで、他の要因が無い場合に、停電していると判定することで、停電検知を実現する技術が開示されている。
電池を備えないスマートメータであっても、停電を検知することが可能になる効果がある。
しかしながら、特許文献１のシステムでは、スマートメーターが設置された需要家が周辺に集まっている地域でなければ十分な停電検知効果が得られない、あるいは異なる送電系列の情報が得られないといった利用性に欠ける問題とがある。
【特許文献１】特開2013-146115号公報
【０００６】
異常気象検知に関して、特許文献２において、土砂災害感知システムであって、法面から生じる雨水の排出のために連結して設置される複数の水路ブロックと、水路ブロックの各々に沿わせて連続的に取付けられるセンサーケーブルと、センサーケーブルの破断の有無を検知する検知手段とを備えたシステムが記載されている。
しかしながら、異常気象の種類を限定的に想定して、水路ブロックに対して、連続的に配置しておく水路ブロックのずれを検出するためだけのセンサーを配置する方式であり、平時においての用途がなく、利用性に欠ける問題がある。
【特許文献２】特開2011-90815号公報
【０００７】
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の課題は、様々な地域に設置され、ネットワークに接続したセンサーノード群と通信して、センサーノードの設置された地域の異常状態を検知するサービスを提供するクラウドベースのシステムを供給することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の課題を解決するため、第一の観点の発明では、
異なる位置に設置され、一又は複数のキャリアに運営されたネットワークに接続された、複数のセンサーノードと、
前記センサーノード毎の位置情報、センシング対象、前記ネットワークを運営するキャリアの種別、電力供給を受け持つ送電系列の種別、構成機材の機種情報から選ばれる少なくとも１つのデータ項目を含む属性データを格納したデータベースと、
前記センサーノードと所定の周期で通信してセンシングデータを取得するクラウドサーバと、
を備えるシステムにおいて、
前記複数のセンサーノードのいずれかと前記クラウドサーバとの通信の不通となる場合と前記複数のセンサーノードのいずれかから取得したセンシングデータが異常値を示す場合から選ばれる少なくとも１つのセンサー異常の場合に、
（a）該センサー異常に係るセンサーノードに係る前記属性データの抽出をし、
（b）該抽出をされた属性データのデータ項目における項目値の偏りを検出し、
前記偏りに係るデータ項目の種類又は／及び項目値を判別して、前記センサー異常に係るセンサーノードの属する地域における異常状態の有無の推測をすることを特徴とするクラウドベース状態検知システムを提供する。
【００１０】
前記偏りに係るデータ項目の種類が位置情報である場合、該当する位置情報が属する地域に異常状態が有るという推測をするとしてもよい。
【００１１】
前記偏りに係るデータ項目が前記キャリア種別である場合、該当するキャリアにおける障害であって、いずれかの地域の異常状態では無いという推測をするとしてもよい。
【００１２】
前記偏りに係るデータ項目が送電系列の種別である場合、該当する送電系列に係る障害による停電であって、いずれかの地域の異常状態では無いという推測をするとしてもよい。
【００１３】
前記偏りに係るデータ項目に前記機種情報が含まれている場合、前記機種情報に係る歴史的故障情報を参照し、予め設定した故障頻度の閾値を超える歴史的故障情報を有する構成機材からなるセンサーノードに係る機種情報に偏っているとき、該構成機材の故障であって、いずれかの地域の異常状態では無いと推測するとしてもよい。
【００１４】
前記センサーノードは、風速計であって、
前記センシングデータの異常値は、所定の値を超える風速値であって、
前記センサーノードが属する地域における異常状態として強風又は竜巻の発生を推測するとしてもよい。
【００１５】
前記センサーノードは、降雨計または水位計であって、
前記センシングデータの異常値は、所定の値を超える降雨量値または水位値であって、
前記センサーノードが属する地域における異常状態として水害の発生を推測するとしてもよい。
【００１６】
前記センサーノードとの通信は、前記センサーノードからのハートビートもしくは前記センサーノードへのポーリングであるとしてもよい。
【００１７】
前記センサーノードは、構成機器が二重化されており、前記不通の原因が該構成機器の故障である可能性が減らされているとしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図1は、実施例１の異常状態検知システムが適用された地域のイメージ図である。
【図２】図2は、センサーノードの構成を示した図である。
【図３】図3は、クラウドサーバの内部構成を示した機能ブロック図である。
【図４】図4は、取得したセンサーデータの構造を示した図である
【図５】図5は、センサーノードの属性データを示した図である。
【図６】図6は、異常状態検出部の動作を示したフローチャートである。
【図７】図7は、位置に偏りのあるセンサノードの抽出例である。
【図８】図８は、キャリアの種別に偏りのある不通センサーノードの抽出例である。
【図９】図９は、送電系列に偏りのあるセンサーノードの抽出例である。
【図１０】図１０は、歴史的故障情報のある機材から構成されるセンサーノードの抽出例である。
【図１１】図１１は、センサーデータ格納部に記録されたフラグの構造を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の具体例につき図面を用いた実施例において説明する。
尚、ここで示す各機能部は、特に断りのない場合、予め組み込まれたファームウエア等の制御プログラムを所定のプロセッサーで実行し、実装された各種デバイスと協働することにより実現される。また、これらのプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、当該プロセッサーによって記録媒体から読み出され、ユーザが操作すること又は内部又は外部のデバイスからの信号を受信することによって実行される。
【実施例１】
【００２０】
図１は、実施例１の異常状態検知システムが適用された地域のイメージ図である。異常状態検知システムは、ネットワーク１００１、地域（２）１００２に設置されたセンサーノード１００２a、１００２ｂ、１００２ｃ、地域（３）１００３に配置されたセンサーノード１００３a、１００３ｂ、１００３ｃ、地域（４）１００４に配置されたセンサーノード１００４a、１００４ｂ、１００４ｃ、そしてクラウドサーバ１００５という構成である。
【００２１】
ネットワーク１００１は、キャリアＡに運営されたネットワークＡ１００１ａ、キャリアＢに運営されたネットワークＢ１００１ｂ、キャリアＣに運営されたネットワークＣ１００１ｃという3つのネットワークが相互に接続したものである。
【００２２】
実線で示した地域（２）〜地域（３）に跨る破線で示した領域は、それぞれが異なる送電系列から電力供給を受けていることを示している。ここでは、領域１００６は送電系列Ｄから、領域１００７は送電系列Ｅから、領域１００８は送電系列Ｆから、それぞれ別個に電力が供給されているというように送電系列が分かれている。  １００９は、クラウドサーバに携帯電話網などからアクセスするブラウザ端末である。ここでは、ブラウザ端末としてスマートフォンを採用しているが、これに限定されることなく、パソコン、タブレット端末など適宜採用されうる。ユーザは、このブラウザ端末によって、クラウドサーバが収集したセンサーデータやセンサーデータを処理した結果にアクセスしてクラウドコンピューティングサービスを受けることができる。
【００２３】
図２は、センサーノードの内部構成を示したブロック図である。本実施例では、１００２a、１００２ｂ、１００２ｃ、１００３a、１００３ｂ、１００３ｃ、１００４a、１００４ｂ、１００４ｃという９つのセンサーノードを採用しているが、内部構成は同様である。
通信部２００１、電源部２００２、センシングデータ取得部２００３、プローブ部２００４という構成である。
ここで、センサーノードを構成する通信部２００１は、二重化されており、メインの機材が故障しても、サブの機材が立ち上がり、故障による不通を最小限度にするように構成されている。
【００２４】
通信部２００１は、所定のキャリアのネットワークに通信接続して、クラウドサーバ１００５へセンサーデータを所定の周期で送信する。ここでセンサーデータは後で説明するようにセンサーデータ取得部２００３が周期的にプローブ部から取得したセンシングデータに、取得時刻等を付加して生成されたデータである。
ここのクラウドサーバへの送信は、センサーノードのハートビートとして機能するため、センシングデータの取得に失敗した場合でも、少なくとも当該センサーノードのセンサーIDを含むセンサーデータが送信される。この場合センシングデータの項目は空欄となる。
尚、通信接続は、本実施例のハートビート方式に限られるものではない。クラウドサーバからセンサーノードへの周期的ポーリングにより、センサーデータが周期的に取得されるポーリング方式であってもよい
【００２５】
電源部２００２は、予め設定した送電系列に通電し、センサーノードの動作に必要な電力を獲得する。
【００２６】
センシングデータ取得部２００３は、プローブ部２００４がセンシングした情報を所定の周期で取得し、デジタル変換し、取得時刻等を付加してセンサーデータを生成する。
プローブ部２００４は、所定の情報をセンシングして電気信号に変えるプローブである。
ここでは、プローブ部として風速センサーを有するセンサーノードを含むセンサーノード群を採用することとするが、本実施例のセンサーノード群に含むことが可能なセンサーノードは、これに限られるものではない。風向センサー、降雨量センサー、水位センサー、温度センサー、湿度センサー、圧力センサー、画像センサーなどをプローブ部として有するセンサーノードが適宜採用されうる。
【００２７】
図3は、クラウドサーバ１００５の内部構成を示した機能ブロック図である。
通信制御部３００１、センサーデータ処理部３００２、異常状態検知部３００３、センサーデータ格納部３００４、センサー属性格納部３００５という構成である。
【００２８】
通信制御部３００１は、ネットワーク１００１への接続を行い、ネットワークに接続したユーザー端末との通信やセンサーノードとの通信を行う。
【００２９】
センサーデータ処理部３００２は、センサーノードから取得したセンサーデータをセンサーデータ格納部３００４に記録したり、ユーザーのブラウザ端末１００９から問い合わせに応じてセンサーデータ格納部に格納されたセンサーデータを抽出し、返答する処理を行う。  図4は、記録されるセンサーデータのデータ構造を示したブロック図である。取得時刻４００１、センサーID４００２そしてセンシングデータ４００３というデータ項目から構成されている。ここで取得時刻としてセンサーノードがセンシングしてセンサーデータを生成した時刻とする。本発明で採用可能な取得時刻として、これに限られるものではなく、クラウドサーバがセンサーノードからセンサーデータを受信した時刻など、本発明の趣旨にかなう時刻が採用されうる。
【００３０】
異常状態検知部３００３は、センサーデータ処理部で当該周期の間に取得されてセンサーデータ格納部に格納されたセンサーデータを参照し、センサー異常を示すセンサーノードを抽出する。次に、後で説明するセンサー属性格納部に格納された属性を参照し、抽出したセンサーノードの属性の偏りをする。そして、属性の偏りから停電、異常気象等の異常状態の有無を検出する。検出の動作は、図6に示すフローチャートを利用して、後で詳しく説明する。
【００３１】
センサー属性格納部３００５は、センサーノードに係る属性を格納している。属性の内容は、図5に示されるようにセンサーノードの識別情報である「センサID」５００１、センサーノードが配置されたエリアを示す「地域」５００２、センサーノードが接続したネットワークを運営するキャリアの種別を示す「キャリア」５００３、センサーノードに供給する送電の系列を示す「送電系列」５００４、センサーノードを構成する機材の故障情報である「歴史的故障情報」５００５という構成である。
【００３２】
歴史的故障情報は、該当する機材が過去において高い確率で故障が発生しており、センサーデータの取得に失敗した場合に機材故障が予想されることを示す情報である。
【００３３】
５００６は、図1のセンサーノード１００２aの属性である。
５００７は、センサーノード１００２bの属性である。
５００８は、センサーノード１００２cの属性である。
５００９は、センサーノード１００３aの属性である。
５０１０は、センサーノード１００３bの属性である。
５０１１は、センサーノード１００３cの属性である。
５０１２は、センサーノード１００４aの属性である。
５０１３は、センサーノード１００４bの属性である。
５０１４は、センサーノード１００４cの属性である。
【００３４】
図6は、異常状態検出部１００５の動作を示したフローチャートである。
ステップ６００１において、異常状態検出部は、所定の周期時間の経過まで待機する。
所定の周期経過後、ステップ６００２において、異常状態検出部は、待機した周期時間においてセンサー異常を示すセンサーノードの有無をチェックする。
ここでセンサー異常とは、クラウドサーバとの通信が不通の場合もしくは通信により取得したセンシングデータの値が風速３０ｍ／ｓを超える異常値を示した場合である。
尚、本発明の異常値は、ここで示した風速値を示す場合に限られるものではなく、必要に応じて適宜変更可能なものである。又、センサーノードとして、降雨量計など他のセンサーを採用した場合、センサーの種類に応じて適当な値が設定されうるものである。
【００３５】
センサー異常のチェックは、センサーノード毎に異常値フラグ、不通フラグを設定し、フラグの立っているセンサーノードのセンサーIDを抽出することにより、チェックが実行される。チェックの実行後、フラグは、更新されて、解除される。
図１１は、センサーデータ格納部に記録されたフラグの構造を示したブロック図である。
センサー異常を示すセンサーノードのセンサーIDがない、すなわち「No」の場合、スタートにリターンする。
【００３６】
センサー異常を示すセンサーノードのセンサーIDがある、すなわち「Yes」の場合、異常状態検知部の動作は、ステップ６００３の動作に移動する。このステップでは、異常状態検知部によって、センサー異常を示すセンサーノードのセンサーIDの抽出が行われる。
【００３７】
ステップ６００４において、異常検知検知部によって、センサー異常を示したセンサーノードについて、センサーノード属性格納部３００５に格納されたセンサーＩＤの属性の抽出が行われる。
【００３８】
ステップ６００５において、異常状態検知部によって、属性を構成する「位置」項目に偏りがあるかどうか、分析される。図7は、位置に偏りのあるセンサー異常を示すセンサーノードの抽出例である。
このような偏りが検出されると、ステップ６００６において、異常状態検知部によって、異常値を示したセンサーノードの有無がチェックされる。
異常値がある、すなわち「Yes」の場合、ステップ６０１４において、異常状態検知部によって、該当する地域（図７では地域２）における突風や竜巻の発生という推測情報が生成される。
異常値がない、すなわち「No」の場合、ステップ６０１５において、異常状態検知部によって、該当する地域（図７では地域２）における停電の発生という推測情報が生成される。
【００３９】
位置項目の偏りが検出されない場合、ステップ６００７において、異常状態検知部によって、属性を構成する「キャリア」項目に偏りがあるかどうか、分析される。図８は、キャリアの種類に偏りのあるセンサー異常を示すセンサノードの抽出例である。このような偏りが検出されると、ステップ６００８において、異常状態検知部によって、該当するキャリア（図８ではキャリアＡ）における障害発生という推定情報が生成される。
【００４０】
キャリア項目の偏りが検出されない場合、ステップ６００９において、異常状態検知部によって、属性を構成する「送電系列」項目に偏りがあるかどうか、分析される。図９は、送電系列に偏りのあるセンサノードの抽出例である。このような偏りが検出されると、ステップ６０１０において、異常状態検知部によって、該当する送電系列（図９では送電系列７）における障害発生という推定情報が生成される。
【００４１】
送電系列項目の偏りが検出されない場合、ステップ６０１１において、異常状態検知部によって、属性を構成する「歴史的故障情報」項目に偏りがあるかどうか、分析される。図１０は、歴史的故障情報を有する機材によって構成されるノードに偏ったセンサノードの抽出例である。このような偏りが検出されると、ステップ６０１２において、異常状態検知部によって、歴史的故障情報を有する機材（図１０では３ｃと４ｂ）における故障という推定情報が生成される。
「歴史的故障情報」項目に偏りが検出されない場合、ステップ６０１３において、異常状態検知部によって、「広域の停電もしくは原因の特定のできない障害の発生」という推定情報が生成される。
【００４２】
本発明で採用可能な偏りの検出の動作は、ここで示した方式に限定されるものではない。
本発明の趣旨に応じて、属性の偏りを検出する方法を適宜採用することが可能である。
また、ここでは本システムを構成するセンサーノード群に風力計を有するセンサーノードを含む構成として、停電もしくは突風や竜巻といった異常気象を検知する方式を採用したが、これに限られるものではない。降雨量計や水位計を有するセンサーノードを含むセンサーノード群から構成されるシステムを採用して、停電もしくは水害を検知する方式としてもよい。本願発明の異常状態検知システムは、このように様々なプローブ部を有するセンサーノードを含むセンサーノード群から構成されるシステムに適宜採用されうる。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
本発明は、センサーを利用して情報の収集を行うシステムを有する業界であれば、農業、警備業、気象予報業など広い分野に渡って利用可能である。また、どの業界においても、本発明のような地域の停電や異常気象の推定情報は有用であり、利用されうる。
【符号の説明】
【００４４】
１００１  ネットワーク
１００２  地域（２）の領域
１００２a  地域（２）におけるセンサーノード
１００５  クラウドサーバ
１００６  送電系列Ｄから電力供給される領域
【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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