(57)【要約】【課題】組織的な分析等に対して、対象者の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力回避することが可能な位置情報処理装置を提供する。【解決手段】位置情報処理装置２００は、対象者の位置の変化を示す位置情報を取得する位置情報取得ユニット２１と、対象者の移動特性に関するデータに基づいて、位置情報取得ユニット２１で所定時間内に取得された位置情報の誤測位を検出する誤測位検出ユニット２２と、を備えているので、誤測位検出ユニット２２における検出結果を利用することにより、組織的な分析等に対して、対象者の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力回避することが可能となる。【選択図】図２
2008299820.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
個体の位置の変化を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記個体の移動特性に関するデータに基づいて、前記位置情報取得手段で取得された位置情報の誤測位を検出する誤測位検出手段と、を備える位置情報処理装置。
【請求項２】
前記位置情報取得手段は、前記個体が存在可能な複数のエリアのうちから、前記個体が検出されたエリアを特定することを特徴とする請求項１に記載の位置情報処理装置。
【請求項３】
前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の移動頻度に関する基準情報であり、
前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から導き出される前記個体の前記エリア間の移動頻度と、前記基準情報とに基づいて、誤測位を検出することを特徴とする請求項２に記載の位置情報処理装置。
【請求項４】
前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の経路のうち、前記個体が移動不可能な経路に関する情報であり、
前記誤測位検出手段は、前記移動不可能な経路の数から導き出される数値に基づいて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項２又は３に記載の位置情報処理装置。
【請求項５】
前記誤測位検出手段は、所定時間内における前記個体の移動経路に含まれる、前記移動不可能な経路の数又は割合に基づいて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項４に記載の位置情報処理装置。
【請求項６】
前記個体の移動特性に関するデータは、２以上のエリア間における前記個体の位置の曖昧さを示すエントロピーに関する閾値情報であり、
前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段で取得された位置情報から導き出されるエントロピーと、前記閾値情報とに基づいて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項２〜５のいずれか一項に記載の位置情報処理装置。
【請求項７】
前記閾値情報は、２以上のエリアの組み合わせに対して個別に設定されており、
前記誤測位検出手段は、前記個体が所定時間内に移動した複数のエリアから成るエリア群を特定し、該エリア群と対応する閾値情報を用いて、前記誤測位を検出することを特徴とする請求項６に記載の位置情報処理装置。
【請求項８】
前記誤測位検出手段により前記誤測位が検出された際に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報に処理を施して出力する処理手段を更に備える請求項１〜７のいずれか一項に記載の位置情報処理装置。
【請求項９】
前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体の滞在情報に対して、該情報が不定である旨の情報を付加して出力することを特徴とする請求項８に記載の位置情報処理装置。
【請求項１０】
前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報に対して、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を付加して出力することを特徴とする請求項８に記載の位置情報処理装置。
【請求項１１】
前記個体の移動特性に関するデータ以外の参照データを前記処理手段に供給する参照データ供給手段を更に備え、
前記処理手段は、前記参照データを用いて、前記滞在した割合に関する数値を補正することを特徴とする請求項１０に記載の位置情報処理装置。
【請求項１２】
前記参照データは、前記個体が検出されたエリア内に滞在する全個体数と、このエリアの収容可能数とを含み、
前記処理手段は、前記滞在した割合に関する数値に、前記収容可能数を前記全個体数で除した値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項１１に記載の位置情報処理装置。
【請求項１３】
前記参照データは、前記個体が利用不可能なエリアに関する情報を含み、
前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値を零にして、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項１１に記載の位置情報処理装置。
【請求項１４】
前記参照データは、前記個体による利用蓋然性が低いエリアに関する情報を含み、
前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値に、利用蓋然性に応じた値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することを特徴とする請求項１１に記載の位置情報処理装置。
【請求項１５】
前記処理手段は、前記所定時間内に得られる滞在情報に対して付加する数値を比較し、該数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすことを特徴とする請求項１０〜１４のいずれか一項に記載の位置情報処理装置。
【請求項１６】
前記処理手段は、前記所定時間内における前記個体の移動経路から、前記個体が移動不可能な経路を除去して、前記個体の移動経路を再構成することを特徴とする請求項８に記載の位置情報処理装置。
【請求項１７】
前記処理手段は、前記再構成された移動経路に基づいて、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報から、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を算出し、前記数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすことを特徴とする請求項１６に記載の位置情報処理装置。
【請求項１８】
前記処理手段により処理された情報を格納する位置情報格納手段を更に備える請求項８〜１７のいずれか一項に記載の位置情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は位置情報処理装置に関し、特に個体の位置の変化を示す位置情報を処理する位置情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
組織的な活動を科学的に分析するためには、組織を構成する個々のメンバの行動を実データに基づいて分析しなければならない。今日、人の位置を検出するために利用できる基礎技術は非常に多岐に渡るが、単に人の位置を検出できるというだけでは、組織的な活動を分析するという目的に照らすと不十分である。組織的な活動を分析するためには、誰と誰がどこで会合を持っているのかなどの情報を検出できることが非常に重要である。
【０００３】
例えば、特許文献１には、作業時間収集方法及びその実施装置並びにその処理プログラムを記録した媒体の発明が開示されている。この発明は、複数の作業エリアで複数の作業を行う作業者の作業時間を収集するものであり、ＩＣカードを用いて作業者のエリアを特定し、作業者のスケジュール情報と照らして作業内容を特定し、作業内容毎の作業時間を集計するというものである。
【０００４】
また、特許文献２には、イベント会場における各ブースでの滞在時間を算出するシステムおよび方法の発明が開示されている。この発明は、イベント会場への来場者がどのブースにどれだけの時間立ち寄ったかを集計するものであり、ＩＣカードを用いてイベント来場者の立ち寄ったブースとそのブースでの滞在時間を検出するとともに集計結果をＩＣカードに記録するというものである。
【０００５】
また、特許文献３には、行動管理装置、行動管理システム、及び行動管理方法の発明が開示されている。この発明は、ユーザがＧＰＳ内蔵の携帯端末を持ち歩くことで、当該ユーザの行動記録が自動的に作成されるようにするものであり、ＧＰＳ内蔵の端末が一定間隔で端末の位置を測位し、それをもとに、どこに居たかを逐次記録することで、当該端末を所持しているユーザの行動記録を自動的に作成するというものである。
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−３４５２５０号公報
【特許文献２】特開２００１−１０１４６６号公報
【特許文献３】特開２００３−７６８１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記特許文献１〜３に記載の発明では、個人の行動をログとして記録することができるので、複数の位置検出対象者からログを収集した上で、同一時刻・同一場所に存在した位置検出対象者を見出すことにより、当該位置検出対象者間に会合が持たれたと推定して、会合を検出ことも可能である。
【０００８】
しかしながら、会合に出席するメンバは必ずしも全員が同時に継続して同じ場所に停留していることは無く、会合中に電話等で呼ばれて一時的に部屋の外に出たり、資料の追加のために一時的に自室又は自席に戻るなど、会合の継続性を破る細かな粒度の動き(これを過渡的行動と言う)がしばしば発生する。
【０００９】
また、どのようなセンサデバイスであっても、センサデバイス固有の精度に応じた測位誤差があるため、状況によっては、計測しようとする対象が動かないにも関わらず、異なるエリア間を動き回っているように誤って検出されることもある。
【００１０】
このように、単純に位置情報そのものを用いて複数の参加者間に会合があったことを検出しようとすると、人の過渡的行動やセンサデバイス自体の精度限界によって、個人が同一場所に継続して存在する期間が断片化されてしまうことから、複数の参加者が同一時刻・同一場所に存在するという検出条件が成り立ちにくくなるため、会合を検出するのが非常に困難になるおそれがある。
【００１１】
そこで本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであり、組織的な分析等に対して、個体の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力抑制することが可能な位置情報処理装置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】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の位置情報処理装置は、個体の位置の変化を示す位置情報を取得する位置情報取得手段と、前記個体の移動特性に関するデータに基づいて、前記位置情報取得手段で取得された位置情報の誤測位を検出する誤測位検出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
これによれば、誤測位検出手段は、所定時間内に位置情報取得手段により取得された個体の位置の変化を示す位置情報の誤測位を、個体の移動特性に関するデータに基づいて検出するので、個体の移動特性に矛盾する位置情報を検出することができる。したがって、この検出結果に基づいて、組織的な分析等を行うことにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が、分析結果に対して与える影響を極力抑制することが可能となる。
【００１４】
この場合において、前記位置情報取得手段は、前記個体が存在可能な複数のエリアのうちから、前記個体が検出されたエリアを特定することとすることができる。また、この場合、前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の移動頻度に関する基準情報であり、前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から導き出される前記個体の前記エリア間の移動頻度と、前記基準情報とに基づいて、誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、個体の特性からしてエリア間を移動する頻度が基準情報を超えるほど多すぎるような場合を、誤測位と判断することで、個体の移動特性に矛盾する位置情報を検出することができる。
【００１５】
また、前記個体の移動特性に関するデータは、前記エリア間の経路のうち、前記個体が移動不可能な経路に関する情報であり、前記誤測位検出手段は、前記移動不可能な経路の数から導き出される数値に基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、移動不可能な経路があるような矛盾する位置情報を検出することができるので、個体の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。この場合において、前記誤測位検出手段は、所定時間内における前記個体の移動経路に含まれる、前記移動不可能な経路の数又は割合に基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。
【００１６】
また、前記個体の移動特性に関するデータは、２以上のエリア間における前記個体の位置の曖昧さを示すエントロピーに関する閾値情報であり、前記誤測位検出手段は、前記位置情報取得手段で取得された位置情報から導き出されるエントロピーと、前記閾値情報とに基づいて、前記誤測位を検出することとすることができる。かかる場合には、例えば、複数のエリア間における位置の曖昧さを示すエントロピーが小さいほど検出結果の信頼性が高く、エントロピーが大きいほど検出結果の信頼性が低いというような判断をすることができる。これにより、信頼性の高低に応じた、位置情報の取り扱いが可能となる。この場合において、前記閾値情報は、２以上のエリアの組み合わせに対して個別に設定されており、前記誤測位検出手段は、前記個体が所定時間内に移動した複数のエリアから成るエリア群を特定し、該エリア群と対応する閾値情報を用いて、前記誤測位を検出することとすることができる。
【００１７】
本発明の位置情報処理装置では、前記誤測位検出手段により前記誤測位が検出された際に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報に処理を施して出力する処理手段を更に備えることとすることができる。かかる場合には、処理が施された出力結果を組織的な分析などに用いることで、高精度な分析を行うことが可能となる。
【００１８】
この場合において、前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体の滞在情報に対して、該情報が不定である旨の情報を付加して出力することとすることができる。かかる場合には、組織的な分析等において、不定である旨の情報が付加された滞在情報を、それ以外の滞在情報とは区別して扱うことにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が、組織的な分析等の分析結果に対して与える影響を極力抑制することが可能となる。また、前記処理手段は、前記誤測位が検出された所定時間内に、前記位置情報取得手段により取得された位置情報から、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報に対して、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を付加して出力することとすることができる。かかる場合には、各エリア内に滞在した割合に関する数値を、組織的な分析等において参照し、考慮することにより高精度な分析を行うことが可能となる。
【００１９】
この場合、前記個体の移動特性に関するデータ以外の参照データを前記処理手段に供給する参照データ供給手段を更に備え、前記処理手段は、前記参照データを用いて、前記滞在した割合に関する数値を補正することとすることができる。また、この場合、前記参照データは、前記個体が検出されたエリア内に滞在する全個体数と、このエリアの収容可能数とを含み、前記処理手段は、前記滞在した割合に関する数値に、前記収容可能数を前記全個体数で除した値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することとすることとしても良いし、前記参照データは、前記個体が利用不可能なエリアに関する情報を含み、前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値を零にして、前記滞在情報に付加して出力することとすることとしても良いし、前記参照データは、前記個体による利用蓋然性が低いエリアに関する情報を含み、前記処理手段は、前記利用不可能なエリア内に滞在した割合に関する数値に、利用蓋然性に応じた値を乗じて得られる数値を、前記滞在情報に付加して出力することとしても良い。
【００２０】
また、前記処理手段は、前記所定時間内に得られる滞在情報に対して付加する数値を比較し、該数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすこととすることができる。
【００２１】
また、位置情報取得手段により取得された位置情報に処理を施して出力する処理手段を備える本発明の位置情報処理装置では、前記処理手段は、前記所定時間内における前記個体の移動経路から、前記個体が移動不可能な経路を除去して、前記個体の移動経路を再構成することとすることができる。かかる場合には、再構成された移動経路を用いることで、より現実的な位置情報に基づいて分析を行うことが可能となる。この場合において、前記処理手段は、前記再構成された移動経路に基づいて、前記個体が滞在可能なエリアにおける滞在情報を導き出すとともに、前記所定時間内における前記個体のエリアごとの滞在情報から、前記所定時間内に各エリア内に滞在した割合に関する数値を算出し、前記数値が最大のエリアを、前記個体が前記所定時間継続して滞在したエリアとみなすこととすることもできる。
【００２２】
更に、処理手段を備える位置情報処理装置においては、前記処理手段により処理された情報を格納する位置情報格納手段を更に備えることとすることができる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、組織的な分析等に対して、個体の移動特性に矛盾する位置情報が与える影響を極力抑制することが可能な位置情報処理装置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】
【００２４】
《第１の実施形態》
以下、本発明を実施するための第１の実施形態を図１〜図１２に基づいて詳細に説明する。
【００２５】
図１には、本発明の位置情報処理装置を用いて好適なオフィス１００の概略図が示されている。このオフィス１００は、例えば５つのエリアＡ1〜Ａ5を有している。これらのエリアＡ1〜Ａ5のうち、エリアＡ1内に滞在しているメンバは、エリアＡ2にのみ移動することができ、エリアＡ2内に滞在しているメンバは、エリアＡ1、Ａ3、Ａ4にのみ移動することができ、エリアＡ3内に滞在しているメンバは、エリアＡ2、Ａ4にのみ移動することができ、エリアＡ4内に滞在しているメンバは、エリアＡ2、Ａ5にのみ移動することができ、エリアＡ5内に滞在しているメンバは、エリアＡ3、Ａ4にのみ移動することができるようになっている。
【００２６】
このオフィス１００内に入ることが可能なメンバのそれぞれには、例えば無線ＩＣタグなどの発信機４２（図２参照）が配布されている。また、これに対応して、各エリアＡ1〜Ａ5内には、発信機４２から発信される微弱電波を受信して、メンバの位置を検出する位置センサ４４（図２参照）が設置されている。この位置センサ４４は、原則的に、その位置センサが設置されたエリア内に存在する発信機４２の微弱電波のみを受信するように設定されているが、センサデバイス固有の精度に応じた測位誤差があるため、状況によっては、計測しようとする対象が動かないにも関わらず、エリア間を動き回っているように誤って検出される可能性がある。なお、図１では、オフィス１００の外部のエリアをエリアφとして示している。
【００２７】
図２には、上記オフィス１００内で利用されている位置情報処理装置２００の概略構成が示されている。この位置情報処理装置２００は、位置情報サーバホスト１０と、人位置データ処理サーバホスト２０と、位置情報ＤＢサーバホスト３０とを備えている。これらのサーバホスト１０，２０，３０は、ネットワークに接続されている。
【００２８】
位置情報サーバホスト１０は、各エリアに配置された位置センサ４４に接続されている。これら位置センサ４４は、メンバが携行する発信機４２からの微弱電波を受信してメンバが、いつ、どこに、所在するかを示すデータを生成して位置情報サーバホスト１０に供給する。位置センサ４４のデータフォーマット、位置情報サーバホスト１０が保持するデータフォーマットは適宜設定できる。例えば、位置センサ４４は、所定の時間間隔でエリアに所在するメンバのＩＤ（無線ＩＣタグのＩＤ）のリストをその時間情報とともに位置情報サーバホスト１０に供給する。位置情報サーバホスト１０は、位置センサ４４から受け取ったデータを基に、各メンバがいつどこに移動したかを示す位置情報を生成して保管する。なお、位置センサ４４側で上記のような位置情報の少なくとも一部を準備して位置情報サーバホスト１０に供給しても良い。また、以下においては、位置情報サーバホスト１０で準備又は保管される位置情報を「細粒度の位置情報」とも呼ぶものとする。
【００２９】
人位置データ処理サーバホスト２０は、位置情報サーバホスト１０により準備・保管されている細粒度の位置情報を集約して、誤測位があったかどうかの判断及び誤測位のあったデータの処理（補正）を行い、粗粒度の位置情報を形成するものであり、具体的には、位置情報取得ユニット２１、誤測位検出ユニット２２、及び誤測位処理ユニット２３、並びに位置情報格納ユニット２４を含んで構成されている。各ユニット２１，２２，２３，２４は、人位置データ処理サーバホスト２０の機能構成をブロックで示すものであり、人位置データ処理サーバホスト２０のハードウェア資源と種々のソフトウェアとを協働させて構成される。
【００３０】
位置情報ＤＢサーバホスト３０は、位置情報ＤＢ管理サーバ３１及び位置情報ＤＢ３２を含んで構成されている。位置情報ＤＢサーバホスト３０は、人位置データ処理サーバホスト２０により生成された粗粒度の位置情報を管理するものであり、クライアントからの要求に応じて位置情報を供給する。この粗粒度の位置情報を用いて各種の統計情報や会合情報を取得することが可能となっている。
【００３１】
図３は、位置情報サーバホスト１０で取得された、位置情報取得対象のメンバ（以下、「対象者」と呼ぶ）の所定時間（δとする）内における移動軌跡を示す図である。また、図４は、上記所定時間δ内における対象者の移動状態を時系列に沿って示す図である。これら図３、図４から分かるように、所定時間δ内においては、実際には対象者がエリアＡ1内で静止していたにもかかわらず、位置情報サーバホスト１０では仮想線で囲まれた誤差範囲内で移動しているように検出されている。すなわち、対象者は、所定時間δの間、エリアφ、Ａ1、Ａ2、Ａ3のそれぞれに存在していたと誤測位されている。
【００３２】
そこで、本第１の実施形態では、人位置データ処理サーバホスト２０を用いて、このような誤測位の検出及び処理（補正）を図５のフローチャートに沿って実行する。
【００３３】
図５のステップＳ１０では、位置情報取得ユニット２１が、位置情報サーバホスト１０から位置変化イベントｅを受け取り、その受け取りの都度、誤測位検出ユニット２２が動作して、その位置変化イベントｅを、対象メンバＭ（ｅ）ごとに用意されているワーキングメモリＷＭ（ｍ）（最近δ秒以内の位置変化イベントｅを記憶するもの）に格納する。この場合、位置変化イベントｅは、計測対象のメンバ（対象者）（ｍ）が、いつ（ｔ）、どの場所（ａ）に移動したかを表す３項組〈ｔ，ｍ，ａ〉から構成されている。場所（ａ）は、エリアＡ1〜Ａ5のそれぞれに対応して、ａ1〜ａ5と表すものとする。なお、以下においては、位置変化イベントｅに対する、位置変化時刻をＴ（ｅ）、位置変化したメンバをＭ（ｅ）、位置変化後のエリアをＡ（ｅ）と表すものとする。
【００３４】
次いで、ステップＳ１２では、対象者（ｍ）のワーキングメモリＷＭ（ｍ）上の位置変化について、誤測位の確度を計算し、その値をｓに代入する。本第１の実施形態では、図６に示されるように、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）上で、メンバ（ｍ）がどのエリアにどれだけの時間滞在したかを計算することができるので、各エリアでの存在確率分布上の曖昧さ（エントロピー）を確度として用いることとする。
【００３５】
具体的には、所定時間δ内においてエリアａに滞在している時間をＴ（ａ）とすると、エリアａの存在確率Ｐ（ａ）は、
Ｐ（ａ）＝Ｔ（ａ）／δ      …（１）
のように表すことができ、かつ、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）上のエリア集合についてのエントロピーＨ（Ａ）は、
【数１】
2008299820.tif 000003
のように表すことができるので、上式（２）で求められるエントロピーＨ（Ａ）を、誤測位の判断基準となる確度として用いる。
【００３６】
したがって、図６の例では、オフィス１００の外部に存在する確率Ｐ（φ）が０．０６２５、エリアＡ1に存在する確率Ｐ（Ａ1）が０．３７５、エリアＡ2に存在する確率Ｐ（Ａ2）が０．２５、エリアＡ3に存在する確率Ｐ（Ａ3）が０．３１２５と求められるので、上式（２）より、エントロピーＨ（Ａ）は約１．８１と求められる。したがって、ステップＳ１２では、確度（ｓ）に１．８１が代入されるようになっている。
【００３７】
図５に戻り、次のステップＳ１４では、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）上の位置変化イベント群に含まれるエリアを抽出し、それらエリア群に含まれるエリアに対応する、誤測位判定閾値を、事前に用意された誤測位判定閾値テーブル（図７参照）から取得し、その値をＴｈ（ａ）に代入する。
【００３８】
ここで図７の誤測位判定閾値テーブルについて具体的に説明する。
【００３９】
この誤測位判定閾値テーブルの閾値は、人が動く頻度として常識的に考えられる行動のシミュレーション結果や、キャリブレーション用にモデル行動を事前に実測した値や、位置情報処理装置２００の利用者が許容可能な範囲の曖昧さにより定義する。例えば、２つのエリアＡ1，Ａ2間で誤測位が見込まれるとき、組織分析の手続き上、エリアＡ1，Ａ2，φのいずれか１箇所で検出される可能性が９０％で、それ以外の箇所で検出される可能性の合計値が１０％かつ均等であるという程度の曖昧さが許容範囲であると設定したならば、それに対応するエントロピーは、次式（３）より求められるので、ここで求められた値を閾値に設定する。
【数２】
2008299820.tif 000004
≒０．５６９    …（３）
【００４０】
また、同様に、エリアＡ1，Ａ2，Ａ3間で誤測位が見込まれるとき、エリアＡ1，Ａ2，Ａ3，φのいずれか１箇所で検出される可能性が９０％で、それ以外の箇所で検出される可能性の合計値が１０％かつ均等であるという程度の曖昧さが許容範囲であると仮定したならば、それに対応するエントロピーは、次式（４）より求められるので、ここで求められた値を閾値に設定する。
【数３】
2008299820.tif 000005
≒０．６２７        …（４）
【００４１】
このようにして求められた結果をまとめたものが図７の誤測位判定閾値テーブルである。
【００４２】
本実施形態では、図６に示されるように、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）上のエリアとして、３つのエリアを含むエリア集合{Ａ1，Ａ2，Ａ3}が得られているので、これと一致するエリア集合の誤測位判定閾値（０．６２７）を、図７の誤測位判定閾値テーブルから取得し、その値をＴｈ（ａ）に代入する。
【００４３】
なお、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）上のエリアとして、例えば４つのエリアを含むエリア集合{Ａ1，Ａ2，Ａ3，Ａ4}が得られた場合には、これらと完全一致するエリア集合が図７中には存在しないので、例えば、図７中のエリア集合の中から、{Ａ1，Ａ2，Ａ3，Ａ4}の部分集合になっている部分（１）を特定し、そのうちでもっともエリア数の多い部分（２）を選択する。そして、選択されたエリア集合{Ａ1，Ａ2，Ａ3}と{Ａ2，Ａ3，Ａ4}のそれぞれに対して設定されている閾値の平均をとり（（０．６２７＋０．６２７）／２＝０．６２７）、その平均値を、誤測位判定閾値Ｔｈ（ａ）に代入する。
【００４４】
図５に戻り、次のステップＳ１６では、確度（ｓ）と誤測位判定閾値（Ｔｈ（ａ））とを比較して、ｓ＞Ｔｈ（ａ）であるか否かを判断する。ここでの判断が肯定されることは、所定時間δ内に誤測位があったと判断することを意味し、判断が否定されることは、所定時間δ内には誤測位がなかったと判断することを意味する。図６の例では、ｓ＝１．８１で、Ｔｈ（ａ）＝０．６２７であるので、ここでの判断が肯定されると、次のステップＳ１８に移行する。
【００４５】
ステップＳ１８では、メンバ（ｍ）のワーキングメモリＷＭ（ｍ）の内容を誤測位処理ユニット２３に渡し、誤測位処理ユニット２３における処理を開始する。
【００４６】
誤測位処理ユニット２３は、まず、メンバ（ｍ）のワーキングメモリＷＭ（ｍ）から時刻ｔの古い方から順に位置変化イベントｅ＝（ｔ，ｍ，ａ）を読み出す。次いで、位置変化イベントに基づいて、エリアコンテキストｃを生成する。このエリアコンテキストとは、ある対象メンバ（ｍ）が、いつから（ｔｓ）、いつまで（ｔｅ）、どの場所（ａ）にいたかを表す４項組〈ｔｓ，ｔｅ，ｍ，ａ〉である。この４項組において、ｔｓをエリアコンテキストの開始時刻、ｔｅをエリアコンテキストの終了時刻、ｍをエリアコンテキストの対象メンバ、ａをエリアコンテキストの位置と呼ぶものとする。なお、エリアコンテキストｃに対して、ＴＳ（ｃ）をエリアコンテキストの開始時刻、ＴＥ（ｃ）をエリアコンテキストの終了時刻、Ｍ（ｃ）をエリアコンテキストの対象メンバ、Ａ（ｃ）をエリアコンテキストの位置と表すものとする。
【００４７】
次いで、誤測位処理ユニット２３は、以下に説明する処理（その１）〜処理（その３）のうちのいずれかを実行する。
【００４８】
＜処理（その１）＞
誤測位処理ユニット２３は、所定時間δ秒以内の位置（検出結果）は全く不確定であるものとして、エリアコンテキストｃに補正情報（INDEFINITE）を付加して、出力する。すなわち、誤測位処理ユニット２３は、所定時間δ内のエリアコンテキストｃを〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ1，INDEFINITE〉、〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ2，INDEFINITE〉…として、出力する。
【００４９】
このような処理を行うことにより、各種の統計情報や会合情報を取得する際に、補正情報（INDEFINITE）を参照することができるので、そのエリアコンテキストを統計等に用いるか否かなどの判断を容易に行うことができる。
【００５０】
＜処理（その２）＞
上記処理（その１）に代えて、誤測位処理ユニット２３は、所定時間δ秒以内のエリアコンテキストｃに、補正情報として、存在確率Ｐ（ａ）を付加して出力する。エリアＡ1、Ａ2…に対する補正情報をＥ（ａ１）（＝Ｐ（ａ1））、Ｅ（ａ2）（＝Ｐ（ａ2））…と表すものとすると、誤測位処理ユニット２３は、エリアコンテキストｃを〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ1，Ｅ（ａ１）〉、〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ2，Ｅ（ａ2）〉…のように処理して、出力する。
【００５１】
このような処理を行うことにより、各種の統計情報や会合情報を取得する際に、補正情報（Ｅ（ａ））を参照することができるので、そのエリアコンテキストを統計等に用いるか否かの判断や、データの信頼性の判断などを容易に行うことができる。
【００５２】
なお、誤測位処理ユニット２３では、所定時間δ内において取得されるエリアコンテキストのうちで、もっとも存在確率Ｐ（ａ）が高いエリアをただ１つ選択し、対象者が、所定時間δの間、そのエリア（Ａnとする）に継続して存在していたものとして取り扱うこととしてもよい。この場合、誤測位処理ユニット２３では、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）の初期時刻ｔ０を用いて、エリアコンテキスト〈ｔ０，ｔ０＋δ，ｍ，ａn，CORRECTED〉のみを生成し、出力することとすれば良い。なお、エリアコンテキストの末尾に付されている表示「CORRECTED」は、誤測位が補正されたことを示す補正情報である。
【００５３】
＜処理（その３）＞
上記処理（その１）、処理（その２）に代えて、誤測位処理ユニット２３は、対象者が移動不可能な経路を除去して、位置データを再構成する処理を行うこととすることもできる。この処理（その３）は、前述したように、エリア間の移動は、エリアＡ1からエリアＡ2、エリアＡ2からエリアＡ1、Ａ3、Ａ4、エリアＡ3からエリアＡ2、Ａ4、エリアＡ4からエリアＡ2、Ａ5、エリアＡ5からエリアＡ3、Ａ4の移動のみが許容されているという前提に基づくものである。すなわち、図８（ａ）において、点線矢印で示される移動経路は、「移動不可能な移動経路」であるといえる。したがって、図８（ａ）のうち、符号ｉｒで示されるエリアＡ1からエリアＡ3への移動は無かったものとして、図８（ｂ）に示されるように、それ以降、エリアＡ1にメンバ（ｍ）が戻ってくるまでは、エリアＡ1に居続けたものとして取り扱うこととする。
【００５４】
なお、処理（その３）については、実際には、図９に示されるフローチャートに沿って実行される。この処理はワーキングメモリＷＭ（ｍ）に対応する時間窓を移動する直前に開始される（時間窓の移動については後述する）。
【００５５】
まず、ステップＳ２０では、メンバｍのワーキングメモリＷＭ(ｍ)から時刻ｔの古い方から順に位置変化イベントｅ＝〈ｔ，ｍ，ａ〉を読み出す。
【００５６】
次いで、ステップＳ２２では、これ以上読み出すべき位置変化イベントがないか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、次のステップＳ２４では、直前（時刻ｔｎとする）の確定位置（ａｎとする）から現在の位置変化イベントの位置（Ａ（ｅ）とする）への経路が移動可能な経路であり、かつ、直前の確定位置（ａｎ）と直前の位置変化イベントの位置（ａ（ｎ＋１）とする）が等しいか否かを判断する。ここでの判断が否定されると、ステップＳ３０に移行し、直前の位置変化イベントの位置を現在の位置変化イベントｅの位置Ａ(ｅ)で置き換える。
【００５７】
そして、ステップＳ２４における判断が肯定されるまで、ステップＳ２０、Ｓ２２、Ｓ３０を繰り返す。このステップＳ２４の判断が肯定されると、次のステップＳ２６において、エリアコンテキスト〈ｔｎ，Ｔ（ｅ），Ｍ（ｅ），ａｎ，POSSIBLE_ROUTE〉を出力する。このうち、「POSSIBLE_ROUTE」は、この表示が付加されたエリアコンテキストが移動不可能な経路を除去した結果であることを示す補正情報である。
【００５８】
図８（ａ），図８（ｂ）の例においては、エリアコンテキストｃ＝〈ｔ1，ｔ2，ｍ，ａ1，POSSIBLE_ROUTE〉が生成され、出力されることになる。なお、この場合における「ｔ1」は、エリアＡ1からエリアＡ3の移動の直前にＡ1に入った時刻を意味し、「ｔ2」は、時刻ｔ1以降に移動可能な経路を通ってエリアＡ1から別のエリアに移動した時刻を意味する。
【００５９】
次いで、ステップＳ２８では、直前の確定位置ａｎを、現在の位置変化イベントの位置Ａ(ｅ)で置き換え、直前の位置確定時刻ｔｎを現在の位置変化イベントの時刻Ｔ(ｅ)で置き換える。
【００６０】
その後は、ステップＳ２０〜Ｓ３０が繰り返され、ステップＳ２２における判断が肯定された段階で、図９の処理が終了する。
【００６１】
このような処理により得られる補正されたエリアコンテキストを、各種統計情報や会合情報を取得する際に用いることで、高精度な情報を得ることが可能である。
【００６２】
なお、処理（その３）においては、上記のようにして異常経路が除去された後で、各エリアにおける確度（例えば存在確率）を計算し、そのうちで、もっとも確度が高いエリアをただ１つ選択し、対象者ｍが、そのエリア（Ａsとする）に継続して存在していたものとして取り扱うこととしても良い。この場合、誤測位処理ユニット２３では、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）の初期時刻ｔ０を用いて、エリアコンテキスト〈ｔ０，ｔ０＋δ，ｍ，ａs，CORRECTED〉のみを生成し、出力することとすれば良い。
【００６３】
次に、誤測位検出手段におけるワーキングメモリＷＭ（ｍ）に対応する時間窓の移動方法について図１０（ａ）、図１０（ｂ）に基づいて説明する。図１０（ａ）に示される時間窓の移動方法は、上述した３つの処理方法のいずれにおいても採用することができる手法である。この時間窓の移動方法は、固定的な幅で一定時間ごとに、時間窓を移動させるというものである。具体的には、例えば、時間窓の幅δが５分であると仮定すると、時間窓は１０時００分〜１０時５分、１０時５分〜１０時１０分、 …というように５分刻みの固定的な時間幅で時間窓を移動させるというものである。
【００６４】
なお、図１０（ａ）の時間窓の移動方法を採用すると、図１０（ａ）に一点鎖線で示されるように、現在時刻が時間窓の終端に達するまでは存在確率の算出などを行うことができず、時間窓の長さ分だけ処理が遅延するおそれがある。ただし、上述した処理方法（その３）を採用する場合には、誤測位処理ユニット２３が補正にあたってイベントの系列のみを必要とし、時間窓全体の情報を必要としない（換言すると、時間窓内における各エリアへの存在確率などを取得したりしない）ことから、図１０（ｂ）に示されるように、時間窓を位置変化イベントのタイミングでずらすという方法をとることができる。この場合、位置変化が起きたら直ちに結果を得ることが可能であるので、処理の遅延が改善されることになる。
【００６５】
なお、本第１の実施形態では、誤測位検出に用いられる確度として、エリアでの存在確率分布上の曖昧さ（エントロピー）を用いることとしたが、これに限られるものではなく、以下の指標を確度として用いることも可能である。
【００６６】
〈確度の別例（その１）〉
例えば、図１１に示されるように、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）に対応する時間幅δの時間窓内での移動回数を誤測位の確度とすることができる。すなわち、図１１に示される例では、時間幅δ内では、移動回数が１４回であるので、確度（ｓ）＝１４となる。
【００６７】
この場合、誤測位判定閾値としては、実際に人を観察して移動回数を計測した値や、人が動く頻度として常識的に考えられる値を設定する。確度（＝１４）がこの誤測位判定閾値よりも大きい場合には、時間幅δ内に、誤測位があったものとして、上記実施形態中で説明した処理のいずれかを実行することとする。
【００６８】
〈確度の別例（その２）〉
また、例えば、図１２に示されるように、ワーキングメモリＷＭ（ｍ）に対応する時間幅δの時間窓内での異常経路数や異常経路率を、誤測位の確度とすることもできる。すなわち、図１２に示される例では、異常経路（点線矢印で示される経路）の数は４であり、全経路（点線矢印及び実線矢印の合計）の数は１４である。したがって、確度として異常経路数を用いる場合には、確度（ｓ）＝４が設定され、異常経路率を用いる場合には、確度（ｓ）＝４／１４≒０．２８６が設定される。
【００６９】
この場合、確度として、異常経路数、異常経路率のいずれを用いる場合であっても、本来的に異常経路は含まれてはならないものであるから、誤測位判定閾値を「０」に設定するものとする。ただし、対象者が保守要員などの特殊な属性を有しており、排気ダクトなど通常のメンバが利用できない特殊な経路を利用して、本来不可能な移動経路を移動することができるような場合には、誤測位測定閾値を正の値にすることも可能である。
【００７０】
なお、本第１の実施形態で説明した、エリアでの存在確率分布上の曖昧さ（エントロピー）、及び上記確度の別例（その１）、（その２）の３つの確度を並列的に用いることとしても良い。すなわち、３つの確度のうちの少なくとも１つが、それぞれについて設定されている閾値を超えたような場合に、誤測位があったと判断したりすることも可能である。
【００７１】
以上詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、誤測位検出ユニット２２は、所定時間δ内に位置情報取得ユニット２１により取得された対象者の位置の変化を示す位置情報の誤測位を、対象者の移動特性に関するデータ（例えば、存在確率分布上の曖昧さ、所定時間内における移動回数、又は所定時間δ内における異常経路数又は異常経路率など）に基づいて検出する。したがって、この検出結果に基づいて、組織的な分析等を行うことにより、対象者の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。
【００７２】
また、本第１の実施形態によると、誤測位検出ユニットにより誤測位が検出された際に、誤測位処理ユニット２３が、位置情報取得ユニット２１により取得された位置情報に処理（例えば、補正情報を付加する処理、各エリアの確度を付加する処理、及び異常経路を除去して位置データを再構成する処理など）を施して、出力するので、これらの処理が施された出力結果を用いることにより、個体の移動特性に矛盾する位置情報が分析結果に対して与える影響を極力抑制することができる。
【００７３】
なお、上記第１の実施形態では、対象者の移動特性に関するデータの具体例として、存在確率分布上の曖昧さ、所定時間内における移動回数、又は所定時間δ内における異常経路数又は異常経路率について例示して説明し、位置情報取得ユニット２１の処理の具体例として、補正情報を付加する処理、各エリアの確度を付加する処理、及び異常経路を除去して位置データを再構成する処理について例示して説明したが、これに限られるものではなく、その他の対象者の移動特性に関するデータや、処理方法を採用することも可能である。
【００７４】
《第２の実施形態》
以下、本発明の第２の実施形態について、図１３、図１４に基づいて説明する。この第２の実施形態に係る位置情報処理装置２００’は、図１３と図２とを比較すると分かるように、第１の実施形態に係る位置情報処理装置２００に、会議室予約サーバホスト５１を追加するととともに、図１の人位置データ処理サーバホスト２０に代えて、人位置データ処理サーバホスト２０を構成するユニットと、外部データ取得ユニット５２及び位置情報一時保持ユニット５３とを含んで構成される人位置データ処理サーバホスト２０’を採用している点に特徴を有している。
【００７５】
このうち、会議室予約サーバホスト５１は、会議室予約情報を取得するものである。また、外部データ取得ユニット５２は、誤測位処理ユニット２３が、外部データ（例えば会議室予約サーバホスト５１で取得される会議室予約情報）を利用して所定の処理を行うことができるように取得するためのものであり、位置情報一時保持ユニット５３は、誤測位処理ユニット２３が、他の対象者の位置情報を利用して所定の処理を行うことができるように取得・保持するためのものである。
【００７６】
本第２の実施形態では、誤測位処理ユニット２３は、誤測位検出ユニット２２において誤測位が検出された際に、以下のような処理を実行する。
【００７７】
＜処理（その１）：他者の存在による確度修正＞
誤測位処理ユニット２３は、位置情報一時保持ユニット５３を参照して、各エリアへの人数分布を調べ、各エリアの収容可能人数を上回っている場合、当該エリアの存在確率に対して、（収容可能人数／存在人数）の値を乗ずることとする。すなわち、この修正は、各エリアにおける収容可能人数を上回るほど、そのエリアに居る存在確率が低いという想定の下、行う修正である。
【００７８】
これについて図１４の具体例に沿って説明する。
【００７９】
図１４には、位置情報一時保持ユニット５３の保持しているデータの一例が示されている。このデータにおいては、エリアＡ1について２００５年９月１２日の１０:００:００〜２００５年０９月１２日の１０:０１:０７までの間は収容可能人数４（人）に対し８（人）のメンバが検出されている。したがって、この時間内に検出されるデータについては、エリアＡ1の収容可能人数の２倍のメンバが滞在しているため、誤測位の可能性があるとみなし、エリアコンテキストに付加する補正情報である存在確率に１／２を乗じて、出力することとする。
【００８０】
＜処理（その２）：利用不可能なエリアによる確度修正＞
外部データ取得ユニット５２を通して会議室予約サーバホスト５１で取得された会議室予約データを参照し、誤測位の可能性のあるエリアが会議室として利用されており、かつ、誤測位の可能性のあるメンバが利用予定者に含まれていない場合には、そのエリアに対する存在確率を０に修正する。
【００８１】
すなわち、例えば、エリアＡ1が会議室であり、その対象者（ｍ）が、会議室利用予定者に含まれていないにもかかわらず、誤測位処理ユニット２３の出力が、エリアコンテキスト〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ1，Ｅ（ａ１）〉である場合には、そのうちの補正情報Ｅ（ａ１）を「０」に修正して、〈ｔ−δ，ｔ，ｍ，ａ1，０〉を出力する。
【００８２】
＜処理（その３）：利用蓋然性の低いエリアによる確度修正＞
外部データ取得ユニット５２を通して会議室予約サーバホスト５１で取得された会議室予約データを参照し、誤測位の可能性のあるエリアが、会議室として設定されていなくても、誤測位の可能性のあるメンバが利用することは組織上可能性が低い（例えば他の部署の居室であるなど）場合には、そのエリアの確度を１／Ｎとする。Ｎの値は組織間の階層構造の距離など、組織上の客観的な指標を利用することができる。また、そのエリアが、利用料金の設定された会議室である場合には、エリアの確度を利用料金で割るという修正も可能である。
【００８３】
以上説明したように、本第２の実施形態によると、誤測位の補正に他者の位置情報との関係性や、会議室予約システムや組織やファシリティ利用状況などの外部データを用いることとしているので、より高精度な処理（補正）を行うことが可能である。
【００８４】
なお、上記第２の実施形態では、例えば処理（その１）のように、会議室予約サーバホスト５１を使用しないで、処理を行うことができるような場合には、会議室予約サーバホスト５１を設けないこととしても良い。また、処理（その２）、（その３）のように、位置情報一時保持ユニット５３を使用せずに処理を行うことができるような場合には、位置情報一時保持ユニット５３を設けないこととしても良い。
【００８５】
上述した実施例は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８６】
【図１】位置情報処理装置が用いられるオフィスを概略的に示す図である。
【図２】第１の実施形態に係る位置情報処理装置の構成を概略的に示す図である。
【図３】位置情報サーバホストで取得された、対象者の移動軌跡を示す図である。
【図４】所定時間内における対象者の移動状態を時系列に沿って示す図である。
【図５】人位置データ処理サーバホストによる誤測位検出の流れを示すフローチャートである。
【図６】誤測位検出に用いられる確度を説明するための図である。
【図７】誤測位判定閾値テーブルを示す図である。
【図８】第１の実施形態に係る、処理（その３）を説明するための図である。
【図９】第１の実施形態に係る、処理（その３）の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】時間窓の移動方法について説明するための図である。
【図１１】誤測位検出に用いられる確度の別例を説明するための図（その１）である。
【図１２】誤測位検出に用いられる確度の別例を説明するための図（その２）である。
【図１３】第２の実施形態に係る位置情報処理装置の構成を概略的に示す図である。
【図１４】第２の実施形態に係る処理（その１）の具体例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００８７】
２０  人位置データ処理サーバホスト
２１  位置情報取得ユニット
２２  誤測位検出ユニット
２３  誤測位処理ユニット
２４  位置情報格納ユニット
２００  位置情報処理装置
【図１】
2008299820.tif 000006
【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】
2008299820.tif 000011
【図７】
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【図８】
2008299820.tif 000013
【図９】
2008299820.tif 000014
【図１０】
2008299820.tif 000015
【図１１】
2008299820.tif 000016
【図１２】
2008299820.tif 000017
【図１３】
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【図１４】
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