(57)【要約】【課題】典型的でないイベントを特異イベントとして検出することを可能とする特異イベント検出装置を提供する。【解決手段】特異イベント検出装置１において、入出力部１０１は、順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力する。分類部１０３は、入力されるイベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して分類規則情報にて予め定められる複数のプロトタイプ情報の中でイベント情報に対応するプロトタイプ情報を出力する。イベント予測部１０５は、プロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生するイベントに対応するプロトタイプ情報を演算により予測して出力する。制御部１０２は、イベント予測部１０５が出力するプロトタイプ情報に、入出力部１０１から入力される次のイベントに対応するプロトタイプ情報が含まれるか否かを判定し、含まれないと判定した場合、当該イベントを特異イベントとして検出する。【選択図】図１
2007200108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
順次発生するイベントから、特異なイベントを検出する特異イベント検出装置において、
前記順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力する入力部と、
前記入力部が入力する前記イベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力する分類部と、
前記分類部が出力する前記プロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報を演算により予測して出力するイベント予測部と、
前記イベント予測部が出力する前記プロトタイプ情報に、前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれるか否かを判定し、前記イベント予測部が出力する前記プロトタイプ情報に、前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれないと判定した場合、当該イベントを特異イベントとして検出する制御部と、を備え、
前記イベント予測部は、
過去に発生した前記イベントの前記プロトタイプ情報の履歴に基づいて、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測して出力するための前記所定の発生規則情報を算出する
ことを特徴とする特異イベント検出装置。
【請求項２】
前記分類部は、
前記分類規則情報として予め定められる複数の分類レベルの分類規則情報を有し、
前記分類レベルごとに、前記入力部が入力する前記イベントを前記分類レベルに対応する分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力し、
前記イベント予測部は、
前記分類部が出力する前記プロトタイプ情報に基づいて次に発生する前記イベントの前記プロトタイプ情報を前記分類レベルごとに予測して出力し、
前記制御部は、
前記イベント予測部が出力した前記プロトタイプ情報と前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報とに基づいて、前記分類レベルごとの予測精度を算出し、算出した前記予測精度に基づいて前記分類部で用いる前記分類レベルを指定する指示を前記分類部に入力する
ことを特徴とする請求項１に記載の特異イベント検出装置。
【請求項３】
前記イベント予測部は、
次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報の算出を、過去に算出した前記発生規則情報に基づいて順次行い、
算出したプロトタイプ情報を算出順に並べた列に新たに発生したイベントに対応する前記プロトタイプ情報を加える手段と、
当該プロトタイプ情報が加えられた前記プロトタイプ情報の列に基づき、次に発生する前記イベントのプロトタイプ情報を予測するか、あるいは前記所定の発生規則情報を算出する
ことを特徴とする請求項１に記載に特異イベント検出装置。
【請求項４】
順次発生するイベントから、特異なイベントを検出する特異イベント検出方法において、
前記順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力するステップと、
入力される前記イベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力するステップと、
出力される前記プロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報を演算により予測して出力するステップと、
予測して出力するステップにより出力される前記プロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれるか否かを判定するステップと、
前記判定するステップにより、出力される前記プロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれないと判定された場合、当該イベントを特異イベントとして検出するステップと、
過去に発生した前記イベントの前記プロトタイプ情報の履歴に基づいて、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測して出力するための前記所定の発生規則情報を算出するステップと、
を含むことを特徴とする特異イベント検出方法。
【請求項５】
前記分類規則情報として予め定められる複数の分類レベルの分類規則情報を設定するステップと、
前記分類レベルごとに、入力される前記イベントを前記分類レベルに対応する分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力するステップと、
出力される前記プロトタイプ情報に基づいて次に発生する前記イベントの前記プロトタイプ情報を前記分類レベルごとに予測して出力するステップと、
予測して出力するステップにより出力される前記プロトタイプ情報と入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報とに基づいて、前記分類レベルごとの予測精度を算出するステップと、
算出した前記予測精度に基づいて前記分類レベルを指定するステップと、
を含むことを特徴とする請求項４に記載の特異イベント検出方法。
【請求項６】
次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報の算出を、過去に算出した前記発生規則情報に基づいて順次行うステップと、
算出したプロトタイプ情報を算出順に並べた列に新たに発生したイベントに対応する前記プロトタイプ情報を加えるステップと、
当該プロトタイプ情報が加えられた前記プロトタイプ情報の列に基づき、次に発生する前記イベントのプロトタイプ情報を予測するか、あるいは前記所定の発生規則情報を算出するステップと、
を含むことを特徴とする請求項４に記載の特異イベント検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、一人のユーザあるいは、グループ内のメンバの行動をイベントとして記録、検出、または検索を行うことを可能とする特異イベント検出装置、及び特異イベント検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ポータブルな情報端末やセンサ技術、並びに無線技術の発展に伴い、ユーザの日常の体験や行動をそのまま記録する技術が提案されている。例えば、非特許文献１に示す技術では、ユーザの体験するイベントを写真やビデオなどで情報として記録し、それらの情報に対して様々なアノテーション（注釈）をユーザが設定することにより、過去の記録を必要に応じて容易に検索することを可能としている。
【０００３】
また、このアノテーション設定を自動化するために、特許文献１に示す技術が提案されている。特許文献１に示す技術では、ユーザの体験したイベントを画像として記録する際に、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報、並びに時間情報や、脳波計、心拍計等による生理情報を同時に取得し、これらをコンテキストとしてイベントに関連付けて記録する。これにより、同じような場所や時刻においてユーザが体験した過去のイベントを検索することを可能としている。また、脳波計等によって得られる生理情報は、ユーザの興味を反映するため、生理情報を分析することにより、ユーザが注目しているコンテンツの選別や検索を可能としている。
【０００４】
また、各種センサ情報を利用して、注目すべき行動を自動的に特定する技術も提案されている。例えば、非特許文献２では、ユーザの行動の特定に先立ち、予め選定しておいた注目すべきユーザの行動、例えば、立っている、座っている、歩いている等の情報と、加速時計等のセンサ情報とを対応付けたデータをシステムに入力しておく。そして、注目すべき行動とセンサ情報の対応関係に基づいて、センサ情報のみによってユーザの行動の検出を可能としている。
【特許文献１】特開２００２−３４２３５７号公報
【非特許文献１】Gemmell,J.,Bell, G.,Lueder, R.,Drucker,S., and Wong, C.,”MyLifeBits:Fulfilling the Memex Vision”,ACM Multimedia’02,pp.235-238,2002.
【非特許文献２】Kern,N.,Schiele,B.,Junker,H.,Lukowicsz,P.,and Troster(oはウムラウト),G.,Wearable Sensing to Annotate Meetings Recordings, ISWC, pp.186-193, 2002.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の従来技術には以下に示すような問題がある。まず、一般に人は自分が似たような状況にある時に、以前とった行動と同じ行動をとる傾向があるために、自動的に記録したイベントや行動の多くは、それまでに記録されたものと類似しており、その中に新たに注目すべきイベントや行動はあまり含まれていない。従って、大量の過去のイベントや行動において、何が注目すべきイベント、行動であるかを予め把握しておかなければならない。
【０００６】
しかしながら、上記の非特許文献１に示す技術では、どのようなイベントに対してアノテーションを設定するかについては示されていないという問題がある。
【０００７】
また、特許文献１に示す技術においては、生理情報によってユーザの興味を検出するようにしているが、生理情報はユーザの健康状態に影響を受けやすく、また脳波計や心拍計等の生理センサは、使用する場所に影響されやすいことから、生理情報に基づくユーザの興味の検出は一定の条件に合致する場合に限定されてしまうという問題がある。
【０００８】
また、非特許文献２に示す技術においては、予め注目すべき行動を定義した上で、定義した行動と実際のセンサ情報を対応付けた対応関係のデータセットを準備する必要がある。このとき、場所によってセンサ値が変化したり、注目すべき行動自体を変更する場合、個別に対応関係を準備する必要があるが、これは、ユーザにとって負荷の高い作業となる問題がある。
【０００９】
また、非特許文献２に示す技術においては、使用する環境の変化等により現状の対応関係が成立しなくなった場合、この変化をシステムが自動的に検出できないために、新しい対応関係に外部から指示を与えるなどの処理をして切り替える必要がある。しかし、切り替える対応関係の数が多い場合、それらを管理し適切な対応関係に切り替えていくことはユーザにとって負荷の高い作業となる問題がある。
【００１０】
また、さらに、非特許文献１及び特許文献１に示す技術においては、イベントを場所や時刻等によって階層的なカテゴリに分類し、ユーザが分類レベルを指定してイベントを検索を行う構成となっている。
【００１１】
しかしながら、ユーザの状況に応じてイベントを自動的に検索してユーザに提示するような用途においては、その状況に適切な分類レベルをシステムが判定する必要がある。例えば、ユーザの“近辺”で発生したイベントを自動的に検索する場合、ユーザが歩いているか、あるいは車に乗っているかで“近辺”の範囲が異なることになる。上記の従来技術では、分類レベルの切り替えはユーザによって行われており、ユーザの状況に応じて分類レベルを自動的に切り替えることができないという問題がある。
【００１２】
上記問題を解決するために、本発明は、注目すべきイベントを予めユーザが定義しておくことなく、次に発生する可能性のある典型的なイベントを過去のイベントの発生履歴のみから予測することで、典型的でないイベントを特異イベントとして検出することを可能とする特異イベント検出装置、及び特異イベント検出方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記問題を解決するために、本発明は、順次発生するイベントから、特異なイベントを検出する特異イベント検出装置において、前記順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力する入力部と、前記入力部が入力する前記イベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力する分類部と、前記分類部が出力する前記プロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報を演算により予測して出力するイベント予測部と、前記イベント予測部が出力する前記プロトタイプ情報に、前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれるか否かを判定し、前記イベント予測部が出力する前記プロトタイプ情報に、前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれないと判定した場合、当該イベントを特異イベントとして検出する制御部と、を備え、前記イベント予測部は、過去に発生した前記イベントの前記プロトタイプ情報の履歴に基づいて、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測して出力するための前記所定の発生規則情報を算出することを特徴とする特異イベント検出装置である。
【００１４】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記分類部は、前記分類規則情報として予め定められる複数の分類レベルの分類規則情報を有し、前記分類レベルごとに、前記入力部が入力する前記イベントを前記分類レベルに対応する分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力し、前記イベント予測部は、前記分類部が出力する前記プロトタイプ情報に基づいて次に発生する前記イベントの前記プロトタイプ情報を前記分類レベルごとに予測して出力し、前記制御部は、前記イベント予測部が出力した前記プロトタイプ情報と前記入力部から入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報とに基づいて、前記分類レベルごとの予測精度を算出し、算出した前記予測精度に基づいて前記分類部で用いる前記分類レベルを指定する指示を前記分類部に入力することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記イベント予測部は、次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報の算出を、過去に算出した前記発生規則情報に基づいて順次行い、算出したプロトタイプ情報を算出順に並べた列に新たに発生したイベントに対応する前記プロトタイプ情報を加える手段と、当該プロトタイプ情報が加えられた前記プロトタイプ情報の列に基づき、次に発生する前記イベントのプロトタイプ情報を予測するか、あるいは前記所定の発生規則情報を算出することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明は、順次発生するイベントから、特異なイベントを検出する特異イベント検出方法において、前記順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力するステップと、入力される前記イベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力するステップと、出力される前記プロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報を演算により予測して出力するステップと、予測して出力するステップにより出力される前記プロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれるか否かを判定するステップと、前記判定するステップにより、出力される前記プロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報が含まれないと判定された場合、当該イベントを特異イベントとして検出するステップと、過去に発生した前記イベントの前記プロトタイプ情報の履歴に基づいて、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測して出力するための前記所定の発生規則情報を算出するステップと、を含むことを特徴とする特異イベント検出方法である。
【００１７】
また、本発明は、上記に記載の発明において、前記分類規則情報として予め定められる複数の分類レベルの分類規則情報を設定するステップと、前記分類レベルごとに、入力される前記イベントを前記分類レベルに対応する分類規則情報により分類して予め定められる複数のプロトタイプ情報の中で前記イベント情報に対応する前記プロトタイプ情報を出力するステップと、出力される前記プロトタイプ情報に基づいて次に発生する前記イベントの前記プロトタイプ情報を前記分類レベルごとに予測して出力するステップと、予測して出力するステップにより出力される前記プロトタイプ情報と入力される次のイベントに対応する前記プロトタイプ情報とに基づいて、前記分類レベルごとの予測精度を算出するステップと、算出した前記予測精度に基づいて前記分類レベルを指定するステップと、を含むことを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、上記に記載の発明において、次に発生する前記イベントに対応する前記プロトタイプ情報の算出を、過去に算出した前記発生規則情報に基づいて順次行うステップと、算出したプロトタイプ情報を算出順に並べた列に新たに発生したイベントに対応する前記プロトタイプ情報を加えるステップと、当該プロトタイプ情報が加えられた前記プロトタイプ情報の列に基づき、次に発生する前記イベントのプロトタイプ情報を予測するか、あるいは前記所定の発生規則情報を算出するステップと、を含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
この発明によれば、特異イベント検出装置は、順次発生するイベントを示すイベント情報を順に入力し、入力されるイベント情報を予め定められる分類規則情報により分類して分類規則情報にて予め定められる複数のプロトタイプ情報の中でイベント情報に対応するプロトタイプ情報を出力し、出力するプロトタイプ情報及び所定の発生規則情報に基づいて次に発生するイベントに対応するプロトタイプ情報を演算により予測して出力し、出力するプロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応するプロトタイプ情報が含まれるか否かを判定し、出力されるプロトタイプ情報に、入力される次のイベントに対応するプロトタイプ情報が含まれないと判定された場合、当該イベントを特異イベントとして検出し、過去に発生したイベントのプロトタイプ情報の履歴に基づいて、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測して出力するための所定の発生規則情報を算出する構成とした。これにより、注目すべきイベントを予めユーザが定義しておくことなく、次に発生する可能性のある典型的なイベントを過去のイベントの発生履歴から得られる所定の発生規則情報のみから予測することができる。そのため、実際に発生したイベントに対応するプロトタイプ情報が、発生する可能性があると判定されたイベントのプロトタイプ情報に含まれていない場合、実際に発生するイベントを特異イベントとし、注目すべきイベントの候補としてユーザに示すことができる。さらに、実際に発生したイベントに対応するプロトタイプ情報が、発生する可能性があると判定された典型的なイベントのプロトタイプ情報に含まれている場合には、実際に発生したイベントは通常よく発生している平凡なイベントとして無視し、ユーザに対して必要以上にイベントの重要性について確認を要求させないようにすることができる。
【００２０】
また、本発明によれば、特異イベント検出装置は、分類規則情報として予め定められる複数の分類レベルの分類規則情報を設定し、分類レベルごとに、入力されるイベントを分類レベルに対応する分類規則情報により分類し、分類規則情報にて予め定められる複数のプロトタイプ情報の中でイベント情報に対応するプロトタイプ情報を出力し、出力したプロトタイプ情報に基づいて次に発生するイベントのプロトタイプ情報を分類レベルごとに予測して出力し、出力するプロトタイプ情報と入力される次のイベントに対応するプロトタイプ情報とに基づいて、分類レベルごとの予測精度を算出し、算出した予測精度に基づいて分類レベルを指定する構成とした。これにより、イベントの階層的に分類するための分類レベルを予測精度によって示される現在の状況に応じて選択することができる。
【００２１】
また、本発明によれば、特異イベント検出装置は、次に発生するイベントに対応するプロトタイプ情報の算出を、過去に算出した発生規則情報に基づいて順次行い、算出したプロトタイプ情報を算出順に並べた列に新たに発生したイベントに対応するプロトタイプ情報を加え、当該プロトタイプ情報が加えられたプロトタイプ情報の列に基づき、次に発生するイベントのプロトタイプ情報を予測するか、あるいは所定の発生規則情報を算出する構成とした。これにより、新しい種類のイベントが増えたり、使用する環境が変化した際に、新しい種類のイベントや環境に対してのみプロトタイプ情報を予測するだけでなく、以前から存在している種類のイベントや、以前から使用していた環境に対しても同様にイベントに対応するプロトタイプ情報を予測することができる。また、さらに、イベントに対応するプロトタイプ情報の予測のために過去に発生した全てのイベント情報を必要とせず、必要最小限のイベント情報のみを記憶しておけばよいため、イベント情報を格納しておくデータベース領域を削減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。
図１は、本実施形態による特異イベント検出装置１を示す概略ブロック図である。
図１において、入出力部１０１は、カメラやビデオレコーダに接続され、ユーザが体験するイベントを写真やビデオ等の情報に記録する。また、入出力部１０１は、記録した情報に関するイベント情報を制御部１０２に入力する。また、入出力部１０１は、表示画面に接続されており、制御部１０２から出力される情報を、当該表示画面等に出力する。
【００２３】
ここで、イベント情報とは、写真やビデオ等で記録した情報に含まれる画像データ等の情報、及びその情報に対応付けられている日時や場所等を示す属性情報等である。本実施形態の特異イベント検出装置１では、当該属性情報を参照して特異イベントを検出するための処理を行う。
【００２４】
分類部１０３は、予め設定される分類規則情報に基づいてイベント情報を分類し、イベント情報に対応するプロトタイプ情報とカテゴリ情報を検出して制御部１０２に出力する。イベントデータベース１０４は、イベント情報、及びプロトタイプ情報とカテゴリ情報を対応付けて記憶する。イベント予測部１０５は、典型的なイベントのイベント情報を発生順に並べたイベントシーケンスの情報からイベントの発生の規則性を示す発生規則情報を抽出する。また、イベント予測部１０５は、抽出した発生規則情報に基づいて制御部１０２から入力される各プロトタイプ情報について、次に発生しうる可能性、すなわち発生確率値を算出して制御部１０２に出力する。
【００２５】
ここで、分類規則情報とは、入力されるイベント情報を予め定められるカテゴリに分類するための情報であり、カテゴリ情報とは、予め定められるカテゴリを示す情報である。
また、プロトタイプ情報とは、あるカテゴリに属するイベント情報の中で、最もそのカテゴリの特徴を示しているイベント情報に相当する情報である。
【００２６】
制御部１０２は、入出力部１０１から入力されるイベント情報を分類部１０３に出力する。また、制御部１０２は、分類部１０３により出力されたプロトタイプ情報とカテゴリ情報を、イベント情報に対応付けてイベントデータベース１０４に記録し、また、当該プロトタイプ情報をイベントシーケンスの情報に追加する。また、制御部１０２は、イベント予測部１０５から出力される発生確率値から次に発生する確率の高いプロトタイプ情報を検出する。また、制御部１０２は、幾つかの検出したプロトタイプ情報に、現在発生しているプロトタイプ情報、すなわち次に入出力部１０１から入力されるイベント情報に対応するプロトタイプ情報が含まれているか否かを判定し、含まれていない場合、現在発生しているプロトタイプ情報を特異イベントとして入出力部１０１に出力する。
【００２７】
次に、図２を参照しつつ特異イベント検出装置１の動作について説明する。
まず、入出力部１０１は、ユーザが体験するイベントを写真やビデオ等の情報として記録し（ステップＳ２００）、記録した情報をイベント情報として制御部１０２に入力する。制御部１０２は、入出力部１０１から入力されるイベント情報を分類部１０３に入力する。分類部１０３は、制御部１０２から入力されるイベント情報を予め設定される分類規則情報に基づいて分類し、当該イベント情報に対応するプロトタイプ情報とカテゴリ情報を検出し、検出したプロトタイプ情報とカテゴリ情報を制御部１０２に出力する（ステップＳ２０１）。
【００２８】
次に、制御部１０２は、分類部１０３から出力されるプロトタイプ情報とカテゴリ情報を、分類部１０３に入力したイベント情報に対応付けてイベントデータベース１０４に記録するととともに、プロトタイプ情報をイベントシーケンスの情報に追加する（ステップＳ２０２）。ここで、イベントシーケンスの情報とは、過去に発生したプロトタイプ情報を順に並べることにより構成される情報である。
【００２９】
制御部１０２は、分類部１０３が検出したプロトタイプ情報をイベント予測部１０５に入力すると、イベント予測部１０５は、制御部１０２から入力される各プロトタイプ情報について、予め抽出した発生規則情報に基づいて、次に発生するイベントに対応するプロトタイプ情報の発生確率値を算出して制御部１０２に出力する。制御部１０２は、イベント予測部１０５から出力される各プロトタイプ情報の発生確率値を次回の単位時間の処理まで一時的に記憶する（ステップＳ２０３）。
【００３０】
また、制御部１０２は、１単位時間前にイベント予測部１０５が算出した発生確率値から発生しうるプロトタイプ情報を検出する。プロトタイプ情報の検出の手段については後述する。そして、制御部１０２は、検出したプロトタイプ情報に、現在発生しているプロトタイプ情報が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。制御部１０２は、現在発生しているプロトタイプ情報が含まれていないと判定した場合、すなわち予測が間違っている場合、現在発生しているプロトタイプ情報を特異イベントとして入出力部１０１に出力し、入出力部１０１は、表示画面に表示する（ステップＳ２０５）。
【００３１】
特異イベントが表示される表示画面を参照したユーザは、表示される特異イベントが注目すべきイベントであると判断した場合、入出力部１０１を操作することにより、制御部１０２に、当該特異イベントを注目するイベントとしてイベントデータベース１０４にインデキシング、すなわち後に検索できるよう索引付けしておく（ステップＳ２０７）。
【００３２】
一方、ステップＳ２０４にて、現在発生しているプロトタイプ情報が含まれていると判定した場合、すなわち予測が成功した場合、制御部１０２は、現在発生しているイベントを入出力部１０１には出力せずに終了し、また、ステップＳ２０６にてユーザが特異イベントを注目するイベントと判断せず、入出力部１０１を操作しない場合には処理を終了する。
【００３３】
次に、図３を参照しつつ、上述したイベント予測部１０５による、イベントシーケンスの情報からの発生規則情報の抽出の方法と、各プロトタイプ情報について、次に発生するイベントに対応するプロトタイプ情報の発生確率値を算出する方法について説明する。
【００３４】
イベント予測部１０５は、文献（Lehtokangas,M.,Constructive Backpropagation for Recurrent Networks,Neural Processing Letters,9,pp.271-278,1999.）に示されているニューラルネットワークのモデルを利用して次に発生するイベントを予測する処理を行う。以下に、当該方法に基づくイベント予測部１０５の処理について説明する。
【００３５】
図３は、イベント予測部１０５が有するニューラルネットワークモデルの概略を示した図である。イベント予測部１０５では、プロトタイプ情報の種類と同じ数の入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎ及び出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎと、入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎ及び出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎに接続される隠れユニット３１−１〜３１−Ｍとから構成される。
【００３６】
入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎと出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎと隠れユニット３１−１〜３１−Ｍはそれぞれ、重み付けリンクＣ１〜Ｃ４で接続されており、入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎと隠れユニット３１−１〜３１−Ｍとは重み付けリンクＣ１で接続され、隠れユニット３１−１〜３１−Ｍと出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎとは重み付けリンクＣ２で接続され、隠れユニット３１−１〜３１−Ｍの間は重み付けリンクＣ４で接続される。また、後述する手順において隠れユニット３１−１〜３１−Ｍに新たに隠れユニットが追加された場合には、新たに追加された隠れユニットは、既に存在する隠れユニット３１−１〜３１−Ｍの全てから重み付けリンクＣ３で接続される。
【００３７】
出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎ、並びに隠れユニット３１−１〜３１−Ｍは、他のユニットの出力値を入力として、次式（１）及び（２）によって算出される値を出力する。
【００３８】
【数１】
2007200108.tif 000003
【００３９】
【数２】
2007200108.tif 000004
【００４０】
ここで、Ｙｊは、出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎあるいは隠れユニット３１−１〜３１−Ｍの出力値であり、Ｘｉは、ｉ番目のユニット（出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎあるいは隠れユニット３１−１〜３１−Ｍ）の出力値であり、Ｗｉｊはｉ番目のユニット（出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎあるいは隠れユニット３１−１〜３１−Ｍ）とｊ番目のユニット（出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎあるいは隠れユニット３１−１〜３１−Ｍ）のリンクの重み値であり、ＴＨｊはｊ番目のユニット（出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎあるいは隠れユニット３１−１〜３１−Ｍ）のオフセットであり、βは出力値のレベルに応じて予め定められるパラメータである。
【００４１】
入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎ及び出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの各ユニットは１つのプロトタイプ情報を意味し、例えば、制御部１０２より、あるプロトタイプ情報が入力されると、そのプロトタイプ情報に対応する入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎの値が１に、それ以外の入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎの値が０に設定され、この値が重み付けリンクＣ１を通じて隠れユニット３１−１〜３１−Ｍに入力される。隠れユニット３１−１〜３１−Ｍのそれぞれは、式（１）及び（２）に基づいて値を算出し、算出した値を重み付けリンクＣ２を通じて出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎに入力する。なお、隠れユニット３１−１〜３１−Ｍは、１単位時間前の出力値を記憶しており、重み付けリンクＣ４を通じて入力される１単位時間前の出力値と、重み付けリンクＣ３を通じて入力される自隠れユニットより前に追加された他の隠れユニット３１−１〜３１−Ｍからの出力値と、重み付けリンクＣ１を通じて入力される入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎから出力される値を、入力値として出力値の算出を行う。
【００４２】
出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎのそれぞれは、式（１）及び（２）に基づいて値を算出し、算出した値を出力する。出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎからの出力値が１に近いほど、その出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎに対応するプロトタイプ情報が次に発生する確率が高いと制御部１０２により判定されることになる。
【００４３】
なお、上記の図３を参照して説明した処理は、時系列的な観点で見た場合には、ｐ番目に発生したイベントに対応するプロトタイプ情報が入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎに入力されると、出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎから（ｐ＋１）番目に発生すると予測されるイベントのプロトタイプ情報を出力している処理に相当することになる。
【００４４】
次に、上述した図２のステップＳ２０４において、制御部１０２が行うプロトタイプ情報を検出する処理について説明する。イベント予測部１０５の出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎが出力する値は発生確率を示した確率値である。そこで、制御部１０２では、出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの出力値に基づく乱数を生成し、生成した乱数に基づいて次に発生するイベントを検出し、検出したイベントに対応するプロトタイプ情報をイベント予測部１０５が予測したプロトタイプ情報として検出する。
【００４５】
具体的な一方法を以下に説明する。まず、０から１の数直線の領域を出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの数に分割し、出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの出力値に応じて、その領域の大きさを設定する。０から１の乱数を生成し、生成した乱数が含まれる領域に対応する出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎを検出する。そして、当該検出した出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎに対応するプロトタイプ情報を選択し、この選択を１サンプリングとしてカウントする。つまり、出力値の大きい出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎほど数直線上の領域が大きいためサンプリングされる確率が高くなり、選択される可能性も高くなる。
【００４６】
制御部１０２は、このサンプリングを、予め定められた回数実施した後に、サンプリングにより選択された全てのプロトタイプ情報をイベント予測部１０５が予測したプロトタイプ情報として検出する。そして、制御部１０２は、検出したプロトタイプ情報の中に重複しているプロトタイプ情報が存在する場合には、重複分を除いた残りの全てのプロトタイプ情報の中に、実際に次の時点に発生したイベントのプロトタイプ情報、すなわち入出力部１０１から次に入力されるイベント情報に対応するプロトタイプ情報が含まれているか否かを判定し、含まれている場合、予測が成功したものと判定し、予測が成功した回数に１を加える。
【００４７】
次に、制御部１０２における適切な分類レベルの選択の処理について説明する。上記の図１から図３に係る処理では、分類部１０３に予め設定される分類規則情報に含まれる分類レベルを１種類として説明したが、当該分類規則情報に含まれる分類レベルを２つ以上設定することもできる。まず、制御部１０２は、あるイベントシーケンスに対するイベント予測精度を次式（３）によって算出する。
【００４８】
【数３】
2007200108.tif 000005
【００４９】
ここで、Ｒｅｃａｌｌｓとは、図２のステップＳ２０４にて、予測が成功した回数であり、イベントシーケンスの情報の大きさとはシーケンス内にて発生されたプロトタイプ情報の数である。制御部１０２は、幾つかの分類レベルで分類部１０３にイベント情報を分類させ、分類されたプロトタイプ情報を含むイベントシーケンスの情報について式（３）によりイベント予測精度を算出し、算出した値が予め設定した閾値以上になる分類レベルの中で、最も詳細な分類レベルを分類部１０３が用いる分類レベルとして選択する。
【００５０】
具体的な一例として、分類部１０３に予め設定される分類規則情報が年齢の場合に、分類レベル１として１０歳代単位の分類、すなわち、…２０代、３０代、４０代、…を設定し、分類レベル２として１歳単位での分類、すなわち、…２１、２２、２３、…を設定することができる。
【００５１】
制御部１０２は、入力されるイベント情報を上記の分類レベル１及び２に基づいて分類部１０３に分類させ、分類により得られるプロトタイプ情報に基づいて、図２に示した処理を行う。すなわち、１回目のプロトタイプ情報から２回目のプロトタイプ情報を発生させ、２回目の予測成功の可否、２回目のプロトタイプ情報から３回目の予測成功の可否
、…、ｐ回目のプロトタイプ情報からｐ＋１回目の予測成功の可否をそれぞれ記録しておき、成功した回数を式（３）のＲｅｃａｌｌｓに代入し、ｐ＋１をイベントシーケンスの大きさとして代入し、その結果として、制御部１０２は、イベント予測精度を算出することとなる。そして、制御部１０２が算出した分類レベルごとのイベント予測精度に応じていずれか１つの分類レベルを選択し、分類部１０３に利用させる指示を入力する。
【００５２】
上記の処理により、イベントを階層的に分類するための分類レベルをイベント予測精度によって示される現在の状況に応じて選択することが可能となる。
【００５３】
次に、図４及び図５を参照しつつ、イベント予測部１０５におけるイベントシーケンスの情報から発生規則情報を抽出する処理について説明する。発生規則情報の抽出処理は、隠れユニットを追加し、重み付けリンクＣ１〜Ｃ４の係数を補正することによって行われる。
【００５４】
まず、イベント予測部１０５は、図２のステップＳ２０２で生成されたイベントシーケンスの情報に含まれるｐ番目のプロトタイプ情報を示す変数をｐとし、イベントシーケンスの先頭のプロトタイプ情報（ｐ＝１）からｉ番目の入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎの出力値Ｖｐ＿ＩＮｉを以下の式に基づいて設定する。
【００５５】
【数４】
2007200108.tif 000006
【００５６】
ｐ＋１番目のプロトタイプ情報に対応する出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの数と同じ数の変数Ｔｋｐを以下の式に基づいて設定する。
【００５７】
【数５】
2007200108.tif 000007
【００５８】
さらに、＜（Ｖｐ＿ＩＮ１，…，Ｖｐ＿ＩＮｉ，…），（Ｔ１ｐ，…，Ｔｋｐ，…）＞で表される組（以下、当該組みをイベントパターンと記載）をイベントシーケンスの先頭から末尾の１つ前のプロトタイプ情報についてまで求め、ｐの順に並べたシーケンス（以下、当該シーケンスをパターンシーケンスと記載）を生成する（ステップＳ４００）。イベント予測部１０５は、図５に示すように隠れユニット３１−（Ｍ＋１）を１つ追加するとともに、更新回数を０として初期化する（ステップＳ４０１）。イベント予測部１０５は、ｐにｐ＋１を代入して更新し、次のイベントパターンを選択する（ステップＳ４０３）。次に、イベント予測部１０５は、隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）を示す変数ｈに０を代入して初期化する（ステップＳ４０４）。イベント予測部１０５は、ｈにｈ＋１を代入して、追加した順に隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）にｈを設定する（ステップＳ４０５）。
【００５９】
次に、イベント予測部１０５は、ｈが設定される隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）に関連する重み付けリンクＣ１、Ｃ２、Ｃ３並びにＣ４の重み値を後述する方法により更新する（ステップＳ４０６）。イベント予測部１０５は、ｈが隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）の数に等しいか否かを判定し（ステップＳ４０７）、等しい場合、ステップＳ４０８に進む。一方、ｈが隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）の数と異なる場合、ステップＳ４０５に戻る。
【００６０】
イベント予測部１０５は、ｈが隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）の数に等しい場合、次に、ｐがイベントシーケンスの大きさから１引いた値に等しいか否かを判定し（ステップＳ４０８）、等しい場合、更新回数に１追加してステップＳ４０９に進む。一方、ｐがイベントシーケンスの大きさから１引いた値と異なる場合、ステップＳ４０３に戻る。
【００６１】
イベント予測部１０５は、ｐがイベントシーケンスの大きさから１引いた値に等しい場合、更新回数が予め定められる上限値に等しいか否かを判定し（ステップＳ４０９）、等しい場合には、ステップＳ４１０に進む。一方、更新回数が予め定められる上限値と異なる場合、ステップＳ４０２に戻る。
【００６２】
イベント予測部１０５は、更新回数が予め定められる上限値に等しい場合、後述する予測誤差を算出する（ステップＳ４１０）。そして、算出した予測誤差と、ステップＳ４０１にて隠れユニット３１−（Ｍ＋１）を追加する前の予測誤差に基づいて、誤差の変化を算出し、算出した誤差の変化値が許容値未満か否かを判定し（ステップＳ４１１）、算出した誤差の変化値が許容値未満の場合、処理を終了する。一方、算出した誤差の変化量が許容値以上の場合、ステップＳ４０１に戻る。
【００６３】
上記のイベント予測部１０５におけるイベントシーケンスの規則性の抽出は、図２に示した処理とは関係なく、独立して行われ、例えば、不定期に行ったり、あるいは一定の時間間隔、イベント発生個数等に応じた別の規則に基づいて行ったり、あるいは予測精度が悪くなり一定の閾値を下回った場合に行うようにすることもできる。
【００６４】
次に、図４のステップＳ４０６における隠れユニットの重み付けリンクの重み値の更新について説明する。重み値の更新は、文献（Rumelhart,D.E.,J.L.McClelland, and the PDP Research Group, Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1:Foundations. Cambridge:MIT Press, 1986）に示されるバックプロパゲーションを用いて行う。
【００６５】
まず、イベント予測部１０５は、ｐ番目のイベントパターンにおけるｋ番目の出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの出力Ｖｐ＿ＯＴｋｈを次式により算出する。なお、隠れユニットの更新は、ｈ＝０から順に全ての隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）に対して行っていく。
【００６６】
【数６】
2007200108.tif 000008
【００６７】
式（６）において、Ｇ（・）は、上記の式（１）で定義した関数であり、Ｗ＿ＨＤｊｋは、ｊ番目の隠れユニット（ｊ≦ｈ）からｋ番目の出力層ユニット３２−１〜３２−ＮへのリンクＣ２の重み値である。
【００６８】
また、Ｖｐ＿ＨＤｊはｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈのｐ番目のイベントパターンに対する出力値であり、ＴＨ＿ＯＴｊｋはｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈにおけるｋ番目の出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎのオフセットである。次に、Ｖｐ＿ＨＤｊを次式により算出する。
【００６９】
【数７】
2007200108.tif 000009
【００７０】
ここで、Ｗ＿ＩＮｉｊは、ｉ番目の入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎからｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈへのリンクＣ１の重み値であり、ＴＨ＿ＨＤｊはｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈのオフセットであり、Ｗ＿ＨＤ＿Ｆｊ’ｊはｊ’番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈからｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈへのリンクＣ３の重み値であり、Ｗ＿ＨＤ＿Ｒｊ’ｊは、ｊ’番目の隠れユニット３１−１〜３１−Ｍからｊ番目の隠れユニット３１−１〜３１−ｈへのリンクＣ４の重み値である。
【００７１】
ｈ番目の隠れユニット３１−１〜３１−１〜３１−ｈと出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎ間のリンクＣ２の重み値、並びにｈ番目の隠れユニット３１−１〜３１−１〜３１−ｈに対するｋ番目の出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎのオフセットを以下の式（８）及び（９）のように更新する。
【００７２】
【数８】
2007200108.tif 000010
【００７３】
【数９】
2007200108.tif 000011
【００７４】
但し、式（８）及び（９）においてδｋｈは、次式の通りである。
【００７５】
【数１０】
2007200108.tif 000012
【００７６】
式（１０）において、ηは更新速度を制御するパラメータである。
【００７７】
ｈ番目の隠れユニット３１−ｈと入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎ間の重み付けリンクＣ１の重み値、並びにｈ番目の隠れユニット３１−ｈのオフセットを以下の式（１１）及び（１２）により更新する。
【００７８】
【数１１】
2007200108.tif 000013
【００７９】
【数１２】
2007200108.tif 000014
【００８０】
但し、式（１１）及び（１２）においてδｋｈは、次式の通りである。
【００８１】
【数１３】
2007200108.tif 000015
【００８２】
さらに、隠れユニット３１−１〜３１−ｈ間のリンクＣ３、並びにＣ４の重み値を以下の式（１４）及び（１５）により更新する。
【００８３】
【数１４】
2007200108.tif 000016
【００８４】
【数１５】
2007200108.tif 000017
【００８５】
次に、上記の図４のステップＳ４１０における予測誤差は、次式（１６）により算出する。
【００８６】
【数１６】
2007200108.tif 000018
【００８７】
但し、Ｖｐ＿ＯＴｋは、次式（１７）の通りである。
【００８８】
【数１７】
2007200108.tif 000019
【００８９】
上記の処理により、注目すべきイベントを予めユーザが定義しておくことなく、次に発生するイベントを過去のイベントの発生規則のみから予測することができる。それにより、実際に発生したイベントに対応するプロトタイプ情報が、発生する可能性があると判定されたイベントのプロトタイプ情報に含まれていない場合、実際に発生するイベントを特異イベントとし、注目すべきイベントの候補としてユーザに示すことができる。
【００９０】
さらに、実際に発生したイベントに対応するプロトタイプ情報が、次に発生すると判定されたイベントのプロトタイプ情報に含まれている場合には、実際に発生したイベントは通常よく発生している平凡なイベントとして無視し、ユーザに対して必要以上にイベントの重要性について確認を要求させないようにすることができる。
【００９１】
次に、図６を参照しつつ、特異イベント検出装置１の使用環境が変化した場合や、新しいプロトタイプ情報を追加する場合に行うイベントシーケンスから得られる発生規則情報の再抽出にて必要となる仮想的なイベントパターンの作成の処理について説明する。
発生規則情報の再抽出では、図４にて説明した重み付けの更新、すなわちニューラルネットでの学習により得られた発生規則情報を利用する。
【００９２】
まず、イベント予測部１０５は、パターンシーケンスをクリアし、パターンシーケンス内のイベントパターン数を表す変数ｐに１を代入して初期化する（ステップＳ６００）。イベント予測部１０５の入力層ユニット３０−１〜３０−Ｎの出力値Ｖｐ＿ＩＮｉを０から１の間でランダムに設定する。さらに、１単位時間前の隠れユニット３１−１〜３１−（Ｍ＋１）の出力値Ｖｐ−１＿ＨＤｊを０．５に設定する（ステップＳ６０１）。出力層ユニット３２−１〜３２−Ｎの出力値Ｖｐ＿ＯＴｋを式（１７）に基づいて算出する（ステップＳ６０２）。
【００９３】
イベント予測部１０５は、ＴｋｐにＶｐ＿ＯＴｋを代入し、仮想イベントパターン＜（Ｖｐ＿ＩＮ１，…，Ｖｐ＿ＩＮｉ，…），（Ｔ１ｐ，…，Ｔｋｐ，…）＞を生成する。ここで、新しいプロトタイプ情報が追加されている場合には、追加されたプロトタイプ情報に対応するＶｐ＿ＩＮｉ、並びにＴｋｐの値を０として、仮想イベントパターンに追加する（ステップＳ６０３）。イベント予測部１０５は、仮想イベントパターンをパターンシーケンスに追加する（ステップＳ６０４）。そして、イベント予測部１０５は、仮想イベントパターン数が予め定められた所望のパターン数に等しいか否かを判定し（ステップＳ６０５）、等しいと判定した場合、図４におけるステップＳ４００に進む（図６の符号Ａ）。
【００９４】
一方、仮想イベントパターン数が予め定められた数に等しくないと判定した場合、ｐにｐ＋１を代入し、Ｖｐ＿ＩＮｉにＶｐ−１＿ＯＴｉを代入してステップＳ６０２に戻る（ステップＳ６０６）。
【００９５】
上記の処理により、過去の重み値を全てクリアしてしまうと、元の環境に戻った際に再度重み値の更新を行わなければならないところ、現在の重み値を用いて以前の環境でのパターンを仮想的に発生させる仮想イベントパターンを生成し、当該仮想イベントパターンに新たなプロトタイプ情報に対応する情報を追加することで、以前の環境での予測の傾向を残しつつ、新たな環境についての更新を行うことが可能となる。
【００９６】
これにより、新しい種類のイベントが増えたり、使用する環境が変化した際に、新しい種類のイベントや環境に対してのみプロトタイプ情報を予測するだけでなく、以前から存在している種類のイベントや、以前から使用していた環境に対しても同様にイベントに対応するプロトタイプ情報を予測することができる。また、さらに、イベントに対応するプロトタイプ情報の予測のために過去に発生した全てのイベント情報を必要とせず、必要最小限のイベント情報のみを記憶しておけばよいため、イベント情報を格納しておくデータベース領域を削減することができる。
【００９７】
なお、上記の実施形態において、ユーザ個人だけでなく、グループメンバが体験したイベントのイベント情報のシーケンスの規則性を抽出し、抽出した規則性に基づいてグループ内で共通する特異イベントを検出するようにすることもできる。
【００９８】
また、本発明に記載の、入力部は、入出力部１０１に対応し、分類部は、分類部１０３に対応し、制御部は、制御部１０２に対応し、イベント予測部は、イベント予測部１０５に対応する。
【００９９】
以上、本発明に係る特異イベント検出装置の実施形態を説明したが、本発明は、当該実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において変更し得るものである。
【０１００】
上述の特異イベント検出装置は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した特異イベント検出の処理、発生規則情報の更新の処理は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本実施形態による特異イベント検出装置の概略ブロック図である。
【図２】同実施形態における特異イベント検出装置の全体的な処理の流れを示したフローチャートである。
【図３】同実施形態におけるイベント予測部に適用されるニューラルネットワークの構成を示した図である。
【図４】同実施形態におけるイベント予測部の発生規則情報の抽出処理を示したフローチャートである。
【図５】同実施形態におけるイベント予測部に適用されるニューラルネットワークにて隠れユニットが追加された際の構成を示した図である。
【図６】同実施形態における仮想的なイベントパターンの作成の処理を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０２】
１      特異イベント検出装置
１０１  入出力部
１０２  制御部
１０３  分類部
１０４  イベントデータベース
１０５  イベント予測部
【図１】
2007200108.tif 000020
【図２】
2007200108.tif 000021
【図３】
2007200108.tif 000022
【図４】
2007200108.tif 000023
【図５】
2007200108.tif 000024
【図６】
2007200108.tif 000025