(57)【要約】  情報をユーザに伝達するためのコンピュータ実装方法であって、この方法は、１つまたは複数のセンサから、センサによってモニタされる１つまたは複数のパラメータの値を含むセンサデータを受信することと、１人または複数のユーザから、センサデータに含まれる１つまたは複数のパラメータの値を解釈するために使用される意味データを受信することと、受信された意味データをパラメータの値に関連付けて記憶することと、特定の場所におけるパラメータのうちの１つまたは複数に関する情報を求める要求をユーザから受信することと、受信されたセンサデータに基づいて、特定の場所における１つまたは複数のパラメータの値を決定することと、記憶された意味データおよびパラメータの記憶された値に基づいて、１つまたは複数のパラメータの決定された値を反映する意味データを識別することと、識別された意味データを、要求を発行したユーザに送信することと、を備える。
2018511841.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報をユーザに伝達するためのコンピュータ実装方法であって、
１つまたは複数のセンサから、前記センサによってモニタされる１つまたは複数のパラメータの値を含むセンサデータを受信することと、
１人または複数のユーザから、前記センサデータに含まれる前記１つまたは複数のパラメータの前記値を解釈するために使用される意味データを受信することと、
前記受信された意味データを前記パラメータの前記値に関連付けて記憶することと、
特定の場所における前記パラメータのうちの１つまたは複数に関する情報を求める要求をユーザから受信することと、
前記受信されたセンサデータに基づいて、前記特定の場所における前記１つまたは複数のパラメータの値を決定することと、
前記記憶された意味データおよび前記パラメータの記憶された値に基づいて、前記１つまたは複数のパラメータの前記決定された値を反映する意味データを識別することと、
前記識別された意味データを、前記要求を発行した前記ユーザに送信することと、
を備える方法。
【請求項２】
前記意味データが、前記意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、および／または前記意味データと同じ場所から受信された前記パラメータの値に関連付けて記憶される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記意味データが、前記ユーザによって提供される１つまたは複数の単語または語句を含み、
前記ユーザから前記要求を受信することに応答して、前記１つまたは複数の単語または語句が前記１つまたは複数のパラメータの前記決定された値を反映すると考えられ得る信頼度についての決定が行われ、
前記信頼度が前記１つまたは複数の単語または語句ごとのしきい値を下回る場合、さらなる意味データを送信するために、要求が前記１人または複数のユーザに送信される、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記要求に応答して前記１人または複数のユーザからさらなる意味データを受信することと、前記さらなる意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、または前記さらなる意味データと同じ場所から生じるセンサデータに関連付けて前記さらなる意味データを記憶することと、を備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
それぞれの単語または語句が前記１つまたは複数のパラメータの前記決定された値を反映すると考えられる前記信頼度が、前記特定の場所における前記パラメータの前記決定された値に対応すると見なされるセンサデータの値に関連付けて記憶された前記意味データに前記単語または語句が現れる回数に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項２に従属する請求項３または４に記載の方法。
【請求項６】
前記特定の場所における前記パラメータの前記決定された値に対応すると見なされる記憶されたセンサデータの前記値が、前記決定された値のあらかじめ定められた範囲内にある値である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記センサデータが複数のパラメータの値を含み、
前記方法は、
前記ユーザから前記要求を受信することに応答して、前記パラメータの値のセットを決定することと、前記セット内の各値が、前記特定の場所における前記パラメータのうちのそれぞれの１つの値を含む、
前記記憶された意味データおよび前記パラメータの記憶された値に基づいて、前記セット内の前記パラメータの前記値を反映する意味データを識別することと、
前記識別された意味データを、前記要求を発行した前記ユーザに送信することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
パラメータの値の前記セットが前記特定の場所における各パラメータの前記値を反映すると考えられ得る信頼度についての決定が行われる、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記意味データが、前記ユーザによって提供される１つまたは複数の単語または語句を含み、
前記ユーザから前記要求を受信することに応答して、前記１つまたは複数の単語または語句が前記決定された値のセットを反映すると考えられ得る前記信頼度についての決定が行われ、
前記信頼度が前記１つまたは複数の単語または語句ごとのしきい値を下回る場合、さらなる意味データを送信するために、要求が前記１人または複数のユーザに送信される、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記要求に応答して前記１人または複数のユーザからさらなる意味データを受信することと、前記さらなる意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、または前記さらなる意味データと同じ場所から生じるセンサデータに関連付けて前記さらなる意味データを記憶することと、を備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
それぞれの単語または語句が前記決定された値のセットを反映すると考えられる前記信頼度が、前記決定された値のセットに対応すると見なされるセンサデータの値に関連付けて記憶された前記意味データに前記単語または語句が現れる回数に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記特定の場所における前記パラメータの前記決定された値のセットに対応すると見なされる記憶されたセンサデータの前記値が、前記決定された値のセットのあらかじめ定められた範囲内にある値である、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記１つまたは複数のセンサが環境センサであり、前記センサデータが１つまたは複数の環境パラメータの値を示す、請求項１乃至１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記環境パラメータが、前記センサの近傍における気温、湿度、およびノイズレベルのうちの１つまたは複数を含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
知識が、測定されたパラメータの前記値を前記受信された意味データにマッピングすることによって、機械によって生成された、人間が解釈可能な情報の形式で生成される、請求項１乃至１４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１６】
コンピュータによって実行されると、前記コンピュータに、請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
情報を受信しユーザに伝達するためのコンピュータシステムであって、
１つまたは複数のセンサから、前記センサによってモニタされる１つまたは複数のパラメータの値を含むセンサデータを受信するように構成されるサーバであって、１人または複数のユーザから、前記センサデータに含まれる前記１つまたは複数のパラメータの前記値を解釈するために使用される意味データを受信するようにさらに構成されるサーバと、
前記受信された意味データを前記パラメータの前記値に関連付けて記憶するためのデータベースと、
を備え、
前記サーバが、前記受信されたセンサデータに基づいて、特定の場所における前記１つまたは複数のパラメータの値を決定するためのプロセッサを備え、前記プロセッサが、前記記憶された意味データおよび前記パラメータの記憶された値に基づいて、前記１つまたは複数のパラメータの前記決定された値を反映する意味データを識別するように構成され、
前記サーバが、前記識別された意味データを、要求を発行した前記ユーザに送信するように構成される、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で説明される実施形態は、情報をユーザに伝達するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
都市周辺での様々なタイプのセンサのさらなる配置は、アプリケーションが環境に関するリアルタイムの情報を市民に提供する機会を提供する。この情報が有用であって即座の決定に影響を与えるために、情報が、容易に理解されるセンサ読出しの記述に変換されることが望ましい。一例として、都市の特定の区域で息苦しいことをユーザに通知することの方が、二酸化炭素濃度、湿度、および気温の数値測定値をユーザに単に提供するよりも有用である。
【０００３】
数値データを意味のある記述に変換するためには、センサデータに対応する意味ラベルを提供する必要がある。従来のシステムは、センサデータをオフラインでタグ付けするために専用の外部の注釈者または専門家を使用することによって、これを手動で実現する。そのようなシステムは、短い遅延でユーザに情報を提供することができる。しかしながら、それらのシステムは、エネルギーおよび帯域幅使用の点で非効率的である場合があり、また実施に費用がかかる。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施形態を例として説明する。
【図１】図１は、ある実施形態に係るシステムの一例を示す。
【図２】図２は、ある実施形態において、センサデータがどのようにして意味データに関連付けて記憶され得るかを示すフローチャートを示す。
【図３】図３は、図２に示されるステップの図式的表現を示す。
【図４】図４は、ある実施形態に係るサーバの概略図を示す。
【図５】図５は、ある実施形態に係る、ユーザ要求に応答して情報を提供する際に使用されるステップのフローチャートを示す。
【図６】図６は、図５に示されるステップの図式的表現を示す。
【図７】図７は、別の実施形態に係る、ユーザ要求に応答して情報を提供する際に使用されるステップのフローチャートを示す。
【図８】図８は、別の実施形態に係るシステムの一例を示す。
【図９】図９は、別の実施形態に係るシステムの一例を示す。
【図１０】図１０は、ある実施形態に係るシステムと従来のシステムとの間の性能比較を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
第１の実施形態によれば、情報をユーザに伝達するためのコンピュータ実装方法が提供され、この方法は、
１つまたは複数のセンサから、センサによってモニタされる（monitored）１つまたは複数のパラメータの値を含むセンサデータを受信することと、
１人または複数のユーザから、センサデータに含まれる１つまたは複数のパラメータの値を解釈するために使用される意味データを受信することと、
受信された意味データをパラメータの値に関連付けて記憶することと、
特定の場所におけるパラメータのうちの１つまたは複数に関する情報を求める要求をユーザから受信することと、
受信されたセンサデータに基づいて、特定の場所における１つまたは複数のパラメータの値を決定することと、
記憶された意味データおよびパラメータの記憶された値に基づいて、１つまたは複数のパラメータの決定された値を反映する意味データを識別することと、
識別された意味データを、要求を発行したユーザに送信することと、を備える。
【０００６】
いくつかの実施形態では、意味データは、意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、および／または前記意味データと同じ場所から受信されたパラメータの値に関連付けて記憶される。
【０００７】
いくつかの実施形態では、意味データは、ユーザによって提供される１つまたは複数の単語または語句を含み、
ユーザから要求を受信することに応答して、１つまたは複数の単語または語句が１つまたは複数のパラメータの決定された値を反映すると考えられ得る信頼度（level of confidence）についての決定が行われ、
信頼度が１つまたは複数の単語または語句ごとのしきい値を下回る場合、さらなる意味データを送信するために、要求が１人または複数のユーザに送信される。
【０００８】
いくつかの実施形態では、この方法は、要求に応答して１人または複数のユーザからさらなる意味データを受信することと、さらなる意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、またはさらなる意味データと同じ場所から生じるセンサデータに関連付けてさらなる意味データを記憶することと、を備える。
【０００９】
いくつかの実施形態では、それぞれの単語または語句が１つまたは複数のパラメータの決定された値を反映すると考えられる信頼度は、特定の場所におけるパラメータの決定された値に対応すると見なされるセンサデータの値に関連付けて記憶された意味データに単語または語句が現れる回数に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【００１０】
いくつかの実施形態では、特定の場所におけるパラメータの決定された値に対応すると見なされる記憶されたセンサデータの値は、決定された値のあらかじめ定められた範囲内にある値である。
【００１１】
いくつかの実施形態では、センサデータは複数のパラメータの値を含み、この方法は、
ユーザから要求を受信することに応答して、パラメータの値のセットを決定することと、セット内の各値が、特定の場所におけるパラメータのうちのそれぞれの値を含む、
記憶された意味データおよびパラメータの記憶された値に基づいて、セット内のパラメータの値を反映する意味データを識別することと、
識別された意味データを、要求を発行したユーザに送信することと、を備える。
【００１２】
いくつかの実施形態では、パラメータの値のセットが特定の場所における各パラメータの値を反映すると考えられ得る信頼度についての決定が行われる。
【００１３】
いくつかの実施形態では、意味データは、ユーザによって提供される１つまたは複数の単語または語句を含み、
ユーザから要求を受信することに応答して、１つまたは複数の単語または語句が、決定された値のセットを反映すると考えられ得る信頼度についての決定が行われ、
信頼度が１つまたは複数の単語または語句ごとのしきい値を下回る場合、さらなる意味データを送信するために、要求が１人または複数のユーザに送信される。
【００１４】
いくつかの実施形態では、本方法は、要求に応答して１人または複数のユーザからさらなる意味データを受信することと、さらなる意味データと同じ時間ウィンドウ内に受信された、またはさらなる意味データと同じ場所から生じるセンサデータに関連付けてさらなる意味データを記憶することとを備える。
【００１５】
いくつかの実施形態では、それぞれの単語または語句が決定された値のセットを反映すると考えられる信頼度は、決定された値のセットに対応すると見なされるセンサデータの値に関連付けて記憶された意味データ内に単語または語句が現れる回数に少なくとも部分的に基づいて決定される。
【００１６】
いくつかの実施形態では、特定の場所におけるパラメータの決定された値のセットに対応すると見なされる記憶されたセンサデータの値は、決定された値のセットのあらかじめ定められた範囲内にある値である。
【００１７】
いくつかの実施形態では、１つまたは複数のセンサは環境センサであり、センサデータは１つまたは複数の環境パラメータの値を示す。
【００１８】
いくつかの実施形態では、環境パラメータは、センサの近傍における気温、湿度、およびノイズレベルのうちの１つまたは複数を含む。
【００１９】
いくつかの実施形態では、知識は、測定されたパラメータの値を受信された意味データにマッピングすることによって、機械によって生成された、人間が解釈可能な情報の形式で生成される。
【００２０】
第２の実施形態によれば、コンピュータによって実行されると、コンピュータに請求項１乃至１５のいずれか一項に記載の方法を実行させるコンピュータ実行可能命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。
【００２１】
第３の実施形態によれば、情報を受信しユーザに伝達するためのコンピュータシステムが提供され、このシステムは、
１つまたは複数のセンサから、センサによってモニタされる１つまたは複数のパラメータの値を含むセンサデータを受信するように構成されたサーバであって、１人または複数のユーザから、センサデータに含まれる１つまたは複数のパラメータの値を解釈するために使用される意味データを受信するようにさらに構成されるサーバと、
受信された意味データをパラメータの値に関連付けて記憶するためのデータベースと、
を備え、
サーバが、受信されたセンサデータに基づいて、特定の場所における１つまたは複数のパラメータの値を決定するためのプロセッサを備え、プロセッサが、記憶された意味データおよびパラメータの記憶された値に基づいて、１つまたは複数のパラメータの決定された値を反映する意味データを識別するように構成され、
サーバが、識別された意味データを、要求を発行したユーザに送信するように構成される。
【００２２】
本明細書で説明される実施形態では、複数のセンサを含むシステムが提供され、このシステムは、外部入力の必要性を最小限に抑えながら、意味ラベルと数値データとの間の関連付けの形式で知識を自律的に生成することができる。このシステムは、モバイル電話、ラップトップ、タブレットなどを含むパーソナル通信デバイスを使用してラベルを供給し得るそれ自体のユーザを通じてクラウドソーシングすることによって、必要な意味ラベルを収集する。クラウドソーシングは反復的なモデル構築と組み合わせて機能し、したがって不確実性およびユーザ要求駆動型である。
【００２３】
図１は、ある実施形態に係るシステムの一例を示す。このシステムは、２つの異なる地理的領域１０１、１０３に位置する複数のセンサ（Ｓ）を含む。センサは、それらのそれぞれの領域１０１、１０３における１つまたは複数のパラメータの値を感知するために使用される（これらのパラメータは、例えば、気温、湿度などの環境パラメータであってもよいが、デシベル単位のノイズレベル、または、例えば所定の時間ウィンドウ内にセンサを通過する人の数によって表される領域がどれほど混雑しているかの程度などの他のパラメータであってもよい）。各領域内には、それぞれがパーソナル通信デバイスまたはユーザ機器（ＵＥ）を有する様々なユーザが位置している。パーソナル通信デバイスは、例えば、モバイル電話、パーソナルコンピュータ、ラップトップ、タブレットなどを含み得る。パーソナル通信デバイスのうちのいくつかまたはすべてはまた、他のセンサＳと同様の独自のセンサを含み得るが、これは必須ではない。
【００２４】
各領域はまた、関連付けられるデータアグリゲータ１０５、１０７を有する。データアグリゲータは、様々なセンサからセンサデータをセンサ測定値の形式で収集し、ユーザのパーソナル通信デバイスから意味データを収集するために使用される。意味データは、ラベルまたはタグ、すなわちセンサによって測定されたパラメータの短いテキスト記述で構成される。例えば、センサが気温をモニタするために使用される場合、意味データは、「暑い」、「やや暑い」、「寒い」などの文を含み得る。ユーザは、標準的なユーザインタフェースを通じて、意味データを彼らのパーソナル通信デバイスに入力する。これは、専用ソフトウェアアプリケーションの使用を備えてもよく、あるいは、ユーザが、彼らのデバイスにおいて、ＳＭＳテキストメッセージまたは他の形式で書かれたメッセージを起草することを含んでもよい。
【００２５】
センサＳは、センサデータを、１つまたは複数の通信チャネルを介してそれらの領域内のそれぞれのデータアグリゲータに送信する。通信チャネルは、ワイヤード接続、セルラーネットワーク、ワイヤレスＬＡＮなどを含む、当技術分野で知られているようないくつかの標準チャネルのうちの任意の１つを含み得る。同様に、ユーザは、意味データを１つまたは複数の通信チャネルを介してデータアグリゲータに送信し得、通信チャネルは、センサデータを送信するために使用されるものと同じチャネルでもよく異なるチャネルでもよい。各データアグリゲータは、その領域内のセンサから受信されたセンサデータを集約する。次に、アグリゲータは、集約されたセンサデータを、ユーザデバイスから受信された意味データとともにサーバ１０９に転送する。このようにして、サーバ１０９は、異なる領域１０１、１０３から、集約されたセンサ読取り値（sensor readings）および意味データを受信する。次いで、サーバは、測定されたパラメータの特定の値とそれらのパラメータの記述とを関連付けるための知識ベースを構築するために、センサ読取り値および意味データを使用することができる。本質的に、サーバは、測定されたパラメータの値をそれらのパラメータの記述にマッピングすることによって、機械によって生成されるが人間が解釈可能な情報の形式で知識を得ることができる。
【００２６】
図２は、センサデータがどのようにして、受信された意味データに関連付けてデータベースに記憶され得るかを示すフローチャートを示す。特定の領域内のモバイルセンサおよび／または静的センサからのセンサデータは、その領域のデータアグリゲータに転送され、受信されたセンサ読取り値の集合体を形成する。これとは無関係に、同じ領域内のユーザによる入力としての意味データラベルがデータアグリゲータに転送され、データアグリゲータにバッファされる。意味データおよび集約されたセンサ読取り値が相互の一定の間隔（ウィンドウ長）内に受信された場合、意味ラベルとセンサ読取り値とを相互に関連付けてサーバデータベースに記憶することが決定される。間隔の長さは任意の選択された長さに設定され得る。図２に示されるステップが、図３において図式的に示されている。
【００２７】
意味データおよびセンサデータが生じる時間と場所を記録することによって、それらのデータを相互に関連付けることが可能になり、センサデータおよび意味データが同じ時間および場所から生じる場合、それらのデータが同じパラメータ値を反映する可能性が高いと推測することができる。
【００２８】
図４は、図１のサーバの構成要素の概略図をより詳細に示す。本実施形態では、サーバ１０９は、データベース４０１、データマイニングまたは機械学習モジュール４０３、知識提供エンジン４０５、およびクラウドソーシングエンジン４０７を含む。
【００２９】
データベース４０１は、データアグリゲータから受信されたデータをそれぞれの領域に記憶するために使用される。上述したように、センサデータおよび意味データは、それらが生成された時間、および／あるいはそれらが発生した場所または領域に基づいて相互に関連付けて記憶され得る。
【００３０】
データマイニングモジュール４０３は、データベース内のデータを分析し、データベース内の２つのタイプのデータ間の関係を確立するように構成されており、データマイニングモジュールは、特定の数値または数値のグループと特定の意味ラベルとの間のリンクを確立するために使用される。例えば、データマイニングモジュールは、一定のしきい値を超える気温の値は、「暑い」の意味ラベルと関連付けられる傾向があり、そのしきい値よりも下の気温の値は「寒い」などの異なる意味ラベルと関連付けられる傾向があると決定し得る。
【００３１】
知識提供エンジン４０５は、特定の領域内の測定されたパラメータに関する情報を求めるユーザの要求に読出しを提供するために使用される。この情報を提供することに関連するステップは、図５のフローチャートにまとめられている。図５を参照すると、ユーザは、別の領域に関する情報を提供するよう要求をサーバに送信し得る（ステップＳ５０１）。この要求に応答して、サーバは、その領域の直近に受信されたセンサデータについてデータベース４０１を調べることができる（Ｓ５０２）。次いで、データマイニング／機械学習モジュールと協働して、知識提供エンジンは、関心領域内のパラメータの値を反映する可能性が最も高い意味データを識別し、その意味データをユーザに送信し得る。
【００３２】
知識提供エンジンは、特定の意味ラベルが測定されたセンサ読取り値と関連付けられる確実性がしきい値を上回ると決定した場合には、意味タグまたはラベルのユーザへの送信のみを行う。例えば、センサデータが気温に関するものである場合、知識提供エンジンは、「暑い」という用語が関心領域内の気温の真の反映であるという特定の確実性の程度内にあると決定されない限り、ユーザに「暑い」の読取り値を送信しない。センサデータと特定の意味ラベルとの間の関連付けの確実性は、データマイニングモジュールとともにステップＳ５０３において決定される。以下で説明されるように、意味データがユーザに送信されることを許可するために確実性が十分に大きいかどうかを確立する異なる方法が存在し得る。
【００３３】
知識提供エンジンが、特定の意味ラベルのユーザへの送信を保証するために十分な確実性を有していないと決定する場合、知識提供エンジンは、クラウドソーシングエンジンに、関心領域内のユーザに対して、問題のパラメータの現在の値を反映する更新された意味ラベルを提供する要求を発行するように促すことができる。（ステップＳ５０５）。クラウドソーシングエンジン４０７は、ユーザのパーソナル通信デバイスで受信され得る、電子メール、ＳＭＳメッセージ、または他の電子通信の形式で要求を発行し得る。関心領域に関する情報を求める初期のユーザの要求に応答するために、クラウドソーシング要求に応答してユーザから受信された意味ラベルを使用し得る。さらに、新たに受信された意味ラベルがデータベースに追加されてよく（ステップＳ５０６）、その後、データマイニングモジュールが、センサデータの特定の値と一致するために適切な意味ラベルを確立するのを助けることができる。
【００３４】
上述のプロセスは、経時的に繰り返され得る。クラウドソーシング要求ごとにデータベース４０１に記憶されるデータの量が増加すると、データマイニングモジュール／機械学習モジュールおよび知識提供エンジンがセンサデータの特定の数値と特定の意味ラベルとを相関させることができる確実性が付随して増加する。したがって、ある時点で、知識提供エンジンは、もはやユーザに入力を要求するようにクラウドソーシングエンジンに促す必要はなく、データベースにすでに記憶されたデータ、およびデータマイニング／機械学習モジュールによって識別された関係に基づいて、ユーザに送信するために適切な意味ラベルを識別することができる。この時点で、本方法はステップＳ５０７およびＳ５０８に進む。本実施形態による方法のステップは、図６にも図式的に示されている。
【００３５】
特定の意味ラベルがセンサデータ内の１つまたは複数のパラメータの値を反映すると言われ得る確実性を定義するために、いくつかの手段が使用され得る。いくつかの実施形態では、受信されたセンサデータと意味データとの間の関連付けを識別するために、機械学習が使用され得る。一例では、システムは、あらかじめ定められた数の結果が得られるまで待つことができ（例えば、システムは、クラウドソーシング要求のしきい値数が発行されることを要求し得る）、その後、システムは、特定のセンサデータ値を、データベース内のそのセンサデータ値に最も一般的に関連付けられると見られる意味ラベルに関連付けることができる。サーバは、データベースに記憶されるデータの量を追加し、次にそれに応じて意味ラベルの選択を見直すために、間隔を空けてクラウドソーシング要求を依然として送信し続けることができる（図５のステップＳ５０５およびＳ５０６を繰り返す）。
【００３６】
別の実施形態では、パターンマイニングが使用され得る。パターンマイニングは、カテゴリデータに対して動作し、頻出するデータ値の組合せを出力する。パターンマイニングは、センサデータが複数のパラメータを備える場合に適用可能であり、例えば、センサデータが、ただ気温だけではなく、気温と湿度の両方の測定値を含む場合、パターンマイニングが適用可能であり得る。パターンマイニングが使用される一実施形態では、サーバは、センサ測定値の特定のセットが関心領域内のそれらのパラメータの真の値を反映する確率を導出し得る。
【００３７】
一例として、センサデータが気温および湿度の読取り値に関連する場合を続けると、サーバは、関心領域に位置するセンサから気温と湿度の両方の複数の読取り値を受信する。この場合、サーバは、集約ベクトル「ｍ」を決定し得、ｍは感知されたパラメータごとに単一の値を備え、ベクトルｍは、例えばｍ＝｛５０℃、５％湿度｝として表され得る。サーバは、カーネル密度推定を使用して、センサ測定値の確率密度関数「Ｐ」を推定する。これに続いて、サーバはＰ（［ｍ−ｒ，ｍ＋ｒ］）を計算する。ここで、ｒはアプリケーション固有のパラメータである。Ｐ（［ｍ−ｒ，ｍ＋ｒ］）の値が十分に大きい場合、サーバは、測定値のこのベクトルについて十分な確実性があると決定することができ、すなわち、サーバは、ベクトルｍ内の異なるパラメータの選択された値の組合せが、関心領域における状態の真の反映を提供すると決定することができる。
【００３８】
次に、サーバは、領域［ｍ−ｔ，ｍ＋ｔ］内のセンサ測定値に関連付けて記憶されたユーザおよびタグを識別するためにデータベースに照会する。ここで、ｔはユーザが定義したしきい値である。そうすることによって、現在のセンサデータ測定値にとって最も一般的な（および、ひいては最も関連性の高い）タグの組合せを見つけるために、頻出アイテム集合発見問題などの単一の関係データマイニング技法が結果に適用され得る。
【００３９】
Ｐ（［ｍ−ｒ，ｍ＋ｒ］）が小さすぎる場合（ユーザが定義したしきい値を使用して）、測定値のベクトルについてのデータベースにおける確実性は不十分である。この場合、サーバは、現在の測定値のベクトルがｍに近いゲートウェイを介してクラウドソーシングを開始する。すべての情報を受け取り、データベースが更新されると、パターンマイニングが実行され得る。これらのステップは、図７のフローチャートにおいて要約される。
【００４０】
図８は、ある実施形態によるシステムが、領域８０１における環境状態に関する情報を異なる領域８０３に位置するユーザに提供するためにどのように使用され得るかの一例を示す。図１に示される例のように、各領域は、１つまたは複数のパラメータ（この場合、気温および湿度）の値を測定するための１つまたは複数の静的またはモバイルセンサＳを含む。センサは、それらの測定値を、それらのそれぞれの領域内のデータアグリゲータ８０５、８０７に送信する。データアグリゲータはまた、同じ領域内のユーザから送信された意味ラベルを受信する。次いで、集約されたセンサデータは、意味データとともにサーバ８０９に転送される。
【００４１】
この例では、第１の領域８０１内に２人のユーザ（ユーザ１とユーザ２）が位置している。第２の領域８０３に位置する第３のユーザ（ユーザ３）は、第１の領域８０１に関する情報を求める要求をサーバ８０９に送信する。
【００４２】
図８に示される表は、ユーザ３が情報を求める要求を発行する時点のサーバのデータベースのスナップショットを表す。より具体的には、表は、センサ測定値が、直近の受信されたセンサ測定値の特定のしきい値（この場合は＋／−５％）内にあるデータベースの行を示す。（使用されるべき正確なしきい値は、ユーザによって特定され得る）。各行は、センサ測定値および、同じ時間ウィンドウ内で受信され、それらのセンサ測定値と同じ領域から受信された意味ラベル、ならびに意味ラベルを供給したユーザのＩＤを含む。
【００４３】
この場合、第１の領域８０１におけるセンサデータの最新のバッチから得られた平均気温および湿度の読取り値はＴ：２８℃およびＨ：５０である。ここで、文字ＴおよびＨはそれぞれ気温および湿度を表す。したがって、表は、センサデータがＴ：２８℃＋／−５％およびＨ：５０％＋／−５％の間隔にある行を含む。
【００４４】
表から分かるように、表はユーザ１からの２つのエントリとユーザ２からの３つのエントリを含む。知識提供エンジンは、ユーザが同意するタグ、すなわち「やや暑い」および「不快」の最も頻出する組合せを決定する。これに続いて、知識提供エンジンは、Ｔ：２８℃＋／−５％およびＨ：５０％＋／−５％の間隔における状態がやや暑く不快であると考えられると推測することができる。次に、知識提供エンジンは、「ほとんどの人は、領域１における現在の状態はやや暑く不快であると考える」という形式で、ユーザ３に送信するためのメッセージを生成する。
【００４５】
図９は、機械学習のための知識照会および抽出の例を示す。ユーザ９０１は、都市における新しい建設現場が、１日のうちの異なる時間に、市民にとってノイズの点でどの程度破壊的であるかを決定したい。この実施形態では、ユーザは、１日のうちの異なる時間に、マイクロフォンセンサから振幅およびＭＦＣＣ値（メル周波数ケプストラム係数）などの異なるノイズパラメータの測定値を取得する。そのような測定ごとに、ユーザはシステムに、それらの測定値がどのくらい大きなものであると認識されるかを特定するように求める。
【００４６】
現場における現在のノイズレベルに関するユーザの問合せに応答して、知識提供エンジンは、センサ測定値の直近のセットから特徴ベクトルを抽出し、前述のように、特徴ベクトルは、異なるパラメータ、この場合は上述の異なるノイズパラメータの値のリストを備える。次いで、サーバは、特徴ベクトル内の値に対応する意味ラベルを識別するためにデータベースを調べる。依然として図９を参照すると、表９０３は、センサ測定値が特徴ベクトルの特定のしきい値内にあるデータベースの行を示す。表は、第１のユーザからの２つのエントリ、第２のユーザからの２つのエントリ、および第３のユーザからの１つのエントリを含む。各行は、センサ測定値および、同じ時間ウィンドウ内で受信され、それらのセンサ測定値と同じ領域から受信された意味ラベルならびに、意味ラベルを供給したユーザのＩＤを含む。この例では、サーバは、「領域内の現在の状態は、非常に騒がしいものとして認識される」というメッセージを返すことができる。
【００４７】
本明細書で説明される実施形態は、柔軟性／コスト、応答の平均遅延、ユーザのモバイルデバイスの平均エネルギー消費、および平均帯域幅使用の点で改善されたシステムを提供する。実施形態は、センサデータのラベルを提供するために外部の専門家を必要としないので、柔軟性が増す。その結果、アプリケーションが直接起動され、モデル構築およびクラウドソーシングの動的シナジーを通じてすぐにユーザに知識を提供することができる。
【００４８】
図１０Ａは、ある実施形態によるシステムの応答の平均遅延と２つの従来のタイプのシステムとの間の比較を示す。ここで、線１００１は、ある実施形態によるシステムの平均遅延が時間とともにどのように変化するかを示し、線１００３は、連続データ更新を使用する従来のシステムの平均遅延の傾向を示し、線１００５は、ユーザがトリガしたデータ更新（ここでは、「データ」という用語は、センサデータと意味データの両方を指す）に依存する従来のシステムの平均遅延の傾向を示す。
【００４９】
連続データ更新を使用するシステムの応答の平均遅延（線１００３）は非常に小さいことが分かる。これは、システムが、そのユーザの要求を受信し次第、ユーザに送信するために、手元に直近のデータを常に有するためである。したがって、情報を求める要求の受信と、それに応じたデータの送信との間に時間のずれはない。ユーザがトリガしたデータ更新を使用するシステム（線１００５）では、システムは応答する前にまずユーザから意味データの出所を確認する必要があるため、ユーザが情報を要求するたびに遅延が発生される。これらの従来のタイプのシステムの両方について、ユーザの要求に応答する際の平均遅延は、経時的に一定である。
【００５０】
対照的に、本明細書で説明される実施形態では、情報を求めるユーザの要求に応答する際の平均遅延は、最初は従来のシステムよりも大きいが、遅延は経時的に減少し、連続データ更新システムの遅延と同様になり、ユーザがトリガしたシステムよりも小さいレベルに収束する。クラウドソーシング後にユーザ要求ごとに実行される処理（データマイニング）は非常に重いため、最初は遅延がより大きくなる。しかしながら、より多くのデータが収集され、より多くの知識が生成および記憶されるにつれて、意味データのクラウドソーシングの必要性が少なくなり、また処理の必要性も少なくなる。センサデータもまた定期的に更新される。したがって、実施形態における応答の平均遅延は、システムが使用されるにつれて減少し、連続データ更新システムの遅延と同様になり、ユーザがトリガしたシステムよりも小さいレベルに収束する。この時点では、ユーザの要求に応答してデータをクラウドソーシングおよび処理する必要はほとんどない。平均遅延が減少する速度は、真のデータ分布（その歪度、分散など）に依存する。
【００５１】
図１０Ｂは、ある実施形態によるシステムの平均エネルギー使用量（線１００７によって示される）とデータの更新がユーザによってトリガされる従来のシステム（線１００９によって示される）との間の比較を示す。最初に、本実施形態のシステムは、知識の蓄積を構築する必要があり、したがってすべてのユーザ要求が意味データのクラウドソーシングにつながるので、従来のシステムと同様のエネルギー使用量を有する。したがって、ユーザが意味データをサーバに送信する必要があるとき、エネルギー消費が増加される。しかしながら、一定の期間の後、サーバがユーザからの意味データをクラウドソーシングする必要なしに要求に応答するために十分なデータを有するので、パーソナル通信デバイスのエネルギー使用量が低下し始める。結果として、エネルギー消費は、経時的に、従来のユーザによってトリガされるシステムよりも低いレベルに収束する。
【００５２】
図１０Ｃは、ある実施形態によるシステムの帯域幅使用（線１０１１によって示される）とデータの更新がユーザによってトリガされる従来のシステム（線１０１３によって示される）との間の比較を示す。本実施形態では、平均帯域幅使用は、ユーザがトリガしたデータ更新を使用するシステムよりも高いと最初は予想される。これは、センサデータが定期的に更新され続けるためであり、初期の段階では、意味データは依然としてユーザの要求ごとにクラウドソーシングされる必要があるからである。しかしながら、システムがより多くのデータを収集するにつれて、意味データをクラウドソーシングする必要性はますます少なくなる。したがって、経時的に、帯域幅使用は、ユーザがトリガしたデータ更新システムの使用を下回る。センサデータは定期的に更新され続けるので、帯域幅使用は、最終的に、連続データ更新を使用するシステムのレベルと同等またはそれ以下のレベルに収束する。
【００５３】
特定の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、単なる例示として提示されたものであり、本発明の範囲を限定することを意図するものではない。実際、本明細書で説明される新規の方法、装置、およびシステムは、様々な形態で具体化することが可能であり、本発明の要旨を逸脱することなしに、本明細書で説明される方法およびシステムの形態における様々な省略、置換、および変更が行われ得る。添付の特許請求の範囲およびそれらの等価物は、本発明の範囲および要旨を含む形態または変形を包含するように意図される。
【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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【国際調査報告】
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