(57)【要約】【課題】相関係数によるデータ間の類似度において、対応付けを行おうとする変量の特徴の揺らぎや変動性までが十分に考慮されていない問題があった。データの局所的な変動性を含めて、相関係数を計算することはできなかった。対象とする変動量データの揺らぎの中に隠された相関関係を見逃せば、実環境におけるモニタリングや画像センシングから得られるデータ処理を伴うシステムにおいて、システム動作の性能や効率な動作に関してモニタリングやセンシングに適したより有効な変動量の存在を見逃すことになる。【解決手段】本発明の微分相関係数推定方法および装置では、入力データに対して微分計算を施した上で、相関係数を計算する。本発明の微分相関係数推定方法および装置は、解析データについて微分計算を行う要素と、複数の微分項を正規化表現して２つのデータ間の相関係数を求める要素を含む。本発明により、データ解析において見過ごされていた要因について、有意な相関係数を与えるような要因を見出すことができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも２種類のデータ間において相関係数を計算する装置において、
相関係数の計算を含むデータ解析をする、２種類以上のデータが入力されるデータ入力部と、
前記入力された少なくとも２種類以上のデータのうち少なくとも１種類のデータに対して、少なくとも１回以上の微分を施す微分演算操作を実行する微分解析部と、
前記入力された少なくとも２種類のデータのうちの、前記少なくとも１回以上の微分を施されたデータを含む、相関係数を求める２種類の対象データについて正規化処理をして、類似度を計算する相関係数計算部と
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項２】
前記少なくとも２種類以上のデータは、時間データと関連付けられていること特徴とする請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記１回以上の微分は、前記少なくとも２種類以上のデータに対する時間微分であることを特徴とする請求項２に記載の装置。
【請求項４】
前記相関係数を求める２種類のデータは、一方は微分を施されておらず、他方は１回以上の微分が施されていることを特徴とする請求項３に記載の装置
【請求項５】
前記相関係数を求める２種類のデータは、それぞれ同じ回数の微分が施されていることを特徴とする請求項３に記載の装置。
【請求項６】
前記入力されたデータを少なくとも一時的に保存するデータ蓄積部と、
類似度を相関係数の値として出力する表示部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１乃至５いずれかに記載の装置。
【請求項７】
中央制御装置（ＣＰＵ）およびメモリを少なくとも含むコンピュータによって実行される、少なくとも２種類のデータ間において相関係数を計算する方法において、
入力部に、相関係数の計算を含むデータ解析をする、時間データと関連付けられた２種類以上のデータを入力するステップと、
前記入力された少なくとも２種類以上のデータのうち少なくとも１種類のデータに対して、少なくとも１回以上の微分を施す微分演算操作を実行するステップと、
前記入力された少なくとも２種類のデータのうちの、前記少なくとも１回以上の微分を施されたデータを含む、相関係数を求める２種類の対象データについて正規化処理をして、類似度を計算するステップと
を備えることを特徴とする方法。
【請求項８】
前記１回以上の微分は、前記少なくとも２種類以上のデータに対する時間微分であって、
前記相関係数を求める２種類のデータは、
一方は微分を施されておらず、他方は１回以上の微分が施されているか、または、
それぞれ同じ回数の微分が施されていること
を特徴とする請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本発明は、データ処理を行う方法および装置に関する。より詳細には、異なる種類のデータ間における相関の大きさを評価する方法および装置に関する。
【０００２】
電力分野、エネルギー分野、通信分野、センシング分野などにおいては、実環境におけるモニタリングや画像センシングなどが行われている。一例を挙げれば、ビルディングにおける電力消費量を制御するためにビルディング内の様々な場所における室温、湿度またはそこに居る人間の数などのデータがモニタリングされている。また、幹線道路における交通量を最適調整するために、車両などの移動体の動きをセンシングして交通量を把握し、交通システムを制御するデータ処理が行われる。また、天候の予測のために雲の量を画像として検出して、何らかの特徴量を示すデータを抽出し、天候変動に対応した新たな動作を行うシステムを構築することもできる。
【０００３】
このように、様々な実環境における物理量の観測結果や画像処理を介して得られるデータを、コンピュータに取り込んで、様々なデータ処理を行うシステムが広く利用されている。このようなシステムでデータ処理を行うにあたって、より効果的、効率的なシステムを実現するために、異なる種類のデータ間の関連性の強さを見出すことが必要になる。システムの様々な目的に合った適切な動作を実現するためには、利用される異なるデータ間の相関性を見出すことが、より効率的なシステムの開発につながることが知られている。
【０００４】
統計データ処理は、直観的には得られにくいデータの基本的かつ重要な特徴を見出す手段として広く用いられてきている。様々な統計データ処理の手法の中で、２つの変量間に存在する類似性を評価するための相関係数（相関関数）が重要なものの１つとして知られている（非特許文献１）。相関係数には、例えば単位が異なる消費電力および気温などの異なる次元のデータ間においても、正規化相関係数を用いることで類似度として定量化できる利点がある。また、相関係数を求めるデータの種類には制限がなく、空間的に広がるデータや、時系列で取得されるデータにおいても適用されている。相関係数は、対比を行う２つの変量間における類似性を直交する２軸間の散布図としても表現することができる。また、時間要素を含む異なる変量のデータを時系列のデータとして表現し、異なる２つの時系列曲線の類似性として表現することもできる。
【０００５】
【非特許文献１】インターネットＵＲＬ：  http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%9B%B8%E9%96%A2%E4%BF%82%E6%95%B0
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、相関係数によるデータ間の類似度は、データ解析を行う領域により左右される問題がある。一例として、ビルディングにおける消費電力と気温との関係を考えると、データ取得を行う部屋のビルディング内の位置によって、相関係数は様々な他の要因の影響を受ける。この問題については、対象データに対して多重解像度表現を利用することにより一定の改善効果を上げられることが知られている。
【０００７】
相関係数によるデータ間の類似度における別の問題として、対応付けを行おうとする変量の特徴のゆらぎや変動性までが十分に考慮されていない問題がある。相関計算の前処理としてローパスフィルタを適用することによって、大局的な視点での相関係数に対してはノイズ緩和が見られるが、本来、潜在的に相関関係が存在している変量間の局所的な特徴は重視されないままとなっていた。例えば、ビルディングにおける消費電力と気温との相関を考えるとき、大局的に長い時間で見た場合、気温のデータは、ほぼ同様の変動を日ごとに繰り返している。しかしながら、わずかな気温の揺らぎや、何らかの原因による比較的短時間の突発的な気温の変化など、対象とする変動量データの空間的または時間的に局所的な変動は、相関係数において十分に考慮はされていなかった。
【０００８】
すなわち、データの局所的な変動性を含めた相関係数の計算をすることはできなかった。対象とする変動量データの揺らぎの中に隠された相関関係を見逃してしまえば、実環境におけるモニタリングや画像センシングから得られるデータ処理を伴うシステムにおいて、システム動作の性能や効率な動作に関して、モニタリングやセンシングに適したより有効な変動量の存在を見逃してしまうことになる。
【０００９】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、相関係数を用いたデータ処理において、データの局所的な変動性を含めた相関関係を見出し、新たな方法で相関係数を求めるところにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、このような目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、少なくとも２種類のデータ間において相関係数を計算する装置において、相関係数の計算を含むデータ解析をする、２種類以上のデータが入力されるデータ入力部と、前記入力された少なくとも２種類以上のデータのうち少なくとも１種類のデータに対して、少なくとも１回以上の微分を施す微分演算操作を実行する微分解析部と、前記入力された少なくとも２種類のデータのうちの、前記少なくとも１回以上の微分を施されたデータを含む、相関係数を求める２種類の対象データについて正規化処理をして、類似度を計算する相関係数計算部と
を備えたことを特徴とする装置である。          
請求項２に記載の発明は、請求項１の装置であって、前記少なくとも２種類以上のデータは、時間データと関連付けられていること特徴とする。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２の装置であって、前記１回以上の微分は、前記少なくとも２種類以上のデータに対する時間微分であること特徴とする。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項３の装置であって、前記相関係数を求める２種類のデータは、一方は微分を施されておらず、他方は１回以上の微分が施されていることを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項３の装置であって、前記相関係数を求める２種類のデータは、それぞれ同じ回数の微分が施されていることを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５いずれかの装置であって、前記入力されたデータを少なくとも一時的に保存するデータ蓄積部と、類似度を相関係数の値として出力する表示部とをさらに備えたことを特徴とする。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、中央制御装置（ＣＰＵ）およびメモリを少なくとも含むコンピュータによって実行される、少なくとも２種類のデータ間において相関係数を計算する方法において、入力部に、相関係数の計算を含むデータ解析をする、時間データと関連付けられた２種類以上のデータを入力するステップと、前記入力された少なくとも２種類以上のデータのうち少なくとも１種類のデータに対して、少なくとも１回以上の微分を施す微分演算操作を実行するステップと、前記入力された少なくとも２種類のデータのうちの、前記少なくとも１回以上の微分を施されたデータを含む、相関係数を求める２種類の対象データについて正規化処理をして、類似度を計算するステップとを備えることを特徴とする方法である。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、請求項７の方法であって、前記１回以上の微分は、前記少なくとも２種類以上のデータに対する時間微分であって、前記相関係数を求める２種類のデータは、一方は微分を施されておらず、他方は１回以上の微分が施されているか、または、それぞれ同じ回数の微分が施されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明により、相関係数を用いたデータ処理において、データの局所的な変動性を含めた相関係数を求めることができる。取得されたそのままのデータを利用していた従来技術の相関係数の計算を行った場合に、異なる変動量間で見過ごされていた相関関係を見出すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の微分相関係数推定装置の構成を示す図である。
【図２】図２は、従来技術による相関係数計算の例を示し、相関係数計算の対象となるデータを示した図である。
【図３】図３は、本発明による微分相関係数計算の例を示し、相関係数計算の対象となるデータを示した図である。
【図４】図４は、従来技術で求めた相関係数と、本発明による微分相関係数を比較したものである。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の微分相関係数推定方法および装置では、入力データに対して、微分計算を施した上で、相関係数を計算する。本発明の微分相関係数推定方法および装置は、解析データについて微分計算を行う要素と、複数の微分項を正規化表現して２つのデータ間の相関係数を求める要素を含む。本発明の各要素は、ＣＰＵおよびメモリを含むコンピュータによってコンピュータプログラムを用いたソフトウェア処理によって実現することもできる。また、各要素を専用のハードウェアを使ったハードウェア処理によって、または、ソフトウェア処理およびハードウェア処理を組み合わせて実現することもできる。
【００２０】
図１は、本発明の微分相関係数推定装置の構成を示す図である。微分相関係数推定装置１は、各要素を制御する中央制御装置（ＣＰＵ）１５０を含んでおり、以下に述べる各要素を制御して、微分相関係数の計算を実行する。装置１は、データ解析する２つ以上のデータが入力されるデータ入力部１００、データを少なくとも一時的に保存するデータ蓄積部１１０、データごとに、微分解析を施す微分解析部１２０、微分から得られた解析結果について正規化処理をして、類似度を計算する相関係数計算部１３０、および、類似度を数値として出力する表示部１４０を備える。
【００２１】
図１に示した各要素は、コンピュータ内のＣＰＵ１５０によって実行されるソフトウェアによる処理としても実現できる。例えば、微分解析部１２０によるデータに対する微分処理、および、相関係数計算部１３０による正規化処理および類似度を計算する処理は、コンピュータで実行可能なコンピュータプログラムに基づくソフトウェアによる計算処理で実施することもできる。また、図１に示した装置の各要素を、それぞれの要素の機能を実行するステップに置き換えれば、本発明の微分相関係数の計算方法または推定方法のフロー図となる。次に、まず従来技術による相関係数の計算手順について説明する。
【００２２】
図２は、従来技術による相関係数計算の例を示す図であって、相関係数計算の対象となるデータを示す図である。ここでは、一例として、ビルディングにおける異なる２つの変動量を時系列のグラフを対比して表現した例を示す。すなわち図２の各図は、ある特定のビルディングにおいて、消費電力、気温、湿度、および一定の区画内に存在している人間の数を、１０分間隔でおおよそ２日間に取ったデータに基づいている。図２の（ａ）〜（ｃ）のいずれも、横軸には時間を取っており、縦軸には、対比をして相関係数を計算しようとする対象の２つの変量を取っている。図２の（ａ）では消費電力（ｋＷ）と人数を、（ｂ）では消費電力（ｋＷ）と気温（℃）を、（ｃ）では消費電力（ｋＷ）と湿度（％）を示している。図２のいずれも、時系列データが示されており、２つの変動量に相関が高ければ、時系列データ上でグラフの形状に何らかの相似形または逆相似形を見出すことができる。
【００２３】
従来技術では、２つの変量間の相関係数は以下のように求められていた。異なる変量であるｘおよびｙの２組のデータ列ｚ＝｛（ｘｉ,ｙｉ）｝(ｉ =１, ２,....ｎ)とすると、相関係数Ｒ（ｘ、ｙ）は次式のように定義される
【００２４】
【数１】
2016009381.tif 000003
【００２５】
ここで、式（１）の分子のＣおよび分母のＮは、さらに次式で求められる。
【００２６】
【数２】
2016009381.tif 000004
【００２７】
【数３】
2016009381.tif 000005
【００２８】
【数４】
2016009381.tif 000006
【００２９】
である。 式（３）のＮは変量ｘの分散値およびｙの分散値の積を示しており、変量の分散値によって除算する操作は、相関係数の計算における正規化処理に対応する。
【００３０】
例として、図２に示した消費電力と同時刻に取得された湿度、消費電力と同時刻に取得された気温、および消費電力と同時刻に取得された一定区画内の人数に関する時系列データに関して、式（１）〜（３）より相関係数を計算した。その結果、消費電力と湿度との間の相関係数は０．１０４３、消費電力と温度との間の相関係数は０．３１７６、消費電力と人数との間の相関係数は０．１９１６となった。一般に、相関係数が、０．５よりも小さい場合には、２つの変量の間の相関性は小さいとみなされる。したがって、これらの図２のデータに基づいた相関係数の計算結果からは、消費電力と、温度または湿度のような気象変化との間には、大きな相関性がないと評価された。しかしながら、本発明の相関係数の計算手順によれば、次に述べるように、従来技術とは異なる結論が得られることになる。
【００３１】
図３は、本発明による微分相関係数計算の例を示す図であって、相関係数計算の対象となるデータを示す図である。図３では、図２に示した人数、気温、および湿度の各時系列データに対して、一次微分を施したデータを時系列データとして消費電力と合わせて示している。すなわち、図３の（ａ）では消費電力（ｋＷ）と人数の一次微分を、（ｂ）では消費電力（ｋＷ）と気温の一次微分（℃）を、（ｃ）では消費電力（ｋＷ）と湿度の一次微分（％）を、概ね１日分について示している。ここで、各一次微分値は、隣接する２つ時系列データの差分をデータの時間間隔（１０分）で割った値を使用している。（ａ）〜（ｃ）の各グラフの右側の縦軸は、便宜上、人数、℃、％の単位で表示している。
【００３２】
本発明の微分相関係数の計算では、対象とする変動量の時系列データの中に潜在的に含まれると考えられる変動性または揺らぎを特徴量の一つとして捉え、時系列データに対して微分を適用した上で、相関係数を求めることを特徴としている。データ列ｚのｎ次微分は、次式によって表現できる。
【００３３】
【数５】
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【００３４】
ここで、微分演算子Ｄｎは、次式によって表される。
【００３５】
【数６】
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【００３６】
この微分演算子Ｄｎを式（１）に適用すると、Ｋ回の微分相関関数の和として次式により微分相関係数が求められる。ここで、Ｋは適用する微分演算の最大の次数に対応する。
【００３７】
【数７】
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【００３８】
式（７）において、Ｋ＝０の場合は、従来技術による相関係数である式（１）と同一となる。本発明の微分相関係数の計算においては、相関係数を求める対象データの内の、一方に微分を施しても良いし、両方に微分を施した上で相関係数を求めても良い。微分の回数には、制限はなく、１回微分でも良いし、２回以上の高次の微分を施しても良い。
【００３９】
式（７）に示した微分相関係数では、２つの変動量データｘ、ｙの両者に対して同一次元の微分解析を行って、相関係数を求める場合が示されている。しかし、微分相関係数の計算を実施する際には比較対象となる２つの変動量データｘ、ｙの微分解析の次元は、必ずしも同一である必要はない。したがって、変動量データｘに対して２次微分を施し、変動量データｙに対しては３次微分を施したものについて、式（７）によって微分相関係数を求めても良い。
【００４０】
図３に示した消費電力の時間変化と、人数、気温、湿度の各々の一次微分値の時間変化とについて微分相関係数を求めた。その結果、消費電力と人数の一次微分の間の相関係数、気温の一次微分の間の相関係数、湿度の一次微分の間の相関係数は、約０．７〜０．９の値となり、一定の関係性が見出された。したがって、時系列データに対して微分処理を施していない未処理のデータ同士では相関が見いだせない場合でも、時系列データに対して微分処理を施したデータに対して相関係数を求めると、類似性が存在していることが示されている。
【００４１】
したがって、本発明の微分相関係数推定装置は、少なくとも２種類のデータ間において相関係数を計算する装置において、相関係数の計算を含むデータ解析をする、２種類以上のデータが入力されるデータ入力部と、前記入力された少なくとも２種類以上のデータのうち少なくとも１種類のデータに対して、少なくとも１回以上の微分を施す微分演算操作を実行する微分解析部と、前記入力された少なくとも２種類のデータのうちの、前記少なくとも１回以上の微分を施されたデータを含む、相関係数を求める２種類の対象データについて正規化処理をして、類似度を計算する相関係数計算部とを備えたものとして実現できる（請求項１のリピート）。
【００４２】
そして、少なくとも２種類以上のデータは、時間データと関連付けられていることができる。また、前記１回以上の微分は、前記少なくとも２種類以上のデータに対する時間微分であり得る（。また、前記相関係数を求める２種類のデータは、一方は微分を施されておらず、他方は１回以上の微分が施されても良い。また、前記相関係数を求める２種類のデータは、それぞれ同じ回数の微分が施されていても良い（請求項２−５のリピート）。
【００４３】
図４は、従来技術で求めた相関係数と、本発明による微分相関係数を比較したものである。横軸には、１つの変動量データに対して、施す微分の次数をとり、縦軸に得られる相関係数を示している。従来技術の式（１）〜（３）による相関係数（式（７）でＫ＝０の場合に対応）と比べると、Ｋ＝１、２〜５の方が相関係数はより高くなった。しかし、図２および図３で示したのと同じ、消費電力および人数、気温、湿度の微分値のデータによる微分相関係数の計算では、Ｋ ＞ ３のとき、相関係数は一定値に近づいた。このことから、図２、図３に示した消費電力の時系列データと温度、湿度、人数などの微分値の時系列データとの間では、第２次微分までに、有意な相関係数を与えるような変量データの変動性またはゆらぎに関する特徴量が含まれることが示唆された。
【００４４】
上述のように、本発明の微分相関係数を求める装置および方法により、データ解析において見過ごされていた要因について、有意な相関係数を与えるような要因を見出すことができる。このような見過ごされた要因を利用することで、電力分野、エネルギー分野、通信分野、センシング分野などにおいて、より効果的なデータのモニタリングやセンシングが可能となる。本発明の微分相関係数は、上述の特定の技術分野に限られず、あらゆる事象において異なる要因間での類似性を見出すために利用可能であるのは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明は、データ処理に利用することができる。特に、電力分野、エネルギー分野、通信分野、センシング分野などにおいては、実環境におけるモニタリングや画像センシングに利用することができる。
【符号の説明】
【００４６】
１  微分相関係数推定装置
１００  データ入力部
１１０  データ蓄積部
１２０  微分解析部
１３０  相関係数計算部
１４０  表示部
１５０  中央制御装置（ＣＰＵ）
【図１】
2016009381.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
2016009381.tif 000013