(57)【要約】【課題】斜面の崩壊の予兆を検知するという全く新しい技術を提供すること。【解決手段】斜面崩壊予兆検知システムは、斜面に分散配置されたセンサそれぞれから測定データを収集する。判定タイミングが到来する度に、Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行う。そして、判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る依存関係指標値の変化に基づいて予兆の有無を判定する。【選択図】図３
2017134019.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
斜面が崩壊する予兆を検知する斜面崩壊予兆検知システムであって、
前記斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集し、時系列に記憶部に記憶させるデータ収集部と、
判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行う依存関係指標値算出部と、
前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定する予兆判定部と、
を備えた斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項２】
前記依存関係指標値算出部は、前記Ｍ個のセンサのうち、１つを依存先センサとし、残りを依存元センサとして、当該依存元センサから当該依存先センサへの前記依存関係を示す前記依存関係指標値を算出することで前記依存関係算出処理を実行し、同じ前記Ｍ個のセンサであっても前記依存先センサが異なる場合には異なる組み合わせとして前記依存関係指標値を算出する、
請求項１に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項３】
前記依存関係指標値算出部は、
当該組み合わせにおける前記依存先センサの最新の測定データを予測することと、
前記依存先センサの最新の測定データと、前記予測した測定データとの第１の差を用いて当該組み合わせに係る前記依存関係指標値を算出することと、
を前記依存関係算出処理に含める、
請求項２に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項４】
前記依存関係指標値算出部は、
前記依存先センサの最新の測定データを含む前記過去所定期間分の測定データの平均を算出することと、
前記第１の差、および、前記平均と前記予測した測定データとの第２の差、を用いて当該組み合わせに係る前記依存関係指標値を算出することと、
を前記依存関係算出処理に含める、
請求項３に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項５】
前記予兆判定部は、前記依存関係指標値が、依存性が高いことを示す所定の高依存条件を満たす前記組み合わせの数を用いて、前記予兆の有無を判定する、
請求項１〜４の何れか一項に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項６】
前記予兆判定部は、所与の判定基準タイミングにおける前記各組み合わせに係る前記依存関係指標値と、最新の判定タイミングにおける前記各組み合わせに係る前記依存関係指標値との類似度を所定の類似度算出処理を実行して算出し、当該類似度を用いて前記予兆の有無を判定する、
請求項１〜５の何れか一項に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項７】
前記予兆判定部は、最新の判定タイミングの直前の判定タイミングを前記判定基準タイミングとして前記類似度を算出する、
請求項６に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項８】
前記予兆判定部は、正常状態として選択された判定タイミングを前記判定基準タイミングとして前記類似度を算出する、
請求項６に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項９】
前記予兆判定部は、類似度記憶部に前記算出した類似度を時系列に記憶させ、最新の類似度と過去の類似度とを比較して前記予兆の有無を判定する、
請求項６〜８の何れか一項に記載の斜面崩壊予兆検知システム。
【請求項１０】
斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集して時系列に記憶部に記憶させるコンピュータシステムに、前記斜面の崩壊する予兆を検知させるためのプログラムであって、
判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行う依存関係指標値算出部、
前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定する予兆判定部、
として前記コンピュータシステムを機能させるためのプログラム。
【請求項１１】
斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集して時系列に記憶部に記憶させるコンピュータシステムが、前記斜面の崩壊する予兆を検知するための斜面崩壊予兆検知方法であって、
判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行うことと、
前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定することと、
を含む斜面崩壊予兆検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、斜面の崩壊の予兆を検知する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
地滑りや崖崩れ、土砂崩れ、などの斜面の崩壊を、地下水又は土中のイオン濃度から予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１，特許文献２を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２２５０１４号公報
【特許文献２】特開２０１０−２８１１１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
斜面の崩壊が発生する場合、確かに斜面が崩壊したと認められる以前に、崩壊の予兆ともいうべき何らかの事象（例えば、部分的且つ微少な崩壊）が生じる場合が殆どである。
そこで、本発明は、斜面の崩壊の予兆を検知するという全く新しい技術を提供することを目的として考案されたものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するための第１の発明は、斜面が崩壊する予兆を検知する斜面崩壊予兆検知システムであって、前記斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集し、時系列に記憶部に記憶させるデータ収集部（例えば、図４の測定部１１０、処理部２００、測定データ収集制御部２０２、記憶部５００、図１０のステップＳ２２）と、
判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理（例えば、図１０のステップＳ２６）を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行う依存関係指標値算出部（例えば、図４の処理部２００、重み付き有向グラフ導出部２０４、図１０のステップＳ２６）と、
前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定する予兆判定部（例えば、図４の処理部２００、予兆判定部２１０、図１０のステップＳ１５０）と、を備えた斜面崩壊予兆検知システムである。
【０００６】
第１の発明によれば、斜面に分散配置されたＮ個のセンサのなかから組み合わせを作り、判定タイミング毎に、組み合わせされたセンサ間におけるデータの依存関係を表す指標値、換言すると関係性を表す指標値を算出し、その変化から予兆の有無を判定することができる。
【０００７】
第２の発明は、前記依存関係指標値算出部が、前記Ｍ個のセンサのうち、１つを依存先センサとし、残りを依存元センサとして、当該依存元センサから当該依存先センサへの前記依存関係を示す前記依存関係指標値を算出することで前記依存関係算出処理を実行し、同じ前記Ｍ個のセンサであっても前記依存先センサが異なる場合には異なる組み合わせとして前記依存関係指標値を算出する、第１の発明の斜面崩壊予兆検知システムである。
【０００８】
第２の発明によれば、データの依存関係に、依存元から依存先への向きを設定することで、使用するセンサの数と組み合わせが同じでも、依存関係を細かくチェックすることが可能となり、予兆検知精度を高めることができる。
【０００９】
依存関係に関しては、第３の発明として、前記依存関係指標値算出部が、当該組み合わせにおける前記依存先センサの最新の測定データを予測することと（例えば、図１１のステップＳ４８）、前記依存先センサの最新の測定データと、前記予測した測定データとの第１の差を用いて当該組み合わせに係る前記依存関係指標値を算出することと（例えば、図１１のステップＳ５２〜Ｓ５４）、を前記依存関係算出処理に含める、第２の発明の斜面崩壊予兆検知システムを構成することができる。
【００１０】
また、第４の発明として、前記依存関係指標値算出部が、前記依存先センサの最新の測定データを含む前記過去所定期間分の測定データの平均を算出することと（例えば、図１１のステップＳ５０）、前記第１の差、および、前記平均と前記予測した測定データとの第２の差、を用いて当該組み合わせに係る前記依存関係指標値を算出することと（例えば、図１１のステップＳ５２〜Ｓ５４）、を前記依存関係算出処理に含める、第３の発明の斜面崩壊予兆検知システムを構成することもできる。
【００１１】
また、予兆判定については、第５の発明として、前記予兆判定部は、前記依存関係指標値が、依存性が高いことを示す所定の高依存条件を満たす前記組み合わせの数を用いて、前記予兆の有無を判定する（例えば、図１４のステップＳ１６２〜Ｓ１６６）、第１〜第４の何れかの発明の斜面崩壊予兆検知システムを構成することもできる。
【００１２】
更には、第６の発明として、前記予兆判定部は、所与の判定基準タイミングにおける前記各組み合わせに係る前記依存関係指標値と、最新の判定タイミングにおける前記各組み合わせに係る前記依存関係指標値との類似度を所定の類似度算出処理（例えば、図１０のステップＳ９６）を実行して算出し、当該類似度を用いて前記予兆の有無を判定する（例えば、図１４のステップＳ１７０〜Ｓ１８０）、第１〜第５の何れかの発明の斜面崩壊予兆検知システムを構成することができる。
【００１３】
第７の発明は、前記予兆判定部が、最新の判定タイミングの直前の判定タイミングを前記判定基準タイミングとして前記類似度を算出する（例えば、図１３のステップＳ１１６〜Ｓ１２０）、第６の発明の斜面崩壊予兆検知システムである。
【００１４】
第７の発明によれば、例えば、急激に崩壊に向かう変化の予兆を精度良く検知することができるようになる。
【００１５】
第８の発明は、前記予兆判定部は、正常状態として選択された判定タイミングを前記判定基準タイミングとして前記類似度を算出する（例えば、図１３のステップＳ１３６〜Ｓ１４０）、第６の発明の斜面崩壊予兆検知システムである。
【００１６】
第８の発明によれば、例えば、少しずつ僅かずつ崩壊に向かう変化の予兆を精度良く検知することができるようになる。
【００１７】
第９の発明は、前記予兆判定部が、類似度記憶部に前記算出した類似度を時系列に記憶させ、最新の類似度と過去の類似度とを比較して前記予兆の有無を判定する、第６〜第８の発明の斜面崩壊予兆検知システムである。
【００１８】
第９の発明によれば、過去の類似度と比較をして予兆の有無を判定するため、予兆検知の精度を向上させることができる。
【００１９】
第１０の発明は、斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集して時系列に記憶部に記憶させるコンピュータシステムに、前記斜面の崩壊する予兆を検知させるためのプログラムであって、判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行う依存関係指標値算出部、前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定する予兆判定部、として前記コンピュータシステムを機能させるためのプログラムである
【００２０】
第１０の発明によれば、第１の発明と同様の効果を奏する機能をコンピュータシステムにて実現することができる。
【００２１】
第１１の発明は、斜面に分散配置された、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出するＮ個（Ｎ≧３）のセンサそれぞれから測定データを収集して時系列に記憶部に記憶させるコンピュータシステムが、前記斜面の崩壊する予兆を検知するための斜面崩壊予兆検知方法であって、判定タイミングが到来する度に、前記Ｎ個のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値を算出することを、前記Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行うことと、前記判定タイミング毎に算出された各組み合わせに係る前記依存関係指標値を用いて、前記予兆の有無を判定することと、を含む斜面崩壊予兆検知方法である。
【００２２】
第１１の発明によれば、第１の発明と同様の効果を得る斜面崩壊予兆検知方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】斜面崩壊予兆検知システムの構成の一例を示す図。
【図２】予兆検知の原理を説明するための図（その１）。
【図３】予兆検知の原理を説明するための図（その２）。
【図４】斜面崩壊予兆検知システムの機能構成例を示す機能ブロック図。
【図５】測定データログのデータ構成例を示す図。
【図６】重み付き有向グラフデータのデータ構成例を示す図。
【図７】総次数行列データのデータ構成例を示す図。
【図８】類似度データのデータ構成例を示す図。
【図９】予兆判定時刻履歴データのデータ構成例を示す図。
【図１０】第１実施形態における斜面崩壊予兆検知システムの動作について説明するためのフローチャート。
【図１１】重み付き有向グラフ導出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１２】向枝の次数算出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１３】ベクトル類似度算出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１４】予兆判定処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１５】第２実施形態における斜面崩壊予兆検知システムの動作について説明するためのフローチャート。
【図１６】第２ベクトル類似度算出処理の流れを説明するためのフローチャート。
【図１７】検証実験用の斜面モデルの斜視外観図。
【図１８】斜面モデルを用いた急激な降雨を想定した第１検証実験の概要を説明するための図。
【図１９】第１検証実験における３軸加速度センサの測定結果を表すグラフ。
【図２０】斜面モデルを用いた地下水上昇による地滑りを想定した第２検証実験の概要を説明するための図。
【図２１】第２検証実験における３軸加速度センサの測定結果を表すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明を適用した実施形態として、鉄道用軌道に係る斜面の崩壊の予兆を検知する斜面崩壊予兆検知システムについて説明する。
【００２５】
［ハードウェア構成の説明］
図１は、本実施形態における斜面崩壊予兆検知システムの構成の一例を示す図である。斜面崩壊予兆検知システム１０００は、通信回線９を介してデータ通信可能に接続された制御コンピュータ１１００及び中継装置１２００と、中継装置１２００へ測定データを出力する少なくとも３つ以上のＮ個の３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）と、を有する。
【００２６】
３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）は、直交する３軸（Ｘ軸・Ｙ軸・Ｚ軸）別の加速度を測定して測定値に応じた信号を出力する公知の加速度センサである。本実施形態では、鉄道用の線路４に係る斜面６に分散設置されている。例えば、盛土によって造成された路盤のうち、斜面６の土中（表面から所定深さ位置）に埋設されている。本実施形態では、路盤の肩部に相当する法肩６ａと、肩部から傾斜する法面６ｂとのそれぞれに３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）を埋設している。
【００２７】
なお、便宜上、法肩６ａ及び法面６ｂとの呼称を採用しているが、斜面６は自然斜面・人工斜面の何れであってもよい。人工斜面については、盛り土であってもよいし、切り土であってもよい。また、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の設置数は図示の例に限るものではない。設置数や設置ピッチなどは対象とする斜面６の面積等に応じて適宜設定するものとする。
【００２８】
通信回線９は、データ通信が可能な通信路を意味する。すなわち、通信回線９とは、直接接続のための専用線（専用ケーブル）やイーサネット（登録商標）等によるＬＡＮ（Local Area Network）の他、電話通信網やケーブル網、インターネット等の通信網を含む意味であり、また、通信方法については有線／無線を問わない。
【００２９】
制御コンピュータ１１００は、例えば、本体装置１１０１と、キーボード１１０６と、タッチパネル１１０８と、ストレージ１１４０とを備える。本体装置１１０１は制御基板１１５０と図示されないスピーカとを搭載しており、キーボード１１０６やタッチパネル１１０８、ストレージ１１４０との間は通信ケーブルによる直接接続或いは無線通信により通信接続されている。
【００３０】
制御基板１１５０には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１５１やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）などの各種マイクロプロセッサ、ＶＲＡＭやＲＡＭ，ＲＯＭ等の各種ＩＣメモリ１１５２、通信装置１１５３が搭載されている。なお、制御基板１１５０の一部または全部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）、ＳｏＣ（System on a Chip）により実現するとしてもよい。
【００３１】
そして、制御コンピュータ１１００は、制御基板１１５０で所定のプログラム及びデータに基づいて演算処理することにより、中継装置１２００を介して３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定データを取得してストレージ１１４０に保存し、当該測定データに基づいて斜面崩壊の予兆を検知する機能を実現する。したがって、狭小な意味では、この制御コンピュータ１１００が斜面崩壊予兆検知システムであるとも言える。
【００３２】
なお、図１の例では、制御コンピュータ１１００の本体装置１１０１を単体として記しているが、複数のコンピュータが相互に内部バスを介してデータ通信可能に接続した構成であっても良い。また、制御コンピュータ１１００は、離れた場所に設置された独立した複数のコンピュータが通信回線９を介して通信接続した構成であっても良い。
【００３３】
中継装置１２００は、公知のデータ中継器、具体的には通信装置を搭載した小型のコンピュータにより実現される。中継装置１２００には複数の３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）が有線接続或いは無線接続されており、センサ別の測定データを記憶し、測定タイミングの都度或いは所定期間毎に測定データを通信回線９を介して制御コンピュータ１１００へ送信する。
【００３４】
［原理の説明］
図２〜図３は、予兆検知の原理を説明するための図である。
斜面崩壊予兆検知システム１０００は、所定周期で３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）による測定を実行して、測定データを時系列に保存する。そして、周期的な判定タイミング毎に（本実施形態では測定周期と同じ周期であるため、測定毎に）予兆検知の判定を行う。
【００３５】
予兆検知の判定は、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）間の測定データの依存性・関連性の変化に基づいて行う。すなわち、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定データの組み合わせから、グラフ理論の節点（ノード，頂点）とみなした有向グラフを想定し、各有向枝の重み（コスト）の変化に基づいて斜面崩壊の予兆を検知する。
【００３６】
有向枝の「重み」には、測定データの依存性・関連性の強さを表す値を用いる。値としては、例えば、相関係数は勿論のこと、回帰分析モデルを適宜利用して設定することができる。本実施形態では、多変量自己回帰モデル（ＶＡＲ）を採用し、ＶＡＲで求めた予測値と実測値とのズレに基づいてその有向枝における「依存関係指標値」を決定し、これを当該有向枝における「重み」とする（詳細はフローチャートの説明にて述べる）。
【００３７】
予兆の判定には、次の２つの方法を採用する。
第１の方法は、基準値以上の「重み」のある有向枝の数を当該有向枝の始節点から生まれる有向枝の数（次数）とし、この次数の変化に着目して予兆の有無を判定する次数基準判定方法である。
第２の方法は、周期的に、節点（３軸加速度センサＧ）から生じる有向枝の重みを成分とする仮想ベクトルを求め、当該仮想ベクトルの類似度の変化を監視して予兆検知する類似度基準判定方法である。
そして、これら２つの方法で共に「予兆有り」と判定された場合に、斜面崩壊予兆検知システム１０００として「予兆有り」と判定することとする。
【００３８】
具体的には、図２に示すように、正常な状態の斜面６における３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定データに基づく重み付き有向グラフ１０では、第１の３軸加速度センサＧ１を始節点（依存元センサ）とし、第２の３軸加速度センサＧ２を終節点（依存先センサ）とする有向枝において、所定基準値を超える重みがあったとする。一方、図３に示すように、斜面６の崩壊の予兆が生じた時点における３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定データに基づく重み付き有向グラフ１２では、第１の３軸加速度センサＧ１を始節点とし、第３の３軸加速度センサＧ３を終節点とする有向枝においても所定基準値を超える重みが生まれたとする。
【００３９】
この場合、第１の方法（次数基準判定方法）によれば、第１の３軸加速度センサＧ１に着目すると、次数が「１」増加しているので、次数の変化量「１」を判定基準とすれば予兆が検知されたことになる。第２の方法（類似度基準判定方法）によっても、第１の３軸加速度センサＧ１に着目し、第１の３軸加速度センサＧ１に係る各有効枝の「重み」（重みの代わりに重みが基準値以上であるか否かの２値としてもよい）を１つのベクトルと見なせば、図２の１本のみで構成される仮想ベクトルと、図３の２本のベクトルで合成される仮想ベクトルとでは、明らかな差異が生まれ類似度は小さくなる。よって、類似度に適当な基準値を設けることで予兆が検知される。そして、第１の方法と、第２の方法との両方で予兆が検知されたので、斜面崩壊予兆検知システム１０００として「予兆有り」と判定する。
【００４０】
［機能構成の説明］
図４は、本実施形態における斜面崩壊予兆検知システム１０００の機能構成例を示す機能ブロック図である。斜面崩壊予兆検知システム１０００は、操作入力部１００と、測定部１１０と、処理部２００と、音出力部３９０と、画像表示部３９２と、記憶部５００とを備える。
【００４１】
操作入力部１００は、サーバの管理のための各種操作を入力するための手段である。例えば、プッシュスイッチや、ジョイスティック、タッチパッド、トラックボール、加速度センサ、ジャイロ、ジェスチャーコントローラ、キーボード、などによって実現できる。図１の例では、制御コンピュータ１１００のキーボード１１０６やタッチパネル１１０８が該当する。
【００４２】
測定部１１０は、各種センサ及びその制御装置等により実現され、予兆検知のために必要な測定値を取得して処理部２００へ出力する。図１の例では、３軸加速度センサＧ及び中継装置１２００がこれに該当する。
【００４３】
処理部２００は、例えばＣＰＵやＧＰＵ等のマイクロプロセッサやＩＣメモリなどの電子部品によって実現され、各機能部との間でデータの入出力制御を行う。そして、所定のプログラムやデータ、操作入力部１００からの操作入力信号や、測定部１１０で測定された測定データ等に基づいて各種の演算処理を実行して、斜面崩壊予兆検知システム１０００の動作を統合的に制御する。図１の例では、制御基板１１５０がこの処理部２００に該当する。
【００４４】
そして、本実施形態の処理部２００は、測定データ収集制御部２０２と、重み付き有向グラフ導出部２０４と、有向枝次数算出部２０６と、ベクトル類似度算出部２０８と、予兆判定部２１０と、予兆警報制御部２１２と、計時部２１４と、音生成部２９０と、画像生成部２９２と、を含む。
【００４５】
測定データ収集制御部２０２は、斜面６に分散配置されたセンサそれぞれから測定データを収集し、時系列に記憶部５００に記憶させる制御を行う。
【００４６】
重み付き有向グラフ導出部２０４は、測定データに基づいて、特定タイミング別の重み付き有向グラフを作成する。換言すると、判定タイミングが到来する度に、Ｎ個（Ｎ≧３）のセンサのうちＭ個（Ｎ＞Ｍ≧２）のセンサの当該判定タイミングから過去所定期間分の測定データを用いて、当該Ｍ個のセンサにおける依存関係を算出する所定の依存関係算出処理を実行して、当該依存関係を表す指標値である依存関係指標値（重み）を算出することを、Ｍ個のセンサの組み合わせを異ならせた所定の組み合わせについて行うことができる。また、Ｍ個のセンサのうち、１つを依存先センサとし、残りを依存元センサとして、当該依存元センサから当該依存先センサへの依存関係を示す依存関係指標値を算出することができる。なお、同じＭ個のセンサであっても依存先センサが異なる場合には異なる組み合わせとして依存関係指標値を算出することができる。本実施形態では、説明を簡明化するためにＭ＝２として説明するが、Ｍは３以上でもよいことは勿論である。
【００４７】
有向枝次数算出部２０６は、予兆検知の第１の方法に係り、重み付き有向グラフから節点別の次数を算出する。具体的には、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）別に、依存関係指標値が、依存性が高いことを示す所定の高依存条件を満たす有向枝の合計数を算出する。
【００４８】
ベクトル類似度算出部２０８は、予兆検知の第２の方法に係り、測定タイミングの異なる重み付き有向グラフを比較して、節点別（３軸加速度センサＧ別）に、重み付き有向枝それぞれの重み（重みの代わりに重みが基準値以上であるか否かの２値としてもよい）を成分ベクトルとする仮想ベクトルを算出する。換言すると、所与の判定基準タイミングにおけるセンサの各組み合わせに係る依存関係指標値と、最新の判定タイミングにおける当該センサの組み合わせに係る依存関係指標値との類似度を算出することができる。
【００４９】
予兆判定部２１０は、判定タイミング毎に算出された重み付き有向グラフを比較して斜面崩壊の予兆の有無を判定する。具体的には、判定タイミング毎に算出された３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の組み合わせに係る依存関係指標値（重み）を用いて予兆の有無を判定する。
【００５０】
予兆警報制御部２１２は、予兆判定部２１０にて「予兆有り」と判定された場合に、所定の警報を発する制御を行う。本実施形態では、音声による警報と、画像による警報とを行う。
【００５１】
計時部２１４は、現在日時の管理や、タイマー処理など時間の経過の管理に係る処理を実行する。
【００５２】
音生成部２９０は、例えばデジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）や、音声合成ＩＣなどのプロセッサ、音声ファイルを再生可能なオーディオコーデック等によって実現され、各種操作音や予兆検出時の警報音の音信号を生成し、音出力部３９０に出力する。
【００５３】
音出力部３９０は、音生成部２９０から入力される音信号に基づいて効果音やＢＧＭ等を音出力する装置によって実現される。図１の本体装置１１０１やタッチパネル１１０８に搭載されるスピーカなどがこれに該当する。また、本実施形態では、予兆検知時にユーザへ警告を発する所定の警報音を放音するので、音出力部３９０は、第１の警報部として機能する。
【００５４】
画像生成部２９２は、制御コンピュータ１１００の保守や、予兆検出時の警報等に関する画像等を生成し、画像表示部３９２へ出力することができる。
【００５５】
画像表示部３９２は、画像生成部２９２から入力される画像信号に基づいてシステム管理のための各種画像を表示する。例えば、フラットパネルディスプレイ、ブラウン管（ＣＲＴ）、プロジェクター、ヘッドマウントディスプレイといった画像表示装置によって実現できる。図１の例ではタッチパネル１１０８がこの画像表示部３９２に該当する。
また、本実施形態では、予兆検知時にユーザへ警告を発する所定の警報画面を表示するので、画像表示部３９２は、第２の警報部として機能する。
【００５６】
記憶部５００は、処理部２００に斜面崩壊予兆検知システム１０００を統合的に制御させるための諸機能を実現するためのプログラム、各種データ等を記憶する。また、処理部２００の作業領域として用いられ、処理部２００が各種プログラムに従って実行した演算結果などを一時的に記憶する。この機能は、例えばＲＡＭやＲＯＭなどのＩＣメモリ、ハードディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤなどの光学ディスク、オンラインストレージなどによって実現される。図１の例では制御基板１１５０が搭載するＩＣメモリ１１５２やハードディスクなどの記憶媒体、及びストレージ１１４０がこれに該当する。
【００５７】
そして、記憶部５００は、システムプログラム５０１と、予兆検知プログラム５０２と、を予め記憶する。また、逐次生成・更新されるデータとして、測定データログ５１０と、重み付き有向グラフデータ５２０と、総次数行列データ５３０と、類似度データ５４０と、予兆判定時刻履歴データ５５０と、現在日時５６０と、を記憶する。その他、タイマーやカウンタ、各種フラグなどの情報を適宜記憶できる。
【００５８】
システムプログラム５０１は、処理部２００が読み出して実行することで制御コンピュータ１１００にコンピュータとして必要な基本的な入出力機能を実現させるための基本プログラムである。
【００５９】
予兆検知プログラム５０２は、斜面崩壊の予兆を検知する機能を実現させるためのアプリケーションプログラムである。具体的には、処理部２００が予兆検知プログラム５０２を読み出して実行することで、測定データ収集制御部２０２と、重み付き有向グラフ導出部２０４と、有向枝次数算出部２０６と、ベクトル類似度算出部２０８と、予兆判定部２１０と、予兆警報制御部２１２と、計時部２１４との各機能が実装される。
【００６０】
測定データログ５１０は、所定サイクルで測定部１１０により計測された測定データを時系列に格納する。例えば図５に示すように、センサＩＤ５１１別に、測定時刻５１２毎の測定データを格納する。本実施形態のセンサは３軸加速度センサＧなので、直交３軸それぞれの加速度成分の測定データが逐一追加格納されてゆくことになる。
【００６１】
重み付き有向グラフデータ５２０は、測定部１１０に含まれるセンサを節点（ノード）の集合とみなした有向グラフの記述データであって、測定タイミング毎に更新される。
例えば図６に示すように、１つの重み付き有向グラフデータ５２０は、測定時刻５２１と、依存関係指標値行列データ５２２とを有する。依存関係指標値行列データ５２２は、有向枝毎の「重み」すなわち「依存関係指標値」を格納する。具体的には、有向枝の始点とされる節点（始節点；依存元センサ）と、有向枝の終点とされる節点（終節点；依存先センサ）との組み合わせ毎に多変量自己回帰モデル（ＶＡＲ）に基づいて求められた「依存関係指標値」を格納する。
【００６２】
総次数行列データ５３０は、重み付き有向グラフが導出される毎に更新され、予兆検知するための第１の方法に係り、基準値以上の「重み」のある有向枝の数を当該有向枝の始節点から生まれる有向枝の数（次数）として格納する。例えば図７に示すように、センサ別に、当該センサを有向枝の始節点とする有向枝の次数の合計値（総次数）を時系列に格納する。
【００６３】
類似度データ５４０は、重み付き有向グラフが導出される毎に更新され、予兆検知するための第２の方法に係り、ある節点（３軸加速度センサＧ）から生じる有向枝の重みを成分とするベクトルの類似度Ｒを格納する。例えば図８に示すように、センサ別に、当該センサを有向枝の始節点とする有向枝の重みを成分とするベクトルの類似度Ｒを時系列に格納する。なお、最初の測定タイミング（測定時刻ｔ０）には、類似度の比較対象がないため所定値（例えばＮＵＬＬ）を設定する。
【００６４】
予兆判定時刻履歴データ５５０は、重み付き有向グラフが導出される毎に更新され、予兆検知するための第１及び第２の方法に係り、例えば図９に示すように、センサ別の「予兆有り」と判定された時刻に関する情報を格納する。
【００６５】
［処理の流れの説明］
図１０は、本実施形態における斜面崩壊予兆検知システム１０００の動作について説明するためのフローチャートである。制御コンピュータ１１００が予兆検知プログラム５０２を実行することにより実装される。
【００６６】
制御コンピュータ１１００は、先ず、現在日時５６０（最新の時刻ｔ）の計時を開始し（ステップＳ２）、測定タイミングのカウントを開始する（ステップＳ４）。測定タイミングは適宜設定可能であるが、例えば１分毎とする。そして、制御コンピュータ１１００は、測定タイミングが到来する毎に（ステップＳ２０のＹＥＳ）、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）による測定値を測定データログ５１０に保存する（ステップＳ２２）。
【００６７】
測定開始から所定時間は測定データの蓄積のみを行うが、保存済の測定データが規定量（例えば、６０回分、１時間分）に達すると、制御コンピュータ１１００は、測定データの保存に続いて重み付き有向グラフ導出処理（ステップＳ２６）を実行する。
【００６８】
図１１は、重み付き有向グラフ導出処理の流れを説明するためのフローチャートである。重み付き有向グラフ導出処理では、有向枝毎に時系列モデルを構築して依存関係指標値を求める。具体的には、ループＡにて対象とする有向枝の始節点を決定し、ループＡに内包されるループＢにて対象とする有向枝の終節点を決定して、依存関係指標値を求める。
【００６９】
すなわち、制御コンピュータ１１００は、先ずセンサ別にループＡを実行する（ステップＳ４０〜Ｓ５８）。ループＡにおいては、測定データログ５１０からループＡの処理対象センサの過去所定時間分の測定データ｛ａｔ-１，ａｔ-２，…｝を取得し（ステップＳ４２）、ループＡの処理対象センサ以外の他センサについてループＢを実行する（ステップＳ４４〜Ｓ５６）。
【００７０】
ループＢにおいては、制御コンピュータ１１００は、測定データログ５１０からループＢの処理対象センサの過去所定時間分の測定データ｛ｂｔ-１，ｂｔ-２，…｝を取得し（ステップＳ４６）、依存関係指標値を決定する。依存関係指標値の求め方は適宜設定可能である。例えば、両者の相関係数としても良い。
【００７１】
本実施形態では、先ずループＡの処理対象センサの予測値ａ＾ｔを算出する時系列モデルを構築する（ステップＳ４８）。具体的には、予測値ａ＾ｔを目的変数とし、ループＡの処理対象センサの過去の測定データ｛ａｔ-１，ａｔ-２，…，ａｔ-ｋ｝及びループＢの処理対象センサの過去の測定データ｛ｂｔ-１，ｂｔ-２，…，ｂｔ-ｋ｝を説明変数とする回帰分析により次式（１）の定数β（βａ１，βａ２，…，βａｋ，βｂ１，βｂ２，…，βｂｋ）を決定する。
ａ＾ｔ＝β０
＋βａ１×ａｔ-１＋βａ２×ａｔ-２＋…
＋βｂ１×ｂｔ-１＋βｂ２×ｂｔ-２＋…      ・・・式（１）
【００７２】
次に、制御コンピュータ１１００は、時刻ｔ〜過去所定時間分までのループＡの処理対象センサによる実測値の平均値ａｍを算出し（ステップＳ５０）、次式（２）にてステップＳ４８で求めた時系列モデルの決定係数を算出する（ステップＳ５０）。
決定係数＝Σｔ（ａ＾ｔ-ａｔ）２／Σｔ（ａｔ-ａｍ）２      ・・・式（２）
【００７３】
そして、制御コンピュータ１１００は、算出した決定係数の値を、ループＡの処理対象センサを始節点としループＢの処理対象センサを終節点とする有向枝の「依存関係指標値」すなわち「重み」とする（ステップＳ５４）。
【００７４】
ループＡを実行すると、全ての有向枝についての「重み」が求まるので、制御コンピュータ１１００は、時刻ｔにおける重み付き有向グラフデータ５２０（図６参照）を作成し（ステップＳ６０）、重み付き有向グラフ導出処理を終了する。
【００７５】
図１０に戻って、制御コンピュータ１１００は、重み付き有向グラフ導出処理に続いて有向枝の次数算出処理を実行する。
【００７６】
図１２は、有向枝の次数算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。
有向枝の次数算出処理では、節点毎（センサ毎）に、当該節点を始点とし、高い依存性のある有意な重みを有する有向枝の数を求める。具体的には、ループＤにて対象とする有向枝の始節点を決定し、ループＤに内包されるループＥにて対象とする有向枝の終節点を決定して、時刻ｔにおける重み付き有向グラフデータ５２０に格納されている決定係数（依存関係指標値）を有意か否か判定し、カウントする。
【００７７】
具体的には、制御コンピュータ１１００は、センサ毎にループＤを実行する（ステップＳ８０〜Ｓ９４）。ループＤでは、総次数行列データ５３０（図７参照）の最新の測定時刻におけるループＤの処理対象センサに係る次数を「０」にリセットし（ステップＳ８２）、ループＤの処理対象センサ以外の他センサ毎にループＥを実行する（ステップＳ８４〜Ｓ９２）。
【００７８】
ループＥにおいて、制御コンピュータ１１００は、最新の重み付き有向グラフデータ５２０（図６参照）からループＤの処理対象センサを始節点とし、ループＥの処理対象センサを終節点とする有向枝における決定係数（依存関係指標値）を読み出し（ステップＳ８６）、所定の有意依存判定基準値αと比較する（ステップＳ８８）。
【００７９】
そして、制御コンピュータ１１００は、ステップＳ８６で読み出した決定係数が有意依存判定基準値αに達していれば（ステップＳ８８のＹＥＳ）、依存性が高いことを示す所定の高依存条件を満たしていると判断し、総次数行列データ５３０（図７参照）のループＤの処理対象センサの最新の測定時刻における次数を「１」アップする（ステップＳ９０）。
【００８０】
ループＤを終了すると、全てのセンサ毎に、当該センサを始節点とする有意な重みのある有向枝が求められたことになるので、有向枝の次数算出処理を終了する。
【００８１】
図１０に戻って、制御コンピュータ１１００は、続いてベクトル類似度算出処理を実行する。
【００８２】
図１３は、本実施形態におけるベクトル類似度算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。同処理において、制御コンピュータ１１００は、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）毎にループＧを実行する（ステップＳ１１０〜Ｓ１２２）。
ループＧでは、制御コンピュータ１１００は、先ず最新の時刻ｔ（現在日時５６０）の重み付き有向グラフデータ５２０を参照して（ステップＳ１１２）、ループＧの処理対象センサを始節点とする有向枝の重みをそれぞれ成分ベクトルと見なして合成し、時刻ｔにおける仮想ベクトルａｔを設定する（ステップＳ１１４）。
【００８３】
次いで、制御コンピュータ１１００は、１測定サイクル前の時刻ｔ-１の重み付き有向グラフデータ５２０を参照して（ステップＳ１１６）、ループＧの処理対象センサを始節点とする有向枝の重みを成分ベクトルと見なして合成し、時刻ｔ-１におけるベクトルをａｔ-１を設定する（ステップＳ１１８）。
【００８４】
次に、制御コンピュータ１１００は、仮想ベクトルａｔとベクトルａｔ-１との余弦を求め、時刻ｔにおけるループＧの処理対象センサの類似度Ｒとして、類似度データ５４０（図８参照）に格納する（ステップＳ１２０）。
【００８５】
そして、全ての３軸加速度センサＧについてループＧを実行すると、制御コンピュータ１１００は、ベクトル類似度算出処理を終了し、図１０に戻って、次に予兆判定処理を実行する（ステップＳ１５０）。
【００８６】
図１４は、予兆判定処理の流れを説明するためのフローチャートである。
同処理において、制御コンピュータ１１００は、全ての３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）についてループＪを実行する（ステップＳ１６０〜Ｓ１９６）。
【００８７】
ループＪにおいては、先ず有向枝の次数に基づく第１の方法で予兆検知判定をする（ステップＳ１６２〜Ｓ１６６）。すなわち、制御コンピュータ１１００は、総次数行列データ５３０からループＪの処理対象センサの最新の総次数を参照し、当該総次数が所定の予兆判定基準値（例えば、「２」）に達したならば（ステップＳ１６２のＹＥＳ）、「予兆有り」と判定し（ステップＳ１６４）、予兆判定時刻履歴データ５５０に現在の時刻ｔを第１予兆判定時刻Ｔ１として記憶する（ステップＳ１６６）。当該総次数が所定の予兆判定基準値に達していない場合は（ステップＳ１６２のＮＯ）、「予兆なし」と判定し（ステップＳ１６８）、ステップＳ１６６はスキップされる。
【００８８】
次に、制御コンピュータ１１００は、ベクトル類似度に基づく第２の方法で予兆検知判定を実行する（ステップＳ１７０〜Ｓ１７８）。
すなわち、制御コンピュータ１１００は、先ず類似度データ５４０（図８参照）から、ループＪの処理対象センサに係る第２の所定時間Ｌ２（＞第１の所定時間Ｌ１；図１１のステップＳ４６参照）分の類似度Ｒを読み出す。
【００８９】
そして、制御コンピュータ１１００は、最新の時刻ｔにおけるループＪの処理対象センサの類似度Ｒが、読み出した類似度Ｒの範囲のうち小さい方から１／４〜３／４の範囲に収まるならば、「予兆無し」と判定する（ステップＳ１７６）。
【００９０】
しかし、最新の時刻ｔにおけるループＪの処理対象センサの類似度が１／４〜３／４の範囲に納まらなければ、つまり極端にベクトル類似度Ｒに差異が生じたならば（ステップＳ１７４のＮＯ）、制御コンピュータ１１００は、「予兆有り」と判定し（ステップＳ１７８）、予兆判定時刻履歴データ５５０（図９参照）に、ループＪの処理対象センサに対応づけて現在の時刻ｔを第２予兆判定時刻Ｔ２として記憶する（ステップＳ１８０）。
【００９１】
これで、予兆判定の第１の方法と、第２の方法とでそれぞれ予兆判定の結果が出たことになる。
次に、制御コンピュータ１１００は、所定の予兆判定時刻履歴データ５５０のうちループＪの処理対象センサに係るデータを参照して、現在から過去へ所定の予兆判定期間内において、第１予兆判定時刻Ｔ１と第２予兆判定時刻Ｔ２の両方が記憶されている場合（ステップＳ１９０のＹＥＳ）、制御コンピュータ１１００は、第１予兆判定時刻Ｔ１と第２予兆判定時刻Ｔ２のうち最小値を、ループＪの処理対象センサの真の予兆時刻Ｔｊとして設定し（ステップＳ１９２）、ループＪを終了する。もし、予兆判定期間内において、第１予兆判定時刻Ｔ１と第２予兆判定時刻Ｔ２の何れかが記憶されていなければ（ステップＳ１９０のＮＯ）、ループＪの処理対象センサの真の予兆時刻Ｔｊは「なし」として（ステップＳ１９４）、ループＪを終了する。
そして、全ての３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）についてループＪを実行したならば、制御コンピュータ１１００は予兆判定処理を終了する。
【００９２】
図１０に戻って、制御コンピュータ１１００は、何れかのセンサに予兆時刻Ｔｊが設定されたならば（ステップＳ２００のＹＥＳ）、予兆警報を開始する（ステップＳ２０２）。例えば、タッチパネル１１０８や本体装置１１０１に搭載されているスピーカから警告音を放音させたり、タッチパネル１１０８に警告表示を表示させたりする。
【００９３】
以上、本実施形態によれば、斜面崩壊の予兆を検知して警報を発するという全く新しい技術を実現することが可能になる。
【００９４】
〔第２実施形態〕
次に、本発明を適用した第２実施形態について説明する。
本実施形態は、基本的には第１実施形態と同様に実現されるが、ベクトル類似度の比較基準の取り方、具体的には判定基準タイミングの取り方が第１実施形態とは異なる。なお、以降では第１実施形態と異なる部分について主に述べることとし、第１実施形態と同様の構成要素については同じ符号を付与して重複する説明を簡略化する。
【００９５】
図１５は、本実施形態における斜面崩壊予兆検知システム１０００の動作について説明するためのフローチャートである。基本的には、第１実施形態と同様の流れを有するが、ステップＳ４に次いで、制御コンピュータ１１００は、平常時基準データの有無を判定する（ステップＳ１０）。
【００９６】
平常時基準データとは、斜面６の平常時（あるいは正常時ともいえる）における測定データ群であり、斜面６が正常であると判定するための判定基準データである。平常時基準データは、別途用意されるとしても良いが、本実施形態では、測定開始（当然、この時は斜面６が正常な状態である）から所定時間分（具体的には、重み付き有向グラフを作成するのに必要な測定データを得られる時間分）の測定データ群とする。つまり、本実施形態では予兆判定の判定基準タイミングは測定開始直後から所定時間分となる。
【００９７】
具体的には、本実施形態の制御コンピュータ１１００は、測定データログ５１０を参照して、測定開始から規定量の測定データが保存されているならば、平常時基準データを「有り」と判定する。
そして、もし平常時基準データが「無い」と判定された場合には（ステップＳ１０のＮＯ）、測定タイミングが到来する毎に（ステップＳ１２のＹＥＳ）、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定データを測定データログ５１０に保存する（ステップＳ１４）。これが平常時基準データとなる。測定データログ５１０と同じデータ形式で、別のファイルとして保存し、平常時基準データとして識別し易くしてもよい。
【００９８】
そして、平常時のデータが十分な量保存され、平常時基準データが「有る」と判定される場合には（ステップＳ１０のＹＥＳ）、制御コンピュータ１１００はステップＳ２０以降を実行する。
【００９９】
なお、本実施形態の制御コンピュータ１１００は、第１実施形態のステップＳ９６のベクトル類似度算出処理に代えて、第２ベクトル類似度算出処理を実行する。
【０１００】
図１６は、本実施形態における第２ベクトル類似度算出処理の流れを説明するためのフローチャートである。同処理は、基本的には第１実施形態のベクトル類似度算出処理と同様の流れを有するが、最新の時刻ｔの仮想ベクトルａｔとの余弦を算出するための仮想ベクトルを、平常時基準データに基づいて求める。
【０１０１】
具体的には、第２ベクトル類似度算出処理において、制御コンピュータ１１００は、３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）毎にループＨを実行する（ステップＳ１３０〜Ｓ１４２）。
ループＨでは、先ず最新の時刻ｔの重み付き有向グラフを読み出して（ステップＳ１２３２）、ループＨの処理対象センサを始節点とする各有向枝の重みを成分ベクトル（各有向枝を向いた単位ベクトルがあって、各有向枝の重みを当該単位ベクトルの係数とするベクトル）と見なし、時刻ｔにおける仮想ベクトルａｔを求める（ステップＳ１３４）。
【０１０２】
次に、制御コンピュータ１１００は、平常時基準データ（本実施形態では、測定データログ５１０の最初から所定時間分の測定データ）を読み出し、重み付き有向グラフ導出処理（図１１参照）を実行して、基準重み付き有向グラフを作成する（ステップＳ１３６）。そして、当該基準重み付き有向グラフに基づいて、ループＨ処理対象センサを始節点とする各有向枝の重みを成分ベクトルと見なして基準仮想ベクトルａ０を求める（ステップＳ１３８）。
【０１０３】
次いで、制御コンピュータ１１００は、時刻ｔにおける仮想ベクトルａｔと基準仮想ベクトルａ０との余弦を求め、時刻ｔにおけるループＨ処理対象センサの類似度Ｒとして類似度データ５４０に格納し（ステップＳ１４０）、ループＨを終了する（ステップＳ１４２）。
【０１０４】
本実施形態によれば、第１実施形態と同様、斜面崩壊の予兆を検知する新しい技術を実現することができる。
【０１０５】
〔検証実験の説明〕
次に、第１実施形態と第２実施形態との検証実験の結果について説明する。
図１７は、検証実験用の斜面モデル８の斜視外観図である。斜面モデル８は、Ｘ軸方向の幅約６ｍ、Ｙ軸方向の幅約５ｍ、Ｚ軸方向の高さ約２．７ｍの土盛りであり、表面から所定深度位置に、行列上に複数の３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）を埋設した。
【０１０６】
図１８は、斜面モデル８を用いた急激な降雨を想定した第１検証実験の概要を説明するための図である。第１検証実験では、斜面モデル８の上方からその全面に対して３０ｍｍ／ｈｒで散水を開始し、９時間後に５０ｍｍ／ｈｒとなるように徐々に散水量を増加させていくことで、斜面が崩壊し易い状況を作り出した。
【０１０７】
実験中の斜面モデル８の様子は、正面斜め上からカメラＣＭで撮影した。その結果、斜面下方から崩壊が始まり、時間経過とともに崩壊位置が斜面を登っていくようにして連続的な地滑りが発生した。
【０１０８】
図１９は、第１検証実験における３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定結果を表すグラフである。
グラフは、Ｙ軸方向のセンサの並び毎に用意されており、横軸が実験開始からの経過時間、縦軸に各センサを配している。横軸の「白帯び」は第２実施形態により「予兆有り」と判定されたタイミングを示し、「斜線帯び」は第１実施形態により「予兆有り」と判定されたタイミングを示している。当該センサの測定データを用いて予兆検知を行った場合の「予兆有り」の検知タイミングである。例えば、センサＧ１の検知タイミングは、センサＧ１の測定データを用いて予兆検知判定を行ったときの検知タイミングである。
【０１０９】
そして「黒帯び」は各センサの測定データのみにて異常を検知したタイミング（具体的には、センサの姿勢が初期状態から所定角度（例えば３０°）以上変化したタイミング）を示している。
【０１１０】
第１検証実験では、第１実施形態及び第２実施形態の何れにおいても有効性を確認できた。
すなわち、図１８に示す通り、斜面が崩壊したと確実に認められるのは、早くても図１８の左から２番目の段階と思われる。そうすると、法面Ｙ１及び法面Ｙ２のセンサの両者が図１９に示す「黒帯び」で表された異常を検知したタイミングとなった時点が、斜面が崩壊したと確実に認められるタイミングと考えられる。図１９から、１０時間経過後くらいと考えられる。
【０１１１】
これに対して、第１実施形態及び第２実施形態では、センサＧ１〜Ｇ２０それぞれの検知タイミングのうちの最も早く検知したタイミングが、当該第１実施形態及び第２実施形態で斜面崩壊の予兆を検知したタイミングとなる。すなわち、センサＧ２，Ｇ３の測定データを用いた予兆検知タイミングである、４時間３０分〜５時間経過後くらいが、本実施形態の予兆検知タイミングとなる。
【０１１２】
また、図１９に示す「黒帯び」に着目すると、「黒帯び」のないセンサがある。例えば、センサＧ３やＧ６，Ｇ８，Ｇ１０等である。単一のセンサとして、センサＧ３やＧ６，Ｇ８，Ｇ１０等を用いて斜面崩壊を検知しようとした場合、「黒帯び」がないため、斜面崩壊を検知できなかったこととなる。
【０１１３】
一方、第１実施形態及び第２実施形態によれば、全てのセンサＧ１〜Ｇ２０について、「斜線帯び」及び「白帯び」がある。単一のセンサとして検知できなったセンサＧ３やＧ６，Ｇ８，Ｇ１０等についても、確実に検知できている。
【０１１４】
以上のことから、第１実施形態及び第２実施形態の何れにおいても、斜面が確実に崩壊したと認められる前、或いは局所的な（あるいは微少な）崩壊が始まった極早い段階を確実に検知することができるため、斜面崩壊の予兆を検知する新たな技術といえる。
【０１１５】
図２０は、斜面モデル８を用いた地下水上昇による地滑りを想定した第２検証実験の概要を説明するための図である。第２検証実験では、斜面モデル８の背面に注水管を挿入して注水した後に、全面に対して１０ｍｍ／ｈｒで散水することで、地下水上昇により斜面が崩壊し易い状況を作り出した。
【０１１６】
実験中の斜面モデル８の様子は、正面斜め上からカメラＣＭで撮影した。その結果、斜面中程から局所的な崩壊が始まり、時間経過とともに崩壊位置が下方へ拡大するとともに斜面上方へも拡大して地滑りが発生した。斜面が崩壊したと確実に認められるのは、早くても図２０の左から２番目の段階と思われる。
【０１１７】
図２１は、第２検証実験における３軸加速度センサＧ（Ｇ１，Ｇ２，…）の測定結果を表すグラフである。凡例は図１９と同じである。第２検証実験においても、第１実施形態及び第２実施形態の何れにおいても有効性を確認できた。すなわち、第１実施形態及び第２実施形態の何れにおいても、斜面が確実に崩壊したと認められる前、或いは局所的な（あるいは微少な）崩壊が始まった極早い段階を確実に検知することができるため、斜面崩壊の予兆を検知する新たな技術といえる。
【０１１８】
［変形例］
以上、本発明を適用した実施形態について説明したが、本発明を適用可能な形態は上記形態に限定されるものではなく、適宜構成要素の追加・省略・変更を施すことができる。
【０１１９】
［その１］
例えば、上記実施形態では３軸加速度センサを用いる構成を例示したが、測定対象は加速度に限らない。例えば、加速度、変位、振動および角速度のうちの少なくとも１つの物理量を検出する構成とすることができる。
【０１２０】
［その２］
また、上記実施形態では、所定周期でセンサによる測定・測定データの保存・予兆判定を行ったが、線路４への車両の通過の有無によって、測定・保存・予兆判定を実行する或いはスキップする構成としてもよい。
【０１２１】
具体的には、車両の通過の有無は、１）線路４の脇に車両の通過を検知する通過センサを設けて検出する、２）法肩に設置された３軸加速度センサＧによる車両通過時に生じる所定の振動パターンの検出、などにより実現する。
【０１２２】
車両通過中は測定・保存・予兆判定をスキップするとするならば、第１実施形態であれば、制御コンピュータ１１００が、ステップＳ２０に次いで車両の通過を判定し、車両通過中の場合にはステップＳ２２以降を実行せずに、ステップＳ２０の前に戻る構成とする。第２実施形態であれば、更に、ステップＳ１０に次いで車両の通過を判定し、車両通過中の場合にはステップＳ１２〜Ｓ１４を実行せずに、ステップＳ１０の前に戻る構成とする。これらの構成によれば、通過速度や編成、重量などにより様々に変化する車両通過による振動が、予兆判定に影響を及ぼす可能性を低減できるので、判定精度の向上が期待できる。
【０１２３】
或いは、この逆に、車両通過中のときにのみ測定・保存・予兆判定を行うとするならば、第１実施形態であれば、制御コンピュータ１１００が、ステップＳ２０に次いで車両の通過を判定し、車両通過中の場合にステップＳ２２以降を実行する構成とする。第２実施形態であれば、更にステップＳ１０に次いで車両の通過を判定し、車両通過中の場合にステップＳ１２〜Ｓ１４を実行する構成とする。
【０１２４】
［その３］
また、予兆判定の結果は、予兆の有無に加えて、崩壊発生確率や予兆確度を含む構成としてもよい。例えば、「予兆有り」と判定されるセンサの数が多いほど崩壊発生確率や予兆確度を高く示すように、崩壊発生確率や予兆確度を算出して提示することができる。或いは、有向枝の総次数の変化量や、ベクトル類似度の変化量が大きいほど崩壊発生確率や予兆確度を高く示すように算出してもよい。
【０１２５】
［その４］
斜面の一例として、鉄道用の線路４の法面を図示・説明したが、本発明の適用対象となり得る斜面はこれに限らない。例えば、山岳地帯の線路脇の斜面（山や丘の斜面）を適用対象としてもよいし、自動車用の道路に係る斜面や、河川の堤防に係る斜面などを適用対象とすることもできる。
【符号の説明】
【０１２６】
４…線路
６…斜面
６ａ…法肩
６ｂ…法面
８…斜面モデル
１０…重み付き有向グラフ
１２…重み付き有向グラフ
１００…操作入力部
１１０…測定部
２００…処理部
２０２…測定データ収集制御部
２０４…重み付き有向グラフ導出部
２０６…有向枝次数算出部
２０８…ベクトル類似度算出部
２１０…予兆判定部
２１２…予兆警報制御部
２１４…計時部
５００…記憶部
５０１…システムプログラム
５０２…予兆検知プログラム
５１０…測定データログ
５１２…測定時刻
５２０…重み付き有向グラフデータ
５２２…依存関係指標値行列データ
５３０…総次数行列データ
５４０…類似度データ
５５０…予兆判定時刻履歴データ
５６０…現在日時
１０００…斜面崩壊予兆検知システム
１１００…制御コンピュータ
１１５０…制御基板
１２００…中継装置
Ｇ（Ｇ１，Ｇ２，…）…３軸加速度センサ
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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