(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ値を含む入力された検索条件又は検索語に基づいて複数のリアルタイム・センサを検索し、前記センサによって読み取られたリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語にマッチするセンサを検出する、コンピュータによって実現される方法であって、
前記コンピュータの演算手段が、予測モデルに基づく予測を実行するステップであって、前記予測モデルは、前記複数のセンサについて、過去に測定されたセンサ値に基づき実際のリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語とマッチする確率を計算するモデルである、予測を実行するステップと、
前記演算手段が、前記予測モデルによって計算した前記確率に応じて、前記複数のセンサをランク付けするステップと、
前記演算手段が、前記複数のセンサの前記ランク付けに従って前記実際のリアルタイム・センサ値を読み取り、センサの現在値が前記検索条件又は前記検索語と実際にマッチするかどうかを調べるステップと、
前記演算手段が、読み取られた前記実際のリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返すステップと、
を備える方法。
【請求項２】
前記ランク付けするステップは、前記演算手段が、前記複数のセンサをランク付けるランク付けパラメータを計算し、該ランク付けパラメータに基づいて前記センサをランク付けるステップを備え、
前記ランク付けパラメータは、前記予測の正しさの確率に加えて、
過去の予測の正確度を示す信頼度値と、
前記予測の前記正しさの確率と前記信頼度値に基づくパラメータと、
のうちの１つを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記検索条件は時間ｔの表示を含み、前記方法は、
前記演算手段が、前記複数のセンサの前記センサ値が前記時間ｔにおいて前記検索条件とマッチする前記確率を予測するステップと、
前記演算手段が、センサの対応する確率に従って前記センサをランク付けるステップと、
前記演算手段が、前記ランク付けに基づいて前記センサを返すステップと、
をさらに備える、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記予測を実行するステップは、前記演算手段が予測センサ値を計算するステップを含み、
前記検索条件又は前記検索語として入力された入力センサ値は値の範囲であり、及び／又は、前記予測センサ値と前記入力センサ値との差が特定の許容範囲内にあれば、前記演算手段は、前記入力センサ値と前記予測センサ値はマッチしたと判定する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記予測を実行するステップは、前記演算手段が、特定の計画対象時間について予測センサ値及び／又は前記予測の正しさの確率を予備計算するステップを備える、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記演算手段が、ウェブページを検索することによって索引を作り、センサに関する情報を含むウェブページを発見して、前記センサに対応する予測モデルを含む情報を抽出するステップと、
前記演算手段が、前記予測モデルを含む前記センサに関する前記情報を順序づけて、センサ及び対応する予測モデルの索引を作るステップと、
を備える、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記予測モデルは前記演算手段によって更新され、前記予測モデルの更新に際して、前記予測の正確度が低いセンサは、前記予測の正確度が高いセンサよりも高い頻度で索引付けされる、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
前記センサの現在値が前記検索条件又は前記検索語と実際にマッチするかどうかを調べる前記ステップは、
前記演算手段が、前記検索条件又は前記検索語の静的部分がマッチするセンサを選択するステップと、
前記演算手段が、前記検索条件又は前記検索語の静的部分がマッチしたセンサの中から、前記検索条件又は前記検索語の動的検索条件が満たされるセンサを選択するステップと、
を備え、
前記静的部分とは、センサのタイプを示す部分であり、前記動的検索条件とは、センサによって感知されたリアルタイム・センサ値に関する検索条件である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記演算手段が、前記予測が過去においてどの程度正確であったかを各センサについて示す信頼度値に基づき、前記検索条件又は前記検索語とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返す前記ステップにおいて取得された該センサ及び／又は該センサ値をランク付けるステップ
を備える、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記予測を実行するステップは、前記演算手段が予測センサ値を計算するステップを含み、
前記演算手段が、前記予測センサ値が時間と共に変化しない確率を示す安定度値を計算するステップと、
前記演算手段が、前記安定度値に基づき、前記検索条件又は前記検索語とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返す前記ステップにおいて取得された該センサ及び／又は該センサ値をランク付けるステップと、
をさらに備える、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
センサ値を含む入力された検索条件又は検索語に基づいて複数のリアルタイム・センサを検索し、前記センサによって読み取られたリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語にマッチするセンサを検出する装置であって、
予測モデルに基づく予測を実行するモジュールであって、前記予測モデルは、前記複数のセンサについて、過去に測定されたセンサ値に基づき実際のリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語とマッチする確率を計算するモデルである、予測を実行するモジュールと、
前記予測モデルによって計算した前記確率に応じて、前記複数のセンサをランク付けするモジュールと、
前記複数のセンサの前記ランク付けに従って前記実際のリアルタイム・センサ値を読み取り、センサの現在値が前記検索条件又は前記検索語と実際にマッチするかどうかを調べるモジュールと、
読み取られた前記実際のリアルタイム・センサ値が前記検索条件又は前記検索語とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返すモジュールと、
を備える装置。
【請求項１２】
請求項２から１０のいずれか一項に記載の方法を遂行するモジュール
をさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
コンピュータ・プログラム・コードを備えるコンピュータ・プログラムであって、前記コンピュータ・プログラム・コードがコンピュータ上で実行されているとき、前記コンピュータ・プログラム・コードは請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法を実行するように前記コンピュータを動作可能にするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のリアルタイム・センサを検索する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネットへ接続されているセンサは、ますます増加し、現実世界の状態のリアルタイム情報を提供している。そのようなセンサは、マニアの気象台又は大規模専用センサ・ネットワーク配置のようなハードウェア・センサから、業界外部の気ままなソフトウェア業からコンテキストと呼ばれるコンテンツを公開するソフトウェア・センサまでにわたる。そのようなソフトウェア・センサの例は、インスタント・メッセンジャー、リアルタイム・ニュース・ティッカーズ、マイクロ・ブロギング・コンテンツのオンライン状況であって、例えば、情緒状態又は現下の考えに関するおしゃべりから来るもの、又はＣＰＵの負荷、メモリの使用、又はネットワーク・スループットのような古典的システム管理情報であって、例えば、ＳＮＭＰ動作可能ルータから来るものである。
【０００３】
センサ・ネットワーク及びコンテキスト公開は主流になっているので、豊富な異種リアルタイム情報がオンラインで利用可能になることを期待してよい。公開されたデータは気ままな情報とリンクされてよく、センサ・ウェブと呼ばれるセンサ読み取り相互接続ウェブを創出する。センサ・ウェブは、ワールド・ワイド・ウェブが今日使用されているように、興味をもつ全ての当事者が原則として利用することができる。リアルタイム・センサ・データの使用は、例えば、生の交通情報を現代のカーナビゲーション・システムへ統合する場合のように、新規な応用及びサービスを可能にする。
【０００４】
将来のセンサ・ウェブの鍵となるサービスは、感知された情報の検索である。これは、検索エンジンが現在のワールド・ワイド・ウェブの鍵となるサービスであることと全く同じである。ここで、人は、例えば、センサの場所のように、あるメタ情報に適合するセンサに関心をもつだけでなく、センサの現在の読み取りに基づいてセンサを検索することを実際に欲するかもしれない。たとえば、ユーザは、現在平穏で閑静なレストランを検索することに関心をもつかもしれない。従来の検索エンジンによって索引される文書、例えば、ウェブのページ又は写真とは異なり、センサ・データはより構造化され、ずっと高い頻度で変化することを期待され、検索エンジンの通常の索引アプローチを使い物にならなくする。
【０００５】
現在、現実世界に関する気ままな情報をコンテンツに基づきリアルタイムで動的に検索／発見する解決法、例えば、ある温度又は騒音レベルを共有する都市内の全ての場所を列挙する解決法は存在しない。
【０００６】
そのようなクエリーは、実施するのに本来的に困難である。その理由は、先ず、動的コンテンツがしばしば変化し、この事は大規模ネットワークでコンテンツを日和見的に公開すること（即ち、全てのノードが、関心事の値について全ての可能なセンサを監視すること）を非効率的にするからである。同様に、全てのセンサ・トラフィックを監視して全てのクエリーを集中化アプローチで解決することは非効率的である。というのも、これは完全な刷新的（即ち、全ての理論的入力）ネットワーク・トラフィックを単一性の中へ映すことを基本的に意味するからである。インターネット・ウェブページの検索エンジンは、このアプローチに従って働く。しかしながら、そこでは、サンプリング頻度はウェブページの可能な更新頻度（数時間と数ヶ月との間）よりも下へ低減され、これはクエリーによって引き渡されたコンテンツが既に旧くなっていること、即ち、変更がリアルタイムで反映され得ないことを第１に意味する。第２に、それは２つのサンプリング・フレームの間の値の変化が全面的に省略されることを意味する。
【０００７】
動的な現実世界の情報を検索する第２の問題は、センサ・プラットフォームがモバイル（例えば、携帯電話）であれば、センサの場所が変化し得ることである。このことは、センサの読み取り自体が変化するだけでなく、読み取りの現実世界との関係が更新されねばならないことを意味する。
【０００８】
したがって、センサ・ネットワーク又は「センサ・ウェブ」の検索を可能にするテクノロジー、特に、検索条件としての実際のセンサ値に基づく検索を可能にするテクノロジーを有することが望ましい。
【発明の概要】
【０００９】
１つの実施形態によれば、センサ値を含む入力された検索条件に基づいて複数のリアルタイム・センサを検索し、センサによって読み取られたリアルタイム・センサ値が検索条件とマッチするセンサを発見する方法が提供される。この方法は、
過去に測定されたセンサ値に基づいて将来（又は現在）のセンサ値を予測する予測モデルに基づいてセンサ値の予測を遂行し、予測されたセンサ値が検索条件とマッチするセンサを選択することと、
前記予測値に基づいて選択されたセンサの実際のリアルタイム・センサ値を読み取ることと、
読み取られた実際のリアルタイム・センサ値が検索条件とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返すことと、
を備える。
【００１０】
過去の測定値に基づいて将来のセンサ値を予測することの用法は、有利な効果を可能にする。この用法によって、実際の読み取りには予測に基づき「有望である」と考えられるものだけを選択することにより、実際に読み取られるセンサの数を限定することができる。さらに、センサの実際の値の読み取りを介して予測を検証することによって、実際の値がクエリーとマッチするセンサのみが返される。
【００１１】
理解すべきは、「将来のセンサ値」という用語は、過去に測定された値に対して将来に存在する値に関係することである。したがって、「現在の」センサ値も、この意味で「将来の値」であってよい。というのも、「現在の」センサ値は過去の測定値と比較して将来に存在するからである。過去の測定値の上で、「現在の」値の予測が行われる。
【００１２】
一般的に言えば、このようにして、検索条件とマッチする値を有するセンサのコンピュータ実現検索が可能になる。この方途において、現実世界のエンティティ、例えば、事物又は場所がセンサとリンクされるか関連づけられるならば、現実世界のエンティティの検索が可能である。例えば、関連づけられた場所をセンサが有し、検索条件がマッチされるならば、この事は、動的リアルタイム検索条件（例えば、温度）が満たされる場所（現実世界のエンティティ）を検索が発見したことを意味する。
【００１３】
同様に、場所のみでなく、センサ、及びセンサのリアルタイム値に関連づけられた品目が、この原理を使用する検索方法又は検索エンジンを介して発見され得る。
【００１４】
１つの実施形態によれば、方法は、
全てのセンサについてランクづけパラメータを計算し、ランクづけパラメータに基づいてセンサをランクづけることと、
センサのランクづけに従って実際のセンサ値を読み取ることと、
をさらに備え、前記ランクづけパラメータは、予測の正しさの確率に加えて次の１つ、即ち、
過去の予測の正確度を示す信頼度値と、
予測の正しさの確率及び過去の予測の正確度を表示する信頼度値に基づくパラメータと、
のうちの１つを備える。
【００１５】
確率及び／又は信頼度値に従ったランクづけは、「ヒット」の容易な選択を可能にする。
【００１６】
１つの実施形態によれば、前記検索条件は時間ｔの表示を含み、前記方法は、
前記複数のセンサのセンサ値が前記時間ｔで検索条件とマッチする確率を予測することと、
センサの対応する確率に従ってセンサをランクづけすることと、
前記ランクづけに基づいてセンサを返すことと、
をさらに備える。
【００１７】
これは、将来の相異なる時間に向けられる検索を可能にする。
【００１８】
１つの実施形態によれば、前記検索条件へ入力された前記センサ値は、値の範囲としての形態を取ってよく、及び／又は、
前記予測値と前記検索条件のセンサ値との差がある許容範囲内にあれば、前記検索条件に含まれるセンサ値と予測センサ値とのマッチが発見されたと言われる。
【００１９】
これは検索プロセスの柔軟性を増加する。
【００２０】
１つの実施形態によれば、方法は、
ある計画対象時間について、予測センサ値及び／又はこれら予測センサ値の予測の正しさの対応する確率を前もって計算することと、
前記前もって計算された値に対して検索規準をマッチさせて、前記検索結果を取得することと、
をさらに備える。
【００２１】
これは、マッチング手順を実際に遂行するための計算負担を低減する。
【００２２】
１つの実施形態によれば、方法は、
ウェブページを検索することによって索引を作り、センサに関する情報を含むウェブページを発見し、センサに対応する予測モデルを含む情報を抽出することと、
前記予測モデルを含む前記センサに関する前記情報を順序づけて、センサ及びセンサ対応予測モデルから成る索引を作ることと、
をさらに備える。
【００２３】
このようにして、検索索引を作るためにウェブが使用され得る。
【００２４】
１つの実施形態によれば、予測正確度が低いセンサは、予測正確度が高いセンサよりも頻繁に索引される。
【００２５】
これは、全体としての手順の正確度を増加する。
【００２６】
１つの実施形態によれば、方法は、
検索クエリーの静的部分がマッチするセンサを選択することと、この結果に基づいて、
動的検索条件が満たされるセンサを選択することと、
をさらに備える。
【００２７】
これは、検索エンジンの性能を向上する。静的部分は、例えば、センサのタイプ（温度センサ、圧力センサ、又は他のタイプのセンサなど）であってよく、動的検索条件は、センサによって感知された実際の値に関係する。静的部分のマッチングは、予備フィルタリングと見なされてよく、検索条件の静的部分とマッチするセンサのみを含むデータの低減された集合について、動的検索（これは、より多くのリソースを要求する）が遂行される。
【００２８】
１つの実施形態によれば、方法は、各センサにつき過去の予測がどれほど正確であったかを表示する信頼度値に基づいて、クエリーに応答して返された最終結果をランクづけること、をさらに備える。
【００２９】
これは、センサ予測モデルの正確度に基づく最終結果のランクづけを可能にする。
【００３０】
１つの実施形態によれば、方法は、
予測された値が時間と共に変化しない確率を表示する安定度値を計算することと、
前記安定度値に基づいて、クエリーに応答して返された最終結果をランクづけることと、
をさらに備える。
【００３１】
これは、予測の計算された安定度に基づく最終結果のランクづけを可能にする。
【００３２】
１つの実施形態によれば、センサ値を含む入力された検索条件に基づいて複数のリアルタイム・センサを検索し、センサによって読み取られたリアルタイム・センサ値が検索条件とマッチするセンサを発見する装置が提供される。この装置は、
過去に測定されたセンサ値に基づいて実際のセンサ値が前記複数のセンサのために検索語とマッチする確率を計算する予測モデルに基づき予測を遂行するモジュールと、
検索語とマッチする複数のセンサの確率に従って複数のセンサをランクづけるモジュールと、
ランクづけに従って実際のリアルタイム・センサ値を読み取り、現在値が検索語と実際にマッチするかどうかを調べるモジュールと、
読み取られた実際のリアルタイム・センサ値が検索条件とマッチするセンサ及び／又はセンサ値を返すモジュールと、
を備える。
【００３３】
このようにして、リアルタイム・センサの検索エンジンが実現され得る。
【００３４】
１つの実施形態によれば、方法は、本発明の実施形態の１つに従った方法を遂行するモジュールをさらに備える。
【００３５】
１つの実施形態によれば、コンピュータ・プログラムが提供される。コンピュータ・プログラムはコンピュータ・プログラム・コードを備え、コンピュータ・プログラム・コードは、コンピュータの上で実行されるとき、本発明の実施形態の１つに従った方法を前記コンピュータに実行させる。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施形態に従ったセンサを概略的に示す。
【図２】本発明の実施形態に従った検索動作を概略的に示す。
【図３】本発明の実施形態に従った予測動作を概略的に示す。
【図４】本発明の実施形態のアーキテクチャを概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００３７】
複数の異種センサ及びセンサ・ネットワークとインターネットとの統合は、センサ・インターネット又はセンサ・ウェブと呼ばれ、センサ・ネットワークにおける現在の傾向である。この概念は、単一化インタフェースを経由して、異なるセンサ設置物のセンサ・データの公開を可能にする。これは転じて、ユーザが、ウェブ・インタフェース又は検索エンジンのようなアプリケーションを使用してデータを閲覧し、提供されたデータへ容易にアクセスすることを可能にする。Ｎｏｋｉａ  ＳｅｎｓｏｒＰｌａｎｅｔ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｅｎｓｏｒｐｌａｎｅｔ．ｏｒｇ／を参照）又はＣＥＮＳ  ＳｅｎｓｏｒＢａｓｅ  ｈｔｔｐ：／／ｓｅｎｓｏｒｂａｓｅ．ｏｒｇ）、ＳｅｎｓｅＷｅｂ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｒｅｓｅａｒｃｈ．ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ．ｃｏｍ／ｎｅｃ／ｓｅｎｓｅｗｅｂ／を参照）、及びＧＳＮ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｇｓｎ．ｓｏｕｒｃｅｆｏｒｇｅ．ｎｅｔ／を参照）のように、幾つかのプロジェクトが、センサ読み取りの中央リポジトリ又はアクセスを提供することに焦点を当てている。ＥＰＦＬによる環境監視ネットワークであるＳｅｎｓｏｒＳｃｏｐｅ（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｓｅｎｓｏｒｓｃｏｐｅ．ｅｐｆｌ．ｃｈを参照）は、プロジェクトの全てのセンサ・ネットワーク設置物について、過去及び現在のセンサ・データに対する洗練されたウェブ・ベースのフロントエンドを提供する。センサ・ネットワークにおける検索問題を取り扱っている幾つかの科学論文が存在する。１つの例は、Ｏｋａｄｏｍｅ，Ｔ．，Ｈａｔｔｏｒｉ，Ｔ．，Ｈｉｒａｍａｔｓｕ，Ｋ．，ａｎｄ  Ｙａｎａｇｉｓａｗａ，Ｙ．Ａ  ｒｅａｌ−ｗｏｒｌｄ  ｅｖｅｎｔ  ｓｅａｒｃｈ  ｓｙｓｔｅｍ  ｉｎ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ  ｉｎ  ＭＤＭ  ’０６：Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ７ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｄａｔａ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  （ＭＤＭ’０６）  （Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ，ＵＳＡ，２００６），ＩＥＥＥ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，ｐ．６２である。他の例は、Ｒｅｄｄｙ，Ｓ．，Ｃｈｅｎ，Ｇ．，Ｆｕｌｋｅｒｓｏｎ，Ｂ．，Ｋｉｍ，Ｓ．Ｊ．，Ｐａｒｋ，Ｕ．，Ｙａｕ，Ｎ．，Ｃｈｏ，Ｊ．，ａｎｄ  Ｍａｒｋ  Ｈａｎｓｅｎ，Ｊ．Ｈ．Ｓｅｎｓｏｒ−ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｓｈａｒｅ  ａｎｄ  ｓｅａｒｃｈ  −  ｅｎａｂｌｉｎｇ  ｃｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｃｉｔｉｚｅｎ  ｓｃｉｅｎｔｉｓｔｓ．Ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＡＣＭ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｄａｔａ  Ｓｈａｒｉｎｇ  ａｎｄ  Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ  ｏｎ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ−ｗｉｄｅ  Ｓｅｎｓｏｒ  Ｗｅｂ  （Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，Ｍａｓｓ．，ＵＳＡ，Ａｐｒｉｌ  ２００７），ＡＣＭ，ｐｐ．１１−１６である。第３の例は、Ｗｏｎｇ，Ｊ．Ｌ．，ａｎｄ  Ｐｏｔｋｏｎｊａｋ，Ｍ．Ｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  ｓｅｎｓｏｒ  ｎｅｔｗｏｒｋｓ：Ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ，ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，ａｎｄ  ａｐｌｌｉｃａｔｉｏｎｓ．Ｉｎ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ，ａｎｄ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  （２００２），ｖｏｌ．ＩＶ，ＩＥＥＥ  Ｐｒｅｓｓ，ｐｐ．３７５２−３７５５である。
【００３８】
しかしながら、これまで動的データを索引する方向へ進む解決法は存在しない。全てのこれらの解決法は、センサの小さい集合を予備選択するか、静的メタ・データ（例えば、センサ・タイプ）に基づいてセンサ情報をフィルタリングすることに基づく。
【００３９】
現実の生活では、一般的な反復的振る舞いを示す多数のセンサ値が存在する（基本的には、全てが人間の振る舞いに関係する。我々の時間は反復パターンとして組織されているから（昼、夜、平日、週末、朝、夕など）、我々が影響を与える多数の現実世界の値も、反復的振る舞いを示す）。下記の説明からより明らかになるように、そのような反復パターンは、センサ（又は、感知された値）の振る舞いを予測し、そのような予測を使用してセンサ・ネットワークのリアルタイム検索を行う可能性を開く。
【００４０】
１つの実施形態によれば、急速に変化する動的情報の検索を大規模にリアルタイムで可能にするシステム及び方法が提供される。センサに対するそのような検索エンジンの鍵となる難題は、多数のセンサ及びクエリー並びにセンサ・データの動的性質へスケールする必要性である。従来の検索エンジンは、検索可能なコンテンツが静的であるか変化が頻繁でなく、効率的な索引戦略が可能であるという仮定に基づく。対照的に、センサ・データは高い頻度で変化し、索引が作られると、その索引は直ちに旧くなる。
【００４１】
この問題に対処するため、１つの実施形態によれば、提案されたメカニズムは予測モデルに頼る。予測モデルは、センサの過去の値を知ってセンサの将来の値を予想することを可能にする。そのようなモデルは相当の時間量の予想を可能にすると仮定して、これらのモデル（実際のセンサ値ではなく）の索引を作ることができる。検索エンジンは、索引された（又は順序づけられた）予測モデルにアクセスし、検索語の中に与えられた値が、モデルによって引き出された予測値とマッチするかどうかについて、検索語の中に与えられた値をチェックし、マッチするならば、実際の瞬時のセンサ値を読み取ることに意味があるセンサの１つとしてセンサが選ばれる。１つの実施形態によれば、検索語が与えられると、検索エンジンは、索引されたモデルを使用して、センサが検索語とマッチする確率を計算することができる。結果の確率値は、検索語とマッチするセンサの確率に従ってセンサをランクづけるために使用され得る。センサの現在値が検索語と実際にマッチするかどうかを調べるため、検索とマッチする可能性が最も高いセンサが最初に参照される。このようにして、検索結果を取得するために少数のセンサ値のみをダウンロードすればよい。結果のセンサ値も検索語内で規定された条件とマッチするならば、「ヒット」が発見されている。
【００４２】
図面を参照して、ここで実施形態を幾分詳細に説明する。図１は、ｔｎからｔ（ｎ−１）までの時間にリアルタイム値Ｖｍｅａｓｕｒｅｄを測定するセンサを示す。これらの過去の測定値は、予測モデルＳＭ１へ入力される。ＳＭ１は、将来の時間ｔ１からｔｎまでに測定されることが期待される測定センサ値として、予測値Ｖｐｒｅｄｉｃｔｅｄを計算することができる。１つの実施形態によれば、予測アルゴリズムは、センサ値が所与の検索語とマッチする確率を計算することができる。そのような予測のために、技術分野で公知の標準予測アルゴリズムが使用されてよい。
【００４３】
予測は、例えば、時間ｔ０でスタートし、将来の時間値ｔ１からｔｎについて行われる。ここで、例えば、実際に使用される予測モデル及びセンサ・タイプに依存して、具体的な予測計画対象時間及び２つの予測区間ｔｎ及びｔｎ＋１の間の時間差が、所望されるとおりに適切に選ばれてよい。
【００４４】
ここで、複数のセンサＳ１からＳｋが存在すると仮定する。これらのセンサ（又は、対応する予測モデル）は、図２で示されるように順序づけられ（又は索引され）てよい。この場合、ｋ個のセンサＳ１からＳｋの予測モデルＳＭ１からＳＭｋが順序づけられるか索引される。
【００４５】
ここで、単なる例として、センサＳ１からＳｋは、温度Ｔを測定する温度センサであると仮定する。図２で示されるように、検索インタフェースＳＩは、ここで検索クエリーを受け取る。検索クエリーは、検索条件としてＴ＝ｘの温度値を含む。さらに、この検索クエリーは、予測がスタートする時間ｔ０の後の時間ｔｎに記入されると仮定する。
【００４６】
ここで、検索インタフェースは、１つの実施形態において、クエリーが記入された時間ｔｎに予測する温度値Ｔを、予測モデルＳＭ１〜ＳＭｋに求める。個々のモデルは予測値を返し、この予測値はクエリーの値ｘと比較される。幾つかのセンサでは、センサに対応する予測モデルの値は、検索条件Ｔ＝ｘを満たす値を返す。図２で示される例において、これはセンサＳ１からＳｋの中のセンサＳａ、Ｓｂ、及びＳｃの場合である。これらのセンサは、メカニズムが「予測されたヒット」を返すセンサである。言い換えれば、予測モデルは現実の実際のセンサ値のクエリー又は読み取りが、検索条件とマッチすべきセンサ値を返すことを予測する。したがって、図２で示される次のステップでは、センサＳａ、Ｓｂ、及びＳｃの実際のセンサ値が読み取られ、読み取られた値が検索条件Ｔ＝ｘと再び比較される。図２の例において、読み取りセンサの２つだけ、即ち、センサＳａ及びＳｂだけについて、実際のセンサ値が検索条件Ｔ＝ｘとマッチし、よってセンサＳａ及びＳｂ及び対応するセンサ値Ｔ＝ｘが「現実のヒット」と考えられるべきである。
【００４７】
温度以外の他のパラメータを読み取る他のセンサ・タイプについても、同じメカニズムが適用され得ることが容易に明らかである。そのような他のパラメータの例は、例えば、圧力、室又はレストランのような場所の占拠、又はセンサによって時間と共に（又はリアルタイムで）測定され得る他の感知される値又はパラメータである。
【００４８】
ここで、更なる実施形態を説明する。この場合、予測モデルは、予測されたセンサ値を引き渡すだけでなく、予測の正しさの確率も引き渡す。この実施形態において、予測モデルは、所与の検索条件について、センサがこの検索条件とマッチする確率を計算することができる。このパラメータ、即ち、確率値は、成功の尤度（正しさの確率）が他のセンサよりも高いセンサに焦点を当てることによって、メカニズムの性能を更に向上するために使用され得る。
【００４９】
この実施形態では、予測の正しさの確率値が計算される。したがって、検索語が与えられるとすれば、検索エンジンは、これらの索引されたモデルを使用して、センサが検索語とマッチする確率を計算することができる。言い換えれば、索引されたモデルは、センサについて、センサ値が検索条件又は検索語とマッチする確率を計算するために使用される。これは、索引されたセンサ・モデルの各々について、対応するセンサ値が検索条件とマッチすることを表示する確率値を導く。
【００５０】
次いで、結果の確率値は、検索語とマッチするセンサの確率に従ってセンサをランクづけるために使用され得る。このランクづけは、メカニズムの性能を向上するために使用され得る。例えば、検索とマッチする可能性が最も高いセンサは、それらセンサの現在値が検索語と実際にマッチするかどうかを調べるため最初に参照される。
【００５１】
１つの実施形態では、引き出す必要があるヒットの最大数が設定されてよく、最大数によって設定された数のマッチング・センサ値が返されてしまうまで、センサのランクづけに従ってセンサが参照される。
【００５２】
より一般的に言えば、予測の正しさがより確からしいセンサへより高い優先順位を与えて、それらのセンサがより低い確率を有するセンサと比較してより高い優先順位を割り当てられるようにするため、予測の正しさの確率が使用されてよい。このより高い優先順位は、例えば、検索条件とマッチする確率がより高いセンサが、確率がより低いセンサと比較して最初又はより高い優先順位で読み取られることを反映されてよい。更に、確率がある閾値を超過するセンサのみが考慮されるという意味で、「切り捨て」限度を導入することができる。
【００５３】
更なる実施形態によれば、センサも確率値に基づいてランクづけられ、センサがマッチング値を返すか否かとは独立して、読み取られるセンサの最大数が規定される。これは、全ての予測がどちらかと言えば悪く、ほとんどマッチング・センサ値が返されない場合に、あまりに多くのセンサ値を参照することを回避する。
【００５４】
更なる実施形態によれば、最大数によって規定されたセンサのいずれも正しいマッチを返さないならば、例えば、前もって規定された数だけ最大数を増加してよい。
【００５５】
下記では、更なる実施形態を幾分詳細に説明する。
【００５６】
形式的には、センサは関数として見ることができる。
【数１】
0004944160.tif 000002
ここで、Ｔは現実の時間を表し、Ｖは可能なセンサ値の集合を表す。各センサはタイプを関連づけられ（例えば、温度センサの場合、タイプは「温度」であり、圧力センサの場合、タイプは「圧力」であり、以下同様である。）、及び任意的に更なるメタ情報、例えば、場所を関連づけられる（例えば、座標形式で、又は都市の所番地又は名前のようなより抽象的な場所情報によって）。例えば、次の関数は、センサのタイプＹ及び場所Ｌを取得するために使用され得る。
【数２】
0004944160.tif 000003
【００５７】
センサの予測モデルは、関数として見ることができる。
【数３】
0004944160.tif 000004
【００５８】
パラメータｔ０∈Ｔは、モデルが構築された時間を意味し、全てのセンサ値ｓ（ｔ’≦ｔ０）がモデルの構築に利用可能であったことを意味する。
【００５９】
時点ｔ≧ｔ０及びセンサ値ｖ∈Ｖが与えられるとすれば、ｍｓ，ｔ０（ｔ，ｖ）はｓ（ｔ）＝ｖが成り立つ確率の推定値である。言い換えれば、予測モデルは所与のセンサ値に基づいて実際のセンサ値が所与のセンサ値とマッチする確率を計算することができる。検索条件は、実際のセンサ値が所与のセンサ値（検索条件）とマッチする確率が計算される「所与のセンサ値」として使用され得る。このようにして、予測モデルは、各センサについて１つのモデルの、予測モデルの索引を生成するために使用され得る。一度クエリーが実行されるべきであれば、予測モデルの索引は、索引内のモデルの各々について実際のセンサ値が検索条件とマッチする確率を計算することによって質問されてよい。ｔ−ｔ０は、予想計画対象時間と呼んでよい。
【００６０】
１つの実施形態によれば、予測モデルは、更に、モデルによって産出された予測の正確度を特性化する信頼度値に関連づけられてよい。次の関数はモデルの信頼度を計算する。ここで、Ｍは全予測モデルの集合である。完璧な予測モデルは、１の信頼度値を有する。
【数４】
0004944160.tif 000005
【００６１】
例えば、信頼度値は、予測値と過去に発見された実際の測定センサ値との差に基づいて計算されてよい。例えば、１つの実施形態において、あるセンサのあるモデルの信頼度値は、予測値と測定値との差を加算し、測定回数によって結果を割り、「１」から結果値を減じることに基づいて、単純に計算されてよい。１より小さいか等しい結果値は、センサの信頼度値として見なされてよい。例えば、あるセンサについて差が全く発見されなければ、この場合の信頼度値は「１」であり、予測と実際に読み取られた値との差が大きくなれば、それだけ信頼度値は小さくなる。そのような信頼度値は、１つの実施形態によれば、予測の信頼度値に従って予測をランクづけるために使用されてよく、信頼度値がより高い予測はより高くランクづけられ、より低い信頼度値を有する予測はより低くランクづけられる。
【００６２】
そのようなランクづけは、ランクづけに基づいて実際のセンサ値を読み出すために使用される正しさの確率に基づくランクづけの代替であってよい。注意すべきは、この点において、信頼度値は、正しさの確率とは区別されるべきことである。正しさの確率はある予測の正しさの確率であり、信頼度値は予測が過去に正しかった程度の表示である。
【００６３】
前に説明された実施形態によれば、正しさの確率は予測値をランクづけるために使用される。これは、予測センサ値がより高い正しさの確率を有するセンサへ、より高い優先順位を与えるためであり、これらのセンサがより高い優先順位で読み出されて、実際のセンサ値を取得する。しかしながら、あるセンサの予測は常に又はしばしば高い正しさの確率を与えるが、それでも実際のセンサ値が読み出されると、多くの場合又は全ての場合に、予測は、（高い確率であるにも拘わらず）実際には悪かったことが判明するかもしれない。そのような場合に、このセンサが高い確率に起因して常に再び読み出されることを回避するため、実際の値が読み出されるべきセンサをランクづける追加規準として、信頼度値が使用されてよい。例えば、信頼度値を乗じられた確率に基づいて、総ランクづけパラメータが計算されてよい。このようなアプローチは、確率は高いが信頼度は比較的低いセンサへ、より低い優先順位を与える。
【００６４】
センサ及びセンサ予測のランクづけに影響を与えて優先順位を確立し、この優先順位に従って実際のセンサ値が読み出されるようにするため、信頼度値をどのように使用するかの他のアプローチも、もちろん同様に使用され得る。例えば、予測のランクづけは信頼度値のみに基づいてよい。他の実施形態では、正しさの確率及び信頼度値の組み合わせに基づく組み合わせランクづけパラメータが使用されて、予測をランクづけてよい。そのような組み合わせランクづけパラメータは、信頼度値と確率との積であるか、これら２つの値の他の組み合わせであってよい。このようにして確立されたランクづけに従って、実際のセンサ値が読み出されてよい。
【００６５】
ここで、１つの実施形態に従った検索クエリーの処理手順を幾分詳細に説明する。１つの実施形態によれば、時間ｔに値ｖを有するタイプｙのセンサを探求する検索語が与えられるとすれば、検索エンジンは、ｔｙｐｅ（ｓｉ）＝ｙを有する全ての索引されたセンサｓｉについて正しさの確率ｐｉ：＝ｍｓ，ｔ０（ｔ，ｖ）を計算し、これらのセンサを降順値ｐｉによって並べ替える（即ち、ランクづける）。ｓｉ（ｔ）＝ｖが実際に成り立つかどうかをチェックするため、最上位ランクのセンサが参照される。マッチするセンサは、検索結果として返される。
【００６６】
このような予測は、大部分のユーザ関連サービスは、人間の振る舞いを特性化するセンサ・データに大部分が関連するという事実に基づいて実行可能である。人間は習慣の動物であるから、センサ・データはある周期的振る舞いを示すことをしばしば期待される。周期的振る舞いは、予測モデルによって利用され得る。しかし、データが人間の振る舞いに基づかない場合でも、時系列を解析及び予想する公知の方法に基づいて、センサ値の予測が可能である。時系列を予想するモデルの例は、いわゆる自動後退移動平均（ＡＲＭＡ）モデル又はＢｏｘ−Ｊｅｎｋｉｎｓモデルである。これらのモデルの紹介及びこれらをどのように予想又は予測に応用するかは、例えば、Ｂｏｘ，Ｊｅｎｋｉｎｓ，ａｎｄ  Ｒｅｉｎｓｅｌ  “Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｃｏｎｔｒｏｌ”，３ｒｄ  ｅｄｉｔｉｏｎ，Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ  １９９４の書物の中で発見され得る。当業者は、しかしながら、過去の測定値に基づいて予測値を返す適切なモデル、例えば、Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ  Ｄ  Ｗ，Ｃｈａｎ  Ｋ  Ｈ，Ｔａｎ  Ｃ  Ｍ  １９９３，Ｔｉｍｅ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｓ：ａ  ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ  ｓｔｕｄｙ，Ｐｒｏｃ．Ｔｈｅ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  ｎｅｕｒａｌ  ｎｅｔｗｏｒｋ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ  ｔｏ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＮＮＳＡＰ  １９９３，Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ，ｐｐ  ２６９−２７４で説明されるようなニューラル・ネットワークを応用してよい。
【００６７】
本発明の実施形態に使用され得る予測アルゴリズムの１つの具体的な例は、下記で幾分詳細に説明される。この例において、センサ・タイプは室の占拠を感知するセンサであり、室の２つの状態の１つ、即ち、空室であるか、室が空いていないかを感知する。
【００６８】
そのようなセンサの出力（例えば、室のふさがり）は、ある周期的振る舞いを示す。即ち、将来におけるセンサ値を予測するため、過去におけるセンサ出力が使用され得る。
【００６９】
ここで図３は、基本的予測アプローチを図解する。時間は左から右へ離散的ステップで進む。時間ｔｉでセンサは出力値ｖｉを生成する。出力値ｖｉは離散的値、例えば、「室のふさがり」又は「室の空き」である。時間ｔｗでは、ユーザが指定したサイズＷの時間窓の中に含まれるセンサの最近の出力値ｖ１，．．．，ｖｗを使用して、予測モデルＰが構築される。時間窓を使用することの背後にあるアイデアは、遠い過去からのセンサ値は、近い将来にセンサから期待され得るものの貧弱なインディケータであることである。時間ｔＱにおいて、ユーザはセンサに検索を提起し、センサは値ｖを現在出力する。上記の図３における例示的センサの出力は、検索が提起された時間にｖＱであることを仮定してよい。ここで予測モデルＰを適用し、ｖＱを実際に知ることなくＰ（ｔＱ，ｖ）を計算することによって、時間ｔＱにｖＱ＝ｖである確率を計算することができる。
【００７０】
おそらく最も簡単な予測モデルは、センサ出力が時間窓でｖに等しい時間のフラクション（fraction）を計算することである。即ち、
【数５】
0004944160.tif 000006
【００７１】
即ち、センサ出力が時間窓の全体で「空室」であったならば、予測モデルによって計算される確率、即ち、室が検索時に空である確率は、１に等しい。注意すべきは、予測モデルの出力は、検索が提起される実際の時点から独立していることである。
【００７２】
より精巧なモデルは、検索が提起される時間を考慮する。これは合理的である。というのは、例えば、会議室の占拠は、日曜日よりも月曜日で異なる可能性が高いからである。このモデルの更なる基本的仮定は、支配的な周期の長さＬが存在し、この周期の後でセンサ出力が反復する可能性が高いことである。例えば、室の占拠パターンは毎週反復する可能性が高いと仮定することは合理的である。即ち、Ｌ＝１週間である。解説を容易にするため、ＷはＬの整数倍であり、Ｑ−Ｗ＜Ｌであると仮定してよい（即ち、モデルの構築と検索との間の時間は、周期の長さよりも小さい）。双方の限定は容易に除去され得る。このようにして、予測モデルの出力は次のように計算される。
【数６】
0004944160.tif 000007
【００７３】
全体のアプローチは、時間独立モデルと同じである。ここで、センサ値への計算は各周期内のあるオフセットで制約される。例えば、検索が月曜日に提起されるならば、時間窓の中の月曜日のセンサ出力だけを考慮することになる。
【００７４】
前のモデルは、センサ出力が、しばしば異なる周期の長さを有する多くの独立した周期的プロセスの結果であるという事実を無視する。例えば、会議室は月曜日ごとにグループ・ミーティングを主催し、各月の第１火曜日ごとに一般集会を主催してよい。このようにして、それぞれ１週間及び１ヶ月の周期の長さを有する２つの周期プロセスがある。そのような多周期プロセスをサポートするため、次のアプローチを使用してよい。第１のステップでは、Ｍｏｈａｍｅｄ  Ｇ．Ｅｌｆｅｋｙ，Ｗａｌｉｄ  Ｇ．Ａｒｅｆ，ａｎｄ  Ａｈｍｅｄ  Ｋ．Ｅｌｍａｇａｒｍｉｄ：Ｕｓｉｎｇ  Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｉｎｅ  Ｏｂｓｃｕｒｅ  Ｐｅｒｉｏｄｉｃ  Ｐａｔｔｅｒｎｓ  ｉｎ  Ｏｎｅ  Ｐａｓｓ，ＥＤＢＴ  ２００４で説明される既存のアルゴリズムの変形を使用して、いわゆる周期パターンが時間窓の中で発見される。
【００７５】
結果として、形式（ｓ，ｏ，ｗ，ｐ）の周期パターンのリストが取得される。ここで、ｓはパターンの周期長であり、ｏは周期内のオフセットであって、センサ出力ｖｋ・ｓ＋ｏは整数値ｋについて確率ｐでｗに等しい。例えば、パターン（１週間，１，ふさがり，０．５）は、１週の中の第１日ごとに（例えば、月曜日）、室は確率０．５でふさがることを意味する。Ｅｌｆｅｋｙ  ｅｔ  ａｌ．で説明され、これらのパターンを発見するために使用されるアルゴリズムは、確率閾値ｐｍｉｎを期待し、ｐ≧ｐｍｉｎで全周期パターンを出力する。
【００７６】
予測を行うため、最初、検索時間ｔＱとマッチする全パターンがフィルタリングされる。即ち、ｋ・ｓ＋ｏ＝Ｑ及びｗ＝ｖとなるようなある整数ｋが存在する場合にのみ、パターン（ｓ，ｏ，ｗ，ｐ）が保持される。ここで、ｖは追求されるセンサ値である。Ｎ個のそのようなパターンが存在することを仮定してよい。このようにして、次のように予測確率を計算することができる。
【数７】
0004944160.tif 000008
【００７７】
ここで、ｐｊは周期パターンｊの確率である。これは、周期パターンの下に存在する周期プロセスが相互に独立であると仮定して、Ｎ個のマッチング・パターンの少なくとも１つが検索時点で実際に成り立つ確率に等しい。
【００７８】
例えば、ふさがった室を検索する検索が、月曜日に提起されることを仮定する。更に、２つの周期パターンがフィルタリングされたと仮定する。１つの周期パターンは、各月曜日に室が確率０．５でふさがることを表し、第２の周期パターンは、１ヶ月の中の各々の第１月曜日に室が確率０．５でふさがることを表す。上記の方程式に従えば、これら２つのパターンの少なくとも１つが成り立つ確率として、０．７５が取得される。
【００７９】
この予測モデルは、前の実施形態に関連して説明されたように、例えば、図２に関連して説明されたように、複数のセンサへ応用されてよい。
【００８０】
この例は、予測モデルをどのように応用できるかの１つの可能性にすぎないことが了解される。当業者は、予測のため及び予測の正しさの確率を返すため、他の予測モデルが同じように使用されてよいことを認識する。
【００８１】
１つの実施形態によれば、検索条件は、時間、典型的には、将来の時点ｔの表示を含んでよく、センサ値の予測は、検索条件の中で表示された時間について行われる。検索エンジンは、時間ｔについて予測されるセンサ値が、入力されたセンサ値検索条件とマッチするセンサを返す。
【００８２】
時間ｔを入力する最も簡単な方途は、もちろん、時間ｔを明白に指定しないことである。この場合、１つの実施形態によれば、検索が入力された時間ｔについて予測が行われる。
【００８３】
１つの実施形態によれば、検索条件の中へ入力されるセンサ値は、値の範囲としての形態を取ってよい。これはセンサのより柔軟な検索を可能にする。
【００８４】
さらに、１つの実施形態によれば、予測値と検索条件のセンサ値との差がある許容範囲内にあれば、検索条件に含まれるセンサ値と予測センサ値とのマッチが発見されたと考えられる。これも検索プロセスの柔軟性及び許容範囲を増加する。許容範囲は、ユーザによって既定又は規定されてよい。
【００８５】
これまで説明された実施形態は、幾つかの利点を達成することを可能にする。例えば、
動的変化は、ソース（センサ）の近くでフィルタリングされ得る。なぜなら、予測モデルはセンサの近くで作られ、生のセンサ・データ・ストリームを伝達する必要はないからである。
システムは予測に基づく方法を使用するが、結果はユーザへ送られる前に検証可能であり、システムは実際に的確な結果を産出する。
予測モデルの使用は、将来の時間ｔへの検索クエリーを可能にする（例えば、乗り込むために行ったとき混雑しない接続列車を示せ）。これらの場合、将来の事象が現実になる前に検索結果はもちろん検証され得ない。
予測結果の検証は、あるモデルの正確度が、一般的に又は特定タイプのセンサについて評価され得るという利点を有する。特定のセンサ・タイプについて使用される予測モデルのタイプを交換し索引頻度を制御する（例えば、モデルが不正確であれば、より頻繁に予測モデルを索引する）ため、結果が使用され得る。
【００８６】
下記では、多数のセンサ及びクエリーへスケールし、センサ・データの動的性質に立ち向かうことができるセンサ検索エンジンの作成を可能にする更なる実施形態を幾分詳細に説明する。
【００８７】
１つの実施形態におけるアーキテクチャは、例えば、アドレス指定メカニズムとしてのＵＲＬ、転送プロトコルとしてのＨＴＴＰ、及びコンテンツ記述言語としてのマークアップ言語のように、ワールド・ワイド・ウェブのアーキテクチャ概念に基づく。このアプローチは、既存のウェブへの容易なセンサ統合を可能にする。
【００８８】
同じ理由から、可能な場合には、ウェブの既存のサービス・インフラストラクチャを再使用してよい。例えば、可能であって理にかなっていれば、既存の検索エンジン・テクノロジーを利用してセンサを索引し、検索してよい。
【００８９】
図４は、そのような実施形態のコンポーネント及び動作を概略的に図解する。
【００９０】
下記では、図４で描写されるような主要アーキテクチャ・コンポーネント及びそれらの相互作用を簡単に説明する。
【００９１】
センサは、関数ｓ：Ｔ→Ｖの実現であり、時間ｔ∈Ｔで読み出されるときのセンサ値ｓ（ｔ）∈Ｖを産出する。１つの実施形態において、携帯電話へ組み込まれるか接続されたセンサが、特定の関心事となるが、他のセンサも含められてよい。
【００９２】
物理及び仮想センサ
物理センサは、ハードウェア・センサ（例えば、温度センサ）によって直接生成される出力値を有するセンサである。仮想センサの出力は、１つ又は複数の他の物理又は仮想センサの出力から計算される。例えば、室占拠センサは仮想センサによって実現され、この仮想センサの出力は（物理的）空気湿度センサから引き出される（人間の息は空気湿度を増加させる）。
【００９３】
ゲートウェイは、センサをインターネット及びセンサ・ウェブへ接続する。ゲートウェイは、インターネット及び１つ又は複数のセンサへ接続される（センサと比較して）豊富なリソースを有するコンピュータであり、センサによって提供された独自仕様のプロトコルをＨＴＴＰのようなウェブ・プロトコルへ翻訳する。更に、１つの実施形態によれば、ゲートウェイはセンサのために予測モデルを計算する。
【００９４】
センサページは、センサ・ウェブ内のセンサを表す。ＵＲＬによってアドレス指定されたセンサページは、センサへのアクセスを提供する。即ち、センサの現在値及び可能性として履歴値、センサの予測モデル、センサのタイプ、及び可能性として更なるメタ情報（例えば、場所）を、ＨＴＭＬページのようなウェブ互換形式で提供する。
【００９５】
エンティティページは、１つの実施形態によれば、検索エンジンによって検索され得る単位である。本質的に、エンティティページは、ある場所又は事物を説明する（ＵＲＬによってアドレス指定される）ＨＴＭＬページであり、静的情報（例えば、人間によって記入された場所又は事物の言語的説明）及び埋め込みセンサの双方を含む。埋め込みセンサは、センサページのＵＲＬを指定することによって達成されてよい。しかしながら、リンクを介してセンサページを参照するのではなく、センサページの内容（即ち、現在のセンサ値、タイプなど）は、所与のＵＲＬを有する画像をウェブページへ埋め込むことをＨＴＭＬタグ＜ｉｍｇ＞が許すように、全く同じようにエンティティページの中へ埋め込まれる。この概念の背後にあるアイデアは、埋め込まれたセンサが、場所又は事物の動的属性（例えば、室が現在ふさがっていること）を表すということである。図４で示された例示的エンティティページは、２つのタイプのセンサを含む。１つは温度センサであり、１つは占拠センサである。図４で更に示されるものは、エンティティページのＵＲＬ、センサの場所に関するメタ情報としての室の名前ＩＦＷ  Ｄ４４、及び室が１６座席を有するセミナー室であることを表示する更なるメタ情報である。
【００９６】
検索索引（これは下記で詳細に説明される）は、エンティティページに関する情報を保持するデータ構造である。具体的には、１つの実施形態における検索索引は、エンティティページの中に埋め込まれるセンサの予測モデルを記憶する。インデクサー(indexer)（これは下記で詳細に説明される）は（センサ）ウェブを巡回してエンティティページを探求し、埋め込まれたセンサに関する情報を抽出して検索索引を作り上げる。
【００９７】
解決器（Resolver）（これは下記で詳細に説明される）は、ユーザ・インタフェースを介して検索語を受け取り、検索語とマッチするエンティティページのＵＲＬを返す。１つの実施形態において、検索は、追求されるエンティティページの静的属性（例えば、「温度センサ」のようなセンサのタイプ）及び動的属性（例えば、埋め込みセンサの現在値）を指定する。
【００９８】
検索索引
検索索引は、エンティティページの中へ埋め込まれたセンサページに関する情報を記憶し、解決器が、前の実施形態に関連して説明された予測モデルを使用してセンサをランクづけることを可能にする。１つの実施形態において、索引の中には各エンティティページについて１つの記入項目が存在する。記入項目は、エンティティページのＵＲＬ及び各々の埋め込まれたセンサページについての１つの副記入項目から構成される。副記入項目は、センサページ上で利用可能な情報の部分集合、例えば、センサのタイプ、予測モデル、及びこのセンサから分かる最新値、並びにこの値が取得された時間を含む。１つの実施形態における検索索引は、記入項目の収集物であり、各エンティティページについて各記入項目があり、記入項目の順序づけは恣意的であってよい。したがって、１つの実施形態における検索索引は「古典的な検索索引」とは幾分異なる。「古典的な検索索引」では、記入項目はパラメータに基づいて順序づけられ、パラメータの上で索引が形成され、索引をスクロールすることによって、パラメータに対して検索語が直接マッチされ得る。その代わりに、１つの実施形態では、検索索引の全記入項目について、実際のセンサ値が検索条件とマッチする確率が計算されなければならない。究極的に、確率値に基づいて決定される場合、予測が正しいかどうかをチェックされるべきであれば、実際のセンサ値が読み出されて、検索語とマッチされなければならない。
【００９９】
ここで、実際のマッチングを遂行するために必要なリソースを低減するため、予備計算を使用する実施形態を説明する。索引の主な目的は、センサのランクづけを可能にすることである。センサの予測モデルは索引から検索され、各センサについてマッチング確率を計算する。この手順の結果として、ユーザへ一時に表示される結果の数は限定されることが予期されるので、少数のセンサが参照されてセンサの現在値をダウンロードするだけでよい。しかしながら、多数のセンサの予測モデルを評価することは、必要なリソースの観点からコスト高の動作になる可能性がある。
【０１００】
ランクづけ計算プロセスの間接費を低減するため、全てのセンサ・タイプ、全ての可能なセンサ値のランクづけ結果をある予測計画対象時間まで予備計算しておくことによって、計算空間を不要にすることができる。１つの実施形態における結果のルックアップ・テーブルは、索引の中に含められてよい。
【０１０１】
これによって、ある検索語のランクづけを取得することは、索引内で簡単なルックアップを遂行することによって実現される。即ち、ランクづけの計算オーバーヘッドは、検索についてランクづけられるべきセンサの数に依存しなくなる。しばしば、ランクづけの結果は、同様の予測計画対象時間について同一又は同様である。この事は、１つの実施形態において、圧縮に利用され得る。
【０１０２】
インデクサー
インデクサーは、索引を生成するモジュールである。索引の中に記憶するため、１つの実施形態において、インデクサーはエンティティページを突き止めてダウンロードする。エンティティージを突き止めるためには、エンティティページごとに含まれるマジック・ストリングを検索語として使用する既存の検索エンジンが使用されてよい。マジック・ストリングは特殊ＩＤであって（例えば、大域的に一意の識別子ＧＵＩＤ）、古典的検索エンジン（グーグルのような）でエンティティページを「タグづけ」する。マジック・ストリングを検索キーワードとして使用することによって、全てのエンティティページは正規のインターネット検索エンジンから検索され得る。
【０１０３】
他の可能性は、センサページ（又はエンティティページ）を検索する目的で設計された新しい検索エンジンを作ることである。この場合、検索エンジンの巡回プログラムがエンティティページのみをフィルタリングすることができ、巡回プロセスによってエンティティページであるページのみが発見されるようにする。
【０１０４】
発見されたエンティティページはダウンロードされ、センサに関する情報が抽出されて索引の中に記憶される。このプロセスは周期的に反復される。この場合、頻度は全エンティティページを索引するのにかかる時間に依存する。
【０１０５】
１つの実施形態によれば、周期的再索引づけに例外があってよい。例えば、１つの実施形態によれば、解決器は、索引内のあるセンサをリフレッシュし、最新のセンサ値及び予測モデルをダウンロードし、索引内の情報を更新することをインデクサーに求めてよい。
【０１０６】
さらに、１つの実施形態によれば、幾つかのセンサの予測の正確度は、他のセンサよりも良好であってよい。方程式５で定義されるような予測モデルの信頼度は、この正確度の測度であり得る。
【０１０７】
インデクサーは、この情報を使用して、低信頼度を有するセンサについて索引づけ頻度を増加してよい。典型的には、モデルの予測正確度は、予想計画対象時間に依存する。頻繁な索引づけは予想計画対象時間を低減するので、予測モデルをより頻繁に更新することによって、予測正確度の増加を期待してよい。
【０１０８】
インデクサーモジュールによって作られた索引に対して、次いで検索クエリーが実行され得る。検索クエリーの実際の実行は、下記で詳細に説明される解決器と呼ばれるモジュールによって遂行される。
【０１０９】
解決器
検索語は、１つの実施形態において、静的部分と動的部分から構成されてよい。静的部分は、例えば、エンティティページの静的断片及び埋め込みセンサページの静的メタ情報であり、動的部分は埋め込みセンサの現在値である。
【０１１０】
検索語とマッチするエンティティページ（実際にはセンサ）を発見するため、解決器は次のステップを遂行する。
【０１１１】
１．検索語は、動的部分から静的部分を分離するために解析される。
２．該静的部分は検索語を定式化するために使用され、既存の検索エンジンが、検索語の該静的部分と適合する全てのエンティティページを発見するようにする。
３．エンティティページの結果の集合から、該検索語の該動的部分で与えられたセンサ・タイプとマッチするセンサ・タイプを含まない全てのページが除去される。
４．次いで索引が参照され、該検索語の該動的部分とマッチする現在値を埋め込みセンサが有する確率に従って、エンティティページをランクづける。
５．最上位ランクのエンティティページからスタートして、最近のセンサ値が索引の中に既に存在していない限り、埋め込みセンサの最新値をダウンロードするようにインデクサーがトリガされる。実際の値は、エンティティページが該検索語とマッチするかどうかをチェックするために使用される。マッチする場合、エンティティページは結果リストの中に含められる。
６．最後に、結果リストは、例えば、ＵＲＬのリストとして、又はマップ・ベース・インタフェースの上で、ユーザへ表示される。
【０１１２】
このシーケンスは概念的に逐次化されていることが、当業者によって理解される。幾つかのステップは、例えば、一緒に処理されるか、並列に処理されてよく、又はシーケンスの順序が変更されて、より高い効率を提供してよい。
【０１１３】
前記のシーケンスから分かるように、該解決器は、事実として、フィルタ又はフィルタリング・モジュールである。フィルタ又はフィルタリング・モジュールは、検索集合又は検索条件に適合する結果のみが残るまで、所与のデータ集合から全ての非適合結果を除去する。
【０１１４】
１つの実施形態によれば、ユーザへ表示される最終結果のランクづけは、センサ値の予測が過去にどの程度正確であったかを表示する信頼度値に基づくことができる。より高い正確度（より高い信頼度）を有するセンサは、他のセンサよりも高くランクづけられてよい。１つの実施形態によれば、信頼度値は、最終ランクづけに影響を与える追加パラメータ、例えば、ページ・ランクづけのような従来のランクづけ方法へ追加的に影響を与える追加パラメータであってよい。更なる実施形態によれば、信頼度値は最終の結果ランクづけに影響を与えず、最終の結果ランクづけは他のメカニズムに基づく。例えば、最終の結果ランクづけは、方法が実現される検索エンジン、例えば、ページ・ランクづけアルゴリズムのランクづけに基づく。しかしながら、これは前述したように予測のランクづけに影響を与え、したがって、どのセンサ値が最初に読み出されるかに影響を与える。
【０１１５】
１つの実施形態によれば、予測値が時間と共に変化しない確率を表示する安定度値が計算されてよい。例えば、予測値は時間区間［ｔ；ｔ＋ｘ］について計算されてよく、それに基づいて、予測値が時間ｘと共に変化しない確率が計算されてよい。安定度値がより高いセンサは、安定度値がより低いセンサよりも、最終出力がより高くランクづけられてよい。
【０１１６】
検索インタフェース
検索インタフェースを介して、ユーザは検索言語によって検索クエリーを入力してよい。検索言語は、今日のインターネット検索エンジンの構文と類似し、１つの実施形態では構文の拡張として実現されてよい。検索エンジンの構文は、例えば、キーワードに基づいてよく、作用素の基本集合を提供して、より複雑な検索語を構築してよい。追加的に、ユーザは属性（名前、値から成るタプル）を含めてよく、属性は検索エンジンによって規定されるセマンティックスに従って解決される。例えば、表題の中に「センサ」の語を有するＨＴＭＬページのみを結果の中に含めるためには、検索語の中にステートメントｉｎｔｉｔｌｅ：ｓｅｎｓｏｒを加えなければならない。この考えと同じように、属性を使用することによって、所望のセンサ特徴の指定が許されてよい。例えば、ａｃｔｉｖｉｔｙ：ｌｏｗは、現在「低」を読み出しているタイプ「活動」の埋め込みセンサを有するエンティティページのみを結果の中に含める。
【０１１７】
これまで説明した実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアとの組み合わせによって実現されてよいことが、当業者に理解される。本発明の実施形態に関して説明されたモジュール及び機能は、全体的又は部分的にマイクロプロセッサ又はコンピュータによって実現されてよい。マイクロプロセッサ又はコンピュータは、本発明の実施形態に関して説明された方法に従って動作するように適切にプログラムされる。本発明の実施形態を実現する装置は、例えば、コンピュータ又はコンピュータ・ネットワークを備えてよい。コンピュータ又はコンピュータ・ネットワークは適切にプログラムされ、本発明の実施形態で説明されたメカニズムを達成することができる。
【０１１８】
本発明の実施形態によれば、コンピュータ・プログラムが提供される。コンピュータ・プログラムは、データ担体に記憶されるか、他の方途では幾つかの物理的手段、例えば、記録メディア又は伝送リンクによって体現される。コンピュータ・プログラムは、コンピュータ上で実行されているとき、これまで説明された本発明の実施形態に従って動作するようにコンピュータを動作可能にする。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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