(57)【要約】  情報処理装置（２０００）は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量を取得する。測定対象ガスは、第１成分と第２成分を含む。測定対象ガスの特徴量は、測定対象ガスをセンサ（１０）で測定した結果に基づいて得られる。参照ガスは、第２成分を含む。参照ガスの特徴量は、参照ガスをセンサ（２０）で測定した結果に基づいて得られる。情報処理装置（２０００）は、測定対象ガスの特徴量と、参照ガスの特徴量とに基づいて、推定対象ガスの特徴量を算出する。推定対象ガスは、第１成分を含むが第２成分は含まない。センサ（１０）とセンサ（２０）はいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである。
2020065983.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得部と、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得部と、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出部と、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、情報処理装置。
【請求項２】
前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度と、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度は等しく、
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量から前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記推定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出部は、
前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度に対する、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度の比率を特定し、
前記測定対象ガスの特徴量から、前記比率を乗じた前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記測定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分の大きさを最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分と、１つ以上の成分の特徴量の線形和との残差を最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１取得部は、前記第２成分の濃度を測定するセンサを用いて測定された、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記第２取得部は、前記参照ガスの特徴量に加え、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記算出部は、前記比率を、前記第１取得部により得られた前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度を、前記第２取得部により得られた前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度で割ることにより算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２成分は水分子であり、
前記測定対象ガスと前記参照ガスに含まれる前記水分子の量はいずれも飽和水蒸気量であり、
前記算出部は、前記比率を、前記測定対象ガスにおける飽和水蒸気量を前記参照ガスにおける飽和水蒸気量で割ることで算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から、前記取得した測定環境に類似する測定環境に対応づけられている前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、
前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から測定環境と参照ガスの特徴量の組みを複数取得し、
前記取得した複数の組みを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境における前記参照ガスの特徴量を算出し、
前記算出部は、前記算出された参照ガスの特徴量を利用する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
測定条件に対応する参照ガスの特徴量を推定する推定モデルが第２記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境及び前記推定モデルを取得し、前記推定モデルを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境に対応する前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記測定対象ガスの特徴量は、前記測定対象ガスを前記第１センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータであり、
前記参照ガスの特徴量は、前記参照ガスを前記第２センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータである、請求項１乃至１０いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータによって実行される制御方法であって、
第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得ステップと、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得ステップと、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出ステップと、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、制御方法。
【請求項１３】
前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度と、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度は等しく、
前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量から前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記推定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１２に記載の制御方法。
【請求項１４】
前記算出ステップにおいて、
前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度に対する、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度の比率を特定し、
前記測定対象ガスの特徴量から、前記比率を乗じた前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記測定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１２に記載の制御方法。
【請求項１５】
前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分の大きさを最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項１４に記載の制御方法。
【請求項１６】
前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分と、１つ以上の成分の特徴量の線形和との残差を最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項１４に記載の制御方法。
【請求項１７】
前記第１取得ステップにおいて、前記第２成分の濃度を測定するセンサを用いて測定された、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記第２取得ステップにおいて、前記参照ガスの特徴量に加え、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記算出ステップにおいて、前記比率を、前記第１取得ステップにより得られた前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度を、前記第２取得ステップにより得られた前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度で割ることにより算出する、請求項１４に記載の制御方法。
【請求項１８】
前記第２成分は水分子であり、
前記測定対象ガスと前記参照ガスに含まれる前記水分子の量はいずれも飽和水蒸気量であり、
前記算出ステップにおいて、前記比率を、前記測定対象ガスにおける飽和水蒸気量を前記参照ガスにおける飽和水蒸気量で割ることで算出する、請求項１４に記載の制御方法。
【請求項１９】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から、前記取得した測定環境に類似する測定環境に対応づけられている前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項１３乃至１８いずれか一項に記載の制御方法。
【請求項２０】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、
前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から測定環境と参照ガスの特徴量の組みを複数取得し、
前記取得した複数の組みを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境における前記参照ガスの特徴量を算出し、
前記算出ステップにおいて、前記算出された参照ガスの特徴量を利用する、請求項１３乃至１８いずれか一項に記載の制御方法。
【請求項２１】
測定条件に対応する参照ガスの特徴量を推定する推定モデルが第２記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、前記測定対象ガスの測定環境及び前記推定モデルを取得し、前記推定モデルを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境に対応する前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項１３乃至１８いずれか一項に記載の制御方法。
【請求項２２】
前記測定対象ガスの特徴量は、前記測定対象ガスを前記第１センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータであり、
前記参照ガスの特徴量は、前記参照ガスを前記第２センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータである、請求項１２乃至２１いずれか一項に記載の制御方法。
【請求項２３】
請求項１２乃至２２いずれか一項に記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はガスの特徴の解析に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスをセンサで測定することにより、ガスに関する情報を得る技術が開発されている。また、ガスの測定においては、不要な水分の影響を低減する技術が検討されている。【０００３】
特許文献１には、水分およびにおい成分を含む気体試料をにおい成分捕集材に通過させて担持させた後、不活性ガスによりセンサの方に送り出す技術が記載されている。また、本文献には、におい成分捕集材に担持させる水分量を一定値とすることで、水分による影響を補正できることが記載されている。【０００４】
特許文献２には、試料成分を含まないキャリアガスを、除湿手段を介してにおい検出手段に供給したときの検出出力と、試料成分を含むキャリアガスを、除湿手段を介してにおい検出手段に供給したときの検出出力との差分に基づいて、においの検出処理を実行することが記載されている。【０００５】
特許文献３には、ガス濃度センサの検出値から湿度センサの検出値に応じて湿度相当分を差し引くことにより滅菌ガス濃度を求めることが記載されている。【０００６】
特許文献４には、被測定ガス中の水蒸気量を調整する手段を備えたことを特徴とする、におい測定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００２−３５０２９９号公報
【特許文献２】特開平１１−１２５６１３号公報
【特許文献３】特開２０００−９７９０６号公報
【特許文献４】特開平１０−１１１２２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１〜４の技術では、不要な成分が水分であることを前提としている。しかしながら、不要な成分は必ずしも水分とは限らない。【０００９】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、センサによるガスの測定において、測定したガスに含まれる複数の成分のうち、所望の成分の特徴を抽出する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の情報処理装置は、１）第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得部と、２）第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、参照ガスの特徴量を取得する第２取得部と、３）測定対象ガスの特徴量と、参照ガスの特徴量とに基づいて、第１成分を含むが第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出部と、を有する。第１センサと第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである。【００１１】
本発明の制御方法は、コンピュータによって実行される。当該制御方法は、１）第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得ステップと、２）第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、参照ガスの特徴量を取得する第２取得ステップと、３）測定対象ガスの特徴量と、参照ガスの特徴量とに基づいて、第１成分を含むが第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出ステップと、を有する。第１センサと第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである。【００１２】
本発明のプログラムは、コンピュータに、本発明の制御方法が有する各ステップを実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、センサによるガスの測定において、測定したガスに含まれる複数の成分のうち、所望の成分の特徴を抽出する技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。
【図１】実施形態１の情報処理装置の概要を例示する図である。
【図２】情報処理装置が取得するデータを得るためのセンサを例示する図である。
【図３】実施形態１の情報処理装置の機能構成を例示する図である。
【図４】情報処理装置を実現するための計算機を例示する図である。
【図５】実施形態１の情報処理装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
【図６】情報処理装置の利用環境を例示する図である。
【図７】センサから得られる複数の時系列データを例示する図である。
【図８】ダウンサンプリングを行う変換行列を例示する図である。
【図９】オフセットを除去する線形変換を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。また、特に説明する場合を除き、各ブロック図において、各ブロックは、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位の構成を表している。
【００１６】
［実施形態１］
＜発明の概要と理論的背景＞
図１は、実施形態１の情報処理装置２０００の概要を例示する図である。また、図２は、情報処理装置２０００が取得するデータを得るためのセンサ１０を例示する図である。センサ１０は、分子が付着する受容体を有し、その受容体における分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである。ここで、ガスをセンシングしたことに応じてセンサ１０から出力される検出値の時系列データを、時系列データ１４と呼ぶ。なお、必要に応じ、時系列データ１４を測定結果ベクトル Y とも表記し、時刻 t の検出値を y(t) とも表記する。Y は、y(t) が列挙されたベクトルとなる。
【００１７】
例えばセンサ１０は、膜型表面応力（Membrane-type Surface Stress; MSS)センサである。MSS センサは、受容体として、分子が付着する官能膜を有しており、その官能膜に対する分子の付着と離脱によってその官能膜の支持部材に生じる応力が変化する。MSS センサは、この応力の変化に基づく検出値を出力する。なお、センサ１０は、MSS センサには限定されず、受容体に対する分子の付着と離脱に応じて生じる、センサ１０の部材の粘弾性や動力学特性(質量や慣性モーメントなど）に関連する物理量の変化に基づいて検出値を出力するものであればよく、カンチレバー式、膜型、光学式、ピエゾ、振動応答などの様々なタイプのセンサを採用することができる。
【００１８】
ここで後述するように、センサ１０を用いた測定の結果により、測定対象ガスに含まれる成分の特徴量を得ることができることから、センサ１０を「においセンサ」とも呼ぶことができる。すなわち、或る物質が発するにおいの特徴を把握したい場合に、その物質から生じる蒸気（物質が気体であればその気体そのもの）をセンサ１０で測定し、その測定結果に基づく特徴量を得ることで、その物質が発するにおいの特徴を把握することができる。
【００１９】
情報処理装置２０００は、複数種類の成分を含む測定対象ガスの特徴量を用いて、測定対象ガスから不要な成分を除去したガスの特徴量を推定する。ここで、測定対象ガスの特徴量は、センサ１０で測定対象ガスを測定した結果（すなわち、測定結果ベクトル Y）に基づくデータである。例えば測定対象ガスの特徴量は、測定結果ベクトル Y（すなわち、センサ１０の検出値の時系列データ）そのものである。その他にも例えば、測定対象ガスの特徴量は、測定結果ベクトル Y に任意の線形変換を適用したベクトルξ（=AY）であってもよい。ここで、A は変換行列である。Y に施す線形変換の具体例については後述する。
【００２０】
例えば、エタノール分子を含むが水分子は含まないガスの特徴量を得たいとする。この場合、例えば、エタノール水溶液が気化したガス（すなわち、エタノール分子と水分子を含むガス）を測定対象ガスとして、センサ１０でこの測定対象ガスの測定を行う。その結果、エタノール分子と水分子を含む測定対象ガスの特徴量が得られる。情報処理装置２０００は、この測定対象ガスの特徴量を用いて、測定対象ガスから水分子の影響を除去したガス（すなわち、エタノール分子を含むが水分子は含まないガス）の特徴量を推定する。以下、このように特徴量の推定を行うガス（すなわち、測定対象ガスから不要な分子を除去したガス）を、推定対象ガスと呼ぶ。
【００２１】
上述の処理を実現するために、例えば情報処理装置２０００は、次のように動作する。まず情報処理装置２０００は、測定対象ガスの特徴量を取得する。ここで、測定対象ガスには、少なくとも、第１成分と第２成分という、異なる種類の成分が含まれている。第１成分と第２成分以外に測定対象ガスに含まれる成分は、特に限定されない。例えば測定対象ガスは、キャリアガス、第１成分、及び第２成分で構成される。キャリアガスは、例えば、窒素等の不活性ガスまたは空気である。
【００２２】
１つの成分は、単一の種類の分子のみで構成されてもよいし、複数の種類の分子の組み合わせで構成されてもよい。後者の場合、例えば１つの成分は、特定のにおいを生じる分子の組み合わせである。
【００２３】
さらに情報処理装置２０００は、第２成分を含む参照ガスの特徴量を取得する。例えば参照ガスは、測定対象ガスに含まれるキャリアガスと同じキャリアガス、及び第２成分を含む。ここで、参照ガスは第１成分を含まないことが好適であるが、参照ガスにおける第１成分の含有量は必ずしもゼロである必要はない。また、第２成分は、例えば空気中の水分等、キャリアガスに含まれうる成分であってもよい。
【００２４】
参照ガスの特徴量は、参照ガスをセンサ２０で測定した結果に基づいて得られる。センサ２０は、センサ１０と同様に、センシングしたガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化する性質を持つセンサである。なお、センサ２０は、センサ１０と同一であってよいし、異なってもよい。参照ガスの特徴量は、測定対象ガスの特徴量と同様に、センサ２０で参照ガスを測定することで得られるベクトル（時系列データ）そのものであってもよいし、そのベクトルに任意の線形変換を施したものでもよい。
【００２５】
情報処理装置２０００は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量とに基づいて、推定対象ガスの特徴量を算出する。推定対象ガスは、第１成分を含むが前記第２成分は含まないガスである。
【００２６】
なお、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量には、同種のものを用いる。例えば、測定対象ガスの特徴量に、センサの検出結果を表すベクトルそのものを用いるのであれば、参照ガスの特徴量にも、センサの検出結果を表すベクトルそのものを用いる。一方、測定対象ガスの特徴量に、センサの検出結果を表すベクトルに線形変換を施したものを用いるのであれば、参照ガスの特徴量にも、センサの検出結果を表すベクトルに同様の線形変換を施したものを用いる。
【００２７】
＜作用効果＞
本実施形態の情報処理装置２０００によれば、第２成分を含む参照ガスの特徴量を利用して、第１成分と第２成分が含まれる測定対象ガスの特徴量から、第１成分を含むが第２成分を含まない推定対象ガスの特徴量が算出される。すなわち、複数種類の成分を含むガスについて測定を行った結果から、その内の特定の成分についての特徴量（すなわち、不要な成分の影響を除去した特徴量）を得ることができる。そして、この方法によれば、影響を除去できる成分は水分に限定されず、任意の成分の影響を除去することができる。
【００２８】
また、本実施形態の情報処理装置２０００は、推定対象ガスをセンサで実測しにくいケースにおいて、特に有用である。例えば分子の種類によっては、その分子単体で扱うよりも、その分子を溶媒に溶かした状態で扱う方が扱いやすいことがある。例えば前述したエタノールは、エタノール単体で扱うよりも、エタノール水溶液として扱う方が扱いやすい。そのため、エタノール単体をセンサ１０で直接測定するよりも、エタノール水溶液を気化させたガスをセンサ１０で測定し、その測定に基づいて得た情報（特徴量）から水分子の影響を除去することでエタノール単体に関する情報を得る方が、測定が容易になる。このように、情報処理装置２０００によれば、所望の成分の特徴量を得るために要する測定が容易になるという効果がある。
【００２９】
なお、図１を参照した上述の説明は、情報処理装置２０００の理解を容易にするための例示であり、情報処理装置２０００の機能を限定するものではない。以下、本実施形態の情報処理装置２０００についてさらに詳細に説明する。
【００３０】
＜情報処理装置２０００の機能構成の例＞
図３は、実施形態１の情報処理装置２０００の機能構成を例示する図である。情報処理装置２０００は、第１取得部２０２０、第２取得部２０４０、及び算出部２０６０を有する。第１取得部２０２０は、測定対象ガスの特徴量を取得する。第２取得部２０４０は、参照ガスの特徴量を取得する。算出部２０６０は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量とに基づいて、推定対象ガスの特徴量を算出する。
【００３１】
＜情報処理装置２０００のハードウエア構成＞
情報処理装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、情報処理装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【００３２】
図４は、情報処理装置２０００を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は任意の計算機である。例えば計算機１０００は、Personal Computer（PC）やサーバマシンなどの据え置き型の計算機である。その他にも例えば、計算機１０００は、スマートフォンやタブレット端末などの可搬型の計算機である。計算機１０００は、情報処理装置２０００を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
【００３３】
計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【００３４】
プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、FPGA（Field−Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【００３５】
入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。その他にも例えば、入出力インタフェース１１００には、センサ１０が接続される。ただし、センサ１０は必ずしも計算機１０００と直接接続されている必要はない。例えばセンサ１０は、計算機１０００と共有している記憶装置に時系列データ１４を記憶させてもよい。
【００３６】
ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００を通信網に接続するためのインタフェースである。この通信網は、例えば LAN（Local Area Network）や WAN（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１１２０が通信網に接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３７】
ストレージデバイス１０８０は、情報処理装置２０００の各機能構成部を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。
【００３８】
＜処理の流れ＞
図５は、実施形態１の情報処理装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。第１取得部２０２０は、測定対象ガスの特徴量を取得する（Ｓ１０２）。第２取得部２０４０は、参照ガスの特徴量を取得する（Ｓ１０４）。算出部２０６０は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量とに基づいて、推定対象ガスの特徴量を算出する（Ｓ１０６）。
【００３９】
＜情報処理装置２０００の利用環境の例＞
ここで、以降の説明の理解を容易にするため、情報処理装置２０００の利用環境を具体的に例示する。図６は、情報処理装置２０００の利用環境を例示する図である。図６のセンサ１０は、筐体１０２、センサ本体（受容体）１０４、サンプリングポンプ１０６、パージポンプ１０８、及び出力インタフェース１１０を有する。サンプリングポンプ１０６は、測定対象ガスを筐体１０２の内部へ導くためのポンプである。サンプリングポンプ１０６を用いて測定対象ガスを筐体１０２の中に導くことにより、センサ本体１０４が測定対象ガスに曝される。これにより、測定対象ガスがセンサ１０によって測定される。
【００４０】
センサ本体１０４は、前述した時系列データ１４を出力する。時系列データ１４は、出力インタフェース１１０を介して外部へ出力される。図６の例では、時系列データ１４は情報処理装置２０００に対して出力される。
【００４１】
情報処理装置２０００は、記憶装置１２０に接続されている。記憶装置１２０には、参照ガスの特徴量が記憶されている。参照ガスの特徴量は、センサ２０で参照ガスを測定した結果に基づいて生成され、予め記憶装置１２０に記憶しておく。センサ２０には、例えば、センサ１０と同一のものを利用する。
【００４２】
情報処理装置２０００は、センサ１０から得た時系列データ１４を用いて、測定対象ガスの特徴量を算出する。また、情報処理装置２０００は、記憶装置１２０から、参照ガスの特徴量を取得する。そして情報処理装置２０００は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量を用いて、推測対象ガスの特徴量を算出する。この具体的な算出方法については後述する。
【００４３】
パージポンプ１０８は、パージガスをセンサ本体１０４に導くために利用される。パージガスとは、センサ本体１０４から測定対象ガスを取り除き、センサ本体１０４の状態を、測定対象ガスに曝す前の状態と同等の状態に戻すために利用されるガスである。センサ本体１０４を測定対象ガスに曝す操作と、センサ本体１０４から測定対象ガスを取り除く操作とを繰り返すことで、センサ１０から時系列データ１４を複数得ることがある。
【００４４】
図７は、センサ１０から得られる複数の時系列データ１４を例示する図である。図７では、立ち上がりの時系列データと立ち下がりの時系列データとを区別しやすいように、立ち上がりの時系列データが実線で表されており、立ち下がりの時系列データが点線で表されている。図７において、期間Ｐ１の時系列データ１４−１と期間Ｐ３の時系列データ１４−３は、センサ本体１０４を測定対象ガスに曝す操作によって得られる。このようにセンサを測定対象のガスに曝す操作によって得られる時系列データを、「立ち上がり」の時系列データと呼ぶ。
【００４５】
一方、期間Ｐ２の時系列データ１４−２と期間Ｐ４の時系列データ１４−４は、センサから測定対象ガスを取り除く操作（センサ本体１０４をパージガスに曝す操作）よって得られる。センサから測定対象のガスを取り除く操作によって得られる時系列データを、「立ち下がり」の時系列データと呼ぶ。
【００４６】
測定対象ガスの特徴量は、立ち上がりの時系列データ又はこれに任意の線形変換を加えたもの（以下、立ち上がりの時系列データから得られる特徴量）であってもよいし、立ち下がりの時系列データ又はこれに任意の線形変換を加えたもの（以下、立ち下がりの時系列データから得られる特徴量）であってもよい。また、対象ガスの特徴量は、立ち上がりの時系列データから得られる特徴量と立ち下がりの時系列データから得られる特徴量を連結したデータであってもよい。参照ガスの特徴量についても同様である。
【００４７】
ここで、図６に示した利用環境は、以降の説明の理解を容易にするための例示であり、情報処理装置２０００の利用環境を限定するものではない。例えば、図６の例では測定対象ガスの特徴量については情報処理装置２０００が利用するタイミングで生成され（オンラインで生成され）、参照ガスの特徴量については予め生成されている（オフラインで生成されている）が、これらの特徴量を生成するタイミングは任意である。例えば、測定対象ガスの特徴量も予め生成しておき、記憶装置に記憶させておいてもよい。その他にも例えば、参照ガスの特徴量もオンラインで生成するようにしてもよい。
【００４８】
＜測定対象ガスの特徴量の取得：Ｓ１０２＞
第１取得部２０２０は、測定対象ガスの特徴量を取得する（Ｓ１０２）。第１取得部２０２０が測定対象ガスの特徴量を取得する方法は任意である。例えば第１取得部２０２０は、図６で例示したように、測定対象ガスを測定したセンサ１０から出力される時系列データ１４を取得し、時系列データ１４に基づく測定対象ガスの特徴量を取得する。ここで、時系列データ１４を変換することで特徴量を生成する場合、第１取得部２０２０は、この変換処理を行う。その他にも例えば、センサ１０と情報処理装置２０００の間に、時系列データ１４を測定対象ガスの特徴量に変換する機能を持つ変換装置を介在させてもよい。この場合、情報処理装置２０００は、この変換装置から、測定対象ガスの特徴量を算出する。
【００４９】
その他にも例えば、情報処理装置２０００は、測定対象ガスの特徴量が記憶されている記憶装置にアクセスすることで、測定対象ガスの特徴量を取得してもよい。測定対象ガスの特徴量が記憶されている記憶装置は、情報処理装置２０００の内部に設けられていてもよいし、情報処理装置２０００の外部に設けられていてもよい。
【００５０】
＜参照ガスの特徴量の取得：Ｓ１０４＞
第２取得部２０４０は、参照ガスの特徴量を取得する（Ｓ１０４）。参照ガスの特徴量を得る方法には、測定対象ガスの特徴量を得る方法として前述した種々の方法のいずれかを採用することができる。
【００５１】
ただし、ガスの特徴量は、その測定条件において変化しうる。測定条件としては、例えば、ガスの温度やガスの流量などがある。そこで例えば、第２取得部２０４０は、測定対象ガスの測定条件を考慮して、参照ガスの特徴量を取得してもよい。すなわち、第２取得部２０４０は、測定対象ガスの測定条件と類似又は一致する測定条件に対応する参照ガスの特徴量を取得する。この場合、様々な測定条件下で参照ガスの測定を行い、測定条件と参照ガスの特徴量との対応付けを記憶装置１２０に複数記憶させておく。
【００５２】
例えば第２取得部２０４０は、測定対象ガスの測定条件に最も類似する測定条件と対応づけられている参照ガスの特徴量を取得する。その他にも例えば、第２取得部２０４０は、測定対象ガスの測定条件に類似する複数の測定条件それぞれと対応づけられている参照ガスの特徴量を取得し、取得した複数の参照ガスの特徴量を用いて、推定対象ガスの特徴量の算出に用いる参照ガスの特徴量を算出してもよい。例えば第２取得部２０４０は、取得した「測定条件、参照ガスの特徴量」の複数の組みに対して任意の内挿を行うことにより、測定対象ガスの測定条件と同じ測定条件における参照ガスの特徴量を推定する。
【００５３】
その他にも例えば、測定条件と参照ガスの特徴量との複数の対応付けを用いて、測定条件から参照ガスの特徴量を推定する推定モデルを予め生成しておき、この推定モデルを記憶装置に記憶させておいてもよい。第２取得部２０４０は、この推定モデルを記憶装置から取得し、測定対象ガスの測定条件を取得して推定モデルに入力することで、測定対象ガスの測定条件と同じ測定条件に対応する参照ガスの特徴量を取得する。
【００５４】
なお、第２取得部２０４０は、測定対象ガスの測定条件を把握するために、測定対象ガスの測定条件を示す情報を取得する。この情報は、情報処理装置２０００に対して手動で入力されてもよいし、任意の記憶装置に記憶されていてもよい。
【００５５】
＜推定対象ガスの特徴量の算出：Ｓ１０６＞
算出部２０６０は、測定対象ガスの特徴量と参照ガスの特徴量とに基づいて、推定対象ガスの特徴量を算出する（Ｓ１０６）。ここで、情報処理装置２０００が扱うガスの特徴量は、概ね、そのガスに含まれる各成分に起因する特徴量の線形和となる。具体的には、以下の式（１）が成り立つ。なお、式（１）が成り立つ理由については後述する。
【数１】
2020065983.tif 000003
ここで、F1 は、成分 X と成分 Y を含み、それぞれの濃度が x1 と y1 であるガスの特徴量である。F2 は、成分 X を含み、その濃度が x2 であるガスの特徴量である。F3 は、成分 Y を含み、その濃度が y2 であるガスの特徴量である。
【００５６】
このことから、測定対象ガスの特徴量 Ft、推定対象ガスの特徴量 Fe、及び参照ガスの特徴量 Fr について、以下の式（２）が成り立つ。
【数２】
2020065983.tif 000004
ここで、測定対象ガスと推定対象ガスにおいて、第１成分の濃度は等しいとする。また、測定対象ガスにおいて、第２成分の濃度は a であるとする。さらに、参照ガスにおいて、第２成分の濃度は b であるとする。なお、0<a<1, 0<b<=1 を満たす。
【００５７】
さらに上述の式（２）から、推定対象ガスの特徴量は、以下の式（３）で定まる。
【数３】
2020065983.tif 000005
【００５８】
算出部２０６０は、上述の式（３）に基づき、測定対象ガスの特徴量 Ft と参照ガスの特徴量 Fr から、推定対象ガスの特徴量 Fe を算出する。その方法は、１）比率 s の特定が不要な算出方法と、２）比率 s の特定が必要な算出方法とに大別される。以下、それぞれについて具体的に例示する。
【００５９】
＜＜比率s の特定が不要な方法＞＞
式（３）において、s=1 であれば、Fe=Ft-Fr となる。すなわち、測定対象ガスにおける第２成分の濃度と、参照ガスにおける第２成分の濃度とが等しければ、推定対象ガスの特徴量は、測定対象ガスの特徴量から参照ガスの特徴量を減算することで算出することができる。なお、測定対象ガスにおける第２成分の濃度と、参照ガスにおける第２成分の濃度とを等しくすることは、測定対象ガスにおける第２成分の分圧と、参照ガスにおける第２成分の分圧とを等しくすることに相当する。
【００６０】
そこで、測定対象ガスの特徴量を得るための測定と、参照ガスの特徴量を得るための測定を、測定対象ガスと参照ガスにおける第２成分の濃度が等しいという測定条件下で行うようにする。第１取得部２０２０は、この測定条件下で得られた測定対象ガスの特徴量を取得する。また、第２取得部２０４０は、この測定条件下で得られた参照ガスの特徴量を取得する。そして、算出部２０６０は、測定対象ガスの特徴量から参照ガスの特徴量を減算することで、推定対象ガスの特徴量を算出する。
【００６１】
測定対象ガスと参照ガスにおいて第２成分の濃度を等しくする方法には、例えば次の方法がある。ここでは、或る物体が発するにおいをセンサ１０で測定するとする。ここで、物体は固体、液体、及び気体のいずれであってもよい。この場合、測定対象ガスとして、その物体を入れた容器にキャリアガスを通すことで得られるガスを利用し、なおかつ参照ガスとして上記キャリアガスを用いる。こうすることで、物体が発する匂い成分以外の成分（つまり第２成分）の濃度が等しくなる。
【００６２】
測定対象ガスと参照ガスにおいて第２成分の濃度を等しくするその他の方法として、例えば次の方法がある。ここでは、溶液の蒸気である測定対象ガスから溶媒の影響を取り除きたい（例えば、水溶液の蒸気から水蒸気の影響を取り除きたい）とする。この場合、例えば、測定対象ガスの容器には溶液を入れ、参照ガスの容器には溶媒を入れる。そして、これらのガスの温度を等しくし、なおかつ測定容器内の蒸気を飽和蒸気にする操作を行うことにより、測定対象ガスと参照ガスにおける第２成分（溶媒の気体分子）の濃度を等しくすることができる。ここで、測定対象ガスと参照ガスの温度を等しくする方法としては、例えば、これらを近い場所や同じ気温の場所に十分な時間放置しておくという方法などがある。また、測定容器内の蒸気を飽和蒸気にする操作としては、例えば、測定容器を十分に撹拌する操作などがある。
【００６３】
＜＜比率 s の特定が必要な方法＞＞
算出部２０６０は、式（３）における比率 s（すなわち、参照ガスにおける第２成分の濃度 a に対する、対象ガスにおける第２成分の濃度 b の比率）を特定し、式（３）を用いて、推定対象ガスの特徴量を算出する。すなわち、算出部２０６０は、参照ガスの特徴量に比率 s を乗じたものを、測定対象のガスの特徴量から減算することにより、推定対象ガスの特徴量を算出する。
【００６４】
この方法を利用するためには、比率 s を特定する必要がある。比率 s を特定する方法として、以下に３つの方法を例示する。
【００６５】
＜＜＜比率 s を特定する方法１＞＞＞
測定対象ガスと参照ガスそれぞれについて、ガスに含まれる第２成分の濃度を測定するセンサを用いて、第２成分の濃度を測定する。これにより、各ガスにおける第２成分の濃度を特定することができるため、これらの比率である s を特定できる。すなわち、算出部２０６０は、測定によって特定された測定対象ガスの濃度 a を、測定によって特定された参照ガスの濃度 b で割ることにより、比率 s（=a/b）を算出する。
【００６６】
例えば、第２成分が水分子であるとする。この場合、濃度センサとして湿度センサを利用する。これにより、水分子の濃度を測定することができる。なお、濃度センサによる測定は、センサ１０による測定と一緒に行われてもよいし、別途行われてもよい。前者の場合、例えば図６のセンサ１０において、サンプリングポンプ１０６に濃度センサを設ける。
【００６７】
ここで、参照ガスの特徴量を予め記憶装置１２０に記憶させておくとする。この場合、参照ガスの特徴量に加え、参照ガスにおける第２成分の濃度の測定結果も、記憶装置１２０に記憶させておく。算出部２０６０は、濃度センサによって得られた測定対象ガスにおける第２成分の濃度 a を、記憶装置１２０から取得した参照ガスにおける第２成分の濃度 b で割ることにより、比率 s を算出する。
【００６８】
＜＜＜比率 s を特定する方法２＞＞＞
算出部２０６０は、以下のように推定対象ガスの特徴量の大きさを最小化する最適化問題を解くことで、比率 s を算出してもよい。
【数４】
2020065983.tif 000006
【００６９】
この最適化問題は、種々の探索方法で s を特定することで解くことができる。ここで、探索手法には、二分探索や勾配法などの既知の方法を利用することができる。
【００７０】
＜＜＜比率 s を特定する方法３＞＞＞
算出部２０６０は、推定対象ガスの特徴量（Fe=Ft-sFr）を基底特徴量の線形結合の和として表した場合の残差を最小化する最適化問題を解くことで、比率 s を算出しても良い。ここで、基底特徴量とは、或る基底成分のみが含まれているガス（以下、基底ガス）の測定値に基づく特徴量である。例えば、測定対象ガスが酒の蒸気であれば、酵母が発酵中に生成される、酢酸エチル、酢酸イソアミル、カプロン酸エチル等を含んでいると考えられるため、基底成分として、これらの物質を用いることができる。また、基底成分は、上述のような特定の物質ではなく、複数の物質の混合物であっても良い。
【００７１】
ここで、推定対象ガスに含まれる成分の種類がM 種類の基底成分を含んでいる場合、前述の式（１）で説明したとおり、推定対象ガスは、次のような線形和で表される。
【数５】
2020065983.tif 000007
ただし、Fm は各基底成分 m のみが含まれているガス（基底ガス）の測定値から算出した基底特徴量である。また、係数 um は、推定対象ガスにおける基底成分 m の濃度 am と基底ガスにおける基底成分の濃度 bm の比 am/bm である。
【００７２】
例えば算出部２０６０は、式（５）に基づく以下の最適化問題を解くことで比率 s を算出する。なお、上述の「比率αを特定する方法２」は、以下の数式（５）において M=0 とした場合に相当する。
【数６】
2020065983.tif 000008
ここで、目的関数の第２項は L1 正則化項である。
【００７３】
この最適化問題は、種々の探索方法で s（およびｕｍ）を特定することで解くことができる。ここで、探索手法には、二次計画法や勾配法等、既知の方法を利用することができる。なお、式（６）における残差（目的関数の第１項）には、L2 距離以外の任意の距離を利用することもできる。また、正則化の方法は L1 正則化に限定されず、L2 正則化などの任意の正則化を利用できる。
【００７４】
なお、推定対象ガスは、 M 種の基底成分のみから成っている必要はない。ただし、推定対象ガスに含まれている可能性のある成分はなるべく基底成分として用いる方が好ましい。
【００７５】
また、基底成分には、推定対象ガスに含まれていないものを選んでも良い。この場合、推定対象ガスに含まれない基底成分の係数 um がゼロになりやすいように前述の L1 正則化項を用いる（λ１＞０）ことが好ましい。
【００７６】
なお、算出部２０６０は、係数 u1、u2、...、及び uM を推定対象ガスの特徴量として算出しても良い。
【００７７】
＜＜＜比率 s を特定する方法３＞＞＞
第２成分が水分子であるとする。水分子については、温度と飽和水蒸気量との関係が既知である。そのため、測定対象ガスをセンサ１０で測定する際、測定対象ガスに含まれる水分子の量が飽和水蒸気量に達するように操作（例えば撹拌）した上で測定を行えば、測定対象ガスに含まれる水分子の濃度を測定することなく、測定対象ガスに含まれる水分子の濃度を特定することができる。参照ガスについても、同様の方法により、参照ガスに含まれる水分子の濃度を特定することができる。
【００７８】
算出部２０６０は、測定対象ガスと参照ガスの温度それぞれを取得する。算出部２０６０は、ガスの温度と飽和水蒸気量とを対応づけた情報（例えば、温度を飽和水蒸気量に変換する関数）を利用して、測定対象ガスの温度から、測定対象ガスにおける水分子の飽和水蒸気量を特定する。同様の方法により、算出部２０６０は、参照ガスの温度から、参照ガスにおける水分子の飽和水蒸気量を特定する。そして、算出部２０６０は、測定対象ガスについて特定した飽和水蒸気量を、参照ガスについて特定した飽和水蒸気量で割った値を、比率 s とする。ガスの温度と飽和水蒸気量とを対応づけた情報は、算出部２０６０からアクセス可能な記憶装置（例えば、記憶装置１２０）に記憶させておく。
【００７９】
ここで前述した様に、飽和水蒸気量には温度が関係する。例えば測定対象ガスの温度は、測定対象ガスの温度を温度センサで測定することで特定できる。その他にも例えば、測定対象ガスの温度が測定場所の気温と等しくなるようにしておけば、測定場所の気温を測ることにより、測定対象ガスの温度を特定することができる。例えば、対象ガスを測定場所に十分な時間放置してから測定を行うことで、測定ガスの温度を気温と等しくすることができる。
【００８０】
参照ガスの温度は、例えば、測定対象ガスの温度と同様に特定することができる。その他にも例えば、温度（前述した測定条件に相当）と参照ガスの特徴量との対応付けを記憶装置１２０に複数記憶させておき、第２取得部２０４０が、測定対象ガスの温度に類似又は一致する温度に対応する参照ガスの特徴量を取得するようにしてもよい。その他にも例えば、参照ガスの温度から参照ガスの特徴量を推定する推定モデルを記憶装置１２０に記憶させておき、第２取得部２０４０が、この推定モデルを取得して、測定対象ガスの温度をこの推定モデルに入力することで、参照ガスの特徴量を取得するようにしてもよい。
【００８１】
また、測定対象ガスの温度と参照ガスの温度を特定しなくても、これらの温度を等しくした上で、いずれにおいても水分子の含有量が飽和水蒸気量に達するように操作して測定を行えば、測定対象ガスと参照ガスにおける水分子の濃度は等しくなる。そのため、このようにすれば、比率 s を特定することなく、推定対象ガスの特徴量を算出できる。これは、 s の特定が不要な方法に該当する。なお、測定対象ガスの参照ガスの温度を等しくする方法は前述した通りである。
【００８２】
＜情報処理装置２０００による出力＞
情報処理装置２０００は、算出された推定対象ガスの特徴量に関する情報を出力する。例えば、情報処理装置２０００は、推定対象ガスの特徴量を表すテキストデータや画像データ（例えばグラフ）などを生成して出力する。その出力先は任意である。例えば出力先は、記憶装置やディスプレイ装置である。
【００８３】
＜式（１）が成り立つ理由＞
前述したように、情報処理装置２０００が扱うガスの特徴量は、概ね、そのガスに含まれる各成分に起因する特徴量の線形和となる。よって、以下に再掲する式（１）が成り立つ。
【数７】
2020065983.tif 000009
【００８４】
ここで、ガスの特徴量は、ガスをセンサ１０やセンサ２０で測定した結果得られる測定結果ベクトル、又は測定結果ベクトルに対して任意の線形変換を施したものである。ここで、線形性を持つデータに対して線形変換を施したデータは、必ず線形性を持つ。そのため、測定結果ベクトルで表した特徴量が線形性を有すれば、測定結果ベクトルに対して任意の線形変換を施すことで得られる特徴量も線形性を有する。
【００８５】
そこで以下、測定結果ベクトルで表した特徴量が線形性を有することを説明する。
【００８６】
まず、センサ１０やセンサ２０のように、分子が付着する受容体を有し、その受容体における分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサにおけるセンシングは、以下のようにモデル化できる。以下では、センサ１０を例として説明している。
（１）センサ１０は、K 種類の分子を含む対象ガスに曝されている。
（２）ガスにおける各分子 k の濃度は一定のρkである。
（３）センサ１０には、合計 N 個の分子が吸着可能である。
（４）時刻t においてセンサ１０に付着している分子k の数は nk(t) 個である。
【００８７】
センサ１０に付着している分子 k の数 nk(t) の時間変化は、以下のように定式化できる。
【数８】
2020065983.tif 000010
【００８８】
式（７）の右辺の第１項と第２項はそれぞれ、単位時間当たりの分子 k の増加量（新たにセンサ１０に付着する分子 k の数）と減少量（センサ１０から離脱する分子 k の数）を表している。また、αk とβk はそれぞれ、分子 k がセンサ１０に付着する速度を表す速度定数と、分子 k がセンサ１０から離脱する速度を表す速度定数である。
【００８９】
ここで、濃度ρkが一定であるため、上記式（７）から、時刻t における分子 k の数 nk(t) は、以下のように定式化できる。
【数９】
2020065983.tif 000011
【００９０】
また、時刻 t0（初期状態）でセンサ１０に分子が付着していないと仮定すれば、nk(t) は以下のように表される。
【数１０】
2020065983.tif 000012
【００９１】
センサ１０の検出値は、ガスに含まれる分子によってセンサ１０に働く応力などの粘弾性や動力学特性に関連する物理量によって定まる。そして、複数の分子によってセンサ１０の物理量は、個々の分子による物理量への寄与の線形和で表すことができると考えられる。ただし、分子による物理量への寄与は、分子の種類によって異なると考えられる。すなわち、センサ１０の検出値に対する分子の寄与は、その分子の種類によって異なると言える。
【００９２】
そこで、センサ１０の検出値 y（t） は、以下のように定式化できる。
【数１１】
2020065983.tif 000013
ここで、γk とξk はいずれも、センサ１０の検出値に対する分子 k の寄与を表す。
【００９３】
上記式（１０）は、ガスをセンサ１０で測定することで得られる時系列データ１４が、そのガスに含まれる各分子 k に起因する検出値の時系列データ exp{-βkt} の線形和となることを表している。さらに、式（１０）は、係数ξk が各ガスρk 濃度に比例することを表している。よって、ガスをセンサ１０で測定することで得られる時系列データ１４（すなわち測定結果ベクトル）が線形性を有することが分かる。
【００９４】
＜線形変換の具体例＞
前述したように、ガスの特徴量は、センサの検出結果を表すベクトルに対し、任意の線形変換を施したものであってもよい。ここではこの線形変換の具体例を記載する。
【００９５】
＜＜統計量＞＞
例えば、測定結果ベクトルが示す各要素（検出値）の平均値や、測定結果ベクトルによって表される時系列データの振幅を、ガスの特徴量とすることができる。平均値を算出する変換行列Ａは、(1/N, 1/N, ..., 1/N) で表すことができる。ここで、N は測定結果ベクトルの要素数である。
【００９６】
振幅を算出する変換行列Ａは、(0, 0, -1, 0, 0, ..., 1, 0, ..., 0) で表すことができる。ここで、変換行列の要素が-1 である列は、測定結果ベクトルにおいて検出値が最小の要素に対応し、変換行列の要素が 1 である列は、測定結果ベクトルにおいて検出値が最大の要素に対応する。
【００９７】
＜＜ダウンサンプリング＞＞
例えば、測定結果ベクトルをダウンサンプリングすることで得られるベクトルを、特徴量とすることができる。ダウンサンプリングの具体的な方法には、測定結果ベクトルの要素を間引く方法や、測定結果ベクトルの要素について、所定間隔で平均を取る方法が挙げられる。
【００９８】
図８は、ダウンサンプリングを行う変換行列を例示する図である。図８の上段の変換行列を利用すると、測定結果ベクトルの要素から３個に１個のみを取り出したベクトルが得られる。一方、図８の下段の変換行列を利用すると、測定結果ベクトルの要素について、３個ずつ平均を取ったベクトルが得られる。
【００９９】
＜＜平滑化フィルタ＞＞
例えば、測定結果ベクトルに対し、ガウシアンフィルタなどの平滑化フィルタを利用した線形変換を施すことで得られるベクトルを、特徴量とすることができる。この場合、平滑化フィルタが変換行列となる。
【０１００】
＜＜オフセットの除去＞＞
センサ１０の検出値は、センサ１０を測定対象ガスに曝さない状態でも、０より大きい検出値を出力しうる。検出結果ベクトルからこのようなオフセットの影響を除去する変換も、線形変換で実現することができる。図９は、オフセットを除去する線形変換を例示する図である。図９の上段に示す変換行列は、測定結果ベクトルが示す検出値の平均が０となるように、各検出値からこれらの平均値を引き算する線形変換を実現する。一方、図９の下段に示す変換行列は、基準の時刻（例えば時刻t0）の検出値が０となるように、基準の時刻における検出値を各検出値から引くという線形変換を実現する。
【０１０１】
＜＜最小二乗法＞＞
「最小二乗法により、測定結果ベクトルを他のベクトルの線形和で表し、各ベクトルの係数を列挙したベクトルを得る」という処理は、線形変換で表せる。具体的には、最小二乗法を以下の式（１１）として定式化すると、上記係数を得る変換行列は式（１２）に示す変換行列で定式化できる。
【数１２】
2020065983.tif 000014
ここで、目的関数の第２項は L2 正則化項である。
【数１３】
2020065983.tif 000015
【０１０２】
このような最小二乗法の適用の具体例として、例えば、ガスに含まれる各種類の成分の寄与を上記係数として取り出し、その寄与を列挙したベクトルをガスの特徴量とすることが挙げられる。以下、具体的に説明する。
【０１０３】
まず、前述したように、センサ１０の検出値 y(t) は、以下に再掲する式（１０）で表せる。
【数１４】
2020065983.tif 000016
【０１０４】
そこで、例えば特徴定数の集合Θ={θ1, θ2,..., θm} を定義すると、時系列データ１４を以下の式（１３）に示すように分解することができる。
【数１５】
2020065983.tif 000017
ここで、ξi は、センサ１０の検出値に対する特徴定数θi の寄与を表す寄与値である。なお、ガスに含まれていない成分に対応する特徴定数については、寄与ξがゼロとなる。
【０１０５】
そして、寄与値ξi を列挙したベクトルΞを、ガスの特徴量として用いる。なお、特徴定数θとしては、前述した速度定数βや、速度定数の逆数である時定数τを採用することができる。θとしてβとτを使う場合それぞれについて、式（１３）は、以下のように表すことができる。
【数１６】
2020065983.tif 000018
【０１０６】
式（１４）に示す分解は、例えば、以下の式（１６）で定式化される最小二乗法によって実現できる。よって、前述した理由から、係数ξkを列挙した特徴量Ξは、測定結果ベクトルを線形変換することで得ることができる。なお、式（１５）に示す分解についても同様である。
【数１７】
2020065983.tif 000019
【０１０７】
＜２種類以上の成分の影響を除去する方法＞
情報処理装置２０００は、測定対象ガスに含まれる２種類以上の成分の影響を取り除いた特徴量を算出してもよい。例えば、測定対象ガスが第１成分から第 n 成分という n 種類の成分を含んでいる状況において、測定対象ガスの特徴量から、第１成分を含むが第２から第 n 成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出してもよい。
【０１０８】
例えば、情報処理装置２０００は、これまでに説明した不要な成分の影響を除去した特徴量を算出する方法を繰り返し行うことで、第１成分を含むが第２から第 n 成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出してもよい。具体的には、まず情報処理装置２０００は、第１から第 n 成分を含む測定対象ガスの特徴量と、第 n 成分を含む参照ガスの特徴量とを用いることで、第１から第（n-1）成分を含むガスの特徴量を算出する。次に情報処理装置２０００は、第１から第（n-1）成分を含むガスの特徴量と、第（n-1）成分を含む参照ガスの特徴量とを用いることで、第１から第（n-2）成分を含むガスの特徴量を算出する。このような処理を繰り返すことで、第１成分を含むが第２から第 n 成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出することができる。
【０１０９】
この方法では、第２成分を含む参照ガスに加え、第３成分を含む参照ガスから第 n 成分を含む参照ガスという、合計（n-1）種類の参照ガスの特徴量が必要となる。各参照ガスの特徴量を得る方法は、前述した第２成分を含む参照ガスの特徴量を得る方法と同様である。
【０１１０】
その他にも例えば、情報処理装置２０００は、（n-1）種類の参照ガスの特徴量を用いて、測定対象ガスの特徴量から、第２から第 n 成分の影響をまとめて取り除く計算を行ってもよい。これは、式（４）で表した方法と同様に、推定対象ガスの特徴量の大きさを最小化する最適化問題を解くことで実現できる。具体的には、以下の最小二乗法を解いた結果として得られる目的関数の値が、推定対象ガスの特徴量となる。なお、最小二乗法の解法には、既存の技術を利用できる。
【数１８】
2020065983.tif 000020
ここで、Ft は測定対象ガスの特徴量であり、Fri は第 i 成分を含む参照ガスの特徴量である。
【０１１１】
なお、測定対象ガスに含まれる複数種類の成分の濃度比が既知である場合には、この濃度比を利用してもよい。例えば測定対象ガスが酒の蒸気であり、測定対象ガスからエタノール分子と水分子の影響を取り除くとする。この場合、酒のアルコール度数が既知であれば、測定対象ガスにおけるエタノール分子と水分子の濃度比が分かる。
【０１１２】
例えば、第 k 成分の濃度が、第 j 種の濃度の w 倍であるとする。この場合、例えば式（１４）において、αk を w*αj と置き換えることができる。このように未知の係数を減らすことにより、特徴量の算出に要する時間を削減できるとともに、推定対象ガスの特徴量をより正確に算出することができる。
【０１１３】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記各実施形態を組み合わせた構成や、上記以外の様々な構成を採用することもできる。
【０１１４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
１．  第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得部と、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得部と、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出部と、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、情報処理装置。
２．  前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度と、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度は等しく、
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量から前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記推定対象ガスの特徴量を算出する、１．に記載の情報処理装置。
３．  前記算出部は、
前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度に対する、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度の比率を特定し、
前記測定対象ガスの特徴量から、前記比率を乗じた前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記測定対象ガスの特徴量を算出する、１．に記載の情報処理装置。
４．  前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分の大きさを最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、３．に記載の情報処理装置。
５．  前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分と、１つ以上の成分の特徴量の線形和との残差を最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、３．に記載の情報処理装置。
６．  前記第１取得部は、前記第２成分の濃度を測定するセンサを用いて測定された、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記第２取得部は、前記参照ガスの特徴量に加え、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記算出部は、前記比率を、前記第１取得部により得られた前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度を、前記第２取得部により得られた前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度で割ることにより算出する、３．に記載の情報処理装置。
７．  前記第２成分は水分子であり、
前記測定対象ガスと前記参照ガスに含まれる前記水分子の量はいずれも飽和水蒸気量であり、
前記算出部は、前記比率を、前記測定対象ガスにおける飽和水蒸気量を前記参照ガスにおける飽和水蒸気量で割ることで算出する、３．に記載の情報処理装置。
８．  それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から、前記取得した測定環境に類似する測定環境に対応づけられている前記参照ガスの特徴量を取得する、２．乃至７．いずれか一つに記載の情報処理装置。
９．  それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、
前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から測定環境と参照ガスの特徴量の組みを複数取得し、
前記取得した複数の組みを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境における前記参照ガスの特徴量を算出し、
前記算出部は、前記算出された参照ガスの特徴量を利用する、２．乃至７．いずれか一つに記載の情報処理装置。
１０．  測定条件に対応する参照ガスの特徴量を推定する推定モデルが第２記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境及び前記推定モデルを取得し、前記推定モデルを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境に対応する前記参照ガスの特徴量を取得する、２．乃至７．いずれか一つに記載の情報処理装置。
１１．  前記測定対象ガスの特徴量は、前記測定対象ガスを前記第１センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータであり、
前記参照ガスの特徴量は、前記参照ガスを前記第２センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータである、１．乃至１０．いずれか一つに記載の情報処理装置。
【０１１５】
１２．  コンピュータによって実行される制御方法であって、
第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得ステップと、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得ステップと、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出ステップと、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、制御方法。
１３．  前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度と、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度は等しく、
前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量から前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記推定対象ガスの特徴量を算出する、１２．に記載の制御方法。
１４．  前記算出ステップにおいて、
前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度に対する、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度の比率を特定し、
前記測定対象ガスの特徴量から、前記比率を乗じた前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記測定対象ガスの特徴量を算出する、１２．に記載の制御方法。
１５．  前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分の大きさを最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、１４．に記載の制御方法。
１６．  前記算出ステップにおいて、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分と、１つ以上の成分の特徴量の線形和との残差を最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、１４．に記載の制御方法。
１７．  前記第１取得ステップにおいて、前記第２成分の濃度を測定するセンサを用いて測定された、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記第２取得ステップにおいて、前記参照ガスの特徴量に加え、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記算出ステップにおいて、前記比率を、前記第１取得ステップにより得られた前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度を、前記第２取得ステップにより得られた前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度で割ることにより算出する、１４．に記載の制御方法。
１８．  前記第２成分は水分子であり、
前記測定対象ガスと前記参照ガスに含まれる前記水分子の量はいずれも飽和水蒸気量であり、
前記算出ステップにおいて、前記比率を、前記測定対象ガスにおける飽和水蒸気量を前記参照ガスにおける飽和水蒸気量で割ることで算出する、１４．に記載の制御方法。
１９．  それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から、前記取得した測定環境に類似する測定環境に対応づけられている前記参照ガスの特徴量を取得する、１３．乃至１８．いずれか一つに記載の制御方法。
２０．  それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、
前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から測定環境と参照ガスの特徴量の組みを複数取得し、
前記取得した複数の組みを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境における前記参照ガスの特徴量を算出し、
前記算出ステップにおいて、前記算出された参照ガスの特徴量を利用する、１３．乃至１８．いずれか一つに記載の制御方法。
２１．  測定条件に対応する参照ガスの特徴量を推定する推定モデルが第２記憶装置に記憶されており、
前記第２取得ステップにおいて、前記測定対象ガスの測定環境及び前記推定モデルを取得し、前記推定モデルを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境に対応する前記参照ガスの特徴量を取得する、１３．乃至１８．いずれか一つに記載の制御方法。
２２．  前記測定対象ガスの特徴量は、前記測定対象ガスを前記第１センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータであり、
前記参照ガスの特徴量は、前記参照ガスを前記第２センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータである、１２．乃至２１．いずれか一つに記載の制御方法。
【０１１６】
２３．  １２．乃至２２．いずれか一つに記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【図１】
2020065983.tif 000021
【図２】
2020065983.tif 000022
【図３】
2020065983.tif 000023
【図４】
2020065983.tif 000024
【図５】
2020065983.tif 000025
【図６】
2020065983.tif 000026
【図７】
2020065983.tif 000027
【図８】
2020065983.tif 000028
【図９】
2020065983.tif 000029
【手続補正書】
【提出日】令和3年3月4日(2021.3.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得部と、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得部と、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出部と、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、情報処理装置。
【請求項２】
前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度と、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度は等しく、
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量から前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記推定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記算出部は、
前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度に対する、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度の比率を特定し、
前記測定対象ガスの特徴量から、前記比率を乗じた前記参照ガスの特徴量を減算することで、前記測定対象ガスの特徴量を算出する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分の大きさを最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記算出部は、前記測定対象ガスの特徴量と係数を乗じた前記参照ガスの特徴量との差分と、１つ以上の成分の特徴量の線形和との残差を最小化する前記係数を特定し、前記特定した係数を前記比率として用いる、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第１取得部は、前記第２成分の濃度を測定するセンサを用いて測定された、前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記第２取得部は、前記参照ガスの特徴量に加え、前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度をさらに取得し、
前記算出部は、前記比率を、前記第１取得部により得られた前記測定対象ガスにおける前記第２成分の濃度を、前記第２取得部により得られた前記参照ガスにおける前記第２成分の濃度で割ることにより算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記第２成分は水分子であり、
前記測定対象ガスと前記参照ガスに含まれる前記水分子の量はいずれも飽和水蒸気量であり、
前記算出部は、前記比率を、前記測定対象ガスにおける飽和水蒸気量を前記参照ガスにおける飽和水蒸気量で割ることで算出する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から、前記取得した測定環境に類似する測定環境に対応づけられている前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
それぞれ異なる複数の測定条件に対応づけて、その測定条件における測定の結果得られた前記参照ガスの特徴量が第１記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、
前記測定対象ガスの測定環境を取得し、前記第１記憶装置から測定環境と参照ガスの特徴量の組みを複数取得し、
前記取得した複数の組みを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境における前記参照ガスの特徴量を算出し、
前記算出部は、前記算出された参照ガスの特徴量を利用する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
測定条件に対応する参照ガスの特徴量を推定する推定モデルが第２記憶装置に記憶されており、
前記第２取得部は、前記測定対象ガスの測定環境及び前記推定モデルを取得し、前記推定モデルを用いて、前記測定対象ガスの測定環境に合致する測定環境に対応する前記参照ガスの特徴量を取得する、請求項２乃至７いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記測定対象ガスの特徴量は、前記測定対象ガスを前記第１センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータであり、
前記参照ガスの特徴量は、前記参照ガスを前記第２センサで測定した結果として得られる検出値の時系列データ、又はその時系列データに対して所定の線形変換を適用したデータである、請求項１乃至１０いずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
コンピュータによって実行される制御方法であって、
第１成分と第２成分を含む測定対象ガスを第１センサで測定した結果に基づいて得られる、前記測定対象ガスの特徴量を取得する第１取得ステップと、
前記第２成分を含む参照ガスを第２センサで測定した結果に基づいて得られる、前記参照ガスの特徴量を取得する第２取得ステップと、
前記測定対象ガスの特徴量と、前記参照ガスの特徴量とに基づいて、前記第１成分を含むが前記第２成分は含まない推定対象ガスの特徴量を算出する算出ステップと、を有し、
前記第１センサと前記第２センサはいずれも、測定したガスに含まれる分子の付着と離脱に応じて検出値が変化するセンサである、制御方法。
【請求項１３】
請求項１２に記載の制御方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2020065983.tif 000030
2020065983.tif 000031
2020065983.tif 000032
2020065983.tif 000033