"数値データシーケンスの中から、データを間引くか否かの判定に使用される閾値に基づいてデータを間引くことによって、非可逆にデータを圧縮するデータ圧縮装置が実行するデータ圧縮方法であって、所定数の数値データと、データの圧縮に用いる特定の圧縮アルゴリズムに対応する圧縮率の期待値と前記閾値との関係を用いて、目標圧縮率に対応する前記閾値を設定する第1の工程と、設定されている前記閾値を用いて前記圧縮アルゴリズムによって数値データを圧縮する第2の工程とを含むことを特徴とするデータ圧縮方法。数値データシーケンスの中から、データを間引くか否かの判定に使用される閾値に基づいてデータを間引くことによって、非可逆にデータを圧縮するデータ圧縮装置が実行するデータ圧縮方法であって、所定数の数値データと、データの圧縮に用いる特定の圧縮アルゴリズムに対応する圧縮率の期待値と前記閾値との関係を用いて、目標圧縮率に対応する前記閾値を初期設定する第1の工程と、設定されている前記閾値を用いて前記圧縮アルゴリズムによって数値データを圧縮するとともに、前記所定数ごとの数値データの実際の圧縮率を算出する第2の工程と、算出した前記実際の圧縮率と前記目標圧縮率とに基づいて前記閾値の再設定が必要か不要かを判定する第3の工程と、直近の所定数の数値データと前記圧縮率の期待値と前記閾値との関係を用いて、目標圧縮率に対応する前記閾値を再設定する第4の工程とを含むことを特徴とするデータ圧縮方法。請求項2に記載のデータ圧縮方法において、前記第3の工程における前記閾値の再設定が必要か不要かの判定は、前記実際の圧縮率と前記目標圧縮率との乖離が所定の範囲を超える回数と超えない回数との比率が第1の所定値以上になったときに再設定が必要と判定され、前記比率が第2の所定値以下になったときに再設定が不要と判定されることを特徴とするデータ圧縮方法。請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のデータ圧縮方法において、前記特定の圧縮アルゴリズムは、最後にデータが抽出された抽出点のデータ値とその次のデータ値との偏差が継続するものとして推定される値と、前記抽出点の2つ先のデータ以降の実際のデータ値との偏差の絶対値の累積値が、前記閾値以上となったときに、前記閾値以上となったデータの1つ前のデータを次の抽出点として抽出し、前記次の抽出点までの間のデータを間引いて廃棄するものであることを特徴とするデータ圧縮方法。請求項4に記載のデータ圧縮方法において、前記圧縮率の期待値と前記閾値との関係は、前記数値データシーケンスの隣接データ間の二階差分値の絶対値の平均値と前記閾値と前記目標圧縮率との関係を表す式または相関データによって表されることを特徴とするデータ圧縮方法。請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のデータ圧縮方法において、前記特定の圧縮アルゴリズムは、BoxCarアルゴリズム、BackwardSlopeアルゴリズム、またはSwingingDoorアルゴリズムであることを特徴とするデータ圧縮方法。請求項6に記載のデータ圧縮方法において、前記圧縮率の期待値と前記閾値との関係は、前記数値データシーケンスの隣接データ間の一階差分値の平均値をその標準偏差で正規化した値と、前記閾値と前記目標圧縮率との関係を表す式または相関データによって表されることを特徴とするデータ圧縮方法。請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のデータ圧縮方法において、前記データ圧縮装置は、前記数値データシーケンスから隣接データ間の一階差分値または二階差分値の分布を求め、求めた分布にしたがって生成した複数の擬似時系列データを前記閾値を適宜設定して前記圧縮アルゴリズムで圧縮することによって当該閾値に対する圧縮率を測定し、それら測定した圧縮率の平均値を前記目標圧縮率として前記相関データを生成することを特徴とするデータ圧縮方法。数値データシーケンスの中から、データを間引くか否かの判定に使用される閾値に基づいてデータを間引くことによって、非可逆にデータを圧縮するデータ圧縮装置であって、所定数の数値データと、データの圧縮に用いる特定の圧縮アルゴリズムに対応する圧縮率の期待値と前記閾値との関係を用いて、目標圧縮率に対応する前記閾値を算出する閾値設定手段と、設定されている前記閾値を用いて前記圧縮アルゴリズムによって数値データを圧縮するデータ圧縮手段とを備えることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項9に記載のデータ圧縮装置において、前記データ圧縮手段は、さらに、前記所定数ごとの数値データの実際の圧縮率を算出し、算出した前記実際の圧縮率と前記目標圧縮率とに基づいて前記閾値の再設定が必要か不要かを判定して前記閾値設定手段に前記閾値を再算出させることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項10に記載のデータ圧縮装置において、前記データ圧縮手段による前記閾値の再設定が必要か不要かの判定は、前記実際の圧縮率と前記目標圧縮率との乖離が所定の範囲を超える回数と超えない回数との比率が第1の所定値以上になったときに再設定が必要と判定され、前記比率が第2の所定値以下になったときに再設定が不要と判定されることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項9から請求項11のいずれか一項に記載のデータ圧縮装置において、前記特定の圧縮アルゴリズムは、最後にデータが抽出された抽出点のデータ値とその次のデータ値との偏差が継続するものとして推定される値と、前記抽出点の2つ先のデータ以降の実際のデータ値との偏差の絶対値の累積値が、前記閾値以上となったときに、前記閾値以上となったデータの1つ前のデータを次の抽出点として抽出し、前記次の抽出点までの間のデータを間引いて廃棄するものであることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項12に記載のデータ圧縮装置において、前記圧縮率の期待値と前記閾値との関係は、前記数値データシーケンスの隣接データ間の二階差分値の絶対値の平均値と前記閾値と前記目標圧縮率との関係を表す式または相関データによって表されることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項9から請求項11のいずれか一項に記載のデータ圧縮装置において、前記特定の圧縮アルゴリズムは、BoxCarアルゴリズム、BackwardSlopeアルゴリズム、またはSwingingDoorアルゴリズムであることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項14に記載のデータ圧縮装置において、前記圧縮率の期待値と前記閾値との関係は、前記数値データシーケンスの隣接データ間の一階差分値の平均値をその標準偏差で正規化した値と、前記閾値と前記目標圧縮率との関係を表す式または相関データによって表されることを特徴とするデータ圧縮装置。請求項9から請求項11のいずれか一項に記載のデータ圧縮装置において、前記数値データシーケンスから隣接データ間の一階差分値または二階差分値の分布を求め、求めた分布にしたがって生成した複数の擬似時系列データを前記閾値を適宜設定して前記圧縮アルゴリズムで圧縮することによって当該閾値に対する圧縮率を測定し、それら測定した圧縮率の平均値を前記目標圧縮率として前記相関データを生成する相関データ生成手段を備えることを特徴とするデータ圧縮装置。これらの公知技術では、各タグに対応する入力データを、予め設定された評価指標と閾値とを用いて評価することによって取捨選択するが、データの精度と圧縮率とを決める要因となるこの閾値は、各タグの入力データを予め収集して分析することによって適切に決定する必要があり、数万点にも及ぶことがある各種のタグに対して、閾値を適切に調整することは難しいという課題があった。閾値の自動調整に関しては、非特許文献2に開示されているような技術があり、この文献には、センサによる測定誤差やノイズを取り除くことを目的とした閾値の調整方法が記載されているが、目標とする圧縮率を得るためのアルゴリズムは開示されていない。一方、情報制御システムを構築するにあたっては、予め保存すべきプロセスデータのデータ量を見積もって、必要な容量の記憶装置を準備しなければならない。したがって、データの圧縮率が想定できない従来の自動圧縮アルゴリズムは適用が難しいという課題があった。本発明は、前記の課題を解決するためになされたものであり、情報制御システムの各タグの時系列データなどの数値データシーケンスを間引いて圧縮する際に、目標とする圧縮率との偏差が小さくなるように前記閾値を自動的に設定することを目的とする。前記の目的を達成するために、本発明は、数値データシーケンスの中から、データを間引くか否かの判定に使用される閾値に基づいてデータを間引くことによって、非可逆にデータを圧縮するデータ圧縮装置が実行するデータ圧縮方法であって、所定数の数値データと、データの圧縮に用いる特定の圧縮アルゴリズムに対応する圧縮率の期待値と前記閾値との関係を用いて、目標圧縮率に対応する前記閾値を設定する第1の工程と、設定されている前記閾値を用いて前記圧縮アルゴリズムによって数値データを圧縮する第2の工程とを含むことを特徴とする。タグの値から計算した値をチェックし、これが閾値よりも小さい場合にデータを間引いて廃棄する圧縮アルゴリズムでは、タグの値から計算した値をyとし、抽出した値をy0、次のデータ値をy1のように表すものとすると、一般に、この値yiと閾値と圧縮率の期待値との関係は数1の式によって表すことができる。この確率モデルを特定するパラメータの値は、圧縮アルゴリズムと平均値や分散などの統計的なデータ特性とによって決定できる。本発明のデータ圧縮装置は、各データの統計的なデータ特性の計算または数値シミュレーションを行うことによって、データ圧縮演算の確率モデルの係数を決定し、この係数で特定されるモデルに基づいて、圧縮のための閾値を決定することを主な特徴とする。本発明によれば、情報制御システムの各タグの時系列データなどの数値データシーケンスを間引いて圧縮する際に、目標とする圧縮率との偏差が小さくなるように前記閾値を自動的に設定することができる。以下、本発明を実施するための形態を、適宜図面を参照しながら説明する。なお、本明細書における圧縮率は、非特許文献1に記されているCompressionFactorを意味するものとする。したがって、例えば100個のデータから25個のデータを抽出して圧縮する場合の圧縮率は4であり、100個のデータから10個のデータを抽出して圧縮する場合の圧縮率は10である。[第一実施形態]図1は、本発明の第一実施形態に係るデータ圧縮装置の構成例を示すブロック図である。図1に示すように、データ圧縮装置10は、サンプリング手段11、バッファリング手段12、スイッチ16、データ圧縮手段13、履歴データ管理手段14、閾値設定手段15、履歴データ表示手段17を有して成る。サンプリング手段11は、例えば、DCSDistributedControlSystemやSCADASupervisoryControlAndDataAcquisitionSystemなどであり、多数のタグのプロセスデータを特定の周期で例えば5秒毎にサンプリングし、タイムスタンプを付けてバッファリング手段12に引き渡す。バッファリング手段12は、サンプリング手段11から引き渡されたプロセスデータサンプルデータを所定数になるまで順次蓄積する。各タグのサンプルデータは時刻と値、ならびに状態などの属性を持つデータとしてバッファリング手段12に順次蓄積される。各々のタグに関して、バッファリング手段12に所定数のサンプルデータが溜まると、図1の太実線矢印にて示すように、スイッチ16を介してそれらのデータがまとめてデータ圧縮手段13に送られ、データ圧縮手段13によって圧縮された結果のデータが、履歴データ管理手段14に送られて保存管理される。履歴データ管理手段14は、履歴データ表示手段17などからの参照要求に応じて、圧縮された結果のデータから元の時系列データの値を推定する復元処理を行い、復元した時系列データを要求元に提供する。また、データ圧縮手段13は、自身が圧縮したデータの実際の圧縮率が目標とする圧縮率に達していない状況が続くと、図1の破線矢印にて示すように、スイッチ16からの出力経路を閾値設定手段15側に切り換えることによって、データ圧縮に用いるパラメータであるデータ圧縮用閾値の再設定を促す。それにより、バッファリング手段12に溜まった所定数のサンプルデータは、スイッチ16を介して閾値設定手段15に送られる。続いて、閾値設定手段15は、受け取ったサンプルデータを用いてデータ圧縮用閾値の再計算を実行し、求めた新たなデータ圧縮用閾値を、データ圧縮手段13に引き渡したのち、データ圧縮用閾値の再計算に用いたサンプルデータをデータ圧縮手段13に送付する。以後、データ圧縮手段13は、閾値設定手段15から引き渡された新たなデータ圧縮用閾値を用いてサンプルデータの圧縮を行う。図2は、データ圧縮装置10が備える不図示のCPUによって不図示の記憶部から読み出されるプログラムによって実行されるデータ圧縮処理の例を示すフローチャートである。以下、図2のフローチャートに沿ってデータ圧縮処理の流れを詳しく説明する。まず始めに、ステップS21にて、サンプリング手段11から所定の周期で例えば5秒ごとに送られてくるサンプルデータを待ち、サンプルデータが送られてきたら、ステップS22にて、送られたサンプルデータをバッファリング手段12に格納する。次に、ステップS23にて、バッファリング手段12に溜まったサンプルデータの数格納データ数が所定数に達したか否かを判定する。所定数に達していなければステップS23でyes、ステップS21に処理を戻して次のサンプルデータを取得し、所定数に達した場合はステップS23でno、ステップS24に処理を進める。ステップS24では、データ圧縮用閾値を再計算する必要があるときに値が真となる閾値再設定フラグが真か否かを判定する。閾値再設定フラグが真の場合ステップS24でyes、図1のスイッチ16を破線矢印の向きに切り換えて、サンプルデータを閾値設定手段15に供給する。閾値設定手段15は、ステップS25にて、受け取ったサンプルデータを用いてデータ圧縮用閾値の再計算を行い、次にステップS26にて、再計算して求めた新たな値をデータ圧縮手段13に送付してデータ圧縮用閾値を変更させたのち、ステップS27にて、パラメータの再計算に用いたサンプルデータをデータ圧縮手段13に供給し、ステップS29に処理を進める。他方、ステップS24で閾値再設定フラグが偽の場合ステップS24でno、図1のスイッチ16を太実線矢印の向きに設定して、ステップS28にて、バッファリング手段12に溜まったサンプルデータをデータ圧縮手段13に供給し、ステップS29に処理を進める。ステップS29では、データ圧縮手段13は、バッファリング手段12もしくは閾値設定手段15から供給されたサンプルデータの圧縮を実行し、次に、ステップS30にて、圧縮結果のデータを履歴データ管理手段14に引き渡して格納させる。次に、ステップS31にて、データ圧縮手段13は、直前に実行したデータ圧縮についての実際のデータ圧縮率が、所定の下限値と上限値との範囲内にあるか否かを判定し、その判定結果にしたがってそれぞれ圧縮良回数と圧縮不良回数のいずれかをカウントアップするステップS32、ステップS33。次に、ステップS34以下にて、データ圧縮手段13は、データ圧縮用閾値の再設定が必要か不要かを判定し、その結果に基づいて閾値再設定フラグの値を設定する。具体的には、まずステップS34にて、現在の閾値再設定フラグが偽再設定不要であるか否かを判定し、閾値再設定フラグが偽の場合ステップS34でyes、ステップS35にて、圧縮良回数に対する圧縮不良回数の比率が第1の所定値所定値1を超えているか否かを判定し、所定値1を超えている場合はステップS35でyes、データ圧縮用閾値の再設定が必要と判定して閾値再設定フラグの値を真に設定するステップS36。また、ステップS34にて閾値再設定フラグが真再設定要の場合ステップS34でno、ステップS37にて、圧縮良回数に対する圧縮不良回数の比率が第2の所定値所定値2を下回っているか否かを判定し、所定値2を下回っている場合はステップS37でyes、データ圧縮用閾値の再設定は不要と判定して閾値再設定フラグの値を偽に設定するステップS38。以降は、再び、サンプリング手段11からサンプルデータが送られるのを待つステップS21に戻って前記の処理を繰り返す。なお、新規にサンプリングするタグの閾値再設定フラグの値を真としておくことにより、ステップS25においてデータ圧縮用閾値の初期化が行われる。以上のような処理により、サンプルデータの実際のデータ圧縮率が所定の下限値と上限値の範囲内に収まる圧縮良回数と、実際のデータ圧縮率がそれ以外となる圧縮不良回数との比率が、所定の範囲内に保たれるように自動的にデータ圧縮用閾値の更新が行われるので、各タグの時系列データ全体の圧縮率と目標とする圧縮率との偏差を小さくすることができる。次に、図3を用いて、本発明の第一実施形態におけるデータ圧縮手段13が行う圧縮処理の具体例について説明する。図3に示した圧縮アルゴリズムは、誤差が予め設定された閾値以下となるように折れ線グラフで近似することでデータを間引く、新たなアルゴリズムである。図3において、縦軸はサンプルデータの値を、横軸はサンプリング時刻を表しており、太いプラス記号は、最後にデータが抽出された抽出点を示すものとする。第k-1番目のサンプルデータである抽出点とその次のサンプルデータVkとを結ぶ直線を延長した破線は、抽出点とその次の点とから推定可能なデータ列の傾きを表しており、この破線から推定される値と実際のサンプルデータとの偏差の絶対値の累積値であるyiの値が、初めて所定の閾値以上となったときに、第i-1番目のサンプルデータを次の抽出点とする。ここで、kを直近の抽出点の次のサンプル点のサンプリングインデックスとすると、数1の式におけるyiは数2の式によって表される。一方、数1の式におけるyiで初めて閾値を超える確率、つまり、第iサンプル目で初めてyiが閾値を超える確率は、1サンプル進めた場合のyiの増加量であるyiyi1の期待値eとその分布が分かれば計算することができる。yiの増加量の分布を増加量xiの関数Nxiと表すものとすると、y1が閾値を超える確率P1は、閾値Δの関数となり、数3の式で表すことができる。また、y2で初めて閾値を超える確率P2は数4の式で表すことができる。これを一般化して、yiで初めて閾値を超える確率Piは数5の式で表される。Nxiを正規分布と仮定してP1からP6までの値を計算し、数1の式に基づいて圧縮率の期待値とΔ/eとの関係を求めた結果を図4に示す。この結果に示されるように、圧縮率が1以上4以下の範囲においては、圧縮率と閾値Δとyiの増加量の期待値eとの関係は、およそ数6の式で近似することができる。本発明の第一実施形態における閾値設定手段15は、この数6の式を用いて、目標圧縮率に対応した閾値Δを算出する。そのためには、yiの増加量の期待値であるeの値を求める必要があるが、これは、直近のサンプルデータのyiの増加量の平均値であるe’で代用する。このe’は、数7および数8の式によって求めることができる。ところで、図5の例に示すように、サンプルデータVjの値の変化が大きい部分が偏在している場合、数7および数8の式によって求めたe’の値は、変化が大きく圧縮しないで残しておきたい部分のe値に比べ小さな値となる。そのため、求めたe’の値を数6の式のeに代入して閾値Δを算出すると、相対的に小さな閾値を設定することになり、目標圧縮率を下回る可能性が高くなる。したがって、e’の値には、数7の式によって求められるサンプルデータ全体の二階差分値fjの平均値ではなく、連続してfjの値が小さくなる部分を除いた残りの有意なデータの平均値を用いるのが好ましい。ここで、このようなケースの極端な例として、有意なデータの比率をαとし、増加量fjの値が、全サンプル数Nの内、1-αNサンプル1>αで連続して0となっているようなデータについて考える。この場合、全体のfjの値の平均値をμとすると、連続して0となっているデータを除いた残りの部分のfjの値の平均値はμ/αとなる。また、連続してfj=0となる1-αN点がすべて間引かれるものとすると、それらを除いた残りのαN点の圧縮率は、全体の圧縮率のα倍となる。このことから、数9の式を導くことができる。この数9の式は、fjの値が0ではなく他のデータに比べて十分に小さいときの近似式としても用いることができる。次に、この有意なデータの比率αの算出方法について説明する。図6は、図5に示したサンプルデータVjの二階差分値fjの累積値Σfjをトータルの累積値で正規化し、サンプリングインデックスjとの関係をプロットしたグラフである。データの変化が均質であれば、グラフは原点と右上の頂点p5とを結ぶ対角線に近くなるが、データの変化が大きい部分が偏在していると、図6のグラフのように階段状になる。例えば、原点と点p1との間、点p2と点p3との間、および点p4と点p5との間は、データの変化が小さい部分であると考えられる。そこで、図6のようなグラフを生成し、例えば、連続した10点以上から成る区間の傾きが、原点と右上の頂点p5とを結ぶ対角線の傾きの10分の1以下であれば、全体のデータ数からその区間のデータ数を減じる等の方法によって、データの変化が小さい部分を除いた残りのデータ数を求める。このデータの変化が小さい部分を除いた残りの部分の全体に占める割合がαであるので、求めたデータ数を全体のデータ数で割ることによりαの値を算出することができる。また、図7は、有意なデータの比率αの値を算出するための他の処理方法の例を示すフローチャートである。まず始めに、ステップS71では、カウンタCを初期化する。次に、ステップS72でサンプルデータVjの二階差分データV2jを生成し、ステップS73では、その絶対値の移動平均値V3kを生成する。次に、ステップS74では、V3kの平均値μ3を計算し、ステップS75では、ステップS76の判定処理を繰り返す。ステップS76では、ステップS73で生成したV3kの値が、ステップS74で計算したμ3の値の所定比率例えば5未満であるか否かを判定し、所定比率未満であれば、ステップS77にて、ステップS71で初期化したカウンタCの値をインクリメントする。最後に、ステップS78では、サンプルデータ数Nと移動平均の計算に使ったサンプル数MとカウンタCとからαを求める計算を行い、αの値をを算出する。なお、数1の式に基づく確率モデルにおいて、ここでは正規分布を仮定したが、代わりに、一様分布などの他の分布を仮定し、これをモンテカルロ法などの数値シミュレーションによって解析して圧縮率と閾値との関係のモデルを特定し、これを数8や数9の式に代えて使用するようにしてもよい。[第二実施形態]図8は、本発明の第二実施形態に係るデータ圧縮装置の構成例を示すブロック図である。図8に示すように、データ圧縮装置10Aは、サンプリング手段11、バッファリング手段12、データ圧縮手段13、履歴データ管理手段14、閾値設定手段15、履歴データ表示手段17を有して成る。この第二実施形態においては、サンプリング手段11がサンプリングした各サンプルデータは、その都度データ圧縮手段13とバッファリング手段12との双方に引き渡される。データ圧縮手段13は、その時点で保持しているデータ圧縮用閾値に基づいて逐次データの圧縮を行い、履歴データ管理手段14に圧縮結果のデータを引き渡す。一方、バッファリング手段12は、サンプリング手段11から引き渡されるサンプルデータを蓄積し、所定数のサンプルデータが溜まる都度、それらのデータをまとめて閾値設定手段15に供給する。閾値設定手段15は、それらのサンプルデータを用いてデータ圧縮用閾値の再計算を行い、再計算して求めた新たなデータ圧縮用閾値をデータ圧縮手段13に通知して保持させる。これにより、データ圧縮手段13は、閾値設定手段15から所定の周期で通知される最新のデータ圧縮用閾値を用いてデータ圧縮を行う。図9は、データ圧縮装置10Aが備える不図示のCPUによって不図示の記憶部から読み出されるプログラムによって実行されるデータ圧縮処理の例を示すフローチャートである。以下、図9のフローチャートに沿ってデータ圧縮処理の流れを詳しく説明する。まず始めに、ステップS91にて、サンプリング手段11から所定の周期で例えば5秒ごとに送られてくるサンプルデータを待ち、サンプルデータが送られてきたら、ステップS92にて、データ圧縮手段13は当該データを抽出して残すか否かの取捨判定を行い、抽出対象とする場合はステップS93でyes、ステップS94にて、履歴データ管理手段14に当該データとそのサンプリングインデックスとの組を引き渡して格納させる。また、ステップS95では、サンプリング手段11から送られたサンプルデータをバッファリング手段12に格納し、次に、ステップS96にて、バッファリング手段12に溜まったサンプルデータの数格納データ数が所定数に達したか否かを判定する。所定数に達していなければステップS96でyes、ステップS91に処理を戻して次のサンプルデータを取得し、所定数に達した場合はステップS96でno、ステップS97に処理を進める。ステップS97では、閾値設定手段15は、バッファリング手段12に溜まった所定数のサンプルデータを取得し、それらのサンプルデータを用いてデータ圧縮用閾値の再計算を行う。次にステップS98にて、再計算して求めた新たな値をデータ圧縮手段13に送付してデータ圧縮用閾値を変更させたのち、ステップS91に処理を戻す。それにより、次のサンプルデータからは変更後のデータ圧縮用閾値を用いて圧縮処理が実行される。なお、ここでは、所定数のサンプルデータが溜まる都度、データ圧縮用閾値を再計算するものとしたが、所定数のサンプルデータが溜まってから新たなサンプルデータが送られる都度、それまでに溜まったサンプルデータと合わせて用いることでデータ圧縮用閾値の再計算を行うようにしてもよい。また、再計算の結果を直接データ圧縮手段13に送付して変更させるのではなく、複数回の再計算結果の移動平均の値を送付するようにしてもよい。このような移動平均の値を用いることで、例えばセンサのレンジオーバーなどで生じるデータ特性の一時的変化などの影響によって、データ圧縮用閾値が急激に変動する現象を抑止することができる。また、データ圧縮手段13が図2のステップS31~S38と同様な手順でデータ圧縮用閾値の再設定の要否を判定し、閾値再設定フラグが真のときだけに、バッファリング手段12から閾値設定手段15にサンプルデータを供給して、データ圧縮用閾値の再設定を行わせるようにしてもよい。[第三実施形態]本発明の第三実施形態として、非特許文献1に記載のBoxCarアルゴリズムを用いてデータを圧縮する場合を説明する。BoxCarアルゴリズムとは、図10に示すように、太いプラス記号で示す最新の抽出点からのデータの変化量が閾値Δを超える点の直前の点黒丸印を次の抽出点とするアルゴリズムである。最新の抽出点のサンプリングインデックスがkであったとし、サンプリングインデックスを変数jで表すと、j=k1の点が抽出されるのは、|Vk1Vk|≦Δであり、かつ|Vk2Vk|>Δとなる場合である。同様に、j=kiの点が抽出されるのは、0<l<i1であるすべてのlに対して、|Vkl-Vk|≦Δであり、かつ|Vki1-Vk|>Δとなる場合である。ここで、一階差分xi=Vki1-Vkiの分布関数確率密度関数をNxiと表すものとすると、kから第iサンプル目が抽出される確率Pii≧1は、数10の式で表すことができる。一方、|Vk1-Vk|>Δの場合には、定義によれば、j=kの点を再度抽出しなくてはならなくなるため、この場合に限り、j=k1の点を抽出するものとし、このようにkの次のサンプルが抽出される確率をP0と表すことにすると、P0は数11の式で表すことができる。また、圧縮率の期待値Fは、これらのPiを用いて、数12の式で表すことができる。この確率密度関数Nxiを例えば平均値ゼロのガウス分布と仮定できるとすれば、標準正規分布を用いて、適当な閾値Δに対して、前記Piのiの値を1,2,に設定して、予め数10~数12の式を解いておくことにより、圧縮率Fの近似値を求めることができる。なお、このような式を解くためには、例えばMaple登録商標などの市販ソフトウェアを使うことができる。図11には、Nxiを標準正規分布とし、Δ=1.8としたときのP0~P4までを、数10,数11の式に基づいてMapleにより解いた結果を実線で示した。また、Nxiが標準正規分布となるように乱数を生成して得た時系列データに対して、前記のBoxCarアルゴリズムのルールをΔ=1.8に設定して適用することで実際にデータを抽出して統計的にPiの値を算出する、という数値シミュレーション処理を多数回実施し、その結果を平均して得た分布を破線で示した。このようにして得た閾値Δに対するPiと数12の式とを用いれば、標準偏差で正規化したときの圧縮率Fと閾値Δとの関係を求めることができるので、この両者の関係を表す相関データを生成して予め閾値設定手段15に組み込んでおく。そして、実際の時系列データから、その一階差分xiの標準偏差σを求め、標準正規分布に対して得た閾値Δと圧縮率Fとの関係を表す相関データを参照して決定した目標圧縮率に対応する閾値Δの値に標準偏差σを乗ずることで、実際の時系列データに対応したデータ圧縮用閾値を決定することができる。なお、平均値がゼロと仮定できない場合は、確率密度関数Nxiのモデルとした標準正規分布の代わりに、例えば分散が1で、平均値μを標準偏差に対して正規化した複数の正規分布を適宜決定し、その確率密度関数のもとで、数10~数12の式を解くことにより、前記の例と同様に、正規化した複数の平均値μについて、閾値Δと圧縮率Fとの関係をそれぞれ求め、それらの関係を表す相関データを生成して予め閾値設定手段15に組み込んでおく。そして、実際の時系列データから、その一階差分xiの標準偏差σと平均値mとを求め、この平均値mを標準偏差σで除することによって得られる正規化した平均値μの値に対応する相関データを参照して閾値Δの値を決定し、その値に標準偏差σを乗ずることで、実際の時系列データに対応したデータ圧縮用閾値を決定することができる。さらに、このような方法は、確率密度関数のモデルをガウス分布に限定する必要はなく、実際に時系列データの一階差分に対して期待される分布関数の形を予め予測できる場合には、適用することが可能である。例えば、図12bに示すように、Nxiが所定の範囲で一様な確率密度を持つような分布と考えられる場合には、図12aに示すように、予め値域をμ±0.5のような形でモデル化して複数のμの値に対応する圧縮率Fと閾値Δとの関係を求めておき、実際の時系列データから、その一階差分xiの値域δと平均値mとを求め、m=μδとなるμの値に対応する相関データを参照することで、値域μ±0.5のモデルから圧縮率Fに対応する閾値Δの値を決定し、その値に値域δを乗ずることで、実際の時系列データに対応したデータ圧縮用閾値を決定することができる。なお、図11に破線で示した数値実験数値シミュレーションの結果と実線で示した計算結果理論値とは非常によく一致しており、数値実験を用いて閾値Δと圧縮率Fとの関係を求めても、理論式に基づく場合と同様の効果が期待できる。このことから、あらかじめ想定したxiの分布に対して、数値実験によりPiの分布を求めておき、これに基づいて閾値Δと圧縮率Fとの関係を表す相関データを生成するようにしてもよい。このようにすれば、処理時間の短縮を図りつつ、データ圧縮用閾値の設定ついては理論値を使用した場合と同様の効果を得ることができる。また、xiが正規分布以外の多様な分布にしたがう場合であっても圧縮用閾値Δと圧縮率Fとの関係を表す相関データを生成することができ、それを参照して同様に実際の時系列データに対応したデータ圧縮用閾値を決定することができる。図13は、複数の平均値μに対するBoxCarアルゴリズムにおける圧縮用閾値Δと圧縮率Fとの相関を示すグラフである。なお、横軸の圧縮用閾値Δは、一階差分xiの標準偏差σで正規化した値を示している。このような相関を表す相関データを例えばテーブル化して、前記の数6や数9の式の代わりに、閾値設定手段15に組み込んでおくことにより、BoxCarアルゴリズムを用いてデータを圧縮する場合にも本発明を適用することができる。[第四実施形態]本発明の第四実施形態として、非特許文献1に記載のBackwardSlopeアルゴリズムを用いてデータを圧縮する場合を説明する。BackwardSlopeアルゴリズムとは、図14に示すように、太いプラス記号で示した最新の抽出点と、太い×印で示した更にその一つ前の抽出点とを結んでできる直線を、閾値Δ分、上下に平行移動した二直線に挟まれる範囲からデータが外れる直前の点を次の抽出点黒丸印とするアルゴリズムである。前記のBoxCarアルゴリズムは、言い換えると、最新の抽出点を挟んで時間軸に平行な二直線に挟まれる範囲からデータが外れる直前の点を抽出するものである。これに対して、BackwardSlopeアルゴリズムは、一様な傾きで変化するデータを極力廃棄することで、圧縮効率を高めようとするものである。これは、一階差分xiの平均値がゼロに見えるようにBoxCarアルゴリズムを改良したものと考えることができる。したがって、閾値設定手段15において、一階差分xiの分散や平均値などの統計量を求める処理では、平均的な変化率の影響を考慮する必要があるが、それ以外はBoxCarアルゴリズムにおける平均値μ=0のケースだけを考慮した閾値Δと圧縮率Fとの関係を使って、目標圧縮率に対するデータ圧縮用閾値を決定すればよい。例えば、閾値設定手段15において、時系列データの統計量を算出する処理では、一階差分xiの平均値の影響を取り除くために、目標圧縮率と同程度のオーダーの移動平均を算出し、これを除いたデータに対して、一階差分xiを求め、その分散を用いるなどすれば、BackwardSlopeアルゴリズムを用いたデータ圧縮手段13に対しても、同様に目標圧縮率に対応したデータ圧縮用閾値を自動的に決定することができる。[第五実施形態]本発明の第五実施形態として、非特許文献1に記載のSwingingDoorアルゴリズムを用いてデータを圧縮する場合を説明する。SwingingDoorアルゴリズムの計算モデルは数13の式によって表される。SwingingDoorアルゴリズムとは、図15に示すように、太いプラス記号で示した最新の抽出点インデックス=kからi1サンプル読み進めた時点で、閾値Δの大きさを有し、それらのサンプル点をすべて挟み込むDoorの上枠の傾きUjここでj=k1~ki1の最小値とDoorの下枠の傾きLjの最大値との差が初めて正になったとき、すなわち、Doorの上枠と下枠とが時刻が増大する方向で初めて交わらなくなったときに、直前のiサンプル目黒丸印を抽出するアルゴリズムである。ここで、iサンプル目が抽出される確率をPiと表すことにすると、Piは数14~数22の式で表される。ここで、Nixiは、抽出点からiサンプル先でのデータVkiとVkの差、すなわちVki-Vkであるxiがとる値の確率密度を表す関数とする。またVki-Vki-1をyiとしたとき、yiは一階差分であるため、データの性質が時間的に変化しないものと仮定すれば、yiがとる値の分布はkiによらず一定の分布にしたがうものと考えることができるので、yiの確率密度を表す関数をNyiとした。Δは閾値である。このPiを用いて、圧縮率Fは数23の式によって求めることができる。例えば、データがブラウン運動の場合、一階差分値の分散をσ2とすれば、Nyiは分散σ2の正規分布で、Nixiは分散がi倍の正規分布と考えることができ、これを用いて数14~数22の式を数式処理ソフトなどで解くことにより、iサンプル目が抽出される確率Piと閾値Δとの関係を求め、さらに数23の式から圧縮率の期待値Fと閾値Δとの関係を求めることができる。一方、BoxCarアルゴリズムと同様にして正規化された閾値と圧縮率との関係を図11で結果を示したのと同様な数値実験により求めてもよい。このようにして得た結果を図16に示す。なお、横軸の圧縮閾値Δは一階差分値の標準偏差σで正規化した値を示す。このように、図13や図16のようなモデルの相関データを閾値設定手段15に組み込んでおき、実際のデータから得た平均値μや標準偏差σから、目的とする圧縮率に対応した閾値を求め、この値を実データの平均値と分散とで補正することで、BoxCarアルゴリズムやBackwardSlopeアルゴリズム、SwingingDoorアルゴリズムを用いたデータ圧縮手段13に対しても、目標圧縮率に対応したデータ圧縮用閾値を自動的に決定することができる。[第六実施形態]図17は、本発明の第六実施形態に係るデータ圧縮装置の構成例を示すブロック図である。図17に示すように、データ圧縮装置10Bは、サンプリング手段11、差分値分布計算手段1401、擬似時系列生成手段1402、擬似データ圧縮手段13B、閾値-圧縮率相関生成手段1403、閾値設定手段15B、データ圧縮手段13、履歴データ管理手段14、履歴データ表示手段17を有して成る。前記の第一実施形態から第五実施形態では、タグデータの一階差分値や二階差分値の分布を予め想定し、数式モデルやモンテカルロシミュレーションなどを行って圧縮率の期待値と閾値との関係を求めたが、この第六実施形態では、閾値と圧縮率の期待値との関係を実データからモデル化して相関データを生成し、当該相関データによって閾値設定手段15Bに閾値を設定させる。この第六実施形態においては、サンプリング手段11がデータをサンプリングする都度、データ圧縮手段13を用いて圧縮を行い、結果を履歴データ管理手段14に格納するとともに、入ってきたデータをバッファリング手段12にも送信してデータを蓄え、所定数のデータが溜まった時点で、差分値分布計算手段1401により、データの一階差分値または二階差分値の分布を計算する。擬似時系列生成手段1402では、このようにして得た一階差分値または二階差分値の分布を用いて擬似時系列データを発生する。閾値-圧縮率相関生成手段1403は、適宜閾値を設定して、この擬似時系列データを擬似データ圧縮手段13Bにより圧縮させ、閾値と圧縮率との関係を表す相関データの更新を行う。最後に閾値-圧縮率相関生成手段1403は、得られた閾値と圧縮率との関係を表す相関データを閾値設定手段15Bに設定する。これにより、閾値設定手段15Bは、これまでの実施形態とは違い、実データの統計的特性を仮定したモデルではなく、実データを模擬して実際に圧縮を行うことによって得た相関データに基づいて、データ圧縮手段13にデータ圧縮用閾値を設定する。なお、擬似データ圧縮手段13Bには、実データに対する圧縮を行うデータ圧縮手段13と同一の圧縮アルゴリズムを実装しておく。差分値分布計算手段1401において一階差分値を用いるか二階差分値を用いるかは、データ圧縮手段13および擬似データ圧縮手段13Bに実装する圧縮アルゴリズムに依存するが、例えば、図3を用いて説明したアルゴリズムの場合は、二階差分値を、SwingingDoorアルゴリズムやBoxCarアルゴリズム、BackwardSlopeアルゴリズムの場合は、一階差分値を用いる。図18は、データ圧縮装置10Bが備える不図示のCPUによって不図示の記憶部から読み出されるプログラムによって実行される相関データ生成処理の例を示すフローチャートである。以下、図18のフローチャートに沿って相関データ生成処理の流れを詳しく説明する。ステップS151により、ステップS152からステップS157までの処理は、所定回数繰り返し実行され、その繰り返しで得た結果をステップS158により平均化して、ステップS159にて閾値設定手段15Bに設定する。ステップS151での繰り返し処理は、ステップS152~ステップS154により構成される。始めに、ステップS152にて、予め一定期間に亘って取得した実データの一階または二階差分値のヒストグラムデータと乱数とを用いて、擬似的な一階または二階差分値のデータを所定個数生成する。次に、ステップS153にて、これら生成した差分値のデータを用いて所定長の擬似時系列データを生成する。生成したこの擬似時系列データに対して、ステップS154での繰り返し処理を通じて、複数の閾値と圧縮率との関係を求める。ステップS154での繰り返し処理では、実データの一階または二階差分値の平均値を基準として、その所定値例えば、0.1,0.2,,1,2,,10倍の値を閾値に設定し、各閾値に対してステップS155~ステップS157を実行する。ステップS155では、擬似データ圧縮手段13Bが設定された閾値を用いて擬似時系列データの圧縮を行い、閾値-圧縮率相関生成手段1403が、ステップS156にて、元の擬似時系列データと圧縮結果との圧縮前後のデータ数から圧縮率を計算したのち、ステップS157にて、閾値と圧縮率とのペアをリストに追加して保持しておく。このような処理を所定回数繰り返すことにより、閾値-圧縮率相関生成手段1403は、各閾値についての閾値と圧縮率とのペアを、繰り返した所定回数に等しい数だけ得ることができる。十分に長い周期の擬似乱数で十分な数の繰り返しを行ったのちに、閾値-圧縮率相関生成手段1403は、ステップS158にて、リスト中の閾値と圧縮率とのペアのうち、同じ閾値のペアについて、圧縮率の平均値を算出し、ステップS159にて、算出した平均値を圧縮率の期待値とみなして、閾値と圧縮率の期待値との関係を表す相関データを生成して、当該相関データを閾値設定手段15Bに設定する。このようにすることで、一階差分あるいは二階差分値の分布関数が不明な場合であっても、それらの分布関数を予め仮定することから生じる目標圧縮率と実際の圧縮率との誤差を回避して、高精度に圧縮率の制御を行うことができる。また、本実施形態では、サンプリング手段11が取得したデータをデータ圧縮手段13とバッファリング手段12とに同時に流して閾値の設定に用いる相関データを更新し、更新された相関データを用いて閾値設定手段15Bがデータ圧縮用閾値を再設定するものとしたが、データ圧縮手段13が図2のステップS31~S38と同様な手順でデータ圧縮用閾値の再設定の要否を判定し、閾値再設定フラグが真のときだけに、閾値設定手段15Bにデータ圧縮用閾値の再設定を行わせるようにしてもよい。以上にて本発明を実施するための形態の説明を終えるが、本発明の実施の態様はこれらに限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で各種の変更が可能である。"