"コンピュータに、移動体の通行に係る構造物の各所に配置された多数のセンサノードによって構成されたセンサネットワークの各センサノードの計測データを管理させるためのプログラムであって、外部事象毎に当該外部事象が発生したときのセンサノード個別の計測データを事例データとして記憶した事例データベースを参照して、前記センサネットワークを構成するセンサノード個別の計測データに適合する外部事象を発生事象として推定する個別推定手段、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、発生事象を総合判定する総合判定手段、前記総合判定手段により総合判定された発生事象を、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データに対応付けて記憶部に記憶させる発生事象対応付け手段、として前記コンピュータを機能させるためのプログラム。前記発生事象対応付け手段が、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、各センサノードの計測データのうちから前記総合判定された発生事象に係るデータ部分を抽出する抽出手段を有し、前記抽出手段により抽出されたデータ部分に前記総合判定された発生事象を対応付けて前記記憶部に記憶させる、ように前記コンピュータを機能させるための請求項1に記載のプログラム。前記個別推定手段が、前記センサネットワークを構成する一部のセンサノードの計測データについて発生事象を推定し、当該発生事象に対応する事例データと他のセンサノードの計測データとを比較して、当該推定された発生事象の妥当性を判定する妥当性判定手段を有し、前記妥当性判定手段により妥当と判定された場合に、前記他のセンサノードの計測データについて同一の発生事象と推定する、ように前記コンピュータを機能させるための請求項1又は2に記載のプログラム。前記妥当性判定手段が、前記一部のセンサノードと前記他のセンサノードとの位置関係に基づく計測時間差に従って、前記他のセンサノードの計測データのうちから前記妥当性の判定対象部分を抽出して、前記妥当性の判定を行う、ように前記コンピュータを機能させるための請求項3に記載のプログラム。前記事例データベースには、外部事象毎に、センサノード個別の計測データが対応付けて記憶されているとともに、センサノード間の配置位置関係に基づく計測時間差が対応づけて記憶されており、前記記憶部に記憶された発生事象と、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データとを新たな事例データとして前記事例データベースに追加記憶させる事例更新手段として前記コンピュータを機能させるための請求項1~4の何れか一項に記載のプログラム。前記個別推定手段による推定結果を用いて、前記総合判定手段により総合判定された発生事象に対する信頼度を算出する信頼度算出手段として前記コンピュータを機能させるための請求項1~5の何れか一項に記載のプログラム。移動体の通行に係る構造物の各所に配置された多数のセンサノードによって構成されたセンサネットワークの各センサノードの計測データを管理する計測データ管理装置であって、外部事象毎に当該外部事象が発生したときのセンサノード個別の計測データを事例データとして記憶した事例データベースを参照して、前記センサネットワークを構成するセンサノード個別の計測データに適合する外部事象を発生事象として推定する個別推定手段と、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、発生事象を総合判定する総合判定手段と、前記総合判定手段により総合判定された発生事象を、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データに対応付けて記憶部に記憶させる発生事象対応付け手段と、を備えた計測データ管理装置。ワイヤレスセンサネットワークを、例えば、鉄道の橋梁やトンネルといった構造物の監視システムに適用する場合、監視対象物が大きくセンサノードの数が多いため、多数の計測データが集約蓄積されることになる。集約蓄積された計測データを解析する際には、どのような外部事象列車の通過や、定期的な補修や調整作業等が計測時に発生したのかを考慮した上で、計測データの変化が対象物の異常を示しているのかどうかを判定する必要がある。計測データが多数の場合、計測データ一つ一つについて、発生事象やその発生期間を特定し対応付ける作業は非常に面倒である。本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、センサネットワークで得られた多数の計測データについて、発生した外部事象との対応付けを自動的に行うことである。上記課題を解決するための第1の形態は、コンピュータに、移動体の通行に係る構造物の各所に配置された多数のセンサノードによって構成されたセンサネットワークの各センサノードの計測データを管理させるためのプログラムであって、外部事象毎に当該外部事象が発生したときのセンサノード個別の計測データを事例データとして記憶した事例データベースを参照して、前記センサネットワークを構成するセンサノード個別の計測データに適合する外部事象を発生事象として推定する個別推定手段、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、発生事象を総合判定する総合判定手段、前記総合判定手段により総合判定された発生事象を、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データに対応付けて記憶部に記憶させる発生事象対応付け手段、として前記コンピュータを機能させるためのプログラムである。また、他の形態として、移動体の通行に係る構造物の各所に配置された多数のセンサノードによって構成されたセンサネットワークの各センサノードの計測データを管理する計測データ管理装置であって、外部事象毎に当該外部事象が発生したときのセンサノード個別の計測データを事例データとして記憶した事例データベースを参照して、前記センサネットワークを構成するセンサノード個別の計測データに適合する外部事象を発生事象として推定する個別推定手段と、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、発生事象を総合判定する総合判定手段と、前記総合判定手段により総合判定された発生事象を、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データに対応付けて記憶部に記憶させる発生事象対応付け手段と、を備えた計測データ管理装置を構成しても良い。この第1の形態等によれば、事例データベースを参照して、センサノード個別の計測データに適合する外部事象が発生事象として個別推定され、次いで、個別推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、発生事象が総合判定される。そして、総合判定された発生事象が、センサノードそれぞれの計測データに対応付けて、記憶部に記憶される。これにより、各センサノードの計測データへの発生事象の対応付けが自動的に行われる。何らかの外部事象が発生すると、一つのセンサノードのみならず、周辺の複数のセンサノードの計測データに何らかの変化が生じる。このため、外部事象毎に当該外部事象の発生による各センサノードの計測データを事例データとして記憶した事例データベースを参照して、センサノード個別の発生事象を個別推定した後、複数の計測データをひとまとまりとして発生事象を総合判定することで、発生事象の判定の正確性を向上させることができる。第2の形態として、第1の形態のプログラムであって、前記発生事象対応付け手段が、前記個別推定手段により推定されたセンサノード個別の発生事象とセンサノードの配置位置関係に基づく計測時間差とに基づいて、各センサノードの計測データのうちから前記総合判定された発生事象に係るデータ部分を抽出する抽出手段を有し、前記抽出手段により抽出されたデータ部分に前記総合判定された発生事象を対応付けて前記記憶部に記憶させる、ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。この第2の形態によれば、各センサノードの計測データのうちから、総合判定された発生事象に係るデータ部分が抽出され、この抽出されたデータ部分に総合判定された発生事象を対応付けて記憶部に記憶される。第3の形態として、第1又は第2の形態のプログラムであって、前記個別推定手段が、前記センサネットワークを構成する一部のセンサノードの計測データについて発生事象を推定し、当該発生事象に対応する事例データと他のセンサノードの計測データとを比較して、当該推定された発生事象の妥当性を判定する妥当性判定手段を有し、前記妥当性判定手段により妥当と判定された場合に、前記他のセンサノードの計測データについて同一の発生事象と推定する、ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。この第3の形態によれば、センサノード個別の発生事象の個別推定として、先ず、センサネットワークを構成する一部のセンサノードの計測データについて、発生事象が個別推定される。次いで、当該発生事象に対応する事例データと他のセンサノードの計測データとを比較して、先に推定した発生事象の妥当性が判定され、妥当と判定された場合に、他のセンサノードについて同一の発生事象と推定される。第4の形態として、第3の形態のプログラムであって、前記妥当性判定手段が、前記一部のセンサノードと前記他のセンサノードとの位置関係に基づく計測時間差に従って、前記他のセンサノードの計測データのうちから前記妥当性の判定対象部分を抽出して、前記妥当性の判定を行う、ように前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。この第4の形態によれば、他のセンサノードについての発生事象の妥当性は、一部のセンサノードと他のセンサノードとの位置関係に基づく計測時間差に従って、他のセンサノードの計測データのうちから、妥当性の判定対象部分を抽出して妥当性の判定が行われる。これにより、計測データ全体に対してではなく、抽出した判定対象部分について妥当性の判定を行うため、効率良く発生事象の判定を行うことができる。第5の形態として、第1~第4の何れかの形態のプログラムであって、前記事例データベースには、外部事象毎に、センサノード個別の計測データが対応付けて記憶されているとともに、センサノード間の配置位置関係に基づく計測時間差が対応づけて記憶されており、前記記憶部に記憶された発生事象と、前記センサネットワークを構成するセンサノードそれぞれの計測データとを新たな事例データとして前記事例データベースに追加記憶させる事例更新手段として前記コンピュータを機能させるための請求項1~4の何れか一項に記載のプログラムを構成しても良い。この第5の形態によれば、事例データベースには、外部事象毎に、センサノード個別の計測データとともに、センサノード間の配置位置関係に基づく計測時間差が対応付けて記憶されている。更に、記憶された発生事象と、センサノードそれぞれの計測データとが新たな事例データとして事例データベースに追加記憶される。つまり、発生事象が総合判定されてセンサノードそれぞれの計測データに対応付けて記憶される毎に、新たな事例データが追加記憶されて事例データベースが更新される。このため、事例データを参照して行われるセンサノード個別の発生事象の個別推定の精度を向上させることができる。第6の形態として、第1~第5の何れかの形態のプログラムであって、前記個別推定手段による推定結果を用いて、前記総合判定手段により総合判定された発生事象に対する信頼度を算出する信頼度算出手段として前記コンピュータを機能させるためのプログラムを構成しても良い。この第6の形態によれば、センサノード個別の発生事象の個別推定結果を用いて、総合判定された発生事象に対する信頼度が算出される。[作用効果]このように、本実施形態によれば、センサネットワークシステム1を構成する各センサノードSから得られた計測データ10を、事例データ20との類似判定を行うことで発生事象が推定され、各センサノードSの計測データ10それぞれの事象発生期間のデータ部分に、推定した発生事象に関するイベントメタデータが付加される。[変形例]なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。A発生事象の推定例えば、上述の実施形態では、先ず、対象センサの類似事象を判定し、近傍センサのうち、この類似事象の事例データ20との類似を判定したセンサノードの数をもとに、類似事象を発生事象として確定することにした。これを、各センサノードの計測データ10それぞれについて、事例データ20との相関演算を行って類似事象を個別判定し、個別判定したセンサノード毎の類似事象のうち、最多の類似事象を発生事象とするとしても良い。B発生事象の信頼度また、上述の実施形態では、発生事象の判定の信頼度を、センサノードの全数Nのうち、発生事象との類似を判定したセンサノードの数に基づく値としたが、これを、計測データ10と事例データ20との相関値に基づく値としても良い。具体的には、例えば、類似と判定したセンサノードそれぞれの、計測データ10と事例データ20との相関値の平均値としたり、或いは、全てのセンサノードそれぞれの、計測データ10と事例データ20との相関値の平均値とする。C類似判定また、センサノードの計測データ10と事例データ20との相関演算を行う際に、計測データ10のうち、相関が高いと推定されるデータ部分についてのみ事例データ20との相関演算を行うこととしても良い。具体的には、例えば、列車の通過という事象についての類似判定を行う際には、列車ダイヤから得られる列車の通過時刻を基準とする前後所定時間例えば、±2分の範囲のデータ部分について、この列車の通過という事象に対応する事例データ20との類似判定を行う。D関連して生じる複数の事象また、関連して生じる複数の事象については、一つの事象の発生が確定されると、続けて、関連する他の事象についても、同様に、発生したかを推定することにしても良い。例えば、図2に示した例では、列車の通過という外部事象の後、続けて、この列車の通過に起因する自由振動という事象関連事象が生じる。具体的には、予め、時間的な前後関係とし相互に関連する複数の事象を対応付けた事象関連データを記憶しておく。そして、データ管理処理図12参照において、対象センサについて、発生事象の確定、イベントメタデータの付加、及び、新たな事例データとして事例DB240への追加登録を行った後ステップA1~A27、続けて、関連事象が生じたか否かの判定を行う。すなわち、事象関連データにおいて、先に確定した発生事象に関連するとして定められている他の事象関連事象を特定し、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データと、関連事象の事例データとの類似判定を行って、関連事象が生じていたか否かを判定する。そして、関連事象が発生したと判定したならば、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データ中の該当するデータ部分に関連事象に関するイベントメタデータを付加するとともに、この該当するデータ部分を、関連事象の新たな事例データとして事例DB240へ追加登録する。このように、関連する事象相互の関係を定めておくことで、発生事象の推定やイベントメタデータの付加が一層効率的となる。E外部事象また、上述の実施形態では、外部事象として列車の通過を例に挙げて説明したが、これに限らず、例えば、工事や保守点検、補修作業といった外部事象についても同様である。F監視対象物また、上述の実施形態では、センサネットワークの監視対象物として橋梁を例に挙げて場合を説明したが、これに限らず、例えばトンネルといった対象物についても同様である。また、センサノードに搭載されているセンサを振動センサとしたが、照度センサや温度センサ、ひずみセンサ等、監視対象物に応じた種類のセンサとすることができる。また、鉄道に限らず、例えば、自動車道路のトンネルや橋等の構造物についても、同様に適用可能である。1センサネットワークシステムSセンサノード、R中継ノード、Gゲートウェイ3管理サーバ10計測データ、12類似データ部分20事例データ100データ管理装置110処理部、120操作入力部、130表示部、140通信部200記憶部210データ管理プログラム220計測値DB、230計測値管理DB、240事例DB以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。但し、本発明の適用可能な実施形態がこれに限定されるものではない。[概要]本実施形態のデータ管理装置は、センサネットワークで得られた多数の計測データセンサデータを管理するものであり、具体的には、計測データに、計測時の状況に関するデータであるイベントメタデータを対応付けて管理する。センサネットワークは、各所に設置されたセンサノードによる計測データを集約することで対象物の状態を監視するシステムである。図1に、センサネットワークの概略構成を示す。図1に示すように、センサネットワーク1は、センサノードSと、中継ノードRと、ゲートウェイGと、管理サーバ3とを備えて構成される。センサノードSは、マイクロプロセッサやセンサ、無線チップ、メモリ等が搭載された無線端末であり、監視対象物の各所に設置される。そして、搭載するセンサによる計測データを、送信先として予め定められた中継ノードR或いはゲートウェイGに送信する。中継ノードRは、無線通信機能を有し、センサノードSや他の中継ノードRからの受信データを、送信先として予め定められた他の中継ノードR或いはゲートウェイGに送信する。ゲートウェイGは、既設の外部ケーブルを介した有線通信、或いは、無線LANアクセスポイントACやルータを介した携帯電話網やモバイルWiMAX等の無線通信ネットワークによって、通信回線Nを通じて外部の管理サーバ3に接続されている。このように、センサネットワーク1では、センサノードSによる計測データが、中継ノードRを介した転送を繰り返して管理サーバ3まで送信集約される。図2に、センサノードSの設置例、及び、計測データの一例を示す。図2では、鉄道の橋梁構造物を監視対象物とした例を示している。図2上側に示すように、橋梁の鉄骨部に複数図2では、10個のセンサノードSS1~S10が設置されている。センサノードSは、振動センサを搭載しており、設置部分の振動揺れの程度を、計測値として出力する。そして、この橋梁を列車が通過という外部事象イベントが発生すると、図2下側に示すように、各センサノードSの計測データに変化が生じる。すなわち、各センサノードSの計測値が、列車の進行方向に沿った順序図2では、センサノードS1~S10の順序で、時間差をおいて変動振動する。本実施形態のデータ管理装置では、複数のセンサノードSによる計測データに対して、過去の外部事象イベントの発生時の計測データである事例データと比較することで、事象の発生の有無や発生した事象の種別等を判断類推し、計測データそれぞれの該当部分に、発生した事象に関するデータであることを示すイベントメタデータを付加する。具体的には、先ず、図3に示すように、対象とするセンサノードS対象センサによる計測データ10と、事例DB240に格納されている事例データ20との類似判定を行う。事例データ20は、過去に事象が発生した際の計測データであり、事例DB240には、事象及びセンサノードSの組み合わせに対応付けられた事例データ20が格納されている。図3では、センサノードS1の計測データ10-1を対象としている。この場合、このセンサノードS1対象センサの計測データ10-1と、事例DB240に格納されている事例データ20のうち、各事象に対応付けられているセンサノードS1の事例データ20それぞれとの類似判定個別推定を行う。計測データ10と事例データ20との類似判定は、相関演算によって行う。すなわち、図4に示すように、計測データ10の中から、事例データ20の時間幅twtwa,twbと同じ時間幅twのデータ部分を比較対象とするデータ部分12として時間方向にずらしつつ切り出し、これを事例データ20と相関演算する、いわゆる位相方向時間軸方向のサーチを行う。これを、事例データ20それぞれについて行う。そして、算出した事例データ20毎の相関値のうち、最大の相関値最大相関値が所定の閾値例えば、0.9以上の場合、類似する事象有りと判定し、その相関値が最大となった事例データ20に対応する事象を、計測データ10の類似事象と判断する。また、計測データ10のうち、類似事象と判断された事例データ20との相関値が最大となったデータ部分12を、類似計測データ部分として抽出する。この類似計測データ部分の時間幅twは、判断された類似事象の事例データ20の時間幅twと同じである。例えば、図4では、計測データ10と事例データ20それぞれとの相関値のうち、計測データ10-1のデータ部分12-1と、事象Aの事例データ20a-1-2との相関値が最大となり、所定の閾値を超えた。このため、類似事象は事象Aと判断される。そして、計測データ10-1のうち、事象Aの事例データ20a-1-2との相関値が最大となるデータ部分12-1が、類似計測データ部分となる。類似事象を判定すると、続いて、図5に示すように、近傍の他のセンサノードSそれぞれについて、計測データ10と、類似事象に対応付けられている事例データ20それぞれと、同様の類似判定個別推定を行って、類似事象が発生事象として妥当か否かを判定する。近傍センサは、類似事象によって計測データに変化が現れるセンサノードSであり、過去の計測データをもとに定められる。図2の例では、列車の通過という事象であり、この事象による計測データでは、橋梁の鉄骨部に設置された全センサノードSの計測データに変化が現れたため、対象センサであるセンサノードS1以外の全てのセンサノードS2~SNを近傍センサとする。そして、近傍センサであるN-1個のセンサノードS2~SNそれぞれの計測データ10-2~10-Nと、類似事象である事象Aの事例データ20との類似判定が行われる。このように、各センサノードSの計測データ10それぞれについての類似判定を行うと、その判定結果をもとに、発生事象の総合判定を行う。すなわち、図6に示すように、近傍センサの全数に対する、類似事象の事例データ20との類似判定個別推定により類似と判定された近傍センサの数の割合が所定の閾値例えば、0.7以上の場合、類似事象を発生事象として確定する。そして、類似事象を発生事象として確定すると、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データ10に、発生事象に関するイベントメタデータを付加する。具体的には、それぞれの計測データ10について、事象発生期間を特定し、特定した事象発生期間の計測データ部分12に、イベントメタデータを付加する。事象発生期間の特定は、対象センサの計測データ10については、事例データ20との相関値が最大となったデータ部分を事象発生期間とする。また、近傍センサの計測データ10のうち、類似判定により類似と判定された計測データ10については、事例データ20との相関値が最大となったデータ部分12を、事象発生期間とする。また、近傍センサの計測データ10のうち、類似判定により非類似と判定された計測データについては、図7に示すように、類似と判定された他の計測データ10との時間関係から、事象発生期間を推定する。図7では、センサノードS1~S3それぞれの計測データ10、及び、事例データ20を示している。図7では、上側に、センサノードS1~S3それぞれの計測データ10を示し、下側に、事例DB240に格納されている、センサノードS1~S3それぞれの発生事象の事例データ20を示している。これらのうち、センサノードS2の計測データ10-2は非類似と判定され、センサノードS1,S3の計測データ10-1,10-3は類似と判定されている。この場合、非類似と判定されたセンサノードS2の計測データ10-2の事象発生期間を、類似と判定されたセンサノードS1の類似事象の事例データ20-1から推定する。すなわち、センサノードS1,S2それぞれの事例データ20-1,20-2の開始時点u1,u2の時間差Δu1,2を算出する。次いで、センサノードS1の計測データ10-1の事象発生期間の開始時刻t1から、時間差Δu1,2だけ遅れた時刻t2=t1Δu1,2を、計測データ10-2の事象発生期間の開始時刻t2とする。そして、事例データ20-2の事象発生期間U2と同じ期間、すなわち、時刻t2=t1Δu1,2~t2U2の期間を、計測データ10-2における事象発生期間とする。また、発生事象を確定した場合、計測データ10を発生事象と対応付けて、新たな事例データ20として事例DB240に追加登録する。すなわち、対象センサの計測データ10の類似計測データ部分12を、確定した発生事象と対応付けて、新たな事例データ20として事例DB240に追加登録する。また、近傍センサの計測データ10についても、それぞれの事象発生期間に該当するデータ部分類似計測データ部分12を、確定した発生事象と対応付けて、新たな事例データ20として事例DB240に追加登録する。このとき、計測データ10の類似計測データ部分12の時間幅twは、確定した発生事象の事例データ20の時間幅twとなっている。更に、発生事象を確定した場合、各センサノードSの計測データ10に、発生事象の判定の信頼度を、イベントメタデータに含めて対応付ける。発生事象の判定の信頼度は、センサノードSの全数Nのうち、類似判定により類似と判定されたセンサノードSの数の割合とする。例えば、図6では、対象センサであるセンサノードS1の類似事象を事象Aとした。そして、近傍センサであるN-1個のセンサノードS2~SNのうち、M≦N-1個のセンサノードについて、事象Aと類似していると判定された。従って、この場合、発生事象である事象Aの信頼度は、1M/Nとなる。[構成]図8は、データ管理装置100の機能構成図である。図8によれば、データ管理装置100は、機能的には、処理部110と、操作入力部120と、表示部130と、通信部140と、記憶部200とを備えたコンピュータシステムとして構成される。処理部110は、例えばCPU等のプロセッサで実現される制御装置であり、操作入力部120から入力されたデータや、記憶部200に記憶されたプログラムやデータ等に基づいて、データ管理装置100を構成する各部への指示やデータ転送を行い、データ管理装置100の全体制御を行う。また、本実施形態では、処理部110は、データ管理プログラム210に従ったデータ管理処理を行う。このデータ管理処理では、センサノードから取得した計測データに、該計測データの計測時に発生した事象イベントに関するデータであるイベントメタデータを付加した計測値管理データを生成する。ここで、センサノードから取得した計測データは、計測値DB220に蓄積記憶される。そして、計測データにイベントメタデータを付加して生成された計測値管理データは、計測値管理DB230に蓄積記憶される。図9は、計測値DB220のデータ構成の一例を示す図である。図9に示すように、計測値DB220は、センサノード毎のセンサ別計測データ群221の集合であり、各センサ別計測データ群221は、該当するセンサノードのセンサID222とともに、計測時刻tと計測値と通常メタデータとを時系列に対応付けた計測データ22310を格納している。また、図10は、計測値管理DB230のデータ構成の一例を示す図である。図10に示すように、計測値管理DB230は、センサノード毎のセンサ別計測管理データ群231の集合であり、各センサ別計測管理データ群231は、該当するセンサノードのセンサID232とともに、計測時刻tと計測値と通常メタデータとイベントメタデータとを時系列に対応付けた計測管理データ233を格納している。計測管理データ233は、対応するセンサノードのセンサ別計測データ群221の計測データ223に、イベントメタデータを付加した構成となっている。処理部110は、センサノードそれぞれを対象として、計測値DB220に格納されている計測データ223と、事例DB240に格納されている事例データ252との類似判定を行って、類似事象を判定する。図11は、事例DB240のデータ構成の一例を示す図である。図11aに示すように、事例DB240は、事象毎の事象別事例データ群241の集合であり、各事象別事例データ群241は、該当する事象ID242とともに、近傍センサID243と、この近傍センサID243で指定されるセンサノードそれぞれのセンサ別事例データ群250を格納している。各センサ別事例データ群250は、図11bに示すように、該当するセンサノードのセンサID251とともに、時刻と計測値と通常メタデータとを時系列に対応付けた事例データ25220を格納している。事例データ252は、計測値DB220における、該当する事象及びセンサノードに対応する計測データ223の一部データとなっている。処理部110は、対象とするセンサノード対象センサの計測データ223と、対象センサの各事象に対応付けられている事例データ252それぞれとの相関演算を行って、相関値を算出する。そして、算出した事例データ252毎の相関値のうち、相関値が最大となる事例データ252に対応する事象を類似事象と判断する。続いて、処理部110は、類似事象の事象別事例データ群241を参照して対象センサの近傍センサを特定し、特定した近傍センサそれぞれについて、計測データ223と類似事象の事例データ252との類似判定を行って、類似或いは非類似を判定する。そして、センサノードの全数Nに対する、事例データ252との類似を判定した近傍センサの数の割合を算出し、この割合が所定の閾値以上ならば、類似事象を発生事象として確定する。発生事象を確定すると、計測データ223それぞれに、発生事象に関するイベントメタデータを付加し、計測管理データ233として計測値管理DB230に格納する。このとき、対象センサの計測データ223については、類似すると判定した事例データ252との相関値が最大となるデータ部分類似データ部分を事象発生期間とし、この類似データ部分に、発生事象に関するイベントメタデータを付加する。また、近傍センサの計測データ223のうち、事例データ252との類似を判定した計測データについては、類似すると判定した事例データ252との相関値が最大となるデータ部分類似データ部分を事象発生期間とし、この類似データ部分に、発生事象に関するイベントメタデータを付加する。また、近傍センサの計測データ223のうち、事例データ252との非類似と判定した計測データ223については、事例データ252との類似を判定した近傍センサの計測データ223の事象発生期間との時間差をもとに、事象発生期間を推定し、この事象発生期間に該当するデータ部分に、発生事象に関するイベントメタデータを付加する。また、処理部110は、発生事象を確定すると、計測データ223に基づく新たな事例データ252の事例DB240への追加登録を行う。すなわち、対象センサの計測データ223のうち、事象発生期間に該当するデータ部分類似データ部分を、新たな事例データ252として、事例DB240に追加登録する。また、近傍センサそれぞれの計測データ223のうち、事象発生期間に該当するデータ部分類似データ部分を、新たな事例データ252として、事例DB240に追加登録する。図8に戻り、操作入力部120は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、各種スイッチ等で実現される入力装置であり、操作入力部応じた入力信号を処理部110に出力する。表示部130は、例えばLCD等で実現される表示装置であり、処理部110から入力される表示信号に基づく各種画面を表示する。通信部140は、例えば、無線通信モジュールやルータ、モデム、TA、有線ケーブルのジャックや制御回路等によって実現される通信装置であり、外部機器との間でデータ通信を行う。記憶部200は、処理部110がデータ管理装置100を統合的に制御するための諸機能を実現するためのシステムプログラムや、本実施形態のデータ管理処理を実行するためのプログラムやデータ等を記憶しているとともに、処理部110の作業領域として用いられ、処理部110が各種プログラムに従って実行した演算結果や、操作入力部120からの入力信号が一時的に格納される。また、本実施形態では、記憶部200には、プログラムとしてデータ管理プログラム210が記憶されるとともに、データとして、計測値DB220と、計測値管理DB230と、事例DB240とが記憶される。[処理の流れ]図12は、データ管理処理を説明するフローチャートである。図12によれば、処理部110は、センサノードそれぞれを対象とした繰り返し処理ループAを行う。このループAでは、対象のセンサノード対象センサの計測データ223と、各事象の事例データ252それぞれとの相関演算による類似判定を行うステップA1。その結果、類似事象有りと判定したならばステップA3:YES、続いて、対象センサの近傍センサを特定するステップA5。そして、特定した近傍センサそれぞれについて、該近傍センサの計測データ223と、類似事象の事例データ252との相関演算による類似判定を行うステップA7。その結果、近傍センサのうち、類似事象との類似を判定したセンサノードの数をもとに、類似事象を発生事象とみなすか否かを判定しステップA9、類似事象を発生事象とみなすと判定したならばステップA11:YES、全てのセンサノードのうち、類似事例との類似を判定したセンサノードの数をもとに、類似事例の判定の信頼度を算出するステップA13。次いで、類似事象を発生事象候補として、算出した信頼度ともに、所定の表示画面の表示等によってユーザに提示するステップA15。そして、ユーザにより、発生事象候補が確認されたならばステップA17:YES、類似事象を発生事象として確定するステップA19。次いで、対象センサの計測データ223及び各近傍センサそれぞれの計測データ223における事象発生期間を特定するステップA21~A23。そして、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データ223の、特定した事象発生期間に対応するデータ部分類似データ部分に、発生事象に関するイベントメタデータを付加するステップA25。また、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データ223における事象発生期間に対応するデータ部分を、発生事象についての新たな事例データ252として、事例DB240に追加格納するステップA27。ループAの処理はこのように行われる。全てのセンサノードを対象としたループAの処理を行うと、処理部110は、データ管理処理を終了する。[作用効果]このように、本実施形態によれば、センサネットワークシステム1を構成する各センサノードSから得られた計測データ10を、事例データ20との類似判定を行うことで発生事象が推定され、各センサノードSの計測データ10それぞれの事象発生期間のデータ部分に、推定した発生事象に関するイベントメタデータが付加される。[変形例]なお、本発明の適用可能な実施形態は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能なのは勿論である。A発生事象の推定例えば、上述の実施形態では、先ず、対象センサの類似事象を判定し、近傍センサのうち、この類似事象の事例データ20との類似を判定したセンサノードの数をもとに、類似事象を発生事象として確定することにした。これを、各センサノードの計測データ10それぞれについて、事例データ20との相関演算を行って類似事象を個別判定し、個別判定したセンサノード毎の類似事象のうち、最多の類似事象を発生事象とするとしても良い。B発生事象の信頼度また、上述の実施形態では、発生事象の判定の信頼度を、センサノードの全数Nのうち、発生事象との類似を判定したセンサノードの数に基づく値としたが、これを、計測データ10と事例データ20との相関値に基づく値としても良い。具体的には、例えば、類似と判定したセンサノードそれぞれの、計測データ10と事例データ20との相関値の平均値としたり、或いは、全てのセンサノードそれぞれの、計測データ10と事例データ20との相関値の平均値とする。C類似判定また、センサノードの計測データ10と事例データ20との相関演算を行う際に、計測データ10のうち、相関が高いと推定されるデータ部分についてのみ事例データ20との相関演算を行うこととしても良い。具体的には、例えば、列車の通過という事象についての類似判定を行う際には、列車ダイヤから得られる列車の通過時刻を基準とする前後所定時間例えば、±2分の範囲のデータ部分について、この列車の通過という事象に対応する事例データ20との類似判定を行う。D関連して生じる複数の事象また、関連して生じる複数の事象については、一つの事象の発生が確定されると、続けて、関連する他の事象についても、同様に、発生したかを推定することにしても良い。例えば、図2に示した例では、列車の通過という外部事象の後、続けて、この列車の通過に起因する自由振動という事象関連事象が生じる。具体的には、予め、時間的な前後関係とし相互に関連する複数の事象を対応付けた事象関連データを記憶しておく。そして、データ管理処理図12参照において、対象センサについて、発生事象の確定、イベントメタデータの付加、及び、新たな事例データとして事例DB240への追加登録を行った後ステップA1~A27、続けて、関連事象が生じたか否かの判定を行う。すなわち、事象関連データにおいて、先に確定した発生事象に関連するとして定められている他の事象関連事象を特定し、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データと、関連事象の事例データとの類似判定を行って、関連事象が生じていたか否かを判定する。そして、関連事象が発生したと判定したならば、対象センサ及び近傍センサそれぞれの計測データ中の該当するデータ部分に関連事象に関するイベントメタデータを付加するとともに、この該当するデータ部分を、関連事象の新たな事例データとして事例DB240へ追加登録する。このように、関連する事象相互の関係を定めておくことで、発生事象の推定やイベントメタデータの付加が一層効率的となる。E外部事象また、上述の実施形態では、外部事象として列車の通過を例に挙げて説明したが、これに限らず、例えば、工事や保守点検、補修作業といった外部事象についても同様である。F監視対象物また、上述の実施形態では、センサネットワークの監視対象物として橋梁を例に挙げて場合を説明したが、これに限らず、例えばトンネルといった対象物についても同様である。また、センサノードに搭載されているセンサを振動センサとしたが、照度センサや温度センサ、ひずみセンサ等、監視対象物に応じた種類のセンサとすることができる。また、鉄道に限らず、例えば、自動車道路のトンネルや橋等の構造物についても、同様に適用可能である。"