JP2009009302A - ストリームデータ処理方法およびストリームデータ処理システム - Google Patents

Abstract

【課題】アプリケーションの処理内容に応じて、リアルタイム性とリスク回避に関する要件を両立する。
【解決手段】指標ＩＤ付加部１３０は、ストリームデータに、ストリームデータの前後のストリームを利用して計算される指標値を付加し、時々刻々と変化するストリームに応じて前記指標値を再計算し、予め定められた処理方法に従ってストリームデータを処理した結果に、ストリームデータの指標値に基づいて計算した指標値を付加して出力する。その処理結果と該処理結果の指標値を受け取ったアプリケーションは、指標値によって処理を切り替える。
【選択図】図１

Description

本発明は、ストリームデータの処理技術に関し、特に、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：電波方式認識）リーダやセンサなどにおけるストリームデータの処理結果の信頼度付加に有効な技術に関する。

ストレージ装置に格納されたデータに対する処理を実行するデータベース管理システム（以下、ＤＢＭＳとする）に対して、時々刻々と到着するデータを、ストレージ装置に格納せずに、リアルタイム処理するデータ処理システムに対する要求が高まっている。

たとえば、店舗において、ＲＦＩＤリーダを設置した商品陳列棚にＲＦＩＤタグが付加された商品を陳列し、そのＲＦＩＤリーダによってＲＦＩＤタグを継続的に読み取ることで、店頭在庫をリアルタイムに把握するシステムであるスマートシェルフシステムを利用し、時々刻々と変化する店頭在庫状況を販売促進に役立てることが、重要な課題となっている。

このような、時々刻々と到着するデータをストリームデータと定義し、該ストリームデータのリアルタイム処理に好適なデータ処理システムとして、ストリームデータ処理システムが提案されており、この種のストリームデータ処理システムとして、ストリームデータ処理システムＳＴＲＥＡＭが知られている（たとえば、非特許文献１参照）。

たとえば、スマートシェルフシステムにおいて、ストリームデータ処理システムを利用することで、リアルタイムな店頭在庫管理を次のように実現できる。スマートシェルフから、時々刻々と変化する店頭在庫情報を、ストリームデータ処理システムが継続的に受け取る。

ストリームデータ処理システムにおいて、店頭在庫状況を受け取った各々の時点において、該時点における店頭在庫状況と、その前時点における店頭在庫状況とを比較することで、商品が顧客によって棚から取り出されたイベントを検知する。

棚に隣接し、顧客から見やすい位置にディスプレイなど商品情報表示用の端末を設置し、ストリームデータ処理システムによって、商品が棚から取り出されたことが検知されると、取り出された商品の説明や、取り出された商品に関連する情報を表示する。顧客が商品を棚から取り出した時点で前記表示を行うことで、顧客の商品購入を促進することが可能である。

このように、ストリームデータ処理システムは、ＲＦＩＤリーダやセンサネットからのデータ、および株価トレンドなど金融関連情報など、逐次入力されるストリームデータをリアルタイムに処理した結果を利用するリアルタイムアプリケーションに好適である。

また、たとえば、ＲＦＩＤリーダやセンサからの出力データなど、読み取りの失敗や測定誤りなどのノイズを含むデータや、不特定多数が登録したｗｅｂデータなど、必ずしも正しくないデータが含まれるようなデータ集合を対象に、処理を行う要求が高まっている。

この種の処理システムとしては、ＲＤＢ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）においてデータの信頼度を扱うシステムＴＲＩＯが知られている（たとえば、非特許文献２参照）。

たとえば、交通事故の目撃情報として、「事故車がＡである信頼度が０．６、事故車がＢである信頼度が０．４」というような情報や、「車Ａを運転していた人物がａである信頼度が０．３、ｂである信頼度が０．７」のような情報をデータベースに保存しておく。

このような情報が保存されているデータベースに対して、事故車の目撃情報と運転者の目撃情報をつき合わせることで、事故を起こした人物の候補を信頼度付きで求めることができる。

このように、ＴＲＩＯシステムでは、信頼度付きのデータに対して問い合せを行い、信頼度付きの処理結果を得ることができる。

また、所定時刻におけるセンサデータが存在しない場合の処理システムとして、他の時刻におけるセンサデータの該時刻における信頼度を計算し、センサデータと信頼度を出力するものが知られている（たとえば、特許文献１参照）。

外部機器から所定時刻におけるセンサデータの出力要求があった場合に、当該所定時刻におけるセンサデータが存在しない場合であっても、他の時刻におけるセンサデータの当該所定時刻における信頼度を算出し、算出された信頼度と、当該他の時刻におけるセンサデータを出力する。これにより、センサデータ処理側においては、当該信頼度を参照することにより、センサデータを同期データのように処理することができる。
Ｒ． Ｍｏｔｗａｎｉ， Ｊ． Ｗｉｄｏｍ， ２２ｒａｓｕ， ２１ａｂｃｏｃｋ， Ｓ． Ｂａｂｕ， Ｍ． Ｄａｔａｒ， Ｇ． Ｍａｎｋｕ， Ｃ． Ｏｌｓｔｏｎ， Ｊ． Ｒｏｓｅｎｓｔｅｉｎ， ａｎｄ Ｒ． Ｖａｒｍａ著："Ｑｕｅｒｙ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ａｎｄ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｉｎ ａ Ｄａｔａ Ｓｔｒｅａｍ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ"，Ｉｎ Ｐｒｏｃ． ｏｆ ｔｈｅ ２００３ Ｃｏｎｆ． ｏｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ （ＣＩＤＲ）， Ｊａｎｕａｒｙ Ｍ．Ｍｕｔｓｕｚａｋｉ，Ｍ．Ｔｈｅｏｂａｌｄ，Ａ．ｄｅ Ｋｅｉｊｚｅｒ，Ｊ．Ｗｉｄｏｍ，Ｐ．Ａｇｒａｗａｌ，Ｏ．Ｂｅｎｊｅｌｌｏｕｎ，Ａ Ｄａｓ Ｓａｒｍａ，Ｒ．Ｍｕｒｔｈｙ，ａｎｄ Ｔ．Ｓｕｇｉｈａｒａ著："Ｔｒｉｏ−Ｏｎｅ：Ｌａｙｅｒｉｎｇ Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ ａｎｄ Ｌｉｎｅａｇｅ ｏｎ ａ Ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ＤＢＭＳ"，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｔｈｉｒｄ Ｂｉｅｎｎｉａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｉｎｎｏｖａｔｉｖｅ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ（ＣＩＤＲ０７），Ｊａｎｕａｒｙ ２００７ 特開２００６−２６８３６９号公報

ところが、上記のようなストリームデータの処理技術では、次のような問題点があることが本発明者により見い出された。

すなわち、非特許文献１に開示された技術では、ノイズなど誤りを含むデータが継続的に到着する環境において、その処理結果に誤りが伝播され、処理結果が誤りであるか否かを判断できないという問題がある。

また、非特許文献２に開示された技術では、信頼度がリアルタイムに変化するデータを効率良く処理できない。一方、特許文献１に開示された技術では、入力データに信頼度を付加することができないため、入力データに対してリアルタイムに処理を行うと同時に、誤りデータに基づいて行った処理によるリスクを軽減することについては十分な解決手段が開示されていない。

たとえば、ＲＦＩＤリーダやセンサから出力されるデータには、読み取りノイズが含まれる。この入力データに基づいた処理結果にもノイズが含まれる。この出力を受け取るアプリケーションは、受け取ったデータがノイズであるかどうか判断できず、誤った処理を引き起こす場合がある。

以下、スマートシェルフシステムを例に説明する。

スマートシェルフシステムは、商品陳列棚、ＲＦＩＤリーダ、およびＲＦＩＤタグから構成される。商品陳列棚にはＲＦＩＤリーダが設置してあり、商品陳列棚に陳列された商品にはＲＦＩＤタグが付加されているものとする。

ＲＦＩＤリーダは、ＲＦＩＤタグの読み取りを一定（たとえば、１秒など）周期で行い、読み取ることができたＲＦＩＤタグが付加されている商品は棚の中にあり、読み取ることができなかったＲＦＩＤタグが付加されている商品は棚の外、つまり顧客によって取り出されたと判定する。

ＲＦＩＤタグ、およびＲＦＩＤリーダの特性によっては、一瞬だけＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤタグの読み取りに失敗することがある。この現象は「ゆらぎ」と呼ばれる。また、一瞬だけ、隣のＲＦＩＤリーダで読まれるべきＲＦＩＤタグを読み取ってしまうこともあり得る。この現象により、実際には商品が取り出されていないにも関わらず、商品が取り出されたとみなされることがある。

ＲＦＩＤリーダのＲＦＩＤタグ読み取り情報に基づいて、顧客によって商品が手に取られた回数を集計したり、手に取られた商品と売れ筋商品との相関関係を抽出したりするなどの解析を行う場合、「ゆらぎ」が生じやすいＲＦＩＤタグが付加されている商品が、実際には顧客によって手に取られていないにも関わらず、複数回、手に取られたように集計されてしまい、誤った解析結果を出力するという問題がある。

前記のような、実世界の状況に即していない集計・解析処理を避けるためには、ＲＦＩＤリーダやセンサから入力されるデータを処理する際に、該データの信頼度を考慮する方法が考えられる。

ＲＦＩＤリーダやセンサから出力される時系列データの信頼度は、測定対象の特性を考慮して評価することができる。たとえば、前述したスマートシェルフシステムの例においては、顧客が商品を１秒間だけ商品陳列棚から取り出し、その後すぐに商品陳列棚に戻すことは考えにくい。

そのため、ＲＦＩＤリーダによるＲＦＩＤタグの読み取り結果を出力した時系列データにおいては、商品の位置は、ある程度長時間（たとえば、３秒など）変化しないという特性を持つと考えることができる。

このような特性に基づき、１秒間だけ位置が変化した事を示すデータは、「ゆらぎ」によって生じた可能性が高いので、顧客によって商品が棚から取り出された信頼度を低く設定する。

上記のように、一般に時系列データの信頼度を求めるためには、該データの前後のデータを判定に用いる必要がある。すなわち、一般に時系列データの信頼度を求めるためには、後続のデータが到着するのを待つ必要がある。

一方で、一定時間(たとえば、５秒など)経過後に信頼度を求めた上で処理結果を出力した場合、本来リアルタイムに実行しなければならない処理ができなくなってしまう。

たとえば、スマートシェルフの例においては、顧客が商品を棚から取り出した瞬間に、スマートシェルフに設置されているディスプレイに商品情報を表示するような顧客サービスは、販売機会を拡大する上で重要なサービスである。

このサービスは、商品を取り出した瞬間に提供することが重要であり、一定時間待ってから表示するのでは販売機会の拡大効果が小さい。一方、「ゆらぎ」により、実際には顧客によって商品が棚から取り出されていないにも関わらず、商品情報を表示しても、影響は小さい。

非特許文献１のストリームデータ処理技術と非特許文献２の信頼度付きデータ処理技術を組み合わせると、信頼度付きのストリームデータを入力とし、ストリームデータに対して集計などの処理を適用した結果に、入力ストリームデータの信頼度に基づいて生成した信頼度を付加して出力することが可能であるが、入力ストリームデータの信頼度を求めるために一定時間待つ必要があるため、リアルタイム性の確保ができないという問題が生じてしまうことになる。

以上のように、リアルタイム性確保と、ノイズによる処理結果の誤りリスク回避はトレードオフの関係にある。

本発明の目的は、アプリケーションの処理内容に応じて、リアルタイム性とリスク回避に関する要件を両立し、信頼性の高いストリームデータ処理を行うことのできる技術を提供することにある。

本発明の前記ならびにそのほかの目的と新規な特徴については、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次のとおりである。

本発明は、タイムスタンプが付加された複数のデータが、該タイムスタンプの昇順に継続的に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、任意の時間内のストリームを利用し、指標関数アルゴリズムに基づいて計算した第１の指標となる指標値をストリームデータに付加し、第１の指標の指標値に基づいて得られる第２の指標の指標値を、第１の指標が付加されたストリームデータの処理結果に付加するものである。

また、本願のその他の発明の概要を簡単に示す。

本発明は、タイムスタンプが付与された複数のデータが、該タイムスタンプの昇順に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、入力されたストリームデータの指標値を第１の指標として計算し、指標ＩＤを採番してストリームデータに指標ＩＤを付加して出力し、任意のタイミングで指標値を再計算する指標ＩＤ付加部と、採番された指標ＩＤと計算した指標値と指標値が計算された時刻の組、または指標ＩＤと再計算された指標値と指標値が再計算された時刻の組とを保存する指標保存部と、登録された問合わせに従って、処理対象となる指標ＩＤが付加されたストリームデータを管理する処理対象データ管理部と、各時点において処理対象となる指標ＩＤが付加されたストリームデータに対して処理を実行し、その処理結果と指標ＩＤとを利用して記述される処理結果の指標ＩＤ式を出力する指標ＩＤ付きデータ処理部と、指標ＩＤ式と指標保存部に保存されている指標値とより、処理結果の指標値を求めて、処理結果と共に出力する指標付きデータ出力部とを備えたものである。

また、本発明は、タイムスタンプが付与された複数のデータが、該タイムスタンプの昇順に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、入力されたストリームデータの第１の指標となる指標値を計算してストリームデータに付加して出力し、任意のタイミングで第１の指標を再計算してストリームデータに付加して出力する指標付加部と、任意に登録された問合わせに従って、処理対象となる指標ＩＤが付加されたストリームデータを管理する処理対象データ管理部と、各時点において処理対象となる第１の指標が付加されたストリームデータに対して処理を実行し、その処理結果と第２の指標となる指標値を出力する指標付きデータ処理部とを備えたものである。

さらに、本願のその他の発明の概要を簡単に示す。

有限な範囲のストリームを利用して予め定義された計算式に従って計算した結果である指標をストリームデータに付加し、指標が付加されたストリームデータを処理した結果である処理結果に、指標に基づいて得られる指標を付加することを特徴とするストリームデータ処理方法において、指標がストリームデータの正しさを示す確率である信頼度とする。指標は、信頼度以外にも、モデル時系列データとの類似度、前後の時系列データより外れ値と判断される確率、前後の時系列データより変化点であると判断される確率でもよい。

また、処理結果の指標は、時々刻々と変化するストリームに対して、ストリームデータより後のタイムスタンプが付加されているストリームデータが到来した時点もしくは任意の時間間隔で再度前記ストリームデータの指標値を計算し、そして、再計算されたストリームデータの指標値に基づいて処理結果の指標値を求める。

ストリームデータの指標値は、ストリームデータの前後の有限な範囲のストリームを利用して、予め定義された計算式に従って計算するものである。

本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。

ストリームデータ処理における即時性と信頼性の最適なトレードオフを実現した実行制御を可能とすることができ、リアルタイム性確保、およびノイズなどによる処理結果の誤りリスク回避を両立することができる。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１によるストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図、図２は、図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャート、図３は、図２に続く指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャート、図４は、図３に続く指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャート、図５は、ストリームデータ処理システムに設けられた処理対象データ管理部の処理例を示すフローチャート、図６は、ストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付きデータ処理部の処理例を示すフローチャート、図７は、ストリームデータ処理システムに設けられた指標付きデータ生成部、および指標ＩＤ評価部の処理例を示すフローチャート、図８は、図７に続く指標付きデータ生成部、および指標ＩＤ評価部の処理例を示すフローチャート、図９は、ストリームデータ処理システムに設けられた指標保存部の処理例を示すフローチャート、図１０は、図１のストリームデータ処理システムに用いられるストリームデータにおけるデータフォーマットの一例を模式的に示した説明図、図１１は、連続して入力されたストリームデータからなる商品位置測定ストリームを例示した説明図、図１２は、図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標値計算用データ保存管理部に保存されるデータ例を模式的に示した説明図、図１３は、ストリームデータに対する問い合せコマンドの一例を示した説明図、図１４は、入力ストリームデータの指標値計算方法の一例を示した説明図、図１５は、図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付きデータ生成部が作成する指標ＩＤ付きストリームデータを例示した説明図、図１６は、図１のストリームデータ処理システムに設けられた、指標保存管理テーブルに保存されるデータを例示した説明図、図１７は、処理対象データ管理部から出力される指標ＩＤ付きデータの例を示した説明図、図１８は、指標ＩＤ付きデータ処理部から出力される指標ＩＤ式付き処理結果データの例を示した説明図、図１９は、図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標付きデータ出力部から出力される出力データ、および出力データの指標値の例を示した説明図、図２０は、計算機上で実行されるアプリケーション処理の一例を示した説明図である。

本実施の形態１において、指標付きストリームデータ処理システム１００は、図１に示すように、ＲＦＩＤリーダ１０１、センサノード１０２、または計算機１０３で実行されるアプリケーション１０４からリアルタイムに送信された情報をストリームデータとして入力とする。

そして、ユーザ、または計算機１０９上で実行されるアプリケーション１１０により入力されたコマンドに基づき、該ストリームデータを有意な情報に変換して、出力データ、および出力データの指標を生成し、ユーザ、または計算機１０６上で実行されるアプリケーション１０７へ提供するストリームデータ処理を実行する。

計算機１０９は、ネットワーク１１１を介して指標付きストリームデータ処理システム１００に接続されている。ネットワーク１１１は、イーサネット（登録商標）、光ファイバ、ＦＤＤＩ（Ｆｉｂｅｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｄａｔａ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）などで接続されるＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、若しくはＬＡＮよりも低速なインターネットを含んだＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でも差し支えない。

ここで、指標付きストリームデータ処理システム１００、計算機１０３、計算機１０６、および計算機１０９は、パーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの任意のコンピュータシステムで構成されており、同一の計算機でも異なる計算機でも構わない。

また、アプリケーション１０４、アプリケーション１０７、ならびにアプリケーション１１０は、同一のアプリケーションでも異なるアプリケーションでも構わない。

さらに、本実施の形態で扱うストリームデータは、映像や音声の配信で用いられるストリームとは異なり、ひとつのストリームデータが有意な情報に対応するものである。

また、ＲＦＩＤリーダ１０１、センサノード１０２、または計算機１０３で実行されるアプリケーション１０４から指標付きストリームデータ処理システム１００が受信するストリームデータは、連続的あるいは間欠的なデータである。

タイムスタンプは、ＲＦＩＤリーダ１０１、センサノード１０２、あるいは計算機１０３上で実行されるアプリケーション１０４によって付加されても、ＲＦＩＤリーダ１０１、センサノード１０２、または計算機１０３上で実行されるアプリケーション１０４以外の構成要素によって、指標付きストリームデータ処理システム１００に入力する前に付加されてもよい。

指標付きストリームデータ処理システム１００は、コマンド入力部１１９、問合わせ管理部１１８、指標計算法管理部１２０、指標ＩＤ付加部１３０、処理対象データ管理部１４０、指標ＩＤ付きデータ処理部１５０、指標付きデータ出力部１６０、および指標保存部１７０から構成される。

入力手段として機能するコマンド入力部１１９は、ユーザ、または計算機上で実行されるアプリケーション１１０により入力されたコマンドなどを受け付ける。コマンドの入力方法は、コマンドラインインタフェース(ＣＬＩ)形式でも、グラフィックユーザインターフェース形式(ＧＵＩ)でもよい。

このコマンドが指標計算法に係るコマンドの場合、コマンドを指標計算法管理部１２０に出力する。該コマンドがストリームデータに対する問合わせに係るコマンドの場合、コマンドを問合わせ管理部１１８に出力する。

問合わせ管理部１１８は、コマンド入力部１１９より受け取った問合わせに応じて、１つまたは複数の処理対象データ管理部１４０、および１つまたは複数の指標ＩＤ付きデータ処理部１５０を生成する。

指標計算法管理部１２０は、コマンド入力部１１９より受け取ったコマンドにより、保存されている指標計算方法（指標算出アルゴリズム）を選択して指標ＩＤ付加部１３０に通知する。また、新たに指標計算方法を登録できる。

指標ＩＤ付加部１３０は、指標計算法管理部１２０から通知された指標計算方法に従ってストリームデータの第１の指標となる指標値を計算すると共に、指標ＩＤを生成し、指標値、指標ＩＤ、および指標値を計算した時刻の組を指標保存部１７０へ出力する。また、指標ＩＤとストリームデータの組である指標ＩＤ付きストリームデータを処理対象データ管理部１４０へ出力する。

処理対象データ管理部１４０は、指標ＩＤ付加部１３０より指標ＩＤ付きストリームデータを受け取り、保持する。問合わせ管理部１１８によって処理対象データ管理部１４０が生成された時に指定された判定方法により、保持している１つまたは複数の指標ＩＤ付きストリームデータから、処理対象である指標ＩＤ付きデータを選択し、指標ＩＤ付きデータを指標ＩＤ付きデータ処理部１５０へ出力する。

保持している指標ＩＤ付きストリームデータの中に処理対象から除外される指標ＩＤ付きストリームデータがある場合は、指標ＩＤ付きストリームデータを削除すると同時に、指標保存部１７０へ、指標ＩＤと処理対象から除外されると判定された時刻を通知する。

指標ＩＤ付きデータ処理部１５０は、処理対象データ管理部１４０より指標ＩＤ付きデータを受け取り、問合わせ管理部１１８によって指標ＩＤ付きデータ処理部１５０が生成された時に指定された方法により、指標ＩＤ付きデータから、１つ以上の指標ＩＤと０個以上の演算子によって記述される指標ＩＤ式と処理結果データの組である指標ＩＤ式付き処理結果データを生成し、指標付きデータ出力部１６０へ出力する。

指標付きデータ出力部１６０は、指標ＩＤ付きデータ処理部１５０より、指標ＩＤ式付き処理結果データを受け取り、指標保存部１７０より指標ＩＤ式付き処理結果データに含まれる指標ＩＤに対応する指標値を受け取り、指標値を用いて前記指標ＩＤ式付き処理結果データの指標ＩＤ式に対応する指標値を計算し、指標ＩＤ式付き処理結果データのデータ部である出力データと、第２の指標値である出力データの指標値をユーザ、または計算機１０６上で実行されるアプリケーション１０７に出力する。

指標保存部１７０は、指標ＩＤ付加部１３０より、指標値、指標ＩＤ、および指標値を計算した時刻の組を受け取り、保存する。また、処理対象データ管理部１４０より、指標ＩＤと該指標ＩＤを含む指標ＩＤ付きストリームデータが処理対象から除外された時刻を受け取り、記録する。

また、指標付きデータ出力部１６０より指標ＩＤと時刻を受け取り、該指標ＩＤの該時刻における指標値を返すと共に、保持不要な指標ＩＤを判定し、該指標ＩＤに係るデータを削除する。

ここで、指標付きストリームデータ処理システム１００における構成について詳細に説明する。

指標計算法管理部１２０は、指標計算法選択部１２１、指標計算法入力部１２２、ならびに指標計算法保存部１２３から構成されており、コマンド入力部１１９を介して、ユーザ、または計算機１０９上で実行されるアプリケーション１１０から入力されるコマンドを受け付ける。

コマンド入力部１１９より入力されたコマンドが、ユーザが独自に定義した指標計算法であるユーザ定義指標計算法の登録に係るコマンドの場合、指標計算法入力部１２２がユーザ定義指標計算法を指標計算法保存部１２３に出力し、指標計算法保存部１２３はユーザ定義指標計算法を保存する。

コマンド入力部１１９より入力されたコマンドが指標計算法の選択に係るコマンドの場合、指標計算法保存部１２３に予め登録されている０個以上の指標計算方法、またはユーザが独自に定義した１つまたは複数の指標計算方法から１つを選択し、指標値計算部１３２、および指標値計算用データ保存管理部１３３に通知する。

指標ＩＤ付加部１３０は、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１、指標値計算部１３２、指標値計算用データ保存管理部１３３、ならびに指標値計算用データ保存テーブル１３４から構成されている。

指標値計算用データ保存テーブル１３４は、メモリなどの高速なランダムアクセスが可能な記憶装置上に作成するのが望ましいが、ディスクなど他の記憶装置の上に作成してもよい。その場合、キャッシュ機構などを用いてアクセスの高速化を図ってもよい。

以下、図２、図３、図４に従って、指標ＩＤ付加部１３０の処理を説明する。

まず、指標ＩＤ付加部１３０はストリームデータを受け付け、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１において指標ＩＤを生成し（ステップＳ１３０２）、ストリームデータを前記生成した指標ＩＤと共に前記指標値計算用データ保存管理部１３３に渡す（ステップＳ１３０３）。

指標値計算用データ保存管理部１３３は、前記ストリームデータを前記指標ＩＤと共に前記指標値計算用データ保存テーブル１３４に保存する（ステップＳ１５０３）。また、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１は、指標値計算部１３２へ指標ＩＤを渡す（ステップＳ１３０４）。

続いて、指標値計算部１３２は、指標計算法管理部１２０にて指定された指標計算法に従って、指標計算に必要なデータ集合を指標値計算用データ保存管理部１３３に問合わせ（ステップＳ１４０２）、指標値計算用データ保存管理部１３３は必要なデータ集合を返す。

指標値計算用データ保存管理部１３３では、指標値計算用データ保存テーブル１３４よりデータを一行読み込み（ステップＳ１５０５）、読み込んだ行が指標計算に必要か否かを判定する（ステップＳ１５０６）。

ステップＳ１５０６の処理において、必要であればデータ集合に追加し（ステップＳ１５０８）、必要でなければ指標値計算用データ保存テーブル１３４より該行を削除する（ステップＳ１５０７）。

指標値計算用データ保存管理部１３３は、ステップＳ１５０５〜Ｓ１５０８の処理を指標値計算用データ保存テーブル１３４の全ての行について実施する（ステップＳ１５０９）。

そして、指標値計算部１３２は、得られたデータ集合の各要素について、前記指標計算法により指標値を計算し（ステップＳ１４０３）、指標値を指標保存部１７０に保存する（ステップＳ１４０４）。

指標値計算部１３２は、ステップＳ１４０３，Ｓ１４０４の処理を前記データ集合の全要素について実施する（ステップＳ１４０５）。指標値計算部１３２は、計算したデータの指標値と出力先の処理対象データ管理部１４０の数を、指標保存管理部１７１へ出力する（ステップＳ１３０５）。

指標計算は、ストリームデータが到着する度に行っても、それ以外のタイミングで行ってもよい。指標ＩＤ付きデータ生成部１３１は、図２において、ストリームデータと指標ＩＤの組である指標ＩＤ付きストリームデータを、１つまたは複数の処理対象データ管理部１４０に出力する（ステップＳ１３０６）。

ここで、処理対象データ管理部１４０は、処理対象データ保存管理部１４１と処理対象データ保存テーブル１４２から構成される。

以下、図５に従って、処理対象データ管理部１４０の処理を説明する。

処理対象データ保存管理部１４１は、指標ＩＤ付加部１３０より前記指標ＩＤ付きストリームデータを受け取り、処理対象データ保存テーブル１４２に保存する（ステップＳ１６０２）。

また、問合わせ管理部１１８によって該処理対象データ管理部１４０が生成された時に指定された判定方法に従って、処理対象である指標ＩＤ付きデータを処理対象データ保存テーブル１４２より選択し、該指標ＩＤ付きデータを指標ＩＤ付きデータ処理部１５０へ出力する（ステップＳ１６０３）。

処理対象データ保存管理部１４１は、処理対象データ保存テーブル１４２に、前記判定方法によって処理対象から除外される指標ＩＤ付きストリームデータがある場合は（ステップＳ１６０４）、処理対象データ保存テーブル１４２から削除すると同時に、該指標ＩＤ付きストリームデータの指標ＩＤと処理対象から除外されると判定された時刻を、前記指標保存部１７０へ通知する（ステップＳ１６０５）。

指標ＩＤ付きデータ処理部１５０は、データ処理部１５１と指標ＩＤ処理部１５２から構成される。

以下、図６に従って、指標ＩＤ付きデータ処理部１５０の処理を説明する。

指標ＩＤ付きデータ処理部１５０は、処理対象データ管理部１４０から指標ＩＤ付きデータを受け取り、問合わせ管理部１１８によって該指標ＩＤ付きデータ処理部１５０が生成された時に指定された方法により、データ処理部１５１において前記指標ＩＤ付きデータのデータ部を基に出力データを作成し（ステップＳ１７０２）、指標ＩＤ処理部１５２にておいて指標ＩＤ付きデータの指標ＩＤを基に、１つ以上の指標ＩＤと０個以上の演算子によって記述される指標ＩＤ式を作成し（ステップＳ１７０３）、その出力データと指標ＩＤ式の組である指標ＩＤ式付き処理結果データを生成し、指標付きデータ出力部１６０へ出力する（ステップＳ１７０４）。

指標付きデータ出力部１６０は、指標付きデータ生成部１６１と指標ＩＤ評価部１６２から構成される。

以下、図７、図８に従って、指標付きデータ生成部１６１と、指標ＩＤ評価部１６２の処理を説明する。

指標付きデータ生成部１６１は、指標ＩＤ付きデータ処理部１５０より、指標ＩＤ式付き処理結果データを受け取り、受け取った前記指標ＩＤ式付き処理結果データの時刻、および指標ＩＤ式付き処理結果データに含まれる指標ＩＤ式を指標ＩＤ評価部１６２に渡す（ステップＳ１８０２）。

指標ＩＤ評価部１６２は、指標ＩＤ式に含まれる指標ＩＤ集合を作成し（ステップＳ１９０２）、その指標ＩＤ集合の各要素について、対応する指標値を指標保存部１７０に問合わせる（ステップＳ１９０３）。

指標ＩＤ評価部１６２は、指標ＩＤ集合の全要素についてステップＳ１９０３の処理を実施する（ステップＳ１９０４）。取得した指標値を用いて、指標ＩＤ式付き処理結果データの指標ＩＤ式に対応する指標値を計算し、指標付きデータ生成部１６１に出力する（ステップＳ１９０５）。

指標付きデータ生成部１６１は、指標ＩＤ式付き処理結果データのデータ部である出力データと、指標ＩＤ評価部１６２より受け取った指標値である出力データの指標値を、ユーザ、または計算機１０６上で実行されるアプリケーション１０７に出力する（ステップＳ１８０３）。

指標保存部１７０は、指標保存管理部１７１と指標保存管理テーブル１７２から構成される。指標保存管理テーブル１７２は、メモリなどの高速なランダムアクセスが可能な記憶装置上に作成するのが望ましいが、ディスクなど他の記憶装置の上に作成してもよい。その場合、キャッシュ機構などを用いてアクセスの高速化を図ってもよい。

以下、図９に従って、指標保存部１７０の処理を説明する。

指標保存管理部１７１は、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１から指標ＩＤと指標値、指標値計算時刻、および該指標ＩＤ付きストリームデータを出力する先の処理対象データ管理部１４０の数である、処理対象データインスタンス数を受け取り、指標保存管理テーブル１７２に保存する（ステップＳ２００３）。

また、処理対象データ保存テーブル１４２より指標ＩＤと該指標ＩＤを持つ指標ＩＤ付きストリームデータが処理対象から除外された時刻を受け取り、指標保存管理テーブル１７２より指標ＩＤの行を検索し（ステップＳ２００５）、該処理対象データインスタンス数が１であれば（ステップＳ２００６）、時刻を指標保存管理テーブル１７２に処理対象データインスタンス消滅時刻として保持する（ステップＳ２００７）。

処理対象データインスタンス数が１でなければ（ステップＳ２００６）、処理対象データインスタンス数を１減らす（ステップＳ２００８）。そして、指標ＩＤ評価部１６２より受け取った指標ＩＤと時刻より、該指標ＩＤの該時刻における指標値を検索し、その指標値を返す（ステップＳ２０１０）。

指標保存管理テーブル１７２に、処理対象データインスタンス消滅時刻が指標ＩＤ評価部１６２より受け取った時刻より前であるような指標ＩＤがあれば、以降、指標ＩＤは参照されないため、指標保存管理テーブル１７２より削除する（ステップＳ２０１１）。ステップＳ２０１１の処理は、指標ＩＤ評価部１６２より時刻を受け取る度に実施しても、その他のタイミングで実施してもよい。

図１０は、図１の入力されるストリームデータの好適なデータフォーマットの例を模式的に表した図である。

ストリームデータはレコード形式であり、レコードを構成するタイムスタンプ２０１、商品ＩＤ２０２、商品位置２０３がセグメントに相当し、タイムスタンプ２０１、商品ＩＤ２０２、商品位置２０３の組み合わせをタプルとする。

この図１０は、スマートシェルフシステムにおいて、商品の位置測定データの一例であり、該データは、ＲＦＩＤリーダを搭載したスマートシェルフにＲＦＩＤタグが付加された商品を陳列し、ＲＦＩＤリーダを用いて１秒間隔でＲＦＩＤタグの読み取りを行い、その結果ＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤタグを読めた場合は、ＲＦＩＤタグが付加されている商品が棚の中にあると判定する。

また、ＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤタグを読めなかった場合は、ＲＦＩＤタグが棚の外にあると判定して、ＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤタグの読み取りを行った時刻２０１、ＲＦＩＤタグが付加されている商品ＩＤ２０２、および判定した商品の位置２０３を出力したものである。

図１１は、連続して入力されたストリームデータからなる商品位置測定ストリーム３１０を例示した図である。

図１１において、たとえば、行３０１は、タイムスタンプの値が「１０：００’０２」、商品ＩＤが「商品１」、商品位置が「棚の中」であることを表している。

ここで、本実施の形態では、タイムスタンプを「１０：００’０２」のような時間、分、および秒の形式で表しているが、「２００７／３／３ １０：００’０２ ＪＳＴ」のような日付を含めた形式に代表されるほかの形式でもよい。以下の図においても同様とする。

図１２は、指標値計算用データ保存管理部１３３に保存するデータの例を模式的に表した図である。

この場合、ストリームデータに含まれる、ＲＦＩＤリーダがＲＦＩＤタグの読み取りを行った時刻２０１、ＲＦＩＤタグが付加されている商品ＩＤ２０２、前記方法によって判定した商品の位置２０３がカラム１００１、カラム１００２、カラム１００３に保存され、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１において生成された指標ＩＤがカラム１００４に保存されている。

図１３は、ストリームデータに対する問合わせコマンドの一例を示したものである。なお、問合わせコマンドの形式は、図１３の形式でもそれ以外の形式でもよい。

問合わせコマンド１１０１は、ユーザ、または計算機１０９上で実行されるアプリケーション１１０からコマンド入力部１１９を介して問合わせ管理部１１８に送られる。問合わせ管理部１１８は、問合わせコマンド１１０１を実現する処理対象データ管理部１４０、ならびに指標ＩＤ付きデータ処理部１５０を生成する。

問合わせコマンド１１０１は、商品位置測定ストリーム３１０（図１１）より、取り出された商品の前記商品ＩＤを求める問合わせである。つまり、商品位置測定ストリーム３１０に対して、同じ商品ＩＤを持ち、（Ｓ１．ｐｒｏｄｕｃｔ＝Ｓ２．ｐｒｏｄｕｃｔ）現在（Ｓ［ｎｏｗ］ ａｓ Ｓ１）の位置が棚の外（Ｓ１．ｐｏｓｉｔｉｏｎ＝棚の外）であり、その一つ前の時点では棚の中（Ｓ［ｒｏｗｓ ２］ ａｓ Ｓ２、Ｓ２．ｐｏｓｉｔｉｏｎ＝棚の中）にあったような商品ＩＤを出力（ＳＥＬＥＣＴ Ｓ．ｐｒｏｄｕｃｔ）する問合わせである。

次に、上記した問合わせ実行の処理に沿って説明する。

図１４は、指標関数アルゴリズムとなる入力ストリームデータの指標値計算方法の一例を示した図である。

本実施の形態の指標計算方法では、時系列データにおいて、同じデータが続いている場合には、前記データの信頼度を高く設定し、異なるデータが続いている場合には、データの信頼度を低く設定するものである。

図１４において、ｄ_i-1 、ｄ_i 、ｄ_i+1 は、指標値計算用データ保存テーブル１３４に保存してあるデータである。ｄ_i は、指標値を計算する対象のデータ、ｄ_i-1 、およびｄ_i+1 はそれぞれｄ_i の前後のデータである。

ｄ_i の前、または後のデータが指標値計算対象でない場合、ｄ_i-1 ＝ｎｕｌｌ、またはｄ_i+1 ＝ｎｕｌｌとする。ｄ_i は、指標計算対象のデータであるので、ｄ_i ≠ｎｕｌｌとする。

図１４の指標値計算方法によると、ｄ_i の前後のデータがいずれも指標値計算対象に入っている場合は、ｄ_i が前後のデータと同じであれば、ｄ_i の信頼度が１．０、ｄ_i が前、あるいは後ろのどちらか一方のデータと同じであれば、ｄ_i の信頼度が０．７、ｄ_i が前後のデータと異なれば、ｄ_i の信頼度が０．３となる。

ｄ_i の前のデータは指標値計算対象に入っているが、後のデータが指標値計算対象に入っていない場合は、ｄ_i が前のデータと同じであれば、ｄ_i の信頼度が１．０、ｄ_i が前のデータと異なれば、ｄ_i の信頼度が０．５となる。

ｄ_i の前のデータが指標値計算対象に入っておらず、後のデータが指標値計算対象に入っている場合は、ｄ_i の信頼度は、その１つ前の時点で計算されたｄ_i の信頼度と同じになる。ｄ_i の前後のデータがともに指標計算対象外（ｄ_i-1 ＝ｎｕｌｌかつｄ_i+1 ＝ｎｕｌｌ）の場合は、ｄ_i の信頼度は０．５となる。

図１５は、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１において作成された指標ＩＤ付きストリームデータを例示した図である。

図１０に示したタイムスタンプ２０１、商品ＩＤ２０２、商品位置２０３が、タイムスタンプ５０１、商品ＩＤ５０２、商品位置５０３にそれぞれ対応し、それに加えて指標ＩＤ５０４が付加される。

図１６は、指標保存管理テーブル１７２に保存するデータを例示したものである。指標ＩＤ６０１毎に、指標値計算時刻６０２と指標値６０３の組であるデータ６１０が保存される。

たとえば、指標ＩＤ 「p１」は、「１０：００’０２」の時点での指標値が「１.０」であることが保存されている。また図１６の時点において、指標ＩＤ「ｐ２」は、１つの前記処理対象データ管理部１４０に残っており、「ｐ３」は他の２つの処理対象データ管理部１４０に残っており、指標ＩＤ「ｐ１」は「１０：００’０４」に全ての前記処理対象データ管理部１４０から除外されている。

図１７は、処理対象データ管理部１４０から出力された指標ＩＤ付きデータの例を示した図である。

前述した１つの処理対象データ管理部１４０から出力された指標ＩＤ付きデータの例が表７０１であり、他の１つの処理対象データ管理部１４０から出力された指標ＩＤ付きデータの例が表７１０である。

図１８は、指標ＩＤ付きデータ処理部１５０から出力された指標ＩＤ式付き処理結果データの例を示した図である。

指標ＩＤ式付き処理結果データは、データ部であるタイムスタンプ８０１、商品ＩＤ８０２、ならびに指標ＩＤ部８０３からなる。指標ＩＤ部８０３は、生成前記指標ＩＤ付きデータ処理部へ入力された指標ＩＤ付きデータ７０１，７０２，７０３のうち、指標ＩＤ付きデータ７０２，７０３が指標ＩＤ部８０３より生成される。

本実施の形態では、指標ＩＤ部８０３を、指標ＩＤ付きデータ７０２，７０３の最小値としたが、他の方法で定めてもよい。

図１９は、指標付きデータ出力部１６０から出力される出力データの例８１０、および出力データの指標値の例８０３を示した図である。

図１８に示した指標ＩＤ式付き処理結果データの例の指標ＩＤ部８０３は、指標保存部１７０に保存されている指標値を用いて値が０.５と計算され、それが出力データの指標値として出力される。

図２０は、計算機１０６上で実行されるアプリケーション１０７の処理の一例を示したものである。

図１９に例示した出力データ、ならびに出力データの指標値を受け取ると、商品が棚から取り出された信頼度が「０．５」であるので、商品情報の検索が実行される。もし、商品が棚から取り出された信頼度が「０．６」であれば、商品情報を表示する。

また、商品の取り出し情報とその最終的な信頼度を蓄積しておき、後で蓄積された取り出し情報とその信頼度を用いて解析を行う。たとえば、商品の取り出し回数を集計し、棚から取り出された回数の多い人気商品を抽出する場合は、たとえば信頼度０．８以上など、信頼度の高いデータのみを取り出しイベントとして解析を行い、棚から取り出された回数の多い商品を抽出する。また、棚から取り出された回数の少ない、人気の低い商品を抽出する際には、たとえば信頼度０．１以下のデータは取り出しイベントではないと見なして、解析を行う。

以上において、入力ストリームの信頼度を計算し、ユーザなどによって事前に登録された問合わせに従って入力ストリームを処理することができる。

それにより、本実施の形態によれば、入力ストリームの信頼度を、時々刻々と変化する入力ストリームデータに基づいて再度評価し、出力結果の信頼度に反映することができるので、即時性と信頼性を両立したデータ処理を可能とすることができる。

（実施の形態２）
前記実施の形態１では、図１において、１つの指標ＩＤ付きストリームデータは、１つまたは複数の処理対象データ管理部１４０に出力されるとしたが、本実施の形態２においては、１つの指標ＩＤ付きストリームデータは、１つの前記処理対象データ管理部１４０にのみ出力されるものとする。

本実施の形態２では、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１、指標保存管理部１７１、および指標保存管理テーブル１７２以外の構成は、前記実施の形態１の図１と同様となっている。

実施の形態１では、指標保存部１７０において、指標保存管理テーブル１７２において各指標ＩＤを保持する必要があるか否かを判定するために、指標保存管理テーブル１７２に指標ＩＤ付きストリームデータインスタンス数を保存していたが、本実施の形態２においては指標ＩＤ付きストリームデータインスタンス数を保存しない。

指標ＩＤ付加部１３０は、ストリームデータを受け取り、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１において指標ＩＤを生成し、ストリームデータを生成した指標ＩＤと共に指標値計算用データ保存管理部１３３に渡す。

指標値計算用データ保存管理部１３３は、ストリームデータを指標ＩＤと共に指標値計算用データ保存テーブル１３４に保存する。また、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１は、指標値計算部１３２へ指標ＩＤを渡す。

指標値計算部１３２は、指標計算法管理部１２０にて指定された指標計算法に従って、指標計算に必要なデータ集合を指標値計算用データ保存管理部１３３より抽出し、指標計算法により、データ集合に含まれるそれぞれのデータの指標値を計算し、指標保存部１７０へ出力する。

指標計算法による指標計算に不要になった指標値計算用データ保存テーブル１３４内のデータは、指標値計算用データ保存管理部１３３により削除される。指標計算は、ストリームデータが到着する度に行っても、それ以外のタイミングで行ってもよい。

指標ＩＤ付きデータ生成部１３１は、ストリームデータと指標ＩＤの組である指標ＩＤ付きストリームデータを、１つの処理対象データ管理部１４０に出力する。

指標保存管理部１７１は、指標ＩＤ付きデータ生成部１３１から指標ＩＤと指標値、指標値計算時刻を受け取り、指標保存管理テーブル１７２に保存する。また、処理対象データ保存テーブル１４２より指標ＩＤと該指標ＩＤを持つ指標ＩＤ付きストリームデータが処理対象から除外された時刻を受け取り、時刻を指標保存管理テーブル１７２に処理対象データインスタンス消滅時刻として保持する。また、指標ＩＤ評価部１６２より受け取った指標ＩＤと時刻より、該指標ＩＤの該時刻における指標値を検索し、その指標値を返す。

また、指標保存管理テーブル１７２に、処理対象データインスタンス消滅時刻が指標ＩＤ評価部１６２より受け取った時刻より前であるような指標ＩＤがあれば、以降、指標ＩＤは参照されないため、指標保存管理テーブル１７２より削除する。この処理は、指標ＩＤ評価部１６２より前記時刻を受け取る度に実施しても、その他のタイミングで実施してもよい。

それにより、本実施の形態２によれば、１ストリームが１処理対象データ管理部にのみ入力されるような問合わせにおいて、指標保存部１７０におけるデータ管理に要する処理量を削減することができる。

（実施の形態３）
図２１は、本発明の実施の形態３による指標付きストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。

本実施の形態３においては、処理結果の指標値ではなく、指標ＩＤ式を出力する。また、出力された指標ＩＤ式から指標値を求めるコマンドを受け付ける構成要素を持ち、指標値を求めるコマンドが入力された時点において、該指標ＩＤ式の指標値を計算する。

図２１は、本実施の形態３における指標付きストリームデータ処理システム、および関連するシステム構成を示すブロック図である。

図２１において、指標付きストリームデータ処理システム２１００は、たとえば、計算機、またはサーバなどからなる。指標付きストリームデータ処理システム２１００は、ＲＦＩＤリーダ２１０１、センサノード２１０２、または計算機２１０３上で実行されるアプリケーション２１０４からリアルタイムに送信された情報をストリームデータとして入力とし、アプリケーション２１１０により入力されたコマンドに基づき、ストリームデータを有意な情報に変換して、処理結果である指標ＩＤ付き処理結果データを生成する。

そして、指標ＩＤ付き処理結果データをアプリケーション２１０７へ提供し、アプリケーション２１１４より入力されたコマンドに基づき、指標値を出力するストリームデータ処理を実行する。

また、アプリケーション２１１０は、ユーザ、または計算機２１０９で実行され、アプリケーション２１０７は、ユーザ、または計算機２１０６で実行され、アプリケーション２１１４は、ユーザ、または計算機２１１３で実行される。

図２１において、指標付きストリームデータ処理システム２１００、計算機２１１３、アプリケーション２１１４以外の構成要素は、前記実施の形態１，２と同様である。また、計算機２１１３、アプリケーション２１１４は、計算機２１０６、計算機２１０９、アプリケーション２１０７、またはアプリケーション２１１０と同じであっても異なってもよい。

図２１の指標付きストリームデータ処理システム２１００において、指標ＩＤ評価部２１６０、コマンド入力部２１１７以外の構成要素は、前記実施の形態１，２と同様である。

コマンド入力部２１１７は、計算機２１１３上で実行されるアプリケーション２１１４よりコマンドを受け付け、そのコマンドが指標ＩＤ式評価に係るコマンドの場合は、指標ＩＤ評価部２１６０へ、該コマンドにおいて指定された指標ＩＤ式の評価命令を出力し、指標ＩＤ評価部２１６０より評価結果の指標値を受け取り、ユーザ、または計算機２１１３上で実行されるアプリケーション２１１４へ出力する。また、コマンドが指標ＩＤの削除に係るコマンドの場合は、指標保存管理部２１７１へ、該コマンドにおいて指定された指標ＩＤの削除命令を出力する。

指標ＩＤ評価部２１６０は、コマンド入力部２１１７より指標ＩＤ式評価命令を受け取り、指標保存管理部２１７１より、指標ＩＤ式に含まれる指標ＩＤに対応する指標値を取得し、それに基づいて指標ＩＤ式に対応する指標値を計算し、計算した指標値をコマンド入力部２１１７へ出力する。

それにより、本実施の形態３においては、指標ＩＤから指標値への変換を、変換が必要となる任意のタイミングにおいて実行することで、不要な変換に要する処理量を削減することができる。

（実施の形態４）
図２２は、本発明の実施の形態４による指標付きストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。

本実施形態４においては、指標ＩＤを生成せず、ストリームデータと指標値の組を扱う技術について記載する。

図２２は、本発明の一実施形態が適用された指標付きストリームデータ処理システム、および関連するシステム構成を示すブロック図である。

この図２２において、指標付きストリームデータ処理システム２２００以外のシステム構成要素は、前記実施の形態１（図１）と同様である。

指標付きストリームデータ処理システム２２００は、コマンド入力部２２１９、問合わせ管理部２２１８、指標計算法管理部２２２０、指標付加部２２３０、処理対象データ管理部２２４０、および指標付きデータ処理部２２５０から構成される。

コマンド入力部２２１９、問合わせ管理部２２１８、指標計算法管理部２２２０は、前記実施の形態１の構成要素であるコマンド入力部１１９、問合わせ処理部１１８、ならびに指標計算法管理部１２０と同様である。

指標付加部２２３０は、指標付きデータ生成部２２３１、指標値計算部２２３２、指標値計算用データ保存管理部２２３０、指標値計算用データ保存テーブル２２３４から構成される。

指標付きデータ生成部２２３１は、ＲＦＩＤリーダ２２０１、センサノード２２０２、または計算機２２０３上で実行されるアプリケーション２２０４からストリームデータを受け取り、受け取ったストリームデータを指標値計算用データ保存管理部２２３３へ出力する。

また、指標値計算部２２３２へ、指標値計算命令を出し、指標値計算部２２３２より、計算された指標値、及び該ストリームデータを受け取り、指標値とストリームデータの組である指標付きストリームデータを、処理対象データ管理部２２４０へ出力する。

指標値計算部２２３２は、指標付きデータ生成部２２３１より指標値計算命令を受け取り、指標値計算用データ保存管理部２２３３から指標値計算用のデータを抽出し、指標計算法管理部２２２０によって指定された指標値計算方法に従って、データの指標値を計算し、そのデータと指標値を指標付きデータ生成部へ出力する。

指標値計算用データ保存管理部２２３３は、指標付きデータ生成部２２３１より受け取ったストリームデータを、指標値計算用データ保存テーブル２２３４へ格納する。

ここで、処理対象データ管理部２２４０は、処理対象データ保存管理部２２４１、処理対象データ保存テーブル２２４２から構成される。処理対象データ保存管理部２２４１は、指標付加部２２３０より指標付きストリームデータを受け取り、処理対象データ保存テーブル２２４２に保存し、指標付きデータとして、指標付きデータ処理部２２５０へ出力する。

指標付きストリームデータと、ストリームデータ部分が同じで指標値が異なるような指標付きストリームデータが、既に処理対象データ保存テーブル２２４２に格納されている場合は、処理対象データ保存テーブル２２４２の該指標付きストリームデータの該指標部分を、受け取った指標付きストリームデータの該指標値に変更する。

同時に、指標付きデータ処理部２２５０に、指標値が変更されたことを通知する。処理対象データ保存管理部２２４１は、問合わせ管理部２２１８によって処理対象データ管理部２２４０が生成された時に指定された方法によって、処理対象データ保存テーブル２２４２から、処理対象データから除外される指標付きストリームデータを削除する。

また、指標付きデータ処理部２２５０は、データ処理部２２５１、指標処理部２２５２から構成される。

指標付きデータ処理部２２５０は、処理対象データ管理部２２４０から指標付きデータを受け取り、問合わせ管理部２２１８によって、指標付きデータ処理部２２５０が生成された時に指定された方法によって、データ処理部２２５１において、指標付きデータのデータ部から出力データを生成し、指標付きデータの指標部から出力データの指標を生成し、出力データと出力データの指標を、ユーザ、または計算機２２０６上で実行されるアプリケーション２２０７へ出力する。

指標付きデータ処理部２２５０は、処理対象データ管理部２２４０より指標値の変更通知を受け取り、指標処理部２２５２において、指標値の変更通知を反映して出力データの指標値を計算する。

それにより、本実施の形態４においては、指標付きストリームデータ処理システム２２００のシステム構成を簡略することができ、コストを低減することができる。

（実施の形態５）
図２３は、本発明の実施の形態５によるＲＦＩＤリーダの構成例を示したブロック図である。

本実施の形態５においては、複数の測定データより入力ストリームデータの信頼度を求める例を示す。本実施の形態では、システムの構成要素は前記実施の形態１と同様とするが、前記実施の形態１〜４のいずれかの構成としてもよい。

図２３は、ＲＦＩＤリーダ２３００の構成例を示したものである。

ＲＦＩＤリーダ２３００には、たとえば、１０個のアンテナ２３０１〜２３１０がそれぞれ接続されている。アンテナ２３０１〜２３１０は、たとえば、棚内などに設けられた各ＲＦＩＤが、少なくとも１つのアンテナから読み取られるように配置される。

前述のように配置されたアンテナ２３０１〜２３１０によってＲＦＩＤタグの読み落としを防ぐことができる。図２３の構成のように、ＲＦＩＤリーダに比べて安価なアンテナの数を増やすことで、ＲＦＩＤリーダの数を増やすよりも安価にＲＦＩＤタグの読み落としを防ぐことができる。なお、本実施の形態では、アンテナの個数を１０個としたが、アンテナの個数は１個以上の任意の数でよい。

ＲＦＩＤリーダ２３００は、０．１秒間隔でアンテナ２３０１〜２３１０を、この順序で切り替えてＲＦＩＤタグの読み取りを行い、読み取ったＲＦＩＤタグの情報を読み取った順に、ストリームデータとして指標付きストリームデータ処理システム１００（図１）に送信する。

たとえば、アンテナ２３０１，２３０２，２３０３によって読み取られたＲＦＩＤタグの情報は、ストリームデータ中に３回現れる。指標値計算部１３２においては、アンテナ２３０１〜２３１０のうち、最低１つのアンテナで読み取れたＲＦＩＤタグについて、後述の方法により、ＲＦＩＤタグの読み取りデータに対する信頼度を計算する。

ＲＦＩＤタグを読み取ったアンテナの数が多ければ信頼度を高くし、ＲＦＩＤタグを読み取ったアンテナの数が少なければ信頼度を低くする。たとえば、ＲＦＩＤタグがアンテナ２３０１でのみで読み取られた場合は、ゆらぎの可能性があるので信頼度を０．５とし、アンテナ２３０１とアンテナ２３１０との２つで読み取られた場合は、その信頼度を１．０とする。

ＲＦＩＤリーダ２３００は、アンテナ２３０１〜２３１０を、たとえば、０．１秒間隔で切り替えて読み取りを行うため、ＲＦＩＤタグをアンテナ２３０１で読み取った時刻に対して、ＲＦＩＤタグをアンテナ２３１０で読み取った時刻は約１．０秒程度遅延する。

そのため、前述の信頼度計算方法に従ってＲＦＩＤタグの読み取り信頼度を計算すると、まず、アンテナ２３０１によってＲＦＩＤタグを読み取った時点で信頼度が０．５となり、その約１．０秒後に、アンテナ２３１０によってＲＦＩＤタグを読み取った時点で信頼度が１．０となる。

図２０に示したアプリケーションにおいて、商品情報の検索に約１秒を要すると仮定すると、アンテナ２３０１においてＲＦＩＤタグを読み取った時刻より１秒程度で商品情報が表示される。

本発明を利用せず、たとえば、アンテナ２３０１〜２３１０のうち、２以上のアンテナで読み取れたことが判明してから、商品情報の検索、および表示を行うシステムの場合、商品情報の表示には、アンテナ２３０１においてＲＦＩＤタグを読み取った時刻より約２．０秒の時間が必要となる。

それにより、本実施の形態５においては、複数の測定データからデータの信頼度を求めることが可能となる。

（実施の形態６）
図２４は、本発明の実施の形態５によるセンサノードから入力されるストリームデータの好適なフォーマットの例を模式的に表した説明図、図２５は図２４の入力ストリームデータに対する問合わせの例を示した説明図、図２６は、図２５の問合わせの結果とその信頼度を受け取って処理を行うアプリケーションの一例を示す説明図である。

本実施の形態６においては、センサノードからの入力データに対する信頼度計算方法の例を示す。本実施の形態６では、システムの構成要素は前記実施の形態１と同様とするが、前記実施の形態１〜４のいずれかの構成としてもよい。また、関連するシステム構成としては、センサノード１０２（図１）からデータが入力されるものとする。

センサノード１０２は、たとえば、部屋の温度を１０秒毎に継続的に計測し、その部屋のＩＤと計測した温度を組にして、ストリームデータとして指標付きストリームデータ処理システム１００へ入力する。計測間隔は１０秒でもそれ以外でもよい。

図２４は、センサノード１０２から入力されるストリームデータの好適なフォーマットの例を模式的に表したものであり、温度測定時刻２４０１、部屋ＩＤ２４０２、測定した部屋の温度２４０３から構成される。

指標値計算部１３２において、後記の方法により、入力ストリームの信頼度を計算する。部屋の温度が１０秒間で１０度上昇することは、平常時には考えにくいが火災発生時などの非常時には起こりえる。

一方、１０秒間で１０度下降することは考えられにくい。そこで、１０秒間で１０度以上温度が上昇した場合は信頼度を０．５とし、その後も高い温度が継続すれば、信頼度を０．９とする。

一方、部屋の温度が１０度以上上昇した後１０秒間で１０度以上下降すれば、信頼度を０．１に下げる。本実施の形態６では、温度上昇を１０度としたが、それ以外の値でもよい。

図２５は、入力ストリームデータに対する問合わせの例を示したものである。

部屋毎（ＧＲＯＵＰ ＢＹ ｒｏｏｍＩＤ）の最新の計測温度を対象とし（ＦＲＯＭ Ｓ［ｎｏｗ］）、温度が４０度以上の（ＷＨＥＲＥ Ｓ．ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ＞４０）部屋ＩＤを出力する（ＳＥＬＥＣＴ Ｓ．ｒｏｏｍＩＤ）。

図２６は、図２５の問合わせの結果とその信頼度を受け取って処理を行うアプリケーションの例である。

部屋の温度が４０度を超えており、かつその信頼度が０．５であれば、警備員に通知して警戒態勢をとる。部屋の温度が４０度を超えており、かつその信頼度が０．９であれば、スプリンクラーを起動する。

部屋に火災が発生した場合はスプリンクラーを起動して消化作業を行う必要があるが、温度センサの不良などで火災でない場合にスプリンクラーを起動してしまうと損失が大きい。

このように、温度センサの不良である可能性が高い場合には、警備員への通知など、スプリンクラー起動よりもリスクの低い処理を選択することが可能である。

それにより、本実施の形態６においては、センサから入力される多値の測定データに対する信頼性を向上させることができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。

本発明は、ＲＦＩＤリーダやセンサなどのストリームデータを入力とし、入力データの処理結果に信頼度を付加して出力するストリーム処理技術に適している。

本発明の実施の形態１によるストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。 図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャートである。 図２に続く指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャートである。 図３に続く指標ＩＤ付加部の処理例を示すフローチャートである。 ストリームデータ処理システムに設けられた処理対象データ管理部の処理例を示すフローチャートである。 ストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付きデータ処理部の処理例を示すフローチャートである。 ストリームデータ処理システムに設けられた指標付きデータ生成部、および指標ＩＤ評価部の処理例を示すフローチャートである。 図７に続く指標付きデータ生成部、および指標ＩＤ評価部の処理例を示すフローチャートである。 ストリームデータ処理システムに設けられた指標保存部の処理例を示すフローチャートである。 図１のストリームデータ処理システムに用いられるストリームデータにおけるデータフォーマットの一例を模式的に示した説明図である。 連続して入力されたストリームデータからなる商品位置測定ストリームを例示した説明図である。 図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標値計算用データ保存管理部に保存されるデータ例を模式的に示した説明図である。 ストリームデータに対する問合わせコマンドの一例を示した説明図である。 入力ストリームデータの指標値計算方法の一例を示した説明図である。 図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標ＩＤ付きデータ生成部が作成する指標ＩＤ付きストリームデータを例示した説明図である。 図１のストリームデータ処理システムに設けられた、指標保存管理テーブルに保存されるデータを例示した説明図である。 処理対象データ管理部から出力される指標ＩＤ付きデータの例を示した説明図である。 指標ＩＤ付きデータ処理部から出力される指標ＩＤ式付き処理結果データの例を示した説明図である。 図１のストリームデータ処理システムに設けられた指標付きデータ出力部から出力される出力データ、および出力データの指標値の例を示した説明図である。 計算機上で実行されるアプリケーション処理の一例を示した説明図である。 本発明の実施の形態３による指標付きストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態４による指標付きストリームデータ処理システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の実施の形態５によるＲＦＩＤリーダの構成例を示したブロック図である。 本発明の実施の形態５によるセンサノードから入力されるストリームデータの好適なフォーマットの例を模式的に表した説明図である。 図２４の入力ストリームデータに対する問合わせの例を示した説明図である。 図２５の問合わせの結果とその信頼度を受け取って処理を行うアプリケーションの一例を示す説明図である。

符号の説明

１００ 指標付きストリームデータ処理システム
１０１ ＲＦＩＤリーダ
１０２ センサノード
１０３ 計算機
１０４ アプリケーション
１０６ 計算機
１０７ アプリケーション
１０９ 計算機
１１０ アプリケーション
１１１ ネットワーク
１１８ 問合わせ管理部
１１９ コマンド入力部
１２０ 指標計算法管理部
１２１ 指標計算法選択部
１２２ 指標計算法入力部
１２３ 指標計算法保存部
１３０ 指標ＩＤ付加部
１３１ 指標ＩＤ付きデータ生成部
１３２ 指標値計算部
１３３ 指標値計算用データ保存管理部
１３４ 指標値計算用データ保存テーブル
１４０ 処理対象データ管理部
１４１ 処理対象データ保存管理部
１４２ 処理対象データ保存テーブル
１５０ 指標ＩＤ付きデータ処理部
１５１ データ処理部
１５２ 指標ＩＤ処理部
１６０ 指標付きデータ出力部
１６１ 指標付きデータ生成部
１６２ 指標ＩＤ評価部
１７０ 指標保存部
１７１ 指標保存管理部
１７２ 指標保存管理テーブル
１８３ 指標ＩＤ付きストリームデータ
１８４ 指標ＩＤ付きデータ
２１００ 指標付きストリームデータ処理システム
２１０１ ＲＦＩＤリーダ
２１０２ センサノード
２１０３ 計算機
２１０４ アプリケーション
２１０７ アプリケーション
２１１０ アプリケーション
２１１３ 計算機
２１１４ アプリケーション
２１０６ 計算機
２１６０ 指標ＩＤ評価部
２１７１ 指標保存管理部
２２０１ ＲＦＩＤリーダ
２２０２ センサノード
２２０３ 計算機
２２０４ アプリケーション
２２０６ 計算機
２２０７ アプリケーション
２２１８ 問合わせ管理部
２２１９ コマンド入力部
２２８０ 問合わせ管理部
２２２０ 指標計算法管理部
２２３０ 指標付加部
２２３１ 指標付きデータ生成部
２２３２ 指標値計算部
２２３３ 指標値計算用データ保存管理部
２２３４ 指標値計算用データ保存テーブル
２２４０ 処理対象データ管理部
２２４１ 処理対象データ保存管理部
２２４２ 処理対象データ保存テーブル
２２５０ 指標付きデータ処理部
２２５１ データ処理部
２２５２ 指標処理部
２２８３ 指標付きストリームデータ
２３００ ＲＦＩＤリーダ
２３０１〜２３１０ アンテナ

Claims (9)

1. タイムスタンプが付加された複数のデータが、前記タイムスタンプの昇順に継続的に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、
   任意の時間内の前記ストリームを利用し、指標関数アルゴリズムに基づいて計算した第１の指標となる指標値をストリームデータに付加し、前記第１の指標の指標値に基づいて得られる第２の指標の指標値を、前記第１の指標が付加されたストリームデータの処理結果に付加することを特徴とするストリームデータ処理方法。
2. 請求項１記載のストリームデータ処理方法において、
   前記第１、および第２の指標は、前記ストリームデータの正しさを示す確率である信頼度であることを特徴とするストリームデータ処理方法。
3. 請求項１記載のストリームデータ処理方法において、
   前記第２の指標は、時々刻々と変化するストリームに対して、前記ストリームデータより後のタイムスタンプが付加されているストリームデータが到来した時点、または任意の時間間隔で指標関数アルゴリズムに基づいて、前記ストリームデータの指標値を再計算し、その再計算されたストリームデータの指標値に基づいて処理結果の指標値を求めたものであることを特徴とするストリームデータ処理方法。
4. 請求項１記載のストリームデータ処理方法において、
   前記ストリームデータにおける指標値は、
   前記ストリームデータの前後の任意の時間内のストリームを利用して、予め定義された指標関数アルゴリズムに従って計算することを特徴とするストリームデータ処理方法。
5. 請求項１記載のストリームデータ処理方法において、
   前記ストリームデータの処理結果と前記第２の指標の指標値に基づいて、信頼度に応じたストリームデータを処理する指標別処理を行うことを特徴とするストリームデータ処理方法。
6. タイムスタンプが付与された複数のデータが、前記タイムスタンプの昇順に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、
   入力されたストリームデータの指標値を第１の指標として計算し、指標ＩＤを採番して前記ストリームデータに指標ＩＤを付加して出力し、任意のタイミングで前記指標値を再計算する指標ＩＤ付加部と、
   前記採番された指標ＩＤと計算した前記指標値と前記指標値が計算された時刻の組、または前記指標ＩＤと再計算された前記指標値と前記指標値が再計算された時刻の組とを保存する指標保存部と、
   登録された問合わせに従って、処理対象となる前記指標ＩＤが付加されたストリームデータを管理する処理対象データ管理部と、
   各時点において処理対象となる前記指標ＩＤが付加されたストリームデータに対して処理を実行し、その処理結果と前記指標ＩＤを利用して記述される前記処理結果の指標ＩＤ式を出力する指標ＩＤ付きデータ処理部と、
   前記指標ＩＤ式と前記指標保存部に保存されている前記指標値とより、前記処理結果の指標値を求めて、前記処理結果と共に出力する指標付きデータ出力部とを備えたことを特徴とするストリームデータ処理システム。
7. 請求項６記載のストリームデータ処理システムにおいて、
   前記指標値を計算する指標関数アルゴリズムを入力する入力手段を備えたことを特徴とするストリームデータ処理システム。
8. タイムスタンプが付与された複数のデータが、前記タイムスタンプの昇順に到来する時系列データの流れであるストリームを、任意に登録された問合わせに従って処理するストリームデータ処理システムであって、
   入力されたストリームデータの第１の指標となる指標値を計算して前記ストリームデータに付加して出力し、任意のタイミングで前記第１の指標を再計算して前記ストリームデータに付加して出力する指標付加部と、
   任意に登録された問合わせに従って、処理対象となる指標ＩＤが付加されたストリームデータを管理する処理対象データ管理部と、
   各時点において処理対象となる前記第１の指標が付加されたストリームデータに対して処理を実行し、その処理結果と第２の指標となる指標値を出力する指標付きデータ処理部とを備えたことを特徴とするストリームデータ処理システム。
9. 請求項８記載のストリームデータ処理システムにおいて、
   前記指標値を計算する指標関数アルゴリズムを入力する入力手段を備えたことを特徴とするストリームデータ処理システム。

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