JP2011041131A - 位置情報抽出システム及び位置情報抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報のデータ量を効率的に削減すること。
【解決手段】位置情報抽出システム６００は、ユーザの移動軌跡情報を提供するために必要な情報であって、ユーザに関する位置情報、位置情報が得られた時刻情報、及びユーザ識別子を含むポイントデータを抽出する位置情報抽出システムであって、ポイントデータをユーザ毎に抽出する対象抽出部６０１と、抽出されたユーザ毎のポイントデータから、時刻情報を基に複数の時系列ポイントデータを読み出して、時系列ポイントデータの示す位置が同一直線上に沿っているか否かを判定する軌跡判定部６０４と、同一直線上に沿っていると判定された時系列ポイントデータから、最初のポイントデータと最後のポイントデータを除く中間データの少なくとも一部を間引くデータ抽出保存部６０５とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、ユーザに関する移動軌跡情報の基となる位置情報を抽出する位置情報抽出システム及び位置情報抽出方法に関するものである。

従来から、携帯電話機等の移動端末のユーザの移動軌跡に関する情報を提供する装置が知られている。例えば、下記特許文献１，２には、端末装置の移動軌跡情報や移動手段に関する情報を提供する装置に、端末装置の位置情報と時間情報とが関係づけて記憶されることが記載されている。

特開２００５−３０３３８３号公報 特開２００７−３０４００９号公報

しかしながら、複数の端末装置を対象にして移動軌跡情報を提供しようとする場合には、各端末装置における位置情報の取得タイミングが様々に変化しうるため、位置情報の取得時間間隔によっては蓄積する位置情報のデータ量が膨大になってしまう場合がある。

そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、ユーザの移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報のデータ量を効率的に削減することが可能な位置情報抽出システム及び位置情報抽出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明の位置情報抽出システムは、ユーザの移動軌跡情報を提供するために必要な情報であって、ユーザの位置を示す位置情報、位置情報が得られた時刻情報、及びユーザを特定するユーザ識別情報を含むポイントデータを抽出する位置情報抽出システムであって、ポイントデータをユーザ毎に抽出する対象抽出部と、対象抽出部によって抽出されたユーザ毎のポイントデータから、時刻情報を基に複数の時系列データを読み出して、複数の時系列データの示す位置が同一線上に沿っているか否かを判定する軌跡判定部と、軌跡判定部によって同一線上に沿っていると判定された複数の時系列データから、最初のポイントデータと最後のポイントデータを除く中間データの少なくとも一部を間引くデータ抽出部とを備える。

或いは、本発明の位置情報抽出方法は、ユーザの移動軌跡情報を提供するために必要な情報であって、ユーザの位置を示す位置情報、位置情報が得られた時刻情報、及びユーザを特定するユーザ識別情報を含むポイントデータを抽出する位置情報抽出方法であって、対象抽出部が、ポイントデータをユーザ毎に抽出する対象抽出ステップと、軌跡判定部が、対象抽出部によって抽出されたユーザ毎のポイントデータから、時刻情報を基に複数の時系列データを読み出して、複数の時系列データの示す位置が同一線上に沿っているか否かを判定する軌跡判定ステップと、データ抽出部が、軌跡判定部によって同一線上に沿っていると判定された複数の時系列データから、最初のポイントデータと最後のポイントデータを除く中間データの少なくとも一部を間引くデータ抽出ステップとを備える。

このような位置情報抽出システム及び位置情報抽出方法によれば、ユーザに関する位置情報、時刻情報、及びユーザ識別情報を含むポイントデータがユーザ毎に抽出され、抽出されたポイントデータから時系列に複数のデータが読み出され、これらの複数のデータが同一線上に沿っているか否かが判定され、同一線上に沿っていると判定された最初のポイントデータと最後のポイントデータとの間の中間データの少なくとも一部が間引かれる。これにより、ユーザの移動軌跡を求めるために必要なポイントデータが抽出されて記憶されることになり、移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報のデータ量を効率的に削減することができる。

軌跡判定部は、所定規則で決定されるデータ間隔で抽出された時系列データを参照して同一線上から外れた範囲を特定した後に、該範囲にある時系列データをデータ間隔よりも細かいデータ間隔で抽出し、抽出した時系列データを対象に同一線上から外れた範囲を更に絞り込むことが好ましい。こうすれば、同一線上に沿ったポイントデータの数が膨大な場合であってもポイントデータの判定処理のステップ数を削減することができ、その結果、位置情報の抽出処理の負荷を軽減することができる。

また、対象抽出部は、隣接するポイントデータ間に対応する移動方法を判定し、軌跡判定部は、ポイントデータを移動方法毎に抽出することも好ましい。かかる構成を採れば、ユーザの移動方法に対応して処理対象の位置情報を抽出することで、ユーザの実際の行動に対応した移動軌跡を求めることができる。

さらに、対象抽出部は、隣接するポイントデータ間に対応する移動方法を判定し、軌跡判定部は、ポイントデータを移動方法毎に抽出し、データ間隔を決定するための所定規則を、移動方法に応じて変化させることも好ましい。この場合、ユーザの移動方法に応じてポイントデータの判定処理のデータ間隔を変化させることができ、位置情報の抽出処理の効率と精度とを両立させることができる。

本発明によれば、ユーザの移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報のデータ量を効率的に削減することができる。

本発明の好適な一実施形態にかかる移動通信システムの概略構成図である。 本発明の好適な一実施形態である位置情報抽出システムの機能構成を示すブロック図である。 図２の分類部によって加工されたポイントデータのデータ構成を示す図である。 図２の対象抽出部による移動方法判定処理の手順を示すフローチャートである。 図２の移動方法情報データベースに保存される移動方法情報のデータ構成を示す図である。 図２の軌跡判定部によって用いられるポイントデータ抽出のための関数の特性を示すグラフである。 図２のデータ抽出保存部によって間引きされるポイントデータを示す概念図である。 図２の位置情報抽出システムによる位置情報抽出時の動作を示すフローチャートである。 図８のステップＳ２０５の処理を詳細に示すフローチャートである。

以下、図面とともに本発明による位置情報抽出システム及び位置情報抽出方法の好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。本実施形態に係る位置情報抽出システムは、ユーザの移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報を抽出するためのサーバシステムである。

図１は、本発明の好適な一実施形態にかかる移動通信システム１０の概略構成図である。図１に示すように、この移動通信システム１０は、移動機１００、ＢＴＳ（基地局）２００、ＲＮＣ（無線ネットワーク制御装置）３００、交換機４００、各種処理ノード７００、および管理センタ５００を含んで構成されている。また、この管理センタ５００は、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４から構成されている。

交換機４００は、ＢＴＳ２００、ＲＮＣ３００を介して、移動機１００の位置情報を収集する。ＲＮＣ３００は、移動機１００との間で特定の通信接続が行われる際に、移動機１００の位置を測定することができる。交換機４００は、このように測定された移動機１００の位置情報を、移動機１００が特定の通信を実行する際に受け取ることができる。交換機４００は受け取った位置情報を記憶しておき、所定のタイミング、または管理センタ５００からの要求に応じて収集した位置情報を管理センタ５００に出力する。

各種処理ノード７００は、ＲＮＣ３００および交換機４００を通じて移動機１００の位置情報を取得し、場合によっては位置の再計算などを行い、所定のタイミングで、または、管理センタ５００からの要求に応じて、収集された位置情報を管理センタ５００に出力する。

管理センタ５００は、上述したとおり、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３、および可視化ソリューションユニット５０４を含んで構成されており、各ユニットでは、移動機１００の位置情報に用いた統計処理を行う。

社会センサユニット５０１は、各交換機４００および各種処理ノード７００から、またはオフラインで移動機１００の位置情報等を含んだデータを収集するサーバ装置である。この社会センサユニット５０１は、交換機４００および各種処理ノード７００から定期的に出力されたデータを受信したり、または社会センサユニット５０１において予め定められたタイミングに従って交換機４００および各種処理ノード７００からデータを取得できるように構成されている。

ペタマイニングユニット５０２は、社会センサユニット５０１から受信したデータを所定のデータ形式に変換するサーバ装置である。例えば、ペタマイニングユニット５０２は、ユーザＩＤをキーにソーティング処理を行ったり、データの属するエリアごとにソーティング処理を行ったりする。

モバイルデモグラフィユニット５０３は、ペタマイニングユニット５０２において処理されたデータに対する集計処理、すなわち各項目のカウンティング処理を行うサーバ装置である。例えば、モバイルデモグラフィユニット５０３は、あるエリアに在圏するユーザ数をカウントしたり、また在圏分布を集計したりすることができる。

可視化ソリューションユニット５０４は、モバイルデモグラフィユニット５０３において集計処理されたデータを可視可能に処理するサーバ装置である。例えば、可視化ソリューションユニット５０４は、集計されたデータを地図上にマッピング処理することができる。なお、このように統計処理された情報は、当然にプライバシーを侵害しないように個人等は特定されないように加工されている。

なお、社会センサユニット５０１、ペタマイニングユニット５０２、モバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４はいずれも、前述したようにサーバ装置により構成され、図示は省略するが、通常の情報処理装置の基本構成、即ち、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、キーボードやマウス等の入力デバイス、外部との通信を行う通信デバイス、情報を記憶する記憶デバイス、および、ディスプレイやプリンタ等の出力デバイスを備えることは言うまでもない。

次に、本実施形態に係る位置情報抽出システムの機能構成について説明する。図２は、本発明の好適な一実施形態である位置情報抽出システム６００の機能構成を示すブロック図である。同図に示す位置情報抽出システム６００は、分類部６０２，移動速度算出部６０３Ａ、及び移動方法判定部６０３Ｂを有する対象抽出部６０１と、軌跡判定部６０４と、データ抽出保存部（データ抽出部）６０５と、軌跡導出部６０６と、出力部６０７とを備えている。

位置情報抽出システム６００の処理対象である位置情報は、ユーザの位置を示す位置情報（緯度・経度情報）、当該位置情報が得られた時刻情報（タイムスタンプ）、および当該ユーザのユーザ識別子を含んだポイントデータとして記憶されている。多数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータは、位置情報データベース６１０に保存されている。ここでの「ポイントデータ」としては、ＧＰＳ測位システムで得られたＧＰＳ測位データを採用することができ、周期的に（例えば、１秒間隔）で取得されるものである。一方、２次元の地図を表す地図データは、地図データベース６２０に保存されている。また、後述する移動方法判定部６０３Ｂによる判定で得られた各ポイントデータ間の移動方法情報は、移動方法情報データベース６３０に保存される。

図２の論理的な構成と図１のシステム構成との対応について概説する。ここでは、一例として、位置情報抽出システム６００が、図１のモバイルデモグラフィユニット５０３および可視化ソリューションユニット５０４に相当し、位置情報データベース６１０、地図データベース６２０および移動方法情報データベース６３０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する。

但し、別の例として、位置情報抽出システム６００における軌跡導出部６０６および出力部６０７が図１のモバイルデモグラフィユニット５０３および可視化
ソリューションユニット５０４に相当し、位置情報抽出システム６００における他の構成部、位置情報データベース６１０、地図データベース６２０および移動方法情報データベース６３０が、図１のペタマイニングユニット５０２に相当する構成を採用してもよい。

以下、図２の位置情報抽出システム６００の各部の機能を説明する。

分類部６０２は、複数のユーザについての複数の時刻にわたるポイントデータを位置情報データベース６１０から読み出して位置情報抽出システム６００に入力し、入力された個々のポイントデータにユニークな識別子（以下「ポイント識別子」という）を付与し、そして、入力されたポイントデータをユーザ毎に分類し時系列に並べる。図３は、分類部６０２によって読み出されて加工されたポイントデータの構成を示しており、分類部６０２は、ユーザ識別子“USERID1”、緯度情報“X1”、経度情報“Y1”、タイムスタンプ“2009/10/3 8:00”、及びポイント識別“XXX”を含むような複数のポイントデータを、ユーザ識別子毎にタイムスタンプの示す時刻順に並べ替えて保持する。なお、個々のポイントデータにポイント識別子を付与することは必須ではなく、入力された個々のポイントデータを何らかの手法で識別可能であればよい。例えば、ポイントデータが予め含んでいるユニークな情報によって識別してもよいし、位置情報抽出システム６００への入力時刻や入力順情報から算出可能なユニークな情報によって識別してもよい。

移動速度算出部６０３Ａは、複数の時刻にわたるユーザ毎のポイントデータにおける、時系列上で隣接するポイントデータ間の距離および時間差を求め、当該ポイントデータ間の距離および時間差に基づいて各ポイントデータ間の移動速度を算出する。移動方法判定部６０３Ｂは、算出された各ポイントデータ間の移動速度、ポイントデータに含まれる位置情報、および、予め記憶された前記公共交通機関の路線地図データに基づいて、各ポイントデータ間における移動方法を判定する。なお、判定で得られた各ポイントデータ間の移動方法情報は、移動方法情報データベース６３０に保存される。

具体的には、移動速度算出部６０３Ａは、ユーザ毎に分類され時系列に並べられたポイントデータにおいて、あるユーザの一連の移動履歴に対応する複数のポイントデータを１つのラインとして捉え、各ラインに対しユニークな識別子（ライン識別子）を割り当て、位置情報抽出システム６００内で一時記憶する。そして、移動速度算出部６０３Ａおよび移動方法判定部６０３Ｂは、対象ユーザの時系列に並べたポイントデータにおいて隣接する２つのポイントデータを対象に、移動方法判定処理を実行する。

図４は、この移動方法判定処理の手順を示すフローチャートである。移動速度算出部６０３Ａは、当該２つの対象ポイントデータの位置情報より対象ポイントデータ間の距離を求めるとともに、対象ポイントデータのタイムスタンプより時間差を求め、得られた対象ポイントデータ間の距離を時間差で割り算することで、対象ポイントデータ間の移動速度を算出する（ステップＳ１０１）。なお、対象として定めた上記隣接する２つのポイントデータ間を１つの「区間」として想定し、当該２つのポイントデータのうち古い方（時系列上で上流側）のポイントデータを「始点」と称し、新しい方（時系列上で下流側）のポイントデータを「終点」と称する。

そして、移動方法判定部６０３Ｂは、上記算出された移動速度Ｖが、予め定められた徒歩判定のための基準速度Ｖ１未満か否かを判定し（ステップＳ１０２）、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１未満ならば、対象ポイントデータ間の移動方法を「徒歩」と判定する（ステップＳ１０３）。移動速度Ｖが基準速度Ｖ１未満でない場合、移動方法判定部６０３Ｂは、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１以上且つ予め定められた自転車判定のための基準速度Ｖ２未満か否かを判定し（ステップＳ１０４）、移動速度Ｖが基準速度Ｖ１以上且つ基準速度Ｖ２未満ならば、対象ポイントデータ間の移動方法を「自転車」と判定する（ステップＳ１０５）。

一方、移動速度Ｖが基準速度Ｖ２以上の場合、移動方法判定部６０３Ｂは、予め記憶された電車路線地図データに照らし、始点と終点の少なくとも１つ以上が電車路線上に位置するか否かを判定し（ステップＳ１０６）、始点と終点の少なくとも１つ以上が電車路線上に位置するならば、対象ポイントデータ間の移動方法を「電車」と判定する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０６で否定判定された場合、移動方法判定部６０３Ｂは、予め記憶されたバス路線地図データに照らし、始点と終点の少なくとも１つ以上がバス路線上に位置するか否かを判定し（ステップＳ１０８）、始点と終点の少なくとも１つ以上がバス路線上に位置するならば、対象ポイントデータ間の移動方法を「バス」と判定する（ステップＳ１０９）。一方、ステップＳ１０８で否定判定された場合は、対象ポイントデータ間の移動方法を「自動車」と判定する（ステップＳ１１０）。

そして、移動方法判定部６０３Ｂは、判定で得られた対象ポイントデータ間の移動方法情報を移動方法情報データベース６３０に保存する（ステップＳ１１１）。図５は、このとき保存される移動方法情報のデータ構成を示す図である。このように、移動方法判定部６０３Ｂは、１つのラインにおける時系列上で隣接するポイントデータ間（１つの区間）を一単位としたラインデータを生成する。このラインデータは、判定完了時刻“2009/10/3 21:00”、ライン識別子“ZZZ”ユーザ識別子“USERID1”、該当区間の移動方法を示す移動手段“自動車”、該当区間の始点のポイント識別子“XXX”および該当区間の終点のポイント識別子“YYY”を含んで構成される。

さらに、移動速度算出部６０３Ａおよび移動方法判定部６０３Ｂは、上記の移動方法判定処理を、対象ユーザの時系列に並べたポイントデータにおける次の隣接ポイントデータを対象に繰り返し実行し、全ポイントデータについて実行完了するまで、ステップＳ１０１〜Ｓ１１１の処理を繰り返す（ステップＳ１１２）。

図２に戻って、軌跡判定部６０４は、対象抽出部６０１によって位置情報データベース６１０からユーザ毎に分類し抽出されたポイントデータから、該当ユーザの時系列ポイントデータを読み出して、複数の時系列ポイントデータが同一直線上に沿っているか否かを判定する。

すなわち、軌跡判定部６０４は、ユーザ毎に分類されたポイントデータの中から、移動方法情報データベース６３０を参照することによって、同じ移動方法に対応しているポイントデータを時系列に抽出する。例えば、図３及び図５の例によれば、ポイント識別子“XXX”および“YYY”で識別されるユーザ識別子“USERID1”で特定されるユーザのポイントデータは、同じ移動手段“自動車”に対応していることがわかるので、それらのポイントデータは時系列に並べて抽出される。

そして、軌跡判定部６０４は、読み出された時系列ポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎ（ｔ０〜ｔｎ：ポイントデータのタイムスタンプ）の中から最も古い時刻の起点ポイントデータＰ_ｔ０を設定するとともに、時系列ポイントデータＰ_ｔ１〜Ｐ_ｔｎの中から所定のアルゴリズムｆを用いて順にポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ）}（ｘは自然数）を抽出した後に、抽出したポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ）}が起点ポイントデータＰ_ｔ０を基準にした同一直線上に沿っているか否かを判定する。このようなアルゴリズムｆとしては、例えば、ｆ（ｘ）＝２^{（ｘ−１）}のようにｘが増加するほど増加率が大きくなるような関数を用いることが挙げられる。これにより、軌跡判定部６０４は、起点ポイントデータＰ_ｔ０を起点にした同一直線上の最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘ１）}を求めることができる。

さらに、軌跡判定部６０４は、次の起点ポイントデータを最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘ１）}に設定して、抽出するポイントデータの時間間隔を小さくすることによって、同一直線上に沿っているかの判定を繰り返す。このとき、ポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ）}を抽出する際には、抽出アルゴリズムを関数ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ１）＋２^{（ｘ−１）}（ｘ＝１，２，３，…）によって設定する。その後、起点ポイントデータを変更しながら繰り返し最遠点を求めることによって、軌跡判定部６０４は、時系列ポイントデータＰ_ｔ１〜Ｐ_ｔｎの中から、ポイントデータＰ_ｔ０を起点にした同一直線上の真の最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}を絞り込んで特定することができる。そして、軌跡判定部６０４は、最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}より時間的に後のポイントデータに関しても同様に起点及び最遠点を特定し、時系列ポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎ、及び対応する複数の最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}を特定する情報をデータ抽出保存部６０５に出力する。

図６は、軌跡判定部６０４において用いられるポイントデータ抽出のための関数ｆの一例を示すグラフである。同図において、横軸はポイントデータの抽出順序ｘを示し、縦軸は抽出されるポイントデータの時刻に対応する変数ｋ＝ｆ（ｘ）を示している。このように、軌跡判定部６０４は、所定のアルゴリズム（規則）ｆ（ｘ）で決定されるデータ間隔で時系列ポイントデータＰ_{ｔｆ（１）}，Ｐ_{ｔｆ（２）}，…を時刻順に抽出して参照し、同一直線上から外れた範囲が、ポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ１）}〜Ｐ_{ｔｆ（ｘ１＋１）}の範囲にあることを判定する。さらに、軌跡判定部６０４は、所定のアルゴリズムｆ（ｘ）を用いて前回のデータ間隔よりも細かいデータ間隔でポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ１）}〜Ｐ_{ｔｆ（ｘ１＋１）}の間のポイントデータを抽出して、抽出したデータを参照して、同一直線上から外れた範囲がポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ２）}〜Ｐ_{ｔｆ（ｘ２＋１）}の範囲にあることを絞り込んで判定する。最終的に、軌跡判定部６０４は、起点ポイントデータＰ_ｔ０から時間的に最も近い同一直線上から外れたポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘｎ＋１）}を特定し、そのポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘｎ＋１）}の１つ前を最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}として特定する。

ここで、軌跡判定部６０４が、複数のポイントデータが同一直線上に沿っているかを判定する際には、ハフ変換のような公知の手法を用いて複数の点を通る直線を決定することによって複数の点が同一直線上に位置することを判定することができる。ただし、この判定手法は特定のものには限定されるものではなく、例えば、２点間を結ぶベクトル間の演算によって判定してもよい。また、軌跡判定部６０４が、ポイントデータの抽出規則を決める関数ｆを、処理対象となるポイントデータの移動方法に応じて変化させてもよい。例えば、軌跡判定部６０４は、処理対象のポイントデータの移動方法が“徒歩”である場合には、ｆ（ｘ）＝２×ｘで表される関数ｆに変更して、抽出順序ｘに対する変数ｋの増加率、すなわち抽出データの時間間隔を、移動方法に応じて変えてもよい。

データ抽出保存部６０５は、軌跡判定部６０４によって同一直線上の最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}が判定された時系列ポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎから、同一直線上での最初のポイントデータＰ_ｔ０及び最後のポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘｎ）}を除く中間のポイントデータを間引いて、位置情報抽出システム６００内に記憶する。また、データ抽出保存部６０５は、時系列ポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎに複数の最遠点Ｐ_{ｔｆ（ｘｎ）}が存在する場合には、それぞれに対応する最初と最後のポイントデータ間の中間データを間引く。ここで、「ポイントデータを間引く」とは、該当するデータを全て削除することはもちろん、部分的（例えば、周期的に）に削除することも含む概念である。

図７には、データ抽出保存部６０５によって間引きされたポイントデータを示す概念図である。同図に示すように、ポイントデータＰ_ｔ０，Ｐ_ｔ１，…の中でポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔ８が同一直線上に沿っていると判定された場合は（図７（ａ））、データ抽出保存部６０５によって中間のポイントデータＰ_ｔ１〜Ｐ_ｔ７が削除される（図７（ｂ））。

図２に戻って、軌跡導出部６０６は、データ抽出保存部６０５によって間引かれた各ポイントデータ間の移動方法、各ポイントデータに含まれる位置情報、並びに、予め記憶された地図データに基づいて、地図上における移動軌跡情報を各ユーザについて求める。このような移動軌跡情報としては、地図データ上でポイントデータの示す位置との間を線で結んだような画像情報が生成される。出力部６０７は、求められた複数ユーザの移動軌跡情報に基づく統計情報を、外部のサーバ装置や移動機１００等の端末装置に向けて送信する。例えば、例えば、巨視的な人口流動に関する分析データとして、ある地域から他の地域へ住民がどのような移動軌跡や移動方法で移動しているかの傾向を示す統計情報が出力される。なお、保存されたユーザ毎の移動軌跡情報は出力されることのないよう考慮されており、ユーザ個人のプライバシーが侵害されることを回避している。

次に、図８及び図９を参照して、位置情報抽出システム６００の動作について説明するとともに、併せて位置情報抽出システム６００における位置情報抽出方法について詳述する。図８は、位置情報抽出システム６００による位置情報抽出時の動作を示フローチャート、図９は、図８のステップＳ２０５の処理を詳細に示すフローチャートである。

まず、位置情報抽出システム６００の分類部６０２によって、位置情報データベース６１０から、所定のタイミングで（例えば、１時間間隔で）複数ユーザに関する複数の時刻にわたるポイントデータ（周期位置情報）が読み出される（ステップＳ２０１）。そうすると、分類部６０２によってポイントデータがユーザ識別子ごとに分類されてタイムスタンプの示す時刻順に並べ変えられる（ステップＳ２０２）。その後、移動速度算出部６０３Ａおよび移動方法判定部６０３Ｂによって、ユーザ毎のポイントデータにおける２つの隣接するポイントデータ間の移動方法が判定され、全ての隣接するポイントデータに関する移動方法情報が移動方法情報データベース６３０に保存される（ステップＳ２０３）。

さらに、軌跡判定部６０４によって、ユーザ毎に分類されたポイントデータの中から同じ移動方法に対応するポイントデータが時系列に抽出される（ステップＳ２０４）。そして、軌跡判定部６０４によって、抽出されたポイントデータの中で同一直線上に位置する起点及び最遠点の複数の組み合わせが判定された後、データ抽出保存部６０５により、ポイントデータから中間データが間引かれる（ステップＳ２０５）。中間データが間引かれたポイントデータは軌跡抽出保存部６０５によって保存され、軌跡導出部６０６による移動軌跡情報の生成時に参照される（ステップＳ２０６）。

そして、軌跡判定部６０４によって、ユーザ毎に分類されたポイントデータの全てに対する判定処理が終了したかが判定され（ステップＳ２０７）、全てのポイントデータの判定処理が終了した場合（ステップＳ２０７；ＹＥＳ）は、位置情報抽出処理を完了する。

一方、全てのポイントデータの判定処理が終了していない場合（ステップＳ２０７；ＮＯ）は、移動方法毎の判定処理が終了したか否かが判定される（ステップＳ２０８）。移動方法毎の判定処理が終了した場合（ステップＳ２０８；ＹＥＳ）には、次の移動方法に関してステップＳ２０４〜Ｓ２０６の処理を繰り返す。これに対して、移動方法毎の判定処理が終了していない場合（ステップＳ２０８；ＮＯ）には、残りのポイントデータに関してステップＳ２０５〜ステップＳ２０６の処理を繰り返す。

次に、図９を参照して、図８のステップＳ２０５におけるポイントデータの起点及び最遠点の判定処理の詳細について説明する。

軌跡判定部６０４により、ユーザ毎の同一の移動方法に関するポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎが選択されると（ステップＳ３０１）、そのポイントデータの中から起点となるポイントデータＰ_ｔ０が決定される（ステップＳ３０２）。その後、軌跡判定部６０４により、時系列のポイントデータＰ_ｔ１〜Ｐ_ｔｎの中から、所定の関数ｆ（ｘ）（ｘ＝１，２，３，…）を用いて判定対象のポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ）}が順次抽出される（ステップＳ３０３）。

次に、軌跡判定部６０４により、ポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ）}がポイントデータＰ_ｔ０を起点とする直線上に沿っているか否かが判定される（ステップＳ３０４）。この判定結果に応じて、ポイントデータＰ_ｔ０を起点とする直線上の最遠点が決定されたか否かが判定される（ステップＳ３０５）。すなわち、ステップＳ３０４の判定処理により、ポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ１＋１）}が直線上から外れたと判定されると、その１つ前に処理されたポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ１）}が最遠点として決定されることになる。

ステップＳ３０５における判定の結果、直線上の最遠点が未だ決定されていない場合（ステップＳ３０５；ＮＯ）、処理がステップＳ３０３に戻される。一方、直線上の最遠点が決定された場合（ステップＳ３０５；ＹＥＳ）、時系列ポイントデータＰ_ｔ０〜Ｐ_ｔｎの中に、最遠点のポイントデータＰ_{ｔｆ（ｘ１）}より時間的に後のポイントデータが存在するか否かが判定される（ステップＳ３０６）。判定の結果、時間的に後のポイントデータが存在する場合（ステップＳ３０６；ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３０２に戻される。一方、時間的に後のポイントデータが存在しない場合（ステップＳ３０６；ＮＯ）には、次のユーザに関するポイントデータに関してステップＳ３０１〜ステップＳ３０６の処理が繰り返される（ステップＳ３０７）。

以上説明した位置情報抽出システム６００及び位置情報抽出方法によれば、ユーザの位置に関する緯度情報、経度情報、時刻情報、及びユーザ識別子を含むポイントデータがユーザ毎に抽出され、抽出されたポイントデータから時系列ポイントデータが読み出され、これらの時系列ポイントデータが同一直線上に沿っているか否かが判定され、同一直線上に沿っていると判定された最初のポイントデータと最後のポイントデータとの間の中間データの少なくとも一部が間引かれる。これにより、ユーザの移動軌跡を求めるために最低限必要なポイントデータが抽出されて記憶されることになり、移動軌跡情報を提供する際に蓄積する位置情報のデータ量を効率的に削減することができる。

また、位置情報抽出システム６００の軌跡判定部６０４は、所定規則ｆ（ｘ）で決定されるデータ間隔で抽出された時系列データを参照して同一直線上から外れた範囲を特定した後に、該範囲にある時系列データを前回のデータ間隔よりも細かいデータ間隔で抽出し、抽出した時系列データを対象に同一直線上から外れた範囲を更に絞り込む。これにより、同一直線上に沿ったポイントデータの数が膨大な場合であってもポイントデータの判定処理のステップ数を削減することができ、その結果、位置情報の抽出処理の負荷を軽減することができるとともに、演算時間を短縮化することができる。

また、対象抽出部６０１は、隣接するポイントデータ間に対応する移動方法を判定し、軌跡判定部６０４は、ポイントデータを移動方法毎に抽出するので、ユーザの移動方法に対応して処理対象のポイントデータを抽出することで、ユーザの実際の行動に的確にマッチした移動軌跡を求めることができる。

さらに、対象抽出部６０１は、ポイントデータの抽出するデータ間隔を決定するための所定規則ｆ（ｘ）を、移動方法に応じて変化させるので、ユーザの移動方法に応じてポイントデータの判定処理のデータ間隔を変化させることができ、位置情報の間引き処理の効率と精度とを両立させることができる。具体的に言えば、移動方法が“徒歩”の場合はデータ間隔を大きくし、移動方法“自動車”の場合はデータ間隔を短くすることで、その移動手段の特性に合わせて位置情報のデータ抽出時の判定処理の効率を最適化することができる。

６００…位置情報抽出システム、６０１…対象抽出部、６０２…分類部、６０３Ａ…移動速度算出部、６０３Ｂ…移動方法判定部、６０４…軌跡判定部、６０５…データ抽出保存部。

Claims (5)

1. ユーザの移動軌跡情報を提供するために必要な情報であって、ユーザの位置を示す位置情報、前記位置情報が得られた時刻情報、及び前記ユーザを特定するユーザ識別情報を含むポイントデータを抽出する位置情報抽出システムであって、
   前記ポイントデータを前記ユーザ毎に抽出する対象抽出部と、
   前記対象抽出部によって抽出された前記ユーザ毎の前記ポイントデータから、前記時刻情報を基に複数の時系列データを読み出して、複数の前記時系列データの示す位置が同一線上に沿っているか否かを判定する軌跡判定部と、
   前記軌跡判定部によって同一線上に沿っていると判定された前記複数の時系列データから、最初のポイントデータと最後のポイントデータを除く中間データの少なくとも一部を間引くデータ抽出部と
   を備えることを特徴とする位置情報抽出システム。
2. 前記軌跡判定部は、所定規則で決定されるデータ間隔で抽出された前記時系列データを参照して同一線上から外れた範囲を特定した後に、該範囲にある前記時系列データを前記データ間隔よりも細かいデータ間隔で抽出し、抽出した前記時系列データを対象に同一線上から外れた範囲を更に絞り込む、
   ことを特徴とする請求項１記載の位置情報抽出システム。
3. 前記対象抽出部は、隣接する前記ポイントデータ間に対応する移動方法を判定し、
   前記軌跡判定部は、前記ポイントデータを前記移動方法毎に抽出する、
   ことを特徴とする請求項１又は２記載の位置情報抽出システム。
4. 前記対象抽出部は、隣接する前記ポイントデータ間に対応する移動方法を判定し、
   前記軌跡判定部は、前記ポイントデータを前記移動方法毎に抽出し、前記データ間隔を決定するための前記所定規則を、前記移動方法に応じて変化させる
   ことを特徴とする請求項２記載の位置情報抽出システム。
5. ユーザの移動軌跡情報を提供するために必要な情報であって、ユーザの位置を示す位置情報、前記位置情報が得られた時刻情報、及び前記ユーザを特定するユーザ識別情報を含むポイントデータを抽出する位置情報抽出方法であって、
   対象抽出部が、前記ポイントデータを前記ユーザ毎に抽出する対象抽出ステップと、
   軌跡判定部が、前記対象抽出部によって抽出された前記ユーザ毎の前記ポイントデータから、前記時刻情報を基に複数の時系列データを読み出して、複数の前記時系列データの示す位置が同一線上に沿っているか否かを判定する軌跡判定ステップと、
   データ抽出部が、前記軌跡判定部によって同一線上に沿っていると判定された前記複数の時系列データから、最初のポイントデータと最後のポイントデータを除く中間データの少なくとも一部を間引くデータ抽出ステップと
   を備えることを特徴とする位置情報抽出方法。

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