JP2013210684A - Program, device and method for integrating position proximity information - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は,位置近接情報統合を行う位置近接情報統合プログラム,位置近接情報統合装置および位置近接情報統合方法に関する。 The present invention relates to a position proximity information integration program, a position proximity information integration device, and a position proximity information integration method for performing position proximity information integration.
携帯電話やスマートフォンのような種々の携帯情報端末にGPS(Global Positioning System)が搭載されている。これにより,携帯情報端末を持ち歩く人の位置情報の履歴である位置履歴を,人が移動した足跡として蓄積することができる。人が移動した足跡は,移動の記録である移動ログと考えられる。 GPS (Global Positioning System) is mounted on various portable information terminals such as mobile phones and smartphones. Thereby, the position history, which is the history of the position information of the person carrying the portable information terminal, can be accumulated as a footprint that the person has moved. A footprint that a person has moved is considered a movement log that is a record of movement.
一方,例えばNFC(Near Field Communication)により得られる近接情報の履歴である近接履歴も,離散的ではあるが,移動ログと考えられる。ここで,ユーザの保持する携帯情報端末が固定センサの存在を検知した場合における,その固定センサのセンサIDを記録した情報を,近接情報ということとする。例えば,ビルの入退出時や鉄道の改札時等にセンサに近接したまたはタッチした履歴は,飛び飛びではあるが,人の移動の記録となる。近接履歴では,ビルの入退出や鉄道の改札のように「入場」と「出場」が一対になっていることが多い。 On the other hand, the proximity history, which is the history of proximity information obtained by NFC (Near Field Communication), for example, is also considered to be a movement log, although it is discrete. Here, when the portable information terminal held by the user detects the presence of the fixed sensor, information that records the sensor ID of the fixed sensor is referred to as proximity information. For example, a history of approaching or touching a sensor at the time of entry / exit of a building or a ticket gate of a railway is a record of movement of a person although it is skipped. In the proximity history, “entrance” and “entrance” are often paired like a building entrance / exit and a railway ticket gate.
位置履歴と近接履歴は共に移動ログであるので,両者を統合することができれば,新たな情報を得ることができる。例えば,GPSログと鉄道の改札履歴とを統合することができれば,人がどこからどこまでを鉄道で移動したかを明確することができ,ユーザの業務日報等の生成に役立つことが考えられる。また,一般に近接履歴により正確な位置が分かるので,位置履歴の補正に役立つと考えられる。 Since the position history and the proximity history are both movement logs, new information can be obtained if they can be integrated. For example, if the GPS log and the ticket gate history of the railway can be integrated, it can be clarified where the person has moved by the railway, and it can be useful for generating a daily work report for the user. In addition, since the accurate position can generally be known from the proximity history, it is considered useful for correcting the position history.
なお,ユーザの所在位置の時系列データに基づいて,該ユーザの静止時間帯と移動時間帯とを区分し,静止時間帯におけるユーザの所在位置の地名や建造物を検出し,移動時間帯におけるユーザの利用交通機関を検出することで,ユーザの日報作成を支援する技術が知られている。また,ユーザの位置や周囲の音声などの時系列の情報を解析して,ユーザの移動速度,移動軌跡,周囲の騒音などからユーザの行動を推定し,ユーザが停止中の場所の名称を抽出して,ユーザの行動記録を作成する技術が知られている。 Based on the time-series data of the user's location, the user's stationary time zone and moving time zone are classified, the place name and building of the user's location in the stationary time zone are detected, There is known a technology that supports the user's daily report creation by detecting the user's transportation system. It also analyzes time-series information such as the user's position and surrounding voices, estimates the user's behavior from the user's movement speed, movement trajectory, and surrounding noise, and extracts the name of the place where the user is stopped A technique for creating a user action record is known.
位置情報は,一般に,時刻情報を含む。したがって,近接情報が時刻情報を含めば,近接情報の時刻情報に最も近い時刻情報を持つ位置情報を対応付けることで,位置情報と近接情報とを容易に統合することができる。しかし,実際には,近接情報が時刻情報を含まない場合がある。 The position information generally includes time information. Therefore, if the proximity information includes time information, the position information and the proximity information can be easily integrated by associating the position information having the time information closest to the time information of the proximity information. However, in reality, the proximity information may not include time information.
例えば,近接情報としては,例えば鉄道の改札の通過履歴のように,近接の有無や回数が分かれば十分な場合がある。この場合,時刻は不要であり,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードに記録された近接情報に,時刻は含まれない。 For example, as the proximity information, it may be sufficient if the presence / absence of the proximity and the number of times are known, such as the passage history of a railway ticket gate. In this case, time is not required, and time is not included in the proximity information recorded on the portable information terminal or IC card carried by the user.
例えば,図15に示す移動経路を考える。この経路は,勤務先を出て,駅Aから駅Bを鉄道で移動し,出張先を経て,駅Bから鉄道で駅Aへ移動し,勤務先に戻る経路である。位置情報は,予め定められた時間間隔で,逐次得ることができる。この経路において,近接情報は各駅の改札の通過の都度に記録され,近接履歴は各駅の改札の通過履歴である。また,駅Aおよび駅Bの位置は予め知ることができる。 For example, consider the travel route shown in FIG. This route is a route that leaves the office, travels from station A to station B by rail, travels to a business destination, travels from station B to station A by rail, and returns to the office. The position information can be obtained sequentially at predetermined time intervals. In this route, proximity information is recorded every time a ticket gate of each station passes, and the proximity history is a passage history of the ticket gates of each station. Further, the positions of the stations A and B can be known in advance.
この場合,近接情報が時刻情報を含まないので,近接情報と位置情報の統合において,各近接情報に対して,位置情報の中で最も近い位置情報を抽出して対応付けるとする。しかし,例えば,駅Aに最も近い位置情報が,行きの改札通過時の近接情報と,帰りの改札通過時の近接所の双方に対応付けられてしまい,近接情報と位置情報とを正しく対応付けることができない。このように,近接情報に時刻情報が含まれない場合,近接履歴と位置履歴を統合することは困難であった。 In this case, since the proximity information does not include time information, in the integration of the proximity information and the position information, it is assumed that the closest position information in the position information is extracted and associated with each proximity information. However, for example, the position information closest to the station A is associated with both the proximity information at the time of passing the ticket gate and the proximity at the time of passing the return ticket gate, and the proximity information and the position information are correctly associated with each other. I can't. Thus, when the proximity information does not include time information, it is difficult to integrate the proximity history and the position history.
一側面では,本発明は,時刻情報を含む位置情報と時刻情報を含まない近接情報との統合が可能となる技術を提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a technique capable of integrating position information including time information and proximity information not including time information.
1態様では,開示するプログラムは,コンピュータを,次のように機能させる。すなわち,前記プログラムは,前記プログラムがインストールされて実行されるコンピュータに,入場または出場を示す属性を持ち近接の発生位置が与えられ時刻情報を含まない近接情報の履歴である近接履歴における近接情報について,対応する時刻情報を含む位置情報の履歴である位置履歴から,発生位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報に対応する時刻情報の集合である近接時刻集合を抽出し,近接情報に対応付けられる時刻情報を,近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように,近接時刻集合に含まれる時刻情報の中から選択し,選択した時刻情報を用いて,近接履歴と位置履歴とを統合する処理を実行させる。 In one aspect, the disclosed program causes a computer to function as follows. That is, the program has information about proximity information in a proximity history that is a history of proximity information that has an attribute indicating entry or participation, is given an occurrence position of proximity, and does not include time information to a computer on which the program is installed and executed. , A proximity time set that is a set of time information corresponding to position information whose distance from the generation position is equal to or less than a predetermined threshold is extracted from the position history that is a history of position information including the corresponding time information. The time information associated with the information is such that the time corresponding to each proximity information in the proximity history is in ascending order, and the total elapsed time from entry to entry in the proximity history is minimized or maximized. Processing to select the time information included in the proximity time set and integrate the proximity history and the position history using the selected time information To be executed.
1態様では,時刻情報を含む位置情報と時刻情報を含まない近接情報との統合が可能となる。 In one mode, position information including time information and proximity information not including time information can be integrated.
以下,本実施の形態について,図を用いて説明する。 Hereinafter, the present embodiment will be described with reference to the drawings.
図1は,本実施の形態による位置近接情報統合装置の構成例を示す図である。 FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a position proximity information integration device according to the present embodiment.
図1に示す位置近接情報統合装置10は,本実施の形態による位置情報と近接情報の統合である位置近接情報統合を行う。位置近接情報統合装置10は,近接時刻集合抽出部11と,近接時刻推定部12と,履歴統合部13と,位置履歴記憶部14と,近接履歴記憶部15と,センサ一覧記憶部16と,位置近接統合履歴記憶部17とを備える。位置近接情報統合装置10は,例えばサーバとして動作する。
A position proximity
近接履歴記憶部15は,本実施の形態による位置近接情報統合に用いる近接情報の履歴である近接履歴を記憶する。近接履歴は複数の近接履歴を含む。近接情報は,駅やビルのような予め定められた領域についての入場または出場を示す属性を持ち,時刻情報を含まない情報である。
The proximity
例えば,近接情報は,ユーザが駅の改札を通過した際に,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードが改札に固定的に設置されたセンサを感知して通信を行った場合に,携帯情報端末やICカードに記録される。そして,近接履歴は,携帯情報端末やICカードから,ネットワークを介して,例えばサーバである位置近接情報統合装置10に送信される。位置近接情報統合装置10は,受信した近接履歴を近接履歴記憶部15に記憶する。したがって,近接情報は,ユーザの保持する携帯情報端末やICカードがセンサの存在を検知した場合における,そのセンサのセンサIDを記録した情報である。なお,近接履歴は,記録媒体から入力するようにしてもよい。
For example, proximity information may be obtained when a mobile information terminal or an IC card carried by the user senses a sensor fixedly installed on the ticket gate and communicates when the user passes the ticket gate of the station. It is recorded on the terminal or IC card. Then, the proximity history is transmitted from the portable information terminal or the IC card to the position proximity
センサ一覧記憶部16は,本実施の形態による位置近接情報統合に用いるセンサ一覧を記憶する。センサ一覧は複数のセンサ情報を含む。センサは,駅やビルの入口または出口に固定的に設けられ,近接情報に近接の発生位置を与える。センサの位置は,正確に定めることができる。実際には,前述したように,近接情報にはセンサIDが与えられ,これにより,近接の発生位置であるセンサの位置を与える。なお,携帯情報端末やICカードが駅やビルの入口または出口に設けられたセンサを感知することを,近接ということとする。
The sensor
例えば,センサ情報は,ユーザが駅の改札を通過した際に,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードが改札に固定的に設置されたセンサを感知して通信を行った場合に,センサを備える情報処理端末に記録される。そして,センサ情報は,情報処理端末から,ネットワークを介して,例えばサーバである位置近接情報統合装置10に送信される。位置近接情報統合装置10は,受信したセンサ情報をセンサ一覧記憶部16に記憶する。したがって,センサ情報は,ユーザの保持する携帯情報端末やICカードがセンサの存在を検知して通信を行った場合における,その通信を記録した情報である。なお,センサ情報は,記録媒体から入力するようにしてもよい。
For example, when the user passes the ticket gate of the station, the sensor information is transmitted when the mobile information terminal or IC card carried by the user senses a sensor fixedly installed on the ticket gate and performs communication. It is recorded in the information processing terminal provided. Then, the sensor information is transmitted from the information processing terminal to the position proximity
位置履歴記憶部14は,本実施の形態による位置近接情報統合に用いる位置情報の履歴である位置履歴を記憶する。位置履歴は複数の位置情報を含む。位置情報は,位置を表す情報であり,対応する時刻情報を含む。
The position
例えば,位置情報は,GPS衛星からの位置情報を定期的に取得することで,携帯情報端末やICカードに記録される。そして,位置履歴は,携帯情報端末やICカードから,ネットワークを介して,例えばサーバである位置近接情報統合装置10に送信される。位置近接情報統合装置10は,受信した位置履歴を位置履歴記憶部14に記憶する。なお,位置履歴は,記録媒体から入力するようにしてもよい。
For example, position information is recorded on a portable information terminal or an IC card by periodically acquiring position information from a GPS satellite. Then, the position history is transmitted from the portable information terminal or the IC card to the position proximity
近接時刻集合抽出部11は,近接履歴記憶部15から複数の近接情報の履歴である近接履歴を読み出し,センサ一覧記憶部16からセンサ一覧を読み出し,位置履歴記憶部14から複数の位置情報の履歴である位置履歴を読み出す。
The proximity time set
ここで,近接履歴記憶部15から読み出した近接履歴に含まれる近接情報は,後述するように,近接の発生位置を示す位置情報を含まない。そこで,近接時刻集合抽出部11は,センサ一覧記憶部16から読み出したセンサ一覧を用いて,近接履歴記憶部15から読み出した近接履歴に含まれる近接情報に対して,近接の発生位置を示す位置情報を付加する。これにより,位置統合近接情報を得ることができる。
Here, as will be described later, the proximity information included in the proximity history read from the proximity
センサは駅やビルの入口または出口に固定的に設けられているので,センサの位置は,正確に定めることができる。したがって,近接情報に含まれるセンサIDに対応するセンサの位置を,センサ一覧記憶部16から読み出したセンサ一覧から取得することで,近接の発生位置を,その近接情報に付加することができる。これにより,入場または出場を示す属性を持ち近接の発生位置が与えられ時刻情報を含まない近接情報が得られる。
Since the sensor is fixedly provided at the entrance or exit of the station or building, the position of the sensor can be accurately determined. Therefore, by acquiring the position of the sensor corresponding to the sensor ID included in the proximity information from the sensor list read from the sensor
このような位置統合近接情報は,近接履歴記憶部15から読み出したものではなく,近接の発生位置を与えるように加工された情報である。位置統合近接情報を,近接履歴記憶部15に記憶するようにしてもよい。このとき,センサ一覧記憶部16は省略することができる。
Such position integrated proximity information is not read from the proximity
近接時刻集合抽出部11は,近接履歴における近接情報について,位置履歴から,近接時刻集合を抽出する。近接時刻集合は,近接の発生位置との距離が閾値以下である位置情報に対応する時刻情報の集合である。ここで,近接履歴における近接情報は,実際には,近接の発生位置が与えられているので,結果的に,入場または出場を示す属性を持ち近接の発生位置が与えられ時刻情報を含まない近接情報である。閾値は,経験的に求めることができ,予め定められる。
The proximity time set
近接時刻推定部12は,近接情報に対応付けられる時刻情報を,近接時刻集合に含まれる時刻情報の中から選択する。このとき,近接情報に対応付けられる時刻情報は,近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように選択される。
The proximity
最小または最大のいずれとするかは,センサの種別により定まる。例えば,センサが駅の改札に設けられたセンサである場合には,入場から出場までの経過時間の総和が最小となるように選択される。また,センサがビルの入り口に設けられたセンサである場合には,入場から出場までの経過時間の総和が最大となるように選択される。 The minimum or maximum is determined by the sensor type. For example, when the sensor is a sensor provided at a ticket gate of a station, the total of elapsed time from entry to entry is selected to be the minimum. If the sensor is a sensor provided at the entrance of the building, the total of elapsed time from entry to entry is selected to be the maximum.
また,近接時刻推定部12は,入場から出場までの経過時間の総和を,近接履歴において,「入場」「出場」の順で連続しているすべての近接情報の組み合わせについて,その連続している近接情報の時刻の差を算出して,その総和を算出することで求める。このとき,近接時刻推定部12は,動的計画法を用いることで,近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となる時刻情報を選択する。
The proximity
履歴統合部13は,選択した時刻情報を用いて,近接履歴と位置履歴とを統合して位置近接情報統合履歴を生成して,位置近接統合履歴記憶部17に記憶する。位置近接統合履歴記憶部17は,履歴統合部13により統合された位置近接情報統合履歴を記憶する。
The
図2は,本実施の形態による問い合わせ部を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a computer that realizes the inquiry unit according to the present embodiment.
図1に示す本実施の形態の近接時刻集合抽出部11,近接時刻推定部12,履歴統合部13,滞留点履歴抽出部24を実現するコンピュータ1は,例えば,CPU(Central Processing Unit )2,主記憶となるメモリ3,記憶装置4,通信装置5,媒体読取・書込装置6,入力装置7,出力装置8等を備える。記憶装置4は,例えばHDD(Hard Disk Drive )等の外部記憶装置や,補助記憶装置などである。媒体読取・書込装置6は,例えばCD−R(Compact Disc Recordable )ドライブやDVD−R(Digital Versatile Disc Recordable )ドライブなどである。入力装置7は,例えばキーボード・マウスなどである。出力装置8は,例えばディスプレイ等の表示装置などである。
A
近接時刻集合抽出部11および21,近接時刻推定部12および22,履歴統合部13および23,滞留点履歴抽出部24や近接時刻集合抽出部11および21,近接時刻推定部12および22,履歴統合部13および23,滞留点履歴抽出部24が備える各機能部は,コンピュータ1が備えるCPU2,メモリ3等のハードウェアと,ソフトウェアプログラムとによって実現することが可能である。コンピュータ1が実行可能なプログラムは,記憶装置4に記憶され,その実行時にメモリ3に読み出され,CPU2により実行される。
Proximity time set
コンピュータ1は,可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り,そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また,コンピュータ1は,サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに,逐次,受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。さらに,このプログラムは,コンピュータ1で読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。
The
以下では,図3に示す位置履歴と図4に示す近接履歴とを統合して,図8に示す位置近接統合履歴を得る場合の処理について説明する。 In the following, a process when the position history shown in FIG. 3 and the proximity history shown in FIG. 4 are integrated to obtain the position proximity integrated history shown in FIG. 8 will be described.
図3は,本実施の形態による位置履歴の例を示す図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a position history according to the present embodiment.
近接時刻集合抽出部11は,図3に示すように,位置履歴記憶部14から位置履歴を読み出す。読み出した位置履歴は,複数の位置情報を含む。例えば,位置情報は,GPS衛星から1秒毎に取得され,取得された順に位置履歴として記憶される。位置情報は,順序情報と,時刻情報と,属性xおよび属性yとを含む。
The proximity time set
順序情報iは,位置情報が位置履歴の中で何番目の位置情報であるかを表す。位置履歴は,位置情報をその位置情報が取得された順に記録する。i番目の位置情報を位置情報iという。位置履歴の中の位置情報の数をIとする。なお,ここでは,I=500であるものとする。 The order information i represents the position information of the position information in the position history. The position history records position information in the order in which the position information was acquired. The i-th position information is referred to as position information i. Let I be the number of position information in the position history. Here, it is assumed that I = 500.
時刻情報は,その位置情報が取得された時刻を示す。位置情報iの時刻t,x,yをt(i),x(i),y(i)とよぶこととする。時刻は,簡単のため,以下では, t(1)=1となるようにした相対時刻で表現するものとする。この結果,t(i)= iが常に成り立つことになる。 The time information indicates the time when the position information is acquired. The times t, x, and y of the position information i are referred to as t (i), x (i), and y (i). For simplicity, the time is expressed as a relative time so that t (1) = 1. As a result, t (i) = i always holds.
属性xおよび属性yは,その位置を表す属性である。例えば,位置情報をGPS衛星から得る場合には,属性xは経度であり,属性yは緯度である。属性xおよび属性yとして緯度および経度を用いる場合には,2点間の距離の計算方法がユークリッド距離と異なるが,以下では,簡単のため,ユークリッド距離で2点間の距離を計算できるものとする。また,属性xおよび属性yの値は,相対的な値であるものとする。 The attribute x and the attribute y are attributes representing the position. For example, when the position information is obtained from a GPS satellite, the attribute x is longitude and the attribute y is latitude. When latitude and longitude are used as attribute x and attribute y, the method for calculating the distance between the two points is different from the Euclidean distance. However, for the sake of simplicity, the distance between the two points can be calculated using the Euclidean distance. To do. The values of attribute x and attribute y are relative values.
図4は,本実施の形態による近接履歴の例を示す図である。 FIG. 4 is a diagram showing an example of the proximity history according to the present embodiment.
近接時刻集合抽出部11は,図4に示すように,近接履歴記憶部15から近接履歴を読み出す。読み出した近接履歴は,複数の近接情報を含む。例えば,近接情報は,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードが改札等に設けられたセンサに近接する都度に,近接が発生した順に近接履歴に記録される。近接情報は,順序情報と,近接IDと,出入属性とを含む。
The proximity time set
順序情報jは,その近接情報が近接履歴の中で何番目の近接情報であるかを表す。近接履歴は,近接情報をその近接情報が取得された順に記録する。j番目の近接情報を近接情報jとよぶものとする。近接履歴の中の近接情報の数をJとする。なお,ここでは,J=4
である。
The order information j represents what number of proximity information in the proximity history the proximity information is. The proximity history records proximity information in the order in which the proximity information was acquired. The j-th proximity information is referred to as proximity information j. Let J be the number of proximity information in the proximity history. Here, J = 4
It is.
近接IDは,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードがセンサを感知して通信を行った場合における,そのセンサのIDを表し,センサを一意に特定する。近接IDは,センサから取得される。したがって,近接IDは,携帯情報端末やICカードが近接したセンサのIDである。例えば,ユーザが駅の改札を通過した場合に,その改札のセンサIDが記憶される。 The proximity ID represents the ID of the sensor when the portable information terminal or IC card carried by the user senses the sensor and performs communication, and uniquely identifies the sensor. The proximity ID is acquired from the sensor. Therefore, the proximity ID is an ID of a sensor in which a portable information terminal or an IC card is close. For example, when a user passes a ticket gate of a station, the sensor ID of the ticket gate is stored.
出入属性は,その近接情報が「出場」であるか「入場」であるかを表す。出入属性は,センサから取得される。例えば,ユーザが駅の改札を通過した場合に,その改札のセンサから,「出場」または「入場」のいずれかが取得される。 The entry / exit attribute indicates whether the proximity information is “entrance” or “entrance”. The entry / exit attribute is acquired from the sensor. For example, when the user passes a ticket gate of a station, either “participation” or “entrance” is acquired from the sensor of the ticket gate.
図5は,本実施の形態によるセンサ一覧の例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram showing an example of a sensor list according to the present embodiment.
近接時刻集合抽出部11は,図5に示すように,センサ一覧記憶部16からセンサ一覧を読み出す。読み出したセンサ一覧は,複数のセンサ情報を含む。センサ情報は,近接IDと,種別と,属性xおよび属性yとを含む。
The proximity time set
近接IDは,前述のように,センサを一意に特定する。したがって,近接IDは,センサのIDである。 As described above, the proximity ID uniquely identifies the sensor. Therefore, the proximity ID is the ID of the sensor.
種別は,そのセンサの種別を示す。種別は,設置されている場所に依存して定まる。例えば,センサが駅の改札に設置されている場合には,その種別は改札である。また,センサがビルの出入り口に設置されている場合には,その種別はビル入退である。 The type indicates the type of the sensor. The type is determined depending on where it is installed. For example, when a sensor is installed at a ticket gate of a station, the type is a ticket gate. If the sensor is installed at the entrance of the building, the type is building entry / exit.
属性xおよび属性yは,そのセンサの位置を示す属性である。例えば,前述の位置情報をGPS衛星から得る場合には,位置情報との距離の計算のために,属性xは経度とされ,属性yは緯度とされる。属性xおよび属性yとして他の値を用いてもよい。また,属性xおよび属性yの値は,相対的な値であるものとする。なお,センサ情報の属性xおよび属性yを,各々,属性zおよび属性wということがある。 The attribute x and the attribute y are attributes indicating the position of the sensor. For example, when the position information is obtained from a GPS satellite, the attribute x is longitude and the attribute y is latitude for calculating the distance to the position information. Other values may be used as the attribute x and the attribute y. The values of attribute x and attribute y are relative values. Note that the attribute x and the attribute y of the sensor information may be referred to as an attribute z and an attribute w, respectively.
図6は,本実施の形態による位置情報を含む近接履歴の例を示す図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a proximity history including position information according to the present embodiment.
図4に示す近接履歴は,近接の発生位置を示す位置情報を含まない。そこで,近接時刻集合抽出部11は,図5に示すセンサ一覧を用いて,近接履歴記憶部15から読み出した近接履歴から,位置統合近接情報を生成する。
The proximity history shown in FIG. 4 does not include location information indicating the location where proximity occurred. Therefore, the proximity time set
例えば,図4に示す近接履歴において,j=1である近接情報の近接IDは001である。そこで,図5に示すセンサ一覧を参照すると,近接IDが001であるセンサについて,その種別が改札であり,その属性xが300であり,その属性yが200であることが判る。これにより,図6に示すように,j=1である位置統合近接情報を生成することができる。他の近接情報についても,同様に,位置統合近接情報を生成することができる。
For example, in the proximity history shown in FIG. 4, the proximity ID of the proximity information where j = 1 is 001. Therefore, referring to the sensor list shown in FIG. 5, it can be seen that for the sensor with
次に,近接時刻集合抽出部11は,位置情報の履歴である位置履歴から,近接時刻集合を抽出する。近接時刻集合は,前述したように,発生位置との距離が閾値以下である位置情報に対応する時刻情報の集合である。そこで,まず,近接時刻集合抽出部11は,位置と近接情報との距離を求める。
Next, the proximity time set
図6における近接情報jの位置x,yの値をz(j),w(j)とする。位置情報iと近接情報jの距離d(i,j)は,次式に示すユークリッド距離により算出される。 The values of the positions x and y of the proximity information j in FIG. 6 are z (j) and w (j). The distance d (i, j) between the position information i and the proximity information j is calculated by the Euclidean distance expressed by the following equation.
前述したように,近接情報jに対応する位置情報は,位置履歴から選択される。選択される位置情報は,以下の3つの条件1〜3を満たすことが求められる。 As described above, the position information corresponding to the proximity information j is selected from the position history. The selected position information is required to satisfy the following three conditions 1-3.
最初に,条件1について説明する。近接情報jに対応する位置情報の正解がb(j)であると仮定すると,位置情報の正解b(j)と近接情報jの発生位置との距離が近いことは明らかである。したがって,適切な閾値Tが設定できれば,d(b(j),j)<Tを満たすと考えられる。以上から,時刻a(1),・・,a(J)が満たすべき条件1が求まる。
First,
(条件1)
S(j)={t(i)|d(i,j)<T}なる集合を近接時刻集合S(j)とよぶとき,位置情報の正解b(j)の時刻a(j)はS(j)に含まれる。
(Condition 1)
When the set S (j) = {t (i) | d (i, j) <T} is called the proximity time set S (j), the time a (j) of the correct position information b (j) is S Included in (j).
ここで,S(j)に含まれる時刻の数をK(j)とする。S(j)は昇順とし,S(j)の1番目の時刻をs(j,l)で示す。 Here, K (j) is the number of times included in S (j). S (j) is in ascending order, and the first time of S (j) is indicated by s (j, l).
次に,条件2について説明する。近接情報が発生した順と同じ順で,位置情報が記録されていることは明らかである。したがって,近接情報jに対応する位置情報の正解b(j)の時刻a(1),・・,a(J)は昇順でなければならない。以上から,時刻a(1),・・,a(J)が満たすべき条件2が求まる。
Next,
(条件2)
近接情報jに対応する位置情報の正解b(j)の時刻は,a(1)≦a(2)≦...≦a(J)を満たす。
(Condition 2)
The time of the correct answer b (j) of the position information corresponding to the proximity information j satisfies a (1) ≦ a (2) ≦ ... ≦ a (J).
次に,条件3について説明する。例えば,センサの種別が改札であるとする。改札に入って改札を出るという行動は,鉄道を用いて移動しているとみなせる。例えば,一旦駅Aに近づいた後,離れて再度駅Aに近づいたのち駅Bまで移動した場合を考える。この場合,1回目に駅Aに近づいたのは改札の通過とは関係なく,駅Aの改札を通ったのは2回目に駅Aに近づいたときであると考えられる。このような,センサの種別が改札である場合は,移動時間が短い方が自然であると考えられる。したがって,改札に入ってから改札を出るまでの時間である経過時間は短い方が自然である。
Next,
近接情報の全てが同一の種別のセンサから得たものである場合,「入場」「出場」は交互に出現する。そこで,「入場」「出場」が出現しない場合には,「入場」である近接情報に続く「入場」である近接情報,および,「出場」である近接情報に続く「出場」である近接情報は無視する。これにより,奇数番目の近接情報は「入場」となり,偶数番目の近接情報は「出場」となる。 When all the proximity information is obtained from the same type of sensor, “entrance” and “participation” appear alternately. Therefore, if “entrance” and “participation” do not appear, the proximity information that is “entrance” following the proximity information that is “entrance”, and the proximity information that is “entrance” following the proximity information that is “entrance” Is ignored. As a result, the odd-numbered proximity information becomes “entrance”, and the even-numbered proximity information becomes “participation”.
この場合,「経過時間が短い」ことは,以下の式1で表現される。ここで,Jは偶数とする。これが,時刻a(1),・・,a(J)が満たすべき条件3である。条件3において,式1は式2に書き換えることができる。
In this case, “the elapsed time is short” is expressed by the following
近接時刻集合抽出部11は,以上の3つの条件1〜3を満たす時刻a(1),・・,a(J)を求めることで,近接情報jの時刻を近接時刻集合から選択する。
The proximity time set
以上の3つの条件1〜3を満たす時刻a(1),・・,a(J)は,種々の方法により抽出することができる。例えば,動的計画法を用いることで,より高速に抽出することができる。そこで,この例では,近接時刻集合抽出部11は,動的計画法を用いて,以上の3つの条件1〜3を満たす時刻a(1),・・,a(J)を抽出する。動的計画法とは,小さな部分問題を計算して得られた解をメモリに記録し,さらに大きい問題を解くためにそれら記録された結果を再利用しながら問題を解く手法である。
Times a (1),..., A (J) satisfying the above three
以下で,動的計画法について説明する。前述の式2は,以下に示す式3と式4に書き換えることができる。式3が部分問題に相当する。
In the following, dynamic programming is described. The
式3のD(j,l)は,以下の式5と式6に従い多項式時間O(JK^2)で計算できる。ここで,K(j)の最大値をKとする。
D (j, l) in
式6において,D(j,l)を計算する際に用いた,中括弧{}内の値を最小とするkの値を,E(j,l)とする。このとき,条件2を満たすことは,s(j,l)>=s(j-1,E(j,l))を満たすことである。そこで,式6において,kは,s(j,l)<=s(j-1,k)が満たされるという条件のもとで選択される。
In Equation 6, the value of k that minimizes the value in curly braces {} used when calculating D (j, l) is E (j, l). At this time, satisfying
次に,時刻a(1),・・,a(J)の求め方を説明する。 Next, how to obtain the times a (1), ..., a (J) will be described.
式4を最小にするlをl(J)と表すとすれば,a(J)=s(J,l(J))である。以下,同様にして,l(j-1)=E(j,l(j))を,jを減じながら,順次計算することができる。このとき,a(j)=s(j,l(j))であるから,時刻a(1),・・,a(J)を計算により求めることができる。
If l which minimizes
以上の手順により,時刻a(1),・・,a(J)を求める手順を,図7を参照しつつ,図3および図6を用いて説明する。 The procedure for obtaining the times a (1),..., A (J) by the above procedure will be described with reference to FIG. 7 and FIG.
まず,図3および図6から,近接時刻集合S(1),・・,S(4)を求める。ここで,時刻情報の抽出の閾値T=300とした場合に,以下に示す近接時刻集合S(1),・・,S(4)が得られたとする。このとき,K(1)=K(2)=K(3)=K(4)=100である。なお,以下に示す近接時刻集合S(1),・・,S(4)の数値は一例である。 First, the proximity time set S (1),..., S (4) is obtained from FIGS. Here, assuming that the time information extraction threshold T = 300, the following proximity time sets S (1),..., S (4) are obtained. At this time, K (1) = K (2) = K (3) = K (4) = 100. The numerical values of the proximity time sets S (1),..., S (4) shown below are examples.
次に,式5および式6にしたがって,近接時刻集合S(1),・・,S(4)について,D(j,l)およびE(j,l)を順次計算する。
Next, D (j, l) and E (j, l) are sequentially calculated for the proximity time sets S (1),..., S (4) according to
j=1である場合,D(j,l)およびE(j,l)は,以下のように求められる。 When j = 1, D (j, l) and E (j, l) are obtained as follows.
j=2である場合,D(j,l)およびE(j,l)は,以下のように求められる。 When j = 2, D (j, l) and E (j, l) are obtained as follows.
j=3である場合,D(j,l)およびE(j,l)は,以下のように求められる。 When j = 3, D (j, l) and E (j, l) are obtained as follows.
j=4である場合,D(j,l)およびE(j,l)は,以下のように求められる。 When j = 4, D (j, l) and E (j, l) are obtained as follows.
図7は,本実施の形態による経過時間の例を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating an example of elapsed time according to the present embodiment.
図7は,以上に説明した,式5と式6によるD(j,l)とE(j,l)の計算結果を示す。図7において,jは近接情報の順序情報であり,lは式5により定まる値である。D(j,l)およびE(j,l)を一覧で表すと,図7のようになる。図7において,括弧外がD(j,l) の値を表し,括弧内がE(j,l)の値を表している。
FIG. 7 shows the calculation results of D (j, l) and E (j, l) according to
図8は,本実施の形態による位置履歴と近接履歴との統合結果の例を示す図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a result of integrating the position history and the proximity history according to the present embodiment.
例えば,以上の計算により,以下の結果が得られたとする。例えば,D(4,l)の中における最小値はl=51の場合であると求まると,l(4)=51であり,a(4)=s(4,51)=401であることが求められる。また,例えば,l(3)=E(4,l(4))=100であると求まると,a(3)=s(3,100)=350であることが求められる。同様に,例えば,l(2)=E(3,l(3))=1,a(2)=s(2,1)=201であることが求められる。同様に,例えば,l(1)=E(2,l(2))=50,a(1)=s(1,50)=150であることが求められる。このような計算結果が,この順に求められる。 For example, assume that the following results are obtained by the above calculation. For example, if the minimum value in D (4, l) is found when l = 51, then l (4) = 51 and a (4) = s (4,51) = 401 Is required. For example, if it is found that l (3) = E (4, l (4)) = 100, it is obtained that a (3) = s (3,100) = 350. Similarly, for example, it is required that l (2) = E (3, l (3)) = 1 and a (2) = s (2,1) = 201. Similarly, it is required that, for example, l (1) = E (2, l (2)) = 50 and a (1) = s (1,50) = 150. Such calculation results are obtained in this order.
したがって,図8の例によれば,近接情報j=1,2,3,4の時刻a(j)は,150,201,350,401であると推定される。なお,算出された値は一例である。この結果,図3に示す位置履歴の150,201,350,401行目に,図6に示す位置統合近接履歴の1,2,3,4行目を結合させることで,図8を得ることができる。なお,図3に示す位置履歴には150行目等は示されていないが,位置情報は存在するものとする。これにより,近接履歴と位置履歴を統合することができる。
Therefore, according to the example of FIG. 8, the time a (j) of the proximity information j = 1, 2, 3, 4 is estimated to be 150, 201, 350, 401. The calculated value is an example. As a result, FIG. 8 can be obtained by combining
図9は,本実施の形態の位置近接情報統合装置による位置近接情報統合処理フローチャートである。 FIG. 9 is a flowchart of position proximity information integration processing by the position proximity information integration device of this embodiment.
位置近接情報統合装置10は,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードから,位置履歴を受信する(ステップS10)。受信した位置履歴は,位置履歴記憶部14に記憶される。
The position proximity
位置近接情報統合装置10は,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードから,近接履歴を受信する(ステップS11)。受信した近接履歴は,近接履歴記憶部15に記憶される。
The position proximity
位置近接情報統合装置10は,近接履歴記憶部15から読み出した近接履歴の近接情報に,センサ一覧記憶部16から読み出したセンサ一覧のセンサ情報と位置情報を統合する(ステップS12)。これにより,位置統合近接履歴が生成される。なお,センサ一覧は,ステップS10およびS11に先立って,位置近接情報統合装置10により,センサを備える情報処理端末から受信されてセンサ一覧記憶部16に記憶され,ステップS12においてセンサ一覧記憶部16から読み出される。
The position proximity
位置近接情報統合装置10において,近接時刻集合抽出部11は,近接情報について,近接時刻集合を抽出する(ステップS13)。この後,近接時刻集合抽出部11は,全ての近接情報について近接時刻集合の抽出が終了したかを判定する(ステップS14)。近接時刻集合の抽出が終了していない場合(ステップS14のNO),近接時刻集合抽出部11は,ステップS13の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。
In the position proximity
近接時刻集合の抽出が終了した場合(ステップS14のYES),近接時刻推定部12は,動的計画法を用いて,近接情報の時刻を推定する(ステップS15)。この後,近接時刻推定部12は,その時点で近接時刻集合に含まれる全ての位置情報について動的計画法の適用が終了したかを判定する(ステップS16)。動的計画法の適用が終了していない場合(ステップS16のNO),近接時刻推定部12は,ステップS15の処理に戻って,次の位置情報についての処理に移る。
When the extraction of the proximity time set is completed (YES in step S14), the proximity
動的計画法の適用が終了した場合(ステップS16のYES),近接時刻推定部12は,全ての近接情報について時刻の推定が終了したかを判定する(ステップS17)。時刻の推定が終了していない場合(ステップS17のNO),近接時刻推定部12は,ステップS15の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。
When the application of the dynamic programming is finished (YES in step S16), the proximity
時刻の推定が終了した場合(ステップS17のYES),履歴統合部13は,推定した時刻に基づいて,位置履歴に近接情報を統合する(ステップS18)。この後,履歴統合部13は,全ての近接情報について位置履歴との統合が終了したかを判定する(ステップS19)。統合が終了していない場合(ステップS19のNO),履歴統合部13は,ステップS18の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。統合が終了した場合(ステップS19のYES),履歴統合部13は,処理の結果である位置近接統合履歴を位置近接統合履歴記憶部17に記憶して,処理を終了する。
When the time estimation is completed (YES in step S17), the
以上は,センサ一覧における種別が改札である例についての説明である。なお,センサ一覧における種別は近接の種別を表すので,以下では,近接の種別ということとする。 The above is an explanation of an example in which the type in the sensor list is a ticket gate. Since the type in the sensor list represents the proximity type, it will be referred to as the proximity type below.
近接の種別が改札である場合には,近接情報の「入場」から「出場」までは移動である。このため,式1〜式6において,「入場」から「出場」までの経過時間が最小となるような時刻a(1),・・,a(J)を求めることで,近接履歴と位置履歴を統合することができる。
When the proximity type is a ticket gate, the movement from the “entry” to the “participation” of the proximity information is a movement. For this reason, in the
一方,近接の種別がビル入退である場合,「入場」から「出場」までは,ビルの中に留まっている滞留である。したがって,式1〜式6で「入場」から「出場」までの経過時間が最大となるような時刻a(1),・・,a(J)を求めればよい。そこで,近接の種別がビル入退である場合には,前述の式1〜式6において,関数minを関数maxに置き替えることにより,「入場」から「出場」までの経過時間が最大となるような時刻a(1),・・,a(J)を求める。 これにより,近接の種別がビル入退である場合にも,近接履歴と位置履歴を統合することができる。
On the other hand, when the type of proximity is building entry / exit, from “entry” to “entrance” is staying in the building. Therefore, the time a (1),..., A (J) that maximizes the elapsed time from “entry” to “entrance” can be obtained from
ここまで説明したように,本実施の形態の位置近接情報統合では,近接時刻集合を生成して,生成した近接時刻集合を用いて位置履歴と近接履歴とを統合する。これにより,時刻情報を含まない近接履歴を,時刻情報を含む位置履歴と統合することが可能となる。 As described so far, in the position proximity information integration according to the present embodiment, a proximity time set is generated, and the position history and the proximity history are integrated using the generated proximity time set. Thereby, it is possible to integrate the proximity history not including time information with the position history including time information.
以下では,移動しない時間帯である滞留点の履歴である滞留点履歴を抽出して,抽出した滞留点履歴から近接時刻集合を生成し,生成した近接時刻集合を用いて位置履歴と近接履歴とを統合する例について説明する。 In the following, a stay point history that is a stay point history that is a non-moving time zone is extracted, a proximity time set is generated from the extracted stay point history, and a position history and a proximity history are generated using the generated proximity time set. An example of integrating these will be described.
図10は,滞留点の例を説明する図である。 FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a stay point.
例えば,図10に示す移動経路を考える。この経路は,勤務先を出て,駅Aから駅Bを鉄道で移動し,出張先を経て,駅Bから鉄道で駅Aへ移動し,勤務先に戻る経路である。この過程で,例えば,駅Aの近傍で滞留し,駅Bの近傍で滞留し,出張先の近傍で滞留している。 For example, consider the travel route shown in FIG. This route is a route that leaves the office, travels from station A to station B by rail, travels to a business destination, travels from station B to station A by rail, and returns to the office. In this process, for example, it stays near the station A, stays near the station B, and stays near the business trip destination.
滞留点は,移動しない時間帯である。滞留点は,例えば改札の近接の場合に一旦立ち止まることや,ホームで列車を待つことで,改札の通過の前後において移動しない時間帯が発生することに由来する。したがって,1つの滞留点は,複数の位置情報を含む。逆に,複数の位置情報を1つの滞留点で代表させた場合,位置情報の数と比べて,滞留点の数を大きく減少させることができ,位置情報と近接情報との統合を高速で行うことができる。また,列車や歩行での移動は始めから滞留点として抽出されず,この結果,近接時刻集合に含まれることがないので,より正確に近接履歴と位置履歴を統合することができる。 The stay point is a time zone during which no movement occurs. The staying point is derived from the fact that, for example, when the vehicle is in the vicinity of the ticket gate, or when waiting for the train at the platform, a time zone that does not move before and after passing the ticket gate occurs. Accordingly, one stay point includes a plurality of pieces of position information. Conversely, when multiple location information is represented by a single stay point, the number of stay points can be greatly reduced compared to the number of location information, and position information and proximity information can be integrated at high speed. be able to. In addition, movement by train or walking is not extracted as a stay point from the beginning, and as a result, it is not included in the proximity time set, so the proximity history and position history can be integrated more accurately.
図11は,本実施の形態による他の位置近接情報統合装置の構成例を示す図である。 FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of another position proximity information integration device according to the present embodiment.
位置近接情報統合装置20は,近接時刻集合抽出部21と,近接時刻推定部22と,履歴統合部23と,滞留点履歴抽出部24と,位置履歴記憶部25と,近接履歴記憶部26と,センサ一覧記憶部27と,位置近接統合履歴記憶部28とを備える。位置近接情報統合装置20は,例えばサーバとして動作する。
The position proximity
位置近接情報統合装置20は,位置近接情報統合装置10と基本的には同様の構成を備えるが,滞留点履歴抽出部24を備える点が異なる。そこで,主として,滞留点履歴抽出部24について説明する。なお,近接時刻集合抽出部21,近接時刻推定部22,履歴統合部23が実行する処理については,図13にしたがって説明する。位置履歴記憶部25が記憶する位置履歴は位置履歴記憶部14が記憶する位置履歴と同じであり,近接履歴記憶部26が記憶する近接履歴は近接履歴記憶部51が記憶する近接履歴と同じであり,センサ一覧記憶部27が記憶するセンサ一覧はセンサ一覧記憶部16が記憶するセンサ一覧と同じである。
The position proximity
滞留点履歴抽出部24は,位置履歴に基づいて,位置履歴に含まれる位置情報から滞留点を抽出することで滞留点の履歴である滞留点履歴を抽出する。滞留点履歴は,例えば,複数の滞留点を含む。1つの滞留点は,複数の位置情報をまとめてこれを代表する情報であり,位置情報と同じデータ形式を備える。
The stay point
滞留点履歴抽出部24は,滞留点履歴を用いて近接時刻集合を生成し,近接情報に対応付けられる時刻情報を,近接時刻集合に含まれる滞留点履歴の位置情報に対応する時刻情報の中から選択する。これにより,滞留点履歴と近接履歴とが対応付けられる。この際,前述したように,3つの条件1〜3を満足するように時刻情報が選択される。
The stay point
まず,滞留点履歴抽出部24は,例えば,piece-wise constant approximation法を用いて,位置履歴に含まれる位置情報から滞留点履歴を求める。ここで,piece-wise constant approximation法については,例えば,「I. LazarIDis and S. Mehrotra. Capturing sensor generated time series with quality guarantees. In ICDE 2003」により知ることができる。
First, the stay point
次に,滞留点履歴抽出部24は,滞留点を用いて近接時刻集合を生成するために,滞留点を1つの位置情報と同じデータ形式に置き換える。このため,滞留点履歴抽出部24は,属性ごとに,1つの滞留点につき1つの値におき替える。例えば,時刻,x,yの各属性について平均値を求め,求めた平均値で滞留点の各属性を置き換える。例えば,B番目の位置情報からE番目の位置情報までが滞留点として抽出されたとすると,時刻,x,yの各属性の値は,以下の各式により置き換えることができる。
Next, the stay point
なお,時刻属性については,最小値または最大値を採用することで置き換えてもよい。置き換えた後の情報を,滞留点情報とよぶ。 The time attribute may be replaced by adopting the minimum value or the maximum value. The information after replacement is called dwell point information.
滞留点履歴抽出部24は,以上の処理を各滞留点について実行することで,複数の滞留点情報からなる滞留点履歴が生成できる。図3の位置履歴から例えば10個の滞留点を抽出できる場合,図12のような滞留点履歴を得ることができる。滞留点履歴は,例えば滞留点履歴記憶部に記憶される。
The stay point
図12は,本実施の形態による滞留点履歴の例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing an example of the stay point history according to the present embodiment.
滞留点履歴は,複数の滞留点情報を含む。例えば,滞留点情報は,順序情報と,時刻情報と,属性xおよび属性yとを含む。順序情報iは,滞留点情報が滞留点履歴の中で何番目の滞留点情報であるかを表す。滞留点履歴は,例えば,滞留点情報をその元になる位置情報が取得された順に記録する。時刻情報は,その滞留点情報を代表する時刻を示し,例えば前述の平均値である。属性xおよび属性yは,その滞留点の位置を表す属性であり,例えば前述の平均値である。 The stay point history includes a plurality of stay point information. For example, the stay point information includes order information, time information, attribute x, and attribute y. The order information i represents the number of stay point information in the stay point history. In the stay point history, for example, the stay point information is recorded in the order in which the position information based on the stay point information is acquired. The time information indicates a time representative of the stay point information, and is, for example, the average value described above. The attribute x and the attribute y are attributes representing the position of the staying point, and are, for example, the above average values.
滞留点情報は位置情報と同じデータ形式を備える。したがって,滞留点履歴も,位置履歴と同じデータ形式を備える。この結果,位置履歴を滞留点履歴,位置情報を滞留点情報と置き換えることができる。これにより,近接履歴と位置履歴を統合することができる。 The stay point information has the same data format as the position information. Therefore, the stay point history has the same data format as the position history. As a result, the position history can be replaced with the stay point history, and the position information can be replaced with the stay point information. Thereby, the proximity history and the position history can be integrated.
図13は,本実施の形態の他の位置近接情報統合装置による位置近接情報統合処理フローチャートである。 FIG. 13 is a flowchart of position proximity information integration processing by another position proximity information integration device according to the present embodiment.
位置近接情報統合装置20は,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードから,位置履歴を受信する(ステップS20)。受信した位置履歴は,位置履歴記憶部25に記憶される。
The position proximity
位置近接情報統合装置20は,ユーザの携帯する携帯情報端末やICカードから,近接履歴を受信する(ステップS21)。受信した近接履歴は,近接履歴記憶部26に記憶される。
The position proximity
位置近接情報統合装置20は,近接履歴記憶部26から読み出した近接履歴の近接情報に,センサ一覧記憶部27から読み出したセンサ一覧のセンサ情報を位置情報を統合する(ステップS22)これにより,位置統合近接履歴が生成される。なお,センサ一覧は,ステップS20およびS21に先立って,位置近接情報統合装置20により,センサを備える情報処理端末から受信されてセンサ一覧記憶部27に記憶され,ステップS22においてセンサ一覧記憶部27から読み出される。
The position proximity
位置近接情報統合装置20において,滞留点履歴抽出部24は,位置情報から滞留点情報を抽出することで,滞留点履歴を抽出する(ステップS23)。
近接時刻集合抽出部21は,近接情報について,滞留点履歴を用いて近接時刻集合を抽出する(ステップS24)。この後,近接時刻集合抽出部21は,全ての近接情報について近接時刻集合の抽出が終了したかを判定する(ステップS25)。近接時刻集合の抽出が終了していない場合(ステップS25のNO),近接時刻集合抽出部21は,ステップS24の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。
In the position proximity
The proximity time set
近接時刻集合の抽出が終了した場合(ステップS25のYES),近接時刻推定部22は,動的計画法を用いて,近接情報の時刻を推定する(ステップS26)。この後,近接時刻推定部22は,その時点で近接時刻集合に含まれる全ての滞留点情報について動的計画法の適用が終了したかを判定する(ステップS27)。動的計画法の適用が終了していない場合(ステップS27のNO),近接時刻推定部22は,ステップS26の処理に戻って,次の位置情報についての処理に移る。
When the extraction of the proximity time set is completed (YES in step S25), the proximity
動的計画法の適用が終了した場合(ステップS27のYES),近接時刻推定部22は,全ての近接情報について時刻の推定が終了したかを判定する(ステップS28)。時刻の推定が終了していない場合(ステップS28のNO),近接時刻推定部22は,ステップS26の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。
When the application of the dynamic programming is completed (YES in step S27), the proximity
時刻の推定が終了した場合(ステップS28のYES),履歴統合部23は,推定した時刻に基づいて,位置履歴に近接情報を統合する(ステップS29)。この後,履歴統合部23は,全ての近接情報について位置履歴との統合が終了したかを判定する(ステップS30)。統合が終了していない場合(ステップS30のNO),履歴統合部23は,ステップS28の処理に戻って,次の近接情報についての処理に移る。統合が終了した場合(ステップS30のYES),履歴統合部23は,処理の結果である位置近接統合履歴を位置近接統合履歴記憶部28に記憶して,処理を終了する。
When the time estimation ends (YES in step S28), the
ここまで説明したように,本実施の形態の位置近接情報統合では,滞留点履歴を生成して,生成した滞留点履歴を用いて位置履歴と近接履歴とを統合する。これにより,時刻情報を含まない近接履歴を,時刻情報を含む位置履歴と統合することが可能となる。 As described so far, in the position proximity information integration of the present embodiment, the stay point history is generated, and the position history and the proximity history are integrated using the generated stay point history. Thereby, it is possible to integrate the proximity history not including time information with the position history including time information.
以下では,ここまでの説明のように近接情報の種別が一種類ではなく,近接履歴が複数の種別の近接情報を含む場合について説明する。 In the following, a case will be described in which the proximity information type is not one type and the proximity history includes a plurality of types of proximity information as described above.
図14は,本実施の形態によるさらに他の位置近接情報統合処理の例を示す図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating an example of still another position proximity information integration process according to the present embodiment.
例えば,図14(A)に示す近接履歴と,図14(B)に示す近接の種別を含むセンサ一覧が与えられているとする。この場合,近接履歴は,「改札」および「ビル入退」という複数の種別の近接情報を含むことになる。 For example, it is assumed that a sensor list including the proximity history shown in FIG. 14A and the proximity type shown in FIG. 14B is given. In this case, the proximity history includes a plurality of types of proximity information such as “ticket gate” and “building entry / exit”.
この場合,近接の種別ごとに,「入場」から「出場」までの経過時間を求め,経過時間に予め定められた係数を乗じることで,経過時間の総和を求めるようにすればよい。そこで,位置近接情報統合装置10または20は,近接履歴の中で,同一の近接の種別における「入場」および「出場」がこの順で連続している,全ての近接情報の対について,対となる近接情報の時刻の差分を計算し,求めた差分に近接係数を乗じた後に,差分の総和を求める。近接係数は,近接の種別の「入場」から「出場」までが移動とみなせるか,または滞留とみなせるかにしたがって,決定される。近接係数は,移動とみなせる場合には「−1」とされ,滞留とみなせる場合には「1」とされる。
In this case, for each type of proximity, the elapsed time from “entrance” to “entrance” is obtained, and the elapsed time is multiplied by a predetermined coefficient to obtain the total elapsed time. Therefore, the position / proximity
例えば,図14(A)および図14(B)に示す場合,j=1の近接情報の近接の種別は改札であり,その出入属性は「入場」である。そこで,この出入属性「入場」に対応する「出場」は,近接の種別が改札で同一である,j=4である近接情報と考えられる。同様に,j=2である近接情報の近接の種別はビル入退であり,その出入属性は「入場」である。そこで,この出入属性「入場」に対応する「出場」は,近接の種別がビル入退で同一である,j=3の近接情報と考えられる。 For example, in the case shown in FIGS. 14A and 14B, the proximity type of the proximity information of j = 1 is a ticket gate, and its entry / exit attribute is “entrance”. Therefore, “entrance” corresponding to this entrance / exit attribute “entrance” is considered to be proximity information in which the proximity type is the same at the ticket gate and j = 4. Similarly, the proximity type of the proximity information in which j = 2 is building entry / exit, and its entry / exit attribute is “entrance”. Therefore, “entrance” corresponding to this entrance / exit attribute “entrance” is considered to be proximity information of j = 3 in which the type of proximity is the same for entrance and exit of the building.
したがって,経過時間の計算は,j=1の近接情報とj=4の近接情報の対と,j=2の近接情報とj=3の−近接情報の対とで別々に行うのが適切である。また,近接の種別に従い決定される係数である近接係数は,各種別の「入場」から「出場」までは移動を表す場合「1」であり,滞留を表す場合「−1」である。これは,「入場」から「出場」までが移動を表す種別の場合,経過時間は短いほど望ましく,「入場」から「出場」までが滞留を表す種別の場合,経過時間は長いほど望ましいことを表す。したがって,近接の種別が改札である場合,「入場」から「出場」までが移動を表すので,経過時間の総和は最小とされる。また,近接の種別がビル入退である場合,「入場」から「出場」までが滞留を表すので,経過時間の総和は最大とされる。 Therefore, it is appropriate to calculate the elapsed time separately for the proximity information j = 1 and proximity information j = 4, and the proximity information j = 2 and the proximity information pair j = 3. is there. Also, the proximity coefficient, which is a coefficient determined according to the type of proximity, is “1” when representing movement from “entrance” to “participation” for various types, and is “−1” when representing stay. This is because when the type from “entrance” to “participation” represents movement, the shorter the elapsed time, the better. When the type from “admission” to “participation” represents residence, the longer the elapsed time, the better. Represent. Therefore, when the type of proximity is a ticket gate, since “entrance” to “participation” represents movement, the sum of elapsed time is minimized. Also, when the type of proximity is building entry / exit, since “entrance” to “participation” indicate stay, the total elapsed time is maximized.
以上から,前述の式2は,式7のように書き換えられる。なお,I(j)をj番目の近接情報の近接ID,w(I(j))をその近接IDの近接係数とする。近接係数は,図14(B)に示す近接の種別により定められる。また,e(j)をj番目の近接情報の出入属性とする。例えば,図14(A)より,1番目の近接情報の近接IDは001であり,図14(B)より,近接ID=001の種別は改札である。したがって,w(I(1))=1である。また,図14(A)より,e(1)=入である。
From the above,
同様に,式3,式5,式6は式8,式9,式10のように書き換えられる。
Similarly,
これらの式に従い,時刻a(1),・・,a(J)を求めることで,近接履歴と位置履歴を統合することができる。 By calculating the times a (1),..., A (J) according to these equations, the proximity history and the position history can be integrated.
このように,本実施の形態の位置近接情報統合では,近接履歴が複数の種別の近接情報について,位置履歴と近接履歴とを統合する。これにより,複数の種別の時刻情報を含まない近接履歴を,時刻情報を含む位置履歴と統合することが可能となる。 As described above, in the position proximity information integration according to the present embodiment, the position history and the proximity history are integrated for a plurality of types of proximity information. This makes it possible to integrate proximity histories that do not include a plurality of types of time information with position histories that include time information.
以上,本実施の形態について説明したが,本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能であることは当然である。 Although the present embodiment has been described above, the present invention can naturally be modified in various ways within the scope of the gist thereof.
例えば,本実施の形態では,近接履歴が入場または出場を示す属性を持つ近接情報を含む例を示したが,これに限るものではない。例えば,近接履歴は,入場または出場を示す出入り属性を持たない近接情報を含むものであってもよい。 For example, in the present embodiment, an example is shown in which the proximity history includes proximity information having an attribute indicating entry or participation, but the present invention is not limited to this. For example, the proximity history may include proximity information that does not have an entry / exit attribute indicating entry or exit.
このとき,位置近接情報統合装置10または20は,近接履歴における奇数番目の近接情報を「入場」の属性を持つ近接情報とし,偶数番目の近接情報を「出場」の属性を持つ近接情報として,近接情報に対応付けられる時刻情報を選択する。これは,センサ一覧における種別が同一である場合,すなわち,近接情報の種別が同一である場合には,「入場」と「出場」とが一対となっており,かつ,奇数番目が「入場」で偶数番目が「出場」である可能性が高いことによる。これにより,時刻情報を含まない近接履歴を,時刻情報を含む位置履歴と統合することが可能となる。
At this time, the position / proximity
10,20 位置近接情報統合装置
11,21 近接時刻集合抽出部
12,22 近接時刻推定部
13,23 履歴統合部
14,25 位置履歴記憶部
15,26 近接履歴記憶部
16,27 センサ一覧記憶部
17,28 位置近接統合履歴記憶部
24 滞留点履歴抽出部
DESCRIPTION OF
Claims (7)
入場または出場を示す属性を持ち近接の発生位置が与えられ時刻情報を含まない近接情報の履歴である近接履歴における近接情報について,対応する時刻情報を含む位置情報の履歴である位置履歴から,前記発生位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報に対応する時刻情報の集合である近接時刻集合を抽出し,
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を,前記近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,前記近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように,前記近接時刻集合に含まれる時刻情報の中から選択し,
前記選択した時刻情報を用いて,前記近接履歴と前記位置履歴とを統合する
処理を実行させる位置近接情報統合プログラム。 Computer
For the proximity information in the proximity history that is a history of proximity information that has an attribute indicating entry or participation and is given a proximity occurrence position and does not include time information, from the position history that is the history of position information including the corresponding time information, Extracting a proximity time set that is a set of time information corresponding to position information whose distance from the generation position is equal to or less than a predetermined threshold;
The time information associated with the proximity information is such that the time corresponding to each proximity information in the proximity history is in ascending order, and the total elapsed time from entry to entry in the proximity history is minimum or maximum. So as to select from the time information included in the proximity time set,
A position proximity information integration program for executing a process of integrating the proximity history and the position history using the selected time information.
ことを特徴とする請求項1に記載の位置近接情報統合プログラム。 In the process of selecting time information associated with the proximity information, dynamic programming is used to select time information that minimizes or maximizes the total elapsed time from entry to entry in the proximity history. The position proximity information integration program according to claim 1, wherein:
前記位置履歴に基づいて,移動しない時間帯である滞留点の履歴である滞留点履歴を抽出する処理を実行させ,
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を選択する処理では,前記滞留点履歴を用いて前記近接時刻集合を生成し,前記近接情報に対応付けられる時刻情報を,前記近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,前記近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように,前記近接時刻集合に含まれる滞留点履歴の位置情報に対応する時刻情報の中から選択する
ことを特徴とする請求項1に記載の位置近接情報統合プログラム。 In addition to the computer,
Based on the position history, a process for extracting a stay point history that is a stay point history that is a non-moving time zone is executed,
In the process of selecting the time information associated with the proximity information, the proximity time set is generated using the stay point history, and the time information associated with the proximity information is set as each proximity information in the proximity history. Corresponding to the location information of the staying point history included in the proximity time set so that the corresponding times are in ascending order and the total elapsed time from entry to entry in the proximity history is minimum or maximum The position proximity information integration program according to claim 1, wherein the position proximity information integration program is selected from time information.
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を選択する処理では,前記種別ごとに,前記入場から出場までの経過時間を求め,前記経過時間に予め定められた係数を乗じることで,前記総和を求める
ことを特徴とする請求項1または請求項3のいずれかに記載の位置近接情報統合プログラム。 The proximity history includes a plurality of types of proximity information,
In the process of selecting time information associated with the proximity information, for each type, obtain an elapsed time from entry to entry, and obtain the sum by multiplying the elapsed time by a predetermined coefficient. The position proximity information integration program according to any one of claims 1 and 3.
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を選択する処理では,前記近接履歴における奇数番目の近接情報を入場の属性を持つ近接情報とし,偶数番目の近接情報を出場の属性を持つ近接情報として処理を行う
ことを特徴とする請求項1または請求項3のいずれかに記載の位置近接情報統合プログラム。 The proximity history includes proximity information having no attribute indicating entry or participation,
In the process of selecting time information associated with the proximity information, odd-numbered proximity information in the proximity history is set as proximity information having an entry attribute, and even-numbered proximity information is set as proximity information having an entry attribute. The position proximity information integration program according to claim 1, wherein the position proximity information integration program is performed.
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を,前記近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,前記近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように,前記近接時刻集合に含まれる時刻情報の中から選択する近接時刻推定部と,
前記選択した時刻情報を用いて,前記近接履歴と前記位置履歴とを統合する履歴統合部とを含む
ことを特徴とする位置近接情報統合装置。 For the proximity information in the proximity history that is a history of proximity information that has an attribute indicating entry or participation and is given a proximity occurrence position and does not include time information, from the position history that is the history of position information including the corresponding time information, A proximity time set extraction unit that extracts a proximity time set that is a set of time information corresponding to position information whose distance from the occurrence position is equal to or less than a predetermined threshold;
The time information associated with the proximity information is such that the time corresponding to each proximity information in the proximity history is in ascending order, and the total elapsed time from entry to entry in the proximity history is minimum or maximum. A proximity time estimation unit that selects from time information included in the proximity time set,
A position proximity information integration device, comprising: a history integration unit that integrates the proximity history and the position history using the selected time information.
入場または出場を示す属性を持ち近接の発生位置が与えられ時刻情報を含まない近接情報の履歴である近接履歴における近接情報について,対応する時刻情報を含む位置情報の履歴である位置履歴から,前記発生位置との距離が予め定められた閾値以下である位置情報に対応する時刻情報の集合である近接時刻集合を抽出し,
前記近接情報に対応付けられる時刻情報を,前記近接履歴における各々の近接情報に対応する時刻が昇順となるように,かつ,前記近接履歴における入場から出場までの経過時間の総和が最小または最大となるように,前記近接時刻集合に含まれる時刻情報の中から選択し,
前記選択した時刻情報を用いて,前記近接履歴と前記位置履歴とを統合する過程を実行する
ことを特徴とする位置近接情報統合方法。 Computer
For the proximity information in the proximity history that is a history of proximity information that has an attribute indicating entry or participation and is given a proximity occurrence position and does not include time information, from the position history that is the history of position information including the corresponding time information, Extracting a proximity time set that is a set of time information corresponding to position information whose distance from the generation position is equal to or less than a predetermined threshold;
The time information associated with the proximity information is such that the time corresponding to each proximity information in the proximity history is in ascending order, and the total elapsed time from entry to entry in the proximity history is minimum or maximum. So as to select from the time information included in the proximity time set,
Using the selected time information, a process of integrating the proximity history and the position history is executed.
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