JP2014154014A - データ処理システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人口分布データを簡易に処理可能なデータ処理システムを提供すること。
【解決手段】実施形態によれば、データ処理システムは、作成部と、記憶部と、出力部とを具備する。作成部は、対象空間における人間の所在を示す情報に基づいて、人間の位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する。記憶部は、人口分布データを記憶する。出力部は、記憶された人口分布データを出力する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、建物の性能評価などに利用可能なデータ処理システムおよびプログラムに関する。

近年、建物の省エネルギー（省エネ）性に注目が集まっている。日本においてはＣＡＳＢＥＥ（Comprehensive Assessment System for Built Environment Efficiency）と称する建築物の性能評価システムが知られている。このような事情を背景にＢＥＭＳ（Building Energy Management System）に注目が集まっている。

次世代のＢＥＭＳでは、現況を把握するためのセンサが重要な役割を担う。例えば画像センサにより人物をセンシングした結果に基づいて、照明や空調などを制御することが考えられている。省エネ環境下で作業者の快適性や生産性を確保するためにも、状況を把握するためのセンサの果たす役割は大きい。

ところで、ビルの省エネ性や快適性など（以下、評価指標と総称する）を、設計段階において事前に検証することは難しい。現状では、竣工したビルの照明や空調が稼動を始めてから計測された電力使用量や、在室者へのアンケートなどから事後的に評価指標を検証するようにしている。在席率を評価することで快適性を評価する試みもあるが、このようなおおまかな検証では正確な実態を表しているとは言いがたい。

そこで、評価指標を事前に検証可能とすべく、シミュレーションを利用することが提案されている。竣工後における評価指標を正確にシミュレートできれば、照明や空調の設置位置、個数、要求スペックなどを設計当初から的確に選択することができる。

特開２００９−９６６１２号公報 特開２０１０−２００２８３号公報

この種のシミュレータには、建物内における人間の位置、ないし人口分布を反映するデータ（以下、人口分布データと称する）を入力するのが普通である。当然ながらシミュレーションの成否は入力されるデータの優劣により大きく左右される。つまり実態を正しく表す人口分布データを用意することができなければ、シミュレーションを実行しても正しい評価指標は得られない。ビルの規模が大きくなれば、シミュレーションによる予測と実態との乖離はますます大きくなる。

以上のような背景から、人口分布データを予め作成できるようにすることが要望されている。特に、様々なシチュエーションに基づく多種多様な人口分布データを、ユーザフレンドリなインタフェースを用いて簡易に作成したり、編集したり、あるいは可視化したりできることが待ち望まれているが、そのようなツールは未だ知られていない。

目的は、人口分布データを簡易に処理可能なデータ処理システムおよびプログラムを提供することにある。

実施形態によれば、データ処理システムは、作成部と、記憶部と、出力部とを具備する。作成部は、対象空間における人間の所在を示す情報に基づいて、人間の位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する。記憶部は、人口分布データを記憶する。出力部は、記憶された人口分布データを出力する。

図１は、実施形態に係るデータ処理装置の一例を示す機能ブロック図である。 図２は、ディスプレイ２に表示される画面の一例を示す図である。 図３は、ディスプレイ２に表示される画面の一例を示す図である。 図４は、画像センサにより取得可能なデータの一例を示す図である。 図５は、画像センサの配置と検知エリアとの関係の一例を示す図である。 図６は、センシングデータに基づいて作成された人口分布データの一例を示す図である。 図７は、ディスプレイ２に表示される画面の一例を示す図である。 図８は、エリアごとの人数の分布の一例を示す図である。 図９は、属性データ４ｂの一例を示す図である。 図１０は、属性データが対応付けられた人口分布データの一例を示す図である。 図１１は、ゲートの配置および席の配置の一例を示す図である。 図１２は、入退室情報の一例を示す図である。 図１３は、人口分布データ他の例を示す図である。 図１４は、可視化された人口分布データの他の例を示す図である。 図１５は、個人の勤務情報の一例を示す図である。 図１６は、人口分布データの他の例を示す図である。 図１７は、可視化された人口分布データの他の例を示す図である。 図１８は、勤務情報の他の例（作業場所テーブル）を示す図である。 図１９は、各個人の予定を記録した予定表の一例を示す図である。 図２０は、人口分布データの編集の一例を示す図である。 図２１は、人口分布データの編集操作の一例を説明するための図である。 図２２は、人口分布データの群単位での記述の一例を示す図である。 図２３は、人口分布データの表現の他の例を示す図である。 図２４は、出勤シーンの一例を示す図である。 図２５は、ディスプレイ２に表示される室内レイアウトに使用可能な色分けの一例を示す図である。 図２６は、人口分布データの表示態様の他の例を示す図である。

以下、図面を参照して実施形態に係るデータ処理システムについて説明する。実施形態に係るデータ処理装置は、図１に示されるように、操作部１、ディスプレイ２、インタフェース部３、記憶部４、プログラムメモリ５、およびＣＰＵ（Central Processing Unit）６を具備する。すなわちデータ処理装置（符号１００を付して示す）は、プログラムメモリ５に記憶されたプログラムをＣＰＵ６が実行することで機能するコンピュータである。

操作部１はキーボードやマウスなどを備えるヒューマンマシンインタフェースである。ディスプレイ２はＧＵＩ（Graphical User Interface）環境を形成し、操作部１を用いたユーザによる情報入力やデータ編集操作を受け付けたり、ユーザに情報を提供したりする。インタフェース部３は、外部記録メディアや通信ネットワークに接続するためのスロットを備え、外部とのデータの授受を仲介する。例えばＵＳＢ（登録商標）にＣＡＤ（Computer Aided Design）データなどをデータ処理装置１００に読み込ませることが可能である。

記憶部４は、実施形態に係るデータとして人口分布データ４ａ、属性データ４ｂ、センシングデータ４ｃ、および、テンプレートデータ４ｄを記憶する。
人口分布データ４ａは、例えばオフィスビルなどの内部における人間の位置の経時変化反映するデータである。つまり人口分布データ４ａは、対象空間における人口分布を反映するデータである。このほか人間の在席／離席なども人口分布データ４ａにより表現することが可能である。人口分布の時系列的な変動を捉えれば人間の移動軌跡を表すことが可能である。また、人口分布の瞬時値を捉えれば、その時点における人間の位置を表すことが可能である。

属性データ４ｂは、区別しうる個人ごとの属性を示すデータであり、人口分布データ４ａと対応付けられることが可能である。人物ＩＤ（IDentification）、氏名、所属および役職などのほか、空調の好み（暑がり、寒がりなど）あるいは照明の好みなどを属性として捉えることが可能である。
属性データ４ｂは、複数の人間を含む群ごとに定義することも可能である。このほか人物あるいは群を対象として、時間、場所、役職、好み、行動パターン（喫煙の有無、休憩時間など）、消し忘れ率、センサの検知性能などの項目を属性データ４ｂとして定義することが可能である。さらに属性データ４ｂは、群内の分布を設定することも可能である。

センシングデータ４ｃは、建物内の対象空間（ビルのフロアなど）に存在する人間とその位置、を検知するセンサにより取得されたデータである。例えば次世代ＢＥＭＳなどに備わる画像センサの計測情報が、センシングデータ４ｃに相当する。センシングデータ４ｃは対象空間における人口分布を反映するので、センシングデータ４ｃに基づいて人口分布データ４ａを作成することが可能である。

特に、画像センサにより個人認証が可能であれば、個人情報を登録したデータベースを参照して属性データ４ｂを作成することも可能である。登録情報の無い人物には来客者データを割り付けるようにすれば良い。
テンプレートデータ４ｄは、代表的なシーンに対応する人口分布データのテンプレートである。つまり実施形態では、不在時、出勤時あるいは満室などのシーンに対応する人口分布データを、テンプレートとして予め記憶部４に記憶させる。

プログラムメモリ５は、この実施形態に係わる処理機能に必要な命令を含むプログラムとしての、データ作成プログラム５ａ、編集プログラム５ｂ、表示制御プログラム５ｃ、および出力制御プログラム５ｄを記憶する。これらのプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭなどのリムーバブルメディア（記録媒体）に記録することも、ＩＰネットワークなどの通信回線を介してダウンロードすることも可能である。

ＣＰＵ６はプログラムメモリ５から各プログラムを読み出してハードウェアによる演算処理を行うもので、その処理機能として、データ作成部６ａ、編集部６ｂ、表示制御部６ｃ、および、出力制御部６ｄを備える。
データ作成部６ａは、対象空間（室内やフロアなど）における人間の所在を示す情報に基づいて人口分布データ４ａを作成する。例えばセンシングデータ４ｃは人間の所在を示す情報の一つであり、データ作成部６ａは、例えばセンシングデータ４ｃに基づいて人口分布データ４ａを作成する。またデータ作成部６ａは、センシングデータ４ｃに基づいて、複数の人間を含む群ごとの位置の経時変化を反映する人口分布データ４ａを作成する。作成された人口分布データ４ａは記憶部４に記憶される。

編集部６ｂは、ユーザによる編集操作に基づいて、人口分布データ４ａを編集する。編集操作とは、例えばＧＵＩを用いた人物アイコンの選択や、ショートカットキーを用いたコピー／ペーストなどの操作を含む。

表示制御部６ｃは、指定されたフロアや時間帯などに応じた人口分布データ４ａを読み出し、人口分布データ４ａをディスプレイ２に視覚的に表示する。すなわち表示制御部６ｃは、例えば図２に示されるように、人口分布データ４ａを反映する人物アイコンを対象空間の室内レイアウトに重ねて表示する。つまり人物アイコンは、室内レイアウトにおける人間の位置を反映する位置に配置される。

図３には、例えば１４：００−１５：００における人口分布と、その１時間後の１５：００−１６：００における人口分布とが並べて表示される。これにより人口分布の１時間ずつの変化がわかりやすく示される。また、人口分布を再生するケースでは、再生・早送り・巻き戻しなども指定可能である。

室内レイアウトは例えば机や席の配置を模式的に示すもので、例えば対象空間を２次元に俯瞰した俯瞰図、鳥瞰図、側面図、および３次元図のいずれかであってよい。このように、室内レイアウトに人物アイコンを重畳して表示することで、単位時間当たりの人流（人口分布の経時変化を表す概念）を可視化し、在席状況が刻一刻と変化していく様子を見ることが可能になる。

出力制御部６ｄは、人口分布データ４ａを、例えば.csv、.txt、あるいは.xmlなどの種々の保存形式でファイルに出力する。このほか、人口分布データ４ａを読み込ませるアプリケーション（シミュレータなど）に応じたファイル形式や、人口分布の変化する様子を示す動画を.mpegなどの形式で出力することも可能である。

ここで、画像センサなどでセンシングされたデータをソフトウェアにより処理することで人口分布データ４ａを作成する手法について説明する。

近年の画像センサは視野内を複数に分割し、それぞれを室内のエリアに対応付けることが可能である。この種の画像センサを用いれば、例えば検知エリアごとに人物の在／不在を示すセンシングデータを得ることができる。得られたセンシングデータは図４のように、画像センサＩＤと、画像センサごとの検知エリアを区別して管理することが可能である。

データ作成部６ａは、図４に示されるようなセンシングデータと、例えば図５に示されるような画像センサの配置情報とに基づくデータ解析により人口分布データ４ａを作成する。図５には複数の画像センサ（ＩＤ＝１〜６）と、それぞれの視野における座席のＩＤとが示される。画像センサによるセンシングデータは定期的なステータス（例えば１分ごとの在／不在）を示すものでもよいし、イベントの変化（在席→不在、不在→在席）を示すものでもよい。

図６は作成された人口分布データの一例を示し、記憶部４に記憶され、座席ごとに、在席している人物のＩＤが時間帯を区切ってデータベース化され、人口分布データ４ａは表示制御部６ｃにより、図７に示されるような内容がディスプレイ２に表示される。

また、図６および７では座席ごとにデータベース化されているが、図８に示されるように、例えば複数の机をまとめたエリア（群）ごとの人数（人口）により、人口分布を表現することもできる。

このように、画像センサにより取得されたセンシングデータに基づいて人口分布データ４ａを作成することが可能であり、この人口分布データ４ａに基づき、照明や空調などの制御シミュレーションを行うことにより、省エネや快適性の検証を行うことが可能となる。

また、画像センサで人物認証を行うことにより、人口分布データ４ａに属性データ４ｂを対応付けることも可能である。

属性データ４ｂは、個人ごとの属性を示すデータであり、人物ＩＤ（IDentification）、氏名、所属および役職などのほか、空調の好み（暑がり、寒がりなど）あるいは照明の好みなどである。

属性データ４ｂは、例えば図９に示されるように氏名、所属、役職などの複数の項目ごとに、人物ごとの値を登録したデータベースである。各人物は人物ＩＤ（例えば１，２，…など）により区別される。
空調の好みは、暑がり、普通、寒がりなどの段階設定のほか、ＰＭＶ（Predicted Mean Vote）などの、快適性を示す指標により表しても良い。照明の好みは、明るいのが良い、普通、暗くても良いなどの段階設定のほか、照度や明るさ感などの明るさを示す値でもよい。

離席率は、例えば（離席時間）／（トータル時間）で表される指標であり、（分母）時間中に（分子）時間だけ離席することを示す。この指標によりトイレや喫煙、相手席での打合せなどによる離席を管理することが可能である。また、Ａトイレ、Ｂ喫煙室、Ｃ席などといった離席先を、データとして追加することも可能である。

消し忘れ率は、個人用ＰＣ（パーソナルコンピュータ）の画面や照明（センサ制御をしていない場合）などを消し忘れる確率を示す。センサの検知率は、センサにより検知しやすい人物、検知しにくい人物を示す指標である。理想的なセンサの検知率は１００％であるが、現実のセンサでは性能のばらつきのため未検知が生じる。属性データ４ｂではこのような要素も管理することが可能である。

尚、図９の属性データは、編集部６ｂによりＧＵＩを介して編集されることが可能であり、ランダム設定、あるいは自動設定を指定すれば、項目ごとの値を既定の範囲内でランダムに設定することも可能である。ランダム設定における範囲指定も、ＧＵＩを介して与えることが可能である。例えば、センサの検知率は９０％〜１００％などとして指定することができる。自動設定においては、項目ごとの値を完全にランダムとしたり、既定の範囲内における分布を設定したりすることができる。例えば、空調の好みは８０％普通、１０％暑がり、１０％寒がりなどとして設定することが可能である。

このような属性データを、例えば、顔認証により、個人を特定することで、図１０に示されるように、在席者に対応付けることが可能となる。

これにより、個人の好みなどを考慮して照明や空調などの制御シミュレーションを行うことにより、省エネや快適性の検証を行うことが可能となる。

尚、画像センサによる個人認証については、顔認証に限らず、ネームプレートによる認証など個人を特定できるものであれば良い。

次に、入退室管理システムが管理する人物の入退室情報に基づき、人口分布データ４ａを作成する手法について説明する。

入退室管理システムでは、建物の敷地内、あるいはビル内に設けられるゲートごとに、通過した人物のＩＤを登録することで入退室情報を作成することができる。例えば、図１１に示されるように、各部屋の入り口にゲートを設け、その入退室情報を作成する。図１２は、ある期間における入退室情報の一例である。

データ作成部６ａは、これらの情報（入退室情報、座席、およびゲートの配置など）に基づいて、人口分布データ４ａを作成する。図１３は作成された人口分布データ４ａの一例を示し、図１４は人口分布データ４ａを可視化した表示の一例を示す。

入退室情報に基づき人口分布データ４ａを作成する際、人物の属性情報として座席情報を付加することにより、図１３のように座席ＩＤに該当人物が着席しているとすることができる。また、通過したゲート内において座席情報がない場合、例えば会議室へのゲートを通過した場合には、会議室における着席位置はランダムとしても良い。

このように、入退室管理システムにより取得された入退室情報に基づいて人口分布データ４ａを作成することが可能であり、この人口分布データ４ａに基づき、照明や空調などの制御シミュレーションを行うことにより、省エネや快適性の検証を行うことが可能となる。

さらに、図１５に示されるような、各個人の勤務情報を用いて人口分布データ４ａを作成することも可能である。勤務情報はオフィスの勤務管理システムなどにより管理されることが可能な情報である。この勤務情報および人物の属性情報に付加された座席情報に基づいて、データ作成部６ａは外出していない人物は自席に着席していると仮定することで、人口分布データ４ａを作成することが可能である。図１６は作成された人口分布データ４ａの一例を示し、図１７は人口分布データ４ａを可視化した表示の一例を示す。

なお、勤務情報として、工数管理など詳細な作業情報と時間を管理する情報を用いてもよい。作業場所が確定している作業については、図１８に示されるような、作業場所を示すテーブルを作成し使用してもよい。これにより、自席以外で作業する場合を考慮した人口分布データ４ａを作成することができる。

さらに、図１９に示されるような、時間ごとの個人の所在を登録した予定表を用いても、人口分布データを作成することが可能である。図１９に示される予定表には、各個人の日時ごとの所在が示される。データ作成部６ａは、このような予定表に基づいて人口分布データ４ａを作成する。

このように、勤務情報や予定表に基づいて人口分布データ４ａを作成することが可能であり、この人口分布データ４ａに基づき、照明や空調などの制御シミュレーションを行うことにより、省エネや快適性の検証を行うことが可能となる。

また、人口分布データ４ａは編集することも可能であり、編集部６ｂは、ユーザによる編集操作に基づいて、人口分布データ４ａを編集する。

図２０は各人物の時間ごとの所在を示す人口分布データ４ａであり、例えば人物（ＩＤ＝１）は、９：００から１０：００までは３階−１Ａブロックの座席１に居り、次の１時間は同じ場所に居て、１２：００から１：００までは食堂に移動したことが設定されている。なお、時間帯の区切り（単位時間）は１時間に限らず、３０分ごと、２時間ごと、あるいは１分ごとなど、どのように設定しても良い。
また、人口分布データ４ａは、例えば図２１に示されるように、ＧＵＩを用いたドラッグ＆ドロップにより編集されることが可能である。例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ベースのコンピュータであればコピー／ペースト（Ctrl＋c、Ctrl＋v）により人物アイコンを操作することで、人口分布データ４ａを書き換えることが可能である。

また、人口分布データ４ａは、図２２に示されるように群単位で記述されることも可能である。例えば複数の人間を群として管理し、各群をＩＤにより区別して管理可能である。図２２（ａ）によれば、群（ＩＤ＝１）には人物（ＩＤ＝１）が属し、その人数は７であることが示される。図２２（ｂ）に示されるように、群に存在する人物やその人数を、既定の範囲内でランダムに設定することも可能である。このように人物の移動は、各個人の移動だけでなく、群を単位とする移動により表現することも可能である。

また、人口分布データ４ａは、図２３に示される形態によっても表現されることが可能である。図２０では、ＩＤで区別した個人ごとの所在を時間ごとに表すことで、人口分布データを表現した。これに代えて図２３に示されるように、ＩＤで区別した座席ごとに、在席している人物を時間帯ごとに表すことで、人口分布データを表現することが可能である。もちろん、このように表現した人口分布データも編集部６ｂにより編集されることが可能であり、横カラムの単位時間も任意に設定することができる。

また、人口分布データ４ａは、予めテンプレート化して記憶部４に記憶させることが可能である。例えばビルにおける代表的なシーンの一例として、図２４に示されるような出勤シーンをテンプレート化することが可能である。図２４に示される可視化画像によれば、８：００の時点で１階のエレベータホールに存在する人間が、時間の経過とともに各フロアに移動し、着席する様子が示される。このシーンに対応する人口分布データはテンプレートデータ４ｄとして予め記憶部４に記憶される。

ユーザは、人口分布データ４ａの編集に際してテンプレートデータ４ｄを読み出し、このテンプレートを修正するようにすれば、無から人口分布データ４ａを作成するのに比べて手間を格段に少なくすることができる。出勤シーンのほか次のようなシーンもテンプレート化することが可能であり、それぞれ予めテンプレートデータ４ｄとして記憶させることができる。
（退勤シーン）：各フロアから１階に人物が移動する。
（昼食シーン）：昼食時間帯の前半は各フロアから食堂フロアに人物が移動し、後半は食堂フロアから各フロアに人物が移動する。
（休日シーン）：在席率が全体的に低い。

このように、編集することによっても人口分布データ４ａを作成することが可能であり、この人口分布データ４ａに基づき、照明や空調などの制御シミュレーションを行うことにより、省エネや快適性の検証を行うことが可能となる。

更に、ディスプレイ２に表示される室内レイアウトは、例えば図２５に示されるように色分けして表示されることが可能である。表示制御部６ｃはＣＡＤ、３ＤＣＡＤ、あるいはビットマップなどの形式のファイル（図１に示されるＣＡＤデータ）で対象空間の図面データを取得し、室内レイアウトを算出してディスプレイ２に表示する。その際、例えば図２５に示されるように対象物（壁、窓など）色インデックスで区別して表示したり、倍率（１画素あたり１０ｃｍなど）などの付加情報を同時に入力することが可能である。

データ処理装置１００に作図機能（製図アプリケーション）を持たせ、室内レイアウトを作図することも可能である。なお室内レイアウトを作成するためのデータはＣＡＤフォーマットに限らず、図面データ、あるいは設計図を表現可能なデータであればどのようなものでも良い。

更に、人口分布データ４ａは、上記説明したようなフロアごとの上面図、あるいは俯瞰図に限らず、図２６に示されるような３次元図を用いて表示することも可能である。その際、机や人物を示すアイコンも、より現実的なモデルを用いると良い。

以上説明したようにこの実施形態では、人間の位置の経時変化を反映する人口分布データ４ａを、センシングデータなどにより作成可能とし、また、コンピュータのＧＵＩによる編集操作に基づいて、人口分布データ４ａを編集できるようにした。さらに、各個人の属性データを併せて表示できるようにし、この属性データもＧＵＩを介して編集可能とした。従って、省エネや快適性をシミュレートするための人口分布データを容易に、作成し、可視化することが可能となる。従って、建物の性能などを事前に検証することはもとより、シミュレーションの精度の向上なども促すことができるようになる。

近年の画像センサでは、個々人の在席／不在や人数分布といった情報を取得でき、このような情報を照明・空調の制御に活かすことが計画されている。しかし、既存の技術では、例えば省エネ効果を在席率によってしか検証できないので、説得力に欠けることは否めない。

これに対し実施形態によれば、シミュレーションのもとデータになる人口分布データを簡易に編集、可視化できるようになり、正確な人口分布データを多種多少なシーンに渡って作成でき、ひいてはシミュレーションの精度も向上する。シミュレーションの精度が向上することにより、例えば画像センサの導入による省エネ効果を定量的に評価することが可能になる。これは、ビルオーナなどの顧客に画像センサの利点を説明するためのアピールポイントになる。
これらのことから、人口分布データを簡易に処理可能なデータ処理システムおよびプログラムを提供することが可能となる。

なお本発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば実施形態ではスタンドアロンのコンピュータにソフトウェアをインストールし、各機能を実現するようにした。これに代えてサーバコンピュータにソフトウェアをインストールし、クライアント端末からサーバコンピュータにアクセスすることで人口分布データの編集、加工、作成を実施することも可能である。例えばサーバコンピュータに人口分布データを保存し、ＣＧＩ（Common Gateway Interface）技術を応用すればこの種の環境を実現できることは、当業者には容易に理解されるであろう。

本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００…データ処理装置、１…操作部、２…ディスプレイ、３…インタフェース部、４…記憶部、５…プログラムメモリ、６…ＣＰＵ、４ａ…人口分布データ、４ｂ…属性データ、４ｃ…センシングデータ、４ｄ…テンプレートデータ、５ａ…データ作成プログラム、５ｂ…編集プログラム、５ｃ…表示制御プログラム、５ｄ…出力制御プログラム、６ａ…データ作成部、６ｂ…編集部、６ｃ…表示制御部、６ｄ…出力制御部

Claims (20)

1. 対象空間における人間の所在を示す情報に基づいて、前記人間の位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する作成部と、
   前記人口分布データを記憶する記憶部と、
   前記記憶された人口分布データ出力する出力部とを具備する、データ処理システム。
2. 前記作成部は、前記対象空間における人口分布を検知するセンサにより取得されたセンシングデータに基づいて前記人口分布データを作成する、請求項１に記載のデータ処理システム。
3. 前記作成部は、各個人の入退室情報、前記各個人の勤務情報、および、前記各個人の予定を記録した予定表の少なくともいずれかに基づいて前記人口分布データを作成する、請求項１に記載のデータ処理システム。
4. ユーザの編集操作に基づいて前記記憶された人口分布データを編集する編集部を有する、請求項１に記載のデータ処理システム。
5. 前記記憶部は、代表的なシーンに対応する人口分布データのテンプレートを記憶し、
   前記編集部は、前記編集操作に際して指定されたシーンの前記テンプレートを前記記憶部から読み出す、請求項１に記載のデータ処理システム。
6. 前記記憶部は、前記人口分布データと個人ごとの属性を示す属性データとを対応付けて記憶する、請求項１に記載のデータ処理システム。
7. 前記記憶部は、前記人口分布データと複数の前記人間を含む群ごとの属性を示す属性データとを対応付けて記憶する、請求項１に記載のデータ処理システム。
8. 前記作成部は、前記情報に基づいて、複数の前記人間を含む群ごとの位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する、請求項１に記載のデータ処理システム。
9. 前記編集部は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）による編集操作に基づいて前記人口分布データを編集する、請求項１に記載のデータ処理システム。
10. 表示制御部を有し、前記対象空間の図面データに基づいて室内レイアウトと人口分布データとを表示する、請求項１に記載のデータ処理システム。
11. コンピュータにより実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータを、
    対象空間における人間の所在を示す情報に基づいて、前記人間の位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する作成部と、
    前記人口分布データを記憶する記憶部と、
    前記記憶された人口分布データを出力する出力部として機能させる、プログラム。
12. 前記作成部は、前記対象空間における人口分布を検知するセンサにより取得されたセンシングデータに基づいて前記人口分布データを作成する、請求項１１に記載のプログラム。
13. 前記作成部は、各個人の入退室情報、前記各個人の勤務情報、および、前記各個人の予定を記録した予定表の少なくともいずれかに基づいて前記人口分布データを作成する、請求項１１に記載のプログラム。
14. ユーザの編集操作に基づいて前記記憶された人口分布データを編集する編集部を有する、請求項１１に記載のプログラム。
15. 前記記憶部は、代表的なシーンに対応する人口分布データのテンプレートを記憶し、
    前記編集部は、前記編集操作に際して指定されたシーンの前記テンプレートを前記記憶部から読み出す、請求項１１に記載のプログラム。
16. 前記記憶部は、前記人口分布データと個人ごとの属性を示す属性データとを対応付けて記憶する、請求項１１に記載のプログラム。
17. 前記記憶部は、前記人口分布データと複数の前記人間を含む群ごとの属性を示す属性データとを対応付けて記憶する、請求項１１に記載のプログラム。
18. 前記作成部は、前記情報に基づいて、複数の前記人間を含む群ごとの位置の経時変化を反映する人口分布データを作成する、請求項１１に記載のプログラム。
19. 前記編集部は、ＧＵＩ（Graphical User Interface）による編集操作に基づいて前記人口分布データを編集する、請求項１１に記載のプログラム。
20. 表示制御部を有し、前記対象空間の図面データに基づいて室内レイアウトと人口分布データとを表示する、請求項１１に記載のプログラム。

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