JP2018160114A - モビリティデータ処理装置、モビリティデータ処理方法、及びモビリティデータ処理システム - Google Patents

モビリティデータ処理装置、モビリティデータ処理方法、及びモビリティデータ処理システム Download PDF

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Abstract

【課題】モビリティインスタンスについての他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを適切に特定できるようにする。【解決手段】管理サーバ101において、モビリティインスタンスのモビリティデータを記憶するフィールドデータ管理部113と、モビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行するグループ可能性度判定部151と、処理が行われた後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するグループ抽出部115と、を備えるようにする。【選択図】図1

Description

本発明は、モビリティインスタンス(移動体)に関するモビリティデータを分析するモビリティデータ処理装置等に関する。
近年、IoT(Internet of Things)という言葉が注目を集めている。IoTの解釈は様々であるが、本明細書においては、実社会の様々なモノやコトの活動状況に関するデータをセンシング・収集し、分析して活用することで新たな価値を生み出すことであるとする。
このようなIoTのユースケースとして、混雑緩和のための誘導が挙げられる。具体的には、駅のような施設における人(歩行者)の混雑や、道路上での自動車の渋滞のような混雑が発生した場合に、他の空いている施設や道路に人、自動車等の移動体(モビリティインスタンスという)を適切に誘導することで混雑を緩和するなどである。このためには、この混雑エリアの混雑状況や誘導先の空き状況をセンシング、収集、分析して、また、時には個人の嗜好などのプロファイル情報を含めて分析して、適切な誘導先を判別し、人が所有するスマートフォン、携帯電話等の端末や、自動車の車載器のような端末に通知して誘導することで、混雑緩和を狙う。
混雑状況の計測は、カメラ等を用いて直接計測する場合もあれば、個々の人の携帯端末や、車の車載器のGPSなどにより取得した位置データ(モビリティデータという)を統合的に集計して判断する場合もある。誘導を行うための通知については、情報提供するだけでなく、場合によっては、移動先の施設に対するクーポンを配布するなどして、インセンティブを付与することで誘導の動機を向上することも考えられる。
他のIoTのユースケースとしては、需給効率向上のためのデジタルサイネージなども挙げられる。具体的には、人に適切な場所と適切なタイミングで広告を提示する。人は歩行者や施設滞在者の場合もあれば、乗用車の運転手、同乗者やその他交通機関の乗客の場合も考えられる。配信先は個人の携帯端末の場合もあれば、施設内のディスプレイのような場合も考えられる。このユースケースを実現するために、人々の位置情報(例えば、携帯端末のGPSにより計測可能)、プロファイル情報などを基に分析を行い、時には周囲の状況(例えば、小売店における特定の販売物の在庫状況や飲食店における空席状況)等も分析することで、配信内容を決定して、ディスプレイ配信の場合は近隣の適切なディスプレイとの位置的なマッチングも行うことで、広告を配信する。
上記のような各種ユースケースにおいて、個々の人単位ではなく、グループ単位を対象とすると、効果が向上すると考えられる。というのも、人は個人で行動するだけではなく、家族関係、職場関係、友人関係などのソーシャルな関係に基づくグループの単位でも行動し、さらには、時、場所、場面に応じて異なる構成のソーシャルな関係に基づくグループで行動するためである。
例えば、人がソーシャルな関係に基づくグループを単位として移動している場合において、混雑解消を実現するユースケースでは、個人の単位で誘導を行うと、誘導先にグループを収容するだけの十分なキャパシティがなかったり、誘導先がグループとしての嗜好には合わなかったりする可能性があるため、グループの状況を考慮した誘導を行うことで混雑解消効果の向上が期待される。また、デジタルサイネージのユースケースでは、グループの特性に応じた広告配信が可能となり、その費用対効果の向上が期待される。
例えば、特許文献1には、個々の携帯電話端末の空間、時間、速度等の情報に基づいて、携帯電話端末をグルーピングする技術が開示されている。
特開2013−13143号公報
例えば、特許文献1の技術では、地域別の統計的な人口グループは特定できるが、ソーシャルな関係に基づくグループを特定することができない。例えば、異なるソーシャルな関係に基づくグループが、同一の公共交通機関を用いて移動する場合においては、位置、時間、速度の情報では、それらのグルーブを別のグループとして区別することができない。
一般的に、人に関するモビリティデータの計測に用いる携帯端末は、個人に携帯されるものであるため、個々の携帯端末で計測されたモビリティデータから、動的に構成が変化するソーシャルな関係に基づくグループを逐次特定することは困難である。
このように、モビリティインスタンスが、他のモビリティインスタンスと同じソーシャルな関係に基づくグループに属して移動しているのか、それとも違うグループに属して移動しているのか等といったモビリティインスタンスの移動に関するコンテキストを特定することは困難である。
本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、モビリティインスタンスについての他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを適切に特定することのできる技術を提供することにある。
上記目的を達成するため、一観点に係るモビリティデータ処理装置は、実空間に存在する移動可能な1以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置であって、複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、前記モビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、処理実行部による処理後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、を備える。
本発明によれば、モビリティインスタンスについての他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを適切に特定することができる。
図1は、一実施形態に係るモビリティデータ処理システムの全体構成図である。 図2は、一実施形態に係る更新先管理テーブルの構成例を示す図である。 図3は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する一部のテーブルの構成例を示す図である。 図4は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する残りのテーブルの構成例を示す図である。 図5は、一実施形態に係るグループ可能性度一時管理テーブルの構成例を示す図である。 図6は、一実施形態に係る共通データ管理部が管理するテーブルの構成例を示す図である。 図7は、一実施形態に係るモビリティデータ利用システムの動作例を示すシーケンスチャートである。 図8は、一実施形態に係るフィールドデータ受付処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図9は、一実施形態に係るインスタンスデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図10は、一実施形態に係るグループデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図11は、一実施形態に係るグループ抽出部の処理の一例を示すフローチャートである。 図12は、一実施形態に係る通知内容処理部の処理の一例を示すフローチャートである。 図13は、一実施形態に係るユーザの端末のGUIの一例を示す図である。 図14は、一実施形態に係る管理サーバ101のハードウェア構成図である。
実施形態について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
以下の説明において、モビリティインスタンスとは、フィールド(実空間)上を移動するモノ(移動体)を総称する用語である。モビリティインスタンスは、人や、乗用車、バス、トラックのような自動車(及びその運転手や同乗者)、バス、鉄道の車両のような公共交通輸送体等を含む。
また、モビリティグループとは、1以上のモビリティインスタンスにより構成され、ソーシャルな関係が高く、移動においてまとまって移動すると考えられるグループを示す用語である。
また、モビリティデータとは、モビリティインスタンスに関する位置情報やその位置情報を計測した時刻情報を含む。また、モビリティデータは、位置情報や時刻情報に加えて、速度情報や、移動状態などの情報を含んでいてもよい。モビリティデータは、例えば、モビリティインスタンスに所持(又は搭載)されている端末により計測されてもよく、モビリティインスタンスの移動を監視しているシステム(例えば、鉄道の運行監視システム)等により計測されてもよい。
また、キャパシティインスタンスとは、フィールド上のモビリティインスタンスを収容するモノ(収容体)を総称する用語である。キャパシティインスタンスは、例えば、道路や駅施設のような公共インフラや、飲食店などの商業施設を含む。また、キャパシティインスタンスは、モビリティインスタンスと必ずしも独立しているものではなく、例えば、バスのような輸送体は、キャパシティインスタンスであると共にモビリティインスタンスである。なお、キャパシティインスタンスについて、例えば、公共インフラのように混雑時の社会的な影響の強いモノをインフラキャパシティインスタンスといい、飲食店のように収容することで利益向上に繋がるモノをプロバイダキャパシティインスタンスというように区別することがある。ここで、インフラキャパシティインスタンスは、混雑時に他にモビリティインスタンスを誘導することとなるキャパシティインスタンスであり、プロバイダキャパシティは、インフラキャパシティインスタンスの混雑時にモビリティインスタンスの誘導先となるキャパシティインスタンスである。
また、モビリティインスタンスのモビリティコンテキストとは、モビリティインスタンスの他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報である。モビリティコンテキストとしては、例えば、モビリティインスタンスが、他のモビリティインスタンスと同じグループとして移動している可能性が高いという情報や、同じグループとして移動していない可能性が高いという情報等がある。
また、本明細書及び図面においては、時刻情報を、例えば、「時:分:秒」の簡略化された形式で示しているが、例えば、年、月、日などの情報も含めた形式としてもよく、また、ISOの標準形式やUNIX(登録商標)タイムスタンプなどのフォーマットに従ったものとしてもよい。
また、本明細書及び図面においては、位置情報を、例えば、(x,y)の座標の形式としているが、例えば、緯度、経度の形式としてもよく、また、高さ(高度)の情報を含めた形式としてもよい。また、位置情報は、住所表現による情報でもよく、住所表現と、座標表現とを混在させてもよい。なお、座標表現と住所表現とを混在させる場合には、例えば、ジオコーディングなどの公知の技術を用いて、相互に変換して用いるようにすればよい。
図1は、一実施形態に係るモビリティデータ処理システムの全体構成図である。
モビリティデータ処理システム100は、モビリティデータ処理装置の一例としての管理サーバ101と、ユーザ102の端末102aと、ゲートウェイ106とを含む。管理サーバ101は、フィールド(実空間)103に存在するモビリティインスタンス104に関するモビリティデータや、キャパシティインスタンス105に関するデータを図示しない通信ネットワーク(例えば、インターネット、携帯通信網等)、及びゲートウェイ106を介して受信し、各種処理を実行する。ゲートウェイ106は、通信ネットワークを介して送信される各種データのフォーマット変換やロードバランシングなどを行う。ユーザ102の端末102aは、通信ネットワークを介して管理サーバ101との間で通信を行い、各種情報を表示する。
フィールド103には、モビリティインスタンス104や、キャパシティインスタンス105が存在する。例えば、モビリティインスタンス104に関するモビリティデータは、例えば、モビリティインスタンス104が人であれば、人が所有する端末104aから管理サーバ101に送信され、モビリティインスタンス104が自動車であれば、自動車に搭載された端末(車載器)104bから管理サーバ101に送信され、モビリティインスタンス104が電車等のように移動を監視する監視システムがあれば、その監視システムから管理サーバ101に送信される。なお、モビリティインスタンス104の人と、その人が所有する端末104aは、ユーザ102及びユーザの端末102aに相当する場合がある。
管理サーバ101は、フィールド要求受付部111、フィールドデータ受付処理部112、フィールドデータ管理部113、共通データ管理部114、インスタンスデータ処理部115、グループデータ処理部116、通知内容処理部117、ユーザ処理実行部118、及びユーザ要求受付部119を備える。管理サーバ101は、管理サーバ101を管理する管理者が操作するコンソール120に接続されている。
フィールド要求受付部111は、フィールド103側から発生する要求を受け付ける処理を実行する。フィールド103から発生する要求には、フィールド103(具体的には、フィールド103の各種端末等)からのデータの受信を含む。
フィールドデータ受付処理部112は、フィールド要求受付部111が受信したデータを処理する。フィールドデータ受付処理部112は、データ識別部121、状態更新部122、及び更新先管理テーブル123を備える。フィールドデータ受付処理部112の各構成要素については、図2及び図8を用いて後述する。
フィールドデータ管理部113は、モビリティデータ管理部の一例であり、フィールド103から発生したデータを管理する。フィールドデータ管理部113は、モビリティデータ管理テーブル131、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132、モビリティイベント管理テーブル133、モビリティインスタンス状態管理テーブル134、モビリティグループ管理テーブル135、及びインフラキャパシティ状態管理テーブル136を備える。モビリティデータ管理部113の各構成要素については、図3及び図4を用いて後述する。
共通データ管理部114は、モビリティデータへの重み付けを行う処理等に用いるリファレンスデータを管理する。共通データ管理部114は、フィルタリングデータ管理テーブル161、フィルタリング処理管理テーブル162、及びプロファイル管理テーブル163を備える。共通データ管理部114の各構成要素については、図6を用いて後述する。
インスタンスデータ処理部115は、モビリティインスタンスごとのデータを処理する。インスタンスデータ処理部115は、抽出部の一例としてのイベント抽出部141、及び集計部の一例としてのイベント集計部142を備える。インスタンスデータ処理部115の各構成要素については、図9を用いて後述する。
グループデータ処理部116は、処理実行部の一例であり、モビリティインスタンスのグループを特定する処理を行う。グループデータ処理部116は、グループ可能性度判定部151、モビリティコンテキスト特定部及びグループ特定部の一例としてのグループ抽出部152、及びグループ可能性度一時管理テーブル153を備える。グループデータ処理部116の各構成要素については、図5及び図10を用いて後述する。
通知内容処理部117は、通知処理の要否や通知内容を決定する処理を行う。通知内容処理部117は、超過検出部の一例としての通知要否判定部171、及び通知内容決定部172を備える。通知内容処理部117の各構成要素については、図12を用いて後述する。
ユーザ処理実行部118は、ユーザ102(厳密には、ユーザ端末102a)へのデータの配信及び通知や、ユーザ102(厳密には、ユーザ端末102a)からの検索要求に基づいてデータ検索を行うなどの処理を行う。ユーザ処理実行部118は、データ配信部181、データ通知部182、及びデータ検索部183を備える。
データ検索部183は、ユーザ要求受付部119により起動されると、ユーザの端末102aからの検索要求に基づいて、各種情報を検索する。例えば、プロバイダキャパシティインスタンスのキャパシティ状態を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部183は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132から、検索要求における検索対象となっている空間範囲(X、Yの範囲)、時間範囲(現在から過去のある時点まで)、種類情報等に基づいて検索処理を行う。また、渋滞や施設混雑などの各種インフラキャパシティの混雑情報を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部183は、インフラキャパシティ状態管理テーブル136を用いて検索処理を行う。また、バスや電車の位置などの特定種類のモビリティインスタンスの位置を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部183は、モビリティインスタンス状態管理テーブル134を用いて検索処理を行う。また、過去の移動記録(軌跡データ)を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部183は、モビリティデータ管理テーブル131を用いて検索要求を行う。また、過去のイベント記録を検索する検索要求を受け付けた場合には、データ検索部183は、モビリティイベント管理テーブル133を用いて検索処理を行う。なお、このような検索に関しては、プライバシーデータを検索できないようにするための、アクセスコントロール処理が必要であり、例えば、特定のインスタンスIDのみの検索を許可するリスト(ホワイトリスト)を用意し、そのリストに従って検索を行うようにしてもよい。
データ配信部181は、各種情報をユーザの端末102aに送信する。例えば、データ配信部181は、通知内容決定部172により決定された通知内容を、同一のモビリティグループに属するモビリティインスタンス(ユーザ)の端末102aに送信する。また、データ配信部181は、データ検索部183による検索処理の結果を検索要求元のユーザの端末102aに送信する。
ユーザ要求受付部119は、ユーザ102(端末102a)からの処理要求に基づいて、ユーザ処理実行部118の各種処理を呼び出す処理を行う。例えば、ユーザ要求受付部119は、端末102aからの検索要求を受信した場合には、データ検索部183を起動する。
コンソール120は、管理サーバ101の各種設定などを管理サーバ101の管理者が行うためのインタフェースである。
図14は、一実施形態に係る管理サーバ101のハードウェア構成図である。
管理サーバ101は、例えば、一般的な計算機であり、CPU(Central Processing Unit)1401、メモリ1402、補助記憶装置1403、通信インタフェース1404、メディアインタフェース1405、及び入出力装置1406を備える。
通信インタフェース1404は、ネットワーク1408を介して他の装置(端末102a、104a、104b等)と通信するためインタフェースである。CPU1401は、メモリ1402又は補助記憶装置1403に格納されているプログラムを実行し、メモリ1402又は補助記憶装置1403に格納されているデータを用いて、各種処理を実行する。
メモリ1402は、例えば、RAM(Random Access Memory)であり、CPU1401により実行されるプログラムや、データ等を格納する。補助記憶装置1403は、例えばバードディスク、フラッシュメモリ、RAMなどであり、CPU1401で実行されるプログラムや、CPU1401に利用されるデータを記憶する。
メディアインタフェース1405は、外部記憶媒体1407が着脱可能であり、外部記憶媒体1407との間のデータの入出力を仲介する。入出力装置1406は、管理サーバ101の管理者により操作されるコンソール120が接続され、コンソール120との間の情報の入出力を行う。
図1に示すように管理サーバ101に実装されている各機能部は、CPU1401が補助記憶装置1403、又はメモリ1402に格納されているプログラムを実行することにより構成される。また、各機能部が管理している情報(例えば、各種テーブル)は、メモリ1402や補助記憶装置1403に格納される。
CPU1401が実行するプログラムは、必要なときに通信インタフェース1404を介した他装置から取得してもよく、メディアインタフェース1405を経由して利用可能な媒体から読み取って取得してもよい。媒体とは、例えば、通信媒体(すなわち有線、無線、光などのネットワーク、またはネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号)、またはメディアインタフェース1405に着脱可能な外部記憶媒体1407である。
次に、フィールドデータ受付処理部112の更新先管理テーブル123の構成について説明する。
図2は、一実施形態に係る更新先管理テーブルの構成例を示す図である。
更新先管理テーブル123は、管理サーバ101がフィールド103からデータを受信した際に更新するテーブルを規定するテーブルである。更新先管理テーブル123は、インスタンスの種類ごとに、インスタンス種類201と、更新先テーブル202とのフィールドを有するエントリを格納する。インスタンス種類201には、インスタンスの種類が格納される。更新先テーブル202には、エントリにおけるインスタンス種類201に格納されたインスタンス種類のデータを受信した際に更新するテーブルの名称が格納される。
例えば、図2の一番上のエントリによると、インスタンスの種類が人である場合には、モビリティデータ管理テーブル131と、モビリティインスタンス状態管理テーブル134を更新することがわかる。
次に、フィールドデータ管理部113が管理するテーブルの構成について説明する。
図3は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する一部のテーブルの構成例を示す図であり、図4は、一実施形態に係るフィールドデータ管理部が管理する残りのテーブルの構成例を示す図である。
フィールドデータ管理部113は、図3及び図4に示すように、モビリティデータ管理テーブル131、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132、モビリティイベント管理テーブル133、モビリティインスタンス状態管理テーブル134、モビリティグループ管理テーブル135、及びインフラキャパシティ状態管理テーブル136を管理する。キャパシティインスタンス管理部は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132及びインフラキャパシティ状態管理テーブル136により構成される。
モビリティデータ管理テーブル131は、モビリティインスタンス104(又はモビリティインスタンス104に関連する端末104a等)から送信されたモビリティデータを管理する。モビリティデータ管理テーブル131は、モビリティインスタンス104の過去から現在までのモビリティデータを格納しており、各々のモビリティインスタンス104に関する移動履歴(移動軌跡)を管理しているといえる。
モビリティデータ管理テーブル131は、送信されたモビリティデータ毎に、モビリティインスタンスID301、モビリティインスタンス種類302、時刻303、及び位置304のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスID301には、フィールド103上のモビリティインスタンス104を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類302には、人、自動車などのモビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。時刻303には、モビリティデータが生成された時刻が格納される。位置304には、モビリティデータが生成された時にモビリティインスタンス104が存在していた地理的な位置を示す位置情報(例えば、GPSなどでの計測値)が格納される。
プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132は、キャパシティインスタンス105のうちのプロバイダキャパシティインスタンスについての現在及び過去の状態を管理するテーブルである。プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132は、各プロバイダキャパシティインスタンス毎に、プロバイダキャパシティインスタンスID331、キャパシティインスタンス種類332、収容対象モビリティインスタンス種類333、位置334、及びキャパシティ状態335のフィールドを有するエントリを格納する。
プロバイダキャパシティインスタンスID331には、フィールド103上のプロバイダキャパシティインスタンスを一意に識別するための識別子が格納される。キャパシティインスタンス種類332には、飲食店、宿泊施設などのキャパシティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。収容対象モビリティインスタンス種類333には、エントリに対応するキャパシティインスタンスが収容可能なモビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。位置334には、キャパシティインスタンスの位置情報が格納される。キャパシティ状態335には、キャパシティインスタンスの空き状態に関する情報が格納される。
モビリティイベント管理テーブル133は、モビリティインスタンス104に関連して生じたイベントを管理する。ここで、イベントとしては、例えば、自動車の速度低下、人の下車等がある。このイベントは、道路などのインフラキャパシティインスタンスの混雑状況の推定に利用することができる。これは、例えば、道路上のモビリティインスタンス数をカウントすることにより交通量は計測できるが、必ずしも渋滞状況を反映しているとは限らない一方、速度低下等のイベントは、渋滞状況を反映していると考えられるからである。
モビリティイベント管理テーブル133は、発生したイベント毎に、イベントID351、時刻352、位置353、モビリティインスタンスID354、及びイベント種類355のフィールドを含むエントリを格納する。イベントID351には、イベントを一意に識別するための識別子が格納される。時刻352には、エントリのイベントが発生した時刻が格納される。位置353には、エントリのイベントが発生した位置情報が格納される。モビリティインスタンスID354には、エントリのイベントが関連するモビリティインスタンスのIDが格納される。イベント種類355には、エントリのイベントの種類を示すカテゴリ名が格納される。なお、このエントリに、イベントの関連パラメータ(自動車の速度など)を格納するフィールドを設けるようにしてもよい。
モビリティインスタンス状態管理テーブル134は、モビリティインスタンス104の現在及び過去の状態を管理する。モビリティインスタンス状態管理テーブル134は、モビリティインスタンス104毎に、モビリティインスタンスID401、モビリティインスタンス種類402、位置403、モビリティインスタンス状態404、及び最終更新時405のフィールドを含むエントリを格納する。
モビリティインスタンスID401には、フィールド103上のモビリティインスタンス104を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類402には、モビリティインスタンス104の種類を示すカテゴリ名が格納される。位置403には、モビリティインスタンス104の位置情報が格納される。モビリティインスタンス状態404には、モビリティインスタンス104の状態を示すカテゴリ名が格納される。最終更新時405には、エントリのモビリティインスタンス104の状態を更新した最終更新時刻が格納される。なお、エントリにおいて、モビリティインスタンス状態404のカテゴリ名に関するより詳細な情報(例えば、速度)を格納するフィールドをさらに設けるようにしてもよい。
モビリティグループ管理テーブル135は、モビリティインスタンス104の移動に関するグループ(モビリティグループ)の情報を管理する。モビリティグループ管理テーブル135は、モビリティインスタンス104毎に、モビリティインスタンスID421、モビリティインスタンス種類422、モビリティグループID423、及び更新時424のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスID421には、モビリティインスタンス104を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類422には、モビリティインスタンス104の種類を示すカテゴリ名が格納される。モビリティグループID423には、モビリティインスタンス104が所属するグループを一意に示す識別子が格納される。更新時424には、グループ情報を特定した時刻が格納される。
インフラキャパシティ状態管理テーブル136は、インフラキャパシティの現在及び過去のキャパシティ状態を管理する。インフラキャパシティ状態管理テーブル136は、インフラキャパシティインスタンス毎に、インフラキャパシティID441、インフラキャパシティ種類442、位置443、キャパシティ状態444、及び時刻445のフィールドを含むエントリを格納する。インフラキャパシティID441には、インフラキャパシティインスタンスを一意に識別するための識別子が格納される。インフラキャパシティ種類442には、インフラキャパシティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。位置443には、インフラキャパシティインスタンスの位置情報が格納される。キャパシティ状態444には、インフラキャパシティインスタンスの状態、例えば、混雑度などが格納される。時刻445には、インフラキャパシティ状態情報を更新した時刻が格納される。なお、インフラキャパシティインスタンスは、道路などのように、一点の座標では表現できないものもあるため、点列やエリアのような表現で管理するフィールドを追加するようにしてもよい。
本実施形態では、モビリティインスタンス及びキャパシティインスタンスの種類ごとにテーブルを作るのではなく、フィールドデータ管理部113の各種テーブルのように、それぞれの種類の差異を吸収した抽象的なテーブル構成とすることで、様々な種類のインスタンスに対応することができる。
次に、グループデータ処理部116のグループ可能性度一時管理テーブル153の構成について説明する。
図5は、一実施形態に係るグループ可能性度一時管理テーブルの構成例を示す図である。
グループ可能性度一時管理テーブル153は、モビリティインスタンス104のグループ判定のために用いる、モビリティデータに対する重み情報をグループ可能性度として管理するテーブルである。グループ可能性度一時管理テーブル153は、モビリティインスタンスID501、モビリティインスタンス種類502、時刻503、位置504、及びグループ可能性度505のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスID501には、モビリティインスタンス104を一意に識別するための識別子が格納される。モビリティインスタンス種類502には、モビリティインスタンスの種類を示すカテゴリ名が格納される。時刻503には、モビリティデータを取得した時刻が格納される。位置504には、モビリティデータが生成された位置情報が格納される。グループ可能性度505には、モビリティデータに対してグループ特定を行う際における重み情報が格納される。本実施形態では、重みは、例えば、0以上1以下の範囲の値であり、1に近いほど、グループを特定する際の容易性が高いことを示している。
次に、共通データ管理部114が管理するテーブルの構成について説明する。
図6は、一実施形態に係る共通データ管理部が管理するテーブルの構成例を示す図である。
共通データ管理部114は、前述のように、フィルタリングデータ管理テーブル161、フィルタリング処理管理テーブル162、及びプロファイル管理テーブル163を備える。
フィルタリングデータ管理テーブル161は、モビリティデータの重み付け処理を行うリファレンスデータを管理するテーブルである。フィルタリングデータ管理テーブル161は、フィルタリングに用いるデータ毎に、フィルタリングデータ種類601、及びデータ保存先602のフィールドを含むエントリを格納する。フィルタリングデータ種類601には、モビリティデータの重み付けに使うリファレンスデータの種類を示すカテゴリ名が格納される。データ保存先602は、エントリのフィルタリングデータの保存先或いは取得方法が格納される。図6の例では、エントリ611は、フィルタリングデータとして、地図データ(グラフ構造などで表現される)がXML(eXtensioble Markup Language)形式のファイルRoad.xmlとして保存されていることを示し、エントリ612は、バスプローブデータ(バスのモビリティデータ)が、モビリティデータ管理テーブル131から取得できることを示している。
フィルタリング処理管理テーブル162は、重み付け処理の処理内容を管理するテーブルである。フィルタリング処理管理テーブル162は、フィルタリングに用いるデータ毎に、フィルタリングデータ種類621、及びフィルタリング処理方法622のフィールドを含むエントリを格納する。フィルタリングデータ種類621には、モビリティデータの重み付けに使うリファレンスデータの種類を示すカテゴリ名が格納される。フィルタリング処理方法622には、フィルタリングデータのリファレンスデータを使って、モビリティデータに重みを付与する処理の方法が格納される。図6の例では、エントリ633は、モビリティデータに対して地図データとのマップマッチング処理を行い、鉄道の線路上にあると判定されたモビリティデータについては除去する(本実施例では、そのモビリティデータに付与する重みを0とする)ことを示し、エントリ634は、モビリティデータに対してバスプローブデータとの時空間距離(時間情報と空間情報とに基づく距離)を計算して、その距離が一定以内であるモビリティデータを除去する(本実施例では重みを0とする)ことを示している。なお、図6の例では、モビリティデータに付与する重みを0としていたが、付与する重みとしては、0以上1以下の範囲の値としてもよい。
ここで、モビリティデータに付与する重みについて説明する。この重みは、モビリティデータについて、モビリティコンテキスト(例えば、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループ(モビリティグループ)であるか否かを区別する情報)の特定の容易性に関する重みとなっている。本実施形態では、モビリティコンテキストの特定が容易であれば、特定の容易性に関する重みを大きくし、特定が困難であれば、重みを小さくするようにしている。例えば、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループであるか否かを区別することが困難なデータとしては、鉄道の車内、バス車内、駅施設内などの、公共性が高く且つ複数の異なるグループが混在しやすい場所で計測されたモビリティデータがある。一方、モビリティインスタンスが移動に関して同一のグループであるか否かを区別しやすいデータとしては、例えば、徒歩、自動車移動などのように異なるグループが独立しやすいような場所、例えば、一般道路上で計測されたモビリティデータがある。
プロファイル管理テーブル163は、モビリティインスタンス104の適切な誘導先を決定するための補足情報、例えば、モビリティインスタンス104の嗜好などのプロファイル情報を管理する。プロファイル管理テーブル163は、モビリティインスタンス104毎に、モビリティインスタンスID641及びプロファイル642のフィールドを含むエントリを格納する。モビリティインスタンスID641には、モビリティインスタンス104を一意に識別するための識別子が格納される。プロファイル642には、モビリティインスタンス104の嗜好などのプロファイル情報が格納される。プロファイル情報としては、例えば、誘導先としての通知を許可するキャパシティインスタンスの種別がある。
次に、モビリティデータ利用システム100の処理動作について説明する。
図7は、一実施形態に係るモビリティデータ利用システムの動作例を示すシーケンスチャートである。
モビリティインスタンス104(又はモビリティインスタンス104の所持する端末104a等)は、適宜のタイミングで管理サーバ101にモビリティデータを送信する(ステップa1〜3)。また、キャパシティインスタンス105(又はキャパシティインスタンス105に設けられている端末)は、適宜のタイミングで管理サーバ101にキャパシティインスタンス105のキャパシティ状態データを送信する(ステップa1〜3)。なお、図示は省略しているが、モビリティインスタンス104及びキャパシティインスタンス105は、通信ネットワークやゲートウェイ106を介してデータを送信する。
管理サーバ101においては、フィールドデータ受付処理部112及びインスタンスデータ処理部115は、受け取ったデータに対して処理を行う(ステップa4〜6)。具体的には、フィールドデータ受付処理部112及びインスタンスデータ処理部115は、受け取ったデータの種別に応じて、フィールドデータ管理部113内のデータを追加・更新する。また、フィールドデータ受付処理部112及びインスタンスデータ処理部115は、必要に応じてイベント抽出やインフラキャパシティ状態の集計などの処理も行う。この処理は、適宜のタイミングで実行すればよく、データの受信が行われたタイミングをトリガに実行するようにしてもよく、あるいは、受信したデータをバッファリングして定期的に実行するようにしてもよい。
管理サーバ101のグループデータ処理部116は、フィールドデータ管理部113に蓄積されたデータ(モビリティインスタンス104のモビリティデータ)から、モビリティインスタンス104のグループ特定処理を行い、その処理結果をフィールドデータ管理部113に追加・更新する(ステップa7)。この処理は、適宜のタイミングで行えばよく、必ずしもデータ受信と同期させる必要はない。
また、管理サーバ101の通知内容処理部117及びユーザ処理実行部118は、フィールドデータ管理部113に蓄積されたグループ情報や各種キャパシティ状態情報に基づいて、ユーザ102の端末102aへの通知の有無や通知内容を決定し、必要に応じてユーザ102の端末102aへの通知処理を行う(ステップa8)。この処理は、適宜のタイミングで行えばよく、必ずしもデータ受信やフィールドデータ管理部113の内容更新のタイミングに同期させる必要はない。
ユーザ102のユーザ端末102aは、ユーザ処理実行部118から受け取った通知内容を、画面に表示する(ステップa9)。
次に、管理サーバ101のフィールドデータ受付処理部112の処理動作について説明する。
図8は、一実施形態に係るフィールドデータ受付処理部の処理の一例を示すフローチャートである。
フィールドデータ受付処理部112は、フィールド103上のインスタンス(モビリティインスタンス104やキャパシティインスタンス105)からデータを受け取り、フィールドデータ管理部113内の適宜のテーブルを更新する(S801〜S803)。
具体的には、フィールドデータ受付処理部112は、フィールド103上のインスタンス(モビリティインスタンスやキャパシティインスタンス)からのデータを受け取る(S801)。モビリティインスタンス104から受け取るデータは、モビリティデータ管理テーブル131のテーブル構成に準じた、位置、時刻、モビリティインスタンス種類など(必要に応じて速度など)を含む。キャパシティインスタンス105から受け取るデータとしては、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132やインフラキャパシティ状態管理テーブル136のテーブル構成に準じた、位置、時刻、キャパシティ状態などを含む。
次に、データ識別部121は、受け取ったデータの種別情報(モビリティインスタンス種類、キャパシティインスタンス種類)を特定する(S802)。
次に、データ更新部122は、受け取ったデータの種別情報と更新先管理テーブル123の情報を基に、フィールドデータ管理部113内の関連するテーブルを更新する(S803)。例えば、受け取ったデータの種類がモビリティインスタンス関連(人、自動車など)の場合には、データ更新部122は、モビリティデータ管理テーブル131に追加する。一方、受け取ったデータの種類がプロバイダキャパシティインスタンス関連の場合には、データ更新部122は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132を更新する。
なお、インフラキャパシティインスタンス105のキャパシティ情報を直接計測してそのデータを取得できる場合には、データ更新部122は、インフラキャパシティ状態管理テーブル136のキャパシティ情報を直接更新する。なお、この場合には、インスタンスデータ処理部115は、このインフラキャパシティインスタンス105については後述するイベント集計処理を行わないようにする必要がある。
また、モビリティインスタンスから受け取るデータの中に速度情報などが直接含まれている場合には、データ更新部122は、モビリティインスタンス状態管理テーブル134のデータを直接更新するようにしてもよい。なお、この場合には、インスタンスデータ処理部115はこのモビリティインスタンス104については後述するイベント抽出などの処理を行わないようにする必要がある。
次に、管理サーバ101のインスタンスデータ処理部115の処理動作について説明する。
図9は、一実施形態に係るインスタンスデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。
インスタンスデータ処理部115は、フィールド103から取得したデータについて、モビリティインスタンスのモビリティデータから、モビリティインスタンスのイベント抽出を行い、モビリティインスタンスの状態情報を特定したりインフラキャパシティ状態を集計したりする(S901〜S905)。
まず、イベント抽出部141は、モビリティインスタンスについてのイベント情報を抽出する処理(S901及びS902)を行う。
具体的には、イベント抽出部141は、各モビリティインスタンスを処理対象に、以下のステップS901及びステップS902の処理を行う。なお、図9の説明において、処理対象のモビリティインスタンスを対象モビリティインスタンスということとする。
イベント抽出部141は、対象モビリティインスタンスについて、モビリティデータ管理テーブル131の過去のモビリティ情報と、モビリティインスタンス状態管理テーブル134の現在の情報と比較して、イベントを抽出する(S901)。具体的には、イベント抽出部141は、対象モビリティインスタンスの過去のモビリティデータや現在の状態と比較し、一定時間以上位置に変化がなければ、停滞イベントとみなし、停滞状態時において位置に一定以上の変化があれば、移動イベントとみなす、あるいはイベントではなく速度のような数値として判定する。
次いで、イベント抽出部141は、抽出したイベントに対応するエントリをモビリティイベント管理テーブル133に追加し、モビリティインスタンス状態管理テーブル134に対象モビリティインスタンスに対応するエントリの追加または変更を行う(S902)。
以上の処理(S901,S902)を、各モビリティインスタンスについて行った後には、イベント集計部142は、各インフラキャパシティインスタンスについての状態を特定する処理(ステップS903〜S905)を行う。
具体的には、イベント集計部142は、各インフラキャパシティインスタンスを処理対象として、以下の処理(S903〜S905)を行う。なお、図9の説明において、処理対象のインフラキャパシティインスタンスを対象インフラキャパシティインスタンスということとする。
イベント集計部142は、モビリティインスタンス状態管理テーブル134を参照し、指定した時刻の範囲内において対象インフラキャパシティインスタンスに所属する一連のモビリティインスタンスを特定する(S903)。対象インフラキャパシティインスタンスにモビリティインスタンスが所属するとは、モビリティインスタンスがインフラキャパシティインスタンスと地理的な位置が近いことを意味する。対象インフラキャパシティインスタンスにモビリティインスタンスが所属するか否かは、マップマッチングなどの処理によって判定することができる。
次に、イベント集計部142は、特定した一連のモビリティインスタンスのうち、特定の状態(例えば、速度低下、停滞など)の個数をカウントして、対象インフラキャパシティインスタンスの混雑状態として集計する(S904)。次いで、イベント集計部142は、集計したインフラキャパシティの混雑状態を、インフラキャパシティ状態管理テーブル136に追加する(S905)。
イベント集計部142は、以上の処理(S903〜S905)を、各インフラキャパシティインスタンスを対象として行い、すべてのインフラキャパシティインスタンスを対象に処理を行った後に、処理を終了する。
次に、管理サーバ101のグループデータ処理部116の処理動作について説明する。
図10は、一実施形態に係るグループデータ処理部の処理の一例を示すフローチャートである。
グループデータ処理部116は、以下の処理(S1001〜S1004)を行ってモビリティインスタンス104の中からグループを特定する。
まず、グループ可能性度判定部151は、モビリティデータについてグループ可能性度の重み情報を判別して付与する処理(S1001〜S1003)を行う。
具体的には、グループ可能性度判別部151は、モビリティデータ管理テーブル131から、2つの規定された時刻間の範囲のモビリティデータを取得する(S1001)。ここで、2つの規定された時刻とは、グループ特定処理に用いるモビリティデータを特定する始点となる時刻と、終点となる時刻とを意味する。終点の時刻としては、例えば現在時刻とすることができる。また、始点の時刻は、任意の時間としてもよく、例えば、現在時刻から所定時間前の時刻としてもよく、この時刻は、管理サーバ101の管理者が変更可能となっている。
グループ可能性度判別部151は、各モビリティデータを処理対象として以下の処理(S1002,S1003)を行う。図10の説明において処理対象のモビリティデータを対象モビリティデータという。
グループ可能性度判別部151は、対象モビリティデータに対して、フィルタリングデータ管理テーブル161とフィルタリング処理管理テーブル162との内容に基づいて、フィルタリング処理を行う(S1002)。具体的には、グループ可能性度判別部151は、地図データに対してマップマッチングを行い、一般道路上でない(例えば、鉄道の線路上である)対象モビリティデータのグループ可能性度(重み)を低くする(例えば、0にする)。また、グループ可能性度判別部151は、公共交通機関のモビリティデータと時刻及び位置の距離が一定以内の対象モビリティデータのグループ可能性度を低くする(例えば0にする)。
次いで、グループ可能性度判別部151は、対象モビリティデータに対するグループ可能性度の判定結果をグループ可能性度一時管理テーブル153に保存する(S1003)。
以上の処理(S1002,S1003)を、すべてのモビリティデータを対象に行った後には、グループ抽出部152は、グループ可能性度一時管理テーブル153に保存されたグループ可能性度付きモビリティデータについて、グループ特定処理(図11参照)を行って、抽出したグループそれぞれに一意に独立したグループIDを割り当て、モビリティグループ管理テーブル131に追加する(S1004)。
次に、管理サーバ101のグループ抽出部152のグループ特定処理について説明する。
図11は、一実施形態に係るグループ特定処理の一例を示すフローチャートである。グループ特定処理は、図10のステップS1004に対応する処理である。
グループ抽出部152は、グループ可能性度一時管理テーブル153から、一時的に保存されたグループ可能性度付きモビリティデータを取得する(S1101)。
次いで、グループ抽出部152は、取得したモビリティデータに対応するモビリティインスタンスの中から、処理対象とするモビリティインスタンスのペア(図11の説明において、それぞれのモビリティインスタンスをA,Bとする)を決定し、このペアを対象に以下の処理(S1102,S1103)を行う。
まず、グループ抽出部152は、モビリティインスタンスA、Bのペアについて、移動に関して同一のグループに属するか否かを判定するための同一グループ度Dを計算する(S1103)。
以下に、グループ抽出部152による同一グループ度Dの計算方法について説明する。以下の説明においては、それぞれのモビリティインスタンスA、Bのグループ可能性度付きモビリティデータを以下のように多次元ベクトルの配列として表現する。
A=((T_a1,X_a1,Y_a1,G_a1),(T_a2,X_a2,Y_a2,G_a2),・・・)
B=((T_b1,X_b1,Y_b1,G_b1),(T_b2,X_b2,Y_b2,G_b2),・・・)
ここで、(T,X,Y,G)は、グループ可能性度一時管理テーブル153のひとつのエントリに対応しており、T,X,Y,Gは、それぞれ、エントリにおける時刻,X座標位置,Y座標位置,グループ可能性度に対応する。また、T_a1<T_a2<・・・であり、T_b1<T_b2<・・・であるとする。
グループ抽出部152は、モビリティインスタンスAのひとつのエントリ(T_ai,X_ai,Y_ai,G_ai)に着目し、T_aiにもっとも近いT_bjを持つBのエントリ(T_bj,X_bj,Y_bj,G_bj)を選択し、以下の式(1)により、同一グループ度Dの一つの要素である同一グループ度D_iを算出する。なお、T_aiにもっとも近いT_bj を持つBのエントリを選択するようにしているが、これに限られず、例えば、T_aiに近い(例えば、所定の時間以内)T_bjを持つBのエントリを選択するようにしてもよい。
D_i=L(1−G_ai)+L(1−G_bj)+(α*(T_ai−T_bj)^2+β*((X_ai−X_bj)^2+(Y_ai−Y_bj)^2))・・・(1)
ここで、α、β、Lは予め定められたパラメータである。
同一グループ度D_iは、モビリティインスタンスAのモビリティデータ1点について、1からAのモビリティデータのグループ可能性度を引いた値をLで調整した値と、1からBのモビリティデータのグループ可能性度を引いた値をLで調整した値と、時間距離・空間距離をα・βで調整した値とを合計したものである。同一グループ度D_iは、Aのモビリティデータのグループ可能性度が高いほど、Bのモビリティデータのグループ可能性度が高いほど、AとBとの時間距離・空間距離が小さいほど、小さい値になる。すなわち、同一グループ度D_iは、同一グループの可能性が高いほど小さい値となる。
グループ抽出部152は、この同一グループ度D_iの計算を、モビリティインスタンスAのすべてのモビリティデータを対象に行う。このようにして算出された同一グループ度D_iの集合が同一グループ度Dとなる。
次いで、グループ抽出部152は、算出された同一グループ度Dに基づいて、モビリティインスタンスA,Bが移動に関して同一グループであるか否かを判定する(S1103)。具体的には、グループ抽出部152は、予め定められた閾値N,Mに対して、D_i<NとなるD_iの個数がM個以上あれば、モビリティインスタンスA,Bは同一移動グループであると判定する。例えば、閾値Nは、1としてもよい。閾値Nを1とすると、Aのモビリティデータのグループ可能性度、又は、Bのモビリティデータのグループ可能性度を0とした場合(すなわち、A又はBのモビリティデータを除去するとした場合)において、このモビリティデータがAとBとが同一移動グループであるとの判定に寄与しないようにすることができる。すなわち、モビリティデータを除去したものとして処理することができる。
以上の処理(S1102,S1103)を、取得したモビリティデータに対応するモビリティインスタンスにおけるすべてのモビリティインスタンスのペアを処理対象として行った後には、グループ抽出部152は、抽出したグループのそれぞれについて、ユニークなグループIDを生成して割り当て、モビリティグループ管理テーブル135に追加し(S1104)、グループ特定処理を終了する。
以上説明したように、グループ特定処理によると、モビリティインスタンスが同じグループであるか否かを判定するために、或る特定時点でのモビリティデータという点情報のみで判定せずに、移動軌跡データ(過去の複数の計測点でのモビリティデータ)という線情報で判定するようにしているので、モビリティインスタンスが同じグループであるか否かを高精度に判定することができる。また、モビリティデータについてのモビリティコンテキストの特定の容易性に関する重み(グループ可能性度)を用いて、グループが同じであるか否かを判定するようにしているの、モビリティコンテキストの特定が容易でないモビリティデータの影響をなくす、或いは低減することができ、グループ判定の精度を向上することができる。
次に、管理サーバ101の通知内容処理部117の処理について説明する。
図12は、一実施形態に係る通知内容処理部の処理の一例を示すフローチャートである。
通知内容処理部117は、以下の処理(S1201〜1205)を行うことにより、インフラキャパシティの混雑状況に応じて、モビリティインスタンスを適切なプロバイダキャパシティに誘導するなどの通知を行う。
通知要否判定部171は、インフラキャパシティ状態管理テーブル136のキャパシティ状態情報(混雑情報)に基づいて、混雑状況が一定以上で、且つ一定時間以上継続した場合に通知が必要であると判断する(S1201)。
次いで、通知内容決定部172は、通知が必要であると判断された各インフラキャパシティインスタンスを処理対象として以下のステップS1202〜S1205の処理を行う。なお、図12の説明において、処理対象のインフラキャパシティインスタンスを対象インフラキャパシティインスタンスという。
まず、通知内容決定部172は、対象インフラキャパシティインスタンスの位置情報を基に、モビリティインスタンス状態管理テーブル134を参照し、対象インフラキャパシティインスタンスのカバーするエリアに所属するモビリティインスタンス群を特定する(S1202)。
次いで、通知内容決定部172は、モビリティグループ管理テーブル135を参照して、ステップS1202で特定したモビリティインスタンス群のうち、移動に関して同一のグループ(モビリティグループ)のモビリティインスタンス群を特定する(S1203)。
次いで、通知内容決定部172は、各モビリティグループを処理対象として以下の処理(S1204,S1205)を行う。
具体的には、通知内容決定部172は、プロファイル管理テーブル163を参照し、処理対象のモビリティグループの嗜好を特定する(S1204)。モビリティグループの嗜好の特定方法としては、例えば、モビリティグループに属する各モビリティインスタンスのプロファイル管理テーブル163に記録されているプロファイル情報について、論理積もしくは論理和を取る方法がある。
次いで、通知内容決定部172は、プロバイダキャパシティ状態管理テーブル132を参照して、モビリティグループの嗜好の種類及び位置情報が近く、且つキャパシティにグループ人数以上の空きがあるプロバイダキャパシティインスタンスについての情報を、通知内容として決定する(S1205)。
通知内容決定部172は、ステップS1203で特定されたすべてのモビリティグループを処理対象に処理(S1204,S1205)を行った場合には、別のインフラキャパシティインスタンスを処理対象として、処理(S1202〜S1205)を行う。そして、通知が必要であると判断された全てのインフラキャパシティインスタンスを処理対象として処理(ステップS1202〜S1205)を実行した場合には、通知内容決定部172は、処理を終了する。
このように、通知内容決定部172により決定された通知内容は、データ配信部181によって、通知対象のモビリティグループに属するモビリティインスタンス(ユーザ)の端末102aに送信される。
次に、データ配信部181によって送信された通知内容を受信した端末102aのGUI(Graphical User Interface)について説明する。
図13は、一実施形態に係るユーザの端末のGUIの一例を示す図である。
データ配信部181により通知内容が送信されると、送信対象のモビリティグループに属する複数のユーザのそれぞれの端末102aは、通知内容を受信して、それぞれの画面1301に、同様な内容の通知内容1302を表示する。
図13の例では、通知内容は、モビリティグループに属するユーザの嗜好にあった飲食店のクーポンである。この結果、同一のモビリティグループに属するユーザ全員を、このクーポンをインセンティブとして、この飲食店に移動させるように効果的に誘導することができる。
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。
例えば、上記実施形態において、モビリティインスタンスやキャパシティインスタンスから管理サーバ101が受け付けるデータのうち、インスタンスの種類情報については、受け付けるデータ中に含まれていても、含まれていなくともよい。例えば、受け付けるデータ中にインスタンスの種類情報が含まれていない場合には、モビリティインスタンスIDと、インスタンスの種類情報との対応関係に関するメタデータを管理するテーブルを予め管理サーバ101に記憶させておき、このテーブルのメタデータを利用して、受け付けたデータ中のモビリティインスタンスIDに対応する種類情報を特定するようにしてもよい。キャパシティインスタンスについても、モビリティインスタンスと同様にテーブルを記憶させて、同様な処理により種類情報を特定するようにしてもよい。また、キャパシティインスタンスの位置情報についても、管理サーバ101が受け付けるデータに含まれていなくてもよい。例えば、施設のような動かないキャパシティインスタンスについては、データに含まれていないケースが多いと考えられる。このように受け付けるデータに位置情報が含まれていない場合には、キャパシティインスタンスIDと、位置情報(住所表現による位置情報でもよい)との対応関係に関するメタデータを管理するテーブルを管理サーバ101に記憶させておき、このテーブルのメタデータに基づいて、キャパシティインスタンスの位置情報を特定するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、モビリティインスタンスのモビリティデータに対して、モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与するようにし、重みを0とすることにより、実質的にモビリティデータを除去したものと取り扱うようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、モビリティコンテキストの特定の容易性が低い、すなわちモビリティコンテキストの特定が困難であるモビリティデータについて、処理対象から除去するように、例えば、図10のステップS1002及びS1003の処理に代えて、ステップS1001で取得したモビリティデータの中からモビリティコンテキストの特定が困難であるモビリティデータを除去する処理を行うようにしてもよい。このようにすると、例えば、後続のグループ抽出部152のグループ特定処理(S1004)における処理負荷を軽減することができる。
また、上記実施形態では、各種データをRDB(Relational DataBase)を用いた構成で管理するようにしていたが、本発明はこれに限られず、データの一貫性を考慮しつつ、適切なKVS(Key−Value Store)などの規模拡張性の高いデータ管理システムにより、各種データを管理するようにしてもよい。
また、上記実施形態では、管理サーバ101や各種テーブルを、ひとつのブロック図で表現したが、本発明はこれに限られず、規模拡張性を考慮して分散させてもよい。管理サーバ101がハードウェア及びソフトウェアを有する複数の計算機により具現化されてもよく、また、各機能部が複数のハードウェア及びソフトウェアを有する計算機により具現化されてもよい。例えば、複数の管理サーバを用意し、それぞれの管理サーバの管理対象を地理的なエリアで分けて、ゲートウェイ106により負荷分散・ルーティングを行うようにしてもよい。なお、この場合には、管理対象と位置情報と管理サーバのネットワークアドレスとの対応関係をゲートウェイ106が管理するようにすればよい。
また、上記実施形態では、管理サーバの各機能部を、プロセッサがプログラムを実行することにより構成される例を示していたが、本発明はこれに限られず、各機能部の一部又は全部を、例えば集積回路等のハードウェアによって構成するようにしてもよい。また、上記実施形態において、機能部を構成するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、プログラムコード等を記録した記録媒体により提供されてもよい。この場合には、記録媒体のプログラムをコンピュータのプロセッサが読み出して実行することにより、機能部を実現することができる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD(Digital Versatile Disc)−ROM、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、IC(Integrated Circuit)カード、SD(Secure Digital)メモリカード、ROMなどを用いてよい。また、機能部を構成するプログラムを、ネットワークを介して配信することによって、コンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶部又はCD−RW、CD−R等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが記憶部や記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。また、管理サーバ101の各機能部は、それらの一部又は全部を、仮想的なハードウェア(仮想マシン)により実現してもよい。
100…モビリティデータ処理システム、101…管理サーバ、102…ユーザ、102a…端末、103…フィールド、104…モビリティインスタンス、104a…端末、105…キャパシティインスタンス、106…ゲートウェイ、111…フィールド要求受付部、112…フィールドデータ受付処理部、113…フィールドデータ管理部、114…共通データ管理部、115…インスタンスデータ処理部、116…グループデータ処理部、117…通知内容処理部、118…ユーザ処理実行部、119…ユーザ要求受付部、120…コンソール、121…データ識別部、122…状態更新部、123…更新先管理テーブル、131…モビリティデータ管理テーブル、132…プロバイダキャパシティ状態管理テーブル、133…モビリティイベント管理テーブル、134…モビリティインスタンス状態管理テーブル、135…モビリティグループ管理テーブル、136…インフラキャパシティ管理テーブル、141…イベント抽出部、142…イベント集計部、151…グループ可能性度判定部、152…グループ抽出部、153…グループ可能性度一時管理テーブル、161…フィルタリングデータ管理テーブル、162…フィルタリング処理管理テーブル、163…プロファイル管理テーブル、171…通知要否判定部、172…通知内容決定部、181…データ配信部、182…データ通知部、183…データ検索部、1401…CPU、1402…メモリ、1403…補助記憶装置、1404…通信インタフェース、1405…メディアインタフェース、1406…入出力装置、1407…外部記憶媒体

Claims (15)

  1. 実空間に存在する移動可能な1以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置であって、
    複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、
    前記モビリティデータに対して、前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、
    前記処理実行部による処理後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、
    を備えるモビリティデータ処理装置。
  2. 前記モビリティコンテキストは、前記他のモビリティインスタンスと同一の移動を行うグループに属しているか否かを示す情報である
    請求項1に記載のモビリティデータ処理装置。
  3. 前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスの一のモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータのうちの時間距離が近いモビリティデータとに対する時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスと、前記他のモビリティインスタンスとが同一の移動を行う同一グループに属しているか否かを特定する
    請求項2に記載のモビリティデータ処理装置。
  4. 前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスの複数のモビリティデータのそれぞれについて、他のモビリティインスタンスのモビリティデータのうちの時間距離が近いモビリティデータとの時間距離及び空間距離を求め、これらの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスと、前記他のモビリティインスタンスとが同一の移動を行う同一グループに属しているか否かを特定する
    請求項3に記載のモビリティデータ処理装置。
  5. 前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理は、前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理であり、
    前記モビリティコンテキスト特定部は、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離と、前記モビリティデータに付与された前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みとに基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
    請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
  6. 前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理は、地図データに基づく鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータに対して前記モビリティコンテキストの特定の容易性が低いことを示す重みを付与する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータに対して容易性が低いことを示す重みを付与する
    請求項5に記載のモビリティデータ処理装置。
  7. 前記モビリティデータに対する前記モビリティコンテキストの特定の容易性に関する重みを付与する処理は、公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータに対して前記モビリティコンテキストの特定の容易性が低いことを示す重みを付与する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータに対して容易性が低いことを示す重みを付与する
    請求項5又は請求項6に記載のモビリティデータ処理装置。
  8. 前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理は、前記モビリティデータの中から前記モビリティコンテキストの特定の容易性がない所定のモビリティデータを除去する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記所定のモビリティデータを除去し、
    前記モビリティコンテキスト特定部は、前記所定のモビリティデータが除去されたモビリティデータに基づいて、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離を測定し、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
    請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
  9. 前記所定のモビリティデータを除去する処理は、地図データに基づく鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータを除去する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記鉄道の線路上に位置することを示すモビリティデータを除去する
    請求項8に記載のモビリティデータ処理装置。
  10. 前記所定のモビリティデータを除去する処理は、公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータを除去する処理であり、
    前記処理実行部は、前記モビリティデータの中から前記公共交通機関のモビリティインスタンスに乗車していることを示すモビリティデータを除去する
    請求項8又は請求項9に記載のモビリティデータ処理装置。
  11. 前記モビリティコンテキストに基づいて、同一の移動を行うグループに属する1以上のモビリティインスタンスを特定するグループ特定部と、
    前記同一の移動を行うグループに属するモビリティインスタンスの端末に対して、同一の内容を含むデータを送信することにより、前記端末に対して同一内容を表示させるデータ配信部と
    をさらに備える請求項1から請求項10のいずれか一項に記載のモビリティデータ処理装置。
  12. 前記モビリティインスタンスを収容可能な1以上のキャパシティインスタンスにおける前記モビリティインスタンスの収容状況を示す情報を管理するキャパシティインスタンス管理部と、
    前記キャパシティインスタンスのキャパシティが超過していることを検出する超過検出部と、をさらに備え、
    前記データ配信部は、前記キャパシティインスタンスのキャパシティが超過していることが検出された場合に、前記キャパシティインスタンスに収容されている同一の移動を行うグループに属する前記モビリティインスタンスに対して、キャパシティが超過していない別のキャパシティインスタンスに関する情報を送信する
    請求項11に記載のモビリティデータ処理装置。
  13. 前記モビリティインスタンスの複数のモビリティデータを比較して、モビリティインスタンスの状態を抽出する抽出部と、
    前記モビリティインスタンスの状態に基づいて、前記モビリティインスタンスの前記収容状況を集計し、前記キャパシティインスタンス管理部に登録する集計部と、
    をさらに備える
    請求項12に記載のモビリティデータ処理装置。
  14. 実空間に存在する移動可能な1以上のモビリティインスタンスについて、他のモビリティインスタンスとの移動の関連性に関する特徴を示す情報であるモビリティコンテキストを特定するモビリティデータ処理装置によるモビリティデータ処理方法であって、
    複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶し、
    前記モビリティデータに対して、前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行し、
    前記処理後において、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定する
    モビリティデータ処理方法。
  15. ネットワークを介して通信可能な管理サーバと、移動体端末とを備えるモビリティデータ処理システムであって、
    前記管理サーバは、
    複数のモビリティインスタンスの空間情報及び時間情報を含むモビリティデータを記憶するモビリティデータ管理部と、
    前記モビリティデータに対して、前記モビリティコンテキストの特定を向上するための所定の処理を実行する処理実行部と、
    前記処理実行部により処理が行われた後に、一のモビリティインスタンスのモビリティデータと、他のモビリティインスタンスのモビリティデータとの時間距離及び空間距離に基づいて、前記一のモビリティインスタンスのモビリティコンテキストを特定するモビリティコンテキスト特定部と、
    を備えるモビリティデータ処理システム。
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