JP2024070147A - データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】多様な情報の効率的な利用を実現すること。【解決手段】演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成し、前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理装置。【選択図】図1
Description
本発明は、データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法に関する。
従来、列車の安全運行を確保するため、特開2011-31711号公報(特許文献1)に記載の技術がある。この公報には、「車上にて情報を集約する高度列車安全制御システムにおいて、線区内の地理空間情報を記憶する記憶装置を有する制御処理装置と車上観測装置とリアルタイム列車位置・速度計測装置とを有する列車と、線区内の地上観測装置と、指令所と、気象情報や地震情報の提供を行う外部機関とを備え、前記地上観測装置からの地上観測データと、前記車上観測装置からの車上観測データと、前記リアルタイム列車位置・速度計測装置からの車両の位置・速度情報と、前記地理空間情報と、前記外部機関からの気象情報や地震情報と、前記指令所から送信される他列車から得られた観測データとを組み合わせることにより、前記列車において高精度の災害予測を行う」という記載がある。
従来の技術では、地上や他の車両で収集した情報を車上に集約し、災害を予測して運転制御に反映させることができる。しかしながら、収集可能な情報の多様性や、収集した情報の利用方法の多様性に対する考慮はなされていなかった。
例えば、車両の位置情報を収集する場合には、速度パルスからの移動距離情報、GPS(Global Positioning System)による位置情報、ドア開のイベントに基づく位置情報などを用いることができる。これらの位置情報は、形式や信頼度が異なるため、如何にして形式等の差異を超えて簡易に取り扱うかが重要な課題となっていた。さらに、位置情報は、運行制御、障害対応、分析など様々な目的・用途で使用され、目的・用途に応じてデータの数や信頼性に対する要求が異なる。
このように信頼性の異なる複数の種別のデータを総合的に用いて分析を行う場合、データを突合して組み合わせる工程を自動化することは困難であった。
同様に、信頼性の異なる複数の種別のデータに基づいて、鉄道車両の運転支援や自動運転を行う場合には、鉄道車両の制御のタイミングに合わせて、複数の種別のデータから必要な情報を抽出し、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することが困難であった。
ここでは鉄道の運行に関する情報を分析する場合を例示したが、このような問題は分析対象のデータに信頼性の異なる多様なデータが含まれる場合に広く発生する。
同様に、信頼性の異なる複数の種別のデータに基づいて、鉄道車両の運転支援や自動運転を行う場合には、鉄道車両の制御のタイミングに合わせて、複数の種別のデータから必要な情報を抽出し、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することが困難であった。
ここでは鉄道の運行に関する情報を分析する場合を例示したが、このような問題は分析対象のデータに信頼性の異なる多様なデータが含まれる場合に広く発生する。
そこで、本発明では、多様な情報の効率的な利用を実現することを目的とする。
上記目的を達成するために、代表的な本発明のデータ管理装置及びデータ管理システムの一つは、演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成し、前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とする。
また、代表的な本発明のデータ管理方法の一つは、データ管理装置が、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップとを含み、前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とする。
また、代表的な本発明のデータ管理方法の一つは、データ管理装置が、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップとを含み、前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とする。
本発明によれば、多様な情報の効率的な利用を実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
以下、本発明を実施するための形態例について、図を参照して説明する。
まず、実施例1として、鉄道の運行に関する多様なデータを分析する鉄道運行データ管理システムについて説明する。次に、実施例2として、鉄道運行データ管理システムが分析結果を利用して鉄道車両の運転支援や自動運転を行う例について説明する。
なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
まず、実施例1として、鉄道の運行に関する多様なデータを分析する鉄道運行データ管理システムについて説明する。次に、実施例2として、鉄道運行データ管理システムが分析結果を利用して鉄道車両の運転支援や自動運転を行う例について説明する。
なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
図1は、鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。
鉄道運行データ管理システムは、ユーザ端末1と、データ管理装置としてのサーバシステム2を備える。
ユーザ端末1は、その内部にCPU(Central Processing Unit)1-3及び主記憶装置1-4を備えたコンピュータであり、表示装置1-1や補助記憶装置であるディスク1-2などの周辺機器が接続される。
ユーザ端末1は、ユーザ9の操作を受け付けて、サーバシステム2に対してデータ提供要求を送信する。そして、サーバシステム2からデータ応答を受信し、表示装置1-1に表示させる。
鉄道運行データ管理システムは、ユーザ端末1と、データ管理装置としてのサーバシステム2を備える。
ユーザ端末1は、その内部にCPU(Central Processing Unit)1-3及び主記憶装置1-4を備えたコンピュータであり、表示装置1-1や補助記憶装置であるディスク1-2などの周辺機器が接続される。
ユーザ端末1は、ユーザ9の操作を受け付けて、サーバシステム2に対してデータ提供要求を送信する。そして、サーバシステム2からデータ応答を受信し、表示装置1-1に表示させる。
サーバシステム2は、1又は複数のサーバ3と、1又は複数のストレージ5を有する。
ストレージ5は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶する記憶装置である。また、ストレージ5は、検索ログを記憶することもできる。
1又は複数のサーバ3の一つであるサーバ3-aを例示し、サーバ3の構成を説明する。サーバ3は、演算装置であるCPU3-1、主記憶装置であるメモリ3-2、ネットワークインターフェースカード(NIC)3-3、ディスクコントローラ3-4、補助記憶装置であるディスク3-5を有する。
ストレージ5は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶する記憶装置である。また、ストレージ5は、検索ログを記憶することもできる。
1又は複数のサーバ3の一つであるサーバ3-aを例示し、サーバ3の構成を説明する。サーバ3は、演算装置であるCPU3-1、主記憶装置であるメモリ3-2、ネットワークインターフェースカード(NIC)3-3、ディスクコントローラ3-4、補助記憶装置であるディスク3-5を有する。
CPU3-1は、メモリ3-2にプログラムやデータを展開し、プログラムを順次実行することで、各種機能を実現する。
具体的には、メモリ3-2には、OS(Operating System)3-11、対ユースケース閾値表3-12、状態管理機能3-13、次元統合テーブル3-14、信頼度分析機能3-15、鉄道トポロジー管理テーブル3-21、ダイヤ情報3-22、事管理辞書3-23、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅3-24、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25に関するデータが展開される。
具体的には、メモリ3-2には、OS(Operating System)3-11、対ユースケース閾値表3-12、状態管理機能3-13、次元統合テーブル3-14、信頼度分析機能3-15、鉄道トポロジー管理テーブル3-21、ダイヤ情報3-22、事管理辞書3-23、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅3-24、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25に関するデータが展開される。
OS3-11は、サーバ3の基本的な動作の制御を担うプログラム群である。
対ユースケース閾値表3-12は、ユースケースごとに求められるデータの閾値を対応付けたテーブルである。
状態管理機能3-13は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、状態情報について生じた誤差を発生誤差として求める機能である。
次元統合テーブル3-14は、階層化されたデータ取得目的と、検索の結果に対応する状態情報のデータテーブルと、状態情報の発生誤差とを対応付けたテーブルである。
対ユースケース閾値表3-12は、ユースケースごとに求められるデータの閾値を対応付けたテーブルである。
状態管理機能3-13は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、状態情報について生じた誤差を発生誤差として求める機能である。
次元統合テーブル3-14は、階層化されたデータ取得目的と、検索の結果に対応する状態情報のデータテーブルと、状態情報の発生誤差とを対応付けたテーブルである。
信頼度分析機能3-15は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報について、信頼度の分析を行う機能である。
例えば、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、GPS位置情報を取得した場合、信頼度分析機能3-15は、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じてGPS位置情報の信頼性を変更する。そして、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合し、最終的な位置情報の信頼性を求める。
信頼度分析機能3-15は、データ提供要求が許容誤差を指定した場合には、検索結果の状態情報とともに、発生誤差と許容誤差との比較結果をさらに提供する。
例えば、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、GPS位置情報を取得した場合、信頼度分析機能3-15は、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じてGPS位置情報の信頼性を変更する。そして、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合し、最終的な位置情報の信頼性を求める。
信頼度分析機能3-15は、データ提供要求が許容誤差を指定した場合には、検索結果の状態情報とともに、発生誤差と許容誤差との比較結果をさらに提供する。
鉄道トポロジー管理テーブル3-21は、鉄道のネットワーク構成を示すネットワークトポロジーを管理するテーブルである。
ダイヤ情報3-22は、鉄道の運行状況を示すデータである。
事管理辞書3-23は、分析の対象となる事象と、その事象の発生時の状態情報とを対応付けたデータである。
検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅3-24は、ノウハウデータ3-25を用いてデータを検索し、検索結果の所定範囲を使用するときに、妥当な所定範囲の大きさを妥当幅として定めたものである。この妥当幅は、検索ログに含まれるデータの編集の実績から求める。
抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25は、検索ログからデータの取得と編集のノウハウを生成したものである。検索ログには、指定された検索条件、検索結果、検索に要した時間、検索結果に対して行われた編集内容が含まれている。鉄道運行データ管理システムは、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成する。このクエリは、前記分析対象に対する定型化したデータ処理である。このクエリを使用すれば、過去に熟練者が行った検索や編集を、以降の任意の時点での検索や編集に活用できる。
ダイヤ情報3-22は、鉄道の運行状況を示すデータである。
事管理辞書3-23は、分析の対象となる事象と、その事象の発生時の状態情報とを対応付けたデータである。
検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅3-24は、ノウハウデータ3-25を用いてデータを検索し、検索結果の所定範囲を使用するときに、妥当な所定範囲の大きさを妥当幅として定めたものである。この妥当幅は、検索ログに含まれるデータの編集の実績から求める。
抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25は、検索ログからデータの取得と編集のノウハウを生成したものである。検索ログには、指定された検索条件、検索結果、検索に要した時間、検索結果に対して行われた編集内容が含まれている。鉄道運行データ管理システムは、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成する。このクエリは、前記分析対象に対する定型化したデータ処理である。このクエリを使用すれば、過去に熟練者が行った検索や編集を、以降の任意の時点での検索や編集に活用できる。
図2は、データ提供要求の入力の説明図である。ユーザ端末1の表示装置1-1は、図2に示したデータ提供要求のための入力領域を画面1-1-1に表示している。
入力領域は、データタイプ、対象データ識別子、誤差値、検索条件の内容、検索条件の指定ボックスを有する。データタイプは、データ編集用情報の検索に用いるデータのタイプである。
データタイプは、図1に示した鉄道トポロジー管理テーブル3-21、ダイヤ情報3-22、事管理辞書3-23、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅3-24、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25に対応する。
対象データ識別子は、対象のデータをどのように識別するかを示す。例えば、鉄道トポロジー管理テーブル及びダイヤ情報では、「列/入れ子データ/構造識別子/対象識別子」のように、対象データの格納場所を階層構造の位置によって示す。事情報では、事象の種別に対して予め付与された識別子を用いる。妥当幅では、時刻やキロ程で識別可能である。重ね合わせ後のノウハウデータは、過去の検索ログから生成されるものであり、図2の状態ではまだ生成されていない。
誤差値は、その項目で許容する最大値と最小値の幅を示している。図2では、鉄道トポロジー管理テーブルとダイヤ情報については、誤差値が「なし」と指定した状態を示している。また、事情報については、「重障害」と指定した状態を示している。時刻の妥当幅については「60分」と指定した状態を示している。キロ程の妥当幅については「0.2m」と指定した状態を示している。
検索条件の内容では、そのデータタイプの値に対する具体的な検索条件を入力可能である。検索条件の指定ボックスは、そのデータタイプを検索条件として使用するか否かを指定することができる。なお、図2に示したデータタイプはあくまで一例であり、適宜追加可能である。このため、条件を追加するためのボタンも入力領域に設けられている。
図3~図10は、データ提供要求に応答して提供したデータに対する編集の説明図である。図3では、表示装置1-1は、データ提供要求の結果として、距離や位置に関する種類の異なる2つのデータを表示している。
1つのデータは、速度パルスからの移動距離情報、いわゆるキロ程である。キロ程は、鉄道車両の走行速度が3k/m以下のときには、車輪の回転に基づく速度パルスを精度よく得ることが難しいために信頼度が低くなり、走行速度が3k/mを超えれば高い信頼性を示す。
もう1つのデータは、駅で鉄道車両がドアを開くイベント、いわゆるドア開イベントである。ドア開イベントは、鉄道車両の位置をホームに対して精度よく合わせることを条件に発生するため、キロ程よりも信頼性が高い。しかし、ドア開イベントは、駅のホームでピンポイントに発生するため、駅と駅の間の走行中における位置情報を提供することはできない。
図3において、表示装置1-1の画面1-1-1は、データ編集レイヤ追加領域1-1-1a、カーソル1-1-1bを表示する。また、画面1-1-1は、編集画面のボタンとして、レイヤ削除ボタン1-1-1c、尺度調整ボタン1-1-1d、レイヤ位置合わせ1-1-1e、カット面条件設定ボタン1-1-1f、横軸選択ボタン1-1-1gを表示する。
図3のデータ編集レイヤ追加領域1-1-1aは、キロ程のデータとドア開イベントデータについて、データ種別、対象データ識別子、誤差値、データと信頼度、活用可否判定を示している。活用可否判定は、そのデータを使用するか否かを選択するチェックボックスである。カーソルを用いてチェックボックスをオン状態にすると、対応するデータにレイヤが割り当てられ、データの重ね合わせが可能となる。図3では、キロ程にレイヤ1を割り当て、レイヤ2にドア開イベントを割り当てた状態を示している。
図4では、レイヤ位置合わせボタン1-1-1eが操作され、レイヤ1の横軸に時刻が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・編集画面時刻スケールとデータの時刻の差「-300msec」
・各レイヤの時刻の誤差範囲「+-10sec」
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・編集画面時刻スケールとデータの時刻の差「-300msec」
・各レイヤの時刻の誤差範囲「+-10sec」
図5では、レイヤ位置合わせボタン1-1-1eが操作され、レイヤ1の横軸にキロ程が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・編集画面キロ程スケールとデータの差「-30m」
・各レイヤのキロ程の誤差範囲「100m」
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・編集画面キロ程スケールとデータの差「-30m」
・各レイヤのキロ程の誤差範囲「100m」
図6では、カット面条件設定ボタン1-1-1fが操作され、カーソル1-1-1bによってレイヤ1の信頼度が選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「80%未満」
なお、ここではカット面条件保存ボタン1-1-1hも表示しているが、このボタンの詳細については後述する。
また、データの値からの判断で取り除く切片については、図6の段階では入力を受け付けていない。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「80%未満」
なお、ここではカット面条件保存ボタン1-1-1hも表示しているが、このボタンの詳細については後述する。
また、データの値からの判断で取り除く切片については、図6の段階では入力を受け付けていない。
図7では、カット面条件設定ボタン1-1-1fが操作され、カーソル1-1-1bによってレイヤ1のデータが選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・データの値からの判断で取り除く切片「30未満」
・横軸の数値からの判断で取り除く切片「XXXより上」
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・データの値からの判断で取り除く切片「30未満」
・横軸の数値からの判断で取り除く切片「XXXより上」
図8では、信頼度とデータ面の値とに基づいてレイヤ1のデータを切り出した結果を示している。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「80%未満」
・データの値からの判断で取り除く切片「30%未満」
ここでのプロパティは、表示中のレイヤ1のデータが、どのカット面条件で切り出した結果であるかを示している。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ1」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「80%未満」
・データの値からの判断で取り除く切片「30%未満」
ここでのプロパティは、表示中のレイヤ1のデータが、どのカット面条件で切り出した結果であるかを示している。
図9では、尺度調整ボタン1-1-1dが操作され、カーソル1-1-1bによってレイヤ2のデータの縮尺が変更されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ2」
・横軸縮尺との比率「-8%」
この状態で、カット面条件保存ボタン1-1-1hを操作すると、図9の状態に移行する。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ2」
・横軸縮尺との比率「-8%」
この状態で、カット面条件保存ボタン1-1-1hを操作すると、図9の状態に移行する。
図10では、画面1-1-1は、カット面条件設定および縮尺調整を適用した後のレイヤ1及びレイヤ2のデータを表示している。そして、プロパティとして、各種条件、ノウハウ名の入力フォーム、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン1-1-1jを表示している。
各種条件は、期間に対する条件や、各レイヤに対するカット面の条件、妥当幅などである。これらは、それまでの編集操作に基づいて表示される。また、これらの条件は、適宜追加、削除、修正することができる。このように、実際に行った検索と編集の内容をベースとして、条件の追加、削除、修正を行うことで、以降の分析に適用可能な定式化したデータ処理を行うクエリを生成することができる。このクエリを用いることで、例えば熟練者が行ったデータ処理と同様のデータ処理を簡易に実行可能であり、いわば熟練者のノウハウをクエリに変換したものである。
ノウハウ名は、定式化したデータ処理に対して付与する名称である。この名称は、任意に付与してもよいし、データ処理の内容に基づいて生成してもよい。各種条件とノウハウ名を入力した後、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン1-1-1jを操作すると、サーバ3はクエリの生成を自動実行する。
サーバ3は、生成されたクエリを抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ3-25として記憶し、以降の分析の際に候補として表示する。このクエリが選択されると、サーバ3は、データ提供要求パケットと同様のデータ提供要求を生成し、対応するデータに対する編集を実行する。
図11は、データ提供要求パケットの具体例である。図11には、イベント区間と多次元許容範囲を指定するパケット1-1-2a、時間区間と多次元許容範囲を指定するパケット1-1-2bを例示している。これらのパケットは、データ分析目的、多次元許容量、時刻又はイベントによる区間など、データを絞り込む情報をサーバ3に送るための要素を含む。
例えば、パケット1-1-2aでは、データ分析目的が「過去歴分析/停車時間/停車時間分析/運行効率」である。また、多次元許容が「“*/キロ程”, value: “0”, unit“m”」と指定されている。このように、ワイルドカード「*」を用いてデータの一部を無視することで、任意のデータ形式で格納されたデータベースから、「キロ程」で単位が「m」のデータを検索することができる。なお、キロ程は、速度パルスに基づいて求められた移動距離を示す。
また、パケット1-1-2aが「制御イベント/ドア開」から「制御イベント/ドア閉」までのイベントを指定しているのに対し、パケット1-1-2bは「2021-01-01T00:00:00」から「2021-01-01T00:01:00」までの時間を指定している。このように、検索範囲の期間について、任意の形式を指定して検索を行うことができる。
図12は、次元統合テーブルの具体例である。次元統合テーブル3-14は、少なくとも1階層以上に階層化されたデータ取得目的(ユーザ入力値)、サーバ3側のデータのテンプレートとその学習状態、データテーブル、対象データ識別子、許容誤差と比較するための発生誤差値を含む管理テーブルであり、分析目的と対象データの自動学習等に用いられる。
図13は、編集画面と連動したデータ検索編集クエリの生成のフローチャートである。まず、サーバ3は、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みを行う(ステップS100)。この絞り込みには、データの格納場所やデータ自体の構造を示す識別子を利用することができる。特に、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みとしては、鉄道トポロジーやダイヤ情報に基づくデータの特定が該当する。また、鉄道の特性として、形式と信頼性が異なるが重ね合わせが可能な多種多様の情報を用いている点がある。このような情報を適宜選択し、編集し、重ね合わせることで目的とするデータを得る。
すなわち、ステップS100の前段階として、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップが存在する。そして、ステップS100は、状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、を内包する。
ステップS100の後、サーバ3は、編集画面での信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせを行う(ステップS101)。すなわち、このステップS101は、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップを内包する。
ステップS101の後、サーバ3は、編集作業での加工条件を、データ検索編集クエリへの自動変換を行う(ステップS102)。このステップS102は、データ提供要求と編集の内容に基づいて、分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップである。
図14は、鉄道トポロジーの説明図である。図14に示すように、路線における駅、番線、信号設備などは、トポロジーにおけるノードとリンクとして管理可能である。そして、路線における距離などの情報は、トポロジーのノードに各種座標系を与えることで管理可能である。
さらに、トポロジーのノードとリンクに対して、情報種別、状態、発生誤差を対応付けたテーブルを設けることで、鉄道の運行状態の統合管理することができる。
図15は、ノードの誤差についての説明図である。鉄道トポロジーのノードは、階層を形成している場合がある。例えば、図15では、Platform Edge(番線と線路の境界)、Platform(番線)、OperationalPoin(駅)、RailwayLine(路線)が階層を形成している。
上層のノードが下層のノードの情報を集約し、サーバ3に提供するケースでは、情報を集約するときに誤差が大きくなり、信頼度が低下する。しかし、サーバ3は、信頼度の異なる情報を重ね合わせて使用するので、信頼度の低い情報も有効に活用できる。
図16は、実施例2の鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。実施例2では、鉄道車両の走行状態を示す情報をリアルタイムでサーバシステム2に提供する。サーバ3は、実施例1に示した構成に加え、イベント受信毎ノウハウ検索機能3-26とプリフェッチ条件テーブル3-27をさらに備えている。
イベント受信毎ノウハウ検索機能3-26は、鉄道車両に関するリアルタイムのイベントに対し、実行すべきクエリを抽出済重ね合わせ後のノウハウデータ3-25から検索する機能である。プリフェッチ条件テーブル3-27は、鉄道車両の制御のタイミングに合わせて、複数の種別のデータから必要な情報を抽出し、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信するための条件を示すテーブルである。
図17は、実施例2の車両制御についての説明図である。図18では、レイヤ1のデータに基づいて、レイヤ2の制御イベントを実行する場合を示している。現在カーソルは、各レイヤの現在の時点を示しており、レイヤ1のデータの現在カーソルの位置に基づいて、レイヤ2の制御イベントが実行されることになる。今回は制御命令の発行の場合を例としているが、制御自体は車両側で行う前提で制御に必要な情報を送信するだけの場合でも同様の説明図、フローチャートとなる。
図18は、列車からのイベント情報をトリガーとする制御のフローチャートである。まず、サーバ3が、列車からのイベントを受信する(ステップS200)。サーバ3のイベント受信毎ノウハウ検索機能3-26は、受信したイベントに該当するノウハウテンプレートの検索を行う(ステップS201)。この検索により、イベント受信毎ノウハウ検索機能3-26は、すでにテンプレートが稼働しているか否かをチェックする。
検索の結果、該当テンプレートが起動していなければ(ステップS202;No)、イベント受信毎ノウハウ検索機能3-26は、ノウハウテンプレートを起動してアクティブにする(ステップS203)。
該当テンプレートが起動中である場合(ステップS202;Yes)、もしくはステップS203でテンプレートをアクティブにしたのち、サーバ3は、起動中のノウハウテンプレートに現在情報をプロットし、状態の良し悪し判定と制御命令の発行を行う(ステップS204)。
図19~図20は、実施例2のノウハウ生成についての説明図である。図19では、レイヤ1のデータを取得し、レイヤ2の制御イベントを実行する場合を示している。レイヤ1のデータの取得、取得したデータの編集、レイヤ2の制御イベントの実行は、ノウハウデータとして抽出済重ね合わせ後のノウハウデータ3-25に登録しておく。ここで、レイヤ1のデータ取得から、レイヤ2の制御イベントの実行までには、ある程度の時間を要する。そこで、十分にノウハウデータの読み込みが間に合う時間が確保できるプリフェッチトリガを選択し、当該プリフェッチトリガとノウハウデータを対応付けてプリフェッチ条件テーブル3-27に登録する。図19では、レイヤ3のデータをプリフェッチトリガとして選択した状態を示している。
また、図20に示すように、制御イベントの実行命令には、論理計算を用いることができる。そのため、ノウハウデータを登録する画面1-1-1には、使用するデータのレイヤと、論理計算の演算を入力するエリアと、論理計算が成立したときに実行する命令を入力する入力フォームとを設けておく。
図21~図23は、鉄道運行中の画面の具体例である。
図21では、画面1-1-1は、ノウハウデータの詳細分析を表示している。この詳細分析では、ノウハウデータで用いる各データについて、その時点の値を判定して表示する。判定の結果は、例えば「許容範囲」、「遅延中」、「欠落」などである。
図22では、画面1-1-1は、イベントの遷移状況を表示している。このイベントの遷移状況を用いることで、現在の状況からどのようなイベントに遷移する可能性があるかを確認できる。また、ノウハウデータに登録されている状態遷移と、現行列車からのイベント統計情報とを比較し、制御改善に寄与するデータを蓄積することができる。
図23では、画面1-1-1は、制御フローの状況を示している。この制御フローの状況は、鉄道車両の制御の進捗を可視化することができる。また、制御の分岐において、遷移確率の分布を表示することも可能である。
図21では、画面1-1-1は、ノウハウデータの詳細分析を表示している。この詳細分析では、ノウハウデータで用いる各データについて、その時点の値を判定して表示する。判定の結果は、例えば「許容範囲」、「遅延中」、「欠落」などである。
図22では、画面1-1-1は、イベントの遷移状況を表示している。このイベントの遷移状況を用いることで、現在の状況からどのようなイベントに遷移する可能性があるかを確認できる。また、ノウハウデータに登録されている状態遷移と、現行列車からのイベント統計情報とを比較し、制御改善に寄与するデータを蓄積することができる。
図23では、画面1-1-1は、制御フローの状況を示している。この制御フローの状況は、鉄道車両の制御の進捗を可視化することができる。また、制御の分岐において、遷移確率の分布を表示することも可能である。
上述してきたように、開示の実施例によれば、データ管理装置としてのサーバ3を含む鉄道運行データ管理システムは、演算装置としてのCPU3-1と、記憶装置としてのストレージ5を備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する。そして、前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集である。
このため、データ管理装置及びデータ管理システムは、多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
具体的には、信頼性が変化するデータを視覚的に比較し、条件処理に対する情報の自動突合せを行い、それらの組み合わせ結果と目的を管理することができる。
さらに状態として認知される事(静的・動的イベント情報)とそれを分析するための妥当な時間幅への変換を含むクエリ生成自動化を達成することができる。
また、多階層における紐づけを事(静的・動的イベント情報)を軸として編集できる機能と画面を提供し、それらの操作ログから、多数の関係するクエリ変換ルールのノウハウセットを自動生成可能である。
また、複数の状態情報を値や信頼度に基づいて切り出し、重ね合わせる編集処理を定型化することで、熟練者のノウハウを広く活用可能となる。
このため、データ管理装置及びデータ管理システムは、多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
具体的には、信頼性が変化するデータを視覚的に比較し、条件処理に対する情報の自動突合せを行い、それらの組み合わせ結果と目的を管理することができる。
さらに状態として認知される事(静的・動的イベント情報)とそれを分析するための妥当な時間幅への変換を含むクエリ生成自動化を達成することができる。
また、多階層における紐づけを事(静的・動的イベント情報)を軸として編集できる機能と画面を提供し、それらの操作ログから、多数の関係するクエリ変換ルールのノウハウセットを自動生成可能である。
また、複数の状態情報を値や信頼度に基づいて切り出し、重ね合わせる編集処理を定型化することで、熟練者のノウハウを広く活用可能となる。
また、一例として、前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御と定式化したデータの関連付けを行う処理である。
さらに、前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に応じ、必要な情報を事前に取得する。
このため、鉄道車両の走行状態に応じた情報を、制御のタイミングに合わせて、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することで、運転支援や自動運転に用いることができる。
具体的には、制御判断に必要な情報を所得するノウハウ情報と、その情報を妥当な時間幅で前もってプリフェッチ可能なように、前兆として受信されるリアルタイムイベントとの紐づけによる自動運転支援情報の取得が可能である。
また、多階層の事(静的・動的イベント情報)を軸とするクエリ変換ルールのノウハウセットと、プリフェッチ条件情報を持ち、リアルタイム受信イベントをトリガーとして自動運転支援情報を提供できる。
さらに、前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に応じ、必要な情報を事前に取得する。
このため、鉄道車両の走行状態に応じた情報を、制御のタイミングに合わせて、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することで、運転支援や自動運転に用いることができる。
具体的には、制御判断に必要な情報を所得するノウハウ情報と、その情報を妥当な時間幅で前もってプリフェッチ可能なように、前兆として受信されるリアルタイムイベントとの紐づけによる自動運転支援情報の取得が可能である。
また、多階層の事(静的・動的イベント情報)を軸とするクエリ変換ルールのノウハウセットと、プリフェッチ条件情報を持ち、リアルタイム受信イベントをトリガーとして自動運転支援情報を提供できる。
なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、かかる構成の削除に限らず、構成の置き換えや追加も可能である。
例えば、検索や編集のクエリの集合であるノウハウデータは、実際の操作を行ったときに登録して生成してもよいし、検索や編集のログを蓄積しておき、後から任意のタイミングで生成することも可能である。
また、常時の実施例は鉄道の運行を例に説明を行ったが、多様なデータを分析対象とするシステムであれば任意のシステムに適用可能である。
また、常時の実施例は鉄道の運行を例に説明を行ったが、多様なデータを分析対象とするシステムであれば任意のシステムに適用可能である。
1:ユーザ端末、1-1:表示装置、1-1-1:画面、1-1-2:パケット、1-2:ディスク、1-4:主記憶装置、2:サーバシステム、3:サーバ、3-1:CPU、3-2:メモリ、3-4:ディスクコントローラ、3-5:ディスク、3-12:対ユースケース閾値表、3-13:状態管理機能、3-14:次元統合テーブル、3-15:信頼度分析機能、3-21:鉄道トポロジー管理テーブル、3-22:ダイヤ情報、3-23:事管理辞書、3-24:妥当幅、3-25:ノウハウデータ、3-26:イベント受信毎ノウハウ検索機能、3-27:プリフェッチ条件テーブル、5:ストレージ、9:ユーザ
Claims (7)
- 演算装置と、
記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
前記演算装置は、
前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
提供した状態情報に対する編集を受け付け、
前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成し、
前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理装置。 - 請求項1に記載のデータ管理装置であって、
前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、
前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御と定型化したデータの関連付けを行う処理であることを特徴とするデータ管理装置。 - 請求項2に記載のデータ管理装置であって、
前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に関連する情報を事前に作成することを特徴とするデータ管理装置。 - 請求項3に記載のデータ管理装置であって、
前記定型化したデータ処理により取得した情報を用いて前記鉄道車両の走行を自動制御することを特徴とするデータ管理装置。 - 請求項3に記載のデータ管理装置であって、
前記定型化したデータ処理により取得した情報を用いて前記鉄道車両の走行の制御に必要な情報を車両に送信することを特徴とするデータ管理装置。 - 演算装置と、
記憶装置とを備え、
前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
前記演算装置は、
前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
提供した状態情報に対する編集を受け付け、
前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成し、
前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理システム。 - データ管理装置が、
分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、
前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、
形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、
前記検索の結果を提供するステップと、
提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、
前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップと
を含み、
前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせで前記状態情報の信頼度を判定し、前記状態情報の値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022180580A JP2024070147A (ja) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 |
PCT/JP2023/039822 WO2024101293A1 (ja) | 2022-11-10 | 2023-11-06 | データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022180580A JP2024070147A (ja) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2024070147A true JP2024070147A (ja) | 2024-05-22 |
Family
ID=91121787
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2022180580A Pending JP2024070147A (ja) | 2022-11-10 | 2022-11-10 | データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2024070147A (ja) |
-
2022
- 2022-11-10 JP JP2022180580A patent/JP2024070147A/ja active Pending
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