JP4648204B2 - センサ端末 - Google Patents
センサ端末 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4648204B2 JP4648204B2 JP2006010034A JP2006010034A JP4648204B2 JP 4648204 B2 JP4648204 B2 JP 4648204B2 JP 2006010034 A JP2006010034 A JP 2006010034A JP 2006010034 A JP2006010034 A JP 2006010034A JP 4648204 B2 JP4648204 B2 JP 4648204B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- sensor information
- information
- event
- probability
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Arrangements For Transmission Of Measured Signals (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
Description
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、複雑なパラメータの設定などを行う必要がなく、重要な情報を優先的にサーバに送信することができるセンサ端末を提供することを目的とする。
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルと、前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルと、前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求める手段とを具備することを特徴とするセンサ端末、である。
図1は、本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムの全体図である。
同図に示すように、蓄積サーバ1にはネットワークを介して複数のセンサ端末2(2−1〜2−n)が接続されている。各センサ端末2(2−1〜2−n)には複数のセンサ3(3−1〜3−n)が接続されている。
蓄積サーバ1は、イベント検出部11、情報蓄積部12及びイベント発生情報フィードバック部13を具備している。情報蓄積部12は、センサ端末2のセンサ情報送信部22から送信されたセンサ情報を蓄積する。
イベント発生情報フィードバック部13は、イベント検出部11によってイベントが検出された場合に、イベントが発生したセンサ情報を送信したセンサ端末2に、イベントが発生した旨及びイベントが発生したセンサ情報に含まれるサンプリング時刻(サンプリング番号)を含むイベント発生情報を送信する。なお、イベントが発生したセンサ情報を送信したセンサ端末は、当該センサ情報にセンサ端末の識別情報が含まれていることからイベント発生情報フィードバック部13により認識可能である。
同図に示すように、センサ端末2は、センサ情報受信部31、センサ情報一時保存部32、確率テーブル計算・保持部33、イベント発生確率予測部34、イベント発生情報受信部35、優先制御部36及びセンサ情報送信部37を有する。
センサ情報一時保存部32は、センサ情報受信部31にて受信したセンサ情報を一時的に保存する。
確率テーブル計算・保持部33は、センサ情報一時保存部32に一時的に格納されたセンサ情報及びイベント発生情報受信部35にて受信されたイベント発生情報に基づいて、確率テーブルを計算して保持する。この確率テーブルの計算の詳細については後述する。
ここで、「イベント発生確率」とは、センサ端末2が蓄積サーバ1へセンサ情報を送った時、蓄積サーバ1がイベントを発生する確率を意味する。センサ端末2が複数あり、イベントの発生条件が変更されたりする可能性があることから、センサ端末2がイベント発生を完全に判断することはできない。
優先制御部36は、イベント発生確率予測部34によって予測されたイベント発生確率が所定の発生確率を超えているか否かの判断を行い、超えていると判断された場合には、センサ情報送信部37に対して、センサ情報の優先制御処理を行なわせる。この優先制御処理の具体的な方法については後述する。
センサ端末2からセンサ情報を受信すると(S1)、この受信したセンサ情報を情報蓄積部12に格納する(S2)。イベント検出部11は、情報蓄積部12に格納されたセンサ情報と予め定められたイベント発生条件とを比較(S3)することにより、イベントを発生させる必要があるか否かを判断する(S4)。
まず、センサ端末2に接続されたセンサ3からセンサ情報を受信する(S11)。そして、この受信したセンサ情報に基づいて、イベント発生確率テーブルを生成するための処理が行なわれる(S12)。その後、S12において生成されたイベント発生確率テーブルに基づいて、イベント発生確率の計算が行われ(S13)、この計算されたイベント発生確率に基づいて、イベントが発生したセンサ情報の優先制御処理が行なわれ(S14)、この優先制御処理が行なわれたセンサ情報が蓄積サーバ1に送信される(S15)、処理が終了する。
図5は、S12におけるイベント発生確率テーブル生成処理の動作の詳細を説明するためのフローチャートである。なお、このイベント発生確率テーブルの生成処理は、確率テーブル計算・保持部33によって行われる。
そして、取得した過去のセンサ情報及びイベント発生情報から状態推移テーブルを作成する(S23)。図6は、変換前のセンサ情報テーブルと、変換後の推移テーブルとの関係の一例を示す図である。同図に示すように、各センサ端末毎に、図6に示すように、該当するセンサから送られてくるセンサ情報に含まれるセンサID、サンプリング番号及びセンシングデータで構成されるセンサ情報テーブルを、図7に示す状態推移テーブルに変換する。
S23において、状態推移テーブルが作成されると、次に、この作成された状態推移テーブルを行と列とに分解した確率テーブル作るための窓を設定する(S24)。本実施の形態においては、2個のサンプルを使って確率テーブルを作る。図8に示すように、センサの数が2つ、サンプル数2なので、計4個のテーブルを作ることができる。なお、サンプル数については、センサ端末の処理性能に基づいて定められる。
本実施の形態においては、状態推移テーブルの状態情報を行と列とに分解することにより、それぞれの出現確率を算出し、これらの複合確率を利用してパターン数を減少させている。上述の4つの入力データ、4サンプリングの例では、行が108パターン(3の3乗×4)、列が243パターン(3の4乗×3)の合計351パターンとなり、計算量、データ量を削減することができる。
イベント発生確率予測部34は、センサ情報受信部31からセンサ情報を取得し(S31)、3状態に変換した後、S12において作成されたイベント発生確率テーブルを使用して、取得したセンサ情報の各行と列のイベント発生確率を取得する(S32)。
同図において、いま、サンプリング番号「−1」、「0」のセンサ情報を取得すると、これを3状態の状態推移テーブルに変換する。そして、この取得したセンサ情報に設定された各窓の状態、例えば、センサ1の行の窓に対応する確率テーブルは、図9に示したテーブル1であり、このテーブル1からセンサ1の行の窓の変化パターン「→↑」に対応するイベント発生確率「1」を決定する。また、センサ2の行の窓に対応する確率テーブルは、図10に示したテーブル2であり、このテーブル2からセンサ2の行の窓の変化パターン「↓↓」に対応するイベント発生確率「0.5」を決定する。列についても、同様の手法で、イベント発生確率「0.25」、「1」が決定される。
複合確率 = (1+0.5+1+0.25) / 4
=0.6875
となる。
そして、S33において計算された複合確率をイベント発生確率として(S34)、イベント発生確率予測部34におけるS13のイベント発生確率予測処理を終了する。S13において、イベント発生確率の計算を行った後、取得したセンサ情報の優先制御処理が優先制御部36において行われる(S14)。
優先制御部36は、イベント発生確率予測部34により計算されたイベント発生確率(複合確率)を取得し(S41)、この取得したイベント発生確率が設定値よりも高いか否かの判断が行われる(S42)。
同図に示すように、センサ情報送信部37は、まず、優先制御部36からの割り込み送信が発生しているか否かの判断を行う(S51)。S51において、割り込み送信が発生していると判断された場合には、優先制御部36からの割り込み送信データを取得する(S52)。そして、取得した割り込み送信データを蓄積サーバ1へ送信し(S53)、センサ情報送信部37の処理を終了する。
さらに、イベントの発生確率が高いセンサ情報を他の送信処理に割り込んで送ることにより、低速なネットワークでもイベントの発生確率が高い情報を蓄積サーバに迅速に送信することができる。
Claims (8)
- センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末において、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信する受信手段と、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記受信した複数のセンサ情報を前記サーバに送信したときに前記サーバにおいて発生するイベントの発生確率を算出するイベント発生確率算出手段と、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報のうち、前記所定の発生確率を超えたイベントの発生確率の算出に用いられたセンサ情報を他の受信したセンサ情報に優先して前記サーバに送信する優先制御手段とを具備し、
前記イベント発生確率算出手段は、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルと、
前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルと、
前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求める手段と
を具備することを特徴とするセンサ端末。 - 前記サーバにおけるイベント発生確率は、前記各確率テーブルによって求められた確率の平均値であることを特徴とする請求項1記載のセンサ端末。
- 前記窓は、前記状態推移テーブルの行及び列毎に設定されることを特徴とする請求項1記載のセンサ端末。
- 前記イベント発生情報は、前記サーバから送られることを特徴とする請求項1記載のセンサ端末。
- 前記優先制御手段は、前記受信した複数のセンサ情報を割り込み処理により送信することを特徴とする請求項1記載のセンサ端末。
- センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末におけるセンサ情報の優先制御方法において、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信し、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記受信した複数のセンサ情報を前記サーバに送信したときに前記サーバにおいて発生するイベントの発生確率を算出し、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報のうち、前記所定の発生確率を超えたイベントの発生確率の算出に用いられたセンサ情報を他の受信したセンサ情報に優先して前記サーバに送信し、
前記イベントの発生確率の算出は、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルを生成し、
前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルを生成し、
前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求めることをことを特徴とする優先制御方法。 - 前記サーバにおけるイベント発生確率は、前記各確率テーブルによって求められた確率の平均値であることを特徴とする請求項6記載の優先制御方法。
- センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末において使用されるプログラムにおいて、
前記プログラムは、前記センサ端末に、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信させ、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記受信した複数のセンサ情報を前記サーバに送信したときに前記サーバにおいて発生するイベントの発生確率を算出させ、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報のうち、前記所定の発生確率を超えたイベントの発生確率の算出に用いられたセンサ情報を他の受信したセンサ情報に優先して前記サーバに送信させ、
前記イベントの発生確率を算出させることは、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルを生成させ、
前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルを生成させ、
前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求めさせることを特徴とするプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006010034A JP4648204B2 (ja) | 2006-01-18 | 2006-01-18 | センサ端末 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2006010034A JP4648204B2 (ja) | 2006-01-18 | 2006-01-18 | センサ端末 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2007193511A JP2007193511A (ja) | 2007-08-02 |
JP4648204B2 true JP4648204B2 (ja) | 2011-03-09 |
Family
ID=38449171
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2006010034A Expired - Fee Related JP4648204B2 (ja) | 2006-01-18 | 2006-01-18 | センサ端末 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4648204B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6888312B2 (ja) * | 2017-02-02 | 2021-06-16 | 沖電気工業株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム |
JP6842759B2 (ja) * | 2017-02-21 | 2021-03-17 | 国立大学法人信州大学 | 信号伝送方法 |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007080190A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Nec Corp | センサネットワークシステム、センサノード、センサ情報収集装置、事象観測方法、およびプログラム |
-
2006
- 2006-01-18 JP JP2006010034A patent/JP4648204B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007080190A (ja) * | 2005-09-16 | 2007-03-29 | Nec Corp | センサネットワークシステム、センサノード、センサ情報収集装置、事象観測方法、およびプログラム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2007193511A (ja) | 2007-08-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9626600B2 (en) | Event analyzer and computer-readable storage medium | |
JP2019527413A5 (ja) | ||
JP2016173782A (ja) | 故障予測システム、故障予測方法、故障予測装置、学習装置、故障予測プログラム及び学習プログラム | |
US10637751B2 (en) | Methods and systems for online monitoring using a variable data sampling rate | |
JP2018084854A (ja) | センサデータ処理方法 | |
CA2748165A1 (en) | System, method and computer program for pattern based intelligent control, monitoring and automation | |
WO2009090939A1 (ja) | ネットワーク異常検出装置及び方法 | |
JP6753278B2 (ja) | 制御システムおよび制御装置 | |
US20170155744A1 (en) | Network packet management server, network packet management method and computer readable medium thereof | |
KR20180054413A (ko) | 농작물 생산 효율 최적화 방법 및 장치 | |
JP7481537B2 (ja) | 情報処理システム、情報処理方法及び情報処理装置 | |
JP2018528511A (ja) | 生産システムにおける出力効率の最適化 | |
JP6475469B2 (ja) | 診断ジョブ生成システム、診断ジョブ生成方法及び診断ジョブ生成表示方法 | |
JP2006276924A (ja) | 設備機器診断装置及び設備機器診断プログラム | |
JP4648204B2 (ja) | センサ端末 | |
JP6828633B2 (ja) | データ処理装置及びその制御方法、並びにプログラム | |
US20180101609A1 (en) | Pattern-based Data Collection for a Distributed Stream Data Processing System | |
JP5331878B2 (ja) | ネットワーク管理方法およびネットワーク | |
JP2013011987A (ja) | 異常状態検知装置及び異常状態検知方法 | |
JP6363639B2 (ja) | 加工データ一括出力機能を備えた数値制御装置 | |
CN115830874B (zh) | 一种交通流基本图的拟合性能评价方法及系统 | |
TWI763169B (zh) | 雲端資料中心的事件種類的預測系統和預測方法 | |
WO2024003994A1 (ja) | 正常モデル生成プログラム、正常モデル生成装置および正常モデル生成方法 | |
JP4486039B2 (ja) | 優先順位制御装置 | |
US20220147501A1 (en) | Data processing apparatus, method, and recording medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20100405 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20100907 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20101027 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20101207 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20101209 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131217 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |