JP5430411B2 - データ収集サーバ - Google Patents

Description

本発明は、物理量を検出するセンサを備えた複数のセンサノードからセンサデータを繰り返し収集するデータ収集サーバに関する。

携帯電話、PDAあるいはポケットコンピュータなどの無線式携帯端末に、歩数センサ、測位センサ、温度センサ、加速度センサ等の各種センサを設けてセンサノードとして機能させ、各センサで計測されたセンサデータをネットワーク経由でデータ収集サーバへ送信して統計的に処理する技術が知られている。

特許文献１には、ホストサーバおよび利用者携帯端末をインターネットに接続し、利用者が所持する利用者携帯端末を通じて、測定器および心電図測定器が測定した利用者の心拍数データ、血圧データ、体温データ、歩数データおよび心電図データをホストサーバ（データ収集サーバ）に送信し、ホストサーバでは、受信したこれらのデータの蓄積および分析を行う技術が開示されている。

特許文献２には、競技管理サーバ１（データ収集サーバ）が、競技者Ｈの参加を競技者Ｈの端末装置２から通信回線を介して受け付けて登録し、この競技者Ｈに対して固有の競技者コードを発行すると、競技者コードが競技者Ｈの端末装置２を介して記録され、かつ競技者Ｈに装着されたＩＣチップを用いて取得された競技タイムに関するタイム情報を、競技者Ｈの端末装置２から通信回線を介して受信し、このタイム情報に基づいて各競技者Ｈの競技順位を決定する技術が開示されている。

しかしながら、上記の従来技術では、利用者が所持するセンサノード（利用者携帯端末，端末装置）からデータ収集サーバへのセンサデータの送信が所定の一定周期で繰り返される。したがって、例えば多数のランナーが参加する市民マラソンや、地理的に分散している多数のジョガーが仮想的に競い合うバーチャルマラソンのように、多数の利用者からセンサデータを集中的に繰り返し収集する利用形態では、ネットワークの輻輳やデータ収集サーバの処理負荷が一時的に過大になることがあった。

このような技術課題に対して、本発明の発明者等は、各センサノードにおいてセンサデータの変化を監視し、センサデータが変化予測範囲を逸脱しない限りはデータ収集サーバへの送信を控えてセンサデータを蓄積し、センサデータが変化予測範囲を逸脱すると、それまでに蓄積されていたデータをデータ収集サーバへ一括して送信することで、通信トラヒックの増加を防いでデータ収集サーバの処理負荷を軽減できるシステムを発明し、特許出願した（特許文献３）。

特開２００３−５２６４８号公報 特開２００８−２９９５３５号公報 特願２００９−４６４２３号

データ収集サーバが、各センサノードから収集したセンサデータの統計量として、例えば平均値を得たい場合、図１４に一例を示したように、２つのセンサノードA，Bで検出されたセンサデータDa，Dbが逆位相であれば、その平均値は一定値を示すので、データ収集サーバでは各センサノードA，BからセンサデータDa，Dbを頻繁に収集する必要がない。

しかしながら、特許文献３では各センサノードが自身のセンサデータDの変化に基づいてデータ送信の要否を判定するので、図１４のようにセンサデータDが周期的に大きく変化すると、各センサノードA，Bからデータ収集サーバへのデータ送信が頻繁に行われてしまう。

例えば、各センサノードA，Bにおいて、「センサデータDの変化量が「１」以上になると送信する」というルールが設定されていれば、時刻t1，t2，t3，t4…で各センサノードA，Bからデータ送信が行われてしまう。

本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、ネットワークやデータ収集サーバに過大な負荷を生じさせることなく、多数のセンサノードからセンサデータを集中的に繰り返し収集できるデータ収集サーバを提供することにある。

上記の目的を達成するために、本発明は、物理量を検出するセンサを備えた複数のセンサノードからセンサデータを収集するデータ収集サーバにおいて、以下のような手段を講じた点に特徴がある。

(1)本発明のデータ収集サーバは、各センサノードからセンサデータを受信する手段と、センサデータを統計的に処理して統計量を算出する手段と、統計量に基づいて、センサデータを収集する通信タイミングを決定する手段と、通信タイミングをセンサノードへ通知する手段とを具備している。

(2)本発明のデータ収集サーバにおいて、前記通信タイミングを決定する手段は、統計量の推移を予測する手段と、統計量の予測値が所定の条件を満足する通信タイミングを算出する手段とを具備している。

(3)本発明のデータ収集サーバにおいて、前記通信タイミングを算出する手段は、統計量の現在値と予測値との差分が所定の閾値を超える時刻を算出する。

本発明によれば、以下のような効果が達成される。

(1)データ収集サーバでは、各センサノードで検出されるセンサデータの変化にかかわらず、各センサデータに基づいて算出される統計量に基づいて、各センサノードからセンサデータを収集する通信タイミングが決定されるので、センサデータが変化しても、その統計量が変化しなければ各センサノードからセンサデータを収集するための通信が行われない。したがって、センサデータの通信に係るトラヒックおよびデータ収集サーバへのアクセスを減ぜられるようになる。

(2)データ収集サーバにおいて、各センサノードから収集したセンサデータに基づいて算出される統計量が所定の閾値を超えて変化すると予測されるまでは、各センサノードからセンサデータを収集するための通信が行われないので、統計量の精度を大きく損なうことなく、通信トラヒックおよびデータ収集サーバへのアクセスを減ぜられるようになる。

本発明の一実施形態に係る情報収集システムの構成を示したブロック図である。 センサノードの主要部の構成を示したブロック図である。 データ収集サーバの主要部の構成を示したブロック図である。 通信タイミングの決定方法の一例を模式的に表現した図である。 センサノードの動作を示したフローチャートである。 データ収集サーバの動作を示したフローチャートである。 各センサノードとデータ収集サーバとの間で行われるデータ通信のシーケンスフローである。 誤差(error)を説明するための図である。 ５台のセンサノードで検出されたセンサデータDの推移を示した図である。 図９に示したセンサデータDの統計量Ds_realの推移を示した図である。 図９の各センサデータDから算出される統計量Ds_realと各センサデータDを所定の周期で取得して最小二乗法により予測される統計量Ds_calとの誤差を、その取得周期ごとに示した図である。 統計量Ds_real，Ds_calの差分が所定の閾値を越えるタイミングでセンサデータDを取得する場合の誤差を示した図である。 従来手法および本発明のデータ収集方式に関して、センサデータDの送信回数と誤差errorとの関係を示した図である。 従来技術の課題を説明するための図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るデータ収集システムの主要部の構成を示したブロック図であり、歩数センサ、温度センサ、湿度センサ、加速度センサ、照度センサ、測位システム等の各種のセンサを搭載した複数の無線式センサノード１と、自身の無線エリア内に位置しているセンサノード１を収容する無線基地局２と、各無線基地局２およびインターネットを介して前記各センサノード１からセンサの検出結果（センサデータ）を収集し、これを統計的に処理するデータ収集サーバ３とを主要な構成としている。

図２は、前記センサノード１の主要部の構成を示したブロック図であり、歩数センサP1、温度センサP2、湿度センサP2、加速度センサP3、照度センサP4あるいは測位システムP5等の各種センサは、検出対象の物理量を出力する。センサデータ取得部１０１は、各センサPxで検出された物理量をセンサデータDに変換して出力する。センサデータ蓄積部１０２には、前記センサデータDが時系列で蓄積される。

通信タイミング取得部１０３は、前記センサデータDをデータ収集サーバ３へ送信する通信タイミングtsに関して前記データ収集サーバ３から通知されるメッセージを取得する。センサデータ送信部１０４は、前記通知された通信タイミングtsを待って、前記センサデータ蓄積部１０２に蓄積されている未送信のセンサデータDをデータ収集サーバ３へ一括送信する。

図３は、前記データ収集サーバ３の主要部の構成を示したブロック図であり、センサデータ受信部３０１は、各センサノード１から送信されるセンサデータDを受信する。センサデータ蓄積部３０２には、前記センサデータDが時系列で蓄積される。統計量算出部３０３は、前記センサデータDを統計的に処理して統計量Dsを算出する。

通信タイミング決定部３０４において、予測部３０４ａは、前記統計量Dsの履歴に基づいて、その推移を外挿（補外）、回帰分析あるいは最小二乗法により予測する。算出部３０４ｂは、統計量Dsの予測値が所定のデータ収集条件を満足する将来時刻tpを算出し、これを前記センサノード１からセンサデータDを収集する通信タイミングtsに決定する。通信タイミング通知部３０５は、前記通信タイミングtsを前記センサノード１へ通知する。

図４は、前記通信タイミング決定部３０４による通信タイミングtpの決定方法の一例を模式的に表現した図である。

本実施形態では、一のセンサノード１ａから送信されたセンサデータD1および他の一のセンサノード１ｂから受信されたセンサデータD2の平均値が統計量Dsとして求められ、当該統計量Dsの現在時刻t0までの推移実績に基づいて、今後の推移が例えば外挿、回帰分析あるいは最小二乗法により予測される。そして、現在時刻t0における統計量Ds(t0)と予測値Ds(tx)との偏差ΔDsが所定の閾値Ds_refを越える時刻txが次回の通信タイミングtpに決定される。

次いで、フローチャートを参照して本発明の一実施形態の動作を詳細に説明する。図５は、前記センサノード１の動作を示したフローチャートであり、図６は、前記データ収集サーバ３の動作を示したフローチャートである。図７は、各センサノード１とデータ収集サーバ３との間で行われるデータ通信の手順を示したシーケンスフローである。

図５において、センサノード１では、ステップＳ１において最初のセンサデータDがセンサデータ送信部１０４からデータ収集サーバ３へ送信される。本実施形態では、前記センサデータDがTCPパケットまたはUDPパケットに記述されて送信される。ステップＳ２では、データ収集サーバ３から次の通信タイミングtpが通知されたか否かが判定される。通知されていなければステップＳ５へ進み、各センサPxにおいて所定のサンプリング周期でサンプリングされたセンサデータDがセンサデータ蓄積部１０２に時系列で一時記憶され、これが繰り返される。

図６において、データ収集サーバ３は、各センサノード１から送信されたセンサデータDがステップＳ２１において前記センサデータ受信部３０１により受信されるとステップＳ２２へ進む。ステップＳ２２では、各センサデータDがセンサデータ蓄積部３０２に時系列で蓄積される。ステップＳ２３では、前記センサデータ蓄積部３０２に蓄積されているセンサデータDに基づいて、その統計量Dsが前記統計量算出部３０３により算出される。本実施形態では、前記図４に関して説明したように、各センサデータDの平均値が算出されて統計量Dsとされる。

ステップＳ２４では、前記統計量Dsの履歴に基づいて、その推移が前記予測部３０４ａにより外挿、回帰分析あるいは最小二乗法により予測される。ステップＳ２５では、前記統計量Dsが所定のデータ収集条件を満足する将来時刻txが前記算出部３０４ｂにより予測される。本実施形態では、現在時刻t0における統計量Ds(t0)と予測値Ds(tx)との差分が所定の閾値Ds_refを越える将来時刻txが予測される。

ステップＳ２６では、前記現在時刻t0から将来時刻txまでの期間(tx−t0)が所定の上限値tmaxと比較される。(tx−t0)≧tmaxであればステップＳ２７へ進み、将来時刻txが現在時刻t0+上限値tmaxに更新される。ステップＳ２８では、前記将来時刻txが前記通信タイミング通知部３０５から各センサノード１へ、次回の通信タイミングtpとして通知される。

なお、前記次回の通信タイミングtpは、新規にメッセージパケットを生成して送信しても良いが、直前のステップＳ２１で各センサノード１から受信したセンサデータDに対する確認応答パケットに記述して返信するようにしても良い。すなわち、前記センサデータDをTCPパケットで受信していれば、前記次回の通信タイミングtpをTCP ACKパケットに記述して返信し、UDPパケットで受信していればUDP ACKパケットに記述して返信しても良い。このようにすれば、次回の通信タイミングtpを通知するために新たなトラヒックを発生させてしまうことがない。

図５へ戻り、センサノード１では、前記通信タイミングtpがステップＳ２において前記通信タイミング取得部１０３により受信されるとステップＳ３へ進む。ステップＳ３では、前記通信タイミングtpであるか否かが判定され、通信タイミングtpまではステップＳ６へ進んでセンサデータDのサンプリングおよびその蓄積が継続される。

その後、通信タイミングtpを迎えるとステップＳ４へ進み、前記センサデータ蓄積部１０２に蓄積されている未送信のセンサデータD、すなわち前回の通信タイミングから今回の通信タイミングまでの間にサンプリングされたセンサデータDが読み出される。このセンサデータDは、ステップＳ１においてデータ収集サーバ３へ送信される。

次いで、本発明のシミュレーション結果について説明する。ここでのシミュレーション条件は以下の通りである。

(1)センサノード数：５台
(2)シミュレーション時間(duration)：５０００秒
(3)統計量Dsの予測モデル：最小二乗法

なお、前記予測モデルとしての最小二乗法では、次数が「２」であり、使用する履歴データ数は「３」である。また、評価指標は以下の通りである。

(1)通信回数：センサノード１台あたりの総通信回数
(2)誤差(error)：全てのセンサデータDが既知として求まる統計量Ds_realと、各センサデータDに基づいて最小二乗法により予測される統計量Ds_calとの差分である。当該誤差errorは、図８において実線(Ds_real)と点線(Ds_cal)とで囲まれた各三角形領域の面積に相当し、次式(1)で与えられる。

図９は、各センサノード１でサンプリングされたセンサデータDの推移を示した図であり、図１０は、全センサデータDの統計量Ds_realの推移を示した図である。ここでは、統計量Ds_realがセンサデータDの平均値である。

図１１は、図９の各センサデータDから算出される統計量Ds_realと、図９の各センサデータDを所定の周期で取得して最小二乗法により予測される統計量Ds_calとの誤差を通信タイミングの周期ごとに示した図であり、通信タイミングの周期が短くなるほど誤差が減少することがわかる。

これに対して、図１２は、本発明を適用して統計量Ds_real，Ds_calの差分が所定の閾値を越える通信タイミングtpでセンサデータDを取得する場合の誤差を示した図であり、図１３は、従来手法および本発明のデータ収集方式に関して、センサデータDの送信回数と誤差errorとの関係を示した図である。いずれの方式でも送信回数が増えるほど誤差が減少するものの、本発明では従来手法に較べて同等の誤差を少ない通信回数で達成できることが判る。

１…無線式センサノード，２…無線基地局，３…データ収集サーバ，１０１…センサデータ取得部，１０２…センサデータ蓄積部，１０３…通信タイミング取得部，１０４…センサデータ送信部，３０１…センサデータ受信部，３０２…センサデータ蓄積部，３０３…統計量算出部，３０４…通信タイミング決定部，３０５…通信タイミング通知部

Claims (3)

1. 複数のセンサノードからセンサデータを収集するデータ収集サーバにおいて、
   各センサノードからセンサデータを受信する手段と、
   前記センサデータを統計的に処理して統計量を算出する手段と、
   前記統計量に基づいて、センサデータを収集する通信タイミングを決定する手段と、
   前記通信タイミングを前記センサノードへ通知する手段とを具備し、
   前記通信タイミングを決定する手段は、
   前記統計量の推移を予測する手段と、
   前記統計量の予測値が所定の条件を満足する通信タイミングを算出する手段とを具備したことを特徴とするデータ収集サーバ。
2. 前記通信タイミングを算出する手段は、前記統計量の現在値と予測値との差分が所定の閾値を超える時刻を算出することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集サーバ。
3. 前記通信タイミングを前記センサノードへ通知する手段は、各センサノードから受信したセンサデータに対する確認応答パケットに前記通信タイミングを記述して返信することを特徴とする請求項１または２に記載のデータ収集サーバ。

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