JP5900487B2 - 移動体管理システム、移動体管理サーバ、移動体管理方法および移動体管理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動体管理システム、移動体管理サーバ、移動体管理方法および移動体管理プログラムに関し、特に移動体ノードの密度についての演算を迅速に行うことを可能とする移動体管理システム等に関する。

移動体管理システムは、移動体の現在位置などのような空間座標に代表される状態の分布を求め、それに基づく様々な統計処理を行うシステムである。その代表的なものとして、たとえば、非特許文献１のウェブサイトでは、犯罪の発生頻度を「市町村ごと」「犯罪の種類ごと」などの各々の観点で市町村などの単位で地図上に示すことができる。

また、道路上を走る各々の車の位置情報から、非特許文献２のウェブサイトにあるように、道路の渋滞情報を地図上に示すことができる。その際、渋滞の度合いなどに応じて道路を色分けして表示することも可能である。地域ごとや道路の種別ごとの標示ももちろんある。これは単に現在の道路の渋滞を示すだけでなく、渋滞の予測などにも活用されている。

さらに、非特許文献３には、携帯電話端末などのような移動体がＧＰＳ（Global Positioning System）やWi-Fi（Wireless Fidelty）などによって取得した位置情報を利用して、各々の移動体の現在位置を把握し、多くの移動体の位置情報をマクロ的情報として捉える移動体管理システムについて記載されている。位置情報をマクロ的情報として捉え、その動きを解析することによって都市計画などに対する活用が期待されている。非特許文献４には、距離分布の検出における公知の手法の一つであるK-th nearest neighbor クラスタリングについて記載されている（より詳しくは後述）。

特許文献１には、特定の利用者属性を持つ移動情報端末の分布状態を予測するという情報配信サービスについて記載されている。特許文献２には、マイクロマシンを特定の配置パターンに形成するという技術について記載されている。特許文献３には、携帯端末のユーザの状態を表す「プレゼンス情報」を、該携帯端末の通信状態から取得するという技術について記載されている。

特許文献４には、無線ＬＡＮのアクセスポイントとの通信から出入りする時刻に基づいてユーザの行動を把握するという行動把握装置について記載されている。特許文献５には、複数の無線システムから使用するシステムを選択するという無線通信システムについて記載されている。特許文献６には、消費者の属性を分類するための技術について記載されている。

国際公開特許ＷＯ２００５／０３８６８０号 特開２００１−１９８９８９号公報 特開２００６−３３１２００号公報 特開２００９−１５９３３６号公報 特開２０１０−２８８００９号公報 特表２０１０−５０１９４７号公報

「犯罪情報マップ」、警視庁、［平成２３年１月２７日検索］、インターネット＜URL：http://www.keishicho.metro.tokyo.jp/toukei/johomap/johomap.htm＞ 「日本道路交通情報センター」、日本道路交通情報センター［平成２３年１月２７日検索］、インターネット＜URL：http://www.jartic.or.jp/＞ 「モバイル空間統計」、モバイル社会研究所（（株）ＮＴＴドコモ）、［平成２３年１月２７日検索］、インターネット＜URL：http://www.moba-ken.jp/research/research2010/r10_01＞ "Nearest-neighborclutter removal for estimating features in spatial point processes" Byers,S.D., and Raftery, A.E. 1998. Journal of the American Statistical Association,93(442), pp. 577-584.

非特許文献１〜３で示されたような移動体管理システムは、大規模な演算が行われるものであるため、一般的に処理に時間がかかるものである。たとえば犯罪や道路の渋滞などが発生しやすい場所や人口密度の高い場所などを検出したい場合には、対象となる空間を細かい区分に分割し、各々の区分ごとにヒストグラムを作成する処理が必要となる。

これは、その区分が正方格子などのような規則的なものであれば処理は簡単であるが、市町村や道路などの地理的配置がその結果に大きく影響することを考えれば、正方格子などのような単純な区分は適さない場合がある。何故なら、発生頻度の高い部分にその区分の境界線が重なると、その発生頻度が２つの区分におよそ半分ずつに分けられてしまい、その結果として発生頻度のピークの数値が半減してしまうからである。

このような区分けをせず、各々の端末（ノード）の距離分布を求めて各ノード相互間の距離が小さいエリアを検出すれば、区分けに伴う問題を発生させずに多くのノードが密集して配置されている地域を特定することができる。しかしながら、ノードの総数をＮとすると、この処理にはＮの二乗オーダーの演算量が必要であるので、特にＮが膨大な数になる大規模な移動体管理システムには適さない。

また、各ノードの距離分布をポアソンポイントプロセスなどのような特定の分布モデルに従うものと仮定して、高密度部分とそうでない部分との間のポイントの発生率に差があるものと仮定して、分布への適合度を比較して高密度部分のみを検出するという手法の適用も考えられる。具体的には、非特許文献４に記載されたK-th nearest neighbor クラスタリングなどのように、ｋ番目に近いノードの距離への分布がポアソン分布に従うものと仮定して、発生率が異なる部分をクラスタリングして検出するなどのような手法である。もちろん、これ以外の分布モデルを利用することもできる。

しかしながら、このような手法も、一般的には多くの演算量を必要とする処理である。従って、ノードの総数Ｎが増加すると、指数関数的にその演算量が増大するので、やはり大規模な移動体管理システムには適さない。特に、リアルタイムでの表示や操作性などが要求される場合（たとえば非特許文献２のような渋滞情報や、非特許文献３のような携帯電話端末ユーザの動きをリアルタイムで表示するものなど）には不向きなものである。

さらに、各ノードの位置情報は、各ノードのユーザの行動を特定するものであるので、プライバシー保護や個人情報保護の観点から、該ノード（ユーザ）を特定できないように情報内容を加工する（非識別化処理）ことが求められる場合もある。この処理をサーバ側で行うと、さらに演算量が増大させることとなる。

上記のような問題を解決しうる技術は、前述の特許文献１〜６にも記載されていない。特許文献１は、移動体の位置情報を予測するという技術であるが、その演算を効率化するための構成を備えていない。特許文献２〜６の技術は、そもそもそのようなことを目的とはしていず、またその目的に転用可能な内容も記載されていない。

本発明の目的は、位置情報に対する演算容量を削減して、高速かつリアルタイムに位置情報の分析を行うことを可能とする移動体管理システム、移動体管理サーバ、移動体管理方法および移動体管理プログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明に係る移動体管理システムは、複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を移動体管理サーバが受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムであって、移動体ノードが、状態情報を取得する状態取得手段と、この状態情報を移動体管理サーバに送信する通信手段とを備え、移動体管理サーバが、移動体ノードから状態情報を受信する入出力部と、状態情報の分布の変化について分析すると共に分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、管理データ作成部が、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能とを有することを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る移動体管理サーバは、状態情報を取得する状態取得手段を備えた複数の移動体ノードと相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理サーバであって、移動体ノードから状態情報を受信する入出力部と、状態情報の分布の変化について分析すると共に分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、管理データ作成部が、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能とを有することを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る移動体管理方法は、複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を移動体管理サーバが受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、状態情報を移動体ノードの状態取得手段が取得し、この状態情報を移動体ノードの通信手段が移動体管理サーバに送信し、送信された状態情報を移動体管理サーバの入出力部が受信し、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共に移動体管理サーバの管理データ作成部があらかじめ備えられた記憶手段に記憶し、状態情報を多重化したラベルを移動体管理サーバの管理データ作成部が算出し、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から移動体管理サーバの管理データ作成部が抽出し、抽出された特徴部分についての情報を移動体管理サーバの要求処理部が出力することを特徴とする。

上記目的を達成するため、本発明に係る移動体管理プログラムは、複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を移動体管理サーバが受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、移動体管理サーバが備えるコンピュータに、移動体ノードから送信された状態情報を受信する手順、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶する手順、状態情報を多重化したラベルを算出する手順、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から抽出する手順、および抽出された特徴部分についての情報を出力する手順を実行させることを特徴とする。

本発明は、上述したように、状態情報を多重化したラベルを算出して、その分布密度の上位から特徴部分を抽出するように構成したので、全てのノードに対して演算を行わなくても特徴部分の抽出が可能となる。これによって、位置情報に対する演算容量を削減して、高速かつリアルタイムに位置情報の分析を行うことを可能であるという優れた特徴を持つ移動体管理システム、移動体管理サーバ、移動体管理方法および移動体管理プログラムを提供することができる。

図２に示した移動体管理サーバの構成をより詳しく示す説明図である。 本発明の第１の実施形態に係る移動体管理システムの構成について示す説明図である。 図２に示した移動体ノードの構成をより詳しく示す説明図である。 図１〜３に示した移動体管理システム１で行われる移動体ノードの状態情報の更新の動作について示すフローチャートである。 図１に示した対応テーブルの記憶内容について示す説明図である。 図１に示した特徴部分抽出機能が行う、対応テーブルからの特徴情報の抽出について示す説明図である。図６（ａ）は、図５にも示した対応テーブルの各ラベルｌ１〜ｌＬに含まれるポイントｘｉを示し、図６（ｂ）はそこから抽出された属性情報について示している。 図１〜３に示した移動体管理システムで行われる特徴情報の取得の動作について示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る移動体管理システムの構成について示す説明図である。 図８に示した移動体管理サーバの構成をより詳しく示す説明図である。 図８〜９に示した移動体管理システムで行われる観測点の登録・更新処理の動作について示すフローチャートである。 図８〜９に示した移動体管理システムで行われる定点観測の処理の動作について示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る移動体管理システムの構成について示す説明図である。 図１２で説明した移動体管理サーバおよび移動体ノードの構成をより詳しく示す説明図である。 図１２に示した移動体管理システムが行う新規ノードの登録の動作について示すフローチャートである。 図１３に示したパラメータ情報の記憶内容について示す説明図である。 図１２に示した移動体管理システムが行うノード状態の更新の動作について示すフローチャートである。 実施形態の第１の応用例に係る移動体管理システムの構成について示す説明図である。 図１７に示した移動体管理システムで、移動体管理サーバが抽出した特徴情報の例について示す説明図である。 図１８に示した特徴情報を視覚的に図示した模式図について示す説明図である。図１９（ａ）は、横軸を経度、縦軸を緯度として測地空間を表現し、この測地空間上での各特徴点の識別番号に対して、その中心位置のｘｙ座標に棒の長さとして密集度スコアを表し、円の半径として広がりを表すように、視覚化した図である。図１９（ｂ）は、この図１９（ａ）の特定の点における密集度スコアおよび広がりの時間的変化を示している。 図１９（ａ）に示したグラフに、管理サーバからの情報を重ねて地図として表示した状態を示す説明図である。 実施形態の第２の応用例に係る移動体管理システムの構成について示す説明図である。 図２１に示した移動体管理システムで、観測点を登録した例を示す説明図である。図２２（ａ）は、図１９（ａ）に示したグラフ上に、登録された観測点を「×」として示している。図２２（ｂ）は、その観測点での密集度スコアおよび広がりの時間的変化を示している。

（第１の実施形態）
以下、本発明の第１の実施形態の構成について添付図１〜３に基づいて説明する。
最初に、本実施形態の基本的な内容について説明し、その後でより具体的な内容について説明する。
本実施形態に係る移動体管理システム１は、複数の移動体ノード２０と移動体管理サーバ１０とが相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を移動体管理サーバが受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムである。移動体ノード２０は、状態情報を取得する状態取得部２００と、この状態情報を移動体管理サーバに送信する通信部（通信手段２２）とを備える。そして移動体管理サーバ１０は、移動体ノードから状態情報を受信する入出力部１００と、状態情報の分布の変化について分析すると共に分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部１１０と、算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部１３０とを備える。そして管理データ作成部１１０は、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段１２に記憶するノードデータ登録機能１１１と、状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能１１２と、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能１１３とを有する。

そして移動体管理サーバ１０のラベル計算機能１１２は、状態情報を状態分布の局所性を反映して区別可能な値に写像する関数（具体的にはＬＳＨ（Locality Sensitive Hashing）など）を利用して状態情報からラベルを算出する。また、特徴部分抽出機能１１３は、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分をクラスター化した特徴情報集合を記憶手段１２に記憶する。

ここで、状態情報が移動体ノードの位置情報を少なくとも含む。そして、移動体管理サーバ１０の要求処理部１３０が移動体ノード２０に対して特徴部分についての情報を出力し、移動体ノード２０は、受信した特徴部分についての情報を表示する表示手段（入出力手段２４）を備える。

以上の構成を備えることにより、移動体管理システム１は、位置情報に対する演算容量を削減して、高速かつリアルタイムに位置情報の分析を行うことが可能となる。
以下、これをより詳細に説明する。

図２は、本発明の第１の実施形態に係る移動体管理システム１の構成について示す説明図である。移動体管理システム１は、移動体管理サーバ１０に、複数台の移動体ノード２０ａ、２０ｂ、２０ｃ…がネットワーク３０を介して接続されて構成される。移動体ノード２０ａ、２０ｂ、２０ｃ…は、たとえば携帯電話端末やスマートフォン端末、あるいはノートブック型パーソナルコンピュータなどのような可搬式の電子機器であるが、これらは全て共通する構成を有するので、以後総称して移動体ノード２０という。またネットワーク３０は、有線通信でも無線通信でもよく、通信方式は特に問わない。以後、移動体ノード２０を単にノードとのみいう場合がある。

図１は、図２に示した移動体管理サーバ１０の構成をより詳しく示す説明図である。移動体管理サーバ１０は、一般的なコンピュータとしての構成を備えている。即ち、移動体管理サーバ１０は、コンピュータプログラムとして記述された各種処理を実行する主体である主演算制御手段（ＣＰＵ: Central Processing Unit）１１と、データやプログラムを記憶する記憶手段１２と、ネットワーク３０に接続して他のコンピュータとの間でデータ通信を行う通信手段１３とを備える。

主演算制御手段１１は、移動体管理プログラムが動作することにより、後述する入出力部１００、管理データ作成部１１０、データ管理部１２０、および要求処理部１３０として動作する。また、記憶手段１２には、各々の移動体ノード２０についての情報を記憶するノードデータ１４１、対応テーブル１４２、および特徴情報１４３の各々が記憶されている。これについても後述する。

入出力部１００は、インターフェース機能１０１を備える。管理データ作成部１１０は、ノードデータ登録機能１１１と、ラベル計算機能１１２と、特徴部分抽出機能１１３とを備える。データ管理部１２０は、ノードデータ管理機能１２１と、テーブル管理機能１２２と、特徴情報管理機能１２３とを備える。そして要求処理部１３０は、関連特徴情報取得機能１３１を備える。

入出力部１００は、通信手段１３を介してネットワーク３０に接続し、移動体ノード２０とのデータ通信を行う。その中でインターフェース機能１０１は、通信手段１３を制御し、移動体ノード２０から移動体管理サーバ１０へのデータの送信（アップロード）と、その逆の方向のデータの送信（ダウンロード）とを行う手段を提供する。

管理データ作成部１１０は、移動体ノード２０の追加や削除、あるいは移動体ノード２０の状態の更新を行う時に、その移動体ノード２０の現在状態データや後述するテーブルデータ、特徴データなどを更新する。その中でもノードデータ登録機能１１１は、新規移動体ノード２０の追加や既存移動体ノード２０の削除に対して、ノードデータ管理機能１２１を参照し、常にノードデータが最新であるように保つ。

ラベル計算機能１１２は、入力されたノードデータの現在状態から対応するラベルを計算し、テーブル管理機能１２２にそのラベルと移動体ノード２０の現在状態情報を更新するよう依頼する。特徴部分抽出機能１１３はテーブル管理機能１２２から特徴部分を抽出し、特徴情報管理機能１２３を更新するよう依頼して、システムの特徴情報を最新に保つ。

データ管理部１２０は、管理データ作成部１１０の各機能によって作成されたデータを管理する。その中でもノードデータ管理機能１２１は、移動体管理システム１に存在して登録された移動体ノード２０の状態情報であるノードデータ１４１を管理する。テーブル管理機能１２２は、登録ノードに対応づけられるラベルと移動体ノード２０の対応テーブル１４２を管理する。特徴情報管理情報１２３は、特徴部分抽出機能１１３によって上記のテーブルから抽出された特徴情報１４３を管理する。

要求処理部１３０は、移動体ノード２０や管理者など外部からの要求に応じて情報を返信する。その中でも関連特徴情報取得機能１３１は、インターフェース機能１０１を通した特徴情報取得要求に対して、特徴情報管理機能１２３を参照しながら、要求と関係の深い特徴情報を取得および抜粋して依頼元に返信する。

図３は、図２に示した移動体ノード２０の構成をより詳しく示す説明図である。移動体ノード２０もまた、基本的なコンピュータとしての構成を備えている。即ち、移動体ノード２０は、移動体管理サーバ１０と同様の主演算制御手段２１および通信手段２２と、状態量を取得する状態取得手段２３と、ユーザからの操作入力を受け付け、また操作結果をユーザに提示する入出力手段２４とを備える。

主演算制御手段２１は、移動体管理プログラムが動作することにより、状態取得部２００、およびウェブブラウザ動作部２１０として動作する。状態取得部２００は、状態取得手段２３を介して自らの状態を取得して、移動体管理サーバ１０に送信する。ここでいう状態とは、たとえばＧＰＳ（Global Positioning System）や地上局との通信などによって取得される移動体ノード２０の現在位置、およびあらかじめ入力される各ユーザの年齢、性別、職業などのような属性などである。

ウェブブラウザ動作部２１０は、ウェブサイトを閲覧するためのウェブブラウザを動作させることにより、入出力手段２４を介してのユーザの操作入力に基づいて移動体管理サーバ１０の要求処理部１３０に対して情報の取得を要求し、また取得された情報を入出力手段２４を介してユーザに提示する。

ここで、移動体ノード２０は各々、移動体管理システム１内で一意に定まる識別子を持つものとする。また、移動体ノード２０の状態である現在位置は、ベクトルの集合で表現されるものであり、典型的にはその場所を表現する３次元ユークリッド空間の座標値の組で表現される。だがこれに限るものではなく、ノード間における距離が定義されている情報であればよい。

以後、ノード（移動体ノード２０）ｉの状態（位置）をｘｉとする。ノードデータ管理機能１２１はノード数がＮであれば以下の数１で示される集合Φをノードデータ１４１として保持する。

図４は、図１〜３に示した移動体管理システム１で行われる移動体ノード２０の状態情報の更新の動作について示すフローチャートである。各々の移動体ノード２０は、移動するなどによって位置が変化する度に、状態取得部２００が位置情報を取得して、状態更新要求（場所の更新要求）をノードデータ登録機能１１１に対して送信する（ステップＳ３０１）。

ここでは移動体ノード２０から情報更新要求を出すものとして説明するが、逆に移動体管理サーバ１０の側からノードデータ１４１として既に登録されている移動体ノード２０に定期的に位置を問い合わせるようにしてもよい。またこれによって各々の移動体ノード２０が現在もアクティブであるかの死活確認も行うことが可能である。

位置情報を受け取ったノードデータ登録機能１１１は、その位置情報の送信元の移動体ノード２０が新規のものであるかを、ノードデータ管理機能１２１を介してノードデータ１４１と比較することで確認する（ステップＳ３０２）。新規のものであれば（ステップＳ３０２がイエス）これを新たにノードデータ１４１に追加して後述のステップＳ３０４に進む。既に登録されていれば（ステップＳ３０２がノー）登録されているその移動体ノード２０の位置と受信した新しい位置とを比較して更新があるか否かを判断し（ステップＳ３０３）、更新がなければそこで処理を終了する（ステップＳ３０３がノー）。

更新があると判断された場合（ステップＳ３０３がイエス）、移動体ノード２０から入力された位置ｘからラベルを計算し（ステップＳ３０４）、更新されたノードのラベルを更新する（ステップＳ３０５）。本説明においては、ラベルの計算手法として公知の手法であるＬＳＨ（Locality Sensitive Hashing）で表現される数２および数３で示される関数ｆ（ｘ）を使用する。

これ以外にも、状態分布の局所性（任意の２点間の距離関係）を反映して整数値などの区別可能な値に写像する関数であれば用いることができる。その関数の選択については、状態、およびその状態間の距離の定義に依存し、定義された距離が近いほど同じ値を持つような関数を用いるとよい。

ＬＳＨは、ある２点の入力値ｘとｙが同じ値をもつ確率が状態間の距離ｄ（ｘ、ｙ）の減少関数になるように設計された関数であり、一般に、その状態や状態の距離の定義によりＬＳＨの形は変わるが、その性質は保存されるため、本発明の目的を満たすものである。また、距離尺度の異なる二つ以上の空間（位置情報と趣向情報など）をまとめて一つの状態として表現する必要がある場合には、たとえばマハラノビス距離などを用いて距離を表現するような公知の手法を用いることもできる。

数３で、実数Ｗおよび２以上の正数Ｃは設定パラメータであり、ｒは［０，Ｗ］の一様分布に従う乱数、ａは各成分が正規分布Ｎ（０，１）に従う乱数をもつＤ次元ベクトルであり、演算は実数ｚを超えない最大の整数をとる演算である。

数３のｆ（ｘｉ）をｘｉのアトミックラベルといい、これをＢ個並べた、数４に示されるｈ（ｘｉ）をｘｉのラベルという。

こうして計算されたノード（移動体ノード２０）ｉの状態ｘｉに対するラベルｈ（ｘｉ）に対して、ラベル計算機能１１２はノードデータ管理機能１２１に新しいラベル値を通知し、状態ｘｉに対するラベルｈ（ｘｉ）が更新されているか否かを確認する（ステップＳ３０６）。更新がなければそこで処理を終了する（ステップＳ３０６がノー）。

更新されていれば（ステップＳ３０６がイエス）、ノードデータ管理機能１２１はノードｉのラベルを更新して、テーブル管理機能１２２にノードｉのラベルが更新されたことを通知する（ステップＳ３０７）。

図５は、図１に示した対応テーブル１４２の記憶内容について示す説明図である。テーブル管理機能１２２によって管理される対応テーブル１４２は、数５で示される同一のラベル値ｌｊを持つノード状態の集合βｊを保存している。

ここで、簡単のため集合βｊはノード状態の集合としたが、各ノードの他の詳細情報を含んでもよく、例えば、ノードデータ管理機能１２１に保存されるノードデータ１４１の詳細情報へのポインタでもよい。要は、ノード状態に定義されるラベルの値が同じものをもつノードをグルーピングできさえすればよいのである。

さらに、この対応テーブル１４２が複数あってもよく、その場合、各テーブルのラベルを計算するラベル計算機能は数３で定義されるラベル計算関数における乱数はすべて独立に設定するとする。ラベルの更新があれば、ステップＳ３０７で、テーブル管理機能１２２は更新要求に対し、ノードｉの状態が含まれる古いエントリ（集合）からｘｉを消去し、新しいラベルに対するエントリ（集合）に状態ｘｉを挿入することで更新処理を行う。

図４に戻って、テーブルの更新処理が終了すると、特徴部分抽出機能１１３はテーブル管理機能１２２が保持する対応テーブル１４２から抽出された特徴情報によって特徴情報１４３を更新して（ステップＳ３０８）処理を終了する。特徴情報は対応テーブル１４２から作成される。

ここで、特徴部分抽出機能１１３が行う特徴抽出とは、移動体管理システム１のすべての移動体ノード２０の状態ｘｉの集合Ｘ＝｛ｘｉ｝の中で、高密度に分布している部分を特定することである。そのような部分では、同じラベルをもつデータ集合は互いに近い距離で分布している。そのため、集合Ｐの要素数を｜Ｐ｜であらわせば、｜βｊ｜の降順にテーブルを並べ直せば、上から順により高密度部分周りから選択的にサンプルされたデータ群となるため、特徴的な（高密度な）場所を特定することができる。この特徴抽出には距離計算を必要とせず、数３で示された演算をデータの数だけ行えばよいため、高速性が確保される。

説明を簡単にするため、最も単純な例として対応テーブル１４２が１つだけである場合を考える。ここで、一般性を失わずにラベルの添え字ｊは｜βｊ｜の大きい順に並べ替えることができる。すると、ある２以上の整数値ｑに対してｊ＝１、・・・、ｑの範囲でβｊをとったものを、Ｑ＝｛βｊ｝（ｊ＝１、・・・、ｑ）とする。Ｑに属するノード状態ｘｉの集合Ｙは、以下の数６で示される。

このＹは、高密度部分からのみ選択的にサンプルされたノード状態の集合となる。Ｙに含まれるそれぞれの高密度部分をクラスター化したものを特徴情報集合と呼ぶ。このＹはもとの全ノード状態Ｘに比べ、要素数を大幅に削減することができ、かつ密集領域がお互いに十分離れているため、これをクラスター化するのは非常に簡単かつ精度よく行うことが出来る。クラスター化には、Ｗａｒｄ法に代表される階層的クラスタリング手法を用いてもよいし、密集領域の数があらかじめ分かっているならばｋ−ｍｅａｎ法などを用いてもよい。

さらにクラスター化を高速化する手法として、βｊ∈Ｑは既にある中心点周りに強く分布していることを利用する手法がある。ｅｊをβｊに属するノード状態の平均と定義し、これをｅｊ＝ａｖｅ(βｊ)と表記すると、すべてのｉ＜ｊなるｅｉとｅｊの間の距離ｄｉｊにおいて、数７で示される一定距離ｄｔｈ以下のペアの集合Ｔをとる。

ｅｊをその位置とするノードｊで構成されるグラフを考え、すべてのペア（ｉ，ｊ）∈Ｔのノード間に方向なしリンクを作成すると、数８で示されるグラフＧ＝（Ｖ，Ｌ）が作成される。

数８で示されるグラフＧを、数９で示される連結グラフ（任意の２つの要素間にパスが存在するグラフ）Ｇｉの集合に分解する。ここで、Ｓは連結グラフの総数であり、φを空集合とすると、任意のｉおよびｊ（ｉおよびｊは≦Ｓ未満の自然数、且つｉ≠ｊ）に対して数１０の条件を満たす。

このＶｋを用いて数１１で示される集合γｋを考える。

数１１で示されるγｋは、その平均位置が互いに近距離にある（一定距離以下にある）ノード状態の集合βｊ同士を結合した集合となり、求める特徴情報集合と考えることができる。ただし、数１１のγｋについての式は、Ｖｋに属するすべてのｊに対して取ったβｊの和集合に、ｘｉが含まれることを意味する。

一般に対応テーブル１４２が複数（ｕ個、ｕは２以上の整数）ある場合も、各々のテーブルｕに対して同様に要素数が大きい順にｑだけサンプルしたＱｕを作成し、全てのＱｕの和集合であるＱに対して、同様のクラスター化処理を行うことでやはり密集領域を抽出することができる。また、テーブルの数が多いほど精度は向上し、ｑが大きいほど多くの密集点を見つけられるが、その分時間がかかるため、検出精度と処理時間を考慮して適宜パラメータを設定するとよい。

図６は、図１に示した特徴部分抽出機能１１３が行う、対応テーブル１４２からの特徴情報１４３の抽出について示す説明図である。図６（ａ）は、図５にも示した対応テーブル１４２の各ラベルｌ１〜ｌＬに含まれるポイントｘｉを示し、図６（ｂ）はそこから抽出された属性情報について示している。

Ｌはラベルの総数であり、Ｋはそれらのラベルから抽出する特徴情報の上限数である。図６（ｂ）に示したように、特徴情報１４３は抽出されたＫ個のラベルについての属性情報として保存される。たとえば「Ｌ個のラベルから、特定の属性情報の特徴量の上位Ｋ個を抽出する」などのようなポリシーで、特徴情報１４３は抽出される。Ｍは、それらのラベルから抽出される属性情報の個数である。Ａｉｊは、「抽出されたｉ番目のラベルのｊ番目の属性情報の特徴量」を示す（１≦ｉ≦Ｋ、１≦ｊ≦Ｍ）。

ここでいう属性情報としては、たとえば「情報１」として「中心点の座標ａｖｅ（γｋ）」、「情報２」として「要素数｜γｋ｜」、「情報３」として「分布の広がり」…などのように定義することができる。数９に示したγｋについて、中心点の座標ａｖｅ（γｋ）は、特徴点の場所である。要素数｜γｋ｜は、元のノード状態集合Ｘにおける場所ａｖｅ（γｋ）の密集度の高さを示す。分布の広がりは、ａｖｅ（γｋ）から全ての要素への距離の平均値である。特徴部分抽出機能１１３は、これらの特徴情報を抽出して、特徴情報管理機能１２３に送る。そしてこれらは、特徴情報１４３として記憶される。

図７は、図１〜３に示した移動体管理システム１で行われる特徴情報１４３の取得の動作について示すフローチャートである。ユーザは、移動体ノード２０や、ネットワーク３０に接続されたその他のコンピュータ、あるいは移動体管理サーバ１０自体の入出力部１００から、移動体管理サーバ１０に対して取得したい特徴情報の条件を指定して入力する（ステップＳ３５１）。指定する条件としては「場所や範囲」「時間範囲」「上限数やソーティングポリシー」などがあり、これらは特徴情報の持つ属性に依存する。たとえば「自分の現在位置から半径１ｋｍ以内の、１０時間前までの特徴情報を、要素数が多い順に２０個を上限に出力せよ」などのような条件指定が可能である。

ステップＳ３５１で入力された条件を、関連特徴情報取得機能１３１がインターフェース機能１０１を介して取得し、入力された条件を解釈して、これが適切な条件であるか否かについて判断する（ステップＳ３５２）。もしＳ５０１で入力された条件が不正であった場合（ステップＳ３５２がノー）、エラーメッセージを出力して異常終了する。

条件が正しければ（ステップＳ３５２がイエス）、関連特徴情報取得機能１３１はこの条件に該当する情報を特徴情報管理機能１２３を介して特徴情報１４３から取得し（ステップＳ３５３）、依頼元に返信するために必要なデータ形式（たとえばｘｍｌ形式など）に変換して出力する（ステップＳ３５４）。

（第１の実施形態の全体的な動作）
次に、上記の実施形態の全体的な動作について説明する。本実施形態に係る移動体管理方法は、複数の移動体ノード２０と移動体管理サーバ１０とが相互に接続され、移動体ノードが取得した状態情報を移動体管理サーバが受信して状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システム１にあって、状態情報を移動体ノードの状態取得手段が取得し、この状態情報を移動体ノードの通信手段が移動体管理サーバに送信し、送信された状態情報を移動体管理サーバの入出力部が受信し（図４・ステップＳ３０１）、状態情報を各々の移動体ノードの識別子と共に移動体管理サーバの管理データ作成部があらかじめ備えられた記憶手段に記憶し、状態情報を多重化したラベルを移動体管理サーバの管理データ作成部が算出し（図４・ステップＳ３０４〜３０７）、ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を分布密度の上位から移動体管理サーバの管理データ作成部が抽出し（図４・ステップＳ３０８）、抽出された特徴部分についての情報を移動体管理サーバの要求処理部が出力する（図７・ステップＳ３５３〜３５４）。

ここで、上記各動作ステップについては、これをコンピュータで実行可能にプログラム化し、これらを前記各ステップを直接実行するコンピュータである移動体管理サーバ１０に実行させるようにしてもよい。本プログラムは、非一時的な記録媒体、例えば、ＤＶＤ、ＣＤ、フラッシュメモリ等に記録されてもよい。その場合、本プログラムは、記録媒体からコンピュータによって読み出され、実行される。
この動作により、本実施形態は以下のような効果を奏する。

本実施形態によれば、移動体ノードの位置に代表される状態の分布においてその分布の特徴情報、特に密集している部分の情報を、全てのノードに対する距離計算をすることなく抽出できるように構成されている。即ち、前述のように移動体ノードの総数Ｎの二乗オーダーの演算量を要する「全てのノードに対する距離計算」が、ここでは不要となる。このため、特に移動体ノードの総数Ｎが膨大となる移動体管理システムにおいても、計算量を大幅に抑制し、特徴情報の抽出の処理を高速かつリアルタイムに行うことが可能となる。

また、本実施形態は確率的な手法を用いているので、密度の高い点の広がりを厳密に捉える必要性がなく、従って、数３のＷやＣ、数４のＢなどのパラメータの算出を高精度に行わなくても、特徴情報を高い精度で抽出することが可能となる。即ち、この観点からも計算量を抑制することが可能となる。

（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態は、前述した第１の実施形態の構成に加えて、移動体管理サーバ４１０が、移動体ノードから指定された特定の観測点における状態情報の分布密度についての情報を出力する定点観測部４５０を備える構成とした。

この構成によれば、前述した第１の実施形態の効果に加えて、特定の観測点についての特徴情報を高速かつリアルタイムに得ることが可能となる。
以下、これをより詳しく説明する。

図８は、本発明の第２の実施形態に係る移動体管理システム４０１の構成について示す説明図である。移動体管理システム４０１は、移動体管理サーバ４１０に、第１の実施形態と同一の複数台の移動体ノード２０が、やはり第１の実施形態と同一のネットワーク３０を介して接続されて構成される。

図９は、図８に示した移動体管理サーバ４１０の構成をより詳しく示す説明図である。移動体管理サーバ４１０は、第１の実施形態で説明した移動体管理サーバ１０と、ハードウェアとしては同一の構成を有する。即ち、移動体管理サーバ４１０は、第１の実施形態の移動体管理サーバ１０と同様に、主演算制御手段１１と、記憶手段１２と、通信手段１３とを備える。

ただ、移動体管理サーバ４１０は、主演算制御手段１１で動作する移動体管理プログラムが第１の実施形態の移動体管理サーバ１０と一部異なる。そのため、データ管理部１２０が別のデータ管理部４２０に置換されており、また定点観測部４５０を新たに備える。データ管理部４２０は、第１の実施形態で説明したノードデータ管理機能１２１と、テーブル管理機能１２２と、特徴情報管理機能１２３に加えて、新たに定点情報管理機能４２４を備える。また定点観測部４５０は、定点観測機能４５１を備える。

さらに、記憶手段１２には、第１の実施形態で説明したノードデータ１４１、対応テーブル１４２、特徴情報１４３に加えて、新たに定点情報４４４が記憶される。これら以外の動作部およびデータについては、第１の実施形態と同一の呼称および参照番号でいう。

定点観測部４５０は、移動体ノード２０や管理者のあらかじめ定められた測定ポイントと関連が深いノード状態の分布に関する情報を観測する定点観測機能４５１を有する。定点観測機能４５１は、移動体ノード２０および管理者など外部から、測定点の集合を受け取り、定点情報管理機能４２４によって定点情報４４４に更新登録する。また同時に測定点の追加・削除などの更新処理も行う。そして、定められた時間間隔か、コマンド入力を契機に測定点に関するあらかじめ測定すべき情報を測定・更新して、外部の要求者に送信する。

定点情報管理機能４２４は、定点観測機能４５１によって登録された測定点情報を保持し、タイマーによる定期的、またはマニュアル入力による更新契機によって、テーブル管理機能１２２を介して対応テーブル１４２を参照し、測定点に関する特徴情報を作成・更新する。

図１０は、図８〜９に示した移動体管理システム４０１で行われる観測点の登録・更新処理の動作について示すフローチャートである。

各々の移動体ノード２０は、特徴を観測したい場所を観測点として移動体管理サーバ４１０に対して送信する（ステップＳ５０１）。例えば、ある場所でのノードの密集度合いなどを測定したい場合は、その座標値ξｉを観測点として入力する。位置情報を受け取った移動体管理サーバ４１０では、定点観測機能４５１が定点情報４４４を参照して、この観測点ξｉが登録済みであるか否かを確認する（ステップＳ５０２）。登録済みであれば（ステップＳ５０２がイエス）そこで処理を終了する。

観測点ξｉが登録済みでなければ（ステップＳ５０２がノー）、ラベル計算機能１１２が前述のステップＳ３０５と同様にして新規の観測点の座標値ξｉから対応するラベルｌｉを計算し（ステップＳ５０３）、定点観測機能４５１がこれを新規の観測点としてユニークなＩＤ（これをｉとする）をつけ（ｉ、ξｉ、ｌｉ）、定点情報管理機能４２４を介してこの観測点を定点情報４４４に追加する（ステップＳ５０４）。

定点観測機能４５１はこれに引き続いて、登録したこの新規の観測点に対して、タイマーの観測間隔、またはマニュアル入力などのような測定ポリシーを設定する（ステップＳ５０５）。そして、新規観測点登録完了をユーザに通知して処理を終了する（ステップＳ５０６）。

図１１は、図８〜９に示した移動体管理システム４０１で行われる定点観測の処理の動作について示すフローチャートである。定点観測機能４５１は、通常は動作契機の待機状態にある。これに対してインターフェース機能１０１を介してのコマンド入力、またはタイマーによる定期的トリガーが入力されると（ステップＳ６０１）、定点観測機能４５１は定点情報４４４に登録されているすべての観測点ξｉに対して、テーブル管理機能１２２を介して対応テーブル１４２を参照し、観測点ξｉのラベルｌｉのエントリであるノード集合βｉを取得する（ステップＳ６０２）。

βｉに属するノードは観測点ξｉと距離が近いノードであるので、観測点ξｉの密度情報を反映しているといえる。そこで、特徴情報管理機能１２３はβｉに対して、対応テーブル１４２に含まれる特徴情報集合γｋのなかでβｉを含むものを検索し（ステップＳ６０３）、γｋから抽出された特徴情報を観測点ｉの特徴情報として、特徴情報管理機能１２３を介して特徴情報１４３を更新する（ステップＳ６０４）。

ここで、前述のｑが小さい場合、必ずしも特徴情報管理機能１２３に保管される特徴情報集合にβｉが含まれていない可能性があるが、その時は、その観測点は特徴がない、として「特徴なし」を返すか、デフォルトとして設定されたベース情報のみを返す、もしくは、全テーブルエントリの平均的特徴を返す、などとすればよい。

また、もし登録された観測点間の相対的関係のみに興味がある場合は、単にすべてのテーブルに対して、観測点ξｉのラベルｌｉのエントリであるノード集合βｉの和集合を取得し、それを観測点それぞれに対する特徴情報集合γｉとし、前述した方法と同様にして特徴情報を抽出してもよい。

以上で説明した本実施形態によれば、「全てのノードに対する距離計算」をすることなく、特定の観測点についての特徴情報を高速かつリアルタイムに得ることが可能となる。このため、特に移動体ノードの総数Ｎが膨大となる移動体管理システムにおいても、計算量を大幅に抑制し、特定の観測点についての特徴情報の抽出の処理を高速かつリアルタイムに行うことが可能となる。

（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態は、前述した第１の実施形態の構成に加えて、移動体管理サーバ７１０が、ラベル計算機能に替えて、ラベルの算出に必要なパラメータを算出するラベル計算パラメータ管理機能８１４を備えると共に、移動体ノード７２０が、パラメータを移動体管理サーバから受信してラベルを算出するラベル計算手段（ラベル計算部９２０）を備える構成とした。

この構成によれば、移動体ノードから詳細な位置情報などの状態情報を移動体管理サーバに送信することなく、前述した第１の実施形態と同一の効果を得ることが可能となる。
以下、これをより詳しく説明する。

図１２は、本発明の第３の実施形態に係る移動体管理システム７０１の構成について示す説明図である。移動体管理システム７０１は、第１の実施形態と同一のネットワーク３０に、第１の実施形態とは別の移動体管理サーバ７１０と、複数台の移動体ノード７２０ａ、７２０ｂ、７２０ｃ…とが接続されて構成される。移動体ノード７２０ａ、７２０ｂ、７２０ｃ…は全て共通する構成を有するので、以後総称して移動体ノード７２０という。

図１３は、図１２で説明した移動体管理サーバ７１０および移動体ノード７２０の構成をより詳しく示す説明図である。前述した第１の実施形態では移動体管理サーバ１０の側にあった管理データ作成部１１０のラベル計算機能１１２が、本実施形態では移動体ノード７２０で行われる構成となっている。

即ち、移動体ノード７２０はハードウェア的には第１の実施形態で説明した移動体ノード２０と同一だが、主演算制御手段２１で動作する機能部が状態取得部２００とウェブブラウザ動作部２１０に加えて、ラベル計算部９２０が各々の移動体ノード７２０に付け加えられている。

このラベル計算部９２０で行われる計算は、第１の実施形態の管理データ作成部のラベル計算機能１１２（数３〜４）で説明した計算と同一である。そして、数３〜４に示した計算によって算出された自ノードの状態ｘｉに対応するラベルｈ（ｘｉ）を移動体管理サーバ７１０に送信する。

その一方で、移動体管理サーバ７１０は、ハードウェア的には第１の実施形態で説明した移動体管理サーバ１０と同一であるが、主演算制御手段１１で動作する管理データ作成部およびデータ管理部が、各々別の管理データ作成部８１０およびデータ管理部８２０に置換されている。また、記憶手段１２に新たにパラメータ情報８４４が記憶されている。

管理データ作成部８１０では、移動体管理サーバ１０にあったラベル計算機能１１２が
ラベル計算パラメータ作成機能８１４に置換され、またノードデータ登録機能は別のノードデータ登録機能８１１に置換されている。そして、データ管理部８２０には、パラメータ管理機能８２４が追加され、記憶手段１２にはパラメータ情報８４４が記憶されている。

ラベル計算パラメータ作成機能８１４は、各移動体ノード７２０のラベル計算部９２０が数３〜４に示した計算によってラベルを算出するために必要なパラメータ（数３〜４のａ、ｒ、Ｗ、Ｃ、Ｂ）を作成して各移動体ノード７２０に送信する。パラメータ管理機能８２４は、これに応じて、パラメータ情報８４４の記憶内容を更新する。

図１４は、図１２に示した移動体管理システム７０１が行う新規ノードの登録の動作について示すフローチャートである。新しい移動体ノード７２０が移動体管理システム７０１に参加する場合には、まずその移動体ノード７２０が、ウェブブラウザ動作部２１０を介して移動体管理サーバ７１０に対して参加要求を送信する（ステップＳ１００１）。

この参加要求を受けた移動体管理サーバ７１０では、現在移動体管理システム７０１に登録されている移動体ノード７２０の数が０であるか否か、即ち参加要求を送信した移動体ノード７２０が移動体管理システム７０１の最初のノードであるか否かを判断する（ステップＳ１００２）。最初のノードであれば（ステップＳ１００２がイエス）、ノードデータ管理機能１２１を参照して、このノードに対してユニークなＩＤを割り振る（ステップＳ１００３）。これはシステム内で該ノードを一意に識別可能であれば、たとえばシーケンス番号でもよいし、ＩＰアドレスのような別の規則によって割り振られてもよい。

最初のノードでなければ（ステップＳ１００２がノー）、そのノードのＩＤは既にノードデータ１４１に登録されているので、ステップＳ１００３の処理を飛ばしてステップＳ１００４に進む。また、最初のノードに対してステップＳ１００３の処理でＩＤが割り振られた後もステップＳ１００４に進む。

そして、ラベル計算パラメータ作成機能８１４が、参加要求を送信した移動体ノード７２０に対して、ラベル計算のために必要なパラメータ（数３〜４のａ、ｒ、Ｗ、Ｃ、Ｂ）を自動生成する（ステップＳ１００４）。

図１５は、図１３に示したパラメータ情報８４４の記憶内容について示す説明図である。ステップＳ１００４で生成されるパラメータのうち、ａとｒは、この処理の実行時に乱数を生成することで決定される。一方、Ｗ、Ｃ、Ｂは管理者から予め与えられてパラメータ情報８４４に予め記憶されているパラメータである。既に登録されているノードがある場合には、既に過去に生成されているラベル計算パラメータをパラメータ情報８４４から取得する。

図１４に戻って、ノードデータ登録機能８１１が、ノードデータ管理機能１２１を介してそのノードをノードデータ１４１に登録し（ステップＳ１００５）、要求元の移動体ノード７２０に、ステップＳ１００３で発行されたＩＤと、ステップＳ１００４で生成されたパラメータとを送信する（ステップＳ１００６）。

これを受信した移動体ノード７２０は、必要であれば送られてきたＩＤと自らが記憶しているＩＤとを比較して、そして送られてきたパラメータと状態取得部２００が取得した状態とを利用して、ラベル計算部９２０で数３〜４に示した計算を行ってラベルを算出し、算出されたラベルを移動体管理サーバ７１０に返送する（ステップＳ１００７）。移動体管理サーバ７１０は、図４のステップＳ３０７と同様にして、対応テーブル１４２に登録されたそのノードのラベルを受信したラベルで更新する。そして、図４のステップＳ３０８と同様にして、特徴部分抽出機能１１３によって、特徴情報管理機能１２３を介して特徴情報１４３を更新し、処理を終了する。

図１６は、図１２に示した移動体管理システム７０１が行うノード状態の更新の動作について示すフローチャートである。この動作は、移動体ノード７２０が移動した場合などで、状態が変化した場合に行われるものである。この動作の契機は、移動体ノード７２０が自らラベル計算部９２０が算出したラベルとＩＤを送信してラベル更新要求をした場合でもよいし、また移動体管理サーバ７１０からの定期的な問い合わせを受けた移動体ノード７２０が同様にラベル更新要求をした場合でもよい（ステップＳ１０５１）。

このラベル更新要求を受けた移動体管理サーバ７１０では、送られてきた移動体ノード７２０のＩＤに対応するラベルの値を、ノードデータ管理機能１２１およびテーブル管理機能１２２を介して、ノードデータ１４１および対応テーブル１４２の中から検索する（ステップＳ１０５２）。そして、受信したラベルの値が、記憶されているラベルの値と比べて更新されているか否かを判断する（ステップＳ１０５３）。更新されてなければ（ステップＳ１０５３がノー）、そこで処理を終了する。

ラベルの値が更新されていれば（ステップＳ１０５３がイエス）、図４のステップＳ３０７と同様にして、対応テーブル１４２に登録されたそのノードのラベルを受信したラベルで更新する。そして、図４のステップＳ３０８と同様にして、特徴部分抽出機能１１３によって、特徴情報管理機能１２３を介して特徴情報１４３を更新し、処理を終了する。

以上で説明した本実施形態によれば、移動体ノードから詳細な位置情報などの状態情報を移動体管理サーバに送信することなく、前述した第１の実施形態と同一の効果を得ることが可能となる。このため、各移動体ノードにとっては、各々のユーザのプライバシーを保持しつつ、第１の実施形態と同一の効果を得ることが可能となる。

（実施形態の第１の応用例）
以上で示した第１〜３の実施形態のより具体的な応用例について説明する。
図１７は、実施形態の第１の応用例に係る移動体管理システム１１０１の構成について示す説明図である。この移動体管理システム１１０１では、移動体管理サーバ１１１０と、複数台の移動体ノード１１２０ａ，ｂ，ｃ…が第１の実施形態と同一のネットワーク３０に接続されて構成される。

移動体ノード１１２０ａ，ｂ，ｃ…は、たとえば携帯電話端末やスマートフォン端末、あるいはノートブック型パーソナルコンピュータなどのような可搬式の電子機器であるが、これらは全て共通する構成を有するので、以後総称して移動体ノード１１２０という。移動体ノード１１２０は、図３に示した第１の実施形態の移動体ノード２０と同様の構成を有し、ＧＰＳや地上局などとの通信によって取得される現在位置を状態として取得し、移動体管理サーバ１１１０に対して定期的に通知する。

移動体管理サーバ１１１０は、図２に示した第１の実施形態の移動体管理サーバ１０と同様の構成を有し、移動体ノード１１２０から位置情報を受信するたびに、これに応じて、第１の実施形態として説明した動作によってノードデータ１４１および対応テーブル１４２を更新する。

そして、移動体管理サーバ１１１０は、この更新のたびに移動体ノード１１２０の地理的配置の分布を抽出し、その中で高密度に移動体ノード１１２０が配置されている区域を特徴情報１１４３として抽出する。図１８は、図１７に示した移動体管理システム１１０１で、移動体管理サーバ１１１０が抽出した特徴情報１１４３の例について示す説明図である。特徴情報１１４３には、各特徴点の識別番号１１４３ａと、これに対応する密集度スコア１１４３ｂ、中心位置１１４３ｃ、および広がり１１４３ｄについての情報を含む。この特徴情報１１４３は、特に密度の高い点を上位から所定の数だけ抽出したものである。全ての特徴点に対してこの抽出処理を行う必要はない。

図１９は、図１８に示した特徴情報１１４３を視覚的に図示した模式図１３０１について示す説明図である。図１９（ａ）は、横軸を経度、縦軸を緯度として測地空間を表現し、この測地空間上での各特徴点の識別番号１１４３ａに対して、その中心位置１１４３ｃのｘｙ座標に棒の長さとして密集度スコア１１４３ｂを表し、円の半径として広がり１１４３ｄを表すように、視覚化した図である。図１９（ｂ）は、この図１９（ａ）の特定の点における密集度スコア１１４３ｂおよび広がり１１４３ｄの時間的変化を示している。

ここで、移動体ノード１１２０の中の１つが、ウェブブラウザ動作部２１０を介して、特定の位置について、その周辺の人口についての情報を要求した。その要求の対象となる位置は、図１９（ａ）に示したグラフを表示しているＧＵＩ（Graphic User Interface）で、その位置と範囲をクリック、ドラッグ、フリックなどのような操作で入力することができる。その場合、ウェブブラウザ動作部２１０は図１９（ａ）のグラフを現在位置を中心として表示し、「情報取得」の操作をすれば、ユーザが指定した中心位置と範囲とを移動体管理サーバ１１１０に送信する。または経度および緯度を直接入力して指定範囲の入力としてもよい。

この要求の入力を受けた管理サーバ１１１０は、特徴情報１１４３の中で要求された範囲に含まれるものを検索して、この検索結果に該当する特徴点についての情報を移動体ノード１１２０に返す。移動体ノード１１２０のウェブブラウザ動作部２１０は、ＧＵＩに表示している図１９（ａ）の地図に、管理サーバ１１１０から受け取った情報を、取得した各特徴点の中心位置に広がりを反映するような密度プロットとして重ねて表示する。

図２０は、図１９（ａ）に示したグラフに、管理サーバ１１１０からの情報を重ねて地図として表示した状態を示す説明図である。ここでは、図１９（ａ）上で破線で示した範囲を指定範囲として管理サーバ１１１０に送信し、特徴点についての情報を要求したものとする。ウェブブラウザ動作部２１０は、この範囲の地図に、管理サーバ１１１０から受信した特徴点について、密度に応じた色を重ねて表示する。図２０に示した例では、密度表示を網掛けで示し、密度が高いほど濃い模様の網掛けとしている。

これによって、移動体ノード１１２０は、いつでもリアルタイムに所望の場所の人口分布についての情報を取得することができる。また、定期的にこの情報を更新して、人口分布の移動などを視覚的に取得・閲覧することができる。このような情報をリアルタイムに得ることで、たとえば「混雑を避けたい」「安全上の目的などから人通りの多い道をなるべく選択したい」などのような種々の目的に利用することが可能となる。

また、この移動体管理システム１１０１で、移動体ノード１１２０を自動車のカーナビゲーションシステムの車載端末に置換することもでき、この場合にはリアルタイム性に優れた渋滞情報表示が可能となる。

通常の空間統計的取り扱いでは、多数の移動体ノード１１２０から送信される膨大な量のデータを処理することに非常に時間がかかるので、情報をリアルタイムに提供することは困難である。この移動体管理システム１１０１は、特に必要性の高い人口分布で高密度の部分に絞って処理を行うので、リアルタイムな情報提供が可能となる。

さらに、ここでいう状態情報を、位置以外の情報に置換することもできる。たとえば、移動体ノード１１２０の各ユーザの属性、たとえばインターネットからのファイルの取得履歴、ウェブサイトの閲覧履歴、過去の訪問場所履歴などから取得できる趣向情報を、ノード１１２０は状態として取得して管理サーバ１１１０に送信する。

管理サーバ１１１０は、取得した状態情報から、各ユーザの特性をコンテキストとして抽出し、やはりベクトルのような距離が定義された量で表現することで、位置情報と同様の処理を行うことが可能となる。

たとえば、「ファイルの取得履歴」を状態として処理した場合、趣向分布の中で同様の趣向を持った人が多い点、つまり人気の高いものをリアルタイムに抽出していくことができる。即ち、この場合は「ある特定のファイルに興味を持ちそうな人がどれくらいいるか」、またその興味の時間的推移についての傾向をリアルタイムに抽出して可能であるという意味である。

（実施形態の第２の応用例）
図２１は、実施形態の第２の応用例に係る移動体管理システム１２０１の構成について示す説明図である。この移動体管理システム１２０１は、図１７〜１９で説明した第１の応用例に係る移動体管理システム１１０１に、さらに第２の実施形態として説明した「定点観測」の機能を追加したものである。移動体ノード１２２０および管理サーバ１２１０は、第１の応用例に係る移動体ノード１１２０および管理サーバ１１１０から置換されたものである。

ここでいう定点観測とは、第２の実施形態として説明したように、特定の測定点（以後観測点という）での移動体ノード１２２０の密度の時間変化などを測定し、動的に表示させることである。図２２は、図２１に示した移動体管理システム１２０１で、観測点を登録した例を示す説明図である。図２２（ａ）は、図１９（ａ）に示したグラフ上に、登録された観測点を「×」として示している。図２２（ｂ）は、その観測点のうちの一点（破線の○で囲まれた点）での密集度スコア１１４３ｂおよび広がり１１４３ｄの時間的変化を示している。

管理サーバ１２１０は、この登録された観測点に対して、この観測点に対応するラベルを計算し、そのラベルを持つ移動体ノードの集合を各時間で観測し、その処理結果を移動体ノード１２２０に返す。移動体ノード１２２０は、第１の応用例と同様に、これを図２２（ａ）に示した地図上に表示する。

即ち、この移動体管理システム１２０１は、移動体ノード１２２０のユーザや管理サーバ１２１０の管理者からの要求によって、要求された観測点について、図２２（ｂ）に示したような密集度スコアおよび広がりの変化を、動的に更新しながら表示することが可能となる。

このようにして観測点の変化を観測することによって、移動体ノード分布の特徴を決定する高密度部分の推移を観測することができる。たとえば人口密度や自動車の密度（渋滞の状況）の時間的推移は、都市計画の決定などにおいて重要なデータである。実施形態の第２の応用例によれば、このような情報を、従来の空間統計手法などに比べて高速かつ低コストで取得することが可能となる。

（実施形態の応用例の拡張１）
また、前述した第１および第２の応用例の拡張として、移動体ノードの現在位置と、各移動体ノードのユーザの前述した趣向情報とを組み合わせた情報を状態として、これを前述の管理サーバで処理し、特定の趣向を持つユーザについての処理を行うことが考えられる。

たとえば、特定の趣向を持つユーザの移動体ノード同士が接近していれば、このことを当該ユーザ同士に通知することで、位置情報を用いたソーシャルネットワーキングサービスにおいて、そのようなユーザ同士による交流をサポートする機能を提供することができる。その際、各移動体ノードに自分の表示の可否、ファイル表示の可否などをあらかじめポリシーとして記憶させておけば、類似した趣向を持つ互いのユーザを「友人候補」として通知する、オープンにしてよいファイルについて表示する…などのような交流をサポートするサービスの提供が可能となる。

さらに、特定の趣向を持つユーザの空間的密度を移動体ノード分布の特徴部分とし、その特徴点の移動をリアルタイムに分析することによって、たとえばデジタルサイネージなどのような、表示するコンテンツを動的に変更できるデバイスで、そのコンテンツの選択に利用できる。この場合は、第２の実施形態および第２の応用例として説明した「定点観測」の機能を利用する。

即ち、「特定の分野に興味を持つ」「年齢」「性別」などのような各ユーザの属性について、「定点観測」の機能を利用し、その場所の周辺にいるユーザの中で多くみられる属性に応じて表示する広告のアイテムを変更する、などのようなことが可能である。本発明の実施形態もしくは応用例に係る移動体管理システムは、このような処理をリアルタイムで行うことが可能であるので、このような用途には特に適している。

（実施形態の応用例の拡張２）
本発明の実施形態もしくは応用例に係る移動体管理システムは、人口密度の動的移動情報などをもとに作成する各種位置情報アプリケーションサービスを提供するために利用可能である。さらに、この移動体管理システムをＡＰＩ（Application Programming Interface）化して、第三者が自由に移動体ノードの分布情報を使った位置情報サービスアプリケーションを作成可能なシステムを提供するためにも利用可能である。

これまで本発明について図面に示した特定の実施形態をもって説明してきたが、本発明は図面に示した実施形態に限定されるものではなく、本発明の効果を奏する限り、これまで知られたいかなる構成であっても採用することができる。

上述した実施形態について、その新規な技術内容の要点をまとめると、以下のようになる。なお、上記実施形態の一部または全部は、新規な技術として以下のようにまとめられるが、本発明は必ずしもこれに限定されるものではない。

（付記１） 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムであって、
前記移動体ノードが、前記状態情報を取得する状態取得手段と、この状態情報を前記移動体管理サーバに送信する通信手段とを備え、
前記移動体管理サーバが、前記移動体ノードから前記状態情報を受信する入出力部と、前記状態情報の分布の変化について分析すると共に前記分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、
前記管理データ作成部が、前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、前記状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能とを有することを特徴とする移動体管理システム。

（付記２） 前記移動体管理サーバの前記ラベル計算機能が、前記状態情報を状態分布の局所性を反映して区別可能な値に写像する関数を利用して前記状態情報から前記ラベルを算出することを特徴とする、付記１に記載の移動体管理システム。

（付記３） 前記移動体管理サーバの前記特徴部分抽出機能が、前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分をクラスター化した特徴情報集合を前記記憶手段に記憶することを特徴とする、付記１に記載の移動体管理システム。

（付記４） 前記移動体管理サーバが、前記移動体ノードから指定された特定の観測点における前記状態情報の分布密度についての情報を出力する定点観測部を備えることを特徴とする、付記３に記載の移動体管理システム。

（付記５） 前記移動体管理サーバが、前記ラベル計算機能に替えて、前記ラベルの算出に必要なパラメータを算出するラベル計算パラメータ管理機能を備えると共に、
前記移動体ノードが、前記パラメータを前記移動体管理サーバから受信して前記ラベルを算出するラベル計算手段を備えることを特徴とする、付記１に記載の移動体管理システム。

（付記６） 前記状態情報が前記移動体ノードの位置情報を少なくとも含むことを特徴とする、付記１ないし５の内のいずれか１項に記載の移動体管理システム。

（付記７） 前記移動体管理サーバの前記要求処理部が前記移動体ノードに対して前記特徴部分についての情報を出力すると共に、
前記移動体ノードが、受信した前記特徴部分についての情報を表示する表示手段を備えることを特徴とする、付記１ないし６の内のいずれか１項に記載の移動体管理システム。

（付記８） 状態情報を取得する状態取得手段を備えた複数の移動体ノードと相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理サーバであって、
前記移動体ノードから前記状態情報を受信する入出力部と、
前記状態情報の分布の変化について分析すると共に前記分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、
算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、
前記管理データ作成部が、
前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、
前記状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、
前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能と
を有することを特徴とする移動体管理サーバ。

（付記９） 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、
前記状態情報を前記移動体ノードの状態取得手段が取得し、
この状態情報を前記移動体ノードの通信手段が前記移動体管理サーバに送信し、
送信された前記状態情報を前記移動体管理サーバの入出力部が受信し、
前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共に前記移動体管理サーバの管理データ作成部があらかじめ備えられた記憶手段に記憶し、
前記状態情報を多重化したラベルを前記移動体管理サーバの前記管理データ作成部が算出し、
前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から前記移動体管理サーバの前記管理データ作成部が抽出し、
抽出された前記特徴部分についての情報を前記移動体管理サーバの要求処理部が出力する
ことを特徴とする移動体管理方法。

（付記１０） 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、
前記移動体管理サーバが備えるコンピュータに、
前記移動体ノードから送信された前記状態情報を受信する手順、
前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶する手順、
前記状態情報を多重化したラベルを算出する手順、
前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する手順、
および抽出された前記特徴部分についての情報を出力する手順
を実行させることを特徴とする移動体管理プログラム。

この出願は２０１１年３月２２日に出願された日本出願特願２０１１−０６２１３６を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

移動体管理システムに対して幅広く適用することができる。このような移動体管理システムは、都市計画などに対して有用であるばかりか、位置情報を利用した各種サービスやマーケティングリサーチなどとしても利用可能である。

１、４０１、７０１、１１０１、１２０１ 移動体管理システム
１０、４１０、７１０、１１１０、１２１０ 移動体管理サーバ
１１、２１ 主演算制御手段
１２ 記憶手段
１３、２２ 通信手段
２０、７２０、１１２０、１２２０ 移動体ノード
２３ 状態取得手段
２４ 入出力手段
３０ ネットワーク
１００ 入出力部
１０１ インターフェース機能
１１０、８１０ 管理データ作成部
１１１ ノードデータ登録機能
１１２ ラベル計算機能
１１３ 特徴部分抽出機能
１２０、４２０、８２０ データ管理部
１２１ ノードデータ管理機能
１２２ テーブル管理機能
１２３ 特徴情報管理機能
１３０ 要求処理部
１３１ 関連特徴情報取得機能
１４１ ノードデータ
１４２ 対応テーブル
１４３、１１４３ 特徴情報
２００ 状態取得部
２１０ ウェブブラウザ動作部
４２４ 定点情報管理機能
４４４ 定点情報
４５０ 定点観測部
４５１ 定点観測機能
８１４ ラベル計算パラメータ作成機能
８２４ パラメータ管理機能
８４４ パラメータ情報
９２０ ラベル計算部
１３０１ 模式図

Claims (10)

1. 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムであって、
   前記移動体ノードが、前記状態情報を取得する状態取得手段と、この状態情報を前記移動体管理サーバに送信する通信手段とを備え、
   前記移動体管理サーバが、前記移動体ノードから前記状態情報を受信する入出力部と、前記状態情報の分布の変化について分析すると共に前記分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、
   前記管理データ作成部が、前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、前記状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能とを有することを特徴とする移動体管理システム。
2. 前記移動体管理サーバの前記ラベル計算機能が、前記状態情報を状態分布の局所性を反映して区別可能な値に写像する関数を利用して前記状態情報から前記ラベルを算出することを特徴とする、請求項１に記載の移動体管理システム。
3. 前記移動体管理サーバの前記特徴部分抽出機能が、前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分をクラスター化した特徴情報集合を前記記憶手段に記憶することを特徴とする、請求項１に記載の移動体管理システム。
4. 前記移動体管理サーバが、前記移動体ノードから指定された特定の観測点における前記状態情報の分布密度についての情報を出力する定点観測部を備えることを特徴とする、請求項３に記載の移動体管理システム。
5. 前記移動体管理サーバが、前記ラベル計算機能に替えて、前記ラベルの算出に必要なパラメータを算出するラベル計算パラメータ管理機能を備えると共に、
   前記各移動体ノードが、前記パラメータを前記移動体管理サーバから受信して前記ラベルを算出するラベル計算手段を備えることを特徴とする、請求項１に記載の移動体管理システム。
6. 前記状態情報が前記移動体ノードの位置情報を少なくとも含むことを特徴とする、請求項１ないし５の内のいずれか１項に記載の移動体管理システム。
7. 前記移動体管理サーバの前記要求処理部が前記移動体ノードに対して前記特徴部分についての情報を出力すると共に、
   前記移動体ノードが、受信した前記特徴部分についての情報を表示する表示手段を備えることを特徴とする、請求項１ないし６の内のいずれか１項に記載の移動体管理システム。
8. 状態情報を取得する状態取得手段を備えた複数の移動体ノードと相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理サーバであって、
   前記移動体ノードから前記状態情報を受信する入出力部と、
   前記状態情報の分布の変化について分析すると共に前記分布において特に分布密度の高い部分を特徴部分として算出する処理を行う管理データ作成部と、
   算出された特徴部分についての情報を出力する要求処理部とを備え、
   前記管理データ作成部が、
   前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶するノードデータ登録機能と、
   前記状態情報を多重化したラベルを算出するラベル計算機能と、
   前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する特徴部分抽出機能と
   を有することを特徴とする移動体管理サーバ。
9. 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、
   前記状態情報を前記移動体ノードの状態取得手段が取得し、
   この状態情報を前記移動体ノードの通信手段が前記移動体管理サーバに送信し、
   送信された前記状態情報を前記移動体管理サーバの入出力部が受信し、
   前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共に前記移動体管理サーバの管理データ作成部があらかじめ備えられた記憶手段に記憶し、
   前記状態情報を多重化したラベルを前記移動体管理サーバの前記管理データ作成部が算出し、
   前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から前記移動体管理サーバの前記管理データ作成部が抽出し、
   抽出された前記特徴部分についての情報を前記移動体管理サーバの要求処理部が出力する
   ことを特徴とする移動体管理方法。
10. 複数の移動体ノードと移動体管理サーバとが相互に接続され、前記移動体ノードが取得した状態情報を前記移動体管理サーバが受信して前記状態情報の分布の変化について分析する移動体管理システムにあって、
    前記移動体管理サーバが備えるコンピュータに、
    前記移動体ノードから送信された前記状態情報を受信する手順、
    前記状態情報を各々の前記移動体ノードの識別子と共にあらかじめ備えられた記憶手段に記憶する手順、
    前記状態情報を多重化したラベルを算出する手順、
    前記ラベルの分布密度が高い部分を表す特徴部分を前記分布密度の上位から抽出する手順、
    および抽出された前記特徴部分についての情報を出力する手順
    を実行させることを特徴とする移動体管理プログラム。

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