JP6348916B2 - データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、データ処理方法、データ処理装置及びデータ処理プログラムに関する。

近年、産業社会は、情報化の浸透に伴い、詳細なカテゴリに基づく統計データを得ることができるようになった。しかし、統計データの容量は、カテゴリの細分化・高次元化に伴って膨大になる。そこで、膨大な統計データからセマンティック情報を抽出する需要が高まっている。その需要を満たすため、統計データの特徴や傾向を示す画像を生成して、セマンティック情報を可視化する技術が開発されている。ここで、セマンティック情報とは、データ群の特徴や傾向を示す情報、データ群が何を意味するのかを示す情報又はデータ群のメタデータとなる情報である。

このようなセマンティック情報を可視化する技術は、時系列で広範囲にわたって収集されるビッグデータの解析や可視化などの技術に利用可能である。ビッグデータの具体例として、携帯電話ネットワークのしくみを使用して作成される人口の統計情報であるモバイル空間統計、ネットワークのトラフィック解析及びＩｏＴ(Internet of Things)センサによるイベント検出などが挙げられる。

セマンティック情報を可視化する技術は、データの集合を扱うため、格納手法とそれに基づく検索処理とが基本技術となる。従来の格納手法は、テーブル等で構成される関係データベースを用いる手法である。図５は、従来のテーブルのデータ構造例を示す図である。図５に示すように、テーブル５０は、Ｌ個（Ｌは１以上の自然数）のレコード５１−１〜５１−Ｌから構成されている。また、各レコード５１−１〜５１−Ｌは、Ｍ個（Ｍは２以上の自然数）のカテゴリ５２−１〜５２−Ｍで共通化されたデータのセットである。テーブル５０は、データをカテゴリ５２−１〜５２−Ｍ毎に格納した複数のレコード５１−１〜５１−Ｌを並べたデータ構造である。

従来の検索処理は、検索キーと呼ばれる、カテゴリの一部あるいは全部に対応したデータセットを各レコードと比較して、検索キーとマッチするレコードを選択する処理である。また、検索処理の結果に基づいて、可視化を行う。
図６は、従来のセマンティック情報を可視化する基本的な処理を示すフロー図である。なお、図６に示す処理は、コンピュータが行う処理である。

コンピュータは、処理対象となるデータを図５に示したテーブル５０に格納する（ステップＳ６１）。コンピュータは、所望のデータを検索するための検索キーを入力する（ステップＳ６２）。この入力処理は、コンピュータの利用者が入力する。コンピュータは、カテゴリの一部と対応したデータセットである検索キーを入力する。

コンピュータは、入力された検索キーを用いてテーブル５０に格納されたデータの検索を行う（ステップＳ６３）。コンピュータは、検索キーに含まれるデータセットと、各レコードの対応するカテゴリのデータとを比較して、検索キーとマッチするレコードを選択し、検索結果として出力する。コンピュータは、検索結果のレコードから可視化対象となるカテゴリのデータのサブセットを選択して可視化データを取得する（ステップＳ６４）。

コンピュータは、可視化データを、点又は線等の描画要素を用いた記述である描画データに変換する（ステップＳ６５）。コンピュータは、描画データに基づいて描画処理を行い、可視化画像データを出力する（ステップＳ６６）。これにより、コンピュータは、表示部に可視化画像データを表示したり、プリンタから可視化画像データを出力したりする。

特許第５３９２６３５号公報

近年、情報通信技術の進歩により、ネットワークに接続された様々なディジタルセンシング装置が増加している。多様なディジタルセンシング装置から出力されるデータは、上述したテーブル５０におけるカテゴリの細分化の原因となっている。また、ディジタルセンシング装置は、所定の周期となる時系列のデータを出力するので、時間の経過と共にデータ量が増大する。上述したセマンティック情報を可視化する技術は、カテゴリの種類が非常に多く、かつ、膨大な量となるデータを処理すると、図６に示したステップＳ６１においてデータを格納するテーブル５０のデータ量が膨大となる。テーブル５０のデータ量が膨大であると、その後の処理であるステップＳ６３〜Ｓ６５の処理負荷が、膨大となってしまう。

上記事情に鑑み、本発明は、複数のデータのセマンティック情報の可視化処理を行う場合に、テーブルに格納するデータの容量を減少させることができるデータ処理方法、データ処理装置及びデータ処理プログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様は、複数のカテゴリ毎にデータを有するレコードを処理するデータ処理装置が実行するデータ処理方法であって、前記レコードの前記カテゴリから可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリである可視化対象カテゴリを取得する可視化対象取得ステップと、前記可視化対象取得ステップにおいて取得された前記可視化対象カテゴリに基づいて、前記カテゴリに対して属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する属性カテゴリ特定ステップと、前記属性カテゴリ特定ステップにおいて特定された前記属性カテゴリを、座標的属性カテゴリ及びタグ的属性カテゴリのいずれかに判定する属性判定ステップと、前記属性判定ステップにおいて前記座標的属性カテゴリと判定された各カテゴリに基づいて、当該カテゴリの要素に対応する座標に位置する画素に前記値カテゴリのデータを代入して画像データを生成する際の画像サイズを取得する画像サイズ取得ステップと、前記画像サイズ取得ステップにおいて取得された前記画像サイズ及び前記タグ的属性カテゴリに基づいて、前記画素に前記値カテゴリのデータを格納させて前記画像データを生成する画像データ生成ステップと、を有するデータ処理方法である。

本発明の一態様は、前記のデータ処理方法であって、前記タグ的属性カテゴリに基づいて、複数の前記画像データにタグ情報を付与して、複数の前記画像データを格納する画像領域を確保する画像領域確保ステップをさらに有する。

本発明の一態様は、前記のデータ処理方法であって、前記画像領域確保ステップにより前記画像データに付与された前記タグ情報と、検索キーとを比較して、前記検索キーとマッチする画像データを選択して検索結果として出力する検索処理ステップと、前記検索処理ステップにおいて出力された前記検索結果に基づいて、前記画像データを取得する画像データ取得ステップと、をさらに有する。

本発明の一態様は、複数のカテゴリ毎にデータを有するレコードの前記カテゴリから可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリである可視化対象カテゴリを取得する可視化対象取得部と、前記可視化対象取得部が取得した前記可視化対象カテゴリに基づいて、前記カテゴリに対して属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する属性カテゴリ特定部と、前記属性カテゴリ特定部が特定した前記属性カテゴリを、座標的属性カテゴリ及びタグ的属性カテゴリのいずれかに判定する属性判定部と、前記属性判定部が前記座標的属性カテゴリと判定した各カテゴリに基づいて、当該カテゴリの要素に対応する座標に位置する画素に前記値カテゴリのデータを代入して画像データを生成する際の画像サイズを取得する画像サイズ取得部と、前記画像サイズ取得部が取得した前記画像サイズ及び前記タグ的属性カテゴリに基づいて、前記画素に前記値カテゴリのデータを格納させて前記画像データを生成する画像データ生成部と、を備えるデータ処理装置である。

本発明の一態様は、前記のデータ処理装置であって、前記タグ的属性カテゴリに基づいて、複数の前記画像データにタグ情報を付与して、複数の前記画像データを格納する画像領域を確保する画像領域確保部をさらに備える。

本発明の一態様は、前記のデータ処理装置であって、前記画像領域確保部が前記画像データに付与した前記タグ情報と、検索キーとを比較して、前記検索キーとマッチする画像データを選択して検索結果として出力する検索処理部と、前記検索処理部が出力した前記検索結果に基づいて、前記画像データを取得する画像データ取得部と、をさらに備える。

本発明の一態様は、前記のデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラムである。

本発明により、複数のデータのセマンティック情報の可視化処理を行う場合に、テーブルに格納するデータの容量を減少させることができる。

本実施形態におけるデータ処理装置１０の機能構成例を示す図である。 本実施形態における画像サイズ取得部１１０が座標的属性カテゴリに基づいて画像サイズを取得する取得手法の具体例を示す表である。 本実施形態における画像データ格納部１０５が格納するタグ情報が付与された第２の画像データ及び第１の画像データの具体例を示す図である。 本実施形態におけるデータ処理装置１０の動作例を示すフロー図である。 従来のテーブルのデータ構造例を示す図である。 従来のセマンティック情報を可視化する基本的な処理を示すフロー図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態におけるデータ処理装置１０の機能構成例を示す図である。図１に示すように、データ処理装置１０は、制御部１００と、入力処理部１０１と、データ取得部１０２と、データ蓄積部１０３と、画像データ生成部１０４と、画像データ格納部１０５と、表示制御部１０６と、可視化対象取得部１０７と、属性カテゴリ特定部１０８と、座標的属性判定部１０９と、画像サイズ取得部１１０と、画像領域確保部１１１と、検索処理部１１２と、描画処理部１１３とを備える。

データ処理装置１０は、例えば、コンピュータであり、キーボード及びマウス等である入力装置１１と、液晶ディスプレイ等である表示装置１２と、インターネット等であるネットワーク１３と接続されている。データ処理装置１０は、入力装置１１からの入力を受け付ける機能、表示装置１２に対して様々な画面を表示させる機能及びネットワーク１３を介してネットワーク１３上にあるディジタルセンシング装置（図１には示していない）等からデータを収集する機能を有する。データ処理装置１０は、入力装置１１又はネットワーク１３経由で取得した複数のデータからセマンティック情報となる画像データを生成し、表示装置１２に表示する機能を有する。セマンティック情報とは、複数のデータの特徴又は傾向を示す情報、複数のデータが何を意味するのかを示す情報又は複数のデータのメタデータとなる情報である。

制御部１００は、データ処理装置１０内の各部の動作を制御する。入力処理部１０１は、入力装置１１からの入力信号を受信し、入力信号に応じた信号を制御部１００へ出力する。データ取得部１０２は、ネットワーク１３経由で様々なデータを取得する。データ取得部１０２は、定期的にデータを取得してもよいし、任意のタイミングでデータを取得してもよい。なお、データ取得部１０２は、ＵＳＢメモリやＤＶＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録されたデータを取得する機能をさらに備えてもよい。データ蓄積部１０３は、データ取得部１０２が取得したデータを、データに関する時刻及び所定のカテゴリに関連付けて記録し、蓄積する。データに関する時刻とは、例えばデータが生成された時刻であり、データ取得部１０２がデータを取得した時刻としてもよい。データ蓄積部１０３は、例えば、図５に示したような複数のカテゴリが行方向に並んだレコードを、列方向に複数並べたデータ構造のテーブルを用いてデータを蓄積する。

画像データ生成部１０４は、画像データ格納部１０５内において、値カテゴリのデータに基づいて複数の第１の画像データを含む第２の画像データを生成する。第２の画像データは、複数の第１の画像データを２次元に配列した構成の画像データである。画像データ格納部１０５は、画像データ生成部１０４により生成された各第２の画像データにタグ情報を付与して格納する画像領域を有している。なお、第１の画像データ及びタグ情報が付与された第２の画像データを複数枚格納する画像領域の具体的な構成等については、詳細を後述する。

表示制御部１０６は、制御部１００からの画面情報に応じた画面を表示装置１２に表示させる。表示制御部１０６は、例えば、データ蓄積部１０３に蓄積されたデータのセマンティック情報となる可視化画像データを含む画面を表示装置１２に表示させる。

可視化対象取得部１０７は、データ蓄積部１０３に蓄積されるレコードのカテゴリの内、可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリに関する情報である可視化対象カテゴリを取得する。この可視化対象カテゴリは、例えば、入力装置１１から入力される情報であって、利用者が可視化したいと考えるカテゴリを選択する等の操作を行うことにより入力される。可視化対象取得部１０７は、入力装置１１から入力された可視化対象カテゴリに関する情報を入力処理部１０１経由で取得する。

属性カテゴリ特定部１０８は、可視化対象取得部１０７が取得した可視化対象カテゴリに基づいて、処理対象となるレコードに含まれるカテゴリに対して、属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する。具体的には、属性カテゴリ特定部１０８は、レコードが有するカテゴリの内、可視化対象カテゴリに含まれるカテゴリを値カテゴリと特定する。属性カテゴリ特定部１０８は、レコードが有するカテゴリの内、可視化対象カテゴリに含まれないカテゴリを属性カテゴリと特定する。値カテゴリのデータは、画像データ生成部１０４が第１の画像データを生成する際に利用するデータであり、可視化の対象となるデータである。

座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリ特定部１０８により特定された属性カテゴリの内、画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリであるか否かを判定する。座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリの内、画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリであると判定したカテゴリを、座標的属性カテゴリとする。座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリの内、画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリではないと判定したカテゴリを、タグ的属性カテゴリとする。座標的属性判定部１０９は、例えば、画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリのリストを予め保持しており、このリストを参照して、画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリであるか否かを判定する。

画像の座標に適用しやすい属性のカテゴリとして、例えば、地理的属性や統計値の分布の領域を示す属性などがあり、要素数が多いカテゴリである。画像の座標に適用しにくい属性のカテゴリとして、例えば、性別属性や年齢属性などがあり、要素数が少ないカテゴリである。画像データ生成部１０４は、座標的属性カテゴリの要素数に応じた画素数の第１の画像データを生成する。よって、ある程度の画素数を確保する意味でも、座標的属性カテゴリとするカテゴリの要素数は所定値以上であることが望ましい。

画像サイズ取得部１１０は、座標的属性判定部１０９により座標的属性カテゴリと判定された各カテゴリに基づいて、当該カテゴリのデータを画像化する際の画像サイズを取得する。画像サイズ取得部１１０は、座標的属性カテゴリの取りうる数値範囲から画像サイズを決める。画像サイズにおける各座標（第１の画像データの各画素）は、複数の座標的属性カテゴリの要素の組み合わせ、又は、一つの座標的属性カテゴリの２つの要素の組み合わせに対応する。ここで、座標的属性カテゴリのデータの次元をＮ次元とし、各次元の数値範囲を表す要素数をｓ_ｉとする。画像サイズは２次元であるため、画像サイズ取得部１１０は、Ｎ個の数値｛ｓ_ｉ｜ｉ＝１，２，３，・・・，Ｎ｝から２つの数値｛Ｗ，Ｈ｝を取得すればよい。図２は、本実施形態における画像サイズ取得部１１０が座標的属性カテゴリに基づいて画像サイズを取得する取得手法の具体例を示す表である。図２に示すように、座標的属性カテゴリと判定されたカテゴリの次元及び各次元の要素数に基づいて、画像サイズを取得している。

画像サイズ取得部１１０は、１次元かつ要素数１００のカテゴリの場合は、画像サイズ＝横サイズＷ×縦サイズＨ＝１０×１０を取得する。画像サイズ取得部１１０は、２次元かつ各次元の要素数４０×５０のカテゴリの場合は、画像サイズ＝横サイズＷ×縦サイズＨ＝４０×５０を取得する。画像サイズ取得部１１０は、３次元かつ各次元の要素数２０×３０×４０のカテゴリの場合は、画像サイズ＝横サイズＷ×縦サイズＨ＝１５０×１６０を取得する。一般化すると、画像サイズ取得部１１０は、Ｎ次元かつ各次元の要素数の直積で求まる総要素数Ｓのカテゴリの場合は、下記（式２）及び（式３）で求まる横サイズＷ及び縦サイズＨを取得する。

ここで、総要素数Ｓは、各次元の要素数ｓ_ｉのｉ＝１〜Ｎの直積により求める。画像サイズ取得部１１０は、図２に示すとおり下記の（式１）により総要素数Ｓを求める。

横サイズＷは、総要素数Ｓの平方根の値を求め、１の位の数字を切り捨てすることで求める。画像サイズ取得部１１０は、図２に示すとおり下記の（式２）により横サイズＷを求める。

縦サイズＨは、総要素数Ｓを横サイズＷで除算し、１の位の数字を切り捨てすることで求める。画像サイズ取得部１１０は、図２に示すとおり下記の（式３）により縦サイズＨを求める。

画像データ生成部１０４は、画像サイズ取得部１１０が取得した画像サイズとなる第１の画像データを、値カテゴリのデータを用いて生成する。画像サイズ取得部１１０が取得した画像サイズは、第１の画像データの総画素数（＝横画素数×縦画素数）を規定するだけでなく、各画素がどの座標的属性カテゴリのどの要素に対応しているかを規定している。画像データ生成部１０４は、画像サイズにおいて、各画素に規定されている座標的属性カテゴリ及びその要素に対応する値カテゴリのデータを当該画素の画素値として代入する。

画像領域確保部１１１は、座標的属性判定部１０９によりタグ的属性カテゴリと判定された各カテゴリの組み合わせに応じて、必要な枚数の第２の画像データを格納する画像領域を画像データ格納部１０５内に確保する。画像領域確保部１１１は、各第２の画像データに対して、タグ的属性のデータに基づいてタグ情報を付与する。画像データ生成部１０４は、タグ情報に基づいて画像データ格納部１０５内の画像領域おける第２の画像データとして値カテゴリのデータを格納するデータ格納領域を特定し、各画素に値カテゴリのデータを代入する。

画像データ生成部１０４は、タグ情報に応じて画像データ格納部１０５内の画像領域におけるデータ格納領域を特定し、値カテゴリのデータを格納させて、第２の画像データを生成する。画像データ生成部１０４は、タグ情報に応じて第２の画像データの格納場所を特定し、画像サイズ取得部１１０が取得した画像サイズの第１の画像データの各画素に、座標的属性カテゴリの要素に応じた値カテゴリのデータを画素値として格納させる。この時、１つの座標にデータが複数ある場合は、チャネルの異なる画素値が複数生成される。

検索処理部１１２は、画像領域確保部１１１により各第２の画像データに付与されたタグ情報と、検索キーとを比較して、検索キーとマッチする第２の画像データを選択する。検索処理部１１２は、タグ的属性カテゴリと判定されたカテゴリの一部あるいは全部に対応したデータセットを検索キーとする。検索キーは、入力装置１１から予め入力されているものとする。検索処理部１１２は、検索キーに含まれるデータセットと、タグ情報のデータとを比較して、検索キーとマッチする第２の画像データを選択し、検索結果として出力する。

描画処理部１１３は、検索処理部１１２の検索結果である第２の画像データに基づいて描画処理を行い、可視化画像データを出力する。描画処理部１１３は、検索処理部１１２の検索結果である第２の画像データに対して、画像圧縮の処理及び画像合成の処理等の画像処理を行い、画像処理後の第３の画像データに基づいて描画処理を行う。この可視化画像データは、データ蓄積部１０３に蓄積されたデータからセマンティック情報として抽出された画像データといえる。

制御部１００は、描画処理部１１３が出力した可視化画像データを含む画面情報を生成し、表示制御部１０６へ出力する機能を有する。表示制御部１０６は、制御部１００からの画面情報に応じた画面を表示装置１２に表示させる。これにより、表示装置１２は、可視化画像データを含む画面を表示する。

ここで、画像データ格納部１０５が格納するタグ情報が付与された第２の画像データ及び第１の画像データの具体例を示して説明する。図３は、本実施形態における画像データ格納部１０５が格納するタグ情報が付与された第２の画像データ及び第１の画像データの具体例を示す図である。レコード２１は、データ蓄積部１０３から読み出したデータを、所定のカテゴリの順番に並べたものである。レコード２１は、属性カテゴリ特定部１０８が属性カテゴリと特定したカテゴリ２２−１、２２−２、２２−３と、値カテゴリと特定したカテゴリ２２−４、…、２２−Ｍ（Ｍは、２以上の自然数）とから構成される。

座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリと特定したカテゴリ２２−１、２２−２、２２−３に対して、座標的属性カテゴリかタグ的属性カテゴリかを判定する。図３の例では、座標的属性判定部１０９は、カテゴリ２２−１をタグ的属性カテゴリと判定し、カテゴリ２２−２、２２−３を座標的属性カテゴリと判定したとする。

画像サイズ取得部１１０は、座標的属性判定部１０９により座標的属性カテゴリと判定されたカテゴリ２２−２、２２−３に基づいて、当該カテゴリに対応する値カテゴリのデータを画像化する際の画像サイズを取得する。図３の例では、画像サイズ取得部１１０は、カテゴリ２２−２に基づいて横サイズＷ＝２３−Ｘを取得し、カテゴリ２２−３に基づいて縦サイズＨ＝２３−Ｙを取得して、画像サイズを取得したとする。

画像データ生成部１０４は、画像サイズ取得部１１０が取得した画像サイズの各座標に位置する画素に、座標的属性カテゴリの要素に応じた値カテゴリのデータを画素値として代入して第１の画像データを生成する。これにより、画像データ生成部１０４は、図３に示す第１の画像データ２４を生成する。

また、画像領域確保部１１１は、座標的属性判定部１０９によりタグ的属性カテゴリと判定されたカテゴリ２２−１の要素の組み合わせに応じて、必要な枚数の第２の画像データ２６−１、２６−２、２６−３、…を格納する画像領域２５を画像データ格納部１０５内に確保する。画像領域確保部１１１は、各第２の画像データ２６−１、２６−２、２６−３、…に対して、タグ的属性のデータに基づいてタグ情報を付与する。また、第２の画像データ２６−１、２６−２、２６−３、…は、複数の座標的属性カテゴリの組み合わせ、又は複数の座標的属性カテゴリの要素の組み合わせの違いに応じて、図３に示すように画像データ生成部１０４が生成した第１の画像データ２４を複数配列させた構成である。なお、第２の画像データ２６−１、２６−２、２６−３、…は、１つの第１の画像データ２４のみを含む構成であってもよい。

次に、本実施形態におけるデータ処理装置１０の動作について説明する。図４は、本実施形態におけるデータ処理装置１０の動作例を示すフロー図である。図４に示すように、可視化対象取得部１０７は、データ蓄積部１０３に蓄積されるレコードのカテゴリの内、可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリに関する情報である可視化対象カテゴリを取得する（ステップＳ１０１）。属性カテゴリ特定部１０８は、可視化対象取得部１０７が取得した可視化対象カテゴリに基づいて、属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する（ステップＳ１０２）。

座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリ特定部１０８により特定された属性カテゴリの内、画像の座標に適用しやすい属性の座標的属性カテゴリであるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。座標的属性判定部１０９は、属性カテゴリの内、座標的属性カテゴリではないと判定したカテゴリを、タグ的属性カテゴリとする。

画像サイズ取得部１１０は、座標的属性判定部１０９により座標的属性カテゴリと判定された各カテゴリに基づいて、当該カテゴリに対応する値カテゴリのデータを画像化する際の画像サイズを取得する（ステップＳ１０４）。画像領域確保部１１１は、座標的属性判定部１０９によりタグ的属性カテゴリと判定された各カテゴリの組み合わせに応じて、必要な枚数の第２の画像データを格納する画像領域を画像データ格納部１０５内に確保する（ステップＳ１０５）。画像データ生成部１０４は、タグ情報に応じて画像データ格納部１０５内の画像領域内に値カテゴリのデータを格納させて複数の第１の画像データを含む第２の画像データを生成する（ステップＳ１０６）。これにより、図３に示すようなデータ構造の画像領域２５が画像データ格納部１０５内に形成される。

検索処理部１１２は、画像領域確保部１１１により各第２の画像データに付与されたタグ情報と、検索キーとを比較して、検索キーとマッチする第２の画像データを選択する（ステップＳ１０７）。描画処理部１１３は、検索処理部１１２の検索結果である第２の画像データに対して画像圧縮の処理又は画像合成の処理等の画像処理を行う（ステップＳ１０８）。描画処理部１１３は、画像処理後の第３の画像データに基づいて描画処理を行い、可視化画像データを出力する（ステップＳ１０９）。

以上に説明したとおり、本実施形態におけるデータ処理装置１０は、図３に示したようにカテゴリのデータを座標的属性カテゴリに応じて座標値に置き換えることでカテゴリ数を削減することができる。データ処理装置１０は、値カテゴリと分類されるカテゴリのデータを画素値とする第２の画像データを生成することで、画像圧縮及び画像合成などの画像処理技術を直接第２の画像データに適用することができる。データ処理装置１０は、検索対象がタグ的属性カテゴリに基づいたタグ情報のみとなるため、検索処理の効率を上げることができる。データ処理装置１０は、上述したように画像合成を行うことで、データの集計処理を行うことができ、集計処理を高速化することができる。データ処理装置１０は、描画処理の対象となる第２の画像データを画像データ格納部１０５から直接得ることができるので高速な描画処理が可能である。これにより、データ処理装置１０は、ビッグデータの解析等に要する時間を短縮し、例えば、ビッグデータからのセマンティック情報の抽出をリアルタイムで行うことができる。

上述した実施形態では、検索キーは、入力装置１１から予め入力されていたが、これに限定されるものではない。図４のステップＳ１０７の前の任意のタイミングで入力装置１１が検索キーを入力してもよい。また、検索キーが複数入力された場合は、データ処理装置１０は、各検索キーについて、ステップＳ１０７〜Ｓ１０９の処理をそれぞれ行う。また、データ処理装置１０は、表示装置１２に複数の検索結果をまとめた第２の画像データを表示してもよい。

上述した本実施形態におけるデータ処理装置１０の備える各機能部は、例えば、コンピュータで実現することができる。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

時系列で広範囲にわたって収集されるビッグデータの解析及びセマンティック情報の可視化などに関する技術に利用することができる。

１０…データ処理装置， １１…入力装置， １２…表示装置，１３…ネットワーク， １００…制御部， １０１…入力処理部， １０２…データ取得部， １０３…データ蓄積部， １０４…画像データ生成部，１０５…画像データ格納部， １０６…表示制御部， １０７…可視化対象取得部， １０８…属性カテゴリ特定部， １０９…座標的属性判定部， １１０…画像サイズ取得部， １１１…画像領域確保部， １１２…検索処理部， １１３…描画処理部

Claims (7)

1. 複数のカテゴリ毎にデータを有するレコードを処理するデータ処理装置が実行するデータ処理方法であって、
   前記レコードの前記カテゴリから可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリである可視化対象カテゴリを取得する可視化対象取得ステップと、
   前記可視化対象取得ステップにおいて取得された前記可視化対象カテゴリに基づいて、前記カテゴリに対して属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する属性カテゴリ特定ステップと、
   前記属性カテゴリ特定ステップにおいて特定された前記属性カテゴリを、座標的属性カテゴリ及びタグ的属性カテゴリのいずれかに判定する属性判定ステップと、
   前記属性判定ステップにおいて前記座標的属性カテゴリと判定された各カテゴリに基づいて、当該カテゴリの要素に対応する座標に位置する画素に前記値カテゴリのデータを代入して画像データを生成する際の画像サイズを取得する画像サイズ取得ステップと、
   前記画像サイズ取得ステップにおいて取得された前記画像サイズ及び前記タグ的属性カテゴリに基づいて、前記画素に前記値カテゴリのデータを格納させて前記画像データを生成する画像データ生成ステップと、
   を有するデータ処理方法。
2. 前記タグ的属性カテゴリに基づいて、複数の前記画像データにタグ情報を付与して、複数の前記画像データを格納する画像領域を確保する画像領域確保ステップを
   さらに有する請求項１に記載のデータ処理方法。
3. 前記画像領域確保ステップにより前記画像データに付与された前記タグ情報と、検索キーとを比較して、前記検索キーとマッチする画像データを選択して検索結果として出力する検索処理ステップと、
   前記検索処理ステップにおいて出力された前記検索結果に基づいて、前記画像データを取得する画像データ取得ステップと、
   をさらに有する請求項２に記載のデータ処理方法。
4. 複数のカテゴリ毎にデータを有するレコードの前記カテゴリから可視化の対象となる１つ又は複数のカテゴリである可視化対象カテゴリを取得する可視化対象取得部と、
   前記可視化対象取得部が取得した前記可視化対象カテゴリに基づいて、前記カテゴリに対して属性カテゴリ及び値カテゴリを特定する属性カテゴリ特定部と、
   前記属性カテゴリ特定部が特定した前記属性カテゴリを、座標的属性カテゴリ及びタグ的属性カテゴリのいずれかに判定する属性判定部と、
   前記属性判定部が前記座標的属性カテゴリと判定した各カテゴリに基づいて、当該カテゴリの要素に対応する座標に位置する画素に前記値カテゴリのデータを代入して画像データを生成する際の画像サイズを取得する画像サイズ取得部と、
   前記画像サイズ取得部が取得した前記画像サイズ及び前記タグ的属性カテゴリに基づいて、前記画素に前記値カテゴリのデータを格納させて前記画像データを生成する画像データ生成部と、
   を備えるデータ処理装置。
5. 前記タグ的属性カテゴリに基づいて、複数の前記画像データにタグ情報を付与して、複数の前記画像データを格納する画像領域を確保する画像領域確保部を
   さらに備える請求項４に記載のデータ処理装置。
6. 前記画像領域確保部が前記画像データに付与した前記タグ情報と、検索キーとを比較して、前記検索キーとマッチする画像データを選択して検索結果として出力する検索処理部と、
   前記検索処理部が出力した前記検索結果に基づいて、前記画像データを取得する画像データ取得部と、
   をさらに備える請求項５に記載のデータ処理装置。
7. 請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のデータ処理方法をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラム。

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