JP6469465B2 - POSITION INFORMATION MANAGEMENT DEVICE AND POSITION INFORMATION MANAGEMENT METHOD - Google Patents
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Description
本発明は、移動体の位置情報を管理する技術に関する。 The present invention relates to a technique for managing position information of a moving object.
従来、車や携帯端末等の移動体の位置情報をマーケティングや調査等、種々の処理に利用することが提案されている。例えば、OD(Origin and Destination)調査のため、車両の緯度・経度を位置情報として送信するようにしたナビゲーションシステムもある。
しかし、このようなOD調査に提供する情報に、車両が自宅を出発する往路や、車両が自宅に戻る復路についての情報が含まれると、この自宅の情報、から車両(移動体)の利用者個人が特定されてしまい、個人情報の流出につながりかねない。
このため、利用者によって、自宅等が存在するエリアが予め設定され、このエリアに含まれる位置情報を送信しない構成とした装置も知られている(特許文献1)。
Conventionally, it has been proposed to use position information of a moving body such as a car or a portable terminal for various processes such as marketing and surveys. For example, there is a navigation system in which the latitude / longitude of a vehicle is transmitted as position information for OD (Origin and Destination) investigation.
However, if the information provided for such an OD survey includes information about the outbound route from which the vehicle departs home and the return route from which the vehicle returns to the home, the user of the vehicle (moving object) can be determined based on this home information. If an individual is identified, personal information may be leaked.
For this reason, an apparatus in which an area where a home or the like exists is preset by a user and position information included in this area is not transmitted is also known (Patent Document 1).
また、複数の道路及び交差点を含む道路網内に配置された複数の建物のうち、特定の建物を出発地又は目的地として移動した際に、当該建物から交差点までの経路の情報を削除するシステムも提案されている(特許文献2)。 In addition, when a specific building is moved as a starting point or destination among a plurality of buildings arranged in a road network including a plurality of roads and intersections, information on a route from the building to the intersection is deleted. Has also been proposed (Patent Document 2).
特許文献1の装置では、利用者が自宅や勤務先を設定する必要があり、手間がかかるという問題があった。特に自宅の引っ越しをしたような場合に、この設定を更新しないと、元の自宅を設定したエリアの位置情報が送信できず、引っ越し先の自宅の位置情報が漏洩してしまう虞がある。更に、位置情報を送信しないエリアをユーザが任意に設定できると、自宅や勤務先だけでなく、不必要に位置情報を送信しないエリアが推定されてしまい、統計情報やマーケティング用のデータとしての精度が低下してしまう虞がある。
また、特許文献2のシステムでは、建物を特定するため、複数の道路及び交差点を含む地図情報が必要であり、この地図情報を管理・維持する膨大な手間やコストがかかり、容易に実施できないという問題があった。
In the apparatus of
In addition, the system of
そこで、本発明は、移動体の位置情報から当該利用者を特定できないように匿名化する技術の提供を目的とする。 Then, this invention aims at provision of the technique which anonymizes so that the said user cannot be specified from the positional information on a moving body.
本発明に係る位置情報管理装置は、
移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成する履歴生成部と、
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するエリア特定部と、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する削除部と、
を有する。
The location information management device according to the present invention is:
An area in which the moving body moves is divided into a plurality of areas, an area where the moving body is located is determined based on position information in which the position of the moving body is recorded, and the moving body is moved along with the movement of the moving body. A history generation unit for generating movement history information representing the transition of the area to be
Obtaining the visit frequency for each area from the movement history information, an area specifying unit that specifies the area where the visit frequency satisfies a predetermined condition as a specific area;
A deletion unit that deletes position information indicating a position in the specific area from the position information;
Have
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定しても良い。 In the position information management device, the area specifying unit may specify a predetermined number of areas as the specific area as the area satisfying the predetermined condition in the order of the visiting frequency among the areas.
前記位置情報管理装置は、前記移動体が車両であり、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとしても良い。 In the location information management device, the moving body is a vehicle, and the area specifying unit obtains a variation in arrival time for each area from the movement history information, and the visit frequency is equal to or higher than a threshold value and the arrival time The area having the largest variation, or the area having the largest variation in arrival time and the area having the smallest variation in arrival time may be set as the specific area.
前記位置情報管理装置は、
前記エリア特定部が、前記車両の乗車頻度を求め、
前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとしても良い。
The location information management device includes:
The area specifying unit obtains the boarding frequency of the vehicle,
When the boarding frequency is greater than or equal to a threshold, the area having the largest variation in arrival time and the area having the smallest variation in arrival time are defined as specific areas,
When the boarding frequency is less than a threshold value, the area having the smallest variation in arrival time may be set as the specific area without setting the area having the smallest variation in arrival time as the specific area.
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記特定エリアを特定する処理を行っても良い。 In the location information management device, the area specifying unit obtains a stay time for each area based on the movement history information, and in addition to the visit frequency being a threshold value or more, the stay time is a threshold value or more. In this case, a process for specifying the specific area may be performed.
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記滞在時間を求める際、前記特定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の1日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の1日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記特定を行っても良い。 When the area specifying unit obtains the stay time, the position information management device uses a period for acquiring the position information for the specification as an observation period, and the day of the day when the area was visited during the observation period The first stay time is determined as the first stay time, the stay time per day of the observation period is determined as the second stay time, and a threshold is set for each of the first stay time and the second stay time, You may perform the said identification when said 1st stay time and 2nd stay time are more than each threshold value.
前記位置情報管理装置は、前記移動体がユーザであり、前記エリア特定部が、前記ユーザの移動に係る前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとしても良い。 In the location information management device, the moving body is a user, and the area specifying unit obtains a visit frequency for each area based on the history information related to the movement of the user, and the area having the highest visit frequency. Of the areas having the visit frequency equal to or higher than the threshold, the area having the largest amount of movement in the area may be set as the specific area.
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の到着時刻のばらつきを求め、前記到着時刻のばらつきが閾値以上のエリアについて前記特定エリアを特定しても良い。 In the location information management device, the area specifying unit may obtain variation in arrival time for each area based on the history information, and may identify the specific area for an area where the variation in arrival time is equal to or greater than a threshold value. .
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の滞在時間を求め、前記滞在時間が閾値以上のエリアについて前記特定を行っても良い。 In the location information management device, the area specifying unit may determine a stay time for each area based on the history information, and may perform the specification for an area where the stay time is equal to or greater than a threshold value.
前記位置情報管理装置は、前記エリア特定部が、前記特定エリアを特定する処理を周期的に行う際、前記訪問頻度が全てのエリアについて閾値未満の場合には、前記特定エリアを更新せずに、前回の処理で求めた前記特定エリアを維持しても良い。 When the area specifying unit periodically performs the process of specifying the specific area, the location information management device does not update the specific area if the visit frequency is less than a threshold for all areas. The specific area obtained in the previous process may be maintained.
また、本発明の位置情報管理方法は、
移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、前記移動体の位置を記録した位置情報に基づいて前記移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴う前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成するステップと、
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満た
す前記エリアを特定エリアとして特定するステップと、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
をコンピュータが実行する。
Further, the location information management method of the present invention includes:
An area in which the moving body moves is divided into a plurality of areas, an area where the moving body is located is determined based on position information in which the position of the moving body is recorded, and the moving body is moved along with the movement of the moving body. Generating movement history information representing the transition of the area to be
Obtaining a visit frequency for each area from the movement history information, and identifying the area as a specific area, the visit frequency satisfying a predetermined condition;
Deleting position information indicating a position in the specific area from the position information;
Is executed by the computer.
前記位置情報管理方法においては、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定しても良い。 In the location information management method, among the areas, a predetermined number of areas may be specified as the specific area as an area satisfying the predetermined condition in descending order of the visit frequency.
前記位置情報管理方法においては、前記移動体が車両であり、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとしても良い。 In the location information management method, the moving body is a vehicle, the arrival time variation is obtained for each area from the movement history information, and the visit frequency is equal to or greater than a threshold value, and the arrival time variation is the largest. The area or the area with the largest variation in the arrival time and the area with the smallest variation in the arrival time may be specified areas.
前記位置情報管理方法においては、
前記車両の乗車頻度を求め、
前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとしても良い。
In the location information management method,
Obtain the frequency of boarding the vehicle,
When the boarding frequency is greater than or equal to a threshold, the area having the largest variation in arrival time and the area having the smallest variation in arrival time are defined as specific areas,
When the boarding frequency is less than a threshold value, the area having the smallest variation in arrival time may be set as the specific area without setting the area having the smallest variation in arrival time as the specific area.
前記位置情報管理方法においては、前記移動履歴情報に基づいて、前記エリア毎の滞在時間を求め、前記訪問頻度が閾値以上であることに加えて、前記滞在時間が閾値以上の場合に、前記特定エリアを特定する処理を行っても良い。 In the location information management method, the stay time for each area is obtained based on the movement history information, and in addition to the visit frequency being equal to or higher than a threshold, the identification is performed when the stay time is equal to or higher than the threshold. You may perform the process which specifies an area.
前記位置情報管理方法においては、前記滞在時間を求める際、前記特定の為の位置情報を取得する期間を観測期間とし、前記観測期間中に前記エリアを訪れた日の1日あたりの滞在時間を第一の滞在時間として求め、前記観測期間の1日あたりの滞在時間を第二の滞在時間として求め、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間にそれぞれ閾値を設け、前記第一の滞在時間及び第二の滞在時間がそれぞれの閾値以上の場合に前記特定を行っても良い。 In the location information management method, when obtaining the stay time, the period for acquiring the location information for the identification is set as an observation period, and the stay time per day on the day of visiting the area during the observation period The first stay time is obtained, the stay time per day of the observation period is obtained as the second stay time, and a threshold is set for each of the first stay time and the second stay time. You may perform the said specification when time and the 2nd stay time are more than each threshold value.
前記位置情報管理方法においては、前記移動体がユーザであり、前記ユーザの移動に係る前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとしても良い。 In the location information management method, the moving body is a user, and a visit frequency for each area is obtained based on the history information relating to the movement of the user, the area having the highest visit frequency, and the visit frequency Of the areas having a threshold value equal to or greater than the threshold, the area with the largest amount of movement within the area may be set as the specific area.
前記位置情報管理方法においては、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の到着時刻のばらつきを求め、前記到着時刻のばらつきが閾値以上のエリアについて前記特定エリアを特定しても良い。 In the location information management method, a variation in arrival time for each area may be obtained based on the history information, and the specific area may be identified for an area in which the variation in arrival time is equal to or greater than a threshold value.
前記位置情報管理方法においては、前記履歴情報に基づいて前記エリア毎の滞在時間を求め、前記滞在時間が閾値以上のエリアについて前記特定を行っても良い。 In the location information management method, a stay time for each area may be obtained based on the history information, and the identification may be performed for an area whose stay time is equal to or greater than a threshold value.
前記位置情報管理方法においては、前記特定エリアを特定する処理を周期的に行う際、前記訪問頻度が全てのエリアについて閾値未満の場合には、前記特定エリアを更新せずに、前回の処理で求めた前記特定エリアを維持しても良い。 In the location information management method, when periodically performing the process of specifying the specific area, if the visit frequency is less than a threshold for all areas, the specific area is not updated and the previous process is performed. The obtained specific area may be maintained.
なお、課題を解決するための手段に記載の内容は、本発明の課題や技術的思想を逸脱しない範囲で可能な限り組み合わせることができる。課題を解決するための手段の内容は、コンピュータ等の装置若しくは複数の装置を含むシステム、コンピュータが実行する方法
、又はコンピュータに実行させるプログラムとして提供することができる。また、プログラムを保持する記録媒体を提供するようにしてもよい。
The contents described in the means for solving the problems can be combined as much as possible without departing from the problems and technical ideas of the present invention. The contents of the means for solving the problems can be provided as a device such as a computer or a system including a plurality of devices, a method executed by the computer, or a program executed by the computer. Further, a recording medium that holds the program may be provided.
本発明によれば、移動体の位置情報から当該利用者を特定できないように匿名化する技術を提供できる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the technique which anonymizes so that the said user cannot be specified from the positional information on a moving body can be provided.
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、下記の実施形態は本発明の例示であり、本発明は、下記の構成には限定されない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the following embodiment is an illustration of this invention and this invention is not limited to the following structure.
<機能説明>
図1は、本実施形態1に係る位置情報管理装置の機能ブロック図である。本実施形態1の位置情報管理装置は、移動体の位置情報を取得して記憶し、要求に応じて提供するといった位置情報の管理を行う装置であり、位置情報取得部11や、履歴生成部12、エリア特定部13、削除部14、位置情報提供部15を有する。本実施形態1において、移動体は、ユーザと共に移動するものであり、例えば、ユーザが運転する車両や、ユーザが携帯する装置である。即ち、ユーザと共に移動する移動体の位置は、ユーザの位置も示すことになる。このため、本実施形態1に係る位置情報管理装置は、位置情報を他者へ提供する場合、後述のようにユーザの自宅や勤務先といった個人が特定されるエリアの位置情報を削除可能とする。
<Functional explanation>
FIG. 1 is a functional block diagram of the location information management apparatus according to the first embodiment. The position information management apparatus according to the first embodiment is an apparatus that manages position information such as acquiring and storing position information of a moving body and providing it in response to a request. The position
位置情報取得部11は、GPS(Global Positioning System)受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、移動体の位置情報を複数のGPS衛星から受信した信号に基づき、所定周期で連続的に位置情報を取得して位置情報記憶部に記憶させる。また、位置情報取得部11は、GPSだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置情報を取得しても良い。これに限らず、位置情報取得部11は、ビーコン信号に基づいて位置を取得するものや、所定位置に設けられた複数の無線局から受信した電波強度に基づいて位置を取得するものでも良い。
The position
履歴生成部12は、移動体が移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて移動体が位置するエリアを判定し、前記移動体の移動に伴い前記移動体が位置するエリアの遷移を表す移動履歴情報を生成して移動履歴記憶部に記憶させる。
The
エリア特定部13は、移動履歴情報からエリア毎の訪問頻度を求め、訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定する。例えば、エリア特定部13は、エリア毎に当該エリアに位置した回数を各エリアの訪問頻度として求め、前記エリアのうち、前記訪問頻度が高い順に所定数のエリアを前記所定条件を満たしたエリアとして前記特定エリアに特定する。このように各エリアの訪問頻度を求めた場合、移動体のユーザの自宅が属するエリアの訪問頻度が最も高くなり、次にユーザが通勤や通学等で定常的に訪れる目的地(定常的目的地)が属するエリアの訪問頻度が次に高くなる。本例の定常的目的地とは、ユーザが習慣的に訪問する場所であり、例えばユーザの勤務先である。当該定常的目的地は、ユーザが経営する店舗や会社の業務に従事する従業地であっても良い。更に、サークル活動やボランティア活動を行う場所、通学先、通院先等であっても良い。本願では、これらのユーザが習慣的に通う目的地を便宜上勤務先とも称し、当該定常的目的地が属するエリアを勤務先エリア又は定常的目的地エリアとも称する。
The
なお本実施形態1では、このエリアとして日本工業規格のJIS X0410で規定さ
れた地域メッシュを用いている。図2は、地域メッシュの説明図である。地域メッシュは、第1次メッシュ(「第1次地域区画」とも呼ぶ)、第2次メッシュ(「第2次地域区画」、「統合地域メッシュ」とも呼ぶ)及び第3次メッシュ(「第3次地域区画」、「基準地域メッシュ」とも呼ぶ)といった標準地域メッシュ、並びに2分の1地域メッシュ、4分の1地域メッシュ及び8分の1地域メッシュといった分割地域メッシュの各段階の大きさのメッシュで構成され、各メッシュを示すメッシュコードによって特定される。
In the first embodiment, a regional mesh defined by JIS X0410 of Japanese Industrial Standard is used as this area. FIG. 2 is an explanatory diagram of a regional mesh. The regional meshes are a primary mesh (also referred to as “first regional partition”), a secondary mesh (also referred to as “secondary regional partition”, “integrated regional mesh”), and a tertiary mesh (“third region”). The size of each step of the standard area mesh such as “next area section” and “reference area mesh”, and the divided area mesh such as the half area mesh, the quarter area mesh, and the eighth area mesh. It is composed of meshes and is specified by a mesh code indicating each mesh.
第1次メッシュとは、地域を1辺の長さが約80kmの略矩形の領域に分割したものであり、第1次メッシュコードは、緯度を表す上2桁の数字及び経度を表す下2桁の数値からなる4桁の数字で表される。第2次メッシュは、第1次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ8等分したものであり、第2次メッシュコードは、緯度方向を表す上1桁の数字及び経度方向を表す下1桁の数字からなる2桁の数字を第1次メッシュコードの後に連結した形式で表される。第3次メッシュは、第2次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ10等分したものであり、第3次メッシュコードは、緯度方向を表す上1桁の数字及び経度方向を表す下1桁の数字からなる2桁の数字を第2次メッシュコードの後に連結した形式で表される。2分の1地域メッシュは、第3次メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、2分の1地域メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として何れかを第3次メッシュコードの後に連結した形式で表される。4分の1地域メッシュは、2分の1地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、4分の1地域メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として何れかを2分の1地域メッシュコードの後に連結した形式で表される。8分の1地域メッシュは、4分の1地域メッシュを東西方向及び南北方向にそれぞれ2等分したものであり、8分の1地域
メッシュコードは、南西の領域を1、南東の領域を2、北西の領域を3、北東の領域を4として何れかを4分の1地域メッシュコードの後に連結した形式で表される。
The primary mesh is obtained by dividing an area into a substantially rectangular area having a side length of about 80 km, and the primary mesh code is an upper two-digit number representing latitude and a lower 2 representing longitude. It is expressed as a 4-digit number consisting of a numeric value. The secondary mesh is obtained by dividing the primary mesh into eight equal parts in the east-west direction and the north-south direction, respectively, and the secondary mesh code is the first one digit representing the latitude direction and the last one digit representing the longitude direction. This is expressed in a format in which two-digit numbers consisting of the following numbers are concatenated after the primary mesh code. The tertiary mesh is obtained by dividing the secondary mesh into 10 equal parts in the east-west direction and the north-south direction, respectively. The tertiary mesh code is a first digit representing the latitude direction and a last digit representing the longitude direction. This is expressed in a format in which two-digit numbers consisting of the following numbers are concatenated after the secondary mesh code. The half-region mesh is the third mesh divided into two equal parts in the east-west direction and north-south direction. The half-region mesh code is 1 for the southwest region, 2 for the southeast region, and northwest. The area is 3 and the northeast area is 4, and any one of them is connected after the third mesh code. The quarter region mesh is a halve of the half region mesh in the east-west direction and the north-south direction. The quarter region mesh code is 1 for the southwest region and 2 for the southeast region. , The northwest region is 3, the northeast region is 4, and any one of them is connected after a half-region mesh code. One-eighth region mesh is a quarter-region mesh divided into two equal parts in the east-west direction and north-south direction. The eighth-region mesh code is 1 for the southwest region and 2 for the southeast region. The north-west area is 3, the north-east area is 4, and any one is connected after the quarter area mesh code.
履歴生成部12は、位置情報取得部11で取得した緯度及び経度を含む位置情報から移動体の位置するメッシュのメッシュコードを求める。即ち、緯度及び経度を含む位置情報を地域メッシュコードへ変換することで、移動体の位置するメッシュ(エリア)を判定する。なお、この位置情報を地域メッシュコードへ変換する処理は既存のアルゴリズムを用いて行うことができるため、詳細は省略する。また、本実施形態1におけるエリアは、既存の地域メッシュに限らず、地域を独自に定めた位置及び大きさの網目状に区画したメッシュを用いるようにしてもよい。
The
このように地域メッシュコードを用いることで、地図情報を用いる場合と比べて、地図情報の更新及び管理にかかるコストを削減することができる。 By using the regional mesh code in this way, it is possible to reduce the cost for updating and managing the map information as compared with the case of using the map information.
図3は、履歴生成部12が記憶部に記憶させる移動履歴情報の一例を示す図である。図3に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of movement history information stored in the storage unit by the
図4は、エリア特定部13が移動履歴情報に基づいてエリアを特定するための特徴量として求める訪問頻度の一例を示す図である。図4に示すように、本実施形態1のエリア特定部13は、訪問頻度として、エリア(メッシュ)毎の滞留点数を求めている。この滞留点数は、後述のように、移動体が当該メッシュ内で所定時間以上とどまった滞留点の数である。
そして、図1に示す削除部14は、上記のようにエリア特定部13で特定した特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する。これによりユーザの自宅や勤務先等を示す位置情報が削除することができる。なお、この特定エリア以外の位置情報を解析すると、位置情報を削除したエリア、即ちユーザの自宅や勤務先等が存在するエリアが推測できる可能性があるが、特定エリア内の位置情報を削除していれば、この特定エリア内の何処にユーザが住んでいるかや勤務しているか等を推測できないため、匿名性が保たれる。但し、特定エリアの人口密度が低く、例えば特定エリア内の世帯数が1件のみのような場合には、特定エリアが推測できると、ユーザの住所も推定できてしまう。このため、エリア毎の世帯数を予め記憶部に記憶させておき、削除部14は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、位置情報記憶部に記憶した位置情報を全て削除し、当該移動体の位置情報を提供しないこととしても良い。また、削除部14は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、特定エリアに隣接するエリア(メッシュ)を加える、即ち特定エリアを広げ、特定エリア内の世帯数が所定数以上となるまで特定エリアを広げ、広げた後の特定エリア内の位置を示す位置情報を削除しても良い。なお、削除部14による位置情報の削除は、位置情報記憶部から完全に位置情報を削除することに限らず、例えば位置情報記憶部に記憶されている位置情報は削除せずに、特定エリア以外の位置を示す位置情報を抽出して他の装置へ提供する位置情報とすることで、位置情報記憶部に記憶されている元情報と比べ、他の装置へ提供する位置情報から特定エリア内の位置を示す位置情報を除くことであっても良い
位置情報提供部15は、他の装置へ位置情報を提供する。位置情報提供部15は、例えば、インターネット等のネットワークを介して定期的に他の装置へ位置情報を送信しても良いし、要求に応じて他の装置へ位置情報を送信しても良い。
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a visit frequency that the
Then, the
<装置構成>
図5は、コンピュータ(情報処理装置)の一例を示す装置構成図である。位置情報管理装置1は、例えば図5に示すようなコンピュータである。図5に示すコンピュータ100
0は、CPU(Central Processing Unit)1001、主記憶装置1002、補助記憶装
置(外部記憶装置)1003、通信IF(Interface)1004、入出力IF(Interface)1005、ドライブ装置1006、通信バス1007を備えている。CPU1001は、プログラムを実行することにより本実施の形態に係る処理等を行う。主記憶装置1002は、CPU1001が読み出したプログラムやデータをキャッシュしたり、CPUの作業領域を展開したりする。主記憶装置は、具体的には、RAM(Random Access Memory)やROM(Read Only Memory)等である。補助記憶装置1003は、CPU1001により実行されるプログラムや、位置情報などを記憶する。補助記憶装置1003は、具体的には、HDD(Hard-disk Drive)やSSD(Solid State Drive)、eMMC(embedded
Multi-Media Card)、フラッシュメモリ等である。主記憶装置1002や補助記憶装置
1003は、位置情報を記憶する位置情報記憶部や移動履歴を記憶する記憶部としても機能する。通信IF1004は、他のコンピュータとの間でデータを送受信する。位置情報管理装置1は、通信IF1004を介してネットワークに接続される。通信IF1004は、具体的には、有線又は無線のネットワークカード等である。入出力IF1005は、入出力装置と接続され、ユーザから入力を受け付けたり、ユーザへ情報を出力したりする。入出力装置は、具体的には、キーボード、マウス、ディスプレイ、タッチパネル、加速度センサ等である。ドライブ装置1006は、磁気ディスク、光磁気ディスク、光ディスク等の記憶媒体に記録されたデータを読み出したり、記憶媒体にデータを書き込んだりする。そして、以上のような構成要素が、通信バス1007で接続されている。なお、これらの構成要素はそれぞれ複数設けられていてもよいし、一部の構成要素(例えば、ドライブ装置1006)を設けないようにしてもよい。また、入出力装置がコンピュータと一体に構成されていてもよい。また、ドライブ装置1006で読み取り可能な可搬性の記憶媒体や、フラッシュメモリのような可搬性の補助記憶装置1003、通信IF1004などを介して、本実施の形態で実行されるプログラムが提供されるようにしてもよい。そして、CPU1001がプログラムを実行することにより、図5に示すようなコンピュータを図1に示した位置情報管理装置1として働かせる。
<Device configuration>
FIG. 5 is an apparatus configuration diagram illustrating an example of a computer (information processing apparatus). The location
0 includes a CPU (Central Processing Unit) 1001, a
Multi-Media Card), flash memory, etc. The
<位置情報管理方法>
次に、位置情報管理装置1がプログラムに従って実行する位置情報管理方法の詳細について説明する。位置情報管理装置1は、ユーザの移動に伴って移動履歴を記憶し、移動履歴に基づいて自宅エリア及び勤務先エリア等を推定する。
<Location information management method>
Next, details of the location information management method executed by the location
図6Aは、移動履歴を記憶する処理の一例を示す図、図6Bは、特定エリアの位置情報を削除し、位置情報を提供する処理の一例を示す図である。なお、これらの処理フローは一例であり、目的の結果が得られるのであれば、各ステップの順序や実行するタイミングを変更しても良い。例えば、位置情報を提供する処理を他の装置からの要求に応じて実行するなど、位置情報をエリアを特定する処理と別のタイミングで実行しても良い。位置情報管理装置1は、所定のタイミングで図6の処理を開始する。例えば、1時間毎、1日毎のように定期的なタイミング、或は操作者による実行の指示を受けたタイミングで図6の処理を開始する。なお、位置情報は、図6の処理とは別に位置情報取得部11が位置情報を随時取得して補助記憶装置1003に記憶させる。
6A is a diagram illustrating an example of a process for storing a movement history, and FIG. 6B is a diagram illustrating an example of a process for deleting position information of a specific area and providing position information. Note that these processing flows are examples, and the order of the steps and the execution timing may be changed as long as the desired result is obtained. For example, the position information may be executed at a different timing from the process of specifying the area, such as executing the process of providing the position information in response to a request from another device. The location
図6の処理を開始すると位置情報管理装置1は、先ず位置情報取得部11で取得した位置情報を補助記憶装置1003から読み出す(ステップS10)。
When the processing of FIG. 6 is started, the location
また、位置情報管理装置1は、取得した緯度及び経度を履歴生成部12の機能により、メッシュコードに変換し、移動体の位置するエリアを判定する(ステップS20)。
Further, the position
次に、位置情報管理装置1は、履歴生成部12の機能により、メッシュコードと時刻とを対応付けて図3のように移動履歴情報とし、補助記憶装置1003に記憶する(ステッ
プS30)。ここで履歴生成部12は、当該位置に到着した時刻を到着日時とし、当該位置から移動した時刻を出発日時として記憶する。
Next, the position
また、位置情報管理装置1は、エリア特定部13の機能により、移動履歴情報からエリア(メッシュ)毎の訪問頻度を求め、この訪問頻度が所定条件を満たすエリアを特定エリアとして特定する(ステップS40)。
Further, the location
位置情報管理装置1は、削除部14の機能により、ステップS40で求めた特定エリアの世帯数が、所定値以上か否かを判定し(ステップS50)、所定値以上でなければ(ステップS50,No)、当該移動体の位置情報を補助記憶装置1003から削除して図6の処理を終了する(ステップS60)。なお、位置情報管理装置1は、特定エリアの世帯数が所定値未満の場合、当該移動体の位置情報を削除するのではなく、特定エリアに隣接するエリア(メッシュ)を加え、即ち特定エリアを広げて、ステップS50に戻って特定エリア内の世帯数が所定数以上か否かを判定することとしても良い。
The location
一方、特定エリアの世帯数が、所定値以上であった場合(ステップS50、Yes)、位置情報管理装置1は、補助記憶装置1003から当該特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する(ステップS70)。
On the other hand, when the number of households in the specific area is greater than or equal to the predetermined value (step S50, Yes), the position
そして、位置情報管理装置1は、位置情報提供部15の機能により、ステップS70における削除後の位置情報をインターネット等のネットワークを介して他の装置へ提供する(ステップS80)。位置情報管理装置1は、例えば、定期的に他の装置へ位置情報を送信しても良いし、要求に応じて他の装置へ位置情報を送信しても良い。
Then, the location
図7は、図6におけるステップS40でエリアを特定する処理の詳細なフローを示す図、図8は、エリアを特定する処理の説明図である。 FIG. 7 is a diagram showing a detailed flow of the process of specifying the area in step S40 in FIG. 6, and FIG. 8 is an explanatory diagram of the process of specifying the area.
エリアの特定処理において、位置情報管理装置1は、図7に示すように、補助記憶装置1003から移動履歴情報を読出し(ステップS41)、この移動履歴情報から特徴量として、エリア毎に当該エリアに位置した回数、本例では所定時間以上留まった場所(滞留点)の数を求める(ステップS42)。なお、滞留点の同定は、例えば、連続する位置情報の時間間隔に一定時間以上の開きがある場合に、その連続する前後の各位置あるいは、その両方を滞留点とする。また、位置座標の変分が一定時間の一定の変化量に留まった場合に、その位置情報の代表点を滞留点としても良い。
In the area specifying process, the position
そして、位置情報管理装置1は、滞留点数の高い順に所定順位以内であること、本例では滞留点数の高い2番目までであることを条件とし、この条件を満たすエリアを特定エリアとする(ステップS43)。
Then, the position
図8(a)において、点線はステップS41で読み出した連続する位置座標の列を示し、実線はエリア(メッシュ)を示す。また、図8(a)において、点線上の×印がステップS42で同定した滞留点を示している。この滞留点をエリア毎にカウントした結果が図8(b)である。なお、滞留点の位置やカウントの結果は説明の便宜上、簡略化して示している。 In FIG. 8A, a dotted line indicates a sequence of continuous position coordinates read in step S41, and a solid line indicates an area (mesh). Further, in FIG. 8A, the x mark on the dotted line indicates the staying point identified in step S42. FIG. 8B shows the result of counting the staying points for each area. It should be noted that the position of the stay point and the count result are shown in a simplified manner for convenience of explanation.
ステップS43では、図8(c)に示すように、各エリアのうち、最も滞留点数の高いエリア91と、2番目に滞留点数の高いエリア92とが特定エリアとして同定される。なお、本例では、滞留点数の順に2番目までを特定エリアとしたが、これに限らず、例えば最も滞留点数の高いエリアのみを特定エリアとしても良い。そして、図8(d)に示すように特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する。
In step S43, as shown in FIG. 8C, among the areas, the
このように、本実施形態1によれば、ユーザの自宅が属するエリアや勤務先の属するエリアを特定し、当該エリア内の位置を示す位置情報を削除することで、他の装置へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先(定常的目的地)の位置情報を除外することができる。これにより、位置情報からユーザ個人が特定されることを防止し、匿名化を図ることができる。また、自宅や定常的目的地の位置情報を除外するにあたり、ユーザが自宅位置や定常的目的地の位置を入力する必要がなく、容易に匿名化を実施できる。 As described above, according to the first embodiment, the area to which the user's home belongs or the area to which the work belongs belongs, and the position information provided to other devices is deleted by deleting the position information indicating the position in the area. The location information of the user's home or office (stationary destination) can be excluded from the information. Thereby, it can prevent that a user individual is specified from position information, and can aim at anonymization. Further, when excluding location information on the home or stationary destination, the user does not need to input the home location or the location of the stationary destination, and anonymization can be easily performed.
<実施形態2>
実施形態2では、車両を移動体とし、訪問頻度や到着時刻のばらつきに応じてエリアを特定している。なお、この他の構成は、前述の実施形態1と同じであるので、同一の要素に同符号を付すなどして、再度の説明を省略する。
本実施形態の位置情報管理装置は、自動車(乗用車、トラック、自動二輪車等)、原動機付き自転車、軽車両等の車両に搭載される装置(車載装置)である。
<
In the second embodiment, the vehicle is a moving body, and the area is specified according to variations in visit frequency and arrival time. Since other configurations are the same as those in the first embodiment, the same components are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
The position information management device of the present embodiment is a device (on-vehicle device) mounted on a vehicle such as an automobile (passenger car, truck, motorcycle, etc.), a motorbike, a light vehicle, or the like.
図9は、履歴記憶部12が保持する移動履歴情報の一例を示す図である。図9に示すように、移動履歴情報は、到着日時、到着エリア、出発日時、移動先エリア等を対応付けて記憶している。到着日時は、到着エリアに到着した日付及び時刻を示す情報である。到着エリアは、到着した当該エリアを示すメッシュコードである。出発日時は、到着エリアから移動した日付及び時刻を示す情報である。移動先エリアは、移動後のエリアを示すメッシュコードである。
FIG. 9 is a diagram illustrating an example of movement history information held by the
図10は、エリア特定部13が移動履歴情報に基づいて求める訪問頻度の一例を示す図である。図10に示すように、本実施形態のエリア特定部13は、特徴量として、乗車頻度(乗車率)、訪問頻度(訪問率)、平均滞在時間、到着時刻情報量(到着時刻エントロピ)を求めている。
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a visit frequency that the
乗車頻度(乗車率)は、ユーザが車両に乗る頻度であり、観測期間中に乗車した日数(乗車日数)を観測期間の日数(観測日数)で除算した値(単位:日)である。本例では乗車回数を日毎にカウントして乗車日数とするため、1日に複数回乗車した場合でも乗車日数は1とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図11に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデータを取得するものである。図11は、7月25日にエリア属性の判定を行う場合を示しており、当日のデータはまだ整っていないため、7月25日を起点に所定日数(例えば7日間)遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。図11の例では、7月21日が祝日のため除外対象とし、有効なデータを有する日である7月17日〜20日・22日〜24日の7日間を観測期間とする。そして、この観測期間中の7月17日・18日・22日〜24日の5日が乗車した日であるので、乗車日数(5日)/観測日数(7日)=乗車率(0.714・・・)となる。 The boarding frequency (boarding rate) is the frequency that the user gets on the vehicle, and is a value (unit: days) obtained by dividing the number of days (boarding days) in the observation period by the number of days (observation days) in the observation period. In this example, since the number of times of boarding is counted every day to obtain the number of boarding days, the number of boarding days is counted as 1 even when boarding a plurality of times a day. The number of observation days is the number of days to acquire data for calculating the feature amount, and the data is acquired by going back a day having valid data from the starting day as many days as shown in FIG. . FIG. 11 shows a case where the area attribute is determined on July 25. Since the data for the day is not yet prepared, the data is acquired retroactively for a predetermined number of days (for example, seven days) from July 25. To do. At this time, holidays and long vacation periods are often excluded because they often take different actions and may not be valid data. Note that the long vacation period is New Year's holiday or Golden Week, and is arbitrarily set. In the example of FIG. 11, since July 21 is a holiday, it is excluded, and seven days from July 17 to 20 and 22 to 24, which are valid data, are set as the observation period. And since the 17th, 18th, 22nd to 24th of July during this observation period are the days of boarding, the number of boarding days (5 days) / number of observation days (7 days) = boarding rate (0. 714...
訪問頻度は、各エリア(メッシュ)を訪問した日数を観測日数で除算した値(単位:日)である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、1日に複数回訪問した場合でも訪問した日数は1とカウントする。図11に示すように観測日数が7日で、訪問日数が例えば4日であれば、訪問日数(4日)/観測日数(7日)=訪問頻度(0.571・・・)となる。 The visit frequency is a value (unit: days) obtained by dividing the number of days of visiting each area (mesh) by the number of observation days. In this example, since the number of visits is counted every day, the number of days visited is counted as 1 even when visiting multiple times a day. As shown in FIG. 11, if the number of observation days is 7, and the number of visit days is 4, for example, the number of visit days (4 days) / the number of observation days (7 days) = visit frequency (0.571...).
平均滞在時間は、各エリアの滞在時間を示す値であり、本例では第一の滞在時間T1と第二の滞在時間T2の二種類を用いた。第一の滞在時間T1は、出発日時と到着日時との
差(出発日時−到着日時)をそのエリア(メッシュ)に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。第二の滞在時間T2は、出発日時と到着日時との差(出発日時−到着日時)をそのエリア(メッシュ)に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、観測日数で除して算出する。
The average stay time is a value indicating the stay time in each area, and in this example, two types of first stay time T1 and second stay time T2 are used. The first stay time T1 is calculated by counting the difference between the departure date and arrival date and time (departure date and time-arrival date and time) for each mesh code as the time spent in the area (mesh) and dividing by the number of visit days. The second stay time T2 is calculated by counting the difference between the departure date and arrival date (departure date-arrival date) for each mesh code as the time spent in the area (mesh) and dividing by the number of observation days.
到着時刻情報量は、そのエリア(メッシュ)に到着する時刻分布の情報量(単位:bit
)であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、1日を所定数の時間帯(本例では1時間刻みで24の時間帯)に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早くエリアの特定に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから推定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、推定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや推定に用いる特徴量のレンジ(幅)、ばらつき等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、推定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。
The arrival time information amount is the information amount of time distribution arriving at the area (mesh) (unit: bit)
It is also a value indicating the variation in arrival time, and takes a large value if the arrival time variation is large, and takes a small value if the arrival time variation is small. For example, a day is divided into a predetermined number of time zones (in this example, 24 time zones in increments of 1 hour), and the number of times of arrival in this area after leaving another area not adjacent to each time zone is counted. The distribution was determined. In other words, the frequency distribution was obtained by excluding cases of movement within an area or movement between adjacent areas. In calculating the frequency distribution, a pseudo count may be added to the value of each time zone. For example, in order to be able to quickly reflect the change in home or work due to moving or moving to the area specification, the observation period should be set short and estimation can be performed from data within this short observation period. There is a need. However, if the observation period is set to be short, the appearance frequency of an event with a low appearance frequency becomes almost zero, which is not correctly reflected in the estimation result, and a so-called zero frequency problem occurs. Therefore, the pseudo count is added to the value of each time zone to correct the appearance frequency of the event having a low appearance frequency, thereby avoiding the zero frequency problem. The value of the pseudo count may be changed in accordance with the length of the observation period, the range (width) of the feature quantity used for estimation, variation, etc., and the pseudo count value corresponding to the observation period and the feature quantity is previously determined. It may be obtained and stored as a relational expression or a data table, and a pseudo count value corresponding to an observation period or a feature amount may be used during estimation processing.
図12は、到着時刻情報量の算出例を示す図である。図12の例では、観測日数を20日とし、0時〜23時の1時間刻みとした24の時間帯で到着回数をカウントし、シュードカウントを1加え、式(1)を用いて対数の底を2とした場合の計算結果を到着時刻情報量として求めている。なお、到着確率Ptは、シュードカウントを含む到着回数を合計で除した値である。また、出発時刻情報量についても、式1を用いて同様に求めることが出来る。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of calculating the arrival time information amount. In the example of FIG. 12, the number of observation days is set to 20 days, the number of arrivals is counted in 24 time zones in 1-hour increments from 0:00 to 23:00, a pseudo count is added, and the logarithm of equation (1) is used. The calculation result when the base is 2 is obtained as the arrival time information amount. The arrival probability Pt is a value obtained by dividing the number of arrivals including the pseudo count by the total. Further, the departure time information amount can be similarly obtained using
図13は、本実施形態2の位置情報管理装置1によるエリア特定処理の一例を示す図である。位置情報管理装置1のエリア特定部13は、図6BにおけるステップS40のエリアを特定する処理として、図13の処理を実行する。また、エリア特定部13は、所定のタイミングで図13の処理を実行しても良い。例えば、6時間毎、24時間毎のように定期的に図13の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図13の処理を開始しても良い。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of the area specifying process performed by the location
図13の処理を開始すると位置情報管理装置1は、先ず記憶装置から所定の観測日数分の移動履歴情報を読み出して(ステップS105)、図10のように特徴量を算出する(ステップS110)。
When the processing of FIG. 13 is started, the position
次に、位置情報管理装置1は、算出した乗車率が所定の閾値以上か否かを判定する(ステップS120)。そして、位置情報管理装置1は、乗車率が閾値以上と判定した場合(ステップS120、Yes)、ステップS110で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの特定及び勤務先エリアの特定(ステップS130)を行い、乗車率が閾値未満と判定した場合(ステップS120、No)、勤務先エリアの特定は行わずに自宅エリアの特定(ステップS140)を行う。即ち、乗車率が高ければ、通勤に車両を利用していると判断して自宅エリア・勤務先エリアの両方を特定し、乗車率が低ければ通勤に車両を利用していないと判断して自宅エリアのみを特定する。
Next, the location
図14は、自宅エリア及び勤務先特定処理(ステップS130)の詳細を示す図である。図14の処理が開始されると、位置情報管理装置1は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間T1,T2が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS210)。なお、本例のステップS210では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1,T2が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T2、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。ステップS210の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば(ステップS210,Yes)、ステップS220へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ(ステップS210,No)、ステップS230へ移行する。
FIG. 14 is a diagram showing details of the home area and work place specifying process (step S130). When the processing of FIG. 14 is started, the location
ステップS220にて、位置情報管理装置1は、ステップS210の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと特定する。更に、位置情報管理装置1は、ステップS210の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと特定する(ステップS225)。訪問頻度(訪問率)は、自宅エリアと勤務先エリアが群を抜いて高く、到着時刻情報量は、決まった時刻に出社することの多い勤務先では小さく、到着時刻に決まりのない自宅では大きくなる。このため、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリア、訪問頻度が閾値以上で到着時刻情報量が最小のエリアを勤務先エリアと特定する。なお、ステップS210の条件を満たしたエリアが一つだけの場合、自宅を優先し、当該エリアを自宅エリアと特定する。この場合、勤務先エリアは、前回の特定結果を引き継いでも良い。また、前回の特定結果がない場合、勤務先エリアを特定せずに図14の処理を終了しても良い。即ち、特定エリアを一つのみとしても良い。
In step S220, location
一方、ステップS210で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリア及び勤務先エリアの特定を行わずに前回の特定結果を引き継ぐ(ステップS230)。なお、前回の特定結果がない場合、特定がない状態で図14の処理が終了することになるので、図6の処理についてもS40において、エリアの特定が行えない旨のメッセージを出力する等し、図6の処理を終了する。 On the other hand, if it is determined in step S210 that the above condition is not satisfied, the previous specific result is taken over without specifying the home area and work area (step S230). Note that if there is no previous specific result, the process of FIG. 14 ends without specifying, and therefore, in the process of FIG. 6 as well, a message indicating that the area cannot be specified is output in S40. Then, the process of FIG.
図15は、自宅エリア特定処理(ステップS140)の詳細を示す図である。図15の処理が開始されると、位置情報管理装置1は、先ず、各エリアの訪問頻度や平均滞在時間T2が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS310)。なお、本例のステップS310では、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T2が閾値を超えていることを条件としたが、これに限らず、各エリアの訪問頻度と平均滞在時間T1,T2、或いは訪問頻度のみが閾値を超えることを条件としても良い。ステップS310の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば(ステップS310,Yes)、ステップS320へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ(ステップS310,No)、ステップS330へ移行する。
FIG. 15 is a diagram showing details of the home area specifying process (step S140). When the process of FIG. 15 is started, the location
ステップS320にて、位置情報管理装置1は、ステップS310の条件を満たしたエリアのうち、到着時刻情報量が最大のエリアを自宅エリアと特定する(ステップS320)。
In step S320, the location
一方、ステップS310で上記条件を満たしていないと判定した場合、自宅エリアの特定を行わずに前回の特定結果を引き継ぐ(ステップS330)。 On the other hand, if it is determined in step S310 that the above condition is not satisfied, the previous specific result is taken over without specifying the home area (step S330).
このように本実施形態によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。これによりナビゲーションシステムにおけるルート設
定等に利用できる。
As described above, according to the present embodiment, the home area and the work area can be accurately identified according to the movement history of the vehicle. In other words, the user can automatically set the home area or work area without requiring the user to input the work area. This can be used for route setting in the navigation system.
また、短い期間で特定が可能な条件を採用し、特定処理を繰り返して特定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。 In addition, by adopting conditions that can be identified in a short period of time and repeating the identification process to update the identification result as needed, it is possible to follow changes in the home or office due to moving or moving.
更に、出張や旅行等で一時的に特定の条件が満たされなくなった場合には、特定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。 In addition, if a specific condition is temporarily not met on a business trip or a trip, etc., the home area and work place may be changed unnecessarily by maintaining the previous result without specifying. It is preventing.
そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア(定常的目的地)として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態1と同じである。このように、本実施形態2によれば、車両の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して、提供する位置情報からユーザ個人が特定されることを防止できる。即ち、位置情報の匿名化を図ることができる。 The process for deleting the position information located in the specific area specified as the home area or work area (stationary destination) as described above is the same as in the first embodiment. As described above, according to the second embodiment, the home area or work area can be accurately identified according to the movement history of the vehicle, and the position information of the user's home or work can be reliably determined from the position information provided to others. It is possible to prevent the individual user from being specified from the position information to be provided. That is, the location information can be anonymized.
<実施形態3>
実施形態3では、ユーザが携帯する装置(位置情報管理装置1)を移動体とし、位置情報管理装置1の位置情報、即ちユーザの位置情報に基づいて訪問頻度を求め、エリアを特定している。なお、この他の構成は、前述の実施形態1と同じであるので、同一の要素に同符号を付すなどして、再度の説明を省略する。
<
In the third embodiment, an apparatus carried by a user (position information management apparatus 1) is a mobile object, and a visit frequency is obtained based on position information of the position
本実施形態3の位置情報管理装置1は、ユーザが携帯して用いる携帯電話機、スマートフォン、タブレット端末(スレートPC(Personal Computer))、ノート型PC、携帯
ゲーム機といったユーザ端末(モバイル装置)1であり、位置情報取得部11や、履歴生成部12、エリア特定部13を有する。
The location
位置情報取得部11は、GPS(Global Positioning System)受信機等の位置情報を
取得可能なセンサであり、ユーザに携帯され、ユーザと共に移動するユーザ端末1の位置情報をユーザの位置を示す位置情報として取得する。また、位置情報取得部11は、GPSだけでなく、加速度センサによる自律航法によって位置を取得しても良い。
The position
履歴生成部12は、ユーザが移動する地域を複数のエリアに区画し、位置情報に基づいて前記ユーザが位置するエリアを判定し、前記ユーザの移動に伴う前記ユーザが位置するエリアの遷移を表す履歴情報を生成して移動履歴記憶部に保持(記憶)させる。なお、移動履歴記憶部が保持する履歴情報は、図9に例示されるものと同様である。
The
エリア特定部13は、履歴情報に基づいて少なくともエリア毎の訪問頻度を求め、訪問頻度の最も高いエリアをユーザの自宅が属するエリア(自宅エリア)と特定する。また、エリア特定部13は、訪問頻度が閾値以上のエリアのうち、エリア内での移動量が最も多いエリアを前記ユーザの目的地が属するエリアと特定する。本実施形態では、エリア内での移動量として、図16の平均移動回数を用いている。なお、エリア内での移動量は、平均移動回数に限らず、最大の移動回数や、最少の移動回数、滞在時間あたりの移動回数、移動距離等であっても良い。
The
本実施形態の位置情報管理装置1は、スマートフォン等のユーザ端末(モバイル装置)1であるため、従来の車載装置と異なり、出発時に車両のイグニッションスイッチがオンにされることで起動し、目的地に到着して車両のイグニッションスイッチがオフにされることで操作を停止するものでは無く、出発したことや到着したことが検出しにくい。そこで、本実施形態では、定期的に位置情報を取得し、前回の位置情報と比較して所定距離以
上離れていた場合に移動したものとし、所定距離以上離れていなかった場合に移動していないもの(滞在している)として、移動した毎に出発時間や到着時間を求める。例えば、前回の位置情報と比較して10m以上離れた位置の位置情報を検出した場合に移動したものとし、今回検出した位置への到着時間と前回検出した位置の出発時間を記憶する。この比較に用いる具体的な位置情報(緯度及び経度等)は、前記メッシュコードと共に履歴情報として記憶しても良いし、メモリ内に所定期間保持するようにしても良い。
Since the location
なお、前回検出した位置との比較に限らず、所定期間内に検出した位置と今回検出した位置とを比較して所定距離以上離れていた場合に移動したものとしても良い。この場合、所定期間内に検出した位置の重心から今回検出した位置までの距離や、所定期間内に検出した位置が属するメッシュの中心や四隅等の代表点から今回検出した位置までの距離が、所定距離以上離れていた場合に移動したものとしても良い。 The position detected in the predetermined period is not limited to the comparison with the previously detected position, and the position detected within the predetermined period may be compared with the position detected this time, and may be moved when the distance is more than a predetermined distance. In this case, the distance from the center of gravity of the position detected within the predetermined period to the position detected this time, the distance from the center of the mesh to which the position detected within the predetermined period and the representative points such as the four corners to the position detected this time, It is good also as what moved when it was away from the predetermined distance or more.
また、出発時刻や到着時刻は、検出位置毎に求めることに限らず、エリア毎や目的地毎に求めても良い。例えば、定期的に位置情報を取得し、前回の位置情報が属するエリアと比較して今回の位置情報が属するエリアが異なっていた場合に移動したものとし、おなじであった場合に移動していないもの(滞在している)として、移動した毎に出発時間や到着時間を求める。例えば、前回がエリアA、今回がエリアBの場合、エリアAからエリアBへ移動したものとし、エリアBへの到着時間とエリアAの出発時間を記憶する。 Further, the departure time and arrival time are not limited to each detection position, but may be determined for each area or each destination. For example, it is assumed that the location information is periodically acquired and moved when the area to which the current location information belongs is different from the area to which the previous location information belongs, and is not moved when it is the same. As a thing (staying), the departure time and the arrival time are obtained every time it moves. For example, when the previous time is area A and this time is area B, it is assumed that the user has moved from area A to area B, and the arrival time to area B and the departure time of area A are stored.
ここで勤務先が複数のエリア(例えばエリアA,B)に跨って存在する場合、勤務先に滞在しているにも係らず移動していると判定されてしまうことがある。このため、所定期間内に往き来したエリアは一つのエリア(エリア群)と見なし、このエリアの到着時刻と出発時刻を記憶するようにしても良い。例えば、エリアA→エリアB→エリアA→エリアB→エリアC→エリアDのように、最初にエリアAに位置し、エリアAとエリアB間で往き来した後、エリアBと隣接しているエリアCに移動し、次にエリアCと隣接しているエリアDに移動した場合、エリアA,Bを一つのエリアと見なして最初にエリアA内に位置した時間を到着時間とし、エリアAと隣接していないエリアCへ移動した時刻、又はエリアA,Bとも隣接していないエリアDへ移動した時刻をエリアA,Bの出発時刻としても良い。 Here, when the work place exists over a plurality of areas (for example, areas A and B), it may be determined that the work place is moving despite staying at the work place. For this reason, an area that has been visited within a predetermined period may be regarded as one area (area group), and the arrival time and departure time of this area may be stored. For example, area A → Area B → Area A → Area B → Area C → Area D is first located in Area A, and after coming and going between Area A and Area B, it is adjacent to Area B When moving to area C and then moving to area D adjacent to area C, areas A and B are regarded as one area, and the first time in area A is taken as the arrival time. The time of moving to the area C that is not adjacent, or the time of moving to the area D that is not adjacent to the areas A and B may be set as the departure times of the areas A and B.
更に、各エリアの滞在時間に応じ、所定時間(例えば1時間)以上滞在したエリア又はエリア群を目的地(滞在地)とし、目的地への出発時刻や到着時刻を記憶しても良い。例えばエリアAから、エリアB、C,D,Eを介してエリアFへ移動した場合に、エリアA,Fの滞在時間が所定時間以上で、エリアB、C,D,Eの滞在時間が所定時間未満であれば、エリアFをエリアAに対する目的地とし、エリアAからエリアBへ移動した時刻をエリアAの出発時刻、エリアEを介してエリアFへ到着した時刻をエリアFへの到着時刻として記憶し、エリアB、C,D,Eについては出発時刻や到着時刻の記憶を省略しても良い。このように目的地(滞在地)に限定した出発時刻や到着時刻を用いることで、後述の特定の精度を高めることができる。なお、目的地への出発時刻や到着時刻、前記エリア毎の出発時刻や到着時刻、前記検出位置毎の出発時刻や到着時刻を、それぞれ記憶しても良く、何れの出発時刻・到着時刻を特定に用いるのかは、適宜選択して良い。 Furthermore, according to the staying time of each area, an area or a group of areas staying for a predetermined time (for example, 1 hour) or more may be set as a destination (staying place), and departure time and arrival time to the destination may be stored. For example, when moving from area A to area F via areas B, C, D, and E, the stay time in areas A and F is longer than a predetermined time, and the stay time in areas B, C, D, and E is predetermined. If it is less than the time, the area F is the destination for the area A, the time of moving from the area A to the area B is the departure time of the area A, and the time of arrival of the area F via the area E is the arrival time of the area F As for areas B, C, D, and E, storage of departure time and arrival time may be omitted. As described above, by using the departure time and arrival time limited to the destination (stay place), it is possible to improve the specific accuracy described later. The departure time and arrival time to the destination, the departure time and arrival time for each area, and the departure time and arrival time for each detection position may be stored, and any departure time and arrival time can be specified. It may be selected as appropriate for use.
図16は、エリア特定部13が履歴情報に基づいて求める特徴量の一例を示す図、図17は特徴量を求める際の観測日の説明図である。図16に示すように、本実施形態のエリア特定部13は、特徴量として、訪問頻度、平均滞在時間、平均移動回数、出発時刻情報量、到着時刻情報量を求めている。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a feature amount that the
訪問頻度は、そのエリア(メッシュ)を訪問した日数を観測日数で除算した値(単位:日)である。本例では訪問回数を日毎にカウントするため、1日に複数回訪問した場合で
も訪問した日数は1とカウントする。観測日数は、特徴量を算出するためにデータを取得する日数であり、図17に示すように起点となる日から有効なデータを有する日を所定の日数分遡ってデータを取得するものである。図17の例では、7月25日にエリア属性の判定を行う場合、当日のデータはまだ整っていないため、7月25日を起点に所定日数(例えば6日間)遡ってデータを取得する。このとき祝日や長期休暇期間は普段と異なる行動をとることが多く、有効なデータとならない可能性があるため除外する。なお、長期休暇期間とは、年末年始やゴールデンウィーク等であり、任意に設定する。また、ユーザ端末1が通常通り使用されなかった日、例えばユーザに携帯されなかった日や電源が切れてしまった日を除外する。図17の例では、7月21日が祝日のため除外対象とし、7月24日が電源の切れた日のため除外対象とし、7月17日まで遡って観測日数6日分のデータを取得する。即ち、7月17日から7月23日までの訪問日数が5日のエリアは、訪問日数(5日)/観測日数(6日)=訪問頻度(0.833・・・)となる。
The visit frequency is a value (unit: days) obtained by dividing the number of days of visiting the area (mesh) by the number of observation days. In this example, since the number of visits is counted every day, the number of days visited is counted as 1 even when visiting multiple times a day. The number of observation days is the number of days for which data is acquired to calculate the feature quantity, and the data is acquired by going back a day having valid data from the starting day as shown in FIG. 17 by a predetermined number of days. . In the example of FIG. 17, when the area attribute determination is performed on July 25, since the data for the current day is not yet prepared, the data is acquired retroactively for a predetermined number of days (for example, six days) from July 25. At this time, holidays and long vacation periods are often excluded because they often take different actions and may not be valid data. Note that the long vacation period is New Year's holiday or Golden Week, and is arbitrarily set. Moreover, the day when the
平均滞在時間は、出発日時と到着日時との差(出発日時−到着日時)をそのエリア(メッシュ)に滞在した時間としてメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。
平均移動回数は、各エリア(メッシュ)内で移動した回数をメッシュコード毎に集計し、訪問日数で除して算出する。
The average stay time is calculated by summing up the difference between the departure date and time and the arrival date and time (departure date and time-arrival date and time) for each mesh code as the time spent in the area (mesh) and dividing by the number of visit days.
The average number of movements is calculated by counting the number of movements in each area (mesh) for each mesh code and dividing by the number of days visited.
出発時刻情報量は、そのエリア(メッシュ)を出発する時刻分布の情報量(単位:bit
)であり、出発する時刻のばらつきを示す値でもあり、出発する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、出発する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、1日を所定数の時間帯(本例では1時間刻みで24の時間帯)に区切り、時間帯毎にそのエリアから隣接しない他のエリアへ出発した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。
Departure time information amount is the information amount of time distribution that departs from the area (mesh) (unit: bit)
It is also a value indicating the variation in departure time, and takes a large value if the variation in departure time is large, and takes a small value if the variation in departure time is small. For example, a day is divided into a predetermined number of time zones (in this example, 24 time zones in increments of 1 hour), and the number of departures from that area to another non-adjacent area is counted for each time zone to obtain a frequency distribution. It was. In other words, the frequency distribution was obtained by excluding cases of movement within an area or movement between adjacent areas. In calculating the frequency distribution, a pseudo count may be added to the value of each time zone.
到着時刻情報量は、そのエリア(メッシュ)に到着する時刻分布の情報量(単位:bit
)であり、到着する時刻のばらつきを示す値でもあり、到着する時刻のばらつきが大きければ大きな値をとり、到着する時刻のばらつきが小さければ小さな値をとる。例えば、1日を所定数の時間帯(本例では1時間刻みで24の時間帯)に区切り、時間帯毎に隣接しない他のエリアを出発して当該エリアに到着した回数をカウントし、頻度分布を求めた。即ち、エリア内の移動や隣接エリア間で行き来した場合を除外して頻度分布を求めた。なお、頻度分布を計算する際、各時間帯の値にシュードカウントを加えても良い。例えば、引っ越しや転勤によって自宅や勤務先が変わったことを素早く特定結果に反映できるようにするためには、観測期間を短く設定し、この短い観測期間内のデータから特定が行えるようにする必要がある。しかし、観測期間を短く設定すると、出現頻度の低い事象の出現頻度が、ほぼゼロになってしまい、特定結果に正しく反映されず、所謂ゼロ頻度問題が生じてしまう。そこで、シュードカウントを各時間帯の値に加えて、この出現頻度の低い事象の出現頻度を補正し、ゼロ頻度問題を回避するようにしている。なお、シュードカウントの値は、観測期間の長さや特定に用いる特徴量のレンジ(幅)、ばらつき等に応じて変化させても良く、予め観測期間や特徴量と対応するシュードカウントの値とを求めて、関係式やデータテーブルとして保持しておき、特定処理時に観測期間や特徴量に応じたシュードカウントの値を用いるようにしても良い。なお、到着時刻情報量の算出例としては、前述の図12と同様である。
The arrival time information amount is the information amount of time distribution arriving at the area (mesh) (unit: bit)
It is also a value indicating the variation in arrival time, and takes a large value if the arrival time variation is large, and takes a small value if the arrival time variation is small. For example, a day is divided into a predetermined number of time zones (in this example, 24 time zones in increments of 1 hour), and the number of times of arrival in this area after leaving another area not adjacent to each time zone is counted. The distribution was determined. In other words, the frequency distribution was obtained by excluding cases of movement within an area or movement between adjacent areas. In calculating the frequency distribution, a pseudo count may be added to the value of each time zone. For example, in order to be able to quickly reflect in the specified results that the home or work has changed due to moving or moving, it is necessary to set the observation period to be short and to be able to identify from the data within this short observation period. There is. However, if the observation period is set short, the appearance frequency of an event with a low appearance frequency becomes almost zero, which is not correctly reflected in the specific result, and a so-called zero frequency problem occurs. Therefore, the pseudo count is added to the value of each time zone to correct the appearance frequency of the event having a low appearance frequency, thereby avoiding the zero frequency problem. Note that the value of the pseudo count may be changed according to the length of the observation period, the range (width) of the characteristic amount used for identification, variation, and the like. It may be obtained and stored as a relational expression or a data table, and a pseudo count value corresponding to an observation period or a feature amount may be used during specific processing. An example of calculating the arrival time information amount is the same as in FIG.
図18は、本実施形態3の位置情報管理装置1によるエリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末1のエリア特定部13は、所定のタイミングで図18の処理を実行する。例えば、6時間毎、24時間毎のように定期的に図18の処理を開始しても良いし、他のアプリやシステムから要求を受けたときや、ユーザが起動を選択した場合に図18の処理を開始しても良い。
FIG. 18 is a diagram illustrating an example of area specifying processing by the location
図18の処理を開始するとユーザ端末1は、先ず記憶装置から所定の観測日数分のデータを読み出して図16のように特徴量を算出する(ステップS410)。
When the processing of FIG. 18 is started, the
また、ユーザ端末1は、算出した特徴量に基づいて隣接したエリアの特徴量をマージする(ステップS420)。例えば、ステップS410で算出した特徴量(ベクトル)を訪問頻度が高い順に整列する。訪問頻度が2位以下のエリア(メッシュコード)について、当該エリアより順位が高いものの中に、隣接するエリアがあるか否かをチェックする。
隣接するエリアがあれば、それらは例えば勤務先が複数のエリアに跨って存在する場合のように同じ属性を有する一つのエリアとしてマージし、このエリアの特徴量についてもマージする。マージしたエリアのメッシュコードは、マージした複数のエリアのうち、訪問頻度の順位が最も高いエリアのメッシュコードとする。訪問頻度をマージする場合、訪問日(到着日)毎に集合和をとり、この集合和を合計して観測日数で割って訪問頻度を求める。平均滞在時間をマージする場合、訪問日数で割る前の値を合計した後、訪問日数で割って平均滞在時間を求める。平均移動回数をマージする場合、履歴情報に戻り、観測日毎にマージしたエリア内での移動回数をカウントして合計した後、訪問日数で割って平均移動回数を求める。出発時刻情報量をマージする場合、履歴情報に戻り、マージしたエリアを出発する出発時刻を求め、1日を所定数の時間帯に区切り、時間帯毎にそのマージしたエリアから他のエリアへ出発した回数をカウントし、前述のように図12の式(1)を用いて頻度分布を求める。到着時刻情報量をマージする場合、履歴情報に戻り、マージしたエリアに到着した到着時刻を求め、1日を所定数の時間帯に区切り、時間帯毎に他のエリアからマージしたエリアへ到着した回数をカウントし、前述のように式1を用いて頻度分布を求める。
Also, the
If there are adjacent areas, they are merged as one area having the same attribute as when, for example, a work place extends over a plurality of areas, and the feature values of this area are also merged. The mesh code of the merged area is the mesh code of the area having the highest visit frequency rank among the plurality of merged areas. When merging visit frequencies, a set sum is taken for each visit date (arrival date), and the sum is summed and divided by the number of observation days to obtain a visit frequency. When merging the average stay time, the values before dividing by the number of visit days are totaled and then divided by the visit days to obtain the average stay time. When merging the average number of movements, return to the history information, count the number of movements in the merged area for each observation date, add them, and divide by the number of visits to obtain the average number of movements. When merging departure time information amounts, return to the history information, find the departure time to leave the merged area, divide the day into a predetermined number of time zones, and depart from the merged area to other areas for each time zone The frequency distribution is obtained using the equation (1) in FIG. 12 as described above. When merging the amount of arrival time information, return to the history information, find the arrival time that arrived in the merged area, divide the day into a predetermined number of time zones, and arrived at the merged area from other areas for each time zone The number of times is counted, and the frequency distribution is obtained using
そして、ユーザ端末1は、ステップS410及びステップS420で算出した特徴量を用いて、自宅エリアの特定(ステップS430)及び勤務先エリアの特定(ステップS440)を行う。
Then, the
図19は、自宅エリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末1は、先ず、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS510)。ステップS510の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば(ステップS510,Yes)、ステップS520へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ(ステップS510,No)、ステップS530へ移行する。
FIG. 19 is a diagram illustrating an example of the home area specifying process. First, the
ステップS520にて、ユーザ端末1は、訪問頻度が閾値を超えているエリアのうち、訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する。
In step S520, the
一方、ステップS510でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、自宅エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ(ステップS530)。 On the other hand, when it is determined in step S510 that none of the areas exceeds the threshold, the previous identification result is taken over without identifying the home area (step S530).
図20は、勤務先エリア特定処理の一例を示す図である。ユーザ端末1は、先ず、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定する(ステップS610)。本ステップS610の閾値は、前述のステップS510の閾値と比べて低く設定しても良い。ステップS610の判定を全てのエリアについて行い、条件を満たすエリアが存在すれば(ステップS610,Yes)、ステップS620へ移行し、条件を満たすエリアが存在しなければ(ステップS610,No)、ステップS630へ移行する。
FIG. 20 is a diagram illustrating an example of work area identification processing. First, the
ステップS620にて、ユーザ端末1は、訪問頻度が閾値を超えているエリアかつステップS430で自宅エリアとされていないエリアのうち平均移動回数が最大のエリアを勤務先エリアと特定する(ステップS620)。
In step S620, the
一方、ステップS610でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、勤務先エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ(ステップS630)。 On the other hand, if it is determined in step S610 that none of the areas exceeds the threshold, the previous identification result is taken over without identifying the work area (step S630).
このように本実施形態によれば、ユーザの移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定できる。即ち、自宅エリアや勤務先エリアをユーザが入力するといった手間をかけずに、自動的に設定できる。 As described above, according to the present embodiment, the home area and the work area can be accurately identified according to the movement history of the user. In other words, the user can automatically set the home area or work area without requiring the user to input the work area.
また、短い期間で特定が可能な条件を採用し、特定処理を繰り返して特定結果を随時更新できるため、引っ越しや転勤等による自宅や勤務先の変更に追従できる。 In addition, by adopting conditions that can be identified in a short period of time and repeating the identification process to update the identification result as needed, it is possible to follow changes in the home or office due to moving or moving.
更に、出張や旅行等で一時的に特定の条件が満たされなくなった場合には、特定を行わずに前回の結果を維持することで、無駄に自宅エリアや勤務先が変更されてしまうことを防止している。 In addition, if a specific condition is temporarily not met on a business trip or a trip, etc., the home area and work place may be changed unnecessarily by maintaining the previous result without specifying. It is preventing.
そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア(定常的目的地)として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態1と同じである。このように、本実施形態3によれば、ユーザ(移動体)の移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して、提供する位置情報からユーザ個人が特定されることを防止できる。即ち、位置情報の匿名化を図ることができる。 The process for deleting the position information located in the specific area specified as the home area or work area (stationary destination) as described above is the same as in the first embodiment. As described above, according to the third embodiment, the home area or work area can be accurately identified according to the movement history of the user (mobile body), and the user's home or work location can be determined from the positional information provided to others. It is possible to reliably exclude the individual user from the provided positional information by reliably excluding the positional information. That is, the location information can be anonymized.
<変形例1>
一般的なライフスタイルでは、前述のように自宅エリアの訪問頻度が最も高くなる。しかし、例えば鉄道や病院、警察、消防の業務に携わり、勤務先で仮眠をとるようなライフスタイルの場合、自宅エリアの訪問頻度が低くなることもある。このため到着時刻情報量を用いて自宅エリアの特定を行っても良い。
<
In the general lifestyle, the frequency of visiting the home area is the highest as described above. However, in the case of a lifestyle that involves, for example, railways, hospitals, police, and fire fighting, and takes a nap at work, the frequency of home area visits may be low. Therefore, the home area may be specified using the arrival time information amount.
図21は、本変形例1の自宅エリア特定処理の一例を示す図である。なお、本変形例1は、前述の実施形態1と比べて到着時刻情報量を用いた構成が異なり、その他の構成は同じであるため、重複する説明は省略する。本例のユーザ端末1は、各エリアの訪問頻度が、所定の閾値を超えているか否かを判定し(ステップS510)、訪問頻度が閾値を超えているエリアのうち、到着時刻情報量が所定の閾値以上のエリアを抽出し(ステップS515)、抽出したエリアのうち、訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する(ステップS520)。なお、図21には省略したが、ステップS515で閾値以上のエリアが無かった場合、前回の特定結果を引き継いでも良いし、自宅エリアを特定せずに図21の処理を終了しても良い。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of the home area specifying process according to the first modification. Note that the first modification is different from the first embodiment in the configuration using the arrival time information amount, and the other configurations are the same, and thus redundant description is omitted. The
一方、ステップS510でいずれのエリアも閾値を超えていないと判定された場合、自宅エリアを特定せずに前回の特定結果を引き継ぐ(ステップS530)。 On the other hand, when it is determined in step S510 that none of the areas exceeds the threshold, the previous identification result is taken over without identifying the home area (step S530).
このように本変形例1では、到着時刻情報量が閾値以上で且つ訪問頻度が最大のものを自宅エリアと特定する。到着時刻情報量は、当該エリアに到着する時刻のばらつきを示す値であるので、勤務先のように決まった時刻に出勤するエリアでは小さく、自宅のように到着時刻の定めが無いエリアでは大きくなると予想される。到着時刻情報量が閾値以上であることを用いて自宅エリアを特定することで、より精度良く自宅エリアを特定することができる。 As described above, in the first modification, the home area is identified as having the arrival time information amount equal to or greater than the threshold value and having the maximum visit frequency. Since the amount of arrival time information is a value indicating the variation in time of arrival in the area, it is small in an area where employees work at a fixed time, such as a work place, and large in an area where arrival time is not defined, such as at home. is expected. By specifying the home area using the arrival time information amount being equal to or greater than the threshold, the home area can be specified with higher accuracy.
なお、本変形例では、ステップS515で、到着時刻情報量が所定の閾値以上のエリアを抽出したが、これに限らず、出発時刻情報量よりも到着時刻情報量が多いエリアを抽出
することや、出発時刻情報量に対する到着時刻情報量の割合(到着時刻情報量/出発時刻情報量)が閾値以上のエリアを抽出することとしても良い。
In this modification, the area where the arrival time information amount is greater than or equal to the predetermined threshold is extracted in step S515. However, the present invention is not limited to this, and an area having a larger arrival time information amount than the departure time information amount may be extracted. Alternatively, an area in which the ratio of the arrival time information amount to the departure time information amount (arrival time information amount / departure time information amount) is equal to or greater than a threshold may be extracted.
<変形例2>
前述のように、通常は自宅エリアと勤務先エリアの訪問頻度が突出して高くなるが、最寄駅や乗換駅等も訪問頻度が高くなることがある。また、これらの駅にショッピングモールが併設されていたりすると、平均移動回数も高くなることがある。しかし、これらは通過点であって、自宅エリアや勤務先エリアとは、滞在時間が異なっている。このため平均滞在時間を用いて自宅エリアや勤務先エリアの特定を行っても良い。
<
As described above, the frequency of visits to the home area and the work area is usually high, but the frequency of visits to the nearest station and transfer station may also be high. In addition, if a shopping mall is added to these stations, the average number of movements may be high. However, these are passing points, and the staying time is different from the home area or work area. For this reason, you may identify a home area and a work area using average stay time.
図22は、本変形例2に係る特定処理の一例を示す図である。なお、本変形例2は、前述の実施形態1と比べて平均滞在時間を用いた構成が異なり、その他の構成は同じであるため、重複する説明は省略する。
FIG. 22 is a diagram illustrating an example of the specifying process according to the second modification. In addition, since this
ユーザ端末1のエリア特定部13は、所定のタイミングで図22の処理を実行すると、前述と同様に特徴量を算出し(ステップS410)、隣接したエリアの特徴量をマージし(ステップS420)、このうち、平均滞在時間が所定の閾値以上のエリアを抽出する(ステップS425)。
When the
そして、ユーザ端末1は、ステップS425で抽出したエリアの特徴量を用いて、自宅エリアの特定(ステップS430)及び勤務先エリアの特定(ステップS440)を行う。
Then, the
このように本変形例2では、平均滞在時間が閾値以上のエリアについて、自宅エリアと勤務先エリアの特定を行うので、単なる通過点のデータを排除でき、精度良く自宅エリア及び勤務先エリアを特定することができる。 As described above, in the second modification, the home area and the work area are specified for the area where the average stay time is equal to or greater than the threshold value, so that data of simple passing points can be eliminated and the home area and the work area can be specified with high accuracy. can do.
そして、上記のように自宅エリアや勤務先エリア(定常的目的地)として特定した特定エリアに位置する位置情報を削除する処理については前述の実施形態1と同じである。このように、本実施形態3によれば、ユーザの移動履歴に応じて自宅エリアや勤務先エリアを精度良く特定でき、他者へ提供する位置情報からユーザの自宅や勤務先の位置情報を確実に除外して匿名化を図ることができる。 The process for deleting the position information located in the specific area specified as the home area or work area (stationary destination) as described above is the same as in the first embodiment. As described above, according to the third embodiment, the home area or work area can be accurately identified according to the movement history of the user, and the position information of the user's home or work can be reliably determined from the position information provided to others. Can be anonymized.
<その他>
本発明は上述の処理を実行するコンピュータプログラムを含む。さらに、当該プログラムを記録した、コンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に属する。当該プログラムが記録された記録媒体については、コンピュータに、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、特定処理が可能となる。
<Others>
The present invention includes a computer program that executes the above-described processing. Furthermore, a computer-readable recording medium on which the program is recorded also belongs to the category of the present invention. The recording medium on which the program is recorded can be specified by causing the computer to read and execute the program on the recording medium.
ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータから読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータから取り外し可能なものとしては、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、光ディスク、磁気テープ、メモリカード等がある。また、コンピュータに固定された記録媒体としては、ハードディスクドライブやROM等がある。 Here, the computer-readable recording medium refers to a recording medium in which information such as data and programs is accumulated by electrical, magnetic, optical, mechanical, or chemical action and can be read from a computer. Examples of such a recording medium that can be removed from the computer include a flexible disk, a magneto-optical disk, an optical disk, a magnetic tape, and a memory card. Further, examples of the recording medium fixed to the computer include a hard disk drive and a ROM.
1 位置情報管理装置
2 ネットワーク
11 位置情報取得部
12 履歴生成部
13 エリア特定部
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するエリア特定部と、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する削除部と、
を有し、
前記移動体が車両であり、前記エリア特定部が、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとする位置情報管理装置。 An area in which the moving body moves is divided into a plurality of areas, an area where the moving body is located is determined based on position information in which the position of the moving body is recorded, and the moving body is moved along with the movement of the moving body. A history generation unit for generating movement history information representing the transition of the area to be
Obtaining the visit frequency for each area from the movement history information, an area specifying unit that specifies the area where the visit frequency satisfies a predetermined condition as a specific area;
A deletion unit that deletes position information indicating a position in the specific area from the position information;
I have a,
The moving body is a vehicle, and the area specifying unit obtains a variation in arrival time for each area from the movement history information, and the area where the visit frequency is equal to or greater than a threshold and the variation in the arrival time is the largest, Or the positional information management apparatus which makes the said area with the largest dispersion | variation in the said arrival time and the said area with the least dispersion | variation in the arrival time a specific area .
前記乗車頻度が閾値以上の場合、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとし、
前記乗車頻度が閾値未満の場合、前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアを特定エリアとせずに、前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアを特定エリアとする請求項1に記載の位置情報管理装置。 The area specifying unit obtains the boarding frequency of the vehicle,
When the boarding frequency is greater than or equal to a threshold, the area having the largest variation in arrival time and the area having the smallest variation in arrival time are defined as specific areas,
If the ride frequency is less than the threshold, the location information management according to claim 1, wherein the variation in the arrival time of the smallest the area without the specific area, the variation of the arrival time is the largest of the area specific area apparatus.
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度が所定条件を満たす前記エリアを特定エリアとして特定するエリア特定部と、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除する削除部と、
を有し、
前記移動体がユーザであり、前記エリア特定部が、前記ユーザの移動に係る前記移動履歴情報に基づいて前記エリア毎の訪問頻度を求め、前記訪問頻度の最も高い前記エリアと、前記訪問頻度が閾値以上の前記エリアのうち、前記エリア内での移動量が最も多い前記エリアとを前記特定エリアとする位置情報管理装置。 An area in which the moving body moves is divided into a plurality of areas, an area where the moving body is located is determined based on position information in which the position of the moving body is recorded, and the moving body is moved along with the movement of the moving body. A history generation unit for generating movement history information representing the transition of the area to be
Obtaining the visit frequency for each area from the movement history information, an area specifying unit that specifies the area where the visit frequency satisfies a predetermined condition as a specific area;
A deletion unit that deletes position information indicating a position in the specific area from the position information;
Have
The mobile body is a user, and the area specifying unit obtains a visit frequency for each area based on the movement history information related to the movement of the user, and the area having the highest visit frequency and the visit frequency are The position information management apparatus which makes the said area the said area with the most movement amount in the said area among the said areas more than a threshold value as the said specific area.
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求めると共に、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとして特定するステップと、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
をコンピュータが実行する位置情報管理方法。 An area in which a moving body that is a vehicle moves is divided into a plurality of areas, the area where the moving body is located is determined based on position information that records the position of the moving body, and the movement accompanying the movement of the moving body Generating movement history information representing the transition of the area where the body is located;
Rutotomoni seek visiting frequency for each of the areas from the movement history information, the move from the history information calculated the dispersion of the arrival time for each of the areas, the visiting frequency is highest the variation of the arrival time be more than the threshold value Identifying the area or the area where the visit frequency is greater than or equal to a threshold and the arrival time variation is the largest and the area having the smallest arrival time variation as the specific area;
Deleting position information indicating a position in the specific area from the position information;
A location information management method in which a computer is executed.
前記移動履歴情報から前記エリア毎の訪問頻度を求めると共に、前記移動履歴情報から前記エリア毎に到着時刻のばらつきを求め、前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリア、又は前記訪問頻度が閾値以上であって前記到着時刻のばらつきが最も大きい前記エリアと前記到着時刻のばらつきが最も小さい前記エリアとを特定エリアとして特定するステップと、
前記位置情報から前記特定エリア内の位置を示す位置情報を削除するステップと、
をコンピュータに実行させるための位置情報管理プログラム。 An area in which a moving body that is a vehicle moves is divided into a plurality of areas, the area where the moving body is located is determined based on position information that records the position of the moving body, and the movement accompanying the movement of the moving body Generating movement history information representing the transition of the area where the body is located;
Rutotomoni seek visiting frequency for each of the areas from the movement history information, the move from the history information calculated the dispersion of the arrival time for each of the areas, the visiting frequency is highest the variation of the arrival time be more than the threshold value Identifying the area or the area where the visit frequency is greater than or equal to a threshold and the arrival time variation is the largest and the area having the smallest arrival time variation as the specific area;
Deleting position information indicating a position in the specific area from the position information;
Information management program for causing a computer to execute.
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