KR102562115B1 - 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법 - Google Patents

Abstract

데이터의 결합에 관한 항목의 정보에 기초하여, 과거의 센서 데이터와 업무 데이터를 결합하여, 과거의 센서 데이터의 항목과 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정하는 과거 관계 특정부와, 리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정하는 리얼타임 관계 특정부와, 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출하는 유사도 산출부와, 유사도 산출부에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계를 과거의 센서 데이터의 항목과 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력하는 출력 제어부를 마련하도록 했다.

Description

데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법

본 발명은 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법에 관한 것으로, 예를 들어 센서 데이터를 처리하는 데이터 처리 장치 및 데이터 처리 방법에 적용하기에 적합한 것이다.

근년, 업무 시스템이 보유하는 데이터를 분석함으로써, 업무 비용의 삭감, 서비스의 향상 등에 대한 대처가 진행되고 있다. 또한, 센서, 네트워크 등의 IoT(Internet of Things) 기술의 진화에 의해, 모든 것이 네트워크에 접속되어, 리얼타임으로 데이터를 센싱할 수 있도록 되어가고 있다.

최근, 데이터를 분석함으로써, 시스템의 이상 검지, 장해 예측의 정밀도 향상에 도움이 되고자 하는 니즈가 있다.

예를 들어, 복수의 파라미터를 포함하는 파라미터군마다, 각 파라미터 페어에 대하여 상관 데이터열을 생성하고, 임계값을 초과하는 상관 계수를 포함하는 파라미터 페어가 검출된 경우에, 그 파라미터군의 각 파라미터 페어의 상관 데이터열 간의 거리를 산출하여, 거리가 최단으로 되는 2개의 상관 데이터열에 공통되는 파라미터를 원인 파라미터로서 특정하고, 원인 파라미터의 데이터 이상에 기인하는 장해의 발생을 예측하는 기술이 개시되어 있다(특허문헌 1 참조).

또한, 예를 들어 관리 대상의 시스템의 상태를 나타내는 복수의 항목의 값의, 복수의 단위 기간 내에서의 시간 변화를 나타내는 정보에 기초하여, 복수의 단위 기간 각각에 대하여, 복수의 항목간의 값의 시간 변화의 상관을 나타내는 상관 정보를 생성하고, 복수의 단위 기간 각각의 복수의 상관 정보간의 유사도를 산출하고, 산출한 유사도에 기초하여 복수의 상관 정보를 클러스터링함으로써, 시스템의 이상 상태의 검출 정밀도를 향상시키는 기술이 개시되어 있다(특허문헌 2).

일본 특허 공개 제2013-41173호 공보 일본 특허 공개 제2017-68748호 공보

상술한 특허문헌에 기재된 정보 처리 장치는, 데이터 항목간의 상관 관계의 변화에 착안하여 데이터 처리를 행하는 방법을 제공하는 것이다. 특히, 데이터 항목이 대량으로 있는 경우, 하나 하나의 데이터 항목의 데이터값의 추이를 파악하는 것은 데이터 분석자에게 있어서 부하가 크기 때문에, 데이터 항목간의 상관 관계의 변화에 착안하여, 변화가 있던 부분만을 제시하는 방법은 유용하다.

한편, 데이터 항목간의 상관 관계의 변화만으로는, 당해 변화의 원인을 추정하는 것이 곤란한 경우가 있다. 예를 들어, 열차 상태의 리얼타임 모니터링 시스템의 경우, 열차에 탑재된 각종 센서(속도 센서, 소음 센서, 진동 센서 등)의 데이터 항목간의 상관 관계의 변화로부터, 통상 시는 속도 센서와 소음 센서의 값은 정의 상관 관계가 강하지만, 어느 때에 속도 센서의 값에 관계없이 소음 센서의 값이 커져 상관 관계가 약해진 경우에, 당해 변화를 제시할 수는 있다. 그러나, 무엇이 원인으로 소음 센서의 값이 커졌는지는, 당해 데이터 항목만으로는 추정하는 것이 곤란하다.

본 발명은 이상의 점을 고려하여 이루어진 것으로, 데이터 관계의 변화의 원인을 추정할 수 있는 데이터 처리 장치, 데이터 처리 방법 등을 제안하고자 하는 것이다.

이러한 과제를 해결하기 위해 본 발명에 있어서는, 데이터의 결합에 관한 항목의 정보에 기초하여, 과거의 센서 데이터와 업무 데이터를 결합하여, 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정하는 과거 관계 특정부와, 리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정하는 리얼타임 관계 특정부와, 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출하는 유사도 산출부와, 상기 유사도 산출부에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계를 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력하는 출력 제어부를 마련하도록 했다.

또한 본 발명에 있어서는, 과거 관계 특정부가, 데이터의 결합에 관한 항목의 정보에 기초하여, 과거의 센서 데이터와 업무 데이터를 결합하여, 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정하는 제1 스텝과, 리얼타임 관계 특정부가, 리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정하는 제2 스텝과, 유사도 산출부가, 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출하는 제3 스텝과, 출력 제어부가, 상기 유사도 산출부에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계를 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력하는 제4 스텝을 마련하도록 했다.

상기 구성에 의하면, 예를 들어 과거의 센서 데이터와 업무 데이터에 기초하여 특정된 항목간의 데이터 관계와, 리얼타임의 센서 데이터에 기초하여 특정된 항목간의 데이터 관계가 대응지어져 출력되므로, 리얼타임의 센서 데이터와 업무 데이터의 대응 관계를 파악함으로써, 데이터 관계의 변화의 원인을 추정할 수 있게 된다.

본 발명에 따르면, 데이터 분석의 신뢰성을 높일 수 있다.

도 1은 제1 실시 형태에 의한 데이터 처리 시스템에 관한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 2는 제1 실시 형태에 의한 데이터 처리 장치에 관한 구성의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3은 제1 실시 형태에 의한 업무 데이터 정의 테이블의 일례를 나타내는 도면이다.
도 4는 제1 실시 형태에 의한 취득 데이터 항목 정의 테이블의 일례를 나타내는 도면이다.
도 5는 제1 실시 형태에 의한 과거 데이터 테이블군의 일례를 나타내는 도면이다.
도 6은 제1 실시 형태에 의한 네트워크 데이터 테이블군의 일례를 나타내는 도면이다.
도 7은 제1 실시 형태에 의한 메인 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다.
도 8은 제1 실시 형태에 의한 데이터 대응짓기 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다.
도 9는 제1 실시 형태에 의한 과거 네트워크 데이터 생성 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다.
도 10은 제1 실시 형태에 의한 데이터 분석용 화면의 일례를 나타내는 도면이다.
도 11은 제1 실시 형태에 의한 네트워크 데이터의 생성을 설명하기 위한 도면이다.

이하 도면에 대하여, 본 발명의 일 실시 형태를 상세하게 설명한다. 본 실시 형태에서는, 열차의 상태를 리얼타임으로 모니터링하는 케이스를 예로 들어 설명한다.

(1) 제1 실시 형태

도 1에 있어서, 부호 1은 전체적으로 제1 실시 형태에 의한 데이터 처리 시스템을 나타낸다. 데이터 처리 시스템(1)에서는, 센서(110)는, 자연 현상, 인공물의 위치, 진동, 열, 소리 등의 상태량을 계측하여 데이터를 출력 가능한 센서이고, 하나 또는 복수 마련되어 있다. 센서(110)는, 데이터 처리 장치(120)와 통신 가능하게 접속된다. 예를 들어, 센서(110)는, 데이터 처리 장치(120)에 직접 접속되어도 되고, 네트워크(130)를 경유하여 데이터 처리 장치(120)에 접속되어도 되고, 적외선 통신, 근거리 무선 통신 등의 퍼스널 에어리어 네트워크(140)를 경유하여 에지 서버(150)에 접속되고, 또한 네트워크(130)를 경유하여 데이터 처리 장치(120)에 접속되어도 된다.

데이터 처리 장치(120)는, 센서(110)에 의해 취득된 상태량을 나타내는 데이터(센서 데이터), 업무 서버(160)에 의해 취득된 각종 업무에 관한 데이터(업무 데이터)를 입력으로 하여 데이터 처리를 행하고, 데이터 처리의 결과를 출력한다.

에지 서버(150)는, 센서(110) 간의 통신 처리, 센서 데이터의 1차 처리 등을 행하여, 센서 데이터를 데이터 처리 장치(120)에 집약하기 위한 네트워크 대역을 삭감한다. 또한, 예를 들어 에지 서버(150)는, 센서(110)에 있어서의 부하가 높은 처리를 처리함으로써, 센서(110)의 성능에 의하지 않는 고속의 처리를 실현하고, 데이터 처리 장치(120)와의 리얼타임의 통신을 행한다. 에지 서버(150)는, 센서(110)와 물리적으로 가까운 장소에 마련되는 것이 적합하다.

업무 서버(160)는, 업무 데이터를 축적한다. 업무 서버(160)는, 하나 또는 복수 마련되어 있다. 업무 서버(160)는, 데이터 처리 장치(120)와 통신 가능하게 접속된다. 업무 서버(160)는, 예를 들어 네트워크(130)를 경유하여 데이터 처리 장치(120)에 접속된다.

여기서, 본 실시 형태에서는, 업무 데이터를 네트워크(130) 경유로 데이터 처리 장치(120)에 입력하는 구성을 예로 들어 설명하지만, 이것에 한정되는 것은 아니고, 휴대용 하드 디스크, USB(Universal Serial Bus) 메모리, DVD(Digital Versatile Disc) 등의 기억 매체를 통해 오프라인에서 데이터 처리 장치(120)에 입력하는 구성이어도 된다.

또한, 데이터 처리 장치(120), 에지 서버(150) 및 업무 서버(160)에 대해서는, 퍼스널 컴퓨터, 모바일 컴퓨터, 워크스테이션, 휴대 전화, 스마트폰 등의 계산기에 의해 실현할 수 있다.

도 2는, 데이터 처리 장치(120)에 관한 구성의 일례를 나타내는 도면이다. 데이터 처리 장치(120)는, 주제어부(210), 기억부(220), 입력부(230), 출력부(240) 및 통신부(250)를 포함하여 구성된다. 주제어부(210), 기억부(220), 입력부(230), 출력부(240) 및 통신부(250)는, 통신선(260)(내부 버스)을 통해 데이터의 교환을 행한다.

주제어부(210)는, 예를 들어 CPU(Central Processing Unit)이고, 하드웨어의 제어, 프로그램의 실행 처리 등을 행한다. 기억부(220)는, RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), HDD(Hard Disk Drive), 플래시 메모리 등이고, 각종 프로그램(데이터 처리 프로그램(221), 입출력 프로그램(222)), 각종 데이터(업무 데이터 정의 테이블(223), 취득 데이터 항목 정의 테이블(224), 과거 데이터 테이블군(225), 네트워크 데이터 테이블군(226) 등)를 기억한다.

데이터 처리 장치(120)의 기능(메인 제어부(2211), 데이터 취득부(2212), 과거 관계 특정부(2213), 리얼타임 관계 특정부(2214), 유사도 산출부(2215), 출력 제어부(2216) 등)은, 예를 들어 CPU가 ROM에 저장된 프로그램을 RAM에 판독하여 실행하는 것(소프트웨어)에 의해 실현되어도 되고, 전용의 회로 등의 하드웨어에 의해 실현되어도 되고, 소프트웨어와 하드웨어가 조합되어 실현되어도 된다. 또한, 데이터 처리 장치(120)의 기능의 일부는, 데이터 처리 장치(120)와 통신 가능한 다른 계산기(컴퓨터)에 의해 실현되어도 된다.

메인 제어부(2211)는, 데이터 분석자에 의한 각종 지시를 입력부(230)를 통해 접수하거나, 데이터 처리의 결과를 출력부(240)에 출력하거나 한다.

데이터 취득부(2212)는, 센서(110)의 센서 데이터를 리얼타임으로 취득하여 기억부(220)에 기억시키거나, 기억부(220)에 기억되어 있는 정보를 읽어들이거나 한다.

과거 관계 특정부(2213)는, 데이터의 결합에 관한 항목의 정보(예를 들어, 업무 데이터 정의 테이블(223))에 기초하여, 과거의 센서 데이터와 업무 데이터를 결합하여, 과거의 센서 데이터의 항목과 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정(예를 들어, 후술하는 과거 네트워크 데이터를 생성)한다.

리얼타임 관계 특정부(2214)는, 리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정(예를 들어, 후술하는 리얼타임 네트워크 데이터를 생성)한다.

유사도 산출부(2215)는, 과거 관계 특정부(2213)에서 특정된 데이터 관계와 리얼타임 관계 특정부(2214)에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출한다.

출력 제어부(2216)는, 유사도 산출부(2215)에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 과거 관계 특정부(2213)에서 특정된 데이터 관계와 리얼타임 관계 특정부(2214)에서 특정된 데이터 관계를 과거의 센서 데이터의 항목과 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력한다(표시 장치에서의 표시, 프린터에서의 인쇄, 전자 메일에 의한 송신, 파일 출력, 음성 출력 등을 하도록, 메인 제어부(2211)에 지시를 냄).

입력부(230)는, 키보드, 포인팅 디바이스 등이고, 시스템 관리자, 데이터 분석자 등으로부터의 프로그램의 실행의 개시 지시, 중지 지시 등의 입력을 행한다. 출력부(240)는, 디스플레이, 스피커 등이고, 프로그램의 실행 상태 등의 출력을 행한다. 또한, 입력부(230)와 출력부(240)에 대해서는, 입력부(230)와 출력부(240)가 일체로 된 장치(예를 들어, 터치 패널)에서 실현해도 된다. 통신부(250)는, 예를 들어 NIC(Network Interface Card)로 구성되어, 다른 계산기와의 데이터 통신을 행한다.

이어서, 데이터 처리 장치(120)에서의 데이터 처리에 사용되는 데이터에 대하여 도 3 내지 도 6을 사용하여 설명한다.

도 3은, 업무 데이터 정의 테이블(223)의 일례를 나타내는 도면이다. 업무 데이터 정의 테이블(223)에는, 테이블명, 유효 시간 및 결합 키의 정보가 대응지어져 저장되어 있다.

테이블명은, 업무 데이터를 저장하는 테이블(업무 데이터 테이블)의 명칭을 나타낸다. 유효 시간은, 업무 데이터 테이블과, 과거의 센서 데이터(과거 센서 데이터)가 저장되는 테이블(과거 센서 데이터 테이블)의 결합 시에 유효해지는 과거 센서 데이터를 규정하기 위한 시간 범위(소정의 시간 폭)를 나타낸다. 결합 키는, 업무 데이터 테이블과 과거 센서 데이터 테이블의 결합에 사용되는 항목을 나타낸다.

도 4는, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)의 일례를 나타내는 도면이다. 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에는, 항목명, 종별 및 기간의 정보가 대응지어져 저장되어 있다.

항목명은, 리얼타임으로 취득되는 센서 데이터(리얼타임 센서 데이터) 또는 과거 데이터(과거 센서 데이터 및 업무 데이터)의 항목의 명칭을 나타낸다. 종별은, 리얼타임 센서 데이터인지, 과거 데이터인지의 종별을 나타낸다. 기간은, 데이터 분석자가 분석을 행하기 위해 필요한 기간을 나타낸다.

또한, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에는, 예를 들어 과거 데이터에 관한 정보가 저장되어 있지 않아도 된다. 또한, 예를 들어 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에 있어서, 과거 데이터의 항목명에 대해서는, 모두를 분석의 대상으로 하고, 기간만이 개별로 또는 전체적으로 하나 등록 가능해도 된다.

도 5는, 과거 데이터를 저장하는 과거 데이터 테이블군(225)의 일례를 나타내는 도면이다.

과거 데이터 테이블군(225)에는, 예를 들어 과거 센서 데이터를 저장하는 열차 센서 테이블(510)과, 업무 데이터를 저장하는 존재선(railway) 지연 관리 테이블(520) 및 운행 관리 이벤트 테이블(530)이 포함된다.

열차 센서 테이블(510)에는, 일시, 열번, 속도 및 진동의 정보가 대응지어져 저장되어 있다. 일시는, 센서 데이터에 관한 일시(센서 데이터가 취득된 일시, 센서 데이터가 수신된 일시, 센서 데이터가 기억된 일시 등)를 나타낸다. 열번은, 열차의 번호를 나타낸다. 속도는, 열차의 속도를 나타낸다. 진동은, 열차의 진동을 나타낸다.

존재선 지연 관리 테이블(520)에는, 일시, 열번, 지연 시분의 정보가 대응지어져 저장되어 있다. 일시는, 업무 데이터에 관한 일시(업무 데이터가 취득된 일시, 업무 데이터가 수신된 일시, 업무 데이터가 기억된 일시 등)를 나타낸다. 열번은, 열차의 번호를 나타낸다. 지연 시분은, 열차가 지연된 시간을 나타낸다.

운행 관리 이벤트 테이블(530)에는, 일시 및 이벤트의 정보가 대응지어져 저장되어 있다. 이벤트에 관한 일시(이벤트의 정보가 취득된 일시, 이벤트의 정보가 수신된 일시, 이벤트의 정보가 기억된 일시 등)를 나타낸다. 이벤트는, 열차에 관한 이벤트를 나타낸다.

도 6은, 네트워크 그래프를 생성 가능한 네트워크 데이터를 저장하는 네트워크 데이터 테이블군(226)의 일례를 나타내는 도면이다. 네트워크 데이터 테이블군(226)에는, 예를 들어 노드 정보 테이블(610)과 링크 정보 테이블(620)이 포함된다.

네트워크 그래프는, 데이터의 항목을 노드로 하고, 항목간의 관계를 링크로서 표현하는 그래프이다. 또한, 네트워크 그래프의 일례를 도 10에 나타낸다.

노드 정보 테이블(610)에는, 항목 ID, 항목명, 종류 및 값 범위의 정보가 대응지어져 저장되어 있다.

항목 ID는, 네트워크 그래프의 노드인 항목을 식별 가능한 ID를 나타낸다. 항목명은, 네트워크 그래프의 노드인 항목의 명칭을 나타낸다. 종류는, 네트워크 그래프의 노드의 종류(과거 데이터의 항목인지, 리얼타임 센서 데이터의 항목인지)를 나타낸다. 값 범위는, 노드간의 관계가 공기(co-occurrence) 관계를 나타내는 경우에, 공기 관계가 발생하는 값 범위를 나타낸다. 또한, 항목 ID에는, 노드마다 유니크한 ID가 채번되어 등록된다.

링크 정보 테이블(620)에는, 시점, 종점, 링크 종류, 값의 정보가 대응지어져 저장되어 있다.

시점은, 링크의 시점이 되는 노드(항목)의 항목 ID를 나타낸다. 종점은, 링크의 종점이 되는 노드(항목)의 항목 ID를 나타낸다. 링크 종류는, 링크의 종류(공기 관계인지, 상관 관계인지)를 나타낸다. 값은, 링크의 강도(공기의 값(co-occurrence value) 또는 상관의 값)를 나타낸다.

이어서, 데이터 처리 시스템(1)에서 행해지는 처리에 대하여 도 7 내지 도 9를 사용하여 설명한다.

도 7은, 메인 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다. 메인 처리에서는, 데이터 분석자에 의해, 원하는 분석을 하기 위한 설정이 행해지거나, 당해 설정에 기초하는 데이터 처리가 개시되어 데이터 처리의 결과가 출력되거나 한다.

메인 제어부(2211)는, 데이터 처리에 관한 설정의 입력을 접수하거나, 데이터 처리의 결과를 표시하거나 하기 위한 화면(데이터 분석용 화면)을 출력부(240)에 표시한다(스텝 S710).

여기서, 데이터 분석용 화면에 대하여 도 10을 사용하여 설명한다. 도 10은, 데이터 분석용 화면의 일례(이하에서는, 데이터 분석용 화면(1000)을 예로 들어 설명함.)를 나타내는 도면이다.

데이터 분석용 화면(1000)은, 취득하는 리얼타임 센서 데이터의 항목 및 기간을 설정(추가, 삭제 등)하는 리얼타임 센서 데이터 설정부(1010)와, 당해 리얼타임 센서 데이터에 대응짓는 과거 데이터의 항목 및 기간을 설정(추가, 삭제 등)하는 과거 데이터 설정부(1020)와, 데이터 처리의 개시, 데이터 분석의 종료 등을 지시하기 위한 지시부(1030)와, 데이터 처리의 결과를 표시하는 결과 표시부(1040)를 포함하여 구성된다.

리얼타임 센서 데이터 설정부(1010)에서는, 대상이 되는 항목의 텍스트 박스(1011)에 대한 입력이 행해지고, 대상이 되는 기간의 리스트(1012)로부터의 선택이 행해지고, 추가 버튼(1013)이 눌려짐으로써, 리얼타임 센서 데이터의 설정이 갱신되어, 설정된 내용(설정 내용)이 설정 내용 리스트(1014)에 표시된다. 또한, 설정 내용 리스트(1014)에 있어서 삭제하고 싶은 설정 내용이 선택되어, 삭제 버튼(1015)이 눌려짐으로써, 리얼타임 센서 데이터의 설정이 갱신된다. 또한, 갱신된 설정 내용은, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에 반영된다.

과거 데이터 설정부(1020)에서는, 대상이 되는 항목의 텍스트 박스(1021)에 대한 입력이 행해지고, 대상이 되는 기간의 텍스트 박스(1022)에 대한 입력이 행해지고, 추가 버튼(1023)이 눌려짐으로써, 과거 데이터의 설정이 갱신되어, 설정 내용이 설정 내용 리스트(1024)에 표시된다. 또한, 설정 내용 리스트(1024)에 있어서 삭제하고 싶은 설정 내용이 선택되어, 삭제 버튼(1025)이 눌려짐으로써, 과거 데이터의 설정이 갱신된다. 또한, 갱신된 설정 내용은, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에 반영된다.

지시부(1030)는, 리얼타임 센서 데이터와 업무 데이터를 대응짓는 처리(데이터 대응짓기 처리)의 개시를 지시하기 위한 개시 버튼(1031)과, 데이터 분석의 종료를 지시하기(데이터 분석용 화면(1000)을 닫기) 위한 종료 버튼(1032)을 포함하여 구성된다.

대응짓기 처리의 결과(대응짓기 결과)가 네트워크 그래프로서 결과 표시부(1040)에 의해 표시됨으로써, 데이터 분석자는, 리얼타임 센서 데이터에 대응하는 업무 데이터를 파악할 수 있으므로, 분석 작업을 용이하게 행할 수 있게 된다.

계속해서, 메인 제어부(2211)는, 데이터 분석자로부터 설정의 변경이 지시되었는지 여부(항목의 추가 혹은 삭제, 또는 기간의 추가 혹은 삭제가 지시되었는지 여부)를 판정한다(스텝 S720). 메인 제어부(2211)는, 설정의 변경이 지시되었다고 판정한 경우, 스텝 S730으로 처리를 옮기고, 설정의 변경이 지시되어 있지 않다고 판정한 경우, 스텝 S740으로 처리를 옮긴다.

스텝 S730에서는, 메인 제어부(2211)는, 갱신된 설정 내용으로 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)을 갱신하고, 스텝 S720으로 처리를 옮긴다.

스텝 S740에서는, 메인 제어부(2211)는, 개시 버튼(1031)이 누름 중인지 여부를 판정한다. 메인 제어부(2211)는, 개시 버튼(1031)이 누름 중이라고 판정한 경우, 스텝 S750으로 처리를 옮기고, 개시 버튼(1031)이 누름 중이 아니라고 판정한 경우, 스텝 S760으로 처리를 옮긴다.

스텝 S750에서는, 데이터 대응짓기 처리가 실행되어, 스텝 S720으로 처리를 옮긴다. 또한, 데이터 대응짓기 처리에 대해서는, 도 8을 사용하여 후술한다.

스텝 S760에서는, 메인 제어부(2211)는, 종료 버튼(1032)이 눌러졌는지 여부를 판정한다. 메인 제어부(2211)는, 종료 버튼(1032)이 눌러졌다고 판정한 경우, 데이터 분석용 화면(1000)을 닫아(소거하여) 메인 처리를 종료하고, 종료 버튼(1032)이 눌러져 있지 않다고 판정한 경우, 스텝 S720으로 처리를 옮긴다.

또한, 메인 처리에서는, 개시 버튼(1031)의 누름 중에는, 정기적(소정의 시간마다)으로 반복해서 스텝 S750을 실행하여, 리얼타임 센서 데이터와 업무 데이터의 항목의 관계를, 계속적으로 표시할 수 있다. 전회의 실행 시와 대응짓는 항목, 링크의 강도 등이 변화된 경우에는, 당해 변화를 애니메이션으로 강조 표시하거나, 아이콘의 색, 형상 등을 바꾸어 강조 표시하거나 해도 된다. 이러한 구성에 의하면, 데이터 분석자는, 전회의 실행 시와 대응짓는 항목, 링크의 강도 등의 변화를 신속하고 또한 적확하게 파악할 수 있게 된다.

이어서, 데이터 대응짓기 처리에 대하여 도 8을 사용하여 설명한다. 도 8은, 데이터 대응짓기 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다.

처음에, 데이터 취득부(2212)는, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)을 읽어들인다(스텝 S810).

계속해서, 과거 데이터에 기초하여, 과거 네트워크 데이터 생성 처리가 행해진다(스텝 S820). 과거 네트워크 데이터 생성 처리에서는, 과거 네트워크 데이터(과거 데이터에 관한 공기 네트워크 그래프 또는 상관 네트워크 그래프를 생성 가능한 데이터)가 생성된다. 또한, 과거 네트워크 데이터 생성 처리에 대해서는, 도 9를 사용하여 후술한다.

계속해서, 리얼타임 관계 특정부(2214)는, 데이터 취득부(2212)를 통해 리얼타임 센서 데이터를 취득하여, 리얼타임 네트워크 데이터를 생성한다(스텝 S830). 데이터 처리의 대상이 되는 리얼타임 센서 데이터는, 취득 데이터 항목 정의 테이블의 종별이 「리얼타임」의 항목이고, 기간으로 지정된 레코드분이다. 리얼타임 네트워크 데이터의 생성 방법은, 후술하는 스텝 S960 및 스텝 S970과 마찬가지이므로, 그 설명에 대해서는 생략한다.

계속해서, 유사도 산출부(2215)는, 스텝 S820에서 생성된 하나 또는 복수의 과거 네트워크 데이터와, 스텝 S830에서 생성된 하나 또는 복수의 리얼타임 네트워크 데이터의 유사도를 산출한다(스텝 S840).

여기서, 공기 관계의 경우, 유사도 산출부(2215)는, 과거 네트워크 데이터와 리얼타임 네트워크 데이터에서, 링크의 시점의 항목(항목 ID)과 링크의 종점의 항목(항목 ID)이 동일한 것(공통되는 것)을 찾아내어, 하기의 식을 사용하여 링크의 가중 w를 계산한다.

[수 1]

w＝(1/(공기의 값의 차＋1))×(1/(시점의 값 레벨의 차＋종점의 값 레벨의 차＋1))

예를 들어, 스텝 S820에서 산출한 속도와 진동의 공기의 값이 「0.4」, 속도의 값 범위가 「10－30㎞/h」, 진동의 값 범위가 「50－70㎜」이고, 스텝 S830에서 산출한 속도와 진동의 공기의 값이 「0.6」, 속도의 값 범위가 「10－30㎞/h」, 진동의 값 범위가 「70－90㎜」인 경우, 가중 w는, 「0.42」(1/(0.6－0.4＋1))×(1/(0＋1＋1))로 된다(소수점 이하 셋째 자리를 반올림).

마찬가지로, 유사도 산출부(2215)는, 링크의 시점의 항목과 링크의 종점의 항목이 동일한 것에 대하여 모두 가중을 계산하고, 계산한 가중의 총합을 유사도라고 한다.

이에 의해, 공기의 값의 차가 작을수록, 유사도는 커지고, 값의 범위의 차가 작을수록, 유사도는 커진다. 또한, 과거 관계 특정부(2213)에서 생성된 과거 네트워크 데이터의 항목과, 리얼타임 관계 특정부(2214)에서 생성된 리얼타임 네트워크 데이터의 항목에서 공통되는 항목의 항목간에 대하여 가중을 계산하고, 계산한 가중의 총합을 유사도로서 산출함으로써, 센서 데이터의 항목수가 리얼타임 센서 데이터와 과거 데이터에서 다른 경우에도, 유사도를 계산할 수 있다.

또한, 상관 관계의 경우, 유사도 산출부(2215)는, 공기 관계의 경우와 마찬가지로 링크의 시점의 항목과 링크의 종점의 항목이 동일한 것을 찾아내어, 가중(당해 링크의 값 차＋1의 역수)을 계산한다. 예를 들어, 스텝 S820에서 속도와 진동의 값이 「0.7」, 스텝 S830에서 속도와 진동의 값이 「0.5」인 경우, 가중은, 「0.83」(1/(0.7－0.5＋1))로 된다(소수점 이하 셋째 자리를 반올림). 또한, 상관 관계의 경우도, 유사도 산출부(2215)는, 링크의 시점의 항목과 링크의 종점의 항목이 동일한 것에 대하여 모두 가중을 계산하고, 계산한 가중의 총합을 유사도라고 한다.

이에 의해, 상관의 값의 차가 작을수록, 유사도는 커진다. 또한, 센서 데이터의 항목수가 리얼타임 센서 데이터와 과거 데이터에서 다른 경우에도, 유사도를 계산할 수 있다.

계속해서, 출력 제어부(2216)는, 유사도가 임계값 이상의 네트워크 데이터(과거 네트워크 데이터와 리얼타임 네트워크 데이터의 조합)가 있는지 여부를 조사한다(스텝 S850). 출력 제어부(2216)는, 유사도가 임계값 이상인 네트워크 데이터가 있다고 판정한 경우, 스텝 S860으로 처리를 옮기고, 유사도가 임계값 이상인 네트워크 데이터가 없다고 판정한 경우, 데이터 대응짓기 처리를 종료한다.

스텝 S860에서는, 출력 제어부(2216)는, 리얼타임 센서 데이터와 업무 데이터가 대응지어진 네트워크 그래프 등을 포함하는 데이터 처리의 결과를 데이터 분석용 화면(1000)의 결과 표시부(1040)에 표시하도록 메인 제어부(2211)에 지시를 내고, 데이터 대응짓기 처리를 종료한다.

이어서, 과거 네트워크 데이터 생성 처리에 대하여 도 9를 사용하여 설명한다. 도 9는, 과거 네트워크 데이터 생성 처리에 관한 처리 수순의 일례를 나타내는 도면이다.

처음에, 데이터 취득부(2212)는, 업무 데이터 정의 테이블(223)을 읽어들인다(스텝 S910).

계속해서, 과거 관계 특정부(2213)는, 취득 데이터 항목 정의 테이블(224)에 있어서 종별이 「과거」로서 등록된 항목명을 포함하는 테이블을, 과거 데이터 테이블군(225)으로부터 검색한다(스텝 S920). 이하에는, 도 11에 나타낸 바와 같이, 과거 센서 데이터에 관하여 열차 센서 테이블(510)이 검색되고, 업무 데이터에 관하여 존재선 지연 관리 테이블(520) 및 운행 관리 이벤트 테이블(530)이 검색된 케이스를 예로 들어 설명한다.

계속해서, 과거 관계 특정부(2213)는, 업무 데이터 정의 테이블(223)을 참조하여, 스텝 S920에서 검색한 테이블명에 해당하는 레코드가 존재하는지 여부(결합 키가 지정되어 있는지 여부)를 판정한다(스텝 S930). 과거 관계 특정부(2213)는, 결합 키가 지정되어 있지 않다(테이블명에 해당하는 레코드가 존재하지 않음)고 판정한 경우, 테이블을 결합할 수 없다고 판단하여, 스텝 S940으로 처리를 옮기고, 결합 키가 지정되어 있다고 판정한 경우, 스텝 S950으로 처리를 옮긴다.

스텝 S940에서는, 과거 관계 특정부(2213)는, 「지정된 항목에서는 리얼타임 센서 데이터와 업무 데이터의 대응짓기가 없습니다」라는 메시지를 화면 표시하도록 출력 제어부(2216)에 지시하고, 과거 네트워크 데이터 생성 처리를 종료한다. 또한, 출력 제어부(2216)는, 데이터 처리의 결과로서 상기 메시지를 데이터 분석용 화면(1000)의 결과 표시부(1040)에 표시하도록 메인 제어부(2211)에 지시를 낸다.

스텝 S950에서는, 과거 관계 특정부(2213)는, 결합 키를 사용하여, 검색된 과거 센서 데이터 테이블(과거 센서 데이터)과 업무 데이터 테이블(업무 데이터)을 결합한다.

예를 들어, 도 11의 케이스에서는, 과거 관계 특정부(2213)는, 열차 센서 테이블(510)과 존재선 지연 관리 테이블(520)을 일시와 열번을 키로 하여 결합하고, 열차 센서 테이블(510)과 운행 관리 이벤트 테이블(530)을 일시를 키로 하여 결합하여, 결합 테이블(1100)을 생성한다.

여기서, 업무 데이터의 기록 횟수(기록 빈도)는, 일반적으로 센서 데이터의 데이터 센싱 횟수(센싱 빈도)에 비해 적고, 또한 레코드의 일시도 일치하지 않는 경우가 많기 때문에, 그 상태로는 결합할 수 있는 레코드가 적을 것이 생각된다. 그래서, 업무 데이터 정의 테이블(223)의 유효 시간으로 지정된 범위 내이면, 동일한 시간이라고 간주하고, 레코드를 결합하도록 구성되어 있다.

더 구체적으로는, 운행 관리 이벤트 테이블(530)과 열차 센서 테이블(510)의 결합 키인 일시는 「4/5 11:45」와 「4/5 12:00」 또는 「4/5 12:01」로 맞지 않지만, 유효 시간을 30분이라고 지정하고 있기 때문에, 「4/5 11:45」부터 「4/5 12:15」까지의 일시의 과거 센서 데이터의 레코드와 결합하도록 한다. 이와 같이, 미리 정해진 소정의 시간 폭에 있는 시간의 정보를 동일한 시간이라고 간주하고, 과거 센서 데이터와 업무 데이터를 결합함으로써, 업무 데이터의 데이터 기록 횟수(기록 빈도)가 적어도, 센서 데이터와 결합할 수 있게 된다.

계속해서, 과거 관계 특정부(2213)는, 일정 시간마다의 데이터 관계(공기 관계 또는 상관 관계)를 계산한다(스텝 S960). 여기서, 스텝 S950에서 결합한 테이블의 레코드를, 예를 들어 일시가 소정의 시간(예를 들어, 2분)마다의 복수의 레코드 그룹으로 분할한다. 그리고, 각 그룹에 대하여, 항목간의 공기 관계 또는 상관 관계를 계산한다. 예를 들어, 과거 관계 특정부(2213)는, 데이터 값을 일정한 범위마다(예를 들어, 속도인 경우, 20㎞/h마다, 0－20㎞/h, 21－40㎞/h, 41－60㎞/h, 61－80㎞/h, 81㎞/h 이상의 5개의 범위 레벨)로 분할하여, 어소시에이션·룰 추출의 지지도(조건과 결론을 동시에 만족시키는 트랜잭션이 전체 트랜잭션에서 차지하는 비율)를 계산(공기 관계를 계산)한다. 또한, 예를 들어 데이터의 항목이 모두 수치 데이터인 경우, 과거 관계 특정부(2213)는, 피어슨의 적률 상관 계수, 스피어맨의 순위 상관 계수 등을 계산(상관 관계를 계산)한다.

도 11의 케이스에서는, 과거 관계 특정부(2213)는, 결합 테이블(1100)의 항목수 「6개」에 대한 전체의 조합 「15가지(n(n－1)/2. 또한, n은, 항목수를 나타낸다.」에 대하여, 또한 레코드 그룹마다, 공기 관계의 계산을 반복한다. 부언하면, 데이터의 항목이 모두 수치 데이터인 경우, 과거 관계 특정부(2213)는, 상관 관계의 계산을 반복한다.

계속해서, 과거 관계 특정부(2213)는, 스텝 S960에서 계산한 결과를 항목간의 공기 관계 또는 상관 관계를 나타내는 과거 네트워크 데이터로서 네트워크 데이터 테이블군(226)에 저장하고(스텝 S970), 과거 네트워크 데이터 생성 처리를 종료한다. 또한, 네트워크 데이터 테이블군(226)에서는, 스텝 S960의 레코드 그룹마다 각각 과거 네트워크 데이터가 저장된다.

또한, 상술한 바와 같이, 리얼타임 관계 특정부(2214)도, 스텝 S960 및 스텝 S970의 처리를 행한다. 이때, 리얼타임 관계 특정부(2214)는, 일시에 대해서는, 과거 데이터와 리얼타임 센서 데이터에서는 당연히 다르므로, 리얼타임 네트워크 데이터의 생성에서는, 노드로서 설정하지 않는다. 또한, 열번에 대해서는, 노드로서 설정하는 예를 도 6, 도 11 등에 나타내지만, 노드로서 설정하지 않아도 된다. 열번을 노드로서 설정하지 않음으로써, 열차가 틀려도, 소정의 경향(속도가 큼에도 진동이 크고, 소음이 큰 등의 경향)이 동일한 다른 열차를 대상으로 처리할 수 있게 된다.

이어서, 대응짓기 결과의 표시 방법에 대하여 도 10을 참조하여 설명한다.

예를 들어, 출력 제어부(2216)는, 스텝 S850에서 선택된 임계값 이상의 유사도의 리얼타임 네트워크 데이터를 표시하고, 당해 유사도의 산출 대상으로 된 과거 네트워크 데이터를 겹쳐서 표시하도록 메인 제어부(2211)에 지시를 낸다. 이때, 리얼타임 센서 데이터의 항목과 업무 데이터의 항목은 식별 가능하게 출력부(240)에 표시된다. 예를 들어, 도 10에 나타낸 바와 같이, 리얼타임 센서 데이터의 항목과, 업무 데이터의 항목은, 다른 종류의 데이터인 것을 알 수 있도록, 아이콘의 색, 형상 등의 표시 양태는, 다른 양태로 표시된다. 이러한 표시 양태에 의하면, 데이터 분석자는, 리얼타임 센서 데이터의 항목과 업무 데이터의 항목을 신속하고 또한 적확하게 파악할 수 있게 된다.

또한, 출력 제어부(2216)는, 표시하는 정보가 소정의 수보다도 많은 경우, 표시하는 정보가 하나의 화면에 들어가지 않는 경우 등은, 표시하는 정보를 제한하도록 해도 된다.

예를 들어, 과거 네트워크 데이터에 대해서는, 공기의 값(또는 상관의 값)이 상위(예를 들어, 상위 10개)의 링크의 노드를 표시하도록 해도 된다. 이에 의해, 관련성이 높은 정보를 더 신속하게 파악할 수 있게 된다.

또한, 예를 들어 임계값 이상의 것이 복수 있는 경우에는, 유사도가 높은 순으로부터 일정수 이내로 한정하여 표시하도록 해도 된다.

또한, 출력 제어부(2216)는, 항목간을 연결하는 선의 색, 형상, 굵기 등의 표시 양태를, 데이터 관계(상관 관계 또는 공기 관계)의 강도에 따라 다르게 하여 표시하도록 해도 된다. 이와 같이, 과거 관계 특정부(2213)에 의해 산출된 항목간의 관계의 강도(공기의 값 또는 상관의 값)와, 리얼타임 관계 특정부(2214)에 의해 산출된 항목간의 관계의 강도(공기의 값 또는 상관의 값)에 기초하여, 항목간의 관계를 나타내는 링크의 표시 양태를 다르게 하여 표시함으로써, 데이터 분석자는, 데이터의 관련성을 신속하고 또한 적확하게 파악할 수 있게 된다.

여기서, 공기 관계의 경우, 동일한 항목명이라도, 리얼타임 센서 데이터와 과거 센서 데이터에서 값 범위가 다른 것이 있는 경우, 당해 항목과, 당해 항목에 링크가 접속되는 업무 데이터의 항목간의 링크의 강도는, 당해 항목의 과거 센서 데이터와 업무 데이터의 링크의 강도에, 값의 범위 레벨의 차의 역수를 곱한 것으로 해도 된다. 이에 의해, 값의 범위 레벨의 차가 클수록 링크의 강도를 약하게 할 수 있다.

상술한 구성에 의하면, 리얼타임 센서 데이터를 사용한 시스템에 있어서, 항목간의 데이터 관계(공기 관계 또는 상관 관계)에 변화가 발생한 때에, 그 원인을 과거의 업무 데이터로부터 용이하게 추정할 수 있어, 분석 작업의 효율을 높일 수 있다.

또한, 본 실시 형태에서는, 열차 데이터의 예로 설명했지만, 이것에 한정되는 것은 아니고, 다른 업무 분야의 데이터에 대하여 적용해도 상관없다. 본 발명은, 퍼스널 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, 모바일 컴퓨터, 휴대 전화, 차량 탑재 단말기, IC 카드, 센서 등의 정보 처리 장치를 포함하여 구성되는 시스템에 있어서, 데이터 처리를 행하는 방법 및 장치에 관한 것이고, 리얼타임으로 취득 가능한 센서 데이터 및 업무 데이터를 사용하여 데이터 처리를 행하는 모든 분야에 있어서 이용 가능하다.

(2) 다른 실시 형태

또한 상술한 실시 형태에 있어서는, 본 발명을 데이터 처리 시스템(1)에 적용하도록 한 경우에 대하여 설명했지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 다른 다양한 데이터 처리 시스템, 데이터 처리 장치, 데이터 처리 방법 등에 널리 적용할 수 있다.

또한 상술한 실시 형태에 있어서는, 열차의 상태를 리얼타임으로 모니터링하는 케이스를 예로 들어 설명했지만, 본 발명은 이에 한정되지 않고, 공장의 기기 상태를 리얼타임으로 모니터링하는 케이스에 적용해도 되고, 스토리지 장치의 상태를 리얼타임으로 모니터링하는 케이스에 적용해도 되고, 다른 케이스에 적용하도록 해도 된다. 본 발명은, 소정의 대상의 상태를 리얼타임으로 모니터링하는 모든 케이스에 적용할 수 있다.

또한 상술한 실시 형태에 있어서는, 설명의 편의상, XX 테이블을 사용하여 각종 데이터를 설명했지만, 데이터 구조는 한정되는 것은 아니고, XX 정보 등으로 표현해도 된다.

또한, 상기한 설명에 있어서 각 기능을 실현하는 프로그램, 테이블, 데이터 등의 정보는, 메모리나, 하드 디스크, SSD(Solid State Drive) 등의 기억 장치 또는, IC 카드, SD 카드, DVD 등의 기록 매체에 둘 수 있다.

또한 상술한 구성에 대해서는, 본 발명의 요지를 초과하지 않는 범위에 있어서, 적절하게, 변경하거나, 재조합하거나, 조합하거나, 생략하거나 해도 된다.

1: 데이터 처리 시스템
110: 센서
120: 데이터 처리 장치
150: 에지 서버
160: 업무 서버
2211: 메인 제어부
2212: 데이터 취득부
2213: 과거 관계 특정부
2214: 리얼타임 관계 특정부
2215: 유사도 산출부
2216: 출력 제어부

Claims (8)

1. 데이터의 결합에 관한 항목의 정보에 기초하여, 열차의 과거의 센서 데이터와 상기 열차와 관련된 업무 데이터를 결합하여, 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정하는 과거 관계 특정부와 - 상기 정보는 날짜, 시간, 및 열차 번호를 포함함 -,
   리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정하는 리얼타임 관계 특정부와,
   상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출하는 유사도 산출부와,
   상기 유사도 산출부에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계를 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력하는 출력 제어부
   를 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 과거 관계 특정부는, 미리 정해진 소정의 시간 폭에 있는 시간의 정보를 동일한 시간이라고 간주하고, 상기 과거의 센서 데이터와 상기 업무 데이터를 결합하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
3. 제1항에 있어서, 상기 유사도 산출부는, 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 항목과, 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 항목에서 공통되는 항목의 항목간에 대하여 가중을 계산하고, 계산한 가중의 총합을 유사도로서 산출하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
4. 제3항에 있어서, 상기 과거 관계 특정부는, 상기 과거의 센서 데이터와 상기 업무 데이터에 기초하여 항목간의 공기의 값(co-occurrence value)을 산출하고,
   상기 리얼타임 관계 특정부는, 상기 리얼타임의 센서 데이터에 기초하여 항목간의 공기의 값을 산출하고,
   상기 유사도 산출부는, 상기 과거 관계 특정부에 의해 산출된 공기의 값 및 상기 값의 범위를 나타내는 값 범위와, 상기 리얼타임 관계 특정부에 의해 산출된 공기의 값과 상기 값의 범위를 나타내는 값 범위에 기초하여, 유사도를 산출하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
5. 제3항에 있어서, 상기 출력 제어부는, 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계에 대하여, 상기 업무 데이터의 항목과, 상기 리얼타임의 센서 데이터의 항목을 식별 가능하게 표시 장치에 표시하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 리얼타임의 센서 데이터는, 소정의 시간마다 취득되고,
   상기 출력 제어부는, 제1 리얼타임의 센서 데이터와, 상기 제1 리얼타임의 센서 데이터에 이어서 취득된 제2 리얼타임의 센서 데이터에서, 표시하는 항목에 관한 정보가 변화된 경우, 변화된 정보를 강조 표시하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
7. 제5항에 있어서, 상기 과거 관계 특정부는, 상기 과거의 센서 데이터와 상기 업무 데이터에 기초하여, 항목간의 관계의 강도를 나타내는 값을 산출하고,
   상기 리얼타임 관계 특정부는, 상기 리얼타임의 센서 데이터에 기초하여, 항목간의 관계의 강도를 나타내는 값을 산출하고,
   상기 출력 제어부는, 상기 과거 관계 특정부에 의해 산출된 항목간의 관계의 강도와, 상기 리얼타임 관계 특정부에 의해 산출된 항목간의 관계의 강도에 기초하여, 항목간의 관계를 나타내는 링크의 표시 양태를 다르게 하여 표시하는
   것을 특징으로 하는 데이터 처리 장치.
8. 과거 관계 특정부가, 데이터의 결합에 관한 항목의 정보에 기초하여, 열차의 과거의 센서 데이터와 상기 열차와 관련된 업무 데이터를 결합하여, 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 업무 데이터의 항목에 기초하여 항목간의 데이터 관계를 특정하는 제1 스텝과 - 상기 정보는 날짜, 시간, 및 열차 번호를 포함함 -,
   리얼타임 관계 특정부가, 리얼타임의 센서 데이터의 항목간의 데이터 관계를 특정하는 제2 스텝과,
   유사도 산출부가, 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계의 유사도를 산출하는 제3 스텝과,
   출력 제어부가, 상기 유사도 산출부에 의해 산출된 유사도가 임계값을 초과하는 상기 과거 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계와 상기 리얼타임 관계 특정부에서 특정된 데이터 관계를 상기 과거의 센서 데이터의 항목과 상기 리얼타임의 센서 데이터의 항목에 의해 대응지어서 출력하는 제4 스텝
   을 구비하는 것을 특징으로 하는 데이터 처리 방법.

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