WO2024101293A1 - データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 - Google Patents

データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法 Download PDF

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WO2024101293A1
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WO
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data
information
data management
management device
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PCT/JP2023/039822
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English (en)
French (fr)
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光司 天野
佑介 中西
潤 小池
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Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61—RAILWAYS
    • B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00—Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/60—Testing or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Definitions

  • the present invention relates to a data management device, a data management system, and a data management method.
  • Patent Document 1 JP 2011-31711 A
  • Patent Document 1 JP 2011-31711 A
  • the system includes a control processing device having a storage device that stores geospatial information within a line section, a train having an on-board observation device and a real-time train position and speed measurement device, ground observation devices within the line section, a control center, and an external organization that provides weather information and earthquake information, and by combining ground observation data from the ground observation devices, on-board observation data from the on-board observation devices, vehicle position and speed information from the real-time train position and speed measurement device, the geospatial information, weather information and earthquake information from the external organization, and observation data obtained from other trains and transmitted from the control center, highly accurate disaster predictions are performed on the train.”
  • position information when collecting vehicle position information, it is possible to use distance traveled information from speed pulses, position information from the Global Positioning System (GPS), and position information based on door-opening events. Since these types of position information vary in format and reliability, an important issue was how to handle it simply despite the differences in format, etc. Furthermore, position information is used for a variety of purposes and applications, such as operation control, troubleshooting, and analysis, and the requirements for the amount of data and reliability vary depending on the purpose and application.
  • GPS Global Positioning System
  • the present invention aims to achieve efficient use of diverse information.
  • one of the representative data management devices and data management systems of the present invention comprises a calculation device and a memory device, the memory device stores status information indicating a status related to an object of analysis, and the calculation device accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, searches for and provides status information that matches the partial specification from status information of different formats, accepts edits to the provided status information, and generates standardized data processing for the object of analysis based on the data provision request and the content of the edits.
  • one representative data management method of the present invention is characterized in that it includes the steps of a data management device storing status information indicating a status related to an analysis target, accepting a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, searching for status information that matches the partial specification from status information of different formats, providing the results of the search, accepting edits to the provided status information, and generating standardized data processing for the analysis target based on the data provision request and the content of the edits.
  • the present invention makes it possible to realize efficient use of a wide variety of information. Problems, configurations, and advantages other than those described above will become clear from the description of the embodiments below.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of a configuration of a railway operation data management system according to a first embodiment.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram of input of a data provision request.
  • An explanatory diagram of data editing (part 1).
  • An explanatory diagram of data editing (part 2).
  • An explanatory diagram of editing data (part 3).
  • An explanatory diagram of data editing (part 4).
  • An explanatory diagram of data editing part 5).
  • An explanatory diagram of editing data part 6
  • An explanatory diagram of editing data part 7).
  • 13 is a specific example of a data request packet.
  • An example of a dimensional integration table. 13 is a flowchart for generating a data search edit query in conjunction with an edit screen.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating node error.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of the configuration of a railway operation data management system according to a second embodiment.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram of control generation according to the second embodiment. 13 is a flowchart of control triggered by event information from a train.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram (part 1) of know-how data generation according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram (part 2) of know-how data generation according to the second embodiment.
  • a specific example of a screen showing a train in operation (part 1).
  • Example 1 a railway operation data management system that analyzes various data related to railway operation
  • Example 2 an example in which the railway operation data management system uses the analysis results to perform driving assistance or automatic driving of railway vehicles will be described.
  • components having substantially the same functions or configurations are denoted by the same reference numerals and redundant explanations will be omitted.
  • FIG. 1 is an explanatory diagram of the configuration of a railway operation data management system.
  • the railway operation data management system includes a user terminal 1 and a server system 2 serving as a data management device.
  • the user terminal 1 is a computer equipped with an internal CPU (Central Processing Unit) 1-3 and a main memory device 1-4, and is connected to peripheral devices such as a display device 1-1 and a disk 1-2 serving as an auxiliary memory device.
  • the user terminal 1 accepts an operation by the user 9 and transmits a data provision request to the server system 2. Then, the user terminal 1 receives a data response from the server system 2 and causes the display device 1-1 to display the data.
  • CPU Central Processing Unit
  • the server system 2 includes one or more servers 3 and one or more storages 5 .
  • the storage 5 is a storage device that stores status information indicating the status of the railway operation.
  • the storage 5 can also store a search log.
  • the configuration of the server 3 will be described below by taking as an example a server 3-a which is one of the one or more servers 3.
  • the server 3 has a CPU 3-1 which is a computing device, a memory 3-2 which is a main storage device, a network interface card (NIC) 3-3, a disk controller 3-4, and a disk 3-5 which is an auxiliary storage device.
  • NIC network interface card
  • the CPU 3-1 loads programs and data into the memory 3-2 and executes the programs in sequence to realize various functions.
  • the memory 3-2 stores data related to an OS (Operating System) 3-11, a use case threshold table 3-12, a state management function 3-13, a dimension integration table 3-14, a reliability analysis function 3-15, a railway topology management table 3-21, timetable information 3-22, an event management dictionary 3-23, a search target and a valid width for a width candidate dictionary 3-24, and an extracted know-how data after overlay 3-25.
  • OS Operating System
  • the OS 3-11 is a group of programs responsible for controlling the basic operations of the server 3.
  • the use case threshold table 3-12 is a table that associates the data threshold required for each use case.
  • the state management function 3-13 is a function for finding an error that occurs in the state information by comparing a plurality of state information acquired in different formats for the same state.
  • the dimension integration table 3-14 is a table that associates the hierarchical data acquisition purpose, a data table of status information corresponding to the search results, and occurrence errors of the status information.
  • the reliability analysis function 3-15 is a function for analyzing the reliability of a plurality of pieces of status information acquired in different formats regarding the same status. For example, in the case where the position information of a railway vehicle is obtained by acquiring the opening and closing of the doors of the railway vehicle, the travel distance information based on the speed pulse, and the GPS position information, the reliability analysis function 3-15 increases the reliability of the position information based on the event of door opening when the event occurs, decreases the reliability of the travel distance information when the traveling speed is below a predetermined level, and changes the reliability of the GPS position information according to the map information.Then, the reliability corresponding to each piece of position information is integrated to obtain the reliability of the final position information. If the data provision request specifies a tolerance, the reliability analysis function 3-15 further provides the result of comparison between the occurring error and the tolerance together with the status information of the search results.
  • the railway topology management table 3-21 is a table for managing the network topology that indicates the network configuration of a railway.
  • the timetable information 3-22 is data showing the operation status of trains.
  • the event management dictionary 3-23 is data that associates the event to be analyzed with the status information at the time the event occurred.
  • the appropriate range 3-24 for the search target and width candidate dictionary is determined as the appropriate range when searching for data using know-how data 3-25 and using a specified range of the search results. This appropriate range is determined from the editing history of the data included in the search log.
  • the extracted know-how data 3-25 after overlay is generated from the search log as know-how for data acquisition and editing.
  • the search log includes the specified search conditions, search results, the time required for the search, and the editing performed on the search results.
  • the railway operation data management system generates a query from the search log that can be used for searches and editing at other times.
  • This query is standardized data processing for the analysis target. By using this query, searches and editing performed by an expert in the past can be utilized for searches and editing at any time in the future.
  • FIG. 2 is an explanatory diagram of inputting a data provision request.
  • the display device 1-1 of the user terminal 1 displays the input area for the data provision request shown in FIG. 2 on the screen 1-1-1.
  • the input area has a data type, target data identifier, error value, search condition content, and search condition specification box.
  • the data type is the type of data used to search for information for data editing.
  • the data types correspond to the railway topology management table 3-21, timetable information 3-22, matter management dictionary 3-23, search target and valid width for the width candidate dictionary 3-24, and extracted know-how data after overlay 3-25 shown in Figure 1.
  • the target data identifier indicates how the target data is identified. For example, in railway topology management tables and timetable information, the storage location of the target data is indicated by its position in the hierarchical structure, such as "column/nested data/structure identifier/target identifier.” In event information, an identifier that is assigned in advance to the type of event is used. In a reasonable range, it can be identified by time or kilometre distance. The know-how data after overlay is generated from past search logs, and has not yet been generated in the state shown in Figure 2.
  • the error value indicates the range between the maximum and minimum values permitted for that item.
  • the error value is shown as "none.”
  • the error value is shown as "severe disruption.”
  • the error value is shown as "60 minutes.”
  • the error value is shown as "0.2 m.”
  • search condition content specific search conditions for the value of that data type can be entered.
  • search condition specification box it is possible to specify whether or not to use that data type as a search condition. Note that the data types shown in Figure 2 are merely examples, and more can be added as appropriate. For this reason, a button for adding conditions is also provided in the input area.
  • FIGs 3 to 10 are explanatory diagrams of editing data provided in response to a data request.
  • display device 1-1 displays two different types of data related to distance and position as a result of a data request.
  • One type of data is distance traveled information from the speed pulse, known as kilometers.
  • kilometers When the train's speed is below 3 km/m, it is difficult to obtain accurate speed pulses based on the rotation of the wheels, so the reliability of kilometers is low, but when the speed exceeds 3 km/m, it shows high reliability.
  • the other type of data is the event when a train opens its doors at a station, known as a door-opening event.
  • Door-opening events occur only when the train's position is precisely aligned with the platform, and are therefore more reliable than kilometres.
  • door-opening events occur precisely on the station platform, they cannot provide position information while the train is traveling between stations.
  • the screen 1-1-1 of the display device 1-1 displays a data editing layer addition area 1-1-1a and a cursor 1-1-1b.
  • the screen 1-1-1 also displays the following editing screen buttons: a layer deletion button 1-1-1c, a scale adjustment button 1-1-1d, a layer alignment button 1-1-1e, a cutting plane condition setting button 1-1-1f, and a horizontal axis selection button 1-1-1g.
  • the data editing layer addition area 1-1-1a in Figure 3 shows the data type, target data identifier, error value, data and reliability, and usability determination for the kilometer distance data and door-opening event data.
  • the usability determination is a checkbox that selects whether or not to use the data. When a checkbox is turned on using the cursor, a layer is assigned to the corresponding data, making it possible to overlay the data.
  • Figure 3 shows the state in which layer 1 is assigned to the kilometer distance and layer 2 is assigned to the door-opening event.
  • the layer alignment button 1-1-1e is operated, and time is specified on the horizontal axis of layer 1.
  • the following information is displayed as properties. - The layer “Layer 1" that is selected and slid along the time axis - Difference between edit screen time scale and data time: -300msec - Error range for each layer's time is +-10 sec
  • the layer alignment button 1-1-1e is operated, and kilometers are specified on the horizontal axis of layer 1.
  • the following information is displayed as properties. - The layer “Layer 1" that is selected and slid along the time axis ⁇ The difference between the kilometer scale on the editing screen and the data is "-30m” - The error range of each layer is 100m.
  • the cut plane condition setting button 1-1-1f is operated, and the cursor 1-1-1b is used to select the reliability of layer 1.
  • the following information is displayed as properties. - The layer “Layer 1" that is selected and slid along the time axis ⁇ Intercepts to be removed based on reliability: "Less than 80%" It should be noted that a cut plane condition save button 1-1-1h is also displayed here, but details of this button will be described later. Furthermore, regarding the intercepts to be removed based on the data values, no input is accepted at the stage of FIG.
  • the cutting plane condition setting button 1-1-1f is operated, and the cursor 1-1-1b is used to select data on layer 1.
  • the following information is displayed as properties: - The layer “Layer 1" that is selected and slid along the time axis - Intercept to be removed based on data value "less than 30” ⁇ The intercept to be removed based on the horizontal axis value "above XXX"
  • the scale adjustment button 1-1-1d is operated, and the cursor 1-1-1b is used to change the scale of the data in layer 2.
  • the following information is displayed as properties: - Layer 2 is selected and slid along the time axis - Ratio to horizontal axis scale: -8% In this state, when the cutting plane condition save button 1-1-1h is operated, the state changes to that shown in FIG.
  • screen 1-1-1 displays the data of layers 1 and 2 after the cutting surface condition settings and scale adjustment have been applied. As properties, it displays various conditions, an input form for know-how names, and a button 1-1-1j for automatically converting data search and editing queries from editing conditions.
  • the various conditions include conditions for the period, conditions for the cut surface for each layer, and valid width. These are displayed based on the editing operations performed up to that point. These conditions can also be added, deleted, or modified as appropriate. In this way, by adding, deleting, or modifying conditions based on the actual search and editing content, a query can be generated that performs formalized data processing that can be applied to subsequent analyses. By using this query, it is possible to easily execute data processing similar to that performed by an expert, and in a sense, the expert's know-how is converted into a query.
  • the know-how name is the name given to the formulated data processing. This name may be given arbitrarily, or may be generated based on the contents of the data processing. After entering the various conditions and the know-how name, operating the Data Search Edit Query Automatic Conversion from Editing Conditions button 1-1-1j causes the server 3 to automatically generate a query.
  • the server 3 stores the generated query as the extracted overlaid know-how data 3-25, and displays it as a candidate during subsequent analysis.
  • this query is selected, the server 3 generates a data provision request similar to the data provision request packet, and performs editing on the corresponding data.
  • FIG. 11 shows a specific example of a data request packet.
  • FIG. 11 shows an example of packet 1-1-2a that specifies an event interval and a multidimensional tolerance range, and packet 1-1-2b that specifies a time interval and a multidimensional tolerance range.
  • These packets include elements for sending information to the server 3 that narrows down the data, such as the purpose of data analysis, multidimensional tolerance, and intervals based on time or events.
  • the data analysis purpose is "Past history analysis/Stop time/Stop time analysis/Operation efficiency.”
  • the multidimensional tolerance is specified as "*/Kilometers", value: "0", unit "m”. In this way, by using the wildcard "*" to ignore part of the data, it is possible to search for data in "Kilometers” with the unit "m” from a database stored in any data format. Note that kilometers indicates the travel distance calculated based on the speed pulse.
  • packet 1-1-2a specifies the events from “Control event/door open” to "Control event/door close”
  • packet 1-1-2b specifies the time from "2021-01-01T00:00:00" to "2021-01-01T00:01:00”. In this way, you can specify any format for the search range period to perform a search.
  • Figure 12 is a specific example of a dimension integration table.
  • the dimension integration table 3-14 is a management table that contains data acquisition objectives (user input values) hierarchically organized into at least one level, data templates on the server 3 side and their learning status, data tables, target data identifiers, and generated error values for comparison with allowable errors, and is used for analysis objectives and automatic learning of target data, etc.
  • FIG. 13 is a flowchart for generating a data search and editing query linked to the editing screen.
  • the server 3 narrows down the type and range of data making use of the characteristics of railways (step S100). For this narrowing down, identifiers indicating the storage location of the data or the structure of the data itself can be used.
  • narrowing down the type and range of data making use of the characteristics of railways involves identifying data based on railway topology and timetable information. Another characteristic of railways is that they use a wide variety of information that differs in format and reliability but can be superimposed. By appropriately selecting, editing, and superimposing such information, the desired data can be obtained.
  • Step S100 includes a step of accepting a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, a step of searching for status information that matches the partial specification from status information of different formats, and a step of providing the results of the search.
  • step S101 the server 3 extracts and connects valuable data by editing the reliability and values on the editing screen (step S101).
  • this step S101 includes a step of accepting edits to the provided status information.
  • step S102 is a step for generating standardized data processing for the analysis target based on the data provision request and the editing contents.
  • Figure 14 is an explanatory diagram of railway topology. As shown in Figure 14, stations, tracks, signaling equipment, and so on on a line can be managed as nodes and links in the topology. Information such as distances on the line can be managed by assigning various coordinate systems to the nodes of the topology.
  • Figure 15 is an explanatory diagram of node errors. Nodes in railway topology may form a hierarchy.
  • Platform Edge the boundary between the track number and the railway line
  • Platform, Operational Point (station), and Railway Line form a hierarchy.
  • server 3 uses information with different reliability levels in combination, making it possible to effectively utilize information with low reliability.
  • FIG. 16 is an explanatory diagram of the configuration of a railway operation data management system in the second embodiment.
  • information indicating the running state of railway vehicles is provided to a server system 2 in real time.
  • the server 3 further includes a know-how search function 3-26 for each event reception and a prefetch condition table 3-27.
  • the know-how search function for each received event 3-26 is a function that searches the extracted and overlaid know-how data 3-25 for queries to be executed for real-time events related to railway vehicles.
  • the prefetch condition table 3-27 is a table that shows the conditions for extracting necessary information from multiple types of data in accordance with the timing of railway vehicle control, and for issuing control commands or transmitting information required for control to the vehicle.
  • FIG. 17 is an explanatory diagram of vehicle control in Example 2.
  • FIG. 18 shows a case where a control event in layer 2 is executed based on data in layer 1.
  • the current cursor indicates the current time in each layer, and a control event in layer 2 is executed based on the position of the current cursor in the data in layer 1. This time, an example is given of issuing a control command, but similar explanatory diagrams and flow charts would be used even in the case where the control itself is performed on the vehicle side and only information required for control is transmitted.
  • FIG. 18 is a flow chart of control triggered by event information from a train.
  • the server 3 receives an event from the train (step S200).
  • the know-how search function 3-26 for each event reception of the server 3 searches for a know-how template that corresponds to the received event (step S201). Through this search, the know-how search function 3-26 for each event reception checks whether a template is already in operation.
  • step S202 If the search result shows that the corresponding template is not active (step S202; No), the event reception know-how search function 3-26 launches the know-how template and makes it active (step S203).
  • step S202 If the template is active (step S202; Yes), or after the template is activated in step S203, the server 3 plots the current information in the active know-how template, judges whether the status is good or bad, and issues a control command (step S204).
  • FIGS. 19 and 20 are explanatory diagrams of know-how generation in the second embodiment.
  • FIG. 19 shows a case where data of layer 1 is acquired and a control event of layer 2 is executed.
  • the acquisition of data of layer 1, editing of the acquired data, and execution of a control event of layer 2 are registered as know-how data in the extracted overlaid know-how data 3-25.
  • a certain amount of time is required from the acquisition of data of layer 1 to the execution of a control event of layer 2. Therefore, a prefetch trigger that ensures sufficient time for the know-how data to be read in is selected, and the prefetch trigger and know-how data are associated and registered in the prefetch condition table 3-27.
  • FIG. 19 shows a state where data of layer 3 is selected as a prefetch trigger.
  • the screen 1-1-1 for registering know-how data is provided with a layer of the data to be used, an area for inputting logical calculation operations, and an input form for inputting the command to be executed when the logical calculation is established.
  • 21 to 23 are specific examples of screens when a train is in operation.
  • screen 1-1-1 displays a detailed analysis of know-how data. In this detailed analysis, the value at that time point is determined for each data used in the know-how data and displayed. The result of the determination is, for example, "within the acceptable range,”"delayed,””missing," etc.
  • the screen 1-1-1 displays the transition status of events. By using this transition status of events, it is possible to confirm what events may transition from the current status. In addition, it is possible to accumulate data that contributes to control improvement by comparing the state transitions registered in the know-how data with the event statistical information from the current train.
  • screen 1-1-1 shows the status of the control flow. This status of the control flow can visualize the progress of the control of the railway vehicle. It is also possible to display the distribution of transition probabilities at the branching of the control.
  • a railway operation data management system including a server 3 as a data management device comprises a CPU 3-1 as a calculation device and a storage 5 as a memory device, the memory device stores status information indicating a status related to the subject of analysis, the calculation device accepts a data provision request that partially specifies a structure that contributes to identifying the status information, searches for and provides status information that matches the partial specification from status information of different formats, accepts edits to the provided status information, and generates standardized data processing for the subject of analysis based on the data provision request and the content of the edits. Therefore, the data management device and the data management system can realize efficient use of various information.
  • the analysis target is railway operations
  • the computing device generates standardized data processing based on the data provision request, the content of the editing, and the network configuration of the railway. This makes it possible to take advantage of the unique characteristics of railways and realize efficient use of diverse information regarding railway operations.
  • the editing is, for example, superimposition of a plurality of pieces of status information.
  • the editing is, for example, editing in which the state information is extracted based on a value or a reliability. In this way, by standardizing the editing process of extracting and superimposing multiple pieces of status information based on their values and reliability, it becomes possible to widely utilize the know-how of experts.
  • the status information includes information indicating a running state of the railway vehicle
  • the standardized data processing is processing for associating control of the running of the railway vehicle with standardized data.
  • the arithmetic device uses the standardized data processing to obtain necessary information in advance according to the running state of the railway vehicle. Therefore, by issuing control commands or transmitting information required for control to the vehicle according to the timing of control, information corresponding to the running state of the railway vehicle can be used for driving assistance or autonomous driving.
  • it is possible to obtain autonomous driving assistance information by linking know-how information that obtains the information necessary for control decisions with real-time events that are received as precursors so that the information can be pre-fetched in advance at a reasonable time interval.
  • the system has a know-how set of query conversion rules based on multi-hierarchical information (static and dynamic event information) and pre-fetch condition information, and can provide autonomous driving assistance information triggered by real-time received events.
  • the present invention is not limited to the above-mentioned embodiment, but includes various modified examples.
  • the above-mentioned embodiment has been described in detail to clearly explain the present invention, and is not necessarily limited to having all of the configurations described.
  • know-how data which is a collection of search and editing queries
  • know-how data may be registered and generated when actual operations are performed, or it may be possible to accumulate search and editing logs and generate the data at any time later.
  • the normal embodiment has been described using railway operations as an example, but the present invention can be applied to any system that analyzes a variety of data.
  • 1 User terminal, 1-1: Display device, 1-1-1: Screen, 1-1-2: Packet, 1-2: Disk, 1-4: Main storage device, 2: Server system, 3: Server, 3-1: CPU, 3-2: Memory, 3-4: Disk controller, 3-5: Disk, 3-12: Threshold table for use cases, 3-13: State management function, 3-14: Dimension integration table, 3-15: Reliability analysis function, 3-21: Railway topology management table, 3-22: Timetable information, 3-23: Event management dictionary, 3-24: Validity range, 3-25: Know-how data, 3-26: Know-how search function for each event reception, 3-27: Prefetch condition table, 5: Storage, 9: User

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Abstract

開示のデータ管理装置は、演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する。このため、多様な情報の効率的な利用を実現できる。

Description

データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法
　本発明は、データ管理装置、データ管理システム及びデータ管理方法に関する。
　従来、列車の安全運行を確保するため、特開２０１１－３１７１１号公報（特許文献１）に記載の技術がある。この公報には、「車上にて情報を集約する高度列車安全制御システムにおいて、線区内の地理空間情報を記憶する記憶装置を有する制御処理装置と車上観測装置とリアルタイム列車位置・速度計測装置とを有する列車と、線区内の地上観測装置と、指令所と、気象情報や地震情報の提供を行う外部機関とを備え、前記地上観測装置からの地上観測データと、前記車上観測装置からの車上観測データと、前記リアルタイム列車位置・速度計測装置からの車両の位置・速度情報と、前記地理空間情報と、前記外部機関からの気象情報や地震情報と、前記指令所から送信される他列車から得られた観測データとを組み合わせることにより、前記列車において高精度の災害予測を行う」という記載がある。
特開２０１１－３１７１１号公報
　従来の技術では、地上や他の車両で収集した情報を車上に集約し、災害を予測して運転制御に反映させることができる。しかしながら、収集可能な情報の多様性や、収集した情報の利用方法の多様性に対する考慮はなされていなかった。
　例えば、車両の位置情報を収集する場合には、速度パルスからの移動距離情報、ＧＰＳ（Global Positioning System）による位置情報、ドア開のイベントに基づく位置情報などを用いることができる。これらの位置情報は、形式や信頼度が異なるため、如何にして形式等の差異を超えて簡易に取り扱うかが重要な課題となっていた。さらに、位置情報は、運行制御、障害対応、分析など様々な目的・用途で使用され、目的・用途に応じてデータの数や信頼性に対する要求が異なる。
　このように信頼性の異なる複数の種別のデータを総合的に用いて分析を行う場合、データを突合して組み合わせる工程を自動化することは困難であった。
　同様に、信頼性の異なる複数の種別のデータに基づいて、鉄道車両の運転支援や自動運転を行う場合には、鉄道車両の制御のタイミングに合わせて、複数の種別のデータから必要な情報を抽出し、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することが困難であった。
　ここでは鉄道の運行に関する情報を分析する場合を例示したが、このような問題は分析対象のデータに信頼性の異なる多様なデータが含まれる場合に広く発生する。
　そこで、本発明では、多様な情報の効率的な利用を実現することを目的とする。
　上記目的を達成するために、代表的な本発明のデータ管理装置及びデータ管理システムの一つは、演算装置と、記憶装置とを備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成することを特徴とする。
　また、代表的な本発明のデータ管理方法の一つは、データ管理装置が、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップとを含むことを特徴とする。
　本発明によれば、多様な情報の効率的な利用を実現できる。上記した以外の課題、構成及び効果は以下の実施の形態の説明により明らかにされる。
実施例１の鉄道運行データ管理システムの構成の説明図。 データ提供要求の入力の説明図。 データに対する編集の説明図（その１）。 データに対する編集の説明図（その２）。 データに対する編集の説明図（その３）。 データに対する編集の説明図（その４）。 データに対する編集の説明図（その５）。 データに対する編集の説明図（その６）。 データに対する編集の説明図（その７）。 データに対する編集の説明図（その８）。 データ提供要求パケットの具体例。 次元統合テーブルの具体例。 編集画面と連動したデータ検索編集クエリの生成のフローチャート。 鉄道トポロジーの説明図。 ノードの誤差についての説明図。 実施例２の鉄道運行データ管理システムの構成の説明図。 実施例２の制御生成についての説明図。 列車からのイベント情報をトリガーとする制御のフローチャート。 実施例２のノウハウデータ生成についての説明図（その１）。 実施例２のノウハウデータ生成についての説明図（その２）。 鉄道運行中の画面の具体例（その１）。 鉄道運行中の画面の具体例（その２）。 鉄道運行中の画面の具体例（その３）。
　以下、本発明を実施するための形態例について、図を参照して説明する。
　まず、実施例１として、鉄道の運行に関する多様なデータを分析する鉄道運行データ管理システムについて説明する。次に、実施例２として、鉄道運行データ管理システムが分析結果を利用して鉄道車両の運転支援や自動運転を行う例について説明する。
　なお、本明細書及び図において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
　図１は、鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。
　鉄道運行データ管理システムは、ユーザ端末１と、データ管理装置としてのサーバシステム２を備える。
　ユーザ端末１は、その内部にＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１－３及び主記憶装置１－４を備えたコンピュータであり、表示装置１－１や補助記憶装置であるディスク１－２などの周辺機器が接続される。
　ユーザ端末１は、ユーザ９の操作を受け付けて、サーバシステム２に対してデータ提供要求を送信する。そして、サーバシステム２からデータ応答を受信し、表示装置１－１に表示させる。
　サーバシステム２は、１又は複数のサーバ３と、１又は複数のストレージ５を有する。
　ストレージ５は、鉄道の運行に関する状態を示す状態情報を記憶する記憶装置である。また、ストレージ５は、検索ログを記憶することもできる。
　１又は複数のサーバ３の一つであるサーバ３－ａを例示し、サーバ３の構成を説明する。サーバ３は、演算装置であるＣＰＵ３－１、主記憶装置であるメモリ３－２、ネットワークインターフェースカード（ＮＩＣ）３－３、ディスクコントローラ３－４、補助記憶装置であるディスク３－５を有する。
　ＣＰＵ３－１は、メモリ３－２にプログラムやデータを展開し、プログラムを順次実行することで、各種機能を実現する。
　具体的には、メモリ３－２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）３－１１、対ユースケース閾値表３－１２、状態管理機能３－１３、次元統合テーブル３－１４、信頼度分析機能３－１５、鉄道トポロジー管理テーブル３－２１、ダイヤ情報３－２２、事管理辞書３－２３、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５に関するデータが展開される。
　ＯＳ３－１１は、サーバ３の基本的な動作の制御を担うプログラム群である。
　対ユースケース閾値表３－１２は、ユースケースごとに求められるデータの閾値を対応付けたテーブルである。
　状態管理機能３－１３は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報を比較することで、状態情報について生じた誤差を発生誤差として求める機能である。
　次元統合テーブル３－１４は、階層化されたデータ取得目的と、検索の結果に対応する状態情報のデータテーブルと、状態情報の発生誤差とを対応付けたテーブルである。
　信頼度分析機能３－１５は、同一の状態に関し異なる形式で取得された複数の状態情報について、信頼度の分析を行う機能である。
　例えば、鉄道車両の位置情報に関し、鉄道車両のドアの開閉、速度パルスに基づく移動距離情報、ＧＰＳ位置情報を取得した場合、信頼度分析機能３－１５は、ドア開のイベント発生時には当該イベントに基づく位置情報の信頼性を高くし、走行速度が所定以下の場合に移動距離情報の信頼性を低くし、地図情報に応じてＧＰＳ位置情報の信頼性を変更する。そして、それぞれの位置情報と対応する信頼性を統合し、最終的な位置情報の信頼性を求める。
　信頼度分析機能３－１５は、データ提供要求が許容誤差を指定した場合には、検索結果の状態情報とともに、発生誤差と許容誤差との比較結果をさらに提供する。
　鉄道トポロジー管理テーブル３－２１は、鉄道のネットワーク構成を示すネットワークトポロジーを管理するテーブルである。
　ダイヤ情報３－２２は、鉄道の運行状況を示すデータである。
　事管理辞書３－２３は、分析の対象となる事象と、その事象の発生時の状態情報とを対応付けたデータである。
　検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４は、ノウハウデータ３－２５を用いてデータを検索し、検索結果の所定範囲を使用するときに、妥当な所定範囲の大きさを妥当幅として定めたものである。この妥当幅は、検索ログに含まれるデータの編集の実績から求める。
　抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５は、検索ログからデータの取得と編集のノウハウを生成したものである。検索ログには、指定された検索条件、検索結果、検索に要した時間、検索結果に対して行われた編集内容が含まれている。鉄道運行データ管理システムは、検索ログから、他の時刻での検索と編集に使用可能なクエリを生成する。このクエリは、前記分析対象に対する定型化したデータ処理である。このクエリを使用すれば、過去に熟練者が行った検索や編集を、以降の任意の時点での検索や編集に活用できる。
　図２は、データ提供要求の入力の説明図である。ユーザ端末１の表示装置１－１は、図２に示したデータ提供要求のための入力領域を画面１－１－１に表示している。
　入力領域は、データタイプ、対象データ識別子、誤差値、検索条件の内容、検索条件の指定ボックスを有する。データタイプは、データ編集用情報の検索に用いるデータのタイプである。
　データタイプは、図１に示した鉄道トポロジー管理テーブル３－２１、ダイヤ情報３－２２、事管理辞書３－２３、検索対象と幅の候補辞書に対する妥当幅３－２４、抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５に対応する。
　対象データ識別子は、対象のデータをどのように識別するかを示す。例えば、鉄道トポロジー管理テーブル及びダイヤ情報では、「列／入れ子データ／構造識別子／対象識別子」のように、対象データの格納場所を階層構造の位置によって示す。事情報では、事象の種別に対して予め付与された識別子を用いる。妥当幅では、時刻やキロ程で識別可能である。重ね合わせ後のノウハウデータは、過去の検索ログから生成されるものであり、図２の状態ではまだ生成されていない。
　誤差値は、その項目で許容する最大値と最小値の幅を示している。図２では、鉄道トポロジー管理テーブルとダイヤ情報については、誤差値が「なし」と指定した状態を示している。また、事情報については、「重障害」と指定した状態を示している。時刻の妥当幅については「６０分」と指定した状態を示している。キロ程の妥当幅については「０．２ｍ」と指定した状態を示している。
　検索条件の内容では、そのデータタイプの値に対する具体的な検索条件を入力可能である。検索条件の指定ボックスは、そのデータタイプを検索条件として使用するか否かを指定することができる。なお、図２に示したデータタイプはあくまで一例であり、適宜追加可能である。このため、条件を追加するためのボタンも入力領域に設けられている。
　図３～図１０は、データ提供要求に応答して提供したデータに対する編集の説明図である。図３では、表示装置１－１は、データ提供要求の結果として、距離や位置に関する種類の異なる２つのデータを表示している。
　１つのデータは、速度パルスからの移動距離情報、いわゆるキロ程である。キロ程は、鉄道車両の走行速度が３ｋ／ｍ以下のときには、車輪の回転に基づく速度パルスを精度よく得ることが難しいために信頼度が低くなり、走行速度が３ｋ／ｍを超えれば高い信頼性を示す。
　もう１つのデータは、駅で鉄道車両がドアを開くイベント、いわゆるドア開イベントである。ドア開イベントは、鉄道車両の位置をホームに対して精度よく合わせることを条件に発生するため、キロ程よりも信頼性が高い。しかし、ドア開イベントは、駅のホームでピンポイントに発生するため、駅と駅の間の走行中における位置情報を提供することはできない。
　図３において、表示装置１－１の画面１－１－１は、データ編集レイヤ追加領域１－１－１ａ、カーソル１－１－１ｂを表示する。また、画面１－１－１は、編集画面のボタンとして、レイヤ削除ボタン１－１－１ｃ、尺度調整ボタン１－１－１ｄ、レイヤ位置合わせ１－１－１ｅ、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆ、横軸選択ボタン１－１－１ｇを表示する。
　図３のデータ編集レイヤ追加領域１－１－１ａは、キロ程のデータとドア開イベントデータについて、データ種別、対象データ識別子、誤差値、データと信頼度、活用可否判定を示している。活用可否判定は、そのデータを使用するか否かを選択するチェックボックスである。カーソルを用いてチェックボックスをオン状態にすると、対応するデータにレイヤが割り当てられ、データの重ね合わせが可能となる。図３では、キロ程にレイヤ１を割り当て、レイヤ２にドア開イベントを割り当てた状態を示している。
　図４では、レイヤ位置合わせボタン１－１－１ｅが操作され、レイヤ１の横軸に時刻が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・編集画面時刻スケールとデータの時刻の差「－３００ｍｓｅｃ」
・各レイヤの時刻の誤差範囲「＋－１０ｓｅｃ」
　図５では、レイヤ位置合わせボタン１－１－１ｅが操作され、レイヤ１の横軸にキロ程が指定されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・編集画面キロ程スケールとデータの差「－３０ｍ」
・各レイヤのキロ程の誤差範囲「１００ｍ」
　図６では、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ１の信頼度が選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「８０％未満」
　なお、ここではカット面条件保存ボタン１－１－１ｈも表示しているが、このボタンの詳細については後述する。
　また、データの値からの判断で取り除く切片については、図６の段階では入力を受け付けていない。
　図７では、カット面条件設定ボタン１－１－１ｆが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ１のデータが選択されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・データの値からの判断で取り除く切片「３０未満」
・横軸の数値からの判断で取り除く切片「XXXより上」
　図８では、信頼度とデータ面の値とに基づいてレイヤ１のデータを切り出した結果を示している。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ１」
・信頼度面からの判断で取り除く切片「８０％未満」
・データの値からの判断で取り除く切片「３０％未満」
　ここでのプロパティは、表示中のレイヤ１のデータが、どのカット面条件で切り出した結果であるかを示している。
　図９では、尺度調整ボタン１－１－１ｄが操作され、カーソル１－１－１ｂによってレイヤ２のデータの縮尺が変更されている。そして、プロパティとして、次の情報が表示されている。
・選択され時刻軸でスライドされているレイヤ「レイヤ２」
・横軸縮尺との比率「－８％」
　この状態で、カット面条件保存ボタン１－１－１ｈを操作すると、図９の状態に移行する。
　図１０では、画面１－１－１は、カット面条件設定および縮尺調整を適用した後のレイヤ１及びレイヤ２のデータを表示している。そして、プロパティとして、各種条件、ノウハウ名の入力フォーム、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン１－１－１ｊを表示している。
　各種条件は、期間に対する条件や、各レイヤに対するカット面の条件、妥当幅などである。これらは、それまでの編集操作に基づいて表示される。また、これらの条件は、適宜追加、削除、修正することができる。このように、実際に行った検索と編集の内容をベースとして、条件の追加、削除、修正を行うことで、以降の分析に適用可能な定式化したデータ処理を行うクエリを生成することができる。このクエリを用いることで、例えば熟練者が行ったデータ処理と同様のデータ処理を簡易に実行可能であり、いわば熟練者のノウハウをクエリに変換したものである。
　ノウハウ名は、定式化したデータ処理に対して付与する名称である。この名称は、任意に付与してもよいし、データ処理の内容に基づいて生成してもよい。各種条件とノウハウ名を入力した後、編集条件からのデータ検索編集クエリ自動変換ボタン１－１－１ｊを操作すると、サーバ３はクエリの生成を自動実行する。
　サーバ３は、生成されたクエリを抽出済み重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５として記憶し、以降の分析の際に候補として表示する。このクエリが選択されると、サーバ３は、データ提供要求パケットと同様のデータ提供要求を生成し、対応するデータに対する編集を実行する。
　図１１は、データ提供要求パケットの具体例である。図１１には、イベント区間と多次元許容範囲を指定するパケット１－１－２ａ、時間区間と多次元許容範囲を指定するパケット１－１－２ｂを例示している。これらのパケットは、データ分析目的、多次元許容量、時刻又はイベントによる区間など、データを絞り込む情報をサーバ３に送るための要素を含む。
　例えば、パケット１－１－２ａでは、データ分析目的が「過去歴分析/停車時間/停車時間分析/運行効率」である。また、多次元許容が「“＊／キロ程”, value: “0”, unit“m”」と指定されている。このように、ワイルドカード「＊」を用いてデータの一部を無視することで、任意のデータ形式で格納されたデータベースから、「キロ程」で単位が「ｍ」のデータを検索することができる。なお、キロ程は、速度パルスに基づいて求められた移動距離を示す。
　また、パケット１－１－２ａが「制御イベント/ドア開」から「制御イベント/ドア閉」までのイベントを指定しているのに対し、パケット１－１－２ｂは「2021-01-01T00:00:00」から「2021-01-01T00:01:00」までの時間を指定している。このように、検索範囲の期間について、任意の形式を指定して検索を行うことができる。
　図１２は、次元統合テーブルの具体例である。次元統合テーブル３－１４は、少なくとも１階層以上に階層化されたデータ取得目的（ユーザ入力値）、サーバ３側のデータのテンプレートとその学習状態、データテーブル、対象データ識別子、許容誤差と比較するための発生誤差値を含む管理テーブルであり、分析目的と対象データの自動学習等に用いられる。
　図１３は、編集画面と連動したデータ検索編集クエリの生成のフローチャートである。まず、サーバ３は、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みを行う（ステップＳ１００）。この絞り込みには、データの格納場所やデータ自体の構造を示す識別子を利用することができる。特に、鉄道の特徴を活かしたデータの種類と範囲の絞り込みとしては、鉄道トポロジーやダイヤ情報に基づくデータの特定が該当する。また、鉄道の特性として、形式と信頼性が異なるが重ね合わせが可能な多種多様の情報を用いている点がある。このような情報を適宜選択し、編集し、重ね合わせることで目的とするデータを得る。
　すなわち、ステップＳ１００の前段階として、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップが存在する。そして、ステップＳ１００は、状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、前記検索の結果を提供するステップと、を内包する。
　ステップＳ１００の後、サーバ３は、編集画面での信頼性、値の編集による価値あるデータの切り出しとつなぎ合わせを行う（ステップＳ１０１）。すなわち、このステップＳ１０１は、提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップを内包する。
　ステップＳ１０１の後、サーバ３は、編集作業での加工条件を、データ検索編集クエリに自動変換する（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２は、データ提供要求と編集の内容に基づいて、分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップである。
　図１４は、鉄道トポロジーの説明図である。図１４に示すように、路線における駅、番線、信号設備などは、トポロジーにおけるノードとリンクとして管理可能である。そして、路線における距離などの情報は、トポロジーのノードに各種座標系を与えることで管理可能である。
　さらに、トポロジーのノードとリンクに対して、情報種別、状態、発生誤差を対応付けたテーブルを設けることで、鉄道の運行状態の統合管理することができる。
　図１５は、ノードの誤差についての説明図である。鉄道トポロジーのノードは、階層を形成している場合がある。例えば、図１５では、Ｐｌａｔｆｏｒｍ　Ｅｄｇｅ（番線と線路の境界）、Ｐｌａｔｆｏｒｍ（番線）、ＯｐｅｒａｔｉｏｎａｌＰｏｉｎ（駅）、ＲａｉｌｗａｙＬｉｎｅ（路線）が階層を形成している。
　上層のノードが下層のノードの情報を集約し、サーバ３に提供するケースでは、情報を集約するときに誤差が大きくなり、信頼度が低下する。しかし、サーバ３は、信頼度の異なる情報を重ね合わせて使用するので、信頼度の低い情報も有効に活用できる。
　図１６は、実施例２の鉄道運行データ管理システムの構成の説明図である。実施例２では、鉄道車両の走行状態を示す情報をリアルタイムでサーバシステム２に提供する。サーバ３は、実施例１に示した構成に加え、イベント受信毎ノウハウ検索機能３－２６とプリフェッチ条件テーブル３－２７をさらに備えている。
　イベント受信毎ノウハウ検索機能３－２６は、鉄道車両に関するリアルタイムのイベントに対し、実行すべきクエリを抽出済重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５から検索する機能である。プリフェッチ条件テーブル３－２７は、鉄道車両の制御のタイミングに合わせて、複数の種別のデータから必要な情報を抽出し、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信するための条件を示すテーブルである。
　図１７は、実施例２の車両制御についての説明図である。図１８では、レイヤ１のデータに基づいて、レイヤ２の制御イベントを実行する場合を示している。現在カーソルは、各レイヤの現在の時点を示しており、レイヤ１のデータの現在カーソルの位置に基づいて、レイヤ２の制御イベントが実行されることになる。今回は制御命令の発行の場合を例としているが、制御自体は車両側で行う前提で制御に必要な情報を送信するだけの場合でも同様の説明図、フローチャートとなる。
　図１８は、列車からのイベント情報をトリガーとする制御のフローチャートである。まず、サーバ３が、列車からのイベントを受信する（ステップＳ２００）。サーバ３のイベント受信毎ノウハウ検索機能３－２６は、受信したイベントに該当するノウハウテンプレートの検索を行う（ステップＳ２０１）。この検索により、イベント受信毎ノウハウ検索機能３－２６は、すでにテンプレートが稼働しているか否かをチェックする。
　検索の結果、該当テンプレートが起動していなければ（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、イベント受信毎ノウハウ検索機能３－２６は、ノウハウテンプレートを起動してアクティブにする（ステップＳ２０３）。
　該当テンプレートが起動中である場合（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、もしくはステップＳ２０３でテンプレートをアクティブにしたのち、サーバ３は、起動中のノウハウテンプレートに現在情報をプロットし、状態の良し悪し判定と制御命令の発行を行う（ステップＳ２０４）。
　図１９～図２０は、実施例２のノウハウ生成についての説明図である。図１９では、レイヤ１のデータを取得し、レイヤ２の制御イベントを実行する場合を示している。レイヤ１のデータの取得、取得したデータの編集、レイヤ２の制御イベントの実行は、ノウハウデータとして抽出済重ね合わせ後のノウハウデータ３－２５に登録しておく。ここで、レイヤ１のデータ取得から、レイヤ２の制御イベントの実行までには、ある程度の時間を要する。そこで、十分にノウハウデータの読み込みが間に合う時間が確保できるプリフェッチトリガを選択し、当該プリフェッチトリガとノウハウデータを対応付けてプリフェッチ条件テーブル３－２７に登録する。図１９では、レイヤ３のデータをプリフェッチトリガとして選択した状態を示している。
　また、図２０に示すように、制御イベントの実行命令には、論理計算を用いることができる。そのため、ノウハウデータを登録する画面１－１－１には、使用するデータのレイヤと、論理計算の演算を入力するエリアと、論理計算が成立したときに実行する命令を入力する入力フォームとを設けておく。
　図２１～図２３は、鉄道運行中の画面の具体例である。
　図２１では、画面１－１－１は、ノウハウデータの詳細分析を表示している。この詳細分析では、ノウハウデータで用いる各データについて、その時点の値を判定して表示する。判定の結果は、例えば「許容範囲」、「遅延中」、「欠落」などである。
　図２２では、画面１－１－１は、イベントの遷移状況を表示している。このイベントの遷移状況を用いることで、現在の状況からどのようなイベントに遷移する可能性があるかを確認できる。また、ノウハウデータに登録されている状態遷移と、現行列車からのイベント統計情報とを比較し、制御改善に寄与するデータを蓄積することができる。
　図２３では、画面１－１－１は、制御フローの状況を示している。この制御フローの状況は、鉄道車両の制御の進捗を可視化することができる。また、制御の分岐において、遷移確率の分布を表示することも可能である。
　上述してきたように、開示の実施例によれば、データ管理装置としてのサーバ３を含む鉄道運行データ管理システムは、演算装置としてのＣＰＵ３－１と、記憶装置としてのストレージ５を備え、前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、前記演算装置は、前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、提供した状態情報に対する編集を受け付け、前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する。
　このため、データ管理装置及びデータ管理システムは、多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
　具体的には、信頼性が変化するデータを視覚的に比較し、条件処理に対する情報の自動突合せを行い、それらの組み合わせ結果と目的を管理することができる。
　さらに状態として認知される事（静的・動的イベント情報）とそれを分析するための妥当な時間幅への変換を含むクエリ生成自動化を達成することができる。
　また、多階層における紐づけを事（静的・動的イベント情報）を軸として編集できる機能と画面を提供し、それらの操作ログから、多数の関係するクエリ変換ルールのノウハウセットを自動生成可能である。
　また、前記分析対象は鉄道の運行であり、前記演算装置は、前記データ提供要求と、前記編集の内容と、前記鉄道のネットワーク構成とに基づいて定型化したデータ処理を生成する。
　このため、鉄道に特有の特性を利用し、鉄道の運行に関する多様な情報の効率的な利用を実現することができる。
　また、前記編集は、一例として複数の状態情報の重ね合わせである。
　また、前記編集は、一例として前記状態情報を、値または信頼度に基づいて切り出す編集である。
　このように、複数の状態情報を値や信頼度に基づいて切り出し、重ね合わせる編集処理を定型化することで、熟練者のノウハウを広く活用可能となる。
　また、一例として、前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御と定式化したデータの関連付けを行う処理である。
　さらに、前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に応じ、必要な情報を事前に取得する。
　このため、鉄道車両の走行状態に応じた情報を、制御のタイミングに合わせて、制御命令を出すあるいは制御に必要な情報を車両に送信することで、運転支援や自動運転に用いることができる。
　具体的には、制御判断に必要な情報を所得するノウハウ情報と、その情報を妥当な時間幅で前もってプリフェッチ可能なように、前兆として受信されるリアルタイムイベントとの紐づけによる自動運転支援情報の取得が可能である。
　また、多階層の事（静的・動的イベント情報）を軸とするクエリ変換ルールのノウハウセットと、プリフェッチ条件情報を持ち、リアルタイム受信イベントをトリガーとして自動運転支援情報を提供できる。
　なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、かかる構成の削除に限らず、構成の置き換えや追加も可能である。
　例えば、検索や編集のクエリの集合であるノウハウデータは、実際の操作を行ったときに登録して生成してもよいし、検索や編集のログを蓄積しておき、後から任意のタイミングで生成することも可能である。
　また、常時の実施例は鉄道の運行を例に説明を行ったが、多様なデータを分析対象とするシステムであれば任意のシステムに適用可能である。
１：ユーザ端末、１－１：表示装置、１－１－１：画面、１－１－２：パケット、１－２：ディスク、１－４：主記憶装置、２：サーバシステム、３：サーバ、３－１：ＣＰＵ、３－２：メモリ、３－４：ディスクコントローラ、３－５：ディスク、３－１２：対ユースケース閾値表、３－１３：状態管理機能、３－１４：次元統合テーブル、３－１５：信頼度分析機能、３－２１：鉄道トポロジー管理テーブル、３－２２：ダイヤ情報、３－２３：事管理辞書、３－２４：妥当幅、３－２５：ノウハウデータ、３－２６：イベント受信毎ノウハウ検索機能、３－２７：プリフェッチ条件テーブル、５：ストレージ、９：ユーザ
 

Claims (12)

  1. 　演算装置と、
    　記憶装置とを備え、
    　前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
    　前記演算装置は、
    　　前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
    　　提供した状態情報に対する編集を受け付け、
    　　前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する
    　ことを特徴とするデータ管理装置。
  2. 　請求項１に記載のデータ管理装置であって、
    　前記分析対象は鉄道の運行であり、
    　前記演算装置は、前記データ提供要求と、前記編集の内容と、前記鉄道のネットワーク構成とに基づいて定型化したデータ処理を生成することを特徴とするデータ管理装置。
  3. 　請求項１に記載のデータ管理装置であって、
    　前記編集は、複数の状態情報の重ね合わせであることを特徴とするデータ管理装置。
  4. 　請求項３に記載のデータ管理装置であって、
    　前記編集は、前記状態情報を、値または信頼度に基づいて切り出す編集であることを特徴とするデータ管理装置。
  5. 　請求項１に記載のデータ管理装置であって、
    　前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、
    　前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御に関係する情報を取得する処理であることを特徴とするデータ管理装置。
  6. 　請求項５に記載のデータ管理装置であって、
    　前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に応じ、必要な情報を事前に取得することを特徴とするデータ管理装置。
  7. 　請求項１に記載のデータ管理装置であって、
    　前記状態情報は、鉄道車両の走行状態を示す情報を含み、
    　前記定型化したデータ処理は、前記鉄道車両の走行の制御と定型化したデータの関連付けを行う処理であることを特徴とするデータ管理装置。
  8. 　請求項７に記載のデータ管理装置であって、
    　前記演算装置は、前記定型化したデータ処理を用いることで、前記鉄道車両の走行状態に関連する情報を事前に作成することを特徴とするデータ管理装置。
  9. 　請求項８に記載のデータ管理装置であって、
    　前記定型化したデータ処理により取得した情報を用いて前記鉄道車両の走行を自動制御することを特徴とするデータ管理装置。
  10. 　請求項８に記載のデータ管理装置であって、
    　前記定型化したデータ処理により取得した情報を用いて前記鉄道車両の走行の制御に必要な情報を車両に送信することを特徴とするデータ管理装置。
  11. 　演算装置と、
    　記憶装置とを備え、
    　前記記憶装置は、分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶し、
    　前記演算装置は、
    　　前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けて、形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索して提供し、
    　　提供した状態情報に対する編集を受け付け、
    　　前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成する
    　ことを特徴とするデータ管理システム。
  12. 　データ管理装置が、
    　分析対象に関する状態を示す状態情報を記憶するステップと、
    　前記状態情報の識別に寄与する構造を部分的に指定するデータ提供要求を受け付けるステップと、
    　形式の異なる状態情報から前記部分的な指定に適合する状態情報を検索するステップと、
    　前記検索の結果を提供するステップと、
    　提供した状態情報に対する編集を受け付けるステップと、
    　前記データ提供要求と前記編集の内容に基づいて、前記分析対象に対する定型化したデータ処理を生成するステップと
    　を含むことを特徴とするデータ管理方法。
     
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