JP2010250769A - Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program - Google Patents
Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010250769A JP2010250769A JP2009102316A JP2009102316A JP2010250769A JP 2010250769 A JP2010250769 A JP 2010250769A JP 2009102316 A JP2009102316 A JP 2009102316A JP 2009102316 A JP2009102316 A JP 2009102316A JP 2010250769 A JP2010250769 A JP 2010250769A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- area
- analysis
- unit
- comparison
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- User Interface Of Digital Computer (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
【課題】多次元のパラメータの分析結果について全体的に俯瞰することができ、効率的に特異点を抽出することができる分析結果可視化装置を提供する。
【解決手段】比較処理部１０２が、分析対象期間内の分析対象データと比較対象データとをエリアＩＤかつデータ種別毎に比較してエリアＩＤかつデータ種別毎比較値を算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎比較値をエリアＩＤ毎に集計したエリアＩＤ毎比較値と、所定の閾値とを比較して、所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値とし、３次元空間モデル表示部１０３が、２次元座標により所定の領域を表わすとともに、１次元座標により分析対象期間を表す３次元空間モデルであって、３次元空間モデルの中で、２次元座標が特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する。
【選択図】図１The present invention provides an analysis result visualization apparatus that can provide a bird's-eye view of analysis results of multidimensional parameters and can efficiently extract singular points.
A comparison processing unit compares an analysis target data and a comparison target data within an analysis target period for each area ID and each data type, calculates a comparison value for each area ID and each data type, and calculates the calculated area ID. In addition, the comparison value for each area ID obtained by compiling the comparison value for each data type for each area ID is compared with a predetermined threshold value, and the comparison value for each area ID indicating a value higher than the predetermined threshold value is used as the unique area ID comparison value. The three-dimensional space model display unit 103 is a three-dimensional space model that represents a predetermined region by two-dimensional coordinates and represents a period to be analyzed by one-dimensional coordinates. The range of the three-dimensional space indicating the area corresponding to the singular area ID comparison value is displayed as a singular range with a specific pattern.
[Selection] Figure 1
Description
本発明は、分析結果可視化装置及び分析結果可視化方法及び分析結果可視化プログラムに関する。 The present invention relates to an analysis result visualization apparatus, an analysis result visualization method, and an analysis result visualization program.
通常、情報処理装置では、分析対象のデータとして、日常の業務データや人の移動ログ、環境データの変化など、多次元のパラメータ（複数のデータ種類のデータ）からなる大量データが蓄積されている。このような大量データを様々な視点から眺めて分析するための可視化インタフェースが提供されている。 In general, in an information processing apparatus, a large amount of data consisting of multidimensional parameters (data of a plurality of data types) such as daily business data, human movement logs, and changes in environmental data is accumulated as data to be analyzed. . A visualization interface is provided for viewing and analyzing such a large amount of data from various viewpoints.
非特許文献１の従来技術（Ｔａｂｌｅ Ｌｅｎｓ）は、多次元データを数値のグラフで表現し、項目名の代わりに色や点の位置で表現するなど、グラフと記号を融合した可視化インタフェースであり、ユーザが見たいデータに焦点をあてた拡大表示が可能である。しかし、例えば、１年ごとに大量のデータが蓄積されるような場合、ある年と他の年とを比べたデータの傾向の比較などが困難であり、着目点を見極めるのに手間と時間が掛かる。特に、パラメータ（データの種別）が膨大な場合に、一つの画面では表現しきれない。また、位置や時間の関係性を考慮した表現について開示されていない。
The prior art (Table Lens) of Non-Patent
これに対して、特許文献１の従来技術（ＩＤＳ）は、各部分データの重要度（特異性）を視覚的に強調表示することで、ユーザに分析すべきポイントを提示して、試行ごとの手間を軽減し、無用の試行を回避することが可能である。しかし、多次元（複数のデータ種別）のうち２つの次元（データ種別）を選んで２次元グラフとして表示して比較するため、他の変数との関係性がわかりにくく、全体的な傾向を直感的に把握するのが難しい。
On the other hand, the prior art (IDS) of
以上のように、既存の可視化インタフェースは、ユーザが視点を変えて見ることが可能だが、次元数が多いと、部分的に見ていくことになるので、重要なポイントにたどり着くまで時間が掛かるという課題がある。 As described above, the existing visualization interface can be viewed by the user from different viewpoints, but if there are many dimensions, it will be partially viewed, so it will take time to reach important points. There are challenges.
また、多次元（複数のデータ種別）のうち、２つか３つの次元を選んで２次元グラフや３次元グラフとして表示して比較するため、その他の変数との関係性がわかりにくいという課題がある。 In addition, since two or three dimensions are selected from multiple dimensions (a plurality of data types) and displayed as a two-dimensional graph or a three-dimensional graph for comparison, there is a problem that it is difficult to understand the relationship with other variables. .
また、分析の対象となるデータの関係性が多すぎる場合、それぞれの次元においてどのような問題点や特異性があったのかを正確に記憶し、全体の関係性と合わせて最も重要なデータを判断したり抽出したりすることが困難であるという課題がある。 In addition, when there are too many relationships of the data to be analyzed, it is possible to accurately memorize what kind of problems and specificities exist in each dimension, and to collect the most important data together with the overall relationships. There is a problem that it is difficult to judge and extract.
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、多次元のパラメータの分析結果について全体的に俯瞰することができるように可視化するとともに、その結果、特異性があると判断された部分については多次元のパラメータの関係性を可視化することができ、無用な分析試行を省き、迅速且つ確実に問題点を抽出することができる効率的な分析結果可視化装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in order to solve the above-described problems, and is visualized so that the overall analysis result of the multidimensional parameter can be overviewed, and as a result, there is specificity. To provide an efficient analysis result visualization device that can visualize the relationship of multi-dimensional parameters for the determined part, eliminate unnecessary analysis trials, and extract problems quickly and reliably. With the goal.
本発明に係る分析結果可視化装置は、
エリアを有する所定の領域において取得される複数のデータについて分析し、分析した結果を可視化する分析結果可視化装置において、
前記複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置に記憶するデータ管理情報記憶部と、
前記データ管理情報記憶部により記憶された前記データ管理情報から分析の対象となるデータを生成するための分析対象期間を入力装置により入力する分析条件入力部と、
前記データ管理情報の中から前記日時が前記分析条件入力部により入力された前記分析対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶する分析対象データ生成部と、
前記分析対象データ生成部により生成された前記複数の分析対象データと、前記複数の分析対象データと比較するデータとして予め記憶装置に記憶されているエリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データとを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値をエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶するエリアＩＤ毎比較値算出部と、
前記エリアＩＤ毎比較値算出部により算出された前記エリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶する特異エリアＩＤ比較値記憶部と、
Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により前記所定の領域を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により前記分析対象期間を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する３次元空間モデル表示部であって、前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異エリアＩＤ比較値記憶部により記憶された前記特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する３次元空間モデル表示部と
を備えることを特徴とする。
The analysis result visualization apparatus according to the present invention includes:
In an analysis result visualization device that analyzes a plurality of data acquired in a predetermined area having an area and visualizes the analysis result,
Data stored in the storage device as data management information in association with the date and time when the data was acquired, the area ID for identifying the area from which the data was acquired, and the data type of the data. A management information storage unit;
An analysis condition input unit for inputting an analysis target period for generating data to be analyzed from the data management information stored by the data management information storage unit, using an input device;
From the data management information, the processing device extracts data whose date and time is within the analysis target period input by the analysis condition input unit, and the extracted data is aggregated by the processing device for each area ID and data type. An analysis target data generation unit that generates a plurality of analysis target data with different area IDs and data types and stores them in a storage device;
The plurality of analysis target data generated by the analysis target data generation unit, and a plurality of comparison target data having different area IDs and data types stored in advance in a storage device as data to be compared with the plurality of analysis target data Are compared for each area ID and each data type, and a comparison value for each area ID and each data type is calculated by the processing device, and the calculated comparison values for each area ID and each data type are totaled by the processing device for each area ID. A comparison value calculation unit for each area ID stored in the storage device as a comparison value for each area ID;
The comparison value for each area ID calculated by the comparison value calculation unit for each area ID is compared with a predetermined threshold value stored in advance in a storage device, and a value higher than the predetermined threshold value is indicated. A peculiar area ID comparison value storage unit that stores a comparison value for each area ID in a storage device as a peculiar area ID comparison value;
A three-dimensional space model display unit for displaying on the display device a three-dimensional space model that represents the predetermined region by two-dimensional coordinates composed of the X-axis and the Y-axis, and represents the analysis target period by one-dimensional coordinates composed of the Z-axis In the three-dimensional space model, the range of the three-dimensional space indicating the area corresponding to the singular area ID comparison value stored in the singular area ID comparison value storage unit in the two-dimensional coordinate is a singular range. And a three-dimensional space model display unit for displaying with a specific pattern.
本発明に係る分析結果可視化装置は、エリアを有する所定の領域において取得される複数のデータについて分析し、分析した結果を可視化する分析結果可視化装置であって、
データ管理情報記憶部が、前記複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置に記憶し、
分析対象データ生成部が、前記データ管理情報の中から前記日時が前記分析対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶し、
エリアＩＤ毎比較値算出部が、前記複数の分析対象データと、予め記憶装置に記憶されているエリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データとを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、エリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶し、
特異エリアＩＤ比較値記憶部が、前記エリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶し、
３次元空間モデル表示部が、Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により前記所定の領域を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により前記分析対象期間を表す３次元空間モデルであって、前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示するので、複数のデータ種別の分析対象データについて分析結果を全体的に俯瞰することができるように可視化することができ、無用な分析試行を省くことができ、迅速且つ確実に特異点を抽出することができる効率的な分析結果可視化装置を提供することができる。
The analysis result visualization device according to the present invention is an analysis result visualization device that analyzes a plurality of data acquired in a predetermined region having an area and visualizes the analysis result,
A data management information storage unit associates each data of the plurality of data with the date and time when the data was acquired, the area ID for identifying the area from which the data was acquired, and the data type of the data. As a storage device,
The analysis target data generation unit extracts data having the date and time within the analysis target period from the data management information by the processing device, and totals the extracted data by the processing device for each area ID and data type. A plurality of analysis target data with different IDs and data types are generated and stored in a storage device,
A comparison value calculation unit for each area ID compares the plurality of analysis target data with a plurality of comparison target data stored in advance in the storage device and having different area IDs and data types for each area ID and data type. The area ID and the comparison value for each data type are calculated by the processing device, are totaled by the processing device for each area ID, and stored in the storage device as the comparison value for each area ID,
The singular area ID comparison value storage unit compares the comparison value for each area ID with a predetermined threshold value stored in advance in the storage device by the processing device, and displays a value higher than the predetermined threshold value for each area ID. Storing the comparison value as a specific area ID comparison value in the storage device;
A three-dimensional space model display unit is a three-dimensional space model that represents the predetermined region by two-dimensional coordinates composed of an X-axis and a Y-axis, and represents the analysis target period by one-dimensional coordinates composed of a Z-axis, In the three-dimensional space model, the range of the three-dimensional space indicating the area corresponding to the singular area ID comparison value in the two-dimensional coordinate is displayed as a singular range in a specific pattern. Efficient analysis result visualization device that can visualize the analysis results of data as a whole, eliminates unnecessary analysis trials, and extracts singularities quickly and reliably Can be provided.
以下に、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００の機能ブロック図である。
FIG. 1 is a functional block diagram of a multidimensional
図１を用いて、実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００の機能ブロックについて説明する。多次元情報可視化装置２００とは、エリアを有する所定の領域において取得される複数のパラメータ（すなわち、多次元のパラメータ）の情報を分析する場合に、まず、複数のパラメータの分析結果を１つの分析結果にまとめた情報を３次元空間上に表示し、１つの分析結果にまとめた情報をエリアと対応付けて表示し、ユーザが分析結果について全体を俯瞰することができるように可視化するものである。多次元情報可視化装置２００とは、エリアを有する所定の領域において取得される複数のデータについて分析し、分析した結果を可視化する分析結果可視化装置の一例である。
A functional block of the multidimensional
多次元情報可視化装置２００は、データ管理情報記憶部１３０、データ管理情報データベース（データ管理情報ＤＢ１５３）、条件設定部１０１、比較処理部１０２、比較結果データベース（比較結果ＤＢ１５５）、分析結果表示部１４０を備えている。
The multidimensional
データ管理情報記憶部１３０は、蓄積データＤＢ１５２に蓄積された複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置（データ管理情報ＤＢ１５３）に記憶する。
The data management
データ管理情報記憶部１３０は、データ管理部１００、空間定義部１１０を備えている。また、データ管理情報ＤＢ１５３は、地図データベース（地図ＤＢ１５０）、空間定義データベース（空間定義ＤＢ１５１）、蓄積データデータベース（蓄積データＤＢ１５２）、場所対応付けデータベース（場所対応付けＤＢ１５４）を備えている。
The data management
蓄積データＤＢ１５２には、日常の業務データや人の移動ログ、環境データの変化など、複数の種類のデータ（多次元のパラメータともいう）からなる大量のデータが蓄積されている。ここでは、所定の領域（例えば、空港ロビーフロア等）で取得された大量のデータが蓄積されているものとする。所定の領域は、一つでも複数でも構わない。地図ＤＢ１５０には、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されたデータが取得された所定の領域（場所）のフロア図（例えば、空港ロビーフロアのフロア図）を含む複数のフロア図のＣＡＤ図面が蓄積されている。
The accumulated
空間定義部１１０は、複数のデータが取得された所定の領域のフロア図（地図ＤＢ１５０のデータ）をもとに、人間が通過できない壁、パーティション、ドア等の位置、部屋の位置等の物理的な空間の他、チームごとの座席エリア、受付エリア、打合せコーナー、など、物理的に明確な境界はないが意味のある空間（以下、これらをエリアともいう）をエリアＩＤにより一意に識別できるように定義し、定義したエリアとエリアＩＤとを対応付けて空間定義ＤＢに格納する。すなわち、空間定義部１１０は、複数のデータが取得された所定の領域について、所定の領域内に存在するエリアを一意に識別するエリアＩＤを定義して、エリアＩＤとフロア図上の位置とを対応付けて空間定義ＤＢに格納する。詳細については後述する。
The
場所対応付けＤＢ１５４は、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データが取得されたエリアを示す情報と、空間定義部１１０により空間定義ＤＢにエリア毎に定義されたエリアＩＤとを対応付けた情報を記憶する。例えば、場所対応付けＤＢ１５４は、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データが取得されたエリアを示す情報と、空間定義部１１０により空間定義ＤＢにエリア毎に定義されたエリアＩＤとを対応付けるための対応付けテーブル等である。
The
例えば、エリアＩＤ＝６のエリア６に端末ＩＤ＝６の端末６が存在するとする。このとき、端末６で取得された蓄積データには、取得した端末（エリア）を示す情報として端末ＩＤ＝６と設定されている。このままでは、データ管理部１００は、いくつのエリアＩＤのエリアによって取得されたデータであるかわからない。場所対応付けＤＢ１５４には、端末６（端末ＩＤ＝６）はエリア６（エリアＩＤ＝６）に存在するという情報が格納されている。したがって、データ管理部１００は、空間定義ＤＢ１５１と、蓄積データＤＢ１５２と、場所対応付けＤＢ１５４とを管理することにより、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データをエリアＩＤに対応付けて管理することができる。
For example, it is assumed that the
データ管理部１００は、空間定義ＤＢ１５１と場所対応付けＤＢ１５４とに基づいて、蓄積データＤＢ１５２に記憶された複数のデータ（複数のデータ種別のデータ、多次元のデータ）を、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として管理する。データ管理部１００は、分析対象のデータが必要になった場合に、空間定義ＤＢ１５１と場所対応付けＤＢ１５４とに基づいて、蓄積データＤＢ１５２に記憶された複数のデータ（複数のデータ種別のデータ、多次元のデータ）から分析対象のデータを抽出することができるように管理する。
Based on the
条件設定部１０１は、分析対象のデータを分析するための分析条件を設定する。本実施の形態では、分析条件として、少なくとも分析対象の期間（分析対象期間４０１）を設定するものとする。また、条件設定部１０１は、分析対象期間４０１を所定の数に分割して分析するための単位時間４０２を設定する。条件設定部１０１は、データ管理情報記憶部１３０により記憶されたデータ管理情報（すなわち、データ管理情報記憶部１３０により管理されているデータ管理情報（空間定義ＤＢ１５１と場所対応付けＤＢ１５４とに基づいて管理されている蓄積データＤＢ１５２））から分析の対象となるデータ（分析対象データ４０４）を生成するための分析条件（分析対象期間４０１を含む）を入力装置により入力する。条件設定部１０１は、分析条件入力部の一例である。
The
本実施の形態の多次元情報可視化装置２００は、分析対象データ４０４を比較対象のデータ（比較対象データ４０５）と比較することにより、分析対象データ４０４の分析を行う。例えば、多次元情報可視化装置２００は、Ａ空港ロビーフロア（所定の領域、分析対象エリア）において２００９年１１月２０日の０時から２４時まで（分析対象期間４０１）に取得されたデータを分析対象データ４０４とし、Ｂ空港ロビーフロアの同じ期間に取得されたデータ（比較対象データ４０５）と比較することにより分析対象データ４０４を分析する。あるいは、多次元情報可視化装置２００は、分析対象データ４０４を、同じＡ空港ロビーフロアにおいて２００８年１１月２０日から２００９年１１月１９日までの１年間（比較対象期間４０３）に取得されたデータを統括したデータ（比較対象データ４０５）と比較することにより分析しても良い。さらに、入力された単位時間４０２が例えば２時間とすると、多次元情報可視化装置２００は、２００９年１１月２０日の０時から２４時までの分析対象データ４０４を、２時間毎に比較対象データ４０５と比較して分析していくことになる。そして、多次元情報可視化装置２００は、その分析結果を３次元空間グラフィックにより可視化して表示装置に表示する。
The multidimensional
条件設定部１０１は、分析対象のデータと比較するための比較対象条件を設定する。本実施の形態では、比較対象条件として、少なくとも比較対象のデータを設定するための比較対象期間４０３を設定するものとする。条件設定部１０１は、データ管理情報記憶部１３０により記憶されたデータ管理情報（すなわち、データ管理情報記憶部１３０により管理されているデータ管理情報（空間定義ＤＢ１５１と場所対応付けＤＢ１５４とに基づいて管理されている蓄積データＤＢ１５２））から比較の対象となるデータを生成するための比較条件（比較対象期間４０３を含む）を入力装置により入力する。条件設定部１０１は、比較条件入力部の一例である。
The
比較処理部１０２は、蓄積データＤＢ１５２の中から取得日時が条件設定部１０１（分析条件入力部）により入力された分析対象期間４０１内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データ４０４を生成する。ここで、単位時間４０２が入力されている場合には、分析対象期間４０１が単位時間４０２により所定の数に分割された複数の分析単位期間４０６の分析単位期間４０６毎に、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、分析単位期間４０６毎の複数の分析対象データ４０４を生成する。比較処理部１０２は、分析対象データ生成部の一例である。
The
また、比較処理部１０２は、蓄積データＤＢ１５２の中から取得日時が条件設定部１０１（比較条件入力部）により入力された比較対象期間４０３内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データ４０５を生成する。ここで、単位時間４０２が入力されている場合には、分析対象期間４０１が単位時間４０２により所定の数に分割された複数の分析単位期間４０６の各分析単位期間４０６毎に、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、各分析単位期間４０６毎の複数の比較対象データ４０５を生成する。比較処理部１０２は、比較対象データ生成部の一例である。
Further, the
比較処理部１０２は、生成した分析対象データ４０４と比較対象データ４０５（比較対象データ４０５は予め記憶装置に記憶されていてもよい）とを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値をエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置（比較結果ＤＢ１５５）に記憶する。
The
詳しくは、比較処理部１０２は、各分析単位期間４０６毎の分析対象データ４０４と、各分析単位期間４０６毎の比較対象データ４０５とを、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較する。比較処理部１０２は、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出する。ここで、比較値とは、分析対象データの比較対象データに対する変化率とする。比較処理部１０２は、算出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の変化率（比較値）を分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１として記憶装置（比較結果ＤＢ１５５）に記憶する。比較処理部１０２は、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を、分析単位期間かつエリアＩＤ毎に処理装置により集計して、分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２として記憶装置（比較結果ＤＢ１５５）に記憶する。比較処理部１０２は、エリアＩＤ毎比較値算出部の一例である。
Specifically, the
比較処理部１０２は、算出されたエリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置（比較結果ＤＢ１５５）に記憶する。
The
詳しくは、比較処理部１０２は、分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２と、所定の閾値とを処理装置により比較して、所定の閾値よりも高い値を示す分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率を特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３として記憶装置（比較結果ＤＢ１５５）に記憶する。比較処理部１０２は、特異エリアＩＤ比較値記憶部の一例である。
Specifically, the
分析結果表示部１４０は、３次元空間モデル表示部１０３（３次元空間モデルデータ生成部１０５、レンダリング部１０４）と、詳細データ条件設定部１２１と、詳細データ表示部１２２と、空間軸表示時間設定部１２３とを備えている。
The analysis
３次元空間モデル表示部１０３は、Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により所定の領域（例えば、空港ロビーフロア等）を表わし、Ｚ軸からなる１次元座標により分析対象期間４０１を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する。また、３次元空間モデル表示部１０３は、上述した３次元空間モデルの中で、２次元座標が比較結果ＤＢ１５５に記憶された特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示装置に表示する。
The three-dimensional space
詳しくは、３次元空間モデル表示部１０３は、３次元空間モデルの中で、２次元座標が比較結果ＤＢ１５５に記憶された特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応するエリアを示し、かつ、１次元座標が特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応する分析単位期間４０６を示す３次元空間の中の領域範囲を特異範囲として特定の模様で表示する。すなわち、３次元空間モデル表示部１０３は、分析結果としての３次元空間モデル（以下、分析結果３次元空間モデルと呼ぶ場合もある）を表示装置に表示する。
Specifically, the three-dimensional space
実際には上述した３次元空間モデル表示部１０３の処理は、３次元空間モデルデータ生成部１０５とレンダリング部１０４とにより以下のように行われる。
Actually, the above-described processing of the three-dimensional space
３次元空間モデルデータ生成部１０５は、Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により所定の領域（例えば、空港ロビーフロア等）を表わし、Ｚ軸からなる１次元座標により分析対象期間を表す３次元空間モデルを表示装置に表示するための３次元空間モデルデータを生成する。また、３次元空間モデルデータ生成部１０５は、３次元空間モデルの中で、２次元座標が比較結果ＤＢ１５５に記憶された特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応するエリアを示し、かつ、１次元座標が特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応する分析単位期間４０６を示す３次元空間の領域範囲を特異範囲として特定の模様で表示するための３次元空間モデルデータを生成する。
The three-dimensional space model
レンダリング部１０４は、３次元空間モデルデータ生成部１０５が生成した３次元空間モデルデータに基づいて、３次元空間モデルを３次元方向から俯瞰可能な３Ｄグラフィックとして表示装置に表示して分析結果を可視化する。
Based on the 3D space model data generated by the 3D space model
空間軸表示時間設定部１２３は、３次元空間モデル表示部により表示された分析結果３次元空間モデルの中から、選択された分析単位期間を入力する。空間軸表示時間設定部１２３は、分析結果３次元空間モデルを、入力した分析単位期間が示す時間軸で切り取った領域範囲（２次元平面）の層を、時間軸方向（縦方向）から見るような角度で表示装置に表示する。 The space axis display time setting unit 123 inputs the analysis unit period selected from the analysis result 3D space model displayed by the 3D space model display unit. The spatial axis display time setting unit 123 looks at the layer of the region range (two-dimensional plane) obtained by cutting the analysis result three-dimensional space model along the time axis indicated by the input analysis unit period from the time axis direction (vertical direction). Display on the display device at a proper angle.
詳細データ条件設定部１２１は、詳細データ条件を入力装置により入力して記憶装置に記憶する。詳細データ条件とは、３次元空間モデル表示部１０３により表示装置に特定の模様として表示された特異範囲についての詳細データを表示するための条件である。
The detailed data
詳細データ表示部１２２は、３次元空間モデルの中に表示された特異範囲の中から選択された選択特異範囲を入力装置により入力する。詳細データ表示部１２２は、選択特異範囲入力部の一例である。詳細データ表示部１２２は、入力した選択特異範囲に対応する分析単位期間４０６と選択特異範囲に対応するエリアＩＤとに基づいて、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を記憶装置より抽出する。詳細データ表示部１２２は、抽出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を、記憶装置に記憶した詳細データ条件にしたがってデータ種別毎に表示装置に表示する。詳細データ表示部１２２は、特異範囲詳細表示部の一例である。
The detailed
図２は、以下の実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００の外観の一例を示す図である。図２において、多次元情報可視化装置２００は、システムユニット９１０、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ・Ｒａｙ・Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶）の表示画面８０１を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋｅｙ・Ｂｏａｒｄ：Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。システムユニット９１０は、コンピュータであり、ファクシミリ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワーク９４２（ＬＡＮ）、ゲートウェイ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the appearance of a multidimensional
図３は、以下の実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００のハードウェア資源の一例を示す図である。図３において、多次元情報可視化装置２００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of hardware resources of the multidimensional
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
The
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４、表示装置９０１（表示画面８０１）などは、入力部、入力装置の一例である。また、入力装置としてタッチパネル等を備えていてもよい。また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。
A
通信ボード９１５は、ファクシミリ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、インターネット９４０、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。インターネット９４０或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、ゲートウェイ９４１は不用となる。
The
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、オペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
The
上記プログラム群９２３には、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」、「〜手段」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」として説明する情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」、「〜データベース」、「〜データ」の各項目として記憶されている。「〜ファイル」、「〜データベース」、「〜データ」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリになどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
The
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
In addition, the arrows in the flowcharts described in the following description of the embodiments mainly indicate input / output of data and signals. The data and signal values are the
また、以下に述べる実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、以下に述べる「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、以下に述べる「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
In addition, what is described as “to part” in the description of the embodiment described below may be “to circuit”, “to device”, “to device”, “means”, and “to step”. ”,“ ˜procedure ”, or“ ˜processing ”. That is, what is described as “˜unit” may be realized by firmware stored in the
図４は、実施の形態１における分析結果可視化処理を示すフロー図である。図４のフロー図に沿って、多次元情報可視化装置２００における分析結果可視化処理について説明する。
FIG. 4 is a flowchart showing the analysis result visualization process in the first embodiment. The analysis result visualization process in the multidimensional
ここでは、ユーザが、所定の領域として空港の出発ロビーのフロア（以下、空港ロビーフロア３００）の各エリアにおいて取得され、蓄積データＤＢ１５２に蓄積された複数のデータについて、多次元情報可視化装置２００により分析する場合を想定して説明する。
Here, the multi-dimensional
＜Ｓ１：データ管理情報記憶部１３０によるデータ管理処理＞
Ｓ１は、データ管理情報記憶部１３０によるデータ管理処理である。まず、空間定義部１１０の空間定義処理について説明する。
<S1: Data Management Processing by Data Management
S <b> 1 is a data management process performed by the data management
空間定義部１１０は、ユーザによる空間定義要求を入力装置により入力することにより起動される。ここでは、所定の領域として空港ロビーフロア３００を想定しているが、例えば、複数ある領域からユーザが選択した領域を所定の領域として分析を行うとしてもよい。
The
空間定義部１１０は、処理装置により、記憶装置に記憶されている地図ＤＢ１５０から所定の領域である空港ロビーフロア３００のＣＡＤデータを取得する。空間定義要求には、空港ロビーフロア３００を指定する情報が含まれているものとする。空間定義部１１０は、処理装置により、取得したＣＡＤ図面データから、建物の外壁や、フロア内の仕切り、部屋などを抽出する。空間定義部１１０は、処理装置により、空港ロビーフロア３００において、壁等の部分だけをＣＡＤ図面データから抽出した図面データ（地図図面データという）を記憶装置に記憶する。
The
図５は、空港ロビーフロア３００において、エリアの設定に必要となる部分だけを取り出し記憶装置に記憶した地図図面データを示す図である。空間定義部１１０は、エリアの設定に必要となる部分だけを取り出した地図図面データを用いて、図６に示す空間定義画面３５０を表示装置９０１に表示する。表示装置９０１に表示される空間定義画面３５０は、ユーザの入力により空間定義を設定することができる入力装置の一例である。
FIG. 5 is a diagram showing map drawing data in which only the part necessary for setting the area is extracted and stored in the storage device on the
図６は、空間定義部１１０による空間定義画面３５０の一例を示す図である。空間定義画面３５０では、ユーザにより空間定義の入力がなされる。例えば、ユーザは、空港ロビーフロア３００のＣＡＤ図面上には記載がない入口や、パーティションによる仕切り、またはカウンタや端末の設置位置などを、空間定義画面３５０上の図形データツール５０４（線分、図形など）により、追加設定することができる。あるいは、ユーザは、通行不可な位置を太線で示すために、図形データツール５０４から線分や図形を選択して、空間定義画面３５０上で通行可否の部分を設定することができる。このようにして、ユーザは、例えば、「カウンタや自動端末機があるエリアはその中には入ることができないので通行否の空間と定義する」といった空間定義の設定を空間定義画面３５０から行うことができる。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a space definition screen 350 by the
空間定義部１１０は、ユーザにより入力された空間定義のデータを、地図図面データ上の頂点データと線分データから成るベクターデータとして記憶装置に記憶（保持）する。
The
図６の空間定義画面３５０上において、各エリアに設定されている英数字記号がエリアＩＤである。エリアとは、例えば、空港ロビーフロア３００に存在する出入り口エリア、カウンタ端末エリア、発券機エリア、手荷物カウンタエリア等を意味する。エリアＩＤは、このようなエリアを空間定義画面３５０上（あるいは、空間定義ＤＢ１５１内）で一意に識別するための識別子である。エリアＩＤは、ユーザが空間定義を行うことにより自動的に付与されるとしてもよい。あるいは、ユーザが空間定義画面３５０上において、各エリアに対してエリアＩＤを入力することにより付与するとしてもよい。
On the space definition screen 350 in FIG. 6, the alphanumeric symbol set for each area is the area ID. The area means, for example, an entrance / exit area, a counter terminal area, a ticketing machine area, a baggage counter area, and the like existing on the
空間定義部１１０は、ユーザからのエリア属性設定要求を入力装置から入力して、各エリアＩＤに対して属性情報を対応させて空間定義ＤＢ１５１に記憶する。ユーザは、空間定義画面３５０上のエリア属性設定ツール５０２を用いて、エリア属性設定要求を入力装置から入力し、各エリアに対して属性情報を設定する。
The
以下に、空間定義部１１０により設定されるエリアの属性情報の一例について説明する。空間定義画面３５０において、エリアＩＤ１〜５が出発ロビーの出入口、エリアＩＤ６〜２５がカウンタ端末、エリアＩＤ３１〜４６が自動端末機、エリアＩＤＡ１〜Ｃ５がセキュリティゲート、エリアＩＤｆ１〜ｆ１０が搭乗ゲートを示すものとする。ユーザは、各エリアの属性情報（物理的属性：例えば、「座標軸上の位置」、「高さ」、「特定の部屋の一部」等の情報）、（意味的属性：「出発ロビー」、「２階」、「カウンタ」、「自動端末機」、「検査端末」等の情報）、手続のカテゴリ、通行可否等を、エリア属性設定ツール５０２を用いて定義することができる。
Hereinafter, an example of area attribute information set by the
図７は、実施の形態１における空間定義ＤＢ１５１（エリア属性情報テーブル）の一例である。エリアＩＤには、上述したようにエリアを一意に識別する識別子が設定される。「分類」には、エリアの意味的属性、例えば、カウンタ、検査端末、搭乗端末等の分類が設定される。「カテゴリ」には、手続きなどに関するカテゴリが定義（設定）可能であり、例えば、チェックイン、手荷物預け、検査処理、搭乗処理などといったカテゴリが設定される。「次のカテゴリ」には、そのエリアＩＤでの手続の次に、手続きすることができるカテゴリを定義（設定）可能であり、例えば、チェックインの次には「（手荷物、検査）」が、手荷物の次には「（検査）」が設定される。「アクセス」には、そのエリアに通行アクセスが可能かどうかが設定される。「時間条件」には、時間ごとのアクセスの可・否が設定される。ここでは、時間が入力されている部分のアクセスが可能である。「利用者条件」には、利用者ごとのアクセスの可・否が入力される。 FIG. 7 is an example of the space definition DB 151 (area attribute information table) in the first embodiment. As described above, an identifier for uniquely identifying an area is set in the area ID. In the “classification”, a semantic attribute of an area, for example, classification of a counter, an inspection terminal, a boarding terminal, or the like is set. In “Category”, categories relating to procedures and the like can be defined (set), and for example, categories such as check-in, baggage storage, inspection processing, boarding processing, and the like are set. In the “next category”, a category that can be processed can be defined (set) after the procedure with the area ID. For example, “(baggage, inspection)” after check-in, Next to baggage, “(inspection)” is set. In “Access”, whether or not traffic access to the area is possible is set. In the “time condition”, permission / invalidity of access for each time is set. Here, it is possible to access the part where the time is input. In “user condition”, permission / inhibition of access for each user is entered.
以上のように、空間定義部１１０は、ユーザから入力装置（表示装置９０１，空間表示画面３５０）を介して空間定義のためのデータを入力し、エリアＩＤと属性情報とを対応付けて空間定義ＤＢ１５１（エリア属性情報テーブル）に記憶する。
As described above, the
次に、Ｓ１の中の、データ管理部１００による蓄積データ管理処理について説明する。まず、蓄積データＤＢ１５２について説明する。空港では、乗客は空港ロビーフロア３００で搭乗手続きを行う場合に、処理を行う端末に乗客の登録カードや搭乗券の番号を入力する。また、カウンタでは、カウンタ端末に係員がデータを入力する。自動端末機の場合は、乗客が挿入したカードまたは航空券から各種番号を読み取る。このように端末において取得されたデータ（情報）は、空港システムのホストコンピュータに送信され、乗客の登録ＩＤ、予約状況、予約便の運航情報などが取得され、記憶装置（蓄積データＤＢ１５２）に蓄積される。また、乗客がチェックイン、手荷物預かりなどのそのエリア（場所）で必要な手続きを行うことにより、蓄積データＤＢ１５２に記憶されている乗客データには処理を行った端末の端末ＩＤ等が記憶（保存）される。
Next, the accumulated data management process by the
図８は、蓄積データＤＢ１５１に蓄積された蓄積データの一例を示す図である。図８は、端末ＩＤ６の端末において取得されるデータが蓄積される端末ＤＢ６０２を示す。端末ＤＢ６０２では、データ取得の時間帯として１０分間毎でデータを取得している。端末ＤＢ６０２では、１０分間に、処理した処理人数、処理にかかった時間である処理時間（総計）、チェックインした人数であるチェックイン数、処理内容による内訳（座席変更関連件数、アップグレード関連件数、手荷物預かり関連件数）、係員対応数等のデータが取得され記憶されている。ここで、処理人数、処理時間、チェックイン数、座席変更関連件数、アップグレード関連件数、手荷物預かり関連件数、係員対応数等をデータ種別５０１と呼ぶ。本実施の形態では、蓄積データＤＢ１５２には、空港ロビーフロア３００に存在する端末等のすべてのデータ取得手段についてのデータベース（例えば、端末ＤＢ６０２）が蓄積されているものとする。
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of accumulated data accumulated in the accumulated
場所対応付けＤＢ１５４は、空間定義部１１０により定義された空港ロビーフロア３００の各エリアを示すエリアＩＤと、蓄積データＤＢ１５２の中でデータの取得場所として格納されているエリアの情報とを対応付けるデータベースである。例えば、エリアＩＤ＝６のエリア６に、端末ＩＤ＝６の端末６が存在するとする。このとき、端末６で取得された蓄積データには、取得したエリアを示す情報として端末ＩＤ＝６と設定されている。このままでは、データ管理部１００は、この蓄積データがどのエリアによって取得されたデータであるかわからない。場所対応付けＤＢ１５４には、端末６（端末ＩＤ＝６）はエリア６（エリアＩＤ＝６）に存在するという情報が格納されている。これにより、データ管理部１００は、蓄積データがエリアＩＤ６（エリア６）で取得されたデータであることを管理できる。データ管理部１００は、空間定義ＤＢ１５１と、蓄積データＤＢ１５２と、場所対応付けＤＢ１５４とを関連付けて管理することにより、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データをエリアＩＤに対応付けて管理することができる。
The
例えば、端末自体が固定されておらず移動できる場合で、それぞれの端末の位置がわかる場合は、その処理を行った時点で端末ＩＤだけではなく、エリアＩＤ（場所）の情報も記録することで、処理（データ取得）と位置（データ取得エリア）を対応付けできる。 For example, when the terminal itself is not fixed and can be moved, and the position of each terminal is known, not only the terminal ID but also the area ID (location) information is recorded at the time of the processing. The processing (data acquisition) can be associated with the position (data acquisition area).
データ管理部１００は、ユーザが入力装置を用いて入力した場所対応付け要求に基づいて、場所対応付けＤＢ１５４に場所対応付け情報を記憶・更新する。あるいは、システムとして予め場所対応付け情報を場所対応付けＤＢ１５４に記憶していてもよい。したがって、データ管理部１００は、場所対応付けＤＢ１５４に記憶された情報に基づいて、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている端末ＤＢ６０２と、空間定義ＤＢ１５１に定義されているエリアＩＤとを対応付けて管理することができる。
The
本実施の形態では、エリアを可視化モデルの１つの単位として定義したが、これは部屋単位、オフィスの机単位等、様々な空間単位としてエリアを定義づけることが可能である。また、壁など物理的なものでは仕切られていない論理的な空間も、エリアとして定義可能である。 In this embodiment, the area is defined as one unit of the visualization model. However, it is possible to define the area as various space units such as a room unit and an office desk unit. In addition, a logical space that is not partitioned by a physical object such as a wall can be defined as an area.
以上のように、蓄積データＤＢ１５２には、多くの処理が日々空港ごとに処理され、取得されたデータが蓄積される。これらの蓄積データは、エリア（場所）と取得時間（時間）に関連した処理のデータである。多次元情報可視化装置２００は、これらの蓄積データを全体的に俯瞰できるように、時間軸と空間軸（２次元の領域）に対応付けて可視化し、多数（多次元）のパラメータ（複数のデータ種類のデータ）の関係性を表現することができ、ユーザが多数（多次元）のパラメータ（複数のデータ種類のデータ）を分析しやすくするものである。
As described above, in the accumulated
＜Ｓ２：条件設定部による分析条件入力処理・比較条件入力処理＞
図４に戻り説明を続ける。Ｓ２において条件設定部１０１により、分析条件入力処理・比較条件入力処理がなされる。
<S2: Analysis Condition Input Process / Comparison Condition Input Process by Condition Setting Unit>
Returning to FIG. In S2, the
ここで、時間と空間（ここではエリアを含む所定の領域を意味する）以外の残りのパラメータ（全データ種別の各データ種別）（以下、Ｒ−ＰＡＲ（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ））を１つの次元で表すための関数を評価関数（例えば、変化率（比較値の一例））と呼ぶ。Ｒ−ＰＡＲを一つの次元で、時空間上に表現することにより、ユーザは時間と空間の関係性を保った上で、全パラメータ（全種類のデータ）の状態を俯瞰できる。ユーザがどのような観点で俯瞰するかは、ユーザの分析の目的により異なる。したがって、多次元情報可視化装置２００では、Ｒ−ＰＡＲの比較の仕方を目的によってユーザが選択することができるインタフェースを設ける必要がある。それが、以下に説明する多次元情報可視化装置２００における分析条件入力処理及び比較条件入力処理である。
Here, the remaining parameters (each data type of all data types) (hereinafter referred to as R-PAR (remaining parameters)) other than time and space (which means a predetermined region including an area here) are expressed in one dimension. A function for this is called an evaluation function (for example, a change rate (an example of a comparison value)). By expressing R-PAR in one dimension on time and space, the user can look down on the state of all parameters (all types of data) while maintaining the relationship between time and space. From what viewpoint the user looks down depends on the purpose of the user's analysis. Therefore, in the multidimensional
条件設定部１０１は、入力装置により分析条件を入力する。また、条件設定部１０１は、入力装置により比較条件を入力する。例えば、条件設定部１０１は、条件設定画面を表示装置９０１の表示画面８０１に表示して、条件設定画面を介してユーザからの分析条件・比較条件を入力する。
The
図９は、実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００の表示画面８０１を示す図である。本実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００では、図９（ａ）から図９（ｆ）の順番で表示画面８０１が遷移するとしてもよい。あるいは、図９（ａ）から図９（ｆ）に示す６つのウィンドウが表示画面８０１に同時に表示されるとしてもよい。また、あるいは、図９（ａ）から図９（ｃ）に示す３つのウィンドウが表示画面８０１に同時に表示され、次に、図９（ｄ）から図９（ｆ）に示す３つのウィンドウが表示画面８０１に同時に表示されるとしてもよい。また、多次元情報可視化装置２００は複数の（例えば、６つの、あるいは６つ以上の）表示装置９０１（表示画面８０１）を有し、図９（ａ）から図９（ｆ）に示す６つのウィンドウを、それぞれ別々の表示装置９０１（表示画面８０１）に同時に表示するとしてもよい。
FIG. 9 is a diagram showing a
図９（ａ）は、条件設定画面を示す図である。分析の対象となる蓄積データＤＢ１５２には、上述したように、空港ロビーフロア３００におけるすべてのデータ取得手段（端末）の端末ＤＢ６０２が蓄積されている。
FIG. 9A shows a condition setting screen. As described above, the terminal DB 602 of all data acquisition means (terminals) on the
例えば、２００８年１１月２０日の午前６時から８時の時間帯に、２機のフライトの遅延が発生したとする。このとき、多次元情報可視化装置２００のユーザは、遅延の原因を追究するために、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されているこの日（２００８／１１／２０）の蓄積データと、その前の過去１年間の蓄積データとを比較するものとする。このとき、ユーザは、分析対象データ４０４（以下、検証データともいう）として、２００８年１１月２０日のＲ−ＰＡＲを２時間ごとに集計したデータとし、比較対象となるデータは、過去１年間の毎日のＲ−ＰＡＲを２時間ごとに集計したデータを要約したデータとする。
For example, assume that two flights are delayed in the time zone from 6 am to 8 am on November 20, 2008. At this time, in order to investigate the cause of the delay, the user of the multidimensional
条件設定部１０１は、処理装置を用いて条件設定画面を表示装置に表示する。ユーザは、キーボード、タッチパネル、マウス等を操作することにより、条件設定画面に分析条件の値を入力（設定）していく。分析対象期間４０１には、「０８／１１／２０」が入力される。「０８／１１／２０」は、「２００８年１１月２０日の０時から２４時」を意味する。単位時間４０２には、２時間が設定される。比較パラメータには、「ＡＬＬ」が設定される。デフォルトを「ＡＬＬ」としてもよい。比較パラメータとは、比較したいデータ種別５０１を意味し、端末ＤＢ６０２の処理人数、処理時間、チェックイン数、座席変更関連件数、アップグレード関連件数、手荷物預かり関連件数、係員対応数すべてのデータ種別５０１について比較することを意味する。比較パラメータは、デフォルトでは、すべてのＲ−ＰＡＲを使う「ＡＬＬ」としているが、その中から比較するパラメータを選択して、ここで指定することも可能である。
The
ユーザは、対象とするパラメータの次元（データのデータ種別の数）を減らすことで、分析結果を理解しやすくなる。また、条件設定画面において、ユーザがエリア（空間）についても、あるエリアを対象外として設定することを可能としてもよい。これにより、特異性の高い空間だけを可視化することが可能である。 The user can easily understand the analysis result by reducing the dimension of the target parameter (the number of data types of data). In addition, on the condition setting screen, the user may be able to set an area (space) as a non-target area. Thereby, it is possible to visualize only a highly specific space.
代表関数には、「総計」を設定する。代表関数とは、「２００８年１１月２０日の０時から２４時」において単位時間４０２「２時間」毎のデータをどのように集計するかを示すものである。ここでは、分析対象データとして、２００８年１１月２０日の０時から２４時のデータを２時間毎に「総計」したデータで分析することを意味している。 “Total” is set as the representative function. The representative function indicates how to collect data for each unit time 402 “2 hours” at “00:00 to 24:00 on November 20, 2008”. In this case, as analysis target data, it means that the data from 0:00 to 24:00 on November 20, 2008 is analyzed with data “totaled” every two hours.
ユーザは、キーボード、タッチパネル、マウス等を操作することにより、条件設定画面に比較条件の値を入力（設定）する。比較対象期間４０３には、「０７／１１／２０−０８／１１／２０」が入力される。「０７／１１／２０−０８／１１／２０」は、「２００７年１１月２０日の０時〜２００８年１１月２０日の２４時」を意味する。さらに、ユーザは、条件設定画面により、絞込み条件「無し」、要約関数「平均値」、評価関数「変化率」、評価対象「値」を選択して設定する。 The user inputs (sets) the value of the comparison condition on the condition setting screen by operating a keyboard, a touch panel, a mouse, and the like. In the comparison target period 403, “07/11 / 20−08 / 11/20” is input. “07/11 / 20−08 / 11/20” means “from 00:00 on November 20, 2007 to 24:00 on November 20, 2008”. Furthermore, the user selects and sets the narrow-down condition “none”, the summary function “average value”, the evaluation function “change rate”, and the evaluation target “value” on the condition setting screen.
上記のように分析条件と比較条件が入力された場合、多次元情報可視化装置２００では、分析対象データ４０４と比較対象データ４０５との比較単位は２時間であり、全パラメータ（全データ種別）について比較する。
When the analysis condition and the comparison condition are input as described above, in the multidimensional
比較対象データ４０５の元のデータ（すなわち、０７／１１／２０−０８／１１／２０の１年間のデータ）は、日々について比較するとデータ取得の間隔等に違いがあり得るが、例えば、１日、半日等の枠組みでまとめるなど、要約関数により要約した一つのデータを求める。また、各々のデータ（各データ種別のデータ）はデータの単位がそれぞれ違うが、検証データと比較対象データの各々のパラメータ同士で評価する関数と対象を決める。例えば、「ある時間ごとの値」「ある時間ごとの傾き」等を評価の対象とし、評価関数を変化率とし、これについて比較してもよい。評価関数としては、変化率に限らず、最大値、最小値、など他の関数でも良い。比較対象も値（Ｘ軸ごとのＲ−ＰＡＲの差分の絶対値）以外、距離（Ｘ軸ごとのＹ軸の差分の二乗の総和の平方根）、最大値、最小値、傾き、などでも良い。選択可能なものをプルダウンでユーザが選択することができるものとする。 The original data of the comparison target data 405 (i.e., data for one year of 07/11 / 20-08 / 11/20) may have a difference in data acquisition intervals when compared for each day. One data summarized by the summarization function is obtained, for example, by summarizing in a half-day framework. Each data (data of each data type) has a different data unit, but the function and target to be evaluated are determined by each parameter of the verification data and the comparison target data. For example, “value at every certain time”, “gradient at every certain time” or the like may be evaluated, and the evaluation function may be set as the rate of change, which may be compared. The evaluation function is not limited to the rate of change, and other functions such as a maximum value and a minimum value may be used. The comparison target may also be a distance (the square root of the sum of the squares of the differences in the Y-axis for each X axis), a maximum value, a minimum value, a slope, etc., other than the value (the absolute value of the R-PAR difference for each X-axis). It is assumed that the user can select what can be selected by pull-down.
比較対象データについては、１年間分の日々のデータを検証データと比較するために、一つの値として要約するのが要約関数である。要約関数が平均値の場合は、１年間の日々のデータを２時間ごと同じ時間帯について総和し、日数で割って平均したものである。要約関数は平均値に限らず、他に、最大値、最小値、標準偏差などその他の関数を選択肢として用意し、ユーザに選択させることが可能である。 For the comparison target data, the summarizing function summarizes the daily data for one year as one value in order to compare with the verification data. When the summarizing function is an average value, the daily data for one year is summed for the same time zone every two hours, and is divided and averaged. The summary function is not limited to the average value, and other functions such as a maximum value, a minimum value, and a standard deviation can be prepared as options and can be selected by the user.
条件設定部１０１は、上述したように入力装置により分析条件及び比較条件を入力して、記憶装置に記憶する。
As described above, the
＜Ｓ３：比較処理部による分析対象データ生成処理及び比較対象データ生成処理＞
比較処理部１０２は、処理装置により、蓄積データＤＢ１５２に記憶されている蓄積データの中からデータ取得日時が分析対象期間４０１（すなわち、２００８／１１／２０の０時から２４時）内にあるデータを抽出する。比較処理部１０２は、処理装置により、抽出した蓄積データを、分析単位期間４０６かつエリアＩＤかつデータ種別５０１毎に処理装置により集計し、分析単位期間毎の複数の分析対象データ４０４を生成して記憶装置に記憶する。
<S3: Analysis Target Data Generation Processing and Comparison Target Data Generation Processing by Comparison Processing Unit>
The
比較処理部１０２は、処理装置により、蓄積データＤＢ１５２に記憶されている蓄積データの中からデータ取得日時が比較対象期間４０３（すなわち、２００７／１１／２０の０時から２００８／１１／２０の２４時まで）内にあるデータを抽出する。比較対象期間４０３（すなわち、２００７／１１／２０の０時から２００８／１１／２０の２４時まで）内にあるデータは、１年分のデータであるためばらつきがある。比較処理部１０２は、処理装置を用いて、要約関数（ここでは平均値）に基づき１年分のデータを計算し、１日分のデータにまとめる。例えば、要約関数として平均値が指定されているので、比較処理部１０２は、処理装置により、１年分のデータについて、分析単位期間４０６毎の平均値を算出する。比較処理部１０２は、算出した分析単位期間４０６毎の平均値を、複数の比較対象データ４０５として記憶装置に記憶する。
The
＜Ｓ４：比較処理部による比較処理＞
＜Ｓ５：比較処理部による比較結果記憶処理＞
比較処理部１０２（エリアＩＤ毎比較値算出部）は、分析単位期間毎の複数の分析対象データ４０４と、記憶装置に記憶された分析単位期間毎の複数の比較対象データ４０５（すなわち、算出した分析単位期間４０６毎の平均値を複数の比較対象データ４０５としたもの）とを、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎に各々処理装置により比較する。比較処理部１０２は、比較結果に基づいて、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出する。比較値は、比較条件により入力された評価関数であり、入力された内容により算出方法が異なる。ここでは、評価関数として、変化率が指定されているので比較値は変化率を算出するものとする。
<S4: Comparison Processing by Comparison Processing Unit>
<S5: Comparison Result Storage Processing by Comparison Processing Unit>
The comparison processing unit 102 (comparison value calculation unit for each area ID) has a plurality of analysis target data 404 for each analysis unit period and a plurality of comparison target data 405 for each analysis unit period stored in the storage device (that is, calculated). The average value for each analysis unit period 406 is set as a plurality of comparison target data 405) and is compared by the processing device for each analysis unit period, area ID, and data type. The
比較処理部１０２は、算出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を記憶装置に記憶する。比較処理部１０２は、算出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を分析単位期間かつエリアＩＤ毎に処理装置により集計する。すなわち、比較処理部１０２は、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎に算出された分析対象データ４０４の比較対象データ４０５に対する変化率を、データ種別５０１を１つにまとめて集計する。これにより、複数のデータ種別５０１のデータに関する変化率が、１つのデータに関する変化率にまとめられる。比較処理部１０２は、集計した変化率を分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２として記憶装置に記憶する。ここで、変化率を集計するとは、例えば、変化率の平均値を算出することである。
The
比較処理部１０２（特異エリアＩＤ比較値記憶部）は、分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２と、所定の閾値とを処理装置により比較する。所定の閾値とは、予めシステム設計上設定されている変化率の閾値でも良いし、あるいは、ユーザにより指定されて記憶装置に記憶されている閾値でも良い。システムとして、変化率に異常があると判断するための変化率の閾値である。比較処理部１０２は、所定の閾値よりも高い値を示す分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２を判別し、判別した分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２を特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３として記憶装置に記憶する。
The comparison processing unit 102 (single area ID comparison value storage unit) compares the analysis unit period and the change rate 702 for each area ID with a predetermined threshold by the processing device. The predetermined threshold value may be a threshold value of a change rate set in advance in system design, or may be a threshold value specified by the user and stored in the storage device. This is a change rate threshold for determining that the change rate is abnormal as a system. The
つまり、多次元情報可視化装置２００では、条件設定部１０１により分析条件・比較条件を設定し、利用する関数（代表関数、評価関数、要約関数等）を決定して、比較処理部１０２により以下の処理を行って、比較結果を比較結果ＤＢ１５３に格納する。
（１）分析対象データ４０４を、２時間（分析単位期間）毎、空間定義（エリアＩＤ）毎に代表関数（総計）を計算する。
（２）同様に、比較対象データ４０５についても、２時間（分析単位期間）毎、空間定義（エリアＩＤ）毎の代表関数（総計）を１年分求めて、その値を日数で割って平均（要約関数）をとる。
That is, in the multidimensional
(1) For the analysis target data 404, a representative function (total) is calculated every 2 hours (analysis unit period) and every space definition (area ID).
(2) Similarly, for the comparison target data 405, a representative function (total) for each two hours (analysis unit period) and each space definition (area ID) is obtained for one year, and the value is divided by the number of days and averaged. (Summary function).
さらに、多次元情報可視化装置２００では、処理装置を用いて、２時間（分析単位期間）毎に、（１）（２）の値を比較し、分析対象データ４０４の比較対象データ４０５に対する変化率（評価関数）を算出する。
Furthermore, in the multidimensional
多次元情報可視化装置２００は、例えば、変化率が大きいものを、特異度高として、高・中・低の３種類で分類することが可能である。このとき、多次元情報可視化装置２００は、例えば、変化率の閾値を予め記憶装置に記憶しておく。変化率を３種類に分類するためには、３種類の閾値を記憶装置に記憶しておく。
The multidimensional
あるいは、多次元情報可視化装置２００は、評価関数により得られた結果を比較し、全パラメータの変化率を総計して、その値により、大きい方から１／３の範囲、１／３から２／３の範囲、それ以外の３つに分け、それぞれを特異度高・中・低としてもよい。また、変化率の分類の割合を変えても良いし、閾値を設定して分類してもよい。また、（１）（２）の検証においては、変化率以外の算出を利用してもよいし、絞り込み条件等により入力された変数によって重み付けをして比較を行ってもよい。
Alternatively, the multidimensional
＜Ｓ６：３次元空間モデル表示処理＞
３次元空間モデル表示部１０３は、Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により所定の領域（すなわち空港ロビーフロア３００）を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により分析対象期間４０１（すなわち、２００８／１１／２０の０：００〜２４：００）を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する。また、３次元空間モデル表示部１０３は、Ｚ軸からなる１次元座標により分析対象期間４０１（すなわち、２００８／１１／２０の０：００〜２４：００）を分析単位期間４０６に区切って表示装置に表示する。
<S6: Three-dimensional space model display process>
The three-dimensional space
３次元空間モデル表示部１０３は、底面が空港ロビーフロア３００の地図であり縦軸が分析対象期間の時間軸である時空間の３次元空間モデルの中で、底面（２次元座標）が特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応するエリアを示すとともに時間軸（１次元座標）が特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応する分析単位期間４０６を示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する。すなわち、３次元空間モデル表示部１０３は、分析結果を可視化したモデルとして３次元空間モデルを表示装置９０１に表示する。
The three-dimensional space
上述したように、実際には、３次元空間モデルデータ生成部１０５が、処理装置により、分析結果である３次元空間モデルを表示装置９０１に表示するための３次元空間モデルデータを生成し、レンダリング部１０４が、３次元空間モデルデータ生成部１０５により生成された３次元空間モデルデータに基づいて表示装置９０１に３次元空間モデルを表示する。以下では、説明の簡単のため、３次元空間モデル表示部１０３が表示装置９０１に３次元空間モデルを表示するものとして説明する。
As described above, the three-dimensional space model
図９（ｂ）は、分析結果である３次元空間モデルを表示装置９０１に表示した状態を示す。つまり、図９（ｂ）は、分析対象データ４０４（検証データＡ）の分析結果を可視化したものである。以下に、図９を用いて、３次元空間モデル表示部１０３の処理についてさらに説明する。
FIG. 9B shows a state in which a three-dimensional space model as an analysis result is displayed on the
図９（ａ）の条件設定画面において分析条件・比較条件が設定され「比較」ボタンが押されると、表示装置９０１の表示画面８０１には図９（ｂ）に示すように、分析結果としての３次元空間モデルが表示される。
When an analysis condition / comparison condition is set on the condition setting screen in FIG. 9A and the “compare” button is pressed, the
３次元空間モデル表示部１０３は、Ｘ軸−Ｙ軸からなる２次元平面に分析対象の所定の領域である空港ロビーフロア３００の地図図面を表示する。３次元空間モデル表示部１０３は、空港ロビーフロア３００の地図図面上にエリアを区別できるように表示する。３次元空間モデル表示部１０３は、縦軸を時間軸として表示し、画面の時間軸に対応する位置に分析対象期間４０１を示す時間帯表示を表示する。３次元空間モデル表示部１０３は、時間帯表示の分析対象期間４０１を単位時間４０２で区切って１つの層の各々を各分析単位期間４０６として表示画面８０１に表示する。そして、３次元空間モデル表示部１０３は、３次元空間モデルを各分析単位期間を１つのレイヤー（層）として表示する。すなわち、１つのレイヤーは、底面が空港ロビーフロア３００の地図図面に対応し高さが分析単位期間に対応した層である。３次元空間モデルは、各分析単位期間のレイヤーが分析対象期間分重なって構成されているともいえる。そして、３次元空間モデル表示部１０３は、分析単位期間かつエリアＩＤ毎の領域範囲ごとに異なる模様や色や濃さで区別して表示することができる。
The three-dimensional space
３次元空間モデル表示部１０３は、３次元空間モデルにおいて、特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３に対応する分析単位期間かつエリアＩＤの領域範囲を、特定の模様（色や濃さを含む）で表示する。図９（ｂ）において、黒く表示されている箇所が特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３を算出した分析単位期間かつエリアＩＤの領域範囲（特異範囲）である。
In the three-dimensional space model, the three-dimensional space
３次元空間モデル表示部１０３は、例えば、所定の閾値を越えた特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率７０３の値により、特異範囲の模様を変えてもよい。例えば、変化率が所定の閾値を越えた分を３つの範囲（特異度高、特異度中、特異度低）に分割して、例えば、特異度高の場合は塗りつぶし、特異度中の場合は細かい斜線模様、特異度低の場合は粗いドット模様等の差を付けて表示画面８０１に表示する。
The three-dimensional space
言い換えると、３次元空間モデル表示部１０３は、比較処理部１０２により得られ記憶装置に記憶されている空間領域ごとの変化率を、対応する空間領域の色（模様）として３次元空間モデルに表示する３次元空間モデルを生成して表示画面８０１に表示する。３次元空間モデル表示部１０３は、分析単位期間４０６を一つのレイヤー（層）として表示する。各レイヤーについて分析条件・比較条件に沿って得た分析結果を可視化し、２次元平面の地図上に各レイヤーを重ねることにより、２００８／１１／２０の一日分の分析結果を時空間情報として示す。
In other words, the three-dimensional space
また、３次元空間モデル表示部１０３は、表示した分析結果３次元空間モデルを、時空間軸での縦方向、横方向の回転をして可視化することを可能とする。従って、ユーザは、一方向だけではなく、斜めから、または横からでも俯瞰することができる。また、ユーザは、図１０（ｂ）に示す３次元空間モデル表示を上からみることで、２００８／１１／２８の一日を通した俯瞰も可能である。
Further, the three-dimensional space
次に、図９（ｃ）について説明する。ユーザは、図９（ｂ）の表示画面８０１に表示された３次元空間モデルを俯瞰して、例えば、分析単位期間「６：００〜８：００」のレイヤーに特異度が高い部分が多いので、分析単位期間「６：００〜８：００」のレイヤーについてさらに分析したいと考える。
Next, FIG. 9C will be described. The user looks down on the three-dimensional space model displayed on the
空間軸表示時間設定部１２３は、ユーザにより表示画面８０１上の時間帯表示の分析単位期間「６：００〜８：００」が選択され、「実行」ボタンが押下されると、選択された分析単位期間に対応するレイヤー（空間軸）を表示画面８０１に表示する。図９（ｃ）に示すように、空間軸表示時間設定部１２３は、分析単位期間「６：００〜８：００」に対応するレイヤー（空間軸）を、２次元平面的に表示画面８０１に表示する。
The space axis display time setting unit 123 selects the analysis unit selected when the analysis unit period “6:00 to 8:00” of the time zone display on the
空間軸表示時間設定部１２３は、３次元空間モデル表示部１０３により表示された分析結果３次元空間モデルの中から、選択された分析単位期間を入力する。すなわち、空間軸表示時間設定部１２３は、ユーザからの分析単位期間レイヤー表示要求を入力装置から入力する。空間軸表示時間設定部１２３は、分析結果３次元空間モデルを、入力した分析単位期間が示す時間軸で切り取った領域範囲（２次元平面）の層を、上から見るように表示画面８０１に表示する。
The space axis display time setting unit 123 inputs the analysis unit period selected from the analysis result 3D space model displayed by the 3D space
多次元情報可視化装置２００では、２時間を一つの単位として比較している場合は、この時間帯の中では変化がないため、比較単位ごとに１枚の２次元イメージとして表示可能である。ここでは、模様で違いを表しているが、色違いで表現しても、同じ色で彩度を変えて表現しても良い。多次元情報可視化装置２００では、一番下に、空港ロビーフロア３００の地図図面があり、その上に、２時間ごとのデータ（レイヤー）を重ねて表示する。図９（ｂ）では、１日のうち、朝方と夕方が、過去１年と比較して特異度が高い傾向にあることを示している。そこで、朝６時〜８時を切り出して朝６時〜８時のレイヤーを地図上に置いた図を表示画面８０１に表示したものが、図９（ｃ）である。
In the multidimensional
図９（ｂ）に示す３次元空間モデルでは、例えば、特異度が高いものほど不透明にする等によって、ユーザが表示画面８０１に表示された３次元空間モデルを時空間軸上で俯瞰したときに、ユーザの視点の奥にあるものでも特異度が高いものが見えるため、様々な角度から俯瞰して、全貌を確認することができる。
In the three-dimensional space model shown in FIG. 9B, for example, when the user looks down on the space-time axis on the three-dimensional space model displayed on the
ただし、図９（ｂ）に示す３次元空間モデルで表示された特異度は、過去と比べて、その時間帯のその場所の特異性が高いということを示しているだけであり、どのパラメータ（データ種別）が、どのように特異性を有しているかということまでは示していない。 However, the specificity displayed in the three-dimensional space model shown in FIG. 9B only indicates that the specificity of the place in the time zone is higher than the past, and which parameter ( It does not show how the data type has specificity.
＜Ｓ７：詳細データ条件設定処理及び詳細データ表示処理＞
次に、図９（ｄ），（ｅ），（ｆ）について説明する。図９（ｄ），（ｅ），（ｆ）では、図９（ｃ）の表示画面８０１の状態から、さらにどのパラメータが、どのように特異かということを詳細に表示する方法（詳細データ表示方法）について説明する。
<S7: Detailed Data Condition Setting Process and Detailed Data Display Process>
Next, FIGS. 9D, 9E and 9F will be described. 9D, 9E, and 9F, a method (detailed data display) for displaying in detail which parameters are unique from the state of the
まず、詳細データ表示処理の前提条件として、どのような詳細データを表示するかの詳細データ条件を入力する詳細データ条件設定処理が行われる。 First, as a precondition for the detailed data display process, a detailed data condition setting process for inputting a detailed data condition indicating what kind of detailed data is to be displayed is performed.
詳細データ条件設定部１２１は、表示画面８０１等の入力装置から詳細データ条件を入力する。図９（ｄ）は、詳細データ条件設定画面である。ここでは、分析１、分析２の２種類の詳細データ条件を設定できるものとしているが、より多くの詳細データ条件を設定できるようにしてもよい。
The detailed data
分析１詳細データ表示は、図９（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示画面において、ユーザによりエリアが選択されると、選択されたエリアについての詳細データを表示するものである。また、分析２詳細データ表示は、図９（ｅ）の分析１詳細データ表示画面において、ユーザによりパラメータ（データ種別）が選択されると、選択されたパラメータ（データ種別）についての詳細データを表示するものである。
In the
詳細データ条件設定部１２１は、表示画面８０１に分析１詳細データ条件設定画面と分析２詳細データ条件設定画面と表示する。分析１詳細データ条件設定画面と分析２詳細データ条件設定画面とは、予め記憶装置に記憶されている。詳細データ条件設定画面の、入力例について説明する。分析１では、グラフ種類、Ｘ軸、Ｘ軸条件、Ｙ軸、閾値を入力する。分析２では、グラフ種類、Ｘ軸、Ｙ軸を入力する。
The detailed data
図９（ｄ）の詳細データ条件設定画面の分析１の条件設定では、グラフ種類には、複数種類のグラフ表示がプルダウン等により選択されて設定される。ここでは「棒グラフ」が設定されている。Ｘ軸には、「比較パラメータ」が設定されている。Ｘ軸条件には、「閾値以上」が設定されている。すなわち、Ｘ軸の属性には、比較パラメータのうち、指定された閾値以上の変化率を有する比較パラメータについてＸ軸に表示することを意味している。Ｙ軸には、「評価関数（ここでは変化率）」が設定されている。閾値には、「１．１０」の値が設定されている。
In the condition setting of
また、図９（ｄ）の詳細データ条件設定画面の分析２の条件設定では、グラフ種類には、「折れ線グラフ」が設定されている。Ｘ軸には、「時刻」が設定されている。Ｙ軸には、「処理人数」が設定されている。
In addition, in the condition setting of
例えば、図９（ｃ）（ｅ）（ｆ）で示した表示の流れがデフォルトとなるように、分析１詳細データ条件設定画面と分析２詳細データ条件設定画面と（図９（ｄ））の網掛け部分に予め設定値を表示してもよい。これらの設定は、ユーザによって変更可能としてもよい。
For example, the
以上のように、詳細データ条件設定部１２１は、表示画面８０１の詳細データ条件設定画面を介して詳細データ条件を入力する。詳細データ条件設定部１２１は、入力した詳細データ条件を記憶装置に記憶する。
As described above, the detailed data
次に、詳細データ表示部１２２により、詳細データ表示処理について説明する。
Next, detailed data display processing by the detailed
詳細データ表示部１２２は、３次元空間モデルの中に表示された特異範囲（分析単位期間かつエリアＩＤ毎の領域範囲）の中から選択された選択特異範囲（ここではエリア６）を入力装置（図９（ｃ）の表示画面８０１）を介して入力する。詳細データ表示部１２２は、選択特異範囲入力部の一例である。
The detailed
詳細データ表示部１２２は、選択された選択特異範囲（ここでは６：００〜８：００のエリア６）に対応する分析単位期間４０６（６：００〜８：００）とエリアＩＤ（６）とを決定する。詳細データ表示部１２２は、決定した分析単位期間４０６（６：００〜８：００）でありかつエリアＩＤ（６）の分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を記憶装置から抽出する。
The detailed
詳細データ表示部１２２は、抽出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を詳細データ表示条件にしたがって、データ種別５０１毎に表示装置に表示する。詳細データ表示部１２２は、特異範囲詳細表示部の一例である。
The detailed
上述した詳細データ表示部１２２の処理を、図９（ｃ）（ｅ）（ｆ）の表示画面８０１の流れに沿って説明する。
The process of the detailed data display
まず、ユーザは、図９（ｃ）の表示画面８０１において、詳細データを表示したいエリアをカーソル等により選択する。ここでは、ユーザによりエリア６（エリアＩＤ＝６のエリア）が選択され「実行」ボタンが押下される。これにより、詳細データ表示部１２２は、ユーザからの分析１詳細データ表示要求を入力する。つまり、ユーザがあるエリアを選択して「実行」ボタンを押下するで、分析１詳細データ表示要求が詳細データ表示部１２２に入力される。
First, on the
詳細データ表示部１２２は、ユーザからの分析１詳細データ表示要求を入力し、予め記憶装置に記憶されている分析１詳細データ条件にしたがって、詳細データ表示処理を行う。詳細データ表示部１２２は、Ｘ軸に分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１が閾値（１．１０）を越えるデータ種別（パラメータ）を表示し、Ｙ軸には対応する分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率７０１を棒グラフで表示する。この分析１表示により、ユーザは、分析対象期間６：００〜８：００のエリア６（カウンタ６）で取得された分析対象データについて、過去と比較して特異性の高いデータ種別の詳細についてさらに分析することができる。詳細データ表示部１２２は、エリア６において特異性（７０１）が高かったデータ種別（パラメータ）を高い順に示す。あるいは低い順に表示してもよい。
The detailed
次に、ユーザは、図９（ｅ）の表示画面８０１において、さらに詳細データを表示したいデータ種別（パラメータ）をカーソル等により選択する。ここでは、ユーザにより処理人数が選択され「実行」ボタンが押下される。これにより、詳細データ表示部１２２は、ユーザからの分析２詳細データ表示要求を入力する。つまり、ユーザにより分析１詳細データ表示画面においてグラフのあるパラメータを選択し「実行」ボタンが押下されると、分析２詳細データ表示要求が詳細データ表示部１２２に入力される。
Next, on the
詳細データ表示部１２２は、ユーザからの分析２詳細データ表示要求を入力し、予め記憶装置に記憶されている分析２詳細データ条件にしたがって、詳細データ表示処理を行う。詳細データ表示部１２２は、「処理人数」に対する分析２詳細データ表示要求を入力すると、分析２詳細データ条件にしたがって、Ｘ軸を分析単位期間（６：００〜８：００）とし、Ｙ軸を処理人数とした詳細時間毎の処理人数の変化を折れ線グラフにして表示画面８０１に表示する。例えば、詳細データ表示部１２２は、データ管理情報ＤＢ１５３内を処理装置を用いて検索することにより、エリア６における分析単位期間（６：００〜８：００）の詳細時間毎の処理人数を算出する。
The detailed
なお、多次元情報可視化装置２００では、例えば、分析２の詳細データの表示については、１番特異度が高いパラメータを表示し、その後には、このパラメータと相関関係が高いパラメータを表示するなど、ユーザによって、表示の選択が可能とすることもできる。
In the multidimensional
また、多次元情報可視化装置２００では、時空間軸（３次元空間モデル）や空間軸（２次元平面）に表示する特異性（変化率）を、図９（ｄ）の詳細データ条件設定画面で設定した閾値の値（ここでは、１．１０）を超えたものだけについて評価して、強調表示するとしてもかまわない。例えば、ユーザが、詳細データ条件設定画面において変化率の閾値を１．１０と設定したとする。このとき、多次元情報可視化装置２００では、パラメータの変化率が閾値を越えた変数（パラメータ、データ種別のデータ）についてのみ変化率の総計を求め、これにより、特異性の程度を分けて可視化することも可能である。
Further, in the multidimensional
図１０は、実施の形態１における多次元情報可視化装置２００の分析結果表示画面のグラフの関係をイメージ的に模式化した図である。図１０（ａ）は、多次元情報可視化装置２００が、分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率７０２を、特異度別に色分け（模様分け）して３次元空間モデル（時空間軸）に表示したグラフである。図１０（ｂ）は、多次元情報可視化装置２００において、ユーザにより図１０（ａ）のグラフにおいて６：００〜８：００の分析単位期間が選択された際に表示画面８０１に表示される時間軸６：００〜８：００により切り出された２次元平面（空間軸、レイヤー）である。図１０（ｃ）は、図１０（ｂ）の２次元平面（空間軸、レイヤー）においてユーザによりエリアが選択されることにより表示された詳細データを表示するグラフ（分析１：棒グラフ、分析２：折れ線グラフ）である。
FIG. 10 is a diagram schematically illustrating the relationship of graphs on the analysis result display screen of the multidimensional
本実施の形態では以下のような特徴を有する多次元情報可視化装置２００について説明した。
In the present embodiment, the multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００は、多次元のデータの情報を４つの次元（１次元の時間軸と２次元の空間軸と１次元にまとめたパラメータ）に縮退して３次元空間（１次元の時間軸と２次元の空間軸からなる３次元空間）上に表示する多次元情報可視化装置２００であり、
（１）データを取得したエリアを示す地図上に、空間を定義する空間定義手段（空間定義部１１０）と
（２）データと、そのデータを取得位置や関連する位置とを対応付ける場所対応付け手段（場所対応付けＤＢ１５４）と
（３）蓄積されたデータを管理するデータ管理手段（データ管理部１００）と
（４）多次元データの時空間軸（Ｘ軸、Ｙ軸からなる２次元平面と時間軸（縦軸）とからなる３次元空間モデル）上で俯瞰するために、検証データ（分析対象データ４０４）と比較対象データ４０５の条件を設定する条件設定手段（条件設定部１０１）と
（５）（４）の分析条件・比較条件の設定に応じて、検証データと比較対象データとを比較する比較処理手段（比較処理部１０２）と
（６）（５）で比較した結果を時空間軸（分析結果の３次元空間モデル）上に表現するための３Ｄモデルを生成する時空間３Ｄモデル生成手段（３次元空間モデルデータ生成部１０５）と
（７）（６）のモデルを３次元データ（分析結果の３次元空間モデルデータ）として描画するレンダリング手段（レンダリング部１０４）と
（８）レンダリングした時空間情報から、空間軸（２次元平面、レイヤー）を抽出して表示する際の時間設定を行う空間軸表示時間設定手段と
（９）詳細データの条件設定を行う詳細データ条件設定手段（詳細データ条件設定部１２１）とを備えることを特徴とする。
The multidimensional
(1) Space defining means (space defining unit 110) for defining a space on a map showing an area from which data has been acquired; (2) Location associating means for associating the data with an acquisition position and a related position. (Location association DB 154), (3) data management means (data management unit 100) for managing accumulated data, and (4) a time-space axis (X-axis, Y-axis two-dimensional plane and time of multidimensional data) Condition setting means (condition setting unit 101) for setting the conditions of the verification data (analysis target data 404) and the comparison target data 405 in order to overlook on the three-dimensional space model including the axis (vertical axis) (5 ) The comparison processing means (comparison processing unit 102) for comparing the verification data and the comparison target data according to the setting of the analysis condition / comparison condition in (4) and the result of comparison in (6) (5) (Analysis result A spatio-temporal 3D model generation means (3D space model data generation unit 105) for generating a 3D model to be expressed on the 3D space model) and 3D data (3D of the analysis result) (8) Rendering means (rendering unit 104) for rendering as spatial model data) (8) Spatial axis display time for setting a time when extracting and displaying a spatial axis (two-dimensional plane, layer) from the rendered spatiotemporal information It is characterized by comprising setting means and (9) detailed data condition setting means (detailed data condition setting unit 121) for setting detailed data conditions.
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００は、蓄積される処理データが取得された端末や受付の場所等の意味的属性を定義するとともに、地図上のある区画（エリアＩＤ）として定義するが、さらに、時間ごとの通行可否、利用者ごとのアクセス可否、及びカテゴリや、次にアクセス可能なカテゴリ等を定義する空間定義手段（空間定義部１１０）と、蓄積データと、そのデータを取得した地図上の空間（エリアＩＤ）とを対応付ける場所対応付け手段（場所対応付けＤＢ１５４）とを備えることを特徴とする。
The multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００は、あるデータを検証するために、時間と空間の条件（比較対象期間４０２等の比較条件）を設定し、それ以外の全データを要約するための一つの関数（例えば平均値等）を設定する条件設定手段（条件設定部１０１）と、設定した条件（比較対象期間４０２等の比較条件）をもとに、比較対象データ４０５を求めて検証データ（分析対象データ４０４）との比較を行う比較処理手段（比較処理部１０２）とを備えることを特徴とする。
The multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００において、時空間３Ｄモデル生成手段（３次元空間モデル表示部１０３、３次元空間モデルデータ生成部１０５）は、比較処理手段によって求められた情報を、検証データの特異度として２次元の地図に重畳する手段であり、空間定義手段で定義した空間ＩＤに対応する、（検証データの）比較単位時間ごとの複数のパラメータの評価関数の算出結果を、その特異度の高さによって色の違いや彩度の違いや模様の違いを持たせて可視化することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００において、時空間３Ｄモデル生成手段（３次元空間モデル表示部１０３、３次元空間モデルデータ生成部１０５）は、比較処理手段（比較処理部１０２）によって求められた情報を、検証データの特異度として２次元の地図に重畳する手段であり、空間定義手段（空間定義部１１０）で定義した空間ＩＤ（エリアＩＤ）に対応する、検証データの比較単位ごとの複数のパラメータの評価関数の算出結果のうち、閾値などによって特異度の高いものを抽出し、その特異度がもっとも高いパラメータを代表値として、他のパラメータとは、色の違いや彩度の違いや模様の違いを持たせて可視化することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００において、時空間３Ｄモデル生成手段（３次元空間モデル表示部１０３、３次元空間モデルデータ生成部１０５）は、比較結果を時空間軸上に可視化する際に、特異度が高いほど不透明度を高くして表示することにより、複数の特異度が表現されている場合に、様々な視点から俯瞰した場合に、より特異度が高いものが強調される分析結果３次元空間モデルを生成することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００において、詳細データ・条件設定手段（詳細データ条件設定部１２１、詳細データ表示部１２２）は、空間軸上でユーザが選択した空間ＩＤ（エリアＩＤ）に対して、その複数のパラメータの評価関数の算出結果を示すための条件として、グラフの種類、グラフを生成する２軸の変数と条件を設定するインタフェース（詳細データ条件設定画面）を提供し、対応したデータを抽出してグラフを生成して表示することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態１に係る多次元情報可視化装置２００において、詳細データ・条件設定手段（詳細データ条件設定部１２１、詳細データ表示部１２２）は、蓄積データのパラメータをもとに、ユーザが可視化したい変数を編集するインタフェース（詳細データ条件設定画面）を提供し、その変数に関する評価結果をグラフとして生成して表示することを特徴とする。
In the multidimensional
また、上述した多次元情報可視化装置２００は、あるフロア（所定の領域、例えば空港ロビーフロア３００等）について分析する多次元情報可視化装置２００であって、上述した多次元情報可視化装置２００による分析結果３次元モデル表示は、ある時間帯における一つのフロアの比較結果を表示したものである。
The multidimensional
しかし、本実施の形態の多次元情報可視化装置２００は、例えば、建物が複数フロアから成る場合、ある時間帯に関して、各フロアの空間軸の描画イメージを求めて、１階から順番に重ねて表示することができるとしてもよい。このように、ある時間帯に関して各フロアの空間軸の描画イメージを求めて１階から順番に重畳して表示することにより、ある時間帯のその建物全体のどのフロアのどのあたりに特異点があるかを俯瞰することを可能とすることができる。
However, the multidimensional
以上のように、多次元情報可視化装置２００は、検証したいデータ（分析対象データ４０４）に対して、比較したいデータ（比較対象データ４０５）の条件を設定し、時空間軸上に全パラメータの比較結果を可視化することができるので、ユーザは全体の傾向を俯瞰することができる。さらに、多次元情報可視化装置２００では、ユーザが全体の傾向を俯瞰した結果、重要と思われる、ある時間のある場所の、パラメータの変化率や関係性を表示装置に表示することができる。これにより、ユーザは、多次元情報可視化装置２００を用いることにより、部分的な分析だけではなく全体の状態を考慮した分析が可能となり、重要なデータを見落とさずに、余分な試行を排除することで、効率的な分析を可能とする効果がある。
As described above, the multidimensional
実施の形態２．
実施の形態２では、実施の形態１において説明した多次元情報可視化装置２００において、時間軸（分析対象期間軸）を変化させて分析結果を表示する空間軸表示時間設定部１２３を追加することにより、ユーザがさらに深く分析することができる方法について説明する。本実施の形態では、実施の形態１と異なる点について説明し、説明のない部分は実施の形態１と同様であるものとする。
In the second embodiment, in the multidimensional
多次元情報可視化装置２００では、ユーザにより図９（ｅ）に示す分析１の詳細データ表示画面から「処理人数」を選択し、図９（ｆ）に示す「処理人数」についての分析２の詳細データ表示画面が表示されたものとする。
In the multidimensional
ユーザは、多次元情報可視化装置２００の図９（ｅ）（ｆ）の詳細データ表示画面により、特異度の高いところからデータの詳細を見た結果、図９（ｆ）に示す「処理人数」についての分析２の詳細データ表示画面において、７：３０〜８：００の間の処理人数が多いと分析する。このことから、ユーザは、多次元情報可視化装置２００を用いて、３０分単位で分析対象データ４０４と比較対象データ４０５との比較を行い、分析結果を可視化したいと考えるものとする。
As a result of viewing the details of the data from a place with high specificity on the detailed data display screen of FIGS. 9 (e) and 9 (f) of the multidimensional
多次元情報可視化装置２００では、ユーザにより条件設定画面（図９（ａ））において単位時間４０２が３０分と設定し直され、ユーザにより再度「比較」ボタンが押下されたものとする。ここで、多次元情報可視化装置２００で表示する表示画面には、「条件設定画面へ戻る」等のボタンがあるものとする。多次元情報可視化装置２００は、３０分単位で、分析対象データ４０４と比較対象データ４０５との比較処理を行う。そして、多次元情報可視化装置２００は、図９（ｂ）の３次元空間モデルを３０分単位のレイヤーを重ねていくことにより、表示画面８０１に表示する。多次元情報可視化装置２００が３０分単位の分析結果を表示画面８０１に表示することにより、ユーザは７：３０〜８：００の処理人数が多く特に特異性が高いことを確認することができる。
In the multidimensional
次に、多次元情報可視化装置２００では、ユーザにより図９（ｂ）の右側の時間帯表示（スライダー）において７：３０〜８：００が選択されると、７：３０〜８：００の時間軸により切り取られたレイヤー（空間軸）にこの３０分間（７：３０〜８：００）の特異性が表示される。
Next, in the multidimensional
ここで、ユーザが時間帯表示（スライダー）をマウス、カーソル等により操作して、７：３０〜８：００の選択から６：００〜７：００の間の選択に変更し、実行ボタンが押下されたとする。 Here, the user operates the time zone display (slider) with a mouse, a cursor or the like to change the selection from 7:30 to 8:00 to the selection between 6:00 and 7:00, and the execution button is pressed. Suppose that
空間軸表示時間設定部１２３は、選択された分析単位期間６：００〜７：００に対応する２つのレイヤー（空間軸）である６：００〜６：３０のレイヤーと６：３０〜７：００のレイヤーとを重畳して表示画面８０１に表示する。すなわち、空間軸表示時間設定部１２３では、表示時間６：００〜７：００が設定され、表示時間６：００〜７：００内の２つのレイヤー（空間軸）が選択され、地図図面の上に、表示時間６：００〜７：００の間にある２枚の評価結果画像を重ねて表示する。図９（ｆ）の結果からもわかるように、６時から７時の間は従来の朝との違いがないため、ユーザは特異性が低いことを確認できる。
The spatial axis display time setting unit 123 has two layers (spatial axes) corresponding to the selected analysis unit period 6:00 to 7:00 and 6:30 to 6:30 and 6:30 to 7: The 00 layer is superimposed and displayed on the
実施の形態２では、以下のような特徴を備えた多次元情報可視化装置２００について説明した。
In the second embodiment, the multidimensional
実施の形態２に係る多次元情報可視化装置２００では、空間軸表示時間設定部１２３は、時空間軸（３次元空間モデル）から抽出する比較結果の時間帯の幅を設定可能として、その時間帯に対応した比較結果を抽出し、レンダリング部１０４によって、図面地図上に重畳表示し、ユーザが時間幅を変えるたびに、比較結果の違いを空間軸画面に表示することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態２に係る多次元情報可視化装置２００によれば、ユーザは、レイヤー（空間軸）の時間帯表示の選択時間帯を単位時間以上の幅で選択することができ、複数のレイヤーを重畳して表示させることができる。したがって、ユーザは、表示画面８０１の表示された分析結果３次元空間モデルが示す特異度の高い場所を深堀りして分析することができ、より効率的な特異点を見つけることが可能である。
According to the multidimensional
実施の形態３．
実施の形態１では、分析１詳細データ表示は、図９（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示画面において、ユーザによりエリアが選択されると、選択されたエリアについての詳細データを表示するものであり、分析２詳細データ表示は、図９（ｅ）の分析１詳細データ表示画面において、ユーザによりパラメータ（データ種別）が選択されると、選択されたパラメータ（データ種別）についての詳細データを表示するものであった。
In the first embodiment, the
図１１は、実施の形態３における分析１詳細データ表示処理及び分析２詳細データ表示処理の表示画面の一例を示す図である。図１１を用いて、本実施の形態では、実施の形態１と異なる点について説明し、説明のない部分は実施の形態１と同様であるものとする。
FIG. 11 is a diagram illustrating an example of a display screen for
本実施の形態の多次元情報可視化装置２００では、図１１（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示画面において、ユーザは２つのエリアを選択することができるものとする。本実施の形態の多次元情報可視化装置２００では、ユーザにより選択された２つのエリアについて分析１詳細データ表示処理及び分析２詳細データ表示処理によって詳細データを表示する処理を行う。
In multidimensional
詳細データ条件設定部１２１は、図１１（ｄ）に示すように、分析２詳細データ条件設定画面を表示画面８０１に表示し、ユーザからの入力待ち状態となる。分析２詳細データ条件設定画面は、実施の形態１で説明した分析１詳細データ条件設定画面と同様である。
As shown in FIG. 11D, the detailed data
詳細データ表示部１２２は、ユーザにより図１１（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示画面において、エリア６（カウンタ６）とエリアＢ５（検査場Ｂ５）の２つのエリアが選択され「実行」ボタンが押下されると、ユーザからの分析１詳細データ表示要求として入力する。詳細データ表示部１２２は、分析１詳細データ表示要求を入力すると、エリア６についての詳細データを分析１詳細データ条件にしたがって表示画面８０１に表示する（図１１（ｅ））。
The detailed
次に、詳細データ表示部１２２は、ユーザにより図１１（ｅ）の分析１詳細データ表示画面において、「実行」ボタンが押下されると、ユーザからの分析２詳細データ表示要求として入力する。詳細データ表示部１２２は、分析２詳細データ表示要求を入力すると、エリアＢ５についての詳細データを分析２詳細データ条件にしたがって表示画面８０１に表示する（図１１（ｅ））。あるいは、図１１（ｃ）の画面から直接分析２詳細データ表示画面に遷移するインタフェースを提供してもよい。
Next, when the “execute” button is pressed on the
以上のように、実施の形態３の多次元情報可視化装置２００では、詳細データ表示画面に２つの端末（エリア６とエリアＢ５）の特異度を比較して表示することも可能である。詳細データ表示部１２２は、分析１詳細データ表示画面と分析２詳細データ表示画面とを交互に表示画面８０１に表示させて行ってもよいし、同時に分析１詳細データ表示画面と分析２詳細データ表示画面とを表示画面８０１に表示させることもできるとする。
As described above, in the multidimensional
図１２は、実施の形態３に係る多次元情報可視化装置の分析結果３次元空間モデルの特異範囲表示の一例を示す図である。図１２（ｂ）及び図１２（ｃ）に示す表示画面８０１が特異範囲表示のバリエーションである。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of the singular range display of the analysis result three-dimensional space model of the multidimensional information visualization apparatus according to the third embodiment. A
実施の形態１の多次元情報可視化装置２００では、複数のパラメータ（複数のデータ種別のデータ）を評価した結果を用いて、エリア（エリアＩＤ）（空間）ごとに１つの値（変化率）を求め、その値（変化率）に基づいて、値（変化率）の大きさで分類し、分類にしたがって表示する例を示した。これに対して、図１２の（ｂ）の分析結果３次元空間モデル表示では、全てのパラメータを利用した結果を表示するのではなく、分析単位期間単位の各エリアにおいて、一番特異度が高いパラメータについて、パラメータ毎に異なる模様や色で可視化してもよい。つまり、多次元情報可視化装置２００おいて、予めパラメータ毎に表する色や模様を記憶装置に記憶しておき、分析単位期間単位の各エリアにおいて一番特異度が高く、かつ、表示条件である閾値を越えているものについて表示するとしてもよい。このような表示方式により、ユーザは、着目したい変数（パラメータ、データ種別）や内容の違いを踏まえながら、全体を俯瞰し、重要と思われるデータの深堀りをすることが可能である。
The multidimensional
実施の形態４．
実施の形態１では、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データは、図８の端末ＤＢ６０２に示すように、乗客の処理を行った処理人数や、係員の人数などを時間帯ごとにカウントした数字のデータを蓄積データとした。しかし、実際には、蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データは、空港や駅において取得されるか否かに関わらず、様々な処理を行う端末の処理データとして時系列的に処理を行ったログ情報が蓄積されていく。本実施の形態では、このようなログ情報（ログデータ）を分析可能な蓄積データに変換して管理する多次元情報可視化装置２００及び多次元情報可視化装置２００のデータ管理部１００について説明する。
In the first embodiment, the accumulated data accumulated in the accumulated
例えば、空港において、乗客が飛行機に乗るためにチケットを買ってから乗り場に行って飛行機に乗るまでの処理について、カウンタや自動端末機で乗客が行った処理、セキュリティゲートにある端末によって係員が乗客の代わりに行った処理等を、蓄積データとして蓄積データＤＢ１５２に蓄えているものとする。蓄積データＤＢ１５２には、処理を行った端末の端末ＩＤや係員の係員ＩＤ等も記録される。以下に蓄積データＤＢ１５２に蓄積されている蓄積データの例を示す。
For example, at the airport, for passengers to buy a ticket to get on the plane, go to the landing and get on the plane, the processing performed by the passenger with a counter or automatic terminal, the staff at the security gate terminal It is assumed that the processing performed instead of is stored in the accumulated
図１３は、実施の形態４において蓄積データＤＢに蓄積されている蓄積データの一例を示す図であり、（ａ）が乗客処理データ、（ｂ）が係員データを示す。また、図１４は、実施の形態４において蓄積データＤＢに蓄積されている蓄積データの一例を示す図であり、（ｃ）が運航データ、（ｂ）が予約データを示す。
FIG. 13 is a diagram showing an example of accumulated data stored in the accumulated data DB in the fourth embodiment, where (a) shows passenger processing data and (b) shows clerk data. Moreover, FIG. 14 is a figure which shows an example of the accumulation | storage data accumulate | stored in accumulation | storage data DB in
図１３（ａ）に示すように、乗客処理データには、乗客ＩＤ、乗客の氏名、年齢、性別等の個人についての属性情報や、航空会社の予約ＩＤ、購入したチケット種類等の情報が記録されている。また、図１２（ｂ）に示すように、係員データには、係員ＩＤ、日付、ログイン時間、ログアウト時間、端末ＩＤ等の情報が記録されている。 As shown in FIG. 13A, in the passenger processing data, information such as passenger ID, passenger name, age, sex, and other individual attribute information, airline reservation ID, purchased ticket type, and the like are recorded. Has been. In addition, as shown in FIG. 12B, information such as an clerk ID, date, login time, logout time, and terminal ID is recorded in the clerk data.
図１３及び図１４に示すようなログデータは、乗客ごと、係員ごと、飛行機ごと、予約ＩＤごと等のデータであるが、項目に設定された値には氏名や、予約ＩＤ等の文字列データを含むため、一般的には他の項目のデータと合わせて要約するのは困難である。これに対して、値そのものではなく、変数に値がある項目の数、つまり処理が行われたかどうかをカウントしてその違いを可視化することで、端末ごとの処理数の違いや負荷の違いを可視化することも可能である。図１５は、実施の形態４において、項目をカウントしたパラメータにより分析結果を表示する例を示す図である。 The log data as shown in FIG. 13 and FIG. 14 is data for each passenger, each staff member, each plane, each reservation ID, etc., but the values set in the items are character string data such as names and reservation IDs. In general, it is difficult to summarize together with data of other items. On the other hand, by counting the number of items that have a value in the variable instead of the value itself, that is, whether or not processing has been performed and visualizing the difference, the difference in the number of processing and the load on each terminal can be visualized. It is also possible to visualize. FIG. 15 is a diagram illustrating an example in which the analysis result is displayed by the parameter obtained by counting items in the fourth embodiment.
本実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００のデータ管理部１００は、図１３及び図１４に示すようなログ情報（ログデータ）について、項目に設定された値そのものではなく、値（変数）が設定された項目の数、つまり処理が行われたかどうかを、例えば端末毎にカウントして図８の端末ＤＢ６０２に示すような蓄積データを得て、記憶装置に記憶する。そして、実施の形態１で示したように、多次元情報可視化装置２００によって、特異点を可視化することで、例えば端末毎の処理数の違いや負荷の違いを可視化することが可能である。
The
実施の形態５．
図８に示す端末ＤＢ６０２は、図１３及び図１４の蓄積データ等をカウントすることにより集計したデータであるものとする。つまり、図８に示す端末ＤＢ６０２は、図１３及び図１４の蓄積データを、端末ごとに、１０分ごとに集計したデータである。
The terminal DB 602 shown in FIG. 8 is assumed to be data that is tabulated by counting the accumulated data of FIGS. 13 and 14. That is, the terminal DB 602 illustrated in FIG. 8 is data obtained by tabulating the accumulated data illustrated in FIGS. 13 and 14 every 10 minutes for each terminal.
本実施の形態では、ユーザにより実施の形態４で示したようなログデータを、目的に応じて加工して分析を行うことができる多次元情報可視化装置２００について説明する。本実施の形態の多次元情報可視化装置２００では、ユーザが、図１３及び図１４のログデータから評価を行いたいパラメータを簡単に設定してその違いを比較できる環境を提供する。例えば、多次元情報可視化装置２００のデータ管理部１００が、ユーザが新しいパラメータを設定するインタフェース（ユーザ設定パラメータ表示）を表示画面８０１に表示するものとする。データ管理部１００は、ユーザ設定パラメータ表示において入力されたデータに基づいて、処理装置を用いて新しいパラメータを設定（集計）して記憶装置に記憶する。
In the present embodiment, a multidimensional
図１６は、実施の形態５に係るパラメータ（変数）を設定するインタフェース（ユーザ設定パラメータ表示）の一例を示す。 FIG. 16 shows an example of an interface (user setting parameter display) for setting parameters (variables) according to the fifth embodiment.
図１６に示すように、ユーザは、ユーザ設定パラメータ表示において、新しいパラメータ名を入力し、対応するデータベースの値と演算子、関数等を使って新しいパラメータを定義する。ユーザは、ユーザ設定パラメータ表示において、新しいパラメータの条件定義も可能である。 As shown in FIG. 16, the user inputs a new parameter name in the user setting parameter display, and defines a new parameter using a corresponding database value, operator, function, and the like. The user can also define new parameter conditions in the user-set parameter display.
以下に、ユーザ設定パラメータ表示画面の入力例を示す。
＜比較パラメータ関数の例＞
（１）残り時間：「出発時間」−「チェックイン時間」
（２）係員交替回数：ＳＵＭ［係員ＩＤ］（ＩＦ ６：００＜「ログイン時間」＜８：００、６：００＜「ログアウト時間」＜８：００）
（３）航空券購入者数：ＳＵＭ［乗客ＩＤ］（ＩＦ 「チケット種類」＝「航空券」）
（４）アクセス可能カウンタ数：ＳＵＭ［「分類＠空間定義」＝「カウンタ」］（ＩＦ 「アクセス＠空間定義」＝「可」）。
An example of input on the user setting parameter display screen is shown below.
<Example of comparison parameter function>
(1) Remaining time: “Departure time”-“Check-in time”
(2) Number of staff change: SUM [person ID] (IF 6:00 <“login time” <8:00, 6:00 <“logout time” <8:00)
(3) Number of air ticket purchasers: SUM [passenger ID] (IF “ticket type” = “air ticket”)
(4) Number of accessible counters: SUM [“classification @ space definition” = “counter”] (IF “access @ space definition” = “allowed”).
図１７は、実施の形態５において、ユーザ設定の新しいパラメータによる詳細データ条件設定及び新しいパラメータによる詳細データ表示の一例を示す図である。図１７（ｄ）では、詳細データ条件設定画面において、Ｘ軸に「ユーザ設定」と入力することができる。この場合には、詳細データ表示部１２２は、図１７（ｅ）（ｆ）に示すように、分析１あるいは分析２の棒グラフのＸ軸（パラメータ（データ種別））に、ユーザ設定の新しいパラメータを表示する。
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of the detailed data condition setting by the new parameter set by the user and the detailed data display by the new parameter in the fifth embodiment. In FIG. 17D, “user setting” can be input to the X axis on the detailed data condition setting screen. In this case, as shown in FIGS. 17E and 17F, the detailed
以下に、ユーザが、本実施の形態の多次元情報可視化装置２００を用いて分析を行う場合の一例について説明する。
Below, an example in case a user analyzes using the multidimensional
図１７（ｃ）において、ユーザが左下のエリア６（カウンタ６）をクリックすると、図１７（ｅ）に示す表示画面８０１により、（処理を行った時間から出発時間までの）「残り時間」、「係員の交替回数」の２つの新しいパラメータの特異度が高かったことがわかる。ユーザが、「残り時間」に関する詳細データを表示させると、単に処理人数が多かっただけではなく、搭乗時間間近にエリア６（カウンタ６）を利用した乗客がいつも以上に多かったことがわかったとする。また、エリアＢ５（検査場Ｂ５）についても同様の結果が得られているものとする。このことから、ユーザは、例えば、遅延が発生した２機の飛行機の搭乗予定者が、エリア６（カウンタ６）を利用し、さらに、エリアＢ５（検査場Ｂ５）を利用したということが推測できる。また、多次元情報可視化装置２００の分析結果２次元空間モデル表示（図１７（ｂ））あるいは空間軸（レイヤー）表示（図１７（ｃ））は、空間的な位置（空港ロビーフロア３００内のエリア）に基づいて表示されるため、エリア６（カウンタ６）だけが、いつも以上に出発間近にチェックインしたということから、そのカウンタに近い公共交通機関が遅れたことなどをユーザが推測することができる。また、エリア６（カウンタ６）から、遅延をした飛行機の搭乗ゲート、エリアｆ８（搭乗ゲートｆ８）、エリアｆ９（搭乗ゲートｆ９）が遠いため、更に移動の時間が掛かったこと等をユーザが推測することができる。
In FIG. 17C, when the user clicks on the lower left area 6 (counter 6), the “remaining time” (from the time of processing to the departure time) is displayed on the
このように、本実施の形態の多次元情報可視化装置２００によれば、ユーザは、データの関係をユーザ設定して、ユーザが重要と思う視点に関して可視化し、俯瞰して確認することができる。また、時間軸上で確認することで、時間的にどれほど問題が継続したか、などを確認することができる。
As described above, according to the multidimensional
実施の形態６．
本実施の形態では、各空間の詳細データを見た結果、ユーザがより重要と思うパラメータを中心に可視化し直すことを可能とした多次元情報可視化装置２００について説明する。
In the present embodiment, a description will be given of a multidimensional
図１８は、実施の形態６に係る多次元情報可視化装置２００の表示画面８０１の遷移を示す図である。
FIG. 18 is a diagram illustrating transition of the
図１８（ｅ）に示すように、本実施の形態の多次元情報可視化装置２００では、ユーザが、詳細データとして表示したグラフ画面上で、より重要視したいパラメータに重みをつけることができる。この場合は、ユーザは、時間に関するパラメータに重み付けをつけている。ユーザが、重み付け定義ボタンを押すと、折れ線で重み付け関数を定義できる。ユーザにより実行ボタンが押下されると、比較処理部１０２は、処理装置により、指定された重み付けにしたがって再度比較結果を評価しなおし、３次元空間モデル表示部１０３により、時空間軸上と空間軸上に再描画される。あるいは、詳細データ表示部１２２が、処理装置により、指定された重み付けにしたがって再度比較結果を評価しなおし、時空間軸上と空間軸上に再描画するとしてもよい。
As shown in FIG. 18E, in the multidimensional
実施の形態６に係る多次元情報可視化装置２００は、評価関数の算出を行う際に利用するパラメータの重み付けを、比較結果のグラフ上で、重み付けを設定可能とする詳細データ条件設定部１２１と、その結果を反映して、空間軸上、時空間軸上の可視化データを計算し直す比較処理部１０２（あるいは、詳細データ表示部１２２）と、モデルを生成し直す３次元空間モデル表示部１０３（３次元空間モデルデータ生成部１０５、レンダリング部１０４）（あるいは、詳細データ表示部１２２）とを備えることを特徴とする。
The multidimensional
実施の形態７．
本実施の形態では、多次元情報可視化装置２００を用いて、ユーザが、更に、遅延した２機の飛行機に搭乗した人の状態を分析する例について説明する。
In the present embodiment, an example will be described in which the user further analyzes the state of a person who has boarded two delayed airplanes using the multidimensional
図２０は、実施の形態７における多次元情報可視化装置の画面表示の遷移を示す図である。本実施の形態では、ユーザは、図２０（ａ）の条件設定画面において、分析対象データ（検証データ）の比較パラメータを「残り時間」とし、さらに比較パラメータの条件として、搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」と設定する。多次元情報可視化装置２００は、設定された条件に基づいて、比較分析処理を行い、図２０（ｂ）の分析結果３次元空間モデルを表示画面８０１に表示する。多次元情報可視化装置２００は、比較パラメータの条件として搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」が設定されると、搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」に関連するデータについての分析を行う。具体的には、多次元情報可視化装置２００は、最終的に搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」を利用する乗客に関して、データを抽出・分析をしてその分析結果を図２０（ｂ）の分析結果３次元空間モデルを表示画面８０１に表示する。ユーザは、多次元情報可視化装置２００を用いて、まず全体を俯瞰した後で、このような条件設定を行って再度分析を行い、全体との比較を行うことができる。
FIG. 20 is a diagram showing transition of screen display of the multidimensional information visualization apparatus in the seventh embodiment. In the present embodiment, the user sets the comparison parameter of the analysis target data (verification data) as “remaining time” on the condition setting screen in FIG. 20A, and further sets the boarding terminal ID = “f8” as the comparison parameter condition. "Or" f9 ". The multidimensional
多次元情報可視化装置２００によって、上述した処理をするための機能ブロックについて以下に説明する。
A functional block for performing the above-described processing by the multidimensional
図１９は、実施の形態７に係る多次元情報可視化装置のブロック構成を示す図である。本実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００は、図１における実施の形態１の多次元情報可視化装置のブロック構成に加えて、分析状況可視化部１６０とデータ抽出部１６１とを備えている。
FIG. 19 is a diagram illustrating a block configuration of a multidimensional information visualization apparatus according to
分析状況可視化部１６０は、ユーザにより、時空間軸（分析結果３次元空間モデル）上、あるいは空間軸（レイヤー（２次元平面））上でエリア（空間）が選択された場合に、選択されたエリアに関連するデータの分析状況を可視化して表示装置９０１（表示画面８０１）に表示する。分析状況可視化部１６０は、例えば、条件設定画面において比較パラメータの条件として搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」が設定された場合に、設定された搭乗端末ＩＤ＝「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」を利用する乗客に関するデータの分析を行い、分析状況を可視化して表示装置９０１（表示画面８０１）に表示する。また、分析状況可視化部１６０は、分析結果３次元空間モデルの時間帯表示から時間帯が指定されると、図２０（ｃ）に示すように指定された時間帯で切り出された空間軸（レイヤー）を表示画面８０１に表示する。
The analysis
データ抽出部１６１は、ユーザにより、時空間軸（分析結果３次元空間モデル）上、及び空間軸（レイヤー（２次元平面））上でエリア（空間）が選択された場合に、選択されたエリアに対応する蓄積データを蓄積データＤＢ１５２から抽出する。すなわち、図２０（ｃ）の表示で、ユーザによりカウンタ６〜８が選択され、「データ抽出」ボタンが押下されると、図２０（ｂ）で選択した時間帯におけるカウンタ６〜８の端末のログデータだけを抽出することができる。
When the user selects an area (space) on the space-time axis (analysis result three-dimensional space model) and the space axis (layer (two-dimensional plane)), the
また、ユーザが、空間軸上でデータを分析した結果、今回追求している原因とは関係ないと思われるデータを見つけて排除できるようにすることも重要である。分析状況可視化部１６０により表示された図２０（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示上で、ユーザは、データは必要ではなく分析済みのものをマウスで選択し、「分析終了」のボタンを押す。すると、多次元情報可視化装置２００の図２０（ｃ）の空間軸（レイヤー）表示上では、分析終了として選択したエリアが見た目にも他とは違う印や色となって表示され、分析済みであることを示す。これにより、ユーザが一度見たデータを間違えて何度も見直してしまうことを防ぐことができる。
It is also important for the user to be able to find and eliminate data that seems to be unrelated to the cause pursued this time as a result of analyzing the data on the spatial axis. On the spatial axis (layer) display shown in FIG. 20C displayed by the analysis
本実施の形態に係る多次元情報可視化装置２００によれば、ユーザは、全体的な状況を俯瞰的に見て分析を行った結果をもとに、必要なデータを抽出し、更に、その内容を検証することが可能である。また、追求している原因とは関係ないと思われるデータを見つけて分析終了として示すことができるので、ユーザが一度見たデータを間違えて何度も見直してしまうことを防ぐことができる。
According to the multidimensional
実施の形態７の多次元情報可視化装置２００において、分析状況可視化部１６０は、時間軸上、空間軸上の相対関係を確認しながらデータとして更なる分析が必要なものと不必要なものを分類した上で、その分類を、印や色づけなどにより判別可能とすることを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態７の多次元情報可視化装置２００において、データ抽出手段１６１は、時間軸上、空間軸上の相対関係を確認しながらデータとして更なる分析が必要なものを選別した結果、空間ＩＤに対応した蓄積データや、３次元軸上で範囲を指定したデータに関連する蓄積データを抽出することを特徴とする。
In the multidimensional
実施の形態８．
本実施の形態では、比較結果の表示だけでなく、分析対象のデータを可視化表示することのできる多次元情報可視化装置２００について説明する。
In the present embodiment, a description will be given of a multidimensional
例えば、実施の形態７において、データ抽出部１６１により抽出したデータを分析した結果、複数のカウンタで処理を行っている乗客がいることがわかったとする。つまり、搭乗端末ＩＤ「ｆ８」ｏｒ「ｆ９」を最終的に利用する乗客に関連する蓄積データを分析した結果、その中に複数のカウンタで処理を行っている乗客がいることがわかったとする。多次元情報可視化装置２００は、このときの当該乗客を分析対象のデータとして、当該乗客の処理の流れを時空間軸（３次元空間モデル）上に表示する。
For example, in the seventh embodiment, it is assumed that, as a result of analyzing the data extracted by the
図２１は、実施の形態８における多次元情報可視化装置の画面表示の遷移を示す図である。分析状況可視化部１６０は、図２１（ａ）の条件設定画面において、比較パラメータとして「ＡＬＬ」、比較パラメータの条件として乗客ＩＤ「３２２」を入力する。分析状況可視化部１６０は、設定された比較パラメータで乗客ＩＤ「３２２」を条件として、時空間上のデータとして可視化する（図２１（ｂ））。これにより、乗客「３２２」は、カウンタに寄った後、自動端末機に寄り、更に別のカウンタに寄ってから検査場に向かったことがわかる。
FIG. 21 is a diagram showing transition of screen display of the multidimensional information visualization apparatus in the eighth embodiment. The analysis
このような人やモノの動きとともに、他の情報を合わせて可視化することも可能である。例えば、気温等の環境情報の時間変化と、人の動きを同時に可視化することで大勢の人の移動が気温に与えた影響などを考慮できる。 Along with such movements of people and things, it is also possible to visualize other information together. For example, it is possible to consider the influence of the movement of a large number of people on the temperature by visualizing changes in the environment information such as temperature and the movement of people at the same time.
また、図７の空間定義ＤＢ１５１のように、手続きの手順をカテゴリとして定義して、これを制約条件と設定すれば、チェックインをしていない乗客が、直接検査場に行った場合などを検出して、行動がおかしい乗客がいたことを判定することも可能である。
Also, as in the
以上のように、実施の形態１〜８の多次元情報可視化装置２００によれば、検証したいデータに対して、比較したいデータの条件を設定し、時空間軸上に全パラメータの比較結果を可視化することにより、全体の傾向を俯瞰できる。さらに、全体の傾向を俯瞰した結果、重要と思われる、ある時間のある場所の、パラメータの変化率や関係性を見ることが可能である。これにより、部分的な分析だけではなく、全体の状態を考慮した分析が可能となるため、重要なデータを見落とさずに、余分な試行を排除することで、効率的な分析を可能とする効果がある。
As described above, according to the multidimensional
また、実施の形態１〜８の多次元情報可視化装置２００によれば、比較の単位や対象を変えながら、レンダリングし直す（表示し直す）ことが可能である。したがって、検証データや比較対象データの対象期間を変更して比較表示することで、ある日の問題が以前からあったのか、最近の傾向なのか、一時的なものなのか切り分けを行うための情報を提供できる。
Moreover, according to the multidimensional
また、実施の形態１〜８の多次元情報可視化装置２００によれば、空間の相対関係と合わせて、ログのデータを比較表示できるため、ログの数値からはわからない、変数同士の関係性を見つけることができる。
Moreover, according to the multidimensional
また、実施の形態１〜８の多次元情報可視化装置２００によれば、特に、データを取得できるのが空間の離散的な場所である場合、実データ上は、それらを関連付けることができない。しかし、それを時空間上に可視化して、ユーザが見ることで、取得データは離散的であるが、それらの位置的な関係性から、数値には表れない要因を推測しやすい。
Moreover, according to the multidimensional
また、実施の形態１〜８の多次元情報可視化装置２００によれば、時間・空間軸上で連続性・相対性を目で見て判断することで、時間ごと場所ごとの関連性や繰り返しの現象の発見や、不足部分の補完ができる場合があり、効率的に分析を行える。
In addition, according to the multidimensional
１００ データ管理部、１０１ 条件設定部、１０２ 比較処理部、１０３ ３次元空間モデル表示部、１０４ レンダリング部、１０５ ３次元空間モデルデータ生成部、１１０ 空間定義部、１２１ 詳細データ条件設定部、１２２ 詳細データ表示部、１２３ 空間軸表示時間設定部、１３０ データ管理情報記憶部、１４０ 分析結果表示部、１５０ 地図ＤＢ、１５１ 空間定義ＤＢ、１５２ 蓄積データＤＢ、１５３ データ管理情報ＤＢ、１５４ 場所対応付けＤＢ、１５５ 比較結果ＤＢ、１６０ 分析状況可視化部、１６１ データ抽出部、２００ 多次元情報可視化装置、３００ 空港ロビーフロア、３５０ 空間定義画面、４０１ 分析対象期間、４０２ 単位時間、４０３ 比較対象期間、４０４ 分析対象データ、４０５ 比較対象データ、４０６ 分析単位期間、５０１ データ種別、５０４ 図形データツール、５０２ エリア属性設定ツール、６０２ 端末ＤＢ、７０１ 分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎変化率、７０２ 分析単位期間かつエリアＩＤ毎変化率、７０３ 特異分析単位期間かつエリアＩＤ変化率、８０１ 表示画面、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９１０ システムユニット、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群、９３１ 電話器、９３２ ファクシミリ機、９４０ インターネット、９４１ ゲートウェイ、９４２ ＬＡＮ。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Data management part, 101 Condition setting part, 102 Comparison processing part, 103 Three-dimensional space model display part, 104 Rendering part, 105 Three-dimensional space model data generation part, 110 Spatial definition part, 121 Detailed data condition setting part, 122 Details Data display unit, 123 Spatial axis display time setting unit, 130 Data management information storage unit, 140 Analysis result display unit, 150 Map DB, 151 Spatial definition DB, 152 Accumulated data DB, 153 Data management information DB, 154 Location association DB 155 Comparison result DB, 160 Analysis status visualization unit, 161 Data extraction unit, 200 Multi-dimensional information visualization device, 300 Airport lobby floor, 350 Space definition screen, 401 Analysis target period, 402 Unit time, 403 Comparison target period, 404 Analysis Target data, 405 Target of comparison 406 Analysis unit period, 501 Data type, 504 Graphic data tool, 502 Area attribute setting tool, 602 Terminal DB, 701 Analysis unit period and area ID and change rate for each data type, 702 Analysis unit period and change for each area ID Rate, 703 specific analysis unit period and area ID change rate, 801 display screen, 901 display device, 902 keyboard, 903 mouse, 904 FDD, 905 CDD, 906 printer device, 907 scanner device, 910 system unit, 911 CPU, 912 bus 913 ROM, 914 RAM, 915 communication board, 920 magnetic disk device, 921 OS, 922 window system, 923 program group, 924 file group, 931 telephone, 932 facsimile machine, 940 Internet, 941 gateway, 942 LAN.
Claims (6)
前記複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置に記憶するデータ管理情報記憶部と、
前記データ管理情報記憶部により記憶された前記データ管理情報から分析の対象となるデータを生成するための分析対象期間を入力装置により入力する分析条件入力部と、
前記データ管理情報の中から前記日時が前記分析条件入力部により入力された前記分析対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶する分析対象データ生成部と、
前記分析対象データ生成部により生成された前記複数の分析対象データと、前記複数の分析対象データと比較するデータとして予め記憶装置に記憶されているエリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データとを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値をエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶するエリアＩＤ毎比較値算出部と、
前記エリアＩＤ毎比較値算出部により算出された前記エリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶する特異エリアＩＤ比較値記憶部と、
Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により前記所定の領域を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により前記分析対象期間を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する３次元空間モデル表示部であって、前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異エリアＩＤ比較値記憶部により記憶された前記特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する３次元空間モデル表示部と
を備えることを特徴とする分析結果可視化装置。 In an analysis result visualization device that analyzes a plurality of data acquired in a predetermined area having an area and visualizes the analysis result,
Data stored in the storage device as data management information in association with the date and time when the data was acquired, the area ID for identifying the area from which the data was acquired, and the data type of the data. A management information storage unit;
An analysis condition input unit for inputting an analysis target period for generating data to be analyzed from the data management information stored by the data management information storage unit, using an input device;
From the data management information, the processing device extracts data whose date and time is within the analysis target period input by the analysis condition input unit, and the extracted data is aggregated by the processing device for each area ID and data type. An analysis target data generation unit that generates a plurality of analysis target data with different area IDs and data types and stores them in a storage device;
The plurality of analysis target data generated by the analysis target data generation unit, and a plurality of comparison target data having different area IDs and data types stored in advance in a storage device as data to be compared with the plurality of analysis target data Are compared for each area ID and each data type, and a comparison value for each area ID and each data type is calculated by the processing device, and the calculated comparison values for each area ID and each data type are totaled by the processing device for each area ID. A comparison value calculation unit for each area ID stored in the storage device as a comparison value for each area ID;
The comparison value for each area ID calculated by the comparison value calculation unit for each area ID is compared with a predetermined threshold value stored in advance in a storage device, and a value higher than the predetermined threshold value is indicated. A peculiar area ID comparison value storage unit that stores a comparison value for each area ID in a storage device as a peculiar area ID comparison value;
A three-dimensional space model display unit for displaying on the display device a three-dimensional space model that represents the predetermined region by two-dimensional coordinates composed of the X-axis and the Y-axis, and represents the analysis target period by one-dimensional coordinates composed of the Z-axis In the three-dimensional space model, the range of the three-dimensional space indicating the area corresponding to the singular area ID comparison value stored in the singular area ID comparison value storage unit in the two-dimensional coordinate is a singular range. And a three-dimensional space model display unit for displaying with a specific pattern as an analysis result visualization device.
前記分析対象期間を所定の数に分割する単位時間を入力装置により入力し、
前記分析対象データ生成部は、
前記分析対象期間が前記単位時間により所定の数に分割された複数の分析単位期間の各分析単位期間毎に、前記抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、各分析単位期間毎の前記複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶し、
前記エリアＩＤ毎比較値算出部は、
各分析単位期間毎の前記複数の分析対象データと、予め記憶装置に記憶されている各分析単位期間毎の前記複数の比較対象データとを、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較して、分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を分析単位期間かつエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、分析単位期間かつエリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶し、
前記特異エリアＩＤ比較値記憶部は、
前記分析単位期間かつエリアＩＤ毎比較値と、前記所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示す分析単位期間かつエリアＩＤ毎比較値を特異分析単位期間かつエリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶し、
前記３次元空間モデル表示部は、
前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異分析単位期間かつエリアＩＤ比較値に対応するエリアを示すとともに前記１次元座標が前記特異分析単位期間かつエリアＩＤ比較値に対応する分析単位期間を示す３次元空間の範囲を前記特異範囲として特定の模様で表示する
ことを特徴とする請求項１に記載の分析結果可視化装置。 The analysis condition input unit further includes:
A unit time for dividing the analysis target period into a predetermined number is input by an input device,
The analysis target data generation unit
For each analysis unit period of a plurality of analysis unit periods in which the analysis target period is divided into a predetermined number by the unit time, the extracted data is totaled by the processing device for each area ID and data type, and each analysis unit Generating the plurality of analysis target data for each period and storing them in a storage device;
The comparison value calculation unit for each area ID is
The plurality of analysis target data for each analysis unit period and the plurality of comparison target data for each analysis unit period stored in advance in the storage device are respectively compared for each analysis unit period, area ID, and data type. Then, the comparison value for each analysis unit period, area ID, and data type is calculated by the processing device, and the calculated comparison value for each analysis unit period, area ID, and data type is calculated by the processing device for each analysis unit period and each area ID. Aggregate and store in the storage device as the analysis unit period and comparison value for each area ID,
The unique area ID comparison value storage unit
The analysis unit period and the comparison value for each area ID are compared with the predetermined threshold value by a processing device, and the analysis unit period and the comparison value for each area ID that are higher than the predetermined threshold value are determined as the specific analysis unit period and Store it in the storage device as the area ID comparison value,
The three-dimensional space model display unit
In the three-dimensional space model, the two-dimensional coordinates indicate an area corresponding to the specific analysis unit period and the area ID comparison value, and the one-dimensional coordinates correspond to the specific analysis unit period and the area ID comparison value. The analysis result visualization apparatus according to claim 1, wherein a range of a three-dimensional space indicating a unit period is displayed as a specific pattern as the specific range.
前記データ管理情報記憶部により記憶された前記データ管理情報から比較の対象となるデータを生成するための比較対象期間を入力装置により入力する比較条件入力部と、
前記データ管理情報の中から前記日時が前記比較条件入力部により入力された前記比較対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる前記複数の比較対象データを生成して記憶装置に記憶する比較対象データ生成部と
を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の分析結果可視化装置。 The analysis result visualization apparatus further includes:
A comparison condition input unit that inputs a comparison target period for generating data to be compared from the data management information stored by the data management information storage unit, using an input device;
From the data management information, the processing device extracts data whose date and time is within the comparison target period input by the comparison condition input unit, and the extracted data is aggregated by the processing device for each area ID and data type. 3. The analysis result visualization apparatus according to claim 1, further comprising: a comparison target data generation unit that generates the plurality of comparison target data having different area IDs and different data types and stores them in a storage device.
前記算出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎比較値として記憶装置に記憶し、
前記分析結果可視化装置は、さらに、
前記３次元空間モデルの中に表示された前記特異範囲の中から選択された選択特異範囲を入力装置により入力する選択特異範囲入力部と、
前記選択特異範囲入力部により入力された選択特異範囲に対応する分析単位期間と前記選択特異範囲に対応するエリアＩＤとに基づいて、当該分析単位期間かつエリアＩＤの分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎比較値を記憶装置より抽出し、抽出した分析単位期間かつエリアＩＤかつデータ種別毎比較値をデータ種別毎に表示装置に表示する特異範囲詳細表示部と
を備えることを特徴とする請求項２または３に記載の分析結果可視化装置。 The comparison value calculation unit for each area ID is
The calculated analysis unit period and area ID and comparison value for each data type are stored in the storage device as the analysis unit period and area ID and data type comparison value,
The analysis result visualization apparatus further includes:
A selected singular range input unit for inputting a selected singular range selected from the singular ranges displayed in the three-dimensional space model by an input device;
Based on the analysis unit period corresponding to the selected specific range input by the selected specific range input unit and the area ID corresponding to the selected specific range, the analysis unit period, the analysis unit period of the area ID, the area ID, and the data A specific range detail display unit that extracts a comparison value for each type from a storage device and displays the extracted analysis unit period, an area ID, and a comparison value for each data type on a display device for each data type. The analysis result visualization apparatus according to 2 or 3.
データ管理情報記憶部が、前記複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置に記憶するデータ管理情報記憶ステップと、
分析条件入力部が、前記データ管理情報記憶ステップにより記憶された前記データ管理情報から分析の対象となるデータを生成するための分析対象期間を入力装置により入力する分析条件入力ステップと、
分析対象データ生成部が、前記データ管理情報の中から前記日時が前記分析条件入力ステップにより入力された前記分析対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶する分析対象データ生成ステップと、
エリアＩＤ毎比較値算出部が、前記分析対象データ生成ステップにより生成された前記複数の分析対象データと、前記複数の分析対象データと比較するデータとして予め記憶装置に記憶されているエリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データとを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値をエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶するエリアＩＤ毎比較値算出ステップと、
特異エリアＩＤ比較値記憶部が、前記エリアＩＤ毎比較値算出ステップにより算出された前記エリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶する特異エリアＩＤ比較値記憶ステップと、
３次元空間モデル表示部が、Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により前記所定の領域を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により前記分析対象期間を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する３次元空間モデル表示ステップであって、前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異エリアＩＤ比較値記憶ステップにより記憶された前記特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する３次元空間モデル表示ステップと
を備えることを特徴とする分析結果可視化装置の分析結果可視化方法。 In the analysis result visualization method of the analysis result visualization device that analyzes a plurality of data acquired in a predetermined area having an area and visualizes the analysis result,
A data management information storage unit associates each data of the plurality of data with the date and time when the data was acquired, the area ID for identifying the area from which the data was acquired, and the data type of the data. Data management information storage step for storing in the storage device as
An analysis condition input step in which an analysis condition input unit inputs an analysis target period for generating data to be analyzed from the data management information stored in the data management information storage step, using an input device;
The analysis target data generation unit extracts, from the data management information, data having the date and time within the analysis target period input by the analysis condition input step by the processing device, and extracts the extracted data by area ID and data type Analyzing target data generation step of counting by the processing device every time, generating a plurality of analysis target data with different area IDs and data types, and storing them in the storage device;
The area ID comparison value calculation unit includes the area ID and data stored in advance in the storage device as data to be compared with the plurality of analysis target data generated by the analysis target data generation step and the plurality of analysis target data. A plurality of comparison target data of different types are compared for each area ID and each data type, and a comparison value for each area ID and each data type is calculated by the processing device, and the calculated comparison value for each area ID and each data type is calculated. A comparison value calculation step for each area ID that is totalized by the processing device for each area ID and stored in the storage device as a comparison value for each area ID;
The unique area ID comparison value storage unit compares the comparison value for each area ID calculated in the comparison value calculation step for each area ID with a predetermined threshold value stored in advance in a storage device by the processing device, and A unique area ID comparison value storage step of storing a comparison value for each area ID indicating a value higher than a predetermined threshold in the storage device as a unique area ID comparison value;
A three-dimensional space model display unit displays the predetermined region by two-dimensional coordinates composed of the X axis and the Y axis, and a three-dimensional space model representing the analysis target period by one-dimensional coordinates composed of the Z axis on the display device. A step of displaying a three-dimensional space model, wherein in the three-dimensional space model, the two-dimensional coordinates indicate an area corresponding to the singular area ID comparison value stored in the singular area ID comparison value storing step An analysis result visualization method for an analysis result visualization apparatus, comprising: a three-dimensional space model display step of displaying a three-dimensional space range as a specific range with a specific pattern.
前記複数のデータの各データを、当該データが取得された日時と当該データが取得されたエリアを識別するエリアＩＤと当該データのデータ種別とに対応付けてデータ管理情報として記憶装置に記憶するデータ管理情報記憶処理と、
前記データ管理情報記憶処理により記憶された前記データ管理情報から分析の対象となるデータを生成するための分析対象期間を入力装置により入力する分析条件入力処理と、
前記データ管理情報の中から前記日時が前記分析条件入力処理により入力された前記分析対象期間内にあるデータを処理装置により抽出し、抽出したデータをエリアＩＤかつデータ種別毎に処理装置により集計し、エリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の分析対象データを生成して記憶装置に記憶する分析対象データ生成処理と、
前記分析対象データ生成処理により生成された前記複数の分析対象データと、前記複数の分析対象データと比較するデータとして予め記憶装置に記憶されているエリアＩＤかつデータ種別が異なる複数の比較対象データとを、エリアＩＤかつデータ種別毎に各々比較してエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値を処理装置により算出し、算出したエリアＩＤかつデータ種別毎の比較値をエリアＩＤ毎に処理装置により集計し、エリアＩＤ毎比較値として記憶装置に記憶するエリアＩＤ毎比較値算出処理と、
前記エリアＩＤ毎比較値算出処理により算出された前記エリアＩＤ毎比較値と、予め記憶装置に記憶されている所定の閾値とを処理装置により比較して、前記所定の閾値よりも高い値を示すエリアＩＤ毎比較値を特異エリアＩＤ比較値として記憶装置に記憶する特異エリアＩＤ比較値記憶処理と、
Ｘ軸とＹ軸とからなる２次元座標により前記所定の領域を表わすとともに、Ｚ軸からなる１次元座標により前記分析対象期間を表す３次元空間モデルを表示装置に表示する３次元空間モデル表示処理であって、前記３次元空間モデルの中で、前記２次元座標が前記特異エリアＩＤ比較値記憶処理により記憶された前記特異エリアＩＤ比較値に対応するエリアを示す３次元空間の範囲を特異範囲として特定の模様で表示する３次元空間モデル表示処理と
を前記コンピュータである分析結果可視化装置に実行させることを特徴とする分析結果可視化装置の分析結果可視化プログラム。 In the analysis result visualization program of the analysis result visualization device, which is a computer that analyzes a plurality of data acquired in a predetermined area having an area and visualizes the analysis result,
Data stored in the storage device as data management information in association with the date and time when the data was acquired, the area ID for identifying the area from which the data was acquired, and the data type of the data. Management information storage processing;
An analysis condition input process for inputting an analysis target period for generating data to be analyzed from the data management information stored by the data management information storage process;
From the data management information, the processing device extracts data having the date and time input by the analysis condition input processing within the analysis target period, and the extracted data is aggregated by the processing device for each area ID and data type. Analysis data generation processing for generating a plurality of analysis target data with different area IDs and data types and storing them in a storage device;
The plurality of analysis target data generated by the analysis target data generation process, and a plurality of comparison target data having different area IDs and data types stored in advance in a storage device as data to be compared with the plurality of analysis target data Are compared for each area ID and each data type, and a comparison value for each area ID and each data type is calculated by the processing device, and the calculated comparison values for each area ID and each data type are totaled by the processing device for each area ID. A comparison value calculation process for each area ID stored in the storage device as a comparison value for each area ID;
The comparison value for each area ID calculated by the comparison value calculation process for each area ID is compared with a predetermined threshold value stored in advance in a storage device, and a value higher than the predetermined threshold value is indicated. Singular area ID comparison value storage processing for storing the comparison value for each area ID in the storage device as the singular area ID comparison value;
A three-dimensional space model display process for displaying on the display device a three-dimensional space model that represents the predetermined region by two-dimensional coordinates composed of the X-axis and the Y-axis and that represents the period to be analyzed by one-dimensional coordinates composed of the Z-axis In the three-dimensional space model, a range of the three-dimensional space indicating an area corresponding to the singular area ID comparison value stored by the singular area ID comparison value storage process in the two-dimensional coordinate is a singular range. An analysis result visualization program for an analysis result visualization apparatus, which causes the analysis result visualization apparatus, which is the computer, to execute a three-dimensional space model display process for displaying a specific pattern as
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009102316A JP2010250769A (en) | 2009-04-20 | 2009-04-20 | Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2009102316A JP2010250769A (en) | 2009-04-20 | 2009-04-20 | Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2010250769A true JP2010250769A (en) | 2010-11-04 |
Family
ID=43312991
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2009102316A Pending JP2010250769A (en) | 2009-04-20 | 2009-04-20 | Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2010250769A (en) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2014081012A1 (en) * | 2012-11-26 | 2014-05-30 | 株式会社日立製作所 | Data analysis assistance processing system and method |
| JP2014119841A (en) * | 2012-12-14 | 2014-06-30 | Casio Comput Co Ltd | Sales management device and program |
| JP2015097078A (en) * | 2013-09-30 | 2015-05-21 | エヌイーシー（チャイナ）カンパニー， リミテッドＮＥＣ（Ｃｈｉｎａ）Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | Feature extraction method and apparatus used in causal analysis |
| JP2016139436A (en) * | 2016-04-01 | 2016-08-04 | カシオ計算機株式会社 | Management device and program |
| US10055863B2 (en) | 2015-01-21 | 2018-08-21 | Fujitsu Limited | Display control system, and display control method for visual presentation data |
| CN109101509A (en) * | 2017-06-20 | 2018-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | Data accuracy detection method, device, server and computer storage medium |
| JP2020024542A (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社キーエンス | Data analysis device and data analysis method |
| JP2020024650A (en) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 沖電気工業株式会社 | Security information processing device, program, and method |
| JP2020024541A (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社キーエンス | Data analysis device and data analysis method |
| JPWO2020235021A1 (en) * | 2019-05-21 | 2020-11-26 | ||
| JP2020537251A (en) * | 2017-10-09 | 2020-12-17 | タブロー ソフトウェア，インコーポレイテッド | Using an object model of heterogeneous data to help build data visualizations |
| CN113805782A (en) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | Object setting method and device, electronic device and storage medium |
| US20220123848A1 (en) * | 2019-01-21 | 2022-04-21 | Nec Corporation | Wireless communication quality visualization system, wireless communication quality visualization device, and measurement apparatus |
| CN114452652A (en) * | 2022-02-09 | 2022-05-10 | 成都潜在人工智能科技有限公司 | Visual identification method and system for game grey product account number |
| US11347811B2 (en) | 2017-01-31 | 2022-05-31 | Kabushiki Kaisha Toshiba | State analysis device, state analysis method, and storage medium |
| JP2023053565A (en) * | 2021-10-01 | 2023-04-13 | 株式会社日立製作所 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| CN116561216A (en) * | 2023-07-04 | 2023-08-08 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | Multi-dimensional space-time data visualization performance optimization method and system |
-
2009
- 2009-04-20 JP JP2009102316A patent/JP2010250769A/en active Pending
Cited By (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014106611A (en) * | 2012-11-26 | 2014-06-09 | Hitachi Ltd | Data analysis support processing system and method |
| WO2014081012A1 (en) * | 2012-11-26 | 2014-05-30 | 株式会社日立製作所 | Data analysis assistance processing system and method |
| JP2014119841A (en) * | 2012-12-14 | 2014-06-30 | Casio Comput Co Ltd | Sales management device and program |
| JP2015097078A (en) * | 2013-09-30 | 2015-05-21 | エヌイーシー（チャイナ）カンパニー， リミテッドＮＥＣ（Ｃｈｉｎａ）Ｃｏ．，Ｌｔｄ． | Feature extraction method and apparatus used in causal analysis |
| US10055863B2 (en) | 2015-01-21 | 2018-08-21 | Fujitsu Limited | Display control system, and display control method for visual presentation data |
| JP2016139436A (en) * | 2016-04-01 | 2016-08-04 | カシオ計算機株式会社 | Management device and program |
| US11347811B2 (en) | 2017-01-31 | 2022-05-31 | Kabushiki Kaisha Toshiba | State analysis device, state analysis method, and storage medium |
| CN109101509A (en) * | 2017-06-20 | 2018-12-28 | 中兴通讯股份有限公司 | Data accuracy detection method, device, server and computer storage medium |
| JP7345458B2 (en) | 2017-10-09 | 2023-09-15 | タブロー ソフトウェア，エルエルシー | Using heterogeneous data object models to help build data visualizations |
| JP2020537251A (en) * | 2017-10-09 | 2020-12-17 | タブロー ソフトウェア，インコーポレイテッド | Using an object model of heterogeneous data to help build data visualizations |
| JP2020024650A (en) * | 2018-08-06 | 2020-02-13 | 沖電気工業株式会社 | Security information processing device, program, and method |
| JP7049210B2 (en) | 2018-08-07 | 2022-04-06 | 株式会社キーエンス | Data analyzer and data analysis method |
| JP2020024541A (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社キーエンス | Data analysis device and data analysis method |
| JP2020024542A (en) * | 2018-08-07 | 2020-02-13 | 株式会社キーエンス | Data analysis device and data analysis method |
| JP7049211B2 (en) | 2018-08-07 | 2022-04-06 | 株式会社キーエンス | Data analyzer and data analysis method |
| US20220123848A1 (en) * | 2019-01-21 | 2022-04-21 | Nec Corporation | Wireless communication quality visualization system, wireless communication quality visualization device, and measurement apparatus |
| US12155422B2 (en) * | 2019-01-21 | 2024-11-26 | Nec Corporation | Wireless communication quality visualization system, wireless communication quality visualization device, and measurement apparatus |
| WO2020235021A1 (en) * | 2019-05-21 | 2020-11-26 | 日本電信電話株式会社 | Analysis device, analysis system, analysis method and program |
| JP7173315B2 (en) | 2019-05-21 | 2022-11-16 | 日本電信電話株式会社 | Analysis device, analysis system, analysis method and program |
| JPWO2020235021A1 (en) * | 2019-05-21 | 2020-11-26 | ||
| CN113805782A (en) * | 2020-06-16 | 2021-12-17 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | Object setting method and device, electronic device and storage medium |
| JP2023053565A (en) * | 2021-10-01 | 2023-04-13 | 株式会社日立製作所 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| JP7628926B2 (en) | 2021-10-01 | 2025-02-12 | 株式会社日立製作所 | Information processing device, information processing method, and information processing program |
| CN114452652A (en) * | 2022-02-09 | 2022-05-10 | 成都潜在人工智能科技有限公司 | Visual identification method and system for game grey product account number |
| CN116561216A (en) * | 2023-07-04 | 2023-08-08 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | Multi-dimensional space-time data visualization performance optimization method and system |
| CN116561216B (en) * | 2023-07-04 | 2023-09-15 | 湖南腾琨信息科技有限公司 | Multi-dimensional space-time data visualization performance optimization method and system |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2010250769A (en) | Analysis result visualization apparatus, analysis result visualization method, and analysis result visualization program | |
| US11797733B2 (en) | Artificial intelligence determination of building metrics for code compliance | |
| AU2022345532B2 (en) | Browser optimized interactive electronic model based determination of attributes of a structure | |
| JP5833998B2 (en) | Assembly workability evaluation calculation apparatus and assembly workability evaluation method | |
| AU2018233020B2 (en) | Roof report generation | |
| US20190089193A1 (en) | Systems and methods for tracking consumption management events | |
| US20130222373A1 (en) | Computer program, system, method and device for displaying and searching units in a multi-level structure | |
| CN116075818A (en) | Image Search in Walkthrough Video | |
| CN105389321A (en) | Visualization and analysis of a topical element of a complex system | |
| US20130262444A1 (en) | Card view for project resource search results | |
| Bonduel et al. | Scan-to-bim output validation: Towards a standardized geometric quality assessment of building information models based on point clouds | |
| CN120355099B (en) | Construction progress monitoring methods and systems based on big data | |
| US12437246B2 (en) | Methods and apparatus for quantifying requirements in construction of a building | |
| WO2022192417A1 (en) | Methods and apparatus for artificial intelligence conversion of change orders into an actionable interface | |
| US20150235325A1 (en) | Management of Tax Information Based on Topographical Information | |
| US20210248167A1 (en) | System and method for generating data visualization and object detection | |
| JP6272478B2 (en) | Image display system and image display method | |
| CN120706805A (en) | A collaborative construction method and system based on BIM | |
| WO2024107779A1 (en) | Artificial intelligence determination of building smoke and indoor air quality management | |
| US20240412485A1 (en) | Method and system for point cloud processing and viewing | |
| KR101673453B1 (en) | A method and system of producing an interactive version of a plan or the like | |
| US9767228B2 (en) | Determining a deployment of an access control system | |
| Krüger et al. | Inspector Gadget: Integrating Data Preprocessing and Orchestration in the Visual Analysis Loop. | |
| KR102920892B1 (en) | A method for analyzing design document for eco-friendly architectural design | |
| KR102833252B1 (en) | Method and device for displaying three-dimension based interactive minimap with improved user convenience and informational effect |