JP7313769B2 - Knowledge base generation device, knowledge base generation method, and knowledge base generation program - Google Patents
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Description
本発明は、知識ベース生成装置、知識ベース生成方法および知識ベース生成プログラムに関する。特に、船舶の行動に関する知識ベースの自動生成を行う知識ベース生成装置、知識ベース生成方法、および知識ベース生成プログラムに関する。 The present invention relates to a knowledge base generation device, a knowledge base generation method, and a knowledge base generation program. In particular, the present invention relates to a knowledge base generation device, a knowledge base generation method, and a knowledge base generation program for automatically generating a knowledge base regarding ship behavior.
従来、船舶の行動に関する知識ベースを自動的に生成する手法は存在していない。よって、船舶の行動に関する知識ベースは、手動による入力によって作成されていた。
特許文献1には、配置された敵および味方の移動機器の定量化された総兵力に基づいて、短時間に移動機器の運用要領を立案する戦術支援装置が開示されている。
Conventionally, there is no method for automatically generating a knowledge base on ship behavior. Thus, a knowledge base of vessel behavior was created by manual input.
従来の知識ベース作成手法は、有識者が有している知識を手動によって知識ベースへ入力し、船舶の行動知識ベースを作成する。特許文献1においても、移動機器の運用要領の立案に用いるデータベース、すなわち知識ベースは、手動で作成されている。
船舶の種別あるいはミッション内容における多岐にわたる行動パターン、ならびに、海面状況および気象状況といった様々な局面を考慮し、当該状況における効果的な行動パターンを網羅している大規模な知識ベースの構築には大きな労力と時間がかかる。
また、入力者によって知識あるいは経験が異なり、かつ、例えば艦艇の行動に関する知識は一意に正解が定まらないパターンもある。よって、知識ベースに入力者の恣意的な解釈が介入し、知識ベースに偏りが発生してしまう虞がある。
さらに、入力の際に入力されるべき重要な知識の入力漏れの発生、あるいは、入力者が知識として認識できていない有用な知識については入力されないという虞もあった。
In the conventional knowledge base creation method, knowledge possessed by experts is manually input into the knowledge base to create a ship behavior knowledge base. In Japanese Unexamined Patent Application Publication No. 2002-100002 as well, a database used for drafting operating procedures for mobile devices, that is, a knowledge base is manually created.
It takes a lot of effort and time to build a large-scale knowledge base that covers effective behavior patterns in consideration of a wide variety of behavioral patterns for different types of ships or missions, as well as various aspects such as sea and weather conditions.
In addition, there are patterns in which the knowledge or experience differs depending on the inputter, and, for example, the correct answer cannot be determined uniquely for knowledge related to the behavior of warships. Therefore, there is a possibility that the knowledge base will be biased due to the input's arbitrary interpretation intervening in the knowledge base.
Furthermore, there is a risk that important knowledge that should be input may be omitted, or that useful knowledge that the inputter cannot recognize as knowledge may not be input.
本発明は、自動的に適切かつ有効な知識ベースを生成することを目的とする。 An object of the present invention is to automatically generate an appropriate and effective knowledge base.
本発明に係る知識ベース生成装置は、
船舶の行動に係る知識ベースを生成する知識ベース生成装置において、
前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられたセンサにより検知された目標の諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載された操作コンソールに対する操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報を出力する収集部と、
前記時系列情報から、時刻ごとに各情報種別のデータのパターンを系列として抽出し、抽出した系列を登場頻度の多い順に並べた頻出系列情報を出力する抽出部と、
前記頻出系列情報に含まれる系列に基づいて、前記知識ベースを生成する知識ベース記録部とを備えた。
A knowledge base generation device according to the present invention includes:
In a knowledge base generation device for generating a knowledge base related to ship behavior,
a collection unit that collects a ship log including voyage information indicating the state of the voyage of the ship, wide-area information that indicates the situation around the ship, target specification information that indicates the specifications of targets detected by sensors provided on the ship, and operation information for an operation console mounted on the ship, and outputs time-series information that represents data for each type of information in the ship log in time series;
an extraction unit that extracts data patterns of each information type as a series from the time series information and outputs frequent series information in which the extracted series are arranged in descending order of frequency of appearance;
and a knowledge base recording unit for generating the knowledge base based on the series included in the frequent series information.
本発明に係る知識ベース生成装置によれば、船舶から収集した船舶ログを利用することにより、適切かつ有効な知識ベースを自動的に生成することができるという効果を奏する。 According to the knowledge base generating apparatus of the present invention, it is possible to automatically generate an appropriate and effective knowledge base by using ship logs collected from ships.
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。なお、各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In each figure, the same reference numerals are given to the same or corresponding parts. In the description of the embodiments, the description of the same or corresponding parts will be omitted or simplified as appropriate.
実施の形態1.
***構成の説明***
図1は、本実施の形態1における知識ベース生成システム500の構成図である。
知識ベース生成システム500は、知識ベース生成装置100を備える。
知識ベース生成装置100は、船舶の行動に係る知識ベースを生成する。船舶は、水上を航行する移動体である。例えば、船舶は、艦艇、貨物船、タンカー、あるいは訓練用船舶といった水上航行移動体である。知識ベース生成装置100は、収集部110、抽出部120、および知識ベース記録部130を備える。
知識ベース生成装置100は、船舶行動知識ベース自動生成装置ともいう。収集部110は、船舶ログ収集/閾値検出除外装置ともいう。抽出部120は、頻出系列抽出装置ともいう。知識ベース記録部130は、船舶行動知識ベース記録装置ともいう。
*** Configuration description ***
FIG. 1 is a configuration diagram of a knowledge base generation system 500 according to the first embodiment.
A knowledge base generation system 500 includes a knowledge base generation device 100 .
The knowledge base generation device 100 generates a knowledge base related to ship behavior. A ship is a mobile body that navigates on water. For example, the vessel is a water-going vehicle such as a naval vessel, cargo ship, tanker, or training vessel. Knowledge base generation device 100 includes
The knowledge base generation device 100 is also called a ship behavior knowledge base automatic generation device. The
また、知識ベース生成システム500は、航海情報出力装置1、広域情報出力装置2、船舶搭載センサ3、船舶搭載センサ4、船舶搭載センサ5、および、操作コンソール6、操作コンソール7、操作コンソール8を備える。
The knowledge base generation system 500 also includes a navigation
航海情報出力装置1は、船舶の座標、速度、針路、および風速風向といった航海情報21を、収集部110に周期送信する。時刻Tmの航海情報をN(Tm)とする。
The voyage
広域情報出力装置2は、地上基地局より衛星通信を介して取得される広域情報22を、収集部110に周期送信する。時刻Tmの広域情報をC(Tm)とする。
The wide area
船舶搭載センサ3,4,5は、探知した目標の位置、速度、加速度、特徴量といった目標諸元情報23を、収集部110に周期送信する。時刻Tmの船舶搭載センサ3,4,5からの目標諸元情報を、S3(Tm),S4(Tm),S5(Tm)とする。
The ship-mounted
操作コンソール6,7,8は、オペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報24を、収集部110に送信する。時刻Tmの操作コンソール6,7,8の操作情報を、A6(Tm),A7(Tm),A8(Tm)とする。
The
なお、航海情報N(Tm)、広域情報C(Tm)、目標諸元情報S3(Tm),S4(Tm),S5(Tm)、および、操作情報A6(Tm),A7(Tm),A8(Tm)を船舶ログ20と呼ぶ。 The voyage information N (T m ), wide area information C (T m ), target specification information S 3 (T m ), S 4 (T m ), S 5 (T m ), and operation information A 6 (T m ), A 7 (T m ), A 8 (T m ) are referred to as ship log 20 .
図2を用いて、本実施の形態に係る知識ベース生成装置100の構成を説明する。
知識ベース生成装置100は、コンピュータである。知識ベース生成装置100は、プロセッサ910を備えるとともに、メモリ921、補助記憶装置922、入力インタフェース930、出力インタフェース940、および通信装置950といった他のハードウェアを備える。プロセッサ910は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
The configuration of the knowledge base generation device 100 according to this embodiment will be described with reference to FIG.
Knowledge base generation device 100 is a computer. The knowledge base generation device 100 includes a processor 910 and other hardware such as a memory 921 , an
知識ベース生成装置100は、機能要素として、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130と記憶部140とを備える。記憶部140には、除外条件141と知識ベース142が記憶されている。
The knowledge base generation device 100 includes a
収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能は、ソフトウェアにより実現される。記憶部140は、メモリ921に備えられる。
The functions of the
プロセッサ910は、知識ベース生成プログラムを実行する装置である。知識ベース生成プログラムは、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能を実現するプログラムである。
プロセッサ910は、演算処理を行うIC(Integrated Circuit)である。プロセッサ910の具体例は、CPU、DSP(Digital Signal Processor)、GPU(Graphics Processing Unit)である。
Processor 910 is a device that executes a knowledge base generation program. The knowledge base generation program is a program that implements the functions of the
The processor 910 is an IC (Integrated Circuit) that performs arithmetic processing. Specific examples of the processor 910 are a CPU, a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
メモリ921は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ921の具体例は、SRAM(Static Random Access Memory)、あるいはDRAM(Dynamic Random Access Memory)である。
補助記憶装置922は、データを保管する記憶装置である。補助記憶装置922の具体例は、HDDである。また、補助記憶装置922は、SD(登録商標)メモリカード、CF、NANDフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ(登録商標)ディスク、DVDといった可搬の記憶媒体であってもよい。なお、HDDは、Hard Disk Driveの略語である。SD(登録商標)は、Secure Digitalの略語である。CFは、CompactFlash(登録商標)の略語である。DVDは、Digital Versatile Diskの略語である。
The memory 921 is a storage device that temporarily stores data. A specific example of the memory 921 is SRAM (Static Random Access Memory) or DRAM (Dynamic Random Access Memory).
入力インタフェース930は、マウス、キーボード、あるいはタッチパネルといった入力装置と接続されるポートである。入力インタフェース930は、具体的には、USB(Universal Serial Bus)端子である。なお、入力インタフェース930は、LAN(Local Area Network)と接続されるポートであってもよい。知識ベース生成装置100は、入力インタフェース930を介して、除外条件141をユーザから取得する。
出力インタフェース940は、ディスプレイといった出力機器のケーブルが接続されるポートである。出力インタフェース940は、具体的には、USB端子またはHDMI(登録商標)(High Definition Multimedia Interface)端子である。ディスプレイは、具体的には、LCD(Liquid Crystal Display)である。知識ベース生成装置100は、出力インタフェース940を介して、知識ベース142をディスプレイに表示してもよい。
The
The
通信装置950は、レシーバとトランスミッタを有する。通信装置950は、無線で、LAN、インターネット、あるいは電話回線といった通信網に接続している。通信装置950は、具体的には、通信チップまたはNIC(Network Interface Card)である。知識ベース生成装置100は、通信装置950を介して、船舶ログ20を取得する。知識ベース生成装置100は、通信装置950を介して、除外条件141を取得してもよい。あるいは、知識ベース生成装置100は、通信装置950を介して、知識ベース142を外部の表示装置に表示してもよい。
Communication device 950 has a receiver and a transmitter. The communication device 950 is wirelessly connected to a communication network such as a LAN, the Internet, or a telephone line. The communication device 950 is specifically a communication chip or a NIC (Network Interface Card). Knowledge base generation device 100 acquires ship log 20 via communication device 950 . The knowledge base generation device 100 may acquire the
知識ベース生成プログラムは、プロセッサ910に読み込まれ、プロセッサ910によって実行される。メモリ921には、知識ベース生成プログラムだけでなく、OS(Operating System)も記憶されている。プロセッサ910は、OSを実行しながら、知識ベース生成プログラムを実行する。知識ベース生成プログラムおよびOSは、補助記憶装置922に記憶されていてもよい。補助記憶装置922に記憶されている知識ベース生成プログラムおよびOSは、メモリ921にロードされ、プロセッサ910によって実行される。なお、知識ベース生成プログラムの一部または全部がOSに組み込まれていてもよい。
The knowledge base generation program is loaded into processor 910 and executed by processor 910 . The memory 921 stores not only the knowledge base generation program but also an OS (Operating System). The processor 910 executes the knowledge base generation program while executing the OS. The knowledge base generation program and OS may be stored in the
知識ベース生成装置100は、プロセッサ910を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、知識ベース生成プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、プロセッサ910と同じように、知識ベース生成プログラムを実行する装置である。 The knowledge base generation device 100 may include multiple processors in place of the processor 910 . These multiple processors share the execution of the knowledge base generation program. Each processor, like processor 910, is a device that executes a knowledge base generation program.
知識ベース生成プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ921、補助記憶装置922、または、プロセッサ910内のレジスタあるいはキャッシュメモリに記憶される。
Data, information, signal values and variable values that are used, processed or output by the knowledge base generation program are stored in memory 921,
収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えてもよい。また、収集処理と抽出処理と知識ベース記録処理と記録処理の「処理」を「プログラム」、「プログラムプロダクト」または「プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記憶媒体」に読み替えてもよい。
The "part" of each part of the collecting
知識ベース生成プログラムは、上記の各部の「部」を「処理」、「手順」あるいは「工程」に読み替えた各処理、各手順あるいは各工程を、コンピュータに実行させる。また、知識ベース生成方法は、上記の各部の「部」を「手順」に読み替えた各手順に相当する。
知識ベース生成プログラムは、コンピュータ読取可能な記録媒体に格納されて提供されてもよい。また、知識ベース生成プログラムは、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
The knowledge base generation program causes a computer to execute each process, each procedure, or each process, where the above "part" is read as "process,""procedure," or "step." Also, the knowledge base generation method corresponds to each procedure in which the above-mentioned "part" is read as "procedure".
The knowledge base generation program may be stored in a computer-readable recording medium and provided. Also, the knowledge base generation program may be provided as a program product.
***動作の説明***
図3は、本実施の形態に係る知識ベース生成装置100の知識ベース生成処理S100を示すフロー図である。
除外条件141は、入力インタフェース930を介して、ユーザにより設定される。記憶部140は、知識ベースの生成処理から除外する情報の条件を除外条件141として記憶する。除外条件141は、船舶ログ20のうち、知識ベースの生成処理から除外する情報を選択するための閾値である。
***Description of operation***
FIG. 3 is a flowchart showing knowledge base generation processing S100 of knowledge base generation apparatus 100 according to the present embodiment.
The
ステップS101において、収集部110は、船舶ログ20を収集する。船舶ログ20には、船舶の航海の状態を示す航海情報21と、船舶の周囲の状況を表す広域情報22と、船舶に備えられたセンサにより検知された目標の諸元を表す目標諸元情報23と、船舶に搭載された操作コンソールに対する操作情報24とが含まれる。
In step S<b>101 , the
ステップS102において、収集部110は、船舶ログ20における情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報31を出力する。収集部110は、船舶ログ20から除外条件141に適合する情報を除外した時系列情報31を出力する。収集部110は、時系列情報31を、情報種別ごとの時系列データとして出力する。
具体的には、収集部110は、除外条件141を用いて、船舶ログ20から除外条件に該当するものを除外する。収集部110は、除外処理後のデータを、情報種別ごとの時系列データとして行列化する。行列化された除外処理後のデータを時系列情報31とする。収集部110は、時系列情報31を抽出部120に送信する。
In step S102, the
Specifically, the
図4は、本実施の形態に係る時系列情報31、頻出系列情報32、および、知識ベース142の例を示す図である。
時系列情報31は、船舶ログ20における情報種別ごとのデータを時系列に表し、行列化した情報である。図4では、情報種別として、航海情報、広域情報、センサ情報A,B、目標情報A,B,C、およびコンソールA,B,C,D.E操作が設定されている。時系列情報31では、これらの情報種別ごとに時系列にデータが設定されている。
FIG. 4 is a diagram showing an example of time series information 31, frequent series information 32, and
The time-series information 31 is information in which the data of each information type in the ship log 20 are expressed in time series and arranged in a matrix. In FIG. 4, as information types, navigation information, wide area information, sensor information A, B, target information A, B, C, and consoles A, B, C, D . E operation is set. In the time series information 31, data are set in time series for each of these information types.
ステップS103において、抽出部120は、時系列情報31から、時刻ごとに各情報種別のデータのパターンを系列として抽出し、抽出した系列を登場頻度の多い順に並べた頻出系列情報32を出力する。
In step S103, the
具体的には、以下の通りである。
抽出部120は、収集部110から受信した時系列情報31に対し、Prefix-projected sequential pattern miningアルゴリズムを用いて、各時刻Tmにおける系列Snを列挙する。
Specifically, it is as follows.
The
系列とは、時刻ごとの各情報種別のデータのパターンである。時刻Tmにおける系列Snとは、時刻Tmにおける全系列を意味する。すなわち、時刻が横軸であり、系列が縦軸であるとすると、各時刻Tmにおける系列Snは、全時刻分における全系列を意味する。図4では具体例として、時刻1、時刻6、および時刻7の「h,1,x,Y,X」を系列の例として扱っている。それ以外にも時刻1においては「A,j」、「1,x,y,」、および「a,A,X」といった系列が存在する。このように、全時刻の全系列を表す情報が列挙される。
A series is a pattern of data of each information type for each time. The sequence Sn at time Tm means all sequences at time Tm . That is, if the time is on the horizontal axis and the series is on the vertical axis, the series Sn at each time Tm means all series for all time. As a specific example in FIG. 4, "h, 1, x, Y, X" at
そして、抽出部120は、系列Snを登場頻度の高い順に出力する。
mとnは自然数とする。系列Snには、それぞれ任意の個数の時刻Tmにおける船舶ログが格納される。すなわち、系列「h,1,x,Y,X」であれば、5個の船舶ログが格納されている。この個数は、「1個」から「取得できる全種類の要素数」までの間で変更可能となる。
Then, the
Let m and n be natural numbers. An arbitrary number of vessel logs at times Tm are stored in each series Sn . That is, if the series is "h, 1, x, Y, X", five ship logs are stored. This number can be changed from "one" to "the number of all types of elements that can be acquired".
抽出部120は、系列Snを登場頻度の高い順に出力する際、同一の系列は繰り返し出力せず、系列ごとに1回の出力を行う。抽出部120は、出力された系列を順序組に格納し、登場頻度順の系列順序組Pとする。Pは(St1,St2,St3,…Stk)となる。kは自然数とする。抽出部120は、系列順序組Pを頻出系列情報32として知識ベース記録部130に出力する。例えば、系列順序組P=(「h,1,X,Y,X」,「c,h,x」,「d,D,3,3,z」,・・・)というような形になる。
When outputting the sequences Sn in descending order of appearance frequency, the extracting
ステップS104において、知識ベース記録部130は、頻出系列情報32に含まれる系列に基づいて、知識ベース142を生成する。知識ベース記録部130は、頻出系列情報32に含まれる系列をif-then文に変換し、知識ベース142に格納する。
知識ベース記録部130は、頻出系列情報32に含まれる系列を、「○○ならば、××である」というif-then文の集合に変換する。知識ベース記録部130は、センサ情報、航海情報、および広域情報と、操作情報とが組になっている系列について、変換式に当てはめてif-then文に変換する。
In step S<b>104 , the knowledge
The knowledge
具体的には、以下の通りである。
まず、図1の例で説明する。
知識ベース記録部130は、抽出部120より入力された頻出系列情報32、すなわち系列順序組Pに格納されている各Stkについて、A6(Tm),A7(Tm),A8(Tm)のいずれかが1つでも含まれており、かつN(Tm),C(Tm),S3(Tm),S4(Tm),S5(Tm)のいずれかが1つでも含まれている系列について、if-then文に変換して知識ベース142に格納する。具体的には、知識ベース記録部130は、「{N(Tm),C(Tm),S3(Tm),S4(Tm),S5(Tm)}ならば{A6(Tm),A7(Tm),A8(Tm)}である。」というif-then文に変換して知識ベース142に格納する。
Specifically, it is as follows.
First, the example in FIG. 1 will be described.
The knowledge
また、図4の例で説明する。
図4に記載の系列「h,1,x,Y,X」は、「センサ情報A=h、目標情報=1ならば、コンソールA操作=x、コンソールC操作=Y、コンソールE操作=Xである。」というif-then文に変換される。
Further, an example of FIG. 4 will be described.
The sequence "h, 1, x, Y, X" shown in FIG. 4 is converted to an if-then statement that "If sensor information A=h and target information=1, then console A operation=x, console C operation=Y, and console E operation=X."
***他の構成***
<変形例1>
本実施の形態では、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能がソフトウェアで実現される。変形例として、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能がハードウェアで実現されてもよい。
***Other Configurations***
<
In this embodiment, the functions of the collecting
図5は、本実施の形態の変形例に係る知識ベース生成装置100の構成を示す図である。
知識ベース生成装置100は、電子回路909、メモリ921、補助記憶装置922、入力インタフェース930、および出力インタフェース940を備える。
FIG. 5 is a diagram showing the configuration of knowledge base generation device 100 according to a modification of the present embodiment.
Knowledge base generation device 100 comprises electronic circuitry 909 , memory 921 ,
電子回路909は、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能を実現する専用の電子回路である。
電子回路909は、具体的には、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックIC、GA、ASIC、または、FPGAである。GAは、Gate Arrayの略語である。ASICは、Application Specific Integrated Circuitの略語である。FPGAは、Field-Programmable Gate Arrayの略語である。
収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能は、1つの電子回路で実現されてもよいし、複数の電子回路に分散して実現されてもよい。
別の変形例として、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の一部の機能が電子回路で実現され、残りの機能がソフトウェアで実現されてもよい。
The electronic circuit 909 is a dedicated electronic circuit that implements the functions of the
Electronic circuit 909 is specifically a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, GA, ASIC, or FPGA. GA is an abbreviation for Gate Array. ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit. FPGA is an abbreviation for Field-Programmable Gate Array.
The functions of the collecting
As another modification, part of the functions of the collecting
プロセッサと電子回路の各々は、プロセッシングサーキットリとも呼ばれる。つまり、知識ベース生成装置100において、収集部110と抽出部120と知識ベース記録部130の機能は、プロセッシングサーキットリにより実現される。
Each of the processor and electronic circuitry is also called processing circuitry. That is, in the knowledge base generation device 100, the functions of the
***本実施の形態の効果の説明***
本実施の形態に係る知識ベース生成装置100では、既に船舶内に存在しているセンサ情報あるいはシステムログ情報といった船舶ログを利用することにより、自動的に知識ベースを生成することができる。よって、本実施の形態に係る知識ベース生成装置100によれば、手動による作成を行うことなく、船舶行動の知識ベースを自動生成することができ、知識ベース構築に係る作業を効率化することができる。
***Description of the effects of the present embodiment***
The knowledge base generating apparatus 100 according to the present embodiment can automatically generate a knowledge base by using ship logs such as sensor information or system log information that already exist in the ship. Therefore, according to the knowledge base generation device 100 according to the present embodiment, it is possible to automatically generate a knowledge base of ship behavior without manual preparation, and it is possible to improve the efficiency of the work related to building the knowledge base.
また、本実施の形態に係る知識ベース生成装置100によれば、各船舶ログから横断的に知識ベースを抽出するため、恣意的な偏りを発生させることなく知識ベースを生成することができる。 Further, according to the knowledge base generation device 100 according to the present embodiment, since the knowledge base is cross-extracted from each ship log, the knowledge base can be generated without arbitrary bias.
また、本実施の形態に係る知識ベース生成装置100では、自動化による大規模知識ベースの構築を行う際、実データを用いることにより、手入力による入力者ごとの知識あるいは経験の異なりによる知識ベースの偏りを回避する。さらに、全データの検索により知識の入力漏れの回避および入力者が知識として認識できていない有用な知識の発見を行うことができる。 In addition, in the knowledge base generation apparatus 100 according to the present embodiment, when constructing a large-scale knowledge base by automation, actual data is used to avoid bias in the knowledge base due to differences in knowledge or experience of each inputter due to manual input. Furthermore, by searching all data, it is possible to avoid omission of knowledge input and to discover useful knowledge that the input person has not recognized as knowledge.
以上の実施の形態1では、知識ベース生成装置の各部を独立した機能ブロックとして説明した。しかし、知識ベース生成装置の構成は、上述した実施の形態のような構成でなくてもよい。知識ベース生成装置の機能ブロックは、上述した実施の形態で説明した機能を実現することができれば、どのような構成でもよい。また、知識ベース生成装置は、1つの装置でなく、複数の装置から構成されたシステムでもよい。
また、実施の形態1のうち、複数の部分を組み合わせて実施しても構わない。あるいは、この実施の形態のうち、1つの部分を実施しても構わない。その他、この実施の形態を、全体としてあるいは部分的に、どのように組み合わせて実施しても構わない。
すなわち、実施の形態1では、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。
In the above first embodiment, each part of the knowledge base generation device has been described as an independent functional block. However, the configuration of the knowledge base generation device does not have to be the configuration of the embodiment described above. The functional blocks of the knowledge base generation device may have any configuration as long as they can implement the functions described in the above embodiments. Also, the knowledge base generation device may be a system composed of a plurality of devices instead of a single device.
Moreover, it is also possible to combine a plurality of portions of the first embodiment. Alternatively, one portion of this embodiment may be implemented. In addition, this embodiment may be implemented as a whole or partially in any combination.
That is, in
なお、上述した実施の形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明の範囲、本発明の適用物の範囲、および本発明の用途の範囲を制限することを意図するものではない。上述した実施の形態は、必要に応じて種々の変更が可能である。 The above-described embodiments are essentially preferable examples, and are not intended to limit the scope of the invention, the scope of applications of the invention, or the scope of applications of the invention. Various modifications can be made to the above-described embodiments as required.
1 航海情報出力装置、2 広域情報出力装置、3,4,5 船舶搭載センサ、6,7,8 操作コンソール、20 船舶ログ、21 航海情報、22 広域情報、23 目標諸元情報、24 操作情報、31 時系列情報、32 頻出系列情報、100 知識ベース生成装置、110 収集部、120 抽出部、130 知識ベース記録部、140 記憶部、141 除外条件、142 知識ベース、500 知識ベース生成システム、909 電子回路、910 プロセッサ、921 メモリ、922 補助記憶装置、930 入力インタフェース、940 出力インタフェース、950 通信装置、S100 知識ベース生成処理。
1 voyage
Claims (3)
前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力する収集部と、
前記時系列情報から、出力時刻ごとに各情報種別のデータのパターンを系列として抽出し、抽出した系列を登場頻度の多い順に並べた頻出系列情報を出力する抽出部と、
前記頻出系列情報に含まれる系列のうち前記各センサ情報と前記目標諸元情報と前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータを含む系列に基づいて、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報以外のデータをif文とし、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータをthen文とするif-then文に変換し、前記知識ベースを前記各操作コンソールに対する各オペレータの操作情報の知識ベースとして生成する知識ベース記録部と
を備えた知識ベース生成装置。 In a knowledge base generation device for generating a knowledge base related to ship behavior,
前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力する収集部と、
an extraction unit that extracts data patterns of each information type as a series from the time series information for each output time, and outputs frequent series information in which the extracted series are arranged in descending order of frequency of appearance;
a knowledge base generating unit for converting data other than the operation information of each operator from each operation console into an if-then statement in which data other than the operation information of each operator from each operation console is an if statement and data of operation information of each operator from each of the operation consoles is an if-then statement based on the series including the sensor information, the target specification information, and the data of operation information of each operator from each operation console among the series included in the frequent series information, and generating the knowledge base as a knowledge base of the operation information of each operator for each of the operation consoles .
コンピュータが、前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力し、
コンピュータが、前記時系列情報から、出力時刻ごとに各情報種別のデータのパターンを系列として抽出し、抽出した系列を登場頻度の多い順に並べた頻出系列情報を出力し、
コンピュータが、前記頻出系列情報に含まれる系列のうち前記各センサ情報と前記目標諸元情報と前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータを含む系列に基づいて、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報以外のデータをif文とし、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータをthen文とするif-then文に変換し、前記知識ベースを前記各操作コンソールに対する各オペレータの操作情報の知識ベースとして生成する知識ベース生成方法。 In a knowledge base generation method for a knowledge base generation device that generates a knowledge base related to ship behavior,
コンピュータが、前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力し、
A computer extracts data patterns of each information type as a series from the time series information for each output time, and outputs frequent series information in which the extracted series are arranged in descending order of appearance frequency,
A knowledge base generation method in which a computer converts data other than operation information of each operator from each operation console into an if-then statement in which data other than operation information of each operator from each operation console is an if statement and data of operation information of each operator from each operation console is an if-then statement based on a series including the data of the operation information of each operator from each of the operation consoles, and the knowledge base is generated as a knowledge base of the operation information of each operator for each of the operation consoles .
前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力する収集処理と、
前記時系列情報から、出力時刻ごとに各情報種別のデータのパターンを系列として抽出し、抽出した系列を登場頻度の多い順に並べた頻出系列情報を出力する抽出処理と、
前記頻出系列情報に含まれる系列のうち前記各センサ情報と前記目標諸元情報と前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータを含む系列に基づいて、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報以外のデータをif文とし、前記各操作コンソールからの各オペレータの操作情報のデータをthen文とするif-then文に変換し、前記知識ベースを前記各操作コンソールに対する各オペレータの操作情報の知識ベースとして生成する知識ベース記録処理と
をコンピュータである前記知識ベース生成装置に実行させる知識ベース生成プログラム。 In a knowledge base generation program for a knowledge base generation device that generates a knowledge base related to ship behavior,
前記船舶の航海の状態を示す航海情報と、前記船舶の周囲の状況を表す広域情報と、前記船舶に備えられた複数のセンサの各センサ情報と、前記各センサにより探知された目標の位置、速度、加速度、および特徴量を含む諸元を表す目標諸元情報と、前記船舶に搭載されオペレータの操作が発生した際にオペレータの操作情報を送信する複数の操作コンソールの各操作コンソールからの各オペレータの操作情報とを含む船舶ログを収集し、前記船舶ログにおける情報種別ごとのデータを時系列に表した時系列情報であって、前記船舶ログから除外する情報を選択するための閾値である除外条件に適合する情報を除外した時系列情報を出力する収集処理と、
Extraction processing for extracting data patterns of each information type as a series from the time-series information for each output time, and outputting frequent series information in which the extracted series are arranged in descending order of frequency of appearance;
a knowledge base recording process for generating the knowledge base as a knowledge base of the operation information of each operator for each of the operation consoles by converting into an if-then statement in which the data other than the operation information of each operator from each of the operation consoles is an if statement and the data of the operation information of each operator from each of the operation consoles is a then statement, based on the series including the sensor information, the target specification information, and the data of operation information of each operator from each operation console among the series included in the frequently occurring series information; knowledge base generator.
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001202383A (en) | 2000-01-21 | 2001-07-27 | Mitsubishi Electric Corp | Device and method for mining data and recording medium |
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