センサ端末

【課題】複雑なパラメータの設定などを行う必要がなく、重要な情報を優先的にサーバに送信する。
【解決手段】本発明は、センサ端末２においてセンサから送られてくるセンサ情報の優先順位を判断し、イベントの検出を行う蓄積サーバ１に送信する。優先順位の判断を行う際には、パラメータの設定を行うことなく、過去のセンサ情報及びイベント発生情報を使用した学習機能により判断が行われる。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサ端末と、センサ端末からのセンサ情報に基づいてイベント条件を判断するサーバとを具備するセンサ情報収集システムに関し、特に、当該センサ情報収集システムにおいて使用されるセンサ端末に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、センサ端末からのセンサ情報を蓄積サーバにて収集し、この収集されたセンサ情報に基づいてイベント条件を判断するセンサ情報収集システムが開発されている。このようなセンサ情報収集システムでは、センサ端末の数や送信するセンサ情報の情報量が増えると、蓄積サーバやネットワークの負荷が高くなり、イベントの発生を迅速に判断することができなくなる。
【０００３】
このような問題を解決するために、センサ端末へ予めパラメータを設定することにより、重要なセンサ情報を判断し、優先的に送信する方法が考え出されている（特許文献１参照。）
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−３３３５８４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、センサ端末へ予めパラメータを設定する方法の場合、センサ端末の数が多い場合や、イベント発生の条件が複雑な場合には、パラメータの算出が困難となり、また、複雑なパラメータの設定が必要となるという問題があった。
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、複雑なパラメータの設定などを行う必要がなく、重要な情報を優先的にサーバに送信することができるセンサ端末を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の第１の発明によれば、センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末において、複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信する受信手段と、前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記サーバにおけるイベントの発生確率を算出するイベント発生確率算出手段と、前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報を他のセンサ情報に優先して前記サーバに送信する優先制御手段とを具備することを特徴とするセンサ端末、である。
【０００７】
本発明の第２の発明によれば、第１の発明において、前記イベント発生確率算出手段は、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルと、前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルと、前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求める手段とを具備することを特徴とするセンサ端末、である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、複雑なパラメータの算出などを行う必要がなく、重要な情報を優先的にサーバに送信することができるセンサ端末を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムについて説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムの全体図である。
同図に示すように、蓄積サーバ１にはネットワークを介して複数のセンサ端末２（２−１〜２−ｎ）が接続されている。各センサ端末２（２−１〜２−ｎ）には複数のセンサ３（３−１〜３−ｎ）が接続されている。
【００１０】
各センサ端末２（２−１〜２−ｎ）は、イベント予測部２１（２１−１〜２１−ｎ）及びセンサ情報送信部２２（２２−１〜２２−ｎ）を有している。イベント予測部２１は、対応する複数のセンサ３からのセンサ情報を受信し、この受信した複数のセンサ情報に基づいて、本発明の実施の形態に係るイベント予測処理を行う。このイベント予測処理については、後に詳述する。センサ情報送信部２２は、センサ３から受信したセンサ情報を蓄積サーバ１に送信する。
【００１１】
センサ情報には、センサの識別情報（ＩＤ）、センサ端末のＩＤ、センシングデータ、センシングデータのサンプリング時刻（或いは「サンプリング番号」）などの情報が含まれる。
蓄積サーバ１は、イベント検出部１１、情報蓄積部１２及びイベント発生情報フィードバック部１３を具備している。情報蓄積部１２は、センサ端末２のセンサ情報送信部２２から送信されたセンサ情報を蓄積する。
【００１２】
イベント検出部１１は、情報蓄積部１２に蓄積されたセンサ情報に基づいて、イベントの検出処理を行う。情報蓄積部１２は、各センサ端末２から送信されたセンサ情報を蓄積する。
イベント発生情報フィードバック部１３は、イベント検出部１１によってイベントが検出された場合に、イベントが発生したセンサ情報を送信したセンサ端末２に、イベントが発生した旨及びイベントが発生したセンサ情報に含まれるサンプリング時刻（サンプリング番号）を含むイベント発生情報を送信する。なお、イベントが発生したセンサ情報を送信したセンサ端末は、当該センサ情報にセンサ端末の識別情報が含まれていることからイベント発生情報フィードバック部１３により認識可能である。
【００１３】
ここで、「イベント発生」とは、センサ３から収集されたセンサ情報を原因として、蓄積サーバ１が何らかのアクションを起こすことを意味する。イベントの発生条件は蓄積サーバ１に入力されており、蓄積サーバ１は入力された情報を元にイベントを発生させるか判断する。
【００１４】
図２は、センサ端末のより具体的な機能ブロック図である。
同図に示すように、センサ端末２は、センサ情報受信部３１、センサ情報一時保存部３２、確率テーブル計算・保持部３３、イベント発生確率予測部３４、イベント発生情報受信部３５、優先制御部３６及びセンサ情報送信部３７を有する。
【００１５】
センサ情報受信部３１は、各センサ３からのセンサ情報を受信する。
センサ情報一時保存部３２は、センサ情報受信部３１にて受信したセンサ情報を一時的に保存する。
確率テーブル計算・保持部３３は、センサ情報一時保存部３２に一時的に格納されたセンサ情報及びイベント発生情報受信部３５にて受信されたイベント発生情報に基づいて、確率テーブルを計算して保持する。この確率テーブルの計算の詳細については後述する。
【００１６】
イベント発生確率予測部３４は、センサ情報受信部３１によって受信されたセンサ情報のイベントの発生確率を確率テーブル計算・保持部３３に保持された確率テーブルに基づいて求める。
ここで、「イベント発生確率」とは、センサ端末２が蓄積サーバ１へセンサ情報を送った時、蓄積サーバ１がイベントを発生する確率を意味する。センサ端末２が複数あり、イベントの発生条件が変更されたりする可能性があることから、センサ端末２がイベント発生を完全に判断することはできない。
【００１７】
イベント発生情報受信部３５は、蓄積サーバ１からのサンプリング時刻を含むイベント発生情報を受信し、確率テーブル計算・保持部３３に送る。
優先制御部３６は、イベント発生確率予測部３４によって予測されたイベント発生確率が所定の発生確率を超えているか否かの判断を行い、超えていると判断された場合には、センサ情報送信部３７に対して、センサ情報の優先制御処理を行なわせる。この優先制御処理の具体的な方法については後述する。
【００１８】
次に、本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムの蓄積サーバの動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。
センサ端末２からセンサ情報を受信すると（Ｓ１）、この受信したセンサ情報を情報蓄積部１２に格納する（Ｓ２）。イベント検出部１１は、情報蓄積部１２に格納されたセンサ情報と予め定められたイベント発生条件とを比較（Ｓ３）することにより、イベントを発生させる必要があるか否かを判断する（Ｓ４）。
【００１９】
イベントを発生させる必要があると判断された場合には、メール送信、警報発生などのイベント処理を行い（Ｓ５）、イベント発生情報フィードバック部１３からイベントが発生したセンサ情報を送信したセンサ端末２に対して、イベント発生情報を送信する。
【００２０】
このイベント発生情報には、イベントが発生したことを示す情報の他、サンプリング時刻（サンプリング番号）、センサ端末の識別情報を含む。Ｓ４において、イベントを発生させる必要がないと判断された場合、及びＳ６における処理が終了した場合には、処理を終了する。
【００２１】
次に、本発明の実施の形態にセンサ情報システムのセンサ端末の動作について、図４のフローチャートを参照して説明する。
まず、センサ端末２に接続されたセンサ３からセンサ情報を受信する（Ｓ１１）。そして、この受信したセンサ情報に基づいて、イベント発生確率テーブルを生成するための処理が行なわれる（Ｓ１２）。その後、Ｓ１２において生成されたイベント発生確率テーブルに基づいて、イベント発生確率の計算が行われ（Ｓ１３）、この計算されたイベント発生確率に基づいて、イベントが発生したセンサ情報の優先制御処理が行なわれ（Ｓ１４）、この優先制御処理が行なわれたセンサ情報が蓄積サーバ１に送信される（Ｓ１５）、処理が終了する。
【００２２】
以下、Ｓ１２におけるイベント発生確率テーブル生成処理、Ｓ１３におけるイベント発生確率計算処理、Ｓ１４における優先制御処理及びＳ１５における蓄積サーバへのセンサ情報送信処理について詳述する。
図５は、Ｓ１２におけるイベント発生確率テーブル生成処理の動作の詳細を説明するためのフローチャートである。なお、このイベント発生確率テーブルの生成処理は、確率テーブル計算・保持部３３によって行われる。
【００２３】
確率テーブル計算・保持部３３は、イベント発生情報受信部３５からイベント発生情報を取得し（Ｓ２１）、センサ情報一時保存部３２に格納された過去のセンサ情報を取得する（Ｓ２２）。
そして、取得した過去のセンサ情報及びイベント発生情報から状態推移テーブルを作成する（Ｓ２３）。図６は、変換前のセンサ情報テーブルと、変換後の推移テーブルとの関係の一例を示す図である。同図に示すように、各センサ端末毎に、図６に示すように、該当するセンサから送られてくるセンサ情報に含まれるセンサＩＤ、サンプリング番号及びセンシングデータで構成されるセンサ情報テーブルを、図７に示す状態推移テーブルに変換する。
【００２４】
状態推移テーブルは、センサＩＤ毎に、センシングデータの数値情報を１つ前のセンシングデータの数値情報と比較して、増加（↑）、変化なし（→）、減少（↓）の３状態情報へ変換して、数値情報を単純化したものである。
Ｓ２３において、状態推移テーブルが作成されると、次に、この作成された状態推移テーブルを行と列とに分解した確率テーブル作るための窓を設定する（Ｓ２４）。本実施の形態においては、２個のサンプルを使って確率テーブルを作る。図８に示すように、センサの数が２つ、サンプル数２なので、計４個のテーブルを作ることができる。なお、サンプル数については、センサ端末の処理性能に基づいて定められる。
【００２５】
上述のように、行と列とに分解するのは、状態推移テーブルの取りうる全パターンを利用すると、パターン数が膨大になるからである。例えば、４つの入力データ、４サンプリングでは、３の１２乗＝５３１４４１パターンとなる。
本実施の形態においては、状態推移テーブルの状態情報を行と列とに分解することにより、それぞれの出現確率を算出し、これらの複合確率を利用してパターン数を減少させている。上述の４つの入力データ、４サンプリングの例では、行が１０８パターン（３の３乗×４）、列が２４３パターン（３の４乗×３）の合計３５１パターンとなり、計算量、データ量を削減することができる。
【００２６】
次に、Ｓ２４において状態推移推移テーブルに設定された窓を移動させて、窓毎に確率テーブルを作成する（Ｓ２５）。図９乃至図１２には、状態推移テーブルに設定された４つの窓を移動させることにより生成された各窓に対応する確率テーブルを示している。
【００２７】
図９乃至図１２に示すように、確率テーブルは、変化パターン、イベント発生数、変化パターンの総数及びイベント発生確率が格納されている。イベント発生確率は、イベント発生数／変化パターンの総数により求められる。このようにして、イベント発生確率テーブルが計算されると（Ｓ１２）、次に、イベント発生確率の計算が行われる（Ｓ１３）。
【００２８】
以下、Ｓ１３におけるイベント発生確率の計算方法について説明する。図１３はイベント発生確率計算を説明するためのフローチャートを示す図である。
イベント発生確率予測部３４は、センサ情報受信部３１からセンサ情報を取得し（Ｓ３１）、３状態に変換した後、Ｓ１２において作成されたイベント発生確率テーブルを使用して、取得したセンサ情報の各行と列のイベント発生確率を取得する（Ｓ３２）。
【００２９】
具体的には、３状態に変換した取得したセンサ情報の各窓のパターンのイベント発生確率を、対応する窓のイベント発生確率テーブルを参照して取得する。図１４は、イベント発生確率の取得手法を説明するための図である。
同図において、いま、サンプリング番号「−１」、「０」のセンサ情報を取得すると、これを３状態の状態推移テーブルに変換する。そして、この取得したセンサ情報に設定された各窓の状態、例えば、センサ１の行の窓に対応する確率テーブルは、図９に示したテーブル１であり、このテーブル１からセンサ１の行の窓の変化パターン「→↑」に対応するイベント発生確率「１」を決定する。また、センサ２の行の窓に対応する確率テーブルは、図１０に示したテーブル２であり、このテーブル２からセンサ２の行の窓の変化パターン「↓↓」に対応するイベント発生確率「０．５」を決定する。列についても、同様の手法で、イベント発生確率「０．２５」、「１」が決定される。
【００３０】
Ｓ３２において、取得したセンサ情報の各行と列とのイベント発生確率が取得されると、次に、各行と列のイベント発生確率から複合確率の計算が行われる（Ｓ３３）。この複合確率の計算は、Ｓ３２において取得された各窓（各行と列）のイベント発生確率の総和を各窓の数で除した値、すなわち、各窓のイベント発生確率の平均を複合確率として計算する。
【００３１】
図１４において示した例においては、
複合確率＝（１＋０．５＋１＋０．２５）／４
＝０．６８７５
となる。
そして、Ｓ３３において計算された複合確率をイベント発生確率として（Ｓ３４）、イベント発生確率予測部３４におけるＳ１３のイベント発生確率予測処理を終了する。Ｓ１３において、イベント発生確率の計算を行った後、取得したセンサ情報の優先制御処理が優先制御部３６において行われる（Ｓ１４）。
【００３２】
図１５は、Ｓ１４における優先制御処理を説明するためのフローチャートである。
優先制御部３６は、イベント発生確率予測部３４により計算されたイベント発生確率（複合確率）を取得し（Ｓ４１）、この取得したイベント発生確率が設定値よりも高いか否かの判断が行われる（Ｓ４２）。
【００３３】
Ｓ４２において設定値よりも高いと判断された場合には、センサ情報送信部３７にセンサデータの割り込み送信を行わせ（Ｓ４３）、優先制御部３６の処理を終了し、設定値よりも低いと判断された場合には、センサ情報送信部３７の送信キューへセンサ情報を追加し（Ｓ４４）、優先制御部３６の処理を終了する。
【００３４】
Ｓ１４における優先制御処理が終了すると、次に、センサ情報送信部３７から蓄積サーバ１へセンサ情報の送信が行われる（Ｓ１５）。図１６は、センサ情報送信部３７の動作を説明するためのフローチャートである。
同図に示すように、センサ情報送信部３７は、まず、優先制御部３６からの割り込み送信が発生しているか否かの判断を行う（Ｓ５１）。Ｓ５１において、割り込み送信が発生していると判断された場合には、優先制御部３６からの割り込み送信データを取得する（Ｓ５２）。そして、取得した割り込み送信データを蓄積サーバ１へ送信し（Ｓ５３）、センサ情報送信部３７の処理を終了する。
【００３５】
一方、Ｓ５１において、割り込み信号が発生していないと判断された場合には、センサ情報送信部３７の送信キューから送信データを取得し（Ｓ５４）、取得した割り込み送信データを蓄積サーバ１へ送信し（Ｓ５３）、センサ情報送信部３７の処理を終了する。
【００３６】
なお、上述の説明においては、イベントの発生確率が所定の設定値を超えた場合に、当該情報を割り込み送信する場合の優先制御処理について説明したが、これに限られるものではない。例えば、（１）イベントの発生確率の高い情報を他の情報より優先して送信してもよいし、（２）イベントの発生確率の低い情報の送信処理を中断し、重要性の高い情報を割り込んで送信してもよいし、（３）イベントの発生確率により、送信周期を変更してもよい。
【００３７】
したがって、本発明の実施の形態によれば、複数のセンサ端末と蓄積サーバをネットワークで接続したセンサ情報収集システムにおいて、個々のセンサ端末が、入力されたセンサ情報に対するイベントの発生確率を予測することで、蓄積サーバへ送信する情報の優先制御を行なうことができるので、蓄積サーバにおいてイベント発生を迅速に判断することができる。
【００３８】
また、状態推移テーブルを使用した学習機能により、センサ端末への複雑なパラメータの設定を行うことなく、イベントの発生確率が高いセンサ情報の予測を行うことができる。
さらに、イベントの発生確率が高いセンサ情報を他の送信処理に割り込んで送ることにより、低速なネットワークでもイベントの発生確率が高い情報を蓄積サーバに迅速に送信することができる。
【００３９】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００４０】
また、実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブルやデータ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【００４１】
【図１】本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムの全体図である。
【図２】センサ端末のより具体的な機能ブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るセンサ情報収集システムの蓄積サーバの動作について説明するためのフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態にセンサ情報システムのセンサ端末の動作について説明するためのフローチャートである。
【図５】イベント発生確率テーブル生成処理の動作の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図６】変換前のセンサ情報テーブルと、変換後の推移テーブルとの関係の一例を示す図である。
【図７】状態推移テーブルを示す図である。
【図８】確率テーブルを作成するための窓を示す図である。
【図９】状態推移テーブルに設定された窓を移動させることにより生成された窓の確率テーブルを示す図である。
【図１０】状態推移テーブルに設定された窓を移動させることにより生成された窓の確率テーブルを示す図である。
【図１１】状態推移テーブルに設定された窓を移動させることにより生成された窓の確率テーブルを示す図である。
【図１２】状態推移テーブルに設定された窓を移動させることにより生成された窓の確率テーブルを示す図である。
【図１３】イベント発生確率計算を説明するためのフローチャートを示す図である。
【図１４】イベント発生確率の取得手法を説明するための図である。
【図１５】優先制御処理を説明するためのフローチャートである。
【図１６】センサ情報送信部の動作を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４２】
１…蓄積サーバ、２…センサ端末、３…センサ、１１…イベント検出部、１２…情報蓄積部、１３…イベント発生情報フィードバック部、２１…イベント予測部、２２…センサ情報送信部、３１…センサ情報受信部、３２…センサ情報一時保存部、３３…確率テーブル計算・保持部、３４…イベント発生確率予測部、３５…イベント発生情報受信部、３６…優先制御部、３７…センサ情報送信部。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末において、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信する受信手段と、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記サーバにおけるイベントの発生確率を算出するイベント発生確率算出手段と、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報を他のセンサ情報に優先して前記サーバに送信する優先制御手段と
を具備することを特徴とするセンサ端末。
【請求項２】
前記イベント発生確率算出手段は、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルと、
前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルと、
前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求める手段と
を具備することを特徴とする請求項１記載のセンサ端末。
【請求項３】
前記サーバにおけるイベント発生確率は、前記各確率テーブルによって求められた確率の平均値であることを特徴とする請求項２記載のセンサ端末。
【請求項４】
前記窓は、前記状態推移テーブルの行及び列毎に設定されることを特徴とする請求項２記載のセンサ端末。
【請求項５】
前記イベント発生情報は、前記サーバから送られることを特徴とする請求項１記載のセンサ端末。
【請求項６】
前記優先制御手段は、前記受信した複数のセンサ情報を割り込み処理により送信することを特徴とする請求項１記載のセンサ端末。
【請求項７】
センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末におけるセンサ情報の優先制御方法において、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信し、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記サーバにおけるイベントの発生確率を算出し、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報を他のセンサ情報に優先して前記サーバに送信することを特徴とする優先制御方法。
【請求項８】
前記イベントの発生確率の算出は、
過去のセンサ情報及び前記受信した複数のセンサ情報を直近のサンプリング時刻におけるセンサ出力値に比して、増加、変化なし、減少のいずれかで示した状態情報と、過去のイベント発生情報とをサンプリング時間及びセンサごとに関連付けて記憶する状態推移テーブルを生成し、
前記状態推移テーブルに設定した複数の窓毎に生成され、前記状態情報のパターンと、前記状態情報のパターンに対応するイベント発生確率とを関連付けて記憶する複数の確率テーブルを生成し、
前記複数の確率テーブルを基に、前記受信した複数のセンサ情報の前記サーバにおけるイベント発生確率を求めることを特徴とする請求項７記載の優先制御方法。
【請求項９】
前記サーバにおけるイベント発生確率は、前記各確率テーブルによって求められた確率の平均値であることを特徴とする請求項８記載の優先制御方法。
【請求項１０】
センサ情報に基づいてイベント処理を行うサーバにセンサ情報を送信するセンサ端末において使用されるプログラムにおいて、
前記プログラムは、前記センサ端末に、
複数のセンサからのセンサ出力値を含むセンサ情報を受信させ、
前記受信した複数のセンサ情報、過去のセンサ情報及び過去のイベント発生情報から、前記サーバにおけるイベントの発生確率を算出させ、
前記算出されたイベントの発生確率が所定の発生確率を超えた場合に、前記受信した複数のセンサ情報を他のセンサ情報に優先して前記サーバに送信させることを特徴とするプログラム。

【図１】