柔軟性のある地理格子を製造するためのシステムおよび方法
可変解像度の格子は、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のリスクエクスポージャーの集中に地理格子上で焦点を合わせるメカニズムを提供する。地理格子は、格子点およびセルを定義するために緯度および経度を使用することにより、安定した白地図を提供する。各セルには、セルの位置およびその関連解像度を識別する地理識別子またはジオコードが割り当てられる。格子の解像度は、１つには任意の利用可能なハザードデータの解像度によって変化し得る。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、２００４年７月３０日出願の米国仮特許出願、標題「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｇｒｉｄ」（代理人整理番号２６１５２−５４２−３０１）の利益を主張する。本願は、２００４年３月１１日出願の米国特許出願第１０／７９７，１４３号、標題「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ」に関する。これらの出願はともに、これらの全体が本明細書に参考として援用される。
【０００２】
本発明は、コンピュータ実装されたシステムにより使用するための柔軟性のあるメッシュを製造するシステムおよび方法、または、データ母集団を、各細分の領域におけるデータ密度および／または関連性によって決まる各解像度を有する細分に分割する方法に関する。メッシュは、データ母集団の次元に応じて、二次元または多次元であってよい。一例において、本発明は、潜在的リスクを識別するためのエクスポージャー情報を含む１つ以上の地形モデルを分析するための、柔軟性のある地理格子を製造するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
大災害モデリング技術は、特に保険業界において、リスクを数値化し、管理し、伝達するための極めて重要なツールとなってきた。大災害またはその他の損失にさらされた金融資産を持ついかなる企業も、大災害モデリングから利益を得ることができる。保険会社、再保険会社、ブローカー、金融市場、法人、およびその他はすべて、財政的損失の可能性を評価するために利用可能な科学的調査の合成に基づく数量モデルを用いることの必要性を認識している。
【０００４】
コンピュータ化されたモデルを使用して、特定の位置および資産タイプの損失の可能性の評価に基づく引受価格リスクは、同一の大災害事象の一部として１つの位置から別の位置までの損失が相互に関連する程度に応じて、同様にリスクのポートフォリオを管理する。これらの確率的（確率論的）大災害モデルは、地震、地震後の火災、熱帯／温帯性低気圧（ハリケーン、台風、およびサイクロン）、温帯低気圧（風害）、暴風雨、河川洪水、竜巻、雹を伴う嵐、テロリズムおよびその他のタイプの大災害事象を含むがこれらに限定されない。これらの大災害モデルは、資産および被災者一覧を記録したデータベース、建造物ストック、および保険エクスポージャー情報に加えて、ハザード特性において高度に局所化された変動を記載した詳細な地理データベースにも基づく。
【０００５】
これらのモデルを使用したモデリングシステムにより、保険市場（または他の場所）における災害管理者、アナリスト、保険業者、およびその他は、エクスポージャーデータを記録し、個人の口座またはポートフォリオのリスクを分析し、リスク集合を監視し、事業戦略を決定することが可能になる。一般的な大災害モデリングシステムは、境界された特定の位置または地域のエクスポージャー情報を含む地形モデルに基づいている。これらの位置または対象地域は一般に、例えば、ＺＩＰコードを含む郵便番号境界、都市（またはその他の行政上の）境界、選挙または国勢調査区境界、および同様の境界された地理的細分を使用して定義される。
【０００６】
位置または地域を定義するためにこれらのタイプのメカニズム（例えば、郵便境界、都市、市政機関、建造物ＩＤ、郵便番号またはＺＩＰコード）を使用することの欠点は、これらのメカニズムが経時変化することである。
【０００７】
位置または地域を定義するこれらのタイプのメカニズムが持つ別の欠点は、システムまたはユーザに解像度を選択する柔軟性がないことである。また、地理的地域全体のリスクを特徴付ける単一の位置を識別することが極めて困難な場合がある。
【０００８】
これらおよびその他の欠点が存在する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の側面は、従来のモデリング方法およびシステムの欠点を克服する、または少なくとも改善する。
【００１０】
別の側面から見ると、本発明は、地理およびエクスポージャーデータを使用してリスク評価情報を供給するシステムおよび方法を提供する。
【００１１】
別の側面から見ると、本発明は、グローバル地理データの柔軟なモデリングのためのシステムおよび方法を提供する。
【００１２】
別の側面から見ると、本発明は、地理およびハザードデータをモデリングするために使用される解像度を最適化するシステムおよび方法を提供する。
【００１３】
さらに別の側面から見ると、本発明は、分析時のデータ母集団の領域におけるデータポイントの密度および／または重要性に応じて、データ分析解像度を最適化するシステムおよび方法を提供する。
【００１４】
本発明の実施形態は、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。可変解像度格子は、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のリスクエクスポージャーの集中を地理格子上に位置づけ、それに焦点を合わせる手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者の組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられる。
【００１５】
本発明の実施形態は、格子点を定義するために緯度および経度を使用することにより、安定した白地図を作成する。これにより、１つを超える大災害の予想損失を測定するために同一の地理的白地図を使用することが可能になる。
【００１６】
一実施形態によると、本発明は、緯度および経度格子が分割された回数によって測定された解像度を広範囲で使用することを可能にする。解像度が高いほど、より詳細な地理的描写が提供される。しかしながら、解像度が低いほど、より効果的なデータストレージが提供される。
【００１７】
ジオコーディングは、望ましい数の可能な解像度に基づいて、緯度および経度格子を所定数のセルに分割するプロセスである。最高０．０００１度（約１０メートル）の精度を持つすべてのジオコードポイントに対して、一つの地理識別子（ＧＥＯＩＤとも称する）が作成される。例示的な実施形態において、８つの低解像度、つまり０．０００５、０．００１、０．００５、０．０１、０．０５、０．１、０．５、および１．０度が考えられる。これらの解像度は、緯度および経度の１度の正確な細分と一致する。したがって、地理データをモデリングする場合、最適解像度は、ジオコーディングプロセスによって提供された、異なる解像度数から選ばれることができる。
【００１８】
本発明の実施形態によると、各ＧＥＯＩＤは、座標系において可変解像度格子セル（ＶＲＧセル）が位置する場所を測定する数によって表される。高解像度の地理識別子は、より多くのセルまたは細分に関連して可変解像度格子セルの位置を説明するために、桁数がより多い。
【００１９】
本発明のいくつかの実施形態は、概して、ジオコーディングプロセス中に地理識別子を高または低解像度の位置に割り当てた後、エクスポージャーデータ検索プロセス中に地理識別子を可変解像度エクスポージャーデータと一致させる方法に関する。
【００２０】
エクスポージャーデータ検索中、エクスポージャーデータ検索エンジンは、分析されている１つ以上のエクスポージャーに対応するＧＥＯＩＤのセットを、各可変解像度格子解像度レベルに対し１つ検索する。これらのＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットは解析され、再配列され、異なる解像度に対応するＧＥＯＩＤの「ファミリー」に連結される。次いでＧＥＯＩＤは、利用可能なエクスポージャーデータに対するグループとしてクエリされる。場合によっては、エクスポージャーデータ検索エンジンは、１つ以上の解像度において１つを超えるＧＥＯＩＤに対応するデータエントリを見つけることができる。エクスポージャーデータ検索エンジンは、最高値のＧＥＯＩＤを選択する。ＧＥＯＩＤの長さは直接的に解像度に関するため、選択されたＧＥＯＩＤの解像度は、エクスポージャーデータを表すことができる最適解像度を表す。
【００２１】
次いでエクスポージャーデータ検索エンジンは、優先文字列において一致するものが見つかった、利用可能な解像度レベルのすべてまたは一部を格納することができる。したがって、システムは、次にシステムがエクスポージャーデータを探す際に、格納された利用可能な解像度を探すことができる。エクスポージャーデータ検索がいずれかのレベルにおいて失敗した場合、システムは、使用可能であった次の利用可能な解像度レベルに後退し、再度エクスポージャーデータを探す。
【００２２】
本発明の一実施形態において、検索プロセスはハザードデータを検索する。ハザードデータは、各可変解像度格子セルのＧＥＯＩＤについて、ハザード値の危険固有テーブルを含む。危険は、人為的および自然的大災害も、それらの組み合わせも含んでよい。ハザード値は、対応するセルの地域全体に分配されたハザードの加重平均である。各危険固有テーブルは、異なる可変解像度格子におけるハザードデータエントリを有することができる。
【００２３】
ハザード検索中、ハザード検索エンジンは、ＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットを、各ＶＲＧ解像度レベルについて１つ作成する。これらのＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットは、解析され、再配列され、異なる解像度を表すＧＥＯＩＤの「ファミリー」に連結される。次いでＧＥＯＩＤは、利用可能なエクスポージャーデータに対するグループとしてクエリされる。場合によっては、ハザード検索エンジンは、１つを超えるＶＲＧセルＧＥＯＩＤに対応するハザードデータエントリを見つけることができる。ハザードエンジンは、最高値ＧＥＯＩＤを選択する。ＧＥＯＩＤの長さは直接的に解像度に関するため、選択されたＶＲＧセルＩＤは、最適解像度を表す。
【００２４】
次いでハザード検索エンジンは、優先文字列において一致するものが見つかった、すべての利用可能な解像度レベルを格納する。これは、まず格納された利用可能な解像度がハザードデータ用に検索されることを可能にする。ハザード検索がいずれかのレベルにおいて失敗した場合、優先文字列において使用可能であった次の利用可能な解像度レベルに後退し、再度ハザードデータを探す。
【００２５】
可変解像度格子は、位置格子上の異なる位置に対応するその他のタイプの地理データによって使用され得ることを認識すべきである。より一般的には、可変解像度格子を使用して、多次元空間に表されたいかなるデータ母集団も分析することができる。
【００２６】
本発明のその他の目的、利点、および実施形態を、以下の記述において一部説明するが、一部は当業者には明らかであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明の実施形態は、概して、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。ＶＲＧは、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のエクスポージャーの集中を地理格子上に位置づける手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者の組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられる。
【００２８】
本発明の実施形態は、格子点を定義するために緯度および経度を使用することにより、安定した白地図を作成する。これにより、１つを超える大災害の予想損失を測定するために同一の地理的白地図を使用することが可能になる。
【００２９】
本発明の実施形態は、緯度および経度格子が分割された回数によって測定された解像度を広範囲で使用することを可能にする。解像度が高いほど、より詳細な地理的描写が提供される。しかしながら、解像度が低いほど、より効果的なデータストレージが提供される。
【００３０】
本発明の実施形態は、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。ＶＧＲは、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のエクスポージャーの集中に地理格子上で焦点を合わせる手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者のいくつかの組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられるが、これらに限定されない。
【００３１】
ジオコーディングは、望ましい数の可能な解像度に基づいて、緯度および経度格子を所定数のセルに分割するプロセスである。最高０．０００１度（約１０メートル）の精度を持つすべてのジオコードポイントに対して、一つの地理識別子（ＧＥＯＩＤとも称する）が作成される。例示的な実施形態において、８つの低解像度、つまり０．０００５、０．００１、０．００５、０．０１、０．０５、０．１、０．５、および１．０度も利用され得る。低解像度は、４つの「標準」レベル（０．００１、０．０１、０．１、および１．０度）ならびに、次の解像度と５０％異なる４つの「中間」レベル（０．０００５、０．００５、０．０５、０．５度）を含む。これらの解像度は、緯度および経度の１度の正確な細分と一致する。したがって、地理データをモデリングする場合、最適解像度は、地形モデルの解像度に基づいてジオコードによって提供された、異なる解像度数から選ばれる。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態によるＶＲＧフレームワーク１００を示す。ＶＲＧフレームワークは、１度セル１１０、０．５度セル１２０、０．１度セル１３０、０．０５度セル１４０を含む様々な解像度のセルを含む。図１には示されていないが、ＶＲＧフレームワーク１００は、上述のように、０．０１、０．００５、０．００１、０．０００５、および０．０００１を含むさらなる解像度を含んでもよい。
【００３３】
例示的な実施形態において、特定の経度および緯度の組におけるセルのＧＥＯＩＤは、以下のように表すことができる。
ＲＲＲ ＹＹＸｌＹ１Ｘ２Ｙ２Ｘ３Ｙ３（Ｑ）
ここで、
ＸＸＸ．ＸｌＸ２Ｘ３Ｘ４は、小数第四位まで表される経度の絶対値であり、
ＹＹ．ＹｌＹ２Ｙ３Ｙ４は、小数第四位まで表される緯度の絶対値であり、
ＲＲＲ（象限接頭辞とも称される）は、セルが位置する象限に割り当てられた値Ｖ（３桁で表される）（図２を参照）と経度座標の全体（ＸＸＸ）との和であり、
Ｖはセルが位置する象限に割り当てられたセット｛１００、３００、５００、７００｝の中のものであり、
ＹＹは緯度座標の全体に対応する２桁を表し、
Ｘ１Ｙ１は、片方は経度座標（Ｘ１）の小数第一位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ１）の小数第一位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ２Ｙ２は、片方は経度座標（Ｘ２）の小数第二位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ２）の小数第二位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ３Ｙ３は、片方は経度座標（Ｘ３）の小数第三位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ３）の小数第三位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ４Ｙ４は、片方は経度座標（Ｘ４）の小数第四位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ４）の小数第四位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｑ（副象限接尾辞とも称される）は、次に解像度の低い標準格子の中間の「副象限」を表し、当該副象限に割り当てられたセット｛１、３、５、７｝中の値を有する（図３参照）。
【００３４】
本発明の様々な実施形態によると、３桁あるＸ座標の第１桁は、１または０となるしかない（ＸＸＸが｛０〜１８０｝のとき、ＲＲＲの範囲は｛１００〜８８０｝である）ため、象限接頭辞ＲＲＲは省スペースメカニズムとして選択される。象限接頭辞ＲＲＲと副象限接尾辞Ｑはいずれも、図２および図３にそれぞれ示すように、標準的なデカルト平面の修正区分に基づく。本発明の上記の実施形態の例のように、サウスカロライナ（ＳＣ）およびハワイ（ＨＩ）において一致する、代表的な高解像度ジオコードを表す２つの座標組に対応するＧＥＯＩＤを、表Ｉに示す。
【００３５】
【表１】
この例において、各高解像度格子セル位置は、特定の解像度における補助地形モデリングデータの存在にかかわらず、ジオコーディングプロセス中、最大１３桁までの格子コードを割り当てられる。本発明のいくつかの実施形態において、座標は原点に最も近い格子セルの角に対応する。その他の実施形態は、明らかなように、格子セルの周辺または内部にあるその他の位置を選択する場合がある。以下の表ＩＩに示すように、これら複数の解像度は、対応するコードの長さで自身を示すことができ、高解像度のセルは、低解像度のセルに比べて桁数が多くなる（したがって「値」も大きくなる）。さらに、本発明のいくつかの実施形態において、「標準」解像度のＧＥＯＩＤは奇数の桁を有し、一方「中間」ＧＥＯＩＤは偶数を有する。
【００３６】
【表２】
象限接頭辞ＲＲＲおよび副象限接尾辞Ｑの背後にある原理は、経度Ｘおよび緯度Ｙの４つの考えられる組み合わせに応じて、同様である。象限接頭辞ＲＲＲは、経度および緯度が正か負か（すなわち、０より大きいか小さいか）による。本発明のいくつかの実施形態において、米国位置はすべて象限３にあり、よって経度Ｘの絶対値は右から左へ増加する。副象限接尾辞Ｑは、緯度および経度構成要素ＸｉおよびＹｉの減少した小数部が５以上（＞＝）であるか５未満（＜）であるかによる。本発明のいくつかの実施形態において、副象限接尾辞Ｑは常に奇数であり、一方で、象限接頭辞ＲＲＲの第１桁は偶数であってよい。
【００３７】
いくつかの実施形態において、ジオコード座標の精度は、利用可能な最も細かいＶＲＧの１０から２０倍である。これは、ホストコンピュータのマイクロプロセッサにおける丸め誤差を説明するものである。例えば、解像度レベル６（０．００５度）またはレベル７（０．００１度）は、確実にＧＥＯＩＤを割り当てるために少なくとも小数第四位を必要とする。
【００３８】
４つの各ジオコード位置に関して、ハザード検索エンジンは、各ＶＲＧ解像度レベルに１つ、１３のＧＥＯＩＤのセットを作成し、次いで適切なハザードテーブルにおいてＧＥＯＩＤと一致するものを探す。上述したように、ハザードデータは、複数の危険固有のテーブルを含んでよい。本発明のいくつかの実施形態において、ハザードデータが１つ以上の解像度レベルに対応する１つを超えるＧＥＯＩＤにおいて利用可能である場合、プロセスは最高値（例えば、最高解像度）のＧＥＯＩＤに対応するデータを選択するであろう。ＧＥＯＩＤの長さは直接的にＶＲＧ解像度に関するため、これは当該位置の最適解像度を表すであろう。したがって、プロセスは、ハザードデータを表し得る利用可能な最良の解像度を選択する。
【００３９】
本発明のいくつかの実施形態において、存在しないデータの探索数を最小化するため、レジストリ内の文字列などのインジケータは、利用可能なハザードデータの１つ以上の解像度レベルを特定することができる。
【００４０】
ハザード検索プロセスの一部として、割り当てられた１３桁のＧＥＯＩＤの一部は一連のハザードデータテーブル内のデータ（例えば、記録、エントリ等）と一致する場合がある。ハザードデータテーブルは、危険固有データベースに格納された一連の危険固有データテーブルを含んでよい。例えば、危険固有データベースはｘｘＶＨＡＺｐｐという名称を与えられる場合があり、ここでｘｘは２文字の国ＩＤを表し、ｐｐは２文字の危険ＩＤを表す。
【００４１】
本発明のいくつかの実施形態において、各可変的危険は、関連するすべてのＶＲＧ解像度の記録を含む１つのテーブルのみによって表される。一般的なＶＲＧ危険固有データテーブルは、明らかなように、各ＧＥＯＩＤについての１つ以上のハザード固有データ値を含むことができる。
【００４２】
本発明の実施形態は、特定地域分析、被害痕跡分析、「スパイダー」分析、および建造物レベル分析を含む様々なタイプのエクスポージャーアキュムレーション分析において使用され得る。これらの様々な分析は、２００４年３月１１日出願の「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ」と題された米国特許出願第１０／７９７，１４３号に記載されており、参照することにより本明細書に組み込まれる。その他のタイプの「ｗｈａｔ ｉｆ」分析を使用してもよい。
【００４３】
特定地域分析および被害痕跡分析はそれぞれ、ユーザに対象地域を定義させ、既知のやり方でエクスポージャー情報を測定するために、選択された地域において１つ以上のアルゴリズムを実行することができる。例えば、ユーザは、特定の半径を使用して特定の緯度および経度の周囲に円を描くことによって、対象地域を定義することができる。分析は、選択されたポイントの周囲の半径におけるアキュムレーション（エクスポージャーの集中）を返す。被害痕跡分析において、ユーザは対象地域を定義することができる。円内のすべての位置について一定の損失を想定する代わりに、損失のレベルは中心に向けて上昇し、一連の同心円状の輪として表すことができる。各輪は、異なる損失またはエクスポージャーの集中を表すことができる。スパイダー分析は、エクスポージャーアキュムレーションが現存する一定の基準を満たす（例えば、被害が一定レベルを超えている）場所を判断するために、ユーザが領域内の地域を測定することを可能にすることができる。例えば、ユーザは、１００％損失を使用し、１００％損失を有する領域内のすべての地域を返すであろう分析を実行することができる。
【００４４】
建造物レベル分析を使用して、１つ以上の選択された建造物を分析することができる。本発明とともに、これらまたはその他の分析を使用することができる。
【００４５】
出力選択は、従来の大災害分析よりも詳細に書き出すように構成できる。例えば、ユーザがポートフォリオについてのアキュムレーション分析を実行する場合、損失情報は、ポートフォリオ、ポートフォリオ内の各口座、および各位置についての出力であってよい。該当する出力選択は、結果閲覧、マップ生成、およびレポートを可能にする。
【００４６】
図４は、本発明の様々な実施形態に従って、可変解像度格子を利用するシステムの操作を示す。操作４１０において、ジオコードは、特定の地域または領域内にある１つ以上の解像度のそれぞれにおいて生成される。いくつかの実施形態において、ジオコードは、考えられる解像度それぞれについて生成される。いくつかの実施形態において、ジオコードは、対応する地形モデリングデータに利用できるそれらについて生成される。操作４２０において、生成されたジオコードを使用して、対応する解像度における当該特定のジオコードについてのハザードデータをハザードデータテーブルから読み出すことができる。本発明のいくつかの実施形態において、ハザードデータは、特定の生成されたジオコードの解像度それぞれにおいて読み出される。その他の実施形態において、利用可能なハザードデータの最高解像度に対応するジオコードのハザードデータが読み出される。本発明のいくつかの実施形態において、特定のジオコードについてハザードデータが見つからなかった場合、当該ジオコードに関連する次に低い解像度が測定され、当該測定されたジオコードは、ハザードデータを読み出すために使用される。操作４３０において、ジオコードに対応する特定の位置および解像度のハザードデータは、明らかなように、潜在的なリスクを評価するために使用される。
【００４７】
本発明の特定の実施形態を示して説明したが、当業者には、本発明の精神を逸脱することなく、修正が明らかであることを理解すべきである。本発明の範囲は、本明細書に記載した特定の実施形態に限定されるものではない。本明細書に開示されている明細書の考察および発明の実践から、当業者には、本発明のその他の実施形態、使用法、および利点が明らかであろう。本明細書は例示的なものにすぎないとみなされるべきであり、したがって本発明の範囲は以下の特許請求の範囲により限定されることを意図されるものである。
【００４８】
一実施形態において、格子サイズの解像度は、コンピュータシステムなどのデータ処理装置を一連の規則によって構成し、データ母集団の領域、例えば地理格子に展開されているデータポイントにそれらの規則を適用することにより自動化される。規則は、キーデータパラメータにおいて生じ得る変形、および／またはデータ母集団がある領域のデータパラメータの重要性に基づくものである。
【００４９】
ハザードリスク、例えば洪水リスクの分析の一例において、地理格子上のキーデータパラメータは標高である。洪水の可能性があるこれらのデータ母集団の地域を識別する規則が定められる。それらの地域に関しては、これを下回ると水害危険の一因となる、限界標高を定義する規則が設定される。格子セル内の関連する標高ポイント（すなわち、閾値を下回る標高）の数を最小化しようとするさらなる規則を定めてもよい。これは、大きいデフォルト解像度から開始し、１つ以上の関連する標高ポイントが存在する、または最高格子解像度に達した地域の格子解像度を次第に減少させることにより実現できる。
【００５０】
格子に関して金融資産価値が分析される、さらなる規則を適用してもよい。該当する規則は、地域内で関連する金融データポイント（すなわち、閾値を上回る値）が存在しない場所を測定することができ、解像度の向上はまったく必要ない。
【００５１】
コンピュータシステムは、対象領域全体に変化した解像度格子を派生させるため、自動的にこれらの規則を格子およびデータ母集団に適用する。格子の解像度は、関連する金融データポイントおよび限界標高を下回る標高がある領域において最高となる。関連する金融データポイントは、資産の費用、または居住者の生命保険であってよい。
【００５２】
居住密度を測定する１つの手法は、郵便またはＺＩＰコード間の間隔を見ることであり、もう１つの手法は、衛星画像である。
【００５３】
懸念される変化するデータポイントの例としては、地形および海岸線への接近に従って急速に変化し得る風速が挙げられる。
【００５４】
懸念、重要性、または関心のあるデータポイントがあるところでは高解像度だけが使用されるように格子解像度を変化させることにより、上述のようなＧＥＯＩＤを使用して、格納スペースおよび情報検索回数を最適化することができる。これは、地理データを（一般的な位置データに）格納する極めて効果的な手法であり、それにより解像度は分析の基礎をなすデータの重要性に関連する。
【００５５】
本発明の原理が多次元データシステム、例えば三次元データシステムに適用される実施形態に関して、球および立方体ならびにその他の三次元オブジェクトが対象地域を描くのに使用される。より高次元のデータシステムには、適合する多次元オブジェクトを使用してよい。
【００５６】
本発明の実施形態を使用して、例えば疫学的研究、汚染研究および経済研究など、その他の用途におけるデータタイプ分布を分析することができ、対象地域の解像度は高いほうが望ましい。
【００５７】
上述した本発明の実施形態が、コンピュータシステムを使用して少なくとも部分的に実装可能である限りにおいて、説明した方法および／または説明したシステムの少なくとも一部を実装するコンピュータプログラムは、本発明の側面として考えられることが十分に理解されるであろう。コンピュータシステムは、適合するいかなる装置、システム、またはデバイスであってもよい。例えば、コンピュータシステムは、プログラム可能なデータ処理装置、汎用コンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、またはマイクロプロセッサであってよい。コンピュータプログラムは、例えば、ソースコードとして具現化されコンピュータ上で実装するために編集を受けてもよく、またはオブジェクトコードとして具現化されてもよい。
【００５８】
適切にも、コンピュータプログラムはコンピュータで使用可能な形態で担持媒体に格納されることができ、これも本発明の側面として考えられる。例えば、担持媒体は、可読および／または書き込み可能ディスク、例えばコンパクトディスクまたはデジタル多用途ディスクなどのソリッドステートメモリ、光または光磁気メモリ、もしくは、ディスクまたはテープなどの磁気メモリであってよく、コンピュータシステムは、操作のためにそれを構成するプログラムを利用することができる。コンピュータプログラムは、無線周波数搬送波または光搬送波を含む電気信号などの担持媒体内で具現化されるリモートソースから供給されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
本発明の実施形態に関する以下の説明は一例に過ぎず、添付の図面を参照してなされるものである。
【図１】図１は、本発明の実施形態による可変解像度格子の様々な解像度を示す。
【図２】図２は、ジオコードの象限接頭辞の割り当てを描写するカルテシアン座標フレームを示す。
【図３】図３は、ジオコードの副象限接尾辞の割り当てを描写するカルテシアン座標フレームを示す。
【図４】図４は、本発明の様々な実施形態に従って、可変解像度格子を利用するシステムの操作を示す。
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の引用）
本願は、２００４年７月３０日出願の米国仮特許出願、標題「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａ Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｇｒｉｄ」（代理人整理番号２６１５２−５４２−３０１）の利益を主張する。本願は、２００４年３月１１日出願の米国特許出願第１０／７９７，１４３号、標題「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ」に関する。これらの出願はともに、これらの全体が本明細書に参考として援用される。
【０００２】
本発明は、コンピュータ実装されたシステムにより使用するための柔軟性のあるメッシュを製造するシステムおよび方法、または、データ母集団を、各細分の領域におけるデータ密度および／または関連性によって決まる各解像度を有する細分に分割する方法に関する。メッシュは、データ母集団の次元に応じて、二次元または多次元であってよい。一例において、本発明は、潜在的リスクを識別するためのエクスポージャー情報を含む１つ以上の地形モデルを分析するための、柔軟性のある地理格子を製造するシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
大災害モデリング技術は、特に保険業界において、リスクを数値化し、管理し、伝達するための極めて重要なツールとなってきた。大災害またはその他の損失にさらされた金融資産を持ついかなる企業も、大災害モデリングから利益を得ることができる。保険会社、再保険会社、ブローカー、金融市場、法人、およびその他はすべて、財政的損失の可能性を評価するために利用可能な科学的調査の合成に基づく数量モデルを用いることの必要性を認識している。
【０００４】
コンピュータ化されたモデルを使用して、特定の位置および資産タイプの損失の可能性の評価に基づく引受価格リスクは、同一の大災害事象の一部として１つの位置から別の位置までの損失が相互に関連する程度に応じて、同様にリスクのポートフォリオを管理する。これらの確率的（確率論的）大災害モデルは、地震、地震後の火災、熱帯／温帯性低気圧（ハリケーン、台風、およびサイクロン）、温帯低気圧（風害）、暴風雨、河川洪水、竜巻、雹を伴う嵐、テロリズムおよびその他のタイプの大災害事象を含むがこれらに限定されない。これらの大災害モデルは、資産および被災者一覧を記録したデータベース、建造物ストック、および保険エクスポージャー情報に加えて、ハザード特性において高度に局所化された変動を記載した詳細な地理データベースにも基づく。
【０００５】
これらのモデルを使用したモデリングシステムにより、保険市場（または他の場所）における災害管理者、アナリスト、保険業者、およびその他は、エクスポージャーデータを記録し、個人の口座またはポートフォリオのリスクを分析し、リスク集合を監視し、事業戦略を決定することが可能になる。一般的な大災害モデリングシステムは、境界された特定の位置または地域のエクスポージャー情報を含む地形モデルに基づいている。これらの位置または対象地域は一般に、例えば、ＺＩＰコードを含む郵便番号境界、都市（またはその他の行政上の）境界、選挙または国勢調査区境界、および同様の境界された地理的細分を使用して定義される。
【０００６】
位置または地域を定義するためにこれらのタイプのメカニズム（例えば、郵便境界、都市、市政機関、建造物ＩＤ、郵便番号またはＺＩＰコード）を使用することの欠点は、これらのメカニズムが経時変化することである。
【０００７】
位置または地域を定義するこれらのタイプのメカニズムが持つ別の欠点は、システムまたはユーザに解像度を選択する柔軟性がないことである。また、地理的地域全体のリスクを特徴付ける単一の位置を識別することが極めて困難な場合がある。
【０００８】
これらおよびその他の欠点が存在する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の側面は、従来のモデリング方法およびシステムの欠点を克服する、または少なくとも改善する。
【００１０】
別の側面から見ると、本発明は、地理およびエクスポージャーデータを使用してリスク評価情報を供給するシステムおよび方法を提供する。
【００１１】
別の側面から見ると、本発明は、グローバル地理データの柔軟なモデリングのためのシステムおよび方法を提供する。
【００１２】
別の側面から見ると、本発明は、地理およびハザードデータをモデリングするために使用される解像度を最適化するシステムおよび方法を提供する。
【００１３】
さらに別の側面から見ると、本発明は、分析時のデータ母集団の領域におけるデータポイントの密度および／または重要性に応じて、データ分析解像度を最適化するシステムおよび方法を提供する。
【００１４】
本発明の実施形態は、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。可変解像度格子は、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のリスクエクスポージャーの集中を地理格子上に位置づけ、それに焦点を合わせる手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者の組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられる。
【００１５】
本発明の実施形態は、格子点を定義するために緯度および経度を使用することにより、安定した白地図を作成する。これにより、１つを超える大災害の予想損失を測定するために同一の地理的白地図を使用することが可能になる。
【００１６】
一実施形態によると、本発明は、緯度および経度格子が分割された回数によって測定された解像度を広範囲で使用することを可能にする。解像度が高いほど、より詳細な地理的描写が提供される。しかしながら、解像度が低いほど、より効果的なデータストレージが提供される。
【００１７】
ジオコーディングは、望ましい数の可能な解像度に基づいて、緯度および経度格子を所定数のセルに分割するプロセスである。最高０．０００１度（約１０メートル）の精度を持つすべてのジオコードポイントに対して、一つの地理識別子（ＧＥＯＩＤとも称する）が作成される。例示的な実施形態において、８つの低解像度、つまり０．０００５、０．００１、０．００５、０．０１、０．０５、０．１、０．５、および１．０度が考えられる。これらの解像度は、緯度および経度の１度の正確な細分と一致する。したがって、地理データをモデリングする場合、最適解像度は、ジオコーディングプロセスによって提供された、異なる解像度数から選ばれることができる。
【００１８】
本発明の実施形態によると、各ＧＥＯＩＤは、座標系において可変解像度格子セル（ＶＲＧセル）が位置する場所を測定する数によって表される。高解像度の地理識別子は、より多くのセルまたは細分に関連して可変解像度格子セルの位置を説明するために、桁数がより多い。
【００１９】
本発明のいくつかの実施形態は、概して、ジオコーディングプロセス中に地理識別子を高または低解像度の位置に割り当てた後、エクスポージャーデータ検索プロセス中に地理識別子を可変解像度エクスポージャーデータと一致させる方法に関する。
【００２０】
エクスポージャーデータ検索中、エクスポージャーデータ検索エンジンは、分析されている１つ以上のエクスポージャーに対応するＧＥＯＩＤのセットを、各可変解像度格子解像度レベルに対し１つ検索する。これらのＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットは解析され、再配列され、異なる解像度に対応するＧＥＯＩＤの「ファミリー」に連結される。次いでＧＥＯＩＤは、利用可能なエクスポージャーデータに対するグループとしてクエリされる。場合によっては、エクスポージャーデータ検索エンジンは、１つ以上の解像度において１つを超えるＧＥＯＩＤに対応するデータエントリを見つけることができる。エクスポージャーデータ検索エンジンは、最高値のＧＥＯＩＤを選択する。ＧＥＯＩＤの長さは直接的に解像度に関するため、選択されたＧＥＯＩＤの解像度は、エクスポージャーデータを表すことができる最適解像度を表す。
【００２１】
次いでエクスポージャーデータ検索エンジンは、優先文字列において一致するものが見つかった、利用可能な解像度レベルのすべてまたは一部を格納することができる。したがって、システムは、次にシステムがエクスポージャーデータを探す際に、格納された利用可能な解像度を探すことができる。エクスポージャーデータ検索がいずれかのレベルにおいて失敗した場合、システムは、使用可能であった次の利用可能な解像度レベルに後退し、再度エクスポージャーデータを探す。
【００２２】
本発明の一実施形態において、検索プロセスはハザードデータを検索する。ハザードデータは、各可変解像度格子セルのＧＥＯＩＤについて、ハザード値の危険固有テーブルを含む。危険は、人為的および自然的大災害も、それらの組み合わせも含んでよい。ハザード値は、対応するセルの地域全体に分配されたハザードの加重平均である。各危険固有テーブルは、異なる可変解像度格子におけるハザードデータエントリを有することができる。
【００２３】
ハザード検索中、ハザード検索エンジンは、ＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットを、各ＶＲＧ解像度レベルについて１つ作成する。これらのＶＲＧセルＧＥＯＩＤのセットは、解析され、再配列され、異なる解像度を表すＧＥＯＩＤの「ファミリー」に連結される。次いでＧＥＯＩＤは、利用可能なエクスポージャーデータに対するグループとしてクエリされる。場合によっては、ハザード検索エンジンは、１つを超えるＶＲＧセルＧＥＯＩＤに対応するハザードデータエントリを見つけることができる。ハザードエンジンは、最高値ＧＥＯＩＤを選択する。ＧＥＯＩＤの長さは直接的に解像度に関するため、選択されたＶＲＧセルＩＤは、最適解像度を表す。
【００２４】
次いでハザード検索エンジンは、優先文字列において一致するものが見つかった、すべての利用可能な解像度レベルを格納する。これは、まず格納された利用可能な解像度がハザードデータ用に検索されることを可能にする。ハザード検索がいずれかのレベルにおいて失敗した場合、優先文字列において使用可能であった次の利用可能な解像度レベルに後退し、再度ハザードデータを探す。
【００２５】
可変解像度格子は、位置格子上の異なる位置に対応するその他のタイプの地理データによって使用され得ることを認識すべきである。より一般的には、可変解像度格子を使用して、多次元空間に表されたいかなるデータ母集団も分析することができる。
【００２６】
本発明のその他の目的、利点、および実施形態を、以下の記述において一部説明するが、一部は当業者には明らかであろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
本発明の実施形態は、概して、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。ＶＲＧは、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のエクスポージャーの集中を地理格子上に位置づける手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者の組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられる。
【００２８】
本発明の実施形態は、格子点を定義するために緯度および経度を使用することにより、安定した白地図を作成する。これにより、１つを超える大災害の予想損失を測定するために同一の地理的白地図を使用することが可能になる。
【００２９】
本発明の実施形態は、緯度および経度格子が分割された回数によって測定された解像度を広範囲で使用することを可能にする。解像度が高いほど、より詳細な地理的描写が提供される。しかしながら、解像度が低いほど、より効果的なデータストレージが提供される。
【００３０】
本発明の実施形態は、可変解像度格子（Ｖａｒｉａｂｌｅ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｇｒｉｄ；ＶＲＧ）を提供するシステムおよび方法に関する。ＶＧＲは、特殊な大災害によって生じた予想損失を測定するために、特定のエクスポージャーの集中に地理格子上で焦点を合わせる手法を提供する。エクスポージャーは、当事者が負担し得る潜在的な金融負債として定義することができる。大災害は、自然的なもの、人為的なもの、または両者のいくつかの組み合わせであってよい。大災害のいくつかの例として、地震、火災、竜巻、ハリケーン、台風、洪水、猛吹雪、雹を伴う嵐、風害、核溶融、テロ行為、労働者のストライキ、戦争、またはその他の大災害が挙げられるが、これらに限定されない。
【００３１】
ジオコーディングは、望ましい数の可能な解像度に基づいて、緯度および経度格子を所定数のセルに分割するプロセスである。最高０．０００１度（約１０メートル）の精度を持つすべてのジオコードポイントに対して、一つの地理識別子（ＧＥＯＩＤとも称する）が作成される。例示的な実施形態において、８つの低解像度、つまり０．０００５、０．００１、０．００５、０．０１、０．０５、０．１、０．５、および１．０度も利用され得る。低解像度は、４つの「標準」レベル（０．００１、０．０１、０．１、および１．０度）ならびに、次の解像度と５０％異なる４つの「中間」レベル（０．０００５、０．００５、０．０５、０．５度）を含む。これらの解像度は、緯度および経度の１度の正確な細分と一致する。したがって、地理データをモデリングする場合、最適解像度は、地形モデルの解像度に基づいてジオコードによって提供された、異なる解像度数から選ばれる。
【００３２】
図１は、本発明の一実施形態によるＶＲＧフレームワーク１００を示す。ＶＲＧフレームワークは、１度セル１１０、０．５度セル１２０、０．１度セル１３０、０．０５度セル１４０を含む様々な解像度のセルを含む。図１には示されていないが、ＶＲＧフレームワーク１００は、上述のように、０．０１、０．００５、０．００１、０．０００５、および０．０００１を含むさらなる解像度を含んでもよい。
【００３３】
例示的な実施形態において、特定の経度および緯度の組におけるセルのＧＥＯＩＤは、以下のように表すことができる。
ＲＲＲ ＹＹＸｌＹ１Ｘ２Ｙ２Ｘ３Ｙ３（Ｑ）
ここで、
ＸＸＸ．ＸｌＸ２Ｘ３Ｘ４は、小数第四位まで表される経度の絶対値であり、
ＹＹ．ＹｌＹ２Ｙ３Ｙ４は、小数第四位まで表される緯度の絶対値であり、
ＲＲＲ（象限接頭辞とも称される）は、セルが位置する象限に割り当てられた値Ｖ（３桁で表される）（図２を参照）と経度座標の全体（ＸＸＸ）との和であり、
Ｖはセルが位置する象限に割り当てられたセット｛１００、３００、５００、７００｝の中のものであり、
ＹＹは緯度座標の全体に対応する２桁を表し、
Ｘ１Ｙ１は、片方は経度座標（Ｘ１）の小数第一位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ１）の小数第一位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ２Ｙ２は、片方は経度座標（Ｘ２）の小数第二位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ２）の小数第二位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ３Ｙ３は、片方は経度座標（Ｘ３）の小数第三位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ３）の小数第三位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｘ４Ｙ４は、片方は経度座標（Ｘ４）の小数第四位の構成要素に対応し、片方は緯度座標（Ｙ４）の小数第四位の構成要素に対応する２桁を表し、
Ｑ（副象限接尾辞とも称される）は、次に解像度の低い標準格子の中間の「副象限」を表し、当該副象限に割り当てられたセット｛１、３、５、７｝中の値を有する（図３参照）。
【００３４】
本発明の様々な実施形態によると、３桁あるＸ座標の第１桁は、１または０となるしかない（ＸＸＸが｛０〜１８０｝のとき、ＲＲＲの範囲は｛１００〜８８０｝である）ため、象限接頭辞ＲＲＲは省スペースメカニズムとして選択される。象限接頭辞ＲＲＲと副象限接尾辞Ｑはいずれも、図２および図３にそれぞれ示すように、標準的なデカルト平面の修正区分に基づく。本発明の上記の実施形態の例のように、サウスカロライナ（ＳＣ）およびハワイ（ＨＩ）において一致する、代表的な高解像度ジオコードを表す２つの座標組に対応するＧＥＯＩＤを、表Ｉに示す。
【００３５】
【表１】
この例において、各高解像度格子セル位置は、特定の解像度における補助地形モデリングデータの存在にかかわらず、ジオコーディングプロセス中、最大１３桁までの格子コードを割り当てられる。本発明のいくつかの実施形態において、座標は原点に最も近い格子セルの角に対応する。その他の実施形態は、明らかなように、格子セルの周辺または内部にあるその他の位置を選択する場合がある。以下の表ＩＩに示すように、これら複数の解像度は、対応するコードの長さで自身を示すことができ、高解像度のセルは、低解像度のセルに比べて桁数が多くなる（したがって「値」も大きくなる）。さらに、本発明のいくつかの実施形態において、「標準」解像度のＧＥＯＩＤは奇数の桁を有し、一方「中間」ＧＥＯＩＤは偶数を有する。
【００３６】
【表２】
象限接頭辞ＲＲＲおよび副象限接尾辞Ｑの背後にある原理は、経度Ｘおよび緯度Ｙの４つの考えられる組み合わせに応じて、同様である。象限接頭辞ＲＲＲは、経度および緯度が正か負か（すなわち、０より大きいか小さいか）による。本発明のいくつかの実施形態において、米国位置はすべて象限３にあり、よって経度Ｘの絶対値は右から左へ増加する。副象限接尾辞Ｑは、緯度および経度構成要素ＸｉおよびＹｉの減少した小数部が５以上（＞＝）であるか５未満（＜）であるかによる。本発明のいくつかの実施形態において、副象限接尾辞Ｑは常に奇数であり、一方で、象限接頭辞ＲＲＲの第１桁は偶数であってよい。
【００３７】
いくつかの実施形態において、ジオコード座標の精度は、利用可能な最も細かいＶＲＧの１０から２０倍である。これは、ホストコンピュータのマイクロプロセッサにおける丸め誤差を説明するものである。例えば、解像度レベル６（０．００５度）またはレベル７（０．００１度）は、確実にＧＥＯＩＤを割り当てるために少なくとも小数第四位を必要とする。
【００３８】
４つの各ジオコード位置に関して、ハザード検索エンジンは、各ＶＲＧ解像度レベルに１つ、１３のＧＥＯＩＤのセットを作成し、次いで適切なハザードテーブルにおいてＧＥＯＩＤと一致するものを探す。上述したように、ハザードデータは、複数の危険固有のテーブルを含んでよい。本発明のいくつかの実施形態において、ハザードデータが１つ以上の解像度レベルに対応する１つを超えるＧＥＯＩＤにおいて利用可能である場合、プロセスは最高値（例えば、最高解像度）のＧＥＯＩＤに対応するデータを選択するであろう。ＧＥＯＩＤの長さは直接的にＶＲＧ解像度に関するため、これは当該位置の最適解像度を表すであろう。したがって、プロセスは、ハザードデータを表し得る利用可能な最良の解像度を選択する。
【００３９】
本発明のいくつかの実施形態において、存在しないデータの探索数を最小化するため、レジストリ内の文字列などのインジケータは、利用可能なハザードデータの１つ以上の解像度レベルを特定することができる。
【００４０】
ハザード検索プロセスの一部として、割り当てられた１３桁のＧＥＯＩＤの一部は一連のハザードデータテーブル内のデータ（例えば、記録、エントリ等）と一致する場合がある。ハザードデータテーブルは、危険固有データベースに格納された一連の危険固有データテーブルを含んでよい。例えば、危険固有データベースはｘｘＶＨＡＺｐｐという名称を与えられる場合があり、ここでｘｘは２文字の国ＩＤを表し、ｐｐは２文字の危険ＩＤを表す。
【００４１】
本発明のいくつかの実施形態において、各可変的危険は、関連するすべてのＶＲＧ解像度の記録を含む１つのテーブルのみによって表される。一般的なＶＲＧ危険固有データテーブルは、明らかなように、各ＧＥＯＩＤについての１つ以上のハザード固有データ値を含むことができる。
【００４２】
本発明の実施形態は、特定地域分析、被害痕跡分析、「スパイダー」分析、および建造物レベル分析を含む様々なタイプのエクスポージャーアキュムレーション分析において使用され得る。これらの様々な分析は、２００４年３月１１日出願の「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｅｘｐｏｓｕｒｅ」と題された米国特許出願第１０／７９７，１４３号に記載されており、参照することにより本明細書に組み込まれる。その他のタイプの「ｗｈａｔ ｉｆ」分析を使用してもよい。
【００４３】
特定地域分析および被害痕跡分析はそれぞれ、ユーザに対象地域を定義させ、既知のやり方でエクスポージャー情報を測定するために、選択された地域において１つ以上のアルゴリズムを実行することができる。例えば、ユーザは、特定の半径を使用して特定の緯度および経度の周囲に円を描くことによって、対象地域を定義することができる。分析は、選択されたポイントの周囲の半径におけるアキュムレーション（エクスポージャーの集中）を返す。被害痕跡分析において、ユーザは対象地域を定義することができる。円内のすべての位置について一定の損失を想定する代わりに、損失のレベルは中心に向けて上昇し、一連の同心円状の輪として表すことができる。各輪は、異なる損失またはエクスポージャーの集中を表すことができる。スパイダー分析は、エクスポージャーアキュムレーションが現存する一定の基準を満たす（例えば、被害が一定レベルを超えている）場所を判断するために、ユーザが領域内の地域を測定することを可能にすることができる。例えば、ユーザは、１００％損失を使用し、１００％損失を有する領域内のすべての地域を返すであろう分析を実行することができる。
【００４４】
建造物レベル分析を使用して、１つ以上の選択された建造物を分析することができる。本発明とともに、これらまたはその他の分析を使用することができる。
【００４５】
出力選択は、従来の大災害分析よりも詳細に書き出すように構成できる。例えば、ユーザがポートフォリオについてのアキュムレーション分析を実行する場合、損失情報は、ポートフォリオ、ポートフォリオ内の各口座、および各位置についての出力であってよい。該当する出力選択は、結果閲覧、マップ生成、およびレポートを可能にする。
【００４６】
図４は、本発明の様々な実施形態に従って、可変解像度格子を利用するシステムの操作を示す。操作４１０において、ジオコードは、特定の地域または領域内にある１つ以上の解像度のそれぞれにおいて生成される。いくつかの実施形態において、ジオコードは、考えられる解像度それぞれについて生成される。いくつかの実施形態において、ジオコードは、対応する地形モデリングデータに利用できるそれらについて生成される。操作４２０において、生成されたジオコードを使用して、対応する解像度における当該特定のジオコードについてのハザードデータをハザードデータテーブルから読み出すことができる。本発明のいくつかの実施形態において、ハザードデータは、特定の生成されたジオコードの解像度それぞれにおいて読み出される。その他の実施形態において、利用可能なハザードデータの最高解像度に対応するジオコードのハザードデータが読み出される。本発明のいくつかの実施形態において、特定のジオコードについてハザードデータが見つからなかった場合、当該ジオコードに関連する次に低い解像度が測定され、当該測定されたジオコードは、ハザードデータを読み出すために使用される。操作４３０において、ジオコードに対応する特定の位置および解像度のハザードデータは、明らかなように、潜在的なリスクを評価するために使用される。
【００４７】
本発明の特定の実施形態を示して説明したが、当業者には、本発明の精神を逸脱することなく、修正が明らかであることを理解すべきである。本発明の範囲は、本明細書に記載した特定の実施形態に限定されるものではない。本明細書に開示されている明細書の考察および発明の実践から、当業者には、本発明のその他の実施形態、使用法、および利点が明らかであろう。本明細書は例示的なものにすぎないとみなされるべきであり、したがって本発明の範囲は以下の特許請求の範囲により限定されることを意図されるものである。
【００４８】
一実施形態において、格子サイズの解像度は、コンピュータシステムなどのデータ処理装置を一連の規則によって構成し、データ母集団の領域、例えば地理格子に展開されているデータポイントにそれらの規則を適用することにより自動化される。規則は、キーデータパラメータにおいて生じ得る変形、および／またはデータ母集団がある領域のデータパラメータの重要性に基づくものである。
【００４９】
ハザードリスク、例えば洪水リスクの分析の一例において、地理格子上のキーデータパラメータは標高である。洪水の可能性があるこれらのデータ母集団の地域を識別する規則が定められる。それらの地域に関しては、これを下回ると水害危険の一因となる、限界標高を定義する規則が設定される。格子セル内の関連する標高ポイント（すなわち、閾値を下回る標高）の数を最小化しようとするさらなる規則を定めてもよい。これは、大きいデフォルト解像度から開始し、１つ以上の関連する標高ポイントが存在する、または最高格子解像度に達した地域の格子解像度を次第に減少させることにより実現できる。
【００５０】
格子に関して金融資産価値が分析される、さらなる規則を適用してもよい。該当する規則は、地域内で関連する金融データポイント（すなわち、閾値を上回る値）が存在しない場所を測定することができ、解像度の向上はまったく必要ない。
【００５１】
コンピュータシステムは、対象領域全体に変化した解像度格子を派生させるため、自動的にこれらの規則を格子およびデータ母集団に適用する。格子の解像度は、関連する金融データポイントおよび限界標高を下回る標高がある領域において最高となる。関連する金融データポイントは、資産の費用、または居住者の生命保険であってよい。
【００５２】
居住密度を測定する１つの手法は、郵便またはＺＩＰコード間の間隔を見ることであり、もう１つの手法は、衛星画像である。
【００５３】
懸念される変化するデータポイントの例としては、地形および海岸線への接近に従って急速に変化し得る風速が挙げられる。
【００５４】
懸念、重要性、または関心のあるデータポイントがあるところでは高解像度だけが使用されるように格子解像度を変化させることにより、上述のようなＧＥＯＩＤを使用して、格納スペースおよび情報検索回数を最適化することができる。これは、地理データを（一般的な位置データに）格納する極めて効果的な手法であり、それにより解像度は分析の基礎をなすデータの重要性に関連する。
【００５５】
本発明の原理が多次元データシステム、例えば三次元データシステムに適用される実施形態に関して、球および立方体ならびにその他の三次元オブジェクトが対象地域を描くのに使用される。より高次元のデータシステムには、適合する多次元オブジェクトを使用してよい。
【００５６】
本発明の実施形態を使用して、例えば疫学的研究、汚染研究および経済研究など、その他の用途におけるデータタイプ分布を分析することができ、対象地域の解像度は高いほうが望ましい。
【００５７】
上述した本発明の実施形態が、コンピュータシステムを使用して少なくとも部分的に実装可能である限りにおいて、説明した方法および／または説明したシステムの少なくとも一部を実装するコンピュータプログラムは、本発明の側面として考えられることが十分に理解されるであろう。コンピュータシステムは、適合するいかなる装置、システム、またはデバイスであってもよい。例えば、コンピュータシステムは、プログラム可能なデータ処理装置、汎用コンピュータ、デジタルシグナルプロセッサ、またはマイクロプロセッサであってよい。コンピュータプログラムは、例えば、ソースコードとして具現化されコンピュータ上で実装するために編集を受けてもよく、またはオブジェクトコードとして具現化されてもよい。
【００５８】
適切にも、コンピュータプログラムはコンピュータで使用可能な形態で担持媒体に格納されることができ、これも本発明の側面として考えられる。例えば、担持媒体は、可読および／または書き込み可能ディスク、例えばコンパクトディスクまたはデジタル多用途ディスクなどのソリッドステートメモリ、光または光磁気メモリ、もしくは、ディスクまたはテープなどの磁気メモリであってよく、コンピュータシステムは、操作のためにそれを構成するプログラムを利用することができる。コンピュータプログラムは、無線周波数搬送波または光搬送波を含む電気信号などの担持媒体内で具現化されるリモートソースから供給されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
本発明の実施形態に関する以下の説明は一例に過ぎず、添付の図面を参照してなされるものである。
【図１】図１は、本発明の実施形態による可変解像度格子の様々な解像度を示す。
【図２】図２は、ジオコードの象限接頭辞の割り当てを描写するカルテシアン座標フレームを示す。
【図３】図３は、ジオコードの副象限接尾辞の割り当てを描写するカルテシアン座標フレームを示す。
【図４】図４は、本発明の様々な実施形態に従って、可変解像度格子を利用するシステムの操作を示す。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のリスクエクスポージャーの集中を自動で地理格子上に位置づけるための方法であって、
様々なレベルの格子解像度に対応する所定数のセルであって、それぞれのセルは関連するジオコードポイントを有する、所定数のセルに、緯度および経度格子を分割するステップと、
地理識別子を各ジオコードポイントに割り当てるステップであって、ジオコード識別子は複数のレベルの格子解像度の代表例を含み、前記複数のレベルの格子解像度のうち少なくとも１つは少なくとも０．０００１度であるステップと、
リスクエクスポージャーを置くための特定の地理的領域内にある、対応するセルに関連する１つ以上のジオコードポイントを取得するステップと、
少なくとも１つのセルためのハザードデータを、当該セルに関連する前記ジオコード識別子を使用して読み出すステップであって、前記ハザードデータの解像度は、セルの解像度に対応するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記ハザードデータを読み出すステップは、
前記ジオコード識別子に関連する最高レベルの格子解像度に対応する少なくとも１つのセルに関連する前記ジオコード識別子を表すハザードテーブルからのハザードデータの存在を検証するステップと、
前記ハザードテーブルが最高レベルの格子解像度における当該セルを表すハザードデータを含む場合、当該ハザードデータを獲得するステップと、
前記ハザードテーブルが最高レベルの格子解像度における当該セルを表すハザードデータを含まない場合、前記ジオコード識別子をより低いレベルの格子解像度に調整するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
該当するハザードデータが存在する場合、より低いレベルの格子解像度に対応する地理的領域に関するセルに関連するジオコードポイントを表すハザードデータを前記ハザードテーブルから獲得するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの角に位置する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記各ジオコードポイントが位置する前記角は、前記地理格子の原点に最も近い角である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの周辺に位置する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記セルに割り当てられた地理識別子は、前記セルが属する解像度のレベルに関する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記地理識別子の長さは、前記解像度のレベルに関する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
リスクエクスポージャーの特定の集中を地理格子上に自動的に位置づけるためのシステムであって、
複数のレベルの格子解像度であって、当該解像度において複数のセルを有する前記複数のレベルの格子解像度に分割され、前記複数のレベルの格子解像度は０．０００１度である、緯度および経度格子と、
格子解像度の各レベルにおいて、前記複数のセルのそれぞれに位置するジオコードポイントと、
対応するレベルの格子解像度に関係する精度で各ジオコードポイントに割り当てられた、前記ジオコードに関連するセルを表す地理識別子と、
前記セルのうち少なくとも１つに関係するハザードデータであって、前記セルに位置するジオコードポイントに関連する前記地理識別子を使用して読み出し可能なハザードデータを含むハザードテーブルとを備え、前記ハザードデータの解像度は前記複数のレベルの格子解像度のうち少なくとも１つの解像度に対応する、システム。
【請求項１０】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの角に位置する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記各ジオコードポイントが位置する前記角は、前記地理格子の原点に最も近い角である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記セルに割り当てられた地理識別子は、前記セルが属する解像度のレベルに関係する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記地理識別子の長さは、前記解像度のレベルに関係する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの周辺に位置する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法の少なくとも一部を実装する、および／または請求項９から１４のいずれか一項に記載のコンピュータシステムの少なくとも一部を実装するためのコンピュータプログラム要素を備える、コンピュータプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータプログラムを担持する、コンピュータ利用可能担持媒体。
【請求項１】
特定のリスクエクスポージャーの集中を自動で地理格子上に位置づけるための方法であって、
様々なレベルの格子解像度に対応する所定数のセルであって、それぞれのセルは関連するジオコードポイントを有する、所定数のセルに、緯度および経度格子を分割するステップと、
地理識別子を各ジオコードポイントに割り当てるステップであって、ジオコード識別子は複数のレベルの格子解像度の代表例を含み、前記複数のレベルの格子解像度のうち少なくとも１つは少なくとも０．０００１度であるステップと、
リスクエクスポージャーを置くための特定の地理的領域内にある、対応するセルに関連する１つ以上のジオコードポイントを取得するステップと、
少なくとも１つのセルためのハザードデータを、当該セルに関連する前記ジオコード識別子を使用して読み出すステップであって、前記ハザードデータの解像度は、セルの解像度に対応するステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記ハザードデータを読み出すステップは、
前記ジオコード識別子に関連する最高レベルの格子解像度に対応する少なくとも１つのセルに関連する前記ジオコード識別子を表すハザードテーブルからのハザードデータの存在を検証するステップと、
前記ハザードテーブルが最高レベルの格子解像度における当該セルを表すハザードデータを含む場合、当該ハザードデータを獲得するステップと、
前記ハザードテーブルが最高レベルの格子解像度における当該セルを表すハザードデータを含まない場合、前記ジオコード識別子をより低いレベルの格子解像度に調整するステップと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
該当するハザードデータが存在する場合、より低いレベルの格子解像度に対応する地理的領域に関するセルに関連するジオコードポイントを表すハザードデータを前記ハザードテーブルから獲得するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの角に位置する、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記各ジオコードポイントが位置する前記角は、前記地理格子の原点に最も近い角である、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの周辺に位置する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記セルに割り当てられた地理識別子は、前記セルが属する解像度のレベルに関する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記地理識別子の長さは、前記解像度のレベルに関する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
リスクエクスポージャーの特定の集中を地理格子上に自動的に位置づけるためのシステムであって、
複数のレベルの格子解像度であって、当該解像度において複数のセルを有する前記複数のレベルの格子解像度に分割され、前記複数のレベルの格子解像度は０．０００１度である、緯度および経度格子と、
格子解像度の各レベルにおいて、前記複数のセルのそれぞれに位置するジオコードポイントと、
対応するレベルの格子解像度に関係する精度で各ジオコードポイントに割り当てられた、前記ジオコードに関連するセルを表す地理識別子と、
前記セルのうち少なくとも１つに関係するハザードデータであって、前記セルに位置するジオコードポイントに関連する前記地理識別子を使用して読み出し可能なハザードデータを含むハザードテーブルとを備え、前記ハザードデータの解像度は前記複数のレベルの格子解像度のうち少なくとも１つの解像度に対応する、システム。
【請求項１０】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの角に位置する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記各ジオコードポイントが位置する前記角は、前記地理格子の原点に最も近い角である、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記セルに割り当てられた地理識別子は、前記セルが属する解像度のレベルに関係する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１３】
前記地理識別子の長さは、前記解像度のレベルに関係する、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記各ジオコードポイントは、対応するセルの周辺に位置する、請求項９に記載のシステム。
【請求項１５】
請求項１から８のいずれか一項に記載の方法の少なくとも一部を実装する、および／または請求項９から１４のいずれか一項に記載のコンピュータシステムの少なくとも一部を実装するためのコンピュータプログラム要素を備える、コンピュータプログラム。
【請求項１６】
請求項１５に記載のコンピュータプログラムを担持する、コンピュータ利用可能担持媒体。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図２】
【図３】
【図４】
【公表番号】特表２００７−５２８５１０（Ｐ２００７−５２８５１０Ａ）
【公表日】平成１９年１０月１１日（２００７．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００７−５０２４０８（Ｐ２００７−５０２４０８）
【出願日】平成１７年３月１１日（２００５．３．１１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＧＢ２００５／０００９５７
【国際公開番号】ＷＯ２００５／０８８５５６
【国際公開日】平成１７年９月２２日（２００５．９．２２）
【出願人】（５０６３０７９４６）リスク マネジメント ソリューションズ， インコーポレイテッド (3)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成１９年１０月１１日（２００７．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年３月１１日（２００５．３．１１）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＧＢ２００５／０００９５７
【国際公開番号】ＷＯ２００５／０８８５５６
【国際公開日】平成１７年９月２２日（２００５．９．２２）
【出願人】（５０６３０７９４６）リスク マネジメント ソリューションズ， インコーポレイテッド (3)
【Ｆターム（参考）】
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